交通基础设施对产业结构变迁的影响研究

彭定赟，王云航

(武汉理工大学经济学院，武汉 430070)

一、引言与文献综述

随着近年来供给侧结构性改革的推进，中国正面临着巨大的经济社会转型压力。工业化所造成的环境和资源的压力问题亟需解决，收入差距拉大、“产能过剩”和“供给缺口”等深层次问题逐渐暴露出来，严重影响经济发展质量。同时，国际上贸易保护主义抬头、世界反全球化趋势的出现以及地区冲突与区域经济之间的矛盾，使全球经济形势也处在巨大变革之中。中国经济正在经历根本性的转型，从投资转向消费、从工业转向服务业。为此，中国亟需进行产业结构的调整与升级，构建现代产业发展体系，为经济发展提供新动力。

经济竞争归根到底是产业竞争，国家整体经济竞争力关键取决于其主要产业国际竞争力的强弱。在经济全球化和知识经济形成的今天，服务业特别是知识密集型服务业逐渐成为了发达国家的支柱型产业，一个国家(地区)的服务业发展水平也直接决定该国(地区)的经济发展水平。随着经济全球化进程的加快，产业结构的调整和优化进入一个新的历史阶段。今后的若干年内，进行产业结构调整和优化，仍将是中国经济发展的主线。

交通基础设施作为产品和要素联系和流通的关键纽带，对经济发展具有一定的支撑作用，可以减弱地区之间在空间上的隔离，加快要素在整个社会的流动，促进产业结构的调整。世界银行曾指出，一国经济成功与否与基础设施的建设程度密切相关。交通基础设施的发展不断拉近地区的空间距离，降低了要素和产品的流通成本，打破地理上的市场分割格局，促使企业之间展开更充分的市场竞争，使资源向效率更高的区域配置，改变产业的空间分布形式与联系方式，实现规模经济。

随着中国近些年对基础设施建设的大量投资，交通基础设施得到了快速发展。那么，快速发展的交通基础设施与产业结构的变化之间是否存在联系？如果有，影响机制和传导路径将是怎样？本文将深入讨论以上两个问题。回答这两个问题，有助于了解中国产业结构变化与发展方向，对区域间制定产业政策与基础设施规划有一定的启示作用。

与本文密切相关的文献主要有两类，分别是交通基础设施的经济效应和交通基础设施对产业结构的影响机制和路径。

关于交通基础设施对经济发展的贡献，我国学者做了许多卓有成效的研究。薛锋等[1]通过对西部地区交通基础设施发展的研究得知，西部各地区铁路交通基础设施发展是实现GDP总量增长的强有力支撑。马卫等[2]通过研究丝绸之路沿线交通基础设施的空间溢出效应发现，交通基础设施对丝绸之路经济带发展存在着明显的溢出效应，但在不同地区之间存在差异。任晓红等[3]通过研究交通基础设施对农村居民收入的门槛效应得出，农村交通基础设施对农村居民人均纯收入具有显著的三重门槛效应。张艳艳等[4]指出，“一带一路”沿线国家的铁路交通基础设施与经济增长呈现显著的“倒U型”关系，交通基础设施条件的改善和交通基础设施投资的增加均能显著促进“一带一路”沿线国家的经济增长。王雨飞等[5]指出，高铁开通后，中国区域间经济增长的溢出效应确有提高，同时也证明了交通对经济发展存在增长效应。

关于交通基础设施对产业结构变化的影响，我国学者多是从提升资源配置效率和提高分工程度的角度来反映交通基础设施对产业发展的变化所带动的产业结构调整。毛琦梁等[6]通过研究交通发展对制造业影响发现，空间接近并不一定能促进空间均衡，中心地区对于外围地区的溢出效应随着可达性的变化存在“倒U”型变化规律。周海波等[7]基于异质性企业垄断竞争模型指出，中国东部地区存在要素资源相对供给不足，而中西部地区却存在要素资源相对过剩。Chen等[8]对比分析了高铁对曼彻斯特(Manchester)和里尔(Lille)经济的发展影响发现，高铁增强传统工业区和核心城市之间联系强度，推动了工业区的经济发展转型，同时促进地区经济朝知识经济主导的方向发展转型。张天华等[9]研究高速公路建设通过促进企业演化提升区域经济效率的机制，结果表明，高速公路修建产生的增长效应主要是通过影响在位企业的竞争力，而非引入高效企业和淘汰低效企业实现。赵鹏[10]通过研究交通基础设施和区域一体化间关系指出，在全国范围内，交通基础设施能平抑商品价格上下波动，阻碍相对价格波动程度，促进区域经济一体化，但在东、中、西部不同空间表现出分化的特性。蒋华雄等[11]通过修正市场潜力模型分析高铁对中国城市产业结构的影响，研究表明，高铁提升了城市服务业的比重，降低了城市制造业的比重。

总结学者们的研究成果可以发现，文献大多在探讨交通基础设施与经济增长的关系，也有部分文献关注交通基础设施溢出效应。对于从产业层面研究交通基础设施影响的文献还不是很丰富，大多是从单个产业展开论述，对于交通基础设施对产业结构变动的影响路径和区域异质性等问题还有待进一步完善。本文将结合前人研究，在理论分析的基础上通过构建动态面板模型，探索交通基础设施对产业结构变化的影响及区域异质性，并通过中介效应检验分析其影响路径，为区域产业结构升级，实现经济高质量发展提供政策建议。

二、交通基础设施影响产业结构的机理分析

交通基础设施对产业结构的影响主要是通过提高资源配置效率和促进要素自由流动两种途径实现。

1.资源配置途径

从提高资源配置的角度来看，交通基础设施的完善可以扩大市场范围，产生集聚经济，提高分工的深度，改善地区资源错配情况。根据古典经济学的理论，分工的深度是由市场范围决定，市场范围越大，分工越精细。而市场范围的大小则依赖于产品的通达能力，这在很大程度上受交通运输能力的影响。

同时，交通基础设施的发展能够降低运输成本，消除市场分割。当某一地区因交通基础设施落后导致其运输成本较高时，该地区的企业就享有一定市场势力，使其能够在本地市场收取更高的溢价，造成本地和外地厂商在溢价制定上的不平等。在此背景下，本地企业由于劳动边际产值较高，相对于最优水平而言，倾向于雇佣较少的工人，并且支付较低的工资，故无法产生规模经济效应，企业的生产率也是非有效的。

交通基础设施的具体影响方式可以概括为：(1)降低运输成本；(2)消除市场分割，扩大市场范围；(3)弱化企业的市场势力，打破地理垄断。这三种途径对于各产业的影响方向一致，均能促进各产业的发展。但由于地区之间产业发展的不平衡，交通基础设施的发展将放大地区间的产业发展的差异，进而影响产业结构的变化。

2.要素流动途径

交通基础设施主要改变了不同地区要素流动的空间距离。交通基础设施发展在空间上形成网络化、高密度的布局降低了运输成本和时间成本，扩大了地区间的开放程度，打破了地区间的要素流动壁垒，带来资本、技术、劳动力、信息等生产要素的快速流动，更会扩大和加深城市之间联系的范围与频度。交通基础设施的发展可以在市场的作用下吸引资源自由的流动，针对地区间不同行业而言，交通基础设施的完善可以扩大市场范围，促进需求多样化和需求结构的变动，推动集聚经济的产生，这对不同地区产业的发展可能产生不同的影响。

交通基础设施的发展使相关产业发展薄弱的地区容易受到空间接近的负面影响。产业地区由于长期积累的优势包括集聚经济、前后向联系、知识外溢等，更利于产业发展向心力的增强，而空间接近降低要素空间流动成本，增强中心地区对产业发展薄弱地区的虹吸效应，促使人力资源、资本等要素更便捷地流向经济发达地区。交通基础设施的发展致使经济活动转移到其他地区，对产业发展薄弱的区域产生负溢出效应。尤其是市场规模较大、服务业相对发达的大城市，如东部沿海城市，虹吸效应会更明显，反之则会因为远离经济市场而被边缘化。

三、变量选择与模型设定

1.变量选择及解释

本文首先探讨交通基础设施与产业结构变动之间的关系。在衡量交通基础设施的发展时，本文参考周海波等[7]103-104的方法，利用交通密度指标作为衡量各省的交通基础设施水平的指标。一个地区的交通密度等于该地区的公路、铁路与其国土面积之比。交通密度反映该省份交通网络的覆盖范围，交通密度越大表明城市交通越便捷，区域之间的连通性更强。交通基础设施一般包括公路、铁路和水路，考虑到不同地区地理环境的不同，水路在不同地区的分布是不均衡的。同时，水路不同于公路和铁路，水路与流经该地区的河流长度密切相关，就交通密度这一衡量指标来看，其里程基本不会发生变化，无法通过其密度变化来反映对产业结构的影响。有学者也将机场作为空运交通基础设施进行研究，但考虑到在指标构建时，航空路线并没有实物形态，其长度并不能与公路、铁路长度相类比，缺乏相同的统计口径将三者放在同一指标体系中。因此本文在考虑交通基础设施时只考虑公路和铁路，未涉及水路和空运。

产业结构采用产业结构高级化指标来衡量。本文选择用第三产业与第二产业的产值之比来衡量产业结构高级化，原因是产业结构软化已成为当前产业结构优化的显著特点，这里用第三产业增加值和第二产业增加值之比来衡量产业结构优化程度，充分反映产业结构“服务化”趋势。另外，通过第三产业与第二产业产值的比值表示两个产业发展的相对变化，可以反映交通基础设施对不同产业的影响程度。

参考前人的研究，本文选择部分变量作为影响产业结构变化的控制变量，主要包括消费需求、对外开放程度、技术创新和制度变化等因素。其中，消费需求与收入水平相适应，随着收入水平的变化，个人消费结构随之变化，进而影响产业发展，推进产业结构的变化，本文选用人均GDP来反映消费需求。此外，政府消费直接影响居民的消费需求，特别是与公共服务相关的政府消费直接影响公共消费需求和居民消费需求，因此引入政府一般预算支出这一指标作为对消费需求指标的补充来反映消费需求。对外开放程度对于国内产业发展具有导向作用，本文的进出口需求用进出口额来表示。技术创新是产业机构升级的关键因素，通常用专利申请量来衡量。考虑到目前我国专利申请中，实用新型和外观设计专利占据相当一部分，而发明专利与技术创新直接相关，故本文选择发明专利申请数来衡量技术创新。制度变化对产业结构也有很大影响，但制度因素是非量化指标，现有的衡量方法一般是选用一个量化指标来替代。本文参考高远东等[12]的做法，采用全社会固定资产投资中非国有经济比重作为制度变化的量化指标，具体变量的设置及含义如表1所示：

表1 变量设置及含义

2.模型设定

考虑到各变量之间的量纲差异可能造成异方差问题，在回归之前笔者对所有变量做了对数处理，静态面板模型如下：

lnIndustryi,t=α+βlnDensityi,t+γXi,t+μi,t

(1)

其中，i和t分别为不同省份和年份的标识，Xi,t为影响经济增长的控制变量所组成的向量,γ为控制变量的系数所组成的向量，α为截距项，β为自变量系数，ui,t为随机扰动项。

从交通基础设施对产业结构的影响上来看，交通基础设施对产业结构的影响是一个长期持续的过程，静态面板模型不能反映变量的滞后影响。基于这一因素，本文考虑在静态面板中引入之后变量，将模型修改为：

lnIndustryi,t=α+β0lnDensityi,t+β1lnDensityi,t-1+β2lnDensityi,t-2+…+

βnlnDensityi,t-n+γ0Xi,t+γ1Xi,t-1+γ2Xi,t-2+…+γnXi,t-n+μi,t

(2)

式(2)是在式(1)的基础上加入了各个变量的无限期滞后影响，来反映各要素投入对产业结构变迁的长期影响。对于式(2)的估计在技术上有很大困难，同时系数过多对于实际经济问题也没有参考价值，为简化式(2)，本文假定各要素对产业结构的影响随着时间呈几何衰减,即式(2)中γi：γi-1=βi：βi-1=λ。其经济含义是，当期各要素的投入对以后每年产业结构的影响以固定的比率下降，且各要素对产业结构的相对作用不会随着时间而发生变动，即各期的系数γ0：β0=γ1：β1=…=γn：βn。可以证明，式(2)等价于式(3)：

lnIndustryi,t=α*+λlnIndustryi,t-1+βlnDensityi,t+γXi,t+νi,t

(3)

其中，α*为调整过的截距项，νi,t为调整过的扰动项。在考虑了因变量的长期影响之后，将静态模型调整为动态模型，相当于在式(1)的基础上，引入了因变量的滞后项。因变量的滞后项的含义是过去各年的要素投入对当年产业结构变化的综合影响。因此，式(3)即为本文最终要估计的模型。

四、实证分析

1.数据说明及描述性统计

本文数据主要来自《中国统计年鉴》、《中国城市统计年鉴》、《中国交通年鉴》和《中国区域经济统计年鉴》，选择1999—2016年29个省份的面板数据进行分析。由于新疆、西藏和港澳台地区的统计数据缺失严重，故没有纳入考虑范围。对于数据中的部分缺失值，本文采取对前后两年取平均值得处理方法，最后得到共522个样本。数据的描述性统计如表2所示:

表2 数据描述性统计

2.模型估计与结果分析

由于在模型中引入了因变量的滞后项，用静态面板数据模型的估计方法得出的估计量是非一致性的。针对该问题，Arellano等[13]提出了利用工具变量和广义矩估计(GMM)结合的差分GMM解决该问题。但采用差分矩估计可能会产生由于样本的时间跨度和工具变量的选择出现弱工具变量问题。对此，Blundell等[14]又提出了系统GMM(System GMM)来解决弱工具变量问题。考虑到模型的稳健性，本文分别用以上两种方法估计式(3)，回归结果如表3所示：

表3 模型GMM估计结果

注：***表示估计结果在1%的水平上显著,**表示估计结果在5%的水平显著，*表示估计结果在10%的水平上显著；括号内的数值为P值；过度识别检验给出的是Sargan检验统计量P值。

对比模型(1)和(2)可以发现，各变量在系数符号和显著性上没有发生明显的变化，表明模型具有一定的稳健性。从模型(1)回归结果来看，产业结构的滞后项对当期的影响为负，且在1%的显著水平上显著，表明滞后期的要素投入对产业结构变化有明显的持续性影响。交通密度指标对产业结构变化的影响为负，在1%的显著水平上显著。根据统计年鉴的数据可以发现，第二产业和第三产业的产值一直保持着上升趋势，结合回归结果表明，交通基础设施对第二产业增长的贡献要大于第三产业。结合我国产业发展的基本情况，第二产业主要是建筑业和工业，其中主要代表为制造业。制造业既依赖原材料的运输，也依靠技术水平和人力资本，这三者在流动过程中均可受益于交通基础设施的发展。同时，制造业也更容易因为区位原因而形成产业集聚和垄断，交通基础设施的发展能打破其成本优势，促进不同地区之间的产业竞争，加速资源的流动，从而促进产业的发展。而服务业以其低门槛及区局发展不平衡的特点，其要素难以形成垄断。且服务业中，如金融、邮政、公共设施、教育、文化、卫生和社会保障等行业多为国有企业，受政策的影响较大，进入和退出门槛较高，要素流动性较弱，受交通基础的影响较小。

从以上分析来看，受交通基础设施发展影响更多的是第二产业，但影响程度较小，原因可能是区域间产业发展不平衡。基于此，本文进一步区分东、中、西部地区，对不同地区交通基础设施的发展与产业结构之间的关系进行回归。由于控制变量不是本文关注的重点，故控制变量的回归结果不再分析，回归结果如表4所示：

表4 模型GMM估计结果

注：括号内为P值,***表示估计结果在1%的水平上显著,**表示估计结果在5%的水平显著，*表示估计结果在10%的水平上显著。

从表4回归结果来看，交通基础设施发展对于区域产业结构的影响有明显的差异。对东部地区和中部地区产业结构变化的影响为负，表明对东部地区和中部地区的第二产业发展影响更显著。从西部的回归结果来看，交通基础设施对于其产业结构的影响为正，表明交通基础设施的发展对其第三产业的发展贡献更大。从系数来看，对东部地区的影响在统计并不显著。分析其原因，改革开放以来，东部地区以其区位优势，获得了较快发展，其基础设施建设、房地产行业和制造业及以金融业为代表的第三产业都获得了飞速发展。发展最快的主要是金融业与房地产行业，分属第二产业和第三产业。就产业结构服务化指标来看，其对各产业的影响可能是同步拉升，回归结果显示出没有明显的产业结构变化趋势。对于中部地区，交通基础设施对产业结构的影响显著为负，表明交通基础设施对第二产业的影响显著大于第三产业。自2004年中部崛起战略实施以来，中部地区的基础设施水平、高技术产业和对外贸易水平都得到了显著改善。交通基础设施的发展使中部地区的区位优势明显改变，大量制造业由沿海向内陆迁移，使第二产业呈现高速增长的态势。对于西部地区，交通基础设施更多影响服务业，原因可能是对于中部和西部地区，其第三产业相对落后，交通基础设施带来的便利性和人力资源的流动对第三产业发展的作用较明显。同时，西部地区的基础设施建设相对东部地区较落后，房地产价格明显低于东部地区，也放大了第三产业相对第二产业的增长速度。

五、机制探究

交通基础设施打破了区域之间的空间限制，加快了生产要素的自由流动，提高了资源配置效率。生产要素包括劳动、资本、土地、管理、信息、知识与技术等多种因素。交通基础设施是通过哪种生产要素来影响产业结构升级还需要进一步研究。

交通基础设施建设本身作为第二产业可以带动第二产业的增长，但交通基础设施的作用更多是通过促进要素的流动来进一步影响产业结构升级，这种作用机制通过中介效应来完成。中介效应来自心理学领域，在考虑自变量对因变量的影响时，自变量有可能通过第三方变量对因变量产生影响，这个第三方变量就是中介变量。本文通过检验要素的中介效应来验证交通基础设施对产业结构升级的影响机制。

1.研究方法

Baron等[15]认为中介变量是一种内部机制，自变量可通过内部机制对因变量产生影响。其影响机制如图1所示：

图1 中介效应示意图

图中，a表示自变量X对因变量Y的总影响，b表示自变量X对中介变量M的影响，c表示中介变量M对因变量Y的影响。b→c整个过程表示中介效应过程，d是自变量X对因变量Y的直接影响。参考前人的研究成果，中介效应的检验分为以下几步：

(1)检验自变量对因变量总影响的回归系数是否显著。若显著，则进行第二步。否则，停止中介效应检验。

(2)检验自变量X对中介变量M的回归系数和中介变量M对因变量Y的回归系数是否显著。若两个系数都显著，则进行第三步，否则进行第四步。

(3)检验自变量X对因变量Y的直接影响系数是否显著。若直接影响系数显著，则存在部分中介效应。反之，则存在完全中介效应。

(4)进行Sobel检验，若Sobel检验显著，那么中介效应显著。反之，中介效应不显著。

2.变量选择

生产要素最初由萨伊提出，主要包括劳动、资本和土地。马歇尔在萨伊的基础上又提出了生产四要素，加入了组织(企业家才能)。随着生产力和生产关系的不断发展，生产要素相比以往更加丰富。本文参考前人研究，将生产要素分为以下几类，分别是劳动、资本、土地、管理、信息、知识和技术。一方面，对于土地、管理和信息这三种要素来说，土地无法自由转移，管理和信息并不是实物，其流通更加依赖互联网的发展。从理论上来看，这三种要素与交通基础设施并没有直接关系，故不考虑这三种要素的中介效应检验。另一方面，知识和劳动的存在必须以人为载体，在量化时难以加以区分，故将二者合并用人力资本变量加以衡量。因此，本文要检验的中介效应变量主要有三个，分别为人力资源、资本和技术。

在指标选择上，分别用各省的城镇就业人员年末人数(万人)、全社会固定资产投资总额(亿元)、R&D经费内部支出(万元)衡量人力资源、资本和技术。考虑到式(3)中技术创新的指标为专利申请量，若在此处仍用专利申请量来衡量技术，则会导致式(3)在理论上存在多重共线性，故此处考虑用R&D经费内部支出作为技术变量的替代指标。具体的变量设置如表5所示。

表5 变量设置及含义

3.模型设定

根据中介效应检验步骤，结合式(3)，首先建立交通基础设施对产业结构变化的总影响模型1：

lnIndustryi,t=α0+α1lnIndustryi,t-1+α2lnDensityi,t+α3Xi,t+νi,t

(4)

然后，为检验不同要素是否可以充当中介变量，分别建立以下两个回归模型2和模型3：

lnMi,t=β0+β1lnDensityi,t+νi,t

(5)

其中，M代表中介变量，分别带入人力资源、资本与技术。式(5)用于衡量自变量对中介变量的回归系数的显著性。若检验结果显著，那么进入到下一个检验，若不显著，则进行Sobel检验。

模型3的公式为：

lnIndustryi,t=γ0+γ1lnIndustryi,t-1+γ2lnMi,t+γ3lnDensityi,t+γ4Xi,t+νi,t

(6)

式(6)为包含了自变量、中介变量和因变量。若中介变量系数显著，则存在中介效应，反之，则进行Sobel检验。α2、β1、γ2、γ3分别对应图1中的a、b、c、d。

4.回归结果与分析

分别将三个中介变量替换式(5)的M变量，运用系统GMM方法对三个模型分别进行回归。限于篇幅原因，控制变量的回归结果不再报告。回归结果如表6所示：

表6 回归结果

注：括号内为P值,***表示估计结果在1%的水平上显著,**表示估计结果在5%的水平显著，*表示估计结果在10%的水平上显著。

三个中介变量在模型1的结果相同。由此来看，交通基础设施对于产业结构影响为负，且在1%的显著水平上显著。根据中介效应的检验步骤可知总效应显著，可以继续进行检验。以下分别就三个中介变量进行讨论。

(1)人力资源

交通密度对人力资源的影响为正，且在1%的显著水平上显著，表明交通基础设施的发展能有效吸引人力资源，促进劳动力的增加。从模型3的结果来看，交通密度对于产业结构有显著的负向影响，但影响程度相对模型1有所下降。人力资源对于产业结构的影响为正，且在1%的显著水平上显著。根据中介效应的检验流程可以看出，人力资源对产业结构的影响存在部分中介效应。这个结果表明，交通基础设施对于产业结构的影响部分是通过人力资源的流动进行传导，人力资源是交通基础设施影响产业结构变化的有效途径。另外，模型3中人力资源对产业结构的影响系数为正，表明人力资源更多的是促进第三产业发展，原因可能是第三产业对劳动力的依赖比较强，进入门槛低、吸收劳动力的能力更强。

(2)资本

交通密度对于资本的影响为正，且在1%的显著水平上显著，表明交通基础设施的发展能有效吸引资本流入。从模型3的结果来看，交通密度对产业结构的影响为负，且在1%的显著水平上显著。资本对产业结构的影响为负，但统计上并不显著，由中介效应的检验步骤可知应进行Sobel检验。通过进行Sobel得出检验的统计量Z值为-1.184 3，双侧P值为0.881 9，在统计上不显著，表明资本的中介效应不显著。理论上来讲，资本是产业发展的重要影响因素，交通基础设施的发展能够改变偏远地区区位优势，能够让本地充分发挥自身优势，吸引资本进行投资，促进产业发展，进而带动产业结构变动，但实证结果未显示这一点。原因可能是，由于本文数据为省级数据，资本在省内跨地区转移相对简单，故从省级的数据并不能证明上述理论，还需进一步研究。

(3)技术

交通密度对技术的影响显著为正，表明交通基础设施能有效促进技术流动，交通基础设施的发展能吸引技术向本地扩散。从模型3的回归结果来看，交通密度和技术对于产业结构都有显著影响，表明技术对于产业结构的影响存在部分中介效用，交通基础设施对于产业结构的影响部分是通过技术路径传导。从影响系数来看，技术对产业结构的影响为正，表明技术的扩散对第三产业的发展作用更大。

在全样本基础上，本文进一步考虑了分地区的中介效应。具体检验结果如表7、表8和表9所示。

表7 东部地区中介效应检验结果

注：括号内为P值,***表示估计结果在1%的水平上显著,**表示估计结果在5%的水平显著，*表示估计结果在10%的水平上显著，下同。

表8 中部地区中介效应检验结果

表9 西部地区中介效应检验结果

从表7东部地区的的中介效应检验结果来看，人力资源和资本两个变量在模型6中，中介变量的系数均不显著，根据中介效应的检验步骤则需要进行Sobel检验。通过计算，人力资源的Sobel检验Z统计量为1.558，双侧P值为0.119，在统计上不显著，表明人力资源并不存在中介效应。资本的Sobel检验Z统计量为0.179，双侧P值为0.858，表明资本在东部地区也不存在中介效应。就技术中介变量来看，模型6中的lnDensityi,t，即交通密度的系数不显著，而其他系数均显著，表明技术在交通基础设施对产业结构的影响中存在完全中介效应。从表8和表9中的结果可以看出，所有系数在统计上均显著，根据中介效应的检验步骤可知，人力资源、资本和技术在中部和西部地区都存在显著的部分中介效应。

比较东、中、西三个地区的中介效应结果可以发现，交通密度对于人力资源、资本和技术的影响都为正向，表明交通基础设施发展能有效促进三者的流动。而从模型6、模型9和模型12中可以发现，中介变量对产业结构的影响均为正向，表明中介变量更多地是在促进第三产业发展。同时，中、西部地区三种要素都能有效充当中介变量。原因可能是中、西部地区经济发展相对东部落后，有着很大的增长空间，交通基础设施的发展能有效加快各种要素的流动，提升要素的配置效率，使各要素都能进一步发挥作用。而东部地区随着经济的高速发展，各种资源都向东部地区快速集中，导致人力资源和资本等要素存在饱和甚至过剩的现象，资源的边际报酬接近于零，继续增加这些要素的量已经不能有效促进相关产业的发展，因此人力资源和资本并不存在显著的中介效应。而随着经济发展到一定程度，依靠人力和资本的发展方式走到尽头，技术进步逐渐取而代之，成为从粗放式发展向集约式发展转变的动力，这也符合东部地区经济发展阶段的特点。

六、结论和启示

本文利用1999—2016年的省级面板数据，通过构建动态面板模型，运用广义矩估计(GMM)法，实证研究了交通基础设施的发展对产业结构变化的影响以及地区差异，并进一步通过中介效应检验了交通基础设施对产业结构变化的传导机制，得到以下结论：

1.从整体上来看，交通基础设施发展对于产业结构变迁有显著的影响，通过不同方法能得出一致结论。交通基础设施对于第二产业的贡献要大于第三产业。

2.从东、中、西部的回归结果来看，东部和中部地区第二产业受交通基础设施发展的影响高于第三产业，而西部地区交通基础设施对第三产业的贡献更大。

3.对影响机制的中介效应检验显示，人力资源和技术交通基础设施对产业结构的影响存在显著的中介效应，而通过资本途径的中介效应影响不显著。

4.人力资源和技术作为中介变量对第三产业的影响均大于第二产业。结合分地区的中介效应检验结果可以看出，在中、西部地区，人力资源、资本和技术都存在显著的部分中介效应，而在东部地区只有技术可以有效充当中介变量。

本文的结论对于政策制定者有如下启示意义：第一，交通基础设施建设能有效引领产业结构升级。交通基础设施发展能加快要素流动，有利于企业降低生产成本和扩大市场规模。随着我国供给侧结构性改革的深入，产业结构调整的步伐在逐渐加快，对于交通基础设施的需求也会增大。坚持发展交通基础设施能够为供给侧改革打好坚实的基础；第二，可以发展扶贫导向型交通基础设施建设。本文的结论一定程度上印证了“要想富，先修路”的理念。对于贫困地区和偏远地区的扶贫，首先要打通要素流动的渠道，而发展交通基础设施是最好的选择。尤其要发展农村偏远地区的公路、道路建设，改善地区的市场环境，引导产业的发展和完善；第三，要警惕交通基础设施可能加重产业结构失衡。交通基础设施加快要素的流动，可能对于地区发展薄弱的产业造成更严重的生产要素流失，加剧地区内三次产业结构以及区域间的产业结构失衡，促进要素向经济发达地区集聚，造成要素局部过剩和短缺的结构性失衡现象。政策制定者可以通过制定人才引进政策、税收优惠补贴和产业政策等方式引导资源的合理流向，提高资源配置效率。