交通基础设施、市场化进程与经济增长*——基于经济要素流动视角

北京师范大学经济与工商管理学院 施佰发

福建师范大学经济学院 陈伟雄*

一、引言

新中国成立以来，党和政府高度重视基础设施建设，不断推进通信交通基础设施快速成网，提升综合传输运输能力。根据《中国统计年鉴(2020)》数据显示，截至2019年末，全国铁路营业总里程达13.9万公里，公路总里程达501.25万公里，其中高速铁路营业总里程、高速公路总里程均为世界第一。特别是改革开放以来，推进交通基础设施建设与建立完善社会主义市场经济体制，成为促进经济资源流动，推动经济高速发展的双引擎，这要求我们对社会主义生产力内涵，特别是资源配置方式进行深入研究。

马克思在《资本论》第一卷中指出，“劳动生产力是由多种情况决定的，其中包括：工人的平均熟练程度，科学的发展水平和它在工艺上应用的程度，生产过程的社会结合，生产资料的规模和效能，以及自然条件”。(1)《资本论》(第一卷)，人民出版社2004年版，第53页。白暴力和白瑞雪(2018)指出，马克思对社会生产过程的研究，是在探讨劳动生产率决定因素的基础上进行的，他们认为基于马克思的阐释，可以将劳动生产率归结为五大决定因素：(1)劳动者熟练程度；(2)生产资料数量，既包括劳动手段，也包括劳动对象，其中也包含自然条件(相当于西方经济学中的“资本”和“土地”)；(3)科学发展水平；(4)生产技术状态；(5)“生产过程的社会结合”，包括社会生产关系、生产的组织方式和结构以及生产过程的管理。

对于劳动生产率决定因素中的“生产过程的社会结合”，马克思并没有进一步解释，而白暴力和白瑞雪(2018)对于“生产过程的社会结合”内涵的解读，被认为是较为贴近马克思原意的解释。从资源配置的角度来说，“生产过程的社会结合”的实质就是经济要素在社会和企业环境中流动的过程和状态，这就涉及经济要素流动的物质支撑和制度条件。在计划经济体制中，资源主要依靠指令性计划进行配置；在市场经济体制中，资源配置主要由市场机制完成。中国实行特色社会主义市场经济体制，资源配置方式也主要由市场机制来完成。在社会主义市场经济中，“生产资料的社会结合”在软环境上主要通过市场来完成，在硬支撑上需要有基础设施等为物质基础。因此，要考察经济要素流动对经济增长的影响，必须从物质支撑与制度环境两个方面综合考察。

本文在分析交通基础设施与市场化进程协同作用机制的基础上，利用国家统计局关于交通基础设施等的数据，以及国民经济研究所编制的分省(自治区、直辖市)(2)由于本文内容涉及大量省级数据，为行文及阅读方便，以下“省(自治区、直辖市)”简称“省份”。市场化进程数据，定量考察了交通基础设施、市场化进程对各省份经济增长的影响。研究表明，2008～2016年交通基础设施建设和市场化改革对经济增长均具有显著的正向作用。交通基础设施作为经济要素流动的物质支撑，对经济增长的贡献率达到13.711%，市场化进程作为经济要素流动的制度软环境，主要通过推动经济要素流动进而促进经济增长。分阶段来看，2008～2012年交通基础设施对经济增长的贡献率为11.482%，2013～2016年上升到18.070%。由于国内外经济形势日益复杂和不确定因素增加，部分省份经济要素流动出现衰退现象，导致MIPV(marketization index for passenger volume)对经济增长的贡献率负面作用增大。

二、文献回顾

不论是马克思主义政治经济学还是西方经济学，都强调要素流动对经济增长的贡献。马克思将“生产过程的社会结合”纳入影响劳动生产率的决定因素之中，突出生产的社会性和制度条件。西方经济学也认为，除了科技进步之外，生产要素由生产率较低的企业或部门向生产率较高的企业或部门转移，是全要素生产率(total factor productivity，TFP)提高的重要来源。而要实现经济要素自由流动，一方面要有交通运输等物质条件，另一方面要建立合适的资源配置制度。只有满足一定的制度条件，交通基础设施对经济增长的影响才是可以度量的(Banister & Berechman，2001)。

在历史发展进程中，交通运输对经济增长的重要性已经得到充分印证。交通基础设施具有投资规模大、建设周期长、功能覆盖面广等特点，不仅可以直接创造需求、促进经济增长，而且具有网络效应，能间接对经济产生长期影响。早在200多年前，亚当·斯密就意识到交通基础设施的重要性，认为市场大小和商业发展程度取决于道路、桥梁、运河、港口等公共设施建设水平，建设并维持某些基础设施是政府的职能之一。到20世纪七八十年代，内生经济增长理论意识到交通基础设施的生产性，认为进行交通基础设施建设能降低企业生产成本、深化劳动分工，使经济获得内生动力。

基础设施建设是如何影响经济增长的呢？一方面，基础设施建设可以减少空间隔阂，加速经济要素流动，提高全要素生产率。Romer(1986)、Lucas(1988)、Anselin(2003)等学者将基础设施建设与全要素生产率联系起来，认为基础设施建设是经济增长的重要条件，对经济增长具有正外部性。另一方面，基础设施建设可以降低企业成本，改善企业经营环境，提高交易效率，促进区域企业聚集。部分学者从生产函数的角度进行研究，发现基础设施建设可以改善企业的决策环境，进而影响其成本函数或利润函数(Demetriades & Mamuneas，2000；Moreno et al.，2003)。

而针对中国交通基础设施建设与经济增长的关系，刘秉镰等(2010)运用空间面板计量方法研究了中国交通基础设施建设与全要素生产率增长之间的关系，发现交通基础设施建设对全要素生产率具有显著的正向影响。张学良(2012)采用空间杜宾模型分析了交通基础的空间溢出效应。张勋等(2018)则在一个综合框架下证实了交通基础设施可以通过市场扩张、市场竞争和运输成本三种路径影响企业库存，从而促进经济增长。部分学者通过探讨交通基础设施建设与资源要素配置的关系，进而解释对经济增长的影响。卞元超等(2018)从要素流动的视角，对高铁开通与区域经济差距的关系进行分析，发现高铁开通可以通过影响要素流动进而对区域经济差异产生显著影响。步晓宁等(2019)则更细化研究了中国高速公路建设对资源配置效率的影响，发现高速公路的资源配置效率非常高，总量生产率的提升和高速公路建设优化要素配置有关。

上述诸多文献在说明交通基础设施建设对经济增长的影响时，都表明影响经济要素流动是交通基础设施建设影响经济增长的一个重要途径。但是，部分学者研究发现，交通基础设施的完善并不能直接推动形成经济一体化，进而促进经济增长，还需要考虑要素流动的环境和条件(Crescenzi et al.，2016)。交通基础设施建设对经济要素流动的影响，更多是为经济要素流动提供一个物质支撑，还需要考虑为要素流动提供“软环境”的经济制度安排，本文在研究交通基础设施建设对经济要素流动影响的过程中，加入作为制度“软环境”的市场化指标，突出市场化安排与交通基础设施对经济增长的协同促进作用。

市场化是指建立统一的市场运行机制和市场体系。20世纪90年代以来，关于市场化改革如何影响经济增长，是转型经济学最为关心的问题。在定量分析市场化改革对转型国家经济增长的文献中，最关键的问题是构建各国转型进程的系统性指标。鉴于国外构建的市场化指标侧重于测度经济自由化程度，而对市场体系建设的关注较少，樊纲等(2011)利用国民经济研究所历年公布的分省份市场化指数，作为衡量中国市场化进程的综合性指标。在关于市场化的早期研究中，学者得出的结果并不一致。Jefferson等(1992)的研究发现，市场化改革可以对经济增长做出解释。而Falcetti等(2002)的研究表明，在不同国家和不同发展阶段，市场化转型对经济增长的作用可能出现反复。

市场化意味着让市场机制引导资源进行配置，本身寓意着促进资源要素流动、减少区域市场分割、推进市场一体化，从而扩大市场范围与规模。针对市场化影响要素流动的问题，部分学者的研究发现，劳动力在企业、行业和地区之间配置效率的改善对生产率和经济增长具有促进作用(De Loecker & Konings，2009；毛其淋和许家云，2015)。针对市场一体化与市场规模影响经济增长的问题，黄玖立和李坤望(2006)的研究发现，中国的地区市场规模和出口开放程度显著影响了各省人均收入的增长程度。付强(2017)则认为，市场分割以产业同构为媒介，对区域经济增长具有促进作用，但一定程度上受制于开放程度和经济周期。此外，一些学者还从市场化影响外商直接投资(蒋殿春和张宇，2008)、资本配置效率(方军雄，2006)和市场潜力(吕朝凤和朱丹丹，2016)等角度展开研究，均发现中国市场化改革对经济增长具有显著的促进作用。

上述文献并没有对交通基础设施影响经济增长的作用机制进行深入探讨，而交通基础设施与市场化进程的相关研究处于割裂状态，还缺乏从综合角度考察两者对经济增长的协同影响。因此，本文以马克思主义政治经济学为理论基础，在研究交通基础设施建设影响经济增长的同时，加入市场化进程这一促进经济要素流动的制度“软环境”因素，深入分析交通基础设施建设与市场化进程对经济增长的影响。

三、理论分析和假设提出

基于马克思主义政治经济学的观点，影响劳动生产率高低的五大因素包括：劳动者熟练程度、生产资料数量、科学发展水平、生产技术状态和“生产过程的社会结合”，这与内生经济增长理论具有相似之处。其中，前两个要素可以归纳为物质要素和人力要素的投入水平，包括数量和质量；科学发展水平、生产技术状态和“生产过程的社会结合”可以归纳到全要素生产率之中，包括科学技术水平和资源要素的配置水平，而“生产过程的社会结合”是本文关注的焦点。

从资源配置的角度来说，“生产过程的社会结合”的实质就是经济要素在社会和企业环境中流动的过程与状态，这就必然涉及经济要素流动的物质支撑和制度条件。交通基础设施作为一种物质资本，不仅可以直接影响经济增长，而且作为经济要素流动的物质支撑，可以通过影响经济要素流动，进而影响经济增长。市场化作为一种制度安排，本身并不能直接作为产出，但是可以通过改善经济要素流动的制度环境，进而影响经济增长。由交通基础设施和市场化进程带动的经济要素流动，主要通过三种途径促进经济增长：一是加速生产过程，包括推动生产、分配、交换和消费这一完整生产过程的加速，使得企业在特定时间内可以创造出更多的价值；二是推进市场一体化，包括减少区域、行业、部门、城乡间的贸易壁垒，提高交易水平，进而创造更多的产出；三是扩大市场规模，包括推动要素、产品等市场规模的扩大，企业有更广阔和充分的市场环境，促进资源配置更为有效，进而推动经济增长。图1展示了生产资料的社会结合对经济增长的影响机制。交通基础设施和市场化进程对经济增长的作用并不是分割的，两者具有协同合作机制。一方面，交通基础设施是经济要素流动的物质基础，在进行交通基础设施建设的过程中，市场化进程会对交通基础设施的投资主体、投资行为、运营方式等产生影响。当市场化水平不断提高时，对交通基础设施进行投资的主体更加多样化，参与投资建设的主体拥有更多自主权和竞争性，同时，投资决策行为更加透明，从而降低交通基础设施的建设时间和成本。另一方面，市场化进程是经济要素流动的制度安排，在推动市场化程度提高的过程中，交通基础设施建设会对市场化的广度和深度产生影响。当交通基础设施建设更加完善时，原本由于空间隔阂的限制不断被打破，市场化的空间维度也随之扩大；同时，交通的便利性将加深要素市场、产品市场的竞争程度，市场化的程度也将随之加深。因此，交通基础设施与市场化进程具有内在的协同合作机制。

图1 生产资料的社会结合对经济增长的影响机制

基于上述理论分析，可以提出如下三个假设：

(1)交通基础设施建设不仅能直接促进经济增长，而且能通过经济要素流动来推动经济增长；

(2)市场化进程本身并不作为产出，但市场化进程能通过经济要素流动来推动经济增长；

(3)经济要素流动本身能促进经济增长，而且由交通基础设施和市场化进程协同作用推动的经济要素流动，也能促进经济增长。

四、模型构建及数据说明

(一)模型构建

在考察交通基础设施对经济增长的实证研究中，C-D生产函数形式被广泛使用。结合Lucas(1988)和樊纲等(2011)对经济增长的研究文献，构建如下生产函数形式：

(1)

式中，Yit、Kit、Lit和Eit分别表示第i个省份第t年的GDP水平、物质资本投入、劳动力投入和人均受教育水平。其中，劳动力投入和人均受教育水平表示人力资本投入水平；θ表示物质资本投入产出弹性，ρ表示劳动力投入的产出弹性，γ表示人均受教育水平的产出弹性；Ait表示全要素生产率，是扣除物质资本投入和人力资本投资后，影响经济增长的其他因素。当前，中国全要素生产率主要包含两个方面：一是科学技术的进步；二是资源配置效率的提高。科学技术进步与国家和企业的R&D投入紧密相关，资源配置效率则与交通基础设施建设水平及市场化水平密切相关。因此，我们将全要素生产率定义为：

Ait=Ae(αlnTranit+βlnMIit+δlnTechit+λi+uit)

(2)

式中，Tranit表示第i个省份第t年的基础设施建设水平，用人均标准道路里程来衡量；MIit表示第i个省份第t年的市场化水平，用市场化程度指数来衡量；λi表示各省份的固定效应，用于捕捉具有省份特征的影响经济增长的因素(3)Hausman检验结果也表明，应使用固定效应模型而非随机效应模型。；uit是随机扰动项。

将式(2)代入式(1)，两边取对数，可以得到如下模型：

lnYit=lnAit+αlnTranit+βlnMIit+θlnKit+ρlnLit+δlnTechit+γlnEit+λi+εit

(3)

考虑到交通基础设施与市场化进程具有协同作用，以及两者对经济增长作用的方式不同，下文在进行计量回归时，会对模型进行适当变形。

(二)数据说明

本文采用省份层面的数据进行分析。市场化进程数据来自国民经济研究所编制的《中国分省份市场化指数报告(2018)》，R&D经费数据来源于国家统计局公布的各年份全国科技经费投入统计公报，其他数据均来自国家及地方统计局历年的统计年鉴。

模型的被解释变量是总产出Y。用各省份的“国内生产总值(GDP)”衡量，以2002年不变价为基期，其余年份以此基期进行调整。

模型的核心解释变量是交通基础设施Tran和市场化水平MI。交通基础设施涉及的种类较多，其中较为重要同时又便于衡量的是公路、铁路和水运里程。为了便于数据比较，把不同等级的公路里程折算为相当于二级公路的标准公路里程。然后，借鉴樊纲等(2011)的做法，将铁路里程和水运里程的换算系数分别设定为14.7和1，再与标准公路里程合并得到标准道路里程，最后计算标准道路里程与该省份年末人口的比例，得到每万人标准道路里程。由于公开的铁路和水运数据多为对数量(长度)的衡量，缺乏对质量的衡量，为增加研究的准确度，在计量回归时，交通基础设施数据采用每万人标准公路里程来衡量。市场化指数是一个相对指标，由多个方面构成，包括政府与市场的关系、非国有经济的发展、产品市场的发育程度、要素市场的发育程度、市场中介组织发育和法律制度环境。最近的研究将市场化指标更新到2016年，并将2008～2016年的市场化指数计算成可比的指标，因而本文重点考察2008～2016年交通基础设施与市场化进程对经济增长的影响。

模型的控制变量包括：物质资本投入(K)、劳动力投入(L)、科技投入(Tech)，受教育水平(E)。

物质资本投入(K)采用永续盘存法计算，即:Kt=(1-δt)Kk-1+It/Pt。其中，2002年基期资本存量采用Young(2000)的方法，即2002年固定资产投资除以0.1；固定资本投资采用全社会固定资本投资来衡量；价格指数采用全社会固定资产价格指数；折旧率结合历史经验和我国的实际情况按5%计算。

劳动力投入(L)采用各省份全社会就业人员数量表示。

科技投入(Tech)采用科技资本存量来衡量。以2002年为基期，使用永续盘存法计算各省份的科技资本存量。根据已有文献，基期R&D经费投入的5.25倍即为基期的科技资本存量，科技资本的折旧率按15%计算。由于国家统计局没有公布2012年的R&D经费数据，故采用前后各两年的R&D经费数据平均值算出。

受教育水平(E)采用人均受教育水平表示。具体的计算方法为：先将每种受教育程度折算成一定年限，然后乘以该教育水平的人数比例，最后加总即可得到人均受教育水平。对教育年限的处理是，未上过学、小学、初中、高中和大专及以上分别以0年、6年、9年、12年和16年计算。

(三)变量描述

本文关注模型的两个核心解释变量：交通基础设施(Tran)和市场化水平(MI)。

2008～2016年，全国交通基础设施建设取得明显成就，全国每万人标准道路里程从34.38公里增加到46.81公里，增长了36.15%(见图2)。不同省份之间的标准道路里程增长速度存在较大差别。其中，像北京、上海和天津这样的大城市，由于土地面积有限，每万人标准道路里程较少，上海最少，2016年仅为10.48公里；像青海、西藏和内蒙古由于地广人稀，每万人标准道路里程较多，西藏最多，2016年达到230.09公里。

图2 2008～2016年全国每万人标准道路里程

每万人标准道路里程包括公路、铁路和内河航道里程。交通基础设施根据运输能力或速度的不同，划分为不同等级。例如，公路里程中包括高速公路、一级公路、二级公路、三级公路、四级公路和等级外公路里程，铁路里程中包括高速铁路、普通铁路里程等。内河航道里程则因为地理条件不同，省份之间具有巨大的差别。如北京、河北、西藏和新疆等几乎没有内河航道里程；如四川、广东和浙江等则拥有较长的内河航道里程。不同等级的交通基础设施对经济要素流动的作用悬殊，由于公开的数据资料缺乏对铁路里程和内河航道里程的等级划分，如果只按铁路和内河航道的总里程加入计算标准道路里程，探讨其对经济增长的影响，则可能存在较大误差。如2013～2016年，北京的内河航道里程为0公里，铁路里程则由1276.7公里减少为1264.3公里，而同期北京的经济始终保持中高速增长，如果不细分交通基础设施等级，只根据总里程简单探讨其与经济增长的关系，则可能出现违背事实的结论。针对这个问题，本文在计量回归中，采用有披露等级的公路里程，用每万人标准公路里程作为交通基础设施变量。同时，本文还担心道路里程并不能直接体现经济要素流动情况，为了使回归更加精确，在回归中引入各省份交通基础设施建设的客运量PV和货运量FV指标进行回归。

2008～2016年，全国各省份的市场化进程都取得了明显成就，平均市场化指数从5.45上升到6.72(见图3)。不同省份的市场化进程存在较大差别。2008年，市场化指数最高的分别是上海8.14、江苏7.84和浙江7.78；市场化指数最低的分别是西藏1.27、青海2.95和新疆3.51。到2016年，市场化指数最高的分别是浙江9.97、上海9.93和广东9.86；而市场化最低的三个省份仍然是西藏1.02、青海3.37和新疆4.10。这说明市场化指数较高和较低的省份在2008～2016年都有明显的进步。

图3 2008～2016年全国市场化指数

市场化作为一种制度安排，本身并不直接体现为产出，这使得市场化指标在模型回归中可能不显著。但是，市场化进程能通过经济要素流动来推动经济增长。因此，本文构造出市场化的代替指数MIPV和MIPFV(marketization index for passenger and freight volume)，前者由市场化指数与客运量相乘得出，表示市场通过影响人流量来影响经济增长；后者由市场化指数与客运货运总量相乘得出，表示市场化通过影响人流和物流量来影响经济增长。在模型回归中，用MIPV和MIPFV来表示市场化对经济增长的影响。

五、模型估计结果

(一)交通基础设施、市场化与经济增长

由于西藏的部分数据缺失，因此用西藏以外的30个省份2008～2016年的数据进行回归，报告结果见表1。

表1 交通基础设施、市场化与经济增长回归结果

续表

相关的计量检验拒绝了混合回归模型，显示采用固定效应模型更合适。而Hausman检验拒绝了随机效应模型，因此本文主要采用固定效应模型，表1的三列数据均是采用固定效应模型回归的结果。由第(1)列的估计系数可知，交通基础设施和MIPV的产出弹性分别为0.285和0.099，表明在保持其他因素不变的情况下，交通基础设施每提高1个单位，GDP会增长0.285；MIPV每提高1个单位，GDP会增长0.099。说明交通基础设施和体现市场化的经济要素流动对中国经济增长的重要正向作用。而资本投入、劳动力投入、科技投入和教育水平的产出弹性分别是0.214、-0.019、0.228和1.349。其中，资本投入、科技投入和教育水平的产出弹性为正，表明资本投入、科技投入和教育水平均是促进中国经济增长的重要因素。劳动力投入的产出弹性为负数，这可能与近年来我国经济下行压力有关，劳动力资源较为丰富的沿海省份，经济增长速度反而比中西部劳动力资源少的省份慢，这个问题值得我们另外深入探讨。

第(2)列加入了市场化指数进行回归，发现市场化指标并不显著，这证实了前文的假设。市场化作为一种制度软环境，本身并不作为产出，其对经济增长的作用可能通过经济要素流动(即MIPV指标)表现出来。其他变量的系数并没有发生明显变动，交通基础设施和MIPV的系数依然显著，表明模型具有较好的拟合效果和稳定性。

第(3)列则加入表示人流的客运量PV指标，发现其系数显著为正，达到0.047，表明经济要素流动的确可以促进经济增长。其他指标如交通基础设施、MIPV、资本投入、劳动力投入、科技投入和教育水平的系数依然显著，且变动幅度微小，表明模型具有较好的拟合效果和稳定性。

根据表1第(1)列的结果可以得出2008～2016年各变量对经济增长的贡献率，用经济增长核算的方法得到表2。从表2可知，交通基础设施、MIPV、资本投入、劳动力投入、科技投入和教育水平对经济增长的贡献分别为13.711%、-3.798%、39.185%、-0.282%、36.499%和18.967%。其中，MIPV的产出弹性系数为正，但是对经济增长的贡献率为负数，这是由于MIPV的年增长率为负造成的。对原始数据进行考察可以发现，2008～2016年多数省份的客运量PV出现波动，特别是2013年以后，部分省份PV值出现明显下降的趋势。资本投入和科技投入对经济增长的贡献之和超过75%，体现了中国经济具有典型的投资驱动特点，以及创新驱动战略日益显示出重要作用。此外，不可观测因素对经济增长的贡献为-4.282，表明2008～2016年国内外经济运行中的不可观测因素对中国经济增长具有负向作用。

表2 2008～2016年省际经济增长核算

通过进一步分阶段考察，可以发现：

(1)交通基础设施的贡献率从2008～2012年的11.482%上升至2013～2016年的18.070%，说明交通基础设施对中国经济增长的推动作用越来越大，这与考察期间我国不断加大交通基础设施投资和建设力度紧密相关。未来继续对交通基础设施进行投资，对经济增长的推动潜力很大。

(2)MIPV指数的贡献率由2008～2012年的8.322%下降至2013～2016年的-25.704%，说明MIPV在2012年之前对经济增长起着正向作用，但2012年之后对经济增长的作用由正转负，且达到一个较大的负向作用，证实了上文对客运量PV原始数据的考察。

(3)资本投入的贡献率由2008～2012年的29.845%快速上升至2013～2016年的57.653%，说明2008年以来，中国经济增长对资本投入的依赖程度越来越大，资本驱动成为当前中国经济增长最重要的因素。

(4)劳动力投入的贡献率从-0.263%下降至-0.317%，说明省级层面的劳动力资源与产出差异出现扩大趋势。劳动力投入较多的省份，经济增长速度反而比劳动力投入较少的省份慢。这与我国经济新常态的实际切合：东部劳动力较多的省份经济增速明显放缓，中西部劳动力较少的省份经济持续高速发展。

(5)R&D投入的贡献率与资本投入相似，从27.632%快速上升至54.038%，说明中国经济对科技创新的依赖程度越来越大，这与考察期内我国重视科技研发工作，不断加大R&D经费投入紧密相关，未来的经济增长将越来越倚重于创新驱动。

(6)教育水平的贡献率从21.354%下降至13.929%，这与我国受教育水平年均增长速度降低有关：2008～2012年受教育水平的年均增长速度为1.852%，但是2013～2016年受教育水平的年均增长速度下降至0.593%，导致教育水平对经济增长的贡献率降低。

(7)不可观测因素的贡献率由1.628%快速下降至-17.669%，说明2012年之前不可观测因素对中国经济增长还具有正向推动作用，但是2012年之后，由于国内外政治经济形势日益复杂严峻，不可观测因素对中国经济增长出现不可忽视的较大负向作用。

(二)经济要素流动视角

表1中，PV和MIPV的系数都显著为正，经济要素流动对经济增长的推动作用得到初步证实。由于PV指标表示交通基础设施的客运量，衡量的是人的流动，为了使结果更加准确，同时检验表1结果的稳健性，本部分在PV指标的基础上，加入表示货物流动的货运量FV指标，加总结合成PFV指标，用以考察经济要素流动对经济增长的影响。回归结果见表3。

表3 经济要素流动视角回归结果

续表

由表3第(1)列的估计系数可知，经济要素流动的产出弹性为0.097，表明在保持其他因素不变的情况下，经济要素流动每提高1个单位，GDP会增长9.7%，再次证实了经济要素流动对经济增长的促进作用，而其他变量的系数和显著性与表1差别不大。第(2)列加入市场化指标MI，其结果依旧不显著。第(3)列引入MIPFV变量，MIPFV的产出弹性为0.089，表明在保持其他因素不变的情况下，MIPFV每提高1个单位，GDP会增长8.9%，再次证实了市场化可以通过推动经济要素流动来促进经济增长。表1和表3各列其他变量的系数及其显著性差别不大，表明这些系数能够较为真实地反映变量对经济增长的影响，模型估计结果具有较好的稳定性。

六、结论与政策含义

本文以马克思主义政治经济学为理论基础，从经济要素流动视角出发，定量考察了交通基础设施和市场化进程对各省份经济增长的影响。研究表明，交通基础设施建设和市场化改革具有协同合作机制，2008～2016年，交通基础设施建设和市场化改革对经济增长均具有显著的正向作用。交通基础设施作为经济要素流动的物质支撑，对经济增长的贡献率达到13.711%，市场化进程作为经济要素流动的制度软环境，主要通过推动经济要素流动进而促进经济增长。分阶段来看，2008～2012年，交通基础设施对经济增长的贡献率为11.482%，2013～2016年上升至18.070%。由于国内外经济形势日益复杂和不确定因素增加，部分省份经济要素流动出现衰退，导致MIPV对经济增长的贡献率负面作用增大。文章为从经济要素流动视角探讨经济增长的影响因素提供一个研究思路，在具体的变量设定、交通基础设施与市场化改革合作机制的定量研究等方面还可以进一步探讨。

基于上述结论，得出如下政策建议。

首先，要重视交通基础设施和市场化改革对经济增长的协同合作机制。交通基础设施建设与市场化改革具有相互促进的作用。既要重视交通运输业的市场化改革，充分运用市场机制，扩宽融资渠道，积极吸引社会资本参与交通基础设施建设，探索运输业数据、技术等资源市场化配置机制；也要重视推进高效的智慧交通基础设施建设，积极利用新型交通基础设施建设来打破贸易壁垒，促进区域、行业、部门和城乡间的市场一体化水平。

其次，研究结论凸显交通基础设施建设和市场化改革在中国经济增长中的重要作用。交通基础设施兼具乘数效应和网络效应，对经济增长具有直接和间接作用，要重视推动交通基础设施建设及其高质量发展。尤其是在当前受新冠肺炎疫情冲击的背景下，习近平总书记多次强调要“加快5G网络、数据中心等新型基础设施建设”(4)宋子节、陆雪苑：《面对世界经济复杂局面 习近平提出三个“新”》，人民网，2020年5月24日。，其中智能交通基础设施等融合基础设施是“新基建”的一个重要方面，因此应加快推动交通基础设施数字化转型和智能化升级，建设经济高效和智能先进的交通运输领域新型基础设施，着力壮大新增长点，形成发展新动能。与此同时，要持续稳步推动土地要素、劳动力要素、资本要素、技术要素和数据要素等方面的市场化改革，畅通人流、物流和要素流，释放更多市场新动能，激发全社会的活力和创造力，为构建以国内大循环为主体、国内国际双循环相互促进的新发展格局提供更加坚实的物质基础和制度保障。

最后，研究结论为各个省份根据自身实际情况实施促进经济要素流动的差异化政策提供依据。尽管影响经济要素流动是交通基础设施建设和市场化改革影响经济增长的一个重要途径。但是实施差异化政策十分必要。一方面，这些促进经济增长的因素对各省份的贡献率不同，需要根据自身实际情况对薄弱环节进行加强和优化；另一方面，不同地区的经济下行压力程度具有分异特征，要更加重视应对沿海地区导致经济下行的不利因素，减少经济要素流动衰退和不可观测因素增大对经济增长的负面作用，从而推进中国经济持续稳定增长。