公路基础设施对中国城乡居民收入差距的影响与机制

张 杰 王文凯

(1.中国人民大学 中国经济改革与发展研究院，北京 100872;2.中国人民大学 经济学院,北京 100872)

一、引言及文献综述

改革开放40年来，交通基础设施的完善为中国经济增长做出了巨大贡献。我国公路和铁路营运里程分别从1978年的89.02万和5.17万公里增至2017年的477.35万和12.7万公里，年均增速分别为4.40%和2.33%。与此同时，我国城乡居民收入差距却成为困扰中国经济可持续发展的一个矛盾[1]。那么，交通基础设施建设能否构成化解城乡收入差距的重要机制？换言之，中国正在全面推进的公路基础设施建设，究竟会对城乡居民收入不平等问题造成何种激励效应？成为摆在中国学者面前的重大问题。

现有研究表明，收入不平等与交通基础设施二者存在密切关联，但是，交通基础设施对收入不平等可能存在促进效应或抑制效应。持促进效应的观点认为，交通基础设施建设对缩小一国收入差距有积极作用。格塔丘指出，在交通基础设施方面的公共服务和投资可以使穷人得到更多好处，从而改善收入分配，通过间接渠道促进经济增长[2]。塞内维拉特内和孙认为，更好的交通基础设施，无论是质量还是数量方面，都可以促进国家内部的收入平等[3]。卡尔德隆等利用公路、铁路、电信等基础设施合成得到交通基础设施数量和质量指标，检验其与收入不平等之间的关系发现，交通基础设施的数量和质量均与收入不平等呈负相关[4]，而且，发展中国家的交通基础设施数量对缩小收入不平等的促进效应往往比质量作用效应更为强烈。

持抑制效应的观点认为，交通基础设施对一国收入差距有消极作用。卡尔德隆等指出，由于交通基础设施与私人物质资本和人力资本之间存在互补性，交通基础设施在富裕地区的回报更高，导致富裕地区的交通基础设施投入更高，可能引起一国收入不平等程度的上升[5]。查特吉和特诺夫斯基发现，当把交通基础设施看做公共资本时，公共投资在转型过程中产生了增长和收入不平等之间的正相关关系，但是，它们的短期和长期关系主要取决于类似交通基础设施公共产品外部性的大小、公共投资的融资政策以及持续时期的长短[6]。班纳吉等认为，交通基础设施的改善增加了城乡之间的可达性，但由于城市地区对要素的聚集效应，农村地区的资本和熟练劳动力会慢慢迁移至城市，使留在农村地区的居民只能在这一过程中得到更为有限的利益或更为贫困，乃至造成一国城乡部门不同居民群体收入差距的扩大[7]。

可见，由于交通基础设施和收入差距之间存在相互影响机制，相关研究难以解决二者之间的内生性问题，使既有文献的结论充满矛盾与困惑，而工具变量是解决相关内生性问题的最好方法。此外，我们观察到，近年来中国从国家到地区层面的发展过程中，普遍出现了第三产业部门的快速扩张现象，而这一现象必然与地区内交通基础设施的建设和完善所引起的地区内各要素向第三产业部门的聚集密切相关。因此，我们希望结合中国的实际，寻找更为合理与可靠的外生性工具变量，从中国地级城市地区层面，更加微观地研究交通基础设施对地区内城乡居民收入差距的实际影响效应。

二、理论假说与内在机制

从支持促进效应的角度来看，改善农村交通基础设施和普及基础教育，对于提高家庭参与非农活动的能力至关重要，有利于提高贫困家庭收入，并减少农村收入不平等[8]。叶锐和王守坤认为，公路交通基础设施对缩小城镇居民收入差距具有显著作用，但对于农村居民的收入差距，只有交通基础设施达到一定阈值后才能发挥作用[9]。黄乾等在考虑空间效应的情形下发现，交通基础设施对城乡收入差距具有显著的空间效应，可以显著降低城乡收入差距。平均而言，交通基础设施每提高一单位，城乡收入差距可以降低4.2%或7.6%[10]。刘冲等发现，高速公路可达性提升会给城乡居民收入差距带来14%～15%的下降[11]。刘晓光等指出，基础设施可以同时促进城镇居民和农村居民的收入，对农村居民收入的促进作用更大，因此可以缩小城乡收入差距[12]。罗能生和彭郁认为，不同等级的公路对缩小城乡收入差距均具有显著促进作用，不同等级的公路作用效果不同，高速公路、一级公路、二级公路和三级公路的作用依次递减[13]。

从支持抑制效应的角度来看，交通基础设施投资建设可以促进经济增长，但是，由于其在中国不同区域存在交通基础设施投资的不均等效应，导致其在东部地区比中西部地区经济增长快，从而扩大了中国不同区域间的收入差距[14]。任晓红和张宗益发现，交通基础设施的改善在农村人口占比较大时，可以促进生产要素的流动来缩小收入差距，但当生产要素在城市的聚集超过临界值时，反而会扩大城乡收入差距[15]。综上，我们提出两个竞争性的研究假说：

假设1：中国城市地区公路交通基础设施的建设和完善，可以缩小城镇和农村居民群体间的收入差距。

假设2：中国城市地区公路交通基础设施的建设和完善，会扩大城镇和农村居民群体间的收入差距。

关于促进效应的产生机制包括就业创造效应[16]、信息交流成本降低效应[17]和经济发展扩散效应或要素流动扩散效应等[18]。关于抑制效应的产生机制包括对外开放效应[19]、财政挤出效应[20]和市场竞争效应等[21]。与既有文献所提供的机制不同，我们认为，中国公路基础设施对地区内城乡收入差距的影响效应存在如下情形：

首先，中国城市地区内公路交通基础设施的建设和完善，可从直接和间接两个渠道为农村居民创造额外的就业机会并增加收入。一方面，交通基础设施投资需要大量劳动力投入，而中国农村大量剩余劳动力的加入可以直接增加农村居民收入[16]。另一方面，交通基础设施降低了劳动力和其他生产要素的流动成本，同时促进了城镇和农村地区的专业化分工和劳动分工机会，特别是给农村居民提供了大量非农业就业机会，从而间接增加了农村居民的经营性和工资性收入[18]。而且，地区内交通基础设施的不断完善，不仅有利于降低地区内的运输成本和企业的成本约束[19]，也会促进地区内企业生产率水平和工资水平的增长[18]，进而促进城镇居民收入水平提高。刘晓光等(2015)也指出，交通基础设施有利于农村地区劳动力的转移并增加就业机会，因此，必然对地区内农村居民收入的促进效应高于城镇居民[12]。据此，我们提出关于机制渠道的研究假说3：

假设3：公路交通基础设施能够促进城镇居民和农村居民收入，对农村居民收入增加的边际效应大于城镇居民，可以形成城乡居民收入间的追赶效应。

其次，中国城市地区内公路交通基础设施的建设和完善，会促进各种要素特别是人口资源向城市地区的转移和聚集，进而优先带来第三产业部门的快速发展与规模扩张，第三产业部门的扩张会进一步创造和释放出相对低技能的创业就业岗位，吸引农村地区居民进入第三产业部门，进而给地区内的农村居民带来非农收入增加机会，形成地区内的农村居民凭借第三产业部门扩张来实现收入增加的独特渠道，我们将之称为“第三产业部门扩张下的农村居民收入引致效应”。相反，随着城市地区内交通基础设施的建设和完善，在中国众多城市地区普遍出现第三产业增加值占GDP比重扩张而第二产业增加值占GDP比重收缩的显著情形下，未必会促进第二产业部门的扩张，甚至会出现第二产业的劳动力要素逐步转移到第三产业部门的现象，这会极大限制甚至阻碍地区内农村居民通过第二产业部门实现增加收入的渠道。就此，我们提出机制渠道的研究假说4：

假设4：公路交通基础设施导致地区内农村居民通过第三产业部门的扩张来实现收入增加，可称为“第三产业部门扩张下的农村居民收入引致效应”。相反，不存在地区内农村居民通过第二产业部门来实现增加收入的机制渠道。

最后，无论从宏观还是微观层面来看，生产率是决定工资水平的决定性因素[22][23]。中国城市地区内交通基础设施的建设和完善，在降低各种产品和要素的运输成本、交易成本和信息交流成本的激励作用下，必定会促进各种要素向地区内第三产业部门的转移，形成聚集效应、专业化经济和规模经济特征，从而对地区内第三产业部门的劳动生产率形成促进效应。在中国众多城市地区内普遍出现第三产业增加值占GDP比重扩张而第二产业增加值占GDP比重收缩重大现象的情形下，甚至在出现第二产业部门的各种要素向第三产业部门转移的情况下，可能导致地区内交通基础设施的建设和完善，不会对第二产业部门的劳动生产率造成促进效应的现象。为此，我们提出假说5：

假设5：公路交通基础设施对城市地区第三产业部门劳动生产率形成促进效应，并未对第二产业部门劳动生产率形成促进效应。

三、计量模型与估计策略

(一)计量模型设定与重要变量定义

我们设计如下计量方程模型加以检验：

(1)

在(1)式中，因变量Inequality_cityit表示中国地级城市地区i在年份t城市居民和农村居民收入不平等程度的相关测度和代理变量。我们使用中国地级城市地区内当年城镇居民可支配收入(Cityresidentincomeit)和农村居民纯收入(Ruralresidentincomeit)的比重来表示。周靖祥和王贤彬的研究指出，城乡居民群体之间的收入不平等现象，是造成中国不同阶层收入持续扩大和贫富分化现象愈发严重的重要因素[24]。

针对(1)式中的核心解释变量，我们采取的设计策略是：一方面，使用中国各地级城市地区层面的公路里程总公里数与各地级城市地区总面积(单位平方公里)的比值Roadintensityit作为衡量中国各城市层面公路密集度变量的代理变量。一个基本逻辑是，由于中国各城市地区层面的公路总里程数量与地区本身的面积密切相关，面积越大的城市地区公路总里程数量相对越大，因此，我们采取去规模化的公路密集度变量相对值，更能刻画中国各城市地区的公路基础设施建设状况。另一方面，使用中国各地级城市地区的等级公路里程与各地级城市地区总面积(单位平方公里)的比值变量Highwayintensityit。由于中国各地级城市地区的等级公路建设质量相对更高，通勤设施条件更为便捷，可能更能体现交通基础设施的优势，因此，该代理变量能更好地衡量一个地区交通基础设施的建设状况。此外，鉴于中国已进入高铁时代，仍然使用公路作为交通基础设施的衡量指标是否准确？针对这个疑问，通过数据可以发现，其实公路在整个交通基础设施中，无论是客运量还是货运量的占比中，都处于绝对占比地位(见图1)。而且，我们使用的是2002～2016年城市层面的数据，而农村地区开始大规模修建公路等交通基础设施始于2003年，基本和本文的样本时间区间吻合，考虑到小城市及农村很少有铁路站点，因此，使用公路密集度作为交通基础设施的衡量指标仍具有相当代表性。

图1 中国公路铁路运量占比的变化趋势图

按照安格里斯特和皮斯克对计量模型设定和控制变量的选择逻辑[25]，在综合考虑数据的可获得性以及尽量保证各控制变量外生性特征的基础上，本文在计量方程(1)式的控制变量集X中加入一些控制变量，具体包括：1)地区经济发展水平因素。使用中国各地级城市地区的人均真实GDP水平指标变量(PerGDP_cityit)来表示，计算方法是使用各地级城市当年的真实GDP规模与地区当年的人口总数的比值来定义。其中，各地级城市当年的真实GDP估算方法是以2002年基期，采用中国各省份地区的GDP平减指数来调整获取各地区真实GDP数值。显然，各地区的经济发展水平是影响地区内城乡居民收入差距的重要因素。2)地区财政收入状况因素。使用中国各地级城市地区的当年政府财政收入与地区GDP的比重变量(Fiscalrevenue_gdpit)来表示。从一般逻辑看，作为政府财政收入的重要来源，税收是调节个人收入的重要政策手段。地区财政支出状况因素，使用中国各地级城市地区的当年政府财政支出与地区GDP的比重变量(Fiscalspend_gdpit)来表示。同样的逻辑是，政府财政转移支付以及各种扶持补贴举措，也是调节不同群体之间收入差距的重要手段。3)地区消费水平因素。使用中国各地级城市地区的当年社会消费品零售额与地区GDP的比重变量(Consumption_gdpit)来表示。消费水平可以间接反映地区内不同群体收入水平的差距，我们估测，我国地区消费水平与地区内城乡居民收入差距之间呈倒U型的非线性关系。这其中的可能逻辑是，在那些城乡居民收入差距尚未超过某个门槛的地区中，地区内城乡居民收入差距的逐步加大，意味着城镇居民的收入水平提高相对较快，因此，以城镇居民群体边际消费递增效应主导的消费能力持续增长，可以促进地区整体消费水平的提升。而在那些城乡居民收入差距超过某个门槛的地区中，地区内城乡居民收入差距的持续加大，既意味着城镇居民群体中边际消费递增效应的发生，也意味着农村居民群体收入能力不足造成的消费能力不足，因此，导致地区整体消费水平下降。4)地区产业结构因素。使用中国各地级城市地区的工业部门总产值与地区GDP的比重变量(Industrysale_gdpit)来表示。显然，地区不同的产业结构，意味着不同产业部门中差异性的边际产出效应，也就决定了不同产业结构中不同群体的收入水平。

除了上述控制变量，我们在计量方程(1)式中还纳入了城市个体层面的虚拟变量和年份的虚拟变量，前者用于控制地区的地理区位、自然禀赋条件、地区政府发展政策差异性等因素而导致的异质性效应，后者用于控制无法观测的外部因素以及经济发展动态变化带来的可能冲击性影响效应。εit表示服从i.i.d的随机扰动项。本文研究数据主要源于《中国城市层面的地形起伏度指标》(RDLS)、封志明等(2007、2014)的文献[26][27]，其他城市层面数据源于历年《中国城市统计年鉴》和《火炬统计年鉴》。

(二)内生性问题讨论与工具变量设计

针对前文计量方程(1)式，要得到核心解释变量Roadit回归系数β的一致性估计结果，容易引发质疑的是，一方面由于遗漏可能存在的重要变量导致的内生性问题，另一方面由于核心解释变量Road和因变量Inequality_city之间可能存在的逆向因果关系所导致的内生性问题。对于前者，由于我们在(1)式中尽可能设置了文献通常使用的影响地区城乡居民收入不平等程度的各种重要因素，特别是控制了城市个体层面固定效应，遗漏重要变量的问题并不突出。对于后者，需要深入探究的是，中国各城市地区内的城乡居民收入不平等程度因素是否会影响城市地区中政府对公路基础设施的建设能力和动力。其中容易被发现的影响机制是，中国各城市地区中城乡居民收入差距相对越小，意味着地区内经济一体化程度相对越高，对地区内公路为主的基础设施建设的内在需求相对越强，从而形成“经济发展一体化倒逼交通基础设施建设”的中国特色机制。在这种影响机制的作用效应下，计量方程(1)式中核心解释变量和因变量之间可能存在严重的逆向因果关系，导致其中的内生性问题相对比较突出。针对这个难以忽略的影响机制中可能包含的因果逆向关系带来的内生性问题，较好的处理策略是寻找合适的外生性工具变量。

针对以上问题，我们拟采用中国在上一年份的建筑业工资收入变量Salary(单位：万元)与中国各地级城市的地形起伏度变量的乘积项变量RDLS_city，作为本文使用的工具变量。显然，地形起伏度是影响中国公路基础设施建设难度和成本的重要因素。需要注意的是，地形起伏度越复杂且地形落差越大的公路基础设施建设过程，对体力劳动者的需求相对越多，体力劳动者的工资收入就成为影响中国公路基础设施建设成本的重要因素之一。从中国体力劳动者的就业岗位来看，主要集中在建筑业，因此，建筑业工资收入在很大程度上能够代表体力劳动者的成本，进而影响公路基础设施的建设成本。虽然中国整体层面的建筑业工资水平并不能直接影响单独地区的生产率，采用上一年的建筑业工资水平，可进一步避免二者之间可能存在的内在联系，从而尽可能保证工具变量的外生性特征。

四、实证结果与分析

(一)基准回归结果

表1展示了中国各城市地区层面的公路密集度对地区城乡居民收入差距影响效应的OLS检验结果。

表1 中国城市层面公路密集度对地区城乡居民收入不平等影响效应的OLS回归结果

从模型1和模型2的估计结果来看，在不纳入控制变量的模型1中，核心解释变量的回归系数在5%统计水平上显著为正。在纳入控制变量的模型2中，核心解释变量的回归系数为正，但不显著。类似地，从模型3和模型4的估计结果来看，在不纳入控制变量的模型3中，核心解释变量的回归系数在5%统计水平上显著为正。而在纳入控制变量的模型4中，核心解释变量的回归系数也为正，但不显著。这些经验结果可能初步说明，中国各城市地区层面的公路密集度对地区内城乡居民收入差距产生了正向的促进效应。然而，表1的OLS回归结果由于没有解决计量方程(1)式中可能存在的逆向因果关系导致的内生性问题，得到的估计结果未必可靠。

(二)工具变量回归结果

表2展示了中国各城市地区层面的公路密集度对地区城乡居民收入差距影响效应的2SLS检验结果。遵循类似的逻辑，在不纳入控制变量的模型1中，核心解释变量的回归系数在1%统计水平上显著为负。而在纳入控制变量的模型2中，核心解释变量的回归系数也在1%统计水平上显著为负。同样，在模型3和4中，核心解释变量的回归系数也在1%统计水平上显著为负。由此可见，在采用合适的工具变量有效处理内生性问题的情形下，相较于OLS的估计结果，我们关注的核心解释变量的回归系数符合由正转负，且表现出稳定的高度显著性。

表2 中国城市层面公路密集度对地区城乡居民收入不平等影响效应的2SLS回归结果

以模型2为例，在保持其他条件不变时，公路密集度每增加一个单位，则城乡居民收入差距可以下降约1.40个百分点。这些检验结果说明，中国各城市地区层面公路基础设施的建设和完善，对地区内城乡居民收入差距产生了显著的负向作用效应，即公路基础设施的建设和完善可以缩小地区内城乡居民收入不平等现象，从而对中国贫富差距分化现象产生有效缓解。因此，本文的检验发现支持中国公路基础设施的建设和完善，能够有效缓解城乡居民收入不平等的理论假说，为研究假设1提供了支持证据。而且，从各控制变量的估计结果来看，可以发现它们的回归系数和显著性多数均符合预期，说明我们在计量方程(1)式中选择和设计控制变量的合理性。进一步，从第一阶段的回归结果看，表2中各模型的回归结果显示，工具变量回归系数均在1%统计水平上显著为负，验证了我们设计工具变量的理论预期，即由于城市地区的地形起伏度越大，导致建造公路基础设施的难度越大以及成本相对越高，造成地区内公路密集度相对越低。此外，表2中倒数第三和第四行展示的工具变量识别不足检验和弱识别检验的统计量均在1%统计上否认了原假设，从而进一步验证了本文设计工具变量的合理性。

(三)稳健性回归结果

1.替换工具变量

针对以上工具变量的估计结果，仍可能存在质疑的是，在中国情景下的地形坡度指标(Terrain Slope Index)未必是地区公路基础设施的最好工具变量。因此，为了确保实证结果的可靠性，我们尝试使用Wang等采用的地区地形坡度指标(Terrain Slope Index)[28]，重新作为地区公路基础设施的工具变量，将本文工具变量替换为中国各城市地区的地形坡度指标变量的相应2SLS回归结果(见表3)。

表3 中国城市层面公路密集度对地区城乡居民收入不平等影响效应的2SLS回归结果(替换工具变量)

从模型1和模型2的估计结果来看，无论在纳入或不纳入控制变量的情形下，核心解释变量回归系数均在1%统计水平上显著为负。类似地，从模型3和模型4的估计结果来看，核心解释变量的回归系数也均在1%统计水平上显著为负。这些检验结果进一步说明，中国各城市地区层面公路基础设施的建设和完善，可以缩小地区内城乡居民收入不平等现象，从而对中国贫富差距分化现象产生积极有效的缓解作用。而且，工具变量在各模型的回归结果中在1%统计水平上显著为负，从而说明由于城市地区的地形坡度指标越大，在地区内建造公路基础设施的难度越大，且成本也相对越高，从而导致地区内公路密集度相对越低的基本事实。

2.考虑遗漏可能的重要变量

对于计量方程(1)式，虽然我们控制了地区经济发展水平变量以及城市地区层面的个体固定效应，但正如杜兰顿和特纳指出的逻辑，工具变量估计的有效性并不是无条件正交性，而是取决于因变量的正交性和工具变量对控制变量的条件[29]。因此，可以在计量方程(1)式中通过增加额外的控制变量，来尝试检验和保证工具变量和扰动项εit之间的不相关性。为此，考虑到地区经济发展条件和产业结构特征，必然受到当地自然环境因素影响和制约，为此，我们在计量方程(1)式中纳入如下控制变量：地区平均气温变量、地区平均相对湿度、地区时降雨量、地区日照时数以及地区PM2.5均值。这些增加的控制变量既是体现地区经济增长所需要的各种自然环境制约条件的重要外生性变量，也是反映某地区粗放型经济发展模式以及环境不友好型的相对低端化产业结构的重要变量，所有的相应2SLS回归结果展示在表4中。

表4 中国城市层面公路密集度对地区城乡居民收入不平等影响效应的2SLS回归结果(增加控制变量)

具体来看，从以地形坡度为工具变量的模型1和模型3的估计结果来看，核心解释变量的回归系数均在1%统计水平上显著为负。类似地，从以地形起伏度为工具变量的模型2和模型4的估计结果来看，核心解释变量的回归系数仍均在1%统计水平上显著为负。这些检验结果再次证明，即便在增加控制变量保证工具变量和扰动项εit之间不相关性的情形下，仍然可以得出,中国各城市地区层面公路基础设施的建设和完善，可以缩小地区内城乡居民收入不平等现象。同时，从核心解释变量回归系数的数值来看，即便增加了如此多的控制变量，也未见有本质性变化，说明本文不存在严重的遗漏重要变量问题。

五、机制分析

(一)工资追赶效应

表5展示了我们将计量方程(1)式中的因变量替换为各城市地区城镇居民可支配真实收入的对数值变量，所获得的中国各城市地区层面公路密集度对地区城镇居民收入影响效应的2SLS检验结果。可以发现，无论是纳入或不纳入控制变量，核心解释变量的回归系数均在1%统计水平上显著为正。这就表明，中国各地级城市地区层面的公路基础设施的建设和完善，对地区内城镇居民群体可支配收入产生了积极的促进效应。具体来看，以模型2为例，在保持其他条件不变的情况下，公路密集度增加一个单位，则城镇居民可支配真实收入会提高约59%。

表5 中国城市层面公路密集度对地区城镇居民可支配收入影响效应的2SLS回归结果

表6展示了我们将计量方程(1)式中的因变量替换为各城市地区农村居民真实纯收入的对数值变量，所获得的中国各城市地区层面公路密集度对地区农村居民收入影响效应的2SLS检验结果。可以发现，无论是纳入或不纳入控制变量，核心解释变量的回归系数均在1%统计水平上显著为正。这就说明，中国各地级城市地区层面的公路基础设施的建设和完善，对地区内农村居民群体纯收入产生了积极的促进效应。

表6 中国城市层面公路密集度对地区农村居民纯收入影响效应的2SLS回归结果

具体来看，以模型2为例，在保持其他条件不变的情况下，公路密集度每增加一单位，则城镇居民可支配真实收入会提高约10.5。进一步观察，中国各城市地区层面公路密集度对农村居民群体纯收入的边际促进效应要远高于城镇居民群体，这就可以理解中国公路交通基础设施的建设和完善，对地区城乡居民收入不平等现象所产生缓解效应的内在机制。由此可以得出明确判断，正是公路基础设施的建设和完善，在其他条件相同的情况下，对农村居民群体纯收入的边际促进效应远高于城镇居民群体，从而导致地区内农村群体居民纯收入的增长效应超过城镇居民群体，进而形成彼此间收入的追赶效应。

以上检验发现为研究假设3提供了支持证据。我们发现可能验证的逻辑机制是：一方面，公路主导的交通基础设施建设，强化了地区中的劳动力、资金等要素资源向核心城区的聚集和转移，促进了核心城区的产业聚集特别是第三产业的聚集和扩张，增加了核心城区的就业岗位需求，进而通过对劳动者市场供需关系的调节以及产业聚集效应带来边际劳动生产效率的提升，拉动了核心城区劳动者工资水平的持续增长；另一方面，针对地区中的农村地区而言，在个人和家庭拥有耕种土地极为有限的情形下，分散的小农经济经营模式对增加农村居民收入的作用相对有限，而随着交通基础设施的建设和完善，导致产业特别是第三产业向核心城区聚集和扩张，可以增加农村居民的进城打工机会并增加非农收入，从而形成农村居民纯收入增加的重要来源。

(二)不同产业部门传递效应

为了进一步检验中国公路基础设施对地区内城乡收入差距所产生抑制效应的内在机制，表7和表8分别展示了在纳入中国各地级城市地区中不同产业就业人员所占总就业人数比重的交互项的2SLS检验结果。

其中，我们将变量Primaryindustrylabor_totallabor、Secondaryindustrylabor_totallabor、Servicesectorlabor_totallabor分别定义为中国城市地区中一、二、三产业部门就业人员所占地区总就业人数比重。从表7的回归结果可以观察出，模型1中核心解释变量与第一产业就业人员占比的交互项的回归系数为负但不显著，模型2中核心解释变量与第二产业就业人员占比的交互项的回归系数在1%统计水平上显著为负，而模型3中核心解释变量与第三产业就业人员占比的交互项的回归系数在1%统计水平显著为正。模型4-6的估计结果保持一致。这就充分说明，在那些第一产业就业人数占地区就业人数比重越高的地区，公路密集度对地区城镇居民收入产生显著的抑制效应。而在那些第二产业就业人数占地区就业人数比重越高的地区，公路密集度对地区城镇居民收入产生显著的抑制效应。同时，在那些第三产业就业人数占地区就业人数比重越高的地区，公路密集度对地区城镇居民收入产生显著的促进效应。

表7 中国城市层面公路密集度对地区城镇居民可支配收入影响效应的2SLS回归结果(考虑不同产业就业人员所占比重的交互项)

从表8中可以观察出，模型1中核心解释变量与第一产业就业人员占比的交互项的回归系数在1%统计水平上显著为负，模型2中核心解释变量与第二产业就业人员占比的交互项的回归系数在1%统计水平上显著为负，模型3中核心解释变量与第三产业就业人员占比的交互项的回归系数在1%统计水平上显著为正。类似地，模型4-6的估计结果保持一致。这些检验结果说明，在那些第一产业就业人数占地区就业人数比重相对越高的地区，公路密集度对地区农村居民收入产生显著的抑制效应。在那些第二产业就业人数占地区就业人数比重相对越高的地区，公路密集度对地区农村居民收入产生显著的抑制效应。而在那些第三产业就业人数占地区就业人数比重相对越高的地区，公路密集度对地区农村居民收入产生显著的促进效应。

由此，可以进一步得出的内在机制是，中国公路基础设施的建设和完善会促进地区各种要素资源向核心城区转移和聚集，在促进主要分布核心城区第三产业加速扩张和发展的情形下，导致第三产业部门成为地区内城镇和农村居民创造和释放大量就业岗位以及收入增加的主要来源。而且，就核心解释变量与第三产业就业人员占比的交互项的回归系数数值比较而言，表8中的回归系数远远大于表7，由此表明，第三产业部门对农村居民收入带来的增长效应更多地高于城镇居民，进一步强化了中国城市地区中农村居民收入对城镇居民收入的追赶效应。这一发现为研究假设4提供了有利支撑证据。

表8 中国城市层面公路密集度对地区农村居民纯收入影响效应的2SLS回归结果(考虑不同产业就业人员所占比重的交互项)

(三)不同产业部门生产率促进效应

从以上检验结果，我们揭示出中国公路基础设施对城乡居民收入不平等产生缓解的关键作用机制，具体体现在，公路基础设施的建设和完善会促进地区各种要素资源向核心城区转移和聚集，从而促进主要分布核心城区第三产业的加速扩张，导致第三产业部门成为地区内城镇和农村居民创造和释放大量就业岗位的主要来源。在这种情形下，第三产业部门对农村居民收入的促进效应显著高于城镇居民，这就形成农村居民群体相对于城镇居民群体的收入追赶效应。

然而，要完整理解和验证这个传导机制，仍然缺失的重要一环是，基于不同产业的劳动生产率是决定该部门工资水平条件的理论机制，要确认第三产业部门对农村居民收入的促进效应显著高于城镇居民，需要进一步检验的是，中国公路基础设施的建设和完善，对第三产业部门劳动生产率所产生的促进效应要显著高于第二产业部门。为此，我们设计如下计量方程加以检验：

Laborproductivity_industryit=γ+φ·Roadit+

φ·Z+ηcity+ηyear+νit

(2)

在(2)式中，因变量Laborproductivity_industryit表示中国城市地区i在年份t的不同产业部门劳动生产率，其中，SecondaryindustryLaborproductivityit表示中国城市地区i在年份t第二产业部门劳动生产率，定义为城市地区第二产业部门真实增加值与就业人数的比值。ServicesectorLaborproductivityit表示中国城市地区i在年份t第三产业部门劳动生产率，定义为城市地区第三产业部门真实增加值与就业人数的比值。核心解释变量与控制变量集Z中的各变量定义与计量方程(1)式相应，此处不再赘述。ηcity和ηyear分别是城市层面个体固定效应和年份固定效应，νit是随机误差项。

表9和10分别展示了中国城市层面公路密集度对地区第二、第三部门生产率影响效应的2SLS检验结果。可以看出，在表9的各模型回归结果中，无论纳入控制变量与否，核心解释变量的回归系数均不显著。

表9 中国城市层面公路密集度对地区第二部门生产率影响效应的2SLS回归结果

对比来看，在表10的各模型回归结果中，无论纳入控制变量与否，核心解释变量的回归系数均在1%统计水平上显著为正。这说明中国公路基础设施的建设和完善并未对地区内第二产业部门劳动生产率形成有效的促进效应，但却对第三产业部门的劳动生产率形成显著的促进效应。这一发现为研究假设5也提供了证据。由此表明，一方面，中国公路基础设施的建设和完善，并未能够促进高端要素向第二产业部门的转移和聚集，相反，却造成了高端要素流向第三产业部门，进而造成了公路对地区第二、第三产业部门生产率的差异性作用效应。另一方面，由于劳动生产率是决定不同部门或群体工资水平的基础性因素，因此，在公路对地区第三产业劳动生产率形成正向促进效应的情形下，其必然能保证公路对第三部门工资水平的促进效应，从而进一步吸引地区居民特别是农村居民向第三产业部门的转移和聚集。

表10 中国城市层面公路密集度对地区第三部门生产率影响效应的2SLS回归结果

六、结论与政策含义

主动建设好交通基础设施，是中国促进经济可持续发展和实现区域均衡化发展目标的重大战略举措之一。讲好路与经济发展之间的故事，是我国学者应当解答的新时代重大任务之一。本文的主要结论是：(1)中国公路基础设施对城乡居民收入差距具有缓解作用。(2)中国公路基础设施对农村居民收入相对于城镇居民的收入促进效应具有追赶效应。(3)中国公路基础设施对农村居民收入相对于城镇居民收入促进效应的追赶效应，主要是依靠地区第三产业部门的扩张效应以及对第三产业部门的劳动生产率渠道来实现的。

由以上结论可以得到的政策内涵是：一方面，针对中国日益凸显的收入不平等现象，鉴于当前交通基础设施对中国城乡居民收入差距所具有的突出缓解作用，继续鼓励和加强针对农村地区以及欠发达地区的交通基础设施投资，是促进中国经济增长的重要政策举措。另一方面，要重视地区中交通基础设施对第三产业部门的扩张和发展所具有的独特促进作用。事实上，第三产业部门的扩张和发展已经成为中国多数地区城镇和农村地区居民的创业就业岗位以及收入增长的促进器。而且，交通基础设施对第三产业部门产生的聚集效应，也会促进第三产业部门劳动生产率的提高。因此，对于中国各级政府而言，要主动利用好交通基础设施建设和第三产业部门发展的相互支撑关系，同时，不要忽略第二产业部门中的制造业部门和地区交通基础设施建设之间的互补关系。