交通基础设施对农村剩余劳动力转移的影响——以长江经济带为例

孙 辉，李佳晨，孙 珊，周 伟

(1.安徽财经大学 经济学院，安徽 蚌埠 233030；2.郑州大学 国际学院，河南 郑州 450001；3.郑州大学 商学院，河南 郑州 450007；4.合肥热电集团 天源分公司，安徽 合肥 230000)

0 引言

改革开放40多年以来，中国经济实现了巨大的突破与飞跃，大量的农村剩余劳动力流入城镇，农村劳动力转移出现跨区域、跨产业地进入城市和沿海地区的非农行业的现象[1]。快速城市化进程不仅促进了经济结构变化，也促使人口与劳动力的流动与重新配置[2]。随着城镇化发展方向与增速的转变，逐渐出现了劳动力供给短缺与农村剩余劳动力转移潜力并未耗尽的现实矛盾[3]。伴随着劳动力市场的供求变化，人口供给配置、城市容量、比较优势等产生转变，农村剩余劳动力的转变也受到了高成本城镇化与经济发展的影响。

同时，要做好农村剩余劳动力向城市的非农产业转移工作，尤其在当前“发展不平衡、不充分”的背景下，探寻农村转移人口市民化的动力机制具有重要的现实意义[4-5]。随着城乡一体化进程的不断推进，通过把农村初级原料市场和城区消费市场相连接，交通基础设施建设越发成为乡村振兴战略中重要的一环[6]。在当前劳动力市场供求情况以及区域比较优势等转变的前提下，探究交通基础设施对农村剩余劳动力转移的影响机制不仅具有重要现实意义，同时也是促进中国经济高质量发展、实现乡村振兴战略、提高资源配置效率的重要引擎。

1 文献综述

目前有关农村剩余劳动力转移的研究颇为丰富。在现有文献中，围绕农村剩余劳动力转移的影响研究可以概括为政府和经济两个层面，并主要从财政分权[7]、外商直接投资(FDI，foreign direct investment)[8]、收入差距[9]、产业结构[5]以及房价[10]等视角展开研究。随着人们对劳动力流动问题重视程度的不断提高，越来越多的学者展开农村剩余劳动力转移的相关研究。已有的研究主要从以下几个方面分析了交通基础设施对劳动力转移的影响：第一是铁路。有观点认为对于东北地区人口迁徙，大规模的铁路网建设在其中起到了显著作用。马伟[11]基于引力模型研究发现，火车运行速度与跨省人口流动数量显著正相关；李祥妹等[12]研究发现沪宁城际高速铁路的开通对区域内产业人口流动具有显著正向作用。第二是公路。樊胜根和张林秀[13]研究表明农村公路基础设施的完善有利于提高第二、第三产业的就业吸纳能力；刘晓光[14]研究发现交通基础设施有利于促进农村剩余劳动力转移，从而进一步减少城乡间收入差距；汪三贵和王彩玲[4]发现公路基础设施的完善加快了区域间劳动力的转移。此外，李斌等[15]利用全国省际面板数据研究发现普通公路有效促进农村剩余劳动力就地转移，铁路能有效促进农村剩余劳动力跨区域转移。

上述文献在相关领域做出了许多有益的探讨，但是还存在一些不足。大多文献认为交通基础设施对劳动力的跨区域转移发挥有益影响，但在基于不同类别交通基础设施基础上考察交通基础设施对劳动力转移的作用上还略有欠缺，有关影响劳动力流出还是流入的相关探讨也相对较少，并且目前较少文献运用空间计量模型考察农村剩余劳动力转移问题。基于以上分析，本文运用2000—2018年长江经济带11个省市相关数据建立空间计量模型，实证研究不同类别的交通基础设施对农村剩余劳动力转移的影响。

2 理论机理分析

传统劳动力迁移理论指出，劳动力是否转移主要受收入效应和迁徙成本的影响。从劳动力跨区域转移模式的角度来看，交通基础设施促进农村剩余劳动力的转移作用主要体现在以下两个方面。第一是 “离土不离乡”转移模式。交通基础设施既可以有效提高当地投资，又可以在带动当地非农产业发展的同时使得非农产业吸纳更多的农村剩余劳动力，这体现了交通基础设施对农村剩余劳动力转移作用的“本地效应”。第二是“离土又离乡”转移模式。心理因素和经济因素等迁徙成本是农村剩余劳动力转移时主要考虑因素，而包括铁路和高速公路在内的相对经济便捷的出行方式能够较大程度降低劳动力跨区域转移迁徙成本，从而对农村剩余劳动转移产生有利影响，这可以看作交通基础设施对劳动力转移的“跨区域效应”；同时，铁路(含高速公路)对农村剩余劳动力转移既有“本地效应”也有“跨区域效应”。

改革开放以来，东部沿海省份经济得到飞速发展，不仅吸纳了本地剩余劳动力，还为中西部地区农村剩余劳动力提供了大量就业机会。伴随着国家将发展目光转向中部和西部地区以及出于环境保护和资源配置的需要，大量劳动密集型产业从东部沿海地区转移至内陆地区，因此铁路和高速公路对农村剩余劳动力转移的“跨区域效应”可能会逐渐减弱。根据以上分析，本文提出如下假设：

假设1交通基础设施投资的增加对促进农村剩余劳动力的转移具有积极作用。

假设2不同类型交通基础设施对农村剩余劳动力转移就业的效果存在差异。

3 计量模型构建、变量与数据

3.1 计量模型

1)不含空间效应的静态面板模型。

lnlmit=β0+β1lninfrait+β2lnhpit+β3lnstrit+β4lngdpit+β5lnopit+β6lnjrit+β7lngdit+ηi+εit。

2)空间自回归模型。综合考虑长江经济带农村剩余劳动力转移率的空间溢出效应等特点，笔者认为将空间因素纳入交通基础设施与农村剩余劳动力转移等问题研究中，可以有效消除因为变量空间相关而产生的估计误差，更有利于对模型的经济含义进行解释说明。在此基础上，本文构建空间计量模型为

lnlmit=β0+β1lnlmi(t-1)+ρW×lnlmit+β2lninfrait+β3lnhpit+β4lnstrit+β5lngdpit+
β6lnopit+β7lnjrit+β8lngdit+ηi+vt+εit，

其中，i表示省市级区域，t表示年份，ρ为农村剩余劳动力转移的空间溢出系数，W为空间权重矩阵，W×lnlmit表示农村剩余劳动力转移的空间滞后项，ηi、vt分别代表个体效应和时间效应。

3.2 空间权重矩阵

为了更好地分析交通基础设施对农村剩余劳动力转移的影响程度以及空间溢出效应，本文选择如下两种空间权重矩阵。

1)地理距离权重矩阵。地理距离权重矩阵(Wd)主要是基于两个城市之间地理距离的倒数构建的矩阵，矩阵的具体表达式为

其中，dij表示的是第i省(市)份和第j省(市)份之间的空间地理距离。

2)经济距离权重矩阵。本文借鉴任阳军等[16]的做法，主要是基于以实际人均国民生产总值(人均GDP)指标构建经济距离权重矩阵Wj，经济权重矩阵具体表示为

3.3 变量说明

1)被解释变量(lnlm)：借鉴了赵德昭和许和连[17]的方法，使用制造、建筑、采掘以及电力煤气及水的生产和供应的就业人数之和与以上四个产业的国有单位就业人数总和之间的差作为农村剩余劳动力转移的代理指标。

2)核心解释变量(lninfra)：通过交通基础建设的存量进行衡量。由于不同交通方式之间的运输能力存在差异，不能直接适应公路和铁路的里程之和除以各省市的国土面积衡量。借鉴刘明等[18]的做法，对于不同的运输方式根据货运密度赋予不同权重，使得不同运输方式之间具有可加性，则有Git=wRi,tRailit+Roadit+wWitWaterit，其中Railit、Roadit、Waterit分别表示i地区第t年的铁路里程、公路里程以及内河航道里程；wRi,t、wWi,t则分别表示第i地区t年的铁路、内河航道的货运密度与公路货运密度的比值。同时，借鉴罗能生等[19]的做法，将交通基础设施分为普通公路、铁路以及水路三类，并考虑到村道和四级公路对农村剩余劳动力转移的影响有限，将村道和四级公路排除在研究范围外，即普通公路指一、二、三级公路密度，铁路指标指包括高速公路在内的铁路里程密度总和。

3)控制变量：①住房价格(lnhp)：采用各省市商品房屋销售总额占商品住宅销售总面积的比重表征；②金融发展水平(lnjr):采用各省市银行年末贷款余额占当地GDP的比重进行衡量；③产业结构(lnstr):采用第二产业增加值占第三产业增加值的比重表征；④地区经济发展水平(lngdp)：引入各地区人均GDP指标对各省市经济发展水平进行衡量，并以2000年为基期对人均GDP进行平减；⑤对外开放程度(lnopen)：采用各省市外商直接投资额与地区GDP之间的比值进行表征；⑥政府规模(lngov):采用政府一般性财政支出占地区GDP的比重进行表征。

3.4 数据来源与描述性统计

数据主要来源于各省市统计年鉴以及EPS数据库。为了避免价格因素的影响，所有数据均以2000年不变价格为基期，采用价格指数进行平减，并进行标准化处理。各变量描述性统计分析如表1所示。

表1 变量描述性统计分析Tab.1 Descriptive statistical analysis of variables

4 实证结果及分析

4.1 空间相关性检验

变量之间的空间相关关系是空间计量模型构建的前提。在建立空间模型之前，本文采用Moran’I指数检测长江经济带农村剩余劳动力转移的空间相关性。Moran’I指数公式为

表2 长江经济带农村剩余劳动力转移的Moran’I指数Tab.2 Moran’I index of rural surplus labor transfer in the Yangtze River Economic Belt

表2显示的结果表明，长江经济带农村剩余劳动力转移Moran’I的值为正且基本显著，说明该变量存在显著的空间正相关性。考虑到劳动力的流动是一个长期的连续过程，前期劳动力转移情况也会对本期流动产生较大影响，所以本文构建含劳动力转移滞后项的动态空间计量模型进行实证考察和分析。

4.2 空间计量回归结果

4.2.1 模型选择

胡鞍钢等[20]认为某省市交通基础设施既会受到本地交通基础设施的影响，又会对邻近省份的影响做出反应。为了进一步探究长江经济带交通基础设施对农村剩余劳动力转移的影响，首先对空间自相关以及其稳健性进行回归检验，如表3所示。可以看出LM error与Robust LM error均通过1%显著性水平检验，而LM lag在1%水平上显著，但Robust LM lag未通过显著性检验。因此，本文选用空间滞后模型(SAR,spatial autoregressive model)和空间误差模型(SEM,spatial error model)进行实证探讨。

表3 LM检验结果Tab.3 LM test results

空间误差模型的Hausman检验在1%的显著性水平上拒绝了原假设，认为建立固定效应模型效果要优于建立随机效应模型。

4.2.2 SAR模型与SEM模型回归结果分析

对静态面板模型以及动态空间模型分别进行实证分析，回归结果如表4所示。

表4 基于经济距离权重矩阵的空间计量模型分析Tab.4 Spatial econometric model analysis based on economic distance weight matrix

本文在考虑异质性交通基础设施基础上，分别对三类交通与长江经济带农村剩余劳动力转移进行检验，检验结果如表5所示。

表5 不同类型交通基础设施对农村剩余劳动力转移的影响Tab.5 The influence of different types of transportation infrastructure on the transfer of rural surplus labor

由回归结果可知得到如下结论。

1)从整体上看，长江经济带农村剩余劳动力转移的一阶滞后项(lnlm(-1))系数为正且较为显著，表明劳动力流动之间具有显著正向关系，即本期劳动力转移情况会显著受到上一期转移情况的影响；区域交通基础设施建设lninfra系数显著为正，表明交通基础设施对农村剩余劳动力转移具有显著的正向空间溢出效应，即地区交通基础设施的完善对农村剩余劳动力转移有显著正向作用，由此验证了假设1。

2)从不同类型交通基础设施上看，普通公路lnroad的系数显著为正，说明普通公路促进了农村剩余劳动力转移。一方面，公路基础设施的建设有利于当地经济发展水平的提高，促进第二产业和第三产业的发展，进一步提升岗位需求以有效吸引农村剩余劳动力的目的；另一方面，公路基础设施的不断完善也有利于农村剩余劳动力转移迁徙成本的减低，更加便利了农村劳动力的就近就业。水路基础设施lnwaterway系数不显著，表示水路交通对农村剩余劳动力转移的作用较小，产生这一现象的可能原因在于当前水路交通并不是人们首选的交通方式，所以水路交通基础设施对于农村剩余劳动力转移不具有显著影响。变量lnrail的系数显著为负，表明长江经济带铁路(含高速公路)交通不利于农村剩余劳动力转移，这一结果正好与我们的预期相左。产生这一情况的原因可能在于，铁路和高速公路的里程相对于普通公路来说要小，所以导致铁路(含高速公路)对农村剩余劳动力转移的“本地效应”相对不足。同时，铁路(含高速公路)所起的“跨区域效应”要显著优于普通公路。从而验证了假设2。

3)对于控制变量而言，房价的系数显著为负，可能的原因是房价较高的城市人们的生活成本也高，因而可能会使得部分农村剩余劳动力望而却步；金融发展水平系数显著为正，表明一个地区金融发展程度和农村剩余劳动力转移之间正相关；产业结构的系数为负且较为显著，表明一个地区第二产业增加值占第三产业增加值的比重越高越不利于农村剩余劳动力转移，产生这一现象的原因可能在于相较于第二产业，第三产业吸纳就业的能力相对较强，因此对农村剩余劳动力转移更加有利。

5 结论与政策建议

5.1 结论

本文运用长江经济带11个省市2000—2018年面板数据，在分析交通基础设施影响农村剩余劳动力转移理论机制的基础上，构建了动态空间计量模型对二者关系进行实证检验。检验结果发现：从整体上看，交通基础设施能够显著促进长江经济带农村剩余劳动力转移；从不同类型交通工具上看，普通公路有利于剩余劳动力的就地转移，即“本地效应显著”；铁路(含高速公路)有利于促进农村剩余劳动力的跨省、跨市转移，即其“跨区域效应”较为显著；水路交通基础设施未对农村剩余劳动力转移产生显著影响；房价和产业结构均对农村剩余劳动力转移产生负向影响，地区金融发展水平有利于农村剩余劳动力转移。

5.2 政策建议

1)普通公路的“本地效应”较为显著，有利于实现农村剩余劳动力的就地转移。因此地方政府应该加大对农村地区的公路基础建设投资，不仅有利于农村剩余劳动力就近转移就业，且有利于提高当地经济发展水平，促进城乡一体化发展。

2)铁路(含高速公路)的“跨区域效应”强。政府应该在全国范围内合理规划铁路和高速公路网络的空间布局，促进长江经济带各省市劳动力资源的有效配置。政府要细化交通基础设施投资方向，优化交通基础设施的投资建设结构，政府对基建项目本身应及时制定配套的投资政策，不断提高基建投资效率。

3)在控制变量方面，政府应该控制各地市房价，保持房地产市场价格稳定；大力促进第三产业发展，充分发挥第三产业提供就业机会的主力军作用；不断提高地区金融发展水平，促进农村剩余劳动力自由流动。