农村基础设施对包容性绿色增长的影响：促进还是抑制？

秦小迪，吴海涛，侯小远

（中南财经政法大学工商管理学院，湖北 武汉 430073）

一、引言与文献综述

党的十九大报告指出，生态环境保护任重道远，城乡区域发展和收入分配差距依然较大。同时，脱贫攻坚成果需要进一步巩固拓展。在此背景下，要实现高质量发展，必须转变经济发展方式，聚焦经济、社会、生态的可持续发展。同时，包容性绿色增长为我国寻求新增长方式提供契机和方向，使得兼顾经济增长、社会公平和环境保护成为可能。包容性绿色增长于2012年“里约+20”峰会提出，兼具包容性增长和绿色增长的特质。在“十四五”时期，包容性绿色增长意味着经济、社会、生态的统筹推进，即在充分发挥增长潜力的同时，明显改善分配结构，巩固拓展脱贫攻坚成果，并持续改善生态环境，由此实现更高质量、更有效率、更加公平、更可持续、更为安全的发展。

若说包容性绿色增长为中国经济增长转型指明方向，那么基础设施建设则能为实现包容性绿色增长提供不竭动力［1-3］。当前，城市基础设施建设日趋成熟，对其进行建设以推动经济转型的操作空间逐渐变小，而农村基础设施建设则具有较大潜力。与此同时，乡村振兴战略的实施，能打通资本、技术、人才、信息等资源在城乡间双向流动的通道，加速要素向农村聚集，推动农村灌溉、交通基础设施建设的良性循环。农村基础设施建设具有高成本、不可逆、外部性等特点，其对包容性绿色增长的影响是促进还是抑制？不同类型的农村基础设施对包容性绿色增长的影响是否存在差异？其影响路径如何？深入研究这些问题有利于寻求我国实现高质量、可持续发展的可行路径。为此，本文试图考察农村交通基础设施影响包容性绿色增长的理论机制并对其进行实证检验，进一步考察不同类型农村基础设施对包容性绿色增长的影响。

目前涉及包容性绿色增长的研究主要分为两类：一类是包容性绿色增长的测度，另一类是农村基础设施与包容性绿色增长的关系。就包容性绿色增长的测度而言，现有研究基本采用综合指标集及复合指标指数，从经济、社会和环境三大层面出发构建指标体系对包容性绿色增长进行测算［4-6］，如吴武林和周小亮［7］利用熵权法构建包容性绿色增长指标体系。无论是采用综合指标集、复合指标指数，还是采用熵权法对包容性绿色增长进行测算，均带有一定的主观性，为减轻这种主观性，本文从经济、社会和环境三大层面出发，利用SBM-DEA 模型测度包含期望产出和非期望产出的包容性绿色增长效率值［8］。此外，就基础设施对包容性绿色增长的影响而言，已有研究表明，基础设施水平上升将显著提高当地包容性绿色增长水平，但未探讨其具体影响机制［9］。更多的研究则单独探讨基础设施对包容性增长或绿色增长的影响，一方面，已有研究发现基础设施建设能够兼顾效率与公平，有利于包容性增长［10］。张勋和万广华［3］基于DID 效果评估方法，发现中国农村基础设施投资能促进包容性增长；另一方面，基础设施建设对绿色增长的影响而言，部分学者认为基础设施能促进绿色增长［11］，而彭小辉和王静怡［12］利用PSM-DID 发现高铁等基础设施建设具有虹吸效应，不利于小城市绿色全要素生产率的提升。

现有关于包容性绿色增长测度以及基础设施对包容性增长和绿色增长影响方面的研究，存在以下局限需要突破：第一，包容性绿色增长测度存在一定主观性；第二，虽有文献聚焦基础设施对包容性增长和绿色增长的影响，但直接研究农村基础设施对包容性绿色增长的文章尚不多见，其影响机制有待进一步厘清。鉴于此，本文采用SBM-DEA 模型测度包容性绿色增长，试图厘清农村基础设施对包容性绿色增长的影响机制，并对其进行验证。

二、理论分析与研究假说

参照吴武林和周小亮［7］对包容性增长的定义，本文所指包容性绿色增长包含经济增长、贫困、收入分配以及环境保护四大关键要素，本部分从这四大关键要素切入，从理论方面构建农村基础设施影响包容性绿色增长的分析框架。

就经济增长要素而言，巴罗的经济增长理论指出，农村基础设施作为一种生产要素，对其进行投资能增加生产函数中的产出。农村基础设施能改善农村生产生活环境，促进人力资本的积累，降低生产和运输成本，从而间接带来经济增长［13］。基于此，提出第一个研究假说：

H1：农村基础设施对经济增长具有正向促进影响。

就减贫要素而言，交易成本理论强调，农村基础设施建设能够降低生产和运输成本，并进一步提高农户生产能力，由此促进农户增收［14-15］。另一方面，农村基础设施建设能提高劳动力交易效率，释放农村劳动力，增加农户收入［16］。此外，农村基础设施能通过促进经济增长间接带动减贫，即涓滴效应［17-18］。基于此，提出第二个研究假说：

H2：农村基础设施对农村贫困具有负向抑制作用。

就收入分配要素而言，农村基础设施能帮助农户增加生产性和非生产性机会，并惠及较难接触到私人物品的低收入群体［19］。此外，中国是典型的城乡二元经济结构，农村基础设施建设能够为农村带来人、财、物等要素高速流动，对农村居民的边际贡献呈现递增趋势，而城市居民本就拥有比农村居民更为丰裕的要素，其递增效应不如农村显著，这亦与刘晓光等［10］、杨茜和石大千［20］的研究结论相一致。基于此，提出第三个研究假说：

H3：农村基础设施对收入差距具有负向抑制作用。

就环境保护要素而言，农村基础设施的完善能促进乡村要素非农化，在此过程中导致部分工业及城市污染向农村转移。与此同时，农村剩余劳动力逐步向城市工业部门转移，为维持原有产出水平，留守农户被迫扩大化肥和农药等生产要素使用量以替代流失的人力资本，这将进一步加剧农村点源与面源污染［21］。由此，转移的工业污染和农业污染将破坏农村生态环境。基于此，提出第四个研究假说：

H4：农村基础设施对生态环境具有负向影响。

由前述分析可知，农村基础设施一方面能促进经济增长，缓解农村贫困状况，改善收入分配格局促进包容性绿色增长，另一方面可能通过破坏生态环境抑制包容性绿色增长。基于此，提出如下研究假说：

H5：如果农村基础设施对促进经济增长、减贫、改善不均等正向促进作用占主导，那么农村基础设施对包容性绿色增长具有正向影响；

H6：如果农村基础设施对生态环境的负向抑制作用占主导，那么农村基础设施对包容性绿色增长具有负向影响。

基于以上分析，构建农村基础设施影响包容性绿色增长的分析框架（图1）。

图1 理论分析框架

三、数据来源、变量选取与模型构建

（一）数据来源

考虑到数据的可得性，本文采用中国30 个省（市、自治区）2003—2016 年的面板数据，其主要来源于2004—2017年《中国农村统计年鉴》《中国统计年鉴》《中国农村统计年鉴》以及国家统计局年度数据，其中，人力资本存量数据来源于2004—2017年各省（市、自治区）统计年鉴，物质资本存量参考单豪杰［22］提出的永续盘存法进行测算。

（二）变量选取与描述性统计分析

1.因变量 本文因变量包括包容性绿色增长以及其四大关键要素（经济增长、贫困、收入分配和环境保护）。借鉴Tone［23］、钱争鸣和刘晓晨［8］、周小亮和吴武林［24］的做法，采用SBM-DEA 模型测算包含期望产出（经济增长）和非期望产出（贫困、收入差距和环境污染）的包容性绿色增长效率指数。

2.自变量 借鉴彭代彦［25］的定义，将农村基础设施分为三类：第一类是以农村水利基础设施为代表的生产服务设施，第二类是以农村医疗基础设施为代表的生活服务设施，第三类是以农村交通基础设施为代表的生产生活类服务设施。其中与包容性绿色增长具有紧密联系的为农村交通和农田水利基础设施，因此，本文采用农村交通基础设施和农田水利基础设施表征农村基础设施。

3.控制变量 根据经典的生产函数，增长主要取决于以下因素：技术创新、物质资本投入、人力资本投入、经济制度变迁等。同理，包容性绿色增长亦主要由以上四方面因素决定，其中物质资本可用基础设施建设进行反映。因此，本文将除物质资本外的技术创新、人力资本投入以及经济制度变迁等均作为控制变量放入模型中［24］。

模型中各变量说明与描述性统计如表1 所示。进一步保证数据平稳性，同时削弱模型共线性和异方差等误差，在实证过程中将对农村交通基础设施和农田水利基础设施进行取对数处理。此外，为保证回归变量数据在同一数量级上，对控制变量均乘以100进行放大处理。

表1 变量说明与描述性统计

（三）模型选择

借鉴张旭和万广华［3］的思路，以“4 万亿”投资为准自然实验，采用双重差分法考察农村基础设施建设对包容性绿色增长的影响研究。Liu等［26］指出，即使政策对所有群体均有冲击，只要某一群组受到的影响较大，其对照组受到影响较小，在满足共同趋势的前提下，依然能够使用DID 模型。本文选取非民族地区为实验组、民族地区①本文所指民族地区为民族八省区：民族地区通常指民族八省(区)，包括内蒙古自治区、宁夏回族自治区、新疆维吾尔自治区、西藏自治区和广西壮族自治区五大少数民族自治区和贵州省、云南省、青海省。为对照组，构建模型如下：

式（1）为基础DID 模型，du为分组虚拟变量，若个体i受政策实施的影响，则个体i属于处理组，对应的du取值为1；若个体i不受政策实施的影响，则个体i属于对照组，对应的du取值为0。鉴于2008—2009 年4 万亿投资中约3 700 亿元投向农村基础设施，设置政策实施时间虚拟变量dt2009，2009 年之前dt2009取值为0，政策实施之后dt2009取值为1。（du×dt2009）为分组虚拟变量与政策实施时间虚拟变量的交互项，其系数α3反映政策实施的净效应；λi为省份固定效应，νt是时间固定效应。此外，利用式（2）进行平行趋势检验。若政策实施前，时间虚拟变量和实验组的回归系数αk不显著，则满足平行趋势假定。为进一步考察不同类型农村基础设施对包容性绿色增长的影响路径，采用式（3）进行考察，其中分组虚拟变量du被连续型变量Xit（农田灌溉基础设施或农村交通基础设施）所替代。

四、结果与分析

（一）包容性绿色增长测量结果分析

基于SBM-DEA 测算的中国30 个省（市、自治区）2003—2016 年均包容性绿色增长效率指数如表2所示。其中年均包容性绿色增长指数较高的省份为北京、天津、海南、青海、宁夏等地，较低的省份为贵州、云南、甘肃、广西等地。综合而言，2003—2016 年均省际包容性绿色增长指数具有以下特征：第一，以北京、天津、江浙为主的东部地区包容性绿色增长指数整体较高，这应当得益于其在追求经济增长的同时，也注重环境保护，同时这些地区资源较为丰富、分配较为合理，因此在经济、社会、环境3个层面上总体表现较好。第二，中西部地区的包容性绿色增长指数多落后于东部地区，但也有如青海、宁夏等表现较好的省份，这与当地所推行政策有关。青海自2010 年便开始探索生态补偿机制以寻求绿色发展，而宁夏是我国西部重要的生态屏障，2008 年《国务院关于进一步促进宁夏经济社会发展的若干意见》，强调宁夏应着力加强基础设施建设和保护生态环境。

表2 各省主要年份及年均包容性绿色增长指数

（二）基准模型估计结果分析

根据式（1）所示的基准DID模型，采用包容性绿色增长指数作为被解释变量，以估计2008—2009年4 万亿投资中针对农村基础设施的政策，对包容性绿色增长的影响，估计结果如表3所示。

表3 基于基准DID模型的回归结果 n=420

模型（1）中未加入控制变量，关键变量（du×dt）为地区虚拟变量和时间虚拟变量的交互项，模型（2）在模型（1）的基础上加入控制变量，以增强其稳健性。模型（2）中，（du×dt2009）的回归系数在10%的显著性水平上正向显著，其值为0.023，说明2008—2009 年国家加大对农村基础设施投入的政策，有效促进了包容性绿色增长。基于此，H5成立，H6被拒绝。

（三）作用机制检验分析

考虑到农村交通基础设施和农田水利基础是农村基础设施的最主要组成成分，分别考察农村交通基础设施和农田水利基础设施对经济增长、贫困、收入分配、环境保护四大要素的具体影响，从而厘清农村基础设施对包容性绿色增长的影响机制。同时，为体现不同程度农村交通和农田水利基础设施建设对包容性绿色增长各子因素的影响差异，采用连续型DID进行回归，结果如表4所示。

表4 基于连续DID模型的回归结果n=420

如表4所示，列（1）～列（4）为用连续型DID模型验证农村交通基础设施对经济增长、贫困、收入不均等和环境污染的影响；列（5）～列（8）则为用连续型DID 模型验证农田水利基础设施对经济增长、贫困、收入不均等和环境污染的影响。

列（1）中，2009 年农村基础设施建设以后，农村交通基础设施与时间的交互项系数为正且在1%的水平上显著，说明农村交通基础设施建设能有效促进经济增长。列（5）中，农田水利基础设施与时间的交互项系数亦显著为正，说明农田水利基础设施建设也能够有效促进经济增长。基于此，H1得以验证，即：农村基础设施对经济增长具有正向促进影响。

列（2）和列（6）中，农村交通基础设施和农田水利基础设施与2009 年的交互项均显著为负，说明农村交通和农田水利基础设施建设能够有力促进农村减贫。基于此，H2得证，农村基础设施对农村贫困具有负向抑制作用。

列（3）中，农村交通基础设施与2009 年的交互项系数为负，在1%的水平上显著，说明农村基础设施建设能减少城乡差距。列（6）中，农田水利基础设施与2009 年的交互项系数在统计学意义上不显著，尚未发现农田水利基础设施影响城乡收入差距的有力证据。尽管如此，由农村交通基础设施带来的收入分配改善效应仍能作用于包容性绿色增长，由此，H3得以验证，农村基础设施能够完善收入分配格局。

列（4）中，农村交通基础设施与2009 年的交互项系数在5%的水平上正向显著，说明农村基础设施建设加剧环境污染。列（8）中，农田水利基础设施与2009年的交互项系数显著为正，说明农田水利基础设施亦能加剧环境污染。基于此，H4得以验证，即农村基础设施建设可能导致环境恶化。

基于以上分析，农村交通基础设施能够通过促进经济增长、减缓贫困和改善收入分配促进包容性绿色增长，农田水利基础设施则主要通过促进经济增长和减贫推动包容性绿色增长。农村交通和农田水利基础设施对生态环境有负向作用，因此也能抑制包容性绿色增长。总体而言，农村基础设施建设对包容性绿色增长的促进作用大于抑制作用。2009 年的农村基础设施建设促进包容性绿色增长为此结论提供证据。

（四）稳健性检验

1.共同趋势检验 从共同趋势检验结果（表5）来看，在政策落实前，2003—2008年的时间虚拟变量和实验组的回归系数均不显著，说明在2009 年对农村基础设施进行建设前，民族地区和非民族地区的包容性绿色增长呈现相同趋势，理论上实验组和对照组符合DID 模型的平行趋势检验。事实上，据国家发改委统计，2008年第4季度至2010底，4万亿元投资中投向农村水电路气房等民生工程和基础设施建设的达到约3 700亿元。

表5 共同趋势检验n=420

2.安慰剂检验 为进一步验证前文所述政策实施时间节点的选取是否正确，此处选用2008年作为时间节点进行安慰剂检验。表6 中的模型（4），在模型（3）的基础上加入控制变量，从模型（4）可知，du×dt2008的回归系数未通过显著性检验，说明2008 年农村基础设施相关政策还未落实到基层，同时进一步说明农村基础设施建设确实能促进包容性绿色增长。

表6 安慰剂检验n=420

3.工具变量估计 针对连续型DID模型可能存在的内生性问题，采用两阶段最小二乘法对式（3）进行估计。其中最小二乘法中的工具变量分别选用农村交通和农田水利基础设施的滞后项，结果如表7所示。表7结果显示，采用两阶段最小二乘法解决式（3）的内生性后，所得结果与表4一致，由此可知估计结果具有稳健性。

表7 基于两阶段最小二乘法的回归结果n=390

五、结论与启示

基于2003—2016 年中国30 个省（自治区、直辖市）的省级面板数据，借助SBM-DEA 模型测度包容性绿色增长效率指数，采用基准DID 模型探究农村基础设施建设对包容性绿色增长的影响，此后利用连续型DID 模型对农村交通和农田水利基础设施影响包容性绿色增长的机制进行检验。得到主要结论如下：第一，整体而言，东部地区包容性绿色增长指数较高，中西部地区相对较低，并与东部地区在包容性绿色增长方面存在较大差距。第二，农村基础设施建设对包容性绿色增长的促进作用超过其抑制作用。其中农村交通基础设施通过促进经济增长、减缓贫困、缩小城乡差距来促进包容性绿色增长，农田水利基础设施通过激发经济活力、缓解绝对贫困来推动包容性绿色增长。

基于上述研究结论，提出如下政策建议：第一，在经济下行背景下，应乘着“乡村振兴”的东风，大力发挥农村基础设施促进包容性绿色增长的作用，在利用其乘数效应拉动经济增长、缩小城乡差距、减贫的同时，应当兼顾“量”与“质”，扭“亏”为“盈”。第二，可以适当进行以管护为主的农村交通基础设施建设，同时深化农田水利基础设施建设，充分发挥其对农业生产的促进作用，有助于巩固其脱贫攻坚效果。与此同时，推进高质量农田水利基础设施建设，从而实现包容性绿色增长。