交通基础设施对西部地区经济增长的影响

洪慧杰

摘要：本文主要研究了交通基础设施与西部地区经济增长的关系。本文基于一个巴罗类型的增长模型，利用西部地区84个城市2000—2010年的面板数据，采用SYS-GMM方法从短期效应和长期效应两方面进行计量分析。实证结果表明：无论从短期效应还是长期效应来看，交通基础设施对西部地区的经济增长都有着显著的正向促进作用，有利于缩小区域经济发展差距。根据实证结果提出改善西部地区交通基础设施建设，加强区域内交通使用程度、区域间通达性的政策建议。

关键字：交通基础设施；经济增长；SYS-GMM估计

1、引言

改革开放以来，中国经济发展取得了举世瞩目的成就。从1990年到2010年，我国的国内生产总值由18668亿元增长到397983亿元，GDP年增长率为10.33%1。然而，在经济高速发展的同时，中国同时也面临着区域发展极度不平衡的难题，特别是东部沿海省市和西部内陆地区的经济发展差距明显，因此加速西部地区的经济增长十分必要。促进西部地区经济增长不仅需要直接给予政策性倾斜，更需要间接引导东部地区向西部地区的经济溢出。本文认为交通基础设施建设是促进西部地区经济增长的一个重要方面。交通基础设施建设既可以通过投资直接促进城市的经济增长，又可以通过其他城市经济增长对本市的溢出效应来间接地促进本市的经济增长。本文利用2000—2010年西部地区84个城市的经验数据建立动态面板模型，探讨交通基础设施建设对区域经济增长的影响。

2、文献综述

一直以来，以交通基础设施投资为主的基础设施建设被认为是经济发展的前提条件，交通基础设施投资与经济增长之间的关系也一直是经济研究者们重点关注的问题。

国外研究方面，Paul Rosenstein Rodan最早提出了大推进理论，认为基础设施是社会发展的先行资本，应当优先发展。Walt Whitman Rostow也将基础设施建设视为社会发展的先行资本，认为基础设施发展是实现经济起飞的前提条件。Aschauer（1989）和Munnell（1990）运用一个时间序列数据模型得到基础设施投资的产出弹性。但人们很快就对他们的研究结论提出了质疑，认为他们得出基础设施投资的产出弹性高达60%只是反映了相关关系，而没有反映因果关系。Tatom（1991）指出Aschauer（1989）的估计结果之所以偏高，是因为没有考虑到时间序列的平稳性，当他采用同样的数据进行一阶差分后再进行回归，得出基础设施的产出弹性下降为0.14。利用1957—1987年欧洲12个国家的面板数据，Cazzavillan（1993）通过固定效应模型得到基础设施投资对经济增长的产出弹性为0.25。Canning及Fay（1993）认为核心基础设施如交通基础设施投资比非核心基础设施投资如电力和通讯对经济增长的贡献要更大，且同样的设施在高收入地区和低收入地区的产出弹性也不一样，如交通基础设施对高收入国家的产出弹性为0.174，对低收入国家的产出弹性为0.050。Demurger（2001）用两阶段最小二乘估计方法验证了基础设施（包括交通基础设施）对经济增长的影响，其结果表明交通基础设施对经济增长有着显著的促进作用。

国内研究方面，范九利、白暴力（2004）验证了基础设施资本投入对我国经济增长的产出弹性，其估计结果为基础设施投资的产出弹性为0.695。樊胜根和张晓波（2004）验证了交通基础设施对中国农村区域经济的影响，结果发现交通基础设施对农村经济的产出弹性为0.032。

以上文献在验证交通运输对经济增长的作用时主要验证交通基础设施的产出弹性，从内生增长模型的角度验证交通运输对经济增长作用的文献较少，特别是国内有关交通基础设施的文献还比较少。在研究方法的使用上，学者们使用工具变量方法来克服模型中存在的内生性问题，但工具变量是否有效并没有进一步验证。因此，本文从内生增长模型的角度，利用2000—2010年西部地区84个城市的经验数据，建立动态面板模型，检验交通基础设施建设对区域经济增长的影响。

3、实证模型及估计方法

3.1 实证模型、指标及数据处理

不同于交通基础设施对中国经济的产出弹性模型，本文的实证模型是基于如下一个巴罗类型的增长模型（Barro，1990）。

在本文的实证模型中，考虑到的区域经济增长的不同条件不仅包括实物资本投资和人力资本投资，还包括投资环境、开放程度、地理位置，最为重要的是还包括交通基础设施禀赋，得到动态面板模型如下：

这里的gprgdp代表人均实际GDP的年均增长率，为了区别短期影响和长期影响，本文的被解释变量包含1年期和5年期实际人均GDP平均增长率。lnprgdp代表人均实际GDP的对数值。transport用来衡量各地区交通基础设施禀赋，是本文重点关注的变量。X包括一系列影响经济增长的控制变量，包括实物资本（k）、人力资本（human）、外商直接投资（FDI）、政府支出（gov）、产业结构（tertiary）和人口密度（denpop）。

在这里，文章中重点关注的变量transport用人均铺装道路面积的对数值表示。实物资本k用人均实际资本存量，即人均固定资产净值年平均余额的对数表示。人力资本human用各地区高等教育在校生人数占地区人口比重表示。外商直接投资FDI用各地区实际利用外资金额占GDP的比重表示，由于FDI的数据指标是用美元衡量的，本文先将它按当年平均汇率调整成人民币价格，再计算调整后的人民币价格占GDP的比重。政府支出gov以当年政府的财政预算内支出占当地GDP的比重表示，产业结构tertiary以当地第三产业就业人口占总人口的比重来表示，人口密度popden以每平方公里的人口数来表示。本文中所有变量的描述统计如表 1 所示。

3.2 实证方法

由于实证模型中出现了滞后被解释变量作为解释变量的情形，存在内生性问题，且模型中一些影响经济增长的解释变量与经济增长存在着逆向的因果关系，又由于本文使用数据是典型的“小T大N”面板，因此，本文采用系统广义矩（SYS-GMM）估计方法来进行参数估计。 其具体做法是将水平回归方程和差分回归方程结合起来进行估计，在这种估计方法中，滞后水平作为一阶差分的工具变量，而一阶差分又作为水平变量的工具变量。此外，本文给出了OLS方法的估计结果作为对比，为了克服模型的内生性问题，采用了固定效应模型。

由于在SYS-GMM估计过程中选取了被解释变量的滞后变量和各个解释变量的滞后项作为工具变量，因此采取过度识别的约束检验（Sargan检验）来检验估计过程中工具变量的有效性。另外，SYS-GMM过程的假设前提要求通过自回归（AR）检验，即误差项的差分项可以允许一阶序列相关，但不允许二阶差分序列相关。

3.3 实证结果及分析

表2给出了固定效应模型、SYS-GMM模型的估计结果。通过二者的对比，可以发现SYS-GMM的估计结果更为稳健。此外，SYS-GMM估计相关的诊断检验值显示，在短期估计和长期估计结果中，AR（2）和Sargan检验的P统计值均大于0.05，说明工具变量有效，用SYS-GMM对本文的实证方程进行估计是比较合适的，因此本文的实证结果分析主要围绕表2中的SYS-GMM模型来进行。

在SYS-GMM模型中，交通基础设施对短期和长期经济增长有着显著的正向影响，通过了1%的显著性检验，这一实证结果与先前发展经济学家们的观点一致，即基础设施建设能够对经济增长产生促进作用。交通基础设施对1年期经济增长的影响大于对5年期经济增长的影响，说明交通基础设施禀赋能在较短时间内对经济增长发挥促进作用，西部地区短期经济增长速度受交通基础设施影响大。

实际人均GDP增长率的滞后变量L. gprgdp的估计系数为正，系数都介于0—1之间，说明在考察期西部地区经济增长存在明显的滞后效应。短期效应模型中，人均实际 GDP 前面的系数为负，表明中国区域经济呈现了一定的“追赶”现象。

X向量中包含三类影响经济增长的因素，第一类是与生产要素相关的因素，包括实物资本和人力资本。实物资本k是主要的生产要素之一，不同的实物资本累积速度必然会导致经济增长的差异，而估计结果也证实了这一点，尤其是在短期模型中。人力资本human对短期经济增长具有显著的正向影响，而对长期经济增长却有着显著的负向影响，这与预期存在不一致。结合西部地区实际，其原因可能是尽管西部地区加大了高等教育的财政支出力度，短期内发挥人力资本的促进作用，但是由于区位、薪酬等因素的影响，从长期看可能存在人力资本向东中部地区溢出，在一定程度上加大了东西部差距。X向量中包含的第二类因素是与开放和发展程度相关的因素。政府支出gov对经济增长的作用为负，从理论上来讲，适度的政府支出有助于提高资源配置效率，但过多的政府干预却阻碍市场经济深化，制约经济增长。Mitchell（2005）列举了政府支出对经济增长的危害，王晓鲁等（2009）的研究也找到了过多政府支出不利于经济增长的证据。SYS-GMM模型分析结果显示出产业结构tertiary对短期经济增长有显著正向影响，这符合通常的经济学直觉，即第三产业就业人口比重越高，说明该地区服务业发展成都越高，更能促进经济的增长。而模型中产业结构对长期经济增长的影响并不显著。外商直接投资FDI可以为西北地区带来先进的技术和管理经验，既可以通过资本投入直接促进当地的经济增长，又可以通过技术的溢出效应间接地促进当地的经济增长，模型估计结果验证了FDI对西部地区经济增长的促进作用。X向量中包含的第三个因素是人口因素。人口增长可以增加地区劳动力，带动区域消费，有利于经济增长的。从表2的实证结果来看，人口密度denpop对经济增长的影响显著为正，人口因素对经济增长的正向影响得到验证。

4、结论及政策建议

交通基础设施建设既可以通过投资直接促进经济增长，又可以通过溢出效应间接地引导经济增长。本文基于一个巴罗类型的增长模型，利用西部地区84个城市2000—2010年的面板数据，采用SYS-GMM方法来验证交通基础设施对西部地区经济增长的影响。实证结果表明：交通基础设施对西部地区经济增长有着显著的正向促进作用，交通基础设施投资在促进西部地区经济增长的过程中发挥了重要作用。

本文的实证结果对于地区经济发展政策制定具有参考意义。由于交通基础设施对经济增长有着显著的正向促进作用，加强各地区尤其是交通基础设施比较落后的西部地区的交通基础设施投资有利于促进区域经济均衡发展。尽管西部地区交通基础设施状况在2000年后随国家投入力度加大而有较大改善，但是增长幅度仍然较小，增长速度落后于中部和东部地区。据《国家统计年鉴》数据，2008年交通网络密度最低的5个省份分别是青海、新疆、内蒙古、甘肃和黑龙江，西部省份占据四席，可见西部地区的交通基础设施建设水平仍然远低于东部地区。改善交通基础设施，不仅需要加强区域内部交通使用程度，而且要加强区域间的通达性，有效地促进地区间生产要素的流动与产业转移。为此，促进西部地区经济发展，需要加大对交通基础设施建设的投资力度，既要重视改善西部地区交通基础设施，更要重视提高与之相邻省、市和地区的交通基础设施建设水平，加强以西部地区主要中心城市和交通枢纽省份为核心的交通网络建设，以加强西部地区各省份之间的经济联系。

参考文献：

[1]Bai，Chong-en，Yingyi Qian，and Chang-tai Hsieh. The Return to Capital in China [J]. Brookings Papers on Economic Activity，2006（02）.

[2]Fan.S. and Zhang.X. Infrastructure and Regional Economic Development in Rural China [J]. China Economic Review，2004，15（2）.

[3]刘生龙，胡鞍钢. 交通基础设施与经济增长：中国区域差距的视角[J]. 中国工业经济，2010（04）.

[4]尹希果，岑剑雄. 我国公共产品供给与区域经济增长收敛——基于我国公共基础设施数据的实证研究[J]. 经济体制改革，2012（03）.

[5]刘生龙，王亚华，胡鞍钢. 西部大开发成效与中国区域经济收[J]. 经济研究，2009，（09）.

[6]陈芳，龙志和. 中国县域经济差距的收敛性研究——基于动态面板数据的GMM方法[J].中国科技论坛，2011（04）.

[7]李冀锋. 西部地区交通基础设施建设与区域经济发展研究[D]. 吉林大学，2010.

[8]刘修岩. 集聚经济、公共基础设施与劳动生产率——来自中国城市动态面板数据的证据[J]. 财经研究，2010（05）.

[9]张晓旭，冯宗宪. 中国人均GDP的空间相关与地区收敛：1978—2003[J]. 经济学（季刊），2008，（01）.

[10]刘瑞明. 所有制结构、增长差异与地区差距：历史因素影响了增长轨迹吗？[J]. 经济研究，2011（12）.