蔡 琪(江西财经大学,江西 南昌 330013)
我国轨道交通建设与城市经济增长计量研究※
——以北上广为例
蔡 琪
(江西财经大学,江西南昌330013)
摘要:基于生产方程和轨道交通微观供需模型结合的联立方程模型,选取2004~2013年北上广的数据,对轨道交通与经济增长的关系进行了计量研究。结果表明,北上广轨道交通对经济增长的贡献率分别为0.093、0.133、0.074。人均收入水平与轨道交通的服务价格决定城市轨道交通的需求;其中,广州的轨道交通需求对人均收入水平弹性最大,上海的轨道交通的服务价格对轨道交通需求的影响最大。财政支出、外商直接投资以及交通服务价格决定轨道交通的供给;其中,政府的财政状况对轨道交通供给的影响最大。
关键词:北上广;轨道交通建设;经济增长;联立方程模型
轨道交通建设一直是城市发展的优先考虑项目,具有速达、安全、舒适、准时等优点,同时也是一个地区经济发展前提与保障。“十二五”期间,我国轨道交通建设已经完成了11600亿的投资,建成2000公里。关于轨道交通建设与经济增长之间关系的研究不在少数。熊贤良(2002)认为加快建设城市轨道交通可以消除城市结构缺陷,促进产业结构升级,达到城市经济增长的目的;张晓莉等(2009)认为轨道交通推动经济增长主要在于它正的外部性,即城市轨道交通的建设及运营能促进工业、运输、房地产等相关产业的发展;李鸿飞等(2011)以兰州为例,证实了轨道交通建设将会推动房地产行业的发展,带动第二产业,进而推动社会经济增长。梁兴辉等(2014)以我国20个城市的12年数据,对地铁建设与经济增长进行实证分析,表明地铁建设对城市经济增长的推动作用并不显著。以上对轨道交通的研究有一定的参考价值,但也存在比较突出的问题。比如有些只考虑定量分析而忽视了模型的内生性问题,导致最后的估计无效。为解决此类问题,首先,本文建立了一个新古典增长模型与轨道交通微观供需模型的系统联立方程模型;其次,选取北京、上海和广州2004~2013年的数据,采用三阶段最小二乘法(3SLS)对系统联立方程模型估计;最后,结合实际经济情况对估计结果进行分析。
本文依据新古典经济学的理论建立研究轨道交通建设与城市经济增长的新古典增长模型,并将其取对数以避免异方差现象,模型可表示为:
式子(1)中GDP表示城市地区的生产总值;K表示物质资本,为了更好地分析轨道交通建设对经济增长的影响,将轨道交通建设的物质资本从K中剥离,资本存量K计算方式可表示为:Kt=Kt-1(1-δ)+It/Pt,其中,K表示资本存量、I为资本形成总额、P为价格指数、δ为经济折旧率,采用张军等(2004)测算出的9.6%;HK表示含有教育程度的人力资本(劳动力),使用就业人员乘以平均受教育年限衡量;REN表示城市轨道交通建设的代理变量,为了更好地建立轨道交通建设的供需模型,将它设为包括轨道交通服务价格PREN和轨道交通的投资额IREN的代理变量,REN用轨道交通规模表示,借鉴黄寿峰(2012)文献中的交通基础设施密度概念,将轨道交通密度(里程数/区域面积)作为代理变量。传统的新古典增长模型中,很可能出现轨道交通建设与经济增长之间的相互影响的内生性问题,这样估计出来的结果往往是有偏非一致的。解决内生性问题的一般方法是使用工具变量法来替代产生内生性问题的变量,这种方法在实际运用中还需要一定的条件,那就是工具变量需要与内生性变量存在一定的相关性,同时大样本容量也是该方法实证估计的一个必要条件。然而,本文选取的数据时间跨度为2004~2013年,样本容量比较少,如若采用上述的方法可能出现偏差的结果。为此本文借鉴黄明清等(2015)的方法,通过使用建立一个包含研究轨道交通建设与城市经济增长的新古典增长模型与轨道交通建设的供求模型相结合的系统联立方程模型的方法来解决内生性问题。系统联立方程模型是指诸如描述供给,需求,价格及变动等各种经济变量之间关系的方程系统,其中就已经包含了新古典增长模型。同时,轨道交通的需求很大程度上取决于经济发展水平,我们通过轨道交通的微观供需模型将轨道交通需求和投资内生化,在模型中可以很容易的观察到两者的因果关系,另外,在控制经济增长的同时检验轨道交通建设和经济增长的相关性。城市轨道交通的微观供需模型如下:
式子(2)表示各城市轨道交通的需求模型,POP表示城市总人口数(含常住户口和未落户户口),PREN表示城市轨道交通的服务价格,该式子表明城市地区的人均收入水平与城市轨道交通的服务价格决定了对城市轨道交通的需求。事实上,各城市的轨道交通的需求与地区经济发展水平是正相关的(梁兴辉,2014),而需求理论决定了城市轨道交通的需求受价格呈负向影响。式子(3)代表各城市轨道交通的供给模型,IREN代表对轨道交通建设的供给,采用对城市轨道交通的投资表示;FDI代表国际因素,采用外商直接投资来表示,按当年美元汇率折算成人民币,同时以2004年为基期将货币单位变量折算为实际价格;GA代表政府因素,用各城市财政支出来表示。该式子表明政府因素、国际因素和价格因素直接影响着一个城市的轨道交通的供给。事实上,作为一种公共资源,政府因素对城市轨道交通供给的影响最大,轨道交通的投资随着政府财政水平越好而越大,同样,供求理论决定了轨道交通的服务价格也是影响供给的主要因素;此外,国际因素引入到城市轨道交通供给模型中主要是出于很多外资的引进就是看中一些城市的交通等基础设施的完善以方便投资。式子(4)是表示城市轨道交通供求之间的均衡关系,说明城市轨道交通的投资直接影响轨道交通需求变动。
上述的式子(1)~(4)构成了一个包含研究轨道交通建设与城市经济增长的新古典增长模型与轨道交通建设的供求模型相结合的系统联立方程模型。其中,式子(2)~(4)是为城市轨道交通的微观供需模型。该系统联立方程模型在解决城市轨道交通与经济增长的内生性问题的同时,还可以测算出轨道交通建设对经济增长的贡献率。
本文实证估计的数据来源为2004~2013年历年的《北京市统计年鉴》、《上海市统计年鉴》、《广州市统计年鉴》,并进行相应的修改。由于轨道交通建设与经济增长之间的相互影响的内生性问题,这样估计出来的结果往往是有偏非一致的。于是,在新古典增长模型中引入残差resid,运用Hausman检验方法判断变量内生性,进而检验联立方程模型的可行性。Hausman检验显示resid的系数显著不为0,所以本文联立方程是可靠的。鉴于本文的联立方程数超过两个,采用三阶段最小二乘法(3SLS)估计,这样估计出来的结果更为有效;此外,本文还将单方程回归结果也列入其中,方便比较。
(一)新古典增长模型
表1的实证估计结果看出,北京、上海和广州三个地区的资本存量和人力资本对城市经济增长的弹性系数都为正,并且都通过了5%的显著性检验,表明在过去十年里,这三个城市的经济增长很大一部分是由资本存量与人力资本带动的,这点与经济理论相吻合。人力资本对经济增长的贡献低于物质资本,这与我国城市经济增长方式吻合;其中,广州地区的物质资本对经济增长贡献最大可能的原因是广州相比于北京和上海,第二产业占据更大的比重,比如工业与建筑业,这些行业非常依赖资本促增长。人力资本一种新兴要素,对促进经济增长具有重要的可持续性意义,早已定论;估计结果中“北上广”的人力资本对经济增长的贡献率分别为0.583、0.571、0.521,相比于上海与广州,北京依据独特的政治与文化魅力以及众多的高等学府,吸收了更多的人才前往该地区受教育,提高了该地区整体的教育程度,这为发展新兴产业奠定了基础。城市轨道交通作为交通基础设施的重要部分,一方面,轨道交通的建设往往联动地促进其他产业的发展,对各生产要素需求也不断提高,从而促进这些生产要素的投入生产,促进经济增长;另一方面,轨道交通的建成大大地加快了人员流通速度,缩短了出行时间和交易成本,从而间接地促进经济快速增长。结果显示,北京、上海与广州三个地区的轨道交通对经济增长的贡献率分别为0.093、0.133、0.074,上海之所以相比于其他两个地区高可能的原因在于上海城市化程度较高,陆上交通已经很难满足人们出行,对于金融交易繁忙的都市中心,视时间如命的很多人更愿意选择快捷的、完善的轨道交通线路,从而减少出行时间,降低交易成本。
(二)微观供需模型
在轨道交通建设的需求方程中,可以得知北京、上海与广州三个地区的人均收入水平与轨道交通的服务价格直接影响轨道交通的需求。北京、上海与广州的轨道交通需求对人均收入水平的弹性系数分别为0.513、0.603、0.748,表明经济发展程度与城市轨道交通需求是正相关关系。其中,广州的轨道需求对人均收入水平弹性最大,原因可能是:2013年广州的人均收入高于北京与上海,然而广州的轨道交通的总里程显著低于北京与上海,因此广州居民对轨道交通的需求明显高于北京和上海。北京、上海与广州的轨道交通需求对轨道交通服务价格的弹性系数分别为-0.724、-1.184、-0.512,说明各地区的轨道交通的需求与服务价格呈反向波动。其中,上海的轨道需求受服务价格影响最大,原因可能是上海轨道交通的服务价格设定过高,从上海申通地铁集团上可以查出上海地铁最低服务价格为3元,高于北京和广州。在轨道交通建设的供给方程,价格因素、政府因素和国际因素对轨道交通供给都具有显著的促进作用,在各影响因素中,政府因素对“北上广”地区的轨道交通供给的弹性系数达到0.80~1.00,这表明政府在轨道交通供给中扮演主角。事实上,一个城市的轨道交通建设往往需要各级政府的协商批示,而在轨道交通建设中几乎所有的投资都来自于政府,这足以说明政府因素是影响轨道交通供给的重要影响作用。此外,外商直接投资对“北上广”地区的轨道交通投资的弹性系数分别为0.145、0.175、0.117,表明上海的轨道交通供给受国际因素影响最大,这主要的原因是上海的国际化程度相比北京和广州较高,尤其是近几年的“上海世博会”的成功举办以及“中国(上海)自贸区”的成立,很大程度上推动了城市交通基础设施的建设,尤其是城市轨道交通的建设。
表1 模型估计结果
通过上述的建立模型与计量分析,可以得出以下结论:
(一)北京、上海、广州的轨道交通建设对经济增长的贡献率分别为0.093、0.133、0.074,而且轨道交通与经济增长确实存在双向的因果关系;广州地区的物质资本对经济增长贡献最大,而北京地区的人力资本对经济增长的贡献率最大。
(二)北京、上海与广州的轨道交通需求对人均收入水平的弹性系数分别为0.513、0.603、0.748,表明经济发展程度与城市轨道交通需求是正相关关系。其中,广州的轨道交通需求对人均收入水平弹性最大,上海的轨道交通的服务价格对轨道交通需求的影响最大。
(三)财政收支状况、外商直接投资以及交通服务价格都影响着轨道交通的供给;其中,政府的财政状况对“北上广”地区的轨道交通供给的影响最大;上海的轨道交通供给受国际因素影响最大。
【参考文献】
[1]熊贤良.快速轨道交通建设与大城市结构升级和经济增长[J].管理世界,2000(2).
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[5]黄寿峰,王艺明.我国交通基础设施发展与经济增长的关系研究—基于非线性Granger因果检验[J].经济学家,2012(6).
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责任编校:徐晓
Quantitative Study of Relation between China's Rail Transit Construction and Urban Economic Growth——A Case Study of Beijing Shanghai and Guangzhou
CAI Qi
(Jiangxi University of Finance and Economics, Nanchang, Jiangxi, 330013, China)
Abstract:Based on the simultaneous equation models combining production equation and micro supply and demand model of rail transport, the paper makes the quantitative study of the relation between rail transit and economic growth with the data of Beijing, Shanghai and Guangzhou during the time period of 2004 to 2013. The study indicates that the contribution of rail transit to economy are 0.093, 0.133, 0.074 in Beijing, Shanghai and Guangzhou respectively. Per capita income level and the service price of rail transit decide the demand of the rail transit. Among the three cities, rail transit demand varies most greatly with per capital income level in Guangzhou, while the service price of rail transit has the largest effect on its demand. Fiscal expenditure, foreign direct investment and transportation service price determine the supply of rail transit, among which fiscal situation of the local government has the largest effect on the supply of the rail transit of the city.
Key Words:Beijing Shanghai and Guangzhou; rail transit construction; economic growth; simultaneous equation models
中图分类号:F572.88;F127
文献标识码:A
文章编号:2095-7955(2016)02-0024-04
基金项目:※江西财经大学2015年研究生创新项目(项目编号:No.36)。
收稿日期:2016-04-02
作者简介:蔡琪(1993-),江西财经大学信息管理学院硕士研究生。主要研究方向:定量经济分析。