轨道交通建设对城市消费影响的实证分析

李 亚

(河南省轨道交通智能安全工程技术研究中心, 河南 郑州 451460)

0 引言

在当前我国“加快形成以国内大循环为主体、国内国际双循环相互促进的新发展格局”战略背景下，进一步扩大内需，尤其是促进居民消费增长与升级，将直接影响新发展格局的构建与实施，亦将成为未来一段时期重要的经济主题。对于我国居民消费不足问题，现有文献从多个角度进行了解释，其中基础设施建设的影响近年来受到越来越多的关注，但更多文献主要探讨了高铁开通对城市消费的影响，对城市轨道交通建设的作用鲜有涉及。事实上，作为城市重要的基础设施建设，轨道交通通过增加政府支出，进而直接或间接挤出居民消费的同时，也可能通过促进地方经济及收入增长，以及提高消费便利性、放松消费约束从而挤入消费。那么，城市轨道交通建设对居民消费的最终影响究竟如何，通过何种机制形成影响，以及不同规模及区域的城市轨道建设对消费的影响是否具有异质性？这些问题的厘清对于综合评价城市轨道交通建设的经济效应、促进居民消费乃至构建双循环新发展格局，均具有重要意义。基于此，本文使用我国31个大中城市2001—2018年的相关数据，运用多期DID(Differences-in-Differences)模型，实证分析轨道交通建设对城市消费的影响及其机理。

关于基础设施建设对经济增长及居民消费的影响，目前学界尚未形成统一的结论。一方面，大量研究支持基础设施的正面效应。在理论上，新古典主义将基础设施纳入资本存量范畴，分析其对经济增长的基础作用；而内生增长理论则认为基础设施可以通过提升企业生产效率、降低生产及交易成本等外部性促进经济增长[1]。基础设施不仅通过经济增长这一渠道影响居民收入及消费，还能够直接改善消费条件、提升居民出行效率；尤其是轨道交通，除了具有一般交通提高空间可达性这一基本功能外，还具有准点率高、运量大等优势，对家庭出行及消费提供了更好的便利性，能够有效缓解居民消费约束、释放消费潜能[2]。侯新烁[3]使用2003—2016年中国地级市数据，实证检验了高铁开通对不同城市消费效应的影响，结果表明，高铁开通在整体上能够促进消费增长，但从分级样本的回归结果看，该效应只在二线城市显著，具有明显的区位异质性。李涛等[4]针对基础设施投资与居民消费的结构效应进行了检验，结果显示基础设施投资通过提高居民边际消费倾向，对交通通信、居住、杂项等消费类型产生显著促进作用，但对医疗保健、家庭设备等消费的作用并不显著。蔡文迪等[5]考察了高铁开通对城市消费差异的影响，发现高铁对城市消费的影响具有规模效应，其中大中城市正向效应显著，而小城市并不明显。

另一方面，部分文献认为基础设施建设对居民消费具有负面效应。CHEN等[6]认为道路等基础设施建设投资，能够挤占政府转移支付及社会保障等其他公共支出，进而抑制居民收入及消费支出；同时，还有可能通过促进产业发展及企业利润率提升，降低居民部门在国民收入中的分配比重并对消费造成冲击。杨源源等[7]对我国财政货币政策协调配合的范式研究及彭俞超等[8]关于政府财政支出对消费影响的实证研究，均发现不同地区扩展性的财政政策会对消费造成一定程度的挤出；靳涛等[9]研究表明财政支出的消费效应具有区域异质性，其中西部地区财政支出能够促进消费，而中东部地区则抑制消费。

综合现有文献可以看出，交通等基础设施建设在理论上能够通过促进地区经济增长、缓解消费约束等渠道提升居民消费水平；但同时，基于不同地区财政收入水平存在显著差异，基础设施投资又可能会通过挤占财政支出等渠道抑制消费，因而最终效果具有一定的地区异质性。基于此，本文针对城市轨道交通建设的消费效应，提出以下三个假说。

H1：轨道交通建设能够提高城市的消费水平；

H2：轨道交通建设主要通过提高城市居民收入水平及边际消费倾向进而促进消费；

H3：轨道交通建设对城市消费的影响存在区位差异与城市规模差异。

为检验以上假说，使用我国31个大中城市2001—2018年的相关数据，运用多期DID模型进行实证分析。

1 研究设计

1.1 样本选择与数据来源

本文选用大中城市面板数据进行研究，原因在于：一方面，由于我国对城市轨道交通的批复与否主要考察城市经济、人口等指标，在此前提下，目前具备开通轨道交通的城市多以大中城市为主；另一方面，使用双重差分方法的前提之一是实验分组满足随机性假设，如果以全部地级市为研究对象，则可能产生分组选择非随机的问题[10]，即对城市居民消费水平的影响来自于大中城市的分组特征而非轨道交通开通。基于此，本文参照邹璇等[11]的做法，将我国35 个大中城市作为样本展开研究。同时，考虑到北京、天津、上海、广州等4个城市的轨道交通开通时间均在20世纪，事前数据较难获得，故将其从样本中剔除。最终，本文样本覆盖剩余的31个大中城市2001—2018年的相关数据，地级市当年若已开通运营城市轨道交通，则纳入实验组，反之将其作为控制组。在数据获取方面，城市轨道交通方面数据整理自各年度《城市轨道交通研究》和《中国城市轨道交通协会统计报告》，缺失数据通过网络新闻搜索进行补齐；城市居民消费这一被解释变量数据、经济增长效应和消费约束效应等中介作用检验相关变量数据、城市发展相关控制变量数据均来源于《中国城市统计年鉴》《中国统计年鉴》以及EPS数据库，少数缺失数据则通过线性插值法进行填充。

1.2 模型设定

为考察轨道交通对城市消费的影响，本文将轨道交通是否开通作为该城市消费水平的外生冲击，使用双重差分法(Differences-in-Differences，DID)模型对该冲击进行实证检验，但不同于一般的政策评估，不同城市轨道交通开通的时间并非一致，运用多期DID模型，设定基础模型如下：

Conit=β0+α0Railit+δ0Xit+μ0i+

γ0t+ε0it，

(1)

模型(1)中：i代表城市,t代表时间，Con表示城市消费水平；Rail表示轨道交通建设变量，若城市i在观测期内开通轨道，则赋值为1，否则为0；Xit表示控制变量；μ0i、γ0t、ε0it分别为个体固定效应、时间固定效应及残差项。

为进一步检验轨道交通对城市消费影响的作用机制，并借鉴邹璇等[11]的处理方法，在基础模型中引入城市居民收入(Incit)作为中介变量，设定模型(2)；将中介变量引入模型(1)，得出模型(3)。

Incit=β1+α1Railit+δ1Xit+μ1i+

γ1t+ε1it,

(2)

Conit=β2+α2Railit+λ2Incit+δ2Xit+

μ2i+γ2t+ε2it，

(3)

其中：模型(2)考察解释变量是否对城市居民收入产生显著影响，模型(3)与模型(1)相比，若Railit的系数不显著或数值降低，表明轨道交通通过居民收入水平这一中介变量对城市消费产生影响。

此外，为考察轨道交通是否通过提升城市居民边际消费倾向这一渠道，对消费水平产生影响，参考李涛等[4]，在模型(3)中引入轨道交通与收入的交互项，得到模型(4)。

Conit=β3+α3Railit+λ3Incit+η3RailitIncit+

δ3Xit+μ3i+γ3t+ε3it。

(4)

在模型(4)中，若交互项的系数显著为正，证明交通轨道能够通过提升居民边际消费倾向、放松消费约束这一渠道对消费水平产生促进作用。

1.3 变量选择

1.3.1 被解释变量

本文的被解释变量是城市居民消费水平(Con)。城市居民的消费能力是城市经济增长的关键驱动力之一，城市居民消费需求的变化直接影响城市社会消费品零售总额的波动。社会消费品零售总额能够反映城市居民消费规模，本文对其进行对数处理，用以衡量城市居民消费水平。

1.3.2 解释变量

本文的核心解释变量是轨道交通建设(Rail)。由于本文考察轨道交通建设对城市居民消费的影响采用的是多期DID模型，故解释变量“轨道交通建设”为0-1虚拟变量，参照已有文献的做法，Raili,t=Treati,t×Openi,t，其中:Treati,t表示i市是否实验组，Openi,t表示i市在t年是否开通轨道交通，若当年开通运营轨道交通首线，则从该年起至样本期结束，Openi,t变量取值均为1，否则取值为0。考虑到部分轨道交通开通运营时间为当年年末，而由此带来的城市居民消费效应在短期内无法直接得以体现，因此为了保证实证结果的可靠性和客观性，本文将当年10月、11月及12月才开通运营轨道交通的城市(包括长春、大连、深圳、重庆、杭州、郑州、青岛、南昌、合肥、贵阳、及厦门共11个)视同下1年份开通轨道交通，即对这些城市开通轨道交通的年份作滞后1年的处理。

1.3.3 中介变量

根据前文作用机制分析，城市轨道交通建设会通过影响所在城市的居民收入和消费约束，进而间接作用于城市居民消费水平。鉴于指标数据的可获得性，以城镇职工平均工资衡量城市居民收入(Inc)，以“边际消费倾向”作为消费约束的代理变量。具体地，居民收入效应的中介作用机制考察将借助中介效应模型实现，消费约束效应方面则主要通过在基准回归模型中加入城市居民收入(Inc)和城市轨道交通建设(Rail)的交互项进行回归检验。

1.3.4 控制变量

由于城市居民消费水平受多种因素影响，因此有必要在模型中加入相关控制变量，以剔除其他因素的影响。无论是在理论研究还是社会实践中，经济增长、产业结构、金融发展水平、政府财政收入、城市开放程度等因素均能够影响城市居民消费水平。同时，考虑到轨道交通建设对沿线房地产价格会产生不可避免的影响，房地产市场发展情况在一定程度上会波及城市居民消费水平，因此为控制城市房地产发展水平对城市居民消费规模的影响，引入房地产投资额作为控制变量。参考已有相关研究，同时考虑数据的可得性，本文选取经济增长(Gdp)、产业升级水平(Ind)、金融贷款余额(Fin)、地方财政收入水平(Loc)、对外开放程度(Fdi)及房地产投资额(Hous)作为控制变量以消除模型的内生性问题。

2 实证结果

2.1 平行趋势检验

在应用DID估计之前，需要先进行平行趋势检验，以确保DID方法的适用性及估计结果的可靠性。由于是多期DID，所以这里根据邹璇等[11]的做法，将时间范围划分为2001—2009年和2010—2018年两个时间段，并依据各时段内轨道交通开通情况划分处理组和对照组，分别考察不同时间段内冲击(轨道交通开始运营)发生前后城市消费是否存在差异的变动趋势。结果显示，在轨道交通运营前后，两个时间段内实验组和控制组的组间差异均基本稳定，并未随时间呈现显著变化，两组样本城市的消费变动趋势基本平行，这表明本文的样本数据满足事前平行趋势假定，符合DID模型的使用条件。

2.2 基本回归结果

表1给出了基本回归结果，其中第(1)列为不加入任何控制变量的回归情况，第(2)至(7)列为依次加入各控制变量的结果。由表1可以看出，加入控制变量后，虽然解释变量“是否开通轨道交通(Open)”的回归系数由0.382下降为0.195，但各列均显示该变量在1%水平上显著为正，表明城市轨道交通的开通，确实能够促进居民消费。根据(7)列的结果，轨道交通能够使该城市居民消费水平平均提高19.5%左右。此外，各控制变量中，经济增长(Gdp)、产业升级水平(Ind)、对外开放程度(Fdi)、地方财政收入水平(Loc)、房地产投资额(Hous)的系数分别在0.01、0.05及0.1等不同水平上显著为正，表明这些因素也能在不同程度上促进城市消费水平，而金融贷款余额(Fin)的影响并不显著。

表1 基本回归结果Tab. 1 The regression results for Basic

2.3 机制检验结果

根据前文关于影响机制的分析，轨道交通的开通可能通过提高收入水平以及边际消费倾向两种渠道影响消费支出，表2显示了这两种机制的回归结果。其中第(8)列为未加入中介变量时，轨道交通对消费的影响，第(9)列为轨道交通开通对中介变量城市居民收入(Inc)的回归结果，第(10)列为加入中介变量后，轨道交通对城市消费水平的影响，第(11)列为加入是否开通轨道交通(Open)及城市居民收入(Inc)交互项后的回归结果。

表2中，第(9)列的结果显示，Open的系数在0.01水平上显著为正，表明轨道交通的开通能够促进该城市居民收入的提高；第(10)列中，加入Inc后，Open的系数仍然在0.01水平上显著为正，但由0.195降为0.102，表明Inc的中介效应存在，即轨道交通的开通，通过提升居民收入这一渠道促进了消费水平。第(11)列显示，交乘项显著为正，居民收入的系数为0.385，交乘项系数为0.157，说明随着城市轨道交通的开通，边际消费倾向有所提升，这进一步证实了轨道交通通过提高边际消费倾向进而促进消费的影响机制。

表2 机制检验回归结果Tab. 2 Mechanism test regression results

2.4 异质性检验结果

为进一步检验轨道交通对消费影响的异质性效应，本文分别从城市规模和城市区位两个角度进行考察。

首先，参考《国务院关于调整城市规模划分标准的通知》，将样本中城市人口规模在500万以上的划分为大型城市，人口规模在100万～500万的为中型城市。表3中的第(12)列和第(13)列分别显示了两类城市的回归结果，从表3中可以看出，对于大型城市而言，轨道交通是否开通的回归系数为0.236，且在0.01水平上显著；而在中型城市中，回归系数为0.059，且仅在0.1水平上显著，表明轨道交通的消费效应在规模较大的城市更加显著，作用也更加突出。

其次，进一步将样本城市区分为东、中、西三个区域，并分别进行检验。表3中的第(15)、(16)和(17)列的结果显示，轨道交通的开通对东部城市的消费效应最强，其次是中部城市，回归系数分别为0.178和0.113，且均在0.01水平上显著；而对西部城市的作用并不显著。综合城市规模及区域异质性效应，可以看出，在整体上，轨道交通对中东部地区大城市的消费带动效应更加明显，而对西部地区规模较小的城市作用有限。可能的原因在于，中东部地区大型城市本身具有禀赋优势及消费潜力，通过轨道交通的通勤便利、信息传递等功能，更有效地释放了其优势及潜力；而西部规模较小的城市，其禀赋优势及消费潜力均不明显，虽然轨道交通有所助益，但交通基建对当地的财力消耗，又可能挤出轨道交通有效的积极效应。

表3 异质性检验回归结果Tab. 3 Regression results of heterogeneity test

2.5 稳健性检验

为检验结果稳健性，首先，使用双重差分倾向得分匹配模型(PSM-DID)进行稳健性检验，选取相关城市经济变量，分别采用最近邻匹配及核匹配方式进行回归，结果如表4所示。可以看出，两种匹配方式下，轨道是否开通这一变量，对于全样本及东、中部地区样本的消费水平均产生正向影响，且在1%水平上显著；而西部地区城市未通过显著性检验。这表明前文估计结果具有稳健性。

表4 稳健性检验(PSM-DID检验)Tab. 4 Robustness test (PSM-DID test)

其次，为再次检验实验组与控制组样本具有可比性，进一步采用反事实检验进行稳健性分析。表5所给的回归结果显示，无论是全样本还是地区样本，回归系数均不显著，这表明实验组和控制组样本城市的消费水平系统性差异并非由时间造成，因此前文回归结果稳健有效。

表5 稳健性检验(反事实检验)Tab. 5 Robustness test (counter factual test)

3 研究结论与政策建议

在当前我国着力扩大内需、构建国内国际双循环新发展格局的背景下，探讨城市轨道交通建设是否能够促进及如何促进居民消费水平提升具有重要意义。本文基于我国31个大中城市2001—2018年的相关数据，运用多期DID模型，实证分析了轨道交通建设对城市消费水平的影响。结果显示，轨道交通能够通过促进居民收入增长与提高边际消费倾向两种渠道对城市消费产生显著的正向影响；同时异质性检验表明，轨道交通的消费效应在中东部地区及大城市表现更加明显，而对于西部地区并不显著。

上述结论对于我国规划与实施城市轨道交通建设具有一定的启示。第一，城市轨道交通作为重要的城市基建工程，在评价项目对于经济发展的作用时，不应仅关注其投资功能引起的经济增长效应，还应将其引致的消费增长效应纳入其中，更加重视轨道交通通过通勤便利、信息传递等功能，对居民消费的长期带动作用，从而进行更加精准的成本收益评估。第二，从促进消费、扩大内需的角度看，对于中东部地区人口规模较大的城市，应适度增加轨道交通建设，进一步激发居民消费潜力，促进消费升级与经济增长；但对于西部地区以及人口规模较小的城市，由于轨道交通的消费效应并不显著，因此应结合城市发展及人口增长状况循序推进，而不应过于超前。