交通基础设施与经济增长：中国区域差距的视角，本文主要内容关键词为：经济增长论文,中国论文,视角论文,基础设施论文,差距论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
［中图分类号］F124.1［文献标识码］A ［文章编号］10006－480X（2010）04－0014－10
一、引言
改革开放30年来中国的经济增长取得举世瞩目的成绩，然而，基于市场化的改革也给中国的经济发展带来了新的问题，其中的一个突出问题就是地区发展差距在不断扩大。到20世纪90年代末，我国已经形成了十分明显的东、中、西三大经济地带①，东部富裕、中部次之、西部贫穷。这种扩大了的区域发展差距给区域经济的协调发展带来了挑战。导致这种区域经济发展差距扩大的最重要因素来自东部沿海地区的经济增长速度要高于内陆地区②。1987—2007年，经济增长最活跃的地区江苏省的人均实际GDP年均增长率为11.96％，而经济增长最缓慢的青海地区，年均增长率仅为7.62％。1987—1991年我国区域经济发展差距有一个逐渐缩小的过程，而1992—1999年，省际经济发展差距逐渐扩大，2000—2004年区域经济差距出现一定的波动，直到2004年之后，省际经济发展差距出现较为明显的缩小趋势。而沿海地区和内陆地区人均实际GDP的比值在1987—2004年间基本上呈逐渐上升的态势，到了2004年之后才逐渐下降。
中国区域经济的发展差距主要体现在内陆地区与沿海地区的差距上，因此加速内陆地区的经济增长十分必要。而如何才能够加速内陆地区的经济增长呢？根据Demurger（2001）的观点，主要包含两种方式，一种是直接的方式，那就是给予内陆地区政策性的倾斜，加大对内陆地区的投入和政策上的优惠措施。另一种则是间接的方式，那就是引导迅速发展的沿海地区向落后的内陆地区经济溢出，通过这种溢出效应来带动内陆地区的经济增长。第一种方式可以从沿海地区的经济发展得到实证检验，改革开放后，尤其是在20世纪90年代初期，沿海地区获得了一系列的政策优惠条件，这些优惠条件引导沿海地区进行了深刻的工业化和贸易方面的改革，这些都成为沿海地区经济加速增长的重要条件（Raiser,1998; Wu,1999; Demurger,2000；魏后凯，2002），而有关第二种方式则有待于进一步的实证检验。
由于中国幅员辽阔，地理位置和自然资源禀赋的不同均可导致重大的区域差异。如何才能够弥补由于地理位置的不同而出现的自然资源禀赋方面的约束呢？笔者认为一个最为重要的方面就在于交通基础设施的建设上，因为交通基础设施有助于省际之间以及本省与外面世界的交流，通过这种交流可以提高本省的开放度进而有助于其经济增长。而交通基础设施建设既可以通过投资直接促进本省的经济增长，又可以通过其他省份的经济增长对本省的溢出效应来间接地促进本省的经济增长（Charles et al.,2006）。由此可见，在评价省际经济增长和区域经济溢出效应时，交通基础设施建设应当被考虑进来。
利用中国1987—2007年28个省市区的数据，本文主要通过实证分析来回答如下三个问题：交通基础设施对中国区域经济增长到底产生什么样的影响；不同的交通基础设施是否是中国区域经济发展差距的重要原因之一；以基础设施（包括交通基础设施）为主的西部大开发是否有助于缩小我国的区域差距。
二、实证模型及估计方法
1.相关实证文献回顾
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，因此交通基础设施投资与经济增长之间的关系一直是经济研究者们重点关注的问题。在20世纪40年代，发展经济学就基础设施建设与经济增长之间的关系进行了大量的探讨。罗森斯坦·罗丹（Paul Rosenstein- Rodan）最早提出了大推进理论，他认为基础设施是社会发展的先行资本，应当优先发展。沃尔特·罗斯托（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。
运用一个时间序列数据模型，Munnell（1990）也得到了与Aschauer（1989）相同的结论。然而，人们很快就对他们的研究结论提出了批评，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Aschauer（1989）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。Cazzavillan（1993）收集了欧洲12个国家1957—1987年的数据，通过面板数据的固定效应模型，他发现基础设施投资对经济增长的产出弹性为0.25。Canning and Fay（1993）发现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一些。而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。由于早期研究者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，国内一些研究者基本上沿袭了这一思路。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。Fan and Zhang（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。可能是由于数据获得性的困难，国内有关交通基础设施的文献还比较少。
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。Demurger（2001）的文献使用工具变量方法来克服模型中存在的内生性问题，遗憾的是在他的文献里并没有交代究竟使用了哪些工具变量，因而这些工具变量是否有效也无从得知。
2.实证模型、指标及数据处理
与以往大部分实证模型不一样的是，本文的实证模型不是验证交通基础设施对中国经济的产出弹性，而是如下一个巴罗类型的增长模型（Barro，1990）。在本文的实证模型中，我们所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。
这里的g代表人均实际GDP（1978＝100）的年均增长率，为了得到稳健的参数估计值，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水平量的对数，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）。Z包含一系列与改革有关的虚拟变量，主要包括两类，一类是20世纪90年代的市场化改革，它包含三个虚拟变量，即区域虚拟变量（east，以中西部地区为参照，东部地区取值1，其他地区取值0），时间虚拟变量（d1992，1992—1997年取值1，其他年份取值0），以及其交叉项east×d1992，用这些虚拟变量来控制20世纪90年代的经济改革所导致的东部沿海地区经济的高速增长。还有一类是2000年的西部大开发，它也包含三个虚拟变量，即区域虚拟变量（west，以中东部地区为参照。西部地区取值1），时间虚拟变量（d2000，以2000年之前的年份为参照，2000年及以后各年份取值1），以及其交叉项west×d2000，用它们来控制西部大开发对西部地区经济增长的影响。transport用来衡量各地区交通基础设施禀赋，
用来控制不同省份的固定效应对经济增长的影响。
在这里，实物资本k用人均实际资本存量（1978＝100）的对数来表示，人力资本human用各地区平均受教育年限来表示。外商直接投资FDI用各地区外商直接投资占GDP的比重来表示，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，再根据价格指数调整成以1978年价格衡量的实际FDI值。政府支出gov以当年政府的预算内支出占当地GDP来表示，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。为了保持数据指标的一致性，本文中的数据除实物资本k和人力资本human之外，其他所有指标的数据均来自《中国统计年鉴》、《交通统计年鉴》、《新中国五十五年统计资料汇编》和分省统计年鉴。各地区资本存量数据来自Bai et al.（2006）的计算③。人力资本投入用各地区平均受教育年限来衡量，有关平均受教育年限指标，1998年以前的数据来自胡鞍钢等（2001）的计算，1998年以后的数据由笔者根据胡鞍钢（2001）的计算方法计算得出。本文中所有变量的描述统计如表1所示。
3.实证方法
本文的实证模型中出现了滞后被解释变量作为解释变量的情形，模型的内生性问题难以避免地出现了。此外，在本文的实证模型中，一些影响经济增长的解释变量倾向于受到经济增长的影响，这些解释变量与经济增长存在着逆向的因果关系。当面临这种经济计量问题时，通常的做法是用系统广义矩（SYS－GMM）估计方法来进行参数估计（Arellano and Bover,1995; Blundell and Bond,1998）。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。
系统GMM估计中存在两个检验方法来检验工具变量的有效性（Arellano and Bover,1995; Blundell and Bond,1998）。第一个是过度识别的约束检验，又称Sargan检验或者Hansen检验，主要用它来检验估计过程中样本矩条件工具变量的总体有效性。第二个检验是自回归（AR）检验，主要用它来检验这样一个假设，即在差分回归和系统的差分—水平回归时，残差项不存在序列相关。在构建时，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，否则就违背了系统GMM过程的假设前提。
三、实证结果及分析
表2中给出了针对实证方程（1）的估计结果，模型（1）和模型（2）估计结果包含所有的解释变量和虚拟变量，模型（3）和模型（4）估计结果仅仅包括所有的解释变量和虚拟变量的交叉项，模型（5）和模型（6）估计结果仅仅包括所有的解释变量。这样做的目的在于检验本文中提出的所有那些影响经济增长的因素的稳健性。
表2给出了实证模型的系统GMM估计结果以及与系统GMM估计相关的诊断检验值，在所有的方程估计结果中，AR（2）和Sargan检验的P统计值均大于0.05，说明工具变量有效，用系统广义矩估计对本文的实证方程进行估计是比较合适的。由于研究宏观经济增长问题时，人们往往更为关注的是长期经济增长，因此，本文主要以5年期的平均经济增长作为被解释变量。此外，从本文的实证结果来看，5年期平均经济增长的估计结果显然比1年期的估计结果更具稳健性，因此本文的实证结果分析主要围绕表2中的模型（2）来进行。
在模型（2）中，交通基础设施对经济增长有着显著的正向影响，而且这一正向影响在5年期平均经济增长中比较稳健，在模型（2）、（4）、（6）中，其参数估计值均能够在1％的显著性水平下通过检验，而交通基础设施对短期经济增长的影响就不那么稳健了。这一实证结果首先证实了先前发展经济学家们的一些观点，即基础设施建设能够对经济增长产生促进作用。另外，从前面的分析我们已经知道我国的交通基础设施在区域中的分布是很不均衡的，总的来说，越靠近东部地区交通基础设施禀赋越好，越靠近西部地区交通基础设施禀赋越差。西部地区经济增长速度缓慢很显然在某种程度上是受到了交通基础设施制约的结果，这就从某种程度上证明交通基础设施的不均衡分布也是我国区域经济发展差距扩大的原因之一。
由于自20世纪90年代中后期，我国区域经济差距逐渐扩大，中央政府决定2000年开始实施西部大开发计划，西部大开发的一个十分重要的地方在于加强西部地区基础设施尤其是交通基础设施的建设。中国20世纪90年代末期开始加速对交通基础设施的投入，1999—2007年，中国西部地区的交通投资实际年均增长率为20.7％，而中东部地区的实际年均增长率为19.7％，西部地区的交通投资速度高于中东部地区④。刘生龙等（2009）系统地论证了以交通基础设施建设为主的西部大开发在中国区域经济收敛中发挥的作用，本文的实证结果再次证明了他们的观点。西部地区的经济增长速度在2000—2007年之间要比中东部地区高出1.5个百分点（参看West×d2000前面的估计系数），这对于缩小西部地区与东中部地区的经济发展差距产生了积极的作用，同时，它也是2004年之后中国区域经济发展差距缩小的最重要原因之一。
表2中计量分析的结果还提供了1987—2007年中国区域经济增长其他决定因素的证据，这些因素在有关中国经济增长的现存文献中基本上都能够得到证明，或者至少是部分地得到证明。人均实际GDP前面的系数为负，而且在所有的模型中都能够在1％的显著性水平下通过显著性检验，表明中国区域经济出现了一定的“追赶”现象。这就意味着中国那些偏离均衡位置越远的省份有着更高的经济增长倾向。说明虽然在这段时间之内，中国各省份经济增长不存在绝对收敛的现象，但存在着条件收敛。先前的文献大多表明中国的区域经济发展不存在绝对收敛，但存在着条件收敛或者“俱乐部”式收敛，这与当前许多研究者的研究结论是一致的。
实证方程（1）式右边的解释变量向量X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投入因素，它主要包括实物资本投入和人力资本投入。由于实物资本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，而我们的估计结果也证实了这一点。除此之外，Schultz（1961）；Becker（1964）和Mincer and Polachek（1974）等学者早已证明了人力资本对经济增长的重要作用，本文的实证结果证实了他们的结论。这一实证结果有着十分重要的意义，这是因为，改革开放后地方政府成为当地教育资金的主要投入者，而一些较为贫穷的省份很难筹集到充足的教育资金来发展本省的教育，这会进一步地导致区域经济发展不均衡。
X向量中包含的第二类影响经济增长的因素是那些与改革开放实施情况相关的因素。外商直接投资FDI反映了一个国家或地区综合的投资环境，这种投资环境包括基础设施禀赋、人力资本状况、法制环境等。除此之外，FDI还反映了一个地区的开放程度，FDI高的地方往往有着更高的开放程度。由于FDI是比较有效率的投资，它可以为当地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，国内的一些学者验证了FDI对我国经济增长的促进作用（魏后凯，2002；孙力军，2008）。本文的实证结果表明FDI对经济增长有着显著的促进作用，而我国目前的FDI分布状况十分不均，从1987—2007年，我国西部地区的FDI占全国FDI的比重不足5％，FDI的分布不均衡自然也成了区域经济发展差距的原因之一。20世纪90年代的经济改革主要集中于东部沿海地区，1992—1997年东部地区得到了大量的政策优惠，沿海地区获得了大量的FDI，因此沿海地区的经济增长速度明显高于内陆地区，1992—1997年这段时间里沿海地区的经济增长速度比内陆地区高出了0.8个百分点（参看East×d1992前面的系数），这也是20世纪90年代中国区域经济差距扩大的最重要的原因之一。
政府支出gov对经济增长的作用为负，这一点也不难解释，许多早前的研究者也发现了过多的政府支出不利于经济增长的证据（Ahsan Kwan,Sahni,1989; Mitchell,2005）。从理论上来讲，适度的政府支出有助于建立良好的法治环境和产权保护，但是过多的政府支出对经济增长的损害是多方面的，Mitchell（2005）列举了政府支出对经济增长8点危害，其中最主要的两条危害就是资源配置扭曲和效率损失。王晓鲁等（2009）的研究也找到了过多的政府支出不利于经济增长的证据。我们用第三产业从业人口占总人口的比重来衡量某个地区的产业结构，实证结果表明第三产业从业人口比例越高的地方，经济增长的潜力越大，这一结果符合我们的预期。
X向量中包含的最后一个因素是人口因素，我们用人口密度来衡量人口因素对经济增长的影响。从表2的实证结果来看，人口密度对经济增长的影响显著为正，但是在大多数情况下人口密度前面的系数并没有通过显著性检验。对于这一点不难解释，从理论上来说，人口增长对经济增长的作用具有正反两面性，一方面，作为生产者，人口增长可以增加该地区的劳动力和其他一些影响经济增长的因素（如消费等），这些都是有利于经济增长的。另一方面，人口增长也会带来交通拥挤、资源供应不足等负面影响。因此，人口密度对经济增长的影响不显著不足为奇。
四、增长分解
尽管表2提供了那些决定经济增长的因素如何对中国的经济增长产生影响，但是我们不能够从中看出各种因素在区域经济发展差距中扮演什么角色。为了解决这个问题，本节用“回溯”法来对经济增长模型进行分解，具体做法就是首先计算每个省份的人均实际GDP增长率与全国平均增长率之间的差距，然后将这些差距分解成实证模型中各个解释变量与全国平均水平之间的差距。这种“回溯”法的好处在于通过比较各省份那些影响经济增长的因素与全国的平均水平，我们可以比较是什么因素使得这个省份的经济增长速度高于（或者低于）全国的平均水平。这样做的目的主要是为了识别交通基础设施的不同如何使得各省份的经济增长速率高于（或者低于）全国的平均水平。
表3中给出了1987—2007年每个省份平均实际经济增长率与全国平均水平之间的差距以及差距的分解结果。我们根据不同的地理一经济特征将全国的省份划分成四组。
第一组是东部沿海地区，包括北京、天津、上海、江苏、浙江、山东、福建、广东。这些省份经济发展状况较好，它们的平均经济增长率基本上超过了全国平均水平。这些省份的经济发展状况之所以超过全国的平均水平主要是因为它们有着相对较为发达的交通基础设施，以及其他一些基于市场化和非农经济的政策导向。当然，有些省份不仅交通基础设施发达，而且还有较为发达的第三产业和较好的投资环境，比如说东南两个省份广东和福建，它们吸引了大量的外资，FDI显然是促进这两个地区经济增长的重要因素。
第二组集中了中部一些省份，包括安徽、河南、湖北、湖南和江西，这些省份拥有较为发达的交通基础设施，而之所以交通基础设施发达主要得益于它们的地理位置。因为地处长江附近，它们拥有较好的水运条件。相对于东部沿海地区来说，这些省份的经济发展并不那么令人印象深刻，这是因为这些省份都是农业大省，以农为主的产业结构成为它们经济快速增长的瓶颈。除此之外，由于这些省份在实物资本和人力资本的投入上明显不足，而且FDI也低于全国平均水平，这些因素导致它们经济增长乏力。
第三组集中了北部省份，这些省份包括河北、山西、吉林、辽宁和黑龙江。这些省份有着较为发达的教育水平，但是它们的交通基础设施较弱，经济增长速度较为适中。这些省份的工业结构比较单一，要么基于自然资源的开采，比如说山西和河北，要么基于重工业，比如说吉林、辽宁和黑龙江。而它们的第三产业较为落后，FDI也明显不足。加上交通基础设施薄弱，这些因素导致它们经济增长速度缓慢。过度地依靠对自然资源的开采，如山西和河北，这会阻止这些省份将资源投入到那些更具生产效率的行业上。对于工业结构过于单一的东北三省而言，重化工业的国有化所导致的无效率是这些地区经济增长缓慢的重要原因之一。
第四组省份包含西部大开发的各个省份，包括广东、四川、贵州、云南、内蒙古、陕西、甘肃、青海、宁夏、新疆。这些省份构成我国经济发展最不成功的地区，在这些省份里，几乎所有的那些影响经济增长的因素都远远落后于全国平均水平，这些因素不仅包括各类投资，如实物资本投资、人力资本投资和外商直接投资，还包括交通基础设施和工业结构等。这些省份拥有较为丰富的自然资源，但是由于它们处于偏远地区，交通基础设施落后，而资本投入又严重不足，所有这些因素导致这些省份的自然资源并没有得到有效利用，因此它们的经济增长十分缓慢。正是意识到这些问题，中央政府在2000年实施西部大开发战略时加强了对这些地区包括交通基础设施在内的各类投资。西部大开发明显地促进了这些地区的经济增长速度，2000—2007年这段时间里，这些省份的人均实际GDP增长率达到了11.9％，而同期全国的人均实际GDP增长率只有11.4％。正是以基础设施投入为主体的西部大开发战略使得2004年之后我国的区域经济表现出较强的收敛特征，这也从另外一个侧面说明了基础设施（包括交通基础设施）在区域经济发展差距中扮演了重要角色，而要想进一步缩小我国区域经济发展差距，加强落后地区的交通基础设施建设仍然是大有必要的。最后一点值得注意的是，在这些西部大开发的省份中，也有一些省份的经济发展取得了相对的成功，比如说内蒙古的经济增长速度要高于全国的平均水平。从表3的结果我们可以看到，内蒙古的经济发展速度之所以高于全国平均水平，主要得益于这个省份有着较强的人力资本，光人力资本这一项就使得内蒙古的经济增长率高出全国平均水平0.293个百分点。
五、结论及政策建议
本文通过一个巴罗类型的增长模型和增长分解来验证由交通基础设施可获得性的不同而导致的1987—2007年中国省际之间经济增长的差异。交通基础设施既可能是经济发展的原因，又可能是经济发展的结果，因此不同的交通基础设施很可能是造成我国区域经济差距的重要原因之一。利用中国28个省份1987—2007年的面板数据，本文的实证结果表明：交通基础设施对中国的经济增长有着显著的正向促进作用；不同的地理位置和交通基础设施条件在我国区域经济发展差距中的确扮演了重要的角色；西部大开发促进西部地区的经济发展向中东部地区趋同。而交通基础设施投资在西部大开发中发挥了重要作用。而基于增长模型的分解结果表明：不同省份交通基础设施的差异导致了它们在经济发展中的差异；中国东部沿海地区和中部沿长江地区交通基础设施发达，这一条件成为促进它们经济增长的有利条件，而西部地区和北部地区交通基础设施落后，这一条件成为阻碍它们经济增长的不利条件。
本文的实证结果具有明显的政策含义，由于交通基础设施对经济增长有着显著的正向促进作用，说明加强各省份尤其是交通基础设施比较落后的西部地区和北部地区的交通基础设施投资有利于促进我国的经济增长和区域经济均衡发展。到目前为止，西部大开发实施已近10年，在这10年时间里，西部地区交通基础设施已经相对于10年前有了很大的改善，但是，相较于中东部地区而言，我国西部地区的交通基础设施仍然十分落后。2007年我国西部地区交通基础设施密度为0.23公里（每平方公里），而中东部地区已达0.64公里（每平方公里）。相对于中东部地区来说，西部地区的交通基础设施仍然十分落后，这就意味着在西部大开发的下一个10年计划里，基础设施建设仍然可以发挥重要作用。除此之外，我国广大的农村地区交通基础设施仍然十分落后，加强农村地区的交通基础设施投资对于实现城乡一体化，缩小我国的城乡发展差距无疑具有十分重要的意义。
［收稿日期］2010－03－01
注释：
① 本文将西部大开发的12个省市区定义为西部地区，包括：云南、四川、贵州、陕西、甘肃、宁夏、新疆、青海、西藏、重庆、内蒙古和广西，本文中重庆的数据被并入到四川，西藏地区数据缺失严重因而略去，因此本文中的西部地区仅仅包括余下的10个地区；东部地区包括：北京、天津、上海、山东、江苏、浙江、广东、海南、辽宁和福建，由于海南数据不全，因而本文中的东部地区仅包括除海南之外的其他9个地区；中部地区包括河北、山西、吉林、黑龙江、安徽、河南、江西、湖北和湖南9个省。
② 本文中沿海地区主要指东部9个发达省份，而内陆地区则包含剩余的中部和西部19个省份。
④ 感谢交通部交通科学研究院武丽女士提供的相关交通投资数据。
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