推文人 | 刘潘 陈怡心

 

原文信息

 

Benjamin Faber; Trade Integration, Market Size, and Industrialization: Evidence from China's National Trunk Highway System, The Review of Economic Studies, Volume 81, Issue 3, 1 July 2014, Pages 1046–1070

 

1 引言

 

世界上大部分的贸易是在国家内的地区之间进行的。在这种情况下，交通基础设施投资一直是一个重要的政策工具，直接影响着国内贸易一体化的程度。这些政策是基于贸易成本下降能同时促进国家经济增长和经济活动向边缘地区扩散的假定，因此交通基础设施将国家效率和地区平等的目标相结合。

 

大规模的交通基础设施投资作为连接大都市生产中心和周边地区的枢纽，在地区间差异明显的发展中国家尤其如此（Kanbur and Venables，2005）。在信息不完全的市场中，贸易成本的下降是促使工业和经济活动向周边地区扩散，还是推动了产业的空间上集聚呢？尽管这个问题有重要的政策意义，且现在有越来越多交通基础评估的实证文献，但对于贸易一体化中不完全市场的角色以及与大城市群相连的周边地区受到何种影响的问题，现有文献对此关注并不多，相关的实证研究也较少。

 

本文利用中国国道干线体系作为一个自然实验来帮助我们理解这个问题。作者提出了一种基于最低成本路径生成树法构建的工具变量的方法，该方法为不同的基础设施政策的评估提供了有用的实证工具，例如交通网络、公用电网或电信网络等。

 

2 政策背景

 

NTHS即中国国道主干线体系（China’s National Trunk Highway System）。1992年，中国国务院批准在国家干线公路发展规划（亚洲基础设施月刊，1995;世界银行，2007b）下建设由七横五纵轴构成的“七五”网络（见图1）。到2007年底，15年的时间里，NTHS预计耗资1200亿美元，跨越约3.5万公里的高速四车道高速公路（Li and Shum，2001; Asian Development Bank，2007; World Bank，2007a）。

 

其目标是在国道干线网上打通所有省会城市与人口超过50万城市的交通线，并在目标中心和边境省份边界之间建设路线，作为亚洲公路网的一部分，其道路质量、拥堵情况、通行速度都好于现有的国道和省道。该交通网络原定于2020年前完工，但2007年底已提前完成。

                                

3 数据来源

 

1999年的地理参考行政边界数据来自澳大利亚布里斯班格里菲斯大学的ACASIAN数据中心（ACASIAN Data Center ）。这些数据提供了一个将中国划分为2341个县级行政单位、349个地级行政区和33个省的县级地理信息系统（GIS）。 在中国，县级行政单位分为县级市（县）、县级（县级）和地级市城区（市辖区）。

 

县级社会经济记录摘自1990年、1997年和2006年的省级统计年鉴（ Provincial Statistical Yearbook）以及1990年中国人口普查数据（the 1990 Population Census）。 1997年和2006年的统计年鉴记录是从密歇根大学中国数据中心获得的，1990年的人口普查数据和1990年的统计年鉴数据是从华盛顿大学的时空中国项目（he China in Time and Space，CITAS）获得的。省级统计年鉴记录了县级的农业、工业和服务业生产总值，以及政府收入和登记人口数。 1990年人口普查数据提供了县级人口、教育和各行业从业人数的情况。

 

这些资料来源于1997年和2006年的省级统计年鉴，其中有1748个县级单位（占中国行政单位的75%）的数据记载没有中断。其中1706个县的社会经济数据在1990年人口普查中的也有记载，1238个县在1990年的CITAS省级统计年鉴中地方政府收入数据。表1列出了描述性统计结果。

 

 

从ACASIAN数据中心（the ACASIAN Data Center）获得NTHS高速公路地理参照路线 NTHS路线图是在汇集1998年至2007年期间发布的高分辨率道路地图资料后经过数字化而形成的。这些地图资源使得可以将NTHS路段分为三类，其与交通部描述的主要施工阶段相一致：1997年年中之前通车的（占10%），在1997年年中到2003年底之间通车（占81％），2003年以后通车（占9％）。最后，从美国世界地质调查数字图表（the US Geological Survey Digital Chart of the World）项目中获得土地覆盖和海拔数据，并辅之ACASIAN数据中心的更高分辨率的中国水文数据，来计算建造成本最低的线路。

 

4 实证方法

 

上文所描述的数据用于估算1992年至2003年间的NTHS道路网对所连接的周边县1997年至2006年经济产出变化的影响。基准回归使用DID方法，具体模型如下：

 

 

1.最低成本路径生成树道路网（Least cost path spanning tree networks）

 

通过OLS估计上式的假设是道路节点之间的县在省内是随机分配的。考虑到NTHS的政策设定，这个假设将是强有力的。NTHS计划在1992年建立中国现代化道路运输系统的骨干。省和县政府借用未来的路费来为建设提供资金。这种背景下，规划者选择政治重要经济繁荣的地区作为连接节点城市的沿线地区。这些想法明显得到了表1报告的描述性统计数据的证实。到2006年，比起未被连接的县，道路连接的县平均变得更大、更富、城市化和工业化程度更大。

 

为了解决这些问题，作者构建了两个假设的最低成本路径生成树道路网作为实际路线的工具变量（见图2和图3）。第一个最低成本路径生成树道路网，第二个是欧几里得生成树网络。如果唯一的政策目标是将单个网络上的所有目标目的地连接在一起的施工成本最小，这两种方法得出的便是符合政策要求的道路网络。由于使用了土地覆盖和海拔高度数据，最小生成树网络得出的两点间连接路线更精确，而欧几里得网络覆盖了更大的一组实际建立的双边网络路线。

图二最低成本路径生成树道路网是利用土地覆盖和海拔的遥感数据，通过Dijkstra最优路线算法和Kruskal最小生成树算法得出的。

 

图三的欧几里得生成树网络，首先是计算网络中所有可能的双边距离，然后运行Kruskal（1956）运算法则使得网络总距离最小。为弥补精度损失，作者将中国分为北中南或者东中西三部分后，在不同地理分区重新运行Kruskal算法。

 

2.其他控制变量

 

图2和图3中工具的全国网络建设成本目标函数的最小化旨在解决在目标城市节点之间的非随机本地路线设置的问题。但是，如果中国主要经济中心之间成本最低的道路建设路径所在的位置由于历史和分类的原因县域经济特征相关，则可能违反限制条件.此外，该工具变量可能与到最近的目标大都市的距离相关。因此，本文在回归中对比了是否考虑这些因素的结果。

 

以县到目标城市中心的距离为条件，由于历史贸易路径，中国主要经济中心之间成本最低的道路建设路径的位置可能与县域的政治经济特征相关。因此，作者列出了一组可观察到的对县级政治地位和经济状况的控制变量。政治控制变量是虚拟变量，表明该县城1990年时是县城还是市中心或者下辖城市。因为由于历史原因更高行政地位的县可能集中在重要经济中心之间的最小成本路径路线上。

 

经济发展状况，作者利用1990年县级人口普查数据，计算农业就业在全县就业中的比重，县级城镇登记人口的对数以及20岁以上的人中接受过义务教育的比例。这些控制变量的目的在于解决节点城市间成本最小道路网络途径的县在经济构成（熟练劳动力份额和部门专业化）和经济活动（城市人口）的差异。

 

5 估计结果

 

表2给出了最低成本路径生成树道路网和欧几里德网络工具变量的结果。

表3列出了在包括1990年县级控制变量之前和之后，对县级经济产出的对数的变化量进行回归后的结果。估计结果显示NTHS道路对于当地工业产出增长、非农产出增长、地方政府收入增长以及GDP总量增长具有显著的负面影响。

 

 

表3实证结果可得出如下结论：第一，IV估计比OLS估计的负面效应更大，在大多数情况下OLS估计是负的，但是不具有统计显着性。第二，对先前的政治地位和经济条件进行控制后，得出NTHS的负面影响更大。

表3使用生成树工具变量并设置县级控制变量的估计结果显示，在1997年到2006年这9年间，NTHS导致沿线地区的GDP增长减少了约18%，地方政府收入增长降低了约23%。这些负面影响主要是由于9年间工业产出增长降低了大约26%所致。

 

而NTHS似乎对县人口增长没有显着影响。这一结果与户籍制度下的中国移民控制是一致的（如Au和Henderson（2006）），并且表明产出增长受到的影响并不是由于各县人口增长的差异所致。

 

表4展现了1990 - 1997年和1997 - 2006年这两个时期的OLS和IV结果。

 

 

6 传导机制

 

尽管上述实证结论表明NTHS对周边地区的经济效率有消极影响，但是该效应是由大都市地区和连接的外围县的区域间贸易成本降低所导致的，还是由于NTHS产生的国道沿线连接县对非连接县的扩散作用影响所致的呢？

因此，作者做了进一步检验，来探究该效应到底是基于贸易渠道还是扩散作用。表5展现了主要的估计结果：

图4描绘了县到最近的NTHS路段的距离与工业产出增长、GDP增长以及政府收入增长之间的关系图。

表5和图4表明，在中国NTHS的背景下，贸易成本降低这一渠道是更为可能的原因。

 

最后，作者进行了稳健性检验，表6展示了第二阶段IV估计的结果，在分别使用工具变量替换NTHS连接及其交乘项后，因变量为工业产出增长或GDP增长的结果，并替换NTHS的距离做了相同检验。

 

7 结论

 

文章利用中国的国道主干线网数据，为交通基础设施对周边地区经济发展提供了实证证据。研究表明，大规模的区域间交通运输基础设施会导致连接的周边地区相对于非关联周边地区的工业和总产出增长减少，而不是促进生产从大都市地区扩散到周边地区。估计结果提供了进一步的定性证据，实证结果支持周边地区和大都市区之间交易成本下降的机制。这些发现与现有贸易文献中关于理论动机政策的讨论有关（Fujita et al，1999; Baldwin et al，2003; Combes et al，2008），并且强调了在规划大规模的交通基础设施政策是考虑到潜在的非预期一般均衡的重要性。

 

本文存在一些局限性，利用NTHS政策结合工具变量方法，有利于探究道路网络连接地区与非连接地区相比的外生变化，但现有的实证方案不适合评估该道路网络对国家层面经济的影响。

 

Abstract

 

Large-scale transport infrastructure investments connect both large metropolitan centres of production as well as small peripheral regions. Are the resulting trade cost reductions a force for the diffusion of industrial and total economic activity to peripheral regions, or do they reinforce the concentration of production in space? This article exploits China’s National Trunk Highway System as a large-scale natural experiment to contribute to our understanding of this question. The network was designed to connect provincial capitals and cities with an urban population above 500,000. As a side effect, a large number of small peripheral counties were connected to large metropolitan agglomerations.To address non-random route placements on the way between targeted city nodes, I propose an instrumental variable strategy based on the construction of least cost path spanning tree networks. The estimation results suggest that network connections have led to a reduction in GDP growth among non-targeted peripheral counties. This effect appears to be driven by a significant reduction in industrial output growth. Additional results present evidence in support of a trade-based channel in the light of falling trade costs between peripheral and metropolitan regions.