交通基礎設施的就業(yè)效應及其地區(qū)差異
——基于省級面板數(shù)據(jù)的實證分析

■趙佳麗 高艷云 程光輝

一、引 言

近年來我國宏觀經(jīng)濟和交通基礎設施建設實現(xiàn)了同步發(fā)展，遍布全國各地的高速鐵路相繼建成運行，四通八達的高速公路網(wǎng)也在不斷建設?，F(xiàn)代經(jīng)濟增長理論表明，政府公共投資具有典型的正外部性，是促進就業(yè)的一個重要手段。政府對基礎設施的投資為相關產(chǎn)業(yè)部門提供了支持，能夠擴大對相關產(chǎn)品和服務的需求，引致企業(yè)生產(chǎn)規(guī)模的擴大，從而需要雇傭更多的勞動力以滿足總需求的上升，推動就業(yè)增長。正因為此，為了實現(xiàn)充分就業(yè)的目標，世界各國政府在經(jīng)濟發(fā)展過程中均采用各種宏觀經(jīng)濟政策對勞動力市場進行干預。

在我國經(jīng)濟發(fā)展過程中，為了保持就業(yè)的穩(wěn)定，中央政府也采取了與之相似的政策，特別是加大交通基礎設施的投資力度。如果以年末從業(yè)人員數(shù)與年末勞動人口數(shù)（16-65歲人口數(shù)）之比衡量就業(yè)率，以交通基礎設施密度衡量交通基礎設施水平，根據(jù)我們的計算，在1997—2016年間，全國的平均就業(yè)率從1997年的0.512上升到2016年的0.561，而交通基礎設施則從1997年的0.326公里/平方公里增加至2016年的0.897公里/平方公里。盡管兩者總體均表現(xiàn)出上升的趨勢，但是，交通基礎設施的發(fā)展速度要遠遠快于就業(yè)率的增長速度。根據(jù)計算可知，在1997—2016年間，交通基礎設施的增長幅度為175.2%，而就業(yè)率的增長幅度僅為9.57%，在1999—2001年間，就業(yè)率甚至還出現(xiàn)了小幅的下滑（這三年分別為0.489、0.484和0.483）①。正因為此，對于政府公共投資政策的實施效果，一些學者認為，政府在交通基礎設施方面的投資僅僅有利于“保增長”，對就業(yè)的促進作用并不明顯，這種“無就業(yè)復蘇”的增長模式也引起了學界的廣泛討論。［1］

從實證研究來看，盡管自Aschauer［2］以來一些文獻對基礎設施與就業(yè)的關系進行了研究［3］［4］，專門討論交通基礎設施與就業(yè)關系的文獻并不多見，這些研究也沒有取得一致認識。Crane et al.［5］采用美國德克薩斯州的面板數(shù)據(jù)考察了交通基礎設施對就業(yè)的影響，其研究結(jié)果表明當期及滯后的交通基礎設施投資對就業(yè)有顯著的正向影響，且這種影響效應在城鎮(zhèn)地區(qū)要表現(xiàn)得更明顯。運用來自美國北卡羅來納州1985—1997年各郡的面板數(shù)據(jù)，Jiwattanakulpaisarn et al.［6］的實證研究表明當控制了就業(yè)的滯后項時，高速公路資本對地區(qū)就業(yè)的影響效應并不顯著。鄭振雄［7］采用中國1997—2008年的省際面板數(shù)據(jù)，研究發(fā)現(xiàn)公路基礎設施對就業(yè)存在顯著的正效應，從短期看這種影響效應較小，但長期影響效應較大。張彬斌、陸萬軍［8］指出國道主干線貫通對其過境縣域的服務業(yè)就業(yè)份額在整體上具有顯著的提升效應。一些研究還從中國城市層面出發(fā)，對交通基礎設施與就業(yè)的關系進行了檢驗，如鄧明［9］、肖挺［10］以及肖挺和黃先明［11］等。這些研究一致認為交通基礎設施的改善對第二和第三產(chǎn)業(yè)（包括城市制造業(yè)和服務業(yè)）就業(yè)有顯著的促進作用。

鑒于以上理論闡述、實證研究和現(xiàn)實狀況之間的分歧，對于交通基礎設施與就業(yè)之間的關系，如下問題仍然值得我們思考：一是交通基礎設施與就業(yè)之間的因果關系如何？盡管一些文獻描述性提及，交通基礎設施能夠促進地區(qū)就業(yè)增長，但也有一些文獻指出，地區(qū)就業(yè)的增長是交通基礎設施條件改善的原因之一。因此，兩者之間的因果關系并無定論。二是如果說現(xiàn)有研究仍無法確定交通基礎設施的發(fā)展是否能夠促進就業(yè)增長，那么對兩者關系作進一步的實證檢驗便有其意義所在。三是從我國經(jīng)濟發(fā)展所存在的區(qū)域差異這一事實看，如果交通基礎設施對就業(yè)存在影響，那么這種影響效應是否存在地區(qū)差異？本文的研究主要圍繞對以上三個問題的解答而展開。與現(xiàn)有文獻相比，本文的貢獻主要體現(xiàn)在如下兩個方面：（1）現(xiàn)有文獻僅僅關注公路基礎設施對就業(yè)所產(chǎn)生的影響，而沒有將其他形式的交通基礎設施納入分析框架，本文則綜合考慮了公路、鐵路和內(nèi)河航道三種不同形式的交通基礎設施。（2）一些文獻［5］［7］先驗地假定交通基礎設施對就業(yè)存在影響，沒有對兩者之間的因果關系進行嚴格檢驗，本文則選取了中國省級數(shù)據(jù)，在面板數(shù)據(jù)的基礎上對交通基礎設施與就業(yè)之間的關系進行格蘭杰因果檢驗。

二、交通基礎設施與就業(yè)的因果關系檢驗

（一）面板數(shù)據(jù)下的格蘭杰因果檢驗

如果不僅存在交通基礎設施對就業(yè)的影響，同時也存在就業(yè)對交通基礎設施的影響，那么內(nèi)生性問題的存在將導致對兩者關系研究得到的參數(shù)估計量是有偏的。因此，本文首先對交通基礎設施與就業(yè)的因果關系進行格蘭杰檢驗。

為了檢驗交通基礎設施與就業(yè)之間的因果關系，我們設定模型如下：

其中，α、β、γ和θ為待估參數(shù)，φi和ξi表示不可觀測的個體效應，μit和εit是隨機誤差項，T表示交通基礎設施，沿用Demurger［12］的做法，以各省份的公路、鐵路和內(nèi)河航道里程數(shù)之和除以國土面積衡量，E表示就業(yè)水平，用各省份年末從業(yè)人員數(shù)與年末勞動人口數(shù)（16-65歲人口數(shù)）之比來衡量。在方程（1）和（2）中，我們假定滯后階數(shù)n和m足夠長以保證μit和εit是隨機誤差，檢驗的原假設分別為：

表1 交通基礎設施對就業(yè)影響的因果關系檢驗

當（3）和（4）成立時，模型（1）意味著交通基礎設施不是影響就業(yè)的格蘭杰原因，模型（2）則意味著就業(yè)不是影響交通基礎設施的格蘭杰原因。

模型（1）和（2）中出現(xiàn)了交通基礎設施和就業(yè)的滯后變量，因此，首先需要考慮模型中這兩個變量的滯后階數(shù)。理論上模型（1）和（2）中的滯后階數(shù)n和m可以取任意值，但是，由于格蘭杰因果檢驗對變量的滯后階數(shù)比較敏感，如果滯后階數(shù)設定過長會引起過度識別的問題。對此，Holtz-Eakin et al.［13］建議模型中包含的最大滯后階數(shù)一般不應超過數(shù)據(jù)涵蓋時間跨度的1/3。其次，模型（1）和（2）中的滯后階數(shù)并不一定相等，但為了簡化分析，筆者假定兩者的滯后階數(shù)相等。

（二）檢驗結(jié)果

本文采用1997—2016年我國的分省數(shù)據(jù)，對交通基礎設施與就業(yè)的因果關系進行檢驗。由于數(shù)據(jù)涵蓋了20年，基于Holtz-Eakin et al.［13］的建議，我們將模型（1）和（2）的最大滯后階數(shù)設定為7。表1和表2給出了相應的檢驗結(jié)果，由于模型（1）和（2）是一個典型的動態(tài)面板數(shù)據(jù)模型，因而本文采用了系統(tǒng)GMM方法對其進行估計。

表2 就業(yè)對交通基礎設施影響的因果關系檢驗

根據(jù)表1和表2的檢驗結(jié)果，基于我國省區(qū)層面的數(shù)據(jù)并未證實交通基礎設施與就業(yè)之間存在雙向因果關系，而只存在交通基礎設施對就業(yè)的影響。從表1來看，在交通基礎設施滯后階數(shù)為1到7的情況下，Wald統(tǒng)計量對應的p值表明各期交通基礎設施變量是聯(lián)合顯著的，不能拒絕原假設（3），即交通基礎設施的變動是引起就業(yè)變動的Granger原因。而根據(jù)表2的估計結(jié)果，在滯后階數(shù)為1時，對應的p值最?。?.179），最大則達到0.713，均表明就業(yè)水平的變動并不是引起交通基礎設施投資變化的Granger原因。這一結(jié)果可能說明，交通基礎設施的投資決策主要受其他因素的影響，例如張軍等［14］指出地方政府的標尺競爭、治理水平是影響交通基礎設施投資決策的重要因素，而劉秉鐮等［15］認為在經(jīng)濟不景氣時，為了維持穩(wěn)定的經(jīng)濟發(fā)展局面，政府會加大對交通基礎設施的投資力度。

三、交通基礎設施的就業(yè)效應分析

（一）實證模型

在確定了交通基礎設施與就業(yè)之間的因果關系后，為了檢驗交通基礎設施對就業(yè)的影響效應，本文參照Jiwattanakulpaisarn et al.［6］的思路，以就業(yè)均衡方程為基礎，設定如下實證模型：

其中，α、β和γk為待估參數(shù)，被解釋變量E為就業(yè)水平，T表示交通基礎設施，fi為各省不可觀測的固定效應。X表示其他影響就業(yè)的控制變量向量，主要包括：產(chǎn)出、物質(zhì)資本存量、人力資本、國外直接投資、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、貿(mào)易開放度、城市化水平、人口結(jié)構(gòu)以及市場化程度。

由于交通基礎設施從建成到運行存在時滯，勞動力市場的調(diào)整也受到眾多因素的影響，如信息不對稱、企業(yè)解雇、招聘和培訓員工的時滯等，因而交通基礎設施對就業(yè)的影響具有滯后效應（Jiwattanakulpaisarn et al.［6］；鄭振雄［7］）。根據(jù)表1的結(jié)果，當模型中包含解釋變量的5階滯后時，對應的AIC值最小，意味著我們應當引入交通基礎設施的5階滯后。但是，從t統(tǒng)計量看該模型中大部分變量并不顯著，而且引入5階滯后由于待估參數(shù)的增加也會對模型的估計造成不利影響。因而，本文只引入交通基礎設施和就業(yè)的1階滯后，調(diào)整后的模型如下所示：

（二）變量定義、數(shù)據(jù)來源及描述性統(tǒng)計

就業(yè)水平和交通基礎設施的衡量如前文所示，除此之外，為了進行穩(wěn)健性檢驗，筆者還采用第二產(chǎn)業(yè)和第三產(chǎn)業(yè)就業(yè)人數(shù)之和與年末勞動人口數(shù)之比E1來衡量就業(yè)水平。其他變量的定義如下：

產(chǎn)出（gdp）：以各省人均實際GDP衡量；

物質(zhì)資本存量（k）：以各省人均物質(zhì)資本存量衡量，各年總的物質(zhì)資本存量通過永續(xù)存盤法計算得到，并取折舊率為5%；

人力資本（h）：以人均受教育年限進行度量，數(shù)據(jù)單位為年；

國外直接投資（fdi）：各省外商直接投資占GDP的比重，我們首先根據(jù)各年的平均匯率將FDI調(diào)整成人民幣幣值再計算其比重；

產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)（indust）：以第一產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值與GDP之比衡量；

開放度（trade）：進出口總額與GDP之比，首先將進出口總額按各年平均匯率調(diào)整成人民幣幣值，進而求其與GDP的比重；

城市化水平（urban）：各省年末城鎮(zhèn)人口與總?cè)丝谥龋?/p>

人口結(jié)構(gòu)（pop）：以各省年末15-65歲人口占總?cè)丝诒戎睾饬浚?/p>

市場化程度（market）：以樊綱和王小魯?shù)氖袌龌笖?shù)作為代理變量。②

本文選取中國省區(qū)1997-2016年的數(shù)據(jù)，除去西藏后包含大陸30個省區(qū)，數(shù)據(jù)主要來源于各年《中國統(tǒng)計年鑒》和《中國交通統(tǒng)計年鑒》，所有以人民幣為單位的數(shù)據(jù)，均以1997年的不變價格進行了調(diào)整，相關變量的描述性統(tǒng)計如表3所示。

表3 變量的描述性統(tǒng)計

（三）實證結(jié)果分析

模型（6）中出現(xiàn)了滯后因變量作為解釋變量的情形，是一個典型的面板數(shù)據(jù)模型，作為對比，本文分別給出了系統(tǒng)GMM和一階差分GMM的估計結(jié)果，如表4所示。在表4中我們共做了8組回歸，其中方程（1）-（4）以E作為被解釋變量，（5）-（8）以E1作為被解釋變量。從表4可以發(fā)現(xiàn)，所有方程均通過了一階自相關和二階自相關檢驗，Sargan檢驗的p值也不能拒絕原假設 （p值均為1，Sargan檢驗的原假設為“所有過度識別約束是有效的”），說明估計過程中所采用的工具變量是有效的。

從表4的估計結(jié)果來看，首先，由于滯后一期的就業(yè)對當期就業(yè)有顯著的正效應，說明就業(yè)具有明顯的“棘輪效應”［16］。其次，從交通基礎設施對就業(yè)的影響看，無論是當期還是滯后一期的交通基礎設施對就業(yè)的積極影響也得到了證實③，說明交通基礎設施的就業(yè)效應可以從短期和長期兩個層面加以考量。再次，產(chǎn)出（gdp）、物質(zhì)資本存量（k）、開放度（trade）、人口結(jié)構(gòu)（pop）和市場化程度（market）這五個變量對就業(yè)的影響不穩(wěn)定（或者不顯著）。需要注意的是，盡管一些文獻指出促進經(jīng)濟增長是增加就業(yè)的一個關鍵因素，但是本文結(jié)果卻表明產(chǎn)出對就業(yè)的影響效應并不顯著。最后，通過改變模型中的被解釋變量，除了上述五個變量之外，其他變量的符號均未發(fā)生變化，說明估計結(jié)果是穩(wěn)健的。接下來我們將基于以E作為被解釋變量，采用系統(tǒng)GMM方法的回歸方程（4）對估計結(jié)果進行解釋。

根據(jù)方程（4）的估計結(jié)果，交通基礎設施的短期就業(yè)彈性為0.015，長期效應為（0.015+0.021）/0.780=0.046，長期影響效應大于短期影響效應，且長期就業(yè)彈性是短期就業(yè)彈性的三倍。從短期看，在交通基礎設施建設過程中對原材料的需求會拉動其他產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，間接促進就業(yè)的增加，并且在建交通基礎設施項目也會產(chǎn)生對勞動力的需求，特別是對建筑業(yè)勞動力的需求，從而促進就業(yè)增長。而從長期來看，首先，由于交通基礎設施導致的生產(chǎn)率提升，使企業(yè)有擴大生產(chǎn)規(guī)模的動機，導致對勞動力的需求增多，對就業(yè)產(chǎn)生一種積極影響。其次，發(fā)達的交通基礎設施降低了區(qū)域間的交通運輸成本，有利于生產(chǎn)要素向該地區(qū)集中，從而形成產(chǎn)業(yè)聚集，影響勞動力的遷移和流動決策，進而對就業(yè)產(chǎn)生影響。最后，便利的交通基礎設施網(wǎng)絡降低了勞動力的職業(yè)流動和地區(qū)流動成本，可以更加及時地捕捉到相關就業(yè)信息，對就業(yè)產(chǎn)生積極影響。

此外，從現(xiàn)有研究看，人力資本如何影響就業(yè)仍存在分歧，如Jiwattanakulpaisarn［6］的研究認為人力資本對就業(yè)有積極影響，而鄭振雄［7］卻得到了完全相反的結(jié)論。本文的結(jié)果表明，人力資本對就業(yè)有顯著的積極作用。筆者認為其原因可能在于，由于人力資本越高意味著勞動者的專業(yè)技術水平越高，在我國產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整和轉(zhuǎn)型升級的背景下，越能滿足和適應勞動力需求方的要求，從而影響效應表現(xiàn)為正。國外直接投資水平對就業(yè)水平也有正向促進作用，國外直接投資越高的地區(qū)，對勞動力的需求也更多，促進了就業(yè)的增加。而產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和城市化水平與就業(yè)水平呈負相關。一般而言，第一產(chǎn)業(yè)在總產(chǎn)出中所占比例越高，意味著第一產(chǎn)業(yè)效率越高，能夠使更多剩余勞動力從農(nóng)業(yè)生產(chǎn)活動中解放出來，不斷涌入城市。但是，由于就業(yè)需求增長緩慢以及勞動力與就業(yè)崗位之間的不匹配，對第二產(chǎn)業(yè)和第三產(chǎn)業(yè)形成了巨大的就業(yè)壓力，從而對就業(yè)產(chǎn)生不利影響。

表4 交通基礎設施的就業(yè)效應

（四）交通基礎設施對就業(yè)影響的地區(qū)差異分析

由于我國幅員遼闊，不同地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展模式和水平差異較大，交通基礎設施對就業(yè)的影響效應不同地區(qū)可能存在差異。因此，除了采用分省數(shù)據(jù)從整體的層面對兩者的關系進行檢驗之外，本文還依據(jù)東、中、西部的劃分方法，對交通基礎設施影響就業(yè)的地區(qū)差異進行了檢驗，估計結(jié)果如表5所示。與表4不同的是，在表5中我們只采用系統(tǒng)GMM方法對模型進行估計，但為了對估計結(jié)果做一個穩(wěn)健性檢驗，我們?nèi)砸訣和E1作為被解釋變量分別進行了估計。

表5 交通基礎設施對就業(yè)影響的地區(qū)差異

以分地區(qū)樣本為基礎得到的估計結(jié)果與表4基本保持一致。根據(jù)表5可以發(fā)現(xiàn)，產(chǎn)出、物質(zhì)資本存量、開放度、人口結(jié)構(gòu)以及市場化程度對就業(yè)的影響仍不顯著，與系統(tǒng)GMM估計相關的檢驗結(jié)果也表明工具變量是有效的。根據(jù)分地區(qū)的估計結(jié)果，滯后一期的就業(yè)仍通過了顯著性檢驗，再次說明就業(yè)具有顯著的“棘輪效應”，且這種效應在東部地區(qū)要表現(xiàn)得更明顯。從滯后一期和當期就業(yè)之間的關系看，估計系數(shù)越高表明兩者之間的相關性更強，因此，不同地區(qū)的差異可能在一定程度上說明東部地區(qū)的就業(yè)狀況更為穩(wěn)定。根據(jù)我們的計算，當以年末從業(yè)人員數(shù)與年末勞動人口數(shù)之比衡量就業(yè)率時，在1997—2016年間，三個地區(qū)的平均就業(yè)率在總體上均出現(xiàn)了較為顯著的增長趨勢，其中西部地區(qū)的平均就業(yè)率從1997年的0.516上升至2016年的0.582，東部地區(qū)和中部地區(qū)則分別從0.515、0.502上升至0.542和0.541，④這一時期西部地區(qū)的就業(yè)增長幅度更大，東部地區(qū)增長幅度最小，也說明東部地區(qū)就業(yè)狀況更為穩(wěn)定。

交通基礎設施對就業(yè)影響的地區(qū)差異也得到了證實。以方程（9）-（11）為基礎，從短期看，東、中、西部交通基礎設施的就業(yè)彈性分別為0.028、0.012和0.022，東部地區(qū)的影響效應最大，西部地區(qū)次之。然而，從長期看，東、中、西部交通基礎設施的就業(yè)彈性分別為0.046、0.039和0.052，交通基礎設施對西部地區(qū)就業(yè)的長期促進作用更為明顯，我們可以從兩方面對這一結(jié)論進行解釋。一方面，我國在改革開放初期所采取的發(fā)展戰(zhàn)略，形成了典型的三大經(jīng)濟帶，與東、中部地區(qū)相比，西部地區(qū)交通基礎設施水平更為落后。過去十多年，隨著“西部大開發(fā)”戰(zhàn)略的不斷推進，西部地區(qū)交通基礎設施得以極大改善，盡管這一時期東、中部地區(qū)交通基礎設施建設也在有條不紊地推進過程中，但是，從增加就業(yè)的角度看，由于國家發(fā)展戰(zhàn)略的傾斜、更低的勞動力成本以及產(chǎn)業(yè)發(fā)展的帶動等因素的共同作用，導致交通基礎設施對就業(yè)的長期影響效應在西部地區(qū)更高。另一方面，與東部地區(qū)相反，西部地區(qū)歷來是勞動力輸出的主要區(qū)域，而東部地區(qū)則是主要的吸納就業(yè)區(qū)域，東部地區(qū)的居民往往也選擇其內(nèi)部省份作為工作目的地。因而，即使交通基礎設施對就業(yè)的長期影響效應表現(xiàn)一致，不同地區(qū)勞動力市場的特征差異卻決定了其影響強度的差異。

四、結(jié) 語

本文運用中國1997—2016年30個省區(qū)的面板數(shù)據(jù)，首先采用Holtz-Eakin et al.提出的方法，對交通基礎設施與就業(yè)之間的因果關系進行了檢驗，根據(jù)檢驗結(jié)果確定了交通基礎設施是影響就業(yè)的格蘭杰原因。在此基礎上，本文還估計了交通基礎設施對就業(yè)的影響效應，具體來看，無論采用哪種方法衡量就業(yè)，均表明交通基礎設施對就業(yè)有顯著的促進作用，且長期效應大于短期效應。按照東、中、西部劃分得到的估計結(jié)果也證實了這一點。此外，本文的研究還表明，交通基礎設施對就業(yè)的影響還具有地區(qū)差異，短期就業(yè)彈性東部最大，而長期就業(yè)彈性西部最大。

根據(jù)本文的研究結(jié)論，改善交通基礎設施時能通過一些項目的上馬創(chuàng)造大量的工作機會，從長期看對就業(yè)也具有顯著的促進作用。但值得注意的是，當前我國交通基礎設施建設呈現(xiàn)較為明顯的地區(qū)差異，東部地區(qū)交通基礎設施建設發(fā)展迅速，而中西部地區(qū)則稍顯落后，因此，政府應當加大對中西部地區(qū)交通基礎設施建設的投入，積極發(fā)揮交通基礎設施建設對就業(yè)的促進作用，從而實現(xiàn)地區(qū)協(xié)調(diào)發(fā)展的戰(zhàn)略目標。

注釋：

①此處數(shù)據(jù)根據(jù)《中國統(tǒng)計年鑒》以及《中國交通統(tǒng)計年鑒》計算得到。

②樊綱和王小魯構(gòu)建了一個評價中國省區(qū)市場化程度的指標體系，并對其進行了持續(xù)測度，我們在他們發(fā)布的市場化指數(shù)各年度報告以及已有文獻的基礎上獲取了1997—2016年間各地區(qū)的市場化指數(shù)。

③當然在方程（3）和（7）中當期交通基礎設施的影響不顯著，在方程（8）中滯后一期交通基礎設施的影響也不顯著。

④以東部地區(qū)為例，我們先分別求出該地區(qū)所有省份年末就業(yè)人口和勞動人口之和，再以加總的年末就業(yè)人口與勞動人口之比衡量該地區(qū)的平均就業(yè)率。