■趙佳麗 高艷云 程光輝

一、引 言

近年來我國宏觀經(jīng)濟(jì)和交通基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)實(shí)現(xiàn)了同步發(fā)展，遍布全國各地的高速鐵路相繼建成運(yùn)行，四通八達(dá)的高速公路網(wǎng)也在不斷建設(shè)。現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)增長理論表明，政府公共投資具有典型的正外部性，是促進(jìn)就業(yè)的一個重要手段。政府對基礎(chǔ)設(shè)施的投資為相關(guān)產(chǎn)業(yè)部門提供了支持，能夠擴(kuò)大對相關(guān)產(chǎn)品和服務(wù)的需求，引致企業(yè)生產(chǎn)規(guī)模的擴(kuò)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?yàn)榇?，為了?shí)現(xiàn)充分就業(yè)的目標(biāo)，世界各國政府在經(jīng)濟(jì)發(fā)展過程中均采用各種宏觀經(jīng)濟(jì)政策對勞動力市場進(jìn)行干預(yù)。

在我國經(jīng)濟(jì)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(chǔ)設(shè)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(chǔ)設(shè)施密度衡量交通基礎(chǔ)設(shè)施水平，根據(jù)我們的計(jì)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(chǔ)設(shè)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(chǔ)設(shè)施的發(fā)展速度要遠(yuǎn)遠(yuǎn)快于就業(yè)率的增長速度。根據(jù)計(jì)算可知，在1997—2016年間，交通基礎(chǔ)設(shè)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?yàn)榇?，對于政府公共投資政策的實(shí)施效果，一些學(xué)者認(rèn)為，政府在交通基礎(chǔ)設(shè)施方面的投資僅僅有利于“保增長”，對就業(yè)的促進(jìn)作用并不明顯，這種“無就業(yè)復(fù)蘇”的增長模式也引起了學(xué)界的廣泛討論。［1］

從實(shí)證研究來看，盡管自Aschauer［2］以來一些文獻(xiàn)對基礎(chǔ)設(shè)施與就業(yè)的關(guān)系進(jìn)行了研究［3］［4］，專門討論交通基礎(chǔ)設(shè)施與就業(yè)關(guān)系的文獻(xiàn)并不多見，這些研究也沒有取得一致認(rèn)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(chǔ)設(shè)施對就業(yè)的影響，其研究結(jié)果表明當(dāng)期及滯后的交通基礎(chǔ)設(shè)施投資對就業(yè)有顯著的正向影響，且這種影響效應(yīng)在城鎮(zhèn)地區(qū)要表現(xiàn)得更明顯。運(yùn)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(shí)證研究表明當(dāng)控制了就業(yè)的滯后項(xiàng)時，高速公路資本對地區(qū)就業(yè)的影響效應(yīng)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(chǔ)設(shè)施對就業(yè)存在顯著的正效應(yīng)，從短期看這種影響效應(yīng)較小，但長期影響效應(yīng)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(wù)業(yè)就業(yè)份額在整體上具有顯著的提升效應(yīng)。一些研究還從中國城市層面出發(fā)，對交通基礎(chǔ)設(shè)施與就業(yè)的關(guān)系進(jìn)行了檢驗(yàn)，如鄧明［9］、肖挺［10］以及肖挺和黃先明［11］等。這些研究一致認(rèn)為交通基礎(chǔ)設(shè)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(wù)業(yè)）就業(yè)有顯著的促進(jìn)作用。

鑒于以上理論闡述、實(shí)證研究和現(xiàn)實(shí)狀況之間的分歧，對于交通基礎(chǔ)設(shè)施與就業(yè)之間的關(guān)系，如下問題仍然值得我們思考：一是交通基礎(chǔ)設(shè)施與就業(yè)之間的因果關(guān)系如何？盡管一些文獻(xiàn)描述性提及，交通基礎(chǔ)設(shè)施能夠促進(jìn)地區(qū)就業(yè)增長，但也有一些文獻(xiàn)指出，地區(qū)就業(yè)的增長是交通基礎(chǔ)設(shè)施條件改善的原因之一。因此，兩者之間的因果關(guān)系并無定論。二是如果說現(xiàn)有研究仍無法確定交通基礎(chǔ)設(shè)施的發(fā)展是否能夠促進(jìn)就業(yè)增長，那么對兩者關(guān)系作進(jìn)一步的實(shí)證檢驗(yàn)便有其意義所在。三是從我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展所存在的區(qū)域差異這一事實(shí)看，如果交通基礎(chǔ)設(shè)施對就業(yè)存在影響，那么這種影響效應(yīng)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(xiàn)相比，本文的貢獻(xiàn)主要體現(xiàn)在如下兩個方面：（1）現(xiàn)有文獻(xiàn)僅僅關(guān)注公路基礎(chǔ)設(shè)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(chǔ)設(shè)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(chǔ)設(shè)施。（2）一些文獻(xiàn)［5］［7］先驗(yàn)地假定交通基礎(chǔ)設(shè)施對就業(yè)存在影響，沒有對兩者之間的因果關(guān)系進(jìn)行嚴(yán)格檢驗(yàn)，本文則選取了中國省級數(shù)據(jù)，在面板數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上對交通基礎(chǔ)設(shè)施與就業(yè)之間的關(guān)系進(jìn)行格蘭杰因果檢驗(yàn)。

二、交通基礎(chǔ)設(shè)施與就業(yè)的因果關(guān)系檢驗(yàn)

（一）面板數(shù)據(jù)下的格蘭杰因果檢驗(yàn)

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

為了檢驗(yàn)交通基礎(chǔ)設(shè)施與就業(yè)之間的因果關(guān)系，我們設(shè)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(yīng)，μit和εit是隨機(jī)誤差項(xiàng)，T表示交通基礎(chǔ)設(shè)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(jī)誤差，檢驗(yàn)的原假設(shè)分別為：

表1 交通基礎(chǔ)設(shè)施對就業(yè)影響的因果關(guān)系檢驗(yàn)

當(dāng)（3）和（4）成立時，模型（1）意味著交通基礎(chǔ)設(shè)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(chǔ)設(shè)施的格蘭杰原因。

模型（1）和（2）中出現(xiàn)了交通基礎(chǔ)設(shè)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(yàn)對變量的滯后階數(shù)比較敏感，如果滯后階數(shù)設(shè)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(yīng)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(yàn)結(jié)果

本文采用1997—2016年我國的分省數(shù)據(jù)，對交通基礎(chǔ)設(shè)施與就業(yè)的因果關(guān)系進(jìn)行檢驗(yàn)。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(shè)定為7。表1和表2給出了相應(yīng)的檢驗(yàn)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(jìn)行估計(jì)。

表2 就業(yè)對交通基礎(chǔ)設(shè)施影響的因果關(guān)系檢驗(yàn)

根據(jù)表1和表2的檢驗(yàn)結(jié)果，基于我國省區(qū)層面的數(shù)據(jù)并未證實(shí)交通基礎(chǔ)設(shè)施與就業(yè)之間存在雙向因果關(guān)系，而只存在交通基礎(chǔ)設(shè)施對就業(yè)的影響。從表1來看，在交通基礎(chǔ)設(shè)施滯后階數(shù)為1到7的情況下，Wald統(tǒng)計(jì)量對應(yīng)的p值表明各期交通基礎(chǔ)設(shè)施變量是聯(lián)合顯著的，不能拒絕原假設(shè)（3），即交通基礎(chǔ)設(shè)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(jì)結(jié)果，在滯后階數(shù)為1時，對應(yīng)的p值最小（為0.179），最大則達(dá)到0.713，均表明就業(yè)水平的變動并不是引起交通基礎(chǔ)設(shè)施投資變化的Granger原因。這一結(jié)果可能說明，交通基礎(chǔ)設(shè)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(biāo)尺競爭、治理水平是影響交通基礎(chǔ)設(shè)施投資決策的重要因素，而劉秉鐮等［15］認(rèn)為在經(jīng)濟(jì)不景氣時，為了維持穩(wěn)定的經(jīng)濟(jì)發(fā)展局面，政府會加大對交通基礎(chǔ)設(shè)施的投資力度。

三、交通基礎(chǔ)設(shè)施的就業(yè)效應(yīng)分析

（一）實(shí)證模型

在確定了交通基礎(chǔ)設(shè)施與就業(yè)之間的因果關(guān)系后，為了檢驗(yàn)交通基礎(chǔ)設(shè)施對就業(yè)的影響效應(yīng)，本文參照J(rèn)iwattanakulpaisarn et al.［6］的思路，以就業(yè)均衡方程為基礎(chǔ)，設(shè)定如下實(shí)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(chǔ)設(shè)施，fi為各省不可觀測的固定效應(yīng)。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(chǔ)設(shè)施從建成到運(yùn)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(xùn)員工的時滯等，因而交通基礎(chǔ)設(shè)施對就業(yè)的影響具有滯后效應(yīng)（Jiwattanakulpaisarn et al.［6］；鄭振雄［7］）。根據(jù)表1的結(jié)果，當(dāng)模型中包含解釋變量的5階滯后時，對應(yīng)的AIC值最小，意味著我們應(yīng)當(dāng)引入交通基礎(chǔ)設(shè)施的5階滯后。但是，從t統(tǒng)計(jì)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(jì)造成不利影響。因而，本文只引入交通基礎(chǔ)設(shè)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(jì)

就業(yè)水平和交通基礎(chǔ)設(shè)施的衡量如前文所示，除此之外，為了進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)，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(shí)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(jì)算得到，并取折舊率為5%；

人力資本（h）：以人均受教育年限進(jìn)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(jì)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(jìn)出口總額與GDP之比，首先將進(jìn)出口總額按各年平均匯率調(diào)整成人民幣幣值，進(jìn)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(jì)年鑒》和《中國交通統(tǒng)計(jì)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(jìn)行了調(diào)整，相關(guān)變量的描述性統(tǒng)計(jì)如表3所示。

表3 變量的描述性統(tǒng)計(jì)

（三）實(shí)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(jì)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(guān)和二階自相關(guān)檢驗(yàn)，Sargan檢驗(yàn)的p值也不能拒絕原假設(shè) （p值均為1，Sargan檢驗(yàn)的原假設(shè)為“所有過度識別約束是有效的”），說明估計(jì)過程中所采用的工具變量是有效的。

從表4的估計(jì)結(jié)果來看，首先，由于滯后一期的就業(yè)對當(dāng)期就業(yè)有顯著的正效應(yīng)，說明就業(yè)具有明顯的“棘輪效應(yīng)”［16］。其次，從交通基礎(chǔ)設(shè)施對就業(yè)的影響看，無論是當(dāng)期還是滯后一期的交通基礎(chǔ)設(shè)施對就業(yè)的積極影響也得到了證實(shí)③，說明交通基礎(chǔ)設(shè)施的就業(yè)效應(yīng)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(xiàn)指出促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長是增加就業(yè)的一個關(guān)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(yīng)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(jì)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(jì)結(jié)果進(jìn)行解釋。

根據(jù)方程（4）的估計(jì)結(jié)果，交通基礎(chǔ)設(shè)施的短期就業(yè)彈性為0.015，長期效應(yīng)為（0.015+0.021）/0.780=0.046，長期影響效應(yīng)大于短期影響效應(yīng)，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(chǔ)設(shè)施建設(shè)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(jìn)就業(yè)的增加，并且在建交通基礎(chǔ)設(shè)施項(xiàng)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(jìn)就業(yè)增長。而從長期來看，首先，由于交通基礎(chǔ)設(shè)施導(dǎo)致的生產(chǎn)率提升，使企業(yè)有擴(kuò)大生產(chǎn)規(guī)模的動機(jī)，導(dǎo)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(dá)的交通基礎(chǔ)設(shè)施降低了區(qū)域間的交通運(yùn)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(jìn)而對就業(yè)產(chǎn)生影響。最后，便利的交通基礎(chǔ)設(shè)施網(wǎng)絡(luò)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(guān)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(rèn)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(rèn)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(shù)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(yīng)勞動力需求方的要求，從而影響效應(yīng)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(jìn)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(jìn)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(fù)相關(guān)。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(chǔ)設(shè)施的就業(yè)效應(yīng)

（四）交通基礎(chǔ)設(shè)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(jì)發(fā)展模式和水平差異較大，交通基礎(chǔ)設(shè)施對就業(yè)的影響效應(yīng)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(guān)系進(jìn)行檢驗(yàn)之外，本文還依據(jù)東、中、西部的劃分方法，對交通基礎(chǔ)設(shè)施影響就業(yè)的地區(qū)差異進(jìn)行了檢驗(yàn)，估計(jì)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(jìn)行估計(jì)，但為了對估計(jì)結(jié)果做一個穩(wěn)健性檢驗(yàn)，我們?nèi)砸訣和E1作為被解釋變量分別進(jìn)行了估計(jì)。

表5 交通基礎(chǔ)設(shè)施對就業(yè)影響的地區(qū)差異

以分地區(qū)樣本為基礎(chǔ)得到的估計(jì)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(jì)相關(guān)的檢驗(yàn)結(jié)果也表明工具變量是有效的。根據(jù)分地區(qū)的估計(jì)結(jié)果，滯后一期的就業(yè)仍通過了顯著性檢驗(yàn)，再次說明就業(yè)具有顯著的“棘輪效應(yīng)”，且這種效應(yīng)在東部地區(qū)要表現(xiàn)得更明顯。從滯后一期和當(dāng)期就業(yè)之間的關(guān)系看，估計(jì)系數(shù)越高表明兩者之間的相關(guān)性更強(qiáng)，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(jì)算，當(dāng)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(chǔ)設(shè)施對就業(yè)影響的地區(qū)差異也得到了證實(shí)。以方程（9）-（11）為基礎(chǔ)，從短期看，東、中、西部交通基礎(chǔ)設(shè)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(yīng)最大，西部地區(qū)次之。然而，從長期看，東、中、西部交通基礎(chǔ)設(shè)施的就業(yè)彈性分別為0.046、0.039和0.052，交通基礎(chǔ)設(shè)施對西部地區(qū)就業(yè)的長期促進(jìn)作用更為明顯，我們可以從兩方面對這一結(jié)論進(jìn)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(jì)帶，與東、中部地區(qū)相比，西部地區(qū)交通基礎(chǔ)設(shè)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(jìn)，西部地區(qū)交通基礎(chǔ)設(shè)施得以極大改善，盡管這一時期東、中部地區(qū)交通基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)也在有條不紊地推進(jìn)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(dǎo)致交通基礎(chǔ)設(shè)施對就業(yè)的長期影響效應(yīng)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(chǔ)設(shè)施對就業(yè)的長期影響效應(yīng)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(qiáng)度的差異。

四、結(jié) 語

本文運(yùn)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(chǔ)設(shè)施與就業(yè)之間的因果關(guān)系進(jìn)行了檢驗(yàn)，根據(jù)檢驗(yàn)結(jié)果確定了交通基礎(chǔ)設(shè)施是影響就業(yè)的格蘭杰原因。在此基礎(chǔ)上，本文還估計(jì)了交通基礎(chǔ)設(shè)施對就業(yè)的影響效應(yīng)，具體來看，無論采用哪種方法衡量就業(yè)，均表明交通基礎(chǔ)設(shè)施對就業(yè)有顯著的促進(jìn)作用，且長期效應(yīng)大于短期效應(yīng)。按照東、中、西部劃分得到的估計(jì)結(jié)果也證實(shí)了這一點(diǎn)。此外，本文的研究還表明，交通基礎(chǔ)設(shè)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(chǔ)設(shè)施時能通過一些項(xiàng)目的上馬創(chuàng)造大量的工作機(jī)會，從長期看對就業(yè)也具有顯著的促進(jìn)作用。但值得注意的是，當(dāng)前我國交通基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)呈現(xiàn)較為明顯的地區(qū)差異，東部地區(qū)交通基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)發(fā)展迅速，而中西部地區(qū)則稍顯落后，因此，政府應(yīng)當(dāng)加大對中西部地區(qū)交通基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的投入，積極發(fā)揮交通基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)對就業(yè)的促進(jìn)作用，從而實(shí)現(xiàn)地區(qū)協(xié)調(diào)發(fā)展的戰(zhàn)略目標(biāo)。

注釋：

①此處數(shù)據(jù)根據(jù)《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》以及《中國交通統(tǒng)計(jì)年鑒》計(jì)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(biāo)體系，并對其進(jìn)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(xiàn)的基礎(chǔ)上獲取了1997—2016年間各地區(qū)的市場化指數(shù)。

③當(dāng)然在方程（3）和（7）中當(dāng)期交通基礎(chǔ)設(shè)施的影響不顯著，在方程（8）中滯后一期交通基礎(chǔ)設(shè)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。