周 洲,段建強(qiáng),李文興

(北京交通大學(xué) 經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，北京 100044)

一、引言

消費(fèi)是拉動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長的重要因素之一，但長期以來居民消費(fèi)不足嚴(yán)重制約了中國經(jīng)濟(jì)可持續(xù)發(fā)展，擴(kuò)大內(nèi)需成為當(dāng)今促進(jìn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重大戰(zhàn)略(李樹等，2020)[1]。改革開放40多年來，中國大力發(fā)展交通基礎(chǔ)設(shè)施，特別是近10年來，高速公路、高速鐵路等現(xiàn)代化交通基礎(chǔ)設(shè)施的發(fā)展十分迅速。交通基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)可以促進(jìn)地區(qū)間貿(mào)易成本降低，增加各地商品種類，有利于形成統(tǒng)一的消費(fèi)市場，整體居民消費(fèi)水平得以提升(Krugman，1991；Donaldson，2018；Aggarwal，2018)[2～4]。發(fā)達(dá)的交通網(wǎng)絡(luò)同時(shí)也降低了居民跨區(qū)域旅行時(shí)間，居民出行意愿不斷提升(Olifindo，2021)[5]。此外，道路建設(shè)也為私家車出行提供了諸多方便，居民“私家車消費(fèi)”偏好增強(qiáng)，其消費(fèi)結(jié)構(gòu)也相應(yīng)發(fā)生改變(郭廣珍等，2019)[6]。為了進(jìn)一步擴(kuò)大內(nèi)需，推動(dòng)形成強(qiáng)大的國內(nèi)市場，2020年6月，交通運(yùn)輸部辦公廳發(fā)布了《關(guān)于做好交通運(yùn)輸促進(jìn)消費(fèi)擴(kuò)容提質(zhì)有關(guān)工作》(交辦規(guī)劃〔2020〕26號(hào))的通知，明確指出要改善交通基礎(chǔ)設(shè)施條件，激發(fā)消費(fèi)潛力；提升交通運(yùn)輸服務(wù)品質(zhì)，服務(wù)消費(fèi)升級(jí)。目前已有一些地區(qū)開展了試點(diǎn)工作，例如:武漢城市圈1小時(shí)通勤、長江中游城市群2小時(shí)通達(dá)、云南省開展大滇西環(huán)線交旅融合發(fā)展等。近年來，中國快速發(fā)展的交通基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)是否真正促進(jìn)了居民消費(fèi)擴(kuò)容提質(zhì)呢？若未能實(shí)現(xiàn)，那么其受制于何種因素，未來該如何發(fā)揮交通消費(fèi)效應(yīng)？對這些問題的探究可以同時(shí)為交通運(yùn)輸規(guī)劃和擴(kuò)大內(nèi)需政策制定提供一定經(jīng)驗(yàn)支撐，因此探究交通與消費(fèi)之間的關(guān)系具有現(xiàn)實(shí)意義。

二、文獻(xiàn)綜述

交通基礎(chǔ)設(shè)施投資是先行資本，具有較強(qiáng)經(jīng)濟(jì)效應(yīng)，“交通基礎(chǔ)設(shè)施的經(jīng)濟(jì)增長效應(yīng)”一直備受學(xué)術(shù)界關(guān)注。一般而言，交通基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)被認(rèn)為是經(jīng)濟(jì)增長的重要因素(Storeygard，2016；Banerjee et al.，2020)[7～8]。一方面，大量基礎(chǔ)設(shè)施投資產(chǎn)生乘數(shù)效應(yīng)，帶動(dòng)區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(Diao，2018)[9]；另一方面，交通基礎(chǔ)設(shè)施可以通過提升地區(qū)通達(dá)性來促進(jìn)生產(chǎn)要素流動(dòng)，優(yōu)化區(qū)域資源配置，提高企業(yè)經(jīng)營效率，最終實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)增長(李蘭冰等，2019)[10]。前者為交通基礎(chǔ)設(shè)施的直接效應(yīng)，后者為間接效應(yīng)，該內(nèi)在機(jī)制一直都被看作是黑箱，諸多學(xué)者嘗試從不同視角闡釋其內(nèi)在機(jī)理?？傮w而言，影響機(jī)制可分為三類:一是交通基礎(chǔ)設(shè)施可降低企業(yè)運(yùn)輸成本，促進(jìn)勞動(dòng)生產(chǎn)率提高，增加產(chǎn)業(yè)總產(chǎn)值(張?zhí)烊A等，2018；劉沖等，2019)[11～12]。二是交通基礎(chǔ)設(shè)施可提升區(qū)域關(guān)聯(lián)性，一方面，有利于產(chǎn)業(yè)集聚，形成規(guī)模效應(yīng)；另一方面，促進(jìn)地區(qū)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移，優(yōu)化區(qū)域產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)(張景波，2018)[13]。三是交通可達(dá)性提高促進(jìn)了要素流動(dòng)，提高企業(yè)創(chuàng)新能力，實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展(Debrezion et al.，2011)[14]。

現(xiàn)有文獻(xiàn)主要集中于交通基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)對生產(chǎn)的影響，關(guān)于“交通發(fā)展與消費(fèi)”的研究近年來才逐漸出現(xiàn)，文獻(xiàn)數(shù)量較少，所得到結(jié)論也不盡相同。目前有學(xué)者間接討論了二者之間的關(guān)系，并證實(shí)交通發(fā)展對居民消費(fèi)具有促進(jìn)作用。Donaldson(2018)[3]采用大量歷史檔案數(shù)據(jù)研究發(fā)現(xiàn)，英屬殖民時(shí)期鐵路建設(shè)有效降低了當(dāng)?shù)刭Q(mào)易成本，該地生產(chǎn)產(chǎn)品種類和進(jìn)口產(chǎn)品種類均得以增加，最終促進(jìn)居民總體福利提升。Aggarwal(2018)[4]在分析印度村莊減貧效果時(shí)發(fā)現(xiàn)道路開通使村莊消費(fèi)增長了40%，尤其是非本地生產(chǎn)性消費(fèi)。此外，有學(xué)者發(fā)現(xiàn)高鐵開通能夠有效釋放鐵路資源，降低運(yùn)輸成本，增強(qiáng)進(jìn)口商品市場競爭力，降低國內(nèi)商品價(jià)格，從而提高居民消費(fèi)水平(孫浦陽等，2019)[15]。但也有學(xué)者發(fā)現(xiàn)交通發(fā)展對居民消費(fèi)產(chǎn)生了負(fù)面效應(yīng)。黃先明和肖挺(2018)[16]基于消費(fèi)流出視角，利用合成控制法對杭州灣跨海大橋兩端的寧波與嘉興兩市在通車前后的消費(fèi)變化進(jìn)行研究，發(fā)現(xiàn)交通發(fā)展造成了落后地區(qū)消費(fèi)流出。侯新爍(2019)[17]采用政策時(shí)點(diǎn)不同的DID模型探究高鐵對城市消費(fèi)規(guī)模的影響，發(fā)現(xiàn)高鐵對二線城市表現(xiàn)出刺激效應(yīng)，但對三、四線城市居民消費(fèi)表現(xiàn)出抑制效應(yīng)。

交通基礎(chǔ)設(shè)施一方面會(huì)影響生產(chǎn)行為，產(chǎn)生“生產(chǎn)效應(yīng)”，另一方面也會(huì)直接影響居民消費(fèi)行為，產(chǎn)生“消費(fèi)效應(yīng)”(郭廣珍等，2019)[6]。然而，現(xiàn)有研究普遍重視交通基礎(chǔ)設(shè)施對供給行為的影響，忽視了交通對居民消費(fèi)的影響。一些研究探究了交通發(fā)展對居民消費(fèi)水平的影響，但較少考慮其是否會(huì)促進(jìn)消費(fèi)提質(zhì)。已有研究發(fā)現(xiàn)道路發(fā)展將提升私家車消費(fèi)偏好，但未全面衡量交通發(fā)展對居民消費(fèi)結(jié)構(gòu)的影響。由于不同收入群體居民所處的環(huán)境不同，其消費(fèi)習(xí)慣存在很大差別，因此交通可達(dá)性的影響具有差異，而現(xiàn)有文獻(xiàn)忽視了該異質(zhì)性。此外，隨著交通的不斷發(fā)展，各地區(qū)間的地理壁壘逐漸消除，空間關(guān)聯(lián)性大幅增強(qiáng)，若不考慮居民消費(fèi)空間溢出效應(yīng)，將會(huì)導(dǎo)致估計(jì)結(jié)果有偏。但目前關(guān)于交通發(fā)展帶來的空間溢出效應(yīng)如何尚未得出一致性結(jié)論。那么，交通可達(dá)性能否促進(jìn)城鎮(zhèn)居民消費(fèi)結(jié)構(gòu)升級(jí)？交通可達(dá)性對不同收入層級(jí)居民的影響是否有差異？交通可達(dá)性對居民不同類別消費(fèi)的影響有何不同？本地消費(fèi)結(jié)構(gòu)是否會(huì)對周邊地區(qū)居民的消費(fèi)行為產(chǎn)生影響？因此，考慮到消費(fèi)者異質(zhì)性偏好，采用中國2007—2018年30個(gè)省份(不包括港、澳、臺(tái)、西藏，下同)的省級(jí)面板數(shù)據(jù)，通過雙效應(yīng)面板ELES模型劃分基本品和高檔品，據(jù)此計(jì)算得出消費(fèi)結(jié)構(gòu)指標(biāo)，構(gòu)建空間面板分位數(shù)模型探究交通可達(dá)性對不同層級(jí)居民消費(fèi)結(jié)構(gòu)的影響。

與現(xiàn)有文獻(xiàn)相比，本研究主要有以下幾點(diǎn)新意:(1)通過分析交通可達(dá)性對城鎮(zhèn)居民消費(fèi)升級(jí)的影響，補(bǔ)充和豐富了現(xiàn)有文獻(xiàn)對“交通消費(fèi)效應(yīng)”的認(rèn)識(shí)。(2)構(gòu)建雙效應(yīng)面板ELES模型來劃分基本品和高檔品，同時(shí)考慮了個(gè)體差異和時(shí)間變化規(guī)律，提高參數(shù)估計(jì)一致性，為準(zhǔn)確估計(jì)城鎮(zhèn)居民消費(fèi)結(jié)構(gòu)升級(jí)提供了實(shí)證數(shù)據(jù)支持。(3)在估計(jì)方法上，構(gòu)建空間面板分位數(shù)模型，一方面探究了交通發(fā)展對不同層級(jí)居民消費(fèi)結(jié)構(gòu)的異質(zhì)性影響；另一方面將空間因素納入分析中，模型估計(jì)結(jié)果更加精準(zhǔn)。

本文后續(xù)部分的結(jié)構(gòu)安排如下:第三部分對DSK理論模型進(jìn)行拓展，探討交通可達(dá)性與居民消費(fèi)結(jié)構(gòu)的關(guān)系；第四部分為中國城鎮(zhèn)居民消費(fèi)結(jié)構(gòu)升級(jí)測度；第五部分為交通可達(dá)性對不同群體消費(fèi)結(jié)構(gòu)升級(jí)影響的實(shí)證分析；第六部分為研究結(jié)論與政策啟示。

三、理論分析

為了分析交通可達(dá)性與居民消費(fèi)結(jié)構(gòu)之間的關(guān)系，擬在DSK(Dixit-Stigliz-Krugman)模型的基礎(chǔ)上進(jìn)行拓展，在模型中引入交通因素來探究交通基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)對居民消費(fèi)結(jié)構(gòu)的影響。

假設(shè)有a和b兩個(gè)地區(qū)，兩地均分布了農(nóng)業(yè)勞動(dòng)者和制造業(yè)廠商。兩地的產(chǎn)品可自由流動(dòng)，但勞動(dòng)者不可流動(dòng)。其中農(nóng)產(chǎn)品運(yùn)輸成本為0，表明兩地農(nóng)民工資水平相等，工業(yè)品流動(dòng)具有運(yùn)輸成本，滿足:

pab(i)=τ(H)pa(i)τ≥1

(1)

其中，pa(i)為a地生產(chǎn)的i產(chǎn)品在當(dāng)?shù)氐匿N售價(jià)格，pab(i)為a地生產(chǎn)的i產(chǎn)品銷往b地的價(jià)格，τ為運(yùn)輸成本，H為交通可達(dá)性(反映某地交通發(fā)展程度，交通基礎(chǔ)設(shè)施越完善，交通可達(dá)性越高)。τ=1表示運(yùn)輸成本為0，τ值越大說明運(yùn)輸成本越高。τ是本文的研究重點(diǎn)，反映了地區(qū)交通發(fā)展?fàn)顩r。當(dāng)某地區(qū)交通基礎(chǔ)設(shè)施不斷完善時(shí)，其交通可達(dá)性也隨之提升，運(yùn)輸成本相應(yīng)降低。因此運(yùn)輸成本τ和交通可達(dá)性H滿足以下條件:

?τ/?H<0， ?2τ/?H2<0

(一)居民消費(fèi)

消費(fèi)者通過配置收入來實(shí)現(xiàn)自身效用最大化，假設(shè)a地和b地居民消費(fèi)偏好相同，效用函數(shù)為柯布道格拉斯形式:

U=CMμA1-μ0<μ<1

(2)

其中，C為常數(shù)，為簡化模型，將該系數(shù)設(shè)置為1。A為農(nóng)產(chǎn)品數(shù)量，M為一組差異化工業(yè)品集合，該消費(fèi)數(shù)量由不變替代彈性(CES)效用函數(shù)表示:

(3)

式(3)中，σ用于反映產(chǎn)品替代彈性，在a地和b地產(chǎn)品可以互相流通背景下，以a地消費(fèi)者為例(由于a地和b地具有對稱性，因此下文均以a地來進(jìn)行分析)，其工業(yè)品效用函數(shù)如下:

(4)

(5)

(6)

(二)生產(chǎn)技術(shù)

對于廠商而言，其目標(biāo)是實(shí)現(xiàn)利潤最大化。假設(shè)生產(chǎn)成本為特定要素生產(chǎn)函數(shù)，包括固定部分fw和變動(dòng)部分mwq(i)，其中w為制造業(yè)工人工資水平，生產(chǎn)函數(shù)為C[q(i)]=fw+mwq(i)，通過求解利潤最大化可得最優(yōu)銷售價(jià)格為:

(7)

(三)交通可達(dá)性與消費(fèi)結(jié)構(gòu)的關(guān)系

1.消費(fèi)結(jié)構(gòu)衡量

通常采用恩格爾系數(shù)表示家庭消費(fèi)結(jié)構(gòu)情況，該值越大表明該家庭食品消費(fèi)支出比例越高，消費(fèi)結(jié)構(gòu)越低。為了方便計(jì)算，本研究采用工業(yè)品消費(fèi)占總消費(fèi)的比重來衡量消費(fèi)結(jié)構(gòu)升級(jí)，該指數(shù)與恩格爾系數(shù)之和為1。為了獲得該指數(shù)，需要計(jì)算a地居民的工業(yè)品消費(fèi)額，既包括a地生產(chǎn)的工業(yè)品，也包括b地生產(chǎn)的工業(yè)品，具體表達(dá)式如下:

Ca=pa(i)qaa(i)+[τpb(i)]qba(i)

(8)

另外，假設(shè)a地共有na家制造業(yè)廠商，b地共有nb家廠商，此時(shí)a地的價(jià)格指數(shù)為:

(9)

根據(jù)以上分析，得到消費(fèi)結(jié)構(gòu)指數(shù)為:

(10)

2.交通可達(dá)性與消費(fèi)結(jié)構(gòu)的關(guān)系

為探究交通可達(dá)性與消費(fèi)結(jié)構(gòu)之間的關(guān)系，根據(jù)式(10)，采用消費(fèi)結(jié)構(gòu)指數(shù)對交通可達(dá)性H求一階導(dǎo)數(shù)，可得:

(11)

假設(shè)1:交通可達(dá)性提升有利于高收入群體居民消費(fèi)升級(jí)，但是對中低收入群體居民消費(fèi)產(chǎn)生負(fù)面影響。

(四)交通可達(dá)性、房價(jià)與城鎮(zhèn)居民消費(fèi)升級(jí)

根據(jù)土地地租理論可知，商品和服務(wù)的可達(dá)性提升可促進(jìn)當(dāng)?shù)赝恋卦鲋?Mulley et al.，2018)[18]。大規(guī)模交通基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)一定程度上降低了運(yùn)輸成本，促進(jìn)了人口和商品流動(dòng)，該地區(qū)可達(dá)性隨之提升。因此，交通可達(dá)性在便利居民出行的同時(shí)，也促進(jìn)了周邊地區(qū)房價(jià)的上漲。張銘洪等(2017)[19]認(rèn)為高鐵建設(shè)顯著提高了沿線城市的房地產(chǎn)價(jià)格。龔維進(jìn)等(2017)[20]研究發(fā)現(xiàn)城市交通便利度變化助推了本地和周邊城市的房價(jià)。住房支出是居民消費(fèi)中較為重要的一部分，房價(jià)上漲將對居民消費(fèi)結(jié)構(gòu)產(chǎn)生顯著影響。目前，房價(jià)與居民消費(fèi)結(jié)構(gòu)之間的關(guān)系尚不確定。一方面，房價(jià)上漲將會(huì)產(chǎn)生“財(cái)富效應(yīng)”(Shih et al.，2014)[21]，房價(jià)上漲促使持有房產(chǎn)者財(cái)富增長，進(jìn)而增加消費(fèi)；另一方面，房價(jià)上漲對中國城鎮(zhèn)居民消費(fèi)具有較大擠出效應(yīng)(況偉大，2011；李春風(fēng)等，2014；萬曉莉等，2017)[22～24]。房產(chǎn)不僅具有投資品屬性，而且具有消費(fèi)品屬性。房價(jià)上漲意味著城鎮(zhèn)居民必須為購房而減少當(dāng)期消費(fèi)，因此將抑制居民消費(fèi)升級(jí)(鄧健等，2011)[25]。因此提出如下假設(shè):

假設(shè)2:交通可達(dá)性提升促進(jìn)當(dāng)?shù)赝恋貎r(jià)值增值，房價(jià)上漲，進(jìn)而產(chǎn)生財(cái)富效應(yīng)和擠出效應(yīng)。當(dāng)財(cái)富效應(yīng)大于擠出效應(yīng)時(shí)，交通可達(dá)性提升可促進(jìn)城鎮(zhèn)居民消費(fèi)結(jié)構(gòu)升級(jí)，反之則產(chǎn)生抑制作用(見圖1)。

圖1 交通可達(dá)性、房價(jià)與城鎮(zhèn)居民消費(fèi)升級(jí)機(jī)制路徑圖

四、城鎮(zhèn)居民消費(fèi)結(jié)構(gòu)升級(jí)測度

目前關(guān)于居民消費(fèi)結(jié)構(gòu)的量化多采用擴(kuò)展線性支出模型(ELES)和幾乎理想需求系統(tǒng)模型(AIDS)。前者以各類消費(fèi)支出絕對額為被解釋變量，后者采用各類消費(fèi)支出比重進(jìn)行求解。以上兩種模型各具優(yōu)勢，但由于AIDS模型所需要的各類消費(fèi)品價(jià)格數(shù)據(jù)較難獲取，故選取ELES模型進(jìn)行分析。

(一)ELES模型構(gòu)建

ELES模型假定某一時(shí)期人們對各類商品或服務(wù)的需求僅取決于收入水平和價(jià)格，同時(shí)將需求分為基本需求和超額需求兩部分?；拘枨笈c收入無關(guān)，當(dāng)居民基本需求得以滿足之后，才將剩余收入按照某種比例在各類商品之間進(jìn)行分配。該模型的基本表達(dá)式如下:

(12)

根據(jù)ELES模型的基本假設(shè)和面板數(shù)據(jù)模型的特點(diǎn)，借鑒趙衛(wèi)亞(2015)[26]和孫久文等(2019)[27]的做法，構(gòu)建面板ELES模型，一般形式如下:

(13)

(二)模型識(shí)別

模型識(shí)別檢驗(yàn)過程主要包括以下三個(gè)步驟:(1)判斷面板數(shù)據(jù)模型是否存在個(gè)體效應(yīng)或時(shí)間效應(yīng)；(2)判斷是雙效應(yīng)還是單效應(yīng)；(3)判斷模型是變截距還是變系數(shù)。本研究采用協(xié)方差分析法識(shí)別模型類型，具體過程如下:將一個(gè)基礎(chǔ)模型作為“無約束模型”，用作比較；將另一個(gè)模型對參數(shù)施加約束得到“約束模型”。檢驗(yàn)時(shí)先估計(jì)這兩個(gè)模型，分別計(jì)算殘差平方和，再通過比較這兩個(gè)模型的殘差平方和是否具有顯著差異進(jìn)而判斷約束假設(shè)是否成立。假設(shè)無約束模型、約束模型的殘差平方和分別為SR、SU，然后采用F統(tǒng)計(jì)量進(jìn)行檢驗(yàn):

(14)

模型(14)為面板ELES模型的無約束形式，其殘差平方和為S0；然后對模型施加約束，估計(jì)得到混合模型、個(gè)體固定效應(yīng)模型、時(shí)間固定效應(yīng)模型，殘差平方和分別為S1、S2、S3，同時(shí)可得到統(tǒng)計(jì)量F1、F2、F3。

選取中國2007—2018年30個(gè)省份的城鎮(zhèn)居民各項(xiàng)消費(fèi)支出數(shù)據(jù)，包括食品、衣著、居住、家庭設(shè)備用品及服務(wù)、交通通信、教育文化娛樂服務(wù)、醫(yī)療保健、其他商品與服務(wù)。為了消除價(jià)格因素的影響，采用各類商品消費(fèi)價(jià)格指數(shù)和CPI指數(shù)對城鎮(zhèn)居民各項(xiàng)消費(fèi)支出和城鎮(zhèn)居民可支配收入進(jìn)行不變價(jià)處理，以上處理均以2006年為基期。經(jīng)過模型識(shí)別發(fā)現(xiàn)，各項(xiàng)消費(fèi)支出的面板ELES模型均具有雙向固定效應(yīng)，即以上模型同時(shí)存在個(gè)體效應(yīng)和時(shí)間效應(yīng)(見表1)。

(三)模型回歸結(jié)果

1.邊際消費(fèi)傾向分析

表2 2007—2018年各類商品/服務(wù)邊際消費(fèi)傾向

2.消費(fèi)需求收入彈性計(jì)算

由邊際消費(fèi)傾向、各類別消費(fèi)和城鎮(zhèn)居民可支配收入計(jì)算出2007—2018年不同類別消費(fèi)需求收入彈性。經(jīng)計(jì)算，平均消費(fèi)需求彈性約為0.894。從表3可以看出，食品、衣著和居住三種消費(fèi)需求的收入彈性在均值以下，因此將這三種消費(fèi)定義為基本品，其余五種消費(fèi)定義為高檔品。根據(jù)上述結(jié)果，將后五種消費(fèi)占總消費(fèi)支出的比重作為消費(fèi)結(jié)構(gòu)升級(jí)指標(biāo)。

表3 2007—2018年中國城鎮(zhèn)居民各項(xiàng)消費(fèi)需求的收入彈性

五、實(shí)證分析

(一)模型設(shè)定

1.基準(zhǔn)模型

通過理論分析可知,交通可達(dá)性對居民消費(fèi)結(jié)構(gòu)有著較大影響，為了驗(yàn)證該假設(shè)，采用中國2007—2018年的省級(jí)面板數(shù)據(jù)，以居民消費(fèi)結(jié)構(gòu)為被解釋變量，交通可達(dá)性為核心解釋變量構(gòu)建以下回歸模型:

consmpit=β0+β1accessit+β2Xit+ui+vit

(15)

其中，consmpit為i地區(qū)t時(shí)期的消費(fèi)結(jié)構(gòu)指標(biāo)；accessit為i地區(qū)t時(shí)期的交通可達(dá)性情況；Xit為控制變量；ui為不可觀測的地區(qū)效應(yīng)，vit為同時(shí)受時(shí)間和地區(qū)影響的隨機(jī)效應(yīng)；β0為常數(shù)項(xiàng)，β1和β2為各變量前的系數(shù)。

2.面板分位數(shù)模型

由于不同消費(fèi)層級(jí)居民的消費(fèi)偏好有差異，若僅看交通可達(dá)性對全體居民消費(fèi)結(jié)構(gòu)的影響必定會(huì)有偏差。另外，根據(jù)理論模型分析發(fā)現(xiàn)，交通可達(dá)性提升可以促進(jìn)市場規(guī)模較大地區(qū)居民消費(fèi)升級(jí)。一般而言，市場規(guī)模越大的城市，居民收入水平越高，消費(fèi)層級(jí)也越高。因此，采用分位數(shù)回歸模型探究交通可達(dá)性對不同層級(jí)居民消費(fèi)升級(jí)的影響，進(jìn)而驗(yàn)證前文所提出的理論假設(shè)。分位數(shù)回歸是一種以被解釋變量的條件分布來擬合自變量線性函數(shù)的回歸方法。邢春冰(2006)[28]認(rèn)為，分位數(shù)回歸可以在被解釋變量的任一分位點(diǎn)進(jìn)行參數(shù)估計(jì)，并且該方法未對誤差項(xiàng)分布進(jìn)行具體假設(shè)，對異常值的敏感程度遠(yuǎn)小于均值回歸，因此回歸結(jié)果比OLS回歸更穩(wěn)健。面板分位數(shù)模型由Koenker和Bassett(2004)[29]提出，具體形式如下:

Quantτ(YitXit)=β(τ)Xit+μi(τ)+eit

(16)

其中，Quantτ(YitXit)為被解釋變量的τ分位數(shù)；Xit為解釋變量；τ分位數(shù)的取值范圍為τ∈(0,1)；β(τ)為τ分位數(shù)處的回歸系數(shù)；μi(τ)為τ分位數(shù)處的個(gè)體效應(yīng)；eit為擾動(dòng)項(xiàng)。

3.空間面板分位數(shù)模型

杜森貝利相對收入理論指出，居民不僅受自身消費(fèi)習(xí)慣的影響，同時(shí)還容易被他人的消費(fèi)觀念感化，因此各區(qū)域居民在消費(fèi)過程中可能會(huì)相互影響。此外，隨著交通事業(yè)的大力發(fā)展，各地區(qū)居民的聯(lián)系日益緊密，地區(qū)間的消費(fèi)關(guān)聯(lián)性不可忽視。本研究將消費(fèi)結(jié)構(gòu)空間滯后項(xiàng)加入到解釋變量中，以期探究消費(fèi)是否具有空間溢出效應(yīng)，為此構(gòu)建空間自相關(guān)模型(SAR)如下:

consmpit=β0+ρWconsmpit+β1Xit+δi+εit

(17)

同樣，為探究交通可達(dá)性對不同層級(jí)居民消費(fèi)結(jié)構(gòu)的影響，構(gòu)建空間面板分位數(shù)模型進(jìn)行分析。為了解決空間滯后項(xiàng)和誤差項(xiàng)相關(guān)的內(nèi)生性問題，現(xiàn)有研究通常將分位數(shù)回歸引入空間計(jì)量模型中，采用兩階段回歸(2SQR)或工具變量回歸(IVQR)。本文借鑒俞路等(2019)[30]的做法，采用2SQR方法進(jìn)行空間面板分位數(shù)回歸。該方法簡便且計(jì)算效率高，具體形式如下:

consmpit=β0τ+ρτWconsmpit+β1τXit+δi+εit

(18)

其中，τ為相應(yīng)的分位數(shù)；W為空間權(quán)重矩陣，本文為0-1鄰近矩陣。2SQR估計(jì)包括以下兩個(gè)階段:第一階段為在某分位數(shù)下，采用空間滯后內(nèi)生變量Wconsmpit對空間滯后外生變量WX、X進(jìn)行回歸，得到空間滯后變量估計(jì)值dWconsmpit，并采用該變量代替Wconsmpit；第二階段進(jìn)行分位數(shù)回歸，得到各變量的回歸系數(shù)。

4.中介效應(yīng)模型

為了驗(yàn)證交通可達(dá)性通過住房價(jià)格影響城鎮(zhèn)居民家庭消費(fèi)結(jié)構(gòu)的機(jī)制是否存在，參照溫忠麟等(2004)[31]的檢驗(yàn)方法，在模型(15)的基礎(chǔ)上加入以下兩個(gè)模型:

hpit=α0+α1accessit+α2Xit+ui+vit

(19)

consmpit=γ0+γ1accessit+γ2hpit+γ3Xit+ui+vit

(20)

在中介效應(yīng)模型中，若系數(shù)α1不顯著，則說明住房價(jià)格不具備中介效應(yīng)；若式(19)中系數(shù)α1和式(20)中系數(shù)γ2都顯著，則一定存在中介效應(yīng)。

由于采用傳統(tǒng)的回歸分析方法估計(jì)中介效應(yīng)時(shí)標(biāo)準(zhǔn)誤較大，并且回歸分析框架下使用Sobel檢驗(yàn)需要假定服從正態(tài)分布，而在結(jié)構(gòu)方程模型(SEM)框架下進(jìn)行中介效應(yīng)分析可以彌補(bǔ)上述缺陷，能夠?qū)λ心Ｐ蛥?shù)同時(shí)進(jìn)行估計(jì)，并且SEM本身有助于中介效應(yīng)分析，因此該方法是進(jìn)行中介效應(yīng)分析的最佳框架(Zhao et al.，2010；Lacobucci et al.，2007)[32～33]。基于此，采用在SEM框架下進(jìn)行中介效應(yīng)分析。檢驗(yàn)步驟如下:第一步，通過SEM擬合模型同時(shí)估計(jì)直接效應(yīng)a和中介效應(yīng)系數(shù)b。若a和b都不顯著，則不存在中介作用，反之存在中介作用，可以進(jìn)行下一步探究。第二步，計(jì)算Sobel Z值，以檢驗(yàn)中介效應(yīng)相對于直接效應(yīng)的大小。(1)若b顯著且直接效應(yīng)c不顯著，則為完全中介；(2)若b和直接效應(yīng)c都顯著，則為部分中介；(3)若b不顯著而直接效應(yīng)c顯著，則為部分中介，有直接效應(yīng)；(4)若b和直接效應(yīng)c都不顯著，則為部分中介，且無直接效應(yīng)。此外，由于Sobel檢驗(yàn)需要假定近似正態(tài)對稱分布，檢驗(yàn)力度較低，因此Zhao等(2010)[32]認(rèn)為應(yīng)使用自助法進(jìn)行檢驗(yàn)。盡管自助法比Sobel檢驗(yàn)更優(yōu)，但是其估計(jì)過程比較耗時(shí)，因此Jose(2013)[34]提出采用蒙特卡羅法進(jìn)行替代。該方法根據(jù)系數(shù)a和b及各自標(biāo)準(zhǔn)誤，生成a和b的隨機(jī)正態(tài)變量，以產(chǎn)生a×b值的分布，然后計(jì)算得出其標(biāo)準(zhǔn)誤和相應(yīng)的置信區(qū)間。為保證結(jié)果的穩(wěn)健性，本研究同時(shí)采用這三種檢驗(yàn)方法。中介效應(yīng)如圖2所示。

圖2 中介效應(yīng)示意圖

(二)變量選取與數(shù)據(jù)說明

1. 被解釋變量

本研究主要探究交通可達(dá)性對居民消費(fèi)結(jié)構(gòu)升級(jí)的影響，因此被解釋變量為消費(fèi)結(jié)構(gòu)升級(jí)指標(biāo)。根據(jù)上文中城鎮(zhèn)居民消費(fèi)結(jié)構(gòu)的測度可知，除食品、衣著和居住外的五種消費(fèi)均為高檔品消費(fèi)，為此本研究以這五種消費(fèi)占總消費(fèi)的比重作為消費(fèi)結(jié)構(gòu)升級(jí)指標(biāo)，該值越大說明該地區(qū)居民消費(fèi)結(jié)構(gòu)越高級(jí)。

2. 核心解釋變量

一般而言，運(yùn)輸成本受到交通可達(dá)性的影響(張俊等，2020)[35]。在古典區(qū)位論中，可達(dá)性被看作反映交通成本的基本指標(biāo)。目前大多數(shù)學(xué)者采用交通可達(dá)性對運(yùn)輸成本進(jìn)行測量(Holl，2004)[36]，該指標(biāo)越大表明當(dāng)?shù)亟煌ㄟ\(yùn)輸狀況越好，此時(shí)商品在途中的損耗較小，運(yùn)輸成本較低。因此，選取交通可達(dá)性作為核心解釋變量來反映地區(qū)交通發(fā)展?fàn)顩r。

目前交通可達(dá)性的衡量方式很多，尚無統(tǒng)一定論，常用指標(biāo)有交通基礎(chǔ)設(shè)施密度、最短旅行時(shí)間、加權(quán)平均旅行時(shí)間等。從這幾種衡量方式看，交通基礎(chǔ)設(shè)施密度僅能夠反映當(dāng)?shù)鼗A(chǔ)設(shè)施的存量情況，無法衡量其實(shí)際通達(dá)性。此外，最短旅行時(shí)間僅能說明某地到達(dá)最近中心城市的便利程度，忽視了交通網(wǎng)絡(luò)化效應(yīng)，未考慮地區(qū)之間的相互通達(dá)性。因此，采用加權(quán)平均旅行時(shí)間來衡量交通可達(dá)性(Diao，2018)[9]，具體測算方式如下:

(21)

(22)

其中，accessit為i市t時(shí)期的加權(quán)平均旅行時(shí)間，Tijt為i市到j(luò)市在t期的最短旅行時(shí)間，POPjt、GDPjt分別為j市常住人口數(shù)、地區(qū)生產(chǎn)總值。關(guān)于最短旅行時(shí)間，參考王雨飛等(2016)[37]的研究方法，比較各城市間公路與鐵路旅行時(shí)間的長短，取較短者。公路旅行時(shí)間根據(jù)地區(qū)間運(yùn)營里程及相應(yīng)速度可得，例如:高速公路為100km/h，國道為70km/h，省道為50km/h。鐵路旅行時(shí)間數(shù)據(jù)主要來源于《全國鐵路旅行時(shí)刻表》、12306官網(wǎng)和相關(guān)網(wǎng)站資訊。該值越大說明當(dāng)?shù)乜蛇_(dá)性越差，反之則越好。另外，采用各省份省會(huì)城市之間的加權(quán)平均旅行時(shí)間來度量該省份的可達(dá)性情況。

3. 控制變量

為了減小遺漏變量偏差，還控制了一些相關(guān)變量，包括:(1)年齡結(jié)構(gòu)。不同年齡階段的居民商品需求不一樣，例如:老年人由于健康狀況下降，所以醫(yī)療保健消費(fèi)支出顯著增加，而少兒對食品和衣著的需求更大，因此年齡結(jié)構(gòu)變動(dòng)將對消費(fèi)結(jié)構(gòu)產(chǎn)生影響(張忠根等，2016)[38]。本研究擬采用老年撫養(yǎng)比和少兒撫養(yǎng)比作為年齡結(jié)構(gòu)代理變量。(2)教育水平。劉曦子等(2017)[39]認(rèn)為，教育可以從精神領(lǐng)域影響居民消費(fèi)觀念、意識(shí)和習(xí)慣，因此同時(shí)采用動(dòng)態(tài)面板分位數(shù)模型驗(yàn)證該假設(shè)?；诖耍尤敫鞯貐^(qū)平均受教育水平對模型進(jìn)行控制，該變量采用平均受教育年限表示，計(jì)算公式為:受教育水平=(小學(xué)文化程度人口數(shù)×6+初中人口數(shù)×9+高中人口數(shù)×12+大專及以上人口數(shù)×16)/6歲以上抽樣總?cè)丝凇?3)城鎮(zhèn)化率。城市化一方面可以促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長，提升居民收入水平，擴(kuò)大消費(fèi)需求；另一方面城市化進(jìn)程加快可以促進(jìn)居民之間的聯(lián)系，高消費(fèi)水平居民對周邊居民形成一定示范效應(yīng)，從而促進(jìn)整體消費(fèi)水平和質(zhì)量的提升(劉玉飛等，2019)[40]。因此，采用城鎮(zhèn)常住人口比重作為代理變量納入模型中。(4)對外開放水平。開放性城市可以吸引大量外資，增加當(dāng)?shù)禺a(chǎn)品多樣性，為居民消費(fèi)提供多種選擇，一定程度上可以促進(jìn)居民消費(fèi)結(jié)構(gòu)升級(jí)。本研究擬采用外商直接投資作為其代理變量。(5)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)。孫早等(2018)[41]以產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)為中介變量，驗(yàn)證了地區(qū)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新可以通過促進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)來實(shí)現(xiàn)消費(fèi)結(jié)構(gòu)高級(jí)化。由于產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)逐步向二、三產(chǎn)業(yè)發(fā)展，因此采用第三產(chǎn)業(yè)增加值與第二產(chǎn)業(yè)增加值之比作為衡量指標(biāo)。(6)住房價(jià)格。選取住房銷售價(jià)格作為住房價(jià)格的代理變量，該銷售價(jià)格僅為房地產(chǎn)開發(fā)企業(yè)本年售出的商品房價(jià)格，剔除別墅和高檔公寓價(jià)格。

為了消除通貨膨脹因素的影響，同樣以2006年為基期，分別對人均消費(fèi)支出、人均可支配收入等變量進(jìn)行不變價(jià)處理。以上相關(guān)數(shù)據(jù)來自EPS數(shù)據(jù)分析平臺(tái)、《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國城市統(tǒng)計(jì)年鑒》《新中國六十年統(tǒng)計(jì)資料匯編》和各省份歷年統(tǒng)計(jì)年鑒。

變量選取與數(shù)據(jù)說明詳見表4。

表4 變量選取與數(shù)據(jù)說明

(三)實(shí)證分析

1. 面板分位數(shù)回歸結(jié)果分析

采用加權(quán)平均旅行時(shí)間計(jì)算交通可達(dá)性指標(biāo)，該值越大說明當(dāng)?shù)亟煌ㄍㄟ_(dá)狀況越差，因此式(15)中β1為負(fù)表明交通可達(dá)性提升促進(jìn)了居民消費(fèi)升級(jí)，反之則表現(xiàn)為抑制效應(yīng)。由表5可知，在固定效應(yīng)回歸中，交通可達(dá)性系數(shù)顯著為正，說明交通可達(dá)性使得城鎮(zhèn)居民消費(fèi)層級(jí)有所下降?？赡艿脑蚴?(1)根據(jù)前文的計(jì)算得到基本品包括食品、衣著和住房三大類。交通設(shè)施改善可能在一定程度上促進(jìn)居民到周邊地區(qū)尋覓美食，同時(shí)也可以激發(fā)居民到發(fā)達(dá)地區(qū)購買時(shí)裝。(2)便捷的交通還會(huì)帶來更多異地購房、炒房等現(xiàn)象(肖挺，2018)[42]。從以上分析可知，交通可達(dá)性提升將會(huì)促進(jìn)居民基本消費(fèi)支出增加，擠占了部分高檔品消費(fèi)。

表5 消費(fèi)結(jié)構(gòu)面板分位數(shù)回歸結(jié)果

表5(續(xù))

從面板分位數(shù)回歸結(jié)果看，交通可達(dá)性對不同層級(jí)居民的消費(fèi)結(jié)構(gòu)產(chǎn)生了差異性影響。在0.1-0.75分位點(diǎn)上，交通可達(dá)性系數(shù)顯著為正，并呈先上升后下降態(tài)勢；在0.9分位點(diǎn)上，該系數(shù)顯著為負(fù)。這表明交通發(fā)展僅會(huì)促進(jìn)消費(fèi)結(jié)構(gòu)較為高級(jí)的家庭消費(fèi)升級(jí)，而對中低等消費(fèi)結(jié)構(gòu)家庭造成負(fù)面影響，并且對中等收入家庭產(chǎn)生的影響最大。潛在原因?yàn)?交通改善促進(jìn)了房價(jià)上升，增加的住房支出極大地?cái)D占了中低收入群體的高檔品消費(fèi)，從而導(dǎo)致其消費(fèi)降級(jí)。而對于消費(fèi)結(jié)構(gòu)較為高級(jí)的家庭而言，無需顧慮住房問題，因此高房價(jià)不會(huì)擠占其高檔品消費(fèi)。由以上分析可知，交通可達(dá)性提升僅會(huì)促進(jìn)高收入群體消費(fèi)結(jié)構(gòu)升級(jí)，而對于中低收入家庭會(huì)產(chǎn)生較大負(fù)面影響。為此，政府需要采取相應(yīng)措施，避免各階層居民之間的福利差距擴(kuò)大。

2. 各類消費(fèi)支出面板分位數(shù)回歸結(jié)果分析

為探究交通可達(dá)性對城鎮(zhèn)居民消費(fèi)結(jié)構(gòu)的影響機(jī)制，利用交通可達(dá)性分別對八大類消費(fèi)支出進(jìn)行回歸，同樣系數(shù)為負(fù)表明該項(xiàng)支出隨交通可達(dá)性提升而增加，反之減少。從表6中可以看出，在固定效應(yīng)模型中，交通可達(dá)性提升顯著增加了住房、交通通信和其他支出。該結(jié)果表明，交通發(fā)展一方面壓縮了時(shí)空距離，促使居民到周邊地區(qū)購房，增加住房支出；另一方面交通便利地區(qū)吸引了大量購房者，造成當(dāng)?shù)胤课莨┎粦?yīng)求，房價(jià)上漲，居民住房支出隨之增加。此外，交通可達(dá)性提升也激發(fā)了人們的出行意愿，交通通信支出也有所增加。

表6 各類消費(fèi)支出面板分位數(shù)回歸結(jié)果

從面板分位數(shù)回歸結(jié)果可以看出，以下各類消費(fèi)支出幾乎在每個(gè)分位點(diǎn)都顯著，但結(jié)果不盡相同。在食品支出回歸中，各分位點(diǎn)上交通發(fā)展效應(yīng)均為負(fù)?？赡艿脑蚴沁\(yùn)輸時(shí)間壓縮減少了食品腐爛率，運(yùn)輸成本極大降低，食品價(jià)格相應(yīng)下調(diào)，因此居民食品支出隨之減少。在衣著消費(fèi)回歸中，低分位點(diǎn)上，居民消費(fèi)隨著交通發(fā)展而增加，但超過0.5分位點(diǎn)后，該效應(yīng)正好相反。這表明交通便利度提升極大地方便邊遠(yuǎn)地區(qū)居民前往衣物品種較多的大城市挑選衣物，衣著消費(fèi)相應(yīng)增加。但是對于消費(fèi)結(jié)構(gòu)較為高級(jí)的家庭而言，其本身熱衷于品牌服裝，交通設(shè)施建設(shè)并不會(huì)改變其消費(fèi)意愿，而低物流成本使得這些居民的衣著消費(fèi)支出有所減少。在住房消費(fèi)回歸中，各分位點(diǎn)上，交通可達(dá)性提升均顯著促進(jìn)了該項(xiàng)支出增加，并且對中等收入群體影響最大。

在高檔消費(fèi)品中，交通可達(dá)性的影響也不盡相同。家庭設(shè)備回歸中，在0.5和0.75分位點(diǎn)上，交通可達(dá)性提升顯著降低了其消費(fèi)支出，其他分位點(diǎn)上系數(shù)均不顯著，這說明交通設(shè)施完善帶來家庭設(shè)備運(yùn)費(fèi)降低，促使城鎮(zhèn)居民家庭設(shè)備支出減少。醫(yī)療保健消費(fèi)支出回歸中，0.5分位點(diǎn)以下的居民消費(fèi)隨著交通可達(dá)性提升而增加，說明對于低消費(fèi)結(jié)構(gòu)居民而言，交通便利度提升有助于其跨區(qū)就醫(yī)。交通通信支出系數(shù)在所有分位點(diǎn)上均顯著為負(fù)，表明便捷的交通激發(fā)了居民的出行意愿，交通消費(fèi)支出隨之增加。

(四)中介效應(yīng)檢驗(yàn)

表7展示了傳統(tǒng)中介效應(yīng)的回歸結(jié)果，整體來看，交通可達(dá)性提升顯著促進(jìn)了房價(jià)上漲，同時(shí)房價(jià)也是導(dǎo)致城鎮(zhèn)居民消費(fèi)降級(jí)的重要原因。該結(jié)果表明，目前大規(guī)模交通設(shè)施投資不僅推動(dòng)了經(jīng)濟(jì)發(fā)展，而且促進(jìn)了人口流動(dòng)和城市土地價(jià)值提升，這些都將資本轉(zhuǎn)化于房地產(chǎn)價(jià)格中。同時(shí)，現(xiàn)階段中國城鎮(zhèn)居民住房整體上仍然是以消費(fèi)為主，因此房價(jià)上漲對消費(fèi)結(jié)構(gòu)升級(jí)帶來的影響更多是“擠出效應(yīng)”，而不是“財(cái)富效應(yīng)”。

表7 交通可達(dá)性、房價(jià)與城鎮(zhèn)居民消費(fèi)結(jié)構(gòu)升級(jí)的中介效應(yīng)回歸結(jié)果

為保證回歸結(jié)果的穩(wěn)健性，采用SEM進(jìn)行中介效應(yīng)分析。從表8中可以看出，Delta、Sobel、Monte Carlo檢驗(yàn)說明房價(jià)對城鎮(zhèn)居民消費(fèi)結(jié)構(gòu)的間接影響顯著，為-0.112，并且在中介效應(yīng)檢驗(yàn)中可以看出存在完全中介效應(yīng)。該結(jié)果表明交通可達(dá)性提升的確通過促進(jìn)房價(jià)上漲來抑制城鎮(zhèn)居民消費(fèi)結(jié)構(gòu)升級(jí)。

表8 交通可達(dá)性、房價(jià)與城鎮(zhèn)居民消費(fèi)結(jié)構(gòu)的結(jié)構(gòu)方程檢驗(yàn)

(五)穩(wěn)健性檢驗(yàn)

1. 空間面板分位數(shù)回歸

(1)空間相關(guān)性分析

為了判斷消費(fèi)結(jié)構(gòu)是否存在空間相關(guān)性，采用Moran’s I指數(shù)進(jìn)行檢驗(yàn)，該指數(shù)表示如下:

(23)

其中，xi，xj分別表示區(qū)域i與區(qū)域j的觀測值，wij為空間權(quán)重矩陣。當(dāng)Moran>0時(shí)，說明地區(qū)之間存在正相關(guān)關(guān)系，反之存在負(fù)相關(guān)關(guān)系；當(dāng)Moran=0時(shí)，說明地區(qū)之間不存在空間相關(guān)關(guān)系。

分別采用0-1鄰近矩陣、地理距離權(quán)重矩陣和經(jīng)濟(jì)距離權(quán)重矩陣對消費(fèi)結(jié)構(gòu)進(jìn)行檢驗(yàn)，結(jié)果如表9所示。檢驗(yàn)結(jié)果表明，除2013年外，Moran指數(shù)均通過了顯著性檢驗(yàn)，表明地區(qū)之間消費(fèi)結(jié)構(gòu)存在較強(qiáng)關(guān)聯(lián)。

表9 消費(fèi)結(jié)構(gòu)莫蘭指數(shù)

(2)空間面板分位數(shù)回歸結(jié)果

從表10可以看出，空間滯后項(xiàng)在各分位數(shù)下均顯著，這說明消費(fèi)結(jié)構(gòu)存在較強(qiáng)空間溢出效應(yīng)，因此，若不考慮空間因素將會(huì)導(dǎo)致估計(jì)結(jié)果有偏。在空間自相關(guān)模型(SAR)中，交通可達(dá)性系數(shù)顯著為正，這表明交通發(fā)展在一定程度上會(huì)抑制消費(fèi)結(jié)構(gòu)升級(jí)。在空間面板分位數(shù)回歸模型中，除0.75、0.9分位點(diǎn)上交通可達(dá)性系數(shù)為負(fù)外，其他各分位點(diǎn)上交通可達(dá)性系數(shù)均顯著為正。該結(jié)果與面板分位數(shù)結(jié)果一致，表明本研究的回歸結(jié)果穩(wěn)健。

表10 空間面板分位數(shù)回歸結(jié)果

表10(續(xù))

2.工具變量法

一般而言，交通可達(dá)性較好的地區(qū)其經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r也較好，因此交通可達(dá)性與城鎮(zhèn)居民消費(fèi)結(jié)構(gòu)之間的反向因果關(guān)系產(chǎn)生了相應(yīng)的內(nèi)生性問題。借鑒江鑫等(2019)[43]的做法，采用各省份省會(huì)城市到四大中心城市(北京、上海、廣州、深圳)的最近地理距離與當(dāng)年平均氣溫交互項(xiàng)(1)地理距離根據(jù)兩地經(jīng)緯度數(shù)據(jù)計(jì)算得到，各城市平均氣溫?cái)?shù)據(jù)來源于《中國氣象年鑒》和《中國環(huán)境統(tǒng)計(jì)年鑒》。作為工具變量進(jìn)行回歸。

選擇該工具變量主要有以下原因:一是各省份省會(huì)城市到四大中心城市的地理空間距離不隨時(shí)間和經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r而變化，當(dāng)省會(huì)城市距離四大中心城市越近時(shí)，其更有動(dòng)機(jī)融入到中心城市帶動(dòng)的經(jīng)濟(jì)輻射圈中，同時(shí)發(fā)展交通的意愿更加強(qiáng)烈；二是中國主要處于亞熱帶和溫帶氣候區(qū)間地帶，年平均氣溫有利于基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，一般而言，年平均氣溫越高，越有利于交通基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)。將以上兩個(gè)變量相乘表明，若某地區(qū)距離中心城市越近，且年平均氣溫越高，則交通通達(dá)性越好。同時(shí)，以上兩個(gè)變量不會(huì)直接影響到城鎮(zhèn)居民消費(fèi)結(jié)構(gòu)，具有外生性，因此可以將該變量作為交通可達(dá)性的一個(gè)工具變量?；诖耍M(jìn)行面板工具變量(2)回歸結(jié)果均由stata計(jì)算得到，其中面板工具變量法使用xtivreg2命令，面板分位數(shù)回歸使用qregpd命令，在該命令選項(xiàng)中加入工具變量以解決內(nèi)生性問題?；貧w，結(jié)果如表11所示。

從表11可以看出，在0.9分位點(diǎn)之前，交通可達(dá)性提升顯著降低了城鎮(zhèn)居民消費(fèi)品質(zhì)。但是隨著交通的不斷發(fā)展，0.9分位點(diǎn)上居民的消費(fèi)呈升級(jí)態(tài)勢，這表明本研究的結(jié)果穩(wěn)健。在過度識(shí)別檢驗(yàn)中，由Hansen J統(tǒng)計(jì)量和相應(yīng)P值可以看出，工具變量不存在過度識(shí)別問題。同時(shí)，在弱識(shí)別檢驗(yàn)結(jié)果中可以看出，第一階段F值均大于10，且Kleibergen-Paaprk Wald F統(tǒng)計(jì)量大于其對應(yīng)的Stock-Yogo偏誤值，這說明不存在弱工具變量問題。

表11 工具變量法回歸結(jié)果

表11(續(xù))

六、結(jié)論與政策啟示

(一)結(jié)論

交通基礎(chǔ)設(shè)施的“生產(chǎn)效應(yīng)”已得到廣泛探討，但是其“消費(fèi)效應(yīng)”長期被忽視，本研究主要從城鎮(zhèn)居民消費(fèi)結(jié)構(gòu)視角探討交通可達(dá)性所產(chǎn)生的經(jīng)濟(jì)效應(yīng)。首先，基于拓展的DSK模型從理論層面探究交通可達(dá)性與居民消費(fèi)結(jié)構(gòu)的關(guān)系，采用中國2007—2018年城鎮(zhèn)居民八大類消費(fèi)支出和居民可支配收入數(shù)據(jù)構(gòu)建雙效應(yīng)面板ELES模型，計(jì)算出居民各類商品需求收入彈性，據(jù)此將商品劃分為基本品和高檔品。其次，以高檔品消費(fèi)占總支出比重作為消費(fèi)結(jié)構(gòu)升級(jí)指標(biāo)構(gòu)建空間面板分位數(shù)模型，分析交通可達(dá)性對中國城鎮(zhèn)居民消費(fèi)結(jié)構(gòu)升級(jí)的影響。最后，以住房價(jià)格為中介變量探究交通可達(dá)性影響居民消費(fèi)結(jié)構(gòu)的機(jī)制。得到以下結(jié)論:

第一，整體而言，交通可達(dá)性提升抑制了中國城鎮(zhèn)居民消費(fèi)結(jié)構(gòu)升級(jí)。

第二，分消費(fèi)群體而言，交通可達(dá)性提升促進(jìn)了高收入群體消費(fèi)結(jié)構(gòu)進(jìn)一步升級(jí)，但是對低消費(fèi)層級(jí)居民產(chǎn)生了抑制作用。

第三，交通便利度提升顯著增加了城鎮(zhèn)居民住房和交通通信支出，其中，住房支出增加是導(dǎo)致中低收入群體消費(fèi)降級(jí)的重要原因。同時(shí)構(gòu)建中介效應(yīng)模型，研究發(fā)現(xiàn)交通設(shè)施完善帶動(dòng)了城市房價(jià)上漲，大幅增加了城鎮(zhèn)居民住房支出，進(jìn)而擠出居民高檔品消費(fèi)。

第四，地區(qū)之間居民消費(fèi)結(jié)構(gòu)關(guān)聯(lián)性較強(qiáng)，城鎮(zhèn)居民消費(fèi)結(jié)構(gòu)升級(jí)具有空間溢出效應(yīng)。

(二)政策啟示

第一，大力建設(shè)跨區(qū)域交通設(shè)施網(wǎng)絡(luò)，破除行政區(qū)域壁壘。中國的交通設(shè)施對居民消費(fèi)具有顯著空間溢出效應(yīng)，說明跨區(qū)域交通設(shè)施網(wǎng)絡(luò)可以擴(kuò)大地區(qū)消費(fèi)空間，逐漸形成國內(nèi)大市場。跨區(qū)域交通網(wǎng)絡(luò)還可以拉近不同區(qū)域之間居民的聯(lián)系，中心城市居民的消費(fèi)習(xí)慣會(huì)對周邊地區(qū)居民產(chǎn)生一定示范效應(yīng)，從而促進(jìn)居民消費(fèi)質(zhì)量提升。此外，中國地方保護(hù)主義所帶來的貿(mào)易壁壘是區(qū)域之間貿(mào)易自由往來的一大障礙，因此推動(dòng)中國區(qū)域市場整合，打破區(qū)域之間的貿(mào)易壁壘，降低貿(mào)易成本，可以進(jìn)一步發(fā)揮交通設(shè)施對居民消費(fèi)的促進(jìn)作用。

第二，打造1小時(shí)通勤圈，放大高鐵同城效應(yīng)。交通設(shè)施的完善促進(jìn)了運(yùn)輸成本降低，同時(shí)吸引了大量資本在城市集聚。但是隨著中心城市資本集聚的日益增多，城市“擁擠效應(yīng)”日益凸顯，最明顯的現(xiàn)象是中心城市房價(jià)上漲，這將給中低收入群體造成較大負(fù)擔(dān)。政府應(yīng)繼續(xù)重點(diǎn)發(fā)展和完善各都市圈城際鐵路和高速客運(yùn)專線，縮短城市居民通勤成本，鼓勵(lì)部分居民到鄰近地區(qū)購房，盡可能地減少住房支出對中低收入群體消費(fèi)的擠出效應(yīng)，從而促進(jìn)其消費(fèi)升級(jí)。

第三，推進(jìn)交通運(yùn)輸與旅游業(yè)融合，提升居民旅行意愿。政府部門應(yīng)繼續(xù)推進(jìn)“交通強(qiáng)國試點(diǎn)工作”，包括推進(jìn)旅游公路和旅游航線建設(shè)，加強(qiáng)高速公路與景區(qū)的交通銜接。通過交通與景區(qū)的一體化建設(shè)，提升旅游區(qū)交通通達(dá)性，吸引更多游客前往。此外，各地區(qū)還應(yīng)當(dāng)因地制宜拓展旅游消費(fèi)等功能，結(jié)合當(dāng)?shù)靥厣涮紫鄳?yīng)設(shè)施，例如:房車車位、加氣站等，滿足游客多樣化需求。