張雷寶，徐麗波，范燕麗

(1.浙大城市學院商學院，浙江 杭州 310018；2.浙江財經大學財政稅務學院，浙江 杭州 310018；3.上海財經大學公共經濟與管理學院，上海 200433)

一、引 言

交通基礎設施投資是1998年以來中國實施以“擴大內需保增長”為核心目標的積極財政政策的重要內容。據(jù)統(tǒng)計，1998年中國交通基礎設施固定資產投資額為2460.41億元，隨后交通基礎設施固定資產投資額基本保持10%的年均增長率，至2018年增至23350.15億元(見圖1)。與此同時，1998—2018年間中國GDP從8.52萬億元增加到91.93萬億元。顯然，交通基礎設施投資對生產和生活均具有較強烈的外部正效應，對中國各地區(qū)經濟社會的快速、均衡和可持續(xù)發(fā)展提供了可靠的物質基礎，對中國各地區(qū)人民追求美好生活發(fā)揮了關鍵的促進作用。盡管我國學術界對上述觀點存有基本共識，但交通基礎設施投資的經濟效應還需進一步的量化分析，其引致的各種結構性效應遠比直覺性判斷要更為復雜。應指出，全要素生產率(Total Factor Productivity，下文簡稱TFP)通常被認為是一國經濟長期可持續(xù)增長的關鍵[1]，因而持續(xù)提高TFP往往是中國宏觀經濟政策的重要目標之一。

與之相關聯(lián)，理論上一國或地區(qū)交通基礎設施的完善不僅可以加快資本和信息技術等要素的流通，還可以促進不同性質和類型企業(yè)之間的市場競爭，通過區(qū)域一體化以及加速企業(yè)技術升級等途徑提高轄區(qū)企業(yè)的TFP水平。基于此，本文將交通基礎設施作為核心解釋變量，以不同區(qū)域和所有制類型工業(yè)企業(yè)TFP為重要觀測值，擬通過相關實證分析,較精確地測算1998年以來交通基礎設施領域投資對不同地區(qū)和類型工業(yè)企業(yè)TFP引致的復雜效果(包括總體效應和結構效應兩個不同層面)。

圖1 1998—2018年全國交通固定資產投資額與增長率的趨勢圖

與已有文獻相比，本文分別從總體效應和結構效應等不同層面更加精準地測度了交通基礎設施投資對中國不同地區(qū)和類型工業(yè)企業(yè)TFP的實際經濟效應，通過實證研究量化了交通基礎設施對工業(yè)企業(yè)TFP值的影響，這對“十四五”期間進一步改善交通基礎設施投資政策以及優(yōu)化交通基礎設施投資布局具有重要的政策參考價值。接下來，本文主要從以下幾個方面漸次展開：第一部分是國內外文獻的簡要回顧及評述；第二部分是交通基礎設施影響企業(yè)TFP的機理分析與研究假說；第三部分闡述相關面板數(shù)據(jù)處理過程；第四部分構建了面板數(shù)據(jù)固定效應模型并進行內生性討論；第五部分是相關研究結論和政策討論。

二、文獻評述

交通基礎設施既可從宏觀層面對一國或地區(qū)經濟增長產生直接影響，也可通過影響微觀企業(yè)的運營效率(如TFP)以及存續(xù)狀況從而對經濟增長產生間接影響。為此，本文主要從宏觀和微觀兩個層面對國內外文獻進行簡要的梳理。

從宏觀層面研究來看，關于交通基礎設施與經濟增長之間關系的研究集中討論了如下三個問題：交通基礎設施是否促進了經濟增長？交通基礎設施在促進經濟增長方面是否存在區(qū)域異質性？交通基礎設施對地區(qū)經濟增長是否存在空間溢出效應？

首先，關于交通基礎設施是否促進經濟增長這一問題，大多數(shù)研究者認為交通基礎設施對經濟發(fā)展存在促進作用，進而證明了交通基礎設施可從多個方面促進經濟增長[2][3][4][5][6]。盡管如此，亦有部分文獻研究認為交通基礎設施與經濟增長的正向關系不明顯，甚至存在一定的負向關系[7][8]。其次，從區(qū)域異質性角度來看，交通基礎設施的完善不僅對中國東中西地區(qū)的經濟發(fā)展有著不同影響，而且具有區(qū)域上的異質性[5][6][9]。有研究者通過實證研究發(fā)現(xiàn)交通基礎設施是東部地區(qū)發(fā)展較中西部地區(qū)更好、中西部地區(qū)較為落后的原因[10]。最后，關于交通基礎設施在空間溢出效應方面的研究，國外早于國內。國內外多數(shù)學者都認為交通基礎設施的改善在經濟上具有正向空間溢出效應[11][12][13][14]，只有極個別研究提出交通基礎設施存在負向溢出效應[15]。因此，在政策制定過程中應將地區(qū)間的空間相關性納入到交通基礎設施及經濟增長的分析框架中。

從微觀層面研究來看，多數(shù)學者都集中于探討交通基礎設施與微觀企業(yè)經營效率之間的相互關系。沿此邏輯主線，本文簡要歸納了現(xiàn)有文獻如下兩種主要研究方式：一是從企業(yè)經營決策角度來解釋交通基礎設施與企業(yè)TFP[16][17]、企業(yè)庫存[18][19][20][21]、企業(yè)總產出[22]、企業(yè)投資區(qū)位[23]等指標之間的復雜關系；二是從企業(yè)外部的資源配置效率角度探討交通基礎設施與工業(yè)企業(yè)生產之間的內在關系。有研究者發(fā)現(xiàn)增加交通基礎設施建設提升了市場可達性，能夠有效促進資源的配置和使用，從而促進了企業(yè)經濟增長[24][25][26]。從工業(yè)企業(yè)TFP的發(fā)展?jié)摿Τ霭l(fā)，消除資本要素和勞動要素的錯配能夠提高工業(yè)企業(yè)的TFP水平[27]。

通過上述文獻的簡要回顧，可以發(fā)現(xiàn)交通基礎設施與經濟增長的關系研究已成為揭示區(qū)域經濟增長顯性基因或隱性密碼的重要源泉。盡管已有相當多學者開始著眼于交通基礎設施與工業(yè)企業(yè)TFP以及區(qū)域經濟增長之間關系的揭秘研究，但現(xiàn)有文獻研究仍存諸多不足或薄弱之處：(1)礙于交通數(shù)據(jù)的可得性，已有研究范圍多限于某一省份或某一區(qū)域，較少從微觀數(shù)據(jù)層面關注全國不同地區(qū)之間交通基礎設施對工業(yè)企業(yè)TFP影響的結構性差異；(2)現(xiàn)有文獻關于工業(yè)企業(yè)TFP及其影響因素研究所用數(shù)據(jù)的時間跨度大多停留在1998—2007年間，這一數(shù)據(jù)難以闡釋和解釋2008年美國金融危機沖擊下中國重啟積極財政政策后公共交通基礎設施投資引致的新變局；(3)目前該領域大多數(shù)研究者尚未深入探究交通基礎設施對不同類型所有制工業(yè)企業(yè)TFP帶來的異質性影響。也就是說，從不同所有制類型企業(yè)角度對交通基礎設施與工業(yè)企業(yè)TFP之間的關系有待進行更深入、系統(tǒng)的實證研究。那么，交通基礎設施建設對不同地區(qū)和不同類型所有制企業(yè)的影響是否存在異質性？如果這種異質性顯著地存在，又是哪些復雜因素導致了這種異質性的發(fā)生？換而言之，如何較有說服力地解釋公共交通基礎設施對不同地區(qū)和類型工業(yè)企業(yè)TFP的這種異質性影響？總體上，本文在克服已有文獻局限性的基礎上試圖回答或解答上述學理性問題。

三、交通基礎設施影響工業(yè)企業(yè)TFP的機理分析與研究假說

立足微觀企業(yè)視角，高速便捷的公共交通基礎設施能夠通過降低企業(yè)庫存、改善企業(yè)運輸條件、擴大企業(yè)產品銷售范圍等多種途徑給工業(yè)企業(yè)帶來更高的經營收益。首先，一個更加便利的交通運輸系統(tǒng)不僅可以通過降低企業(yè)的庫存采購成本，直接節(jié)省貨物運輸成本，而且可以減小貨物運輸中的不確定性，縮短了貨物運輸時間，使企業(yè)可以縮短采購庫存的提前期，從而降低庫存水平[19]。其次，交通基礎設施的日益完善改進了企業(yè)運輸條件，縮短了不同地區(qū)之間的交通運輸距離，因此企業(yè)不僅縮短了貨物的運輸時間，而且可以在相同貨運需求的情況下適當減少貨運司機的雇傭量，或者減少貨運司機的用工時間，進而減少了職工薪酬的支出，間接地降低企業(yè)運輸成本[28]。企業(yè)交通運輸成本的下降能夠使企業(yè)把產品銷售范圍擴大到更遠的市場地區(qū)，增加企業(yè)銷售商品的利潤。最后，本地企業(yè)的產品和外地企業(yè)的產品之間能夠加速流通，商品之間的流通使生產互補品的企業(yè)都得到利潤提升，使生產互為替代商品的企業(yè)形成競爭，加快企業(yè)進行技術創(chuàng)新，被動提升了轄區(qū)工業(yè)企業(yè)的TFP水平。在此情況下，研究交通基礎設施投資與工業(yè)企業(yè)TFP之間的關系就顯得既必要又重要。結合已有文獻和上述剖析，本文提出如下假說：

假說1：交通基礎設施通過降低企業(yè)庫存、提升企業(yè)運輸條件、擴大企業(yè)產品銷售范圍等路徑能在總體上提升工業(yè)企業(yè)的TFP水平。

基于經濟地理環(huán)境的客觀差異，中國公共交通基礎設施投資存在較大的區(qū)域差異性。例如，中國東部地區(qū)地勢較平坦，交通基礎設施建設成本低、難度小、效率高，從而使得該地區(qū)交通基礎設施相對更加完善且分布密度較高；中西部地區(qū)地勢較高且山區(qū)較多，交通基礎設施建設相對就成本高、難度大，由此導致交通基礎設施投資就較少，總體上的交通密度就較低(尤其是經濟欠發(fā)達、人煙較稀少的西部地區(qū))。圖2中，中國各地區(qū)的交通密度分布情況圖基本印證了上述觀點，即中國不同地區(qū)交通密度指標的大小依次為：東部>中部>西部?；诖耍陙?，我國中央財政逐步加大了對中西部交通基礎設施的政策性投資，并將之視為解決區(qū)域發(fā)展不平衡問題(包括脫貧減貧)的重要抓手。顯然，特定區(qū)域內周邊交通基礎設施的完善程度往往是影響企業(yè)經營決策行為的重要因素之一?？紤]到交通不便情況下工業(yè)企業(yè)會支付更多的交通運輸成本，工業(yè)企業(yè)決策者往往會更傾向于把涉及交通運輸相關的業(yè)務部門選址定在交通基礎設施較完善地區(qū)。盡管國內學者關于交通基礎設施對不同地區(qū)經濟增長之間的影響差異觀點不一[5][6][9]，但大多學者都傾向于認為交通基礎設施對經濟發(fā)達地區(qū)工業(yè)企業(yè)的促進作用更顯著。為此，本文提出如下假說：

假說2：交通基礎設施對不同地區(qū)的企業(yè)TFP水平會產生一定的異質性影響。

改革開放至今，公有制為主體且多種所有制企業(yè)共同發(fā)展的格局已經形成并相當穩(wěn)固，但公有制企業(yè)或國有經濟的總體效率仍是學者們爭論的焦點。如果說國有制企業(yè)的效率低下是一個可觀察且較普遍的現(xiàn)實問題，需要回答是什么因素造成了國有制企業(yè)的效率低下。顯然，表面上的效率低下既源于一些合理性因素(如國有制企業(yè)因為承擔了較多社會責任或追求社會效益而主動地犧牲了部分經濟效益)，也源于國有企業(yè)總體上的經濟資源誤置程度較嚴重、創(chuàng)新程度相對不足等不合理性因素[28]?？紤]到交通基礎設施對企業(yè)資源配置效率存在的顯性和潛在積極影響，不同類型所有制工業(yè)企業(yè)的利用效率是否存在顯著差異？為此，本文提出如下假說：

假說3：交通基礎設施對不同所有制企業(yè)TFP水平存在一定的異質性影響。

結合前述討論，本文將交通基礎設施對工業(yè)企業(yè)TFP的總體效應和結構效應及其假說總結于圖3。

四、數(shù)據(jù)說明及描述性統(tǒng)計

本文所用交通基礎設施樣本數(shù)據(jù)源于《中國統(tǒng)計年鑒》，工業(yè)企業(yè)樣本數(shù)據(jù)則源于1998—2015年中國工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫。該數(shù)據(jù)庫具有數(shù)據(jù)時間跨度長、企業(yè)涉及廣和指標數(shù)量多等特點，對有關工業(yè)企業(yè)TFP研究提供了較大便利。應指出的是，盡管中國工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫中數(shù)據(jù)龐大，但由于其存在一定程度的數(shù)據(jù)混亂、關鍵數(shù)值缺失等問題，在進行實證研究時需對原始數(shù)據(jù)進行處理，以得到測度工業(yè)企業(yè)TFP所需的可靠數(shù)據(jù)。本文參考已有學者的做法[29][30]，對樣本企業(yè)設置以下兩個限制條件：(1)就業(yè)人數(shù)和固定資產為正值；(2)增加值和銷售額的比率須大于0小于1。此外，根據(jù)部分研究者處理數(shù)據(jù)的剔除標準，剔除掉關鍵財務指標缺失或者為0、固定資產凈值大于總資產、累計折舊小于當期折舊以及就業(yè)人數(shù)少于8人的企業(yè)數(shù)據(jù)[31]。

圖3 交通基礎設施對工業(yè)企業(yè)TFP的總體效應和結構效應框架圖

核心解釋變量的數(shù)據(jù)來源及其處理也是影響研究結論可靠性的關鍵問題之一。在現(xiàn)有研究中，衡量交通基礎設施的指標主要有交通基礎設施公共投入、交通基礎設施存量和交通密度三種。由于交通基礎設施的投入包括公共投入和私人投入，因此僅用交通基礎設施的公共投入來衡量交通基礎設施會產生系統(tǒng)性誤差問題。本文借鑒已有研究的處理方式，以企業(yè)所在省份的交通密度指標來度量企業(yè)的交通通行狀況，將其作為本文研究的核心解釋變量，并用轄區(qū)內的鐵路、公路和內河航道的里程之和除以各省份國土面積得到相關變量值[32][33]。

在使用企業(yè)層面微觀面板數(shù)據(jù)之前，用合理的方式對不同年份的同一工業(yè)企業(yè)進行匹配是至關重要的一步。目前大多文獻都利用企業(yè)的名稱、地址、電話、法人代表姓名等信息對工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)進行匹配[34][35]。考慮到中國工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫得到的數(shù)據(jù)沒有“法人代碼”“企業(yè)名稱”等信息，但有“工業(yè)企業(yè)標識碼”(即每家企業(yè)都有的唯一身份標識碼)這一關鍵匹配變量，因此，本文慎重選取了“工業(yè)企業(yè)標識碼”這一關鍵變量進行樣本數(shù)據(jù)匹配。與以往研究相比，本文的匹配方法既減少了研究工作量，又提升了匹配結果精準度。在對龐大微觀數(shù)據(jù)進行處理之后，本文以1998—2015年全部國有企業(yè)及規(guī)模以上非國有工業(yè)企業(yè)作為分析樣本，共有375.87萬組觀測值，按照原始數(shù)據(jù)“工業(yè)企業(yè)標識碼”統(tǒng)計，合計5.95萬家企業(yè)，平均每家企業(yè)持續(xù)經營6.31年。

在TFP測算方法選擇上，已有文獻主要采取OP方法[36][37]、LP方法[1][30]和DEA-Malmquist指數(shù)法[38][39]等三種不同路徑。比較而言，DEA-Malmquist指數(shù)法的優(yōu)點在于能夠將TFP的變動分解，便于研究TFP變動的源泉。但本文研究目的不在于探究工業(yè)企業(yè)TFP本身的影響機制，而在于研究交通基礎設施對工業(yè)企業(yè)TFP影響的經濟效應，因此使用LP方法或者OP方法更為合理。由于已有研究都指出OP方法在有效觀測值方面優(yōu)于LP方法[37][40]，本文使用OP方法對研究期間的工業(yè)企業(yè)TFP值進行測算。

還應指出的是，礙于數(shù)據(jù)的可得性，中國工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫中2010年的變量缺失現(xiàn)象嚴重，本文在構建面板數(shù)據(jù)后，將2010年的數(shù)據(jù)剔除，并把2009年和2011年視為連續(xù)年份處理[41]，原有375.87萬組觀測值，刪除2010年數(shù)據(jù)后剩余343.22萬組觀測值。同時，本文參照外國文獻的做法[42]，對計算得到的TFP進行了極端值處理，替換位于前后1%分位的異常值，即對小于1%的數(shù)用位于1%分位的值賦值，對大于99%的數(shù)用位于99%分位的值賦值。

變量的描述性統(tǒng)計見表1。

表1 相關研究變量的描述性統(tǒng)計

五、模型設定及結果分析

(一)模型設定與實證結果分析(1) 限于篇幅，本文未報告穩(wěn)健性檢驗結果，作者備索。

本文旨在研究交通基礎設施與工業(yè)企業(yè)TFP之間的復雜效應。為精準度量交通基礎設施對工業(yè)企業(yè)TFP的實際影響，本文參考國內外學者的實證模型[5][43]，同時借鑒研究者們關于交通基礎設施與企業(yè)庫存關系的研究思路[19][20]，本文構建如下基本模型：

lnTFPit=β0+β1lnTrafficjt+β2Pjt+β3Eit+μt+vj+εit

(1)

其中，lnTFPit表示工業(yè)企業(yè)i在第t年的TFP；Trafficjt表示工業(yè)企業(yè)i所在省份j第t年的交通密度；Pjt為一系列省級控制值變量，具體包括工業(yè)企業(yè)所在省份的人均GDP、外商直接投資占GDP比重、第二產業(yè)增加值占GDP比重、單位等級公路民用汽車擁有量、固定資產投資總額和環(huán)境污染治理投資總額等變量；Eit表示企業(yè)層級的控制變量，具體包括企業(yè)規(guī)模、企業(yè)年齡和企業(yè)總資產等變量；μt和vj分別表示年份固定效應和省級固定效應，目的是消除不隨時間變化的地區(qū)異質性；εit表示隨機誤差項。此外，模型中的估計參數(shù)β1系數(shù)，其大小表示交通基礎設施對工業(yè)企業(yè)TFP的影響程度，即β1越大說明交通基礎設施投資對工業(yè)企業(yè)TFP的影響就越大。β1的正負值代表著交通基礎設施對工業(yè)企業(yè)TFP的影響方向。β1為正表示交通基礎設施的完善促進了工業(yè)企業(yè)TFP的提升。相反，β1為負表示交通基礎設施投資抑制了工業(yè)企業(yè)TFP的提升，即對宏觀或區(qū)域經濟發(fā)展可能產生了一定程度的抑制效應。

在重點考慮交通基礎設施分布密度影響的情況下，企業(yè)所在地區(qū)的經濟發(fā)展特征、外商投資情況、第二產業(yè)發(fā)展狀況、交通擁擠程度、固定資產狀況、環(huán)境規(guī)制強度等省級層面因素以及企業(yè)經營規(guī)模、企業(yè)成立時間、企業(yè)總資產等企業(yè)層面微觀因素都會對工業(yè)企業(yè)的TFP產生重要影響。為此，本文采用人均GDP對數(shù)(lnGDP)來衡量該地區(qū)的經濟發(fā)展特征，采用外商直接投資占GDP比重(FDI)來衡量外商投資情況，采用第二產業(yè)增加值占GDP比重(Industries)來衡量企業(yè)所在省份第二產業(yè)的發(fā)展狀況，采用單位等級公路民用汽車擁有量對數(shù)(lnAutomobile)來表示企業(yè)所在省份的交通擁擠程度[4]。不難發(fā)現(xiàn)，在交通密度給定的前提下，轄區(qū)民用汽車越多說明交通越擁擠，從而會加大企業(yè)在運輸上的時間成本，并意味著更多的企業(yè)庫存，最終會降低工業(yè)企業(yè)TFP水平。此外，本文還用企業(yè)所在省份固定資產投資總額對數(shù)(lnFixed_assets)和環(huán)境污染治理投資對數(shù)(lnPollution)來分別表示各地區(qū)的固定資產狀況、環(huán)境規(guī)制強度[44]。在微觀企業(yè)層面，本文使用企業(yè)當年職工總人數(shù)對數(shù)(lnEmployee)和總資產對數(shù)(lnTotal_assets)控制了企業(yè)規(guī)模[19]，用企業(yè)年齡對數(shù)(lnAge)考慮企業(yè)成立時間的影響。

基本模型的回歸結果如表2所示。在未加入任何控制變量的前提下，模型(1)的結果顯示交通密度的增加顯著增加了工業(yè)企業(yè)TFP。交通密度指標每增加1%，工業(yè)企業(yè)TFP會增加5.63%。這一結果與已有文獻的研究結果較為一致[16][45]。這里，本文采用全國省級交通密度指標作為核心解釋變量，相對來說更全面地說明了交通基礎設施與工業(yè)企業(yè)TFP之間的復雜關系。在模型(2)和(4)的回歸結果中，工業(yè)企業(yè)所在省份的人均GDP、外商直接投資占GDP比重、第二產業(yè)增加值占GDP比重和工業(yè)企業(yè)所在省份固定資產投資總額對工業(yè)企業(yè)TFP均呈現(xiàn)了正向效應，基本符合研究預期。事實上，第二產業(yè)增加值占GDP比重越大，工業(yè)企業(yè)所在省份固定資產投資總額越多，工業(yè)企業(yè)TFP相應也就越大。單位等級公路民用汽車擁有量對工業(yè)企業(yè)TFP呈顯著負向影響，表明交通越擁擠，工業(yè)企業(yè)運輸效率越低，從而引致了更低的工業(yè)企業(yè)TFP水平。此外，區(qū)域環(huán)境質量狀況與工業(yè)企業(yè)發(fā)展之間也存在一定的內在聯(lián)系。工業(yè)企業(yè)的運作往往會造成一定的環(huán)境污染，因此環(huán)境污染治理投資越多，總體上說明工業(yè)企業(yè)自身發(fā)展質量較好，相應地工業(yè)企業(yè)TFP也就越大。模型(2)和(4)的回歸結果也印證了這一點。對于模型(4)，同時加入省級和企業(yè)兩個層面的控制變量之后，核心解釋變量(lnTraffic)的回歸系數(shù)變化不大，說明控制變量的選取較為合理。模型(4)中，交通密度每增加1%，工業(yè)企業(yè)TFP就增加5.63%，說明交通基礎設施的增加能夠有效提升工業(yè)企業(yè)的運營效率和發(fā)展質量?？傮w上，上述模型結果很好地解釋了交通基礎設施對工業(yè)企業(yè)TFP存在顯著的正向影響關系，驗證了本文假說1。

表2 基本模型回歸結果

(二)地區(qū)異質性分析

為進一步討論交通基礎設施對工業(yè)企業(yè)TFP影響的地區(qū)異質性影響，本文參考已有文獻的做法，將中國各省份劃分為東部、中部和西部三個區(qū)域[25]，分別利用修正后的面板數(shù)據(jù)固定效應模型對交通基礎設施與工業(yè)企業(yè)TFP之間的關系進行實證檢驗。地區(qū)間差異分析的回歸結果如表3所示。

根據(jù)表3，東部地區(qū)的交通密度系數(shù)最大，中部次之，而西部地區(qū)的回歸結果不顯著。這一結果說明交通密度的增加對東部地區(qū)和中部地區(qū)的工業(yè)企業(yè)TFP存在顯著的正向影響，對西部地區(qū)的影響則不顯著。同樣，滯后一期的交通密度在1%的顯著性水平上對東部地區(qū)工業(yè)企業(yè)TFP存在正向提升作用。上述結論驗證了本文假說2，即中國交通基礎設施對工業(yè)企業(yè)TFP的影響存在一定的區(qū)域異質性,即交通基礎設施對東部工業(yè)企業(yè)TFP的提升作用最大，中部次之，對西部地區(qū)的影響不顯著。造成這一結果的可能原因是西部地區(qū)交通基礎設施較為薄弱，且西部地區(qū)的工業(yè)企業(yè)樣本量少，數(shù)據(jù)質量相對較低，因此不足以真實反映交通基礎設施與工業(yè)企業(yè)TFP之間的實際關系。

表3 東部、中部和西部等不同地區(qū)的估計結果

(三)不同類型所有制工業(yè)企業(yè)的異質性分析

本文運用面板數(shù)據(jù)固定效應模型對交通基礎設施對不同類型所有制工業(yè)企業(yè)引致的異質性影響進行探究。根據(jù)表4，交通基礎設施對國有控股企業(yè)的TFP存在顯著的正向影響，對集體控股企業(yè)、外商控股企業(yè)和中國港澳臺控股企業(yè)TFP表現(xiàn)為負向影響關系。此外，滯后一期的交通基礎設施在1%的顯著性水平上提升了私人控股企業(yè)和外商控股企業(yè)的TFP水平，在5%的顯著性水平了提升了中國港澳臺控股企業(yè)的TFP，說明交通基礎投入使用確實存在一定的時滯效應。同時，滯后一期的交通基礎設施對國有控股企業(yè)TFP的影響不顯著?？傮w上，交通基礎設施對研究期間工業(yè)企業(yè)TFP水平產生了正向效應，但異質性效應明顯存在。以上結果驗證了本文假說1和假說3，說明了交通基礎設施在總體上提升工業(yè)企業(yè)TFP水平的同時，其對不同類型所有制工業(yè)企業(yè)TFP存在一定的異質性。相對于其他所有制類型企業(yè)來說，改進和完善交通基礎設施對國有制企業(yè)TFP的提升效果相對較弱。

表4 不同類型所有制工業(yè)企業(yè)的回歸結果

六、結論與啟示

本文基于1998—2015年中國工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)的375萬組觀測數(shù)據(jù)，利用OP方法測算了工業(yè)企業(yè)TFP，并結合省級交通密度構建了企業(yè)層面的微觀面板數(shù)據(jù)，實證檢驗了交通基礎設施對工業(yè)企業(yè)TFP影響的總體效應和結構效應。實證研究發(fā)現(xiàn)：第一，交通基礎設施在總體上提升了工業(yè)企業(yè)TFP。第二，交通基礎設施對中國東部、中部地區(qū)的工業(yè)企業(yè)TFP具有顯著的正向促進作用，但西部地區(qū)交通基礎設施建設對工業(yè)企業(yè)TFP尚未表現(xiàn)出顯著的促進效果。第三，國有控股企業(yè)的TFP低于其他類型所有制企業(yè)，且不同類型所有制企業(yè)TFP之間的差距呈逐年收斂趨勢。第四，交通基礎設施對不同所有制工業(yè)企業(yè)TFP存在一定的異質性，相比其他類型所有制工業(yè)企業(yè)而言，交通基礎設施投資對國有制工業(yè)企業(yè)TFP的提升效果較弱。

本文主要的政策含義如下：(1)從總量性政策角度來看，進一步適度地增加交通基礎設施投資依然有助于提升中國工業(yè)企業(yè)TFP水平和推動各地區(qū)經濟高質量發(fā)展。(2)從區(qū)域結構性政策來看，中央政府應通過財政性轉移支付政策加大對西部交通基礎設施的投入力度，以逐步縮小東西部之間的環(huán)境質量落差以及TFP水平鴻溝。(3)從所有制經濟角度來看，中國有必要進一步加速混合所有制改革進程，即放寬或放低民營經濟的介入門檻條件，在國有企業(yè)中注入更多優(yōu)質的非國有經濟元素，從而進一步提升國有企業(yè)技術效率和資源配置效率(即TFP水平)，從而最終達到做優(yōu)、做大和做強國有企業(yè)的改革目標。