交通基础设施对我国城乡居民消费差距的空间溢出效应研究_任素翠.pdf

保定学院学报2023 年第 2 期DOI：10.13747/ki.bdxyxb.2023.02.004摘要：交通基础设施不仅会对本地区城乡居民消费差距产生影响，随着交通基础设施的完善，地区之间要素与资源的流动也会对邻近地区居民消费差距产生影响。因此，从空间视角出发，研究交通基础设施对城乡居民消费差距的影响。结果发现，整体来看，交通基础设施对城乡消费差距具有抑制作用，且空间效应显著；各公路基础设施对比来看，高速公路及高等级公路对城乡消费差距的抑制作用较强，而低等级公路仅对本地区城乡消费差距有负向影响。关键词：城乡居民消费差距；交通基础设施；公路；空间效应中图分类号：F063.2文献标志码：A文章编号：16742494（2023）02002607交通基础设施对我国城乡居民消费差距的空间溢出效应研究任素翠，桂河清（聊城大学 商学院，山东 聊城 252000）收稿日期：20221026作者简介：任素翠（1997-），女，山东聊城人，硕士研究生，主要研究方向为国民经济学。通信作者：桂河清（1976-），男，江西宜黄人，副教授，主要研究方向为国民经济学、消费经济学。改革开放以来，我国经济发展取得了令世人瞩目的成就。2020 年我国 GDP 已突破 100 万亿元，占世界经济总量的 17%。在经济高速发展的时代，我国经济发展还存在地区不均衡问题，城乡消费差距还较大。例如，2020 年我国城镇人均消费支出 27 007 元，而农村人均消费支出为 13 713 元，城乡消费比为 1.97。随着我国经济发展进入新常态，构建新发展格局需要充分挖掘内需潜力，城乡消费不平衡问题在一定程度上会影响我国经济持续健康发展与社会整体福利水平的提升。交通基础设施一直被视为关乎到生产发展、人民生活以及社会福利等与人民生活息息相关的基础性问题，对经济的发展起着基础性作用。交通基础设施的建设可以促进各项生产要素的快速流动和聚集，提高生产效率，推动产业发展。从宏观层面来看，国民经济发展程度决定了居民的收入水平，居民收入是决定居民消费的首要因素。提高居民消费水平的基础是国民经济的不断发展，而交通基础设施建设则是经济发展的重要基础。根据库兹涅茨曲线，经济增长与居民收入差距呈现“倒 U”型发展趋势。那么交通基础设施在促进经济增长的同时是否对城乡居民消费也产生了显著的影响，是扩大了还是缩小了城乡居民消费差距？本文拟对以上问题作进一步探讨，为相关部门完善交通基础设施，缩小城乡居民消费差距提供一些政策性参考。一、文献综述居民消费差距受到多种因素的影响，相关研究大致可归纳为收入波动、年龄结构、储蓄与借贷及其他因素等四方面。第一，根据经典消费理论，收入是影响消费的基础性因素，很多学者也从收入的角度研究消费差距。Brewer 和 Wren-Lewis 发现英国自 1978 年后 30 年居民消费差距变化趋势为 19781991 年急剧升2023 年 3 月保 定 学 院 学 报Mar.，2023第 36 卷第 2 期JOURNAL OF BAODING UNIVERSITYVol36 No226高，之后大体保持不变，成就这一转折的原因是 1991 年之后失业人数减少、就业税改革等因素缓解了居民收入差距1；收入差距会影响消费差距，但是收入及收入差距的波动显著大于消费差距波动2，并且收入的暂时性冲击不会引起消费差距太大的变化，而永久性冲击一般会反映在消费与福利的实质性变化中3，原因是储蓄与借贷的存在平滑了收入对消费的冲击4。第二，Ohtake 和 Saito 在 Deaton 和 Paxson 研究方法的基础上对日本进行研究，发现在 20 世纪 80年代日本消费差距快速增长半数源于人口老龄化，而出生组组间效应则解释了三分之一差距的增长5。Kozyreva 等对比分析了中国与俄罗斯的家庭消费结构和水平的变化趋势与特点，总体来看消费差距很大程度上取决于社会整体发展状况6。余玲铮基于中国家庭收入调查（CHIP）和中国家庭追踪调查（CFPS）数据，研究得出年轻一代消费水平比其父辈更高7。第三，储蓄与借贷会影响居民消费差距。Shen Zhaolin 等认为家庭杠杆的适度增加可以在一定程度上增加居民消费8。对于西部地区来说，适当提高居民的借贷水平，可缩小居民收入差距，成倍地促进该地区的消费增长。第四，消费差距的原因具有多样性，各地区消费差距的成因也具有差异性，研究我国居民消费差距需要基于我国国情。林毅夫、陈斌开研究表明，重工业优先发展战略、市场化和经济开放等因素是我国消费差距的重要成因9；孙豪、毛中根基于我国 20052014 年省级数据测量了不同维度下居民消费差距的贡献率，发现城乡群体消费差距贡献率最高10。过去十几年间，我国房价增长较快，刘靖、陈斌开认为房价上涨通过“挤出效应”抑制低消费家庭的消费，拥有多套住房的人能享受房价上涨带来的“财富效应”，住房价格的上涨是我国消费差距的重要推动力11。还有刘欢、刘静基于中国健康与营养调查（CHNS）数据分析了我国 19892015 年消费差距的变动趋势，研究发现除了收入差距，家庭规模及子女数也是重要影响因素12。通过综述国内外关于消费差距的影响因素研究，发现国内外对居民消费差距研究较为成熟，但是较少学者关注交通基础设施与居民消费差距问题，并且侧重于研究某一种类交通基础设施的文献多，对比不同种类交通基础设施对消费差距影响的研究少。同时，较少研究将交通基础设施的空间溢出效应考虑在内，现有研究已经证实交通基础设施具有空间溢出效应，不把空间效应考虑在内很可能产生估计误差。因此，本文采用空间计量的方法，就交通基础设施对城乡居民消费差距的影响进行研究。二、交通基础设施对城乡居民消费差距影响的机制分析伴随着我国经济社会的发展，交通基础设施建设可谓突飞猛进，逐渐完成了从数量增长到质量提升的转变，这对经济发展、社会进步都有积极的推进作用。随着交通基础设施规模的不断扩大，资源流通效率不断提高，交通基础设施在经济活动过程中的角色也逐渐丰富，对居民消费的作用表现在多种途径。首先，交通基础设施促进劳动力跨区域流动。随着我国交通网络日益发达，铁路、公路里程数不断增长，交通基础设施覆盖区域越来越广，为货物流通与居民跨区域活动提供了便利。结合我国实际情况可知，大部分人口转移都是由乡村向城市转移，从经济欠发达区域转向经济发达区域。流动的人口一方面因生活成本增加，被动增加消费，另一方面受到流入地居民消费示范效应的影响，主动增加消费；大部分劳动力“进城务工”的主要目的是提升家庭生活质量，他们往往在城市工作获得收入而在乡村消费。因此，交通基础设施带来的劳动力流动有助于缩小城乡居民消费差距。其次，交通基础设施提升运输效率。随着交通网的日益立体与完善，交通日益通畅，不仅运输效率提升，运输方式也日益多元。目前，各省份省内运输基本实现次日达，甚至短途的省际运输也可实现次日达，这大大激发了居民网络消费的热情。运输方式多样化、运输效率高效化，例如，体积不大及短途运输的产品可以选择公路运送；运载量大的货品运输用铁路或者船运等方式，运输成本较低；需要保任素翠，桂河清：交通基础设施对我国城乡居民消费差距的空间溢出效应研究27保定学院学报2023 年第 2 期持鲜度且运送距离较长、较为紧急的高价值产品可以选择空运，这大大增加了产品运输的适配性。产品流通便利的同时，运送成本也在减少，运输效率在提升，这些优化与改善最终都会转化为社会福利，有助于实现居民生活水平与消费质量的提升。最后，交通基础设施推动产业发展。便利的交通基础设施能够促进产业潜力开发，提升产业质量，推动新兴产业的发展，实现产业结构的优化。近年来，随着国家公路网密度的增加及服务质量的提升，农机跨区作业兴起，促进了农业现代化的发展，不仅提高了农业生产效率和产值，更提高了农民收入和消费能力。一些资源依赖型产业，也因交通运输网络的完善，摆脱了对原料产地的依赖，而提升了发展空间和竞争力。产业发展和优化必然带来地区经济的发展和人民生活水平的改善，这些都为提高消费预期、增强消费能力提供了物质保障。三、研究设计（一）模型设定交通基础设施不仅会对本地区城乡居民消费差距产生影响，随着交通基础设施的完善、地区间资源的流动，也会对邻近地区居民的消费产生影响。为了验证交通基础设施对城乡居民消费差距的空间效应，建立空间计量模型。在此设立具有所有类型交互效应的一般嵌套空间模型，如下式。具体的模型选择问题留待后续进行检验。curit=+Wcurit+1tranit+2Xit+1Wtranit+2WXit+（1）=W+（2）上式中，curit表示城乡居民消费差距，作为被解释变量，tranit为交通基础设施，作为解释变量，X 是影响城乡居民消费差距的系列控制变量，W 为标准化后的空间权重矩阵，为常数项，为空间自回归系数，表示自变量空间滞后项的系数，代表空间误差系数。如果=0，则为空间杜宾模型，同时考虑被解释变量和解释变量的空间相关性；如果=0 且=0，则为空间滞后模型，模型中空间自回归系数 代表相邻空间对象的解释变量之间存在溢出效应；如果=0 且=0，则为空间误差模型，该模型认为空间依赖性是由于忽略了某个自变量所产生的。（二）变量选择1.被解释变量本文选择泰尔指数测量城乡居民消费差距（cur）。公式如下。其中 T 为泰尔指数，C 表示消费，P 表示人口，r 为农村，u 为城市。Ti，t=Cri，tCi，tln（Cri，tCi，t/Pri，tPi，t）+Cui，tCi，tln（Cui，tCi，t/Pui，tPi，t）2.解释变量由于公路的客货运输占我国客货运输总量的绝大部分，因此选用公路代表交通基础设施（tran）。关于交通基础设施的量化主要有两种方式：一是衡量交通基础设施的公共投入，二是衡量交通基础设施密度。由于交通基础设施不仅包含公共投入，还包括私人投资，并且交通基础设施的公共投入并非存量而是一个流量，在处理时易产生系统性误差13。因此，本文选择交通基础设施密度来衡量，参考王钧天等14的做法，采用各省份年末公路里程除以各省份国土面积。在 中国交通年鉴 中，公路按照等级分为高速公路、一级公路、二级公路、三级公路、四级公路及等外公路六类，一般把高速公路、一级公路和二级公路称为高等级公路，三级、四级公路称为低等级公路。由于高速公路具有高封闭性的特点而不同于一般的公路，因此把它单列出来。本文最终确定三个交通基础设施变量：高速公路密度、高等级公路密度、低等级公路密度，取对数后分别用 lgao、luproad、ldeproad 来表示。283.控制变量为了减小估计误差，模型中除了解释变量交通基础设施外，还要考虑其他可能影响城乡居民消费差距的因素。参照其他学者的研究，本文选定居民收入水平、城镇化率、互联网普及率、政府支出、对外开放程度和人均 GDP 作为控制变量。其中，居民收入水平（pincome）采用人均可支配收入来衡量；城镇化率（urbanrate）为各省份城镇常住人口占总人口的比例；互联网普及率（net）由互联网上网人数占总人口的比例算得；对外开放程度（open）为按照收发货人所在地分类的进出口总额与地区生产总值之比；政府支出（publicexp）采用各省份的一般预算支出与该省份总人口之比。4.数据说明本文选取 20052020 年我国 30 个省、自治区、直辖市（不含西藏和港澳台地区）的数据，形成一个长度为 16 的面板数据，所选数据来源于 中国统计年鉴 中国人口和就业统计年鉴 第三产业年鉴 等。为避免数据的异方差问题及减少数据的波动，本文将部分指标进行了对数化处理；以元为单位的数据也进行了平减，以消除价格变化的影响。四、实证分析（一）相关性检验在空间计量模型回归之前，首先需要对城乡居民消费差距和交通基础设施进行空间相关性检验。目前学术界对此问题的研究最常用的方法就是Moran s I 指数检验，我国 城 乡 居 民 消 费 差 距 的Moran s I 值检验结果如表 1所示。本文采用地理距离矩阵，权重计算方法为 1/dij，dij为 i 与j 两地间的地理距离。Moran s