交通基础设施建设能带动县域经济发展么？
——基于2004—2013年国家级高速公路建设和县级经济面板数据的分析

董晓芳 刘逸凡

一、引 言

经济活动的空间分布依赖于劳动力和产品的流动(Krugman，1999)，而要素的流动则依赖于交通基础设施的状况。高速公路是交通基础设施的重要组成部分，其运输效率远高于普通公路，对周边城市的生产和生活有显著影响，因而受到政府和学者的重视。本文基于县级面板数据研究国家级高速公路的开通对所经过的县经济可能产生的影响，试图回答高速公路的修建是否能够给连通的县带来经济增长、不同行业是否在高速公路连通后存在不同效应、距大城市的距离以及县本身的规模是否会存在异质性等一系列相关问题。

中国的高速公路建设起步于1984年，20世纪90年代后期得到迅速发展。表1给出了中国高速公路建设累计里程的逐年变化。可以看到，我国的高速公路通车里程1994年仅1603公里，在1998年之后得到迅猛发展，2013年实现已通车里程10.4万公里。高速公路的建设需要中央和地方政府投入大量的资金、物资和人力，因此，从实证角度评估高速公路开通是否能够促进经济发展显得尤为重要。

表1 中国高速公路开通里程数统计

关于中国高速公路对区域经济影响的研究，国内学者张军等(2007)运用1988—2001年的省级面板数据发现外商直接投资和基础设施建设存在显著的正向关系。张学良(2012)考察每个省的公路里程数和交通网络对一地区的产出增长的贡献，发现交通基础设施对区域产出存在正的溢出效应，弹性系数约 0.05～0.07。刘生龙、胡鞍钢(2010)讨论了广义的基础设施建设对区域经济的产生的正向溢出效应。李涵、黎志刚(2012)则考察高速公路建设对制造业企业存货的影响，发现高速公路存量的增加可以显著减少企业的存货成本。王永进等(2012)则考察了基础设施对各国出口技术复杂程度的影响。王自锋等(2014)研究发现基础设施规模和利用效率对TFP存在正向的“资本效应”和“溢出效应”。然而，同一省份内部不同的市或县基础设施建设程度不同，有的县被高速连通而有的则距离高速公路很远。国内文献的研究较少从更小的地方经济角度考察高速公路建设对经济发展的影响。

刘冲和周黎安(2014)首次利用中国县级面板数据考察1997—2008年高速公路建设对县级经济的影响，并用平均坡度作为工具变量考虑可能存在的内生性问题。他们发现高速公路对县域经济存在显著的正向影响。然而，Faber(2014)则利用中国1998—2003年间高速公路是否修建以及1997—2006年间的县级经济数据研究发现高速公路对所连接的小县城有显著负向作用。两文存在不同的结论。由于不知道高速公路的具体修建时间，Faber(2014)只能利用长截面数据综合衡量整个区间高速连通对县域经济的影响。事实上，表1的数据显示在2003年之前，中国的国家级高速公路的里程仅2.98万公里，在2003年至2013年之间增加约3倍，仅2003年至2004年高速公路里程就增加了约0.5万公里。Faber(2014)文章中被解释变量经济数据是1997年至2006年，高速公路数据仅统计了1998年至2003年，而样本在2003年至2006年间存在多个县逐渐被连接上高速公路，导致估计结果可能有偏误。

本文亦感兴趣高速公路的修建对地方经济增长的影响。基于 Faber(2014)的文献进一步拓展研究的时间范围为2004—2013年，引入每个县城高速公路的准确修建时间，并运用两倍差分法来估计高速公路开通的经济效应。此外，文章中还对高速公路修建是否具有内生性进行了检验，研究了高速公路对除经过县域之外相邻县区的影响。

二、相关文献综述

交通与城市经济关系的研究是近年来城市经济学、新经济地理学的研究热点。理论方面，Redding和Turner(2014)建立了一个包含多地区的空间一般均衡模型，考虑商品运输成本和家庭出行成本的改变对城市的人均工资、房价、贸易和人口的空间分布的影响，并给出了实证检验的预测模型。Faber(2014)基于Helpman和Krugman(1985)的跨国之间不考虑要素流动的模型，考察当一个国家内部交通成本的改变后是如何影响经济分布的，发现边缘城市通过高速公路连接到大城市后会通过本地市场效应产生负的工业产值增长。Donaldson(2015)则基于殖民地时期印度铁路建设的历史背景，建立了一个多地区存在商品贸易且贸易成本为正的一般均衡模型，得出铁路建设会对价格、贸易、收入以及社会福利等均产生影响的预测。

国外实证文献的讨论集中在高速公路建设对城市经济可能产生的影响上，强调城市自身交通的改善对经济可能产生影响:首先，高速公路连通会带来中心城市人口的郊区化。Baum-Snow(2007)考察美国高速公路的建设对旧城市郊区化的影响，通过计算每座城市穿过的高速公路数，发现每多连接一条高速公路就会导致中心城市的人口比重下降约8%。Baum-Snow(2012)进一步考察1990—2010年间中国的高速公路建设对市辖区和非市辖区人口的影响，用1962年历史线路图作为工具变量发现，主要高速公路线路增加一条会导致城市中心人口下降约5%，且发现高速公路连通导致约26%的制造业迁移到边缘城市。Garcia-Lopez 等(2013)发现，在1991—2011年间西班牙中心城市每增加一条高速公路人口下降约5%。其次，城市道路的连通会影响人口的就业、贸易和出行。Duranton和Turner(2012)研究美国城市在1984—2004年间就业的增长，发现在这二十年间城市内部总的高速公路里程数每增加10%会导致就业增加约1.5%。同时，他们还发现城市与邻近大城市连接的高速公路里程数对就业没有显著作用，因此得出结论高速公路的建设会促进城市的就业增长而不简单是城市之间就业的重新分布。Duranton等(2013)进一步利用城市之间贸易的数据估计高速公路对贸易的影响，发现两城市之间交通距离每减少1单位其贸易量会增加约1.4%至1.7%。Duranton和 Turner(2011)还估计了道路的增加对人们驾车出行的影响，实证显示道路存量每增加1%则人们出行亦会增加约1%。

另一部分研究强调高速公路将城市连接到外部经济的作用，通过城市是否与外在的交通网络相连的哑变量来考察对区域经济的影响。Chandra和Thompson(2000)研究高速公路的连接对美国185个在1969年之后建设高速公路的非中心城市以及391个相邻的非中心城市的影响。通过将研究对象限定为“非中心城市”，Chandra和Thompson希望所有这些非中心城市与高速路的连接是随机的，从而减少内生性问题。在Chandra和Thompson的研究中，被解释变量为分行业的年收入，引入高速公路连通的年龄变量，发现高速公路的连接对金融、保险、房地产以及交通和批发零售业有显著正向影响。对于高速公路连接城市的相邻非中心城市，Chandra和Thompson发现了负向作用，因此他们并不能证明高速公路的建设对城市经济是增长作用还是重组作用。Michaels(2008)则考察美国约2000个城镇在1959—1975年间连接高速公路前后经济的变化，他们发现交通和零售业在连接高速公路后有显著增长，且发现相对于高技能工人，低技能工人的工资比值有明显增长。

此外，还有若干文献研究其它基础设施建设对经济的影响。铁路方面，Donaldson(2015)研究印度235个地区在1870—1930年间铁路系统建设对农业的影响。他的被解释变量为17种农作物的年均收入，发现铁路建设通过的地区比没有通过地区农业收入提高约17%。Donaldson和 Hornbeck(2016)则考察美国2200多个县在1870—1890年间铁路扩张时期农业土地价值的变化，发现在铁路建设通过的地区，农业土地价值比其它地区高约34%。Donaldson和Hornbeck(2016)并没有构造工具变量来解决可能存在的内生性问题，而是构造了“潜在市场”变量作为解释变量，发现与“是否连接”的结论一致。Storeygard(2012)则研究撒哈拉以南非洲1992—2008年间287个小城市交通成本对 GDP的影响，他用了灯光数据来做 GDP的代理变量，发现小城市到大城市距离每增加一倍， GDP下降约6%。Banerjee等(2012)采用中国县级水平的数据，估计1986—2006年间公路和铁路的建设对人均 GDP的影响，发现城市和线路之间的距离增加10%导致约6%的 GDP下降，但遗憾的是由于同时存在铁路建设的内生性和公路建设的内生性，此文采用一个工具变量并没有办法区分铁路和公路的作用。高铁建设方面，Zheng Siqi和 Kahn(2013)利用中国地级市2006—2010年间房价的变化作为被解释变量，根据通勤时间构造潜在市场变量，考察高铁的修建对沿线设立站点城市房价的影响。结果发现，高铁所带来的潜在市场人口每提高1个百分点，房价上升约43%。Yu Qin(2015)研究高铁建设对沿线通过但没停靠的县城的影响，发现其 GDP和人均 GDP显著下降。机场建设方面，Sheard(2014)利用美国大城市机场的数据考察机场基础设施建设对各部门就业的影响。为解决内生性，Sheard运用1944年的国家机场计划作为现在机场分布的工具变量，发现机场建设对可贸易的服务业有显著正向影响，弹性系数约为 0.22，但对制造业和其它非贸易行业几乎没有影响。此外，机场的大小对本地总的就业水平影响也接近0。

本文的贡献在于对文献中有关高速公路的基础设施建设对地方的经济影响的进一步补充。本文基于 Faber(2014)关于中国高速公路的研究进一步拓展研究的时间范围为2004—2013年，引入每个县城高速公路的准确修建时间，并运用两倍差分法来估计高速公路开通的经济效应。文章中还对高速公路修建是否具有内生性进行了讨论和检验，与 Chandra和 Thompson(2000)有关美国的高速公路研究相对应。此外，本文研究了高速公路对除经过县域之外相邻县区的影响，讨论了是经济增长效应还是再分配效应，这在国内外文献中是较少讨论和缺乏实证依据的。

三、实证模型和讨论

本文试图研究高速公路的修建对沿线县级经济的影响，基本模型采用广义的DID(两倍差分)法。假定第c个县在第 t年连接上国家级高速公路则 Dct=1，未通过则Dct=0，估计以下方程:

其中，Lct为第c个县在t年的国民生产总值 GDP和人均 GDP的对数值。α0为常数项，Xct为其它随时间变化且可能对被解释变量有影响的特征，如户籍人口、产业结构等。γc为一系列县级哑变量，用来控制不同各个县的固定效应，比如每个县不可观测的地理、气候等特征。λt为各个年份的哑变量，用来控制对所有年份固定效应，比如可能对修建高速公路有影响的中央政府宏观政策。此外，一些不可观测的省和年份的固定特征也可能对高铁的修建产生影响，基本模型还控制了省份和年份的交叉固定项provincep∗λt，即估计:

高速公路的修建具有一定的非随机性。首先，每个县不可观测的地理、气候等特征会影响高速公路修建的选址。比如在山地修建高速公路需要建涵洞、架桥梁增加建造成本，高速公路通常会选择建在河流的沿岸。同时，这些自然特征对每个县的经济发展有一定影响，遗漏会造成内生性。本文通过控制每个县的固定效应γc来解决这一问题。其次，国家和省级层面的宏观政策会影响高速公路的修建，比如由于不同省份和中央政府的“谈判能力”不同，导致不同省份的县建设高速公路的可能性会有差异，本文通过控制省份和年份的交叉固定项 p rovincec∗λt来控制省随年份的固定效应，从而避免可能的遗漏变量问题导致的内生性。

此外，每个县自身的经济实力也可能会反向影响该县是否连接上高速公路。比如经济发达或者政治上重要的地方，政府更有动力和实力去和上级政府沟通以及自筹资金修建高速公路，进一步导致关键变量具有内生性。在文献中，常用非关键城市法(Inconsequential Approach)来处理基础设施建设可能带来的内生性。Redding 和Turner(2014)指出基础设施的修建通常为了连接线路上的经济较发达或政治重要的城市，而沿途所经过的城市在一定程度上可以被认为随机被选中，具有偶然性。Chandra和 Thompson(2000)在研究美国高速公路对城市就业影响时就采用此方法，将研究对象限定为非中心城市。本文亦采用此方法，将样本设定为国家级高速公路所连通的所有县级行政单位中的“县”，而剔除其它地级市对应的“市辖区”，从而降低可能的内生性问题①由于地级市的经济发展水平通常会比县级单位好，会导致本文对高速公路对经济增长作用的估计存在可能的向下偏误。在正文中，会做进一步讨论。。郑思齐等(2014)讨论了中国的城市建设中地方政府有关基础设施融资的模式。本文认为，首先国家级高速公路修建规划由国家和省级以及市政府共同决定，县级政府一方面不太会具有决策权；其次在财政资金的支持上由于县级政府的财政实力薄弱也不会有参与；最后，在国家、省或市政府对高速公路选址时，通常为了连接重要城市，县被连接上高速公路通常具有偶然性。

文献中也有认为经济欠发达的地区更容易连接上高速公路。Faber(2014)指出由于高速公路修建的政策导向性，政府可能为了支持某些经济较落后县的发展，而导向性地将高速公路建设在经济较落后的县。因而 Faber(2014)采用工具变量来解决此内生性问题。本文将在本章第二部分，进一步讨论内生性问题。

(一)数据来源和变量描述性统计

本文主要的数据来源有三个:(1)高速公路建设时间和线路的数据来源于中国交通部政府网站和文件《国家公路规划2013年—2030年》；(2)县级单位的宏观经济变量数据来源于《区域统计年鉴》和《各省统计年鉴》。由于《区域统计年鉴》在2011年以后不再分类报告三个产业的产值信息，数据中有关 GDP、分行业 GDP以及其它经济变量2010—2013年数据来源于对全国 31个省份统计年鉴的整理与合并。此外，各省统计年鉴中，有关人均 GDP的统计信息并不一致和存在大量缺失，考虑到同一个变量数据统计口径需要尽量统一，故本文采用中国经济数据库(CEIC)中有关人均 GDP的数据进行了合并补充。

根据上文的分析，本文仅保留了1900个左右县级样本，剔除了所有城市级市辖区的信息。表2统计了从2004年至2013年被国家级高速公路连通的县与非连通县数，即本文DID的对照组和控制组。可以看到，2004年最初仅有163个县在国家级高速公路网络上，占全国总县样本的不到10%；截止2013年，已有851个县级单位连接上国家级高速公路，高速公路在县级水平的覆盖率达到约43%，近半数的县已被国家级高速公路网络覆盖。

表3是给出关键变量的数据描述统计。对比高速公路连通和未连通的县，可以看到高速公路连通县 GDP的对数均值为4.594，人均 GDP对数均值为4.12，二者均显著高于非连通县对应的3.498和1.88。此外，对比高速公路连通县和非连通县的第一、第二和第三产业的比重，可以看出高速公路连通县相对于控制组非连通县，其第一产业比重较低；第二产业比重较高约为0.487，而控制组非连通县第二产业比重约为0.398；第三产业比重对照组和控制组差异并不显著。事件组高速公路连通县存在较高的 GDP与人均 GDP，一方面从描述统计上印证了高速公路给连通县带来经济增长的假设，但同时会引起反向因果的质疑。本章第二部分会通过随机效应 probit回归讨论是否存在反向因果关系，且在第三部分会进一步通过事件研究法讨论事件组和控制组在事件发生之前是否具有相同的趋势。

表2 高速公路连通县数

表3 变量的描述统计

(二)高速公路开通修建的内生性检验

在剔除所有城市样本之后，高速公路修建依然可能存在反向因果关系，经济发展较好或差的县可能更容易被连接上高速公路。本文根据Chandra和Thompson(2000)的方法采用随机效应 probit回归来做内生性检验。假定第c县在t年是否被连接国家级高速公路受到其对应 t-1、t-2与 t-3期国民生产总值 GDP增长的影响，则具体回归方程如下:

其中被解释变量为第c县在t期是否被连接国家级高速公路的 0～1变量，ln GDPc,t-i是滞后3期的 GDP对数值。通过检验回归系数α1、α2和α3是否显著为0，即可检验高速公路修建是否存在反向因果关系。表4给出对模型(3)的回归结果，其中第(1)列给出滞后3期的 GDP回归系数，第(2)列是滞后3期的人均 GDP回归结果，第(3)列既包含滞后 GDP又包含滞后人均 GDP。表4的实证结果显示，无论国民生产总值还是人均国民生产总值，滞后项的系数均不显著，即不存在我们所担心的反向因果关系，事实上，高速公路的修建并没有选址在经济较发达的县。

表4 随机效应Probit回归

(三)高速公路修建的事件估计(Event Study)和时间趋势

DID方法成立有一重要的假定(Card 和 Krueger，2000)，即控制组和实验组存在相同的变化趋势λt(Common Trend Assumption)。考虑高速公路开通这一事件的对照组和控制组可能存在不同的变化趋势，根据 Autor等(2007)的方法，本文分别估计高速公路开通之前的q期和开通之后的m期的DID模型，如下:

在实证分析中，考虑高速公路的建设周期以及我们样本时间的有限，本文选取q=3，m=3，其中β-τ为高速公路开通前的系数，β+τ为高速公路开通之后的系数。根据一系列随时间变化的系数，我们可以观察高速公路开通对经济发展是否存在随时间增强或减退的影响。同时，根据 Granger(1969)，我们还可以根据检验β+τ是否显著为零，验证高速公路的修建与经济发展是否存在因果关系。

表5给出对方程(4)做事件研究的实证结果，第(1)列被解释变量为 GDP的对数值，第(2)列为人均 GDP取对数值。第(1)列回归结果显示在事件发生之前 Highway_-3、Highway_-2及 Highway_-1的系数均不显著且接近于0，说明高速公路连通县和非连通县在被连接前 GDP的增长并无显著差异。Highway_0及 Highway_1的系数值为正且在10%水平上显著，表明在高速公路连通后经济存在微弱增长。第(2)列对人均 GDP回归的系数显示高速公路的连通对通过县的经济存在显著正向效应，系数数值逐渐增大，且在10%水平以上显著。高速公路的连通县和未连通县对照组在事件发生前3年与2年均无显著差异，但在事件发生滞后1期即高速开通前一年，人均 GDP系数值出现正向显著，可能的解释为高速公路的建设带来地方投资的增加，滞后1期为高速建设期，高速连通县在公路建设期已出现对经济增长的正向带动作用。

表5 事件研究回归

通过分析，本文认为在剔除所有城市市辖区样本后，高速公路的建设与地区经济增长不存在反向因果关系，且控制组和对照组在事件发生前经济增长无明显差异，因而符合 DID模型的基本假设。在本文的第四部分，会重点介绍对基本模型(2)的回归结果。

四、实证结果与讨论

(一)基本回归结果

表6给出了高速公路开通对 GDP和人均 GDP影响的回归结果。其中，第(1)列至第(3)列被解释变量是每个县 GDP总值的对数值，其中，第(1)列控制不可观测的县固定效应以及省份和年份交叉的固定效应。可以看到高速公路开通的系数为正但并不显著，可能的原因是存在遗漏变量的偏误。第(2)列在固定效应基础上引入其它随时间变化的县经济变量，比如总人口、政府财政支出以及固定投资总额。回归系数变为在5%水平上显著，高速公路开通的县会比没开通县 GDP高出约1.4%。

考虑到其它交通基础设施的变化可能会同时影响 GDP增长，第(3)列则引入有关其它交通基础设施的控制变量，是否连接上高铁HSR、是否连接上货运铁路Railway_ft以及客运铁路 Railway_rd。可以看到，与第(2)列对比系数并没有发生显著变化，高速公路是否连通的变量Highway在控制其它因素不变的条件下， GDP的对数值高速公路的连通的县会比非连通县高出1.4%。其它交通基础设施，即是否连接上高铁 HSR、是否连接上货运铁路Railway_ft以及客运铁路Railway_rd的系数均不显著。

表6的第(4)至第(6)列被解释变量为人均 GDP的对数值。第(4)列仅控制了县固定效应和省份与年的交叉项，变量Highway的系数为0.018且在1%水平上显著。在逐渐加入其它随时间变化的县经济特征以及其它交通基础设施控制变量之后，变量Highway的系数变为0.017且依然在1%水平上显著，表明高速公路的连通确实显著提高了开通县的经济发展，连通县的人均 GDP高出非连通县约1.7%。

表6 基本回归结果

续表6

(二)异质性讨论

1.分行业异质性

高速公路对于不同行业的影响可能不同。Chandra和Thompson(2000)对美国高速公路修建的研究发现批发零售、房地产等行业受高速公路的影响最明显。Donaldson(2013)则研究发现早期的铁路建设对农业的影响显著。对于中国的研究，高翔、龙小宁和杨光亮(2014)研究发现高速公路建设可以提高服务业企业的效率，其中规模越大、产业越多样化的城市可贸易的服务业受益最显著。基于此，本文进一步将国民生产总值 GDP给划分为第一、第二和第三产业来考察国家级高速公路开通对不同产业的影响。

表7给出不同行业的回归结果。其中，第(1)至(3)列分别对应第一、第二及第三产业的产业总值。可以看出，高速公路的开通使得经过的县比其它县第二产业产值高出约 0.017%，而第一和第三产业并没有看出显著的变化。这一结果与李涵等(2012)发现高速公路的连通会有效降低制造业的存货，从而带动了第二产业的发展基本一致。为进一步验证高速公路连通对国民生产总值的影响是否通过第二产业实现，本文在第(4)和第(5)列分别加入了高速公路Highway和第二产业产值lind2的交叉项。第(4)列Highway∗lind2回归系数为正且在1%水平上显著说明，在给定第二产业产值相同的两个县，有高速公路的县其经济增长更高，高速公路的连通显著带动了其通过县域的经济增长，且对第二产业发展较好的县影响更大。

表7 分行业回归结果

2.距大城市距离异质性

高速公路的开通对不同地理位置的县作用可能不同(Ahlfeldt和 Feddersen，2015)。本文引入每个县距最近大城市①本文“大城市”的定义是根据 GDP和经济政治重要性选出的前12座城市，分别为北京、天津、重庆、郑州、上海、成都、西安、南京、杭州、深圳、广州、武汉。的距离以及每个县距其对应市级政府、省会城市所在地的距离三个变量，进一步考察高速公路的开通对每个县在地理距离方面的异质性。

表8给出了基本回归结果。第(1)至(3)列的被解释变量为国民生产总值 GDP的对数值，分别引入每个县通过ArcGIS计算的最近大城市距离、GoogleMap计算的真实高速行驶距离以及距所在市政府所在地距离三个变量与高速公路是否开通的交叉项。第(1)、(2)列的回归结果显示，距离大城市越远，国家级高速公路开通给带来的经济增长效应越大。第(3)列距所在市级政府距离的交叉项为负，但不显著。第(4)列为距所在省会城市距离的交叉项为正，但不显著。

表8 距最近大城市、市政府所在地距离的回归结果

续表8

3.不同区域异质性

在此部分，本文进一步讨论高速公路对不同区域的影响，分别分样本估计东北地区、西部、中部和东部地区①这里东北地区为黑龙江、吉林和辽宁三省；东部地区包括北京、天津、河北、辽宁、上海、江苏、浙江、福建、山东、广东和海南共11个省份；中部地区包括山西、内蒙古、吉林、黑龙江、安徽、江西、河南、湖北、湖南、广西共10个省份；西部地区包括四川、贵州、云南、西藏、陕西、甘肃、青海、宁夏、新疆 9个省或自治区。。表9显示对于国家级高速公路的开通对于中部地区 GDP和人均 GDP均存在显著正向作用，其中，东部地区的人均 GDP也存在5%水平上的显著作用。然而，对于东北三省、西部地区，实证结果并没有发现高速公路能够显著促进经济增长，甚至系数出现负值，均不显著。表10进一步引入每个城市距离最近大城市的距离和高速公路的交叉项。表10第(1)列和第(2)列显示，对于东北地区、西部地区，高速公路对经济增长的带动作用存在明显异质性。当城市距离大城市很近(约小于1000公里时)，高速公路为负向作用；当距离大城市距离大于1000公里，高速公路开通存在正向带动经济作用。

表9 分地区回归结果

续表9

表10 分地区回归结果:引入距大城市的距离

五、经济增长效应还是转移效应？

第三、四部分的实证讨论表明高速公路的修建使得连通县的经济增长显著高于非连通县。事实上，很难区分这部分效应是连通县自身受益于连接高速公路的增长效应还是其它县的转移效应。Redding和 Turner(2014)指出即使在基础设施修建设计完全外生的情况下，依然无法完全区分两种效应。Chandra和 Thomson(2000)在估计美国高速公路对各行业经济影响时通过对高铁通过站点的邻近城市回归，发现了显著的负向效应。为进一步检验高速公路的建设是否存在此种邻近县域的转移效应，本文对所有高速公路沿线但没有直接通过的县进行回归。对于所有被高速公路连通的县，根据GoogleMap定位并分别查找出其在地域上相邻的县，设置变量 Adjacent，取值为1代表该县在环高速公路带上。表11给出了从2004年以来所有环高速公路带县数的变化，从2004年660个增加至1578个。

表11 高速公路相邻县数变化

表12是分别对高速公路连通县 Highway、环高速公路带邻近县 Adjacent以及二者混合 Highway or Adjacent的回归结果。第(1)至(3)列被解释变量为国民生产总值 GDP的对数值，第(4)至(6)列被解释变量为人均国民生产总值对数值。第(1)列系数Highway是原表6中高速公路的连接效应，第(2)列环高速公路带邻近县 Adjacent的系数为0.027且在1%水平显著，表明环高速带邻近县比其它控制组国民生产总值在高速连通后高出约0.027%。第(3)列Highway or Adjacent系数是包含所有高速公路连通以及邻近县的回归结果，系数为正的 0.021且在1%水平显著，表示高速公路的开通对整个环高速带所有县域均存在显著正向的经济带动作用。对人均 GDP的回归结果系数也均为正显著，混合连通和邻近县的结果依然显著为正的 0.011，再次印证了高速公路开通确实带来经济增长，而非重新分配。值得强调的是，与以往文献的不同，本文的实证分析显示，国家级高速公路开通后并未观测到促使经济活动从高速邻近县向连通县转移的再分配效应，而是对整个区域的经济增长效应。

表12 邻近县回归结果

六、结 论

本文利用双重差分法实证研究2004—2013年间国家级高速公路的修建是否能够带动地方经济的发展。在文章中首先讨论了是否高速公路的修建存在内生性。考虑到高速公路修建可能存在的政治、经济目的，文章首先定义研究样本为所有县级经济，剔除所有地级市市辖区样本。随机效应probit回归显示一个县对应的滞后 GDP并没有显著作用于该县被高速公路连接的概率，因而高速公路的修建并不存在内生性。其次，本文通过事件研究法检验双重差分事件组和对照组是否具有相同的趋势。本文的主要实证结果显示国家级高速公路的连通对所连通的县有显著的经济带动作用。其中，高速公路连通县比其它控制组国民生产总值高出约1.4%，人均国民生产总值高出约1.7%；相对于第一、第三产业，第二产业受高速公路开通的影响最为显著；距离大城市越远、规模越小的县城越容易受到高速公路连通带来的正向经济带动作用。本文还进行了分地区样本回归，实证结果显示高速公路开通对东部、中部地区经济增长的带动作用更为明显，而在东北地区和西部地区，国家级高速公路开通对经济的带动作用存在异质性。此外，对邻近县的实证结果显示，高速公路的连通不仅影响其直接连通的县城，对其所有邻近的县也存在促进作用。

高速公路的建设需要中央和各级地方政府均投入大量的人力、物力和资金，因而有效评估高速公路等基础设施建设的经济效应具有现实意义。本文的实证研究在一定程度上可以为政府在以后有关基础设施建设的方案制定、路线选择以及政策评估提供一定参考。