交通地位對地區(qū)進出口貿(mào)易的影響

【摘要】本文以2006年煙大鐵路通航為案例，采用合成控制法進行了實證研究，分析了交通地位提升對地區(qū)進出口貿(mào)易的影響。實證結(jié)果顯示：由于煙大鐵路通航帶來的煙臺市進出口總額顯著高于合成煙臺，通過穩(wěn)健性檢驗也得到了同樣的結(jié)果。本文的發(fā)現(xiàn)表明地區(qū)交通地位的提升能夠促進煙臺市進出口貿(mào)易的發(fā)展，但是在長期這種效應(yīng)會相對下降。

【關(guān)鍵詞】交通地位 進出口貿(mào)易 影響

一、引言及文獻綜述

煙大鐵路輪渡是我國鐵路網(wǎng)規(guī)劃中“八縱八橫”之一的東北至長江三角洲地區(qū)陸海鐵路大通道的重要組成部分，是中國第一條運輸距離超過100公里的跨海鐵路輪渡。對于輪渡一端的煙臺來說，煙大鐵路輪渡通航會提升其交通地位，擴大輻射能力，依托身后發(fā)達的鐵路網(wǎng)，有潛力成為面向海洋的國際化輪渡港口。因為煙大鐵路輪渡，煙臺由一個傳統(tǒng)的交通末端城市變成了重要的交通樞紐。

關(guān)于交通地位對區(qū)域發(fā)展的影響，國內(nèi)外已有學(xué)者從不同角度進行了研究：Linneker等（1996）以M25公路倫敦軌道高速公路為例，討論了交通便利度對區(qū)域經(jīng)濟水平的影響，但是無法排除其他情況對經(jīng)濟水平的影響，難以說明交通便利度對經(jīng)濟水平的影響程度；Linneker等（1996）Demurger等（2001）通過對中國24個省份的研究發(fā)現(xiàn)，交通便利度是解釋區(qū)域間經(jīng)濟增長差距的關(guān)鍵因素；胡鞍鋼等（2009）從理論和實證兩個維度驗證了交通運輸?shù)恼獠啃缘拇_存在，從1985～2006年我國交通運輸投資所帶來的GDP增加平均每年為248億元；劉生龍等（2011）通過研究發(fā)現(xiàn)交通基礎(chǔ)設(shè)施的改善對中國的區(qū)域貿(mào)易產(chǎn)生了顯著的正向影響；張學(xué)良（2012）構(gòu)建了交通基礎(chǔ)設(shè)施對區(qū)域經(jīng)濟增長的空間溢出模型，中國交通基礎(chǔ)設(shè)施對中國區(qū)域經(jīng)濟增長具有重要的作用；采用空間面板模型檢驗了交通業(yè)發(fā)展與區(qū)域經(jīng)濟增長的關(guān)系；Rudra.P等（2013）通過VECM模型證明了擴大交通基礎(chǔ)設(shè)施（包括公路和鐵路）將促進印度實體經(jīng)濟的增長；王曉東等（2014）通過Feder模型研究交通基礎(chǔ)設(shè)施對經(jīng)濟增長的影響，結(jié)果表明交通基礎(chǔ)設(shè)施從總體上對經(jīng)濟增長產(chǎn)生正向溢出效應(yīng)，但各地強弱不一；康繼軍等（2014）認為交通基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)與交通運輸業(yè)發(fā)展能夠顯著改善城鄉(xiāng)收入差距，其中公路交通基礎(chǔ)設(shè)施和公路運輸業(yè)可以明顯改善城鄉(xiāng)收入差距，而對于鐵路交通基礎(chǔ)設(shè)施和鐵路運輸業(yè)，只有當(dāng)其發(fā)展達到一定規(guī)模后，才能顯著降低城鄉(xiāng)收入差距以減少貧困；Minoo Farhadi（2015）基于1870到2009年的長期數(shù)據(jù)對OECD國家進行了研究，結(jié)果表明勞動生產(chǎn)率和全要素生產(chǎn)率都會受到交通基礎(chǔ)設(shè)施存量的正向影響；高翔等（2015）研究了交通基礎(chǔ)設(shè)施對服務(wù)業(yè)企業(yè)勞動生產(chǎn)率的促進作用，結(jié)果表明有高速公路連接的服務(wù)業(yè)企業(yè)勞動生產(chǎn)率更高；樂曉輝等（2016）通過研究發(fā)現(xiàn)軌道交通對城市空間結(jié)構(gòu)的影響在時間上是超前的，規(guī)劃方案的公示和軌道系統(tǒng)的建成運營均塑造了土地價格梯度和容積率梯度；Hilde Meersman（2017）證明了比利時的GDP會受到鐵路長度、鐵路網(wǎng)絡(luò)以及交通基礎(chǔ)設(shè)施投資的正向影響。

二、研究設(shè)計

本文采用Abadie和Gardeazabal（2003）以及Abadie等（2010）提出用合成控制法來構(gòu)造合理的對照組城市。其基本特征可以準(zhǔn)確的知道對照組內(nèi)每個城市的權(quán)重，即根據(jù)每個城市數(shù)據(jù)所隱含的相似性，決定其在構(gòu)成“反事實”事件中的重要程度，按照事件發(fā)生之前的控制變量來衡量對照組和處理組的相似性。

具體來說，我們用每個城市的年進出口總額衡量其進出口貿(mào)易水平，目標(biāo)事件設(shè)定為煙大鐵路輪渡通航。給定J+1個城市在t∈[1，T]時期內(nèi)的進出口總額，YNit表示城市i∈[1，J+1]在時刻t∈[1，T]未發(fā)生目標(biāo)事件的進出口總額。當(dāng)T0∈[1，T]時刻目標(biāo)事件發(fā)生在第i個城市后，用YIit表示其進出口總額。那么在T0時刻前目標(biāo)事件不會對任何一個城市產(chǎn)生影響，即YNit=YIit。

那么可以用αit=YNit=YIit代表目標(biāo)事件在時刻t對第i個城市帶來的進出口總額的變化。因為YNit的數(shù)據(jù)是可得的，所以只需用Abadie等（2010）提出的因子模型估計YNit。

YNit=δt+θtZi+λtμi+εit （1）

（1）式中δt是未知的對所有城市的進出口總額都有影響的時間固定效應(yīng)，Zi是（rx1）維的不受目標(biāo)事件影響的協(xié)變量，θt是（1xr）維的未知參數(shù)向量，λt是（1xF）維未觀測到的共同因子向量，μi是未知的城市固定效應(yīng)，εit是不能觀測的短期沖擊，在城市水平上均值為0。

假設(shè)煙臺為第一個城市，在T0時刻煙大鐵路輪渡通航，剩下的J個城市均未發(fā)生該事件?？紤]一個（Jx1）維權(quán)重向量W=（w2，…，WJ+1），使得wj≥2，…，J+1，而且w2，…，wJ+1=1。W的每一個特定的值都代表了一個潛在的合成控制方案，也就是對照組的特定權(quán)重。針對每一個對照組國家的結(jié)果變量值，經(jīng)過加權(quán)后得到：

Σ■■w■Y■=δ■+θ■Σ■■w■Z■+λ■Σ■■w■μ■+Σ■■w■ε■ （2）

假定存在（w*2，…w*J+1）使得

Σ■■w■■Y■=Y11，Σ■■w■■Y■=Y12，

Σ■■w■■Y■=Y1T■，…，Σ■■w■■Z■=Z1。（3）

Abadie等（2010）證明Σ■■λ■■λ■是奇異的，從而使

Σ■■-Σ■■w■Y■=Σ■■w■■Σ■■λ■（Σ■■λ■■λ■）■λ■■（ε■-ε■）-Σ■■w■■（ε■-ε■） （4）

同時，如果目標(biāo)事件發(fā)生前的時間長度相對于事件發(fā)生的時間范圍足夠長，（4）式右邊的均值將趨向于0。那么就可以得到目標(biāo)事件影響程度的估計值：

■■=Y■-Σ■■w■■Y■ （5）

因此只要通過（3）式求得特定的權(quán)重向量W*=（W*2，…，W*j+1），就可以得到α■。但只有煙臺的特征向量（Y■，…，Y■，Z■■）屬于其他城市的特征向量的凸組合{（Y■，…，Y■，Z■■），…，（Y■，…，Y■，Z■■）}時式（3）才成立。實際上，很難求的使得式（3）剛好成立的權(quán)重組合，所以可以通過近似，求得相應(yīng)的合成控制組合。定義一個（T0×1）維向量K=（k1，…，k■）代表目標(biāo)事件發(fā)生前結(jié)果的線性組合：■■■=Σ■■k■Y■。例如，如果k1=k2=…k■=0，k■=1，那么■■■=Y■，結(jié)果變量的值就等于目標(biāo)事件發(fā)生前某個時間段的值；如果k1=k2=…k■=1/T0，那么■■■=T0-1Σ■■Y■，表示目標(biāo)事件發(fā)生前結(jié)果的平均值?？紤]一個由向量k1，…，kM定義的線性組合M，X1=（Z'1，■■■，…，■■■）是（k×1）維實驗組在目標(biāo)事件發(fā)生前的特征向量，k=r+M。同樣的，定義X0是由其他未發(fā)生目標(biāo)事件的城市的特征向量組成的（k×J）矩陣，即X0的第j列是（Z'j，■■■，…，■■■）。通過最小化X1與X0W之間的距離||X1-X0W||求得向量W*，并且使得w2≥0，…，wJ+1≥0，w2+…+wJ+1=1。Abadie等（2010）用||X1-X0W||υ=■衡量距離，V是一個（k×k）的正定半定義對稱矩陣。盡管其他的V的形式也適用于我們的推理過程，但是V的選擇會影響估計的均方誤差。

最理想的方法是賦予X0和X1中的變量合理的權(quán)重，使得合成控制的均方誤差最小化。因此本文根據(jù)Abadie等（2010）采用的方法，運用stata軟件synth程序包進行最佳控制組的選擇。得到個控制組的權(quán)重以模擬煙臺未受煙大鐵路通航影響的情況，煙臺與合成煙臺之間進出口貿(mào)易水平的差異就是目標(biāo)事件對其的影響程度。

三、實證分析

（一）變量說明與數(shù)據(jù)來源

根據(jù)合成控制法，我們在選擇權(quán)重時要使得目標(biāo)事件發(fā)生之前，進出口總值的各決定因素合成的煙臺與實際的煙臺盡可能的一致，所以本文選擇了各方面特征盡可能與煙臺相似的40個城市作為對照組。

本文感興趣的結(jié)果變量是各市的進出口貿(mào)易水平，用年進出口總額、年進口總額和年出口總額進行衡量。選擇的控制變量包括城鎮(zhèn)單位就業(yè)人員平均工資、全社會消費品零售總額、入境旅游人數(shù)、國際旅游外匯收入、地區(qū)生產(chǎn)總值、實際利用外資額和人口密度。以上數(shù)據(jù)來源于各市每年的統(tǒng)計年鑒和《國民經(jīng)濟和社會發(fā)展統(tǒng)計公報》。煙臺鐵路輪渡于2006年試營運，所以本文將目標(biāo)事件發(fā)生的時間點定為2006年，使用1996年至2015年41個城市的平衡面板數(shù)據(jù)進行研究。

（二）實證結(jié)果分析

接下來，運用合成控制法來克服實驗組與對照組之間的差異問題，從控制組中選擇合理的組合及權(quán)重對煙大鐵路輪渡通航前煙臺的進出口貿(mào)易水平進行擬合，連云港的權(quán)重最高，為0.341；其次為北海、蘇州、汕頭和威海，分別為0.211、0.201、0.123和0.123，其他城市均為0。

根據(jù)合成控制法得出的真實煙臺和合成煙臺進出口總額的變化情況可以得到，在煙大鐵路輪渡通航之前兩者的曲線極大程度的重合，合成煙臺很好的模擬了事件發(fā)生前煙臺的進出口貿(mào)易水平變動路徑。2006年煙大鐵路輪渡通航后，煙臺進出口總額的逐步高于合成煙臺進出口總額的，這種差異在金融危機后出現(xiàn)了一定的波動，但隨后又迅速上升，兩者的差異又逐步增大，這可能是因為金融危機短時給煙臺市的進出口帶來了一定的影響，但隨著時間的推移，對照組城市受此次危機的影響更大，導(dǎo)致了煙臺與合成煙臺的差距進一步增大。如果從出口和進口的角度來考察煙大鐵路輪渡通航對煙臺的影響，我們可以得到相似的結(jié)果，煙臺的進口和出口額在2006年后與合成煙臺有了明顯的分叉。不同的是，相較于進口，煙臺市的出口額在2006年后與合成煙臺的差異逐步增大，走勢較為穩(wěn)定；但是煙臺與合成煙臺進口額的差異相對較小，且出現(xiàn)了多次的波動。這說明煙大鐵路輪渡通航對煙臺市出口貿(mào)易的影響較為顯著，對進口貿(mào)易的影響相對較弱。

為了更直觀的觀察煙大鐵路輪渡對煙臺進出口貿(mào)易水平的影響，我們計算了2006年前后真實煙臺與合成煙臺每年進出口總額的差距。2006年之前煙臺實際的進出口總額與合成煙臺進出口總額的差距在0附近波動，波動幅度最大為7%。2006年煙大鐵路輪渡通航后，差異曲線逐漸上升，兩者之間的差距從2006年的12.2364上升到2010年的240.9629。2010年后兩者之間的差異有了一定的回落，在2012年后又開始回升，直至2014年煙臺與合成煙臺進出口總額的差異達到255.66818。說明煙大鐵路輪渡通航在一定程度上提高了煙臺的進出口貿(mào)易水平，但這種促進作用沒有持續(xù)太久，達到最大值之后出現(xiàn)了回降。這也說明煙大鐵路輪渡推動了煙臺市進出口貿(mào)易的發(fā)展，但這種效應(yīng)的持續(xù)性有待驗證。

四、穩(wěn)健性檢驗

（一）處置組變換

根據(jù)Abadie和Gardeazabal（2003）的方法，安慰劑實驗的思路是：對于對照組的某一個城市，我們假設(shè)它于2006年發(fā)生了目標(biāo)事件，然后用合成控制法得到這個城市的合成版本，觀察在2006年之后這個城市和它合成版本進出口貿(mào)易的差異?？紤]到合成控制法模擬時的均方誤差影響著合成的準(zhǔn)確性，我們從合成組中權(quán)重不為0和權(quán)重為0的城市中各選擇了一個平均均方誤差最小的城市，即威海和南通。通過結(jié)果可得2006年之前合成控制法很好的模仿了威海市進出口總額的走勢，但是在2006年之后合成威海的曲線逐漸高于真實威海的曲線，說明煙臺市進出口總額的差異并非來自對照組城市走勢的影響；從2000年到2015年南通市實際進出口總額的曲線與其合成值基本吻合，這也說明了合成控制法的有效性，也說明了我們的實證結(jié)果是穩(wěn)健的。

（二）排列檢驗

鑒于我們是用各城市2006年之前的控制變量來擬合其進出口貿(mào)易水平，再合成其2006年之后的進出口貿(mào)易水平。那么如果有的城市合成值與實際值相差較大，就說明合成控制法不能很好的擬合其實際情況。也就是說我們用其2006年之后的預(yù)測誤差與煙臺的預(yù)測誤差進行對比無法得出可靠地統(tǒng)計推斷。先對進出口總額進行安慰劑檢驗，根據(jù)前文的結(jié)果，2006年之前合成煙臺對真實煙臺的均方誤差是2.375932，我們在控制組中去掉均方誤差在煙臺兩倍以上的城市，我們在控制組中去掉均方誤差在煙臺兩倍以上的城市，分別是廣州、深圳、蘇州、東莞、汕頭、天津、舟山和上海。通過剩下32個城市以及煙臺的預(yù)測誤差分布，可以看出2006年之前煙臺的預(yù)測誤差與其他的城市相差不大，但是2006年之后煙臺與其他城市的差異逐漸加大。煙臺的預(yù)測誤差是正值，說明煙大鐵路輪渡通航給煙臺進出口貿(mào)易水平帶來了積極的影響。并且煙臺的預(yù)測誤差曲線位于其他城市的上方，也就是其他城市的進出口總額沒有出現(xiàn)煙臺這樣大幅度的上升。相反，有一些城市的預(yù)測誤差在2006年之后出現(xiàn)了負值，說明因為金融危機等因素的影響，這些城市的進出口總額出現(xiàn)了負增長。因此，如果我們從控制組中隨機選擇一個城市，要得到與煙臺相同的預(yù)測誤差，概率為1/33，約為3%，從而煙大鐵路輪渡通航對煙臺進出口貿(mào)易水平的影響在97%的置信度上是顯著地。

五、結(jié)論

世界城市發(fā)展，可以說交通樞紐建設(shè)是反映和衡量一個城市的發(fā)展?jié)撃芎桶l(fā)展水平的重要因素，全世界5個國際大都市有2個是依托港口樞紐發(fā)展起來的，全球財富一半集中在沿海港口發(fā)達城市。煙大鐵路的通航，使煙臺市從交通末端城市轉(zhuǎn)型成為交通樞紐城市。本文采用Abadie和Gardeazabal（2003）提出的合成控制法，考察了煙大鐵路輪渡通航對煙臺市進出口貿(mào)易的影響，并據(jù)此剔除了相關(guān)的可觀測和不可觀測的外部因素的影響，從而得到的效應(yīng)程度較為準(zhǔn)確。實證結(jié)果表明：2006年以來，煙臺市進出口貿(mào)易的增加有相當(dāng)一部分是源于煙大鐵路輪渡通航的影響；具體而言，從2007年開始，煙大鐵路輪渡帶來的進出口總額對數(shù)的增量占當(dāng)年進出口總額的比例分別為4.7%、7.3%、8.1%、6.4%、3.4%、2.7%、3.2%、2.3%和1.1%。同時，本文利用安慰劑檢驗與排列檢驗，得到了與合成控制法基本一致的結(jié)論，證明了實證結(jié)果的穩(wěn)健性和有效性。

作者簡介：王小涵（1992-），女，漢族，山東青島，碩士研究生，研究方向：金融市場與金融工程。