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交通基礎(chǔ)設(shè)施的就業(yè)效應(yīng)及其地區(qū)差異
——基于省級面板數(shù)據(jù)的實證分析

2018-07-26 01:28:52趙佳麗高艷云程光輝
江西社會科學(xué) 2018年7期
關(guān)鍵詞:階數(shù)基礎(chǔ)設(shè)施交通

■趙佳麗 高艷云 程光輝

一、引 言

近年來我國宏觀經(jīng)濟(jì)和交通基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)實現(xiàn)了同步發(fā)展,遍布全國各地的高速鐵路相繼建成運行,四通八達(dá)的高速公路網(wǎng)也在不斷建設(shè)?,F(xiàn)代經(jīng)濟(jì)增長理論表明,政府公共投資具有典型的正外部性,是促進(jìn)就業(yè)的一個重要手段。政府對基礎(chǔ)設(shè)施的投資為相關(guān)產(chǎn)業(yè)部門提供了支持,能夠擴(kuò)大對相關(guān)產(chǎn)品和服務(wù)的需求,引致企業(yè)生產(chǎn)規(guī)模的擴(kuò)大,從而需要雇傭更多的勞動力以滿足總需求的上升,推動就業(yè)增長。正因為此,為了實現(xiàn)充分就業(yè)的目標(biāo),世界各國政府在經(jīng)濟(jì)發(fā)展過程中均采用各種宏觀經(jīng)濟(jì)政策對勞動力市場進(jìn)行干預(yù)。

在我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展過程中,為了保持就業(yè)的穩(wěn)定,中央政府也采取了與之相似的政策,特別是加大交通基礎(chǔ)設(shè)施的投資力度。如果以年末從業(yè)人員數(shù)與年末勞動人口數(shù)(16-65歲人口數(shù))之比衡量就業(yè)率,以交通基礎(chǔ)設(shè)施密度衡量交通基礎(chǔ)設(shè)施水平,根據(jù)我們的計算,在1997—2016年間,全國的平均就業(yè)率從1997年的0.512上升到2016年的0.561,而交通基礎(chǔ)設(shè)施則從1997年的0.326公里/平方公里增加至2016年的0.897公里/平方公里。盡管兩者總體均表現(xiàn)出上升的趨勢,但是,交通基礎(chǔ)設(shè)施的發(fā)展速度要遠(yuǎn)遠(yuǎn)快于就業(yè)率的增長速度。根據(jù)計算可知,在1997—2016年間,交通基礎(chǔ)設(shè)施的增長幅度為175.2%,而就業(yè)率的增長幅度僅為9.57%,在1999—2001年間,就業(yè)率甚至還出現(xiàn)了小幅的下滑(這三年分別為0.489、0.484和0.483)①。正因為此,對于政府公共投資政策的實施效果,一些學(xué)者認(rèn)為,政府在交通基礎(chǔ)設(shè)施方面的投資僅僅有利于“保增長”,對就業(yè)的促進(jìn)作用并不明顯,這種“無就業(yè)復(fù)蘇”的增長模式也引起了學(xué)界的廣泛討論。[1]

從實證研究來看,盡管自Aschauer[2]以來一些文獻(xiàn)對基礎(chǔ)設(shè)施與就業(yè)的關(guān)系進(jìn)行了研究[3][4],專門討論交通基礎(chǔ)設(shè)施與就業(yè)關(guān)系的文獻(xiàn)并不多見,這些研究也沒有取得一致認(rèn)識。Crane et al.[5]采用美國德克薩斯州的面板數(shù)據(jù)考察了交通基礎(chǔ)設(shè)施對就業(yè)的影響,其研究結(jié)果表明當(dāng)期及滯后的交通基礎(chǔ)設(shè)施投資對就業(yè)有顯著的正向影響,且這種影響效應(yīng)在城鎮(zhèn)地區(qū)要表現(xiàn)得更明顯。運用來自美國北卡羅來納州1985—1997年各郡的面板數(shù)據(jù),Jiwattanakulpaisarn et al.[6]的實證研究表明當(dāng)控制了就業(yè)的滯后項時,高速公路資本對地區(qū)就業(yè)的影響效應(yīng)并不顯著。鄭振雄[7]采用中國1997—2008年的省際面板數(shù)據(jù),研究發(fā)現(xiàn)公路基礎(chǔ)設(shè)施對就業(yè)存在顯著的正效應(yīng),從短期看這種影響效應(yīng)較小,但長期影響效應(yīng)較大。張彬斌、陸萬軍[8]指出國道主干線貫通對其過境縣域的服務(wù)業(yè)就業(yè)份額在整體上具有顯著的提升效應(yīng)。一些研究還從中國城市層面出發(fā),對交通基礎(chǔ)設(shè)施與就業(yè)的關(guān)系進(jìn)行了檢驗,如鄧明[9]、肖挺[10]以及肖挺和黃先明[11]等。這些研究一致認(rèn)為交通基礎(chǔ)設(shè)施的改善對第二和第三產(chǎn)業(yè)(包括城市制造業(yè)和服務(wù)業(yè))就業(yè)有顯著的促進(jìn)作用。

鑒于以上理論闡述、實證研究和現(xiàn)實狀況之間的分歧,對于交通基礎(chǔ)設(shè)施與就業(yè)之間的關(guān)系,如下問題仍然值得我們思考:一是交通基礎(chǔ)設(shè)施與就業(yè)之間的因果關(guān)系如何?盡管一些文獻(xiàn)描述性提及,交通基礎(chǔ)設(shè)施能夠促進(jìn)地區(qū)就業(yè)增長,但也有一些文獻(xiàn)指出,地區(qū)就業(yè)的增長是交通基礎(chǔ)設(shè)施條件改善的原因之一。因此,兩者之間的因果關(guān)系并無定論。二是如果說現(xiàn)有研究仍無法確定交通基礎(chǔ)設(shè)施的發(fā)展是否能夠促進(jìn)就業(yè)增長,那么對兩者關(guān)系作進(jìn)一步的實證檢驗便有其意義所在。三是從我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展所存在的區(qū)域差異這一事實看,如果交通基礎(chǔ)設(shè)施對就業(yè)存在影響,那么這種影響效應(yīng)是否存在地區(qū)差異?本文的研究主要圍繞對以上三個問題的解答而展開。與現(xiàn)有文獻(xiàn)相比,本文的貢獻(xiàn)主要體現(xiàn)在如下兩個方面:(1)現(xiàn)有文獻(xiàn)僅僅關(guān)注公路基礎(chǔ)設(shè)施對就業(yè)所產(chǎn)生的影響,而沒有將其他形式的交通基礎(chǔ)設(shè)施納入分析框架,本文則綜合考慮了公路、鐵路和內(nèi)河航道三種不同形式的交通基礎(chǔ)設(shè)施。(2)一些文獻(xiàn)[5][7]先驗地假定交通基礎(chǔ)設(shè)施對就業(yè)存在影響,沒有對兩者之間的因果關(guān)系進(jìn)行嚴(yán)格檢驗,本文則選取了中國省級數(shù)據(jù),在面板數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上對交通基礎(chǔ)設(shè)施與就業(yè)之間的關(guān)系進(jìn)行格蘭杰因果檢驗。

二、交通基礎(chǔ)設(shè)施與就業(yè)的因果關(guān)系檢驗

(一)面板數(shù)據(jù)下的格蘭杰因果檢驗

如果不僅存在交通基礎(chǔ)設(shè)施對就業(yè)的影響,同時也存在就業(yè)對交通基礎(chǔ)設(shè)施的影響,那么內(nèi)生性問題的存在將導(dǎo)致對兩者關(guān)系研究得到的參數(shù)估計量是有偏的。因此,本文首先對交通基礎(chǔ)設(shè)施與就業(yè)的因果關(guān)系進(jìn)行格蘭杰檢驗。

為了檢驗交通基礎(chǔ)設(shè)施與就業(yè)之間的因果關(guān)系,我們設(shè)定模型如下:

其中,α、β、γ和θ為待估參數(shù),φi和ξi表示不可觀測的個體效應(yīng),μit和εit是隨機(jī)誤差項,T表示交通基礎(chǔ)設(shè)施,沿用Demurger[12]的做法,以各省份的公路、鐵路和內(nèi)河航道里程數(shù)之和除以國土面積衡量,E表示就業(yè)水平,用各省份年末從業(yè)人員數(shù)與年末勞動人口數(shù)(16-65歲人口數(shù))之比來衡量。在方程(1)和(2)中,我們假定滯后階數(shù)n和m足夠長以保證μit和εit是隨機(jī)誤差,檢驗的原假設(shè)分別為:

表1 交通基礎(chǔ)設(shè)施對就業(yè)影響的因果關(guān)系檢驗

當(dāng)(3)和(4)成立時,模型(1)意味著交通基礎(chǔ)設(shè)施不是影響就業(yè)的格蘭杰原因,模型(2)則意味著就業(yè)不是影響交通基礎(chǔ)設(shè)施的格蘭杰原因。

模型(1)和(2)中出現(xiàn)了交通基礎(chǔ)設(shè)施和就業(yè)的滯后變量,因此,首先需要考慮模型中這兩個變量的滯后階數(shù)。理論上模型(1)和(2)中的滯后階數(shù)n和m可以取任意值,但是,由于格蘭杰因果檢驗對變量的滯后階數(shù)比較敏感,如果滯后階數(shù)設(shè)定過長會引起過度識別的問題。對此,Holtz-Eakin et al.[13]建議模型中包含的最大滯后階數(shù)一般不應(yīng)超過數(shù)據(jù)涵蓋時間跨度的1/3。其次,模型(1)和(2)中的滯后階數(shù)并不一定相等,但為了簡化分析,筆者假定兩者的滯后階數(shù)相等。

(二)檢驗結(jié)果

本文采用1997—2016年我國的分省數(shù)據(jù),對交通基礎(chǔ)設(shè)施與就業(yè)的因果關(guān)系進(jìn)行檢驗。由于數(shù)據(jù)涵蓋了20年,基于Holtz-Eakin et al.[13]的建議,我們將模型(1)和(2)的最大滯后階數(shù)設(shè)定為7。表1和表2給出了相應(yīng)的檢驗結(jié)果,由于模型(1)和(2)是一個典型的動態(tài)面板數(shù)據(jù)模型,因而本文采用了系統(tǒng)GMM方法對其進(jìn)行估計。

表2 就業(yè)對交通基礎(chǔ)設(shè)施影響的因果關(guān)系檢驗

根據(jù)表1和表2的檢驗結(jié)果,基于我國省區(qū)層面的數(shù)據(jù)并未證實交通基礎(chǔ)設(shè)施與就業(yè)之間存在雙向因果關(guān)系,而只存在交通基礎(chǔ)設(shè)施對就業(yè)的影響。從表1來看,在交通基礎(chǔ)設(shè)施滯后階數(shù)為1到7的情況下,Wald統(tǒng)計量對應(yīng)的p值表明各期交通基礎(chǔ)設(shè)施變量是聯(lián)合顯著的,不能拒絕原假設(shè)(3),即交通基礎(chǔ)設(shè)施的變動是引起就業(yè)變動的Granger原因。而根據(jù)表2的估計結(jié)果,在滯后階數(shù)為1時,對應(yīng)的p值最?。?.179),最大則達(dá)到0.713,均表明就業(yè)水平的變動并不是引起交通基礎(chǔ)設(shè)施投資變化的Granger原因。這一結(jié)果可能說明,交通基礎(chǔ)設(shè)施的投資決策主要受其他因素的影響,例如張軍等[14]指出地方政府的標(biāo)尺競爭、治理水平是影響交通基礎(chǔ)設(shè)施投資決策的重要因素,而劉秉鐮等[15]認(rèn)為在經(jīng)濟(jì)不景氣時,為了維持穩(wěn)定的經(jīng)濟(jì)發(fā)展局面,政府會加大對交通基礎(chǔ)設(shè)施的投資力度。

三、交通基礎(chǔ)設(shè)施的就業(yè)效應(yīng)分析

(一)實證模型

在確定了交通基礎(chǔ)設(shè)施與就業(yè)之間的因果關(guān)系后,為了檢驗交通基礎(chǔ)設(shè)施對就業(yè)的影響效應(yīng),本文參照J(rèn)iwattanakulpaisarn et al.[6]的思路,以就業(yè)均衡方程為基礎(chǔ),設(shè)定如下實證模型:

其中,α、β和γk為待估參數(shù),被解釋變量E為就業(yè)水平,T表示交通基礎(chǔ)設(shè)施,fi為各省不可觀測的固定效應(yīng)。X表示其他影響就業(yè)的控制變量向量,主要包括:產(chǎn)出、物質(zhì)資本存量、人力資本、國外直接投資、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、貿(mào)易開放度、城市化水平、人口結(jié)構(gòu)以及市場化程度。

由于交通基礎(chǔ)設(shè)施從建成到運行存在時滯,勞動力市場的調(diào)整也受到眾多因素的影響,如信息不對稱、企業(yè)解雇、招聘和培訓(xùn)員工的時滯等,因而交通基礎(chǔ)設(shè)施對就業(yè)的影響具有滯后效應(yīng)(Jiwattanakulpaisarn et al.[6];鄭振雄[7])。根據(jù)表1的結(jié)果,當(dāng)模型中包含解釋變量的5階滯后時,對應(yīng)的AIC值最小,意味著我們應(yīng)當(dāng)引入交通基礎(chǔ)設(shè)施的5階滯后。但是,從t統(tǒng)計量看該模型中大部分變量并不顯著,而且引入5階滯后由于待估參數(shù)的增加也會對模型的估計造成不利影響。因而,本文只引入交通基礎(chǔ)設(shè)施和就業(yè)的1階滯后,調(diào)整后的模型如下所示:

(二)變量定義、數(shù)據(jù)來源及描述性統(tǒng)計

就業(yè)水平和交通基礎(chǔ)設(shè)施的衡量如前文所示,除此之外,為了進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗,筆者還采用第二產(chǎn)業(yè)和第三產(chǎn)業(yè)就業(yè)人數(shù)之和與年末勞動人口數(shù)之比E1來衡量就業(yè)水平。其他變量的定義如下:

產(chǎn)出(gdp):以各省人均實際GDP衡量;

物質(zhì)資本存量(k):以各省人均物質(zhì)資本存量衡量,各年總的物質(zhì)資本存量通過永續(xù)存盤法計算得到,并取折舊率為5%;

人力資本(h):以人均受教育年限進(jìn)行度量,數(shù)據(jù)單位為年;

國外直接投資(fdi):各省外商直接投資占GDP的比重,我們首先根據(jù)各年的平均匯率將FDI調(diào)整成人民幣幣值再計算其比重;

產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)(indust):以第一產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值與GDP之比衡量;

開放度(trade):進(jìn)出口總額與GDP之比,首先將進(jìn)出口總額按各年平均匯率調(diào)整成人民幣幣值,進(jìn)而求其與GDP的比重;

城市化水平(urban):各省年末城鎮(zhèn)人口與總?cè)丝谥龋?/p>

人口結(jié)構(gòu)(pop):以各省年末15-65歲人口占總?cè)丝诒戎睾饬浚?/p>

市場化程度(market):以樊綱和王小魯?shù)氖袌龌笖?shù)作為代理變量。②

本文選取中國省區(qū)1997-2016年的數(shù)據(jù),除去西藏后包含大陸30個省區(qū),數(shù)據(jù)主要來源于各年《中國統(tǒng)計年鑒》和《中國交通統(tǒng)計年鑒》,所有以人民幣為單位的數(shù)據(jù),均以1997年的不變價格進(jìn)行了調(diào)整,相關(guān)變量的描述性統(tǒng)計如表3所示。

表3 變量的描述性統(tǒng)計

(三)實證結(jié)果分析

模型(6)中出現(xiàn)了滯后因變量作為解釋變量的情形,是一個典型的面板數(shù)據(jù)模型,作為對比,本文分別給出了系統(tǒng)GMM和一階差分GMM的估計結(jié)果,如表4所示。在表4中我們共做了8組回歸,其中方程(1)-(4)以E作為被解釋變量,(5)-(8)以E1作為被解釋變量。從表4可以發(fā)現(xiàn),所有方程均通過了一階自相關(guān)和二階自相關(guān)檢驗,Sargan檢驗的p值也不能拒絕原假設(shè) (p值均為1,Sargan檢驗的原假設(shè)為“所有過度識別約束是有效的”),說明估計過程中所采用的工具變量是有效的。

從表4的估計結(jié)果來看,首先,由于滯后一期的就業(yè)對當(dāng)期就業(yè)有顯著的正效應(yīng),說明就業(yè)具有明顯的“棘輪效應(yīng)”[16]。其次,從交通基礎(chǔ)設(shè)施對就業(yè)的影響看,無論是當(dāng)期還是滯后一期的交通基礎(chǔ)設(shè)施對就業(yè)的積極影響也得到了證實③,說明交通基礎(chǔ)設(shè)施的就業(yè)效應(yīng)可以從短期和長期兩個層面加以考量。再次,產(chǎn)出(gdp)、物質(zhì)資本存量(k)、開放度(trade)、人口結(jié)構(gòu)(pop)和市場化程度(market)這五個變量對就業(yè)的影響不穩(wěn)定(或者不顯著)。需要注意的是,盡管一些文獻(xiàn)指出促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長是增加就業(yè)的一個關(guān)鍵因素,但是本文結(jié)果卻表明產(chǎn)出對就業(yè)的影響效應(yīng)并不顯著。最后,通過改變模型中的被解釋變量,除了上述五個變量之外,其他變量的符號均未發(fā)生變化,說明估計結(jié)果是穩(wěn)健的。接下來我們將基于以E作為被解釋變量,采用系統(tǒng)GMM方法的回歸方程(4)對估計結(jié)果進(jìn)行解釋。

根據(jù)方程(4)的估計結(jié)果,交通基礎(chǔ)設(shè)施的短期就業(yè)彈性為0.015,長期效應(yīng)為(0.015+0.021)/0.780=0.046,長期影響效應(yīng)大于短期影響效應(yīng),且長期就業(yè)彈性是短期就業(yè)彈性的三倍。從短期看,在交通基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)過程中對原材料的需求會拉動其他產(chǎn)業(yè)的發(fā)展,間接促進(jìn)就業(yè)的增加,并且在建交通基礎(chǔ)設(shè)施項目也會產(chǎn)生對勞動力的需求,特別是對建筑業(yè)勞動力的需求,從而促進(jìn)就業(yè)增長。而從長期來看,首先,由于交通基礎(chǔ)設(shè)施導(dǎo)致的生產(chǎn)率提升,使企業(yè)有擴(kuò)大生產(chǎn)規(guī)模的動機(jī),導(dǎo)致對勞動力的需求增多,對就業(yè)產(chǎn)生一種積極影響。其次,發(fā)達(dá)的交通基礎(chǔ)設(shè)施降低了區(qū)域間的交通運輸成本,有利于生產(chǎn)要素向該地區(qū)集中,從而形成產(chǎn)業(yè)聚集,影響勞動力的遷移和流動決策,進(jìn)而對就業(yè)產(chǎn)生影響。最后,便利的交通基礎(chǔ)設(shè)施網(wǎng)絡(luò)降低了勞動力的職業(yè)流動和地區(qū)流動成本,可以更加及時地捕捉到相關(guān)就業(yè)信息,對就業(yè)產(chǎn)生積極影響。

此外,從現(xiàn)有研究看,人力資本如何影響就業(yè)仍存在分歧,如Jiwattanakulpaisarn[6]的研究認(rèn)為人力資本對就業(yè)有積極影響,而鄭振雄[7]卻得到了完全相反的結(jié)論。本文的結(jié)果表明,人力資本對就業(yè)有顯著的積極作用。筆者認(rèn)為其原因可能在于,由于人力資本越高意味著勞動者的專業(yè)技術(shù)水平越高,在我國產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整和轉(zhuǎn)型升級的背景下,越能滿足和適應(yīng)勞動力需求方的要求,從而影響效應(yīng)表現(xiàn)為正。國外直接投資水平對就業(yè)水平也有正向促進(jìn)作用,國外直接投資越高的地區(qū),對勞動力的需求也更多,促進(jìn)了就業(yè)的增加。而產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和城市化水平與就業(yè)水平呈負(fù)相關(guān)。一般而言,第一產(chǎn)業(yè)在總產(chǎn)出中所占比例越高,意味著第一產(chǎn)業(yè)效率越高,能夠使更多剩余勞動力從農(nóng)業(yè)生產(chǎn)活動中解放出來,不斷涌入城市。但是,由于就業(yè)需求增長緩慢以及勞動力與就業(yè)崗位之間的不匹配,對第二產(chǎn)業(yè)和第三產(chǎn)業(yè)形成了巨大的就業(yè)壓力,從而對就業(yè)產(chǎn)生不利影響。

表4 交通基礎(chǔ)設(shè)施的就業(yè)效應(yīng)

(四)交通基礎(chǔ)設(shè)施對就業(yè)影響的地區(qū)差異分析

由于我國幅員遼闊,不同地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展模式和水平差異較大,交通基礎(chǔ)設(shè)施對就業(yè)的影響效應(yīng)不同地區(qū)可能存在差異。因此,除了采用分省數(shù)據(jù)從整體的層面對兩者的關(guān)系進(jìn)行檢驗之外,本文還依據(jù)東、中、西部的劃分方法,對交通基礎(chǔ)設(shè)施影響就業(yè)的地區(qū)差異進(jìn)行了檢驗,估計結(jié)果如表5所示。與表4不同的是,在表5中我們只采用系統(tǒng)GMM方法對模型進(jìn)行估計,但為了對估計結(jié)果做一個穩(wěn)健性檢驗,我們?nèi)砸訣和E1作為被解釋變量分別進(jìn)行了估計。

表5 交通基礎(chǔ)設(shè)施對就業(yè)影響的地區(qū)差異

以分地區(qū)樣本為基礎(chǔ)得到的估計結(jié)果與表4基本保持一致。根據(jù)表5可以發(fā)現(xiàn),產(chǎn)出、物質(zhì)資本存量、開放度、人口結(jié)構(gòu)以及市場化程度對就業(yè)的影響仍不顯著,與系統(tǒng)GMM估計相關(guān)的檢驗結(jié)果也表明工具變量是有效的。根據(jù)分地區(qū)的估計結(jié)果,滯后一期的就業(yè)仍通過了顯著性檢驗,再次說明就業(yè)具有顯著的“棘輪效應(yīng)”,且這種效應(yīng)在東部地區(qū)要表現(xiàn)得更明顯。從滯后一期和當(dāng)期就業(yè)之間的關(guān)系看,估計系數(shù)越高表明兩者之間的相關(guān)性更強(qiáng),因此,不同地區(qū)的差異可能在一定程度上說明東部地區(qū)的就業(yè)狀況更為穩(wěn)定。根據(jù)我們的計算,當(dāng)以年末從業(yè)人員數(shù)與年末勞動人口數(shù)之比衡量就業(yè)率時,在1997—2016年間,三個地區(qū)的平均就業(yè)率在總體上均出現(xiàn)了較為顯著的增長趨勢,其中西部地區(qū)的平均就業(yè)率從1997年的0.516上升至2016年的0.582,東部地區(qū)和中部地區(qū)則分別從0.515、0.502上升至0.542和0.541,④這一時期西部地區(qū)的就業(yè)增長幅度更大,東部地區(qū)增長幅度最小,也說明東部地區(qū)就業(yè)狀況更為穩(wěn)定。

交通基礎(chǔ)設(shè)施對就業(yè)影響的地區(qū)差異也得到了證實。以方程(9)-(11)為基礎(chǔ),從短期看,東、中、西部交通基礎(chǔ)設(shè)施的就業(yè)彈性分別為0.028、0.012和0.022,東部地區(qū)的影響效應(yīng)最大,西部地區(qū)次之。然而,從長期看,東、中、西部交通基礎(chǔ)設(shè)施的就業(yè)彈性分別為0.046、0.039和0.052,交通基礎(chǔ)設(shè)施對西部地區(qū)就業(yè)的長期促進(jìn)作用更為明顯,我們可以從兩方面對這一結(jié)論進(jìn)行解釋。一方面,我國在改革開放初期所采取的發(fā)展戰(zhàn)略,形成了典型的三大經(jīng)濟(jì)帶,與東、中部地區(qū)相比,西部地區(qū)交通基礎(chǔ)設(shè)施水平更為落后。過去十多年,隨著“西部大開發(fā)”戰(zhàn)略的不斷推進(jìn),西部地區(qū)交通基礎(chǔ)設(shè)施得以極大改善,盡管這一時期東、中部地區(qū)交通基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)也在有條不紊地推進(jìn)過程中,但是,從增加就業(yè)的角度看,由于國家發(fā)展戰(zhàn)略的傾斜、更低的勞動力成本以及產(chǎn)業(yè)發(fā)展的帶動等因素的共同作用,導(dǎo)致交通基礎(chǔ)設(shè)施對就業(yè)的長期影響效應(yīng)在西部地區(qū)更高。另一方面,與東部地區(qū)相反,西部地區(qū)歷來是勞動力輸出的主要區(qū)域,而東部地區(qū)則是主要的吸納就業(yè)區(qū)域,東部地區(qū)的居民往往也選擇其內(nèi)部省份作為工作目的地。因而,即使交通基礎(chǔ)設(shè)施對就業(yè)的長期影響效應(yīng)表現(xiàn)一致,不同地區(qū)勞動力市場的特征差異卻決定了其影響強(qiáng)度的差異。

四、結(jié) 語

本文運用中國1997—2016年30個省區(qū)的面板數(shù)據(jù),首先采用Holtz-Eakin et al.提出的方法,對交通基礎(chǔ)設(shè)施與就業(yè)之間的因果關(guān)系進(jìn)行了檢驗,根據(jù)檢驗結(jié)果確定了交通基礎(chǔ)設(shè)施是影響就業(yè)的格蘭杰原因。在此基礎(chǔ)上,本文還估計了交通基礎(chǔ)設(shè)施對就業(yè)的影響效應(yīng),具體來看,無論采用哪種方法衡量就業(yè),均表明交通基礎(chǔ)設(shè)施對就業(yè)有顯著的促進(jìn)作用,且長期效應(yīng)大于短期效應(yīng)。按照東、中、西部劃分得到的估計結(jié)果也證實了這一點。此外,本文的研究還表明,交通基礎(chǔ)設(shè)施對就業(yè)的影響還具有地區(qū)差異,短期就業(yè)彈性東部最大,而長期就業(yè)彈性西部最大。

根據(jù)本文的研究結(jié)論,改善交通基礎(chǔ)設(shè)施時能通過一些項目的上馬創(chuàng)造大量的工作機(jī)會,從長期看對就業(yè)也具有顯著的促進(jìn)作用。但值得注意的是,當(dāng)前我國交通基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)呈現(xiàn)較為明顯的地區(qū)差異,東部地區(qū)交通基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)發(fā)展迅速,而中西部地區(qū)則稍顯落后,因此,政府應(yīng)當(dāng)加大對中西部地區(qū)交通基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的投入,積極發(fā)揮交通基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)對就業(yè)的促進(jìn)作用,從而實現(xiàn)地區(qū)協(xié)調(diào)發(fā)展的戰(zhàn)略目標(biāo)。

注釋:

①此處數(shù)據(jù)根據(jù)《中國統(tǒng)計年鑒》以及《中國交通統(tǒng)計年鑒》計算得到。

②樊綱和王小魯構(gòu)建了一個評價中國省區(qū)市場化程度的指標(biāo)體系,并對其進(jìn)行了持續(xù)測度,我們在他們發(fā)布的市場化指數(shù)各年度報告以及已有文獻(xiàn)的基礎(chǔ)上獲取了1997—2016年間各地區(qū)的市場化指數(shù)。

③當(dāng)然在方程(3)和(7)中當(dāng)期交通基礎(chǔ)設(shè)施的影響不顯著,在方程(8)中滯后一期交通基礎(chǔ)設(shè)施的影響也不顯著。

④以東部地區(qū)為例,我們先分別求出該地區(qū)所有省份年末就業(yè)人口和勞動人口之和,再以加總的年末就業(yè)人口與勞動人口之比衡量該地區(qū)的平均就業(yè)率。

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