《表3 交通基础设施与经济增长的基准回归结果》

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《交通基础设施促进经济增长的时空差异与机制分析——基于双向固定效应模型的研究》

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注:括号内为标准误，*，**，***分别表示在10%，5%和1%的水平上显著。

本文使用我国2004-2016年31个省份和直辖市的面板数据。表3显示运用经济增长模型（1）得到的混合OLS、随机效应（Re）、固定效应（Fe）、双向固定效应（Fe-tw）、两阶段最小二乘法（2SLS）和系统GMM方法的基准回归结果。使用混合OLS方法的基本假设是核心控制变量不存在个体效应，而本文的交通基础设施建设投资显然存在着个体固定效应，所以混合OLS模型不适合使用。随后对固定效应和随机效应进行比较，由豪斯曼检验所得结果表明，固定效应方法比起随机效应方法在本文中更加适用。因此本文使用固定效应模型，并考虑到所用数据随时间改变，故固定个体效应和时间效应，采用双向固定效应模型进行研究。根据表3的实证结果显示:交通基础设施固定资产投资对经济增长的影响系数为0.145，且在1%的统计水平上显著；这一结果有力地说明了增加交通基础设施投资可以促进经济增长。考虑到交通基础设施和经济增长之间可能存在着双向因果关系，为了解决这一内生性问题，选取各地的气候条件类型作为交通基础设施的工具变量进行两阶段最小二乘法估计。以各地的气候情况作为工具变量，一方面由于各地气候条件的不同，潮湿、干燥、酷热、严寒、空气中污染物数量和降雨、降雪次数等天气条件均可以影响到对各地交通基础设施的投资，并且气候条件由自然所决定，与模型（1）中的误差项显然无关；因此对于经济增长有着明显的外生性，回归结果也表明以气候为工具的变量对经济增长影响显著为正。此外使用GMM方法可以进一步解决变量的双向因果产生的内生性问题，使回归结果更具稳健性。为此，引入经济增长的一阶滞后项进行GMM回归，经济增长的一阶滞后项既满足与模型中随机解释变量高度相关，又不与随机误差项相关的性质。结果显示经济增长率的一阶滞后项和交通基础设施均在1%的统计水平上显著为正，说明在进一步解决变量内生性问题之后，实证分析所得结论依旧稳健。