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最近，我们引荐了①关于各种因果识别方法的120份经典实证文献汇总”，②哈佛大学新修订完成的因果推断经典大作免费下载！附数据和code，③因果推断的统计方法总结, 177份文献，④政策评估的计量方法综述, 包括最新因果推断方法，⑤在教育领域使用IV, RDD, DID, PSM多吗? 使用具体文献，⑥看完顶级期刊文章后, 整理了内生性处理小册子，⑤工具变量精辟解释, 保证你一辈子都忘不了，⑦DID, 合成控制, 匹配, RDD四种方法比较, 适用范围和特征，⑧关于双重差分法DID的32篇精选Articles专辑！⑨关于(模糊)断点回归设计的100篇精选Articles专辑！⑩匹配方法(matching)操作指南, 值得收藏的16篇文章等，⑪MIT广为流传的政策"处理效应"读本，⑫DID的研究动态和政策评估中应用的文献综述，⑬最新政策效应评估的四种方法，⑭政策效应评估的基本问题等，在学术同行间引起巨大反响。
正文
关于下方文字内容，作者：仇旸，英国华威大学经济学，通信邮箱：Yang.Qiu.1@warwick.ac.uk
关于诺奖夫妇，可以参看：①2019年诺贝尔经济学奖: 印度裔班纳吉和AER主编迪弗洛夫妇以及克雷默教授，②AER, JHR主编告诉你, 如何在期刊上发论文，③AER的主编和编委偏好什么, 在哪个领域更容易发表，2019年诺奖夫妇编写的Field experiments手册公布！④诺贝尔奖得主Duflo, 经济学家的角色是管道工！⑤2019诺贝尔经济学奖获得者学术贡献10000字长文，⑥关于田野实验研究, 你不得不读的一篇综述文章，⑦随机分配是什么, 为什么重要, 对因果关系影响几何？⑧过去三十年, RCT, DID, RDD, LE, ML, DSGE等方法的“高光时刻”路线图，⑨RCTs随机控制试验到底是什么, 会是社科研究的必然趋势关于另外一位作者Nancy Qian，可以参看：①连续DID经典文献, 土豆成就了旧世界的文明，②关于工具变量的材料包, 标题,模型,内生变量,工具变量，③DID运用经典文献，强制性许可:来自对敌贸易法的证据，④关于DID的所有解读, 资料, 程序, 数据, 文献和各种变形都在这里，⑤陆铭教授给搞实证研究学者的经验建议，⑥计量经济学实证论文写作全解析，力推之作，⑦发表Top5刊的500强名单出炉, 这几位中国人实至名归
注：以下文字不能涵盖原文里丰富的内容，因此建议在读完下面的内容后务必到本文后面阅读原文，比如作者也使用ArcGIS软件绘制了地图，但下文并未提及。
注：以下文字使用第一人称复数讲述该篇文献。
一．概述
交通建设对经济发展的影响主要基于“要想获利，必先有市场和想法”的逻辑，并且在欧洲、美国和日本的交通建设与经济快速发展过程中可见一斑。现如今，富裕的国家的交通建设也比贫穷国家的好。但是，政府在交通建设投资时仍需要权衡两个问题：1. 交通建设应该交给政府的政策制定，还是交给市场或者地区政府间的竞争来自然的根据需求建设交通？2. 政策决策者也担心交通建设所带来的分配效用：一方面连接市场和各种想法的机会的增加可以造福整个国家——先富带动后富；另一方面刺激人口向城市流动，导致乡村地区人民只享受到了极少的城镇化效益甚至更加贫穷。不同学者对于交通建设在经济发展上的作用也有着不同的看法。有人认为交通建设促进了市场一体化，因为它可以促进价格趋同，且发现生产要素价格变动方向与贸易理论的预测方向一致。也有人认为交通建设对局部地区有着不利影响，比如中国新公路系统的建设成功对新连接的城市的影响，更完善的交通建设导致了人口与经济活动向远离市中心的方向移动。1. 交通建设是否带动了区域的发展还是使它们更加贫穷2. 交通网更发达的城市是否获利更多，并且带动自1979年以后中国经济的发展1. 关注长期效应——不仅关注贸易与价格的变动，更关注于人口与工厂迁移后的经济活动本地化的后续变化2. 讨论交通建设对该区域整体的影响（即该区域大城市可能因资源的聚集而更富有，而其他小城市可能变穷了）3. 对于这个问题，没有标准答案——这是因为起点不同会导致结果不一样，比如第一条连接内陆与港口的铁路所带来的影响一定与第五条这样的铁路带来的影响不同在构建模型之前，我们首先需要构建几条历史交通线路，且这些线路的选择不能依据当地经济发展潜力等其他外在因素。首先我们选择了在1860年几个中国重要的历史城市——北京，成都，贵阳，昆明，兰州，南昌，太原，西安——这些城市有一定的政治与经济重要性，不是条约港口，而且彼此之间离得足够远。其次我们选择了八国联军在1842年第一次鸦片战争中击败清政府所建立的四个条约港口——上海，宁波，福州，广州——之所以我们没有选之后的通商港口，是因为我们需要避免港口位置对经济发展的内源性影响（因为之后的港口是依据一些经济原因被选，比如靠近经济发达的地区，繁华的地区）。最后，我们将这些城市相互连接，形成了我们研究所需要的历史交通线路（以下简称历史线路）。值得注意的是，我们没有选择一些大型的终点城市，比如黑龙江、辽宁、吉林，因为这些城市之所以在交通线路上是因为它们一开始就很重要，会导致模型混杂效应显著。我们也排除了西藏、新疆以及内蒙古地区，因为这些地区由少数民族领导，有着不同的政策，且这些地区的铁路建设的原因与别的城市不同。为了模型的稳健性，我们也新添加了一些近期修建的交通网络线路（以下简称新线路）和其他经济增长因素——地理气候因素和人为因素。地理气候因素包括了中国主要农作物的农业气候适宜性与天气，其中天气我们通过春季气温与降雨量的自然对数来衡量。人为因素我们主要考虑了到大运河的距离与太平天国运动所带来的影响。1855年由于自然因素，黄河流向改变，再加上清政府行政能力减弱，导致了大运河废弃，进而影响了周遭城镇的经济，而太平天国运动也在一定程度上影响了经济的发展。在第二部分我们将先检测一下所选取的历史线路的可行性。第三部分我们将用模型讨论我们构建的历史线路与实际存在的交通设施之间的关系。第四、五部分将讨论距历史线路远近是否对经济有着促进作用。其中，第四部分我们讨论与历史线路的距离对GDP的影响，第五部分我们将讨论与历史线路的距离对企业和家庭收入的影响。第六部分我们将针对其他经济增长因素进行模型稳健性检测，二．历史线路的可行性检测
我们通过探究研究区间之前的时期的一些经济指标与距历史线路远近的关系。我们分别通过1850年的人口变化、清政府对全国州县的“冲繁疲难”评级制度、1820年乡镇是否有佛教寺院以及寺院的数量来探究二者的联系。且发现它们都与据历史线路的远近无关，证明我们历史线路的选取是可行的。
三．历史线路与实际存在的交通设施之间的关系
为了探究二者之间的关系，我们建立了式子（1）这样的模型。其中Icpt指c国家p省在时间t的交通基础建设；Lcp指与交通线路的最短距离；ρp为省份的固定效应；γt为时间的固定效应。
我们用到了藏于中国北京市档案馆国家图书馆的1986-2003年中国省级统计年鉴的人均GDP。这份数据的好处是它测量的是生产量，而不是价格。但同样带来了几个问题：1. 不同省份在不同时间对GDP的测算方法不同，尽管有所调整但仍不准确；2. 不是所有的乡镇都记录在册，导致记录在册的省份不是一个中国所有省份的随机样品；3. 许多乡镇不是连续记录在册，导致了我们的面板数据不平衡
通过这来自16个省份295个乡镇的不平衡的面板数据我们发现：1. 据历史线路的远近与到铁路、海岸线及部分终点城市的距离正相关；与到乡镇边界负相关，与村内高速路的长度负相关；与乡镇是否在海岸线上或是否临近通航河流无关，与铺面道路的长度无关。2. 距新线路的远近与到铁路和到部分终点城市的距离正相关；与高速公路、铁路的长度负相关；与到海岸线、河流以及乡镇边界的距离无关所以新线路与历史线路的区别在于距线路的远近是否与乡镇道路密度有关：距新线路远近与乡镇道路密度负相关，而距历史线路的远近则于乡镇道路的密度无关。这一发现也与事实相符，因为新线路大部分都远离铁路。四．距历史线路的远近对GDP的影响
式子（2）探究了距历史线路的远近与GDP之间的联系。其中ycpt指c国家p省在时间t的GDP；Zcp为国家控制的矢量。为了排除其他外部因素的影响，我们做了一些基线控制：控制到部分终点城市的距离控制到最近的通航河流与海岸线的距离，控制到乡镇边界的距离，以及到到海岸线的距离。
我们依次解放这些基线以及它们二次方的控制，发现当考虑所有条件的时候，在5%水平上有统计意义，距离与人均GDP的弹性为-0.0681，有正面影响。但当我们考虑各产业人均GDP以及其年增长率时，发现距离与各产业GDP成负相关。且在5%水平上第二、三产业的人均GDP有统计意义；人均GDP年增长率在各产业均没有统计意义，且在量级上也很小，所以距离与人均GDP增长率无关。1. 通过估算不同区域里距离对GDP的影响，从而测算GDP随时间的总增长：第三四分位乡镇到历史线路的距离是第一四分位的3.8倍，通过模型我们可以预测这段距离差会导致第三四分位的乡镇的人均GDP减少大约26%。在我们研究的18年间，人均GDP从2744增长到9916人民币（大约是242%）。所以，两者的比较说明到直线距离不同而导致的区域的差异在大小上是相对适中的。2. 通过极端假设——距离所带来的生产便利只由于对铁路的使用——来探究距历史线路远近与到铁路的距离间的联系：我们发现在控制所有基线的情况下，到历史线路的距离增长一倍，到铁路的距离大约增长13%。将表6样本A列1中的数据除以0.133可得人均GDP与到铁路距离的最大弹性为0.5，将列5中的数据除以0.133可得人均GDP增长与到铁路的距离的最大弹性为-0.0156。所以对于人均GDP来说，交通运输方式对其增长率的影响很小。
五．距历史线路的远近对企业和家庭收入的影响
企业的数据我们用到了1993年工业厂房普查和2004-2006年制造业企业普查。其中1993年工业厂房普查包括所有工业厂房，而2004-2006年制造业企业普查则包括所有国有企业和所有利润大于500万人民币的私人企业。我们通过选取同意乡镇的企业，计算出它们的数量以及利润，得到不平衡的乡镇面板数据。数据显示，平均每个乡镇有82家企业，分为三类：国有企业、混合所有制企业（私人企业，但国家占大部分股份）以及私有企业。大部分企业是国有或私有的，混合所有制企业很少。距离导致企业数量减少（在1%下所有类型的企业都统计显著，每1%的距离增长导致企业数量减少0.09%）；
距离导致企业年利润减少（对国有企业，在1%、5%下统计显著，没1%的距离增长导致年利润减少0.1%，对于混合型和私有企业距离增长也导致年利润减少，但数据不精确）
距离与企业数量增长速度、年利润增长速度以及资本回报成负相关，量级较小，且统计不显著。但值得注意的是，这些有关资本回报的数据并不精确。因为我们不清楚公司对于这些资本的定价——资本定价只有在有相似资本进行交易时才会明晰。距离远的企业有较少的交易市场，所以这些企业会低估资本，导致我们的模型夸大距离对资本回报的影响。
当进行结果评估时，我们通过估算不同区域里距离对企业数量的影响，从而测算企业数量随时间的总增长。数据显示，第三四分位乡镇到历史线路的距离是第一四分位的4.68倍，通过模型我们可以预测这段距离差会导致第三四分位的乡镇的企业数量减少大约42.6%。根据我们研究的三年数据（2004-2006），平均每个乡镇企业数量增长了12%（83到93）。所以，两者的比较说明到直线距离不同而导致的区域的差异在大小上是较大的。但是，这主要是公司面板数据在较短时间内产生的假象：如果企业数量在18年间都保持相同速度增长，企业数量将增长大约130%。相对于较长时间内的累积增长，距离对公司数量的影响似乎更高。对公司利润的结果评估也用相同的方法。第三四分位的乡镇的企业年利润比第一四分位的乡镇减少大约39%。根据我们研究的三年数据（2004-2006），平均每个乡镇企业数量增长了60%。如果保持速度，18年后公司利润将累计增长2950%。尽管这一累计增长数据比实际情况明显大了很多，它仍说明了距离与公司利润的弹性相对较小。当排除了距历史线路10%和20%近的区域后，系数并没有明显减少，说明距离近的区域有更多的公司并不是因为拥挤效应。对于农村地区家庭收入的相关数据，我们用到了1987-1991年、1993年及1995-2005年全国定点调查。数据显示，每一个乡镇平均有400户居民，大约三分之一参与了定点调查，所以该数据也可以支持我们研究乡镇内的收入分配问题。数据也提供了每年的乡镇收入分配以及内部的基尼系数，所以我们将关注10%、50%、90%收入人群以及基尼系数。我们测量净收入总额=居民收入总额-生产成本总额（不包括家庭生产与农业的劳动力成本）。
1. 距离与村级家庭收入的基尼系数负相关（5%下统计显著）；2. 距历史线路越远，不平等性增长越慢（1%下统计显著）；在排除了距历史线路10%和20%近的区域时，发现距离越近，不平等性越高。这可能因为这些地区在一方面享受了机会带来的好处，也承担了资本流动带来的不利影响。六．其他经济因素的稳健性检测
通过探究距历史线路远近与其他经济因素之间的关系，我们发现：1. 对于地理气候因素，我们的模型不存在明显的遗漏变量偏差，结论也没有被遗漏变量偏差所混淆（只有少数系数在加入其他控制因素后变得更准确，但在量级上几乎一致）；2. 对于人为因素，只有在企业样本中，到大运河的距离与到历史线路的距离的关系表现出统计显著，太平天国运动则不影响结果
七．结论
论文调查了在中国贸易开发和市场改革的20年后交通设施的使用对经济发展的影响。我们发现：1. 靠近历史交通线路的地区的人均GDP更高，人均GDP相对于历史交通网距离的弹性大约是-0.07。这符合中国农业部的国家定点调查展现出的该距离对家庭收入没有影响的结论；3. 靠近历史线路的地区企业数量更多且平均利润更高。但这些地区差异在量级上较小；4. 距历史线路的远近对经济发展没有明显作用。年人均GDP增长相对于距离的弹性为-0.002（标准误差0.003），统计不显著。无法证明距离对收入增长率的影响。所以，尽管交通条件的改善带来了GDP增长，它的计量效应也很小：在劳动力充足且资本流动的情况下，即使存在着巨大的宏观影响，处理区与对照区的工资与收入仍保持一致。即使在中国，资本流动性受限，相对于劳动力，资本流动性与距离有关——偏远地区会比交通便利的地区保留更多的资本用来发展，所以偏远地区的人均GDP不会大幅减少。从发展角度来看，偏远地区也参与且从全球市场带来的中国发展水平普遍提高中收益，所以距离对偏远地区与交通便利的地区的增长水平没有很大的区别。最后，我们与Fogelian和黄的看法一致，认为在这一飞速发展的时期，中国政府不应该在交通设施建设上投入很多，且尽管交通设施带来了整体经济的发展，对于局部经济而言，由于缺乏生产要素的流动性，交通设施对经济的影响并不大。但在还不清楚投资回报的情况下，我们不能说交通设施建设的投资对经济发展没有帮助。
Reference: Banerjee, A., Duflo, E., Qian, N., On the Road: Access to TransportationInfrastructure and Economic Growth in China, Journal of Development Economics, https://doi.org/10.1016/j.jdeveco.2020.102442.
关于一些计量方法的合辑，各位学者可以参看如下文章：①“实证研究中用到的200篇文章, 社科学者常备toolkit”、②实证文章写作常用到的50篇名家经验帖, 学者必读系列、③过去10年AER上关于中国主题的Articles专辑、④AEA公布2017-19年度最受关注的十大研究话题, 给你的选题方向，⑤2020年中文Top期刊重点选题方向, 写论文就写这些, ⑥过去三十年, RCT, DID, RDD, LE, ML, DSGE等方法的“高光时刻”路线图。后面，咱们又引荐了①使用CFPS, CHFS, CHNS数据实证研究的精选文章专辑！②这40个微观数据库够你博士毕业了, 反正凭着这些库成了教授，③Python, Stata, R软件史上最全快捷键合辑！④关于(模糊)断点回归设计的100篇精选Articles专辑！⑤关于双重差分法DID的32篇精选Articles专辑！⑥关于合成控制法SCM的33篇精选Articles专辑！⑦最近80篇关于中国国际贸易领域papers合辑！⑧最近70篇关于中国环境生态的经济学papers合辑！⑨使用CEPS, CHARLS, CGSS, CLHLS数据库实证研究的精选文章专辑！⑩最近50篇使用系统GMM开展实证研究的papers合辑！
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