王贵东,杨德林

• 1:清华大学经济管理学院

摘要(Abstract)：

本文主要研究"两新一重"政策,为了便于数学化、模型化处理,本文将"两新一重"提炼为以"互联网+"为核心要素的新基建、以人为本的新型城镇化、以交通物流为典型代表的老基建。在理论方面,本文将"两新一重"融合至城镇化模型中,在动态一般均衡框架下剖析交通物流以及"互联网+交通物流"如何影响人口城镇化。在实证方面,利用2004—2018年73个国家面板数据,采用加权LIML工具变量法检验本文理论模型。研究发现:交通物流促进了城镇化发展,且"互联网+"强化了交通物流对人口城镇化的正影响。此外,在金砖五国之中,中国交通物流对城镇化发展的总促进作用排第三,而中国互联网对城镇化发展的总促进作用排第一。

关键词(KeyWords)： 新基建;互联网+;交通物流;两新一重

Abstract:

Keywords:

基金项目(Foundation): 国家社会科学基金重大项目“‘互联网+’促进制造业创新驱动发展及其政策研究”(项目编号:17ZDA051);; 中国博士后科学基金面上项目“互联网革命下的制造业创新驱动机制研究”(项目编号:2020M670260)、中国博士后科学基金面上项目“生产效率、土地配置与人口城镇化研究”(项目编号:2018M630002)的资助

作者(Author): 王贵东,杨德林

DOI: 10.16513/j.cnki.cje.20210315.001

参考文献(References)：

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• (1)唯象理论最初为物理学概念。物理学可以分为实验、唯象理论和理论架构三个路径。唯象理论是对实验现象更为概括的总结和提炼,但是无法用现有的理论架构给出科学解释。即,只可意会,不可言传;知其然而不知其所以然。
• (2)本文的权重综合考量了人口总量和对外依存度。
• (1)流动人口面对城市高企的房价,不得不居住在以工业用地为主的非普通商品房(范剑勇等,2015)。
• (2)包括乡土社会安土重迁和落叶归根的中国文化属性,也包括社会流动群体同故土的情感纽带。
• (3)朱玲(2013)发现,由于基础设施和公共服务向城市倾斜,西部大开发虽然缩小了西部城市与东部城市的差距,但在相当长一段时间也拉大了西部乡村与西部城市的差距。
• (1)在Black and Henderson(1999)基础上,王贵东(2018)从城市空间结构、物流成本两个方面拓展了城市平衡增长模型。
• (2)在Black and Henderson(1999)基础上,周京奎等(2019)从城市类型方面拓展了城镇化发展模型。其中,原模型中城市1拓展为农村领域,并将居住地和工作地相互对调。
• (3)在城市平衡增长模型中,Black and Henderson(1999)假设z∶1-z的比例分布在城市1和城市2;而本文则假设代表性家庭的成员以z∶1-z的比例分布在农村和城市,这种假设更为贴合现实,尤其是城镇化快速发展的经济体(例如,中国)。
• (4)当σ等于1时,式(1)退化为CD形式。
• (1)分别代表农、林、牧、渔等行业。
• (2)一般情况下,农村的人口规模外部性较低,明显低于城市。
• (3)当β1=0时,相当于每处的人口密度均相等;当β1=1时,相当于由圆形空间结构退化成线性空间结构,且每处的人口密度均相等。一般情况下,农村β1取值非常接近于零,而城市β2(见2. 3节)要大于农村β1。
• (1)该式二阶导数大于零,存在最小值,而最大值在则取在边界上。
• (2)当然,从竞争角度也能得到这个结论,由于农村管理者间的激烈竞争,最终使得利润Π1=0
• (3)因为对于个人,产出的人口规模弹性为δ1,成本的弹性为1/(2-β1)。当δ1>1/(2-β1)时,随着人口的增加,产出增加的比例高于成本,农村的人口会不断膨胀,直到世界上只剩下一个农村,这显然与现实矛盾,所以δ1<1/(2-β1)。
• (1)忽略β1和β2的关系,虽然β1一般情况下要小于β2,当R>1时,Rβ1
• (1)由于物流成本在数理模型中较难处理,所以经济学者通常采用冰川消融的方式处理物流成本。也就是,某货物从A地运输到B地其价格上需要支付的物流成本,相当于从A地运输到B地其数量上的损耗。
• (1)主要指代表性农村和代表性城市,而非农村和城市。
• (1)该结论在唐为(2019)的实证研究中也得以支持。通过分析20世纪90年代的撤县设市政策,唐为(2019)发现数量上的撤县设市对城镇化起到了促进作用,且东部地区和初始集聚水平更高的地区显示出更强的作用。
• (2)相比远郊农村,近郊农村运输中间投入品到城市的成本更低,更有动力转化为城市。
• (3)例如,克拉玛依因石油产业而建城,莱芜因钢铁产业而建城。
• (4)例如,企业招工、人才引进。
• (5)由于本文的城镇化口径为常住人口,而非户籍人口,所以户籍等非物理因素可忽略。
• (6)感谢审稿人提出的建设性意见。
• (1)根据国家统计局数据,2010—2019年中国流动人口分别为2. 21、2. 30、2. 36、2. 45、2. 53、2. 47、2 . 45、2. 44、2. 41、2. 36亿人;根据第六次全国人口普查数据,2010年中国居民户口登记地在外市的人口为1. 20亿人,在外省的人口为0. 83亿人。
• (2)WDI数据涵盖了217个国家或地区的1429项指标,时间跨度为1960—2019年。
• (1)以2017年为基期。
• (2)交通工具包括铁路、航空、公路等。由公路货物周转量不可得,所以本文的货物周转量主要为铁路货物周转量和航空货物周转量。
• (1)对于非对数化变量,这里的平均值等于该变量的算数平均值。对于对数化变量,这里的平均值等于该变量的几何平均值,这是因为为■
• (1)有的文献将“单位”和“量纲”等同。在严格意义上,量纲是物理学概念,用来表示物理量属性。目前,国际上最为基础的7个量纲分别为长度、质量、时间、电流强度、温度、物质的量、光强度。单位与量纲有着本质不同。比如,千米和厘米为不同的单位,但又是相同量纲。
• (1)很多文献并未意识到“交互项中含义对数化变量”所具有的破坏性。很多文献为了使回归系数尽量保持在同一数量级,会采用不同的单位对变量的数值进行调整,以达到美化排版效果,而“对数化处理并不会影响变量系数”的误解也会诱导这类文献热衷于对数化处理,热衷于弹性分析。其实,问题并不出在对数化处理,而是出在交互项中含有对数化变量,而且并未意识到单位选取可以操控解释变量的系数显著性。
• (1)由于lntraffic、internet_lnpatent的p值分别为0. 819、0. 880,所以即使在数值上为负,但在统计学上为零。
• (2)首先,必须要对内生变量有深刻的认识。内生变量的本质是该变量与计量模型的随机扰动项相关。也就是,变量的内生性只是一个相对概念。一个变量在原计量模型中为内生变量,通过增加、减少原计量模型中的解释变量,可以使原计量模型的随机扰动项发生改变,进而影响随机扰动项与该变量的相关性。这意味着绝大多数文献在进行计量回归时,直接援引其他权威文献的解释变量作为自身文献的控制变量的做法是不妥的。
• (3)本文以正体前缀“L#.”表示变量的时间滞后#期。
• (1)这也是lnpdensity取时间滞后1期的原因。根据变量的正交性检验,拒绝“lnpdensity为外生变量”的零假设,不能拒绝“L1. lnpdensity为外生变量”的零假设。
• (1)需要说明的是,考虑到lnpatent和internet_lnpatent含有共同因素patent,所以本文采用最为严格的内生检验,即“宁可错判一千,不可放过一个”。
• (2)在具体操作层面,计量回归所利用的工具变量不仅仅包括rd、L1. lnpatent、internet_rd、L1. internet_lnpatent这4个,还包括所有的外生核心解释变量和外生控制变量。
• (1)当然,在不同参照系之下,βtr的估计值是不同的,其原因参见■时的讨论。
• (2)其细微的变化体现在,数据样本的不同。如果以A国作参照系,则数据样本相当于剔除A国之后的子样本。这是因为此时A国是以多个0值进入计量模型,不再影响其变量系数的估计。
• (1)一是中国的交通基建非常发达,拥有很多世界级的桥梁、隧道等基建;二是中国作为工业体系最完整的国家,交通物流工具的生产基本不存在短板效应;三是中国不存在俄罗斯那种的天寒地冻的极端气候、漫长运距等。