空间计量可计算一般均衡法

交通运输基础设施的空间效应:空间计量可计算一般均衡法

陈振华,金斯利·E ·海恩斯

摘要

这项研究介绍了一种新方法,名为空间计量可计算一般均衡法(SECGE ),该方法将空间计量经济

学与可计算一般均衡相结合,提高了分析交通运输基础设施影响的效率。考虑到空间依赖性,要用空间计量经济模型评估不变替代弹性(CES )生产函数的要素替代弹性。CGE 模拟实验采用不同的替代弹性,展示了空间计量经济评估和传统的最小二乘法(OLS )评估之间的差异。虽然此次研究总体情况的差异非常小,但关于更加灵敏的分散区域模型的启示则越来越清晰。

10.1 简介

交通运输基础设施在区域经济发展方面起着重要的作用,包括刺激经济发展和出口发展(海恩斯2006)。但事实证明,因为受到复杂的传导机制影响,测定这些效应非常困难。产生这一复杂性的原因有两个:首先,实现交通运输基础设施区域效应的机制如下,一方面通过运输价格的变化影响需求,另一方面通过运输成本的变化影响供给;其次,评估区域范围内的运输效应通常受到当地难以观测的变量的影响,从而引起空间自相关性。结果就是,如果不考虑这些相互作用,效应分析可能会有偏差。而本章节介绍的新方法,名为空间计量可计算一般均衡法(SECGE ),将空间计量经济学与可计算一般均衡相结合,提高了分析交通运输基础设施影响的效率。我们将这个新方法用于交通运输基础设施之中。

这项研究与之前的研究不同,体现在以下三个方面:第一,进行空间自相关性测试,可以在要素替代弹性中观测并确定美国的空间依赖性。考虑到空间的直接或间接影响,为了处理空间依赖性,将使用空间面板计量技术评估不同区域内不变替代弹性(CES )生产函数的要素替代弹性。

第二,在不同情境下采用一般均衡框架进行运输效应分析。与局部均衡分析不同,一般均衡分析考虑到供需之间互相影响,要求研究人员全面理解交通运输基础设施效应。通过比较传统均衡模拟和新均衡模拟来验证这个方法,两种模拟的区别在于是否考虑到空间依赖性。对比使研究人员更能体会到交通运输基础设施的空间效应。

第三,引导这项研究的焦点在于多式联运系统,包括公路、铁路、空运、公共交通、管道和水运。和单模态观不同,这种多模态观实际上是对交通运输基础设施系统投资影响的全面理解。它使我们比较不同基础设施模式之间的影响及其外溢,并理解交通运输投资的重要性。

本文其余章节的安排如下。10.2节为相关文献的研究做了理论铺垫。10.3节论述了CGE 结构。建模程序将在10.4节进行论述。10.5节介绍了数据。10.6节呈现了模拟结果,随后10.7节作出总结。

Z. Chen (*) • K.E. Haynes

School of Public Policy, George Mason University, Arlington, VA 22201, USA e-mail: [email protected];

[email protected]

P. Nijkamp et al. (eds.), Regional Science Matters, DOI 10.1007/978-3-319-07305-7_10, 163

# Springer International Publishing Switzerland 2015

10.2 文献综述

根据不同的分析方法,关于交通运输基础设施经济效应的文献从以下三方面进行论述:传统的经济计量方法、空间视角和一般均衡方法。另外,还探讨了多模调查的必要性。

10.2.1传统经济计量方法

自阿绍尔(1989、1990、1994)提出加强公共基础设施建设、促进区域经济发展以来,许多研究遵循新古典主义的方法,使用总生产函数的不同形式(Gramlich 1994、2001;Harmatuck 1996; Nadiri and Mamuneas 1996; Fernald 1999; Bhatta 和 Drennan 2003; Boarnet 1997; Boarnet 和 Haughwout 2000; Mattoon 2002; Duffy-Deno 和 Eberts 1991) 研究公共基础设施。这些研究遭到了各种批判(Gramlich 1994)。其中就指出这些研究没有考虑到空间不同位置各单元之间的相互作用,反而在他们的研究中假定存在空间独立性。

10.2.2空间视点

如果对空间依赖性进行区域分析,空间计量经济学理论指出估值结果将有显著变化(LeSage and Pace 2009)。这是因为区域的性能不仅受自身影响,也受其他区域性能的影响。芒内尔(1992)指出随着地域中心变得狭窄,预计公有资本的影响将会变小。她之所以相信,是因为小范围内不会引起基础设施投资漏损。尽管这一假设并不完全准确,鲍尔奈特(1998)认为空间维度对估算有影响,不能忽略。

勒沙杰(1999)指出传统的计量经济学很大程度上忽视了样品数据的空间维度。数据如有地理信息,观察结果之间的空间依赖性可能会违背高斯-马尔科夫理论。不考虑这一问题的话,估算结果可能会有所偏差。

由于空间经济计量技术的发展,Paelinck 和 Klaassen (1979), Cliff 和 Ord (1981), Anselin (1988), LeSage 和 Pace (2009), Elhorst (2012) 以及其他人,实证空间分析的方法论得以发展。其主导功能之一就是允许测量空间溢

出效应。这些效应包括在某地的投入或通过贸易和市场联系在邻近地方经济的区域影响变化(Bo et al. 2010) 。交通运输基础设施可能会对区域经济增长有溢出效应,因其影响由基础设施产生,但并局限于某一特定区域(Moreno 和 Lo´pez-Bazo 2007)。为了验证这一假设,我们采取了不同的空间模型(Holtz-Eakin 和 Schwartz 1995; Kelejian 和 Robinson 1997; Cohen和Morrison Paul 2003, 2004) 。

回顾关于交通运输基础设施空间效应的现有文献,可以看出使用不同数据、方法、地域和时期,得出的结论并不一致。尽管空间经济计量技术的发展能够促使学者们调查基础设施的溢出效应,但大部分研究只是孤立地考虑到了空间依赖性的特定模式,如空间滞后或空间错误。如果没有充分的原因选择某一空间模型,因其对特定空间依赖性的忽视,这些空间研究结果可能会存在估算偏差。

10.2.3一般均衡方法

此外,上述提及的大部分影响分析是在局部均衡框架下进行的。在研究期间假定对基础设施的需求稳定,由供给方估算经济产出和基础设施之间的关系。事实上,影响评估的结果可能不完全,因为没有考虑需求变化的影响。比如,交通运输对旅客福利的影响属于功用层面,并不能在局部均衡分析下计算。因此,为得出对基础设施的综合评估,需要一般均衡框架。

CGE 模型能够结合供需情况进行分析。理论框架基于瓦拉斯-阿罗-德布鲁一般均衡理论,结合现代修改和扩展,考虑到了不完全市场(Bro¨cker 2004)。因为CGE 清楚地介绍了微观经济结构和宏观经济环境之间的联系,该模型还可以用于介绍不同行业和市场之间的相互关系。更重要的是,它也可以评估国家政策的变化对各种经济变量直接或间接的影响,如产出、就业、价格、收入和福利。

CGE 模型包括生产者、消费者、政府及外来经济体。CGE 对于生产者和消费者的基础假定为生产者追求利润最大化,而消费者追求效用最大化,两者资源都有限制。生产过程可以用科布-道格拉斯形式或CES 解释说明。政府则扮演着双重角色。一方面它是决策者,CGE 引进相关政策的变量,作为影响经济的外来因素。另一方面它也是消费者,政府收入主要来源于税收和关税,花费用于各种公共支出,比如公共事务、政府间转移和补助津贴。至于国际贸易,国内市场和出口的分配过程通过不变弹性转化(CET )说明,而国内市场和进口的分配则由阿明顿函数说明(Bro¨cker 2004) 。

CGE 对交通运输基础设施投资效应的评估实际上是变化的。根据不同的研究需要,评估影响是不同的。由于大部分交通运输基础设施通过不断增长的可达性和降低的运输花费实现了经济效益,CGE 对交通运输的分析通常构建在跨区域的结构中。

Miyagi (2006) 使用空间CGE (SCGE )评估关于可达性的经济影响。根据他的模型判断,由于专业的基础设施投资,经济效应是通过减少堵塞来测定的(Miyagi 2006) 。 通过使用多地CGE 模型,Haddad 和 Hewings (2005) 评估了巴西公路运输政策的变化所带来的经济效益。通过引入非恒定收益和非冰山运输成本,他们的模型发现了巴西关于空间经济交通运输投资的不均衡影响。CGEurope 是另一个SCGE 模型,由Bro¨cker (1998) 发明。该模型主要用于分析福利效应的分布,与区域间可达性的变化相连接。

平戈是静态CGE 模型,用于预报区域之间的货物运输(Ivanova 2004) 。该模型包括19个地区,10个经济体。莫纳什模型广泛用于多地动态CGE 模型(Dixon 和 Rimmer 2000) 。它考虑到行业和区域分散的不同选择。该模型里运输行业是边缘行业,花费主要用于采购货物和商品。

不同于多地CGE 模型,国际粮食政策研究所(IFPRI )是一个独立的CGE 模型,它将运输花费作为交易成本的一种(Lo¨fgren et al. 2002) 。该模型考虑通过交易花费的变化评估效应。运输费用是交易的一部分。有些运输费用在交通行业没有表现出来,比如CGEurope 。其他模型如平戈、莫纳什和IFPRI ,运输费用明确地表现在最终产品和服务的价格中。这些CGE 模型都没有考虑到空间依赖性的问题,不管他们是不是在区域范围内进行分析。

10.2.4单向模式与多向模式

基础设施影响研究的另一个共同特征是大部分都从单向视角对交通运输进行调查。通常都集中在公有资产和交通运输基础设施上(Duffy-Deno 和 Eberts 1991; Berndt 和 Hansson 1992; Kelejian 和 Robinson 1997),而其他的又集中在特定模式如高速公路、空运或港口(Holtz-Eakin 和 Schwartz 1995; Cohen 和 Morrison Paul 2003, 2004; Cohen 2007; Ozbay 等 2007) 。很少有研究从比较角度和多向角度出发进行调查(Adersson等. 1990; Blum 1982; Cantos 等 2005) 。应注意的是多向评估是在局部均衡框架引导下进行的,而不是一般均衡视角。

10.3理论动机

文献综述指出尽管CGE 分析为评估运输效应提供了综合性方法,还考虑到了经济的供需状况,但空间方面只考虑到了多地模式的框架和评估地区间的现金流。没有讨论或调查诸如外来参数的可靠性、替代弹性中的空间

依赖性之类的问题。结果就是在区域要素替代的过程中,这些CGE 模型可能会因为缺少空间依赖性而导致评估 有所偏差。 按照新经济地理学的观点,区域经济在两种力量下互相影响:向心力和离心力(Krugman 1991)。当向心力超过离心力时,出现区域聚集,反之则是区域外溢。Krugman 也指出了替代弹性与经济规模有着紧密联系,这间接地决定了区域聚集或分散。一般均衡条件下,替代弹性较高意味着经济规模较小,对区域分散不利。反之,替代弹性较低则意味着经济规模较大,则可能引起区域分散。要素替代的弹性因其聚集和外溢的效应影响着区域内部与区域之间。

如图10.1所示,区域内部和区域之间都会发生聚集和外溢。在运输花费层面上来说,要素价格如租金和工资率的变化可能导致区域A 、B 、 C 内部或它们之间发生要素替代。结果就是,除非区域之间的要素替代弹性为零,否则要素替代的弹性总值与区域内两种力量的推动值不同。

因为大多数一般均衡分析的替代弹性都是外来提供,许多CGE 模型可以从相关弹性评估的文献中检索该值(Balistreri 等2003;Chirinko 等2004) 。

然而,对它们来源的调查表明可以通过经济计量评估法获得替代弹性,同时也需要大量的时间序列数据或固定样本数据来实现稳健评估。但是,评估替代弹性过程中的空间依赖性还没有解决,虽然用于评估的数据是从空间角度出发,但也意味着存在问题。

安瑟兰和格里菲斯(1988)提出空间依赖性影响经济计量学,因为忽视这一问题可能会导致严重的错误评估。大部分CGE 分析只依靠源于非空间经济计量评估的替代弹性,换句话说,只考虑地区内的替代弹性。但是,

新经济地理学理论指出替代弹性区域间的经济活动也可能存在。因为省略潜在的空间依赖性,限制发生了,有可能对政策影响分析产生消极影响。

为了在一般均衡框架下处理空间依赖性的问题,需要结合空间经济计量评估和CGE 的新方法。另外,缺少多向视角限制了我们理解交通运输基础设施的空间效应,尤其是像美国这种交通运输基础设施有着多重模式、全面、竞争良好、成熟的国家。为了在文献方面填补这一缺陷,这项研究旨在回答下列问题:

• 在一般均衡分析下,美国的公共交通运输基础设施怎样为经济产出做贡献。

• 在不同的交通模式下,包括公路、空运、水运和运输等,怎样改变影响?

• 在CGE 环境下比较评估时,是否考虑空间依赖性有影响吗?

10.4 CGE 结构

为了验证,这项研究采取了国家的最新版本以及传统IFPRI 标准模型的静态CGE 模型,以及麦当劳提出的Dervis-DeMelo-Robinson 传统(2005)。这一模型关于交通运输基础设的更早应用由陈和海恩斯发现(2014)。该模型是一个开放经济体,包括13个商品、13项活动、9个因素、1个家庭以及1个世界账户(ROW )。在阿明顿假设下模仿国内生产和出口货物之间的不完全替代贸易活动,以CES 函数代表(阿明顿1969。另外,假设出口为国内产品的不完全替代品,则由不变弹性转换函数代。

小国家对出口需求功能的假定比较放松。该模型考虑了非贸易、非生产以及非消费的国内商品。讨论了用于不同机构群体的主要模型结构,详情如下。

10.4.1消费者

在科布-道格拉斯表格内消费者追求效用最大化,在规模受到预算限制时争取收益不变。日用品消耗可以表示为:

PQD i QCD i ¼ Comhavi HEXP

其中

PQD i : 综合商品的购买价格i

QCD i : 家庭日用品消费i

Comhav i : 消费日用品i 在家庭消费中的份额

HEXP: 家庭消费支出

家庭收入和支出分别表示为

YH ¼ X f k¼1 hvash k YF k þ hwor ER

HEXP ¼ YH ð 1 tyhÞ ð 1 SADJ kaphshÞ

其中

YH: 家庭收入

hvash f : 要素f 所占家庭收入份额

YF k : 要素f 的收入

hwor: ROW 转移给家庭(外币不变)

ER: 汇率(世界单位的本国货币) ð10:1Þ ð10:2Þ ð10:3Þ

tyh: 家庭的直接税率

SADJ: 储蓄率换算系数,这项研究中該值假定为1 kaphsh: 税后 家庭收入份额

10.4.2生产者

有13个公司生产同一种商品,每一个都追求最大利润,面对着一个嵌套

函数,资本、劳动力、业内现金流都是生产因素。一个二级生产结构在所有行业都需要生产者(见图10.2)。最高级的假定列昂惕夫技术用附加值和中间投入作为生产因素。二级假定附加值CES 技术、资本、劳动力以及其他基金为生产要素,中间投入为里昂惕夫技术,所有公司的商品都是生产要素。

图 10.2 嵌套生产结构

此项活动CES 多因素生产函数表示为

QX a ¼ adxa

其中

QX a :活动a 生产的国内商品

X

f

deltax k , a FD k , a

rhox a

1

k¼1

a

ð10:4Þ

adx a : QX下CES 生产函数的移位参数 deltax f,a : QX下CES 生产函数的共享参数 FD f,a :活动a 需求的要素f

rhox a : QX下CES 生产函数的弹性参数

商品函数的中间投入需求和国内商品生产分别表示为:

QINTD c ¼ k¼1 ioqx c , k QX k COMOUT c ¼ k¼1 ioqxcqx c , k QX k

其中

QINTD c :商品中间投入的需求 COMOUT c :国内商品生产 ioqx c,k :使用矩阵系数

ioqxcqx:a,c :活动a 输出的商品c 份额

运输行业提供的运输服务通过里昂惕夫函数被看做是非交通运输行业的中间事物。价值同CES 生产函数的投入一同依附于最终产品。在卡车、空运、运输和水运等运输行业,CES 生产函数的要素投入包括劳动力、私人

X

a

ð10:5Þ ð10:6Þ

X

a

及公有资本。非运输行业以及两个私营运输行业铁路和管道的公共交通运输资本账户设置为零。假定所有要素替代的要素替代弹性一致。通过最小二乘法(OLS )回归模型和空间计量经济模式进行外来评估。

10.4.3政府

政府群体包括代表政府税收和政府收支的函数。该模型包括五种税收类型:关税、出口税、营业税、间接税和非政府机构的所得税。不同税收的函数表示如下:

MTAX ¼ k¼1 pwm k te k

ETAX ¼ k¼1 PWE k

c

X

c

tm k

ER QM k ER QE k

ð10:7Þ ð10:8Þ ð10:9Þ

ð10:10Þ

X

STAX ¼

X

c k¼1

ts k PQS k ð QINTDk þ þ QGDk þ

a

其中

ITAX ¼ k¼1 txk PX k

X

QCD k QINVD k Þ

QX k

DTAX ¼ tyh YH

ð10:11Þ

MTAX:关税 ETAX:出口税 STAX:营业税

ITAX:间接税 DTAX:非政府机构的所得税 tm c :商品c 的关税率 te c :商品c 的出口税率

pwm c :商品c 的进口世界价格,用美元表示 PWE c :出口世界价格,用美元表示 QM c :商品c 的进口 QE c :商品c 的国内出口 ts c :营业税率

PQS c :综合商品c 的供应价格 QGD c :商品c 的政府消费需求 政府收入、消费和支出函数分别表示为

YG ¼ MTAX þ ETAX þ STAX þ ITAX þ DTAX þ ð govwor EÞ

QGD c ¼ QGDADJ qgdconst c EG ¼ X

c

k¼1 QGDk PQD k

ð10:12Þ ð10:13Þ ð10:14Þ

其中

YG, QGD 和 EG分别表示政府收入、政府商品消耗以及政府支出; govwor:世界转送给政府的(外币不变)

QGDADJ:政府消费需求转换系数。这项研究中假定該值为1。

qgdconst c :政府对商品c 的需求量

10.4.4投资和存款

投资和存款包括下面三个方程式:

h

YH 1 tyh SADJ kaphsh

k ð

k Þ k

TOTSAV ¼ k ¼1

X

ð10:15Þ

ð10:16Þ

þKAPGOV þ ðKAPWOR ER Þ

QINVD c ¼ IADJ qinvdconst c

c

INVEST ¼ k ¼1

PQD k QINVD k

其中

X

ð10:17Þ

TOTSAV: 全部存款; KAPGOV:

政府存款; KAPWOR: 往来账户余额;

IADJ: 投资换算系数,这项研究中假定該值为1

qinvdconst c :投资需求量

10.4.5市场结算条件

市场结算条件包括要素市场的均衡,商品市场、政府、外来贸易以及存款和投资。这些条件用以下方程来表示:

FS

f ¼

X

a

FD

f, k

k ¼1 ð10:18Þ ð10:19Þ ð10:20Þ

QQ c ¼ QINTDc þ QCDc þ QGDc þ QINVDc KAPGOV ¼ YG EG KAPWOR

cm

¼ k ¼1

X

PWMk QM cm

X f

þ

j ¼1YFWOR j

ce

ER

10:21

X

f

i ¼1

PWE i

QE

i

hwor govwor

X

m ¼1factwor m

TOTSAV ¼ INVEST þ WALRAS

其中

FS f :要素f 的供给

QQ c : 综合商品c 的供应 YFWOR f :外来要素收益

factwor m : ROW支付要素收益(外币不变) INVEST:总投资支出

WALRAS:瓦尔拉法则的松弛变量

10.5 评估步骤

评估这项研究从下列四个步骤逐步展开。

10.5.1 第一步 空间自相关测试

ðÞ

ð10:22Þ

空间自相关由莫兰I 值测量,使用GeoDa 测试资本劳动的比率变量和工资租金的比率变量,这是由伊利诺伊大学厄本娜香槟分校的空间分析实验室提出的(Anselin et al. 2006) 。通用的全球莫兰I 定义为(Moran 1950; Cliff 和 Ord 1981):

n

w x

2

I

n

X

x Þ

¼X

i¼1

X j¼1

w

i i¼1 n ij ð

j

ij

X

w x

10:23

i¼1

ij ð i x Þ

ð

Þ

其中,n 为区域数字,包括48个临近州和哥伦比亚特区除了管道和水运的大部分行业,这两个行业分

别包括48个区和36个区。x 和x 分别表示特定州和x 的意义。wij 是空间链接矩阵,代表区域i 和j 的空间关系。这项研究中空间关系定义为互相临近。因此空间链接矩阵用女王临近法表示。

莫兰I 值一年只能测试一次,我们测量了1997年到2011年每一年的莫兰I 值。每年的变量都非常相似。

表10.1 所选年份的莫兰I 值

1997

2004

2011

No. of

行业 农业 制造业 效用& 建筑

Ln(KL) 0.14* 0.40*** 0.43**

Ln(wr) 0.45*** 0.42*** 0.38***

Ln(KL) Ln(wr)

0.20* 0.33** 0.31** 0.34*** 0.35*** 0.36***

Ln(KL)

0.25** 0.23** 0.29** Ln(wr) states 0.36*** 49 0.25** 49 0.36*** 49

贸易 卡车

0.21* 0.48*** 0.59*** 0.01

0.24** 0.46***

0.22** 0.58*** 0.26** 0.07

0.26** 0.49***

0.07 0.22** 0.51*** 0.10

0.12 0.01

49 49 49 49

铁路 空运

0.59*** 0.01

0.27*** 0.07

0.50*** 0.10

传输

水运 管道 仓库 信息 服务

0.10 0.13 0.06 0.36*** 0.23*** 0.44***

0.06 0.07 0.07 0.37*** 0.25** 0.46***

0.19** 0.12 0.12 0.33*** 0.21** 0.44***

0.17* 0.06 0.16* 0.32** 0.26** 0.47***

0.20** 0.05 0.09 0.29*** 0.28** 0.52***

0.14* 0.07 0.00

0.31*** 0.21** 0.53***

49 36 48 49 49 49

注: ***, **, * 分别表示统计水平为1 %, 5 % 和 10 %时系数有效。

来源:作者计算

因为空间和页码限制,表10.1只展示了三年的全球莫兰I 的资本劳动比率(KL )以及工资租金比率(WR ),涵盖了调查期的开始、中间和结束。很多行业比率变量的莫兰I 值在多年内都是有效的,这表明空间自相关性跨越了不同的区域和年份。大部分值反应了积极的聚集趋势,还有一些值如2011年的铁路行业比率就比较消极,表明了分散趋势。存在自变量和因变量的空间依赖性说明复杂的自相关作用是这项研究中的一个问题。

10.5.2 第二步 非空间评估

第二步是获得CGE 分析要素替代弹性的基值。该研究遵循经典要素替代弹性CES 生产函数的评估。基本方程式为:

Q ¼ αkl K

h

ζ

kl

ζkl

þ ð1 αkl ÞL ζkl

i

ζkl

ζ

ð10:24Þ

kl

ζ

kl

1 1

1

176

Z. Chen and K.E. Haynes

L ¼

K

kl

αkl þ kl r

1

αkl

ð

10:25

Þ

w

ln ζ ln ζ ln

其中Q 是劳资双方的综合产品,w 和r 分别代表工资和租金率。ζkl 和αkl 是替代弹性和K 和L 的分布参数。该方程式可简化为线性回归:

lny ¼ β0 þ β1lnx þ ε

其中y 是资本劳动比率,x 是工资租金比率,ε是

ð10:26Þ

立平等

( iid )。劳资双方之间的替代弹性由β1代表。

固定样本数据收集了经济部分析局(BEA )的发布的相似数据,这是

48州及哥伦比亚特区从1997年到2011年共15年,在经济分布的总水平下由Balistreri 等(2003) 的方法构建所得出的。收集四个数据序列实施方程式26:就业,总职工补偿金,私人固定资产和财产收入。非空间评估时,使用OLS 对不同行业的要素替代弹性进行评估。实施包括固定影响和随机效果的面板回归。因为替代弹性有了消极评估而没有经济意义,面板回归的评估并不采用CGE 集成。

10.5.3 第三步 空间经济计量分析

第三步是使用空间经济计量评估法对不同行业的要素替代弹性进行评估,以便控制空间依赖性。考虑到这个问题潜在的复杂性,使用普遍适用的空间模型“空间德宾模型”(SDM )作为评估的原始模型。SDM 中替代弹性的一般形式为:

K

i , t

¼

K

i , t

þ

w

þ

w

þ

ð

Þ

where L and r denotecapital-labor ratio variable and wage-rental ratio variable, and

W lit 和W rit 分别表示资本劳动比率变量和工资租金比率变量的空间滞后值。I 和t 表示不同区域和时间段,ρ, β和 θ表带包需要评估的系数。分析以步骤2相同的固定样本数据为基础,

为了用系统方法确定合适的空间面板模型,Elhorst (2012)发现了一种空间面板模型选择路线,可以在矩阵实验室进行。图10.3展示了关键步骤:

ρW L

2

εi , t N 0, ζi , t I n

e

L

β

r i , t θW r i , t εi , t

10:27

: = 0

Not reject

Not reject : = 0

Not

reject

LM

Test

Not

sa sfied

LR

:

+

Test

: = 0 reject

: = 0 reject

Not reject

= 0

: 图10.3 Elhorst 空间模型测试步骤

注:SAR, SEM 和 SLX 代表空间自回归模型、空间错误和空间滞后X 模型。LM 测试和LR 测试代表拉格朗日乘数测试和似然比检验测试。

这项研究中,我们遵循厄尔豪斯特空间模型步骤去测试哪种空间模型更合适。表10.2展示了厄尔豪斯特路线下各行业特定空间模型的形式和效应。豪斯特实验提出空间时间固定影响要考虑大部分经济成分。贸易和仓储的空间评估没有任何效应。管道也被认为是控制空间固定影响和计算固定影响。

空间分析的主要功能就是在各州调查要素替代的空间效应。因为邻近区域的空间信息以空间连续矩阵的形式加入,SDM 本来就能够从总体效应中调查溢出效应(LeSage 和 Pace 2009) 。结果,通过空间模型可以评估三种效应:平均直接效应,平均间接效应和平均总体效应(LeSage 和Pace 2009) 。第一个测量了解释变量的效应,该变量作

为因变量源于相同地域单元。第二个间接效应和溢出效应,测量了不同地域单元的解释变量的效应。第三个总体效应,包括直接效应和间接效应。

10.5.4第四步 SECGE

第四步,建立空间经济计量评估集成的CGE 模型。该模型的结构已在10.3章中讨论过。第二步和第三步已经在非空间和空间经济计量模型下评估过要素替代弹性。CGE 中有用于CES 生产函数的评估。SECGE 是第二种集成。考虑到这个均衡模型中不能假定或校准要素替代弹性,希望空间经济计量方法下的对历史数据的评估更加可靠,以便于政策模拟。另外,与非空间经济计量评估相比,在空间经济计量评估步骤中完全可以评估要素替代弹性的溢出效应。

表10.2 CES 替代弹性的评估结果

OLS

空间经济计量(SE)

行业

系数

总系数

直接

t 间接

型号

空间或时间影响 TF

农业

0.62***

0.62***

SEM

0.03*** 0.03***

SDM SDM

制造业

效用和建设 贸易

0.53*** 0.36*** 0.55*** 0.53***

0.84*** 0.84***

0.39*** 0.50***

TF TF

0.84***

0.00

SDM

N/A TF TF

卡车 铁路

0.61*** 0.33***

0.43*** 0.24***

058*** 0.23***

0.15*** 0.01

SAR SDM SAR SEM

空运 传输 0.77*** 0.72*** 0.61*** 0.68***

0.72***

0.11***

TF TF

水运 管道 仓储

0.70*** 0.51*** 0.93***

0.72*** 0.70*** 0.94*** 0.96*** 0.92***

0.70*** 0.47*** 0.93*** 1.02*** 0.91***

0.02 0.23*** 0.01 0.06*** 0.001

SDM SDM SDM SDM SDM

TF

SF + TF N/A TF TF

信息 服务

1.03*** 0.91***

模型型号表明了用于空间经济计量评估的具体空间模型。空间或时间影响按照厄尔豪斯特(2012)测试路线指出影响类型。TF 表示

注:***, **, *分别表示统计水平为1 %, 5 % 和10 %时系数有效。

来源:作者计算

时间固定影响,SF 表示空间固定影响,N/A表示没有影响。OLS 表示OLS 分析的评估结果,SE 表示空间经济计量分析的评估结果。

10.6 数据

用于此项分析的数据包括两部分:首先是1997年到2011年中涵盖美国48州和哥伦比亚特区13个经济主体包括劳资双方数量和价格的固定样本数据。该数据用于评估13个行业的要素替代弹性。然后是美国国家社会核算矩阵(SAM ),这是从GTAP8数据库得到的。

GTAP8数据库由位于普设大学的全球贸易分析中心建立。最新版本以2004和2007两年中129个国家和地区的57种商品类型作为参考。因为我们研究兴趣在于多种运输方式,将非运输行业分为七个工业部分,包括农业、制造业、效用和建筑、贸易、信息、仓储和服务。GTAP 最初将运输行业分为三类:水运(WTP ),空运(ATP )和其他运输(OTP )。像道路、铁路、管道和辅助运输活动等运输方式包含在OTC 部分。为了便于分析,有必要将它们分开。

由于2007年是投入产出表和GTAP8宏观经济数据的最新参考年份(Narayanan 等 2012) ,在重新定义后我们用BEA2007年度I-O 表作为补充信息,以便进一步分解结合的交通运输行业。卡车、铁路、传输及其他的路面运输、管道、仓储和存储等从OTP 中分出,因为它们的产业份额可以制表。OTP 其余的行业包括辅助运输活动和旅行社等归为服务类。最后,建立六个交通运输行业模式和七个非交通运输行业。

这项研究的另一项挑战是在美国国家SAM 中增加公共交通资本金额。公共交通资本数量对公共交通运输投资十分重要。公共交通资本的变化主要受投资水平的影响,比如CGE 中对公共交通资本的冲击使得社会和经济发生变化,这是由交通运输投资模式的水平导致的。

1

公有资本总额一般通过永续盘存法估算,以折旧率和投资水平为基础。该联系可以写为K t ¼ (1 δ) K t 1 + It . 考虑到折旧率预先决定

的比例,资本总额主要受投资水平的影响。

2

因为关于除了高速公路和街道其他的公共交通资本没有具体信息,空运、水运和传输的公有资本是以他们的活动份额来评估的。

另外重要的一点就是美国对公共交通投资的模式有高度偏差。高速公路和街道获得了最大的公共投资,但是空运、传输和水运获得的投资相对较少。美国的管道和铁路行业以私营为主。所以这些大量的基础设施投资依靠私人行业。对管道和货运铁路行业的公共投资主要是按照规定处于安全考虑,与其他投资模式相比,数量是微不足道的。按照这个情况,就很容易理解只给公路、空运、传输和水运相关的公共交通增加资本投入。

在我们的CGE 模型中,有四个交通行业不同于其他。卡车、空运、传输和水运所消耗的要素禀赋不仅包括劳动力和私人资本,还包括公有资本。公有资本在道路、空运、传输和水运所占比率是由BEA 计算的国家固定资产相关信息得来。由于GTA8数据库的原始固定资产账户包括经济体中所有的资金总额(公有和私有),用于道路、空运、传输和水运的公有资本价值可以计算出来,每个交通行业都是用公有资本比率乘以资本总额。

为了将四个交通行业的公有资本数从原始资本账户中分离出来,需要作出两个假定。

第一个就是非交通运输行业没有交通资本。它们只能依靠运输行业的服务。第二个就是卡车运输的原始资本账户不仅包括卡车行业的公有资本,也包括高速公路和街道的公有资本。同样地,空运、传输和水运的原始资本账户不仅包括各个行业的公有资本、也包括每个模式下所有相关基础设施的公有资本。

这一假设是基于运输行业的独特性作出的。卡车运输的资本投入不仅包括私营车辆、拖车和相关设施,也需要像公路网之类的公有资本来进行道路运输服务。空运和水运行业也类似。像飞机和船只的资本存量主要是私营的,但是空运、空中交通管制、港口和海港码头主要是国营的。换句话说,公共交通运输量是作为交通运输行业的因素来提供运输服务的。

10.7 结果

政策模拟在一般均衡下有两种情况。第一种采取OLS 评估的CES 要素替代弹性,第二种采用空间经济计量模型进行评估。两种评估产生的要素替代CES 弹性结果在表10.2中展示。

结果显示要素替代弹性在不同行业内的变化很大。铁路行业的要素替代值最小,信息行业最大。比较OLS 评估和空间面板评估,发现替代弹性的差异存在于各个行业中。比如,空间经济计量评估得出制造业、效用和建筑、卡车、空运、传输、水运、管道、仓储和信息行业的值相对比OLS 评估要高。这可能意味着潜在要素替代积极溢出效应。

替代弹性的空间交互作用可以通过直接效应和间接效应观测出来(见表10.2)。在制造业、效用和建筑、卡车、传输和管道领域发现了重大积极间接效应,这表明相邻区域的工资租金比率对当地有着积极影响。该结果进一步确定了这些行业之间存在空间依赖性。

为了理解公共交通运输基础设施的总体影响和每种模式的影响,不同模式的公有资本在10%的变化下受到连续冲击。这对福利、GDP 附加值、家庭收入以及各行业国内生产的影响是模拟的,可以进行比较,其他条件不变。

不同交通模式的空间效应见表10.3。结果显示公共交通总资本增长10%与GDP 附加值和家庭收入增长0.04%有关。

表10.3 不同交通模式的空间效应

卡车 OLS

SE 0.019 0.024 0.024 0.017

空运 OLS

SE 0.045 0.045 0.005 0.001

水运 OLS

SE 0.007 0.005 0.004 0.002

传输 OLS

SE 0.000 0.001 0.002 0.001

所有模式 OLS SE 0.031 0.024 0.036 0.022 0.389 0.002 2.655 0.725 2.176

0.036

农业 制造业 效用和建筑 贸易

0.019 0.024 0.024 0.018 0.411 0.035 0.015 0.011 0.004

0.024

0.044 0.044 0.005 0.001 0.022 0.032 2.708 0.020 0.088

0.004

0.007 0.005 0.004 0.002

0.001 0.002 0.002 0.001 0.001 0.002 0.002 0.736 0.001

0.001

0.033 0.025 0.035 0.021 0.437 0.003 2.694 0.806 2.147

0.036

卡车 铁路 空运 传输 水运

Pipeline

0.460 0.036 0.021 0.010 0.001

0.024 0.022 0.032 2.753 0.021 0.090

0.004

0.001 0.004 0.033 0.003 2.267

0.006 0.001 0.003 0.032 0.003 2.243

0.006

0.001 0.002 0.003 0.819 0.001

.us m

[email protected]

0.001

仓储 信息 服务 家庭 GDPVA 福利

0.051 0.013 0.011 0.020 0.020 1603

0.054 0.012 0.010 0.020 0.020 1598

0.214 0.009 0.003 0.014 0.014 1137

0.217 0.009 0.003 0.014 0.014 1140

0.015 0.001 0.001 0.005 0.005 414

0.015 0.001 0.001 0.005 0.005 414

0.001 0.002 0.001 0.002 0.002 164

0.280 0.025 0.016 0.042 0.042 3311

.

co m

0.001 0.002 0.001 0.002 0.002 164

0.287 0.024 0.015 0.042 0.042 3309

注:数字表示百分比变动。每一列都代表相应运输资本增长10%的CGE 模拟结果。OLS 代表OLS 模型下模拟CES

评估的结果。SE 代表空间经济计量模型下模拟CES 评估的结果。 来源:作者计算

图10.4 美国交通运输基础设施的经济贡献

注:这些数据是根据每个模式下的交通资本分别增长10%获得。百分比表示单个模式的贡献份额。经济产出由GDP 附加值和家庭收入的变化测量获得。

根据调试影响来看,模式的经济影响非常大。比如,2007年卡车行业公有资本增长10%,换句话说,在其他条件不变的情况下,高速公路和街道资本增长10%与GDP 附加值和家庭收入增长0.02%有关。假设其他条件不变的情况下,空运行业的公有资本增长10%,美国的GDP 附加值和家庭收入可能会增长0.014%。与卡车和空运行业相比,公有资本对传输和水运行业的影响小得多。其他条件不变的情况下,传输和水运行业的公有资本增

长10%,GDP 附加值和家庭收入分别增长0.002%和0.005%。这一结果清晰的显示在四个公共交通模式中,高速公路和街道的公有资本对GDP 和家庭收入的增长有着决定性的影响。公共交通运输的四种模式的相关经济贡献在图10.4中说明。

公共交通运输基础设施的福利影响结果与经济影响相似。这项研究中的福利效应由等价变差(EV )测量,意为“新均衡下对效用的影响在当前价格下的收入变化与预计的变化相等”(Varian 1992, 161) 。EV 为正值表明福利增加,反之亦然。表10.3表明增加高速公路和街道的公有资本带来高福利收获。空运的公有资本对福利产出的影响排名第二。公共水运交通和传输对福利的影响分别排名第三和第四。

评估空间依赖性是否对影响分析的结果有影响是研究的另一个任务。为完成这一目标,要比较OLS 和空间计量经济评估的替代弹性的两种CES 模拟结果。表10.4展示了SECGE 和传统CGE 的评估率。这是基于空间经济计量评估和OLS 评估除以相应的OLS 评估的CGE 结果计算得出。比率展示了传统CGE 和SECGE 之间的差异等级。

表10.4 SECGE和传统CGE 的评估率

卡车

空运

水运

传输

所有模式 6 % 6 % 2 % 5 % 12 % 23 %

农业 制造业 效用&建筑 贸易 卡车 铁路 4 % 1 % 2 % 4 % 12 % 3 % 2 % 2 % 4 % 16 % 2 % 2 % 2 % 2 % 1 % 2 % 6 % 3 % 34 % 7 % 4 % 8 % 12 % 2 %

空运 传输 水运 管道 仓储 信息 服务 GDPVA 家庭 福利

35 % 11 % 75 % 2 % 7 % 7 % 8 % 0 % 0 % 0 %

2 % 2 % 2 % 5 % 2 % 0 % 3 % 0 % 0 % 0 %

2 % 4 % 1 % 0 % 1 % 4 % 3 % 0 % 0 % 0 %

25 % 11 % 57 % 10 % 13 % 2 % 2 % 0 % 0 % 0 %

1 % 11 % 1 % 2 % 2 % 3 % 5 % 0 % 0 % 0 %

注:变化超过10%的用黑体字标明。

来源:作者计算

例如,比率为0表示模拟结果没有差异;正值表示SECGE 的模拟值比传统的OLS 替代弹性评估的CGE 高。尽管两种评估方法在经济产出总水平上没有差异,但比率并不能说明不同行业和模型下结果会变化。

我们用粗体标明了SECGE 和OLS 基础的CGE 大于10%的评估率。运输行业大部分变化影响表明空间相互依赖性跨行业存在,也指出了多重模式评估的重要性。接下来运输行业的最大变化要在传输和农业的空运和贸易之间产生。前者很清楚,但后者可能反应了聚集性或者都市化。

总结

这项研究介绍了一种新方法,可以将空间计量经济学与可计算一般均衡相结合,用于提高分析交通基础设施影响的效率。有三个启示:

第一,一般均衡框架下确定美国的交通运输基础设施的经济效应是积极的。但是,与之前的研究发现相比,影响力度比较小(Boarnet 1998; Holtz-Eakin 和Schwartz 1995; Kelejian 和 Robinson 1997; Ozbay et al. 2007; Cohen 和Morrison Paul 2003, 2004; Cohen 2007) 。这可能有两个原因。首先,该研究和之前那些把重点放在近期的评估不同。

由于美国近年来出现了大量的建筑物和交通基础设施,相信成熟的美国交通基础设施的影响不再像进化阶段

那样重大。其次,一般均衡分析可能比局部均衡分析的影响更小,因为它考虑的是整个经济。

第二,该研究从多式视角和比较视角重新定义了美国不同交通运输模式空间效应的重要性。在公有交通资本增长百分比相同的情况下,高速公路和街道占了总运输效应的49%,而空运、水运和传输分别占了33%、13%和15%(见图10.4)。该评估确定了经济发展中高速公路和街道在美国所有交通运输基础设施中的主导

地位,而系统中的公共交通和旅客运输则是比重最小的。

第三,这项研究提出了关于交通运输效应分析的SECGE 模型。它结合了空间经济计量评估和一般均衡分析,能够使研究人员在均衡状态下控制空间依赖性。这个结合非常重要,因为通过这些空间自相关性测试,我们已经在一些经济主体中观测到了空间依赖性。如果不考虑这个问题,传统的OLS 评估的要素替代弹性会有偏差,可能会减

少CGE 评估的有效性。我们已经通过OLS 评估和空间计量经济评估进行对比分析得以确定。

但是,差异只存在于行业产品中,尤其是空间依赖性比较清晰的行业,聚集的经济产出中则不存在。当空间计量经济模型评估替代弹性时,不同行业的国内生产影响变得很大。尤其是全部运输资本增长10%后,运输行业的产出也在增长,包括卡车、空运、传输和水运。产出增长可以解释为是受SECGE 运输基础设施溢出效应的影响,它并不是只能在传统CGE 模型下测量。

考虑到这项研究专注于全国层面,空间效应的变化并不大,因为在高度聚集的分析层面来说空间依赖性并不是一个严重的问题。尽管在聚集案例研究方面差异非常小,但意味着更加灵敏的分散区域模型已逐渐成型,将来会对此进行调查。


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