  推荐人： 中南财经政法大学经济学院 张元梦
  原文信息： Asher S E, Novosad P M. Rural Roads and Local Economic Development[J]. American Economic Review, 2020, 110(3): 797-823.
  原文链接： https://doi.org/10.1257/aer.20180268
  一、引言
  “想要富，先修路”这一观念深入人心。通常来看，交通基础设施(高铁、公路)等能够促进要素流动、降低贸易物流成本，进而带动经济增长。那么该结论对于农村地区是否依然适用?学界观点并不统一。事实上，交通基础设施的经济增长效应受到多种因素的制约，如农村人力资本情况、集聚经济等，可能导致降低运输成本并不足以改变农村地区的经济发展状况。
  全球近10亿人居住在离道路超过2公里的地区，其中印度占三分之一，截止2001年末，印度超过六十万个村庄未通公路。为促进农村发展，印度政府从2000年起开始实施“Prime Minister's Village Road Program”工程(又称PMGSY)。到2015年该项目已经花费400亿美元为将近二十万个村庄铺设了全天候道路。这为评估农村公路建设的经济增长效应提供了契机。
  本文以印度PMGSY政策为载体，运用断点回归的方法并结合了印度政府在实行PMGSY政策中的特殊设计(根据2001年人口普查数据设立门槛值，对村庄进行了道路建设的优先级排序)，解决了道路修建过程中的政策非随机性，同时构建了覆盖所有家庭和公司的行政微观数据、遥感数据和基础设施和人口统计信息的高空间分辨率的数据集。研究发现：首先，与政策制定者的预期不同，农村道路似乎并没有促进乡村经济发展。其次，PMGSY虽然显著提升了交通便利度，但是对居民资产、农业投资、以及消费等维度的影响微乎其微。再次，PMGSY对本地产业的影响也很有限，当外界与本村的交通屏障被打破以后，一大部分的农村劳动力将转移出去从事非农工作，而非留在本地支持地方工业发展。
  相较于以往研究，本文有以下几个方面的贡献。第一，扩展了交通基础设施经济效应评估的相关文献。第二，运用样本量大的特点确保结论的精确性。第三，为解决内生性问题提供新思路。
  二、理论框架
  修建公路影响地方经济的传导机制可以简单的概括为以下几点：
  公路→降低运输成本→工资和物价水平将与市场均衡靠拢→更高的工资、更低的进口产品价格、更高的出口产品价格。
  对于农业生产来说，一方面，原材料价格下降→农业产量增加→各个村庄选择有比较优势的作物进行生产→雇佣更多劳动力。另一方面，公路→农村工人流出增多→劳动力成本加大→减少农业生产。
  对于非农企业生产，原材料价格低→增加非农产品的生产，但是也会被高工资带来的效应抵消。
  因此，工资和原材料价格的相对变化将决定农业和非农业生产以及对劳动力的需求。
  然而，作者提醒我们，农村以外地方对于劳动力的需求可能占据支配地位，导致由原材料价格和产成品价格差变化带来的积极影响被取代，造成修路带来的农村比较优势丧失。
  三、研究数据与背景
  PMGSY政策主要铺设乡村支路从而连接村庄到外围公路主路。目标是在成本最小的情况下为尽可能多的村庄提供公路网，道路的选址会有针对性。该项目的一个重要特点是基于2001年印度人口普查的数据，优先考虑较大的村庄。要求2003年底将公路修到人口超过1000人的村庄，2007年底修到人口超过500人的村庄，以及在此之后修到人口超过250人的村庄。资金来源为柴油税、中央政府的资金支持以及亚洲开发银行与世界银行的贷款。
  本文将来自PMGSY项目的村级行政数据与多个外部数据集相结合，包括涵盖印度农村每个公司和家庭的数据。居民户的微观数据来自于2012社会经济与种姓普查，囊括了印度的每个家庭及个人，然后和2011年人口普查数据进行匹配。公司层面数据来自第六次经济普查。作者还通过卫星数据来获得一些从以上数据中无法观测的结果，比如村一级的农业生产总量。村一级的控制变量则来自于2002贫困线下普查。PMGSY项目各年修建的道路数量如图1，变量的描述性统计如表1。
  
  
  四、识别策略
  1. 模型构建
  基础设施建设政策效应评估存在以下问题，其一是道路的非随机性，其二是研究样本的相对较少。本文根据PMGSY项目(将路修到2003年底人口超过1,000人的村庄，2007年底人口超过500人的村庄，以及在此之后修到人口超过250人的村庄)，通过断点回归的方法解决了道路修建过程中的政策非随机性。只要这些得到与没有得到PMGSY项目资助的村庄的相关政治经济变量在临界点周围是连续的，那么得到PMGSY的机会就会因为政策临界点产生一个非连续的跳跃。
  作者也相应的进行了样本选择，最终选择了Chhattisgarh (500，1000)，Gujarat (500)，Madhya Pradesh (500，1000)，Maharashtra (500)，Orissa (500), 以及 Rajasthan (500)等地区作为研究邦。括号内为该邦实施PMGSY项目的临界值。并设定如下的模型：
  
  其中，Yv,j是结果变量，表示临界值j中村庄v的结果变量。T是临界值，popv,j是村庄人口，Xv,j表示一系列控制变量。Roadv,j是一个虚拟变量，村庄通了公路取1，否则为0，β1度量了公路对结果变量的影响。
  2. 模型适用性检验
  对于本文来说，使用断点回归模型的基本假设是人口临界点周围的不同村庄的特征应该是连续的，是否接受政策影响则是非连续的。在图2中画出实验组和对照组的平衡性检测的结果，可以发现在修路标准临界值两边的村庄的一系列控制变量是连续变化的。图3显示人口分布也是连续的。
  
  
  图4显示了村庄在2012年的通路比例，在政策临界值两端则出现了明显的跳跃。根据表2一阶段回归结果表明临界点影响村庄是否通路，发现在临界值以上，通路的概率将提升22%。
  
  
  五、主要结果
  1. 基准回归
  根据图5，我们发现PMGSY项目提高了交通可获得性、造成从事农业活动的职业减少、没有提升工厂就业、没有提升农业生产、没有促进消费。其中本地的农业从业者显著减少。
  
  更具体的作者分析了PMGSY项目以下几方面的影响。
  (1)PMGSY项目对职业选择的影响
  表5给出了PMGSY项目对劳动力在农业和非农就业流动的影响，结果显示PMGSY项目使得村民从事农业活动的职业降低了9.2个百分点，而务工职业则上升了7.2个百分点。
  
  (2)PMGSY项目对农村企业的影响
  根据表6，我们发现PMGSY项目对企业的影响大多都不显著，唯一显著的是PMGSY项目对零售业的影响。从经济意义上来看，修路仅仅能够创造4.2个就业岗位，考虑到表5显示的修路造成农业就业人数减少18.5个，那么有14.3个人选择了外出务工，交通成本的下降带来了劳动力的空间转移。
  
  (3)PMGSY项目对农业产出的影响
  表7显示，PMGSY项目对农业产出并没有实质的影响。
  
  (4)PMGSY项目对个人层面的影响
  根据表8，我们发现PMGSY项目并不能够促进消费、收入和资产的提升。
  
  总之，通路并没有实质改变连接村庄的总体经济状况或预测消费。尽管会导致职业变化，但并不会对收入或预测消费产生影响。
  2. 稳健性检验
  为确保研究结论的稳健性，本文进行了如下的稳健性检验。
  首先，安慰剂实验。考虑修建了道路但是没有遵守PMGSY项目计划规则的邦，满足本文两个人口门槛值(500，1000)的村庄和仅使用500人作为门槛值的邦中人口靠近1000人门槛值的村庄做相同回归，得出了类似结果。
  其次，考虑村庄人口的组成变化对估计结果的影响。作者在2011年村庄人口情况、年龄分组和性别比例方面做了回归，结果证明了本文研究结论的稳健性。
  最后，考虑到道路可能对附近村庄产生的溢出效应。作者对主样本半径5公里范围的村庄做了相同回归，结果没有发现道路的溢出效应。
   六、结论
  本文发现印度PMGSY项目显著提升了交通服务，但是对居民资产、农业投资、消费、本地产业的影响有限。修路导致农村劳动力转移，农村的比较优势可能因此丧失。考虑到公路建设的昂贵性，未来对更加偏远地区以及人口更加稀少的村庄通路可能回报更低。但作者并不否认农村修路的长期影响可能相较于中短期有所不同。
  推荐理由及思考：
  交通基础设施建设的政策效应评估长期以来是经济学研究的重点话题，导致此类文章创新和发表难度不断增大。相较于国内研究发现交通基础设施可以显著促进经济增长、创新发展、民生改善、产业结构升级等正面效应的文献，本文利用“大数据”从不同的角度探讨了交通基础设施建设对农村的影响，对于全面认识交通基础设施建设的政策效应提供参考。
  当前交通基础设施政策评估类文章仍有以下几方面的挖掘空间。其一，内生性问题。已发表的文章多采取构建虚拟高铁网络、工具变量、创新选择控制变量等方式对内生性问题进行处理，但尚未达成一致，本文在内生性问题的处理方面可谓独具一格。其二，内在机理的梳理，国内文献无论是探讨交通基础设施对经济增长、创新、产业升级等宏观层面的影响，还是探讨对企业全要素生产率等微观层面的影响，传导机制均高度雷同。其三，高铁开通是否存在最优辐射范围，高铁开通政策效应的异质性等仍有待考察。