2024年4月3日发(作者：长城m1汽车图片)
浙江农业学报
Acta
AgricuPurac
Zhejiaagensis
,
2021
,
33
(
3
)
:
553
-
564
htt
p
：
/
//ww.
zjnyxb.
cn
张
莎莎
，
郑循刚
，
张必
忠.
交通基础设施
、空
间溢出与农村减贫
:
基
于
面板数据的
实证
研究
％
J
]
.
浙江农业学报,
2021
,
33
(
3
)
:
553
-564-
DOL
:
10.3969
/iissn-1004-1524.2021.03.21
交通基础设施
、
空间溢出与农村减贫
—
基于面板数据的实证研究
—
张莎莎
，
郑循刚
*
*
，
张必忠
(四川农业大学管
理
学院
，
四川成都611130
)
摘
要
:
交通基础设施建设是农村
扶
贫开发的一项重要工作+利用
2008
—
201
7
年中国除香港、
澳门
、
台湾
,
西藏外的
30
个省级行政区的面板数据
，
构建邻接矩阵和反地理距离矩阵
，
在进行空间相关检验的基础上选
择相应空间计量模型
，
研究交通基础设施密度对农村减贫的直接效应和空间溢出效应+结果显示:省级层面
上
，农村贫困水平表现出显著
(
P<0.01
)
的空间集聚特征,省际分布呈现出高-高集聚或低-低集聚的特点
，
且
随时间发展局部空间集聚特征逐渐增强
。
整体来看
，
公路密度和铁路密度的增大不仅对本地的农村减贫具
有显著
(
P<0.
01
)
的促进作用
，
对邻近地区的农村减贫也具有显著(
P<0.
05
)
的空间溢出效应,且在这
2
种
效应上都以铁路的效果更好
。
从区域层面来看
，
公路密度的增大对本地的农村减贫仅在西部地区有显著(
P
<0.
01
)
的直接效应
，
对邻近地区的农村减贫仅在东部地区产生显
著
的(
P<0.
01
)
空间溢出效应+铁路密度
的增大在东部和中部地区对本地和邻近地区的农村减贫都具有显著\"
P<0.
05
)
的促进作用，
且这
2
种效应在
中部地区的效果都较东部地区更好
。
据此建议
，
东部和中部地区应该优化铁路网络结构
，
提高路网质量
，
增
大铁路在农村地区的覆盖范围和通达程度\'西部地区应该积极发展公路交通
，
同时补齐铁路短板
，
通过促进
当地资源
开
发和物资输出
，
发挥带动
就
业和减贫的作用+
关键词
:
交通基础设施
\'
农村减贫
;
空间计量模型
\'
溢出效应
\'
实证
研究
中图分类号
:
SQ
；
F328
文献标志码
:
A
文章编号
：
1004-1524
(
2021
)
03
通553A2
Transportation
infrastructrre
,
spatiae
spillover
and
uu
I
poverty
reduction
:
an
empiricae
strdy
baser
on
panee
data
ZHANGShasha
,
ZHENGXungang
*
,
ZHANGBiohong
(School
p
Mayagegeot
,
Sichuao
Agricultural
Uoiversity
,
Cheogdu
611130
,
Chioa
)
Abstract
:
The
consWuction
of
WanspoDa/on
infrastructure
is
an
important
work
for
rural
poverty
reduction.
In
this
papee
,
thepaneedataoe30
peoeinciaeadministeatieeeegionsin
China
(
HongKong
,
Macau
,
Taiwan
,
Tiebetnotin-
eluded)
from
2008
to
2017
were
used
to
construct
adjacency
matrix
and
inverse
geographical
distance
matrix.
Based
on
the
spatial
correla/on
test,
the
corresponding
spatial
econometric
model
was
selected
to
study
le
direct
egect
and
spaiaespi
e
oeeee
e
ec)oeeanspoeaion
ineeaseuc)ueedensiyon
uesshowed
)ha)
,
)he
rural
poverty
level
exhibbed
a
significant
(
P
<
0.
01)
spatial
cluWeing
feature
on
the
whole
,
while
le
inter-provin
?
cial
disWiduPon
exhibited
the
chapcteistics
of
high-high
or
low-low
agglomera/on
,
and
this
chapcteistic
graduCly
收稿日期
:
2020-07-23
基金项目
：
四
川省科技
厅
软科学项目
(
2019JDR0178
)
作者简介
:
张
莎莎
(
1983
—
)
，
女
，
河北保定人
，
博士研究生
，
主要从事农业经济理论与政策研究
+
:
S
ha
S
ha20072008@
163.
com
*
通信作者
,
郑循刚
p,
:
zx
/@
163.
com
?
554
?
浙江农业学报第
33
卷
第
3
期
increased
with
Pxc.
From
a
na/onxi
perspective
,
the
increase
of
road
density
and
railway
density
no-
only
significant-
+
(
P
<
0.
01)
promoted
the
local
rural
poverty
reduction
,
but
also
had
a
significant
(
P
<
0.
05
)
spatial
spi/over
elect
on
the
rural
poverty
reduction
X
neighboring
areas
,
and
the
railway
had
a
better
poverty
reduction
eTect
X
both
of
the
two
eTects.
From
a
regional
perspective
,
the
increase
of
road
density
no-
only
significantly
(
P
<
0.
01)
promo
?
ted
the
local
rural
poverty
reduction
X
the
western
region
,
but
also
had
a
significant
(
P
<
0.
01
)
spatial
spi/over
eTect
on
the
rural
poverty
reduction
X
neighboring
areas
X
the
eastern
region.
The
increase
of
railway
density
had
a
significant
(
P
<
0.
05
)
role
X
promoting
rural
poverty
reduction
X
the
local
and
neighboring
areas
X
both
the
eastern
and
cental
regions
,
and
the
eTec-
on
poverty
reduction
X
the
cental
region
was
better
than
that
in
the
eastern
region
X
both
of
the
two
effects.
Therefore,
X
was
suggested
that
the
government
X
the
eastern
and
central
regions
shoulb
optimize
the
railway
network
structure
,
improve
the
quOity
of
the
road
network
,
and
increase
the
coverage
and
acces
?
sibility
of
railways
X
rural
areas.
In
the
western
region
,
the
government
should
actively
develop
road
traOie
,
and
at
the
same
Pxc
make
up
for
the
shortcomings
of
railways.
By
promoting
local
resource
development
and
material
ea-
port,
it
would
pay
a
role
X
promoting
employment
and
rev/zing
poverty
reduction.
Key
words
:
transporS/on
infrastructure
；
rural
poverty
；
spatial
econometric
model
；
spiXover
eTec-
；
empirical
study
改革开放以来
,
随着农业农村改革的不断深
入和扶贫工作的大力推进
,
我国反贫困工作取得
贫方面的作用和效果
，
具有重要的理论价值与现
实意义
。
关于交通基础设施与农村减贫的关系
，
国内
外众多学者主要从提高农业产量
、
增加农民人均
收入
、
缩小城乡差距
、
促进经济增长等方面进行
了巨大成就,成为世界上减贫人口最多的国家,
为世界经济发展中减贫目标的实现贡献了重要
力量
。
但是
，
根据
2015
年联合国发布的
《
千年发
展目标
2015
年报告
》
，
全世界范围内城乡之间的
了深入细致的研究,并且获得了大量有价值的成
果
。
樊胜根
［
3
］
运用不同数据和方法证实
,
交通基
贫富差距仍然明显
。
交通因素是造成这种情况
的重要原因
。
交通基础设施在城乡间发展的不
均衡
，
会引起持续的空间不平等
，
最终导致城乡
在经济增长和发展机会等方面出现差距⑴
。
“
一
路通
，
百业兴
”
。
道路的可达性可以加速生产要
础设施能够通过提高农业生产率和农业产出来
实现农村减贫
。
交通
运输
的发展不仅有利于农
民获得方便的货运服务
，
降低商品运输成本
,
还
能提高商品交易效率
［
4
\'
5
］
，
促进农业机械和农业
技术实现大规模的跨区推广
，
从而提升农业生产
素的流动
，
因此交通运输是实现扶贫的基础性和
先导性条件
［
2
］
。
近年来
，
我国坚持通过多种方式
率和农业产出
［
6
］
。
有
些
学者认为
,
交通条件的改
善可以通过不同途径增加穷人的收入和福利:交
通基础设施建设和相关行业的发展
，
不仅为低技
和途径实施交通扶贫开发,以期实现城乡交通运
输一
体化
。
交通运输部在统筹贫困地区交通需
求的基础上
，
以集中连片特困区为重点
，
通过招
商引资联合全社会力量参与兴修铁路
、
等级公
路
、
等外公路
、
瓶颈路等
，
通过增加道路的可及
能劳动者创造了大量的
就
业机会
，
还能降低出行
成本,促进劳动力流动转移
，
增加其参与非农就
业的机会
，
从
而减少
贫
困发生
［
7
］
;此夕卜
，
顺
畅
的交
性
，
极大地改善了贫困地区的交通运输条件
+
贫
困人口主要分布在农村地区
，
近年来实施的大规
模发展交通基础设施的政策是否能够促进农村
通可为农村地区提供高效便捷的消费
、
医疗
、
运
输
、
金融等
服务
［
8
］
，
加深城乡互动交流
［
9
］
，
提升穷
人的教育医疗水平
［
10
］
+
还有学者认为
，
交通的
贫困的减少
？
不同的交通基础设施能在多大程
度上影响农村减贫
？
交通基础设施具有互通互
改善不仅能增加农民收入,还能缩减收入差距
。
任
晓红等
［
11
］
将交通基础设施作为变量引入空间
联的特性
，
一个地区交通运输的发展对周边邻近
经济学模型,发现改善交通对农民增收的促进作
地区的农村减贫是否会产生空间溢出效应
？
政
府应该运用怎样的交通政策手段来帮助农户进
用远
大于城镇居民
;
康
继军等
［
12
］
通过实证研究
证明,发展交通基础设施可以显著缩减城乡收入
一步脱贫致富
？对于这些问题的深入探索
，
有助
于我们客观认识和评价交通基础设施在农村减
差距,从而实现农村减贫
。
大量研究表明
，
交通
基础设施能够促进经济增长,并通过
“
涓滴效应
”
张莎莎
，
等.交通基础设施
、
空间溢出与农村减贫
:
基于
面板数据的
实证
研究
-
555
-
增加贫困人口收入
。
鞠晴江
［
13
］
通过对我国数据
的分析研究,发现道路交通设施的投入能够有效
业生产率
、
就业机会
、
非农经济与产业结构
,
进而
促进农村贫困人口收入增加
,
实现农村减贫+
直接效应是指交通基础设施的发展对于当
促进经济增长和农村减贫
。
董焰等
%
14
&和郭君
平%
15
&认为
，
交通状况的改善能促进乡村旅游产
地农村地区减
贫
具有促进作用
。
首先
，
交通基础
业和非农经济的发展
，
促进产业结构优化
，
从而
为穷人创造更多的工作机会和工资收入+
研究
交通基
设
设施的建设
、
维修
、
养护需要大量的低技能劳动
力
，
为周边贫困农民创造了大量的非农就业岗
位
，
有助于促进其工资性收入的增加
［
7
］
。
其次,
农村道
路
的可达性为农机设备
、
农业科技和农业
对于农村减贫的影响
，
大多采用时间序列分析
、
面板协整分析
、
风险价值模型
（
VAR
）
、
格兰杰因
信息大规模的推广应用提供了有利条件
，
有助于
果关系
（
Granyar
causa/ty
）
等方法
。
但是以上文
献的假设前提都是交通基础设施和农村减贫之
间具有空间线性关系
，
忽略了其可能存在的空间
异质性。
由于各个地区经济社会发展水平各异
,
且交通基础设施具有互联互通的特性
,
如果忽略
变量的空间影响
，
会造成参数估计结果偏差+本
文利用
2008
—
2017
年全国
30
个省区市
（
不含西
藏
）
的面板数据
,
构建邻接矩阵和反地理距离矩
阵
，
在相关空间检验的基础上选择合适的空间面
板模型
，
分析铁路密度和公路密度对农村减贫的
直接效应和空间溢出效应
。
本文可能的贡献在
于:
,
通
计量
交通
展对
农村减贫的直接效应和空间溢出效应
，
解决现有
研究忽略空间异质性而导致的参数估计偏差问
题;其次,进一步分析东
、
中
、
西部地区铁路密度
和公路密度对农村减贫的直接效应和空间溢出
效应
，
为政府在不同区域制定政策提供理论依
据;最后
，
在研究方法上
，
本文在空间相关性检
验
、
豪斯曼
（
Hausman
）
检验
、
拉格朗日乘子
（
LM
）
检验
、
似然比
（
LR
）
检验和瓦尔德
（
Wald
）
检验的
基础上
，
最终选定最优空间计量模型进行实证分
析
，
并运用偏微分方法进一步分解了交通基础设
施对农村减贫的直接效应和空间溢出效应
，
为此
类研究提供了可供参考的研究方法
。
1
交通基础设施对农村减贫的机理分析
本文借鉴亚洲开发银行
2003
年发布的政策
文件
《
Infctruclp
and
poveia
reduction
:
why-
is
la
connection
?
（
基础设施与减贫
：
两者
之间的关系
）
》
［
16
］
,构建了交通基础设施对农村
减贫的理论分析框架
（
图
1
）
+
交通基础设施通
过直接效应和间接效应
（
空间溢出效应
）
影响农
提高农业生产效率和农业产出
，
增加当地农民的
经营收入
。
最后
，
交通运输水平的提高有利于吸
引外资和人才发展乡村产业
，
进而刺激加工业
、
旅游业
、
服务业等非农经济快速发展
，
推动产业
结构优化升级
，
为贫困人口提供充足的创业和就
业
渠
道
，
从而实现增收减
贫
%
15
&
+
间接效应也称空间溢出效应
，
是指由于交通
基础设施具有互联互通的特性
，
周边邻近地区交
通基
设
的改
对于
地的农
贫
进作用
。
大范围交通网络的互通能够降低农村
人口的出行成本
，
促进农村贫困劳动力向周边发
地区
动,
与
农
就业的机
,
进
其收入的稳定增长
［
17
］
+同时
，
连接农村贫困地
区的交通线路可以有效缩短生产和销售区域之
间的运输时间
，
降低运输成本,提高流通效率
,
有助于扩大农产品的市场规模,增加经营利润
,
从而有效减少贫困+
基于上述分析
，
提出以下假设
：
H1
,
从省级层面上看
，
农村贫困水平具有空
间集聚的特征
，
即邻近省级行政区的农村减贫对
于当地农村贫困的减少具有显著的促进作用
；
H2
，
本地交通基础设施的发展能显著正向促
进
地农
贫
的
少;
H3
，
周边邻近地区交通基础设施的发展将显
著正向
进
地农
贫
的
少;
H4
，
不同交通基础设施的发展对农村减贫的
直接效应和空间溢出效应具有异质性
；
H5
，
不同区域交通基础设施的发展对农村减
贫的直接效应和空间溢出效应具有异质性
。
2
模型与数据
2.1
模型设定
-
556
-
浙江农业学报第
33
卷
第
3
期
交通基
础设
施建
设
Transportation
infrastructure
construction
1
Agricultural
productivity
农业
生
产
率
非
农经济与产业结构
Non
-
agricultural
economy
and
in
dustrial
structure
就
业
机
会
Employment
opportunity
「
二匚二
：
：：：：：
!
：
以工代
赈
提供
1
更多的就
业
机
\'
会
，
工
资
性收
1
入增
长
Road
or
rail
:
construction
|
provides
more
1
job
1
opportu
nities
i
and
wage
i
in
come
growth
1
1
1
二二工二
1
工二
二二工二
1
1
1
1
1
/
、
1
干
预领
域
Area
of
in
terve
ntion
影
响领
域
Area
of
in
flue
nee
直接效
应
Direct
effect
Large-scale
promotion
of
agricultural
machinery
and
tech
no
logy
to
improve
agricultural
productivity
农
机
设备
、
技
术
吸引外
资
和人才
出行成本降低
和
农业
信息大
规
发
展非
农经济
，
便于
劳动
力跨
模推广
，
提高
农
优
化
产业结构
区
流
动
，
增加非
业
生
产
率
农
就
业
机
会
Attract
investment
and
talents
to
develop
non-
agricultural
economy
and
optimize
in
dustrial
structure
II
通
过
降低
运输
成本
!
提高流通效率
，
扩
|
大了
农产
品市
场规
1
模
，
增加
销
售利
润
|
1
Reduced
travel
In
crease
1
cost
facilitates
agricultural
product
:
1
cross-regi
onal
sales
profit
1
labor
mobility
by
reducing
transportation
cost
；
to
in
crease
1
employme
nt
and
increasing
1
circulati
on
opportu
nity
1
1
efficie
ncy
1
----
11
空
间
溢出效
应
Spatial
spillover
effect
丁
----------------------------
丫
农
村
贫
困人口收入增
长
Rural
in
come
growth
农
村
减贫
Rural
poverty
reduction
图
1
交通基
础设
施
对农
村
减贫
的影
响
机理
关
注
领
域
Area
of
concern
Fig.l
Mechanism
of
impact
of
transportation
infrastructure
on
rural
poveCp
reduction
2
-
1.
1
空间计量模型设定
Y
o
=pW
*
Y-
+)
1
?
+02
X
o
+
#
1
W
*?
t+#2
A
-
+
\"
+
!
+(
。
<
*
为分析交通基础设施的发展对农村减贫的
影响
，
借鉴康继军等
%
12
&
、
董焰等
%
⑷
，
建立面板
模型
：
(
1
)
式(
1
)中\"和方分别表示地区和时间
；
和
=0
1
?
+02
A
o
+
\"
+
!
t
+(
t
。
(
4
)
式
(
2
)
-
(4
)
分别为空间滞后模型
(
SAR
)
、
空间误差模型
(
SEM
)
和空间杜宾模型(
SDM
)
。
其中是服从正态分布的随机扰动项
，
Y
为区
域
d
在方年的农村贫困水平,
Y
为邻近区域/在
t
年的农村贫困水平,
X
力为影响农村贫困水平的控
制变量,
W
为空间权重矩阵,
p
为农村贫困水平
!
分另
」
为个
体
效应和时间效应
;
Y
为农村
贫困水
平
;
几表示
交通基础设施
;
A
为
影响
农村贫困
水
平的
控制变量;伤和
)
为
待估计
系
数;(是随机
扰
动项
。
的空间自回归系数,
％
为随机误差项向量,入为农
村贫困水平的空间误差系数,
#
1
和
#
2
分别为交
交通基
设
的
地区
的
通基
设
滞
系数
控
量的
滞
后系数,\"和匕分别为空间固定效应和时间固
定效应
。
达性
，
使得临近地区形成了整体的交通网络
；因
此
，
本地的交通基础设施的完善不但能够促进本
地农村减贫
,
还能通过各种渠道对周边邻近地区
的农村减贫产生空间溢出效应
。
根据以上基准
模型
，
设立
3
种空间计量模型
：
Y
o
=pW
!
Y]t
+伤
?
-
+02
A
o
+
\"
-
+
!
+(
-
;
2.
1.2
空间权重设定
在进行空间计量分析之前
，
需要先引入空间
权重矩阵来定义空间对象的相互邻接关系
。
根
据本文的具体情况选择
2
种空间权重矩阵
。
(
2
)
Y
t
(
1
)邻接矩阵
W
1
。
又称
0-1
矩阵,使用二
进制
0-1
矩阵来反映区域之间的空间相关性
。
W
1
二
)
1
?
t
+
0
2
Au
+
\"
+
!
t
+
!
,
!
t
二入
<
*
(
；
+(
；
3
)
为
n
en
矩阵
，
当区域之间具有共同边界时,
张莎莎
，
等.交通基础设施
、
空间溢出与农村减贫
:
基于
面板数据的
实证
研究
-
557
-
取值为
1
,
否则取值为
0
,
对角线元素均为
0
+
(
2
)
反地理距离矩阵
＜
2
+
任何事物与其他
周围事物之间都存在联系
，
距离越近
，
关系越近
。
的物质财富和技术资本,会影响农村经济的增
长
，
不利于农村减贫
。
本文用城镇人口占总人口
的比例表示城镇化水平
。
(2
)
农村人力资本
(
F
fgn
)
。
人力资本增长
理论认为
，
贫困地区落后的原因是
，
人力资本的
匮乏使其没有能力接受先进的知识和技术
，
难以
反地理距离矩阵使用地理距离作为标尺
,
根据两
地行政中丿卜
(
tq-
之间距离
(
d
q
)
平方的倒数来取
值
，
当
t
—
寸,矩阵中的元素
W
q
-
1
/df
2
，
当
t=
j
时,
］
0
为
0，
对角线元素均为
0
+
2.2
变量选取
和物质资本相互融合
，
从而阻碍了生产率和收入
水平的提高
［
21
］
+教育是人力资本的核心要素,
2
-
2.
1
被解释变量
教育能够提高人力资本质量
，
是农村减贫的内生
农村贫困水平(
Y
+
衡量农村贫困水平常用
的指标包括农村贫困人口数量
、
农村贫困发生率
和
FGT
贫困指数等
。
基于统计数据的可获得性
，
本文选用农村贫困发生率来衡量农村贫困水平
，
具体地
，
用农村贫困人口占农村总人口的比例表
示
。
借鉴谭燕芝等
［
18
］
的做法
，
用各省级行
政
区
的农村低保人数代表农村贫困人口+农村低保
户是由各县级政府按照当地农村居民维持最低
生活费用的标准进行评定的
，
因此农村低保户的
数量能够衡量农村
贫
困人口数量
。
2
-
2
-
2
解释变量
交通基础设施
(
T
)
。
我国主要的交通基础设
施包括公路
、
铁路
、
民航和内河航道
。
据统计数
字
,
2017
年
我
国公
路
运输和
铁路
运输
合
计在客运
和货运中所占比例分别为
96%
和
85
-
8%
，
可见
公路运输和铁路运输对我国经济发展的贡献最
大
。
同时
，
由
于各省级行
政
区的公
路运输
和铁
路
运输只有
相互连通成网
，
才能够对相邻的省级行
政
区产生溢出效应
；
因此
，
本文选用公路密度
(
R
wc
)
和铁路密度
(
R
ct
)
作为交通基础设施
(
T
)
的代表
，
分别用各省级行政区公路里程和铁路里
程与其行政区域面积之比表示
。
2
-
2
-
3
控制变量
已有研究表明
，
一个地区农村的贫困水平不
仅受交通等基础设施的影响
，
还与当地的宏观经
济发展水平
、
人力资本
、
政
府
对农业的财政支持
,
以及政
府
对贫困人口的转移支付有关
［
19
-
23
］
+基
于此
，
本文从以下
4
个方面设置控制变量
。
(
1
)
城镇化水平(
U
pgn
)+
向春玲
［
19
&认
为
，
城
镇化能够促进农村人口转移到城镇
，
增加其非农
就业机会和工资性收入,有利于贫困的减少
。
但
是,程洪宝
［
20
&认为
，
转移出
去
的劳动力多为有文
化有能力有社会资源的优质劳动力
，
带走了大量
动力
［
22
］
+本文用农村从业人口中大专以上人口
的比例来衡量农村人力资本+
(
3
)
财政支农水平
(
F
uany
)
。
省级政府对农
业的财政支持可以提高农业生产力
，
降低生产成
本
，
增加农民收入,在农村扶贫中发挥着重要作
用
［
23
］
。
本文用政府财政支农支出占总支出的比
例表示财政支农水平
，
其中
,
政府财政支农支出
用各省级行政区财政用于农林水的支出来衡量
。
(
4
)
农村低保水平
(
S
ccve
)
+农村低保是由
财政对收入低于当地最低生活标准的家庭给予
一定的补助
，
以保障其维持最低生活水平
，
发挥
着兜底保障的功能
,
对于农村扶贫减贫具有重要
意义
。
本文用各省级行政区农村低保支出与农
业总产值之比表示农村低保水平+
2.3
数据来源与描述性统计
本文数据来源于历年
《
中国农村统计年鉴
》
《
中国统计年鉴
》
《
中国人口与就业统计年鉴
》
《
中国城乡建设统计年鉴
》
，
采用
2008
—
2017
年
除香港
、
澳门
、
台湾和西藏外的
30
个省级行政区
的面板数据进行研究
。
变量的基本统计情况如
表
1
所示
。
3
结果与分析
3.1
空
间相关性检验
在进行空间计量分析之前,需要先对被解释
变量进行空间相关性检验,包括全局空间自相关
检验和局部空间自相关检验
。
3.1.1
全局空间自相关检验
自
相关
验
对
量
体分
征的描述
，
最常用的指标是
Mwana
I
统计量
(
I
l
)
［
24
］
+
1
1
的取值一般在
［
-1
,
1
］。
I
1
值大于
0
,
且达到显著水平的
，
表示整体空间分布呈现集
-
558
-
浙江农业学报
第
33
卷
第
3
期
表
1
2008
—
2017
年所有变量的描述性统计
Table
1
Descriptive
-^/^讼^
fos
all
variables
in
2008
一
2017
变量
Vaeiabee
Y
样本数量
Sampeenumbee
300
300
300
300
300
300
300
平均数
Mean
0.079
0.896
0.024
0.547
标准差
Standaed
deeiation
0.046
最小值
Minimum
0.010
0.079
最大值
Mcimum
0.235
2.109
R
wd
溶
\'
km
，
km
\"
2
)
Ra
g/(
km*km
)
0.482
0.019
0.002
0.291
0.006
0.030
0.095
0.896
U
rban
F
uman
F
inance
S
u
0.132
0.018
0.030
0.0280.141
0.190
0.076
0.111
0.018
0.0030.013
聚特征
，
取值越接近于
1
,
空间集聚特征越强;值
小于
0
，
且达到显著水平的
，
表示整体空间分布呈
现分散特征
，
取值越接近
-1
,空间分散特征越
强;值等于
0
的意味着整体空间分布呈现随机特
征,不具有空间相关性
。
本文选择邻接矩阵检验
2008
—
2017
年农村
贫困水平的空间相关性,各年农村贫困水平的
I
1
值均大于
0
,
且通过了
P<0.01
的显著性检验
（
表
2
）
，
表明农村贫困水平在全国范围内表现出显著
的空间集聚特征
。
3.1.2
局部空间自相关检验
由于全局
Morant
I
不能反映空间数据是高
值集聚还是低值集聚
，
因此需要利用局部
Moran
指数
（
I
）
和莫兰散点图来给出直观分析结果
+
I
2
为正值
，
表明该地区与周围地区的特征相似
，
落在散点图的第
1
象限
（
高-高分布
）
或第
3
象限
（
低-低分布
）
;
I
为负值
，
表明该地区与周围地区
的特征不相似
，
落在散点图的第
2
象限
（
低-高分
布
）
或第
4
象限
（
高-低分布
）
o
I
为正值的省级
行政区数量越多
，
即落在第
1
、
3
象限的省级行政
表
2
2008
—
2017
年农村贫困水平的
Morals
I
指数结果
Table
2
Results
of
Moran\'s
I
test
fos
rural
povertp
levels
in
2008
-2017
Yeae
I
1
Z
P
2008
0.528
4.902
<0.001
2009
0.6385.579
<0.001
2010
0.4684.393
<0.001
2011
0.4974.590
<0.001
2012
0.4854.435
<0.001
2013
0.4964.466
<0.001
2014
0.502
4.505
<0.001
2015
0.5004.536
<0.001
2016
0.575
5.083
<0.001
2017
0.606
5.337
<0.001
区越多
,
说明局部空间相关性越强+
利用
Step
14
测算
2008
年和
2017
年的局部
Moran
指数,并绘制
Moran
散点图
（
图
2
）
。
大部
分省
行政区
于第
1
、
3
，
国农
贫
水平的省
分
呈
水平
水平
聚的特点
。
从时间维度来看
，
从
2008年到
2017
年,位于第
1
、
3
象限的省级行政区数量从
23
个
26
，
国农
贫
水平
部
相关性的趋势逐渐增强
。
因此
，
在对农村贫困水
平进行研究时
，
需要考虑空间因素的影响+
综上可知
，
我国农村贫困水平在省级层面上
表现出显著的空间集聚特征
，
且随时间推进
，
局
部空间集聚特征逐渐增强
。
由此
，
H1
假设得到
验证
。
3.2
模型选定与检验
上文已构建了
3
种空间计量模型
，
参考
Ei-
hovt
［
25
&和
Anselin
等
［
26
］
的研究
，
使用本文的空间
数据
，
按照下述方法选择最优模型
。
利用
McXb
R2015b
对空间面板数据进行相关检验
。
当选择
邻接矩阵作为空间权重矩阵时,
Hausman
检验的
统计量为
23.
350
,
P<0.05
（
表
3
）
，
拒绝了随机效
应的原假设
，
因此选择固定效应
。
LR
检验结果
显示
，
时间固定效应显著
（
P<0.
01
）
,
而空间固定
效应不显著\"
P
>0.
1
）
，
因此选择时间固定效应
。
LM
和稳健
LM
（
robust
LM
）
检验结果显示
，
空间误
差模型的
LM
和
robust
LM
结果没有通过
P
<
0.
05
的显著性检验
，
而空间滞后模型的
LM
和
p-
bust
LM
均通过了
P
<
0.
05
的显著性检验
，
表明
应该选用空间滞后模型进行参数估计
。
Wald
检
验结果显示
：
空间误差模型中的
Wall
检验通过
了
P
<0.
05的显著性检验
，
拒绝了将空间杜宾模
型简化为空间误差模型的原假设;空间滞后模型
张
莎莎
，
等
.
交通基础设施
、
空间溢出与农村减贫
:
基
于面板数据的
实证
研究
-
559
-
1
-30
分别代表北京
、
天津
、
河北
、
山
西
、
内蒙古
、
辽宁
、
吉林
、
黑
龙江
、
上
海
、
江苏、
浙江、
安徽
、
福建
、
江
西
、
山
东
、
河
南
、
湖北
、
湖
南
、
广东
、
广西
、
海南
、
重庆
、
四川、
贵州
、云南
、
陕
西
、
甘肃
、
青
海
、
宁夏
、
新
疆
。
1-30
represented
Beijing
,
Tianjin
,
Hebei
,
Shanxi
,
Inner
Mongo
?
lia,
Liaoning
,
Jilin
,
Heilon/iang,
Shanghai
,
Jiangsu
,
Zhejiang,
Anhui
,
Fujian
,
Jianyi
,
Shandong
,
Henan
,
Hubei
,
Hunan
,
Guang
?
dong
,
Guanyi
,
Hainan
,
Chongqing
,
Sichuan
,
Guizhou
,
Yunnan
,
Shaanxi
,
Gansu
,
Qinghai
,
Ninyiv
,
Xinjiang
,
respectively.
图
2
2008
年(上)和
2017
年(下)农村贫困水平Moran
散点图
Fig.
2
Moran
scatter
plots
for
rural
poveCp
level
X
2008
(up
)
and
2017
(
down
)
的
WOd
检验
未
通过
P<0.
05
的显著性检验，故
接受将空间杜宾模型简化为空间滞后模型的原
假设
。
综合以上检验结果,最终选择时间固定效
应空间滞后模型
（
SAR
）
进行参数估计
。
3.3
实证结果分析
3.
3
-
1
基准模型分析
考虑到空间效应
，
有必要利用
State
14
软件
对空间面板数据进行最大似然估计
（
ML
）
。
由上
文分析可知
，
在选择邻接矩阵
（
W
1
）
时
，
最优的估
计模型为空间滞后模型
。
基于邻接矩阵
,
分别采
表
3
空间计量模型检验结果
Table
3
Test
results
of
spatial
econometric
model
检验
统
计量
P
Test
Statistics
豪斯曼检验
Hausman
23.350
0.015
空间滞后模型拉格朗日乘子检验
5.752
0.016
Spatial
lag
LM
空间误差模型拉格朗日乘子检验
1.340
0.247
Spatial
etor
LM
空间滞后模型稳健性拉格朗日乘子检验
4.493
0.034
Spatial
lag
robust
LM
健
性
拉
朗
乘
子
验
0.080
0.777
Spatial
e/\'or
robust
LM
空间固定效应
似然
比检验
32.085
0.364
Spatial
fixed
elects
LR
定效应
似
然比
验
93.256
<0.001
Time
fixed
elects
LR
空间滞后模型瓦尔德检验
10.3820.110
Spatial
lag
Wald
尔
德
验
14.970
0.021
Spatial
e/\'or
Wald
用普通最小
二
乘法\"
OLS
）
、
SAR
和
SDM
进行回
归
（
表
4
）
,
SAR
的决定系数\"
R
2
）
高于普通最小
二
乘
法
（
OLS
）
，
表明空间计量模型对数据的整体解释
性更强
。
总的来看,
SAR
模型的效果最优
，
其空
间自回归系数
p
显著
（
P<0
-
01
）
为正
，
说明邻近
的省级行政区农村减贫对于当地农村贫困的减
少具有显著的促进作用
。
在邻接矩阵下
，
本文的核心解释变量—
—
公
路密度和铁路密度的回归系数都显著
（
P
<0.01
）
为
负
,表明这
2
种交通基础设施对于农村减贫具
有显著的促进作用
,
而且铁路对农村减贫的效果
更好
。
城镇化水平和农村人力资本的回归系数
显著
\"
P<
0
-
1
）
为
负
,
财
政支农水平和农村低保水
平的回
归
系数显著\"
P<0.
1
）
为正
。
由表
4
可知
,
SAR
的
p
不为
0
。
LeSage
等
%
27
&
认为
，
当
P
不为
0
时
，
回归系数不再简
单地代表
解释变量影响被解释变量的程度
，
如果直接用
SAR
的系数进行解释
，
将不能得出正确的结论
。
因此,需要使用偏导数把各解释变量的参数估计
值分解为直接效应和间接效应
。
3
-
3
-
2
全样本直接效应与间接效应
为了进一步研究解释变量对被解释变量的
直接效应和间接效应
，
LeSoc
等
%
27
&
提出使用偏
数将
滞
杜
的
效应
分解成直接效应和间接效应
。
直接效应是指本地
-
560
-
浙江农业学报第
33
卷
第
3
期
表
4
基于邻接矩阵的空间计量模型回归结果
Table
4
Regression
results
of
spaPai
econometric
mode
based
on
adjacency
matrix
变量
V
aria
bic
R
o
d
a
R
a
I
D
R
乩
n
-
^
化
e
7
-
吟
.
以
c
w
*
1
w
*
1
F
w
*
1
〃
w
*
1
*
wF
1
*
ws
1
沁
普通最小二乘法
OLS_______________
空间滞后模型
SAR
_________________
空间杜宾模型
SDM
系数
CoeTicient
t
统计量
t-statistics
系数
CoeTicient
t
统计量
t-statistics
系
数
CoeTicient
t
统计量
t-statistics
一
0.018
***
-7.41
-4.74
-2.72
-0.014
-0.010
-0.365
***
-7.86-4.37-2.89
-0.
543
***
-0.315
**
-0.040
***
-5.54
-3.35
-3.51
-0.
052
***
-0.
050
**
-0.198
***
-2.86-1.87
-2.21
-0.029
*
-0.
036
**
0.106
*
0.110
*
2.10
1.82
1.81
0.
069
**
2.518
2.
475
***
2.537
***
24.20
28.91
28.10
-0.015
!!
-2.19
——
——
—
—
—
—
—
—
—
—
—
—
—
—
—
—
—
—
—
—
—
—
0.085
-0.025
-0.031
-0.244
!!
0.51
-0.95
-0.170
-1.03
-2.19
-0.66
p
R
2
0.121
***
3.22
0.118
1.44
0.
877
—
0.
875
—
W
]
为邻接矩阵+
***
、
**
、
*
分别表示
P
〈
0.01
、
P
〈
0.05
、
P<0.1
+
下同
+
W]
represented
the
adjacency
matrix
,
***
,
**
,
*
represented
signWicant
level
at
P
<0.
0.
1
,
P
<0.
05
and
P
<0.
1
,
respectively.
The
same
asbeiow.2
—
0.
872
—
—
解释变量对本地被解释变量的影响
，
间接效应是
少
。
由此
,
H2
假
设得到验证
。
指邻近地区解释变量对本地被解释变量的影响
,
也称为空间溢出效应
。
运用
Statu
14
计算各解释变量对被解释变量
的直接效应
、
间接效应和总效应
（
表
5
）
。
首先,
分析交通基础设施对农村贫困水平的直接效应
和间接效应
。
从直接效应来看
，
公路密度和铁
路
从空间溢出效应来看
，
公路密度和铁路密度
对农村贫困水平的间接效应
（
空间溢出效应
）
分
别为
-0.002
和
-0.
056
,
均通过了
P<0.05
的显
著性检验
，
表明邻近地区交通基础设施的发展对
本地农村贫困水平产生了溢出效应
。
交通基础
设施的建设使得不同地区得以连接成一个完整
密度对农村贫困水平的直接效应分别为
-0.015
便
捷
的交通网络
，
为农村地区的劳动力转移到邻
近发达地区参与非农就业提供了机会
，
有助于增
和
-
0.
463
,
且均通过了
P
<
0.
01
的显著性检验
,
表明本地交通基础设施的发展有利于本地农村
加其工资性收入
。
另外
，
道路可及性的改善降低
减贫
。
连接农村地区的交通基础设施的建设和
了农产品的运输和交易成本
,
使得农村地区
,
尤
其是偏远农村地区的资源矿产和农产品得以销
往周边邻近地区乃至全国
，
有利于增收减贫的实
养护不仅可以为当地贫困人口创造工作岗位
，
提
高其工资性收入
，
还能够增加农村地区与外界的
联系
，
降低货运和客运的运输成本
,
为大型农机
现
。
无论是直接效应还是间接效应
，
铁
路
建设都
比公路
建设对促进农村减贫的效果更好
。
究其
设备和农业科技的推广创造有利条件
，
提高生产
效率和农业经营收入
+
综上所述
,
本地交通基础
设施的发展能显著正向促进本地农村贫困的减
表
5
各变量对农村贫困水平的直接效应与间接效应
原因:一方面
,
2008
年金融危机后
,
虽然政府投入
了大量资金建设公路等基础设施
,
但是等级公路
Table
5
Direct
and
indirect
eTects
of
dWferent
variables
on
ruel
povertp
level
量
Vaeiabie
直
接
效应
Direct
eTect
）
统
计量
-saisics
-5.72
接
效应
Indirect
统
计量
-saisics
效应
Total
elect
-0.017
***
统
计量
-saisic
R
wO
R
ot
-0.015
**
-0.463
-0.
052
**
-0.201
0.063
!
—
0.002
**
—
0.056
**
—
0.006
**
-2.57
-2.56
-6.08
-6.26
-5.12
-5.97
U
rban
F
uman
F
nn
S
u
-5.35
-2.93
-2.21
-1.92
1.33
—
0.519
***
-0.058
-0.024
*
-0.225
0.071
!
2.94
1.74
22.10
1.75
29.77
2.407
!!!
0.008
0.297
!!
2.57
2.704
!!!
张
莎莎
，
等.交通基础设施
、
空间溢出与农村减贫
:
基于
面板数据的
实证
研究
-
561
-
占公路总里程的
83%
以上,等外公路和乡村道路
投资严重不足
。
另一方面
,
2007
年时
，
我国铁路
建设与公路相比发展严重滞后
,
铁
路里程只占公
3.3.3
地区异质性分析
我国幅员辽阔
，
不同地区在经济发展水平
、
人力资本
、
交通基础设施等方面存在明显差异
。
路里程的
2.
18%
,
但从
2008
年到
2017
年
，
高速
基于此
，
将全部样本分为东
、
中
、
西部
，
分别基于
铁路里程增加了
37.2
倍,形成了目前的高铁网
络结构
。
与公路相比
，
铁路具有线路长
、
运力大
和费用低的优势
，
不仅适用于农产品的长途运
反地理距离矩阵和
SDM
进行空间计量分析(表
6
)
。
东
、
中
、
西部模型的空间自回归系数
p
均显
著(
P<0.
1
)
为正,说明东
、
中
、
西部交通基础设施
均与农村贫困水平存在正向的空间关联效应
,
但
输
，
也降低了农村
剩
余劳动力远距离转
移
的出行
成本
，
有利于农村贫困人口收入的增长
。
由上述
东
、
中
、
西部的空间自回
归
系数和显著性水平存
分析可知
，
周边邻近地区交通基础设施的发展可
显著促进本地农村贫困的减少
，
且无论是直接效
应还是间接效应
，
铁路对农村减贫的效果都更
好
。
由此
,
H3
和
H4
假设得到验证
。
最后
，
分析控制变量的直接效应
。
城镇化水
平
、
农村人力资本对农村贫困水平的直接效应都
显著\"
P
<0.
01
)
为负
，
说明本地城镇化发展和提
高人力资本有助于促进本地农村减贫
。
农村低
保水平和
财
政支农水平对农村贫困水平的直接
效应显著(
P<0.1
)
为正
，
表明农村低保水平和财
政支农支出的增加反而阻碍了农村减贫
。
从间
接效应来看,城镇化水平和农村人力资本对农村
贫困水平的间接效应显著\"
P<0.1
)
为负,说明邻
近地区城镇化发展和人力资本的提升有利于本
地农村减贫
;
而农村低保水平对农村贫困水平的
间接效应显著
(
P<0-
05)
为正
，
表明邻近省级行
政区农
水平的
而
地农
减贫
。
另外
，
财
政支农水平对农村贫困水平的间
接效应并不显著
(
P>0.
1
)
。
需要进一步说明的
是
，
提高财政支农水平不利于农村减贫这一结果
与预期并不相符
。
可能的原因是,一些地区农村
人口的收入分配不平等
，
有限的财政资金并不能
完全落实到在生产或生活中真正有需要的穷人
手中
。
另外
，
还有可能与财政支农支出对农村减
贫的影响滞后
,
以及资金的使用效率和结构有
关
。
此外
，
提高农村低保水平也不利于农村减
贫
。
可能的原因包括
：
(
1
)
农村低保的替代效应
超过了收入效应
，
“
懒汉
”
现象一度层出不穷
。
(
2
)
,
农
与
的
、
、
学等相挂钩,使得农村低保成为村民激烈争夺的
“
唐僧肉
”
，
加之存在收入界定难
、
评审操作不规
范等问题
，
导致农村低保并没有完全覆盖真正的
贫困人口
+
在差异
，
说明交通基础设施对农村减贫的空间效
应具有区域异质性
。
由此
,
H5
假
设得到验证
。
首先
，
分析公路密度对农村贫困水平的直接
影响和空间溢出效应
。
东
、
中
、
西部公路密度
(
R
oc
)
的回
归
系数均为负
，
但是只有西部地区通
过了
P
<0
-
01
的显著性检验
，
说明只有西部地区
公路密度的增加对当地减贫有显著的促进作用
。
这是因为
，
在
2008
年
，
东部和中部的公路覆盖范
围已较广
，
公路密度分别达
0.
995
和
0.
754
km
-
km\'
2
，
而西部地区的公路密度远低于东部和中
部
，
仅有
0.248
km-km\'
2
+
2008
—
2017
年
,
东部
和中部地区的公路里程增长率为
21.3%
和
23.6%
,
而西部地区的增长率高达
35.4%
。
因
此,
对于东部
部地区
说,
建设
路
进
农村减
贫
的作用已相当有限
，
而西部地区在公路
基础设施极度缺乏的情况下
,
大力发展公路
，
有
助于缓解当地的农村贫困+然而,公路密度对农
村减贫的空间溢出效应仅在东部地区通过了
P
<
0.01
的显著性检验
。
这是因为
，
相对于中西部地
区,东部地区的公路覆盖面积大
，
已经相互连接
成网
，
因而本地公路的发展对邻近地区的农村减
贫
有促进作用
。
其次
，
分析铁路密度的农村减贫效应
。
铁路
密度对农村贫困水平的直接影响和空间溢出效
应在东部和中部地区均通过了
P
<0.
05
的显著
性检验
，
且无论是直接影响还是空间溢出效应,
中部地区均大于东部地区(表
6
)
。
原因在于:
2008
年虽然我国铁路建设与公路相比发展严重
滞后
，
但是
2008
—
2017
年
，
东部和中部铁路建设
发展迅速
，
铁路里程增长率分别为
59.9%
和
40
-
2%
，
而且东部和中部地区经济较为发达
、
人
口稠密
，
在客流量和回报率更有保证的情况下,
铁建设
铁路
于此,
的
-
562
-
浙江农业学报第
33
卷
第
3
期
表
6
基于
反地理距
离
矩阵的东
、中
、
西部空间计量模型的回归结果
Table
6
Regression
results
of
spa/ai
econometric
model
in
eastern
,
central
and
western
regions
based
on
inverse
geographic
dis-
tance
matrix
变量
Vaeiabee
东部
Eastern\"
a
=
110
)
系数
Cwgicient
-0.005
-0.528
***
西部
Westeen
\"
o
=
110
)
中部
Central
\"
a
=
80
)
icin
-
统
计量
t-sta/stics
系
数
CoT
e
-
统
计量
t-sta/stics
系
数
Coe
e
icient
-
统
计量
t-sta/stics
-1.47
-6.11
R
wd
R
ct
-0.007
-1.816
***
0.027
0.033
1.573
***
0.076
-0.001
-2.161
***
-0.89
-3
-
80
-0.
030
**
0.203
-0.
110
**
0.147
**
2.218
***
-3.61
0.62
-2.00
2.05
Urban
F
uman
S
Q
ecurity
0.011
0.
085
***
0.028
-0.040
-0.041
***
F
upp
<
2
*
R
od
<
2
*
R
c-
<
2
*
U
pci
<
2
*
H
uman
<
2
*
F
U
pp
<
2
*
S
epTty
-0.203
**
0.
106
***
0. 128
*
1.21
2.59
0.13
-0.60
-5.48
-1.98
3.95
1.42
0.88
0.033
4.33
0.39
-0.11
-3.81
0.95
-0.018
0.040
1.551
-0.052
12.16
-0.06
-1.61
0.83
-0.46
1.45
0.94
((
-
(
2.8
(
9
((((
1.76
-0.003
-0.05
0.268
3.518
***
3.464.75
0.528
0.
985
***
((
0.1
(
52
((((
(
1.4
(
2
((((
(
0.10
(
0
(((
(
0.24
(((((
(
-2
(
.2
(
54
((
P
R
2
0.
340
***
0.596
2.93
0.198
**
2.11
0.162
*
1.70
—
0.303
—
0.578
—
<
2
为反地理距离矩阵+下同
+
<
2
was
the
invevo
geographic
distance
matrix.
The
same
as
below.
铁路网络;因此
，
东部和中部铁路的高速发展促
具有显著
（
P
<0.01
）
的促进作用
,
而且对邻近地
区的农村贫困水平有显著\"
P
<0
-
01
）
的空间溢出
效应
，
且铁路密度对农村减贫的总效应更大;提
进了人口流动
，
提高了运输效率
,
对本地和邻近
地区的农村减贫发挥出积极作用
。
其中
，
铁路对
于减贫的作用在中部更明显
。
这是因为
，
中部地
高城镇化水平和农村人力资本有利于农村减贫,
而财政支农水平和农村低保水平的提升不利于
农村贫困的减少
。
对比可知
，
基于反地理距离矩
区
铁路
建设相对于经济发展水平而言比较滞后
,
发展铁路运输能够发挥中部的区位优势,不仅可
以
承
接东部产业转
移
，
还能吸引西部资源引入,
阵的检验结果与基于邻接矩阵的分析结果基本
从而实现经济增长
。
而且,铁路运输的发展有利
一致
，
说明本文的结论稳健可靠+
于农村人口向东部发达地区流动
，
促进收入增
加
。
对于西部地区来说
，
尽管国家高度重视其铁
4
结论与建议
本文基于
2008
—
2017
年省际面板数据
，
创
建邻接矩阵和反地理距离矩阵
，
使用空间计量模
路发展
，
2008
—
2017
年间铁路里程增加了
76.6%
，
但是
，
由于西部地域辽阔
，
人口稀少
，
居
住分散
，
铁路密度远低于全国平均水平
（
仅为东
部的
27
-
6%
）
，
没有形成连通的铁路交通网络
，
导
致区域市场相对分割
，
资源流通相对不畅
；
因此,
铁
路发展对西部农村减贫的直接作用和空间溢出
型的偏微分方法
，
研究了交通基础设施对农村减
贫的直接效应和空间溢出效应
，
并进一步分析了
交通基础设施对农村减贫空间效应的区域异质
效应均未达到显著水平
。
性
。
研究结果表明:第一
，
省级层面上
，
农村贫困
3.4
稳健性检验
上文选用邻接矩阵对全样本数据进行了空
水平表现出显著的空间集聚特征,省际分布呈现
出高水平集聚或低水平集聚的特点
，
且随时间发
间计量分析
,
为了检验结果的稳健性
，
以下选用
展
，局部空间集聚特征逐渐增强
。
第二,全样本
数
分
,
路
反地理距离矩阵进行重新估计
。
在经过
Haus-
铁路
的
大
仅
man
、
LR
、
LM
和
Wall
检验后
，
最终选择时间固定
效应空间杜宾模型
（
SDM
）
进行参数估计
（
表
7
）
+
对本地的农村减贫具有显著的直接效应
，
也对邻
近地区的农村减贫具有显著的空间溢出效应
，
且
SDM
的
p
值为正
，
且通过了
P<0.
1
的显著性检
验
，
说明本地区的农村贫困水平与邻近地区正相
关
;
铁路密度和公路密度不仅对本地的农村减贫
在
2
种效应上都以
铁路
的效果更好
。
第三
，
分区
域
定的
质性+
路
的
大
对本地的农村减贫仅在西部地区有显著的直接效
张
莎莎
，
等.交通基础设施
、
空间溢岀与农村减贫
:
基于
面板数据的
实证
研究
表
7
基于反地理距离矩阵空间计量模型回归结果
-
563
-
Table
7
Regression
resu/s
of
spatial
econometric
mode
based
on
Inverse
geographic
distance
matrix
变量
Variable
普通最小二乘法
OLS
空间滞后模型
SAR
空间杜宾模型
SDM
系
数
CoeTicient
t
统
计量
t-statistics
系
数
Coeeicient
t
统
计量
t-statistics
系
数
Coeeicient
t
统
计量
t-statistics
-0.018
-0.543
-0.052
-0.198
0.069
!!
2.475
-7.41
-7.86
-5.54
-2.86
2.10
24.20
R
wO
R
oi
-0.019
!!!
-0.559
!!!
-0.052
U
rban
H
uman
S
Q
ecurity
-7.35
-7.00
-5.12
-2.97
1.64
28.80
-0.011
-0.713
-0-
052
**
-0.138
!
-0.218
0.060
2.532
F
xtx
W
2
*
R
od
W
2
*
R
ow
W
2
*
U
xo
W
2
!
H
uman
W
2
*
F
X
tx
W
2
*
S
edCty
p
R
2
—
—
—
—
—
—
—
0.872
—
—
—
—
—
—
—
—
—
—
—
—
—
—
0.237
0.872
—
—
—
—
—
—
3.25
0.037
2.491
-0.022
!!!
-0.444
!!!
-3.11
-6.04
-3.74
-1.57
0.88
26.44
-1.84
0.112
!!!
-0.365
!
-0.038
0.489
0.224
!
0.882
-3.13
3.34
-1.79
-0.30
1.43
2.15
—
—
应
，
对邻近地区的农村减贫仅在东部地区产生显
著的空间溢出效应
,
铁路密度的增大对本地和邻
远低于全国平均水平
，
发展不均衡
，
铁
路减贫效
果并不显著的现实
,
政府更应该重视西部地区的
近地区的农村减贫在东部和中部地区均具有显
铁路建设
,
扩大铁路网络覆盖率
，
通过促进当地
著的促进作用
，
且这
2
种效应在中部地区的效果
都较东部地区更好
+
基于以上结论
，
为了更好地发挥交通基础设
施在农村扶
贫
开发中的作用
，
提出以下建议:首
资源开发和物资输出
，
改善农村居民的生产生
活
条件
，
最终起到补齐短板
、
带动就业和实现减贫
的保障作用
。
参考文献
(
References)
:
%
1
&
United
Nations
ESCAP.
TranspoC
and
communications
bulle-
in
eoeAsiaand
)hePacieicNo.86
susainabieeueaiacce
s
先
，
从全国层面来看
，
鉴于铁路密度对农村减贫
的直接效应和空间溢出效应更强
，
因此应该吸引
外资和民间资本加大铁路投资力度
，
积极推进支
线建设
，
从而充分发挥铁路在农村增收减贫中的
%
EB/OL
&
.
(
2016-12-19
)
%
2020-07-23
&
.
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//+ww.
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重要作用
。
同时
，
优化公路投资结构
，
加强农村
地区和落后地区公路建设
,
改善
客
运条件和货运
水平
，
促进非农经济的发展和劳动力的自由转
%
2
&
HEARN
DH
,
HALBRENDTC
K
,
GEMPESAW
C
,
et
O.
An
analysis
of
WanspoC
improvement
X
Chinat
corn
sector
：
a
hy-
移
，
进而实现农村减贫
。
其次
，
从区域层面来看
，
bxd
spatial
equilibxum
approach
%
J
&
.
Journal
othe
Transpor-
东部和中部地区应该完善铁路网络结构
,
提高路
网质量
，
增大铁路在农村地区的覆盖范围和通达
程度,积极发挥铁路减贫的直接效应和空间溢出
效应
。
重点加强中部地区的
铁路
建设
，
形成连接
tatioo
ResearcO
Forum,
1990
,
31
(
1
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：
154
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铁路
交通运输网络
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有利
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，
又
能降低
社会论坛
，
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经济增长的影响
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J
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),
东部
西部地区的
转
移
，
实
西部地
区资源与产业的交流互动
，
进而优化区域经济发
2011
(
4
)
:
10-14.
LI
S
W
,
YAN
J
Q.
Impact
of
eral
infrastructure
and
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通过
“
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”
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，
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路
，
推
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，
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Chinese
with
English
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，
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