文献来源：Patrica C.Melo, Daniel J.Graham, Ruben. Brage-Ardao. The productivity of transport infrastructure investment: A meta-analysis of empirical evidence[J]. Regional Science and Urban Economics,2013,43:695-706.
摘要：交通基础设施投资作为政府刺激经济增长的手段正在被广泛的使用，特别是在经济下行时期更为明显。自20世纪80年代末以来，大量的研究对交通基础设施与经济增长之间联系做了分析，得到各种不同的研究结论。本文从33项研究中获得了563个估计样本，并以此对交通基础设施产出弹性做Meta分析。已有的Meta分析主要分析的是总公共投资，因此无法准确解释交通基础设施生产率效用的巨大差异，更不能为政策制定者提供有关不同类型交通基础设施投资回报的建议指导。研究结果表明：（1）交通基础设施生产率效应的估计会因主要产业类型的不同而不同；（2）交通基础设施生产率效应在美国经济的影响高于欧洲国家；（3）相对于其他类型的交通设施，公路交通基础设施的生产效率更高。
一、引言
交通基础设施通过不同的经济因素对经济产出产生影响。古典区位理论强调运输成本是经济活动区位的决定因素。新经济地理学也强调运输成本在不完全竞争和不同程度的区域间劳动力流动背景下作为区位选择的作用。宏观经济分析中，内生增长理论构建了一个框架，公共基础设施（包括交通基础设施）通过推动技术变革而被认为是经济增长的一个源头。
交通基础设施，首先通过改善运输条件，降低了运输成本，导致了较低的生产与分配成本，因而提高了要素生产率，促进企业的规模效应和竞争水平。交通运输对经济产生的另一个重要贡献与“交通诱导的集聚效应”有关。交通基础设施的改善增加了空间经济中的连通性，进而提升集聚经济的作用。对交通基础设施投资产生强劲经济效益并促进增长的假设证明了政府为新的和改进的交通基础设施提供资金的合理性。这一假设在早期得到了交通设施产出弹性的估计支持，但是到了20世纪90年代后期，这一分析由于可能存在的模型设定偏误和伪回归而遭到批判。
已有的各类调查报告和关于公共资产生产效率的Meta分析，主要集中讨论了公共设施整体对经济增长的作用。而本文通过对交通基础设施产出弹性的现有经验证据进行Meta分析，旨在分别区分不同类型的交通基础设施（铁路、公路、机场等）对不同行业部门（制造业、服务业等）预期生产率的长、短期影响，并以此为理论基础为政府提供相关决策信息。
二、Meta分析方法及样本选取
文献综述通过对某一领域的研究进行描述与总结，进而为后续的科学进步创造过程提供研究基础。它并不报告新的研究结果，而只提供过去研究的全面参考，以指导未来研究人员的进一步研究。由于传统文献综述对已有研究分析过程中有综述作者一定的主观性，导致文献综述可能会产生偏差。而Meta分析的目的是通过对各类研究特征实证估计大小的作用进行统计检验，进而找出现有实证研究结果系统变化的原因。
尽管Meta分析利用传统统计技术以客观的方法进行假设检验，但是仍有许多潜在的缺陷需要考虑。首先，是否包括所收集的研究的所有估计值还是每项研究只取一个估计值，这是有主观决定的。其次，与任何回归模型一样，回归分析的可靠性取决于所选的描述现有实证结果的解释变量是否适当。为了确保对现有研究收集的全面性，数据搜集既要针对已经发表的文献，同时需要考虑未正式发表的研究。
为解决上述困难，本文创建的研究样本既包括早期已发表的关于交通基础设施和经济发展的有关研究，还包含了关于公共资本对经济产出影响的新的研究文献。通过谷歌学术搜索“交通设施产出弹性”与“交通投资弹性”等术语来检索新的文献。最后，使用谷歌等搜索引擎搜索相关的政府和国际组织的工作报告，工作文件等相关的未正式发表的文献。最终，本文从33项研究中获得了563个交通设施投资产出弹性的研究样本。
三、Meta回归
本部分，旨在找出文献中研究设计特征能够在多大程度上解释弹性估计量大小。如果知道研究特征会如何对模型估计产生影响，我们将能够更准确的评估在实证研究中所获得的弹性估计的实际相关性。关于交通基础设施与经济产出联系的有关文献，本文特别关注这些文献研究的特点及Meta回归中使用的解释变量见下表。
Meta回归分析的解释变量
研究设计维度 | 变量 | 定义 | 对照组 |
计量估计 | 广义矩估计 | GMM | 如果使用GMM估计方法取1，否则取0 | 普通最小二乘法 |
固定效应 | FE | 如果使用FE方法取1，否则取0 |
随机效应 | RE | 如果使用RE方法取1，否则取0 |
VAR | VAR | 如果使用VAR模型取1，否则取0 |
联立偏误 | 工具变量 | IV | 如果使用IV取1，否则取0 | No-IV |
模型规范 | 空间溢出 | Spill | 如果考虑空间溢出效应取1，否则取0 | 没有考虑模型规范 |
城市化 | Urb | 如果考虑城市化效应取1，否则取0 |
空间溢出与城市化 | Both | 如果考虑空间溢出效应和城市化效应取1，否则取0 |
其他 | Ombo | 如果考虑其他集聚效应取1，否则取0 |
数据维度 | 区域 | Reg | 如果用区域数据取1，否则取0 | 国家维度 |
跨区域 | C-Reg | 如果用跨区域数据取1，否则取0 |
跨国家 | C-Net | 如果用跨国家数据取1，否则取0 |
测量单位 | 货币性 | Mon | 如果投资用货币形式衡量取1，否则取0 | 物质单位 |
交通方式 | 道路 | Road | 如果是道路投资取1，否则取0 | 所有交通方式 |
铁路 | Rail | 如果是铁路投资取1，否则取0 |
港口 | Port | 如果是港口投资取1，否则取0 |
机场 | Airport | 如果是机场投资取1，否则取0 |
国家 | 欧洲 | Europe | 如果研究参照欧洲国家取1，否则取0 | 美国 |
其他 | Octry | 如果研究参照欧洲、美国之外的国家取1，否则取0 |
国家-收入水平 | 低收入 | Low | 如果研究应用于低收入国家取1，否则取0 | 高收入 |
其他国家 | Mixed | 如果研究应用于各类收入国家取1，否则取0 |
行业部门 | 私人部门 | Prim | 如果弹性代表私人部门取1，否则取0 | 所有部门汇集 |
建筑业 | Const | 如果弹性代表建筑业取1，否则取0 |
制造业 | Man | 如果弹性代表制造业取1，否则取0 |
服务业 | Ser | 如果弹性代表服务业取1，否则取0 |
时间 | 长期弹性 | LR | 如果是长期弹性取1，否则取0 | 短期弹性 |
中间时期弹性 | IR | 如果是中期弹性取1，否则取0 |
回归模型为：
其中，ηij是交通设施的产出弹性，Dijk表示上表中的各类解释变量。
四、结论
Meta分析结果表明：（1）交通基础设施的产出效率随着行业的变化而变化，并且相对于私人部门行业、制造业和建筑业，交通基础设施对服务业产出的影响较小；（2）相对于机场、铁路、港口等建设，公路建设对产出效率的作用更大；（3）相对于欧洲国家，交通基础设施对美国经济的产出弹性相对较大；（4）交通基础设施对经济产出的影响长远来看似乎比中短期更加显著。
交通基础设施产出弹性的变化也可以用估计方法与数据的差异来解释。Meta分析表明，（1）使用未解决模型异质性和带有虚假回归问题的模型估计结果会高估交通基础设施的产出弹性，而基于固定效应和广义化的面板数据模型的估计则相对更合理一些。（2）使用工具变量方法，可以有效解决交通设施与经济产出之间存在的反向因果关系，即模型的内生性问题。（3）未能考虑城市化和拥挤程度的模型可能会带来遗漏变量偏误问题。（张聪聪，周玉龙）
