高速公路、糧食產量與農業生產決策

張無坷　朱喜　史清華

摘 要：論文基于全國農村固定觀察點和中國高速公路矢量數據，使用傾向得分匹配和雙重差分模型研究了高速公路的開通對農戶糧食生產和農業生產決策的影響，并從勞動力流動的視角解釋了其影響機制。研究發現，村莊連通到高速公路會顯著增加農戶種植糧食作物的面積和家庭糧食總產量。其作用機制在于，高速公路促進了外出打工機會的增加和農業技術的推廣，對農業勞動投入產生了替代作用。具備外出務工動機的農戶會通過引進先進的農業種植技術來節約農業的勞動力投入，所以選擇擴大適合機械化操作的糧食作物種植面積。高速公路的連通有效促進了農業生產的規?；同F代化，從而對糧食安全的保障有促進作用。

關鍵詞：高速公路；糧食生產；農業生產決策

中圖分類號：F 323.6；F 542

文獻標志碼：A

Highways， GrainProduction and Agricultural Production Decision

ZHANG Wuke ZHU Xi SHI Qinghua

（Antai College of Economics and Management， Shanghai Jiao Tong University， Shanghai 200030， China）

Abstract：Based on National Fixed Point Survey and China expressways vector data， the paper studies the impact of expressways on farm household grain yields and agricultural production decisions using propensity score matching and difference-in-differences method. The paper explains the mechanism of impact from the perspective of labor mobility and found that village-level expressways connection significantly increased the area and production of grain crops by farmers while having no effect on the yield per unit area of grain. The effect mechanism is that expressways increase opportunities for rural-urban migration and facilitate the diffusion of agricultural technology （agricultural machinery services， use of irrigation facilities， etc.）， which has a substitution effect on agricultural labor inputs. Farmers with an incentive to migrate will save on agricultural labor inputs by introducing advanced farming techniques and so choose to expand the area under food crops suitable for mechanization. The expressway connection promotes the scale and modernization of agricultural production and ensures food security.

Key words：highways; food production; agricultural production decision

1 文獻綜述

長期以來，大力發展交通基礎設施建設是促進中國經濟增長的重要舉措，其中高速公路是交通基礎設施建設的重要組成部分。1993年，交通部發布《國道主干線系統規劃》，“五縱七橫”的國道主干線規劃布局形成了高速公路網的雛形。2005年，交通部編制了《國家高速公路網規劃》，“7918網”的建設形成了放射線與縱橫網格相結合的高速公路布局。2013年，國家發改委和交通運輸部印發《國家公路網規劃（2013—2030）》，進一步完善和擴大了高速公路總規模。交通基礎設施的完善加快了要素流動，影響了產業結構和區域經濟增長，尤其是促進了道路網絡中節點城市的經濟增長（Faber， 2014; 劉沖等， 2014， 2020）。因此，交通基礎設施建設可以吸引農村勞動力向城市和非農部門流動?；诖?，本文以農戶層面的微觀視角切入，研究高速公路對農戶農業生產的影響。

現有文獻認為交通基礎設施影響農業生產主要有三個途徑。第一，交通基礎設施通過促進農業推廣服務和提高農戶的技術采納來影響農業生產率（Emerick et al.， 2016; Dercon et al.， 2009; Bandiera & Rasul， 2006）。然而，交通設施和技術采納之間是互補的關系。如果沒有良好的交通基礎設施，農業推廣的技術帶來的效用會受到限制。如果只改善了交通設施的質量，但是農戶無法獲得相關的專業知識、投資和信貸機會，農戶也無法從交通設施的改善中獲益（Gebresilasse， 2023）。

第二，交通設施提高了要素市場的可達性，降低了農業投入的成本（Gebresilasse， 2023）。農戶的農業投入受到供給側和需求側兩方面約束。其中，供給側約束表現為農資價格達不到農戶最低的支付意愿，即使達到了農戶的支付意愿，農戶產生了增加農業要素投入的意愿，但是由于信貸約束的存在，農戶仍然沒有足夠的資金購買農資（Croppenstedt et al.， 2003; Damania et al.， 2017; Shamdasani， 2021）。要素市場可達性的提高可以縮小要素市場之間的價格差，所以高速公路的建設可以降低農業投入要素的價格，在一定程度上可以緩解農業投入的供給側約束。

第三，交通基礎設施提高了農產品市場的可達性，縮小了地區間農產品價格差（Gebresilasse， 2023; Mu & Van de Walle， 2011; Minten & Kyle， 1999; Renkow et al.， 2004）。交通成本主要受到道路和橋梁密度以及燃料價格等因素的影響（Shively & Thapa， 2017）。交通設施的完善可以縮短地區之間的通行時間，提供市場之間的套利機會，提高市場一體化的程度（Jones & Salazar， 2020; Engel & Rogers， 1996; Baulch， 1997）。另外，基礎設施對農業生產的促進作用對貧窮家庭和生產率較低的家庭，以及偏遠地區的農戶更有效（Khandker et al.， 2009; Jones & Salazar， 2020; Casaburi et al.， 2013）。

現有研究較少將高速公路與農戶農業生產和勞動力流動結合起來，即較少研究農村勞動力轉移在高速公路影響農業生產中起到的作用。本文基于農戶層面的微觀數據，考察了高速公路對家庭農業產出與農業經營規模的影響，特別是高速公路對糧食作物種植規模的影響，并發現勞動力流動在其中起到的作用。研究發現，高速公路影響農戶糧食生產的機制是由于農村勞動力具有向非農部門轉移的動力，從而農戶會選擇轉向更適合機械化的糧食生產，而放棄了部分勞動密集型經濟作物的種植。

2 數據和描述性統計

本文使用的數據主要有農戶數據和高速公路數據，其中農戶數據來源于全國農村固定觀察點的跟蹤調查。這一調查起始于1986年，在31個省份都有觀察村及觀察戶，每年大約300個村，2萬余戶。該數據已經形成了諸多有價值的研究成果，如Benjamin et al.（2005）、朱喜等（2011）和王璐等（2020）的研究，表明這一數據具有較高的質量。本文所使用的數據樣本區間為2003—2013年。

高速公路數據來自格里菲斯大學（Griffith University）的亞洲空間信息和分析網絡數據中心（Asian Spatial Information and Analysis Network Data Center， ACASIAN）。該數據庫提供了中國高速公路的GIS信息，時間跨度為1992—2010年，但是其中有缺失的年份。我們按照He et al.（2020）的辦法進行了填充，從而形成了2003—2010年完整的面板數據。將高速公路數據與農戶微觀數據合并，最終形成了2003—2010年的樣本。其他數據來自歷年《縣域經濟統計年鑒》《區域經濟統計年鑒》等以及全國800個氣象觀測站的氣溫和降水柵格數據。

修建高速公路的資金來自中央政府撥款和地方政府籌措，所以經濟發展更好的地區優先開通高速公路的概率更高，即高速公路的連通不是完全隨機的，核心解釋變量高速公路連通是內生的。為緩解內生性問題，本文去掉了直轄市、省會城市、計劃單列市、省直管市，以及各個地級市的區等經濟發達地區的樣本，只保留縣、市和旗的縣級行政單位的典型農村地區樣本。

根據Asher et al.（2020）和He et al.（2020）的研究，樣本限制在2003年沒有連通高速公路的村莊。正如前文所述，高速公路的連通是非隨機的，所以本文在使用雙重差分模型（Difference-in-Differences， DID）模型進行回歸之前，先采取傾向得分匹配（Propensity Score Matching， PSM）的方法對樣本進行匹配。首先將農戶分成干預組和控制組，其中干預組為在樣本區間內所在村莊有高速公路經過的農戶，控制組為樣本區間內所在村莊無高速公路經過的農戶。其次，使用2003年的農戶家庭特征和戶主特征將兩組農戶進行1∶1匹配。最后，對匹配后的樣本使用DID模型進行估計。表1為匹配后樣本的描述性統計。

3 模型設計

本文構建的漸進DID模型如下：

y=β+β Connect+X+X+α+γ+ε??? （1）

其中，y表示村莊v中的家庭i在年份t時的農作物產出或其他被解釋變量。Connect是一個虛擬變量，表示村莊v在時間t內是否在20千米內連通了高速公路。X表示家庭層面的控制變量，反映了家庭人口統計學特征及其教育和健康水平的家庭特征和戶主特征的變量，包括家庭人口數、勞動力占比、男性占比、高中以上學歷占比、喪失勞動能力人數占比和年初家庭經營土地面積，戶主特征包括戶主的年齡和受教育年限。農戶所在縣的經濟發展情況和氣候條件對農村家庭的經營選擇會產生重要的影響。一方面，當地經濟發展狀況會影響農戶外出務工和農業生產的決策，進而影響農作物產量；另一方面，極端天氣或自然災害會對農作物產量造成負面影響。因此，我們還加入了縣級特征作為控制變量X，包括縣級GDP的對數及第二產業和第三產業增加值的占比，以及農戶所在縣一年中紅色高溫預警的天數和降雨量在40mm以上的天數。α為農戶層面的個體固定效應，用于控制只隨農戶變化、不隨時間變化的不可觀測的因素。γ表示省份-年份固定效應，用于控制省級層面隨變化的不可衡量的因素。

為了驗證DID模型是否滿足平行趨勢假設，本文使用如下模型進行檢驗：

其中，Connect的定義如下：對于從未連通高速公路的村莊v， 對于任何k和t的取值，Connect=0。對于在樣本區間內連通高速公路的村莊v，我們將村莊連通的第一年定義為s，當t-s≤-4時，Connect=1，否則Connect=0，其中k=-3，-2， 0， 1， 2， 3。當t-s>4時，Connect=1，否則Connect=0。其他變量與公式（1）的定義相同。

4 實證結果

4.1 基準回歸

這一部分分析高速公路對農作物產量的影響。首先估計高速公路連通對農作物總產量的影響（表2），在平均意義上，村級高速公路連通對農戶的農作物總產量沒有顯著影響。其次，將農作物分成糧食作物和經濟作物，高速公路顯著提升了家庭的糧食作物總產量，使家庭糧食產量提高了8.99%，對經濟作物總產量的影響為負，但不顯著。

平行趨勢檢驗的結果如圖1所示。從圖1中可以看出，糧食產量服從平行趨勢假設，使用DID方法來估計是有效的。同時，從連通高速公路的第2年開始，農戶的糧食產量開始有顯著增加。

糧食作物總產出的增加是由其種植面積增加導致的，還是由土地生產率增加導致的值得進一步分析。表3中的三列分別為高速公路對農戶農作物種植面積的對數、糧食作物種植面積的對數和經濟作物種植面積的對數的影響?？梢?，高速公路使農戶的糧食作物種植面積提高了7.29%，經濟作物的種植面積有所下降，但不顯著。

表4中的被解釋變量分別為農作物單產、糧食作物單產和經濟作物單產的對數，可見高速公路對兩類農作物單產沒有顯著影響。由此可以認為，高速公路對糧食作物產量的提高作用主要是通過增加糧食作物的種植面積實現的，并非通過提高土地生產率來實現的。

研究表明，高速公路可以將農戶連通到更大的農產品交易市場，使農戶根據市場需求來調整種植決策。具體來說，廣闊的市場意味著多樣化的需求，因此農戶會更傾向于增加種植農作物的種類，尤其是增加經濟作物的種類（Shamdasani， 2021）。而本文的研究結論則與其相反。農戶增加糧食作物的種植面積說明該決策對農戶來說是效用最大的。下面將從農業生產投入的視角來進一步探討高速公路提高農戶糧食作物種植面積的影響機制。

4.2 影響機制分析

這一部分從要素投入視角（土地、勞動力與資本）來分析高速公路提高糧食作物種植面積的影響機制。首先，糧食作物土地投入的增加是從其他類型農作物轉化而來，還是通過土地流轉獲得。表5中（1）～（4）列的被解釋變量分別為農戶的糧食作物面積占比、經濟作物面積占比、是否有土地流出、是否有土地流入。（1）和（2）兩列表明，高速公路顯著提高糧食作物面積占比主要是通過降低經濟作物種植面積占比而實現的（即使經濟作物占比的系數不顯著，但其方向為負，且系數大小與第1列相當）。而高速公路對土地流轉的影響很小，系數非常接近于0。因此，高速公路促使農戶的種植決策發生了轉變，從種植經濟作物轉向了種植糧食作物。

接下來分析高速公路對農戶勞動力分配的影響。表6的（1）列和（2）列的因變量為家庭農業生產中畝均投入勞動天數和畝均投入雇傭勞動天數。（1）列表明，連通高速公路后，農戶的農業生產勞動投入平均每年下降15.78天。（2）列表明，高速公路對雇傭勞動力的投入沒有顯著影響，說明高速公路的連通節約的是農戶自我雇傭的農業勞動投入。（3）列和（4）列的因變量分別為家庭中是否有外出務工的勞動力和縣城之外務工的勞動力。結果表明，高速公路的連通使家庭擁有外出務工勞動力的概率增加了3.22%，且到縣城之外地區務工的勞動力數量也有所增加。也就是說，高速公路的連通一方面降低了農戶在農業生產上的勞動投入，另一方面也促進了農村勞動力外出務工，而且會有更多的人到外地的就業市場務工。

本文將農藥、農機服務和灌溉投入等生產要素作為農業資本投入的代理變量。表7的（1）～（3）列的因變量分別為糧食作物是否使用化肥、是否使用農機服務以及是否使用灌溉設施。結果表明，高速公路的連通對糧食作物化肥的使用沒有產生顯著影響，但是使農戶使用農機服務的概率顯著提高了4.40%，使用灌溉設施的概率顯著提高了4.05%。這解釋了農戶擴大糧食作物種植面積的結論，因為糧食作物在播種、收割等環節更適合機械化作業，尤其是大面積種植的時候，機械作業效率更高。

根據實證分析結果可以總結出高速公路對農戶糧食產量的影響路徑。首先，高速公路促進了農業機械和灌溉設施的推廣，產生了勞動和資本的替代效應，從而使農戶增加了資本的投入，減少了勞動的投入。其次，在農村勞動力具有外出務工動機的條件下，由于糧食作物更適合機械化作業，所以農戶會將農業生產從勞動密集型的經濟作物種植轉向易于機械化的糧食作物種植，表現為提高糧食作物的種植面積，同時減少經濟作物的種植面積。

4.3 異質性分析

這一部分聚焦于高速公路對糧食作物產量的異質性影響。異質性特征主要有以下幾個方面：（1）農戶所在的縣是平原縣還是山區縣（含丘陵縣）。這是由于平原地區更易于修建高速公路，同時也更適合使用農業機械。（2）農戶所在的縣是否為產糧大縣。即使連通了高速公路，產糧大縣的農戶外出務工的意愿可能較弱，因為他們可以從農業中獲得更高的效用。（3）農戶所在的村莊到周邊3個城鎮中心的平均距離是否高于中位數。距離城鎮中心遠的農戶由于初始的交通網絡發達程度較低，因此新連通的高速公路可能對他們的影響更大。（4）在樣本初期（2003年）是否為貧困戶。貧困戶往往知識水平相對較低，獲取資源的能力較差，相比于非貧困戶來說可能更缺乏機會，所以高速公路的開通對貧困戶利用資源可能會產生更大的影響。

回歸結果如表7所示，被解釋變量是家庭糧食總產量的對數。第一行和第二行分別表示不同的農戶特征，其中第一列為山區縣（含丘陵縣）農戶、產糧大縣農戶、偏遠地區農戶和貧困戶。第二行表示平原縣農戶、非產糧大縣農戶、非偏遠地區農戶和非貧困戶。（1）列表明，高速公路連通使平原地區農戶糧食增產13.59%，但是對山區無顯著影響。（2）列表明，高速公路的連通使非產糧大縣農戶的糧食產量提升了12.45%，對產糧大縣沒有顯著影響。（3）列說明高速公路對偏遠地區農戶糧食產量的影響更大，從系數上看，偏遠地區的糧食產量增加了10.16%。（4）列說明高速公路對貧困戶和非貧困戶的糧食產量均有顯著的增加作用，但從系數上來看，對貧困戶的影響更大，高速公路使貧困戶的糧食產量增加了12.68%，使非貧困戶的糧食產量增加了8.20%。

6 結論與政策含義

本文使用全國農村固定觀察點的農戶數據和中國高速公路網2003—2010年的數據，實證分析了高速公路對農戶農業生產決策的影響。研究發現，高速公路使農戶從種植經濟作物轉向種植糧食作物，通過增加糧食作物的種植面積，進而提高了農戶糧食作物的總產量。進一步研究發現，高速公路增加了農戶對農業機械和灌溉設施的使用。同時，高速公路還減少了農戶在每畝土地上的勞動投入。異質性分析表明，高速公路對農戶糧食增產的效用對于平原地區、非產糧大縣和偏遠地區的農戶更顯著，對貧困戶和非貧困戶的糧食產量均有促進作用，但是對貧困戶的影響較大。

促進區域協調發展、鄉村振興和新型城鎮化等始終是交通基礎設施建設的政策目標。隨之出現的農村勞動力向城市和非農部門的轉移是否威脅糧食安全的問題得到了學界廣泛的關注和討論（劉亮等， 2014；匡遠配， 2010）。交通基礎設施建設并不會威脅糧食安全，因為農戶可以通過提高其他農業生產要素來替代勞動力投入的減少，而且交通基礎設施促進了糧食作物的規模經營和新型農業技術的使用，有助于保障糧食安全和實現農業農村現代化。

參考文獻：

［1］匡遠配. 農村勞動力流動影響糧食安全的新解釋［J］. 人口與經濟， 2010（5）：1-7.

［2］李伯華，劉沛林，張博野，等. 欠發達地區農戶消費行為空間結構演變特征：以湖北省黃岡市為例［J］. 地理科學進展，? 2011，30（4）：452-462.

［3］劉沖， 吳群鋒， 劉青. 交通基礎設施、市場可達性與企業生產率：基于競爭和資源配置的視角［J］. 經濟研究， 2020，55（7）：140-158.

［4］劉沖， 周黎安. 高速公路建設與區域經濟發展：來自中國縣級水平的證據［J］. 經濟科學， 2014（2）：55-67.

［5］劉亮， 章元， 高漢. 勞動力轉移與糧食安全［J］. 統計研究， 2014， 31（9）：58-64.

［6］王璐， 楊汝岱， 吳比. 中國農戶農業生產全要素生產率研究［J］. 管理世界， 2020， 36（12）：77-93.

［7］王毅，王明杰. 江漢平原農戶休閑活動空間結構研究：以洪湖市螺山鎮為例［J］. 山東農業大學學報（社會科學版）， 2016， 18（1）：53-62，126.

［8］朱喜， 史清華， 蓋慶恩. 要素配置扭曲與農業全要素生產率［J］. 經濟研究， 2011， 46（5）：86-98.

［9］ASHER S， NOVOSAD P. Rural roads and local economic development［J］. American Economic Review， 2020， 110（3）.

［10］BANDIERA O， RASUL I. Social networks and technology adoption in northern Mozambique［J］. The Economic Journal， 2006， 116（514）：869-902.

［11］BAULCH B. Transfer costs， spatial arbitrage， and testing for food market integration［J］. American Journal of Agricultural Economics， 1997， 79（2）：477-487.

［12］BENJAMIN D， BRANDT L， GILES J. The evolution of income inequality in rural China［J］. Economic Development and Cultural Change， 2005， 53（4）：769-824.

［13］CASABURI L， GLENNERSTER R， SURI T. Rural roads and intermediated trade：regression discontinuity evidence from Sierra Leone［J］. Available at SSRN 2161643.

［14］CROPPENSTEDT A， DEMEKE M， MESCHI M M. Technology adoption in the presence of constraints：the case of fertilizer demand in Ethiopia［J］. Review of Development Economics， 2003， 7（1）：58-70.

［15］DAMANIA R， BERG C， RUSS J， et al. Agricultural technology choice and transport［J］. American Journal of Agricultural Economics， 2017， 99（1）：265-284.

［16］DERCON S， GILLIGAN D O， HODDINOTT J， et al. The impact of agricultural extension and roads on poverty and consumption growth in fifteen Ethiopian villages［J］. American Journal of Agricultural Economics， 2009， 91（4）：1007-1021.

［17］EMERICK K， DE JANVRY A， SADOULET E， et al. Technological innovations， downside risk， and the modernization of agriculture［J］. American Economic Review， 2016， 106（6）：1537-1561.

［18］ENGEL C， ROGERS J H. How wide is the border？［J］. The American Economic Review， 1996， 86（5）：1112-1125.

［19］FABER B. Trade integration， market size， and industrialization：evidence from china's national trunk highway system［J］. Review of Economic Studies， 2014， 81（3）：1046-1070.

［20］GEBRESILASSE M. Rural roads， agricultural extension， and productivity［J］. Journal of Development Economics， 2023（162）：103048.

［21］HE G， XIE Y， ZHANG B. Expressways， GDP， and the environment：the case of China［J］. Journal of Development Economics，? 2020：145.

［22］JONES S， SALAZAR C. Infrastructure improvements and maize market integration：bridging the zambezi in Mozambique［J］. American Journal of Agricultural Economics， 2020， 103（2）：620-642.

［23］KHANDKER S R， BAKHT Z， KOOLWAL G B. The poverty impact of rural roads：evidence from Bangladesh［J］. Economic Development and Cultural Change， 2009， 57（4）：685-722.

［24］LIU D， SHENG L， YU M.? Highways and firms’ exports：evidence from China［J］. Review of International Economics：roie.12631.2022.

［25 MINTEN B， KYLE S. The effect of distance and road quality on food collection， marketing margins， and traders' wages：evidence from the former Zaire［J］. Journal of Development Economics， 1999， 60（2）：467-495.

［26］MU R， VAN DE WALLE D. Rural roads and local market development in Vietnam［J］. Journal of Development Studies， 2011， 47（5）：709-734.

［27］RENKOW M， HALLSTROM D G， KARANJA D D. Rural infrastructure， transactions costs and market participation in Kenya［J］. Journal of Development Economics， 2004， 73（1）：349-367.

［28］SHAMDASANI Y. Rural road infrastructure & agricultural production：evidence from India［J］. Journal of Development Economics， 2021（152）：102686.

［29］SHIVELY G， THAPA G. Markets， transportation infrastructure， and food prices in Nepal［J］. American Journal of Agricultural Economics， 2017， 99（3）：660-682.