2022年12月9日，城市与区域实验室（CCRL）与上海财经大学长三角与长江经济带发展研究院联合举办第144期“思享空间·悦读者”活动，聚焦区域经济发展的前沿理论和现实问题，努力做好中国城市与区域科学的研究者、组织者和传播者。
本期学术沙龙着重关注交通基础设施与经济稳步的增长，由长三角与长江经济带发展研究院博士研究生崔悦担任分享人，为大家带来题为《Rural Roads and Local Economic Development》的文献导读。
摘要：全世界有近10亿人生活在农村地区，没办法使用全国铺设的公路网。个人会使用模糊断点回归方法和家庭、公司普查微观数据来估计印度400亿美元的国家农村公路建设规划的影响。公路建设四年后，新建公路的最大的作用是促进劳动力从农业中转移。然而，农业产出、收入或资产没有重大变化，乡村企业的就业仅略有增加。即使有更好的市场联系，偏远地区可能仍然缺乏经济机会。
化肥、种子等投入品价格下降→农业生产增加→选择价格涨幅大的作物→分两种情况：
1.劳动力需求增大；2.生产转向劳动密集型低的作物或技术进步替代劳动力，则对劳动力需求影响很小或逆转。
抵消效应：新建道路增加了农村劳动力进入外部劳动力市场的机会→可能会提高农村工资→劳动力成本升高→农业生产减少或转向劳动力密集型低的作物。
与农业生产类似。较低投入品价格和较高产出价格→非农业生产增加→但会被较高工资所抵消。
农业和非农业生产的劳动力需求的相对变化取决于市场之间相对价格变化的幅度。
农业和非农业生产都是支撑新建农村公路促进农村经济稳步的增长的主要渠道，但产量是否增加并不明确。
E.g.农村很少有人拥有汽车，依靠市场提供的运输服务，但若农村无出口产品，对交通需求小→车辆运营商不愿支付固定成本来到农村→即公路建设后，农村劳动力和企业也可能继续面临较高的运输成本
2000年PMGSY启动，目标是为印度各地没有联网的村庄提供全天候道路。
根据2001年人口普查，国家规划指南根据任意阈值对较大的村庄进行优先排序。该指南最初的目标是，到2003年连接所有人口超过1000人的村庄，到2007年连接所有人口超过500人的村庄，在那之后连接在沙漠和部落地区人口超过250人的村庄。
规定将以州为单位实施，项目指导方针还列出了各州可拿来确定拨款的其他规则。
如果较小的村庄位于连接优先村庄的成本最低的路径，则可以连接起来。相距不到500米的村庄可以合并人口。议会成员和州立法议会也被允许提出建议，以便在批准建设项目时予以考虑。最后，衡量当地经济重要性的指标，如每周市场的存在，也可能会影响分配。不同的状态使用不相同的阈值;例如，一些人口超过1000人的没有联系的村庄的州立即使用了500人的门槛。有些州根本就没有遵守门槛准则。
截至2015年，已建成公路40多万公里，18.5万个村庄受益，10.7万个村庄没有全天候公路，耗资近400亿美元。
连接村庄的身份和完工日期来自于PMGSY官方网站(，于2015年1月抓取。
家庭微观数据来自2012年的社会经济和种姓普查(SECC)，描述了印度的每个家庭和个人。这个数据集是由印度政府组织收集的，用于确定是不是有资格参加社会项目。清理处理文件200多万份，覆盖8.25亿农村人口。→根据姓名将地点与2011年人口普查的地点匹配，产生了一系列变量，包括家庭特征(资产和收入)和个人特征(年龄、性别、职业、种姓等)。
2002年的贫困线以下(BPL)人口普查的匿名微观数据被用来建立村级控制。
为了生成一个不直接由SECC调查的消费替代指标，在全国调查(IHDS-II, 2011-2012)中预测消费，该调查包含与SECC相同的资产、收入和土地数据，但只包含地区级别的地理标识符。按照小面积估计方法，对样本村庄中每个个体的消费进行估算。
第六次经济普查(2013年)。这包括印度的所有经济机构，包括公共和非正式机构，除了那些只从事作物生产、公共管理和国防的机构。它包含了地理位置(与2011年人口普查相匹配)、就业、行业和其他一些公司特征的详情信息，但不包括工资、投入或产出的变量。
遥感数据：夜间灯光提供村庄总产量，由于印度不存在村级农业生产数据，个人会使用两个基于卫星的植被指数(NDVI和EVI)作为主要生长季节 (5月下旬至10月)的指标来代替村级农业生产。为了控制非作物植被的差异，首选的测量方法是用最大生长季节值减去早期种植季节值。
2001年和2011年的人口普查(主要普查摘要和村庄目录表)提供了村庄的基础设施、人口统计数据、交通服务和人口。
注：该图显示了作为主要数据来源的印度人口、经济和贫困人口普查的时间。上面的柱状图表示每年新增PMGSY公路的村庄数量。
在2001年基线数据收集之前，道路建设可忽略不计，然后缓慢上升，在2008年达到每年超过1.1万个村庄修建道路的峰值，之后略有放缓。
注:该表是在基期测量的村庄特征的平均值。前八个变量来自2001年的人口普查，而最后三个来自2002年的人口普查。第1-3列分别表示所有村庄、测度阈值以下村庄和测度阈值以上村庄。第4列显示第2列和第3列的均值之差，第5列显示均值之差的p值。第6列显示断点回归估计值，高于阈值对基线变量的影响的主要估计方程，第7列是此估计值的p值，使用异型负性稳健标准误差。
表1第一列报告了样本村庄的平均特征，他们和印度那些没有联系的普通村庄非常相似。
（1）此类投资的高成本和巨大潜在回报意味着，很少有政策制定者愿意允许随机分配。政治偏好、经济潜力和扶贫目标将导致基础设施与其他政府项目和经济稳步的增长相关联，使估计数据向一个未知的方向倾斜。
我们根据每个州的人口阈值对村庄进行汇总，变量为村庄人口减去阈值。到 2012 年，在 250 人门槛附近的村庄很少有道路通车，因此我们将样本限制在人口接近 500 和 1,000 的村庄。此外，只有某些州遵循人口阈值优先规则，我们与国家农村道路发展署密切合作，确定了所遵循的州特定阈值，并相应地定义了我们的样本。我们的样本由来自以下州（括号中使用了人口阈值）：Chhattisgarh(500, 1,000), Gujarat (500), Madhya Pradesh (500, 1,000), Maharashtra (500), Orissa (500), and Rajasthan (500)
在测度阈值的给定带宽内使用局部线性回归，并对阈值两侧的运行变量(村庄人口)来控制。使用两阶段工具变量规范：
村级控制包括以下指标:村庄设施的存在情况(小学、医疗中心和电力)、农业用地总面积的对数、灌溉农业用地的份额、距最近的普查镇的公里距离、农业工人的份额、识字率、属于固定种姓的居民所占比例、拥有农业土地的家庭所占比例、自给自足的农民所占比例以及每月收入超过250卢比(约4美元)的家庭所占比例，所有这些都以基线值衡量。
地区阈值固定效应是与村庄是否在 1,000 人阈值组中的指标变量相互作用的地区固定效应。
注:该图绘制了 2001 年人口普查中标准化村庄人口的剩余基线村庄特征（在控制了除人口以外的主要规范中的所有变量后）。0右边的点高于处理阈值，0左边的点低于处理阈值。每个点代表大约570次观测。与主规范中一样，为0的每一边分别生成线%的置信区间。该样本由基线时没有铺设道路的村庄组成，基线人口在阈值的最佳带宽(84)内。
注：该图显示了人口阈值附近的村庄人口分布。上图是 2001 年人口普查中记录的村庄人口直方图。垂直线显示了本文中使用的计划资格阈值，分别为 500 和 1,000。底部面板使用标准化的村庄人口（报告的人口减去阈值，500 或 1,000）。它根据 McCrary (2008) 对分布的每一半进行非参数回归，测试零处的不连续性。不连续点的点估计值为 -0.01，标准误差为 0.05。
注:该图绘制的是到2012年实现PMGSY下新增道路的概率与2001年人口普查的村庄人口的比值。该样本由基线时没有铺设道路的村庄组成，基线人口处于人口阈值的最佳带宽(84)内。总体是通过减去阈值总体来标准化的。
注:该表给出了高于处理阈值对村庄处理概率的影响的第一阶段估计。因变量是一个指标变量，如果村庄在2012年之前已经收到PMGSY公路，则该指标变量的值为1。第1列显示人口在人口阈值60以内的村庄的结果(低阈值440-560，高阈值940-1060)。第2至第6列将样本扩大到包括人口阈值 70、80、90、100 和 110 以内的村庄。该规范包括对便利设施和经济指标的基线村级控制，以及地区截止固定效应.异方差稳健标准误差报告低于点估计。
超过测度阈值可使处理概率提高 21-22 个百分点；估计值对不同的带宽选择非常稳健。
首先对主要家庭结果的5个指数做评估:(1)运输服务、(2)劳动力的部门分配、(3)在农村非农业企业就业、 (4)农业投入和产量、(5)收入、资产和预计消费。
注:此表为断点回归估计，主要估计方程为一条新建公路对五种指数(运输、职业、公司、农业和消费)中每一种指数的影响。该规范包括对便利设施和经济指标的基线村级控制，以及地区截止固定效应。异方差稳健标准误差低于点估计。
第1列显示了对交通服务可用性的巨大积极影响，第2列显示道路导致农业劳动力的重大重新分配。我们得知乡村企业对就业增长的积极影响较小（第 3 列，p = 0.09），对农业产量/投入和资产/消费指数的积极影响非常小且不显着（第 4 列和第 5 列）。
注:该图绘制了标准化村庄的五个结果系列（交通、职业、企业、农业和消费）中每个结果系列的主要结果指数的残差值（在控制了除人口之外的主要规范中的所有变量之后） 2001 年人口普查中的人口。样本由基线时没有铺砌道路的村庄组成，基线人口在人口阈值的最佳带宽 (84) 内。总体是通过减去阈值来标准化的。
这些图证实了表格，显示了对交通运输和劳动力退出农业的显著效果，但对企业、农业生产和资产/消费指数的影响不大。
这些结果广泛总结了本文的研究结果：农村道路导致交通服务的增加和农业劳动力的重新分配，但对乡村企业、农业生产或预期消费没有重大变化。
注:此表是根据新道路建设对常规运输服务的影响的主要估计方程得出的断点回归估计。第1-5栏估计了2011年人口普查记录的五类机动交通工具的影响:政府公共汽车、私人公共汽车、出租车、货车和机动三轮车。对于每一次回归，还显示了对照组(人口低于阈值的村庄)的结果平均值。该规范包括对便利设施和经济指标的村级基准控制，以及地区截止固定效应。异方差稳健标准误差低于点估计。
据统计，一条新公路使公共汽车服务的可用性增加了12.9%，对照组仅11.8%。对私人巴士的影响几乎同样大，但测量精度较低。出租车和厢式货车是较为昂贵的交通工具，增长并不显著。作为最便宜的私人机动交通工具，机动三轮车的数量也在增加。
鉴于我们没办法直接观察运输成本，我们将这些结果解释为证据，表明本文所研究的新道路确实有意地影响了被研究村庄与外部市场之间的联系。
第3栏和第4栏估计了一条新路对以种植和体力劳动为主要收入来源的家庭所占比例的影响。
对于每一次回归，还显示了对照组(人口低于阈值的村庄)的结果平均值。该规范包括对便利设施和经济指标的村级基准控制，以及地区截止固定效应。异方差稳健标准误差低于点估计。
表5显示了新道路对职业选择的影响，在这样的领域中，道路似乎从根本上改变了经济行为。由于样本村中92%的工人报告他们的职业是农业或体力劳动，我们的调查集中在这些类别。
前两列显示了新道路对农业劳动者(21-60岁)和体力劳动者比例的影响。新建道路导致农业工人减少了9.2个百分点(比对照组平均减少了19%，即0.092/0.476)，(非农业)体力劳动工人增加了7.2个百分点。第3栏和第4栏报告了家庭主要收入来源来自种植(任何作物生产)和体力劳动(包括农业劳动力、非农业劳动力，和来自公共工程建设项目(如国家农村就业保障计划)的劳动力的份额。我们在这些测量中未曾发现显著的变化。
虽然这些结果可能表明，通过离开农业来适应新道路的劳动力不是家庭中的主要收入者，但家庭也有一定的可能将主要收入来源与其身份联系起来，从而继续将自己视为农民。或者，将农业劳动力作为主要收入来源纳入体力劳动类别可能有助于解释与职业结果的差异。
附录表A4中研究了道路建设对土地持有分布的影响。我们得知，一条新路并没有显著改变无地、拥有不到2英亩、拥有2到4英亩或拥有超过4英亩农地的家庭的比例。
因此，我们都拒绝对土地持有量进行重大合并，并将事后观察到的土地持有量视为基线变量，据此进行异质性分析。
在线的A面板展示了根据土地持有规模分别估计了对农业占用份额的影响。我们得知，在无土地的家庭中劳动力的农业转移是最强的。
B面板研究处理效果异质性与年龄和性别的关系，发现没年龄差异的结果:对于21-40岁的劳动力几乎与41-60岁的劳动力效果相同。虽然差异并不显著，但女性相比，男性更有可能退出农业，尤其是在较年轻的队列中，这可能是由于男性在非农业工作中身体上的优势或妇女离家工作的态度。
表6展示了新道路建设对农村非农业企业就业的影响。由于数据来源是经济普查，这些统计包括了村里所有正式和非正式的工作，不包括作物生产。我们估算了农村非农就业总量(第一栏)，以及样本中最大的五个部门(畜牧业、制造业、教育、零售业和林业)的就业，这五个部门合计占非农就业总量的79%。
我们估计非农企业的就业将增加27%(p = 0.09)。虽然两个最大的村庄部门(畜牧业和制造业)显示了与总就业人数相似的增长，但我们得知的唯一具有统计意义的估计是零售业，我们估计，随着一条新公路的修建零售业增长了33%。在水平方面，我们没发现整体或任何行业的显著结果，估计范围从牲畜减少2.0个工作岗位到制造业增加2.8个工作岗位。
虽然就业的对数变化相当大，但水平变化很小，因为在典型的500或1000人的村庄中，除了农作物生产，很少有人从事经济活动。
我们估计，一条新公路平均为一个村庄创造4.2个新的就业机会。相比之下从表5的估计表明，18.5名工人在平均村庄退出农业。只有23%的工人似乎在村里找到了非农业工作，尽管这些估计的标准误差足够大，我们不能否认所有离开农业的工人都在村里的公司找到了工作。我们认为这是一个暗示性的证据，表明与乡村公司的就业增长相比，公路为进入外部劳动力市场提供了更多便利。零售业的比例变化最大，表明农村的非农就业增长可能更多的是新的消费机会的作用(可能是由于更便宜的进口商品)，而不是新的生产机会。
注: 本表给出了新道路建设对村级农业活动措施的影响。面板A研究新建公路是否对农业生产产生影响，提出了三种不同的基于NDVI的农业产量指标的结果。对于每次回归，还显示了对照组（人口低于阈值的村庄）的结果平均值和标准偏差SD。面板B研究新建公路对农业投入的影响，第1栏估计了对拥有机械化农业设备的家庭份额的影响，第2栏估计了拥有灌溉设备的家庭份额，第3栏估计了拥有农田的家庭份额，第4栏估计了一个村庄是否将非谷物和非豆类作物列为其三大作物之一的指标，第5列为总耕地的对数（样本仅限于报告非零值的村庄）。
面板A展示了新道路对三种不同遥感产量指标的影响，这些指标由两种不同的植被指数(NDVI和EVI)生成。在我们首选的测量方法中，我们估计了1.7%的农业产量增加的影响。
面板B未曾发现机械化农场或灌溉设备拥有量增加的证据。此外，也没有迹象表明人们不再种植自给作物、土地扩大或土地所有权分配的变化。
简而言之，我们未曾发现村庄在修了新公路后农业生产有实质性变化的证据。诚然，我们的措施是不完整的，我们无法直接衡量农业产出或收入，但所有这些农业生产的不同相关性的零效应表明，农业生产结构没有受到这些新公路的显著影响。
注:此表展示了新道路建设对各项福利措施的影响。面板A研究了对预测消费和收入指标的影响。我们使用估算的人均消费的对数（第1栏）和贫困线年平均总夜光亮度的对数，并对2001年基线时的对数光进行额外控制，第4栏的因变量是最高收入成员每月收入超过5000卢比的家庭份额。面板B研究了2012年SECC中衡量的对资产所有权的影响，第1列的因变量是SECC中测量的所有家庭资产的村级平均值。剩下的四列给出了对村里拥有这些资产的家庭份额的影响估计。
表8研究了新建道路对预测消费、收益和资产的影响，这些是衡量道路是否使村民明显富裕的最佳可用指标。
面板A：估计道路导致的预计消费量增加了2%，这在统计上微不足道；可以用95%的信心来排除10%的增长。预测的消费措施是各种资产和其他经济福利措施的加权总和。夜间灯光(第3列)提供了另一个人均GDP的替代指标; 亨德森等(2011)估计，当对每个地区的夜间灯光对数进行回归时，人均GDP的稳健弹性为0.3。我们需要0.33的估值才能得出农村公路导致人均GDP增长10%的结论;我们的估计值是它的十分之一。未曾发现每月主要收入超过5000卢比(约100美元)的家庭所占比例（第4列）在统计学上或经济上的显著影响。
面板B：资产有0.11个标准差的小幅增长，在统计学上不显著。有证据表明，即使是手机等相对便宜的资产，新建公路也不会大幅增加收入、资产或消费。
我们确实观察到大量劳动力从农业工作转向工资工作，但这种职业变化不会导致收入或预期消费出现有经济意义的变化。
在2012年进行测量时，接受处理的村庄平均拥有道路4年，四分之一拥有道路6年以上。鉴于资产/消费和农业投资指数的小幅正面估计，长期影响可能更大。但是，研究结果并没有描绘出农村在短期内有望从改善交通基础设施中获得巨大利益的情况。
公路建成四年后，我们发现对资产、农业投资或预测消费的影响很小，对乡村企业就业的影响也很小。我们确实发现，新铺设的道路带来了交通服务的增加和农业劳动力的大规模重新分配。
道路是昂贵的投资:将每个新增村庄与铺设的公路网络连接起来的成本约为15万美元。根据我们的估算粗略计算表明，在每个村庄每年消费267美元的基础上，平均每个村庄(有696名居民)每年增加5.67美元的消费，或每个村庄每年增加3945美元。即使个人会使用置信区间的上界，我们发现相对于道路成本的影响很小。更糟糕的是，与我们的样本相比，印度仍然没有铺设道路的村庄人口更少，更偏远，这表明对未来农村道路投资的影响可能更小
不足：我们的估计没有涵盖福利的每一个方面。道路的长期影响可能比这里的中短期估计更大。获得村外就业可能发挥重要的保险作用，改善获得外部医疗和教育服务的机会可能是宝贵的；事实上，我们在另外的地方发现，农村道路能大大的提升教育程度(Adukia, Asher, and Novosad 2020)。我们也没有估计溢出效应对更大区域市场的影响。对这些其他潜在影响的进一步研究将是有价值的，就市场准入与配套政策和投资如何相互作用做多元化的分析也是有价值的。
研究人员和政策制定者都声称，道路有可能是在偏远的农村地区彻底改变经济机会。世界上许多最贫穷的人生活在与外部市场没有良好联系的地方。由此产生的高运输成本可能会抑制劳动分工、专业化和规模经济的收益。
这篇论文表明，即使在印度这样一个迅速增加的经济体中，制约农村增长的不单单是糟糕的交通基础设施状况。农村交通基础设施的主要经济效益可能是将农村工人与新的就业机会联系起来，而不是促进农村农业和企业的增长。
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