【文献分享】道路基础设施与技能溢价：来自印度制造业的证据

道路建设和交通基础设施一直是发达国家和发展中国家公共投资的关键组成部分。虽然道路基础设施的生产力效应已经成为一个研究领域，但劳动力市场的影响还没有得到系统的研究。本文利用印度主要公路建设项目完成路段上企业和家庭花费的时间的变化来分析新的道路基础设施和当地劳动力市场之间的关系，即高技能工人的工资溢价和劳动力的技能构成。新的道路和高速公路有可能通过降低运输成本和促进一个国家内的市场和地区联系起来商品、服务和人力资本的流动性。从理论角度来看，公共基础设施传统上被视为企业生产功能中私人因素的补充投入。虽然大量文献记录了私人资本和人力资本在解释偏向技能的技术变革及其对劳动力收入不平等的影响方面的互补性，但对公共基础设施在企业生产功能中的存在对劳动力市场的影响的关注相对较少。考虑这样一个情景：一条新道路增加了私人资本的边际产出（比如，通过降低运输成本或整合市场和地区），私人资本对高技能劳动力的补充作用更大（相对于低技能劳动力而言）。

新公路的建设对技能溢价的影响可以通过多个渠道来解释。首先，新的公路可能通过降低运输成本，增加卡车使用，从而增加对管理人员的需求，尤其是那些需要监督物流设施和枢纽建设的高技能工人。这可能导致高技能工人的工资溢价上升。然而，低技能工人也可能从新公路中受益。例如，新公路降低运输成本，扩大了低技能制造业产品的市场准入，从而提高了对低技能工人的需求，可能会导致技能溢价下降。同时，新公路建设还可能导致劳动力的部门再分配。生产低技能产品的企业可以通过降低运输成本、扩大市场来提升对低技能工人的需求，减少技能溢价。而卡车等运输商品的高使用率，也可能增加对司机和操作员的需求，进而影响低技能工人的相对工资水平。新公路还可能创造出更多的就业机会，导致技术工人从农业或非正规部门转向城市工作，进一步对技能溢价产生压力。此外，新公路的建设提供了更好的经济机会，可能提高低技能工人的教育水平，从而减少他们的相对供给，这也有可能推动技能溢价的变化。劳动力市场的摩擦，如技能不匹配和企业垄断权也可能在这一过程中发挥作用。劳动力市场中存在的技能不匹配和企业的垄断权力会影响技能溢价。新公路的建设通过降低通勤成本，促进了劳动力市场的整合，可能提高技能溢价。更低的企业垄断权可能增强高技能工人的议价能力，从而提高他们的工资溢价。

综上所述，公路建设与技能溢价之间的关系并不简单，而是受到多种因素的影响。本文通过分析印度国家公路发展计划，探讨了新公路建设对劳动力市场的影响。该计划通过建设黄金四边形项目和南北东西走廊，改善了道路基础设施，促进了物流运输。利用1999-2010年间的企业级数据（来自印度制造业年度调查ASI）和家庭级数据（来自国家抽样调查组织NSSO），本文探讨了劳动力技能水平与新公路建设之间的关系，旨在提供对公路建设如何影响技能溢价和劳动力市场构成的深入理解。

1.数据

1.1技能衡量

鉴于ASI和NSSO调查的范围在观察单位（企业和家庭）上有所不同，本文构建了三种技能构成衡量标准。首先，ASI数据不包括企业工人的教育程度，而是将雇员分为管理人员和工人。因此，这是本文对高技能（管理人员）和低技能（工人）劳动力的第一个衡量标准。10其次，本文使用NSSO数据构建两个额外的技能衡量标准：教育程度和职业代码。具体来说，本文使用基于教育的技能衡量标准，将高技能工人定义为至少拥有高中学位的人，以及基于职业代码的技能衡量标准，将高技能工人定义为NCO代码为400或更低的人（文员、技术人员、专业人员、立法者和经理）。

图1说明了印度制造业部门企业一级工资和技能构成分布的演变。图1（a）显示了两轮调查中经理（红色）和工人（蓝色）的工资分布，特别是1999-2000年（施工前；实心图）和2009-2010年（施工后；虚线图）。图1（b）描绘了相同的比较，但针对1999-2000年（施工前，蓝色图）和2009-2010年（施工后，红色图）每个五分之一的经理和工人之间的工资比率。这些图表表明，在公路建设项目期间，经理（高技能）和工人（低技能）之间的工资差距（技能溢价）增加了。

1.2道路基础设施数据

国家公路发展方案印度政府于2001年启动了国家公路发展方案（NHDP），这是一个大规模的、长达几十年的道路基础设施项目，目标是主要港口和大都市的连通性，将几千英里的质量大多较低的单车道公路和双车道公路升级为四车道公路，并建造新的高速公路和国家公路（资料来源：印度国家公路管理局）。在本文的分析中，这一道路基础设施项目的实施，特别是企业或家庭在项目完成部分花费的时间的变化，是识别战略的一个重要特征。作为NHDP的一部分，黄金四边形（GQ）项目连接了印度的四个主要城市：德里、孟买、钦奈和加尔各答，并于2012年完工。除了GQ，NHDP还包括建设南北东西走廊，从锡尔查尔连接印度东部和西部，从斯利那加连接印度北部和南部，从卡尼亚库马里。到2012年5月，这两个高速公路建设项目总共增加了15,800公里的车道高速公路，费用约为190亿美元。图2提供了GQ和NS-EW走廊的地图，以及指示组成该项目的各个部分的施工的标记。

道路基础设施数据来自三个来源：①世界银行城市发展股的地理空间数据，用于确定GQ/NS-EW走廊的坐标；②DIVAGIS的地理空间数据，用于将印度各地区与GQ/NS-EW走廊相匹配；印度国家公路管理局（NHAI）的年度报告。本文以下列方式衡量企业和家庭进入公路系统的情况。在基线回归中，本文包括一个虚拟变量向量，以区分一至三年、三至五年和五年或更长时间接触公路项目已完成部分的企业和家庭。这考虑到这样一个事实，即使用新升级的道路基础设施时间更长的地区的企业或家庭可能比最近完成部分的地区的企业或家庭受益不同。

2.1 经济计量分析

在讨论主要分析结果之前，首先需要谨慎地探讨可能导致结果偏差的经济计量问题，以及为解决这些问题所采取的方法。这些问题包括：①项目建设宣布前后，位于公路路段内外的企业和家庭的平均特征比较；②企业和家庭在公路走廊上的自我选择；③公路建设项目完成时间的随机性；④企业和家庭的平行趋势假设。

2.1.1 均值比较分析

NHDP数据允许本文分析位于新高速公路系统沿线的企业和家庭，与未靠近已建成高速公路的企业和家庭之间的差异。政府决定连接印度最大城市，这对较小城市和村庄的影响取决于其地理位置。虽然主要公路节点是内生选择的，但公路通过的中间区域是随机确定的。因此，需要考察GQ/NS-EW走廊上的企业和家庭与未位于走廊上的企业和家庭之间是否存在系统性差异。

表1和表2比较了1999-2000年公路建设宣布前两年企业和家庭的特征，以及它们最终是否位于GQ/NS-EW走廊上或之外。表1的第（1）-（3）栏显示，未来高速公路系统上的企业与系统外的企业之间没有显著差异。第（4）-（9）栏则比较了2009-2010年公路建设十年后，不同地区企业间的差异。结果表明，公路项目已完成路段的企业的技能溢价、资本存量和销售额显著高于未完成路段的企业。

类似地，表2显示了对家庭的比较：在公路建设之前，家庭的特征（如家庭规模）在高速公路系统内外并无系统差异。然而，到2009-2010年，公路完工部分的家庭在技能水平、教育程度和工资率上显著高于不完整路段或未覆盖区域的家庭。

2.1.2企业和家庭的自我选择

另一个潜在问题是企业选择进入高速公路走廊的行为。尽管节点城市之间的中间区域是随机选择的，但一旦高速公路完工，企业可能会迁至更靠近高速公路的区域，以利用其带来的潜在好处。这种自我选择可能发生在现有企业改变位置时，也可能发生在新企业成立时。

表3的第（1）栏使用基线回归分析企业年龄作为因变量的情况，包括2001年前和2001年后成立的企业。结果显示，高速公路完工对企业年龄没有显著影响，表明新企业并未因为公路完工而集中进入这些地区。此外，为研究现有企业的搬迁行为，利用2000-2007年间ASI年度调查数据跟踪正规部门的企业。

在GQ/NS-EW高速公路项目公布之前已有的企业中，55%（56346家）参与了多个年度的调查。结果显示，没有企业迁至不同地区，仅有3%的企业在此期间开设了新工厂。进一步分析发现，大企业比小企业更可能开设新工厂（50%的新工厂由最大的两个十分位数企业贡献），且高速公路上的企业比高速公路外的企业更可能开设新工厂。然而，在2000—2007年间，仅有2.3%的非高速公路企业和3.4%的高速公路上的企业开设了新工厂。这表明，新增地点主要来自原本就位于高速公路上的企业，而非高速公路外的企业。如果存在自我选择，后者应更接近高速公路，但事实并非如此。

另一个潜在的自我选择问题可能与家庭迁移行为相关。家庭可能会因为期望公路完工地区提供更好的基础设施和更多的就业机会，或因高速公路沿线的交通成本较低而迁移到这些地区。如果这些移民家庭的特征与非移民家庭不同，可能会影响结果的有效性。

为探讨这一问题，本文使用了NSSO第64轮（2007—2008）的数据。仅在这一轮调查中，家庭被问及是否从不同地区迁移、迁移原因以及家庭目前是否有成员迁移（移民）。分析显示，样本中仅有230人（约占4%）因就业原因从其他地区迁移至GQ/NS-EW高速公路沿线地区。为了进一步验证这一现象，本文使用logit回归估计是否GQ/NS-EW地区的工人更有可能是移民。表3的第（2）-（6）列结果显示，没有证据表明高速公路路段的完工会显著影响家庭的迁移或移民行为。具体来看，关键变量是交互项，结果表明高技能家庭成员没有表现出向高速公路完工路段迁移或移民的趋势。

2.1.3 项目完成时间的外生性

本研究的识别策略依赖于企业或家庭在公路项目完工部分上所花费时间长度的变化，因此验证公路部分的完成日期是否外生非常重要。表4提供了两组结果来检验公路建设项目完成时间的外生性。

表4的第（1）栏显示了公路完工日期与地区特征（如人口、人口密度、人均GDP及交通在地区GDP中的份额）之间的关系。结果表明，完工日期与可能影响这些日期的地区特征之间没有系统关系。第（2）和（3）列则通过有序logit模型分析，根据上述地区特征，测试2004年之前、2004年至2006年、2006年至2009年与2009年之后公路段竣工概率的系统差异。结果显示，这些概率之间没有显著关系，表明GQ/NS-EW项目段的竣工日期可能是外生的。换句话说，较富裕或人口较多的地区并不比其他地区更早收到竣工的高速公路。

2.1.4 平行趋势和预期效果

本研究对平均治疗效果的估计依赖于平行趋势假设，即在没有公路竣工的情况下，治疗组和对照组的平均结果会随着时间推移遵循相同的趋势。为了检验这一假设并分析前期趋势，本文采用事件研究方法，利用公路路段竣工的时间和地理变化。

本研究没有强加任意的预期期，而是基于技能构成和技能溢价，利用路段竣工的时间变化进行分析。根据样本数据，GQ/NS-EW地区的公路段从开始到完成的平均时间为两年。因此，本文可以观察到制造企业在竣工前的任何预期影响。

若在公路竣工前，公路和非公路企业的技能比率及技能溢价趋势不同，则可能威胁估计策略的有效性。为分析这一点，本文将竣工前八年及更长时间的观察归类为“8+年”箱，竣工后八年及更长时间的观察也归类为类似的“8+年”箱。

图3展示了估计方程的时变效应。面板（a）显示了技能比率，面板（b）显示了技能溢价的趋势。结果表明，在公路路段竣工之前，公路内外企业的技能比率没有显著的趋势差异，也未观察到明显的预期效果。而技能溢价在公路竣工约五年后显著增加。

类似地，图4展示了家庭层面数据的分析结果，趋势与企业数据一致。这表明公路路段竣工对技能比率和技能溢价的影响需要一定时间才能显现。

3. 结果

本研究通过分析企业或家庭在GQ/NS-EW高速公路建设项目已完成路段上花费的时间变化，评估劳动力市场指标（如技能比率和技能溢价）的影响。实验组为位于高速公路已完成路段的企业或家庭，对照组为不在已完成路段的企业或家庭。企业层面的分析基于ASI调查中的经理和工人区分高技能与低技能工人；家庭层面的分析则依据NSSO调查中的教育程度和职业代码划分工人技能水平。

3.1 基准结果：企业层面分析

表5列出了企业层面分析的基准结果。表5（a）的列（1）显示了技能比率作为因变量的结果，列（2）和（3）分别以单独的技能类别（经理或工人）为因变量。表5（b）的列（1）则使用技能溢价作为因变量，而列（2）和（3）以高技能和低技能工人的工资率为因变量。从表5（a）可以看出，企业在已完工公路段上花费的时间对技能比率没有显著影响。分开考虑经理和工人时，也未发现显著的就业变化，表明公路竣工对技能就业的影响有限。然而，表5（b）显示，相比对照组，位于已完工高速公路段的企业的技能溢价有所增加。这种增加集中在已完工路段运行3年及以上的企业，且效果在完工5年及以上的企业中最为显著。进一步分析表明，这种技能溢价的增长主要由高技能工人（如经理）工资率的上升所驱动。基准结果表明，道路基础设施对企业技能比率没有系统影响，但会逐渐提高技能溢价。这种效果需要数年时间才能显现，反映了公共产品（如公路）对生产函数的“股票”属性，与现有文献的结论一致。

3.1.1 企业特征

进一步分析企业特征对基准结果的影响。根据生产中的资本密度和运输资产的使用强度，将企业样本分为两组。结果显示，与基线一致，公路竣工与技能比率的变化无关。然而，运输资产密集型企业在公路完工5年及以上后，技能溢价显著增加。这表明，道路基础设施与运输资产密集型企业之间存在互补性，推动了高技能工人工资的增长。

这可能是因为运输密集型企业需要更多的经理来监督与运输资产相关的工作。尽管新建高速公路段提高了技能溢价，但其对企业资本密度的影响不显著，无论企业规模大小。

3.1.2 企业分布与技能溢价

为了进一步探索高速公路竣工对企业技能比率和技能溢价分布的影响，本文对企业按技能比率和工资比率进行分位数排序。图5（a）展示了技能比率作为因变量的分位数回归结果；图5（b）则以技能溢价为因变量。

图5（a）显示，无论高速公路竣工的时间长度，技能比率的分布均未显著变化。然而，图5（b）显示，在高速公路竣工至少3年后，技能溢价在工资分布高端的企业中显著增加。这表明，工资分布本已不平等的企业在新高速公路竣工后变得更加不平等，尤其是高工资的企业驱动了这一趋势。

综上所述，高速公路建设对技能比率的影响有限，但会显著提高技能溢价，尤其是在高工资分布的企业中。这种影响逐渐显现，反映了道路基础设施对劳动力市场的不均衡作用。

3.2 基准结果：家庭层面分析

本节分析高速公路竣工对家庭层面的技能比率和技能溢价的影响，具体探讨NSSO样本中家庭对GQ/NS-EW高速公路已完工路段的反应。表6报告了基于职业代码和教育程度两种衡量标准的结果，包括家庭的有薪就业和工资变化。

表6列（1）和（2）显示了有薪就业的变化，系数通过对数回归估计，表明当家庭所在区域进入已竣工高速公路路段时，有薪就业的可能性是否显著变化。列（3）和（4）报告了以工资为因变量的结果，分别按职业（如NCO代码<400的工人）或教育程度（至少高中及以上）定义技能水平。

结果表明，进入已竣工高速公路路段对家庭层面的有薪就业没有显著影响，无论家庭成员的技能水平如何。这一发现与企业层面分析结果一致，即高速公路竣工对企业技能比率的影响不显著。然而，在工资方面，家庭层面的结果与企业层面一致：在完成高速公路路段并工作至少3年后，高技能工人相对于低技能工人的收入显著提高。

3.3 劳动力市场不完善

本文的结果表明，无论观察单位（企业或家庭）或技能衡量标准如何，高速公路竣工都与高技能工人工资溢价的增加相关。然而，没有证据表明公路竣工对任何技能类别的就业均衡产生系统性变化。这表明，在像印度这样的新兴市场中，劳动力市场的固有摩擦可能在决定技能的相对回报方面起重要作用。因此，有必要超越竞争性劳动力市场的传统机制，进一步探讨劳动力市场不完善的两个来源：技能不匹配和企业的垄断力量。

技能不匹配理论强调劳动力市场中技能供需之间潜在的不匹配可能导致效率低下。表7使用NSSO数据描述了不同地区的技能不匹配情况，包括高速公路已完工、未完工路段及竣工时间不同（<3年、3-5年、>5年）的地区。技能分散程度：表7第（1）栏显示，高速公路已完工路段的地区就业者与失业者的技能分散程度明显低于其他地区。教育水平失业比例：第（2）和（3）栏显示，已完工路段的地区随着时间推移技能供应过剩的程度逐渐下降。职业代码的技能匹配：第（4）和（5）栏显示，高速公路完工区域就业者的教育水平更接近职业组的平均教育水平，表明技能匹配改善。描述性统计表明，高速公路竣工改善了技能匹配，并降低了技能不匹配的程度。

企业垄断力量也可能影响技能溢价与高速公路竣工的关系。图6和表8展示了高速公路竣工对技能溢价的影响如何受到技能不匹配和企业垄断力量的调节：技能不匹配的影响：图6（a）显示，在技能不匹配程度较高的地区，高速公路竣工显著增加技能溢价。这可能是由于新道路促进了劳动力市场整合（如降低交通和流动成本），从而提高技能匹配效率。企业垄断力量的影响：图6（b）显示，在企业垄断力量较低的地区，高速公路竣工对技能溢价的影响更大。劳动力市场中稀缺的高技能工人因垄断力量较低的企业竞争而获得更高的相对工资。两种机制的具体系数在表8中报告。

3.4 其他渠道 

本节探讨公路路段竣工可能通过其他渠道影响技能比率和技能溢价的潜在机制，主要关注以下三种可能性：①劳动生产率，由企业每小时工作总增加值以及经理和工人奖金比率衡量；②私人资本及资本密度；③地区内移民。直观来看，道路基础设施可能直接补充熟练劳动力，技能溢价的增加可能部分源于这种互补性效应。此外，类似的互补性也可能存在于私人资本中，如果私人资本相对于非熟练劳动力对熟练劳动力更具互补性，它可能提高熟练劳动力的边际产出。最后，若个人在地区内迁移以利用新建成的高速公路，可能导致选择偏差。 

表9报告了相关分析结果。研究显示，公路竣工对劳动生产率、经理和工人奖金比率、资本存量与密度以及地区内迁移均未产生显著影响。这表明，公路建设对技能溢价的影响并非通过这些渠道实现。

总之，尽管道路基础设施的建设显著提高了高技能工人的工资溢价，但相关机制似乎并不包括劳动生产率提升、私人资本积累或地区内移民。这进一步验证了技能溢价的提升更多可能是由劳动力市场整合和高技能劳动力议价能力增强所驱动，而非直接依赖于资本-技能互补性或地区迁移。

本研究结果表明，虽然道路基础设施与高技能或低技能劳动力就业的增加无关，但它确实对技能溢价产生了上升压力。道路基础设施与技能溢价之间的这种正相关关系主要是通过劳动力市场的不完善表现出来的，如技能错配和企业垄断力量。本研究结果还凸显了公共政策的潜在权衡：道路建设所体现的基础设施投资可能会加剧高技能和低技能工人之间的工资收入不平等。要理解这些权衡需要对理论和数据进行进一步分析，这也是未来研究的重点。