论文交通地位对地区进出口贸易影响是关于进出口贸易方面的论文题目、论文提纲、进出口贸易公司挣钱吗论文开题报告、文献综述、参考文献的相关大学硕士和本科毕业论文。
【摘 要】本文以2006年烟大铁路通航为案例,采用合成控制法进行了实证研究,分析了交通地位提升对地区进出口贸易的影响.实证结果显示：由于烟大铁路通航带来的烟台市进出口总额显著高于合成烟台,通过稳健性检验也得到了同样的结果.本文的发现表明地区交通地位的提升能够促进烟台市进出口贸易的发展,但是在长期这种效应会相对下降.
【关键词】交通地位 进出口贸易 影响
一、引言及文献综述
烟大铁路轮渡是我国铁路网规划中“八纵八横”之一的东北至长江三角洲地区陆海铁路大通道的重要组成部分,是中国第一条运输距离超过100公里的跨海铁路轮渡.对于轮渡一端的烟台来说,烟大铁路轮渡通航会提升其交通地位,扩大辐射能力,依托身后发达的铁路网,有潜力成为面向海洋的国际化轮渡港口.因为烟大铁路轮渡,烟台由一个传统的交通末端城市变成了重要的交通枢纽.
关于交通地位对区域发展的影响,国内外已有学者从不同角度进行了研究：Linneker等（1996）以M25公路伦敦轨道高速公路为例,讨论了交通便利度对区域经济水平的影响,但是无法排除其他情况对经济水平的影响,难以说明交通便利度对经济水平的影响程度；Linneker等（1996）Demurger等（2001）通过对中国24个省份的研究发现,交通便利度是解释区域间经济增长差距的关键因素；胡鞍钢等（2009）从理论和实证两个维度验证了交通运输的正外部性的确存在,从1985～2006年我国交通运输投资所带来的GDP增加平均每年为248亿元；刘生龙等（2011）通过研究发现交通基础设施的改善对中国的区域贸易产生了显著的正向影响；张学良（2012）构建了交通基础设施对区域经济增长的空间溢出模型,中国交通基础设施对中国区域经济增长具有重要的作用；采用空间面板模型检验了交通业发展和区域经济增长的关系；Rudra.P等（2013）通过VECM模型证明了扩大交通基础设施（包括公路和铁路）将促进印度实体经济的增长；王晓东等（2014）通过Feder模型研究交通基础设施对经济增长的影响,结果表明交通基础设施从总体上对经济增长产生正向溢出效应,但各地强弱不一；康继军等（2014）认为交通基础设施建设和交通运输业发展能够显著改善城乡收入差距,其中公路交通基础设施和公路运输业可以明显改善城乡收入差距,而对于铁路交通基础设施和铁路运输业,只有当其发展达到一定规模后,才能显著降低城乡收入差距以减少贫困；Minoo Farhadi（2015）基于1870到2009年的长期数据对OECD国家进行了研究,结果表明劳动生产率和全要素生产率都会受到交通基础设施存量的正向影响；高翔等（2015）研究了交通基础设施对服务业企业劳动生产率的促进作用,结果表明有高速公路连接的服务业企业劳动生产率更高；乐晓辉等（2016）通过研究发现轨道交通对城市空间结构的影响在时间上是超前的,规划方案的公示和轨道系统的建成运营均塑造了土地价格梯度和容积率梯度；Hilde Meersman（2017）证明了比利时的GDP会受到铁路长度、铁路网络以及交通基础设施投资的正向影响.
二、研究设计
本文采用Abadie和Gardeazabal（2003）以及Abadie等（2010）提出用合成控制法来构造合理的对照组城市.其基本特征可以准确的知道对照组内每个城市的权重,即根据每个城市数据所隐含的相似性,决定其在构成“反事实”事件中的重要程度,按照事件发生之前的控制变量来衡量对照组和处理组的相似性.
具体来说,我们用每个城市的年进出口总额衡量其进出口贸易水平,目标事件设定为烟大铁路轮渡通航.给定J+1个城市在t∈[1,T]时期内的进出口总额,YNit表示城市i∈[1,J+1]在时刻t∈[1,T]未发生目标事件的进出口总额.当T0∈[1,T]时刻目标事件发生在第i个城市后,用YIit表示其进出口总额.那么在T0时刻前目标事件不会对任何一个城市产生影响,即YNit等于YIit.
那么可以用αit等于YNit等于YIit代表目标事件在时刻t对第i个城市带来的进出口总额的变化.因为YNit的数据是可得的,所以只需用Abadie等（2010）提出的因子模型估计YNit.
YNit等于δt+θtZi+λtμi+εit （1）
（1）式中δt是未知的对所有城市的进出口总额都有影响的时间固定效应,Zi是（rx1）维的不受目标事件影响的协变量,θt是（1xr）维的未知参数向量,λt是（1xF）維未观测到的共同因子向量,μi是未知的城市固定效应,εit是不能观测的短期冲击,在城市水平上均值为0.
假设烟台为第一个城市,在T0时刻烟大铁路轮渡通航,剩下的J个城市均未发生该事件.考虑一个（Jx1）维权重向量W等于（w2,等,WJ+1）,使得wj≥2,等,J+1,而且w2,等,wJ+1等于1.W的每一个特定的值都代表了一个潜在的合成控制方案,也就是对照组的特定权重.针对每一个对照组国家的结果变量值,经过加权后得到：
Σ■■w■Y■等于δ■+θ■Σ■■w■Z■+λ■Σ■■w■μ■+Σ■■w■ε■ （2）
假定存在（w*2,等w*J+1）使得
Σ■■w■■Y■等于Y11,Σ■■w■■Y■等于Y12,
Σ■■w■■Y■等于Y1T■,等,Σ■■w■■Z■等于Z1.（3）
Abadie等（2010）证明Σ■■λ■■λ■是奇异的,从而使
Σ■■-Σ■■w■Y■等于Σ■■w■■Σ■■λ■（Σ■■λ■■λ■）■λ■■（ε■-ε■）-Σ■■w■■（ε■-ε■） （4）
同时,如果目标事件发生前的时间长度相对于事件发生的时间范围足够长,（4）式右边的均值将趋向于0.那么就可以得到目标事件影响程度的估计值：
■■等于Y■-Σ■■w■■Y■ （5）
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参考文献：
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