VAR Aschauer (1989) Hulten & Schwab (1991) Merriman(1990) (Anselin1988) : Barro(1990) Holtz-Eakin(1992) Eberts(1997) ; Romer(1986)

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1 ( 264 ) China Industrial Economics Mar No ( ; ) [ ] : ; % TFP % ; % %; [ ] ; ; ; ; [ ]F124.6 [ ]A [ ] X(2010) (TFP) 54 [ ] [ ] ( ) [ ] (1955 ) ; (1983 ) ; (1983 )

2 VAR Aschauer (1989) Hulten & Schwab (1991) Merriman(1990) (Anselin1988) : Barro(1990) Holtz-Eakin(1992) Eberts(1997) ; Romer(1986) Lucas(1988) Anselin(2003) ; ( ) 55

3 : ; Sanchz- Robles(1998) Fernald(1999) Canning & Pedroni(1999) (2007) % 86.7% 1 2 (Spatial Panel Data ModelSPDM) 3 1. TFP (GDP) (2004) 2000 ; (2008) (2009) SPDM

4 2. TFP TFP (Stochastic Frontier AnalysisSFA) : lny it =β 0 +β 1 lnk it +β 2 lnl it +β 3 t+(ν it -u it ) u it ={u i exp[η(t-t)]}~iidn + (μσ u2 ) (1) (1) K L ; β 1 β 3 ; i ;t T ;ν i ;u i ;μ ;η LR μ η 0 μ η Frontier4.1 1 : 1 t β *** lnk β *** lnl β *** t β *** σ *** γ 0.963*** μ 0.465*** η 0.009*** Log LR *** :*** 1% 1 1% γ LR TFP (2) : TFP it =exp(β 0 +β 3 t) TE it (2) (2) exp(β 0 +β 3 t) t TE it i t (2) % 9.51% 34.17% 1. (Spatial Error ModelSEM); (Spatial Lag ModelSLM)(Anselin1988) SEM : 57

5 n Y it =α 0 + Σα j X itj +ε it j=1 ε it =λwε it +μ it μ it ~N(0σ 2 I) (3) SLM : Y it =α 0 +ρwy it + Σα j X itj +ε it n j=1 ε it ~N(0σ 2 I) (4) (3) (4) i t ;Y ;X j ;ε it μ it ;α 0 α j ρ λ ;W 1 0(Lesage1999) 1 OLS SEM SLM Elhorst(2003) (Log-Likelihood) X j Y α j i X ij Y i X j q i SLM : α j q=1 Σλ q = α λ j 1-λ X j Y : α j q=0 Σλ q = α j 1-λ 2. Moran(1950) Moran I Moran I (-11) 0 ; 0 ; 0 Moran I 2 Stata Moran I Moran I 1% Moran I Moran I ( ) (5) (6)

6 Moran I I I I I ***(3.193) ***(3.206) ***(3.218) ***(3.229) ***(3.197) ***(3.210) ***(3.221) ***(3.233) ***(3.202) ***(3.214) ***(3.225) :*** 1% ; z 1. (Railway) ; (Road) (Freeway) (First-class) (Second-class) (Thirdclass) (Fourth-class) (Substandard) ; (Non-agricultural) ; (2004) 3 : (1) (Rail) (Road) ; (2) 6 TFP 2 2. (1) (2) (1) (2) SEM SLM Matlab7.0 4 SLM Log (2) 1 2 :TFP ; 59

7 SLM R 2 (1) (2) SLM 3 TFP Railway Road Freeway First-class Second-class Third-class Fourth-class Substandard SLM (1) 1% TFP SLM (2) 10% TFP 3 60% TFP (1) TFP (5) (6) SLM (2) 5 5 TFP ( 3/4) TFP TFP 1 TFP ; 1 TFP ; 1 TFP TFP TFP :1 TFP TFP 6 TFP ; 2TFP A( 0) B ( 0) C( 0) TFP A+B+C( ) A+B 6 TFP A+B+C<A+B

8 4 lnrailway ** (2.202) lnroad *** (5.392) Non-agricultural *** (10.267) Education *** (6.566) (1.247) *** (3.503) *** (-6.355) (-1.085) Wε it *** ( ) *** (4.792) *** (11.117) *** (9.503) *** (7.949) ** (4.061) *** (6.276) *** (11.446) *** (7.873) *** (5.915) *** (4.615) *** (5.380) *** (5.057) *** (-5.622) *** (6.081) *** (9.026) *** (9.403) *** (4.204) *** (4.8574) *** (7.964) *** (5.806) WlnTFP *** (14.365) ** (2.106) *** (79.985) Adjust-R Log-Likelihood (2) lnrailway * (1.722) lnfreeway *** (3.598) lnfirst-class * (1.793) lnsecond-class *** (7.062) lnthird-class *** (2.710) lnfourth-class (1.242) lnsubstandard * (1.936) Non-agricultural *** (5.562) Education *** (3.575) SEM SLM (1) *** *** (-5.696) (3.552) ** (2.080) (-1.087) *** (-2.665) * (-1.800) (-0.238) (-0.087) (0.302) *** (7.100) *** (2.688) Wε it *** ( ) ** (-2.490) *** (-3.436) *** (7.306) *** (5.655) ** (-2.506) (-0.371) ** (2.310) *** (4.583) *** (7.980) (-0.506) ** (2.091) *** (4.664) ** (2.117) *** (6.714) *** (3.576) *** (3.293) (0.851) *** (5.652) *** (4.313) *** (3.537) * (1.899) *** (3.389) (0.840) *** (4.363) * (1.671) (0.213) ** (2.210) *** (7.064) *** (3.714) WlnTFP *** (33.434) ** (-2.576) *** (-3.452) *** (7.013) *** (5.392) ** (-2.446) (-0.305) ** (2.227) *** (4.692) *** (7.815) (1.178) ** (2.116) *** (4.293) * (1.739) *** (4.028) * (1.910) (1.246) (1.452) *** (7.072) *** (4. 330) *** (79.985) Adjust-R Log-Likelihood :* ** *** 10% 5% 1% ; t 5 (%) (%) lnrailway lnfreeway lnfirst-class lnsecond-class lnthird-class

9 :% TFP TFP TFP TFP % TFP % : 1 TFP ;2 TFP TFP ;3 TFP TFP ;4 TFP TFP (1) (2) SLM TFP (1) TFP (2) TFP ( ) TFP : % TFP % % ; 25.7% 74.3%; ( ) ( ) ( ) ( 7918 ) 62

10 SLM lnrailway *** lnroad ** (2.191) lnfreeway *** (3.198) lnfirst-class (-0.879) lnsecond-class (0.701) lnthird-class (1.048) lnfuorth-class (1.296) lnsubstandard * Non-agricultural *** (6.776) Education *** (4.086) WlnTFP *** (85.784) (1) (2) (1) (2) (1) (2) (1.877) *** (4.634) *** (4.591) *** (87.691) (3.652) *** (4.430) *** (3.579) *** (7.900) *** ( ) *** (2.649) *** (2.881) *** (3.382) *** (3.428) (1.626) *** (2.609) *** (2.604) *** (3.178) *** (5.589) *** ( ) *** (3.307) (0.585) (1.207) *** (3.431) *** (80.771) *** (4.365) *** (6.203) (-0.766) (-1.147) (0.166) (-1.351) (1.503) (1.576) *** (2.597) *** (92.991) Adjust-R Log-Likelihood :* ** *** 10% 5% 1% ; t 1 Aschauer D.A. Is Public Expenditure Productive[J]. Journal of Monetary Economies (23). 2 Hulten C.R. and Schwab R.M. Regional Productivity Growth in US. Manufacturing [J]. American Economic Review199174(1). 3 Merriman D. Public Capital and Regional Output: Another Look at Some Japanese and American Data [J]. Regiona1 Science and Urban Economics1990(20). 4 Anselin L. Spatial Econometrics: Methods and Models[M]. Dordrecht: Kluwer Academic Barro R.J. Government Spending in a Simple Model of Endogenous Growth [J]. Journal of Political Economy 1990(98). 6 Holtz-Eakin D. Public Investment in Insfratrueture[J]. Journal of Economic Perspectives 19927(4). 7 Eberts R.W. Highway Infrastructure: Policy Issues for Regions [J]. W.E. Upjohn Institue for Employment Researeh1997(1). 63

11 8 Romer P. M. Increasing Returns and Long-run Growth[J]. The Journal of Political Economy (5). 9 Lucas R. E. On the Mechanics of Economic Development[J]. Journal of Monetary Economics (1). 10 Anselin Luc. Spatial Externalities Spatial Multipliers and Spatial Econometrics [J]. International Regional Science Review (2). 11 Sanchz-Robles B. Infrastructure Investment and Growth: Some Empirical Evidence [J]. Contemporary Economic Policy1998(16). 12 Fernald J. Roads to Prosperity? Assessing the Link between Public Capital and Productivity [J]. American Economic Review1999(6). 13 Canning D. and Pedroni P. Infrastructure and Long Run Economic Growth [R]. Center for Analytical Economics of Cornell University Working Paper No Elhorst J.P. Specification and Estimation of Spatial Panel Data Models [J]. International Regional Science Review (3). 15 Canning D. The Contributions of Infrastructure to Aggregate Output [R]. World Bank Policy Research Working Paper No Costa J. and Ellson R. Public Capital Regional Output and Development: Some Empirical Evidence [J]. Journal of Regional Science (3). 17 Demurger S. Differences in Infrastructure Investments: An Explanation for Regional Disparities in China [R]. Prepared for CEANA Session at ASSA Meeting Boston January Kelejian H.H. and Robinson D. Infrastructure Productivity Estimation and Its Underlying Econometric Specifications: A Sensitivity Analysis[J]. Regional Science (1). 19 Wylie P. Infrastructure and Canada Economie Growth[J]. Canadian Business Economics 19953(2). 20. : VAR [J]. 2007(3). 21. [J]. 2009(5). 22. [J]. 2007(8). 23. [J]. 2006(7). Transportation Infrastructure and the Increase in TFP in China Spatial Econometric Analysis on Provincial Panel Data LIU Bing-lian 12 WU Peng 1 LIU Yu-hai 1 (1. School of Economics of Nankai University Tianjin China; 2. School of Economic and Social Development Research of Nankai University Tianjin China) Abstract: This paper analyses the relationship between transportation infrastructure and TFP growth in China by Spatial Econometrics of Panel Data. The result of empirical study show: there was obvious spatial autocorrelation been in China s interlocal TFP during years ; Transportation infrastructure had obvious positive impact to TFP in China the add of rail and road infrastructure had taken China s TFP increase percentage during years which made up of % of TFP s amplification thereinto the positive impact of freeway and first -class road infrastructure were more obviously; Among last contribution which from direct effects was relatively little as % and which from indirect effects was actually %; Seeing from the result of timeperiod rail infrastructure had persistent obvious positive impact to China s TFP during years freeway infrastructure had persistent obvious positive impact to China s TFP during years and else road infrastructure had not show this persistent significance like the freeway infrastructure. Key Words: transportation infrastructure; total factor productivity; stochastic frontier analysis; spatial panel data model; spatial spillover : 64

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untitled 1 李文军张巍巍 2 [ ] [ ] [Abstract] Trade structures between China and its partners, especially Asian partners and Western partners, vary a lot, so bilateral trade effects of their corresponding RMB exchange

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3 : 121,, [1 ] (Stage Theory),,,,,,, 1 :, ;,,,,, 1 :11, 6,116 ; , 2003 ; 31 = Π ; 2, 1996 ;1996,,2000, Walt Rostow (1960, 1971), A. F. K. Organ

3 : 121,, [1 ] (Stage Theory),,,,,,, 1 :, ;,,,,, 1 :11, 6,116 ; , 2003 ; 31 = Π ; 2, 1996 ;1996,,2000, Walt Rostow (1960, 1971), A. F. K. Organ 44 3 2007 5 ( ) Journal of Peking University( Philo sophy and Social Science s) Vol. 44, No. 3 May. 2007 1 2, (11, 100871 ; 21, ) :,,, :11,, ;21, ;31,, ; : ; ; ; :F121 :A :100025919 (2007) 0320120212,,,,,,,,,,,,,,

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1%,GDP [2], : Assauer [3], Holtz-Eakin [4] ;, [5][6], [7], Young [8][9], ;Hulten et al [10],, ,,, ; [11] ; [12] ,

1%,GDP [2], : Assauer [3], Holtz-Eakin [4] ;, [5][6], [7], Young [8][9], ;Hulten et al [10],, ,,, ; [11] ; [12] , 2018.2 2018 2 Cobb-Douglas, 15 2001 2015 :, ;,, [ ] ; ; ; [ ]F49 [ ]A [ ]1004-518X(2018)02-0030-10 [ ] PPP (17XJL006), ;, ( 730000) 2013, [1],,,?,, ;,,, : 30 1%,GDP [2], : Assauer [3], Holtz-Eakin [4]

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