前言

改革开放以来，我国政府启动的大规模交通基础设施投资是中国经济增长奇迹的重要引擎之一。自第一条高速铁路（高铁）诞生以来，高铁网络不断扩延，截至2020年年底，我国《中长期铁路网规划》提出的“四纵四横”高铁网络已基本形成，2021年高铁线路总里程突破4万公里，占世界高速铁路总里程的2/3以上，位居世界第一。高铁网络不仅覆盖了我国95%以上的百万人口城市，还延伸至许多3万人口左右的小县城，高铁对居民日常生活和经济高质量增长的影响日益深刻。以干线为骨架的交通网络建设，不仅全面改变了我国宏观层面交通基建的丰度和密度，还深刻影响着中观层面区域间的经济结构和布局，同时也决定着微观层面劳动力就业及农户生产行为。为深入推进粮食安全和乡村振兴战略，我们的首要任务就是要发挥高速公路和高速铁路等现代化交通基础设施对农业生产与发展的带动作用。

高铁不仅能够促进技术创新、知识传播和经济发展，同时也能对农业生产产生重要影响。一方面，高铁释放了农业生产的劳动力，极大地增加了农村地区的人均农业生产资料存量，为农业机械化和规模化发展创造了有利条件；另一方面，高铁能促进农业技术流动与农业知识传播，为提高农业生产率、实现农业现代化开辟道路。但不可忽视的是，高铁的开通也带来一些负面影响。比如，在高铁的作用下，城际交通成本大幅降低，大规模农村劳动力进行非农转移。此外，高铁的修建以及后期开发减少了耕地数量，农业用地被部分挤占。从农业生产的理论视角而言，高铁开通有利于农业生产效率的提高，但减少了农业生产的投入，尤其是劳动力和土地的投入。那么，高铁建设是否会影响到农业产出以及威胁到粮食安全呢？厘清高铁对农业生产的系统性影响能够为确保粮食安全及推进乡村振兴提供一定的科学依据，然而目前却鲜有研究系统地考察高铁与农业生产间的关系。

基于上述研究背景，本书聚焦于高铁这一现代化交通基础设施建设如何影响乡村振兴和国家粮食安全。具体地，本书匹配了县级层面的农业生产数据、高铁线路数据、气象数据、社会经济数据及地理特征数据等，构建了我国2002—2015年的县级面板数据，并基于理论分析和实证检验的方法，从农业投入产出生产函数的角度系统且全面地讨论以高铁为代表的交通基础设施建设对我国农业生产的影响。本书正文部分共包括七个章节，按照典型事实→文献梳理→发展现状→数据处理→提出问题→解决问题→总结讨论的逻辑依次展开。

本书的边际贡献主要体现在研究视角创新、研究数据创新和研究方法创新三个方面。

首先，研究视角创新。本书从农业投入产出生产函数的角度来讨论以高铁为代表的交通基础设施对我国农业生产的影响，并进行了系统且全面的研究，而鲜有文献对此话题进行研究。首先，本书基于农业投入产出生产函数的投入视角，发现高铁开通显著减少了农业劳动力和耕地存量，但机械和化肥投入并未因此改变；其次，基于农业投入产出生产函数的生产率视角，发现高铁开通促使农业生产效率得以提升；最后，基于农业投入产出生产函数的产出视角，发现高铁对整个农业生产链条呈现出正负两方面影响，但两方面影响相互对冲，从而使得农业产出及粮食安全并未受到实质性威胁。

其次，研究数据创新。与高铁和农业相关的研究大多采用城市层面数据，甚至省级层面数据，基于县级层面数据的实证研究却屈指可数。一方面，作者做了大量基础性的县级数据搜集、整理和匹配工作，其中包括县级层面农业数据、高铁数据、气象数据、社会经济数据及地理特征数据等，基于县级数据的研究能在一定程度上缓解宏观数据带来的“加总谬误”问题。另一方面，县级政府在高铁修建过程中直接参与站点选址、线路决策和财政支持等事务的可能性较低，因此利用县级数据开展高铁的相关研究具有更强的外生性。

最后，研究方法创新。第一，全书统一采用双重差分（DID）模型设定，能够精确地识别高铁开通对农业生产的影响，也能够保证各部分实证结果间的连贯性和可比性。第二，为保障识别策略的有效性和合理性，本书进行了下述扩展分析：①相比地级市及以上行政单位数据，本书采用县级层面数据来研究本课题，这有助于减轻内生性问题带来的困扰。②本书在实证分析中还控制了省份与年份交互固定效应，这有助于进一步克服因遗漏一些无法观测的省份层面时变因素而产生的估计偏误问题。③高铁的规划与修建通常会优先考虑直辖市、省会城市等重要节点地区的布局和发展，而连接这些重要节点地区的高铁经过的县级行政单位普遍被认为是随机的、偶然的，本书采用剔除铁路规划中关键城市或行政级别为“区”的样本的方式来提高估计准确性。④本书进行了丰富的稳健性检验，基准结果是否稳健关系到机制检验、异质性分析和拓展分析结果的可靠性，因此本书采用多种稳健性检验方法保证了基准结果的可信度。第三，本书基于随机前沿分析（SFA）方法测算了多种不同设定条件下的农业全要素生产率，是对现有农业生产效率方面实证研究的有益补充。一方面，已有研究大多数采用人均或地均产出来衡量农业生产效率，对农业生产效率的测算相对粗糙；另一方面，部分文献使用数据包络分析（DEA）方法测算农业全要素生产率，但由于农业数据不确定性因素与测量误差的存在，SFA方法计算得到的农业全要素生产率不仅从理论上优于DEA方法，而且在实际经验中也比DEA方法所得结果更为准确和稳健。

秦志龙
2023年10月