交通经济学/收入/税收和收费的选择
本节介绍一些最近的实证研究，探讨了为什么美国一些州比其他州更多地使用道路收费[1]。美国各州对收费公路的使用情况很不均衡。一些州没有从收费公路中获得任何收入，而另一些州（特别是纽约州和新泽西州）从收费公路中获得了相当大比例的公路收入。
从政治经济学的角度来看，收费公路可能被政府视为将为交通设施融资的成本转嫁给非居民的一种方式。例如，当一个司法管辖区的道路连接线为大部分“过境”交通（起点和终点都不在该司法管辖区内的行程）提供服务时，该司法管辖区可能会使用收费公路来从非居民那里获得收入。
一个典型的例子就是 特拉华收费公路。该收费公路位于巴尔的摩和费城之间的 95 号州际公路 上，只有 11.2 英里长，但承载了大量前往特拉华州以外目的地的交通。值得注意的是，这段收费公路每英里的 收费（每英里 35.7 美分）是美国所有收费公路中最高的，这表明它可能正在利用其市场力量地位从州外旅行者那里获取租金。
另一个相关的观察结果是，一些非居民工人比例相对较高的州（“劳动力进口国”）更广泛地使用收费公路。例如，纽约市有大量工人每天从新泽西州北部通勤。那些开车或拼车的人可能会在哈德逊河上的几个过境点之一遇到桥梁或隧道收费。值得注意的是，在这种情况下，其中一些设施归 港务局 所有并由其运营，该港务局为两个相邻州提供服务。以此类推，这些类型的收费政策可以被视为一种 损人利己 的政策，其中收费公路的作用类似于关税，收费司法管辖区试图以牺牲其邻居为代价来改善其经济状况。
各州有权征收收费，但并非所有州都征收，而在那些征收收费的州之间，收费的使用程度存在很大差异。本节使用来自 50 个州的数据对三个相关的研究问题进行实证调查。
- 影响收费公路使用水平的解释性因素有哪些？
- 这些因素有多重要？
- 如果交通权力下放给大都市区或县，会发生什么？
假设有几个变量会影响州级公路收入中收费公路收入所占的份额。人们认为，一个影响对收费公路偏好的核心变量是州内非居民工人的比例。预计该变量会对特定州收费公路的使用产生积极影响。换句话说，一个从邻州进口大量劳动力的州更有可能采用收费公路来从非居民那里获得收入。由于非居民没有投票权，因此收费公路的使用可以让一个州在某种意义上“对居住在国外的外国人征税”。相反，一个非居民工人较少的州更有可能从税收中获得大部分收入。由于大部分出行可能都是“本地”出行，即起点和终点都在州边界内，因此非居民进行 搭便车 的机会较少。与收费公路相比，税收的使用通常也意味着由于征收成本造成的损失更少。
预计一个州对收费公路的使用还取决于邻州关于税收或收费公路使用的政策决策。例如，如果一个州将其部分劳动力出口到邻州（即其居民在邻州工作），那么这些工人最终可能会向邻州支付收费公路费用。这些工人的家乡州可能会通过自行采用收费公路来进行报复，以收回部分收入。邻州选择采用收费公路预计会对一个州对收费公路的使用产生积极影响，尽管这种影响相对于非本地行程（非居民工人）的影响来说会更小。这是因为，在劳动力出口州征收收费公路会不成比例地影响其自身居民。
这些激励因素在下面的图表和表格中得到说明。该图以邻州公民的居住地和工作地点为依据，以图解方式说明了该问题。在该图中，一条道路连接着一个州与其邻州。该表显示了根据居民的居住地和工作地点组合，在对道路征收或不征收收费公路方面的激励措施，并给出了可能的成果矩阵。该矩阵显示了与图中的 A 点和 C 点相对应的可能的居住地，以及与 B 点和 D 点相对应的可能的工地点。如果居民居住在 C 点，并在 D 点工作，即居住地和工作地点在同一州，那么没有征收收费公路的激励措施，因为大部分出行都是本地出行。如果居民居住在 C 点，但一些人在 B 点工作（州外），即出口一些劳动力，那么该州有轻微的激励措施征收收费公路，以收回部分损失的收入。接下来，考虑一些工人居住在州外 A 点，但在 D 点工作（非居民工人）的情况。在这种情况下，为了从非居民工人那里获得收入，征收收费公路的激励措施是中等程度的。最后，居民居住在 A 点，但在 B 点工作的情况。在这种情况下，无论居住地和工作地点都在州外，但都由通过该州的道路连接线提供服务，为了从非本地旅行者那里获得收入，征收收费公路的激励措施非常大（回想一下特拉华收费公路的例子）。
| ' | ' | 工作地点 | ' |
| 在 (D) | 在 (B) 外 | ||
| 居住地 | 在 (C) | 本地（居民工人） | 出口劳动力 |
| 没有征收收费公路的激励措施 | 征收收费公路的激励措施较小 | ||
| 在 (A) 外 | 进口劳动力（非居民工人） | 通过 | |
| 征收收费公路的激励措施中等 | 征收收费公路的激励措施很大 | ||
预计一个州的人口也会对收费公路收入所占份额产生积极影响。人口较多的州可能出现更多的拥堵，以及更高的公路建设和维护成本。因此，它们可能需要从收费公路中获得更多收入，特别是如果它们的土地面积较小。此外，拥有大城市的州可能比更多农村的州更有可能进口劳动力。
实证模型中一个重要的控制变量是收费公路的历史使用情况。据观察，美国的大部分收费公路里程都集中在东北部各州。这些州在历史上一直是美国人口中心的所在地。为了应对汽车和卡车车队规模的增长，这些人口中心需要用高性能公路进行连接，这导致在州际公路系统出现之前修建了许多收费公路。其中许多公路被纳入了州际公路系统，但仍然作为收费公路设施。因此，许多州的收费公路收入所占份额取决于州际公路网络开始大规模修建之前的收费公路里程，这是一种“历史惯性”效应。为了衡量历史收费公路里程的影响，通过计算 1963 年（州际公路计划全面实施时）的收费公路里程与 1995 年的有限通行公路里程的比率来构建一个变量。预计衡量历史收费公路里程的变量会对收费公路收入所占份额产生较大而积极的影响。
- 收费公路收入份额可以用以下因素来解释
- 非居民工人 (+)
- 邻州政策 (+)
- 历史因素（州际公路时代之前的收费公路里程） (+)
- 收费公路影响的认知
- 收费公路激励措施
用于拟合实证模型的数据代表了 1995 年美国 49 个州的横截面。阿拉斯加州被排除在分析之外，因为虽然其数据将阿拉斯加海上公路识别为收费公路，但实际上该服务是一种渡轮。因此，保留来自阿拉斯加州的数据可能会在分析中引入偏差来源。哥伦比亚特区也被排除在外，因为它没有独立的道路管理权。
下表列出了数据集中主要变量，以及变量的相关矩阵。请注意，数据包含一个变量，用于衡量一个州中联邦政府拥有的土地百分比（“联邦土地”）。此变量旨在捕捉被州际法案指定为“公共土地”州的州的影响。具有此类指定州有资格获得州际公路路段 95% 的联邦融资，而其他州则适用 90% 的门槛。鉴于州际法案要求联邦资助的道路免收通行费，因此“公共土地”州有额外的动力使用非通行费收入来源为其公路提供资金。由于发现此变量在模型估计中统计上不显著，因此将其从最终模型规范中删除。
| ' | 百分比 | ' | ' | ' | 英里 | ' |
| 州 | 通行费收入（S） | 住在州外的工作人员（O） | 住在州内的外出工作居民 | 联邦土地 | 1963 年的收费公路 | 1995 年的高速公路，快速路 |
| 阿拉巴马州 | 0 | 2.4 | 3.6 | 3.3 | 0 | 925 |
| 亚利桑那州 | 0 | 1.1 | 1.6 | 41.5 | 0 | 1250 |
| 阿肯色州 | 0 | 4 | 3.2 | 8.3 | 0 | 646 |
| 加利福尼亚州 | 2.1 | 0.5 | 0.4 | 44.6 | 0 | 3750 |
| 科罗拉多州 | 0.3 | 0.8 | 1 | 36 | 17 | 1170 |
| 康涅狄格州 | 0 | 4.6 | 4.7 | 0.2 | 194 | 542 |
| 特拉华州 | 25.3 | 13.8 | 9.5 | 2.2 | 11 | 51 |
| 佛罗里达州 | 7.8 | 0.8 | 1 | 7.6 | 207 | 1861 |
| 佐治亚州 | 0.4 | 2.8 | 2.4 | 3.9 | 11 | 1413 |
| 夏威夷州 | 0 | 1 | 0.5 | 8.5 | 0 | 77 |
| 爱达荷州 | 0 | 2.6 | 4 | 60.6 | 0 | 613 |
| 伊利诺伊州 | 9.3 | 2.8 | 2.9 | 1.3 | 185 | 2245 |
| 印第安纳州 | 4.3 | 3.3 | 4.8 | 1.7 | 157 | 1303 |
| 爱荷华州 | 0.1 | 3.7 | 4.3 | 0.2 | 0 | 781 |
| 堪萨斯州 | 6.5 | 7.1 | 7.6 | 0.5 | 241 | 1008 |
| 肯塔基州 | 0.8 | 6.3 | 6.7 | 4.2 | 205 | 855 |
| 路易斯安那州 | 2.9 | 2.1 | 1.9 | 2.8 | 0 | 929 |
| 缅因州 | 10.5 | 2.1 | 3.1 | 0.9 | 112 | 383 |
| 马里兰州 | 7 | 7 | 17.3 | 3.1 | 42 | 711 |
| 马萨诸塞州 | 10.4 | 5 | 3.1 | 1.2 | 124 | 762 |
| 密歇根州 | 0.7 | 0.8 | 1.5 | 10.1 | 0 | 1458 |
| 明尼苏达州 | 0 | 2.3 | 1.8 | 3.1 | 0 | 1042 |
| 密西西比州 | 0 | 3.1 | 5.9 | 4.3 | 0 | 726 |
| 密苏里州 | 0.1 | 7.2 | 4.8 | 3.8 | 0 | 1460 |
| 蒙大拿州 | 0 | 0.8 | 1.2 | 27.5 | 0 | 1190 |
| 内布拉斯加州 | 0.2 | 4.3 | 2.3 | 1.2 | 0 | 497 |
| 内华达州 | 0 | 4.3 | 1.2 | 77.1 | 0 | 586 |
| 新罕布什尔州 | 11.8 | 8.5 | 16.8 | 12.8 | 77 | 266 |
| 新泽西州 | 27.3 | 7 | 11.7 | 3.3 | 309 | 728 |
| 新墨西哥州 | 0 | 1.9 | 2.5 | 33.9 | 0 | 1003 |
| 纽约州 | 33.2 | 5.1 | 2.4 | 0.7 | 629 | 2328 |
| 北卡罗来纳州 | 0.1 | 2.2 | 1.8 | 6.9 | 0 | 1237 |
| 北达科他州 | 0 | 5.9 | 3.7 | 4 | 0 | 570 |
| 俄亥俄州 | 3.3 | 2.8 | 2.2 | 1.1 | 241 | 1937 |
| 俄克拉荷马州 | 7.6 | 1.1 | 2.9 | 1.5 | 174 | 1064 |
| 俄勒冈州 | 0.5 | 3.7 | 2.1 | 51.8 | 0 | 780 |
| 宾夕法尼亚州 | 11.7 | 3.4 | 4.3 | 2.2 | 469 | 2087 |
| 罗德岛州 | 3.7 | 7.6 | 11.9 | 0.7 | 0 | 137 |
| 南卡罗来纳州 | 0 | 2.1 | 1.8 | 3.8 | 0 | 894 |
| 南达科他州 | 0 | 3 | 4 | 5.5 | 0 | 681 |
| 田纳西州 | 0 | 4.6 | 3.3 | 5.7 | 0 | 1176 |
| 德克萨斯州 | 2.5 | 0.9 | 0.8 | 1.4 | 30 | 4474 |
| 犹他州 | 0.1 | 1 | 1.3 | 63.1 | 0 | 948 |
| 佛蒙特州 | 0 | 4.9 | 5.8 | 6.4 | 0 | 1329 |
| 弗吉尼亚州 | 4.7 | 6.5 | 9.3 | 9.4 | 35 | 339 |
| 华盛顿州 | 4.1 | 1.5 | 2.7 | 24.1 | 0 | 1079 |
| 西弗吉尼亚州 | 6.6 | 8.3 | 9.7 | 7 | 86 | 560 |
| 威斯康星州 | 0 | 1.4 | 3.2 | 5.3 | 0 | 830 |
| 怀俄明州 | 0 | 2.6 | 2 | 48.5 | 0 | 916 |
- 相关矩阵
| ' | ' | ' | ' | ' | ' | ' | ' | ' |
| 通行费份额（S） | 人口（P） | 1963 年收费公路里程 | 外来工人 | 邻近州影响（N） | 土地 | 密度 | 联邦土地百分比 | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 通行费份额（S） | 1 | |||||||
| 人口（P） | 0.27 | 1 | ||||||
| 1963 年收费公路里程 | 0.71 | 0.39 | 1 | |||||
| 外来工人（O） | 0.49 | -0.27 | 0.16 | 1 | ||||
| 邻近州影响（N） | 0.61 | -0.03 | 0.36 | 0.54 | 1 | |||
| 土地 | -0.32 | 0.36 | -0.22 | -0.5 | -0.45 | 1 | ||
| 密度 | 0.53 | 0.18 | 0.39 | 0.39 | 0.7 | -0.48 | 1 | |
| 联邦土地百分比 | -0.28 | -0.07 | -0.32 | -0.29 | -0.22 | 0.45 | -0.32 | 1 |
结果
[edit | edit source]下面列出了对两个不同模型进行估计的结果。一个模型包含变量 N，即“邻近州”或“邻近收费公路”效应，另一个模型不包含。邻近州变量衡量一个州的每个邻居的通行费收入份额，按该州居民通勤到该州的邻居的份额加权。正如两个模型的拟合所表明的那样，此变量是通行费收入份额的统计显著预测变量，尽管其解释能力不是很大。两个模型的调整后的 R 平方值都在 0.60 左右，表明模型解释了因变量（通行费收入份额）变化的大约 60%。
模型中的所有变量在 p < 0.10 水平或更低水平上统计显著。由于自变量和因变量被构造为百分比，因此它们的系数可以解释为弹性。例如，模型 1 中外来工人（非本地居民工人）变量的系数约为 0.85，表明一个州的非本地居民工人份额每增加 1%，与该州通行费收入份额增加 0.85% 相关联。邻近州变量 (N) 是对这种解释的例外，它具有本质上非线性的结构。
在实际意义方面，历史收费公路里程变量（1963 年收费公路里程与 1995 年有限通道公路里程的比率）是最重要的预测变量，其次是州人口规模、非本地居民工人以及捕获邻近州效应的变量。
| ' | 模型 1 | ' | 模型 2 | ' |
| 系数 | t 统计量 | 系数 | t 统计量 | |
| 截距 | -0.03 | -2.42 ** | -0.036 | -2.51 ** |
| 人口 (P)（百万） | 0.00383 | 3.20*** | 0.00386 | 3.15*** |
| 里程比率 (M) | 0.3 | 4.13*** | 0.35 | 5.25*** |
| 外来工人（O） | 0.85 | 2.92 ** | 0.84 | 2.85 ** |
| 邻近州影响（N） | 89877 | 1.71 * | ||
| 回归统计量 | ||||
| 多元 R | 0.81 | 0.79 | ||
| R 平方 | 0.65 | 0.63 | ||
| 调整后的 R 平方 | 0.62 | 0.6 | ||
| 标准误差 | 0.04 | 0.05 | ||
| 观察值 | 49 | 49 | ||
| F | 20.87 | 25.76 | ||
| F 的显著性 | 0 | 0 |
该模型在预测每个州的通行费收入份额方面做得相当不错。作为对模型政策影响的检验，它也被应用于加利福尼亚州的县和都市区，以观察在更加分散的公路融资和治理制度下会发生什么。模型 2，即不包含邻近州效应变量的模型，被应用于有关县和都市区的数据。旧金山湾区的收费桥的影响不被计入历史收费公路里程，因此此变量本质上取值为零。因此，县和都市区的差异主要体现在人口规模和跨境流动方面。
结果表明，将公路管理权下放给都市区对通行费的采用影响不大。只有一个都市区，斯托克顿，其预测通行费收入份额超过 10%。但是，一旦分析单位降低到县一级，结果就会更加戏剧性。几个县的预测通行费收入份额超过 20%，在旧金山观察到的最大值为 34.5%。对旧金山的这一预测与现实情况相当吻合，因为该市有两个入口点（金门大桥和湾桥）设有收费设施，以及非常昂贵的市属停车场，这是从非居民那里征税的另一种可能方式。不过应该注意的是，金门大桥归独立机构所有，湾桥由湾区通行费管理局管理，并由加州交通局维护。另一个观察结果是，橙县是洛杉矶地区在县级模拟中预测通行费收入份额最高的县，是一个广泛使用通行费作为收入来源的县。该县拥有91 号高速公路快速路（位于河滨高速公路），并参与交通走廊机构，这是一个联合权力机构，负责监督该县另外三条收费公路的规划和融资。
结论
[edit | edit source]描述各州使用通行费作为公路收入来源的实证模型表明，通行费的使用与跨境流动、邻近州通行费、历史上使用通行费为有限通道公路提供资金以及人口规模呈正相关。将此模型应用于更小的管辖区，就像对加利福尼亚州的县和都市区进行模拟一样，表明将公路管理权下放给都市区不足以促使以通行费形式的直接道路定价得到大幅采用。但是，在更加激进的权力下放形式下，例如将权力下放给县，通行费的使用可能会变得更加普遍。这主要是由于通过将管辖权控制降低到更低级别的政府来创造更高程度的跨境流动所产生的影响。
参考文献
[edit | edit source]- ↑ Levinson, D.M. (2005). "Why States Toll: An Empirical Model of Finance Choice". Journal of Transport Economics and Policy. 35 (2): 223–237.