榮 芬，李忠民

（天津大學管理學院，天津 300072）

改革開放以來，我國經(jīng)濟走上了飛速發(fā)展的道路，國內(nèi)生產(chǎn)總值從1978年到2011年增長了128.73倍，而人均GDP從1978年到2011年增長了91.08倍。與此同時，我國在此期間也加大了對交通基礎設施的投資，鐵路、公路、水運、航空和管道等交通基礎設施水平也日益完善。我國交通基礎設施總運營里程和完成貨物運輸總量分別比1978年增長了30倍和116倍。交通運輸業(yè)已成為國民經(jīng)濟中一個比較重要的產(chǎn)業(yè)，交通運輸業(yè)的發(fā)展可以促進區(qū)域經(jīng)濟的發(fā)展，經(jīng)濟水平的提高也會加大對交通運輸業(yè)的需求。近年來，我國已進入全面、快速的工業(yè)化時代，交通運輸與區(qū)域經(jīng)濟增長之間的關系已成為經(jīng)濟發(fā)展研究中的熱點話題之一，而我國如何制定有效合理的交通運輸機制，則有賴于對兩者關系的準確把握。

1 文獻綜述

關于交通運輸與經(jīng)濟增長水平之間的關系，國內(nèi)外已有許多學者對此做了較詳細的研究。研究方法主要有:協(xié)整分析和Granger因果檢驗法、VAR（向量自回歸）法、回歸分析法等。FEDDERKE等［1］利用時間序列數(shù)據(jù)實證分析了南非基礎設施投資與經(jīng)濟增長之間的關系，表明基礎設施建設投資可以間接或直接影響經(jīng)濟增長，且這種促進作用比較明顯，但經(jīng)濟產(chǎn)出對基礎設施投資的反饋作用較弱。OZBAY等［2］運用多種計量模型實證分析了交通運輸與經(jīng)濟產(chǎn)出之間的關系，表明交通投資對經(jīng)濟產(chǎn)出有極強的正面影響，并且交通對經(jīng)濟產(chǎn)出有一定的滯后效應和溢出效應。JEFFREY［3］利用生產(chǎn)成本函數(shù)模型對交通基礎設施對經(jīng)濟影響的重要性進行了實證研究。王家庭等［4］基于時間序列數(shù)據(jù)利用協(xié)整理論和因果檢驗理論分析了交通運輸與經(jīng)濟增長之間的關系。宗剛等［5］利用VAR模型和脈沖響應函數(shù)對交通基礎設施與經(jīng)濟增長的關系進行了定量研究。楊帆等［6］則以GDP衡量經(jīng)濟增長，以公路鐵路運營里程和貨運量衡量交通基礎設施，基于生產(chǎn)函數(shù)建立回歸模型，采用主成分分析法做了研究。劉勇［7］利用面板數(shù)據(jù)研究了公路、水路交通固定資本存量對我國經(jīng)濟增長的空間溢出作用。黨超［8］運用面板協(xié)整和因果檢驗理論，分析了全國及東、中、西部的交通發(fā)展水平與經(jīng)濟增長相互作用的機制。

從現(xiàn)有的研究來看，對于交通發(fā)展水平與經(jīng)濟發(fā)展之間的關系，所用到的方法大致可以分為兩類:定性分析和定量分析。定性分析一般是集中在交通與資源和環(huán)境之間的關系，注重交通發(fā)展方向和模式的研究，較少做交通運輸與經(jīng)濟發(fā)展內(nèi)在機制之間的動態(tài)研究。定量分析大多是運用傳統(tǒng)的線性系統(tǒng)建模優(yōu)化方法。隨著計量建模的發(fā)展，一些學者開始利用協(xié)整模型和誤差修正模型等，但是在做協(xié)整分析時，所選取的指標不統(tǒng)一，不管是衡量交通運輸水平還是經(jīng)濟增長的指標。另外，大多數(shù)學者一般利用時間序列數(shù)據(jù)進行協(xié)整分析，而忽略了截面上的特征，雖然黨超運用了面板協(xié)整理論，但是直接利用東、中、西部的地域分類方法進行研究，實質(zhì)上也不是最合理的方法。鑒于此，筆者首先利用多指標的面板聚類方法對我國29個省市進行區(qū)域劃分，然后對各個區(qū)域分別進行面板協(xié)整和因果關系檢驗。

2 數(shù)據(jù)描述和指標選取

面板數(shù)據(jù)是指同時包含截面和時間序列信息的數(shù)據(jù)。筆者選取1995—2011年度的29個省市的面板數(shù)據(jù)作為研究分析對象，由于重慶和西藏部分數(shù)據(jù)缺失，故不作為研究對象。所有數(shù)據(jù)均來源于《中國統(tǒng)計年鑒》和《新中國60年統(tǒng)計資料匯編》。筆者實證分析部分主要采用多指標面板聚類，目的是把29個省市分為3類地域，以便對每一地域分別進行面板協(xié)整；再對每一地域分別作面板協(xié)整分析和面板模型估計。在進行多指標面板聚類分析時，選取的交通發(fā)展水平指標為:鐵路營業(yè)里程、貨物周轉量和旅客周轉量。在做面板協(xié)整分析時，用各地區(qū)人均GDP來衡量經(jīng)濟發(fā)展水平，為了消除物價和通貨膨脹因素的影響，以1978年=100為基期，用當年的人均GDP除以居民消費價格指數(shù)獲得不變價格人均GDP?？紤]到經(jīng)濟增長一般滿足指數(shù)函數(shù)特征，具有異方差性，因此對其取自然對數(shù)，記作ln agdp。在選取衡量交通運輸水平的指標時，用交通運輸網(wǎng)絡密度來表示。在計算交通運輸網(wǎng)絡密度時，參考徐明德等的交通運輸網(wǎng)絡密度模型，即首先計算單元交通網(wǎng)絡密度=一定距離R內(nèi)的所有道路的長度之和與以R為半徑的圓的面積比值，然后把區(qū)域內(nèi)所有計算單元的值計算出來，便可得到整個區(qū)域的交通網(wǎng)絡密度。同樣對其取自然對數(shù)，記作 ln trans。

3 實證分析

3.1 多指標面板聚類

一般來說，面板數(shù)據(jù)的特征主要分為截面特征和時序特征。筆者在進行多指標面板聚類時，分別利用對各指標進行時間“降維”和求取各指標的年度平均增長率來體現(xiàn)面板數(shù)據(jù)的截面特征和時序特征。另外，在用STATA軟件實現(xiàn)時，選用歐氏距離，選取系統(tǒng)聚類法中的離差平方和法［9］。軟件輸出聚類分析結果經(jīng)整理如表1所示。

表1 聚類分析結果

3.2 面板協(xié)整分析

3.2.1 面板單位根檢驗

面板模型進行回歸分析時有時會出現(xiàn)偽回歸，因此筆者首先對指標進行單位根檢驗，其結果如表2所示。面板單位根檢驗方法主要有:LLC檢驗、Breitung檢驗和Hadri檢驗等。根據(jù)各個檢驗方法所適用的條件，筆者選取LLC檢驗，LLC檢驗原假設含有單位根。

表2 ln agdp和ln trans面板單位根檢驗結果

從表2中的LLC檢驗統(tǒng)計量的值和P值可以看到，所有的檢驗結果在1%的顯著性水平下均表明不能拒絕原假設。據(jù)此，可以推斷變量ln agdp和ln trans無論對于1類地區(qū)、2類地區(qū)，還是3類地區(qū)，都為非平穩(wěn)向量，需對其做一階或高階差分，一階差分結果如表3所示。

同理，從表3中的LLC檢驗統(tǒng)計量的值和P值可以看到，除了P值右上角標有“*”的不顯著以外，其他在1%的顯著性水平下都是顯著的，即進行一階差分后變量不再含有單位根，說明兩個變量都是一階單整變量，即 ln agdp～I（1），ln trans～I（1）。

表3 dln agdp和dln trans面板單位根檢驗一階差分結果

3.2.2 面板協(xié)整檢驗

通過單位根檢驗的結果，看到兩個變量都是一階單整變量，因此可以對其進行面板協(xié)整檢驗。面板協(xié)整檢驗的方法有多種，這里主要應用Pedroni方法。由于Pedroni檢驗方法可以允許截距及時間趨勢，并適用于非平衡面板數(shù)據(jù)。其基本思想以模型式（1）說明如下:

Pedroni將組內(nèi)殘差和組間殘差聯(lián)合起來，分別構造了4個面板均值統(tǒng)計量和3個群均值統(tǒng)計量:Panel－v統(tǒng)計量、Panel－rho統(tǒng)計量、Panel－PP統(tǒng)計量、Panel－ADF統(tǒng)計量、Group－rho統(tǒng)計量、Group－PP統(tǒng)計量、Group－ADF統(tǒng)計量。3個地域的面板協(xié)整檢驗結果如表4所示。

由表4可知對于各地域而言，兩個變量整體上存在協(xié)整關系，但是顯著性水平偏低。在應用不同的檢驗方法時，得出的結果是不同的。例如應用Group－PP統(tǒng)計量檢驗時，在有截距的情況下，3類地域在5%的顯著性水平下都拒絕不存在協(xié)整關系的原假設，但對于Group－rho統(tǒng)計量的檢驗結果，3類地域的交通運輸與經(jīng)濟發(fā)展兩個變量之間都不存在協(xié)整關系。另外，綜合7個統(tǒng)計量來看，1類地域兩個變量的協(xié)整關系最強。

3.3 面板誤差修正模型（PECM）

筆者利用面板誤差修正模型進行因果檢驗，可建立如下形式的面板數(shù)據(jù)的誤差修正模型:

其中，ecmi，t－1為非均衡誤差。面板因果檢驗結果如表5所示。

從表5可以看到我國經(jīng)濟增長對交通運輸?shù)拇龠M作用要明顯強于交通運輸對經(jīng)濟增長的影

表4 面板協(xié)整檢驗結果

表5 面板因果檢驗結果

4 結論與建議

（1）通過對3個地域交通運輸與經(jīng)濟發(fā)展之間的關系進行面板單位根檢驗和面板協(xié)整分析發(fā)現(xiàn)，兩個變量均為一階單整變量，其之間存在長期均衡關系，但是顯著性水平不高，在應用不同的檢驗方法時，得出的結論不一致，這說明該面板模型可能存在異質(zhì)的可能。

（2）在進行面板模型的估計時，通過對3個地域分別建立個體固定效應模型發(fā)現(xiàn)，經(jīng)濟發(fā)展對交通較發(fā)達地區(qū)的交通水平的促進作用比交通欠發(fā)達地區(qū)的要明顯。另外，對模型進行Granger因果檢驗可以看到，經(jīng)濟增長是交通運輸?shù)腉ranger原因，這驗證了交通運輸是經(jīng)濟活動的引致需求的理論，并且這種關系在1類地區(qū)最強，其次依次是3類地區(qū)和2類地區(qū)。但是，交通運輸不是經(jīng)濟增長的Granger原因，這可能因為經(jīng)濟發(fā)展的影響因素很多，交通運輸不是決定性的，交通發(fā)展本身能否促進經(jīng)濟增長及其對經(jīng)濟增長的貢獻作用的大小是取決于不同地域的，因此在進行面板協(xié)整分析之前首先對29個省市進行區(qū)域劃分是很必要的。

綜合上述特征，在研究交通運輸與區(qū)域經(jīng)濟增長之間的協(xié)整關系時，按東、中、西部分類不是最合理的方法，東、中、西部分類方法和利用多指標面板聚類方法得出的分類結果不一致，且我國應該根據(jù)不同區(qū)域的經(jīng)濟發(fā)展現(xiàn)狀和發(fā)展需求制定與之相協(xié)調(diào)的交通運輸發(fā)展戰(zhàn)略，即區(qū)域差異化戰(zhàn)略。差異化戰(zhàn)略需要充分了解并掌握各地交通運輸與區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展的關系，使交通運輸?shù)陌l(fā)展能夠實現(xiàn)與區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展的有效對接，最終實現(xiàn)交通運輸與區(qū)域經(jīng)濟的雙優(yōu)化。

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