中国交通基础设施与经济增长的关系实证

杨 帆 韩传峰

(同济大学经济与管理学院，上海200092)

中国交通基础设施与经济增长的关系实证

杨 帆 韩传峰

(同济大学经济与管理学院，上海200092)

交通基础设施通过乘数效应、旅行效应和外部效应促进经济增长，经济增长是交通基础设施需求增加和规划建设的重要前提。使用中国1952－2006年相关统计数据，以GDP衡量经济增长，以公路铁路运营里程和货运量衡量交通基础设施，基于协整理论和Granger因果检验方法，分析得出交通基础设施与经济增长间存在长期均衡关系，前者是后者的Granger原因，反之不成立;引入Cobb－Douglas生产函数建立回归模型，采用主成分回归法修正最小二乘回归模型易受多重共线性影响的缺点，发现交通基础设施对经济增长具有显著的促进作用，且公路交通基础设施对经济增长的贡献率显著大于铁路交通基础设施;以1978年为时间断点，运用虚拟变量法，检验样本期内交通基础设施对经济增长影响是否发生结构性变化，发现1978年前后交通基础设施对经济增长的促进作用统计上相同。

交通基础设施;经济增长;协整检验;Granger因果检验;主成分回归

1952－2008年，中国经济增长迅猛，GDP从679亿元增长到3 400 670亿元，增长了77．83倍，平均年增长率约8．14%(以1952年物价水平为基价)，尤其近30年年增长率达到9．9%。在此期间，我国进行了大规模的交通基础设施建设投资，铁路、公路、航空、水运和管道等交通基础设施水平日益完善，在促进我国经济增长中发挥着重大作用。1952年，我国交通基础设施总运营里程为25．77万km，完成货物运输31 516万t;到2008年，运营里程总长达645．68万km，完成货物运输2 587 413万t，分别增长了24倍和81倍。其中，公路和铁路是我国最主要的交通基础设施，其运营里程和货运量始终保持在全国总量的60%左右和85%左右，承担了我国绝大部分的交通运输工作。交通基础设施与经济增长关系密切，早期经济学家通过定性研究指出国家应修建道路、桥梁、运河、港口等公共设施以促进经济增长［1］，交通、能源等基 础 设 施 的 积 累 是 经 济 增 长 的 重 要 前 提［2－3］。Aschauer［4］以美国时间序列数据为样本，采用实证方法研究了公共资本和总体生产率间的关系，发现高速公路、机场等核心基础设施对美国生产率有显著的促进作用，开创了实证研究基础设施与经济增长关系的先河。随后，学者们多基于时间序列数据或面板数据，运用生产函数法、向量自回归法等方法研究交通基础设施与经济增长的关系，由于样本和方法的不同，结果也存在一定的差异［5－10］。其中，采用时间序列数据研究所得交通基础设施对经济增长的弹性系数较大，采用面板数据研究所得弹性系数较小，甚至得出交通基础设施对经济增长无显著影响的结论［11－12］，这与面板数据未考虑区域间生产要素流动对经济增长的影响有关［13］。当前，实证研究多利用永续盘存法估计交通基础设施资本存量或年投入量，衡量交通基础设施水平，统一使用期限和一定折旧率的假设不尽合理;较少研究交通基础设施与经济增长的相互关系，或直接对非平稳序列进行Granger因果关系检验［14－15］，可能导致任何无关的两个变量间都存在因果关系［16］;较少考虑解释变量间的多重共线性，可能影响模型估计量的有效性。鉴于此，本文用铁路和公路运营里程衡量交通基础设施水平，以1952－2006年中国时间序列数据为样本，基于协整理论，采用Granger因果检验分析交通基础设施与经济增长的因果关系，运用主成分回归法研究其对经济增长的影响程度，为我国交通基础设施规划建设提供理论支撑。

1 交通基础设施与经济增长互动机制分析

作为一个复杂的系统，交通基础设施拥有以下性质。①基础性，交通基础设施在整个社会生产中处于上游地位，是经济发展的前提条件;②网络性，交通基础设施是连接地区间相互作用的纽带，可促进经济活动的聚集与扩散;③外部性，交通基础设施为所有在其使用范围内的居民和从事经济活动的个人和单位所共享，是具有明显社会公益性的公共产品，有利于其他产业的发展。这决定了交通基础设施对经济增长的推动作用，主要表现在建设阶段，交通基础设施会产生投资乘数效益;运营阶段，交通基础设施可畅通资源流通渠道、节约运输时间成本、扩大产品销售市场、降低企业存货资金［17］，直接影响产业布局［18］，产生旅行效益［19］;此外，交通基础设施可发挥外部性，通过聚集劳动力、资金、信息技术等资源促进经济增长。另一方面，经济增长是交通设施需求增加的重要因索，经济快速增长导致人口聚集、资源流动加快，刺激交通基础设施的数量需求和质量需求均不断提升［20］。交通基础设施建设需建立在一定的物质基础上，只有国民经济保持快速增长，政府才能拥有足够的资金进行交通基础设施的建设投资。交通基础设施与经济增长的互动机制见图1。

交通基础设施与经济增长互为依存，相辅相成，两者需协调发展。交通基础设施供给不足，无法满足经济发展的需求时，会阻碍地区间的经济活动交流，成为经济增长的瓶颈;交通基础设施供给超出经济增长需求时，会造成资源浪费。反之，经济的快速增长将刺激交通基础设施的完善，而经济增长滞后则影响交通基础设施建设投入，阻碍交通基础设施的发展。

2 交通基础设施与经济增长的Granger因果关系检验

图1 交通基础设施与经济增长的互动机制Fig．1 Mutual mechanism between transport infrastructure and economic growth

为了检验交通基础设施与经济增长间的关系，对两者进行协整检验和Granger因果关系检验。以GDP衡量经济增长(以1952年为基期，剔除价格因素影响)，以公路和铁路运营里程加权求和衡量交通基础设施T，即

其中，Trail表示铁路运营里程，Troad表示公路运营里程，Nrail表示铁路货运量，Nroad表示公路货运量。样本期1952－2006年，共计55年。为降低数据中可能存在的异方差性，对序列GDP和T取自然对数得到新的序列LnGDP和LnT，运用 EViews6．0软件，采用 ADF方法分别对序列LnGDP和LnT进行平稳性检验，见表1。

表1 序列LnGDP和LnT的平稳性检验Tab．1 Stationary test of series LnGDP and LnT

由表1知，序列LnGDP和LnT均为I(1)过程，可进行协整检验。采用Johansen协整检验，选择无截距项无趋势项，滞后阶数为3阶，Johansen最大特征值与秩检验结果见表2。

表2 序列LnGDP和LnT的Johansen协整检验Tab．2 Johansen cointegration test of series LnGDP and LnT

由表2知，两序列在5%水平上存在协整关系，即LnGDP和LnT存在长期稳定的关系。

由于序列LnGDP和LnT一阶差分平稳，不能直接进行Granger因果检验。因此，取一阶差分进行Granger因果检验，即检验序列dLnGDP和dLnT的Granger因果关系，见表3。

表3 序列dLnGDP和dLnT的Granger因果检验Tab．3 Granger casualty test of series dLnGDP and dLnT

由表3知，滞后1－5期，交通基础设施不是经济增长的Granger原因;滞后6－7期，交通基础设施是经济增长的Granger原因，表明交通基础设施对经济增长的影响具有一定滞后期。反之则均不成立，即经济增长的变化不会引起交通基础的变化。交通基础设施增加的初期，难以一时集聚促进经济发展的人力、物力、财力等资源，外部性难以及时发挥，对经济增长的作用有限;随着时间的推移，交通基础设施增加的效用逐渐渗透到全社会各部门，促进经济增长。

3 交通基础设施对经济增长影响的实证

基于交通基础设施是经济增长的Granger原因，采用Cobb－Douglas生产函数法，建立回归模型研究其对经济增长的影响程度。原始的Cobb－Douglas生产函数方程为

Y(t)=AL(t)αK(t)β(2)

其中，Y(t)为t时刻的产出，L(t)为t时刻的劳动力数量，K(t)为t时刻的资本存量，A为技术水平，α、β分别为劳动力和资本对产出的贡献率。

由于产业变化［21－22］、经济制度［23－24］等是经济增长的重要影响因素，以第一产业生产总值占GDP的比重衡量产业变量I(t)，以国有企业工业产值占全国工业总产值的比重衡量制度变量S(t)，将交通基础设施T(t)和控制变量I(t)，S(t)引入原始方程中，得

Y(t)=AL(t)αK(t)βT(t)b1I(t)b2

S(t)b3

(3)

其中，b1，b2，b3分别为交通基础设施、产业变量和制度变量对产出的贡献率。对方程(3)进行对数处理得交通基础设施对经济增长影响模型

LnY(t)=c+ αLnL(t)+ βLnK(t)+b1LnT(t)+b2LnI(t)+b3LnS(t) (4)

根据经济学理论，劳动力和资本的增加会促进经济增长;交通基础设施越大，经济增长越快。直观上看，α，β，b1均大于零。随着市场机制的不断完善，第一产业生产总值在GDP中的比重逐渐降低，国有企业工业产值比重逐步下降，b2，b3均小于零。

产出Y(t)用当年GDP衡量(以1952年为基期，剔除价格因素影响)，劳动力数量L(t)用当年全国就业人数衡量，资本K(t)用当年全国资本存量衡量，其中I(t)，S(t)的数值为原始百分比乘以100。采用年度数据，样本期为1952－2006年，共计55年。其中 K(t)数据来源于文献［25］，其余数据均来源于《中国统计年鉴》、《新中国五十年统计资料汇编》和《中国交通统计年鉴》。

首先对方程(4)自变量进行共线性诊断，见表4。

表4 自变量共线性诊断结果Tab．4 Collinearity diagnose

由表4知，第2到第6个条件指数均超过10，表明自变量间存在明显的共线性。此时，若直接采用最小二乘法估计，则引起回归参数不稳定，影响模型估计量的有效性，造成回归方程显著的情况下部分回归参数却无法通过显著性检验［26］。因此，有必要对原始自变量进行主成分分析，以降低多重共线性，更精确地估计模型回归参数。

运用 SPSS16．0 软件对 LnL(t)，LnK(t)，LnT(t)，LnI(t)，LnS(t)进行主成分分析。巴特利特球度检验和KMO检验结果显示，巴特利特球度检验统计量为517．079，相应概率为0．000，KMO 值为0．742，变量适合进行主成分分析。进一步分析提取第一主成分，贡献率达到84．725%，对原始变量的解释程度依次为95．0%，97．4%，91．1%，91．2%和49．0%，能较全面概括原始变量的信息。基于主成分法和方差最大旋转法得到该主成分F11的表达式:

同理，对因变量LnY(t)进行标准化处理得LnY(t)'，拟合LnY(t)'与F11之间的线性关系得:

R2=0．993 8=0．993 8，D．W．=0．556 3，F=8 473

注:＊＊＊表示在1%水平下显著，＊＊表示在5%水平下显著，*表示在10%水平下显著。

虽然模型拟合度较高，回归系数显著，但DW值较小，表明模型存在严重的序列相关性。因此，采用Cochrane－Orcutt方法对模型进行改进，结果见方程(7)。

R2=0．997 3，珔R2=0．997 2，DW=1．759 5，F=8 473

根据Breush－Godfrey LM检验结果，F统计量为0．756 8，F统计量的 p值为 0．474 4，在 5%显著性水平下接受原假设，即方程(7)残差序列不存在序列相关性，且变量F11系数的t统计量为10．064，在1%水平下显著。将式(5)代入方程(7)，并将方程中标准化变量转化为对应原始变量得:

由方程(8)可知，交通基础设施对经济增长具有显著促进作用。1952－2006年间，交通基础设施对经济增长的贡献率为0．235，即其他因素保持不变的情况下，交通基础设施增加1%，相应的GDP增加0．235%。此外，劳动力对经济增长的贡献率最大为0．482，其他变量的回归系数与假设相符。

考虑铁路、公路交通基础设施的差异性，以rail表示铁路交通基础设施，road表示公路交通基础设施，构建铁路、公路交通基础设施对经济增长影响模型

由方程(13)知，铁路交通基础设施对经济增长的贡献率为0．087，公路交通基础设施对经济增长的贡献率为0．224，公路交通基础设施对经济增长的影响程度显著大于铁路交通基础设施，这应与我国长期以公路运输为主有关。1952－2006年，公路运营里程由12．67万km增长到345．7万km，增长了26倍;货运量由13 158万t增长到1 466 347万t，增长了110倍，约占全国货运总量中的57．44%。在此期间，铁路运营里程由2．27万 km增长到7．71万km，货运量由13 217万t增长到288 224万t，约占全国货运总量中的27．79%。与铁路相比，公路运输在我国经济增长中起着更为重要的作用。

1952－2006年间，我国经济体制发生了巨大转变，交通基础设施对经济增长的影响也可能会发生结构性改变。以1978年为时间断点，引入虚拟变量D1978，运用虚拟变量法估计在此前后交通基础设施对经济增长影响的变化，D1978在1952－1977年取值为0，在1978－2006年取值为1，构建交通基础设施对经济增长影响的时间断点模型:

其中，LnY(t)'、(D1978LnT(t))'分别为 LnY(t)、D1978LnT(t)的标准化变量，η、λ为各变量的系数。同理可得方程(14)的估计结果，见方程(15):

由方程(15)知，变量D1978LnT(t)的系数t统计量为1．075，伴随概率为0．288，在5%水平下不显著，说明1978年前后，交通基础设施对经济增长的影响并未发生结构性变化，交通基础设施对经济增长的促进作用在统计上是相同的。其中，1952－1977年我国 GDP年均增长率为5．93%，1978－2006年达9．71%，但交通基础设施的贡献率相近，表明1978年后我国经济快速增长的关键原因并非交通基础设施的增加。

4 结语

运用我国公路、铁路运营里程和货运量这一实物形态指标作为交通基础设施的代理变量，与以往大多研究采用交通基础设施投资这一价值形态指标相比，核算更简便、有效。运用协整检验和Granger因果检验分析得出，交通基础设施与经济增长存在长期均衡关系，交通基础设施是经济增长的Granger原因，有效避免了回归模型中可能存在的因果倒置问题。采用主成分回归法研究交通基础设施对经济增长的影响程度，发现其对经济增长具有显著的促进作用，修正了最小二乘回归中系数易受变量多重共线性影响的缺点。鉴于公路、铁路交通基础设施的成本、便利性、效率等存在差异，且占全国运输比重不同，公路交通基础设施对经济增长的贡献率显著大于铁路。考虑到样本期内我国经济社会发生的巨大变化，以1978年为时间断点，采用虚拟变量法检验交通基础设施对经济增长影响的结构性变化，发现1978年前后其对经济增长的影响并未发生结构性变化。为了进一步促进经济增长，现阶段我国有必要加大交通基础设施建设投资力度，完善交通运输结构，提高交通基础设施整体水平。

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An Empirical Research on the Relationship Between Transport Infrastructure and Economic Growth in China

YANG Fan HAN Chuan-feng
(School of Economics and Management，Tongji University，Shanghai 200092，China)

Transport infrastructure(TI)makes important contribution to economic growth through multiplier effect，travel effect and external effect，and at the same time the economic growth leads the planning and provides material support to the construction of TI．In this paper，the statistical data from 1952 to 2006 in China，including GDP as the index of economy and the operation length and freight traffic of the railway and road as index of TI，are used．Based on cointegration test and Granger casualty test，there is a long-run equilibrium relationship between TI and economic growth，and the former is the latter’s Granger cause，but the reverse is not true．A regression model of Cobb-Douglas production function is built and analyzed with applying Principle Regression Method to avoid the collinearity effect，and the results show that TI significantly promotes economic growth and road has higher contribution rate than railway．The change of economic growth style in 1978 is also considered with Dummy Variable Method，and the result shows that before and after the year 1978，the contribution rates are the same level in statistics．

transport infrastructure;economic growth;cointegration test;Granger casualty test;principle regression

F061.1

A

1002－2104(2011)10－0147－06

10．3969/j．issn．1002－2104．2011．10．022

2011－08－12

杨帆，硕士生，主要研究方向为城市规划与区域发展。

韩传峰，博士，教授，博导，主要研究方向为管理科学与系统工程、城市建设与应急管理。

国家自然科学基金项目(编号:70871093;71040010)。

(编辑:李 琪)