“新丝绸之路经济带”交通基础设施投资的经济增长效应研究

刘明婷

【摘要】新丝绸之路经济带是近年我国关于洲际经济合作一体化提出的伟大构想，是在古丝绸之路基础上提出的新的经济领域。甘肃省处于这条经济带的黄金地段，应充分利用其地理优势，发挥出最大的作用。基于该省1996～2015年的交通基础设施投资与经济增长数据，建立了VAR模型并进行脉冲响应分析和格兰杰检验，得出甘肃省交通基础设施投资与经济增长之间双向互惠的关系。最后针对这一结论提出了相关建议。

【关键词】新丝绸之路 交通基础设施投资 VAR模型 格兰杰检验

一、引言

2013年9月7日习近平主席在纳扎尔巴耶夫大学提出建设“新丝绸之路经济带”的宏伟设想，这是中国政府首次就洲际经济合作一体化所提出的。通过这条经济带，各国之间可以相互联系，相互合作。甘肃省处在这条经济带的黄金地段，优势彰显，利用这一得天独厚的地理位置，可发挥出极大的作用，为“丝绸之路经济带”建设作出贡献，带动经济的增长。按照索洛为代表的新古典经济增长理论，经济增长与劳动、资本投入和全要素增长率有关，可见投资对于经济增长的重要性，其中交通基础设施投资对于整个国民经济的发展具有极大地推动作用。以甘肃省为例，研究“新丝绸之路经济带”交通基础设施投资的经济增长效应，对于我国宏观经济政策的制定以及“丝绸之路经济带”的建设都有重要意义。

二、文献综述

“丝绸之路经济带”的提出，许多学者都对该经济带的经济发展进行了研究。王晓鸿，张慧（2014）根据甘肃省在新丝绸之路经济带上的地理位置，分析了该省县域经济发展程度的空间分布图，得出该省东部地区是新丝绸之路经济带建设的薄弱地区，应加强对其建设投资力度。苏海红和丁忠兵（2014）对青海省的区位因素进行分析，得出丝绸之路经济带的建设将有效促进青海省的经济发展。安树伟（2015）发现在“一带一路”的战略背景下，我国未来区域经济发展将出现新的格局，并且最终会形成东西互补、陆海协调、面向世界的经济发展新格局。

关于新丝绸之路经济带建设的研究，已经有了许多见仁见智的探讨。正是在此基础上，本文从甘肃省出发，基于近20年的各变量数据，建立了向量自回归（VAR）模型并进行检验，并分析甘肃省交通基础设施投资的经济增长效应。

三、数据选取与模型的建立

（一）数据处理

本文选择了地处丝绸之路经济带黄金地段的甘肃省，从《甘肃年鉴》搜集到甘肃省1996～2015年的各变量数据，主要有甘肃省交通基础设施投资额I、甘肃省历年生产总值GDP以及交通运输业国内生产总值TGDP。这里用GDP来替代经济增长指标，交通运输业国内生产总值则用交通运输、仓储和邮政业产值来表示。为了消除通货膨胀的影响以及避免不同年份数值之间的直接不可比性，本文以1978年（=100）为基期的居民消费价格指数来对数据进行处理，得到历年实际投资额以及生产总值，后面的计算均用此数据。

（二）平稳性检验

为了消除异方差的影响，对每一个处理后得到的实际变量进行对数变换，即LNI=Log（I），LNG=Log（GDP），LNT=Log（TGDP），用Eviews软件进行操作。作出LNI、LNG以及LNT的趋势图，如图1所示。同时求出相应的差分序列DLNI、DLNG以及DLNT并作出其趋势图，如图2所示。

从图1可以看出，近20年甘肃省交通基础设施投资额以及经济增长和交通运输业增加值总体均保持稳定增长，虽然投资额和运输业产值在某些年份会有所降低，但是仍显示出明显的时间趋势。图2中的一阶差分序列近乎均匀分布，是明显的白噪声序列。对这个对数序列和差分序列进行ADF检验。得到LNI、LNG以及 LNT的ADF检验值分别为-3.7140、-1.8267以及-3.7873，其绝对值均小于在1%的显著性水平下的临界值的绝对值，表明该序列是非平稳序列。DLNI、DLNG以及DLNT的ADF检验值分别为-8.9070、-3.2060以及-5.5216，其绝对值均大于在5%的显著性水平下的临界值的绝对值，表明该一阶差分序列是平稳序列，可用于后面的实证分析。

（三）VAR模型以及脉冲响应分析

为了研究甘肃省交通基础设施投资的经济增长效应，定量分析他们之间的关系，本文使用了向量自回归方法，建立VAR模型。用Eviews软件进行VAR模型的建立，利用处理后的各变量数据，分别建立滞后2期、3期以及4期的VAR模型。同时对其滞后结构进行检验，如果VAR模型所有根模都在单位圆内，那么说明该模型是稳定的；相反如果所有根模都在单位圆外，则该模型是不稳定的，就要舍弃。比较了不同滞后期的VAR模型，由于滞后4期的VAR模型的根模倒数在单位圆外，所以排除。滞后3期的VAR模型的根模倒数都在单位圆内，且其AIC值和SC值都小于滞后2期的AIC值和SC值，故可以建立VAR（3）模型。具体回归模型如下：

这三个模型的可决系数分别为0.9107、0.9987以及0.9835，拟合优度都很高。同时AIC值为-4.3882，SC为-2.9178。在后面的实证检验中，我们就用该AR（3）模型。

为了说明甘肃省交通基础设施与经济增长的关系，考虑到在实际应用中我们分析VAR模型的时候，通常不去分析当一个变量发生一定变化时，另一个变量将发生什么样的变化，而是去分析误差项发生一定的变化时，对系统会产生什么样的动态影响，因此我们使用了脉冲响应函数分析方法。在向量自回归模型的基础上，建立了甘肃省交通基础设施投资、省内GDP以及交通运输业产值的脉冲响应函数模型。

其中k为滞后阶数，ε为新息。该模型可以描述在随机误差项上施加一个标准差大小的冲击后，内生变量的当期值和未来值将产生什么样的影响。用Eviews操作得到在VAR模型滞后3期的基础上，脉冲响应函数的组合图形式，如图3所示。

由图3可见，交通基础设施投资对其自身的一个标准差新息的反应非常敏感，在前面两期突然急剧下降，之后上升到第3期后又下降，后面的整个过程都是忽升忽降的。它对省内GDP以及交通运输业产值的反应很相似，都是在一开始下降，到第2期渐渐上升，之后整个过程变化幅度都很小。只不过对GDP的反应上升的更加持久，一直上升到第5期又缓慢下降。对交通运输业产值的新息变化从第4期缓慢下降，之后有升有降，但变化幅度一直很小。这表明甘肃省GDP与交通运输业产值对交通基础设施投资的影响并不是很明确，可能不是其增加的原因。