基于面板协整的交通运输与区域经济发展研究

荣 芬，李忠民

（天津大学管理学院，天津 300072）

改革开放以来，我国经济走上了飞速发展的道路，国内生产总值从1978年到2011年增长了128.73倍，而人均GDP从1978年到2011年增长了91.08倍。与此同时，我国在此期间也加大了对交通基础设施的投资，铁路、公路、水运、航空和管道等交通基础设施水平也日益完善。我国交通基础设施总运营里程和完成货物运输总量分别比1978年增长了30倍和116倍。交通运输业已成为国民经济中一个比较重要的产业，交通运输业的发展可以促进区域经济的发展，经济水平的提高也会加大对交通运输业的需求。近年来，我国已进入全面、快速的工业化时代，交通运输与区域经济增长之间的关系已成为经济发展研究中的热点话题之一，而我国如何制定有效合理的交通运输机制，则有赖于对两者关系的准确把握。

1 文献综述

关于交通运输与经济增长水平之间的关系，国内外已有许多学者对此做了较详细的研究。研究方法主要有:协整分析和Granger因果检验法、VAR（向量自回归）法、回归分析法等。FEDDERKE等［1］利用时间序列数据实证分析了南非基础设施投资与经济增长之间的关系，表明基础设施建设投资可以间接或直接影响经济增长，且这种促进作用比较明显，但经济产出对基础设施投资的反馈作用较弱。OZBAY等［2］运用多种计量模型实证分析了交通运输与经济产出之间的关系，表明交通投资对经济产出有极强的正面影响，并且交通对经济产出有一定的滞后效应和溢出效应。JEFFREY［3］利用生产成本函数模型对交通基础设施对经济影响的重要性进行了实证研究。王家庭等［4］基于时间序列数据利用协整理论和因果检验理论分析了交通运输与经济增长之间的关系。宗刚等［5］利用VAR模型和脉冲响应函数对交通基础设施与经济增长的关系进行了定量研究。杨帆等［6］则以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，基于生产函数建立回归模型，采用主成分分析法做了研究。刘勇［7］利用面板数据研究了公路、水路交通固定资本存量对我国经济增长的空间溢出作用。党超［8］运用面板协整和因果检验理论，分析了全国及东、中、西部的交通发展水平与经济增长相互作用的机制。

从现有的研究来看，对于交通发展水平与经济发展之间的关系，所用到的方法大致可以分为两类:定性分析和定量分析。定性分析一般是集中在交通与资源和环境之间的关系，注重交通发展方向和模式的研究，较少做交通运输与经济发展内在机制之间的动态研究。定量分析大多是运用传统的线性系统建模优化方法。随着计量建模的发展，一些学者开始利用协整模型和误差修正模型等，但是在做协整分析时，所选取的指标不统一，不管是衡量交通运输水平还是经济增长的指标。另外，大多数学者一般利用时间序列数据进行协整分析，而忽略了截面上的特征，虽然党超运用了面板协整理论，但是直接利用东、中、西部的地域分类方法进行研究，实质上也不是最合理的方法。鉴于此，笔者首先利用多指标的面板聚类方法对我国29个省市进行区域划分，然后对各个区域分别进行面板协整和因果关系检验。

2 数据描述和指标选取

面板数据是指同时包含截面和时间序列信息的数据。笔者选取1995—2011年度的29个省市的面板数据作为研究分析对象，由于重庆和西藏部分数据缺失，故不作为研究对象。所有数据均来源于《中国统计年鉴》和《新中国60年统计资料汇编》。笔者实证分析部分主要采用多指标面板聚类，目的是把29个省市分为3类地域，以便对每一地域分别进行面板协整；再对每一地域分别作面板协整分析和面板模型估计。在进行多指标面板聚类分析时，选取的交通发展水平指标为:铁路营业里程、货物周转量和旅客周转量。在做面板协整分析时，用各地区人均GDP来衡量经济发展水平，为了消除物价和通货膨胀因素的影响，以1978年=100为基期，用当年的人均GDP除以居民消费价格指数获得不变价格人均GDP。考虑到经济增长一般满足指数函数特征，具有异方差性，因此对其取自然对数，记作ln agdp。在选取衡量交通运输水平的指标时，用交通运输网络密度来表示。在计算交通运输网络密度时，参考徐明德等的交通运输网络密度模型，即首先计算单元交通网络密度=一定距离R内的所有道路的长度之和与以R为半径的圆的面积比值，然后把区域内所有计算单元的值计算出来，便可得到整个区域的交通网络密度。同样对其取自然对数，记作 ln trans。

3 实证分析

3.1 多指标面板聚类

一般来说，面板数据的特征主要分为截面特征和时序特征。笔者在进行多指标面板聚类时，分别利用对各指标进行时间“降维”和求取各指标的年度平均增长率来体现面板数据的截面特征和时序特征。另外，在用STATA软件实现时，选用欧氏距离，选取系统聚类法中的离差平方和法［9］。软件输出聚类分析结果经整理如表1所示。

表1 聚类分析结果

3.2 面板协整分析

3.2.1 面板单位根检验

面板模型进行回归分析时有时会出现伪回归，因此笔者首先对指标进行单位根检验，其结果如表2所示。面板单位根检验方法主要有:LLC检验、Breitung检验和Hadri检验等。根据各个检验方法所适用的条件，笔者选取LLC检验，LLC检验原假设含有单位根。

表2 ln agdp和ln trans面板单位根检验结果

从表2中的LLC检验统计量的值和P值可以看到，所有的检验结果在1%的显著性水平下均表明不能拒绝原假设。据此，可以推断变量ln agdp和ln trans无论对于1类地区、2类地区，还是3类地区，都为非平稳向量，需对其做一阶或高阶差分，一阶差分结果如表3所示。

同理，从表3中的LLC检验统计量的值和P值可以看到，除了P值右上角标有“*”的不显著以外，其他在1%的显著性水平下都是显著的，即进行一阶差分后变量不再含有单位根，说明两个变量都是一阶单整变量，即 ln agdp～I（1），ln trans～I（1）。

表3 dln agdp和dln trans面板单位根检验一阶差分结果

3.2.2 面板协整检验

通过单位根检验的结果，看到两个变量都是一阶单整变量，因此可以对其进行面板协整检验。面板协整检验的方法有多种，这里主要应用Pedroni方法。由于Pedroni检验方法可以允许截距及时间趋势，并适用于非平衡面板数据。其基本思想以模型式（1）说明如下:

Pedroni将组内残差和组间残差联合起来，分别构造了4个面板均值统计量和3个群均值统计量:Panel－v统计量、Panel－rho统计量、Panel－PP统计量、Panel－ADF统计量、Group－rho统计量、Group－PP统计量、Group－ADF统计量。3个地域的面板协整检验结果如表4所示。

由表4可知对于各地域而言，两个变量整体上存在协整关系，但是显著性水平偏低。在应用不同的检验方法时，得出的结果是不同的。例如应用Group－PP统计量检验时，在有截距的情况下，3类地域在5%的显著性水平下都拒绝不存在协整关系的原假设，但对于Group－rho统计量的检验结果，3类地域的交通运输与经济发展两个变量之间都不存在协整关系。另外，综合7个统计量来看，1类地域两个变量的协整关系最强。

3.3 面板误差修正模型（PECM）

笔者利用面板误差修正模型进行因果检验，可建立如下形式的面板数据的误差修正模型:

其中，ecmi，t－1为非均衡误差。面板因果检验结果如表5所示。

从表5可以看到我国经济增长对交通运输的促进作用要明显强于交通运输对经济增长的影

表4 面板协整检验结果

表5 面板因果检验结果

4 结论与建议

（1）通过对3个地域交通运输与经济发展之间的关系进行面板单位根检验和面板协整分析发现，两个变量均为一阶单整变量，其之间存在长期均衡关系，但是显著性水平不高，在应用不同的检验方法时，得出的结论不一致，这说明该面板模型可能存在异质的可能。

（2）在进行面板模型的估计时，通过对3个地域分别建立个体固定效应模型发现，经济发展对交通较发达地区的交通水平的促进作用比交通欠发达地区的要明显。另外，对模型进行Granger因果检验可以看到，经济增长是交通运输的Granger原因，这验证了交通运输是经济活动的引致需求的理论，并且这种关系在1类地区最强，其次依次是3类地区和2类地区。但是，交通运输不是经济增长的Granger原因，这可能因为经济发展的影响因素很多，交通运输不是决定性的，交通发展本身能否促进经济增长及其对经济增长的贡献作用的大小是取决于不同地域的，因此在进行面板协整分析之前首先对29个省市进行区域划分是很必要的。

综合上述特征，在研究交通运输与区域经济增长之间的协整关系时，按东、中、西部分类不是最合理的方法，东、中、西部分类方法和利用多指标面板聚类方法得出的分类结果不一致，且我国应该根据不同区域的经济发展现状和发展需求制定与之相协调的交通运输发展战略，即区域差异化战略。差异化战略需要充分了解并掌握各地交通运输与区域经济发展的关系，使交通运输的发展能够实现与区域经济发展的有效对接，最终实现交通运输与区域经济的双优化。

［1］FEDDERKE J W，PERKINS P，LUIZ J M.Infrastructural investment in long－run economic growth:South Africa 1875—2001［J］.World Development，2006，34（6）:1037－1059.

［2］OZBAY A，OZMEN－ERTEKIN D，BERECHMAN J.Contribution of transportation investments to country output［J］.Transport Policy，2007（14）:317 －329.

［3］JEFFREY P C.The broader effects of transportation infrastructure:spatial econometrics and productivity approaches［J］.Transportation Research Part E:Logistics and Transportation Review，2010，46（3）:317 －326.

［4］王家庭，赵亮.我国交通运输与经济增长关系的实证研究:1978—2007［J］.四川大学学报:哲学社会科学版，2009（6）:75－82.

［5］宗刚，任蓉，程连元.交通基础设施与经济增长的协整及因果关系分析［J］.现代管理科学，2011（10）:12－15.

［6］杨帆，韩传峰.中国交通基础设施与经济增长的关系实证［J］.中国人口·资源与环境，2011（10）:147－152.

［7］刘勇.交通基础设施投资、区域经济增长及空间溢出作用［J］.中国工业经济，2010（12）:37－46.

［8］党超.我国交通发展水平与经济增长关系的协整分析［J］.西北农林科技大学学报:社会科学版，2012（4）:68－74.

［9］涂正革，谌仁俊.中国碳排放区域划分与减排路径:基于多指标面板数据的聚类分析［J］.中国地质大学学报:社会科学版，2012（6）:7－13.

［10］刘秉镰.现代经济增长与交通运输产业发展研究［M］.北京:中国经济出版社，1998:35－56.