梯度发展格局下交通运输业发展与区域经济增长关系研究

王睿哲

（北京交通大学经济管理学院，北京 100044）

梯度发展格局下交通运输业发展与区域经济增长关系研究

王睿哲

（北京交通大学经济管理学院，北京 100044）

利用2000～2014年中国各地区的面板数据，运用主成分分析法评价了中国各地区经济发展水平并对经济梯度进行了划分，通过对特殊省份的特征指标的对比分析提出交通运输与经济发展的互动关系，并且通过面板VAR模型进行实证检验。研究结果表明：①近年来中国各地区经济发展呈现出四个梯度，区域经济发展水平差异的缩小主要来自于第三梯度与第四梯度的地区间差异的缩小；②总体上各地区交通运输发展的滞后效应明显；③在交通运输与经济发展的互动关系中，起主导作用的是由经济发展产生的不断提高的交通运输需求；④现阶段交通运输业有效需求不足的地区，交通运输业的直接投资已不能对经济发展起直接且显著的推动作用。

交通运输；经济梯度；主成分分析法；PVAR模型

一、问题的提出

梯度理论是指在国家或大地区经济开发中，按照各地区经济、技术发展水平，由高到低，依次分期逐步开发的理论。梯度理论作为制定国家或区域经济开发战略的基本理论之一，自改革开放以来一直指导着中国区域经济发展的实践。区域经济理论几经蜕变，衍生出了多种理论和学说，但至今还没有哪一种理论或学说能起到像梯度理论曾经起到过的对国家经济发展战略的主导作用。业已实施的西部大开发战略，正是这一理论的逻辑延伸和伟大实践［1］。

区域经济发展水平作为不同梯度间差异的最直接表现形式，近年来一直是学者们研究的热点之一。虽然有学者认为中国的区域经济发展不存在收敛或趋同现象［2～3］，但大多数学者从不同角度论证了我国区域经济俱乐部收敛现象的存在。蔡昉等认为改革开放至20世纪末我国区域间并不存在普遍的趋同现象，但是却形成了区域内的趋同俱乐部［4］；刘强认为1981～1998年我国东、中、西部内部存在着俱乐部收敛现象，而南、北内部却呈发散趋势［5］；沈坤荣等认为1978～1999年我国省际间的经济增长并不具有显著的绝对收敛性，但是东部、中部、西部三大区域的俱乐部收敛以及省级间经济增长的条件收敛趋势十分显著［6］。陈安平等对我国东、中、西三大地区内和地区间的人均产出序列进行协整关系检验，认为1952～2001年间我国东部和西部内的经济增长存在着收敛性，然而中部地区内部和三大地区间的经济增长确实发散的，中部各省的经济增长在长期受三个共同冲击的影响，而东中西部地区的经济增长在长期受两个共同冲击的影响［7］。

经济梯度在我国区域经济发展从低水平平衡发展到区域经济非均衡发展的转换过程中逐渐形成，处于最高梯度的经济核心区和增长极带动了国民经济的整体增长，增强了国家的经济实力，但日益扩大的梯度差异也给我国区域经济发展带来了不少问题与挑战。如何促进经济发展水平相对落后的地区快速发展，控制区域经济差异程度日渐成为了理论研究界和政策制定者极其关注的重要问题。而交通运输业作为国民经济结构中的先行和基础产业，则一直被认为是推动经济发展的关键因素之一。范九利等应用生产函数法计算出我国基础设施投资的人均GDP产出弹性为0.187，不同地域基础设施对经济增长的影响存在明显差异［8］。Fang and Zhang认为基础设施投资是提高中国农村居民收入的关键因素，同时基础设施建设水平与农村生产率也显著相关［9］。Demurger使用两阶段最小二乘估计方法验证了包括交通基础设施对经济增长有着显著的促进作用［10］。Hulten等对印度制造业进行了实证分析，认为基础设施对提高生产率至关重要，同时交通基础设施等又具有显著的溢出效应从而促进区域经济增长［11］。刘生龙利用基于巴罗类型的增长模型验证了交通基础设施对中国经济增长的影响，同时还检验了交通基础设施在中国区域经济差距中所扮演的角色［12］。

本研究依据区域经济发展梯度的相关理论，首先选取10个指标构建区域经济发展水平评价的指标体系，运用主成分分析法测定2000年至2014年间中国31个省、市、自治区的区域经济发展水平，并通过聚类分析划分梯度；其次，通过对观察期内梯度变化较大的地区的经济发展水平与交通运输发展的特征指标进行比较分析，初探交通运输与经济发展的互动关系，并通过PVAR模型对互动关系进行实证检验；最后提出相关的政策建议。相关数据均来源于 《中国统计年鉴》（2001～2015），《中国区域统计年鉴》 （2001～2015）以及 《新中国60年统计资料汇编》。

二、经济发展水平测度与梯度划分

1.区域经济发展水平评价指标体系的构建

笔者认为经济发展的核心为各产业生产效率的全面持续提高，同时较多的评价指标虽能较为全面的对社会经济发展水平进行评价，但部分社会发展指标对于经济发展水平评价的意义不大，所以本研究指标的选取集中在各经济指标的人均量，并适当选取了少量非经济指标。

人均国内生产总值，作为发展经济学中衡量经济发展状况的指标，是重要的宏观经济指标之一，它是人们了解和把握一个国家或地区的宏观经济运行状况的有效工具。然而中国各区域除人口规模差距较大，与资源丰富程度呈正比的土地面积也存在较大差异，因此本研究在选取人均GDP的同时，选取了空间经济强度这一指标，即单位土地面积生产的地区生产总值。

从支出角度看，GDP是最终需求 “投资、消费、净出口”这三种需求之和，因此经济学上常把投资、消费、出口比喻为拉动GDP增长的 “三驾马车”，居民消费水平和人均固定资产投资额是用于衡量消费与投资的常用指标。随着经济全球化、生产国际化的不断发展，区域间的经济贸易合作越发频繁，地区间经济系统的相互依赖性也越来越强。对外经济合作有利于各地区发挥比较优势，促进生产要素区域间流动，人均进出口总额是用于反映区域经济外向性的重要指标。

产业结构。在区域经济增长中，结构因素是重要的增长源泉，产业结构差异会导致区域经济增长速度和质量的差异［13］。同时，系统论认为结构决定功能。因此产业结构高度化水平是区域经济发展水平的一个重要衡量标准。对于产业结构高度化的测度本研究认同刘伟［14］的观点，即产业结构高度化水平的测度不能只关注于产业之间的比例关系，必须同劳动生产率结合考虑。因此本研究使用刘伟等人的测算方法，将三次产业的比例关系和各自产业的劳动生产率的乘积的和作为衡量产业结构高度化的指标。

财政收入，是指政府为履行其职能、实施公共政策和提供公共物品与服务需要而筹集的一切资金的总和。财政收入表现为政府部门在一定时期内（一般为一个财政年度）所取得的货币收入。财政收入是衡量一国政府财力的重要指标，政府在社会经济活动中提供公共物品和服务的范围和数量，在很大程度上取决于财政收入的充裕状况。财政收入与经济发展水平的相互关系，已被诸多学者论证。人均财政收入是这一方面常用的指标。

劳动生产率。劳动生产率是衡量一个国家经济发展水平和生产力发展水平的核心指标。从历史纵向比较，改革开放对中国劳动生产率的提高起到了很大的促进作用，根据世界银行的报告，中国2011年的劳动生产率是1980年的8倍，按照平价购买力计算，2010年的中国实际劳动生产率也比1990年增长1倍以上。

城镇化发展水平。当前中国的城市经济以现代化的大工业生产为主，而农村经济以典型的小农经济为主；城市的道路、通信、卫生和教育等基础设施发达，而农村的基础设施落后，城市的人均消费水平远远高于农村，相对于城市，农村人口众多等。这种状态既是发展我国经济结构存在的突出矛盾，也是我国相对贫困和落后的重要原因。发展中国家的现代化进程，可以说在很大程度上是要实现城乡二元经济结构向现代经济结构的转换。所以本研究选取了城镇人口比重和农村居民与城镇居民消费水平比这两个指标用以衡量城镇化发展水平。本研究所选取的区域经济发展水平评价的量化指标具体见表1。

表1 区域经济发展水平指标

2.区域经济发展水平的测度

运用SPSS21软件对2010～2014年度中国31个地、市、自治区的10个指标数据进行主成分分析。由于年数较多所以本研究在主因子提取上综合考虑了特征值大于1与累计贡献率高于85%两个原则。受篇幅限制，计算过程省略，表2为2000～2014年主要年份中国各地区经济发展水平的测度结果及排序。

表2 各地区经济发展水平评价与排序

续表

从表2可以看出2000年以来中国各地区区域经济发展水平呈现出以下特征：

（1）总体上中国各地区的经济发展水平差异在逐年缩小。近年来西部大开发等战略的实施，中国政府对落后地区经济发展的政策扶持力度逐年加大，又时值新一轮的全国性的产业转移高潮，落后地区的发展速度相对较快，2000年各地区经济发展水平综合值得标准差为24.43而2013年标准差已降为19.77。

（2）各地区经济发展水平排序相对稳定，但部分省市变动幅度明显。因为通过主成分分析法得出的经济发展水平综合值并不适用于同一地区的不同时间的纵向比较，所以我们只能通过位次变化观察各地区经济发展水平的相对变化。通过表2可以看出各地区在观察区间内排序总体保持了稳定，但有9个地区的位次发生了大于5位的变动。其中陕西、内蒙古与重庆是位次提高幅度最大的三个地区，排序分别提高了15位，10位与8位，而新疆、海南与湖南则是位次下降幅度最大的三个地区，排序分别下降了10位，7位与6位。

3.区域经济发展梯度的划分

本研究以各地区经济发展水平综合值为对象，以年为单位对2000～2014年各地区经济发展水平进行系统聚类分析，聚类方法为组间联接法，度量区间选择平方Euclidean距离，转换值采用Z得分法标准化。受篇幅限制计算过程省略，表3为主要年份各地区经济梯度划分。

表3 2000～2013年中国经济梯度划分

根据实证分析结果可知，2000年以来中国经济梯度演变具有以下特征：

（1）总体上2000～2014年中国经济梯度可分为四个梯度，由高到低依次为，第一梯度：上海；第二梯度：北京、天津；第三梯度：江苏、浙江、广东、辽宁、福建、吉林、山东、黑龙江、内蒙古；第四梯度：剩余地区。表3地区排序是按照地区分布排列，因此我们可以清晰的看出中国的经济梯度具有极强的地域性，东中西的格局再次得到验证。

（2）中国的经济发展水平差距的减小主要来自于第四梯度与第三梯度之间。从表3可以看出第四梯度的地区逐年减少而第三梯度的地区逐年增多。然而2010年后，江苏、浙江、内蒙古与辽宁四省与第三梯度的其余地区的差距开始拉大。内蒙古是梯度上升最快的地区，2000年其还处于最低梯度，2014年其已经在第三梯度处于领先的地位。

三、中国交通运输业发展特征

1.交通运输业产值的增长趋势分析

交通运输是经济发展的重要基础，各地的交通运输业的发展历程均与当地的经济发展历程密切相关。发展经济学观点认为，交通运输产业的发展为国民经济的起飞提供基础性条件，是一国工业化进程中的重要前提之一，因此，许多发达国家交通运输与邮电业的产值所占比重在工业化前后都呈现出先高后低的趋势。交通运输业总产值是指运输业在一定时期内通过运输活动所消耗物质产品的转移价值和追加的劳务价值的货币表现。它包括运输活动中的经营货运、客运、装卸、仓储等内容的收入。交通运输业总产值可以综合反映交通运输业在一定时期内的生产规模、经营状况以及运输生产力的发展水平。

表4 2000～2014年各地区主要年份交通运输业产值占GDP比重 （%）

续表

如表4所示，2000年以来中国各省、市、自治区除河北省、贵州省、西藏自治区外，均呈现出交通运输也产值所占比重不断减少的趋势。具体而言2000年至2014年，各地区交通运输业产值的增长趋势具有以下特征：①交通运输业产值占GDP比重的降幅与增速呈反比，即增速较快的地区其交通运输业产值占比的降幅较小。在工业化进入快速发展阶段之后，各地区的交通运输业的增速总体上均低于GDP增速，所以即使是增速较快的地区，其交通运输业产值的比重也在逐渐减少；②虽然均值在逐年减少，但各地区交通运输业所占比重经历了先收敛后发散的变化过程。2000年地区交通运输业所占比重的标准差为1.96，此后逐年降低，至2006年达到最小值1.26，2010年之后该值基本稳定在1.60左右。

2.客货运输量的增长状况

交通运输业的产值反映了交通运输产品的价值，而运输量则反映了交通运输业产品的产量。学者们通常使用弹性系数对运输量与国民经济之间的比例关系进行测度，这种比例关系反映了交通运输业的发展与国民经济的发展需求的适应程度。自新中国成立以来，我国采取了优先发展直接生产性活动部门的不平衡增长战略，使得基础部门的落后成为我国经济增长中结构变动不协调的一个重要表现。由于交通运输量受到明显的抑制作用，以致交通运输一度成为国民经济发展的 “瓶颈”产业［15］。

表5 2000～2014年各地区客货运数量的年均增长率及弹性系数

续表

表5反映了2000年至2014年中国各地区的GDP、客运量和货运量三项指标的增长率。总体上各地区交通运输发展的滞后效应明显，客运弹性系数和货运弹性系数均只有个别省份超过1。在客运方面，西藏的客运弹性系数最大，高达2.25，这与2006年青藏高原的全线贯通密不可分。除西藏外，客运弹性系数大于1的地区还有北京市、天津市和广东省，这三个地区的客运能力基本满足了当地经济发展的需要。客运弹性系数较低的地区里，山西省、福建省、内蒙古自治区和黑龙江省与其他地区有较大差距，后两个省份的弹性系数甚至不足0.1、仅为0.07和0.03，这说明这些省份客运能力与当地所处的经济发展阶段是不相适应的。

在货运方面，各地区的货运弹性系数较客运弹性系数更为收敛，运能和运量之间的矛盾也较客运稍好。虽然各地区中仅有西藏自治区和安徽省的货运弹性系数大于1，但却有广西省、江西省、宁夏自治区、河南省和海南省等五省的弹性系数高于0.8。各地区中货运弹性系数最低的三个省份为云南、黑龙江和北京，其中北京由于近年来货运量较2000年左右有所减少，所以其货运弹性系数为－0.09。

将各地区客运弹性系数和货运弹性系数进行对比发现，可以发现两者之间并不存在着显著的相关关系，既存在着两个弹性系数在各地区中均最高的西藏自治区，也存在着两个弹性系数均相对较低的黑龙江省，而北京市的客运弹性系数很高但货运弹性系数很低。这说明我国各地区的交通运输业的发展水平差距较大的同时各地经济发展对交通运输的需求也存在着较大差异。

四、交通运输业发展与经济梯度的相互关系

1.交通运输业发展与经济梯度的相互关系初探

客观现象总是处于不断的发展变化之中，并表现出一定的动态规律性。因此对比分析经济发展水平、梯度变化较大与变化较小的地区的交通运输发展特征，将有助于发现交通运输与经济梯度的相互关系。表6列出了2000～2014年经济发展水平位次提高最快的三个地区：陕西、内蒙古与重庆，以及位次下降幅度最大的三个地区：新疆、海南与湖南的人均GDP、交通运输业生产总值，交通运输业的全社会固定投资额以及货运周转量的年均增长率及其排序。

表6 主要地区经济发展与交通运输发展指标年均增长率及排序

如表6所示，在全国31个省、市自治区中，经济发展水平位次提高最快的地区也是人均GDP的年均增长率最高的三个地区，同时其交通运输发展指标的年均增长率除陕西的交通运输业产值、重庆的交通运输业全社会固定资产投资额和陕西的货运周转量处于中游外，其余指标增速均位居前列；而经济发展水平位次下降最快的三个地区，除人均GDP的年均增长率相对落后外，交通运输的各项指标的年均增长率也相对落后。

从梯度演变角度看，2010年后江苏、浙江、内蒙古与辽宁四省与第三梯度的其余地区的差距逐渐拉大是我国梯度演变的主要特征。对比分析这四省与第三梯度剩余的五省的人均GDP年均增长率，交通运输业产值年均增长率，交通运输业全社会固定资产投资额年均增长率与货运周转量年均增长率可知：①人均GDP年均增长率方面，江苏等四省增速相对较快。江苏等四省最高值22.01%、最低值13.78%、均值16.50%，福建等五省最高值16.64%、最低值12.64%、均值14.11%、比江苏等四省低了2.39个百分点；②交通运输业产值年均增长率方面，江苏等四省增速明显快于福建等五省。江苏等四省最高值17.26%、最低值11.06%、均值13.15%，而福建等五省份除山东为13.59%外其余各省均在8.74%左右，五省均值为9.56%，比江苏等四省低了3.58个百分点；③交通运输业全社会固定资产投资额年均增长率方面，两组省份差距较小，但江苏等四省均值为16.27%仍比福建等五省高了1.71个百分点；④货运周转量年均增长率方面，两组省份差距明显，江苏等四省最低值为15.12%，而福建等五省最高值仅为12.63%，均值差距高达7.09个百分点，为各指标之最。

通过对比，可以发现经济发展与交通运输业发展具有较强的正相关关系。据此，笔者推断，虽然总体上我国已处于工业化中期向工业化后期过渡的阶段［16］，但为国民经济的起飞提供基础性条件的交通运输业发展对区域经济发展的推动作用仍然显著。

2.实证分析

为了论证笔者的推断，本研究基于2000～2014年31个省份的数据，借助面板VAR分析方法研究交通运输与经济发展的动态关系。面板VAR分析方法，综合了面板分析和VAR模型分析的优点，既能够对不可观测的个体异质性进行有效控制，又可以分析面对冲击时各指标的动态反应。

（1）指标选取与模型建立。

在各项指标中人均GDP，人均财政收入，居民消费水平，劳动生产率和城镇人口比重等五个指标与综合评价值具有极高正相关性，其与综合评价值历年相关系数的平均数分别为0.9862，0.9650，0.9644，0.9670以及 0.9096。由此可见，人均GDP确实是衡量地区经济发展水平的核心指标之一，同时因为通过主成分分析法得出的综合评价值并不适宜用于时间序列的计量分析，因此本研究在实证分析中将使用人均GDP这一指标衡量经济发展水平。

在交通运输方面，中国人口分布不均，且流动性较大，因此客运量、客运周转量与经济发展水平的关联性不大，考察其与经济发展的相互关系并无实际意义。故而本研究选择交通运输业全社会固定资产投资额和货运周转量作为衡量交通运输发展的投入与产出的指标。

本文采用面板VAR方法分析交通运输业发展和区域经济增长之间的关系，该方法最早见于Holtz－Eakin的研究，由于其放松了传统VAR模型需要较大样本观测值的要求，目前在相关问题的分析中得到了广泛应用。本研究参照面板VAR的基本理论，构建模型如下：

其中y是一个包含三个变量 ｛pgdp，i，g｝的向量，pgdp代表人均GDP，i代表交通运输业全社会固定资产投资额，g是货运周转量，m为区域，t为年份，Kn是3×3的系数矩阵，αm是个体效应向量，βt是时间效应向量，n为滞后阶数。本研究对pdgp，i，g进行了对数化处理。

（2）面板矩估计。

进行面板矩估计时需将三个变量依次作为依赖变量，对变量间的相互关系进行实证分析。

表7 面板矩估计值

表7为面板矩估计的回归结果。首先，使用人均GDP作为依赖变量，使用其他变量滞后三阶做自变量，结果显示：①对于人均GDP影响最大的是其自身的变动，且第一、第二、第三期的影响效果逐渐减少；②交通运输业全社会固定资产投资额对人均GDP的影响在第一期为正的0.0490，而在第二、第三期分别为－0.1853和－0.0812，说明该类投资虽然在第一期产生了正向影响，但在第二、第三期均产生了负向影响，且负向影响大于正向。③虽然已有研究表明当中国整体为研究对象时，货运周转量的冲击对国民经济的影响具有显著的带动作用和较长的持续效应［17］。然而表7面板数据的估计结果却显示货运周转量在第一期会对人均GDP产生相对显著的负向效应，第二、第三期虽然也为负向效应，但数值较小。这是因为货运周转量由于受经济波动、运输方式、固定资产投资和基础设施建设、居民消费水平等多种复杂因素影响，弹性系数波动较大，做面板数据分析时这种波动更加显著。

其次，使用交通运输业全社会固定资产投资额作为依赖变量，结果显示：①在第一期虽然其自身的冲击产生的正向效应值最大，但人均GDP和货运周转量也产生了相对显著的正向效应。②在第二期，人均GDP对其产生的正向效应显著增加，货运周转量对其的影响虽然还是正值但已不显著，上一期正向效应值最大的自身冲击已成负向效应。③在第三期三个指标均为负向效应，其中人均GDP对其的影响相对显著。

最后，使用货运周转量作为依赖变量，结果显示：①人均GDP对货运周转量的影响不是很明确，正负影响都有，但总体上正向影响更为显著。②交通运输业全社会固定资产投资额对货运周转量的冲击具有显著的正向效应，从第一期的0.0387到第二期的0.0604再到第三期的0.2540，呈逐年递增的趋势。③货运周转量对自身的冲击与交通运输业全社会固定资产投资额的冲击效应相反，正向效应逐年减弱，并与第三期变为负向效应。

（3）面板方差分析。

方差分解则是将系统的均方误差分解成各变量冲击所做的贡献。通过将一个变量冲击的均方误差分解成系统中各变量的随机冲击所做的贡献，然后计算出每一个变量冲击的相对重要性，即变量冲击的贡献占总贡献的比值。表8给出了第10、第20和第30个滞后期的方差分解结果。

表8 面板模型方差分解

从表8的结果可以看出：①在长期，货运周转量的变动对人均GDP和交通运输业全社会固定资产投资额的影响都比较大，第十期时货运周转量的变动可以分别解释人均GDP、交通运输业全社会固定资产投资额和货运周转量变动的60.75%、56.88%和58.99%，第二十期时则分别提升到了64.72%、64.68%和34.58%，此后便趋于稳定；②交通运输业全社会固定资产投资额的变化对人均GDP以及货运周转量的变化的影响相对较弱，虽然随着时期的增加，对各指标的影响也不断增加，但数值一直未超过8%；③人均GDP的变动对各指标的影响随着时期的增加逐年降低，第十期人均GDP的变动可以解释交通运输业全社会固定资产投资额变动的37.44%、解释货运周转量变动的38.62%，第二十期时就分别降为28.24%以及28.66%，第三十期时仍在降低。

通过对方差分解的分析，可知在交通运输与经济发展的互动关系中，需求因素是核心，交通运输业投资额的不断提高并不会对经济发展产生质的影响，也不会提高经济社会对交通运输业的需求。笔者认为造成这一结果的原因是，现阶段各区域比较优势已得到了较大程度的发挥，交通基础设施投资产生的正外部性对区域经济增长的促进空间已大为减少。一般来说，交通基础设施对经济增长的推动作用主要通过两种方式，一是交通基础设施投资产生的投资乘数效益直接促进经济增长；二是通过集聚效应、空间溢出等正外部效应间接的促进经济增长。改革开放伊始，我国各区域间经济联系程度相对较弱，各区域的比较优势未得到充分发挥。随着交通基础设施投资的力度不断加大，拥有比较优势的地区集聚效应不断增强，这显著推动了区域经济的发展，日益扩大的交通运输需求又反过来进一步推动了新的交通基础设施投资。然而，经过30多年的快速发展，相对发达地区交通基础设施投资带来的正外部性对经济发展的促进作用的提升空间有限，而相对落后地区也很难通过交通基础设施的投资产生显著的集聚效应，这在一定程度造成了当前交通运输业投资对经济增长的促进效果。

五、结论与政策建议

本研究利用2000～2014年中国31个省、市、自治区的面板数据对各地区经济发展水平进行了测度并划分了经济梯度。通过PVAR模型实证分析了交通运输与经济梯度的相互关系。得出以下主要结论：①近年来中国区域经济发展呈现出四个梯度，区域经济发展差异的缩小主要来自于第三梯度与第四梯度地区间差异水平的减小，经济发展水平相对较高的地区与其他地区的差异仍然显著；②区域交通运输发展对区域经济的支撑和直接拉动作用不明显，各地区交通运输业的增速总体上均低于GDP增速；③在交通运输与经济发展的互动关系中，需求因素是核心，随着经济发展不断提高的交通运输需求对交通运输业发展促进效果更为显著；④现阶段交通运输业有效需求不足的地区，对交通运输业的直接投资已不能对经济发展起直接且显著的推动作用。基于此，本文提出了相应的旨在促进梯度发展模式下交通运输与区域经济协调发展的政策建议。

（1）统筹规划，以 “一带一路”战略为指导，优化交通资源配置。基础设施互联互通是 “一带一路”建设的优先领域。如何依照 “一带一路”战略要求，调整交通基础设施布局，缩小不同梯度间交通运输水平的差距，是未来我国交通运输发展的主要任务。各地进行交通基础设施建设时，需重视交通运输对经济发展的导向性，配合自身的比较优势，建立与未来主导产业发展要求相匹配的交通运输系统，通过交通资源配置的优化促进全国范围内的产业布局优化。

（2）鼓励民营资本和外资参与建设交通基础设施。交通运输基础设施的建设具有一定的特殊性，较长的建设周期、资产的专用性和巨大的沉没成本等因素作用下使得我国交通基础设施建设面临着资金投入需求大而实际投入不足的矛盾，尤其是经济发达地区，现仅凭交通运输业自身以及国家投资已不能满足国民经济的对交通运输发展的需要，因此必须进一步改革交通运输基础设施的投融资政策，积极引进民营资本和外资，增加对交通基础设施的投入水平。

（3）以扩大需求为导向，加大对欠发达地区的交通基础设施投资力度。现阶段，在交通运输与经济发展的互动关系中，起主导作用的是由经济发展产生的、不断提高的交通运输需求。有效需求不足使得在经济发展相对落后的地区，交通基础设施投资对经济发展的直接效应并不显著。所以欠发达地区要积极促进生产要素流动，加快建设区域产业集群；同时通过产业集聚引导人口集聚，加快新型城镇化进程，进一步增大对交通运输的有效需求。

（4）加强交通基础设施建设项目的规划与论证工作，防止交通建设的过度扩张。部分地区政府短期投资效益的逐利意识突出，使得交通基础设施建设规划缺乏科学性和严肃性，建成的交通基础设施并没有得到充分的使用，对于是否能够满足长期需求也缺乏严谨的论证，造成了大量的资源浪费。政府需从国家发展层面认真考虑全国和地区性的规划工程，要将各地区的规划实行统筹协调，坚决遏制地方交通基础设施建设规划无序扩展的倾向。

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［17］崔淑丹，李星野，熊静，等.我国经济增长和货运周转量之间的互动关系检验 ［J］.统计与决策，2008，08：75－77.

Transportation Development and Regional Economic Grow th—an Analysis under Gradient Development Pattern

WANG Rui－zhe
（School of Economics and Management，Beijing Jiaotong University，Beijing 100044）

Using the regional panel data of China’s during 2000～2013，adopting the principal components analysis method，the paper analyzes the economic development and makes economic gradient analysis of different regions in China.By comparing the characteristic indexes from some special provinces，it puts forward the interaction of transportation and economic development through an empirical testing of the panel VAR model.The results show that：①These years，China regional economic development has shown four gradients，the narrowing of differences of regional economic development level mainly comes from the narrowing of development between the third and the fourth gradient；②On the whole，transportation development in different regions show an obvious lag effect；③The increasing transportation demand from economic development plays the leading role in the interaction of traffic and economic development；④In the areas where effective demand of the transportation industry is insufficient，the transport direct investment has not been able to play a direct and significant role in promoting economic development.

transportation；economic gradient；PCA；PVAR model

F512.3

A

2096－4315（2017）02－0041－12

2017－08－20

王睿哲 （1987—），男，江苏扬州人，北京交通大学经济管理学院博士研究生，研究方向为交通运输经济理论与政策。

（责任编辑：罗蕾）