西安市交通基础设施与经济增长关系的实证研究

■张映芹，刘 鑫

（陕西师范大学国际商学院，陕西 西安 710000）

一、问题的提出

西安市地处西北内陆，相较于东南沿海发达地区的省会城市，西安市的经济增长面临着巨大的挑战。进入21世纪后，为协调我国不同区域经济的平衡发展，党中央针对西部地区部署了“西部大开发”的重要战略。2013年，中国正式提出建设横跨亚欧的“新丝绸之路经济带”的战略构想，着力开拓新的经济增长点，带动西部地区经济增长，而西安作为“新丝绸之路经济带”的起点，西安交通基础设施的发展和布局显得尤为重要。“十三五”期间，陕西省计划投资5000亿元构建大西安立体综合交通体系，通过实施《大西安立体综合交通发展战略规划》，发挥“新丝绸之路经济带”新起点的功能。

国内的大多数学者在国家层面上对交通基础设施建设与GDP增长二者之间关系进行了研究。张学良、孙海鸣（2008）选取了1978—2003年的时间序列数据，分别对交通基础设施投资建设和经济发展指标进行了平稳性检验、协整分析以及Granger因果关系检验，得出交通基础设施和区域经济增长之间具有长期的协整关系，并通过测算得出交通基础设施的产出弹性为0.091211[1]。张镝、吴利华（2008）利用1952—2006年的交通基础设施投资和经济增长两时间序列进行了协整模型分析、误差修正模型分析和Granger因果检验。结果表明，二者存在长期均衡关系，并且具有双向的因果关系[2]。黄寿峰、王艺明(2012)基于非线性Granger因果检验对交通基础设施建设与经济增长的关系进行了研究，得出二者相互影响、相互作用的结论，认为基础设施投资能够在一定程度上促进经济增长，经济增长也能够促进交通基础设施的发展[3]。任蓉、程连元、谢卓然等（2012）选取1978-2009年间的数据对交通运输基础设施投资和经济增长之间的关系进行了协整关系检验、脉冲响应函数分析以及方差分解分析；协整关系检验表明交通基础设施投资与经济增长保持着长期稳定的均衡关系，一方面增加交通基础设施投资会促进经济增长，另一方面经济发展也会加大对交通基础设施的需求；脉冲函数分析表明对于交通运输基础设施投资和经济增长，前者变动趋势比较敏感而且前者受后者的影响远远大于后者对前者的影响；方差分解表明交通基础设施投资对经济增长的贡献度是逐年增加的[4]。贾兴利等（2015）通过对西部地区基础设施建设与经济增长之间的关系进行研究，发现了两者之间存在的双向因果关系和双向的Granger因果关系[5]。陈子真、欧国立、雷振丹（2015）利用VAR模型对交通基础设施指标与新疆人均国内生产总值进行了协整关系检验、脉冲效应和方差分解分析,并对结果进行Granger因果关系检验，结果表明：长期内新疆交通基础设施会对经济增长有正向推动效应,在短期内过快地进行交通建设会对新疆经济产生负面冲击[6]。

综上所述，学者们对全国层面的交通基础设施与经济增长的关系作了详细的研究，得出的结论大都是二者之间有积极的影响，但以往的学者更多关注的是沿海发达地区或者基于全国范围进行的研究，对西北地区某一个城市进行的实证分析很少。交通基础设施与区域经济增长之间存在着复杂的关系，建设一个完善的交通运输系统通常需要较长的时间和巨额的投资，因此深入分析西安交通基础设施投资与经济增长的关系，对于解决西安交通基础设施建设问题和加快西安经济增长具有重要的理论与现实意义。

二、数据来源及研究方法

（一）变量选取与数据来源

考虑到数据的可获得性和代表性，文章在选取变量时用地区生产总值（GDP）来代替西安市的经济的增长，用交通运输、仓储和邮政业的投资（T）来代替交通基础设施的投资。文章的数据来源于《陕西统计年鉴》和《西安统计年鉴》，数据的时间跨度为1989—2018年。为了消除物价变动的影响，文章以1989年的居民消费价格指数为基期，对地区生产总值（GDP）和交通基础设施的投资（T）的数据进行了相关调整，从而减少了数据的误差性。

（二）研究方法

向量自回归模型简称VAR模型，利用非结构性的方法，把模型里每一个内生变量的滞后值函数当做模型中的内生变量来构建整体模型，以此为前提形成多元时间序列搭建而成的向量自回归模型，VAR模型一般表示为：

在这一表达式中，yt是k维内生变量向量，xt是d维外生变量向量，p是模型滞后的阶数，T是样本的数量，α1,α2,…,αp,β 是要估计的系数矩阵，εt是随机扰动向量，一般认为可以同期相关，但不与自己的滞后值和等式右边变量相关[7]。

三、基于VAR模型的实证检验

（一）平稳性检验

要对西安交通基础设施投资与经济增长的关系进行计量分析，所选取的时间序列数据必须是平稳的，否则会出现“伪回归”等一系列问题，因此要在建立VAR模型之前对原始数据进行稳定性检验与处理。为了排除异方差对原始数据的影响，对西安市的生产总值（GDP）和交通基础设施投资（T）这两变量进行对数化处理，获得LNGDP和LNT两个变量。文章采用较为常用的ADF单位根检验方法来检验LNGDP和LNT数据的平稳性。利用Eviews7.0软件进行数据处理得到的单位根检验的结果见附表1。

通过对西安市生产总值(GDP)和交通基础设施投资（T）进行处理与检验，结果显示：LNGDP的P值为0.8273，不能拒绝原假设，因此LNGDP不满足平稳性的条件；LNT的P值为0.1414，同样不能拒绝原假设，LNT也不满足平稳性条件。为了使数据达到平稳，对LNGDP和LNT两组数据取一阶方差，记作DLNGDP和DLNT，再次进行单位根检验，结果显示：DLNGDP的P值为0.0157，拒绝原假设，因此DLNGDP是平稳的，DLNT的P值为0.0000，同样可以拒绝原假设，DLNT也是平稳的。

（二）Johansen协整检验

Johansen协整检验用于分析两变量之间是否存在长期均衡的关系，如果自变量和因变量是协整的，那么两变量之间就存在着长期稳定的关系。在对DLNGDP和DLNT进行协整检验前首先要确定VAR模型的滞后阶数，文章通过LR、FPE、AIC、SC和HQ这五项标准综合比较来确定模型的最优滞后期。采用Eviews7.0软件将平稳的数据DLNGDP和DLNT带入VAR模型中，当最大允许滞后阶数为5时，处理结果如附表2所示。

当模型最大允许滞后阶数为5时，结果显示：该模型的最优滞后阶数为4。考虑到文章变量的数据是连续的地区年度数据，时间跨度较短，为了使模型可以保持合理有效的自由度，最终选择模型的最优滞后阶数为4，以此来估计西安市交通设施投资和经济增长的关系。

实际情况中，大多数的时间序列数据都是不平稳的，通常会对数据进行差分来使数据达到平稳状态。但是在很多情况下，由于数据差分之后就失去了经济研究的意义，从而大大降低了模型的解释能力。因此可以通过Johansen协整检验来检验自变量和因变量之间是否存在长期稳定的关系。文章利用Eviews7.0软件检验变量DLNGDP和DLNT之间的协整关系，检验结果见表1。

表1 Johansen协整检验结果

从以上检验结果可以看出，“None*”和“At most 1*”的原假设在5%的置信度下均被拒绝。因此可以得出结论：西安的交通基础设施投资与经济增长之间具有长期稳定的关系。变量之间存在协整关系是建立VAR模型的前提，因此，西安的交通基础设施投资与经济增长这两个变量是可以建立VAR模型的。

（三）Granger因果检验

Granger因果关系检验通常用于检验模型中的一个变量是否能预测另外一个变量，即模型中一个变量的变化是否是另一个变量变化的原因。利用Eviews7.0检验DLNGDP与DLNT之间的Granger因果关系，检验结果见表2。

表2 Grangeγ因果检验结果

从检验结果的P值可以看出，两个原假设都被拒绝，即DLNT是DLNGDP的Granger原因，DLNGDP也是DLNT的Granger原因。因此可以说西安市交通基础设施投资的变化会引起西安市地区生产总值的变化，西安市地区生产总值增长也会影响交通基础设施投资的变化。

进一步根据AR根估计来确定VAR模型的稳定性，如果VAR模型的所有单位根均小于1，即图中所有的点均落在单位圆内，则模型是稳定的；如果VAR模型的单位根大于1，即图中的点出现在单位圆之外，则模型是不稳定的。利用Eviews7.0对数据进行处理的结果如图1所示。

图1 AR根估计结果

由图1可以看出，所有的点都落在了单位圆内，即VAR模型的所有根模的倒数均小于单位1，所以建立VAR模型是平稳的。接下来可以通过脉冲响应函数和方差分解分析模型中两个变量之间的关系。

（四）脉冲响应函数分析

上述研究结果表明，西安市交通基础设施投资和地区生产总值之间存在着长期均衡的关系，但是没有反映出两变量的变化对系统的影响以及两变量对冲击的反应。脉冲响应函数分析就是在数据处理时，将标准差大小的冲击添加到干扰项中，改变后的干扰项会对模型变量的当前值和未来值产生影响，以此反映模型中一个变量产生的冲击对另外一个变量的影响。图2所示为模型中西安市交通基础设施投资和地区生产总值两变量之间互相影响的脉冲响应函数图。

图2 脉冲响应函数图

从图2中可以看出，脉冲响应追踪期数越大，模型中的变量对冲击做出的反应越小，因此系统很稳定。图2a是西安市交通基础设施投资受到冲击后，经济增长做出的脉冲响应函数图，从图2a中可以看出：交通基础设施投资在第一期对经济增长的脉冲影响大约为0.10，说明在短期内交通基础设施建设投入的资金、人力、物力会直接刺激经济的增长。在第二期脉冲影响达到最小，随后逐渐增大，在第四期脉冲影响达到顶峰，这个影响会持续一段时间，在第五期后影响开始逐渐减小，最终完全消失。短期直接的经济刺激消失了之后，交通基础设施建成后，完善的交通运输系统通过缩短区域间距离、提升运输效率、降低运输成本、丰富人们的出行方式间接地刺激地区经济增长。由图2b可知，西安市经济增长对交通基础设施的脉冲影响滞后一期，在第一期脉冲影响为零，第一期后开始加大，在第二期达到第一个高峰，随后减弱，在第三期达到最小，在第四期脉冲影响达到最高峰，此后影响会持续减弱，最终完全消失。西安市经济增长对交通基础设施具有良好的推动作用，当区域经济实现增长时，不仅对区域内的交通基础设施提出更高的要求，还为后续的交通基础建设提供充足的资金来源，因此经济增长反过来也会影响交通基础设施建设，经济增长对交通基础设施投资具有良好的反馈影响。

（五）方差分解

预测方差分解模型可以分析一个变量产生的冲击对另一个变量变化的贡献度，据此来评价不同变量的冲击在产生的变化中的重要性，对模型中的变量进行方差分解,结果见附表3。

从附表3中对经济增长扰动项的解构可知，交通基础设施对经济增长的贡献从第一期的5.74%逐渐提高到第五期的13.45%，此后一直稳定在13%左右，表明西安市交通基础设施建设对经济增长有积极的拉动作用，但拉动作用有限，交通基础设施是经济发展的基础，通过支撑其他行业的发展从而促进了经济的增长。由附表3中对交通基础设施扰动项的解构可知，经济增长对交通基础设施的贡献从第一期的0%逐渐增长到第五期的31.98%，此后一直稳定在31%左右，说明西安经济增长对交通基础设施投资的影响比较大，并且处于不断扩大的过程中，因此西安交通基础设施投资对经济增长有很好的推动作用。

四、实证结果分析与启示

文章的第三部分对第一部分的问题进行了实证研究，依据实证结果能够看出，西安交通基础设施投资与经济增长具有长期均衡和因果关系，即西安市交通基础设施投资在促进经济增长中发挥积极作用。交通基础设施的资金、人力、物力的投入可以带动以建筑行业为中心的发展，直接刺激经济增长，并且会通过投资的乘数效应带动地区其他行业如制造业、服务业的发展，使地区生产总值倍数于投资的增长。完善的交通基础设施还会缩短区域间的运输成本、提升运输效率、丰富人们的出行方式，从而改变家庭和企业的区位选择，间接刺激经济增长。反过来，经济增长对交通基础设施投资也会产生良好的反馈作用，经济的持续稳定增长带动了西安市财政收入的快速增长，财政实力的不断增强，为政府加大交通基础设施建设提供了有力的财政保障，也为西安交通基础设施的快速发展提供了可能。通过以上分析，我们还将得到一些启示：

一是加大交通基础设施投资。政府应加大对交通基础设施建设的投入，增加公路、铁路等交通基础设施的通行里程，提高西安交通网络的密度和可达性；拓宽投融资渠道，根据自身发展状况选择合适的投资方式，例如采用PPP模式，将民间资本引入基础设施的投融资领域，减轻政府的财政负担，更好地促进西安的经济增长。

二是合理规划城市交通布局。城市的交通布局不应该盲目规划，在增加交通基础设施的投资前，应进行充分的调研，节约土地资源，优化资源配置。交通基础设施是一个相对复杂的系统，需要依靠政府各部门的密切配合和统一规划，建立一个完善的交通运输系统，形成合理的空间网络布局系统，充分利用区域优势发展区域经济。

三是加强交通基础设施质量的监督。交通基础设施要更好地服务于其他经济部门，质量问题是关键，因此相关部门要时刻重视交通基础设施的质量问题。在项目建设过程中，严格控制交通基础设施建设质量，认真履行“质量问题重于泰山”的承诺；在设施建成投入使用后，严格确保交通基础设施运行质量，定期进行检测和维护，提高使用效率。

附表1 ADF单位根检验结果

附表2 VAR模型滞后阶数选择标准

附表3 经济增长的方差分解