公路里程与经济增长的交互效应研究

王晋瑶 李宁

摘 要：文章基于1989—2019年的时间序列数据公路里程数与GDP，通过单位根检验、协整检验、格兰杰因果关系检验及脉冲响应函数分析，分析了公路里程与经济增长的长短期交互效应。结论：我国公路里程数的增长并不会持续促进我国GDP的增长，在到达某一临界值时，公路里程对GDP增长的促进作用会变小甚至倒退，而GDP增长会促进公路里程的增加，但影响作用不明显，并针对研究结果进行了讨论与建议。

关键词：公路里程;经济增长;VAR模型;协整检验;脉冲响应

中图分类号：F542文献标识码：A文章编号：1005-6432（2022）08-0170-03

DOI：10.13939/j.cnki.zgsc.2022.08.170

1 引言

随着中国经济的不断发展，国家对交通的重视也不断提高。1989年，中国GDP达到了17179.7亿元，此后每年持续增长，2019年我国GDP达到了990865.1亿元，而我国公路总里程从1989年的101.43万千米增长到2019年的501.25万千米。公路总里程的快速增长反映了国家道路的迅猛发展，同时体现了社会经济的快速提升。与此同时，国家经济的增长，人民生活水平的提高，不仅直接增加了各种车辆的行驶里程，也相应促进了公路里程的营运规模。因此，通过研究两者之间的关系，提出相应的建议和管理我国交通公路里程发展的措施，为提高我国交通公路里程发展提供理论依据和数据支持。

国内外关于交通公路里程与经济增长的问题研究甚少，以往的关于公路里程的研究主要集中于公路里程数的预测和各个地方公路里程发展的探讨等方面。经济增长的研究则更为广泛，其中和交通建设相关的研究集中于交通建设投资[1-3]、交通基础设施投资[4-7]与经济增长的关系，发现他们之间相互作用、相互影响，但是，从数据层面分析这种作用和影响仍然不够深入。除此之外，以往关于里程与经济增长的关系的研究以铁路运营里程为主，而且大都以不同地区或者省份为出发点进行研究。刘旭东[8]通过建立不同区域中的铁路运营里程与经济增长率的VAR模型，得出我国东部地区的铁路运营里程对经济增长的促进作用最大;秦彦腾[9]分析得出经济增长能够显著影响交通运输里程建设，而交通运输里程对于经济增长的影响具有滞后性;李迪辉[10]探究得出经济增长对于铁路营业里程的作用更大更明显;而朱桃杏、陆军、朱正国[11]基于脉冲响应函数研究得出，铁路营业里程对旅游收入的增加具有显著且持续的推进作用。从里程与经济增长的角度来看，研究结果都有差异，缺乏具体的数据与理论相结合的研究。本文在现有研究和1989—2019年全国最新的时间序列数据的基础上，综合考虑了经济和道路里程因素，选择了经济发展变量：国内生产总值（GDP）;道路建设变量：公路里程，分析了公路里程与经济增长之间的关系。

2 研究方法与数据分析

2.1 研究方法

本文研究采用时间序列分析法， 建立线性回归函数模型：

其中，国内生产总值GDP的单位为亿元，ROAD代表公路里程，单位为万千米。

所有变量转化为自然对数，因为这样的转换有助于消除时间序列回归带来的差异性，并且结果很容易被解释。

2.2 数据分析

本文的研究分析选取了1989—2019年的国内生产总值GDP数据和我国公路总里程数据。数据来源于1989—2019年《中国统计年鉴》。

据观察两变量变化的趋势，自1989年以来，两变量一直处于正向增长，国内生产总值的变化一直不平稳，波动幅度比较大，而公路里程除了2000年和2005年变化很大外，其他年份变化一直很平稳，且波动幅度比较小。

3 实证分析

3.1 单位根检验

笔者从单位根检验序列平稳性开始。选择单位根检验的最大滞后长度，检验结果如表1所示。

从表1中给出的检验结果得出结论，t统计量的值均小于0.05显著性水平下的临界值，不拒绝原假设，即在发展水平上是非平稳的;而一阶差分和二阶差分变量对应的t统计量的值均大于临界值，拒绝原假设，表明两者都是I（1）型时序平稳变量，且通过验证得出两个变量InROAD和InGDP都是有截距项的一阶单整。

3.2 协整检验

进行约翰森协整检验需要先确定模型的最大最优滞后阶数。滞后阶数的选择基于Akaike信息标准（AIC）和Schwarz贝叶斯准则（SC）的大小，即AIC、SC最小数值对应的阶数为最大最优滞后阶数。经检验本研究中使用的模型选择的最大最优滞后阶数为2。因此，约翰森协整检验结果如表2所示。

表2的结果表明：在95%的置信水平下，原假设为“无协整关系”时，迹统计量的值为19.58763>15.49471，并且伴随概率P值小于5%，因此拒绝原假设;当原假设为“至多有一个”，迹统计量的值小于临界值，并且伴随概率大于5%，因此不拒绝原假设，即GDP与公路里程之间存在一个协整关系，表明两者之间有一个长期稳定的均衡关系。

3.3 误差修正模型

虽然变量之间已经证明存在着协整关系，但在实际情况下，非均衡才是常态，因此可以通过误差修正模型将短期非均衡状态修复至均衡状态。向量误差修正模型（VECM）提供了一种将短期效应与长期效应分离的方法。我们已经确定了最优滞后阶数为2，这是向量自回归（VAR）模型的滞后阶数。VECM对应的滞后阶数总是比向量自回归（VAR）模型少1，即为1。

检验可得，长期协整方程为：

InGDPt=1.9177InROADt+1.5950（2）

方程的拟合优度为R2=0.921251，回归系数为1.9177，即InGDP關于InROAD的长期弹性为1.9177，t统计量在5%的显著性水平上具有统计学意义，所以从长期来看，公路里程对于经济增长的影响是显著正向的。

检验结果可得出，误差修正模型为：

ΔInGDP=0.5690ΔInGDP（-1）-0.0578ΔInROAD（-1）-0.0875ecm（-1）+0.0616（3）

方程的拟合优度为R2=0.741772，误差修正项的系数为-0.0875，表明当短期变动偏离长期均衡时，上一年的非均衡误差会以-0.0875 的力度对本年度的经济增长水平做出反向修正，也说明两者之间的长期均衡机制对经济增长的变化的修正作用并不大。

结果进一步表明，从长期来看，两变量之间具有长期均衡的关系;在5%的显著性水平上，公路里程与GDP之间存在着显著的正向因果关系。即从长远来看，我国公路里程的增长会促进经济的增长。而从短期来看，两者之间的关系出现波动，其原因可能在于尚不完善的管理机构或基于战略的公路建设仍存在一些问题。

3.4 VAR模型的稳定性检验

本文使用AR根检验来检验VAR整体模型的稳定性。下图中的特征值分布显示，特征值都在单位圆内，说明模型是稳定的。见图1。

3.5 格兰杰因果检验

因为VAR模型是将变量看作一个系统的内生变量，变量间应有统计意义上的相关关系。因此，需要用格兰杰因果检验进行验证。滞后阶数为1时的检验结果如表3所示。

表中检验数据显示，滞后阶数为1时，存在经济增长到公路里程的单向格兰杰原因。由于格兰杰因果检验结果随着滞后期长度的不同而不同，因此需要进行不同滞后期长度下的检验。经检验，从滞后7期开始，公路里程和GDP都互不为格兰杰因果原因，即只有滞后1～6期，公路里程是经济增长的单向格兰杰原因。

3.6 VAR模型的动态性检验

在VAR模型稳定的前提下，脉冲响应函数分析法研究变量的冲击对自身及其他变量的影响，如图2所示。

由图2可知，在整个分析期间，变量InROAD的冲击对变量InGDP的影响从第1期到第10期在逐渐增大，响应程度呈较快上升趋势后增速放缓，随后下降并维持在一个较大增加值的水平上。该变化经济意义表明，公路里程并不能持续促进GDP的增加，在到达某一临界值时，公路里程对经济增长的促进作用会放缓甚至倒退。

由图3可知，lnROAD对于lnGDP扰动冲击同样存在0.5个滞后期;整个分析期间，变量InROAD对变量InGDP的响应水平为正，但整体变化都很平缓。在第二期达到最大值后呈现先下降后平稳的趋势。表明经济增长会对公路里程产生正面效应，但影响作用不明显。

4 结论与讨论

本文基于1989—2019年中国公路总里程与GDP的时间序列数据，研究了公路里程数与我国经济增长之间的关系。每个具体变量的影响主要有两个方面。

首先，从短期和长期来看，两变量之间存在长期稳定的促进关系;其次，从长期来看，我国公路里程数的增长并不会持续促进我国GDP的增长，在到达某一临界值时，公路里程对GDP增长的促进作用会变小甚至倒退。

除此之外，虽然经济增长不是公路里程的格兰杰原因，但经验证GDP增长仍会对公路里程产生正面效应，会促进公路里程的增加，但这个影响作用不明显。

其一，随着经济的发展，有可能出现这样的情况，国家对交通建设和道路管理系统的投资比例不断增加，同时，经济发展改善了交通设施和交通结构，使道路里程不断提高，公路里程数也逐步增加，因此，经济发展在一定程度上促进了公路里程的提高;其二，从长期来看，随着公路里程数的增加，道路管理也不断加强，道路资源分配，道路设计、交通安全管理和系统管理等各种问题需要解决，在一定程度上也会影响经济增长。因此，公路里程对于经济增长的推动作用会在达到一个临界值后慢慢变小;其三，短期之内，公路里程与经济增长之间的关系出现波动，也说明这方面的管理还不成熟，政府部门应该加强管理，从道路设计的角度看，各部门应采用科学合理的道路设计，优化道路路线等施工问题，并对道路里程设计进行认真的审查。此外，交通安全设施、交通服务设施的布局都应完善。从道路管理的角度来看，需要完善相关的道路管理机制及体系，提高管理效率，提高道路交通安全。

这项研究的主要贡献是以全国最新的数据，从长、短期两个角度探讨了公路里程与经济增长的交互影响效应，可以作为两变量之间关系进一步研究的参考。

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[10]李迪辉.探究我国铁路营业里程与经济增长的关系[J].经济视野，2013（23）：386-387.

[11]朱桃杏，陆军，朱正国.基于脉冲响应函数的我国铁路交通与旅游经济增长的关系研究[J].铁道运输与经济，2015，37（7）：54-60.

[作者简介]王晋瑶（1996—），女，汉族，山西吕梁人，就读于长安大學经济与管理学院，硕士研究生，研究方向：经济统计学;李宁（1997—），女，汉族，河南三门峡人，就读于长安大学经济与管理学院，硕士研究生，研究方向：产业经济学。

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