重庆市交通基础设施对经济增长的影响研究

张 爽

(西南大学经济管理学院，重庆 400000)

0 引言

重庆地处西南内陆，是长江上游的重要节点城市，相较于东部沿海发达地区，经济基础薄弱，对外开放水平较低。重庆市“十四五”规划提出在今后五年，要推动重庆市高质量高品质生活发展，巩固小康社会成果，努力发挥重庆在西部大开发战略中的桥头堡作用，建设西部对外开放高地。基础设施是重庆发展中的重要一环，研究重庆交通基础设施与经济增长间的互动关系具有重大意义。

1 文献综述

俗话说“要想富，先修路”，国内外学者也一直致力于探索交通基础设施与经济增长的关系研究。国外学者亚当·斯密、马歇尔、熊彼特、刘易斯等[1-4]分别从不同角度论述了交通基础设施对经济增长的影响。韦伯[5]在《工业区位论》中从交通设施改善运输成本角度探究其影响，并将交通运输当作影响工业布局的首要区位因子。国内有学者将我国铁路提速看作一次准自然试验，采用DID的方法，考察交通基础设施质量提升对沿途城市经济增长的影响，发现铁路提速会促进沿途站点城市的经济增长，且这种促进作用具有时间效应[6]；宋晓丽等[7]学者具体考察了7条主要铁路干线的提速对沿途站点城市人口规模的影响，发现铁路提速显著促进了沿途站点城市的人口规模增长，并且该作用具有一定的时间效应，同时发现，这种促进作用对于东部地区较为明显，对于西部地区相对不显著；陈子真等[8]为探究交通基础设施与人均生产总值之间的互动关系，采用VAR模型，对新疆省1953—2011年的交通与经济关系进行探究，发现交通基础设施对于经济增长具有时间效应，长期内对经济有正向促进左右，短期内会对经济增长造成冲击；近年来，学者们研究角度也开始呈现多样化，从区域层面来看，在研究西部地区交通基础设施与经济增长的关系时，发现在一些西部偏远地区，公路交通基础设施对于经济增长的促进作用相较于铁路基础设施更加显著[9-10]；孙娜等[11]学者以民族地区作为研究对象，发现交通基础设施对于民族地区经济的服务和引领作用不足，普遍存在道路质量与路网密度偏低、对外联系通道少、设施现代化水平低等问题；张映芹等[12]以西安市交通基础设施投资额为自变量，地区生产总值为因变量，探究两者之间的互动关系，发现交通基础设施与地区经济的增长会具有相互促进作用；部分学者基于空间、人口集聚视角，构建空间计量模型对交通基础设施的人口集聚作用和对城市的劳动生产率提高进行了实证分析[13-17]。 对现有研究整理发现，多数学者还是基于国家、区域层面对交通基础设施和经济增长的关系进行探讨，对于城市内部的研究相对较少，因此，文章将作为长江上游重要节点城市的重庆作为研究对象，探索交通基础设施建设对重庆经济社会发展的影响。

2 数据来源及研究方法

2.1 数据来源

为了准确反映地区的交通基础设施建设水平，文章选择具有实物形态的公路里程数、铁路里程数、水运里程数来如实反映重庆市的交通基础设施建设情况，从而分析交通基础设施对经济增长的影响。选取公路里程、铁路里程、水运里程作为解释变量，以重庆人均国内生产总值作为衡量经济增长的指标。文章所使用的数据均来源于1998—2020年《重庆统计年鉴》，通过对数变换消除异方差对数据的影响，变换后的数据为LNPGDP 、LNroad、LNrail、LNriver，分别表示地区经济发展水平、公路里程数、铁路里程数和水运里程数。

2.2 研究方法

VAR模型常用于探究变量之间的互动关系，因此选择VAR 模型进行研究，该模型的一般表达式为：yt=α1yt-1+α2yt-2+…+αpyt -p+βxt+εt(t=1，2，…T)，T表示滞后期限，yt是内生变量向量，xt是外生变量向量，p是模型滞后的阶数，α1、α2、…αp和β是要估计的系数，εt是随机扰动向量。

3 基于VAR模型的实证检验

3.1 平稳性检验

在构建VAR模型之前，采用ADF法来检验LNPGDP和LNroad、LNrail、LNriver的序列平稳性，得到的单位根检验结果如表1所示，通过对重庆市人均生产总值(PGDP)和交通基础设施(road、rail、river)进行检验，结果显示：LNPGDP、LNroad、LNrail是非平稳序列。为了使数据达到平稳性条件，对LNPGDP和LNroad、LNrail、LNriver 4组数据的一阶差分序列再次进行单位根检验，结果显示：DLNPGDP的P值为0.011 6，DLNroad、DLNrail、DLNriver的P值分别为0.000 1、0.000 3、0.000 1，四组变量的一阶差分序列均通过序列平稳性检验。

表1 单位根检验结果

3.2 协整关系检验

在进行格兰杰因果检验前必须先检验序列是否具有协整关系，因此采用Jonhanson法对LNPGDP和LNroad、LNrail、LNriver 4组变量的一阶单整序列进行协整关系检验，从检验结果来看，该时间序列在5%的置信水平下存在一个协整方程，符合进行格兰杰因果检验条件。

3.3 确定模型的滞后阶数

在建立 VAR 模型前需要确定模型的最佳滞后阶数p。采用信息准则的方法，根据估计的残差项进一步估计协方差矩阵，计算VAR模型的FPE、AIC、HQIC与SBIC值，4个判定准则下，给出的最优滞后阶数均为4，故确定模型的滞后阶数为4。

3.4 Granger检验

运用Granger检验方法进一步验证重庆市交通基础设施和经济增长之间是否存在双向因果关系。检验结果如表2所示，LNroad和LNriver均拒绝原假设，因此公路和水运基础设施是重庆市人均GDP的格兰杰原因，而LNrail检验结果为接受原假设，故铁路不是影响人均GDP的格兰杰原因。同时，人均GDP和铁路交通基础设施也不是影响重庆市公路交通基础设施的格兰杰原因，而水运基础设施是公路基础设施的格兰杰原因。表明重庆市公路交通基础设施的完善对重庆市经济发展水平与铁路交通基础设施水平提升的促进作用不明显。重庆地处长江上游，具有先天的水上运输优势，通过水运等方式为西南地区运输大量物资，通过重庆再分配到西南各地区，因此水运行业的发展促进了当地运输业的发展，对公路基础设施的完善起到了积极作用。此外，水运基础设施和人均GDP是影响重庆铁路基础设施的格兰杰原因，而人均GDP、公路、铁路基础设施等均不是水运基础设施的格兰杰原因。水运交通基础设施是影响多方面发展的因素，各项指标对于水运基础设施的促进作用尚不明显。重庆市具备良好的水运条件，而重庆市却将发展重点放在了难度相对较大的公路和铁路基础设施建设，并未充分发挥出城市本身的水运优势。

表2 Granger检验结果

3.5 模型平稳性检验

为继续进行脉冲响应分析和方差分解分析，对构建的VAR模型进行单位圆检验，判定模型的平稳性，检验结果显示，所有的点均落在了单位圆内，故模型具有平稳性。

3.6 脉冲响应分析

上文研究表明，重庆交通基础设施建设和人均GDP之间的确存在着长期均衡的关系，但4个变量的变化对系统的影响以及各个变量在遭受冲击时的反应还不能体现出来。因此，采用脉冲响应函数进行进一步分析。

由图1可以看出，人均GDP对铁路、公路的脉冲响应作用时间越长，模型中的变量对冲击作出的反应越小，因此在较长周期内，人均GDP变量带来的冲击对公路、铁路的影响较小，系统较为稳定。人均GDP在第一期对公路交通基础设施的脉冲响应几乎为0，但在第二期脉冲影响有了显著变化，大约为0.1，第三期之后脉冲影响逐渐减小，随后趋于稳定，说明经济的增长对公路交通基础设施发展具有短期的促进作用。人均GDP对水运基础设施的脉冲影响在一开始就有所表现，其中在第三期这种影响效果最为显著，在第四期脉冲影响达到顶峰，这个影响会持续一段时间，并在今后一直保持该趋势。公路交通基础设施对于经济的刺激作用在初期就已经开始显现，因公路交通基础设施可以看作是一项固定资产，一旦建成，对于地区的经济促进作用会长期存在，通过缩短时空成本，提升运输效率等方式，间接刺激区域经济增长。公路交通基础设施对于水运和铁路基础设施刺激作用也较显著，其中对铁路基础设施的影响在第四期达到最大，之后影响逐渐减弱，最后消失，对水运基础设施的影响在第二期达到最大，最后也逐渐减弱至消失。

图1 人均GDP和公路基础设施对模型的脉冲响应图

由图2可以看出，铁路建设对于地区人均GDP的脉冲影响在刚开始的一段时间内为负，此后开始逐渐转为正向效应，并在第四期达到峰值，这和重庆市的地理因素有关，重庆市地势复杂，修建铁路需要耗费大量的资源，短期内难以收回成本，因此铁路基础设施对当地经济增长的促进作用在短期来看并不显著，而后期这种促进作用的效果会逐渐显现。铁路基础设施的完善同样也会促进当期水运基础设施的发展，这种影响效果在第二期最为明显，之后逐渐减弱，最后消失。对公路基础设施的促进作用不明显，甚至铁路基础设施的发展会从短期内抑制公路基础设施的完善，但后期这种影响也逐渐消失。重庆市水运基础设施对人均GDP、铁路基础设施以及公路基础设施的脉冲影响短期效应明显，在第一期脉冲影响均为正，随后逐渐减小，在第四期达到最小，此后影响会在此基础上保持平稳，直至消失。

图2 铁路基础设施和水运基础设施对模型的脉冲响应图

3.7 方差分解分析

从重庆人均GDP 的方差分解结果可以看出，人均GDP第一期的波动主要来自自身的冲击，且冲击逐年下降。相反，公路基础设施对经济的冲击随着时间的推移逐年上升，第六期公路基础设施对人均GDP的冲击从第一期的0%上升到4.9%，冲击作用比较明显。铁路基础设施对人均GDP的冲击从第一期的0.048%上升到第二期的0.076%，达到最大值，之后逐渐减小。水运基础设施对于人均GDP的冲击呈现逐渐增大的趋势，从第一期的5.9%上升至最后一期的40.09%。通过公路基础设施的方差分解结果可以看出，人均 GDP对公路的冲击影响较为平稳。这是由于修建公路存在周期，重庆地域面积较为宽广、地势较为复杂，单条公路里程较远，修建难度较大、修建周期长、投资额大，从而导致在修建期间会有较大的投资支出。从铁路基础设施的方差分解可以看出，铁路的修建周期相对于公路更长，投资额也会更大，导致人均GDP对铁路基础设施冲击的前期略有上升，后期冲击影响逐渐减小。从方差分解结果可以看出，由于运输方式之间的互补性，任何一种方式独立运行都无法发挥效用的最大化，而需要与其他运输方式协调发展，进行多式联运。

4 实证结果分析与启示

通过实证分析结果能够看出，重庆市交通基础设施与经济增长具有长期稳定的关系，即重庆市交通基础设施在促进当地经济增长中发挥着积极作用。一方面，交通基础设施的兴建前期投入巨大，需要调动各个行业的大量从业人员，从这个角度来说，地方政府通过修建交通基础设施会有效增加当地就业岗位，促进当地就业，刺激经济增长。较低的出行成本、运输成本有利于生产要素的自由流动，带来更为活跃的经济增长动力。另一方面，经济的增长反过来又会促进交通基础设施的完善，经济的持续增长会促进政府财政支出的增加，基础设施的兴建，国家政策倾斜，从而为经济的更快发展创造条件。

为更好地促进重庆市交通基础设施与经济增长的交互促进作用，提出以下政策建议：一是建设更加完善和全面的交通基础设施网络。在增加与周围城市公路、铁路等交通基础设施通行里程的同时，重庆市应特别着重发挥水上运输的作用，借助重庆长江上游港口优势，通过水运连接与东部城市的物资往来。二是合理规划城市交通布局。城市交通布局要以促进当地经济发展、改善居民生活环境为前提，合理开发土地资源，提高资金利用效率，避免重复建设。三是交通基础设施建设必须以适应经济增长为前提。由于交通基础设施建设周期长，资金投入大，前期会吸纳较多的社会资本，从而会挤压其他行业的资金来源。所有交通基础设施的建设必须保持适度的规模。