李星華

（廣西民族師范學院，廣西 崇左 532200）

0 引言

交通運輸在整個國民經(jīng)濟系統(tǒng)中起著橋梁和紐帶的作用，它把社會生產(chǎn)、分配、交換和消費各個環(huán)節(jié)有機地聯(lián)系起來，是保證社會經(jīng)濟活動得以正常進行和發(fā)展的前提條件。交通運輸對社會和經(jīng)濟系統(tǒng)的貢獻是間接性和隱蔽性的，它的經(jīng)濟效益除少數(shù)部分體現(xiàn)在上繳國家的利稅外，更重要的是蘊含在運輸對象擁有者身上?？v觀幾百年來交通運輸與經(jīng)濟發(fā)展的相互關系，當交通運輸能適應經(jīng)濟發(fā)展的需要時，交通運輸在自身進步的同時對經(jīng)濟發(fā)展起著推動作用：當交通運輸滯后于經(jīng)濟的發(fā)展時，就會對經(jīng)濟發(fā)展起制約作用。當經(jīng)濟的飛速發(fā)展而產(chǎn)生量大質高的運輸需求時，經(jīng)濟發(fā)展就會反作用于交通運輸，迫使交通運輸?shù)募眲∽兏锖桶l(fā)展，帶動交通運輸全面融入經(jīng)濟發(fā)展之中，成為經(jīng)濟運輸化的過程。旅客運輸量與國民經(jīng)濟關系非常密切，它既是反映交通運輸業(yè)產(chǎn)出成果的重要指標，也是反映交通運輸業(yè)為國民經(jīng)濟和人民生活服務的數(shù)量的重要指標。

然而，大多數(shù)人對于交通運輸與社會經(jīng)濟發(fā)展的關系的認識還主要停留在感性而非理性的層面上，停留在定性而非定量的分析上，這必將嚴重影響交通運輸發(fā)展戰(zhàn)略制定的科學性、合理性。如果交通運輸業(yè)的發(fā)展不能為經(jīng)濟的發(fā)展提供必需的支撐和保障，那么必將嚴重阻礙社會經(jīng)濟的發(fā)展。因此，對交通運輸與社會經(jīng)濟發(fā)展關系的定量研究就具有重大現(xiàn)實意義。

本文在過去文獻研究的基礎上又采集大量數(shù)據(jù)對公路運輸與國民經(jīng)濟之間的關系，運用時間序列分析方法，對旅客運輸業(yè)的發(fā)展規(guī)律與國民經(jīng)濟增長的關系進行分析研究。通過定量分析可以使公路運輸決策者和公路運輸企業(yè)對公路運輸與國民經(jīng)濟之間的關系有更加理性的認識，從而做出更加合理的決策。

1 數(shù)據(jù)獲取及初步統(tǒng)計分析

為了對改革開放以來我國客運量與國民經(jīng)濟關系進行研究，通過查閱我國歷年的統(tǒng)計年鑒和公報數(shù)據(jù)，選取1978—2012年客運量（萬人）和旅客周轉量（億人公里）來反映交通客運量的發(fā)展水平，選取國內(nèi)生產(chǎn)總值（GDP，億元）來反映國民經(jīng)濟的發(fā)展水平[1]?？瓦\量（P）、旅客周轉量（T）和國內(nèi)生產(chǎn)總值（GDP）的觀測序列的時序圖都呈指數(shù)形式增長，且增長的趨勢基本一致，如圖1-a所示。為了方便進一步的研究，分別對3個序列進行對數(shù)化處理，并將其分別記為LP、LT和LGDP，其時間序列走勢如圖2-b所示，可以清晰地看出，自改革開放以來，客運量和旅客周轉量的變化相對一致，基本為線性穩(wěn)定增長式的發(fā)展變化，國內(nèi)生產(chǎn)總值也呈逐步增長趨勢，發(fā)展速度較快。

圖1-a 客運量的觀測序列時序圖

圖1-b 旅客周轉量的觀測序列時序圖

圖1-c 國內(nèi)生產(chǎn)總值的觀測序列時序圖

圖2-a LP、LT的序列圖

圖2-b LGDP的序列圖

2 時間序列模型的構建

2.1 單位根檢驗

為了研究我國旅客運輸量與國民經(jīng)濟的關系，這里對它們的協(xié)整關系進行計量研究，研究的工具采用EViews6.0（下同）。考慮傳統(tǒng)計量經(jīng)濟模型的一個基本前提：模型中每個變量的時序數(shù)據(jù)必須是平穩(wěn)的，如果不考慮時間序列的平穩(wěn)性，直接用經(jīng)典的最小二乘法估計，就可能導致“偽回歸”，為了防止“偽回歸”，通常要對各時間序列進行平穩(wěn)性檢驗[2]。常用的序列平穩(wěn)性檢驗的方法有ADF（Augmented Dickey-Fulluer）檢驗[3-4]、DFGLS檢驗、PP檢驗等。本文采用時間序列平穩(wěn)性的正式檢驗方法——ADF檢驗分別對LP、LT和LGDP三個序列進行單位根檢驗。ADF檢驗一共包括3種形式：

其中，｛yt｝為待檢驗的時間序列，｛ε｝為正態(tài)白噪聲序列，為一階差分算子。檢驗｛yt｝是否有單位根的假設檢驗等價于以下檢驗：

通過比較ADF檢驗統(tǒng)計量的絕對值與臨界值絕對值的大小來判斷該序列是否具有單位根，若ADF檢驗統(tǒng)計量絕對值大于臨界值，則拒絕原假設，即待檢驗序列不具有單位根，是平穩(wěn)序列；反之，應當接受原假設，即待檢序列具有單位根，是非平穩(wěn)序列。在進行ADF檢驗之前，根據(jù)圖2中3個序列的曲線圖，可判斷3個序列都有隨著時間而增長的趨勢，同時含有截距項，可見屬于上述3種形式中的第（3）種情況。因此，應使用既含截距項又含時間趨勢項的檢驗回歸模型分別對3個序列進行ADF檢驗。檢驗過程中，根據(jù)AIC（Akaike Into Criterion）準則確定滯后項階數(shù)，ADF檢驗的結果如表1所示。表1中的結果表明，序列LP、LT和LGDP原始數(shù)據(jù)均不平穩(wěn)，但經(jīng)過一階差分后，LP序列在10%顯著水平下拒絕原假設，認為該序列不具有單位根，是平穩(wěn)序列，而LT和LGDP兩個序列在5%顯著水平下拒絕原假設，認為這兩個序列也不具有單位根，是平穩(wěn)序列。此外，表1中的P值反映了3個序列接受原假設的把握程度或拒絕原假設的犯錯的概率，可以看出，3個序列的原始數(shù)據(jù)的ADF檢驗中的P值較大，即接受原假設的把握程度較大，而對三個序列進行一階差分后，ADF檢驗中的P值較?。ㄗ畲蟮膬H為0.059），即接受原假設的把握程度較小。

表1 三個序列的單位根檢驗結果

2.2 建立ARIMA模型

通過對3個序列進行單位根檢驗后可知，LP、LT和LGDP均為非平穩(wěn)序列，其一階差分均為平穩(wěn)序列。為了研究3個序列的ARIMA結構，首先要對△LP、△LT和△LGDP進行白噪聲檢驗，這里需要對它們的自相關函數(shù)（ACF）、偏自相關函數(shù)（PACF）進行分析。選擇Ljung-BoxQ統(tǒng)計量（簡稱Q統(tǒng)計量）來檢驗序列是否為白噪聲序列，Q統(tǒng)計量[5]的定義為：

式（4）中，rj為滯后j階子相關系數(shù)。

將白噪聲檢驗的結果列于表2中，從表2可以看出，△LP和△LT的Q統(tǒng)計量對應的概率值分別為0.724和0.740，即Q統(tǒng)計量均不顯著，則不能否定△LP和△LT兩個序列為白噪聲序列的假定，而△LGDP的Q統(tǒng)計量對應的概率值為0.008，認為△LGDP序列為非白噪聲序列。ARIMA模型的數(shù)學公式可以表示為：

式（5）中，yt為時間序列；φ1，φ2，…，φp為自回歸系數(shù)；θ1，θ2，…，θq為移動平均系數(shù)；ut為誤差項；L為引進的延遲算子。依據(jù)ARIMA模型識別圖形的判斷方法（表3）并結合AIC和Schwarz準則以及簡約原則，同時比較不同滯后階數(shù)的ARIMA模型的調(diào)整R2及殘差序列的相關性，分析檢驗參數(shù)的顯著性后，對LP、LT和LGDP建立的ARIMA模型分別為：

對模型（8）中LGDP的殘差進行白噪聲檢驗，將檢驗結果列于表2中，可見，其Q統(tǒng)計量不顯著，因此不能否定LGDP序列為白噪聲序列的假定。

表2 序列的白噪聲檢驗

表3 ARIMA模型識別圖形判斷方法

2.3 協(xié)整關系檢驗

為了考察交通旅客運輸量與國民經(jīng)濟之間是否存在長期均衡關系，對二者進行協(xié)整關系分析。由上述檢驗可知，LP、LT和LGDP都是一階差分平穩(wěn)序列，已經(jīng)符合協(xié)整檢驗的條件，因此要考察3個序列之間是否存在協(xié)整關系。當存在多個非平穩(wěn)時間序列變量時可以采用Johansen的極大似然估計法來進行協(xié)整關系檢驗。在Eviews中，Johansen協(xié)整檢驗具體是通過計算統(tǒng)計量Trace和最大特征值Max-Eigenvalue統(tǒng)計量進行判定的，跡統(tǒng)計量協(xié)整檢驗的檢驗過稱遵循循環(huán)檢驗規(guī)則[4]。首先建立VAR矢量自回歸模型：

式（9）中，Y表示K維的內(nèi)生變量矢量，A表示相應的系數(shù)矩陣，P表示內(nèi)生變量滯后的階數(shù)。這里的。在差分序列建立的VAR模型中加入一個誤差修正項，就變成了VEC矢量誤差修正模型，其具體表達式為：

式（10）中，ECM表示根據(jù)協(xié)整方程計算的誤差修正項，反映了變量之間偏離長期均衡關系的非均衡誤差。協(xié)整檢驗滯后階數(shù)的選擇對于檢驗結果的影響較大，若滯后階數(shù)過大，會降低檢驗的功效；若過小，會導致檢驗無效[5]。本文先建立無約束的VAR模型，通過嘗試不同的滯后階數(shù)得到不同的AIC和SC值，并根據(jù)AIC和SC最小的原則選擇最佳滯后階數(shù)。當AIC和SC準則確定的滯后階數(shù)不一致時，宜利用似然比檢驗進行模型滯后階數(shù)的取舍，檢驗統(tǒng)計量為：

式（11）中，LnL（p1）和LnL（p2）分別表示滯后階數(shù)P分別為p1和p2時VAR（P）模型的對數(shù)似然函數(shù)值。自由度f為從VAR（p1）模型到VAR（p2）對模型參數(shù)施加的零約數(shù)個數(shù)。

利用1978—2012年的數(shù)據(jù)分別建立VAR(1)、VAR（2）、VAR（3）和VAR(4)模型（對于年度數(shù)據(jù)，一般比較到P=4），從各個模型的AIC值和SC值（見表4）可看出，根據(jù)SC準則，最佳滯后階數(shù)為1；根據(jù)AIC準則，則最佳滯后階數(shù)為3。二者確定的滯后階數(shù)不一致，因此，考慮用似然比檢驗來對VAR（1）模型和VAR（3）模型進行取舍，檢驗的原假設為模型的最大滯后階數(shù)為1，根據(jù)式（11）計算檢驗統(tǒng)計量為：

該統(tǒng)計量服從自由度f為18（3*32-1*32=18）的卡方分布。通過EViews6.0可以得到檢驗的伴隨概率為0.000 052，小于置信水平0.05，所以應拒絕原假設，選擇滯后階數(shù)P為3。

表4 VAR模型的AIC值和SC值比較

協(xié)整檢驗的滯后階數(shù)需要設定為VAR模型選定的滯后階數(shù)減1，即滯后階數(shù)為2，對LP、LT和LGDP 3個序列進行協(xié)整檢驗，根據(jù)跡統(tǒng)計量Trace和最大特征值Max-Eigenvalue統(tǒng)計量對變量之間協(xié)整關系的個數(shù)進行判斷，其判斷結果見表5。從表5可見，LP、LT和LGDP之間不存在協(xié)整關系，即沒有長期均衡關系。同時，對滯后1階和滯后3階的序列也進行協(xié)整檢驗，均無法否定“沒有協(xié)整關系”的原假設，說明LP、LT和LGDP無長期均衡關系和趨勢。

表5 Johansen協(xié)整檢驗結果

2.4 格蘭杰因果檢驗和VAR模型的建立

通過上述的協(xié)整檢驗，判斷LP、LT和LGDP之間不存在長期均衡關系，因此，為了研究三者之間的格蘭杰因果關系，以考察每個變量對另外兩個變量的預測的影響。進行格蘭杰因果關系檢驗的一個前提條件是時間序列必須具有平穩(wěn)性，因此，對△LP、△LT和△LGDP兩兩之間的格蘭杰因果關系進行檢驗分析，并將滯后階數(shù)分別為2、3、4時的統(tǒng)計量及其對應的概率p值列于表6。從表6的檢驗結果可以看出，LGDP是LP和LT的格蘭杰原因，而LP不構成對LGDP和LT的格蘭杰因果關系，同樣，LT也不構成對LGDP和LP的格蘭杰因果關系，即LGDP對LP和LT的預測有影響，而LP對LGDP和LT的預測沒有影響，LT對LP和LGDP的預測也沒有影響。這就表明，國民經(jīng)濟的增長是我國交通客運量和旅客周轉量增長的格蘭杰原因，說明，國民經(jīng)濟的增長，人民的生活水平得到提高，大大推動了我國旅客運輸業(yè)的發(fā)展，尤其是近年來越來越多的客運專線（高速鐵路）已經(jīng)建立[6]。而客運量的增長和旅客周轉量的增長不是國民經(jīng)濟增長的格蘭杰原因，這反映了我國旅客運輸能力仍然沒有與國民經(jīng)濟同步發(fā)展，長期處于緊張狀態(tài)，還未完全滿足國民經(jīng)濟發(fā)展的要求，旅客出行難的問題仍然存在。

表6 不同滯后階數(shù)的序列格蘭杰檢驗結果

為了進一步考察我國交通旅客運輸量與國民經(jīng)濟的關系，就二者的VAR關系進行具體模型的構建，按照上述分析結果，選擇滯后階數(shù)為3，以客運量、旅客周轉量和國內(nèi)生產(chǎn)總值作為指標變量進行模型構建，得到具體模型如（12）～（16）式所示。

式（12）～（16）中，變量Yt表示上述3個變量組成的向量，變量Yt-i（i=1，2，3）表示第i個滯后期的3個變量組成的向量對應的數(shù)值，變量Ai（i=1，2，3）表示相應的系數(shù)矩陣。從EViews操作得到的模型結果中還可以看出，此VAR模型的主要統(tǒng)計量——可決系數(shù)（R2）和調(diào)整后的可決系數(shù)（Adj.R2）均大于0.99，說明該模型中各個方程的擬合效果非常好，所建立的VAR模型顯著成立。

2.5 VAR模型的分析

對于滯后3階的VAR模型，很難直接通過觀察模型中的系數(shù)估計值對其進行分析，為了更準確地分析模型中各個變量之間的動態(tài)影響關系，我們采用IRF脈沖響應函數(shù)來進行分析。

一方面，以國內(nèi)生產(chǎn)總值為響應對象，以客運量和旅客周轉量為脈沖量作為對象展開分析，得到了脈沖響應分析結果，如圖3和圖4。從圖3可以看出，隨著滯后期的逐漸增加，客運量對國內(nèi)生產(chǎn)總值的脈沖響應經(jīng)歷了非線性變化和線性增長階段，非線性變化階段為滯后期1到滯后期7，其中下降階段為滯后期1至滯后期4，增長階段為滯后期4至滯后期7，線性增長階段為滯后期7至滯后期10，且表現(xiàn)為穩(wěn)步增長。同理，從旅客周轉量對國內(nèi)生產(chǎn)總值的脈沖響應圖（圖4）可以看出，國內(nèi)生產(chǎn)總值受到旅客周轉量的一個正向沖擊后，從第一期開始到第三期有小幅度下降，從第三期開始呈非線性增長，并在第7期開始停止增長并趨于穩(wěn)定。從脈沖響應圖的整體來看，交通客運量和旅客周轉量對國內(nèi)生產(chǎn)總值的增長有一定的促進作用。

另一方面，分別以交通客運量和旅客周轉量為響應對象，以國內(nèi)生產(chǎn)總值為脈沖量來展開分析，得到具體的脈沖響應分析結果，如圖5和圖6所示。從圖5可以看出，隨著滯后期的逐漸擴大，國內(nèi)生產(chǎn)總值對交通客運量脈沖響應圖呈現(xiàn)出倒“U”字形，從滯后期1開始較快增長到滯后期3，隨后開始呈現(xiàn)衰減的趨勢，至滯后期9時基本穩(wěn)定。同時，從圖6中的國內(nèi)生產(chǎn)總值對旅客周轉量脈沖響應圖中看出，旅客周轉量受到國內(nèi)生產(chǎn)總值的一個正向沖擊后，其變化趨勢與國內(nèi)生產(chǎn)總值對客運量的脈沖響應圖中的變化趨勢基本一致，且從滯后期4開始呈平穩(wěn)狀態(tài)。

圖3 交通客運量對國內(nèi)生產(chǎn)總值的脈沖響應圖

圖4 旅客周轉量對國內(nèi)生產(chǎn)總值的脈沖響應圖

圖5 國內(nèi)生產(chǎn)總值對交通客運量的脈沖響應圖

圖6 國內(nèi)生產(chǎn)總值對旅客周轉量的脈沖響應圖

綜合上述分析可以發(fā)現(xiàn)，我國客運量和旅客周轉量的增長對國民經(jīng)濟的影響作用呈階段性的變化，前期為削弱式的影響，后期為增長式的影響，從整體來看，隨著滯后期的推移，整個期間的正向效應越來越明顯，雖然交通運輸量和旅客周轉量在初期都出現(xiàn)了短暫的負效應，但馬上不斷加強正效應，說明二者對國內(nèi)生產(chǎn)總值的增長有明顯促進作用，整體來看，對國民經(jīng)濟的發(fā)展作用是顯著的。反之，就國民經(jīng)濟的發(fā)展對旅客運輸業(yè)發(fā)展的影響呈現(xiàn)出同態(tài)的變化規(guī)律，其規(guī)律為呈現(xiàn)出類似倒“U”形的趨勢，并分別在第3期和第2期時達到最大值后開始逐期遞減，但仍表現(xiàn)很高的正向效應，說明國民經(jīng)濟的發(fā)展對我國交通旅客運輸業(yè)的長期發(fā)展有一定的推動作用，同時國民經(jīng)濟的發(fā)展也決定著交通運輸業(yè)的發(fā)展規(guī)模。此外，雖然圖5中的脈沖響應圖初期有短暫的提升，但總體來說其影響變化呈衰減趨勢，由此可以基本確定，我國旅客運輸業(yè)的發(fā)展規(guī)劃和實施中存在著比較明顯的人為干擾跡象。圖6中，滯后4期后，其變化趨勢趨于穩(wěn)定不變，可以認為，旅客周轉量作為反映交通旅客運輸業(yè)完成產(chǎn)量的指標，其發(fā)展變化依照自身的規(guī)律，不會受到國內(nèi)生產(chǎn)總值較大的影響。

3 結論與建議

3.1 結論

本文研究了我國客運量、旅客周轉量和GDP的時間序列的特點，以及研究旅客運輸量與GDP之間的關系，并通過研究結果可知，序列經(jīng)過對數(shù)處理后，客運量、旅客周轉量和GDP均為非單位根過程，進行一階差分后，均變?yōu)橼厔萜椒€(wěn)過程。從三者建立的ARIMA模型來看，客運量和旅客周轉量均為帶有常數(shù)項的隨機游動，而GDP對數(shù)差分序列為ARMA(1,2)。

我國交通運輸業(yè)的發(fā)展與國民經(jīng)濟的發(fā)展關系密切且相互影響，但是通過對客運量、旅客周轉量和國內(nèi)生產(chǎn)總值進行協(xié)整分析后發(fā)現(xiàn)，3個變量之間并不具有協(xié)整關系，即交通旅客運輸量與國民經(jīng)濟之間不存在長期均衡關系，同時，反映交通旅客運輸量的2個指標（客運量和旅客周轉量）之間同樣不存在協(xié)整關系。為了進一步研究，對序列之間的格蘭杰因果關系進行分析，發(fā)現(xiàn)國內(nèi)生產(chǎn)總值是客運量和旅客周轉量的格蘭杰原因，而客運量和旅客周轉量均不是國內(nèi)生產(chǎn)總值的格蘭杰原因，說明國內(nèi)生產(chǎn)總值對客運量和旅客周轉量的預測有顯著作用，而客運量和旅客周轉量對國內(nèi)生產(chǎn)總值的預測沒有顯著影響。而后建立了VAR(3)模型，采用脈沖響應函數(shù)對VAR(3)模型中各個變量之間的動態(tài)影響進行比較，結果表明，交通運輸業(yè)的發(fā)展對國民經(jīng)濟具有先導作用，其影響作用呈現(xiàn)階段性變化，同時，國民經(jīng)濟的發(fā)展水平?jīng)Q定了交通運輸業(yè)的發(fā)展規(guī)模，為旅客運輸量的增長提供了潛在動力，但這不是必然成因，一方面是由于交通運輸能力的限制，不能伴隨國民經(jīng)濟的發(fā)展而快速增加客運量，另一方面是由于國民經(jīng)濟的發(fā)展除了促進旅客運輸業(yè)的發(fā)展以外，還會促進貨物輸運業(yè)的發(fā)展。

3.2 建議

通過研究交通運輸業(yè)的發(fā)展與國民經(jīng)濟之間的作用關系，筆者提出以下幾個建議：

(1)實現(xiàn)我國經(jīng)濟的持續(xù)、快速的發(fā)展，各級政府和全社會應該積極實施扶持交通運輸業(yè)，決策部門要給予優(yōu)惠政策，大力發(fā)展公路、鐵路、水運和航空等運輸業(yè)，建立高效的綜合運輸體系。

(2)適度超前規(guī)劃高鐵運輸，加快發(fā)展客運交通業(yè)，發(fā)展區(qū)域性客運交通樞紐，提高旅客周轉便捷性和效率，全國高鐵主干網(wǎng)與地方鐵路要充分銜接、聯(lián)網(wǎng)，形成全國的高鐵運行網(wǎng)，節(jié)約人流運行時間和成本，進而提升國民經(jīng)濟的運行效率和質量。

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