前言：寻找写作灵感？中文期刊网用心挑选的交通设施投资与经济进展的关联，希望能为您的阅读和创作带来灵感，欢迎大家阅读并分享。
一、引言 交通基础设施投资大、周期长，在消费上具有非排他性，在地理上具有网络性，在经济上具有外部性，对区域经济增长的影响重大且复杂。因此，交通基础设施投资与经济增长的关系一直是理论界研究的热点。罗森斯坦•罗丹、沃尔特•罗斯托等早期的发展经济学家认为，基础设施在工业化过程中起着决定性作用，将基础设施视为社会先行资本来优先发展［1］［2］。Rietveld和Nijkamp通过研究发现，交通基础设施投资对经济增长确实有影响［3］。Banister和Berechman指出，交通基础设施投资会产生投资乘数效应［4］。在直接经济效益的基础上，由于存在外部性，交通基础设施会通过聚集经济、运输网络经济和环境等条件促进区域经济的增长。国内学者对该问题也研究颇丰。周庆明研究了交通基础设施对区域经济增长的空间溢出作用［5］；高峰运用投入产出分析法研究了交通运输业的发展对国民经济各个产业及整个国民经济产出和就业的贡献［6］；牛树海分析了高速公路建设对区域发展影响，认为交通基础设施体系空间网络的不断发展，引起了空间区位优势的变化，为空间经济集聚提供了必要条件［7］。张学良运用计量经济学中的协整理论和误差修正模型，对我国交通基础设施与经济增长之间的关系进行了分析［8］。此外，刘勇、庞瑞芝等研究也分别从不同的角度对交通基础设施投资与经济增长的关系进行了阐述［9］［10］。总体来看，相关研究文献中定性研究多，定量论证相对较少。本文侧重对交通基础设施投资与经济增长的关系进行实证分析，从地域上探讨辽宁省交通基础设施投资的现状及经济增长效应，力图将二者的关系从感性认识上升到理性的高度，并据此提出相关建议，以促进辽宁省经济增长。 二、模型选择与计量检验 1．模型与数据的选择 协整是对非平稳经济变量长期均衡关系的统计描述，可以用来分析交通基础设施投资与经济增长是否存在长期稳定的均衡关系。在数据样本的选择方面，辽宁省的经济增长用辽宁省的国内生产总值作为指标，表示为GDP；交通运输业所创造的GDP使用交通运输仓储和邮电通信业的GDP产值来代替，表示为TGDP；同时选择交通运输仓储和邮电通信业的基本建设与更新改造投资之和来代替交通基础设施投资，表示为TRANS。考虑数据的可得性和模型的显著性，本文选用《辽宁省统计年鉴》1984～2010年的数据，同时用以1984年为基期的居民消费价格指数对以上变量数据进行指数化调整以消除物价因素的影响。为了消除数据中存在的异方差，再分别对每个变量取对数，即LGDPt＝Log（GDPt／Pt），LTGDPt＝Log（TGDPt／Pt），LTR－ANSt＝Log（TRANSt／Pt）。其相应的差分序列分别为：ΔLGDPt、ΔLTGDPt和ΔLTRANSt，如图1、图2所示。 2．平稳性检验 协整分析的首要任务是检验时间序列的平稳性，从图1和图2可以看出，自20世纪80年代以来，辽宁省的交通基础设施投资与经济增长均保持了较快的发展速度。这几个变量在取对数后都呈线性变化，表现了明显的上涨趋势，可能都是非平稳的时间序列。在经过一阶差分后，它们的曲线类似白噪声。本文采用增广迪基－福勒检验，对所选变量进行单位根检验（见表1），从表1可以看出，在初始的对数序列上，所有变量的ADF值均大于1％水平下的临界值，表明LGDPt、LTGDPt和LTRANSt都是非平稳序列，而经过一阶差分后，ΔLGDPt、ΔLTGDPt和ΔLTRANSt都拒绝有单位根的假设，表明差分变量都是平稳的，因此，这三个序列都是一阶单整序列，可以用于协整分析。 3．协整关系检验与VECM模型建立 向量自回归模型（VAR）用于分析不同类型的随机扰动对变量系统的动态影响，同时对于相互联系的时间序列变量系统，向量自回归模型是一种有效的预测模型。经过多次试验，当最大滞后阶数取2时，VAR模型的LR、FPE、AIC、SC和HQ值有超过一半达到最小值，因而决定建立VAR（2）模型，对LGDPt、LTGDPt和LTRANSt进行协整关系检验，考察三者之间是否存在长期稳定的均衡关系。此处采用约翰森检验（Johansentest）方法，结果如表2所示。从表2的Johansen协整检验可知，三个变量之间只存在一个协整关系，这一协整关系所反映的是各变量之间的长期均衡趋势。标准化后的长期协整关系可以表示如下：ECM＝LGDP－0．2366LTGDP－0．3555LTRANS－4．6801（1）式（1）表明，辽宁省GDP每增加1％，交通运输增加值与交通基础设施投资值将分别增长0．2366％与0．3555％，即交通运输增加值对GDP的弹性为0．2366，交通基础设施投资值对GDP的弹性为0．3555。表3给出了式（1）向量误差修正模型（VEC）更为详细的估计结果。从VEC（2）模型各项指标来看，AIC和SC都较小，整体效果较好，VEC（2）模型的残差也具有很好的正态性。在VEC（2）模型中，被解释变量的波动可以分为短期波动与长期均衡两个部分。从误差修正项（EC）看，三个方程的调整系数分别为0．2829、－0．3753和1．5709，说明协整关系对当期交通基础设施投资的增长产生了很大的刺激作用。从协整关系与误差修正模型的分析中可知：首先，辽宁省的交通基础设施投资与经济增长之间存在一种长期稳定的均衡关系，所取的三个指标呈现同一方向变动，这说明我们在前文中总结的交通基础设施投资与经济发展相关性很强的先验判断和辽宁省的具体实际情况是一致的。其次，从严格的ECM模型估计结果来看，对于GDP的短期波动而言，交通运输增加值与交通基础设施投资滞后各项的系数比较小；而对于交通基础设施投资的短期波动而言，GDP与交通运输增加值的系数相对较大。这意味着，经济增长与交通运输增加值对交通基础设施的影响可能更为显著一些，甚至存在单向影响的可能。#p#分页标题#e# 4．格兰杰因果关系检验 虽然从前文的协整关系模型中可以看出，辽宁省交通基础设施投资与经济增长之间存在动态关系，但互相之间的因果关系说服力仍不足，需进一步利用Granger因果关系检验方法来判断究竟二者之间的因果关系的方向是单向的还是双向的。从表4可以看出，接受LGDP、LTGDP不是LTRANS原因的原假设的概率均小于0．05，所以拒绝原假设，LGDP与LTGDP是LTRANS的原因；LTRANS不是LGDP、LTGDP原因的原假设的概率均大于0．5，只能接受LTRANS不是LGDP与LTGDP的原因的原假设。故总体而言，在滞后阶数为1～3具有稳健性的情况下，本文最终认为LTRANS和LGDP、LTGDP是单向的因果关系，而LGDP与LTGDP的因果关系不明显。 三、结论 本研究得出以下结论：（1）总体协整关系表明，无论是交通基础设施投资还是交通运输业的规模，都与经济增长保持着长期稳定的均衡关系，它们之间的弹性为0．35。即在长期内，辽宁省交通基础设施投资与规模扩大会促进当地的经济增长，同时，辽宁省的经济增长也会有利于交通基础设施投资和规模的扩大。（2）Granger因果关系检验表明，辽宁省的经济增长导致了交通基础设施投资的增长与交通运输业规模的扩大，经济增长是交通基础设施发展的Granger原因。交通基础设施的外部性和垄断性特征决定了交通基础设施的提供主体是政府。交通基础设施建设可以快速显著地拉动地方GDP，这对地方政府追求短期行政政绩必然产生较强的激励，进而干扰交通基础设施投资决策的科学性，导致交通基础设施投资过程中政出多门、资源分散、重复投资及建设。这些问题必然在一定程度上制约着辽宁省交通系统的效率最大化，影响着交通基础设施对经济增长效应的充分发挥。