交通运输业、经济增长间协整关系和因果关系的实证研究――以重庆市为例

论文导读:：在现代经济发展中，交通运输业对经济的发展的作用日益明显。本文以重庆市1985―2008年间的客运量、货运量和国内生产总值为研究对象，利用计量理论，对重庆市1985―2008年间的交通运输业的状况与经济增长进行实证分析。结果表明，交通运输业与经济增长间存在长期稳定的关系；从格兰杰因果关系检验结果来看，交通运输业与经济增长之间的因果关系不是很明显；在短期，经济增长与货运量之间不存在因果关系，在长期存在因果关系；另外，在短期，经济增长是客运量的原因，而在长期，经济增长与客运量之间不存在因果关系。
论文关键词：交通运输，经济增长，协整，格兰杰因果

 

一、引言

交通运输业对现代经济发展的作用日益明显，作为国民经济的基础产业，已经成为纵多经济发展因素中的重要因素之一。[1][2]交通运输业如何在经济发展产生作用？与经济经济发展的关系如何？已有学者在这方面做了相关的探讨。刘建强、何景华（2002）以1949―1999年间中国的GDP、客运量和货运量为样本数据，运用协整理论和格兰杰因果关系的检验方法分析了交通运输业与国民经济发展的关系，结果发现货运量与GDP之间具有长期的均衡关系。也就是说交通运输业能促进国民经济的发展。刘秉镰、赵金涛（2005）以1978―2003年间的数据位样本，运用格兰杰因果检验方法分析了我国东中西部的交通运输与经济发展的关系，结果发现GDP增长是交通运输发展的原因。张学良（2007）用面板数据模型研究了不同区域间交通基础设施与经济增长的关系。张学良、孙海鸣（2008）以改革开放以来的时间序列为对象，运用协整理论和格兰杰因果关系检验方法，分析了交通基础设施与经济增长的长期稳定关系工商管理论文，结果发现经济增长是交通基础设施发展的格兰杰原因怎么写论文。

从对上述文献的分析来看，当前对交通运输与经济发展的关系主要集中在整个中国，很少有针对某一区域或某一省份的研究。

本文力图在已有研究方法的基础上，以重庆为研究对象，运用协整理论和格兰杰因果关系检验的方法分析重庆的交通运输业与经济增长的关系。

二、计量方法分析

（一）单位根检验

单位根检验主要是检验变量是否是一个稳定的时间序列过程。根据协整理论，存在长期均衡关系的两个变量必须要相同的单整阶数。因此，在本文中，对三个变量进行协整分析之前，必须检验三个变量进行单位根检验。目前，最常用的单位根检验方法是由Dickey和Fuller提出的ADF（Augented Dickey-FullerTest）检验。ADF检验的基本原理是将非平稳的时间序列进行n次差分变成平稳的时间序列。基本方法如下：

（1）

其中表示常数项，，，表示待定参数，t表示时间趋势因素，表示随机误差项。该检验中的滞后阶数由AIC（赤池消息准则）和SC（施瓦茨准则）来确定。

（二）协整检验

由于本文涉及到三个变量，因此本文将采用Johansen(1988)和Juselius(1990)提出的一种似然法进行检验的方法。该方法是基于向量自回归VAR(P)模型的分析技术进行检验，可用于检验多个变量，能同时求出各变量间的若干种协整关系。它的基本思路是在多变量向量自回归（VAR）系统回归构造两个残差的积矩阵工商管理论文，计算矩阵的有序特征值（Eigen value），根据特征值得出一系列的统计量判断协整关系是否存在以及协整关系的个数。

（三）因果关系检验

利用协整检验结果判断了变量之间是否存在长期稳定关系之后，对于变量之间的因果关系还需要进行进一步的检验。因此，需要在协整检验的基础上，利用因果分析（(Granger Causality Test)对问题继续进行研究。

目前，最常用的因果分析方法是格兰杰因果关系检验怎么写论文。格兰杰因果关系检验的基本思想是：如果变量x是y变化的原因，那么x变化之后，y才发生变化，因此可以通过x来预测y。如果在y关于y的滞后变量的回归中，加入x的滞后变量作为独立的解释变量后，能使整个回归方程更加显著，这个时候，我们称x是y的格兰杰原因，但是在添加x的滞后变量后并没有显著增加回归的解释能力，则称x不是y的格兰杰原因。

格兰杰因果关系检验的模型如下：

（2）

（3）

检验和的格兰杰因果关系的假设是：：=0，j=1,2,...,k；：0，j=1,2,...,k。直接用F―检验来检验上述假设关系，检验的F统计量为：

F=~F[m,T-(m+k+1)] （4）

其中工商管理论文，和分别表示表达式（2）和（3）通过最小二乘法回归得到的残差平方和，m表示自由度，k表示（）滞后项数，T为时间序列（）的观测值总数。

三、实证分析

本文选取重庆市1985―2008年的国内生产总值（GDP）作为反映重庆市的经济增长的指标，反映重庆是交通运输业的指标确定为货运量（HYL）和客运量（KYL），数据全部来源《重庆市2009年统计年鉴》。为了尽可能得到宏观经济变量之间的真实关系，减少序列的波动以及消除异方差的影响，对各个变量取对数形式，分别用lnGDP，lnHYL和lnKYL表示。

（一）交通运输经济增长的态势分析

从图1中可以看出，在1985―2008年这23年间，重庆市的货运量、客运量和国内生产总值的变化趋势表现出一致性，呈不断上升的趋势。在1985―1995年间，三个指标的变化趋势都不是很平稳，但是在1995年后的变化趋势都是不断上升的。通过对图1的大致分析，我们猜测重庆市的交通运输与重庆市的经济增长呈现出相关性。

图1 GDP，HYL和KYL对数化的趋势图

（二）单位根检验结果

在现实经济中，大多数经济指标的时间序列是不稳定的工商管理论文，因此，在用OLS进行回归前，先要对各个变量进行单位根检验，确定各个序列是否是平稳序列，以避免回归出现虚假回归。下面是用本文第二部分所论述的单位根检验方法对客运量、货运量和国内生产总值的时间序列数据的稳定性进行检验，运用软件为Eviews6.0。在检验过程中，根据各个时间序列的时序图来确定检验形式是否含有常数项和时间趋势项。检验结果如表1：

表1 客运量、货运量与国内生产总值的ADF检验

注：在检验形式（c,t,k）中，c表示常数项，t表示趋势项，k表示滞后阶数；滞后阶数是依据AIC和SC准则进行选择的。*表示1%显著水平，**表示5%的显著水平。

从表1中的检验结果来看，1985―2008年间，时间序列nGDP,lnHYL和lnKYL都不是平稳序列；但在5%的显著水平下，变量lnHYL和变量lnKYL的一阶差分序列已经趋于平稳，而变量lnGDP二阶差分序列在5%的显著水平下才趋于平稳；因此，变量lnHYL和lnKYL这两个序列是是一阶单整序列，而lnGDP二阶单整序列怎么写论文。但是在5%的显著水平下工商管理论文，三个时间序列的二阶差分序列也是平稳的；因此，我们可以认为三个变量的时间序列是二阶单整序列。依据协整理论，可以对三个变量的时间序列进行协整检验，以分析变量之间的长期稳定关系。

（三）协整分析结果

通过上述的单位根检验，我们发现变量lnHYL、lnGDP和lnKYL都是二阶单整序列，因此，货运量、客运量与GDP之间存在长期间的稳定关系。这部分运用前文介绍的协整检验方法对变量间的协整关系进行检验。在进行协整检验之前，先确定VAR模型的最后滞后阶数，本文使用AIC和SC准则来确定VAR模型的最优滞后阶数。由于无约束VAR模型的最优滞后期为5，因此本部分协整检验的VAR模型滞后期确定为4。对lnGDP,lnHYL和lnKYL协整检验结果如下表所示：

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