交通设施与国内产业构造提升

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作者：董辰孔刘柳单位：上海理工大学管理学院

从各国的经济发展历程可以看出，产业结构升级是在其中起到了极其重要的作用。Lewis(1954[3])提出了著名的“二元经济模型”，指出发展中国家劳动力从农业部门向工业部门转移过程。传统的区位理论和新经济地理模型主张产业区位由运输和要素成本决定，交通基础设施水平的改善能改变集中（市场规模和集聚经济）和分散力量（要素成本和竞争）的相对重要性，运输和要素流动成本的降低能增大要素的流动性，并最终影响经济活动的空间分布[4]。张翼、何有良(2010)在研究产业结构变迁和要素重置时，认为两者关系紧密。可见无论是劳动力要素的流动还是物质要素的流动对于产业结构升级的作用都十分明显。而要素流动和重置的效率与交通基础设施建设不无关系。Krugman(1991[6])更是提出了著名的“中心外围”模型，认为运输成本对产业集聚和转移有显著的影响，当运输成本降至极低时，产业分布由不可移动的生产要素决定。当交通基础设施存量达到一定水平时，运输成本在产业分布中的作用越来越小，因此，单纯从运输成本的视角来研究交通基础设施对经济活动空间分布的影响并不十分合理。因此把基础设施建设作为影响产业结构的一个独立变量进行考虑，通过计量经济学方法，研究与产业结构升级的定量结论是十分有意义的。国内学者对于产业结构升级的驱动因素研究不少，如代谦、别朝霞(2006[7])研究了人力资本、动态比较优势和产业结构升级的关系，认为人力资本一方面座位要素投入用于经济活动，另一方面它具有外部性，能够有效降低产品的生产成本，提高研发部门的效率；只有人力资本积累不断提高才能使发展中国家不断进入更高级的产业。黄日福、陈晓红(2007[8])研究了FDI和产业结构升级的关系，认为FDI在中部地区产业升级过程中产生了显著的正向作用。苏勇、杨小玲(2010[9])则研究了资本市场与产业结构升级的关系，认为目前我国资本市场不利于产业升级。而鲜有文献研究交通基础设施与我国产业结构升级的关系。正是基于此，本文以中国数据为例进行实证研究，旨在探讨交通基础设施与产业结构升级的关系。本文的结构安排如下：第二部分为数据说明和指标选取，第三部分为实证检验及结果分析，第四部分为地区差异比较分析，最后为结论及政策含义。

数据说明和指标选取

某个产业产值占国内生产总值的比重可以很好的反应这个产业的发展情况和在国民经济中的地位，因此，本文选取第三产业产值和第二产业产值之比作为反应结构升级的指标，以IND表示。反应交通基础设施的指标则选取全国铁路、公路、内河航道、民航里程总和。并对其取对数，以反映其相对变化量对产业结构优化率的影响，以LTR表示。由于数据的可获得性，本文以中国1978-2009上述变量值为样本研究。第二、三产业占比和铁路、公路、内河航道、民航里程均取自历年《中国统计年鉴》。各变量统计性描述见表1。

实证检验及结果分析

（一）模型设计向量自回归（VAR）是基于数据的统计性质建立模型，把系统中的每一个内生变量作为系统中所有内生变量的滞后值的函数来构造模型，从而将单变量自回归模型推广到由多元时间序列变量组成的“向量”自回归模型。下文首先采用ADF检验对各变量进行平稳性检验，然后采用Johansen检验对非平稳序列进行协整检验，在两个变量存在协整关系的情况下，对其一阶差分量(ΔIND、ΔLTR)进行Granger因果分析，而后建立向量误差修正模型（VEC），并采用脉冲响应函数方法（IRF）分析二者之间的相互影响。第四部分的地区差异比较分析中运用面板数据固定效应模型分别对东中西三个区域进行回归。本文的计量方法均在Stata11.2中完成。（二）变量的平稳性检验从现有的实证研究成果来看，大多数宏观数据是不平稳的，而数据平稳性对于采用的计量方法至关重要，故而采用ADF方法对其进行检验，根据SC准则取滞后阶数0。结果见表2。由检验结果可知，IND和LTR在各个显著性水平下都存在单位根，为不平稳序列，而一阶差分量ΔIND和ΔLTR均在1%的显著性水平下拒绝了原假设，所以IND和LTR均为一阶单整时间序列，满足协整的前提条件。（三）协整关系检验一些时间序列虽然本身是非平稳的，但是它们的线性组合却有可能是平稳序列。协整就是检验这种均衡关系的统计表示。下面运用不包含常数项，滞后三阶的Johansen协整检验方法对同阶单整序列IND和LTR进行检验。结果见表3。由检验结果可以看出，在5%的显著水平下，IND和LTR存在协整关系，协整秩为1。这虽然确定了二者在长期具有均衡关系，但是无法确定二者的因果关系，接下来对其进行Granger因果关系检验。（四）Granger因果关系检验Granger因果关系检验是考察两个变量在时间上的因果关系，即估计变量A被过去的变量B解释程度。但这并不是一般意义上的因果关系，称为“B是A的Granger原因”。由于Granger检验要求变量序列平稳，故本文对IND和LTR的一阶差分ΔIND和ΔLTR进行滞后期为2、3、4、5、6的检验。检验结果见表4。注：*、**、***分别表示在1%、5%、10%的显著性水平下拒绝原假设。检验结果表示，滞后期为3时在10%的显著水平拒绝了原假设“ΔIND不是ΔLTR的格兰杰原因”，即ΔIND是ΔLTR的Granger原因，滞后期为5、6时在1%的显著水平拒绝了原假设“ΔLTR不是ΔIND的格兰杰原因”，即ΔLTR是ΔIND的Granger原因。由以上结果可以得出如下结论：在长期（5年、6年）交通基础设施建设对与产业结构升级有着明显的影响，这是非常符合现实的，交通基础设施建成以后将存在很长时间，从而对产业结构调整产生长期的影响。而在短期（3年）产业结构升级反而对交通基础设施有相当的解释力，这可能是由于产业结构升级超前于交通基础设施，从而拉动交通基础设施的建设。但是这样的影响到底是正的还是负的呢？在长期又是如何变化的呢？下面本文建立向量误差修正模型（VEC），并通过脉冲响应函数（IRF）分析这一过程。（五）VEC模型的建立和IRF协整方程代表产业结构升级和交通基础设施的长期均衡关系，由于各种扰动，它们并不总是处于该路径上，而常常会在短期内偏离该均衡路径。在协整检验的基础上，我们构建了不含常数项，协整秩为1，滞后3阶的VEC模型，其兼顾描述了产业结构升级和基础设施的长期协整关系和短期的偏离。我们估计得到的VEC模型是：其中ecmt=0.4198864+INDt+（-0.1854841）LTRt为误差修正项，反映产业结构升级和交通基础设施短期内偏离其长期均衡路径的程度。三个方程的显著性见表5。显著性检验结果表明VEC模型总体上显著性很好，可以进行下面的分析。注意到无论是方程1还是方程2中，滞后1期和2期的产业结构升级和交通基础设施都是负相关的，这似乎与现实情况并不相符。那它们的长期影响又将如何呢？下面进行脉冲响应函数（IRF）分析。结果见图2、图3。从脉冲响应图中我们可以看出，短期中产业结构升级和交通基础设施互相有负的影响，而在长期正的拉动作用十分明显，在第6期左右达到最高点，且正的拉动作用明显大于负面影响。可能的原因如下：交通基础设施的开始建设对于第二产业的拉动作用要远大于其对第三产业的拉动，因为铁路、公路等建设都要大量依赖钢筋水泥重型机械以及一整套的第二产业，这些导致第二产业占比的变化量大于第三产业占比的变化量，于是IND=第三产业占比/第二产业占比出现略微的下降，而交通基础设施建成以后并持续发挥它加速要素流动从而促进产业结构升级的作用，在长期拉动作用明显。

结论及政策建议

本文运用ADF检验、Johansen协整检验、Granger因果检验、VEC模型、脉冲响应函数等多种计量方法利用1978-2008年中国数据对交通基础设施和产业升级进行了系统的研究，主要得出以下结论：（1）由于交通基础设施建设对于第二产业的拉动明显，所以短期内对产业结构由第二产业向第三产业转移有略微的负影响，但是建成以后其对要素的重置作用明显，有利于产业结构升级，长期来看效果显著且持续。从历史来看，产业结构优化升级是一国经济实现跨越式发展的必要途径，中国目前正处在关键时期，鉴于交通基础设施的长期持久的拉动作用，加快交通基础设施建设尤为重要，但是应根据现实情况具体对待。随着高铁的相继开通，经济相对发达的东部地区交通网络已经基本完善，接下来正是其发挥重要作用的时期，这必将有利于东部地区产业向中西部地区转移，但相比较而言，经济较落后的中西部地区更加需要交通基础设施的建设。应避免一部分地区“交通过剩”，一部分地区“交通不足”的情况发生，事实上这种情况在当今中国已经出现端倪，部分地区铁路、公路的使用效率极低，而另一部分则极度缺少交通基础设施。考虑到交通基础设施建成以后需要经过一段时间才能发挥作用，对于正处于产业结构升级时期而交通基础设施不足的地区更应该加快投入，以求尽早发挥作用，帮助当地产业升级的顺利进行。上文分析到三期滞后的产业结构升级对于交通基础设施有一定的拉动作用，这就说明了在产业结构升级非常依赖于交通基础设施，所以如果交通基础设施滞后于产业结构升级其不利影响是不言而喻的。只有根据不同地区的转型特点具体对待才能是交通基础设施最好的服务于产业结构升级，实现经济的全面可持续发展。