交通运输与国民经济发展关系研究

交通运输与国民经济发展关系研究

山西科技　SHANXISCIENCEANDTECHNOLOGY2006年第6期　11月20日出版

●百业科技

交通运输与国民经济发展关系研究

胡　优1)　蓝万炼2)　许友梅3)

(长沙理工大学交通运输学院)

摘　要:文章首先运用Granger因果性检验法评述了交通运输与经济发展的因果关系,然后以

交通运输的旅客运输量、旅客周转量、货物运输量、货物周转量为特征指标,通过模拟分析,建立国内生产总值与相关特征值指标的线性计量经济模型,并对交通运输建设与国民经济发展关系进行了定量预测分析。

关键词:交通运输;国内生产总值(GDP);预测;Grange因果检验方法中图分类号:F512.3　　　　文献标识码:A文章编号:1004-6429(2006)06-0084-03

　　作为一个发展中国家,交通运输对我国经济、社会发展起

着显著的前导作用,同时对区域产业经济结构的调整也有很大的影响。在此以交通运输系统对国民经济发展和影响为研究背景,分析探讨交通运输与国民经济之间的关系。1　交通运输与国民经济发展因果关系定性分析

交通运输与经济发展之间的因果关系非常复杂理论界的研究来看,识,指导思想。需求,求;,强调并突出交通运输在经济发展中的作用;第三种认识是对前两种认识的综合,认为交通运输既是经济发展的原因,也是经济发展的结果。应该讲,上述三种认识都部分地反映了交通运输与经济发展的因果关系。我们现采用Granger因果检验方法对我国不同地区的交通运输与经济发展因果关系进行分析,从定性的角度更好地理解交通运输与经济发展的关系。1.1　国民经济总值和交通运输网络密度的Granger因果关系检验模型构建

首先确定反映经济发展的指标为国内生产总值GDP,反映交通运输发展水平的指标确定为交通运输网络密度D。其中交通运输网络密度D的计算步骤是,首先把区域内的铁路长度按照与公路相比的实际客货运量完成情况折算成公路长度,然后计算区域内单位面积上的公路和铁路长度,得出区域交通运输网络密度。

我们将利用Granger因果性检验讨论GDP和D之间的相关关系。Granger因果关系检验精确定义如下:如果两个经济变量X、Y在包含过去信息条件下对Y的预测效果要好于只单独由Y的过去信息对Y的预测,即变量X有助于变量Y预测精度的改善,则称X对Y存在Granger因果性关系。

根据Granger因果关系检验的定义和方法,分别构造GDP和D之间的Granger因果关系检验模型如下所示:

作者简介:1)胡　优,女,1982年出生,在读硕士研究生,410076,湖南省长沙市

收稿日期:2006-07-24

G=C1+∑DP-iiDt-i+μ1t

i=1

i=1

P

tC2+DPt-i+μiDt-i2t

i==1

pq

c12,μ1t和μ2t为随机误差项,且E

(DP和Dt的最大滞后期数,α1t,tpq分别为Gi、iii。对于上述方程来说,从理论上可以知道GDP和D之间存在四种关系:

1)如果βDP和Di=0且δi=0(i=1,2,…,q),则说明,G之间不存在因果关系,即彼此相互独立。

2)如果β0(i=1,2,…,q),则说明D不是GDPi=0且δi≠

的因果关系,而LnGDP是D的因果关系。

3)如果β0且δDP不是Di≠i=0(i=1,2,…,q),则说明G的因果关系,而D是LnGDP的因果关系。

4)如果β0且δ0(i=1,2,…,q),则说明GDP和D之i≠i≠间互为因果关系。1.2　我国东中西三大地区的GDP和DGranger检验结果

在上述分析的基础上,使用计量软件Eviews对数据进行检验。在检验过程中,针对不同地区的经济发展水平,经济变量之间发生作用的时滞会有所不同,东中西三大地区GDP和D因果关系见表1。

表1　东中西三大地区GDP和D的因果关系滞后期数东部中部西部

121224

D—→GDP

GDP—→D

×

××××√√√√√　　说明:1.上表中D→GDP表示假设D是GDP的原因,GDP→D表示

GDP是D的原因;2.×表示拒绝D→GDP假设条件,即认为D不是GDP

的原因,√表示接受D→GDP假设条件,即认为D是GDP的原因;3.判别标准是10%的显著性水平。

对GDP→D而言,仅有西部地区滞后4期拒绝假设条件,其余全部接受假设条件,说明GDP是D的原因。东中西部地区GDP增长是交通运输网络密度提高的原因也就证明了交通

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交通运输与国民经济发展关系研究

胡　优,等:交通运输与国民经济发展关系研究

运输是经济活动的引致需求的理论。对D→GDP而言,全部拒绝了假设条件,似乎说明D不是GDP的原因。但是我们发现东部地区辽宁、江苏,中部省份湖南,西部省份宁夏在检验中接受了这一假设,这说明交通运输本身发展的内在规律性,使得当前交通运输基础设施的提供往往由技术决定,方式的选择、线路的安排等相对纯粹的技术因素对整体网络的构成和完善影响非常大,从而造成部分地区交通运输的提供并没有充分反映经济的客观要求,可以断定,交通运输的发展成为经济发展的原因是有相应条件约束的。可以看出,定性分析只可以大体反映了国民经济发展与交通运输的相关性。其具体相关程度依赖于定量分析结果。2　国民经济发展与交通运输相关性的定量分析

现以人流、物质流作为交通运输特征量指标,着重探讨旅客交通运输量、周转量以及货物交通运输量、周转量与国民经济的定量经济关系,并建立相关预测模型。2.1　定量经济模型

我们根据1978年～2000年国内生产总值与国内交通运输的相关资料,分析国内生产总值与旅客周转运输量、旅客运输量、货物运输量、货物周转量的相关“散点”图,发现它们具有线性相关性,分析建立相关线性模型如下:

(1)TOTPK=1072.1643+0.13090348×ReaGDP78

　　　　(4.8013619)(26.769061)———T-2

　　　　R(判定系数)为0.971529　　　　同归标准差为550.8597式中:TOTPK———);

ReaGDP78,单位为

(2)TOTFK=8104.94316762×ReaGDP78

　　　　(8.2511385)(20.219375)———T-统计检验值

2

　　　　R(判定系数)为0.951143　　　　回归标准差为2423.1式中:TOTFK———货物周转量(亿tkm)。

两个计量经济学模型的可信度(判别系数)分别揭示了旅客周转量和货物周转量与国内生产总值之间的线性相关关系。这将对我们下面的分析预测提供比较可靠的理论依据。2.2　经济模型细分与分析

我国旅客运输有铁路、公路、水运以及航空运输四种方式,货物运输除了以上四种运输方式以外,还有管道运输的货物运输方式。2.2.1　旅客运输模型分析

根据客运方面1978年～2000年火车客运量和公路汽车客运量涨幅以及两者各占总周转量的份额分析(铁路旅客周转量所占份额从1980年的60%下降到37%,公路旅客周转量所占份额由1980年的32%上升到2000年的54.3%),我们建立了铁路客运周转量、公路客运周转量与国民生产总值相关方程:

(3)RPK=1284.7368+0.1234936×ReaGDP78

　　　(7.8835070)　(10.512341)———T-统计检验值

2

　　　R(判定系数)为0.840315　　　回归标准差为402.0123式中:RPK———铁路旅客周转量(亿人km)。

(4)HPK=-217.31999+0.2653397×ReaGDP78

　　　(-3.52799)(59.755716)———T-统计检验值

2

　　　R(判定系数)为0.994153

2006年第6期　11月20日出版

　　　回归标准差为151.9557

式中:HPK———公路旅客周转量(亿人km)。

(4)的方程式的分析,我们初步得到铁路旅客周通过(3)、

转量与国内生产总值的线性相关系数为0.840315,比公 …… 此处隐藏：5525字，全部文档内容请下载后查看。喜欢就下载吧 ……