京津冀協同發展背景下交通一體化對區域經濟發展的影響

鄭林昌，趙丹陽，郭世鵬，趙嬌嬌

（河北大學 經濟學院，河北 保定 071002）

京津冀協同發展背景下交通一體化對區域經濟發展的影響

鄭林昌，趙丹陽，郭世鵬，趙嬌嬌

（河北大學 經濟學院，河北 保定 071002）

區域交通一體化是京津冀協同發展的重要內容，加快推進京津冀協同發展背景下區域交通一體化進程，研究交通運輸對區域經濟發展影響尤為重要。通過構建VAR模型，利用格蘭杰因果檢驗、脈沖響應分析、方差分解等方法，分析了京津冀地區交通運輸對經濟發展的影響。結果表明，京津冀地區公路建設對區域經濟發展有著重要推動作用，且這種作用有持續增加的趨勢；鐵路建設對區域經濟發展的促進作用并不明顯，其影響有待進一步發掘。

京津冀；交通一體化；區域經濟發展；VAR模型

1 引言

交通運輸作為區域發展的主要動力之一，對生產要素的流動、城鎮體系的構建和發展有著決定性的影響[1]。優良的交通運輸網絡和較低的運輸成本是影響區域經濟發展的重要因素，有利于實現產業聚集，實現對區域經濟增長空間溢出效應[2]。此外，它可以通過改變產業布局、影響人口布局等多個方面對城市發展產生推動作用。交通一體化是區域經濟一體化的重要空間依托及表現形式之一[3]，是多種交通方式以及各種交通資源有機結合的綜合立體化交通體系，是實現區域經濟一體化的突破口和前提基礎[4]。

目前，京津冀協同發展已經上升為重大國家戰略，京津冀協同發展的核心是有序疏解北京非首都功能，調整經濟結構和空間結構。交通作為連接三地的主要媒介，在協同發展中扮演著極其關鍵的基礎角色，對于各種要素資源的流動和城市功能的支撐起著不可替代的重要作用，區域交通一體化需要率先實現突破。不可否認，京津冀城市群在運輸結構、基礎設施建設和體制機制方面仍存在很多問題[5-6]。為此，2015年國家發展改革委和交通運輸部發布《京津冀協同發展交通一體化規劃》，規劃到2020年基本形成多節點、網格狀的區域交通網絡，到2030年，形成“安全、便捷、高效、綠色、經濟”的一體化綜合交通運輸體系。近期，京津冀交通一體化進程正在有序推進，京臺、京秦、密涿等一批高速“斷頭路”正在加快建設，京張高鐵、京沈高鐵等軌道交通項目正在施工，北京新機場主體工程已開工建設，可以預見，未來該區域交通運輸方面的投資將持續增加。京津冀協同發展背景下，如此規模龐大的交通運輸投資到底能夠給區域經濟帶來什么的影響，是一個值得深入研究的重大課題。

針對交通運輸與區域經濟發展的關系，國內外學者已進行了大量研究。以施尼爾森等為代表的學者認為，經濟發展水平必須與地區最優交通量相適應[7]，交通基礎設施建設對經濟發展具有重要作用（Jeffery）[8]，Behrens的研究表明那些擁有更好的交通基礎設施的國家和地區，因為能夠取得更高的貿易流量因而更容易取得區域經濟的均衡發展[9]。我國學者在此方面也做了大量工作。比如張學良等[10]的研究結果表明中國交通基礎設施對區域經濟增長具有重要作用，馬曉蕾[11]、呂稼歡[12]、陳博文[13]等也得出了類似的研究結論。但不可否認的是，目前針對交通一體化對區域經濟發展影響的研究成果仍然偏少，尤其是京津冀協同發展背景下，探討京津冀交通一體化與區域經濟發展關系的研究成果更少。本文利用VAR模型及相關數據檢驗方法對選取的交通一體化指標與經濟發展指標進行分析，以此來揭示京津冀地區交通運輸一體化對區域經濟發展的影響。

2 指標數據選取和處理

本文旨在研究京津冀交通一體化對區域經濟發展的影響關系，針對京津冀交通運輸狀況和區域經濟發展的特點，選取公路密度（單位為km/100km2）、鐵路密度（單位為km/100km2）、客運周轉量（單位為億人km）和貨運周轉量（單位為億t·km）作為表征交通一體化程度的研究變量，分別用glm、tlm、hyzz和kyzz表示。由于航空運輸數據統計開展時間較晚，且河北省航空運輸發展較晚，無法獲得與公路和鐵路數據量相匹配的航空運輸數據，因此本文未將航空運輸數據納入研究范圍之內。區域經濟發展的評價指標選取GDP（單位為萬元）作為研究變量，用GDP表示。數據選擇的樣本區間為1993-2014年，數據來源為各地統計年鑒和國家統計局網站。但由于2008年和2013年交通部對于客運、貨運中部分指標的統計口徑進行了調整，故需要對數據進行修正。統計口徑變更僅僅是統計方法的變化，不會影響整體的發展態勢，所以本文參考賁莉莉[14]、余豐茹[15]等的方法，采取同增長率法，按原統計口徑對數據進行修正。涉及到的指標為京津冀三地的公路、水路運輸周轉量和公路里程。

2.1 公路、水路運輸量和周轉量的修正

從2008年開始，交通運輸部《公路水路運輸量專項調查方案》對旅客運輸量統計口徑進行調整，調整后將旅游客運、省際客運企業、郊區客運和市郊公交的運輸量納入統計范圍。2013年公路客運量、公路旅客周轉量按照《交通運輸部辦公廳關于印發公路水路運輸量統計試行方案(2014)的通知》，統計范圍又調整為省際客運、旅游客運和郊區客運，市郊公交不再納入客運量統計。

對該部分數據的修正采用同增長率法，選取1993-2007年三地公路和水路的客運周轉量、貨運周轉量數據，計算得到年平均增長率。然后向后進行逐年的計算得到修正后的公路和水路數據，再與未變化的鐵路運輸數據和航空運輸數據進行加總，得到最終的修正數據。

2.2 公路密度的修正

公路密度數據與公路里程數有關。從2006年開始，交通部統計的公路里程開始將村道數據包含在內。對該部分數據的修正同樣采用同增長率法，選擇涉及年份較多的1993-2005年數據，計算得到年平均增長率，向后進行逐年的計算得到修正后公路里程數，再經過計算得到修正后的公路密度數據，見表1。

表1 經修正后的指標數據

3 京津冀交通一體化與經濟發展關系的實證分析

3.1 數據檢驗

（1）平穩性檢驗。數據變量的平穩性是傳統的計量經濟分析的基本要求之一。因為經典回歸分析暗含著一個重要假設：數據是平穩的。非平穩的數據往往會導致出現“虛假回歸”。為了避免出現“虛假回歸”的情況，首先需要進行變量的平穩性檢驗。為消除時間序列中存在的異方差數據的劇烈波動，本文選用自然對數變換后的變量lngdp、lnglm、lntlm、lnkyzz、lnhyzz作為分析序列，利用ADF單位根檢驗方法對序列進行檢驗，見表2。

表2 平穩性檢驗結果

可見，5個變量在進行一階差分后均在10%的水平上達到平穩，故該時間序列為一階單整序列，可以進行下一步的協整關系檢驗。

（2）協整檢驗。協整檢驗的目的是表征兩個或者多個變量之間的平衡或平穩關系，避免“偽回歸”的存在，只有數據平穩才能建立VAR模型。本文采用Johanson協整檢驗法對序列進行檢驗，得到協整檢驗方程：

從協整方程可以得到，lngdp、lnglm、lntlm、lnkyzz、lnhyzz這五個變量之間存在著長期的協整關系，可以繼續進行格蘭杰因果關系檢驗。

（3）格蘭杰因果檢驗。格蘭杰因果檢驗主要分析兩個時間序列的因果關系是否存在，即分析當期因變量能在多大程度上被自變量解釋，以及自變量的滯后期是否提高對因變量的解釋程度。對方程各變量進行格蘭杰因果檢驗，結果見表3。

表3 格蘭杰因果關系檢驗

從理論上講，交通一體化和區域經濟發展之間應互為因果關系。由格蘭杰因果檢驗結果可知，在10%的顯著性水平下，京津冀地區公路密度是區域經濟發展的格蘭杰原因，而區域經濟發展不是京津冀地區公路密度的格蘭杰原因。區域經濟發展是客運周轉量的格蘭杰原因，而客運周轉量不是區域經濟發展的格蘭杰原因。鐵路密度與區域經濟發展之間以及貨運周轉量與區域經濟發展之間并無明顯的格蘭杰因果關系。

3.2 VAR模型分析

根據協整分析和格蘭杰因果檢驗的分析結果，利用Eviews8.0構建VAR模型，可以得到GDP的代數表達式：

結果表明，公路密度在滯后一期和二期的情況下均會對GDP產生較大的正效應，分別達到1.363 4和1.422 0，可見公路密度的增加會對GDP增長產生較大的帶動作用，并且具有持續性。鐵路密度在滯后一期會存在負效應，而在滯后二期效應會變為正，考慮鐵路建設前期需要大量的資金投入，會對于GDP造成影響，而之后經濟效益開始顯現，具有一定的時滯性。客運周轉量在滯后一期對GDP存在較為明顯的負效應，達到-0.477 7，而在滯后二期變為0.133 3的正效應。貨運周轉量則在滯后一期帶來0.132 6的正效應，但在滯后二期會產生-0.191 4的負效應。

（1）單位根檢驗。VAR模型構建后，首先需要對其各變量進行單位根檢驗，以檢驗模型是否穩定。如果模型的單位根全部落在單位圓內，則說明模型穩定，可以對模型進行一個標準差的脈沖響應函數分析。本文采用AR根圖法來進行檢驗，由檢驗結果可知，VAR模型所有根模的倒數都小于1，即都在單位圓內，因此可知該模型是穩定的，可以進行下一步的操作。檢驗結果如圖1所示：

圖1 單位根檢驗

（2）脈沖響應分析。利用Eviews8.0，分析20個預測期下京津冀地區GDP對于系統中各變量沖擊的響應，分別得到如圖2所示的脈沖圖，其中（a）、（b）、（c）、（d）、（e）分別表示京津冀地區GDP在GDP自身、公路密度、鐵路密度、客運周轉量和貨運周轉量產生一個標準差沖擊時的響應。

由圖2（a）可知，GDP在受到自身沖擊時，首先會產生正向的響應，由初始的0.028達到第3預測期的最大值0.044，之后正效應程度開始下降，在第7、8、9三期產生負效應之后，經過波動上升穩定為0.01左右的正效應。表明在長期GDP的增長對其自身存在持續的正效應。

由圖2（b）可知，公路密度對GDP的沖擊作用在初期有明顯的上升，并在第5預測期達到最大值0.055，之后經過先降低后升高的波動，最終在0.025左右達到長期穩定，但效應一直為正效應。可見公路密度對于GDP的擾動一直存在正向的帶動作用，其作用程度大小存在波動，但最終產生的正效應較為明顯。

由圖2（c）可知，鐵路密度的變動在初期對GDP產生負效應，在第3預測期達到最大值-0.015，之后負效應逐漸減小并轉為正效應，在第8預測期達到最大值0.021，之后經過連續波動維持在0.005左右的正效應。表明短期內鐵路密度受到沖擊時會對GDP產生負作用，其正向的帶動作用在長期內顯現，但并不明顯。

由圖2（d）可知，客運周轉量的變動在初期對GDP存在負效應，最高可達-0.035，之后經過較小幅度的正負震蕩，最終帶動作用趨近于0。可見客運周轉量的變動在初期對GDP存在較為明顯的負效應，但在長期來看，對GDP的帶動作用幾乎為0。

由圖2（e）可知，貨運周轉量對于GDP的效應除初期的第1、2預測期為正外，從第3預測期開始均為負效應，之后在負效應的范圍內出現程度大小的波動，并最終長期穩定在-0.005左右。表明貨運周轉量的增長在初期會對GDP產生帶動作用，但長期來看，對于GDP的影響基本保持為負效應。

（3）方差分解。脈沖響應函數描述了VAR模型中一個內生變量的沖擊對其它內生變量所產生的影響，而要分別得到各個變量對因變量變化的貢獻程度，并評價不同變量在系統中的重要性，需要建立預測方差分解模型來進行分析。利用方差分解模型，可以描述京津冀區域經濟發展情況、公路密度、鐵路密度、客運周轉量和貨運周轉量在其相互關系中的相對重要性。對構建的VAR 模型進行方差分解，可得到如圖3的分解結果，其中（a）、（b）、（c）、（d）、（e）分別表示20個預測期下GDP自身、公路密度、鐵路密度、貨運周轉量和客運周轉量的貢獻率變化情況。

圖2 區域經濟發展對系統各指標沖擊的響應

分析圖3可知，區域經濟發展的波動在第一期僅受自身的影響，公路密度、鐵路密度、客運周轉量和貨運周轉量對其的影響從第二期開始顯現。隨著預測期的推移，區域經濟發展對自身的貢獻率急劇減小，在第6預測期下降到30%并開始趨于平穩，并最終穩定在24%左右。公路密度的貢獻率在第1到第6預測期有明顯的增長趨勢，從第7期開始增長幅度放緩，但一直保持小幅上升態勢，并在第20個預測期時達到53%。鐵路密度的貢獻率則變化較小，從第2預測期后經過輕微波動最終穩定在6%左右。客運周轉量在前4期有明顯的上升趨勢，在第4期達到最大值22.3%，之后基本保持下降態勢至11%左右。而貨運周轉量則在前3期沒有明顯變化，從第4期開始有明顯的小幅上漲，達到7.2%，之后回落并穩定在6.3%左右。

4 結論與建議

綜上可以得出以下主要結論：

第一，公路密度的變化對于京津冀區域經濟發展的影響最為顯著，并且具有繼續增加的趨勢，其余依次為GDP自身、客運周轉量、貨運周轉量和鐵路密度。可以判斷，公路建設在京津冀區域經濟發展中起著極其重要的作用，公路路網的適度超前建設、密度的增加和改造升級能夠在很大程度上促進區域經濟的發展。

第二，鐵路建設在區域經濟發展中的促進作用并沒有呈現出來。這一方面是由于鐵路建設對區域經濟發展影響存在時效性，需要一定的滯后期才能顯現，另一方面是因為與該區域近年建設的鐵路多數為連接北京市的過境鐵路有關，其影響多體現在勞動力就業、土地占用和環境等方面，而對于實際意義上的經濟發展帶動作用不大。

圖3 方差分解圖

第三，區域經濟自身的增長雖然也占據著較大的比重，但與李芬等人單獨對河北省的研究得到的70%的貢獻率[16]相比存在很大的差距，其中原因一方面考慮地區差異性，更多可能在于區域的特殊性和復雜性，京津冀三地在經濟發展水平和經濟結構上存在較大的差距，這影響了將三地綜合考慮時GDP在其中的貢獻率。

因此，今后京津冀在推動交通一體化建設進程中，三地首先應繼續重視公路建設在京津冀協同發展中的重要作用，繼續加大公路建設投資力度，盡快打通京津冀地區之內的斷頭路、卡脖子路，同時對現有公路路網進行提質改造，實現高等級公路區域全覆蓋。其次，發揮鐵路建設在京津冀協同發展中的作用，重視鐵路建設對區域經濟影響滯后性的特點，加速區域軌道交通網絡體系建設，形成干線鐵路、城際鐵路、市郊鐵路和地鐵相互支撐的軌道交通網絡體系。再次，強化綜合交通運輸體系建設，加強公路、鐵路、航空等交通運輸方式之間的協作，強化空鐵聯運、公路鐵路相互配合，合理配置交通資源，構建層次分明、分工明確、銜接良好的綜合交通體系，充分利用各種交通運輸方式的運力和運能，發揮協作效應來進一步促進區域經濟發展。

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Influence of Traffic Integration on Regional Econom y in Jing-Jin-Ji Collaborative Development

Zheng Linchang,ZhaoDanyang,GuoShipeng,Zhao Jiaojiao
(SchoolofEconomics,HebeiUniversity,Baoding 071002,China)

In this paper,using such methods as VAR model,Granger causality check,pulse response analysis and variance decomposition,we analyzed the influence of the traffic system on the economic development of the Jing-Jin-Ji region region and found that highway construction had significant and progressively higher promoting effect on the economic development of the region while railway constructionwas lesspronounced in this respectand awaited furtherexploitation.

Jing-Jin-ji;traffic integration;regionaleconomic development;VARmodel

F207;F512.4

A

1005-152X(2017)05-0012-06

10.3969/j.issn.1005-152X.2017.05.004

2017-03-21

教育部人文社科基金“我國高速交通對區域經濟發展的影響”（13YJC790218）；2014年河北省高等學校青年拔尖人才計劃項目（BJ2014063）

鄭林昌，男，副教授，主要研究方向：區域經濟、產業經濟等。