基于脈沖響應(yīng)的公路運(yùn)輸需求與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化的協(xié)整分析

雷天，許金良，單東輝，賈興利

(1.長(zhǎng)安大學(xué) 特殊地區(qū)公路工程教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，陜西 西安 710064;2.中交第一公路勘察設(shè)計(jì)研究院有限公司，陜西 西安 710065)

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基于脈沖響應(yīng)的公路運(yùn)輸需求與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化的協(xié)整分析

雷天1，許金良1，單東輝2，賈興利1

(1.長(zhǎng)安大學(xué) 特殊地區(qū)公路工程教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，陜西 西安 710064;2.中交第一公路勘察設(shè)計(jì)研究院有限公司，陜西 西安 710065)

摘要:基于時(shí)間序列數(shù)據(jù)，利用ADF檢驗(yàn)、向量自回歸(VAR)模型及脈沖響應(yīng)、協(xié)整理論和Granger因果檢驗(yàn)對(duì)“新絲綢之路”經(jīng)濟(jì)帶沿線13個(gè)節(jié)點(diǎn)城市的公路運(yùn)輸需求與三大產(chǎn)業(yè)的關(guān)系進(jìn)行實(shí)證研究，結(jié)果表明：經(jīng)濟(jì)帶沿線公路運(yùn)輸需求與三大產(chǎn)業(yè)之間表現(xiàn)出一種長(zhǎng)期均衡的關(guān)系，公路運(yùn)輸能夠促進(jìn)沿線產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化；公路客運(yùn)量與第一、二產(chǎn)業(yè)無直接的因果關(guān)系，與第三產(chǎn)業(yè)存在雙向因果關(guān)系；公路貨運(yùn)量與第一、二產(chǎn)業(yè)存在單向因果關(guān)系，與第三產(chǎn)業(yè)存在雙向因果關(guān)系。

關(guān)鍵詞：公路運(yùn)輸；產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)；協(xié)整分析；脈沖響應(yīng)；格蘭杰檢驗(yàn)

公路作為道路交通運(yùn)輸體系的重要基礎(chǔ)設(shè)施，是沿線區(qū)域及輻射區(qū)域發(fā)揮各自優(yōu)勢(shì)產(chǎn)業(yè)的運(yùn)輸保障，其建設(shè)規(guī)模和發(fā)展水平對(duì)道路交通運(yùn)輸和整個(gè)國(guó)民經(jīng)濟(jì)發(fā)展具有基礎(chǔ)性指導(dǎo)作用。區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的趨勢(shì)，在時(shí)間上表現(xiàn)為產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的高級(jí)化，在空間上表現(xiàn)為產(chǎn)業(yè)的聚集和優(yōu)化，公路作為生產(chǎn)要素流動(dòng)的重要載體之一，在產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)、產(chǎn)業(yè)布局、工業(yè)化等方面有著不可替代的作用。隨著“新絲綢之路經(jīng)濟(jì)帶”戰(zhàn)略的提出，沿線節(jié)點(diǎn)城市競(jìng)相提出各自產(chǎn)業(yè)定位，確定公路運(yùn)輸對(duì)沿線產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)發(fā)展的影響效應(yīng)對(duì)指導(dǎo)區(qū)域公路建設(shè)規(guī)劃、充分發(fā)揮“新絲綢之路經(jīng)濟(jì)帶”的戰(zhàn)略指導(dǎo)效應(yīng)具有十分重要的意義。協(xié)整理論自20世紀(jì)80年代末提出以來，在解釋經(jīng)濟(jì)關(guān)系領(lǐng)域得到了十分廣泛的應(yīng)用，近年來，一些專家學(xué)者逐漸將其應(yīng)用于交通與經(jīng)濟(jì)關(guān)系研究方面，Samimi[1]用協(xié)整理論對(duì)公路能源需求和宏觀經(jīng)濟(jì)之間的關(guān)系進(jìn)行了研究；Ramanathan[2]采用協(xié)整分析和誤差修正模型對(duì)印度旅客及貨物周轉(zhuǎn)量與工業(yè)增長(zhǎng)關(guān)系進(jìn)行了分析論證，得出二者之間關(guān)系密切的結(jié)論并計(jì)算了二者偏離長(zhǎng)期均衡的調(diào)整力度；林航飛等[3]分析了上海市公路貨運(yùn)量與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的協(xié)整關(guān)系，認(rèn)為GDP是公路貨運(yùn)量的Granger原因；楊帆等[4]利用1952—2006年的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)運(yùn)用協(xié)整理論和Granger因果檢驗(yàn)方法分析了交通運(yùn)輸與直接經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間的關(guān)系；盧毅等[5]基于 1978—2010年北京市城市化水平與公交發(fā)展的數(shù)據(jù)，應(yīng)用協(xié)整理論對(duì)城市化與公交發(fā)展的關(guān)系進(jìn)行實(shí)證分析，得出兩者之間的短期動(dòng)態(tài)波動(dòng)和長(zhǎng)期均衡關(guān)系；葉昌友等[6]利用1997-2010年的面板數(shù)據(jù)，對(duì)交通業(yè)發(fā)展與區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間的關(guān)系進(jìn)行了實(shí)證研究。國(guó)內(nèi)外對(duì)協(xié)整分析的應(yīng)用多針對(duì)交通基礎(chǔ)設(shè)施與直接經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間的關(guān)系，對(duì)我國(guó)而言，大多關(guān)于交通與經(jīng)濟(jì)關(guān)系分析研究的空間范圍多集中在較為發(fā)達(dá)的省區(qū)或以全國(guó)范圍的交通建設(shè)為基礎(chǔ)，對(duì)于地理位置身居內(nèi)陸海上發(fā)展受限、陸上交通基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)需求迫切的經(jīng)濟(jì)帶沿線地區(qū)而言，交通運(yùn)輸?shù)陌l(fā)展更多地依賴于通達(dá)性強(qiáng)的公路交通，而現(xiàn)有研究中針對(duì)公路建設(shè)與沿線產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的關(guān)系研究較為欠缺。2012年，劉育紅以“新絲綢之路”經(jīng)濟(jì)帶為對(duì)象研究了經(jīng)濟(jì)帶沿線交通基礎(chǔ)設(shè)施對(duì)直接經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的空間溢出效應(yīng)，但并未對(duì)公路運(yùn)輸規(guī)模與經(jīng)濟(jì)帶沿線產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)發(fā)展趨勢(shì)做深入分析，沒有為經(jīng)濟(jì)帶沿線產(chǎn)業(yè)發(fā)展定位提供直接指導(dǎo)[7]?；诖?，本文以貫穿“新絲路經(jīng)濟(jì)帶”的連霍公路沿線13個(gè)節(jié)點(diǎn)城市為對(duì)象，利用協(xié)整分析對(duì)公路運(yùn)輸需求與沿線區(qū)域三大產(chǎn)業(yè)的關(guān)系進(jìn)行研究，為經(jīng)濟(jì)帶沿線交通規(guī)劃、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化調(diào)整提供科學(xué)的參考依據(jù)。

1研究方法

1.1VAR模型及脈沖響應(yīng)

VAR模型(向量自回歸模型)是1980年Sims提出的一種采用多方程自回歸模型為聯(lián)立形式的一種非結(jié)構(gòu)化的模型，它將系統(tǒng)中每一個(gè)內(nèi)生變量作為系統(tǒng)中所有內(nèi)生變量的滯后值的函數(shù)來構(gòu)造模型，不以任何經(jīng)濟(jì)理論為基礎(chǔ)只依靠數(shù)據(jù)本身來確定模型的動(dòng)態(tài)結(jié)構(gòu)[8]。VAR模型的數(shù)學(xué)表達(dá)式為：

yt=A1yt-1+…+Apyt-p+Bxi+εt

(1)

其中：yt是k維內(nèi)生變量向量；xi時(shí)d維外生變量向量；p是滯后階數(shù)；T是樣本個(gè)數(shù)。

由于VAR模型的參數(shù)估計(jì)量只具有一致性，無需對(duì)變量做任何先驗(yàn)性約束，因此要對(duì)VAR模型做出具體的結(jié)論時(shí)需要借用脈沖響應(yīng)函數(shù)。利用脈沖響應(yīng)函數(shù)分析VAR模型的過程，不是分析一個(gè)變量變化對(duì)另一個(gè)變量產(chǎn)生的影響，而是分析一個(gè)誤差發(fā)生變化時(shí)，即模型受到?jīng)_擊時(shí)對(duì)系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)影響[9]。

對(duì)于一個(gè)兩變量VAR模型：

(2)

1.2協(xié)整理論

協(xié)整(Cointegration)是指若2個(gè)或多個(gè)非平穩(wěn)的變量序列，其某個(gè)線性組合后的序列呈平穩(wěn)性，此時(shí)我們稱這些變量序列間有協(xié)整關(guān)系存在[10]。為了給出協(xié)整關(guān)系的精確定義，需要先給出單整的概念，如果一個(gè)時(shí)間序列{yt}在成為穩(wěn)定序列之前必須經(jīng)過d次差分，則稱該時(shí)間序列是d階單整，記為yt～I(xiàn)(d)。協(xié)整關(guān)系的精確定義即為：

特別地，yt和xt為隨機(jī)變量，并且yt,xt～I(xiàn)(1)，當(dāng)yt=k0+k1xt～I(xiàn)(0)，則稱yt和xt是協(xié)整的，(k0,k1)稱為協(xié)整系數(shù)。

協(xié)整模型的主要經(jīng)濟(jì)意義在于，若2個(gè)變量各自具有長(zhǎng)期波動(dòng)規(guī)律且存在協(xié)整關(guān)系，則可以通過其他變量的變化來影響另一變量的變化；反之，若2個(gè)變量雖然各自有其長(zhǎng)期的波動(dòng)規(guī)律但并不協(xié)整，則不存在通過其他變量來影響另一變量的基礎(chǔ)。 1.3格蘭杰因果檢驗(yàn)

格蘭杰因果檢驗(yàn)?zāi)壳氨粡V泛應(yīng)用于研究各類經(jīng)濟(jì)時(shí)間序列變量之間的因果關(guān)系，其描述如下：假定2個(gè)時(shí)間序列xt和yt，同時(shí)，向量序列wt存在因果關(guān)系產(chǎn)生的環(huán)境中，wt包含直至?xí)r期t的環(huán)境的所有相關(guān)信息；Wt和W't為2個(gè)相關(guān)信息集：

Wt:xt-i,yt-i,wt-ii≥0;W't:yt-i,wt-ii≥0

Wt包含了所有可得信息，W't則排除了xt的過去值和現(xiàn)在值。令f(y/W)為J給定條件下y的條件分布，E(y/W)為對(duì)應(yīng)的條件均值。在考慮Wt的情況下，若E(yt+1/Wt)=E(yt+1/W't)，則xt不是yt+1的原因；否則認(rèn)為xt是yt+1的原因。

2變量選取與處理

2.1指標(biāo)選取與樣本尺度確定

2.1.1變量選取

運(yùn)量是表征運(yùn)輸工作量的最基本指標(biāo)，公路客、貨運(yùn)量是區(qū)域公路運(yùn)輸需求量最直觀的反映，因此選取歷年公路運(yùn)輸客運(yùn)量(PASSENGER)和貨運(yùn)量(FREIGHT)作為體現(xiàn)公路運(yùn)輸需求變化的指標(biāo)。

為了表征“新絲綢之路”經(jīng)濟(jì)帶沿線產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的發(fā)展及變化趨勢(shì)，選取歷年第一產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值(PI)、第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值(SI)和第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值(TI)為產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)指標(biāo)。

2.1.2樣本尺度確定

時(shí)間尺度：1952年以后，我國(guó)的統(tǒng)計(jì)工作逐步規(guī)范，但是由于在節(jié)點(diǎn)城市面板數(shù)據(jù)方面，部分市的部分關(guān)鍵數(shù)據(jù)難以獲取，因此在時(shí)間尺度選擇方面，考慮到面板數(shù)據(jù)的可比性和可獲性，建立的數(shù)據(jù)庫時(shí)間尺度為1999～2011年，相關(guān)數(shù)據(jù)從主要節(jié)點(diǎn)城市歷年統(tǒng)計(jì)年鑒整理得到。

空間尺度：空間尺度界定了研究對(duì)象的地理界限，應(yīng)用貫穿“絲綢之路經(jīng)濟(jì)帶”的連霍公路沿線13個(gè)主要節(jié)點(diǎn)城市的面板數(shù)據(jù)來分析公路交通基礎(chǔ)設(shè)施與沿線各產(chǎn)業(yè)的關(guān)系。由東往西依次為：連云港、徐州、商丘、開封、鄭州、洛陽、西安、寶雞、天水、蘭州、武威、嘉峪關(guān)、烏魯木齊。

2.2數(shù)據(jù)處理

以1990～2011年間“新絲綢之路經(jīng)濟(jì)帶”沿線公路客運(yùn)量、貨運(yùn)量和三大產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值作為原始數(shù)據(jù)樣本，數(shù)據(jù)來源主要是個(gè)城市歷年《統(tǒng)計(jì)年鑒》及國(guó)家統(tǒng)計(jì)局官方網(wǎng)站。為了使價(jià)格數(shù)據(jù)基準(zhǔn)保持一致，消除通貨膨脹的影響，用以1978年為基期的居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)對(duì)各產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值進(jìn)行折減；另外，為消除數(shù)據(jù)中存在的異方差和數(shù)據(jù)的劇烈波動(dòng)，分別對(duì)每個(gè)變量取對(duì)數(shù)，即LPASSENGERt= log(PASSENGERt)，LFERIGHTt= log(FREIGHTt)，三大產(chǎn)對(duì)數(shù)處理后各變量趨勢(shì)圖如圖1所示。

圖1　公路運(yùn)輸規(guī)模與三大產(chǎn)業(yè)對(duì)數(shù)及一階差分趨勢(shì)圖Fig.1 Logarithm and first order differential time series trends of three major industries and highway transport demand along the economic belt

3公路運(yùn)輸需求與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的協(xié)整分析

利用協(xié)整理論分析公路運(yùn)輸客貨運(yùn)量與三大產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)在長(zhǎng)期內(nèi)是否保持穩(wěn)定均衡的關(guān)系，利用向量自回歸模型及脈沖響應(yīng)模型分析短期沖擊帶來的影響，最后用格蘭杰因果檢驗(yàn)判斷變量之間的因果關(guān)系。

3.1平穩(wěn)性檢驗(yàn)

檢驗(yàn)時(shí)間序列的平穩(wěn)性是協(xié)整分析的首要任務(wù)。利用增廣迪基—福勒檢驗(yàn)(即ADF檢驗(yàn))對(duì)公路客、貨運(yùn)量與三大產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值數(shù)據(jù)進(jìn)行單位根檢驗(yàn)，若檢驗(yàn)序列中存在單位根，則為非平穩(wěn)時(shí)間序列[12]。

由對(duì)數(shù)趨勢(shì)圖1可以看出，各變量整體都呈增長(zhǎng)的趨勢(shì)，是有時(shí)間趨勢(shì)和截距的非平穩(wěn)時(shí)間序列，為了能應(yīng)用協(xié)整分析各變量之間的關(guān)系，嘗試變量的差分序列，試求得平穩(wěn)的差分序列。由各變量一階差分的時(shí)間序列圖可以看出各變量曲線類似白噪聲序列。用增廣迪基—福勒檢驗(yàn)(即ADF 檢驗(yàn))對(duì)序列平穩(wěn)性進(jìn)行檢驗(yàn)的結(jié)果如表1所示，該結(jié)果表明，這5個(gè)序列經(jīng)一階差分后均變?yōu)橐浑A單整序列，可用于協(xié)整分析。

表1　公路運(yùn)輸需求與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)序列ADF檢驗(yàn)結(jié)果

3.2VAR模型及脈沖響應(yīng)分析

利用EVIEWS7.0建立“新絲路經(jīng)濟(jì)帶”公路客、貨運(yùn)量分別與三大產(chǎn)業(yè)的VAR(2)模型，經(jīng)多次試驗(yàn)，當(dāng)滯后階數(shù)為2時(shí)，公路運(yùn)輸客運(yùn)量(PASSENGER)、貨運(yùn)量(FREIGHT)與三大產(chǎn)業(yè)的AIC和SC均達(dá)到最小值，且回歸模型的擬合優(yōu)度均在0.9以上，擬合優(yōu)度良好可用于實(shí)證分析。

圖2　公路運(yùn)輸需求與三大產(chǎn)業(yè)的VAR(2)模型Fig.2 VAR (2) model of highway transport demand and the primary industry series

公路交通運(yùn)輸需求與第一產(chǎn)業(yè)、第二產(chǎn)業(yè)和第三產(chǎn)業(yè)的VAR模型，分別是3個(gè)內(nèi)生變量，分別建立脈沖響應(yīng)函數(shù)對(duì)檢驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行分析。圖3(a)，3(b)和3(c)分別給出了第一產(chǎn)業(yè)、第二產(chǎn)業(yè)和第三產(chǎn)業(yè)與公路交通運(yùn)輸規(guī)模的脈沖響應(yīng)函數(shù)檢驗(yàn)圖。

由圖3(a)可以看出，第一產(chǎn)業(yè)對(duì)來自自身和公路交通貨運(yùn)量的一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差新息，呈正向的反應(yīng)，但是客運(yùn)量卻不能解釋第一產(chǎn)業(yè)，同樣第一產(chǎn)業(yè)也不能很好地解釋客運(yùn)量，這和我們的主觀認(rèn)識(shí)相符合，即第一產(chǎn)業(yè)與客運(yùn)量之間的解釋關(guān)系不強(qiáng)，聯(lián)系較弱；貨運(yùn)量對(duì)來自自身和第一產(chǎn)業(yè)的一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差新息反應(yīng)是持續(xù)正向的。

由圖3(b)可以看出，第二產(chǎn)業(yè)對(duì)來自自身的一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差新息，立即有一個(gè)較強(qiáng)的反應(yīng)，在第1期為0.25，之后逐漸下降在第2期為0.15，之后又逐漸穩(wěn)步上升；對(duì)來自客運(yùn)量的一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差新息反應(yīng)是：先負(fù)向，在第2期達(dá)到最小為-0.20，之后快速上升，在第3期末變?yōu)檎蜃饔茫蟊３直容^平穩(wěn)地正向作用；對(duì)來自貨運(yùn)量的一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差新息反應(yīng)是：立即有個(gè)較快速增長(zhǎng)的正向反應(yīng)，在第2期中期達(dá)到最大為0.20，之后逐漸下降，保持為0.1左右的正向促進(jìn)作用?？瓦\(yùn)量對(duì)來自自身、第二產(chǎn)業(yè)以及貨運(yùn)量的一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差新息均呈現(xiàn)出正向的反應(yīng)，其中對(duì)第二產(chǎn)業(yè)和貨運(yùn)量的反應(yīng)是穩(wěn)步增長(zhǎng)，對(duì)自身的反應(yīng)是先降后升。貨運(yùn)量對(duì)來自3個(gè)變量的一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差新息的反應(yīng)是持續(xù)正向的。這表明，公路客、貨運(yùn)量對(duì)第二產(chǎn)業(yè)有較大的正面沖擊效應(yīng)，同時(shí)第二產(chǎn)業(yè)對(duì)公路客貨運(yùn)量也有反饋效應(yīng)。

由圖3(c)可以看出，第三產(chǎn)業(yè)對(duì)來自自身的一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差新息有一個(gè)較高的正向相應(yīng)，基本維持在0.02左右；對(duì)來自貨運(yùn)量的一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差新息反應(yīng)是在0.002附近波動(dòng)；對(duì)來自客運(yùn)量的一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差新息反應(yīng)是緩慢下降，維持在-0.02左右?？瓦\(yùn)量對(duì)來自自身的一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差新息反應(yīng)是正向逐漸降低至負(fù)向，在第4期初突破正向轉(zhuǎn)向?yàn)樨?fù)向；對(duì)來自第三產(chǎn)業(yè)的一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差新息反應(yīng)是，從負(fù)向在第1期末轉(zhuǎn)變?yōu)檎颍⑶揖S持在0.02左右的正向沖擊作用；貨運(yùn)量對(duì)來自自身的一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差新息反應(yīng)是一開始為0.02的正向作用，之后逐漸下降，在第2期中期達(dá)到最小為-0.02，之后逐漸上升，在第3期之后維持比較微弱的正向作用；對(duì)來自第三產(chǎn)業(yè)的一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差新息一直呈正向的波動(dòng)沖擊。

圖3　公路交通運(yùn)輸需求與第一產(chǎn)業(yè)、第二產(chǎn)業(yè)和第三產(chǎn)業(yè)的脈沖響應(yīng)函數(shù)Fig.3 Impulse response function of LTRANSPORTA and LPI, LSI, LTI

3.3協(xié)整關(guān)系檢驗(yàn)

基于VAR(2)模型，分別對(duì)公路交通運(yùn)輸需求與三大產(chǎn)業(yè)進(jìn)行協(xié)整關(guān)系檢驗(yàn)，分析其是否存在長(zhǎng)期均衡的穩(wěn)定關(guān)系[13]，檢驗(yàn)結(jié)果如表2所示。

表2公路交通運(yùn)輸需求與三大產(chǎn)業(yè)協(xié)整關(guān)系檢驗(yàn)

Table 2 Co-integration test results of three major industries and highway transport demand

檢驗(yàn)變量檢驗(yàn)信息秩個(gè)數(shù)特征值秩統(tǒng)計(jì)量5%水平臨界值LPI,LPASSENGER,LFREIGHT00.929637.121729.797110.43187.930315.494720.14421.71233.8415LPI,LPASSENGER,LFREIGHT00.847931.170829.797110.532312.454815.494720.31094.09593.8415LPI,LPASSENGER,LFREIGHT00.970852.101429.797110.678413.219015.494720.06510.73993.8415

從表2可以看出：LPI與LPASSENGER和LFREIGHT，當(dāng)秩個(gè)數(shù)為0時(shí)，秩統(tǒng)計(jì)量大于5%水平下的臨界值，所以拒絕不存在協(xié)整關(guān)系的零假設(shè)；當(dāng)秩個(gè)數(shù)為1和2時(shí)，秩統(tǒng)計(jì)量小于5%水平下的臨界值，故接受存在一個(gè)協(xié)整關(guān)系的零假設(shè)。同理，對(duì)于LSI和LPASSENGER，LFREIGHT,以及LTI和LPASSENGER，LFREIGHT ，由統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)可以看出它們之間也存在唯一的協(xié)整關(guān)系[14]。協(xié)整關(guān)系式如下：

公路運(yùn)輸需求與第一產(chǎn)業(yè)之間的協(xié)整關(guān)系：ecm=LPIt-0.211 429LFREIGHTt(0.211 39)+0.000 171LPASSENGERt(0.242 68)+2.998 765公路運(yùn)輸需求與第二產(chǎn)業(yè)之間的協(xié)整關(guān)系：ecm=LSIt-0.506 034LFREIGHTt(0.825 09)-0.328 504LPASSENGERt(0.725 71)+7.466 841公路運(yùn)輸需求與第三產(chǎn)業(yè)之間的協(xié)整關(guān)系：ecm=LTIt-0.356 303LFREIGHTt(0.378 96)-0.459 620LPASSENGERt(0.329 31)+11.259 961協(xié)整關(guān)系表明，經(jīng)濟(jì)帶沿線第一產(chǎn)業(yè)每增加1%，貨運(yùn)量增加0.211 429%，客運(yùn)量變化不大，這也說明客運(yùn)量和第一產(chǎn)業(yè)之間并無直接關(guān)系；第二產(chǎn)業(yè)每增加1%，貨運(yùn)量增加0.506 034%，客運(yùn)量增加0.328 504%；第三產(chǎn)業(yè)每增加1%，貨運(yùn)量增加0.356 303%，客運(yùn)量增加0.459620%。這表明：經(jīng)濟(jì)帶沿線客運(yùn)量與第一產(chǎn)業(yè)之間無強(qiáng)聯(lián)系，客運(yùn)量對(duì)第二產(chǎn)業(yè)的彈性為0.328 504，對(duì)第三產(chǎn)業(yè)彈性為0.459 620；連霍公路沿線貨運(yùn)量對(duì)第一產(chǎn)業(yè)的彈性為0.211 429，對(duì)第二產(chǎn)業(yè)的彈性為0.506 034，對(duì)第三產(chǎn)業(yè)的彈性為0.356 303；客運(yùn)量對(duì)第三產(chǎn)業(yè)的促進(jìn)作用最大，第二產(chǎn)業(yè)次之，和第一產(chǎn)業(yè)無明顯關(guān)系；貨運(yùn)量對(duì)三大產(chǎn)業(yè)的促進(jìn)作用由大到小依次為第二產(chǎn)業(yè)、第三產(chǎn)業(yè)和第一產(chǎn)業(yè)。3.4Granger(格蘭杰)因果檢驗(yàn)

從上述建立的公路交通運(yùn)輸需求與三大產(chǎn)業(yè)的協(xié)整方程可以看出，三大產(chǎn)業(yè)與客運(yùn)量和貨運(yùn)量之間可能存在因果關(guān)系，但這種因果關(guān)系究竟是雙向的還是單向的，必須通過檢驗(yàn)才能確定。本文利用格蘭杰因果檢驗(yàn)來判斷，其主要是檢驗(yàn)一個(gè)變量之后變量是否可以引入到其他變量方程中[15]，結(jié)果如表3所示。

表3　公路客、貨運(yùn)量與三大產(chǎn)業(yè)因果關(guān)系檢驗(yàn)

由判斷標(biāo)準(zhǔn)和檢驗(yàn)結(jié)果可以看出：公路交通貨運(yùn)量與第一產(chǎn)業(yè)之間存在單向的因果關(guān)系，第一產(chǎn)業(yè)是公路貨運(yùn)量的格蘭杰原因(P=0.041 5)，但反過來不成立；客運(yùn)量與第一產(chǎn)業(yè)之間無因果關(guān)系，這和協(xié)整關(guān)系式分析結(jié)果相符合。公路交通貨運(yùn)量與第二產(chǎn)業(yè)之間存在單向的因果關(guān)系，第二產(chǎn)業(yè)是公路貨運(yùn)量的格蘭杰原因(P=0.012 2)，反過來不成立；公路客運(yùn)量與第二產(chǎn)業(yè)之間無因果關(guān)系。公路交通貨運(yùn)量與第三產(chǎn)業(yè)之間存在雙向的因果關(guān)系，即：貨運(yùn)量是第三產(chǎn)業(yè)的格蘭杰原因(P=0.045 7)，第三產(chǎn)業(yè)也是公路貨運(yùn)量的格蘭杰原因(P=0.043 6，P=0.015 6)；第三產(chǎn)業(yè)和公路客運(yùn)量之間也存在雙向的因果關(guān)系，即：客運(yùn)量是第三產(chǎn)業(yè)的格蘭杰原因(P=0.047 7，P=0.039 3)，第三產(chǎn)業(yè)也是客運(yùn)量的格蘭杰原因(P=0.041 9)。

4結(jié)論

1)經(jīng)濟(jì)帶沿線公路交通運(yùn)輸需求與三大產(chǎn)業(yè)之間表現(xiàn)出一種長(zhǎng)期均衡的關(guān)系，公路運(yùn)輸能夠促進(jìn)沿線產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化。客運(yùn)量的增加對(duì)第三產(chǎn)業(yè)的發(fā)展有著極大的促進(jìn)作用，而貨運(yùn)量對(duì)三大產(chǎn)業(yè)都有促進(jìn)作用，作用大小依次為第二產(chǎn)業(yè)、第三產(chǎn)業(yè)和第一產(chǎn)業(yè)。

2)公路客運(yùn)量與第一、二產(chǎn)業(yè)無直接的因果關(guān)系，與第三產(chǎn)業(yè)存在雙向因果關(guān)系；公路貨運(yùn)量與第一、二產(chǎn)業(yè)存在單向因果關(guān)系，與第三產(chǎn)業(yè)存在雙向因果關(guān)系。

綜上，優(yōu)化路網(wǎng)結(jié)構(gòu)除了滿足運(yùn)輸需求以外，還可以拉動(dòng)沿線各產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，針對(duì)經(jīng)濟(jì)帶沿線豐富的自然資源，在制定方針政策時(shí)，可從不同需求出發(fā)(如旅游和礦產(chǎn)等)衡量公路運(yùn)輸對(duì)各產(chǎn)業(yè)的影響；在交通規(guī)劃布局時(shí)，可根據(jù)客運(yùn)、貨運(yùn)不同需求來定位公路在路網(wǎng)架構(gòu)中的功能。后續(xù)研究可考慮從空間溢出的角度分析公路運(yùn)輸對(duì)沿線產(chǎn)業(yè)的影響。

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Co-integration analysis between highway transport demand and optimization of industrial structurebased on impulse response LEI Tian1，XU Jinliang1，SHAN Donghui2，JIA Xingli1

(1. Key Laboratory for Special Area Highway Engineering of Ministry of Education; Chang’an University, Xi’an 710064, China；2. CCCC First Highway Consultants， Xi’an 710065, China )

Abstract:Based on the time series data, the relationship between highway transport demand and optimization of industrial structure along the “New Silk Road” economic belt is studied by virtue of co-integration theory, VAR model, impulse response and Granger causality test. The results show that there is a long-run equilibrium relationship between highway transport demand and three kinds of industrial growth, and highway transport can promote the optimization of industrial structure. Besides, there is no direct causal relationship between highway passenger traffic and the primary and secondary industry. However, a two-way causal relationship between highway passenger traffic and the tertiary industry is existed. The relationship between highway freight traffic and the primary and secondary industry are unidirectional causal, while it’s relationship with the tertiary industry is two-way causal.Key words： highway transport；industrial structure；co-integration analysis；impulse response；Granger causality test

中圖分類號(hào)：U412.1

文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

文章編號(hào)：1672-7029(2016)04-0783-08

通訊作者：許金良(1966—),男，山東曹縣人，教授，博士，從事道路總體設(shè)計(jì)，道路交通安全，路域生態(tài)保護(hù)的研究；E-mail: 362742515@qq.com

基金項(xiàng)目：交通運(yùn)輸部西部交通建設(shè)科技項(xiàng)目(2011318362810)

收稿日期：2015-09-14