基于PVAR模型三峽庫區(qū)基礎(chǔ)設(shè)施與經(jīng)濟增長的互動效應(yīng)*

丁黃艷， 黃 了

(重慶工商大學(xué) 數(shù)學(xué)與統(tǒng)計學(xué)院，重慶 400067)

0 引 言

循環(huán)累積效應(yīng)理論揭示：基礎(chǔ)設(shè)施與經(jīng)濟增長之間存在互動效應(yīng)關(guān)系，基礎(chǔ)設(shè)施提高了經(jīng)濟活動主體的生產(chǎn)效率，經(jīng)濟增長為基礎(chǔ)設(shè)施改善提供了物質(zhì)來源[1]。發(fā)展經(jīng)濟學(xué)家普遍認為，基礎(chǔ)設(shè)施是貧困地區(qū)經(jīng)濟增長的先決條件，正如20世紀90年代形成的《華盛頓共識》和本世紀初達成的《圣地亞哥共識》中，均把基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)列為拉美發(fā)展中國家的施政重點。我國始終把基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)作為驅(qū)動經(jīng)濟增長的主要手段之一，一方面我國基礎(chǔ)設(shè)施整體發(fā)展水平有待進一步提高，特別是在廣大的西部地區(qū)，基礎(chǔ)設(shè)施還較為薄弱，經(jīng)濟增長潛力較大；另一方面，基礎(chǔ)設(shè)施投資能夠形成資本和勞動力集聚，為欠發(fā)達地區(qū)提供經(jīng)濟起步的必要條件。因此，在西向陸海新通道、鄉(xiāng)村振興、精準扶貧、新時代推進西部大開發(fā)形成新格局等一系列頂層戰(zhàn)略設(shè)計中，均把基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)列為推動經(jīng)濟增長的實然之舉。

三峽庫區(qū)是為配合三峽工程建設(shè)而形成的具有獨特經(jīng)濟發(fā)展路徑的地理單元，近年來在全面建成小康社會和促進區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展的統(tǒng)籌規(guī)劃下，中央和省級層面為三峽庫區(qū)研究制定《三峽庫區(qū)后續(xù)扶持規(guī)劃》和《全國對口支援三峽庫區(qū)合作規(guī)劃(2014—2020)》，持續(xù)為三峽庫區(qū)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)和經(jīng)濟增長注入強心針。根據(jù)三峽庫區(qū)年報數(shù)據(jù)顯示，2000—2018年庫區(qū)經(jīng)濟增長環(huán)比速度達到15.7%，貨運量、郵電業(yè)務(wù)總量、能源消費量等指標年均增速分別為12.0%、12.8%和8.6%。央地兩級積極推進蘭渝高鐵、沿江高速、長江黃金水道沿線港口、萬州、巫山機場等一批基礎(chǔ)設(shè)施項目在庫區(qū)落地，有效彌補了三峽庫區(qū)基礎(chǔ)設(shè)施發(fā)展短板，對庫區(qū)經(jīng)濟增長和民生改善起到重要支撐作用。

但也應(yīng)關(guān)注到，目前對三峽庫區(qū)幫扶力度較大的“后扶規(guī)劃”和“對口支援”政策在2020年迎來收官階段，在政策紅利到期后，依靠外來資金投入和行政性對口支援的“輸血式”發(fā)展模式將轉(zhuǎn)換到依靠市場競爭來獲得內(nèi)生增長動力。因此，在三峽庫區(qū)幫扶政策收官階段，評估庫區(qū)基礎(chǔ)設(shè)施發(fā)展和經(jīng)濟增長的協(xié)同互動效應(yīng)，這事關(guān)庫區(qū)能否穩(wěn)健過渡到可持續(xù)發(fā)展階段?；诖?，通過構(gòu)建基礎(chǔ)設(shè)施與經(jīng)濟增長的指標體系，運用面板向量自回歸模型對三峽庫區(qū)重慶段15個區(qū)縣2000—2018年基礎(chǔ)設(shè)施與經(jīng)濟增長的互動效應(yīng)進行定量測度和分析，考察基礎(chǔ)設(shè)施與經(jīng)濟增長的發(fā)展路徑和協(xié)同程度，以期為三峽庫區(qū)增強內(nèi)生增長動力提供實踐參考。

1 文獻綜述

已有文獻從不同的理論視角研究了基礎(chǔ)設(shè)施與經(jīng)濟增長的互動關(guān)聯(lián)。從經(jīng)濟增長促進基礎(chǔ)設(shè)施發(fā)展的視角上，由于基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)具有投資周期長、規(guī)模大的特點，在無外部資金投入情況下，需要依賴經(jīng)濟增長成果來提供必要的物質(zhì)條件[2-3]；隨著經(jīng)濟增長水平的不斷提高，已有基礎(chǔ)設(shè)施的功能需要進一步提質(zhì)，以求適應(yīng)經(jīng)濟增長的需要，在均衡增長路徑上，經(jīng)濟增長與基礎(chǔ)設(shè)施之間呈現(xiàn)出動態(tài)有效匹配關(guān)系[4-6]。從基礎(chǔ)設(shè)施促進經(jīng)濟增長的視角上，基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)能夠引致私人投資擴張，形成資本和勞動力的集聚效應(yīng)，有效刺激經(jīng)濟增長[7-8]；在基礎(chǔ)設(shè)施投入運行和功能不斷完善過程中，有效降低了經(jīng)濟主體的社會分攤成本，提高了生產(chǎn)效率，促進了經(jīng)濟增長[9]；此外，基礎(chǔ)設(shè)施具有有限非排他性的公共品屬性，使得經(jīng)濟活動主體可以通過“搭便車”行為獲得基礎(chǔ)設(shè)施的溢出紅利，體現(xiàn)出基礎(chǔ)設(shè)施對經(jīng)濟增長的正外部性特征[10-11]?；A(chǔ)設(shè)施與經(jīng)濟增長的互動關(guān)聯(lián)如圖1所示。

圖1 基礎(chǔ)設(shè)施與經(jīng)濟增長的互動關(guān)聯(lián)Fig. 1 The interaction between infrastructure and economic growth

雖然理論研究構(gòu)建了基礎(chǔ)設(shè)施與經(jīng)濟增長的互動邏輯，但由于區(qū)域發(fā)展的特殊性，相關(guān)實證成果既有支持的一面，又存在不支持的例證。Ahlfeldt等[12]運用面板向量自回歸模型實證分析德國城市公路密度和經(jīng)濟增長的互動效應(yīng)，結(jié)果顯示基礎(chǔ)設(shè)施發(fā)展對經(jīng)濟增長的短期促進作用為2%，長期促進作用為8.5%。Shiu[13]和汪曉文等[14]運用動態(tài)面板數(shù)據(jù)模型對我國西部地區(qū)經(jīng)濟增長和基礎(chǔ)設(shè)施發(fā)展進行因果關(guān)系檢驗，研究證明了基礎(chǔ)設(shè)施與經(jīng)濟增長互為格蘭杰原因；廖凱誠[15]和李慧玲等[16]均運用面板向量自回歸模型分析了我國城市和農(nóng)村地區(qū)基礎(chǔ)設(shè)施對生產(chǎn)效率和農(nóng)民增收的動態(tài)影響，結(jié)果發(fā)現(xiàn)基礎(chǔ)設(shè)施對生產(chǎn)效率和農(nóng)民收入具有正向脈沖響應(yīng)，反之，實證結(jié)果不顯著；與此同理，Srithongrung[17]運用面板向量自回歸模型對美國高速公路與經(jīng)濟增長的長期關(guān)系進了實證分析，結(jié)果顯示基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)對經(jīng)濟增長具有長期促進作用，但經(jīng)濟增長對基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的長期作用不顯著。孫早[7]和李強等[18]討論了基礎(chǔ)設(shè)施投資強度與我國經(jīng)濟增長的相關(guān)關(guān)系，結(jié)論顯示高強度基礎(chǔ)設(shè)施投資甚至?xí)种平?jīng)濟增長，側(cè)面證明了基礎(chǔ)設(shè)施與經(jīng)濟增長之間存在最優(yōu)匹配度。

綜觀上述研究，可以發(fā)現(xiàn)理論上存在的基礎(chǔ)設(shè)施與經(jīng)濟增長互動關(guān)系，在實踐中并沒有得到充分驗證。執(zhí)果索因，既存在基礎(chǔ)設(shè)施初始水平與經(jīng)濟增長不匹配，導(dǎo)致二者互動效應(yīng)較低，又因為基礎(chǔ)設(shè)施投資來源渠道多元化的影響，特別是以外部援建方式而形成的基礎(chǔ)設(shè)施發(fā)展模式，導(dǎo)致當?shù)亟?jīng)濟增長成果對基礎(chǔ)設(shè)施發(fā)展的支撐力度較小。三峽庫區(qū)既是我國少有的集中連片貧困地區(qū)之一，又是我國對口幫扶的目標地區(qū)之一，在此背景下，三峽庫區(qū)基礎(chǔ)設(shè)施和經(jīng)濟增長是否依然具有長期互動效應(yīng)，對于政策支持下的西部省市和貧困地區(qū)實現(xiàn)內(nèi)生發(fā)展具有一定的啟發(fā)意義。

2 模型、指標與數(shù)據(jù)說明

2.1 PVAR模型基本原理

相較于傳統(tǒng)面板數(shù)據(jù)模型，面板向量自回歸模型(Panel Vector Auto-Regression， PVAR)充分考慮了實證分析中的內(nèi)生性、異質(zhì)性和動態(tài)性問題，能夠測度現(xiàn)象間的整體協(xié)調(diào)性，因而被廣泛應(yīng)用于變量間互動關(guān)系研究上[19]。

(1)

則式(1)可簡化為

yi，t=η?xi，t+μi+εi，t

運用一階差分法，固定個體效應(yīng)，可得：

Δyi，t=η?Δxi，t+Δεi，t

其中：

Δyi，t=yi，t-yi，t-1

Δxi，t=xi，t-xi，t-1，Δεi，t=εi，t-εi，t-1

由于E(yi，tεi，t)≠0，故E(Δxi，tΔεi，t)=E[(yi，t-1-yi，t-1)(εi，t-εi，t-1)]≠0，表明模型存在內(nèi)生性，運用OLS法所得的參數(shù)估計結(jié)果非一致。根據(jù)Pesaran和Smith[20]的處理方法，引入自變量滯后期作為工具變量，如下所示：

Δzi，t=(Δxi，t-1，Δxi，t-m，，…，Δxi，t-m)

m表示工具變量最優(yōu)滯后期。

由于工具變量與誤差項正交，那么根據(jù)總體距條件，可得：

E(Δzi，tΔεi，t)=E[Δzi，t(Δyi，t-η?Δxi，t)]=0

因此，運用廣義矩估計法(GMM)的參數(shù)估計結(jié)果為

2.2 指標體系與數(shù)據(jù)說明

針對三峽庫區(qū)基礎(chǔ)設(shè)施發(fā)展與經(jīng)濟增長互動效應(yīng)分析的相關(guān)指標，構(gòu)造基礎(chǔ)設(shè)施綜合指數(shù)(Infrastructure)來表示基礎(chǔ)設(shè)施發(fā)展水平，運用地區(qū)生產(chǎn)總值(GDP)來衡量經(jīng)濟增長水平。在基礎(chǔ)設(shè)施綜合指數(shù)計算上，參考張光南等[21]的研究成果，選擇貨運量(萬t)表示交通基礎(chǔ)設(shè)施發(fā)展水平，能源消費總量(萬t)表示能源基礎(chǔ)設(shè)施發(fā)展水平，郵電業(yè)務(wù)總量(億元)表示信息基礎(chǔ)設(shè)施發(fā)展水平。由于基礎(chǔ)設(shè)施綜合指標包含3類基礎(chǔ)設(shè)施類型，在合并過程中，分別構(gòu)建15個區(qū)縣關(guān)于交通、能源、信息基礎(chǔ)設(shè)施的判斷矩陣，采用層次分析法(AHP)進行賦權(quán)。交通、能源、信息基礎(chǔ)設(shè)施的賦權(quán)結(jié)果為w=(0.52，0.17，0.31)，且通過一致性檢驗。

在數(shù)據(jù)處理上，對貨運量(萬t)、能源消費總量(萬t)、郵電業(yè)務(wù)總量(億元)進行0-1標準化處理，以消除量綱。然后采用層次分析法分別計算2000—2018年份各區(qū)縣的基礎(chǔ)設(shè)施綜合指數(shù)。對于GDP，先采用重慶市地區(qū)生產(chǎn)總值平減指數(shù)消除價格變動影響，然后對GDP數(shù)據(jù)進行對數(shù)化處理。所有數(shù)據(jù)來源于《重慶統(tǒng)計年鑒》、重慶市各區(qū)縣統(tǒng)計年鑒以及重慶市統(tǒng)計局官方網(wǎng)站(http：//tjj.cq.gov.cn/)。

3 實證分析

3.1 現(xiàn)狀概括

運用層次分析法計算得出2000—2018年三峽庫區(qū)15個區(qū)縣基礎(chǔ)設(shè)施綜合指數(shù)，提取2000年，2010年和2018年15個區(qū)縣的基礎(chǔ)設(shè)施綜合指數(shù)和GDP，如表1所示。

表1 2000，2010，2018年三峽庫區(qū)基礎(chǔ)設(shè)施與GDP水平Table 1 The level of infrastructure and GDP of the Three Gorges Reservoir Area in 2000， 2010 and 2018

三峽庫區(qū)基礎(chǔ)設(shè)施和經(jīng)濟增長水平持續(xù)提升。從表1可知：三峽庫區(qū)各區(qū)縣的基礎(chǔ)設(shè)施綜合指數(shù)和GDP在2000年、2010年和2018年均呈現(xiàn)快速增長，其中萬州、涪陵、長壽等區(qū)縣基礎(chǔ)設(shè)施指數(shù)從0.025，0.106，0.168增長至0.790，0.775，0.740；渝北、涪陵、萬州等區(qū)縣的GDP從61.141億元、78.607億元、72.304億元增長至1 543.095億元、1 076.128億元、982.575億元，處在庫區(qū)基礎(chǔ)設(shè)施和經(jīng)濟增長水平的前列；巫溪、巫山、石柱、武隆等庫腹地區(qū)，基礎(chǔ)設(shè)施和經(jīng)濟增長水平較低，具有歷史貧困路徑依賴特征，屬于秦巴山區(qū)和武陵山區(qū)集中連片貧困區(qū)的一部分。

三峽庫區(qū)各區(qū)縣基礎(chǔ)設(shè)施發(fā)展水平差距在不斷縮小，經(jīng)濟增長規(guī)模差距在不斷擴大。從表1中變異系數(shù)可以看出:2000年、2010年、2018年三峽庫區(qū)基礎(chǔ)設(shè)施綜合指數(shù)的變異系數(shù)分別為90.28%，72.10%，66.87%，呈現(xiàn)向下發(fā)展趨勢，表明庫區(qū)各區(qū)縣的基礎(chǔ)設(shè)施發(fā)展水平差距在不斷縮小。與此同時，三峽庫區(qū)GDP變異系數(shù)分別為66.23%，79.56%，85.73%，經(jīng)濟增長規(guī)模差距在持續(xù)擴大，區(qū)域發(fā)展不平衡問題較為嚴峻。2000年以來，三峽庫區(qū)處于經(jīng)濟社會的恢復(fù)發(fā)展期，在財政資金支持下，三峽庫區(qū)基礎(chǔ)設(shè)施進入全面大推進階段。既抓重點城鎮(zhèn)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，又補齊貧困區(qū)縣基礎(chǔ)設(shè)施短板，三峽庫區(qū)基礎(chǔ)設(shè)施發(fā)展水平呈現(xiàn)空間收斂趨勢。與之相反的是庫區(qū)各區(qū)縣的經(jīng)濟增長規(guī)模差距在不斷擴大，庫腹中心城鎮(zhèn)和庫尾主城都市圈城鎮(zhèn)具有明顯的區(qū)位優(yōu)勢和增長動力，在經(jīng)濟快速增長階段里，對周邊地區(qū)產(chǎn)生虹吸效應(yīng)，導(dǎo)致三峽庫區(qū)經(jīng)濟增長空間差距呈擴大的趨勢。

3.2 回歸分析

運用面板向量自回歸模型考察三峽庫區(qū)基礎(chǔ)設(shè)施發(fā)展與經(jīng)濟增長的互動效應(yīng)，為檢驗變量是否滿足同階單整，對基礎(chǔ)設(shè)施綜合指數(shù)和對數(shù)化GDP進行面板單位根和面板協(xié)整檢驗，檢驗結(jié)果如表2，表3所示。

表2 面板單位根檢驗結(jié)果Table 2 The results of panel unit root test

表3 面板協(xié)整檢驗結(jié)果Table 3 The results of panel cointegration test

表2檢驗結(jié)果顯示：在5種面板單位根統(tǒng)計量的聯(lián)合檢驗下，GDP與Infrastructure均表現(xiàn)出顯著的零階單整過程，為平穩(wěn)序列，表明經(jīng)濟增長與基礎(chǔ)設(shè)施發(fā)展的面板向量自回歸分析不存在偽回歸情況。在Pedroni異質(zhì)性面板數(shù)據(jù)協(xié)整檢驗方法下，通過添加截距項和趨勢項，進行組內(nèi)和組間協(xié)整檢驗。表3檢驗結(jié)果顯示：GDP 和Infrastructure之間存在顯著協(xié)整關(guān)系。

構(gòu)建面板向量自回歸模型時，需要確定被解釋變量與解釋變量的最優(yōu)滯后階數(shù)。因此，分別模擬被解釋變量與解釋變量滯后1～4期時的AIC，BIC，QIC水平，模擬結(jié)果如表4所示。根據(jù)最小信息損失準則，可以判斷滯后一期面板向量自回歸模型的3類信息準則值最小，確定GDP 與Infrastructure的面板向量自回歸最優(yōu)滯后期為1期。

表4 AIC/BIC/QIC準則下最優(yōu)滯后期確定Table 4 The determination of optimal lag period under AIC/BIC/QIC criterion

運用廣義矩估計法(GMM)對面板向量自回歸模型進行參數(shù)估計，在此基礎(chǔ)上對基礎(chǔ)設(shè)施發(fā)展水平和經(jīng)濟增長相關(guān)關(guān)系進行面板格蘭杰因果檢驗，相關(guān)結(jié)果如表5所示。

表5 GMM參數(shù)估計與面板格蘭杰因果檢驗結(jié)果Table 5 The results of GMM parameter estimation and panel Granger causality test

三峽庫區(qū)基礎(chǔ)設(shè)施發(fā)展對經(jīng)濟增長的動態(tài)促進作用顯著，經(jīng)濟增長對基礎(chǔ)設(shè)施發(fā)展的動態(tài)促進作用不顯著，基礎(chǔ)設(shè)施發(fā)展與經(jīng)濟增長呈現(xiàn)單向互動關(guān)系。表5中GMM參數(shù)估計結(jié)果顯示：L.Infrastructure對GDP的參數(shù)估計為0.068，顯著為正；L.GDP對Infrastructure的參數(shù)估計為0.021，T檢驗結(jié)果不顯著。GDP和Infrastructure的時滯效應(yīng)參數(shù)估計分別為0.404和0.322，顯著為正。進一步地，面板格蘭杰因果檢驗結(jié)果顯示：原假設(shè)“經(jīng)濟增長不是基礎(chǔ)設(shè)施發(fā)展的格蘭杰原因”的卡方值為2.608，統(tǒng)計意義上不拒接原假設(shè)；原假設(shè)“基礎(chǔ)設(shè)施發(fā)展不是經(jīng)濟增長的格蘭杰原因”的卡方值為5.309，統(tǒng)計意義上拒接原假設(shè)。參數(shù)檢驗和因果關(guān)系檢驗均表明：三峽庫區(qū)基礎(chǔ)設(shè)施發(fā)展與經(jīng)濟增長只存在單向互動效應(yīng)，即基礎(chǔ)設(shè)施發(fā)展是經(jīng)濟增長的動力源泉，但經(jīng)濟增長并非是現(xiàn)階段三峽庫區(qū)基礎(chǔ)設(shè)施發(fā)展的原因。

歷史貧困和淹沒重建導(dǎo)致三峽庫區(qū)經(jīng)濟增長規(guī)模無法支撐基礎(chǔ)設(shè)施投資，幫扶援助政策為基礎(chǔ)設(shè)施發(fā)展注入動力。三峽庫區(qū)腹心地帶屬于歷史集中連片貧困區(qū)，又由于三峽工程建設(shè)導(dǎo)致15個區(qū)縣淹沒重建，使得基礎(chǔ)設(shè)施資本累積不足，并且有發(fā)展斷裂的情況發(fā)生。加大基礎(chǔ)設(shè)施投資是促進庫區(qū)重建恢復(fù)和經(jīng)濟增長的重要政策舉措，據(jù)《重慶統(tǒng)計年鑒2016》數(shù)據(jù)顯示，三峽庫區(qū)后扶資金中63.08%用于庫區(qū)經(jīng)濟社會發(fā)展方面，而在庫區(qū)固定資產(chǎn)投資項目中，基礎(chǔ)設(shè)施投資比例高達 31.40%。在幫扶政策惠及下，三峽庫區(qū)基礎(chǔ)設(shè)施取得明顯改善，例如滬渝高速、銀百高速分別打通庫區(qū)東-西向和南-北向的公路通道，渝利高鐵、渝萬高鐵、渝懷鐵路、達萬鐵路等建成通車加深了庫腹與外界的經(jīng)濟聯(lián)系，萬州、巫山機場進一步拓寬庫區(qū)外向輻射范圍，萬州港、涪陵港等成為長江黃金水道上的重要物資集散地，凡此種種，不一而足。

三峽庫區(qū)基礎(chǔ)設(shè)施發(fā)揮出對經(jīng)濟增長的先導(dǎo)作用，具體表現(xiàn)在投資拉動和成本降低上。在投資拉動方面，隨著三峽庫區(qū)基礎(chǔ)設(shè)施投資力度的加大，刺激了有效需求擴張，提高了經(jīng)濟活動效率，不僅有效遏止了庫區(qū)產(chǎn)業(yè)空心化趨勢，還引導(dǎo)一批材料工業(yè)、能源工業(yè)、裝備制造業(yè)、商貿(mào)流通業(yè)等在庫區(qū)安穩(wěn)落地并逐步壯大，從而拉動經(jīng)濟增長。在成本降低方面，隨著三峽庫區(qū)基礎(chǔ)設(shè)施互聯(lián)互通水平的提高，有效降低了企業(yè)生產(chǎn)要素和產(chǎn)品的流通成本和信息搜尋成本，特別是庫區(qū)優(yōu)質(zhì)的農(nóng)產(chǎn)品、生態(tài)資源、旅游資源得以開發(fā)和利用，建立起一批農(nóng)產(chǎn)品加工基地、旅游名勝地和現(xiàn)代康養(yǎng)基地，改善了產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，提高了經(jīng)濟發(fā)展質(zhì)量。

為直觀了解三峽庫區(qū)基礎(chǔ)設(shè)施發(fā)展與經(jīng)濟增長互動效應(yīng)，運用正交脈沖響應(yīng)函數(shù)，分別給予GDP和Infrastructure一個標準差的正向沖擊，通過500次Monte Carlo模擬，得到脈沖響應(yīng)路徑圖，其中橫軸表示變量響應(yīng)時期，縱軸表示變量響應(yīng)幅度，如圖2所示。

(a) GDP對GDP的脈沖響應(yīng)

(b) GDP對infrastructure的脈沖響應(yīng)

(c) infrastructure對GDP的脈沖響應(yīng)

(b) infrastructure對infrastructure的脈沖響應(yīng)

為了準確考察不同時期三峽庫區(qū)基礎(chǔ)設(shè)施發(fā)展與經(jīng)濟增長的時滯效應(yīng)和互動效應(yīng)，運用預(yù)測誤差方差分解法測算脈沖變量對響應(yīng)變量的預(yù)測均方誤差貢獻比例。模擬結(jié)果顯示：脈沖變量對響應(yīng)變量的預(yù)測均方誤差貢獻率到20期時逼近穩(wěn)定狀態(tài)，因此，提取第5，10，15，20期的結(jié)果進行分析，如表6所示。可以看出：第20期在脈沖變量GDP，Infrastructure沖擊下，對響應(yīng)變量GDP的預(yù)測均方誤差貢獻率分別為84.2%，15.8%；同理，第20期在脈沖變量GDP，Infrastructure沖擊下，對響應(yīng)變量Infrastructure的預(yù)測均方誤差貢獻率分別16.3%，83.7%。從貢獻率大小上可以判斷，三峽庫區(qū)基礎(chǔ)設(shè)施發(fā)展與經(jīng)濟增長的效益大部分被自身吸收，從而表現(xiàn)出時滯效應(yīng)大于互動效應(yīng)的特征。

表6 預(yù)測均方誤差貢獻率Table 6 The contribution rate of prediction mean square error

4 結(jié)論與啟示

幫扶政策實施階段，基礎(chǔ)設(shè)施發(fā)展與經(jīng)濟增長的互動關(guān)系具有現(xiàn)實特殊性。運用面板向量自回歸模型，對2000—2018年三峽庫區(qū)基礎(chǔ)設(shè)施發(fā)展和經(jīng)濟增長的互動效應(yīng)進行實證分析，主要結(jié)論和啟示如下：

第一，三峽庫區(qū)基礎(chǔ)設(shè)施發(fā)展水平和經(jīng)濟增長持續(xù)提升，地區(qū)間基礎(chǔ)設(shè)施差距在不斷縮小，經(jīng)濟增長規(guī)模差距在不斷擴大。在表1的現(xiàn)狀分析中，可以看到：三峽庫區(qū)各區(qū)縣基礎(chǔ)設(shè)施綜合指數(shù)和GDP快速提升，表明三峽庫區(qū)交通、能源和信息等基礎(chǔ)設(shè)施改善效果明顯，經(jīng)濟社會發(fā)展階段從恢復(fù)期轉(zhuǎn)入到大推進期，經(jīng)濟增長規(guī)模和發(fā)展質(zhì)量不斷攀升。在三峽庫區(qū)大推進期，基礎(chǔ)設(shè)施發(fā)展的地區(qū)差距得到有效彌合，為庫區(qū)互聯(lián)互通水平提升夯實基礎(chǔ)。同時，由于區(qū)位稟賦不同，經(jīng)濟增長規(guī)模的空間差距進一步拉大，具有比較優(yōu)勢的區(qū)縣對周邊地區(qū)產(chǎn)生虹吸效應(yīng)。

第二，三峽庫區(qū)基礎(chǔ)設(shè)施發(fā)展對經(jīng)濟增長的動態(tài)促進作用顯著，經(jīng)濟增長對基礎(chǔ)設(shè)施發(fā)展的動態(tài)促進作用不顯著，基礎(chǔ)設(shè)施發(fā)展與經(jīng)濟增長呈現(xiàn)單向互動關(guān)系。表5的互動效應(yīng)和因果關(guān)系實證結(jié)果顯示，L.Infrastructure對GDP的參數(shù)估計結(jié)果顯著,為0.068，而L.GDP對Infrastructure的參數(shù)估計結(jié)果不顯著，面板格蘭杰因果檢驗拒絕“基礎(chǔ)設(shè)施發(fā)展不是經(jīng)濟增長的格蘭杰原因”，而不拒絕“經(jīng)濟增長不是基礎(chǔ)設(shè)施發(fā)展的格蘭杰原因”。從三峽庫區(qū)經(jīng)濟社會發(fā)展的現(xiàn)實情況來看，三峽庫區(qū)全庫區(qū)19個區(qū)縣有11個曾是國家級扶貧工作重點縣，加之水淹區(qū)恢復(fù)重建和124萬移民安置，所以，以三峽庫區(qū)自身經(jīng)濟實力，難以補齊基礎(chǔ)設(shè)施短板。對此情形，一系列幫扶政策的制定和實施為三峽庫區(qū)基礎(chǔ)設(shè)施發(fā)展提供了資金支持，取得了明顯成效?；A(chǔ)設(shè)施投資有效遏止庫區(qū)產(chǎn)業(yè)空心化趨勢，材料工業(yè)、能源工業(yè)、商貿(mào)物流業(yè)、旅游康養(yǎng)行業(yè)等蓬勃發(fā)展，優(yōu)化了庫區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，提高了經(jīng)濟發(fā)展質(zhì)量。

第三，三峽庫區(qū)基礎(chǔ)設(shè)施發(fā)展與經(jīng)濟增長的時滯效應(yīng)呈現(xiàn)“反J型”響應(yīng)路徑，互動效應(yīng)呈現(xiàn)“倒U型”響應(yīng)路徑，時滯效應(yīng)大于互動效應(yīng)。從圖1脈沖響應(yīng)路徑走勢上看，在脈沖變量Infrastructure沖擊下，對響應(yīng)變量Infrastructure的影響逐步減小，表現(xiàn)為“反J型”曲線，對響應(yīng)變量GDP的影響先增大后減小，表現(xiàn)為“倒U型”曲線；響應(yīng)變量GDP同理亦然。從表6預(yù)測均方誤差貢獻率上看，第20期三峽庫區(qū)基礎(chǔ)設(shè)施發(fā)展和經(jīng)濟增長的時滯效應(yīng)貢獻率分別為83.7%和84.2%，互動效應(yīng)貢獻率分別為16.3%和15.8%，時滯效應(yīng)大于互動效應(yīng)?？梢钥闯觯寒斍叭龒{庫區(qū)基礎(chǔ)設(shè)施發(fā)展與經(jīng)濟增長的提升模式以短期激勵為主，中長期的互動效應(yīng)偏弱。隨著幫扶政策步步收緊，如何避免三峽庫區(qū)基礎(chǔ)設(shè)施發(fā)展和經(jīng)濟增長出現(xiàn)斷崖式下跌，決策部門應(yīng)當未雨綢繆。

2020年是三峽庫區(qū)幫扶政策的收官之年，也是全面建成小康社會目標的實現(xiàn)之年。增強三峽庫區(qū)基礎(chǔ)設(shè)施發(fā)展和經(jīng)濟增長的互動效應(yīng)，可從兩方面做好準備工作：一是幫扶政策要分類分階段有序退出。在收官之年，除了不新增幫扶政策外，已有各類幫扶政策不能一斷了之，否則必然增加經(jīng)濟下行壓力，可以建立分類分階段退出的時間表和力度表，給庫區(qū)決策部門留下回旋空間。二是以區(qū)縣為主體共建三峽庫區(qū)基礎(chǔ)設(shè)施發(fā)展基金，協(xié)調(diào)各區(qū)縣在基礎(chǔ)設(shè)施發(fā)展上的利益訴求，集中有限資源在關(guān)鍵性基礎(chǔ)設(shè)施上重點突破，最大限度發(fā)揮基礎(chǔ)設(shè)施的經(jīng)濟效益。