效率視角下鐵路運輸與國民經(jīng)濟的動態(tài)協(xié)整分析

汪玲,王芳然

(大連交通大學(xué) 交通運輸工程學(xué)院,遼寧 大連 116028)

鐵路作為國民經(jīng)濟的大動脈,在經(jīng)濟社會發(fā)展中具有舉足輕重的作用。一直以來,鐵路運輸與國民經(jīng)濟之間的關(guān)系始終是交通運輸領(lǐng)域普遍關(guān)注的問題,二者之間相互影響、彼此制約的發(fā)展關(guān)系已得到廣泛認(rèn)同。為此,現(xiàn)實中應(yīng)正確處理鐵路運輸與國民經(jīng)濟之間的關(guān)系,以實現(xiàn)二者相互促進、協(xié)調(diào)發(fā)展的動態(tài)平衡關(guān)系。

現(xiàn)階段學(xué)者們對于鐵路運輸與國民經(jīng)濟的關(guān)系研究逐漸深入,已由早期的定性分析轉(zhuǎn)為定量分析,并取得了較為豐碩的成果。學(xué)者們分別運用統(tǒng)計學(xué)[1]、灰色理論[2]、協(xié)整理論[3]、計量經(jīng)濟學(xué)[4-5]、耦合理論[6]和機制檢驗[7]等方法對鐵路運輸與國民經(jīng)濟的關(guān)系進行了定量研究,研究結(jié)果為本文提供了理論基礎(chǔ)和方法借鑒。但總體而言,仍存在一些不足之處:在研究內(nèi)容上,現(xiàn)有研究大多選取鐵路運輸量或周轉(zhuǎn)量等產(chǎn)出要素反映鐵路運輸業(yè)狀態(tài),以此作為衡量二者關(guān)系的基礎(chǔ)依據(jù),未從根源考慮鐵路運輸業(yè)的投入要素對二者關(guān)系的影響,使得二者相互作用機理分析不足;在研究方法上,傳統(tǒng)方法中所應(yīng)用的時間序列只能描述平穩(wěn)時間序列的變化規(guī)律,但實際上在現(xiàn)實經(jīng)濟中時間序列具有非平穩(wěn)性,盡管一般采用對時間序列進行差分后回歸的方法進行處理,但容易忽略原序列中的有用信息。協(xié)整理論是為解決此類問題而出現(xiàn)的一種處理非平穩(wěn)數(shù)據(jù)的新方法?；诖?本文從投入產(chǎn)出角度出發(fā),在測算鐵路運輸效率的基礎(chǔ)上,基于協(xié)整理論探討鐵路運輸效率與國民經(jīng)濟之間的動態(tài)發(fā)展關(guān)系,有助于正確認(rèn)識鐵路運輸與國民經(jīng)濟間的內(nèi)在更深層次關(guān)系。面對當(dāng)前日益嚴(yán)重的資源短缺,基于效率視角分析鐵路運輸與國民經(jīng)濟的動態(tài)作用關(guān)系,對充分發(fā)揮鐵路運輸?shù)募夹g(shù)經(jīng)濟特性,推動運輸資源效用最大化,進而實現(xiàn)鐵路運輸與國民經(jīng)濟的協(xié)調(diào)、可持續(xù)發(fā)展具有重要意義。

1 研究方法

分析鐵路運輸與國民經(jīng)濟的動態(tài)發(fā)展關(guān)系,應(yīng)先確定鐵路運輸業(yè)自身發(fā)展水平。為此,本文從運輸效率角度對鐵路運輸業(yè)發(fā)展水平進行測算,在此基礎(chǔ)上,利用平穩(wěn)性檢驗和協(xié)整關(guān)系檢驗探討鐵路運輸效率變化與國民經(jīng)濟增長之間是否存在某種均衡關(guān)系,最后進行Granger因果檢驗與分析。

1.1 DEA-Malmquist指數(shù)模型

效率是指某一系統(tǒng)投入與產(chǎn)出之間的比率[8],引申到鐵路運輸領(lǐng)域,鐵路運輸效率即為鐵路運輸過程中實際運輸產(chǎn)出與運輸資源投入的比例關(guān)系,可視其為衡量鐵路運輸系統(tǒng)運行狀況及發(fā)展?jié)摿Φ木C合性指標(biāo),用于反映鐵路運輸資源的有效利用程度。數(shù)據(jù)包絡(luò)分析( Data Envelopment Analysis,DEA) 方法在測度效率方面的應(yīng)用已經(jīng)十分成熟,但傳統(tǒng)DEA方法適用于基于截面數(shù)據(jù)進行靜態(tài)橫向比較,DEA-Malmquist指數(shù)模型則可以利用跨時期的面板數(shù)據(jù)進行動態(tài)縱向比較。其實質(zhì)是將測度全要素生產(chǎn)率的Malmquist指數(shù)應(yīng)用于DEA模型,通過計算Malmquist指數(shù)所涉及的距離函數(shù),并對其進行分解,以此得出各時期之間的投入產(chǎn)出效率變動趨勢。本文采用DEA-Malmquist指數(shù)模型測算鐵路運輸動態(tài)效率,并對其全要素生產(chǎn)率予以分析。Malmquist指數(shù)具體表示為:

M0(xt+1,yt+1,xt,yt)=

(1)

將式(1)進行變形,全要素生產(chǎn)率變動可分解為技術(shù)變動和技術(shù)效率變動的乘積:

(2)

式中:方括號外的項為技術(shù)變動,方括號內(nèi)的項為技術(shù)效率變動,它又分為前一項純技術(shù)效率變動和后一項規(guī)模效率變動的乘積。因此,全要素生產(chǎn)率變動可表示為技術(shù)變動、純技術(shù)效率變動和規(guī)模效率變動三者的乘積。

1.2 協(xié)整分析方法

為了實現(xiàn)對非平穩(wěn)時間序列的分析,協(xié)整理論在1987年應(yīng)運而生,其實質(zhì)是探求非平穩(wěn)變量間是否存在長期均衡關(guān)系,主要流程包括平穩(wěn)性檢驗、協(xié)整關(guān)系檢驗以及Granger因果關(guān)系檢驗。作為協(xié)整檢驗的前提,單位根檢驗是檢驗時間序列變量平穩(wěn)性的標(biāo)準(zhǔn)方法。本文采用 ADF 檢驗法對鐵路運輸效率和國民經(jīng)濟相關(guān)變量進行單位根檢驗。協(xié)整關(guān)系檢驗主要有Engle-Granger檢驗和Johansen檢驗兩種,前者多用于檢驗兩變量之間的協(xié)整關(guān)系,后者以VAR 模型為基礎(chǔ),常用于多變量間的若干種協(xié)整關(guān)系的檢驗。因此本文選用Johansen檢驗方法判斷鐵路運輸效率變化與國民經(jīng)濟增長之間是否存在協(xié)整關(guān)系,Granger因果關(guān)系檢驗則是在確定二者間存在協(xié)整關(guān)系的基礎(chǔ)上,進一步分析是否存在因果關(guān)系,以此剖析二者間動態(tài)作用機理。

2 實證分析

2.1 指標(biāo)選取及數(shù)據(jù)來源

考慮到鐵路運輸業(yè)生產(chǎn)特征以及數(shù)據(jù)的易獲取性、代表性和準(zhǔn)確性,并參考已有研究進展[9-11],本文以鐵路運輸省際數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),選取鐵路運輸業(yè)就業(yè)人數(shù)和鐵路營運里程2個指標(biāo)分別作為勞動、資本投入指標(biāo),旅客周轉(zhuǎn)量和貨物周轉(zhuǎn)量2個指標(biāo)作為產(chǎn)出指標(biāo),構(gòu)建2000—2020年我國30個省份(西藏因2006年開通鐵路且數(shù)值相對較小故不做統(tǒng)計)的面板數(shù)據(jù)測算鐵路運輸效率。選取國內(nèi)生產(chǎn)總值(GDP)作為反映國民經(jīng)濟發(fā)展水平的指標(biāo)。所有數(shù)據(jù)均來源于《中國統(tǒng)計年鑒(2001—2021)》。

2.2 鐵路運輸效率測算

基于以上投入產(chǎn)出指標(biāo)的省際面板數(shù)據(jù),借助DEAP2.1軟件,對2000—2020年我國鐵路運輸業(yè)進行DEA-Malmquist指數(shù)測算,得到全國鐵路運輸業(yè)全要素生產(chǎn)率及其指數(shù)分解構(gòu)成見表1。

表1 2000—2020年我國鐵路運輸全要素生產(chǎn)率及其指標(biāo)分解構(gòu)成

由表1可知,2000—2020年我國鐵路運輸業(yè)全要素生產(chǎn)率均值大于1,說明整體呈上升態(tài)勢,但增速僅為1.2%,水平偏低;各年份全要素生產(chǎn)率的變動存在一定差異,少數(shù)年份生產(chǎn)率值小于1,比如2008—2009年和2011—2012年降幅較大,2019—2020年最為明顯。究其原因,不難發(fā)現(xiàn):2008年國際金融危機的持續(xù)蔓延,對鐵路運輸業(yè)造成了較大沖擊,導(dǎo)致生產(chǎn)率下降;2011—2012年生產(chǎn)率的下降可能與2011年“7·23”甬溫線特別重大事故有關(guān),事故后鐵路部門全面降低速度、壓低價格;2019—2020年的大幅下滑則是與全國新冠肺炎疫情暴發(fā)有很大關(guān)系。另外,全要素生產(chǎn)率變動和技術(shù)變動趨勢大致相似,說明鐵路運輸全要素生產(chǎn)率的變動主要由技術(shù)變動引起。技術(shù)變動的年均增速為1.4%,反映出我國鐵路運輸業(yè)的技術(shù)水平有所進步,但數(shù)值偏小說明對先進技術(shù)應(yīng)用不足。技術(shù)效率變動值小于1的年份居多,說明我國鐵路運輸資源配置仍有待優(yōu)化,潛力尚未完全被開發(fā)。

2.3 協(xié)整分析

基于表1的效率變化數(shù)據(jù),結(jié)合國民經(jīng)濟增長相關(guān)數(shù)據(jù)分析我國鐵路運輸效率與國民經(jīng)濟之間的動態(tài)關(guān)系。本文采用全要素生產(chǎn)率變動數(shù)據(jù)反映鐵路運輸效率變化,為保持?jǐn)?shù)據(jù)一致性,選擇由2000—2020年國內(nèi)生產(chǎn)總值(GDP)進行一階差分后得到的國民經(jīng)濟增長值,作為國民經(jīng)濟計算指標(biāo)。為便于闡述,設(shè)鐵路運輸效率變化和國民經(jīng)濟增長分別用ΔRTE(Rail Transport Efficiency)和ΔGDP表示。通過繪制ΔRTE和ΔGDP的變化趨勢圖,可以直觀顯示二者間關(guān)系的變化情況。由于兩變量數(shù)據(jù)量級相差較大,需利用SPSS軟件對數(shù)據(jù)進行Z-Score標(biāo)準(zhǔn)化,標(biāo)準(zhǔn)化后繪制的趨勢見圖1。

圖1 2000—2020年我國鐵路運輸效率變化與國民經(jīng)濟增長趨勢

從兩者關(guān)系角度看,2000—2020年我國ΔRTE和ΔGDP的曲線變化趨勢總體上基本一致,除個別年份較為特殊外,大部分年份走向近似相同。這意味著兩者間存在協(xié)整關(guān)系的可能性很大,但實際情況還需進一步分析。從各自發(fā)展趨勢看,ΔRTE和ΔGDP在此期間均有一定幅度的波動,各自上升下降無明顯規(guī)律,說明兩者受隨機趨勢的影響比較大。

2.3.1 單位根檢驗

在進行協(xié)整檢驗之前,本文借助Eviews10.0軟件,采用ADF法分別對2000—2020年ΔRTE和ΔGDP兩序列的平穩(wěn)性進行檢驗,結(jié)果見表2。

表2 ΔRTE和ΔGDP的單位根檢驗結(jié)果(2000—2020年)

由表2結(jié)果可知,ΔRTE和ΔGDP原序列的ADF檢驗值(統(tǒng)計量T值)均大于5%臨界值,p值大于0.05,表明原序列存在單位根,即為不平穩(wěn)序列;對兩者一階差分序列進行單位根檢驗,其ADF檢驗值均小于5%臨界值,表示ΔRTE和ΔGDP一階差分后的序列呈平穩(wěn)狀態(tài)。兩者均為一階單整,說明可以進行協(xié)整檢驗。

2.3.2 協(xié)整檢驗

采用Johansen檢驗方法進行協(xié)整檢驗之前,首先要建立VAR模型,確定序列最佳滯后階數(shù)。本文對ΔRTE和ΔGDP建立滯后一階、滯后二階、滯后三階的VAR模型,各滯后階數(shù)選擇準(zhǔn)則信息見表3。本文依據(jù)AIC信息準(zhǔn)則,建立滯后二階的VAR(2)模型。

表3 VAR滯后階數(shù)選擇準(zhǔn)則信息

Johansen模型滯后階數(shù)通常比VAR模型滯后階數(shù)少1,故建立滯后階數(shù)為1的Johansen模型,在所有序列都是隨機趨勢的情況下,檢驗結(jié)果如表4所示。由此可知,跡檢驗和最大特征值檢驗相較于5%臨界值,都拒絕了None,接受At most 1,說明ΔRTE和ΔGDP之間存在且只存在一個協(xié)整關(guān)系。

表4 ΔRTE和ΔGDP序列的協(xié)整檢驗結(jié)果(2000—2020年)

2.3.3 Granger因果關(guān)系檢驗

由協(xié)整分析結(jié)果可知,ΔRTE和ΔGDP之間存在長期穩(wěn)定的均衡關(guān)系,還需通過Granger因果關(guān)系檢驗進一步探討其因果關(guān)系。利用Eviews10.0對ΔRTE和ΔGDP兩時間序列進行滯后2階的因果關(guān)系檢驗,結(jié)果如表5所示。

表5 ΔRTE和ΔGDP序列的格蘭杰因果關(guān)系檢驗結(jié)果

由表5可知,在5%的顯著性水平下,ΔGDP不是ΔRTE的格蘭杰原因的原假設(shè)p值小于0.05,假設(shè)被拒絕;ΔRTE不是ΔGDP的格蘭杰原因的原假設(shè)p值大于0.05,假設(shè)被接受?？梢哉J(rèn)為,ΔGDP是ΔRTE的格蘭杰原因,但ΔRTE不是ΔGDP的格蘭杰原因,概率為5.79%。

2.3.4 實證結(jié)果分析

通過以上實證分析可得出:2000—2020年我國鐵路運輸效率變化與國民經(jīng)濟增長之間存在長期均衡關(guān)系。國民經(jīng)濟增長是鐵路運輸效率變化的格蘭杰原因,但鐵路運輸效率變化不是國民經(jīng)濟增長的格蘭杰原因,表明我國國民經(jīng)濟增長可以單向促進鐵路運輸業(yè)發(fā)展水平的提升,而鐵路運輸業(yè)卻未體現(xiàn)出對國民經(jīng)濟增長的促進作用。可以看出,我國鐵路運輸業(yè)沒有完全發(fā)揮對經(jīng)濟的先導(dǎo)性、服務(wù)性作用,仍處于依賴經(jīng)濟資本帶動自身發(fā)展的階段,處于被動地位。究其根源,主要在于鐵路運輸業(yè)的要素投入并沒有獲得與之匹配的產(chǎn)出,其資源配置存在一定不合理性,比如,在建設(shè)規(guī)模和人力方面加大投資,而對于技術(shù)創(chuàng)新帶動產(chǎn)業(yè)發(fā)展的重要性認(rèn)識不足;或受制于運輸線路分工不合理,功能結(jié)構(gòu)不協(xié)調(diào)等,使得其全要素生產(chǎn)率偏低,阻礙了運輸效率的提升。

3 結(jié)論

本文從效率視角出發(fā),構(gòu)建DEA-Malmquist指數(shù)模型測算鐵路運輸效率,應(yīng)用協(xié)整理論分析2000—2020年我國鐵路運輸與國民經(jīng)濟的動態(tài)作用關(guān)系,以期為豐富和完善現(xiàn)有鐵路運輸與社會經(jīng)濟關(guān)系的定量研究理論成果,明確鐵路運輸發(fā)展的方向和重點提供更有力的依據(jù)。主要研究結(jié)論如下:

(1)2000—2020年間我國鐵路運輸效率變化與國民經(jīng)濟增長均為一階平穩(wěn)過程,二者之間具有相對的長期均衡關(guān)系。從根源上考慮鐵路運輸業(yè)投入要素后,鐵路運輸業(yè)與國民經(jīng)濟無明顯雙向因果關(guān)系,兩者之間僅存在由國民經(jīng)濟到鐵路運輸?shù)膯蜗蚋裉m杰因果關(guān)系作用。雖然既有研究證明,以客貨運量及周轉(zhuǎn)量為代表的鐵路運輸產(chǎn)出對國民經(jīng)濟發(fā)展產(chǎn)生了一定的推動作用,但此作用過程容易忽視投入要素的有效利用率,導(dǎo)致運輸資源的過度消耗。從投入產(chǎn)出的角度看,鐵路運輸業(yè)仍表現(xiàn)為依賴國民經(jīng)濟資本拉動的粗放式發(fā)展形態(tài),對國民經(jīng)濟發(fā)展的先導(dǎo)性作用發(fā)揮不足,二者尚未實現(xiàn)協(xié)調(diào)發(fā)展。

(2)在當(dāng)前經(jīng)濟形勢下,鐵路運輸應(yīng)堅持適度超前的原則,尤其是超前開展鐵路基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè),這對拉動有效投資、穩(wěn)定經(jīng)濟增長具有明顯的效果。但需要注意的是,拉動投資并不意味著盲目擴大路網(wǎng)規(guī)模和增加人力投入,應(yīng)以國民經(jīng)濟對鐵路運輸?shù)母哔|(zhì)量發(fā)展要求為導(dǎo)向,尋求鐵路運輸業(yè)新的發(fā)展動能。

基于上述結(jié)論,為更好地發(fā)展我國鐵路運輸業(yè),提出以下啟示性建議:第一,技術(shù)進步是鐵路運輸效率的決定性因素,要通過技術(shù)改革創(chuàng)新完成交通基礎(chǔ)設(shè)施轉(zhuǎn)型升級,逐步實現(xiàn)由資本拉動到創(chuàng)新驅(qū)動的轉(zhuǎn)變,有助于改善現(xiàn)階段鐵路運輸滯后于國民經(jīng)濟發(fā)展的局面。第二,注重鐵路市場競爭,積極創(chuàng)新鐵路運輸運營方式。要加快鐵路運輸與其他運輸方式的對接,推動鐵路運輸與互聯(lián)網(wǎng)等新一代信息技術(shù)的深入融合,要進一步優(yōu)化聯(lián)程聯(lián)運服務(wù),提高自身競爭能力。第三,從效率角度分析,鐵路運輸業(yè)仍需進一步提升運輸資源配置效率,注重有限資源的合理配置與有效利用,實現(xiàn)數(shù)量質(zhì)量雙增長,為國民經(jīng)濟發(fā)展提供強力引導(dǎo),進而推動鐵路運輸與經(jīng)濟社會發(fā)展深度融合。