論我國交通客運(yùn)量與國民經(jīng)濟(jì)關(guān)系
——基于時(shí)間序列模型的分析

李星華

（廣西民族師范學(xué)院，廣西 崇左 532200）

0 引言

交通運(yùn)輸在整個(gè)國民經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)中起著橋梁和紐帶的作用，它把社會(huì)生產(chǎn)、分配、交換和消費(fèi)各個(gè)環(huán)節(jié)有機(jī)地聯(lián)系起來，是保證社會(huì)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)得以正常進(jìn)行和發(fā)展的前提條件。交通運(yùn)輸對(duì)社會(huì)和經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)的貢獻(xiàn)是間接性和隱蔽性的，它的經(jīng)濟(jì)效益除少數(shù)部分體現(xiàn)在上繳國家的利稅外，更重要的是蘊(yùn)含在運(yùn)輸對(duì)象擁有者身上?？v觀幾百年來交通運(yùn)輸與經(jīng)濟(jì)發(fā)展的相互關(guān)系，當(dāng)交通運(yùn)輸能適應(yīng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的需要時(shí)，交通運(yùn)輸在自身進(jìn)步的同時(shí)對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展起著推動(dòng)作用：當(dāng)交通運(yùn)輸滯后于經(jīng)濟(jì)的發(fā)展時(shí)，就會(huì)對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展起制約作用。當(dāng)經(jīng)濟(jì)的飛速發(fā)展而產(chǎn)生量大質(zhì)高的運(yùn)輸需求時(shí)，經(jīng)濟(jì)發(fā)展就會(huì)反作用于交通運(yùn)輸，迫使交通運(yùn)輸?shù)募眲∽兏锖桶l(fā)展，帶動(dòng)交通運(yùn)輸全面融入經(jīng)濟(jì)發(fā)展之中，成為經(jīng)濟(jì)運(yùn)輸化的過程。旅客運(yùn)輸量與國民經(jīng)濟(jì)關(guān)系非常密切，它既是反映交通運(yùn)輸業(yè)產(chǎn)出成果的重要指標(biāo)，也是反映交通運(yùn)輸業(yè)為國民經(jīng)濟(jì)和人民生活服務(wù)的數(shù)量的重要指標(biāo)。

然而，大多數(shù)人對(duì)于交通運(yùn)輸與社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的關(guān)系的認(rèn)識(shí)還主要停留在感性而非理性的層面上，停留在定性而非定量的分析上，這必將嚴(yán)重影響交通運(yùn)輸發(fā)展戰(zhàn)略制定的科學(xué)性、合理性。如果交通運(yùn)輸業(yè)的發(fā)展不能為經(jīng)濟(jì)的發(fā)展提供必需的支撐和保障，那么必將嚴(yán)重阻礙社會(huì)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展。因此，對(duì)交通運(yùn)輸與社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展關(guān)系的定量研究就具有重大現(xiàn)實(shí)意義。

本文在過去文獻(xiàn)研究的基礎(chǔ)上又采集大量數(shù)據(jù)對(duì)公路運(yùn)輸與國民經(jīng)濟(jì)之間的關(guān)系，運(yùn)用時(shí)間序列分析方法，對(duì)旅客運(yùn)輸業(yè)的發(fā)展規(guī)律與國民經(jīng)濟(jì)增長的關(guān)系進(jìn)行分析研究。通過定量分析可以使公路運(yùn)輸決策者和公路運(yùn)輸企業(yè)對(duì)公路運(yùn)輸與國民經(jīng)濟(jì)之間的關(guān)系有更加理性的認(rèn)識(shí)，從而做出更加合理的決策。

1 數(shù)據(jù)獲取及初步統(tǒng)計(jì)分析

為了對(duì)改革開放以來我國客運(yùn)量與國民經(jīng)濟(jì)關(guān)系進(jìn)行研究，通過查閱我國歷年的統(tǒng)計(jì)年鑒和公報(bào)數(shù)據(jù)，選取1978—2012年客運(yùn)量（萬人）和旅客周轉(zhuǎn)量（億人公里）來反映交通客運(yùn)量的發(fā)展水平，選取國內(nèi)生產(chǎn)總值（GDP，億元）來反映國民經(jīng)濟(jì)的發(fā)展水平[1]。客運(yùn)量（P）、旅客周轉(zhuǎn)量（T）和國內(nèi)生產(chǎn)總值（GDP）的觀測序列的時(shí)序圖都呈指數(shù)形式增長，且增長的趨勢基本一致，如圖1-a所示。為了方便進(jìn)一步的研究，分別對(duì)3個(gè)序列進(jìn)行對(duì)數(shù)化處理，并將其分別記為LP、LT和LGDP，其時(shí)間序列走勢如圖2-b所示，可以清晰地看出，自改革開放以來，客運(yùn)量和旅客周轉(zhuǎn)量的變化相對(duì)一致，基本為線性穩(wěn)定增長式的發(fā)展變化，國內(nèi)生產(chǎn)總值也呈逐步增長趨勢，發(fā)展速度較快。

圖1-a 客運(yùn)量的觀測序列時(shí)序圖

圖1-b 旅客周轉(zhuǎn)量的觀測序列時(shí)序圖

圖1-c 國內(nèi)生產(chǎn)總值的觀測序列時(shí)序圖

圖2-a LP、LT的序列圖

圖2-b LGDP的序列圖

2 時(shí)間序列模型的構(gòu)建

2.1 單位根檢驗(yàn)

為了研究我國旅客運(yùn)輸量與國民經(jīng)濟(jì)的關(guān)系，這里對(duì)它們的協(xié)整關(guān)系進(jìn)行計(jì)量研究，研究的工具采用EViews6.0（下同）。考慮傳統(tǒng)計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型的一個(gè)基本前提：模型中每個(gè)變量的時(shí)序數(shù)據(jù)必須是平穩(wěn)的，如果不考慮時(shí)間序列的平穩(wěn)性，直接用經(jīng)典的最小二乘法估計(jì)，就可能導(dǎo)致“偽回歸”，為了防止“偽回歸”，通常要對(duì)各時(shí)間序列進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)[2]。常用的序列平穩(wěn)性檢驗(yàn)的方法有ADF（Augmented Dickey-Fulluer）檢驗(yàn)[3-4]、DFGLS檢驗(yàn)、PP檢驗(yàn)等。本文采用時(shí)間序列平穩(wěn)性的正式檢驗(yàn)方法——ADF檢驗(yàn)分別對(duì)LP、LT和LGDP三個(gè)序列進(jìn)行單位根檢驗(yàn)。ADF檢驗(yàn)一共包括3種形式：

其中，｛yt｝為待檢驗(yàn)的時(shí)間序列，｛ε｝為正態(tài)白噪聲序列，為一階差分算子。檢驗(yàn)｛yt｝是否有單位根的假設(shè)檢驗(yàn)等價(jià)于以下檢驗(yàn)：

通過比較ADF檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量的絕對(duì)值與臨界值絕對(duì)值的大小來判斷該序列是否具有單位根，若ADF檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量絕對(duì)值大于臨界值，則拒絕原假設(shè)，即待檢驗(yàn)序列不具有單位根，是平穩(wěn)序列；反之，應(yīng)當(dāng)接受原假設(shè)，即待檢序列具有單位根，是非平穩(wěn)序列。在進(jìn)行ADF檢驗(yàn)之前，根據(jù)圖2中3個(gè)序列的曲線圖，可判斷3個(gè)序列都有隨著時(shí)間而增長的趨勢，同時(shí)含有截距項(xiàng)，可見屬于上述3種形式中的第（3）種情況。因此，應(yīng)使用既含截距項(xiàng)又含時(shí)間趨勢項(xiàng)的檢驗(yàn)回歸模型分別對(duì)3個(gè)序列進(jìn)行ADF檢驗(yàn)。檢驗(yàn)過程中，根據(jù)AIC（Akaike Into Criterion）準(zhǔn)則確定滯后項(xiàng)階數(shù)，ADF檢驗(yàn)的結(jié)果如表1所示。表1中的結(jié)果表明，序列LP、LT和LGDP原始數(shù)據(jù)均不平穩(wěn)，但經(jīng)過一階差分后，LP序列在10%顯著水平下拒絕原假設(shè)，認(rèn)為該序列不具有單位根，是平穩(wěn)序列，而LT和LGDP兩個(gè)序列在5%顯著水平下拒絕原假設(shè)，認(rèn)為這兩個(gè)序列也不具有單位根，是平穩(wěn)序列。此外，表1中的P值反映了3個(gè)序列接受原假設(shè)的把握程度或拒絕原假設(shè)的犯錯(cuò)的概率，可以看出，3個(gè)序列的原始數(shù)據(jù)的ADF檢驗(yàn)中的P值較大，即接受原假設(shè)的把握程度較大，而對(duì)三個(gè)序列進(jìn)行一階差分后，ADF檢驗(yàn)中的P值較小（最大的僅為0.059），即接受原假設(shè)的把握程度較小。

表1 三個(gè)序列的單位根檢驗(yàn)結(jié)果

2.2 建立ARIMA模型

通過對(duì)3個(gè)序列進(jìn)行單位根檢驗(yàn)后可知，LP、LT和LGDP均為非平穩(wěn)序列，其一階差分均為平穩(wěn)序列。為了研究3個(gè)序列的ARIMA結(jié)構(gòu)，首先要對(duì)△LP、△LT和△LGDP進(jìn)行白噪聲檢驗(yàn)，這里需要對(duì)它們的自相關(guān)函數(shù)（ACF）、偏自相關(guān)函數(shù)（PACF）進(jìn)行分析。選擇Ljung-BoxQ統(tǒng)計(jì)量（簡稱Q統(tǒng)計(jì)量）來檢驗(yàn)序列是否為白噪聲序列，Q統(tǒng)計(jì)量[5]的定義為：

式（4）中，rj為滯后j階子相關(guān)系數(shù)。

將白噪聲檢驗(yàn)的結(jié)果列于表2中，從表2可以看出，△LP和△LT的Q統(tǒng)計(jì)量對(duì)應(yīng)的概率值分別為0.724和0.740，即Q統(tǒng)計(jì)量均不顯著，則不能否定△LP和△LT兩個(gè)序列為白噪聲序列的假定，而△LGDP的Q統(tǒng)計(jì)量對(duì)應(yīng)的概率值為0.008，認(rèn)為△LGDP序列為非白噪聲序列。ARIMA模型的數(shù)學(xué)公式可以表示為：

式（5）中，yt為時(shí)間序列；φ1，φ2，…，φp為自回歸系數(shù)；θ1，θ2，…，θq為移動(dòng)平均系數(shù)；ut為誤差項(xiàng)；L為引進(jìn)的延遲算子。依據(jù)ARIMA模型識(shí)別圖形的判斷方法（表3）并結(jié)合AIC和Schwarz準(zhǔn)則以及簡約原則，同時(shí)比較不同滯后階數(shù)的ARIMA模型的調(diào)整R2及殘差序列的相關(guān)性，分析檢驗(yàn)參數(shù)的顯著性后，對(duì)LP、LT和LGDP建立的ARIMA模型分別為：

對(duì)模型（8）中LGDP的殘差進(jìn)行白噪聲檢驗(yàn)，將檢驗(yàn)結(jié)果列于表2中，可見，其Q統(tǒng)計(jì)量不顯著，因此不能否定LGDP序列為白噪聲序列的假定。

表2 序列的白噪聲檢驗(yàn)

表3 ARIMA模型識(shí)別圖形判斷方法

2.3 協(xié)整關(guān)系檢驗(yàn)

為了考察交通旅客運(yùn)輸量與國民經(jīng)濟(jì)之間是否存在長期均衡關(guān)系，對(duì)二者進(jìn)行協(xié)整關(guān)系分析。由上述檢驗(yàn)可知，LP、LT和LGDP都是一階差分平穩(wěn)序列，已經(jīng)符合協(xié)整檢驗(yàn)的條件，因此要考察3個(gè)序列之間是否存在協(xié)整關(guān)系。當(dāng)存在多個(gè)非平穩(wěn)時(shí)間序列變量時(shí)可以采用Johansen的極大似然估計(jì)法來進(jìn)行協(xié)整關(guān)系檢驗(yàn)。在Eviews中，Johansen協(xié)整檢驗(yàn)具體是通過計(jì)算統(tǒng)計(jì)量Trace和最大特征值Max-Eigenvalue統(tǒng)計(jì)量進(jìn)行判定的，跡統(tǒng)計(jì)量協(xié)整檢驗(yàn)的檢驗(yàn)過稱遵循循環(huán)檢驗(yàn)規(guī)則[4]。首先建立VAR矢量自回歸模型：

式（9）中，Y表示K維的內(nèi)生變量矢量，A表示相應(yīng)的系數(shù)矩陣，P表示內(nèi)生變量滯后的階數(shù)。這里的。在差分序列建立的VAR模型中加入一個(gè)誤差修正項(xiàng)，就變成了VEC矢量誤差修正模型，其具體表達(dá)式為：

式（10）中，ECM表示根據(jù)協(xié)整方程計(jì)算的誤差修正項(xiàng)，反映了變量之間偏離長期均衡關(guān)系的非均衡誤差。協(xié)整檢驗(yàn)滯后階數(shù)的選擇對(duì)于檢驗(yàn)結(jié)果的影響較大，若滯后階數(shù)過大，會(huì)降低檢驗(yàn)的功效；若過小，會(huì)導(dǎo)致檢驗(yàn)無效[5]。本文先建立無約束的VAR模型，通過嘗試不同的滯后階數(shù)得到不同的AIC和SC值，并根據(jù)AIC和SC最小的原則選擇最佳滯后階數(shù)。當(dāng)AIC和SC準(zhǔn)則確定的滯后階數(shù)不一致時(shí)，宜利用似然比檢驗(yàn)進(jìn)行模型滯后階數(shù)的取舍，檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量為：

式（11）中，LnL（p1）和LnL（p2）分別表示滯后階數(shù)P分別為p1和p2時(shí)VAR（P）模型的對(duì)數(shù)似然函數(shù)值。自由度f為從VAR（p1）模型到VAR（p2）對(duì)模型參數(shù)施加的零約數(shù)個(gè)數(shù)。

利用1978—2012年的數(shù)據(jù)分別建立VAR(1)、VAR（2）、VAR（3）和VAR(4)模型（對(duì)于年度數(shù)據(jù)，一般比較到P=4），從各個(gè)模型的AIC值和SC值（見表4）可看出，根據(jù)SC準(zhǔn)則，最佳滯后階數(shù)為1；根據(jù)AIC準(zhǔn)則，則最佳滯后階數(shù)為3。二者確定的滯后階數(shù)不一致，因此，考慮用似然比檢驗(yàn)來對(duì)VAR（1）模型和VAR（3）模型進(jìn)行取舍，檢驗(yàn)的原假設(shè)為模型的最大滯后階數(shù)為1，根據(jù)式（11）計(jì)算檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量為：

該統(tǒng)計(jì)量服從自由度f為18（3*32-1*32=18）的卡方分布。通過EViews6.0可以得到檢驗(yàn)的伴隨概率為0.000 052，小于置信水平0.05，所以應(yīng)拒絕原假設(shè)，選擇滯后階數(shù)P為3。

表4 VAR模型的AIC值和SC值比較

協(xié)整檢驗(yàn)的滯后階數(shù)需要設(shè)定為VAR模型選定的滯后階數(shù)減1，即滯后階數(shù)為2，對(duì)LP、LT和LGDP 3個(gè)序列進(jìn)行協(xié)整檢驗(yàn)，根據(jù)跡統(tǒng)計(jì)量Trace和最大特征值Max-Eigenvalue統(tǒng)計(jì)量對(duì)變量之間協(xié)整關(guān)系的個(gè)數(shù)進(jìn)行判斷，其判斷結(jié)果見表5。從表5可見，LP、LT和LGDP之間不存在協(xié)整關(guān)系，即沒有長期均衡關(guān)系。同時(shí)，對(duì)滯后1階和滯后3階的序列也進(jìn)行協(xié)整檢驗(yàn)，均無法否定“沒有協(xié)整關(guān)系”的原假設(shè)，說明LP、LT和LGDP無長期均衡關(guān)系和趨勢。

表5 Johansen協(xié)整檢驗(yàn)結(jié)果

2.4 格蘭杰因果檢驗(yàn)和VAR模型的建立

通過上述的協(xié)整檢驗(yàn)，判斷LP、LT和LGDP之間不存在長期均衡關(guān)系，因此，為了研究三者之間的格蘭杰因果關(guān)系，以考察每個(gè)變量對(duì)另外兩個(gè)變量的預(yù)測的影響。進(jìn)行格蘭杰因果關(guān)系檢驗(yàn)的一個(gè)前提條件是時(shí)間序列必須具有平穩(wěn)性，因此，對(duì)△LP、△LT和△LGDP兩兩之間的格蘭杰因果關(guān)系進(jìn)行檢驗(yàn)分析，并將滯后階數(shù)分別為2、3、4時(shí)的統(tǒng)計(jì)量及其對(duì)應(yīng)的概率p值列于表6。從表6的檢驗(yàn)結(jié)果可以看出，LGDP是LP和LT的格蘭杰原因，而LP不構(gòu)成對(duì)LGDP和LT的格蘭杰因果關(guān)系，同樣，LT也不構(gòu)成對(duì)LGDP和LP的格蘭杰因果關(guān)系，即LGDP對(duì)LP和LT的預(yù)測有影響，而LP對(duì)LGDP和LT的預(yù)測沒有影響，LT對(duì)LP和LGDP的預(yù)測也沒有影響。這就表明，國民經(jīng)濟(jì)的增長是我國交通客運(yùn)量和旅客周轉(zhuǎn)量增長的格蘭杰原因，說明，國民經(jīng)濟(jì)的增長，人民的生活水平得到提高，大大推動(dòng)了我國旅客運(yùn)輸業(yè)的發(fā)展，尤其是近年來越來越多的客運(yùn)專線（高速鐵路）已經(jīng)建立[6]。而客運(yùn)量的增長和旅客周轉(zhuǎn)量的增長不是國民經(jīng)濟(jì)增長的格蘭杰原因，這反映了我國旅客運(yùn)輸能力仍然沒有與國民經(jīng)濟(jì)同步發(fā)展，長期處于緊張狀態(tài)，還未完全滿足國民經(jīng)濟(jì)發(fā)展的要求，旅客出行難的問題仍然存在。

表6 不同滯后階數(shù)的序列格蘭杰檢驗(yàn)結(jié)果

為了進(jìn)一步考察我國交通旅客運(yùn)輸量與國民經(jīng)濟(jì)的關(guān)系，就二者的VAR關(guān)系進(jìn)行具體模型的構(gòu)建，按照上述分析結(jié)果，選擇滯后階數(shù)為3，以客運(yùn)量、旅客周轉(zhuǎn)量和國內(nèi)生產(chǎn)總值作為指標(biāo)變量進(jìn)行模型構(gòu)建，得到具體模型如（12）～（16）式所示。

式（12）～（16）中，變量Yt表示上述3個(gè)變量組成的向量，變量Yt-i（i=1，2，3）表示第i個(gè)滯后期的3個(gè)變量組成的向量對(duì)應(yīng)的數(shù)值，變量Ai（i=1，2，3）表示相應(yīng)的系數(shù)矩陣。從EViews操作得到的模型結(jié)果中還可以看出，此VAR模型的主要統(tǒng)計(jì)量——可決系數(shù)（R2）和調(diào)整后的可決系數(shù)（Adj.R2）均大于0.99，說明該模型中各個(gè)方程的擬合效果非常好，所建立的VAR模型顯著成立。

2.5 VAR模型的分析

對(duì)于滯后3階的VAR模型，很難直接通過觀察模型中的系數(shù)估計(jì)值對(duì)其進(jìn)行分析，為了更準(zhǔn)確地分析模型中各個(gè)變量之間的動(dòng)態(tài)影響關(guān)系，我們采用IRF脈沖響應(yīng)函數(shù)來進(jìn)行分析。

一方面，以國內(nèi)生產(chǎn)總值為響應(yīng)對(duì)象，以客運(yùn)量和旅客周轉(zhuǎn)量為脈沖量作為對(duì)象展開分析，得到了脈沖響應(yīng)分析結(jié)果，如圖3和圖4。從圖3可以看出，隨著滯后期的逐漸增加，客運(yùn)量對(duì)國內(nèi)生產(chǎn)總值的脈沖響應(yīng)經(jīng)歷了非線性變化和線性增長階段，非線性變化階段為滯后期1到滯后期7，其中下降階段為滯后期1至滯后期4，增長階段為滯后期4至滯后期7，線性增長階段為滯后期7至滯后期10，且表現(xiàn)為穩(wěn)步增長。同理，從旅客周轉(zhuǎn)量對(duì)國內(nèi)生產(chǎn)總值的脈沖響應(yīng)圖（圖4）可以看出，國內(nèi)生產(chǎn)總值受到旅客周轉(zhuǎn)量的一個(gè)正向沖擊后，從第一期開始到第三期有小幅度下降，從第三期開始呈非線性增長，并在第7期開始停止增長并趨于穩(wěn)定。從脈沖響應(yīng)圖的整體來看，交通客運(yùn)量和旅客周轉(zhuǎn)量對(duì)國內(nèi)生產(chǎn)總值的增長有一定的促進(jìn)作用。

另一方面，分別以交通客運(yùn)量和旅客周轉(zhuǎn)量為響應(yīng)對(duì)象，以國內(nèi)生產(chǎn)總值為脈沖量來展開分析，得到具體的脈沖響應(yīng)分析結(jié)果，如圖5和圖6所示。從圖5可以看出，隨著滯后期的逐漸擴(kuò)大，國內(nèi)生產(chǎn)總值對(duì)交通客運(yùn)量脈沖響應(yīng)圖呈現(xiàn)出倒“U”字形，從滯后期1開始較快增長到滯后期3，隨后開始呈現(xiàn)衰減的趨勢，至滯后期9時(shí)基本穩(wěn)定。同時(shí)，從圖6中的國內(nèi)生產(chǎn)總值對(duì)旅客周轉(zhuǎn)量脈沖響應(yīng)圖中看出，旅客周轉(zhuǎn)量受到國內(nèi)生產(chǎn)總值的一個(gè)正向沖擊后，其變化趨勢與國內(nèi)生產(chǎn)總值對(duì)客運(yùn)量的脈沖響應(yīng)圖中的變化趨勢基本一致，且從滯后期4開始呈平穩(wěn)狀態(tài)。

圖3 交通客運(yùn)量對(duì)國內(nèi)生產(chǎn)總值的脈沖響應(yīng)圖

圖4 旅客周轉(zhuǎn)量對(duì)國內(nèi)生產(chǎn)總值的脈沖響應(yīng)圖

圖5 國內(nèi)生產(chǎn)總值對(duì)交通客運(yùn)量的脈沖響應(yīng)圖

圖6 國內(nèi)生產(chǎn)總值對(duì)旅客周轉(zhuǎn)量的脈沖響應(yīng)圖

綜合上述分析可以發(fā)現(xiàn)，我國客運(yùn)量和旅客周轉(zhuǎn)量的增長對(duì)國民經(jīng)濟(jì)的影響作用呈階段性的變化，前期為削弱式的影響，后期為增長式的影響，從整體來看，隨著滯后期的推移，整個(gè)期間的正向效應(yīng)越來越明顯，雖然交通運(yùn)輸量和旅客周轉(zhuǎn)量在初期都出現(xiàn)了短暫的負(fù)效應(yīng)，但馬上不斷加強(qiáng)正效應(yīng)，說明二者對(duì)國內(nèi)生產(chǎn)總值的增長有明顯促進(jìn)作用，整體來看，對(duì)國民經(jīng)濟(jì)的發(fā)展作用是顯著的。反之，就國民經(jīng)濟(jì)的發(fā)展對(duì)旅客運(yùn)輸業(yè)發(fā)展的影響呈現(xiàn)出同態(tài)的變化規(guī)律，其規(guī)律為呈現(xiàn)出類似倒“U”形的趨勢，并分別在第3期和第2期時(shí)達(dá)到最大值后開始逐期遞減，但仍表現(xiàn)很高的正向效應(yīng)，說明國民經(jīng)濟(jì)的發(fā)展對(duì)我國交通旅客運(yùn)輸業(yè)的長期發(fā)展有一定的推動(dòng)作用，同時(shí)國民經(jīng)濟(jì)的發(fā)展也決定著交通運(yùn)輸業(yè)的發(fā)展規(guī)模。此外，雖然圖5中的脈沖響應(yīng)圖初期有短暫的提升，但總體來說其影響變化呈衰減趨勢，由此可以基本確定，我國旅客運(yùn)輸業(yè)的發(fā)展規(guī)劃和實(shí)施中存在著比較明顯的人為干擾跡象。圖6中，滯后4期后，其變化趨勢趨于穩(wěn)定不變，可以認(rèn)為，旅客周轉(zhuǎn)量作為反映交通旅客運(yùn)輸業(yè)完成產(chǎn)量的指標(biāo)，其發(fā)展變化依照自身的規(guī)律，不會(huì)受到國內(nèi)生產(chǎn)總值較大的影響。

3 結(jié)論與建議

3.1 結(jié)論

本文研究了我國客運(yùn)量、旅客周轉(zhuǎn)量和GDP的時(shí)間序列的特點(diǎn)，以及研究旅客運(yùn)輸量與GDP之間的關(guān)系，并通過研究結(jié)果可知，序列經(jīng)過對(duì)數(shù)處理后，客運(yùn)量、旅客周轉(zhuǎn)量和GDP均為非單位根過程，進(jìn)行一階差分后，均變?yōu)橼厔萜椒€(wěn)過程。從三者建立的ARIMA模型來看，客運(yùn)量和旅客周轉(zhuǎn)量均為帶有常數(shù)項(xiàng)的隨機(jī)游動(dòng)，而GDP對(duì)數(shù)差分序列為ARMA(1,2)。

我國交通運(yùn)輸業(yè)的發(fā)展與國民經(jīng)濟(jì)的發(fā)展關(guān)系密切且相互影響，但是通過對(duì)客運(yùn)量、旅客周轉(zhuǎn)量和國內(nèi)生產(chǎn)總值進(jìn)行協(xié)整分析后發(fā)現(xiàn)，3個(gè)變量之間并不具有協(xié)整關(guān)系，即交通旅客運(yùn)輸量與國民經(jīng)濟(jì)之間不存在長期均衡關(guān)系，同時(shí)，反映交通旅客運(yùn)輸量的2個(gè)指標(biāo)（客運(yùn)量和旅客周轉(zhuǎn)量）之間同樣不存在協(xié)整關(guān)系。為了進(jìn)一步研究，對(duì)序列之間的格蘭杰因果關(guān)系進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)國內(nèi)生產(chǎn)總值是客運(yùn)量和旅客周轉(zhuǎn)量的格蘭杰原因，而客運(yùn)量和旅客周轉(zhuǎn)量均不是國內(nèi)生產(chǎn)總值的格蘭杰原因，說明國內(nèi)生產(chǎn)總值對(duì)客運(yùn)量和旅客周轉(zhuǎn)量的預(yù)測有顯著作用，而客運(yùn)量和旅客周轉(zhuǎn)量對(duì)國內(nèi)生產(chǎn)總值的預(yù)測沒有顯著影響。而后建立了VAR(3)模型，采用脈沖響應(yīng)函數(shù)對(duì)VAR(3)模型中各個(gè)變量之間的動(dòng)態(tài)影響進(jìn)行比較，結(jié)果表明，交通運(yùn)輸業(yè)的發(fā)展對(duì)國民經(jīng)濟(jì)具有先導(dǎo)作用，其影響作用呈現(xiàn)階段性變化，同時(shí)，國民經(jīng)濟(jì)的發(fā)展水平?jīng)Q定了交通運(yùn)輸業(yè)的發(fā)展規(guī)模，為旅客運(yùn)輸量的增長提供了潛在動(dòng)力，但這不是必然成因，一方面是由于交通運(yùn)輸能力的限制，不能伴隨國民經(jīng)濟(jì)的發(fā)展而快速增加客運(yùn)量，另一方面是由于國民經(jīng)濟(jì)的發(fā)展除了促進(jìn)旅客運(yùn)輸業(yè)的發(fā)展以外，還會(huì)促進(jìn)貨物輸運(yùn)業(yè)的發(fā)展。

3.2 建議

通過研究交通運(yùn)輸業(yè)的發(fā)展與國民經(jīng)濟(jì)之間的作用關(guān)系，筆者提出以下幾個(gè)建議：

(1)實(shí)現(xiàn)我國經(jīng)濟(jì)的持續(xù)、快速的發(fā)展，各級(jí)政府和全社會(huì)應(yīng)該積極實(shí)施扶持交通運(yùn)輸業(yè)，決策部門要給予優(yōu)惠政策，大力發(fā)展公路、鐵路、水運(yùn)和航空等運(yùn)輸業(yè)，建立高效的綜合運(yùn)輸體系。

(2)適度超前規(guī)劃高鐵運(yùn)輸，加快發(fā)展客運(yùn)交通業(yè)，發(fā)展區(qū)域性客運(yùn)交通樞紐，提高旅客周轉(zhuǎn)便捷性和效率，全國高鐵主干網(wǎng)與地方鐵路要充分銜接、聯(lián)網(wǎng)，形成全國的高鐵運(yùn)行網(wǎng)，節(jié)約人流運(yùn)行時(shí)間和成本，進(jìn)而提升國民經(jīng)濟(jì)的運(yùn)行效率和質(zhì)量。

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