交通运输业、经济增长间协整关系和因果关系的实证研究――以重庆市为例

1、交通运输业、经济增长间协整关系和因果关系的实证研究以重庆市为例论文导读:：在现代经济开展中，交通运输业对经济的开展的作用日益明显。本文以重庆市19852021年间的客运量、货运量和国内生产总值为研究对象，利用计量理论，对重庆市19852021年间的交通运输业的状况与经济增长进行实证分析。结果说明，交通运输业与经济增长间存在长期稳定的关系；从格兰杰因果关系检验结果来看，交通运输业与经济增长之间的因果关系不是很明显；在短期，经济增长与货运量之间不存在因果关系，在长期存在因果关系；另外，在短期，经济增长是客运量的原因，而在长期，经济增长与客运量之间不存在因果关系。论文关键词：交通运输，经济增长，协整

2、，格兰杰因果一、引言交通运输业对现代经济开展的作用日益明显，作为国民经济的根底产业，已经成为纵多经济开展因素中的重要因素之一。【1】【2】交通运输业如何在经济开展产生作用？与经济经济开展的关系如何？已有学者在这方面做了相关的探讨。刘建强、何景华其中表示常数项，表示待定参数，t表示时间趋势因素，表示随机误差项。该检验中的滞后阶数由AIC检验和的格兰杰因果关系的假设是：=0，j=1,2,.,k；：0，j=1,2,.,k。直接用F检验来检验上述假设关系，检验的F统计量为：F=F其中工商管理论文，和分别表示表达式 结论 lnGDP 水平值 -2.9723 -4.4407 -3.6329 不平稳 一阶差

3、分 -2.6211 -3.7880 -3.0124 不平稳 二阶差分 -3.6678 -3.7880 -3.0124 (c,0,3) 平稳* lnHYL 水平值 3.2413 -4.6162 -3.7105 (c,t,6) 不平稳 一阶差分 -3.7792 -3.7696 -3.0049 (c,0,6) 平稳* 二阶差分 -5.7662 -3.7880 -3.0124 平稳*，平稳* lnKYL 水平值 -2.4482 -4.4407 -3.6329 不平稳 一阶差分 -3.3052 -3.7696 -3.0049 平稳* 二阶差分 -6.3579 -3.7880 -3.0124 平稳*,平稳

4、* 注：在检验形式c,t,k中，c表示常数项，t表示趋势项，k表示滞后阶数；滞后阶数是依据AIC和SC准那么进行选择的。*表示1%显著水平，*表示5%的显著水平。从表1中的检验结果来看，19852021年间，时间序列nGDP,lnHYL和lnKYL都不是平稳序列；但在5%的显著水平下，变量lnHYL和变量lnKYL的一阶差分序列已经趋于平稳，而变量lnGDP二阶差分序列在5%的显著水平下才趋于平稳；因此，变量lnHYL和lnKYL这两个序列是是一阶单整序列，而lnGDP二阶单整序列怎么写论文。但是在5%的显著水平下工商管理论文，三个时间序列的二阶差分序列也是平稳的；因此，我们可以认为三个变量的

5、时间序列是二阶单整序列。依据协整理论，可以对三个变量的时间序列进行协整检验，以分析变量之间的长期稳定关系。三协整分析结果通过上述的单位根检验，我们发现变量lnHYL、lnGDP和lnKYL都是二阶单整序列，因此，货运量、客运量与GDP之间存在长期间的稳定关系。这局部运用前文介绍的协整检验方法对变量间的协整关系进行检验。在进行协整检验之前，先确定VAR模型的最后滞后阶数，本文使用AIC和SC准那么来确定VAR模型的最优滞后阶数。由于无约束VAR模型的最优滞后期为5，因此本局部协整检验的VAR模型滞后期确定为4。对lnGDP,lnHYL和lnKYL协整检验结果如下表所示：表2 协整检验结果 特征值

6、 原假设 迹统计量 5%临界值 1%临界值 0.999657 0* 188.3264 29.68 35.65 0.779639 至多一个* 36.73277 15.41 20.04 0.343488 至多两个* 7.995476 3.76 6.65 注：*分别表示在5%1%的显著水平。由表2的协整检验结果可知，三个变量在1%和5%的显著水平下存在3个协整关系；因此，协整检验的结果说明，各变量间存在长期稳定的关系，即19852021年间，重庆市客运量、货运量与经济增长之间存在长期稳定的关系，协整方程如下：lnGDP = 3.9316+0.4613lnHYL+1.7809lnKYL(32.8328

7、)(1.8994) (9.2885)F=352.9267 =0.9684上面的协整方程是重庆市19852021年间，交通运输业与经济增长间长期稳定关系的一个表达式。从协整方程中我们可以看到，方程右边的变量的系数都是正的工商管理论文，说明交通运输业与经济增长之间呈正相关关系。变量lnHYL的弹性系数为0.4613，说明lnHYL每增加一个百分点，lnGDP将增加0.4613个百分点；同理，对变量lnkyl的弹性系数是1.7809，这说明当lnKYL增加一个百分点，lnGDP增加1.7809个百分点。四格兰杰因果分析结果经过协整检验之后，下面我们对重庆市19852021年间的交通运输业与经济增长的

8、因果关系进行检验，运用的方法是本文第二局部所介绍的格兰杰因果关系检验的方法。由于格兰杰因果关系检验对模型的滞后阶数很敏感，因此在实际检验过程中，选取滞后期26期进行检验，取显著水平为5%，检验结果如表3所示。表3 格兰杰因果关系检验结果 2阶 3阶 4阶 5阶 6阶 lnHYL不是lnGDP的格兰杰原因 0.8714 0.5884 0.0997 0.0255 0.0220 lnGDP不是lnHYL的格兰杰原因 0.5147 0.7601 0.0019 0.0121 0.0642 lnKYL不是lnGDP的格兰杰原因 0.4240 0.9007 0.9148 0.6422 0.1708 lnGD

9、P不是lnKYL的格兰杰原因 0.0407 0.0311 0.0791 0.0870 0.1034 注：取显著水平=5%，表中的数值时统计量P值的概率值，当P0.05，接受原假设；当P从上面的检验结果来看，在滞后期是2至4期时，lnHYL不是lnGDP的格兰杰原因工商管理论文，而在5至6阶时，lnHYL是lnGDP的格兰杰原因；而在滞后期为2和3时，lnGDP不是lnHYL的格兰杰原因；而在滞后4阶后，lnGDP是lnHYL的格兰杰原因。因此，从短期来看，货运量与经济增长不存在因果关系；但是从长期来看，它们之间存在因果关系怎么写论文。从lnKYL与lnGDP的检验结果来看，无论滞后期是多长，l

10、nKYL都不是lnGDP的格兰杰原因；在滞后期是2和3时，lnGDP是lnKYL的格兰杰原因；但是在更长的滞后期，lnGDP不是lnKYL的格兰杰原因了。因此，在短期内，经济增长是客运量的格兰杰原因；在长期，经济增长与客运量之间不存在因果关系。四、结论本文通过对重庆市19852021年间的交通运输业和经济增长的协整分析以及实证检验，得到如下结论：1通过对货运量、客运量和GDP这三个变量对数值的单位根检验，发现它们的水平序列是非平稳的，但是它们的二阶差分序列是平稳的。2协整检验的结果说明货运量、客运量与GDP之间存在长期稳定的关系，即交通运输业与经济增长间存在长期稳定的关系。3格兰杰因果检验发现

11、工商管理论文，在短期，经济增长货运量之间不存在因果关系，但是在长期，经济增长与货运量之间存在因果关系。另外，在短期，经济增长与客运量存在单项的因果关系，经济增长是客运量变化的原因；在长期，经济增长不存在因果关系。本文旨在通过计量的方法验证重庆市19852021年间交通运输业与经济增长的关系。一个地区在其经济开展过程中需要不断的从其它地区运输生产原料到本地进行生产，同时，生产的商品也需要源源不断销售到其它地区；因此，交通运输业中的货运量这个指标表达了一个地区的区际分工与区际贸易的程度。交通运输业中的客运量表达了一个地区与其它地区的交流情况，这种交流过程中最重要的是信息的交流，信息交流的通畅与否表达了一个地区对方开放程度。而对于交通运输业与经济增长关系的内在机制如何，是本文没有