铁路运输业对经济发展影响的宏观分析

铁路运输业对经济发展影响的宏观分析铁路运输业对经济开展影响的宏观分析

一、引言

我国的国土面积广大，资源分布以及区域经济开展极为不平衡，特别是在我国边疆地带聚居着众多少数民族；而铁路运输因具备运距长，规模集约、连续性强的特点，可以有效的联接全国各地并能对国民经济有着明显的联动作用，削弱因空间阻隔和地域差别带来的国民经济开展不均衡问题。此外，铁路运输业作为我国综合运输网络中的骨干，是改善我国区域经济开展不平衡的重要伎俩，更是改变我国资源分布及工业布局非均衡的大动脉，对其他运输方式也有着很大的影响。

目前，我国铁路运输业正处于开展的黄金机遇期，本文通过Eviews软件定量地分析我国的铁路运输业对经济开展的影响，为相关政府部门在铁路规划、铁路网络布局建设提供政策上的指导，从而更好地发挥铁路根底设施建设的重大作用。

二、我国铁路运输业和经济开展的关联分析

关于铁路运输业对经济开展的影响，国内外学者均有过深入的理论与实践研究。19世纪上半叶德国经济学家弗里德里希《李斯特在?政治经济学的国民经济体系》一书中就曾提出“交通运输的研究可以有力推进国民生产力的论点〞；20世纪80年代时期，美国运输经济学家罗依桑普森在?运输经济一实践、理论与政策》一文中提出“按照区域开展生命周期，将区域工业化过程划分为四个阶段，并针对不同阶段区域生产活动的经济特征，提出了运输影响区域经济开展的假说，分析了不同阶段的运输特性及运价政策的区域经济影响。〞但是随着研究的深入，关于经济开展与交通运输业之间的关系方面的研究已经突破定性探讨，呈现出定量化研究的导向。OzmenErtekin，Dilruba、Huang，Guoxiong、VandeVooren、Chia-Hsing[10]分别从不同方面经济开展之间的关系进行了定量化的分析。

近年来，随着我国经济的不断开展和综合国力的不断增强，我国交通运输也取得了长足的开展，在交通运输领域尤其是铁路运输方面得到了众多专家、学者和相关政府部门的关注，并涌现出一批有代表性的研究成果。张风波〔1987〕、王际祥〔1996〕和杨浩〔1995〕分别运用经济计量分析办法对国民经济和运输统计资料进行分析，进一步研究了运输业与国民经济之间的联系以及探索运输预测方面的相关理论与实际应用。张伟〔2022〕提出了“交通运输业与国民经济互动关系的理论架构，并在此根底上利用计量经济学和灰色关联度办法建立了需求和供应理论模型〞。武旭，胡思继〔2022〕对铁路运输与社会经济协调开展评价问题进行进一步探索，通过数据包络分析办法〔DEA〕分析两者之间的关系，对于如何合理选择决策单元及DEA模型这一问题也进行了深入研究，并提出了铁路运输与社会经济协调开展的一系列测度公式，以及有效性指数和状态协调度等概念。

综上所述，从系统性和整体性角度可知：铁路运输业的开展可以有效促进国民经济的开展，但相关的系统分析及评价，仍是一个有待于深入研究的领域。

三、我国经济开展水平和铁路运输业的开展趋势分析

〔一〕经济开展水平趋势分析

根据1984～2022年30年的?中国统计年鉴》的数据，整理国内生产总值〔GDP〕的增长情况以及国内生产总值指数变动图，如图1、图2所示。自1984年开始，我国经济总体一直处于增长趋势，并于2022年至今，经济总量呈现暴发式增长。在经济开展速度上，我国经济自1984年至1990年期间增长速度较缓，增长率呈现明显的下挫趋势；自1991年经济增长率提升至14%，但随后的10年间，经济增长率仍处于迟缓下降趋势，但年增长率仍未知在8%以上；2022年开始我国迎来了大开展的十年，经济总量迅速提升，经济开展速度也根本维持在10%以上。

〔二〕铁路运输业开展趋势分析

根据中国铁路总公司及铁道统计公告对全国铁路主要指标的考核，全国铁路运输能力主要包含：铁路客运量、铁路旅客周转量、固定资产投资额、铁路货运量、铁路货物周转量5项指标。因此本文将上述5个指标作为考核铁路运输业开展的参考，图3至图7为相关指标与国内生产总值的趋势比照。

由上述趋势比对可以得出：这六个指标在1984年至2022年30年间国内生产总值的增长趋势根本保持一致，但固定资产投资额的增长趋势过去一直处于比拟平稳的状态，但在04年开始出现激增状况，主要原因是高铁时代的巨额投资带动所致，最近4年出现的投资额变动同样是由于高铁建设投资的收缩所致。

四、我国经济开展水平和铁路运输业的开展趋势分析

〔一〕多重共线性检验与修正

因为反映交通运输的各项指标与国内生产总值有着长期稳定的相互作用，并且能够直接影响国能生产总值。为全面反映铁路运输业开展对经济建设的影响，因此，选择“国内生产总值〞作为被解释变量为y；令解释变量“铁路客运量〞为x1；“铁路旅客周转量〞为x2；“铁路货运量〞为x3；〞“铁路货物周转量〞为x4；；“固定资产投资额〞为x5，根据从国家统计年鉴中收集到的数据，建立与之相关的线性回归模型为：y=a+b*x1+c*x2+d*x3+e*x4+f*x5。

利用Eviews软件进行回归估计，结果见表1：

根据表2可得数据：R-squared=0.994462；AdjustedR-squared=0.992331；F=466.8415；T=〔-4.850397〕〔3.224112〕〔0.205770〕〔2.505056〕〔-2.361077〕〔0.927874〕。由上述回归数据可见，该模型可决系数很高，F检验值466.8415明显显着，参数t检验结果不显着，由此可知，可能存在严重的多重共线性。因此，如果要得出合理切合实际的模型，就需要进一步验证是否真的发生多重共线，如果的确存在多重共线性，就需要对模型进行修正，以降低多重共线性。下面分别做y对x1，x2，x3，x4，x5的一元回归，结果见表2。

其中，参加x2的方程AdjustedR-squared最大，以x2为根底，依次参加其他变量逐步进行回归，结果见表3。

比拟得知，参加x1的方程AdjustedR-squared为0.982901，改良最大，且各个参数的T检验显着，选择保存x1再参加其他新变量逐步回归，结果如表4。

在x1x2根底上参加x5后的方程AdjustedR-squared显着增大，且当可决系数α=0.1的时候，tα/2〔n-m-1〕=t0.05〔15〕=1.753，各个参数的t检验都显着。而当参加x3或x4时，各参数t检验均不显着，表明引起多重共线性，所以应将参数x3和x4剔除，修正后的多重共线性影响的回归结果如表5所示。

〔二〕异方差检验与修正

采用怀特检验的估计结果如表6。

由表7可知，对回归结果做怀特检验得到nR2=9.43274，并且在α=0.05的置信水平下，？2分布的临界值？20.05〔5〕=11.07。因为nR2〔三〕自相关检验与修正

对样本量n=19，显着性水平为0.05时，查得dl=0.97，du=1.68。而模型中DW=1.791264，所以du综上所述，模型方程式为：y=-279417.2+2.629486*x1+25.85680*x2+3.0310877*x5，表明在其他条件不变的情况下，当铁路客运量增加1万人、铁路旅客周转量增加1亿人公里、固定资产投资额增加1亿元，分别增加2.629486亿元，25.85680亿元和3.0310877元。

五、结论及政策倡议

我国经济开展水平与铁路客运量、铁路旅客周转量和固定资产