摘要：铁路运输业与我国第二产业的发展有密切关系。本文运用协整理论和格兰杰因果检验等方法，通过我国1952—2008年相关统计数据，分析第二产业发展与铁路运输业的因果关系和协整关系。研究结果表明，第二产业的增长并不能引起货运量和货运周转量的增长，铁路运输“瓶颈”的制约始终没有根本消除。而且，第二产业增加值和货运量与货运周转量之间并不存在协整关系。

　　关键词：铁路运输 ; 第二产业 ; 格兰杰因果检验 ; 协整检验

　　一 引言

　　铁路是国民经济的大动脉，在全国交通运输体系中有效地发挥了骨干作用，对国民经济有很强的牵制力。随着我国市场经济的发展与铁路部门改革的深入，铁路经济的产业联系与产业结构都在发生巨大的变化，及时了解和把握铁路产业信息，是促进铁路的改革发展，制订铁路在发展战略的关键。从产出结构看，我国目前处于工业化加速发展时期(即第二产业快速增长时期)，第二产业比重稳步上升并居国民经济的主体地位。作为现代经济运行重要组成部分的铁路交通，不仅密切影响着第二产业的发展，也影响着以国有企业改革为核心的我国市场化改革的顺利推进。

　　国内的一些相关研究成果一般是定性地分析铁路运输业在国民经济中的重要地位，很少对其进行定量研究。例如，王振杰，郭峰(2000年)通过研究内蒙古铁路运输状况及特点，分析内蒙古经济发展趋势及铁路运输需求，得出内蒙古铁路运输在内蒙古自治区的经济发展中发挥的重大作用的结论。[2] 刘建强，何景华(2002年)对交通运输业与国民经济发展进行实证研究，通过选用客运量和货运量作为交通运输业的指标，做出客运量和货运量为代表的交通运输业能推动整个国民经济的发展的结论。[3] 胡恩祥(2003年)就中国铁路与国民经济其他产业的关联度进行投入产出分析,结论是：要大力提高铁路货运业的市场份额,必须主要面向国民经济第二产业。[4]

　　本文用格兰杰因果检验和协整理论，结合我国1952—2008年铁路运输指标数据和第二产业增加值年度数据，研究二者之间协整关系和格兰杰因果关系，从定量角度得出一些结论，并提出相应的对策建议。

　　二 铁路运输业与我国第二产业发展关系的实证分析

　　本文选用货运量和货物周转量作为研究铁路运输业的指标，全国第二产业增加值y作为第二产业经济发展的指标。为保证数据的可比性，以1952年为基期，计算得到各年实际增加值，再进行对数变换，定义lny表示对y取对数，ln、ln分别表示对、取对数，然后分别把lny、ln和ln的一阶差分记为△lny、△ln和△ln。本文相关统计数据如表1所示。

　　表1 铁路运输业和第二产业的相关统计数据

　　年份

　　第二产业增加值(亿元)

　　货运量(万吨)

　　货物周转量(亿吨公里)

　　年份

　　第二产业增加值(亿元)

　　货运量(万吨)

　　货物周转量(亿吨公里)

　　1952

　　141.8

　　13217

　　601.6

　　1981

　　2703.5021

　　107673

　　5712.01

　　1953

　　192.5644

　　16131

　　781.39

　　1982

　　2854.9019

　　113495

　　6119.86

　　1954

　　222.7961

　　19288

　　932.4

　　1983

　　3140.3878

　　118784

　　6646.53

　　1955

　　239.7271

　　19376

　　981.51

　　1984

　　3595.7502

　　124074

　　7247.64

　　1956

　　322.4391

　　24605

　　1203.51

　　1985

　　4264.5499

　　130709

　　8125.66

　　1957

　　348.2324

　　27421

　　1345.9

　　1986

　　4699.5356

　　135635

　　8764.78

　　1958

　　532.4448

　　38109

　　1855.25

　　1987

　　5343.3785

　　140653

　　9471.49

　　1959

　　669.8206

　　54410

　　2476.32

　　1988

　　6118.1737

　　144948

　　9877.59

　　1960

　　707.3267

　　67219

　　2766.88

　　1989

　　6350.6548

　　151489

　　10394.18

　　1961

　　409.5467

　　44988

　　2007.71

　　1990

　　6553.8825

　　150681

　　10622 .38

　　1962

　　365.3052

　　35261

　　1721.08

　　1991

　　7464.8625

　　152893

　　10972

　　1963

　　418.2816

　　36418

　　1815.95

　　1992

　　9047.4072

　　157627

　　11575.55

　　1964

　　525.3548

　　41786

　　2126.03

　　1993

　　10847.7142

　　162794

　　11968.9

　　1965

　　652.4927

　　49100

　　2698.69

　　1994

　　12843.8469

　　163216

　　12471.4

　　1966

　　798.6601

　　54951

　　3018.92

　　1995

　　14629.1515

　　165982

　　13049.5

　　1967

　　684.4402

　　43089

　　2268.78

　　1996

　　16399.2693

　　171024

　　13106.2

　　1968

　　621.4810

　　42095

　　2238.77

　　1997

　　18121.2034

　　172149

　　13269.9

　　1969

　　827.1903

　　53120

　　2783.33

　　1998

　　19788.3459

　　164309

　　12560.1

　　1970

　　1115.0443

　　68132

　　3495.97

　　1999

　　21391.1964

　　167554

　　12910.3

　　1971

　　1252.2074

　　76471

　　3765.94

　　2000

　　23401.9772

　　178581

　　13770.5

　　1972

　　1336.0932

　　80873

　　3913.2

　　2001

　　25367.7506

　　193189

　　14694.1

　　1973

　　1446.9981

　　83111

　　4082.18

　　2002

　　27853.7882

　　204955

　　15658.4

　　1974

　　1467.2613

　　78772

　　3812.89

　　2003

　　31391.2160

　　221178

　　17246.7

　　1975

　　1699.0901

　　88955

　　4255.65

　　2004

　　34875.6391

　　249017

　　19288.8

　　1976

　　1656.6068

　　84066

　　3869.52

　　2005

　　38851.47

　　269296

　　20726

　　1977

　　1876.9357

　　95309

　　4568.84

　　2006

　　45876.41

　　288224

　　21954.4

　　1978

　　2158.4654

　　110119

　　5345.19

　　2007

　　50498.44

　　314237

　　23797.0

　　1979

　　2335.446

　　111893

　　5598.71

　　2008

　　57330.807

　　330354

　　25106.3

　　1980

　　2653.0922

　　111279

　　5716.87

　　(1)时间序列平稳性及其检验

　　时间序列的平稳性，是指这个时间序列的统计特性不随时间推移变化。本文采用ADF检验判断时间序列的平稳性，ADF检验用于检验序列是否服从有单位根的自回归过程，它的一般形式为：，其中，为常数项，t为时间趋势变量，K为滞后变量的个数。分别对序列lny、ln、ln进行ADF检验，检验结果表明三者均不是平稳序列;再分别对序列△lny、△ln、△ln进行ADF检验，说明三者均为一阶单整序列。检验结果如表2所示。

　　表2 ADF检验数据

　　变量

　　检验形式

　　ADF统计量

　　检验水平

　　临界值

　　△lny

　　(C，N，1)

　　-3.857561

　　5%

　　-3.4919

　　△ln

　　(C，N，1)

　　-4.056503

　　5%

　　-3.4919

　　△ln

　　(C，N，1)

　　-4.494418

　　1%

　　-4.1314

　　注：上表中，检验形式(C,T,P)中的C,T和P分别表示单位根检验方程包括常数项、

　　时间趋势和滞后阶数,N是指检验方程不包括常数项或时间趋势。

　　(2)格兰杰因果检验

　　格兰杰因果检验是检验经济变量间因果关系的方法，进行格兰杰因果检验之前应当先进行单位根检验,检验随机变量是否是平稳序列。本文中，时间序列货运量与第二产业增加值的格兰杰检验模型为：，其中p、q分别为因变量和自变量滞后期长度，是随机误差项，t是时间趋势项。如果检验拒绝原假设：△ln不是引起△lny变化的格兰杰原因，则货运量是第二产业增加值的格兰杰因果检验;将△ln和△lny的位置交换，按同样的方法检验原假设：△lny不是△ln变化的Granger原因。检验结果如表3所示，“货运量不是第二产业的格兰杰原因”这一假设的概率很小，可以拒绝该假设，从而得出货运量是第二产业的格兰杰原因，即铁路货运量对第二产业的产出水平有显著影响。还可以看出，第二产业是货运量的格兰杰原因，即第二产业的产出水平对铁路货运量也有显著影响。

　　表3 第二产业与货运量之间的格兰杰因果关系检验数据

　　零假设

　　滞后阶数

　　F检验

　　伴随概率

　　ly不是ln的格兰杰原因

　　1

　　8.52171

　　0.00514

　　ln不是ly的格兰杰原因

　　1

　　7.27740

　　0.00934

　　同理，通过对第二产业与货运周转量进行格兰杰因果检验，在试算的几个滞后阶数中，原假设的概率值均较大，说明均接受原假设，即在第二产业和货运周转量之间不存在格兰杰因果关系，这说明第二产业的产出水平与货运周转量互无显著影响。

　　(3)协整检验

　　如果一组非平稳时间序列之间存在一个平稳的线性组合，即该组合不具有随机趋势，那么这组序列就是协整的。误差修正模型的非稳定的单整变量之间存在一种长期稳定关系，格兰杰将这种长期稳定关系称为“协整”。 两个变量之间的协整一般使用EG两步法进行估计。下面采用EG两步法来分别检验lny与ln和ln之间的协整关系，首先用最小二乘法得到回归方程，然后对回归残差进行ADF检验。由表4可知，货运量和货运周转量对应的残差相应的ADF检验值均大于临界值，所以两个残差都为非平稳序列，即第二产业增加值与货运量和货运周转量都不存在协整关系，这说明第二产业的发展与货运量和货运周转量的发展之间不具有长期的均衡关系。

　　表4 对两个残差的ADF检验

　　变量

　　ADF检验值

　　检验水平

　　临界值

　　ln对应的残差

　　-1.968164

　　10%

　　-2.5942

　　ln对应的残差

　　-2.267104

　　10%

　　-2.5942

　　三 结论与对策建议

　　对以上变量(铁路货运量、货运周转量、第二产业增加值)采用时间序列的平稳性检验，格兰杰因果检验，协整检验等方法的实证分析表明，货运量是第二产业的格兰杰原因，货运量也是第二产业的格兰杰原因;货运周转量不是第二产业的格兰杰原因，但第二产业的增长并不能引起货运量和货运周转量的增长。而且，第二产业增加值和货运量与货运周转量之间并不存在协整关系。

　　这一结论证明了铁路货运业对第二产业产生很大的影响，同时第二产业在整个国民经济发展中起到了举足轻重的作用，从而铁路在很大程度上拉动了全国经济增长。铁路是我国交通运输的中坚力量，大宗货物的长途运输主要靠铁路。加大铁路运输能力，完善铁路运输设备，提高铁路的综合运输能力，对整个国民经济的重要作用不可忽视。

　　通过本文分析，第二产业不是货运周转量的格兰杰原因。这说明第二产业的高速发展并不能很好地带动铁路产业发展，这主要是与铁路自身运能受限相关，即我国铁路未能形成完善成熟的运输体系。在铁路发展历史中，始终未能真正形成与经济社会需求相适应的持续、密集、大规模投资建设高潮，铁路运输“瓶颈”的制约始终没有根本消除。一些国家重大战略物资的跨区域运输不得不转由其他运输方式承担，甚至出现了以高端能源消耗为代价，通过公路长距离运输煤炭等初级能源、矿产资源及其他大宗物资的不协调现象。如果继续按常规速度投资建设铁路，不但满足不了未来发展需求，还会使铁路越来越紧张，越来越被动。优化运输资源配置，加快发展铁路建设，增强铁路运输能力，实施大规模的铁路建设，是我国实施铁路建设的当务之急，也将促使铁路运输事业与第二产业之间的关联度更加紧密，起到长期相互带动的作用。

　　参考文献

　　[1]孙敬水.计量经济学[M].北京：清华大学出版社,2004年11月.

　　[2]王振杰,郭峰.蒙古经济发展与铁路运输关系的探讨[J]北京：铁路经济研究,2000(B12).

　　[3]刘建强,何景华. 交通运输业与国民经济发展的实证研究[J]北京：交通运输系统与信息,2002(1).

　　[4]胡恩祥.中国铁路与国民经济其他产业关联度分析[J]北京：中国铁路，2003(4).

　　[5]钟山,刘源张,汪寿阳.交通运输业瓶颈问题的投入产出分析[J]北京：交通运输系统与信息,2004(2)

　　[6]中国科学院科学数据库及其应用系统.中国资源环境经济人口数据库。http://www.naturalresources.csdb.cn/index.asp.