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作者：董辰孔劉柳單位：上海理工大學管理學院

從各國的經濟發展歷程可以看出，產業結構升級是在其中起到了極其重要的作用。Lewis(1954[3])提出了著名的“二元經濟模型”，指出發展中國家勞動力從農業部門向工業部門轉移過程。傳統的區位理論和新經濟地理模型主張產業區位由運輸和要素成本決定，交通基礎設施水平的改善能改變集中（市場規模和集聚經濟）和分散力量（要素成本和競爭）的相對重要性，運輸和要素流動成本的降低能增大要素的流動性，并最終影響經濟活動的空間分布[4]。張翼、何有良(2010)在研究產業結構變遷和要素重置時，認為兩者關系緊密。可見無論是勞動力要素的流動還是物質要素的流動對于產業結構升級的作用都十分明顯。而要素流動和重置的效率與交通基礎設施建設不無關系。Krugman(1991[6])更是提出了著名的“中心外圍”模型，認為運輸成本對產業集聚和轉移有顯著的影響，當運輸成本降至極低時，產業分布由不可移動的生產要素決定。當交通基礎設施存量達到一定水平時，運輸成本在產業分布中的作用越來越小，因此，單純從運輸成本的視角來研究交通基礎設施對經濟活動空間分布的影響并不十分合理。因此把基礎設施建設作為影響產業結構的一個獨立變量進行考慮，通過計量經濟學方法，研究與產業結構升級的定量結論是十分有意義的。國內學者對于產業結構升級的驅動因素研究不少，如代謙、別朝霞(2006[7])研究了人力資本、動態比較優勢和產業結構升級的關系，認為人力資本一方面座位要素投入用于經濟活動，另一方面它具有外部性，能夠有效降低產品的生產成本，提高研發部門的效率；只有人力資本積累不斷提高才能使發展中國家不斷進入更高級的產業。黃日福、陳曉紅(2007[8])研究了FDI和產業結構升級的關系，認為FDI在中部地區產業升級過程中產生了顯著的正向作用。蘇勇、楊小玲(2010[9])則研究了資本市場與產業結構升級的關系，認為目前我國資本市場不利于產業升級。而鮮有文獻研究交通基礎設施與我國產業結構升級的關系。正是基于此，本文以中國數據為例進行實證研究，旨在探討交通基礎設施與產業結構升級的關系。本文的結構安排如下：第二部分為數據說明和指標選取，第三部分為實證檢驗及結果分析，第四部分為地區差異比較分析，最后為結論及政策含義。

數據說明和指標選取

某個產業產值占國內生產總值的比重可以很好的反應這個產業的發展情況和在國民經濟中的地位，因此，本文選取第三產業產值和第二產業產值之比作為反應結構升級的指標，以IND表示。反應交通基礎設施的指標則選取全國鐵路、公路、內河航道、民航里程總和。并對其取對數，以反映其相對變化量對產業結構優化率的影響，以LTR表示。由于數據的可獲得性，本文以中國1978-2009上述變量值為樣本研究。第二、三產業占比和鐵路、公路、內河航道、民航里程均取自歷年《中國統計年鑒》。各變量統計性描述見表1。

實證檢驗及結果分析

（一）模型設計向量自回歸（VAR）是基于數據的統計性質建立模型，把系統中的每一個內生變量作為系統中所有內生變量的滯后值的函數來構造模型，從而將單變量自回歸模型推廣到由多元時間序列變量組成的“向量”自回歸模型。下文首先采用ADF檢驗對各變量進行平穩性檢驗，然后采用Johansen檢驗對非平穩序列進行協整檢驗，在兩個變量存在協整關系的情況下，對其一階差分量(ΔIND、ΔLTR)進行Granger因果分析，而后建立向量誤差修正模型（VEC），并采用脈沖響應函數方法（IRF）分析二者之間的相互影響。第四部分的地區差異比較分析中運用面板數據固定效應模型分別對東中西三個區域進行回歸。本文的計量方法均在Stata11.2中完成。（二）變量的平穩性檢驗從現有的實證研究成果來看，大多數宏觀數據是不平穩的，而數據平穩性對于采用的計量方法至關重要，故而采用ADF方法對其進行檢驗，根據SC準則取滯后階數0。結果見表2。由檢驗結果可知，IND和LTR在各個顯著性水平下都存在單位根，為不平穩序列，而一階差分量ΔIND和ΔLTR均在1%的顯著性水平下拒絕了原假設，所以IND和LTR均為一階單整時間序列，滿足協整的前提條件。（三）協整關系檢驗一些時間序列雖然本身是非平穩的，但是它們的線性組合卻有可能是平穩序列。協整就是檢驗這種均衡關系的統計表示。下面運用不包含常數項，滯后三階的Johansen協整檢驗方法對同階單整序列IND和LTR進行檢驗。結果見表3。由檢驗結果可以看出，在5%的顯著水平下，IND和LTR存在協整關系，協整秩為1。這雖然確定了二者在長期具有均衡關系，但是無法確定二者的因果關系，接下來對其進行Granger因果關系檢驗。（四）Granger因果關系檢驗Granger因果關系檢驗是考察兩個變量在時間上的因果關系，即估計變量A被過去的變量B解釋程度。但這并不是一般意義上的因果關系，稱為“B是A的Granger原因”。由于Granger檢驗要求變量序列平穩，故本文對IND和LTR的一階差分ΔIND和ΔLTR進行滯后期為2、3、4、5、6的檢驗。檢驗結果見表4。注：*、**、***分別表示在1%、5%、10%的顯著性水平下拒絕原假設。檢驗結果表示，滯后期為3時在10%的顯著水平拒絕了原假設“ΔIND不是ΔLTR的格蘭杰原因”，即ΔIND是ΔLTR的Granger原因，滯后期為5、6時在1%的顯著水平拒絕了原假設“ΔLTR不是ΔIND的格蘭杰原因”，即ΔLTR是ΔIND的Granger原因。由以上結果可以得出如下結論：在長期（5年、6年）交通基礎設施建設對與產業結構升級有著明顯的影響，這是非常符合現實的，交通基礎設施建成以后將存在很長時間，從而對產業結構調整產生長期的影響。而在短期（3年）產業結構升級反而對交通基礎設施有相當的解釋力，這可能是由于產業結構升級超前于交通基礎設施，從而拉動交通基礎設施的建設。但是這樣的影響到底是正的還是負的呢？在長期又是如何變化的呢？下面本文建立向量誤差修正模型（VEC），并通過脈沖響應函數（IRF）分析這一過程。（五）VEC模型的建立和IRF協整方程代表產業結構升級和交通基礎設施的長期均衡關系，由于各種擾動，它們并不總是處于該路徑上，而常常會在短期內偏離該均衡路徑。在協整檢驗的基礎上，我們構建了不含常數項，協整秩為1，滯后3階的VEC模型，其兼顧描述了產業結構升級和基礎設施的長期協整關系和短期的偏離。我們估計得到的VEC模型是：其中ecmt=0.4198864+INDt+（-0.1854841）LTRt為誤差修正項，反映產業結構升級和交通基礎設施短期內偏離其長期均衡路徑的程度。三個方程的顯著性見表5。顯著性檢驗結果表明VEC模型總體上顯著性很好，可以進行下面的分析。注意到無論是方程1還是方程2中，滯后1期和2期的產業結構升級和交通基礎設施都是負相關的，這似乎與現實情況并不相符。那它們的長期影響又將如何呢？下面進行脈沖響應函數（IRF）分析。結果見圖2、圖3。從脈沖響應圖中我們可以看出，短期中產業結構升級和交通基礎設施互相有負的影響，而在長期正的拉動作用十分明顯，在第6期左右達到最高點，且正的拉動作用明顯大于負面影響。可能的原因如下：交通基礎設施的開始建設對于第二產業的拉動作用要遠大于其對第三產業的拉動，因為鐵路、公路等建設都要大量依賴鋼筋水泥重型機械以及一整套的第二產業，這些導致第二產業占比的變化量大于第三產業占比的變化量，于是IND=第三產業占比/第二產業占比出現略微的下降，而交通基礎設施建成以后并持續發揮它加速要素流動從而促進產業結構升級的作用，在長期拉動作用明顯。

結論及政策建議

本文運用ADF檢驗、Johansen協整檢驗、Granger因果檢驗、VEC模型、脈沖響應函數等多種計量方法利用1978-2008年中國數據對交通基礎設施和產業升級進行了系統的研究，主要得出以下結論：（1）由于交通基礎設施建設對于第二產業的拉動明顯，所以短期內對產業結構由第二產業向第三產業轉移有略微的負影響，但是建成以后其對要素的重置作用明顯，有利于產業結構升級，長期來看效果顯著且持續。從歷史來看，產業結構優化升級是一國經濟實現跨越式發展的必要途徑，中國目前正處在關鍵時期，鑒于交通基礎設施的長期持久的拉動作用，加快交通基礎設施建設尤為重要，但是應根據現實情況具體對待。隨著高鐵的相繼開通，經濟相對發達的東部地區交通網絡已經基本完善，接下來正是其發揮重要作用的時期，這必將有利于東部地區產業向中西部地區轉移，但相比較而言，經濟較落后的中西部地區更加需要交通基礎設施的建設。應避免一部分地區“交通過剩”，一部分地區“交通不足”的情況發生，事實上這種情況在當今中國已經出現端倪，部分地區鐵路、公路的使用效率極低，而另一部分則極度缺少交通基礎設施。考慮到交通基礎設施建成以后需要經過一段時間才能發揮作用，對于正處于產業結構升級時期而交通基礎設施不足的地區更應該加快投入，以求盡早發揮作用，幫助當地產業升級的順利進行。上文分析到三期滯后的產業結構升級對于交通基礎設施有一定的拉動作用，這就說明了在產業結構升級非常依賴于交通基礎設施，所以如果交通基礎設施滯后于產業結構升級其不利影響是不言而喻的。只有根據不同地區的轉型特點具體對待才能是交通基礎設施最好的服務于產業結構升級，實現經濟的全面可持續發展。