李子薇

摘要：交通基礎(chǔ)設(shè)施的發(fā)展可加快生產(chǎn)要素的流動(dòng)，是區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要條件。文中利用甘肅省1999-2018年各城市間最短旅行時(shí)間以及GDP、常住人口等數(shù)據(jù)，計(jì)算得出交通可達(dá)性作為表征交通基礎(chǔ)設(shè)施的指標(biāo)，并基于Arcgis克里金插值分析進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化處理。在此基礎(chǔ)上，以第一、二、三產(chǎn)業(yè)的增值量為基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，建立向量自回歸模型，利用Johansen協(xié)整檢驗(yàn)、脈沖響應(yīng)、方差分解、Ganger因果檢驗(yàn)等方法，對(duì)甘肅省交通基礎(chǔ)設(shè)施與產(chǎn)業(yè)增值間的動(dòng)態(tài)關(guān)系進(jìn)行分析，探尋甘肅省產(chǎn)業(yè)發(fā)展的規(guī)律，并據(jù)此得到相關(guān)發(fā)展建議。

Abstract： The development of transportation infrastructure can accelerate the flow of production factors and is an important condition for regional economic development. In this paper， using the shortest travel time between cities and the GDP and resident population in Gansu Province from 1999 to 1818， the traffic accessibility is calculated as an indicator to characterize the transportation infrastructure， and the data visualization processing is based on Arcgis Kriging interpolation analysis. On this basis， based on the value-added data of the first， second and third industries， a vector autoregressive model is established， and the transportation infrastructure of Gansu Province is determined by Johansen cointegration test， impulse response， variance decomposition， and Ganger causality test. Analyze the dynamic relationship with industrial value-added， explore the laws of industrial development in Gansu Province， and obtain relevant development suggestions accordingly.

關(guān)鍵詞：可達(dá)性;交通基礎(chǔ)設(shè)施;向量自回歸模型;Arcgis;產(chǎn)業(yè)發(fā)展

Key words： accessibility;transportation infrastructure;vector autoregressive model;arcgis;industrial development

中圖分類號(hào)：F532.8 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?文章編號(hào)：1006-4311（2020）01-0067-06

0 ?引言

《“十三五”現(xiàn)代綜合交通運(yùn)輸體系發(fā)展規(guī)劃》[1]的發(fā)布明確了居于服務(wù)性行業(yè)中的交通運(yùn)輸行業(yè)作用的不可替代性，在支持國(guó)民經(jīng)濟(jì)發(fā)展的產(chǎn)業(yè)中居于基礎(chǔ)性、戰(zhàn)略性地位，而進(jìn)行交通運(yùn)輸活動(dòng)的載體即為交通基礎(chǔ)設(shè)施，基于投資建設(shè)交通基礎(chǔ)設(shè)施的活動(dòng)的進(jìn)一步開展會(huì)增強(qiáng)生產(chǎn)要素在該區(qū)域的流動(dòng)性，而生產(chǎn)要素的流動(dòng)性對(duì)于區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展而言其關(guān)鍵地位不言而喻。歷來基于該領(lǐng)域的摸索探究基本都把要點(diǎn)傾力于交通基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)和區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展之間因與果的關(guān)聯(lián)上，此方面研究由西方學(xué)者較早開展并且發(fā)現(xiàn)交通基礎(chǔ)設(shè)施的投資、建設(shè)與當(dāng)?shù)氐慕?jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間蘊(yùn)含著的不可分割的關(guān)聯(lián)關(guān)系，Aschaure[2]研究結(jié)果表明：20世紀(jì)70年代的美國(guó)，與低出生率有著密不可分的聯(lián)系的正是落后的交通條件，不僅如此，美國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的速度也受到落后的交通條件的制約;Phang S Y[3]以新加坡為例，提出航空與鐵路基礎(chǔ)設(shè)施對(duì)當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)的發(fā)展成正相關(guān)性;張學(xué)良[4]運(yùn)用空間計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的研究方法探求中國(guó)交通運(yùn)輸基礎(chǔ)設(shè)施的投入變動(dòng)所引起的區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的變動(dòng)，從而衡量前者之于后者的產(chǎn)出彈性，得出影響區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的一個(gè)重要因素是交通的結(jié)論。在以上大多數(shù)學(xué)者的研究結(jié)論中，交通基礎(chǔ)設(shè)施方面的投資普遍都會(huì)給予當(dāng)?shù)厣鐣?huì)穩(wěn)定以及經(jīng)濟(jì)繁榮正向的推動(dòng)力。盡管交通基礎(chǔ)設(shè)施投資對(duì)于區(qū)域經(jīng)濟(jì)的積極作用為大多數(shù)學(xué)者所認(rèn)可，但是也有部分學(xué)者對(duì)此結(jié)論抱有懷疑，通過他們的研究發(fā)現(xiàn)在交通基礎(chǔ)設(shè)施投資作用于經(jīng)濟(jì)建設(shè)時(shí)，其正向影響并不是必定產(chǎn)生的。例如，張光南[5]等對(duì)各地經(jīng)濟(jì)發(fā)展速度變慢的原因進(jìn)行實(shí)證研究時(shí)發(fā)現(xiàn)過度投入現(xiàn)象和擠出效應(yīng)在中國(guó)公路建設(shè)中頻繁出現(xiàn)。隨著研究的不斷深入，學(xué)者們開始將著眼點(diǎn)放在不同交通方式上，張廣海[6]分別從全域和局域角度，建立空間計(jì)量回歸模型，對(duì)鐵路設(shè)施對(duì)區(qū)域旅游經(jīng)濟(jì)的發(fā)展進(jìn)行研究，對(duì)不同區(qū)域提出了相應(yīng)的發(fā)展建議;肖挺[7]通過系統(tǒng)GMM以及門檻估計(jì)等技術(shù)方法檢驗(yàn)我國(guó)交通基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)對(duì)于分省居民消費(fèi)區(qū)域流向以及消費(fèi)結(jié)構(gòu)的影響;楊秀云[8]立足于陜西省GDP以及鐵路、公路和航空三種交通運(yùn)輸方式的客運(yùn)周轉(zhuǎn)量、貨運(yùn)周轉(zhuǎn)量的時(shí)間序列數(shù)據(jù)，系統(tǒng)分析陜西省交通運(yùn)輸業(yè)發(fā)展與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的關(guān)系，發(fā)現(xiàn)兩者之間具有因果關(guān)系且是雙向存在的，得出對(duì)地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)貢獻(xiàn)最大的運(yùn)輸方式為鐵路運(yùn)輸，貢獻(xiàn)最小的則是航空運(yùn)輸?shù)难芯拷Y(jié)論。

隨著我國(guó)不斷加大建設(shè)高鐵的程度，鐵路行業(yè)隨著鐵路覆蓋率的增加而獲得了迅猛的發(fā)展，鐵路營(yíng)業(yè)里程于2018年底增長(zhǎng)至13.1萬公里，其中高速鐵路運(yùn)營(yíng)里程超過2.9萬公里，鐵路的建設(shè)需要中央和地方政府投入大量的資金、物資和人力，因此，從實(shí)證角度出發(fā)，用定量分析的研究方法探求存在于鐵路建設(shè)與區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展兩者之間的互饋關(guān)系的存在及作用狀況，可以為區(qū)域經(jīng)濟(jì)的穩(wěn)定和繁榮提供更加切實(shí)可行的建議。目前針對(duì)交通基礎(chǔ)建設(shè)情況的表征主要為該地區(qū)的線網(wǎng)密度且大多為東部發(fā)達(dá)地區(qū)[9-10]，但該表征對(duì)于反映交通基礎(chǔ)建設(shè)情況存在一定的局限性，因?yàn)榫€網(wǎng)密度僅僅可以反應(yīng)該省的整體情況，無法顯示出市域之間的聯(lián)系強(qiáng)度，并且對(duì)于線路的速度特征無法表現(xiàn)，即高鐵與普鐵無法區(qū)分，因此而得到的結(jié)論可能會(huì)不符合實(shí)際情況，故本文以甘肅省為例用交通可達(dá)性表征交通基礎(chǔ)建設(shè)情況，并在該數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上構(gòu)架var模型進(jìn)行分析，并運(yùn)用脈沖響應(yīng)分析、方差分解、Granger因果檢驗(yàn)等方法計(jì)算交通基礎(chǔ)設(shè)施拉動(dòng)甘肅省經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的具體數(shù)值，探究經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)甘肅省交通基礎(chǔ)建設(shè)情況的支撐作用是否有效，兩者之間保持何種的動(dòng)態(tài)聯(lián)系等，并針對(duì)具體情況給出合理恰當(dāng)?shù)陌l(fā)展建議。

1 ?數(shù)據(jù)的獲取與處理

為了符合模型中數(shù)據(jù)量的條件，面板數(shù)據(jù)選取為甘肅省1999-2018年20年間的數(shù)據(jù)本文數(shù)據(jù)均來源于甘肅省統(tǒng)計(jì)年鑒、國(guó)家統(tǒng)計(jì)年鑒、鐵路12306官網(wǎng)以及全國(guó)旅客列車時(shí)刻表[11]，選取甘肅省各市GDP、年末常住人口數(shù)，作為統(tǒng)計(jì)城市發(fā)展質(zhì)量的指標(biāo)，選取第一、二、三產(chǎn)業(yè)增值量，反應(yīng)甘肅省產(chǎn)業(yè)的發(fā)展情況，通過鐵路的相關(guān)數(shù)據(jù)查詢獲得甘肅省各市域之間的最短旅行時(shí)間，為可達(dá)性的計(jì)算做好基礎(chǔ)，其中變量的描述見表1。

1.1 可達(dá)性模型的測(cè)算

1.1.1 加權(quán)平均旅行時(shí)間

1.1.2 甘肅省各城市交通可達(dá)性測(cè)算

利用公式（1），對(duì)甘肅省各城市之間的交通可達(dá)性進(jìn)行測(cè)算，其中若是無直達(dá)列車則計(jì)算利用鐵路中轉(zhuǎn)的時(shí)間總和，若是該城市無車站（如臨夏市），最短時(shí)間為列車到達(dá)臨近城市時(shí)間加換乘大巴時(shí)間與大巴運(yùn)行時(shí)間之和，計(jì)算結(jié)果如圖1所示。利用 Arc GIS對(duì)測(cè)算結(jié)果進(jìn)行反距離插值得到西北地區(qū)城市可達(dá)性空間分布格局，采用自然間斷點(diǎn)分級(jí)法對(duì)各城市可達(dá)性值進(jìn)行恰當(dāng)分組，結(jié)果如圖2所示。

通過圖1可以看出在2010年，可達(dá)性值整體偏高，區(qū)域平均可達(dá)性值為497.3，嘉峪關(guān)、酒泉地處甘肅北部，蘭新客運(yùn)專線還未開通，故整體可達(dá)性較差，在2018年，區(qū)域平均可達(dá)性值為426.9，這是由于2015年蘭新客運(yùn)專線的開通，使得延線城市的可達(dá)性大幅提高，如定西、天水等城市可達(dá)性變化率超過30%，酒泉、蘭州、張掖等城市變化率接近30%，其余延線城市也有超過15%的變化率。由于慶陽(yáng)、臨夏、甘南等城市未開通鐵路線路，交通基礎(chǔ)設(shè)施變化情況不明顯，故在2010年-2018年中整體的可達(dá)性變化不高，但是因?yàn)榕R夏、甘南離蘭州市等可達(dá)性較好的城市距離較近，故可達(dá)性較慶陽(yáng)、平?jīng)龅瘸鞘泻谩?/p>

圖2中由于加權(quán)平均旅行時(shí)間的定義，得分越低的城市可達(dá)性反而較好，故圖中顯示顏色越淺可達(dá)性越好，從圖中可以看出在2018年甘肅省各城市整體可達(dá)性均有所提高，并且酒泉、嘉峪關(guān)等甘肅省北部城市顏色變化更為明顯，說明在變化率上，高值區(qū)主要分布在蘭新高鐵沿線城市，低值區(qū)分布在無開題鐵路線路城市與蘭新客運(yùn)專線未通過城市，說明可達(dá)性可以較好的反應(yīng)交通基礎(chǔ)建設(shè)情況，為后文的模型測(cè)算可提供依據(jù)。

1.2 數(shù)據(jù)的處理

由于計(jì)算出的可達(dá)性數(shù)據(jù)均市以城市為單位的，無法統(tǒng)計(jì)出甘肅省整體的情況，故采用熵權(quán)法將各市的可達(dá)性數(shù)據(jù)進(jìn)行權(quán)重計(jì)算，計(jì)算結(jié)果如表2所示。

2 ?經(jīng)濟(jì)模型測(cè)算

2.1 數(shù)列的平穩(wěn)性檢驗(yàn)

為了減輕模型擬合殘差的異方差問題，對(duì)四個(gè)變量進(jìn)行對(duì)數(shù)化處理，這樣也使得數(shù)據(jù)變得更為平穩(wěn)，變量系數(shù)更易解釋。處理之后的變量記為L(zhǎng)NDYCY（第一產(chǎn)業(yè)增值）、LNDECY（第二產(chǎn)業(yè)增值）、LNDSCY（第三產(chǎn)業(yè)增值）、LNKDX（交通基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)情況）。

“偽回歸”結(jié)果會(huì)出現(xiàn)錯(cuò)誤的結(jié)論，為了避免此類現(xiàn)象的出現(xiàn)，首先要進(jìn)行ADF進(jìn)行平穩(wěn)性分析。為了確定數(shù)據(jù)的回歸類型，第一步需要進(jìn)行變量之間的時(shí)空序列圖。通過單位根檢驗(yàn)結(jié)果可以看出，原數(shù)列及一階差分?jǐn)?shù)列都大于1%臨界值，且概率P值都大于0.01，原序列及一階差分?jǐn)?shù)列都存在單位根為非平穩(wěn)數(shù)列。三個(gè)變量二階差分?jǐn)?shù)列的ADF值均小于1%臨界值，且概率P值都小于0.01，二階差分?jǐn)?shù)列都不存在單位根。

2.2 VAR模型的建立以及模型穩(wěn)定性檢驗(yàn)

2.2.1 最優(yōu)滯后期選擇

當(dāng)變量之間的協(xié)整關(guān)系不唯一時(shí)，相比于EG檢驗(yàn)，Johansen檢驗(yàn)的科學(xué)性更被學(xué)者認(rèn)同[12]，同時(shí)由于文中選用的是 1999-2018年甘肅省交通業(yè)與產(chǎn)業(yè)發(fā)展的相關(guān)數(shù)據(jù)，考慮到樣本量的限制，選擇基于向量自回歸模型（VAR）的 Johansen協(xié)整檢驗(yàn)方法。對(duì)于VAR模型，首先需要對(duì)滯后期做出確定，通過計(jì)算得出滯后期為2期。

2.2.2 VAR（2）模型估計(jì)

因?yàn)榻煌蛇_(dá)性的值與交通基礎(chǔ)建設(shè)情況呈反比關(guān)系，故 VAR（2）模型估計(jì)結(jié)果可知：第一產(chǎn)業(yè)增值、第二產(chǎn)業(yè)增值、第三產(chǎn)業(yè)增值對(duì)交通基礎(chǔ)設(shè)施的影響系數(shù)分別為-0.207983、-0.198728和0.514705，相比第一、二產(chǎn)業(yè)的增速下降而言，第三產(chǎn)業(yè)的增值會(huì)對(duì)交通基礎(chǔ)會(huì)產(chǎn)生更大的提升作用，這也與第一、二、三產(chǎn)業(yè)的定義相關(guān);LNKDX（-1）、LNDECY（-1）、LNDSCY（-1）對(duì) LNDYCY 的影響系數(shù)分別為0.373697、-0.514654、-0.125307，說明相比第三產(chǎn)業(yè)來說，第二產(chǎn)業(yè)對(duì)第一產(chǎn)業(yè)的影響更大;LNKDX（-1）、LNDYCY（-1）、LNDSCY對(duì)LNDECY影響系數(shù)分別為

-0.667019、-0.161027和-0.381723，說明可達(dá)性的提升對(duì)促進(jìn)第二產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，并且影響較為明顯;LNKDX（-1）、LNDYCY（-1）、LNDECY對(duì)LNDSCY影響系數(shù)分別為

-0.121977、-0.024737、0.345389，說明交通基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)越好，第三產(chǎn)業(yè)的增值也越高，同時(shí)第二產(chǎn)業(yè)的產(chǎn)業(yè)增值也會(huì)促進(jìn)第三產(chǎn)業(yè)的增值量提升，第一產(chǎn)業(yè)對(duì)第三產(chǎn)業(yè)會(huì)有微弱的負(fù)向影響，且影響系數(shù)的絕對(duì)值遠(yuǎn)小于其他指標(biāo)的影響程度。

根據(jù) VAR（2）模型整體檢驗(yàn)結(jié)果可知，交通基礎(chǔ)設(shè)施、第一產(chǎn)業(yè)增值、第二產(chǎn)業(yè)增值、第三產(chǎn)業(yè)增值的擬合度為0.927355、0.994706、0.989154、0.999203，極大似然函數(shù)值（136.0610）較大，AIC值（-11.11789）和 SC 值（-9.377148）均較小，VAR（2）模型整體擬合效果較好。

2.2.3 VAR（2）模型穩(wěn)定性檢驗(yàn)

盡管甘肅省交通基礎(chǔ)設(shè)施與產(chǎn)業(yè)發(fā)展的 VAR（2）模型擬合優(yōu)度較高，但該模型的穩(wěn)定性還有待進(jìn)一步驗(yàn)證。 文中采用 AR 特征根圖表分析檢驗(yàn) VAR（2）模型的穩(wěn)定性，相關(guān)結(jié)果如圖4所示。

LNKDX、LNDYCY、LNDECY、LNDSCY四個(gè)變量滯后2期的 VAR 模型共有8個(gè)特征根。圖4可以看出每個(gè)特征根倒數(shù)模對(duì)應(yīng)的點(diǎn)均在單位圓內(nèi)，表示VAR（2）模型是穩(wěn)定的。

2.3 交通基礎(chǔ)設(shè)施與產(chǎn)業(yè)發(fā)展Johansen協(xié)整檢驗(yàn)

在VAR（2）模型基礎(chǔ)上采用跡統(tǒng)計(jì)量和最大特征根統(tǒng)計(jì)量檢驗(yàn)變量之間的協(xié)整關(guān)系，檢驗(yàn)?zāi)Ｐ驮O(shè)定為有線性確定性趨勢(shì)滯后期為1期，通過協(xié)整檢驗(yàn)結(jié)果可知，5%顯著性水平下：跡統(tǒng)計(jì)量96.63722>54.07904、38.69230>35.19275、21.52319<20.26184、8.436038<9.164546，存在3個(gè)協(xié)整關(guān)系;最大特征值統(tǒng)計(jì)量 57.94492>28.58808、17.16911<22.29962，存在1個(gè)協(xié)整關(guān)系。 最大特征根檢驗(yàn)結(jié)果與跡檢驗(yàn)結(jié)果不一致，但一般認(rèn)為跡檢驗(yàn)結(jié)果更為準(zhǔn)確有效，因此四個(gè)變量之間存在長(zhǎng)期協(xié)整關(guān)系。

2.4 脈沖響應(yīng)與方差分解分析

2.4.1 脈沖響應(yīng)

對(duì)變量進(jìn)行脈沖分析，可有效的反應(yīng)變量之間的動(dòng)態(tài)關(guān)系，分別給四個(gè)變量一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差的沖擊，然后得到這四個(gè)變量的脈沖響應(yīng)函數(shù)圖，具體如圖5所示。

由圖5a可知：前兩期可達(dá)性受自身沖擊的作用顯示出正向影響，但是作用程度呈現(xiàn)出減弱狀態(tài)，在第3期時(shí)該正向影響轉(zhuǎn)變?yōu)樨?fù)向并達(dá)到負(fù)向最大，之后緩速上升并逐漸過渡到平穩(wěn)狀態(tài);第一產(chǎn)業(yè)增值對(duì)交通基礎(chǔ)設(shè)施的影響在前兩期是正向的，第3期開始影響轉(zhuǎn)換為負(fù)向，但觀察其長(zhǎng)期趨勢(shì)發(fā)現(xiàn)，此影響被逐步削弱最終接近于零;第二產(chǎn)業(yè)增值對(duì)交通基礎(chǔ)設(shè)施沖擊在前6期呈現(xiàn)出產(chǎn)生正向影響的狀態(tài)，此后居于主導(dǎo)地位的影響轉(zhuǎn)變?yōu)樨?fù)向影響;第三產(chǎn)業(yè)增值對(duì)交通基礎(chǔ)設(shè)施的沖擊又開始至結(jié)束從未改變，始終為負(fù)向影響，在第7期時(shí)影響被削弱并逐漸趨于零。由于交通基礎(chǔ)設(shè)施的得分越低代表交通情況越好，故出現(xiàn)負(fù)向影響反而是促進(jìn)情況。

由圖5b可知：相比于其他變量，第二產(chǎn)業(yè)增值受第一產(chǎn)業(yè)增值的沖擊影響最大，并且從10期的情況均為正影響，在第5期達(dá)到最大;第一產(chǎn)業(yè)增值對(duì)自身沖擊表現(xiàn)為正負(fù)交替，在第4期之后成為負(fù)影響;交通基礎(chǔ)設(shè)施與第三產(chǎn)業(yè)增值受到標(biāo)準(zhǔn)差沖擊表現(xiàn)為完全正向影響，且長(zhǎng)期存在。

由圖5c可知：交通基礎(chǔ)設(shè)施受到第三產(chǎn)業(yè)的沖擊，呈現(xiàn)正向影響，但這種影響是短期的，在第9期開始逐漸趨于零;第二產(chǎn)業(yè)增值對(duì)于第一產(chǎn)業(yè)增值沖擊的響應(yīng)表現(xiàn)為先正后負(fù)，這種響應(yīng)與第三產(chǎn)業(yè)增值沖擊正好相反;第二產(chǎn)業(yè)增值對(duì)自身沖擊主要表現(xiàn)為先正后負(fù)，在第8期達(dá)到由正向負(fù)的轉(zhuǎn)換。

由圖5d可知：第一產(chǎn)業(yè)增值對(duì)第三產(chǎn)業(yè)增值的沖擊，在前6期為正影響，在第2期達(dá)到最大，之后為負(fù)影響，長(zhǎng)期來看此影響逐漸削弱趨于零;第二產(chǎn)業(yè)增值對(duì)第三產(chǎn)業(yè)增值的沖擊從第2期開始變?yōu)檎绊?，并且在?期達(dá)到最大;交通基礎(chǔ)設(shè)施與第三產(chǎn)業(yè)自身對(duì)第三產(chǎn)業(yè)的沖擊始終表現(xiàn)為正影響，長(zhǎng)期來看影響長(zhǎng)期存在并較為穩(wěn)定。

2.4.2 方差分解

在脈沖響應(yīng)分析的基礎(chǔ)上，進(jìn)一步分析預(yù)測(cè)不同結(jié)構(gòu)對(duì)LNKDX、LNDYCY、LNDECY、LNDSCY殘差標(biāo)準(zhǔn)差的影響，借助方差分解來定量分析甘肅省交通業(yè)與產(chǎn)業(yè)相互之間的貢獻(xiàn)程度。

由LNKDX方差分解結(jié)果可知：

交通基礎(chǔ)設(shè)施受自身波動(dòng)影響整體呈現(xiàn)下降趨勢(shì)，下降速度由快變慢，貢獻(xiàn)穩(wěn)定在40%左右;第一產(chǎn)業(yè)發(fā)展對(duì)交通基礎(chǔ)設(shè)施的波動(dòng)影響從第2期的約2.9%，先小幅上升到第3期的約 10.99%，之后下降到第 12期的約9.0%，并趨于穩(wěn)定;第二產(chǎn)業(yè)發(fā)展程度對(duì)交通基礎(chǔ)設(shè)施沖擊一直穩(wěn)步上升，最終保持在48%左右，第三產(chǎn)業(yè)增值對(duì)交通基礎(chǔ)設(shè)施的沖擊保持在2%左右。

由LNDYCY方差分解結(jié)果可知：第一產(chǎn)業(yè)增值第1期就受到來自自身和交通基礎(chǔ)設(shè)施波動(dòng)的沖擊，來自交通基礎(chǔ)設(shè)施的沖擊由第1期的約21.14%由降至升到第10期的約8.4%，并趨于穩(wěn)定，第一產(chǎn)業(yè)增值受自身波動(dòng)影響的沖擊從第1期的約78.86%下降到第 8期的約11.94%;第二產(chǎn)業(yè)增值波動(dòng)對(duì)第一產(chǎn)業(yè)增值的沖擊在第3期出現(xiàn)較大幅度上升，之后保持在72.61%左右;第三產(chǎn)業(yè)增值波動(dòng)對(duì)第一產(chǎn)業(yè)增值的沖擊穩(wěn)步提升，在第14期趨于穩(wěn)定，保持在7.5%左右。

由LNDECY方差分解結(jié)果可知，第二產(chǎn)業(yè)增值在第1期就受到來自自身、第一產(chǎn)業(yè)、交通基礎(chǔ)設(shè)施三方面波動(dòng)的沖擊： 第二產(chǎn)業(yè)增值受自身影響從第1期的約62.72%，在第2期出現(xiàn)較大幅度上升，并最終穩(wěn)定在82%左右;交通基礎(chǔ)設(shè)施波動(dòng)對(duì)第二產(chǎn)業(yè)的沖擊由31.71%穩(wěn)步下降至第14期的9.06%;第一產(chǎn)業(yè)對(duì)第二產(chǎn)業(yè)的沖擊波動(dòng)不大，穩(wěn)定在4%左右;第三產(chǎn)業(yè)增值對(duì)第二產(chǎn)業(yè)的沖擊穩(wěn)步上升，保持在4.5%左右。

由LNDSCY方差分解結(jié)果可知，第三產(chǎn)業(yè)增值在第1期就受到來自自身、第一產(chǎn)業(yè)、第二產(chǎn)業(yè)和交通基礎(chǔ)設(shè)施四方面波動(dòng)的沖擊：第三產(chǎn)業(yè)增值受自身影響從第1期的約61.44%，在第2期出現(xiàn)較大幅度下降，并最終穩(wěn)定在30%左右;交通基礎(chǔ)設(shè)施波動(dòng)對(duì)第三產(chǎn)業(yè)的沖擊由17.77%波動(dòng)至13期的20.04%，并趨于穩(wěn)定;第一產(chǎn)業(yè)對(duì)第三產(chǎn)業(yè)的沖擊波動(dòng)不大，穩(wěn)定在1.4%左右;第二產(chǎn)業(yè)增值對(duì)第三產(chǎn)業(yè)的沖擊穩(wěn)步由升至降，在第6期達(dá)到?jīng)_擊的峰值為62.47%，之后穩(wěn)步下降，最終保持在47%左右。

2.5 Granger因果關(guān)系檢驗(yàn)

以上通過協(xié)整檢驗(yàn)、建立脈沖響應(yīng)分析和方差分解對(duì)LNKDX、LNDYCY、LNDECY、LNDSCY四者之間的動(dòng)態(tài)關(guān)系進(jìn)行了定量分析，但三者之間是否存在反饋關(guān)系還需進(jìn)一步檢驗(yàn)。

2.5.1 交通基礎(chǔ)設(shè)施與產(chǎn)業(yè)之間的格蘭杰分析

由Granger因果關(guān)系檢驗(yàn)結(jié)果可知：在滯后1期10%顯著性水平下LNDYCY、LNDECY和LNDSCY是 LNKDX的格蘭杰原因，同時(shí)LNKDX是LNDYCY、LNDECY和LNDSCY的格蘭杰原因。說明第一、第二、第三產(chǎn)業(yè)的增值均會(huì)對(duì)交通基礎(chǔ)設(shè)施的產(chǎn)生促進(jìn)作用，會(huì)加強(qiáng)交通基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)，同時(shí)交通基礎(chǔ)設(shè)施會(huì)拉動(dòng)三次產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，加快發(fā)展速度。在滯后2期10%顯著性水平下LNDYCY、LNDECY是 LNKDX的單向原因，在滯后3期10%顯著性水平下LNDYCY是 LNKDX的雙向因果關(guān)系，在較短滯后期第一、二、三產(chǎn)業(yè)對(duì)于交通基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)會(huì)提供支撐，長(zhǎng)期來看交通基礎(chǔ)設(shè)施對(duì)第一產(chǎn)業(yè)增長(zhǎng)的促進(jìn)作用更為明顯。

2.5.2 第一、第二、第三產(chǎn)業(yè)之間的格蘭杰分析

在滯后 1、2、3 期 10%顯著性水平下LNDECY是LNDYCY和LNDSCY的單向原因，可以說明第二產(chǎn)業(yè)增值會(huì)同時(shí)促進(jìn)第一、三產(chǎn)業(yè)的增值。在滯后1、2期第一產(chǎn)業(yè)增值是第三產(chǎn)業(yè)增值的格蘭杰原因，在較短滯后期第一產(chǎn)業(yè)增值可以為第三產(chǎn)業(yè)增值提供支撐，長(zhǎng)期來看第二產(chǎn)業(yè)增值對(duì)第三產(chǎn)業(yè)增長(zhǎng)的促進(jìn)作用更為明顯。

3 ?結(jié)論與建議

3.1 結(jié)論

本文以1999-2018年甘肅省各城市的相關(guān)數(shù)據(jù)，以兩城市間的最短旅行時(shí)間作為基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，并以此計(jì)算出各城市的可達(dá)性作為交通基礎(chǔ)設(shè)施指標(biāo)，并通過Arcgis軟件進(jìn)行可視化處理，在此基礎(chǔ)上，以可達(dá)性指標(biāo)與第一、二、三產(chǎn)業(yè)的增值量為面板數(shù)據(jù)構(gòu)建VAR模型，并通過脈沖響應(yīng)分析、方差分解、Granger因果檢驗(yàn)交通業(yè)與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間是否存在動(dòng)態(tài)關(guān)系以及存在何種動(dòng)態(tài)關(guān)系，得出以下結(jié)論：

基于VAR模型可知，存在于鐵路交通基礎(chǔ)設(shè)施與第一、二、三產(chǎn)業(yè)增值之間的關(guān)系是一種長(zhǎng)期均衡關(guān)系，除此之外，鐵路交通基礎(chǔ)設(shè)施的投資建設(shè)的增多會(huì)使得第二、三產(chǎn)業(yè)的增速加快，并且比之于第三產(chǎn)業(yè)，交通基礎(chǔ)設(shè)施對(duì)于第二產(chǎn)業(yè)的影響更為明顯，這與文獻(xiàn)[13]的結(jié)果一致。

基于脈沖響應(yīng)及方差分解可知，可達(dá)性受自身沖擊會(huì)出現(xiàn)由正影響向負(fù)影響轉(zhuǎn)換的過程，但是負(fù)影響系數(shù)較小，并且長(zhǎng)期來看會(huì)趨于零;第一產(chǎn)業(yè)對(duì)交通基礎(chǔ)設(shè)施的影響系數(shù)保持在9%上下，并且抑制作用會(huì)持續(xù)2期的時(shí)間，2期之后第一產(chǎn)業(yè)會(huì)對(duì)交通基礎(chǔ)設(shè)施發(fā)展起長(zhǎng)期的促進(jìn)作用;第二產(chǎn)業(yè)增值對(duì)交通基礎(chǔ)設(shè)施沖擊表現(xiàn)為短暫的抑制作用，此后促進(jìn)作用居于主導(dǎo)地位，并且第二產(chǎn)業(yè)在三產(chǎn)業(yè)中影響系數(shù)最高;交通基礎(chǔ)設(shè)施所接受的來自于第三產(chǎn)業(yè)增值的沖擊自始至終為促進(jìn)作用。

分析格蘭杰因果檢驗(yàn)的結(jié)果可以得出以下結(jié)論，交通基礎(chǔ)設(shè)施投資與第一、第二、第三產(chǎn)業(yè)發(fā)展表現(xiàn)出顯著的Granger因果關(guān)系，且Granger因果關(guān)系的顯著程度按照第一、二、三產(chǎn)業(yè)的順序依次下降。Granger因果檢驗(yàn)揭示出第一、二、三產(chǎn)業(yè)對(duì)交通基礎(chǔ)設(shè)施存在一定程度的推動(dòng)作用。說明良好的運(yùn)輸基礎(chǔ)設(shè)施通過增加現(xiàn)有資源的調(diào)動(dòng)和提高這些資源的生產(chǎn)率，使得生產(chǎn)能力在區(qū)域內(nèi)提高，生產(chǎn)過程中的運(yùn)輸成本隨著運(yùn)輸基礎(chǔ)設(shè)施完善程度的提高而降低，同時(shí)運(yùn)輸基礎(chǔ)設(shè)施可以通過吸引其他地區(qū)的資源來吸引區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)而產(chǎn)生產(chǎn)業(yè)集聚效應(yīng)，同時(shí)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展會(huì)對(duì)交通提出更高的要求，從而提高交通基礎(chǔ)設(shè)施的發(fā)展水平。

3.2 發(fā)展建議

①應(yīng)結(jié)合區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展不同階段的特征以及城市特色，投資建設(shè)與區(qū)域?qū)嵡橐约敖?jīng)濟(jì)發(fā)展水平相契合的交通基礎(chǔ)設(shè)施。交通基礎(chǔ)設(shè)施的過量的現(xiàn)象通常是盲目投資導(dǎo)致的，會(huì)產(chǎn)生資源閑置與浪費(fèi)的連環(huán)反應(yīng)，其后果是效益產(chǎn)出比最佳投資產(chǎn)出低且差距明顯;另一方面，如果交通基礎(chǔ)設(shè)施的投資建設(shè)出現(xiàn)供小于求的情況，區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展將極有可能被抑制。

②應(yīng)緊扣區(qū)域產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的實(shí)時(shí)變化，動(dòng)態(tài)分析包括企業(yè)進(jìn)入與退出、新興產(chǎn)業(yè)興起、幼小產(chǎn)業(yè)發(fā)展等多方面問題，構(gòu)建出與區(qū)域產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)配套并且能夠使得不同運(yùn)輸方式的優(yōu)勢(shì)得到充分發(fā)揮的交通運(yùn)輸結(jié)構(gòu)。再者，應(yīng)制定有針對(duì)性的產(chǎn)業(yè)政策來降低區(qū)域間的要素交流壁壘以及產(chǎn)業(yè)的進(jìn)入與退出壁壘，強(qiáng)化產(chǎn)業(yè)之間以及區(qū)域內(nèi)城市之間的聯(lián)系程度，使區(qū)域內(nèi)形成多元化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，進(jìn)一步作用于交通運(yùn)輸?shù)慕Y(jié)構(gòu)合理化發(fā)展。

③應(yīng)關(guān)注不同運(yùn)輸方式對(duì)不同產(chǎn)業(yè)的促進(jìn)作用以及區(qū)域主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)的變更與區(qū)域產(chǎn)業(yè)成熟、衰減的周期，對(duì)區(qū)域產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的變化進(jìn)行全局把握以及細(xì)節(jié)控制，構(gòu)建出與區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展相輔相成的交通運(yùn)輸結(jié)構(gòu)。此外，政府還應(yīng)通過產(chǎn)業(yè)政策積極培育新興產(chǎn)業(yè)，使得知識(shí)溢出與技術(shù)創(chuàng)新的速度加快，發(fā)揮區(qū)域潛能以實(shí)現(xiàn)區(qū)域主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)的平穩(wěn)過渡。

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