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【摘要】本文借助于“OLS法”，就实证角度检验了某省交通与经济发展的关系及其阶段性。并由此看出二者有着很明显的正相关关系。在对交通投资本身影响加以剔除后，可以看出这一关系变得更加明显——由此可见，交通发展可以对经济竞争力铲射更提升作用，且交通发展和经济发展不能“脱节”。
【关键词】交通；经济发展；阶段性
1、引言
很多研究者在交通与经济发展关系这一层面上持有的普遍看法在于：前者促进后者，而后者必然会对所处地区的经济竞争力起到提升作用，同时交通发展往往要依赖于经济发展，并在经济竞争力上升过程中获得提升。并以众多实证研究对其加以证实。
某省是一个人口大省，但经济发展一直在全国处于中下水平。本文所提出的问题在于：众多研究者在前文中的“交通与经济发展而这彼此促进”这一看法是否可以适用于某省——因为交通和经济发展二者之间的彼此促进必然可以说明其之间有着强烈且明显的正相关关系，故而，本文采取线性回归的形式研究某省交通和经济发展二者彼此的关系，以对某省交通和经济发展这二者间是不是真正有着强烈且明显的正相关关系加以判断。若有，既可以说明相关研究者在上述看法层面上的研究结论很有可能同样适用于某省——由于作为研究者不能对其在某省的适用性加以否定；若无，则基本上可以断定：一众研究者的上述看法对于具有特殊情况的某省而言并不适用。
2、交通发展与某省经济发展的关系
能够体现经济发展受到各因素影响的指标为数众多，本届的主要内容在于对交通与经济发展的关系加以相应的考察，故而本文主要采取“OLS法（普通最小二乘法）”的形式，以线性回归的办法对某省交通和经济发展二者彼此的关系加以体现，从而对某省交通与经济发展二者间是否有一定程度上的线性关系情况加以检验，若无，则可判断为：交通发展并没有很大程度上作用于某省经济发展。若有，而不能形成上述判断，并且也难以判断其间存在的因果关系的“方向”——也就是二者中孰因孰果——以及其间的线性关系能否同时作用于两者发展过程中的一系列冲击造成的各种情况——由此可见，本文的研究给这一领域提供了颇为广阔的研究方向。
2.1变量选取和数据来源
由于数据的可获得性受限，本文选取的指标共计五个：第一个（V1）为全省公路里程，因为某省航运、水运落后，其交通发展的直接表现很大程度上在于公路里程的增长。众所周知，地区的交通发展同样也可以用铁路里程来加以反映，但某省近些年来铁路里程发展缓慢，有些年份还有萎缩现象，故而铁路里程并非其良好的交通发展反映指标。第二个（V2）为铁路货物周转量，其主要用于体现交通效果和实际规模。第三个（V3）为公路货物周转量，某省交通实际状况中，铁路和公路的区分往往有必要借助于货物周转量这一数据。2014年，这一数据为2415.89亿t/km，铁路和公路形成了75.0%：24.6%之比，但如果和改革开放之初相比，铁路和公路货物周转量分别在2014年上升了2.91倍和17.3倍——由此可见，两种运输途径的货物周转量在其各自的增长速度层面上差异巨大，故而有必要对其加以专门列出。第四个（V4）则是铁路客运周转量。第五个（V5）为公路客运周转量——二者的选取道理同前。
除了上述五个交通指标之外，还应形成相应的“经济发展指标”。为此，有必要对每年的每年的SD（实际GDP）加以计算。为能够使得后者可以具备相应的可比性，在此之前应对各年的实际GDP加以相应的计算。本文将基期定位为1988年，计算各年的RPI（商品零售价格指数），也就是基期RPI取值为100，将当年的RPI和名义GDP二者相除，即可获得实际GDP。
现实情况下，其他因素也会很大程度上影响经济发展。为了有效地检验和其他变量相比，交通和经济发展二者间关系是否确实独立，往往应对其加以相应的控制。由于数据获得经常首先，故而本文只选取Π（当年通货膨胀率）作为研究对象，其数值计算公式为[（本年RPI-上年RPI）/上年RPI]*100%。
2.2回归的结果及其分析
为了能够有效地对交通的发展加以反应，本文共计选取了前文所述的五个指标，所以有必要对“共线性问题”——即一列数据能够被其他列数据的线性组合所表达的情况做出预判和相应措施。对样本容量有所加大，仍旧体现出颇高的相关性。故而，可以认定在五者中任选其中之一，就能有有效地对某省的交通发展状况做出基本上的代表，故而，本文仅以V3（公路货运周转量）当作主要交通发展指标，将之和经济发展之间的关系加以分析。首先，对其和SD（实际GDP）二者间表现出的相关性加以分析。表1是某省V3和SD数据。
经计算，可知其彼此间有着0.937这一相关系数，可见其彼此间线性关系较强。借助于“OLS法（普通最小二乘法）”，对V3和SD二者加以相应的线性回归，可获得如表2的结果如下：
有必要加以指出的情况为：回归模型中序列Π并没有体现出显著增长，故而并未将其在解释变量中列出——这一做法貌似有悖常理——当年和本年的通货膨胀率基本上没有影响本年实际增长率，虽然这样的结果很大程度上证明货币的“超中性”——在整个经济体系中，通货膨胀率、货币增长速度的变动往往只能对名义变量产生影响，而难以真正影响实际。合理解释这一结果的言论应是：本文中仅仅对年度实际GDP加以相应的年度调整，却没有处理Π。
从表2所示内容中可见：某省交通与经济发展二者间相关关系显著。也就是回归模型中显著“容纳”了公路货运周转量。
为了对某省交通与经济发展的关系加以进一步研究，本文将下一年乃至第三年经济发展指标都和交通指标相互对应——其原因在于交通发展实际上依赖于投资的增加，而后者本身有可以有效地推动经济发展。而交通发展对经济发展产生的推动作用往往会有时滞性。为了对交通投资增加所造成的影响加以剔除，并考虑时滞性，故而有必要将交通与经济发展二者加以“错位对应”。从表2的分析中可见：SD、SD（-1）、SD（-2）都和交通指标有着显而易见的相关性。回归模型众都显著“纳入”了公路货运周转量。但三者还是有着很大诧异的，在三者中，SD（-2）和交通指标相关关系更强，14.254这一回归系数也明显大于另外两者，并有着最好的F和T检验效果以及判定系数。而SD（-1）模型和SD模型相比，其各项效果又显得更好一些。由此可见，在对交通投资的影响加以剔除后，年度的经济发展更能受到来自于交通发展的带动。
借助于上述模型，本文判断如下：相应研究者在交通与经济发展二者间关系这一层面上“要想富，先修路”的普遍看法很可能和某省相互适合。而本文实证研究结果也可见：某省交通和经济发展二者间正相关关系颇为明显，这一情况证明了：削弱、制约某省经济发展的最重要“瓶颈”在于交通的不发达，故而某省交通的发展具备着颇为实际的意义。
3、结语
某省交通和经济发展二者间存在着“正相关”的关系，在对交通投资影响加以剔除后，会进一步提升其正相关关系。为此，可做出分析如下——即“交通与经济发展彼此促进”这一研究者在这一领域的普遍看法和某省基本相互适合，同时某省的产业结构又会受到其交通发展的影响。故而，本文认为某省提升经济竞争力的活动往往会受到交通发展的重大影响。
最后，本文认为某省经济竞争力很长一段时间内的“弱化”原因并不仅是交通落后所致，而是由为数众多的教育、经济、历史等多个层面原因共同作用的结果。其经济竞争力连年弱化的原因，除了交通落后这一情况之外，并未发挥自身比较优势也好似一个主要原因，故而，应从发掘、发挥自己具备的各方面比较优势作为扭转某省经济发展不利局面的“切入点”。鉴于其情况，大力发展劳动密集型产业是提升经济竞争力的最好办法。
参考文献
[1]关颖，仲伟来.交通运输与区域发展的耦合关系及特点[J].科技资讯，2009（26） .
[2]韩悦臻，尚春青.交通运输与经济发展关联性分析[J].公路，2008（09） .
[3]王占中，任园园.基于协同理论的公路运输与国民经济适应性[J].吉林大学学报（工学版），2011（S1） .
【关键词】交通；经济发展；阶段性
1、引言
很多研究者在交通与经济发展关系这一层面上持有的普遍看法在于：前者促进后者，而后者必然会对所处地区的经济竞争力起到提升作用，同时交通发展往往要依赖于经济发展，并在经济竞争力上升过程中获得提升。并以众多实证研究对其加以证实。
某省是一个人口大省，但经济发展一直在全国处于中下水平。本文所提出的问题在于：众多研究者在前文中的“交通与经济发展而这彼此促进”这一看法是否可以适用于某省——因为交通和经济发展二者之间的彼此促进必然可以说明其之间有着强烈且明显的正相关关系，故而，本文采取线性回归的形式研究某省交通和经济发展二者彼此的关系，以对某省交通和经济发展这二者间是不是真正有着强烈且明显的正相关关系加以判断。若有，既可以说明相关研究者在上述看法层面上的研究结论很有可能同样适用于某省——由于作为研究者不能对其在某省的适用性加以否定；若无，则基本上可以断定：一众研究者的上述看法对于具有特殊情况的某省而言并不适用。
2、交通发展与某省经济发展的关系
能够体现经济发展受到各因素影响的指标为数众多，本届的主要内容在于对交通与经济发展的关系加以相应的考察，故而本文主要采取“OLS法（普通最小二乘法）”的形式，以线性回归的办法对某省交通和经济发展二者彼此的关系加以体现，从而对某省交通与经济发展二者间是否有一定程度上的线性关系情况加以检验，若无，则可判断为：交通发展并没有很大程度上作用于某省经济发展。若有，而不能形成上述判断，并且也难以判断其间存在的因果关系的“方向”——也就是二者中孰因孰果——以及其间的线性关系能否同时作用于两者发展过程中的一系列冲击造成的各种情况——由此可见，本文的研究给这一领域提供了颇为广阔的研究方向。
2.1变量选取和数据来源
由于数据的可获得性受限，本文选取的指标共计五个：第一个（V1）为全省公路里程，因为某省航运、水运落后，其交通发展的直接表现很大程度上在于公路里程的增长。众所周知，地区的交通发展同样也可以用铁路里程来加以反映，但某省近些年来铁路里程发展缓慢，有些年份还有萎缩现象，故而铁路里程并非其良好的交通发展反映指标。第二个（V2）为铁路货物周转量，其主要用于体现交通效果和实际规模。第三个（V3）为公路货物周转量，某省交通实际状况中，铁路和公路的区分往往有必要借助于货物周转量这一数据。2014年，这一数据为2415.89亿t/km，铁路和公路形成了75.0%：24.6%之比，但如果和改革开放之初相比，铁路和公路货物周转量分别在2014年上升了2.91倍和17.3倍——由此可见，两种运输途径的货物周转量在其各自的增长速度层面上差异巨大，故而有必要对其加以专门列出。第四个（V4）则是铁路客运周转量。第五个（V5）为公路客运周转量——二者的选取道理同前。
除了上述五个交通指标之外，还应形成相应的“经济发展指标”。为此，有必要对每年的每年的SD（实际GDP）加以计算。为能够使得后者可以具备相应的可比性，在此之前应对各年的实际GDP加以相应的计算。本文将基期定位为1988年，计算各年的RPI（商品零售价格指数），也就是基期RPI取值为100，将当年的RPI和名义GDP二者相除，即可获得实际GDP。
现实情况下，其他因素也会很大程度上影响经济发展。为了有效地检验和其他变量相比，交通和经济发展二者间关系是否确实独立，往往应对其加以相应的控制。由于数据获得经常首先，故而本文只选取Π（当年通货膨胀率）作为研究对象，其数值计算公式为[（本年RPI-上年RPI）/上年RPI]*100%。
2.2回归的结果及其分析
为了能够有效地对交通的发展加以反应，本文共计选取了前文所述的五个指标，所以有必要对“共线性问题”——即一列数据能够被其他列数据的线性组合所表达的情况做出预判和相应措施。对样本容量有所加大，仍旧体现出颇高的相关性。故而，可以认定在五者中任选其中之一，就能有有效地对某省的交通发展状况做出基本上的代表，故而，本文仅以V3（公路货运周转量）当作主要交通发展指标，将之和经济发展之间的关系加以分析。首先，对其和SD（实际GDP）二者间表现出的相关性加以分析。表1是某省V3和SD数据。
经计算，可知其彼此间有着0.937这一相关系数，可见其彼此间线性关系较强。借助于“OLS法（普通最小二乘法）”，对V3和SD二者加以相应的线性回归，可获得如表2的结果如下：
有必要加以指出的情况为：回归模型中序列Π并没有体现出显著增长，故而并未将其在解释变量中列出——这一做法貌似有悖常理——当年和本年的通货膨胀率基本上没有影响本年实际增长率，虽然这样的结果很大程度上证明货币的“超中性”——在整个经济体系中，通货膨胀率、货币增长速度的变动往往只能对名义变量产生影响，而难以真正影响实际。合理解释这一结果的言论应是：本文中仅仅对年度实际GDP加以相应的年度调整，却没有处理Π。
从表2所示内容中可见：某省交通与经济发展二者间相关关系显著。也就是回归模型中显著“容纳”了公路货运周转量。
为了对某省交通与经济发展的关系加以进一步研究，本文将下一年乃至第三年经济发展指标都和交通指标相互对应——其原因在于交通发展实际上依赖于投资的增加，而后者本身有可以有效地推动经济发展。而交通发展对经济发展产生的推动作用往往会有时滞性。为了对交通投资增加所造成的影响加以剔除，并考虑时滞性，故而有必要将交通与经济发展二者加以“错位对应”。从表2的分析中可见：SD、SD（-1）、SD（-2）都和交通指标有着显而易见的相关性。回归模型众都显著“纳入”了公路货运周转量。但三者还是有着很大诧异的，在三者中，SD（-2）和交通指标相关关系更强，14.254这一回归系数也明显大于另外两者，并有着最好的F和T检验效果以及判定系数。而SD（-1）模型和SD模型相比，其各项效果又显得更好一些。由此可见，在对交通投资的影响加以剔除后，年度的经济发展更能受到来自于交通发展的带动。
借助于上述模型，本文判断如下：相应研究者在交通与经济发展二者间关系这一层面上“要想富，先修路”的普遍看法很可能和某省相互适合。而本文实证研究结果也可见：某省交通和经济发展二者间正相关关系颇为明显，这一情况证明了：削弱、制约某省经济发展的最重要“瓶颈”在于交通的不发达，故而某省交通的发展具备着颇为实际的意义。
3、结语
某省交通和经济发展二者间存在着“正相关”的关系，在对交通投资影响加以剔除后，会进一步提升其正相关关系。为此，可做出分析如下——即“交通与经济发展彼此促进”这一研究者在这一领域的普遍看法和某省基本相互适合，同时某省的产业结构又会受到其交通发展的影响。故而，本文认为某省提升经济竞争力的活动往往会受到交通发展的重大影响。
最后，本文认为某省经济竞争力很长一段时间内的“弱化”原因并不仅是交通落后所致，而是由为数众多的教育、经济、历史等多个层面原因共同作用的结果。其经济竞争力连年弱化的原因，除了交通落后这一情况之外，并未发挥自身比较优势也好似一个主要原因，故而，应从发掘、发挥自己具备的各方面比较优势作为扭转某省经济发展不利局面的“切入点”。鉴于其情况，大力发展劳动密集型产业是提升经济竞争力的最好办法。
参考文献
[1]关颖，仲伟来.交通运输与区域发展的耦合关系及特点[J].科技资讯，2009（26） .
[2]韩悦臻，尚春青.交通运输与经济发展关联性分析[J].公路，2008（09） .
[3]王占中，任园园.基于协同理论的公路运输与国民经济适应性[J].吉林大学学报（工学版），2011（S1） .