Studia i Prace WNEiZ US

Wcześniej: Zeszyty Naukowe Uniwersytetu Szczecińskiego. Studia i Prace WNEiZ

ISSN: 2450-7733     eISSN: 2300-4096     DOI: 10.18276/sip.2016.45/2-36
CC BY-SA   Open Access   CEEOL

Lista wydań / nr 45/2 2016
BADANIE PRZYCZYNOWOŚCI W SENSIE GRANGERA POMIĘDZY PRZEWOZAMI ŁADUNKÓW PRZEZ TRANSPORT SAMOCHODOWY A WZROSTEM GOSPODARCZYM NA PRZYKŁADZIE POLSKI

Rok wydania:2016
Liczba stron:12 (463-474)
Klasyfikacja JEL: C32 R41
Słowa kluczowe: przewozy ładunków przez transport samochodowy test przyczynowości Grangera VECM
Cited-by (Crossref) ?:
Autorzy: Elżbieta Szaruga
Uniwersytet Szczeciński

Abstrakt

W artykule przeprowadzono badanie przyczynowości pomiędzy dwiema kategoriami ekonomicznymi, czyli pomiędzy przewozami ładunków przez transport samochodowy a wzrostem gospodarczym, opierając się na założeniach modelu VECM i korzystając z testu przyczynowości Grangera. Badanie zostało przeprowadzone na przykładzie Polski, obejmując analizą lata 1991–2013. Ponadto w artykule za pomocą testu ADF i testu śladu Johansena stwierdzono, że badane szeregi są zintegrowane stopnia pierwszego lub I. Stacjonarność ich można osiągnąć dopiero po podwójnej transformacji; najpierw poprzez transformowanie do ich logarytmów, a potem licząc przyrosty. W wyniku przeprowadzonej analizy wykaza no, że występuje jednokierunkowa zależność pomiędzy omawianymi kategoriami w długim okresie. Można stwierdzić, że przewozy ładunków przez transport samochodowy są przyczyną w sensie Grangera wzrostu gospodarczego w długim okresie. Natomiast w długim okresie wzrost gospodarczy nie jest przyczyną przewozów ładunków przez transport samochodowy. W przypadku analizy krótkookresowej można wykazać, że przewozy ładunków przez transport samochodowy są przyczyną w sensie Grangera wzrostu gospodarczego, i vice versa.
Pobierz plik

Plik artykułu

Bibliografia

1.Beyzatlar, M.A., Karacal, M., Yetkiner, H. (2014). Granger-causality between transportation and GDP: A Panel Data Approach. Transportation Research Part A: Policy and Practice, 63, 43–55. DOI:10.1016/j.tra.2014.03.001.
2.Chi, J., Baek, J. (2013). Dynamic relationship between Air Transport Demand and Economic Growth in the United States: A New Look. Transport Policy, 29, 257–260. DOI:10.1016/j.tranpol.2013.03.005.
3.Hasanov, M. (2015). The Demand for Transport Fuels in Turkey. Energy Economics, 51, 125–134. DOI:10.1016/j.eneco.2015.05.023.
4.Kulshreshtha, M., Nag, B., Kulshreshtha, M. (2001). A Multivariate Cointegrating Vector Auto Regressive Model of Freight Transport Demand: Evidence from Indian Railways. Transportation Research Part A: Policy and Practice, 35 (1), 2 9–45. D OI:10.1016/ S0965-8564(99)00046-4.
5.Kusideł, E. (2000). Modele wektorowo-autoregresyjne VAR: metodologia i zastosowania. Łódź: Absolwent.
6.Liddle, B. (2009). Long-run Relationship Among Transport Demand, Income, and Gasoline Price for the US. Transportation Research Part D: Transport and Environment, 14 (2), 73–82. DOI:10.1016/j.trd.2008.10.006.
7.OECD Statistics. (2015). Pobrane z: http://stats.oecd.org/ (10.09.2015).
8.Ramli, A.R., Graham, D.J. (2014). The Demand for Road Transport Diesel Fuel in the UK: Empirical Evidence from Static and Dynamic Cointegration Techniques. Transportation Research Part D: Transport and Environment, 26, 60–66. DOI:10.1016/j.trd.2013.10.010.
9.Załoga, E. (2013). Trendy w transporcie lądowym Unii Europejskiej. Szczecin: Wyd. Naukowe US.
10.Załoga, E. (2014). W kierunku nowego paradygmatu rozwoju transportu Unii Europejskiej. Logistyka, 2, 409–417