近年来随着我国不断推行市场化改革，传统的工程造价管理模式已无法满足当前的经济发展需求，急需通过调控宏观经济来调节各经济领域的平衡。工程造价指数是反映和分析公路工程宏观经济的重要参数，一些学者对此做了深入研究。Shahandashti认为综合性的工程造价指数需要考虑一定的市场经济因素加权平均求得，且可以反映各国的建筑工程经济宏观变化情况。同时Shahandashti和Ashuri通过研究发现工程建设成本指数是居民消费价格指数(CPI)、生产者价格指数(PPI)的因变量，且其中CPI、PPI与建设成本指数成正相关。张芮郗通过探索全球工程造价指数的成因，发现全球工程造价指数的波动同国内生产总值、消费者价格指数、利率和贸易进口额等宏观经济变量间存在明显的相关关系。由此可见，宏观经济变量与工程造价指数之间存在一定的内在联系。

本文以公路工程造价为研究对象，运用向量自回归模型对宏观经济变量与公路工程造价指数进行分析。通过深入研究挖掘宏观经济变量与公路工程造价指数间的影响关系，分析宏观经济对公路工程造价的影响。

通过分析宏观经济变量与公路工程造价指数之间的影响关系，可以更加直观、准确、动态地把握宏观经济对公路工程造价波动之间的关系。公路工程造价指数一般由工程造价主要构成要素的单项价格指数综合汇总得到，其主要的宏观经济影响因素和影响路径见图1。

一个国家或地区经济在一定时期内生产的所有最终产品和服务的价值通常用国内生产总值(GDP)来表示，它是衡量国家经济状况和反映国家国民经济发展和的主要指标。当GDP大幅增长时，国家经济繁荣发展，居民消费水平增强，各行业市场活跃，刺激工程市场需求增大，直接影响工程材料、设备、人工价格上涨，影响工程造价指数，进而推动工程成本的增加。

居民消费价格指数(CPI)是指城乡居民购买和支付消费品和服务的价格，与人民生活休戚相关，在整个国民经济价格体系中具有十分重要的地位。而生产者价格指数(PPI)是反映所有生产者价格总水平的变化趋势和程度的指数。PPI与CPI之间存在一定的传导作用，从下游价格指数(CPI)传导到上游价格指数(PPI)的作用更强。常用CPI来反映通货膨胀的水平。当发生了通货膨胀，货币购买力下降，建筑材料、设备、人工等价格会上涨，工程造价指数同步增长，工程造价亦会上升。

固定资产投资价格指数(FPI)是反映固定资产投资额价格变动趋势和程度的指标。固定资产投资额包括建筑安装工程投资完成额、设备、工器具购置投资完成额和其他费用投资完成额三部分。固定资产投资额增加表明工程市场投资规模和需求上升，公司获得了良好的效益，故会进一步扩大在工程上的投入，使工程市场更加活跃，供不应求，工程价格上涨。

利率(R)反映在信用关系中债务人向债权人支付的贷款偿还情况。一方面，由于公路工程项目投资额大，使项目的部分资金需要依赖银行的贷款，因此当利率上涨时，公路工程项目的贷款期利息增加，造价成本上升。另一方面，工程建设投资方在前期决策时会因利率上涨而考虑减少项目投资规模，消费者会因贷款压力大而抑制相应的消费需求，降低市场活跃度，进而影响工程造价指数，使公路工程造价降低。

本文收集整理了各省交通厅及造价站等网站发布的公路工程造价指数，从中选取2015年到2019年各季度公路工程综合造价指数(CCI)，CCI为固定价格指数，以2004年为基准期。同时选取2015年到2019年各季度的GDP、CPI、PPI、FPI、R数据。为了消除原始数据的异方差性，将CCI、GDP、CPI、PPI、FPI的原始数据进行对数处理，取lnCCI、lnGDP、lnCPI、lnFPI、lnFPI。

向量自回归模型(简称VAR模型)，可以估计全部内生变量的动态关系，进而分析随机扰动对系统的动态冲击，并解释各种冲击对变量所形成的影响。在市场经济中公路工程造价指数受到多种经济因素的影响，并且这些因素具有交叉线、动态性、非线性的特点。因此要研究公路工程造价指数的影响因素，一般的回归性分析方程难以实现，而VAR模型可以很好的解决这些问题。由于宏观经济变量通常会相互影响，较难区分内生变量和外生变量，因此采用Y_t服从p阶自回归过程，VAR(p)模型构建见式(1)。

Y_t=φ₁Y_t-1+φ₂Y_t-2+…+φ_pY_t-p+C+ε_t (1)

其中，t=1，2，……，T，T表示所选样本期的长度，Y_t=[lnCCI、lnGDP、lnCPI、lnPPI、lnFPI、R]^T，p是滞后阶数，C是常数项，φ₁，φ₂，…，φ_p是待求解的参数，ε_t=[ε_CCI，ε_GDP，ε_CPI，ε_PPI，ε_FPI，ε_R]^T，且ε_t独立同分布，均值为0，方差为对称的正定矩阵Ω。

由于VAR模型要求各变量在时间序列上都是平稳的，否则就会导致伪回归问题，因此需要对数据进行平稳性检验。本文使用Eviews软件，对收集的数据进行ADF(Augmented Dickey Fuller)检验，结果见表1。数据分析显示，数列均为平稳序列，可直接进行VAR模型的构建以及后续的分析。

对VAR进行定阶，常采用统计量(LR)、最终预测误差(FPE)、信息准则(AIC)、施瓦茨信息准则(SC)和信息准则(HQ)五个评价指标来确定最佳滞后阶数，检验结果见表2。根据表2，确定该模型的滞后阶数为1，即构建VAR(1)。

通过AR RootsGraph来判断该模型的稳定性。如图2所示，所有点都在单位圆内，即表示该VAR模型中的全部特征根倒数的值均小于1，这说明该模型是稳定的且拟合度较高。

脉冲响应是衡量某个内生变量随机扰动项的一个标准层冲击(即脉冲)对全部变量在不同时期的影响效果，可以动态的分析冲击对系统的影响。若脉冲响应函数在一段时间内不再波动，表明冲击效应趋于平稳；当脉冲响应函数趋于0，则表明冲击效应不能长时间持续，无法构成持久的影响。

由图3可知，lnCCI对自身的冲击立即做出响应，随后这种影响逐渐降低，10期之后平缓且趋于0%，表明当前的公路工程造价指数会对未来公路工程造价指数产生正向影响，但影响程度会随时间的推移而逐渐减小。

各宏观经济变量的冲击对工程造价指数的影响不同。其中lnCPI在前2期对lnCCI的影响表现为负响应，但影响程度较小，3期之后变为正响应且影响程度呈上升趋势。lnPPI对lnCCI的影响不如lnCPI明显，且呈正负波动的趋势，这说明PPI的冲击对CCI影响程度较为微弱。CPI增长意味着物价上涨，工程市场对材料的需求会受到价格影响而降低，工程项目可能会因此减少相关材料或者选用其他价格便宜的替代品，由此可能会暂时使工程造价降低。但物价对工程市场的需求的影响并不会持续太久，长远来看，当需求稳定，材料价格的上涨必然会造成公路工程造价的升高。

lnGDP相较其他宏观经济变量在前期的影响程度最大，且为负响应，在第2期达到最大值，最后逐渐趋于0%。GDP增长反映了经济发展势头良好，工程市场繁荣，刺激了工程产品的需求。短期内随着需求增长，供给也会随着快速增长，使市场的竞争更加激烈。为控制成本，企业会选择报价更低的供应商来降低成本，这会使公路工程造价在一段时间内减少。但这种低价竞争会随着时间的增加而逐渐减少，并不能构成长期影响。

lnFPI在前3期内对lnCCI影响较大且呈增长趋势，3期后趋于收敛且有所下降。FPI的增长体现了企业对建筑市场投资的关注增加，这种需求的增长会传导至公路工程造价使其上涨，但随时间推移其影响趋势逐渐减小且趋于平稳。

R的在1到10期对lnCCI的影响是持续缓慢增加的，最后趋于平稳。利率的增加，在一定程度上增加了工程成本；同时也会使得投资者在项目前期时更加的保守，减少投资。在二者相互影响下，利率的增加最终还是会使公路工程造价指数缓慢提升，即利率会导致公路工程造价的上涨。

在脉冲响应分析的基础上进行方差分解，来进一步研究引起该事物显著影响的因素。通过分析系统中每个冲击对变量变化的贡献程度，可以来评价各研究对象的重要程度。

由图4可知，lnCCI对其自身波动的贡献率最高，虽随时间推移有所下降但也维持在40%左右，这说明公路工程造价指数的波动很大程度上是源自自身的影响。

lnCPI前3期的贡献率一直很微弱，在3期之后陡然升高，最高可达到30%。CPI在短期内对CCI的变化贡献并不明显，存在一定的滞后性，但随时间积累影响程度逐渐增大，这是由公路工程造价的组成决定的。

lnGDP对lnCCI的贡献率在前期达到最高21.3%左右，虽然后期有略微下降但也保持在12%左右。由于GDP在国民经济中的重要地位，使得CCI在短期内受GDP的影响最大，但随时间推移，市场逐渐稳定，各类竞争朝着规范化发展，使GDP对CCI的影响程度会逐渐减小，即在市场稳定后，公路工程造价受GDP的影响程度降低。

lnFPI前期对lnCCI波动的贡献率不高，但一直呈上升趋势，从长期看贡献率可达到13.5%左右，说明FPI的增长对CCI和公路工程造价增长的贡献度一直平稳提升。

除此之外lnPPI、R的贡献率一直很微弱，最高贡献率仅为1%、3.5%左右。这表明CCI的变化受自身的影响最大，PPI、R的增长对CCI的影响贡献较为微弱。

综上，在短期内GDP、FPI、CPI对CCI波动的贡献程度由弱到强为GDP>FPI>CPI；而从长期来看，这三个宏观经济变量对CCI波动的贡献程度由弱到强为CPI>FPI>GDP。由此可知，除去CCI自身影响外，GDP、FPI、CPI是引起CCI变动的主要原因，即GDP、FPI、CPI是引起公路工程造价波动的主要宏观经济影响因素。

本文通过VAR模型、脉冲响应函数和方差分解，分析了FPI、PPI、CPI、GDP、R对高速公路工程造价指数的影响，根据模型估计结果，可以得出以下结论：

(1)在CPI、FPI、PPI、GDP、R这5个宏观经济变量中，CCI对GDP、FPI、CPI三者的波动更为敏感，其中GDP表现为负影响，FPI、CPI为正向影响；而PPI和R对CCI的影响则较为微弱。

(2)从短期来看，GDP是除造价指数自身外对CCI影响最大的因素，且GDP的增加会刺激市场的竞争，在一定程度上会使公路工程造价指数降低，意味着公路工程造价的减少。

(3)从长期来看，CPI对公路工程造价指数的影响程度高于其他宏观经济变量；CPI能够较好地反映通货膨胀，同时可以衡量物价的变化，而材料价格的变化在很大程度上决定了公路工程造价的高低，故CPI对公路工程造价的影响较大。