交通資源配置與區(qū)域經濟發(fā)展關系分析

姚孟晗　李云翔　歐雯　朱志航　高子健

摘 要：交通運輸是國民經濟的基礎設施和支柱產業(yè)，與經濟發(fā)展有著緊密的聯系。針對這一現象，將交通資源配置與區(qū)域經濟發(fā)展作為研究對象，采用數據包絡分析方法（DEA模型），用DEA模型針對兩者之間的匹配度進行了研究，結果表明交通資源配置對經濟發(fā)展水平的影響較大。

關鍵詞：交通資源；區(qū)域經濟；DEA模型；匹配度

中圖分類號：F57 文獻標志碼：A 文章編號：1002-2589（2013）10-0090-03

一、國內外研究現狀

交通運輸是國民經濟的基礎設施和支柱產業(yè)，與經濟發(fā)展有著緊密的聯系。國內外的經濟學家對于二者之間的關聯進行了大量的研究。

亞當·斯密認為交通運輸是現代經濟發(fā)展的條件，提出了著名的“交通運輸具有拓寬市場作用”的理論；威廉配第認為交通運輸的發(fā)展有利于資源的分配；李斯特認為，交通運輸的發(fā)展既是工業(yè)的結果也是工業(yè)的原因，交通運輸是社會經濟發(fā)展的重要因素，同時還發(fā)現交通運輸對其他行業(yè)的帶動作用，指出交通運輸應該與經濟的發(fā)展相協調；馬克思認為交通運輸縮短了產銷時空的距離、擴大了產品供求市場范圍、對于產業(yè)布局有著重要的影響；同時馬歇爾、羅依桑普森、弗朗索瓦加宏、亨特、歐文等人分別從需求、區(qū)位、成本和供求范圍的角度對交通運輸與經濟發(fā)展的關系進行了分析。

我國對交通運輸與經濟發(fā)展的關系的研究從20世紀80年代開始興起。陸大道提出了“點-軸理論”將交通干線、軸線與其輻射范圍內的資源稟賦與地區(qū)的經濟發(fā)展進行了深入綜合的分析；榮朝和論證了運輸化理論，提出運輸化是工業(yè)化的特征之一，也是伴隨運輸化的一種經濟過程；韓彪從交通運輸與經濟發(fā)展的耦合角度入手，分析了在不同經濟發(fā)展時期交通運輸與經濟發(fā)展相互促進動因的關系。此外，我國眾多專家由定量分析入手運用投入產出模型、灰色關聯度綜合分析法、協整關系、granger因果檢驗等方法對經濟發(fā)展與交通資源的關系進行研究分析。

已有的研究通常從經濟發(fā)展、產業(yè)結構布局與交通運輸的空間縮短方面進行分析，論述了交通總量、交通規(guī)模與社會經濟發(fā)展階段的關系。本文將由不同區(qū)域經濟發(fā)展布局與產業(yè)結構演變角度出發(fā)，分析交通資源配置與經濟發(fā)展水平、產業(yè)結構之間的關系。

二、超效率評價模型與DEA模型

（一）概述

數據包絡分析（Data Envelopment Analysis，簡稱DEA）方法是運用數學工具評價經濟系統生產前沿面有效性的非參數方法，適用于多投入多產出的多目標決策單元的績效評價。這種方法以相對效率為基礎，根據多指標投入與多指標產出對相同類型的決策單元進行相對有效性評價。應用該方法進行績效評價的另一個特點是，它不需要以參數形式規(guī)定生產前沿函數，并且允許生產前沿函數可以因為單位的不同而不同，不需要弄清楚各個評價決策單元的輸入與輸出之間的關聯方式。這種方法采用數學規(guī)劃模型，對所有決策單元的輸出都“一視同仁”。最為重要的是應用該方法還有可能進一步估計某個決策單元達到相對有效時，其產出應該增加及輸入可以減少的量。

（二）模型建立

數據包絡分析（DEA）是由美國著名運籌學家A.Charnes等人在1978年以相對效率概念為基礎發(fā)展起來的一種新的績效評價方法。其以決策單元（簡稱DMU）的投入、產出指標的權重系數為變量，借助于數學規(guī)劃模型將決策單元投影到DEA生產前沿面上，通過比較決策單元偏離DEA生產前沿面的程度來對被評價決策單元的相對有效性進行綜合績效評價。

三、模型運算及結果

（一）樣本選擇

DEA模型是通過創(chuàng)建效率前沿、確立標桿（benchmark），來衡量產業(yè)技術效率和規(guī)模效率的。就樣本量上的要求來看，無論是從技術還是經驗出發(fā)，樣本的個數都應大于投入產出指標的總個數。一個單投入單產出的DMU，為確保效率分析的準確性，樣本數量至少應保證3個DMU，如果少于3個DMU，便有可能增加有效DMU的個數。

因此，在數據采集中，我們選取從2001年到2010年的全國除西藏各三十省的數據。在各省研究內容上，我們選取了如下標準：

將衡量區(qū)域經濟的變量作為超效率DEA模型的投入變量，將衡量區(qū)域交通資源配置的變量作為產出變量，并以輸出的DMU值衡量區(qū)域交通資源配置與經濟發(fā)展狀況的匹配度，DMU值越高，匹配度越好。

選取地區(qū)人均GDP做變量，用以衡量區(qū)域經濟的絕對發(fā)展水平。

在衡量區(qū)域交通資源配置方面選取了六個變量：鐵路客運周轉量、公路客運周轉量、水路客運周轉量、鐵路貨運周轉量、公路貨運周轉量、水路貨客運周轉量，其中以鐵路、公路、水運為主要研究對象。

（二）模型計算結果

研究各省經濟梯度與交通資源配置的關系。具體指標選擇為人均國內生產總值（元）與客運總量（萬人）、鐵路客運量（萬人）、公路客運量（萬人）、水運客運量（萬人）、民用航空客運量（人）、貨運總量（萬噸）、鐵路貨運量（萬噸）、公路貨運量（萬噸）、水運貨運量（萬噸）的效應。得到的結果見表1。

四、交通資源配置與經濟發(fā)展水平關系

根據相關研究與假設，經濟發(fā)展水平越高的區(qū)域交通資源配置與區(qū)域經濟發(fā)展水平的匹配度越高，而中國的經濟區(qū)域呈現由東至西，經濟發(fā)展水平由高至低，所以假設交通資源配置與經濟發(fā)展的匹配度由東至西呈由高至低分布。

（一）交通資源配置與區(qū)域經濟發(fā)展水平匹配度現狀

根據相關研究與假設，經濟發(fā)展水平越高的區(qū)域交通資源配置與區(qū)域經濟發(fā)展水平的匹配度越高，而中國2001～2010年，研究各省份匹配度（DMU值）情況見表1。

為衡量各經濟梯度交通資源配置與區(qū)域經濟發(fā)展水平的匹配狀況，計算各梯度的年平均DMU值，infeasible取值2。模型結果見表2。

可以看出，在大部分年份中經濟梯度交通資源配置與區(qū)域經濟發(fā)展水平的匹配度呈現由高至低為“東、西、中”的分布，在2001年、2008年、2010年由高至低為“東、中、西”的分布。交通資源配置與區(qū)域經濟發(fā)展水平匹配度現狀與交通資源配置與經濟發(fā)展的匹配度由東至西呈由高至低分布的假設大體符合。

（二）匹配度偏差產生原因分析

1.區(qū)域間發(fā)展的協同性

由于區(qū)域間以交通資源相互聯結，某一區(qū)域的發(fā)展會通過交通資源對其他區(qū)域產生（通常是好的）影響。區(qū)域間發(fā)展的協同性受鄰近區(qū)域交通資源配置，而非自身交通資源配置影響較大。對于我國西部經濟梯度，毗鄰經濟相對發(fā)達、交通資源配置密度相對大的中部經濟梯度，可能受較大的協同性作用影響；而中部地區(qū)一方面臨近經濟更為發(fā)達的東部經濟梯度，另一方面同樣臨近經濟欠發(fā)達的西部經濟梯度，受協同性影響可被抵消，作用較小，因而西部交通資源配置與區(qū)域經濟發(fā)展水平的匹配度多年高于中部匹配度。

2.數據選取

在西部經濟梯度的數據中，并未記入西藏自治區(qū)數據，而西藏自治區(qū)無論在經濟發(fā)展或交通資源配置方面在西部經濟梯度都有十分重要的地位。由于西藏地區(qū)鐵路、公路及水運等交通資源欠發(fā)達，預計會對其經濟造成不利影響，從而有較低的經濟梯度間交通資源配置與區(qū)域經濟發(fā)展水平匹配度。未計入西藏自治區(qū)數據，因此可能使整個西部經濟梯度的匹配度提高。

在西部經濟梯度評價中，由于經濟欠發(fā)達，航空等交通運輸方式對經濟發(fā)展的貢獻較小，而在中、東部經濟梯度，其貢獻較大。由于未計入航空業(yè)數據會減少一部分交通資源的作用，從而相對較大地降低中、東部經濟梯度的匹配度。

五、交通資源配置對經濟發(fā)展的影響

從上述模型得到的結論來看，交通資源配置對經濟發(fā)展水平的影響較大。如2010年的數據，新疆維吾爾自治區(qū)的鐵路客運149.7億人公里、公路客運271.1億人公里、鐵路貨運705.9億噸公里、公路貨運653.0億噸公里；河北省的鐵路客運730.6億人公里、公路客運290.6億人公里、鐵路貨運3618.4億噸公里、公路貨運4011.2億噸公里、水運貨運441.5億噸公里。2010年模型顯示新疆維吾爾自治區(qū)匹配度（DMU）為0.54814，河北省為1.51135。從兩者交通資源配置來看，河北省為新疆維吾爾自治區(qū)的近5倍左右，而面積僅為新疆的十分之一左右，因為河北省的交通資源配置明顯優(yōu)于新疆維吾爾自治區(qū)，而河北的經濟發(fā)展程度也優(yōu)于新疆維吾爾自治區(qū)，所以可以認為交通資源配置對經濟發(fā)展的影響較為明顯。

綜上所述，交通資源配置對于經濟發(fā)展水平的影響較為顯著，在我國大力推動經濟發(fā)展的當下，對交通資源配置的優(yōu)化成為了比較重要的一個部分。

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