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    航空運(yùn)輸發(fā)展?jié)摿Ψ治?/h1>
    2019-05-30 11:57:36崔鶴鳴夏雙雙
    中國(guó)市場(chǎng) 2019年12期
    關(guān)鍵詞:航空運(yùn)輸城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展?jié)摿?/a>

    崔鶴鳴 夏雙雙

    [摘要]隨著我國(guó)民航事業(yè)的發(fā)展,民航運(yùn)輸能力與區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)不協(xié)調(diào)的問題日益突出。文章以長(zhǎng)三角地區(qū)15個(gè)區(qū)域機(jī)場(chǎng)為例,運(yùn)用SPSS分析方法,對(duì)機(jī)場(chǎng)發(fā)展與區(qū)域經(jīng)濟(jì)指標(biāo)的進(jìn)行分析,評(píng)價(jià)各城市航空運(yùn)輸發(fā)展?jié)摿Σ⒔o出促進(jìn)城市經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的民航運(yùn)輸發(fā)展策略。

    [關(guān)鍵詞]航空運(yùn)輸;城市經(jīng)濟(jì);發(fā)展?jié)摿?/p>

    [DOI]1013939/jcnkizgsc201912030

    航空運(yùn)輸需求屬派生需求,一般來說,經(jīng)濟(jì)發(fā)展越好的城市,機(jī)場(chǎng)的發(fā)展水平越高。長(zhǎng)三角經(jīng)濟(jì)水平處在全國(guó)領(lǐng)先地位,民用機(jī)場(chǎng)的數(shù)量較多,但除了寧和杭兩機(jī)場(chǎng)外,其余多為旅客吞吐量不足200萬人次的中小機(jī)場(chǎng)。這與當(dāng)?shù)匚磥淼慕?jīng)濟(jì)潛力不成正比。因此,選取江、浙兩省共15個(gè)城市的非樞紐機(jī)場(chǎng)作為樣本,對(duì)這些城市的航空運(yùn)輸發(fā)展?jié)摿M(jìn)行分析。

    1模型建立

    以11個(gè)指標(biāo)為變量來評(píng)價(jià)城市的航空運(yùn)輸發(fā)展?jié)摿Α1]指標(biāo)可分成兩個(gè)部分,X1…X7描述的是城市的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平,X8…X11(表1)反映的是該城市機(jī)場(chǎng)的現(xiàn)有航空運(yùn)輸能力。其中,選取指標(biāo)X8——所轄機(jī)場(chǎng)跑道等級(jí),是考慮到跑道等級(jí)越高與機(jī)場(chǎng)運(yùn)輸能力正相關(guān)。對(duì)跑道等級(jí)進(jìn)行賦值,等級(jí)與賦值成正比。民用機(jī)場(chǎng)的跑道等級(jí)為3C、3D、4C、4E和4F,分別賦值為1、2、3、4和5。

    2城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展能力分析

    21 數(shù)據(jù)處理

    從《2016年中國(guó)城市國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展統(tǒng)計(jì)公報(bào)》中得到樣本城市的經(jīng)濟(jì)發(fā)展和航空運(yùn)輸數(shù)據(jù),采用Z標(biāo)準(zhǔn)化方法進(jìn)行均值為0、方差為1的無量綱化處理。表1給出了部分?jǐn)?shù)據(jù)。

    22因子分析

    確定前7個(gè)變量間是否存在因子結(jié)構(gòu)。在SPSS中進(jìn)行“分析”—“降維”—“因子分析”,得到假設(shè)檢驗(yàn)結(jié)果:KMO值為0510,Bartlett的球形度檢驗(yàn)的Sig=0000<001。X1、X2、X3、X4、X5、X6、X7的提取公因子方差分別為0808、0688、0633、0628、0952、0945、0678,變量共同度較高,因子分析有效。

    221確定公共因子

    SPSS分析顯示總方差解釋表前3個(gè)因子的方差累計(jì)貢獻(xiàn)率已達(dá)87497%,超過了85%,能夠較全面地反映7個(gè)變量的信息。

    222因子載荷矩陣旋轉(zhuǎn)

    3個(gè)公共因子代表影響經(jīng)濟(jì)發(fā)展能力的7個(gè)變量,對(duì)主成分法提取的初始因子載荷矩陣進(jìn)行方差最大化正交旋轉(zhuǎn),得出旋轉(zhuǎn)之后的因子載荷矩陣(表2)。將3個(gè)公共因子分別用F1、F2和F3代替。F1在年GDP總量、年接待旅游人數(shù)上的載荷最高,可以將其命名為“經(jīng)濟(jì)水平因子”;同理,F(xiàn)2和F3分別命名為“旅游水平因子”和“經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)因子”。

    223綜合評(píng)價(jià)

    由因子分析得到因子得分系數(shù)矩陣,采用旋轉(zhuǎn)后的方差貢獻(xiàn)率作為總得分的系數(shù),算出各個(gè)因子得分的加權(quán)綜合值(綜合值=F1的方差貢獻(xiàn)率×F1的得分+F2的方差貢獻(xiàn)率×F2的得分+F3的方差貢獻(xiàn)率×F3的得分)。分別計(jì)算各城市的綜合值(表3),負(fù)值可以認(rèn)為該城市的經(jīng)濟(jì)發(fā)展低于平均水平。

    224樣本分類

    樣本可分成3類。類別1包含2個(gè)城市,其平均綜合值為109,表明杭州和南京經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平在長(zhǎng)三角處于領(lǐng)先地位;類別2包含無錫、寧波、溫州、南通和常州5個(gè)城市,平均綜合值為023,接近所有樣本的均值;剩余的8個(gè)城市的平均綜合值為負(fù)的042,小于全體樣本的平均值,因此其經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平處于落后地位。

    3航空運(yùn)輸能力分析

    反映航空運(yùn)輸能力的變量?jī)H有4個(gè),故采用系統(tǒng)聚類分析。 [3]系統(tǒng)聚類法首先將一定數(shù)量的樣本各自看成一類,再根據(jù)樣本的親疏程度,將親疏程度較高的兩類進(jìn)行合并,之后考慮合并后的類與剩余類之間的親疏程度,繼續(xù)合并。重復(fù)這一過程,直到所有樣本合并為一類。本文使用的是Q型聚類,圖1是采用“Ward聯(lián)接”聚類法生成的樹狀聚類圖。

    4結(jié)論

    杭州和南京在經(jīng)濟(jì)發(fā)展和航空運(yùn)輸指標(biāo)排在了類別1。這兩個(gè)城市的航空運(yùn)輸發(fā)展?jié)摿艽?。航空公司?yīng)該加大投入,在這兩個(gè)城市的航空運(yùn)輸市場(chǎng)占據(jù)主導(dǎo)地位。

    無錫、常州、寧波、溫州四城屬于類別2,經(jīng)濟(jì)發(fā)展和航空運(yùn)輸水平處于中等水平,發(fā)展航空運(yùn)輸?shù)臐摿Ρ容^大。而南通經(jīng)濟(jì)發(fā)展排在類別2,在航空運(yùn)輸水平排在類別3,說明南通的航空運(yùn)輸發(fā)展現(xiàn)狀與經(jīng)濟(jì)實(shí)力并不完全相稱,需要加大對(duì)航空運(yùn)輸?shù)耐顿Y。徐州的經(jīng)濟(jì)發(fā)展較低,但航空運(yùn)輸水平居中,其航空運(yùn)輸產(chǎn)業(yè)未來具有較大潛力。

    連云港、衢州、義烏等七城市的經(jīng)濟(jì)發(fā)展和航空運(yùn)輸水平都相對(duì)比較落后,航空運(yùn)輸發(fā)展的潛力較小,在機(jī)場(chǎng)基礎(chǔ)設(shè)施和航線布局方面都要謹(jǐn)慎投資。

    參考文獻(xiàn):

    [1]張蕾機(jī)場(chǎng)運(yùn)營(yíng)與區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)關(guān)聯(lián)性——以南京祿口國(guó)際機(jī)場(chǎng)為例[J]. 地理科學(xué)進(jìn)展,2010(12):1570-1576

    [2]劉雪妮臨空經(jīng)濟(jì)對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)的影響研究——以首都機(jī)場(chǎng)臨空經(jīng)濟(jì)為例[J]. 經(jīng)濟(jì)經(jīng)緯,2009(3):55-57

    [3]薛梅機(jī)場(chǎng)發(fā)展與城市經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的關(guān)系探討[J]. 現(xiàn)代營(yíng)銷(綜述),2012(4):56-58

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