基于組合量化方法的長江航運(yùn)與長江經(jīng)濟(jì)帶經(jīng)濟(jì)相關(guān)性研究

馮琪

（武漢理工大學(xué)　交通學(xué)院，湖北　武漢　430063）

基于組合量化方法的長江航運(yùn)與長江經(jīng)濟(jì)帶經(jīng)濟(jì)相關(guān)性研究

馮琪

（武漢理工大學(xué)交通學(xué)院，湖北武漢430063）

依托黃金水道推動(dòng)長江經(jīng)濟(jì)帶發(fā)展將長江航運(yùn)和長江經(jīng)濟(jì)帶提高到重要戰(zhàn)略地位，研究兩者相關(guān)性可為政策推進(jìn)提供理論支持，具有現(xiàn)實(shí)價(jià)值。采用灰色關(guān)聯(lián)分析與回歸分析的組合方法對長江航運(yùn)和長江經(jīng)濟(jì)帶經(jīng)濟(jì)的相關(guān)性進(jìn)行測度，兩種方法結(jié)果一致，證實(shí)了貨運(yùn)量的發(fā)展與長江經(jīng)濟(jì)帶經(jīng)濟(jì)的發(fā)展相關(guān)性最強(qiáng)，得到長江航運(yùn)與長江經(jīng)濟(jì)帶經(jīng)濟(jì)發(fā)展緊密相關(guān)的結(jié)論，并對長江航運(yùn)的發(fā)展提出政策建議。

長江航運(yùn)；長江經(jīng)濟(jì)帶；相關(guān)性；灰色關(guān)聯(lián)分析；回歸分析；組合量化方法

1　引言

作為我國最長的通航河流，長江是長江經(jīng)濟(jì)帶地區(qū)重要的運(yùn)輸通道［1］；長江經(jīng)濟(jì)帶覆蓋長江流域經(jīng)濟(jì)最發(fā)達(dá)地區(qū)，是國家三大戰(zhàn)略經(jīng)濟(jì)區(qū)之一。對長江航運(yùn)與長江經(jīng)濟(jì)帶經(jīng)濟(jì)相關(guān)性的研究，可拓寬研究領(lǐng)域，豐富理論基礎(chǔ)，有助于發(fā)揮長江航運(yùn)的優(yōu)勢，優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和生產(chǎn)力布局，促進(jìn)長江經(jīng)濟(jì)帶經(jīng)濟(jì)平穩(wěn)快速發(fā)展［2］，具有重要理論意義與現(xiàn)實(shí)價(jià)值。

關(guān)于航運(yùn)與區(qū)域經(jīng)濟(jì)互動(dòng)發(fā)展的研究有很多，劉超［3］（2005）從定性定量兩個(gè)角度分析了航運(yùn)與流域經(jīng)濟(jì)的關(guān)系，得到航運(yùn)發(fā)展對區(qū)域經(jīng)濟(jì)有巨大影響的結(jié)論。李躍旗、王穎、張欣［4］（2009）分別應(yīng)用生產(chǎn)函數(shù)法、主成分分析法和數(shù)據(jù)包絡(luò)法等計(jì)量方法對上海內(nèi)河航運(yùn)量對GDP的貢獻(xiàn)度進(jìn)行測度，得到兩者之間存在較強(qiáng)伴生關(guān)系的結(jié)論。曹德勝［5］（2010）通過對長江流域經(jīng)濟(jì)貢獻(xiàn)度的測度來進(jìn)一步分析長江航運(yùn)與區(qū)域經(jīng)濟(jì)的協(xié)同效應(yīng)。蘇凡［6］（2013）對長江不同航段的航運(yùn)發(fā)展需求及流域經(jīng)濟(jì)需求進(jìn)行預(yù)測，構(gòu)建了長江干線航運(yùn)發(fā)展與流域經(jīng)濟(jì)適應(yīng)性評價(jià)指標(biāo)體系并采用主成分分析法進(jìn)行評價(jià)，最后提出改進(jìn)意見。Jo?o Pedro Valadas da Silva Monteiro等［7］（2014）描述了阿爾加維地區(qū)航運(yùn)對經(jīng)濟(jì)發(fā)展、養(yǎng)殖業(yè)及第三產(chǎn)業(yè)的帶動(dòng)作用。Zheng Wan、Yang Zhang等［8］（2014）通過港口與周邊城市的互動(dòng)發(fā)展預(yù)測該地區(qū)未來發(fā)展。

目前針對長江航運(yùn)與長經(jīng)濟(jì)帶發(fā)展關(guān)系的研究尚未成熟，大多采用單一方法進(jìn)行測度，仍需進(jìn)一步論證。研究以長江航運(yùn)的航道里程、機(jī)動(dòng)船舶凈載重量、客貨運(yùn)量、港口吞吐量和長江經(jīng)濟(jì)帶GDP為評價(jià)指標(biāo)，選取2008至2014年的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，在灰色關(guān)聯(lián)分析結(jié)果的基礎(chǔ)上，運(yùn)用回歸分析加以驗(yàn)證，從而得出研究結(jié)論，最后對長江航運(yùn)發(fā)展提出建議。

2　長江航運(yùn)與長江經(jīng)濟(jì)帶經(jīng)濟(jì)發(fā)展的互動(dòng)關(guān)系

2.1長江航運(yùn)對長江經(jīng)濟(jì)帶經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響

長江航運(yùn)對長江經(jīng)濟(jì)帶經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響體現(xiàn)在總體經(jīng)濟(jì)、生產(chǎn)力布局、內(nèi)外貿(mào)易、人口就業(yè)、城鎮(zhèn)化水平五個(gè)方面。

（1）總體經(jīng)濟(jì)：長江航運(yùn)不僅可以通過客貨運(yùn)輸使GDP增長，還可以促使相關(guān)產(chǎn)業(yè)得到有效發(fā)展，從而使長江經(jīng)濟(jì)帶的總體發(fā)展水平得到提升。

（2）生產(chǎn)力布局：航運(yùn)的發(fā)展不僅可以拉動(dòng)上游原材料等產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，為長江下游服務(wù)產(chǎn)業(yè)提供發(fā)展機(jī)會，而且可以使產(chǎn)業(yè)布局和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)得到優(yōu)化。

（3）內(nèi)外貿(mào)易：沿江地區(qū)依托其優(yōu)勢，促進(jìn)了經(jīng)濟(jì)要素在區(qū)域間甚至跨區(qū)域的流通［9］。

（4）人口就業(yè)：長江航運(yùn)一方面可以增加就業(yè)機(jī)會，另一方面可以增加許多運(yùn)輸業(yè)從業(yè)人員數(shù)量。

（5）城鎮(zhèn)化水平：港口憑借其優(yōu)勢吸引優(yōu)良資源在腹地堆積［10］，經(jīng)濟(jì)增長速度加快，城鎮(zhèn)化水平提高。

2.2長江經(jīng)濟(jì)帶經(jīng)濟(jì)發(fā)展對長江航運(yùn)的作用

長江經(jīng)濟(jì)帶經(jīng)濟(jì)發(fā)展對長江航運(yùn)的作用體現(xiàn)在航道建設(shè)、船舶發(fā)展、客貨運(yùn)輸、港口發(fā)展、軟實(shí)力這五個(gè)方面。

（1）航道建設(shè)：經(jīng)濟(jì)的增長使運(yùn)輸需求日益增加，對航道建設(shè)的要求更高，將增加航道里程，提升航道等級，加快礙航設(shè)施整治和航道養(yǎng)護(hù)進(jìn)程。

（2）船舶發(fā)展：經(jīng)濟(jì)的發(fā)展帶動(dòng)航運(yùn)相關(guān)運(yùn)輸企業(yè)的發(fā)展，包括船舶建造業(yè)和保養(yǎng)業(yè)等的發(fā)展。

（3）客貨運(yùn)輸：隨著專業(yè)化分工水平的提高和迂回生產(chǎn)方式出現(xiàn)，企業(yè)與原料地、市場地之間的運(yùn)輸量大增，貨物運(yùn)輸?shù)倪\(yùn)營組織方式將更高效，同樣對客運(yùn)也會有促進(jìn)作用。

（4）港口發(fā)展：經(jīng)濟(jì)發(fā)展帶動(dòng)港口貨物吞吐量增加，政府部門將加大對港口的投資力度，增加碼頭岸線長度，提高泊位質(zhì)量。

（5）軟實(shí)力：長江經(jīng)濟(jì)帶經(jīng)濟(jì)的發(fā)展將推進(jìn)航運(yùn)業(yè)文化建設(shè)，提升文化內(nèi)涵，推動(dòng)行政體制、運(yùn)輸體制和港口體制等多方面改革。

3　方法概述及指標(biāo)選取

3.1方法概述

由于單一方法具有局限性，因此選取灰色關(guān)聯(lián)分析法與回歸分析法進(jìn)行組合量化分析，使結(jié)果更加準(zhǔn)確。3.1.1灰色關(guān)聯(lián)分析法?；疑P(guān)聯(lián)分析法是一種通過灰色關(guān)聯(lián)度的排序描述因素間的關(guān)系強(qiáng)弱、大小，進(jìn)而來確定和分析因素間的影響程度或因素對系統(tǒng)主行為的貢獻(xiàn)度的方法［11］。

灰色關(guān)聯(lián)分析過程為：

（1）確定比較序列和參考序列。在進(jìn)行相關(guān)性分析時(shí)先確定參考序列和比較序列，關(guān)聯(lián)度大小反映在比較序列同參考序列的接近程度上［12］。

其中n為參考序列因素?cái)?shù)量，t為比較序列因素?cái)?shù)量，k為動(dòng)態(tài)觀察值個(gè)數(shù)。

（2）進(jìn)行指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)化處理。采用均值化變換方法，用各個(gè)原始數(shù)據(jù)除以同一序列的平均值。

（5）計(jì)算關(guān)聯(lián)系數(shù)。因素yi對xj的關(guān)聯(lián)系數(shù)定義為：

其中n為參考序列因素?cái)?shù)量，t為比較序列因素?cái)?shù)量，ξ稱為分辨系數(shù)，ξ越小，分辨力越大，一般取ξ=0.5［13］。

（6）灰色關(guān)聯(lián)度計(jì)算。采用均值化數(shù)據(jù)處理方式，計(jì)算公式如下：

（7）灰色關(guān)聯(lián)度排序和結(jié)果分析。對灰色關(guān)聯(lián)度按照大小排序，從而做出判斷和分析。

3.1.2回歸分析法?；貧w分析就是對具有相關(guān)關(guān)系的現(xiàn)象，根據(jù)關(guān)系的形態(tài)，選擇一個(gè)合適的數(shù)字模型來描述變量之間的關(guān)系，進(jìn)而確定一個(gè)或者幾個(gè)變量的變化對另一個(gè)特定變量的影響程度［14］。常建模型是:

回歸分析過程如下：

（1）模型的建立。依據(jù)樣本數(shù)據(jù)只能建立樣本回歸模型:

采用最小二乘法可以求出α和β，從而建立樣本回歸方程。

②擬合優(yōu)度檢驗(yàn)（R2檢驗(yàn)）

r2稱為可決系數(shù)，0≤r2≤1，r2在0.3以下為微弱線性相關(guān)，0.3—0.5為低度線性相關(guān)，0.5—0.8為顯著線性相關(guān)，0.8以上為高度線性相關(guān)。

③方程的整體性檢驗(yàn)（F檢驗(yàn)）。它是在一定的顯著性水平下，從總體上檢驗(yàn)?zāi)Ｐ椭械谋唤忉屪兞颗c解釋變量之間的線性關(guān)系是否顯著成立。

F值越大，表明X對Y的線性影響越大，反之線性關(guān)系越小。

3.2指標(biāo)選取

由于涉及到長江航運(yùn)發(fā)展和長江經(jīng)濟(jì)帶經(jīng)濟(jì)發(fā)展的指標(biāo)較多，鑒于航道里程、機(jī)動(dòng)船舶凈載重量、貨運(yùn)量、客運(yùn)量、港口吞吐量和GDP六項(xiàng)指標(biāo)的數(shù)據(jù)較為完整，且可信度較高，能夠系統(tǒng)的反映出長江航運(yùn)和長江經(jīng)濟(jì)帶經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r，故選取其進(jìn)行相關(guān)性定量分析。

4　相關(guān)性定量分析

4.1灰色關(guān)聯(lián)分析

令長江航運(yùn)航道里程、機(jī)動(dòng)船舶凈載重量、貨運(yùn)量、客運(yùn)量、港口吞吐量為參考數(shù)列，分別為Y1、Y2、Y3、Y4、Y5，以GDP為比較數(shù)列，設(shè)為X，各項(xiàng)指標(biāo)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)見表1。

表1　各項(xiàng)指標(biāo)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)

對于模型的求解，借助Matlab工具來實(shí)現(xiàn)，將運(yùn)行結(jié)果整理，首先得到各指標(biāo)均值化后的結(jié)果，見表2。

表2　均值化表

然后得到參考數(shù)列與比較數(shù)列的絕對差，即長江航運(yùn)的航道里程、機(jī)動(dòng)船舶凈載重量、客運(yùn)量、貨運(yùn)量、港口吞吐量分別與長江經(jīng)濟(jì)帶GDP之間的絕對差，即Δ1、Δ2等，見表3。

其次計(jì)算得到長江航運(yùn)各指標(biāo)與GDP之間的灰色關(guān)聯(lián)系數(shù)，ξ為0.5，灰色關(guān)聯(lián)系數(shù)見表4。

最后得到最終結(jié)果，即灰色關(guān)聯(lián)度表，見表5。

表3　絕對差表

表4　灰色關(guān)聯(lián)系數(shù)表

表5　灰色關(guān)聯(lián)度表

依據(jù)表5，可知各指標(biāo)與GDP之間關(guān)聯(lián)度排序?yàn)椋贺涍\(yùn)量＞港口吞吐量＞機(jī)動(dòng)船舶凈載重量＞航道里程＞客運(yùn)量。

依照計(jì)算結(jié)果，可以得出以下結(jié)論：

（1）長江航運(yùn)貨運(yùn)量與GDP的關(guān)聯(lián)度數(shù)值最大，為0.884，說明貨運(yùn)的發(fā)展與長江經(jīng)濟(jì)帶經(jīng)濟(jì)發(fā)展的相關(guān)性最大；其次，機(jī)動(dòng)船舶凈載重量和港口吞吐量與GDP的關(guān)聯(lián)度數(shù)值接近，分別為0.790和0.811，兩項(xiàng)指標(biāo)與GDP之間仍存在較大相關(guān)性；航道里程、客運(yùn)量與GDP的關(guān)聯(lián)度數(shù)值也較接近，分別為0.701和0.618?？傮w來看，長江航運(yùn)與長江經(jīng)濟(jì)帶經(jīng)濟(jì)發(fā)展緊密聯(lián)系，之間具有較強(qiáng)的相關(guān)性。

（2）從航運(yùn)指標(biāo)與經(jīng)濟(jì)指標(biāo)的灰色關(guān)聯(lián)度的波動(dòng)情況來看，基本上呈現(xiàn)出一個(gè)曲折發(fā)展的趨勢，基本都在2010、2011年達(dá)到高峰期，貨運(yùn)量波動(dòng)幅度較小，客運(yùn)量波動(dòng)幅度較大，這與航運(yùn)的總體發(fā)展趨勢是相似的。

4.2回歸分析

在灰色關(guān)聯(lián)分析基礎(chǔ)上，運(yùn)用回歸分析針對長江航運(yùn)和長江經(jīng)濟(jì)帶經(jīng)濟(jì)的相關(guān)性進(jìn)行進(jìn)一步的驗(yàn)證，選取各指標(biāo)2008至2014年均值化后的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。利用Eviews軟件分別建立線性回歸方程，并對其進(jìn)行檢驗(yàn)。

為了將各指標(biāo)區(qū)分，設(shè)GDP為Y，令航道里程為X1、機(jī)動(dòng)船舶凈載重量為X2、貨運(yùn)量為X3、客運(yùn)量為X4、港口吞吐量為X5。

以航道里程與GDP的回歸分析為例，可以得到EVIEWS軟件構(gòu)造出的散點(diǎn)圖及輸出的結(jié)果，如圖1、2所示。

圖1　航道里程與GDP散點(diǎn)圖

圖2　Eviews輸出結(jié)果

根據(jù)最小二乘法原理，得到了航道里程與GDP之間的回歸方程：

（2）擬合優(yōu)度檢驗(yàn)。r2=0.953 6，說明樣本回歸直線解釋了總離差平方和的95.36%，擬合優(yōu)度較好。

（3）回歸方程的整體檢驗(yàn)（F檢驗(yàn)）。航道里程與GDP的分析中，F(xiàn)統(tǒng)計(jì)量及其相應(yīng)的P值82.125 79，0.000 82，F(xiàn)-statistic＞2、Prob（F-statistic）＜0.1，表明模型整體線性關(guān)系是顯著的。

根據(jù)Eviews軟件輸出結(jié)果，得到各航運(yùn)指標(biāo)與經(jīng)濟(jì)指標(biāo)的回歸方程及檢驗(yàn)結(jié)果，將其進(jìn)行整合，見表6。

表6　回歸分析匯總表

根據(jù)結(jié)果，得出以下結(jié)論:

（1）由方程斜率來看，貨運(yùn)量＞港口吞吐量＞機(jī)動(dòng)船舶凈載重量＞航道里程＞客運(yùn)量，說明每增加一單位貨運(yùn)量，GDP相對其他指數(shù)增加的最多，即相關(guān)性最強(qiáng)。

（2）r2與F值具有一致性，排列順序?yàn)椋贺涍\(yùn)量＞港口吞吐量＞機(jī)動(dòng)船舶凈載重量＞航道里程＞客運(yùn)量，F(xiàn)值越大表示線性關(guān)系越強(qiáng)，說明貨運(yùn)量與GDP之間的線性關(guān)系最強(qiáng)，影響最大，其次為港口吞吐量和機(jī)動(dòng)船舶凈載重量，排在最后兩位的為航道里程與客運(yùn)量，該結(jié)果與灰色關(guān)聯(lián)分析基本相同，驗(yàn)證了長江航運(yùn)與長江經(jīng)濟(jì)帶經(jīng)濟(jì)發(fā)展緊密相關(guān)的結(jié)論。

5　結(jié)語

結(jié)合本文研究結(jié)論，針對長江航運(yùn)的發(fā)展提出具體的政策建議：

（1）在一定程度上實(shí)行貨物運(yùn)輸政策傾斜，同時(shí)長江貨物運(yùn)輸自身硬件設(shè)施也要跟上，提供更滿意的服務(wù)［15］。

（2）逐步將港口建設(shè)的重心向中上游轉(zhuǎn)移，主樞紐港建設(shè)與地方中小型港口建設(shè)同步進(jìn)行［16］，并注重加大碼頭泊位改造建設(shè)力度。

（3）優(yōu)化運(yùn)力結(jié)構(gòu)，船舶嚴(yán)格按照其使用年限和技術(shù)要求管理。

（4）拓寬航道建設(shè)資金渠道，加大航道整治、疏浚、養(yǎng)護(hù)力度，提高通航能力。

（5）逐步建立健全長江航運(yùn)管理的法律法規(guī)體系，多角度進(jìn)行水資源的開發(fā)與利用，以獲得最佳的經(jīng)濟(jì)效益和社會效益［17］。

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Study on Relevance between Yangtze River Shipping Industry and Yangtze River Economic Belt Based on Combination Quantification Process

Feng Qi
（School of Transportation，Wuhan University of Technology，Wuhan 430063，China）

Development of the Yangtze river economic belt relying on the golden waterway will lend importance to the Yangtze river shipping industry and the Yangtze river economic belt，as a result，studying the relevance of the two will provide theoretical support to the policy makers.In this paper，we used the grey correlation analysis and the regression analysis separately to measure the relevance between the shipping industry and the economic belt of the Yangtze river，which yielded consistent results to the effect that the growth in the freight transportation volume had the strongest relevance with the Yangtze river economic belt and that the shipping industry and the Yangtze river economic belt were tightly correlated，and at the end，we presented the suggestions to promote the development of the Yangtze shipping industry.

Yangtze river shipping industry；Yangtze river economic belt；relevance；grey correlation analysis；regression analysis；combination qualification process

F552.7；F259.27

A

1005-152X（2016）04-0064-05

10.3969/j.issn.1005-152X.2016.04.017

2016-03-13

馮琪（1993-），女，山東聊城人，碩士研究生，研究方向：交通運(yùn)輸規(guī)劃與管理、物流管理。