甘肃省交通运输能力提升与经济增长的内在关系研究

艾一妍，冉美华

（兰州交通大学 交通运输学院，甘肃 兰州730070）

1 相关方法简介

1.1 运输强度简介

运输强度是反映运输与经济之间关系的常用分析指标，是指在一定时期内运输完成的客货换算周转量（t·km）与同期国民生产总值（或工农业总产值）的比值。其计算式为

通过对运输强度的简单分析，可以得到交通运输能力与社会经济间发展关系的一个大致走向，为下文中较为细致的分析提供简单依据与参照。

1.2 运输弹性简介

运输弹性系数指的是运输量的变化率与特定的相关经济量变化率之间的比值，它体现的是运输与国民经济间的协调发展关系。假设运输弹性系数为ET，交通运输量的年增长率为rj，国民经济的年增长率为rg。则运输弹性系数为

式中:若ET＞1，表示社会经济变化率大于交通运输量的变化率，即交通运输量引起的国民经济变化显著；若0＜ET＜1，交通运输量引起的社会经济变化不显著；若ET＝1，表示两者同比例变化；若ET＝0，表示社会经济不会因为交通运输量的变化而发生变化。

1.3 灰色关联模型简介

灰色关联分析是对系统变化发展态势的定量描述和比较的方法。其目的就是寻求系统中各因素间的主要关系、找出影响目标值的重要因素，从而掌握事物的主要特征，促进和引导系统迅速而有效地发展 。其计算步骤如下:

Step1:确定反映系统行为特征的参考数列X0和影响系统行为的比较数列Xi。其中:

Step2:对参考数列X0和比较数列Xi进行无量纲化。本文拟采用均值化生成对数据进行无量纲化。即若

则称d2为均值化生成。

Step3:求参考数列X0与比较数列Xi的灰色关联系数γ（x0，x1）。本文拟采用邓氏关联度来计算关联度系数。

Δi（k）＝x0（k）－xi（k）；m＝ min min｜x0（k）－xi（k）｜；M＝max max｜x0（k）－xi（k）｜。ρ为分辨系数，一般情况下ρ∈ ［0，1］，本文取ρ＝0.5。

Step4:计算关联度γ（x0，x1）。关联度γ（x0，x1）值越接近1，说明其相关性越好。

Step5:关联度排序并分析。

2 实例分析

运输经济学理论认为，运输化的水平在某种程度上制约着一个国家或地区的经济技术发展水平。近几年来，甘肃省交通运输业得到了大力发展，其运输能力也得到了相应的提升。这种提升在受到相对落后的社会经济发展制约的同时，也对甘肃省社会经济发展带来了一定程度的影响。以下将从上文提到的三种量化分析方法对其进行分析。

2.1 运输强度分析

采集1993—2013年甘肃省客货运输周转量及国民生产总值的相关数据，代入式（1），计算得到图1（其原始数据均来源于2013中国统计年鉴）。

图1 运输强度

从图1中可以看出，从1993年开始之后的三四年间，运输强度走势急剧下滑，而甘肃国民经济水平的增长速度比较平缓，在这种趋势下，由于科技进步等影响，运价必会呈现下降趋势，从而使得交通运输业对社会经济的贡献额呈现出减少趋势；而1997年开始，运输强度的走势逐渐趋于平缓，说明在1997年后，甘肃省的社会经济增长水平和交通运输能力发展水平都趋于一个平稳提升的趋势，但交通运输能力的提升稍落后于社会经济的增长水平。

2.2 运输弹性分析

将采集到的原始数据代入式（2），得到运输弹性系数如图2所示（取绝对值）。从图2可以得出，除了个别年份，1994—2013年甘肃省的客货运输弹性系数的绝对值均处于0－1之间，说明近二十年来，除非特殊情况，甘肃省交通运输增量对社会经济增量的影响不显著。而在2008年，由于世界金融危机的影响，使得甘肃省交通运输量特别是货物运输量对国民经济的敏感度较高，其弹性系数高达2.26。而随着金融危机的缓和，在往后几年甘肃省交通运输发展对社会经济的影响也恢复到了正常水平。

图2 客货运输弹性系数

2.3 灰色关联度模型分析

以上对甘肃省交通运输能力提升与社会经济增长之间的关系的运输强度分析和运输弹性分析都过于宽泛，以下将对其进行比较细致的灰色关联度模型分析。

选取甘肃省国民生产总值作为反映社会经济增长的指标，即系统行为特征的参考数列X0，选取旅客周转量X1、货物周转量X2、客运量X3、货运量X4及单位人口路网长度X5作为影响系统行为的比较数列Xi。对其灰色关联系数进行求解后（数据均来源于2013中国统计年鉴），得到各个指标与社会经济增长关联度的趋势如图3所示，各个指标的与社会经济增长的关联度及关联度排序如表1所示。

图3 各指标与经济增长关联度趋势

表1 各指标与社会经济增长关联度及关联序

从表1可以得出，2000—2013年，甘肃省交通运输能力提升与经济增长的关联度较高，说明在这十几年间，交通运输业的发展对甘肃省经济的发展有着较大的影响。而所选取的指标中货物周转量与经济增长的关联度最大，单位人口线网长度与经济增长的关联度最小。而从图3可以得出，所有指标与经济增长的关联度是整体趋于下降，特别是旅客周转量和货物周转量，在2008年后的下降程度较为剧烈，说明随着社会经济的大幅度增长以及经济多元化程度越来越高，使得甘肃省社会经济对于交通运输业的影响稍有下降。为了得到更细致的分析，以下将从公路和铁路两种运输方式的各个指标对比分析。

利用中国统计年鉴数据，代入灰色关联度模型分别得到公路运输与铁路运输各个指标与经济增长关联度趋势如图4、图5所示，各个指标的与经济增长的关联度及关联度排序如表2所示。

图4 各指标与经济增长关联度趋势（公路）

图5 各指标与经济增长关联度趋势（铁路）

从表2可以得出，甘肃省公路和铁路的各指标对于国民生产总值的关联度均在0.7左右，说明二者的发展对于经济增长的贡献较大。而对于每一个指标分开来看，其关联度大多相差较少，唯有公路单位人口路网长度与社会经济增长关联度较大于铁路，并且仅次于旅客周转量的关联度，说明甘肃省公路人均路网密度的增长对社会经济增长的贡献较大。而从图4和图5可以看出，公路运输所有指标随着时间的变化其与国民生产总值的关联度波动较大，而且其变化各异；而铁路运输所有指标随着时间的变化其波动较小，且各指标的变化趋于一致，但两者仍均大致呈下降趋势。这说明不管是公路运输还是铁路运输，在对社会经济的影响方面都在缓慢减小，其不同之处共有三点:

表2 公路和铁路各指标与经济增长关联度及关联序

1）公路运输各指标与经济增长的关联度波动较大，而铁路运输各指标与经济增长的关联度较小；

2）公路运输人均路网长度对经济增长的影响较大，而铁路运输人均线网密度对于经济增长的影响较小；

3）以2010年为拐点，铁路运输各指标与经济增长的关联度在此之前均呈缓慢上升趋势，在此之后却急速下降，而公路运输没有此特点。

3 研究结论及政策建议

从以上对于甘肃省交通运输能力提升与经济增长的内在关系的量化分析研究，可以得出以下结论:

1）甘肃省交通运输发展对经济增长的影响程度日渐减缓，利用上文中的三种方法对二者间的关系进行研究后可以得到，随着我国现代化程度的提升、社会经济的多元化发展，以及交通运输路网的逐渐完善，交通运输业的发展对于社会经济增长的影响已经不像以前那么明显，出现了逐渐减弱的趋势，特别是对于甘肃省，虽然其交通运输的大力发展起步较晚，但经过改革开放及西部大开发等国家政策对甘肃省各行业发展的大力推进，使得甘肃省交通运输业的发展也逐渐跟上时代的步伐，随着路网规划及建成的不断完善，使得甘肃省交通运输业对国民经济的影响程度也日渐减缓；

2）甘肃省公路运输与铁路运输发展不协调，由上文中的分析可以得出，铁路运输的发展相对于公路运输相对滞后，铁别是路网长度发展缓慢，远远不能满足现阶段甘肃省社会经济发展的铁路运输需求；

3）甘肃省交通运输客货运发展较为同步稳健，由以上的分析可以得出，无论是公路运输、铁路运输还是总的交通运输，其货运周转量和客运周转量与经济增长的关联程度是相一致的，而且与经济增长的关联度较高，说明甘肃省的客货运发展是同步而稳健的。

通过上文中的分析研究，本文对甘肃省交通运输业的发展提出以下政策建议:

1）加强铁路运输发展力度，调整运输结构，力求各种运输方式相协调，从本文中分别对甘肃公路运输和铁路运输的运能提升对于经济增长的影响的量化分析中，可以得出，近十几年来，甘肃省铁路运输的发展远落后于公路运输，这恰恰与实际相符合。铁路运输作为一种拥有运量大安全性高等优点的公共运输方式，在促进社会经济发展方面起着非常重要的作用，只有铁路网得到逐渐完善，客货运量及其周转量才能从根本上得到提升，从而直接并间接地带动甘肃省社会经济的发展；

2）在各种运输方式协调发展的基础上，实现客货分流运输，对于提高运输效率方面，客货分流运输无疑可以起到事半功倍的效果。甘肃省作为连接西部资源供给带和东部资源需求带的重要枢纽带，只有在各种运输方式协调发展的基础上，实现客货分流运输，才能更好的完成西部地区和东部地区的物资及人员输送工作，在提高运输效率的同时，刺激社会经济增长。

4 结束语

运用运输强度、运输弹性及灰色关联度模型，结合甘肃省交通运输业发展的实际情况及特点，对甘肃省交通运输能力提升和经济增长的内在关系进行了分析研究，并分别从客运、货运及铁路运输、公路运输方面进行了比较研究，从而据此为甘肃省交通运输业的发展提出相关政策建议。但由于数据缺失导致模型变量选择的局限性、各变量之间的相关性分析以及模型改进等问题有待进一步地研究。

［1］ 张琦，张珩.应用投入产出模型探讨运输与社会经济体系的关系［J］.水运管理，1999（3）:23－26.

［2］ 郑家亨.统计大辞典［M］.北京:中国统计出版社，1995.

［3］ 尹阳.浅谈交通运输与社会经济发展之间的关系［J］.知识经济，2014（2）:67－68.

［4］ 刘思峰，党耀国，方志耕.灰色系统理论及其应用［M］.北京:科学出版社，2004.

［5］ 党耀国，刘思峰，王正新，等.灰色模型与决策模型研究［M］.北京:科学出版社，2009.

［6］ David B，Yossi B.Transport investment and the promotion of economic growth［J］.Journal of Transport Geography，2001，9（3）:209－218.

［7］ Owen D，Hogarth T，Green A.E.Skills，transport and economic development:evidence from a rural area in England［J］.Journal of Transport Geography，2012（21）:80－92.

［8］ 王庆云.交通运输与经济发展的内在关系［J］.综合运输，2003（7）:4－7.

［9］ 石京，黄谦，吴照章.我国交通运输与经济发展的交互关系研究［J］.武汉理工大学学报，交通科学与工程版，2010，34（6）:1077－1080.

［10］翟一.我国交通与经济增长关系研究［D］.武汉:武汉大学，2013.

［11］周秀文.灰色关联度的研究与应用［D］.长春:吉林大学，2007.