“关中—天水经济区”交通运输业与产业结构关系研究

刘育红，尹晓娟

(西安财经学院 经济学院， 陕西 西安 710100)



“关中—天水经济区”交通运输业与产业结构关系研究

刘育红，尹晓娟

(西安财经学院 经济学院， 陕西 西安 710100)

随着“关中—天水经济区”交通基础设施的不断改善，区内各城市的产业转移呈现出不断加速之势。为了分析区内交通运输业与产业结构是否存在一定的协调关系，文章通过构建灰色关联模型，对2005-2014年交通运输业与三次产业结构之间关联度进行测算，分析结果显示：区内各个产业与客运量的灰色关联度最高，与货运量次之，相对滞后的交通运输网络体系业已影响了农产品、工业生产要素的空间流动，阻碍了第三产业的快速发展。

“关中—天水经济区”；交通运输业；产业结构；灰色关联模型

一、问题的提出及相关文献

(一)问题的提出

近年来，随着国家“西部大开发”的推进、“产业结构调整”及“丝绸之路经济带”崛起战略的实施，“关中—天水经济区”面临着新一轮的发展机遇[1]。自2009年批复成立以来，区内六市一区开展了广泛的分工合作，产业集聚效应越来越明显，区域经济一体化进程逐渐加快。同时，越来越多的东部地区的企业瞄准该区资源的优势，将其产业转移到该经济区来。产业结构发生重大调整，要求整个区域交通运输业的规划应该适应并促进产业结构的优化[2]。

“关中—天水经济区”的交通设施发展目标是要打造全国重要交通枢纽，统筹公路、铁路、民航设施建设，加快构建“三纵五横四辐射”综合交通体系，市市力争有快速铁路，县县基本通高速公路，重点区位加快建设机场，实现以西安为中心2～3小时到达周边省会城市，5～6小时到达环渤海、长三角和珠三角的快速交通圈。经济区成立七年之久，应该审视交通运输业发展目标当前的完成情况。

因此，本文基于“关中—天水经济区”交通运输业10年的发展状况，对交通运输业与产业结构发展的协调性进行深入分析，提出完善交通运输业建设规划的政策建议，对于推进区域交通运输一体化，创造新的经济增长极，推进城镇化建设的进程等均具有重要的现实意义。

(二)相关文献

国外相关研究大多聚焦交通运输对国民经济的推动作用方面，鲜见实证研究交通运输与产业结构关系、作用。亚当·斯密(1776)在《国富论》中指出：交通运输环境决定了矿山是否能够优先开采[3]。18世纪美国的一份研究报告中论证了高速公路是影响新兴工业迁址的主要原因，交通路线的合理规划与交通运输设施的完善决定了产业布局的结论。威廉·罗雪尔(1894)分析了交通运输发展可以优化不同地域、不同区域之间的资源配置，促进产业专业化分工[4]。约翰·迈耶(1958)认为发展中国家经济发展的瓶颈问题之交通运输体系缺陷，制约了现代技术的推广与产业间的联系[5]。阿尔弗雷德·欧文(1987)通过对比分析经济强国与经济弱国的交通运输与经济增长之间的关系认为，交通运输是促进经济增长的必要条件，即，交通运输的发达程度决定人流、货流的空间分布，引导产业结构布局与区域重组[6]。

近年来，国内多侧向于交通运输业发展状况与国民经济关系的研究。对于交通运输业与产业结构关系研究方面，多数学者构建各种模型分析交通运输业对产业结构的影响方式和路径。代表性的研究有：王岳平(2004)用定量分析法研究产业结构与交通运输业之间的关系认为，交通运输业与经济发展阶段及产业结构高度相关，交通运输业可通过经济不断发展过程中的产业结构调整等方式得到进一步改善与发展[7]。柳艳娇等(2007)构建Fmincon函数模型分析了交通运输之货运量与产业结构的关联关系，得出了第二产业是影响交通货运量的关键因素，不断发展的交通货运会改变产业结构的定性结论[8]。冯慧敏(2014)以定性与定量分析相结合，构建灰色关联度产业模型分析了我国交通运输发展对某些产业的结构影响[9]。

综观可查阅到的国内外相关文献可以发现，研究产业结构与交通运输业之间制约关系的较少，选择某个区域为研究样本，考虑到不同地区的差异性系统地分析两者的关系很是鲜见，实证分析“关中—天水经济区”交通运输业与三次产业结构的协调关系更是没有，鉴于此，本文以“关中—天水经济区”为研究对象，通过构建灰色关联模型测算交通运输业与产业结构的关联性，分析其存在的主要问题，以期为助推“关中—天水经济区”交通运输网络快速发展与优化经济区产业结构提供实证支持与政策参考。

二、实证分析

交通运输业与产业结构是相互关联的因素，一方面，产业结构的优化要求更合理的交通运输业的规划。产业结构的变化导致产品种类数量的变化，进而对运输网络和运力提出新的要求；另一方面，未来的交通运输业趋向于物流的智能化，可以直接增加第三产业的产值，同时运输条件的改善有利于第一产业、第二产业产值的增加，渐渐转变为低消耗、高附加值的产业结构。

(一)研究方法

1.模型选择

目前研究产业结构和交通运输业间关系，用到的方法主要是一些数量统计的方法：回归分析法、因子分析法等。这些方法都存在着自身的局限性。首先，数理统计的方法，对数据量的要求比较高，而数据的搜集工作很难进行，要获得大量可信数据不容易实现；其次，回归分析法往往伴随着很多苛刻的假设条件，实际应用时，建立的模型常常在偏离回归模型参数区间时，存在较大的偏离，量化分析的结果与定性分析的结果不相符。

灰色关联分析法(GRA)是对一个系统发展态势的定量描述和比较的方法，利用序列曲线的集合形状相似程度判断其关联的重要性。它通过量化动态过程的趋势，对系统各相关的统计数据之间的几何关系进行对比，计算出参考组与各个比较组之间的灰色关联度。该方法对数据样本量的要求很低，没有分布假设，能够很好的量化分析，弥补了其他方法的不足，是一种系统的、合理的、有效的分析方法[10]。

2.灰色关联分析过程

(1)将原始的n组参考数列与相关因子即比较数列进行无量纲化处理，令

(1)

(2)

其中：Y为量纲为1的参考序列；Pj为第j个因素量纲为1的比较序列；yi为第i组参考数列实际值；xji为第j个因素在第i组的值，i和j均取整数。

(2)计算参考序列与比较序列之间的的差值

(3)

其中：Yi为参考序列中的第i组值；Pji为比较序列中的第j个因素在第i组的值；Δji为参考序列中第i组的值与比较序列中第j个因素在第i组的值之差的绝对值。

(3)计算关联系数

(4)

其中：ρ为分辨系数，本文取ρ=0.5；εji为第j个因子在第i组参考数列的关联系数；Δmax和Δmin分别为所取值中的最大、最小值。

(4)计算灰色关联度

(5)

其中：εj为第j个因子与参考数列y之间的灰色关联度[11]。

(二)变量选择与数据分析

本文选取2005-2014年“关中—天水经济区”的相关数据，研究样本为该区内七市一区：西安、咸阳、宝鸡、渭南、商洛、铜川、杨凌、天水。灰色关联分析的参考变量序列设定为：交通运输业采用的是整个区域内的客货运量以及客货周转量，比较变量序列设定为：第一产业、第二产业、第三产业、工业、建筑业。数据来源为历年《陕西省统计年鉴》、《陕西区域统计年鉴》、上述各区域的历年统计年鉴、上述各区域国民经济和社会发展统计公报。产业结构采取最为通用的三次产业的产值，由于第二产业含较多的行业，因此选取两个最具代表性的产业，工业和建筑业作为分析指标。

1.交通运输与产业结构分析

通过对“关中—天水经济区”交通运输之客运量、货运量、客运周转量、货运周转量发展趋势进行对比(图1、图2)可以看出：2005-2014年，“关中—天水经济区”的客运量、货运量发展明显趋增，尤其从2008年以后其增幅更加显著。2013年之前，经济区的客运量稍高于货运量，2013年之后，货运量增速提升超过客运量的增速。从客运、货运周转量的发展整体趋势来看，货运周转量以明显高于客运周转量的态势趋增。其中，客运周转量于2007年降至最低点后转而上升的变化幅度并不显著，货运周转量在2008-2009年的增幅较为显著，从2010年以后更是以较快的速度增长，即，2010年以后，“关中—天水经济区”的货运周转量较客运周转量以更快的增速发展。

图1 2005-2014年“关中—天水经济区”客、货运量发展趋势图

图2 2005-2014年“关中—天水经济区”客、货运周转量发展趋势图

通过对“关中—天水经济区”各产业产值发展趋势进行对比(图3)可以看出：2005-2014年，“关中—天水经济区”三次产业产值均在趋增，尤其是2009年以后的增长趋势更为明显。其中，第二产业产值位居第一，次之是第三产业、第一产业。而第一产业产值发展增速并不显著。2005-2012年，第二产业中的工业发展与第三产业发展差距不断减小，2013年工业发展赶超了第三产业发展水平，而后趋于平稳并稍滞后于第三产业发展水平。建筑业与第一产业发展趋势与增速基本一致，到了2012年，建筑业发展速度略快于第一产业发展现象渐显。

图3 2005-2014年“关中—天水经济区”产业发展趋势图

2.交通运输与三次产业的灰色关联分析

为了进一步测算“关中—天水经济区”交通运输之客运量、货运量、客运周转量、货运周转量与三产结构发展的关联(协调)关系，依据灰色关联分析法，将相关数据带入模型中，计算出“关中—天水经济区”交通运输业之客运量、货运量、客运周转量、货运周转量与各产业的灰色关联系数，并对经济区的交通运输各变量与三产结构的关联度进行排序，其结果见表1、表2和表3。

(三)分析结果

基于以上分析可得出以下结论：

第一，“关中—天水经济区”的交通运输业与三次产业结构以及包含在第二产业中的工业、建筑业之间均存在较好的关联度，关联度的总体取值范围为：0.592449～0.848838。

第二，客运量与三次产业的灰色关联度强度依次为：第三产业、第一产业、工业、第二产业、建筑业；而货运量、客运周转量及货运周转量与三次产业的灰色关联度强度依次均为：第一产业、第三产业、工业、第二产业、建筑业。也即，经济区内客运量、货运量、客运周转量、货运周转量与第一、第三产业的灰色关联度较之与第二产业及工业、建筑业的灰色关联度大，三产中的交通运输业与第一产业灰色关联度最强，与第三产业次之，与第二产业灰色关联度最小，且与第一产业、第三产业的灰色关联度趋势基本一致，较为接近。在第二产业中，交通运输业分别与工业和建筑业的灰色关联度趋势相近，且较为接近。

第三，从产业角度分析，各个产业与客运量的灰色关联度最高，与货运量次之，与客运周转量、货运周转量的灰色关联度非常接近，均较低。具体为，对于第一产业、第二产业、第三产业、工业、建筑业，灰色关联度强度均依次为：客运量、货运量、货运周转量、客运周转量。

表1 2005-2014年交通运输业与三次产业客运量、货运量的灰色关联系数

表2 2005-2014年交通运输业与三次产业客运周转量、货运周转量的灰色关联系数

表3 交通运输业与三次产业的灰色关联度及排序

三、主要结论与对策建议

(一)主要结论

第一，从灰色关联度模型分析结果可知，当前“关中—天水经济区”的交通运输业与三次产业的关联度比较高，经济区正处于快速产业转型升级的阶段，区域经济一体化程度在逐渐加深，区域内交通运输网络已呈现出一定的不适应性，制约了区域经济的发展。

第二，产业结构优化升级和产业集聚效应渐趋模型分析结果显示，构建完备的综合交通运输体系是必需的。“关中—天水经济区”内以农业为主的杨凌示范区的交通运输业的客货量指标排序靠后，表明了相对滞后的交通运输网络体系，影响了农产品的空间流动效率。

第三，目前，“关中—天水经济区”处在第二产业不断迅速发展的阶段，工业对原材料、能源等的运输需求较大。目前工业与交通运输的关联度不够高，原材料运输过程中不同交通运输方式衔接不足，运输效率低下，影响了经济区人才、商品的互通交流及工业的发展。

第四，“关中—天水经济区”经济区不断增长的第三产业产值对交通运输的规模、质量、效能、安全等要求也不断提升，单一的运输方式、覆盖率较低的高速和快速客运运输方式已不能满足人们的出行需求与产业结构的优化。

(二)对策建议

第一，优化交通运输规划，强化工业园与特色产业带运输枢纽的规模建设，加密经济区内高速公路、高铁网络覆盖，打破行政区划，加强区域合作，完善经济区外路网的有效对接[12]。

第二，多样化融通交通运输业投融资资金，积极发展现代物流业，协调好各种交通运输方式，有效集成仓储、邮政、配送、货运代理，提升交通运力，确保交通设施能够满足产业集聚发展和产业结构的优化[13]。

第三，推进交通运输业信息化建设，提升实时监控测算能力，促进信息资源共享，提高运输效率，改善核心城市交通拥挤现状，提高交通服务质量，促进经济区交通一体化。

[1] 金碚.现阶段我国推进产业结构调整的战略方向[J].求是，2013(4)：56-58.

[2] 马玲.陕西金融发展与产业结构调整关系的研究分析[J].西安财经学院学报，2015(3)：23-27.

[3] 威廉·罗雪儿.历史方法的国民经济学讲义大纲[M].北京：商务印书馆，1997：215-219.

[4] 亚当·斯密.国富论[M].北京：中国华侨出版社，2011：78-90.

[5] JOHN R MEYER.The economies of competition in the transportation industries[M].New Your: Harvard University Press,1958：256-260.

[6] WILFRED OWEN.Transportation and world development[M].Baltimore:Johns Hepkins University Press,1987：102-112.

[7] 王岳平.产业结构对交通运输业发展影响的定量分析[J].管理世界，2004(6)：65-72.

[8] 柳艳娇.产业结构变化对交通货运业发展影响分析[D].大连：大连海事大学，2007.

[9] 冯慧敏.交通运输发展对产业结构的影响分析[D].西安：长安大学，2014.

[10]高铁梅.计量经济分析方法与建模：Eviews应用及实例[M].北京：清华大学出版社，2009：19-85.

[11]宋敏，渠伟高.西北欠发达资源区产业结构调整的灰色关联分析及路径优化——以延安市为例[J].西安财经学院学报，2015(5)：40-45.

[12]徐阳，苏兵，姬浩.基于城市圈经济的陕西一体化交通运输体系发展研究[J].开发研究，2013(3)：41-43.

[13]刘育红.“新丝绸之路”经济带交通基础设施与区域经济增长[M].北京：中国社会科学出版社，2014：98-103.

(责任编辑：任红梅)

Research on the Relationship Between the Transportation Industry and Industrial Structure in “Guanzhong-Tinshui Economic Zone”

LIUYu-hong,YINXiao-juan

(School of Economics，Xi’an University of Finance and Economics, Xi’an 710100，China)

The industry transfer is accelerating along with the continuous improvement of the transportation infrastructure in “Guanzhong-Tin Shui Economic Zone”. In order to analyze whether there was a coordination relationship between transportation industry and industrial structure, the thesis estimated the correlation degree between transportation industry and three industrial structure by establishing gray correlation model of 2005-2014 years of relevant data.The analysis results showed that the gray correlation degree between the various industries and the passenger traffic volume was the highest, and the freight volume was second.The relative backward transportation network system affected the spatial flow of agricultural product and industrial production factors, which hindered the rapid development of the third industry.

“Guanzhong-Tin Shui Economic Zone”; transportation industry;industrial structure;gray correlation model

2015-05-15

陕西省科学技术研究发展计划项目“‘关中-天水经济区’交通基础设施、空间溢出效应与区域经济差距(2014KRM02)”；国家统计局全国统计科学研究项目(2015LY20)

刘育红(1977-)，女，陕西西安人，西安财经学院经济学院副教授，经济学博士，硕士生导师，研究方向为中国发展经济学、财税理论与政策；尹晓娟(1990-)，女，山西灵石人，西安财经学院经济学院硕士生，研究方向为财税理论与政策。

F572.88

A

1672-2817(2016)04-0028-05