重庆市交通运输与经济协调发展研究

李康奇，冯明兵

（重庆交通大学交通运输学院，重庆 400074）

重庆作为我国第四个直辖市，位于长江中下游平原和青藏高原的过渡地带，拥有广阔的地域，在我国老工业基地里占据重要地位，工业辐射优势强大，同时在我国长江上游自古以来也是重要的物资集散地。随着“十二五”中后期的来临，客观上经济系统需要与其各子系统发展相互协调，并以此促进“十三五”顺利地规划。因此，对重庆市经济与交通运输协调发展关系的研究就有了重要意义。

一、评价指标体系构建

（一）研究方法

交通运输与经济是两个大系统，它们之间必然存在藕合性，评价两者的协调性，也必然存在一定的复杂性，需要以多指标综合评价来测度。多指标综合分析实际上就是综合各种不同的信息，经过变换和处理，使其能进行综合评价。本文在实用性与科学性、特殊性和普遍性、静态性和动态性相统一的原则下，建立评价指标体系，再根据文献资料频数分析法、典型分析法、DEA等方法进行计算，评价重庆市历年的交通运输与经济协调发展程度。

（二）指标设计

重庆是中国重要的中心城市，西部地区重要的经济增长极，西南地区综合交通枢纽，城乡统筹的特大型城市。鉴于此，对重庆交通运输与经济协调程度的研究主要包括交通运输系统的交通基础设施、交通运营情况、交通效益情况、交通可持续发展情况;经济系统的经济规模、经济发展质量、经济发展结构、经济社会发展程度、经济的外向度以及经济的发展潜力等。

由于重庆市1997年正式成为直辖市，并且在2000年后才得到快速发展，所以本文以2004—2013年10年作为研究对象。典型相关分析要求因变量和自变量制和要小于等于数据的样本量，因此根据文献资料频数统计法，保留频率最高的指标，因此本文选择的指标体系如表1所示。

表1 典型相关分析的选择指标

二、典型相关性分析

（一）实用性和原理

作为一种多元的统计方法，典型相关分析有很强的实用性。基于主成分的降维思想，典型相关分析生成一组新的线性组合，使得新生成的综合变量能体现大部分的原始信息，此外和另一组新生成的综合变量有很大的相关程度，这样两组的组合就成为第一对典型相关变量，然后继续使用这种方法，找出接下来的几对，直至典型相关变量之间存在的关系互不相关，由典型相关分析产生的系数本文称为典型相关系数，该系数就是用来衡量两系统之间相关性的系数。

本文设x=（x1，x2…，xp）′，y=（y1，y2…，yq）′两个随机变量，并且两者相互关联，基于主成分分析，分别找出代表性线性组合变量Ui，Vi。即

对于方差等于1的x，y线性函数a′x和b′y，求解的一组要使得其相关系数达到最大值，如果有常向量a1，b1并且满足条件如下:

那么就可以称 a′1x，b′1y为 x，y的典型相关变量，并且是第一对，用类似方法继续求出接下来的几对。x，y间线性相关状态就可通过这些典型相关变量来反映。除此之外，还利用相关系数的绝对值来排列先后顺序，一般情况下绝对值最大的就是第一对典型相关变量系数，下面依次是第二对…，0是检验综合变量显著性的数值，若相关系数显著大于0，则有代表性，否则就没有。这样多重计算之后，就可以以少数典型相关变量来代替原来多组的研究，这样既能方便计算，还能把握重点。

（二）结果及分析

采用SPSS软件对上表的指标进行典型相关分析，并编写如下程序:

计算结果以及分析如下:

表2中提出了4个典型相关系数，大小分别为1.000、0.970、0.949、0.480，表明就典型相关系数来说，前 3 个相关系数合格。再通过对4个典型相关系数的统计学意义进行检验，Sig在0.05内的只有前两个相关系数，统计学意义明显。综合来说，通过相关系数及检验，前两个系数合格。

表2 典型相关系数表以及检验表

从表2可以看出第一变量组分别和自身以及典型变量相对的相关系数，从这里可以看出与第一对典型变量有着密切的关系。第二变量组分别和自身以及典型变量相对的相关系数，从这里可以看出与第一对典型变量有着密切的关系。综合上述系数及检验，可得第一对典型变量关系更密切。

下面的分析结果是冗余度，它是对4个典型相关系数变异比例的描述，辅助决定典型相关系数保留的个数。从表4可以看出，第一组变量和第二组变量中都是第一典型变量能自我解释的变异比较大，其他的均较小，这也可以间接说明第一典型变量可取，且解释度比较大。

通过冗余度的计算以及分析，基本可以跟之前的检验结果相对应，经过多重分析，本文选取的对象为第一典型变量。

就相关系数来说，第一典型变量基本为1，说明交通运输与经济的第一典型变量有很大的影响。从单个系数来看，x3，x4，x5在交通运输中起主要作用，系数分别为0.818、0.565、0.521，对应的为货运周转量、客运周转量、交通运输基建投资额。经济起主要作用的为y1，系数是1.235，对应的是GDP。再比较符号，x6，x7，x8和y1都为正符号，这可以说明，交通基建投资和客货运周转量对经济规模的影响相较于其他因素来说较大，并且是正相关的关系。立于宏观的角度，经济的规模从GDP来看最直接，衡量交通运输的效果，可以从起点也就是交通运输基建投资以及效果也就是客货运周转量来考量，这样就说明交通运输与经济的相关关系非常显著。

表3 第一变量组、第二变量组分别和典型变量的相关系数

表4 第一、二组变量自身、相对解释的比例

三、重庆交通运输与经济协调度研究

（一）DEA中CCR模型的构建

将重庆市2004—2013各年的交通运输与经济系统作为评估单元，记为Aj;

设X为重庆市交通运输与经济系统某一个的输入，X={Xj，i=1，2，…，m};

设Y为重庆市交通运输与经济系统某一个的输出，Y={Yk，k=1，2，…，s}。

则 Xij，Ykj为第 j个决策单元第 i、j种类型的输入、输出量。

CCR模型有以下定理与推论:

定理1:① 若θ=1，则DMUj0为弱DEA有效;② 若θ=1，且 s－=0，s+=0，则 DMUj0为 DEA 有效。

定理2:θ=1当且仅当DMU0为最大产出规模点。

推论1:若∑λj=1，则DMU0规模收益不变;∑λj＜1，则DMU0规模收益递增;∑λj＞1，则DMU0规模收益递减。

CCR模型经过一定的线性变换后，可以变为下面的线性变化模型:

（二）指标选取

以2004—2013年为10个DMU，在对DEA原则遵循的基础上，筛选第二章中的指标，并结合第三章典型相关分析，指标的筛选结果如表5。

表5 DEA分析指标

（三）有效性分析

利用matlab软件编写CCR模型程序进行计算。根据DEA的典型模型，由公式θ*=σ**s*，计算得出s*，具体如下:

1.以交通为输入、经济为输出

由表6～表8所示，重庆市2004—2013年这10年内，只有2004年、2006年、2011年以及2012年4年的θ为1，有效率仅为40%;并且的值全为0的只有2011和2012年，表现的DMU为DEA有效;2004与2006年两年表现为弱有效。其他6年，θ均不为1，属于DEA无效。从总体上来看，θ的值均为0.9以上，即使没得到最优，但是交通的付出对于经济的促动也是相对较好的，形成了“交通→经济”系统的良性协调发展趋势，但是交通运输对于经济系统的推动还未达到最优状态。从整体来看，可以明显体现出2008年和2012年的经济危机的影子。在经济危机的情况下，大力发展交通运输基础建设以及提高服务水平，是为了带动经济的回升，但是过高的交通运输投入并不一定能获得与之相匹配的经济回报。从θ值就可以看出，2008年以及2012年，其实只需要原来交通运输投入的95%左右的投入就能获得与之相匹配的经济回报。

2.经济为输入，交通为输出

如表9～表11所示，重庆市2004—2013年这10年内，只有2004年、2009年、2010年以及2013年4年的θ为1，有效率仅为40%，并且只有2011年和2012年的的值全为0，表明DMU为DEA有效;2004与2006年两年表现为弱有效。其他6年，θ均不为1，属于DEA无效。从总体上来看，θ的值均在0.9左右以及以上，即使没得到最优，但是经济的付出对于交通的促动也是相对较好的，形成了“经济→交通”系统的良性协调发展趋势，但是交通对于经济系统的推动还未达到最优状态。从整体来看，也明显体现出2008年、2012年的经济危机的影子。在经济危机的情况下，大力发展交通运输基础建设以及提高服务水平，并不会出现发展不足的现象。但是在非经济危机的情况下，虽然经济情况表现还比较满意，但是相对于交通的发展其实是过的，反过来说就是经济即使有那么高的水平，但是交通运输的发展却是与之不相匹配的。

表6 交通－经济规模有效性参数分析

表7 交通－经济规模、技术有效性分析

表8 交通－经济技术有效性参数分析

表9 经济－交通规模有效性参数分析

表10 经济－交通规模有效性及技术有效性分析

表11 经济－交通技术有效性参数分析

（四）综合协调度分析

在对重庆市交通运输与经济协调发展进行评价时，不能仅以“是”或“否”来对两系统的状态进行评价。更多时候，协调状态处于协调与非协调之间，也可用基本协调这个词来理解，表示并没有达到最完美，但是又不至于很差，这种不上不下的状态很明显仅以“是”与“否”来评价有些欠妥。前面就提到过，协调度是一个外延不明确内涵明确的概念，所以用隶属度这个模糊数学概念来阐述。隶属度作为一个实数，取值区间为[0，1]，以隶属函数来表示隶属度度的变化规律。根据这个概念，建立重庆市交通运输与经济协调发展的协调度函数，隶属函数定位为:

式中，状态协调度为μ，重庆交通运输与经济互为投入产出的有效性指数为θ。从公式可以看出，有效性指数越大，协调度μ就越大。说明系统协调度发展程度越高。反之说明系统协调发展程度越低。

计算结果见表12。

表12 2004—2013年重庆市交通运输与经济协调度计算结果

（五）静态、动态协调度分析

系统之间相互协调发展程度的状态协调度的计算，文献中多采用公式:

上式表明Us（i/j）与Us（j/i）的值越接近，Us（i，j）的值就越大，但是否代表系统间相互协调程度好呢?笔者认为，系统间相互协调程度好体现在两个方面:Us（i/j）与Us（j/i）的值越接近越好;Us（i/j）与Us（j/i）本身越接近1越好。为弥补Us（i/j）与Us（j/i）本身大小的缺陷，本文选用另一公式，以综合考虑两方面的决定条件:

将数据带入式（5）中，得出重庆市历年交通与经济的协调发展程度，如表13所示。

表13 静态综合协调度分析

静态协调性的分析实际上是分析各年的协调发展性。但是，协调发展并非是静止的，其过程也是动态的，所以在静态分析的基础上进行简单动态分析，希望能够看出重庆市2003—2014年交通运输与经济动态的协调发展程度。具体公式如下。

其中 Us（t+1），Us（t+2），…，Us（t+T），Us（t）是系统在2004—2013年度每年的静态协调度，使用上述公式进行计算，得到表14的结果，并绘制成图1。

表14 动态协调度分析

从图1中可以明显看出协调程度的动态变化。这10年，全都都在基本协调及以上状态，协调度都在0.90以上，长期过程起伏不大，比较流畅，而且都处于基本协调的阈值内，但都处于基本协调的中间限值，离协调还有一定的距离。

总体来看，重庆市交通运输与经济基本处于基本协调状态，2008年前后由于经济危机有较大波动外，相对也是较平稳，但是离协调还有一定的距离。相对于交通对于经济的回报，经济对于交通的回报略少。重庆市经济发展快速，交通运输的发展略显滞后，交通问题开始受到关注。地方政府加大了对交通运输的投入力度，经济也有所回升，而且近几年来一直保持着较高的水平。

图1 动态协调度图

最后，需要特别强调，重庆市的交通运输与经济的协调度为1，并不代表两系统之间已达到完美协调状态，只是可以相对说明，在提取的2004—2013年这10年数据中是最好的，并且可以作为标准来衡量。

四、结论

随着西部大开发的不断推进，西部山区人民的生活水平不断提高，同时人们对交通运输的需求也日渐增加，而目前的交通现状远不能满足需求。作为经济的命脉，交通运输在经济中的支柱地位越来越明显，用“社会离不开交通运输”这句话来说一点都不为过。但是，在交通运输发展迅猛的同时也带来汽车尾气污染环境、交通事故增加等问题。所以，交通运输与经济的协调发展，特别是山地城市重庆的两系统的协调发展具有很强的社会意义。

[1] 王钊，陈乙酉，刘晗.重庆市区县综合竞争力研究[J].重庆大学学报:社会科学版，2015（21）:28－34.

[2] 何格，赵媛.土地市场和区域经济耦合协调度分析[J].重庆大学学报:社会科学版，2015（21）:23 －27.

[3] 汪传旭.交通运输与经济发展协调程度的定量评价[J].上海海运学院学报，1999（3）:96 －102.

[4] 汪传旭.交通运输与经济协调发展分析模型及其应用[J].上海海运学院学报，1998（4）:26 －31.

[5] 武旭，胡思继，崔艳萍，等.交通运输与经济协调发展评价的研究[J].北京交通大学学报:社会科学版，2005（4）:10－14.

[6] 孙雪花.公路交通与区域经济协调发展评价研究[D].长沙:长沙理工大学，2009.

[7] 卢青.区域公路交通适应性研究[D].成都:西南交通大学，2011.

[8] 王晓兰.江苏省交通建设与区域经济协调发展的实证研究[D].南京:南京理工大学，2007.