符建勋

摘 要：结合大量统计数据分析了重庆地区生产总值增长与货运周转量增量之间的关系，运用灰色关联分析法，计算得出各运输方式与重庆地区生产总值的关联程度，实现关联性优劣排序。

关键词：地区生产总值；货运周转量；灰色关联分析法

一、引言

统计数据表明地区生产总值与货运存在一定的相关关系，很多学者对这个问题进行了相关研究。李文顺等采用协整以及格兰杰因果检验对货运周转量与GDP增量时间序列进行实证，证明两者存在稳定联动关系。在此基础上，梁肖等采用主成分分析法，构造货物周转量与GDP回归模型，证明货物周转量同GDP呈现线性关系。

为了进一步探究各种运输方式与GDP的关联程度大小，采用灰色关联分析法对重庆地区生产总值与各类运输方式之间关系进行定量研究，确定各类运输方式与GDP的相互关联程度。

二、不同阶段货运周转量与经济发展关系分析

数据显示，2005年到2014年重庆地区生产总值的年增长率比较稳定，维持在17%左右的水平。铁路货物周转量增长率整体处于下降趋势，且增长率远小于地区生产总值增长率。

公路与水运运输方式货运周转量增长率较高，同时公路与水运的货物周转量也最大，可以看出我市的经济发展主要依托于公路运输与水运。随着企业转型的进一步推进，产业结构将从高耗能转变为节能环保、高科技、高附加值产业，从而对于民航运输提出了更高要求，故民航运输也会成为新的经济增长点。

为了具体研究各运输方式与地区生产总值的相互关联程度，采用灰色关联分析法进行定量分析。

三、实证研究

1.灰色关联分析法

灰色关联分析法主要采用灰色关联度顺序来确定关联度的大小、强弱。其核心思想是依据各序列曲线几何形状的接近程度来判断其关联程度，曲线的几何形状越接近，该因素之间的关联度就越大，相反越小。

2.灰色关联分析步骤

步骤1：确定母序列。

步骤2：无量纲化处理，运用初值化法对数据进行无量纲化，得到新的统计序列，记为

步骤3：计算关联度系数，运用公式（1）

其中，分辨系数ρ的取值范围是ρ∈[0，1]，其取值越小关联系数之间的差异性越显著。

步骤4：计算关联度，运用公式，计算各个因素序列对于母序列的关联度。

步骤5：根据计算出的关联度按照大小进行排序，得出被评价因素的优劣次序。

3.模型计算

以重庆地区生产总值为母序列，以各种运输方式的货物周转量为比较序列，通过计算比较序列与母序列的关联度并进行关联度排序，可以得出重庆地区生产总值与不同运输方式下货物周转量相互影响的定量结果。

重庆2005年-2014年地区生产总值与各运输方式货物周转量数据如表所示。

（1）首先对各系列进行初始化处理，运用公式（2）得出均值初始化处理结果。

（2）求差序列

（3）求两级最大差与最小差

（4）求关联系数

（5）根据公式（3）计算关联度。

分别得出公路货物周转量、铁路货物周转量、水运货物周转量、民航货物周转量对于重庆地区生产总值的关联度：γ1=0.7143，γ2=0.5814，γ3=0.7801，γ4=0.8718，故对应的关联次序为：民航>水运>公路>铁路。

据此分析，水运、民航运输与地区生产总值的相互关联度更高，这主要由于重庆特有的区位条件，为水上运输提供了便利的条件。民航方面，受到经济转型的影响，高附加值产品对于运输条件提出了更高要求，使得民航运输得以充分发展。公路运输凭借发达的高速公路网络、城市交通网络，为实现“门到门运输”提供了保障。铁路运输由于衔接作业复杂，使得铁路货运的发展受到抑制。

四、结论与分析

本文通过灰色关联分析法分析各种运输方式货物周转量与经济增长之间的关系，通过分析计算得出四种运输方式与经济增长之间关联度排序，可知重庆地区水运和民航运输与经济发展关联度较大，主要依赖于重庆水运条件优越、水运基础设施完备、运量大、成本低等优势，同时，高附加值产品对于民航运输的依赖，极大促进了民航运输业务的发展。另一方面，铁路运输受限于集结时间长、衔接效率低等因素发展速度不及水运与民航运输。

参考文献：

[1]李文顺，刘建林，徐国平.国民生产总值年增长对货运周转量增长间关系分析[J].中南公路工程，2005，30（04）：196-199.

[2]梁肖，胡春平，钱堃，毛保华.货物周转量与经济发展关系研究[J].物流技术，2011，30（6）：49-53.