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“一带一路”沿线地区交通运输能力的研究

2021-07-17 273 上传者：管理员

摘要：为了对"一带一路"沿线地区交通运输能力进行评价,选取铁路营业里程、水路客运量,运输从业人员数等14项数据作为衡量地区交通运输能力的指标,基于因子分析法建立数学模型,再通过聚类分析进行分类。结果表明:"一带一路"沿线地区的交通运输发展存在不平衡性。依据数据和评价结果,提出促进"一带一路"沿线地区交通运输能力提高的几项建议。

关键词：
一带一路
交通运输能力
因子分析
聚类分析
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2021年是“一带一路”倡议提出的第8年，尽管一年多以来全球深受疫情影响，但中国依然在保证安全的前提下进行“一带一路”项目建设，已顺利开展了交通基础设施互联互通，基本形成了“六廊六路多国多港”骨干交通网络。

在国际贸易、物流等行业飞速发展的21世纪，无疑对作为行业载体的交通运输业也提出了更高要求。刘生龙和胡鞍钢认为，交通基础设施的完善促进了中国区域经济一体化[1]；刘建等的研究结果表明，交通基础设施建设有利于运输效率的提高、贸易成本的降低、贸易收入的增长[2]。交通作为国民经济的重要支柱，体现了一个国家、地区的综合实力，因此对于交通运输能力的研究不容忽视，建立科学的交通运输能力评价体系，有助于决策者找到影响地区交通发展过程中的关键问题，帮助决策者及时、准确地调整相应的措施。

“一带一路”囊括省市众多，区位差异明显。因此，为了客观准确地评价“一带一路”沿线地区的交通运输能力以期为“一带一路”的发展建言献策，运用SPSS软件，首先通过因子分析法建立了评价地区交通运输能力的数学模型，再利用聚类分析法对“一带一路”沿线18个省(直辖市)的交通运输能力进行分类，并根据分析结果提出对提高“一带一路”沿线各地区交通运输能力的建议。

表1交通运输能力评价指标

一、数据的来源与指标的选取

依据影响交通运输能力的相关要素，选取了14项具有代表性、科学合理的指标，进而构建交通运输能力评价模型[3,4]。指标包括铁路营业里程、民用运输车辆总数拥有量、运输技术从业人员总数等共14项，见表1。

二、因子分析模型概述

因子分析法主要是以较少的统计信息数据丢失为代价,将其中原有的众多公共变量因子浓缩转换成少数几个浓缩因子,并可使这些浓缩因子成为具有一定的可命名性和可解释性的多元定义统计数据分析方法。

(一)采用因子分析法的理由

通常在研究统计学问题时会收集尽可能多的变量，但两个变量间往往会同时存在不同程度的交互相关性，进而给统计学的解释过程带来阻碍。对于这种多变量问题，可通过削减变量个数的方法减少相关性影响，但又必然会导致系统信息不完整等诸多问题。

因子分析法给出了一种较为完善的解决方案：既能有效降低系统变量数据维度,减少需要参与系统建模数据运算的所有变量数据个数，又不会因此造成建模数据的大量错误丢失。

该分析方法的出发点主要是用较少并相对独立的相关因子信息来代替原有多个变量的绝大部分相关信息，是一种用于处理多变量相关,并用于显示各多变量之间相互关系的统计分析方法。该计算方法将系统原有的众多变量因子抽取转化成少数几个重要因子,并利用加权得分计算公式计算每个因子的加权得分,从而建立目标的质量评价体系。

(二)因子分析法的目标与特征

因子分析法的目标：所选因子间差别明显，属性指标合成合理，相对权重计算得当。

因子分析法的特征：当公因子的个数远少于原有变量个数时，因所抽取的公因子表征了与原有变量的相关关系，故分析可以准确反映出与因子变量的绝大部分相关信息,使抽取的变量因子具有可命名性和可解释性。

三、“一带一路”沿线地区交通运输能力的实例研究

数据来源为2019年“一带一路”沿线地区统计年鉴，利用SPSS软件采用因子分析得到“一带一路”沿线地区交通运输能力指数，采用聚类分析为地区交通运输能力等级分类。

(一)因子分析

1.数据预处理

利用SPSS统计软件，为降低不同指标不同量纲对评价结果的影响力，故需要对14个指标的原始数据进行标准化处理，标准化的公式如下：

式中Xi为原始数据，Zi为标准化后数据。

2.因子模型的实用性检验

表2是数据指标因子分析的KMO和Bartlett检验。如表所示：KMO值为0.673,Bartlett检验的P值为0.000。因此，使用因子分析法来分析这些数据是合理的。

表2KMO和Bartlett检验

3.因子提取

根据标准化数据，利用SPSS软件对交通运输能力的指标数据进行因子分析，采用主成分分析提取方法，得到相关矩阵的特征值和方差贡献率如表3。

表3总方差解释

注意到：公因子1和公因子2的累计贡献率已达84.753%，说明这两个公因子可以囊括原有变量的绝大部分信息。因此，使用这两个公因子对“一带一路”沿线地区交通运输能力进行因子分析的效果是合理的。运用SPSS软件进行因子分析得到碎石图，如图1所示：

提取碎石图中特征值大于1的组件，可知：第1个特征因子的特征值最高为10.011，对解释两个原有线性变量的贡献最大；第2个特征因子的特征值对解释原有线性变量的贡献率同样值得肯定，为1.854；自第3个因子始，因子特征值均小于1，对原有变量解释的贡献率可以忽略不计。因此，提取公因子1和公因子2这两个因子分析“一带一路”沿线地区交通运输能力是合理的。

图1因子分析的碎石图

4.因子命名和解释

经最大方差法旋转后的成分矩阵见表4。

表4旋转后的成分矩阵

公因子1在X4、X5、X6、X8、X9、X10、X11(即我国铁路、公路、水路累计客运量，铁路、公路、水路累计旅客货运周转量，铁路、公路、水路旅客货运量,民用机动车辆累计拥有量，机动车累计驾驶员人数，私人公用车辆累计拥有量,民用新注册车辆累计拥有量)上的因子载荷相关系数较大，均大于0.9。

公因子2在X1、X3(即铁路营业里程、公路线路里程)上的载荷系数较大，分别为0.887和0.874。

5.“一带一路”沿线地区交通运输能力加权得分

权重即为各主因子方差贡献率所占百分比，将权重与各主因子得分进行加权计算求和，采用回归法得到2019年“一带一路”沿线地区交通运输能力得分函数：

（公式）

通过加权得分F1和F2的大小可以对“一带一路”沿线地区的交通运输能力进行排序，加权得分越高意味着该地区的交通运输能力越强，反之则弱。“一带一路”沿线地区交通运输能力各公因子得分、综合得分以及按照总得分的排名次序如表5所示。

其中，为了使得到的结果更加精确、能更加客观真实地反映样本间的现实关系，因子加权得分公式中的权数是从信息量和系统效应两个角度来确定的，而并非是主观确定的。

(二)聚类分析

以2019年“一带一路”沿线18个省(直辖市)的14项指标为依据，运用因子分析法对该地区交通运输能力进行综合评价，再借助聚类分析法对该地区交通运输能力进行系统聚类分析。得到“一带一路”沿线地区2019年交通运输能力谱系图如图2。

表52019年“一带一路”沿线地区交通运输能力得分及排序

图2聚类分析谱系图

由图2可知：“一带一路”沿线18个地区的交通运输能力水平呈现出金字塔形分布，尤其是上层与下层之间的不平衡性较为严重。根据聚类分析的结果，可将“一带一路”沿线地区的交通运输能力水平分为五个等级，结果如下表7。

表7聚类分析结果整理

四、分析与结论

(一)交通运输能力分析

处于第一等级的广东省是海上丝绸之路最早的发源地之一，公因子F1、F2得分和综合得分都远高于其他地区，反映出强劲的交通运输能力。广东应继续充分发挥地处珠江三角洲、毗邻港澳的独特位置优势，深化港澳区域之间交通业务合作。其次，在信息化时代的大背景下，努力开拓交通运输业信息化行业市场势在必行。

位列第二等级的浙江，其公因子F1、F2得分以及综合得分较高。位于长江三角州的浙江，地理位置优越，交通运输业发展蓬勃。目前，浙江已初步形成“两核一带两辐射”的战略格局。在此基础上，浙江省应加速推进“数字丝绸之路”建设，充分发挥通道优势，全面提升国际物流枢纽地位。

上海市位列第三等级。尽管上海市在地域面积等方面不及其他省份，但仍坐拥我国最大的贸易口岸。上海应努力发展成为国际上重要的空间节点交通枢纽中心城市，构建对外开放大经济通道、完善海陆空三大综合交通体系。

处于第四等级的重庆、福建、陕西、甘肃、吉林、新疆、黑龙江、云南、广西、辽宁、内蒙古这11个地区，它们的综合得分都在[1,3]之间。受地理环境、人口民族、自然资源、经济发展等因素限制，这11个地区的交通运输条件和能力远不及粤浙两地。此外，疫情对水运、航空运输冲击巨大，这对于处于下层地区的交通运输业发展而言是一个严峻考验。重庆地处内陆腹地、人口众多，应把握好成渝双城经济圈建设、长江经济带建设、“一带一路”建设等机遇，加快建成国际性的枢纽通道。依山傍海的福建应以“丝路海运”为重点，以海港为基础、陆地港为节点，探索陆海内外联动、东西双向互济的新通道。陕西要继续加快西安国际航空交通枢纽设施建设、促进中欧国际班列长安号高质量快速发展、完善优化路网格局和物流交通枢纽设施建设。甘肃应以加快融入国际化的陆海贸易新通道建设为发展重点，将兰州作为交通中心形成一个连接西南、西北的交通网络体系。新疆在丝绸之路经济带上具有天然区位优势，要继续努力加快形成和发展完善以乌鲁木齐为运输中心，以铁路运输为主骨架，公路运输为交通骨干，民航和油气管道相紧密配合的现代综合交通运输网络。东北三省作为“一带一路”战略向北开放的重要窗口，要利用好此次机会打通向欧洲延展的新通道，扩大对外开放，发展好口岸经济，以此实现东北振兴。云南应发挥重要门户和经济走廊作用，不断加强与湄公河、孟中印缅地区交通运输业的交流合作，扩大沿边的对外开放力度。广西经济较为落后，应充分发挥与东盟国家陆海相邻的独特优势，着力提升国际区域性综合交通枢纽地位。内蒙古作为国际经贸走廊重要连接点，位置独特，要继续深入发展与俄罗斯、欧洲等地的跨境铁路、公路等基础设施互联互通建设。

处于第五等级的4个地区经济发展较为落后，交通运输业发展缓慢。宁夏应将重点放在重要大中城市航线、国际货运专线班列的规划开通上。海南现已发展成连接亚太大陆与世界的主要国际海上运输贸易通道之一，应充分利用好这个战略区位优势，努力成为面向东南亚的国际航运枢纽城市。青海要坚持继续加快推进铁路网络交通建设格局，打通覆盖向西、向南两个方向的铁路交通网络。西藏因自然因素影响，在交通运输方面面临诸多限制，但地处祖国西南边陲，对于南亚地区的位置优势明显，需要不断加强其交通运输基础设施建设，健全和完善铁路网络。

(二)结论

本文运用SPSS软件对2019年“一带一路”沿线地区交通运输能力的14项指标进行分析，运用因子分析和聚类分析对“一带一路”沿线地区交通运输能力进行综合评价，结果表明“一带一路”沿线地区的交通运输能力存在巨大差距，尤其是上层与下层之间差异明显。“一带一路”沿线地区的交通运输能力可以划分为5个等级，由于地理环境、人口民族、自然资源、经济发展等因素的不同，18个地区的交通运输业的发展状况差异明显、存在的问题也不尽相同。因此，各地区应结合自身特点和发展状况，顺应“一带一路”发展战略，及时准确地调整相应的政策措施，以期实现交通运输业的持续健康发展。

参考文献：

[1]刘生龙,胡鞍钢.交通基础设施与中国区域经济—体化[J].经济研究,2011(3):72-78.

[2]刘建,许统生,涂远芬.交通基础设施､地方保护与中国国内贸易成本[J].当代财经,2013(9):87-99.

[3]冯涛,张宁.基于因子和聚类分析的湖北省城市竞争力研究比较[J.产业与经济,2017,16(1):40-45.

[4]王少英,石立业,陈海俊.河北省城市经济发展水平的实证研究[J.数学的实践与认识,2019,49(7):288-293.

文章来源：李梦瑶,何颖,张天成,何璇,张爽,朱瑾彦.基于因子分析的“一带一路”沿线地区交通运输能力的研究[J].商业经济,2021(07):33-36.