机场群与产业结构优化的灰色关联度分析

丁 勇，李安琪

(中国民航大学 经济与管理学院，天津 300300)

过去粗放式经济增长方式使我国实现了收入阶段的快速跨越，但也带来了产能过剩、环境污染、要素配置扭曲、产业发展不平衡等一系列问题，给经济健康发展埋下了隐患。近年来，国际竞争加剧、资源约束日益趋紧，经济增速下行压力逐渐加大。为改变这一现状，政府转为采取集约式发展模式，开始从产业结构优化角度审视经济发展进程，产业结构调整成为构建现代化经济体系必不可少的一环。产业结构变动引起的资源重新配置是机场发展的契机，而机场也是生产要素在区域和国际间快速流动的必要条件，因此产业结构优化与机场之间的关系也是新时代值得关注的重要问题。本文对不同区域的机场群与产业结构优化关联进行研究，研究结果对产业结构优化和机场群发展具有重要的理论意义和现实价值。

1 文献综述

作为关注热点产业结构被国内外学者广泛研究，然而相关概念却始终没有统一。关于产业划分标准，目前应用最为广泛的是三大产业划分法。关于产业结构内涵，观点大多落脚到产业内部和产业间相对关系上，如黄亮雄等[1]认为产业结构是各产业的构成及产业间的比例关系。考虑到方法应用的普遍性以及数据可获得性，本文沿用费歇尔和克拉克提出的三大产业划分方法，并且参考黄亮雄等人的思想，认为产业结构为三大产业内部构成及各产业间的比例关系。关于产业结构优化，虽然存在较多不同的认知，如彭冲等[2]认为是产业结构合理化和高级化两个层次交替演进的过程。但主流思想是从产业内部和产业间两个角度出发定义的，如汪伟等[3]认为产业结构优化不仅是劳动密集型产业向技术和资本密集型产业的转变，还包括产业内部劳动密集型环节向技术、资本密集型环节的转变。综上所述，本文认为产业结构优化包括产业结构在质和量两方面的改善。质上的改善指的是各产业内部因技术改进等形成的劳动生产率的提升；量上的改善表现为各产业产值占生产总值比重的变化，具体形态主要是主导产业由第一产业逐渐向第二、第三产业过渡。

在研究方法的选择上，Dong Biying等[4]结合灰色关联分析模型、Tapio脱钩模型证实了产业结构、碳排放和经济增长之间的关系。考虑到灰色关联分析对数据性质要求较低，为保持量化的精确和客观性，本文应用灰色关联度模型进行实证研究。目前已有部分文献关注机场或机场群与经济发展的关联，如申振东和戴添华[5]以贵州地区为例，证实了机场群与地区经济发展的协同关系。然而现有文献一方面多以单个机场或单个机场群为样本，未能从更全面的角度进行分析；另一方面也未具体分析机场与产业结构的关系。据此，本文依据《全国民用机场布局规划》选择北方、华东、中南、西南和西北5个机场群为样本，具体探讨机场群与产业结构优化的关系，并提出相应对策建议。

2 模型构建

原始的灰色关联度模型由邓聚龙[6]最先提出，基本原理是通过参考序列和比较序列间的几何接近程度反映变量间的联系和系统行为变量的敏感度。其对数据的要求较少，可在“小样本”“贫信息”、数据不服从典型分布的情况下，根据已知部分信息推断系统特征，并对系统进行有效控制。后续研究者从不同视角出发对原始模型做了相应调整，构成了广义灰色关联度。其中包括刘思峰[7]的灰色绝对、相对和综合关联度。它们延续了原始灰色关联度的基本思想，但不再局限于关注点的距离，而是通过折线间面积的大小衡量变量间的紧密程度。灰色绝对关联度聚焦于数据数值大小之间的关系，适用于量纲相近的变量。灰色相对关联度研究变量相对于起点的变化速率之间的关系。灰色综合关联度兼顾数据数值大小和相对于起点的变化速率，是对紧密关系更全面的衡量。

根据灰色综合关联理论，灰色综合关联度为绝对和相对关联度以一定权重加权求和所得，一般权重θ默认为0.5。设定旅客吞吐量、货邮吞吐量代表机场群作为参考序列，记为Xi={xi(1),xi(2),…,xi(n)}，i=1,2，各地域第二、第三产业产值占比和产业结构高度代表产业结构优化作为比较序列，记为Yj={yj(1),yj(2),…,yj(n)}，j=1,2,3，n为时间序列长度，本文中n=9。具体计算步骤如下：

第一步，计算序列间绝对数量之间的关系。

(1)Xi，Yj始点零化

(2)计算|xSi|，|ySj|，|xSi-ySj|

(3)计算绝对关联度

第二步，计算参考序列与比较序列间变量相对于起点变化速率的关系。

(1)Xi，Yj初值化

(2)X′i，Y′j始点零化

(3)计算|x′Si|，|y′Sj|，|x′Si-y′Sj|

(4)计算相对关联度

第三步，计算综合关联度。

ρij=θεij+(1-θ)γij

本文借鉴刘思峰教授提出的灰色综合关联度模型，并设定当0<ρij0.35，“机场群—产业结构优化”关联程度为弱；当0.35<ρij0.65，关联程度为中等；当0.65<ρij0.85，关联程度为较强；当0.85<ρij1，关联程度为极强。

3 实证分析

3.1 变量说明

为了与前文诠释的产业结构优化内涵保持一致，本文选取第二、第三产业产值占生产总值的比重来体现在量上的改善。同时，参考袁航和朱承亮[8]的做法构建产业结构高度H，表示在质上的提高。由于H涵盖了劳动生产率的波动，其不仅可以体现分工和专业化的阶段，也在一定程度上反映了技术和资本对劳动的替代过程。具体公式为：

表1 机场群与产业结构优化指标体系

3.2 数据来源

本文涵盖2010-2018年31个省(自治区、直辖市)的面板数据，其中产业结构相关数据源自各省份统计年鉴，机场群相关数据源自民航机场生产统计公报。需要说明的是，新疆个别年份第三产业就业人口数据缺失，采用插值法补齐。

3.3 实证结果

按照以上灰色关联度模型，可得各机场群与当地产业结构优化之间的灰色关联度。

3.3.1 机场群与产业结构优化的关联性

表2为五个机场群与当地产业结构优化的灰色综合关联度表现，由表2可见：机场群与产业结构优化各指标间的总体灰色综合关联度均值均在0.65以上，表明二者存在较高的紧密程度，交互耦合作用较强。

表2 机场群与产业结构优化的灰色综合关联度表

3.3.2 不同地区机场群与产业结构优化关联优势因素的差异

3.3.2.1 各区域内部关联优势因素的差异

机场群序列中的最优因素序列均为“货邮吞吐量”。相较于旅客吞吐量，货邮吞吐量与产业结构优化的关系更为密切。

各地区旅客吞吐量与第二产业产值占比和第三产业产值占比的关联程度均小于0.65，低于总体平均水平。较为合理的解释是：航空客运与第二产业和第三产业的联系主要体现在人才输送和游客承运上。各地区航空运输的科技人才引进及商务往来方式还有待改进。另外随着物价上升、炒房热度不减等，居民消费指数下降，旅游支出减少，游客支撑的部分航空需求也随之降低。

北方和中南地区货邮吞吐量与第二产业产值占比的关联也未达到较强水平。可能的原因是：制造业中，仅科技附加值较高的部分产成品以航空方式运输。北方地区制造业多为重工业，中南六省中仅河南省和湖北省定位于重点培育电子信息、生物医药等高附加值制造业，整体来看依赖航空运输的行业产值在第二产业产值中占比较低，因此航空货邮与该地区第二产业产值占比的关联程度一般。

值得注意的是，北方地区和华东地区货邮吞吐量与第三产业产值占比的关联度均达到了0.9以上，关联关系极强，较为合理的解释是：(1)北方地区囊括了北京中关村科技园、石家庄高新区等排名靠前的高科技产业区，高附加值产品的运送需要依赖航空货运。(2)新疆、内蒙古、山西等地虽然网商指数较低，但有较高的居民网购指数[9]，对电子商务产品的需求较大。航空货运为电子商务的发展奠定了基础，同时电子商务也形成了一定程度的航空货运需求推动机场的发展。(3)华东地区涵盖了浙江义乌、温州、山东临沂等商贸服务型国家物流枢纽承载城市，需求驱动的航空货运发展带动了第三产业的发展。(4)上海、青岛、南京等作为空港型国家物流枢纽承载城市，其机场正通过提供高效的中转、直达等物流服务，为邮政仓储、批发零售等行业提供保障，进而推动第三产业份额上升。同时由于经济发展水平较高，城市内部高科技服务业等行业的发展也会带动航空货运需求上升。

3.3.2.2 各区域间关联优势因素的差异

“旅客吞吐量”与产业结构优化的关联程度，中南、华东、北方地区略大于西南和西北地区。“货邮吞吐量”与产业结构优化的关联程度，华东和北方地区大于西南、西北和中南地区。

旅客吞吐量与产业结构优化关联程度呈现如此排序的原因可能是：中南、华东和北方地区经济发展程度相对较好，国内外商务旅客流动比率较大，人才的交流会带来技术进步和资金流动，进而促进产业结构优化。同时，相对于西南和西北地区，中南、华东和北方地区服务业整体水平较高，对游客有更大的吸引力，有利于航空客运发展。

3.3.3 不同地区机场群与产业结构优化关联优势特征的差异

3.3.3.1 各区域内部关联优势特征的差异

北方、华东地区产业结构优化序列中的最优特征序列为“第三产业产值占比”，而中南、西南和西北地区产业结构优化序列的最优特征序列为“产业结构高度”。

3.3.3.2 各区域间关联优势特征的差异

机场群与第三产业发展的关联，北方地区和华东地区显著大于中南、西南和西北地区。与产业结构高度的关联，亦为西北地区最小。而与第二产业发展的关联，西南地区和西北地区略大于其余三区。

机场群与第二产业发展关联呈现如此排序的原因可能是：(1)西南地区本身特色工业多为劣势产业，而后承接的东部转移产业又多为劳动密集型，目前为止工业结构没有太大改善。机场不仅是人员交流和货物运输的通道，也通过对高科技企业和物流企业的集聚效应带动城市内部第二产业升级，同时通过良性互动促使周边区域以相似速率演进。(2)西北地区第二产业产能过剩、能源消耗产出效率低下等问题亟待解决，在基础设施投入不足，交通网络不完善的前提下，机场建设为产业调整所需的人才输入和技术引进提供了条件；同时也为西北增辟了国际通道，加深了其与一带一路沿线国家的交流，为第二产业引进外资提供可能，也为精加工特色产品开辟了外销渠道。而机场群也因运输需求逐渐上升得以更好的发展。

4 结论与建议

本文基于2010-2018年中国省际面板数据，以囊括31个省(自治区、直辖市)的北方、华东、中南、西南和西北五个区块为研究对象，运用灰色综合关联度分析方法，测算各地区机场群与产业结构优化的关系，得出以下主要结论：

第一，机场群与产业结构优化之间存在较强的关联程度。第二，北方、中南地区货邮吞吐量与第二产业的关联程度一般。相较于航空货运，各地区旅客运输与产业结构优化的关联缺乏深度，旅客吞吐量与第二产业产值占比和第三产业产值占比的关联程度均为一般。第三，相较于北方、华东和中南地区，西南和西北地区机场群与第三产业和产业结构高度的关联程度还有待提高。

基于上述研究结论，针对五个地区提出机场群发展和产业结构优化相应建议，以使其在相互协调中更好地发挥效能。

(1)北方地区可在河北、新疆、山西等地布局专业化货运机场，满足高科技产业区及电子商务的发展需求；同时，进一步推动信息技术与产业融合，着重提高第二产业智能化水平。搭建省际科技创新资源平台，为科技研发企业提供全周期的融资模式。另外，坚持绿色发展。为企业提供绿色金融融资渠道，倡导企业引进绿色工艺技术。加强对绿色能源、绿色交通等领域的支持力度。

(2)中南地区可考虑建设适当规模的中转机场，紧跟国家政策增辟国内外航线航点，增强与RCEP成员国、欧盟等地的航空网络系统性，打造国际航空枢纽；另外，加快智能机器人和生物技术的研发，为工业、农业智能化、服务科技化奠定基础。为制造企业引进新技术提供资金支持，助推企业将业务范围向微笑曲线两端拓展，进而形成链条带动产业整体发展。

(3)西南地区可在云南、西藏等旅游热门城市增设专业化客运机场，为旅游、文化等第三产业发展提供保障。同时，积极推行跨系统融合，通过大数据平台与高铁、出租、地铁等实现信息资源共享，实现多种交通方式的无缝衔接。推出“无感出行”，将人工智能引入日常运营，通过自动化、科技化提高服务效率；另外，重视人力资本积累，加大教育投资力度，着重培养创新型人才。推出更加优惠的人才落户政策，弥补公共服务短板，提高地区人才吸引力。

(4)西北地区在提高机场密度的同时，应加快航空口岸建设。进一步落实通关电子化和短期过境免签政策，完善基础设施建设和资源配置，提高与其他国家的往来便利化，营造有竞争力的营商环境；另外，加强与一带一路沿线国家的交往，开辟特色农产品出口渠道，推动部分品牌从区域性向国际性提升。开放服务业，吸引沿线国家居民来华旅游，实现产业与国际接轨。

(5)华东地区可考虑增加义乌、温州等城市的货运机场密度，在满足批发零售行业航空运输需求的同时，以差异化发展避免同质化竞争。同时，加强内部机场统筹规划力度，在人才队伍培养、安全服务保障、非航空性业务开发等方面加强交流，统筹规划航线航班；另外，鼓励资金回笼实体经济，增强金融对实体经济的支持力度，解决部分中小民营企业融资难问题，缓和“脱实向虚”现状。同时，凭借发展优势率先引入民营资本提供公共服务，加速公共服务均等化进程。