基于耦合模型的核心城市群综合运输与区域经济

蔡倒录,王伯礼,2,3,敖茂川,李婷婷,谢美珍

(1.新疆农业大学 交通与物流工程学院，乌鲁木齐 830052；2.新疆交通运输厅，乌鲁木齐 830052；3.中科院新疆生态与地理研究所，乌鲁木齐 830052)

随着交通运输网络的不断完善，高效的运输方式改变了人们的出行、频率和规模，最终成为重塑区域经济实现均衡性发展的一个重要因素,因此在推行交通运输的建设中，应密切关注交通运输对区域经济的协同影响。成渝、粤港澳地区作为国家两大“增长极”承担着探索区域经济协同发展的重要使命，因此，研究综合运输与区域经济发展协调关系对促进城市经济增长及均衡发展具有重要作用[1-2]。目前，国内研究侧重集中在交通运输与经济发展之间关系以及交通运输对区域经济结构的影响；国外研究主要集中在交通对经济空间的溢出效应以及交通在经济发展中的作用。孟德友等[3]将县域城市交通优势的评价指标分为密度、可达性、区位优势度3个方面，结合县域经济发展水平，对交通优势度与县域经济发展进行耦合协调分析；栾庆熊等[4]以云南省公路运输与区域经济发展为例，通过借鉴物理学耦合协调度模型，测算分析了云南省公路运输与区域经济耦合协调状况；罗文慧等[5]利用主成分分析法找出衡量区域经济发展水平和交通运输发展水平的主因子，并构建了耦合协调度模型；李善同等[6]构建了交通运输与区域经济发展之间的计量模型，指导我国交通运输体系的建立和经济的发展;David等[7]通过构建向量误差模型，发现印度交通运输投资额度影响区域经济增长，且经济增长反作用于交通建设，从而影响区域间的交通运输可达性;Ana等[8]通过分析荷兰高速公路对周围区域经济的溢出效应，发现高速公路外溢性会首先影响到新建运输设施区域。

现有研究方式大多局限于公路及水路两种交通模式，从静态角度揭示运输与经济发展的协调状况范围较窄，缺乏定性定量以及更完整全面的评定。因此，借助物理耦合协调这一概念，设计了适用于动静态分析的多指标评判结构。对于传统的耦合协调模型，为更好探究综合运输与区域经济的关联情况，笔者借助灰色理论中灰色关联度概念，构建成渝—粤港澳轴线城市群综合运输与区域经济耦合协调模型，基于模型展开运算，对比分析不同区域多运输模式下的协调发展状况，丰富研究领域成果。

1 研究方法

1.1 面板数据标准化处理

综合运输—区域经济发展包含了不同的评价指标，文中为面板数据，为消除指标之间度量单位的不同影响，比较不同时间序列和不同城市，需加入时间变量t并采用极差法[9]对数据进行标准化处理，其中式(1)和式(2)分别为正向和负向标准化处理算式。

(1)

(2)

式中：Utij为t时期第i个序参数、第j个评价指标经过处理后的标准值;xij为第i(i=1,2,…,m)个序参数、第j(j=1,2,…,n)个评价指标的原始值；minxij为指标的最小值，maxxij为指标的最大值。

文中i为成渝—粤港澳轴线各核心城市，j为各评价指标。为了消除极差法在处理数据后产生的零值，需对数据进行平移处理，在式(1)和式(2)后加0.01。

1.2 熵值法

熵值法是一种客观的赋权方法，主要通过分析系统内部指标之间的联系程度和信息量的大小来确定指标权重ωj[10]，并且能够客观准确地评价指标权重。因文中属于面板数据，为实现不同年份和城市之间的对比，在现有基础上对熵值法进行改进，加入时间变量，使得结果更加准确合理。设有h个年份(1≤t≤h)，m个城市(1≤i≤m)，n项指标(1≤j≤n)，算式为

(3)

式中：qtij为数据第t年城市i的第j项指标所占比重；ej为第j个指标的信息熵，衡量数据的优劣度；k为1/ln (h×m)。

通过评价函数式(4)来计算各方案综合得分。

sti=wj×utij

(4)

1.3 灰色关联度分析

第一步，计算关联系数

ζi(k)=

(5)

式中：i=1,2,3,4；k=1,2，…，n；y为参考的数据列，文中指综合运输综合得分；i为区域经济发展子体系；ρ[11]为分辨系数，一般取值0.5。

第二步，计算关联序

(6)

1.4 耦合协调度模型

传统的耦合协调模型不能反应影响协调指标间的强弱关系，只能单一反映研究主体的协调水平，文中利用灰色关联系数ζk(i)计算综合交通运输与区域经济发展的耦合协调度D，客观、准确判断成渝—粤港澳轴线核心城市综合运输与区域经济发展的耦合协调程度，算式为

(7)

式(7)中,T为耦合协调发展的综合评价指数，取Ω0i的值。

参考栾鑫等[12]专家对综合运输与区域经济发展协调度的分类标准如表1所示。

（1）感染、酸中毒、电解质紊乱等尚未得到有效控制者；（2）合并心、脑、肝和造血系统等严重原发性疾病或患有其他癌症患者；（3）各种原因（如脑血管意外、精神不正常等）不能正确回答问题者。

表1 综合交通运输与区域经济发展协调度分类标准

2 指标选取及数据来源

综合运输分为铁路运输、公路运输、管道运输、航空运输、水路运输5种方式[13]。其中管道运输由于技术以及数据获取等原因未做考虑。文中研究涉及指标众多，经过查阅整理，指标基础数据(篇幅限制未列)源自2016—2020年各城市《统计年鉴》以及《社会经济统计公报》等统计资料，共计近5年研究数据。在查阅相关文献基础上，对研究区域综合运输与区域经济发展现状进行分析，构建了综合运输与区域经济评价指标体系，指标经标准化处理，利用SPSSAU软件分析得到指标层权重[14-15]，如表2和表3所示。

表2 综合交通运输指标评价体系

表3 区域经济发展指标评价体系

3 实际测算与评价

3.1 综合运输与区域经济发展体系综合分析

3.1.1 综合运输

表2分别计算出了综合运输各评价指标的权重，通过各指标权重，分别计算2015—2019年8个城市综合运输得分(见表4)。

表4中2015—2019年各城市的综合交通运输发展水平呈现出较稳定趋势，但各地区差异显著。广州、重庆、成都3座城市的综合运输产业优势明显。成渝双城经济圈是我国推动“一带一路”建设

表4 2015—2019年各城市综合运输综合得分

及长江经济带发展的重要节点，也是新时代西部大开发从深至实的重大举措。两地区综合交通运输产业合作集聚，公路、铁路、航空领域建成川渝交通大数据共享中心，不断推动协同联运以及常态化联动机制，综合交通运输发展综合得分较高。从2015—2019年综合得分均值上看，广州均值得分0.841，略高于成渝，原因在于广州存在天然地理位置优势。广州地处中国南部—东南亚区域、珠三角城市群、华南经济圈的中心，是我国“五纵五横”综合运输通道的重要节点,也是我国沿海航运主枢纽港[16],主导运输产业中水运以及空运运输量极其显著。从数据统计来看，广州白云机场近几年旅客吞吐量均值跃居全球第一；集装箱吞吐量年均增长速度位居全球前列。佛山综合得分均值排名第4，地靠广州，其客观原因得益于粤港澳运输产业不断集群，区域间通达性不断提升。贵阳、桂林两座城市的综合运输发展综合得分分别为0.362、0.348，远低于前4个区域，成为我国综合运输发展的“压舱石”，有望进一步发展。成渝—粤港澳轴线某些城市由于城市规模原因，客观上存在一些“断裂带”，如永州、怀化地区的综合得分低于0.2，综合运输发展水平较低。

3.1.2 区域经济发展

基于2015年—2019年区域经济发展评价指标的面板数据，运用改进熵值法计算各城市评价子体系的综合得分。成渝—粤港澳轴线核心城市区域经济发展2015—2019年综合平均得分如图1所示。

图1 区域经济发展综合得分

3.2 灰色关联分析

上文在综合交通运输和区域经济发展评价体系上进行综合分析，灰色关联分析以两者的综合得分为基数，分别计算出综合运输与区域经济发展体系(经济总量、经济结构、经济效益、经济外向性)的关联系数和关联序。因数据较多，为方便了解两大体系关联系数和关联序最新情况，仅呈现2015—2019年综合运输与区域经济发展均值关联系数情况及2019年不同区域两大体系的关联系数和关联序。如图2和表5所示。

表5 2019年综合运输与区域经济发展各评价体系关联系数和关联序

由图2可知，由综合运输与区域经济发展各体系的关联系数变化趋势来看，运输与效益、运输与总量整体的关联性较强。2015—2019年综合运输与区域经济发展的关联性整体呈上升趋势。主要源于在国家内外循环战略不断全面深化实施的背景下，交通运输控制、交通运输管理以及运输安全等方面引用先进的电子信息技术、通信技术、系统工程技术，在技术上国家给与财政支持；在先进设备购置上，国家降低购置税率，构建稳健的货币与运输经济协调政策[18]。通过计算得到2019年综合运输与区域经济各体系关联度状况，其运输与经济外向性关联度方面与其他3个指标相比，还需要进一步提高。

图2 综合运输与区域经济发展各体系关联系数变化

表5中：ζ1为综合运输和经济总量，ζ2为综合运输和经济结构，ζ3为综合运输和经济效益，ζ4为综合运输和经济外向性，Ω为关联序。

如表5所示，大多数城市综合运输子体系与区域经济体系的关联系数都大于0.5，充分说明体系间有着显著的相关性[19]。从城市关联序来看，广州最高，紧接着是重庆、成都，主要在于广州、重庆、成都地区运输与经济水平在全国处于领先地位，两者的关联协调性较强。另一方面，中部地区的永州、怀化因其地理位置、经济条件、人才储备等受限，削弱了交通运输对区域经济发展的影响，导致综合运输与区域经济发展关联性相对较低。因此，解决中部等地区的运输与区域经济发展的协同问题，需通过建立成渝—粤港澳两极运输与经济的合作交流、产业定位互补，打造极与极之间国家综合立体交通网，推动两极形成发展合力，带动成渝—粤港澳轴线核心城市经济与综合运输业发展。

3.3 耦合协调度研究

上文通过灰色关联分析得到了2015—2019年综合运输子体系与区域经济发展子体系的关联系数，并基于关联系数构建耦合协调度模型，进一步挖掘两大体系之间的耦合协调状况，对耦合协调度均值降序排列，如表6所示。

表6 2015—2019年综合运输与区域经济发展体系耦合协调状况

如表6所示，各地区综合运输与区域经济发展耦合协调度基本呈现逐年上升的趋势，其中广州两大体系的耦合协调度每年持续领先其它地区，均在0.8以上，处于优秀协调水平，广州无论是外接一带一路，还是内接中部、西南地区，广州交通区位最突出，是国家高速公路网连接最多的城市之一，其白云机场航线建设覆盖全球主要城市，粤港澳大湾区规划倡议的提出，使得广州发展政策支持力度进一步扩大，投资进出口经济优势明显；西南地区的重庆、成都凭借西部战略开发优势耦合协调度均值在0.75～0.85之间，处于优秀协调水平；欠发达地区的怀化、永州耦合协调度均值在0.35左右，2座城市由于区域位置受限，以条状深入贵州境内，在空间上与周边城市群联络条件较差，且运输资源受贵州掣肘处于濒临失调水平；中间华南地区的佛山、桂林城市耦合度均值在0.6～0.8之间，处于良好协调水平。总体看，华南地区的广州及西南地区核心城市成渝耦合协调度较强，其次是华南地区的佛山、桂林，贵阳紧随其后，中部地区怀化、永州协调度相对较低。

4 结论和建议

文中在对成渝—粤港澳通道8个核心城市进行综合运输与区域经济发展水平测算的基础上，借助灰色关联理论，运用耦合协调理论进行分析，结论如下：

1)2015—2019年8个核心城市综合运输与区域经济发展协调水平显著提高，大部分城市的耦合协调水平由低水平向高水平发展。

2)不同城市的综合运输与区域经济发展协调水平存在一定差异。总体看，经济发展水平较好的主要集中在综合运输得分较高的珠三角地区和成渝地区，经济发展较弱的城市主要在华南地区东北部和中部地区。

3)基于关联系数分析，影响各城市耦合协调水平的关键指标存在差异性。从关联序总体来看，各地区综合运输与区域经济存在显著相关性，尤其在广州、成都、重庆三者间更为明显，其关联序数分别为0.778,0.737,0.732。

4)通过对综合运输与区域经济耦合协调度研究发现：在时间上，各城市的耦合协调度均处于上升趋势；在空间上，广州、成都、重庆协调能力较强，为优秀协调水平。佛山、桂林、贵阳地区耦合协调水平低于广州、成都、重庆，但高于濒临失调的怀化、永州；成渝—粤港澳轴线核心城市之间存在协调“断裂带”，存在不平衡、不协调现象。

5)针对影响不同区域间协调的关键指标，要更加注重关联因素较强的产业发展，更好提升协调水平。对于综合运输和区域经济协调较差的城市，应及时提升区域通达性和综合枢纽的换乘性，用以保障区域经济更好发展。