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      基于面板數(shù)據(jù)的區(qū)域經(jīng)濟(jì)與機(jī)場(chǎng)規(guī)模關(guān)聯(lián)性分析*

      2014-12-02 01:31:30謝菲夏洪山鄭燕琴
      關(guān)鍵詞:吞吐量級(jí)別面板

      謝菲 夏洪山 鄭燕琴

      (南京航空航天大學(xué)民航學(xué)院 南京 210016)

      0 引 言

      區(qū)域經(jīng)濟(jì)是影響機(jī)場(chǎng)發(fā)展的重要制約因素,機(jī)場(chǎng)與區(qū)域經(jīng)濟(jì)相互影響,機(jī)場(chǎng)不僅承擔(dān)輻射區(qū)域內(nèi)的航空客貨運(yùn)輸需求,并且?guī)?dòng)空港所在地及周邊航空指向型產(chǎn)業(yè)的發(fā)展;而區(qū)域經(jīng)濟(jì)的發(fā)展也會(huì)引至航空客貨運(yùn)輸需求的提升,從而助推機(jī)場(chǎng)的進(jìn)一步發(fā)展.

      文獻(xiàn)[1]指出,歐洲地區(qū)的機(jī)場(chǎng)對(duì)周邊區(qū)域經(jīng)濟(jì)產(chǎn)生影響,并將機(jī)場(chǎng)的區(qū)域經(jīng)濟(jì)影響力從直接、間接、誘導(dǎo)及催化影響四方面進(jìn)行總結(jié)分析;Stephen J.Appold[2]針對(duì)美國(guó)25個(gè)機(jī)場(chǎng),從就業(yè)與GDP兩方面著手進(jìn)行研究,證實(shí)機(jī)場(chǎng)在區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展中發(fā)揮著重要的作用;類似的研究還有Jacco Hakfoort 等[3]對(duì)阿姆 斯特丹 基浦機(jī) 場(chǎng)、Beyers等對(duì)美國(guó)King County國(guó)際機(jī)場(chǎng)的研究.我國(guó)該領(lǐng)域研究起步較晚,宋偉等[4]從原生效益、次生效益和永久性效益4個(gè)層次分析接近航空樞紐的人口與產(chǎn)業(yè)所獲得的經(jīng)濟(jì)利益與區(qū)位優(yōu)勢(shì),驗(yàn)證了機(jī)場(chǎng)對(duì)城市和區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的推動(dòng)作用;劉海波等[5]通過分析機(jī)場(chǎng)與腹地經(jīng)濟(jì)發(fā)展協(xié)調(diào)演進(jìn)的三個(gè)階段,驗(yàn)證了機(jī)場(chǎng)與腹地經(jīng)濟(jì)發(fā)展間的協(xié)同關(guān)系;彭語冰等[6]用理論演繹和實(shí)證歸納方法分析機(jī)場(chǎng)與區(qū)域經(jīng)濟(jì)間的相互關(guān)系,論述了區(qū)域經(jīng)濟(jì)和諧發(fā)展的現(xiàn)狀和存在的主要問題;曹允春等[7-9]歸納總結(jié)了機(jī)場(chǎng)對(duì)推動(dòng)區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的幾種具體表現(xiàn).可以看出,在以往研究中,主要關(guān)注于機(jī)場(chǎng)如何促進(jìn)區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展,由于對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)與機(jī)場(chǎng)發(fā)展的關(guān)聯(lián)程度研究的不足,鮮有具有說服力的數(shù)據(jù)支撐,因此缺乏對(duì)機(jī)場(chǎng)與區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展耦合作用機(jī)理的深入研究.譬如,王劍雨[10]以深圳機(jī)場(chǎng)為例,利用投入產(chǎn)出法對(duì)民航機(jī)場(chǎng)社會(huì)經(jīng)濟(jì)效益進(jìn)行分析,但是數(shù)據(jù)上存在滯后性;陳林[11]僅從產(chǎn)業(yè)關(guān)聯(lián)的角度測(cè)算航空運(yùn)輸業(yè)對(duì)經(jīng)濟(jì)社會(huì)的貢獻(xiàn).因此本文擬采用面板數(shù)據(jù)對(duì)機(jī)場(chǎng)規(guī)模與區(qū)域經(jīng)濟(jì)關(guān)聯(lián)性進(jìn)行定量分析,數(shù)據(jù)來源于近年來全國(guó)范圍內(nèi)多個(gè)機(jī)場(chǎng),代表性強(qiáng),以避免單獨(dú)使用時(shí)間序列數(shù)據(jù)或是截面數(shù)據(jù)對(duì)二者關(guān)聯(lián)程度進(jìn)行檢驗(yàn)存在偏差.

      1 面板數(shù)據(jù)模型

      面板數(shù)據(jù)又稱縱列數(shù)據(jù),包括時(shí)間序列數(shù)據(jù)以及橫截面數(shù)據(jù),屬于二維數(shù)據(jù).相比于一般的混合橫截面數(shù)據(jù),面板數(shù)據(jù)在各個(gè)時(shí)期每個(gè)截面的個(gè)體是沒有變化的.因此,在進(jìn)行經(jīng)濟(jì)分析模型假設(shè)時(shí),面板數(shù)據(jù)更加實(shí)用,包含的數(shù)據(jù)信息量更大.本文擬采用的面板數(shù)據(jù)對(duì)機(jī)場(chǎng)與區(qū)域經(jīng)濟(jì)的關(guān)聯(lián)性進(jìn)行分析,既可以描述樣本的動(dòng)態(tài)變化,也可以反映個(gè)體之間的差異.這種數(shù)據(jù)方法能夠處理更多的信息,并且減少共線性.

      2 機(jī)場(chǎng)分類

      在民航運(yùn)輸系統(tǒng)中,機(jī)場(chǎng)是一個(gè)非常重要的組成部分.鑒于不同級(jí)別的機(jī)場(chǎng)對(duì)經(jīng)濟(jì)的影響程度以及方式有所不同,因此,在分析機(jī)場(chǎng)規(guī)模與區(qū)域經(jīng)濟(jì)之間的關(guān)聯(lián)性之前,需要對(duì)機(jī)場(chǎng)進(jìn)行合理分類.根據(jù)不同的分類標(biāo)準(zhǔn),可以對(duì)機(jī)場(chǎng)進(jìn)行不同的劃分[12].民航局頒布的《民用機(jī)場(chǎng)服務(wù)質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)》[13],按照機(jī)場(chǎng)客流量的不同,將機(jī)場(chǎng)分為I到VI類,見表1.

      綜合考慮區(qū)域經(jīng)濟(jì)與機(jī)場(chǎng)規(guī)模影響機(jī)制,結(jié)合國(guó)家《民用機(jī)場(chǎng)服務(wù)質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)》,根據(jù)機(jī)場(chǎng)地理位置以及航線網(wǎng)絡(luò)布局形式的差異,以旅客吞吐量為劃分指標(biāo),將國(guó)內(nèi)機(jī)場(chǎng)分為三個(gè)級(jí)別:第一級(jí)為1000萬人次以上,主要包括區(qū)域樞紐機(jī)場(chǎng);第二級(jí)別為100~1000萬人次之間,主要包括一些省會(huì)機(jī)場(chǎng);第三級(jí)別為100萬人次以下的機(jī)場(chǎng),主要為一些支線機(jī)場(chǎng).第一級(jí)別主要以樞紐機(jī)場(chǎng)為主,一般位于區(qū)域中心城市,多采用樞紐式航線網(wǎng)絡(luò)布局形式,由于其樞紐式的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)能夠吸引更多的航班,促進(jìn)通航城市數(shù)量和航班密度增加,更加容易帶動(dòng)機(jī)場(chǎng)非航業(yè)務(wù)以及周邊區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展.第二級(jí)別主要涵蓋位于省會(huì)城市的干線機(jī)場(chǎng)以及東部經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)的機(jī)場(chǎng),多采用城市對(duì)航線網(wǎng)絡(luò)布局形式,與樞紐中轉(zhuǎn)運(yùn)輸方式比起來旅客數(shù)更少,因此也限制了航班的頻數(shù),旅客對(duì)航班的選擇性降低.第三級(jí)別主要是位于中小城市的支線機(jī)場(chǎng),多采用城市對(duì)航線網(wǎng)絡(luò)布局形式,這類機(jī)場(chǎng)吞吐量很小.不同級(jí)別機(jī)場(chǎng)的航線網(wǎng)絡(luò)布局差異很大,旅客類型也有較大差異.

      表1 民航總局機(jī)場(chǎng)標(biāo)準(zhǔn)分類原則

      3 變量選取與數(shù)據(jù)來源

      由于機(jī)場(chǎng)投資建設(shè)項(xiàng)目具有投資規(guī)模大、占用土地多、建設(shè)周期長(zhǎng)、風(fēng)險(xiǎn)性高的特點(diǎn).作為投資者,必須清楚項(xiàng)目投資的風(fēng)險(xiǎn)所在[14].因此,選取合理的機(jī)場(chǎng)作為指標(biāo)進(jìn)行分析是至關(guān)重要的.由于我國(guó)幅員遼闊,東西部經(jīng)濟(jì)發(fā)展不均衡,機(jī)場(chǎng)分布也不均衡.中西部地區(qū)經(jīng)濟(jì)相對(duì)落后,這使得一些機(jī)場(chǎng)處于閑置狀態(tài),造成資源的浪費(fèi),同時(shí),由于機(jī)場(chǎng)并沒有完全發(fā)揮運(yùn)輸客貨的功能,其對(duì)當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)的帶動(dòng)作用也并不明顯.東部沿海地區(qū)機(jī)場(chǎng)的分布密度遠(yuǎn)大于中西部地區(qū),一些區(qū)域機(jī)場(chǎng)分布密度過大,反而造成惡性競(jìng)爭(zhēng),使得機(jī)場(chǎng)的運(yùn)營(yíng)效率低下,與當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)的良性循環(huán)也沒有形成.除此之外,在機(jī)場(chǎng)密度較大的地區(qū),由于航班密度以及機(jī)場(chǎng)設(shè)施的不同,旅客多集中于樞紐機(jī)場(chǎng),造成樞紐機(jī)場(chǎng)航班密度過大且負(fù)荷過重,而其周邊地區(qū)的機(jī)場(chǎng)旅客量太少,出現(xiàn)資源閑置的現(xiàn)象.為了提高模型計(jì)算效率和精度,本文將篩選出典型且能夠明確反映當(dāng)?shù)貐^(qū)域經(jīng)濟(jì)狀況的機(jī)場(chǎng)作為數(shù)據(jù)樣本.

      文中以2012年我國(guó)機(jī)場(chǎng)旅客吞吐量為依據(jù),將機(jī)場(chǎng)分為3個(gè)級(jí)別進(jìn)行分析研究,觀察機(jī)場(chǎng)規(guī)模與區(qū)域經(jīng)濟(jì)之間的關(guān)聯(lián)性.第一級(jí)別為年吞吐量大于1000萬人次的機(jī)場(chǎng),選取北京首都國(guó)際機(jī)場(chǎng)、廣州白云機(jī)場(chǎng)、深圳寶安機(jī)場(chǎng)、成都雙流機(jī)場(chǎng)、杭州蕭山機(jī)場(chǎng),第二級(jí)別為100萬~1000萬人次之間的省會(huì)機(jī)場(chǎng),選取哈爾濱太平機(jī)場(chǎng)、福州長(zhǎng)樂機(jī)場(chǎng)、石家莊正定機(jī)場(chǎng)、天津?yàn)I海機(jī)場(chǎng)、無錫碩放機(jī)場(chǎng);第三級(jí)別為100萬人次以下的支線機(jī)場(chǎng),選取常州奔牛機(jī)場(chǎng)、威海國(guó)際機(jī)場(chǎng)、南通興東機(jī)場(chǎng)、海拉爾東山國(guó)際機(jī)場(chǎng)、騰沖駝峰機(jī)場(chǎng),主要為旅游資源型機(jī)場(chǎng)以及經(jīng)濟(jì)發(fā)展較好的城市機(jī)場(chǎng).

      綜上對(duì)機(jī)場(chǎng)規(guī)模與區(qū)域經(jīng)濟(jì)的分析,本文選取上述3個(gè)級(jí)別機(jī)場(chǎng)15 個(gè)城市的GDP、旅游旅客人數(shù)、進(jìn)出口額、居民可支配收入、機(jī)場(chǎng)旅客年吞吐量等指標(biāo)作為在實(shí)證分析研究的變量,以2000~2011年的年度數(shù)據(jù)作為樣本,數(shù)據(jù)來源于各市的統(tǒng)計(jì)年鑒以及各年度《從統(tǒng)計(jì)看民航》.

      4 模型估計(jì)

      4.1 面板數(shù)據(jù)單位根檢驗(yàn)

      在進(jìn)行建模前,首先要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn).根據(jù)數(shù)據(jù)是否同質(zhì),需要進(jìn)行單位根檢驗(yàn).由于本文選取的15個(gè)樣本情況差異大,為不同質(zhì)面板數(shù)據(jù),因此,進(jìn)行單位根檢驗(yàn)時(shí),選用IPS,ADF-Fisher,PP-Fisher5 方法.在做單位根檢驗(yàn)前,需要畫出數(shù)據(jù)的時(shí)序圖,用以判斷數(shù)據(jù)是否含有趨勢(shì)和截距.圖2為北京地區(qū)與廣州地區(qū)數(shù)據(jù)的部分時(shí)序圖.

      圖1 北京、廣州地區(qū)數(shù)據(jù)時(shí)序圖

      表2為2000年到2011年15個(gè)地區(qū)機(jī)場(chǎng)旅客吞吐量(LK)、國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值(GDP)、旅游旅客人數(shù)(LY)、進(jìn)出口額(EX)、人均可支配收入(SR)及其各自對(duì)應(yīng)差分指標(biāo)面板數(shù)據(jù)的單位根檢驗(yàn)結(jié)果.可以看出,該面板數(shù)據(jù)在5%顯著性水平下,都接受了單位根的原假設(shè),即沒有通過檢驗(yàn),說明面板數(shù)據(jù)變量序列不平穩(wěn).繼續(xù)進(jìn)行一階差分,在得出其一階差分后,序列在5%顯著性水平下拒絕原假設(shè),說明序列平穩(wěn).由此可知,該面板數(shù)據(jù)為一階單整數(shù)據(jù).

      表2 2000~2011年15個(gè)地區(qū)面板數(shù)據(jù)單位根檢驗(yàn)

      4.2 協(xié)整檢驗(yàn)

      本文采取的數(shù)據(jù)屬于非同質(zhì)面板,在進(jìn)行協(xié)整檢驗(yàn)時(shí),采用Pedroni檢驗(yàn).其基本檢驗(yàn)?zāi)P蜑?/p>

      根據(jù)式(1),利用eviews6.0軟件對(duì)面板數(shù)據(jù)進(jìn)行協(xié)整檢驗(yàn),得出的結(jié)果見表3.

      表3 基于Pedroni檢驗(yàn)的協(xié)整檢驗(yàn)情況

      據(jù)相關(guān)文獻(xiàn)指出,Group統(tǒng)計(jì)量相比于Panel統(tǒng)計(jì)量更具有檢驗(yàn)效力.根據(jù)表中檢驗(yàn)結(jié)果,Group統(tǒng)計(jì)量的值在顯著性水平5%的情況下,都是拒絕不存在協(xié)整關(guān)系的原假設(shè),表明旅客吞吐量(LK)與國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值(GDP)、旅游旅客人數(shù)(LY)、進(jìn)出口額(EX)、人均可支配收入(SR)等變量之間存在協(xié)整關(guān)系;Panel統(tǒng)計(jì)量中,除了Panel PP-Statistic以外,其他統(tǒng)計(jì)量在顯著性水平5%的情況下,也拒絕了原假設(shè),雖然Panel PPStatistic接受了原假設(shè),但從整體來看,還是可以拒絕原假設(shè),認(rèn)為機(jī)場(chǎng)規(guī)模指標(biāo)變量與區(qū)域經(jīng)濟(jì)指標(biāo)變量之間是存在協(xié)整關(guān)系的,說明機(jī)場(chǎng)規(guī)模與區(qū)域經(jīng)濟(jì)之間存在長(zhǎng)期的均衡關(guān)系.

      4.3 模型估計(jì)

      面板數(shù)據(jù)的模型有3類,一般通過F檢驗(yàn)確認(rèn)不是混合模型之后,就要檢驗(yàn)是固定效應(yīng)還是隨機(jī)效應(yīng),一般可采用Hausman檢驗(yàn),在確定模型之后開始回歸分析.本文需要研究不同吞吐級(jí)別下,機(jī)場(chǎng)規(guī)模與區(qū)域經(jīng)濟(jì)之間的不同關(guān)系,所以在上述機(jī)場(chǎng)分類基礎(chǔ)上,按機(jī)場(chǎng)旅客吞吐量分類,將15個(gè)機(jī)場(chǎng)分為3 組進(jìn)行模型估計(jì),為方便描述,這里分別叫第一級(jí)別機(jī)場(chǎng)、第二級(jí)別機(jī)場(chǎng)以及第三級(jí)別機(jī)場(chǎng).

      1)F檢驗(yàn) 采用F檢驗(yàn)法判斷3組面板數(shù)據(jù)是否采用混合模型.結(jié)果見表4.

      表4 F 檢驗(yàn)法檢驗(yàn)結(jié)果

      根據(jù)上述F檢驗(yàn)法的定義,原假設(shè)為:采用混合估計(jì)模型進(jìn)行建模,在顯著性水平5%時(shí),F(xiàn)值大于臨界值Fa(N,NT-N-k),則拒絕原假設(shè),不采用混合估計(jì)模型;反之,則采用混合估計(jì)模型.由表4結(jié)果可以看出,三類機(jī)場(chǎng)的面板數(shù)據(jù)組在F檢驗(yàn)中,F(xiàn)值均大于臨界值Fa(N,NT-Nk),表明三類機(jī)場(chǎng)分組數(shù)據(jù)均拒絕使用混合模型.

      2)Hausman檢驗(yàn) 對(duì)3組面板數(shù)據(jù)進(jìn)行完F檢驗(yàn),確定不選用混合估計(jì)模型后,就需要進(jìn)行判別選擇固定效應(yīng)模型還是隨機(jī)效應(yīng)模型.采用Hausman檢驗(yàn)進(jìn)行判別.結(jié)果見表5.

      表5 Hausman檢驗(yàn)法檢驗(yàn)結(jié)果

      根據(jù)Hausman檢驗(yàn)法[15]定義,原假設(shè)為建立隨機(jī)效應(yīng)模型,即自變量與個(gè)體影響是不相關(guān)的.當(dāng)P值大于0.05時(shí),則認(rèn)為自變量與個(gè)體影響不相關(guān),反之,則相關(guān).由表5結(jié)果可以看出,第一級(jí)別機(jī)場(chǎng)與第三級(jí)別機(jī)場(chǎng)的P值分別為0.0013和0.0008,小于0.05,認(rèn)為自變量與個(gè)體差異有關(guān),選用固定效應(yīng)模型.第二級(jí)別機(jī)場(chǎng)的P值大于0.05,接受原假設(shè),認(rèn)為自變量與個(gè)體差異無關(guān),選用隨機(jī)效應(yīng)模型.三組面板數(shù)據(jù)是按照機(jī)場(chǎng)不同旅客吞吐量進(jìn)行分類,并根據(jù)上述的模型估計(jì)構(gòu)建相應(yīng)的模型.

      第一級(jí)別機(jī)場(chǎng)(固定效應(yīng)模型)

      第二級(jí)別機(jī)場(chǎng)(隨機(jī)效應(yīng)模型)

      第三級(jí)別機(jī)場(chǎng)(固定效應(yīng)模型)

      5 結(jié) 論

      1)根據(jù)以上模型結(jié)果可以看出,3組面板數(shù)據(jù)中,區(qū)域經(jīng)濟(jì)與旅客吞吐量的關(guān)系各不一樣.其中,從GDP對(duì)旅客吞吐量的關(guān)聯(lián)情況來看,第三級(jí)別機(jī)場(chǎng)的GDP對(duì)旅客吞吐量的彈性最大,其次是第一級(jí)別機(jī)場(chǎng),最后為第二級(jí)別機(jī)場(chǎng),分別為2.2122,1.9254,1.5154,這表示每增加1%GDP,機(jī)場(chǎng)航空旅客的吞吐量就會(huì)分別增加2.2122%,1.9254%,1.5154%.可以看出,GDP對(duì)航空旅客吞吐量的影響都還比較顯著,100萬人次以下的機(jī)場(chǎng)GDP的增幅作用最大,其次為1000萬人次以上機(jī)場(chǎng),最后為100 萬~1000萬人次之間的機(jī)場(chǎng).說明當(dāng)機(jī)場(chǎng)規(guī)模很小時(shí),仍處于起步階段,區(qū)域經(jīng)濟(jì)對(duì)機(jī)場(chǎng)的影響比較大,要高于機(jī)場(chǎng)對(duì)當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)的影響,即第三級(jí)別機(jī)場(chǎng)的狀況;而機(jī)場(chǎng)發(fā)展到樞紐機(jī)場(chǎng)后,形成較大規(guī)模的臨空經(jīng)濟(jì)圈,當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)的發(fā)展會(huì)給機(jī)場(chǎng)帶來更多的航空需求,對(duì)機(jī)場(chǎng)發(fā)展的促進(jìn)作用比較大,即第一級(jí)別機(jī)場(chǎng)的情況.

      2)當(dāng)?shù)芈糜温每腿藬?shù)對(duì)機(jī)場(chǎng)航空旅客吞吐量的彈性大小排序?yàn)榈谌?jí)別機(jī)場(chǎng)、第一級(jí)別機(jī)場(chǎng),最后為第二級(jí)別機(jī)場(chǎng),值分別為0.3512,0.2751,0.2192,即表示每增加1%的當(dāng)?shù)芈糜握呷藬?shù),機(jī)場(chǎng)航空旅客的吞吐量分別增加0.3512%,0.2751%,0.2192%.由此可以看出,旅游者對(duì)吞吐量為100萬人次以下的機(jī)場(chǎng)的影響比較大.根據(jù)機(jī)場(chǎng)分類可以知道,支線機(jī)場(chǎng)包括礦產(chǎn)資源性城市、旅游資源型城市、經(jīng)濟(jì)發(fā)展較好城市以及地面交通不便利的城市.在選取第三級(jí)別機(jī)場(chǎng)的時(shí)候,本文選取了典型的旅游資源型城市以及經(jīng)濟(jì)發(fā)展較好的城市,如海拉爾和騰沖,因此,第三級(jí)別的機(jī)場(chǎng)中,旅游旅客人數(shù)對(duì)機(jī)場(chǎng)航空旅客吞吐量的彈性最大.

      3)進(jìn)出口貿(mào)易對(duì)機(jī)場(chǎng)航空旅客吞吐量的彈性相對(duì)于其他因素來說比較小,三類機(jī)場(chǎng)的值分別為0.1051,0.0862,0.0983,可以看出,吞吐量為1000萬人次以上的機(jī)場(chǎng)進(jìn)出口貿(mào)易對(duì)機(jī)場(chǎng)航空旅客吞吐量的影響較大,但從整體上看,該因素對(duì)機(jī)場(chǎng)的影響并不顯著.

      4)三組面板數(shù)據(jù)中,按地區(qū)人均可支配收入對(duì)機(jī)場(chǎng)航空旅客吞吐量的彈性大小排序?yàn)榈诙?jí)別機(jī)場(chǎng)、第一級(jí)別機(jī)場(chǎng)、第三級(jí)別機(jī)場(chǎng),分別為0.1920,0.1025,0.0975,這表示地區(qū)居民人均可支配收入每增加1%,機(jī)場(chǎng)航空旅客的吞吐量就會(huì)分別增加0.1920%,0.1025%,0.0975%.這說明了干線機(jī)場(chǎng)所在地區(qū),如石家莊、天津等,其地區(qū)居民人均可支配收入對(duì)機(jī)場(chǎng)吞吐量的影響較大.

      5)根據(jù)模型估計(jì)結(jié)果,可以看出區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)機(jī)場(chǎng)規(guī)模具有帶動(dòng)作用.將機(jī)場(chǎng)分為三組級(jí)別進(jìn)行分析,可以看出在不同機(jī)場(chǎng)規(guī)模下,區(qū)域經(jīng)濟(jì)與機(jī)場(chǎng)規(guī)模之間不同程度的關(guān)聯(lián).如吞吐量在100萬人次以下機(jī)場(chǎng)中,GDP 與旅游資源對(duì)機(jī)場(chǎng)規(guī)模的影響最大,地方政府可以重點(diǎn)開發(fā)旅游資源,不僅可以促進(jìn)區(qū)域經(jīng)濟(jì)的發(fā)展,也會(huì)帶動(dòng)機(jī)場(chǎng)的進(jìn)一步發(fā)展.同時(shí),根據(jù)區(qū)域經(jīng)濟(jì)各指標(biāo)對(duì)機(jī)場(chǎng)旅客吞吐量的不同彈性作用,也能根據(jù)當(dāng)?shù)氐慕?jīng)濟(jì)情況,對(duì)機(jī)場(chǎng)旅客吞吐量預(yù)測(cè)提供依據(jù),為機(jī)場(chǎng)投資建設(shè)提供合理參考意見.

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