張汝華，郭森垚，施慶利

(1. 山東大學(xué) 齊魯交通學(xué)院，山東 濟(jì)南 250061； 2. 山東省交通規(guī)劃設(shè)計(jì)院集團(tuán)有限公司，山東 濟(jì)南 250031)

0 引 言

運(yùn)輸結(jié)構(gòu)就是綜合運(yùn)輸系統(tǒng)中，各種運(yùn)輸方式的地位、布局及相互發(fā)展的比例關(guān)系。其中，貨運(yùn)結(jié)構(gòu)指一定時(shí)期及范圍內(nèi)，貨運(yùn)總量中各種貨運(yùn)量的占比。運(yùn)輸結(jié)構(gòu)優(yōu)化是指對(duì)交通運(yùn)輸資源進(jìn)行科學(xué)、合理、高效的優(yōu)化配置，以轉(zhuǎn)換交通運(yùn)輸發(fā)展方式，推動(dòng)交通運(yùn)輸可持續(xù)發(fā)展。對(duì)區(qū)域綜合交通的運(yùn)輸結(jié)構(gòu)演變規(guī)律進(jìn)行研究，有助于發(fā)現(xiàn)各種運(yùn)輸方式之間的發(fā)展?fàn)顩r差異程度，以及在發(fā)展綜合運(yùn)輸系統(tǒng)中的短板和缺陷，有助于政府通過(guò)宏觀調(diào)控來(lái)實(shí)現(xiàn)綜合運(yùn)輸系統(tǒng)的完整和穩(wěn)定，促進(jìn)區(qū)域經(jīng)濟(jì)進(jìn)一步增長(zhǎng)。

在對(duì)于運(yùn)輸結(jié)構(gòu)的研究當(dāng)中，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和運(yùn)輸結(jié)構(gòu)的相互關(guān)系是研究的主要方向。吳峰等[1]通過(guò)對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)與運(yùn)輸結(jié)構(gòu)熵值的因果關(guān)系檢驗(yàn)，定量地分析了我國(guó)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)與運(yùn)輸結(jié)構(gòu)的關(guān)系；王岳平[2]從定量分析的角度系統(tǒng)研究了我國(guó)經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)變化對(duì)交通運(yùn)輸業(yè)的影響，構(gòu)建交通運(yùn)輸業(yè)與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)關(guān)聯(lián)關(guān)系的計(jì)算模型以及交通運(yùn)輸增長(zhǎng)結(jié)構(gòu)因素測(cè)算模型，使用回歸分析對(duì)二者的關(guān)聯(lián)關(guān)系進(jìn)行闡述；馮鳳玲[3]使用回歸分析模型結(jié)合經(jīng)濟(jì)計(jì)量分析特點(diǎn),提出了基于典型相關(guān)分析的平滑指數(shù)和回歸模型的交通經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)分析方法，建立綜合客運(yùn)周轉(zhuǎn)量預(yù)測(cè)模型；姬亞鵬[4]建立了相應(yīng)的指標(biāo)體系分析交通運(yùn)輸結(jié)構(gòu)與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的關(guān)系和協(xié)調(diào)度；譚健妹等[5]基于出行者對(duì)交通運(yùn)輸方式選擇遵守效用極大化原理,構(gòu)建了城市群客運(yùn)通道不同交通方式合理分工非線性多目標(biāo)模型。但是，交通運(yùn)輸系統(tǒng)作為一個(gè)復(fù)雜的系統(tǒng)，使用傳統(tǒng)的計(jì)量方法進(jìn)行直接描述將過(guò)于抽象，使用信息熵描述運(yùn)輸結(jié)構(gòu)能夠較為直觀的反應(yīng)其演變規(guī)律。

信息熵理論本是用于信息描述的抽象化模型，除了本身對(duì)于信息的研究，由于其具有較強(qiáng)的結(jié)構(gòu)性特點(diǎn)也被應(yīng)用在各個(gè)領(lǐng)域的結(jié)構(gòu)描述當(dāng)中[6-8]。對(duì)于交通運(yùn)輸結(jié)構(gòu)的研究當(dāng)中，于世軍等[9]提出使用信息熵對(duì)運(yùn)輸結(jié)構(gòu)進(jìn)行描述，結(jié)合主成分分析和灰色關(guān)聯(lián)模型探尋區(qū)域交通運(yùn)輸結(jié)構(gòu)演變影響較大的因子，通過(guò)實(shí)例證實(shí)使用信息熵描述運(yùn)輸結(jié)構(gòu)并展現(xiàn)演變規(guī)律的可行性；基于此，王輝等[6]使用馬爾科夫鏈模型對(duì)未來(lái)的發(fā)展趨勢(shì)進(jìn)行了預(yù)測(cè)。使用信息熵能夠系統(tǒng)的描述運(yùn)輸結(jié)構(gòu)，但在已有的研究當(dāng)中其影響因素和預(yù)測(cè)分析仍然局限于系統(tǒng)方面的分析上,沒(méi)有具體的影響因素闡述。

單一運(yùn)輸方式對(duì)于運(yùn)輸結(jié)構(gòu)的影響也有學(xué)者進(jìn)行研究。朱子虎[11]使用推拉效應(yīng)模型對(duì)貨運(yùn)結(jié)構(gòu)的影響因素進(jìn)行闡述，卻缺乏較為透徹的分析，僅是進(jìn)行了簡(jiǎn)單比較。綜上所述，針對(duì)運(yùn)輸結(jié)構(gòu)與經(jīng)濟(jì)及產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的關(guān)系有了眾多研究，對(duì)于運(yùn)輸結(jié)構(gòu)的系統(tǒng)影響因素也有人提及，但是針對(duì)貨運(yùn)結(jié)構(gòu)演變及其具體影響因素分析仍然少有人進(jìn)行研究。因此，以山東省貨運(yùn)結(jié)構(gòu)為研究對(duì)象，運(yùn)用信息熵理論來(lái)衡量各類運(yùn)輸方式運(yùn)量間的均衡發(fā)展程度，使用灰色關(guān)聯(lián)模型分析得出貨運(yùn)結(jié)構(gòu)的系統(tǒng)影響因素，并結(jié)合推拉效應(yīng)模型對(duì)貨運(yùn)結(jié)構(gòu)的具體影響因素進(jìn)行分析，從而在根源上發(fā)掘單一運(yùn)輸方式對(duì)于貨運(yùn)結(jié)構(gòu)這一系統(tǒng)的影響因素，以便衡量區(qū)域最優(yōu)貨運(yùn)結(jié)構(gòu)。

1 貨運(yùn)結(jié)構(gòu)的定量描述

1.1 貨運(yùn)結(jié)構(gòu)的信息熵

交通運(yùn)輸系統(tǒng)是一個(gè)復(fù)雜的開(kāi)放系統(tǒng)，其結(jié)構(gòu)特征可以用信息熵表示。假設(shè)一個(gè)交通運(yùn)輸系統(tǒng)運(yùn)輸總量為A，根據(jù)運(yùn)輸方式不同可將其劃分為N個(gè)類型(文中分為3個(gè)類型：公路、鐵路、水運(yùn)，由于航空無(wú)法獲得精確的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)因此不作考慮，管道運(yùn)輸不做考慮)。區(qū)域貨運(yùn)運(yùn)輸結(jié)構(gòu)信息熵H可以定義為[6]:

H=-∑PilgPi

(1)

信息熵大小反映的是交通運(yùn)輸結(jié)構(gòu)的均衡程度，信息熵越高，則說(shuō)明交通運(yùn)輸?shù)穆毮茴愋蛿?shù)越多,且各職能類型的運(yùn)量相差越小,運(yùn)量分布越均衡。

(2)

1.2 貨運(yùn)結(jié)構(gòu)的均衡度和優(yōu)勢(shì)度

由于交通運(yùn)輸?shù)姆绞絅隨著政策、市場(chǎng)等相關(guān)因素的變化而會(huì)產(chǎn)生變化，因此為了讓不同時(shí)間不同地區(qū)的信息熵具有可比較性，引入均衡度和優(yōu)勢(shì)度的概念。根據(jù)前面信息熵的公式，可知均衡度的公式為：

(3)

式中：J為均衡度。

不難看出，交通運(yùn)輸結(jié)構(gòu)的均衡度實(shí)際就是信息熵與最大信息熵的比值。均衡度J值越大，說(shuō)明地區(qū)交通運(yùn)輸?shù)慕Y(jié)構(gòu)越均衡。當(dāng)J=0時(shí)，說(shuō)明某種交通運(yùn)輸方式具有極大的結(jié)構(gòu)占比，即為當(dāng)?shù)亟煌ㄟ\(yùn)輸結(jié)構(gòu)極為不均衡；當(dāng)J=1時(shí)，可以看做當(dāng)?shù)亟煌ㄟ\(yùn)輸結(jié)構(gòu)達(dá)到了一個(gè)理想的均衡態(tài)。

反之，優(yōu)勢(shì)度的定義為：

I=1-J

(4)

式中：I為優(yōu)勢(shì)度。

優(yōu)勢(shì)度反應(yīng)交通運(yùn)輸結(jié)構(gòu)當(dāng)中一種方式占有絕對(duì)的結(jié)構(gòu)優(yōu)勢(shì)。I值越大，反應(yīng)當(dāng)?shù)亟煌ㄟ\(yùn)輸結(jié)構(gòu)越不均衡。

2 貨運(yùn)結(jié)構(gòu)演變動(dòng)因的分析方法

運(yùn)用信息熵描述交通運(yùn)輸系統(tǒng)可直觀看出交通運(yùn)輸系統(tǒng)的均衡態(tài)勢(shì)，雖然可使用均衡度和相關(guān)影響因素進(jìn)行灰色關(guān)聯(lián)分析來(lái)找尋影響貨運(yùn)結(jié)構(gòu)的因素，但是只可獲得交通運(yùn)輸結(jié)構(gòu)的總體影響因素，無(wú)法明確交通運(yùn)輸變化的具體因素。因此，這里采用灰色關(guān)聯(lián)分析對(duì)貨運(yùn)結(jié)構(gòu)系統(tǒng)影響因素進(jìn)行分析討論，并使用推拉模型對(duì)每種交通運(yùn)輸方式的影響因素進(jìn)行分析討論。結(jié)合兩種分析結(jié)果，即可明確山東省貨運(yùn)結(jié)構(gòu)演變主要影響因素。

2.1 灰色關(guān)聯(lián)分析法

使用灰色關(guān)聯(lián)分析主要是能起到兩個(gè)作用：一是進(jìn)行系統(tǒng)分析，判斷影響系統(tǒng)發(fā)展的因素的重要性；二是用于綜合評(píng)價(jià)問(wèn)題，給出研究對(duì)象或者方案的優(yōu)劣排名。因此可以利用灰色關(guān)聯(lián)分析對(duì)山東省貨運(yùn)結(jié)構(gòu)的影響因素進(jìn)行系統(tǒng)分析。

2.1.1 數(shù)據(jù)無(wú)量綱化

由于灰色關(guān)聯(lián)分析要求量綱要相同，而以上不同數(shù)據(jù)具有不同的量綱，因此在計(jì)算關(guān)聯(lián)系數(shù)之前首先對(duì)各個(gè)數(shù)據(jù)進(jìn)行無(wú)量綱化處理。

數(shù)據(jù)無(wú)量綱化的方法如下所示：

2.1.2 關(guān)聯(lián)系數(shù)求解

1)選取參考數(shù)列

x0={x0(k)|k=1,2,…,n}={x0(1),x0(2),…,x0(n)} (k=1,2,…,n)

(5)

式中：k為計(jì)算關(guān)聯(lián)度的某一時(shí)刻。

假設(shè)有m個(gè)比較數(shù)列，xi={xi(k)|k=1,2,…,n}={xi(1),xi(2),…,xi(n)} (k=1,2,…,m)

(6)

式中：i為比較數(shù)列的個(gè)數(shù)。

從幾何角度來(lái)看，關(guān)聯(lián)度分析就是參考數(shù)列與比較數(shù)列曲線形狀的相似程度。比較數(shù)列與參考數(shù)列的曲線形狀和走向越接近，則說(shuō)明兩者關(guān)聯(lián)度越大；反之，兩者關(guān)聯(lián)度就越小。因此，曲線之間的差值可以作為衡量關(guān)聯(lián)度的標(biāo)準(zhǔn)。

綜上所述,關(guān)聯(lián)度的計(jì)算公式為：

Δi(k)=|x0(k)-xi(k)| (i=1,2,…,h)

(7)

2)求解兩級(jí)最小差和兩級(jí)最大差

兩級(jí)最小差為：

Δ(min)=miniminkΔi(k)

(8)

兩級(jí)最大差為：

Δ(max)=maximaxkΔi(k)

(9)

3)關(guān)聯(lián)系數(shù)的求解

(10)

式中：ζi(k)稱為關(guān)聯(lián)系數(shù)，可以反應(yīng)k時(shí)刻參考數(shù)列與某一比較數(shù)列的相關(guān)聯(lián)性；Δ(min)為兩級(jí)最小差；Δ(max)為兩級(jí)最大差；ρ為分辨系數(shù)，是用來(lái)削弱Δ(max)過(guò)大而使得關(guān)聯(lián)系數(shù)失真的影響，通常取ρ=0.5。

2.1.3 關(guān)聯(lián)度求解

由于關(guān)聯(lián)系數(shù)描述的是單一時(shí)刻參考數(shù)列和比對(duì)數(shù)列的關(guān)聯(lián)性，若用于系統(tǒng)描述會(huì)過(guò)于分散不便于比較關(guān)聯(lián)性的強(qiáng)弱，因此，給出關(guān)聯(lián)度的定義來(lái)描述關(guān)聯(lián)性：

(11)

式中：ri為數(shù)列xi對(duì)參考數(shù)列x0的關(guān)聯(lián)度；ζi(k)為數(shù)列xi對(duì)參考數(shù)列x0在k時(shí)刻的關(guān)聯(lián)系數(shù)。

由式(11)中可以看出，關(guān)聯(lián)度是把各個(gè)時(shí)刻數(shù)列xi對(duì)參考數(shù)列x0的關(guān)聯(lián)系數(shù)集中處理，也就是說(shuō)將已有的離散的信息進(jìn)行集中處理。利用關(guān)聯(lián)度這個(gè)概念，可以對(duì)貨運(yùn)結(jié)構(gòu)的影響因素進(jìn)行系統(tǒng)分析。

2.2 推拉效應(yīng)模型

推拉效應(yīng)模型[11]是在交叉彈性系數(shù)法的基礎(chǔ)上建立起來(lái)的。交叉彈性系數(shù)是經(jīng)濟(jì)學(xué)的概念，表示一種商品的需求量變動(dòng)對(duì)另一種商品價(jià)格變動(dòng)的反應(yīng)程度。傳統(tǒng)的交叉彈性系數(shù)計(jì)算公式為：

(12)

式中:β為交叉彈性系數(shù)；T、ΔT分別為貨運(yùn)量及其增量；E、ΔE分別為同時(shí)期地區(qū)生產(chǎn)總值及其增量。

考慮到貨運(yùn)增量和地區(qū)生產(chǎn)總值增量可能是負(fù)數(shù)，而交叉彈性系數(shù)β僅兩者之間變動(dòng)的相互關(guān)系，因此取β=|β|。通過(guò)回歸方程，可以得到如下關(guān)系：

lnT=α+βlnE

(13)

lnE=δ+γlnT

(14)

式中：E、T分別為區(qū)域經(jīng)濟(jì)生產(chǎn)總值與貨運(yùn)量；α、δ均為常數(shù)項(xiàng)；β、γ分別為推動(dòng)效應(yīng)系數(shù)和拉動(dòng)效應(yīng)系數(shù)。對(duì)E、T分別取對(duì)數(shù)，不會(huì)改變數(shù)據(jù)的性質(zhì)和關(guān)系，且所得數(shù)據(jù)已消除異方差問(wèn)題。對(duì)推拉效應(yīng)模型求導(dǎo)，可得如下等式：

(15)

由式(15)可以看出，推動(dòng)效應(yīng)系數(shù)即為交叉彈性系數(shù)β。同理，拉動(dòng)系數(shù)γ=|γ|。

當(dāng)β>γ時(shí)，表示推動(dòng)效應(yīng)強(qiáng)于拉動(dòng)效應(yīng)，即國(guó)民經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)所引起的貨運(yùn)增長(zhǎng)效果明顯，運(yùn)輸需求小于運(yùn)輸供給；當(dāng)β≈γ時(shí)，表明該區(qū)域運(yùn)輸供給與需求基本平衡，運(yùn)輸與經(jīng)濟(jì)發(fā)展相適應(yīng)；當(dāng)β<γ時(shí),表示推動(dòng)效應(yīng)弱于拉動(dòng)效應(yīng)，該區(qū)域經(jīng)濟(jì)增速相對(duì)較快，貨運(yùn)供給能力不足，可優(yōu)先發(fā)展交通運(yùn)輸業(yè)。

因此，根據(jù)定義，僅算出推動(dòng)系數(shù)或拉動(dòng)系數(shù)即可明確貨運(yùn)供給和貨運(yùn)需求之間的關(guān)系。即若γ<1,必然β>1，則β>γ一定為事實(shí)。反之同理。

此時(shí)，也可以將推拉效應(yīng)模型進(jìn)行含義上的擴(kuò)充。為了探尋單一交通運(yùn)輸方式的貨運(yùn)量的影響因素，也可以將相應(yīng)的影響因素從國(guó)民經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)擴(kuò)充至全社會(huì)增長(zhǎng)因素，如地方財(cái)政、人口等。從而可以明確山東省單一貨運(yùn)方式的貨運(yùn)量大小與影響因子之間的關(guān)系。

3 實(shí)例研究

3.1 山東省貨物運(yùn)輸結(jié)構(gòu)的動(dòng)態(tài)演變

分析山東省貨物運(yùn)輸量數(shù)據(jù)，根據(jù)式(1)、式(3)、式(4)計(jì)算出1995—2018年山東省貨運(yùn)結(jié)構(gòu)的信息熵、均衡度與優(yōu)勢(shì)度的數(shù)值，如表1。

表1 山東省1998—2017年各運(yùn)輸方式貨運(yùn)量Table 1 Shandong Province’s freight volume of various transportation modes from 1998 to 2017 萬(wàn)噸

根據(jù)式(1)～式(3)，可以算出山東省1998—2017年貨運(yùn)結(jié)構(gòu)的信息熵、均衡度和優(yōu)勢(shì)度，如表2。

表2 山東省1998—2017年貨物運(yùn)輸結(jié)構(gòu)的信息熵、均衡度以及優(yōu)勢(shì)度Table 2 Information entropy, equilibrium and superiority of Shandong Province’s freight transport structure from 1998 to 2017

利用表1及表2中的獲得的計(jì)算數(shù)據(jù)，可繪制山東省交通運(yùn)輸結(jié)構(gòu)信息熵、均衡度和優(yōu)勢(shì)度的變化趨勢(shì)，如圖1和圖2。

根據(jù)表2結(jié)果可以看出，山東省交通運(yùn)輸結(jié)構(gòu)信息熵和均衡度的值有所波動(dòng)，在波動(dòng)上升一段時(shí)間后開(kāi)始呈現(xiàn)下降趨勢(shì)，尤其是2008年顯著下降。交通運(yùn)輸部于2014年修改了公路貨運(yùn)量與水路貨運(yùn)量的統(tǒng)計(jì)口徑，因此首先從1998—2013年貨運(yùn)量數(shù)據(jù)來(lái)看，貨運(yùn)結(jié)構(gòu)的信息熵?cái)?shù)據(jù)隨著貨運(yùn)量的變化而變化，以2001年和2002年為例，鐵路和公路貨運(yùn)量的占比均較上一年有所上升，而水路貨運(yùn)量有所下降，2001年貨運(yùn)結(jié)構(gòu)勢(shì)必比2002年均衡，同樣反映出來(lái)2001年信息熵比2002年要高，充分說(shuō)明了信息熵的大小和貨運(yùn)結(jié)構(gòu)均衡與否呈正相關(guān)關(guān)系。根據(jù)式(2)，均衡度基于信息熵的大小計(jì)算出來(lái)，因此均衡度也與貨運(yùn)結(jié)構(gòu)均衡與否呈正相關(guān)關(guān)系，反之優(yōu)勢(shì)度與其呈負(fù)相關(guān)關(guān)系。

根據(jù)優(yōu)勢(shì)度的變化趨勢(shì)可以看出，1998—2007年期間數(shù)值雖然有增長(zhǎng)或跌落，但是總體趨于平穩(wěn)，說(shuō)明這一階段貨運(yùn)結(jié)構(gòu)并沒(méi)有因?yàn)榻煌ㄟ\(yùn)輸基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)而發(fā)生大幅度的變化，即沒(méi)有發(fā)生某一運(yùn)輸方式基礎(chǔ)設(shè)施總量的突變。2008年之后信息熵明顯降低，在統(tǒng)計(jì)口徑不變的前提下，說(shuō)明開(kāi)始開(kāi)始注重某種運(yùn)輸方式的投資和發(fā)展，使得交通運(yùn)輸結(jié)構(gòu)均衡度不斷下降。2014年雖然修改了公路和水路貨運(yùn)量的統(tǒng)計(jì)口徑，但是2014—2017年均衡度也是處于下降趨勢(shì)，說(shuō)明2008—2017年貨運(yùn)結(jié)構(gòu)明顯偏向于單一運(yùn)輸方式，從貨運(yùn)量數(shù)據(jù)可以看出為公路運(yùn)輸，使得貨運(yùn)結(jié)構(gòu)發(fā)展不平衡。根據(jù)山東省綜合交通運(yùn)輸規(guī)劃可以知道，公路運(yùn)輸貨運(yùn)量的比例還將繼續(xù)增大，均衡度將會(huì)繼續(xù)降低，山東省貨運(yùn)結(jié)構(gòu)將會(huì)更加不平衡。

3.2 山東省貨運(yùn)結(jié)構(gòu)演變動(dòng)因分析

由于貨運(yùn)活動(dòng)是人類的一種經(jīng)濟(jì)活動(dòng)，因此在指標(biāo)選取的時(shí)候應(yīng)從有關(guān)社會(huì)性和經(jīng)濟(jì)性的方面考慮來(lái)選取指標(biāo)。因此，綜合考慮指標(biāo)選取的主導(dǎo)性和代表性原則，選取人口、人均GDP、居民消費(fèi)水平、全社會(huì)固定資產(chǎn)投資額、第一產(chǎn)業(yè)總值、第二產(chǎn)業(yè)總值以及第三產(chǎn)業(yè)總值共計(jì)7個(gè)指標(biāo)作為分析山東省貨運(yùn)結(jié)構(gòu)演變的影響因子，分別代表了城市人口、經(jīng)濟(jì)水平、社會(huì)投資以及產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)等社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展方面?？紤]到山東省近20年的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和樣本獲取的數(shù)據(jù)完整性，與指標(biāo)對(duì)應(yīng)的樣本采用山東省1998—2017年的社會(huì)經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)作為分析的樣本。

表3 山東省1998—2017年人口與經(jīng)濟(jì)發(fā)展情況(影響因素)Table 3 Population and economic development of Shandong Province from 1998 to 2017 (influencing factor)

通過(guò)觀察，2014年修改統(tǒng)計(jì)口徑并未改變均衡度的總體變化趨勢(shì)。并且，2008年，山東省公路運(yùn)輸貨運(yùn)量占比增大，均衡度自2008年出現(xiàn)了明顯降低。因此，山東省貨運(yùn)結(jié)構(gòu)演變動(dòng)因?qū)⒎譃?998—2007年和2008—2017年兩個(gè)階段分別分析。

3.2.1 灰色關(guān)聯(lián)分析

根據(jù)灰色關(guān)聯(lián)度的計(jì)算公式，結(jié)合山東省1998—2017年貨運(yùn)結(jié)構(gòu)均衡度數(shù)據(jù)，使用MATLAB R2018B計(jì)算出均衡度7個(gè)影響因素的灰色關(guān)聯(lián)度，如表4。

表4 山東省貨運(yùn)結(jié)構(gòu)演變影響因素與均衡度關(guān)聯(lián)度Table 4 Factors affecting the evolution of Shandong’s freight transport structure, the equilibrium degree and correlation degree

從表4中可以看出，不論是何階段，7個(gè)影響因素對(duì)山東省貨運(yùn)結(jié)構(gòu)演變的影響都是顯著的，關(guān)聯(lián)度都在0.5以上，說(shuō)明山東省貨運(yùn)結(jié)構(gòu)受到人口、社會(huì)經(jīng)濟(jì)水平、固定資產(chǎn)投資以及產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)等多方面的影響。其中，人口變動(dòng)對(duì)于貨運(yùn)結(jié)構(gòu)的影響是最明顯的，關(guān)聯(lián)度超過(guò)0.9，這說(shuō)明人口的增加會(huì)加重貨運(yùn)需求，并且會(huì)產(chǎn)生不同種類的需求以滿足不同的貨運(yùn)品質(zhì)，促使交通運(yùn)輸方式多樣化發(fā)展，優(yōu)勢(shì)度降低，均衡度升高，貨運(yùn)結(jié)構(gòu)也趨于平衡；第一產(chǎn)業(yè)總值對(duì)貨運(yùn)結(jié)構(gòu)的影響也非常顯著，其次是居民消費(fèi)水平及人均GDP對(duì)貨運(yùn)結(jié)構(gòu)的影響；第二產(chǎn)業(yè)和第三產(chǎn)業(yè)對(duì)于貨運(yùn)的依賴相對(duì)較低，社會(huì)固定資產(chǎn)投資對(duì)于貨運(yùn)結(jié)構(gòu)的影響相對(duì)較小，但是都有一定的影響。

3.2.2 推拉效應(yīng)模型分析

使用灰色關(guān)聯(lián)分析可以對(duì)貨運(yùn)結(jié)構(gòu)的系統(tǒng)影響因素進(jìn)行分析，但是無(wú)法針對(duì)某種貨運(yùn)方式進(jìn)行具體的影響因素探究。本文使用推拉效應(yīng)模型對(duì)各種交通運(yùn)輸方式貨運(yùn)量的影響因素進(jìn)行探究，可分析出某種交通運(yùn)輸方式的影響對(duì)于山東省貨運(yùn)結(jié)構(gòu)的影響。對(duì)于影響因子的增長(zhǎng)對(duì)于貨運(yùn)量影響僅需分析拉動(dòng)效應(yīng)即可。根據(jù)拉動(dòng)系數(shù)的計(jì)算公式(14)，可得到影響因子對(duì)于貨運(yùn)量的拉動(dòng)作用，如表5、表6。

表5 1998—2007年影響因素增長(zhǎng)對(duì)于貨運(yùn)量增長(zhǎng)的拉動(dòng)系數(shù)Table 5 The pulling coefficient of the growth of influencing factors to the growth of freight volume from 1998 to 2007

表6 2008—2017年影響因素增長(zhǎng)對(duì)于貨運(yùn)量增長(zhǎng)的拉動(dòng)系數(shù)Table 6 The pulling coefficient of the growth of influencing factors to the growth of freight volume from 2008 to 2017

拉動(dòng)系數(shù)越大說(shuō)明該影響因子對(duì)于貨運(yùn)量增長(zhǎng)的影響越大。從總體來(lái)看，各影響因子對(duì)于每種貨物運(yùn)輸方式的拉動(dòng)作用強(qiáng)弱均為水路運(yùn)輸強(qiáng)于公路運(yùn)輸強(qiáng)于鐵路運(yùn)輸。在1998—2007年這一階段，人口和第一產(chǎn)業(yè)對(duì)于各種交通運(yùn)輸方式貨運(yùn)量的拉動(dòng)系數(shù)都大于1或約等于1，說(shuō)明山東省貨運(yùn)量在這一階段總體的增長(zhǎng)較快，貨運(yùn)的主要目的仍然是滿足人民基本物質(zhì)需求和生活保障；到2008年之后，貨運(yùn)發(fā)展趨于平緩，各種影響因子對(duì)于貨運(yùn)量的拉動(dòng)作用大幅度降低，僅人口增長(zhǎng)對(duì)于貨運(yùn)量的增長(zhǎng)起到拉動(dòng)作用，說(shuō)明在這一階段貨運(yùn)在滿足人民基本物質(zhì)需求的基礎(chǔ)上開(kāi)始呈現(xiàn)多樣化和定制化的趨勢(shì)。

3.2.3 貨運(yùn)結(jié)構(gòu)演變動(dòng)因綜合分析

使用灰色關(guān)聯(lián)分析對(duì)比較對(duì)象和參考對(duì)象之間關(guān)系能夠有較為清晰的反饋，但是比較對(duì)象之間相互的關(guān)系無(wú)法使用灰色關(guān)聯(lián)分析來(lái)體現(xiàn)。在貨運(yùn)結(jié)構(gòu)影響因素的分析當(dāng)中，使用灰色關(guān)聯(lián)分析能夠較為清晰反應(yīng)貨運(yùn)結(jié)構(gòu)這一整體的影響因素，卻無(wú)法反應(yīng)單一運(yùn)輸方式的變動(dòng)對(duì)貨運(yùn)結(jié)構(gòu)的影響，即為無(wú)法體現(xiàn)比較對(duì)象之間的相互關(guān)系。推拉效應(yīng)模型對(duì)于單一運(yùn)輸方式和影響因素之間的互動(dòng)關(guān)系有較為清晰的反饋，然而分析結(jié)果較為零散，無(wú)法形成一個(gè)整體。對(duì)于貨運(yùn)結(jié)構(gòu)總體來(lái)說(shuō)，不論是通過(guò)灰色關(guān)聯(lián)分析還是推拉效應(yīng)模型分析，均可得出影響因子對(duì)于總運(yùn)量的影響大小，采用推拉效應(yīng)模型進(jìn)行補(bǔ)充分析，使用影響因素對(duì)于各交通運(yùn)輸方式拉動(dòng)作用的大小來(lái)彌補(bǔ)灰色關(guān)聯(lián)分析中比較對(duì)象之間的相互關(guān)系，使得貨運(yùn)結(jié)構(gòu)演變動(dòng)因分析更為透徹。在推拉效應(yīng)模型中，各影響因子對(duì)于水路運(yùn)輸?shù)睦瓌?dòng)作用均大于公路和鐵路，并且對(duì)于公路運(yùn)輸?shù)睦瓌?dòng)作用大于鐵路，即各影響因子主要通過(guò)影響水路運(yùn)輸?shù)拇笮《绊懾涍\(yùn)結(jié)構(gòu)的變化，因此水路運(yùn)輸?shù)陌l(fā)展有助于促使山東省貨運(yùn)均衡化。

同樣，在灰色關(guān)聯(lián)分析當(dāng)中人口變動(dòng)對(duì)于貨運(yùn)結(jié)構(gòu)演變的相關(guān)聯(lián)度是最強(qiáng)的，在推拉效應(yīng)模型當(dāng)中也體現(xiàn)為人口對(duì)各交通運(yùn)輸方式的貨運(yùn)量拉動(dòng)作用均比其他運(yùn)輸方式強(qiáng)。人口增長(zhǎng)會(huì)產(chǎn)生基本需求的增長(zhǎng)，因此運(yùn)量高并且運(yùn)價(jià)相對(duì)較低的水路運(yùn)輸即凸顯出來(lái)優(yōu)勢(shì)，這與推拉效應(yīng)模型中第一產(chǎn)業(yè)的增長(zhǎng)對(duì)水路運(yùn)輸?shù)睦瓌?dòng)作用為同類別最大的也相符合。但是在歷年貨運(yùn)量數(shù)據(jù)當(dāng)中水路運(yùn)輸?shù)恼急茸钚。沟眯畔㈧睾途舛榷驾^低，因此通過(guò)貨運(yùn)結(jié)構(gòu)來(lái)看山東省水路運(yùn)輸具有非常大的發(fā)展?jié)摿Γ岣咚愤\(yùn)輸占比可以有效提升貨運(yùn)結(jié)構(gòu)的平衡，并且能夠分擔(dān)公路運(yùn)輸?shù)呢涍\(yùn)量，從而降低運(yùn)輸成本。

大多數(shù)與經(jīng)濟(jì)有關(guān)的影響因子對(duì)于鐵路運(yùn)輸和公路運(yùn)輸?shù)睦瓌?dòng)系數(shù)低于1，說(shuō)明鐵路運(yùn)輸和公路運(yùn)輸對(duì)于經(jīng)濟(jì)均起到較強(qiáng)的推動(dòng)作用，且鐵路運(yùn)輸?shù)耐苿?dòng)效果要強(qiáng)于公路運(yùn)輸，這說(shuō)明鐵路運(yùn)輸相較于公路運(yùn)輸更有利于推動(dòng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展。山東省在2008年重視公路的修建開(kāi)始大量修建公路，對(duì)于鐵路的發(fā)展投入較晚。鐵路運(yùn)輸由于其運(yùn)量大和成本低的方式應(yīng)該承擔(dān)較大的貨運(yùn)分擔(dān)比例，但是在山東省鐵路運(yùn)輸所占的貨運(yùn)比例不如公路運(yùn)輸大。從經(jīng)濟(jì)推動(dòng)和節(jié)約成本的角度來(lái)看，山東省應(yīng)重視鐵路的發(fā)展，吸引部分公路運(yùn)輸轉(zhuǎn)移到鐵路運(yùn)輸上去，并且消除鐵路運(yùn)輸發(fā)展瓶頸和短板，大力開(kāi)展多式聯(lián)運(yùn)，提升運(yùn)輸效率，降低運(yùn)輸成本。

4 結(jié) 語(yǔ)

山東省貨運(yùn)結(jié)構(gòu)信息熵在1998—2007年這10年的發(fā)展過(guò)程中越來(lái)越高，雖然公路運(yùn)輸處于主導(dǎo)地位，但是這10年的貨運(yùn)結(jié)構(gòu)逐漸趨于均衡，2008年山東省公路大規(guī)模修建導(dǎo)致公路運(yùn)輸分擔(dān)比例增加，從而使貨運(yùn)結(jié)構(gòu)的信息熵驟降，導(dǎo)致貨運(yùn)結(jié)構(gòu)在未來(lái)的十年間都以公路運(yùn)輸為主導(dǎo)，信息熵較大、均衡度較低、優(yōu)勢(shì)度較高。

山東省貨運(yùn)結(jié)構(gòu)受到多方面因素的影響，人口、人均GDP、居民消費(fèi)水平、全社會(huì)固定資產(chǎn)投資額、第一產(chǎn)業(yè)總值、第二產(chǎn)業(yè)總值以及第三產(chǎn)業(yè)總值這7個(gè)因子都影響著貨運(yùn)結(jié)構(gòu)的發(fā)展，其中人口和第一產(chǎn)業(yè)總值的影響最大，全社會(huì)固定資產(chǎn)投資額的影響最小。

針對(duì)每一種運(yùn)輸方式來(lái)說(shuō)，各影響因子對(duì)于水路運(yùn)輸發(fā)展的拉動(dòng)作用最為劇烈，水路運(yùn)輸在山東省具有較大的發(fā)展?jié)摿?，其次是?duì)公路、鐵路的影響。

鐵路運(yùn)輸對(duì)于與經(jīng)濟(jì)發(fā)展有關(guān)的影響因子的推動(dòng)作用最為強(qiáng)烈，因此山東省在未來(lái)綜合交通貨運(yùn)發(fā)展當(dāng)中應(yīng)削弱公路運(yùn)輸?shù)陌l(fā)展，并相應(yīng)轉(zhuǎn)到鐵路運(yùn)輸和水路運(yùn)輸上，不僅可以均衡山東省貨運(yùn)結(jié)構(gòu)，也可更好推動(dòng)經(jīng)濟(jì)社會(huì)的發(fā)展，且節(jié)約能源，有益于生態(tài)環(huán)境的的保護(hù)。