高月娥，張亞平，何 強，馬艷麗

（1.哈爾濱工業(yè)大學，黑龍江 哈爾濱 150090；2.中國交通運輸協(xié)會北京中交協(xié)物流研究院，北京 100825；3.國家統(tǒng)計局統(tǒng)計科學研究所，北京 100824）

0 引言

貨運行業(yè)作為國民經(jīng)濟和社會發(fā)展的基礎性、先導性和服務性產(chǎn)業(yè)，既是判斷社會經(jīng)濟發(fā)展走勢的重要依據(jù)，也是反映經(jīng)濟周期性的重要指標。近年來，我國貨物運輸發(fā)展較快，形成了較為完善的貨運系統(tǒng)網(wǎng)絡，貨運行業(yè)在實現(xiàn)跨區(qū)域、高效率、全方位運輸方面均取得長足進步。指數(shù)是統(tǒng)計中反映某一可量化事物綜合情況和變動情況的綜合指標，也是對事物演變態(tài)勢的一種測度，由若干相互聯(lián)系的單項指標所組成，反映總量關系。目前用來描述社會經(jīng)濟和貨運行業(yè)發(fā)展情況的指數(shù)有“宏觀景氣指數(shù)”“物價指數(shù)”“運輸服務指數(shù)”“中國運輸生產(chǎn)指數(shù)”等[1]。

美國采用的交通運輸指數(shù)主要是運輸服務指數(shù)（Transportation Service Index,TSI），是反映營業(yè)性運輸部門運輸量的月度數(shù)據(jù)，涵蓋營業(yè)性貨運、客運服務指數(shù)以及兩者合成的綜合運輸服務指數(shù)。2003—2009 年，紐約大學、華盛頓大學等機構的學者[2-6]研究了運輸統(tǒng)計數(shù)據(jù)與經(jīng)濟數(shù)據(jù)之間的關系，研究成果之一是編制了一套反映運輸服務產(chǎn)出的指標系統(tǒng)，反映運輸服務的真實變化，發(fā)現(xiàn)了國內生產(chǎn)總值（Gross Domestic Product,GDP）的周期規(guī)律。1985 年，波羅的海航交所發(fā)布反映全球經(jīng)濟發(fā)展程度的波羅的海干散貨指數(shù)（Baltic Dry Index,BDI），該指數(shù)是以若干條傳統(tǒng)干散貨即期運價為基礎，加權合成的綜合性指數(shù)。2011 年，波羅的海航交所發(fā)布波羅的海原油運價指數(shù)（Baltic Exchange Dirty Tanker Index,BDTI），采集了17 條原油航線運價，以反映油船運輸市場變化情況。而我國對鐵路、公路、水運、民航等單一運輸方式貨運行業(yè)指數(shù)研究較多，如：李文興[7]和安世蔚[8]對鐵路貨運指標進行了分類，施其洲等[9]提出采用自身縱向景氣度指標衡量單一運輸方式的發(fā)展水平，上海航運中心[10]將反映行業(yè)景氣動向的擴散指數(shù)和合成指數(shù)引入航運市場，房瑋[11]建立了民航運輸經(jīng)濟運行預警指標體系，梁仁鴻等[12]借鑒美國服務指數(shù)計算方法，對中國運輸生產(chǎn)指數(shù)進行試算和發(fā)布。

從以往的研究成果可以看出，關于貨運行業(yè)綜合指數(shù)的研究，大多是從單一運輸方式進行分析，從綜合運輸?shù)慕嵌冗M行分析則以運輸生產(chǎn)指數(shù)為主，從基礎設施、資源投入等角度分析貨運行業(yè)運行態(tài)勢的指數(shù)較少，因此具有一定的局限性。本文提出貨運行業(yè)綜合指數(shù)的概念，旨在通過對多維度因素的綜合考量，研究貨運行業(yè)綜合指數(shù)波動性，以達到全面分析和監(jiān)測貨運行業(yè)發(fā)展態(tài)勢的目的。尤其是，通過對貨運行業(yè)綜合指數(shù)與社會經(jīng)濟發(fā)展關鍵性指標周期性波動的分析，揭示貨運行業(yè)與社會經(jīng)濟發(fā)展的交互關系，綜合反映貨運市場的運行態(tài)勢，這對于整體上把握和度量貨運行業(yè)發(fā)展狀況及其與經(jīng)濟發(fā)展的內在關系，促進交通與經(jīng)濟融合發(fā)展具有重要意義[13-16]。

本文所采用的研究數(shù)據(jù)為2008—2017年的貨運量、貨物周轉量等行業(yè)數(shù)據(jù)，主要來自政府部門和交通運輸企業(yè)[17-21]。

1 貨運行業(yè)綜合指數(shù)的內涵

貨運行業(yè)綜合指數(shù)是指能夠反映貨運行業(yè)總體發(fā)展水平，以及貨運行業(yè)與社會經(jīng)濟之間聯(lián)系的系統(tǒng)性評價指標。貨運行業(yè)綜合指數(shù)以交通運輸行業(yè)數(shù)據(jù)及相關經(jīng)濟數(shù)據(jù)為基礎進行編制。限于數(shù)據(jù)來源，本文的研究僅限于鐵路、公路、水路和航空這4 種運輸方式。為使各指標具有明顯的區(qū)分度，有必要構造多層次的指標體系，其構建思路是：首先，將系統(tǒng)內所選指標分為基礎設施、資源投入、運輸產(chǎn)出三類，并進行篩選；其次，結合系統(tǒng)外所選指標生成三類貨運行業(yè)綜合指數(shù)，分別為貨運行業(yè)基礎設施指數(shù)、貨運行業(yè)資源投入指數(shù)和貨運行業(yè)運輸產(chǎn)出指數(shù)；最后，對上述3類指數(shù)進行權重分析，構建計算模型。

2 貨運行業(yè)綜合指數(shù)的指標權重

貨運行業(yè)指標體系中有多個評價指標，若某項指標值與基準循環(huán)指標數(shù)據(jù)的差距越大，則該指標在綜合體系中所起的作用越大。權重的計算方法包括客觀賦權法和主觀賦權法。主觀賦權法主要是由專家根據(jù)經(jīng)驗主觀判斷進行賦權，如德爾菲法、層次分析法（Analytic Hierarchy Process,AHP）等；客觀賦權法主要是通過各指標的真實數(shù)據(jù)進行賦權處理，因而具有較強的客觀性，如熵值法、因子分析法等。

2.1 指標權重的計算方法

本文對熵值法和因子分析法進行比較，選擇其中更適宜的方法來計算貨運指標的權重。熵值法是用于判斷某個指標離散程度的數(shù)學方法[22]，可根據(jù)各指標的波動程度來確定該指標的權重。因子分析法中，通過主成分分析得到各指標的公因子方差，其值大小表示該指標對總體指標的貢獻程度，計算各個公因子方差占公因子方差總和的百分比，從而得到各指標的權重。以全國基礎設施指數(shù)為例，分別用熵值法與因子分析法確定各指標權重，結果如表1所示。

表1 熵值法與因子分析法計算的全國基礎設施類指標權重

從表1 中可以看出，通過熵值法得到的指標權重，其變異比較顯著；而通過因子分析法確定的權重，除居民消費價格指數(shù)外，各指標權重差異性不明顯，主要是降維損失了部分精度。因此，本文選擇熵值法來確定指標權重。

2.2 指標權重的計算結果

利用熵值法計算得到貨運基礎設施類、資源投入類、運輸產(chǎn)出類三大指數(shù)對應的指標權重，結果如表2～表4所示。

表2 全國基礎設施類指標權重

表3 全國資源投入類指標權重

表4 全國運輸產(chǎn)出類指標權重

3 貨運行業(yè)綜合指數(shù)模型

分類貨運綜合指數(shù)的計算公式如下：

式中：Fj為第j類貨運指標組的綜合指數(shù)，j=1,2,3；wi為第j類指標組中第i個指標的權重，i=1,2,…,n；zi為第j類貨運指標組第i個指標指數(shù)，i=1,2,…,n。

單一地區(qū)貨運綜合指數(shù)的計算公式如下：

式中：G為單一地區(qū)貨運綜合指數(shù)；wj為貨運綜合指數(shù)類別j的權重，j=1,2,3；其余參數(shù)意義同前。

區(qū)域貨運綜合指數(shù)的計算公式如下：

式中：H為區(qū)域貨運綜合指數(shù)；wk為地區(qū)k的權重，k=1,2,…,m；其余參數(shù)意義同前。

利用貨運行業(yè)綜合指數(shù)既可以計算我國貨運行業(yè)全國綜合指數(shù)，從宏觀角度分析國家貨運行業(yè)的發(fā)展情況，也可以計算不同地區(qū)的貨運綜合指數(shù)，從時間和空間的角度對不同地區(qū)的貨運行業(yè)發(fā)展情況進行研判。

4 全國及地區(qū)貨運行業(yè)綜合指數(shù)

4.1 區(qū)域劃分

考慮區(qū)域發(fā)展的差異性[20]，為科學反映我國不同區(qū)域的社會經(jīng)濟發(fā)展狀況，為黨中央、國務院制定區(qū)域發(fā)展政策提供依據(jù)，國家統(tǒng)計局將我國的經(jīng)濟區(qū)域劃分為東部、中部、西部和東北四大地區(qū)。本文基于國家統(tǒng)計局的劃分方式，根據(jù)“西部開發(fā)、中部崛起、東北振興、東部率先”的國家發(fā)展戰(zhàn)略，將本次研究對象的區(qū)域也劃分為東部、中部、西部和東北四大地區(qū)（我國南海諸島由于交通發(fā)展還不成熟，暫未作為研究對象劃入分區(qū)，我國臺灣、澳門、香港也暫不作為本文研究對象），其中：東部地區(qū)包括海南省、廣東省、福建省、浙江省、江蘇省、上海市、山東省、河北省、北京市和天津市十個省市；中部地區(qū)包括湖北省、湖南省、河南省、安徽省、江西省、山西省六個省份；西部地區(qū)包括廣西壯族自治區(qū)、云南省、貴州省、四川省、重慶市、西藏自治區(qū)、青海省、陜西省、甘肅省、寧夏回族自治區(qū)、新疆維吾爾自治區(qū)和內蒙古自治區(qū)十二個省市自治區(qū)；東北地區(qū)包括遼寧省、吉林省和黑龍江省三個省份。

4.2 貨運行業(yè)綜合指數(shù)計算

4.2.1 全國貨運行業(yè)綜合指數(shù)計算結果

通過計算全國貨運行業(yè)綜合指數(shù)，可以得出我國某一年度貨運行業(yè)的發(fā)展情況以及一段時期全國貨運行業(yè)的總體發(fā)展趨勢。根據(jù)2008—2017年我國貨運行業(yè)綜合指數(shù)計算結果，繪制出全國貨運行業(yè)綜合指數(shù)的變化趨勢圖，如圖1所示。

圖1 2008—2017年全國貨運行業(yè)綜合指數(shù)的變化趨勢

由圖1 可知，2008—2017 年期間，全國貨運行業(yè)基礎設施和資源投入的綜合指數(shù)持續(xù)增長；2015—2016 年基礎設施綜合指數(shù)的增長率最小，為7.23%；2014—2015 年資源投入綜合指數(shù)的增長率最小，為6.19%；全國貨運行業(yè)運輸產(chǎn)出綜合指數(shù)除了在2014—2015 年出現(xiàn)下降（降低了10.53%）外，其他年份該指數(shù)均呈增長態(tài)勢，2013—2014 年的增長率最小，為9.69%；2008年，三類貨運綜合指數(shù)的值與其他年份相比都小得多，甚至不在同一數(shù)量級，這可能是2008年金融危機造成的。

4.2.2 地區(qū)貨運行業(yè)綜合指數(shù)計算結果

根據(jù)前文對研究區(qū)域的劃分，計算各省份貨運行業(yè)綜合指數(shù)，進而得到各地區(qū)的三類貨運行業(yè)綜合指數(shù)（如表5～表8 所示），從而分析得出不同地區(qū)的貨運行業(yè)發(fā)展差異及其影響因素，以及貨運行業(yè)發(fā)展與社會經(jīng)濟發(fā)展之間的關系。

表5 東部地區(qū)貨運行業(yè)綜合指數(shù)

表6 中部地區(qū)貨運行業(yè)綜合指數(shù)

表6 （續(xù)）

表7 西部地區(qū)貨運行業(yè)綜合指數(shù)

表8 東北地區(qū)貨運行業(yè)綜合指數(shù)

圖2 所示為2008—2017 年各區(qū)域的貨運行業(yè)綜合指數(shù)變化情況。

圖2 不同年份四個區(qū)域貨運行業(yè)綜合指數(shù)的變化

由圖2（a）可以看出，2008—2017 年，四個區(qū)域的基礎設施綜合指數(shù)均不斷增長，其中2016—2017 年東部地區(qū)的增長率最小，為0.39%。由圖2（b）可以看出，2008—2017年，四個區(qū)域的資源投入綜合指數(shù)也都是持續(xù)增長，其中2016—2017 年東北地區(qū)的增長率最小，為0.01%。如圖2（c）所示，就東部和中部地區(qū)看，2008—2014年其運輸產(chǎn)出綜合指數(shù)不斷增長，但2014—2015年出現(xiàn)了下降，降幅分別為6.93%（東部）和6.89%（中部），2015—2017 年又開始持續(xù)增長；就西部地區(qū)看，2008—2017 年其運輸產(chǎn)出綜合指數(shù)持續(xù)增長，2014—2015 年的增長率最小，為0.35%；就東北地區(qū)看，2008—2014 年其運輸產(chǎn)出綜合指數(shù)不斷增長，到了2014—2016年綜合指數(shù)則出現(xiàn)下降，2014—2015 年降幅為10.35%，2015—2016 年降幅為1.88%，2016—2017 年該指數(shù)又開始增長。總的來看，四個區(qū)域的三類綜合指數(shù)變化趨勢與全國綜合指數(shù)變化趨勢相似。

5 貨運行業(yè)綜合指數(shù)與GDP 的周期性波動關系

為找到社會經(jīng)濟發(fā)展與貨運行業(yè)發(fā)展之間的關系，對歷年GDP 和貨運行業(yè)指數(shù)進行分析。為便于比較，對基礎設施指數(shù)、資源投入指數(shù)、運輸產(chǎn)出指數(shù)和GDP 統(tǒng)計值進行歸一化處理，得到其變化趨勢如圖3所示。

圖3 2008—2017年全國基礎設施、資源投入、運輸產(chǎn)出指數(shù)和GDP歸一化值變化趨勢

由圖3 可以看出，基礎設施指數(shù)、資源投入指數(shù)、運輸產(chǎn)出指數(shù)和GDP 的變化趨勢較為相似，說明貨運行業(yè)綜合指數(shù)與社會經(jīng)濟發(fā)展的波動可能存在周期性規(guī)律，且兩者的波動在時間上存在先后關系。首先，采取HP 濾波法對相關數(shù)據(jù)進行了因素分離。HP 濾波法是由Hodrick 和Prescott 在分析美國戰(zhàn)后的經(jīng)濟周期時首次提出的，該方法以譜分析方法為理論基礎，能夠有效地分解經(jīng)濟時間序列的長期趨勢，被廣泛應用于宏觀經(jīng)濟趨勢分析中。其基本公式為：

式中：Yt為包含兩種成分（趨勢和波動）的經(jīng)濟時間序列；為趨勢成分；為波動成分。

該損失函數(shù)中，λ為平滑參數(shù)。HP 濾波法的一個重要問題就是平滑參數(shù)λ的取值，不同的λ值決定了不同的周期和平滑度。根據(jù)一般經(jīng)驗以及統(tǒng)計學家的意見得出λ的取值如下：對于年度數(shù)據(jù)，λ=100；對于季度數(shù)據(jù)，λ=1600；對于月度數(shù)據(jù)，λ=14400。利用HP 濾波法將趨勢成分分離，得到周期波動數(shù)據(jù)，然后對處理后的數(shù)據(jù)進行時差相關分析。

由于基礎設施、資源投入等部分指標缺乏季度數(shù)據(jù)，現(xiàn)以貨運量和貨物周轉量等運輸產(chǎn)出類指標為例進行具體分析。受經(jīng)濟周期影響，貨運業(yè)也具有周期性特征，基于SPSS軟件的運輸產(chǎn)出指數(shù)與GDP 兩者的交互相關分析結果見表9。由表9 可知，運輸產(chǎn)出指數(shù)的波動領先GDP 四個季度，說明貨運綜合指數(shù)與社會經(jīng)濟指標呈時差波動關系。貨運是派生性需求，而社會經(jīng)濟發(fā)展是本源性需求，社會經(jīng)濟的波動必然會影響貨運需求，與此同時貨運行業(yè)的發(fā)展對于社會經(jīng)濟發(fā)展也起著推動作用，二者之間是互相促進的。

表9 運輸產(chǎn)出指數(shù)與GDP交互相關分析結果

表9 （續(xù)）

6 結語

本文提出了貨運行業(yè)綜合指數(shù)這一概念及其計算模型，從綜合運輸視角分析貨運行業(yè)運行和發(fā)展態(tài)勢，通過熵值法確定了各指標權重，運用綜合指數(shù)法計算得到全國及四大經(jīng)濟區(qū)域貨運行業(yè)的基礎設施指數(shù)、資源投入指數(shù)和運輸產(chǎn)出指數(shù)這三類綜合指數(shù)，通過對貨運產(chǎn)出指數(shù)與GDP周期性波動規(guī)律的分析，揭示出兩者之間的關系，對于整體上把握和度量貨運行業(yè)發(fā)展態(tài)勢及其與社會經(jīng)濟發(fā)展的內在關系具有重要意義。

本文主要基于全國范圍和四大經(jīng)濟區(qū)域的年度及季度貨運數(shù)據(jù)分析貨運業(yè)綜合指數(shù)的變化趨勢及其與經(jīng)濟發(fā)展的關系，下一步將深入分析省、市層面貨運綜合指數(shù)與社會經(jīng)濟指標的周期性波動規(guī)律及二者間關系，建立貨運行業(yè)綜合指數(shù)數(shù)據(jù)庫，為分析貨運行業(yè)運行和發(fā)展態(tài)勢及制定貨運行業(yè)可持續(xù)協(xié)調發(fā)展政策提供理論和數(shù)據(jù)基礎。