【上海经济对交通运输及仓储业的依存度分析】交通运输仓储业
时间：2019-04-26 03:26:44 来源：雅意学习网 本文已影响 人 
摘要：本文依据2002年和2007年《上海市投入产出表》，以及上海和纽约经济的基本信息，利用定量的分析方法比较和研究了上海市经济对交通运输及仓储业的依存度以及10年来依存度的变化。研究结果表明，上海经济对交通运输及仓储业存在着较大的依存度。随着上海市经济结构转型的不断推进，交通运输和仓储业的发展在注重规模的同时，应注重研究如何更好地发挥其基础产业的作用。
关键词：交通运输及仓储业；投入产出法；主成分分析法
2010年上海市实现生产总值（GDP）16872.42亿元，按可比价格计算，比上年增长9.9%，全年实现交通运输、仓储和邮政业增加值682.14亿元，比上年增长18.9%。全年各种运输方式完成货物运输总量81023.85万吨，比上年增长5.3%；旅客发送总量13431.72万人次，比上年增长20.6%。2008年末，上海市共有交通运输和仓储业在当地法人单位9035个，从业人员54.7万人；资产总额为6272亿元，营业收入4472.3亿元，营业利润98.1亿元。可见，交通运输及仓储业对上海经济的发展具有一定的地位和作用，为了具体衡量上海经济对交通运输及仓储业的依存度，下面将通过定量的分析方法来进行比较测算，以期得到较准确和全面的分析结果。
一、2007年上海经济对交通运输及仓储业的依存度
（一）投入产出法的影响力系数
国民经济是一个复杂的系统，各产业部门间存在着既广泛又密切的技术经济联系，因而某一个产业部门在生产过程中的任何变化，都将通过产业关联对其他产业部门产生一定的波及作用。而利用投入产出法，可以定量地分析一定时期内国民经济各产业部门在社会再生产过程中所形成的直接和间接的相互依在、相互制约的技术经济联系。故本文初步选用投入产出法中的影响力系数，来反映上海经济对交通运输及仓储业的依存度。
影响力系数是反映国民经济某一部门增加一个单位最终使用时,对国民经济各部门所产生的需求波及程度,其计算公式如下：
某行业的影响力系数：
Fj=■=■（j=1，2，…，n）
其中bij是第j部门对第i部门的完全消耗系数。
当某一部门影响力系数大于(小于)1时，表示该部门的生产对其他部门所产生的波及影响程度高于(低于)社会平均影响水平(即各部门所产生的波及影响的平均值)。影响力系数越大，该部门对其他部门的拉动作用越大。
从表1中可以看出，2007年上海的国民经济中排名第一、二位的为重工业，排名第三、四位以及之后的六、七位都为服务业，这也可以说明在上海经济中，工业对经济的影响还是较大的，同时，服务业对经济发展的贡献也不断增大，反映了上海经济发展转型的情况。其中，交通运输和仓储业的影响力大于1，高于社会平均影响水平，且排名第五位，可以说交通运输和仓储业对上海经济的拉动作用是也是非常大的。
（二）主成分分析法
因为国民经济各部门之间存在着千丝万缕的关系，因而在针对交通运输及仓储业进行分析时，单纯考虑其完全消耗系数所在的行或列的系数都是比较片面的。为了能更综合的评价上海经济对其依存度的大小，下文将各产业部门对其它产业部门的消耗看作样品，采用主成分分析法分析哪些产业部门对上海经济的推动作用比较显著。
主成分分析法的基本思想是通过降维，把众多指标转化为少数几个综合指标(主成分)。既保留了原来指标所包含的大部分信息，又有利于观察研究对象的主要特征，同时，还可以根据主成分计算各样本的总得分，对它们进行排序。其主要步骤如下：
假设有n个样品，m个变量(指标)，构成矩阵
X＝x■ x■ … x■x■ x■ … x■┆ ┆ ┆ ┆x■ x■ … x■=（x1，x2，…xm）
1.将原始数据进行标准化处理
x*ij＝■ i=1,2,…,n j=1,2,…,m
其中，xj＝■■xij，Var（xj）=■■（xij-xj）2；
2.计算样本相关矩阵R
3.求相关矩阵R的特征值，并按大小排列λ1＞λ2＞…＞λm≥0。其相应的特征向量为u1，u2，…，um，由于特征值表示它对应的主成分反映样品信息量的相对大小,定义方差贡献率ai=λ■■λ■，累计方差贡献率bi=■ak；
4.根据规则在所有主成分中选取前t个进行分析，计算样品的各主成分得分yi=uiTX；
5.以方差贡献率ai作为权重，计算各样品的总得分y=■aiyi，比较总得分的大小，对样品进行排序。
在具体应用时，使用SPSS软件来进行主成分分析。由于在投入产出表中的完全消耗系数矩阵中，每行的系数表示各产业部门对某一产业部门的完全消耗系数，即可以体现某一产业部门对各产业部门发展的影响和贡献，故本文将完全消耗系数表中行的n个部门看作n个样品，将列的n个部门看n个指标，即bij表示样品j在第i个指标上的取值。而在使用SPSS进行主成分分析时，原始数据矩阵中行为样品，列为指标，所以，首先对完全消耗系数矩阵进行转置，然后，使用SPSS进行主成分分析，结果如下：
（1）在2007年上海经济中，各产业部门对交通运输及仓储业的完全消耗系数的均值排名第5，说明交通运输及仓储业对上海经济各产业部门的贡献较大，与之前投入产出法中影响力系数的分析结果一致；方差排名为第8，较均值排名有所下降，这说明交通运输及仓储业作为基础产业，各产业部门对其都有需求。（2）完全变量解释从原42个变量中提炼出14个主成分，它们包含了这42个部门的绝大部分信息，且各自不相关。14个主成分代表了原来的80.43%的信息，且每个主成分的增加对信息量增加影响较均衡，说明对国民经济影响的多方面的，并不能通过较小的变量来展示。（3）主成份负荷矩阵旋转的目的是使复杂的矩阵变得简洁，各主成分按其对经济的影响程度的大小排序。通过分析可以看出，主成分1主要包含了建筑、房产及科教文卫、餐饮和邮政等产业的信息，除建筑业属第二产业外，其它都为服务业，说明上海经济结构的转型，同时，也说明房产和建筑业对上海经济的影响较大；主成分2主要包含了第二产业和服务产业；主成分3主要反映了重工业的信息；主成分4则主要反映了科学技术产业的信息，这也体现了上海经济高科技、高知识的发展方向；主成分5则主要反映能源和交通产业的信息，这也正说明交通和能源产业作为上海经济的基础产业的作用，即对经济发展起着保障和先行的作用，而不是作为拉动产业。 通过使用投入产出法以及主成分分析法，对上海经济对交通运输及仓储业的储存度进行分析，我们可以知道交通运输及仓储业作为基础产业，对上海经济的各产业部门都起着基础保障的作用，各产业部门的发展离不开交通运输及仓储业的发展。
二、上海经济对交通运输及仓储业的依存度对比分析
上一节主要是分析了2007年上海经济对交通运输及仓储来的依存度，只能说明问题的一方面，为了更全面地进行了解，下文将比较2002至2007年上海经济中交通运输及仓储业的影响力系数及排名的变化，并将上海市与美国纽约经济中交通运输与仓储业的占比进行对比分析。
（一）2002至2007年上海经济对交通运输和仓储业的依存度变化
上海市2002及2007年各行业影响力系数对比，2002年上海的经济结构中影响力系数比较高的产业主要是轻工业和部分的重工业，服务业还没有占到主导地位。而2007年，虽然化学工业和金属冶炼仍占第一、二位，但信息传输、计算机服务和软件业、租赁和商务服务业等服务业上升迅速，总体而言上海经济已经发展到服务业逐渐占据重要地位。从交通运输和仓储业的影响力来看，无论是2002年还是2007年，其影响力都大于1，高于社会平均影响水平，且排名第四、五位，可以说交通运输和仓储业对对上海经济的拉动作用是非常明显的；同时，2007年较之2002年，影响力和排名都有所下降，这也与上海经济转型，注重发展服务业、高知识高技术密集型产业相符合。因为较之第二产业，服务业对交通运输和仓储业的需求会更弱。
（二）与纽约对比分析
谋求发展不能闭门造车，只有通过不断的与外界进行比较学习，才能更好了解自身。下面将上海和纽约2001至2010年经济总产值、交通运输及仓储业产值及所占比进行比较，以更好的认识上海交通运输及仓储业应该如何发展。
表2中可以看出从2001至2010年，上海市总产值和交通运输及仓储业的值都有大幅度提高。而交通运输业及仓储业在上海市总产值中的比重总体上有所上升，2006年达到最大值，随后有所回落；纽约市总产值和交通运输及仓储业的值总体上稳步增长，同时比重从2001至2010年都维持在1.8%左右，波动幅度微小。
图1中我们将交通运输及仓储业占上海及纽约总产值比较进行了直接的比较，可以看出交通运输及仓储业在上海经济中的比重比在纽约经济中的比重明显较高，在纽约经济中的比重维持在1.8%左右。纽约作为超级大国美国的一个国际大都市，其经济结构和模式对上海今后的发展，具有很大的借鉴意义，从中我们可以看出交通运输及仓储业，并非要盲目扩大量，而是要注重质，发挥其在经济中基础产业的作用，真正为整体经济的发展打好基础。
三、小结与启示
交通运输及仓储业的生产过程生产的产品即人或物的位移不具有实物形态，但它增加了其劳动或服务对象的时间效用和空间效用，也附加了其产品的价值，这部分附加的价值是运输收入进而是国民收入的重要来源。总体来看，上海市经济对交通运输及仓储业的依存度较大，交通运输及仓储业对上海市经济的发展起着较大的拉动作用，因此，在今后的发展中，应牢抓不能放松。同时，我们必须认识交通运输及仓储业是其它产业的衍生产业，因此是基础产业，而不是支柱产业，在上海经济转型发展之际，对上海交通运输和仓储业的发展，要更加注重对质的把握，避免低水平重复建设，充分发挥其基础产业的作用。
参考文献：
1.刘起运, 陈璋, 苏汝劼.投入产出分析[M].中国人民大学出版社,2006.
2.薛毅. 最优化原理与方法[M].北京工业大学出版社,2001.
＊本文获上海海事大学2011年研究生创新基金项目资助。
（作者单位：上海海事大学经济管理学院）
