顧靈君，彭 怡，李晨穎

(南京航空航天大學 民航學院，江蘇 南京 211106)

對外開放是我國的長期基本國策，也是40多年來中國經濟快速發(fā)展的最主要動力。民航業(yè)在近20年的中國經濟中發(fā)展迅猛，航空運輸在改革開放的進程中也發(fā)揮著至關重要的作用。在經濟全球化的趨勢下，航空運輸以其高速性、機動性、國際性等優(yōu)勢，成為區(qū)域經濟融入世界經濟的最佳渠道，而機場作為航空運輸和城市的重要基礎設施，在加強對外經濟文化交流、提高區(qū)域對外開放程度、增強城市國際競爭力等方面的作用也日益凸顯。

機場作為連接國際的交通樞紐，是區(qū)域對外開放的重要一環(huán)，因此，機場的發(fā)展與區(qū)域對外開放的發(fā)展息息相關，兩者之間存在著相互影響、相互作用的雙向關系。通過對對外開放影響因素的研究發(fā)現(xiàn)，對外開放度主要受區(qū)域經濟發(fā)展、交通基礎設施及人口密度等因素影響。劉生龍等[1]研究發(fā)現(xiàn)交通基礎設施對中國區(qū)域經濟一體化具有一定影響。陳升、潘虹[2]通過構建時間序列的雙對數回歸模型計算，發(fā)現(xiàn)中國省域開放度受經濟水平和交通基礎設施因素的正向影響。劉慶超等[3]研究發(fā)現(xiàn)基礎設施水平對對外開放度產生影響，呈現(xiàn)先上升后逐漸減弱趨勢。目前，學者大多針對對外開放的影響因素及對外開放對其他產業(yè)的影響進行研究，但在交通基礎設施對區(qū)域對外開放影響方面的研究較少，具體影響的量化研究幾乎沒有。而機場作為大型交通基礎設施是國際交流、對外貿易的橋梁，是區(qū)域發(fā)展對外開放政策最重要的交通基礎設施，機場的發(fā)展對區(qū)域對外開放具有重要的促進作用。因此，本文從機場角度出發(fā)，對機場航空業(yè)務發(fā)展對對外開放帶來的影響進行量化研究，對機場制定未來發(fā)展規(guī)劃及區(qū)域制定對外開放綜合性戰(zhàn)略具有重要意義，同時，也補足了這方面研究的欠缺，具有一定的創(chuàng)新意義和研究價值。

在測算對外開放程度的研究中，以往學者是從測度貿易的依存度開始，長期以來，多數學者都是針對貿易和投資開放度選取相應指標進行對外開放度的測算。最早，Whitman[4]提出以進出口貿易額和國際投資額兩個指標來衡量對外開放度。李翀[5]從對外貿易、對外金融和對外投資三個方面入手，采用主觀賦值法測算對外開放度。黃繁華[6]通過細化二級指標對中國經濟開放度進行了測算及分析。曾海鷹[7]提出包括對內、對外和旅游開放度的開放度指標體系。趙三英[8]和何智恒[9]從貿易、金融和投資3個方面選取多項指標。Pickering 和Valle[10]、AI-shayeb和Hatemi[11]采用了外貿依存度、全球化程度、貿易開放度、地區(qū)出口額與 GDP 占比來測算對外開放度。國家發(fā)展改革委國際合作中心[12]從經濟、技術、社會三個方面設計了一套更加全面、系統(tǒng)、科學的指標體系來評估區(qū)域對外開放水平。楊朝均等[13]利用熵權-G1法測算以貿易、投資、生產、勞務、技術和旅游開放度六大方面構建的區(qū)域對外開放度評價指標體系。對外開放指標體系從兩個指標的簡單測算到多方面、多層次指標體系的構建已趨于成熟，能夠全面綜合地衡量區(qū)域對外開放水平。

本文參考國家發(fā)展改革委國際合作中心創(chuàng)新研發(fā)的中國區(qū)域對外開放指標，選取構建科學全面且可操作的指標體系，采用熵值法計算各指標權重，對各指標加權求和得到區(qū)域對外開放的綜合指數。基于系統(tǒng)理論綜合考慮對外開放的各個影響因素，為消除變量間的多重共線性采用主成分分析法降維得到新變量，將新變量與對外開放指數建立回歸模型，比較選取精度最高的模型來預測機場業(yè)務指標的增長給區(qū)域對外開放帶來的影響，為機場擴建和發(fā)展提供理論依據。

1 對外開放指標體系的構建

為全面評估區(qū)域對外開放水平，本文參考國家發(fā)展改革委國際合作中心創(chuàng)新研發(fā)的中國區(qū)域對外開放指標體系，從經濟、技術、社會和文化等多方面進行度量。同時，也考慮了民航業(yè)與對外開放的聯(lián)系，并結合當地區(qū)域特點進行了改進，綜合指標體系如表1所示。

表1 對外開放指標體系

本文的對外開放指標體系設置經濟開放度、技術開放度和社會開放度三個一級指標，三大一級指標內分別包含三個更為具體的方向，并在二級指標中設置了20個更為細化、具有代表性的指標，以豐富指標體系的完整性，使其能夠科學、深入、全面地反映區(qū)域對外開放的基本情況。

2 研究方法

2.1 熵值法

本文采用綜合指標法衡量區(qū)域對外開放水平，進行無量綱處理后通過加權求和測算區(qū)域對外開放綜合指數[14-15]。采用熵值法計算各指標的加權系數權重，指標的信息熵越小，指標所含有的信息量就越大，指標的權重就越高[16]，熵值法直接利用實際數據信息，所得權重更客觀，其計算式為

(1)

(2)

dj=1-Ej,

(3)

(4)

式中：Pij為第j項指標下第i個樣本的貢獻度；Ej為第j項指標的貢獻總量，即為熵值；dj為第j項指標的差異系數，wj為各指標貢獻度的一致性程度；wj為第j項指標的權重系數。

2.2 主成分分析原理

主成分分析法(Principal Component Analysis)是利用降維思想，將多個變量轉化為少數幾個綜合變量(即主成分)，其中每個主成分都是原始變量的線性組合，各主成分之間互不相關，從而使這些主成分能夠反映原始變量的絕大部分信息，且所含信息互不重疊[17]。用主成分分析篩選回歸變量，可用較少的計算量來選擇變量，獲得選擇最佳變量子集合的效果[18]。

2.2.1 主成分分析法代數模型

假設用X1，X2，…，Xp來表示p個變量，這p個變量構成的p維隨機向量為X=(X1,X2,…,Xp)T。設隨機向量X的均值為μ，協(xié)方差矩陣為Σ，則有p個主成分F1，F(xiàn)2,…,Fp，主成分模型[19]為

(5)

2.2.2 主成分分析法基本步驟

1)計算標準化矩陣Z。對樣本陣元進行標準化

(6)

2)根據標準化矩陣Z建立協(xié)方差矩陣R。R為反映標準化后數據之間相關關系密切程度的統(tǒng)計指標，即相關系數，計算公式為

(7)

3)根據協(xié)方差矩陣R求出特征值、主成分貢獻率和累計方差貢獻率，計算式為

(8)

4)建立初始因子載荷矩陣解釋主成分。

5)對m個主成分進行綜合評價。對m個主成分進行加權求和，即得最終評價值，權數為每個主成分的方差貢獻率。

鑒于本文研究的諸多影響因素之間并不獨立，相關系數均接近1，為避免后續(xù)定量回歸模型的多重共線性問題[20]，本文先對對外開放的眾多影響因素進行主成分分析，采用通過降維得到的新變量構建回歸模型。

2.3 回歸模型

回歸模型(regression model)是對統(tǒng)計關系進行定量描述的一種數學模型，用以研究變量間的數據關系。常用的回歸模型有以下3種類型。

1)一元線性回歸

y=β0+β1+ε.

(9)

2)多元線性回歸

y=β0+β1x1+β2x2+，…，+βkxk+ε.

(10)

在式(9)、式(10)中，β0，β1，β2，…，βk為參數，ε為隨機干擾項。

3)多元對數回歸模型。對數回歸模型具有平滑數據、去掉數據集量綱的作用，是經濟學中最常用的非線性模型。其參數必須要有恰當的經濟意義，一般使用對數模型做彈性分析。可分為全對數模型和半對數模型。

全對數模型

lny=β0+β1lnx1+β2lnx2+，…，+βklnxk+ε.

(11)

半對數模型

lny=β0+β1x1+β2x2+，…，+βkxk+ε.

(12)

或

y=β0+β1lnx1+β2lnx2+，…，+βklnxk+ε.

(13)

在式(11)、式(12)、式(13)中，β0，β1，β2，…，βk為k+1個參數，為隨機干擾項。

3 機場航空業(yè)務發(fā)展對區(qū)域對外開放的影響分析

本文以廣州市為例，探討廣州白云機場航空業(yè)務發(fā)展對廣州市對外開放程度的影響。

3.1 廣州市對外開放綜合指數測算

查閱廣州市2009—2018年統(tǒng)計年鑒和瀏覽各級政府的網站資料，搜集表1中需要的數據。利用MATLAB軟件基于熵值法進行加權求和測算廣州市對外開放綜合指數，計算結果如圖1所示。

圖1 廣州市對外開放綜合指數

從圖1可以看出，近10年來廣州市對外開放度整體呈現(xiàn)穩(wěn)步增長趨勢，且增長速度越來越快，近四年年均增長速度達到24個百分點。

3.2 主成分回歸模型構建

依據系統(tǒng)理論，從廣州白云機場業(yè)務量發(fā)展對廣州市對外開放的貢獻出發(fā)，同時，充分考慮廣州市對外開放其他主要影響因素的貢獻，本文同時考慮10種因素對廣州市對外開放的影響。其中白云機場旅客吞吐量、貨郵吞吐量、國內航班量和國際航班量為與白云機場業(yè)務相關的變量，廣州市生產總值、常住人口、城鎮(zhèn)居民人均支出、外商直接投資實際使用金額、客運量和貨運量六個變量為對外開放度的其他影響因子，數據來源為2009—2018年《廣州市統(tǒng)計年鑒》，由白云機場提供。

運用MATLAB軟件進行主成分分析，得到了第一主成分和第二主成分矩陣，如表2所示。

表2 主成分矩陣

通過計算發(fā)現(xiàn)第一主成分的累計貢獻率為98%，已超過85%，包含影響因子的絕大部分信息，可選擇第一主成分做回歸分析，但為確保模型更精確，第二主成分累計貢獻率為99.34%，能包含更多信息，因此，本文將再取第一和第二主成分作為自變量和對外開放總指數進行多元回歸分析，最后對模型進行檢驗，選取精度最高的模型。

得到的回歸預測模型有：

1)主成分一元回歸模型

Y=10.21+1.718 9F1.

(14)

2)主成分多元回歸模型

Y=10.21+1.718 9F1-4.478 8F2.

(15)

3)主成分多元對數回歸模型

lnY=2.194 1+0.169 6F1-0.083 338F2.

(16)

3.3 模型檢驗

將表2的數據代入到回歸模型式(14)、式(15)和式(16)中，比較各個模型預測值與實際值之間的誤差，如表3所示，結果對比如圖2所示。

表3 主成分回歸模型結果誤差分析

圖2 主成分回歸模型預測結果對比

由表3可知，式(14)、式(15)、式(16)的平均相對誤差分別為0.14、0.05和0.02，可見主成分多元對數回歸模型的精度更高。從圖2也可看出，其預測曲線與實際值曲線重合度更高，因此，主成分多元對數回歸模型是預測對外開放綜合指數的最優(yōu)選擇。

3.4 機場業(yè)務量增長對對外開放的影響

以2018年為基準，保持其他影響因子不變，同時不改變整體數據的均值和標準差(即不改變系統(tǒng)內部的關系)，當白云機場旅客吞吐量增加1%時，通過主成分多元對數回歸模型計算得到廣州市對外開放總指數將會增加0.34%。

當白云機場貨郵吞吐量增加1%時，通過主成分多元對數回歸模型計算得到廣州市對外開放總指數將會增加0.42%。

結果表明，廣州白云機場旅客吞吐量和貨郵吞吐量的增長都促進了廣州市對外開放指數的增加，提升了廣州市對外開放的程度，其中，白云機場貨運吞吐量增長的貢獻比旅客吞吐量大。

4 結 語

本文通過構建科學、全面、系統(tǒng)的對外開放指標體系，基于熵值法的加權求和計算出對外開放綜合指數，用以衡量區(qū)域對外開放水平?；谙到y(tǒng)的概念考慮多方影響因子來探討機場發(fā)展對對外開放程度變化的影響，采用主成分-回歸分析方法構建模型，消除變量間的多重共線性，并通過模型檢驗，選出預測精度最高的模型，即以主成分多元對數回歸模型對機場業(yè)務量變化情況下的對外開放指數變化進行量化預測，結果表明機場業(yè)務量的增長對對外開放水平有一定的正向影響，為機場規(guī)劃擴建和區(qū)域發(fā)展對外開放經濟提供參考依據。