萬(wàn) 旅,邵 荃,宋乘成

(南京航空航天大學(xué) 民航學(xué)院,南京 211106)

近年來(lái),中國(guó)機(jī)場(chǎng)發(fā)展迅猛,2020年,我國(guó)境內(nèi)運(yùn)輸機(jī)場(chǎng)數(shù)量高達(dá)241個(gè),其中支線機(jī)場(chǎng)187個(gè),干線機(jī)場(chǎng)54個(gè).支線機(jī)場(chǎng)在數(shù)量上占全國(guó)比重超75%,但是在旅客吞吐量方面,相較于干線機(jī)場(chǎng)突破76 300萬(wàn)人次,支線機(jī)場(chǎng)不及9 416萬(wàn)人次,占全國(guó)比重尚不足11%[1].由此可見(jiàn),支線機(jī)場(chǎng)和干線機(jī)場(chǎng)發(fā)展差距較大,不平衡特征明顯.近幾年來(lái),在各行業(yè)積極貫徹新發(fā)展理念、推動(dòng)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的背景下[2-4],民航業(yè)如何把握機(jī)場(chǎng)發(fā)展的方向和力度,促進(jìn)區(qū)域經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展,受到廣泛關(guān)注[5].

關(guān)于機(jī)場(chǎng)與區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展關(guān)系的研究不斷出現(xiàn),研究方法有描述分析法[6]、數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法[7]、熵權(quán)法與耦合協(xié)調(diào)模型分析法[8]、指標(biāo)分析法[9]、向量自回歸模型分析法[10-11]、兩階段最小二乘法[12]等.研究結(jié)果上比較統(tǒng)一的觀點(diǎn)是機(jī)場(chǎng)與區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展存在密切關(guān)系,機(jī)場(chǎng)對(duì)區(qū)域GDP[13]、區(qū)域就業(yè)水平及產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)[14]、區(qū)域人均收入[15]等具有較大影響.然而,隨著經(jīng)濟(jì)進(jìn)入高質(zhì)量發(fā)展階段,區(qū)域GDP這類單一維度的宏觀經(jīng)濟(jì)衡量指標(biāo)已經(jīng)不再適用于經(jīng)濟(jì)發(fā)展的現(xiàn)實(shí)情況.

綜上,機(jī)場(chǎng)發(fā)展不平衡的現(xiàn)象亟需關(guān)注,但現(xiàn)有關(guān)于機(jī)場(chǎng)與區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展關(guān)系的研究主要考慮區(qū)域整體機(jī)場(chǎng)或樞紐機(jī)場(chǎng),對(duì)支線機(jī)場(chǎng)關(guān)注較少,并且在中國(guó)邁入經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展階段的背景下,之前采用單一維度指標(biāo)衡量區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的方法具有局限性.因此,本文采用更為全面的區(qū)域經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展評(píng)價(jià)指標(biāo)體系,構(gòu)建向量自回歸模型,通過(guò)協(xié)整檢驗(yàn)、脈沖響應(yīng)函數(shù)和方差分解,比較研究支線機(jī)場(chǎng)和干線機(jī)場(chǎng)對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的不同影響,以期為機(jī)場(chǎng)協(xié)調(diào)發(fā)展及區(qū)域經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展提供參考.

1 區(qū)域經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展評(píng)價(jià)

關(guān)于區(qū)域經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展評(píng)價(jià),學(xué)術(shù)界已經(jīng)有了一定的研究成果,本文沿用前人方法[16],結(jié)合數(shù)據(jù)可得性,從創(chuàng)新、協(xié)調(diào)、綠色、開(kāi)放、共享5個(gè)方面建立區(qū)域經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展評(píng)價(jià)指標(biāo)體系,采用熵值法計(jì)算各指標(biāo)權(quán)重,得出歷年各區(qū)域經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展指數(shù).

1.1 指標(biāo)體系構(gòu)建

本文建立的區(qū)域經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展評(píng)價(jià)指標(biāo)體系包括5個(gè)一級(jí)指標(biāo)和18個(gè)二級(jí)指標(biāo),如表1所示.

表1 區(qū)域經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展評(píng)價(jià)指標(biāo)體系Table 1 Evaluation index system of high-quality development of regional economy

在創(chuàng)新發(fā)展方面,GDP增長(zhǎng)率用于衡量創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)經(jīng)濟(jì)的效率,研發(fā)投入強(qiáng)度體現(xiàn)了區(qū)域?qū)ρ邪l(fā)的重視度,投資效率體現(xiàn)了創(chuàng)新技術(shù)的利用情況,技術(shù)交易活躍度反映了創(chuàng)新技術(shù)的成果產(chǎn)出情況.

在協(xié)調(diào)發(fā)展方面,需求結(jié)構(gòu)體現(xiàn)了居民消費(fèi)對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)的促進(jìn)作用,城鄉(xiāng)結(jié)構(gòu)即城鎮(zhèn)化率反映了區(qū)域城市化進(jìn)程,產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)即第三產(chǎn)業(yè)比重體現(xiàn)了區(qū)域產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)程度,政府債務(wù)負(fù)擔(dān)反映了區(qū)域經(jīng)濟(jì)面臨風(fēng)險(xiǎn)程度.

在綠色發(fā)展方面,能源消費(fèi)彈性系數(shù)反映了能源與區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展關(guān)系,單位產(chǎn)出的廢水、廢氣反映了區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)生態(tài)的污染程度.

在開(kāi)放發(fā)展方面,對(duì)外貿(mào)易依存度、外商投資比重從進(jìn)出口、利用外資角度體現(xiàn)了對(duì)外的開(kāi)放發(fā)展程度,市場(chǎng)化程度從產(chǎn)品市場(chǎng)、要素市場(chǎng)、金融市場(chǎng)等角度體現(xiàn)了國(guó)內(nèi)的開(kāi)放發(fā)展程度.

在共享發(fā)展方面,勞動(dòng)者報(bào)酬比重、居民收入增長(zhǎng)彈性可以反映“兩個(gè)同步”目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)情況,城鄉(xiāng)消費(fèi)差距體現(xiàn)城鄉(xiāng)居民在經(jīng)濟(jì)發(fā)展下的成果共享程度,民生性財(cái)政支出比重體現(xiàn)了推動(dòng)民生改善的力度.

該指標(biāo)體系數(shù)據(jù)源于相關(guān)年份《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》、《中國(guó)能源統(tǒng)計(jì)年鑒》、國(guó)家統(tǒng)計(jì)局等,部分缺失數(shù)據(jù)使用插值法補(bǔ)充.

1.2 熵值法基本原理

熵值法是用于判斷某個(gè)指標(biāo)離散程度的數(shù)學(xué)方法,通過(guò)信息熵值判斷指標(biāo)的有效性和價(jià)值,從而客觀準(zhǔn)確地評(píng)價(jià)研究對(duì)象.設(shè)有m個(gè)待評(píng)區(qū)域,n項(xiàng)評(píng)價(jià)指標(biāo),xij為第i個(gè)區(qū)域第j項(xiàng)指標(biāo)的原始數(shù)據(jù),形成原始指標(biāo)數(shù)據(jù)矩陣Xmn,對(duì)于某項(xiàng)指標(biāo),信息熵越小,表明其離散程度越大,提供的信息量越大,則該指標(biāo)在綜合評(píng)價(jià)中所起的作用(權(quán)重)也就越大,如果某項(xiàng)指標(biāo)的指標(biāo)值全部相等,則該指標(biāo)在綜合評(píng)價(jià)中不起作用[17].

1.3 熵值法計(jì)算步驟

本文建立的評(píng)價(jià)體系包含18個(gè)指標(biāo),待評(píng)區(qū)域?yàn)橹袊?guó)31個(gè)省級(jí)行政區(qū)劃單位(不含港、澳、臺(tái)),利用熵值法,計(jì)算出某年度各區(qū)域經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展指數(shù),可以客觀反映當(dāng)年度各區(qū)域經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展在全國(guó)所處的相對(duì)位置.熵值法計(jì)算步驟如下:

1)原始數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化.由于各指標(biāo)量綱、數(shù)量級(jí)不同,需對(duì)原始數(shù)據(jù)作標(biāo)準(zhǔn)化處理:

正向指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)化:

(1)

負(fù)向指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)化:

(2)

2)計(jì)算經(jīng)標(biāo)準(zhǔn)化處理后第j項(xiàng)指標(biāo)下第i個(gè)區(qū)域的指標(biāo)比重:

(3)

3)計(jì)算第j項(xiàng)指標(biāo)的信息熵值:

(4)

4)計(jì)算第j項(xiàng)指標(biāo)的差異系數(shù):

gj=1-ej

(5)

5)計(jì)算第j項(xiàng)指標(biāo)的權(quán)重:

(6)

6)計(jì)算第i個(gè)區(qū)域綜合得分:

(7)

2 VAR模型實(shí)證分析

2.1 模型設(shè)定和數(shù)據(jù)說(shuō)明

向量自回歸模型(vector autoregression model)簡(jiǎn)稱VAR模型,是為解決變量滯后項(xiàng)對(duì)變量本身影響問(wèn)題而提出的一種簡(jiǎn)單回歸模型,常被用于分析相互聯(lián)系的時(shí)間序列數(shù)據(jù),并且觀察隨機(jī)誤差項(xiàng)對(duì)系統(tǒng)變量的動(dòng)態(tài)性、時(shí)變性影響.最基本形式如式(8)所示.

yt=α0+α1yt-1+…+αpyt-p+βlxt+…+βqxt-q+ut

(8)

其中:yt、xt、α0、ut分別為內(nèi)生變量、外生變量、常數(shù)項(xiàng)和隨機(jī)誤差項(xiàng).p為內(nèi)生變量的最優(yōu)滯后期,q為外生變量的最優(yōu)滯后期.

當(dāng)變量數(shù)量增多,式(8)則變換成一個(gè)矩陣模型,如式(9)所示

(9)

當(dāng)前,新疆是我國(guó)擁有機(jī)場(chǎng)數(shù)量最多的一級(jí)行政區(qū)[18],因此,本文以新疆為例,采用2001～2019年新疆區(qū)域經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展、支線機(jī)場(chǎng)和干線機(jī)場(chǎng)相關(guān)數(shù)據(jù),建立VAR模型,通過(guò)協(xié)整檢驗(yàn)、脈沖響應(yīng)函數(shù)和方差分解分析支線機(jī)場(chǎng)和干線機(jī)場(chǎng)對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的不同影響.

基于前文構(gòu)建的區(qū)域經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展評(píng)價(jià)指標(biāo)體系,用熵值法計(jì)算出2001～2019年每年度各指標(biāo)權(quán)重,2019年各指標(biāo)權(quán)重如表1所示,接著用線性加權(quán)法計(jì)算出每年度各區(qū)域經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展指數(shù),進(jìn)而算出其增長(zhǎng)率.

關(guān)于新疆區(qū)域經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的度量,采用區(qū)域經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展指數(shù)增長(zhǎng)率(QYZZL)指標(biāo);關(guān)于新疆支線機(jī)場(chǎng)和干線機(jī)場(chǎng)發(fā)展的度量,分別采用支線機(jī)場(chǎng)吞吐量增長(zhǎng)率(ZXZZL)和干線機(jī)場(chǎng)吞吐量增長(zhǎng)率(GXZZL)指標(biāo),吞吐量數(shù)據(jù)來(lái)自各年度我國(guó)民航機(jī)場(chǎng)生產(chǎn)統(tǒng)計(jì)公報(bào).

2.2 單位根檢驗(yàn)和協(xié)整檢驗(yàn)

為防止虛假回歸,構(gòu)建VAR模型前需對(duì)變量進(jìn)行單位根檢驗(yàn).根據(jù)ADF檢驗(yàn)原理,利用Eviews軟件分別對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展指數(shù)增長(zhǎng)率、支線機(jī)場(chǎng)吞吐量增長(zhǎng)率、干線機(jī)場(chǎng)吞吐量增長(zhǎng)率這三個(gè)變量進(jìn)行單位根檢驗(yàn),結(jié)果如表2所示,變量在5%的顯著性水平下均平穩(wěn),符合協(xié)整檢驗(yàn)的條件.

表2 單位根檢驗(yàn)結(jié)果Table 2 Unit root test results

接著為模型選擇合適的滯后期,根據(jù)AIC準(zhǔn)則和SC準(zhǔn)則,選取當(dāng)二者同時(shí)為最小值時(shí)的滯后期數(shù)1為最優(yōu)滯后期,建立VAR(1)模型.然后用Johansen方法對(duì)指標(biāo)間的協(xié)整關(guān)系進(jìn)行檢驗(yàn),具體協(xié)整檢驗(yàn)結(jié)果如表3所示,統(tǒng)計(jì)量下面括號(hào)內(nèi)數(shù)字為各自的P值.

表3 協(xié)整檢驗(yàn)結(jié)果Table 3 Cointegration test results

跡統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)和最大特征值統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)在5%的顯著水平下均拒絕了“不存在”協(xié)整關(guān)系的原假設(shè),接受了“最多一個(gè)”協(xié)整關(guān)系的原假設(shè),這表明變量間存在一個(gè)協(xié)整方程,且存在長(zhǎng)期均衡關(guān)系.因此,可以建立VAR模型.

區(qū)域經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展指數(shù)增長(zhǎng)率與支線機(jī)場(chǎng)吞吐量增長(zhǎng)率、干線機(jī)場(chǎng)吞吐量增長(zhǎng)率的VAR(1)模型向量形式如式(10)所示:

(10)

支線機(jī)場(chǎng)吞吐量增長(zhǎng)率如果在(t-1)年度變動(dòng)1個(gè)單位,則區(qū)域經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展指數(shù)增長(zhǎng)率在t年度將正向變動(dòng)0.087 988個(gè)單位,支線機(jī)場(chǎng)吞吐量增長(zhǎng)率的提升對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展指數(shù)增長(zhǎng)率是正向影響.

干線機(jī)場(chǎng)吞吐量增長(zhǎng)率如果在(t-1)年度變動(dòng)1個(gè)單位,則區(qū)域經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展指數(shù)增長(zhǎng)率在t年度將反向變動(dòng)0.134 200個(gè)單位,干線機(jī)場(chǎng)吞吐量增長(zhǎng)率的提升對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展指數(shù)增長(zhǎng)率是負(fù)向影響.

因此,若干線機(jī)場(chǎng)吞吐量增長(zhǎng)率增加1個(gè)單位,支線機(jī)場(chǎng)吞吐量增長(zhǎng)率應(yīng)該增加1.53個(gè)單位,才能維持區(qū)域經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展指數(shù)增長(zhǎng)率的穩(wěn)定.

2.3 模型穩(wěn)定性檢驗(yàn)

VAR模型穩(wěn)定是實(shí)證分析的前提,為檢驗(yàn)該模型是否有效,本文使用AR單位根檢驗(yàn)法檢驗(yàn)其平穩(wěn)性,檢驗(yàn)結(jié)果如圖1所示.

圖1 AR特征多項(xiàng)式的逆根Figure 1 Inverse roots of AR characteristic polynomial

可以看出,AR特征多項(xiàng)式的逆根皆在單位圓內(nèi),故可判定VAR模型有效.

2.4 脈沖響應(yīng)函數(shù)

脈沖響應(yīng)函數(shù)描述了VAR模型中一個(gè)內(nèi)生變量的沖擊給其他變量的影響,如圖2所示.

圖2 脈沖響應(yīng)Figure 2 Impulse Response

給支線機(jī)場(chǎng)吞吐量增長(zhǎng)率一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)單位的正沖擊后,區(qū)域經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展指數(shù)增長(zhǎng)率從第1期開(kāi)始上升,第2期開(kāi)始下降,第3期逐漸回升,第4期起趨于平穩(wěn),這表明支線機(jī)場(chǎng)吞吐量增長(zhǎng)率的迅速增加,短期內(nèi)會(huì)給區(qū)域經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展帶來(lái)正向影響,這也符合既定的事實(shí),支線機(jī)場(chǎng)吞吐量迅速增加會(huì)縮小與干線機(jī)場(chǎng)吞吐量的差距,吞吐量向更均衡的趨勢(shì)發(fā)展,有利于提高區(qū)域經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平.

給干線機(jī)場(chǎng)吞吐量增長(zhǎng)率一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)單位的正沖擊后,區(qū)域經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展指數(shù)增長(zhǎng)率從第1期開(kāi)始下降,第2期開(kāi)始回升,第3期開(kāi)始平穩(wěn),這表明干線機(jī)場(chǎng)吞吐量增長(zhǎng)率受到某一沖擊后,短期內(nèi)通過(guò)相關(guān)渠道和作用機(jī)制,使區(qū)域經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展增長(zhǎng)率減小,這也符合既定的事實(shí),一般而言,干線機(jī)場(chǎng)吞吐量增長(zhǎng)率最好處于較平穩(wěn)狀態(tài),當(dāng)干線機(jī)場(chǎng)吞吐量增長(zhǎng)率迅速提高,一定程度上破壞了原有平衡,支線機(jī)場(chǎng)吞吐量與其差距進(jìn)一步拉大,不利于區(qū)域經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展.

2.5 方差分解

為進(jìn)一步分析支線機(jī)場(chǎng)吞吐量增長(zhǎng)率、干線機(jī)場(chǎng)吞吐量增長(zhǎng)率變動(dòng)對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展指數(shù)增長(zhǎng)率結(jié)構(gòu)沖擊的貢獻(xiàn)程度,本文對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展指數(shù)增長(zhǎng)率進(jìn)行方差分解,結(jié)果如表4所示.

表4 方差分解結(jié)果Table 4 Variance decomposition results

相對(duì)于區(qū)域經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展指數(shù)增長(zhǎng)率自身的貢獻(xiàn)度,支線機(jī)場(chǎng)和干線機(jī)場(chǎng)的吞吐量增長(zhǎng)率變化對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展指數(shù)增長(zhǎng)率變化的貢獻(xiàn)度較低,支線機(jī)場(chǎng)吞吐量增長(zhǎng)率變化的貢獻(xiàn)度從當(dāng)期到第3期有一個(gè)上揚(yáng)的趨勢(shì),稍稍波動(dòng)后從第5期開(kāi)始趨于平穩(wěn),保持在0.34%左右;干線機(jī)場(chǎng)吞吐量增長(zhǎng)率變化的貢獻(xiàn)度從當(dāng)期到第2期增長(zhǎng)較快,稍稍波動(dòng)后從第5期開(kāi)始趨于平穩(wěn),保持在0.47%左右.新疆支線機(jī)場(chǎng)吞吐量增長(zhǎng)率變化對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展指數(shù)增長(zhǎng)率變化的貢獻(xiàn)度略低于干線機(jī)場(chǎng)吞吐量增長(zhǎng)率變化的貢獻(xiàn)度.

3 結(jié) 論

本文分析了支線機(jī)場(chǎng)對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的影響,并與干線機(jī)場(chǎng)的影響進(jìn)行比較分析,結(jié)論如下:

1)構(gòu)建指標(biāo)體系對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展進(jìn)行量化計(jì)算.基于新發(fā)展理念,采用更為全面的區(qū)域經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展指標(biāo)體系,用熵值法算出各區(qū)域經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展指數(shù)及其增長(zhǎng)率;

2)構(gòu)建VAR模型進(jìn)行實(shí)證分析.研究2001～2019年新疆支線機(jī)場(chǎng)和干線機(jī)場(chǎng)的吞吐量增長(zhǎng)率與區(qū)域經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展指數(shù)增長(zhǎng)率的關(guān)系.結(jié)果表明三者間存在長(zhǎng)期均衡關(guān)系;支線機(jī)場(chǎng)吞吐量增長(zhǎng)率的迅速提高會(huì)促進(jìn)區(qū)域經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展增長(zhǎng),干線機(jī)場(chǎng)吞吐量增長(zhǎng)率的迅速提高會(huì)遏制區(qū)域經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展增長(zhǎng);影響程度上,干線機(jī)場(chǎng)吞吐量增長(zhǎng)率變化的貢獻(xiàn)度高于支線機(jī)場(chǎng)吞吐量增長(zhǎng)率變化的貢獻(xiàn)度;

3)對(duì)支線機(jī)場(chǎng)和干線機(jī)場(chǎng)的不同影響進(jìn)行比較分析,能夠?qū)χЬ€機(jī)場(chǎng)和干線機(jī)場(chǎng)的協(xié)調(diào)發(fā)展提出更明確的建議,從而促進(jìn)區(qū)域經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展.