货运量与GDP的关联性分析
刘 爽 重庆交通大学经管学院
【摘 要】随着经济的迅速增长，交通运输基础设施建设的投入也不断加大，运输工具与运输能力不断提升，交通运输规模与范围就越来越大。同时，交通运输的发展又促进了经济的增长。由此可见，GDP和货运量之间存在着极为重要的关联性。为了量化关联性，进而比较不同运输方式与GDP之间关联度，本文通过建立灰色关联分析模型，对不同运输方式与GDP之间的关联性进行分析，得出与GDP关联度大小排序为：水运>公路>民航>铁路。 【期刊名称】环球市场 【年(卷),期】2016(000)005 【总页数】1
【关键词】灰色关联分析法；货运量；GDP
1 引言
交通运输是国民经济的先行官，发展经济，交通先行，是经济发展的内在规律。经过三个五年计划的实施，2000年到2014年15年间我国经济迅速增长，国内GDP由99214.6亿元增长到636138.7亿元，增加了6.4倍，年复合增长率达到14.19%。全国总货运量从1358682万吨增长到4386800万吨，增加了3.2倍，年复合增长率达到8.73%。
随着改革开放的深化、经济产业结构的调整，铁路、公路、水运、民航这四种运输方式以不同方式影响着GDP的增长，本文采取灰色关联分析法对原始数据进行处理，得出关联度数值，进而进行比较。
2 灰色关联分析基本原理
灰色关联分析是灰色系统理论的主要分析方法之一，是通过数据序列曲线发展态势的相似程度来判断序列联系是否紧密，曲线越接近，相应序列之间的关联度越大，反之就越小。灰色关联分析过程如下：
（1）确定比较对象（评价对象）和参考数列（评价标准）。设评价对象有m个，评价指标有n个，参考数列为，比较数列为。
（2）确定各指标值对应权重。可用层次分析法等确定各指标对应的权重，其中为第个评价指标对应的权重。
（3）数据标准化处理。由于查找的数据量纲不同，且数值的数量级差距悬殊，数据很难直接进行比较。因此，需要对原始数据进行无量纲化处理，消除量纲，转换为可比较的数据序列。 （4）计算差序列： （5）计算灰色关联系数：
为比较数列对参考数列在第k个指标上的关联系数，其中为分辨系数。其中称、分别为两级最小差及两级最大差。
一般来讲，分辨系数越大，分辨率越大；越小，分辨率越小。 （6）计算灰色加权关联度。灰色加权关联度的计算公式为： 式中：为第i个评价对象对理想对象的灰色加权关联度。
评价分析。根据灰色加权关联度的大小，对各评价对象进行排序，可建立评价对象的关联序，关联度越大，其评价结果越好。
3 GDP与不同方式货运量的灰色关联分析
选取1990-2014年的国内生产总值数据，形成参考数列。如表1所示： 3.1 数据标准化变换处理
本文采用均值化变换消除量纲，先分别求出各个序列的平均值，再用对应序列中的各个原始数据去除以平均值，得到标准化数据，然后再根据公式求得差序列如表2所示：
3.2 计算灰色加权关联度
由差序列表可得两级最大差M=0.83113，两级最小差为m=0.01651。根据公式求得2000年到2014年5种运输方式与GDP的灰色关联系数。由于每一年的数值具有同样权重，所以只需要计算各种运输方式关联系数的算术平均值，这个均值即为每种运输方式与国内生产总值的关联度。根据以上计算结果可知，各种运输方式与GDP关联度大小排序为：水运（0.85865）＞公路（0.81485）＞民航（0.74827）＞铁路（0.65131）。
4 结论
通过灰色关联分析法得到了五种运输方式与GDP的关联度可知，水运运输与GDP的关联最紧密，主要原因是沿海主要港口吞吐量快速增长，从2000年的125603万吨增长到了2014年的769557万吨，增长了6.17倍。铁路运输与GDP的关联度最小，铁路货物运输虽然运量逐年增长，但市场份额却逐年下降。关联度排名和不同发展方式的发展现状具有一致性。 参考文献：
［1］司守奎等.数学建模算法与应用.北京：国防工业出版社，2013.
［2］中国统计局.中国统计年鉴（2015年）［M］.北京：中国统计出版社，2015.
［3］田刚，李南.江苏省物流货运量灰色预测及灰色关联研究.江苏南京.2010. ［4］邓聚龙.灰色控制系统［M］.武汉：华中理工大学出版社，1993.
货运量与GDP 的关联性分析
