中国省际综合交通发展水平的定量分析_精品文档文档格式.doc
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中图分类号：
文献标识码：
A
6
1．引言
交通运输是国民经济和社会发展的重要基础设施和基础产业，是经济运行的命脉。
建国50多年来，中国的交通运输业有了很大的发展，初步形成了由铁路，公路，海运与内河航运，航空和管道五种运输方式组成的综合运输网[1-3]。
作为一个国家重要的物质生产部门，交通运输业它起着联结工业与农业，生产与消费，城市与乡村的纽带作用[4-6]。
在中国，交通运输业在加强各地区联系，发展国民经济方面更是起着至关重要的作用。
然而各地区之间存在着严重的差异性。
这其中既包括区域自身的地理状况的原因，也包括经济发展状况和政治等各方面的原因[7-9]。
国家自然科学基金项目，编号：
30370267
为了今后能更好地开发和、用各地的能源和资源，实现全国各地的畅通无阻，本研究选取了2005年中国30个省、市、自治区的5个指标交通，应用SPSS统计软件对此进行了主成分分析；
然后结合主成分分析结果，利用聚类分析方法得到了中国综合交通发展水平谱系图；
最后结合各地区自身的地理状况和经济发展水平，探讨了中国省际间综合交通发展水平的区域相似性和差异性。
2．中国交通运输业发展的“降维”分析[10]
2.1指标选取[11]
交通运输包括铁路、公路、海运与内河航道、航空和管道五种运输方式。
由于中国大部分地区是内陆，海运只在沿海省份存在，不具有广泛性和代表性；
航空业尚是国际间沟通的主要工具，在国内占的地位相较之小；
而管道运输主要用于管道输送石油、天然气和煤浆等产品，且在中国起步较晚，规模不大，密度较低，在各种运输方式中的比重很小。
因此，本研究选取国家铁路长度、内河航道长度、公路长度以及反映各运输方式灵活度及运送量的货运总量和货物周转5个指标作为分析中国综合交通发展水平的评价指标，并对这些评价指标作主成分（降维）分析。
X1——国家铁路（以km为单位）。
铁路是中国交通运输中最重要的部分，是煤，石油等能源和各种矿产品、农产品等的主要运输方式。
目前全国的铁路网已经星罗棋布，分布广泛，除西藏外，中国其他省、市、自治区都有铁路经过，因而可以作为是反映中国交通运输状况的重要指标之一。
X2——内河航道（以km为单位）。
中国内河运输的重点在三江两河（长江，珠江，黑龙江和淮河，京杭大运河）。
其中长江共经过中国13个省、市、自治区，且年运输量占全国内河航道运输量的70%左右，已成为制约长江三角洲地区经济发展的重要因素。
此外，尽管当前京杭大运河上游区已基本失去航运能力，但其中下游地区依然是沿线省区交通运输的重要方式之一。
X3——公路（以km为单位）。
中国的公路包括国道、省道、县道、乡道和汽车专用公路等多种组织形式。
从而使得公路成为中国分布最广、利用最普遍、开发历史最悠久的交通方式，其地位的重要性亦不言而喻。
X4——货运总量（以10000吨为单位）。
它不仅可以反映各地区交通的基本情况，而且其值的大小亦是反映交通利用率和潜在利用率的重要指标。
X5——货物周转（以10e8t*km为单位）。
它反映各地区交通的利用率和灵活程度，是间接反映区域交通运输状况的又一另一重要指标。
周转高说明利用率高，相反则利用率低。
2.2指标间的相关性分析
利用SPSS软件对原始数据做标准化处理，然后计算得出各指标之间的相关系数矩阵，其结果见表1。
表1相关系数矩阵
Table1Thecorrelatedmatrixof5indices
X1
X2
X3
X4
X5
1.000
-0.203
0.426
0.340
0.523
0.276
0.404
0.269
0.671
0.503
0.768
由表1不难得出，原始变量数据中，X1（国家铁路）和X5（货物周转），X3（公路）和X5（货物周转），X3（公路）和X4（货运总量），X4（货运总量）和X5（货物周转）均存在着较大的正相关。
2.3主成分贡献率及其主成分载荷分析
通过SPSS软件计算得到主成分特征值、贡献率、累积贡献率（如表2所示）。
由表2可知，前三个主成分的累积贡献率为90.288%（理论上80%--85%），所以选取前三个主成分，就可以综合代表5个指标所反映的中国各地区交通运输的特征和基本情况。
主成分载荷矩阵（表3）表明：
第一主成分（贡献率为37.446%）在公路、货运总量和货物周转上具有很大的正载荷（0.804、0.916、0.866），这3个指标反映了中国大部分地区以公路为主要运输方式这一事实，可以说明第一主成分在某种程度上代表着中国交通运输业的整体状况。
第二主成分（贡献率为26.566%）在内河航道上具有较大的正载荷（0.822），在国家铁路上具有较大的负载荷，这说明第二主成分在一定程度上代表着交通工具的利用方向。
第三主成分（贡献率为26.256%）在公路上存在一定的正载荷，这说明第三成分在一定程度上也反映出第一主成分的重要性。
表2主成分特征值、贡献率和累积贡献率
Table2Theeigenvalue,contributionrateandaccumulativecontributionrateofPC
特征值
贡献率
累积贡献率
1
2
3
1.072
1.328
1.313
37.446
26.566
26.256
64.012
90.268
表3主成分载荷矩阵
Table3TheloadmatrixofPCA
0.576
0.442
0.804
0.916
0.866
-0.720
0.822
-3.37E-02
0.190
-0.110
-4.86E-02
-5.79E-02
0.578
-5.53E-02
-0.405
2.4中国各省主成分得分评价与分析
计算各省、市、自治区在第一、第二和第三主成分上的得分，如果一个区域在某一主成分上的得分为正，则意味着这一区域的该主成分在平均发展水平之上；
反之，得分为负则表明在平均水平以下。
另外。
也可以按照各个主成分的贡献率，定义综合主成分得分，它反映了各省、市、自治区交通运输业的综合发展水平。
中国第一、第二和第三主成分得分前五位的省份及其得分情况，具体见表4。
表4第一、第二、第三主成分得分前五名的省份
Table4ThefivebestprovinceswiththehighscoresinPCA1，PCA2,PCA3,respectively
第一主成分
第二主成分
第三主成分
序号
省份
得分
4
5
内蒙古
黑龙江
河南
吉林
四川
2.67467
1.87246
1.48664
1.19553
1.04839
江苏
广东
浙江
湖南
湖北
3.01961
2.27364
1.79876
0.68689
0.52020
山东
河北
3.59996
1.77533
1.55694
0.77437
0.49185
从表4中可知，内蒙古、黑龙江、河南、吉林、四川、江苏、广东、浙江、湖南、湖北、山东和河北等省份的主成分得分均为正，说明这些省份交通运输业的发展水平均在全国的平均水平之上。
第一、第二和第三主成分得分上的差异，综合反映了5个交通运输业发展状况的评价指标在区域结合上的差异。
内蒙古、黑龙江、河南、吉林和四川等省份在货运总量、货物周转和公路长度等方面表现的有为突出。
江苏、广东、浙江、湖南和湖北等省份在内河航道运输上表现明显。
四川、广东、湖南、山东和河北等省份公路运输的特征比较突出。
而四川的陆路运输在第一、第三主成分得分中均有明显表现，广东、湖南在陆路和水路运输方面共性表现更明显。
综合得分（表略）排名在前的13个省份依次为广东、江苏、四川、湖南、河北、浙江、山东、辽宁、河南、湖北、安徽、云南和山西。
它们交通运输业的综合发展水平较高。
具体讲广东、江苏和浙江为中国的东南沿海省份，还有山东省和辽宁省，这些地区经济都较发达，在国民生产总值中占的比重较大，这些省份的运输包括铁路、公路、水运和航空等各种方式，其中辽宁的沈阳，河南的郑州是铁路运输中重要的交通枢纽，而大连、青岛、宁波和连云港等是中国重要的对内对外港口，另外拥有发达的经济其前提就必须拥有便利和发达的交通，之所以这些省份经济很发达，就是因为这些省份的自然条件有利于交通发展；
湖北、湖南和浙江境内拥有很好的内河运输条件；
而四川，云南等省区，境内地形多以山地为主，这些省区内的公路建设较之其他地区存在更多的必要性；
另外四川，河南和山东等省均为中国人口大省，其人口数量均在1亿左右，使这些地区存在大量剩余劳动力，劳动力的输出也可促进公路和铁路等交通运输方式的发展；
而象山西，其煤炭资源占中国储量的75%左右，“大秦线”就是为了运输山西省的煤炭资源而建立，而辽宁是东北工业基地的核心，其煤炭和钢铁十分丰富，江苏的钢铁、四川攀枝花的矿产，以及河南平顶山等地的煤炭等等诸如此类的情况都可促进交通的发展，是交通发达的主要原因。
需要要说明的是：
各省、市、自治区在地理位置上存在着差异性，它会对交通运输业的发展有明显的作用和影响。
例如综合得分排在后四位的依次是海南、西藏、青海和宁夏，其得分分别为：
-1.97297、-2.24124、-2.29937和-2.34706，说明这几个地区的交通运输业居全国的平均水平之下。
其中西藏仅有单一的铁路线，海南开通铁路也不过是2004年的事，另外这些省区都在偏远地区，经济都不够发达，符合我们分析的交通和经济紧密联系这一点。
所以这个四个省区在交通运输方面均属于不够全面、不够发达的地区。
3.中国交通运输业发展的区域相似性和差异性分析
系统聚类分析方法是定量地研究地理事物分类问题和地理分区问题的重要方法。
因此我们采用系统聚类分析方法对中国各省、市、自治区交通运输业发展的区域相似性和差异性作综合和系统的分析。
3.1基于欧氏距离的聚类计算
首先采用标准差标准化方法对三个主成分得分的数据进行处理；
然后采用欧氏距离测度样本间距离；
最后计算出8种系统聚类分析方法的结果，通过比较选出最
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