嚴(yán)彥 侯劍

【摘 要】 為正確預(yù)測(cè)內(nèi)河港口貨物吞吐量，以江蘇省主要內(nèi)河港口為例，從港口設(shè)施及腹地經(jīng)濟(jì)出發(fā)，采用主成分分析法提取影響江蘇省內(nèi)河港口貨物吞吐量的3個(gè)因素：第二產(chǎn)業(yè)值、地區(qū)生產(chǎn)總值及社會(huì)消費(fèi)品零售總額，并在此基礎(chǔ)上建立預(yù)測(cè)模型。結(jié)果表明，模型可以較為準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)出江蘇省主要內(nèi)河港口的貨物吞吐量，該模型擬合是有效的。

【關(guān)鍵詞】 主成分分析；內(nèi)河港口；貨物吞吐量；影響因素；預(yù)測(cè)

0 引 言

內(nèi)河港口是在河流、湖泊、水庫(kù)等水域內(nèi)建造的港口。內(nèi)河港口與沿海港口一樣，在綜合運(yùn)輸網(wǎng)中充當(dāng)“車站”的作用，是運(yùn)輸網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點(diǎn)，其對(duì)于水路運(yùn)輸而言具有非常重要的作用。內(nèi)河港口貨物吞吐量是指一段時(shí)期內(nèi)經(jīng)水運(yùn)輸出、輸入港區(qū)并經(jīng)過裝卸作業(yè)的貨物總量，是反映內(nèi)河港口生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)活動(dòng)成果的重要數(shù)量指標(biāo)，也是衡量該地區(qū)城市建設(shè)和發(fā)展的量化參考依據(jù)。[1]內(nèi)河港口的發(fā)展將促進(jìn)港口城市的繁榮，城市的繁榮又為港口貨運(yùn)提供有力的支撐，港口與城市之間具有相輔相成、協(xié)調(diào)發(fā)展的關(guān)系。此外，隨著我國(guó)水路運(yùn)輸業(yè)的發(fā)展，內(nèi)河港口在綜合運(yùn)輸網(wǎng)絡(luò)中的作用也越來越突出，正確預(yù)測(cè)內(nèi)河港口貨物吞吐量對(duì)港口城市的發(fā)展十分重要。

影響內(nèi)河港口貨物吞吐量的因素有很多，不僅有港口自身因素，還有港口腹地經(jīng)濟(jì)因素。正確選擇指標(biāo)對(duì)預(yù)測(cè)江蘇省內(nèi)河港口貨物吞吐量十分重要。近幾年來，針對(duì)內(nèi)河港口貨物吞吐量的研究不多，且大多是依靠經(jīng)驗(yàn)來選取變量的，但這樣的做法很可能由于經(jīng)驗(yàn)的偏誤而遺漏主要的影響因素，從而使得模型出現(xiàn)偏差。因此，本文在前人的研究基礎(chǔ)上，選取2007―2015年影響江蘇內(nèi)河港口貨物吞吐量的指標(biāo)數(shù)據(jù)，采用主成分分析法提取影響江蘇內(nèi)河港口貨物吞吐量最主要的幾個(gè)因素建立預(yù)測(cè)模型，為預(yù)測(cè)江蘇內(nèi)河港口貨物吞吐量提供重要參考。

1 建立模型

主成分分析法融匯了“降維”思想：利用線性組合的方法，將多個(gè)指標(biāo)變成少數(shù)幾個(gè)綜合指標(biāo)，使相關(guān)的指標(biāo)化成不相關(guān)的指標(biāo)，將問題簡(jiǎn)單化，在減少計(jì)算量的同時(shí)避免了由于信息重復(fù)所引起的虛假性。

設(shè)n個(gè)樣品，x1，x2，…，xp-1，xp代表n個(gè)樣品中各個(gè)樣品觀測(cè)的p項(xiàng)變量，得到初始數(shù)據(jù)陣為

X==（x1，x2，…，xp）（1）

式中： xi=（x1i，x2i，…，xpi）'， i=1，2，…，p。

利用矩陣X的x1，x2，x3，…，xp這p個(gè)變量作線性組合，可得：

（2）

此外，主成分分析的步驟如下：

（1）建立樣本矩陣；

（2）標(biāo)準(zhǔn)化初始數(shù)據(jù)；

（3）建立相關(guān)系數(shù)矩陣；

（4）根據(jù)特征值計(jì)算出方差貢獻(xiàn)率及累計(jì)方差貢獻(xiàn)率；

（5）求因子載荷矩陣：先取累計(jì)方差貢獻(xiàn)率大于一定數(shù)值的主成分，然后求出所取的主成分的因子載荷矩陣，其中數(shù)值視解釋精度而定，此處定為85%；

（6）求每個(gè)指標(biāo)的綜合得分：由因子載荷矩陣乘以主成分的方差貢獻(xiàn)率可計(jì)算出綜合得分，指標(biāo)的綜合得分可較全面地反應(yīng)其影響程度[2]。

2 實(shí)證分析

2.1 指標(biāo)選擇依據(jù)及數(shù)據(jù)來源

根據(jù)江蘇內(nèi)河港口實(shí)際情況，選取2007―2015年可能影響江蘇內(nèi)河港口貨物吞吐量的指標(biāo)數(shù)據(jù)（見表1），其中包括總?cè)丝趚1、地區(qū)生產(chǎn)總值x2、第二產(chǎn)業(yè)值x3、第三產(chǎn)業(yè)值x4、進(jìn)出口總額x5、貨運(yùn)量x6、社會(huì)消費(fèi)品零售總額x7、泊位個(gè)數(shù)x8、泊位長(zhǎng)度x9。

2.2 主成分分析

2.2.1 計(jì)算方差貢獻(xiàn)率

為了消除量綱的影響，首先對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，其次對(duì)標(biāo)準(zhǔn)化處理后的數(shù)據(jù)求其方差百分比及累計(jì)方差貢獻(xiàn)率，結(jié)果見表2。由表2可以看出：第一主成分方差貢獻(xiàn)率為82.833%，特征根為7.455；第二主成分方差貢獻(xiàn)率為12.351%，特征根為1.112。前兩個(gè)主成分的累計(jì)貢獻(xiàn)率為95.184%，特征根也均大于1，滿足特征值大于1或累計(jì)方差貢獻(xiàn)率達(dá)到85%以上的提取原則，因此選取前兩個(gè)主成分，剩余可舍去。

2.2.2 計(jì)算因子載荷矩陣

為了使3個(gè)主成分可以充分代表9個(gè)指標(biāo)的信息，依據(jù)所提取的主成分計(jì)算因子載荷矩陣，結(jié)果見表3。

2.2.3 計(jì)算各項(xiàng)指標(biāo)的綜合得分及排名

在主成分分析中，每個(gè)指標(biāo)的綜合得分及排名狀況可以直觀地反映該指標(biāo)影響江蘇內(nèi)河港口貨物吞吐量的程度。指標(biāo)的綜合得分可由主成分因子載荷乘以相應(yīng)的貢獻(xiàn)率求出，具體結(jié)果見表4。由表4得知，綜合得分排名前3的指標(biāo)分別為第二產(chǎn)業(yè)值、地區(qū)生產(chǎn)總值、社會(huì)消費(fèi)品零售總額，表明這3個(gè)指標(biāo)對(duì)江蘇省內(nèi)河港口貨物吞吐量的影響最大的因素，因此在預(yù)測(cè)江蘇省內(nèi)河港口貨物吞吐量時(shí)要著重考慮。

2.3 吞吐量預(yù)測(cè)

根據(jù)主成分分析結(jié)果，以第二產(chǎn)業(yè)值、地區(qū)生產(chǎn)總值、社會(huì)消費(fèi)品零售總額為自變量，運(yùn)用SPSS 14.0軟件建立預(yù)測(cè)模型。

由可決系數(shù)及F統(tǒng)計(jì)量（見表5）可知，調(diào)整后的可決系數(shù)為0.994，表明該模型對(duì)數(shù)據(jù)擬合優(yōu)度較高。由于顯著性<0.001，可以判斷出所建立的方程是顯著的并且自變量與因變量之間具有顯著的線性關(guān)系。

因此，可建立江蘇省內(nèi)河港口貨物吞吐量預(yù)測(cè)模型：

y=3.087.725 + 0.358 z1 + 6.085 z2 0.746 z3（3）

式中： z1代表地區(qū)生產(chǎn)總值； z2代表第二產(chǎn)業(yè)值； z3代表社會(huì)消費(fèi)品零售總額；y代表內(nèi)河港口貨物吞吐量。

江蘇內(nèi)河港口貨物吞吐量預(yù)測(cè)結(jié)果見表6。從表6可知，除了2008年外，模型預(yù)測(cè)值與真實(shí)值之間的誤差均小于3%，表明該模型的擬合是有效的。

2.4 結(jié) 論

由以上分析得知，第二產(chǎn)業(yè)值、地區(qū)生產(chǎn)總值及社會(huì)消費(fèi)品零售總額對(duì)江蘇省內(nèi)河港口貨物吞吐量的影響最大，原因在于：

（1）在江蘇省第二產(chǎn)業(yè)中，建筑業(yè)發(fā)展迅速，每年總產(chǎn)值都以20%以上的速度發(fā)展，使得江蘇省成為全國(guó)同行公認(rèn)的建筑大省。建筑業(yè)的發(fā)展帶動(dòng)了江蘇省對(duì)建筑材料的需求，建筑材料需要通過內(nèi)河港口進(jìn)行運(yùn)輸，因而推動(dòng)港口貨物吞吐量的發(fā)展。此外，江蘇的蘇繡等紡織品很受國(guó)內(nèi)外的歡迎，紡織品需要通過內(nèi)河港口運(yùn)往國(guó)內(nèi)外，因而紡織品產(chǎn)量增加的同時(shí)也推動(dòng)了江蘇省內(nèi)河港口貨物吞吐量的提升，從而帶動(dòng)內(nèi)河港口的發(fā)展。

（2）地區(qū)生產(chǎn)總值可以直接反映港口城市的經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r，港口城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展繁榮給港口貨運(yùn)提供了有力的支撐。江蘇省地理位置優(yōu)越、經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)，2016年GDP達(dá)77 388.28億元，在省級(jí)GDP排名中穩(wěn)居第2。發(fā)達(dá)的經(jīng)濟(jì)為江蘇省內(nèi)河港口的發(fā)展?fàn)I造了良好的環(huán)境，給江蘇省內(nèi)河港口貨運(yùn)提供了有力的支撐，促進(jìn)了內(nèi)河港口貨物吞吐量的提升。

（3）生活必需品等一般消費(fèi)品是內(nèi)貿(mào)集裝箱的主要貨物，在促進(jìn)港口貨物吞吐量增長(zhǎng)方面會(huì)起到一定的促進(jìn)作用；但是在模型中，社會(huì)消費(fèi)品零售總額的系數(shù)估計(jì)值為負(fù)數(shù)，這是由于江蘇省內(nèi)河港口集裝箱使用量不能很好地滿足社會(huì)消費(fèi)品的需求，還需進(jìn)一步加大集裝箱的使用力度。集裝箱的推廣使用不僅可以降低貨物運(yùn)輸過程中的損失、節(jié)省貨物轉(zhuǎn)運(yùn)裝卸的時(shí)間，而且還可以大大降低運(yùn)輸成本，為江蘇省內(nèi)河港口發(fā)展帶來更大的機(jī)遇。

3 結(jié) 語(yǔ)

采用主成分分析法提取出影響內(nèi)河港口貨物吞吐量最主要的3個(gè)因素，打破在研究?jī)?nèi)河港口貨物吞吐量影響因素時(shí)憑借經(jīng)驗(yàn)選取變量的傳統(tǒng)思想；以主成分分析結(jié)果為基礎(chǔ)建立預(yù)測(cè)模型，為內(nèi)河港口進(jìn)一步發(fā)展提供有力的模型數(shù)據(jù)支撐，打破在研究?jī)?nèi)河港口貨物吞吐量時(shí)只單一地研究影響因素或只單一地進(jìn)行預(yù)測(cè)分析的傳統(tǒng)思維。以江蘇省內(nèi)河港口為例進(jìn)行預(yù)測(cè)分析，結(jié)果表明模型可以較準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)江蘇內(nèi)河港口貨物吞吐量。

對(duì)港口的外部影響因素有很多，如政策的調(diào)整、國(guó)際環(huán)境的改變等都會(huì)對(duì)內(nèi)河港口貨物吞吐量造成一定的影響，因此該方法較適用于中短期研究，對(duì)于研究長(zhǎng)期內(nèi)河港口貨物吞吐量還需進(jìn)行進(jìn)一步的分析和論證。

參考文獻(xiàn)：

[1] 真虹.港口管理[M].2版.北京：人民交通出版社，2009.

[2] 張萍，張守國(guó).江蘇沿海港口吞吐量影響因素及預(yù)測(cè)分析[J].水運(yùn)工程，2011（10）：63-65.