城際高速鐵路經濟效益的測度與評價
——基于灰色預測模型的實證分析

●杜劍韜

一、引言

黨的十九大報告提出，要貫徹新發展理念，加強建設現代化經濟體系，加強鐵路、公路、等基礎設施網絡建設。截至2019年底，中國高鐵營業里程已3.5萬公里，居世界第一。高速鐵路已成為我國公共交通領域最重要的一員，也在經濟領域產生了舉足輕重的影響。2014年投入使用的“成綿樂城際鐵路”是中國西部第一條高速鐵路，以其為脈絡形成了以成都為中心的一小時經濟圈，將樂山、德陽、綿陽等城市與成都平原的中心區域串聯在一起，為四川省的區域經濟發展帶來了新的動力。有效評價不同區域高速鐵路網絡的經濟效益，準確分析我國高速鐵路網絡的發展現狀、預測發展趨勢對于提升高鐵競爭力、促進整個行業發展有重要意義，更是符合近年來規劃的發展內涵，這對于推進基礎設施建設，貫徹新發展理念具有重要的理論與實踐意義。

二、研究方法

本文采用灰色預測模型和回歸分析對高速鐵路網絡的經濟效益進行了定性與定量研究。針對高速鐵路與地區生產總值之間的關聯性，進行相關分析，論證了兩者之間存在著較強的正相關關系，并依據這種關系建立了回歸模型。隨后利用灰色預測模型，以成綿樂城際鐵路為例，模擬了在其缺失情況下的區域客運量和理論生產總值，將理論值與地區實際生產總值進行比較，定量地描述了城際鐵路帶來的經濟效益。隨后分析高速鐵路經濟效益的作用機制，并提出了相應的建議，這在我國追趕發達國家的技術水平與創新能力的現代管理中尤為必要。

三、相關性及回歸分析

（一）相關性分析

相關分析，即檢驗各變量之間是否存在關聯性，判斷關聯的密切程度。為進一步量化研究高速鐵路的經濟效益，探究客運量與生產總值間的相關關系，本文搜尋了2014年至2017年以來成都市、眉山市、樂山市、德陽市、綿陽市五個地區的生產總值和鐵路客運量數據。鐵路客運量主要是指一段時間范圍內，鐵路交通工具運送的旅客數量。本節所指的鐵路客運量是指成綿樂區域五市的《城市統計年鑒》中所統計的2010—2016年歷年的鐵路客運量。之后以成綿樂區域內鐵路客運量為橫軸，各地區的生產總值為縱軸繪制了相關圖（圖1），以直觀地判斷兩者之間是否存在相關性。

從圖中可以看出，五個地區客運量與生產總值的數據走勢相近，除了2011年因鐵路客運量異常變動稍顯異常外，生產總值與客運量之間存在著較為顯著的正相關關系。隨著客運量的增長，樂山市等五個地區的生產總值也隨之增長，即高速鐵路的建設對經濟有促進效用，帶來了經濟效益。下文通過相關系數的計算進行進一步的驗證。

（二）數據相關性檢驗

判別數據是否通過相關性檢驗的方法是運用Pearson分析法驗證各變量之間是否達到了P＜0.05的顯著性水平。數據之間的相關性強弱則由相關系數說明，相關系數的絕對值越接近1，數據之間的相關性便越強。對本研究的因變量和自變量，即地區生產總值和鐵路客運量，進行Pearson相關性檢驗，檢驗結果如下表所示：

表1 各變量之間Pearson相關性檢驗

從相關性的檢驗結果來看，五個地區各地區生產總值和客運量的相關系數的絕對值都在0.85附近波動。且都能通過0.05的顯著性檢驗，這說明客流量與地區生產總值之間高度正相關，并且這種相關性非常的顯著。這一相關性的現實意義是隨著鐵路客運量的增長與區域間人才流動的增加，會推動整個社會經濟效益的增長。因而本節的相關性檢驗符合實際與實證研究要求，可以進行下一步研究。

（三）回歸分析

基于上述章節對于數據的檢驗表明，本文所采用的數據適合進行回歸分析。本節分別構建自變量為鐵路客運量（X），因變量為地區生產總值（Yi）的線性回歸方程。借助SPSS統計分析軟件，根據假設模型Yi=ax+b探討變量之間的相關性，并得到如下結果：

回歸模型中，T檢驗的顯著性水平基本均小于0.05，這說明本次各個回歸方程的系數是顯著的，具有統計學意義。這使我們得到了形如Y1=0.037x+719.639的有關客運量與地區生產總值的回歸方程。

表2 客運量對地區生產總值影響的回歸分析

回歸分析的結論證明鐵路客運量與地區生產總值之間存在顯著的正相關關系，實證結論與預期假設一致，結論表明：高鐵網絡的形成帶來的交通狀況的改善，將促進區域間人口流動，從而刺激區域經濟增長帶來經濟效益。假設模型具有實際社會經濟意義。

四、成綿樂城際鐵路對沿線區域經濟增長的預測分析

（一）灰色預測模型的預測分析

本文采用灰色預測模型作為探究手段。灰色預測模型廣泛用于對既包含已知信息又包含未知信息或不確定信息的系統進行預測。在一定方位模糊變化的，與時間有關的過程即為灰色過程，盡管這一過程中的現象是隨機而難以探究的，但其仍具有潛在的規律，可以用一定方法加以預測。成綿樂城際鐵路符合灰色系統研究對象部分已知部分未知的特征，利用此模型來分析具有可行性。運用模型分析時，假設成綿樂城際鐵路開通運行之后，沿線社會經濟的發展都由高速鐵路線路帶來。

本文以德陽市為例，以2005—2014年成綿樂城際鐵路尚未開通時的鐵路客運量為原始數據，通過灰色預測模型預測2014年后假設成綿樂城際鐵路仍未開通情況下的客運量時間序列，再利用前文分析得出的回歸方程Y1=0.037X+719.639，得到2014年后若成綿樂鐵路不存在情況下的德陽市理論生產總值。將理論生產總值和通過統計年鑒獲得的德陽市實際地區生產總值進行比較，就可以量化獲知若成綿樂城際鐵路缺席會對經濟造成何種影響。眉山市等其余四市也可以類比德陽市，通過這種方法探究成綿樂城際鐵路為城市帶來的經濟效益。灰色模型預測的具體過程如下：

2.一階累加生成，生成χ（0）的一階累加生成序列；式中

3.構造數據矩陣 B及數據向量 Y，即

6.對灰色預測模型進行進一步檢驗，后驗差比值C=0.4120，小誤差概率p=0.9，其中C越小越好，p越大越好。由于C＜0.5，且p＞0.8，模型合格，可進一步用于地區生產總值的預測。

7.將灰色預測模型得出的2015年至2017年客流量代入回歸方程，計算得到德陽市在成綿樂城際鐵路缺席情況的理論生產總值，同實際生產總值對比如下：

表3 德陽市在2015—2017年無城際鐵路情況下生產總值的比較

從對比情況中可以看出，2015至2017年在有城際鐵路的情況下德陽市的地區生產總值出現了快速的增長，城際鐵路三年間引起的生產總值的總增量為939.96億元。隨著城際鐵路建成時間的增加，鐵路對經濟的刺激作用也逐漸增強，成綿樂城際鐵路的經濟效益逐步釋放出來。

五、結論

區域的經濟增長受多種因素綜合作用，例如技術水平、扶持政策、投資環境等，但交通網絡尤其是高速鐵路網絡的修建是促進經濟增長的重要因素。

交通網絡的宏觀經濟效益研究是一項較為復雜的系統工程。鐵路網絡建設項目的經濟效益一般是指由于鐵路干線的建立而給國民經濟帶來的實際成果貢獻。因為高速鐵路網絡的社會經濟效益無實體性，即它并不會產生具體的物質產品，而是提供無形的服務，這一服務所帶來的效益相當廣泛。

經濟學中往往用柯布道格拉斯函數來對宏觀經濟系統的經濟效益進行描述，其一般形式為Y=ALαKβ。這一關系式往往被用來定性分析影響經濟效益的因素，即其指出了社會綜合技術水平，系統中投入的勞動力、資本對其產生的經濟效益有著促進作用。這也解釋了高速鐵路對區域經濟促進影響的作用機理。

高速鐵路的經濟效益涉及廣泛，它所帶來的直接的經濟效益是鐵路運價收入，除此之外還有潛在的間接效益。我國東部高速鐵路線路有著豐厚的運價收入，但西部的線路運價收入并不充裕甚至會有虧損產生。但在高速鐵路建成通車后，由于地區道路交通條件的改善，在優越的宏觀經濟形勢下，道路沿線成為投資發展的熱點，吸引的客運量及交通量使得區域內的自然資源的開發利用、土地增值、服務業發展、資本聚集及人力資源的流動與引進等所增加的生產總值，這一間接帶來的經濟效益極為龐大。這種潛在的效益來源于鐵路網絡所具有的公共產品的性質，是公共產品外溢的正外部性的一種表現。

高速鐵路必須不斷提高自身的經濟效益，才能貫徹新發展理念，持續為社會服務，不斷滿足人民大眾的需求。對于提高高速鐵路效益，筆者認為可以從這樣幾個角度入手：首先，要盡早完善高速鐵路網絡規劃，從前文的分析可以看出高速鐵路的經濟效益是逐年遞增的，早日建成相關線路，可以更早地享受到高速鐵路帶來的經濟紅利，也符合國家提出的戰略規劃；其次，要嚴把高速鐵路建設質量關，本文建立的灰色預測模型在長中期擬合效果更為良好，這表明了高鐵經濟效益的持久性，高速鐵路網絡本就是功在一時利在千秋的建設項目，嚴格的建設標準可以有效地減少日后維護費用并保證高鐵長久穩定地發展；最后，還應建立符合市場原則，理順高速鐵路運價體系，降低鐵路運輸的交易成本，減少鐵路經濟效益釋放的正外部性損耗。