基于灰度關聯分析的成渝雙城汽車產業分析及協同對策

◇成都理工大學工程技術學院 袁 敏

四川力達新能源汽車有限公司 許才菊

建立了灰度關聯度分析的計算模型，根據計算模型以影響汽車產值的各影響因素數據為基礎，分別求得成渝地區汽車工業總產值與各相關影響因素之間的關聯度，結合成渝地區地理經濟情況進行了分析，并從不同角度給出了兩地產業協同對策建議供企業政府部門參考。

1 前言

隨著成渝雙城經濟圈上升為國家戰略[1]，兩地的產業協同愈發重要。汽車產業涉及的工業門類眾多，對國民經濟的拉動性強，兩地都不約而同地將汽車產業作為其支柱產業之一。兩地雖然地理相鄰，但一直都有相對獨立而完整的工業體系，發展汽車工業都有各自的比較優勢，同樣也遇到了不同的瓶頸。為使兩地汽車產業提檔升級，本文以影響汽車產值各影響因素的灰度關聯度分析為基礎[2]，根據分析結果針對性地提出產業協同對策建議。

2 計算模型建立

汽車產業的發展是一種典型的動態歷程，為了對產業的動態發展趨勢進行定量分析，引入了目前常用的灰度系統理論。根據灰度系統理論，建立汽車產業關聯度計算數學模型。

選擇影響汽車產業發展的若干影響因素并收集數據。

設n個數據序列形成矩陣：

根據評價的目的建立參考數據列如下所示，

進行無量綱處理后的建立矩陣：

一般的無量綱化處理法包括均值化（式1）和初值化（式2）法。

關聯系數由式3計算可得。

逐個分析各指標與基準序列的關聯系數，并算出各影響因素的平均值。該平均值可用于評估各影響因素與基準序列的相關程度，一般定義為關聯度，如式4所列。

3 灰度關聯計算

根據《成都市統計年鑒》[3]和《重慶市統計年鑒》[4]整理和計算出如表1和表2所列數據作為計算基礎，選取的年份內國際政治經濟環境相對穩定，汽車產業發展無明顯波動[5]。

表1 成都汽車工業總產值及各相關影響因素原始數據表

表2 重慶汽車工業總產值及各相關影響因素原始數據表

選擇式2初值化法對表1數據處理后得如下無量綱矩陣。

據式3各指標與基準序列的關聯系數如表3所示。

表3 各指標與基準序列的關聯系數

將表3求得關聯系數帶入式4，求得成都汽車工業總產值與各相關影響因素之間的關聯度如表4所示。

表4 總產值與各相關影響因素之間的關聯度

按同樣得步驟可求得重慶汽車工業總產值與各相關影響因素之間的關聯度如表5所示。

表5 總產值與各相關影響因素之間的關聯度

4 計算結果分析

由表4和表5中所列排序結果，GDP總值對兩個城市的汽車工業總產值影響都較大（分別排在影響因素的第一和第二位），說明汽車產業占成渝雙城的經濟總值比重較高。這也符合兩地汽車產業現狀，成都作為西南地區重要汽車生產基地，其汽車產量增加迅速，已經躋身全國前列；重慶工業基礎雄厚，汽車產業歷史悠久，甚至被當地列為支柱產業之一。

由表5交通運輸增加值對重慶的汽車工業影響排名第一，這與重慶長江上游航運中心的地位密不可分[6]，水路運輸商品車是除了公鐵外運輸量最大且成本最低的方式，除重慶本土的汽車制造商采用，毗鄰重慶的四川等省份不少汽車制造商也會借道重慶。

由表4可知汽車產量對成都的汽車工業產值并不敏感，這主要是因為當時成都本地的一汽豐田和沃爾沃生產的車型單價相對較高，在產量并不十分突出的情況下創造了相對較高的汽車產業總產值。

5 產業協同對策建議

（1）成渝地區地緣相近、人文相親、產業關聯，兩地都有著較好的汽車產業基礎，特別是重慶已成為中國汽車產業的生產研發中心之一。產業協同發展有利于兩地汽車產業優勢互補[7-9]。兩地的汽車產值都在GDP中占比較高，且都偏制造，研發強度同先進地區還有差距，但是傳統內燃機汽車產業目前已趨于飽和，建議兩地提前布局汽車前沿關鍵技術，如高精度雷達、新一代動力電池等，降低傳統汽車產業逐漸衰退對國民經濟的沖擊。

（2）交通運輸上兩地各有千秋。以成都來說，直達歐洲腹地的蓉歐快鐵始于2013年，占全國中歐班列數比例第一[10]。而重慶作為長江上游航運中心，水路運輸優勢得天獨厚。兩地可整合物流資源，降低物流成本，避免重復建設。

（3）從產品結構上來看，成都高端汽車產量占比較高，可形成較好的品牌效應，但總產量基數較低，不利于形成產業聚集效應以進一步降低生產成本，提高產品競爭力；重慶汽車產量大，產業聚集效益明顯，可進一步引進高端汽車產品提高美譽度，這一想法和美式豪華汽車品牌林肯首款國產車型落地重慶不謀而合。