system: [SYSTEM]

user: 2. 长三角机场群对区域经济发展的影响 2.1. 城市经济指标的选择 本章主要探究长三角机场与城市发展关联的密切影响关系，选取了长三角主要机场生产指标与所属城市发展的关联性，运用详细指标完成机场与当地城市经济的关联度分析，由此找出城市的机场生产指标对哪些经济社会发展指标影响了以及影响程度，二者之间存在怎样的因果关系，而回归分析法是研究变量间因果关系的理想方法 [ 5 ]。 以每个城市2010年至2019年近10年的数据为基础(表1)，自变量为旅客吞吐量和货邮吞吐量这两个机场生产指标，选取的因变量为地区生产总值、常住人口、城镇居民人均可支配收入、第一产业增加值、第二产业增加值、第三产业增加值和人均GDP。运用熵权法和SPSS软件进行多元线性回归分析，经过筛选后，建立模型。以旅客吞吐量作为自变量，因变量分别表示地区生产总值(亿元)、常住人口(万人)、城镇居民人均可支配收入(元)、第一产业增加值(亿元)、第二产业增加值(亿元)、第三产业增加值(亿元)、人均GDP (元)。首先利用熵权法确定地区生产总值(亿元)、城镇居民人均可支配收入(元)、第一产业增加值(亿元)、第二产业增加值(亿元)、第三产业增加值(亿元)、人均GDP (元)的权重，从而表示该城市发展状况。熵权能够反映在评价时不同指标所含信息量的大小，定量体现指标对评价所起的作用 [ 6 ]。 2.2. 机场生产指标对上海城市发展的影响分析 Table 1 Production indicators and urban economic indicators of the two airports in Shangha 年份 上海两机场旅客吞吐量(万人) 上海两场货邮吞吐量(万吨) 上海两机场起降架次(次) 地区生产总值(亿元) 城镇居民人均可支配收入(元) 第一产业增加值(亿元) 第二产业增加值(亿元) 第三产业增加值(亿元) 人均GDP (元) X 1 X 2 X 3 Y 1 Y 2 Y 3 Y 4 Y 5 Y 6 2010 7187.74 370.85 551，111 16，872.42 31，838 114.15 7139.96 9618.31 73，297 2011 7456.02 353.93 573，932 19，195.69 36，230 124.94 7959.69 11，111.06 81，772 2012 7870.89 336.80 596，662 20，101.33 40，188 127.8 7912.77 12，060.76 84，444 2013 8278.95 336.36 615，106 21，602.12 43，851 129.28 8027.77 13，445.07 89，444 2014 8965.90 361.38 655，430 23，567.7 47，710 124.26 8164.79 15，271.89 97，159 2015 9918.89 370.88 705，774 24，964.99 52，962 109.78 7940.69 16，914.52 103，363 2016 10，646.25 386.92 741，883 27，466.15 57，692 109.47 7994.34 19，362.34 113，511 2017 11，188.53 423.17 760，360 30，133.86 62，596 98.99 9251.4 20，783.47 124，606 2018 11，763.43 417.57 771，584 36，011.82 64，183 104.78 10，360.78 25，546.26 135，134 2019 12，179.13 405.78 784，774 38，155.32 69，442 103.88 10，299.16 27，752.28 157，421 表1. 上海两机场生产指标与城市经济指标 由熵权法得到上海城市发展指标权重值见表2： Table 2 Shanghai city development index weight valu 指标 地区生产总值(亿元) 城镇居民人均可支配收入(元) 第一产业增加值(亿元) 第二产业增加值(亿元) 第三产业增加值(亿元) 人均GDP(元) Y 1 Y 2 Y 3 Y 4 Y 5 Y 6 上海 0.176 0.144 0.15 0.164 0.185 0.181 表2. 上海城市发展指标权重值 得到城市发展综合值见表3： Table 3 Comprehensive value of urban developmen 城市 上海 城市发展综合值 23，788.44 26，775.97 28，157.37 30，129.17 32，786.9 35，177 38，596.71 42，248.09 46，480.63 52，047 表3. 城市发展综合值 利用SPSS进行回归分析 结果： 从模型摘要中可知，模型 R = 0.996 > 0.8 ， R 2 = 0.991 > 0.8 ，表明模型的拟合效果较好。 在方差分析表中，显著性 P = 0.000 < 0.05 ，表明所建立模型具有统计学意义。 得到模型的回归方程，由于上海两场货邮吞吐量(万吨)变量的显著性 P = 0.072 > 0.05 ，表明该变量不具有统计学意义，故剔除该变量，因此得到回归方程如下： y = 34947.837 + 12.895 X 11 − 0.155 X 31 X 11 表示上海两机场旅客吞吐量(万人)； X 31 表示上海两机场起降架次(次)。 同理，表4为南京禄口机场对城市经济发展的影响分析： Table 4 Production indicators and urban economic indicators of Nanjing Lukou Airpor 年份 禄口机场旅客吞吐量(人) 禄口机场货邮吞吐量(吨) 禄口机场起降架次(次) 地区生产总值(亿元) 城镇居民人均可支配收入(元) 第一产业增加值(亿元) 第二产业增加值(亿元) 第三产业增加值(亿元) 人均GDP(元) 2010 12，530，515 234，359 116，087 5010.36 28，312 142.02 2327.76 2540.57 62，593 2011 13，074，097 246，572.2 120，534 6145.52 35，918 163.61 2760.99 3220.91 75，785 2012 14，001，476 248，067.5 128，440 7201.57 36，322 184.64 3170.78 3846.15 88，525 2013 15，011，792 255，788.6 134，913 8011.78 39，881 204.64 3450.58 4356.56 98，011 2014 16，283，816 304，324.8 144，278 8820.75 42，568 223.96 3671.45 4925.34 107，545 2015 19，163，768 326，026.5 166，858 9720.77 46，104 232.39 3916.11 5572.27 118，171 2016 22，357，998 341，267.1 187，968 10，503.02 49，997 252.51 4117.2 6133.31 127，264 2017 25，822，936 374，214.9 209，394 11，715.1 54，538 263.01 4454.87 6997.22 141，103 2018 28，581，546 365，054.4 20，849 12，820.40 59，329 273.42 4721.61 7825.37 152，886 2019 30，581，685 374，633.5 234，869 14，030.15 64，372 289.82 5040.86 8699.47 175，437.5 表4. 南京禄口机场生产指标与城市经济指标 同理得到回归方程如下： y 2 = − 501.242 + 0.01 X 12 X 12 表示禄口机场旅客吞吐量(人)。 同理，表5为合肥新桥机场对城市经济的影响分析： Table 5 Production indicators and urban economic indicators of Hefei Xinqiao Airpor 同理年份 新桥机场旅客吞吐量(万人) 新桥机场货邮吞吐量(万吨) 新桥机场起降架次(次) 地区生产总值(亿元) 城镇居民人均可支配收入(元) 第一产业增加值(亿元) 第二产业增加值(亿元) 第三产业增加值(亿元) 人均GDP (元) 2010 381.7051 3.1883 46，452 2702.5 19，051 132.6 1457.6 1112.3 47，391 2011 439.8739 3.8425 48，001 3636.61 22，459 208.2 2002.2 1426.2 48，359 2012 519.4178 4.2602 51，641 4164.34 25，434 229.05 2303.91 1631.38 54，997 2013 562.8013 3.9984 52，872 4672.91 28，083 247.21 2583.75 1841.95 61，397 2014 597.4599 4.6426 53，056 5157.97 29，348 257.63 2872.01 2028.33 67，021 2015 661.3111 5.1291 57，294 5660.27 31，989 263.43 3097.91 2298.93 72，661 2016 739.1998 5.8097 63，750 6274.3 34，852 270.2 3189.3 2814.8 79，734 2017 914.7128 6.3575 76，263 7213.45 37，972 272.75 3643.08 3297.62 90，564 2018 1111.0596 6.9787 89，005 7822.91 41，484 277.6 3612.3 3933.1 97，470 2019 1228.2384 8.7101 95，135 9409.40 45，404 291.86 3415.32 5702.22 115，623 表5. 合肥新桥机场生产指标与城市经济指标 同理得到回归方程如下： y 3 = 10672.994 + 36.514 X 13 X 13 表示新桥机场旅客吞吐量(万人)。 2.3. 城市社会经济与机场生产指标关系的对比 本次分析自变量选取近十年来长三角主要机场三大生产指标，因变量中选取的第三产业主要是指服务业，不同于第一产业(农、林、牧、渔)和第二产业(采矿、建筑、制造)，服务业与我们的日常生活可谓息息相关，囊括衣食住行、通信、娱乐、教育等等。 通过Python熵权法和SPSS多元线性回归分析，对三个城市机场旅客吞吐量和城市发展指标间的关系进行研究，发现旅客吞吐量指标对城市经济发展影响最大，是影响区域经济的关键因素。各长三角主要机场的三大指标都与城市经济发展指标有强相关关系。由分析带给各大机场的启示是，要想加大对所在城市经济的良性辐射，首要从发展旅客吞吐量入手，旅客吞吐量的增加与城市经济有强正相关关系。此外，各个机场影响城市经济发展的生产指标都不同，要具体问题具体分析，比如上海两场的起降次数对上海区域经济有负相关影响，没有被合理安排的频繁起降会带来整体经济的负面影响，机场的各部门协作还有需要改进的地方。