我国铁路货物运输的经济关系分析
摘 要：运用多元线性回归对我国的铁路货运量与其影响因素数据进行实证分析。分析结果为：铁路货运周转量和第二产业GDP对铁路货运量影响较大且均是正影响，GDP与铁路货运量关系不显著。
关键词：铁路货运量；多元线性回归；经济关系分析
2015年我国货运量比2000年增加了2.07倍，但2015年我国铁路货运量仅比2014年增加了0.9倍，近年来我国货运量增长幅度明显大于铁路货运量增长幅度。经济新常态以来，随着产业结构的升级，铁路运输需求放缓。铁路具有价格低、运量大、稳定性强等技术经济特征，所以在长距离、区际间的运输中，铁路还会继续起重要作用，全国铁路依然呈现出发展之势。铁路货物运输需求经济关系研究有利于研究我国铁路货运量需求预测，掌控铁路货运量发展趋势，实现铁路货物运输的资源优化配置。
目前已有学者对我国铁路货物运输需求进行研究，于春荣[1]分析影响铁路货运需求的因素，建立铁路货运量与国内生产总值回归模型。文书生等[2]基于VAR模型实证分析中国铁路货运需求，得出铁路货物运输具有长期平稳且幅度不大的收入弹性，而短期的供给弹性则较大且不稳定。程学庆[3]提出铁路货运需求增长过程的四阶段划分理论。保鲁昆[4]基于供需关系对铁路货运需求进行预测。郭文伟[5]采用宏观模型分析法和弹性系数法对我国铁路运输当前和中长期的需求规模进行预测，结果发现近六年来我国铁路建设严重滞后于社会需求，铁路运输需求缺口持续扩大。本文采用多元线性回归建模，更具体的反应我国铁路运输需求经济关系。
1 我国铁路货物运输需求的建模与经济关系
铁路的货物运输是指由于社会生产和人民生活的需要而产生的对铁路货运的要求。形成货运需求的条件有两个：一是对铁路货运的需要；二是形成铁路货运的能力。本文选择铁路货运量来衡量铁路货运需求，主要考虑经济和经济结构对铁路货运量的影响，在其他因素不变的情况下，将铁路货运量作为被因变量，选取铁路货运周转量、国内生产总值（GDP）、第二产业GDP作为自变量，建立我国铁路货物运输需求模型，数据来自《2016国家统计年鉴》。在建模以前对变量进行Pearson相关性分析，得出铁路货运量与铁路货运周转量、国内生产总值...
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