1、第 19 卷 第 94 期 交 通 节 能 与 环 保 Vol.19 No.2 2023 年 04 月 Transport Energy Conservation Environmental Protection April.2023 doi:10.3969/j.issn.1673-6478.2023.02.007 基于多元线性回归分析模型的中国海洋 经济发展与交通关系浅析 李晓涵（辽宁师范大学地理科学学院，辽宁 大连 116029）摘要：在海洋强国战略背景下，为分析我国海洋经济发展影响因素，本文收集了 20122020 年海洋经济相关数据，通过 SPSS 统计分析软件建立多元线性回归模型进行
2、研究。研究表明，以海洋生物医药业为代表的新兴海洋产业能够带动海洋经济发展，而海水直接利用规模与海洋主要产业增加值呈负相关。最后，根据回归结果并结合我国实际情况，提出了加大力度发展新兴海洋产业、推进海水综合利用、保护海洋资源环境，实现可持续发展的相关建议，以及海洋经济发展对交通基础设施绿色发展的需求与影响。关键词：海洋经济；海洋新兴产业；多元线性回归分析；交通 中图分类号：U697 文献标识码：A 文章编号：1673-6478（2023）02-0035-04 Analysis of the Relationship Between Chinas Marine Economic Developme
3、nt and Transportation Based on Multiple Linear Regression Analysis Model LI Xiaohan(College of Geographic Sciences Liaoning Normal University,Dalian Liaoning 116029,China)Abstract:In the context of the marine power strategy,in order to analyze the factors affecting the development of Chinas marine e
4、conomy,this paper collected the relevant data of the marine economy from 2012 to 2020,and established a multiple linear regression model through SPSS statistical analysis software for research.The research shows that the emerging marine industry represented by marine bio-pharmaceutical industry can
5、drive the development of marine economy,while the scale of direct utilization of seawater is negatively correlated with the added value of major marine industries.Finally,based on the regression results and the actual situation of China,the paper puts forward relevant suggestions on strengthening th
6、e development of emerging marine industries,promoting the comprehensive utilization of seawater,protecting marine resources and environment,and realizing sustainable development,as well as the demand and impact of marine economic development on the green development of transportation infrastructure.
7、Key words:marine economy;marine emerging industries;multiple linear regression analysis;traffic 0 引言 中国是一个得天独厚的海洋大国，拥有广阔的海域和丰富的海洋资源。海洋经济作为国民经济的主要 收稿日期：2023-02-20 作者简介：李晓涵（2002-），女，辽宁锦州人，本科，研究方向为地理科学.（）组成部分，近年来发展迅速，取得了不凡成就。改革开放尤其是党的十八大以来，我国海洋经济综合实力不断增强，高带动性和高关联度是战略性海洋产业的一个重要特点1，使得海洋经济成为沿海地区经济发36 交 通
8、节 能 与 环 保 第 19 卷 展活力和动力的重要源泉。在海洋强国的战略背景下，从不同层面、不同角度，研究海洋经济和产业，实现绿色、生态、可持续发展，十分必要。为此，本研究基于 20122020 年海洋经济相关数据，构建多元线性回归模型对我国海洋经济发展进行研究，结合模型分析，提出海洋经济发展与交通基本关系相关建议。1 海洋经济发展模型概述 1.1 模型选择 回归分析是一种用来研究两个或更多变量之间的相关性的统计分析方法。当自变量是多个因素时，采用多元线性回归方法分析自变量对因变量影响的显著性，可预测因变量未来发展趋势。运用多元线性回归模型对中国海洋经济发展进行研究是一种科学有效的方法。1.
9、2 数据选择 选取海洋主要产业增加值（亿元）作为被解释变量，反映海洋经济发展水平。选取海洋生物医药业增加值（亿元）、水运货物周转量（亿吨公里）、海洋科研教育管理服务业市场总值（亿元）、海水直接利用规模（亿吨）为解释变量。其中，海洋生物医药业增加值代表新兴海洋产业，反映了海洋资源开发能力；水运货物周转量反映海洋运输业成果；海洋科研教育管理服务业市场总值反映了国家在海洋科研方面的投入；海水直接利用规模反映了海水的利用情况。选取的数据包括海水的利用价值，基于海洋而产生的额外价值，以及国家对海洋开发的投入，综合分析，所选数据可反映海洋经济发展水平。1.3 数据来源 为了确保研究数据真实、准确，本研究的
10、数据均源于 20122020 中国海洋经济统计年鉴2、全国海水利用报告3以及国家统计局官网公布的数据。2 实证研究与分析 多元线性回归模型的建立，首先要对数据进行相关性分析，确保选取数据具有显著的相关性。随后采用逐步回归方法，将导致多元共线的因素排除，得到更加精确的数据。最后建立二元线性回归方程，得出海洋主要产业增加值预测方程。2.1 相关性分析 利用 SPSS 对所选择的被解释变量与各解释变量进行了相关分析，得到了相应的数据（见表 1）。各变量间的显著性因子都小于 0.05，这表明所选择的解释变量与被解释变量具有极高的相关关系，能够用来解释因变量的发展状况，但这些自变量间可能具有共线性，因此
11、本文运用逐步回归方法进行多元线性回归，以避免共线性的发生。表 1 相关性检验表 Tab.1 Correlation test table 海洋主要产业增加值 海洋生物医药业增加值 水运货物周转量 海洋科研教育管理服务业市场总值 海水直接利用规模 海洋主要产业增加值 显著性（双尾）0.001 0.002 0.003 0.005 海洋生物医药业增加值 显著性（双尾）0.001 0.001 0.001 0.001 水运货物周转量 显著性（双尾）0.002 0.001 0.001 0.001 海洋科研教育管理服务业市场总值 显著性（双尾）0.003 0.001 0.001 0.001 海水直接利用规模
12、 显著性（双尾）0.005 0.001 0.001 0.001 2.2 逐步回归分析 通过对多个变量进行筛选，选取对因变量影响较大的变量，从而得到最优回归方程。采用 SPSS 软件对数据进行逐步回归，得出数据。由表 2 可知，模型首先引入的自变量是海洋生物医药业增加值，其次引入的模型是海水直接利用规模，被移除模型的自变量是水运货物周转量和海洋科研教育管理服务业市场总值。通过该步骤，移除了存在共线性的数据，筛选后的数据更加具有代表性。由表 3 可知，含有海洋生物医药业增加值、海水直接利用规模两个自变量的模型，经修正后，确定因子为 0.957，所建立的模型具有较好的拟合效果。由表 4 可知，最后的
13、模式（模式 2）的显著结果第 2 期 李晓涵，基于多元线性回归分析模型的中国海洋经济发展与交通关系浅析 37 0.05，说明该模式的显著程度高，能够用来说明变数的发展和变动，预测海洋主要产业增加值，展望海洋经济未来的发展情况。表 2 输入/除去的变量 Tab.2 Input/Remove variables 模型 输入的变量 除去的变量 方法 1 海洋生物医药业增加值 步进（条件：要输入的 F 的概率 0.050，要除去的 F 的概率0.100）。2 海水直接利用规模 步进（条件：要输入的 F 的概率 0.050，要除去的 F 的概率0.100）。a.因变量：海洋主要产业增加值。表 3 模型摘
14、要 Tab.3 Model summary 模型 R R 方 调整后 R 方 标准估算的错误 1 0.931a 0.867 0.848 1 948.476 63 2 0.984b 0.967 0.957 1 042.156 04 a.预测变量：（常量），海洋生物医药业增加值；b.预测变量：（常量），海洋生物医药业增加值，海水直接利用规模。表 4 ANOVA Tab.4 ANOVA 模型 平方和 自由度 均方 F 显著性 2 回归 193 910 306.315 2 96 955 153.158 89.270 0.001c 残差 6 516 535.240 6 1 086 089.207 总计
15、200 426 841.556 8 c.预测变量：（常量），海洋生物医药业增加值，海水直接利用规模。2.3 建立回归模型 基于以上所有分析，根据表 5 的回归系数，可建立二元线性回归方程。方程中，自变量系数X1=115.134，X4=24.447，常量为 19 938.449。最终得出海洋主要产业增加值预测方程为：Y=115.134X1 24.447X4+19938.449 表 5 系数 Tab.5 Coefficient 模型 未标准化系数 标准化系数 t 显著性 B 标准错误 Beta 1（常量）12 780.205 2 381.417 5.367 0.001 海洋生物医药业 增加值 46
16、.761 6.910 0.931 6.767 0.001 2（常量）19 938.449 2 096.831 9.509 0.001 海洋生物医药业 增加值 115.134 16.333 2.293 7.049 0.001 海水直接利用 规模 24.447 5.689 1.398 4.298 0.005 a.因变量：海洋主要产业增加值 2.4 模型分析 根据表 5 回归系数可以看出，海洋生物医药业增加值与海洋主要产业增加值成正相关，海水直接利用规模与海洋主要产业增加值呈负相关。通过模型分析可以说明，以海洋生物医药业为代表的新兴海洋产业对海洋经济的发展具有推动作用，而海水直接利用规模越大越不利于海洋经济的发展。上述研究表明，推动海洋经济高质量发展，应加大力度发展新兴海洋产业，综合利用海水资源，同时保护海洋资源环境，实现可持续发展。3 海洋经济发展建议 3.1 加大力度发展新兴海洋产业“新兴海洋产业”是指在发展海洋高新技术的基础上，对海洋高新技术进行产业化研究的一种新兴产业4。近年来，海洋产业的结构不断优化，截至 2021年，新兴海洋产业增速已超过 10%，取得诸多成就。“蛟龙号”、“奋斗
