楊廣哲,謝仁彪
(長安大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院,陜西西安,710064)
交通基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)是我國基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的重點,近幾年來隨著7918 高速公路網(wǎng)的基本建成,節(jié)點開始成為制約運輸發(fā)展的主要因素。社會需要建設(shè)高效率的客貨運節(jié)點,由于客貨運站場具有公益性質(zhì),國家給予綜合的物流園區(qū)以及客運站建設(shè)一定的補貼。為了保證大量交通基礎(chǔ)設(shè)施投資不被浪費,交通運輸部要求客運站場建設(shè)必須進(jìn)行工程可行性研究。而預(yù)測作為決策的依據(jù),在工程可行性研究中占有極其重要的地位。
預(yù)測是大量采用觀察、歸納、演繹、推理等方法并運用各種模型,探索客觀事物的趨勢。為了超前的掌握末端哦去公路客運發(fā)展的規(guī)律和特點,需要對該地區(qū)的客運需求量進(jìn)行科學(xué)的預(yù)測,為客運站的的規(guī)劃提供基礎(chǔ)性數(shù)據(jù),克服和消除制定計劃是的盲目性。
運輸需求不是真空中產(chǎn)生的,是受多種因素的影響,規(guī)劃者只有處理好這些因素的現(xiàn)有價值和未來需求之間的關(guān)系,才能準(zhǔn)確的預(yù)測需求。公路客運需求預(yù)測的任務(wù)在于通過研究規(guī)劃區(qū)域的人口、社會經(jīng)濟(jì)活動以及交通運輸狀況,推斷目標(biāo)年的有關(guān)運輸量。具有連貫性、類推性、相關(guān)性、概率性特點。
預(yù)測方法可以分為定性預(yù)測和定量預(yù)測.
定性預(yù)測主要依據(jù)調(diào)查研究,采用少量數(shù)據(jù)和直觀材料,預(yù)測人員根據(jù)自己的知識和經(jīng)驗對預(yù)測對象作出預(yù)測,定性預(yù)測主要適用于缺乏充分?jǐn)?shù)據(jù)的預(yù)測場合.定性預(yù)測方法一般包括抽樣調(diào)查法、專家預(yù)測法、典型調(diào)查法、類比法等。
定量預(yù)測方法是從歷史數(shù)據(jù)入手,通過一定的模型推導(dǎo)出預(yù)測值。定量預(yù)測方法可分為兩大類:時間序列預(yù)測和因果分析預(yù)測。時間序列法包含移動平均法、指數(shù)平滑法、趨勢預(yù)測法、灰色預(yù)測法等。因果分析預(yù)測包括回歸分析法、彈性系數(shù)法等。
根據(jù)交通運輸部《汽車客運站級別劃分和建設(shè)要求》附錄A,通常選取兩種時間序列預(yù)測,一種因果分析預(yù)測,最后根據(jù)標(biāo)準(zhǔn)差取權(quán)重進(jìn)行組合預(yù)測。
預(yù)測公路客運量有兩種思路,一是根據(jù)公路客運量發(fā)展趨勢,采用相應(yīng)預(yù)測模型單獨預(yù)測;而是對客運總量進(jìn)行預(yù)測,之后按公路客運量應(yīng)占比重給出公路客運量預(yù)測值。在條件允許的情況下,每種思路都要采用多種方法、模型進(jìn)行預(yù)測,將預(yù)測結(jié)果相互驗證,提出預(yù)測的最終結(jié)果,以提高預(yù)測結(jié)果的可靠性和可信度。
圖3-1 設(shè)計年度日均旅客發(fā)送量預(yù)測方案
延安市客運東站客運量預(yù)測思路如圖3-1 所示。
不管我們采取指數(shù)平滑,灰色預(yù)測還是回歸分析方法進(jìn)行預(yù)測,公路客運量都是必不可少的指標(biāo),由于回歸分析的相關(guān)因素要滿足容易獲得,并且未來期容易預(yù)測等特點,根據(jù)長期經(jīng)驗,我們給出人口和生產(chǎn)總值這兩個因素,它們都可以從政府規(guī)劃中查到根據(jù)延安地區(qū)1991-2011年實際完成的公路客運量做出其變化曲線。由圖3-2 可見延安地區(qū)公路客運量發(fā)展呈逐漸增長趨勢。
從圖3-1 可以看到與2008年相比,2009年延安市公路客運量增長迅猛,一方面是公路客運量自身增長的原因,另一方面是由于統(tǒng)計口徑發(fā)生變化。由于這一現(xiàn)象,在采用各種趨勢預(yù)測法對延安市未來年公路客運量預(yù)測時,以2008年為基年進(jìn)行預(yù)測,根據(jù)2009年預(yù)測值與實際值之間的比例關(guān)系,對未來年預(yù)測值進(jìn)行修正。
圖3-2 延安市公路客運量趨勢圖
下面列出回歸分析模型建立與預(yù)測過程。
3.2.1 回歸模型的建立
由于公路客運量數(shù)據(jù)在2008 和2009 之間變化量非常大,而人口以及GDP 的變化正常,因此不適宜整體進(jìn)行回歸分析,我們首先將1991-2008年的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。
①首先通過散點圖觀察xt1,xt2 與yt 的關(guān)系,通過觀察,xt1,xt2 對yt 都有解釋作用并分別呈線性關(guān)系。
xt1 與yt 的相關(guān)系數(shù)大于xt2 與yt 的相關(guān)系數(shù)
②考慮建立二元線性回歸模型如下
③將數(shù)據(jù)輸入到excel 的工作表中,點擊工具欄數(shù)據(jù)分析功能,選擇其中回歸分析,輸入因變量和自變量的值域,即可得到系數(shù),以及t 檢驗,F(xiàn) 檢驗結(jié)果,確定二元線性回歸模型為
其中:
R2=0.93 F=100.72
t1=3.38 t2=2.81
式中:Y—公路旅客運量(萬人次);
X1—國內(nèi)生產(chǎn)總值(億元);X2—人口(萬人);
這個結(jié)果完全符合置信度95%的T 檢驗(其值大于t0.025(15)=2.13)和F 檢驗(F0.95(2,15)=3.68)),判定系數(shù)也符合要求,總體達(dá)到回歸假設(shè)的條件。
3.2.2 據(jù)回歸模型進(jìn)行預(yù)測
我們根據(jù)根據(jù)延安市統(tǒng)計年度的主要經(jīng)濟(jì)指標(biāo)及其發(fā)展變化趨勢,將延安市未來國民經(jīng)濟(jì)與人口指標(biāo)進(jìn)行了系統(tǒng)預(yù)測。其預(yù)測結(jié)構(gòu)如表3-1所示。
計算出加權(quán)系數(shù)以后,給2012-2024年的客運量乘以2.93 即可得出回歸預(yù)測的預(yù)測值,指數(shù)平滑,灰色預(yù)測,也可以根據(jù)1991-2008年數(shù)據(jù)建立模型,然后進(jìn)行預(yù)測,乘以系數(shù)。最后根據(jù)標(biāo)準(zhǔn)差法算出三種預(yù)測的權(quán)重,進(jìn)行組合預(yù)測,結(jié)合用延安主城區(qū)客運量占全市客運量的比重、本站發(fā)送量占主城區(qū)的比重以及站場發(fā)送率(適站量系數(shù))的辦法,就可以測算出客運站的旅客日均發(fā)送量。
本次預(yù)測中,我們發(fā)現(xiàn)客運量在2008 到2009年間變化很大,如果直接根據(jù)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測,很可能無法通過檢驗,或者獲得的模型擬合度很差,我們分析其中原因,可能是統(tǒng)計部門發(fā)生變化,或者統(tǒng)計范圍發(fā)生變化,比如說從統(tǒng)計有營業(yè)執(zhí)照的營運車輛變?yōu)樗羞\營車輛都進(jìn)行統(tǒng)計。
在組合預(yù)測中,權(quán)重系數(shù)有很多種取法,比如由于時間序列類方法不太適合長期預(yù)測,因此在后面幾年預(yù)測中,指數(shù)平滑法和灰色預(yù)測法權(quán)重取小,但這一般在專家推薦中使用。我們一般可以根據(jù)三種預(yù)測的標(biāo)準(zhǔn)差計算權(quán)重。
目前采用的預(yù)測中,指數(shù)平滑使用三次指數(shù)平滑,灰色預(yù)測一般采用GM(11)模型,回歸分析中采用二元回歸分析(GDP 和人口作為主要解釋變量容易獲得并且相關(guān)系數(shù)高),模型相對簡單,對影響因素的考慮不夠全面,預(yù)測模型精度值得商榷,即便預(yù)測模型的擬合度很高,未來的發(fā)展趨勢和以前發(fā)生過的規(guī)律是否相同也是未知問題。然而目前的預(yù)測方式,以其簡便花費代價小,并且預(yù)測結(jié)果也有一定的參考價值,在客運站建設(shè)可行性研究報告中廣泛使用。再進(jìn)一步研究中我們還要分析各種預(yù)測的可信度。
[1]胡大偉,公路運輸樞紐規(guī)劃,人民交通出版社,2008,第一版,32-35
[2]胡大偉,國家級運輸樞紐延安樞紐規(guī)劃,長安大學(xué)工程設(shè)計院,2012
[3]陳引社,商洛汽車客運站建設(shè)項目可行性研究報告,長安大學(xué)工程設(shè)計院,2011
[4]2011年延安市統(tǒng)計公報
[5]延安市十二五發(fā)展規(guī)劃
[6]中國城市統(tǒng)計年鑒,2011