陳一鍇,王富超,王 凱,鄭宏富,石 琴
(1. 合肥工業(yè)大學(xué) 汽車與交通工程學(xué)院,安徽 合肥 230009;2. 安徽省道路運輸管理局,安徽 合肥 239000)
近年來,雖然公路貨運的查超、治超工作取得了長足的進(jìn)步,但超載仍嚴(yán)重威脅著人們的人生及財產(chǎn)安全。我國每年由貨車超載引發(fā)的公路養(yǎng)護(hù)、維修成本高達(dá)700億元;此外,貨車超載引發(fā)的道路交通事故每年約15萬起,傷亡13萬人[1],約50%的重、特大道路交通事故與貨運超載密切相關(guān)[2-3]。因此,治理公路貨運超載,對于保障公路運輸業(yè)有序發(fā)展、減少國民經(jīng)濟(jì)損失具有重要意義。
國內(nèi)外關(guān)于公路貨運車輛超載的研究可分為兩類:一類從定性角度分析超載的嚴(yán)重性,提出治超的宏觀管理措施。L. K. CASAVAN等[4]指出超載是公路路面損失的主要原因之一,從工程學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)、管理決策和監(jiān)管理論等角度對貨車收費和超載罰款的分配方法、治超執(zhí)法的有效性等問題進(jìn)行了探討。王建聰?shù)萚5]總結(jié)超載車輛會導(dǎo)致公路基礎(chǔ)設(shè)施嚴(yán)重?fù)p害、誘發(fā)公路交通事故、加重汽車尾氣和噪音等問題,并提出廣泛宣傳、各部門多管齊下協(xié)調(diào)治超等建議;王仕杰等[6]認(rèn)為公路超載治理存在的深層次問題包括公眾超載危害認(rèn)識不足、超載治理手段單一、管理機(jī)構(gòu)責(zé)權(quán)關(guān)系不明確等;另一類通過構(gòu)建貨運經(jīng)營者的經(jīng)濟(jì)收益模型,從經(jīng)濟(jì)學(xué)角度[7]定量研究治理超載的相關(guān)措施,E. MORENO-QUINTERO等建立雙層模型,分析了政府治超決策對車輛裝載情況的影響;陳蔭三[8]分析超載運輸經(jīng)濟(jì)利益鏈條貫穿貨主、運輸業(yè)戶、車輛生產(chǎn)和改裝廠家,提出以計重收費的經(jīng)濟(jì)杠桿達(dá)到超載治理的目的;ZHANG H等[9]建立了超載車輛的出行決策行為與超載利潤關(guān)系的logit模型,為超載車輛管理提供參考依據(jù);李曉峰等[10]研究了公路超載運輸?shù)慕?jīng)濟(jì)學(xué)性質(zhì),并提出創(chuàng)造公平競爭的貨運市場、嚴(yán)格市場準(zhǔn)入等治超舉措;李忠奎等[11]建立了運輸企業(yè)收入的計量模型,并分析了企業(yè)利潤與運輸價格、成本、罰款等之間的關(guān)系,探討了不同執(zhí)法強(qiáng)度、密度的執(zhí)法效果;周杰等[12]建立了國家、檢查部門與運輸業(yè)主三者之間的三方利益動態(tài)博弈模型,得出了影響超載督查效率和超載概率的因素,并提出治理措施。
綜上,現(xiàn)有研究僅從定性角度或從經(jīng)濟(jì)學(xué)角度分析了超載的成因及超載治理對策。而基于公路運輸量專項調(diào)查數(shù)據(jù),運用數(shù)據(jù)挖掘方法,識別公路貨運超載的關(guān)鍵影響因素,便于運管部門對貨運車輛及其運輸線路進(jìn)行重點檢查,有利于提高道路運輸管理機(jī)構(gòu)超載管理效率,節(jié)約超載管理成本。筆者基于2015年公路運輸量專項調(diào)查采集到的貨車基本信息、能耗信息、運輸信息等數(shù)據(jù),采用統(tǒng)計學(xué)模型分析影響超載的關(guān)鍵因素及其影響程度,并從政策制定、信息建設(shè)、監(jiān)督管理等方面提出超載治理對策。
采集了安徽省2015年公路運輸量專項調(diào)查數(shù)據(jù),從而全面獲取了安徽省3 249輛被調(diào)查公路貨運車輛的基本信息(車輛類型、運營模式、運營類型、車輛功率等)、能耗信息(燃耗、百公里油耗等)和運輸信息(行駛里程、載貨里程、貨運量、貨運周轉(zhuǎn)量等)。
為了識別影響公路貨運超載的關(guān)鍵因素,采用二元Logistic回歸構(gòu)建各潛在因素與貨車超載間的關(guān)系模型。在該模型中,首先需定義因變量和自變量。
貨運車輛是否超載為因變量,即二項分類因變量,定義為“超載=1,未超載=0”。
選取車輛類型、貨運類型、運營模式、運營類型、車長、額定載質(zhì)量、車輛軸數(shù)、車輛功率、車輛排量、行駛里程、燃耗、貨運里程、貨運量、平均運距等14個因素為備選自變量[13],其定義如表1。
表1 自變量描述Table 1 Independent variable description
在將備選自變量納入Logistic回歸模型之前,分別采用t檢驗和卡方檢驗對連續(xù)變量、分類變量進(jìn)行單因素顯著性檢驗[14],如表2。
表2 單因素分析Table 2 The single factor analysis
由表2可知,額定載質(zhì)量、車輛功率、行駛里程無統(tǒng)計學(xué)意義(P>0.05),因此,刪除這3個備選自變量。
Logistic回歸模型在進(jìn)行參數(shù)估計時,要求變量間相互獨立,否則會導(dǎo)致估計參數(shù)的均方誤差和標(biāo)準(zhǔn)誤差變大,甚至造成擬合回歸方程極不穩(wěn)定等問題,導(dǎo)致模型結(jié)果無法解釋[15]。
因此,需對余下的具有統(tǒng)計學(xué)意義11個備選變量(P<0.05)進(jìn)行共線性檢驗,如表3。表中,貨運里程的VIF為6.13,變量之間存在一定程度的共線性[16]。因此,在后續(xù)分析中需剔除存在共線性的部分因素。
表3 方差膨脹因子Table 3 Variance expansion factor
2.3.1 二元Logistic回歸模型
公路貨車超載的二元Logistic回歸模型如式(1)[17-18]:
(1)
式中:x1,x2…xm為因變量;β0為常數(shù)項;β1,β2…βm為回歸系數(shù)。
將上述11個變量進(jìn)行Logistic擬合,并采用逐步回歸消除自變量間的共線性。擬合結(jié)果如表4。
表4 二元Logistic回歸模型擬合結(jié)果Table 4 Fitting results of binary Logistic regression model
2.3.2 擬合優(yōu)度檢驗
模型的擬合優(yōu)度檢驗結(jié)果如表5,其中,Hosmer-Lemeshow統(tǒng)計量P>0.05,χ檢驗不顯著,說明模型擬合效果較好[19]。
表5 擬合優(yōu)度檢驗Table 5 Test of fitting goodness
由表4可知,貨運車輛超載的關(guān)鍵影響因素:運營類型、車長、運營模式、貨運量、平均運距。下面主要針對各因素對超載的影響規(guī)律、機(jī)理展開分析,并提出相應(yīng)治理對策。
由表4可知,運營類型中超載概率最高的為搬家運輸,超載概率次高的為渣土砂石運輸和城市配送,干線運輸超載概率稍低前述三者。
搬家運輸發(fā)生超載的概率是其他運輸?shù)慕?倍。這是由于搬家運輸多為市內(nèi)運輸,被查處的概率較低,且搬家運輸行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)還不夠規(guī)范和完善,監(jiān)管松散,市場秩序較為混亂,加上其技術(shù)門檻較低,導(dǎo)致搬家公司為了節(jié)約成本,選擇超載運輸。此外,由于安徽仍處于大發(fā)展、建設(shè)時期,并且夜間運管部門的超載查處力度降低,導(dǎo)致多在夜間作業(yè)的工地、廠礦等地的渣土砂石運輸超載概率較大。而城市配送車輛和其他運輸車輛多為結(jié)構(gòu)封閉的廂式貨車或?qū)S密囕v,其裝載容量固定,不易發(fā)生超載。干線運輸超載概率較低則是因為沿線查超站點較多、線路實施計重收費等措施。
針對上述現(xiàn)象和問題,首先,政府應(yīng)加快建立和完善貨運市場價格體系,打擊超低價爭奪貨源等惡性競爭;然后,路政和交管部門應(yīng)加大夜間稽查力度,對工地、廠礦周圍道路進(jìn)行重點巡查,并對貨物源頭進(jìn)行處罰,嚴(yán)格實行連帶責(zé)任制,以此來杜絕超載。
由表4可知,車長每增加1個單位(m),超載的概率下降為原來的0.87倍,即越短的車輛超載概率卻較高。這是由于小型貨車生產(chǎn)廠家核定噸位不變的情況下,提高汽車動力、傳動等系統(tǒng)性能,造成“大噸小標(biāo)”。此外,小型貨車(如農(nóng)用貨車)改裝簡單,不少車主為了增加貨車裝載量以提高貨運收入,私自加高、加寬車輛貨箱,加固車架。
因此,質(zhì)監(jiān)部門應(yīng)加大對貨車生產(chǎn)廠家的監(jiān)管和處罰力度,對不按實標(biāo)定車輛的核定載質(zhì)量的廠家嚴(yán)厲懲罰,勒令其企業(yè)整改。交警及路政部門應(yīng)通過視頻監(jiān)控等手段加強(qiáng)車輛非法改裝排查力度,并對私自增大車輛裝載量的個人或貨運企業(yè)給予重罰,如不許上牌、年審、甚至扣押車輛;同時追究提供車輛非法改裝業(yè)務(wù)的維修站點或企業(yè)。
在運營模式中,個體經(jīng)營超載的概率最高,約為公司化運營的2倍(1.94),非公司化運營車輛的超載概率是公司化運營的0.89倍。
據(jù)調(diào)查數(shù)據(jù)顯示:個體經(jīng)營車輛超載達(dá)到85%,嚴(yán)重超載車輛更是高達(dá)98%[20],這是由于市場機(jī)制不完善、監(jiān)管力度薄弱,加上不少個體經(jīng)營者受利益驅(qū)動,鋌而走險,通過超載的形式壓低價格、爭奪貨源獲取非法利潤。
因此,首先,針對個體經(jīng)營者通過超載來偷漏公路規(guī)費,降低成本、增加收益,交通管理部門一經(jīng)查出,可以采取強(qiáng)制卸載、扣押車輛的措施。研究表明超載車輛的臨時扣押比罰款更能有效的防止個體貨運經(jīng)營者超載。并且對屢罰不止,多次超載的車輛取消其上路資格。其次,道路運輸管理部門可以參考城市出租車管理辦法,制定和完善貨運經(jīng)營者管理辦法,建立和完善個體貨運經(jīng)營者或貨運駕駛員信譽檔案,將超載次數(shù)、超載嚴(yán)重度等作為其年度考核指標(biāo)。對連續(xù)考核評級較低的個體貨運經(jīng)營者和貨運駕駛員采取警告、強(qiáng)制退出、吊銷執(zhí)照、吊銷駕駛證等處罰方法。
超載概率隨著貨運量的增加而提高。一方面,要繼續(xù)實施和完善計重收費制度,可以考慮建立分級收費制,即超載程度越嚴(yán)重,收費越高,大幅度提高貨運經(jīng)營者超載成本,一定程度上可以遏制其超載行為。另一方面,合理匹配貨運車輛的發(fā)動機(jī)功率和裝載容量,使得發(fā)動機(jī)沒有額外多余的動力來負(fù)擔(dān)超載貨物,也可以有效控制超載現(xiàn)象。
平均運距越長,超載的概率越大。因為運距越長導(dǎo)致運輸費用增加,為了能夠降低成本,運營者會傾向于增加載貨量,以獲取額外收益。這與李忠奎等[11]的研究結(jié)論具有一致性。
因此,建立信息化網(wǎng)絡(luò)平臺,使車、貨雙方信息相通,從而提高車輛裝載率。此外,應(yīng)大力推行甩掛運輸?shù)刃滦瓦\輸方式,提高牽引車、半掛車的兼容性,減少空載率,從而降低運輸成本。
基于2015年安徽省公路運輸量專項調(diào)查數(shù)據(jù)庫中的3 249輛抽樣貨車的車輛特征、運營模式、線路特性等,通過單因素分析、共線性檢驗、二元Logistic回歸分析,得到影響超載的關(guān)鍵因素;其次,結(jié)合實際情況,對各超載因素進(jìn)行了分析并從貨運市場制度建設(shè)、貨運超載管理辦法等方面提出了超載治理對策。研究結(jié)果對于相關(guān)部門從源頭上管理和監(jiān)督運輸企業(yè)、制定超載治理政策具有重要的現(xiàn)實意義。
限于數(shù)據(jù)庫的信息量,筆者未考慮駕駛員、車主的特征對超載的影響;此外,未對超載的嚴(yán)重度進(jìn)行進(jìn)一步分類。后續(xù)研究可針對上述問題進(jìn)行進(jìn)一步探討。
參考文獻(xiàn)(References):
[1] 路成章, 王文龍. 超載運輸對社會的危害[J]. 公路交通科技, 2004,21(5):149-154.
LU Chengzhang, WANG Wenlong. Negative effects of overloading to the society [J].JournalofHighwayandTransportationResearchandDevelopment, 2004, 21(5):149-154.
[2] 李宏波. 大同市科技治理超限超載信息采集的系統(tǒng)設(shè)計與實現(xiàn)[D]. 北京:北京工業(yè)大學(xué), 2014.
LI Hongbo.DesignandImplementationofSystemofDatongScienceandTechnologyGovernanceOverloadingInformationCollection[D]. Beijing: Beijing University of Technology, 2014.
[3] 陳璐. 載貨汽車貨物異常狀態(tài)監(jiān)測及預(yù)警系統(tǒng)[D]. 吉林:吉林大學(xué), 2013.
CHEN Lu.MonitoringAndEarly-warningSystemforCargoUnusualStatusofTruck[D]. Jilin: Jilin University, 2013.
[4] CASAVANTK L, LENZI J. An economic evaluation of the fee and fine structure for overloaded trucks in Washington[J].TransportationQuarterly, 1993, 47(2):281-294.
[5] 王建聰, 毛保華. 車輛超限超載的危害性與治理對策研究[J]. 中國安全科學(xué)學(xué)報, 2004,14(11):53-56.
WANG Jiancong, MAO Baohua. Harmfulness and countermeasure for overload and over-clearance vehicle [J].ChinaSafetyScienceJournal, 2004, 14(11): 53-56.
[6] 王仕杰, 李衛(wèi)東. 我國治理超限超載存在的問題之深層次原因分析[J]. 公路, 2010(8):156-159.
WANG Shijie, LI Weidong. An analysis of the deep causes of the existent problems in over limiting overloading in China [J].Highway, 2010(8): 156-159.
[7] MORENO-QUINTERO E, FOWKES T, WATLING D. Modelling planner-carrier interactions in road freight transport:Optimization of road maintenance costs via overloading control [J].TransportationResearchPartELogistics&TransportationReview,2013,50(1): 68-83.
[8] 陳蔭三. 運用經(jīng)濟(jì)杠桿長效治理超載超限運輸[J]. 中國公路學(xué)報,2004,17(2):94-99.
CHEN Yinsan. Long-term effective solution to the overload transportation with economic lever[J].ChinaJournalofHighwayandTransport, 2004, 17(2): 94-99.
[9] ZHANG H, YI L U, FENG S, et al. Overloaded vehicle choice behavior analysis based on nested Logit model[J].JournalofTransportationSystemsEngineering&InformationTechnology, 2012, 12(6):113-118.
[10] 李曉峰, 尚晉平. 公路超限超載治理的宏微觀經(jīng)濟(jì)學(xué)分析[J]. 公路交通科技, 2005, 22(4):152-155.
LI Xiaofeng, Shang Jinping. Macro/Micro-economic analysis of overload control[J].JournalofHighwayandTransportationResearchandDevelopment, 2005, 22(4):152-155.
[11] 李忠奎, 榮朝和. 治理公路超載超限運輸?shù)拈L效機(jī)制和對策研究[J]. 中國公路學(xué)報, 2005,18(4):96-99.
LI Zhongkui, RONG Chaohe. Research on long-term solution mechanism and counter measure to overload and oversize transportation of highway [J].ChinaJournalofHighwayandTransport, 2005, 18(4): 96-99.
[12] 周杰, 李豪. 超載運輸與監(jiān)管的博弈分析[J]. 重慶交通大學(xué)學(xué)報(社會科學(xué)版), 2015,15(3):18-21.
ZHOU Jie, LI hao. The game analysis of overload transportation and regulatory [J].JournalofChongqingJiaotongUniversity(SocialSciencesEdition), 2015,15(3): 18-21.
[13] 王富超. 公路運輸超載關(guān)鍵影響因素的識別與分析[D]. 合肥:合肥工業(yè)大學(xué), 2017.
WANG Fuchao.IdentificationandAnalysisofKeyFactorsAffectingOverloadingofHighwayTransportation[D]. Hefei: Hefei University of Technology, 2017.
[14] HELBOK R J. Global cerebral edema and brain metabolism after subarachnoid hemorrhage [J].CriticalCare, 2011, 15(1):1-190.
[15] WOLDB S, RUHE A, WOLD H, et al. The collinearity problem in linear regression: The partial least squares approach to generalized inverses [J].SiamJournalonScientific&StatisticalComputing, 2013, 5(3): 735-743.
[16] 張文彤. SPSS統(tǒng)計分析高級教程[M]. 北京:高等教育出版社, 2004:115.
ZHANG Wentong.SPSSAdvancedStatisticalAnalysisCourse[M]. Beijing: Higher Education Press, 2004:115.
[17] ZHU H, DIXON K K, WSAHINGTON S, et al. Predictingsingle-vehicle fatal crashes for two-lane rural highways in southeastern United States[J].TransportationResearchRecordJournaloftheTransportationResearchBoard, 2010,2147(1): 88-96.
[18] PENG Y, GEEDIPALLY S R, LORD D. Effect of roadside features on single-vehicle roadway departure crashes on rural two-lane roads[J].TransportationResearchRecord, 2012,2309(1): 21-29.
[19] THEOFILATOS A, GRAHAM D, YANNIS G. Factors affecting accident severity inside and outside urban areas in Greece [J].TrafficInjuryPrevention, 2012, 13(5): 458-467.
[20] 周正祥, 吳九財, 王躍明. 公路車輛超載超限的成因及治理措施[J]. 公路與汽運, 2004(6):95-97.
ZHOU Zhengxiang, WU Jiucai, WANG Yueming. Causes and treatment measures for overloading and exceeding the limit of highway vehicles [J].Highways&AutomotiveApplications, 2004(6): 95-97.