利用專項調查修正運輸量歷史數據的方法

秦芬芬，王 屾，段 新

（交通運輸部科學研究院，北京 100029）

0 引言

為掌握我國經濟規模和結構的變化，摸清各領域經濟活動的基本概貌，為確定國民經濟發展戰略目標和制定相關的社會經濟政策提供科學依據，國家統計局歷年來相繼組織實施了多項大規模的普查工作。普查工作完成后，為了提高歷史數據的可比性和準確性，各級統計部門相應地開展了基于普查數據成果的歷史數據修正工作，確保了數據的有效銜接。

運輸量是交通運輸行業統計的核心指標，為了摸清公路水路運輸量的總量和結構數據，真實和準確地把握我國公路水路運輸行業的發展脈搏，交通運輸部分別于2008年和2013年開展了公路水路運輸量專項調查，并于2015年組織開展了規模相對較小的小樣本調查。在專項調查工作完成之后，本年度的統計數據以專項調查為依據進行了修正，歷史年份的數據則未進行同步的修正，因此不可避免的出現了數據銜接的問題，給數據使用者帶來了很大的困難。基于此，本文在對修正目標和數據基礎進行探討和分析的基礎上，基于現有修正方法的適用性分析，選用趨勢離差法，對2008—2015年公路水路貨物運輸量進行了歷史數據修正，得到了相應的修正結果。

1 修正的目標和數據基礎

專項調查工作為后序統計工作確定了新的基數，下一年度的日常統計工作將在此基礎上進行，對未來而言，專項調查主要影響的是基數。對歷史而言，專項調查改變了當年的數據，在與上一年度或者歷史數據進行比較時，則會出現數據上的斷層，推翻之前基于統計數據的一系列的分析結論。因此，以專項調查數據為基準對歷史數據進行修正的核心目標在于，使專項調查之前年份的歷史數據與專項調查之后年份的數據進行有效的銜接。

運輸量包括運量和周轉量兩個指標，現有的公路水路運輸量統計具體包括公路客運、公路貨運、水路客運、水路貨運四個類別，水路從航區上又可劃分為內河、沿海和遠洋。從時間頻度上來講，日常統計包括年報和月快報，即顆粒度細化到月度。從地區上來講，交通運輸部的統計中包括全國和分省的數據，地市及以下層級的數據由各省自行負責確定。和日常統計相同，2008年和2013年專項調查的數據成果包括調查年度分省分月度的運輸量數據，2015年小樣本調查僅開展了公路客貨運輸和內河貨物運輸的相關部分，不包含水路客運、沿海貨運和遠洋貨運。專項調查年度，由于專項調查數據結果具有一定的延遲性，日常統計中的月度統計和年快報統計工作照常開展，年度統計不再進行。

梳理之后，可將歷史數據修正的目標進行進一步地具體化，即需要對2009—2012年的公路水路運輸量、2014年公路運輸量進行修正，顆粒度為分省分月。由于2008年第一次開展公路水路運輸量專項調查，從1949—2008年的時間跨度較大，相關歷史資料較少，因此這里暫時不考慮2008年之前的歷史數據修正。

2 修正的原則

基于修正使數據有效銜接的目標，在修正時主要遵循以下原則：

（1）盡量保證數據變化趨勢不變

若專項調查的數據結果與統計數據的差異較小，修正的幅度不大，修正后數據與原數據也會比較接近。若專項調查的數據結果與統計數據的差異較大，則無論采取何種修正方法，在兩次專項調查數據確定的前提下，從上次專項調查到本次專項調查年度的數據變化量是一定的，數據修正能做的僅是把該變化量按照一定的規則和方法分配到中間的年份，也就是說趨勢線的起點和終點是確定的，修正僅對線型進行調整，那勢必會在整體上或者部分年份和原始數據相差較大。因此，在選擇修正方法的時候，就要有所側重，一是絕對量的變化趨勢不能隨意改變，比如增長變成下降，或者下降變成增長，若發生這樣的變化，則應考慮修正方法的適用性；二是相對趨勢盡量地變化小，也就是增長率的變化趨勢盡量與修正前保持一致，在統計數據的使用中增長率的趨勢往往比絕對量的趨勢更為重要，因此對修正結果進行評估時，增長率的變化大小是衡量修正后數據質量的重要因素。

（2）盡量選擇統一的方法進行修正

運輸量修正既包括客運又包括貨運，既包括公路又包括水路，既包括運量又包括周轉量，既包括全國又包括地區，在選擇修正方法時，要盡量選擇統一的方法。比如運量和周轉量本身就是相關性很強的兩個指標，二者之間通過運距進行聯系，運距會隨著時間的變化發生緩慢的變化，但不會在短時期內發生巨變，選擇相同的修正方法可保持運量和周轉量的內在聯系盡量不受影響。運輸量修正包括全國數據的修正也包括地區數據的修正，盡管運輸量指標和整體經濟社會的發展具有相關性，縱向上看經濟形勢好的年份各地區的運輸量數據普遍上漲較快，經濟形勢較差的年份則增幅都會減小甚至出現負增長，但各地區的經濟總量差異較大，發展不均衡，且交通運輸行業特點不同，因此還是存在較大的地區差異性。在選擇修正方法時，不同地區盡量選擇相同的修正方法可以保證地區間數據的可比性，避免出現因為方法不同帶來的數據修正的反方向的變化。客運和貨運、公路和水路在發展趨勢上會有所不同，然而選擇統一的修正方法在可讀性、可解釋性和實際操作上相比選擇不同的方法都具有一定的優勢。

（3）盡量一次修正，不進行歷史追溯

運輸量統計工作由來已久，日常統計中由各省交通運輸主管部門負責分省數據統計并上報交通運輸部，交通運輸部匯總后報送至國家統計局，專項調查年份，由交通運輸部負責確定全國及分省的數據并反饋給各省交通運輸主管部門。2009—2012年的數據修正以2008年和2013年專項調查數據為基礎，2014年的數據修正以2013年專項調查和2015年小樣本調查數據為基礎，每年的數據僅做一次修正，不再基于2015年小樣本調查數據對2013年及之前年份的數據進行歷史追溯，也就是在做下一次修正時認可上一次專項調查數據及上一次修正結果的合理性。

（4）從全國到地區，從年度到月度，逐步修正

歷史數據的修正是一項整體性的工作，因此修正后的數據必須保持一致性，包括全國和地區數據的一致性，年度和月度數據的一致性。修正時可以先對全國數據進行修正并以修正后的數據為目標量對地區數據進行修正，也可以先對地區數據進行修正，再加總得到全國數據。第一種方法中首先確定的是全國數據，然后根據全國數據和地區數據加總后的差異再對地區數據進行微調，第二種方法中首先確定的是地區數據，全國數據的修正幅度取決于地區數據的修正結果。運輸量屬于核算指標，而非全面調查直接匯總的指標，兩種方法的修正結果必然會存在一定的差異。考慮到在數據的重要性上全國數據優于地區數據，首先確定全國數據更有利于對數據修正結果的把握，選擇第一種方法，自上而下先修正全國數據，再修正分省數據，若有需求再修正分省數據后，再進行分地市數據和分區縣數據的修正。專項調查的年度數據通過調查月數據和波動系數相結合計算得到，年度數據是最重要的目標量，因此采用與自上而下相同的思路，從大到小、從粗到細，先修正年度數據，再修正月度數據。

（5）有必要開展修正后數據的評估以保證結果的可用性

數據修正完成有必要開展一定修正后數據的評估工作，對評估的效果進行檢驗，若評估結果較差，則修正后數據不可直接使用，需要重新梳理評估方法和各個環節，查找問題，對修正結果進行調整或者重新進行修正。修正后數據的評估可以通過從幾個方面對修正后數據和原數據進行比較分析來進行：一是修正后數據內部一致性的檢驗，包括全國和地區、年度和月度、水路總量和分航區數據等總量數據和結構數據的一致性；二是修正后數據與原數據趨勢一致性的評估，包括絕對量變化趨勢的一致性，增長率變化趨勢的一致性，不同年份間修正幅度的差異性等；三是不同地區不同月份數據的相對穩定性，各省數據的排名應盡量不變，不同月份數據的波動情況應盡量不變，以保證數據的地區分布、時間分布的穩定性；四是與外部數據的協調性檢驗，比如運輸量的變化趨勢與經濟指標的發展趨勢是否協調。

3 修正的方法

運輸量修正包括基于2008年和2013年專項調查數據對2009—2012年的數據修正，以及以2013年專項調查和2015年小樣本調查數據為基礎對2014年的數據修正，也就是兩頭確定，采用內插法修正中間年份的數據。目前常用的修訂方法有等差內插法、等比內插法、相關指標加權法、趨勢離差法、等速內插法和最小二乘法。

等差內插法是將專項調查數據與本年度統計數據之間的差距均勻分攤到中間各個年度中，也就是在構造等差數列的基礎上，使得不同年份之間的增長量的變化值相同。這種方法計算簡便，也很容易理解，但若專項調查數據與當年統計數據差異較大，修訂后數據的增長率趨勢與原數據偏離較多。

等比內插法是將專項調查數據與本年度統計數據之間的增長幅度以等比序列的方式分攤到中間各個年度中，也就是在構造等比數列的基礎上，使得不同年份之間的增長率的變化值相同。這種方法可以保證修訂后數據的增長速度與原數據保持一致的變動趨勢。

相關指標加權法是利用相關指標序列的變動趨勢構建時間序列從而對目標量進行修正的一種方法，對相關指標的選取依賴性很強，若相關指標與目標量變化趨勢一致則效果較好，否則效果較差。

趨勢離差法是將時間序列分解成趨勢項和循環變動項，構造出趨勢值結合原數據的趨勢離差計算出新的修正后的時間序列數據，其修正效果的好壞主要取決于趨勢離差是否穩定。

等速內插法是在各個年份原有增長率的基礎上，增加一個相同的增長速度，使得專項調查數據與本年度統計數據剛好相同。這種方法更多的關注增長率的變化，使得各年度修正數據增長率的變化與原數據完全一致。

最小二乘內插法是通過調整各個年份的修正數據，使得修正后的增長率與原數據的增長率之差的平方和達到最小。這種方法目的在于從整體時間序列的角度保證修正的幅度最小。

從運輸量數據自身來看，具有以下幾個特點：一是地區差異較大，各省的運輸量絕對量規模差異較大，同一時期的增長速度也差異較大，某個省份甚至會和全國出現相反的變化趨勢，尤其是水路運輸，由于客觀自然條件的不同，地區間的數量級都差很多，有些省份數據為0；二是季節性影響較大，以公路貨物運輸量為例，春節期間相對正常月份來講可能只有一半左右，水路貨運在不同地區也存在不同的停航時間；三是專項調查時對部分指標進行了統計口徑的調整，專項調查數據與統計數據間自身存在無法銜接的問題；四是數據生產方式不同，日常統計數據自下而上產生，各省采用的方法有所差異，專項調查則由交通運輸部統一基于抽樣調查的樣本數據進行核算，采用相同的方法進行自下而上的數據計算，即便基于相同的原始數據結果也難免因為方法的不同而產生差異。

考慮各種修正方法的特點以及運輸量數據的自身特性，運輸量修正以趨勢離差法為主進行，分以下幾個步驟：首先采用趨勢離差法進行全國年度數據的修正，然后進行分省年度數據的修正，最后結合統計數據中月度數據與年度數據的比例關系進行分省分月度數據的修正。

4 實證

本文對2009—2012年公路水路運輸量、2014年公路運輸量進行修正。

4.1 公路旅客運輸量

（1）2009—2012年

2008年專項調查全國公路客運量為268.21億人，其中營業性客車完成151.24億人，旅客周轉量為12476.11億人公里，其中營業性客車完成10717.79億人公里，2013年專項調查全國公路客運量為185.35億人，旅客周轉量為11250.94億人公里。對照由于2008年和2013年專項調查的基準數據，客運量和周轉量均有所下降，而依照日常統計數據，這兩個指標均處于逐年穩步上漲的趨勢，因此由于基準數據口徑的不同，修正后數據與原數據的變化趨勢勢必會不同，原數據為逐年上漲，而修正后數據為逐年下降，不過這和公路客運的行業發展趨勢是一致的。由表1以及圖1、圖2所示可以看出，盡管絕對量的變化趨勢發生了相反的變化，但修正后數據增長率的變化趨勢與原數據基本吻合，不同年度增長率之差也基本相似。

表1 根據趨勢離差法修正后的2008—2013年全國公路客運量

圖1全國公路客運量趨勢圖

圖2全國公路客運量增長率趨勢圖

采用相同的方法，對各省的公路旅客運輸量進行初步修正，地區數據之和與全國數據略有差異，根據修正后各省數據在全國所占比例進行相同幅度的調整，則可得到修正后的分省年度數據。以2010年為例，由下頁表2可以看出，各個省份修正后數據在全國的占比與原數據相比變化不大，絕對量排名也未發生大范圍明顯的變化。

年度數據修正之后需要對月度數據進行修正，一方面要保證月度數據之和等于年度數據，另一方面要盡量使得修正后的數據季節性波動與原數據保持一致。由于日常統計中月度統計與年度統計本身存在著不一致性，12個月數據之和不等于年報的全年數據，這里簡化處理，將修正后年度數據與修正前月度數據在12個月數據之和中所占比例的乘積作為分省修正后月度數據的結果，也就是將各個月度的數據按照同樣的比例進行上浮或者下調。全國修正后月度數據則可通過分省月度數據匯總得到，這一方法也同時滿足了全國月度數據和年度數據的一致性要求。以2010年為例，由表3可以看出，修正后和修正前全國各個月度數據在全年中的占比大致相同。

表2 修正后的2010年分省公路客運量

表3 修正后的2010年全國分月公路客運量

以上為公路客運量的修正過程，公路旅客周轉量的修正方法和技術處理相同，這里不再贅述。

（2）2014年

2014年數據的修正方法與2009—2012年有所不同，之前是已知兩個數，修正四個數，而現在是已知兩個數，修正一個數，變得簡單很多。考慮到增長率比絕對量更加受重視，在年度數據修正時，假設2014年和2015年兩個年份的增長率相同，則可根據2013年專項調查的基準數據和2015年小樣本調查的基準數據計算出2014年修正后的數據。這種方法下，全國修正后數據和各省修正后數據之和也會存在小的差異，為簡便處理，以各省修正后的數據為準，對全國數據進行略微調整，影響并不大。修正后月度數據的計算與之前相同，同樣是基于2014年日常統計數據進行一定的浮動即可。

4.2 公路貨物運輸量

（1）2009—2012年

由于直接采用趨勢離差法調整后的數據與其他運輸方式的貨物運輸量在匹配性上存在略微的差異，因此在趨勢離差法計算之后又進行了小幅度的調整，得到全國年度修正后的數據。由表4以及圖3、圖4所示可以看出，從絕對量和增長率來看，修正的結果都較好。

表4 修正后的2008—2013年公路貨運量

圖3 全國公路貨運量趨勢圖

圖4全國公路貨運量增長率趨勢圖

分省年度數據和分省月度數據的修正方法和公路旅客運輸量相同，相關結果如下頁表5和表6所示。

（2）2014年

2014年數據的修正方法與公路旅客運輸量相同。

4.3 水路旅客運輸量

水路運輸量與公路運輸量存在較大的差別：一方面體現在總量上未必長期處于增長態勢，比如近年來水路貨物運輸不景氣，年度間波動較大；另一方面體現在地區差異和季節性波動都很明顯。修正方法整體上采用趨勢離差的方法，但由于水路運輸存在分航區的統計，即按照內河、沿海和遠洋分別統計，在修正時還需考慮整體修正還是分航區修正。從水路客運來看，絕對量相對別的運輸量方式占比很小，2013年水路客運量在全社會客運量中僅占1.11%，多數省份僅有某一類航區的數據，或者以某一類航區的數據為主，因此修正時不再考慮分航區數據而進行整體修正。

對于北京、河北、內蒙古、西藏、新疆等日常統計中沒有水路運輸量的省份，在修正時直接從省份列表中予以剔除。另外修正過程中還發現有部分原數據缺失的情況，比如山西由于絕對量較小，2009—2012年統計數據中僅有年度數據沒有月度數據，在進行月度數據修正時缺乏原數據，因此采用最近一次專項調查年度也就是2013年專項調查月度數據的比例作為基準進行修正。

表5 修正后的2010年分省公路貨運量

表6 修正后的2010年全國分月公路貨運量

表7 根據趨勢離差法修正后的2008—2013年水路客運量

由表7可以看出，盡管原數據絕對量逐年上漲，但年度之間增長率差異較大，也就是趨勢離差不穩定，導致修正后2010年出現了負增長的情況，2013年增長率也出現了反向的變化，采用趨勢離差法的效果沒有公路運輸量好。

4.4 水路貨物運輸量

水路貨物運輸量的分航區數據中，內河、沿海、遠洋的貨運量占比依次減小，但貨物周轉量占比依次增加，尤其是遠洋貨運的運距遠遠高于內河貨運。在實際統計工作中沿海和遠洋的界限并不清晰，數據存在一定的此消彼長的狀況，而內河和沿海、遠洋則相對比較獨立。因此綜合考慮這兩方面因素，針對內河和海洋（含沿海和遠洋）分別進行數據修正，然后匯總得到水路貨物運輸量修正后的數據。

在采用趨勢離差法進行年度數據修正時，還存在一種情況，即個別省份由于絕對量較小，原數據不是每年都有，因此需要進行特殊處理，不能和其他省份一并進行修正，須單獨修正后再加回。以內河貨物運輸量為例，由表8的數據結果可以看出，絕對量上原數據和修正后的數據均呈現穩步上升的趨勢，但修正后的增長率則在2013年出現了相反的變化趨勢。這里有一個影響因素在于2013年原數據采用年快報數據，而年快報數據中不區分航區，分航區的數據依照2013年專項調查基準數據進行拆分。

表8 修正后的2008—2013年內河貨運量

內河貨物運輸量修正中同樣存在有年度數據無月度數據的情況，通過分析有月度數據年份的數據變化情況，采用相近年份的比例代替進行缺失數據的補充，進而完成月度數據的修正。2010年全國分月度修正后數據的結果如表9所示：

表9 修正后的2010年全國分月內河貨運量

5 修正中的特殊處理

5.1 統計口徑調整

運輸量修正中涉及到的統計口徑調整包括兩個方面：

公路旅客運輸量的統計口徑調整。2008年專項調查時公路旅客運輸量的統計范圍包括三部分：營業性客車、公交汽車在公路上產生的運輸量以及出租汽車在公路上產生的運輸量（大口徑）。2009—2013年的統計口徑與2008年相同，2013年專項調查時調整為營業性客車產生的運輸量（小口徑），不再包含公交汽車和出租汽車的部分，自2014年起則沿用2013年專項調查的口徑。從數據基礎來看，2008年的基準數據同時有大口徑和小口徑數據，2013年的基準數據為小口徑數據，而2009—2012年的原數據僅有大口徑數據，按照大口徑進行數據修正更加合理，然而考慮到修正的目的在于與未來數據的銜接，小口徑數據實用性更強。從日常統計中的實際情況來看，公交汽車和出租汽車產生運輸量的統計規范性不同，有些省份統計的多，有些統計的少，同時隨著班線客運逐漸轉向公交的行業發展趨勢，營業性客車的數量本身也在減少，很難界定每個省份各個年度大口徑和小口徑的差異有多大。因此對于口徑調整問題不再給予過度劃分，以2008年的大口徑數據和2013年的小口徑數據為基準值，各年度的大口徑數據為原數據，進行數據修正。

公路貨物運輸量的統計口徑調整。2008年專項調查時公路貨物運輸量的統計范圍包括三大部分：營業性載貨汽車、其他載貨機動車和輪胎式拖拉機（大口徑），2013年專項調查時不再包含其他載貨機動車和輪胎式拖拉機兩個部分（小口徑）。與公路旅客運輸量不同的是，由于車輛數較少且噸位較小，這兩部分在整體中所占比例原本就比較低，2008年貨運量占16.92%，貨物周轉量占5.91%，隨著交通運輸行業的不斷發展，這兩類車輛占比越來越少，其運輸量比重也在逐年降低。因此采取與公路旅客運輸量的處理方式，假設口徑差異穩步減少，以2008年的大口徑數據和2013年的小口徑數據為基準值，各年度的大口徑數據為原數據，進行數據修正。

5.2 數據缺失

修正需要的數據基礎包括專項調查的基準數據和兩次專項調查之間各年份的原數據，并且需要細化到月度數據。公路運輸量不存在數據缺失的問題，水路運輸量則不同程度地存在一定的數據缺失，具體而言又可以分為以下幾種情況：第一種情況是專項調查基準數據缺失，個別省份由于專項調查的調查月恰好處于停航時段，因此未開展相應的調查，但日常統計中均有相應的統計工作，這些省份專項調查的基準數據直接采用統計數據進行代替；第二種情況是年度數據缺失，即少數省份個別年份運輸量數據為零，不能直接使用趨勢離差法進行修正，這些省份不再與其他省份一起進行數據修正，年度數據使用原數據，僅對月度數據進行必要的修正；第三種情況是原數據中月度數據缺失，即絕對量較小時僅統計年度數據不統計月度數據，這時可以根據專項調查或者相近年份的月度數據在全年中所占比例進行月度數據的修正。

6 不足與展望

（1）歷史數據修正是一項復雜的工作，其復雜性不僅體現在修正方法的摸索研究和細節的技術處理上，還體現在如何做好數據修正的解釋和說明，包括修正后數據與原數據的趨勢差異，修正后數據是否可以更好地反映真實情況，并與未來數據有效銜接，因此還需要從這個角度進行更多的探討和研究，以使修正結果更好地被公眾理解和接受，更加廣泛地應用于各項相關工作。

（2）修正的原則中提到需開展對修正后數據的評估工作，以確保修正方法的合理性和結果的可用性，這就需要引入適用的評估方法來進行科學完善的評估，比如數據自身趨勢的合理性、和外部數據的匹配性、協調性等角度的評估，因此在后續研究中還需進一步加強評估方面的工作。

（3）本文在進行運輸量數據修正時采用的是先研究確定統一的修正方法，然后開展實證分析的思路，并未采用多種方法進行修正進而對不同方法下的修正結果進行比較分析，從而摸索出更適合于運輸量指標的修正模型，因此還需做更多的實證分析工作為修正模型的理論研究提供更好的數據支撐。