湖北省高速公路運輸景氣指數建立與研究

詹斌,陳立佳,蔡航鵬,賴偉偉,劉冠宇

(武漢理工大學 交通學院,湖北 武漢 430063)

近年來,湖北省高速公路發展取得長足進步,截至2018年底,高速公路通車里程達6 098.711 km,規模位居全國前列,高速公路運輸能力和服務質量均顯著提高。2018年湖北高速公路網收費車通行流量達2.7億輛,通行費收入達218.95億元,車流量和通行費收入實現雙增長。與此同時,在國內外經濟環境趨于復雜的背景下,不少公路物流企業面臨“無貨可運”的尷尬局面,貨運規模增速趨緩、空駛率增加,公路運價持續走低。車流量和通行費收入雙增長的趨勢與運價走低等局面相悖,不能真正反映湖北省高速公路運輸行業發展情況,迫切需要一種能正確反映湖北省高速公路運輸行業的景氣指數,厘清高速公路運輸行業發展現狀,分析高速公路運輸行業變化趨勢。

景氣指數最早應用于宏觀經濟監測。1961年,美國經濟統計學家Geoffrey H.Moore將景氣指標劃分為先行、一致、滯后指標,并提出用擴散指數和合成指數來反映經濟景氣狀況。之后景氣指數法經過不斷完善,逐漸應用于其他領域。中國對景氣指數的研究始于20世紀80年代,大部分研究與經濟有關,如董文泉等編制經濟周期波動的擴散指數和合成指數,并運用S－W景氣指數法對宏觀經濟進行了分析和預測。隨著景氣指數研究的進一步拓展,服務業、旅游業、交通運輸業等景氣指數研究也逐步展開,如王小平等利用合成指數法編制了服務業景氣指數,并對行業景氣波動進行了分析；倪曉寧等利用景氣指數法建立了旅游市場景氣指數；卿倩、張國華、蘆暢等分別對全球航運干散貨市場、鐵路運輸市場及航空貨運市場的景氣狀況進行了分析評價。景氣指數在交通運輸領域的應用較廣泛,鐵路、水路、公路、航空都建立了相應景氣指數來反映市場運行狀況。但高速公路運輸行業的相關研究較少。該文借鑒有關景氣指數研究成果,遴選能反映湖北省高速公路運輸行業的指標,采用擴散指數法和合成指數法編制湖北省高速公路運輸景氣指數,分析其發展現狀和變化趨勢,為交通運輸管理部門和物流企業的調控提供依據。

1 湖北省高速公路運輸景氣指數構建

基于景氣指標選取原則選取湖北省高速公路運輸景氣指標,并利用X－12－ARIMA對指標進行季節調整,采用時差相關分析法和K－L信息量法劃分指標類型、熵權法確定指標權重,計算擴散指數和合成指數。景氣指數計算流程見圖1。

1.1 指標體系構建及數據獲取

參考鐵路、航運景氣指數指標體系,結合高速公路運輸行業實際情況,遵循系統性、可操作性、重要性、可替代性等指標選取原則,從運輸生產、運輸供給、投資收益、經濟及其他5個方面遴選12項指標,構成高速公路運輸景氣指標體系(見表1)。

表1 湖北省高速公路運輸景氣指標體系

為保證計算過程的可操作性及計算結果的科學性,以2014年1月—2019年4月湖北省高速公路運輸行業月度數據為分析樣本,數據來源于國家統計局、湖北省統計年鑒及湖北省人民政府、湖北省高速公路聯網收費中心等政府權威網站。

1.2 指標的季節調整

季節調整是對具有時間序列的指標中含有的季節性因素加以修正。以高速公路客車流量為例,其2014年1月—2019年4月月度流量見圖2。從圖2可看出：客車流量在每年的2月或3月明顯下降,之后保持較快增長態勢。該指標以年度為周期呈現類似的變化,表現出季節性,其季節性因素會對景氣指數計算產生較大影響,需予以剔除。

圖2 湖北省高速公路客車流量隨時間的變化

采用X－12－ARIMA模型對高速公路客車流量指標進行季節調整。利用乘法模型進行季節調整,回歸變量只包括常數項,由程序自動選取適合的ARIMA模型,自動探測3類離群值。程序選定的ARIMA模型為(0,1,1)(0,1,1),得到的回歸結果見表2。

表2 回歸結果

從表2可看出：使用X－12－ARIMA法進行季節調整時,程序識別出4個離群值,表明模型擬合不充分；AO離群值的時間點分別為2014年2月、2015年1月、2016年1月、2018年1月,具有明顯的規律性,可認為季節調整在一定程度上受到了春節效應的影響。

考慮春節效應時,X－12－ARIMA模型程序選定的ARIMA模型為(2,1,2)(0,1,1),得到的回歸結果見表3。

表3 考慮春節效應時回歸結果

從表3所示估計系數的t統計量可看出：春節效應的節中影響變量springb具有明顯的顯著性,離群值時間點只剩下2018年1月,其余離群值已不再顯著。在程序輸出的診斷判斷中,7個M統計量值均小于1,Q統計量值為0.32,季節調整結果可接受。

繪制季節調整后客車流量序列與原始數據序列及趨勢－循環序列對比圖(見圖3),從中可見,經過季節調整,高速公路客車流量指標數據依舊保留了趨勢、循環、不規則因素的影響,相較原始數據更平滑,接近于趨勢－循環序列。

除高速公路客車流量外,高速公路貨車流量、客貨車通行費收入等指標均需進行季節調整,調節方法與客車流量類似,這里不再贅述。

1.3 指標分類

以高速公路客車流量為基準循環,運用時差相關分析法和K－L信息量法劃分指標類型。

圖3 高速公路客車流量指標數據處理對比

1.3.1 時差相關分析法

通過計算所有指標與高速公路客車流量指標間的相關系數確定指標與基準循環的先后關系。根據時差分析法對數據的要求,計算基準循環前后7個月的時差相關系數,相關系數最大值所對應的步長即為指標先行的月數。所有指標同基準循環的相關系數與移動距離見表4。

表4 時差分析結果

1.3.2 K-L信息量法

以高速公路客車流量為基準循環,利用K－L信息量法對指標進行劃分。以高速公路貨車流量為例,該指標與客車流量K－L信息量結果見表5。計算所有指標同基準循環的相關系數與移動距離,結果見表6。

1.3.3 指標分類結果

指標劃分原則見表7。以客車流量為基準循環,最終的指標分類結果如下：先行指標為居民消費價格指數、物流業景氣指數；一致指標為貨車流量、高速公路客車通行費收入、高速公路貨車通行費收入、固定資產投資、中國公路物流運價指數、運營里程；滯后指標為大宗商品價格指數、國房景氣指數。

表5 客車流量與貨車流量K-L信息量結果

表6 K-L信息量法處理結果

表7 指標劃分處理原則

1.4 指標權重確定

以季節調整后數據為基礎,利用熵權法計算各指標權重,結果見表8。

2 景氣指數計算與分析

2.1 擴散指數

對指標進行季節調整后,結合熵權法得到的指標權重,對各指標組(先行、一致、滯后)利用擴散指數法計算擴散指數,2014年4月—2019年4月湖北省高速公路運輸擴散指數見表9。高速公路運輸先行、一致、滯后擴散指數與綜合擴散指數的對比見圖4～6。

表8 指標權重計算結果

表9 擴散指數計算結果

圖4 綜合擴散指數與先行擴散指數對比

從圖4可看出：相比綜合擴散指數,先行擴散指數具有明顯的先行性,且波動頻率較快；綜合擴散指數從2017年末以來一直在50%左右波動,說明湖北省高速公路運輸行業保持了良好狀況。

圖5 綜合擴散指數與滯后擴散指數對比

從圖5可看出：滯后擴散指數表現出明顯的滯后性,反映出較大的漲落變化,但波動頻率較低。

圖6 綜合擴散指數與一致擴散指數對比

從圖6可看出：一致擴散指數與綜合擴散指數的變化趨勢總體上一致,峰、谷出現的頻次和轉折點相同。

2.2 合成指數

利用合成指數法的計算過程見表10。選取2014年1月作為基準日期,將其值設為100,計算2014年1月—2019年4月湖北省高速公路運輸景氣合成指數,結果見表11、圖7。

從圖7可看出：2014—2016年,湖北省高速公路運輸景氣合成指數呈現波動中下降的趨勢,2017年以來高速公路運輸景氣狀況逐漸復蘇,景氣狀況逐漸變好。合成指數可較清晰地表現高速公路運輸的波動和幅度,彌補擴散指數的不足。

2.3 綜合景氣指數

采用綜合合成指數法計算2014年1月—2019年4月湖北省高速公路運輸綜合景氣指數,計算結果見圖8。

從圖8可看出：2014年1月—2016年1月,湖北省高速公路運輸綜合景氣指數基本保持穩定；從2016年3月起,綜合景氣指數呈現上升趨勢。根據先行綜合景氣指數預測,未來湖北省高速公路運輸會保持良好態勢。

表10 合成指數的計算過程

表11 合成指數計算結果

圖7 綜合合成指數計算結果

圖8 綜合景氣指數計算結果

3 結語

該文將擴散指數法和合成指數法運用于湖北省高速公路運輸行業,根據其實際情況建立高速公路運輸景氣指標體系,定量分析高速公路運輸行業景氣狀況和未來發展趨勢,為交通運輸管理部門和物流企業的決策提供參考依據。但由于統計方面的原因,缺少運輸企業有關指標,指標選取仍顯不足,且分析中未嚴格將高速公路貨運和客運區分開,有待進一步完善。