廣東省綜合交通運(yùn)輸需求預(yù)測(cè)模型探究

游錦龍

（廣東省交通運(yùn)輸規(guī)劃研究中心，廣東 廣州 510199）

建立綜合交通模型是研究綜合交通運(yùn)輸體系的重要支撐。交通模型在國(guó)內(nèi)外的應(yīng)用極其廣泛，美國(guó)、韓國(guó)、瑞士、德國(guó)等國(guó)家均建立了區(qū)域交通模型，用于交通需求相關(guān)研究。上海、深圳、北京等大城市也都建立了各自的交通模型。歷經(jīng)半個(gè)多世紀(jì)，絕大部分交通模型依然沿用四階段法。

利用四階段法建立綜合交通模型的首要任務(wù)是準(zhǔn)確把握交通生成，即交通需求。大量學(xué)者通過(guò)對(duì)交通運(yùn)輸與經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展相關(guān)性的分析研究，厘清了兩者之間的關(guān)系。于建峰[1]等運(yùn)用適應(yīng)度分析法，對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)與交通運(yùn)輸體系進(jìn)行發(fā)展綜合評(píng)價(jià)和適應(yīng)度比較分析。樊建強(qiáng)[2]、余沛[3]等運(yùn)用灰色關(guān)聯(lián)度，分別對(duì)公路運(yùn)輸、鐵路運(yùn)輸與經(jīng)濟(jì)發(fā)展進(jìn)行了定量相關(guān)性分析。

一、綜合交通運(yùn)輸需求預(yù)測(cè)方法

（一）數(shù)據(jù)基礎(chǔ)及特征

經(jīng)濟(jì)社會(huì)數(shù)據(jù)和交通統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，是進(jìn)行經(jīng)濟(jì)社會(huì)和交通運(yùn)輸發(fā)展研究的基礎(chǔ)。本次研究收集了廣東不同年份和區(qū)域的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)量大、數(shù)據(jù)類型復(fù)雜、數(shù)據(jù)指標(biāo)種類比較多。選取了地區(qū)生產(chǎn)總值、常住人口、人均GDP等6項(xiàng)經(jīng)濟(jì)社會(huì)指標(biāo)和高速公路總流量、鐵路客運(yùn)量等16項(xiàng)交通指標(biāo)。

（二）預(yù)測(cè)方法

交通運(yùn)輸需求預(yù)測(cè)方法主要分三大類：定性預(yù)測(cè)法、定量預(yù)測(cè)法和組合預(yù)測(cè)法。常用的定量預(yù)測(cè)法大致可分為三大類：因果關(guān)系預(yù)測(cè)法、時(shí)間序列法和趨勢(shì)外推法。

因果關(guān)系預(yù)測(cè)法，通過(guò)找出自變量與因變量之間的數(shù)量關(guān)系，建立適當(dāng)?shù)臄?shù)學(xué)模型，以此來(lái)預(yù)測(cè)因變量的未來(lái)變化。優(yōu)點(diǎn)是預(yù)測(cè)精度高、適用范圍廣；缺點(diǎn)是所需數(shù)據(jù)量大，計(jì)算模型復(fù)雜，自變量或因變量的選擇帶有不確定性，從而影響預(yù)測(cè)結(jié)果的準(zhǔn)確性。

時(shí)間序列法，在預(yù)測(cè)對(duì)象變化平穩(wěn)、無(wú)較大波動(dòng)且其他影響因素變化不大的情況下可保證預(yù)測(cè)結(jié)果的準(zhǔn)確性。缺點(diǎn)是只考慮了時(shí)間變化這單一的預(yù)測(cè)因素，忽略了其他實(shí)際因素對(duì)其造成的影響，適用于短期預(yù)測(cè)。

趨勢(shì)外推法，需要滿足兩個(gè)假設(shè)條件：事物發(fā)展過(guò)程是漸進(jìn)的，不發(fā)生跳躍式的巨變；事物過(guò)去的發(fā)展規(guī)律適用于其未來(lái)的發(fā)展變化，一般適用于短期和中期預(yù)測(cè)。

對(duì)比各類定量預(yù)測(cè)方法的優(yōu)缺點(diǎn)及其適應(yīng)條件，本次研究選定精度高的回歸分析法進(jìn)行預(yù)測(cè)，并采用決定系數(shù)R2來(lái)評(píng)估指標(biāo)之間的相關(guān)性水平。對(duì)于回歸分析而言，決定系數(shù)R2的取值越接近1，說(shuō)明自變量與因變量的擬合效果越好，即其相關(guān)性越顯著。

（三）預(yù)測(cè)方案

預(yù)測(cè)方案具體步驟如下：

1.對(duì)比省域、地市、區(qū)縣、不同經(jīng)濟(jì)水平地區(qū)的高速公路指標(biāo)相關(guān)性結(jié)果，明確選取何種區(qū)域指標(biāo)進(jìn)行建模。

2.用均值與方差評(píng)估，根據(jù)不同指標(biāo)組合間的相關(guān)性分析結(jié)果，篩選經(jīng)濟(jì)社會(huì)指標(biāo)。

3.基于篩選指標(biāo)，分別對(duì)各交通方式運(yùn)輸量與經(jīng)濟(jì)社會(huì)指標(biāo)進(jìn)行相關(guān)性分析，建立定量預(yù)測(cè)模型。

4.選用增長(zhǎng)系數(shù)法對(duì)預(yù)測(cè)結(jié)果合理性進(jìn)行驗(yàn)證。

二、高速公路與經(jīng)濟(jì)社會(huì)相關(guān)性

本次研究從模型應(yīng)用的簡(jiǎn)便性與可操性出發(fā)，建立反映廣東省綜合交通運(yùn)輸需求共性的預(yù)測(cè)模型。

為排除經(jīng)濟(jì)社會(huì)指標(biāo)的重復(fù)與互相干擾，按經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展水平劃分為珠三角、粵東、粵西、粵北4個(gè)區(qū)域分別進(jìn)行相關(guān)性分析。根據(jù)相關(guān)性分析結(jié)果，篩選出適合建立定量預(yù)測(cè)關(guān)系式的相對(duì)穩(wěn)定的經(jīng)濟(jì)社會(huì)指標(biāo)。

（一）不同區(qū)域相關(guān)性分析

分別基于廣東全省、各地市及各區(qū)縣高速公路各項(xiàng)指標(biāo)與經(jīng)濟(jì)社會(huì)各項(xiàng)指標(biāo)進(jìn)行一元回歸分析，得到?jīng)Q定系數(shù)R2取值情況。

由圖1的廣東省相關(guān)性分析結(jié)果可知，其一元回歸結(jié)果R2取值的均值為0.869，取值很高，且從各指標(biāo)組合的R2取值情況來(lái)看，除四類車R2均值為0.55，擬合效果一般外，其余各項(xiàng)指標(biāo)與經(jīng)濟(jì)社會(huì)指標(biāo)高度相關(guān)。由此可以看出，在省級(jí)層面，經(jīng)濟(jì)社會(huì)指標(biāo)與高速公路指標(biāo)的回歸效果很好，可用于需求預(yù)測(cè)。

圖1 廣東省相關(guān)性分析

由圖2地市相關(guān)性結(jié)果分析，其一元回歸結(jié)果R2取值的均值為0.611，高速公路客運(yùn)量與經(jīng)濟(jì)社會(huì)指標(biāo)的相關(guān)性整體較差，第一產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值與高速公路各項(xiàng)指標(biāo)R2取值均小于0.1，表現(xiàn)為不相關(guān)。在地市級(jí)別，除部分指標(biāo)以外，高速公路各項(xiàng)指標(biāo)與經(jīng)濟(jì)社會(huì)的相關(guān)性良好，對(duì)產(chǎn)業(yè)情況敏感性較高，可用于需求預(yù)測(cè)。

圖2 各地市相關(guān)性分析

由圖3區(qū)縣的相關(guān)性結(jié)果分析，其一元回歸結(jié)果R2取值的均值為0.275，各項(xiàng)高速公路指標(biāo)與經(jīng)濟(jì)社會(huì)指標(biāo)的R2取值均小于0.5，表現(xiàn)出來(lái)的相關(guān)性水平較差。在區(qū)縣級(jí)別，高速公路與經(jīng)濟(jì)社會(huì)之間的相關(guān)性受產(chǎn)業(yè)布局影響顯著，其經(jīng)濟(jì)社會(huì)指標(biāo)與交通運(yùn)輸指標(biāo)一元回歸的擬合效果不顯著，不適合用于高速公路需求預(yù)測(cè)。

圖3 各區(qū)縣指標(biāo)相關(guān)性分析

考慮到各運(yùn)輸方式的數(shù)據(jù)情況，應(yīng)選取省域數(shù)據(jù)進(jìn)行最終綜合交通需求模型的構(gòu)建。

（二）指標(biāo)篩選

從表1不同經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平地區(qū)的相關(guān)性整體情況及交通運(yùn)輸指標(biāo)分析情況來(lái)看，分車型R2取值整體偏低，宜選用高速公路總當(dāng)量、總流量、客運(yùn)量、貨運(yùn)量指標(biāo)用于預(yù)測(cè)。

表1 不同經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展水平?jīng)Q定系數(shù)均值

經(jīng)濟(jì)社會(huì)指標(biāo)方面，從均值可以看出第一產(chǎn)業(yè)、第二產(chǎn)業(yè)與高速公路指標(biāo)的相關(guān)性程度明顯低于其他指標(biāo)。其他幾項(xiàng)經(jīng)濟(jì)社會(huì)指標(biāo)與高速公路指標(biāo)相關(guān)性顯著，以反映離散程度的方差作為評(píng)估指標(biāo)，第三產(chǎn)業(yè)、人均GDP方差取值稍高于地區(qū)生產(chǎn)總值，且地區(qū)生產(chǎn)總值與高速公路總流量、高速公路總當(dāng)量的R2更高，應(yīng)取地區(qū)生產(chǎn)總值作為最終綜合交通需求預(yù)測(cè)的經(jīng)濟(jì)社會(huì)指標(biāo)之一。

常住人口與高速公路交通量各項(xiàng)指標(biāo)R2取值達(dá)0.791，且方差取值為0.039，說(shuō)明常住人口與高速公路交通量各項(xiàng)指標(biāo)相關(guān)性好，可用于相關(guān)性分析。

基于以上分析評(píng)估，應(yīng)選定地區(qū)生產(chǎn)總值與常住人口兩項(xiàng)指標(biāo)用于各類交通方式與經(jīng)濟(jì)社會(huì)相關(guān)性分析。

三、綜合交通與經(jīng)濟(jì)相關(guān)性

根據(jù)指標(biāo)篩選結(jié)果，對(duì)各運(yùn)輸方式進(jìn)行回歸分析，以地區(qū)生產(chǎn)總值與常住人口作為自變量，客貨運(yùn)輸指標(biāo)作為因變量進(jìn)行二元回歸分析；以常住人口作為自變量，所有客運(yùn)量指標(biāo)作為因變量，以地區(qū)生產(chǎn)總值作為自變量，所有貨運(yùn)量指標(biāo)作為因變量，進(jìn)行一元回歸分析。

R2取值情況及定量關(guān)系式各項(xiàng)系數(shù)取值如表2、表3所示。

表2 一元回歸系數(shù)取值

表3 二元回歸系數(shù)取值

二元回歸分析結(jié)果取值除港航客運(yùn)量之外，R2取值均在0.8以上，其中港口貨運(yùn)量R2取值為0.799，接近0.8，說(shuō)明各項(xiàng)客貨運(yùn)量指標(biāo)與經(jīng)濟(jì)社會(huì)指標(biāo)的二元回歸擬合效果很好，相關(guān)性顯著。

一元回歸分析結(jié)果取值除港航客運(yùn)量與港口貨運(yùn)量之外，R2取值均在0.7以上，且其中5項(xiàng)指標(biāo)的R2取值均大于0.9，2項(xiàng)指標(biāo)R2取值大于0.88，說(shuō)明各項(xiàng)客貨運(yùn)量指標(biāo)與經(jīng)濟(jì)社會(huì)指標(biāo)的一元回歸擬合效果很好，相關(guān)性顯著。

根據(jù)一元回歸與二元回歸分析結(jié)果，兩者均適用于綜合交通運(yùn)輸需求預(yù)測(cè)。

四、綜合交通運(yùn)輸需求預(yù)測(cè)

（一）需求預(yù)測(cè)結(jié)果

基于一元回歸、二元回歸系數(shù)取值，分別對(duì)各交通方式2025年、2035年、2050年客運(yùn)量、貨運(yùn)量進(jìn)行預(yù)測(cè)，預(yù)測(cè)結(jié)果如表4、表5所示。

表4 一元回歸交通運(yùn)輸需求預(yù)測(cè)結(jié)果

表5 二元回歸交通運(yùn)輸需求預(yù)測(cè)結(jié)果

從二元回歸結(jié)果數(shù)值可明顯看出，特征年客貨運(yùn)需求預(yù)測(cè)結(jié)果出現(xiàn)負(fù)值，預(yù)測(cè)結(jié)果顯然不符合實(shí)際，因此二元回歸模型預(yù)測(cè)結(jié)果不可靠。

（二）需求預(yù)測(cè)校核

為進(jìn)一步評(píng)估預(yù)測(cè)結(jié)果合理性，選用增長(zhǎng)率法預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行驗(yàn)證。

各個(gè)特征年交通需求預(yù)測(cè)增長(zhǎng)率的取值規(guī)則為：客運(yùn)增長(zhǎng)率取前階段的1/2，貨運(yùn)增長(zhǎng)率取前階段的2/3。各運(yùn)輸方式的運(yùn)輸需求預(yù)測(cè)結(jié)果如表6所示。

表6 增長(zhǎng)率法運(yùn)輸需求預(yù)測(cè)

以增長(zhǎng)率法預(yù)測(cè)結(jié)果為基準(zhǔn)，測(cè)算得到兩種預(yù)測(cè)結(jié)果的偏差程度（%），各年預(yù)測(cè)結(jié)果偏差情況如表7所示。從表7可以看出，各年預(yù)測(cè)結(jié)果偏差均在5%以內(nèi)，偏差值較小，在可接受的誤差范圍內(nèi)。

表7 預(yù)測(cè)結(jié)果偏差值

因此，該研究所建立的廣東省各交通方式一元回歸定量預(yù)測(cè)方程，預(yù)測(cè)所得的綜合交通需求合理。

五、結(jié)語(yǔ)

本文基于一元回歸分析建立的綜合交通運(yùn)輸需求預(yù)測(cè)模型，對(duì)廣東省未來(lái)綜合交通運(yùn)輸需求進(jìn)行預(yù)測(cè)，得到2025、2035、2050年廣東省各方式客運(yùn)需求及貨運(yùn)需求，為廣東省綜合立體交通網(wǎng)規(guī)劃編制及“十四五”規(guī)劃編制提供了數(shù)據(jù)支撐。