基于簡單隨機抽樣的公路貨物運輸統計調查方法

郭紅霞

（1.西南交通大學 交通與物流學院，成都 610031，2.廣西科技大學 汽車與交通學院，廣西 柳州 545006）

0 引言

在現代信息社會的宏觀背景下，地區經濟的每一步健康發展，上至基礎設施建設、地區發展戰略制定，下至運輸規劃管理、企業商業決策，都依賴于充分、準確、有效的公路運輸統計信息。此外，各地區對于公路貨物運輸統計數據日益增長的需求與現行部頒公路貨物運輸調查方法對地區適用性差之間的矛盾也愈發顯著。因此，現有的統計手段和方法必須不斷強化和改進，統計工作的技術條件也須進一步改善。本文研究適合公路貨物運輸的統計與調查方法，建立一整套與貨物運輸發展水平相適應的、反映貨物運輸業真實情況的、規范的公路貨物運輸統計指標體系和統計口徑、統計方法，并應用此套統計指標和統計方法，真實有效地反映區域公路貨物運輸行業現狀，為社會經濟發展和交通運輸行業主管部門的決策提供切實可靠的、詳盡的、滿足一定時效和精度要求的公路貨物運輸統計資料。

1 區域公路貨運調查技術方案

為了制定出一套有效可行的公路貨物運輸統計調查方案，本文以廣西柳州市為例，擬定調查方案，并先進行一定范圍內相關數據的收集和調查試點工作。

1.1 統計調查方法的選擇

通過對常用抽樣方法特點的比較，選出適合柳州市公路貨物運輸統計調查的方法是對于從事普通貨物運輸企業的抽樣方法主要采用二階抽樣方法，但是為了防止抽取到的樣本不具有很好的代表性，將采用二階抽樣調查和典型調查相結合的方法進行；對于營業性從事專用運輸、道路大型物件運輸、危險品運輸的企業，由于這部分企業在柳州市數量不是很多，因此采用全面調查的方法；對于營業性和非營業性農用運輸車和運輸拖拉機仍按部頒方案執行，對于非營業性載貨車輛采用由企事業單位填調查表或運輸現場的調查方法。

1.2 抽樣方法的設計

1.2.1 營業性載貨汽車

（1）抽樣單元和抽樣框。

柳州市根據本方案中規定的調查范圍建立起柳州市在運管部門注冊車輛數大于等于10輛的從事普通貨物運輸的企業的抽樣框，具體方法如下：

第一階段，根據不重不漏原則，以在本市運管部門注冊車輛數大于等于10輛的從事道路貨物運輸的企業為對象，以企業擁有所有自有車輛前一二月平均車噸位產量資料、總噸位、企業名稱、企業地址等指標為主要內容，建立企業抽樣框，由于企業中大部分的運輸量是由社會車輛或掛靠車輛完成的，但是這部分車輛由于不受企業直接監管，所以不能夠準確統計這部分車輛的運輸量，如果通過調查發現該企業沒有自有車輛，就將該企業剔除出已建立的抽樣框；第二階段，主要是統計企業從事普通貨物運輸的自有車輛在調查期完成的運輸量等指標。

（2）樣本量的確定及分配。

①樣本量的確定

在確定樣本量時有兩種方法。

一是通過下列公式求得，即：

式中：k代表應抽企業數，K代表企業總數，t代表概率度，Δxˉ代表允許誤差，σ2代表柳州市小樣本企業平均車噸位產量的方差。

在上述中K是已知的，t是根據抽樣技術事先規定，貨車置信度F（t）為90%，即t=1.645，Δxˉ在設計調查方案時給定，但給定的不是絕對值，而是規定不超過樣本平均數Xˉ的百分比，為了提高數據的準確性，就需要增大樣本的數量，因此，該方案采用抽樣技術要求的規定，該規定要求最大允許誤差的數值，貨車不超過樣本平均值的5%。因此，在確定應抽企業數時，關鍵在于求樣本平均值和方差。對于以上兩個數值，可用去年平均數來框定，也可借用其它相類似地區平均數或通過小樣本來試算。

柳州市擁有10輛以上從事普通貨物運輸的載貨汽車企業182家，根據抽樣技術要求規定，F（t）=90%，即t=1.645，，通過小樣本取得則

為了提高統計的精度，在這個基礎上，再增大20%的樣本量，結果為22。

二是應抽樣本數的確定也可參照其它地區運輸量抽樣調查中的方案與經驗來確定，例如，有的地區把抽樣比定為10%左右。

②樣本量分配

根據對抽樣框中企業前兩個月噸產量的數據，根據企業的經營范圍和企業前兩個月的車噸位產量為標志將企業分層，并應用比例分配的方法來確定各層應抽樣本數。采用等比抽樣不但簡便易行，而且一般情況下分配比較合理，將來的計算也比較方便。

式中：ni—各層應抽樣本數；n—總樣本量；Ki—各層企業總數；K—企業總數。

③抽樣設計

針對從事道路普通貨物運輸車輛的企業采用等距抽樣方法。具體為：編制企業抽樣框時如果能掌握企業前兩個月車噸位產量資料時，可以按前兩個月車噸位產量為標志一次從低到高排列，對于具有從事道路普通貨物運輸車輛的企業可按車噸位產量根據需要分為三至四層。

對于抽取到的企業層內的抽樣方法：在抽樣框中，根據被抽取到企業調查月自有車輛總車噸位大小進行排列，并從1開始對每個企業按順序編號，按以下方法抽取所需樣本量的樣本企業。

確定隨機起點r：在1～k間產生一隨機數r，為了防止抽選結果出現系統性的偏高或偏低，第一個樣本企業應該選擇第一組抽樣距離中點，以此為起點，然后順序每距k個總噸位即抽出一個企業，其抽出的幾個企業構成樣本。以u1、u2、u3……un代表中選企業的樣本單位，則幾個樣本單位如下：

式中：N—每層各總體噸位累計；ni—各層應抽樣本數。

若N/ni不是整數，則取k為最接近于N/ni的整數。

抽取樣本車：以r為起點，每間隔k確定一輛車為樣本車。即編號為r，r+k，…，r+（n-1）k對應的企業為樣本。

對于具有專用運輸的企業根據具體的經營范圍分為集裝箱運輸：柳州市目前集裝箱運輸不僅是靠集裝箱專用車輛來完成，平板車也承擔一部分集裝箱運輸量，但是對于這部分車輛由于在運管處登記時沒有特別注明，因此集裝箱運輸量的數據不易統計，但是由于柳州南方集運物流有限責任公司承擔了柳州市60%的集裝箱運輸量，因此對于集裝箱的運輸量主要是對該企業進行調查，以此來推算柳州市總的集裝箱運輸量），從事罐式運輸車輛的單獨劃為一層進行統計。

從事危險品運輸的的企業單獨劃為一層。

1.2.2 運輸拖拉機

營業性和非營業性的農用運輸車、運輸拖拉機采用相同的方法，都采用的是部頒的方案，在此不在進行贅述。

（1）營業性農用運輸車（運輸拖拉機）的樣本量確定具體計算。

第1步：計算初始樣本量n1：

第2步：柳州市總共擁有營業性農用運輸車（運輸拖拉機）6991輛計算初步修正的樣本量n2：

第3步：根據設計效應，再次進行調整：

對于分層隨機抽樣，通常B小于1。但由于沒有可利用的B的估計值，因此，取B=1，以得保守的樣本量。

第4步：對無回答進行調整，確定最終的樣本量n：

這里取預計回答率為100%，因此r為1。

（2）非營業性農用運輸車（運輸拖拉機）的樣本量確定具體計算。

非營業性農用運輸車（運輸拖拉機）的樣本量確定計算步驟同上。

分析得到農用運輸車（運輸拖拉機）的抽取樣本總量數據，或是通過以上所述的抽樣方法調查不夠樣本時，應再抽取樣本，直到抽取夠樣本總量為止。

1.3 非營業性載貨汽車

1.3.1 樣本總體

抽樣過程中，無需針對非營業性載貨汽車建立完整的抽樣框，但必須獲取公安部門車輛庫中非營業性貨車總體的數據。

1.3.2 調查方法

選擇在柳州市有代表性的企業，到相關企業進行調查

訪問，對于具備自行記錄能力的被調查對象，調查員向其發放調查表，由被調查對象在調查期間根據要求實時記錄調查表上的各項內容。調查期結束后，調查員回收調查表。對于不具備自行記錄能力的被調查對象，采用電話跟蹤調查的方式或由調查員填寫正式調查表。

1.3.3 數據處理公式

（1）運輸量的估計與精度計算。

全市調查月運輸量總量的估計值與不同類型車輛的運輸量估計值的關系及精度如下：

運輸量總量的估計值：

柳州市運輸量總量估計值：

估計值的方差估計量：

的方差估計量：

由于方案是通過一年中某月其中一天的運輸情況來統計一年的運輸量，通過調研了解到柳州市的貨物運輸量在一年的十二個月份中都具有一定得波動性，因此，對于全年公路貨物運輸情況的統計還需乘以相應的波動系數λ。

全年的貨物運輸量：

估計值的最大相對誤差：

的最大相對誤差：

式中，表示全市運輸量總量的估計值；分別表示全市營業性載貨汽車、營業性農用運輸車、營業性運輸拖拉機、非營業性載貨汽車、非營業性農用運輸車和非營業性運輸拖拉機的運輸量總量的估計值表示運輸量總量估計值的方差估計值；r表示全市運輸量總量估計值的最大相對誤差。由于該方案規定的置信度為95%，故t等于1.96。有關估計量的數據處理公式在以下相關部分進行說明。

（2）營業性載貨汽車。

對調查到的從事普通貨物運輸的樣本企業內運輸車輛按照部頒方案中的分層方法進行分層，以核定載質量作為分層依據，劃分噸位基本層，及將這些車輛劃分為2噸以下、2～4噸、4～8噸、8～20噸以及20噸以上共五個基本層；專用貨車分為集裝箱運輸車、罐式類車兩個基本層；危險品運輸類車，共10層（注：由于柳州市目前的集裝箱的運輸不僅是靠集裝箱專用車輛來完成，平板車也承擔一部分集裝箱運輸，但是對于這部分車輛由于在運管處登記時沒有特別注明，因此集裝箱運輸量的數據不易統計，但是由于柳州南方集運物流有限責任公司承擔了柳州市60%的集裝箱運輸量，因此，對于集裝箱的運輸量主要是對該企業進行調查，以此來推算柳州市集裝箱運輸量）。由于方案對從事普通貨物運輸的企業采用的是抽樣調查的方法，而對于從事專用貨物運輸、危險品運輸的企業采用的全面調查自有車輛的方法，而對于集裝箱運輸量的調查主要采用的是調查柳州南方集運物流有限責任公司來獲取柳州市集裝箱運輸總量數據，所以應針對不同的層設計不同的數據處理方式。

①對于從事普通貨物運輸企業調查到的自有車輛數據的處理方式，記號說明見表1。

表1 記號說明表

②從事營業性普通貨物運輸企業載貨汽車運輸量的估計值與精度計算。

第l個樣本企業所有樣本車輛平均運輸量的估計值與精度計算：

第l個樣本企業中第k層車輛平均運輸量：

方差為：

第l個樣本企業所有樣本車輛平均運輸量：

方差為：

以柳州市營業性從事普通貨物運輸載貨汽車總運輸量Y11的估計值與精度計算為依據，則柳州市營業性從事普通貨物運輸運輸量均值的估計為：

式中：

方差為：

因此：

因此柳州市營業性從事普通貨物運輸總量的估計值：

式中：N11—柳州市從事普通貨物運輸的載貨汽車總量。

總體估計量的最大相對誤差為：

根據《汽車運輸抽樣調查方案》中規定極限相對誤差為10%～20%，因此，該研究的相對誤差只要是在這個范圍內，就認為是數據是可信的。

③對于從事專用貨物運輸企業、危險品運輸企業調查到的自有車輛數據的處理方式。

對于從事專業貨物運輸的企業根據柳州市的實際情況將其分為罐式類車進行數據的處理，對于從事危險品和道路大型物件運輸的企業單獨作為一層進行計算，由于這幾層采用的計算方法相同，現只對危險品運輸量進行具體數據處理方式的說明，其它幾層的數據處理方式和危險品運輸的相同，在此就不進行贅述。

記號說明

表2 記號說明表

從事危險品貨物運輸企業載貨汽車運輸量的估計值與精度計算：

第l個樣本企業所有樣本車輛平均運輸量的估計值與精度計算：

第l個樣本企業中從事危險品貨物運輸車輛平均運輸量：

方差為：

柳州市從事營業性危險品貨物運輸載貨汽車運輸量Y112的估計值與精度計算

方差為：

因此：

因此柳州市營業性從事危險品貨物運輸總量的估計值：

式中：

N12—柳州市從事危險品貨物運輸的載貨汽車總數。

總體估計量的最大相對誤差為：

根據《汽車運輸抽樣調查方案》中規定極限相對誤差為10%～20%，因此，計算得到的相對誤差只要是在這個范圍內，就認為是數據是可信的。

通過以上的計算可知柳州市營業性載貨汽車運輸量：

（3）營業性農用運輸車（營業性運輸拖拉機）

營業性農用運輸車與營業性運輸拖拉機的運輸量總量的的推算分別進行，但數據處理公式完全相同。

①記號說明

②樣本車輛調查月內運輸量的計算

表3 記號說明表

樣本車輛調查月內運輸量：

式中：

③營業性農用運輸車（營業性運輸拖拉機）運輸量的估計與精度計算。

第l縣運輸量的估計值：

式中：

柳州市營業性農用運輸車運輸量的估計值：

總體估計量的最大相對誤差為：

根據《汽車運輸抽樣調查方案》中規定極限相對誤差為10%～20%，因此，該研究的相對誤差只要是在這個范圍內，就認為是數據是可信的。

根據調查到的樣本企業擁有的非營業車輛的額定噸位之和與這些車輛在調查月完成的總運輸量，計算平均噸位產量，再根據柳州市擁有的全部非營業性載貨汽車的總額定噸位乘以平均噸位產量即可計算得到調查月柳州市非營業性載貨汽車的運輸量。

由于方案是通過一年中某月其中一天的運輸情況來統計一年的運輸量，通過調研了解到柳州市的貨物運輸量在一年的十二個月份中都具有一定得波動性，因此，對于全年公路貨物運輸情況的統計還需乘以相應的波動系數λ。

（5）非營業性農用運輸車（非營業性運輸拖拉機）。

非營業性農用運輸車與非營業性運輸拖拉機的運輸量總量的的推算按部頒方案進行，在此不在進行贅述。

（6）分貨類運輸量計算。

（7）分車型車輛運輸量計算。

2 案例分析

通過對柳州市開展公路貨物運輸統計試點調查，對所獲數據進行梳理統計得到各方案的數據結果如下：

主要對柳州市在運管部門注冊車輛數大于等于10輛的從事普通貨物運輸的企業、從事危險品運輸、罐式運輸、集裝箱運輸的企業進行調查，根據柳州市擁有自有車輛企業的情況，選擇了柳州市有代表性的52家企業進行調查，主要調查企業每臺自有車輛11月份的運輸數據，為了使調查方案得到的數據真實有效，在具體計算時剔除了9家數據填報較不詳實企業的數據，通過剩下43家企業的數據，得到的樣本車輛數為958輛，柳州市從事普通貨物運輸車輛、危險品運輸車輛和罐式運輸車輛總數為16599輛。非營業性載貨汽車，主要選擇了柳州運天運運輸有限公司和柳州市五菱物流有限公司這兩家在柳州有代表性的企業進行調查。調查時間是在2013.11～2013.12，歷時一個月。

表4 柳州市2012～2013每月公路貨物調查統計平均值

根據表所推算的月波動系數，可以利用每月的月波動系數乘以11月份的運輸量數據來推算柳州市全年的貨運量和貨運周轉量。

根據公式，分別得到分貨類的貨運量和貨運周轉量，各貨類貨運量的比例見表6所示，在調查時受信息量的限制，對于非營業性貨運車輛的調查只調查了兩家企業，其分貨類信息不具備代表性，因此以下分貨類運輸量、運輸周轉量都指的是營業性的，具體分貨類的貨運量和貨運周轉量的數據見表6所示。

表5 柳州市2013年各月的公路貨物調查統計數據表

表6 分貨類的比例和運輸量數據表

根據公式得到柳州市貨運量、貨運周轉量總量的數據見表6所示，再根據公式，得到估計值的最大相對誤差為19.73%，根據《汽車運輸抽樣調查方案》中規定極限相對誤差為10%～20%，因此，該研究的相對誤差只要是在這個范圍內，就認為數據是可信的。

3 總結

為更好地驗證試點方案數據的可信性，現對其最終數據利用企業的營業收入數據、2013年柳州市產量用量數據以及與其它城市的運輸量相關指標進行比較推算，得出方案中推算出的數據符合柳州市的實際，數據具有一定的可信度，這對于地方管理部門和決策部門進行柳州市的公路站場設施建設和交通基礎設施建設具有理論支撐作用和輔助作用。

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