廣東省綜合交通運輸需求預(yù)測模型探究

游錦龍

（廣東省交通運輸規(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輸體系的重要支撐。交通模型在國內(nèi)外的應(yīng)用極其廣泛，美國、韓國、瑞士、德國等國家均建立了區(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)半個多世紀，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)是準確把握交通生成，即交通需求。大量學(xué)者通過對交通運輸與經(jīng)濟社會發(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]等運用適應(yīng)度分析法，對區(qū)域經(jīng)濟與交通運輸體系進行發(fā)展綜合評價和適應(yīng)度比較分析。樊建強[2]、余沛[3]等運用灰色關(guān)聯(lián)度，分別對公路運輸、鐵路運輸與經(jīng)濟發(fā)展進行了定量相關(guān)性分析。

一、綜合交通運輸需求預(yù)測方法

（一）數(shù)據(jù)基礎(chǔ)及特征

經(jīng)濟社會數(shù)據(jù)和交通統(tǒng)計數(shù)據(jù)，是進行經(jīng)濟社會和交通運輸發(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項經(jīng)濟社會指標和高速公路總流量、鐵路客運量等16項交通指標。

（二）預(yù)測方法

交通運輸需求預(yù)測方法主要分三大類：定性預(yù)測法、定量預(yù)測法和組合預(yù)測法。常用的定量預(yù)測法大致可分為三大類：因果關(guān)系預(yù)測法、時間序列法和趨勢外推法。

因果關(guān)系預(yù)測法，通過找出自變量與因變量之間的數(shù)量關(guān)系，建立適當?shù)臄?shù)學(xué)模型，以此來預(yù)測因變量的未來變化。優(yōu)點是預(yù)測精度高、適用范圍廣；缺點是所需數(shù)據(jù)量大，計算模型復(fù)雜，自變量或因變量的選擇帶有不確定性，從而影響預(yù)測結(jié)果的準確性。

時間序列法，在預(yù)測對象變化平穩(wěn)、無較大波動且其他影響因素變化不大的情況下可保證預(yù)測結(jié)果的準確性。缺點是只考慮了時間變化這單一的預(yù)測因素，忽略了其他實際因素對其造成的影響，適用于短期預(yù)測。

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

對比各類定量預(yù)測方法的優(yōu)缺點及其適應(yīng)條件，本次研究選定精度高的回歸分析法進行預(yù)測，并采用決定系數(shù)R2來評估指標之間的相關(guān)性水平。對于回歸分析而言，決定系數(shù)R2的取值越接近1，說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)測方案

預(yù)測方案具體步驟如下：

1.對比省域、地市、區(qū)縣、不同經(jīng)濟水平地區(qū)的高速公路指標相關(guān)性結(jié)果，明確選取何種區(qū)域指標進行建模。

2.用均值與方差評估，根據(jù)不同指標組合間的相關(guān)性分析結(jié)果，篩選經(jīng)濟社會指標。

3.基于篩選指標，分別對各交通方式運輸量與經(jīng)濟社會指標進行相關(guān)性分析，建立定量預(yù)測模型。

4.選用增長系數(shù)法對預(yù)測結(jié)果合理性進行驗證。

二、高速公路與經(jīng)濟社會相關(guān)性

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

為排除經(jīng)濟社會指標的重復(fù)與互相干擾，按經(jīng)濟社會發(fā)展水平劃分為珠三角、粵東、粵西、粵北4個區(qū)域分別進行相關(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)測關(guān)系式的相對穩(wěn)定的經(jīng)濟社會指標。

（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)縣高速公路各項指標與經(jīng)濟社會各項指標進行一元回歸分析，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，且從各指標組合的R2取值情況來看，除四類車R2均值為0.55，擬合效果一般外，其余各項指標與經(jīng)濟社會指標高度相關(guān)。由此可以看出，在省級層面，經(jīng)濟社會指標與高速公路指標的回歸效果很好，可用于需求預(yù)測。

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，高速公路客運量與經(jīng)濟社會指標的相關(guān)性整體較差，第一產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值與高速公路各項指標R2取值均小于0.1，表現(xiàn)為不相關(guān)。在地市級別，除部分指標以外，高速公路各項指標與經(jīng)濟社會的相關(guān)性良好，對產(chǎn)業(yè)情況敏感性較高，可用于需求預(yù)測。

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，各項高速公路指標與經(jīng)濟社會指標的R2取值均小于0.5，表現(xiàn)出來的相關(guān)性水平較差。在區(qū)縣級別，高速公路與經(jīng)濟社會之間的相關(guān)性受產(chǎn)業(yè)布局影響顯著，其經(jīng)濟社會指標與交通運輸指標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。

圖3 各區(qū)縣指標相關(guān)性分析

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

（二）指標篩選

從表1不同經(jīng)濟發(fā)展水平地區(qū)的相關(guān)性整體情況及交通運輸指標分析情況來看，分車型R2取值整體偏低，宜選用高速公路總當量、總流量、客運量、貨運量指標用于預(yù)測。

表1 不同經(jīng)濟社會發(fā)展水平?jīng)Q定系數(shù)均值

經(jīng)濟社會指標方面，從均值可以看出第一產(chǎn)業(yè)、第二產(chǎn)業(yè)與高速公路指標的相關(guān)性程度明顯低于其他指標。其他幾項經(jīng)濟社會指標與高速公路指標相關(guān)性顯著，以反映離散程度的方差作為評估指標，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)測的經(jīng)濟社會指標之一。

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

基于以上分析評估，應(yīng)選定地區(qū)生產(chǎn)總值與常住人口兩項指標用于各類交通方式與經(jīng)濟社會相關(guān)性分析。

三、綜合交通與經(jīng)濟相關(guān)性

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

R2取值情況及定量關(guān)系式各項系數(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)果取值除港航客運量之外，R2取值均在0.8以上，其中港口貨運量R2取值為0.799，接近0.8，說明各項客貨運量指標與經(jīng)濟社會指標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)果取值除港航客運量與港口貨運量之外，R2取值均在0.7以上，且其中5項指標的R2取值均大于0.9，2項指標R2取值大于0.88，說明各項客貨運量指標與經(jīng)濟社會指標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輸需求預(yù)測。

四、綜合交通運輸需求預(yù)測

（一）需求預(yù)測結(jié)果

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

表4 一元回歸交通運輸需求預(yù)測結(jié)果

表5 二元回歸交通運輸需求預(yù)測結(jié)果

從二元回歸結(jié)果數(shù)值可明顯看出，特征年客貨運需求預(yù)測結(jié)果出現(xiàn)負值，預(yù)測結(jié)果顯然不符合實際，因此二元回歸模型預(yù)測結(jié)果不可靠。

（二）需求預(yù)測校核

為進一步評估預(yù)測結(jié)果合理性，選用增長率法預(yù)測結(jié)果進行驗證。

各個特征年交通需求預(yù)測增長率的取值規(guī)則為：客運增長率取前階段的1/2，貨運增長率取前階段的2/3。各運輸方式的運輸需求預(yù)測結(jié)果如表6所示。

表6 增長率法運輸需求預(yù)測

以增長率法預(yù)測結(jié)果為基準，測算得到兩種預(yù)測結(jié)果的偏差程度（%），各年預(yù)測結(jié)果偏差情況如表7所示。從表7可以看出，各年預(yù)測結(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)測方程，預(yù)測所得的綜合交通需求合理。

五、結(jié)語

本文基于一元回歸分析建立的綜合交通運輸需求預(yù)測模型，對廣東省未來綜合交通運輸需求進行預(yù)測，得到2025、2035、2050年廣東省各方式客運需求及貨運需求，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。