公路运输区域关联模型研究

段 新，刘振华，王 屾，秦芬芬

(交通运输部科学研究院，北京 100029)

1 引 言

根据我国公路运输统计现状，反映运输发展水平的统计指标集中体现为运输量指标.回溯公路运输量统计发展历程，经历了从计划经济体制下的全面调查到市场经济的抽样调查两个阶段.建国以来，一直到80年代中期，公路运输市场是高度的计划经济，国有交通运输企业“一统天下”，企业执行严格的生产核算，从车辆—车队—企业均拥有完备的运单资料，详细记录了运输信息，运输量统计可以采用基于企业全面调查的逐级上报制度，统计结果能够全面准确地反映行业状况.随着80年代公路运输市场的逐步开放，全社会办交通的势头发展迅猛，形成了多形式、多层次、多渠道的运输经济新格局.原来建立在计划经济下的全面报表制度，已经不能全面真实统计公路运输量，学者开始研究利用车辆抽样调查方法获取公路运输量统计数据.岑晏青等通过分析抽样调查理论特点，全面系统地研究了公路运输量抽样调查方案，包括抽样方法、调查方法、样本量分配、基本工作流程等［1］.刘东霞等从工作实践角度论述了抽样调查方法在县、地市、省级公路运输统计工作的应用情况［2］.但是，从抽样调查方法的特点可以看出，采用抽样调查方法必然要建立车辆抽样框，由于车辆管理体制，抽样框只能基于注册地车辆建立，因此统计推算得到的公路运输量只能反映本地注册车辆的运输生产水平.由于公路运输流动性强，车辆的运输生产不见得均在注册地进行，其结果是导致公路运输量统计数据与注册地的经济发展不完全匹配.

随着公路建设步伐加快，尤其是高速公路的快速发展，区域间的运输联系越来越密切，对反映区域运输的统计需求日益强烈，学者开始从区域角度研究公路运输统计问题.左庆乐从必要性、可行性和体系建立几个角度对建立高速公路运输量统计调查制度进行理论框架体系研究［3］.陈荫三提出了利用高速公路收费系统数据开展通道运输量统计的基本方法，并以南京—上海高速公路为例，首次统计了高速公路通道的客运量、货运量、客运周转量、货运周转量及客、货运输密度［4］.崔凤安在借鉴铁路运输量统计的基础上对开展区域交通网运输统计进行了有益的探讨［5］.但是，以上研究均基于高速公路收费系统的流量流向数据，得到的结果也是反映通道或交通网的运输生产情况，对反映经济区域间的运输关联关系仍是片面的.本文在传统的车辆抽样调查基础上，通过研究编制区域间的公路运输流量流向矩阵，构建公路运输区域关联模型，为研究分析区域间公路运输供给与需求关系、测算区域公路运输生产规模提供基础支撑.

2 模型构建

模型构建的主要思路是通过编制区域间的公路运输流量流向矩阵，构建区域间的公路运输发送和到达模型，从而统计推算区域公路运输量.具体步骤如下.

(1)确定区域划分.

研究公路运输区域关联模型，首先要明确区域的划分.理想状态下，经济区域总是划分得越细越好，但这种理论上的要求在实际中是很难完全做到的，主要原因是随着经济区域的增加，对分区域数据资料的收集、整理和加工的计算工作量会越来越大，另外区域分类太细、区域数目增多，将导致表格的填满率降低，模型的利用效果就会大大降低.

目前较为常用的几种区域划分方法包括:七大经济区，即东北地区、华北地区、华东地区、华中地区、华南地区、西南地区和西北地区;六大综合经济区，即东北地区、黄河中下游地区、长江中下游地区、东南沿海地区、西南地区和西北地区;三大经济带，即目前常用的东、中、西部.

一般情况下，在现实的经济管理中，较常用的是历史沿袭下来按照行政管理划分的行政区划，也就是说31个省级区域.且从经济区域的划分来看，多是依托31个省份进行不同的排列组合，因此按照行政区划研究编制流量流向矩阵是最细化、最基本的数据单元.通过对基于31省份的流量流向矩阵进行合并与整理，可以得到任何一种经济区域划分的流量流向表格.

(2)基础数据调查.

构建模型的基础数据来源是车辆抽样调查数据.由于需要获取的是流量流向矩阵，覆盖全国各个省份，且考虑到车辆的流动性强，抽样调查范围应该覆盖全国车辆.为提高调查效率，采用分层抽样方法，针对全国范围的公路运输客货车辆按照“全国—省—地市—吨(客)位”的顺序进行分层.其中吨(客)位层内部应按照车辆核定载质量(载客位)的结构特点划分成3～5层，这样的层也叫基本层.在基本层内按照随机起点、等距抽样的方法抽取既定数量的样本.

如推算总体为各省运输量总量的话，根据岑晏青等［1］已有研究，按照各省车辆规模情况，每个省份的样本量数量一般在400～1 000之间.但编制31省间的流量流向矩阵，使得推算的目标量大大增加，需要大规模增加样本量，结合交通运输部2008年开展的公路运输量专项调查，样本量确定为载客汽车5.3万辆，货车13.5万辆，并按照等比例原则按照各基本层车辆数所占比例将样本量分配至各基本层.

车辆调查的具体内容是车辆每个运输趟次(即开始上客或装货到乘客下空或货物卸空的一个完整过程).调查指标包括每个趟次的开始时间、结束时间、起点(出发地)、终点(目的地)、运输的货类、货重及载货里程.同样，为了数据处理方便，对于出发地和目的地采用统一的行政区划编码.

(3)编制流量流向矩阵.

编制流量流向矩阵最重要的一点是要对不同省份间的运输量进行统计推算，以生成表1棋盘式表格.在表1中，行表示发送情况，反映从某省出发到其他各省的人或物情况;列表示到达情况，描述从全国各省到达该省的人或物的情况;表中的每个方格代表由一省发出到达该省人或物的情况.在现代经济体系中，任何一个国家的经济都不可能完全封闭，必然会和其他国家发生经济联系，产生交通运输往来，因此在表格里包括了出境和入境交通运输情况.

表1 公路运输流量流向矩阵表格Table 1 Flux and flow directionof road transportation

编制的难点在于根据调查获取的车辆基础数据推算得到矩阵表格中的各要素.主要步骤为:首先对每辆车每个趟次的起终点进行梳理，将出发点和结束点均相同的各趟次运输量进行累加，若不存在自某省出发抵达某省的运输量，则补零;其次按照分层抽样调查的统计推算方法，自“吨(客)位—地市—省—全国”逐层计算两两省份间(各省与境外)的运输量;重复计算32×32次，得到流量流向矩阵.

假设tijlspq为l省s地市p吨(客)位层第q个样本自i省发往j省的货(客)运量;Nlsp为l省s地市p吨(客)位层的车辆数;nlsp为该层的样本量.则按照分层抽样调查方法，l省s地市p吨(客)位层自i省发往j省的货(客)运量为

假设nls为l省s地市的吨(客)位层数量，则l省s地市自i省发往j省的货(客)运量tijls为

假设nl为l省的地市数量，则l省自i省发往j省的货(客)运量tijl为

最后，全国自i省发往j省的货(客)运量tij为

同理也可推算得到各省发往境外的运输量wi，32和境外发往各省的运输量w32，i，最终可得到流量流向矩阵中32×32的数据元素.

(4)区域关联模型构建.

利用公路运输流量流向表格，可以得到以下平衡关系.

①行平衡关系.

在水平方向上，从某个省份发送至各省与发送至境外运输量的加和，即等于总发送量，反映公路运输的分配和使用去向，体现公路运输供给能力.用公式表示为:发送至各省运输量+发送至境外运输量=总发送量.

或写成通式

②列平衡关系.

在垂直方向上，由各省抵达与由境外抵达运输量的加和，即等于总到达量，反映抵达某个省份公路运输服务的规模和来源结构，体现公路运输需求水平.用公式表示为:各省抵达运输量+境外抵达运输量=总到达量.

或写成通式

③总平衡关系.

从全国范围来看，所有省份的发送量总和应该等于所有省份到达量的总和.用公式表示为:31省份总发送量+境外总发送量=31省份总到达量+境外总到达量.

从以上平衡关系中可以看出，能够汇总得到某省发出(到达)的所有运输量，也就是区域运输量.这与现行统计中的运输量概念具有本质不同.目前发布的运输量是注册地概念，即某省发布的运输量数据是在本省注册的、纳入本省管理的所有运输工具产生的运输量.也就是说只要本省注册的运输工具，不管其运输生产是否在本省发生，产生的运输量均纳入本省统计，这样导致的直接后果是不能反映外地注册车辆在本省的运输经营情况，运输量统计结果与本省经济活动不能完全匹配.而流量流向表格中的各省发送量与到达量是区域的概念，也就是说既包括在本省注册的运输工具发出(抵达)本省的运输量，也包括在外省注册的车辆发出(抵达)本省的运输量.该统计数据与本省的经济活动相匹配，能够更精确地反映区域发展及区域间的经济联系.

3 模型应用

根据以上建立的模型，借助2008年交通运输部公路运输量调查数据［6］，对北京市的区域公路货物运输生产特点，以及与周边省份的公路货物运输交流情况进行分析，得到如下结论.

(1)公路货物运输以输入为主.

2008年，进入北京市的公路货运量为13 233万t，出京货运量为5 034万t，入京运量达到出京量的2.6倍.之所以产生这种区域公路货物运输特点，原因在于两个方面:一是由于北京市属于特大型消费城市，城市居民消费结构进一步丰富，消费水平已经达到万元级阶段，消费需求规模逐渐扩大;二是北京本地的经济特点是服务业、现代制造业、高新技术产业高度发达，满足城市生产、生活物资需求的产业规模相对较弱，其产品产量和丰富程度难以满足北京消费的需求，必须依赖外省的货物调入.

(2)公路货物运输辐射范围为环渤海地区.

从与相关省份的公路货物运输交流情况来看:出京货运量中，目的地为河北、天津、山东、内蒙、辽宁的货运量分别占出境总量的29.6%、13.6%、11.8%、8.4%、6.4%，五省合计为69.8%;入京货运量中，始发地为河北、山东、天津、内蒙、安徽的货运量分别占入境总量的44.2%、11.2%、9.8%、6.2%、4.4%，五省合计为75.7%.可见，北京公路货物运输的辐射范围主要集中在环渤海经济圈，这一特点符合公路运输的经济范围(500～800 km).

(3)北京市内运输市场由本地车占据，出入京货物运输服务严重依赖外地车辆.

入京货运量的93.8%、出京货运量的80.0%由外地车辆承担，而京内货运量的93.0%由北京本地车辆完成，说明北京与外省之间的公路货物运输严重依赖外地车辆，尤其是与经济社会及与百姓日常生活息息相关的重点物资运输对外地车辆的依赖程度高，比如鲜活农产品、煤炭和石油.

4 研究结论

公路运输流量流向矩阵是研究区域运输之间关联关系的有效工具，不仅能够反映区域间公路运输供给与需求关系，也是研究经济区域之间人员、货物发送与到达相互依存关系的数量方法.本文基于传统的抽样调查方法，在编制公路运输流量流向矩阵的基础上，构建区域公路运输量统计模型，弥补传统统计数据与区域经济不匹配的实际问题，为把握区域公路运输特征、趋势和规律奠定基础.

但是，从模型构建的过程也可以看出，模型尚存在三点不完善.

(1)模型反映的是本国交通运输工具的流量流向，对于国外运输工具在国内发生的流量流向不予以反映，这对边境有国外车辆入境运输业务的省份将有一定的影响.

(2)根据模型的构建过程，模型反映的营业性运输工具的人或物流动情况，并不包括非营业性运输工具，这主要是由于车辆库建设和调查手段的局限性导致的.

(3)由于基于趟次调查，忽略了存在跨省中途装卸货物的情况，这主要是从调查的实际可行性进行考虑，一方面从运输经济性角度出发，跨省中途装卸货情况较少，另一方面全面调查中途装卸情况实际操作难度较大，难以实施.

［1］岑晏青，邹力，杨兆升.抽样调查技术在交通运输统计中的应用［J］.公路交通科技，2000(2):67-71.［CEN Y Q，ZOU L，YANG Z S.The application of sampling survey technology in transportation statistics［J］.Journal of Highway and Transportation Research and Development，2000(2):67-71.］

［2］刘东霞，张美卿.浅谈抽样调查统计方法在公路运输行业中的应用［J］.山西统计，2001(11):36-37.［LIU D X.ZHANG M Q.The application of sampling survey technology in road transportation Statistics［J］.Shanxi Statistics，2001(11):36-37.］

［3］左庆乐，林文新.建立我国高速公路运输量统计调查制度的思考［J］.交通标准化，2004(8):107-109.［ZUO Q L，LIN W X.The discussion on establishing statistic system of highway transportation volume［J］.Communications Standardization，2004(8):107-109.］

［4］陈荫三.高速公路运输量研究［J］.中国公路学报，2005(2):94-98.［CHEN Y S.Study of freeway transportation volume［J］.China Journal of Highway and Transport，2005(2):94-98.］

［5］崔凤安，祝昭.区域交通网承载运输量推算方法研究［J］.综合运输，2006(5):59-61.［CUI F A，ZHU Z.Research on methods of inter-region communication network transportation volume［J］. Comprehensive Transportation，2006(5):59-61.］

［6］岑晏青，董静，段新.全国公路水路运输量专项调查资料汇编［M］.北京:中国经济出版社，2009.［CEN Y Q， DONG J， DUAN X. The data of transportation volume statistics［M］.Beijing:China Economic Publishing House，2009.］