基于高速公路联网收费系统的车辆车籍地属性分析

银 龙

（河南科技大学 车辆与交通工程学院，河南 洛阳 471003）

基于高速公路联网收费系统的车辆车籍地属性分析

银 龙

（河南科技大学 车辆与交通工程学院，河南 洛阳 471003）

文章基于联网省份高速公路明细收费系统数据，针对省内高速公路收费系统无法分析出本省籍车辆流向的问题进行分析研究。通过分析收费系统中已有省份的本省车籍地流量占比、分区域的车流量占比，并分别选择边缘省份福建省和中部省份安徽省为例，对这两省车籍车辆流向进行了实证分析，结果表明本省车辆驶出本省后向相邻省份和发达省份驶入，充分说明了本省与相邻省份的经济往来较为密切。

高速公路；联网收费数据；车籍地；属性分析

高速公路联网收费系统中存储了海量的高速公路联网收费明细数据，蕴藏了丰富的字段指标信息，包括出入口收费时间、收费站、行驶里程、车货总重、车牌号、车型等指标，可反映出行驶车辆的出行特征、客货车行驶规律及分布特征、高速公路重要通道车流量及拥堵情况等重要价值信息。但高速公路并不是全国联网，而是省内联网，跨省车辆在省界收费站结清本省的通行费用并领取邻省的卡，也就是行驶路径在省界处被分割，本省收费系统中并不知道本省车辆驶出本省后的去向，尤其是货物运输量又是反映经济的晴雨表，这样不能真实反映本省与其他省份间经济发展和经济往来情况。高速公路收费系统中车牌号字段源于收费站车道的车牌识别系统，由于该系统受时间、网络和设备的影响，不同的收费站车牌号识别程度存在差异，普遍存在识别不完整、识别错误、甚至整牌缺失等情况。本文研究中采取了联网省份已识别到省份31个省（市、区）的省份简称为可识别标准来统计和分析高速公路联网省份行驶车辆车籍地属性信息，可以更加客观反映出区域经济往来和经济发展情况。

1 高速公路本省车流量占比分析

截至2015年年底，全国高速公路里程已突破12万公里，高速公路联网省份除了西藏只有一条高速公路、海南高速公路不收费、新疆还未全省联网、北京市归7家运营公司运行以及内蒙古自治区蒙东地区还未全省（市、区）联网外，其余26个省份都已实现全省联网，在本文研究中也是使用了已联网的26个省份的高速公路收费系统中的明细收费数据进行分析，通过计算本省车流量在总车流量占比情况如图1所示。由图1可以得出，从省份分布上看，边境区域本省车流量占比较大，如四川、云南、黑龙江等省份，中部省份占比较小，如湖北、安徽、山西等省份；从经济分布上看，广东、福建、山东等沿海省份本省车流量占比较高，青海、吉林、宁夏等省份占比较低。

2 高速公路车流量区域特征分析

图1 高速公路本省车流量运行占比

由于高速公路是省内联网，在省界处行驶路径自然分隔，本文将高速公路上的行驶车辆按区域划分为省内车流量、出省车流量、入省车流量和跨省车流量。高速公路联网收费系统中将从省内非省界收费站到省内非省界收费站这些车辆数认为是省内车流量，从省内非省界收费站到省内省界收费站这些车辆数认为是出省车流量，从省内省界收费站到省内非省界收费站这些车辆数认为是入省车流量，从省内省界收费站到省内省界收费站这些车辆数认为是跨省车流量。省内车流量是车流量在本省内的运输，这类值往往占比较大；出省车流量和入省车流量是本省和邻省车流量的运输，这两个值不同的省份差异较大，尤其是资源输入型和资源输出型省份；跨省车流量是邻省到邻省之间的运输，这类值占比较小，尤其是处于边缘省份。

基于已联网的26个省份数据的分区域车流量分布（见图2—3），从客货车车型上来看，不同车型按区域分客车车流量占比不一样，在省内车流量占比中，由于客车车型以7座以下小客车为主，加上7座以上的营运性客车长距离运输较少，因此客车省内车流量占比要高于货车省内车流量占比；相反，在跨省车流量占比中，货车跨省车流量占比要高于客车跨省车流量占比；不管是客车出入省车流量占比和货车出入省车流量占比，出省车流量和入省车流量占比大致相同。

图2 按行驶区域分客车车流量

图3 按行驶区域分货车流量

3 高速公路行驶车辆车籍地属性分析

本省车辆的运输及去向与本省经济发展和周边省份的经济往来有着密切的关系，尤其是货车货物运输量，能够深刻反映宏观经济波动变化，同时，能够对宏观经济发展趋势提前作出预警预判，因此本省更加关心本省的车辆出省去向。通过已联网26个省份的高速公路明细收费数据，可以大致分析出已有省份的车辆出省去向。本文选取沿海省份福建省和中部省份安徽省为例分析这两个省车辆在全国的行驶轨迹。

3.1 福建省高速公路行驶车辆车籍地属性分析

福建省地处边缘临海省份，与广东、江西、浙江相邻，截止到2015年年底，高速公路已突破5 000公里，从图1中可以得出，福建省籍85%左右的车辆在本省运输，12%的车辆在全国其他省份运输。通过分析其他省份的车籍地属性信息，如图4所示，从图中可以得出，与福建省经济往来较为发达的省份为上海、浙江、江西、广东和贵州，尤其是江西省；受远距离运输的影响，福建省与京津冀、东三省及西部省份在高速公路运输上来往并不密切。

图4 各省中福建省籍车牌占比（不含福建）

3.2 安徽省高速公路行驶车辆车籍地属性分析

安徽省地处中部省份，与河南、江西、江苏、浙江、湖北、山东相邻，截止到2015年年底，高速公路已突破4 200公里，从图1中可以得出，安徽省籍60%的车辆在本省运输，40%的车辆在全国其他省份运输。通过分析其他省份的车籍地属性信息，如图5所示，从图中可以得出，与安徽省经济发展较为密切的省份为上海、江苏、浙江、江西、河南和湖北，尤其是长三角发达省份和相邻省份；受地理位置影响，安徽省和各省之间都有一定程度的经济往来。

图5 各省中安徽省籍车牌占比（安徽除外）

4 结语

本文基于全国高速公路联网收费系统，对高速公路行驶车辆车籍地属性进行分析，主要得出以下3个结论：第一，在高速公路省内运输中，本省车流量占比较大；第二，高速公路客货车分区域车流量分布中，客货车均以省内车流量为主，客车省内车流量占比高于货车，货车跨省车流量占比高于客车；第三，高速公路行驶车辆本省籍车主要流向邻省省份。

[1]ZELLNER A. An Introduction to Bayesian Inference in Econometrics[D].England：Chichester University，1971．

[2]长安大学运输科学研究院.中国高速公路运输量统计调查分析报告[M].北京：人民交通出版社，2014.

[3]高德地图.高德：中国主要城市交通分析报告[EB/OL].（2016-11-25）[2015-11-23].http://report.amap.com/index.do.

Analysis on the property of vehicle based on expressway network toll collection system

Yin Long
（Vehicle and Traffic Engineering School of Henan University of Science and Technology, Luoyang 471003, China）

Based on detailed networking province highway charge system data, problem that the highway toll system in the province can’t analyze the provincialism vehicle flow directions is studied in this paper.Through the analysis of ratio of subregional traffic flow accounting for local province vehicle existing provinces in charge system, and marginal provinces like Fujian and central Anhui are taken as an example to empirically analyze whose traffic flow direction. The result shows that vehicle in local province out of the province ran to neighboring provinces and developed provinces, which fully illustrates the economic exchanges of neighboring provinces and local province are more closely.

highway; networking toll data; car record; attribute analysis

银龙（1988— ），男 ，河南新乡，硕士，助教；研究方向：高速公路。