湖北综合交通客运需求总量预测研究

2019-10-21陈月

信息技术时代·中旬刊 2019年1期

摘要：本文通过对客运需求总量相关影响因素的分析及湖北省客运需求总量进行预测，采用多元回归模型对其进行预测。预测时需要充分以历年数据为基础，主要参考湖北省统计年鉴上数据。依据计量经济学基本原理建立模型对客运需求总量进行预测。

关键词：计量经济学；需求总量预测；多元线性回归

引言

交通运输业作为社会长足发展和国民经济稳定运行的重要保障，不但满足着生产资料、人员与商品等在时间和空间上的交流，同时也带动经济和社会的发展。当前，我国交通运输系统无论是在技术手段上还是在运输结构上都已经达到了前所未有的水平，运用计量经济学的多元回归模型对客运需求总量进行预测，从而为区域交通规划提供参考，对各种运输方式进行合理的分配。

1 研究现状

在运输需求总量预测研究方面，国内外主要集中于通过探讨运输需求产生的机理和过程，考虑区域的社会经济状况、人口数量、产业结构和资源分布等方面，并且根据历年的统计数据，应用不同的方法构建不同方式的总量预测模型。但由于客货运输需求种类较多，并且影响因素也涉及各个方面，国内外的研究主要集中于城市客运需求总量预测方面，而对于全社会交通运输需求总量预测的研究并不多见。

2 客运需求总量预测

多元线性回归是研究因变量与多个自变量的相互关系，分别以客运量、旅客周转量为因变量，人口（万人）、地区生产总值（亿元）、进出口商品总额（亿美元）、人均消费支出（元）、旅游收入（亿元）为自变量，建立多元线性回归方程模型：

，；

其中：为因变量，即客运量、旅客周转量；

代表个影响因素，分别为人口（万人）、地区生产总值（亿元）、进出口商品总额（亿美元）、人均消费支出（元）、旅游收入（亿元）；

和为回归系数；

为各种随机因素对的影响的综合作用，称为随机误差项，且服从正态分布，即。

应用SPSS软件，选取湖北省1997～2016年客运需求总量相关数据，分别对客运量、旅客周转量进行多元线性回归分析。

构建回归预测模型，从而得到预测模型如下：

y1=-1106366.426+194.310x1+3.483x2-0.004x3-4.401x4-6.169x5

其中，為客运量（万人）；人口（万人）；为地区生产总值（亿元）；为进出口商品总额（亿美元）；为年人均消费支出（元），为旅游收入（亿元）。

由回归方程和自变量预测结果可进一步得到客运量预测结果，如表1所示。