[摘 要] 本文從影響高速公路交通量增長的宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)出發(fā),借鑒了Matas(2001)高速公路交通量增長預(yù)測模型,回歸出我國基于宏觀經(jīng)濟(jì)因素的高速公路交通量增長預(yù)測模型,結(jié)果表明影響交通流量增長的最主要經(jīng)濟(jì)因素為地區(qū)生產(chǎn)總值和地區(qū)失業(yè)人口。本文還基于福建省某條高速公路的相關(guān)數(shù)據(jù),在預(yù)測其經(jīng)濟(jì)因素概率分布模型的基礎(chǔ)上,預(yù)測出其交通流量增長概率分布圖。本文目的在于指出影響高速公路交通量增長的經(jīng)濟(jì)因素,同時(shí)為預(yù)測交通流量的增長提供一種客觀的方法。
[關(guān)鍵詞] 高速公路 經(jīng)濟(jì)因素 交通量增長 預(yù)測模型 蒙特卡羅
交通量是決定高速公路項(xiàng)目經(jīng)濟(jì)效益的核心內(nèi)容。國內(nèi)外很多學(xué)者都做過相關(guān)研究,國內(nèi)學(xué)者對交通量的預(yù)測大多數(shù)采用了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測方法。這種方法是在分析影響某條高速公路所在地的國道、縣道等歷史數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上進(jìn)行的。一些學(xué)者也利用影響交通量的其他因素直接對交通量的大小進(jìn)行估計(jì)。分析過程中很多不確定因素只能依靠預(yù)測者的主觀猜測,因此,找到影響交通流量的宏觀經(jīng)濟(jì)因素是十分必要的,而得出一種基于宏觀數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確預(yù)測模型更是迫在眉睫。
一、影響交通量增長的經(jīng)濟(jì)因素
目前,國內(nèi)外學(xué)者普遍認(rèn)為影響高速公路交通量增長有兩個(gè)方面的因素:一是收費(fèi)公路本身的一些物理參數(shù)(比如:隧道和橋梁的數(shù)量,這一地區(qū)受洪水、山崩等的傾向);二是國家的經(jīng)濟(jì)指標(biāo)或者地區(qū)的經(jīng)濟(jì)指標(biāo)。
Matas(2001)的研究模型是建立在1981年~1998年的72條公路的數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上回歸而得出的。Matas利用GDP作為國家經(jīng)濟(jì)指標(biāo)進(jìn)行研究。他的研究顯示交通量變化的百分比直接受國家經(jīng)濟(jì)指標(biāo)變化的百分比影響。與他的研究相符和的是,一些學(xué)者利用地區(qū)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)的變化量作為影響交通量的變量。影響交通量的地區(qū)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)包括:失業(yè)人口,就業(yè)人口,失業(yè)率,工資,零售量,稅收收入,CDP和人口數(shù)。
Ash and Bazile 在2004年做過的相關(guān)研究顯示:在發(fā)展中國家,長期的交通量增長近似等于經(jīng)濟(jì)增長的水平。而Matas的研究結(jié)果顯示影響交通量變化的最顯著因素是地區(qū)經(jīng)濟(jì)變量中的失業(yè)人口。因而,本文的選取地區(qū)生產(chǎn)總值,地區(qū)人口總數(shù),地區(qū)失業(yè)人口作為影響交通流量變化的經(jīng)濟(jì)因素。
二、交通量增長預(yù)測模型
1.回歸預(yù)測模型預(yù)測模型
本文利用的回歸方程模型為:
Yit=β0+β1iEIt+μit
其中Yit表示在第t年,高速公路的第i段交通量增長的百分比。
EIt表示第t年,經(jīng)濟(jì)指標(biāo)的增長百分比。
μit表示誤差項(xiàng)。
回歸選定的經(jīng)濟(jì)指標(biāo)因子包括:GDP,地區(qū)人口總數(shù),地區(qū)失業(yè)人口數(shù),分別用這些經(jīng)濟(jì)指標(biāo)的年變化百分比進(jìn)行計(jì)算。
2.數(shù)據(jù)的選取與回歸結(jié)果
交通量的數(shù)據(jù)是建立在1996年~1999年西安—寶雞高速公路的10條支線,1997年~2000年杭州—寧波(杭甬)高速公路的5條支線,2002年~2005年京津塘高速公路的38條支線的基礎(chǔ)上。各個(gè)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)的數(shù)據(jù)是在分析各條支線所屬市的基礎(chǔ)上。利用的統(tǒng)計(jì)年鑒包括河北經(jīng)濟(jì)年鑒2003、河北經(jīng)濟(jì)年鑒2004、河北經(jīng)濟(jì)年鑒2005、河北經(jīng)濟(jì)年鑒2006、中國分縣市人口統(tǒng)計(jì)資料2003、中國分縣市人口統(tǒng)計(jì)資料2004、中國分縣市人口統(tǒng)計(jì)資料2005、中國分縣市人口統(tǒng)計(jì)資料2006、河北經(jīng)濟(jì)年鑒2003、河北經(jīng)濟(jì)年鑒2004、河北經(jīng)濟(jì)年鑒2005、河北經(jīng)濟(jì)年鑒2006、河北省2003年各市生產(chǎn)總值及指數(shù)統(tǒng)計(jì)。
回歸結(jié)果:
a.Predictors:(constant),X2,X1
b.Dependent Variable:Y1
a.Predictors:(Constant),X2,X1
b.Dependent Variable:Y1
a.Dependent Variable:Y1
回歸的結(jié)果顯示,影響中國高速公路交通量增長的經(jīng)濟(jì)指標(biāo)包括:地區(qū)失業(yè)人口和地區(qū)GDP,地區(qū)人口總數(shù)為不顯著因素,回歸方程為:
Y1=-0.023X1+0.867X2+0.086
其中Y1表示支線交通量的增長百分比,X1代表地區(qū)失業(yè)人口變化百分比,X2表示地區(qū)GDP變化百分比。
本文的研究結(jié)果是對Ash and Bazile在2004年做過的相關(guān)研究的一種驗(yàn)證,與其得出同樣的結(jié)論:在我國(發(fā)展中國家),長期的交通量增長近似等于經(jīng)濟(jì)增長的水平。
3.蒙特卡羅模擬
蒙特卡羅(Monte Carlo)方法,是一種基于“隨機(jī)數(shù)”的計(jì)算方法。它實(shí)質(zhì)上是利用服從某種分布的隨機(jī)變量來模擬現(xiàn)實(shí)系統(tǒng)中可能出現(xiàn)的隨機(jī)現(xiàn)象。通常使用專門的風(fēng)險(xiǎn)分析工具來進(jìn)行Monte Carlo模擬分析。利用蒙特卡洛進(jìn)行交通量預(yù)測的步驟如下:
(1)確定影響交通量增長的表達(dá)式,在上節(jié)中已經(jīng)回歸出Y1=-0.023X1+0.867X2+0.086這一方程。
(2)分析確定方程中各個(gè)風(fēng)險(xiǎn)因子的概率分布模型。
(3)應(yīng)用計(jì)算機(jī)軟件產(chǎn)生各個(gè)風(fēng)險(xiǎn)變量的隨機(jī)數(shù)并帶入風(fēng)險(xiǎn)模型中計(jì)算出預(yù)測年度交通量增長的幅度。
(4)重復(fù)模擬100000次,求得100000個(gè)值。
(5)對這100000個(gè)值作概率統(tǒng)計(jì)計(jì)算出其概率分布曲線。
三、案例分析
1.預(yù)測參數(shù)
以福建省某條高速公路項(xiàng)目為例,對該項(xiàng)目某年的交通量增長進(jìn)行預(yù)測。利用福建省1995年~2006年的失業(yè)人口數(shù)據(jù)(來源于《福建統(tǒng)計(jì)年鑒1998》、《福建經(jīng)濟(jì)與社會(huì)統(tǒng)計(jì)年鑒2006(勞動(dòng)就業(yè)篇)》)進(jìn)行分析,確定失業(yè)人口增長百分比近似服從正態(tài)分布,分布函數(shù)為:N(0.0764,0.141)。利用福建省1952年~2006年的地區(qū)生產(chǎn)總值數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,結(jié)果顯示福建省地區(qū)GDP增長百分比服從正態(tài)分布,分布函數(shù)為N(12.9,4.6)。
2.分析結(jié)果
根據(jù)影響因素的概率分布,利用分析軟件,得到福建省某條高速公路交通量增長曲線,見下圖:
可見該條公路年交通量增長最大可能在6.22%~16.98%之間,在這個(gè)增長幅度內(nèi)的概率為82%,而且這條高速公路交通流量增長近似服從正態(tài)分布。
本文通過回歸首先指出了影響中國高速公路交通流量增長的經(jīng)濟(jì)因素,最主要的是地區(qū)生產(chǎn)總值和地區(qū)失業(yè)人口,長期的交通量增長近似等于經(jīng)濟(jì)增長的水平,進(jìn)而得出中國高速公路交通量增長的預(yù)測模型,并給出了蒙特卡羅方法在交通量增長預(yù)測中的案例。試圖從客觀的角度和量化的角度出發(fā),得出中國高速公路交通量增長的一般預(yù)測方法。
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