我國(guó)長(zhǎng)三角地區(qū)鐵路旅客運(yùn)輸影響因素分析

譚玉順　錢心倬　陶慧

摘 要：該文通過(guò)運(yùn)用灰色關(guān)聯(lián)度與信息熵融合的方法，提出了吻合度關(guān)聯(lián)分析模型，在此基礎(chǔ)上，對(duì)長(zhǎng)三角地區(qū)鐵路旅客運(yùn)輸?shù)南嚓P(guān)影響因素進(jìn)行調(diào)查，采用長(zhǎng)三角2004—2013年鐵路旅客運(yùn)輸變更數(shù)據(jù)和相關(guān)社會(huì)經(jīng)濟(jì)資料，運(yùn)用吻合度模型分析這些相關(guān)因素對(duì)鐵路旅客運(yùn)輸?shù)挠绊懗潭?，并?duì)其進(jìn)行排序，從而為鐵路客運(yùn)發(fā)展過(guò)程中出現(xiàn)的一些問(wèn)題提出具體的分析。

關(guān)鍵詞：鐵路運(yùn)輸 灰色關(guān)聯(lián)分析 信息熵 吻合度

中圖分類號(hào)：N941 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1674-098X（2016）01（c）-0107-04

鐵路運(yùn)輸是我國(guó)國(guó)民經(jīng)濟(jì)的基礎(chǔ)性產(chǎn)業(yè)，是經(jīng)濟(jì)活動(dòng)正常運(yùn)轉(zhuǎn)的基本保障。近幾十年來(lái)，我國(guó)鐵路旅客運(yùn)輸?shù)玫搅碎L(zhǎng)足發(fā)展，特別是高速鐵路技術(shù)的快速發(fā)展，鐵路網(wǎng)規(guī)模不斷的提高，網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)不斷優(yōu)化，為促進(jìn)國(guó)民經(jīng)濟(jì)發(fā)展和社會(huì)進(jìn)步做出了重大貢獻(xiàn)[1]。鐵路旅客運(yùn)輸受到社會(huì)經(jīng)濟(jì)中的多種因素的影響，綜合分析各種因素對(duì)鐵路旅客運(yùn)輸?shù)挠绊懗潭龋坏梢詫?duì)鐵路運(yùn)輸需求預(yù)測(cè)提供一定的幫助，而且通過(guò)對(duì)鐵路旅客運(yùn)輸影響因素的分析，也可以為鐵路運(yùn)輸和社會(huì)經(jīng)濟(jì)的協(xié)調(diào)發(fā)展提供可行性建議。

鐵路運(yùn)輸系統(tǒng)與相關(guān)因素的定量分析一般采用回歸分析、主成分分析等方法進(jìn)行計(jì)算和分析其相關(guān)性，根據(jù)所建立的主要因素和與其相關(guān)的回歸方程對(duì)未來(lái)趨勢(shì)進(jìn)行預(yù)測(cè)。但這些方法要求系統(tǒng)須具備大量完整的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，要求樣本服從典型的概率分布，且計(jì)算量較大。改革開放以來(lái)，我國(guó)鐵路運(yùn)輸發(fā)展受到國(guó)內(nèi)政策影響，各種社會(huì)、經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)不甚完整，鑒于這種客觀現(xiàn)實(shí)及灰色系統(tǒng)理論的特點(diǎn)，熊崇俊等（2006）運(yùn)用關(guān)聯(lián)法分析了民航客運(yùn)影響因素[2]，劉琦（1999）運(yùn)用關(guān)聯(lián)法分析了鐵路客流的因素分析和相關(guān)度[3]。

采用灰色關(guān)聯(lián)度方法，當(dāng)根據(jù)歷史數(shù)據(jù)對(duì)影響鐵路客運(yùn)影響因素進(jìn)行排序分析時(shí)，應(yīng)該對(duì)關(guān)聯(lián)度和均衡性兩個(gè)方面加以綜合考慮。已有的研究有的只分析了相關(guān)系數(shù)的均衡性問(wèn)題，忽略了相關(guān)性，有的實(shí)際上是將原來(lái)的相關(guān)系數(shù)的算術(shù)平均調(diào)整為不同權(quán)重值的加權(quán)平均，并未考慮相關(guān)系數(shù)的均衡性[4-5]。耿海青等（2004）利用信息熵理論分析了城市居民家庭能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)演變[6]，提出了基于信息熵的均衡度概念。該文在已有文獻(xiàn)的基礎(chǔ)上，運(yùn)用信息熵和灰色關(guān)聯(lián)理論，提出吻合度的概念，對(duì)影響鐵路旅客運(yùn)輸系統(tǒng)的諸多因素進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析。

1 基本方法

1.1 灰色關(guān)聯(lián)度

灰色系統(tǒng)論是鄧聚龍最先創(chuàng)立的，其研究的對(duì)象是“部分信息明確，部分信息未知”的“小樣本，貧信息”不確定性系統(tǒng)，它通過(guò)對(duì)已知“部分”信息的生成去開發(fā)了解、認(rèn)識(shí)現(xiàn)實(shí)世界，著重研究“外延明確，內(nèi)涵不明確”的對(duì)象[7]。在信息不充分的條件下研究復(fù)雜系統(tǒng)的定量關(guān)系，學(xué)界一般采用的是鄧聚龍的灰色系統(tǒng)論。灰色關(guān)聯(lián)分析通過(guò)對(duì)系統(tǒng)數(shù)據(jù)序列的幾何關(guān)系進(jìn)行比較來(lái)判斷系統(tǒng)中各因素間的關(guān)聯(lián)程度，灰色關(guān)聯(lián)度的具體算法為：

對(duì)所研究問(wèn)題定性分析的基礎(chǔ)上，確定一個(gè)因變量因素和多個(gè)自變量因素。設(shè)標(biāo)準(zhǔn)化處理變量數(shù)據(jù)構(gòu)成參考列：

灰色關(guān)聯(lián)熵反映了第比較序列點(diǎn)關(guān)聯(lián)度相對(duì)分布的均勻性。若兩序列關(guān)于參考序列的關(guān)聯(lián)度相同時(shí)，其分布較均勻的時(shí)間序列與參考序列較吻合。

若，則說(shuō)明比較序列與參考序列的灰色關(guān)聯(lián)度分布最為均勻，即各個(gè)時(shí)間點(diǎn)的關(guān)聯(lián)系數(shù)相對(duì)差值較小。

1.3 吻合度

灰色關(guān)聯(lián)度反映了比較序列與參考序列總體關(guān)聯(lián)程度，灰色關(guān)聯(lián)熵則在總體關(guān)聯(lián)度的基礎(chǔ)上考察了比較序列與參考序列逐點(diǎn)關(guān)聯(lián)系數(shù)的均衡性。通過(guò)分析可知，總體關(guān)聯(lián)程度越高，且分布越均勻，則兩序列的關(guān)聯(lián)吻合度就越好。定義比較序列與參考序列的吻合度為：

若，稱因素優(yōu)于因素，記為。均衡系數(shù)的引入避免了量化排序時(shí)序列各點(diǎn)灰色關(guān)聯(lián)系數(shù)的較大波動(dòng)掩蓋其均衡性的不足，均衡系數(shù)可以增強(qiáng)灰關(guān)聯(lián)熵的影響作用。在不同時(shí)序的灰色關(guān)聯(lián)度的基礎(chǔ)上增加了一個(gè)均衡系數(shù)，降低了大關(guān)聯(lián)系數(shù)對(duì)總關(guān)聯(lián)度在排序時(shí)的影響程度。顯然，由（9）得到的吻合度越大，則灰色關(guān)聯(lián)度與均衡性越大。

2 鐵路運(yùn)輸客運(yùn)因素影響分析

2.1 數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)

影響客運(yùn)的因素源于諸多方面，為了較全面研究這些相關(guān)因素，該文根據(jù)客運(yùn)系統(tǒng)的自身特點(diǎn)及歸納相關(guān)領(lǐng)域?qū)＜业囊庖?jiàn)，根據(jù)易得及可量化原則[8]，并結(jié)合鐵路交通運(yùn)輸系統(tǒng)的特點(diǎn)，總結(jié)出可能影響鐵路交通客運(yùn)系統(tǒng)的因素，分別為：

反映運(yùn)輸供給能力的指標(biāo)因素：運(yùn)輸線路的營(yíng)業(yè)里程；反映宏觀經(jīng)濟(jì)狀況的指標(biāo)：人均國(guó)民生產(chǎn)總值（萬(wàn)元）、國(guó)民生產(chǎn)總值（億元）、第一產(chǎn)業(yè)總產(chǎn)值（億元）、第二產(chǎn)業(yè)總產(chǎn)值（億元）、第三產(chǎn)業(yè)總產(chǎn)值（億元）、社會(huì)消費(fèi)品零售總額（億元）；反映社會(huì)需求的指標(biāo)因素：全省總?cè)丝跀?shù)（萬(wàn)人）、城鎮(zhèn)化率（%）、全社會(huì)固定資產(chǎn)投資（億元）、能源總消費(fèi)量（萬(wàn)噸標(biāo)準(zhǔn)煤）、對(duì)外貿(mào)易總額（億美元）、職工平均工資（元）、人均消費(fèi)支出（元）、第三產(chǎn)業(yè)占比（%）、旅游人數(shù)（萬(wàn)人）。

以長(zhǎng)三角鐵路旅客運(yùn)輸為研究對(duì)象，交通運(yùn)輸及相關(guān)影響因素的數(shù)據(jù)均來(lái)源于《江蘇統(tǒng)計(jì)年鑒》《浙江統(tǒng)計(jì)年鑒》與《上海統(tǒng)計(jì)年鑒》，該文選取了2004—2013年的相關(guān)數(shù)據(jù)，見(jiàn)表1。

2.2 鐵路客運(yùn)系統(tǒng)與相關(guān)因素的吻合度計(jì)算

將上述表格中鐵路客運(yùn)量記為，鐵路客運(yùn)周轉(zhuǎn)量記為，其余的各影響因素依次記為，，，，，

，，，，，，，，，，。

取，根據(jù)前面的計(jì)算方法，得到鐵路客運(yùn)量與各影響因素的關(guān)聯(lián)度計(jì)算結(jié)果為：0.838，0.747，0.729，0.842，0.764，0.681，0.698，0.468，0.512，0.669，0.768，0.706，0.817，0.803，0.516，0.716。

鐵路旅客運(yùn)輸客運(yùn)量的灰色關(guān)聯(lián)熵為：2.634，2.622，2.620，2.635，2.622，2.613，2.615，2.581，2.601，2.613，2.625，2.615，2.630，2.634，2.595，2.627。

由此計(jì)算得到客運(yùn)量的吻合度為：2.208，1.959，1.910，2.218，2.003，1.780，1.825，1.208，1.332，1.747，2.017，1.847，2.149，2.116，1.340，1.882。

鐵路客運(yùn)量與各影響因素的吻合度排序結(jié)果：

計(jì)算結(jié)果表明，影響鐵路客運(yùn)量的因素中第一產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值、運(yùn)營(yíng)里程、職工平均工資、人均消費(fèi)支出和能源消費(fèi)總量等因素影響顯著；總?cè)丝凇⒊擎?zhèn)化率、第三產(chǎn)業(yè)占比、固定資產(chǎn)投資、第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值因素對(duì)鐵路客運(yùn)量影響相對(duì)較小。

鐵路客運(yùn)周轉(zhuǎn)量與各影響因素的關(guān)聯(lián)度計(jì)算結(jié)果為：0.854，0.767，0.747，0.862，0.784，0.695，0.705，0.488，0.532，0.671，0.808，0.741，0.832，0.832，0.538，0.750。

鐵路客運(yùn)周轉(zhuǎn)量與各影響因素的灰色關(guān)聯(lián)熵為：2.634，2.624，2.621，2.636，2.626，2.614，2.618，2.578，2.600，2.616，2.626，2.618，2.632，2.633，2.592，2.631。

由此計(jì)算得到的鐵路客運(yùn)周轉(zhuǎn)量與各影響因素的吻合度為：2.249，2.013，1.958，2.271，2.059，1.816，1.845，1.258，1.382，1.755，2.121，1.939，2.190，2.192，1.395，1.972。

鐵路客運(yùn)周轉(zhuǎn)量與各影響因素的吻合度排序結(jié)果：

結(jié)果表明，在鐵路客運(yùn)周轉(zhuǎn)量關(guān)聯(lián)度排序中，，因其關(guān)聯(lián)度數(shù)值差別很小，通過(guò)均衡系數(shù)的引入，調(diào)整后在吻合度排序下，可以看出鐵路客運(yùn)周轉(zhuǎn)量與各影響因素的吻合度排序結(jié)果是對(duì)灰色關(guān)聯(lián)度排序的修正。

2.3 計(jì)算結(jié)果分析

根據(jù)鐵路客運(yùn)量、客運(yùn)周轉(zhuǎn)量與各影響因素的吻合度計(jì)算和排序結(jié)果，可將16個(gè)因素分為四類，具體如下：

影響鐵路旅客運(yùn)輸?shù)闹饕蛩厥堑谝划a(chǎn)業(yè)產(chǎn)值、運(yùn)營(yíng)里程、職工平均工資、人均消費(fèi)支出、能源消費(fèi)總量；其次是第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值、地區(qū)人均生產(chǎn)總值、旅游人數(shù)、國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值、對(duì)外貿(mào)易；再次是社會(huì)消費(fèi)品零售總額、第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值、固定資產(chǎn)投資；最后是第三產(chǎn)業(yè)占比、城鎮(zhèn)化率以及總?cè)丝跀?shù)。具體分析如下：

我國(guó)鐵路運(yùn)輸近10年來(lái)發(fā)展迅速，長(zhǎng)三角地區(qū)鐵路運(yùn)輸網(wǎng)絡(luò)的不斷完善，尤其是長(zhǎng)三角城市群的中短途高速鐵路的運(yùn)營(yíng)，鐵路運(yùn)輸營(yíng)業(yè)里程的不斷增加，旅客運(yùn)輸供給短缺的現(xiàn)象有了很大程度的緩解，從而運(yùn)輸線路里程成為影響鐵路交通旅客運(yùn)輸?shù)闹饕蛩亍?/p>

長(zhǎng)三角作為一個(gè)繁榮的經(jīng)濟(jì)發(fā)展帶，也是工業(yè)和農(nóng)業(yè)并重的地區(qū)，工業(yè)產(chǎn)值的增加離不開能源的消耗，因此，能源消耗總量和第一產(chǎn)業(yè)總值也是我國(guó)鐵路交通旅客運(yùn)輸?shù)闹饕蛩?。焦必方?013）提到長(zhǎng)三角是我國(guó)農(nóng)村經(jīng)濟(jì)調(diào)整發(fā)展最快的地區(qū)之一，具有豐富的農(nóng)業(yè)自然資源，農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化與新型城鎮(zhèn)化是相輔相成的[9]，在很大程度上促進(jìn)了鐵路旅客運(yùn)輸?shù)陌l(fā)展。

長(zhǎng)三角經(jīng)濟(jì)總量不斷擴(kuò)大，人們的消費(fèi)水平不斷提高，消費(fèi)支出不斷增加也直接影響了鐵路旅客運(yùn)輸。職工平均工資和人均消費(fèi)支出在一定程度上反映了一個(gè)地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的程度，也反映了該地區(qū)生產(chǎn)力發(fā)展的狀況和人們的消費(fèi)觀。旅客的出行的主要目的來(lái)源于生產(chǎn)和消費(fèi)，因此反映經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的職工平均工資和人均消費(fèi)支出可以影響旅客的運(yùn)輸需求。

隨著經(jīng)濟(jì)的發(fā)展和人民生活水平的進(jìn)一步提高，消費(fèi)項(xiàng)目向“高級(jí)化”升級(jí)，交通出行也呈現(xiàn)新變化和新特征[10]，趙慶國(guó)（2013）論述了高鐵產(chǎn)業(yè)對(duì)旅游業(yè)快速發(fā)展的影響[11]。近年來(lái)，人們的旅游熱情將進(jìn)一步煥發(fā)，國(guó)內(nèi)旅游業(yè)也出現(xiàn)了快速發(fā)展的勢(shì)頭，因此旅游人數(shù)對(duì)對(duì)鐵路旅客運(yùn)輸周轉(zhuǎn)量的影響程度也相對(duì)較高。

由于長(zhǎng)三角地區(qū)人口基數(shù)大，人口增長(zhǎng)速度緩慢，人口和城鎮(zhèn)化率相對(duì)變化較小，因而總?cè)丝诤统擎?zhèn)化率與鐵路旅客運(yùn)輸?shù)奈呛隙容^小是相對(duì)合理的。

3 結(jié)語(yǔ)

該文采用灰色關(guān)聯(lián)度和信息熵相結(jié)合的方法對(duì)影響長(zhǎng)三角鐵路旅客運(yùn)輸系統(tǒng)的相關(guān)因素進(jìn)行了分析，得到影響長(zhǎng)三角鐵路旅客運(yùn)輸?shù)闹饕蛩?，該方法克服了只考慮平均關(guān)聯(lián)度造成關(guān)聯(lián)系數(shù)波動(dòng)較大的不足。該文的研究結(jié)果可以為長(zhǎng)三角鐵路旅客運(yùn)輸系統(tǒng)的運(yùn)輸量預(yù)測(cè)，旅客特征行為研究提供一定的依據(jù)。

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