基于高速公路聯(lián)網(wǎng)收費系統(tǒng)的車輛車籍地屬性分析

銀 龍

（河南科技大學 車輛與交通工程學院，河南 洛陽 471003）

基于高速公路聯(lián)網(wǎng)收費系統(tǒng)的車輛車籍地屬性分析

銀 龍

（河南科技大學 車輛與交通工程學院，河南 洛陽 471003）

文章基于聯(lián)網(wǎng)省份高速公路明細收費系統(tǒng)數(shù)據(jù)，針對省內(nèi)高速公路收費系統(tǒng)無法分析出本省籍車輛流向的問題進行分析研究。通過分析收費系統(tǒng)中已有省份的本省車籍地流量占比、分區(qū)域的車流量占比，并分別選擇邊緣省份福建省和中部省份安徽省為例，對這兩省車籍車輛流向進行了實證分析，結(jié)果表明本省車輛駛出本省后向相鄰省份和發(fā)達省份駛?cè)?，充分說明了本省與相鄰省份的經(jīng)濟往來較為密切。

高速公路；聯(lián)網(wǎng)收費數(shù)據(jù)；車籍地；屬性分析

高速公路聯(lián)網(wǎng)收費系統(tǒng)中存儲了海量的高速公路聯(lián)網(wǎng)收費明細數(shù)據(jù)，蘊藏了豐富的字段指標信息，包括出入口收費時間、收費站、行駛里程、車貨總重、車牌號、車型等指標，可反映出行駛車輛的出行特征、客貨車行駛規(guī)律及分布特征、高速公路重要通道車流量及擁堵情況等重要價值信息。但高速公路并不是全國聯(lián)網(wǎng)，而是省內(nèi)聯(lián)網(wǎng)，跨省車輛在省界收費站結(jié)清本省的通行費用并領(lǐng)取鄰省的卡，也就是行駛路徑在省界處被分割，本省收費系統(tǒng)中并不知道本省車輛駛出本省后的去向，尤其是貨物運輸量又是反映經(jīng)濟的晴雨表，這樣不能真實反映本省與其他省份間經(jīng)濟發(fā)展和經(jīng)濟往來情況。高速公路收費系統(tǒng)中車牌號字段源于收費站車道的車牌識別系統(tǒng)，由于該系統(tǒng)受時間、網(wǎng)絡(luò)和設(shè)備的影響，不同的收費站車牌號識別程度存在差異，普遍存在識別不完整、識別錯誤、甚至整牌缺失等情況。本文研究中采取了聯(lián)網(wǎng)省份已識別到省份31個省（市、區(qū)）的省份簡稱為可識別標準來統(tǒng)計和分析高速公路聯(lián)網(wǎng)省份行駛車輛車籍地屬性信息，可以更加客觀反映出區(qū)域經(jīng)濟往來和經(jīng)濟發(fā)展情況。

1 高速公路本省車流量占比分析

截至2015年年底，全國高速公路里程已突破12萬公里，高速公路聯(lián)網(wǎng)省份除了西藏只有一條高速公路、海南高速公路不收費、新疆還未全省聯(lián)網(wǎng)、北京市歸7家運營公司運行以及內(nèi)蒙古自治區(qū)蒙東地區(qū)還未全?。ㄊ?、區(qū)）聯(lián)網(wǎng)外，其余26個省份都已實現(xiàn)全省聯(lián)網(wǎng)，在本文研究中也是使用了已聯(lián)網(wǎng)的26個省份的高速公路收費系統(tǒng)中的明細收費數(shù)據(jù)進行分析，通過計算本省車流量在總車流量占比情況如圖1所示。由圖1可以得出，從省份分布上看，邊境區(qū)域本省車流量占比較大，如四川、云南、黑龍江等省份，中部省份占比較小，如湖北、安徽、山西等省份；從經(jīng)濟分布上看，廣東、福建、山東等沿海省份本省車流量占比較高，青海、吉林、寧夏等省份占比較低。

2 高速公路車流量區(qū)域特征分析

圖1 高速公路本省車流量運行占比

由于高速公路是省內(nèi)聯(lián)網(wǎng)，在省界處行駛路徑自然分隔，本文將高速公路上的行駛車輛按區(qū)域劃分為省內(nèi)車流量、出省車流量、入省車流量和跨省車流量。高速公路聯(lián)網(wǎng)收費系統(tǒng)中將從省內(nèi)非省界收費站到省內(nèi)非省界收費站這些車輛數(shù)認為是省內(nèi)車流量，從省內(nèi)非省界收費站到省內(nèi)省界收費站這些車輛數(shù)認為是出省車流量，從省內(nèi)省界收費站到省內(nèi)非省界收費站這些車輛數(shù)認為是入省車流量，從省內(nèi)省界收費站到省內(nèi)省界收費站這些車輛數(shù)認為是跨省車流量。省內(nèi)車流量是車流量在本省內(nèi)的運輸，這類值往往占比較大；出省車流量和入省車流量是本省和鄰省車流量的運輸，這兩個值不同的省份差異較大，尤其是資源輸入型和資源輸出型省份；跨省車流量是鄰省到鄰省之間的運輸，這類值占比較小，尤其是處于邊緣省份。

基于已聯(lián)網(wǎng)的26個省份數(shù)據(jù)的分區(qū)域車流量分布（見圖2—3），從客貨車車型上來看，不同車型按區(qū)域分客車車流量占比不一樣，在省內(nèi)車流量占比中，由于客車車型以7座以下小客車為主，加上7座以上的營運性客車長距離運輸較少，因此客車省內(nèi)車流量占比要高于貨車省內(nèi)車流量占比；相反，在跨省車流量占比中，貨車跨省車流量占比要高于客車跨省車流量占比；不管是客車出入省車流量占比和貨車出入省車流量占比，出省車流量和入省車流量占比大致相同。

圖2 按行駛區(qū)域分客車車流量

圖3 按行駛區(qū)域分貨車流量

3 高速公路行駛車輛車籍地屬性分析

本省車輛的運輸及去向與本省經(jīng)濟發(fā)展和周邊省份的經(jīng)濟往來有著密切的關(guān)系，尤其是貨車貨物運輸量，能夠深刻反映宏觀經(jīng)濟波動變化，同時，能夠?qū)暧^經(jīng)濟發(fā)展趨勢提前作出預警預判，因此本省更加關(guān)心本省的車輛出省去向。通過已聯(lián)網(wǎng)26個省份的高速公路明細收費數(shù)據(jù)，可以大致分析出已有省份的車輛出省去向。本文選取沿海省份福建省和中部省份安徽省為例分析這兩個省車輛在全國的行駛軌跡。

3.1 福建省高速公路行駛車輛車籍地屬性分析

福建省地處邊緣臨海省份，與廣東、江西、浙江相鄰，截止到2015年年底，高速公路已突破5 000公里，從圖1中可以得出，福建省籍85%左右的車輛在本省運輸，12%的車輛在全國其他省份運輸。通過分析其他省份的車籍地屬性信息，如圖4所示，從圖中可以得出，與福建省經(jīng)濟往來較為發(fā)達的省份為上海、浙江、江西、廣東和貴州，尤其是江西??；受遠距離運輸?shù)挠绊?，福建省與京津冀、東三省及西部省份在高速公路運輸上來往并不密切。

圖4 各省中福建省籍車牌占比（不含福建）

3.2 安徽省高速公路行駛車輛車籍地屬性分析

安徽省地處中部省份，與河南、江西、江蘇、浙江、湖北、山東相鄰，截止到2015年年底，高速公路已突破4 200公里，從圖1中可以得出，安徽省籍60%的車輛在本省運輸，40%的車輛在全國其他省份運輸。通過分析其他省份的車籍地屬性信息，如圖5所示，從圖中可以得出，與安徽省經(jīng)濟發(fā)展較為密切的省份為上海、江蘇、浙江、江西、河南和湖北，尤其是長三角發(fā)達省份和相鄰省份；受地理位置影響，安徽省和各省之間都有一定程度的經(jīng)濟往來。

圖5 各省中安徽省籍車牌占比（安徽除外）

4 結(jié)語

本文基于全國高速公路聯(lián)網(wǎng)收費系統(tǒng)，對高速公路行駛車輛車籍地屬性進行分析，主要得出以下3個結(jié)論：第一，在高速公路省內(nèi)運輸中，本省車流量占比較大；第二，高速公路客貨車分區(qū)域車流量分布中，客貨車均以省內(nèi)車流量為主，客車省內(nèi)車流量占比高于貨車，貨車跨省車流量占比高于客車；第三，高速公路行駛車輛本省籍車主要流向鄰省省份。

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

[2]長安大學運輸科學研究院.中國高速公路運輸量統(tǒng)計調(diào)查分析報告[M].北京：人民交通出版社，2014.

[3]高德地圖.高德：中國主要城市交通分析報告[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

銀龍（1988— ），男 ，河南新鄉(xiāng)，碩士，助教；研究方向：高速公路。