基于二元Logistic的公路貨運超載關(guān)鍵影響因素識別

陳一鍇，王富超，王 凱，鄭宏富，石 琴

(1. 合肥工業(yè)大學(xué) 汽車與交通工程學(xué)院，安徽 合肥 230009；2. 安徽省道路運輸管理局，安徽 合肥 239000)

0 引 言

近年來，雖然公路貨運的查超、治超工作取得了長足的進(jìn)步，但超載仍嚴(yán)重威脅著人們的人生及財產(chǎn)安全。我國每年由貨車超載引發(fā)的公路養(yǎng)護、維修成本高達(dá)700億元；此外，貨車超載引發(fā)的道路交通事故每年約15萬起，傷亡13萬人[1]，約50%的重、特大道路交通事故與貨運超載密切相關(guān)[2-3]。因此，治理公路貨運超載，對于保障公路運輸業(yè)有序發(fā)展、減少國民經(jīng)濟損失具有重要意義。

國內(nèi)外關(guān)于公路貨運車輛超載的研究可分為兩類：一類從定性角度分析超載的嚴(yán)重性，提出治超的宏觀管理措施。L. K. CASAVAN等[4]指出超載是公路路面損失的主要原因之一，從工程學(xué)、經(jīng)濟學(xué)、管理決策和監(jiān)管理論等角度對貨車收費和超載罰款的分配方法、治超執(zhí)法的有效性等問題進(jìn)行了探討。王建聰?shù)萚5]總結(jié)超載車輛會導(dǎo)致公路基礎(chǔ)設(shè)施嚴(yán)重?fù)p害、誘發(fā)公路交通事故、加重汽車尾氣和噪音等問題，并提出廣泛宣傳、各部門多管齊下協(xié)調(diào)治超等建議；王仕杰等[6]認(rèn)為公路超載治理存在的深層次問題包括公眾超載危害認(rèn)識不足、超載治理手段單一、管理機構(gòu)責(zé)權(quán)關(guān)系不明確等；另一類通過構(gòu)建貨運經(jīng)營者的經(jīng)濟收益模型，從經(jīng)濟學(xué)角度[7]定量研究治理超載的相關(guān)措施，E. MORENO-QUINTERO等建立雙層模型，分析了政府治超決策對車輛裝載情況的影響；陳蔭三[8]分析超載運輸經(jīng)濟利益鏈條貫穿貨主、運輸業(yè)戶、車輛生產(chǎn)和改裝廠家，提出以計重收費的經(jīng)濟杠桿達(dá)到超載治理的目的；ZHANG H等[9]建立了超載車輛的出行決策行為與超載利潤關(guān)系的logit模型，為超載車輛管理提供參考依據(jù)；李曉峰等[10]研究了公路超載運輸?shù)慕?jīng)濟學(xué)性質(zhì)，并提出創(chuàng)造公平競爭的貨運市場、嚴(yán)格市場準(zhǔn)入等治超舉措；李忠奎等[11]建立了運輸企業(yè)收入的計量模型，并分析了企業(yè)利潤與運輸價格、成本、罰款等之間的關(guān)系，探討了不同執(zhí)法強度、密度的執(zhí)法效果；周杰等[12]建立了國家、檢查部門與運輸業(yè)主三者之間的三方利益動態(tài)博弈模型，得出了影響超載督查效率和超載概率的因素，并提出治理措施。

綜上，現(xiàn)有研究僅從定性角度或從經(jīng)濟學(xué)角度分析了超載的成因及超載治理對策。而基于公路運輸量專項調(diào)查數(shù)據(jù)，運用數(shù)據(jù)挖掘方法，識別公路貨運超載的關(guān)鍵影響因素，便于運管部門對貨運車輛及其運輸線路進(jìn)行重點檢查，有利于提高道路運輸管理機構(gòu)超載管理效率，節(jié)約超載管理成本。筆者基于2015年公路運輸量專項調(diào)查采集到的貨車基本信息、能耗信息、運輸信息等數(shù)據(jù)，采用統(tǒng)計學(xué)模型分析影響超載的關(guān)鍵因素及其影響程度，并從政策制定、信息建設(shè)、監(jiān)督管理等方面提出超載治理對策。

1 數(shù)據(jù)的采集與預(yù)處理

1.1 數(shù)據(jù)調(diào)查和采集

采集了安徽省2015年公路運輸量專項調(diào)查數(shù)據(jù)，從而全面獲取了安徽省3 249輛被調(diào)查公路貨運車輛的基本信息(車輛類型、運營模式、運營類型、車輛功率等)、能耗信息(燃耗、百公里油耗等)和運輸信息(行駛里程、載貨里程、貨運量、貨運周轉(zhuǎn)量等)。

1.2 數(shù)據(jù)處理

為了識別影響公路貨運超載的關(guān)鍵因素，采用二元Logistic回歸構(gòu)建各潛在因素與貨車超載間的關(guān)系模型。在該模型中，首先需定義因變量和自變量。

貨運車輛是否超載為因變量，即二項分類因變量，定義為“超載=1，未超載=0”。

選取車輛類型、貨運類型、運營模式、運營類型、車長、額定載質(zhì)量、車輛軸數(shù)、車輛功率、車輛排量、行駛里程、燃耗、貨運里程、貨運量、平均運距等14個因素為備選自變量[13]，其定義如表1。

表1 自變量描述Table 1 Independent variable description

2 公路貨運超載關(guān)鍵影響因素識別

2.1 單因素分析

在將備選自變量納入Logistic回歸模型之前，分別采用t檢驗和卡方檢驗對連續(xù)變量、分類變量進(jìn)行單因素顯著性檢驗[14]，如表2。

表2 單因素分析Table 2 The single factor analysis

由表2可知，額定載質(zhì)量、車輛功率、行駛里程無統(tǒng)計學(xué)意義(P>0.05)，因此，刪除這3個備選自變量。

2.2 共線性檢驗

Logistic回歸模型在進(jìn)行參數(shù)估計時，要求變量間相互獨立，否則會導(dǎo)致估計參數(shù)的均方誤差和標(biāo)準(zhǔn)誤差變大，甚至造成擬合回歸方程極不穩(wěn)定等問題，導(dǎo)致模型結(jié)果無法解釋[15]。

因此，需對余下的具有統(tǒng)計學(xué)意義11個備選變量(P<0.05)進(jìn)行共線性檢驗，如表3。表中，貨運里程的VIF為6.13，變量之間存在一定程度的共線性[16]。因此，在后續(xù)分析中需剔除存在共線性的部分因素。

表3 方差膨脹因子Table 3 Variance expansion factor

2.3 二元Logistic回歸

2.3.1 二元Logistic回歸模型

公路貨車超載的二元Logistic回歸模型如式(1)[17-18]：

(1)

式中：x1，x2…xm為因變量；β0為常數(shù)項；β1，β2…βm為回歸系數(shù)。

將上述11個變量進(jìn)行Logistic擬合，并采用逐步回歸消除自變量間的共線性。擬合結(jié)果如表4。

表4 二元Logistic回歸模型擬合結(jié)果Table 4 Fitting results of binary Logistic regression model

2.3.2 擬合優(yōu)度檢驗

模型的擬合優(yōu)度檢驗結(jié)果如表5，其中，Hosmer-Lemeshow統(tǒng)計量P>0.05，χ檢驗不顯著，說明模型擬合效果較好[19]。

表5 擬合優(yōu)度檢驗Table 5 Test of fitting goodness

3 公路貨運超載關(guān)鍵影響因素分析

由表4可知，貨運車輛超載的關(guān)鍵影響因素：運營類型、車長、運營模式、貨運量、平均運距。下面主要針對各因素對超載的影響規(guī)律、機理展開分析，并提出相應(yīng)治理對策。

3.1 運營類型

由表4可知，運營類型中超載概率最高的為搬家運輸，超載概率次高的為渣土砂石運輸和城市配送，干線運輸超載概率稍低前述三者。

搬家運輸發(fā)生超載的概率是其他運輸?shù)慕?倍。這是由于搬家運輸多為市內(nèi)運輸，被查處的概率較低，且搬家運輸行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)還不夠規(guī)范和完善，監(jiān)管松散，市場秩序較為混亂，加上其技術(shù)門檻較低，導(dǎo)致搬家公司為了節(jié)約成本，選擇超載運輸。此外，由于安徽仍處于大發(fā)展、建設(shè)時期，并且夜間運管部門的超載查處力度降低，導(dǎo)致多在夜間作業(yè)的工地、廠礦等地的渣土砂石運輸超載概率較大。而城市配送車輛和其他運輸車輛多為結(jié)構(gòu)封閉的廂式貨車或?qū)Ｓ密囕v，其裝載容量固定，不易發(fā)生超載。干線運輸超載概率較低則是因為沿線查超站點較多、線路實施計重收費等措施。

針對上述現(xiàn)象和問題，首先，政府應(yīng)加快建立和完善貨運市場價格體系，打擊超低價爭奪貨源等惡性競爭；然后，路政和交管部門應(yīng)加大夜間稽查力度，對工地、廠礦周圍道路進(jìn)行重點巡查，并對貨物源頭進(jìn)行處罰，嚴(yán)格實行連帶責(zé)任制，以此來杜絕超載。

3.2 車輛長度

由表4可知，車長每增加1個單位(m)，超載的概率下降為原來的0.87倍，即越短的車輛超載概率卻較高。這是由于小型貨車生產(chǎn)廠家核定噸位不變的情況下，提高汽車動力、傳動等系統(tǒng)性能，造成“大噸小標(biāo)”。此外，小型貨車(如農(nóng)用貨車)改裝簡單，不少車主為了增加貨車裝載量以提高貨運收入，私自加高、加寬車輛貨箱，加固車架。

因此，質(zhì)監(jiān)部門應(yīng)加大對貨車生產(chǎn)廠家的監(jiān)管和處罰力度，對不按實標(biāo)定車輛的核定載質(zhì)量的廠家嚴(yán)厲懲罰，勒令其企業(yè)整改。交警及路政部門應(yīng)通過視頻監(jiān)控等手段加強車輛非法改裝排查力度，并對私自增大車輛裝載量的個人或貨運企業(yè)給予重罰，如不許上牌、年審、甚至扣押車輛；同時追究提供車輛非法改裝業(yè)務(wù)的維修站點或企業(yè)。

3.3 運營模式

在運營模式中，個體經(jīng)營超載的概率最高，約為公司化運營的2倍(1.94)，非公司化運營車輛的超載概率是公司化運營的0.89倍。

據(jù)調(diào)查數(shù)據(jù)顯示：個體經(jīng)營車輛超載達(dá)到85%,嚴(yán)重超載車輛更是高達(dá)98%[20]，這是由于市場機制不完善、監(jiān)管力度薄弱，加上不少個體經(jīng)營者受利益驅(qū)動，鋌而走險，通過超載的形式壓低價格、爭奪貨源獲取非法利潤。

因此，首先，針對個體經(jīng)營者通過超載來偷漏公路規(guī)費，降低成本、增加收益，交通管理部門一經(jīng)查出，可以采取強制卸載、扣押車輛的措施。研究表明超載車輛的臨時扣押比罰款更能有效的防止個體貨運經(jīng)營者超載。并且對屢罰不止，多次超載的車輛取消其上路資格。其次，道路運輸管理部門可以參考城市出租車管理辦法，制定和完善貨運經(jīng)營者管理辦法，建立和完善個體貨運經(jīng)營者或貨運駕駛員信譽檔案，將超載次數(shù)、超載嚴(yán)重度等作為其年度考核指標(biāo)。對連續(xù)考核評級較低的個體貨運經(jīng)營者和貨運駕駛員采取警告、強制退出、吊銷執(zhí)照、吊銷駕駛證等處罰方法。

3.4 貨運量

超載概率隨著貨運量的增加而提高。一方面，要繼續(xù)實施和完善計重收費制度，可以考慮建立分級收費制，即超載程度越嚴(yán)重，收費越高，大幅度提高貨運經(jīng)營者超載成本，一定程度上可以遏制其超載行為。另一方面，合理匹配貨運車輛的發(fā)動機功率和裝載容量，使得發(fā)動機沒有額外多余的動力來負(fù)擔(dān)超載貨物，也可以有效控制超載現(xiàn)象。

3.5 平均運距

平均運距越長，超載的概率越大。因為運距越長導(dǎo)致運輸費用增加，為了能夠降低成本，運營者會傾向于增加載貨量，以獲取額外收益。這與李忠奎等[11]的研究結(jié)論具有一致性。

因此，建立信息化網(wǎng)絡(luò)平臺，使車、貨雙方信息相通，從而提高車輛裝載率。此外，應(yīng)大力推行甩掛運輸?shù)刃滦瓦\輸方式，提高牽引車、半掛車的兼容性，減少空載率，從而降低運輸成本。

4 結(jié) 語

基于2015年安徽省公路運輸量專項調(diào)查數(shù)據(jù)庫中的3 249輛抽樣貨車的車輛特征、運營模式、線路特性等，通過單因素分析、共線性檢驗、二元Logistic回歸分析，得到影響超載的關(guān)鍵因素；其次，結(jié)合實際情況，對各超載因素進(jìn)行了分析并從貨運市場制度建設(shè)、貨運超載管理辦法等方面提出了超載治理對策。研究結(jié)果對于相關(guān)部門從源頭上管理和監(jiān)督運輸企業(yè)、制定超載治理政策具有重要的現(xiàn)實意義。

限于數(shù)據(jù)庫的信息量，筆者未考慮駕駛員、車主的特征對超載的影響；此外，未對超載的嚴(yán)重度進(jìn)行進(jìn)一步分類。后續(xù)研究可針對上述問題進(jìn)行進(jìn)一步探討。

參考文獻(xiàn)(References)：

[1] 路成章, 王文龍. 超載運輸對社會的危害[J]. 公路交通科技, 2004,21(5):149-154.

LU Chengzhang, WANG Wenlong. Negative effects of overloading to the society [J].JournalofHighwayandTransportationResearchandDevelopment, 2004, 21(5):149-154.

[2] 李宏波. 大同市科技治理超限超載信息采集的系統(tǒng)設(shè)計與實現(xiàn)[D]. 北京：北京工業(yè)大學(xué), 2014.

LI Hongbo.DesignandImplementationofSystemofDatongScienceandTechnologyGovernanceOverloadingInformationCollection[D]. Beijing: Beijing University of Technology, 2014.

[3] 陳璐. 載貨汽車貨物異常狀態(tài)監(jiān)測及預(yù)警系統(tǒng)[D]. 吉林：吉林大學(xué), 2013.

CHEN Lu.MonitoringAndEarly-warningSystemforCargoUnusualStatusofTruck[D]. Jilin: Jilin University, 2013.

[4] CASAVANTK L, LENZI J. An economic evaluation of the fee and fine structure for overloaded trucks in Washington[J].TransportationQuarterly, 1993, 47(2):281-294.

[5] 王建聰, 毛保華. 車輛超限超載的危害性與治理對策研究[J]. 中國安全科學(xué)學(xué)報, 2004,14(11):53-56.

WANG Jiancong, MAO Baohua. Harmfulness and countermeasure for overload and over-clearance vehicle [J].ChinaSafetyScienceJournal, 2004, 14(11): 53-56.

[6] 王仕杰, 李衛(wèi)東. 我國治理超限超載存在的問題之深層次原因分析[J]. 公路, 2010(8):156-159.

WANG Shijie, LI Weidong. An analysis of the deep causes of the existent problems in over limiting overloading in China [J].Highway, 2010(8): 156-159.

[7] MORENO-QUINTERO E, FOWKES T, WATLING D. Modelling planner-carrier interactions in road freight transport:Optimization of road maintenance costs via overloading control [J].TransportationResearchPartELogistics&TransportationReview,2013,50(1): 68-83.

[8] 陳蔭三. 運用經(jīng)濟杠桿長效治理超載超限運輸[J]. 中國公路學(xué)報,2004,17(2):94-99.

CHEN Yinsan. Long-term effective solution to the overload transportation with economic lever[J].ChinaJournalofHighwayandTransport, 2004, 17(2): 94-99.

[9] ZHANG H, YI L U, FENG S, et al. Overloaded vehicle choice behavior analysis based on nested Logit model[J].JournalofTransportationSystemsEngineering&InformationTechnology, 2012, 12(6):113-118.

[10] 李曉峰, 尚晉平. 公路超限超載治理的宏微觀經(jīng)濟學(xué)分析[J]. 公路交通科技, 2005, 22(4):152-155.

LI Xiaofeng, Shang Jinping. Macro/Micro-economic analysis of overload control[J].JournalofHighwayandTransportationResearchandDevelopment, 2005, 22(4):152-155.

[11] 李忠奎, 榮朝和. 治理公路超載超限運輸?shù)拈L效機制和對策研究[J]. 中國公路學(xué)報, 2005,18(4):96-99.

LI Zhongkui, RONG Chaohe. Research on long-term solution mechanism and counter measure to overload and oversize transportation of highway [J].ChinaJournalofHighwayandTransport, 2005, 18(4): 96-99.

[12] 周杰, 李豪. 超載運輸與監(jiān)管的博弈分析[J]. 重慶交通大學(xué)學(xué)報(社會科學(xué)版), 2015,15(3):18-21.

ZHOU Jie, LI hao. The game analysis of overload transportation and regulatory [J].JournalofChongqingJiaotongUniversity(SocialSciencesEdition), 2015,15(3): 18-21.

[13] 王富超. 公路運輸超載關(guān)鍵影響因素的識別與分析[D]. 合肥：合肥工業(yè)大學(xué), 2017.

WANG Fuchao.IdentificationandAnalysisofKeyFactorsAffectingOverloadingofHighwayTransportation[D]. Hefei: Hefei University of Technology, 2017.

[14] HELBOK R J. Global cerebral edema and brain metabolism after subarachnoid hemorrhage [J].CriticalCare, 2011, 15(1):1-190.

[15] WOLDB S, RUHE A, WOLD H, et al. The collinearity problem in linear regression: The partial least squares approach to generalized inverses [J].SiamJournalonScientific&StatisticalComputing, 2013, 5(3): 735-743.

[16] 張文彤. SPSS統(tǒng)計分析高級教程[M]. 北京：高等教育出版社, 2004:115.

ZHANG Wentong.SPSSAdvancedStatisticalAnalysisCourse[M]. Beijing: Higher Education Press, 2004:115.

[17] ZHU H, DIXON K K, WSAHINGTON S, et al. Predictingsingle-vehicle fatal crashes for two-lane rural highways in southeastern United States[J].TransportationResearchRecordJournaloftheTransportationResearchBoard, 2010,2147(1): 88-96.

[18] PENG Y, GEEDIPALLY S R, LORD D. Effect of roadside features on single-vehicle roadway departure crashes on rural two-lane roads[J].TransportationResearchRecord, 2012,2309(1): 21-29.

[19] THEOFILATOS A, GRAHAM D, YANNIS G. Factors affecting accident severity inside and outside urban areas in Greece [J].TrafficInjuryPrevention, 2012, 13(5): 458-467.

[20] 周正祥, 吳九財, 王躍明. 公路車輛超載超限的成因及治理措施[J]. 公路與汽運, 2004(6):95-97.

ZHOU Zhengxiang, WU Jiucai, WANG Yueming. Causes and treatment measures for overloading and exceeding the limit of highway vehicles [J].Highways&AutomotiveApplications, 2004(6): 95-97.