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    北京公鐵貨運(yùn)交通結(jié)構(gòu)演進(jìn)探析

    2022-02-17 10:33:44李利軍姚國君
    鐵道貨運(yùn) 2022年1期
    關(guān)鍵詞:周轉(zhuǎn)量公鐵貨運(yùn)量

    李利軍,姚國君

    (石家莊鐵道大學(xué) 經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院,河北 石家莊 050043)

    交通結(jié)構(gòu)變化和調(diào)整是推動(dòng)社會(huì)高質(zhì)量發(fā)展的主要內(nèi)容,也是打贏藍(lán)天保衛(wèi)戰(zhàn)的關(guān)鍵。近年來,公鐵貨物運(yùn)輸呈現(xiàn)不同的演進(jìn)趨勢,在貨運(yùn)量方面公路運(yùn)輸比例持續(xù)增長,鐵路運(yùn)輸比例呈現(xiàn)下降趨勢,通過研究公鐵交通運(yùn)輸結(jié)構(gòu)演進(jìn)因素有助于推動(dòng)貨運(yùn)交通發(fā)展。因此,以北京為研究對象,在闡述公鐵貨運(yùn)交通結(jié)構(gòu)演進(jìn)的基礎(chǔ)上定量分析貨運(yùn)結(jié)構(gòu)變化,構(gòu)建基于層次分析法(Analytic Hierarchy Process,AHP)的公鐵貨運(yùn)交通結(jié)構(gòu)演進(jìn)影響因素模型,同時(shí)進(jìn)一步構(gòu)建基于灰色關(guān)聯(lián)度分析法(Grey Relation Analysis,GRA)的公鐵貨運(yùn)交通結(jié)構(gòu)演進(jìn)影響因素模型,根據(jù)模型計(jì)算結(jié)果分析影響公鐵貨運(yùn)交通結(jié)構(gòu)演進(jìn)的因素,為公鐵貨運(yùn)交通結(jié)構(gòu)優(yōu)化提供研究基礎(chǔ)。

    1 北京公鐵貨運(yùn)交通結(jié)構(gòu)演進(jìn)概況

    交通結(jié)構(gòu)是指各種運(yùn)輸方式內(nèi)外部相互聯(lián)系、相互作用的各要素、各環(huán)節(jié)等方面的有機(jī)比例和構(gòu)成關(guān)系狀態(tài)。研究主要從北京公鐵貨運(yùn)量、貨物周轉(zhuǎn)量及運(yùn)營里程等方面分析貨運(yùn)交通結(jié)構(gòu)演進(jìn)概況,數(shù)據(jù)來源于2011—2019 年《北京統(tǒng)計(jì)年鑒》。

    1.1 北京公鐵貨運(yùn)量比例變化

    2011 年以來,北京公鐵貨運(yùn)量總體呈下降趨勢,2019 年全市公鐵貨運(yùn)量22 774 萬t,相比2011 年減少7.63%。其中,公路貨運(yùn)量占公鐵貨運(yùn)總量比重較大,平均占比在95%以上,另外,貨運(yùn)量2011—2014 年總體呈上升趨勢,2015 年下降幅度較大,2015 年—2019 年總體呈上升趨勢;隨著北京鐵路專用線數(shù)量的減少,鐵路貨運(yùn)量呈遞減趨勢,2019 年(449 萬t)與2011 年(1 380 萬t)相比減少67.5%,鐵路貨運(yùn)量占比總體也呈減少趨勢,由2011 年貨運(yùn)量占比5.14%下降到2019 年的1.64%。從貨運(yùn)量變化趨勢來看,公路貨運(yùn)量將呈增加態(tài)勢,而鐵路貨運(yùn)量將呈減少態(tài)勢。北京公鐵貨運(yùn)量及其占比變化如圖1 所示。

    圖1 北京公鐵貨運(yùn)量及其占比變化Fig.1 Road-rail freight volume and its share change in Beijing

    1.2 北京公鐵貨物周轉(zhuǎn)量比例變化

    2011 年以來,北京市公鐵貨物周轉(zhuǎn)量總體呈上升趨勢,2019 年全市完成公鐵貨物周轉(zhuǎn)量533.20億t·km,相比2011 年增長20.18%。其中,公路貨物周轉(zhuǎn)量占公鐵貨物周轉(zhuǎn)總量的比重呈現(xiàn)上升狀態(tài),且所占比重越來越大,2011—2018 年均占比36.32%,2019 年占比(51.71%)超過鐵路貨物周轉(zhuǎn)量,而且公路貨物周轉(zhuǎn)量整體也呈增加趨勢,2019年周轉(zhuǎn)量最大(275.68 億t·km),較2018 年增加64.68%,周轉(zhuǎn)量增加趨勢明顯增強(qiáng),這與經(jīng)濟(jì)發(fā)展及固定資產(chǎn)投資存在正比例關(guān)系;鐵路貨物周轉(zhuǎn)量總體則呈下降趨勢,由2011 年的311.32 億t·km下降到2019 年的257.50 億t·km,年均減少5.98 億t·km,鐵路貨物周轉(zhuǎn)量所占比重由70.17%下降到48.29%,但近年來有所回升。公路周轉(zhuǎn)量總體弱于鐵路周轉(zhuǎn)量,但公路周轉(zhuǎn)量在2019 年反超鐵路周轉(zhuǎn)量,根據(jù)趨勢變化來看公路周轉(zhuǎn)量將會(huì)增加,鐵路周轉(zhuǎn)量仍然會(huì)起伏不定。北京公鐵貨物周轉(zhuǎn)量及其比例變化如圖2 所示。

    圖2 北京公鐵貨物周轉(zhuǎn)量及其比例變化Fig.2 Road-rail freight turnover and its proportion change in Beijing

    1.3 北京公鐵里程變化

    2011 年以來,北京市公鐵總里程總體逐年增加,2019 年全市公鐵總里程23 571 km,相比2011年增長5.16%。其中,公路里程占其總里程的比重較大,基本保持在95%左右的水平,相比2011 年公路里程的21 347 km,2019 年里程達(dá)到22 366 km,增長1 019 km,這與公路發(fā)展政策、經(jīng)濟(jì)及投資因素存在必然聯(lián)系;鐵路里程由2011 年的1 067 km 增長到2019 年1 205 km,增長138 km,雖然鐵路里程增加數(shù)量沒有公路大,但總體也呈現(xiàn)出增加態(tài)勢。公路相較于鐵路里程所占比重與增長幅度均較大,與投資政策存在一定關(guān)系,根據(jù)《北京統(tǒng)計(jì)年鑒》統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)顯示,2014 年公路投資額是鐵路的9.4 倍,2019 年公路投資額是鐵路的5.6倍。北京公鐵里程及其占比變化如圖3 所示。

    圖3 北京公鐵里程及其占比變化Fig.3 Road-rail mileage and its proportion change in Beijing

    2 基于AHP-GRA 的北京公鐵貨運(yùn)交通結(jié)構(gòu)演進(jìn)影響因素分析

    2.1 基于AHP 的公鐵貨運(yùn)交通結(jié)構(gòu)演進(jìn)影響因素分析

    AHP 是一種定性和定量相結(jié)合、系統(tǒng)的、層次化的分析方法[1]。AHP 方法采用兩兩比較,比較時(shí)采用相對尺度,可以在一定程度上減少不同性質(zhì)指標(biāo)之間相互比較的困難[2]。其特點(diǎn)是在對復(fù)雜決策問題的本質(zhì)、影響因素及其內(nèi)在關(guān)系等進(jìn)行深入研究的基礎(chǔ)上,利用較少的定量信息使決策的思維過程數(shù)學(xué)化,從而為多目標(biāo)、多準(zhǔn)則或無結(jié)構(gòu)特性的復(fù)雜決策問題提供簡便的決策方法。根據(jù)實(shí)踐調(diào)查和既有研究分析,從政策、資源結(jié)構(gòu)、經(jīng)濟(jì)發(fā)展、交通科技進(jìn)步、技術(shù)經(jīng)濟(jì)性和固定資產(chǎn)投資等6 個(gè)維度,構(gòu)建基于AHP 的公鐵貨運(yùn)交通結(jié)構(gòu)演進(jìn)影響因素模型[3-4]?;贏HP 的公鐵貨運(yùn)交通結(jié)構(gòu)演進(jìn)影響因素模型如表1 所示。A代表目標(biāo)層,表示交通結(jié)構(gòu)演進(jìn);B代表準(zhǔn)則層,表示政策、資源結(jié)構(gòu)、經(jīng)濟(jì)發(fā)展等6 個(gè)因素;C代表方案層,表示城市發(fā)展政策、運(yùn)輸政策、產(chǎn)業(yè)政策等15 個(gè)子因素。

    表1 基于AHP 的公鐵貨運(yùn)交通結(jié)構(gòu)演進(jìn)影響因素模型Tab.1 AHP-based model for influencing factors of traffic structure evolution of road-rail freight transport

    根據(jù)AHP 原理,通過咨詢物流、運(yùn)輸經(jīng)濟(jì)和公鐵貨運(yùn)等研究領(lǐng)域的專家建議,構(gòu)造準(zhǔn)則層判斷矩陣。準(zhǔn)則層判斷矩陣如表2 所示。

    表2 準(zhǔn)則層判斷矩陣Tab.2 Judgment matrix of the criterion layer

    將數(shù)據(jù)進(jìn)行整理,通過計(jì)算可以得到準(zhǔn)則層判斷矩陣的最大特征值為6.345、一致性檢驗(yàn)比例CR為0.054 8,CR<0.1,即通過一致性檢驗(yàn),根據(jù)計(jì)算確定指標(biāo)權(quán)重,準(zhǔn)則層各因素權(quán)重如表3 所示。采用同樣的方法,比較方案層各項(xiàng)指標(biāo)的權(quán)重,方案層各因素權(quán)重如表4 所示,

    表3 準(zhǔn)則層各因素權(quán)重Tab.3 Factor weights in the criterion layer

    表4 方案層各因素權(quán)重Tab.4 Factor weights in the scheme layer

    根據(jù)層次總排序權(quán)重值可知,方案層子因素位于前6 位的分別是城市發(fā)展政策C1、第二產(chǎn)業(yè)C9、運(yùn)輸政策C2、產(chǎn)業(yè)政策C3、第一產(chǎn)業(yè)C10、第三產(chǎn)業(yè)C8,其對應(yīng)的準(zhǔn)則層因素最多的是政策B1和經(jīng)濟(jì)發(fā)展B3,因而政策及經(jīng)濟(jì)發(fā)展是影響北京公鐵貨運(yùn)交通結(jié)構(gòu)演進(jìn)的主要因素。

    2.2 基于GRA 的公鐵貨運(yùn)交通結(jié)構(gòu)演進(jìn)影響因素分析

    灰色系統(tǒng)理論是由著名學(xué)者鄧聚龍教授首創(chuàng)的一種系統(tǒng)科學(xué)理論,其中的灰色關(guān)聯(lián)分析是一種多因素統(tǒng)計(jì)分析的方法[5]。GRA 模型用于對同一評價(jià)對象發(fā)展變化態(tài)勢的定量描述和比較分析,其對數(shù)據(jù)分布、樣本量、指標(biāo)多少?zèng)]有嚴(yán)格限制。該模型的原理在于假設(shè)或模糊知道某一個(gè)指標(biāo)可能與其他的因素相關(guān),為了更加清楚指標(biāo)與某個(gè)具體因素的相關(guān)程度,通過計(jì)算將因素排序,得到一個(gè)分析結(jié)果[6]。依據(jù)AHP 得到的準(zhǔn)則層及方案層影響因素,合理選取GRA 的比較數(shù)列和參考數(shù)列,分析北京公鐵貨運(yùn)交通結(jié)構(gòu)演進(jìn)影響因素。以北京2011—2019 年公鐵里程之差作為參考數(shù)列,比較數(shù)列分別在政策B1因素上取第三產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)總值與第一產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)總值之差[7];在資源結(jié)構(gòu)B2因素上取能源生產(chǎn)總量;在經(jīng)濟(jì)發(fā)展B3因素上取生產(chǎn)總值;鑒于交通科技進(jìn)步B4因素考慮技術(shù)創(chuàng)新,取公路貨運(yùn)量與公路里程的比值、鐵路貨運(yùn)量與鐵路里程的比值,將兩者的比值之和作為交通科技進(jìn)步因素?cái)?shù)據(jù);在技術(shù)經(jīng)濟(jì)性B5因素上,考慮到速度、費(fèi)用、周轉(zhuǎn)量三者關(guān)系,取公路周轉(zhuǎn)量與公路貨運(yùn)量的比值、鐵路周轉(zhuǎn)量與鐵路貨運(yùn)量的比值,將兩者的比值之和作為技術(shù)經(jīng)濟(jì)性因素?cái)?shù)據(jù);固定資產(chǎn)投資B6因素最主要是其每年的公鐵投資金額,由于缺少部分?jǐn)?shù)據(jù)且固定資產(chǎn)投資很大程度上決定運(yùn)輸?shù)缆返睦锍?,生產(chǎn)力分布與能源共同決定交通運(yùn)輸?shù)淖呦???紤]到公路貨物周轉(zhuǎn)量較小,而鐵路貨物周轉(zhuǎn)量較大,數(shù)值相差較大,因而將鐵路周轉(zhuǎn)量與其貨運(yùn)量之比作為數(shù)據(jù)。參考數(shù)列及比較數(shù)列數(shù)據(jù)如表5 所示[8]。

    表5 參考數(shù)列及比較數(shù)列數(shù)據(jù)Tab.5 Reference series and comparison series

    對數(shù)據(jù)采用均值化處理后計(jì)算關(guān)聯(lián)度,第i個(gè)比較數(shù)列的第k個(gè)元素與參考數(shù)列的第k個(gè)元素之間的關(guān)聯(lián)系數(shù)ξi(k)計(jì)算公式為

    式中:Y(k)為參考數(shù)列第k個(gè)元素對應(yīng)值;Xi(k)為第i個(gè)比較數(shù)列第k個(gè)元素對應(yīng)值;ρ為分辨系數(shù),ρ∈ (0,∞),ρ越小,分辨力越大,一般ρ的取值區(qū)間為(0,1),具體取值可以視情況而定,當(dāng)ρ≤0.546 3 時(shí),分辨力最好,通常取ρ=0.5。

    第i個(gè)比較數(shù)列對參考數(shù)列的關(guān)聯(lián)度ri計(jì)算公式為

    通過計(jì)算,得到各因素的關(guān)聯(lián)度,公鐵里程之差為參考數(shù)列時(shí)的各因素關(guān)聯(lián)度如表6 所示。關(guān)聯(lián)度排序?yàn)檎連1>經(jīng)濟(jì)發(fā)展B3>資源結(jié)構(gòu)B2>技術(shù)經(jīng)濟(jì)性B5>交通科技進(jìn)步B4>固定資產(chǎn)投資B6,由此得出北京公鐵貨運(yùn)交通結(jié)構(gòu)演進(jìn)最重要的前3 個(gè)因素依次是經(jīng)濟(jì)發(fā)展B3、資源結(jié)構(gòu)B2和政策B1,此結(jié)論與基于AHP 的公鐵貨運(yùn)交通結(jié)構(gòu)演進(jìn)影響因素分析結(jié)論吻合。

    表6 公鐵里程之差為參考數(shù)列時(shí)的各因素關(guān)聯(lián)度Tab.6 Correlation among factors when the mileage difference between roads and railways is the reference series

    為進(jìn)一步驗(yàn)證,將公鐵貨運(yùn)量之差作為參考數(shù)列,同理可得,公鐵貨運(yùn)量之差為參考數(shù)列時(shí)的各因素關(guān)聯(lián)度如表7 所示,影響北京公鐵貨運(yùn)交通結(jié)構(gòu)演進(jìn)最重要的前3 個(gè)因素依次是經(jīng)濟(jì)發(fā)展B3、政策B1和資源結(jié)構(gòu)B2,與以公鐵里程之差作為參考數(shù)列時(shí)得到的結(jié)論幾乎相同。

    表7 公鐵貨運(yùn)量之差為參考數(shù)列時(shí)的各因素關(guān)聯(lián)度Tab.7 Correlation among factors when the freight volume difference between roads and railways is the reference series

    2.3 基于AHP-GRA 的公鐵貨運(yùn)交通結(jié)構(gòu)演進(jìn)影響因素分析

    綜合基于AHP-GRA 的北京公鐵貨運(yùn)交通結(jié)構(gòu)演進(jìn)影響因素分析,促使公鐵交通結(jié)構(gòu)演進(jìn)的因素是多樣的,其中經(jīng)濟(jì)發(fā)展、政策、資源結(jié)構(gòu)因素起到關(guān)鍵作用,固定資產(chǎn)投資、技術(shù)經(jīng)濟(jì)性、交通科技進(jìn)步作用次之。

    (1)經(jīng)濟(jì)發(fā)展因素。經(jīng)濟(jì)發(fā)展程度直接影響北京交通運(yùn)輸資本投入規(guī)模,而經(jīng)濟(jì)發(fā)展的直接代表是3大產(chǎn)業(yè)的比例結(jié)構(gòu),等價(jià)于產(chǎn)業(yè)因素影響經(jīng)濟(jì)發(fā)展,經(jīng)濟(jì)發(fā)展影響交通運(yùn)輸資本建設(shè)投入。如果北京第一、二產(chǎn)業(yè)發(fā)展迅猛,對應(yīng)的大宗貨物運(yùn)輸就相對蓬勃,貨運(yùn)結(jié)構(gòu)偏向于鐵路等運(yùn)量較大的運(yùn)輸方式;如果北京第三產(chǎn)業(yè)占比較大,產(chǎn)業(yè)偏向于精細(xì)化,經(jīng)濟(jì)發(fā)展主要依靠第三產(chǎn)業(yè),則貨運(yùn)結(jié)構(gòu)偏向于航空、公路等較為快捷的運(yùn)輸方式。

    (2)政策因素。政策性措施主要是通過鼓勵(lì)式或限制式調(diào)控對貨物運(yùn)輸方式進(jìn)行管控。政策對產(chǎn)業(yè)的支持或限制直接影響產(chǎn)品運(yùn)輸方式,如政策支持重工業(yè)的發(fā)展時(shí),勢必會(huì)給予大宗貨物運(yùn)輸優(yōu)惠政策。而城市發(fā)展政策則是結(jié)合運(yùn)輸政策、產(chǎn)業(yè)政策等對城市進(jìn)行合理開發(fā)和利用,進(jìn)一步影響交通結(jié)構(gòu)。

    (3)資源結(jié)構(gòu)因素。資源結(jié)構(gòu)直接表現(xiàn)為該地區(qū)自然能源的比例。如果北京煤炭、礦石等自然資源豐富,運(yùn)輸結(jié)構(gòu)則偏向于鐵路等大宗運(yùn)輸方式;如果北京旅游資源豐富或可再生資源匱乏,運(yùn)輸結(jié)構(gòu)可能偏向于公路或航空。運(yùn)輸方式不同,其能源消耗也不同,資源結(jié)構(gòu)的差異影響著北京的交通結(jié)構(gòu)。

    (4)其他因素。交通科技的進(jìn)步將影響新的運(yùn)輸方式的誕生。交通科技進(jìn)步將增加運(yùn)輸系統(tǒng)的組成要素,繼而影響交通結(jié)構(gòu)的變化。隨著技術(shù)的進(jìn)步,既有運(yùn)輸方式的技術(shù)經(jīng)濟(jì)特性得到改善,其運(yùn)輸速度和承載能力也將提高。因此,交通科技的進(jìn)步影響交通結(jié)構(gòu)的變化。技術(shù)經(jīng)濟(jì)性主要包括速度、成本和承載能力,在一般情況下,速度快的運(yùn)輸方式總是優(yōu)于速度慢的運(yùn)輸方式,但是運(yùn)輸速度與承載能力成反比,與運(yùn)輸成本成正比。因此,多種形式的貨物運(yùn)輸方式并存將是常態(tài)。由于運(yùn)輸方式的技術(shù)經(jīng)濟(jì)特點(diǎn)不同,導(dǎo)致固定資產(chǎn)投資規(guī)模產(chǎn)生差異,運(yùn)輸系統(tǒng)各部門之間存在競爭與協(xié)調(diào),適應(yīng)外部環(huán)境的運(yùn)輸方式發(fā)展迅速,所占比例不斷提高,并逐漸成為主要的運(yùn)輸方式。

    3 結(jié)束語

    現(xiàn)階段,我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展呈現(xiàn)良好態(tài)勢,碳達(dá)峰、碳中和政策行動(dòng)不斷落實(shí),交通運(yùn)輸業(yè)作為碳排放最大移動(dòng)源,有必要進(jìn)行運(yùn)輸減排,鐵路運(yùn)輸較公路運(yùn)輸可以有效減少碳排放,呈現(xiàn)較好發(fā)展勢頭。調(diào)節(jié)貨物運(yùn)輸結(jié)構(gòu),實(shí)現(xiàn)城市貨運(yùn)低碳化發(fā)展是目前城市交通規(guī)劃的重要措施。研究公鐵貨物運(yùn)輸結(jié)構(gòu)影響因素可以根據(jù)政策及時(shí)優(yōu)化貨運(yùn)結(jié)構(gòu),更加有效地制定符合城市或地區(qū)發(fā)展的貨物運(yùn)輸政策,更好地發(fā)展公鐵貨物運(yùn)輸,更加有利推動(dòng)貨物運(yùn)輸市場發(fā)展。目前,“公轉(zhuǎn)鐵”政策實(shí)施效果明顯,但部分工礦企業(yè)、物流園區(qū)存在“無鐵可轉(zhuǎn)”的狀況,下一步將重點(diǎn)研究“公轉(zhuǎn)鐵”實(shí)施方案。

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