[摘 要] 本文從影響高速公路交通量增長(zhǎng)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(zhǎng)預(yù)測(cè)模型，回歸出我國(guó)基于宏觀經(jīng)濟(jì)因素的高速公路交通量增長(zhǎng)預(yù)測(cè)模型，結(jié)果表明影響交通流量增長(zhǎng)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(cè)其經(jīng)濟(jì)因素概率分布模型的基礎(chǔ)上，預(yù)測(cè)出其交通流量增長(zhǎng)概率分布圖。本文目的在于指出影響高速公路交通量增長(zhǎng)的經(jīng)濟(jì)因素，同時(shí)為預(yù)測(cè)交通流量的增長(zhǎng)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(zhǎng) 預(yù)測(cè)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(guó)內(nèi)外很多學(xué)者都做過(guò)相關(guān)研究，國(guó)內(nèi)學(xué)者對(duì)交通量的預(yù)測(cè)大多數(shù)采用了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)方法。這種方法是在分析影響某條高速公路所在地的國(guó)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(duì)交通量的大小進(jìn)行估計(jì)。分析過(guò)程中很多不確定因素只能依靠預(yù)測(cè)者的主觀猜測(cè)，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(cè)模型更是迫在眉睫。

一、影響交通量增長(zhǎng)的經(jīng)濟(jì)因素

目前，國(guó)內(nèi)外學(xué)者普遍認(rèn)為影響高速公路交通量增長(zhǎng)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(guó)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(guó)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(guó)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(guò)的相關(guān)研究顯示：在發(fā)展中國(guó)家，長(zhǎng)期的交通量增長(zhǎng)近似等于經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)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(zhǎng)預(yù)測(cè)模型

1.回歸預(yù)測(cè)模型預(yù)測(cè)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(zhǎng)的百分比。

EIt表示第t年，經(jīng)濟(jì)指標(biāo)的增長(zhǎng)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(guó)分縣市人口統(tǒng)計(jì)資料2003、中國(guó)分縣市人口統(tǒng)計(jì)資料2004、中國(guó)分縣市人口統(tǒng)計(jì)資料2005、中國(guó)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(guó)高速公路交通量增長(zhǎng)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(zhǎng)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(duì)Ash and Bazile在2004年做過(guò)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(guó)(發(fā)展中國(guó)家），長(zhǎng)期的交通量增長(zhǎng)近似等于經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)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(lái)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(lái)進(jìn)行Monte Carlo模擬分析。利用蒙特卡洛進(jìn)行交通量預(yù)測(cè)的步驟如下：

(1)確定影響交通量增長(zhǎng)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(cè)年度交通量增長(zhǎng)的幅度。

(4)重復(fù)模擬100000次，求得100000個(gè)值。

(5)對(duì)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(cè)參數(shù)

以福建省某條高速公路項(xiàng)目為例，對(duì)該項(xiàng)目某年的交通量增長(zhǎng)進(jìn)行預(yù)測(cè)。利用福建省1995年～2006年的失業(yè)人口數(shù)據(jù)(來(lái)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(zhǎng)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(zhǎng)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(zhǎng)曲線，見(jiàn)下圖:

可見(jiàn)該條公路年交通量增長(zhǎng)最大可能在6.22％～16.98%之間，在這個(gè)增長(zhǎng)幅度內(nèi)的概率為82%，而且這條高速公路交通流量增長(zhǎng)近似服從正態(tài)分布。

本文通過(guò)回歸首先指出了影響中國(guó)高速公路交通流量增長(zhǎng)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(zhǎng)期的交通量增長(zhǎng)近似等于經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的水平，進(jìn)而得出中國(guó)高速公路交通量增長(zhǎng)的預(yù)測(cè)模型，并給出了蒙特卡羅方法在交通量增長(zhǎng)預(yù)測(cè)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(guó)高速公路交通量增長(zhǎng)的一般預(yù)測(cè)方法。

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