崔淑華，徐鳳嬌

(東北林業(yè)大學(xué) 交通學(xué)院，黑龍江 哈爾濱 150040)

隨著我國(guó)經(jīng)濟(jì)的迅速發(fā)展，國(guó)民經(jīng)濟(jì)逐漸壯大、人民收入水平不斷提高、道路建設(shè)也得到了進(jìn)一步完善，這些都推動(dòng)了我國(guó)汽車行業(yè)的飛速發(fā)展。國(guó)家統(tǒng)計(jì)局?jǐn)?shù)據(jù)顯示，截至2016年底，全國(guó)機(jī)動(dòng)車保有量已達(dá)2.9億輛，其中汽車1.94億輛；機(jī)動(dòng)車駕駛?cè)?.6億人，其中汽車駕駛?cè)顺^3.1億人[1]。隨著汽車行業(yè)的發(fā)展，機(jī)動(dòng)車駕駛員培訓(xùn)行業(yè)的規(guī)模也在逐漸擴(kuò)大。

1　機(jī)動(dòng)車駕駛員培訓(xùn)行業(yè)發(fā)展影響因素分析

機(jī)動(dòng)車駕駛員培訓(xùn)行業(yè)的發(fā)展以適應(yīng)市場(chǎng)需求為導(dǎo)向[2]，其發(fā)展規(guī)模同時(shí)又受到各種因素的影響，因此,對(duì)機(jī)動(dòng)車駕駛員培訓(xùn)行業(yè)發(fā)展的影響因素進(jìn)行分析具有重要意義。

1.1　經(jīng)濟(jì)水平

隨著我國(guó)經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展，2010—2016年我國(guó)國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值保持年均8.02%的增長(zhǎng)率，同時(shí)，民用汽車保有量增長(zhǎng)率基本保持在12%以上。經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展大大提高了人民的生活水平，促進(jìn)人們的消費(fèi)與需求，改變了消費(fèi)觀念與出行方式[3]。購買私家車已成為消費(fèi)者滿足出行方便與舒適的途徑，私家車保有量的增加是駕駛員培訓(xùn)行業(yè)發(fā)展的重要因素。圖1為2010—2016年城鎮(zhèn)居民家庭平均每百戶汽車擁有量與居民消費(fèi)水平，其發(fā)展趨勢(shì)一致，一定程度上表現(xiàn)了經(jīng)濟(jì)水平對(duì)機(jī)動(dòng)車駕駛員培訓(xùn)行業(yè)發(fā)展的影響。考慮經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)居民收入及消費(fèi)水平的提升體現(xiàn)在人均生產(chǎn)總值和居民消費(fèi)水平上，因此，本文選擇人均地區(qū)生產(chǎn)總值與居民消費(fèi)水平為經(jīng)濟(jì)水平指標(biāo)，反映經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平對(duì)機(jī)動(dòng)車駕駛員培訓(xùn)行業(yè)發(fā)展的影響。

1.2　人口規(guī)模

人口規(guī)模也影響機(jī)動(dòng)車駕駛員培訓(xùn)行業(yè)的發(fā)展。截至2016年年末，我國(guó)的城市化水平已達(dá)到57.4%。城鎮(zhèn)化的進(jìn)程表明未來將有大量農(nóng)村人口涌進(jìn)城市，因此，城鎮(zhèn)化的推進(jìn)會(huì)增加地區(qū)人口密度。另外，人口的工作性質(zhì)、生活方式以及消費(fèi)能力的差異對(duì)機(jī)動(dòng)車駕駛培訓(xùn)的需求也產(chǎn)生了較大影響，相比較而言，城市人口的消費(fèi)能力與工作性質(zhì)都會(huì)對(duì)汽車產(chǎn)生更大的需求量[4-6]。人口的年齡分布與機(jī)動(dòng)車駕駛員培訓(xùn)的需求也有一定的相關(guān)性，美國(guó)18～24歲持駕照比例高達(dá)92%，高校在校生處于該年齡段，從未來工作生活需要出發(fā)而選擇在學(xué)校期間報(bào)考機(jī)動(dòng)車駕照的人數(shù)逐年增多。本文采用年末常住人口、城鎮(zhèn)人口、鄉(xiāng)村人口、高等學(xué)校在校生作為指標(biāo)，反應(yīng)人口規(guī)模對(duì)機(jī)動(dòng)車駕駛員培訓(xùn)行業(yè)發(fā)展的影響。

1.3　車輛保有量

我國(guó)汽車行業(yè)發(fā)展迅速，2016年汽車產(chǎn)量已達(dá)到2 811.91萬輛，社會(huì)汽車保有量逐年增長(zhǎng)，其中民用汽車擁有量已達(dá)18 574. 54萬輛，私人汽車擁有量為16 330.22萬輛。車輛保有量的增長(zhǎng)促進(jìn)了機(jī)動(dòng)車駕駛培訓(xùn)的需求，影響了機(jī)動(dòng)車駕駛員培訓(xùn)行業(yè)的發(fā)展[7-9]。因此，本文選用民用汽車擁有量、私人汽車擁有量、城市公共交通運(yùn)營(yíng)車輛數(shù)、出租汽車數(shù)量作為指標(biāo)，反應(yīng)車輛保有量對(duì)機(jī)動(dòng)車駕駛員培訓(xùn)行業(yè)發(fā)展的影響指標(biāo)。

1.4　交通安全狀況

交通安全狀況對(duì)社會(huì)財(cái)產(chǎn)安全存在一定影響。國(guó)家統(tǒng)計(jì)年鑒數(shù)據(jù)顯示，2016年我國(guó)交通事故發(fā)生212 846起，受傷人數(shù)達(dá)63 093人，交通事故直接財(cái)產(chǎn)損失共計(jì)120 760萬元。區(qū)域交通狀況會(huì)影響物資流通以及人員的出行方式，對(duì)促進(jìn)地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展具有重要意義。良好的交通安全狀況會(huì)降低交通事故的發(fā)生率，同時(shí)，也會(huì)減少交通事故的財(cái)產(chǎn)損失，間接增加居民購買車輛的信心并促進(jìn)機(jī)動(dòng)車駕駛員的培訓(xùn)行業(yè)發(fā)展。因此，本文選擇交通事故量作為指標(biāo)，反應(yīng)交通安全狀況對(duì)機(jī)動(dòng)車駕駛員培訓(xùn)行業(yè)發(fā)展的影響。

2　機(jī)動(dòng)車駕駛員培訓(xùn)行業(yè)發(fā)展影響因素指標(biāo)體系的建立

基于機(jī)動(dòng)車駕駛員培訓(xùn)行業(yè)影響因素的分析，構(gòu)建機(jī)動(dòng)車駕駛員培訓(xùn)行業(yè)影響因素的指標(biāo)體系，包括經(jīng)濟(jì)水平、人口規(guī)模、車輛保有量、交通安全狀況四個(gè)方面的11個(gè)影響因素，如表1所示。

表1　機(jī)動(dòng)車駕駛員培訓(xùn)行業(yè)發(fā)展影響指標(biāo)體系

3　主成分分析方法應(yīng)用

應(yīng)用建立的影響因素指標(biāo)體系進(jìn)行分析時(shí)，需要確定各指標(biāo)的權(quán)重，但影響因素較多且各因素間可能存在的相關(guān)性，主成分分析方法可以將高維空間的問題轉(zhuǎn)化到低維空間去處理，使問題變得比較簡(jiǎn)單、直觀，也就是將多個(gè)指標(biāo)轉(zhuǎn)化為數(shù)目較少的綜合指標(biāo)，且消除評(píng)價(jià)指標(biāo)間的相關(guān)性，并能夠表示原有指標(biāo)的絕大部分信息[10-12]。

假定有n個(gè)樣本數(shù)，每個(gè)樣本都有p個(gè)變量，這樣可以構(gòu)成一個(gè)n×p階樣本數(shù)據(jù)矩陣，記為X。原變量指標(biāo)記為x1，x2，…，xp，將原變量指標(biāo)降維后的綜合指標(biāo)記為z1，z2，…，zm(m

其中主成分之間不相關(guān)，z1是x1，x2，…，xp的一切線性組合中方差最大者，z2是與z1不相關(guān)的x1，x2，…，xp的一切線性組合中方差最大者，依次類推，zm與zm-1不相關(guān)，且為x1，x2，…，xp的一切線性組合中方差最大者。因此，主成分z1，z2，…，zm(m

1)原樣本數(shù)據(jù)記為X，將原樣本數(shù)據(jù)矩陣X進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，可得到標(biāo)準(zhǔn)化矩陣

2)計(jì)算相關(guān)系數(shù)矩陣

3)計(jì)算特征根與特征向量。由特征根方程λ-R=0可求出p個(gè)特征根λ(i=1,2,…,p)，并按照數(shù)值大小依次排列，且大于0。對(duì)于特征根λ，根據(jù)公式λ-R=0，能夠得到特征向量矩陣F。

4)主成分的貢獻(xiàn)率。主成分的貢獻(xiàn)率為Qi與累積貢獻(xiàn)率為Q∑(m)，λ為特征值，計(jì)算公式分別為

(i=1,2,…,p；j=1,2,…,p),

當(dāng)前m個(gè)主成分的累積貢獻(xiàn)率Q∑(m)達(dá)到85%～95%時(shí)就可以取前m個(gè)主成分作為新的綜合變量。

4　黑龍江省機(jī)動(dòng)車駕駛員培訓(xùn)行業(yè)影響因素的主成分分析

本文在表1所示的指標(biāo)體系下運(yùn)用SPSS軟件對(duì)黑龍江省機(jī)動(dòng)車駕駛員培訓(xùn)行業(yè)發(fā)展的影響因素進(jìn)行主成分分析。

4.1　數(shù)據(jù)采集

數(shù)據(jù)由《國(guó)家省統(tǒng)計(jì)年鑒》《黑龍江省統(tǒng)計(jì)年鑒》中獲取，采用黑龍江省2009—2016年的指標(biāo)數(shù)據(jù)(見表2)。

表2　2009—2016年指標(biāo)數(shù)據(jù)

4.2　數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化

本文采用的指標(biāo)數(shù)據(jù)較多，且數(shù)量級(jí)的差別較大。因此，為消除原始數(shù)據(jù)量綱不同所帶來的影響，在進(jìn)行主成分分析前需要對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，得到的標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)X*如表3所示。

表3　標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)

4.3　影響因素的主成分分析

4.3.1主成分的特征值與貢獻(xiàn)率

對(duì)標(biāo)準(zhǔn)化后的數(shù)據(jù)運(yùn)用SPSS軟件進(jìn)行主成分分析，得到的主成分分析結(jié)果如表4所示。

表4　主成分分析結(jié)果

根據(jù)主成分分析結(jié)果可知成分1、2、3的特征值均大于1，并且累積貢獻(xiàn)率可以達(dá)93%，說明成分1、2、3可以作為綜合指標(biāo)且能夠充分表達(dá)11個(gè)影響因素的93%的信息。

4.3.2特征向量矩陣

將已知特征根λ代入到特征方程λ-R=0中，可求得特征向量矩陣為

主成分的表達(dá)式為特征向量F與標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)X*的乘積，即成分1、2、3分別為(綜合指標(biāo))主成分z1、z2、z3，因此，主成分的表達(dá)式為

5　結(jié)束語

本文基于機(jī)動(dòng)車駕駛員培訓(xùn)行業(yè)發(fā)展影響因素指標(biāo)體系對(duì)黑龍江省機(jī)動(dòng)車駕駛員培訓(xùn)行業(yè)發(fā)展的影響因素進(jìn)行了主成分分析，通過分析得到的3個(gè)綜合指標(biāo)(z1、z2、z3)對(duì)黑龍江省機(jī)動(dòng)車駕駛員培訓(xùn)行業(yè)發(fā)展影響的解釋可以達(dá)到93%，且為原變量指標(biāo)因素的線性組合。綜合指標(biāo)z1在原變量指標(biāo)上有較大的負(fù)載且表達(dá)了總體信息的72.9%，表明對(duì)黑龍江省機(jī)動(dòng)車駕駛員培訓(xùn)行業(yè)發(fā)展影響最大的因素是人口規(guī)模與車輛保有量；z2表達(dá)了總體信息的11.3%，其在居民消費(fèi)水平與道路交通事故數(shù)上有較大的負(fù)載，說明居民消費(fèi)水平與道路交通事故數(shù)對(duì)機(jī)動(dòng)車駕駛員培訓(xùn)行業(yè)的發(fā)展有較大影響；z3表達(dá)了總體信息的9.7%，并在高等學(xué)校在校生上有著較大負(fù)載，說明高等學(xué)校在校生人數(shù)對(duì)機(jī)動(dòng)車駕駛員培訓(xùn)行業(yè)的發(fā)展存在一定影響。

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