武慧榮，張邢磊，王 娜，閻春利，張文會(huì)

（東北林業(yè)大學(xué)交通學(xué)院，哈爾濱150040）

隨著生活水平的快速提高，私家車隨之成為大眾日常出行的必備品，各地逐漸形成“學(xué)車熱”，促進(jìn)了機(jī)動(dòng)車駕駛員培訓(xùn)行業(yè)的迅猛發(fā)展。目前，駕駛員培訓(xùn)相關(guān)研究包括行業(yè)發(fā)展環(huán)境分析、[1]行業(yè)管理、[2-3]行業(yè)成本分析[4]及培訓(xùn)模式[5-6]等方面，促進(jìn)了駕駛員培訓(xùn)行業(yè)的多元化發(fā)展，但對(duì)駕駛員培訓(xùn)市場(chǎng)規(guī)模的測(cè)算較少，使得行業(yè)管理部門在培訓(xùn)機(jī)構(gòu)審批時(shí)依據(jù)不足。因此，本研究采用組合預(yù)測(cè)方法，預(yù)測(cè)哈爾濱市駕駛員培訓(xùn)量，在此基礎(chǔ)上，結(jié)合哈爾濱實(shí)際情況，完成駕駛員培訓(xùn)行業(yè)發(fā)展規(guī)模測(cè)算。

一、機(jī)動(dòng)車駕駛員培訓(xùn)行業(yè)影響因素分析

駕駛員培訓(xùn)行業(yè)的規(guī)模主要取決于機(jī)動(dòng)車駕駛員的需求量，影響機(jī)動(dòng)車駕駛員需求量的主要社會(huì)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)包括社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、總?cè)丝跀?shù)量、汽車保有量等。

（一）社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平

經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展改變了消費(fèi)觀念及出行方式，促進(jìn)更多的人購買汽車，機(jī)動(dòng)車駕駛員的需求必然增加，這將影響機(jī)動(dòng)車駕駛員培訓(xùn)行業(yè)的發(fā)展規(guī)模。經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)居民收入的提升體現(xiàn)在人均地區(qū)生產(chǎn)總值這一經(jīng)濟(jì)指標(biāo)，因此，筆者選擇該指標(biāo)為社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平指標(biāo)，反映其對(duì)機(jī)動(dòng)車駕駛員培訓(xùn)行業(yè)的影響。

（二）總?cè)丝跀?shù)量

人口規(guī)模直接影響機(jī)動(dòng)車駕駛員的培訓(xùn)量，同時(shí)，人口的構(gòu)成即人口的年齡構(gòu)成、工作性質(zhì)、生活方式等都會(huì)對(duì)駕駛員培訓(xùn)需求產(chǎn)生較大的影響。

（三）汽車保有量

為了更加便捷、舒適的出行方式，越來越多的人選擇購買私家車。近年來，我國的汽車保有量逐年增加，而有了車必定需要人來開，因此，汽車保有量也是影響機(jī)動(dòng)車駕駛員培訓(xùn)行業(yè)發(fā)展的一個(gè)重要因素。

二、主要社會(huì)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)預(yù)測(cè)

（一）組合預(yù)測(cè)模型

組合預(yù)測(cè)模型是將不同類型的單一預(yù)測(cè)模型進(jìn)行組合發(fā)揮其各自的優(yōu)勢(shì),避免各模型的缺點(diǎn)以達(dá)到提高預(yù)測(cè)性能的目的。組合預(yù)測(cè)模型針對(duì)同一個(gè)問題，采用兩種以上不同的預(yù)測(cè)方法，分別賦予不同的權(quán)重系數(shù)進(jìn)行預(yù)測(cè)，即利用了兩種及以上預(yù)測(cè)模型的信息，提高了預(yù)測(cè)的精度。

建立組合預(yù)測(cè)模型時(shí)，確定單一模型的權(quán)重系數(shù)非常重要，直接影響預(yù)測(cè)結(jié)果，建立組合預(yù)測(cè)模型如下。

式中：Y——組合預(yù)測(cè)值；

yi——第i個(gè)模型的預(yù)測(cè)值；

ωi——第i個(gè)模型的權(quán)重系數(shù)。

研究分別應(yīng)用ARIMA預(yù)測(cè)、曲線估計(jì)預(yù)測(cè)及灰色預(yù)測(cè)模型進(jìn)行預(yù)測(cè)，與歷年實(shí)際值進(jìn)行比較，計(jì)算不同預(yù)測(cè)模型的誤差率平均值。根據(jù)預(yù)測(cè)誤差率大小賦予模型不同的權(quán)重系數(shù)，即誤差率小的模型賦予較大權(quán)重。

（二）基礎(chǔ)數(shù)據(jù)

哈爾濱市地處我國東北之隅，冬季氣溫寒冷，這也在一定程度上影響著機(jī)動(dòng)車駕駛員培訓(xùn)量。哈爾濱市歷年的主要社會(huì)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)如表1所示。

表1 哈爾濱市2010～2014年社會(huì)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)

（三）人均GDP預(yù)測(cè)

分別應(yīng)用單一預(yù)測(cè)模型對(duì)哈爾濱市2010～2014年人均GDP進(jìn)行預(yù)測(cè)，根據(jù)表1中的實(shí)際值，計(jì)算各模型誤差率如表2所示。

表2 人均GDP各模型預(yù)測(cè)誤差率

由表2可知，不同模型的預(yù)測(cè)誤差率不同，ARIMA模型預(yù)測(cè)擬合度較低，取加權(quán)系數(shù)0.2，曲線估計(jì)法加權(quán)系數(shù)取值0.4，灰色預(yù)測(cè)法取加權(quán)系數(shù)0.4，構(gòu)建新的組合預(yù)測(cè)模型，計(jì)算得到哈爾濱市2018～2020年人均GDP預(yù)測(cè)結(jié)果見表3。

表3 哈爾濱市人均GDP預(yù)測(cè)結(jié)果

（四）總?cè)丝跀?shù)預(yù)測(cè)

分別應(yīng)用單一預(yù)測(cè)模型對(duì)哈爾濱市2010～2014年總?cè)丝跀?shù)進(jìn)行預(yù)測(cè)，根據(jù)表1中的實(shí)際值，計(jì)算各模型誤差率如表4所示。

表4 總?cè)丝跀?shù)各模型預(yù)測(cè)誤差率

由表4可知，本次預(yù)測(cè)中灰色預(yù)測(cè)法擬合度較高，取加權(quán)系數(shù)0.5，曲線估計(jì)法加權(quán)系數(shù)取值0.2，ARIMA模型預(yù)測(cè)取加權(quán)系數(shù)0.3，計(jì)算得到哈爾濱市2018～2020年總?cè)丝跀?shù)預(yù)測(cè)結(jié)果見表5。

表5 哈爾濱市總?cè)丝跀?shù)量預(yù)測(cè)結(jié)果

（五）汽車保有量預(yù)測(cè)

分別應(yīng)用上述單一預(yù)測(cè)模型對(duì)哈爾濱2010～2014年汽車保有量預(yù)測(cè)進(jìn)行預(yù)測(cè)，根據(jù)表1中的實(shí)際值，計(jì)算各模型誤差率如表6所示。

表6 汽車保有量各模型預(yù)測(cè)誤差率

由表6可知，ARIMA模型預(yù)測(cè)擬合度較低，取加權(quán)系數(shù)0.2，曲線估計(jì)法加權(quán)系數(shù)取值0.4，灰色預(yù)測(cè)法取值0.4，計(jì)算得到哈爾濱市2018～2020年汽車保有量預(yù)測(cè)結(jié)果見表7。

表7 哈爾濱市汽車保有量預(yù)測(cè)結(jié)果

三、哈爾濱市機(jī)動(dòng)車駕駛員培訓(xùn)量預(yù)測(cè)

（一）構(gòu)建預(yù)測(cè)模型

哈爾濱市2010～2014年駕駛員培訓(xùn)量見表8。

表8 哈爾濱市2010～2014年駕駛員培訓(xùn)量統(tǒng)計(jì)

利用SPSS軟件對(duì)表1中的主要社會(huì)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)和表8中哈爾濱市駕駛員年培訓(xùn)量建立多元線性回歸模型及確定相關(guān)系數(shù)，得出駕駛員年培訓(xùn)量預(yù)測(cè)模型為：

式中，x1、x2、x3分別為各年度人口數(shù)、人均 GDP 和汽車保有量的數(shù)值。

（二）駕駛員培訓(xùn)量預(yù)測(cè)

根據(jù)式（3）及表3、表5及表7，計(jì)算可以得出2018～2020年培訓(xùn)量預(yù)測(cè)值，見表9。

表9 哈爾濱市2018～2020年駕駛員年培訓(xùn)量預(yù)測(cè)

四、機(jī)動(dòng)車駕駛員培訓(xùn)行業(yè)發(fā)展規(guī)模測(cè)算

（一）理論依據(jù)

《機(jī)動(dòng)車駕駛員培訓(xùn)管理規(guī)定（交通運(yùn)輸部令2016年第51號(hào)）》規(guī)定：“機(jī)動(dòng)車駕駛培訓(xùn)教練員應(yīng)當(dāng)按照統(tǒng)一的教學(xué)大綱規(guī)范施教?！睓C(jī)動(dòng)車駕駛員培訓(xùn)機(jī)構(gòu)為滿足學(xué)員駕駛操作訓(xùn)練要求，需配備一定數(shù)量的教學(xué)車輛。單車年培訓(xùn)能力按照以下公式計(jì)算：

式中，A——單車年培訓(xùn)能力，人/年；

T——教學(xué)車輛出勤率；

D——一年培訓(xùn)天數(shù)；

H——教學(xué)車輛一天工作小時(shí)數(shù)；

a——每個(gè)學(xué)員實(shí)車學(xué)習(xí)時(shí)間。

根據(jù)交通運(yùn)輸部、公安部于2016年8月18日印發(fā)的《機(jī)動(dòng)車駕駛培訓(xùn)教學(xué)與考試大綱（2016年10月1日施行）》要求，每個(gè)學(xué)員實(shí)車學(xué)習(xí)時(shí)間為36學(xué)時(shí)。

（二）機(jī)動(dòng)車駕駛員培訓(xùn)行業(yè)發(fā)展規(guī)模測(cè)算

自2013年8月起，哈爾濱全面啟動(dòng)“多功能車載計(jì)時(shí)終端”——通過衛(wèi)星定位系統(tǒng)記錄學(xué)員的有效練車時(shí)間和練車距離，沒有達(dá)到學(xué)時(shí)標(biāo)準(zhǔn)的學(xué)員，一律不允許參加考試。根據(jù)哈爾濱市各機(jī)動(dòng)車駕駛員培訓(xùn)機(jī)構(gòu)實(shí)際工作情況，教學(xué)車輛出勤率平均值為99%，一年培訓(xùn)天數(shù)按355天計(jì)，教學(xué)車輛一天工作小時(shí)數(shù)為9小時(shí)，根據(jù)式（4）計(jì)算得出哈爾濱市單車平均培訓(xùn)能力為88人/年。

1.教學(xué)車輛

哈爾濱大中專院校在校學(xué)生近百萬人，也給哈爾濱市駕駛員培訓(xùn)行業(yè)的發(fā)展提供了一定的生源。在不考慮配備駕駛模擬器的情況下，按照預(yù)測(cè)學(xué)員總量并預(yù)留5%的培訓(xùn)能力計(jì)算所需教學(xué)車輛總數(shù)。根據(jù)表8中哈爾濱市駕駛員培訓(xùn)總量預(yù)測(cè)結(jié)果及哈爾濱市單車平均培訓(xùn)能力計(jì)算，可得哈爾濱市所需教學(xué)車輛總數(shù)，如表10所示。

表10 哈爾濱市2018—2020年所需教練車數(shù)量測(cè)算結(jié)果

2.教練員

根據(jù)《機(jī)動(dòng)車駕駛員培訓(xùn)機(jī)構(gòu)資格條件（GB/T 30340-2013）》要求，機(jī)動(dòng)車駕駛員培訓(xùn)機(jī)構(gòu)理論教練員按教練車（教學(xué)車輛）總數(shù)的3%配備，不少于2人；駕駛操作教練員不少于相應(yīng)車型教練車（教學(xué)車輛）總數(shù)的100%?？紤]到教學(xué)車輛每日工作時(shí)長9小時(shí)符合駕駛操作教練員每日工作時(shí)長，哈爾濱市駕駛操作教練員按照相應(yīng)車型教學(xué)車輛總數(shù)的100%配備，測(cè)算得出哈爾濱市2018～2020年駕培行業(yè)所需教練員數(shù)量，見表11。

表11 哈爾濱市2018～2020年所需教練員數(shù)量測(cè)算

五、結(jié)語

本研究分析了影響機(jī)動(dòng)車駕駛員培訓(xùn)行業(yè)發(fā)展的主要社會(huì)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)，對(duì)哈爾濱市機(jī)動(dòng)車駕駛員培訓(xùn)量、教學(xué)車輛及教練員需求進(jìn)行了預(yù)測(cè)。通過分析得出，2018～2020年哈爾濱市總?cè)丝跀?shù)量保持穩(wěn)定，人均GDP和汽車保有量將大幅提高，帶動(dòng)哈爾濱市駕駛員培訓(xùn)量年增長率大于10%，教學(xué)車輛數(shù)、教練員需求均有明顯增加。因此，行業(yè)管理部門應(yīng)合理配置各等級(jí)駕校，加強(qiáng)教練員的培訓(xùn)管理工作。