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        綜合運(yùn)輸主要統(tǒng)計(jì)指標(biāo)影響因素及關(guān)聯(lián)性定量指標(biāo)

        2022-07-13 02:02:10桑美英梁鴻旭劉宏甲
        交通世界 2022年17期
        關(guān)鍵詞:營(yíng)業(yè)性客運(yùn)量貨運(yùn)量

        桑美英,梁鴻旭,劉宏甲

        (交通運(yùn)輸部科學(xué)研究院,北京 100029)

        0 引言

        綜合運(yùn)輸主要統(tǒng)計(jì)指標(biāo)包括旅客運(yùn)輸和貨物運(yùn)輸?shù)阮I(lǐng)域?qū)嵨锪恐笜?biāo)。營(yíng)業(yè)性客運(yùn)量是衡量旅客運(yùn)輸發(fā)展規(guī)模最具代表性的指標(biāo),一定程度反映了全社會(huì)人員跨區(qū)域流動(dòng)的活躍水平。營(yíng)業(yè)性貨運(yùn)量指標(biāo)作為行業(yè)重要的實(shí)物量指標(biāo)與宏觀經(jīng)濟(jì)形勢(shì)匹配良好而備受關(guān)注,重點(diǎn)反映包括鐵路、公路、水路、民航在內(nèi)的全社會(huì)貨物流動(dòng)規(guī)模和強(qiáng)度。近年來,隨著供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革不斷深化,國(guó)內(nèi)經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型升級(jí)、高質(zhì)量發(fā)展,主要經(jīng)濟(jì)指標(biāo)增長(zhǎng)模式從以往更注重?cái)?shù)量向數(shù)量、質(zhì)量并重轉(zhuǎn)變,直接地表現(xiàn)為從以往高速增長(zhǎng)向中高速增長(zhǎng)換擋。本文基于經(jīng)濟(jì)學(xué)定性分析,開展客貨運(yùn)輸主要指標(biāo)影響因素分析,從影響因素初選指標(biāo)中定量篩選出與旅客運(yùn)輸、貨物運(yùn)輸?shù)戎饕笜?biāo)具有穩(wěn)定關(guān)聯(lián)性的指標(biāo)。

        在開展量化分析過程中,優(yōu)先選取月度數(shù)據(jù)進(jìn)行指標(biāo)關(guān)聯(lián)性評(píng)估,通過分析較高頻度月度時(shí)間序列關(guān)聯(lián)性,以更準(zhǔn)確地反映近期指標(biāo)間的新變化、新特點(diǎn)。對(duì)于部分難以獲取月度數(shù)據(jù)的指標(biāo),通過選取季度或年度數(shù)據(jù)并適度延長(zhǎng)樣本期,實(shí)現(xiàn)指標(biāo)關(guān)聯(lián)性量化評(píng)估。同時(shí)為避免新冠肺炎疫情造成的指標(biāo)劇烈波動(dòng)對(duì)關(guān)聯(lián)分析結(jié)論造成誤導(dǎo),在實(shí)證分析時(shí)月度數(shù)據(jù)選取2016 年1 月—2019 年12 月共計(jì)4年、48 期數(shù)據(jù),季度數(shù)據(jù)選取2016 年1 季度—2019年4 季度16 期數(shù)據(jù),年度數(shù)據(jù)選取2010 年以來的11期數(shù)據(jù)。

        1 研究方法

        (1)相關(guān)性分析

        相關(guān)系數(shù)用于衡量?jī)蓚€(gè)隨機(jī)變量之間線性相關(guān)程度,常用的衡量相關(guān)性的指標(biāo)為Pearson 相關(guān)系數(shù)。Pearson 相關(guān)系數(shù)的取值范圍在[-1,1],兩個(gè)變量線性關(guān)系越強(qiáng),系數(shù)絕對(duì)值越接近于1,反之則接近0。其中,系數(shù)大于0表明兩變量正相關(guān),小于0則呈負(fù)相關(guān)。

        (2)時(shí)差相關(guān)分析法

        時(shí)差相關(guān)分析法是確定指標(biāo)間先行、一致、滯后的一種常用方法,一般以一個(gè)重要的、能敏感反映當(dāng)前經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的時(shí)間序列作為基準(zhǔn)指標(biāo),通過與其他經(jīng)濟(jì)指標(biāo)間的時(shí)差相關(guān)系數(shù)來判斷先于該基準(zhǔn)指標(biāo)活動(dòng)的先行指標(biāo)、一致指標(biāo)和滯后指標(biāo)。本文采用的是ARIMA 時(shí)差相關(guān)分析法,通過ARIMA 模型的殘差序列求得時(shí)差相關(guān)系數(shù),根據(jù)絕對(duì)值最大的系數(shù)對(duì)應(yīng)的期數(shù),即可確定經(jīng)濟(jì)變量的先行、滯后或同步關(guān)系。

        (3)平穩(wěn)性檢驗(yàn)

        檢驗(yàn)序列的平穩(wěn)性通常使用ADF 單位根檢驗(yàn)方法,檢驗(yàn)序列中是否存在單位根過程,若單位根t 值所對(duì)應(yīng)的P 值大于0.05,則無法拒絕存在單位根的原假設(shè),說明存在單位根,為非平穩(wěn)序列,可通過差分進(jìn)行更高階數(shù)平穩(wěn)性的檢驗(yàn);反之,若P 值小于0.05,則拒絕原假設(shè)、說明序列平穩(wěn)。

        (4)彈性分析

        針對(duì)季度、年度指標(biāo),在序列相對(duì)有限的情況下,通過彈性系數(shù)法來進(jìn)行指標(biāo)間增速關(guān)聯(lián)性分析。彈性系數(shù)是指一定時(shí)期內(nèi)相互聯(lián)系的兩個(gè)變量增長(zhǎng)速度的比率,它是衡量一個(gè)變量的增長(zhǎng)幅度對(duì)另一個(gè)變量增長(zhǎng)幅度的依存關(guān)系。彈性系數(shù)越大,表明依賴程度越大;反之越小。

        2 綜合運(yùn)輸主要統(tǒng)計(jì)指標(biāo)影響因素分析

        2.1 旅客運(yùn)輸

        影響營(yíng)業(yè)性客運(yùn)量規(guī)模變化的主要因素分為供給側(cè)和需求側(cè),其中供給側(cè)影響因素主要包括運(yùn)輸設(shè)施覆蓋程度、運(yùn)力供應(yīng)情況和客運(yùn)指導(dǎo)價(jià)格的制定??瓦\(yùn)指導(dǎo)價(jià)格在一定時(shí)期內(nèi)相對(duì)較穩(wěn)定,而運(yùn)力供給在市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)條件和當(dāng)前裝備制造能力水平下不容易出現(xiàn)持續(xù)短缺,可見供給因素對(duì)客運(yùn)影響相對(duì)有限。需求側(cè)影響因素對(duì)營(yíng)業(yè)性客運(yùn)量的影響則更具有決定性??瓦\(yùn)需求主要包括日常生活出行、通勤返鄉(xiāng)出行和商旅出行,日常生活出行主要集中在城市內(nèi)或鄰近地區(qū)間,大多體現(xiàn)在城市公共交通領(lǐng)域,且需求剛性較強(qiáng)、規(guī)模相對(duì)穩(wěn)定;通勤返鄉(xiāng)出行則主要體現(xiàn)在跨區(qū)域就業(yè)人數(shù)的變化上;商旅出行屬于改善出行,與居民收入水平關(guān)聯(lián)度更高。此外私家車的快速發(fā)展,也對(duì)客運(yùn)出行需求的結(jié)構(gòu)劃分形成了持續(xù)的影響。具體包括如下影響因素。

        (1)就業(yè)人數(shù)

        營(yíng)業(yè)性客運(yùn)量主要來自公路客運(yùn)量,道路運(yùn)輸作為基礎(chǔ)性、兜底性服務(wù),首要目標(biāo)就是要確保人民群眾“走得了”,在外務(wù)工人員作為重要的客戶群體,其人數(shù)規(guī)模變化,對(duì)節(jié)假日返鄉(xiāng)探親、日常通勤出行需求具有直接影響。結(jié)合數(shù)據(jù)的可得性,初步篩選影響因素為PMI從業(yè)人員指數(shù)和非制造業(yè)PMI從業(yè)人員指數(shù)2項(xiàng)指標(biāo)。

        (2)居民收入水平

        商旅出行乘客是營(yíng)業(yè)性客運(yùn)量的重要組成之一,也是對(duì)宏觀經(jīng)濟(jì)最為敏感的需求主體。商旅出行是在基本生活得到有效保障前提下,衍生出的改善出行需求,從需求定律看,居民收入水平的增加,將促使需求曲線整體上移,增加改善服務(wù)的需求水平。結(jié)合數(shù)據(jù)的可得性,初步篩選影響因素包括全國(guó)居民人均可支配收入、城鎮(zhèn)居民人均可支配收入和農(nóng)村居民人均可支配收入3項(xiàng)指標(biāo)。

        (3)旅游出行

        營(yíng)業(yè)性客運(yùn)量各主要組成部分中,日常出行、通勤商務(wù)出行和返鄉(xiāng)探親出行需求剛性相對(duì)較強(qiáng),而休閑旅游出行作為改善型需求,反映居民消費(fèi)結(jié)構(gòu)的調(diào)整趨勢(shì),對(duì)營(yíng)業(yè)性客運(yùn)量特別是鐵路和民航中長(zhǎng)距離運(yùn)輸、公路旅游包車、水路游輪運(yùn)輸?shù)染哂忻黠@的拉動(dòng)作用。結(jié)合數(shù)據(jù)的可得性,初步篩選影響因素為年度國(guó)內(nèi)旅游人數(shù)1項(xiàng)指標(biāo)。

        (4)其他非營(yíng)業(yè)性出行方式替代

        當(dāng)前居民出行方式主要包括城市公共交通、營(yíng)業(yè)性客運(yùn)出行和私家車出行,除了居民總體出行規(guī)模變化,各種運(yùn)輸模式之間結(jié)構(gòu)調(diào)整也對(duì)營(yíng)業(yè)性客運(yùn)出行產(chǎn)生持續(xù)影響。其中城市公共交通對(duì)營(yíng)業(yè)性客運(yùn)的分流主要在于農(nóng)村班線公交化改造,隨著近年來這一進(jìn)程的持續(xù)推進(jìn),后續(xù)影響將逐步減弱;私家車出行對(duì)營(yíng)業(yè)性客運(yùn)出行的分流則是目前道路客運(yùn)快速萎縮的主要影響因素。結(jié)合數(shù)據(jù)的可得性,初步篩選影響因素為以私家車為主體的全社會(huì)汽車保有量1項(xiàng)指標(biāo)。

        2.2 貨物運(yùn)輸

        營(yíng)業(yè)性貨運(yùn)量與國(guó)民經(jīng)濟(jì)發(fā)展的關(guān)聯(lián)性較強(qiáng),由于貨物流通需求衍生自實(shí)體經(jīng)濟(jì)運(yùn)行、與實(shí)體經(jīng)濟(jì)各方面都有著密不可分的聯(lián)系,同時(shí)貨物運(yùn)輸市場(chǎng)總體競(jìng)爭(zhēng)較為充分、供給側(cè)影響因素較少,因此在分析影響因素的過程中,重點(diǎn)關(guān)注貨運(yùn)需求側(cè)。具體包括如下影響因素。

        (1)工業(yè)生產(chǎn)

        煤炭、鋼鐵、原油等生產(chǎn)物資都是營(yíng)業(yè)性貨運(yùn)量占比最高的組成部分,遠(yuǎn)超生活物資。因此,第二產(chǎn)業(yè)特別是工業(yè)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行情況對(duì)貨物運(yùn)輸有著最直接和最重要的影響。結(jié)合數(shù)據(jù)的可得性,初步篩選影響因素為工業(yè)增加值、生產(chǎn)者物價(jià)指數(shù)PPI、工業(yè)生產(chǎn)者購進(jìn)價(jià)格指數(shù)、制造業(yè)采購經(jīng)理指數(shù)PMI及其新訂單分項(xiàng)指數(shù)、原煤產(chǎn)量、火電發(fā)電量、柴油產(chǎn)量、原油進(jìn)口量、粗鋼產(chǎn)量、汽車產(chǎn)量等10余項(xiàng)指標(biāo)。

        (2)居民消費(fèi)

        生活物資運(yùn)輸需求與居民消費(fèi)密切相關(guān),同時(shí)由于生活物資品類較多、單一品類規(guī)模相對(duì)較小,因此以居民消費(fèi)情況來間接反映生活物資潛在運(yùn)輸需求。結(jié)合數(shù)據(jù)的可得性,初步篩選影響因素為社會(huì)消費(fèi)品零售總額、消費(fèi)者價(jià)格指數(shù)CPI、非食品CPI、非制造業(yè)PMI的商務(wù)活動(dòng)、新訂單分項(xiàng)指數(shù)5項(xiàng)指標(biāo)。

        (3)建設(shè)投資

        貨物運(yùn)輸另一類占比較高的貨物是礦建物資,基礎(chǔ)設(shè)施及房地產(chǎn)等投資建設(shè)項(xiàng)目除了可以促進(jìn)砂石、水泥、建材等物資運(yùn)輸,也可以對(duì)包括鋼材、瀝青等物資帶來相應(yīng)的拉動(dòng)。此外,第二產(chǎn)業(yè)和投資結(jié)構(gòu)的變化也在一定程度預(yù)示著實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展的動(dòng)力,與貨物運(yùn)輸存在關(guān)聯(lián)。結(jié)合數(shù)據(jù)的可得性,初步篩選影響因素為全社會(huì)固定資產(chǎn)投資完成額、房地產(chǎn)開發(fā)投資完成額、第二產(chǎn)業(yè)固定資產(chǎn)投資完成額、民間固定資產(chǎn)投資完成額4項(xiàng)指標(biāo)。

        (4)貨幣金融

        無論是商品的生產(chǎn)還是消費(fèi)環(huán)節(jié),都會(huì)受到貨幣金融政策的影響,寬松的貨幣政策環(huán)境下,居民名義收入上升、儲(chǔ)蓄回報(bào)下降、企業(yè)資金成本降低,有利于刺激居民消費(fèi)、促進(jìn)企業(yè)擴(kuò)大生產(chǎn),進(jìn)而帶動(dòng)貨運(yùn)量走高,因此貨幣環(huán)境的松緊也在一定程度上間接影響貨運(yùn)需求的變化。結(jié)合數(shù)據(jù)的可得性,初步篩選影響因素為廣義貨幣供應(yīng)量M2、社會(huì)融資規(guī)模、新增人民幣貸款3項(xiàng)指標(biāo)。

        (5)外貿(mào)需求

        隨著我國(guó)經(jīng)濟(jì)逐步融入全球產(chǎn)業(yè)鏈,國(guó)內(nèi)國(guó)際雙循環(huán)相互促進(jìn)的新發(fā)展格局日趨明朗,國(guó)際貿(mào)易帶來的貨運(yùn)需求都有著較強(qiáng)的直接、間接拉動(dòng)作用。結(jié)合數(shù)據(jù)的可得性,初步篩選出代表性指標(biāo)包括全國(guó)外貿(mào)進(jìn)出口總額、出口總額和進(jìn)口總額。

        3 綜合運(yùn)輸主要統(tǒng)計(jì)指標(biāo)關(guān)聯(lián)性定量指標(biāo)分析

        3.1 旅客運(yùn)輸

        對(duì)營(yíng)業(yè)性客運(yùn)量影響因素中PMI從業(yè)人員和非制造業(yè)PMI從業(yè)人員分項(xiàng)指數(shù)兩項(xiàng)月度統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)進(jìn)行時(shí)差相關(guān)分析,最大相關(guān)系數(shù)分別為-0.42 和-0.46,無明顯負(fù)相關(guān)特征。同時(shí),國(guó)內(nèi)旅游人數(shù)逐年快速遞增趨勢(shì)形成明顯的分化走勢(shì),與經(jīng)濟(jì)常識(shí)不符,不予分析。對(duì)居民收入水平和全社會(huì)汽車保有量等季度統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)計(jì)算相關(guān)系數(shù),得出營(yíng)業(yè)性客運(yùn)量與兩項(xiàng)指標(biāo)均呈不同程度的負(fù)相關(guān),相關(guān)系數(shù)分別為-0.85和-0.91。

        對(duì)全國(guó)居民人均可支配收入和全社會(huì)汽車保有量?jī)身?xiàng)指標(biāo)進(jìn)行彈性系數(shù)分析,得到的結(jié)果見表1。汽車保有量和居民收入水平的增長(zhǎng)在各季度均對(duì)營(yíng)業(yè)性客運(yùn)量形成了負(fù)向拉動(dòng),汽車保有量的增長(zhǎng)對(duì)客運(yùn)量形成了明顯的分流效果,隨著全社會(huì)汽車保有量增速逐步放緩,其分流強(qiáng)度也漸趨穩(wěn)定。居民收入水平則反映出居民出行習(xí)慣發(fā)生了深刻改變,從以往居民收入增長(zhǎng)帶動(dòng)營(yíng)業(yè)性客運(yùn)出行需求增加,轉(zhuǎn)變?yōu)榫用袷杖朐鲩L(zhǎng)、出行品質(zhì)要求提高,進(jìn)而減少了其對(duì)部分基礎(chǔ)性、兜底性營(yíng)業(yè)性客運(yùn)服務(wù)的需求,即收入增長(zhǎng)對(duì)營(yíng)業(yè)性客運(yùn)出行需求的分流作用已經(jīng)超過了拉動(dòng)作用。

        表1 營(yíng)業(yè)性客運(yùn)量與居民收入、汽車保有量之間彈性系數(shù)變化情況

        表1(續(xù))

        3.2 貨物運(yùn)輸

        考慮營(yíng)業(yè)性貨運(yùn)量影響因素指標(biāo)均為月度統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù),通過與30 余個(gè)初選影響因素指標(biāo)增速序列分別進(jìn)行時(shí)差相關(guān)性計(jì)算,綜合相關(guān)性系數(shù)絕對(duì)值大小和正負(fù)相關(guān)關(guān)系合理性,初步篩選出11 個(gè)走勢(shì)具有較強(qiáng)相關(guān)性的指標(biāo),分別為工業(yè)增加值、PPI、PMI、社會(huì)消費(fèi)品零售總額、CPI 非食品、進(jìn)口總額(美元)、廣義貨幣M2、火電發(fā)電量、柴油產(chǎn)量、汽車產(chǎn)量、鐵礦石進(jìn)口量。

        在此基礎(chǔ)上,對(duì)貨運(yùn)量和11 個(gè)相關(guān)性較強(qiáng)的指標(biāo)分別進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)。包含截距項(xiàng)的ADF 單位根檢驗(yàn)結(jié)果顯示,貨運(yùn)量增速序列自身不平穩(wěn),1 階差分后的序列拒絕單位根假設(shè),具有平穩(wěn)性。類似地,在對(duì)其余11 個(gè)指標(biāo)進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)后,其中8 個(gè)指標(biāo)具有同階(1 階)單整性質(zhì),3 個(gè)指標(biāo)自身序列平穩(wěn),較大概率與貨運(yùn)量增速序列不存在長(zhǎng)期穩(wěn)定關(guān)系,在指標(biāo)篩選過程中予以剔除。

        此后,對(duì)貨運(yùn)量同比增速1 階差分序列和剩余8 個(gè)關(guān)聯(lián)指標(biāo)增速差分進(jìn)行協(xié)整關(guān)系檢驗(yàn)(結(jié)果見表2)。最終得到的同時(shí)滿足與貨運(yùn)量增速變化趨勢(shì)接近、與貨運(yùn)量增速變化具有長(zhǎng)期穩(wěn)定關(guān)系的指標(biāo)有3個(gè),分別是代表生產(chǎn)、消費(fèi)和進(jìn)出口領(lǐng)域的工業(yè)增加值、CPI 非食品價(jià)格以及進(jìn)口總額,其中由于食品消費(fèi)具有剛性、受其他因素影響較小,而CPI非食品價(jià)格波動(dòng)更能反映生活性消費(fèi)品變化特征。

        表2 貨運(yùn)量關(guān)聯(lián)指標(biāo)時(shí)差相關(guān)分析篩選結(jié)果

        表2(續(xù))

        4 結(jié)語

        綜上,通過分析旅客運(yùn)輸和貨物運(yùn)輸?shù)挠绊懸蛩睾完P(guān)聯(lián)性指標(biāo),得出的主要結(jié)論有:旅客運(yùn)輸領(lǐng)域,確定影響旅客運(yùn)輸?shù)闹笜?biāo)有全國(guó)居民人均可支配收入和全社會(huì)汽車保有量2項(xiàng)量化指標(biāo),汽車保有量和居民收入水平的增長(zhǎng)在各季度均對(duì)營(yíng)業(yè)性客運(yùn)量形成了負(fù)向拉動(dòng);貨物運(yùn)輸領(lǐng)域,確定影響貨物運(yùn)輸?shù)闹笜?biāo)有工業(yè)增加值、非食品CPI 指數(shù)和進(jìn)口總額3 項(xiàng)量化指標(biāo),與貨運(yùn)量增速變化趨勢(shì)接近且具有長(zhǎng)期穩(wěn)定關(guān)系。

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