楊曉松，范海文，張楠，陳燦君

(1.山東省交通規(guī)劃設(shè)計(jì)院，山東 濟(jì)南 250031；2.河海大學(xué) 商學(xué)院，江蘇 南京 211100)

內(nèi)河航運(yùn)作為我國(guó)綜合運(yùn)輸體系中的重要組成部分，因其污染小、能耗低，對(duì)于大宗散貨的運(yùn)輸具有天然的優(yōu)勢(shì)。京杭大運(yùn)河作為古人開(kāi)鑿的重要運(yùn)輸運(yùn)河，在黃河以南段由濟(jì)寧到杭州超過(guò)1 000 km的航道至今依然發(fā)揮著重要的運(yùn)輸功能，但是在山東境內(nèi)的黃河以北段的京杭運(yùn)河斷航30多年且河道淤塞嚴(yán)重，生態(tài)環(huán)境日益惡化[1]。在內(nèi)河水運(yùn)發(fā)展上升為國(guó)家戰(zhàn)略的背景下，通過(guò)對(duì)黃河以北段復(fù)航后所產(chǎn)生的誘增運(yùn)量進(jìn)行計(jì)算和分析，能有效分析復(fù)航后運(yùn)河腹地大宗貨物的誘發(fā)增長(zhǎng)情況，為運(yùn)河后續(xù)的復(fù)航提供必要的依據(jù)。

根據(jù)國(guó)家經(jīng)濟(jì)和社會(huì)的綜合發(fā)展對(duì)運(yùn)輸?shù)男枨?，?duì)水平年的貨物運(yùn)輸量進(jìn)行定量和定性的分析預(yù)測(cè)，可以有效地保證運(yùn)輸行業(yè)適應(yīng)經(jīng)濟(jì)社會(huì)的發(fā)展。對(duì)于有歷年運(yùn)輸數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)研究，通常是基于相關(guān)歷史數(shù)據(jù)，結(jié)合運(yùn)輸通道周邊區(qū)域的經(jīng)濟(jì)發(fā)展態(tài)勢(shì)、產(chǎn)業(yè)分布、貨種結(jié)構(gòu)以及運(yùn)輸通道等作為影響未來(lái)運(yùn)量的預(yù)測(cè)因素，利用相應(yīng)的模型和理論對(duì)河流或航道未來(lái)的運(yùn)量進(jìn)行預(yù)測(cè)。例如閆偉等[2]利用多方程模型，將產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、生產(chǎn)布局以及消費(fèi)水平等納入方程中，作為影響集裝箱運(yùn)量的影響因素，對(duì)中長(zhǎng)期的鐵路集裝箱運(yùn)量進(jìn)行了預(yù)測(cè)。丁濤等[3]依據(jù)烏江干流的歷史貨物結(jié)構(gòu)和貨運(yùn)量，利用產(chǎn)銷平衡分析的方法，對(duì)特定貨種未來(lái)的運(yùn)量進(jìn)行了預(yù)測(cè)。余雅雪等[4]在預(yù)測(cè)松虎航道未來(lái)貨物運(yùn)量時(shí)，根據(jù)岳陽(yáng)港與長(zhǎng)江岳陽(yáng)以上港口的貨物運(yùn)輸以及區(qū)域GDP發(fā)展情況，利用回歸分析對(duì)航道未來(lái)運(yùn)量進(jìn)行了預(yù)測(cè)。對(duì)新開(kāi)辟或?yàn)榧磳㈤_(kāi)辟的運(yùn)輸通道未來(lái)的運(yùn)量進(jìn)行預(yù)測(cè)，由于沒(méi)有歷史運(yùn)量數(shù)據(jù)作為借鑒依據(jù)，因而多是基于現(xiàn)有路徑的運(yùn)輸成本、運(yùn)輸通道新建成后對(duì)區(qū)域運(yùn)輸路徑的分擔(dān)情況等因素，來(lái)分析新開(kāi)辟的運(yùn)輸通道未來(lái)可能產(chǎn)生的貨運(yùn)量。在這一研究領(lǐng)域上，現(xiàn)有學(xué)者主要依據(jù)新建項(xiàng)目引發(fā)運(yùn)量的相關(guān)因素著手，采用生產(chǎn)曲線、重力模型以及分擔(dān)率等方式，對(duì)誘發(fā)的運(yùn)量進(jìn)行預(yù)測(cè)。例如，徐念榕等[5]最早提出運(yùn)用Cobb-Douglas生產(chǎn)函數(shù)來(lái)對(duì)誘增運(yùn)量進(jìn)行測(cè)算。姚鳴等[6]詳細(xì)梳理了高鐵誘增運(yùn)量的內(nèi)在機(jī)理，將誘增運(yùn)量劃分為近期和遠(yuǎn)期兩個(gè)階段。岑敏等[7]根據(jù)不同類型誘增交通量的特性，利用生長(zhǎng)曲線法對(duì)成渝高速公路和京津塘高速公路的誘增交通量進(jìn)行測(cè)算。王暉等[8]基于誘增交通量展現(xiàn)的特征，探討了重力模型法的優(yōu)缺點(diǎn)。在轉(zhuǎn)移運(yùn)量上，盛冬冬等[9]以面板混合Logit模型為基礎(chǔ)，選用運(yùn)輸過(guò)程中的幾大影響因素作為指標(biāo)，分析了高鐵和民航在中長(zhǎng)途高速客運(yùn)中的分擔(dān)方式。

綜上所述，現(xiàn)有學(xué)者已從有無(wú)歷史運(yùn)量數(shù)據(jù)兩個(gè)方面，利用不同的方法、切入不同的視角對(duì)貨運(yùn)量預(yù)測(cè)問(wèn)題進(jìn)行了相應(yīng)研究。但是縱觀目前的研究對(duì)象，多是以陸路運(yùn)輸方式為主，對(duì)水運(yùn)預(yù)測(cè)的研究較少，由于現(xiàn)實(shí)情形，對(duì)于未開(kāi)辟或新開(kāi)辟的航道運(yùn)量預(yù)測(cè)的研究更少。其次，在對(duì)誘發(fā)運(yùn)量的研究中，現(xiàn)有研究多是將誘增和轉(zhuǎn)移運(yùn)量進(jìn)行單獨(dú)分析。對(duì)于水路運(yùn)輸而言，新開(kāi)辟的航道因其低廉的運(yùn)價(jià)和便利性，勢(shì)必會(huì)引發(fā)區(qū)域產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的調(diào)整，從而誘增貨種結(jié)構(gòu)的增加，同時(shí)也會(huì)吸引周邊運(yùn)輸通道的貨種轉(zhuǎn)移，因而有必要將其進(jìn)行聯(lián)合分析。本文依據(jù)無(wú)歷史運(yùn)量數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)方式，從誘增和轉(zhuǎn)移分擔(dān)兩個(gè)方面，分別利用生長(zhǎng)曲線和Influ-Logit模型對(duì)將要復(fù)航的黃河以北段航道運(yùn)量進(jìn)行預(yù)測(cè)，測(cè)度的結(jié)果可為該項(xiàng)工程的開(kāi)展提供一定的數(shù)據(jù)支撐和參考依據(jù)，也對(duì)這一領(lǐng)域的研究提供相應(yīng)的借鑒。

1 京杭運(yùn)河黃河以北段復(fù)航誘發(fā)貨運(yùn)量的機(jī)理分析

對(duì)于新開(kāi)發(fā)或即將開(kāi)發(fā)的運(yùn)輸路徑未來(lái)可能產(chǎn)生的誘發(fā)運(yùn)量，根據(jù)不同的形成機(jī)理，可以劃分為誘增運(yùn)量和轉(zhuǎn)移運(yùn)量。具體而言，誘增運(yùn)量是指新建成的運(yùn)輸通道在運(yùn)輸條件上得到了有效的改善，這種改善誘發(fā)了原先交通需求轉(zhuǎn)向?qū)嶋H交通運(yùn)輸?shù)脑鲩L(zhǎng)，并且與區(qū)域的產(chǎn)業(yè)形成協(xié)調(diào)發(fā)展，促進(jìn)了經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，從而誘發(fā)了貨運(yùn)需求。根據(jù)京杭運(yùn)河黃河以北段的區(qū)域產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展現(xiàn)狀和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，目前聊城和德州兩市在陸運(yùn)的貨運(yùn)能力上已經(jīng)捉襟見(jiàn)肘，難以匹配區(qū)域經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，并且煤炭、建材等大宗商品的貨物屬性，不符合陸路運(yùn)輸?shù)目沙掷m(xù)綠色發(fā)展。當(dāng)京杭運(yùn)河黃河以北段成功復(fù)航后，可以連通南北經(jīng)濟(jì)帶，平衡北方自然資源充沛地區(qū)和南方經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)之間供需關(guān)系，對(duì)于區(qū)域城市群的經(jīng)濟(jì)區(qū)起到帶動(dòng)作用，推動(dòng)沿線產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，使港口吞吐量、船舶貨運(yùn)周轉(zhuǎn)運(yùn)量和區(qū)域物流產(chǎn)業(yè)蓬勃發(fā)展[10]。因而，京杭運(yùn)河黃河以北段的復(fù)航能夠起到水運(yùn)貨物誘增的效果。

轉(zhuǎn)移運(yùn)量則是指因?yàn)樾陆ń煌?xiàng)目分擔(dān)了原先在其他運(yùn)輸方式和路徑下的貨物量，由于與原先運(yùn)輸通道相比，新建項(xiàng)目自身運(yùn)費(fèi)低、運(yùn)輸效率高等特點(diǎn)在一定程度上引流了在其他路徑上的貨物，由此引發(fā)的貨運(yùn)量需要結(jié)合區(qū)域內(nèi)不同運(yùn)輸路徑貨運(yùn)量的轉(zhuǎn)移情況進(jìn)行配比分配。京杭運(yùn)河山東段上游區(qū)域需要運(yùn)河沿線可供開(kāi)采的大量沙石與建筑材料，還有工礦企業(yè)與農(nóng)副業(yè)所需的原材料、生產(chǎn)資料。對(duì)于這些貨物，采用公路運(yùn)輸既不經(jīng)濟(jì)也不合理，鐵路運(yùn)輸雖然適合中、長(zhǎng)距離運(yùn)輸，但京滬鐵路能力飽和；京九鐵路能力目前雖尚有富裕，但主要承擔(dān)贛、閩、粵、內(nèi)陸煤炭需求的運(yùn)輸；海上運(yùn)輸雖然運(yùn)量大，但距離長(zhǎng)、中轉(zhuǎn)環(huán)節(jié)多，費(fèi)用亦高。只有利用京杭運(yùn)河南北運(yùn)輸，才能做到運(yùn)量大、成本低、污染小，達(dá)到節(jié)能減排的目的[11]。另外，京杭運(yùn)河黃河以北段的中轉(zhuǎn)運(yùn)量不可低估，尤其是大同—秦皇島、神木—黃驊、石家莊—德州和侯馬—日照四條鐵路線是我國(guó)西煤東運(yùn)的大通道，鑒于江、浙一帶需煤企業(yè)往往離京杭運(yùn)河很近的特點(diǎn)，在京杭運(yùn)河下船轉(zhuǎn)運(yùn)是最佳的運(yùn)輸鏈。由此可見(jiàn)，北段的復(fù)航可以實(shí)現(xiàn)北方自然資源充沛地區(qū)和南方經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)之間的運(yùn)輸往來(lái)，進(jìn)一步加強(qiáng)各省市資源與經(jīng)濟(jì)帶之間的協(xié)作聯(lián)系，推動(dòng)落實(shí)國(guó)家對(duì)于多地協(xié)同發(fā)展的戰(zhàn)略，促進(jìn)沿運(yùn)河區(qū)域資源調(diào)配、融合發(fā)展，并且能夠利用其航運(yùn)位置的特殊性分擔(dān)其他運(yùn)輸途徑的貨物。

2 京杭運(yùn)河黃河以北段復(fù)航誘發(fā)運(yùn)量測(cè)度

2.1 誘增運(yùn)量測(cè)度

根據(jù)上述分析，京杭運(yùn)河黃河以北段航道的復(fù)航，會(huì)誘發(fā)相應(yīng)的貨運(yùn)需求，從而在該條通道上產(chǎn)生貨運(yùn)量的增長(zhǎng)。由于該條航道的復(fù)航還處于準(zhǔn)備階段，尚未有航道運(yùn)量數(shù)據(jù)，因而根據(jù)以往學(xué)者的分析[12]，可利用現(xiàn)有可查的數(shù)據(jù)，采用生長(zhǎng)曲線測(cè)算黃河以北段的誘發(fā)運(yùn)量。具體公式如式(1)所示：

(1)

式中：Y為誘發(fā)運(yùn)量預(yù)測(cè)值；K為誘發(fā)運(yùn)量的上限；t為時(shí)間，這里表示年份；a和b為模型的參數(shù)，其需要結(jié)合該運(yùn)輸路徑上的運(yùn)量數(shù)據(jù)進(jìn)行擬合，但是該條航道還處于未通航階段，因而需要引入類似工程通航的參數(shù)進(jìn)行分析。根據(jù)調(diào)研分析，南段的通航的貨種主要是以煤炭、礦材等為主，與后續(xù)北段開(kāi)通后的貨種類似。而且京杭運(yùn)河黃河以北段處于全線的咽喉處，南北方運(yùn)輸物資的往來(lái)提升了未來(lái)運(yùn)河復(fù)航后過(guò)境運(yùn)量，使南北兩段的貨物具有連通性，從而兩段運(yùn)河運(yùn)量的變化趨勢(shì)也將會(huì)呈現(xiàn)一定的相似性。因此，本文根據(jù)京杭運(yùn)河黃河以南段通航的數(shù)據(jù)進(jìn)行擬定，其中南段的數(shù)據(jù)如表1所示。

表1 山東境內(nèi)京杭運(yùn)河黃河以南段運(yùn)量Table 1 Transport volumein the section of the Beijing-Hangzhou Canal south of the Yellow River in Shandong

采用SPSS對(duì)上述的結(jié)果進(jìn)行擬合計(jì)算，按照2019年的誘增運(yùn)量的95%進(jìn)行設(shè)定，擬合公式可表示為式(2)。其中R2=0.893，接近于1。

(2)

根據(jù)以上的誘增機(jī)理分析，運(yùn)河在聊城—德州段由水路所誘增的貨物種類主要以煤炭、礦建材料、水泥以及木材等大宗商品為主。調(diào)研搜集聊城以及德州兩市相關(guān)貨運(yùn)量需求上限如表2所示。

表2 2019年聊城和德州兩市部分大宗商品的需求量Table 2 Demand of some bulk commodities in Liaocheng and Dezhou in 2019 單位：萬(wàn)噸

考慮到運(yùn)河的通航需要一定的時(shí)間，因此以2025年為基年，以此來(lái)計(jì)算未來(lái)15年內(nèi)的京杭運(yùn)河聊城—德州段開(kāi)辟后所誘增的運(yùn)量。將上述數(shù)據(jù)代入到式(2)，各個(gè)年份的測(cè)算數(shù)值如圖1所示。

圖1 京杭運(yùn)河聊城—德州段復(fù)航誘增運(yùn)量Fig.1 Traffic volume that will be induced in the Liaocheng-Dezhou section of the Beijing-Hangzhou Canal

由圖1可知，在未來(lái)復(fù)航后，運(yùn)河的誘增運(yùn)量呈現(xiàn)歷年上升的趨勢(shì)，年均增長(zhǎng)率為15.9%，但各年增長(zhǎng)率呈現(xiàn)穩(wěn)步下降的趨勢(shì)。由于航道的開(kāi)辟，在一定程度上刺激了經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，引起水運(yùn)的誘增運(yùn)量增加。然而隨著“去產(chǎn)能”、高質(zhì)量發(fā)展以及供給側(cè)改革等一系列政策頒布，區(qū)域經(jīng)濟(jì)的發(fā)展對(duì)煤炭、水泥等大宗物資的需求會(huì)趨于平穩(wěn)，在未來(lái)發(fā)展中，這些物資的需求量不會(huì)保持高速的增長(zhǎng)，從而導(dǎo)致整個(gè)區(qū)域在煤炭、建材等一些依賴于水路的低附加值的大宗商品的需求度不會(huì)過(guò)度增長(zhǎng)，這也在一定程度上解釋了運(yùn)河貨運(yùn)量增長(zhǎng)率降低的現(xiàn)象。

2.2 轉(zhuǎn)移運(yùn)量測(cè)度

在運(yùn)河航道復(fù)航后，其天然的便利性勢(shì)必會(huì)在一定程度上將先前通過(guò)鐵路和公路運(yùn)輸?shù)呢浳镛D(zhuǎn)移到水運(yùn)上。由于現(xiàn)階段京杭運(yùn)河黃河以北段還未通航，根據(jù)山東省黃河以南段數(shù)據(jù)可以算出運(yùn)河航道對(duì)于區(qū)域貨運(yùn)量的分?jǐn)偮剩源俗鳛橐罁?jù)推算出當(dāng)黃河以北段復(fù)航后，區(qū)域貨運(yùn)量在該段航道上的轉(zhuǎn)移量。而且隨著經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，區(qū)域的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)也會(huì)發(fā)生變化，這進(jìn)一步導(dǎo)致了貨運(yùn)結(jié)構(gòu)的變化[13]?？紤]到該條航道還未建成，因而在探究其到底對(duì)經(jīng)濟(jì)能起到多大的作用還未可知。因此，本文假定黃河以北段區(qū)域的貨運(yùn)量呈現(xiàn)穩(wěn)定增長(zhǎng)模式，通過(guò)灰色預(yù)測(cè)的方式，以上述區(qū)域以往的貨運(yùn)量作為基礎(chǔ)，來(lái)預(yù)測(cè)未來(lái)的貨運(yùn)量增長(zhǎng)情況，進(jìn)而根據(jù)求出的分擔(dān)率，得出復(fù)航后該段航道的貨運(yùn)情況。

2.2.1 灰色預(yù)測(cè)模型建立

在對(duì)黃河以北段區(qū)域未來(lái)的貨運(yùn)量進(jìn)行預(yù)測(cè)時(shí)，考慮到各區(qū)域貨運(yùn)量統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的時(shí)效性，導(dǎo)致其自身樣本量較少，采用灰色預(yù)測(cè)模型對(duì)這些區(qū)域未來(lái)的貨運(yùn)量進(jìn)行測(cè)度[14]。通過(guò)對(duì)聊城與德州兩市2009—2018年鐵路與公路的貨運(yùn)量進(jìn)行搜集，結(jié)果如表3所示。

表3 2009—2018年聊城與德州兩市公路和鐵路貨運(yùn)總量Table 3 Total freight volume of roads and railways in Liaocheng and Dezhou in 2009—2018 單位：萬(wàn)噸

具體原理和步驟如下：

第1步：級(jí)比檢驗(yàn)

(3)

表4 公路和鐵路級(jí)比檢驗(yàn)Table 4 Road and railway grade ratio test

第2步：GM(1,1)建模

對(duì)原始序列x=(x(1),x(2),x(3)，…,x(n))進(jìn)行累加，得到序列：

x(1)=(x(1)(1),x(1)(2),x(1)(3)，…,x(1)(n))

(4)

令

Z(1)(k)=0.5(x(1)(k)+x(1)(k-1))

(5)

即

Z(1)=(Z(1)(1),Z(1)(2),Z(1)(3)，…,Z(1)(n))

(6)

第3步：建立GM(1,1)灰微分方程

x(0)(k)+mZ(1)(k)=n

(7)

(8)

進(jìn)一步地，Y和B滿足

(9)

因此可以根據(jù)上述關(guān)系，求出m,n的值。

第4步：根據(jù)GM(1,1)白化型的方程

(10)

得出GM(1,1)白化型的解為

(11)

通過(guò)一階遞減算出預(yù)測(cè)的值

(12)

第5步：將表3的數(shù)據(jù)代入上述式中，進(jìn)行逐步計(jì)算，將得出的結(jié)果代入到式(12)中，得式(13)～(14)。

(13)

(14)

進(jìn)一步，將求出的解通過(guò)一階遞減得出2009—2018年公路和鐵路貨運(yùn)的預(yù)測(cè)值，如表5所示。

表5 2009—2018年公路和鐵路貨運(yùn)預(yù)測(cè)量Table 5 Road and railway freight forecast in 2009-2018 單位：萬(wàn)噸

2.2.2 灰色預(yù)測(cè)模型的檢驗(yàn)

對(duì)建立模型進(jìn)行殘差檢驗(yàn)和后驗(yàn)差檢驗(yàn)，分別計(jì)算絕對(duì)殘差E(k)、相對(duì)殘差ε(k)、平均殘差εavg和平均精度ρ0，當(dāng)ε(k)<0.2,ρ0>0.8時(shí)，即認(rèn)為模型檢驗(yàn)合格。用預(yù)測(cè)值與實(shí)際值的殘差分布特性進(jìn)行檢驗(yàn)，分別計(jì)算原始序列的標(biāo)準(zhǔn)差、絕對(duì)殘差序列的標(biāo)準(zhǔn)差、方差比C和小概率誤差P。 當(dāng)C<0.35，P>0.95時(shí)，表明精度良好。

根據(jù)預(yù)測(cè)的結(jié)果，兩種運(yùn)輸方式的絕對(duì)殘差與相對(duì)殘差如表6所示。其平均殘差分別為0.017和0.012，對(duì)應(yīng)的平均精度分別為0.983和0.988，表明精度良好。

表6 公路和鐵路貨運(yùn)預(yù)測(cè)量的殘差Table 6 Residuals of road and railway freight forecast volume

進(jìn)一步地，對(duì)后驗(yàn)差進(jìn)行檢驗(yàn)，殘差序列和原始序列的均值和方差如表7所示。方差比C=1.5×10-11，小概率誤差P=100%。方差比和小概率誤差滿足對(duì)應(yīng)的范圍，表明模型的精度較好，即可以用該模型進(jìn)行預(yù)測(cè)。

表7 后檢驗(yàn)差值表Table 7 Differences in the ex-post test

根據(jù)上述公式，求出公路和水路2025—2039年的預(yù)測(cè)貨運(yùn)量，結(jié)果如表8所示。

表8 2025—2039年京杭運(yùn)河聊城與德州貨運(yùn)總量預(yù)測(cè)結(jié)果Table 8 Prediction results of the freight volume between Liaocheng and Dezhou in the Beijing-Hangzhou Canal in 2025—2039 單位：萬(wàn)噸

2.2.3 分?jǐn)偮誓Ｐ?/p>

在假定經(jīng)濟(jì)穩(wěn)定發(fā)展的前提下，通過(guò)上述貨運(yùn)量的預(yù)測(cè)，可知未來(lái)運(yùn)河在黃河以北段流經(jīng)區(qū)域的貨運(yùn)量變化情況。當(dāng)運(yùn)河通航后，貨物的運(yùn)輸方式必定會(huì)轉(zhuǎn)嫁一部分到運(yùn)河上，但轉(zhuǎn)移的比率還未知。為了分析黃河以北段運(yùn)河通航后貨運(yùn)運(yùn)量的發(fā)展變化，引入貨運(yùn)分擔(dān)率模型來(lái)計(jì)算運(yùn)河通航區(qū)域的各個(gè)運(yùn)輸方式占比，以此作為依據(jù)，根據(jù)上述預(yù)測(cè)的貨運(yùn)量，測(cè)算出通航后黃河以北段區(qū)域的貨物運(yùn)輸轉(zhuǎn)移運(yùn)量。在模型選擇上，借鑒許秋萌等[16]的方式，在傳統(tǒng)的Logit模型上，利用改進(jìn)的Influ-Logit模型中效用值的計(jì)算方式，對(duì)通航區(qū)域在水路、公路以及鐵路的分擔(dān)率進(jìn)行測(cè)算。相對(duì)于傳統(tǒng)的分擔(dān)率模型，改進(jìn)后的模型避免了超過(guò)臨界值后預(yù)測(cè)結(jié)果隨著Ui值的增大而呈指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)的弊端，因而這里對(duì)效用值Ui進(jìn)行加權(quán)平均處理，具體如式(15)所示。

(15)

(16)

(17)

式中Yk為影響運(yùn)輸方式的影響因素，θ為該因素下對(duì)應(yīng)的權(quán)重占比。

(1) 影響因素分析

北段航道的開(kāi)辟影響運(yùn)輸方式發(fā)生轉(zhuǎn)移的情況眾多，根據(jù)調(diào)研情況，從運(yùn)費(fèi)、運(yùn)輸速度以及環(huán)保性三個(gè)方面進(jìn)行比較。在成本方面，運(yùn)河水運(yùn)每噸公里運(yùn)輸成本0.041元，鐵路每噸公里運(yùn)輸成本0.072元，公路每噸公里運(yùn)輸成本0.39元(數(shù)據(jù)來(lái)源江蘇省交通運(yùn)輸廳)。根據(jù)聊城和德州的統(tǒng)計(jì)年鑒與地圖，查詢到聊城—德州在公路運(yùn)輸、鐵路運(yùn)輸?shù)木嚯x分別為141 km、鐵路152 km，而根據(jù)聊城的張秋鎮(zhèn)—臨清的小運(yùn)河以及臨清—德州段的衛(wèi)運(yùn)河，其總長(zhǎng)為265 km，因而未來(lái)開(kāi)辟的航道距離暫定為265 km。由此可以推測(cè)出水運(yùn)、鐵路以及公路運(yùn)輸方式的運(yùn)價(jià)分別為10.865元/噸、10.944元/噸以及54.99元/噸；在環(huán)保方面，水運(yùn)和鐵路、公路運(yùn)輸相比存在天然的優(yōu)勢(shì)，根據(jù)各種運(yùn)輸方式每噸公里能耗情況以及調(diào)研情況，對(duì)水運(yùn)、鐵運(yùn)和公路運(yùn)輸分別賦值為1、0.5以及0.025，以此表示三種運(yùn)輸方式的直達(dá)性指標(biāo)；在運(yùn)輸速度上，貨物的運(yùn)輸過(guò)程中，運(yùn)輸時(shí)間也是影響貨主選擇運(yùn)輸方式的一重要因素，同樣根據(jù)以上運(yùn)輸距離，以及搜集到各個(gè)交通運(yùn)輸方式的速率，以水運(yùn)20 km/h，鐵路90 km/h，公路43 km/h，估算出聊城至德州在水路、鐵路以及公路貨運(yùn)時(shí)間分別為13.25 h、3.20 h以及1.39 h。

(2) 權(quán)重的確定

由于上述公式中的θ是各項(xiàng)影響因素的權(quán)重，而權(quán)重的確定較為主觀，并沒(méi)有統(tǒng)一衡量的標(biāo)準(zhǔn)。因而這里通過(guò)利用專家打分法來(lái)確定三種影響因素的權(quán)重。即對(duì)三種影響進(jìn)行兩兩比較，其中某一因素相對(duì)于另一因素最為重要取值為(8～10分)，較為重要取值為(5～7分)，不重要取值為(1～4分)，根據(jù)每位專家在各個(gè)因素上的打分，得到各個(gè)影響因素的指標(biāo)權(quán)重矩陣。進(jìn)一步地，根據(jù)層次分析法計(jì)算出各個(gè)因素的權(quán)重，得出運(yùn)輸成本權(quán)重為0.57，環(huán)保性權(quán)重為0.13，運(yùn)輸速度權(quán)重為0.30。具體如表9所示。

表9 三種運(yùn)輸方式的運(yùn)輸效用及分擔(dān)率Table 9 Transport utility and share rate of three modes of transport

根據(jù)上述對(duì)2025—2039年兩市的公路和鐵路貨運(yùn)總量的預(yù)測(cè)情況以及三種運(yùn)輸方式的分擔(dān)率，計(jì)算出航道開(kāi)辟后的轉(zhuǎn)移運(yùn)量，結(jié)果如表10所示。由表可知，在聊城—德州段運(yùn)河復(fù)航后，運(yùn)河所承擔(dān)的貨運(yùn)量居中，整體小于公路，但大于鐵路。2025年的運(yùn)河的貨運(yùn)量為32 621萬(wàn)噸，而在2039年的貨運(yùn)量為78 378萬(wàn)噸，這15年期間貨運(yùn)量的年平均增長(zhǎng)率為6.45%，但整體的增長(zhǎng)率呈現(xiàn)明顯下降的趨勢(shì)，這與上述的誘增運(yùn)量呈現(xiàn)的變化趨勢(shì)一致。

表10 2025—2039年水路轉(zhuǎn)移貨運(yùn)量預(yù)測(cè)值Table 10 Prediction value of waterway-transfer transferred freight volume in 2025—2039 單位：萬(wàn)噸

3 結(jié)論與建議

文章根據(jù)搜集的資料，分別利用生長(zhǎng)曲線和Influ-Logit模型對(duì)聊城—德州段的斷航運(yùn)河在復(fù)航后的未來(lái)15年內(nèi)貨運(yùn)量進(jìn)行預(yù)測(cè)，發(fā)現(xiàn)運(yùn)河的復(fù)航所產(chǎn)生的貨運(yùn)量主要來(lái)自于因運(yùn)河所產(chǎn)生的誘增運(yùn)量和區(qū)域其他運(yùn)輸方式的分擔(dān)運(yùn)量。在誘增運(yùn)量上，結(jié)合運(yùn)河已經(jīng)通航的南段，利用生長(zhǎng)曲線模型，測(cè)算出了對(duì)應(yīng)的參數(shù)，并根據(jù)該生長(zhǎng)曲線測(cè)算了該段運(yùn)河復(fù)航后對(duì)區(qū)域的誘增運(yùn)量，在2025年的誘增運(yùn)量為1 003萬(wàn)噸，2039年的為7 239萬(wàn)噸。在轉(zhuǎn)移運(yùn)量上，依據(jù)灰色預(yù)測(cè)模型測(cè)算出聊城—德州區(qū)域內(nèi)未來(lái)貨運(yùn)量的增長(zhǎng)情形，并進(jìn)一步測(cè)算出運(yùn)河開(kāi)通后對(duì)區(qū)域內(nèi)貨運(yùn)方式的分?jǐn)偮?，以此測(cè)出復(fù)航后轉(zhuǎn)嫁到運(yùn)河上的轉(zhuǎn)移運(yùn)量，2025年的轉(zhuǎn)移運(yùn)量為32 621萬(wàn)噸，2039年的為78 378萬(wàn)噸。而且，就三種方式的貨運(yùn)量上看，依然是以公路作為主要貨運(yùn)方式。而公路在現(xiàn)代交通運(yùn)輸中，能耗大、成本高，尤其是對(duì)煤炭、建材等大宗商品的運(yùn)輸上，其環(huán)保性方面難以保證交通運(yùn)輸?shù)木G色可持續(xù)發(fā)展，這反映了未來(lái)的聊城—德州區(qū)域的運(yùn)輸方式需要進(jìn)一步優(yōu)化和調(diào)整。

根據(jù)上述測(cè)算結(jié)果，本文提出如下建議：

(1)加大基礎(chǔ)設(shè)施投入，促進(jìn)運(yùn)輸方式協(xié)調(diào)發(fā)展。為實(shí)現(xiàn)貨運(yùn)總量合理増長(zhǎng)，優(yōu)化運(yùn)力結(jié)構(gòu)，政府部門(mén)應(yīng)發(fā)揮引領(lǐng)作用，在黃河以北段開(kāi)辟后，應(yīng)該大力投資區(qū)域航道的建設(shè)，提升區(qū)域水運(yùn)的承載力，在保持公路和鐵路運(yùn)力穩(wěn)健條件下，積極發(fā)展水路運(yùn)輸，加強(qiáng)水運(yùn)方面的政策條文，規(guī)范水運(yùn)交通方式的運(yùn)輸環(huán)境和市場(chǎng)，保持多種運(yùn)輸方式協(xié)同發(fā)展，提升綜合運(yùn)輸能力。

(2)加快構(gòu)建綠色交通體系，優(yōu)化貨運(yùn)市場(chǎng)結(jié)構(gòu)。水運(yùn)的發(fā)展離不開(kāi)產(chǎn)業(yè)的配套，政府部門(mén)應(yīng)及時(shí)出臺(tái)貨運(yùn)路網(wǎng)布局，以提升貨物流通能力和效率為目標(biāo)，整合公路、水路、鐵路，優(yōu)化區(qū)域的產(chǎn)業(yè)布局，完善貨運(yùn)網(wǎng)絡(luò)體系，通過(guò)吸引大宗散貨等適水貨種轉(zhuǎn)為水路運(yùn)輸，促進(jìn)節(jié)能減排，提升水運(yùn)的承載份額。