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摘要:采用灰色關(guān)聯(lián)法分析了鐵路客運(yùn)需求的影響因素，找出了主要因素，利用這些主要因素建立回歸預(yù)測模型對我國鐵路客運(yùn)需求進(jìn)行了短期預(yù)測，為我國鐵路客運(yùn)的發(fā)展規(guī)劃提供參考．

關(guān)鍵詞:鐵路客運(yùn);需求預(yù)測;灰色關(guān)聯(lián)法;多元線性回歸

鐵路運(yùn)輸是我國國民經(jīng)濟(jì)發(fā)展的大動脈．作為我國現(xiàn)代交通運(yùn)輸體系中重要的組成部分，鐵路旅客運(yùn)輸在近年有了跨越式的發(fā)展．隨著我國居民收入和生活水平的逐步提高，旅客對鐵路運(yùn)輸提出了更高的要求，鐵路也面臨越來越多考驗(yàn)．目前，在全國客運(yùn)總量中，公路占絕對優(yōu)勢，但從長遠(yuǎn)來看，鐵路特別是高鐵的作用不容忽視．因?yàn)槲磥斫?jīng)濟(jì)的發(fā)展將以城市和城市群為中心展開，客流的集中度將會有上升的趨勢．在經(jīng)濟(jì)活躍、客流繁忙的城市群之間修建高速或城際鐵路網(wǎng)將有效地滿足人們的出行要求．運(yùn)輸需求預(yù)測是運(yùn)輸經(jīng)濟(jì)學(xué)研究的核心內(nèi)容，也是運(yùn)輸系統(tǒng)規(guī)劃的基礎(chǔ)性工作．對運(yùn)輸需求進(jìn)行科學(xué)、準(zhǔn)確地預(yù)測，有利于運(yùn)輸相關(guān)部門制定合理的發(fā)展規(guī)劃，提高運(yùn)輸能力和服務(wù)水平．本文在分析影響鐵路客運(yùn)需求因素的基礎(chǔ)上，建立回歸預(yù)測模型對未來五年的鐵路客運(yùn)需求進(jìn)行了預(yù)測，為鐵路相關(guān)部門做好短期規(guī)劃提供參考．

1鐵路客運(yùn)需求影響因素分析

1．1影響鐵路客運(yùn)需求的因素影響鐵路客運(yùn)需求的因素主要有:(1)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平．經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展帶動人們出行需求的增加，發(fā)達(dá)國家的經(jīng)驗(yàn)表明:一個國家年均客運(yùn)周轉(zhuǎn)量增長速率和其GDP增長速度相當(dāng);(2)人口數(shù)量．人口數(shù)量是影響鐵路客運(yùn)需求的重要因素，人口數(shù)量越大，出行需求越大，反之越小;(3)人均生產(chǎn)總值．人均生產(chǎn)總值增加，居民消費(fèi)水平也隨之增加，用于旅行等費(fèi)用增加，出行需求增加;(4)鐵路營業(yè)里程．鐵路營業(yè)里程增加，供給增加，也將在一定程度上刺激人們的出行需求;(5)國內(nèi)旅游人數(shù)．鐵路的安全性、舒適性、服務(wù)質(zhì)量的提高以及旅游專列的開行，都將在一定程度上促使游客選擇鐵路出行;(6)居民消費(fèi)水平和人均可支配收入．隨著人們?nèi)司芍涫杖氲脑黾樱M(fèi)水平的提高及消費(fèi)結(jié)構(gòu)的改變，也都將刺激新的客運(yùn)需求的增加;(7)其他運(yùn)輸方式:公路、水運(yùn)、航空等其他客運(yùn)方式和鐵路客運(yùn)在一定程度上存在相互競爭的關(guān)系，在總客運(yùn)需求一定的情況下，它們之間存在反比關(guān)系．

1．2灰色關(guān)聯(lián)法的計(jì)算步驟根據(jù)灰色理論，設(shè):參考序列為:X0={X0(1)，X0(2)，…，Xi(n)}，比較序列為:Xi={Xi(1)，Xi(2)，…，Xi(n)}，其中，i=1，2，…，m．(1)數(shù)據(jù)初值化處理由于原始數(shù)據(jù)的量綱不同，為了保證數(shù)據(jù)的可比性，首先要對原始數(shù)列進(jìn)行無量綱化處理，即用同一數(shù)列的第一個數(shù)去除后面的所有數(shù)據(jù)．(2)計(jì)算關(guān)聯(lián)系數(shù)對Xi在X0第K點(diǎn)的關(guān)聯(lián)系數(shù)用ξi(k)表示，計(jì)算公式如下［1］:式中，ρ為分辨系數(shù)，取值為0～1，通常取0．5．(3)計(jì)算關(guān)聯(lián)度為了便于比較，可以將關(guān)聯(lián)系數(shù)轉(zhuǎn)化為關(guān)聯(lián)度．每個影響因素的關(guān)聯(lián)系數(shù)的平均值即為該因素的關(guān)聯(lián)度為，計(jì)算公式為:

1．3鐵路客運(yùn)需求影響因素分析由于鐵路客運(yùn)量與其他客運(yùn)量存在競爭關(guān)系，所以要對公路客運(yùn)量、航空客運(yùn)量、水運(yùn)客運(yùn)量進(jìn)行正向處理，本文采用取倒數(shù)的方法．根據(jù)數(shù)據(jù)初始化的方法，將原始數(shù)據(jù)(表1)進(jìn)行初始化處理，利用式(1)計(jì)算關(guān)聯(lián)系數(shù)，見表2．按照式(2)計(jì)算得各影響因素與鐵路客運(yùn)量的關(guān)聯(lián)度分別為γ1=0．695，γ2=0．714，γ3=0.712，γ4=0．840，γ5=0．766，γ6=0．643，γ7=0．582，γ8=0．687，γ9=0．661，γ10=0．709．由計(jì)算結(jié)果可知:與鐵路客運(yùn)量關(guān)聯(lián)度最大的是鐵路營業(yè)里程，其次是國內(nèi)旅游人數(shù)，然后依次是人均生產(chǎn)總值，總?cè)丝跀?shù)量，人均可支配收入，國內(nèi)生產(chǎn)總值，水運(yùn)客運(yùn)量，居民消費(fèi)水平，公路客運(yùn)量，最后才是航空客運(yùn)量．其中鐵路營業(yè)里程、國內(nèi)旅游人數(shù)、人均生產(chǎn)總值、總?cè)丝跀?shù)量、人均可支配收入關(guān)聯(lián)度都在0．7以上，關(guān)聯(lián)度高．因此選取這五個因素作為鐵路客運(yùn)量的主要影響因素．

2基于多元回歸預(yù)測的鐵路客運(yùn)需求預(yù)測

2．1鐵路客運(yùn)量走勢圖利用SPSS軟件將表1的第二列鐵路客運(yùn)量做回歸分析，得到散點(diǎn)圖如圖1．由下圖可以看出鐵路客運(yùn)量走勢符合多元線性回歸方程要求，可以進(jìn)行線性回歸預(yù)測．圖12007～2016年鐵路客運(yùn)量走勢散點(diǎn)圖

2．2影響因素預(yù)測根據(jù)前面的計(jì)算分析，本文選取鐵路營業(yè)里程，國內(nèi)旅游人數(shù)，人均生產(chǎn)總值，總?cè)丝跀?shù)量和人均可支配收入作為鐵路客運(yùn)量的主要影響因素進(jìn)行預(yù)測，因此，首先對影響因素進(jìn)行預(yù)測．采用時間序列曲線估計(jì)回歸方法對鐵路營業(yè)里程、國內(nèi)旅游人數(shù)、人均生產(chǎn)總值、總?cè)丝跀?shù)量和人均可支配收入進(jìn)行預(yù)測，將表1中相關(guān)數(shù)據(jù)做線性回歸分析［2］，對其進(jìn)行預(yù)測和精度檢驗(yàn)，可得各因素的預(yù)測結(jié)果，見表3．2．3鐵路客運(yùn)需求預(yù)測由圖1可以看出鐵路客運(yùn)量走勢符合多元線性回歸方程要求，因此，利用最小二乘法，建立基于鐵路營業(yè)里程，國內(nèi)旅游人數(shù)，人均生產(chǎn)總值，總?cè)丝跀?shù)量和人均可支配收入的鐵路客運(yùn)量的多元線形回歸方程為:Y=－765307．503+19607X1+0．556X2+1．594X3+5．578X4－12．903X5式中，Y為鐵路客運(yùn)量(萬人);X1為鐵路營業(yè)里程(萬公里);X2為國內(nèi)旅游人數(shù)(萬人);X3為人均生產(chǎn)總值(元);X4為總?cè)丝跀?shù)量(萬人);X5為人均可支配收入(元)．將回歸模型預(yù)測數(shù)據(jù)與實(shí)際數(shù)據(jù)進(jìn)行比較，從表4可見鐵路客運(yùn)量實(shí)際值與預(yù)測值的相對誤差在±5%以內(nèi)，回歸模型的精度較高．將表3中的鐵路營業(yè)里程、國內(nèi)旅游人數(shù)、人均生產(chǎn)總值、總?cè)丝跀?shù)量和人均可支配收入的預(yù)測數(shù)據(jù)代入到多元線性回歸方程中，可預(yù)測出2017～2021年鐵路客運(yùn)需求量的值分別為308024．13、338224．20、370898．13、406124．38、443863．71萬人．

3結(jié)論

通過上述分析，確定影響鐵路客運(yùn)需求的最主要因素有鐵路營業(yè)里程，國內(nèi)旅游人數(shù)、人均生產(chǎn)總值、總?cè)丝跀?shù)量和人均可支配收入．利用這5個因素建立了多元回歸預(yù)測模型，對我國2017～2021年的鐵路客運(yùn)需求量進(jìn)行了預(yù)測，預(yù)測結(jié)果顯示鐵路客運(yùn)需求在未來五年呈逐年增長的趨勢.

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作者：王晚香 劉文儉 李巖 單位：大連交通大學(xué)