重庆市客运量影响因素相关性分析

■郝满炉

（重庆城市交通开发投资（集团）有限公司）

1 引 言

一般来说，城市的交通运输业有运输业和邮电通信业两部分组成。科技发展日新月异，人们的出行需求越来越多，交通运输业的在当今社会的发展中越来越关键。运输是人和物通过运输工具从某一空间转移到另一个空间的活动，主要分为为客运和货运。运输业在社会发展已成为不可或缺的存在，其中客运即旅客运输手段是运输业的关键。客运的主要是通过铁路、公路、水运和民用航空等方式将人进行空间位移，客运量及人口出行数量代表了客运业的发展程度。

金伟[1]认为运输业可以提高国家产业结构转变的速度，促进新兴行业的发展，降低农村人口的比例，创造就业、创业条件，拉动和加快各区域的经济、文化交流，促进不同区域的共同发展。余佳莹、杨绪彪等[2]通过多元回归分析法分析了上海虹桥机场的客运数据，调查了客运量对航空客运量的影响。宋迪等[3]研究了外出日期、气候及出行方式等影响因素对客运量的影响，对不同因素之间的相关性进行了调查。

目前，国内外对人们的交通出行需求的研究未综合考虑人口及城市发展规模等因素对客运量的影响的大小，只考虑单因素的作用。未解决上述问题，本文首先对影响城市客运量的变量进行总结，然后以重庆市为例，采用灰色关联分析的方法，分析比较不同因素对客运量的影响程度。

2 客运量影响因素

随着社会的不断进步，经济与客运的发展密不可分，两个相互之间促进共同发展。为了更好地了解经济与客运的关系，保证促进交通运输发展的同时推动社会经济的增长[4-5]。

关于客运量的影响因素，主要存在经济和人口两个类别。随着社会的不断发展，人们对出行的要求越来越高，对客运量的需求也进一步提高，对交通基础设施的建设方面提出了新的要求。人口方面，随着城市规模的不断扩大，常驻人口越来越多，对交通的需求就越来越大。

2.1 国民经济发展情况

国内生产总值（GDP）指某一时间内一个区域的经济中出现的全部最终产品和提供劳务的市场价值的总值，是评价一个区域发展水平的重要指标。国家的经济发展越好，对外出交流的要求就越高，国家的交通就越发达。国家新兴产业的发展离不开交通运输，通过交通运输业，各地区之间的联系不断加强，生产和消费水平得以提高。经济发展的同时对交通的需求也会越来越大，两者存在着一致的关系。

同样的，交通的发展水平也是衡量一个地区发展水平高低的重要指标，因此选择GDP作为影响客运量发展规模的变量。交通运输业所在的第三产业的经济快速发展，表明了先进产业正在迅速发展。第三产业在GDP的提高，标志着我国产业类型的调整，由传统农业向高新产业发展。产业调整的同时必然会导致人员的流动，对交通需求更加频繁，进而进促进客运量的增长。因此，第三产业的发展与客运量息息相关，选择第三产业GDP作为客运量影响因素。

2.2 常驻人口数量

城市的常驻人口数量与城市的交通出行规模息息相关，居住人口越多，交通需求越高。除统计常驻人口外，还应分析各地区城乡人口的差异。不同群体的交通出行频率是不同的，城市人口的交通出行率高于农村人口。人口与交通研究的目的是从交通的载体-人口、从而充分发挥交通运输的先锋作用和地位。

3 客运量影响因素分析

3.1 重庆市客运量分析

以重庆市为例，基于重庆市统计年鉴收集重庆市1996—2020年客运量的变化趋势，由于2013年以后重庆市统计年鉴对客运量的统计方法进行了改良，并且2 013年后的数据与之前的数据不相关，因此重点本文分析1996—2012年的客运量变化趋势。其中每年的出行人数的变化情况如图1所示。

图1 客运量变化趋势

通过17年的客运量变化趋势可知，1996—2002年，重庆市交通客运量缓慢增加，客运量的增长率为分别为9%、6.1%、7%、6.3%、4%及6.5%。2003—2006年，重庆市客运量的增长率呈上下波动的趋势，其中2003年与2006年的客运量增长率为负数。2007—2008年，重庆市出行人数增长率较高，客运量增长率的为分别为26.1%和38.9%，表明人们对交通的需求增大。2009年以后，重庆市客运量的增长趋势保持稳定，其平均增长率高于1996—2002年。

重庆市1996—2012年的年生产总值的变化趋势如图2所示。重庆市的GDP及第三产业GDP是逐年增加的，并且增长率随时间的增加逐年增加，对比客运量的变化趋势可知两者的总体变化趋势保持一致。

图2 GDP变化趋势

重庆市1996—2012年每一年常驻及城镇人口数量如图3所示。1996—2004年，重庆市的常驻人口数量是不断减少的，有大量人口逐渐离开重庆市，2005之后重庆市的人口逐渐增加。2010年之前重庆市的常驻人口数量的变化较小。对比每年的出行人口的变化情况可知，2001年之前出行人口和常住人口的数量的变化趋势相反，2001年之后两者的变化趋势相似。重庆市的城镇人口数量每年都会以一定的增长率增加，2002年之前与2008年之后的城镇人口数量的变化情况与出行人口数量的变化情况保持一致。

图3 城镇人口变化趋势

3.2 灰色关联分析

灰色关联分析是分析不同变量之间关联性的一种定量分析手段，各变量与客运量相关性较大则证明该变量对客运量的影响较大。因此，以客运量为主要研究目标，基于重庆市1996—2012年的人口、经济及客运量的变化情况，通过灰色关联分析的方法调查城市的经济、人口等方面对客运量影响大小。具体计算步骤如下：

将影响因素设为矩阵X，试验结果设为矩阵Y：

式中：i表示第i个影响因素；

j表示影响因素变化时所取的对应的值；

xij表示第i个影响因素的变化值；

yij表示第i个影响因素变化时所对应的安全系数。

因为各影响因素的量纲不同且数据相差较大，对结果影响较大，所以对数据进行无量纲化处理，通过极差变化来得到新的矩阵Aij、Bij：

对新的矩阵进行如下处理，形成新的差异序列矩阵△，并从中找出最大最小值：

关联系数矩阵以及关联度的计算公式为：

式中：L为关联系数矩阵；

α为分辨系数，一般取0.5；

G为关联度；

n为计算关联度时影响因素的数量。

灰色关联系数是描述客运量与各因素之间相关性的定量值，系数越高，变量对客运量的作用越大。基于灰色关联分析的结果，各变量对客运量的作用大小，结果如图4所示。结果表明，尽管重庆的经济发展较为迅速，第三产业所占GDP的比例也越来越高，现阶段对客运量影响较大的还是整体生产总值，第三产业对交通需求的增长未存在主要影响作用。相比于常驻人口，城镇人口的增长对交通需求的作用更大，其原因可能是以城镇人口为代表的城市化发展水平对客运量的影响更大。

图4 灰色关联分析

4 总 结

城市的交通客运量与该地区的发展密切关联，城市规模越大对交通的需求就越大。城市的交通出行量的影响变量较多，不同的时期，客流量的发展趋势不同。在进行客流量预测时，需要结合城市交通发展的时期与规模综合考虑。关于客运量的影响因素，存在有经济和人口两个方向。以重庆市为例，研究客运量及各变量在不同年份的变化趋势，然后基于灰色关联分析，调查各变量对客运量的作用大小。结果表明：GDP对客运量的影响较大，第三产业GDP由于发展规模的限制对客运量的影响小于GDP。常驻人口包含了所有人口对客运量的影响，但城镇人口对交通需求大于农村人口，因此对客运量的作用方面，城镇人口大于常驻人口。相比于人口，重庆市的GDP对客运量的影响更大。