基于重要性和可行性的区域公路货物运输量统计指标排序模型*

2012-09-25 07:51戴彤焱齐晓杰
关键词:运输量交通部排序

吴 彪 戴彤焱 齐晓杰

(黑龙江工程学院汽车与交通工程学院 哈尔滨 150050)

随着我国公路交通事业的持续快速发展,以土建工程为主要特征的交通基础设施建设逐渐向基础设施建设和运输管理并重方向转变.这种转变使政府部门、交通行业及社会公众对运输量调查统计指标的信息需求日益迫切[1].指标体系是运输量调查统计的核心问题之一,其设置的好坏直接影响到统计数据的准确性、科学性及运输量统计工作的权威性[2].目前,美国、日本和加拿大在公路货物运输信息调查统计方面的研究具有一定的代表性.美国的公路货物运输量调查统计指标主要包括运输支出、运输与国民经济关系和运输基础设施等方面的调查统计指标;日本的公路货物运输量调查统计指标主要包括货车汽车的行驶距离、燃油消耗、货车载重、货物运送量、货物名称等[3];加拿大的分货类的公路运输量调查指标细致丰富.我国现行的公路运输量调查方法,是指1994年交通部颁布的《公路运输抽样调查方案》和2006年交通部制定并下发的《公路运输量统计调查试点方案》[4-5],尽管后者对前者进行了补充和改进,但其获得的数据与前者基本相同,仍表现出调查数据难以满足不同层面用户决策的需要以及数据质量难以验证的问题,其原因之一在于调查指标不够丰富.本文在确定区域公路货物运输量调查数据服务主体的基础上,提出区域公路货物运输量统计指标体系的初步框架,应用数理统计方法得出统计指标的重要性和可行性的相关统计量值,对区域公路货物运输量统计指标进行排序,量化区域公路货物运输量统计指标需求.

1 区域公路货物运输量调查数据的服务主体

区域公路货物运输量调查统计指标的服务主体主要包括省级职能部门、交通规划部门、运输管理部门、运输企业、高等院校及科研院所和社会公众等[6],见图1.

图1 区域公路货物运输量调查数据的服务主体

2 区域公路货物运输量统计指标体系的初步框架

区域公路货物运输量统计调查,是指在一定的统计周期内,在所界定的行政区域范围内,对所有民用货车公路运输特征性指标数据的调查与统计[7].从定义可以看出,要较全面反映区域公路货物运输特征,真实反映公路交通行业对区域社会经济的贡献率,需对公路的区域运输量和线路运输量进行调查统计.

依据部颁1994年方案、部颁2006年试点方案和2008全国公路运输量专项调查方案[8],结合不同层次用户的需求内容,本文从统计内容和统计层次两方面考虑区域公路货物运输量统计指标体系.鉴于三级指标数量较多,本文仅列出一二级指标,见图2.

图2 区域公路货物运输量统计指标体系

3 区域公路货物运输量统计指标排序方法

3.1 指标重要性及其评价等级量化

指标的重要性是指在区域公路货物运输量统计指标体系中,该指标的重要程度和代表性.各调查统计指标的重要性评价等级及量化值,见表1.

表1 指标重要性评价等级及其量化值

3.2 指标可行性及其评价等级量化

指标的可行性是指在区域公路货物运输量实际统计调查工作中,获取该指标的难易程度和可靠程度.各调查统计指标的可行性评价等级及量化值,见表2.

表2 指标可行性评价等级及其量化值

3.3 指标排序可信度量化

区域公路货物运输量统计指标排序结果的可信程度由两个因素决定[9]:被调查人员对统计指标的熟悉程度(用Cs表示熟悉程度系数);被调查人员对统计指标做出判断的依据(用Ca表示判断系数).被调查人员对调查指标的熟悉程度分为“熟悉、熟悉、比较熟悉、一般、较不熟悉、很不熟悉”6个等级:判断依据为“理论分析、实践经验、同行了解和直觉”.具体量化值分别见表3、表4.

表3 熟悉程度系数

表4 判断依据及其影响程度量化值

表4中,判断系数总和等于1表明对被调查人员判断的影响程度大,判断系数总和等于0.8表明对被调查人员判断的影响程度为中等,判断系数总和等于0.6表明对被调查人员判断的影响程度小.

3.4 主要统计分析函数

区域公路货物运输量统计指标排序模型,利用的主要统计分析函数[10],见表5.

表5 统计分析函数

4 区域公路货物运输量统计指标排序

采用座谈和问卷的方式对黑龙江省行政区域内不同类型用户区域公路货物运输量统计指标的需求情况进行调查,发出问卷67份、回收问卷67份,其中有效样本54份.

4.1 调查统计指标排序可信程度分析

根据不同类型用户自填的“指标熟悉程度表”及“判断依据以及影响程度量化表”数据,利用可信程度系数Cr的计算公式(1),得出可信程度系数,如图3所示.

式中:Cs为熟悉程度系数;Ca为判断系数.

图3 区域公路货物运输量统计指标排序可信度

由图3可知,对于区域公路货物运输量调查统计指标,用户对指标的熟悉程度大多在“比较熟悉”和“熟悉”之间,用户对判断依据的影响程度大多在“中等”附近,可信程度系数的最小值为0.572,说明本次区域公路货物运输量统计指标需求调查可信程度较高.

4.2 调查指标相关统计量计算分析

应用SPSS统计分析软件对区域公路货物运输量统计指标需求调查数据进行处理[11],均值、满分频率、等级和与变异系数等相关统计量的计算结果,汇总于表6.

表6 区域公路货物运输量调查指标相关统计量

续表6

表6中,均值、满分频率、等级和其值越大,其对应的区域公路货物运输量统计指标的重要性越高、可行性越好;变异系数反映用户对各调查统计指标重要性和可行性的协调程度,其变异系数越小,协调程度越高.

4.3 调查统计指标排序分析

根据调查指标重要性和可行性的相关统计量计算结果,分别将均值、满分频率、等级和以及变异系数等统计量总体数据的各个数值按大小顺序排列,利用“等概率原则”分别求其顺序值的期望值,以评价指标的重要性程度和获取该指标的难易程度.平均分配重要性和可行性的指标属性权重,得出区域公路货物运输量统计指标综合排序,见图4.

图4 区域公路货物运输量统计指标排序

从图4可以看出,区域公路货物运输量统计指标体系中的基本调查指标综合位次较高,其一级指标中的货运量、货物周转量指标分别处于第1,2位;强化调查指标的综合位次相对较低,其一级指标中的公路路段货运量、公路路段货物周转量指标分别处于第23和19位;燃油消耗指标的综合位次较高,处于第7位,运输效率指标中的实载率的综合位次较高,处于第10位.

5 结束语

通过借鉴国内外交通运输信息调查统计领域的最新研究成果,从货运量、货物周转量等实物量指标,运输效率指标,能源消耗指标和运输企业经营资产财务等价值量指标四方面筛选区域公路货物运输量调查统计指标,丰富了区域公路货物运输量调查统计指标;在统计指标需求调查的基础上,应用数理统计方法构建区域公路货物运输量调查统计指标排序模型,以评价各指标的重要性和行性.排序模型量化了区域公路货物运输量调查统计指标需求,量化结果表明服务主体对公路货运量、货物周转量的总量指标,货运企业经营资产财务等价值量指标,实载率等运输效率指标和燃油消耗指标需求强烈.

[1]岑晏青,刘 方,曹 沫,等.公路货物运输量统计方法制度改革的设想[J].交通战略与规划,2007(2):12-16.

[2]袁长伟,焦 萍,吴群琪.美国的交通运输统计[J].中国统计,2005(12):37-38.

[3]交通部科学研究院.国外运输量调查研究报告[R].北京:交通部科学研究院,2003.

[4]中华人民共和国交通部.公路汽车运输量抽样调查方案[Z].北京:中华人民共和国交通部,1994.

[5]中华人民共和国交通部.公路运输量统计调查试点方案[Z].北京:中华人民共和国交通部,2006.

[6]长安大学运输科学研究院.高速公路运输统计分析指标体系的构建[J].交通战略与规划,2007(2):74-78.

[7]崔晓飞.区域公路运输量调查与统计方法研究[D].长春:吉林大学,2007.

[8]中华人民共和国交通运输部.全国公路水路运输量专项调查方案[Z].北京:中华人民共和国交通部,2008.

[9]王 芳.社区卫生服务绩效评价指标体系研究[D].武汉:华中科技大学同济医学院,2006.

[10]柯惠新,沈 浩.调查研究中的统计方法[M].北京:中国传媒大学出版社,2005.

[11]苏 群,戴彤焱,吴 彪,等.区域公路运输量调查统计指标需求分析研究[R].哈尔滨:黑龙江工程学院,2010.

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