武慧榮,張邢磊,王 娜,閻春利,張文會(huì)
(東北林業(yè)大學(xué)交通學(xué)院,哈爾濱150040)
隨著生活水平的快速提高,私家車隨之成為大眾日常出行的必備品,各地逐漸形成“學(xué)車熱”,促進(jìn)了機(jī)動(dòng)車駕駛員培訓(xùn)行業(yè)的迅猛發(fā)展。目前,駕駛員培訓(xùn)相關(guān)研究包括行業(yè)發(fā)展環(huán)境分析、[1]行業(yè)管理、[2-3]行業(yè)成本分析[4]及培訓(xùn)模式[5-6]等方面,促進(jìn)了駕駛員培訓(xùn)行業(yè)的多元化發(fā)展,但對(duì)駕駛員培訓(xùn)市場(chǎng)規(guī)模的測(cè)算較少,使得行業(yè)管理部門(mén)在培訓(xùn)機(jī)構(gòu)審批時(shí)依據(jù)不足。因此,本研究采用組合預(yù)測(cè)方法,預(yù)測(cè)哈爾濱市駕駛員培訓(xùn)量,在此基礎(chǔ)上,結(jié)合哈爾濱實(shí)際情況,完成駕駛員培訓(xùn)行業(yè)發(fā)展規(guī)模測(cè)算。
駕駛員培訓(xùn)行業(yè)的規(guī)模主要取決于機(jī)動(dòng)車駕駛員的需求量,影響機(jī)動(dòng)車駕駛員需求量的主要社會(huì)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)包括社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、總?cè)丝跀?shù)量、汽車保有量等。
經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展改變了消費(fèi)觀念及出行方式,促進(jìn)更多的人購(gòu)買(mǎi)汽車,機(jī)動(dòng)車駕駛員的需求必然增加,這將影響機(jī)動(dòng)車駕駛員培訓(xùn)行業(yè)的發(fā)展規(guī)模。經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)居民收入的提升體現(xiàn)在人均地區(qū)生產(chǎn)總值這一經(jīng)濟(jì)指標(biāo),因此,筆者選擇該指標(biāo)為社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平指標(biāo),反映其對(duì)機(jī)動(dòng)車駕駛員培訓(xùn)行業(yè)的影響。
人口規(guī)模直接影響機(jī)動(dòng)車駕駛員的培訓(xùn)量,同時(shí),人口的構(gòu)成即人口的年齡構(gòu)成、工作性質(zhì)、生活方式等都會(huì)對(duì)駕駛員培訓(xùn)需求產(chǎn)生較大的影響。
為了更加便捷、舒適的出行方式,越來(lái)越多的人選擇購(gòu)買(mǎi)私家車。近年來(lái),我國(guó)的汽車保有量逐年增加,而有了車必定需要人來(lái)開(kāi),因此,汽車保有量也是影響機(jī)動(dòng)車駕駛員培訓(xùn)行業(yè)發(fā)展的一個(gè)重要因素。
組合預(yù)測(cè)模型是將不同類型的單一預(yù)測(cè)模型進(jìn)行組合發(fā)揮其各自的優(yōu)勢(shì),避免各模型的缺點(diǎn)以達(dá)到提高預(yù)測(cè)性能的目的。組合預(yù)測(cè)模型針對(duì)同一個(gè)問(wèn)題,采用兩種以上不同的預(yù)測(cè)方法,分別賦予不同的權(quán)重系數(shù)進(jìn)行預(yù)測(cè),即利用了兩種及以上預(yù)測(cè)模型的信息,提高了預(yù)測(cè)的精度。
建立組合預(yù)測(cè)模型時(shí),確定單一模型的權(quán)重系數(shù)非常重要,直接影響預(yù)測(cè)結(jié)果,建立組合預(yù)測(cè)模型如下。
式中:Y——組合預(yù)測(cè)值;
yi——第i個(gè)模型的預(yù)測(cè)值;
ωi——第i個(gè)模型的權(quán)重系數(shù)。
研究分別應(yīng)用ARIMA預(yù)測(cè)、曲線估計(jì)預(yù)測(cè)及灰色預(yù)測(cè)模型進(jìn)行預(yù)測(cè),與歷年實(shí)際值進(jìn)行比較,計(jì)算不同預(yù)測(cè)模型的誤差率平均值。根據(jù)預(yù)測(cè)誤差率大小賦予模型不同的權(quán)重系數(shù),即誤差率小的模型賦予較大權(quán)重。
哈爾濱市地處我國(guó)東北之隅,冬季氣溫寒冷,這也在一定程度上影響著機(jī)動(dòng)車駕駛員培訓(xùn)量。哈爾濱市歷年的主要社會(huì)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)如表1所示。
表1 哈爾濱市2010~2014年社會(huì)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)
分別應(yīng)用單一預(yù)測(cè)模型對(duì)哈爾濱市2010~2014年人均GDP進(jìn)行預(yù)測(cè),根據(jù)表1中的實(shí)際值,計(jì)算各模型誤差率如表2所示。
表2 人均GDP各模型預(yù)測(cè)誤差率
由表2可知,不同模型的預(yù)測(cè)誤差率不同,ARIMA模型預(yù)測(cè)擬合度較低,取加權(quán)系數(shù)0.2,曲線估計(jì)法加權(quán)系數(shù)取值0.4,灰色預(yù)測(cè)法取加權(quán)系數(shù)0.4,構(gòu)建新的組合預(yù)測(cè)模型,計(jì)算得到哈爾濱市2018~2020年人均GDP預(yù)測(cè)結(jié)果見(jiàn)表3。
表3 哈爾濱市人均GDP預(yù)測(cè)結(jié)果
分別應(yīng)用單一預(yù)測(cè)模型對(duì)哈爾濱市2010~2014年總?cè)丝跀?shù)進(jìn)行預(yù)測(cè),根據(jù)表1中的實(shí)際值,計(jì)算各模型誤差率如表4所示。
表4 總?cè)丝跀?shù)各模型預(yù)測(cè)誤差率
由表4可知,本次預(yù)測(cè)中灰色預(yù)測(cè)法擬合度較高,取加權(quán)系數(shù)0.5,曲線估計(jì)法加權(quán)系數(shù)取值0.2,ARIMA模型預(yù)測(cè)取加權(quán)系數(shù)0.3,計(jì)算得到哈爾濱市2018~2020年總?cè)丝跀?shù)預(yù)測(cè)結(jié)果見(jiàn)表5。
表5 哈爾濱市總?cè)丝跀?shù)量預(yù)測(cè)結(jié)果
分別應(yīng)用上述單一預(yù)測(cè)模型對(duì)哈爾濱2010~2014年汽車保有量預(yù)測(cè)進(jìn)行預(yù)測(cè),根據(jù)表1中的實(shí)際值,計(jì)算各模型誤差率如表6所示。
表6 汽車保有量各模型預(yù)測(cè)誤差率
由表6可知,ARIMA模型預(yù)測(cè)擬合度較低,取加權(quán)系數(shù)0.2,曲線估計(jì)法加權(quán)系數(shù)取值0.4,灰色預(yù)測(cè)法取值0.4,計(jì)算得到哈爾濱市2018~2020年汽車保有量預(yù)測(cè)結(jié)果見(jiàn)表7。
表7 哈爾濱市汽車保有量預(yù)測(cè)結(jié)果
哈爾濱市2010~2014年駕駛員培訓(xùn)量見(jiàn)表8。
表8 哈爾濱市2010~2014年駕駛員培訓(xùn)量統(tǒng)計(jì)
利用SPSS軟件對(duì)表1中的主要社會(huì)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)和表8中哈爾濱市駕駛員年培訓(xùn)量建立多元線性回歸模型及確定相關(guān)系數(shù),得出駕駛員年培訓(xùn)量預(yù)測(cè)模型為:
式中,x1、x2、x3分別為各年度人口數(shù)、人均 GDP 和汽車保有量的數(shù)值。
根據(jù)式(3)及表3、表5及表7,計(jì)算可以得出2018~2020年培訓(xùn)量預(yù)測(cè)值,見(jiàn)表9。
表9 哈爾濱市2018~2020年駕駛員年培訓(xùn)量預(yù)測(cè)
《機(jī)動(dòng)車駕駛員培訓(xùn)管理規(guī)定(交通運(yùn)輸部令2016年第51號(hào))》規(guī)定:“機(jī)動(dòng)車駕駛培訓(xùn)教練員應(yīng)當(dāng)按照統(tǒng)一的教學(xué)大綱規(guī)范施教。”機(jī)動(dòng)車駕駛員培訓(xùn)機(jī)構(gòu)為滿足學(xué)員駕駛操作訓(xùn)練要求,需配備一定數(shù)量的教學(xué)車輛。單車年培訓(xùn)能力按照以下公式計(jì)算:
式中,A——單車年培訓(xùn)能力,人/年;
T——教學(xué)車輛出勤率;
D——一年培訓(xùn)天數(shù);
H——教學(xué)車輛一天工作小時(shí)數(shù);
a——每個(gè)學(xué)員實(shí)車學(xué)習(xí)時(shí)間。
根據(jù)交通運(yùn)輸部、公安部于2016年8月18日印發(fā)的《機(jī)動(dòng)車駕駛培訓(xùn)教學(xué)與考試大綱(2016年10月1日施行)》要求,每個(gè)學(xué)員實(shí)車學(xué)習(xí)時(shí)間為36學(xué)時(shí)。
自2013年8月起,哈爾濱全面啟動(dòng)“多功能車載計(jì)時(shí)終端”——通過(guò)衛(wèi)星定位系統(tǒng)記錄學(xué)員的有效練車時(shí)間和練車距離,沒(méi)有達(dá)到學(xué)時(shí)標(biāo)準(zhǔn)的學(xué)員,一律不允許參加考試。根據(jù)哈爾濱市各機(jī)動(dòng)車駕駛員培訓(xùn)機(jī)構(gòu)實(shí)際工作情況,教學(xué)車輛出勤率平均值為99%,一年培訓(xùn)天數(shù)按355天計(jì),教學(xué)車輛一天工作小時(shí)數(shù)為9小時(shí),根據(jù)式(4)計(jì)算得出哈爾濱市單車平均培訓(xùn)能力為88人/年。
1.教學(xué)車輛
哈爾濱大中專院校在校學(xué)生近百萬(wàn)人,也給哈爾濱市駕駛員培訓(xùn)行業(yè)的發(fā)展提供了一定的生源。在不考慮配備駕駛模擬器的情況下,按照預(yù)測(cè)學(xué)員總量并預(yù)留5%的培訓(xùn)能力計(jì)算所需教學(xué)車輛總數(shù)。根據(jù)表8中哈爾濱市駕駛員培訓(xùn)總量預(yù)測(cè)結(jié)果及哈爾濱市單車平均培訓(xùn)能力計(jì)算,可得哈爾濱市所需教學(xué)車輛總數(shù),如表10所示。
表10 哈爾濱市2018—2020年所需教練車數(shù)量測(cè)算結(jié)果
2.教練員
根據(jù)《機(jī)動(dòng)車駕駛員培訓(xùn)機(jī)構(gòu)資格條件(GB/T 30340-2013)》要求,機(jī)動(dòng)車駕駛員培訓(xùn)機(jī)構(gòu)理論教練員按教練車(教學(xué)車輛)總數(shù)的3%配備,不少于2人;駕駛操作教練員不少于相應(yīng)車型教練車(教學(xué)車輛)總數(shù)的100%??紤]到教學(xué)車輛每日工作時(shí)長(zhǎng)9小時(shí)符合駕駛操作教練員每日工作時(shí)長(zhǎng),哈爾濱市駕駛操作教練員按照相應(yīng)車型教學(xué)車輛總數(shù)的100%配備,測(cè)算得出哈爾濱市2018~2020年駕培行業(yè)所需教練員數(shù)量,見(jiàn)表11。
表11 哈爾濱市2018~2020年所需教練員數(shù)量測(cè)算
本研究分析了影響機(jī)動(dòng)車駕駛員培訓(xùn)行業(yè)發(fā)展的主要社會(huì)經(jīng)濟(jì)指標(biāo),對(duì)哈爾濱市機(jī)動(dòng)車駕駛員培訓(xùn)量、教學(xué)車輛及教練員需求進(jìn)行了預(yù)測(cè)。通過(guò)分析得出,2018~2020年哈爾濱市總?cè)丝跀?shù)量保持穩(wěn)定,人均GDP和汽車保有量將大幅提高,帶動(dòng)哈爾濱市駕駛員培訓(xùn)量年增長(zhǎng)率大于10%,教學(xué)車輛數(shù)、教練員需求均有明顯增加。因此,行業(yè)管理部門(mén)應(yīng)合理配置各等級(jí)駕校,加強(qiáng)教練員的培訓(xùn)管理工作。