李利軍，姚國君

(石家莊鐵道大學 經(jīng)濟管理學院，河北 石家莊 050043)

交通結(jié)構(gòu)變化和調(diào)整是推動社會高質(zhì)量發(fā)展的主要內(nèi)容，也是打贏藍天保衛(wèi)戰(zhàn)的關(guān)鍵。近年來，公鐵貨物運輸呈現(xiàn)不同的演進趨勢，在貨運量方面公路運輸比例持續(xù)增長，鐵路運輸比例呈現(xiàn)下降趨勢，通過研究公鐵交通運輸結(jié)構(gòu)演進因素有助于推動貨運交通發(fā)展。因此，以北京為研究對象，在闡述公鐵貨運交通結(jié)構(gòu)演進的基礎(chǔ)上定量分析貨運結(jié)構(gòu)變化，構(gòu)建基于層次分析法(Analytic Hierarchy Process，AHP)的公鐵貨運交通結(jié)構(gòu)演進影響因素模型，同時進一步構(gòu)建基于灰色關(guān)聯(lián)度分析法(Grey Relation Analysis，GRA)的公鐵貨運交通結(jié)構(gòu)演進影響因素模型，根據(jù)模型計算結(jié)果分析影響公鐵貨運交通結(jié)構(gòu)演進的因素，為公鐵貨運交通結(jié)構(gòu)優(yōu)化提供研究基礎(chǔ)。

1 北京公鐵貨運交通結(jié)構(gòu)演進概況

交通結(jié)構(gòu)是指各種運輸方式內(nèi)外部相互聯(lián)系、相互作用的各要素、各環(huán)節(jié)等方面的有機比例和構(gòu)成關(guān)系狀態(tài)。研究主要從北京公鐵貨運量、貨物周轉(zhuǎn)量及運營里程等方面分析貨運交通結(jié)構(gòu)演進概況，數(shù)據(jù)來源于2011—2019 年《北京統(tǒng)計年鑒》。

1.1 北京公鐵貨運量比例變化

2011 年以來，北京公鐵貨運量總體呈下降趨勢，2019 年全市公鐵貨運量22 774 萬t，相比2011 年減少7.63%。其中，公路貨運量占公鐵貨運總量比重較大，平均占比在95%以上，另外，貨運量2011—2014 年總體呈上升趨勢，2015 年下降幅度較大，2015 年—2019 年總體呈上升趨勢；隨著北京鐵路專用線數(shù)量的減少，鐵路貨運量呈遞減趨勢，2019 年(449 萬t)與2011 年(1 380 萬t)相比減少67.5%，鐵路貨運量占比總體也呈減少趨勢，由2011 年貨運量占比5.14%下降到2019 年的1.64%。從貨運量變化趨勢來看，公路貨運量將呈增加態(tài)勢，而鐵路貨運量將呈減少態(tài)勢。北京公鐵貨運量及其占比變化如圖1 所示。

圖1 北京公鐵貨運量及其占比變化Fig.1 Road-rail freight volume and its share change in Beijing

1.2 北京公鐵貨物周轉(zhuǎn)量比例變化

2011 年以來，北京市公鐵貨物周轉(zhuǎn)量總體呈上升趨勢，2019 年全市完成公鐵貨物周轉(zhuǎn)量533.20億t·km，相比2011 年增長20.18%。其中，公路貨物周轉(zhuǎn)量占公鐵貨物周轉(zhuǎn)總量的比重呈現(xiàn)上升狀態(tài)，且所占比重越來越大，2011—2018 年均占比36.32%，2019 年占比(51.71%)超過鐵路貨物周轉(zhuǎn)量，而且公路貨物周轉(zhuǎn)量整體也呈增加趨勢，2019年周轉(zhuǎn)量最大(275.68 億t·km)，較2018 年增加64.68%，周轉(zhuǎn)量增加趨勢明顯增強，這與經(jīng)濟發(fā)展及固定資產(chǎn)投資存在正比例關(guān)系；鐵路貨物周轉(zhuǎn)量總體則呈下降趨勢，由2011 年的311.32 億t·km下降到2019 年的257.50 億t·km，年均減少5.98 億t·km，鐵路貨物周轉(zhuǎn)量所占比重由70.17%下降到48.29%，但近年來有所回升。公路周轉(zhuǎn)量總體弱于鐵路周轉(zhuǎn)量，但公路周轉(zhuǎn)量在2019 年反超鐵路周轉(zhuǎn)量，根據(jù)趨勢變化來看公路周轉(zhuǎn)量將會增加，鐵路周轉(zhuǎn)量仍然會起伏不定。北京公鐵貨物周轉(zhuǎn)量及其比例變化如圖2 所示。

圖2 北京公鐵貨物周轉(zhuǎn)量及其比例變化Fig.2 Road-rail freight turnover and its proportion change in Beijing

1.3 北京公鐵里程變化

2011 年以來，北京市公鐵總里程總體逐年增加，2019 年全市公鐵總里程23 571 km，相比2011年增長5.16%。其中，公路里程占其總里程的比重較大，基本保持在95%左右的水平，相比2011 年公路里程的21 347 km，2019 年里程達到22 366 km，增長1 019 km，這與公路發(fā)展政策、經(jīng)濟及投資因素存在必然聯(lián)系；鐵路里程由2011 年的1 067 km 增長到2019 年1 205 km，增長138 km，雖然鐵路里程增加數(shù)量沒有公路大，但總體也呈現(xiàn)出增加態(tài)勢。公路相較于鐵路里程所占比重與增長幅度均較大，與投資政策存在一定關(guān)系，根據(jù)《北京統(tǒng)計年鑒》統(tǒng)計數(shù)據(jù)顯示，2014 年公路投資額是鐵路的9.4 倍，2019 年公路投資額是鐵路的5.6倍。北京公鐵里程及其占比變化如圖3 所示。

圖3 北京公鐵里程及其占比變化Fig.3 Road-rail mileage and its proportion change in Beijing

2 基于AHP-GRA 的北京公鐵貨運交通結(jié)構(gòu)演進影響因素分析

2.1 基于AHP 的公鐵貨運交通結(jié)構(gòu)演進影響因素分析

AHP 是一種定性和定量相結(jié)合、系統(tǒng)的、層次化的分析方法[1]。AHP 方法采用兩兩比較，比較時采用相對尺度，可以在一定程度上減少不同性質(zhì)指標之間相互比較的困難[2]。其特點是在對復雜決策問題的本質(zhì)、影響因素及其內(nèi)在關(guān)系等進行深入研究的基礎(chǔ)上，利用較少的定量信息使決策的思維過程數(shù)學化，從而為多目標、多準則或無結(jié)構(gòu)特性的復雜決策問題提供簡便的決策方法。根據(jù)實踐調(diào)查和既有研究分析，從政策、資源結(jié)構(gòu)、經(jīng)濟發(fā)展、交通科技進步、技術(shù)經(jīng)濟性和固定資產(chǎn)投資等6 個維度，構(gòu)建基于AHP 的公鐵貨運交通結(jié)構(gòu)演進影響因素模型[3-4]?；贏HP 的公鐵貨運交通結(jié)構(gòu)演進影響因素模型如表1 所示。A代表目標層，表示交通結(jié)構(gòu)演進；B代表準則層，表示政策、資源結(jié)構(gòu)、經(jīng)濟發(fā)展等6 個因素；C代表方案層，表示城市發(fā)展政策、運輸政策、產(chǎn)業(yè)政策等15 個子因素。

表1 基于AHP 的公鐵貨運交通結(jié)構(gòu)演進影響因素模型Tab.1 AHP-based model for influencing factors of traffic structure evolution of road-rail freight transport

根據(jù)AHP 原理，通過咨詢物流、運輸經(jīng)濟和公鐵貨運等研究領(lǐng)域的專家建議，構(gòu)造準則層判斷矩陣。準則層判斷矩陣如表2 所示。

表2 準則層判斷矩陣Tab.2 Judgment matrix of the criterion layer

將數(shù)據(jù)進行整理，通過計算可以得到準則層判斷矩陣的最大特征值為6.345、一致性檢驗比例CR為0.054 8，CR＜0.1，即通過一致性檢驗，根據(jù)計算確定指標權(quán)重，準則層各因素權(quán)重如表3 所示。采用同樣的方法，比較方案層各項指標的權(quán)重，方案層各因素權(quán)重如表4 所示，

表3 準則層各因素權(quán)重Tab.3 Factor weights in the criterion layer

表4 方案層各因素權(quán)重Tab.4 Factor weights in the scheme layer

根據(jù)層次總排序權(quán)重值可知，方案層子因素位于前6 位的分別是城市發(fā)展政策C1、第二產(chǎn)業(yè)C9、運輸政策C2、產(chǎn)業(yè)政策C3、第一產(chǎn)業(yè)C10、第三產(chǎn)業(yè)C8，其對應的準則層因素最多的是政策B1和經(jīng)濟發(fā)展B3，因而政策及經(jīng)濟發(fā)展是影響北京公鐵貨運交通結(jié)構(gòu)演進的主要因素。

2.2 基于GRA 的公鐵貨運交通結(jié)構(gòu)演進影響因素分析

灰色系統(tǒng)理論是由著名學者鄧聚龍教授首創(chuàng)的一種系統(tǒng)科學理論，其中的灰色關(guān)聯(lián)分析是一種多因素統(tǒng)計分析的方法[5]。GRA 模型用于對同一評價對象發(fā)展變化態(tài)勢的定量描述和比較分析，其對數(shù)據(jù)分布、樣本量、指標多少沒有嚴格限制。該模型的原理在于假設(shè)或模糊知道某一個指標可能與其他的因素相關(guān)，為了更加清楚指標與某個具體因素的相關(guān)程度，通過計算將因素排序，得到一個分析結(jié)果[6]。依據(jù)AHP 得到的準則層及方案層影響因素，合理選取GRA 的比較數(shù)列和參考數(shù)列，分析北京公鐵貨運交通結(jié)構(gòu)演進影響因素。以北京2011—2019 年公鐵里程之差作為參考數(shù)列，比較數(shù)列分別在政策B1因素上取第三產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)總值與第一產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)總值之差[7]；在資源結(jié)構(gòu)B2因素上取能源生產(chǎn)總量；在經(jīng)濟發(fā)展B3因素上取生產(chǎn)總值；鑒于交通科技進步B4因素考慮技術(shù)創(chuàng)新，取公路貨運量與公路里程的比值、鐵路貨運量與鐵路里程的比值，將兩者的比值之和作為交通科技進步因素數(shù)據(jù)；在技術(shù)經(jīng)濟性B5因素上，考慮到速度、費用、周轉(zhuǎn)量三者關(guān)系，取公路周轉(zhuǎn)量與公路貨運量的比值、鐵路周轉(zhuǎn)量與鐵路貨運量的比值，將兩者的比值之和作為技術(shù)經(jīng)濟性因素數(shù)據(jù)；固定資產(chǎn)投資B6因素最主要是其每年的公鐵投資金額，由于缺少部分數(shù)據(jù)且固定資產(chǎn)投資很大程度上決定運輸?shù)缆返睦锍?，生產(chǎn)力分布與能源共同決定交通運輸?shù)淖呦颉？紤]到公路貨物周轉(zhuǎn)量較小，而鐵路貨物周轉(zhuǎn)量較大，數(shù)值相差較大，因而將鐵路周轉(zhuǎn)量與其貨運量之比作為數(shù)據(jù)。參考數(shù)列及比較數(shù)列數(shù)據(jù)如表5 所示[8]。

表5 參考數(shù)列及比較數(shù)列數(shù)據(jù)Tab.5 Reference series and comparison series

對數(shù)據(jù)采用均值化處理后計算關(guān)聯(lián)度，第i個比較數(shù)列的第k個元素與參考數(shù)列的第k個元素之間的關(guān)聯(lián)系數(shù)ξi(k)計算公式為

式中：Y(k)為參考數(shù)列第k個元素對應值；Xi(k)為第i個比較數(shù)列第k個元素對應值；ρ為分辨系數(shù)，ρ∈ (0，∞)，ρ越小，分辨力越大，一般ρ的取值區(qū)間為(0，1)，具體取值可以視情況而定，當ρ≤0.546 3 時，分辨力最好，通常取ρ=0.5。

第i個比較數(shù)列對參考數(shù)列的關(guān)聯(lián)度ri計算公式為

通過計算，得到各因素的關(guān)聯(lián)度，公鐵里程之差為參考數(shù)列時的各因素關(guān)聯(lián)度如表6 所示。關(guān)聯(lián)度排序為政策B1＞經(jīng)濟發(fā)展B3＞資源結(jié)構(gòu)B2＞技術(shù)經(jīng)濟性B5＞交通科技進步B4＞固定資產(chǎn)投資B6，由此得出北京公鐵貨運交通結(jié)構(gòu)演進最重要的前3 個因素依次是經(jīng)濟發(fā)展B3、資源結(jié)構(gòu)B2和政策B1，此結(jié)論與基于AHP 的公鐵貨運交通結(jié)構(gòu)演進影響因素分析結(jié)論吻合。

表6 公鐵里程之差為參考數(shù)列時的各因素關(guān)聯(lián)度Tab.6 Correlation among factors when the mileage difference between roads and railways is the reference series

為進一步驗證，將公鐵貨運量之差作為參考數(shù)列，同理可得，公鐵貨運量之差為參考數(shù)列時的各因素關(guān)聯(lián)度如表7 所示，影響北京公鐵貨運交通結(jié)構(gòu)演進最重要的前3 個因素依次是經(jīng)濟發(fā)展B3、政策B1和資源結(jié)構(gòu)B2，與以公鐵里程之差作為參考數(shù)列時得到的結(jié)論幾乎相同。

表7 公鐵貨運量之差為參考數(shù)列時的各因素關(guān)聯(lián)度Tab.7 Correlation among factors when the freight volume difference between roads and railways is the reference series

2.3 基于AHP-GRA 的公鐵貨運交通結(jié)構(gòu)演進影響因素分析

綜合基于AHP-GRA 的北京公鐵貨運交通結(jié)構(gòu)演進影響因素分析，促使公鐵交通結(jié)構(gòu)演進的因素是多樣的，其中經(jīng)濟發(fā)展、政策、資源結(jié)構(gòu)因素起到關(guān)鍵作用，固定資產(chǎn)投資、技術(shù)經(jīng)濟性、交通科技進步作用次之。

（1）經(jīng)濟發(fā)展因素。經(jīng)濟發(fā)展程度直接影響北京交通運輸資本投入規(guī)模，而經(jīng)濟發(fā)展的直接代表是3大產(chǎn)業(yè)的比例結(jié)構(gòu)，等價于產(chǎn)業(yè)因素影響經(jīng)濟發(fā)展，經(jīng)濟發(fā)展影響交通運輸資本建設(shè)投入。如果北京第一、二產(chǎn)業(yè)發(fā)展迅猛，對應的大宗貨物運輸就相對蓬勃，貨運結(jié)構(gòu)偏向于鐵路等運量較大的運輸方式；如果北京第三產(chǎn)業(yè)占比較大，產(chǎn)業(yè)偏向于精細化，經(jīng)濟發(fā)展主要依靠第三產(chǎn)業(yè)，則貨運結(jié)構(gòu)偏向于航空、公路等較為快捷的運輸方式。

（2）政策因素。政策性措施主要是通過鼓勵式或限制式調(diào)控對貨物運輸方式進行管控。政策對產(chǎn)業(yè)的支持或限制直接影響產(chǎn)品運輸方式，如政策支持重工業(yè)的發(fā)展時，勢必會給予大宗貨物運輸優(yōu)惠政策。而城市發(fā)展政策則是結(jié)合運輸政策、產(chǎn)業(yè)政策等對城市進行合理開發(fā)和利用，進一步影響交通結(jié)構(gòu)。

（3）資源結(jié)構(gòu)因素。資源結(jié)構(gòu)直接表現(xiàn)為該地區(qū)自然能源的比例。如果北京煤炭、礦石等自然資源豐富，運輸結(jié)構(gòu)則偏向于鐵路等大宗運輸方式；如果北京旅游資源豐富或可再生資源匱乏，運輸結(jié)構(gòu)可能偏向于公路或航空。運輸方式不同，其能源消耗也不同，資源結(jié)構(gòu)的差異影響著北京的交通結(jié)構(gòu)。

（4）其他因素。交通科技的進步將影響新的運輸方式的誕生。交通科技進步將增加運輸系統(tǒng)的組成要素，繼而影響交通結(jié)構(gòu)的變化。隨著技術(shù)的進步，既有運輸方式的技術(shù)經(jīng)濟特性得到改善，其運輸速度和承載能力也將提高。因此，交通科技的進步影響交通結(jié)構(gòu)的變化。技術(shù)經(jīng)濟性主要包括速度、成本和承載能力，在一般情況下，速度快的運輸方式總是優(yōu)于速度慢的運輸方式，但是運輸速度與承載能力成反比，與運輸成本成正比。因此，多種形式的貨物運輸方式并存將是常態(tài)。由于運輸方式的技術(shù)經(jīng)濟特點不同，導致固定資產(chǎn)投資規(guī)模產(chǎn)生差異，運輸系統(tǒng)各部門之間存在競爭與協(xié)調(diào)，適應外部環(huán)境的運輸方式發(fā)展迅速，所占比例不斷提高，并逐漸成為主要的運輸方式。

3 結(jié)束語

現(xiàn)階段，我國經(jīng)濟發(fā)展呈現(xiàn)良好態(tài)勢，碳達峰、碳中和政策行動不斷落實，交通運輸業(yè)作為碳排放最大移動源，有必要進行運輸減排，鐵路運輸較公路運輸可以有效減少碳排放，呈現(xiàn)較好發(fā)展勢頭。調(diào)節(jié)貨物運輸結(jié)構(gòu)，實現(xiàn)城市貨運低碳化發(fā)展是目前城市交通規(guī)劃的重要措施。研究公鐵貨物運輸結(jié)構(gòu)影響因素可以根據(jù)政策及時優(yōu)化貨運結(jié)構(gòu)，更加有效地制定符合城市或地區(qū)發(fā)展的貨物運輸政策，更好地發(fā)展公鐵貨物運輸，更加有利推動貨物運輸市場發(fā)展。目前，“公轉(zhuǎn)鐵”政策實施效果明顯，但部分工礦企業(yè)、物流園區(qū)存在“無鐵可轉(zhuǎn)”的狀況，下一步將重點研究“公轉(zhuǎn)鐵”實施方案。