李 蓁，段雅馨，成宇飛，趙劍楠，馬寧遠(yuǎn)，孫 璐

(1.西安公路研究院有限公司 交通環(huán)保與低碳技術(shù)研究院，陜西 西安 710065；2.長安大學(xué) 運輸工程學(xué)院，陜西 西安 710064；3.陜西省交通運輸廳 港口服務(wù)中心，陜西 西安 710075；4.西安市交通發(fā)展研究中心 發(fā)展研究部，陜西 西安 710082)

0 引言

中共中央、國務(wù)院印發(fā)《交通強(qiáng)國建設(shè)綱要》[1]《國家綜合立體交通網(wǎng)規(guī)劃綱要》[2]，進(jìn)一步明確了交通新的歷史使命，將行業(yè)基礎(chǔ)性、引領(lǐng)性、戰(zhàn)略性和服務(wù)性地位推向了一個全新高度。在此背景下，在鐵路、公路、水路、航空等運輸方式已得到較為充分發(fā)展的基礎(chǔ)上，為推進(jìn)不同交通方式間的整合，進(jìn)一步健全和完善綜合交通運輸體系，亟需一個能綜合反映交通運輸行業(yè)發(fā)展的監(jiān)測性指數(shù)。而綜合交通運輸服務(wù)指數(shù)的構(gòu)建及相關(guān)成果應(yīng)用則是準(zhǔn)確把握交通運輸行業(yè)運行態(tài)勢、提升行業(yè)發(fā)展水平和服務(wù)能力的重要依據(jù)。它是從綜合交通的角度出發(fā)，選取鐵路、公路、水運、航空、郵政運量數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)指標(biāo)，經(jīng)過季節(jié)調(diào)整、無量綱化、權(quán)重設(shè)置、合成指數(shù)等處理環(huán)節(jié)，加權(quán)合成后用來反映交通運輸行業(yè)總體運行狀況的行業(yè)指數(shù)。該指數(shù)分為貨運指數(shù)、客運指數(shù)及綜合指數(shù)，不僅能夠反映交通運輸行業(yè)的總體發(fā)展態(tài)勢及變化趨勢，而且還能進(jìn)一步結(jié)合宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)分析其對宏觀經(jīng)濟(jì)的預(yù)警作用。

國內(nèi)外學(xué)者對綜合交通運輸發(fā)展指數(shù)進(jìn)行了大量研究。國外最早可追溯至2002 年，美國學(xué)者Lahirit和Stekler在美國運輸統(tǒng)計局支持下，構(gòu)建了運輸服務(wù)產(chǎn)出指數(shù)(TSOI)[3]，隨后該指數(shù)發(fā)展成為研究交通運輸經(jīng)濟(jì)的運輸服務(wù)指數(shù)(TSI)，并于2004 年開始對外發(fā)布[4]。我國關(guān)于反映綜合交通運輸發(fā)展的指數(shù)研究起步較晚。王建偉等[5]選取道路、鐵路、水運、航空4 種運輸方式的周轉(zhuǎn)量數(shù)據(jù)編制了中國運輸服務(wù)指數(shù)，并與同期宏觀經(jīng)濟(jì)景氣指數(shù)中的一致性指數(shù)進(jìn)行比對，得出貨運服務(wù)指數(shù)為宏觀經(jīng)濟(jì)的先行指標(biāo)，客運服務(wù)指數(shù)為一致性指標(biāo)的重要結(jié)論。陶續(xù)林、李瑩等[6-7]分別編制了江蘇省和天津市交通運輸服務(wù)指數(shù)。周健等[8]選取公路、鐵路、港口、民航、快遞5 種貨運方式，以及公路、鐵路、水運、民航4 種客運方式的運量數(shù)據(jù)，構(gòu)建了中國運輸服務(wù)指數(shù)(CTSI)，并結(jié)合相關(guān)性、周期性等對該指數(shù)的合理性進(jìn)行了檢驗。羅立翔等[9]結(jié)合地方統(tǒng)計部門對工業(yè)增加值的計算方法，構(gòu)建了適用于地方省級交通運輸部門的運輸服務(wù)指數(shù)模型。從研究內(nèi)容上看，現(xiàn)有研究對綜合運輸服務(wù)指數(shù)構(gòu)建的必要性均有一致認(rèn)識，但在此共識下對綜合運輸服務(wù)指數(shù)的應(yīng)用問題研究還不夠深入，且對綜合運輸服務(wù)指數(shù)與宏觀經(jīng)濟(jì)的關(guān)系研究還缺乏論證。從研究方法上看，現(xiàn)有研究在綜合運輸服務(wù)指數(shù)構(gòu)建中對指標(biāo)選取、權(quán)重設(shè)置和指數(shù)合成還沒有形成統(tǒng)一認(rèn)識。

綜上，參考以往經(jīng)驗做法，以陜西省為例，構(gòu)建綜合交通運輸服務(wù)指數(shù)，包括對遴選指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理、設(shè)置指標(biāo)權(quán)重、進(jìn)行指數(shù)合成，并分析其變化趨勢及相關(guān)成果應(yīng)用等。

1 綜合交通運輸服務(wù)指數(shù)構(gòu)建思路與方法

以陜西省統(tǒng)計數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，通過選取基礎(chǔ)指標(biāo)，對基礎(chǔ)數(shù)據(jù)進(jìn)行缺失值補(bǔ)充、季節(jié)調(diào)整及無量綱化處理，采用熵權(quán)法對各運輸方式進(jìn)行權(quán)重設(shè)置，進(jìn)而通過Fisher-ideal方法合成指數(shù)，最終形成陜西省月度綜合交通運輸客運、貨運和綜合服務(wù)指數(shù)。綜合交通運輸服務(wù)指數(shù)技術(shù)路線圖如圖1所示。

圖1 綜合交通運輸服務(wù)指數(shù)技術(shù)路線圖Fig.1 Technology roadmap of comprehensive transportation service index

1.1 基礎(chǔ)指標(biāo)選取

綜合交通運輸服務(wù)指數(shù)基礎(chǔ)指標(biāo)的選取，是以綜合性強(qiáng)、時效性好、關(guān)聯(lián)性大，能充分滿足行業(yè)發(fā)展分析與決策需要為原則，選取鐵路、公路、水運、航空、郵政5種貨運方式，以及鐵路、公路、水運、航空4 種客運方式的運輸量作為構(gòu)建綜合交通運輸服務(wù)指數(shù)的基礎(chǔ)指標(biāo)。綜合交通運輸服務(wù)指數(shù)構(gòu)建指標(biāo)集如表1 所示。其中，貨郵吞吐量和旅客吞吐量是機(jī)場完成指標(biāo)。原始數(shù)據(jù)來源于陜西省統(tǒng)計局官網(wǎng)[10]，時間范圍為2015年1月至2021年6月，考慮到基礎(chǔ)數(shù)據(jù)量較大及篇幅限制，故不再給出。

表1 綜合交通運輸服務(wù)指數(shù)構(gòu)建指標(biāo)集Tab.1 Indicator set for comprehensive transportation service index

1.2 基礎(chǔ)數(shù)據(jù)處理

以公路貨運為例，由于交通運輸業(yè)受節(jié)假日影響顯著，易呈現(xiàn)明顯的季節(jié)性波動，為更好地揭示其客觀變化的趨勢與規(guī)律，采用X-12-ARIMA 時間序列季節(jié)調(diào)整方法[11-14]，對存在季節(jié)效應(yīng)的指標(biāo)去除季節(jié)性，形成新的序列。陜西省公路貨運量季節(jié)調(diào)整前后值對比如圖2所示。

圖2 陜西省公路貨運量季節(jié)調(diào)整前后值對比Fig.2 Comparison of values of highway freight volume before and after seasonal adjustment in Shaanxi Province

為使不同量綱下的指標(biāo)具有可比性，還需對進(jìn)行季節(jié)調(diào)整后的數(shù)據(jù)做無量綱化處理。常用的無量綱化處理方法有標(biāo)準(zhǔn)化法、閾值法和指數(shù)處理法等[15]。其中標(biāo)準(zhǔn)化法和閾值法對加入的新數(shù)據(jù)較敏感，往往需重新計算，缺乏延續(xù)性，而指數(shù)化法能彌補(bǔ)前2 種方法的不足。因此，以基期指標(biāo)量為基礎(chǔ)，選取指數(shù)化法對各指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行無量綱化處理，方法如下。

式中：Iti為報告期t，第i種指標(biāo)的運量指數(shù)；qti為報告期t，第i種指標(biāo)的運量；q0i為基期，第i種指標(biāo)的運量。

研究以2015 年為基期，將2015 年全年各指標(biāo)的運量分別取均值作為各自的基期運量。

1.3 權(quán)重設(shè)置

權(quán)重設(shè)置是綜合交通運輸服務(wù)指數(shù)構(gòu)建的關(guān)鍵，它用于衡量各種運輸方式對整個行業(yè)的相對重要度，權(quán)重設(shè)置的合理與否對評價結(jié)果的科學(xué)合理性起著至關(guān)重要作用。在此之前許多學(xué)者采用增加值法[5]、運價法[6]等作為權(quán)重設(shè)置的方法，在此未必妥當(dāng)。一是交通運輸業(yè)增加值受統(tǒng)計制度的影響，是以年為單位進(jìn)行統(tǒng)計，而交通運輸服務(wù)指數(shù)為月度頻度數(shù)據(jù)，頻度不一致；另外其投入產(chǎn)出表以5 年為一個時間節(jié)點進(jìn)行公布，具體采用哪個時期的增加值值得進(jìn)一步探討。二是由于價值因素復(fù)雜，指數(shù)本身即為產(chǎn)出指標(biāo)，加入價格因素導(dǎo)致誤差增大，所以采用運價法也較不準(zhǔn)確。

主觀賦權(quán)法主要有德爾菲法、層次分析法等，該類方法的優(yōu)點是決策者可以根據(jù)具體問題和專家已有的認(rèn)知對各指標(biāo)的權(quán)重進(jìn)行排序，但有時會存在主觀隨意性較強(qiáng)，不足以客觀反映實際的情況?？陀^賦權(quán)法主要有主成分分析法、變異系數(shù)法等，該類方法在操作中是根據(jù)客觀數(shù)據(jù)之間的關(guān)系來計算確定權(quán)重，方法科學(xué)。熵權(quán)法是一種客觀賦權(quán)法，可用于多指標(biāo)多對象的綜合評價，其評價結(jié)果主要依據(jù)客觀資料，幾乎不受主觀因素影響，可以在很大程度上避免人為因素干擾。結(jié)合交通運輸行業(yè)數(shù)據(jù)特征，提出采用熵權(quán)法[16]確定指數(shù)權(quán)重。計算方法如下。

（1）數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化處理。設(shè)有n個被評價對象，并給定k個評價指標(biāo)x1，x2，…，xk，假設(shè)對各指標(biāo)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化后的值為y1，y2，…，yk，則

（2）求各指標(biāo)的信息熵。第j個評價指標(biāo)的信息熵Hj為

（3）各指標(biāo)權(quán)重確定。由信息熵的計算方法，得到各指標(biāo)的信息熵為H1，H2，…，Hk，從而計算得各指標(biāo)的權(quán)重wj為

根據(jù)以上計算方法，確定客運權(quán)重如表2 所示，貨運權(quán)重如表3所示，綜合權(quán)重如表4所示。

表2 客運權(quán)重Tab.2 Passenger weight

表3 貨運權(quán)重Tab.3 Freight weight

表4 綜合權(quán)重Tab.4 Comprehensive weight

1.4 指數(shù)合成

參照周建構(gòu)建的中國運輸服務(wù)指數(shù)(CTSI)[8]中的Fisher-ideal 方法[17]構(gòu)建陜西省綜合交通運輸服務(wù)指數(shù)，計算公式如下。

（1）客運服務(wù)指數(shù)。以2015 年1 月作為基期，設(shè)其指數(shù)為100，客運服務(wù)指數(shù)計算公式如下。

式中：qti表示在t時期，第i種旅客運輸方式的運量；q0i表示在基期第i種旅客運輸方式的運量；w1i表示第i種旅客運輸方式的權(quán)重。

（2）貨運服務(wù)指數(shù)。以2015 年1 月作為基期，設(shè)其指數(shù)為100，貨運服務(wù)指數(shù)計算公式如下。

式中：qti表示在t時期，第i種貨物運輸方式的運量；q0i表示在基期第i種貨物運輸方式的運量；w2i表示第i種貨物運輸方式的權(quán)重。

（3）綜合服務(wù)指數(shù)。以2015 年1 月作為基期，設(shè)其指數(shù)為100，綜合服務(wù)指數(shù)計算公式如下。

式中：qti表示在t時期，第i種運輸方式的運量；q0i表示在基期第i種運輸方式的運量；wi表示第i種運輸方式的權(quán)重。

2 結(jié)果分析與相關(guān)應(yīng)用

2.1 測算結(jié)果與分析

根據(jù)上述對陜西省綜合交通運輸服務(wù)指數(shù)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的處理、權(quán)重設(shè)置及指數(shù)合成方法，計算得到陜西省綜合交通運輸客運、貨運、綜合服務(wù)指數(shù)如圖3所示。

圖3 陜西省綜合交通運輸客運、貨運、綜合服務(wù)指數(shù)Fig.3 Passenger transport,freight transport and comprehensive service index of comprehensive transportation in Shaanxi Province

從圖3可以看出，2020年年初疫情爆發(fā)后，在全國運輸生產(chǎn)的波動下，陜西省綜合服務(wù)指數(shù)在1月、2月相比于2019年12月分別出現(xiàn)了28.45%和37.01%的降幅。從2020 年3 月初開始，隨著全國疫情基本得到有效控制，以及復(fù)工復(fù)產(chǎn)的快速推進(jìn)，運輸生產(chǎn)進(jìn)入修復(fù)期，陜西省綜合服務(wù)指數(shù)逐步上升。通過客運服務(wù)指數(shù)和貨運服務(wù)指數(shù)對比發(fā)現(xiàn)，受疫情影響，客貨運輸疫情后恢復(fù)時間等特征具有差異性。陜西省貨運面對疫情沖擊，表現(xiàn)出了強(qiáng)大韌性，盡管2020 年1 月、2 月貨運服務(wù)指數(shù)相比于2019 年12 月分別出現(xiàn)了18.37%和25.86%的降幅，但之后迅速進(jìn)入修復(fù)通道，3 月實現(xiàn)年內(nèi)首次正增長。相對來說，陜西省客運對疫情變化的反應(yīng)更加敏感。盡管2020年3月起各地復(fù)工復(fù)產(chǎn)加速推進(jìn)，但客運服務(wù)指數(shù)仍處于下降趨勢，2020 年3月相比于2019年12月下降了66.82%，4月起慢慢上升。之后，由于各地出現(xiàn)零星散發(fā)疫情，陜西省客運服務(wù)指數(shù)進(jìn)入了較長時間的波動修復(fù)過程。此外，結(jié)合2021 年年初疫情反彈狀況來看，陜西省客運、貨運、綜合服務(wù)指數(shù)均又產(chǎn)生了一次降幅。

2.2 相關(guān)應(yīng)用分析

基于上述對陜西省綜合交通運輸服務(wù)指數(shù)的測算結(jié)果與分析，為驗證其能夠?qū)崟r、動態(tài)地跟蹤和預(yù)測地區(qū)宏觀經(jīng)濟(jì)的波動情況，將其與GDP 指數(shù)進(jìn)行對比。這里，2015 年至2021 年二季度的陜西省GDP季度數(shù)據(jù)通過Eviews軟件處理為月度數(shù)據(jù)，并同樣以2015 年1 月為基期，設(shè)其指數(shù)為100，根據(jù)下列公式計算2015年1月至2021年6月各月GDP指數(shù)。

式中：Gt為t時期陜西省GDP；G0為基期陜西省GDP。

陜西省綜合交通運輸服務(wù)指數(shù)與GDP 指數(shù)對比如圖4 所示。從圖4 可以看出，陜西省客運、貨運及綜合服務(wù)指數(shù)的變動趨勢，自2019 年底開始出現(xiàn)變動趨勢的同步性，且貨運服務(wù)指數(shù)、綜合服務(wù)指數(shù)的變動趨勢與GDP 指數(shù)的變動趨勢相似性更高，表明該指數(shù)能夠較好地反映宏觀經(jīng)濟(jì)發(fā)展態(tài)勢，是研判宏觀經(jīng)濟(jì)發(fā)展態(tài)勢的重要量化指標(biāo)。進(jìn)而利用周期性分析，以及通過與重大事件影響分析來證實該指數(shù)構(gòu)建的合理性和有效性。

圖4 陜西省綜合交通運輸服務(wù)指數(shù)與GDP指數(shù)對比Fig.4 Comparison between comprehensive transportation service index and GDP index of Shaanxi Province

2.2.1 周期性分析

為進(jìn)一步探索陜西省客運、貨運、綜合服務(wù)指數(shù)與GDP 之間的關(guān)系，采用HP 濾波(Hodrick-Prescott filter)[18]來剔除時間序列數(shù)值趨勢，得到各個指數(shù)的周期性序列。陜西省客運服務(wù)指數(shù)與GDP指數(shù)周期性序列對比如圖5 所示，陜西省貨運服務(wù)指數(shù)與GDP指數(shù)周期性序列對比如圖6所示，陜西省綜合服務(wù)指數(shù)與GDP指數(shù)周期性序列對比如圖7所示。

圖5 陜西省客運服務(wù)指數(shù)與GDP指數(shù)周期性序列對比Fig.5 Cyclical sequence comparison between passenger service index and GDP index of Shaanxi Province

圖6 陜西省貨運服務(wù)指數(shù)與GDP指數(shù)周期性序列對比Fig.6 Cyclical sequence comparison between freight transport service index and GDP index of Shaanxi Province

圖7 陜西省綜合服務(wù)指數(shù)與GDP指數(shù)周期性序列對比Fig.7 Cyclical sequence comparison between comprehensive service index and GDP index of Shaanxi Province

從圖5 至圖7 可以看出，陜西省客運、貨運、綜合服務(wù)指數(shù)與GDP 指數(shù)之間的周期性變化趨勢基本一致。另外，發(fā)現(xiàn)指數(shù)的周期性序列呈現(xiàn)不同程度的震蕩，有較為明顯的波峰和波谷。故通過時差相關(guān)分析法得出各指數(shù)與GDP 指數(shù)先行滯后分析表如表5 所示，具體研判綜合交通運輸服務(wù)指數(shù)對宏觀經(jīng)濟(jì)的預(yù)判情況。

時差相關(guān)分析是利用相關(guān)系數(shù)驗證經(jīng)濟(jì)時間序列先行、一致或者滯后關(guān)系的一種常用方法。通過計算陜西省客運、貨運、綜合服務(wù)指數(shù)的增長率序列同地區(qū)生產(chǎn)總值增長率序列之間的時差相關(guān)系數(shù)，記錄每一組時差相關(guān)系數(shù)中系數(shù)所對應(yīng)的先行或者滯后期數(shù)，根據(jù)這個期數(shù)來判定該指標(biāo)相對于地區(qū)生產(chǎn)總值增速是先行指標(biāo)還是滯后指標(biāo)。具體計算方法如下。

設(shè)y={y1，y2，…，yn}為陜西省地區(qū)生產(chǎn)總值指標(biāo)，x={x1，x2，…，xn}為陜西省客運、貨運、綜合服務(wù)指數(shù)，r為時差相關(guān)系數(shù)，則

式中：r為時差相關(guān)系數(shù)；l為時差數(shù)，取正值表示領(lǐng)先，取負(fù)值表示滯后；nl為樣本個數(shù)。

由表5 可以看出，陜西省綜合交通運輸服務(wù)指數(shù)均領(lǐng)先于GDP 指數(shù)。其中，客運服務(wù)指數(shù)波峰波谷出現(xiàn)的時間分別領(lǐng)先于GDP 指數(shù)6 個月和3～4 個月；貨運服務(wù)指數(shù)波峰波谷出現(xiàn)的時間均領(lǐng)先于GDP 指數(shù)4～5 個月；綜合服務(wù)指數(shù)波峰波谷出現(xiàn)的時間分別領(lǐng)先于GDP 指數(shù)5～6 個月和4 個月。說明陜西省綜合交通運輸服務(wù)指數(shù)對地區(qū)宏觀經(jīng)濟(jì)具有一定的先行指標(biāo)特點和預(yù)判作用，能夠在一定程度上發(fā)揮宏觀經(jīng)濟(jì)的先行指標(biāo)功能。

2.2.2 重大事件影響分析

2020年1月新冠疫情對全國旅客運輸、貨物運輸造成了不同程度影響，旅客運輸量、貨物運輸量大幅減少；2020年4月全面推進(jìn)復(fù)工復(fù)產(chǎn)，各省企業(yè)逐步恢復(fù)正常；2021年1月新冠疫情再次反彈，各省交通運輸又受到影響。從圖3 可以看出，2020 年1 月至4月，陜西省綜合服務(wù)指數(shù)同比經(jīng)歷了跌向波谷到逐步上升的劇烈震蕩，2021年1月至2月陜西省綜合服務(wù)指數(shù)再次出現(xiàn)較大降幅，與宏觀經(jīng)濟(jì)GDP 指數(shù)變動趨勢一致。由此可見，陜西省綜合交通運輸服務(wù)指數(shù)能較好地擬合重大事件對宏觀經(jīng)濟(jì)的影響。

3 結(jié)束語

研究提出構(gòu)建綜合交通運輸服務(wù)指數(shù)，并以陜西省為例，定量分析了其發(fā)展趨勢。結(jié)果表明，陜西省綜合交通運輸服務(wù)指數(shù)對宏觀經(jīng)濟(jì)GDP 指數(shù)變動趨勢具有較好的先行預(yù)判作用，且能在一定程度上展現(xiàn)不同階段重大事件對交通運輸行業(yè)產(chǎn)生的影響。綜合交通運輸服務(wù)指數(shù)不僅對交通運輸行業(yè)服務(wù)國民經(jīng)濟(jì)發(fā)展能力具有重要作用，同時也可以對交通強(qiáng)國建設(shè)、加強(qiáng)和完善綜合交通運輸體系提供有力支撐。在后續(xù)研究中，將通過參考全國城市客、貨運量分省指標(biāo)，進(jìn)一步發(fā)揮城市客、貨運指標(biāo)的研判作用。