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工业园区货运总量预测方法研究
秦茜 袁振洲
（北京交通大学，交通运输学院，100044）
摘要：
关键词：
Abstract:
Key words:
前言工业园区货运交通与土地利用关系分析
土地利用是交通需求产生的根源，通常不同的土地利用布局、不同的土地利用性质、不同的土地利用强度都会产生不同的交通需求。我国颁布的《城市用地分类与规划建设用地标准》(GBJ137-90)将城市用地分为10大类，土地利用的不同影响土地承担功能，工业园区以工业用地为主，配套建设仓储物流，兼具居住商业等服务用地，即以工业生产为主提供配套货运设施服务及商业居住服务。其中工业用地与仓储物流用地是园区内货运交通产生的主要来源，居住及商业用地由于日用品配送运输等会产生少量货运交通。工业园区货运量影响因素分析
从宏观上，工业园区的货运量是地方经济水平、区域经济发展定位、工业园区建设经营状况的体现；从微观上，入驻企业生产经营产品的种类、企业的规模及生产能力，都将园区货运量产生影响。
结合工业园区特点，其货运量影响因素有：
（1）区域经济发展水平。
（2）宏观经济、政策、法规环境。
（3）工业园区运营状况。工业园区运营状况影响入驻企业的数量，同时也会影响转移诱增货运量。
（4）企业生产经济状况。企业生产经济状况包括企业规模、企业员工数量、产品产量。企业产量增长，会导致原材料运输及产成品输送量增加；企业在工业区内居住员工数量越多，其所需的日常生活物资运输量也会越多。货运量预测基本方法及适用性分析
货运量预测常用方法基本可以分为定性预测、相关回归预测分析法、时间序列分析法、基于投入-产出表预测等几种。
（1）定性预测
定性预测是指预测者经过调查研究，掌握资料后凭个人经验、知识，对经济现象发生前景的性质、方向、规模等做出推断，主要用于对预测对象的未来性质、发展趋势和发展转折点进行预测。定性预测法主要有德尔菲法、主观概率法。
（2）相关回归分析法
相关回归分析法[12]是利用数理统计建立相关影响因素与预测目标之间的回归方程进行预测，以相关影响因素作为自变量，预测目标作为因变量。相关回归分析法需要通过对自变量与因变量的相关分析找寻影响因素，进而找到符合预测目标与影响因素历史规律的函数表达式，从而预测目标年的货运量。
(3)时间序列预测法
时间序列预测法[13]是以时间数列所能反映的社会经济现象的发展过程和规律，根据时间序列的变动规律预测建立数学模型，预测未来发展趋势的方法。时间序列法有移动平均法、指数平滑法、季节系数法、灰色系统预测法、自适应过滤法、曲线拟合法、季节周期预测等多种方法。
(4)基于投入—产出（Input/Output）预测
利用Input/Output模型[14]进行货运量的预测是各国货运常用规划模型之一，在我国应用还相对较少，该模型还同时可以用于交通分布预测。根据完整的投入产出表了解每种产品在生产过程中所需的全部能源材料、原材料的消耗量及来源，利用投入、消耗、产出三者间的关系进行预测。
对货运量预测基本方法的特点及适用范围的总结如表2-1所示。
表2-1 货运量预测基本方法
预测方法
定性预测 特点 适用范围 特别适用于缺少历史资料的预测。1应用灵活；
2节省人力、物力、财力；耗费时间短，时效性强。
相关回归分析法 1历史数据质量要求高；系统结构稳定；回归建模难度较大；
时间序列预测法 1不需要了解预测目标影响因素；
2预测模型仅考虑目标与时间，考虑
因素较简单； 1 预测所需历史数据较完整； 2 需要了解各因素影响关系时； 3 预测目标发展较稳定。1当预测目标的相关因素历史数据较难获取； 2仅需要了解预测目标的发展趋势；
3短期预测精度较高。3预测目标的历史数据较完整。
基于投入产出表 1可以考虑区域政策、经济等因素； 有完整的投入—产出表和严格假
2可以预测分区分货种运量； 设。远期预测精度较高。
4需进行货币单位与运量间转化。
在工业园区货运量预测方法选择时应考虑：预测方法的准确性；预测所需数据的可获得性；预测模型原理及假设是否符合货物运输过程及货运量变化规律。工业园区按建设背景的不同可以分为新建工业园区、老工业基地或旧工业园改造，不同的工业园区适用不同的预测方法。
（1）老工业基地或原有工业园区改扩建：
这类工业园区一般有历史数据或相关的基础资料，可以根据数据的获取情况，基于原有历史数据选择相关回归分析法、时间序列法、投入产出模型等方法进行货运量预测。
（2）新建工业园区：
对于新建工业园区[15]多是通过征地拆迁而重新规划建设，这类工业园区历史资料缺乏，且工业园区建设后区域交通量大小及其构成都将发生巨大变化。对于新建工业园区的货运预测多采用定性预测方法或市场调查。新建工业园区货运总量预测方法
本文针对新建工业园区基础数据不足，货运量统计资料不全不系统的问题，提出一种利用易获取数据进行工业园区货运总量预测的方法。工业园区货运主要包含两部分：一为工业仓储用地生产性货物运输；另一为居住用地产生的生活性货物。工业园区货运量简化为原材料产成品货运量和生活消费品货运量两部分，在预测时分别预测。采用“趋势+诱增转移”的方法。
4.1原材料和产成品货运量预测
假设：
1、工业园区生产性货运量由单位土地产出率决定。
2、同一工业园区内相同产业小区的土地单位产出率是相同的。
3、同产业小区内企业进行生产时原材料投入与产成品产出的比值稳定且相同。
4、工业园区货运增长与区域GDP增长率呈正相关。
产成品货运量计算公式如式（2-1）所示：
OAibif(V)
i（2-1）
式中：O ——规划年工业园区产成品年货运量（万吨）；
i ——工业园区内产业小区；
Ai —— 规划年第i产业区的投产面积（km2）；
bi —— 规划年第i产业小区的土地年单位产出率（万元/km2）；
f(V)—— 价值与重量转换函数，将货物价值（万元）转化为货运量（吨）。常用时间序列法。
原材料货运量计算公式如式（2-2）所示：
DOip
ii（2-2）
式中： D —— 规划年工业园区原材料年货运量（万吨）；
Oi—— 规划年第i产业小区产成品年货运量；
Pi —— 第i产业区内投入原材料与产成品的比值。
上述所需数据都较易从工业园区规划及相关经济报表中获取。
4.2生活消费品货运量预测
生活消费品货运量主要为工业园区内居民提供生活消费品所产生的货物运输量。可通过居民购买商品情况和园区人口进行预测，考虑人口、消费水平等增长因素后进行预测。
园区内生活区居住人员构成主要包括：部分在岗职工及家属，单身职工，第三产业服务人员[6]。根据企业劳动统计表可以获得相应的人口数据，根据人口自然增长率及园区未来年的入驻企业数量可以进行人口预测。
根据工业园区所在区域的居民购买商品情况统计的历史数据可以预测居民一年的购买商品量（kg）。在统计表中分为食品、衣着、居住、日用品、交通等多种消费，由于工业园区的特殊性质，园区内的生活消费以满足日常生活的食品及日用品消费为主，工业园区内居民会到城区消费购物采购日用服装家电等产品，因此应对统计数据进行适当折减。
生活消费品货运量计算公式如式（2-3）所示：
0WNfQnn(1Er)n/10
3n（2-3）
式中：W ——生活消费品年货运量（万吨）；
Nf ——规划年园区内居住人口（万人）；
Q0n——基年居民平均一年购买第n类商品量（kg）；
γn ——居民购买第n类商品折减系数；
E—— 商品购买量指标对经济指标的弹性系数；
r —— 规划期内经济增长率；
n —— 预测年限。
4.3 转移和诱增货运量预测
一般工业园区建设并投入使用后，经过一段时间良好的市场化运作，将会产生对周边产品源地和销地的辐射带动作用，也将产生潜在的增长促进作用，行业一般的潜在增长速度取值范围为5%-10%，需根据具体情况考虑该部分增长。5 凤凰山工业园区实例应用
根据凤凰山开发区部分已投产企业情况统计表，对数据进行处理得农产品深加工及配套企业单位土地实现年产值95170万元/km2，建筑材料、机械制造等其他投产企业单位土地实现年产值197014万元/km2，园区平均单位产出率175657万元/km2。
工业用地面积12.5 km2，按照淮北市“十二五”规划未来五年经济发展14%增长速度计算，弹性系数0.9，规划年（2020年）农产品深加工及配套企业和工业生产企业年生产值分别达2900995 万元和 3488868万元。
根据国内行业相关经验，食品加工行业交易额与交易量的比例大约为2500：1，因此规划年工业用地货运发生量为1160万吨；同理，工业消费品交易额与交易量的比例大约为2000：1，因此货运发生量为1744万吨。
根据调查园区内食品加工制造行业原材料投入量与产品产出量的比值为
1.4，工业消费品为1.5，因此2020年食品加工行业货运吸引量1624万吨，工业生产企业货运吸引量2616万吨。
工业园区内居住用地也将产生一定的货运量，主要以生活所需消费品的货运配送运输为主。到2020年，预测工业园区园区总人口为58011人，居民人均消费10060元，因此生活性消费年货运量24万吨。
货运总量7178万吨。一般工业园区建设并投入使用后，经过一段时间良好的市场化运作，将会产生对周边产品源地和销地的辐射带动作用，也将产生潜在的增长促进作用，行业一般的潜在增长速度取值范围为5%-10%，取下限5%作为参考值，预计到2020年工业园区货运总量9592万吨。
参考文献：
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