我国水运预测分析及其发展战略，本文主要内容关键词为：水运论文,发展战略论文,我国论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
经过对水运数据及其经济的背景分析，我们采用了几种相应的趋势模型方法，对水运数据进行预测分析。分析结果说明我国水运业虽然在持续的发展提高，但比其他发达国家和其他行业来看明显滞后，需要加大发展的力度和相关的政策。水运在环境协调和节省能源方面是一种很好的可持续发展交通运输方式，我们在文中提出了水运交通的发展战略。
一、水运数据的背景特点
交通数据，同我国其他许多领域的经济数据一样，在一定时期内呈现出某种上升趋势，这种上升趋势，有时通过对数据简单分析就能够看出。
交通数据的上升趋势和我国建国以来经济建设发展的过程相一致。例如，人们的收入在逐步提高、消费水平不断加大，从而刺激物质生产，使得物资流通、交通货运量增加；又例如，工业总产值的增长导致对某些原材料、机器设备等生产资料的需求相应增加，总产值与许多其他经济行业，包括交通运输业等有着较强的因果关系。这就构成了交通运输数据的主要特点，就是在一定时期内具有一定的增长趋势。
有时候，数据的增长变化不具有明显的特点，仅表现出增长的态势，而不易发现其规律性，这正是因为，我们考察的数据可能含盖某些周期性或意外性因素影响，只是这种影响不足以改变数据序列总体的增加趋势而已。所以，在分析中应该首先考虑数据趋势变化的特点。一组具有十分明显趋势型特征的数据是全国水运量的数据序列（单位：万吨）。
1975 34987.00 1980 42676.00 1985 63322.00 1990 80094.00
1976 35528.00 1981 41490.00 1986 83962.00 1991 83370.00
1977 38861.00 1982 44329.00 1987 80979.00 1992 92490.00
1978 43292.00 1983 45058.00 1988 89281.00 1993 97938.00
1979 43229.00 1984 46892.00 1989 87493.00 1994 102150.00
交通数据的这些特点给我们指出了预测分析的思路，就是根据数据变化的趋势类型特征，选择其相应的适用模型群，然后利用这些模型分别对水运数据进行分析、预测和比较，最后确定最好的预测结果做参考。
二、预测分析方法的确定
我们对上面的水运数据进行了定量背景分析，根据分析的结果以及我国近年来国民经济发展特征，可以将类似上述数据发展变化的趋势总结为5种类型：平均随机型；近似线性型、增长不明确型；近似二次型；近似指数型（先慢后快）；近似指数型（先快后慢）。在做具体预测分析计算时，可以根据数据变化的特征选择相应的模型。适用的模型有时不止一个，这时需要比较计算结果，动态地择优选择。下面是我们总结的一组适用模型群。
1.平均随机型。平均随机型是趋势增长型的一种特殊情况，即在某一平均值附近变动。在一定的稳定时期，有许多的经济对象变化相对稳定，例如某一地区的粮食销售量、零担货物的运输量、食盐销售量等，反映在经济数据上就是呈现出某种随机性的波动现象。这时数据定量分析的特征为：一阶差分、二阶差分没有什么规律性的特点可寻；移动平均值也在某一值周围波动，且和算术平均值比较接近；阶段性均值差别不大。此时，我们可以选择P阶自回归模型AR(p)。
AR(p)模型对随机型波动的数据序列估计的效果比较好，经常被用于精估计。
2.近似线性型、增长不明确型。近似线性型是最容易处理的情景，也比较容易观察，其特点是一阶差分的各值差别不大，二阶差分近似为零，这时，用一随时间变化线性模型做预测方程即可。当阶段性均值逐步提高，而近似线性的特征不十分明显时，可以认为模型为增长不明确型，这时我们可用组合模型来做预测分析方程。
3.近似二次型。近似二次型在交通经济分析中常用到，数据的定量分析计算中也有其明显的特征：一阶差分、二阶差分均大于零；而且二阶差分的值变化不大，或偶尔有几个小于零的情况，而绝对值也非常小。这时，我们可以用与时间相关的二次模型来预测分析。
二次模型的关键问题是不能使用最小二乘法，最小二乘法的最大优点是能够利用全部样本的信息。所以，我们必须考虑其他的方法，例如三点法。三点法的指导思想是利用二次方程三个参数需要三个坐标对，以及尽可能利用更多的数据信息。三点法的详细计算过程可参见有关文献。参数估计后，代入二次方程，就可以用此方程进行预测分析。
4.近似指数型（后快型）。
在许多交通数据的背景分析中，有时会发现数据序列的增长速度越来越快，其趋势近似于指数函数曲线，而且判断它在预测期限内不会出现突然的变化，则可考虑运用指数曲线模型预测其未来状态。指数变化趋势除了具有二次型的特征外，还有二阶差分的值变化越来越大的特点。
由于指数模型以及其他曲线模型无法直接估计参数，一般是先将模型变换成为线性模型后，再将样本序列做相应的变换，然后利用熟知的最小二乘方法对变换过的样本序列进行估计计算。最后的结果再做反变换即可。如果，经过变换后，仍不能用最小二乘法求解时，可以考虑用三点法求解。
5.近似指数型（后慢型）。后慢型的特征是和上面一个后快型相比较而言的。此时，我们可以用龚伯兹(B.Gompertz)曲线，B.Gompertz是英国统计学家和数学家，他在大量的观察研究中总结出龚伯兹曲线。
龚伯兹曲线是双层指数函数，所以又称为双指数模型。当t=0,y=ka；当t趋向于无穷大时，y=K。龚伯兹曲线是一条渐进曲线，当预测对象的发展趋势有极限，而且有相近增长趋势时，可考虑用龚伯兹模型来进行预测。
以上是几种典型的趋势型交通数据分析预测模型，对应于几种相应的背景情况。当然，也可以有许多其他的模型，有些模型大同小异。在应用中，不但要根据具体的交通数据结构发展变化的背景特征，也要考虑到参数计算的方便性、模型的极限特征等。这在交通数据分析中是十分有用的。
三、水运量预测分析
我们首先用近似二次型预测模型对上述全国水运量数据进行拟合，并且计算出的曲线拟合误差为（从1976年到1994年）：
1976 -278.14,1977 -191.82,1978 -132.28,1979 -91.23,1980 -62.91,1981 -43.39,1982 -29.92,1983 -20.63,1984 -14.23,1985 -9.81,1986 -6.77,1987 -4.67,1988 -3.22,1989 -2.22,1990 -1.53,1991 -1.06,1992 -0.73,1993 -0.50,1994 -0.35
从这组拟合结果可知，拟合的相对误差小于1%，结果是十分精确的。
利用1994年前的历史数据对1998年至2004年的全国水运量进行预测，其结果为：
1998 124223.47,1999 130251.95,2000 136460.97,2001 142850.44,2002 149420.45,2003 156170.97,2004 163101.98
我们用近似线性型预测模型计算时，拟合曲线的误差为：
1976 5133.84,1977 3408.52,1978 2263.03,1979 1502.50,1980 997.56,1981 662.31,1982 439.73,1983 291.95,1984 193.84,1985 128.69,1986 85.44,1987 56.73,1988 37.66,1989 25.01,1990 16.60,1991 11.02,1992 7.32,1993 4.86,1994 3.23
从这组拟合结果可知，拟合的相对误差小于2.5%，结果也是比较理想的，但比二次型稍差一点。利用1994年以前的历史数据预测1998年至2004年的全国水运量，结果为：
1998 115784.62,1999 119633.51,2000 123482.48,2001 127331.49,2002 131180.53,2003 135029.61,2004 138878.67
显然，这组预测结果比二次型的变化要快，这是因为二次型和线性变化的关系。
用后快型指数预测来拟合，则曲线拟合的结果以及1998年至2004年预测分别如下：
1976 1426.50,1977 979.75,1978 672.91,1979 462.17,1980 317.43,1981 218.02,1982 149.74,1983 102.84,1984 70.63,1985 48.51,1986 33.32,1987 22.88,1988 15.72,1989 10.80,1990 7.41,1991 5.09,1992 3.50,1993 2.40,1994 1.65 1998 137959.06,1999 146828.94,2000 156269.11,2001 166316.27,2002 177009.42,2003 188390.11,2004 200502.52
用后慢型指数拟合误差及1998年至2004年的预测结果分别如下：
1976 946.26,1977 779.00,1978 641.32,1979 527.96,1980 434.65,1981 357.82,1982 294.58,1983 242.51,1984 199.65,1985 164.36,1986 135.31,1987 111.39,1988 91.70,1989 75.50,1990 62.15,1991 51.17,1992 42.12,1993 34.68,1994 28.55
1998 122735.43,1999 126137.16,2000 129446.21,2001 132660.50,2002 135778.55,2003 138799.39,2004 141722.52
下面，我们将这些预测结果与我国国民经济增长的趋势以及交通运量增长的速度做以对比分析。
这几组预测模型算出的“九五”期间水运量的平均年增长速度分别是4.8%、3.7%、7.2%、2.8%左右，如果取这4种组合预测的均值，则为4.6%，因此，二次型模型较能体现水运增长的平均情况。而据国家有关部门公布的预测结果：“九五”期间，在GNP保持8%的增长速度情况下，到2000年全社会货运量将达到160亿吨，而增长速度为5.23%左右。显然，4.8%与5.23%的增长速度是比较接近的。这说明，我国水运业的发展基本上与全社会货运发展规律是相一致的，只是速度略显低些。
按照预测分析以及国民经济GNP增长8%的情况，到2000年全国水运量将达到13.65亿吨左右，占全国运输总量的8.5%。这个份额和以往相比在减少，与我国水运资源的优势不相符。
四、水运业发展战略
显然，我国水运业仍在持续发展，但发展速度和其在运输行业中占的份额与我国漫长的内河航运里程不相符。我国有发展水运的充分有利条件，有长达18000多公里的海岸线，有长江、黄河、珠江等发达的水系，有湖泊900多个，可通航的内河里程达110600多公里，而且还有贯通南北的京杭大运河。但是，目前这些航运条件均没有被很好的利用。
沿海和长江等的水运干线，运输能力大，成本低，耗能少，投资省，应很好的发挥其优势。就外部成本看，水运的外部成本比铁路要低，是一种环境友好型的交通运输方式。从长远来看，水运是一种可持续发展的交通方式，应受到重视和加强。我国水路运输与其他运输方式相比，具有：天然资源、占地面积少，运输航道长、涉及地域广、运输成本低和环境污染轻等特点，所以，水运业应重视几个方面考虑发展战略问题：
1.积极重视运输预测工作，加强发展建设规划，使水运业的发展与国民经济的发展相协调，发挥水运应有的作用。
2.结合我国的国情，有人提出了我国综合交通运输的可持续发展战略：建立以铁路为主动脉、公路为基础、水运、航空和管道均衡发展、协调配合的综合运输体系，以达到较高的运输效率和较低的社会成本，促进经济与社会的可持续发展。但目前水运的发展与我国的内河资源不太协调，应加大投入的力度，开发内河水运能力的潜力，使之发展建设与我国整体交通可持续发展战略相适应。
3.水运比较适合中长距离的货物运输，应大力规划、发展中长距离的货物运输策略。在客运方面，应该重点发展旅游型运输和短中距离的高速交通运输方式，并且重点在于设施的改进和软件服务质量的提高上。
4.水运的另一个特点是运量大，非常适合于运输时间要求不高的大宗货物运输，例如煤炭、石油金属矿石、建材及散装粮食等物资的运输。所以，在规划新港口、码头建设时，应考虑运输布局的问题，考虑这些企业发展建设规划情况。
5.应着重提高航道等级，采取高效、自动化水平较高的疏浚设备，改造和建设新型港口、码头及相应的配套设施，使内河运输成为我国运输业的重要环节，发挥其运力大、成本低的优势。
6.在远洋运输方面，应积极发展国际集装箱多种方式的联运，提高水运科技发展水平，以实现门到门的服务。
7.加强信息化建设。科学技术是第一生产力，加强现代化科学技术的应用，重要的基础是信息技术。目前，信息技术、网络资源和计算机的广泛应用为各行各业的通信和管理水平提高奠定了基础。航运管理点多、线长、分散面广，信息化对于运输管理组织至关重要。信息收集、处理、宏微观管理与控制等都是水运业需要彻底解决的问题。同时，在面向21世纪知识经济时代的今天，只有充分利用信息科学技术，建设水运的信息化管理运作手段，才是实现运输可持续发展的根本保证。
1998年10月