对中国铁路运输需求规模相关问题的探讨

对中国铁路运输需求规模相关问题的探讨

【摘要】随着社会经济的快速发展，我国铁路运输的需求也在逐渐增长，为了推动我国铁路运输事业的发展，本文笔者分别采用两种方式来预测我国铁路运输需求规模，这两种方法分别为宏观模型分析法与弹性系数分析法。

【关键词】铁路运输弹性系数模型分析法市场需求

由于受到金融危机的影响，各国均出现了失业率上升、需求不足等各种问题。在这种背景下，各国政府特别是发展中国家为了刺激其经济的发展大多采用的方法为铁路基本建设项目投资，铁路基本建设项目不仅具有投资规模大的特点，同时其占有社会固定资产投资中的大部分，在一定程度上能够推动其他相关行业的投资发展，促进国民经济的发展。

1 我国铁路基本建设项目分析

据相关资料显示，我国南北地区之间的距离大约为5500km，其疆域广阔、资源分布也不够均匀，同时东西部地区之间的经济发展也呈现不平衡趋势。通过调查研究分析表明，我国大部分资源主要集中于北部地区和西部地区，而加工业则主要分布在南部地区与东部地区的沿海，其中66%的矿石、56%的粮食、75%的煤炭以及62%钢铁均是通过铁路运输来完成的。从我国铁路的实际情况来看，相对于其他国家而言，铁路的运输能力比较紧张，其铁路的路网密度明显较低。通过上述对我国铁路基本建设项目的分析，笔者认为在未来经济发展过程中，应该加大对铁路建设的投资，促使铁路网与铁路运营里程在全国的覆盖率能够提高，以此解放铁路运量，使其满足国内市场经济的需求。

2 我国铁路运输需求规模的分析和预测

通常而言，不管是客运量，还是货运量均是由三个部分多组成，即自然增长运量、转移运量以及诱发运量。其中转移运量是指通过提高新系统自身的运输服务质量，让原来交通工具的运量被吸收到新系统中；而自然增长运量则是指因社会进步与国民经济的快速增长，使得我国铁路运输需求量逐渐增大；诱发运量是指相对于原来社会的平均服务水平，该新系统的服务质量相应有所改善，引发了在原来社会平均服务水平中不会出现的一系列运输需求。笔者通过其组成特点，对铁路客运需求以及货运需求规律进行分析，从而预测我国铁路在未来几年的建设规模。

预测铁路客货运量的方法有很多种，其中主要有回归分析、弹性系数法、ARMA模、在移动平滑基础上所产生的ARMA模型、灰色预测等，目前在国内很多文献中对于这些方法均有详细地阐述，记载了很多的实证研究。考虑到本文分析的目的，笔者通过对宏观需求模型的构建以及弹性系数法这两种方法的利用，来预测对铁路客货运量的需求规模。

2.1 弹性系数法

所谓弹性系数法，其实就是定量和定性相结合的一种综合性分析法，通过对国民经济发展和交通需求各自增产率间比例关系的研究，结合国民经济未来增长的实际情况，对交通增长率进行预测，并在此基础上预测其未来的交通需求规模。其计算公式主要如下：强行系数=。

2.1.1 计算社会运输需求的弹性系数

通过大量研究资料显示，一个国家的GDP年平均增产率和其客货周转量年平均增产率之间属于正相关关系。通过图1，我们可以发现，我国客货运周转量的增长速度走向和国内生产总值增长速度的走向基本相似。经过回归分析，我们可以得知，在该区间，我国的社会货物周转量对于GDP的弹性是0.712，简单一点讲就是当GDP的增长速度每提高1%的时候，社会货运量的增长速度就会相应提高0.712百分点。社会旅客周转量对于GDP的弹性是0.912，即当国内GDP 的增长速度每提高1%的时候，就会使旅客周转量的增长速度相应的提高0.912百分点。通过这些数据，我们可以明确旅客周转量对GDP的增产速度影响要更大一些。对此，为了实现我国经济总量翻一番的目标，我国在2011年至2020年之间，其社会货物周转量年平均增长率应该为5.13%，而社会旅客周转量年平均增长率则为6.57%。

2.1.2 我国铁路运输的市场份额的逐渐回升

就当前全国的客运周转量而言，在2000年至2008年之间铁路的年平均市场份额是32.98%，仅仅次于公路市场份额。而就全国货运量而言，在2000年至2008年的时候，铁路平均市场份额是12.84%，其中在2008年的时候，铁路客运量在全国客运周转量中，其占有的比例为32%，铁路货物的周转量则占全国货物周转量总量的22.76%，长期下来，我国铁路运输市场份额就会逐渐上升，若到2020年的时候，我国铁路运输周转量就相当于中等发达国家的水平。

2.1.3 铁路客货运周转量的预测

在2009年的时候，铁路部所公布的统计公报，中其铁路旅客发送量为152751万，其旅客周转量大约为7876.89亿公里，同时货运总发送量为323348万吨，其货运的周转量为25239.17亿吨。假设在2020年的时候，铁路货物的周转量占有社会货物周转量总量的比例就会达到40%，而这一发展发展也使得我国铁路在未来几年中，其每年周转量的增长速度必须要为12.41%。同时通过这些预测数据，可将我国在2010年至2020年这一期间，我国所需铁路运营里程预测出来，在预测过程中，考虑到我国铁路单位在进行周转量换算的时候，仍有较大的发展空间，对此，在这里我们将假设铁路单位线路周转量换算的完成分别以3%年平均增产率在不断提升，这样一直到2020年的时候，我国所需的铁路运营历程大约为15.41万公里。在研究过程中，一些教育学者认为我国交通基础设施的发展潜力很大，但是其发展潜力并不在于巨资的花费或者过多地看重其运行速度，而是在于其总量的增加。就目前我国GDP年平均增产率的实际情况来看，我国在

2020年的时候，其铁路总里程在16万公里较为合适。

2.2 需求模型

结合本文问题研究的相关需求，参考孙根年所构建的关于铁路网密度、人均产值以及人口的模型，将国家作为其基本地域单元，经过对国家铁路宏观需求的分析，以及对其和经济发展、人口增长之间关系的分析，决定把国家铁路网密度与人均GDP以及人口密度作为其指标变量，并在此基础上构建铁路网规模宏观需求模型，最后利用该模型来进行中国铁路网建设规模的预测。2.2.1 选取样本和采集变量数据

第一，选取国土比较大的一些国家，将其作为分析对象。第二，选取对铁路运输具有一定要求的国家；第三，所选取的样本，其地区分布与发展水平尽量要达到均衡，避免由于地区分布发展水平的不均衡而导致其结论出现随意性或者偏差等问题，在本文中采集的相关数据主要为2006年的数据，其总共分为三个序列，即铁路网密度、人口密度和人均GDP，其中人均GDP是按照国际汇率对各国的人均国内生产总值进行统一折算。

2.2.2 构建宏观需求模型

对模型变量以及Cobb—Douglas函数间的逻辑关系进行类比，在这里我们假设国家铁网密度、人均GDP和人口密度之间具有以下统计关系即为R=PKαEβ（式一），其中式中的R是铁路网密度，E是人均GDP，P是人口密度，而K，α，β则是弹性系数或者相关参数，然后在方程两边取得相应的自然对数，得出方程式lnR=In K+ αlnP+βln （式二），利用回归分析法对所选取的国家数据进行分析，得出国家铁路网宏观需求模型。得到的结果如表一所示，通过该模型来进行分析该国的铁路运输需求，在分析过程中，只需要获得一国的人均GDP指标值以及人口密度，并将这些数据代入到该模型中，就能推算出该国铁路网所需要的模型值，最后利用铁路网密度就可在理论上将该国铁路规模推算出来。

3 预测结果

在这里笔者将我国2000年至2009年之间的数据代入该模型中，并在此基础上对其进行进一步地分析，研究我国铁路建设是否适应社会需求。从图2，我们可以发现，在2000年至2004年这一期间，国内的铁路运营以及建设速度都能适应国人口以及经济增长的需求，但是从2005年开始，国内铁路运输就出现了供不应求的现象，其需求缺口也在持续扩大。尤其在2009年时，我国铁路运营的实际里程是8.6万公里，但是模型预测值却达到了13万公里，其缺口达到4.4万公里。虽然该差值只是在理论模型的基础上所预测和计算出来的，但其还是能够将中国铁路运输的需求规模大致反映出来。

参考文献：

[1]王伟，刘军，李海鹰等.特殊条件下铁路输送计划编制模型和算法[J].系统