公路貨運量統計調查方法的改進

郭紅霞，栗慶耀

（1.廣西工學院，廣西 柳州 545006;2.西南交通大學，成都 610031）

0 引言

目前公路貨物運輸量由于現有的統計手段、方法和結果不能夠適應區域政府部門和交通運輸服務業企業決策、分析及實踐的需要，因此，本文研究的重點是建立一整套與貨物運輸發展水平相適應的、反映貨物運輸業真實情況的、規范的公路貨物運輸統計指標體系和統計口徑、統計方法，并應用此套統計指標和統計方法，真實有效地反映區域公路貨物運輸行業現狀，為社會經濟發展和物流行業主管部門的決策提供切實可靠的、詳盡的、滿足一定時效和精度要求的公路貨物運輸量統計資料。

1 公路貨物運輸統計與調查的現狀與需求分析

該部分內容將對國內外公路貨物運輸統計調查的歷史和現狀進行分析，明確公路貨物運輸統計調查中存在的問題和研究的重點，并指出公路貨物運輸統計調查方法研究需重點解決的問題。

1.1 國外公路貨物運輸統計調查可供借鑒的經驗

對在公路運輸和統計工作方面比較先進的美國、日本、加拿大、德國等國家的有關情況進行研究，從中汲取值得借鑒的方面如下：

（1）調查工作基于運輸的生產現場，如公路調查點、營業所、調查站等，有效的避免了樣本的遺漏和事后調查的錯誤，保證了調查數據的準確性。

（2）有法律保障要求企業定期按運輸部門的要求上報數據。

（3）公路運輸統計中大部分采用抽樣調查的方法[1][2]。

1.2 國內公路貨物運輸統計與調查的現狀

目前我國的公路貨物運輸統計方法采用的是2006年部頒的方案，比起1994年的部頒方案無論從調查指標還是從統計方法上都有了一定程度的改進，但目前的統計調查方法仍然表現出調查數據難以滿足地區層面決策的需要以及數據質量難以驗證的問題，其原因主要體現在調查指標、調查基礎、調查方法（上門調查和發函調查）三個方面[3][4]。

2 區域公路貨運調查技術方案

為了制定出一套有效可行的公路貨物運輸統計調查方案，需要了解運輸量信息運用對象的需求，在此基礎上確定統計調查指標和調查方法，擬定詳盡的調查方案，具體包括調查樣本抽樣方法、數據的采集方法、數據處理公式及檢驗方法的確定。

2.1 公路貨物運輸統計調查的指標體系

通過調研交通運輸行業管理部門等政府決策部門，交通運輸企業、物流企業及相關服務業部門，獲知各單位在統計數據上急需掌握和了解主要貨物種類以及分車型的公路貨物運輸量，應該根據區域實際情況來劃分分車型和主要貨類公路貨物運輸量。

（1）按車輛營業性質劃分，公路貨物運輸量指標可分為營業性與非營業性公路貨運量、貨運周轉量。

（2）按照車輛類型劃分，公路貨物運輸量指標可分為：2噸以下貨車、2～4噸貨車、4～8噸貨車、8～20噸貨車、20噸以上貨車、集裝箱、罐式類車輛、危險品運輸車輛、農用拖拉機、非營業性車輛的貨運量、貨運周轉量。

（3）按照貨物類型劃分，主要考慮區域大宗運輸的貨物種類，需要根據區域的特點確定。

（4）貨物發送量、到達量。

2.2 區域公路貨物運輸統計調查方法

根據美國和日本等國家的成功經驗，再結合我國在公路貨物運輸統計調查方法方面存在的問題，該研究方案采用的統計調查方法為公路運輸現場調查與典型調查相結合的方法，即針對區域內的貨運車輛，對于營業性貨運車輛全都基于運輸生產現場調查方法，抽樣方法是簡單隨機抽樣，對于抽取到的樣本采用事后分層的方法。對于非營業性運輸車采用典型企業調查的方法[5][6]。

2.3 統計調查抽樣方法

抽樣的設計：

（1）樣本量確定

按部頒方案是為保證在95%的置信度下，貨物量估計的極限相對誤差為5～10%，確定樣本量公式為：

式中：

Z—標準正態分布表中與置信概率1-a的相對應的雙側分位點；

e—允許誤差限；

N—總體大?。I業性貨運車輛的總數）；

p?—比例估計量。若在以往調查中可得總體比例的一個較好估計?，那么可直接將它帶入公式（1），否則可用=0.5，因為這時總體的方差最大。

第1步：計算初始樣本量n1：

第2步：計算初步修正的樣本量n2：

第3步：根據設計效應，再次進行調整：

對于分層隨機抽樣，通常B小于1。但由于沒有可利用的B的估計值，因此，取B=1，以得保守的樣本量。

第4步：對無回答進行調整，確定最終的樣本量n：

這里取預計回答率為100%，因此r為1。

以上的樣本量確定公式是用來確定最小樣本量，為了提高最終數據的可信度，應加大樣本量，使抽樣比例提高以具備較好的代表性[7][8]。

（2）樣本車輛的事后分層

該研究主要是針對營業性貨運車輛采用分層抽樣方法，具體分層見表4所示。非營業性貨物運輸車輛，由于車輛較分散，無需采用分層設計。

2.4 運輸量計算方法

2.4.1 營業性載貨汽車、運輸拖拉機貨物運輸量的估計值與精度計算

（1）樣本車輛調查月內運輸量的計算

被調查到的貨運車輛，即樣本。樣本量是指樣本中包含的抽樣單元數量n，從L個子總體中所抽取的樣本量分別為n1，n2，…nK…nL，則有：

抽樣比為：

式中：

N—總體數量（區域內貨運車輛總數）

在樣本的第K層中，抽樣比為：

均值為：

式中：

樣本層內方差為：

（2）區域內營業性載貨汽車、運輸拖拉機運輸量Y1的估計值與精度計算

通常的事后分層都用于簡單隨機抽樣，簡單隨機抽樣的事后分層即先在總體中用簡單隨機抽取一個包含n個抽樣單元的樣本，按分層原則將樣本分成L層，設屬于第K層的樣本單元數為nK，則總體均值的事后分層估計為：

式中：

NK—總體第K層單元數。

因此總體總和Y的事后分層估計值為：

當nK＞0屬于第K層的樣本單元{yK1，yK2，…，yKn}，K=1，2，…，L可以看成是獨立的從各層中抽取的簡單隨機樣本。此時是第K層的均值的無偏估計，因而：

式中：

的估計為：

則總體的方差估計量為：

總體估計量的最大相對誤差為：

根據《汽車運輸抽樣調查方案》中規定極限相當誤差為10～20%，因此相當誤差只要是在這個范圍內，就認為是數據是可信的。

2.4.2 非營業性載貨汽車運輸量的估計值

根據調查到的樣本企業擁有的非營業車輛的額定噸位之和與這些車輛在調查月完成的總運輸量，計算平均噸位產量，再根據區域內擁有的全部非營業性載貨汽車的總額定噸位乘以平均噸位產量即可計算得到非營業性載貨汽車的運輸量Y2。

2.4.3 區域總運輸量計算

由于方案是通過一年中某月中的一天的運輸情況來統計一年的運輸量，而貨物運輸量在一年的12個月份中都具有一定得波動性，因此，對于全年公路貨物運輸量的統計還需乘以相應的波動系數λ。

全年的貨物運輸量

2.4.4 公路貨運統計其它指標的計算

與貨物運輸量的計算方法相同，其中的yki也可以代表下面要計算的指標，貨物發送量、x類型車輛運輸量、分貨類運輸量等，其它計算方法保持不變。

（1）貨物發送量計算

式中：

其它的計算公式如運輸量的計算所示。

（2）貨物到達量計算

（3）k層（x類型）車輛運輸量計算

均值為：

（4）分貨類運輸量計算

3 案例分析

應用區域公路貨運調查技術方案，通過對柳州市開展公路貨物運輸統計試點調查，對所獲數據進行梳理統計得到各方案的數據結果如下：

根據截止到2010年8月份的數據，柳州市共擁有營運貨車和營運拖拉機（除去牽引車1293輛）23590輛，調查工作每天要求調查946輛樣本車，并采用事后分層的方法進行分層計算；對于非營業性載貨汽車的調查，根據實際情況，選擇了柳州運天運運輸有限公司和柳州市五菱物流有限公司這兩家在柳州有代表性的企業進行調查。

（1）對近一個月的調查得到的樣本車輛的數據進行整理計算，截止到2010年8月，柳州市共有從事普通貨物運輸車輛、危險品運輸車輛、罐式運輸車輛、營業性運輸拖拉機23590輛，再應用上述公式，由此可得到調查月?分別為8851050.6噸和1192262640.33噸·公里。

（2）根據計算，得到總體估計量的最大相對誤差r為16.42%，根據《汽車運輸抽樣調查方案》中規定極限相當誤差為10～20%，因此認為數據是可信的。

（3）由于貨運量的月波動性，因此應該對該數據進行修正。先通過歷年各個月的數據資料進行月波動系數的推算，得到柳州市2010年全年從事從事普通貨物運輸車輛、危險品運輸車輛、罐式運輸車輛、營業性運輸拖拉機的貨運量和貨運周轉量分別為111172692.8807噸、14172529682.692噸·公里。

（4）在調查時受信息量的限制，對于非營業性貨運車輛的調查只調查了兩家企業，其分貨類信息不具備代表性，因此以下分貨類運輸量、運輸周轉量都指的是營業性的。根據公式，計算得到分貨類的貨運量和貨運周轉量見表3所示。

表3 分貨類貨運量、貨運周轉量數據表

（5）對于非營業性載貨汽車的調查主要是選擇了柳州市有代表性的兩家從事非營業性運輸的企業，分別是柳州運天運運輸有限公司和柳州市五菱物流運有限責任公司進行調查。

（6）對于集裝箱貨運量和貨運周轉量Y117的調查主要是對柳州市南方集運物流有限責任公司進行調查，通過調查了解其每月的貨運量和貨運周轉量分別為2422噸和24220噸·公里，由于該公司在柳州市的集裝箱運輸量占到了柳州市總集裝箱貨運量的60%，得到柳州市8月份的集裝箱運輸量為4037噸，40370噸·公里所以對該企業的貨運量和貨運周轉量除以60%再乘以月波動系數，得到柳州市全年的集裝箱貨運量和貨運周轉量分別為50706.311噸、479881.701噸·公里。

（7）根據以上各表數據相加可得柳州市2010年公路貨物運輸量、貨運周轉量分別為156319635.8117噸、14273396500.493噸·公里，分層貨運量、運輸周轉量數據見表4所示。

（8）根據公式，計算得到公路貨物發送量72895815.832噸，到達量為38327583.360，發送貨運周轉量為9714180755.677噸·公里，到達貨運周轉量為4458828808.716噸·公里。

4 建議

為更好地驗證試點方案數據的可信性，對計算結果數據利用企業的營業收入數據、2010年柳州市產量用量數據以及與其它城市的運輸量相關指標進行比較推算，得出方案中推算出的數據符合柳州市的實際，數據具有一定的可信度。這將為地方管理部門和決策部門等相關單位開展交通基礎設施建設、物流結點規劃、物流基礎設施建設以及相關管理體制、法規政策的制定提供數據支撐，為交通運輸企業、物流企業開展業務提供詳盡的數據統計資料，具有重要的理論支撐作用和輔助作用。

表4 分層貨運量、運輸周轉量數據表

[1]催曉飛.區域公路運輸量調查與統計方法研究[D].吉林.吉林大學碩士學位論文，2007,(3).

[2]邵麗穎.黑龍江省公路運輸量統計工作若干問題研究[D].吉林.吉林大學碩士學位論文，2007,(4).

[3]鄒力.水路運輸量統計方法研究與應用[D].武漢.武漢理工大學碩士學位論文，2001,(10).

[4]青海省交通廳.公路運輸量抽樣調查方法簡述及有關問題的認識[J].調查分析，2007，30(2).

[5]孟祥蘭.統計數據質量評價方法與誤差分布研究[J].統計與決策，2011,(10).

[6]劉東霞.淺談抽樣調查統計方法在公路運輸行業中的應用[J].山西統計，2001,(11).

[7]龔敏慶.地區統計數據準確性質量的比較[J].統計與決策，2010,(10).