基于因子分析法的中西部地区铁路货运需求综合评价

选取了11个影响铁路货运需求的指标构成了中西部地区铁路货运需求评价指标体系,采用2012年《中国统计年鉴》的统计数据作为样本,运用因子分析法对有关数据进行分析,计算了中西部各省区铁路货运需求的综合得分及排名。研究表明,我国中西部地区铁路货运需求差距较大,对各省区铁路货运需求起关键作用的主要影响因素也各不相同,中西部地区铁路建设必须注重各省区的均衡发展问题。

基于主成分分析与多元线性回归模型的铁路货运需求预测

本文采用主成分分析与多元线性回归模型结合的方法对铁路年度货运量进行预测,首先对铁路货运需求相关的影响因素进行灰色关联分析,并按关联度大小排序,选出影响因素中关联度较大的几种,然后采用主成分分析法得到相关主成分,带入多元线性回归模型中,观察拟合值与预测值,计算相对误差。同时使用一元线性回归模型、灰色关联分析与多元线性回归模型对处理过的数据集进行分析,同样得到相应年份数据的拟合值,计算出相对误差。形成对比试验,通过比较相对误差,得出结论基于主成分分析法与多元线性回归模型的拟合效果是最好的,这种模型综合考虑了所有影响因素,又避免了信息冗余,在铁路年度货运量的预测中有较好的结果,拟合值相对误差可达0.75%。

我国铁路货运需求影响因素及发展趋势

短期来看铁路货运需求受经济周期的影响较大,与经济走势具有较高的正相关性。当前到2030年,经济增长、能源消费需求增长、基本建设投资增长、完成工业化进程等对铁路货运需求正向增长的推动作用要强于产业转型升级、能源结构调整和利用方式变化等对铁路货运需求增长的抑制作用,我国铁路货运需求将保持低速增长。与此同时,产业结构调整、新兴产业和业态发展、居民消费结构升级等因素将促使各类“白货”运输需求持续快速增长,铁路货运需求结构变化更为显著。长期来看,我国国情决定了对铁路货运保持着较高的依赖性,铁路货运需求不会出现大幅快速下降的局面,铁路货运分担率最终将稳定在一定的水平上,铁路长期在货运领域发挥重要作用。

铁路货物运输市场耦合协调发展研究

随着国民经济的不断发展,货运需求呈现出差异化、多样化的发展趋势,对铁路服务模式提出了更高的要求,铁路需要不断优化运力资源配置,提升产品供给服务质量。为揭示铁路货运需求、服务模式及运力资源配置派生、协调与相互影响、作用关系,在分析铁路货物运输市场耦合协调机理的基础上,提出铁路货物运输市场耦合协调关键指标,并构建铁路货物运输市场耦合协调测度模型。最后,以上海局集团公司为例,测算2014—2018年货物运输市场耦合协调发展情况。结果表明,上海局集团公司近5年的货物运输市场耦合度均基本协调。