李 瑞，代明睿，李鳳姿

（中國鐵道科學(xué)研究院 運輸及經(jīng)濟(jì)研究所，北京 100081）

基于灰色關(guān)聯(lián)度的鐵路貨運量關(guān)鍵影響因子選取方法研究

李 瑞，代明睿，李鳳姿

（中國鐵道科學(xué)研究院 運輸及經(jīng)濟(jì)研究所，北京 100081）

影響鐵路貨運量的因素眾多、關(guān)系復(fù)雜，而且不同因素對于鐵路貨運量變化的影響程度不同。通過對影響鐵路貨運量的各方面因素進(jìn)行分析，從宏觀經(jīng)濟(jì)、鐵路貨運市場供需、物流環(huán)境3個方面選取具有代表性的、可量化的指標(biāo)作為貨運量影響因子，利用灰色關(guān)聯(lián)度分析模型，求解出各影響因子序列與鐵路貨運量之間的關(guān)聯(lián)度，并根據(jù)關(guān)聯(lián)度排序情況進(jìn)一步確定影響因子與鐵路貨運量的緊密程度，從而實現(xiàn)對鐵路貨運量關(guān)鍵影響因子的篩選。

鐵路貨運量；灰色關(guān)聯(lián)度；影響因子

在鐵路貨運市場營銷決策過程中，貨運量通常是一個重要的影響因素。許多決策模型都是在對鐵路貨運量變化進(jìn)行研究的基礎(chǔ)上進(jìn)行構(gòu)建，而經(jīng)濟(jì)形勢的變化、鐵路貨運市場的變動及物流環(huán)境的變化等，都會影響鐵路貨運量的變化。從宏觀層面看，國民生產(chǎn)總值 (GDP) 變化 (包括第一、第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值的變化) 與鐵路貨運量密切相關(guān)；從微觀層面看，鐵路總運量由鐵路貨運市場中各品類運量組成；從整個物流環(huán)境分析，與鐵路運輸形成競爭關(guān)系的其他運輸行業(yè)運量也影響著鐵路貨運量[1]。因此，鐵路貨運量的分析研究，首先應(yīng)從眾多影響因子中篩選出與鐵路貨運量變化有著較高關(guān)聯(lián)度的因子，通過對關(guān)鍵因子的研究來確定鐵路貨運量的變化規(guī)律；通過減少影響因子的維度降低研究復(fù)雜度[2]。為此，利用灰色關(guān)聯(lián)度模型分析鐵路貨運量與影響因子之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，找出影響鐵路貨運量變化的核心影響因素[3]。關(guān)聯(lián)度差異，進(jìn)而較為準(zhǔn)確地從眾多影響因子中篩選出影響貨運量的關(guān)鍵因子[5]。

1.2 鐵路貨運量影響因子的選取

目標(biāo)特征序列為鐵路貨運量數(shù)據(jù)，影響因子序列從宏觀經(jīng)濟(jì)、鐵路貨運市場供需、物流環(huán)境 3 個方面中選取具有代表性的、可量化的指標(biāo)作為研究對象。經(jīng)過篩選，初步確定貨運量影響因子[6]如圖 1 所示。

圖 1 鐵路貨運量影響因子

1 鐵路貨運量影響因子的灰色關(guān)聯(lián)度分析

1.1 問題描述

灰色關(guān)聯(lián)度分析是利用灰色關(guān)聯(lián)度模型，對特征序列和影響因子序列進(jìn)行關(guān)聯(lián)性分析，得到特征序列與影響因子之間的關(guān)聯(lián)度；通過關(guān)聯(lián)度比較，得出特征序列與各項影響因子間的關(guān)系。在鐵路貨運量關(guān)鍵影響因子的選取過程中，鐵路貨運量歷史數(shù)據(jù)即為模型中的特征序列，其他影響因素的歷史數(shù)據(jù)即為影響因子序列，由目標(biāo)特征序列和影響因子序列構(gòu)成的序列空間為灰關(guān)聯(lián)因子空間[4]。

在選取鐵路貨運量關(guān)鍵影響因子過程中，首先需要確定備選影響因子集。經(jīng)濟(jì)變化、市場供需變化、物流行業(yè)競爭、國家政策變化等多方面因素都會影響鐵路貨運量的變化；由于備選影響因子集涉及范圍較廣，需要初步選出其中的主要因素，然后使用主要因素構(gòu)建成新的因子集進(jìn)行分析。在這個過程中，眾多因子序列間在量綱和數(shù)量級上存在較大差異。通過灰色關(guān)聯(lián)分析過程中的數(shù)據(jù)無量綱化處理，可以降低各影響因子與鐵路貨運量之間由于數(shù)值單位不同造成的

歷史數(shù)據(jù)表明，鐵路貨運量主要集中在大宗物資的運輸，因而抓住大宗物資運輸?shù)暮诵钠奉?，就可以摸清鐵路貨運的市場情況[7]。從物流環(huán)境變化角度來看，影響鐵路貨運量變化的一個重要方面，就是其他運輸行業(yè)的發(fā)展?fàn)顩r，因而有必要將與鐵路運輸有競爭關(guān)系的其他運輸方式貨運量作為研究因子，通過將鐵路貨運量與公路、水運、航空運輸?shù)年P(guān)聯(lián)度進(jìn)行對比，得到鐵路貨運量與其他運輸行業(yè)競爭的關(guān)系。由于我國電子商務(wù)行業(yè)發(fā)展迅速，快遞業(yè)務(wù)急劇上升，因而將電商物流作為影響鐵路貨運量的一個因子。

2 鐵路貨運量關(guān)鍵影響因子選取過程

2.1 研究數(shù)據(jù)源的確定

選取 2005—2013 年鐵路貨運量數(shù)據(jù)作為目標(biāo)特征序列，變量因子序列數(shù)據(jù)包括 2005—2013 年宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)，以及公路、水運、航空貨運量及國內(nèi)快遞運輸業(yè)務(wù)量。2005—2013 年國家鐵路貨運量數(shù)據(jù)如表 1 所示。宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)如表 2 所示，其中包括2005—2013 年 GDP、第一產(chǎn)業(yè)增加值和第二產(chǎn)業(yè)增加值；考慮到第三產(chǎn)業(yè)對鐵路貨運量的影響很小，因而沒有將其列為研究對象。2015—2013 年公路、水運、航空貨運量及國內(nèi)快遞運輸業(yè)務(wù)量如表 3 所示。

表 1 2005—2013 年國家鐵路貨運量數(shù)據(jù)

表 2 2005—2013 年宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù) 億元

表 3 2005—2013 年公路、水運、航空貨運量及國內(nèi)快遞運輸業(yè)務(wù)量

2.2 灰色關(guān)聯(lián)度計算

在特征序列 (貨運量數(shù)據(jù)) 和影響因子序列 (即與貨運量變化相關(guān)的其他參考序列) 數(shù)據(jù)確定后，用數(shù)列 x0代表國家鐵路貨運量，數(shù)列 x1為 GDP，x2為第一產(chǎn)業(yè)增加值，x3為第二產(chǎn)業(yè)增加值，x4為煤炭運量，x5為鋼鐵及有色金屬運量，x6為金屬礦石運量，x7為糧食運量，x8為公路貨運量，x9為水路貨運量，x10為民航貨運量，x11為全年快遞業(yè)務(wù)量。進(jìn)行灰色關(guān)聯(lián)度計算的主要步驟如下。

（2）求序列差。

表 4 初始值序列

式中：Δi(k) 為整個灰關(guān)聯(lián)因子空間上第 k 點相對于的差值。

（3）求灰關(guān)聯(lián)因子空間中的兩級最大差與最小差。

式中：M 為兩級最大差；m 為兩級最小差。

（4）計算關(guān)聯(lián)系數(shù)。

式中：γ(0,i)(k) 為 xi對于 x0在第 k 點上的關(guān)聯(lián)系數(shù)；ξ為分辨系數(shù)，用于削弱當(dāng) M 過大時關(guān)聯(lián)系數(shù)失真的影響。在計算過程中，ξ 取值一般為 0.5，因而 γ(0,i)(k) =，其中。

（5）計算關(guān)聯(lián)度。

式中：γi為灰關(guān)聯(lián)因子空間中影響因子序列 xi對于特征序列 x0的關(guān)聯(lián)度。

經(jīng)過上述步驟計算，可以得出目標(biāo)特征序列鐵路貨運量與其影響因子之間的關(guān)聯(lián)度，它代表關(guān)鍵因子對鐵路貨運量的影響程度?；疑P(guān)聯(lián)度如表 5 所示。

表 5 灰色關(guān)聯(lián)度

2.3 結(jié)果分析

通常認(rèn)為關(guān)聯(lián)度大于 0.9 的因子與目標(biāo)特征序列非常密切；關(guān)聯(lián)度大于 0.75 的因子有較好的關(guān)聯(lián)性，可以作為關(guān)鍵因子；關(guān)聯(lián)度在 0.6～0.75 之間的因子與目標(biāo)特征需求的關(guān)聯(lián)性一般，可以根據(jù)實際研究需要有選擇地將其確定為關(guān)鍵因子；0.6 以下為較弱關(guān)聯(lián)度因子，不作為關(guān)鍵因子。從上述結(jié)果來看，影響鐵路貨運量的關(guān)鍵影響因子包括第二產(chǎn)業(yè)增加值、煤炭運量、鋼鐵及有色金屬運量、金屬礦石運量、水運運量。如果擴大關(guān)鍵因子范圍，可以將公路貨運量、糧食運量、第一產(chǎn)業(yè)增加值納入考慮。

3 結(jié)束語

通過灰色關(guān)聯(lián)度分析，可以從特征序列的眾多影響因子中提取出關(guān)鍵影響因子。將鐵路貨運量作為特征研究對象，利用灰色關(guān)聯(lián)度分析模型，從多角度對鐵路貨運量影響因子進(jìn)行分析挖掘，找到影響鐵路貨運量的關(guān)鍵因素，為后續(xù)有關(guān)鐵路貨運量的分析研究，包括貨運量預(yù)測、預(yù)警等提供研究基礎(chǔ)[8]。

[1] 安 迪. 鐵路貨運量影響因素分析及對策研究[J]. 鐵道貨運，2014，32(10)：41-46.

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[3] 于 泳. 試析影響中國鐵路貨運量的主要因素[J]. 物流科技，2003(6)：37-39.

[4] 王 棟，米國際. 基于灰色關(guān)聯(lián)和 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的鐵路貨運量預(yù)測方法[J]. 江南大學(xué)學(xué)報：自然科學(xué)版，2015(1)：80-84.

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[6] 崔淑華，王 娜，胡亞南.基于主成分分析的公路貨運量預(yù)測影響因素研究[J]. 森林工程，2005(5)：65-67.

[7] 崔艷萍，肖 睿. 鐵路運輸能力研究綜述[J]. 鐵道運輸與經(jīng)濟(jì)，2015，37(6)：20-26.

[8] 姜 琪. 中國鐵路運輸業(yè)發(fā)展困境與有效競爭研究[J]. 中國物價，2013(6)：22-24.

責(zé)任編輯：金 穎

1004-2024(2015)11-0011-04

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10.16669/j.cnki.issn.1004-2024.2015.11.03

2015-11-16

中國鐵路總公司科技研究開發(fā)計劃課題(2014X009-G)