周轉(zhuǎn)量

析中，應(yīng)重視對周轉(zhuǎn)量的合理有效應(yīng)用，促使運(yùn)輸成本可以得到有效節(jié)約，為物流企業(yè)發(fā)展提供可靠保障。文中以物流運(yùn)輸成本分析為中心，對周轉(zhuǎn)量的應(yīng)用進(jìn)行分析探討。前言：現(xiàn)代物流的高速發(fā)展，對國民經(jīng)濟(jì)發(fā)展形成重要推動作用。經(jīng)濟(jì)全球化的背景下，企業(yè)物流發(fā)展也更加專業(yè)化、網(wǎng)絡(luò)化與標(biāo)準(zhǔn)化，物流成本管理成為影響企業(yè)經(jīng)濟(jì)效益的重要因素。物流運(yùn)輸成本貫穿企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營全過程，物流運(yùn)輸成本分析也成為物流管理的重要過程，對節(jié)約物流成本具有重要影響和意義。所以，加強(qiáng)物流運(yùn)輸成本分析是提高

這一說法是對水周轉(zhuǎn)量的誤讀?！闭撐暮现摺⑼箍敌谴髮W(xué)的營養(yǎng)學(xué)家Dale Schoellar指出。此次，研究者通過同位素追蹤法，以來自26國共計5604人（年齡從8天到96歲不等）為樣本，首次對人體全生命周期的飲水需求作出綜合評估。水周轉(zhuǎn)量（water turnover）是人體每天攝入、流失的水分總交換量，在一定程度上能反映個體真實的需水量。研究者發(fā)現(xiàn)，不同年齡階段男女的水周轉(zhuǎn)量有所不同，但總體而言，人類每天的水周轉(zhuǎn)量處于1～6升的區(qū)間內(nèi)。20歲左右，男性

強(qiáng)度（客貨運(yùn)輸周轉(zhuǎn)量、機(jī)動車保有量）、交通運(yùn)輸結(jié)構(gòu)、交通能源強(qiáng)度等因素影響碳排放量，且不同因素對碳排放量的影響機(jī)理不同。二是不同空間區(qū)域應(yīng)用層面，王元慶等以城市群為對象，系統(tǒng)闡述了分方式出行距離與分擔(dān)率、排放強(qiáng)度、出行人群分布因素等與溫室氣體排放之間的復(fù)雜關(guān)系及規(guī)律[19]；袁長偉等將LMDI 算法應(yīng)用在陜西省[20]、莊穎等將LMDI 算法應(yīng)用在廣東省[21]、劉妤等將LMDI 算法應(yīng)用在西藏自治區(qū)[22]，發(fā)現(xiàn)不同時間區(qū)間、不同空間區(qū)域，各個影響因素與

0年前我國旅客周轉(zhuǎn)量將呈現(xiàn)逐漸增長的趨勢，但增速持續(xù)放緩。上述研究表明我國客運(yùn)需求受人口及經(jīng)濟(jì)指標(biāo)影響顯著，且均有隨著經(jīng)濟(jì)發(fā)展客運(yùn)需求增速放緩的結(jié)論。在客運(yùn)與碳減排方面，既有文獻(xiàn)大多探討了交通結(jié)構(gòu)與交通碳排放、碳達(dá)峰的關(guān)系。魏慶琦等[8]研究表明我國交通運(yùn)輸結(jié)構(gòu)對交通運(yùn)輸碳排放的影響顯著，貢獻(xiàn)率約為63.73%，而我國交通運(yùn)輸規(guī)模隨經(jīng)濟(jì)增長出現(xiàn)粗放型增長趨勢，未來需充分發(fā)揮運(yùn)輸結(jié)構(gòu)優(yōu)化的碳減排潛力。黃瑩等[9]以廣州市為例，指出城市客運(yùn)的私人小汽車、城際客

統(tǒng)計口徑、定額周轉(zhuǎn)量統(tǒng)計口徑和行程口徑三種。車輛利用率（工時口徑），指在一定時間內(nèi)，車輛實際營運(yùn)工作時間除以車輛完好日歷時間的比率。計量單位以“%”表示。計算公式為：統(tǒng)計期內(nèi)各單車每趟工作時間（小時）之和÷（車輛數(shù)×日歷天數(shù)×24小時/天-維修保養(yǎng)時間之和）×100%。其中：車輛每趟工作時間分兩種情況計算，在長途運(yùn)輸中，為業(yè)務(wù)調(diào)度出車時間到回場時間的時間區(qū)間;對短途運(yùn)輸（當(dāng)天往返），為第一次出車時間到最后一趟回場時間的時間區(qū)間（含中途各種停駛時間）。車輛利

國貨運(yùn)量、貨運(yùn)周轉(zhuǎn)量、物流業(yè)產(chǎn)值與進(jìn)口總額、出口總額、進(jìn)出口總額的年度數(shù)據(jù)，研究結(jié)果顯示我國物流業(yè)與外貿(mào)間存在協(xié)同發(fā)展的關(guān)系；楊桂紅等[8]采用VAR分析了1987—2018年江蘇省港口貨物吞吐量與進(jìn)出口總額的年度數(shù)據(jù)，研究結(jié)果顯示外貿(mào)與港口物流間存在動態(tài)關(guān)聯(lián)性.在上述研究結(jié)果中，雖然得到的結(jié)果相似，即物流與外貿(mào)之間存在關(guān)聯(lián)性，但由于其研究過程選取的指標(biāo)較為簡單(向量自回歸分析、格蘭杰因果檢驗等分析方法選取的變量(指標(biāo))一般較少)或有些指標(biāo)選取的較為牽強(qiáng)，

.7%;運(yùn)輸總周轉(zhuǎn)量89.2 億噸公里，相當(dāng)于2019 年同期的83.7%;旅客運(yùn)輸量4782 萬人次，相當(dāng)于2019 年同期的89.4%;貨郵運(yùn)輸量65.5 萬噸，較2019 年同期增長3.7%，其中全貨機(jī)完成貨郵運(yùn)輸量26.4 萬噸，同比增長4.6%。第一季度，全行業(yè)完成運(yùn)輸總周轉(zhuǎn)量、旅客運(yùn)輸量、貨郵運(yùn)輸量分別為203 億噸公里、1.02億人次、178.2 萬噸，同比分別增長22.8%、37.5%和28.7%。航空公司虧損程度較2020年同期有所收窄;

，提出車輛貨物周轉(zhuǎn)量和路網(wǎng)貨物周轉(zhuǎn)量的推算方法；劉擁華等[6]提出公路貨物運(yùn)輸量月度波動系數(shù)推算模型；王強(qiáng)[7]提出基于收費(fèi)數(shù)據(jù)的高速公路運(yùn)輸量統(tǒng)計方法.目前，對于區(qū)域路網(wǎng)運(yùn)輸量推算且區(qū)分路網(wǎng)類型的研究較少.本文基于高速公路收費(fèi)數(shù)據(jù)，采用類比指標(biāo)推算區(qū)域路網(wǎng)運(yùn)輸量，并建立區(qū)域路網(wǎng)運(yùn)輸量與車輛運(yùn)輸量之間聯(lián)系，拆分得到運(yùn)輸量結(jié)構(gòu)性數(shù)據(jù).1 區(qū)域路網(wǎng)運(yùn)輸量與車輛運(yùn)輸量關(guān)系區(qū)域路網(wǎng)運(yùn)輸量是統(tǒng)計期內(nèi)某個區(qū)域貨運(yùn)車輛在整個公路網(wǎng)上完成的貨物運(yùn)輸量，即本地車和外地車在本

時進(jìn)站客流客運(yùn)周轉(zhuǎn)量：2018年軌道交通路網(wǎng)客運(yùn)周轉(zhuǎn)量共計3 368 293.21萬人km，日均9 228.20萬人km；其中，工作日日均10 486.84萬人km，非工作日日均6 492.03萬人km.各線路客運(yùn)周轉(zhuǎn)量分布不均衡，差異顯著；各線路年日均客運(yùn)周轉(zhuǎn)量見圖6.圖6 各線路日均客運(yùn)周轉(zhuǎn)量

的預(yù)測民航貨物周轉(zhuǎn)量，將有利于制定合理的基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)規(guī)劃，完善其管理運(yùn)行方法，使其良好適應(yīng)增長的航空貨運(yùn)需求，有效促進(jìn)民航貨運(yùn)的快速發(fā)展。同時，這將促進(jìn)交通運(yùn)輸業(yè)的多元化系統(tǒng)建設(shè)，滿足未來貨運(yùn)發(fā)展需要[1-3]。為了保證預(yù)測的準(zhǔn)確性，選擇合適的模型尤為重要。曾廣東等人在GM(1,1)對數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測的基礎(chǔ)上,采用一種信度馬爾科夫鏈對結(jié)果進(jìn)行修正,新方法引入了Dempster-Shafer(DS)證據(jù)理論來描述相對誤差所處狀態(tài)分類的不確定性，建立基本概率指派函

放現(xiàn)狀鐵路客運(yùn)周轉(zhuǎn)量大幅上升，公路客運(yùn)周轉(zhuǎn)量明顯下降。2011-2016年，全省客運(yùn)周轉(zhuǎn)量下降了17.1%，年均下降3.7%。其中鐵路客運(yùn)周轉(zhuǎn)量增加58.3%，年均增加9.6%；公路客運(yùn)周轉(zhuǎn)量下降48.8%，年均下降12.5%；水路客運(yùn)周轉(zhuǎn)量下降9.3%，年均下降1.9%。鐵路客運(yùn)周轉(zhuǎn)量大幅上升和公路客運(yùn)周轉(zhuǎn)量明顯下降，表明浙江客運(yùn)結(jié)構(gòu)不斷優(yōu)化，高鐵快速發(fā)展成效顯著。圖1 浙江省2011-2016年客運(yùn)周轉(zhuǎn)量圖2 浙江省2011-2016年貨運(yùn)周轉(zhuǎn)量鐵路貨

能耗強(qiáng)度和貨物周轉(zhuǎn)量3個因素對貨物運(yùn)輸能耗的影響，發(fā)現(xiàn)貨物運(yùn)輸量的增長是能耗增長的主要原因。姜軍等[7]梳理了道路運(yùn)輸系統(tǒng)結(jié)構(gòu)，提出了節(jié)能減排的系統(tǒng)化措施。道路運(yùn)輸能源消耗系統(tǒng)是一個復(fù)雜的動態(tài)系統(tǒng)，與GDP、人口及政策規(guī)劃等關(guān)系緊密，受眾多因素影響。系統(tǒng)動力學(xué)則側(cè)重于研究系統(tǒng)內(nèi)作用規(guī)律和動態(tài)反饋機(jī)制，適用于處理道路運(yùn)輸能源消耗量預(yù)測這種非線性和多重反饋問題，并能進(jìn)行情景模擬分析。因此，筆者以遼寧省為例，深入分析其道路運(yùn)輸與經(jīng)濟(jì)、人口及能源系統(tǒng)之間相互影響與

，因此選取客運(yùn)周轉(zhuǎn)量指標(biāo)和貨運(yùn)周轉(zhuǎn)量指標(biāo)，選取國內(nèi)生產(chǎn)總值作為經(jīng)濟(jì)指標(biāo)。由于貴州是我國欠發(fā)達(dá)地區(qū)，且地形為喀斯特地貌，交通運(yùn)輸條件較差，因此，對貴州客貨運(yùn)周轉(zhuǎn)量與GDP關(guān)系的研究具有一定的理論意義和現(xiàn)實意義。本文通過2017年《貴州統(tǒng)計年鑒》中1978～2016年的數(shù)據(jù)選取相關(guān)指標(biāo)，利用Eviews軟件，構(gòu)建貴州客貨運(yùn)周轉(zhuǎn)量與GDP的VAR，分析貴州客貨運(yùn)周轉(zhuǎn)量與GDP之間存在的長期關(guān)系。二、數(shù)據(jù)來源與變量選擇選取1978～2016年貴州國內(nèi)生產(chǎn)總值(億元

上網(wǎng)人數(shù)與貨物周轉(zhuǎn)量的關(guān)系，其研究結(jié)果顯示電子商務(wù)與物流之間具有格蘭杰因果關(guān)系.汪軍等[3]采用誤差修正模型(ECM)考察了2003—2014年電子商務(wù)交易規(guī)模與快遞業(yè)務(wù)量的關(guān)系，其研究顯示兩者之間存在長期均衡關(guān)系.陳賓[4]采用2005—2014年的電子商務(wù)和快遞行業(yè)數(shù)據(jù)分別構(gòu)建了電子商務(wù)綜合發(fā)展指數(shù)和快遞綜合發(fā)展指數(shù)，并采用VAR模型考察了兩者的關(guān)系，其研究結(jié)果顯示電子商務(wù)與快遞業(yè)務(wù)之間具有長期穩(wěn)定的協(xié)整關(guān)系.張鴻等[5]采用VAR模型考察了2004—

航道；貨運(yùn)量；周轉(zhuǎn)量；效用函數(shù)；適用性；評價模型0 引 言航道開發(fā)是水運(yùn)發(fā)展的前提和基礎(chǔ)，也是“十三五”期間水運(yùn)發(fā)展的重點(diǎn)。航道項目是以政府投資為主的公益性項目，主要目的是實現(xiàn)社會效益，因此，確定項目實施與否和建設(shè)時序是航道項目開發(fā)的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。當(dāng)前，國內(nèi)水運(yùn)行業(yè)對此相關(guān)研究較少，沒有形成較為成熟的理論體系，本文建立的航道開發(fā)適用性綜合評價模型是對航道項目建設(shè)的重要程度進(jìn)行初步、直觀的定量評價，以期為航道建設(shè)決策提供依據(jù)，有助于實現(xiàn)航道建設(shè)資金的效益最大化。

3萬千米。旅客周轉(zhuǎn)量從1980年的2281.3億人/千米增長到2016年31258.46億人/千米，貨物周轉(zhuǎn)量從1980年的11629億噸/千米增長到186629.48億噸/千米。人均名義GDP從1980的468元提高到2016年的53935元。理論上，經(jīng)濟(jì)增長及交通基礎(chǔ)設(shè)施改善可促進(jìn)交通運(yùn)輸需求，從而提高客貨周轉(zhuǎn)量；交通基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)會促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長，客貨周轉(zhuǎn)量提高意味著區(qū)域市場一體化逐步實現(xiàn)，推動資源在區(qū)域間有效配置，也對經(jīng)濟(jì)增長起到了作用；經(jīng)濟(jì)增長導(dǎo)致對

在貨運(yùn)量、貨運(yùn)周轉(zhuǎn)量、客運(yùn)量以及客運(yùn)周轉(zhuǎn)量等。西藏和平解放以來，國家對西藏投入巨資用于交通網(wǎng)絡(luò)建設(shè)，促進(jìn)了西藏區(qū)域內(nèi)外人流、物流的交流。西藏交通運(yùn)輸事業(yè)進(jìn)入了快速發(fā)展時期，特別是“十二五”以來，全區(qū)交通運(yùn)輸固定資產(chǎn)投資累計完成1465.95億元，年均增長高達(dá)47.3%，為全區(qū)經(jīng)濟(jì)增長領(lǐng)跑全國發(fā)揮了拉動主力和支撐核心作用。西藏民航旅客、貨物吞吐量平均年增長20%上。2016年，僅拉薩貢嘎機(jī)場旅客吞吐量突破300萬人次，標(biāo)志著拉薩乃至西藏民航事業(yè)邁上了歷史新臺

要指標(biāo)。②貨物周轉(zhuǎn)量:指貨物重量與相應(yīng)距離的乘積。（2）貨運(yùn)運(yùn)用效率統(tǒng)計指標(biāo)[2-3]。①貨車周轉(zhuǎn)時間:指貨車自第一次裝車完了時起至再一次裝車完了時止 (即運(yùn)用貨車平均每周轉(zhuǎn)一次) 所消耗的時間。②運(yùn)用車:指參加鐵路營業(yè)運(yùn)輸?shù)膰F貨車、企業(yè)自備貨車、外國鐵路貨車，內(nèi)存貨車、企業(yè)租用車、軍方特殊用途重車。反映鐵路貨車運(yùn)用車數(shù)的情況，作為鐵路部門日常調(diào)度指揮，以及編制運(yùn)輸計劃、調(diào)整運(yùn)力資源配置和經(jīng)營管理的依據(jù)。③運(yùn)用貨車日產(chǎn)量:指平均每一運(yùn)用貨車每日產(chǎn)生的貨物

障度的車輛器材周轉(zhuǎn)量單品種數(shù)量優(yōu)化王 亮1，文正中2，何 健2，呂志明3(1．軍事交通學(xué)院 軍用車輛系,天津 300161； 2．軍事交通學(xué)院 研究生管理大隊，天津 300161； 3．濟(jì)南軍區(qū) 后勤裝備維修培訓(xùn)中心，濟(jì)南 250022)為了能夠合理解決車輛器材周轉(zhuǎn)量單品種數(shù)量優(yōu)化問題，依據(jù)保障度理論，改進(jìn)傳統(tǒng)的保障度模型，建立了基于保障度的車輛器材周轉(zhuǎn)量單品種數(shù)量優(yōu)化模型，并利用粒子群算法對模型進(jìn)行求解，同時給出了相關(guān)實例進(jìn)行驗證。研究結(jié)果表明：利用編程

行業(yè)完成運(yùn)輸總周轉(zhuǎn)量851.65億噸公里，比上年增長13.8%，完成旅客周轉(zhuǎn)量7282.55萬人公里，比上年增長15.0%；完成貨郵周轉(zhuǎn)量208.07億噸公里，比上年增長10.8%。2015年，國內(nèi)航線完成運(yùn)輸總周轉(zhuǎn)量559.04億噸公里，比上年增長10.0%；國際航線完成運(yùn)輸總周轉(zhuǎn)量292.61億噸公里，比上年增長21.9%。網(wǎng)絡(luò)安全國家互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)急中心5月25日發(fā)布的《2015年中國互聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)安全報告》顯示，2015年，互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)急中心共接收境內(nèi)外報告的網(wǎng)

總值增長與貨運(yùn)周轉(zhuǎn)量增量之間的關(guān)系，運(yùn)用灰色關(guān)聯(lián)分析法，計算得出各運(yùn)輸方式與重慶地區(qū)生產(chǎn)總值的關(guān)聯(lián)程度，實現(xiàn)關(guān)聯(lián)性優(yōu)劣排序。關(guān)鍵詞：地區(qū)生產(chǎn)總值；貨運(yùn)周轉(zhuǎn)量；灰色關(guān)聯(lián)分析法一、引言統(tǒng)計數(shù)據(jù)表明地區(qū)生產(chǎn)總值與貨運(yùn)存在一定的相關(guān)關(guān)系，很多學(xué)者對這個問題進(jìn)行了相關(guān)研究。李文順等采用協(xié)整以及格蘭杰因果檢驗對貨運(yùn)周轉(zhuǎn)量與GDP增量時間序列進(jìn)行實證，證明兩者存在穩(wěn)定聯(lián)動關(guān)系。在此基礎(chǔ)上，梁肖等采用主成分分析法，構(gòu)造貨物周轉(zhuǎn)量與GDP回歸模型，證明貨物周轉(zhuǎn)量同GDP呈現(xiàn)

5%。公路貨物周轉(zhuǎn)量64705億噸公里，同比增長6%。鐵路累計貨運(yùn)量33.6億噸，同比下降11.9%，各季度同比分別下降9.4%、10.8%、13.9%和13.4%。鐵路貨物周轉(zhuǎn)量23754億噸公里，同比下降13.7%。水路貨運(yùn)量62.1億噸，同比增長3.7%，各季度同比分別增長5.2%、1.7%、4.7%和3.4%。水路貨物周轉(zhuǎn)量91917億噸公里，同比下降0.9%。

立GDP與貨物周轉(zhuǎn)量取自然對數(shù)后的數(shù)學(xué)模型，指出鄭州市物流產(chǎn)業(yè)發(fā)展推動經(jīng)濟(jì)發(fā)展。因此需大力發(fā)展鄭州市物流產(chǎn)業(yè)以促進(jìn)鄭州市經(jīng)濟(jì)增長,并對2014-2018年鄭州市貨運(yùn)周轉(zhuǎn)量預(yù)測。物流產(chǎn)業(yè)；經(jīng)濟(jì)增長；國民生產(chǎn)總值；貨運(yùn)周轉(zhuǎn)量一、引言現(xiàn)代物流產(chǎn)業(yè)是指為了實現(xiàn)客戶滿意和挖掘“第三利潤源”，利用現(xiàn)代信息技術(shù)將運(yùn)輸、倉儲、裝卸、搬運(yùn)、包裝、流通加工、配送、信息處理、需求預(yù)測等活動有機(jī)結(jié)合起來，經(jīng)濟(jì)有效地將原材料、半成品及產(chǎn)成品由生產(chǎn)地送到消費(fèi)地的所有物流活動。靳偉在《

省貨運(yùn)量、貨物周轉(zhuǎn)量分別完成13.63億噸和5810.12億噸公里，同比分別增長5.74%和4.66%，其中公路貨運(yùn)量和貨物周轉(zhuǎn)量分別完成 10.63億噸和1291.82億噸公里，同比分別增長7.63%和10.19%；水路貨運(yùn)量完成3億噸，同比下降0.46%，貨物周轉(zhuǎn)量4518.3億噸公里，同比增長3.17%。全省客運(yùn)量和旅客周轉(zhuǎn)量分別完成7.19億人和739.78億人公里，同比分別增長7.27%和8.62%；其中公路客運(yùn)量和旅客周轉(zhuǎn)量分別完成7.07億人

管理所關(guān)于貨物周轉(zhuǎn)量指標(biāo)統(tǒng)計問題的思考邢劍 葫蘆島市南票區(qū)運(yùn)輸管理所深入我國貨物運(yùn)輸體系的演變史，我們可以清楚地看到，貨物周轉(zhuǎn)量是反映貨運(yùn)工作重要性以及績效成果的綜合營運(yùn)指標(biāo)，而貨運(yùn)工作的指標(biāo)預(yù)測、統(tǒng)計、分析工作則不僅是日常生產(chǎn)經(jīng)營活動的重要環(huán)節(jié)，也是經(jīng)濟(jì)活動規(guī)劃、建設(shè)的重要基礎(chǔ)。本文從貨物周轉(zhuǎn)量統(tǒng)計的實際意義出發(fā)，探究貨物周轉(zhuǎn)量指標(biāo)統(tǒng)計存在的問題，并且試圖有針對性的提出相應(yīng)的解決建議與措施。貨物運(yùn)輸體系 貨物周轉(zhuǎn)量 統(tǒng)計指標(biāo)從縱向?qū)用嬗^察我國貨物運(yùn)輸體系

角下的公路運(yùn)輸周轉(zhuǎn)量空間計量研究姚寶珍1,沈 飛2,姚錦寶3,王文思4,王 爽*1（1.大連理工大學(xué) 汽車工程學(xué)院,遼寧，大連116024；2.北京交通大學(xué) 交通運(yùn)輸學(xué)院，北京100044；3.北京交通大學(xué) 土建學(xué)院，北京100044；4.大連海事大學(xué) 交通運(yùn)輸管理學(xué)院，遼寧，大連116026）針對公路運(yùn)輸面臨節(jié)能減排的嚴(yán)峻形勢，提出一種公路運(yùn)輸周轉(zhuǎn)量的空間計量模型來分析公路運(yùn)輸周轉(zhuǎn)量的空間相關(guān)性.首先，用空間自相關(guān)Moran指數(shù)法檢驗中國省域公路運(yùn)輸周轉(zhuǎn)

輸 未來走勢 周轉(zhuǎn)量中圖分類號：U294 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A 文章編號：1674-098X（2014）06（a）-0086-011 我國鐵路貨物運(yùn)輸歷史發(fā)展趨勢及未來走向1.1 我國鐵路貨物運(yùn)輸?shù)臍v史發(fā)展趨勢我國鐵路貨物運(yùn)輸總量不斷加大，據(jù)調(diào)查分析，近30年來，鐵路貨物運(yùn)輸總量從54億t增長到277億t，大致增長了4倍；而貨物的周轉(zhuǎn)量從8500億t增長到83000億t，大致增加了8倍。數(shù)據(jù)表明，我國鐵路貨物運(yùn)輸?shù)钠骄嚯x在不斷增加，貨物的周轉(zhuǎn)量增長速度遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于

王久梗航空旅客周轉(zhuǎn)量與第三產(chǎn)業(yè)增長關(guān)系實證研究*顧 亮1王久梗2（1蘭州交通大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院研究生，甘肅蘭州730070；2蘭州交通大學(xué)西北交通經(jīng)濟(jì)研究中心教授，甘肅蘭州730070）新型運(yùn)輸方式與第三產(chǎn)業(yè)增長關(guān)系的研究有利于相關(guān)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)科學(xué)統(tǒng)籌、合理規(guī)劃，并帶動區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展。以航空運(yùn)輸為代表，選取甘肅省航空周轉(zhuǎn)量與第三產(chǎn)業(yè)1978—2012年數(shù)據(jù)進(jìn)行研究。通過E-G兩步法、分布滯后模型和誤差修正模型的構(gòu)建，依次對二者之間的長期協(xié)整關(guān)系、短期貢獻(xiàn)彈性進(jìn)

。2.旅客運(yùn)輸周轉(zhuǎn)量變化分析圖2 各種運(yùn)輸方式占總旅客周轉(zhuǎn)量比例圖2反映了我國1998—2012年鐵路、公路、水運(yùn)和民航所完成的旅客運(yùn)輸周轉(zhuǎn)量所占總旅客運(yùn)輸周轉(zhuǎn)量變化情況。從圖2且結(jié)合《中國統(tǒng)計年鑒》得知，我國旅客周轉(zhuǎn)量總量逐年快速增加。公路旅客周轉(zhuǎn)量在14年間穩(wěn)步增加。2011年公路旅客周轉(zhuǎn)量占旅客周轉(zhuǎn)量總量比例51.84%，是15年來最低。鐵路旅客周轉(zhuǎn)量總體上在增加，1998—2011年占旅客周轉(zhuǎn)量總量保持在30%以上，但2012年占旅客周轉(zhuǎn)量總量比例

，全國鐵路旅客周轉(zhuǎn)量累計完成 6 553.76 億人公里，同比增加 312.07 億人公里，增長 5%。在新線、高速鐵路客流的大力拉動下，南寧鐵路局同比增幅最大，達(dá)到 23.9%；鄭州、武漢、西安、上海、南昌鐵路局同比增幅均超過了10%。2014 年 1—7 月，全路貨運(yùn)總發(fā)送量完成220 681 萬 t，其中貨物發(fā)送量完成 220 592 萬 t。貨運(yùn)總周轉(zhuǎn)量完成 15 847.24 億 t · km，其中貨物周轉(zhuǎn)量完成 15 832.63 億 t ·

究所天然氣管網(wǎng)周轉(zhuǎn)量指天然氣管道在報告期內(nèi)輸送的天然氣量與輸送距離乘積的累計數(shù)。它是反映管道運(yùn)輸業(yè)生產(chǎn)總成果的重要指標(biāo)，也是編制和檢查天然氣管輸調(diào)度計劃，計算管輸效率、核算管輸單位現(xiàn)金成本的主要基礎(chǔ)資料［1－2］。1 復(fù)雜天然氣管網(wǎng)的特點(diǎn)及周轉(zhuǎn)量測算存在的問題1．1 復(fù)雜天然氣管網(wǎng)的特點(diǎn)復(fù)雜天然氣管網(wǎng)是指由枝狀管網(wǎng)和環(huán)形管網(wǎng)交錯結(jié)合在一起的管網(wǎng)系統(tǒng)。這種管網(wǎng)系統(tǒng)具有進(jìn)出氣點(diǎn)多、管線壓力等級復(fù)雜、天然氣輸配調(diào)度靈活、調(diào)峰方式多樣等特點(diǎn)。以川渝天然氣管網(wǎng)為例，

傾向于采用貨運(yùn)周轉(zhuǎn)量、貨運(yùn)量及產(chǎn)值來衡量，但由于同一批物資有可能經(jīng)過幾次周轉(zhuǎn)，累計幾次貨運(yùn)量，從而夸大了實際物流需求，而物流業(yè)在國民經(jīng)濟(jì)核算中還沒有專門的物流業(yè)產(chǎn)值核算，一般用交通運(yùn)輸、倉儲和郵政業(yè)產(chǎn)值代替，所以，本文用貨物周轉(zhuǎn)量和交通運(yùn)輸、倉儲和郵政業(yè)產(chǎn)值來代表物流業(yè)發(fā)展水平，用GDP來表示經(jīng)濟(jì)發(fā)展情況[3]。1.2 模型構(gòu)建1.2.1 物流產(chǎn)業(yè)發(fā)展的變化趨勢回歸模型貨物周轉(zhuǎn)量是衡量現(xiàn)代物流發(fā)展的一個非常重要的指標(biāo)，貨運(yùn)量的增加、貨運(yùn)周轉(zhuǎn)速度的加快，對國

日本國鐵路旅客周轉(zhuǎn)量和貨物周轉(zhuǎn)量案例分析?在表1中收集日本21年旅客周轉(zhuǎn)量可知，日本國家旅客周轉(zhuǎn)量從1980年至1992年呈現(xiàn)逐年增加的發(fā)展趨勢，1993年至2009年多年中日本旅客周轉(zhuǎn)量呈現(xiàn)波動下降的發(fā)展趨勢。表中旅客運(yùn)輸周轉(zhuǎn)量1992年最高，為4023億人公里，2005年最低，為1460億人公里。2000年及之后的年份表中七年中日本旅客運(yùn)輸周轉(zhuǎn)量在2600億人公里以下。2007年至2009年三年穩(wěn)定在2500億人公里上下波動。?在表2中可知，日本國鐵路

3億人次、旅客周轉(zhuǎn)量1788億人公里,同比分別增長4.8%和6.6%,增速比去年同期均回落2.9個百分點(diǎn),客運(yùn)量增速比前三季度回落0.7個百分點(diǎn),旅客周轉(zhuǎn)量增速與前三季度基本持平。1至10月份,公路水路客運(yùn)量、旅客周轉(zhuǎn)量分別增長5.4%和6.7%,比去年同期回落2.7個和3.5個百分點(diǎn)。貨運(yùn)方面,10月份,公路水路完成貨運(yùn)量36. 6億噸、貨物周轉(zhuǎn)量14069億噸公里,同比分別增長11.6%和11.5%,增速比去年同期回落1.6個和加快1.2個百分點(diǎn),比前

鐵路客貨運(yùn)量及周轉(zhuǎn)量的周期性波動自 1978年以來，我國經(jīng)濟(jì)歷經(jīng)數(shù)次周期性起伏波動，鐵路運(yùn)輸作為派生需求，是宏觀經(jīng)濟(jì)的“晴雨表”，與其具有類似的運(yùn)動軌跡。1978年與 2010年相比，鐵路客運(yùn)量從80 729萬人增長到167 609萬人，增長 107.6%，旅客周轉(zhuǎn)量從1 091 億人.km 增長到 8 762億人.km，增長8.03倍，貨運(yùn)量從107 492萬 t 增長到 362 929萬 t，增長 237.6%，貨物周轉(zhuǎn)量從5 334億 t.km增長到

車保有量、客運(yùn)周轉(zhuǎn)量和貨運(yùn)周轉(zhuǎn)量等因素作為自變量，來研究公路交通碳排放問題，各因素分別用x1，x2，x3，x4，x5表示，交通碳排放量作為因變量，用表示。根據(jù)上述分析，構(gòu)建如下的公路交通碳排放模型，并假設(shè)模型成立:根據(jù)表3所示的回歸方程的顯著性檢驗，t值的絕對值不都大于2，顯著性概率不都小于0.05，該模型的系數(shù)不是顯著的，所以自變量與因變量之間不存在明顯的線性關(guān)系，所以假設(shè)不成立。根據(jù)分析，出現(xiàn)這種情形是由于自變量之間存在一定的相關(guān)性，一些因素之間存在交

)鐵路運(yùn)輸旅客周轉(zhuǎn)量鐵路運(yùn)輸?shù)目瓦\(yùn)指標(biāo)主要是客運(yùn)量和旅客周轉(zhuǎn)量。從圖1中可知，從2000—2011年我國鐵路運(yùn)輸?shù)穆每?span id="j5i0abt0b" class="hl">周轉(zhuǎn)量一直在增長，2011年我國鐵路的旅客周轉(zhuǎn)量為9612.29億人公里。因此選擇旅客周轉(zhuǎn)量作為鐵路運(yùn)輸生產(chǎn)中客運(yùn)的代表性指標(biāo)是符合現(xiàn)實的。圖1 2000—2011年鐵路運(yùn)輸旅客周轉(zhuǎn)量變化(二)鐵路運(yùn)輸貨運(yùn)周轉(zhuǎn)量鐵路運(yùn)輸?shù)呢涍\(yùn)指標(biāo)主要是貨運(yùn)量和貨物周轉(zhuǎn)量。從圖2中可知，鐵路運(yùn)輸?shù)呢浳?span id="j5i0abt0b" class="hl">周轉(zhuǎn)量在最近10年一直保持快速增長的勢頭，2011年達(dá)到了

車總行程和旅客周轉(zhuǎn)量審核模板》逐縣批量審核。使用方法:根據(jù)當(dāng)月天數(shù)選擇對應(yīng)《審核模板》，用《模板》所給的總行程和載運(yùn)行程數(shù)值作為標(biāo)尺，去對比各縣填報的數(shù)值。②客運(yùn)量和旅客周轉(zhuǎn)量。旅客有中途上下車的情況，客運(yùn)量就沒有極值，可簡單審核。班線客車按照規(guī)定車內(nèi)載客不能超過定員。這樣，每個運(yùn)次的旅客周轉(zhuǎn)量就有了最大值，為核定載客位與營運(yùn)里程的乘積。這一點(diǎn)在實際測算時已經(jīng)得到驗證，毋庸置疑，旅客周轉(zhuǎn)量的實際測算值一般為最大值的80％～90％左右。由于營運(yùn)線路是固定的，

提高，交通運(yùn)輸周轉(zhuǎn)量將保持較快的增長速度，在終端能源消費(fèi)的比重也將會朝著國際趨勢不斷發(fā)展，使交通需求預(yù)測成為一個重要的研究課題。已有交通需求預(yù)測研究表明，客運(yùn)和貨運(yùn)周轉(zhuǎn)量分別與居民收入和經(jīng)濟(jì)發(fā)展呈正相關(guān)關(guān)系，而小汽車擁有率將隨著人均 GDP 的不斷增長，呈現(xiàn)出“S”型增長關(guān)系［3－5］。本文正是基于交通運(yùn)輸部門未來的發(fā)展特點(diǎn)及其在整個終端能耗局面中的重要性，應(yīng)用集合模型方法建立并應(yīng)用中國能源服務(wù)需求預(yù)測模型(Energy service demand pr

，我國鐵路客運(yùn)周轉(zhuǎn)量、鐵路貨運(yùn)周轉(zhuǎn)量分別在我國客運(yùn)總周轉(zhuǎn)量、貨運(yùn)總周轉(zhuǎn)量中的占比總體而言呈逐步下降態(tài)勢。1993年，我國鐵路客運(yùn)周轉(zhuǎn)量和鐵路貨運(yùn)周轉(zhuǎn)量在客運(yùn)總周轉(zhuǎn)量和貨運(yùn)總周轉(zhuǎn)量中的占比分別為62.8%和46.75%，2010年前三季度，這兩項指標(biāo)分別下降至32.72%和20.54%。與此形成鮮明對比，近年來，反映我國鐵路負(fù)荷的鐵路運(yùn)輸密度逐年增加，由2003年的3018萬噸公里/公里上升至2008年的4127萬噸公里/公里。橫向來看，我國鐵路運(yùn)輸密度僅次