我国长三角地区铁路旅客运输影响因素分析

总结出可能影响铁路交通客运系统的因素，分别为：

反映运输供给能力的指标因素：运输线路的营业里程；反映宏观经济状况的指标：人均国民生产总值（万元）、国民生产总值（亿元）、第一产业总产值（亿元）、第二产业总产值（亿元）、第三产业总产值（亿元）、社会消费品零售总额（亿元）；反映社会需求的指标因素：全省总人口数（万人）、城镇化率（%）、全社会固定资产投资（亿元）、能源总消费量（万吨标准煤）、对外贸易总额（亿美元）、职工平均工资（元）、人均消费支出（元）、第三产业占比（%）、旅游人数（万人）。

以长三角铁路旅客运输为研究对象，交通运输及相关影响因素的数据均来源于《江苏统计年鉴》《浙江统计年鉴》与《上海统计年鉴》，该文选取了2004—2013年的相关数据，见表1。

2.2 铁路客运系统与相关因素的吻合度计算

将上述表格中铁路客运量记为，铁路客运周转量记为，其余的各影响因素依次记为，，，，，

，，，，，，，，，，。

取，根据前面的计算方法，得到铁路客运量与各影响因素的关联度计算结果为：0.838，0.747，0.729，0.842，0.764，0.681，0.698，0.468，0.512，0.669，0.768，0.706，0.817，0.803，0.516，0.716。

铁路旅客运输客运量的灰色关联熵为：2.634，2.622，2.620，2.635，2.622，2.613，2.615，2.581，2.601，2.613，2.625，2.615，2.630，2.634，2.595，2.627。

由此计算得到客运量的吻合度为：2.208，1.959，1.910，2.218，2.003，1.780，1.825，1.208，1.332，1.747，2.017，1.847，2.149，2.116，1.340，1.882。

铁路客运量与各影响因素的吻合度排序结果：

计算结果表明，影响铁路客运量的因素中第一产业产值、运营里程、职工平均工资、人均消费支出和能源消费总量等因素影响显著；总人口、城镇化率、第三产业占比、固定资产投资、第三产业产值因素对铁路客运量影响相对较小。

铁路客运周转量与各影响因素的关联度计算结果为：0.854，0.767，0.747，0.862，0.784，0.695，0.705，0.488，0.532，0.671，0.808，0.741，0.832，0.832，0.538，0.750。

铁路客运周转量与各影响因素的灰色关联熵为：2.634，2.624，2.621，2.636，2.626，2.614，2.618，2.578，2.600，2.616，2.626，2.618，2.632，2.633，2.592，2.631。

由此计算得到的铁路客运周转量与各影响因素的吻合度为：2.249，2.013，1.958，2.271，2.059，1.816，1.845，1.258，1.382，1.755，2.121，1.939，2.190，2.192，1.395，1.972。

铁路客运周转量与各影响因素的吻合度排序结果：

结果表明，在铁路客运周转量关联度排序中，，因其关联度数值差别很小，通过均衡系数的引入，调整后在吻合度排序下，可以看出铁路客运周转量与各影响因素的吻合度排序结果是对灰色关联度排序的修正。

2.3 计算结果分析

根据铁路客运量、客运周转量与各影响因素的吻合度计算和排序结果，可将16个因素分为四类，具体如下：

影响铁路旅客运输的主要因素是第一产业产值、运营里程、职工平均工资、人均消费支出、能源消费总量；其次是第二产业产值、地区人均生产总值、旅游人数、国内生产总值、对外贸易；再次是社会消费品零售总额、第三产业产值、固定资产投资；最后是第三产业占比、城镇化率以及总人口数。具体分析如下：

我国铁路运输近10年来发展迅速，长三角地区铁路运输网络的不断完善，尤其是长三角城市群的中短途高速铁路的运营，铁路运输营业里程的不断增加，旅客运输供给短缺的现象有了很大程度的缓解，从而运输线路里程成为影响铁路交通旅客运输的主要因素。

长三角作为一个繁荣的经济发展带，也是工业和农业并重的地区，工业产值的增加离不开能源的消耗，因此，能源消耗总量和第一产业总值也是我国铁路交通旅客运输的主要因素。焦必方（2013）提到长三角是我国农村经济调整发展最快的地区之一，具有丰富的农业自然资源，农业现代化与新型城镇化是相辅相成的[9]，在很大程度上促进了铁路旅客运输的发展。

长三角经济总量不断扩大，人们的消费水平不断提高，消费支出不断增加也直接影响了铁路旅客运输。职工平均工资和人均消费支出在一定程度上反映了一个地区经济发展水平的程度，也反映了该地区生产力发展的状况和人们的消费观。旅客的出行的主要目的来源于生产和消费，因此反映经济发展水平的职工平均工资和人均消费支出可以影响旅客的运输需求。

随着经济的发展和人民生活水平的进一步提高，消费项目向“高级化”升级，交通出行也呈现新变化和新特征[10]，赵庆国（2013）论述了高铁产业对旅游业快速发展的影响[11]。近年来，人们的旅游热情将进一步焕发，国内旅游业也出现了快速发展的势头，因此旅游人数对对铁路旅客运输周转量的影响程度也相对较高。

由于长三角地区人口基数大，人口增长速度缓慢，人口和城镇化率相对变化较小，因而总人口和城镇化率与铁路旅客运输的吻合度较小是相对合理的。

3 结语

该文采用灰色关联度和信息熵相结合的方法对影响长三角铁路旅客运输系统的相关因素进行了分析，得到影响长三角铁路旅客运输的主要因素，该方法克服了只考虑平均关联度造成关联系数波动较大的不足。该文的研究结果可以为长三角铁路旅客运输系统的运输量预测，旅客特征行为研究提供一定的依据。

参考文献

[1]张萌萌，孟晓晨.高速铁路对中国城市市场潜力的影响—基于铁路客运可达性的分析[J].地理科学进展，2014，33（12）：1650-1658.

[2]熊崇俊，宁宣熙，潘颖莉.基于灰色关联理论的民航客运影响因素研究[J].统计与决策，2006（1）：52-53.

[3]刘琦.影响铁路客流的因素及相关度分析[J].上海铁道大学学报，1999，20（20）：41-44.

[4]刘思峰，杨英杰，吴利丰.灰色系统理论及其应用[M].5版.北京：科学出版社，2010.

[5]吴康，韦玉春.20世纪90年代以来江苏区域发展均衡性的测度分析[J].地理科学进展，2008（1）：65-73.

[6]耿海青，谷树忠，国冬梅.基于信息熵的城市居民家庭能源消费结构演变分析—以无锡市为例[J].自然资源学报，2004，19（2）：257-262.

[7]邓聚龙.灰色控制系统[J].华中工学院学报，1982（3）：7-12.

[8]肖新平.关于灰色关联度量化模型的理论研究和评价[J].系统工程理论与实践，1997（8）：76-81.

[9]焦必方，吴海鹏.长三角“城市群后花园”构想与解析—长三角区域特色农业现代化发展模式探索[J].复旦学报：社会科学版，2013（4）：157-172.

[10]马一峰.从居民收支结构看如何以“促进消费”助推“经济倍增”[J].统计科学与实践，2013（12）：37-39.

[11]赵庆国.高速铁路产业发展政策研究[D].江西：江西财经大学，2013.