大连市轨道交通规模预测

一、研究综述 二、研究的问题

近年来，我国各个城市轨道发展规模及速度明显加快了，但同时也给城市发展带来一定资金压力。特别是一些中等城市轨道交通的申请，也包含城市政绩“攀比”的成分，目前对一个城市轨道交通发展规模究竟应该有多大还没有较为全面的衡量指标。大连作为东北地区发展经济比较快的城市，也加入到城市轨道发展大军中，寻求通过轨道交通的发展来改善城市交通拥堵状况。作为一个轨道交通发展的新成员，大连如何根据自己本身特点发展轨道交通，发展多大的轨道交通才能既满足大众出行需求又不会造成资源浪费，这就是本课题研究的问题，即如何确定大连城市轨道交通发展规模。

三、 研究的方法

考虑数据的可得性等原因，本课题分别从轨道交通需求角度、城市规模角度、以及城市经济发展水平角度，分别选取城市总人口，城市建成区面积，地方一般预算财政收入，基础设施投资，城镇居民人均可支配收入指标作为本文的研究指标。选取北京市和上海市地铁建设的相关截面数据组，主要是反映城市交通规模的城市轨道交通总长度，以及对应的反映城市规模的城市建成区面积，反映城市经济规模的地方一般预算财政收入，基础设施投资，以及反映城市交通需求的城市总人口和城镇居民人均可支配收入指标的数据组合，对城市轨道交通长度与城市总人口，城市建成区面积，地方一般预算财政收入，基础设施投资，城镇居民入均可支配收入进行逐步回归，得到最终确定城市轨道交通规模的模型，并进行相关统计检验。最后根据最终模型对大连城市轨道交通的规模进行预测。

1) 研究模型 （1）多元回归模型

L01X12X23X34X45X5 其中，

（1）L为轨道交通总里程，单位千米km； （2）X1为各城市总人口，单位万人；

（3）X2为城市建成区面积，单位平方公里km2； （4）X3为城镇居民人均可支配收入，单位元； （5）X4为地方一般预算财政收入，单位亿元；

（6）X5为基础设施投资，单位亿元； （7）0，1，2，3，4，5分别为待定参数； （8）为干扰项。

（2）逐步回归分析方法

由于完全符合理论模型所要求的样本数据较难收集，在现有数据条件下，特定样本可能存在某种程度的多重共线性。一般经验告诉我们，对于采用时间序列数据作样本，以简单形式建立的计量经济学模型，往往存在多重共线性。计量经济学模型一旦出现多重共线性，如果仍采用普通最小二乘法估计模型参数，会产生以下不良后果：完全共线性下参数估计量不存在；近似共线性下普通最小二乘法参数估计量的方差变大；参数估计量经济含义不合理；变量的显著性检验和模型的预测功能失去意义。为了克服多重共线的出现，引入逐步回归法

逐步回归分析方法的具体操作步骤：

1)首先确定解释变量和被解释变量，然后用OLS(最小二乘法)法估计模型。并进行拟合优度检验，总体线性显著性检验(F检验)，变量显著性检验(t检验)等统计检验以及参数置信区间估计等，确定解释变量间是否存在多重共线性问题。

L01X12X23X34X45X5

在OLS下，如果模型的R2与F值较大，而参数估计值的t检验值较小，则说明各解释变量对L的联合线性作用显著，但各解释变量间存在共线性而使得它们对L的独立作用不能分辨，故t检验不显著。

2)建立各解释变量相关系数表，初步简单检验各相关系数的相关关系。 3)分别作被解释变量与各解释变量之间的回归方程，并分别进行拟合优度检验，总体显著性检验(F检验)，变量显著性检验(t检验)等统计检验以及参数置信区间估计等，以选出初始的回归模型。

L0111X11L0212X21L0515X55

4）将其他解释变量分别导入上述选出的初始回归模型，寻找出最佳回归模型。如果选定的初始回归模型为L0111X11，在初始模型中首先引入X2，如果模型拟合优度提高，且参数符号合理，变量也通过t检验，则继续引X3；如果模型拟合优度略有提高，或者没有提高，且参数不能通过t检

验，更加有参数符号不合理的话，应剔除X2，再引入X3。如此反复继续进行，直至最后既无不显著变量从回归方程中剔除，又无显著变量引入回归方程时为止。

2)假设条件

3)模型变量解释

综合文献综述得出影响城市轨道交通规模确定的因素，即本课题研究使用的模型变量主要有以下：

（1）L轨道交通总里程，单位千米，用于表示城市轨道交通的规模。 （2）X1城市总人口，单位万人包括常住人口和流动人口，决定了城市交通出行的总量。

（3）X2城市建成区面积，单位平方公里（km2），是指城市行政区域内实际已成片开发建设、市政公用设施和公共设施基本具备的区域。城市建成区面积的大小在一定程度上反映了该城市的经济发展水平。中国的城市建成区一般不包括市区内面积较大的农田和不适宜建设的地段。

（4）X3城镇居民人均可支配收入，单位元，城镇居民人均可支配收入被认为是消费开支的最重要的决定性因素。因而，常被用来衡量一国生活水平的变化情况。一般来说，人均可支配收入与生活水平成正比，反映居民的出行支付能力、居民出行需求等。

（5）X4地方一般预算财政收入，单位亿元，是通过一定的形式和程序，由各级财政部门组织并纳入预算管理的各项收入，是地方市政建设预算的资金基础。

（6）X5基础设施投资，单位亿元，是指能够为企业提供作为中间投入用于生产的基本需求；能够为消费者提供所需的基本消费服务；能够为社区提供用于改善不利的外部环境的服务等建设的投资，包括固定资产投资中用于市政工程、电信工程、公共设施和水利环保等建设的投资。

（6）干扰项，由于数据的可得性有限，以及影响因素考虑的会有一定的误差，所以采用干扰项进行修正。

4)数据收集方法

本文实证研究数据选取历年北京市和上海市地铁建设的相关数据，作为截面数据进行研究。主要是轨道建设总里程，城市总人口，城市建成区面积，地方一般预算财政收入，基础设施投资，城镇居民人均可支配收入。在国家统计局公布的全国各大中城市相关数据的基础上，考虑到全国轨道交通建设

程度的不同以及各城市现有统计资料完备程度的不同，我们选择了轨道交通发展成度相对较高和统计资料较为完善的北京市和上海市作为研究对象，收集了这两个城市轨道交通建设规模和各统计指标的相关数据(详见下表4．1)，从而形成了回归模型的样本数据。各个变量的具体取值情况说明如下： 以《中国统计年鉴》、《北京统计年鉴》《上海统计年鉴》、新中国五十年统计资料汇编、《中国城市统计年鉴》、《中国交通统计年鉴》以及国家统计局，北京统计局，上海统计局，轨道交通网，地铁网，北京市基础设施投资公司，北京市发展与改革委员会等网站的相关数据为准； 表4.1北京市、上海市轨道交通规模及各指标数据表

四、 研究的结果分析