【文章內容簡介】 術產業(yè)比重的變化，都會對運輸量產生重要影響。 (3)基本建設的規(guī)模?；ㄒ?guī)模與經濟發(fā)展速度關系密切，對運輸量影響也很大，特別在經濟增長的高峰期和低谷期特別明顯。 (4)人口因素和生活水平。這方面的因素包括總人口增長、非農業(yè)人口比重和人均收人等，它們是客運的主要影響因素。 (5)能源、冶金等工業(yè)的規(guī)模、速度與布局。煤炭、石油、電力、鋼鐵等工業(yè)是對貨運產生影響最大的幾個部門，預測運量必須認真考慮這幾個部門的發(fā)展變化。 (6)運輸結構的變動。運輸業(yè)內部鐵路、公路、水運、管道、航空所占運輸量的比重，也會隨運輸量本身的變化而改變。 運輸業(yè)涉及國民經濟各部門和人民生活的各方面，運輸網分布和客貨流吸引范圍廣而復雜，運送貨物的品種多達數千種，預測準確有一定難度，但是，也存在一系列有利于運量預測的因素，這些因素包括： (1)大宗客貨運量和客貨流一般來說相對穩(wěn)定。例如我國各種運輸方式的貨運量結構都是比較穩(wěn)定的，品類高度集中，變動幅度不大，主要大宗物資一直占鐵路總運量的80％以上。認真把握這些大的客貨運量和客貨流的變動趨勢，就可以大體預計運輸堡的總體變動。 (2)大宗旅客和貨物的發(fā)送到達比較集中。這些大宗客貨運量大都集中在數量不太多的城市、車站、港口等集散點，便于進行調查，掌握動態(tài)。 (3)一些重要物資的產運系數(運量與生產量的比率)在短期內比較穩(wěn)定。這些物資包括煤炭、石油、冶煉物資、水泥、木材等。有關產運系數的長期變動，則可以通過分析研究，發(fā)現其變動的趨勢。 (4)主要客貨流的平均運程相對穩(wěn)定，其變動規(guī)律也可以探求。 (5)現行運輸統計制度可以提供相當部分預測所需要的基礎資料。鐵路等部門的統計報告，可以從運量、周轉量、平均運程、局間、地區(qū)間、品名、區(qū)段別上下行、密度等方面，反映運輸量的特點與發(fā)展趨勢，統計數據比較完整；國民經濟其他部門也能提供部分統計資料。當然也有很多基礎資料需要在統計出版物之外，靠深人的調查采集而取得。 預測總是在假定未來的發(fā)展是和現在已知或過去發(fā)生的事物有關的基礎上進行的，但又不是簡單的數學推理或程式推斷。預測無法回避社會經濟發(fā)展中同時帶有規(guī)律性和偶然性的矛盾。由于社會經濟運動具有一定規(guī)律性，從過去的變化和估計將會發(fā)生的影響去推斷未來；當然社會經濟活動也有偶然性，特別是人為因素在其中所起的作用，又使得經濟運動具有很大的不確定性，造成經濟預測不可能十分準確。我們只能根據經濟發(fā)展的規(guī)律，在某一可能的范圍內大體預測某一時期某些經濟變量的值。 除了經濟運動的偶然性，人們對規(guī)律的認識的相對性和所能使用的數學工具的限制，也是造成經濟預測誤差的重要原因。人們對經濟運動規(guī)律的認識不是一次完成的，只能在摸索中逐步實現；經濟科學又不可能象自然科學那樣進行實驗，逐一找出每一個因素的單獨影響，所以經濟規(guī)律比自然規(guī)律更難把握。目前所使用的數學工具，還難以將所有的影響因素和各因素之間錯綜復雜的非線性關系，都用恰當的數學公式表水出來。我們只能舍棄次要因素，用線性化或其他方法簡化關系，這自然也就引進了誤差。 未來經濟的發(fā)展是錯綜復雜，不可能準確地對全部復雜關系做出定量描述，因此預測帶有不確定性。通過應用現代預測方法，積極運用可靠資料，加以科學整理，在考慮盡可能多的影響因素，分析經濟活動的原因、特性和構成的過程中，我們可以得到一幅顯示未來發(fā)展的較為清晰的圖景，這比單純靠直觀估計的結果要明確得多。 有人認為經濟預測既是一門科學，又是一門藝術。作為一門科學，是因為經濟運動是有規(guī)律的，并且人們已經初步掌握了一些規(guī)律，做出過許多成功的預測；說作為一門藝木，是因為人們對經濟規(guī)律的認識還很不充分，預測的方法也很不完善，這使得經濟預測沒有嚴格的章法可循，預測的準確與否在很大程度上取決于預測者對經濟發(fā)展和未來影響因素微妙變化的敏悟能力。總之，預測是必要的，預測又有其局限性，同時，對預測者自身的知識、經驗和掌握現代預測方法的能力，也有著很高的要求。[2]第二節(jié) 幾種傳統預測方法傳統的預測方法有很多種，如直接歸納法、乘車系數法、產值系數法、產運系數法、遞增率法、移動平均法等，在這里，我們簡要的介紹其中幾種。直接歸納法也被稱為經濟調查法，這是我國運輸企業(yè)曾長期使用的主要運量預測方法。例如貨物發(fā)送量，每年安排專門時間到運輸企業(yè)所在吸引區(qū)的政府計劃委員會、各有關行業(yè)主管部門和重點廠礦進行調查，了解下年或以后數年主要貨物發(fā)送量的預計情況，并根據調查獲得的資料加以歸納匯總，在考慮其他有關因素的影響后，做出本企業(yè)的貨物發(fā)送量預測。又如旅客發(fā)送人數，根據可以掌握的通勤、通學人數和各類職工或學生的年乘車次數，根據調查得來的職工年節(jié)探親人數、大中專學生寒暑假返家人數，或者療養(yǎng)區(qū)床位數及周轉次數決定的療養(yǎng)旅客返程人數，加上其他方面的考慮，就可以進行旅客發(fā)送人數的歸納預測。通過一定時期的資料積累和周到細致的調查工作，可以掌握吸引區(qū)內客貨運量變化的大體趨勢，直接歸納法能夠得出比較符合實際的預測結果。但如果吸引區(qū)范圍較大，經濟調查的工作量就會過于繁重，遺漏和調查數據偏大偏小的情況也難以避免。此外，這種方法在嚴格的計劃經濟體制下效果較好，當市場因素在經濟活動中所占比重越來越大的時候，無論客貨運都會受很多不確定因素的影響，直接歸納法的局限性也就比較明顯。然而直接歸納法仍然不失為一種相當有效的預測方法，與其他適用的方法相結合，仍然發(fā)揮著重要的作用。 遞增率法是根據存貨運量的預計增長速度進行預測的方法。一般的做法是，先分析歷史年度客貨運量增長率的變化規(guī)律，然后根據對今后經濟增長的估計確定預測期客貨運量的遞增卒，再預測未來的客貨運量。用遞增串法計算運量的公式為式中為預測期運量，為基期運量，為運量遞增率，為預測期的年限。遞增率法的關鍵是確定增長速度。遞增率法一般用