【正文】 014201520162017201820192020注：表37中，1—上海市，2—江蘇省，3—浙江省，4—安徽省，5—江西省，6—湖南省，7—湖北省，8—四川省，9—重慶市。 小區(qū)特征年集裝箱生成量預(yù)測在論文第三章第三節(jié)預(yù)測出特征年小區(qū)外貿(mào)進口額、出口額的基礎(chǔ)之上，本將采用動態(tài)多因素相關(guān)系數(shù)法預(yù)測小區(qū)特征年的外貿(mào)集裝箱進口量、出口量。 預(yù)測方法的選擇集裝箱生成量的預(yù)測比較適用的定量分析法主要有：時序平滑法、回歸分析法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法、灰色模型法和生成系數(shù)法。 時序平滑法包括移動平均法，指數(shù)平滑法，差分指數(shù)平滑法，自適應(yīng)過濾法。簡單移動平均法是以前N期的均值作為第N+1期的預(yù)測值；加權(quán)移動平均法根據(jù)各期對預(yù)測量的影響程度不同給各期配以不同的權(quán)數(shù)，再求加權(quán)平均值；趨勢移動平均法用于在出現(xiàn)直線增加或減少趨勢時對簡單移動平均起到修正作用避免滯后偏差，即在一次移動平均的基礎(chǔ)上做兩次移動平均。指數(shù)平滑法是對移動平均法的完善和發(fā)展，其基本思想是根據(jù)實際值與預(yù)測值分別以不同的權(quán)數(shù)計算加權(quán)平均數(shù)作為下期的預(yù)測值。差分指數(shù)平滑法是在指數(shù)平滑前，先將原時間序列通過差分平穩(wěn)化，以避免直線(曲線)趨勢帶來的滯后偏差，直線趨勢用一階差分處理，曲線趨勢用二階差分。自適應(yīng)過濾法基本思路是先用給定的權(quán)數(shù)來計算一個預(yù)測值，然后計算預(yù)測誤差，根據(jù)誤差調(diào)整權(quán)數(shù)以減少誤差，這樣反復(fù)進行，直至找出一組“最佳”權(quán)數(shù)，使誤差減少到最低。回歸分析法分為一元回歸和多元回歸，可以擬合直線或曲線。其方法是根據(jù)歷史數(shù)據(jù)確定直線或曲線類型，擬合出表達式。利用最小二乘法進行參數(shù)估計，通過顯著性檢驗后建立回歸方程，再通過方程求得預(yù)測值。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一個由一些高度相關(guān)的處理單元(分為輸入層、隱層和輸出層)組成的計算機系統(tǒng)。目前在交通流預(yù)測領(lǐng)域基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究主要分為三個層次：用單一的一類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型直接預(yù)測、兩種或多種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的混合優(yōu)化模型以及用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合其他方法進行預(yù)測的綜合模型?；疑到y(tǒng)預(yù)測方法通過鑒別系統(tǒng)因素之間發(fā)展趨勢的相異程度，即進行關(guān)聯(lián)分析，并對原始數(shù)據(jù)進行生成處理來尋找系統(tǒng)變動的規(guī)律，生成有較強規(guī)律性的數(shù)據(jù)序列，然后建立相應(yīng)的微分方程模型，從而預(yù)測事物未來發(fā)展趨勢的狀況。生成系數(shù)法即動態(tài)多因素相關(guān)系數(shù)預(yù)測法是指根據(jù)集裝箱貨物的生成動因，通過預(yù)測口岸進出口商品總額和分析運輸貨物中的適箱貨比例，進而預(yù)測出集裝箱生成量的一種預(yù)測方法。集裝箱生成量的大小與腹地外貿(mào)進出口水平、外貿(mào)產(chǎn)品類型、單位外貿(mào)產(chǎn)品貨值、適箱貨物裝箱比例等因素相關(guān)。多因素動態(tài)生成系數(shù)法能全面、完整地考慮集裝箱生成量的各種影響因素，以動態(tài)的觀點綜合分析每一因素的變化。因此，在定量預(yù)測出腹地外貿(mào)進出口值的前提下，本節(jié)采用多因素動態(tài)生成系數(shù)法預(yù)測腹地外貿(mào)進、出口集裝箱生成量。我國對外貿(mào)易貨物的90%是通過海運進出口，外貿(mào)經(jīng)濟的發(fā)展推動了集裝箱運輸?shù)陌l(fā)展，成為我國集裝箱運輸?shù)闹饕绊懸蛩?；產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)及其布局影響了地區(qū)外貿(mào)貨物種類和集裝箱運輸?shù)呢浳锓N類，體現(xiàn)為每億美元外貿(mào)額的集裝箱生成量以及外貿(mào)貨物的適箱系數(shù)；地區(qū)集裝箱運輸裝備的發(fā)展水平?jīng)Q定著集裝箱貨物的裝箱率。因此，本文中各腹地外貿(mào)進口、出口集裝箱量計算公式（33），（34）如下所示。 （33） （34）式中：—集裝箱吸引量（萬TEU）；—集裝箱產(chǎn)生量（萬TEU）；—外貿(mào)出口貨物總額（億美元）；—外貿(mào)進口貨物總額（億美元）；—適箱貨比例； —綜合系數(shù)（萬TEU/億美元）；—裝箱率。 數(shù)據(jù)分析適箱貨比例：外貿(mào)貨物可裝箱貨大多為高附加值的工業(yè)成品或半成品。但近年來，隨著集裝箱運輸?shù)呐畈l(fā)展，許多傳統(tǒng)意義上的散貨和不適箱件雜貨也逐漸地被納入集裝箱運輸?shù)姆秶畠?nèi)，這就使得集裝箱適箱貨的比例呈逐年上升的趨勢。集裝箱運輸?shù)倪m箱貨主要是機電產(chǎn)品、紡織服裝、玩具等工業(yè)制成品，近年來外貿(mào)進出口商品結(jié)構(gòu)發(fā)生了根本變化，初級產(chǎn)品所占比重逐年下降，工業(yè)制成品所占比重逐年增加，成為我國外貿(mào)增長的主導(dǎo)力量。本文適箱貨比例主要依據(jù)工業(yè)制成品在外貿(mào)貨物中所占的價值份額（見附錄A）算出如表38所示。表38 各小區(qū)適箱貨比例年份201520201進口出口2進口出口3進口出口4進口出口5進口出口6進口出口7進口出口8進口出口9進口出口注：表38中，1—上海市，2—江蘇省，3—浙江省，4—安徽省，5—江西省，6—湖南省，7—湖北省，8—四川省，9—重慶市。綜合系數(shù)：指每億美元口岸進出口商品總額所產(chǎn)生的標準集裝箱數(shù)量，其單位是萬TEU/億美元。每億美元所產(chǎn)生的適箱貨重量在不同行業(yè)并不相同，一般采用抽樣調(diào)查和加權(quán)平均計算后確定。根據(jù)上海海關(guān)提供的各類進、出口貨物的重量與金額，將兩者相乘可得各類貨物的進、出口系數(shù)。采用加權(quán)平均計算可得各腹地進、出口貨物的綜合系數(shù)，整理之后數(shù)據(jù)如表39所示。裝箱率：裝箱率是指集裝箱適箱貨中實際裝箱貨物比例，它通常與地區(qū)集裝箱運輸發(fā)展水平有關(guān)。根據(jù)各省市統(tǒng)計年鑒中運輸量的統(tǒng)計值得出裝箱率的指標如表310所示。表39 各小區(qū)外貿(mào)商品綜合系數(shù)(TEU/億美元)20152020140003800245004000345004000445004000545004000643003800747004200840003500945004000表310 各小區(qū)集裝箱裝箱率年份201520201進口出口2進口出口3進口出口4進口出口5進口出口6進口出口7進口出口8進口出口9進口出口注：表39，表310中，1—上海市，2—江蘇省，3—浙江省，4—安徽省，5—江西省，6—湖南省，7—湖北省，8—四川省，9—重慶市。 預(yù)測結(jié)果生成將表36，37,38,39,310中數(shù)據(jù)代入到公式（33），（34）中，計算可得出各小區(qū)特征年外貿(mào)集裝箱吸引量（進口量）和產(chǎn)生量（出口量），如表311所示。表311 各小區(qū)外貿(mào)集裝箱進口、出口量預(yù)測值（單位：萬TEU）20152020小區(qū)進口出口總量進口出口總量123456789注：表311中，1—上海市，2—江蘇省，3—浙江省，4—安徽省，5—江西省，6—湖南省，7—湖北省，8—四川省，9—重慶市。 小區(qū)與洋山港之間集疏運量預(yù)測如圖33所示，在論文第三章第四節(jié)預(yù)測出各腹地外貿(mào)集裝箱產(chǎn)生量、吸引量的基礎(chǔ)之上，本小節(jié)將對經(jīng)濟腹地與洋山港之間的集疏運量分布進行預(yù)測。圖33 小區(qū)與洋山港之間的集疏運量預(yù)測示意圖道路交通規(guī)劃中關(guān)鍵的步驟之一是城市居民出行量及貨運量在各交通區(qū)（小區(qū)）之間的出行量分布，即計算未來特征年居民出行量、城市貨運量在在OD表中的各元素值，因此居民出行量和貨運發(fā)生、吸引量分布模型是一種空間相互作用模型。用于交通出行分布預(yù)測模型主要分兩大類：增長系數(shù)法和重力模型法，但貨運分布預(yù)測中最常用的模型為雙約束重力模型[19]。重力模型考慮了兩交通區(qū)之間的吸引強度與吸引阻力，認為兩交通區(qū)（小區(qū)）之間的出行吸引與兩交通區(qū)（小區(qū)）的出行發(fā)生、吸引量成正比，與交通區(qū)（小區(qū)）之間的交通阻抗成反比。與增長系數(shù)法相伴，重力模型預(yù)測考慮的因素比較全面，尤其強調(diào)了局部與整體之間的相互作用，比較切合實際。重力模型的一個致命缺點是短程OD分布偏大，尤其是區(qū)內(nèi)出行。鑒于本研究中洋山港只是“門”到“門”運輸中的一個節(jié)點，港口的集裝箱吞吐量是“門”與“門”間貿(mào)易的一個派生需求，也是運輸?shù)囊粋€環(huán)節(jié)而不會產(chǎn)生運輸需求。結(jié)合實際，長江沿江貨物通過洋山港遠洋運輸至海外方便且經(jīng)濟，而洋山港本身具有國內(nèi)其他港口所無法匹及的優(yōu)良的國際航線，因此本文中腹地到洋山港的集裝箱運輸量是在腹地外貿(mào)進出口量的基礎(chǔ)之上按照比例推算得來（參見附錄B）。小區(qū)1：上海市外貿(mào)貨物主要通過上海港外高橋港區(qū)和洋山港區(qū)進出口。從統(tǒng)計資料（見附錄）來看，上海外貿(mào)出口貨物到亞洲所占比例為40%左右目前，到歐洲所占比例為28%左右，%左右，到美洲所占比例為28%左右，%左右。目前上海港所有的歐洲航線和大部分美洲航線等遠洋航線都在洋山港區(qū)，因此初步預(yù)計上海市外貿(mào)貨物的60%到洋山港區(qū)出口，40%通過洋山港區(qū)進口。小區(qū)2：江蘇省集裝箱生成量的絕大部分集中在南京、常州、蘇州、無錫、鎮(zhèn)江、南通六地市。資料統(tǒng)計約有80%的集裝箱通過上海港進出口。小區(qū)3：浙江省集裝箱貨物大部分生成在寧波、杭州、紹興、嘉興、溫州、臺州、金華、湖州等市。受寧波—舟山港的影響，外貿(mào)貨物大部分從本省港口進出口。但由于航線的局限性和地理位置上路上集疏運的便捷性，仍然約有30%的集裝箱從上海港進出口。小區(qū)4：安徽省的外貿(mào)集裝箱生成地區(qū)只要有合肥、蕪湖、安慶、蚌埠以及阜陽五個地區(qū)。合肥地區(qū)的遠洋箱經(jīng)過鐵路運至上海港或經(jīng)水路到達南京港再運至上海港出口；蕪湖地區(qū)、安慶地區(qū)的遠洋箱子經(jīng)水路到上海港出口；蚌埠地區(qū)、阜陽地區(qū)的遠洋箱經(jīng)鐵路至上海港出口。安徽省外貿(mào)集裝箱中遠洋出口約占43%，進口約占35%。小區(qū)5：江西省外貿(mào)集裝箱主要生成在南昌、九江和景德鎮(zhèn)三個地區(qū)。南昌地區(qū)的遠洋箱可以通過鐵路、公路、水路至上海港出口；九江地區(qū)的遠洋箱水路運至上海港出口；景德鎮(zhèn)的遠洋箱通過公路運至九江港經(jīng)水路運至上海港出口。江西省外貿(mào)進口貨中遠洋貨物占76%，外貿(mào)出口貨中遠洋貨物占57%左右。小區(qū)6：湖南省外貿(mào)集裝箱主要生成在長沙、衡陽、岳陽及常德四地區(qū)。長沙地區(qū)的外貿(mào)集裝箱可以通過水路或者鐵路至上海港出口；衡陽、岳陽的外貿(mào)集裝箱可以通過水路至上海港出口。湖南省外貿(mào)進口貨中遠洋箱的比例約為70%，外貿(mào)出口貨中遠洋箱的比例約為50%。小區(qū)7：湖北省外貿(mào)集裝箱主要生成在武漢、黃石、宜昌和荊州等地。武漢地區(qū)、黃石地區(qū)、宜昌地區(qū)的遠洋集裝箱可通過水路運輸至上海港出口；荊州地區(qū)的遠洋集裝箱則要通過公路運輸至武漢港后經(jīng)水路運輸至上海港出口。湖北省外貿(mào)貨物中約有55%通過上海港進出口。小區(qū)8：四川省外貿(mào)集裝箱主要生成地為成都和瀘州。成都地區(qū)的集裝箱可通過鐵路運輸至上海港出口，也可通過公路運輸至重慶港或者瀘州港再經(jīng)水路運輸至上海港出口；瀘州地區(qū)的集裝箱通過水路運輸至上海港。四川省外貿(mào)進口貨物中遠洋貨比重約為50%，外貿(mào)出口貨物中遠洋貨比重約為35%。小區(qū)9：重慶市的外貿(mào)集裝箱主要通過水路運輸至上海港出口。重慶外貿(mào)進出口貨物中遠洋貨比重約為85%。根據(jù)各小區(qū)歷年外貿(mào)集裝箱的進出口地區(qū)和各海關(guān)進出口岸的貨物比重得出特征年各小區(qū)到洋山港的集裝箱集疏運量和洋山港到各小區(qū)的集裝箱集疏運量，分別如表312，表313所示。表312 特征年各小區(qū)到洋山港集裝箱生成量預(yù)測值（單位：萬TEU）123456789合計20152020表313 特征年洋山港到各小區(qū)集裝箱生成量預(yù)測值（單位：萬TEU）Vxi123456789合計20152020注：表312，表313中，1上海市，2江蘇省，3—浙江省，4—安徽省，5—江西省，6—湖南省，7—湖北省，8—四川省，9—重慶市。第4章 洋山港集疏運方式流量分配論文的第二章介紹了洋山港到各經(jīng)濟腹地之間的集疏運方式，第三章采用線性回歸法和動態(tài)多因素生成系數(shù)法預(yù)測了特征年洋山港經(jīng)濟腹地的外貿(mào)進口、出口集裝箱量以及洋山港與經(jīng)濟腹地之間的集裝箱集疏運量。本章將在第二章、第三章的研究基礎(chǔ)上，構(gòu)建以廣義成本最小為目標的數(shù)學模型，對洋山港與經(jīng)濟腹地之間的集疏運量進行分配。 分配方法選擇在20世紀60年代中葉，由日本學者首先提出方式劃分問題，其目的是預(yù)測各小區(qū)之間各種出行方式的比例大小。根據(jù)方式選擇的基本單位不同可分為集計模型和非集計模型。集計模型是以交通小區(qū)為單位將利用者的方式選擇集計起來進行說明的模型。非集計模型是以個人為單位構(gòu)造模型來確定各交通方式的選擇概率，然后再將每個人的方式選擇結(jié)果集計起來，預(yù)測劃分交通量的模型。交通運輸方式的選擇，除受各種運輸方式的運輸能力限制外，還受許多因素影響，如運價、運輸時間等。一般情況下運輸方式選擇可通過三種因素來表述：一是各種運輸方式的運價；二是各種運輸方式的運輸時間；三是各種運輸方式的特征。在貨物運輸中交通方式劃分的影響因素主要為費用和時間，另外特殊貨物要考慮運輸方式的安全性。交通方式劃分模型的建模思路有兩種：一種是假設(shè)歷史的變化情況將繼續(xù)延續(xù)，研究交通需求的變化；另一種是從城市