公路货运量（共10篇）
公路货运量 篇1
摘要：随着经济的快速发展, 我国公路货运量也随之增加。本文主要运用非平稳时间序列分析的相关知识和数据分析工具Eviews对历年公路货运量数据进行了相关分析、处理并建立了ARIMA模型, 有效的把统计知识与交通运输相结合。文章最后根据所建立的模型举例对未来公路货运量进行了预测。
关键词：非平稳序列,数据处理,建模,预测
一、预备知识
时间序列分析是一种分析动态数据的统计方法。而每天的公路货运量都是一个随机数, 但生活中一些数据往往看似随机却遵循一定的规律。本文主要是针对历年公路货运量做一个统计分析, 根据Box-Jenk ins建模思想对公路货运量建模。为将非平稳时间序列转化为时间序列模型我们引入乘积季节模型:
可以对不同周期的同一周期点之间的相关性进行拟合φ (B) =1-φ1B-φ2B2-...-φPBP, θ (B) =1-θ1B-θ2B2-...-θqBq用来消除同一周期不同周期点之间的相关性。
文中我们研究的货运量记为huoyunliang (t) 。
二、实证分析
根据自2009年前公路货运量市场数据, 本文选用2001~2008年公路货运量的月度数据, 如下表1所示。其中第一行为2001年1月至2001年6月的数据, 第二行为2001年7月至2001年12月的数据, 以此类推。
通过Eviews作huoyunliang (t) 的样本自相关系数和样本偏相关系数图可知序列huoyunliang (t) 的样本自相关系数函数具有递减的特征, 所以, 序列huoyunliang (t) 是非平稳的, 有一定的趋势性和季节性。为消除趋势性, 对序列huoyunliang (t) 做一阶差分, 差分后的序列可以认为其均值是稳定在零点附近的, 因此原序列的线性递增趋势被一阶差分基本消除掉了。可以用通过单位根进一步进行检验来验证我们的结论, 这里就不赘述了。为了消除该序列季节效应, 我们进一步对数据进行处理分析。经Eviews作图得知序列h uoy unliang (t) 的自相关函数值在滞后12、24期时仍与0有显著差异, 这说明经过一次季节差分后的序列仍具有季节性, 序列仍不平稳。由于一般只做一次季节差分, 所以在后面所建的模型中需要用季节AR算子UBS (简称SAR) 及季节MA算子V (BS) (简称SMA) 来消除季节性, 以建立乘积季节模型。
(一) 序列huoyunliang2 (t) 的零均值化
用Eviews对序列进行零均值化后huoyunliang3 (t) 的均值1.09e-13, 而其标准差为s=4501.357, 所以均值m落在0±2s中, 因此接受均值为0的原假设, 表明序列huoyunliang3 (t) 为零均值序列, 不必再进行其他变换, 可以直接建模。
(二) 序列huoyunliang3 (t) 模型的识别与初步定阶
序列huoyunliang (t) 经过一阶差分和一阶季节差分后, 仍具有季节效应, 因此模型中存在季节AR算子U (BS) 及季节MA算子V (BS) 。在理论上, 季节差分的阶数可以是任意的, 但是从实际建模经验来看, Box-Jenkins曾指出:通常季节差分的阶数D不会超过一阶。特别的, 对于周期s=12的月度数据序列, 季节AR算子U (BS) 及季节MA算子V (BS) 的阶数很少超过一阶, 所以, 对原序列h uoy unliang (t) 应建立AR IMA (p, 1, q) 12模型。
简单的季节模型, 是通过差分与季节差分来消除中学里的周期性的, 但是通常的情况是, 由于受长期趋势效应、季节效应和随机波动的共同作用, 又彼此之间难以分开, 所以差分和季节差分不能完全消除季节性, 因此在这引入乘积季节模型, 记ARIMA (p, d, q) × (P, D, Q) s。
模型1:ARIMA (3, 1, 3) × (1, 1, 1) 12
模型2:ARIMA (3, 1, 2) × (1, 1, 1) 12
模型3:ARIMA (3, 1, 0) × (1, 1, 1) 12
模型4:ARIMA (2, 1, 0) × (1, 1, 1) 12
模型5:ARIMA (1, 1, 0) × (1, 1, 1) 12
利用Eviews软件得到模型ARIMA (1, 1, 0) × (1, 1, 1) 12的剩余残差序列的自相关和偏相关函数图, 部分相关数据如下表2:
从剩余残差的相关图可见, 自相关系数和偏相关系数除个别外几乎都落在随机区间以内, 由此, 认为ARIMA (1, 1, 0) × (1, 1, 1) 12模型充分拟合了原时间序列。
三、预测
模型为 (1-φ1B) (1-u1B12) (1-B12) h uoy unliangt= (1-v1B12) εt
向前做3步预测, 根据差分方程预测公式可知:
所以由以上得:
四、研究结论
第一, 近年来, 我国公路运输货运量呈非平稳时间序列, 且带有一定的趋势性和季节性, 我们可以利用乘积季节模型来消除其趋势性和季节性, 从而将其转化为平稳时间序列。并建立相应的模型来预测其未来的变化。
第二, 采用统计预测的方法对公路货运量可以进行有效的预测。
参考文献
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[4]程毛林.动态数据拟合的叠合模型及其应用[J].运筹与管理, 2005 (01) .
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[6]Young, P.Data-based mechanistic modeling of Engineering Systems[J].Journal of Vibration and Control, 1998.
公路货运量 篇2
论文关键词：公路货运站场;连锁化;网络系统;实现模式
论文摘要：针对我国货运站场仍主要以单个站场为中心，站间物流服务协同相对不足，无法形成有效物流系统，经营状况不佳的现状，应用物流系统化的观点与方法，以经济与物流活动存在空间的广泛性与联系性为基本依据，提出了货运站场连锁化这一发展模式，并对这种模式的必要性与可行性进行了分析，给出了实现连锁化的三种模式，对现代物流业的发展和现有站场资源的整合与开发具有积极的启示作用。
公路货运站场是公路运输网络乃至综合运输网上的重要节点和基础设施，对运输与物流发挥着不可或缺的组织、衔接与保障作用。随着各种运输与物流业务的不断增长和新情况的出现，传统的孤岛式货运站场已不能满足物流业的发展，自身经营也面临着许多的困难。针对这一问题，本文运用系统工程学、协同学理论，从优化资源配置和提高市场竞争力、适应现代物流发展的角度出发，研究了对公路货运站场资源进行整合，实现连锁化运营的问题。
公路货运量 篇3
关键词：物流；公路货运交易平台；发展模式；整合
我国公路货运发展正处于瓶颈阶段，互联网+的引入为公路货运交易带来了新的发展空间。原本小、弱、散、差的公路货运运输企业通过公路货运交易平台的整合，盈利大大增加。如何对现有平台进行分类总结，并且在对现有问题进行分析后，对未来发展方向指出自身的观点是现有公路货运交易平台发展分析急需解决的问题。
一、理论综述
平台这一概念本是指工程中施工或者生产的工作台，是以实物形式存在的。而经济学将平台这一概念引入，使平台经济学作为产业经济学的一个分支，主要研究平台间的发展与竞争模式，使政府提出相应的经济政策1。平台产业作为一个新的产业，根据不同的供需双方，可以将其分为交易中介、媒体、支付工具和软件平台四类2-3。不同的产业，平台的收入来源以及盈利方式都不相同。
平台型市场的概念至今没有一个标准的定义。许多学者依据不同的角度，对平台型市场有着不同的非正式定义。Rochet和Tirole2在对不同的平台竞争模型（盈利平台和非盈利平台）研究之后，他们认为平台型市场的定义就是会对双边市场中不同边的用户进行交叉补贴并且具有网络外部性特征的市场。
Rsyman4根据平台型市场的特征，例如网络外部性和产品捆绑销售策略等等，将平台型市场定义为，双边市场中一边用户的数量与另一边用户的效用正相关的市场。据此，Rochet和Tirole5将其原来的平台型市场定义扩展，他们将平台型市场以一定的收费方式吸引双边市场的用户，并且其用户的数量取决于不同的收费结构，也就是说，双边市场上对不同边的用户有不同的收费方式或者是收取不同的金额。
二、公路货运交易平台的发展模式
物流平台的概念源自于物流信息系统。而在物流与供应链管理方面，对于信息系统的研究已经比较全面了。有学者很早就发现，在库存管理方面应用计算机信息技术将会是日后仓储管理的未来发展方向。
根据平台定义结合物流的特征，物流交易平台可以定义为，物流交易产品建立在平台经济的基础上，平台本身不制造产品，只撮合双方或者多方的交易，并且收取一定的交易费用或者是根据交易的利润专区一定的收益3。
（一）提供交易信息的平台模式
平台的盈利模式主要有：
1、会员费。注册成为会员之后，平台为会员有偿的提供相关车货配载的信息。
2、广告费。部分物流运输企业、设备制造企业以及物流管理软件企业会选择在平台网络上刊登宣传企业的广告，以借此达到提升企业知名度以及宣传企业产品的作用。
3、代办费。在平台帮助会员代办车辆的验审、为会员的车辆上车辆保险以及提供贷款等服务事项的过程中，收取一定的服务费用。
此类平台的优势在于，会员公开发布车货配载信息，由此减少了传统物流交易方式中信息不对称的缺点，从而提升了车货双方的成交比率。然而平台同时也有一些缺点。由于平台只是信息发布的场所，所以双方的交易得不到源于平台方的保障。信息的真实性也不能得到保证。
（二）依托园区节点的交易平台
平台会为已经入驻园区并且成为该平台会员的专线业务提供商、司机办理园区一卡通。进入园区时，会员需要刷卡。这样一卡通会将会员在园区内活动的所有的信息实时同步到平台上去。通常，园区的会员都会在各自的移动终端上安装平台的APP客户端，平台会根据会员提供的各项信息，推送会员所需要的信息。平台也会为车货双方提供评价制度。其评价信息将作为双方的信用记录发布在平台的相关领域，为后面将要与双方进行交易的企业提供相应的参考。
平台的主要在三种服务模式下获取盈利：首先是在整个交易过程中的基础服务。其次园区型平台还为入驻园区的会员提供金融服务以及联盟服务。最后，平台还可以通过为园区内企业提供代办服务。
由于园区具有一定的封闭性，大大降低了园区的管理难度，从而能够更好的保证园区内信息的有效性与真实性。其次，在双方交易达成后的评价系统服务能够将虚假信息筛选出来，并且可以通过评价将违规操作的承运人与发货人踢除出平台。而园区型平台也有一定的缺点。由于平台是线上管理与线下管理相结合，所以需要大量的人力财力运作。
（三）提供产品服务的交易平台
提供产品服务的交易平台是一个依靠软件产品而建立的物流交易平台类型。制造企业通过平台的呼叫中心快速寻找符合要求的车源，平台的车货配载联网系统将这一需求信息传送到最近的物流公司或者司机的移动终端上，实现车与货有效对接。平台方面集合了大量的制造商企业和运力资源作为平台的双方。
平台的赢利点在于：
1、向供需双方销售其制造的软件或者是硬件产品。
2、系统维护费用。
3、為物流企业以及司机推送相关货源信息，并且对有价值的信息收取一定的信息服务费用。
4、向使用方收取软件使用时的数据流量费用。
这样的平台模式为供需双方提供了一个虚拟场所进行交易，并且用软件连接双方的需求，减少了交易环节从而节约了物流成本。但是由于平台在运营时需要向客户收取大量的软件使用费用，不能保证这样的模式能够持续吸引大量的客户。当客户对于产品体验不满意的时候，很有可能退出此平台。
（四）加盟类的交易平台
加盟类交易平台现今作为吸引中小型物流服务提供商与需求方的一种模式，发展日益壮大。加盟类的交易平台不仅依托虚拟的信息平台而且还需要线下枢纽节点的配合，采用加盟制的方法，将散落在各地的社会专线和运力资源吸纳到自己的企业下，开展网络化的运输方式。在各路社会专线加盟到此平台下之后，采用统一品牌、统一管理和统一标准的方法，将本来处于竞争模式下的物流服务提供商转化为联盟状态，以网络化的运输模式大大提高了物流服务的效率。同为第四方物流服务的延伸模式，不同于产品服务类型的平台，这一类型的平台强调为客户提供标准化和一站化物流运输服务，而弱化了软件产品在整个平台中所发挥的功能。提供此类服务的平台有：卡行天下、安能物流、天地汇等等。
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加盟类交易平台主要向加盟企业收取：1、加盟费。2、管理费。3、增值服务费。4、其他费用例如广告费、门面出租费、仓储费等等的其他额外费用。
这一平台是提供产品服务类型的平台的线下模式，所以平台容易管控其所拥有的运输路线以及运力资源等等。而平台通过提供标准化的服务，能够有效地控制平台服务产品的质量，这样对于平台今后的发展都是非常有利的。平台由于是线上线下同时存在的状态，建设平台时需要的投资强度相对于以上三种平台类型而言要大，而投资方面临的风险系数也要大打增加。
三、公路货运交易平台在实践中的探索
（一）公路货运交易平台经济的特征
公路货运交易平台经济与传统经济相比，有两个不同的特征：外部性和多属性。
公路货运交易平台的外部性可分为成员外部性和用途外部性。平台的成员外部性主要表现为，平台一方用户的数量增加可以吸引另一方用户更多的参与到平台中来。以网络购物平台为例，平台中的卖方数量增加可以吸引更多的买方到平台中来进行交易（Evans， 2003）。而用途外部性则主要是指，用户的数量和产品的使用数量相关。例如提供团购服务的平台中，使用客户数量越多，产品提供商才会提供更多的折扣产品，进而培养更多的客户群体。（李允尧，刘海运，黄少坚，2013）
公路货运交易平台的多属性是指在供需双方不平衡时，一方的用户就会对另一方的客户有选择的主动权。而根据平台提供的服务类型的不同，可将平台分为：相似性平台、交叉性平台和垄断性平台。不同的平台其多属性的强度也不相同。
（二）公路货运物流发展现状
1、物流成本增加
根据国家发改委、国家统计局等部门的统计，2009年至2014年间我国社会物流总费用与GDP的比率由原来的18.1%下降至16.6%左右。相较一些发达国家例如美国、日本、德国物流总费用与GDP 的占比来看，我国物流成本依旧处于一个较高的水平。这样降低了生产企业的产品竞争力，从而降低了整个国民经济效率。
随着互联网技术在物流业中的逐渐渗透，物流业逐渐调整自己的运营模式。传统物流模式（运输、仓储等）利润下降，物流业盈利越来越难。传统物流用价格优势与人脉关系等方式竞争已经难以在市场上站稳脚跟。市场急需转型融合，直至市场集中度变高。
2、物流企业小、弱、散、差
物流企业而今想要在行业竞争中突显优势，最主要的方式依旧是扩大规模。现今的物流服务客户中依旧被规模至上的理念所困。所以，国内的物流企业急需要通过整合与兼并等方式将自己的企业规模扩大至一定水平，从而吸引大批量客户。
然而现今物流企业虽说想要摆脱小、弱、散、差等局面，但是方式却非常困难。现今，我国公路运输企业已超过720万家，而其中90%均为中小型规模的企业，而大部分企业的主营业务依旧为单一的运输及仓储业务。管理以及运营方式混乱依旧是这些企业现在面临的主要问题。
（三）公路货运平台发展存在的问题
随着互联网+的发展，物流行业结合电子商务发展物流平台已经成为变革趋势。现今想转型或者拓展物流平台的概念的企业有很多，例如软件行业想要发展物流信息平台，小的第三方物流公司想加盟物流平台，快递企业想要整合最后一公里企业发展落地配平台，大型第三方物流企业想要建立园区做园区型平台等等。可是能将物流平台这一概念理清并且得到市场认可的企业却少之又少。
事实上，物流平台这一概念不能局限于电子商务系统领域，不仅仅是依靠信息管理系统就可以实现行业整合的。物流平台建设的核心是建立一个生态圈的服务模式，在物流行业发展的长期实现战略整合。
物流平台现今知识依靠市场融资及贷款等方式来推销其平台模式，而并没有在实质上对其商业模式进行自上而下的改革。平台累计的资金流与信息流等赚取的利润依旧无法与平台运营成本相抵。故平台的发展模式依旧值得那些物流企业经营者深思。
四、结论
现今，大家对于落地配的物流市场讨论与发展的比较多。而实际中，用户的需求却不仅仅局限于这么单一化的落地配，而更趋向于多元化、随机化与碎片化。并且，落地配问题讨论虽多，但是营商环境不改变，这种服务转型就无法彻底达成。这种格局下，许多物流企业引入O2O模式，希望以其互联网的力量整合物流企业，挖掘更多的机会。然而，这样的成功案例却不多。所以物流企业仍需思考其公司能力以及今后的发展趋势，不要盲目跟随，才能在商业模式上获得一定的成功。
参考文献：
[1]李允尧，刘海运，黄少坚.平台经济理论研究动态[J].經济学动态，2013（7）.
[2]Rochet J，Tirole J.Platform Copetition in Two-sided Markets[J].Journal of the European Economic Association，2003，1（4）.
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[6]戴勇.基于双边市场理论的第四方物流平台运营策略研究[J].商业经济与管理，2010（2）.
公路货运量 篇4
公路货运量是道路设计规划的依据, 为了适应社会经济的发展阶段及特点, 把握国内外交通运输发展趋势或发展规律, 所以要进行科学预测。目前, 公路货运预测技术和方法多种多样, 各种方法都是出自不同的角度考虑问题, 故有其一定的优点和缺陷[1,2]。怀来是京、津、东北、华北及东部地区通往大西北的交通要道的第一站, 地理位置十分重要, 区位优势明显, 辐射面宽广;市场繁荣, 经济发展较快;铁路、公路纵横成网, 公路、铁路枢纽标准高、规模大, 得天独厚的交通优势, 优越的内、外环境为全县经济发展创造有利的条件。开展货运量预测的研究可以改善物流业粗放式经营的局面, 提高公路运输的质量和效益。
1 研究的方法
1.1灰色预测模型GM 1, 111建模机理
在灰色预测模型 (GRAY MODEL, GM) 中[3], 对时间序列进行数量大小的预测, 称为等间隔序数的数列预测。一阶单个变量的微分方程GM 1, 111是最常用的灰色预测模型, 其形式为:
式中, x=x t1 1, μ和b为待估参数。这个微分方程的解是:
这个模型不是直接对原始数据预测, 而是针对生成数使用的, 生成数这样来构造:
设原始数列为
由它产生的1次累加生成序列为:
原始数据即xi011的变化规律不明显, 但一旦变成xi111后, 由于累加作用, 抵消了不少随机因素的影响, 规律容易显露出来, 将方程式 (1) 中的x t1 1换成x111t1 1, 解 (2) 也相应地改为:
之后, 作逆生成 (还原) 处理, 即对式 (3) 求导, 得还原模型为:
1.2灰色模型预测步骤
(1) 给定原始数据系列
(2) 对x00000t作一次累加, 求得一次累加生成列
(3) 构造数据矩阵B, yn
(4) 求解参数向量
(5) 将参数向量代入 (3) 式
(6) 对 (10) 式求导得还原模型
2对怀来县规划年货运量的预测
根据怀来经济社会及货物运输的发展趋势, 并结合历年由怀来及张家口地区和公路运输货运管理部门提供的货物运输统计资料见表1, 预测过程如下[4]:
由表1数据:
(1) 对x00000t作一次累加生成变换
(2) 构造数据矩阵B和yn
(3) 由式 (9) 计算参数向量
则μ=-0.0584, b=2 996 100;所以b/u=51 299 000
(4) 建立GM 1, 010模型
由式 (10) 解得:
(5) 预测规划年货运量预测结果见图1、表2。
3 验证
货运强度法是根据单位GDP所产生的公路货运量及其变化趋势, 分析确定未来的货运强度并预测出相应特征年的公路货运量[5]。基本公式为:。
式中, P为货运强度, S为货运量, GDP为国内生产总值。
由表1可见, 怀来公路货运强度已从2003年的11.2吨/万元下降到2007年的7.7吨/万元, 年均下降9.96%;随着未来怀来县产业结构的调整、产品结构的变化及高新技术的发展, 其货运强度仍将呈现持续下降趋势。根据表1, 研究中对货运强度分别采用二项式、指数、对数和线性四种方法进行了回归分析, 结果如图2所示。
从预测结果可以看出, 指数回归结果相关系数最大, 满足精度要求, 回归公式为:
式中, x为年份, Y为货运强度, R为回归相关系数。
在上述预测中回归相关系数为0.961, 表明回归结果具有较好的拟合性。根据指数式回归分析结果, 预测2010、2012、2015年货运强度为5.95、4.79、3.47, 利用货运强度计算公式P=S/GDP, 推算规划特征年货运量分别为:592.32、728.67、997.11万吨。
可见预测值比较合适。数值比强度法预测数值略小, 是因为考虑的因素比较多的缘故。
4 结论
货运量的预测是物流规划的重要一环, 为了准确的预测怀来区域的货物运输量, 结合怀来的当地经济发展需求, 运用灰色系统模型进行了分析, 并用强度法进行了验证, 符合当地的发展规律, 从而为交通运输的发展政策的制定, 提供了有力的依据。
摘要：为了把怀来建设成为京西物流港, 以系统工程学、交通规划为基础, 采用灰色预测模型法, 先对怀来公路货物运输量进行实地调查, 通过把调查的数据整理聚类分析, 以数据为依据构造怀来公路货运灰色模型, 用该模型对怀来的货运量进行预测, 并对灰色模型进行了验证, 最后确定了近期怀来公路货运量, 同时也为交通部门制定相关政策和科学决策提供了强有力的依据。
关键词：货运,灰色模型,预测
参考文献
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公路货运量 篇5
一、湘乡中队辖区货运现状
公路货物运输是现代运输主要方式之一，同时，也是构成陆上货物运输的两个基本运输方式之一。它在整个运输领域中占有重要的地位，并发挥着愈来愈重要的作用。在我国随着各省高速公路网的不断完善，高速公路有着特殊的封闭式的单项通行，行驶又有着安全、高效的优势，使着越来越多的货运车辆选择高速公路。高速公路货运在中、长途货运中占据着越来越重要的地位。随着我国高速公路货运的蓬勃发展，高速公路发生货运安全事故也不断发生。而高速公路货车事故往往会造成道路堵塞、暂时不能通行、后果极其严重等比较恶劣的影响，高速公路货运安全也成了人们越来越关注的焦点。例如：2021年2月18日，湖南京珠耒宜高速上，一辆大客车在超车时与一辆装有液苯的槽罐车相撞，大客车起火并引燃另外一辆停在路边的大客车，造成17人死亡的重特大交通事故。就是一个极其典型的例子。
湖南省公安厅交警总队高速公路管理支队潭邵大队湘乡中队位于湖南省湘乡市红仑工业园，辖区为沪昆高速1113-1156KM，全长43公里,辖区路段地形复杂，山道多、坡道多、弯道多，是整个沪昆高速湖南段的事故多发地段。由于处于东西干道的.，通过中队辖区的货运车辆非常之多，车多路险是湘乡中队辖区路面的一个特征，货运的安全性也成了笔者在日常工作经常思考的问题。通过湘乡中队辖区的货运车辆主要分成以下几个：一是娄底、湘乡的企业矿业的运输集团、二是小型车辆运输公司、三、贵州浙江两地货运车辆。这三项基本就占据了通过中队辖区货运车辆的75%以上。2021以来湘乡中队辖区发生货运车辆交通事故共42起，其中一般事故6起死亡7人，伤11人，财产损失30万元，简易事故36起，财产损失60万元。其中货车驾驶员死亡3人，在湘乡中队周边的不少货车驾驶员就已经开始说了开货车已经是一个高危行业了！这仅仅是一个中队2021才10个月就有如此大的损失，换想到全省、全国……可见高速公路货运安全管理已经到了刻不容缓的地步了。
二、国家对公路货运的管理
针对目前而言，我国针对高速公路货运并未做出任何特殊的规定，在湖南省2021年10月1日实施的《湖南省高速公路条例》也仅仅是对货运汽车不准在高速公路上转货有了规定。高速公路货运的管理目前主要也就是几部道路交通法律法规在为准。除了这些法律法规我国货运运输的管理主要是采取以下措施：一是实行货运行政许可准入；二是对货运企业进行等级界定。
（A）、国家道路货物运输政策
（一）实行行政许可制度。
中华人民共和国道路运输条例规定：申请从事货运经营的，应当具备下列条件
1.有与其经营业务相适应并经检测合格的车辆；
2.有符合本条例第二十三条规定条件的驾驶人员；
3.有健全的安全生产管理制度。
（二）从业人员须具备一定的条件。
中华人民共和国道路运输条例规定：从事货运经营的驾驶人员，应当符合下列条件
1.取得相应的机动车驾驶证；
2.年龄不超过60周岁；
3.经设区的市级道路运输管理机构对有关货运法律法规、机动车维修和货物装载保管基本知识考试合格。
（三）须守法经营。
货运经营者不得运输法律、行政法规禁止运输的货物。法律、行政法规规定必须办理有关手续后方可运输的货物，货运经营者应当查验有关手续。
（四）注重环境保护合运输安全。
实行封闭式运输，保证环境卫生和货物运输安全。
1.货运经营者应当采取必要措施，防止货物脱落、扬撒等。
2.运输危险货物应当采取必要措施，防止危险货物燃烧、爆炸、辐射、泄漏等。
（五）实行规模化、集约化经营。
国家鼓励道路运输企业实行规模化、集约化经营。任何单位和个人不得封锁或者垄断道路运输市场。
（B）、道路货物企业等级划分和主要标准
（一）货物运输企业等级
货运企业分为一、二、三、四、五级。
（二）货物运输企业各等级应具备的条件
1.一级企业条件
（1）资产规模
企业净资产4亿元以上，货运资产净值3亿元以上（包括车辆设备、车站设施等，下同）。
（2）车辆条件
企业自有营运货车总载质量不少于7000t，其中：载质量为8t（含）以上货车的载质量不少于
5000t或专用货车不少于货车总数的50%，或厢式货车和集装箱专用车不少于货车总数的60%；符合GB
1589规定的货车不少于货车总数的80%；营运货车新度系数0.60以上。
（3）站场设施
企业至少自有或长期租赁一个一级货运站和两个二级货运站，或自有、长期租赁、投资参股的货运站场的建设规模及年完成的换算货物吞吐量相当于一个一级货运站和两个二级货运站。货运站场级别应符合JT/T402的规定。
（4）经营业绩
上一总营业收入3亿元以上，其中货运营业收入2亿元以上。
（5）安全状况
上一行车责任安全事故率不高于0.1次/车，责任安全事故死亡率不高于0.02人/车，责任安全事故伤人率不高于0.05人/车。
（6）服务质量
上一托运人向行业主管部门投诉企业服务质量的次数不高于0.02次/车，省级及以上新闻媒体报道企业重大服务质量事故不高于两件，行业主管部门对企业不规范经营行为进行处罚的次数不高于
0.15次/车。
2.二级企业条件
（1）资产规模
企业净资产1亿元以上，货运资产净值6000万元以上。
（2）车辆条件
企业自有营运货车总载质量不少于1400t，其中：载质量为8t（含）以上货车的载质量不少于
1000t或专用货车不少于货车总数的40%，或厢式货车和集装箱专用车不少于货车总数的50%；符合GB
1589规定的货车不少于货车总数的70%；营运货车新度系数0.60以上。
（3）站场设施
企业至少自有或长期租赁两个二级货运站，或自有、长期租赁、投资参股的货运站场的建设规模及年完成的换算货物吞吐量相当于两个二级货运站。
（4）经营业绩
上一总营业收入6000万元以上，其中货运营业收入4000万元以上。
（5）安全状况
上一行车责任安全事故率不高于0.1次/车，责任安全事故死亡率不高于0.02人/车，责任安全事故伤人率不高于0.05人/车。
（6）服务质量
上一托运人向行业主管部门投诉企业服务质量的次数不高于0.02次/车，省级及以上新闻媒体报道企业服务质量事故不高于两件，行业主管部门对企业不规范经营行为进行处罚的次数不高于0.2次/车。
3.三级企业条件
（1）资产规模
企业净资产2021万元以上，货运资产净值1200万元以上。
（2）车辆条件
企业自有营运货车总载质量不少于650t，其中：载质量为8t（含）以上货车的载质量不少于
400t；或专用货车不少于货车总数的30%，或厢式货车和集装箱专用车不少于货车总数的45%；符合GB
公路货运量 篇6
准确地预测山东省货运量将给相关产业的正确决策提供可靠依据, 科学地预测山东省公路运输需求将对山东省公路运输基础设施建设等一系列相关的事宜产生重大影响, 并对山东省经济社会发展和对外开放起到积极的促进作用。但对于这种小样本、贫信息的数据进行预测, 灰色系统理论要优于其他方法。
一、公路货运量预测方法研究
公路货运量是国民经济和社会发展的重要产物, 是对交通需求的具体反映, 也是公路交通规划的重要内容, 是交通项目立项、决策、确定建设规模和技术标准等最基础的依据之一。目前, 关于公路运输量的预测, 大多采用的方法有延伸预测法——移动平均法、指数平滑法等和因果分析法——回归分析法、弹性系数法等, 预测的结果精确度普遍较低, 且因果法需要多种相关经济数据来支撑, 使预测工作变得异常复杂。本文运用灰色系统理论, 建立了山东省公路运输量的灰色预测模型GM (1, 1) , 分析比对预测结果, 模型具有较好历史拟合度, 预测精度高, 可靠性好。
公路货运量预测, 通过利用历史的资料和市场信息, 运用适当的方法和技巧, 对未来的公路运输需求状况进行科学的分析、估算和推断。目前只能通过过去和现在的已知条件来推测或预测其发展结果, 并且所得到的结论并非就是客观规律, 不一定等于未来的真实情况, 对未来进行预测时必定存在误差, 且误差的大小随着预测的时间长度的增加而增加。
在货运量需求的预测中, 依据不同的技术原理, 预测主要有三大类:时间序列预测方法, 如趋势外推预测法、指数平滑法、灰色预测法;因果关系预测方法, 如回归分析法和弹性系数预测法;组合预测方法。
然而, 采用通常的预测理论与方法所得到的预测结果可信度偏低, 主要原因:
1.过去货运量统计资料缺乏, 而高等级道路要求货运量预测期又较长 (中远期) ;
2.当以国民经济增长作货运量预测的相关依据时, 对国民经济指标缺少深入的分解和相关性分析;
3.对货运量调查资料的可靠性存在疑问等。由于我们所面对的道路货运量是一个既含已知 (过去及现在货运) 、又含未知或非确知 (未来货运量) 的信息系统, 在系统控制科学中成为典型的灰色系统, 它的变化发展规律体现了道路交通系统的模糊性特征, 所以对其系统规律的认知可应用灰色控制理论来解决问题。
通过文献研究, 对货运量预测方法的有了更清晰的选择。《区域物流需求预测及灰色预测模型的应用》分析和比较了灰色预测模型、平均增长率法和回归分析法的预测准确度, 认为灰色GM预测模型比较适合中短期预测;《对灰色预测模型残差问题的探讨》论述了当灰色预测模型检验不合格或精度不理想时, 应对建立的模型进行残差修正 (建立修正模型) , 以提高模型的预测精度;《组合模型在公路货运量预测中的应用研究》用多元线性系统回归模型和灰色系统模型的组合模型预测公路货运量, 得到了较好的预测结果;《公路货运量预测系统分析》研究了影响货运量预测的因素, 即:国民生产总值、产业布局、综合运输网、公路运输发展状况、自然资源的分布状况及其区位特点和其他。
二、灰色系统理论与灰色预测模型构建
灰色系统理论 (Grey System Theory) 是由我国著名学者邓聚龙教授根据“灰箱”概念拓广而来, 并于1982年在国际上首先提出灰色系统理论。1989年在英国创办的《灰色系统学报》 (The Journal of Grey System) , 目前已成为MR和SA等重要国际文摘机构的核心期刊, 并且向国际学术界倡导灰色理论的研究。截至2003年底, MR、SCI、SA、EI等国际权威人士检索机构跟踪、摘引灰色系统论著达3000次以上。
灰色系统理论以“部分信息已知, 部分信息未知”的“小样本”、“贫信息”不确定性系统为研究对象, 灰色系统对数据及其分布的限制要求小, 主要通过对“部分”已知信息的生成、开发, 提取有价值的信息, 实现对现实世界的确切描述和认识, 具有较强实用性和可操作性。
灰色系统理论认为, 客观系统表象总存在有序的特征, 尽管它具有复杂性、且统计数据缺乏完整性和系统性, 但它仍然具有整体的功能。因此它们必然潜在某种内在规律, 其关键在于探讨时应用适当的方法。灰色系统理论即为适用的方法, 它克服了常用的统计回归分析方法的不足之处, 即要求数据量 (组) 大 (多) 、量 (组) 少难以发现统计规律, 计算工作量大, 并要求呈一定的直线或曲线分布规律等种种弊端, 提供了在贫信息情况下解决系统问题的新途径。
灰色预测方法是根据过去及现在已知的或非确知的信息, 建立一个从过去引申到将来的GM模型, 从而确定系统在未来发展变化的趋势, 为规划决策提供依据。在灰色预测模型中, 对时间序列进行数量大小的预测, 称为等间隔序列的数列预测。预测模型为一阶微分方程和一个变域的灰色模型, 记为GM (1, 1) 模型。通过建立多次残差GM (1, 1) 模型, 对模型修改补充, 将能更准确地反映动态情况。
灰色预测通过鉴别系统因素之间发展趋势的相异程度, 即进行关联分析, 并对原始数据进行生成处理来寻找系统变动的规律, 生成有较强规律性的数据序列, 然后建立相应的微分方程模型, 从而预测事物未来发展趋势的状况。其用等时距观测到的反应预测对象特征的一系列数量值构造灰色预测模型, 预测未来某一时刻的特征量, 或达到某一特征量的时间。
三、灰色理论与模型在公路货运量预测中的应用
(一) 灰色模型建模机理
灰色系统建模是利用离散的时间序列数据建立近似连续的微分方程模型。其中, 累加生成运算 (AGO) 是基本手段, 其生成函数是灰色建模、预测的基础。
x (0) (k) 来自所收集的描述过去、现在状况的数据, 是构造系统数学模型的依据。对于离散过程, 在一定程度上相对强化确定性和弱化不确定性是可能的, 其途径就是通过累加生成运算得到生成时间序列x (1) (k) 。生成时序与原始时序相比, 随机性和明显的波动被弱化, 确定性则增强。此时在生成层次上求解得到生成函数。据此建立被研究对象的模型, 通过生成序列的数据GM模型得到预测值。即将x (1) (k) 拟合成一阶线性微分方程:
进一步求得时间响应函数:
作逆生成 (还原) 处理, 得还原型为:
(二) 灰色模型预测方法
1. 建立模型
步骤1设有原始数据数列
对x (0) 作一次累加后生成数列
步骤2建立微分方程
利用最小二乘法求解参数a、u, 只需求解
步骤3求出模型的时间响应方程
做累减还原, 可以得到还原成原始数列的预测模型:
步骤4进行残差修正
记残差为, 类似地, 对残差建立灰色预测模型
得到残差灰色预测模型
式中η (k-i) =1 (k>i) 或η (k-i) =0 (k≤i) , i为未参加建立模型的残差个数。同样作累减还原, 即x (0) (k+1) =x2 (1) (k+1) -x2 (1) (k) 得到最终的预测结果。
2. 精度检验
灰色预测模型一般采用相对误差、后验比值C以及小误差频率P等3个指标对模型精度进行评价, 计算公式如下:
相对误差, 其中
后验差比值:, 其中
3. 小误差频率
一个好的预测模型的C值越小越好, 一般要求小于0.35, 最大不超过0.65。预测模型好坏的另一指标是小误差概率P, 要求大于0.95, 不得小于0.70。
四、山东省公路货运量需求预测
基于现有的调查统计资料, 根据预测方法的研究, 结合相关项目开展的交货量的调查, 以及货运量增长的趋势来预测某一段时间内的货运量, 进而对山东省公路货运量需求预测应用灰色理论进行预测模型的研究。通过运用灰色理论对山东省公路货运量数据建立灰色预测模型, 对模型进行精度检验, 并对未来货运量进行预测。
(一) 山东省公路货运量分析和研究
根据山东省2010年的统计年鉴, 得到1999-2010年山东省公路货运量历年数据和1999-2010年山东省公路货运量统计图 (见图1) 。
从1999年到2010年山东省公路货运量的变化曲线来看, 山东省公路货运量在这段时间中一直呈现增长状态, 1999年到2003年增长幅度较小, 2007年到2010年增长幅度较大。另据统计, 2008年上半年起由于美国金融危机加深, 全球经济放缓, 但山东省公路货运量仍维持在原来水平, 受国际影响较小。
(二) 常规预测
1. 模型检验
运用灰色预测模型及残差修正的建模原理和方法, 根据1999—2010年的山东省公路货运量数据资料, 我们进行了GM (1, 1) 模型趋势预测。
利用软件计算得到参数a=-0.14568, u=47801.142, 建立灰色GM (1, 1) 模型:, 计算结果见表1。
得到时间响应函数:
通过计算可得,
精度检验结果显示, 预测精度等级为好, 不需要进行修正。
尽管预测精度好, 由于公路货运量受很多因素制约, 因而具有不确定性。反应在数据上, 可以看出货运量随着年份的增长具有在波动中增加的趋势。
2. 运用预测模型进行预测
按灰色预测模型进行2013—2017年山东省公路货运量预测, 结果见表2。
通过预测2013—2017年山东省公路货运量可知, 未来几年内, 山东省公路货运量将持续以较大幅度增长, 2017年的公路货运量将达到2007年的近5倍, 如不考虑其他因素, 预测应该是准确的。但考虑国际经济危机周期性的爆发, 山东省今后公路发展、车辆和人力资源的发展规模等, 相关的数据还需要根据实际情况进行调整。
结束语
基于灰色系统理论, 利用灰色模型对信息的模糊性、影响因素的随机性的弱化, 挖掘潜在规律, 建立适合道路交通量灰色预估模型, 能较好地实现公路货运量的预测。本文中, 通过对1999-2010年山东省公路货运量应用灰色预测模型进行分析与预测, 结果显示, 经过与既有实测货运量的比较, 预测精度良好, 同时该模型对未来的山东省2013-2017年公路货运量的预测基本符合山东省的经济、社会快速发展趋势, 故该模型能基本满足工程实践中对公路货运量的预测要求, 为正确确定山东省未来公路货运量的发展趋势提供科学依据。随着经济社会的快速发展与物流的迅猛发展, 对山东省公路货运量的需求保持较大幅度的增长, 因此, 山东省应加强公路基础设施建设, 利用预测数据进行合理开发, 为山东省经济社会发展和对外开放起到积极的促进作用。
参考文献
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公路货运量 篇7
传统的货运量预测方法研究是通过收集历年公路货运量和社会经济数据, 应用回归、指数平滑、灰色模型等方法进行公路货运量的直接预测[1,2]。该预测途径仅考虑社会经济对运输需求及运输量的影响, 而未考虑运输供给特征对运输量的影响, 具有片面性。笔者在考虑生产要素价格的变动或载重法规的变迁对车辆平均运输成本会产生影响的同时, 结合需求价格弹性的概念预测分批量货运需求量的转移, 并根据总运量均衡和运量结构均衡的思路, 建立基于运力均衡与价格弹性的公路货运量预测模型, 使公路货运量的预测更具科学性。
1 基于轴型分类的车辆运输成本模型
1.1 基于轮轴类型的车型分类
进行公路货运车辆运输成本研究的基础是掌握车辆的装载量。由于公路货运车辆型号繁多, 使用状态复杂, 加之大吨小标与超载超限运输现象的普遍存在, 导致使用车辆行驶证、运货单等记录数据或运用目测判断等传统方法无法有效地获得车辆的真实装载情况。因此, 需通过其他途径获取车辆装载量的真实信息。车辆装载量的影响因素主要有车辆载重能力、货运需求、道路情况、法律法规等, 其中的决定性影响因素是车辆的载重性能, 特别是车辆底盘的承载能力。因此, 以车辆的轮轴类型进行车型分类可以有效地区分车辆的实际载重范围 (如图1所示) , 并建立运输成本与载重量的联系。同时, 车辆对道路桥梁等基础设施的影响也与轮轴类型和轴载息息相关, 该分类模式也便于建立公路基础设施成本与车辆运输成本之间的联系。
SU2为2轴整体货车;SU3为3轴整体货车 (双联后轴) ;2-S2为4轴半挂联结车 (双联后轴)
为了选择可以表征区域公路货运成本特征的车型, 需实施基于轴型划分的交通量调查, 根据交通组成确定常见轴型 (如SU2、SU3、2-S2等) , 再对常见轴型车辆进行抽样称重调查以获得轴载谱和总重谱数据[3]。称重调查所得的轴载谱一般存在2个峰值 (空载峰值与装载峰值) 。为了滤去调查数据的噪声, 可以使用最小二乘法通过一定的分布函数对离散型的总重谱数据进行曲线拟合, 常用的拟合函数有正态分布 (见图1) 、对数正态分布和Weibull分布等。在建立总重分布模型之后, 取模型对应车辆装载状态的函数均值μi载减去空载状态的函数均值μi空的差值作为该轴型车辆的峰值装载量x*i。
1.2 短期运输成本模型
运用微观经济学的“一般成本理论”, 可以根据各成本项与车辆装载量的关系将某车型车辆的运输成本TC划分为固定成本FC和变动成本VC。令ATC为车辆的“平均运输成本”, 即某一类型车辆每行驶1 km时每吨载重的运输成本, 则有:
式中:i为车辆类型, i=1, 2, …, N;xi为i车型车辆的装载量, t;ATC (xi) 为平均运输成本函数, 元/ (t·km) ;TC (xi) 为i车型在装载量为xi时每公里的运输总成本函数, 元/km;FCi为与车辆装载量无关的固定运输成本, 元/km, 主要包括车辆折旧、管理费用、驾驶员费用、保险以及各项固定税、费等, 若超限执法处罚力度与车辆装载量无关, 还包括超限处罚;VC (xi) 为车型i在装载量为xi时每km的变动运输成本函数, 元/km, 主要包括燃油费用、轮胎费用和车辆维护费用等, 若超限执法处罚力度与车辆装载量有关, 还包括超限处罚。
假设某一车型的车辆大多会选择单位运输成本接近最小时的装载量进行运输, 那么, 可以调查统计出某车型峰值装载量时的平均运输成本为该车型的最小平均运输成本[4]。
式中:x*i为i车型车辆的装载量峰值, t;ATC*i为车型i的最小平均运输成本, 元/ (t·km) 。
为了计算外部条件变化时各车型的最小平均运输成本, 假定:
1) 在生产要素价格或税费水平变动时, 车辆的装载量峰值不变。
2) 当有效的车辆载重标准发生变动时, 仅发生车辆装载量峰值的变化[5]。
1.3 长期运输成本曲线
某一时期, 运输市场中某些车型的比重较高, 对这些主流车型进行统计分析也较为方便。这似乎意味着运输车辆的短期平均成本曲线是相互离散的。但实际上, 不同轮轴类型的主流车型之间还存在着有许多非主流车型, 即使是某一轮轴类型的车辆之间也存在着众多差别 (例如轴距、车厢板高度的差异等) , 这些均会导致车辆装载能力以及运输成本曲线的差异。车主既可以通过改装原有车辆来增加装载能力, 也可以通过更换更大型的车辆来增加装载能力, 以便根据市场情况来调整生产规模并追求平均运输成本较低的运营状态。为了体现车辆运输成本曲线与车辆装载能力的关系, 可以引入长期运输成本的概念。根据经济学基本原理, 车辆在不同装载能力下的最小平均运输成本曲线即长期平均运输成本曲线 (LAC) , 即, LAC是不同车型短期平均运输成本曲线的包络线, 如图2所示。
同时, 从公路货运行业内外部影响因素的发展来看, 各车型短期平均成本曲线是在不断变化的, 这会导致整个公路货运行业的成本水平发生变化。如图2所示, 如果由于某种外部因素使得车辆的短期平均成本曲线由SACi变为SAC'i, 那么行业的长期平均运输成本曲线也将由LACi变为LAC'i。假定LAC服从某一简单函数关系, 那么, 就无需对市场中所有车型的短期成本曲线进行研究, 转而可以通过统计学方法选用合适的函数形式, 对主流车型的最小平均运输成本进行数值拟合以获得某一时期公路货运车辆的长期单位运输成本曲线。
2 基于运力均衡与价格弹性的货运量预测模型
2.1 基于运力均衡的运输需求量模型
货运需求, 既有“量”方面的特征 (货运量、周转量等) , 也有“质”方面的特征 (货种、批量、运距等) 。在“质”属性集中, 批量 (运输货物的批次重量, 即以一“整车”运送的货物重量, t) 是最为重要的属性之一。萨缪尔森曾指出, 货主的运输决策不仅仅是选择运输方式, 而是同时选择运输方式和货物批量, 其中货物批量是决定性的[6]。世界银行2004年的研究也表明, 货物类型与运距的相关性不显着, 而与批量的相关性显著;作为与运距、货物类型等属性强相关的变量, 批量可以作为运输需求模型建模的主要参数[7]。
我国的公路货运市场经过多年的发展, 在排除车龄结构的扰动之后, 运力供给与运输需求已处在一种相对稳定的动态均衡状态。若加上路网供给能力无约束的假设, 运力均衡可以简化为车辆吨位结构与货运需求批量结构之间的均衡, 即总运力均衡和运力结构均衡:前者可由趋势外推、弹性分析等方法进行预测;后者则主要指货运需求对车辆吨位结构需求的均衡。车辆吨位结构均衡状态, 可以用指定地域基年货物批量x的概率密度分布函数fD (x) 等于车辆装载量x的概率密度分布函数fS (x) 来表示[8]。假定基年时车辆吨位结构已处于均衡状态, 可以通过基于车辆轴型分类称重调查获取的各车型的车辆总重概率分布函数fgi (x) 和自重概率分布函数fti (x) 得到各车型车辆装载量概率密度分布函数:
式中:fsi (x) 为车型i装载量的概率密度分布函数;i为车型, i=1, 2, …, N, 为简化分析, 可只计入主流车型, 即占交通流比重较大的几种车型;x为货物批量/车辆装载量, x=1, 2, …, M, t;x*i为i型车辆装载量峰值, t;σsi为i型车辆装载量方差, t。
如图3所示, 通过基于车辆轴型分类的交通量调查, 以各车型车辆出现的概率 (交通量比例pi) 为权重, 将各车型车辆装载吨位概率分布函数加总, 得到基年公路货运车辆吨位概率分布函数fs (x) 。根据均衡状态的假设, 此即现状货物批量的概率分布函数fD (x) (图3) , 其统计学含义是各级装载吨位出现的概率分布。
式中:fs (x) 为基年公路货运车辆装载量的概率密度分布函数;pi为i型装载车辆出现的概率, 可以用区域/路段该类型车辆以装载率λi为权重的保有量比重/交通量分布代替, %。
式中:δi为i型货车的货车交通量分布, %;
2.2 公路货运市场运价模型
目前, 我国公路货物运输市场的主要特点有:①运输产品差异化程度低;②市场集中度低, 企业规模普遍较小;③市场进入与退出壁垒较低[9]。在这种“竞争性”的市场条件下, 运输企业所能获得的利润通常等于行业的平均利润水平。此时, 运价水平与运输成本直接相关, 可以用平均成本定价模型表示公路货运价格:
式中:P (x) 为公路市场运价函数, 元/ (t·km) ;r为利润率, %, 目前我国公路货运行业的平均利润率处于5%～15%之间, 计算时r可取常数。
2.3 运输需求的价格弹性模型
运输需求是一种衍生性需求, 运输需求的价格弹性直接受到所运送货物的价格弹性的影响。通常, 小批量、高价值货物 (例如IT产品) 的价格弹性较低, 而大批量、低价值货物 (例如煤炭) 的价格弹性较高。假定公路运输货物的需求弹性e为批量为x的简单函数, 可以通过市场调查进行参数标定。同时, 根据需求弹性的定义及公式推导, e (x) 可以用平均运输成本与运输需求量间的关系来表述:
式中:e (x) 为公路运输货物的需求价格弹性函数。
2.4 公路货运量预测模型
为了区别社会经济的发展和公路供给方对公路货运量的影响, 可以将公路货运量预测分为两个步骤进行:货运需求量预测和货运量预测。
1) 公路货运需求量预测模型。
可以应用传统的回归分析法、指数平滑法、弹性系数法、灰色模型等方法进行运输发展趋势与计划年货运需求量的直接预测。为简化起见, 令时期t时的区域公路货运“自然”需求总量Qt为Q0以一定的“自然增长率” (用以反映区域经济发展或人口增长对公路货运需求的影响) 增长得到:
式中:t为预测期, 年;Q0为基年公路货运需求总量, t;Qt为第t年的公路货运需求总量, t;ζ为公路货运需求总量的年自然增长率, %。
2) 公路货运量预测模型。
第t年批量为x的公路货运需求量:
式中:Qxt为第t年的批量为x的货物的公路货运需求量, t。
当外部因素 (油价上涨、税费上调或车辆载重标准调整等) 导致长期运输成本曲线发生变动时, 批量为x的货物的货运量:
式中:Qxt'为第t年的批量为x的货物的公路货运量, t;ex为批量为x的货物的需求价格弹性;LACx0为基年批量为x的货物的平均运输成本, 元/t·km;LACx0为第t年批量为x的货物的平均运输成本, 元/ (t·km) 。
相应地, 区域内/运输通道上的公路货运总量:
3 预测实例
使用安徽省交通厅与东南大学于2007年10月在某高速公路联合开展的安徽省超载运输调查所获得的调查数据进行模型检验, 对燃油价格增长和税费增加条件下的公路货运量进行预测, 结果见表1所列, 证明了预测方法的可行性。
4 结束语
笔者针对传统公路货运量预测研究中, 不考虑运输供给特征和运输需求量结构性变化的预测方法存在的不足, 提出了通过分轮轴类型的公路货运交通量和车辆轴载谱调查, 获取基年i车型车辆装载量x的概率密度分布函数fsi (x) , 在此基础上根据主流车型的短期平均运输成本ATC*i拟合得到长期平均运输成本函数LAC, 利用运力均衡的思想, 使用长期平均运输成本模型和货运需求价格弹性模型对计划年分批量的公路货运需求量Qxt进行调整, 最终求得外部环境变化条件下计划年的公路货运量。该方法在安徽省公路货运成本预测中得到成功应用, 但模型中没有考虑到车龄对运力均衡的动态影响, 关于“寿终”车辆更新的动态问题还需进一步研究。
摘要：针对传统公路货运量预测中不考虑货运供给特征和货运需求量结构性变化的不足, 提出了通过分轮轴类型的交通量调查和轴载谱调查, 获取基年车辆装载量概率密度分布函数, 使用主流车型的短期平均运输成本拟合得到车辆长期平均运输成本函数, 根据运力均衡的思想和货运需求价格弹性模型对计划年分批量的公路货运需求量进行修正, 在此基础上建立外部环境变化时计划年公路货运量的预测模型。
关键词：公路运输经济,公路货运量,理论分析,运力均衡,价格弹性
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公路货运量 篇8
交通运输在国民经济和社会发展中起着重要作用,公路客运量和货运量的预测备受重视。公路客运量和货运量受到多方影响,有系统内部因素也有系统外部因素[1]。准确预测需求量,既有利于公路等基础设施建设投资计划、货运枢纽规划合理布局以及运输生产组织高效管理,又能完善综合交通系统的规划、评价,是制定和检查运输生产计划、研究运输发展规模和速度的重要指标,对公路客运量和货运量需求的准确预测和分析具有很强的现实意义。
公路客运量和货运量常见的预测方法有灰色预测法、回归分析法、指数平滑法等[2]。这些方法虽各有优点,但都对非线性问题及一些不确定影响因素的处理不理想,可能导致误差较大、信息量丢失的问题。
笔者在前人研究的基础上,采用BP神经网络对我国客运量和货运量进行了预测。实验数取自1992-2011年中国统计年鉴。根据公路客运和货运具有较强的复杂性和非线性特点,本文选取了居民人口、公路运输长度、民用车拥有量3个指标进行预测,利用BP神经网络建立预测模型进行训练,并把结果与实际结果进行比较分析。实践证明,运用神经网络对未来数据进行预测可行性高。
1 BP神经网络
BP神经网络是一种多层前馈神经网络,该网络的主要特点是信号前向传递,误差反向传播。在前向传递中,输入信号从输入层经隐含层(可以是一层或多层)逐层处理,直至输出层,每一层的神经元状态只影响下一层神经元状态。如果输出层得不到期望输出,则转入反向传播。根据预测误差调整网络权值和阈值,从而使BP神经网络预测期望输出不断逼近期望输出。BP神经网络(以只含一个隐含层为例)拓扑结构如图1所示[3]。
图1中,X1,X2,X3,…,Xn是BP神经网络的输入值,Y1,Y2,…,Ym是BP神经网络的预测值,Wij和Wjk是BP神经网络权值。BP神经网络可以看成一个非线性函数,网络输入值和预测值分别为该函数的自变量和因变量。当输入节点数为n、输出节点数为m时,BP神经网络就表达了从n个变量到m个变量的函数映射关系。
BP神经网络预测前先要训练网络,通过训练使网络具有联想记忆和预测能力,BP神经网络训练步骤:
(1)网络初始化。根据输入序列(X,Y)确定网络输入层节点数n、隐含层节点数l,输出层节点数m,初始化输入层、隐含层和输出层神经元之间的连接权值Wij和Wjk,初始化隐含层阈值a,输出层阈值b,给定学习速率和神经元激励函数。
(2)隐含层输出计算。根据输入向量X,输入层和隐含层间连接权值Wij以及隐含层阈值a,计算隐含层输出H。
式(1)中,l为隐含层节点数,f为隐含层激励函数,该函数有多种表达形式,本文所选函数为sigmoid:
(3)输出层输入计算。根据隐含层输出H,连接权值Wjk和阈值b,计算BP神经网络预测输出Y。
(4)误差计算。根据网络预测输出Y和期望输出O,计算网络预测误差e。
(5)权值更新。根据网络预测误差e,更新网络连接权值wij和wjk.:
式中,η为学习速率。
(6)阈值更新。根据网络预测误差e更新网络节点阈值a,b。
(7)判断算法迭代是否结束,若没有结束,则返回步骤(2)。
基于以上步骤得到BP神经网络的算法求解思路,如图2所示。
2 预测实例分析
2.1 相关历史数据
公路客运量与货运量数据主要与人数、机动车数量和公路面积有关,表1给出了我国20年的公路运量相关数据。
2.2 数据分析和处理
2.2.1 BP神经网络构建
通过对历年数据分析,确定待输入样本,输入向量为1992-2011年间人口数量、机动车数量、公路面积3项指标数据。
由于原始数据存在数据突变问题,幅值大小不一,如果直接使用,数值波动就会垄断神经网络的学习过程,使其不能反映小的测量值变化。为了计算方便并防止部分神经元达到饱和状态,需要对原始数据进行归一化处理。
通过实验得到归一化后的数据,见表2。
2.2.2 BP神经网络训练及结果
网络经过训练后才可以用于公路客运量和货运量预测,由于网络的结构相对简单,神经元的个数不是很多,训练参数设定如表3所示。
根据表3的训练参数,训练结果曲线如图3所示。
图3中横坐标表示网络训练步数,纵坐标表示网络训练误差,水平线表示设定的期望误差,曲线表示网络误差变化曲线。从图3可知,经过5 095次训练后,网络性能为0.000 649 49,网络误差达到目标值。
2.2.3 网络预测
训练好的网络还需要进行测试才可以判定是否投入实际应用。测试数据利用表1中1992~2011年的三项参数值来预测2012、2013年的客运货运量,并通过货运量预测值与实际的货运量值作比较来检验预测误差能否满足要求。应用仿真函数来计算网络输出,如图4所示。
从图4可以看出在20 年的数据中,只有客运量在2007年和2008年误差较大,其余的误差都比较小,系统可以用于预测。
2.2.4 预测结果
根据我国2012年和2013年的人口数量、民用机动车数量、公路长度3项因素预测2012年和2013年客运量和货运量,并将预测值与实际值进行比较,如表4所示。
从表3可以看出,只有2013年实际客运量和预测客运量之间差别较大,其它误差都较小。反观1992~2012年的实际客运量增加都比较平稳,增幅也比较有规律,只有2013与其它年度差别较大,所以导致预测结果相差较大。总的来说预测值与实际值还是比较接近的,有一定的参考价值。
3 结语
本文采用BP神经网络方法准确地拟合原始数据,对客运量与货运量进行了预测,最终得到了预测结果。实验表明,神经网络进行预测可行性高。由于影响客运量与货运量的因素较多,神经网络正好适合此类非线性问题,如果增加影响因素和年度数据,误差会更小。
摘要：公路客运量和货运量预测是一个复杂的非线性问题,由于影响因素较多,难以用普通的数学方法建模,而建立BP神经网络可以表达这些非线性问题。根据公路客运量货运量历史数据及其相关影响因素数据建立了BP神经网络预测模型。利用实际数据确定网络输入与输出样本,对BP神经网络预测系统进行训练和预测。通过对网络输出预测结果与实际数据的分析,验证了BP神经网络预测系统的精确性和方便性,提高了公路客运货运预测的精确性。
关键词：客运量,货运量,BP神经网络,预测
参考文献
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公路货运量 篇9
一、“门面货运公司”现象
“门面货运公司”的实质上是公路货运代理, 通过替车找货、替货找车, 赚取手续费用。称其为“门面”, 主要是因为它们凭一个门面即可经营, 一般自有车辆很少, 主要负责联系车货双方。
(一) “门面货运公司”现状
以安徽省合肥市唐桥停车场内“门面货运公司”为例, 唐桥停车场是一个大型露天停车场, 位于合肥市东二环路, 基本处于市中心。停车场配备2个门卫, 入口左侧有提供简单饭食的摊点;地面为未铺装路面, 不平整, 雨后泥泞;除了“门面货运公司”占据的一大片门房外没有其它设施, 大部分空地用于停放车辆。入口右侧有一条曲折的“长”街, 宽不到2米, 两边有近80个“门面货运公司”:每个不足15平米, 一般有办公桌、椅子和电话、地图等, 有的有电脑;外有标志门牌、编号, 墙上有1-2块大号“记事板” (大概有1米长、0.5米宽) , 上面写着类似于“上海, 3-4T”等字样。长街里人头攒动, 绝大多数凭借自有车辆来寻找货源, 成为民用货运社会车辆的主体。
(二) “门面货运公司”的信息组织
门面货运公司依靠各自的社会关系取得货源, 并将货物需要的车辆信息公示于记事板, 感兴趣的车主会进屋询问具体事宜, 比如货物及其数量、发货时间、配装地点、付款方式等, “公司”也会进一步“审核”车的资质。门面货运公司最后与货主联系, 确定相关相关信息并与车主签订配载协议 (各货运公司的协议不同) , 之后该批货的车辆需求信息将会从公示板上擦掉;如果车主或“公司”任一方不满意、谈不笼, 车主则继续寻找。“门面货运公司”的信息流和物流过程, 如图1所示。
二、公路货运信息平台
(一) 公路货运信息平台的含义
物流公共信息平台是指基于计算机通信网络技术, 提供物流信息、技术、设备等资源共享服务的信息平台。《物流业调整和振兴规划》提出大力发展“行业物流公共信息平台”, 但行业物流信息平台还没有明确定义, 目前有两种理解角度:一是按行业划分, 比如粮食物流公共信息平台、医药物流信息平台等;二是按运输方式分, 比如道路运输行业物流信息平台、水路运输行业物流信息平台等。
在此基础上, 本文对公路货运信息平台作如下简单理解:公路货运信息平台属于道路运输行业物流信息平台的分支, 同样是区别于企业自营信息平台的具有丰富信息资源的公共信息平台, 通过信息和网络技术整理和发布公路货运的供给和需求信息, 实现信息共享, 优化资源配置。
(二) 公路货运信息平台的优势
信息平台的最大优势即是实现信息共享, 最大程度减少信息不对称, 充分配置资源以减少资源浪费, 提高效率和效益。政府还可以获得货运信息支持决策, 保证交易合法。
公路运输对环境的影响较大, 在整个社会倡导低碳的时代背景下, 公路货运信息平台的意义更加突显。
河南省安阳市交通局建设管理的货运物流信息平台“八挂来网”, 在全省18个地市推广使用5个月来, 每天免费提供50多万条货源和车源信息, 减少空载行驶里程1700多万公里, 完成货运周转量9620万吨公里, 节省成品油3万余吨。。节约资源, 高效运送, 这是成功的货运信息平台服务社会的表现。
三、问题
就现阶段而言, 公路货运还存在问题, 这不仅与社会车辆利用情况有关, 也与公路货运平台发展有关。依托“门面货运公司”的公路货运本身也存在着资源浪费现象。
(一) 公路货运情况
2009年, 公路营运车辆突破一千万辆, 货运车辆增长较快。截至2009年底, 全国公路营运汽车达1087.35万辆, 比上年底增长16.8%。其中载货汽车906.56万辆、4655.23万吨位, 比上年底分别增长19.1%和26.3%, 其中普通载货汽车859.27万辆、4002.80万吨位, 比上年底分别增长19.3%和27.5%, 专用载货汽车47.29万辆、652.43万吨位, 比上年底分别增长15.9%和19.4%。
2007年, 安徽省公路货运量为62065万吨, 大陆31个省份平均货运量约52884.90万吨, 安徽排名第13;2007年, 安徽省新注册民用载货汽车总数量约为40.58万辆, 其中中型汽车数量约为13.64万辆, 轻型汽车数量约为18.61万辆, 二者之和占到新注册汽车总量的69%。
全国的公路货运发展较快, 安徽省的公路货运量处于全国中上等水平, 具有一定的发展代表性。2007年新注册民用载货车辆以中、轻型汽车为主, 反映出安徽省中、轻型社会车辆日益成为货运主力, 越来越多的自有车辆从事短途货物运输。这些车辆的载重有限, 而且运输行业总体呈现“车多货少”的局面, 货运车辆未充分利用而造成资源浪费的情况很普便。
(二) 公路货运信息平台推广的阻力
第一, 大部分企业和车主网络意识淡薄, 固守传统观念。
第二, 平台信息有效性不高, 甚至有虚假信息, 平台利用率低。虽然有很多物流、货运、配货等网站, 但真正如八挂来网一般发挥作用者凤毛麟角。
第三, 各货运信息网站标准不一, 信息无法共享等。
(三) 停车场货运现状反映出的问题
对唐桥停车场货运情况反映出时间、资源和平台推广三个方面的问题。
第一, 时间问题。很多人在狭窄的通道内挨家浏览信息, 本身即很耗时;门面货运公司公开的相关信息有限, 所以车主必须再询问很多信息才能确定, 而且一次成功率很低;由于缺乏信息合理组织, 很多货运公司的人对各货源的时间地点等信息也不清楚, 还要再电话联系货主, 也耗用了时间。
第二, 资源浪费问题。车主多是自己认为“过得去”、“可以”就拉货, 有时会出现“大车拉小货”的情况, 车辆实载率低;随着民用轻型载货车数量的增加, 竞争加剧, 车辆利用率难以保证;各门面货运公司之间没有联系, 没有货源整合。
第三, 平台推广问题。“门面货运公司”担心威胁其利益, 因为各种货运公司长期从事替车找货、替货找车的工作, 如果信息平台取代货运公司的角色则是威胁其切身利益的表现;信息真实性遭质疑, 许多车主认为网上信息“没用”, 有车主被骗也反映出平台的诚信机制还处在建设过程中;很多车主倾向于“实体”运营的货运公司, “真人真东西”、“跑不了”, 因而赢得了车主的信任。
总的来说, 信息来源、组织、真实性的问题使得现阶段公路货运信息平台还没有成功推广。目前, 货源由“门面货运公司”掌握, 他们与车主直接接触并取得信任, 但由于信息缺乏组织导致了一系列资源浪费现象。技术的进步必将突显信息化的趋势, 所以我们要充分利用“门面货运公司”这个特殊角色推广货运信息平台。讨论过“门面货运公司”的性质和作用, 为了更明确货运代理工作的执行主体, 将“门面货运公司”的主体称为“承运人”。
四、建议
(一) 各承运人负责收集和组织公路货运信息平台的信息
一个信息平台能够成功推广, 信息收集、共享和组织是关键。
第一, 承货人占有货源信息, 如果建立信息平台意味着剥夺他们的工作, 一定会遇到巨大的阻力;如果将人吸纳成为平台信息的管理员, 既保证了信息来源又稳定原来从事货运代理工作的承货人。
第二, 以在家进行信息组织管理工作, 不必再支付原门面租赁费用, 节约开支。
第三, 承运人的信息来源固定, 由从事原货运代理工作的承运人继续发布信息可以减轻车主的疑虑, 增加信息真实度。而且还要充分利用信息平台的优势发布尽可能完全和有效的信息, 节约车主寻找合适货源的时间, 增加效益。
(二) 各承运人之间相互交流降低车辆空载率
信息平台最显著的成效在于优化资源配置, 如果仅仅像原来一样“条块分割”地发布信息和联络车辆, 平台的作用就非常有限了。现有的车辆空载率很高, 据统计我国公路货车空载率高达40%, 而欧美发达国家只有10%左右。由于车多货少的激烈竞争, 很多同一流向的车辆没有充分配载。如果各承运人之间有相互交流合作, 对于收集的信息进行分类整理, 如对可能的货源进行整合可以尽大程度上提高车辆载重利用率, 有利于车主, 进而有利于自身。至于车辆选择还有很多工作要做, 比如通过考查车辆状况保证货主利益, 对于能提供较高服务水平的社会车辆来说, 这是扩大货运规模的好机会。
(三) 提供回程信息
车辆利用率低的一个重要原因是回程货源难于联络。运输的利润低, 很多车主都表示“出车难”, 回程货源难保证, 来回甚至不划算。此时作为信息管理员的承运人可以利用自己拥有的时间优势寻找货源, 即与每批货目的地货运市场建立联系, 可以通过承运人, 也可以通过有效的信息平台。通过协调提供往返货运信息对社会车辆的吸引力很大, 经济效益和社会效益更突出。
五、结束语
公路货运信息平台建设是一个大工程, 借力“门面货运公司”推广信息平台还面临很多难题。例如, 现阶段网络普及程度还不高, 处于较低水平;只有接受技术培训且合格的承运人才能担任信息管理员, 进行信息组织与管理;平台如何盈利保证运营费用以及如何吸引原门面货运人加入平台等。不过, 相信随着信息发展和物流市场日益规范, 公路货运信息平台一定会得到推广并在物流服务市场发挥重大作用。
摘要：文章分析了“门面货运公司”现状和信息组织特点, 结合公路货运信息平台建设必要性指出存在的问题, 提出了发挥“门面货运公司”特殊作用推广公路货运信息平台的三点建议。
关键词：“门面货运公司”现状,信息组织特点,公路货运信息平台建设,问题,建议
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平台垂钓,公路货运新活力 篇10
据统计, 公路专线占据着中国公路90%以上的货量, 是中国物流绝对的主力军。处在特定专线上的他们将价格降到了不能再低, 却将速度做到了不能再快, 发车频率做到了不能再高。然而, 这样的公路专线企业却经常被形容成小散乱差。平台的出现, 让这些专线公司找到了抱团取暖的港湾。
公路货运平台模式, 已经成为推动我国公路物流行业转型升级过程中不可忽视的一股力量, 公路货运平台型的整合模式发展已经达到了一个新的高度。可以预见在不久的将来, 平台将为公路货运行业注入新的活力。
为什么要平台化?
前段时间国务院印发《物流业发展中长期规划 (2014-2020年) 》, 提出到2020年, 要基本建立现代物流服务体系, 提升物流业标准化、信息化、智能化、集约化水平, 提高经济整体运行效率和效益。对于公路货运来说, 《规划》对其发展将起到重要的指导作用, 将会极大促进整个行业的效率提升和模式创新。
当前, 公路货运市场的主体普遍存在着小、散、乱、弱的特点, 难以形成规范管理, 使得整合模式发展滞后。在货运物流中, 信息网络的开放性, 以及信息来源的随意性较大, 使得运营模式尚未统一。且大多数物流企业尚未建立起物流信息管理系统, 其信息化程度相对较低。
广东一智通供应链管理有限公司创始人兼总裁袁新生在接受记者采访时表示:中国有着上万亿的专线货运市场规模, 目前95%以上的零担货物都是由中小型零担专线企业承运的, 这些中小企业普遍面临标准化和信息化缺失的难题。我们的目标是做交易平台的第四方物流公司, 通过合作的形式提升其标准化水平。并且标准化是我们的竞争力所在。
据悉, 一智通物流平台是一家整合运输干线、支线、落地配等行业资源, 以品牌化、标准化、信息化等运作方式, 建立高质量的全国运营网络;同时, 以线下、线上渠道开展销售引流, 为客户提供一站式物流服务, 促成多方交易, 实现多方共赢的物流平台。一智通致力于通过整合物流行业资源, 打造标准化、信息化、网络化的平台物流网络, 深化供应链服务能力, 助力中小物流企业更好的向企业客户提供优质的供应链物流服务。
上海卡行天下供应链管理有限公司总经理钱钰曾经表示, 发货客户物流服务的需求有三个维度, 一是速度, 包括频率;二是物流网络的规模;三是服务的稳定性和信息透明的程度。统计显示, 公路前十家总量约占整个市场的1.28%, 剩下的大部分货量, 是由小的区域型配送公司或者专线公司来完成的。这些专线和区域型配送公司的优势体现在速度非常快和发车频率非常高上。
但专线公司的弱点也显而易见, 一是网络规模上多是各自为战, 散兵游勇的状态, 虽然也有互联互通, 数量较大, 但未形成网络、构成整体;二是标准化不够, 稳定性不强, 通常是不满不走的做法;三是信息不透明, 信息交流和反馈主要靠打电话。急需将专线这个群体组织起来, 构成一个网, 在标准化、产品化和信息化方面打造一个平台。
钱钰曾经说过, 中国不缺车, 也不缺仓库, 缺的是物流组织能力、协同能力和整合能力, 缺的是有信息技术, 也有落地能力的物流平台。
平台能做什么?
大家都在谈平台, 也都在做平台, 那么平台究竟可以做什么呢?以一智通为例, 袁新生表示:一智通致力于与第三方物流企业、专线企业、物流园区等合作, 建立标准的流程, 改变现有的交易习惯。例如现在很多干线公司的交易习惯是现场议价、开票和月结, 而通过一智通的平台可以实现标准价格和流程, 规范交易过程, 保证运输时效。
而卡行则是通过引进专线、门店等实体, 融入到卡行平台的生态圈, 让成员在这个圈子里得到想要的资源, 卡行用轻资产的模式不断扩大生态圈。
在线下, 卡行建设公路枢纽园区, 将小而散的省际、省内专线企业与配送企业集结在一个节点枢纽内, 通过节点之间的连接, 形成地面实体网络, 覆盖全部一线城市和较大的二线城市。
与卡行不同的是, 在线下, 一智通是通过整合行业资源, 与各地物流园区的战略合作, 建立区域枢纽中心, 以枢纽中心为核心, 整合当地专线资源, 标准化的集中运作, 发挥专线公司经济、安全、高效的运输优势, 打造品牌化、标准化、信息化的全国物流网络, 最大限度激发网络效应。
目前, 一智通海元枢纽中心和一智通广州枢纽中心操作平台已经启动, 服务范围主要覆盖全国干线及广东省内支线, 尤其是全面覆盖珠三角地区, 将提供更高效、可靠和有效的物流和配送服务, 并减少不必要和低效的供应链成本。
袁新生表示:通过与一智通合作, 广大专线公司最实际的好处便是有了稳定的货源, 且货源的质量和附加值更高, 有更好的效益。长远来看, 可以再标准化和信息化方面取得进步。随着合作的紧密, 甚至可以主动把超出自己承运范围的货源带回一智通的平台, 这样就可以构建起全国的网络了。
同样吸引人的还有一智通为客户提供的一站式解决省外货物运输。
数据显示, 物流运输每增加一个中转环节, 成本增加20%, 时效增加1-2天, 货物破损率提高15%。减少中转环节很有必要。
袁新生表示:以前, 每票货的运输过程可能要经过三四家公司, 例如从大的第三方物流公司再转交给地方专线公司、再转给当地配送公司等。一智通线路成员的直达式运输方式, 可以有效降低货物因中转而导致破损、丢货几率, 且各线路成员均经过平台的严格审核认证, 均有多年经营历史。
蓝月亮, 中国洗衣液市场品牌, 洗衣液连续几年市场份额第一, 市场占有率高达44%。与此同时, 对供应商管理的不规范, 如以小散乱为主的物流服务商, 给蓝月亮供应链管理造成诸多不便:运营成本高企不下、服务质量也难以保障、终端网点的客户满意度不高等, 一直困扰着以蓝月亮为代表的客户们。通过一站式物流解决方案, 一智通为蓝月亮提供了优质、高效的物流服务, 提高其产品的市场反应速度, 完善产品销售模式, 保证产品服务承诺的兑现, 降低物流总成本, 提高内部资金流动率。
为行业带来改变
袁新生在与记者交谈的过程中, 他反复提到的一个词就是改变, 他希望为行业带来一些改变, 为平台带来一些改变。我们致力于模式创新、管理创新、技术创新, 让物流价值最大化, 推动物流行业整合发展。
我们的团队非常年轻, 很有激情, 虽然我们现在做的是很难的事情, 但是这意味着有更大的机会。现在货运过程中的信息不公开、不透明、不标准, 我们希望改变这一现状, 促使行业进行优胜劣汰, 培育出一批优秀的企业, 提升行业整体效率。袁新生强调。
作为北美最大的3PL公司, 罗宾逊公司 (C.H.Robinson Worldwide) 在美国《财富》杂志评选的2013年美国500强企业中排名第237位, 位列运输行业第一名。2012年营业收入超过了114亿美元, 其中80%是来自于公路运输的收入, 但是却没有一辆卡车。罗宾逊公司通过签约5万家的卡车公司, 采用轻资产模式, 集结100万辆卡车运力, 建成了全美公认最大的公路运输网络。袁新生非常赞赏罗宾逊公司的轻资产模式, 并且表示一智通的定位也是成为一家轻资产型公司。
卡行同样钟情于轻资产战略。钱钰认为, 资产有的时候是负担, 但轻资产的优势很明显, 运输管理的未来将以轻资产运输模式为主流。未来的运输平台=运输管理信息系统 (TMS) +承运网络+用户自助采购和管理+数据整合支持商务决策+运输指数与同行企业运输效率对标功能。
从一智通的发展规划中, 可以看到, 2014-2015年, 广州、成都等地枢纽中心将陆续投入运营, 并拓展其周边城市的加盟网点。到2016年, 快速复制平台模式, 在全国主要城市建立枢纽中心, 网络基本覆盖华南、华东、华北、华中和西南地区, 引进大项目客户、电商客户等。最终到2018年实现在全国主要的二级城市建立枢纽中心, 拓展发达县级加盟网点, 搭建信息交易平台。