Многофакторное моделирование и прогнозирование эффективности работы транспорта в г. Оренбурге

 

 

Обобщающими показателями, отражающими эффективность работы автомобильного транспорта, являются:

1) – грузооборот автотранспорта организаций всех видов экономической деятельности – отражает эффективность работы транспорта в сфере грузовых перевозок;

2) – пассажирооборот автобусов общего пользования и физических лиц – отражает эффективность работы транспорта в сфере пассажирских перевозок.

Величина грузооборота и пассажирооборота зависит от потребностей хозяйствующих субъектов и населения в перемещении. На величину спроса на транспортные услуги существенное влияние оказывают факторы, характеризующие внешнюю среду транспортной системы. То есть на показатель грузооборота оказывают влияние отрасли материального производства, как потребители и получатели транспортных услуг. На показатель пассажирооборота могут оказывать среднедушевые денежные доходы населения и подвижность отдельный категорий населения.

Также на показатели эффективности влияют внутренние факторы, характеризующие состояние транспортной системы, к которым можно отнести число автобусов общего пользования, инвестиции в основной капитал транспорта, число собственных автомобилей и т.д.

Исходя из данных, публикуемых территориальным органом Федеральной службы государственной статистики по Оренбургской области, нами отобраны показатели, отражающие влияние рассмотренных факторов:

– на грузооборот автомобильного транспорта организаций всех видов экономической деятельности:

1) – объем работ, выполненных по виду экономической деятельности «Строительство», млн. р.;

2) – оборот розничной торговли, млн. р.;

3) – продукция сельского хозяйства, млн. р.;

4) – темп роста (снижения) инвестиций в транспортные средства, машины и оборудования, %;

5) – индекс тарифов на грузовые перевозки, %.

– на пассажирооборот автобусов общего пользования и физических лиц:

1) – число автобусов общего пользования на 100 000 человек населения, шт.;

2) – число собственных легковых автомобилей на 1000 человек населения, шт.;

3) – темп роста (снижения) инвестиций в транспортные средства, машины и оборудование, %;

4) – темп роста среднемесячной номинальной начисленной заработной платы работников, %;

5) – численность населения младше трудоспособного возраста, чел.;

6) – численность населения в трудоспособном возрасте, чел.;

7) – численность населения старше трудоспособного возраста, чел.

Исходные данные для многофакторного моделирования грузооборота автомобильного транспорта предприятий всех видов экономической деятельности города Оренбурга представлены в таблице 3.1.

 

Таблица 3.1 – Исходные данные для многофакторного моделирования грузооборота автомобильного транспорта

 

Год
	479,2	1691,9	960,1	17343,0	207,4	152,2
	402,1	2319,6	689,3	24611,0	89,3	103,0
	289,1	2080,4	678,0	30285,0	155,3	108,0
	446,5	2691,0	879,0	34469,0	139,8	127,0
	265,7	2759,1	1704,8	48262,0	141,3	132,8
	360,0	3845,0	900,9	67745,0	154,9	101,7
	452,3	5817,2	1196,9	84254,0	98,0	108,9
	538,2	8592,6	1272,1	109009,0	117,0	108,7
	617,6	12488,3	1677,6	158053,0	113,4	118,1
	376,7	6008,9	1459,1	169424,0	65,2	88,4
	385,9	7079,6	1125,2	184716,0	99,6	100,4

 

Для сопоставимости расчетов все ценовые показатели и результативные признаки представим на душу населения.

Для оценки степени влияния факторов построена матрица парных коэффициентов корреляции (таблица 3.2).

 

Таблица 3.2– Матрица парных коэффициентов корреляции

 

	1,00	…	…	…	…	…
	0,74	1,00	…	…	…	…
	0,30	0,65	1,00	…	…	…
	0,37	0,81	0,61	1,00	…	…
	0,12	0,47	0,32	0,64	1,00	…
	0,12	-0,31	0,03	-0,55	0,78	1,00

 

Результаты расчетов показывают, что на показатель грузооборот существенное влияние оказывает объем работ, выполненных по виду экономической деятельности «Строительство» ().

В результате проверки гипотезы о значимости парных коэффициентов корреляции подтверждается, наличие значимой связи грузооборота автомобильного транспорта и объема строительства.

Воспользуемся встроенной функции MS Excel, для осуществления оценки параметров уравнения регрессии.

Уравнение регрессии примет вид:

 

 

Таким образом, уравнение регрессии объясняет 54,6 % вариации результативного признака, а на долю прочих, неучтенных факторов приходится 46,4 %.

Качество построенной линейной модели регрессии оценивается как хорошее, так как средняя ошибка аппроксимации составила 16,1 %.

Анализ остаточной компоненты подтвердил отсутствие гетероскедастичности по тесту ранговой корреляции Спирмена и автокорреляции остатков по тесту Дарбина –Уотсона.

Согласно построенной линейной модели регрессии с увеличение объема работ, выполненных по виду экономической деятельности «Строительство» на 1 рубль грузооборот автомобильного транспорта увеличивается в среднем на 0,022 т.-км.

Для определения силы связи фактора с результатом рассчитаем средний коэффициент эластичности:

 

Рассчитанный коэффициент эластичности показывает, что с увеличением объемов строительства на 1 % грузооборот автомобильного транспорта предприятий города Оренбурга увеличивается в среднем на 0,27 %.

Для оценки степени влияния факторов была построена матрица парных коэффициентов корреляции (таблица 3.3).

 

Таблица 3.3 – Матрица парных коэффициентов корреляции

 

	1,00	…	…	…	…	…	…	…
	0,81	1,00	…	…	…	…	…	…
	-0,84	-0,78	1,00	…	…	…	…	…
	0,57	0,48	-0,75	1,00	…	…	…	…
	0,47	0,45	-0,24	-0,05	1,00	…	…	…
	0,85	0,91	-0,94	0,64	0,60	1,00	…	…
	0,69	0,78	-0,80	0,62	0,52	0,86	1,00	…
	-0,41	-0,52	0,53	-0,42	-0,38	-0,58	-0,91	1,00

 

Результаты расчетов показывают, что на показатель пассажирооборот существенное влияние оказывают обеспеченность населения автобусами общего пользования (), обеспеченность легковыми автомобилями (), численности населения в возрасте от 7 до 16 лет (), численности населения в трудоспособном возрасте (), но многие факторы взаимозависимы.

Исходя из проверки гипотезы о значимости коэффициентов корреляции, можно сделать вывод, что значимыми факторами являются обеспеченность населения автобусами общего пользования, обеспеченность легковыми автомобилями, численности населения в возрасте от 7 до 16 лет, численности населения в трудоспособном возрасте.

Построим уравнения парной линейной регрессии со значимыми факторами. Результаты регрессионного анализа пассажирооборота автобусов в городе Оренбурге за 2002 – 2012 гг. представлены в таблице 3.4.

Поскольку фактическое значение критерия Фишера всех уравнений регрессии превышает критическое значение 4,46, то есть подтверждается статистическая значимость уравнений. Коэффициенты регрессии статистически значимы, так как расчетные значение t-критерия Стьюдента больше табличного значения, равного 2,26.

 

Таблица 3.4 – Результаты регрессионного анализа пассажирооборота автобусов в городе Оренбурге за 2002-2012 гг

 

Уравнение парной регрессии
	0,81	0,66	4,18	17,53
	0,84	0,71	-4,72	22,31
	0,88	0,77	4,82	23,58
	0,68	0,47	2,82	7,95

 

Оценим качество построенных моделей регрессии с помощью среднюю ошибку аппроксимации. Результаты представлены в таблице 3.5.

В соответствии с данными таблицы 3.5 качество построенных моделей регрессии оценивается как высокое, так как средняя ошибка аппроксимации этих моделей не превышает 10 %, но следует отметить, что наиболее точно описывающей пассажирооборот автобусов является модель зависимости пассажирооборота от числа собственных легковых автомобилей.

 

Таблица 3.5 –Расчетные значения средней ошибки аппроксимации

 

Признак – фактор	Значение средней ошибки аппроксимации, %
число автобусов общего пользования на 100 000 человек населения	7,3
число собственных легковых автомобилей на 1000 человек населения	5,7
численность населения в возрасте от 7 до 16 лет	7,9

 

Для определения силы связи фактора с результатом рассчитаем средние коэффициенты эластичности, результаты расчетов представлены в таблице 3.6.

 

Таблица 3.6 – Расчетные значения среднего коэффициента эластичности

 

Признак – фактор	Значение коэффициента эластичности, %
число автобусов общего пользования на 100 000 человек населения	0,47
число собственных легковых автомобилей на 1000 человек населения	- 0,62
численность населения в возрасте от 7 до 16 лет	0,87

 

Наибольшее влияние на пассажирооборот автобусов в городе Оренбурге оказывает численность населения в возрасте от 7 до 16 лет, в меньшей степени влияют число автобусов общего пользования на 100 тысяч человек. Фактором снижения пассажирооборота автобусов выступает число собственных легковых автомобилей на 1000 человек населения, его увеличение на 1 % повлечет снижение пассажирооборота автобусов на 0,62 %.

Осуществим прогнозирование пассажирооборота автобусов в городе Оренбурге путем подстановки в уравнение регрессии прогнозных значений фактора по параболическому тренду. Полученные прогнозные значения пассажирооборота представлены в таблице 3.7.

 

Таблица 3.7 – Прогнозные значения пассажирооборота автобусов в городе Оренбурге

В пасс.-км

Год	Признак – фактор
	2018,1	1973,7	1921,7
	1990,2	1927,8	1862,5

 

 

Заключение

 

 

Транспорт является важнейшей составной частью производственной и социальной инфраструктуры, обеспечивает условия экономического роста, повышения конкурентоспособности экономики и качества жизни населения.

Одна из особенностей грузового автомобильного транспорта заключается в том, что основная часть перевозимых грузов и грузооборота приходится на автотранспорт видов экономической деятельности, для которых транспортная деятельность не является основной. В 2002 году на долю автотранспорта специализированных организаций приходилось 23,4 % всех перевезенных грузов 18,8 % грузооборота автомобильного транспорта предприятий города Оренбурга. В 2012 году доля автотранспорта специализированных организаций в объеме грузовых перевозок сократилось больше, чем в 2 раза по сравнению с 2002 годом, а доля в грузообороте увеличилось в 1,3 раза, скорее всего это связано с увеличением среднего расстояния перевозки 1 тонны груза, которое в анализируемый период возросло с 65,3 до 140,6 км.

Объем перевозок пассажиров автобусами общего пользования в анализируемый период имел тенденцию к снижению, в то время как объем пассажирских перевозок, выполненных автобусами физических лиц, в городе Оренбурге постоянно возрастал. Структура показателей работы пассажирского транспорта в городе Оренбурге показывала, что в 2007 году на долю маршрутного транспорта, работающего по муниципальным заказам приходилось 46,9 % всех перевезенных пассажиров и 72,0 % пассажирооборота автобусного транспорта, то в 2012 году на его долю приходилось уже 21,1 % всех пассажирских перевозок и 46,5 % пассажирооборота. В тоже время, частные предприниматели сумели занять свое место в пассажирских перевозках города Оренбурга. В 2012 году 78,9 % всех перевезенных пассажиров и 53,5 % пассажирооборота приходится на автомобильный транспорт физических лиц. Таким образом, в настоящее время лидером в сфере пассажирских перевозок является частные автобусы.

Пассажирооборот автобусного транспорта в городе Оренбурге. снизился в период 2007-2012 гг. на 23,9 %, это связано с сокращением количества поездок льготных категорий пассажиров, изменением системы их учета в результате введения единых социальных проездных билетов, а также с переходом на персонифицированный учет. Постоянный рост числа легковых автомобилей в личном пользовании граждан также оказывает влияние на снижение объема работы, выполненной городским пассажирским транспортом.

Необходимо также отметить, что анализ работы автомобильного пассажирского транспорта строится на основании форм федерального статистического наблюдения за работой средних и крупных транспортных организаций. В указанных формах не отражаются транспортная работа и объемы перевозок пассажиров, выполняемые частными перевозчиками (в основном на маршрутных такси). Это связано с отсутствием законодательных норм, обязывающих частных перевозчиков предоставлять сведения о количестве перевезенных пассажиров, что влияет на объективность статистических данных о перевозках пассажиров автомобильным транспортом.

Многофакторное моделирование позволило выявить, что на грузооборот автомобильного транспорта существенное влияние оказывает объем выполненных работ по виду экономической деятельности «Строительство», согласно построенной линейной модели регрессии с увеличением объемов строительства на 1 рубль грузооборот автомобильного транспорта увеличивается в среднем на 0,022 т-км. На основании проведенного прогнозирования грузооборота путем подстановки в уравнение регрессии прогнозных значений фактора по модели Хольта, можно сделать вывод, что грузооборот автомобильного транспорта крупных и средних предприятий города Оренбурга в прогнозный период будет увеличиваться и приблизится к уровню предкризисного года.

На пассажирооборот автобусного транспорта существенное влияние оказывает обеспеченность населения собственными автомобилями. Согласно построенной модели регрессии числа собственных легковых автомобилей на 1 тысячу человек населения на 1 штуку пассажирооборот уменьшится на в среднем на 7,14 пасс.-км.

Заключительным этапом исследования эффективности работы транспорта было прогнозирование показателей эффективности.

В заключение следует отметить, что решением Оренбургского городского совета утверждена «Стратегия социально-экономического развития города Оренбурга до 2030 года», согласно которой предусмотрено развитие городской среды в области развития транспортной системы города.