運量預測是城市開行貨運運輸方案，制定行車計劃的基礎和前提，是設計運輸服務方案的第一步。鐵路運量預測具有重要的學術和理論價值。貨運量預測的方法主要集中于四階段法及其簡化算法，但由于多OD測算的重復性，會導致結果比實際運行大至2～3倍。在實際的業務中，OD基礎數據很難獲得，因此傳統方法的預測很難進行。研究提出基于吸引區劃分的鐵路物流需求預測方法，首先建立鐵路物流需求預測框架，選取電子商務及物流交易典型地區金華市為例，進行產業分析，主要產品主要集中于鋼材、造紙、塑料制品、布、服裝行業。然后按照公路集貨時間劃分直接吸引區及間接吸引區范圍，根據覆蓋面積、距離遠近、物流競爭三個原則制定吸引區運量折算系數。預計2025年與2040年金華地區快遞業務量將分別達到518.86億件、971.74億件，鐵路快遞業務量分別達到145.80億件和273.06億件。該方法對鐵路物流基地建設及其修建前的需求評估具有重要的應用價值。
近年來，隨著電子商務對消費模式的改變，物流快遞行業快速發展。鐵路物流中心以及高鐵快遞業務的開展，對經濟的帶動作用日益凸顯，逐漸成為拉動區域經濟發展的重要引擎。鐵路物流中心及快運物流基地網絡布局建設，能夠挖掘鐵路網的運能，充分發揮運輸能力，推動高鐵物流向規模化、專業化、集約化發展。運輸量即業務量的預測是物流中心建設規劃的前提，是調整鐵路物流基地布局，優化鐵路物流基地功能、設施、設備配置的重要依據。物流功能需求分析是鐵路物流中心設計工作中的重點和難點。物流需求預測是鐵路現代物流網絡布局規劃面臨的首要問題。
貨運活動對支撐經濟的運行，鐵路貨運量的份額對社會環境的影響起到重要的作用。預測方法多種多樣，不同學者使用差異化的方法對各種運輸方式的運量及周轉量進行了研究。包括灰色Markov預測水運運量[3]、Holt指數平滑和灰色指數平滑周轉量預測、模糊方法鐵路運量、系統動力學、PSO-SVR，灰色預測物流需求[8]、貨物運輸方式選擇、鐵路集裝箱短期運量預測方法分析。采用模糊控制算法預測短時交通流、ARIMA模型與Kalman濾波預測模型高速路交通流短時預測方法、短時交通流預測的改進K近鄰算法、指數平滑法和馬爾科夫模型、“三階段法”、支持向量機、最大Lyapunov指數、離散選擇模型。
任何算法的應用首先需要基礎數據的支撐，貨運品類繁多，國內統計的口徑不一，分別品類月度貨運量很難統計，無法獲得。因此，本文提出使用吸引區的方法，進行有效數據的支撐。諸多學者對吸引區劃分進行了研究，尹虹潘應用經濟地理模型對城市吸引區范圍進行界定[19,20]，項成民等[21]、燕鵬飛[22]對鐵路集裝箱中心站吸引區集裝箱運輸和運營模式進行分析，劉振杰[23]采用SWOT方法對衡水吸引區鐵路貨運分析。
鑒于數據的可得性，選擇使用吸引區進行基礎數據的搜集，建立預測算法框架。Holt-Winters模型相比其他模型具有更好的季節性和準確性，使用季節Holt-Winters進行快遞業務量的預測。
1、區域鐵路物流需求預測框架
物流需求是一種伴隨著工業生產和人們生活而產生的引致需求，由于需求和供給的地理位置的差別和數量節奏的差異產生的商品運輸、運輸以及相關加工處理等業務的需要。隨著各個地區物流中心的建立和發展，逐漸形成了以其為核心的貨物流動區域。不受行政區域的限制，以物流中心為核心，擴散出一定的區域范圍，形成一定的輻射圈。對于輻射范圍以及吸引區內物流需求的預測，為鐵路物流中心建設初期的可行性研究以及運營過程中規模的擴大、縮減以及功能區的調整提供重要的決策依據。區域鐵路物流需求預測框架如圖1所示。
圖1 區域鐵路物流需求預測框架 www.tomorrow-never-dies.com
行業的發展和蓬勃程度決定了物流需求的大小，因此第一步進行周邊地區的產業分析，包括搜集經濟指標、主導產業、電商發展和物流環境四個方面。例如各個產業的GDP、工業用電量等等定量指標的時間序列發展方向，觀測其未來的總體發展趨勢。主導產業的生產、銷售、庫存、價格等指標以及未來當地政府的行業政策及扶持力度。電商發展的繁榮程度決定了鐵路快遞運輸的規模，物流建設的規模和整體環境決定了供給水平的高低。通過產業分析能夠總體判斷和把握區域物流的需求增長方向及大致程度。
其次，從物流中心所在的地理位置分析其交通的便利性、是否為樞紐點。從地理角度進行吸引區的劃分，通過幾何作圖的方法確定地理吸引區的輻射范圍，確定吸引區，確定吸引區系數。最后搜集輻射范圍內的貨運量進行總體規模的預測，然后根據歷史鐵路的市場份額、公轉鐵等扶持政策的力度及當地藍天保衛戰的戰略目標估算市場份額，從而預測普速物流需求。通過搜集吸引區內快遞的業務量，通過Holt-Winters季節乘法模型進行時間序列預測，得到高鐵快運需求。最后，測算得到區域鐵路物流需求的總量。
2、產業分析
金華市位于浙江省，東西跨度151 km，南北跨度129 km。2018年被評為大陸最佳地級城市30強。義烏小商品產業與電商結合，擁有全國最大規模的淘寶網交易量。金華—義烏都市區被確定為浙江省第四大都市區，位于2012年福布斯中國最佳商業城市第33位。2018年常住人口556萬人，GDP 4 100.23億元，人均7.37萬元。其中義烏市居于全國縣級市經濟排名第一，在2018年GDP達到1 248.11億元，占金華市GDP的30.44%。
貿易服務區，規劃建設義東北物流園、紅獅物流園、國內公路港物流中心等，通過物流園區建設，規范目前物流服務規模小、秩序散亂的狀況，進一步推動電商的發展，配合高額度貿易的交易。
3、吸引區輻射范圍
從地理位置來看，金華位于金衢盆地東部，東臨臺州，南接麗水，西部為衢州，北部為紹興和杭州，位于浙江省的中部，是長江三角洲經濟圈的主要成員，浙中發展的優勢城市。金華是華東地區的主要鐵路樞紐，水運發達，義烏機場位于城區西北方向，距市中心僅5.5 km。從經濟地理區位角度講，金華生產位勢高，交通運輸方便，屬于產品大量流出型城市，即具有支撐物流中心需求的優勢地區。鐵路物流中心的貨流吸引區是中心投入運營后吸引貨流所在的區域，也就是貨流產生的區域。其中，核心吸引區即直接吸引區，指物流中心吸引的直接貨流區域范圍。
以公路卡車行駛速度60 km/h為標準，吸引區界定為公路集運1 h圈。在核心吸引區范圍內，由于集貨時間的優勢，對貨流具有較強的吸引效力，基本上為金華市。考慮包括專列開行及價格折扣等差異化貨運產品的制定，帶來供給側優化。因此，優勢物流服務的優質性，將擴大貨物的吸引范圍，即間接吸引范圍。將普鐵的間接吸引區擴大到公路集貨時間的3 h范圍內。高鐵快運當日達吸引范圍為以金華為中心的公路集貨1 h圈，即半徑60 km范圍。高鐵快運次晨達吸引范圍為以金華為中心的公路集貨2 h圈，即半徑120 km范圍。高鐵快運次日達吸引范圍為以金華為中心的公路集貨3 h圈，即半徑180 km范圍。
因此直接吸引區按照1 h圈主要是金華市，間接吸引區覆蓋了浙江省杭州市、湖州市、紹興市、臺州市、麗水市、溫州市、衢州市、金華市、嘉興市和寧波市，還包括了安徽省的黃山市和宣城市。如圖3所示。
圖3 間接吸引區覆蓋范圍
根據覆蓋面積及距離遠近兩個原則制定吸引區系數，運量折算系數使用面積比例乘以距離折算系數得到。
4、普速鐵路運量預測
通過各個地級市的年度國民經濟和社會發展公報進行區域貨運量查找。由于覆蓋區域內市政府發布的國民經濟和社會發展公報統計指標不同，金華市、臺州市、溫州市、嘉興市以及宣城市未對全社會貨運量數據進行統計，僅進行貨運周轉量的統計，因此通過對吸引區內同時統計貨運量和貨運周轉量的湖州市、紹興市、麗水市、寧波市進行平均運距的測算，吸引區內貨物運輸的平均運距為261.29 km。應用此平均運距，對僅有周轉量的城市數據進行貨運量的折算，統一數據的運輸口徑。
圖4 金華市貨運量預測結果
考慮未來鐵水聯運以及公轉鐵的政策導向，預計鐵路貨運量2020年將由現有的2.25%提高到2.8%，到2030年達到2.9%，到2040年達到3%。水路貨運量2020年將由現有的0.03%提高到0.05%，到2030年達到0.06%，到2040年達到0.07%。規劃年度各運輸方式貨運量份額。
根據金華市貨運總量預測值及貨運方式劃分預測表，得出未來鐵路貨運量如表5。預計2025年鐵路貨運量將達到1.84億t,2040年達到3.2億t。
5、快遞業務量預測
快遞市場包括當日達、次晨達、次日達、隔日達和經濟快件。目前，高鐵快運業務的目標市場為次晨達和次日達，以服務電商快遞物流為主，順豐速運、中國郵政(含EMS)、京東物流等快遞企業是高鐵快運業務的重要客戶。當前高鐵快運業務次晨達產品約占9.1%，次日達產品約占19%，即高鐵快運可承攬國內快遞市場異地件中約28.1%的貨源市場。根據金華市及周邊城市異地快遞總量預測值得出高鐵快運可承攬的異地件總量。2025年與2040年金華地區快遞業務量將分別達到518.86億件、971.74億件，鐵路快遞業務量分別達到145.80億件和273.06億件。
6、結束語
本文所提出基于吸引區劃分的金華鐵路現代物流市場需求預測方法，是一種基于數據可得的，定性評估和定量測算相結合的方法。不同地級市的年度運量統計指標以及快遞業務量的統計口徑和統計年份存在一定的差異，需要研究人員根據實際情況，進行數據的折算和補齊。吸引區系數評估的方法過于主觀，需進一步使用吸引力模型進行測算。算法的校驗也是下一步需要重點研究的內容，如何根據服務設施的實際業務量進行預測值的校驗，以及算法的進一步改進是更好應用于鐵路物流中心建設前評估的重要問題。區域運輸需求的評估是物流中心進行規劃及建設的重要依據，該方法能夠根據可獲取數據進行結果的評估，但還存在著一定的缺陷，在下一步研究中進行逐步完善。(作者：宮薇薇 任永強 陳誠 丁小東 王丹竹)
