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摘 要：运用多元线性回归对我国的铁路货运量与其影响因素数据进行实证分析。分析结果为：铁路货运周转量和第二产业GDP对铁路货运量影响较大且均是正影响，GDP与铁路货运量关系不显著。
关键词：铁路货运量；多元线性回归；经济关系分析
2015年我国货运量比2000年增加了2.07倍，但2015年我国铁路货运量仅比2014年增加了0.9倍，近年来我国货运量增长幅度明显大于铁路货运量增长幅度。经济新常态以来，随着产业结构的升级，铁路运输需求放缓。铁路具有价格低、运量大、稳定性强等技术经济特征，所以在长距离、区际间的运输中，铁路还会继续起重要作用，全国铁路依然呈现出发展之势。铁路货物运输需求经济关系研究有利于研究我国铁路货运量需求预测，掌控铁路货运量发展趋势，实现铁路货物运输的资源优化配置。
目前已有学者对我国铁路货物运输需求进行研究，于春荣[1]分析影响铁路货运需求的因素，建立铁路货运量与国内生产总值回归模型。文书生等[2]基于VAR模型实证分析中国铁路货运需求，得出铁路货物运输具有长期平稳且幅度不大的收入弹性，而短期的供给弹性则较大且不稳定。程学庆[3]提出铁路货运需求增长过程的四阶段划分理论。保鲁昆[4]基于供需关系对铁路货运需求进行预测。郭文伟[5]采用宏观模型分析法和弹性系数法对我国铁路运输当前和中长期的需求规模进行预测，结果发现近六年来我国铁路建设严重滞后于社会需求，铁路运输需求缺口持续扩大。本文采用多元线性回归建模，更具体的反应我国铁路运输需求经济关系。
1 我国铁路货物运输需求的建模与经济关系
铁路的货物运输是指由于社会生产和人民生活的需要而产生的对铁路货运的要求。形成货运需求的条件有两个：一是对铁路货运的需要；二是形成铁路货运的能力。本文选择铁路货运量来衡量铁路货运需求，主要考虑经济和经济结构对铁路货运量的影响，在其他因素不变的情况下，将铁路货运量作为被因变量，选取铁路货运周转量、国内生产总值（GDP）、第二产业GDP作为自变量，建立我国铁路货物运输需求模型，数据来自《2016国家统计年鉴》。在建模以前对变量进行Pearson相关性分析，得出铁路货运量与铁路货运周转量、国内生产总值（GDP）、第二产业GDP均在1%水平上显著。
确定铁路货运量与影响因素之间均是线性关系后，构建多元线性回归模型y=β0+β1x1+β2x2+β3x3+ε（y指铁路货运量，x1指铁路货运周转量，x2指GDP，x3指第二产业GDP），回归结果表1所示，方程的拟合优度较好，但是GDP不显著。剔除掉GDP再建立回归模型y=β0+β1x1+β3x3+ε，结果如表2所示。
由表2可知方程拟合优度好，且自变量均在1%水平上显著，故因变量与解释变量间的线性关系显著，线性模型是恰当的。铁路货运量与其它经济因素的回归表达式是y=1074508+11.78x1+0.16x3。每增加一个单位的铁路货运周转量，铁路货运量将增加11.78，第二产业GDP每增加一个单位，铁路货运量将增加0.16。故我国铁路货运周转量对我国铁路货运量的影响突出且是正影响；虽然每单位第二产业GDP可增加铁路货运量较少，但是我国每年第二产业GDP数值较大，所以第二产业GDP对铁路货运量总体影响也较大。
2 结论
本文以我国1996-2015年的铁路货运量与其影响因素的数据建立一个多元线性回归模型。分析发现我国铁路货运周转量对我国铁路过运量的影响突出且是正影响，说明我国铁路货运周转量对我国铁路货运量的贡献较大。国内生产总值GDP对铁路货运量不显著，但第二产业GDP对铁路货运量影响依然也较大且是正影响。国内生产总值中第三产业比重较大，第三产业价值大、体积小、货运需求灵活，对铁路运输需求小。随着经济结构的调整和产业结构的转型，煤炭、钢铁以及矿石这些大宗货物的社会需求增长趋势变得非常缓慢，加之水路运输对铁路造成竞争，三者对铁路的依赖性与贡献有所放缓，但是我国每年的第二产业GDP数值依然较大，铁路运输在第二产业运输中依然具有举足轻重的地位。
由上述结果建议：尽管近几年来铁路货运受到公路以及其它的运输方式的挑战，但随着经济和社会的发展，铁路货物运输需求仍会持续稳步增长，铁路运输中地位依然显著，提高铁路货运周转量和合理安排第二产业的铁路运输需求是增加铁路货运量和国民经济的重要手段。另一方面管理者们在铁路路网建设时应加强新建铁路的产业功能分析和定位，强化新建铁路线网的管理，缩短投入产出期，尽快满足铁路货物运输需求，提高经济效益。
注释：
①表1和表2中，***表示在1%水平上显著。
参考文献：
[1]于春荣，张智文.铁路货物运输需求的建模与经济分析[J].工业技术经济，2008，05：113-115.
[2]文书生，叶怀珍.基于VAR模型的中国铁路货运需求实证分析[J].重庆大学学报（自然科学版），2007，10：152-158.
[3]程学庆，尹传忠，蒲云.云南铁路货运量增长问题研究[J].铁道运输与经济，2006，01：81-83.
[4]保魯昆，辛灵，鲍晶晶.基于供需关系的铁路货运需求预测[J].交通科技与经济，2007，02：99-101.
[5]郭文伟，陈妍玲.中国铁路运输需求规模探析[J].经济问题探索，2011，10：6-11.
作者简介：王玄霜（1991-），女，汉族，四川人，硕士，研究方向：港口物流管理。
关键词：铁路货运量；多元线性回归；经济关系分析
2015年我国货运量比2000年增加了2.07倍，但2015年我国铁路货运量仅比2014年增加了0.9倍，近年来我国货运量增长幅度明显大于铁路货运量增长幅度。经济新常态以来，随着产业结构的升级，铁路运输需求放缓。铁路具有价格低、运量大、稳定性强等技术经济特征，所以在长距离、区际间的运输中，铁路还会继续起重要作用，全国铁路依然呈现出发展之势。铁路货物运输需求经济关系研究有利于研究我国铁路货运量需求预测，掌控铁路货运量发展趋势，实现铁路货物运输的资源优化配置。
目前已有学者对我国铁路货物运输需求进行研究，于春荣[1]分析影响铁路货运需求的因素，建立铁路货运量与国内生产总值回归模型。文书生等[2]基于VAR模型实证分析中国铁路货运需求，得出铁路货物运输具有长期平稳且幅度不大的收入弹性，而短期的供给弹性则较大且不稳定。程学庆[3]提出铁路货运需求增长过程的四阶段划分理论。保鲁昆[4]基于供需关系对铁路货运需求进行预测。郭文伟[5]采用宏观模型分析法和弹性系数法对我国铁路运输当前和中长期的需求规模进行预测，结果发现近六年来我国铁路建设严重滞后于社会需求，铁路运输需求缺口持续扩大。本文采用多元线性回归建模，更具体的反应我国铁路运输需求经济关系。
1 我国铁路货物运输需求的建模与经济关系
铁路的货物运输是指由于社会生产和人民生活的需要而产生的对铁路货运的要求。形成货运需求的条件有两个：一是对铁路货运的需要；二是形成铁路货运的能力。本文选择铁路货运量来衡量铁路货运需求，主要考虑经济和经济结构对铁路货运量的影响，在其他因素不变的情况下，将铁路货运量作为被因变量，选取铁路货运周转量、国内生产总值（GDP）、第二产业GDP作为自变量，建立我国铁路货物运输需求模型，数据来自《2016国家统计年鉴》。在建模以前对变量进行Pearson相关性分析，得出铁路货运量与铁路货运周转量、国内生产总值（GDP）、第二产业GDP均在1%水平上显著。
确定铁路货运量与影响因素之间均是线性关系后，构建多元线性回归模型y=β0+β1x1+β2x2+β3x3+ε（y指铁路货运量，x1指铁路货运周转量，x2指GDP，x3指第二产业GDP），回归结果表1所示，方程的拟合优度较好，但是GDP不显著。剔除掉GDP再建立回归模型y=β0+β1x1+β3x3+ε，结果如表2所示。
由表2可知方程拟合优度好，且自变量均在1%水平上显著，故因变量与解释变量间的线性关系显著，线性模型是恰当的。铁路货运量与其它经济因素的回归表达式是y=1074508+11.78x1+0.16x3。每增加一个单位的铁路货运周转量，铁路货运量将增加11.78，第二产业GDP每增加一个单位，铁路货运量将增加0.16。故我国铁路货运周转量对我国铁路货运量的影响突出且是正影响；虽然每单位第二产业GDP可增加铁路货运量较少，但是我国每年第二产业GDP数值较大，所以第二产业GDP对铁路货运量总体影响也较大。
2 结论
本文以我国1996-2015年的铁路货运量与其影响因素的数据建立一个多元线性回归模型。分析发现我国铁路货运周转量对我国铁路过运量的影响突出且是正影响，说明我国铁路货运周转量对我国铁路货运量的贡献较大。国内生产总值GDP对铁路货运量不显著，但第二产业GDP对铁路货运量影响依然也较大且是正影响。国内生产总值中第三产业比重较大，第三产业价值大、体积小、货运需求灵活，对铁路运输需求小。随着经济结构的调整和产业结构的转型，煤炭、钢铁以及矿石这些大宗货物的社会需求增长趋势变得非常缓慢，加之水路运输对铁路造成竞争，三者对铁路的依赖性与贡献有所放缓，但是我国每年的第二产业GDP数值依然较大，铁路运输在第二产业运输中依然具有举足轻重的地位。
由上述结果建议：尽管近几年来铁路货运受到公路以及其它的运输方式的挑战，但随着经济和社会的发展，铁路货物运输需求仍会持续稳步增长，铁路运输中地位依然显著，提高铁路货运周转量和合理安排第二产业的铁路运输需求是增加铁路货运量和国民经济的重要手段。另一方面管理者们在铁路路网建设时应加强新建铁路的产业功能分析和定位，强化新建铁路线网的管理，缩短投入产出期，尽快满足铁路货物运输需求，提高经济效益。
注释：
①表1和表2中，***表示在1%水平上显著。
参考文献：
[1]于春荣，张智文.铁路货物运输需求的建模与经济分析[J].工业技术经济，2008，05：113-115.
[2]文书生，叶怀珍.基于VAR模型的中国铁路货运需求实证分析[J].重庆大学学报（自然科学版），2007，10：152-158.
[3]程学庆，尹传忠，蒲云.云南铁路货运量增长问题研究[J].铁道运输与经济，2006，01：81-83.
[4]保魯昆，辛灵，鲍晶晶.基于供需关系的铁路货运需求预测[J].交通科技与经济，2007，02：99-101.
[5]郭文伟，陈妍玲.中国铁路运输需求规模探析[J].经济问题探索，2011，10：6-11.
作者简介：王玄霜（1991-），女，汉族，四川人，硕士，研究方向：港口物流管理。