【#第一文档网# 导语】以下是®第一文档网的小编为您整理的《公路运输行业能源消耗统计及分析方法》，欢迎阅读！
《公路运输行业能源消耗统计及分析方法》 编制说明 （征求意见稿） 交通部公路科学研究院 二○○七年四月《公路运输能源消耗统计及分析方法》编制说明 一、任务来源 《公路运输能源消耗统计及分析方法》是2006年交通部软科学项目“交通运输行业能源消耗状况分析及能源标准体系建设研究”项目（合同号：2005-332-223-160）子课题二的内容，已列入了2006年交通标准化计划的国家标准制定计划（2005-59），由交通部公路科学研究院主持制定。 二、目的和意义 我国从计划经济到市场经济的体制变革，使我国公路运输企业的经营模式发生了根本性的变化。由于公路运输企业一直沿用计划经济时代的能源消耗统计的方法和手段，因而不能经济地得到真实的统计数据，导致目前企业对能源统计数据不报、虚报、谎报。解决统计数据源头上的矛盾和问题已是我国统计工作最重要、最困难的工作。开展交通运输行业能源消耗状况分析及能源标准体系研究，制定《公路运输能源消耗统计及分析方法》标准旨在建立科学、简便、操作性强的交通运输行业能源消耗统计制度，解决目前统计难、数据失真的问题。 三、编写过程 2005年8月4日及8月31日，交通部科教司与体改法规司共同组织专家分别对项目的可行性及研究大纲进行评审，与会专家一致认为该项目的研究将解决目前交通运输行业能源消耗统计难的问题，有效提高交通运输行业的能源消耗统计数据的准确性、真实性，并将大大提高统计速度；研究大纲制订的研究方法、技术路线、实施方案科学合理、操作性强，对课题组完成交通能源消耗统计方法及能源标准体系的研究工作具有指导作用。 交通部公路科学研究院在2005年9月启动了本标准的研究工作，收集了美国、英国、加拿大、澳大利亚、日本等国家的有关交通行业能源消耗统计资料并对其进行分析。 2006年2月由交通部以厅体法字<2006>57号文发出《关于对“十五”期间节能工作状况进行调研的通知》，课题组开展国内的调研工作，书面调研了全国所有的省市，并于2006年4月起课题组到福建、云南、安徽、山东、江苏、湖北、上海等省市调研。 1 在国内调研的过程中，课题组对调研取得的一些典型企业的数据进行研究分析，在此基础上进行了数据统计分析模型的研究工作，及数据处理软件的编写工作。 2006年9月由交通部发出了《关于协助开展“交通运输行业能源消耗状况分析及能源标准体系建设研究”课题研究的函》（交能办函[2006]45号），各交通厅根据文件要求确定了辖区内的参加能耗数据采集的典型客运企业60家，货运企业41家。 课题组分别于2006年6月及2007年2月召开了《公路运输能源消耗统计及分析方法》标准初稿讨论会，参加讨论的有部规划司、公路司、体法司的与统计、公路运输及能源管理有关的领导，也有北京市的骨干运输企业的代表，对本标准的完善提出了中肯的意见。课题组根据各方的意见及时对初稿进行了修改。至此，完成了本标准的征求意见稿。 四、制定本标准的原则及技术路线 1、制定标准的原则 根据当前的统计手段和方法不能经济地获得真实统计数据，致使企业对能源统计数据不报、虚报、谎报的现象，本标准制定遵循以下原则： （1） 统计的基础数据采集项目最简化 首先，确定的基础数据采集项目必须是能源消耗统计所不可缺少的；其次，基础数据采集项目是最直观的，对基层统计人员乃至驾驶员不需通过计算可直接得到的。 （2） 统计的基础数据采集最基础化 统计采集的基础数据应是最底层的，不需基层统计人员汇总，既可大大降低基层统计人员的工作量，又避免由于分别汇总计算给统计数据带来较大的误差。 （3） 统计的基础数据采集可操作化 目前我国有一大部分骨干运输企业具有较规范的管理，依靠骨干企业获得统计基础数据具有比其他途径获得数据更具可操作性。 （4） 利用相关统计数据最大化 公路运输能源消耗统计涉及到公路运输统计的各个方面，必须利用相关统计数据，既减少能源消耗统计工作量，又避免由于统计口径的不同导致的统计数据的矛盾。如营业性车辆数等。 （5） 最重要的统计指标数据计算的精确化 最重要的统计指标数据的计算必须全面考虑其影响因素，须建立最准确的数学模型， 2 通过对采集的统计基础数据计算获得。这部分工作须由高层统计人员依靠计算机自动进行。 （6） 统计指标数据区域化 不同地区能获得相应的统计指标数据，使不同管理层面的部门掌握相应的统计指标数据，也便于不同地区的统计指标分析与比较。 2、研究的技术路线 采用与国际接轨的公路运输能源消耗统计指标及国内现用的统计指标。将公路运输车辆按货车、客车分为两大类，再按汽油车、柴油车分类。货车再按照核定载质量（吨位）进行细分，客车按照核定座位数进行细分。对分类车型分别建立能源消耗的统计模型，即百车公里燃料消耗量为模型的因变量，里程利用率、实载率作为模型的自变量，建立模型。对调查中获得的车辆实际运行数据进行回归分析，得到模型中的系数。利用各省交通统计资料中的里程利用率、实载率统计数据代入已求得的模型计算该地区各车型的百车公里燃料消耗量，与该车型在该地区的数量（各省统计资料提供）相乘得到该地区该车型的耗油量。该地区所有细分车型的油耗相加得到总油耗水平，再除以总的周转量得到地区单耗，各地区的总油耗相加得到全国的总油耗等等。 五、技术内容论证 1、公路运输能源消耗统计指标 （1）美国道路运输能源消耗统计指标 美国道路运输与能源消耗有关的统计指标见表1～表4。美国道路运输能源消耗以各车型统计指标为基础，进行分车型的总燃料消耗量、平均每车燃料消耗量和平均每加仑油行驶里程（可换算成百车公里燃料消耗量）统计与分析。客车分类统计了周转量，能进行分车型的能源消耗强度人-英里燃料消耗量（可换算成千人公里燃料消耗量）统计与分析。 表1 美国道路运输能源消耗各车型统计指标和分析指标 车型分类 1、小轿车及摩托车 Passenger Car and Motorcycle 2、其他两轴四轮车 Other 2-Axle 4-Tire Vehicle 统计指标及单位 1、车辆注册数量，千辆 Number registered (thousands) 2、车总行驶里程，百万英里 Vehicle-miles traveled (millions) 3 3、两轴六轮及以上货车单车 Single-Unit 2-Axle 6-Tire or More Truck 4、组合式货车（拖挂车） Combination Truck 5、公共汽车 Bus 3、总燃料消耗量，百万加仑 Fuel consumed (million gallons) 4、车平均行驶里程，千英里 Average miles traveled per vehicle (thousands) 5、平均每加仑油行驶里程，英里/加仑 Average miles traveled per gallon 6、平均每车燃料消耗量，加仑 Average fuel consumed per vehicle (gallons) 表2 美国客车和轻型货车的平均燃油效率统计指标 燃油效率标准 在用客车平均燃油效率 客车 其他两轴四轮车 小轿车 进口客车 出口客车 轻型货车（<8,500 lbs GVWR） 公司平均燃油经济性标准 客车 轻型货车 车型 备注 新生产车燃油效率 英里/加仑 表3 美国道路运输能源消耗强度统计指标 车型 客车 摩托车 其他两轴四轮车 公共汽车 统计指标 车辆行驶里程 客运周转量 燃料消耗量 能源强度 英里 人-英里 加仑 Btu/人-英里 单位 注：各车型均统计如上指标，其中公共汽车统计的燃油类别为柴油。 表4 美国道路运输能源消耗宏观指标 指标 机动车辆数 行驶里程 平均运距 货运周转量 客运周转量 客运总油耗 货运总油耗 道路运输总油耗 单位 辆 英里 英里 吨-英里 人-英里 加仑 加仑 加仑 注册车辆数 表1中各车型行驶里程的汇总 包括客运和货运，不单指某一车型 包括道路运输所有货运体系 表1中各车型周转量的汇总 包含汽油、柴油和其他燃料 包含汽油、柴油和其他燃料 包含汽油、柴油和其他燃料 备注 （2）英国道路运输能源消耗统计指标 英国道路运输与能源消耗有关的统计指标见表5～表8。车型分类与美国基本相同，还增加了车龄分类。统计指标也主要是分类的百车公里燃料消耗量及燃料消耗总 4 量。 表5 英国道路运输能源消耗各车型统计指标和分析指标 燃油类型 汽油 车型分类 汽车和出租车 轻型货车 摩托车 汽车和出租车 燃料消耗总量 吨 柴油 轻型货车 重型货车 公共汽车和长途汽车 所有车辆 汽油和柴油 表6 英国道路运输各车型的平均燃料消耗量 燃油类型与车型 车龄不到2年 车龄超过2年不到6年 汽油客车 车龄 平均燃料消耗量 车龄超过6年不到10年 车龄超过10年 柴油客车 所有的汽油车 车龄不到2年 车龄超过2年 所有的柴油车 公司用车 私家车 包含上列各种车型的客车 刚性连接车辆 铰接车辆 单位：英里/加仑（或者转换成升/百公里） 客车 所有客车 重型载货汽车 表7 英国道路运输能源消耗能源强度统计指标 车型 客车 统计指标 车辆行驶里程 燃料消耗量 能源强度 车辆行驶里程 货车 燃料消耗量 能源强度 109公里 千吨标油 千吨标油/109公里 109公里 千吨标油 千吨标油/109公里 备注 表8 英国道路运输能源消耗宏观指标 指标 客运运距 货运运距 单位 106公里 106公里 备注（适用车型） 公共汽车和长途汽车；当地公共汽车；非当地车辆。 按吨位分类的刚性连接货运运距；按吨位分类的铰接货运运 5 距；所有刚性连接和铰接货运运距；所有货运运距。 客运运量 货运运量 客运周转量 货运周转量 106人 106吨 106人-公里 106吨-公里 所有客车 所有货车 小汽车、有篷货车和出租车；公共汽车与长途车；摩托车；脚踏车。 包括刚性连接和铰接货车 汽油客车；柴油客车；汽柴油客车 汽油轻型载货汽车；柴油轻型载货汽车；汽柴油轻型载货汽车 106吨 重型刚性连接载货汽车；重型铰接载货汽车；重型刚性连接和铰接载货汽车 公共汽车 摩托车 所有汽油车油耗 所有柴油车油耗 汽、柴油车总油耗 道路运输总油耗 百车公里燃料消耗量 106 升 升/百吨公里 包含汽油、柴油和其他燃料 客运、货运 燃油消耗量 （3）日本道路运输能源消耗统计指标 日本道路运输与能源消耗有关的统计指标见表9～表10。车型分类与美国、英国有差异。统计指标也主要是分大类燃料消耗总量。 表9 日本机动车保有量统计指标 车型 货车 客车 机动车注册量 公共汽车 专用车 重型专用车 轻型两轮 轻型机动车 单位为103辆 备注 普通货车；轻型货车；拖挂车。其中前两者均包含营运车和私家车 普通客车；轻型客车。其中普客和轻客均包含营运车和私家车 表10 日本道路运输能源消耗统计指标 指标 客运运量 客运周转量 客运运距 单位 106人 109人-公里 106公里 公共汽车和客车 备注（适用车型） 6 客运车辆数 客运运量 客运运距 客运汽油消耗 客运柴油消耗 客运汽柴油总消耗 货运运量 货运周转量 货运运距 货运车辆数 货运运量 货运运距 货运汽油消耗 货运柴油消耗 货运汽柴油总消耗 全国总油耗 103辆 106人 106公里 103（千升） 106吨 109吨-公里 106公里 103辆 106人 106公里 103（千升） 103（千升） 营运客车（普通公共汽车，特许公共汽车和客车）；私家客车（公共汽车和客车） 汽油客车 柴油客车 所有客车 营运货车和私家货车 营运货车（普通货车和轻型货车）；私家货车（普通货车和轻型货车） 汽油货车 柴油货车 所有货车 汽油客车，柴油客车，汽油货车，柴油货车总油耗 （4）本标准确定的我国公路运输能源消耗统计指标 根据对国际上主要国家的道路运输能源消耗统计指标的分析，考虑到将来我国公路运输能源消耗统计指标与国际上主要国家的可比性，并结合我国对原公路运输能源消耗统计指标的习惯，我们确定拟以分车型的百车公里燃料消耗量、燃料消耗总量为基本的统计指标，辅助以百吨（千人）公里燃料消耗量指标，具体见表11。 表11 本标准确定的我国公路运输能源消耗主要统计指标 统计指标 百车公里燃料消耗量 车年燃料消耗量 百吨（千人）公里燃料消耗量 燃料消耗总量 分客运、货运的分车型的统计指标。 备注 2、车型分类 目前国内车型分类方法主要有按GB15089-2001 机动车辆及挂车分类（表12）、JT/T 489－2003收费公路车辆通行费车型分类（表13）、《机动车登记工作规范》附件对车辆的分类（表14）、《公路运输抽样调查信息系统》（表15）、《交通运输综合统计报表制度（2006年年报和2007年定期报表）》（表16）对车型的分类等5种方法。 表12 GB15089-2001机动车辆及挂车分类 分类名称 说明 分类名称 说明 7 N类 至少有四个车轮且用于载货的机动车辆。 最大设计总质量不超过3500kg的载货车辆。 最大设计总质量超过3500kg，但不超过12000kg的载货车辆。 最大设计总质量超过12000 kg的载货车辆。 O类 挂车（包括半挂车） 最大设计总质量不超过750kg的挂车 最大设计总质量超过750kg，但不超过3500kg的挂车。 最大设计总质量超过3500kg，但不超过10000kg的挂车。 最大设计总质量超过10000kg的挂车 N1类 O1类 N2类 O2类 N3类 O3类 O4类 表13 JT/T 489－2003收费公路车辆通行费车型分类 类 别 第1类 第2类 第3类 第4类 第5类 货车规格（载质量） ≤2t 2t～5t（含5t） 5t～10t（含10t） 10t～15t（含15t）20英尺集装箱车 >15t，40英尺集装箱车 表14 《机动车登记工作规范》附件对机动车类型分类表 分类 规格术语 重型 载货 中型 轻型 微型 重型 挂车 中型 轻型 说明 车长大于等于6m，总质量大于等于12000kg。 车长大于等于6m，总质量大于等于4500kg且小于12000kg。 车长小于6m，总质量小于4500kg。 车长小于等于3.5m，总质量小于等于1800kg。 最大总质量大于等于12000kg。 最大总质量大于等于4500kg且小于12000kg。 最大总质量小于4500kg。 表15 《公路运输抽样调查信息系统》对机动车分类 序号 1 2 3 4 核定客位数X(座) X≤5 5≤15 15≤30 30≤45
核定吨位数X(吨)
X<2 2 ≤X<4.5 4.5 ≤X<7 7≤X≤20
8
5
X>45 X>20
表16 《交通运输综合统计报表制度》按标记客（吨）位对机动车分类
类别
载货汽车（核定载质量，t） 标记吨位4吨以上。重型载货汽车是指
大型
载重标记吨位8吨及以上的载货汽车、
15吨及以上的公路牵引车
中型 小型
标记吨位2吨以上至4吨 标记吨位2吨及以下
标记客位16-30座 标记客位15座及以下 标记客位30座以上 载客汽车（核定客位数，座）
考虑到《公路运输抽样调查信息系统》能够提供公路运输能耗统计中需要用到周转量等指标，《交通运输综合统计报表制度》中能够提供各类型的车辆数，所以我们采用如下分类方法：货车按照核定载质量细分，客车按照核定客位数细分。具体分类见表17。
表17 本标准车型分类
燃油类型 汽油
Ⅱ
Ⅲ Ⅰ Ⅱ
柴油
Ⅲ Ⅳ Ⅴ
4 ≤8 X≤2 2 ≤4 4 ≤8 8 ≤20 X>20
X>30 X≤15 15≤30 X>30
2 ≤4
15≤30
类别 Ⅰ
载货汽车（核定载质量，t） 载客汽车（核定客位数，座）
X≤2
X≤15
根据上述分类，通过对各类新生产车的油耗波动进行分析（表18～表19），可以看出，不同核定载质量的载货汽车单耗水平相差悬殊，单耗水平随着总质量的增加而减小。从提高统计精度角度考虑应对车型的分类尽可能细化，但过于细化无疑将大大增加统计的难度。因此，这必须要在采集基础数据及计算统计数据时要充分考虑减少分类带来的偏差。
9
表18 载货汽车新车油耗数据分析
核定总质量X，吨
＜2
2≤X＜4.5
4.5≤X＜7
7≤X≤20
X＞20
车型数
单耗（＝油耗/核定载
货质量）
范围
21 8.5--17.7 10.7
16 4.7--10.7
6.5
14 4--8.9 4.5
167 1.2-6.3 3.5
134 1--3 1.3
中心点
表19 载客汽车新车油耗数据分析
车型
车型（客位＞45）
车型数 31 59 21
单耗范围 4.1－6.8 3-6.7 4.5－7
单耗均值 5.2 5.1 5.6
客车（柴油）
车型（30＜客位≤45） 车型（15＜客位≤30）
注：载客汽车按 10人公里＝1吨公里 折算 单耗： L/htkm
3、典型运输企业的确定
统计调查的方式有普查、抽样调查、重点调查、典型企业调查、统计报表制度等方式。采用典型企业调查结合统计报表制度进行公路运输能源消耗统计是一种比较经济及可操作的办法。以各省、直辖市、自治区为单元，在各地选择确定管理规范、具有统计能力、具有该地区道路运输的代表性的道路运输企业，用其车辆作为典型车型的数据采集对象，各省选择的车辆应包括表16所列的全部类型。
2006年9月由交通部发出了《关于协助开展“交通运输行业能源消耗状况分析及能源标准体系建设研究”课题研究的函》（交能办函[2006]45号），各交通厅根据文件要求已确定了辖区内的参加能耗数据采集的典型客运企业58家，货运企业41家（表20～表21）。
表20 各交通厅已确定的参加能耗数据采集的典型客运企业
省份序号
省份名称 北京
企业名称
北京北汽出租汽车集团有限责任公司 北京祥龙阿尔萨客运有限公司
天津市长运汽车公司 天津市津宇运业有限公司
1
2 天津 天津市阿尔萨汽车客运有限公司 天津市山华运业有限公司 泰通客运有限公司塘沽分公司
3
河北 保定交通运输集团有限公司
10
沧州交通运输集团有限公司 山西汽运集团晋龙捷泰运输贸易有限公司
长冶一运有限公司客运公司 太原市并州运业有限公司 山西雁北运业有限责任公司 辽宁虎跃快速汽车客运股份有限公司
吉林吉运集团有限公司 长春市公路客运总公司 上海市长途汽车运输公司 上海交通大宇高速客运有限公司 上海巴士长运高速客运有限公司 江苏金陵交运集团有限公司 南通汽运实业集团有限公司 江苏快鹿汽车运输股份有限公司 南京市交运集团有限公司 苏州汽车客运集团有限公司 西藏交通客运总公司 安徽省蚌埠市汽车运输总公司
4 5 6 7
山西
辽宁 吉林
上海
8 江苏
9 安徽 安徽省合肥市汽车客运总公司 安徽省阜阳市汽运集团有限公司
福建省汽车运输总公司
10 福建 厦门特运集团有限公司 泉丹市汽车运输总公司 豫安快运有限公司
11 12
河南 南阳宛运集团有限公司 新乡运输汽车运输总公司 湖北神州运业集团有限公司 宜昌交运集团有限责任公司 深圳市运发实业有限公司 佛山市汽车运输集团有限公司 广州市长途汽车运输公司 广东省汽车运输集团有限公司
重庆市汽车运输集团 重庆市公交集团 四川省汽车运输成都公司 成都长途汽车运输集团公司 成都市汽车运输（集团）公司 遵义市联力运业发展有限公司
安顺汽车运输公司
安顺市紫云汽车运输有限责任公司
黔岭公司
云南红河交通运输集团有限公司 云南昆明交通运输集团有限公司
11
湖北
13 广东
14 15
重庆
四川
16 贵州
17 云南
云南曲靖交通集团有限公司曲靖汽车客运分公司 云南曲靖交通运输有限公司曲靖高快汽车客运站
云南大理交通运输集团公司 云南思茅交通运输集团有限公司
18 19
序号
西藏 西藏圣地旅游汽车有限公司 青海省第一汽运司海庭出租公司 青海省第二汽车运输公司 青海省申青运输公司 青海省申青出租公司
青海
1 2
表21 各交通厅已确定的参加能耗数据采集的典型货运企业 省份名称 企业名称 北京 北京祥龙物流有限公司
天津市彤彤物流有限公司
天津
天津国际集装箱大件运输有限公司
天津市汽车运输六场 邯郸交通运输集团有限公司 张家口运输集团有限公司
山西汽运集团晋龙捷泰运输贸易有限公司
长冶一运有限公司货运公司 山西雁北运业有限责任公司 长春市联运集团有限公司 上海市浦东汽车运输总公司 江苏金陵交运集团有限公司 南京市交运集团有限公司 南通飞鹤物流有限公司 安徽省蚌埠市汽车运输有限责任公司
安徽省合肥市运输总公司 福建省汽车运输总公司 厦门特运集团有限公司 南阳宛运集团有限公司 新乡运输汽车运输总公司 湖北神州运业集团有限公司 宜昌交运集团有限责任公司 深圳市运发实业有限公司 佛山市汽车运输集团有限公司
重庆市汽车运输集团 重庆公运集团
12
3 河北
4 5 6 7
山西 吉林 上海 江苏
8 9 10 11 12 13
安徽 福建 河南 湖北 广东 重庆
四川省汽车运输成都公司
14 四川 成都长途汽车运输集团公司 成都市汽车运输（集团）公司 黔东南州黔发汽车运输有限责任公司
15 贵州 遵义市富成运输公司 安顺市汽车队
云南红河交通运输集团有限公司 云南昆明交通运输集团有限公司
16 云南 云南大理交通运输集团公司 云南思茅交通运输集团有限公司 云南曲靖交通集团物流有限公司 青海市第二汽运司纵横物流公司
17 18
青海 宁夏
青海市第二汽运司大件散运公司 青海市第二汽运司危货、普货公司 宁夏盐池宁曾石化有限公司
4、统计基础数据采集的样本数及采集时段
各省选择的各种类别的典型车辆数应不少于100辆，统计基础数据采集时段不少于10个工作车日。
（1）必要样本量计算
抽样调查的必要样本量计算
根据抽样统计理论，对于简单抽样，在总体单位很大时，必要样本量可按下式计算：
Z2S2n
d2
式中：
n －必要样本量
S－层间离差系数 d－极限误差
Z－置信水平对应的分位数
道路运输能源消耗统计的误差控制指标：燃料消耗量、百车公里燃料消耗量均规定置信度为95%（95%置信度对应的分位数Z＝1.96），极限误差为20%（d<＝0.2），层间离差系数不大于0.5(S<=0.5)。
13
根据上面公式求得道路运输能源消耗统计的必要样本量为：n=24 回归分析理论的样本容量计算
根据回归分析理论，要使用最小二乘法进行回归分析，样本容量应是解释变量的10倍。我们的道路运输能源消耗统计分析模型中自变量为2个，则样本容量至少要为20个，即n≥20。
综合以上，考虑调查成本等因素，规定每个省每个类别车型的样本车辆总数不应少于100辆。通常各省选择的典型车辆应包括表1、表2所列的全部类型，且各种类别的样本车辆数应不少于100辆。类别车型全省注册车辆数少于30辆的，该类别不进行数据采集；类别车型全省注册车辆总数大于30辆、但全省所有典型企业该类别车辆总数不足100辆的，则将所有典型企业的该类别的车辆全部作为数据采集对象。
（2）调查期的确定
调查期的确定原则：适度工作量且保证一定精度的样本量。
许多营运公司仍然采用满油箱制度，10天的调查期有利于准确测算油耗。 理论上，调查期规定的越长，则得到的数据会更精确。但是过长的调查期容易引起被调查人的疲劳，难以保证填报数据的准确性。与其多而不准，不如少而精。
设置过长的调查期也会大大增加调查成本。
5、统计基础数据采集项目
统计基础数据采集项目分为三个部分： （1）基本信息部分
基本信息部分按《行驶证》填写，是为了掌握被采集数据车辆的基本信息，便于对车辆分类，也有利于展开单车的能耗分析，主要内容有：厂牌型号、总质量、核定载质量（核定客位数）、整备质量、车辆登记日期、燃料类型等。
（2）综合信息部分
综合信息部分是驾驶员的估计值，有利于对该车全年的情况了解，主要内容有：年行驶里程、车辆空车行驶百公里油耗、车辆满载行驶百公里油耗等。
（3）统计部分
统计部分需要驾驶员或基层统计人员填写10个工作车日的数据，主要内容有：行驶里程、空驶里程、载货质量（载客人数）、燃料消耗量等。
14
上述采集项目是能源消耗统计所不可缺少的，对基层统计人员乃至驾驶员均不需通过计算可直接得到的。
6、百车公里燃料消耗量及百吨公里燃料消耗量计算模型 （1）数学模型
影响车辆油耗的主要因素，包括：周转量、运量、车辆技术状况、里程利用率、实载率（或载重量利用率）、地区气温、路面等级、海拔高度等。鉴于目前的统计资料中还不能提供分燃料类型和载货载客汽车分车型的周转量、运量等指标，因此，初步建立车辆油耗的模型如下：
y01x12x23x34x45x56x6
式中：
y－百车（吨）公里燃料消耗量；x1—载重（客）量利用率；x2—里程利用率；
x3—车辆技术状况；x4—路面等级；x5—海拔高度；x6—地区气温。
（2）统计模型的检验 A．显著性检验
对模型进行显著性检验，主要是检验总体的自变量x1，x2,x3,.....xp与因变量y之间是否满足线性关系，如果不满足可以通过剔除一些变量来使其满足线性关系，具体的方法如下：
p0 如果接受H0表明随机变量y与x1，x2,x3,.....假设H0:12......xp之间
的关系由线性回归模型表示不合适。取F检验，用n组数据验证多元线性回归方程显著性。
F
SSR/p
~F(p,np1)
SSE/(np1)
式中：
SSR(yiy)2为回归平方和
i1
n
SSE(yiyi)2为残差平方和
i1
n
15
1n
yyi
ni1
p－因变量个数
n－观测点个数
n为实际调查中获得的n组调查数据（样本观测值） （yi xi1 xi2 ...... xnp) i1,2,......,
记总离差平方和 SST(yiy)2，则：
i1
n
SSTSSRSSE
ˆiy)2是回归值（估计值）与y的平均值之差的平方和，它反映了自变SSE(y
i1n
量x1，x2,x3,.....xp的变化所引起的y的波动。SSR是总离差平方和SST中由回归方程解
ˆi)2是y的实际值与回归值之差的平方和，它是由随机因素释的部分。SSE(yiy
i1n
以及测量误差引起的，它的大小反映了测量误差及其随机因素对y的影响，是总离差平方和SST中未被回归方程解释的部分。一个回归模型要能较好地拟和样本观测值，总离差平方和SST中回归平方和SSR所占的比例越大，则线性回归效果越显著；相反残差平方和SSE所占的比例大，则线性回归效果就不好。
由给定的显著性水平a，查F分布表求出F(p,np1)的值，如果
F(p,np1)Fa，则拒绝假设H0，认为在显著性水平a下，y对x1，x2,x3,.....xp有显
著的线性关系。
B．回归系数检验
对模型进行回归系数检验，目的是因为在多元线性回归中，回归方程显著并不意味着每个自变量对y的影响都显著，因此就应从回归方程中剔除那些次要的，可有可无的变量，重新建立更简单的回归方程，所以需要对每一个自变量进行显著性检验。显然，如果某个自变量xi对y的作用不显著，那么在回归模型中，它的系数i就可以取值为零。所以，检验自变量xi是否显著就等价于检验假设。
16
假设：H0：i0，i1,2,......p 通过F检验
Fi
SSE（/np1）
ˆ/ciii
式中：
cii－矩阵(T)1对角线上第i个元素；
ˆi－前面通过最小二乘法求出的系数值。
如果FiF时拒绝假设H0，说明xi对y的影响显著。否则影响不显著，应该剔出该变量。如果Fi都小于Fa，就剔除Fi值最小的一个对应的xi变量，重新建立回归模型，然后再重新验证总体变量显著性，再对回归系数显著性进行检验。直到所有的
Fi都大于Fa，经过几次的变量剔除，剩余的变量将最终确定为回归模型的变量。
通过显著性检验、回归系数检验，从而达到优化统计变量的目的，使统计模型实现优化、简洁、实用。
（3）统计模型简化
对于统计期内，地区气温影响因素可不考虑；对于各省内，路面等级、海拔高度影响因素可不考虑；由于车型分类已较细化，且采集数据的各类典型车辆的车辆技术状况分布不会太集中，该影响因素也可不考虑。则车辆油耗的模型可简化为：
y01x12x2
式中：y－百车（吨）公里燃料消耗量；x1—载重（客）量利用率；x2—里程利用率。
我们运用部分运输企业的数据进行检验，上述简化模型得到了较好的印证。
7、各省百车公里燃料消耗量修正
由于统计期是10多个工作车日，但统计的报告期可能是全年的，因此各省统计期百车公里燃料消耗量应修正到全年的百车公里燃料消耗量。在全省范围内，简化模型范围以外的影响因素是气温变化（表22）。因此统计期百车公里燃料消耗量应折算到标准状态下，即除以GB 4352-84《载货汽车运行燃料消耗量》或GB4353-84《载
17
客汽车运行燃料消耗量》中的气温修正系数Kt。然后，再将标准状态的百车公里燃料消耗量折算到该省全年的气温变化情况下的百车公里燃料消耗量，即乘以表23所对应的系数。
同理，如果某省不能采集到统计基础数据，则可对临近省的百车公里燃料消耗量用道路修正系数Kr及海拔高度修正系数Kh进行修正后得到。当然，这是一种应急办法，最好不用。
18
表22 各省年均气温数据
省份名称
年均采样
海拔,气点个
米
温°C 数
44 55 463 139
4 1 2 4
1月
1.85 -3.70 5.85 10.70 -6.56 13.35 12.11 4.65 18.40 -5.50 0.36
2月 3月 4月 5月
3.93 -0.70 7.40
8.75 15.70 20.95 5.80 14.20 19.90 11.35 16.65 20.70
6月
25.03 24.40 23.80 25.98 18.59 27.32 27.48 21.43 28.70 23.60 24.90 18.84 24.95 25.33 19.88 23.95 26.08 20.99 18.96 21.15 10.42 23.87 22.38 22.70 23.80 18.50 24.60 15.90 23.32 20.21 24.23
7月 8月 9月 10月 11月 12月
27.65 26.95 22.18 16.45 26.20 24.80 20.00 13.10
9.80 4.60
4.05 -1.50 7.75
安徽 15.3 北京 12.3 重庆 16.5 福建 19.8 甘肃
7.9
26.60 26.60 22.15 17.15 12.40
11.40 14.43 18.98 22.70 -3.21
2.74
9.69 14.86
28.40 27.88 25.60 21.78 17.03 12.38 20.63 19.55 14.44
7.92
0.91
-4.86
1656 10 25 115
6 8 4 3 5 5
广东 21.7 广西 21.3 海南 24.5 河北 11.1 河南 14.2 黑龙江 2.5 湖北 16.3 湖南 17.1 吉林
5.7
14.20 17.28 21.57 24.97 13.45 16.99 21.84 25.33 6.23
10.60 15.50 18.90
28.43 28.15 26.83 23.83 19.23 15.03 28.29 27.99 26.40 22.85 18.21 14.14 23.18 22.68 19.65 15.45 11.00
6.70
贵州 14.7 1203
16 204 191 208 178 137 211 17 79 91 933 1231
19.40 22.23 25.60 27.83 -2.32 2.90
4.44 12.98 19.08 8.04 15.32 20.40
28.77 28.23 27.17 25.37 22.40 19.40 25.40 24.12 19.12 12.16 26.70 25.52 20.76 15.02 21.74 19.87 13.11
4.01
3.42 8.16
-3.22 2.42
14 -20.35 -15.47 -5.56 5.33 13.11 4 4 5 4 5 8
4.03 5.13
5.95 6.88
10.15 16.58 21.30 10.65 17.05 21.83
-7.68 -17.27
6.18 7.70
27.55 27.20 22.70 17.30 11.48 28.28 27.75 23.48 18.13 12.63 22.90 21.72 15.20
6.92
-14.80 -10.28 -1.60 7.90 14.86 1.13 6.18 -9.00
2.93 7.90 -5.63
7.63 14.25 19.70 11.88 18.04 22.68 1.44
9.80 16.26
-2.96 -11.50 9.43
3.35 8.42 -5.90
江苏 14.5 江西 18.1 辽宁 宁夏 青海
8.7
27.03 26.58 22.05 16.28
29.08 28.58 24.80 19.76 13.74 23.89 23.31 17.83 10.38 21.44 19.36 12.97 23.10 21.25 15.90 12.55 11.93 7.68
4.52 8.85 1.24
1.46
内蒙古 3.8
8.6 1.0
19 -16.17 -12.35 -4.10 6.02 13.77 2
-7.95
-4.10
2.75 10.70 16.80
-5.69 -13.38 1.00
-5.70
3293 12 -12.25 45 760 731 8
6 5 4 1
-1.52 -5.82 -3.15 4.70 2.44 -3.50 -1.60
-8.65 -3.30 2.04 6.94 0.70 -2.22 0.28 6.00 4.78 -0.60 1.50 -5.99
6.25 13.50 19.02 4.12 12.14 18.24 6.08 13.18 18.50 9.20 14.70 20.30 8.62 12.64 16.23 5.90 14.30 20.00 5.20
8.40 12.30
-6.18 -10.99 7.27 2.54 4.65
0.83 -3.86 -1.40 7.80 3.18 -1.10 -1.20 -7.78 9.02 8.28
山东 13.1 山西 10.1 陕西 11.5 上海 16.6 天津 12.7 西藏 新疆
8.0 9.2
25.87 25.25 20.95 14.90 24.00 22.40 17.02 10.52 24.55 23.35 18.00 11.83
28.00 27.80 24.40 19.20 13.50 19.73 19.47 16.38 12.45 26.60 25.60 20.90 13.90 15.70 14.70 12.90 25.16 23.64 18.02
8.70 9.49
7.49 5.30 2.90 0.06
四川 11.8 1915 11
5 3659 881
1 1
18 -10.45 9 4
8.66 5.88
2.98 13.13 19.08
云南 15.3 1819 浙江 17.1
39
10.43 13.61 16.54 19.01 6.80
10.25 15.85 20.55
19.97 19.73 18.51 16.13 12.33 28.00 27.85 24.05 19.23 13.78
表23 各省年均气温修正系数
省份 安徽 北京
修正系数 1.01 1.01
省份 江西 辽宁
修正系数 1.00 1.02
19
重庆 福建 甘肃 广东 广西 贵州 海南 河北 河南 黑龙江 湖北 湖南 吉林 江苏
1.00 1.00 1.02 1.00 1.00 1.00 1.01 1.02 1.01 1.04 1.00 1.00 1.02 1.01
内蒙古 宁夏 青海 山东 山西 陕西 上海 四川 天津 西藏 新疆 云南 浙江
1.03 1.02 1.03 1.01 1.02 1.01 1.00 1.01 1.01 1.01 1.02 1.00 1.00
六、需要交通行业公路运输统计上协调解决的问题
考虑到不同细分类型的车辆油耗指标差异较大，所以采用了车辆分类计算单耗及油耗的方法。各省份及全国燃油消耗量的确定都离不开细分车型的车辆数、周转量这一重要指标。虽然我们对细分车型周转量使用上作了避让的准备措施，但各个地方的细分车型数据是必须的，这是本统计分析方法中一个无法逾越的问题，需要交通行业公路运输统计上协调解决。
20
本文来源：https://www.dywdw.cn/e2319a9e66ce0508763231126edb6f1aff007120.html
下载此文档
搜索文档
阅读：
文档下载
2022-10-08
