公主岭市交通运输发展“十四五”规划2.docx

第 3 章 经济社会和交通发展需求 3.1 经济社会发展需求 3.1.1 经济社会发展相关规划 目前，公主岭市正积极以习近平新时代中国特色社会主义思想为指导，全面 贯彻党的十九大和十九届二中、三中、四中全会精神，统筹推进“五位一体”总 体布局，协调推进“四个全面”战略布局，坚持以人民为中心的发展思想，坚持 稳中求进工作总基调，树立新发展理念，坚持推进高质量发展，以供给侧结构性 改革为主线，坚持深化改革、扩大高水平开放，服务国家重大战略实施，落实交 通强国建设纲要、国家综合立体交通网规划纲要部署要求，加快构建安全、便捷、 高效、绿色、经济的现代化综合交通运输体系，引领“一主、六双”产业空间布 局协调发展，为人民满意提供支撑和保障。 李克强总理代表国务院在十三届全国人大三次会议上作的《政府工作报告》 中指出今后发展主要目标和下一阶段工作总体部署是增强发展新动能，推动制造 业升级和新兴产业发展，提高科技创新支撑能力，深入推进大众创业万众创新， 全面推进“互联网+” ，打造数字经济新优势。加强新型基础设施建设，发展新一 代信息网络，拓展 5G 应用，支持电商网购、在线服务等新业态发展，提升县城 公共设施和服务能力。 我市建设长春南部副中心，依托长春国家农业高新技术产业示范区、长平一 体化建设，重点发展食品、装备制造、现代物流、现代种业等主导产业。加快融 入长春国际汽车城、国家区域创新中心，建设长春南部物流枢纽、向南开放门户， 以及长春现代化都市圈新型中等城市。 力争到 2025 年，全域常住城镇人口达到 65 万人。 据此我市提出以下产业及经济规划布局。 1、产业发展空间规划 （1）第一产业 加快农业产业化步伐，实现农业的持续发展，农民的增产增收。充分利用区 位、生态、资源、气候等优势和特点，依靠科技兴农，加快推进品种改良、产品 升级，大力发展观光农业、精品农业、效益农业、出口创汇农业和生态休闲农业； 以基地建设和加工园区建设为依托，加快农业产业化进程，延伸农业产业链条， 构筑具有公主岭特色的现代农业产业体系；加快农业资源的整合，发挥规模效益， 推进农村经济合作组织的发展。大力发展特色农业、绿色农业，加快农村地区的 城镇化步伐。 （2）第二产业 打造高端产业集聚的出口加工制造业大力发展现代化外向型出口加工业，积 极推进组团式产业落地，推进产业向着技术先进化、产品高端化、种类多样化和 市场国际化的方向发展。重点发展先进制造业，以汽车零部件及装备制造、木制 品精细加工、电子信息产品加工、高档纺织服装加工、绿色食品与海产品加工、 现代生物医药保健品加工、循环产业等为突破方向，建设大型先进制造业集群和 循环产业集群。 （3）第三产业 旅游休闲产业。围绕把旅游业培育成新的支撑产业的目标，将“生态、养生、 休闲、体验”深度融合，按照“以农促游、以旅强农、农旅融合”的总体思路， 不断提升旅游产品的品位和档次，提高旅游商品的创新和开发。打造公主岭的城 市公园。依托二十家子、龙山独特的民俗和生态资源优势，以龙湖旅游度假区建 设为龙头，重点建设一批以自然、田园风光为主，寓休闲、健身、度假、娱乐、 观光、民俗、竞技于一体的滑雪场、滑冰场、各种体育赛场、满族渔猎竞技、野 生动物园、玫瑰园等特色旅游项目。将南部新区打造成公主岭的城市公园，满足 人民群众不断增长的精神文化需要。充分发掘公主岭历史文化资源。依托公主岭 的历史人文资源，加快历史文化与旅游业的融合发展。重点建设公主陵原址恢复、 于凤至故居纪念馆、俄式建筑群、大青山遗址、信州古城遗址恢复、五家子古城 遗址、马占山抗日纪念馆等项目。充分发挥公主岭生态农业优势。依托区域特色 农业资源，加速发展特色农业观光旅游、休闲度假旅游、民俗体验旅游、绿色健 康旅游。重点建设环长带农业休闲度假项目、102 线风景大道绿化景观带工程。 加速创建一批乡村旅游名镇、名村，力争创建国家级休闲农业、乡村旅游示范县、 示范点。南部新区建设做乘法。依托南部新区的青山绿水，着力建设生态旅游和 生态宜居区。积极推进龙湖旅游度假区、萨满文化园、万亩玫瑰园等一批旅游重 点项目，启动“旅游专线”，整体开发二十家子、龙山生态旅游资源，建设和保 护并重，将南部新区打造成文化底蕴深厚、配套服务完善、山水辉映、生态宜居 的城市公园。 2、经济产业空间布局 首先，依托 S102 交通轴线，利用八屋镇、十屋镇等西部城镇良好的油气资 源禀赋，大力推动特色油气产业发展和壮大，围绕油气资源，延长油气产业链。 同时，通过发展范家屯镇及大岭镇的工业，带动 S102 沿线城镇发展，推进北部 乡镇城镇化进程。 其次，公主岭经济开发区加快实现与长春的同城对接；大岭汽车物流经济开 发区利用 S102，向怀德工业集中区进行扩展延伸，推动东北部分乡镇经济增长； 国家农业科技园区重点进行科技农业和特色农业规划，以农业弥补工业、拉动服 务业。 最后，进一步完善岭东工业集中区、怀德工业集中区等相关经济产业的规划。 3.1.2 经济社会发展预测 社会经济指标预测是在对现状和未来发展趋势进行分析研究的基础上，参考 相关规划思路，采用定量和定性分析相结合的方法综合确定的。宏观定性方面， 本项目充分参考《公主岭统计年鉴（2011～2020）》、《公主岭市国民经济和社会 发展第十三个五年规划纲要》等相关的材料中的预测结果；定量方面，采用数理 分析的方法对规划区域人口和社会经济发展的主要指标进行预测。预测过程采用 了回归分析、指数平滑、复合函数等多种方法，综合考虑检验指标分析和实际情 况，从中优选出预测模型。其中规划区域的相关人口、经济数据指标来源于《公 主岭统计年鉴》以及各区域提供的相关资料文件。预测特征年为 “十四五”规 划结束年份 2025 年及反应未来经济发展及人口趋势年份 2030 年和 2035 年。 3.1.2.1 预测方法 1、时间序列分析法 将某一变量或指标的数量值或观测值，按其出现时间的先后次序，以相同的 时间间隔排列的一组数据 x1 ， x2， x3， x4... xn,称为时间序列。社会经济变量总是 会受到各种动态因素的影响，时间序列就是这些动态因素影响的总结果，一般表 现为动态变化。 其中指数平滑法是一种加权移动平均的时间序列分析方法，适用于中短期经 济发展趋势的预测。其原理是任一期的指数平滑值都是本期实际观察值与前一期 的指数平滑值的加权平均，在加权平均中，用到了新数据 xt ，体现了重视近期数 据的思想，也用到了老的平滑值，一定程度地抵掉了新信息 xt 中包括的随机干扰， 起到了平滑数据、显示规律的作用。指数平滑法分为一次指数平滑、二次指数平 滑、三次指数平滑和高次指数平滑四种。 （1）一次指数平滑法 设 xt 为时间序列中时点 t 的观测值，其样本数为 N，每次平滑地求算术平均 值所采用的观测值个数为 n，在第 t 时点的指数平滑值 st 为： 1 St = (xt +xt- 1 +xt- 2 +... +Xt- n+1) n 1 1 1 = xt + (xt- 1 +xt- 2 +... +Xt- n+1 +xt- n ) - xt- n n n n 1 1 = xt +St- 1 - xt- n (令xt- n » St- 1) n » 1 n n xt +St- i - 1 S n t- 1 1 1 = xt +(1- )St- 1 n n 1 1 ® ¥ 时， ¾¾ ®0。 当 n =1 时， =1；当 n ¾ ¾ n n 1 令 a = ， a 介于 1 和 0 之间，称 a 为平滑系数。最终获得构造一次指数平 n 滑数列的递推公式为： St =a xt +(1- a )St- 1 ，式中 St 为第 t时点的指数平滑值，即 ' ' ' ' ' ' ' 为第 t+1 时点的预测值 yt+1， yt+1 =St 或 yt =St+1 。 St 迭代计算时的初始值 S0的确 定，最简单且常用的方法是令 S0 =x1 (时间序列的首项)。平滑系数 a 的取值关系 ' 到计算结果是否合理，一般由经验给定，大多采用 0.05-0.8。 （2）二次指数平滑 ' 二次指数平滑是以相同的平滑系数 a ，对一次指数平滑数列 St 再进行一次指 '' 数平滑，构成时间序列的二次指数数列 St 。 同上，初始值 S0 =S0 =x1，则: St =a xt +(1- a )St- 1 ' '' ' ' St'' =a St' +(1- a )St''- 1 （3）三次指数平滑 它是在二次指数平滑的基础上对时间序列进行三次指数平滑，同样令 S0' =S0'' =S0''' =x1，则： St' =a xt +(1- a )St- 1 St'' =a St' +(1- a )St''- 1 St''' =a St'' +(1- a )St'''- 1 （4） 、指数平滑预测模型 对经过处理的数据（平滑值），再作适当变换即可构成下述预测模型： 线性模型： yt+T =at +bT t 非线性模型： yt+T =at +bT t +cT t 2 式中： yt+T — t+ T 时刻的预测值； T —以 t为起点向未来延伸到 T 时刻，即表示 t以后的外推时间。 模型中 at 、 bt 、 ct 的计算方法如下： 线性模型： at =2St' - St'' a bt = (St' - St'' ) 1- a 非线性模型： at =3St' - 3St'' +St''' a bt = [(6- 5a )St' - 2(5- 4a )St'' +(4- 3a )St''' ] 2 2(1- a ) ct = a2 [St' - 2St'' +St''' ] 2 2(1- a ) 2、回归分析法 回归预测是基于事物之间的相关关系的一种数理统计预测方法。在回归预测 中，首先要对预测对象（因变量）进行定性和定量的分析，确定影响其变化的一 个或多个因素（自变量），然后通过预测对象和影响因素的多组观察值建立适当 的预测模型，最后应用此预测模型对事物进行预测。回归分析法分析模型有线性 模型和非线性模型两种。 3.1.2.2 人口预测 人口是进行交通运输需求预测的一个重要影响因素，人口的流动是客运流量 构成的基础，是区域生产和消费水平的重要标志之一，对货物的流动方向和数量 也将产生重大的影响。由于我国人口情况受政策影响较大，并非单纯的自然机械 生长，所以选取规划区域内近 10 年人口作为预测基础数据进行分析。 规划区域内近几年受计划生育政策和其他因素影响，人口逐渐趋于平稳。人 口自然增长率整体呈略微下降趋势。人口情况见表 3-1。 表 3-1 规划区域连续 10 年总人口情况表单位：万人 规划区域 公 公主岭 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 109.94 108.23 106.94 106.71 105.74 104.66 103.40 103.12 102.89 101.39 市 岭 主 公主岭市内 29.41 26.35 26.03 25.64 25.48 25.06 24.58 25.92 24.37 - 范家屯镇 9.03 8.85 8.89 8.75 8.41 8.37 8.27 8.19 8.11 - 杨大城子镇 5.31 5.22 4.93 4.95 5.00 4.86 4.81 4.80 4.77 - 怀德镇 10.54 10.23 9.97 10.04 10.03 9.98 9.85 9.81 9.77 - 响水镇 3.82 3.82 3.88 3.90 3.92 3.88 3.84 3.31 3.86 - 黑林子镇 2.83 5.71 5.66 5.67 5.56 5.49 5.44 5.45 5.44 - 大岭镇 3.83 3.74 3.73 3.78 3.74 3.71 3.69 3.70 3.74 - 双城堡镇 7.66 7.54 7.49 7.52 7.53 7.42 7.33 7.33 7.32 - 桑树台镇 2.52 2.46 2.43 2.45 2.44 2.40 2.38 2.38 2.38 - 秦家屯镇 5.32 5.20 5.20 5.14 5.04 4.98 4.93 4.93 4.92 - 二十家子镇 2.34 2.23 2.22 2.23 2.11 2.11 2.09 2.08 2.07 - 陶家屯镇 3.12 3.08 3.09 3.10 3.10 3.07 3.04 3.04 3.03 - 玻璃城子镇 3.14 3.13 3.10 3.14 3.14 3.10 3.09 3.09 3.08 - 朝阳坡镇 3.17 3.10 3.04 3.05 3.07 3.07 3.04 3.05 3.05 - 八屋镇 3.39 3.30 3.28 3.29 3.22 3.21 3.20 3.20 3.20 - 大榆树镇 2.71 2.69 2.69 2.69 2.66 2.64 2.62 2.61 2.60 - 十屋镇 2.9 2.86 2.83 2.85 2.81 2.82 2.79 2.79 2.79 - 毛城子镇 2.55 2.54 2.35 2.38 2.40 2.39 2.36 2.37 2.36 - 双龙镇 2.38 2.34 2.34 2.32 2.27 1.47 1.46 1.45 2.26 - 龙山满族乡 1.53 1.45 1.46 1.46 1.46 2.35 2.33 2.32 1.45 - 永发乡 2.44 2.40 2.35 2.36 2.35 2.28 2.27 2.26 2.32 - 报告对规划区域人口的预测主要依据对社会经济发展历史数据的分析，采用 一元线性回归分析的方法用线性模型拟合模型趋势外推，并参考如下规划中的宏 观定性分析： 以表 3-1 可以看出公主岭人口略有减少，主要受人口流出及生育减少因素影 响，其中人口流出因素影响较大。 结合国家“全面放开二胎”政策和经济发展等相关因素，用定量和宏观定性 相结合的方法确定模型，综合预测项目规划区域内未来 25 年人口变化情况。规 划区域人口预测模型见表 3-2；规划区域人口预测结果见表 3-3。 表 3-2 规划区域人口预测模型 预测模型 R2 相关系数 公主岭 Y=0.948X+110.36 0.98 公主岭市内 Y=0.34X+26.715 0.99 范家屯镇 Y=0.133X+9.1832 0.93 杨大城子镇 Y=0.0768X+5.3196 0.80 规划区域 公主岭市 怀德镇 Y=0.093X+10.478 0.82 响水镇 Y=0.004X+3.811 0.87 黑林子镇 Y=0.051X+5.7679 0.94 大岭镇 Y=0.017X+5.8116 0.84 双城堡镇 Y=0.042X+7.665 0.85 桑树台镇 Y=0.018X+2.511 0.83 秦家屯镇 Y=0.058X+5.353 0.96 二十家子镇 Y=0.036X+2.3952 0.87 陶家屯镇 Y=0.011X+3.1936 0.82 玻璃城子镇 Y=0.008X+3.1497 0.90 朝阳坡镇 Y=0.011X+3.1166 0.81 八屋镇 Y=0.025X+3.3726 0.87 大榆树镇 Y=0.014X+2.7274 0.91 十屋镇 Y=0.014X+2.8925 0.82 毛城子镇 Y=0.028X+2.5535 0.81 双龙镇 Y=0.159X+2.7215 0.82 龙山满族乡 Y=0.146X+1.1373 0.80 永发乡 Y=0.025X+2.4515 0.93 表 3-3 规划区域人口预测表单位：万人 规划区域 公 主 岭 市 2025 2030 2035 2040 2045 公主岭 117.00 121.74 126.48 131.22 135.96 公主岭市内 29.10 30.80 32.50 34.20 35.90 范家屯镇 10.11 10.78 11.44 12.11 12.77 杨大城子镇 5.86 6.24 6.63 7.01 7.39 怀德镇 11.13 11.59 12.06 12.52 12.99 响水镇 3.84 3.86 3.88 3.90 3.92 黑林子镇 6.12 6.38 6.63 6.89 7.14 大岭镇 5.93 6.02 6.10 6.19 6.27 双城堡镇 7.96 8.17 8.38 8.59 8.80 桑树台镇 2.64 2.73 2.82 2.91 3.00 秦家屯镇 5.76 6.05 6.34 6.63 6.92 二十家子镇 2.65 2.83 3.01 3.19 3.37 陶家屯镇 3.27 3.33 3.38 3.44 3.49 玻璃城子镇 3.21 3.25 3.29 3.33 3.37 朝阳坡镇 3.19 3.25 3.30 3.36 3.41 八屋镇 3.55 3.67 3.80 3.92 4.05 大榆树镇 2.83 2.90 2.97 3.04 3.11 十屋镇 2.99 3.06 3.13 3.20 3.27 毛城子镇 2.75 2.89 3.03 3.17 3.31 双龙镇 3.83 4.63 5.42 6.22 7.01 龙山满族乡 2.16 2.89 3.62 4.35 5.08 永发乡 2.63 2.75 2.88 3.00 3.13 3.1.2.3 经济预测 1、定性分析预测 至 2020 年底，经初步核算，全市地区生产总值 314.7 亿元，人均地区生产 总值达到 30816 元。三次产业结构进一步优化，一、二、三产业增加值占地区生 产总值的比重为 26.2:21.9:51.9。 图 3-1 公主岭市地区生产总值增长情况（%） 表 3-4 2015-2020 年三次产业增加值占地区生产总值比重及贡献率情况(单位：%) 类别 三次产业比重 对经济增长的贡献率 一产 二产 三产 一产 二产 三产 2015 22.9 40.3 36.8 14.4 52.2 33.4 2016 20.4 40.8 38.8 21.8 31.2 47.0 2017 20.1 38.1 41.8 16.0 28.1 55.9 2018 17.3 37.4 45.3 5.0 31.7 63.3 2019 26.2 21.9 51.9 8.5 39.0 52.5 2020 27.2 21.5 51.3 -2.3 0.1 -0.4 报告对于经济的定性分析预测充分参考规划区域各地区政府工作报告、国民 经济和社会发展十三五纲要以及城市总体规划等相关材料中对经济发展的分析 和预期目标。规划区域经济发展定性预测见表 3-5。 表 3-5 规划区域各阶段经济发展定性预测表 区域 公主岭 2021 年 2025 年 2030 年 2035 年 亿元 年递增 亿元 年递增 亿元 年递增 亿元 年递增 541 6% 808 6% 1081 6% 1379 5% 2、定量分析预测 本报告对规划区域社会经济发展指标的预测主要依据对社会经济发展历史 数据的分析，采用回归分析法以及时间序列分析法对 GDP 进行预测。为了保证 预测的可靠性，定量分析选取规划区域内近 10 年国内生产总值指标作为预测自 变量。 时间序列分析法采用三次指数平滑法，对基础数据进行三次指数平滑，采用 的是非线性模型。规划区域经济呈快速上升趋势，故平滑系数 a 的取值为 0.7。 回归分析法采用的是非线性模型二次多项式拟合。规划区域指数平滑法预测模型 见表 3-6；规划区域回归分析法预测模型见表 3-7； 表 3-6 规划区域 GDP 指数平滑法预测模型 规划区域 预测模型 公主岭 Y2019+T=474.99+65.078T-0.156T2 表 3-7 规划区域 GDP 回归分析法预测模型 规划区域 预测模型 R 2 相关系数 公主岭 Y=0.6327X2+15.848X+7.6903 0.98 指数平滑法适用于对数据未来发展趋势的短期预测，回归分析法非线性模型 适用于对增长率非线性变化数据的拟合与预测，适用于对经济的中、远期预测。 且二次多项式模型的相关系数较高。 经过对指标样本进行回归拟合以及三次指数平滑，根据两种预测方法的特点， 选定指数平滑法模型对近期 2025 年经济进行预测，对于中期 2030 年、远期 2035 年采用回归分析法非线性模型进行预测。再结合定性分析最终确定预测结果，更 准确的体现未来经济发展的总体趋势。 规划区域未来 15 年 GDP 预测结果见表 3-8。 表 3-8 规划区域 GDP 预测表单位：亿元 规划区域 2021 2025 2030 2035 公主岭 668.82 799.33 1052.56 1337.43 3.2 交通运输发展需求 3.2.1 公主岭交通发展面临的形势 “十四五”期是我国开启社会主义现代化强国建设新征程的第一个五年规划， 是我省加快实现全面振兴全方位振兴最为重要的五年规划，是我市大有可为的机 遇期也是实现转型跨越发展的战略期也是我市迈进长春市市辖区重大历史节点 最为关键的五年规划。 1、经济新常态要求综合交通创新发展 目前，公主岭市随着经济转入中高速平稳增长，产业结构调整步伐加快，运 输需求结构也将随之发生重大变化，个性化、多样化、快速化需求将日益增多。 推动我市交通运输快速转型发展，要求以适度超前和改革创新的眼光，统筹考虑 公路、铁路等各种运输方式间的功能分工、有效衔接与协调配合，优化整合交通 资源。合理布局不同区域、不同层次、不同方式的运输网络，从全局角度系统谋 划综合交通基础设施网络、运输服务系统与支持保障系统，完善与综合交通相适 应的机制体制，构筑现代化综合交通运输体系，发挥综合运输的整体优势与组合 效率，全面引导和支撑经济社会转型跨越发展，促使我市在吉林省乃至全国经济 发展格局中更好发挥自身优势和竞争优势。 2、资源环境约束要求综合交通绿色发展 “十四五”时期，交通基础设施建设需求持续增长，能源消耗不断增加，资 源环境刚性约束不断增强，交通运输行业面临的节能减排和生态保护压力加大。 因此，要加快转变交通发展方式，在项目设计、建设和运行管理的全生命周期， 节约集约利用资源，降低能源耗用，高度重视生态环境保护和污染防治。要不断 优化运输结构，坚持公共交通优先导向。要大力发展多式联运，构建集约高效的 运输服务体系。要推广使用低碳环保运输装备，倡导绿色出行，推动交通运输发 展绿色低碳可持续。 3、城乡客运一体化模式要求综合交通整体发展 城乡客运一体化发展需要合理布置城乡客运的相关元素，使其有机结合，以 确保城乡客运市场运行有序，城乡居民流动有序，进而推动城乡经济及社会和谐 发展。在城乡客运一体化运行模式中，客运场站、道路设施、管理设施及停车设 施等是基础性设施，道路设施是最基本的，是车辆运行的根本保证，场站则服务 于乘客和车辆，合理布局及适宜规模的场站设施是确保交通畅达的基础，也是调 节交通动态需求的主要手段。综合交通整体发展主要是构建以场站为中心便捷、 高效的城乡客运衔接关系，以衔接体系有效衔接城乡客运，发挥其整体功效。 4、全面保障改善民生要求综合交通共享发展 目前党中央已作出了精准扶贫、精准脱贫的一系列决策部署，要求充分发挥 交通扶贫对脱贫攻坚的基础支撑作用，通过扩大交通运输服务供给，全面提高共 享水平。要推进城镇交通运输服务向农村地区和贫困地区延伸，建设以支线铁路、 农村公路、通邮站点等为主体的基础交通网，提升交通基础设施的通达深度和覆 盖范围，完善交通基本公共服务和交通安全保障体系，促进广大农村地区和贫困 地区畅通人流、物流、信息流，努力使交通运输发展成果惠及更多人民群众。同 时，要强化交通安全意识，落实安全责任，提高交通的安全性、可靠性和应对自 然灾害、突发事件的保障能力。 5、国家区域发展战略实施要求综合交通开放发展 国家实施“一带一路”等区域发展战略，各地区发展必须在更大范围和更广 阔空间配置资源。国家区域战略要求吉林省必须把培育“丝绸之路”北线战略新 亮点置于战略中枢，以项目为抓手融入“冰上丝绸之路”，加快建设“滨海 2 号” 国际运输走廊。伴随着长春现代化都市圈新型中等城市，公主岭市将建设综合立 体交通走廊，无缝对接周边地区交通设施，构建内联外畅的综合交通运输体系， 为东北地区协调发展奠定基础，为打造内陆开放新高地提供支撑，形成国内互动 合作、国际开放共赢的空间经济新格局。 6、乡村振兴要求完善综合交通物流等服务配套设施 加快构建城乡道路运输一体化发展格局，深入推进“四好农村路”建设，加 快实施村屯硬化路畅通工程，推进国有林场场部居住区、林下经济节点的硬化路 建设。深化农村公路管理养护机制改革，健全管理养护长效机制，完善安全防护 设施。加快城市公交线网向周边乡(镇)和村庄延伸，鼓励发展镇村公交，实现具 备条件的建制村通客车，支持农村客运班线进行公交化改造。参照城市道路交通 组织方案和安防、照明灯规范标准管理国省干线及其他等级公路与城市道路相连 或穿越城镇建成区路段，对国省干线和其他等级公路与城市外环路相连、流量较 大的实行信号控制，合理分配路权，消除风险隐患。强化农村运输集散设施建设， 支持人口密集、客货流通需求旺盛的乡(镇)新建农村客货综合服务站，鼓励开展 客货同站改造。构建县、乡、村物流网络节点体系，提高乡(镇)和建制村物流节 点覆盖率。引导客运、物流经营者在旅游景区、休闲度假区、乡村旅游集聚区， 按需增设客货服务站点。积极推进交通、邮政、农业、供销、商务等部门物流设 施资源整合。 7、新一轮东北老工业基地振兴要求综合交通先行 随着新一轮东北老工业基地振兴、国家区域协同协调发展、军民融合等国家 重大战略的交汇叠加并深入实施，加速了我市产业转型升级步伐，对交通运输质 量水平和支撑服务能力提出了更详细的要求：一是新一轮东北老工业基地转型升 级战略和国家区域协同协调发展战略的深入实施，要求加强城市的交通联系和通 道互联互通，促进区域间经济的整合、激发经济活力、提高合作效率，推动区域 间协调发展；二是乡村振兴战略的实施要求进一步完善农村交通基础设施网络， 提高城乡交通运输均等化水平，着力补足农村交通短板，强化交通的“输血”、 “造血”功能。 3.2.2 公路交通运输需求 3.2.2.1 公路客货运输发展形势 1、公路运输发展趋势 随着吉林省经济的迅速发展，全省运输需求将有较大提高。公路运输机动灵 活、快速安全、方便舒适，具有将人与物从起点直接运送到目的地的快捷性、连 惯性、时间与空间的自由性，是中、短途运输和长途高价值、鲜货运输的骨干。 而且在经济运距内的综合运输费用，以公路运输最为便宜。随着公路等级的提高， 公路运输经济运距的提高，公路运输在综合运输系统中的地位将越来越重要。经 有关部门研究，在我国目前汽车性能比较落后，公路标准低的情况下，公路运输 的经济运距：运一般货物为 100～150 公里，运纺织、轻工、仪表、机械等产品 约为 200 公里，运高档产品鲜活易腐货物可达 400 公里。运客为 200～300 公里。 在经济运距内的综合运输费用，以公路运输最为便宜。随着公路等级的提高，汽 车性能改进，公路运输的经济运距将会大大提高，公路运输在综合运输系统中必 将居于越来越重要的地位，所以提高公路等级势在必行。 公路运输是吉林省主要的运输方式，对促进区域经济发展起主导作用。干支 结合、纵横交错的公路网络对沟通城乡商品流通，繁荣经济起着不可替代的作用。 随着社会需求的增长和建设资金的增加，公路技术更新、改造速度将加快，全路 网通行能力和服务水平不断增长；随着汽车向大型化、列车化、高速化、专用化 方向发展，公路运输的优势将进一步发挥。 2、客运形势分析 经济的发展不仅增加物资的流动和信息的交流，人员的流动也变得更加频繁。 由于居民收入的不断增长，生活水平的提高，旅游资源的大力开发以及人的价值 观和消费心理的变化，旅游人口将大幅度增加；其次，人口的增长、国际、区际 贸易往来的日益密切，经济技术交流也不断加强，长春公主岭人员交往频繁，都 将造成客流量的不断增加，客运周转量快速提高。 3、货运形势分析 随着吉林省经济的快速发展，货运量将大幅度增加。“三高”农业和创汇农 业迅速发展，大量优质、高效的农副产品需要通过方便的运输渠道迅速占领市场， 才能实现其高额经济效益；大、中、小城镇外向型工作的发展，同外部的原材料 市场和产品销售市场的紧密联系也将建立在顺畅快速货运的基础上，邮政业、物 流业也快速发展。 3.2.2.2 公路客货运输量预测 本报告根据历年来公主岭公路客货运输的发展历史， 总结其未来的发展趋势， 在此基础上，运用相关数据，建立合适的预测模型，对公主岭的公路运输客货运 量进行预测，主要采用的预测模型包括弹性系数法和指数平滑法。 1、弹性系数法 弹性系数法是在研究过去被揭示变量与解释变量增量变化之间关系的基础 上，通过综合判断解释变量在预测期的增量变化情况来预测被解释变量未来增量 的变化。弹性系数预测法的关键是确定弹性系数，这与预测人员对规律的认识水 平和经验有很大关系，有很大的不确定性，但它可以消除其他预测方法过分依赖 于原始数据，对政策等外部因素的影响反映迟钝的缺点，可以预测对象的不平稳 发展做出修正，因此在历史数据变化起伏较大或数据过少等情况下，弹性系数预 测法的结果往往更加接近实际。 交通运输与国民经济的弹性系数，反映了交通运输与国民经济的适应情况和 相互关系。用数学的方法来表示，即运输量的平均增长率预测可通过区域经济增 长来得到，弹性系数的公式如下： Iy = Ey× Ix 式中：Iy—公路运输发展速度（%）； Ix—国民经济（GDP）发展速度（%）； Ey—弹性系数。 发达国家的经验表明：在经济发展过程中，随着国民收入的增加及人民生活 水平的提高，人们对旅行的需求也会不断增加，城市内部及区间物质交流加快， 旅客运输量（周转量）、货物运输量的增长速度及增长持续时间加快，在相当长 的时间内，运输量弹性系数将接近乃至大于 1.0；在发展的稳定时期，客流增加 趋于稳定，同时未来运输产品向批次多、批量少、高附加值方向发展，运输量弹 性系数开始下降并少于 1.0。弹性系数与地区发展的阶段性相关，因而可在总的 趋势中呈现某种起伏。 从各时期客、货运弹性系数发展变化趋势看，历史年弹性系数总体水平较高， 基本呈现客运弹性明显高于货运弹性的规律，且从总体上看呈现下降的趋势。但 随着人们生活水平的提高，小汽车逐渐走进家庭，客运弹性仍将在一定时期内要 高于货运弹性。按此趋势推算，未来区域客、货弹性将会逐渐减小，且客车弹性 系数要高于货车弹性系数。 根据项目影响区中各地产业布局、结构以及区域发展规划等相关因素，根据 交通部规划研究院有关研究报告的研究结论，我国未来客货运输弹性系数在 0.7~0.9 之间的概率为 78.97%，根据研究区域的社会经济发展状况以及未来的发 展规划分析认为区域未来弹性系数在该研究结论的范围中的概率较大。 在上述分析的基础上，本规划通过收集和研究项目影响区历年的公路运输量 与 GDP 发展的关系，并充分参考省内其他地区的发展趋势，经过多次讨论确定 了项目影响区未来年的公路客、货运量与 GDP 的发展弹性系数，公主岭地区特 征年公路客运量的弹性系数为 0.90、0.85、0.80、0.75，公路货运量的弹性系数 为 0.85、0.80、0.75、0.70。然后根据弹性系数公式，算出未来年项目影响区公 路客货运输量的发展速度，利用计算得到的发展速度测算项目影响区各规划特征 年的公路客货运输量，计算过程及结果见表 3-9～表 3-12 所示。 表 3-9 公主岭项目影响区 GDP 及客货运量历史数据 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 GDP 385.1 420.2 448.1 464.8 470.2 275.4 303.8 314.7 客运量 641 634 605 998 922 859 840 427 货运量 1420 1562 1661 2804 3073 3215 2912 2991 注：表中 GDP 单位为：亿元，客运量单位为：万人，货运量单位为：万吨。 通过对表 3-9 进行计算，同时考虑对个年度重大事件的影响进行修正，可得 到各项目影响区 GDP 及公路客货运量的历史增长率，具体计算结果见表 3-10 所 示。 表 3-10 公主岭项目影响区 GDP 及客货运量历史增长率 地区 公主岭 年度 GDP 增长率 客运量增长率 货运量增长率 2013～2014 9.12% 1.09% 4.35% 2014～2015 6.63% 1.57% 4.44% 2015～2016 3.73% 1.72% 4.58% 2016～2017 1.17% 1.95% 4.57% 2017～2018 -41.43% -6.83% 4.62% 2018～2019 3.55% 2.33% 4.71% 2019～2020 3.59% -49.17% 2.71% 通过对表 3-10 进行计算，可得到各项目影响区 GDP 预测增长率，具体计算 结果和弹性系数取值见表 3-11 所示。 表 3-11 公主岭项目影响区 GDP 及客、货运量预测增长率及弹性系数 地区 公主岭 年度 GDP 增长率 客运量弹性系数 货运量弹性系数 2020～2025 5.15% 0.85 0.80 2025～2030 5.25% 0.80 0.75 2030～2035 3.55% 0.75 0.70 通过以上各表，进行弹性系数法计算可得到各项目影响区未来特征年 GDP 及公路客货运输量预测值，具体计算结果见表 3-12 所示。 表 3-12 公主岭项目影响区公路客货运输量预测值（弹性系数法） 地区 公主岭 GDP 客运量 货运量 （亿元） （万人） （万吨） 2025 832 1245 4565 2030 1074 1530 5537 2035 1279 1744 6260 年度 2、指数平滑法 指数平滑的基本思想是：预测值是以前观测值的加权和，对不同的资料给予 不同的权数。根据平滑次数不同，指数平滑法分为：一次指数平滑、二次指数平 滑和三次指数平滑法等，主要的模型构造如下： 一次指数平滑法： 设 xt 为时间序列中时点 t 的观测值，其样本数为 N，每次平滑地求算术平均 值所采用的观测值个数为 n，在第 t 时点的指数平滑值 St 为： 1 St = (xt +xt- 1 +xt- 2 +... +Xt- n+1) n 1 1 1 = xt + (xt- 1 +xt- 2 +... +Xt- n+1 +xt- n ) - xt- n n n n 1 1 = xt +St- 1 - xt- n (令xt- n » St- 1) n n 1 1 » xt +St- i - St- 1 n n 1 1 = xt +(1- )St- 1 n n 当 n=1 时，1/n=1；当 n→∞时，1/n=0。 令α=1/n，α介于 1 和 0 之间，称α为平滑系数。最终获得构造一次指数平 滑数列的递推公式为： St =a xt +(1- a )St- 1 ，式中 St 为第 t时点的指数平滑值，即 ' ' ' 为第 t+1 时点的预测值 yt+1， yt+1 =St 或 yt =St+1 。 St 迭代计算时的初始值 S0的确 ' ' ' ' ' 定，最简单且常用的方法是令 S0 =x1 (时间序列的首项)。平滑系数α的取值关系 到计算结果是否合理，一般由经验给定，大多采用 0.05~0.8。 二次指数平滑法： ' 二次指数平滑是以相同的平滑系数α，对一次指数平滑数列 St 再进行一次指 '' 数平滑，构成时间序列的二次指数数列 St 。 同上，初始值 S0 =S0 =x1，则: ' '' St' =a xt +(1- a )St'- 1 St'' =a St' +(1- a )St''- 1 三次指数平滑法： 它是在二次指数平滑的基础上对时间序列进行三次指数平滑，同样令 S0' =S0'' =S0''' =x1，则： St' =a xt +(1- a )St- 1 St'' =a St' +(1- a )St''- 1 St''' =a St'' +(1- a )St'''- 1 指数平滑预测模型： 对经过处理的数据（平滑值），再作适当变换即可构成下述预测模型： 线性模型： yt+T =at +bT t 非线性模型： yt+T =at +bT t +cT t 2 式中： yt+T — t+ T 时刻的预测值； T —以 t为起点向未来延伸到 T 时刻，即表示 t以后的外推时间。 模型中 at 、 bt 、 ct 的计算方法如下： 线性模型： at =2St' - St'' a bt = (St' - St'' ) 1- a 非线性模型： at =3St' - 3St'' +St''' a bt = [(6- 5a )St' - 2(5- 4a )St'' +(4- 3a )St''' ] 2 2(1- a ) a2 ct = [St' - 2St'' +St''' ] 2 2(1- a ) 本次对各项目影响区基础数据进行三次指数平滑，分析近些年项目影响区的 客货运量变化，经反复研究最终确定平滑系数 a 的取值为 0.7。预测公式及未来 特征年预测值分别见表 3-13～表 3-14 所示。 表 3-13 项目影响区公路客货运输量指数平滑法预测表 地区 项目 参数 A 参数 B 参数Α 模型 公主 客运量 862.17 43.46 0.7 Y2018+T=A2018+B2018T 岭 货运量 3343.53 1760.87 0.7 Y2018+T=A2018+B2018T 表 3-14 公主岭项目影响区公路客货运输量预测值（指数平滑法） 地区 公主岭 特征年 客运量（万人） 货运量（万吨） 2025 1177 4517 2030 1396 5488 2035 1615 6105 3、其它因素影响 以上预测结果主要依据历史数据获得。根据前面关于各项目影响区相关规划 的介绍，以及项目影响区的社会经济发展趋势，还需考虑诱增交通量对各项目影 响区未来公路客货运输量的影响。主要为前面所述各工业园区、105 城镇带的隆 起及旅游产业“三带三区连八景”的建设对各项目影响区未来公路客货运输量的 影响。 4、综合评价 依据以上弹性系数法和指数平滑法的预测结果，并在考虑其它因素对公路客 货运输量的影响基础上，经过多次研究和讨论，对两种方法的预测结果采取平均 值方式并增加其他因素影响，得到各项目影响区未来特征年公路客货运输量的最 终预测值见表 3-15。 表 3-15 项目影响区公路客货运量最终特征年预测值 地区 公主岭 特征年 客运量（万人） 货运量（万吨） 2025 1408 5262 2030 1779 6673 2035 2190 8051 3.3 交通量需求 3.3.1 历史交通量分析 为了解所在区域通道内交通量现状，采集了公主岭 4 条国省干线间歇式观测 站 2015 年～2019 年的观测数据，对各国省干线交通量变化情况进行分析，从而 更深的了解各国省干线通行状况。 省道 S001 经济圈公路交通量统计结果见表 3-16，年平均日交通量变化情况 如图 3-5,车型比例变化情况如图 3-6。 表 3-16 经济圈公路朝阳坡观测站历年交通量统计表 汽车 机动车绝对数（veh/d） 折算数 年度 中货 大货 拖挂 小客 大客 2011 108 198 97 111 244 97 855 1480 2012 382 92 121 65 385 170 1215 1723 2013 175 133 180 160 194 337 1179 2164 2014 609 91 209 87 305 177 1478 2187 2015 203 119 262 101 314 199 1198 2052 2016 201 99 108 78 951 93 1529 2021 2017 201 101 107 80 922 96 1507 2007 2018 206 104 106 89 936 99 1538 2064 2019 203 109 110 93 919 97 1532 2079 2020 474 234 254 206 2166 229 3563 4794 增长率 17.23% -12.01% 28.09% -2.34% 6.55% 19.63% 8.81% 8.51% 增长率 23.56% 18.50% -0.77% -19.60% 62.06% 3.53% 31.32% 23.63% 2011～ 2015 2015～ 2020 汽车 小货 小计 （pcu/d） 朝阳坡间歇观测站 6000 5000 4794 4000 3000 汽车折算数 2000 1480 1723 2164 2187 2052 2021 2007 2064 2079 1000 0 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 图 3-5 经济圈公路年平均日交通量变化 朝阳坡间歇观测站 2500 2000 小货 中货 1500 大货 拖挂 1000 小客 大客 500 0 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 图 3-6 经济圈公路车型比例变化 国道 G504 抚公公路交通量统计结果见表 3-17，年平均日交通量变化情况如 图 3-7,车型比例变化情况如图 3-8。 表 3-17 抚公公路二道沟观测站历年交通量统计表 汽车 机动车绝对数（veh/d） 折算数 年度 汽车 小货 中货 大货 拖挂 小客 大客 2011 84 193 127 192 520 191 1307 2264 2012 537 64 131 179 430 278 1619 2525 2013 439 282 289 28 290 363 1691 2530 2014 351 323 378 54 460 223 1789 2790 2015 114 108 78 324 930 56 1610 2781 2016 90 87 66 413 740 46 1442 2846 2017 97 91 72 414 738 48 1459 2879 2018 106 98 84 471 748 52 1558 3172 2019 128 115 86 520 876 54 1779 3554 2020 397 339 248 1469 2845 180 5478 10517 7.83% -13.48% -11.51% 14.02% 15.65% -26.31% 5.36% 5.28% 2011～ 2015 小计 （pcu/d） 增 长 率 2015～ 2020 增 长 36.61% 33.00% 33.68% 45.92% 32.26% 33.70% 35.82% 39.45% 率 二道沟间歇观测站 12000 10517 10000 8000 6000 汽车折算数 4000 2264 2000 2525 2530 2790 2781 2846 2879 3172 3554 0 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 图 3-7 抚公公路年平均日交通量变化 二道沟间歇观测站 3000 2500 小货 2000 中货 大货 1500 拖挂 小客 1000 大客 500 0 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 图 3-8 抚公公路车型比例变化 省道 S102 长双公路交通量统计结果见表 3-18，年平均日交通量变化情况如 图 3-9,车型比例变化情况如图 3-10。 表 3-18 长双公路怀德观测站历年交通量统计表 汽车 机动车绝对数（veh/d） 折算数 年度 汽车 小货 中货 大货 拖挂 小客 大客 2011 126 103 70 74 811 79 1263 1680 2012 561 149 125 14 444 95 1389 1740 2013 878 82 141 14 186 102 1404 1751 2014 960 92 159 22 201 118 1553 1964 2015 190 156 167 155 393 47 1109 1928 2016 182 198 54 35 1106 38 1614 1920 2017 181 194 66 47 1134 45 1667 2028 2018 183 200 79 62 1136 51 1711 2141 2019 187 181 156 154 1130 55 1864 2680 2020 464 455 525 579 2777 139 4939 7761 10.74% 10.94% 24.34% 20.50% -16.56% -12.02% -3.20% 3.50% 25.01% 30.68% 33.09% 38.95% 63.01% 30.91% 45.26% 41.64% 2011～ 增长 2015 率 2015～ 增长 2020 率 小计 （pcu/d） 怀德间歇观测站 9000 8000 7761 7000 6000 5000 汽车折算数 4000 3000 2000 2680 1964 1928 1920 2028 2141 1680 1740 1751 1000 0 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 图 3-9 长双公路年平均日交通量变化 怀德间歇观测站 3000 2500 小货 2000 中货 大货 1500 拖挂 小客 1000 大客 500 0 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 图 3-10 长双公路车型比例变化 国道 G102 京抚公路交通量统计结果见表 3-19，年平均日交通量变化情况如 图 3-11,车型比例变化情况如图 3-12。 表 3-19 京抚公路观测站历年交通量统计表 汽车 机动车绝对数（veh/d） 折算数 年度 汽车 小货 中货 大货 拖挂 小客 大客 2011 446 276 180 415 2123 204 3644 5399 2012 271 247 113 379 1887 152 3050 4556 2013 196 245 107 345 1689 129 2710 4093 2014 200 262 107 393 1201 132 2296 3834 2015 182 207 80 115 2353 234 3171 3856 2016 171 161 66 338 1597 161 2493 3765 2017 156 129 64 394 1428 138 2309 3719 2018 111 104 36 337 1375 734 2697 4179 2019 49 154 40 481 1377 1497 3597 5926 2020 136 520 132 1754 4439 5516 12497 20975 -20.10% -6.89% -18.35% -27.50% 2.60% 3.47% -3.42% -8.07% -7.01% 25.82% 13.34% 97.76% 17.20% 120.31% 40.90% 52.72% 2011～ 增长 2015 率 2015～ 增长 2020 率 小计 （pcu/d） 刘房子间歇观测站 25000 20975 20000 15000 汽车折算数 10000 5399 5000 5926 4556 4093 3834 3856 3765 3719 4179 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 0 2011 2019 图 3-11 京抚公路年平均日交通量变化 2020 刘房子间歇观测站 6000 5000 小货 4000 中货 大货 3000 拖挂 小客 2000 大客 1000 0 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 图 3-12 京抚公路车型比例变化 2018 2019 2020