中小客车总量调控管理后广州市交通态势探究

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1、中小客车总量调控管理后广州市交通态势探究摘要：该文根据广州市机动车历史数据，通过建立数学模型对广州市中小客车总量调控的效果进行预测分析，同时尝试探讨动态配额与总量控制目标之间的关系，以期为进一步完善广州交通调控管理、清晰后调控时代广州交通发展态势与应对策略提供参考。关键词：机动车总量调控管理动态配额中图分类号：U49文献标识码：A文章编号：1674-098X(2013)05(a)-0189-02根据广州市社会经济发展情况，为保障城市交通科学发展，广州市于2012年7月起实施《广州市中小客车总量调控管理试行办法》(以下简

2、称"《试行办法》”)，在国内外产生了重要影响［1］。从国内外城市的经验看，实施机动车配额管理的调控政策会对城市发展造成十分重要的影响。本文根据广州市机动车历史数据，通过建立数学模型对广州市中小客车总量调控的效果进行预测分析，同时尝试探讨动态配额与总量控制目标之间的关系，以期为进一步完善广州交通调控管理、清晰后调控时代广州交通发展态势与应对策略提供参考。1调控后汽车数量预测1.1基本假设(1)车辆报废年限。根据市交警支队中小客车数量有关数据，可计算出汽车平均报废年限约13年。中小客车调控管理后，由于个人名下转移、报废车辆

3、只能获得一次更新指标，因此车辆报废年限相对会有所延长，本研究假定中小客车总量试调控后，汽车平均报废年限延长为13.5年。(2)增量指标。假设每年的增量指标都固定为12万。(3)更新指标。假设单位和个人均仅获取一次更新指标(试行方案对单位车辆尚未明确)。(4)大客车、货车等其他汽车增长情况。假定中小客车总量调控管理与否对大客车、货车等其他车辆数量的增长情况影响不大，仍按其既有发展规律变化。1.2模型建立以1993年小客车5.5万为基础，假定这5.5万车都为新车(是否新车对最终汽车数量的预测影响不大)。1993-2004年

4、间忽略报废的车辆数，即假定这段年间新增的车都为新车：今年新车数New(n)=今年保有量Q(n)--去年保有量Q(n-1)(1)2005以后：根据小汽车历史数据的特点，建立报废车辆数模型，假设使用12年报废的比例为20%,使用13年报废的比例为30%,使用14年报废的比例为30%,使用15年报废的比例为20%o报废车辆数Fei(n)=New(n~12)*20%+New(nT3)*30%+New(n-14)*30%+New(n-15)*20%(2)New(n)=Q(n)-Q(n-1)+Fei(n)(3)2012年至2024

5、年，设报废的车辆数获得一次更新指标,今年保有量Q(n)二上年保有量Q(n-1)+120000(4)2024年开始后，这部分获得更新指标的车辆开始新一轮的报废，并且无法获得更新指标。2012年后通过增量指标的车仍然可以再更新一次。GFei(n)=Fei(n~12)X20%+Fei(n-13)X30%+Fei(n-14)X30%+Fei(n-15)X20%(5)Q(n)二Q(n-1)+12000-GFei(n)(6)公式说明：N表示年份；New表示每年的新增车辆数，包括更新指标报废得到的新车；Q表示每年的车保有量；ZFei

6、表示通过增量指标得到的车辆报废数；Fei表示每年的报废车辆数，包括更新指标和增量指标的车辆数报废；GFei表示更新一次指标后的车辆再次报废的车辆数。1.3预测结果基于以上基本假设，建立广州市汽车总量变化数学模型，可计算出中小客车总量试调控后汽车数量的变化情况。从总体上看，如目前年度配额(12万/年)保持不变，汽车数量的增长速度将得到有效调控，汽车总量在30年后最终控制在365万辆左右。中小客车总量试调控管理后，广州市汽车总量将在未来20年内缓慢上升（年增长率为5.8%）,至2031年达到最高峰值404万辆，随后由于汽车

7、报废数量大于额定新增车辆指标数，汽车总量出现缓慢下降，至2042年基本稳定在365万辆，年增长率为3.06%,与广州道路增长速度基本协调。百人汽车拥有量约22.3,略低于2011年北京相对保有水平（23.44）O2调控效果分析2.1无调控情况下广州市汽车数量发展预测参考首尔、东京、北京等城市的人口、汽车数量、GDP等指标变化情况，结合广州市实际情况及人口发展预测情况，预计广州市汽车数量增长曲线将分为三个阶段：快速增长期（2010年一2020年）、缓慢增长期（2021年一2040年）以及饱和稳定期（2041年以后），20

8、40年后，广州市汽车数量将达到相对稳定值540万辆左右，此时百人汽车拥有量约为32辆（具体增长情况见图1）。2.2中小客车总量调控后效果分析与无调控下的自然增长情况相比，广州市中小客车总量调控将较好实现“近调增速，远控总量”的目标，广州市汽车数量发展将具有以下特点。（1）广州市汽车总量将延后5年（2020年）踏入三百万辆的时代，延