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        長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶公路運(yùn)輸效率的測(cè)度

        2018-10-30 03:43:56周業(yè)旺
        統(tǒng)計(jì)與決策 2018年19期
        關(guān)鍵詞:公路交通省市測(cè)度

        周業(yè)旺

        (黃岡師范學(xué)院 商學(xué)院,湖北 黃岡 438000)

        0 引言

        長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶橫跨中、東、西部三個(gè)區(qū)域共11個(gè)省市,截止2016年底該區(qū)域人口和生產(chǎn)總值超過(guò)全國(guó)的40%,最近二十年以來(lái),長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶已成成為我國(guó)綜合實(shí)力最強(qiáng)的區(qū)域之一。2016年9月,《長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶發(fā)展規(guī)劃綱要》確立了長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶“一軸、兩翼、三極、多點(diǎn)”的發(fā)展新格局,其中,“兩翼”分別指滬瑞和滬蓉南北兩大運(yùn)輸通道。《長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶綜合立體交通走廊規(guī)劃(2014—2020年)》制定的發(fā)展目標(biāo)中指出要優(yōu)化交通運(yùn)輸結(jié)構(gòu),強(qiáng)化各種運(yùn)輸方式的銜接,提升綜合運(yùn)輸能力,對(duì)于綜合運(yùn)輸系統(tǒng)中重要的組成部分公路運(yùn)輸,規(guī)劃指出方向是形成以滬蓉、滬渝、滬昆、杭瑞高速公路為骨架的國(guó)家高速公路網(wǎng)和覆蓋所有縣城的普通國(guó)道網(wǎng),同時(shí)推行地理?xiàng)l件稍好的鄉(xiāng)鎮(zhèn)、建制村通瀝青或水泥路。在長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶各省市十二五建設(shè)過(guò)程中,公路交通也一直都是重點(diǎn)建設(shè)領(lǐng)域,公路投資逐年增長(zhǎng),公路基礎(chǔ)設(shè)施逐漸完善。但公路交通運(yùn)輸在建設(shè)的過(guò)程中效率如何,是否發(fā)揮應(yīng)有的作用值得探討。

        目前國(guó)內(nèi)外關(guān)于交通基礎(chǔ)設(shè)施的方面的研究主要集中于基礎(chǔ)設(shè)施與區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的關(guān)系,大多采用面板數(shù)據(jù)構(gòu)建計(jì)量經(jīng)濟(jì)等模型,最終得出的結(jié)論也不盡相同。以往研究在分析的過(guò)程中選擇范圍較大,多是以某一區(qū)域整體的交通基礎(chǔ)設(shè)施為研究對(duì)象,沒(méi)有考慮到綜合交通運(yùn)輸中不同交通方式的區(qū)別。在長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶綜合交通運(yùn)輸體系中,公路運(yùn)輸有著不可替代的作用,發(fā)揮著重要的銜接功能。目前較少有文獻(xiàn)以特定地區(qū)的公路交通運(yùn)輸為對(duì)象進(jìn)行效率的測(cè)度。本文擬以長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶綜合運(yùn)輸系統(tǒng)中公路運(yùn)輸為研究對(duì)象,測(cè)度公路交通運(yùn)輸內(nèi)部的效率。

        1 模型建立與變量的選擇

        1.1 三階段DEA

        DEA三階段法是Fried等人提出了用來(lái)測(cè)度效率的一種常見(jiàn)方法。相比較傳統(tǒng)的DEA方法,三階段DEA最大的優(yōu)勢(shì)是能夠在評(píng)價(jià)的過(guò)程中消除外部環(huán)境因素和隨機(jī)誤差對(duì)測(cè)度結(jié)果的影響,從而使得評(píng)價(jià)結(jié)果更加客觀真實(shí)。隨著綜合運(yùn)輸體系的建立和完善,特別是鐵路運(yùn)輸?shù)难该桶l(fā)展使得各種交通運(yùn)輸方式在綜合運(yùn)輸體系中的地位和作用逐漸改變,長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶公路運(yùn)輸面臨的外部環(huán)境也在發(fā)生變化。因此有必要在評(píng)價(jià)的過(guò)程中考慮該因素變化對(duì)評(píng)價(jià)結(jié)果的影響。

        (1)第一階段:傳統(tǒng)DEA模型效率測(cè)算

        DEA模型有投入導(dǎo)向和產(chǎn)出導(dǎo)向型:CCR模型和BCC模型。BCC模型是Banker等(1984)在CCR模型基礎(chǔ)上將規(guī)模報(bào)酬不變的限制假設(shè)修改為規(guī)模報(bào)酬變動(dòng)得來(lái)的。BCC模式可以將CCR模式中的綜合效率分解為配置效率和技術(shù)效率,綜合效率的分解能更加清晰地找出效率的影響因素??紤]到公路交通效率評(píng)價(jià)的特點(diǎn),本文采用投入導(dǎo)向下BCC模型,對(duì)偶形式下的BCC模型為:

        其中,X表示決策單元的投入變量,Y表示決策單元的產(chǎn)出向量,S-為投入松弛變量,S+為產(chǎn)出松弛變量。

        (2)第二階段:SFA回歸分析

        通過(guò)第一階段傳統(tǒng)DEA模型的計(jì)算可以得出,每個(gè)決策單元的初始效率值。但在該過(guò)程中沒(méi)有考慮到各個(gè)決策單元的外部環(huán)境隨機(jī)誤差對(duì)效率值測(cè)度的影響,因此效率測(cè)度值不能真實(shí)的反應(yīng)各省市公路交通運(yùn)輸?shù)牡膶?shí)際效率?;谶@一因素,F(xiàn)ried(2002)通過(guò)構(gòu)建相似SFA回歸分析,消除出上述因素對(duì)傳統(tǒng)DEA初始測(cè)度結(jié)果的影響。根據(jù)Fried的研究,第二階段建立以投入導(dǎo)向的類(lèi)似SFA回歸函數(shù):

        式中,Sni為第i個(gè)決策單元中第n項(xiàng)投入變量的松弛值;Zi是環(huán)境變量,βn是環(huán)境變量的系數(shù);νni+μni是混合誤差項(xiàng),νni表示隨機(jī)干擾,μni表示管理無(wú)效率。其中 ν~N(0,)是隨機(jī)誤差項(xiàng),表示隨機(jī)干擾因素對(duì)投入松弛變量的影響;μ是管理無(wú)效率,表示管理因素對(duì)投入松弛變量的作用,假定管理無(wú)效率服從在零點(diǎn)截?cái)嗟恼龖B(tài)分布,即 μ~N+(0,)。

        對(duì)初始各個(gè)決策單元的效率值進(jìn)行SFA回歸的目的是為了剔除由于環(huán)境和隨機(jī)因素對(duì)實(shí)際效率測(cè)度的干擾,使得各個(gè)決策單元置于相同的外部環(huán)境中。調(diào)整公式如下:

        隨機(jī)誤差項(xiàng)分離公式為:

        (3)第三階段:調(diào)整后DEA效率分析

        通過(guò)第二階段的相似SFA回歸分析,將調(diào)整后的投入變量值替換原來(lái)的投入變量值,再次利用BCC模型進(jìn)行公路交通效率的測(cè)度,可得出在相同環(huán)境因素和隨機(jī)因素下的效率值,是各個(gè)決策單元相對(duì)真實(shí)的效率值,調(diào)整后得到的效率值只受技術(shù)管理的影響。

        1.2 Malmquist指數(shù)

        采用三階段DEA模型對(duì)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶公路交通運(yùn)輸效率的測(cè)度屬于靜態(tài)分析。在此基礎(chǔ)上,本文構(gòu)建Malmquist指數(shù)動(dòng)態(tài)地對(duì)公路運(yùn)輸效率進(jìn)行全要素生產(chǎn)率評(píng)價(jià)。該指數(shù)模型自1954年提出后并于DEA理論結(jié)合后得到了廣泛的應(yīng)用。該指數(shù)明確了從t到t+1期的生產(chǎn)率指數(shù):

        如果指數(shù) M(xt+1,yt+1,xt,yt)>1 ,則表明全要素生產(chǎn)效率在提高,如該指數(shù)小于1,表明生產(chǎn)率在下降。其中可以將Malmquist指數(shù)分解成:

        1.3 變量和指標(biāo)的選擇

        基于公路交通效率評(píng)價(jià)的特性和數(shù)據(jù)的可得性,本文選取長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶共11個(gè)省市在2011—2015年間共5年的公路里程(X1,萬(wàn)公里),公路營(yíng)運(yùn)汽車(chē)擁有量(X2,萬(wàn)輛)兩個(gè)指標(biāo)作為投入指標(biāo),公路貨物周轉(zhuǎn)量(Y1,億噸公里)和公路旅客周轉(zhuǎn)量(Y2,億人公里)作為產(chǎn)出指標(biāo)。

        在三階段DEA測(cè)度模型中要加入環(huán)境變量,由于目前對(duì)于環(huán)境變量的選取沒(méi)有統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn),環(huán)境變量的選取對(duì)調(diào)整后的效率值會(huì)產(chǎn)生影響。根據(jù)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶各省市對(duì)公路運(yùn)輸需求的特點(diǎn),選取地區(qū)生產(chǎn)總值(β1)和城鎮(zhèn)化率(β2)作為環(huán)境變量。采用非農(nóng)業(yè)人口占總?cè)丝诒壤齺?lái)衡量城鎮(zhèn)化率。

        2 實(shí)證分析

        2.1 三階段DEA模型測(cè)算的綜合效率

        (1)傳統(tǒng)DEA模型公路運(yùn)輸效率測(cè)度

        根據(jù)上文建立的傳統(tǒng)DEA模型,運(yùn)用DEAP2.1軟件對(duì)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶11個(gè)省市2011—2015年的公路交通運(yùn)輸效率進(jìn)行測(cè)算,最終取五年的平均效率,初始效率值如表1所示。

        表1 第一階段:2011—2015年11省市初始效率均值

        傳統(tǒng)DEA模型計(jì)算結(jié)果顯示,在不考慮外部環(huán)境和隨機(jī)因素的干擾下,長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶11個(gè)省市2011—2015年公路交通效率均值中,上海、江蘇和安徽的綜合效率、純技術(shù)效率以及規(guī)模效率都為1,處在效率的前沿面。其余8省的效率值均有提升的空間。根據(jù)地理位置劃分,東部省市的三種效率都最高,西部省市的三種效率都處在最低位置。傳統(tǒng)DEA效率測(cè)算是在沒(méi)有考慮環(huán)境和隨機(jī)因素的情況下測(cè)得的,該模型將所有影響效率值的因素都?xì)w結(jié)為管理無(wú)效,而對(duì)效率值測(cè)度結(jié)果有影響的三大因素中,環(huán)境與隨進(jìn)因素屬于外生變量不易控制。長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶11個(gè)省市的外部環(huán)境各異,起點(diǎn)和基礎(chǔ)不同,因此有必要在此基礎(chǔ)上,通過(guò)SFA模型消除環(huán)境和隨機(jī)因素對(duì)測(cè)算結(jié)果的影響。

        (2)SFA回歸分析

        根據(jù)第一階段的計(jì)算結(jié)果再分別以公路里程X1的松弛變量、公路營(yíng)運(yùn)車(chē)輛X2的松弛變量為因變量,11省市年度GDPβ1、城鎮(zhèn)化率β2為自變量建立似SFA回歸模型,運(yùn)用Frontier4.1軟件進(jìn)行分析,為了使計(jì)算更加準(zhǔn)確,本文采用逐年截面分析的方式,一共可以建立15個(gè)回歸方程,由于篇幅受限,僅列出了最近2015年的回歸結(jié)果,估計(jì)結(jié)果如表2所示。

        表2 第二階段:2015年SFA回歸結(jié)果

        由模型檢驗(yàn)參數(shù)可以看出,LR單邊檢驗(yàn)值都比較大,通過(guò)了1%水平上的顯著性檢驗(yàn),說(shuō)明模型設(shè)置合理。Gamma值都接近于1,說(shuō)明管理無(wú)效率的影響比較大,隨機(jī)因素比較小,適合進(jìn)行SFA回歸。針對(duì)具體的模型來(lái)看,在X1松弛變量的回歸中,β1、β2都對(duì)X1的松弛變量呈現(xiàn)顯著的負(fù)向影響,說(shuō)明S1、S2的增加有利于減少X1的松弛變量,即減少X1的資源浪費(fèi),有利于提高效率;在X2松弛變量的回歸中,β1對(duì)X2的松弛變量呈現(xiàn)顯著的正向影響,說(shuō)明β1的增加會(huì)增大X2的松弛變量,即增大X2的資源浪費(fèi),不利于提高效率,β2對(duì)X2的松弛變量呈現(xiàn)顯著的負(fù)向影響,說(shuō)明β2的增加有利于減少X2的松弛變量,即減少X2的資源浪費(fèi),有利于提高效率。

        (3)第三階段DEA分析

        將調(diào)整后的投入變量取代最初的投入變量進(jìn)行再次進(jìn)行DEA分析,得到調(diào)整后的效率值如表3所示。

        表3 第三階段:2011—2015年11省市公路交通運(yùn)輸綜合效率均值、純技術(shù)效率均值及規(guī)模效率均值

        在此階段中,由于消除了環(huán)境和隨機(jī)因素的影響,通過(guò)對(duì)比表1和表3的結(jié)果可以發(fā)現(xiàn),最終的效率值出現(xiàn)的較大的變化。只有浙江和安徽省的各項(xiàng)效率值均為1,處在最前沿面。整個(gè)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶的綜合效率均值由0.8430下降到0.7363。由于上海市的效率值急劇下降導(dǎo)致東部省市的平均效率值由0.9573下降到0.6905,中部均值由0.8847下降到0.8131,相反西部省市的綜合均值略微上升。從各省市的具體情況來(lái)看,五年綜合效率值上海下降最明顯,表明在過(guò)去的五年內(nèi),上海市的公路交通的實(shí)際效率較低,第一階段中上海市公路交通的高效率是由于環(huán)境因素和隨機(jī)因素帶來(lái)的。浙江、江西、湖北、重慶和貴州省的效率值均呈現(xiàn)下降趨勢(shì),而四川和云南兩省的綜合效率上升。而綜合效率下降的省市主要是由于規(guī)模效率下降引起的,表明規(guī)模效率不高嚴(yán)重影響到公路交通資源的利用。

        2.2 Malmquist指數(shù)測(cè)度

        基于三階段DEA模型對(duì)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶公路運(yùn)輸效率的測(cè)度是從靜態(tài)角度進(jìn)行分析的,得出的是五年效率的均值。在研究的過(guò)程中,不僅要了解五年的實(shí)際情況,更需要了解五年間各效率的變化趨勢(shì),為此構(gòu)建Malmquist指數(shù)模型,分析全要素生產(chǎn)率的變動(dòng)主要是由技術(shù)進(jìn)步還是由技術(shù)效率的變動(dòng)引起的。利用DEAP2.1軟件將剔除了外部環(huán)境和隨機(jī)因素的各投入變量和初始產(chǎn)出變量代入Malmquist指數(shù)模型進(jìn)行計(jì)算。具體測(cè)算結(jié)果如表4所示。

        表4 2011—2015年11省份公路交通運(yùn)輸TFP指數(shù)及分解

        從測(cè)算結(jié)果可以看出,在2011—2015年間,只有上海和江西兩省市全要素生產(chǎn)率變化指數(shù)大于1,貴州省保持不變,其余所有省市的全要素生產(chǎn)率變化指數(shù)都小于1,表面這些省份的公路交通資源的利用效率呈現(xiàn)下降的趨勢(shì)。即使是上海和江西也僅僅分別保持2.5%和4%的增長(zhǎng),全部11個(gè)省市的技術(shù)進(jìn)步效率均值只有0.884,全要素生產(chǎn)率以6.3%的速度下降。說(shuō)明過(guò)去五年中整個(gè)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶區(qū)域的公路交通效率不高,嚴(yán)重制約了公路交通資源的利用。

        3 結(jié)論與建議

        本文在構(gòu)建DEA—Malmquist指數(shù)模型基礎(chǔ)上,采用2011—2015年的數(shù)據(jù)對(duì)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶11個(gè)省市的公路交通運(yùn)輸效率進(jìn)行了靜態(tài)和動(dòng)態(tài)的測(cè)度。DEA三階段模型分析結(jié)果顯示,在剔除環(huán)境和隨機(jī)因素的干擾下,長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶公路交通運(yùn)輸綜合效率下降明顯。從Malmquist指數(shù)模型所反映的全要素生產(chǎn)率指數(shù)對(duì)技術(shù)進(jìn)步指數(shù)依賴較大。根據(jù)測(cè)度結(jié)果,本文提出以下建議:

        第一,長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶省市公路建設(shè)的重點(diǎn)要從過(guò)去的加大投入轉(zhuǎn)移到如何有效地利用現(xiàn)有公路交通設(shè)施。在過(guò)去五年中,長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶省市都加大了在公路交通基礎(chǔ)設(shè)施上的投資,公路總里程增長(zhǎng)顯著,但通過(guò)效率測(cè)度分析可以看出長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶公路交通運(yùn)輸效率卻呈下降趨勢(shì)。出現(xiàn)這一現(xiàn)象固然有公路基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)效果滯后的原因,但也要看到目前處于激烈競(jìng)爭(zhēng)的運(yùn)輸市場(chǎng)中,公路交通運(yùn)輸必須明確定位,在綜合運(yùn)輸體系中發(fā)揮公路運(yùn)輸中短途效率高方便靈活等優(yōu)勢(shì)。特別是面對(duì)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶鐵路運(yùn)輸?shù)难该桶l(fā)展和長(zhǎng)江航運(yùn)在大宗工業(yè)物資中的天然優(yōu)勢(shì),公路交通運(yùn)輸企業(yè)必須推出服務(wù)內(nèi)容的創(chuàng)新,高效地為客戶提供定制化運(yùn)輸服務(wù),提高客戶的滿意度。公路運(yùn)輸管理部門(mén)要結(jié)合當(dāng)前運(yùn)輸市場(chǎng)的格局,加大對(duì)公路運(yùn)輸企業(yè)的支持和扶持力度,進(jìn)一步優(yōu)化公路運(yùn)輸管理流程,創(chuàng)新管理方式,提高公路基礎(chǔ)設(shè)施的利用效率。

        第二,長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶公路交通要改變目前發(fā)展不平衡的態(tài)勢(shì),實(shí)現(xiàn)區(qū)域公路交通的高效協(xié)調(diào)發(fā)展,就應(yīng)該創(chuàng)新公路交通協(xié)調(diào)發(fā)展思路,在現(xiàn)有完備的公路交通基礎(chǔ)設(shè)施前提下,構(gòu)建長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶省域公路交通高效協(xié)調(diào)發(fā)展的空間格局,長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶各省市應(yīng)進(jìn)一步簡(jiǎn)政放權(quán),消除條塊行政分割和地區(qū)封鎖,清理阻礙公路運(yùn)輸要素合理流動(dòng)的地方性政策法規(guī);進(jìn)一步優(yōu)化公路運(yùn)輸環(huán)境,構(gòu)建統(tǒng)一開(kāi)放、競(jìng)爭(zhēng)有序的長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶區(qū)域公路運(yùn)輸服務(wù)市場(chǎng)。同時(shí),要做好長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶各種交通運(yùn)輸方式合理布局和銜接,真正發(fā)揮各種運(yùn)輸方式的優(yōu)勢(shì),促成長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶高效的綜合運(yùn)輸體系的形成。

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