尹傳忠,張祥棟,曲思源,趙 明,劉永東
(1.上海海事大學(xué) 交通運(yùn)輸學(xué)院,上海 201306;2.南京鐵道職業(yè)技術(shù)學(xué)院 江蘇省高鐵安全工程技術(shù)研究開發(fā)中心,江蘇 南京 210031;3.中國(guó)國(guó)家鐵路集團(tuán)有限公司 運(yùn)輸部,北京 100844;4.中國(guó)鐵路成都局集團(tuán)有限公司 貨運(yùn)部,四川 成都 610081)
為了落實(shí)《長(zhǎng)江三角洲區(qū)域一體化發(fā)展規(guī)劃綱要》的部署,《長(zhǎng)江三角洲地區(qū)交通運(yùn)輸更高質(zhì)量一體化發(fā)展規(guī)劃》(發(fā)改基礎(chǔ)[2020]529號(hào))明確,到2025年,長(zhǎng)三角一體化的交通基礎(chǔ)設(shè)施網(wǎng)絡(luò)總體形成,基本建成“軌道上的長(zhǎng)三角”,鐵路密度達(dá)到507 km/萬(wàn)km2,提出滬乍杭鐵路(上海—杭州)、北沿江高速鐵路(上?!戏?、寧宣黃高速鐵路(南京—黃山)和滬甬舟鐵路(上海—寧波)等多條鐵路規(guī)劃建設(shè),以提升長(zhǎng)三角地區(qū)路網(wǎng)的水平,為長(zhǎng)三角一體化協(xié)同發(fā)展提供強(qiáng)大的支撐作用,而這些鐵路在路網(wǎng)中的重要程度不盡相同。因此,針對(duì)長(zhǎng)三角地區(qū)規(guī)劃鐵路進(jìn)行合理評(píng)估,有利于優(yōu)化資源配置,發(fā)揮建設(shè)資源的最大效用。
首先應(yīng)考慮國(guó)家政策、服務(wù)便捷性、地區(qū)經(jīng)濟(jì)、地區(qū)路網(wǎng)以及社會(huì)需求等因素構(gòu)建評(píng)價(jià)指標(biāo)體系,選取與國(guó)家政策的適應(yīng)性、線路連通性、經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展適應(yīng)性、人均GDP、路網(wǎng)規(guī)模和路網(wǎng)密度等指標(biāo)[1-2],一般采用熵權(quán)法[3]、模糊綜合評(píng)價(jià)法[4]、AHP法、德爾菲法[2]以及多種評(píng)價(jià)方法相結(jié)合的方法[5],這些評(píng)價(jià)方法被廣泛應(yīng)用于路網(wǎng)及樞紐的評(píng)價(jià)[6-7]和線路建設(shè)方案的比選決策[8]。
這些研究多側(cè)重于路網(wǎng)經(jīng)濟(jì)評(píng)價(jià)、社會(huì)評(píng)價(jià)及環(huán)境評(píng)價(jià)等,采用定性分析或定性分析與定量分析相結(jié)合的方法,而定性分析具有主觀性,重點(diǎn)研究難以量化的問題。根據(jù)長(zhǎng)三角地區(qū)鐵路網(wǎng)規(guī)劃,結(jié)合規(guī)劃路網(wǎng)的影響因素,從宏觀和微觀2個(gè)方面建立評(píng)價(jià)指標(biāo)體系,采用熵權(quán)TOPSIS模型對(duì)規(guī)劃鐵路的重要度進(jìn)行定量分析與評(píng)價(jià),得出長(zhǎng)三角地區(qū)規(guī)劃鐵路重要度的先后次序,為決策者優(yōu)化配置建設(shè)資源、合理安排建設(shè)周期提供決策依據(jù)。
影響規(guī)劃鐵路重要度的因素眾多,體現(xiàn)在社會(huì)、經(jīng)濟(jì)、文化和政策等各個(gè)方面,其中,系統(tǒng)因素、社會(huì)因素、經(jīng)濟(jì)因素和政策因素在長(zhǎng)三角綜合運(yùn)輸一體化中占有較重要的地位。因此,選取鐵路連接度、高速公路連接度、客運(yùn)量、貨運(yùn)量、地區(qū)生產(chǎn)總值、居民人均可支配收入以及政策支持度7個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)。長(zhǎng)三角地區(qū)規(guī)劃鐵路評(píng)價(jià)指標(biāo)體系如表1所示。
表1 長(zhǎng)三角地區(qū)規(guī)劃鐵路評(píng)價(jià)指標(biāo)體系Tab.1 Evaluation index system of planned railway lines in Yangtze River Delta
在眾多的評(píng)價(jià)方法中,熵權(quán)TOPSIS模型是利用熵權(quán)法確定指標(biāo)權(quán)重,通過計(jì)算接近度確定重要度的方法,該方法具有充分利用原始數(shù)據(jù)、信息量損失小的優(yōu)點(diǎn),計(jì)算結(jié)果客觀、科學(xué)。因此,結(jié)合構(gòu)建的指標(biāo)體系,采用熵權(quán)TOPSIS模型確定規(guī)劃鐵路重要度。首先查閱各指標(biāo)的量化數(shù)據(jù),然后構(gòu)造初始矩陣,最后通過歸一化、確定權(quán)重以及加權(quán)等一系列計(jì)算過程確定重要度排序?;陟貦?quán)TOPSIS模型確定規(guī)劃鐵路重要度流程如圖1所示。
圖1 確定規(guī)劃鐵路重要度流程Fig.1 Process of determining importance of the planned railway lines
熵權(quán)TOPSIS模型設(shè)定一個(gè)最優(yōu)值即正向最大值,一個(gè)負(fù)向最大值,通過排序(即評(píng)價(jià)對(duì)象接近正向最大值的程度)確定重要度。
(1)初始矩陣的歸一化處理。
步驟1:根據(jù)評(píng)價(jià)對(duì)象構(gòu)造初始矩陣。該矩陣設(shè)有m個(gè)評(píng)價(jià)對(duì)象n個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo),設(shè)
式中:Y為初始矩陣,yij為第i個(gè)評(píng)價(jià)對(duì)象的第j個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)數(shù)據(jù);i為評(píng)價(jià)對(duì)象次序;j為評(píng)價(jià)指標(biāo)次序。
步驟2:用向量規(guī)范化方法得到規(guī)范的判斷矩陣。因各指標(biāo)的量綱不同,為避免對(duì)評(píng)價(jià)結(jié)果的影響,對(duì)其進(jìn)行歸一化處理,得到規(guī)范化判斷矩陣。
指標(biāo)歸一化,令
式中:rij為第i個(gè)評(píng)價(jià)對(duì)象的第j個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)數(shù)據(jù)歸一化處理后所得結(jié)果;= max (yij),1≤i≤m;= min (yij),1≤i≤m。
歸一化處理后的標(biāo)準(zhǔn)判斷矩陣為
式中:R為標(biāo)準(zhǔn)判斷矩陣。
(3)加權(quán)標(biāo)準(zhǔn)化判斷矩陣。
式中:P為加權(quán)后的標(biāo)準(zhǔn)判斷矩陣,wj rij為各指標(biāo)數(shù)據(jù)加權(quán)值。
(4)計(jì)算相對(duì)接近度。加權(quán)標(biāo)準(zhǔn)化判斷矩陣的正負(fù)最大值為
式中:A+,A-為正負(fù)最大值;zij為第i個(gè)評(píng)價(jià)對(duì)象的第j個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)的數(shù)據(jù)加權(quán)值,zij=wj rij。
i到正負(fù)最大值的接近度為
式中:為i到正最大值的接近度,為i到負(fù)最大值的接近度。
(5)確定重要度。各評(píng)價(jià)對(duì)象重要度為
式中:為第i個(gè)評(píng)價(jià)對(duì)象的重要度,以貼近0或1的距離判斷重要度,越貼近1,重要度越高,反之越貼近0重要度越低。
長(zhǎng)三角地區(qū)已經(jīng)形成較為完善的鐵路網(wǎng),但區(qū)域內(nèi)路網(wǎng)發(fā)展不平衡,主要集中于上海、南京、杭州、合肥為核心的周邊地區(qū),蘇北、皖北、皖南,以及浙江境內(nèi)滬昆線(上海—昆明)以南、以北地區(qū)仍存在一定的路網(wǎng)空白,在一定程度上制約了長(zhǎng)三角地區(qū)一體化發(fā)展。目前,長(zhǎng)三角地區(qū)現(xiàn)階段規(guī)劃了滬乍杭鐵路、滬甬跨海鐵路(上海—寧波)、寧宣黃高速鐵路、北沿江高速鐵路、杭臨績(jī)高速鐵路(杭州—績(jī)溪)、滬甬舟鐵路Ⅰ段(寧波—舟山段)、滬甬舟鐵路Ⅱ段(舟山—大洋山段)、滬甬舟鐵路Ⅲ段(上?!笱笊蕉?、亳蚌城際鐵路(亳州—蚌埠)等9條規(guī)劃鐵路。長(zhǎng)三角地區(qū)鐵路網(wǎng)如圖2所示。
圖2 長(zhǎng)三角地區(qū)鐵路網(wǎng)Fig.2 Railway network in Yangtze River Delta
針對(duì)長(zhǎng)三角地區(qū)的9條規(guī)劃鐵路,利用TOPSIS模型計(jì)算其重要度,最后得到各線路的綜合排名,確定建設(shè)順序。根據(jù)長(zhǎng)三角地區(qū)規(guī)劃鐵路評(píng)價(jià)指標(biāo)體系構(gòu)建,選用2019年數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)進(jìn)行評(píng)價(jià)。規(guī)劃鐵路經(jīng)過地區(qū)2019年客貨運(yùn)量、生產(chǎn)總值及居民人均可支配收入如表2所示。
表2 規(guī)劃鐵路經(jīng)過地區(qū)2019年客、貨運(yùn)量、生產(chǎn)總值及居民人均可支配收入Tab.2 Passenger and freight traffic volume, GDP and per capita,disposable income of areas which have planned railway lines in 2019
對(duì)于政策支持度指標(biāo),數(shù)據(jù)構(gòu)建方式與其他評(píng)價(jià)指標(biāo)不同,采用得分制,包括規(guī)劃鐵路是否屬于《長(zhǎng)江三角洲區(qū)域一體化發(fā)展規(guī)劃綱要》(以下簡(jiǎn)稱 “《綱要》”)、《中長(zhǎng)期鐵路網(wǎng)規(guī)劃(2016)》(發(fā)改基礎(chǔ)[2016]1536號(hào))、《鐵路“十三五”發(fā)展規(guī)劃》(發(fā)改基礎(chǔ)[2017]1996號(hào))以及是否完成可研報(bào)告4個(gè)方面,每滿足1項(xiàng)得1分。各規(guī)劃鐵路政策支持度得分表如表3所示。
綜合圖2、表2及表3數(shù)據(jù)信息,匯總長(zhǎng)三角地區(qū)9條規(guī)劃鐵路對(duì)應(yīng)7個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)的數(shù)據(jù)。各規(guī)劃鐵路各評(píng)價(jià)指標(biāo)數(shù)據(jù)表如表4所示。
計(jì)算長(zhǎng)三角地區(qū)規(guī)劃鐵路重要度步驟如下。
(1)根據(jù)表4數(shù)據(jù)構(gòu)建初始矩陣Y。
(2)統(tǒng)一各項(xiàng)指標(biāo)的單調(diào)性,根據(jù)公式 ⑵ 進(jìn)行歸一化處理得到標(biāo)準(zhǔn)化矩陣R。
(3)利用熵權(quán)法計(jì)算權(quán)重。通過計(jì)算得到w= {0.15 0.15 0.15 0.11 0.16 0.16 0.12}。
(4)由公式 ⑷ 計(jì)算加權(quán)標(biāo)準(zhǔn)矩陣P。
表3 各規(guī)劃鐵路政策支持度得分表Tab.3 Score table of policy support for each planned railway lines
表4 各規(guī)劃鐵路評(píng)價(jià)指標(biāo)數(shù)據(jù)表Tab.4 Indicators of each planned railway line
(5)步驟5:由公式 ⑸ 和公式 ⑹ 確定正向最大值和負(fù)向最大值,得到
(6)由公式 ⑺ 和公式 ⑻ 計(jì)算相對(duì)貼進(jìn)度和距離,由公式 ⑼ 得到重要度。,,。
鐵路各指標(biāo)加權(quán)數(shù)據(jù)及重要度如圖3所示。
(1)就各評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重而言,地區(qū)生產(chǎn)總值和人均可支配收入指標(biāo)最高,對(duì)重要度影響最大;鐵路連接度、高速公路連接度和客運(yùn)量3個(gè)指標(biāo)權(quán)重接近,對(duì)重要度影響均衡;貨運(yùn)量和政策支持度指標(biāo)權(quán)重較小,對(duì)重要度影響較小。
(2)就各評(píng)價(jià)指標(biāo)而言,寧宣黃高速鐵路、北沿江高速鐵路、滬乍杭鐵路和杭臨績(jī)高速鐵路的鐵路連接度指標(biāo)較高,表示該鐵路換乘便捷性好,有利于完善鐵路網(wǎng);寧宣黃高速鐵路、北沿江高速鐵路、滬乍杭鐵路的高速公路連接度指標(biāo)較高,表示該鐵路對(duì)發(fā)展長(zhǎng)三角公鐵聯(lián)運(yùn)有重要作用,同時(shí)一定程度上能夠緩解公路客貨運(yùn)壓力;北沿江高速鐵路、滬乍杭鐵路和滬甬跨海鐵路客運(yùn)量指標(biāo)較高,表示該鐵路連接地區(qū)客運(yùn)需求較大,有利于緩解既有鐵路和公路客運(yùn)壓力;北沿江高速鐵路、滬乍杭鐵路和滬甬跨海鐵路的地區(qū)生產(chǎn)總值指標(biāo)較高,表示該鐵路連接地區(qū)經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)較好,鐵路建設(shè)與經(jīng)濟(jì)發(fā)展相適應(yīng);北沿江高速鐵路和滬乍杭鐵路的居民人均可支配收入指標(biāo)較高,表示該鐵路連接地區(qū)居民的消費(fèi)水平高,對(duì)鐵路利用率有重要影響;北沿江高速鐵路和滬甬舟鐵路Ⅰ段的政策支持度較高,表示該鐵路受國(guó)家或地區(qū)重視程度高,被列入優(yōu)先建設(shè)的可能性較大。
圖3 規(guī)劃鐵路各指標(biāo)加權(quán)數(shù)據(jù)及重要度Fig.3 Weighted data and importance of each index of the planned railway lines
(3)就規(guī)劃鐵路重要度而言,9條規(guī)劃鐵路由大到小排序?yàn)椋罕毖亟咚勹F路、滬乍杭鐵路、滬甬跨海鐵路、寧宣黃高速鐵路、滬甬舟鐵路(寧波至舟山段)、杭臨績(jī)高速鐵路、滬甬舟鐵路(舟山至大洋山段)、滬甬舟鐵路(上海至大洋山段)、亳蚌城際鐵路。換而言之,長(zhǎng)三角地區(qū)規(guī)劃鐵路的建設(shè)資源,應(yīng)優(yōu)先投入重要度較大的鐵路建設(shè)項(xiàng)目。
通過構(gòu)建長(zhǎng)三角地區(qū)9條規(guī)劃鐵路評(píng)價(jià)指標(biāo)體系,運(yùn)用熵權(quán)TOPSIS模型確定重要度,以合理配置鐵路建設(shè)資源,評(píng)價(jià)指標(biāo)體系能夠客觀、準(zhǔn)確地反映出規(guī)劃鐵路各方面特性,有較強(qiáng)的適應(yīng)性?;陟貦?quán)TOPSIS模型對(duì)長(zhǎng)三角地區(qū)規(guī)劃鐵路進(jìn)行定量分析,能夠有效避免定性分析的主觀性,明確規(guī)劃鐵路的重要度,為合理確定和配置規(guī)劃鐵路優(yōu)先建設(shè)資源。另外,還應(yīng)加強(qiáng)政策重要程度對(duì)規(guī)劃路網(wǎng)評(píng)價(jià)指標(biāo)的量化研究。