文/馮雪蓮

以長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶108個(gè)地級(jí)市為研究對(duì)象，采用DEA-M alm quist指數(shù)方法從動(dòng)態(tài)角度對(duì)2010-2019年交通運(yùn)輸效率進(jìn)行測(cè)算。結(jié)果顯示，長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶交通運(yùn)輸效率呈上升趨勢(shì)，技術(shù)進(jìn)步是主要?jiǎng)恿?lái)源；差異化交通發(fā)展、先進(jìn)技術(shù)水平和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級(jí)化政策是推動(dòng)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶交通高質(zhì)量發(fā)展的重要路徑。

1.引言

隨著經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)，人口出行和貨物運(yùn)輸需求的增加促進(jìn)了長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶交通的快速發(fā)展，但交通資源冗余、交通擁堵和交通污染嚴(yán)重也越來(lái)越凸顯，這制約著長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶交通行業(yè)高質(zhì)量發(fā)展。因此，怎樣提升長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶交通運(yùn)輸效率是重要的討論話題。目前，國(guó)內(nèi)外關(guān)于交通運(yùn)輸?shù)难芯恐饕杏诮煌ㄟ\(yùn)輸效率測(cè)算和評(píng)價(jià)，例如，賈鵬（2020）基于投入導(dǎo)向的CRS徑向DEA模型測(cè)算中國(guó)省域綜合運(yùn)輸效率[1]；周業(yè)旺（2018）利用三階段DEA-M alm quist指數(shù)從靜態(tài)和動(dòng)態(tài)角度測(cè)算了長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶公路交通效率[2]；Suguiy（2013）利用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法測(cè)算巴西城市公共交通效率[4]；Rohacova（2015）采用兩階段DEA模型分析了斯洛伐克城市公共交通效率[5]。研究對(duì)象主要涉及國(guó)家、經(jīng)濟(jì)帶、省（市）區(qū)、城市群等，鮮有從城市層面進(jìn)行研究。因此，本文將采用M alm quist-luenberger指數(shù)，引入非期望產(chǎn)出“碳排放”，從動(dòng)態(tài)角度對(duì)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶108市的交通運(yùn)輸效率進(jìn)行測(cè)算并分析。

2.研究方法及指標(biāo)選取

2.1研究方法

本文從動(dòng)態(tài)的角度，運(yùn)用Malm quist-luenberger指數(shù)方法對(duì)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶交通運(yùn)輸效率進(jìn)行分析。

2.2指標(biāo)選取與數(shù)據(jù)來(lái)源

①投入變量。城市GDP，單位為億元；人口密度，用總?cè)丝谂c總面積比值表示，單位為人/平方千米；車輛數(shù)，用民用營(yíng)運(yùn)車輛表示，單位為萬(wàn)輛；公路里程，單位為公里；能源消耗，參考鄧榮榮等[6]的研究，用各市交通運(yùn)輸單位GDP能耗與總產(chǎn)值之積計(jì)算能源消耗總量，單位為萬(wàn)噸。②產(chǎn)出變量。客、貨運(yùn)量為期望產(chǎn)出，單位分別為萬(wàn)人和萬(wàn)噸；CO2排放量為非期望產(chǎn)出，參考鄧榮榮等的研究，取2.457為每噸標(biāo)準(zhǔn)煤的碳排放系數(shù)[6]，單位為萬(wàn)噸。

數(shù)據(jù)主要來(lái)源于《中國(guó)能源統(tǒng)計(jì)年鑒》、《中國(guó)城市統(tǒng)計(jì)年鑒》以及各城市統(tǒng)計(jì)公報(bào)。

3.實(shí)證分析

3.1市域角度M alm quist-Luenberger指數(shù)模型分析

利用M axDEA8.0軟件測(cè)算長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶108個(gè)城市的交通運(yùn)輸效率指數(shù)（M L）、技術(shù)效率變化（EC）和技術(shù)進(jìn)步（TC），并將其分為8類（見(jiàn)表1）。

表1 長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶各城市動(dòng)態(tài)評(píng)價(jià)類型

第Ⅰ類：上海、無(wú)錫等13市的ML指數(shù)小于1，技術(shù)發(fā)展滯后造成了交通高質(zhì)量發(fā)展的倒退。第Ⅱ類：南京、蘇州等29市的M L指數(shù)小于1，其原因是技術(shù)效率不高。第Ⅲ&Ⅳ類：合肥、常州、景德鎮(zhèn)和廣元的ML、EC和TC指數(shù)都小于1，技術(shù)發(fā)展是導(dǎo)致合肥、常州運(yùn)輸效率不高的主要原因，技術(shù)效率低下是導(dǎo)致景德鎮(zhèn)、廣元交通運(yùn)輸效率不高的主要因素。第Ⅴ類：鹽城、宿遷等32市的M L指數(shù)大于1，技術(shù)發(fā)展水平高是交通運(yùn)輸效率得到極大提升的主要因素。第Ⅵ類：徐州、揚(yáng)州等10市的ML指數(shù)大于1，技術(shù)效率高是提高交通運(yùn)輸效率的主要驅(qū)動(dòng)力。第Ⅶ&Ⅷ類：包括舟山、寧波等20市的M L、EC和TC指數(shù)都大于1，其中，舟山、寧波等12市的技術(shù)進(jìn)步提升了其交通運(yùn)輸效率，鎮(zhèn)江、淮安等8市的技術(shù)效率提升了其交通運(yùn)輸效率。總的來(lái)看，大部分的城市ML指數(shù)年均值是大于1的，說(shuō)明長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶大多數(shù)城市交通運(yùn)輸效率呈上升趨勢(shì)。就三大城市群來(lái)看，上游有19個(gè)城市的M L指數(shù)年均值大于1，中游有15個(gè)，下游有21個(gè)。下游地區(qū)效率值得到提升的城市最多，這可能是因?yàn)橄掠蔚貐^(qū)大多數(shù)城市對(duì)外開(kāi)放程度大，經(jīng)濟(jì)水平發(fā)展高，且擁有前沿的技術(shù)和優(yōu)秀的人才，效率值提升的城市多于上中游。

3.2時(shí)間維度Malm quist-Luenberger指數(shù)模型分析

通過(guò)不同時(shí)期綠色交通效率的比較來(lái)探究長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶交通運(yùn)輸效率的時(shí)間演變規(guī)律。

表2 2010-2019年長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶交通運(yùn)輸效率M L指數(shù)及其分解

如表2所示，2010-2019年，大部分年份的M L指數(shù)都大于1，只有2012-2013、2014-2015和2015-2016年M L指數(shù)小于1，且分別為0.95、0.99和0.95，說(shuō)明長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶交通運(yùn)輸效率處于平穩(wěn)上升趨勢(shì)，2013年和2016年前后只出現(xiàn)了短暫時(shí)期的下降趨勢(shì)，這可能是因?yàn)椋?014-2016年國(guó)家計(jì)劃建立長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶立體走廊以促進(jìn)地區(qū)間協(xié)調(diào)發(fā)展，對(duì)交通基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的投入加大，進(jìn)而影響交通運(yùn)輸效率提升。其次，就M L指數(shù)分解值來(lái)看，近10年來(lái)，長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶技術(shù)效率年均增長(zhǎng)率為1%，技術(shù)進(jìn)步年均增長(zhǎng)率為4%，由此可知，技術(shù)效率和技術(shù)進(jìn)步共同促進(jìn)了長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶交通運(yùn)輸效率的提升，技術(shù)進(jìn)步起到了主要推動(dòng)作用。

4.建議

根據(jù)實(shí)證分析結(jié)果，為長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶交通運(yùn)輸高質(zhì)量發(fā)展提出以下建議：第一，長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶覆蓋108個(gè)地級(jí)市，各市的發(fā)展現(xiàn)狀差異大，因此，制定交通發(fā)展政策時(shí)，要根據(jù)各市的異質(zhì)性。第二，技術(shù)進(jìn)步和技術(shù)效率有助于提升長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶交通運(yùn)輸效率，政府部門(mén)應(yīng)該積極引進(jìn)先進(jìn)技術(shù)和優(yōu)秀人才，鼓勵(lì)企業(yè)自主創(chuàng)新，提高長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶交通運(yùn)輸行業(yè)的技術(shù)和管理水平。第三，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)與城市交通運(yùn)輸結(jié)構(gòu)是相關(guān)的，在生產(chǎn)相同的增加值時(shí)，第三產(chǎn)業(yè)運(yùn)輸周轉(zhuǎn)量顯著小于第一、二產(chǎn)業(yè)，因此，各市應(yīng)該積極優(yōu)化城市產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，提高服務(wù)業(yè)占比。

引用出處

[1]賈鵬,胡燕,袁爽,匡海波.中國(guó)省域綜合交通運(yùn)輸效率及空間關(guān)聯(lián)性研究[J].科研管理,2020,41(09):219-229.

[2]周業(yè)旺.長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶公路運(yùn)輸效率的測(cè)度[J].統(tǒng)計(jì)與決策,2018,34(19):113-116.

[3]Suguiy T,Carvalho MF,SilvaDL.Efficiency of Urban Public Transport:Case Study of BrazilianCities[J].IF AC Proceedings Volumes,2013,46(24):379-384.

[4]Rohacova A.DE Abased approach for optim ization of urbanpublictransport system[J].Central European Journal of OperationsResearch,2015,23(1):215-233.

[5]鄧榮榮,張翱祥.長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶生態(tài)效率與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)的協(xié)調(diào)度[J].華東經(jīng)濟(jì)管理,2021,35(02):39-47.