| 标题 | 低碳视角下城市交通资源利用效率研究 |
| 范文 | 陈金晶 摘要：科学有效地量化、分析、评价低碳交通资源利用的影响因素，将有利于准确分析城市交通低碳化发展趋势，引导公众理性选择出行方式，更好地发展国家低碳经济。文章采用数据包络（DEA）方法对我国城市交通资源利用效率作定量的分析和评价。 关键词：城市交通；利用效率；交通资源；低碳发展 一、引言 目前，我国城市交通运输工具仍以燃油为主要动力，气体排放所造成的环境污染给社会生态环境、居民生活环境都带来了严重的影响。2016年国家铁路能源消耗折算标准煤1591.60万吨，同比上年增加百分之零点九。单位运输工作量综合能耗4.71吨标准煤/百万公里。同时，城市交通在不断增加发展，而不可再生的石油能源储量却总在不断地被消耗。不断升级的能源危机，决定着我国调整和优化交通运输行业的能耗结构将势在必行。 我国大中城市已经陆续开始對低碳交通进行了初步的研究探索和相应的系统实践。一是制定出节能减排的政策和法规，包括实施机动车尾气排放标准、采取控制城市交通总量措施（摇号购车、机动车限行限号），引导人们绿色出行等。二是加大对城市公共交通基础设施投入，包括完善公交网络，更换新能源公交车辆，发展轨道交通等。 二、相关研究述评 目前，已有部分学者将经济学的效率概念引入城市交通的研究领域，Costa（1998）、Karlaftis（2008）和Bamum（2011）认为城市交通的效率是一种对比关系，是指交通资源的投入与实际有效的产出之间的对比，它既衡量了交通运输系统的运行状况也体现了其发展潜力；是各种效率的综合，包括交通方式的技术效率以及资源在不同交通方式之间的配置效率；是以居民对交通需求的满足标准来衡量，在满足同样的交通需求的情况下其交通投入越少则表明效率越高，反之则越低。Cohen and paul（2004）提出区域交通基础设施发展对周围地区的经济増长有正向的溢出效应，通过降低对应周围地区的交通成本，进而减少交易成本，从而实现。认为其是张宁（2007）从概念出发定义交通资源，进而确立了交通资源配置的评价标准。杨洋（2013）对工业化发展不同阶段显现出的交通资源配置的特征进行研究，通过对运输对象结构、运输量及运输网等指标定性和定量分析，深入研究中国区域工业化与交通资源配置的协调关系。 城市交通的配置过程实际是先投入资源进而产出交通运输空间位移的过程。同时，城市交通资源利用效率也反映了城市交通系统运行状态——交通资源的投入一定，交通的组织管理水平、规则制度维护水平的高低使交通运行效率存在差异。 三、指标体系建立与数据选取 （一）指标体系建立 1. 投入指标 本文通过对浙江省交通运输业投入的技术、资金和劳动力的衡量作为交通资源投入指标。x1为浙江省交通运输、仓储和邮政业资产投资占浙江省固定资产投资比重（%）；x2为浙江省交通运输业基本建设投资占浙江省基本建设投资的比重（%）；x3 为浙江省交通运输业职工占浙江省职工的比重（%）。 2. 产出指标 与一般的资源产出相比，从绿色低碳视角考虑交通资源产出，其不仅要涵盖交通运输业的实物产出和价值产出，还要考虑环境污染指数。实物产出和价值产出分别用货运量、货运周转量以及基础设施长度等，运输业产值等来表示。y1为浙江省交通运输、仓储和邮政业生产总值占浙江省生产总值的比例（%）；y2为浙江省货运总量增长幅度（比上期）；y3为浙江省货运周转量的增长速度（%）；y4浙江省为客运总量增长幅度（比上期）；y5为浙江省客运周转量的增长速度（%）；本文用的废水、废气和固体废弃物的排放量的综合测算数值x4进行表征。由于环境污染指数为负产出，因而将环境污染指数作为投入变量处理。 （二）数据选取与收集 数据主要来源于《浙江省统计年鉴》和浙江统计信息网。经处理得浙江省近年交通资源投入与产出指标如表1。 四、模型与计算 本文采用数据包络（DEA）方法对浙江省交通资源利用效率作出定量分析和评价，DEA 方法所使用的基本模型为C2R模型。假设有n个决策单元（相同类型的单位或部门），每个决策单元都有s种类型的输出 以及m种类型的输入，则评价决策单元的 DEA 有效的C2R模型为线性规划： min[θ-ε（eTms-+eTms+）]=VD s.t.■λjxj+s-=θx0■λjxj-s+=y0λj≥0s+≥0，s-≥0 将2009年数据代入上述模型，通过 Lindo 软件计算得出：θ=1，λ1=1，λ2=λ3=λ4=λ5=λ6=λ7=λ8=λ9=λ10=0，s1-=s2-=s3-=s4-=s1+=s2+=s3+=s4+=s5+=0，故2009年浙江省交通资源利用效果为 DEA 有效。 （一）效率排序 浙江省2010～2016年的资源配置效率均由类似的线性规划模型得出， 为了更加客观全面地评价浙江省交通资源利用的 DEA 效率， 先后将投入指标与产出指标减少、增加， 得出了在不同的产出集、投入集下的各年份交通资源利用效率相对有效性的DEA排序见（表2）。 （二）规模收益分析 C2R模型中λj的最优值可以判断DMU0的规模收益情况。设计算各年份在不同指标体系下的规模收益值K以及各年份规模收益的平均值（见表3）。 在不同的指标集下，绝大部分非 DEA 有效时的规模收益值 K 都是小于 1 的，说明此时浙江省交通资源配置的规模收益处于递增的状态， 相对于规模收益不变的时期，如想产出量有更高比例的增加，可以适当地增加投入量。也说明了有一大部分运输需求没有得到释放是因为浙江省对交通运输资源投入不足而导致的运输供给不足造成的。 五、结论和建议 浙江省各年份交通资源的相对利用效率从高到低排序依次是：2013年、2011年、2012年、2014年、2015年、2016年、2010年；而浙江省交通运输系统资源配置的规模收益情况绝大部分处于递增的状态， 适当的增加对交通运输业的投入，可以为浙江省带来显著的经济效益 。 参考文献： [1]Costa álvaro.Public transport efficie ncy and effectiveness：Metro de Madrid. In K Button，P Nijkamp & H Priemus，eds. Transport Networks in Europe：Concepts，Analysis &Policies;，Elgar：Cheltenham，1998. [2]Karlafits M G.2008.Privatisation，reg ulation and competition：A thirty-year retrospective on transit efficiency.OECD International Transport Forum.Privatisation and regulation of urban transit systems.Paris，France：OECD Publishing. [3]Barnum D T，Karlafits M G，Tandon S.2011.Improving the efficiency of metropolitan area transit by joint analysis of its multiple providers.Transportation Research Part E（06）. [4]Cohen，J.P.，Paul，C.J.M.public Infrast ructure Investments，Interstate Spatial Spillov ers，and Manufacturing Coasts[J]Review of Economics and Statistics，2004（02）. [5]張宁.关于交通资源优化配置的几个问题[J].综合运输，2007（01）. [6]杨洋.中国区域工业化与交通资源配置协调研究[D].北京交通大学，2013. （作者单位：浙江理工大学经济管理学院） |
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