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基于SBM-Tobit-GWR模型的交通结构效率

曹旭东 王建军 陈晨辰

曹旭东, 王建军, 陈晨辰. 基于SBM-Tobit-GWR模型的交通结构效率[J]. 西南交通大学学报, 2021, 56(3): 594-601. doi: 10.3969/j.issn.0258-2724.20190881
引用本文: 曹旭东, 王建军, 陈晨辰. 基于SBM-Tobit-GWR模型的交通结构效率[J]. 西南交通大学学报, 2021, 56(3): 594-601. doi: 10.3969/j.issn.0258-2724.20190881
CAO Xudong, WANG Jianjun, CHEN Chenchen. Efficiency of Traffic Structure Based on SBM-Tobit-GWR Model[J]. Journal of Southwest Jiaotong University, 2021, 56(3): 594-601. doi: 10.3969/j.issn.0258-2724.20190881
Citation: CAO Xudong, WANG Jianjun, CHEN Chenchen. Efficiency of Traffic Structure Based on SBM-Tobit-GWR Model[J]. Journal of Southwest Jiaotong University, 2021, 56(3): 594-601. doi: 10.3969/j.issn.0258-2724.20190881

基于SBM-Tobit-GWR模型的交通结构效率

doi: 10.3969/j.issn.0258-2724.20190881
基金项目: 国家重点研发计划(2018YFB1600904,2018YFB1600904-2);中央高校基本科研业务费专项(300102218410)
详细信息
    作者简介:

    曹旭东(1991—),男,博士研究生,研究方向为交通规划与交通安全,E-mail:2016021071@chd.edu.cn

    通讯作者:

    王建军(1970—),男,教授,博士,研究方向为交通安全,E-mail:wjjun16@163.com

  • 中图分类号: U116

Efficiency of Traffic Structure Based on SBM-Tobit-GWR Model

  • 摘要: 在国家节约资源和生态环境保护战略的引导下,为了提高交通运输效率,改善交通运输结构,实现交通行业的绿色可持续发展,从交通投入与系统产出两个层面分析影响交通结构效率的因素,引入非期望产出的超效率SBM (slack based measure)模型,并考虑交通的环境效益,系统分析了我国30个省市的区域交通运输效率. 同时,应用Tobit回归方法与地理加权模型(geographically weighted regression,GWR)解析交通结构效率差异成因、空间分异特征,并提出相应的结构调整策略. 研究结果表明:交通运输综合效率存在地域分布差异,效率值排名前5的省份和效率值分别为上海(1.567)、广东(1.366)、云南(1.292)、江西(1.181)、安徽(1.160);全国范围内,第二产业产值占GDP比重、人口密度、人均地区生产总值的回归系数分别为0.9513、0.7659、0.5691,三者对于交通结构效率的影响最为显著;分变量系数空间分布图显示不同地区各社会经济要素对于交通结构效率的影响程度存在空间异质性;现阶段我国整体交通效率的提升需要将交通基础建设的大规模、粗犷式发展转变为交通布局规划的精细化设计,优化资源配置,促进公共交通发展.

     

  • 图 1  投入产出指标体系

    Figure 1.  Architecture of input and output indexes

    表  1  回归变量定义

    Table  1.   Definitions of regression variables

    变量类型变量名符号
    因变量交通结构效率TSE
    自变量人口密度/(人•km−2DP
    人均地区生产总值/元PGDP
    全社会固定资产投资/亿元TIFA
    交通运输用地面积/千公顷ALT
    第二产业产值占 GDP 比重/%INP
    环境污染治理投资总额/亿元IEPC
    每万人拥有公交车辆数/标台TPB
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    表  2  投入与产出的调整率

    Table  2.   Adjustment rate of input and output %

    省份投入冗余率期望产出不足率非期望产出冗余率
    城市道路网密度轨道交通里程公路里程铁路里程万人拥有公交车辆能源消耗总量从业人
    员数
    城市客
    运量
    货运量氮氧化物颗粒物PM
    山西25.280039.27033.9333.310028.6022.35
    江苏13.721.82000022.649.95043.5544.49
    河南0020.2126.95026.1333.6409.7554.1350.18
    湖北45.42025.5914.9205.5521.57013.415.7017.69
    广西35.320035.64015.05090.6206.952.23
    海南91.640041.7586.4129.9666.7120.1731.1920.6230.00
    新疆74.39045.0966.3880.95012.900158.077.630
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    表  3  Tobit回归分析结果

    Table  3.   Results of Tobit regression

    自变量回归系数标准差Z P
    DP0.76590.27792.75560.0059
    PGDP0.04880.01214.02310.0001
    TIFA0.56910.27272.08730.0369
    ALT0.00140.00690.19520.8452
    INP0.95130.30643.10490.0019
    IEPC−0.03460.0204−1.69400.0903
    TPB0.01390.00961.44890.1474
    注:①、②、③分别表示10%、5%、1%水平上的显著性,后同.
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    表  4  地理加权回归分析结果

    Table  4.   Results of geographically weighted regression

    自变量回归系数t 回归系数最小值回归系数最大值Sig
    DP0.44263.27500.44240.4428 0
    PGDP0.47425.60800.47420.4743 0
    TIFA0.20752.75500.20690.20820.0058
    ALT0.14180.19400.14150.14220.8432
    INP0.40563.21400.40540.4058 0
    IEPC−0.3193−1.7030−0.3196−0.31910.0872
    TPB0.37171.42800.37160.37180.1464
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出版历程
  • 收稿日期:  2019-09-30
  • 修回日期:  2020-04-12
  • 网络出版日期:  2020-04-22
  • 刊出日期:  2021-06-15

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