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摘要：基于30個省市的綜合交通運輸、區(qū)域經(jīng)濟相關指標數(shù)據(jù),采用考慮非期望產(chǎn)出的超效率SBM模型測算了2000—2016年省域綜合交通運輸效率,并基于地理探測器模型分析區(qū)域經(jīng)濟對綜合交通運輸效率的影響。研究結(jié)果表明:①中國省域綜合交通運輸效率總體水平較低,區(qū)域差異較大。②區(qū)域經(jīng)濟指標對綜合交通運輸效率均有影響,影響力隨時間和空間的演變而不同,影響最大的是城鎮(zhèn)化率、人均可支配收入、GDP增長率。

關鍵詞：區(qū)域經(jīng)濟;綜合交通運輸;超效率DEA;地理探測器;

1、引言

交通運輸業(yè)作為國民經(jīng)濟的基礎性和先導性產(chǎn)業(yè),在供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革中發(fā)揮著先行作用。對交通運輸效率進行評價,有助于推動改革步伐,分析區(qū)域經(jīng)濟對交通運輸效率的影響有利于提升交通運輸業(yè)發(fā)展水平,更好地支持區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展。文章試圖站在綜合運輸?shù)慕嵌妊芯恐袊慕煌ㄟ\輸效率,引入二氧化碳排放等非期望產(chǎn)出,并分析區(qū)域經(jīng)濟對綜合交通運輸效率的影響,為提高綜合交通運輸效率、促進區(qū)域交通運輸、區(qū)域經(jīng)濟協(xié)調(diào)發(fā)展提供保障。

2、研究方法、變量及數(shù)據(jù)處理

2.1、研究方法

(1)超效率DEA模型。

借鑒Tone[1]提出的基于松弛變量(SBM)測度的超效率DEA模型,構(gòu)建了考慮非期望產(chǎn)出的超效率SBM模型。若假設每個DMU有投入m、期望產(chǎn)出q1、非期望產(chǎn)出q2,則含非期望產(chǎn)出的超效率SBM模型定義為:

(2)地理探測器模型。

地理探測器分析方法的核心假設是:若因子X對因變量Y有重要影響,則它們的空間分布應當是相似的。[2]文章將其應用于探測區(qū)域經(jīng)濟對綜合交通運輸效率的影響。模型設定如下:

式中h=1,…,L為因變量Y或因子X的分層(或分類),Nh,N分別為層(類)h和全區(qū)的樣本數(shù),σ2h,σ2分別為層(類)h和全區(qū)因變量Y的方差。q取值為[0,1],表示的是因子X對因變量Y的影響程度。

2.2、變量及數(shù)據(jù)處理

(1)效率評價指標。

通過收集整理國內(nèi)外交通運輸效率相關研究文獻,并結(jié)合綜合交通運輸發(fā)展特性,指標體系構(gòu)建原則、數(shù)據(jù)包絡分析投入產(chǎn)出指標限制要求,最終確定綜合交通運輸效率評價指標有:交通運輸業(yè)固定資產(chǎn)投資總額(億元)、運輸從業(yè)人員總數(shù)(人)、運輸設備總數(shù)(萬輛/艘)、運輸網(wǎng)絡總里程(萬千米)、能源消耗(萬噸標準煤)、貨物周轉(zhuǎn)量(億噸千米)、旅客周轉(zhuǎn)量(億人千米)、交通運輸業(yè)增加值(億元)、二氧化碳排放(萬噸)。

(2)區(qū)域經(jīng)濟指標(x)。

區(qū)域經(jīng)濟是一個復合系統(tǒng),可以分解為反映經(jīng)濟規(guī)模、經(jīng)濟結(jié)構(gòu)和經(jīng)濟發(fā)展效益三個方面的指標:反映經(jīng)濟規(guī)模的GDP增長率(%),反映經(jīng)濟結(jié)構(gòu)的二產(chǎn)業(yè)增加值占比(%)、三產(chǎn)業(yè)增加值占比(%),反映經(jīng)濟效益的居民人均可支配收入(元)、城鎮(zhèn)化率(%)。

2.3、數(shù)據(jù)預處理

交通運輸業(yè)能源消耗數(shù)據(jù)依據(jù)《中國能源統(tǒng)計年鑒》公布的交通運輸業(yè)各類能源消耗量采用通用的標準煤折算系數(shù)折合成以標準煤計的能源消耗總量,由于西藏、港澳臺相關資料缺失,文章只考慮其余30個省市。二氧化碳排放量依據(jù)IPCC2006年公布的移動源排放測算方法,采取“自上而下”的碳排放測算方法。依據(jù)地理探測器模型要求采用分位數(shù)法將區(qū)域經(jīng)濟指標離散化。

3、綜合交通運輸效率評價

基于式(1)的效率評價模型測算出省域綜合交通運輸效率,結(jié)果表明:2000—2016年,中國30個省(市)的綜合交通運輸效率總體處于“M”型波動趨勢,未見明顯提升,無效率省(市)數(shù)量仍占據(jù)較大比重,最高達66.7%。西部各省市整體均處于無效率狀態(tài),東部無效率省市主要為遼寧、海南、北京,中部無效率省市主要為湖北、山西、黑龍江、吉林。綜合交通運輸效率東部>中部>西部,中部效率均值與全國平均水平較為接近。綜合交通運輸效率排名前十的省市依次為:天津、上海、河北、安徽、江西、湖南、福建、河南、浙江、山東。投入產(chǎn)出變量松弛調(diào)整結(jié)果顯示,綜合交通運輸DEA非有效省市中,運輸資源(如運輸設備、運輸網(wǎng)絡投入等)利用率低下是導致綜合交通運輸效率低下最主要的原因,其次是能源消耗及碳排放,且能源消耗投入及碳排放產(chǎn)出冗余率西部>東部>中部。期望產(chǎn)出中貨物周轉(zhuǎn)量、交通運輸業(yè)增加值也待進一步增加。

4、區(qū)域經(jīng)濟對綜合交通運輸效率的影響

采用四分位法將綜合交通運輸效率和各影響因素由低到高劃分為四個類型(低-1、中等-2、中高-3、高-4),并以差值判斷區(qū)域經(jīng)濟與綜合交通運輸效率的匹配類型,完全匹配時差值為0,相鄰類型匹配時差值為-1和1,以上兩種情形能較好反映區(qū)域經(jīng)濟與綜合交通運輸效率的匹配程度。匹配結(jié)果表明,樣本期間內(nèi),區(qū)域經(jīng)濟與綜合交通運輸效率完全匹配和相鄰類型匹配的程度不一,但整體匹配效果良好,匹配程度最高達83%,絕大部分匹配程度超過50%,說明區(qū)域經(jīng)濟與綜合交通運輸效率空間分布較為接近。

根據(jù)地理探測器模型計算2000—2016年間區(qū)域經(jīng)濟對綜合交通運輸效率的影響力,即q值,并得出區(qū)域經(jīng)濟各因素影響力的綜合排名。從時間演變上看,q值隨著時間的推移而不斷變化。以東部地區(qū)為例,2001年對綜合交通運輸效率影響較大的是城鎮(zhèn)化率(0.536)、GDP增長率(0.507),2005年為三產(chǎn)業(yè)增加值占比(0.324)、城鎮(zhèn)化率(0.301),2011年為GDP增長率(0.649)、居民人均可支配收入(0.242),2016年為居民人均可支配收入(0.695)、二產(chǎn)業(yè)增加值占比(0.303)。從空間演變上看,地域不同,q值也有著明顯不同。全域角度,對綜合交通運輸效率影響較大的是城鎮(zhèn)化率、三產(chǎn)業(yè)增加值占比,東部是居民人均可支配收入、城鎮(zhèn)化率,中部是居民人均可支配收入、二產(chǎn)業(yè)增加值占比,西部是二產(chǎn)業(yè)增加值占比、GDP增長率。此外,交互作用探測表明,相較單個因素,任意兩個因素的共同作用都會增強區(qū)域經(jīng)濟對綜合交通運輸效率的影響。

5、結(jié)論及政策

當前我國綜合交通運輸效率總體水平較低,提升趨勢不明顯,無效率省市仍占比較大。無效率的主要原因是運輸資源利用率低下,能源消耗及碳排放量過高。各區(qū)域綜合交通運輸效率差異明顯,中西部綜合交通運輸效率有待提高。區(qū)域經(jīng)濟對綜合交通運輸效率的影響表明,區(qū)域經(jīng)濟各因素均對綜合交通運輸效率產(chǎn)生影響,影響力隨時間和空間的演變而不同,影響最大的是城鎮(zhèn)化率、人均可支配收入、GDP增長率。因此,為提升綜合交通運輸效率,各省各區(qū)域應充分挖掘運輸資源(如運輸網(wǎng)絡、運輸設備)潛能,提高有效供給,大力發(fā)展效率高、能耗少的鐵、水運輸,促進節(jié)能減排。為有力支撐綜合交通運輸發(fā)展,應提升區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展水平,尤其要激發(fā)經(jīng)濟增長活力、推動城市化進程、提高人民生活水平。

參考文獻

[1]TONEK.Aslacks-basedmeasureofsuper-efficiencyindataenvelopmentanalysis[J].Europeanjournalofoperationalresearch,2002,143(1):32-41.