文摘
绿色交通模式,可以有效地缓解城市交通拥堵,改善空气质量,公共汽车运输是高度在中国各级政府补贴。因此,测量效率在公共汽车运输部门尤为重要。然而,很少有文献报道了外生环境因素考虑评估公共交通运行效率。这可能会导致不准确的评价结果。本研究采用三阶段DEA模型,它可以消除外源性环境因素的影响在公共汽车运输操作来获得真正的效率结果。与此同时,进一步探讨外源性环境因素如何影响汽车运输业务,托比特书模型用于分析结果。本文的主要结果显示如下:首先,外生环境因素产生重大影响公交运输的运营效率。它是合理的和必要的选择三阶段方法来消除环境因素对真正的公交运行效率。第二,30个城市的公交运输效率的波动在2010 - 2016年有所下降。西部地区的运行效率最高,其次是东部和中部地区。 Third, the economic, taxi transport, and urban rail transport have a marked impact on the operational efficiency of bus transport. This paper confirms the important influence of exogenous environmental factors on the efficiency of public transport operations. In addition, this article could help improve the efficiency of urban public transport operations and promote the attractiveness of urban public transport and the amount of green travel.
1。介绍
公交运输比其他城市交通方式有一个很大的优势在低人均占用道路资源、能源节约和环境保护(1]。严重的交通拥挤和环境污染正在威胁着引用了全世界的可持续发展(2]。公共汽车交通的发展被认为是一个有效的措施来解决上述城市问题[3]。因此,努力扩大和改善每个城市公共汽车交通服务是必要的。在中国,公共汽车交通优先政策是2004年提出的。从那时起,全国汽车运输被各级政府高补贴。增加财政支持总线传输地方政府造成了巨大的财务压力。考虑到中国是一个发展中国家,它是至关重要的国家利用金融资源有效地和有效地4]。然而,目前尚不清楚国家财政的功能改善公交服务性能最大化。不过,可以肯定的是,更高的效率在公共汽车交通系统意味着更合理利用金融基金和更好的公共汽车服务(2]。因此,可靠的总线传输效率评价是极其重要的。
可持续交通的一个重要组成部分,公共交通的运营和管理已经被学者持续关注的(5]。之前的研究大部分集中在效率测量总线操作符(6- - - - - -9),主要是基于理想的输出。与此同时,许多学者已经认识到的重要影响因素在公共巴士运输操作的效率和不断丰富为这一领域的研究。例如,康et al。10)证实,交通事故,作为一个不受欢迎的输出,具有重要影响的评价公共交通运行效率。Sheth et al。11)考虑了环境污染作为一个不受控制的因素来评估城市公交企业的效率。Fitzova et al。3)得出结论,无法控制的环境因素(人口密度)是公共交通效率的行列式。姚明et al。(12]人口和汽车保有量视为外生环境指标。公共交通系统的性能评估是通过消除这些无法控制的环境变量。同时,消除外源性环境因素的影响被证明是重要的公共交通工具性能的评估。在现有的文献中,只有稀缺的研究评估公共交通的效率通过外生环境方面考虑,也没有研究关注的外生环境公共汽车运输效率的评价。应该清楚地指出,忽视外生环境可能导致不真实的效率结果。不准确的评估结果会误导政府和公交运营商。获取信息的效率总线传输操作,有必要考虑外源性环境。
因此,本研究的主要动机是衡量公共汽车交通系统的运行效率。本文的贡献如下:(1)我们选择五个变量外生环境因素影响公交运输的操作;(2)三级DEA模型,可以消除这五个不可控因素的影响来客观、正确地评价公共汽车交通系统的运行效率;(3)此外,我们应用托比特书模型分析外生环境变量的影响操作效率和识别关键影响因素。在实证分析基础上,本文提出了一些建议来提高公交的运行效率。为政府机构、总线传输的性能将被用来衡量补贴和其他优先政策的效果。公共汽车运营商,绩效评估将有利于企业调整自己的商业策略。此外,本文的学术贡献,我们发现外生环境因素有重要影响公共交通运营的效率。在后续研究中,可以获得真正的公交运行效率而消除外源性环境因素的影响。
本研究的其余部分的结构如下:部分2提出了一个系统的文献回顾效率测量公共汽车运输业务。部分3简要说明了研究方法,投入产出指标体系,外生环境因素可能影响操作效率。效率的结果,回归结果,节中详细讨论4。结论和政策建议几个改善公交的运行效率是解决5。
2。文献综述
在城市公共交通中发挥着重要作用的可持续发展2]。因此,公共交通在世界各地是地方政府大量补贴的3]。在大多数国家,金融基金都严格控制。如何有效地利用金融资金支持公共交通的发展已经成为一个热点问题的关注(2]。因此,测量的兴趣一直在增加公共交通效率的操作。这项研究和先前的研究之间的主要区别是投入产出指标体系的选择和研究方法。
一个定义良好的投入产出指标体系是第一个关键步骤确定公共交通效率评估的准确性(13]。菲尔丁等。14)提出了一个概念性的框架来评估定义的操作性能和成本效率,服务效率和成本影响的公共交通系统。自那时以来,许多相关研究学者基于执行这项工作。在文学的背景下公共交通效率评价,本文统计分析报告的输入和输出在近年来实证研究。选择以下指标作为输入:员工(13- - - - - -18)、车辆(14- - - - - -18),燃料消耗12- - - - - -18),公交线路的长度(12,14- - - - - -21),和补贴(5,12,19- - - - - -21]。与输入指标相比,学者们没有达成协议的选择输出指标。输出指标主要表现为以下几点:乘客(5,12,14- - - - - -18],passenger-km [7,18,22],vehicle-km [5,21)和收入(21- - - - - -24]。
数据包络分析(DEA)是应用最广泛的公共交通的效率评价方法。DEA方法最初是由Charnes et al。25]。DEA非参数统计方法,是一个很好的实证模型,比较决策单元与一个使用性能指标(有效边界25]。这种方法被广泛接受在城市公共交通的研究。菲尔丁等。14)第一次使用这种方法来评估198公交线路的操作性能在美国。kersten [26)应用DEA评估在法国公共交通企业的技术效率。此外,太阳et al。27),陈等人。28],hawa et al。29日)使用DEA分析城市公共交通工具的性能。与此同时,DEA方法评价公共交通部门的运作效率不断提高和丰富。斯塔尔McMullen et al。30.)采用SMB-DEA评价43公共交通系统的效率在美国。Odeck [31日)结合DEA与Malmquist挪威公共汽车公司的衡量生产率的变化。Zhang et al。32]分析了城市公共交通企业的经营业绩与信息熵和SE-DEA,发现公共交通的运行效率值波动很大。
我们注意到,总的来说,上述文献报道在很大程度上是基于传统的DEA方法,但是这些方法不能消除随机误差和外部环境因素的影响在公共交通运行效率。基于传统的DEA模型、油炸等人提出了一个三阶段DEA方法,消除了混合物的有效投影点和无效点,并能有效地消除外部环境的影响和随机误差在生产部门的效率,使结果更客观和真实的效率水平。然而,很少有学者使用三阶段DEA方法来研究公共交通的运行效率,特别是公共汽车交通运行效率。姚明et al。(12带外生环境考虑,他们的研究结果暗示外生环境有很大的影响在公共交通的运行效率。如果忽略外生环境因素的影响,效率结果将是不准确的。整个公共交通系统的一个子系统,一辆公共汽车交通系统的外部环境是不同于整个系统。因此,有必要研究实际操作效率的外生环境因素排除后公共交通系统为企业和政府提供了科学决策依据。
因此,本文试图填补这一缺口的巴士交通部门以下研究项目:(1)本研究采用人口、信息经济学、出租车运输、城市轨道交通、汽车保有量外生环境因素可能影响汽车运输操作,(2)三级DEA模型是用来消除这些外生环境因素的影响来获得现实的公共汽车交通运行效率值。
3所示。方法和数据
3.1。三阶段DEA建模方法
油炸et al。33)首次提出三阶段DEA模型,主要包括三阶段分析。在第一阶段,传统的DEA模型应用于计算的操作效率,由外生环境,影响统计噪声,管理效率低下。在第二阶段的处理中,采用SFA方法调整输入通过消除外源性环境和随机误差。在第三阶段,原始输出和输入调整从第二阶段再替换成传统的DEA模型来确定真正的效率。这种方法不仅测量精度高的企业效率也已经成功地用于农业的效率测量、物流、文化、和其他领域。考虑到外生环境因素和三阶段DEA模型的适用性,我们采用三阶段DEA模型来评估公共汽车交通系统的效率。
3.1.1。第一阶段:计算效率值基于DEA模型
DEA模型主要适用于评估多个输入和输出的效率。DEA模型主要包括CCR模型(Charnes提出,库珀和罗兹和这三个学者命名)(25]和BCC模型(提出的银行家,Charnes,库珀和命名这三个学者)(34]。CCR模型可以用来计算效率规模收益不变的情况下。BCC模型是基于CCR模型,用于评价决策单元的相对效率(研究)和变量收益成比例。Odeck [31日)指出,BCC模型比CCR模型更加灵活。此外,运输行业规模收益递增的特点。因此,我们采用BCC模型在这个研究。
BCC模型进一步综合效率分解为纯技术效率和规模效率。综合效率值等于纯技术效率值乘以规模效率值。综合效率是一个全面的测量和评估的能力,资源配置和利用效率。纯技术效率的措施评估单位是否达到最大产出的水平在一定程度的科学和技术输入从技术和经济的角度。纯技术效率是决定系统和管理水平。规模效率指的是差距的现有规模和最优规模研究的前提下一定的系统和管理水平。
在使用这个模型之前,应该引入一些基本假设。假设的常规公交运营效率米城市需要评估,K输入和R输出的评价指标体系。X公里代表资源的输入值米常规公交的城市k,y红外表示输出值的类型r常规公交的城市k。摘要BCC模型可以定义如下: 在哪里相对技术效率和吗代表各种输入的重量。和分别输入或输出的松弛变量。高效的单位,其效率值, ,是1, ,这形成了有效边界。
3.1.2。第二阶段:消除外生因素
根据油炸et al。33),外生环境的影响,统计噪声和管理效率低下都包含在效率第一阶段的结果。在第二阶段,国家林业局回归旨在消除这些影响。国家林业局回归模型设置如下: 在哪里年代公里表示输入的休闲裤,受环境影响,统计噪声,管理效率低下。f米(Zk,β米)代表外生环境变量的影响在松弛变量。Zk代表了环境影响可能影响常规公交系统的效率,和β米代表一个参数向量的估计。+u公里是混合错误,代表了服从随机干扰 分布,u公里表示管理效率低下。和u公里是独立的,无关紧要的。
此外,为了测量随机干扰的影响,我们应该独立随机扰动的管理效率低下。在消除随机干扰的过程中,我们选择估计的值 结果从SFA模型回归分析和条件nondeviation估计, 。方法如下:
消除随机因素和外生因素的影响,最初的输入应调整。所有的研究都是在相同的环境中调整后。换句话说,研究必须调整在贫穷的环境。这些可以被描述为如下方程: 在哪里 ,分别代表了调整输入和原始输入。这个词代表了调整将所有研究在相同的环境中,表示调整,所有的研究在一个共同的自然状态。上述调整使所有的研究面临同样的外部环境和操作运气(35]。
3.1.3。第三阶段:测量的效率
BCC模型采用再次获得最终的公共汽车交通系统的运行效率使用最初的输出和输入调整。扣除环境效应的影响,统计噪声,测量和管理效率低下,最终将被一个更现实的反映真实的公交运营效率水平运输。
3.2。托比特书模型
进一步探讨外源性环境因素如何影响公共汽车运输操作,我们使用托比特书模型,首次提出了托宾(36),为分析。托比特书模型已广泛应用于管理科学与运筹学领域调查影响效率的因素,从而表明托比特书模型是一种有效的方法来分析的影响因素(37]。因此,我们使用一个托比特书模型测量的影响外生环境因素对公交运输的运营效率。托比特书模型可以描述如下: 在哪里E我是因变量;是一个向量的计算参数;是一个独立的,正常的误差项方差不变, ,和0均值;K是样本容量;和Xj解释变量是一个向量(38]。
3.3。变量的选择
本文是基于高质量的数据选择的原则。接下来的小节将详细介绍这些变量(输入-输出和外部环境)和数据源用于测量城市公交运营效率。
3.3.1。输入输出变量
公共汽车交通系统的运行是一个复杂的过程,涉及地方政府、公交运输经营者和乘客(12]。财政补贴公交运输主要表现为车费补贴,购买汽车,车站建筑、燃料消耗和各种税收优惠。政府的财政补贴是反馈给汽车运输经营者和旅客在不同的形式。从公共汽车运输经营者的角度来看,补贴可以通过车辆的数量,主要反映燃料消耗,运营里程和旅客旅行的数量完成。为乘客,他们可以自愿决定是否享受一定程度的公共汽车交通服务以更低的票价。此外,乘客的数量代表,在某种程度上,公共交通的服务质量由企业提供。
不同的投入产出指标体系导致不同的效率结果相同的评价目标。因此,投入产出指标的选择是关键的第一步的测量效率(39]。测量通过三级公交运输的操作效率DEA模型,我们应该首先选择合理的投入产出变量。
根据文献综述中发现的信息,大多数现有的研究需要五指标(员工、车辆、燃料消耗、公交线路的长度,和补贴)作为输入的公共交通运行效率。然而,并不是每个城市都有正式公布的年度燃料消耗量数据总线传输。事实上,车辆运营里程大约是能量消耗成正比。因此,我们选择车辆运营里程表达燃料输入。理论上,补贴可以最好的描述了政府投资公共汽车运输。然而,实际上,补贴数据总线的传输通常不是披露。考虑样本容量的限制,补贴输入指数不包括在这项研究中。总之,我们选择员工、车辆和运营里程作为输入指标。
关于输出总线相关运输服务,常用的变量在前面分析vehicle-km, passenger-km,收入,和乘客。然而,vehicle-km主要反映了车辆运营里程。车辆的操作并不一定意味着增加营业收入,但可以肯定的是,必须有燃料消耗。因此,本文不考虑vehicle-km作为输出指标。基于中国的总线card-swiping系统,我们只能获得乘客的数量,但不是他们旅行的距离。因此,与passenger-km相比,客流量可以更准确地代表公共汽车交通系统的有效产出。获得更多的政府补贴、公交交通运营商都不愿意公开自己的真实门票收入。因此,它是不可能使用门票收入作为输出。因此,考虑到服务产出的最大化,本文选择客流量作为输出变量来说明公交的吸引力。以上四个输入和输出变量的数据收集从中国运输统计年鉴。 The descriptive statistics of these indicators are provided in Table1。
3.3.2。外生环境变量
作为一个主要的公共交通模式,公交运输可以满足绝大多数的旅游需求的低成本。因此,公共汽车运输服务效率的评价尤为重要的发展公共汽车运输。然而,公共汽车运输的效率可能影响外生环境因素(10,12,40]。必须选择合理的外生环境因素进行进一步分析。外生环境变量是指外部因素,并非由总线控制的运营商和影响公共交通系统的服务效率。根据外生因素的识别原理应用于其他行业(35,39,41),充分结合公共汽车运输操作环境,本文提出了五个变量可能影响操作效率。
(1)人口密度。人口规模是一个重要因素来确定城镇居民出行总量。一个更大的人口可能意味着更大的数量和频率的公共交通出行。此外,城市规模起着重要作用的旅行距离和频率。因此,我们假设人口密度、人口的比例表示的(城市居住人口的总和和临时的城市人口)城市建设区域,是一个影响因素的公共汽车交通的运行效率。人口密度的预测系数是积极的(12]。
(2)人均国内生产总值。按照国际惯例,这是合理的旅行成本占不到10%的收入成本。我们可以得出结论,收入水平的一个关键影响因素的选择的交通方式。高收入的人可能更加注重舒适和便利的交通方式比旅行成本。相比之下,低收入群体是更关心旅游成本。因此,我们预计收入将公共汽车运输效率的一个因素。在这项研究中,这个城市的收入水平是由城市的人均国内生产总值。系数一个城市的人均国内生产总值预计将是负的。
(3)出租车运输。由于流动性、灵活性和便利性、出租车运输极大地满足公众的高质量和个性化的旅游需求。根据交通运输行业发展统计公报》在中国,近年来,客流量完成出租车运输占大约30%的公共交通客运总量。这意味着出租车交通是一个重要的公共交通方式。收入水平不断改善,在公共汽车上出租车交通运输系统的影响是不容忽视的。基于统计数据的可靠性,本文选择出租车的数量作为一个环境变量。其影响将是负面的。
(4)城市轨道交通。城市轨道交通具有无可比拟的优势通过总线传输在守时方面,速度,和大型交通能力,使城市轨道交通比公共汽车运输更有吸引力。经验表明,汽车运输面临着持续的客流量下降后,城市轨道交通已经投入运营。上述表明,城市轨道交通在公交系统产生重大影响。本文采用城市轨道交通客流量来衡量这种影响。城市轨道交通客流量的系数将是负面的。
(5)汽车所有权。的持续改善人们的生活,越来越多的汽车被中国人购买。私家车带来更大程度的舒适和便利和主人强烈的优越感。正因为如此,人们通常更愿意坐公交车,乘坐汽车而不是使用交通系统。因此,车主很少选择坐公交车(42]。因此,拥有汽车被认为是一个重要的元素,影响公交交通运行效率,及其系数预测是负的(12]。
这些外生变量的数据来自中国城市的年鉴,中国交通统计年鉴和中国城市建设统计年鉴。城市轨道交通系统在中国的发展非常不平衡。随着越来越多的城市运营城市轨道交通近年来,不平衡逐渐萎缩。准确地评价城市轨道交通公共汽车交通的影响操作,2010 - 2016年将作为本研究的时间跨度。不幸的是,由于缺乏数据、拉萨、福州、石家庄、兰州、西宁、厦门并不包括在这一研究。我们最终收集的数据从其他30个中心城市在2010 - 2016。外生变量的描述性统计在表列出2。
4所示。结果与讨论
4.1。第一阶段:传统的DEA分析结果
在第一阶段,30中心城市公交运输的运营效率从2010年到2016年评估使用BCC模型,如表中所示3。总线传输的平均运行效率在这30个中心城市是0.844。时间序列而言,全国的平均效率值和东部和中部地区组织所有呈现波动下降。相比之下,西部地区显示的效率价值越来越倾向的波动,也高于其他两个地区。纯技术效率值的平均值是0.905,和所有三个区域显示从2010年到2016年略有下降。之间没有显著差异,东部和中部地区,而西部地区明显高于其他两个。平均30个城市的规模效率值为0.932,从2010年到2016年。东部和中部地区的平均价值从2010年到2016年的波动表现出下降的趋势,和差异和变化范围很小,而西部地区的平均价值波动上升。平均规模效率值明显高于纯技术效率值的平均值,表明限制提高运行效率的主要因素是纯技术效率较低。然而,这个结果并不排除环境和随机因素。 To obtain the real operation efficiency, further adjustments and calculations are needed.
4.2。第二阶段:消除环境影响
首先,为了避免不准确的回归引起的不同的数据单位,五个外生变量是标准化。然后,SFA方法被用来分析3输入松弛变量。五个外部变量,包括人口密度,出租车的数量,城市轨道交通客流量,人均GDP,和汽车的所有权,作为独立变量的松弛变量。表4介绍了回归的结果输入松弛变量和五个环境变量。
如表所示4,大多数的五个环境变量通过1%的显著性水平测试,和片面的LR测试值误差在1%显著性水平下,意味着选择模型的合理性。的γ价值的五个环境变量都接近于1,表明这些外部因素的影响是更重要的比统计噪声35]。总之,结果表明,是非常必要移除外生因素的影响,利用SFA模型。
根据以前的文献报道33,35,39,41,43),负系数的外生指标有利于效率的提高。换句话说,外生变量的值的增加将导致输入减少浪费。相反,外生指标与积极的系数对运行效率有负面影响。即增加一个环境变量系数的值将产生更多的输入松弛。
4.3。第三阶段:分析真正的运行效率
表5介绍了总线传输的实际运行效率(减少环境影响的影响、管理效率低下,和统计噪音)的30个中心城市在中国。作为显示在表5的平均运行效率30中心城市是0.836。9个城市,即北京、沈阳、大连、厦门、哈尔滨、重庆、成都、贵阳、西安、值高于0.9,占30%的城市。时间序列而言,平均综合效率(实际操作效率)的30个城市从2010年的0.854下降到2016年的0.801。地区,西部地区2010 - 2016年期间运行效率最高,其次是东部和中部地区,如图1。由于东部和中部地区更发达,人们越来越不受到旅行的旅行选择成本,他们更愿意选择更方便和更快的交通模式。此外,更发达的城市轨道交通和更高的汽车拥有量值为人们提供更多的旅游选择。因此,利用总线传输与相对贫穷的服务质量不高。相比之下,由于经济欠发达,公共汽车运输是绝大多数主要的交通方式。服务改进的总线传输带来的大规模政府补贴增加了吸引乘客。
显示在图2,规模效率的平均值(SE)总是高于纯技术效率(PTE)的波动趋势运行效率是一样的的规模效率。这表明,确定公交运输的运营效率的主要因素是纯技术效率。换句话说,运行效率(TE)的公共汽车交通在很大程度上是由纯技术效率有限。
4.4。比较的第一级和三级的效率值
图3显示更改的总线传输的平均综合技术效率值在2010 - 2016年前后调整。这个数字显示,15个城市的值增加,而15个城市略有下降。通过比较和分析,外部环境因素消除后,提高效率的城市基本上都是轨道交通的相关操作。进一步研究发现,城市轨道交通运营里程越高,效率改善越大。例如,上海和北京,最大和第二大轨道交通线路,分别也有两大效率增长速度。在15个城市效率下降,没有操作轨道交通或轨道交通特别的长度短。这是进一步验证,城市轨道交通具有重要影响汽车运输业务。图4显示每个城市的平均纯技术效率值没有改变之前和之后的调整。不过,可以看出,在图规模效率值已发生明显变化5。其中,16个城市实现增长,和前两个城市北京和上海,而14个城市下降,最大的两个城市是海口和南昌下降值。
作为比较,表5显示了第一阶段的平均运行效率值和三级分析。在中国,公共汽车交通的开发环境三个区域(东部、中部和西部)显然是不同的。探索公交运营效率的地区差异,分析了三个区域,如表所示5。
在东部地区,从整体来看,纯技术效率变化的平均值略(从0.883到0.887),而规模效率明显增加(从0.902到0.931),从而总线传输的平均运行效率从0.797增加到0.823。可以看到,所有的规模效率值高于纯技术效率值前后调整。我们可以得出这样的结论:公共汽车运输效率主要是由纯技术效率在这个地区。具体来说,综合效率值的分数提高在大多数引用(10/13)。这表明外源性环境因素对公共交通有一个相对重要的负面影响在这个地区。特别是,在南京和深圳、综合效率和纯技术效率的增加调整前后非常低。这意味着公共汽车运输效率改进的司机是纯技术效率在两个城市推广。此外,海口的规模效率呈现最具戏剧性的减少,说明外部环境是有利的公共汽车交通在海口的发展。同时,海口在规模收益的提高阶段,这意味着扩大生产规模将有助于提高操作效率。
对于中部地区,意思是纯技术效率得分略有变化从0.870到0.875,而平均规模效率从0.968下降到0.936,导致公交运输的平均运行效率这一事实从0.841下降到0.817。这些外部环境因素排除后,五个城市的平均效率值降低,与其余三个城市改善。七个城市的平均规模效率值大于0.9,明显高于一般的纯技术效率。相反,南昌的平均规模效率远低于平均水平。此外,表3显示,长春、合肥、郑州、武汉和长沙都规模效率高和中等技术效率。这表明机会提高公交车的运行效率运输在这个地区主要是基于改善纯技术效率。
关于西部地区,汽车运输的平均效率得分从0.912下降到0.872(7个城市减少,而3城市增加),平均纯粹技术效率下降略从0.968到0.954,平均规模效率值从0.943到0.917。大部分的城市都纯技术效率和大规模的效率高,除了昆明(纯技术效率较低)和银川和呼和浩特(沙石效率)。因此,昆明应该重视提高纯技术效率。相反,银川和呼和浩特需要扩大财政补贴和增加生产规模来提高公交的服务质量。
4.5。外生环境因素的影响分析
进一步探索外部环境变量如何影响公共汽车交通的运行效率,我们采用托比特书模型来分析数据。因变量是第一阶段的运行效率价值,和独立变量是影响因素。为了消除不同的数据维度的影响参数估计和判断的影响直接从回归系数,选择外部环境的变量是第一标准。托比特书模型进行了回归Eviews10.0软件。回归结果表6。
从表6人口密度,我们可以看到有一个消极的关系公共汽车交通的运行效率,以及回归系数未能通过显著性检验,表明人口密度对公共汽车运输效率没有明显的影响效应。这个结果与预期不相符,与现有文献[3,12]。人口聚集的最直接反映城市吸引力、竞争力和经济发展。更多的人口稠密的城市也更发达的城市。这种消极的关系可能是解释第二个变量的参数表6。
第二个变量,人均GDP负面影响汽车运输效率;这种关系是重要的。城市人均GDP值可能意味着高的人在这个城市有一个更大的支付能力。随着经济的持续增长,人们将更加注重速度,不仅舒适,便利和成本。相比私家车、出租车、轨道交通、公交运输服务的满意度对方便,舒适,和速度无疑是最低的。然而,公共汽车运输的最突出的优点在于其低成本。公交运输很难满足人们日益增长的旅游需求在速度和舒适度方面。因此,持续改进服务质量的关键是提高汽车运输效率。
出租车交通是城市公共交通的重要组成部分。表5显示,出租车的数量积极影响汽车运输效率,关系重大。最灵活的公共交通、出租车交通方便可以极大地满足人们的旅游需求。然而,从乘客的角度,出租车旅行费用很高,不是每个人都能负担得起。相反,公共汽车运输的最大优势是它的旅行成本低,但不够方便的缺点也突出。因此,在大城市公交网络密度不足,出租车和公交车旅行对有些人来说是一个合理的选择。需要说明什么是共享的大规模推出自行车,出租车的传递函数将逐渐取代了他们。
在第四个因素方面,我们可以看到,城市轨道交通客流量显著负面影响公交车运行效率的交通工具。这种消极的关系可能是相关的独特的优势,如速度、守时、和容量,城市轨道交通。根据不同功能的城市轨道交通和公交交通,公共当局应努力促进这两种模式的一体化交通和最大化两个有关各方的优势,提高运输的效率值两种模式。
最后,汽车保有量负面影响汽车运输效率。系数未能通过显著性检验,这意味着汽车保有量已对公共交通效率影响不大。私人车主更加注重服务而不是只旅行成本(44]。然而,在过去的二十年里,补贴往往掩盖门票收入和运营成本之间的差距维持公共汽车运输业务的可持续性(42),但公交服务质量的改善并不重要。现代城市旅游为人们提供各种各样的选项,如出租车、铁路运输和自行车。车主可能有较低的依赖公共汽车运输之前他们购买自己的汽车,这可能解释为什么汽车保有量对公交运行效率的影响并不显著。因此,加强汽车运输效率,努力应采取提高总线传输的服务质量。
5。结论和政策含义
5.1。结论
考虑外源因素对公交运输操作的影响,我们采用三阶段DEA模型来评估公共汽车交通的运行效率在中国期间2010 - 2016。然后,托比特书模型是用来进一步探索外源因素对公交运输操作的影响。通过实证评价城市公共汽车交通运行效率在30个中心城市,可以得到以下结论:
外生环境因素和随机误差消除后,公共汽车运行效率值30东部,中部,西部地区城市在中国都发生了巨大变化。调整后,全国平均规模效率值一直高于平均纯粹技术效率值,和全国平均综合效率值是符合平均纯粹技术效率值在发展水平和趋势。可以看出,环境因素和外生随机误差主要影响运营效率通过规模效率的因素。这些因素的存在将影响真正的环境效率的测量。因此,它是合理的和必要的使用三阶段DEA模型来评估中国中部城市的公交运营效率。
时间序列而言,这些30个城市的实际运行效率价值从2010年的0.854下降到2016年的0.801。这表明总线传输的吸引力下降。这是与公共交通优先政策的初衷。这个结果进一步表明,金融资金的利用率公交运输持续下降。因此,采取有效措施提高补贴的利用率是汽车运输发展的重要任务。
有明显的空间失衡的实际公交运行效率在中国三个区域。在2010 - 2016年期间,西部地区运行效率最高,其次是东部和中部地区。东部地区应多关注新技术的引入,提高公共交通服务质量来提高运营效率。机会来改善公交运输的运营效率中部地区主要是基于改善纯技术效率。西部地区应重点关注巴士业务规模的扩张。
托比特书回归分析的基础上,我们发现GDP、出租车运输和城市轨道交通的运行效率有显著影响汽车运输。与预期相反,人口密度和汽车保有量未能通过显著性检验,表明这两个因素的影响并不显著。这一发现可能与增加收入水平和变动不大低服务总线传输的质量。
5.2。政策影响
从上面的结果和分析,可以提出若干政策建议如下所述。
首先,它是发现,大规模的金融投资的背景下,近年来汽车运输,汽车运输的操作效率没有显著改善,但已经逐年下降。为了避免企业专注于如何获得财政补贴和盲目扩大经营规模,改善财政补贴机制,促进金融效率的基金管理的关键任务。我们进一步的建议是,地方政府应该发布他们的补贴数据总线传输,以便社会监督,这可能是更有利于提高资金效率。根据服务质量的重要作用增强公共交通的吸引力,本文表明,服务质量评估应被视为公共汽车交通补贴的决定因素之一。
第二,收入的增加,旅游服务的质量已经成为人们在选择运输方式的主要标准。因此,低价格的长期维护和改善服务质量可能导致的逐渐丧失市场份额的汽车运输。这一点也证实了我们的研究结果表明汽车运输效率逐年下降。从这个角度看,迫在眉睫的是,公交运营商努力提高服务质量。公共汽车交通网络应进一步优化,因为它是提高公交服务水平的基础和竞争。在同一时间,特别是在超级城市在中国的东部和中部地区,是很重要的巴士运营商努力提高管理水平以及引进先进的技术和设备,充分提高其运作效率,鼓励人们选择城市公共汽车交通。此外,城市沙石效率应努力极大地扩大规模提高通过增加财政补贴和扩大生产规模。
第三,不同功能的城市轨道交通和公交运输确定它们都是竞争和相互依存的。整合各种运输(45模式是城市交通的一个重要发展趋势[48]。充分发挥各自优势,城市公共汽车交通的协调发展和有效的收敛和城市轨道交通必须考虑。因此,只有当两个城市公共汽车交通系统和城市轨道交通乘客实现无缝连接两个系统的运作效率可以提升起来。
本研究可以进一步扩大。测量的效率尽可能多的城市,本文只选择四个输入输出变量为一些城市由于缺少数据。更大的投入产出变量的数量被认为是,更准确的获得的效率值(5]。输入输出变量的数量应该增加当所有中部地区城市的相关数据披露。此外,除了五个外部环境因素在这项研究中,利用其他因素(如共享自行车和在线car-hailing)在未来的研究应考虑公交运输系统。我们也希望新模型纳入公共汽车运输效率的评估。
数据可用性
所有生成的数据或分析在本研究中包括这篇文章。
的利益冲突
作者宣称没有利益冲突。
确认
这项研究是陕西省社会科学基金(S2019013),基础科学研究的特别基金中央大学长安大学(0009 - 2014 g6234026和300102230667),教育部布局的基础人文学科和社会科学(19 yja79009)、山西省和社会科学项目(2019 b117),山西省和经济和社会统计数据研究项目(肯塔基州[2019]100号)。