張建斌 陳巧麗

行業(yè)相關(guān)指標(biāo)及經(jīng)濟(jì)發(fā)展、能源消耗等數(shù)據(jù)，采用考慮非期望產(chǎn)出的超效率SBM模型、Dagum基尼系數(shù)分解、核密度估計(jì)、地理探測(cè)器等模型，測(cè)算了2000～2016省域綜合交通運(yùn)輸效率，對(duì)區(qū)域綜合交通運(yùn)輸效率差異進(jìn)行分解分析，并從區(qū)域內(nèi)和區(qū)域間、內(nèi)外因方面探測(cè)了影響綜合交通運(yùn)輸效率差異的主導(dǎo)因素。研究結(jié)果表明：（1）中國(guó)省域綜合交通運(yùn)輸效率呈“M”形波動(dòng)趨勢(shì)。（2）區(qū)域內(nèi)基尼系數(shù)西部>中部>東部，區(qū)域間基尼系數(shù)東—西>中—西>東—中，區(qū)域間差異是造成中國(guó)區(qū)域綜合交通運(yùn)輸效率差異的主要原因。（3）綜合交通運(yùn)輸效率主導(dǎo)因素存在空間異質(zhì)性，主要是技術(shù)進(jìn)步、市場(chǎng)規(guī)模、交通運(yùn)輸結(jié)構(gòu)。最后，提出了提升綜合交通運(yùn)輸效率的相關(guān)對(duì)策。

關(guān)鍵詞：綜合交通運(yùn)輸效率;碳排放;差異分解;時(shí)空演化

中圖分類(lèi)號(hào)：C939

文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

文章編號(hào)：1000-5099（2019）06-0034-09

Analysis?of?Spatial￣Temporal?Evolution?and?Influencing?Factor?

in?Regional?Integrated?Transport?Efficiency?Differences

ZHANG?Jianbin，?CHEN?Qiaoli

（School?of?Economics?and?Management，?Chang?’an?University，?Xi?’an，?Shaanxi，710064，?China）

Abstract：

In?the?context?of?the?new?normal?of?economy，?supply￣side?structural?reform?of?transportation?is?imperative.?To?evaluate?the?efficiency?of?the?transportation?is?conducive?to?promoting?the?pace?of?reform.?The?research?data?is?based?on?related?parameters?of?highway，?railway，?waterway，?economic?development，?energy?consumption?and?others?of?30?provinces?and?cities，?using?the?super￣efficiency?SBM?model?considering?unexpected?outputs，?the?decomposition?of?Gini?coefficient?by?Dagum，?the?kernel?density?estimation，?the?geography?detector?model?to?measure?the?provincial?integrated?transport?efficiency?of?2000-2016，?decomposing?and?analyzing?the?regional?integrated?transport?efficiency?variance，?and?then?detecting?the?dominant?factors?of?integrated?transport?efficiency?differences?from?intraregional?and?regional?perspective.?The?results?show?that：?firstly，?provincial?integrated?transport?efficiency?shows?a?trend?of?M￣shaped?fluctuation;?secondly，?the?intraregional?Gini?coefficient?is?greatest?in?the?west，?then?in?the?middle，?and?next?the?east，?while?the?regional?Gini?coefficient?greatest?between?east?and?west，?then?middle￣west，?east￣middle.?The?regional?difference?is?the?most?important?reason?for?the?integrated?transport?efficiency?differences?in?China;?thirdly，?there?is?spatial?heterogeneity?among?the?leading?factors?of?integrated?transport?efficiency，?mainly?technical?progress，?market?scale?and?transportation?structure;?finally，?putting?forward?some?suggestions?to?improve?the?integrated?transport?efficiency?in?China.

Key?words：

integrated?transport?efficiency;?carbon?emissions;?differences?decomposition;?spatial￣temporal?evolution

經(jīng)濟(jì)新常態(tài)背景下，供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革勢(shì)在必行。交通運(yùn)輸業(yè)作為國(guó)民經(jīng)濟(jì)的基礎(chǔ)性和先導(dǎo)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。交通運(yùn)輸效率是衡量一個(gè)國(guó)家或地區(qū)交通運(yùn)輸系統(tǒng)運(yùn)行狀況和發(fā)展?jié)摿Φ闹匾笜?biāo)，反映了交通運(yùn)輸結(jié)構(gòu)的合理程度以及各種運(yùn)輸方式間的協(xié)調(diào)程度。對(duì)交通運(yùn)輸效率進(jìn)行評(píng)價(jià)，有助于推動(dòng)交通運(yùn)輸供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革。提高交通運(yùn)輸效率，對(duì)于實(shí)現(xiàn)交通強(qiáng)國(guó)建設(shè)目標(biāo)具有重要意義。

現(xiàn)有的交通運(yùn)輸效率研究主要有以下幾個(gè)方面：從研究?jī)?nèi)容上分為能源及碳排放效率研究、[1-6]環(huán)境效率研究、[7-9]運(yùn)輸效率研究[10-13]等;從研究角度上分為宏觀、區(qū)域、省級(jí)行政單位;[1-6]從研究對(duì)象上分為綜合運(yùn)輸、單一運(yùn)輸[11]或單一部門(mén)，[10]或者客運(yùn)、貨運(yùn)[13]不同運(yùn)輸方式。在交通運(yùn)輸能源消耗及碳排放效率、環(huán)境效率研究方面，方國(guó)斌等[3]基于三階段DEA模型以能源消耗作為投入指標(biāo)研究了中國(guó)30個(gè)省市的能源消耗效率。盧建鋒等[5]將交通運(yùn)輸業(yè)碳排放效率定義為總換算周轉(zhuǎn)量與二氧化碳排放的比值，并基于因素分解模型分析了五種運(yùn)輸方式的碳排放效率。Jie[8]以能源消耗作為投入、二氧化碳作為產(chǎn)出測(cè)算了中國(guó)30個(gè)省的環(huán)境效率，并分解到客運(yùn)和貨運(yùn)兩個(gè)系統(tǒng)。而能源消耗及碳排放效率，環(huán)境效率實(shí)則是運(yùn)輸效率研究的具體化。[14]因此，研究中后期，運(yùn)輸效率研究成為主流，但往往集中于單一運(yùn)輸方式或單一部門(mén)，指標(biāo)體系構(gòu)建不盡合理。如Kottas等[10]基于BCC模型對(duì)比分析了主要國(guó)際航空公司的運(yùn)輸效率，發(fā)現(xiàn)亞洲和歐洲航空公司的效率明顯優(yōu)于美國(guó)航空公司。魯濤等[11]基于網(wǎng)絡(luò)DEA分別研究了中國(guó)道路運(yùn)輸效率以及客、貨運(yùn)子系統(tǒng)效率。劉斌全等[12]基于超效率SBM模型研究了18個(gè)鐵路局的運(yùn)輸效率。孫啟鵬等[13]采用BCC模型分析了省際（公鐵）貨物運(yùn)輸效率。

交通運(yùn)輸作為一個(gè)綜合系統(tǒng)，研究其綜合交通運(yùn)輸效率有利于構(gòu)建全面的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，取得更為合理的評(píng)價(jià)結(jié)果。國(guó)內(nèi)對(duì)綜合運(yùn)輸效率的研究成果尚待完善，李濤等[15]基于傳統(tǒng)的DEA模型研究了中國(guó)31個(gè)省市的綜合運(yùn)輸效率，但未考慮能源消耗等投入要素。孟郁[16]基于CCR模型從宏觀角度評(píng)價(jià)了包括公路、鐵路、水路、航空在內(nèi)的中國(guó)綜合運(yùn)輸效率，王冬冬等[17]基于BCC模型評(píng)價(jià)了陜西省除管道外的綜合運(yùn)輸效率，吳群琪等[18]基于超效率三階段DEA模型評(píng)價(jià)了省域五種運(yùn)輸方式的綜合運(yùn)輸效率，但能源消耗要素投入及碳排放產(chǎn)出均未涉及。宋京妮[19]分別采用SBM-undesirable模型和超效率DEA模型從動(dòng)態(tài)和靜態(tài)兩個(gè)角度評(píng)價(jià)了中國(guó)省域綜合運(yùn)輸效率，但忽視了水運(yùn)在綜合運(yùn)輸中的重要作用。此外，中國(guó)區(qū)域交通運(yùn)輸業(yè)發(fā)展差異較為明顯，以往研究采用定性方法[20]描述區(qū)域交通運(yùn)輸效率的差異分布，但對(duì)差異的來(lái)源及程度、動(dòng)態(tài)演變規(guī)律未做深入探究。現(xiàn)有研究雖然豐富了中國(guó)交通運(yùn)輸理論框架，但為交通運(yùn)輸業(yè)供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革提供借鑒，提升交通運(yùn)輸業(yè)發(fā)展水平，仍需進(jìn)一步改進(jìn)。

基于此，本文從綜合運(yùn)輸角度出發(fā)研究中國(guó)的交通運(yùn)輸效率，以二氧化碳排放作為非期望產(chǎn)出，在資源環(huán)境約束趨緊下同時(shí)考慮能源、環(huán)境等效益，分析中國(guó)區(qū)域綜合交通運(yùn)輸效率差異及其演變規(guī)律，從內(nèi)因和外因角度提出改進(jìn)策略。為提高綜合交通運(yùn)輸效率，縮小區(qū)域差異，促進(jìn)區(qū)域交通運(yùn)輸業(yè)協(xié)調(diào)發(fā)展提供保障。

一、研究方法、變量及數(shù)據(jù)處理

（一）研究方法

1.交通運(yùn)輸效率評(píng)價(jià)模型

效率評(píng)價(jià)方法中的計(jì)量模型基于投入、產(chǎn)出比率分析交通運(yùn)輸效率，得到了國(guó)際國(guó)內(nèi)學(xué)者的廣泛認(rèn)可，計(jì)量模型主要有隨機(jī)前沿分析法、確定性前沿分析法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析法、數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法等，其中隨機(jī)前沿分析法和確定性前沿分析法均屬于參數(shù)分析，以假定生產(chǎn)函數(shù)的形式為前提，在參數(shù)估計(jì)有效性以及合理性檢驗(yàn)上相對(duì)存在缺陷;神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法均屬于非參數(shù)分析，相比之下，數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法因更易操作而被廣泛應(yīng)用。?[14]本文采用的是Tone[21]提出的基于松弛變量（SBM）測(cè)度的超效率DEA模型，考慮到實(shí)際的生產(chǎn)情況，產(chǎn)出指標(biāo)應(yīng)當(dāng)考慮非期望因素，因此構(gòu)建了考慮非期望產(chǎn)出的超效率SBM模型。若假設(shè)每個(gè)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：

minTEk=

1+1/m∑mi=1（s-i/xik）1-1/（q1+q2）（∑q1r=1s+r/ydrk+∑q2t=1su-t/yutk）

s.t

∑nj=1，≠kxijλj-s-i≤xik，i=1，…，m

∑nj=1，≠kydrjλj+s+r≥ydrk，r=1，…，q1

∑nj=1，≠kyutjλj-su-t≤yutk，t=1，…，q2

1-1/（q1+q2）（∑q1r=1s+r/ydrk+

∑q2t=1su-t/yutk）>0

λj，s+，s->0，j=1，…，n（j≠k）（1）

2.區(qū)域差異程度度量模型

一般用來(lái)衡量區(qū)域差異的標(biāo)準(zhǔn)主要有泰爾指數(shù)、基尼系數(shù)以及后來(lái)拓展的Dagum基尼系數(shù)。相較而言，Dagum基尼系數(shù)[22]彌補(bǔ)了泰爾指數(shù)和傳統(tǒng)基尼系數(shù)衡量區(qū)域差異的不足，既描述了區(qū)域差距的來(lái)源，又考慮了子群樣本的分布狀況，解決了樣本數(shù)據(jù)間交叉重疊問(wèn)題，其應(yīng)用愈發(fā)廣泛，本文便采用此方法。根據(jù)Dagum基尼系數(shù)及其子群分解原理，總體基尼系數(shù)G可以分解為區(qū)域內(nèi)的基尼系數(shù)Gjj，?區(qū)域間的基尼系數(shù)Gjh，且等于區(qū)域內(nèi)的差距貢獻(xiàn)Gw、區(qū)域間的差距貢獻(xiàn)Gnb、超變密度貢獻(xiàn)Gt三者的加和，即：

G=Gw+Gnb+Gt（2）

3.動(dòng)態(tài)演變規(guī)律估算模型

核密度估計(jì)是一種用來(lái)平滑估計(jì)密度函數(shù)未知變量的概率分布，并用連續(xù)的密度曲線加以展示的重要非參數(shù)方法，既能測(cè)度樣本整體分布的形態(tài)，還能夠反映樣本整體分布的動(dòng)態(tài)演變規(guī)律，相比于參數(shù)估計(jì)，核密度估計(jì)有效避免了事先設(shè)定模型的敏感性，擺脫了未知參數(shù)的影響。[23]本文采用高斯核函數(shù)估算區(qū)域綜合交通運(yùn)輸效率差異分布的動(dòng)態(tài)演進(jìn)，高斯核密度估計(jì)為：

f（x）=12πexp（-x22）（3）

4.時(shí)空差異主導(dǎo)因素探測(cè)模型

綜合交通運(yùn)輸效率受多種因素共同影響，而傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)方法研究假設(shè)較多，模型適用性存在一定阻礙。[24]地理探測(cè)器分析方法的核心假設(shè)是：如因子X(jué)對(duì)因變量Y有重要影響，則它們的空間分布應(yīng)當(dāng)是相似的。[24]本文將其應(yīng)用于探測(cè)各類(lèi)因素對(duì)中國(guó)區(qū)域綜合交通運(yùn)輸效率空間分異的作用。模型設(shè)定如下：

q=1-1Nσ2∑Lh=1Nhσ2h（4）

上式中h=1，…，L為因變量Y或因子X(jué)的分層（或分類(lèi)）;Nh，N分別為層（類(lèi)）h和全區(qū)的樣本數(shù);σ2h，σ2分別為層（類(lèi)）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(jué)解釋因變量Y空間分異的程度。

（二）變量及數(shù)據(jù)處理

1.效率評(píng)價(jià)指標(biāo)

通過(guò)搜集整理國(guó)內(nèi)外交通運(yùn)輸效率相關(guān)研究文獻(xiàn)，初步把握效率評(píng)價(jià)指標(biāo)體系構(gòu)建方向，并結(jié)合綜合交通運(yùn)輸發(fā)展特性，指標(biāo)體系構(gòu)建原則、數(shù)據(jù)包絡(luò)分析投入產(chǎn)出指標(biāo)限制要求，最終確定綜合交通運(yùn)輸效率評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，如表1所示：

管道運(yùn)輸性質(zhì)特殊、航空運(yùn)輸效率評(píng)價(jià)以空港為基本單元，本文研究的綜合交通運(yùn)輸主要由公路、鐵路、水運(yùn)3種運(yùn)輸方式組成。投入指標(biāo)從交通運(yùn)輸資本要素投入、交通運(yùn)輸人力資源要素投入、交通運(yùn)輸設(shè)備要素投入、交通運(yùn)輸網(wǎng)絡(luò)要素投入以及能源要素投入五個(gè)方面刻畫(huà)，產(chǎn)出指標(biāo)從周轉(zhuǎn)量、增加值等有效產(chǎn)出及二氧化碳排放非有效產(chǎn)出兩方面刻畫(huà)，構(gòu)建指標(biāo)體系既包含價(jià)值量指標(biāo)亦包含物量指標(biāo)，能較好反映綜合交通運(yùn)輸運(yùn)行情況。

2.影響因素指標(biāo)

綜合交通運(yùn)輸效率影響因素不僅包括其系統(tǒng)自身，如投入產(chǎn)出指標(biāo)，還應(yīng)包括其所處的外部環(huán)境，如經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)等。為探索交通運(yùn)輸結(jié)構(gòu)對(duì)綜合交通運(yùn)輸效率的影響，本文著重構(gòu)建了反映交通運(yùn)輸結(jié)構(gòu)內(nèi)涵的指標(biāo)，最終確定綜合交通運(yùn)輸效率影響因素指標(biāo)體系，如表2所示：

分別從基礎(chǔ)設(shè)施、市場(chǎng)規(guī)模、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、技術(shù)進(jìn)步、交通運(yùn)輸結(jié)構(gòu)等六個(gè)方面刻畫(huà)綜合交通運(yùn)輸效率影響因素?？紤]到水運(yùn)資源分布集中、鐵路運(yùn)輸設(shè)備隸屬18個(gè)鐵路局，基礎(chǔ)設(shè)施主要包括鐵路、公路從業(yè)人員數(shù)及營(yíng)業(yè)里程。市場(chǎng)規(guī)模從投入（交通運(yùn)輸業(yè)固定資產(chǎn)投資占比）、產(chǎn)出（交通運(yùn)輸業(yè)增加值占比）2個(gè)角度以?xún)r(jià)值量反映。

經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平從經(jīng)濟(jì)總量（GDP增長(zhǎng)率）、人民生活水平（人均可支配收入）、城市發(fā)展水平（城鎮(zhèn)化率）三個(gè)方面描述。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)主要以二、三產(chǎn)業(yè)增加值占比反映。技術(shù)進(jìn)步從資源消耗及污染物排放同時(shí)衡量，如研發(fā)新能源、優(yōu)化能源結(jié)構(gòu)，減少化石能源消耗，抑制碳排放。交通運(yùn)輸結(jié)構(gòu)以鐵路、公路換算周轉(zhuǎn)量表示，相比運(yùn)量指標(biāo)更為合理。

3.數(shù)據(jù)預(yù)處理

首先，本文選取的交通運(yùn)輸業(yè)能源消耗投入變量以及二氧化碳排放非期望產(chǎn)出變量均無(wú)全面、直接的統(tǒng)計(jì)資料。因此交通運(yùn)輸業(yè)能源消耗數(shù)據(jù)依據(jù)《中國(guó)能源統(tǒng)計(jì)年鑒》公布的交通運(yùn)輸業(yè)各類(lèi)能源消耗量采用通用的標(biāo)準(zhǔn)煤折算系數(shù)折合成以標(biāo)準(zhǔn)煤計(jì)的能源消耗總量，由于西藏、港澳臺(tái)相關(guān)資料缺失，本文只考慮其余30個(gè)省市。二氧化碳排放量依據(jù)IPCC在2006年公布的移動(dòng)源排放測(cè)算方法，采取“自上而下”的碳排放測(cè)算方法，[25]計(jì)算公式為：

T=∑ni=1FiEi?（5）

公式（5）中T為二氧化碳排放總量;Fi為第i種燃料的碳排放因子（源自2006年IPCC國(guó)家溫室氣體清單指南）;Ei為交通運(yùn)輸業(yè)第i種能源的消耗量（標(biāo)準(zhǔn)煤）。

其次，本文影響因素指標(biāo)均為數(shù)值型變量，為獲得可靠的結(jié)果，地理探測(cè)器模型要求指標(biāo)必須為類(lèi)別型變量，因此采用數(shù)據(jù)分類(lèi)算法將其離散化。常用的分類(lèi)算法包括等間距法、分位數(shù)法、k-means、自然斷點(diǎn)法等，[24]分位數(shù)法可以較好避免出現(xiàn)空類(lèi)、值過(guò)多或過(guò)少的類(lèi)的情形，本文即采用此種方法。

二、區(qū)域綜合交通運(yùn)輸效率評(píng)價(jià)及差異度量

（一）綜合交通運(yùn)輸效率分布特征

提高綜合交通運(yùn)輸效率一般基于減少投入或增加產(chǎn)出兩種角度進(jìn)行調(diào)整，為了同時(shí)從投入、產(chǎn)出角度分析綜合交通運(yùn)輸資源的配置效率，本文運(yùn)用非角度、二氧化碳做非期望產(chǎn)出的超效率SBM模型，基于規(guī)模報(bào)酬不變（CRS）測(cè)算出省域綜合交通運(yùn)輸效率，如表3、圖1所示：

文中區(qū)域劃分參考常用的三大地帶劃分法，東部地帶包括北京、天津、河北、遼寧、上海、江蘇、浙江、福建、山東、廣東和海南等11個(gè)省市;中部地帶包括山西、吉林、黑龍江、安徽、江西、河南、湖北、湖南等8個(gè)省;西部地帶包括重慶、四川、貴州、云南、西藏、陜西、甘肅、青海、寧夏、新疆、廣西、內(nèi)蒙古等12個(gè)省、自治區(qū)。本文不包括西藏。各省市整體均處于無(wú)效率狀態(tài)，東部無(wú)效率省市主要為遼寧、海南、北京，中部無(wú)效率省市主要為湖北、山西、黑龍江、吉林。東部綜合交通運(yùn)輸效率均值遠(yuǎn)高于全國(guó)平均水平及中西部地區(qū)，中部效率均值與全國(guó)平均水平較為接近，西部綜合交通運(yùn)輸效率水平最低，綜合交通運(yùn)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(yùn)輸DEA非有效省市中，運(yùn)輸資源（如運(yùn)輸設(shè)備、運(yùn)輸網(wǎng)絡(luò)投入等）利用率低下是導(dǎo)致綜合交通運(yùn)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(yùn)輸業(yè)增加值也待進(jìn)一步增加。

（二）區(qū)域綜合交通運(yùn)輸效率差異度量

為度量區(qū)域綜合交通運(yùn)輸效率差異，明確地區(qū)差異水平及差異來(lái)源，本文基于上述差異度量模型對(duì)中國(guó)2000～2016年的綜合交通運(yùn)輸效率進(jìn)行分解，分解結(jié)果如圖2、圖3、圖4所示：

圖1?綜合交通運(yùn)輸效率??圖2?區(qū)域內(nèi)基尼系數(shù)

圖3?區(qū)域間基尼系數(shù)?圖4?差異貢獻(xiàn)度

（1）綜合交通運(yùn)輸效率總體和區(qū)域內(nèi)的差異演變。圖2顯示，2000～2016年間綜合交通運(yùn)輸效率總體基尼系數(shù)呈波動(dòng)下降趨勢(shì)，總體基尼系數(shù)介于0.2～0.5之間，平均值為0.3499，各省市的交通運(yùn)輸發(fā)展差異較大。東部地區(qū)基尼系數(shù)介于0.1～0.4之間，平均值為0.2239;中部地區(qū)基尼系數(shù)介于0.2～0.4之間，平均值為0.2921;西部地區(qū)基尼系數(shù)介于0.2～0.7之間，平均值為0.3079。三大區(qū)域基尼系數(shù)均呈現(xiàn)小幅波動(dòng)，下降趨勢(shì)不明顯，三大區(qū)域內(nèi)差異仍然較大，且西部>中部>東部。

（2）綜合交通運(yùn)輸效率區(qū)域間的差異演變。圖3顯示，綜合交通運(yùn)輸效率區(qū)域間基尼系數(shù)波動(dòng)幅度明顯。東、中、西三大區(qū)域間基尼系數(shù)均在2005年達(dá)到峰值，隨后波動(dòng)下降。東部和中部區(qū)域間基尼系數(shù)平均值為0.2857，雖然遠(yuǎn)低于東部和西部、中部和西部區(qū)域間基尼系數(shù)，但未有明顯下降，區(qū)域間差異擴(kuò)大的風(fēng)險(xiǎn)仍然較大。東部和西部區(qū)域間基尼系數(shù)最高，平均值為0.4906，中部和西部次之，平均值為0.432，二者變化趨勢(shì)極為接近，雖呈波動(dòng)下降趨勢(shì)，但區(qū)域間差異仍然很大。

（3）綜合交通運(yùn)輸效率區(qū)域差異的來(lái)源及貢獻(xiàn)。圖4顯示，綜合交通運(yùn)輸效率區(qū)域差異主要來(lái)源于區(qū)域間的差異Gnb，其次是區(qū)域內(nèi)的差異Gw，最后是超變密度貢獻(xiàn)Gt。樣本期間內(nèi)，區(qū)域間的差異貢獻(xiàn)遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于區(qū)域內(nèi)的差異貢獻(xiàn)和超變密度貢獻(xiàn)，區(qū)域間的差異貢獻(xiàn)和區(qū)域內(nèi)的差異貢獻(xiàn)總和呈上升趨勢(shì)，2016年高達(dá)88.97%。說(shuō)明區(qū)域間的差異和區(qū)域內(nèi)的差異是造成中國(guó)區(qū)域綜合交通運(yùn)輸效率差異的最主要的原因。

三、區(qū)域綜合交通運(yùn)輸效率差異分布的動(dòng)態(tài)演變

運(yùn)用高斯核函數(shù)估計(jì)綜合交通運(yùn)輸效率的密度分布，以2001、2005、2010、2016年為樣本，繪制全國(guó)及東、中、西區(qū)域的核密度分布曲線，如圖5，分析綜合交通運(yùn)輸效率及其差異的動(dòng)態(tài)演變趨勢(shì)。

圖5?綜合交通運(yùn)輸效率核密度曲線

隨著時(shí)間的推移，全國(guó)以及各區(qū)域綜合交通運(yùn)輸效率核密度曲線均向右偏移，但偏移幅度不大，表明交通運(yùn)輸效率水平提升較慢;低水平峰值下降幅度及高水平峰值上升幅度較不明顯，區(qū)域差異仍然較大;全國(guó)范圍內(nèi)低效率水平地區(qū)較多，綜合交通運(yùn)輸效率近一半處于0.5以下，呈現(xiàn)雙峰狀態(tài)，區(qū)域差異不斷擴(kuò)大;東部地區(qū)綜合交通運(yùn)輸效率逐漸向高水平聚集，雙峰演變?yōu)閱畏?，各省市之間存在追趕效益，綜合交通運(yùn)輸效率趨于一致，大多處于1以上;中部地區(qū)綜合交通運(yùn)輸效率高低分布較為均勻，2016年由雙峰、中部塌陷逐漸演變?yōu)閱畏?，兩極分化趨勢(shì)漸緩，綜合交通運(yùn)輸效率處于中等水平，大多處于0.5以下及1以上;西部地區(qū)綜合交通運(yùn)輸效率向低水平聚集，右尾雙峰，兩極分化最為嚴(yán)重，大多處于0.5以下，個(gè)別省市綜合交通運(yùn)輸效率超過(guò)1，有小幅提升趨勢(shì)。

四、區(qū)域綜合交通運(yùn)輸效率差異的主導(dǎo)因素探測(cè)

地理探測(cè)器模型要求每個(gè)分層中至少有兩個(gè)樣本點(diǎn)才可計(jì)算，[24]而中部地區(qū)共8個(gè)樣本，東西部各11個(gè)樣本，因此采用四分位法將綜合交通運(yùn)輸效率和各影響因素由低到高劃分為四個(gè)類(lèi)型（低-1、中等-2、中高-3、高-4），并以差值判斷各影響因素與綜合交通運(yùn)輸效率的匹配類(lèi)型，完全匹配時(shí)差值為0，相鄰類(lèi)型匹配時(shí)差值為-1和1，以上兩種情形能較好反映各影響因素與綜合交通運(yùn)輸效率的匹配程度，如表4。樣本期間內(nèi)，各影響因素與綜合交通運(yùn)輸效率完全匹配和相鄰類(lèi)型匹配的程度不一，但整體匹配效果良好，匹配程度最高達(dá)83%，絕大部分影響因素與綜合交通運(yùn)輸效率的匹配程度超過(guò)50%，說(shuō)明各因素與綜合交通運(yùn)輸效率空間分布較為接近，接近程度：居民人均可支配收入（x8）>公路運(yùn)輸換算周轉(zhuǎn)量（x15）>二產(chǎn)業(yè)增加值占比（x10）>公路運(yùn)輸業(yè)從業(yè)人員數(shù)（x2）>鐵路運(yùn)輸換算周轉(zhuǎn)量（x14）。

表4?各因素與綜合交通運(yùn)輸效率完全匹配度與相鄰類(lèi)型匹配度（%）

時(shí)間

x1

x2

x3

x4

x5

x6

x7

x8

x9

x10

x11

x12

x13

x14

x15

2001

63

70

60

67

77

47

67

77

67

70

53

57

50

73

80

2005

63

70

63

67

70

43

73

77

70

83

63

57

63

77

70

2010

63

73

57

60

67

47

47

67

63

70

70

57

63

67

73

2016

53

77

57

60

53

50

83

83

70

73

57

50

67

67

77

根據(jù)地理探測(cè)器模型計(jì)算的各區(qū)域2000～2016年間各因子解釋綜合交通運(yùn)輸效率空間分異的程度，即q值，并得出樣本期間各影響因素主導(dǎo)力的綜合排名，如表5、圖6：

從時(shí)間演變上看，區(qū)域內(nèi)綜合交通運(yùn)輸效率影響因素的主導(dǎo)力在樣本期內(nèi)存在較大差異，隨著時(shí)間的推移，區(qū)域內(nèi)綜合交通運(yùn)輸效率主導(dǎo)因素也在不斷更替。以東部地區(qū)為例，2001年主導(dǎo)因素為公路里程（0.697）、城鎮(zhèn)化率（0.536）、GDP增長(zhǎng)率（0.507），2005年主導(dǎo)因素為公路運(yùn)輸業(yè)從業(yè)人員數(shù)（0.719）、公路運(yùn)輸換算周轉(zhuǎn)量（0.719）、二氧化碳排放（0.492），2010年主導(dǎo)因素為交通運(yùn)輸業(yè)固定資產(chǎn)投資占比（0.696）、鐵路運(yùn)輸換算周轉(zhuǎn)量（0456）、二產(chǎn)業(yè)增加值占比（0.385），2016年主導(dǎo)因素為居民人均可支配收入（0.695）、交通運(yùn)輸業(yè)增加值占比（0.459）、鐵路運(yùn)輸換算周轉(zhuǎn)量（0445）。

從空間演變上看，不同區(qū)域綜合交通運(yùn)輸效率的主導(dǎo)因素有著明顯不同。全域角度，綜合交通運(yùn)輸效率的主導(dǎo)因素為二氧化碳排放、交通運(yùn)輸業(yè)固定資產(chǎn)投資占比、城鎮(zhèn)化率、三產(chǎn)業(yè)增加值占比、GDP增長(zhǎng)率;東部地區(qū)綜合交通運(yùn)輸效率主導(dǎo)因素為公路運(yùn)輸換算周轉(zhuǎn)量、公路營(yíng)業(yè)里程、交通運(yùn)輸業(yè)增加值占比、單位GDP能耗、二氧化碳排放;中部地區(qū)綜合交通運(yùn)輸效率主導(dǎo)因素為鐵路運(yùn)輸業(yè)從業(yè)人員數(shù)、鐵路營(yíng)業(yè)里程、公路運(yùn)輸業(yè)從業(yè)人員數(shù)、鐵路運(yùn)輸換算周轉(zhuǎn)量、人均可支配收入;西部地區(qū)綜合交通運(yùn)輸效率主導(dǎo)因素為鐵路營(yíng)業(yè)里程、交通運(yùn)輸業(yè)固定資產(chǎn)投資占比、鐵路運(yùn)輸業(yè)從業(yè)人員數(shù)、鐵路運(yùn)輸換算周轉(zhuǎn)量、公路營(yíng)業(yè)里程。

從影響因素所屬類(lèi)別看，全域角度對(duì)綜合交通運(yùn)輸效率起決定作用的是技術(shù)進(jìn)步、市場(chǎng)規(guī)模、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平;東部地區(qū)對(duì)綜合交通運(yùn)輸效率起決定作用的是技術(shù)進(jìn)步、市場(chǎng)規(guī)模、交通運(yùn)輸結(jié)構(gòu);中部地區(qū)對(duì)綜合交通運(yùn)輸效率起決定作用的是基礎(chǔ)設(shè)施、交通運(yùn)輸結(jié)構(gòu)、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平;西部地區(qū)對(duì)綜合交通運(yùn)輸效率起決定作用的是基礎(chǔ)設(shè)施、交通運(yùn)輸結(jié)構(gòu)、市場(chǎng)規(guī)模。

此外，交互作用探測(cè)表明，相較單個(gè)因素，任意兩個(gè)因素的共同作用都會(huì)增強(qiáng)對(duì)綜合交通運(yùn)輸效率空間分異的解釋能力。

五、結(jié)論及對(duì)策

本文以中國(guó)30個(gè)省市的交通運(yùn)輸業(yè)發(fā)展為研究對(duì)象，借助超效率SBM模型、Dagum基尼系數(shù)分解模型、核密度估計(jì)以及地理探測(cè)器模型等研究方法，分析了2000～2016年間中國(guó)30個(gè)省市的綜合交通運(yùn)輸效率，并測(cè)度了中國(guó)交通運(yùn)輸業(yè)發(fā)展不平衡的程度及來(lái)源。通過(guò)內(nèi)外因相結(jié)合，探測(cè)各區(qū)域綜合交通運(yùn)輸效率差異的主導(dǎo)因素。結(jié)論如下：

（1）中國(guó)30個(gè)?。ㄊ校┑木C合交通運(yùn)輸效率總體小幅波動(dòng)，提升趨勢(shì)不明顯，無(wú)效率省市數(shù)量仍占比較大，西部整體均處于無(wú)效率水平，中部無(wú)效率省市占比一半。無(wú)效率的主要原因是運(yùn)輸資源利用率低下，能源消耗及碳排放量過(guò)高。

（2）中國(guó)綜合交通運(yùn)輸效率總體基尼系數(shù)呈波動(dòng)下降趨勢(shì)，西部區(qū)域內(nèi)的基尼系數(shù)高于中部以及東部，東部和西部區(qū)域間的基尼系數(shù)高于中部和西部、東部和中部，區(qū)域差異的來(lái)源主要是區(qū)域間的差異，其次是區(qū)域內(nèi)的差異。區(qū)域的差異縮減趨勢(shì)不明顯，各區(qū)域綜合交通運(yùn)輸效率差異一直較大，且面臨著差異擴(kuò)大的風(fēng)險(xiǎn)。

（3）區(qū)域綜合交通運(yùn)輸效率分布格局演變受基礎(chǔ)設(shè)施、市場(chǎng)規(guī)模、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、技術(shù)進(jìn)步、交通運(yùn)輸結(jié)構(gòu)等因素的影響，且影響強(qiáng)度具有空間異質(zhì)性。區(qū)域內(nèi)大部分因素對(duì)綜合交通運(yùn)輸效率空間分異的決定力均較強(qiáng)，區(qū)域間綜合交通運(yùn)輸效率主導(dǎo)因素差異體現(xiàn)在，東部地區(qū)主要為公路運(yùn)輸換算周轉(zhuǎn)量、公路營(yíng)業(yè)里程等;中部地區(qū)主要為鐵路運(yùn)輸業(yè)從業(yè)人員數(shù)、鐵路營(yíng)業(yè)里程等;西部地區(qū)主要為鐵路營(yíng)業(yè)里程、交通運(yùn)輸業(yè)固定資產(chǎn)投資占比等。對(duì)綜合交通運(yùn)輸效率起決定作用的因素來(lái)源于技術(shù)進(jìn)步、市場(chǎng)規(guī)模、交通運(yùn)輸結(jié)構(gòu)、基礎(chǔ)設(shè)施方面的因素，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)次之。

在中國(guó)交通運(yùn)輸效率提速較慢，各運(yùn)輸方式發(fā)展不相協(xié)調(diào)，資源環(huán)境問(wèn)題日益突出背景下，結(jié)合本文研究結(jié)果及交通運(yùn)輸實(shí)際發(fā)展現(xiàn)狀，針對(duì)提高綜合交通運(yùn)輸效率，提出以下對(duì)策：

（1）從交通運(yùn)輸系統(tǒng)本身入手，調(diào)整當(dāng)前運(yùn)輸結(jié)構(gòu)，充分挖掘運(yùn)輸資源潛能，提高有效供給，尤其在貨運(yùn)領(lǐng)域大力發(fā)展效率高、能耗少的鐵、水運(yùn)輸，促進(jìn)節(jié)能減排，合理高效地將行業(yè)投入轉(zhuǎn)化為優(yōu)質(zhì)產(chǎn)出。同時(shí)要注重與經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)演變等外部環(huán)境作用相適應(yīng)。

（2）結(jié)合區(qū)域交通發(fā)展現(xiàn)狀及主導(dǎo)因素的差異，應(yīng)采取針對(duì)性的改善策略，如在東部合理抑制高能耗的公路運(yùn)輸業(yè)的發(fā)展，引導(dǎo)運(yùn)量向鐵路、水路轉(zhuǎn)移;在中部，充分利用資源稟賦，進(jìn)一步發(fā)揮鐵路運(yùn)輸優(yōu)勢(shì);在西部，加大交通運(yùn)輸業(yè)的投資，尤其是鐵路運(yùn)輸方式的投資。積極引導(dǎo)區(qū)域間加強(qiáng)合作，在政策及資金支持上，加大對(duì)貧困地區(qū)尤其是西北等地的傾斜力度，改善落后的交通條件等。

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（責(zé)任編輯：楊?洋）

收稿日期：2019-09-12

基金項(xiàng)目：

陜西省社會(huì)科學(xué)基金項(xiàng)目（2015D007）。

作者簡(jiǎn)介：

張建斌，男，陜西合陽(yáng)人，副教授，碩士生導(dǎo)師。研究方向：交通產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)、交通運(yùn)輸統(tǒng)計(jì)。

陳巧麗，女，陜西商洛人，碩士研究生。研究方向：交通產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)、交通運(yùn)輸統(tǒng)計(jì)。

摘?要：經(jīng)濟(jì)新常態(tài)背景下，交通運(yùn)輸供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革勢(shì)在必行，對(duì)交通運(yùn)輸效率進(jìn)行評(píng)價(jià)，有助于推動(dòng)改革步伐?；?0個(gè)省市的公路、鐵路、水路