發(fā)布時間：2020-12-06 20:55

　　以中國30個省份(區(qū)域)為研究對象,采用投入導(dǎo)向的CRS徑向DEA模型,基于公鐵水空多維投入要素,從客貨兩方面測度區(qū)域綜合交通運輸效率,并結(jié)合探索性空間數(shù)據(jù)分析方法揭示綜合交通運輸效率的客貨差異及時空關(guān)聯(lián)特征。研究發(fā)現(xiàn):分析期內(nèi)區(qū)域效率呈穩(wěn)步上升趨勢但客貨差異顯著,東南沿海及中部經(jīng)濟發(fā)達區(qū)域客貨運輸效率較高,經(jīng)濟較為滯后區(qū)域運輸效率偏低但呈現(xiàn)逐年提升態(tài)勢;客貨效率呈現(xiàn)時序波動且總體上具有全局空間正相關(guān)特征,貨運相比客運具有較強的局部空間關(guān)聯(lián)性,北部地區(qū)具有顯著的省域幫帶關(guān)系,西南及中部地區(qū)表現(xiàn)相對隨機,東南沿海地區(qū)呈現(xiàn)競爭特征。 

【文章來源】：科研管理. 2020年09期 第219-229頁 北大核心CSSCI

【文章頁數(shù)】：11 頁

【部分圖文】：

2011—2017年綜合交通貨物運輸效率Moran散點圖

表6 2011—2017年綜合交通旅客運輸效率Moran′s I指數(shù)Table 6 Moran Index for comprehensive passenger transportation efficiency from 2011 to 2017 年份 Moran′s I指數(shù) P值檢驗 2017 0.1322180 0.0371 2016 0.1936020 0.0268 2015 0.0384199 0.2366 2014 0.1101690 0.087 2013 -0.0978892 0.2917 2012 0.0132156 0.1969 2011 0.0101909 0.3175我國2011—2017年綜合交通旅客運輸效率Moran分布如圖2所示,由圖可知2013年空間呈現(xiàn)負相關(guān)性,由于2013年我國整體公路旅客運輸量急劇下降,其他運輸方式旅客運輸量維持不變,導(dǎo)致旅客運輸大省效率急劇下降,Moran散點圖呈現(xiàn)負相關(guān)性,但是由于Moran指數(shù)小于0.1,整體上仍為相對隨機發(fā)展。2016年及2017年我國綜合交通旅客運輸效率具有空間正相關(guān)性。結(jié)合表7可知,四川、重慶、浙江、上海、安徽省份的客運效率呈現(xiàn)高高集聚,在自身效率較高的同時能夠帶動周邊省份客運效率的提升,起到了良好的促進作用。內(nèi)蒙古、吉林、河北、新疆這幾個省份以貨物運輸為主,旅客運輸相對薄弱,從而導(dǎo)致這幾個省份呈現(xiàn)低低集聚。北京始終呈現(xiàn)高低集聚狀態(tài),北京在發(fā)展綜合交通運輸?shù)臅r候,相對重視旅客運輸?shù)男��?并且與周邊以貨物運輸為主的省份形成了客運效率差異。云南、福建等省份作為我國傳統(tǒng)的旅游省份,在多種旅客運輸方式發(fā)展的沖擊下,旅游業(yè)整體下滑,從而導(dǎo)致旅客運輸效率相對下降,但是新的旅客出行模式為周邊省份帶來了客運發(fā)展契機,從而呈現(xiàn)了低高集聚的狀態(tài)。

【參考文獻】：
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本文編號：2902016