□徐玉萍 江睿智
隨著改革開放不斷推進(jìn),交通運(yùn)輸作為國民經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)性產(chǎn)業(yè),在政策和資金的扶持下駛?cè)搿翱焖俚馈?。截?020 年年底,全國鐵路營業(yè)總里程已突破14.2 萬公里,公路總里程數(shù)超500 萬公里。隨著交通運(yùn)輸綜合體系不斷完善,人們對于物質(zhì)生活需求不斷提高,區(qū)域間客流增多,從而帶動了經(jīng)濟(jì)發(fā)展。但由于運(yùn)輸需求不斷增長,市場容量不斷擴(kuò)大,市場競爭不斷加劇,導(dǎo)致各種運(yùn)輸方式承擔(dān)的運(yùn)量差異過大而引起運(yùn)輸結(jié)構(gòu)失衡;不合理的運(yùn)輸組織間接增加了額外經(jīng)濟(jì)支出[1];部分城市交通運(yùn)輸未結(jié)合當(dāng)?shù)刭Y源,產(chǎn)值貢獻(xiàn)不高,地區(qū)之間經(jīng)濟(jì)發(fā)展差距懸殊。黨的十九屆五中全會提出要加快建設(shè)交通強(qiáng)國,以此推動經(jīng)濟(jì)體系優(yōu)化升級;同時(shí)也提出要加快區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展,鼓勵(lì)東部地區(qū)加快推進(jìn)現(xiàn)代化,促進(jìn)中部地區(qū)加快崛起,加速推動西部大開發(fā)。2019年,中共中央、國務(wù)院印發(fā)《交通強(qiáng)國建設(shè)綱要》中提出要推動交通發(fā)展向注重質(zhì)量效益轉(zhuǎn)變,加強(qiáng)交通運(yùn)輸方式一體化融合。因此,在“交通強(qiáng)國”大背景下,如何有效測度東、中、西部地區(qū)交通運(yùn)輸效率,分析交通運(yùn)輸相關(guān)因素對區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展影響,提出加快區(qū)域交通與經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展建議,成為現(xiàn)階段亟待探討的問題。
目前,國外學(xué)者大多從定量角度來分析交通運(yùn)輸與經(jīng)濟(jì)發(fā)展關(guān)系。Banerjee 等人[2](2012)估算了交通運(yùn)輸網(wǎng)絡(luò)對中國經(jīng)濟(jì)的影響,提出要加大基礎(chǔ)設(shè)施投入力度的建議。Hakim 等人[3](2016)和Ferrar 等人[4](2019)分別利用協(xié)整檢驗(yàn)、TSCS 方法、內(nèi)生增長模型等方法分析了相關(guān)變量之間的關(guān)系。Mohmand 等人[5](2020)和Alam 等人[6](2020)則運(yùn)用Granger 因果檢驗(yàn)、ARDL 和VECM 模型以巴基斯坦為研究對象進(jìn)行實(shí)例探究,結(jié)果顯示二者間存在長期雙向因果關(guān)系。José 等人[7](2020)使用網(wǎng)絡(luò)均衡模型模擬出鐵路運(yùn)輸網(wǎng)加入新線后貨物運(yùn)輸成分效益,得出新線的投入會通過降低環(huán)境污染來提升經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平。
國內(nèi)學(xué)者研究角度則更全面,樊一江[8](2018)定性分析了運(yùn)輸與經(jīng)濟(jì)深度融合的意義和途徑,提出要強(qiáng)化運(yùn)輸方式間銜接的建議;吳建軍[9](2020)定性分析了公路運(yùn)輸和區(qū)域經(jīng)濟(jì)的潛在關(guān)系,提出二者協(xié)調(diào)發(fā)展策略。而何滿喜[10](2014)運(yùn)用定性與定量相結(jié)合方法,總結(jié)出浙江省交通運(yùn)輸與經(jīng)濟(jì)發(fā)展存在推拉效應(yīng)。羅文慧等人[11](2017)構(gòu)建了交通與經(jīng)濟(jì)協(xié)同發(fā)展動態(tài)評價(jià)模型,提出加大交通運(yùn)輸基礎(chǔ)投資和優(yōu)化運(yùn)輸結(jié)構(gòu)的建議;蔡婉華[12](2017)等人使用面板協(xié)整檢驗(yàn)和PVAR 模型對中國各省(市、區(qū))交通、經(jīng)濟(jì)和環(huán)保數(shù)據(jù)進(jìn)行了研究;楊志偉等人[13](2020)運(yùn)用DID 模型來研究高鐵、大都市政策對區(qū)域經(jīng)濟(jì)的影響,結(jié)果顯示二者聯(lián)合作用刺激經(jīng)濟(jì)增長的效果優(yōu)于單一作用的效果。
由于上述研究僅集中在基礎(chǔ)設(shè)施或單一運(yùn)輸方式與經(jīng)濟(jì)發(fā)展之間的關(guān)系探討,且未考慮交通運(yùn)輸系統(tǒng)內(nèi)部因素作用關(guān)系,因此,本文從協(xié)調(diào)發(fā)展視角出發(fā),運(yùn)用PVAR 模型來綜合分析交通運(yùn)輸效率、交通結(jié)構(gòu)均衡度和經(jīng)濟(jì)發(fā)展變量相互作用關(guān)系,以助力綜合運(yùn)輸體系和經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量持續(xù)發(fā)展。
數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法(Date Envelopment Analysis,簡稱DEA),因其不需要對相關(guān)指標(biāo)賦予權(quán)重[14],所以能客觀地反映決策單元(Decision Making Units,簡稱DUM)實(shí)際狀態(tài)而廣泛運(yùn)用,如趙靜等人[15](2017)運(yùn)用其對我國規(guī)模企業(yè)技術(shù)溢出效率進(jìn)行測算。
1.模型的引入
假設(shè)有n 個(gè)DMU,每個(gè)DMU 有p 種投入指標(biāo)和q 種產(chǎn)出指標(biāo),用u 和v 分別來表示投入和產(chǎn)出的權(quán)重系數(shù)。由于初始構(gòu)建的是分式模型,所以需要通過Charnes-Cooper 變化[16]和對偶轉(zhuǎn)化成整式,引入松弛變量S+和剩余變量S-,得到如下所示的模型M1:
式中:xr0為DMUr投入情況;yr*0為DMUr產(chǎn)出情況;θ 為目標(biāo)函數(shù)最優(yōu)值;λr為最優(yōu)解;L 為投入指標(biāo)比重。
當(dāng)θ 值為1 時(shí),稱DMU 為DEA 有效,若所有指標(biāo)的S+和S-均為0,則說明技術(shù)效率和規(guī)模效率均處于效率前沿面上;若部分指標(biāo)的S+或S-為0,則說明兩種效率其一未在前沿面上。當(dāng)θ 值小于1 時(shí),說明兩種效率均未達(dá)到效率前沿面上,DMU 不是DEA 有效。
由于DEA 模型不能直接消除隨機(jī)誤差與外部因素影響,所以需使用SFA 回歸分析對求解結(jié)果進(jìn)行外部因素和噪聲的剝離,其中構(gòu)建的隨機(jī)前沿分析函數(shù)可表示為:
式中,Sir表示DMUr的第i 項(xiàng)投入松弛量;f表示外部環(huán)境對松弛量的影響,分別為環(huán)境變量和對應(yīng)系數(shù);?ir+μir表示混合誤差,其中?ir為隨機(jī)干擾影響值,μir為管理無效率值,兩值均服從正態(tài)分布。
在消除外部影響過程中,需考慮管理無效率影響。羅登躍、陳巍巍等人在Jondrow 研究基礎(chǔ)上[17],提出使用如下管理無效率分離公式:
2.模型的改進(jìn)
由于傳統(tǒng)三階段DEA 模型的第二階段投入值調(diào)整會存在調(diào)整幅度過大或與實(shí)際最優(yōu)不符等情況,基于前人研究對第二階段改進(jìn),引入外部影響程度ξ,調(diào)整公式如下:
3.指標(biāo)體系的構(gòu)建
(1)投入指標(biāo)。交通運(yùn)輸?shù)耐度氚肆?、物力與財(cái)力,人力即為交通運(yùn)輸從業(yè)人員數(shù);物力則為交通運(yùn)輸功能設(shè)施和能源投入;財(cái)力則為交通運(yùn)輸發(fā)展投資。由于部分功能服務(wù)設(shè)施不能被完全統(tǒng)計(jì),且各種運(yùn)輸方式線路建設(shè)標(biāo)準(zhǔn)不一,所以選取路網(wǎng)換算運(yùn)輸里程規(guī)模和運(yùn)輸能源消耗量作為物力方面的投入指標(biāo)。
(2)產(chǎn)出指標(biāo)。交通運(yùn)輸既服務(wù)人民生活,也推動經(jīng)濟(jì)發(fā)展,故從運(yùn)能和經(jīng)濟(jì)兩方面選取指標(biāo)。將各種運(yùn)輸?shù)目汀⒇涍\(yùn)輸周轉(zhuǎn)量按換算標(biāo)準(zhǔn)折算累加成總換算周轉(zhuǎn)量,更具綜合性;選取當(dāng)年交通運(yùn)輸產(chǎn)業(yè)GDP 貢獻(xiàn)值作為產(chǎn)出指標(biāo),體現(xiàn)了交通對地區(qū)經(jīng)濟(jì)直接作用效果。
(3)外部影響指標(biāo)。經(jīng)濟(jì)提升會帶動居民消費(fèi),激起交通運(yùn)輸內(nèi)生發(fā)展;產(chǎn)業(yè)間相互作用及地區(qū)資源依托狀況、城市容量問題也會影響交通發(fā)展,故選取居民人均可支配收入、第三產(chǎn)業(yè)發(fā)展比重和城市建設(shè)用地面積作為外部影響指標(biāo)。
表1 交通運(yùn)輸效率評價(jià)指標(biāo)體系
隨著一些經(jīng)濟(jì)學(xué)家將熵理論引入到統(tǒng)計(jì)學(xué)中,熵的概念得以完善與發(fā)展,如董彬等人[18](2017)運(yùn)用該理論計(jì)算了我國綜合運(yùn)輸結(jié)構(gòu)信息熵和均衡度,馮叔君[19](2020)計(jì)算了“一帶一路”沿線國家和地區(qū)各種產(chǎn)業(yè)區(qū)位熵值。假設(shè)A 事件為測度對象,事件有n 項(xiàng)指標(biāo)內(nèi)容,則熵值計(jì)算公式為:
式中,k 為恒定值(一般取1),Hn≥0。假若pi=0,則規(guī)定0log0=0;當(dāng)且僅當(dāng)p1=p2=...=pn=1/n 時(shí),H 取最大值為logn。
根據(jù)熱力學(xué)原理推廣可得到交通結(jié)構(gòu)均衡度J 的計(jì)算公式為:
J 值越大,運(yùn)輸結(jié)構(gòu)就越均衡;當(dāng)且僅當(dāng)各種交通運(yùn)輸表達(dá)內(nèi)容相同時(shí),整體運(yùn)輸結(jié)構(gòu)達(dá)到最均衡狀態(tài),此時(shí)J 值為1。
為分析指標(biāo)相互間關(guān)系,采用經(jīng)濟(jì)學(xué)中的向量自回歸模型(Vector Autoregression,簡稱VAR)來研究,通過計(jì)算線性組合中指標(biāo)變量系數(shù)[20],得出指標(biāo)影響比重??紤]到時(shí)空維度及個(gè)體差異問題[21],需使用PVAR模型來進(jìn)行動態(tài)關(guān)系分析,模型表達(dá)為:
式中,Yi,t表示為i 向量在t 時(shí)間的內(nèi)生列向量,Ci,t為常數(shù)項(xiàng),為內(nèi)生列向量的系數(shù)矩陣,Yi,t-j為Yi,t的j 階滯后項(xiàng),αi,t、βi,t和μi,t分別為個(gè)體固定效應(yīng)向量、時(shí)間效應(yīng)向量和隨機(jī)擾動項(xiàng)。
由于PVAR 模型固定效應(yīng)和時(shí)間效應(yīng)數(shù)據(jù)獲取困難,可通過前向差分或均值差分方法消除上述效應(yīng)影響。為判斷該模型是否適用,還需進(jìn)行相關(guān)變量置信度檢驗(yàn)。
由于個(gè)別?。ㄗ灾螀^(qū)、市)原始數(shù)據(jù)缺失,故選取2011-2019 年我國東部8 個(gè)省市(北京、河北、山東、江蘇、上海、福建、廣東和海南)、中部6 個(gè)?。ㄉ轿鳌⒑幽?、安徽、湖北、湖南和江西)、西部8 個(gè)省區(qū)(內(nèi)蒙古、廣西、四川、貴州、云南、陜西、甘肅和青海)及全國平均的交通發(fā)展相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行研究,數(shù)據(jù)均來源于《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》、各?。ㄗ灾螀^(qū)、市)《統(tǒng)計(jì)年鑒》和《國民經(jīng)濟(jì)和社會發(fā)展統(tǒng)計(jì)公報(bào)》等。
基于上述各?。ㄗ灾螀^(qū)、市)投入產(chǎn)出數(shù)據(jù),使用DEAP 2.1、FRONTIER 4.1 軟件測算出交通運(yùn)輸效率,歷年的交通運(yùn)輸綜合技術(shù)效率值見表2。
由表2 可知,東部地區(qū)的交通運(yùn)輸效率值普遍較高,中部地區(qū)次之,西部地區(qū)大部分較差。以上海市為代表的經(jīng)濟(jì)發(fā)展強(qiáng)勁地區(qū),每年綜合技術(shù)效率值處在前沿面上,交通發(fā)展處于領(lǐng)先地位。福建省因海峽西岸經(jīng)濟(jì)區(qū)建設(shè)而逐漸規(guī)?;?,交通運(yùn)輸效率大幅提升。中部的山西省煤礦資源豐富,且該省重視當(dāng)?shù)亟煌òl(fā)展質(zhì)量,促進(jìn)了交通運(yùn)輸效率值的提升。江蘇省近幾年交通運(yùn)輸就業(yè)人數(shù)和換算周轉(zhuǎn)量有些降低,導(dǎo)致該地區(qū)交通運(yùn)輸效率值下降。西部的貴州省2013、2018 和2019 年交通運(yùn)輸效率值偏低,2013 年是因?yàn)樘蕹獠凯h(huán)境影響后,就業(yè)人員數(shù)調(diào)整增長了16%,在產(chǎn)出值不變的情況下,效率值會明顯降低;2018 年是因?yàn)榻煌óa(chǎn)業(yè)GDP 貢獻(xiàn)值較上年降低了39%;2019 年則是因?yàn)閾Q算周轉(zhuǎn)量下降了24%,在投入值穩(wěn)步增長的情況下,效率值會明顯降低。東部的海南省、中部的湖北省和西部多數(shù)?。ㄗ灾螀^(qū))交通運(yùn)輸效率值偏低,說明上述?。ㄗ灾螀^(qū))在區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展過程中,交通運(yùn)輸發(fā)展有待加強(qiáng)。
表2 2011-2019 年東、中、西部地區(qū)各?。ㄗ灾螀^(qū)、市)交通運(yùn)輸綜合技術(shù)效率值
1.模型檢驗(yàn)與估計(jì)結(jié)果
選取2011-2019 年三個(gè)地區(qū)交通運(yùn)輸效率值、交通結(jié)構(gòu)均衡度和國民經(jīng)濟(jì)發(fā)展作為模型面板數(shù)據(jù)變量,利用Stata 15 軟件進(jìn)行LLC 平穩(wěn)性檢驗(yàn),檢驗(yàn)結(jié)果拒絕原不平穩(wěn)假設(shè),故數(shù)據(jù)是平穩(wěn)的。隨后采用AIC、BIC 和HQIC 三種信息準(zhǔn)則對滯后階數(shù)進(jìn)行測算,結(jié)果見表3。
根據(jù)表3 結(jié)果和信息準(zhǔn)則適配性原則,滯后1 期最優(yōu)。僅需用均值差分法消除模型產(chǎn)生的時(shí)間效應(yīng),隨后利用GMM 矩估計(jì)對參數(shù)模型進(jìn)行估計(jì),估計(jì)結(jié)果見表4。
表3 滯后階數(shù)確定
表4 模型GMM 矩估計(jì)結(jié)果
根據(jù)表4 結(jié)果可知,交通運(yùn)輸效率與交通結(jié)構(gòu)均衡度之間存在不顯著影響;國民經(jīng)濟(jì)發(fā)展對交通運(yùn)輸效率、交通結(jié)構(gòu)均衡度影響均為正,表明經(jīng)濟(jì)發(fā)展會推動交通運(yùn)輸水平整體提升。
2.脈沖響應(yīng)與方差分解分析
為驗(yàn)證變量間相互作用關(guān)系,再次利用Stata 15 軟件進(jìn)行1000 次Monte-Cario 實(shí)驗(yàn),得到如圖1 所示的脈沖響應(yīng)函數(shù)圖。
圖 模型脈沖響應(yīng)函數(shù)圖
通過對脈沖響應(yīng)情況分析,可得:
(1)對于交通運(yùn)輸效率(te)而言,當(dāng)受到交通結(jié)構(gòu)均衡度沖擊時(shí),產(chǎn)生的影響為負(fù),在第1 期達(dá)到負(fù)向最大,于第6 期趨于0,表明交通結(jié)構(gòu)均衡化發(fā)展對交通運(yùn)輸效率提升有短期抑制作用;當(dāng)受到國民經(jīng)濟(jì)發(fā)展的沖擊時(shí),會產(chǎn)生持續(xù)的正向影響,在第2 期達(dá)到正向最大,于第8 期趨于0,表明國民經(jīng)濟(jì)發(fā)展的提高對交通運(yùn)輸效率提升有長期促進(jìn)作用;當(dāng)受到自身沖擊時(shí),當(dāng)期達(dá)到最高值,隨后急劇下降,于第7 期趨于平穩(wěn),說明中短期內(nèi),往期交通運(yùn)輸效率提升能帶動當(dāng)期的效率提升。
(2)對于交通結(jié)構(gòu)均衡度(edts)而言,當(dāng)受到交通運(yùn)輸效率沖擊時(shí),滯后期脈沖響應(yīng)值為0,表明交通運(yùn)輸效率對交通結(jié)構(gòu)均衡未有影響;當(dāng)受到國民經(jīng)濟(jì)發(fā)展沖擊時(shí),當(dāng)期會產(chǎn)生微弱負(fù)向影響,緊接著轉(zhuǎn)為正向影響,于第2 期達(dá)到最大,隨后逐漸減弱,表明國民經(jīng)濟(jì)發(fā)展的提高對交通結(jié)構(gòu)均衡促進(jìn)效用明顯;當(dāng)受到自身沖擊時(shí),當(dāng)期就達(dá)到最大值,第5 期后為0,表明在中短期內(nèi),交通結(jié)構(gòu)均衡度滯后前期對后期存在促進(jìn)作用。
(3)對于國民經(jīng)濟(jì)發(fā)展(gdp)而言,當(dāng)受到交通運(yùn)輸效率沖擊時(shí),產(chǎn)生的影響為正,第7 期影響基本消失,表明短期內(nèi)交通運(yùn)輸效率提升能刺激國民經(jīng)濟(jì)發(fā)展的提高;當(dāng)受到交通結(jié)構(gòu)均衡度沖擊時(shí),脈沖響應(yīng)基本可視為0,表明交通結(jié)構(gòu)均衡度對國民經(jīng)濟(jì)發(fā)展未有影響;當(dāng)受到自身沖擊時(shí),當(dāng)期就達(dá)到正向最大,隨后逐漸下降,表明往期國民經(jīng)濟(jì)發(fā)展始終會刺激未來國民經(jīng)濟(jì)發(fā)展的提高。
為了進(jìn)一步剖析三個(gè)變量間相互影響大小,利用方差分解得到預(yù)測誤差均方差貢獻(xiàn)比例,向前作17 期后結(jié)果基本穩(wěn)定。從方差分解結(jié)果來看,交通運(yùn)輸效率的方差分解值基本來自于自身,說明交通運(yùn)輸效率基本受自身慣性影響;交通結(jié)構(gòu)均衡度方差分解17 期后來自于自身貢獻(xiàn)占92.4%,交通運(yùn)輸效率貢獻(xiàn)為7.6%,說明交通結(jié)構(gòu)均衡度自身慣性影響尤為明顯,但交通運(yùn)輸效率也會在一定程度上對其產(chǎn)生影響;國民經(jīng)濟(jì)發(fā)展方差分解1 期時(shí),受自身影響最大,貢獻(xiàn)率為87.5%,但隨著期數(shù)增加,交通運(yùn)輸效率和交通結(jié)構(gòu)均衡度對其的貢獻(xiàn)度逐漸增加,第17 期較第1 期分別增長15.8%和16.9%,此時(shí)交通結(jié)構(gòu)均衡度貢獻(xiàn)是交通運(yùn)輸效率貢獻(xiàn)的1.8 倍,這說明交通運(yùn)輸效率和交通結(jié)構(gòu)均衡度均對提高國民經(jīng)濟(jì)發(fā)展有促進(jìn)作用,其中交通結(jié)構(gòu)均衡化發(fā)展作用更加明顯。
本文利用改進(jìn)的三階段DEA 模型,研究得出我國東部地區(qū)交通運(yùn)輸效率值普遍較高,中部地區(qū)次之,而西部地區(qū)偏低。中部的安徽省“十二五”期間已達(dá)到東部經(jīng)濟(jì)領(lǐng)跑?。ㄊ校┙煌ㄟ\(yùn)輸效率水平,而近3 年效率值下降,需注意交通運(yùn)輸投入和內(nèi)部結(jié)構(gòu)調(diào)整的問題;西部地區(qū)則需要加大交通運(yùn)輸規(guī)模,提升整體交通發(fā)展。隨后,運(yùn)用PVAR 模型綜合分析出交通運(yùn)輸效率、交通結(jié)構(gòu)均衡度和國民經(jīng)濟(jì)發(fā)展間關(guān)系:(1)交通運(yùn)輸效率正作用于交通結(jié)構(gòu)均衡度,交通結(jié)構(gòu)均衡度負(fù)作用于交通運(yùn)輸效率,但二者作用微弱可忽略為0;(2)交通運(yùn)輸效率與經(jīng)濟(jì)發(fā)展存在雙向正作用,且經(jīng)濟(jì)發(fā)展產(chǎn)生的正向影響更顯著;(3)國民經(jīng)濟(jì)發(fā)展對交通結(jié)構(gòu)均衡化發(fā)展僅有單向正作用。
1.補(bǔ)足發(fā)展短板,縮短區(qū)域差距,達(dá)到整體協(xié)調(diào)。從各?。ㄗ灾螀^(qū)、市)交通與經(jīng)濟(jì)發(fā)展來看,西部地區(qū)發(fā)展起步晚,因此需要著力補(bǔ)足自身交通短板,強(qiáng)化內(nèi)外聯(lián)通通道建設(shè),如陸海新通道等;同時(shí),需要加大對外開放力度,不斷完善成渝雙城經(jīng)濟(jì)圈等建設(shè),并在投資驅(qū)動的帶動下,加強(qiáng)地區(qū)交通基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)。中部地區(qū)需提高貫通南北、連接?xùn)|西的通道能力;加快推進(jìn)中部地區(qū)交通運(yùn)輸重點(diǎn)項(xiàng)目施工,如沿江高鐵(武漢至宜昌段),促進(jìn)交通運(yùn)輸發(fā)展;加快建設(shè)多個(gè)城市集群,如大南昌都市圈等,打造內(nèi)陸開放型經(jīng)濟(jì)試驗(yàn)區(qū)。東部地區(qū)則需進(jìn)一步優(yōu)化交通運(yùn)輸結(jié)構(gòu),打造京津冀協(xié)同發(fā)展交通體系,強(qiáng)化網(wǎng)絡(luò)銜接,構(gòu)建協(xié)調(diào)化港口群,從而加強(qiáng)地區(qū)交通與經(jīng)濟(jì)聯(lián)絡(luò),提升整體發(fā)展水平,使得地區(qū)協(xié)調(diào)發(fā)展。
2.調(diào)整運(yùn)輸配置,減少能源消耗,增加運(yùn)輸供給。在各種運(yùn)輸方式運(yùn)力富余的情況下,推進(jìn)貨物運(yùn)輸朝“公轉(zhuǎn)鐵、公轉(zhuǎn)水”方向發(fā)展,可避免公路單一運(yùn)輸方式載荷過大而導(dǎo)致資源浪費(fèi)。為適應(yīng)運(yùn)輸需求不斷增加的新常態(tài),還需加強(qiáng)運(yùn)輸供給側(cè)改革,提升各類運(yùn)輸服務(wù)質(zhì)量并優(yōu)化其組織結(jié)構(gòu),完善綜合交通樞紐基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè),重視運(yùn)輸協(xié)同效用,挖掘運(yùn)輸服務(wù)潛能,增強(qiáng)交通供給能力。
3.擴(kuò)大交通規(guī)模,轉(zhuǎn)移樞紐功能,提高運(yùn)輸效率。通過對各?。ㄗ灾螀^(qū)、市)交通運(yùn)輸效率組成分析,海南省和青海省這些年交通運(yùn)輸體系未成規(guī)模,規(guī)模效率值偏低,交通運(yùn)輸發(fā)展有待提升,需要加大交通運(yùn)輸規(guī)模建設(shè)投入。江蘇省近幾年交通運(yùn)輸效率下滑,可以通過打造江陰港、建設(shè)新錫快速路等擴(kuò)大樞紐輻射規(guī)模提升運(yùn)輸效率。對于純技術(shù)效率偏低、運(yùn)輸樞紐中轉(zhuǎn)能力較弱的?。ㄗ灾螀^(qū)、市),可考慮將部分樞紐功能轉(zhuǎn)移或新建交通樞紐,如湖南省在強(qiáng)省會戰(zhàn)略背景下將部分長沙樞紐功能轉(zhuǎn)移至株洲、湘潭,刺激需求轉(zhuǎn)移與增加,從而提高整體運(yùn)輸效率。
4.制定有效政策,對接市場需求,避免負(fù)向作用。部分城市急于提升交通運(yùn)輸發(fā)展水平,在政策制定中未充分考慮發(fā)展的階段性、局限性問題,交通運(yùn)輸結(jié)構(gòu)調(diào)整過快,配套發(fā)展跟不上,導(dǎo)致經(jīng)濟(jì)增長減速。交通運(yùn)輸供需關(guān)系隨社會經(jīng)濟(jì)發(fā)展而變化,一味追求運(yùn)輸結(jié)構(gòu)均衡,會導(dǎo)致優(yōu)勢交通作用發(fā)揮不完全,影響經(jīng)濟(jì)發(fā)展,因此運(yùn)輸結(jié)構(gòu)要與市場需求相結(jié)合,避免交通過度均衡產(chǎn)生的負(fù)作用。