聶智磊 季小妹 陳 建

（齊魯工業(yè)大學(山東省科學院)山東省科技發(fā)展戰(zhàn)略研究所，濟南 250014）

1 濟南交通擁堵的背景及研究現(xiàn)狀

城市發(fā)展離不開交通運輸，交通擁堵已變成城市一種普遍現(xiàn)象并帶來諸多危害[1]，濟南也正面臨著交通擁堵的困擾。濟南是山東省省會，地理條件特殊。它位于山東省中西部，地勢南高北低，有豐富的地下泉源，但不利于地下軌道交通建設。在濟南交通面積一定、道路建設不會大幅改變的前提下，如何緩解交通擁堵、提升交通效能成為濟南發(fā)展面臨的重要問題。

本文從交通擁堵的定義、造成交通擁堵的原因、交通擁堵影響指標的選取及交通擁堵的治理四個方面進行研究梳理。交通擁堵是指在某個時間區(qū)間內，道路總流通車輛大于最大負荷量，道路上的車輛不能順暢通行而停滯于道路路面的現(xiàn)象[2]。Cason 等[3]研究得到造成交通擁堵原因有：一是高峰期出行；二是汽車供給量增多；三是自然災害引發(fā)的道路不暢通；四是交通事故造成部分道路擁擠。國外主要用路段速度、道路交通密度、出行時長和車流量等指標對交通擁堵進行表示[4]，如Francois 等[5]對交通擁堵定量處理，設計大量的性能指標。國內研究則側重于影響因素及治理策略的研究，如：黎靖[6]根據(jù)社會實踐調研研究重慶交通擁堵影響因素。趙輝[7]研究北京交通擁堵原因，從需求和供給的角度選擇交通擁堵影響指標。王麗艷等[8]基于公共管理視角從公共空間資源配置、城市土地利用與產權形態(tài)、公共服務供給三方面構建天津市交通擁堵影響指標。田薈汝[9]研究濟南交通擁堵產生的原因，從交通供給、交通需求、交通制度三個方面提出緩解濟南交通擁堵策略。王慧穎[10]研究濟南公共交通體系，從信息化技術角度改善公共交通體系的問題。

綜合來看，交通擁堵影響因素是分析區(qū)域交通狀況的基礎，對于區(qū)域交通治理有重要意義。本文以2001-2018 年作為研究時段，分析濟南交通擁堵狀況的多年份連續(xù)變化，探討其影響因素，進而提出緩解濟南交通擁堵的對策。

2 研究方法的選取

主成分分析法。主成分分析法中的因子分析是一種降維方法，通過提取共性因子，將不同的變量進行降維處理。SPSS25 軟件可用于執(zhí)行因子分析的全部過程。輸出特征值大于1 的因子為主成分，累計百分比大于80%則認為解釋結果有效。

采取主成分分析法分析理由在于：導致濟南城市交通擁堵有諸多因素，這些影響因素中有些是具有相關性的，主成分分析法可以將多個影響因素進行合成，提取有共性的并且少于原先設定的因素個數(shù)，合成的主成分之間不相關，并且盡可能保持原有信息量，降低問題本身的復雜性。

3 指標體系的建立

將影響交通擁堵的指標量化，結合《濟南統(tǒng)計年鑒》[11]，選取2001-2018 年的10 個影響指標：X1道路長度（公里）、X2道路面積（萬平方米）、X3立交橋（座）、X4公共汽車（輛）、X5公路客運量（萬人）、X6人口密度（人/平方公里）、X7私人汽車（百輛）、X8出租汽車（輛）、X9城市交通事故（起）、X10建成區(qū)綠化覆蓋率（%），構建濟南交通擁堵評價指標體系。

按照指標的內涵和主成分分析的便利，將正向指標定義為緩解交通擁堵程度的指標，負向指標定義為促進交通擁堵程度的指標。X1-X5為正向指標，X6-X10為負向指標。

4 濟南市交通擁堵現(xiàn)狀

4.1 數(shù)據(jù)標準化

由于指標量綱、單位不同，對評價指標原始數(shù)據(jù)按式（1）、式（2）進行0-1 區(qū)間的標準化處理，處理后的標準化得分如圖1、圖2 所示。

圖1 正向指標標準化得分變化趨勢

圖2 負向指標標準化得分變化趨勢

式中：rij下標i表示年份，j表示指標序數(shù)；min(Xj)、max(Xj)分別表示第j個指標中數(shù)據(jù)值的最小值與最大值，rij代表經過標準化后的數(shù)值。

根據(jù)以上標準化過程，得分的內涵為：標準化得分越高，越不擁堵；得分越低，越擁堵。

從圖1 可知：除公路客運量指標以外，其他指標標準化得分總體呈現(xiàn)上升趨勢。公路客運量指標得分在2001-2006 年變化較穩(wěn)定，2007 年和2014 年變化較大，2015-2018 年又趨于穩(wěn)定，但總量有所下降。由原始數(shù)據(jù)得知，2007 年公路客運量比2006 年增長了近1.3 倍，而在2014 年數(shù)據(jù)值急劇下降。立交橋數(shù)量在2005 年變化較大，同比2004 年增長了3 倍。道路長度在2001-2006 年和2009-2018 年年平均增長率分別為9.25%和5.40%，而在2007-2009 年增長率高達31.84%。

由圖2 可知：標準化后的指標得分總體呈現(xiàn)下降趨勢，因為是負向指標，與原始數(shù)據(jù)變化正好相反。原始數(shù)據(jù)顯示：從2001-2007 年，建成區(qū)綠化覆蓋率與城市交通事故變化趨勢相反，在2005 年分別達到此期間的波峰和波谷，2008-2018年兩者變化趨于一致。2002 年出租汽車數(shù)量較前一年相比下降25.26%，2001-2004 年出租汽車年平均下降率達到10.1%，2005-2018 年數(shù)量逐漸增長。人口密度的變化2001-2006 年原始數(shù)據(jù)勻速增長，2007-2012 年增長波動不大，數(shù)據(jù)量較穩(wěn)定，2013-2018 年又呈現(xiàn)直線上升趨勢。私人汽車數(shù)目2002-2018 年增長穩(wěn)定，呈直線趨勢上漲。

4.2 主成分分析

采用SP SS 中的主成分分析法[12]對這10個影響因素進行降維處理，特征值大于1 的作為主成分，最終所得的主成分累計貢獻率達到85%即可選取為主成分。進行KMO 和巴特利特球形度檢驗，KMO 值越接近1 則變量之間的相關性越強，巴特利特球形度檢驗值越小于顯著性水平0.01，說明變量之間相關性越顯著，適合進行主成分分析。表1 顯示，本文選取的數(shù)據(jù)KMO 值為0.804，極顯著，可進行主成分分析操作。

表1 KMO 和巴特利特檢驗

對已進行0-1 標準化的數(shù)據(jù)在SPSS 中進行主成分協(xié)方差矩陣分析，進而提取兩個主成分，進行旋轉，其特征值分別為6.114、2.519，兩個主成分的總方差解釋累積占比為86.34%（表2），將這兩個主成分記為C1、C2。為了進一步探究影響指標和主成分之間的關系，再利用因子分析法得到旋轉后的成分矩陣（表3）。選擇因子載荷量絕對值大于0.700 為主要影響因子，反之則為次要因子，對交通擁堵影響效果作用不強。

表2 總方差解釋

從表3 中可以看到成分1 可以解釋道路面積、道路長度、公共汽車、立交橋等正向指標以及私人汽車、人口密度負向指標，稱為交通供給-需求對極因子；而成分2 可以解釋的指標有公路客運量、建成區(qū)綠化覆蓋率和城市交通事故，將成分2 定義為交通需求因子。

表3 旋轉后的成分矩陣

由旋轉后空間中的成分圖（圖3）可以看到，交通需求因素集中分布在第二象限，交通供給因素集中在第一、四象限交匯處，與旋轉后的成分矩陣相對應，確定主成分1 與交通供給因素相關，主成分2 與交通需求因素相關。

圖3 旋轉后空間中的成分圖

4.3 主成分得分計算

為獲得2001 到2018 年濟南交通擁堵主要影響因素得分，由已知成分得分系數(shù)矩陣（表4），可得F1、F2 的計算公式。

表4 成分得分系數(shù)矩陣

式中：F1、F2 表示兩個主成分的得分；ZX1-ZX10為指標標準化后的數(shù)值。各主成分特征值占比對應與主成分相乘之和即對主成分的合成，得到主成分綜合表達式（5）。

式中：F為兩個主成分的綜合得分；λ1、λ2為旋轉后的各主成分特征值。通過相關計算，其主成分綜合得分表達式如下。

根據(jù)式（3）、式（4）和式（6），計算得到主成分得分（表5）。

表5 主成分得分

4.4 研究結果與結論

結合數(shù)據(jù)處理結果，繪制主成分得分折線圖（圖4），分析并總結如下。

（1）主成分1 是交通供給-需求對極因子，其指標包含道路面積、道路長度、公共汽車、立交橋、私人汽車、人口密度，這些指標主要為緩解交通擁堵的影響因素。主成分2 是交通需求因子，包含指標有公路客運量、建成區(qū)綠化覆蓋率和城市交通事故，主要為促進交通擁堵的因素。

（2）主成分1 的得分變化代表交通供給-需求對極因子的得分變化，主成分2 代表交通需求因素。從圖4 得到，主成分1 得分與綜合得分曲線變化趨勢走向一致，解釋了主成分1 的貢獻率數(shù)值為61.14%，達到可以解釋總體綜合水平的程度。此外交通供給因素得分遠低于交通需求因素得分。

（3）以2001-2004 年作為第一階段，主成分1 得分趨于穩(wěn)定狀態(tài)，2005-2013 年為第二階段，比第一階段有明顯的上漲，呈對數(shù)增長趨勢，2014 年得分同比2013 年下降14.32%，2014-2018 年得分近似勻速增長。濟南的交通供給得分整體呈現(xiàn)不斷完善和提升的局勢，除2013-2014 年有一個較明顯的下降過程，其他時間段保持上升趨勢。

（4）主成分2 的得分變化從2001-2004 年是較穩(wěn)定狀態(tài)，變化趨勢不明顯；2005-2008 年得分快速增長，2010-2013 年轉為下降趨勢，其中2014年呈現(xiàn)斷崖式下降，同比2013 年下降59.88%，2014-2018 年仍在下降，但下降速度非常緩慢，趨于穩(wěn)定。交通需求得分呈現(xiàn)“增加—穩(wěn)定—下降—穩(wěn)定”的狀態(tài)，從對于交通擁堵的影響來說，2003-2008 年交通擁堵得到緩解，但2010 年至今需求因素促進交通擁堵，以2013-2014 年這種狀況最為顯著。

（5）主成分綜合得分F 代表的是緩解濟南交通擁堵的程度，即主成分綜合得分越高，交通擁堵越不明顯，得分越低，擁堵越明顯。由圖4 可看出，濟南市交通擁堵程度分為四個階段：2001-2004 年交通擁堵程度變化趨勢較平緩，無明顯波動；2005-2010 年濟南交通擁堵程度減緩，年平均減緩程度為22.61%；2011-2015 年濟南交通擁堵程度呈現(xiàn)先增強后緩解的狀態(tài)，其中2014 年擁堵程度變化最大，達到近幾年的最低值，是擁堵最嚴重的一年；2015-2018 年濟南交通擁堵得到控制，擁堵水平呈緩慢下降趨勢。

總體來看，濟南交通擁堵水平是逐漸減緩并趨于穩(wěn)定的趨勢，得益于相關部門不斷完善交通供給水平。雖然對人們交通需求方面采取控制措施，但交通需求仍然高于交通供給，交通供需不匹配仍然是城市交通擁堵的原因之一。

5 濟南交通擁堵緩解對策

結合濟南交通設施建設和實際情況，從交通供給和交通需求兩個方面提出緩解交通擁堵的對策。

5.1 交通供給角度

優(yōu)先發(fā)展城市公共交通系統(tǒng)，提倡市民選擇公共交通出行。繼續(xù)完善公共交通體系建設，合理科學設置公交站點，做到便捷快速、換乘方便。增加對城市公交建設投入，大力發(fā)展以BRT 公交、軌道交通為基礎的公共交通事業(yè)。

加強交通基礎設施建設，對城市路網進行層次化管理。按照道路等級以及實際交通狀況，增設所需車道，道路主干路網交通指示燈合理設置時間，不宜過長，防止在路段高峰期由于信號燈造成交通擁堵。逐步推行智能交通系統(tǒng)（Intelligent Transportation Systems，ITS），運用數(shù)字化手段加強梳理車輛、道路、行人三者之間的關系，形成一種高效、智能、環(huán)保的交通運輸體系。

5.2 交通需求角度

加強交通法規(guī)宣傳。市民由于缺乏交通意識，逆行、看手機行走、闖紅燈、疲勞駕駛等不良行為經常會引發(fā)交通事故，嚴重時造成道路交通局部擁堵，交通管理部門要及時處理管轄區(qū)域內發(fā)生的交通事故，避免范圍擴大化。以開展活動的形式對市民進行交通規(guī)則知識普及，對路人發(fā)放宣傳遵守交通規(guī)則手冊。在學校開展交通法規(guī)講座，增加學生有關道路交通方面的知識。

調控出租汽車及私人汽車增長速率。在道路車道數(shù)有限的條件下，盡量減少行駛車輛數(shù)量，有效降低交通擁堵次數(shù)。充分利用建筑設施結構在大型商場或者娛樂設施旁建立頂層停車場，規(guī)定合理的停車費用，減輕道路車輛停放難問題。