吳 茜，劉菊梅，葉士琳

(福建省亞熱帶資源與環(huán)境重點實驗室，福建師范大學(xué)地理科學(xué)學(xué)院，福建 福州 350007)

改革開放40多年來，中國經(jīng)歷了經(jīng)濟持續(xù)快速發(fā)展和大規(guī)模城鎮(zhèn)化過程，城市規(guī)模、形態(tài)和結(jié)構(gòu)等均發(fā)生深刻變化.與此同時，城市空間無序蔓延、人口擁擠、交通擁堵、環(huán)境污染等“城市病”問題愈發(fā)凸顯，成為制約城市經(jīng)濟社會可持續(xù)發(fā)展的重要因素.公共交通作為城市綜合交通系統(tǒng)的重要構(gòu)成，具有大運量、低價安全、節(jié)能環(huán)保等明顯優(yōu)勢，是緩解城市交通擁堵、改善城市人居環(huán)境質(zhì)量的有效途徑.尤其是2012年《國務(wù)院關(guān)于城市優(yōu)先發(fā)展公共交通的指導(dǎo)意見》[1]發(fā)布以來，公共交通優(yōu)先發(fā)展戰(zhàn)略已成為全國各地城市轉(zhuǎn)變交通發(fā)展方式、解決交通擁堵、提高交通效率和促進城市可持續(xù)發(fā)展的一項重要舉措.因此，城市公交發(fā)展及其效率水平受到了決策者和學(xué)者們的廣泛關(guān)注.

目前國內(nèi)外學(xué)者對于城市公交效率已有較為豐富的研究成果.現(xiàn)有研究大多從城市尺度探討公交系統(tǒng)的運營效率及其時空分異[2-4].Li等人[5]分析了2010-2016年中國30個城市公共交通系統(tǒng)效率，發(fā)現(xiàn)中國三大區(qū)域的實際公交運營效率存在明顯的空間失衡，西部地區(qū)運營效率最高，其次是東部和中部地區(qū).Yao等人[6]基于中國11個城市公交系統(tǒng)進行超效率分析，提出人口密度是影響公交服務(wù)效率重要因素.Fitzová 等人[7]采用DEA模型分析了捷克共和國城市交通的運營效率及其與運輸服務(wù)、運營融資之間的關(guān)系.杜云柯[4]結(jié)合SBM模型與視窗分析，將公交運營企業(yè)分為運營生產(chǎn)和運營服務(wù)兩個階段對我國18個公交企業(yè)運營效率進行分析評價.張春勤等人[8]采用我國 2008-2013 年期間 32 家公交企業(yè)面板數(shù)據(jù)，用SFA模型來探討所有權(quán)結(jié)構(gòu)對我國公交企業(yè)運營效率的影響.章玉[9]根據(jù)公交運營的服務(wù)特性,考慮非期望產(chǎn)出對我國35個大中城市的公交運營系統(tǒng)進行效率評價，結(jié)果表明我國大中城市公交運營效率存在較大的空間差異.

從研究方法來看，數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法(data envelopment analysis,DEA)和隨機前沿模型(stochastic frontier approach,SFA)是效率評價最有效的方法[10].DEA依據(jù)線性規(guī)劃原理，對具有相同投入產(chǎn)出的決策單元(DMU)的相對效率進行估計測算，不僅具有穩(wěn)健性，而且適用于小樣本分析.因此，近年來許多學(xué)者將DEA方法應(yīng)用于環(huán)境、生態(tài)、產(chǎn)業(yè)、經(jīng)濟以及城市交通等眾多領(lǐng)域[11-16].Malmquist指數(shù)可以動態(tài)分析一個區(qū)域的城市公交效率，并得出城市公交效率的演變特征，彌補DEA模型不能在不同截面進行比較的弊端[17].Rezaee等人[18]將DEA與Nash討價還價博弈相結(jié)合，通過大規(guī)模的度量來評價運輸系統(tǒng)的績效.Holmgren[19]使用隨機前沿模型(SFA)評估了1986-2009年瑞典公共交通系統(tǒng)效率.王海燕等人[20]將Gini準(zhǔn)則與DEA結(jié)合起來，利用Gini準(zhǔn)則來降低指標(biāo)維度對效率影響的風(fēng)險，測算了2011年南京市公交企業(yè)的客觀績效.張春勤等人[21]利用SE-DEA和Maimquist指數(shù)分析了在長三角地區(qū)13家公交企業(yè)的運營績效,并建議從企業(yè)運營和行業(yè)監(jiān)管出發(fā)通過績效考核手段促進公交行業(yè)的健康發(fā)展.戢曉峰等人[22]基于2014年云南省16個城市的數(shù)據(jù)，在運用主成分分析法測算城市公交發(fā)展水平的基礎(chǔ)上，從投入產(chǎn)出角度構(gòu)建了面板數(shù)據(jù) DEA 模型，對運營效率進行了評估.

總體來看，已有文獻對于城市公交效率的評價無疑具有重要意義,但還存在以下2點不足：(1)已有文獻大多以CCR或 BCC 這一類經(jīng)典 DEA 模型為分析工具，而這一類 DEA 模型在估計最優(yōu)生產(chǎn)前沿面時，構(gòu)成前沿面的決策單元效率值均為 1，這樣就無法進一步地比較效率值為 1 的各單元間效率的差異.(2)現(xiàn)有研究主要是從管理視角關(guān)注城市公交的運營效率，并且在評價公交企業(yè)運營效率時，普遍僅對同一時期的不同決策單元進行評價，忽略了投入的累積效應(yīng)及效率隨時間的變化情況.基于地理時空演化視角的城市公交投入產(chǎn)出效率研究還相對較少.為解決上述問題，本文采用了超效率SBM模型與Malmquist指數(shù)模型，可以進一步對城市公交有效的單元進行效率排序并且分析其動態(tài)變化.從地理學(xué)視角對城市公交效率進行時空演變分析，既考慮了投入要素的累積效應(yīng)，分析同一地區(qū)不同時序的城市公交效率變化狀況.又具體地研究了城市公交效率的地區(qū)差異，有利于縮小區(qū)域交通上的差異，從而促進區(qū)域經(jīng)濟平衡發(fā)展.

福建省是典型的山地丘陵地區(qū)，城鎮(zhèn)空間結(jié)構(gòu)較為分散，城市交通系統(tǒng)規(guī)劃、建設(shè)與管理相對滯后，導(dǎo)致交通擁堵與居民通勤壓力較大.客觀上使公交成為福建城鎮(zhèn)居民日常出行的重要交通方式.如2019年福建省公交客運量占全省城市客運量的73.58%，公交出行分擔(dān)率達20.2%[23].然而，福建省城鎮(zhèn)化區(qū)域平均萬人公交車輛僅7.9標(biāo)臺，設(shè)施裝備不足、整體服務(wù)水平不高、效率較低等問題仍然十分突出，成為制約城市經(jīng)濟社會更高質(zhì)量發(fā)展的重要因素.鑒于此，本文以福建省為例，利用超效率SBM模型和Malmquist指數(shù)法，定量測度2013-2018年福建省城市公交投入產(chǎn)出效率，并揭示其時空演化特征.以期深化對東南丘陵地區(qū)城市公交發(fā)展效率及其時空規(guī)律的認(rèn)識，為政策制定與交通管理提供參考.

1 研究方法

1.1 超效率SBM模型

數(shù)據(jù)包絡(luò)分析方法(DEA)最早由Charnes等人[24]于1978年提出，面對多項投入和產(chǎn)出指標(biāo)單位不一致時，可利用線性規(guī)劃方法，對同類型單元(DMU)進行相對有效性評價.DEA方法以綜合指標(biāo)來刻畫效率狀況，已被廣泛應(yīng)用于交通、城市、經(jīng)濟、能源等諸多領(lǐng)域.為解決傳統(tǒng)CCR和BCC模型未能考慮松弛變量對效率影響這一問題，Tone[25]將松弛變量(slacks)直接加入目標(biāo)函數(shù)中，提出了一種基于松弛變量測度的非徑向非角度SBM模型(slacks-based measure，SBM)，解決了投入產(chǎn)出要素的松弛性問題.隨后，為了進一步對SBM模型中技術(shù)效率都為1的決策單元(DMU)進行更精細的比較，Tone[26]融合超效率DEA模型和SBM模型提出了超效率SBM模型.假設(shè)有n個DMU，每個DMU有m個投入和s個產(chǎn)出，投入變量和產(chǎn)出變量分別用x和y來表示，則超效率SBM模型可表示為：

(1)

(2)

(3)

(4)

i=1,2,…,m，r=1,2,…,j= 1,2,…,n，

(5)

式中，δ*為綜合技術(shù)效率值，xi0和yr0分別表示被評價單元的投入量和產(chǎn)出量，λ是權(quán)重向量.當(dāng)δ*<1時，該DMU綜合技術(shù)效率無效；當(dāng)δ*≥1時，該DMU綜合技術(shù)效率有效；δ*越大，則DMU的綜合技術(shù)效率越高.

1.2 Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)

Malmquist指數(shù)主要用來研究動態(tài)效率變化趨勢[27].Fare等[28-30]結(jié)合DEA方法將其轉(zhuǎn)換為實證指數(shù)(簡稱FGNZ模型)，并將全要素生產(chǎn)率定義為Malmquist指數(shù)的幾何平均.本文采用FGNZ模型，公式如下[31]：

(6)

式中，Dt(xt，yt)，Dt(xt+1，yt+1)分別指以t期的技術(shù)為參考(即以t期的數(shù)據(jù)為參考集)時，t期和t+1期決策單元的距離函數(shù)，M表示全要素生產(chǎn)率指數(shù)，當(dāng)M>1時，表示生產(chǎn)率水平提高；當(dāng)M=1時，表示生產(chǎn)率水平不變；當(dāng)M<1時，表示生產(chǎn)率水平下降.

以t時刻 和t+ 1時刻為技術(shù)參照的 Malmquist 指數(shù)定義為：

(7)

1.3 指標(biāo)體系構(gòu)建與數(shù)據(jù)來源

現(xiàn)有城市公共交通效率研究通常從勞動力、車、線路等3方面選取投入產(chǎn)出指標(biāo)[32-34].章玉[9]采用公交線路長度、公交車輛標(biāo)準(zhǔn)臺數(shù)作為投入指標(biāo)，乘客人數(shù)、運營車公里、碳排放作為產(chǎn)出指標(biāo)，分析大中城市公交營運效率，季玨等人[35]采用不同種類車輛的碳排放作為非期望產(chǎn)出分析北京市六城區(qū)的城市交通效率.本文借鑒已有研究，結(jié)合福建省城市公交數(shù)據(jù)可獲得性，構(gòu)建了城市公交效率評價指標(biāo)體系(表1).公交車數(shù)量和城市公交司機作為資本投入和勞動力投入的表征指標(biāo)，其數(shù)量多少直接反映了城市公交的資源投入情況.運營線路長度則表征了城市公交基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)水平.考慮到城市公交的運營目的是提供居民出行服務(wù)，所以本文采用樣本地區(qū)的年度客運總量作為產(chǎn)出指標(biāo).

表1 城市公交效率投入產(chǎn)出指標(biāo)

為與研究時段相匹配，本文以2018年福建省行政區(qū)劃為準(zhǔn)，轄9個地級市，共有56個縣(含12個縣級市)，29個市轄區(qū).考慮到市轄區(qū)公交系統(tǒng)是一個完整運營單元，本文分別將9個地級市的市轄區(qū)作為獨立研究單元，從而獲得全省(因數(shù)據(jù)缺失，研究區(qū)域不包含金門縣)64個基本研究單元(圖1).投入產(chǎn)出指標(biāo)的原始數(shù)據(jù)來源于歷年《福建省交通運輸統(tǒng)計年鑒》和《福建省道路運輸業(yè)統(tǒng)計年鑒》.個別缺失數(shù)據(jù)采用臨近年份平均值推算，超效率SBM模型和Malmquist指數(shù)利用DEA-Solver軟件測算.

注：南平1為建陽區(qū)，南平2為延平區(qū)，在本文中把兩區(qū)看作同一個研究單元

2 結(jié)果分析

2.1 福建省城市公交效率及其分解

2.1.1 公交效率總體呈緩慢增長態(tài)勢

從福建省歷年城市公交綜合技術(shù)效率平均值可知(圖2)，2013-2018年福建省城市綜合技術(shù)效率平均值年均增速達8.62%，即總體呈上升趨勢.但值得注意的是，2016年以后，福建省城市公交的綜合技術(shù)效率、純技術(shù)效率和規(guī)模效率平均值都出現(xiàn)了不同程度的下降.這表明，近年來在公交優(yōu)先發(fā)展戰(zhàn)略下，福建省不斷加大城市公交設(shè)施投入力度，但其發(fā)展效率卻出現(xiàn)下降苗頭，需引起關(guān)注.此外，從研究時間段來看，福建省公交綜合技術(shù)效率平均值處于0.33～0.45之間，總體發(fā)展水平偏低.可見，當(dāng)前福建省城市公交系統(tǒng)的資源要素利用效率并不高，重復(fù)建設(shè)和低效利用現(xiàn)象較嚴(yán)重，仍有很大的提升空間.

圖2 福建省城市公交綜合技術(shù)效率及其分解

從平均技術(shù)效率和平均規(guī)模效率來看，在2013-2018年間兩者存在著較大差異.平均規(guī)模效率值保持在0.758～0.891之間，發(fā)展水平相對較高.但是，在2016年之后也出現(xiàn)緩慢下降趨勢.這可能是由于隨著經(jīng)濟社會的發(fā)展，福建省城市公交的資金投入、線路里程和從業(yè)人員等的持續(xù)增加，帶來規(guī)模報酬遞減.此外，隨著部分城市地鐵線路的開通，打車軟件的盛行，以及私家車數(shù)量不斷增加，以福州和廈門為代表的大城市公交客運量的大幅度下降也存在一定影響.與此同時，福建省城市公交的純技術(shù)效率平均值在0.451～0.612之間，在研究時段內(nèi)保持緩慢增長態(tài)勢，但其發(fā)展水平仍相對偏低.這可能是近年來福建省大力發(fā)展公共交通，推動城市公交內(nèi)涵式發(fā)展，由交通運輸技術(shù)變革、設(shè)施裝備更新?lián)Q代和管理水平不斷提高等帶來的積極影響.

2.1.2 公交效率增長主要來源于純技術(shù)效率的提高

為了進一步揭示純技術(shù)效率和規(guī)模效率對綜合技術(shù)效率的貢獻度，利用2013-2018年所有樣本繪制散點圖(圖3).綜合來看，純技術(shù)效率和規(guī)模效率均不同程度偏離45°對角線.其中，純技術(shù)效率與綜合技術(shù)效率的相關(guān)系數(shù)為0.843，規(guī)模效率與綜合技術(shù)效率的相關(guān)系數(shù)為-0.215，均達到0.01顯著性水平.這表明，福建省城市公交綜合技術(shù)效率主要受到純技術(shù)效率的影響.近年來，福建城市公交綜合技術(shù)效率增長在一定程度上彌補了規(guī)模效率的降低，成為純技術(shù)效率提高的重要支撐.

圖3 城市公交綜合技術(shù)效率與其分解效率的關(guān)系

2.1.3 公交效率存在明顯的時空分異特征

基于超效率SBM模型測算結(jié)果，考慮到綜合效率值大于等于1才被認(rèn)為有效，本文采用自然斷點法將城市公交效率劃分為低水平區(qū)、偏低水平區(qū)、中等水平區(qū)、較高水平區(qū)和高水平區(qū)(圖4).

圖4 福建省城市公交效率空間格局演化

2013年，福建省各城市公交綜合技術(shù)效率以低水平、較低水平為主，城市公交效率達到有效的高水平區(qū)數(shù)量較少.公交綜合技術(shù)效率偏低的城市分布較廣共有50個，占全省的76.92%.綜合技術(shù)效率達中等水平的城市有11個(占全省城市的17.19%)，主要分散在福州、龍巖、廈門、南平、武夷山等城市周圍.全省綜合技術(shù)效率高水平區(qū)僅有南平市、建甌市、尤溪縣、清流縣四個城市，彼此相鄰形成一個連片區(qū).2018年，綜合技術(shù)效率低水平和較低水平地區(qū)數(shù)量明顯減少，剩43個，占比下降了10.77%，其主要分布在福建省西部、南部和東部部分地區(qū).其中，建寧、漳浦、詔安、福清、永泰等地在研究時段內(nèi)城市公交效率并沒有顯著增長.浦城、政和、松溪、武平、南靖、閩清等地公交效率出現(xiàn)小幅上升.到2018年綜合技術(shù)效率中等和較高水平區(qū)域數(shù)量明顯增加，共19個，占比增加12.5%，接近全省數(shù)量的三分之一，集中分布在福建省中部、西北部以及西南部.值得引起注意的是，南平市、建甌市、尤溪縣、清流縣等地從有效變?yōu)闊o效狀態(tài).這可能是由于四地城市公交各項投入在不斷上升，但其客運量保持不變甚至大幅減少.例如，建甌市2018年的公交客運量縮小至2013年的一半.與此同時，沙縣、大田縣、上杭縣等地公交效率的增長顯著.三明、永安、龍巖、福安、寧德、廈門等地的公交效率有所提高但仍處于無效狀態(tài).綜合技術(shù)效率有效縣域出現(xiàn)減少，僅壽寧縣、順昌縣、平和縣3地效率較高，達到有效狀態(tài).這可能是由于隨著經(jīng)濟發(fā)展到一定程度，城市公交的各項投入都在不斷增加，但由于滴滴打車等第三方叫車軟件盛行，私家車擁有量劇增，城市軌道交通的建設(shè)對城市公交的客運量帶來沖擊，從而出現(xiàn)城市效率下降的現(xiàn)象.

2.2 福建省城市公交的全要素生產(chǎn)率

2.2.1 全要素生產(chǎn)率呈緩慢波動上升趨勢

從福建省Malmquist指數(shù)及其分解結(jié)果(表2)來看，在研究時段內(nèi)，2014年、2016年和2017年福建省城市公交MI值均大于1，且歷年MI平均值為1.034,年均增長率為3.4%,即福建省城市公交的全要素生產(chǎn)率總體呈現(xiàn)緩慢波動上升趨勢.從年均增長率的效率分解來看，純技術(shù)效率PEC，規(guī)模效率SEC，綜合效率EFC均上升，只有技術(shù)變化TC呈下降趨勢，年均下降13.8%.由此可見，2013-2018年福建省城市公交效率的變化主要是由于技術(shù)衰退導(dǎo)致的.具體來看，福建省城市公交的PEC值在2015年和2017年出現(xiàn)小于1的情況，其余年份均大于1，且歷年平均值達1.078.說明福建省城市公交的純技術(shù)效率也總體呈現(xiàn)緩慢波動上升趨勢.在研究時段內(nèi)，福建省城市公交的SEC歷年值和平均值都大于1，但歷年SEC值逐年縮小.可見，福建省城市公交規(guī)模效率的提高幅度逐年放緩.與此同時，2014-2018年福建省城市公交的TC平均值為0.862，PEC平均值為1.078.這表明，福建省城市公交的技術(shù)效率顯著提高，但出現(xiàn)技術(shù)衰退.

表2 福建省城市公交Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)及分解的平均值

具體來看，2015年福建省城市公交的全要素生產(chǎn)率下降1.3%，這主要是純技術(shù)效率下降0.4%和技術(shù)變化下降了9.2%.技術(shù)進步變化促使2017年全要素生產(chǎn)率較上一年上升了1.58%.而技術(shù)進步變化同樣影響了2018年的全要素生產(chǎn)率，技術(shù)衰落使全要素生產(chǎn)率較前一年大幅下降，降幅為3.22%.由此可見，福建省城市公交呈波動發(fā)展趨勢，其波動主要受到技術(shù)發(fā)展水平和技術(shù)效率變化的影響，因此應(yīng)加強政府部門協(xié)同管理，促進技術(shù)進步，充分利用遙感和地理信息技術(shù)，將城市公交服務(wù)可視化，來提高城市公交服務(wù)水平，刺激客運量上升，提高居民公交出行比例，是提高城市公交效率行之有效的辦法.

2.2.2 公交效率動態(tài)變化具有明顯的空間異質(zhì)性

本文基于城市公交全要素生產(chǎn)率指數(shù)及其分解指數(shù)的平均值，根據(jù)Malmquist指數(shù)特性結(jié)合以往研究[36-38]將福建省64個基本研究單元劃分為緩慢降低、緩慢增長和快速增長3類，其中由于TC值均小于1，為了更好分析其動態(tài)變化將TC分為快速下降，中速下降，慢速下降3類，并利用ArcGIS進行可視化表達(圖5).

圖5 福建省城市公交全要素生產(chǎn)率空間格局

從城市公交規(guī)模效率變化指數(shù)SEC來看(圖5(a))，大多城市的規(guī)模效率變化都處于不斷增長狀態(tài)，僅中北部武夷山、邵武、建甌、尤溪、清流等和西北部福鼎、霞浦8個城市規(guī)模效率發(fā)展速度下降，剩余其他56個城市都呈現(xiàn)了不同速度的發(fā)展，占總體數(shù)量的82%，尤其松溪、周寧、明溪、大田4個縣域城市公交規(guī)模效率快速增長.這是由于福建省中北部地區(qū)的南平、建甌等縣域公交本身效率已經(jīng)較高，規(guī)模擴張有限，加上東北部地區(qū)武夷山邵武等縣域多為山地，地形限制，道路發(fā)展受到制約，城市公交的規(guī)模擴張速度較慢.

從城市公交純技術(shù)效率變化指數(shù)來看(圖5(b))，閩北地區(qū)、閩東南地區(qū)及閩西南地區(qū)17個城市純技術(shù)效率變化出現(xiàn)下降趨勢，占總體數(shù)量的26%，一定程度上與規(guī)模效率下降地區(qū)有所重合，但較為意外的是東部地區(qū)以廈門、漳州、南安為代表的縣域純技術(shù)效率緩慢下降，這可能是由于其城市公交技術(shù)在之前就隨經(jīng)濟發(fā)展水平率先增長，到如今其純技術(shù)變化出現(xiàn)衰退.

從城市公交技術(shù)變化指數(shù)來看(圖5(c))，整體福建省城市公交出現(xiàn)了技術(shù)衰退，全省技術(shù)變化值小于1，僅福州市最高為0.94，整體來看中部地區(qū)技術(shù)變化下降較慢，西部地區(qū)技術(shù)變化下降速度較快.與之前規(guī)模效率變化和純技術(shù)效率變化空間分布不同的是，東北部地區(qū)武夷山市、南平市、建甌市等縣域東北部地區(qū)規(guī)模效率變化下降明顯，而技術(shù)衰退速度較小.這可能是由于東北部地區(qū)受到地形限制，其城市公交規(guī)模效率變化較小，但隨著科技和經(jīng)濟發(fā)展，城市公交不斷進步，技術(shù)的發(fā)展一定程度上影響了閩東北地區(qū)城市公交效率.

從城市公交全要素生產(chǎn)率指數(shù)來看(圖5(d))，變化具有明顯的空間差異.出現(xiàn)了明顯的縱列分布.東部地區(qū)，全要素生產(chǎn)率緩慢下降，這主要是由于雖然其規(guī)模效率變化發(fā)展速度較快，但由于其純技術(shù)效率變化下降，技術(shù)變化衰退，其整體全要素生產(chǎn)率處于下降狀態(tài)，城市公交發(fā)展速度緩慢衰退.中部地區(qū)分為中北部地區(qū)和中南部地區(qū)，中北部地區(qū)，在其技術(shù)變化衰退的情況下，盡管其衰退速度慢于其他地區(qū)，但由于其規(guī)模效率、純技術(shù)效率增長不明顯導(dǎo)致其全要素生產(chǎn)率處于偏低水平，呈現(xiàn)負增長；中南部地區(qū)除了技術(shù)衰退以外，其各項分解指數(shù)均處于增長狀態(tài)，其全要素生產(chǎn)率也處于明顯上升，城市公交發(fā)展速度較快.西部整體發(fā)展速度較慢，建寧縣和寧化縣由于技術(shù)變動和純技術(shù)效率變化均下降導(dǎo)致了其全要素生產(chǎn)率下降.

3 結(jié)論與討論

本文利用超效率SBM對福建省縣域城市公交效率進行評價，并結(jié)合全要素生產(chǎn)率分析其變動率.從靜態(tài)和動態(tài)2個方面評價了福建省城市公交效率及其時空演化特征進行分析，得出以下結(jié)果：

(1)從綜合技術(shù)效率來看，福建省城市公交效率總體水平偏低，但呈小幅增長趨勢.自2016年之后綜合技術(shù)效率、規(guī)模效率、純技術(shù)效率的平均值都出現(xiàn)了不同程度的下降，城市公交效率問題值得引起關(guān)注.

(2)福建省綜合技術(shù)效率的增長主要來源于其純技術(shù)效率的提高.從分解效率來看，福建省城市公交的純技術(shù)效率總體處于偏低水平，但在研究時段，其純技術(shù)效率是不斷增長的，并且抵消了一部分規(guī)模效率下降的負面效應(yīng)，從而推動城市公交綜合技術(shù)效率的增長.

(3)福建省城市公交效率具有明顯的空間分異，雖然其多數(shù)縣域整體處于偏低效率水平，城市公交效率相對較高縣域集中于中部地區(qū)，效率偏低縣域分布在西部山地和東部沿海.這主要是由于各縣域經(jīng)濟發(fā)展水平具有一定差異，加之地形因素限制，直接影響了城市公交的道路建設(shè).由于福建省經(jīng)濟社會發(fā)展不均衡，人口分布也不均衡，導(dǎo)致城市公交發(fā)展速度出現(xiàn)空間差異.

(4)全要素生產(chǎn)率總體提高，但提高幅度不大.城市公交的動態(tài)變化主要與純技術(shù)效率變化和技術(shù)變化密切相關(guān).純技術(shù)效率變化水平不斷提高但出現(xiàn)了明顯的技術(shù)衰退.

(5)福建省城市公交發(fā)展速度空間差異顯著，北部地區(qū)和中南部地區(qū)發(fā)展較快，其他地區(qū)發(fā)展速度較慢.分解來看，整體的規(guī)模效率變化較快，82%的縣域都呈中高速增長態(tài)勢；純技術(shù)效率變化增速也較快，74%的縣域呈中高速增長；技術(shù)變化呈明顯衰退趨勢.與其效率空間差異進行對比發(fā)現(xiàn)城市公交的效率高低和發(fā)展速度并不同步，其中南部和最北雖然效率低下但一直保持較快發(fā)展速度，其中部地區(qū)雖然城市公交效率水平相對較高，但發(fā)展速度卻較慢.這可能是由于中部地區(qū)由于地形優(yōu)勢和經(jīng)濟發(fā)展優(yōu)勢促使城市公交優(yōu)先發(fā)展，效率較高，從而近些年發(fā)展速度緩慢.其他地區(qū)由于經(jīng)濟增長和科技發(fā)展，不斷提高其發(fā)展速度.

基于上述分析結(jié)論，本文認(rèn)為未來福建省城市公交效率優(yōu)化提升的可能路徑如下：(1)福建省未來應(yīng)加大對城市公交效率的關(guān)注，積極尋求科技水平創(chuàng)新，將遙感技術(shù)、地理信息技術(shù)等與城市公交相結(jié)合，提高服務(wù)水平，刺激客運量增加，從而提高居民公交出行的占比.(2)各縣域未來應(yīng)加大對無效地區(qū)道路建設(shè)，完善支路道路，加強郊區(qū)和外圍的線路建設(shè).提高公交車擁有水平，完善站場設(shè)施.(3)面對福建省城市公交發(fā)展不均衡，應(yīng)該關(guān)注西部山地地區(qū)和東部沿海地區(qū)，不斷提高其社會經(jīng)濟發(fā)展水平，不斷增加技術(shù)水平等各項投入促進發(fā)展，縮小地區(qū)差異.(4)福建省應(yīng)加強從交通規(guī)劃建設(shè)到秩序維護的協(xié)調(diào)管理.注意技術(shù)發(fā)展，提高城市道路的通行能力，從而整體提高福建省城市公交效率.

本研究依然存在諸多不足之處，尤其是限于數(shù)據(jù)來源，本文在投入產(chǎn)出指標(biāo)的選取上仍不夠全面，未能將站點覆蓋率、公交分擔(dān)率等服務(wù)性指標(biāo)，以及廢氣排放量、平均換乘時間等外部效應(yīng)指標(biāo)納入研究范疇.這些問題有待在未來研究中進一步完善.