中国货运结构优化的碳减排效应测度

管理部门和学界高度重视货运结构优化问题，因为过高的公路货运量导致货运碳排放居高不下，不利于早日实现“碳达峰、碳中和”目标。除货运结构外，货运碳排放受诸多因素影响，但研究者大多仅关注部分重点因素影响，对于货运结构优化的碳减排效应缺乏准确理解。为解决上述问题，本文利用“自上而下”法测算1999—2019年中国货运碳排放量，并构建综合考虑社会经济变量(如人均GDP)与货运特征变量(如货运分担率)的偏最小二乘回归模型，通过调整不同货运方式使用费用，模拟2030年不同政策刺激情景下货运结构优化的碳减排效应。结果表明：1999— 2019年，社会经济变量对货运碳排放增长的年均贡献度为73%，显著高于货运特征变量；公路、铁路和水路货运分担率变化对货运碳排放增长的年均贡献度分别为1.81%、-0.01%和-0.26%；2030 年公路货运量全部转为铁路或水路货运量的极端情景，难以实现单位GDP货运碳排放较2005年下降65%的标准；增加高碳货运方式使用费用的碳减排效应比降低低碳货运方式使用费用更显著。     

基于熵权法与超效率SBM模型的综合运输效率

为提升区域综合交通资源配置效率、推动区域综合交通协同发展,以山东省综合运输效率为研究对象,构建考虑非期望产出的超效率松弛值测算(slacks-based measure, SBM)模型,采用熵权法计算环境污染指数,将国内生产总值(gross domestic product, GDP)与环境污染指数之比作为绿色GDP构建超效率SBM模型的期望产出指标,测算山东省综合运输效率,将综合运输效率分解为规模效率与纯技术效率,分析山东省综合运输效率的影响因素,提出改善途径。结果表明：绿色GDP与传统GDP对综合运输效率影响存在显著差异;综合运输效率的时间演化规律符合事实规律。     

基于旅客运输可达性的空间均衡模型

本文旨在研究旅客运输对于商品空间流动的影响,从而探寻适合区域经济发展的最优交通方式组合. 传统的空间均衡模型只考虑货运价格的因素,而忽略了商务旅客运输对于区域间贸易的作用. 本文在传统的空间均衡模型中加入旅客运输的约束,提出了客运支撑系数的概念,构建了一个包含旅客运输的空间均衡模型. 新模型克服了传统空间均衡模型缺点,考察旅客运输对于货物贸易的支撑作用,从时间花费角度说明客运可达性对于货物贸易的影响. 并结合算例,分析不同的交通方式组合对区域间贸易量和均衡价格的作用和影响. 分析结果表明：区域经济合作和贸易发展既需要便宜的货物运输方式,也需要快速、可达的旅客运输方式     

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本文旨在研究旅客运输对于商品空间流动的影响,从而探寻适合区域经济发展的最优交通方式组合. 传统的空间均衡模型只考虑货运价格的因素,而忽略了商务旅客运输对于区域间贸易的作用. 本文在传统的空间均衡模型中加入旅客运输的约束,提出了客运支撑系数的概念,构建了一个包含旅客运输的空间均衡模型. 新模型克服了传统空间均衡模型缺点,考察旅客运输对于货物贸易的支撑作用,从时间花费角度说明客运可达性对于货物贸易的影响. 并结合算例,分析不同的交通方式组合对区域间贸易量和均衡价格的作用和影响. 分析结果表明：区域经济合作和贸易发展既需要便宜的货物运输方式,也需要快速、可达的旅客运输方式     

公路货运量预测的系统动力学模型构建

用系统工程的观点对公路货运系统进行了综合、动态的分析,在具体分析公路货物运输系统主要影响因素的基础上,分别构建了道路运输需求及供给的子系统动力学模型,该模型可以通过计算机进行模拟,进行公路货运量的预测。     

基于整体规划框架的区域综合货运规划建模方法研究

区域一体化快速发展背景下，如何系统谋划区域综合交通运输规划，使经济、土地/空间及交通与环境协调发展，是实现区域可持续发展亟需深入研究的课题。因此，本文统筹考虑经济、 土地/空间及交通和环境要素的动态交互关系，提出大区域综合货运整体规划模型的设计与开发方法。利用PECAS(Production, Exchange and Consumption Allocation System)理论框架分析生产者、消费者、交换商品、土地(空间)和运输方式之间的交互关系，并通过PECAS的集计经济流表设计模型结构，构建相应的宏观经济预测、社会经济活动空间分配、空间开发以及交通运输需求预测这4个模块，模拟区域社会经济活动增长及其空间分布与土地/空间开发及综合交通需求时变等特征之间的互动耦合关系。在社会经济发展目标、土地空间和环境等约束条件下，通过构建空间经济模型和综合交通一体化网络分配模型，实现面向多货品和多方式的综合货运整体规划建模方法，以辅助区域产业布局、土地利用与综合交通系统的整体规划。本文以长江经济带为研究案例，基于相关数据构建相应的大区域综合货运整体规划模型，分析评估2012—2035年模型预测结果。结果显示，预测得到的综合交通年平均日货运量拟合优度超过85%，分担率误差低于1%， 验证了本文建模方法的有效性。     

全国性综合交通枢纽城市货运物流转型发展对策思考

以苏州为例,探讨全国性综合交通枢纽城市进一步提升城市的货运能力和效率,实现货运转型升级的对策方法。研究采用多源交通量观测数据对苏州市域货运网络运行情况进行了分析。结果显示,苏州单位面积货运密度约为全省平均水平的3倍,市域交通基础设施承担过境货运量占比超40%。针对这些发现,我们从提高货运基础设施承载能力、提升枢纽运输竞争力、构建高效货运交通体系三方面提出苏州货运物流转型发展对策建议。     

基于Influ-Logit模型的综合运输方式货运量分担率研究——以四川省为例

各交通运输方式的货运量分担率可用于判断地区运输结构与运输资源配置的合理性。首先,建立运输方式选择中考虑的影响因素指标,并运用层次分析法求出各指标的权重。其次,基于经济学中效用值与效用函数理论,确定影响因素指标的相对效用值,进而根据指标权重和相对效用值确定不同运输方式的效用函数值。再次,采用Influ-Logit模型对地区理想状态下的货运量分担率进行预测,同时根据实际数据确定实际货运量分担率,进而求出货运需求满足率。最后,结合《四川统计年鉴—2015》中交通运输行业相关数据,运用上述方法计算该省铁路、公路、水路、民航运输的货运量分担率,结果依次为21.75%,33.56%,23.39%,23.81%,对应的货运需求满足率分别为20.87%,268.56%,22.66%,0.13%,可知四川省运输结构与运输资源分配不合理,仍有较大的改善与优化空间。     

基于Influ-Logit 模型的综合运输方式货运量分担率研究

各交通运输方式的货运量分担率可用于判断地区运输结构与运输资源配置的合理性。首先,建立运输方式选择中考虑的影响因素指标,并运用层次分析法求出各指标的权重。其次,基 于经济学中效用值与效用函数理论,确定影响因素指标的相对效用值,进而根据指标权重和相对效用值确定不同运输方式的效用函数值。再次,采用Influ-Logit 模型对地区理想状态下的货运量分担率进行预测,同时根据实际数据确定实际货运量分担率,进而求出货运需求满足率。最后,结合《四川统计年鉴—2015》中交通运输行业相关数据,运用上述方法计算该省铁路、公路、水路、民航运输的货运量分担率,结果依次为21.75%, 33.56%, 23.39%, 23.81%,对应的货运需求满足率分别为20.87%, 268.56%, 22.66%, 0.13%,可知四川省运输结构与运输资源分配不合理,仍有 较大的改善与优化空间。     

考虑出行链的城市货运量与交通量的转换模型研究

由于货运具有衡量尺度多维化的特点,在进行货运交通需求预测时,需要建立各种转换模型来保证指标的统一。在“基于货物”的货运交通需求预测方法中,货运量与交通量的转换是货运交通分配前的重要步骤之一。本文以出行链理论为基础,分析了货运车辆的出行行为,总结了货运车辆的出行链模式,基于一系列假设条件建立了考虑出行链的货运量与交通量的转换模型,并运用模型计算了某市货运交通量的OD分布矩阵,分析了其货运空车出行量占出行总量的比例,和出行总量与实际货运出行总量的误差。     

兰渝铁路通车对兰渝通道货运影响分析

该文对兰渝既有线货运现状,进出西南、西北物流情况以及新兰渝通道开通之后货运量进行分析预测,同时分析了未来通道内货运需求的发展态势.着重从路网结构、偏短货运速离和货物分流角度研究兰渝铁路通车对兰渝货运产生的影响.研究表明,兰渝铁路通车将大大缓解既有线运输压力,提供进出西北西南的最短径路,完善西部地区路网结构,促进西北西南货运路网结构的优化发展.     

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为识别区域综合交通系统能耗驱动因子,测算其对系统能耗的贡献度,将驱动因素分为规模效应、结构效应和技术效应,采用ASIF数据构造原理和时序列回归法识别各因子的相关性,运用迪氏分解方法建立扩展LMDI分解模型,计算各因子能耗贡献度.计算表明,规模效应和技术效应的影响程度在逐渐减弱,结构效应的影响程度在逐渐增加;运输结构还需要进一步优化,对系统能耗的影响还有很大下降空间;近年来能耗效率已经得到很大提高,但能耗效率对能耗的贡献正在逐渐减弱,未来提高运输强度对降低能耗有明显效果.经实证检验,计算模型可靠、结论可信,能为区域综合低碳交通政策制定提供更科学的依据.     

基于供需关系的铁路货运需求预测

分析运输结构变化对铁路货运供给的影响、铁路货运需求与国民经济发展的关系以及铁路货运供需关系。总结以往铁路货运量预测方法、特点,把铁路货物运输需求量按供给关系分成供小于求和供需平衡两个阶段,并分别提出相应预测函数。     

区域交通运输结构信息熵演变及动力分析

由于影响因素的复杂性,交通运输结构的研究多以简单的比例关系结合定性分析为主,缺乏定量评价的客观依据.本文尝试应用信息熵理论对区域交通运输结构的演变和发展规律进行定量研究.首先,提出交通运输结构信息熵,并构建了交通运输结构的均衡度和优势度指标,用于衡量交通运输结构及其演变规律.在此基础上,运用主成分分析与灰色关联分析相结...     

基于客流场的客运空间联系及空间效应研究

基于物理场和运输通道场理论,综合经济、政策、运输成本等因素,分析区域内各节点的客运空间联系以及整个区域的客运空间效应。构建客运空间联系模型和客运空间效应模型,并进行案例分析。研究表明,利用客运空间联系模型能够分析各节点客运空间联系的规模与影响,识别具有客运中转潜力的地区;客运空间效应模型能够较好地反映区域客运集聚与扩散效应,分析得到具有客流集聚潜力的地区。通过两个模型的叠加对比分析,可得出区域最具发展潜力地区,为区域规划发展提供技术支持。     

“一带一路”背景下中—老运输通道货运量分担率预测方法研究

为了分析中老铁路开通运营后货物运输发展格局,在考虑货主选择货物运输方式影响因素的基础上,选取运输能力、运输时间、运输费用、服务水平4个因素作为效用函数的构成变量,然后利用AHP法赋权,最后通过改进Influ-Logit模型来预测中老运输通道内公路及铁路货流分担率。预测结果显示:中老铁路开通后,公路与铁路的货运分担率分别为53.1%和46.9%,中老铁路运输相比公路具有较大优势,特别是区域市场的货运量分担率具有很大的提升空间。     

基于主成分回归的区域物流需求预测研究——以云南省为例

为了能够给区域物流发展政策的制定、物流基础设施建设规模的确定、物流市场态势的分析等提供定量的物流需求规模数据,建立科学合理的预测模型显得尤为重要。首先,研究区域物流与区域经济的关系;其次,从货运量、货运周转量两个指标中选取货运周转量来表征区域物流需求规模;最后,从区域经济指标中选取第一产业总产值、第二产业总产值、第三产业总产值、社会消费品零售总额、固定资产投资额、进出口额等指标作为影响因素,借助SPSS统计分析软件,以云南省统计数据为基础,建立基于主成分回归方法的区域物流需求预测模型。研究结果表明,该模型在对云南省物流需求规模进行预测时,模型平均相对误差小于4%,预测精度高,可以作为中短期物流需求预测的工具。     

综合货运网络规模及货物周转量算法研究

通过30年来全国范围综合货运网络基础数据的分析,采用数理统计的方法,得出了三大产业生产总值和5种运输方式所承担货物周转量的相关关系函数,并以此确定了综合货运网络各种运输方式的里程规模.结合当前常规数据结构,建立不同运输方式所承担货物周转量合理比例的多目标货物周转量比例计算模型（CCTV Model）,并基于运输效率、运输效益、对经济增长的贡献分别确定了合理货物周转量构成比例.结果表明,模型利用国内的常规数据结构能够较好的预测综合货运周转量比例,并应用于未来综合货运结构的预测和分析,不同目标值决定了不同的运输方式货物周转量构成比例.     

上海市产业结构调整对货运量的影响分析

分析上海市产业结构调整对货运量的影响。通过定性分析上海市货运量的增长趋势,采用灰色关联分析和回归模型定量得到上海市产业结构与总货运量的关联度以及产业结构变动对单位GDP货运量的影响。文中结论用于货运需求预测以及宏观把握货运业的发展趋势方面研究,为货运业未来的发展规划提供依据。     

基于层次结构模型的RBF神经网络货运量预测方法

为了有效地进行交通货运量预测,通过对货运量影响因素的分析,建立了关于货运量影响因素的层次结构模型,并根据该模型构建基于RBF神经网络的货运量预测方法。用我国1985~2004年的货运量对该神经网络进行训练和预测,同时与BP神经网络预测方法进行比较。结果表明,该方法具有更快的运算速度和更高的精度,具有很好的预测能力和应用价值。