基于TOPSIS模型的山東省綜合 交通基礎(chǔ)設(shè)施發(fā)展水平對(duì)標(biāo)分析

徐 暢，朱新建，陳秀嶺

（山東省交通科學(xué)研究院，山東 濟(jì)南 250031）

引言

《交通強(qiáng)國(guó)建設(shè)綱要》[1]明確提出要“建設(shè)現(xiàn)代化高質(zhì)量綜合立體交通網(wǎng)絡(luò)。統(tǒng)籌鐵路、公路、水運(yùn)、民航、管道、郵政等基礎(chǔ)設(shè)施規(guī)劃建設(shè)，以多中心、網(wǎng)絡(luò)化為主形態(tài)，完善多層次網(wǎng)絡(luò)布局，優(yōu)化存量資源配置，實(shí)現(xiàn)立體互聯(lián)”，綜合交通基礎(chǔ)設(shè)施是建設(shè)交通強(qiáng)國(guó)的重要基礎(chǔ)，因此，合理地評(píng)價(jià)綜合交通發(fā)展水平具有重要意義。通過構(gòu)建綜合交通基礎(chǔ)設(shè)施發(fā)展水平評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，選擇部分典型省份進(jìn)行指標(biāo)計(jì)算，并構(gòu)建合理的評(píng)價(jià)模型進(jìn)行驗(yàn)證，為山東省建設(shè)交通強(qiáng)省充分發(fā)揮優(yōu)勢(shì)、補(bǔ)齊短板提供技術(shù)指標(biāo)參考[2,4]。

1 構(gòu)建綜合交通基礎(chǔ)設(shè)施發(fā)展水平評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

綜合交通基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)發(fā)展水平分析瞄準(zhǔn)國(guó)內(nèi)先進(jìn)水平[3]，從評(píng)價(jià)對(duì)象、評(píng)價(jià)內(nèi)容和指標(biāo)選取等方面確定評(píng)價(jià)指標(biāo)體系。

1.1 評(píng)價(jià)對(duì)象及內(nèi)容

考慮到基礎(chǔ)條件、經(jīng)濟(jì)實(shí)力、目標(biāo)定位與綜合交通發(fā)展水平，選取廣東省、江蘇省、浙江省和山東省四個(gè)省份進(jìn)行綜合交通運(yùn)輸基礎(chǔ)設(shè)施發(fā)展水平對(duì)比。充分考慮重點(diǎn)領(lǐng)域、數(shù)據(jù)完整性、可代表性等多個(gè)因素，選取高速鐵路、高速公路、樞紐能力等方面開展具體對(duì)標(biāo)分析[5-7]。同時(shí)，考慮到部分?jǐn)?shù)據(jù)的可比性原則，重點(diǎn)以2018年的現(xiàn)狀數(shù)據(jù)以及2019年、2020年的部分?jǐn)?shù)據(jù)進(jìn)行橫向?qū)Ρ确治觥?/p>

1.2 評(píng)價(jià)指標(biāo)選取

采用定量指標(biāo)和定性指標(biāo)相結(jié)合的方式分析。定量指標(biāo)以高速鐵路路網(wǎng)密度、高速公路車道數(shù)、港口吞吐量、交通擁堵指數(shù)、人均出行次數(shù)等指標(biāo)為主；定性指標(biāo)以樞紐連通度等指標(biāo)作為補(bǔ)充。結(jié)合評(píng)價(jià)內(nèi)容，從高速鐵路、高速公路、交通樞紐、城市交通、交通發(fā)展活力、智慧交通等八個(gè)方面選擇了12項(xiàng)指標(biāo)構(gòu)建綜合交通基礎(chǔ)設(shè)施發(fā)展水平評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，見表1。

表1 綜合交通基礎(chǔ)設(shè)施發(fā)展水平評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

2 國(guó)內(nèi)典型省份對(duì)標(biāo)分析

2.1 高速鐵路

2.1.1 高速鐵路網(wǎng)絡(luò)城市通達(dá)率

截止到2020年底，山東省、浙江省、廣東省、江蘇省四個(gè)省份中已通高鐵的城市在省內(nèi)城市總數(shù)中的占比分別為81.3%、90.9%、95.2%、100%。江蘇省、廣東省和浙江省的高鐵通車率遠(yuǎn)超山東省。因此，山東省要加快高速鐵路建設(shè)、完善高速公路網(wǎng)絡(luò)布局，實(shí)現(xiàn)基礎(chǔ)設(shè)施品質(zhì)化，同時(shí)借鑒粵蘇浙三省對(duì)于自身特點(diǎn)需求、發(fā)展機(jī)遇關(guān)鍵點(diǎn)和未來趨勢(shì)的把握能力，在建設(shè)交通強(qiáng)省的進(jìn)程中保證基礎(chǔ)設(shè)施高質(zhì)高效，領(lǐng)先發(fā)展。

2.1.2 典型城市鐵路列車通過數(shù)

截止到2018年底，從山東省、廣東省、江蘇省和浙江省四個(gè)省份各選取兩個(gè)典型城市進(jìn)行鐵路列車車次信息對(duì)標(biāo)，統(tǒng)計(jì)情況見圖1。

圖1 典型城市鐵路車次統(tǒng)計(jì)

廣東省的深圳市和廣州市鐵路列車車次頻率最高，對(duì)外聯(lián)系更加便利，其次是江蘇省的南京市和蘇州市，再次是浙江省和山東省。山東省濟(jì)南市鐵路列車車次處于中上游水平，與杭州市相當(dāng)，而青島市列車經(jīng)過量?jī)H與寧波市相當(dāng)，鐵路對(duì)外聯(lián)系方面仍存在一定差距。

2.2 高速公路

2.2.1 高速公路路網(wǎng)密度

截止到2020年底，廣東省的高速公路通車?yán)锍桃约案咚俟访芏染幱陬I(lǐng)先地位。山東省在2020年新開通高速公路1 000 km以上，高速公路總里程在全國(guó)由2017年的全國(guó)第10位躍居到第6位，實(shí)現(xiàn)了“縣縣通高速”，超過浙江省和江蘇省；但在高速公路路網(wǎng)密度方面，山東省低于浙江省、高于江蘇省，山東省全國(guó)排名第7位，處于中等水平。山東省等省份高速公路路網(wǎng)密度分布情況見表2。

表2 高速公路路網(wǎng)密度分布

2.2.2 高速公路養(yǎng)護(hù)管理水平

根據(jù)2016年全國(guó)干線公路養(yǎng)護(hù)管理檢查結(jié)果，高速公路養(yǎng)護(hù)管理水平方面，江蘇省的高速公路養(yǎng)護(hù)管理水平居全國(guó)前列，山東省高速公路管理水平較上一輪國(guó)檢的全國(guó)排名第2位下降到第7位，仍處于全國(guó)前列；浙江省和廣東省處于全國(guó)中游水平。

2.3 河海港口

2.3.1 港口貨物吞吐量

根據(jù)2020年中國(guó)港口協(xié)會(huì)發(fā)布的全國(guó)各省港口吞吐量統(tǒng)計(jì)信息，對(duì)山東省、廣東省、浙江省和江蘇省四省的沿海港口和內(nèi)河港口數(shù)據(jù)進(jìn)行了梳理，見表3。

表3 四省份港口及內(nèi)河吞吐量統(tǒng)計(jì)/萬噸

從港口吞吐總量來看，江蘇省沿海和內(nèi)河港口吞吐總量達(dá)到242 986萬噸，居四省第一位，廣東省、浙江省和山東省分別列第2、第3和第4位，山東省仍處于相對(duì)較低的水平。因此，山東省應(yīng)積極借鑒廣東和浙江經(jīng)驗(yàn)，發(fā)揮港口發(fā)展優(yōu)勢(shì)，進(jìn)一步優(yōu)化港口基礎(chǔ)設(shè)施供給，提升山東省海運(yùn)實(shí)力。

2.4 民航運(yùn)輸

2.4.1 機(jī)場(chǎng)進(jìn)出港航班量

根據(jù)航班管理發(fā)布的《2020年中國(guó)民航發(fā)展總結(jié)》[8]，對(duì)國(guó)內(nèi)進(jìn)出港航班量和運(yùn)力前20名的機(jī)場(chǎng)進(jìn)行了數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)，2020年國(guó)內(nèi)機(jī)場(chǎng)進(jìn)出港航班量排名情況見圖2。

圖2 2020年國(guó)內(nèi)機(jī)場(chǎng)進(jìn)出港航班量排名

2020年廣州市白云機(jī)場(chǎng)進(jìn)出港航班量338 194架次，運(yùn)力62 746 231座次，位于全國(guó)首位；山東省的青島流亭機(jī)場(chǎng)進(jìn)出港航班量全國(guó)第18位；濟(jì)南市遙墻機(jī)場(chǎng)未進(jìn)入前20名。從機(jī)場(chǎng)的進(jìn)出港航班量指標(biāo)來看，廣東省的民航服務(wù)能力穩(wěn)居全國(guó)第一，發(fā)展水平最高；浙江省和江蘇省的民航服務(wù)能力居10～12名，服務(wù)能力在全國(guó)處于中等水平；山東省僅青島流亭機(jī)場(chǎng)民航進(jìn)出港航班量進(jìn)入前20名，服務(wù)能力還需提升。

2.4.2 民航機(jī)場(chǎng)聯(lián)通度

根據(jù)民航大數(shù)據(jù)研究院的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，國(guó)內(nèi)千萬級(jí)機(jī)場(chǎng)中，山東省的濟(jì)南遙墻機(jī)場(chǎng)和青島流亭機(jī)場(chǎng)的整體聯(lián)通度分別位于第14位和第20位；廣東省的廣州白云機(jī)場(chǎng)整體聯(lián)通度排名第3位；江蘇省的南京祿口機(jī)場(chǎng)和浙江省的杭州蕭山機(jī)場(chǎng)分別處于第11位和第12位。對(duì)比發(fā)現(xiàn)，山東省的運(yùn)輸機(jī)場(chǎng)整體連通性方面處于中等水平，主要樞紐機(jī)場(chǎng)的航班中轉(zhuǎn)銜接等方面需要進(jìn)一步加強(qiáng)，需要對(duì)航線分布、航班時(shí)刻編排等進(jìn)行優(yōu)化。

2.5 交通樞紐

2.5.1 交通聯(lián)系度指數(shù)

交通聯(lián)系度指數(shù) [9]以全國(guó)338個(gè)地級(jí)以上城市，總計(jì)56 953個(gè)城市組對(duì)為研究對(duì)象，收集了公路距離和直線距離、高鐵和普鐵的運(yùn)行車次數(shù)和運(yùn)行耗時(shí)、民航航班量和飛行耗時(shí)等數(shù)據(jù)。在此基礎(chǔ)上，通過綜合計(jì)算找出與某城市存在強(qiáng)交通聯(lián)系的城市個(gè)數(shù)。

浙江省內(nèi)城市對(duì)外聯(lián)系能力相對(duì)最均衡，廣東省和江蘇省會(huì)樞紐城市外聯(lián)能力極強(qiáng)，省內(nèi)強(qiáng)弱差距較懸殊。山東省在樞紐城市外聯(lián)能力方面與廣東省情類似，應(yīng)積極借鑒廣東省經(jīng)驗(yàn)，加強(qiáng)省內(nèi)重點(diǎn)城市濟(jì)南市、青島市各方式對(duì)外聯(lián)系通道、城際通道建設(shè)，著力提升重點(diǎn)城市目前過低的外聯(lián)能力。

2.6 城市交通

2.6.1 城市交通健康指數(shù)

《2020年度中國(guó)主要城市交通分析報(bào)告》[10]從時(shí)間、空間和效率三個(gè)維度客觀、綜合地反映城市交通健康狀況并有針對(duì)性的提出診斷方案。部分城市交通健康指數(shù)對(duì)比情況見圖3。

圖3 部分城市交通健康指數(shù)對(duì)比

浙江省寧波市、杭州市的城市交通健康指數(shù)均超過60%，廣東省的佛山市和東莞市交通健康指數(shù)也高于60%，而山東省的青島市和濟(jì)南市均為58%左右，僅略高于江蘇省的南京市。山東省和江蘇省處于中等水平，應(yīng)學(xué)習(xí)和借鑒廣東深圳規(guī)劃體系設(shè)計(jì)的能力、效率和先規(guī)劃后建設(shè)、有規(guī)可依的工作方法，加快推進(jìn)城區(qū)軌道交通建設(shè)，建立公共交通為主導(dǎo)的城市交通出行模式。

2.7 交通活力

2.7.1 人均公共交通出行次數(shù)

《2020年中國(guó)城市商業(yè)魅力排行榜》[11]排名依據(jù)的城市人活躍度、生活方式多樣性兩項(xiàng)指標(biāo)也可反映城市客流活力。山東省等四省客流出行活力相關(guān)指標(biāo)對(duì)比情況見表4。

表4 客流出行活力相關(guān)指標(biāo)對(duì)比情況

在這兩項(xiàng)指標(biāo)上青島市、濟(jì)南市均落后于杭州市、南京市、蘇州市等城市未進(jìn)入全國(guó)前列。對(duì)比驗(yàn)證，山東省傳統(tǒng)動(dòng)能主體地位尚未根本改變，激發(fā)經(jīng)濟(jì)活力、交通活力是響應(yīng)國(guó)家交通強(qiáng)國(guó)建設(shè)、落實(shí)山東省新舊動(dòng)能轉(zhuǎn)換重大工程的重要途徑和目標(biāo)。

2.7.2 物流時(shí)效指數(shù)

通過對(duì)全國(guó)各省的物流時(shí)效系數(shù)進(jìn)行對(duì)比發(fā)現(xiàn)，長(zhǎng)三角地區(qū)保持全國(guó)領(lǐng)先地位，上海市、浙江省和江蘇省位列全國(guó)前三位，主要原因是三省市靠近產(chǎn)業(yè)集群，產(chǎn)生了規(guī)模效應(yīng)，三地的物流業(yè)務(wù)量超過全國(guó)總量的10%。廣東省的物流時(shí)效指數(shù)全國(guó)排名第5位，也處于全國(guó)前列。全國(guó)部分地區(qū)物流時(shí)效指數(shù)見圖4。

圖4 全國(guó)部分地區(qū)物流時(shí)效指數(shù)

山東省的物流時(shí)效系數(shù)排名全國(guó)第12位，與浙江省、江蘇省和廣東省均有很大差距，需要在城鄉(xiāng)物流一體化、物流個(gè)性化多樣化以及城市配送等末端服務(wù)方面更加注重精細(xì)化、響應(yīng)度和一體化水平的全面提升。

2.8 智慧交通

2.8.1 互聯(lián)網(wǎng)+城市交通發(fā)展指數(shù)

根據(jù)《2019年中國(guó)“互聯(lián)網(wǎng)+交通”城市指數(shù)研究報(bào)告》[12]，對(duì)山東省、廣東省等四省份城市“互聯(lián)網(wǎng)+交通”發(fā)展情況數(shù)據(jù)進(jìn)行比對(duì)，見表5。

表5 2019年四省“互聯(lián)網(wǎng)+城市交通”發(fā)展指數(shù)對(duì)比

長(zhǎng)三角是“互聯(lián)網(wǎng)+交通”發(fā)展繁榮的區(qū)域，城市間差距較小，屬于多核心發(fā)展。江蘇省、浙江省兩省平均排名靠前，山東省整體情況稍落后，需繼續(xù)加大相關(guān)投入，開拓發(fā)展空間，提升互聯(lián)網(wǎng)+城市交通發(fā)展指數(shù)。

3 搭建對(duì)標(biāo)分析模型

選取12個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)對(duì)山東省、江蘇省、廣東省、浙江省四個(gè)省份的綜合交通基礎(chǔ)設(shè)施進(jìn)行分析，各省在不同的評(píng)價(jià)指標(biāo)方面各有優(yōu)勢(shì)，為進(jìn)一步準(zhǔn)確評(píng)價(jià)四個(gè)省份的綜合交通基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)強(qiáng)弱，采用熵權(quán)法和TOPSIS法進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)，以更好地發(fā)現(xiàn)山東省與其它三省之間的差距。

3.1 熵權(quán)法確定評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重

熵是信息論中對(duì)不確定性的一種度量，熵值可以判斷某個(gè)指標(biāo)的離散程度，指標(biāo)的離散程度越大，該指標(biāo)對(duì)綜合評(píng)價(jià)的影響越大。假設(shè)有n個(gè)被評(píng)價(jià)對(duì)象，m個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)，熵權(quán)法計(jì)算指標(biāo)權(quán)重步驟：

（1）按照一定的方法對(duì)異質(zhì)指標(biāo)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理；

（2）計(jì)算n個(gè)評(píng)價(jià)對(duì)象在第j項(xiàng)指標(biāo)下的權(quán)重Pij，其中Xij為第i個(gè)被評(píng)價(jià)對(duì)象的第j項(xiàng)指標(biāo)值：

（3）計(jì)算第j項(xiàng)指標(biāo)的熵值：

（4）計(jì)算各指標(biāo)的權(quán)重：

在對(duì)標(biāo)分析模型中，有4個(gè)評(píng)價(jià)對(duì)象，12個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)，即n=4，m=12。利用熵權(quán)法計(jì)算的各指標(biāo)權(quán)重值見表6。

表6 熵權(quán)法指標(biāo)權(quán)重

3.2 TOPSIS法進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)

TOPSIS法通過對(duì)各評(píng)價(jià)對(duì)象的原始數(shù)據(jù)矩陣進(jìn)行統(tǒng)一化處理得到規(guī)范化矩陣，并找出評(píng)價(jià)對(duì)象數(shù)據(jù)中的最優(yōu)目標(biāo)和最劣目標(biāo)分別計(jì)算各評(píng)價(jià)對(duì)象與正理想解和負(fù)理想解之間的距離，獲得各評(píng)價(jià)對(duì)象與正理想解之間的貼近度，以此評(píng)價(jià)對(duì)象優(yōu)劣。

（1）對(duì)評(píng)價(jià)對(duì)象原始數(shù)據(jù)進(jìn)行規(guī)范化處理，得到各指標(biāo)數(shù)據(jù)的規(guī)范化矩陣處理結(jié)果見表7。

表7 各指標(biāo)數(shù)據(jù)規(guī)范化處理結(jié)果

（2）確定正理想解A+和負(fù)理想解A-：

（3）計(jì)算各評(píng)價(jià)對(duì)象到正理想解與負(fù)理想解之間的距離，各評(píng)價(jià)對(duì)象到正理想解與負(fù)理想解距離矩陣見表8。

表8 各評(píng)價(jià)對(duì)象到正理想解與負(fù)理想解距離矩陣

式中：Si+—第i個(gè)評(píng)價(jià)對(duì)象與正理想解的距離；Si-—第i個(gè)評(píng)價(jià)對(duì)象與負(fù)理想解的距離；Wj—第j項(xiàng)指標(biāo)的權(quán)重。

（4）計(jì)算正理想解的貼近度Ci*：

式中：0≤Ci*≤1，Ci*越大，表明評(píng)價(jià)對(duì)象越接近正理想解，該對(duì)象越優(yōu)。

綜上，四個(gè)省份的最終評(píng)價(jià)值見表9。

表9 四個(gè)省份的最終評(píng)價(jià)值

4 結(jié)語

通過對(duì)山東省綜合交通基礎(chǔ)設(shè)施發(fā)展情況與廣東省、浙江省、江蘇省等省份進(jìn)行多層次對(duì)比，建立評(píng)價(jià)指標(biāo)體系。根據(jù)熵權(quán)法確定各評(píng)價(jià)指標(biāo)的影響因子，同時(shí)構(gòu)建TOPSIS模型進(jìn)行總體評(píng)價(jià)，確定各省的綜合交通發(fā)展水平，發(fā)現(xiàn)山東省的優(yōu)勢(shì)和短板，為全面推動(dòng)山東省交通強(qiáng)省建設(shè)提供理論支撐。