汪傳雷，吳雯宇

(安徽大學(xué) 商學(xué)院/物流與供應(yīng)鏈研究中心，安徽 合肥 230601)

中國主要城市交通分析報(bào)告顯示，2017年我國重點(diǎn)城市交通擁堵狀況下降2.45%，但全國仍然有26%的城市在通勤高峰處于擁堵狀態(tài)。汽車數(shù)量迅速增長、交通供需矛盾及人、車、路之間沖突是城市交通擁堵問題長期未能得到解決的重要原因。交通擁堵已經(jīng)成為制約社會發(fā)展的頑癥，其造成的通勤者時(shí)間成本消耗、燃油及其他資源浪費(fèi)、環(huán)境污染等問題引起了全社會的普遍關(guān)注。交通管理部門與城市道路建設(shè)部門脫節(jié)，通勤者交通意識滯后，以及交通法規(guī)不健全和執(zhí)法力度不夠等問題，使政策法規(guī)與現(xiàn)實(shí)狀況難以恰當(dāng)協(xié)調(diào)，部分城市交通擁堵狀況依然嚴(yán)峻。尋找治理城市交通擁堵的有效措施已是刻不容緩。

本文從出行方式入手，充分考慮不同車輛種類對交通擁堵的影響，構(gòu)建交通擁堵影響因素指標(biāo)體系，進(jìn)而提出治理交通擁堵的具體舉措。

一、關(guān)于交通擁堵的相關(guān)研究概述

(一)交通擁堵的研究現(xiàn)狀

國內(nèi)外學(xué)者對城市交通擁堵的研究，主要集中在以下三個(gè)方面：

第一，關(guān)于交通擁堵原因、成本及通勤者行為的探究。劉治彥認(rèn)為，擁堵根本原因是交通供需失衡，解決策略是增加供給、減少需求并取得全社會配合。[1]熊勵(lì)等把交通擁堵歸結(jié)為城市道路規(guī)劃不合理、基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)老舊、機(jī)動車擁有量急速增長等諸多因素的互相作用。[2]Johansson論證了通勤者給其他通勤車輛帶來的燃油損耗和磨損成本增加。[3]王振坡等比較了不同通勤者交通擁堵成本。[4]高晶鑫等分析了通勤者出發(fā)時(shí)間和通勤過程駐停數(shù)的關(guān)系。[5]景鵬等細(xì)分通勤者出行類型，將通勤者主觀態(tài)度用于研究低碳出行市場。[6]

第二，從不同角度對解決交通擁堵策略進(jìn)行考量。首先，構(gòu)建模型并結(jié)合數(shù)學(xué)方法深入分析擁堵問題。劉志強(qiáng)等利用主成分分析法對交通輸入特性降維，細(xì)化高速公路交通運(yùn)行狀態(tài)。[7]趙紅軍等從經(jīng)濟(jì)學(xué)角度構(gòu)建考慮環(huán)境代價(jià)的擁堵收費(fèi)模型，論證擁堵收費(fèi)緩解交通擁堵的有效性。[8]其次，從博弈論視角對擁堵展開研究。Levionson將非合作博弈理論應(yīng)用于交通擁堵問題，認(rèn)為擁堵收費(fèi)可以將出行成本最小化。[9]曾鸚等使用合作博弈理論分析交通擁堵網(wǎng)絡(luò)問題，驗(yàn)證交通擁堵收費(fèi)合理性，提高城市道路資源配置效率。[10]最后，從新的視角研究交通擁堵，王卉彤等將擁堵延時(shí)指數(shù)作為城市擁堵影響指標(biāo)，從供給和需求兩個(gè)角度分析職住分離對城市交通擁堵的影響機(jī)制。[11]

第三，從綠色交通出發(fā)對城市綠色發(fā)展及完善綠色交通體系提出建議。陸化普認(rèn)為，打造綠色、智能、便捷、安全、高效的城市交通體系對引領(lǐng)和支撐城市發(fā)展有著舉足輕重的作用。[12]楊新苗等立足國情及新技術(shù)革命帶來的機(jī)遇和挑戰(zhàn)，提出建設(shè)綠色城市交通系統(tǒng)的對策。[13]劉細(xì)良等梳理環(huán)境規(guī)制工具在綠色交通體系建設(shè)應(yīng)用中的問題，提出政府推動綠色交通可持續(xù)發(fā)展的創(chuàng)新機(jī)制。[14]

綜上，在已有的解決交通擁堵問題的研究中，有的學(xué)者從城市道路分布狀態(tài)、交通構(gòu)成要素、公共交通體系和生態(tài)環(huán)境污染等宏觀方面對交通擁堵產(chǎn)生原因和表現(xiàn)形態(tài)進(jìn)行分析；有的學(xué)者從單中心城市規(guī)模、城市交通參與者、區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和職住平衡等微觀視角對城市具體路段交通擁堵狀況進(jìn)行測度。

(二)擁堵指標(biāo)體系研究述評

構(gòu)建指標(biāo)體系對交通擁堵進(jìn)行測度研究，包括從宏觀層面評價(jià)交通擁堵和從微觀層面對某城市相關(guān)路段建立指標(biāo)體系。從宏觀層面來看，李天建利用三個(gè)專題層和五個(gè)指標(biāo)層研究城市交通擁堵問題；[15]宴雨嬋等利用多指標(biāo)模糊綜合測評不同時(shí)間段對擁堵的影響。[16]從微觀層面來看，周銀香設(shè)計(jì)調(diào)查問卷綜合考慮通勤者對治堵措施的看法和效果預(yù)期，構(gòu)建AHP-GRAM評價(jià)模型，并利用關(guān)聯(lián)分析測定各評價(jià)指標(biāo)權(quán)重系數(shù)；[17]王妍穎等借鑒德州交通擁堵評價(jià)體系TTI、PTI和延誤指標(biāo)，結(jié)合北京環(huán)路上交通監(jiān)測數(shù)據(jù)，建立北京交通擁堵指標(biāo)體系，具體描述道路交通擁堵特征。[18]

基于上述研究基礎(chǔ)，考慮城市交通體系中具體車輛類型與擁堵的聯(lián)系，筆者利用車輛通過具體路口時(shí)間、油耗成本等，建立交通擁堵影響因素指標(biāo)體系；利用熵值法確定車輛類型權(quán)重；利用綠色出行指數(shù)和擁堵延時(shí)指數(shù)對指標(biāo)和實(shí)際路段狀況進(jìn)行分析。

二、交通擁堵指標(biāo)體系構(gòu)建與測度方法

(一)指標(biāo)體系構(gòu)建

首先，從車輛類型入手，通過梳理國內(nèi)外關(guān)于交通擁堵研究的指標(biāo)體系，進(jìn)行指標(biāo)初步遴選；通過實(shí)地調(diào)研，確定車輛類型對交通擁堵影響的評價(jià)指標(biāo)體系。其次，為了保障交通擁堵評價(jià)指標(biāo)體系能夠合理準(zhǔn)確地評判擁堵實(shí)際狀況，構(gòu)建指標(biāo)體系過程中必須遵循科學(xué)有效性、簡明重要性、時(shí)效性和獨(dú)立性等原則。[15]最后，針對選取指標(biāo)進(jìn)行討論。

依據(jù)《中華人民共和國道路交通安全法》對車輛的分類，把機(jī)動車中的專用汽車即掃地及灑水車、運(yùn)鈔車等，與特種車即消防車和救護(hù)車等劃分到大型汽車中；增加貨車與掛車，用于衡量交通物流行業(yè)迅速發(fā)展對擁堵的影響。最終確定5個(gè)系統(tǒng)，分別為非機(jī)動車、小型汽車(8座以下)、中型汽車(8～19座，車身長小于6米)、大型汽車(19座以上)、貨車與掛車，其中包括20個(gè)子系統(tǒng)，含有27個(gè)評價(jià)指標(biāo)(見表1)。

表1 交通擁堵評價(jià)指標(biāo)體系

(二)熵值法的計(jì)算機(jī)理及步驟

本文采取熵值法計(jì)算評價(jià)指標(biāo)離散程度、測量系統(tǒng)混亂狀況或事件隨機(jī)性。具體步驟如下：

1.原始數(shù)據(jù)歸一化：設(shè)n個(gè)評價(jià)對象m個(gè)評價(jià)指標(biāo)原始數(shù)據(jù)矩陣為：X=(xij)n*m，同質(zhì)化后數(shù)據(jù)矩陣為：A=(aij)n*m

2.數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化：

正向指標(biāo)：

負(fù)向指標(biāo)：

其中，x’ij為第i個(gè)評價(jià)對象的第j個(gè)評價(jià)指標(biāo)數(shù)值(i=1，2…，n；j=1，2…，m)。

3.計(jì)算第j項(xiàng)指標(biāo)下第i個(gè)評價(jià)對象占該指標(biāo)比重：

5.計(jì)算信息熵冗余度：dj=1-ej

利用熵值法對城市交通擁堵影響因素指標(biāo)體系中不同車輛種類在確定時(shí)間段通過路口數(shù)量進(jìn)行權(quán)重計(jì)算，可以獲得不同車輛類型得分狀況，進(jìn)而對與擁堵相關(guān)的“油耗成本”“污染成本”“時(shí)間成本”進(jìn)行綜合測量和評價(jià)。

三、合肥市交通擁堵評價(jià)模型案例分析

(一)數(shù)據(jù)獲取與處理

根據(jù)合肥市人民政府網(wǎng)站，截至2018年5月，合肥市機(jī)動車保有量已經(jīng)超過200萬量，達(dá)到全國各大城市中等水平，交通擁堵里程比例和常發(fā)擁堵路段比例這兩項(xiàng)描述擁堵指標(biāo)進(jìn)入全國前30名。基于合肥市交通狀況，本研究選擇合肥市繁華大道與翡翠路交口作為案例進(jìn)行分析。之所以選擇這一路段，是因?yàn)轸浯渎肥峭ㄍ?wù)區(qū)和高新區(qū)的必經(jīng)之路，繁華大道是貫穿合肥市東西最長的一條道路，近兩年隨著高新區(qū)入住率逐漸提高及地鐵三號線翡翠路沿線站點(diǎn)的開工，繁華大道與翡翠路交口道路出行壓力激增。

在實(shí)地調(diào)研中，首先，收集該路口2018年11月8日至2018年11月22日7:30—9:00、11:00—12:30、17:00—18:30三個(gè)時(shí)間段不同類型車輛從東到西通過繁華大道的平均數(shù)據(jù),并將數(shù)據(jù)作為評價(jià)指標(biāo)原始數(shù)據(jù)(見表2)。其次，將3個(gè)交通時(shí)間段和5個(gè)指標(biāo)統(tǒng)計(jì)為一個(gè)3*5矩陣方程，并計(jì)算出不同時(shí)間段指標(biāo)比重，用每行數(shù)值比上列和形成一個(gè)新矩陣(見表3)。最后，計(jì)算3個(gè)交通時(shí)間段、5個(gè)評價(jià)指標(biāo)熵值ej：將表3矩陣中每個(gè)元素乘以該元素ln值，其中K=1/ln(對象數(shù))=1/ln(3)=0.9102，ej等于k與矩陣中每列和的乘積并取相反數(shù)；dj=1-ej，wj為指標(biāo)對應(yīng)dj與3個(gè)交通時(shí)間段dj之和的商(百分比)(見表4)。

表2 樣本路口交通擁堵影響指標(biāo)原始數(shù)據(jù)

表3 評價(jià)指標(biāo)占評價(jià)對象比重

表4 評價(jià)指標(biāo)熵值、信息熵冗余度和權(quán)重

計(jì)算三個(gè)交通時(shí)間段綜合得分，評價(jià)指標(biāo)原始數(shù)據(jù)與指標(biāo)權(quán)重乘積，由以上熵值法分析過程可知，2018年11月8日當(dāng)天17:00—18:30綜合得分最高(2 774.80)，該時(shí)間段通過路口的車輛數(shù)最多，其次是7:30—9:00(2 109.98)，11:00—12:30(859.06)通過路口的車輛數(shù)最少。

(二)合肥市交通擁堵評價(jià)

1.綠色出行指數(shù)

首先是標(biāo)準(zhǔn)車型的選擇。在相同道路和交通條件下，車輛折算系數(shù)反映不同車輛類型對交通狀況造成影響的差別，不管標(biāo)準(zhǔn)車型如何選取，對交通流量影響的相關(guān)關(guān)系相同，因此選擇小型汽車進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化核算(非機(jī)動車不會造成燃油損耗和大氣污染)。

其次是構(gòu)建綠色出行指數(shù)。計(jì)算車輛油耗成本、尾氣治理成本和通勤者時(shí)間成本，并求和作為評價(jià)交通擁堵影響指標(biāo)依據(jù)。其中，非機(jī)動車只有時(shí)間成本，無燃油損耗和尾氣成本。具體步驟如下：

(1)油耗成本。機(jī)動車在交通擁堵時(shí)段緩慢行進(jìn)過程中會有額外油耗，Jansson將其歸為非正常資源損耗。[19]計(jì)算公式如下：

Co=(v*t)*p

其中，Co表示單位車輛在平均擁堵時(shí)間下的油耗成本，v表示車輛在道路擁堵時(shí)段速度，t表示道路平均擁堵時(shí)長，p表示單位里程燃油消耗價(jià)格(單位里程燃油消耗量與燃油價(jià)格乘積)。按照《輕型汽車燃料消耗量試驗(yàn)方法(GB/T19233-2008)》，將小型汽車燃料消耗目標(biāo)值5.5L/100Km作為單位里程燃油消耗量，計(jì)算2018年12月4日合肥市89號(7.44元/升)、92號(6.82元/升)、95號(7.3元/升)和0號(6.49元/升)油價(jià)均值為7.01元/升，并將其作為小型汽車燃油消耗價(jià)格(見表5)。

(2)尾氣治理成本。根據(jù)生態(tài)環(huán)境部《中國機(jī)動車環(huán)境管理年報(bào)(2018)》，2017年全國機(jī)動車污染物排放總量為4 359.7萬噸，其中碳化物為3 694.8萬噸，約占排放總量的85%。因此，尾氣污染成本中單位時(shí)間排放量利用污染物排放量換算到秒同時(shí)折算到單位車輛表示。計(jì)算公式如下：

Ce=pc*qc*t

其中，Ce表示單位車輛在平均擁堵時(shí)間下尾氣污染成本，pc表示尾氣排放治理價(jià)格，qc表示機(jī)動車單位時(shí)間尾氣排放量。從污染物排放到經(jīng)濟(jì)價(jià)值損失暫無準(zhǔn)確統(tǒng)計(jì)換算結(jié)果，利用碳交易價(jià)格作為尾氣排放中碳治理成本。鑒于合肥市尚未開展碳排放交易業(yè)務(wù)，利用2018年11月26日北京(43.59元/噸、15.1%)、福建(30元/噸、2.8%)、廣東(17.13元/噸、19.4%)、湖北(30.05元/噸、31.6%)、上海(35.51元/噸、8.9%)、深圳(29.7元/噸、20.3%)、天津(12.5元/噸、1.2%)、重慶(7.95元/噸、0.9%)8個(gè)省市碳交易價(jià)和交易額權(quán)重占比，計(jì)算出合肥市碳交易價(jià)格29.65(元/噸)(見表5)。

(3)時(shí)間成本。隨著交通擁堵狀況不斷加重，通勤者出行延誤時(shí)間逐漸增加，造成社會財(cái)富浪費(fèi)。[20]計(jì)算公式如下：

Ct=t*w

其中，Ct表示通勤者擁堵時(shí)間成本，w表示合肥市單位平均工資。交通擁堵導(dǎo)致的時(shí)間成本由單位時(shí)間成本和平均擁堵時(shí)長乘積得到。單位時(shí)間成本通過平均工資計(jì)算得到：合肥市2018年平均工資為5 186.99元/月，即0.002元/秒；繁華大道從東到西的路口長度為22米，道路擁堵時(shí)段平均速度為23公里/小時(shí)，平均擁堵時(shí)長t為2.66秒(見表5)。

表5 單個(gè)車輛在路口平均擁堵時(shí)間下?lián)矶鲁杀?/p>

根據(jù)表2中統(tǒng)計(jì)的機(jī)動車數(shù)量，計(jì)算得到不同車輛類型綠色出行指數(shù)并統(tǒng)計(jì)到一張折線圖中(見圖1)。

圖1 不同車輛類型總擁堵成本

對綠色通行指數(shù)進(jìn)行分析，可以得出以下結(jié)論：

第一，經(jīng)過熵值法計(jì)算后，非機(jī)動車所占權(quán)重最大，為40.74%，對交通擁堵影響程度最大。非機(jī)動車在行駛過程中的交通行為會干擾甚至阻滯機(jī)動車運(yùn)行秩序，在與機(jī)動車混行狀態(tài)下，行人和自行車行駛速度過低，影響后面車輛超越；自行車和電瓶車在行駛過程中搖擺不定且行駛速度和流向多變，影響機(jī)動車正常運(yùn)行；在高峰期間自行車和電瓶車大量涌入機(jī)動車道，降低道路行駛能力和速度。

合肥市的繁華大道與翡翠路交口一千米以內(nèi)公交站臺及地鐵口數(shù)量有18個(gè)，上下班高峰大量乘客同時(shí)涌入或涌出給周邊交通造成壓力。公交車靠站停車一方面會影響后面機(jī)動車行駛速度，另一方面乘客下車后會使地面交通秩序混亂，減慢公交車起步速度造成擁堵。路口沒有推薦停車點(diǎn)引導(dǎo)通勤者規(guī)范停車。

第二，小型汽車、大型汽車、貨車與掛車權(quán)重基本一致，對擁堵影響程度不相上下。其中，小型汽車綠色出行指數(shù)最高，為111.385元，中型汽車最低，為4.5567元。小型汽車單位擁堵成本比中型汽車低，但通過路口數(shù)量遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過中型汽車，累計(jì)擁堵成本較高。大型汽車、貨車與掛車交通擁堵成本中，油耗成本占比最多，重量越重，油耗越多。車輛通過路口時(shí)間同樣影響擁堵，小型汽車通過路口時(shí)間較短，大型汽車、貨車與掛車每一輛通過路口時(shí)間較長尤其是掛車和灑水車。一輛小轎車通過路口一般需要6秒，而灑水車則需要12秒。

合肥市繁華大道與翡翠路交口一千米以內(nèi)停車場31個(gè)，停車場老舊且進(jìn)出口設(shè)計(jì)不合理，收費(fèi)較高，通勤者將機(jī)動車停在路邊占道造成擁堵。非智能停車場難以做到車牌識別或藍(lán)牙遠(yuǎn)距離讀卡，通勤者在進(jìn)出停車場取卡交費(fèi)過程浪費(fèi)時(shí)間。路口周圍9個(gè)學(xué)校、7個(gè)銀行、6個(gè)政府公共服務(wù)中心、3個(gè)警局、1個(gè)公園和1個(gè)商務(wù)辦公區(qū)(中環(huán)城)，給路口帶來巨大人、車流量。

第三，中型汽車權(quán)重最小，造成擁堵可能性最小，擁堵成本僅為4.5567元。中型汽車在通過路口的車輛種類中數(shù)量最少且通過時(shí)間較短，一般需要8秒。中型汽車既有小型汽車時(shí)間短的優(yōu)點(diǎn)，又有大型汽車數(shù)量少的優(yōu)勢。

2.擁堵延時(shí)指數(shù)

擁堵延時(shí)指數(shù)是指通勤者交通擁堵狀態(tài)下出行時(shí)間與交通暢通狀況下出行時(shí)間比值。根據(jù)高德地圖交通分析報(bào)告，計(jì)算繁華大道與翡翠路交口早中晚三個(gè)交通時(shí)段擁堵延時(shí)指數(shù)，并統(tǒng)計(jì)到一張折線圖中(見圖2)。

圖2 早中晚交通時(shí)段繁華大道擁堵延時(shí)指數(shù)

對擁堵延時(shí)指數(shù)進(jìn)行分析，可以得出以下結(jié)論：

第一，由圖2可知，7:30—9:00擁堵延時(shí)指數(shù)有一個(gè)先上升再下降過程，大部分單位上班時(shí)間都集中在九點(diǎn)之前，通勤密度較集中。早高峰時(shí)段，人流量較少，更多人為避免遲到選擇共享單車、電瓶車或摩托車。修路導(dǎo)致非機(jī)動車道被封鎖，非機(jī)動車不得不占據(jù)機(jī)動車道等待紅綠燈，降低右轉(zhuǎn)車輛行車速度。

第二，中午車流量和人流量都相對較少，上班族利用午休時(shí)間到商務(wù)辦公區(qū)吃午飯并進(jìn)行短暫的休息，出租車數(shù)量較多，上下乘客對后面車輛行車速度造成影響，擁堵延時(shí)指數(shù)在11:30—12:00有一個(gè)上升過程。

第三，晚上人車流量明顯增加，擁堵延時(shí)指數(shù)也最高，屬于用車高峰。掛車、灑水車和掃地車通過路口時(shí)間較長影響交通。一旦發(fā)生擁堵，非機(jī)動車不遵守紅綠燈信號指示，機(jī)動車隨意變道、加塞甚至逆行的交通行為使擁堵更加嚴(yán)重。

四、交通擁堵治理對策

第一，提高通勤者法律法規(guī)意識，降低小型汽車擁堵成本，解決機(jī)動車和非機(jī)動車混行造成的交通矛盾。通過征收燃油污染稅費(fèi)降低小型汽車燃油消耗和尾氣排放，進(jìn)而降低污染治理成本，同時(shí)征收擁堵費(fèi)或停車費(fèi)實(shí)現(xiàn)擁堵成本內(nèi)部化；通過建設(shè)自行車專用道等方式緩解擁堵；通過文明教育和強(qiáng)化管理，提高通勤者法律法規(guī)和文明交通意識，使行人和非機(jī)動車不占用機(jī)動車道。

第二，規(guī)劃大型汽車尤其是貨車與掛車出行時(shí)間，降低出行高峰交通壓力。利用移動大數(shù)據(jù)等技術(shù)打造ITS智慧交通鏈，設(shè)計(jì)車位流轉(zhuǎn)平臺和共享車位，科學(xué)規(guī)劃貨車與掛車的行駛和停車；合理安排灑水車和貨車出行時(shí)間，避開高峰時(shí)刻，依據(jù)實(shí)時(shí)交通情況及時(shí)調(diào)整路線；利用物聯(lián)網(wǎng)搭建共享智慧交通控制平臺，通過數(shù)據(jù)分析，統(tǒng)一調(diào)度指揮治理交通擁堵。

第三，發(fā)揮政府交通管理和服務(wù)部門主觀能動性，動員全社會力量參與交通管理。政府選擇公交優(yōu)先戰(zhàn)略并推進(jìn)交通大數(shù)據(jù)開放共享平臺建設(shè)，健全并宣傳交通法規(guī)，完善交通設(shè)施建設(shè)，加大智能停車場覆蓋范圍，實(shí)施共享單車和分時(shí)租賃等措施，推廣科學(xué)的道路運(yùn)輸和通行方式，分散交通需求和補(bǔ)充供給調(diào)節(jié)供需不均狀態(tài)，保證交通系統(tǒng)合理有效運(yùn)行。

第四，將現(xiàn)代科學(xué)技術(shù)與交通規(guī)劃融合，促進(jìn)城市職住平衡。利用出行軟件解決信息不對稱問題，使用導(dǎo)航軟件出行，節(jié)約時(shí)間，增加出行效率；利用GPS、BDS、GIS、云計(jì)算、車聯(lián)網(wǎng)和衛(wèi)星遙感等智能技術(shù)完善交通設(shè)計(jì)，優(yōu)化道路資源配置，建立循環(huán)式暢通無阻交通節(jié)點(diǎn)，減少車輛排隊(duì)等待時(shí)間；適當(dāng)?shù)募猩睢⒐ぷ髋c商業(yè)區(qū)，降低職住分離對交通擁堵造成的壓力。

第五，推行綠色交通體系，倡導(dǎo)綠色出行向智慧城市轉(zhuǎn)變。貫徹實(shí)施綠色出行和綠色交通，利用新技術(shù)降低汽車污染物排放；完善綠色交通法制并以公共交通體系為中心，助力車和自行車為輔助，充分發(fā)揮自行車道優(yōu)勢，優(yōu)化自行車交通網(wǎng)絡(luò)設(shè)施及停車場所，完善道路交通標(biāo)志，糾正并處理違法行為；規(guī)范城市共享交通管理，大力扶持推廣新能源汽車，滿足人們?nèi)粘３鲂行枨蟆?/p>