交通運輸論文
交通運輸論文
交通運輸業(yè)是國民經濟中的重要產業(yè)，交通運輸業(yè)的發(fā)展可以促進區(qū)域經濟的發(fā)展，經濟水平的提高也可以加大對交通運輸業(yè)的需求，交通運輸與區(qū)域經濟發(fā)展之間是相輔相成、相互作用的。下文是學習啦小編為大家搜集整理的交通運輸論文的內容，歡迎大家閱讀參考!
交通運輸論文篇1
淺談鐵路運輸業(yè)對經濟發(fā)展影響的宏觀分析
一、引言
我國的國土面積廣闊，資源分布以及區(qū)域經濟發(fā)展極為不平衡，特別是在我國邊疆地帶聚居著眾多少數(shù)民族;而鐵路運輸因具備運距長，規(guī)模集約、連續(xù)性強的特點，可以有效的聯(lián)接全國各地并能對國民經濟有著明顯的聯(lián)動作用，削弱因空間阻隔和地域差異帶來的國民經濟發(fā)展不均衡問題。此外，鐵路運輸業(yè)作為我國綜合運輸網(wǎng)絡中的骨干，是改善我國區(qū)域經濟發(fā)展不平衡的重要手段，更是改變我國資源分布及工業(yè)布局非均衡的大動脈，對其他運輸方式也有著很大的影響。
目前，我國鐵路運輸業(yè)正處于發(fā)展的黃金機遇期，本文通過Eviews軟件定量地分析我國的鐵路運輸業(yè)對經濟發(fā)展的影響，為相關政府部門在鐵路規(guī)劃、鐵路網(wǎng)絡布局建設提供政策上的指導，從而更好地發(fā)揮鐵路基礎設施建設的重大作用。
二、我國鐵路運輸業(yè)和經濟發(fā)展的關聯(lián)分析
關于鐵路運輸業(yè)對經濟發(fā)展的影響，國內外學者均有過深入的理論與實踐研究。19世紀上半葉德國經濟學家弗里德里希?李斯特在《政治經濟學的國民經濟體系》一書中就曾提出“交通運輸?shù)难芯靠梢杂辛ν七M國民生產力的論點”;20世紀80年代時期，美國運輸經濟學家羅依桑普森在《運輸經濟一實踐、理論與政策》一文中提出“按照區(qū)域發(fā)展生命周期，將區(qū)域工業(yè)化過程劃分為四個階段，并針對不同階段區(qū)域生產活動的經濟特征，提出了運輸影響區(qū)域經濟發(fā)展的假說，分析了不同階段的運輸特性及運價政策的區(qū)域經濟影響。”但是隨著研究的深入，關于經濟發(fā)展與交通運輸業(yè)之間的關系方面的研究已經突破定性探討，呈現(xiàn)出定量化研究的導向。Ozmen Ertekin，Dilruba、Huang，Guoxiong、Van de Vooren、Chia-Hsing[10]分別從不同方面經濟發(fā)展之間的關系進行了定量化的分析。
近年來，隨著我國經濟的不斷發(fā)展和綜合國力的不斷增強，我國交通運輸也取得了長足的發(fā)展，在交通運輸領域尤其是鐵路運輸方面得到了眾多專家、學者和相關政府部門的關注，并涌現(xiàn)出一批有代表性的研究成果。張風波(1987)、王際祥(1996)和楊浩(1995)分別運用經濟計量分析方法對國民經濟和運輸統(tǒng)計資料進行分析，進一步研究了運輸業(yè)與國民經濟之間的聯(lián)系以及探索運輸預測方面的相關理論與實際應用。張偉(2004)提出了“交通運輸業(yè)與國民經濟互動關系的理論架構，并在此基礎上利用計量經濟學和灰色關聯(lián)度方法建立了需求和供給理論模型”。武旭，胡思繼(2005)對鐵路運輸與社會經濟協(xié)調發(fā)展評價問題進行進一步探索，通過數(shù)據(jù)包絡分析方法(DEA)分析兩者之間的關系，對于如何合理選擇決策單元及DEA模型這一問題也進行了深入研究，并提出了鐵路運輸與社會經濟協(xié)調發(fā)展的一系列測度公式，以及有效性指數(shù)和狀態(tài)協(xié)調度等概念。
綜上所述，從系統(tǒng)性和整體性角度可知：鐵路運輸業(yè)的發(fā)展可以有效促進國民經濟的發(fā)展，但相關的系統(tǒng)分析及評價，仍是一個有待于深入研究的領域。
三、我國經濟發(fā)展水平和鐵路運輸業(yè)的發(fā)展趨勢分析
(一)經濟發(fā)展水平趨勢分析
根據(jù)1984～2013年30年的《中國統(tǒng)計年鑒》的數(shù)據(jù)，整理國內生產總值(GDP)的增長情況以及國內生產總值指數(shù)變動圖，如圖1、圖2所示。自1984年開始，我國經濟總體一直處于增長趨勢，并于2002年至今，經濟總量呈現(xiàn)爆發(fā)式增長。在經濟發(fā)展速度上，我國經濟自1984年至1990年期間增長速度較緩，增長率呈現(xiàn)明顯的下挫趨勢;自1991年經濟增長率提升至14%，但隨后的10年間，經濟增長率仍處于緩慢下降趨勢，但年增長率仍未知在8%以上;2001年開始我國迎來了大發(fā)展的十年，經濟總量迅速提升，經濟發(fā)展速度也基本維持在10%以上。
(二)鐵路運輸業(yè)發(fā)展趨勢分析
根據(jù)中國鐵路總公司及鐵道統(tǒng)計公告對全國鐵路主要指標的考核，全國鐵路運輸能力主要包含：鐵路客運量、鐵路旅客周轉量、固定資產投資額、鐵路貨運量、鐵路貨物周轉量5項指標。因此本文將上述5個指標作為考核鐵路運輸業(yè)發(fā)展的參考，圖3至圖7為相關指標與國內生產總值的趨勢對比。
由上述趨勢比對可以得出：這六個指標在1984年至2013年30年間國內生產總值的增長趨勢基本保持一致，但固定資產投資額的增長趨勢過去一直處于比較平穩(wěn)的狀態(tài)，但在04年開始出現(xiàn)激增狀況，主要原因是高鐵時代的巨額投資帶動所致，最近4年出現(xiàn)的投資額變動同樣是由于高鐵建設投資的收縮所致。
四、我國經濟發(fā)展水平和鐵路運輸業(yè)的發(fā)展趨勢分析
(一)多重共線性檢驗與修正
因為反映交通運輸?shù)母黜椫笜伺c國內生產總值有著長期穩(wěn)定的相互作用，并且能夠直接影響國能生產總值。為全面反映鐵路運輸業(yè)發(fā)展對經濟建設的影響，因此，選擇“國內生產總值”作為被解釋變量為y;令解釋變量“鐵路客運量”為x1;“鐵路旅客周轉量”為x2;“鐵路貨運量”為x3;”“鐵路貨物周轉量”為x4;;“固定資產投資額”為x5，根據(jù)從國家統(tǒng)計年鑒中收集到的數(shù)據(jù)，建立與之相關的線性回歸模型為：y=a+b*x1+c*x2+d*x3+e*x4+f*x5。
利用Eviews軟件進行回歸估計，結果見表1：
根據(jù)表2可得數(shù)據(jù)：R-squared=0.994462;Adjusted R- squared=0.992331;F=466.8415;T=(-4.850397)(3.224112)(0.205770) (2.505056)(-2.361077)(0.927874)。 由上述回歸數(shù)據(jù)可見，該模型可決系數(shù)很高，F(xiàn)檢驗值466.8415明顯顯著，參數(shù)t檢驗結果不顯著，由此可知，可能存在嚴重的多重共線性。因此，如果要得出合理切合實際的模型，就需要進一步驗證是否真的發(fā)生多重共線，如果確實存在多重共線性，就需要對模型進行修正，以降低多重共線性。下面分別做y對x1，x2，x3，x4，x5的一元回歸，結果見表2。
其中，加入x2的方程Adjusted R-squared最大，以x2為基礎，依次加入其他變量逐步進行回歸，結果見表3。
比較得知，加入x1的方程Adjusted R-squared為0.982901，改進最大，且各個參數(shù)的T檢驗顯著，選擇保留x1再加入其他新變量逐步回歸，結果如表4。
在x1 x2基礎上加入x5后的方程Adjusted R-squared顯著增大，且當可決系數(shù)α=0.1的時候，tα/2(n-m-1)=t0.05(15)=1.753，各個參數(shù)的t檢驗都顯著。而當加入x3或x4時，各參數(shù)t檢驗均不顯著，說明引起多重共線性，所以應將參數(shù)x3和x4剔除，修正后的多重共線性影響的回歸結果如表5所示。
(二)異方差檢驗與修正
采用懷特檢驗的估計結果如表6。
由表7可知，對回歸結果做懷特檢驗得到nR2=9.43274，并且在α=0.05的置信水平下，?2分布的臨界值?20.05(5)=11.07。因為nR2
(三)自相關檢驗與修正
對樣本量n=19，顯著性水平為0.05時，查得dl=0.97，du=1.68。而模型中DW=1.791264，所以du
綜上所述，模型方程式為：y=-279417.2+2.629486*x1+ 25.85680*x2+3.0310877*x5，說明在其他條件不變的情況下，當鐵路客運量增加1萬人、鐵路旅客周轉量增加1億人公里、固定資產投資額增加1億元，分別增加2.629486億元，25.85680億元和3.0310877元。
五、結論及政策建議
我國經濟發(fā)展水平與鐵路客運量、鐵路旅客周轉量和固定資產投資額三個指標有著明顯的相關性。因此，政府在進行經濟發(fā)展，平衡區(qū)域差距時，更應從客運鐵路的角度出發(fā)，增加投資金額往往對經濟發(fā)展的整體性和系統(tǒng)性有著更加強烈的推動作用。就目前而言，在國家大政方針下積極穩(wěn)妥的推進高速鐵路的建設對帶動整體經濟產業(yè)的發(fā)展和區(qū)域經濟協(xié)同仍起著極為重要的作用，是有利于經濟良性化發(fā)展和服務社會化的效益。
交通運輸論文篇2
談基于排隊論模型分析交通事故對城市道路通行能力的影響
道路通行能力也稱道路容量，是道路的一種性能，能度量道路疏導車輛的能力。隨著我國社會經濟的持續(xù)快速發(fā)展，城市已成為經濟增長的重要地區(qū)，機動車也隨之迅猛增多。道路上發(fā)生的交通事故、路邊停車、占道施工等行為使車道被占用而導致道路橫斷面通行能力在單位時間內降低，若是不能及時得到解決，則會導致交通堵塞，影響人們的正常生活。合理的分析道路被占用的各個因素及其聯(lián)系，建立起相關模型，可以盡可能的解決道路被占用所帶來的困擾。我們以交通事故這一典型事例為代表，觀察分析視頻中兩次交通事故，研究了車輛被占用對對城市道路通行能力的影響，頗具代表性和合理性，這將為日后解決道路被占用而導致交通擁堵問題產生重大影響。以下是相關的實證分析。
一、事故所處橫斷面的實際通行能力
1.假設在理想的道路和交通條件下，當具有標準長度和技術指標的車輛，以前后兩車最小車頭間隔連續(xù)行駛時，單位時間內通過道路上指定斷面的最大車輛數(shù)，記作N(輛/h)。
2.車道寬度對路段通行能力的影響：道路的通行能力C是車道寬度b的函數(shù)。車道的寬度達不到要求必然影響車速，車速的降低則意味著通行能力的減小。車道寬度對道路的通行能力和行車的舒適影響很大：從保證通行能力的角度考慮，必需的車道寬度b=3.50m。當車道寬度b大于3.50m時，不影響通行能力;當b小于3.50m時，則車速下降，通行能力減小;車道寬為3.25m時，通行能力修正系數(shù)a車道為0.94;車道寬為3.00m時，通行能力修正系數(shù)a車道為0.85;車道寬為2.75m時，通行能力修正系數(shù)a車道為0.77。
3.多車道對路段通行能力的影響：在一些城市主干道上，同一行駛方向的車道往往不止一條，在多車道的情況下，同向行駛的車輛由于超車、繞越、停車等原因影響另一條車道的通行能力。一般越靠近路中心線的車道，其影響越小，因此在無分隔帶的同向車道上，靠近路中心線的車道通行能力為最大：靠近側石的車道，其通行能力為最小，其影響用修正系數(shù)a條來表示。據(jù)觀測，自路中心線起第一條車道的修正系數(shù)a規(guī)定為1.00，其余車道的修正系數(shù)依次為：第二條車道為0.80-0.89;第三條車道為0.65-0.78;第四條車道為0.50-0.65;第五條車道為0.40-0.52.為了統(tǒng)一數(shù)據(jù)，我們在本論文中第一車道a條采用數(shù)值1，第三車道a條采用數(shù)值0.72。
通過對圖一中兩折線圖的對比，我們可以清晰得出事故從發(fā)生到撤離期間事故所處橫斷面的實際通行能力的變化趨勢：在最開始的一小段時間內由于剛開始車輛較少，通行能力變化不大，但已有車輛開始滯留，過了一段時間之后由于上游路段綠色信號燈的作用，車輛的不斷駛來，較多的車輛連續(xù)不斷往事故處擁擠，使得此處的通行能力急劇下降，之后隨著時間的推移，再加上上游信號燈固定的時間變化，事故處的實際通行能力開始回升，最后趨于相對平穩(wěn)的范圍內波動。
二、橫斷面車道三的實際通行能力.
折線圖可以看出由于視頻一與視頻二所占車道不同，因而雖然是同一橫斷面，實際通行能力仍然存在著差異，這是由于在視頻一中，車禍將直行車道、左轉車道堵住，車輛只能從右轉車道通過。而堵住的兩個車道的流量比例占79%，處在這兩個車道的車必須插入右轉車道才能行使通過，由于被堵車道車多所以插入右轉車道時間會比較長，故車禍發(fā)生后道路通行能力馬上下降.道路通行能力減小到約為原來的三分之一，隨著上游不斷進來的車，事故發(fā)生點開始堵車，道路通行能力為實際通行能力，一直處于波動階段，車禍撤離后恢復至原來的道路通行能力.在視頻二中車禍發(fā)生點在右轉車道與直行道處，直行、右轉車道的車需要插入左轉車道，由于左轉車道的流量比例為35%，比右轉車道高出很多，所以開始出現(xiàn)了不堵車的情況;當越來越多的車插入右轉車道后才使得其通行能力下降使得道路被堵，直到車禍撤離后才緩解堵車現(xiàn)狀，恢復到以前的道路通行能力。
三、實際通行能力和上游車流量與時間函數(shù)關系式的建立
我們假設道路發(fā)生事故的排隊系統(tǒng)服從排隊論中的成批到達的MkM1排隊模型。這種模型是指上游車輛到達事故處為最簡單流，即由于上游信號燈的影響，車輛到達事故處的時間間隔是服從負指數(shù)分布的排隊系統(tǒng)。
為確定每批車輛到達的時間間隔和等待時間分布的方法，一般是按照統(tǒng)計學方法，用理論分布去擬合實測資料并估計其參數(shù)值。本問題用到的輸入過程和理論分布分別是泊松流和負指數(shù)分布。
1.該系統(tǒng)的輸入過程{M(t)，t≥0}為Poisson流，平均到達速率為λ(單位時間內的到達次數(shù)，λ>0)，但每隔一段時間到來的不是一輛車，而是一批車，設本問題中每批到達k輛車，車的數(shù)量為∞;
2.對于每輛車在此路段的停留時間{vn，n=1，2，…}相互獨立并且都服從負指數(shù)分布，通過速率μ;
3.系統(tǒng)容量為有限值x，當有車輛到達該路段的時候，若該路段的通行能力正常，則該車輛可以正常通過，而當此處發(fā)生交通事故時，道路的實際通行能力下降，此時若有一批車輛從上游駛過來，則這些到達的車輛要在隊列中排隊等待行駛通過.
我們設N(t)表示t時刻系統(tǒng)的排隊長度，由于系統(tǒng)容量為有限值，故N(t)的可能取值空間為I={0，1，2，…，x}，N(t)的取值空間就是狀態(tài)空間，系統(tǒng)可在這些狀態(tài)之間變化，相鄰狀態(tài)就是相差不大于1的車輛數(shù).系統(tǒng)中下一時刻車輛的數(shù)目只可能增加一個、減少一個或保持不變，也就是該隨機過程的一步轉移只能發(fā)生在相鄰狀態(tài)之間，或者說，用“生”表示車輛增加一個，“滅”表示車輛減少一個。
假設某時刻系統(tǒng)中已經有n輛車，此時，當有一個批量為k的車輛到來后，系統(tǒng)中的車輛立即增加到n+k個，而事故處每次只能通行一輛車。
該系統(tǒng)在一定條件下是存在平穩(wěn)分布的，即系統(tǒng)處于各個狀態(tài)的概率均存在.如果我們根據(jù)以前的方法，依據(jù)平衡狀態(tài)下流入流出量相等的原則列出等式，然后根據(jù)概率歸一化條件求出概率分布，最后根據(jù)定義求L等參數(shù)會異常復雜。因此，下面我們使用了較為簡單的方法求解。
由上面過程我們可以得出交通事故所影響的路段車輛排隊長度：
L=L0+L2-L1
四、結束語
本文通過對問題的分析，合理地將問題進行模塊化處理，使問題明朗化，并在一定程度上將其進行了簡化。所建立的模型不僅適用于本事故，對于一般的城市道路事故也可使用，以便來解決實際問題，更好的舒緩交通，方便大家的通行。