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交通运输论文_交通运输专业论文

学习啦【交通运输】 编辑:秋梅 发布时间:2017-06-22 14:49:10

  交通运输业是国民经济中的重要产业,交通运输业的发展可以促进区域经济的发展,经济水平的提高也可以加大对交通运输业的需求,交通运输与区域经济发展之间是相辅相成、相互作用的。下文是学习啦小编为大家搜集整理的交通运输论文的内容,欢迎大家阅读参考!

交通运输论文_交通运输专业论文

  交通运输论文篇1

  浅谈铁路运输业对经济发展影响的宏观分析

  一、引言

  我国的国土面积广阔,资源分布以及区域经济发展极为不平衡,特别是在我国边疆地带聚居着众多少数民族;而铁路运输因具备运距长,规模集约、连续性强的特点,可以有效的联接全国各地并能对国民经济有着明显的联动作用,削弱因空间阻隔和地域差异带来的国民经济发展不均衡问题。此外,铁路运输业作为我国综合运输网络中的骨干,是改善我国区域经济发展不平衡的重要手段,更是改变我国资源分布及工业布局非均衡的大动脉,对其他运输方式也有着很大的影响。

  目前,我国铁路运输业正处于发展的黄金机遇期,本文通过Eviews软件定量地分析我国的铁路运输业对经济发展的影响,为相关政府部门在铁路规划、铁路网络布局建设提供政策上的指导,从而更好地发挥铁路基础设施建设的重大作用。

  二、我国铁路运输业和经济发展的关联分析

  关于铁路运输业对经济发展的影响,国内外学者均有过深入的理论与实践研究。19世纪上半叶德国经济学家弗里德里希?李斯特在《政治经济学的国民经济体系》一书中就曾提出“交通运输的研究可以有力推进国民生产力的论点”;20世纪80年代时期,美国运输经济学家罗依桑普森在《运输经济一实践、理论与政策》一文中提出“按照区域发展生命周期,将区域工业化过程划分为四个阶段,并针对不同阶段区域生产活动的经济特征,提出了运输影响区域经济发展的假说,分析了不同阶段的运输特性及运价政策的区域经济影响。”但是随着研究的深入,关于经济发展与交通运输业之间的关系方面的研究已经突破定性探讨,呈现出定量化研究的导向。Ozmen Ertekin,Dilruba、Huang,Guoxiong、Van de Vooren、Chia-Hsing[10]分别从不同方面经济发展之间的关系进行了定量化的分析。

  近年来,随着我国经济的不断发展和综合国力的不断增强,我国交通运输也取得了长足的发展,在交通运输领域尤其是铁路运输方面得到了众多专家、学者和相关政府部门的关注,并涌现出一批有代表性的研究成果。张风波(1987)、王际祥(1996)和杨浩(1995)分别运用经济计量分析方法对国民经济和运输统计资料进行分析,进一步研究了运输业与国民经济之间的联系以及探索运输预测方面的相关理论与实际应用。张伟(2004)提出了“交通运输业与国民经济互动关系的理论架构,并在此基础上利用计量经济学和灰色关联度方法建立了需求和供给理论模型”。武旭,胡思继(2005)对铁路运输与社会经济协调发展评价问题进行进一步探索,通过数据包络分析方法(DEA)分析两者之间的关系,对于如何合理选择决策单元及DEA模型这一问题也进行了深入研究,并提出了铁路运输与社会经济协调发展的一系列测度公式,以及有效性指数和状态协调度等概念。

  综上所述,从系统性和整体性角度可知:铁路运输业的发展可以有效促进国民经济的发展,但相关的系统分析及评价,仍是一个有待于深入研究的领域。

  三、我国经济发展水平和铁路运输业的发展趋势分析

  (一)经济发展水平趋势分析

  根据1984~2013年30年的《中国统计年鉴》的数据,整理国内生产总值(GDP)的增长情况以及国内生产总值指数变动图,如图1、图2所示。自1984年开始,我国经济总体一直处于增长趋势,并于2002年至今,经济总量呈现爆发式增长。在经济发展速度上,我国经济自1984年至1990年期间增长速度较缓,增长率呈现明显的下挫趋势;自1991年经济增长率提升至14%,但随后的10年间,经济增长率仍处于缓慢下降趋势,但年增长率仍未知在8%以上;2001年开始我国迎来了大发展的十年,经济总量迅速提升,经济发展速度也基本维持在10%以上。

  (二)铁路运输业发展趋势分析

  根据中国铁路总公司及铁道统计公告对全国铁路主要指标的考核,全国铁路运输能力主要包含:铁路客运量、铁路旅客周转量、固定资产投资额、铁路货运量、铁路货物周转量5项指标。因此本文将上述5个指标作为考核铁路运输业发展的参考,图3至图7为相关指标与国内生产总值的趋势对比。

  由上述趋势比对可以得出:这六个指标在1984年至2013年30年间国内生产总值的增长趋势基本保持一致,但固定资产投资额的增长趋势过去一直处于比较平稳的状态,但在04年开始出现激增状况,主要原因是高铁时代的巨额投资带动所致,最近4年出现的投资额变动同样是由于高铁建设投资的收缩所致。

  四、我国经济发展水平和铁路运输业的发展趋势分析

  (一)多重共线性检验与修正

  因为反映交通运输的各项指标与国内生产总值有着长期稳定的相互作用,并且能够直接影响国能生产总值。为全面反映铁路运输业发展对经济建设的影响,因此,选择“国内生产总值”作为被解释变量为y;令解释变量“铁路客运量”为x1;“铁路旅客周转量”为x2;“铁路货运量”为x3;”“铁路货物周转量”为x4;;“固定资产投资额”为x5,根据从国家统计年鉴中收集到的数据,建立与之相关的线性回归模型为:y=a+b*x1+c*x2+d*x3+e*x4+f*x5。

  利用Eviews软件进行回归估计,结果见表1:

  根据表2可得数据: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)。   由上述回归数据可见,该模型可决系数很高,F检验值466.8415明显显著,参数t检验结果不显著,由此可知,可能存在严重的多重共线性。因此,如果要得出合理切合实际的模型,就需要进一步验证是否真的发生多重共线,如果确实存在多重共线性,就需要对模型进行修正,以降低多重共线性。下面分别做y对x1,x2,x3,x4,x5的一元回归,结果见表2。

  其中,加入x2的方程Adjusted R-squared最大,以x2为基础,依次加入其他变量逐步进行回归,结果见表3。

  比较得知,加入x1的方程Adjusted R-squared为0.982901,改进最大,且各个参数的T检验显著,选择保留x1再加入其他新变量逐步回归,结果如表4。

  在x1 x2基础上加入x5后的方程Adjusted R-squared显著增大,且当可决系数α=0.1的时候,tα/2(n-m-1)=t0.05(15)=1.753,各个参数的t检验都显著。而当加入x3或x4时,各参数t检验均不显著,说明引起多重共线性,所以应将参数x3和x4剔除,修正后的多重共线性影响的回归结果如表5所示。

  (二)异方差检验与修正

  采用怀特检验的估计结果如表6。

  由表7可知,对回归结果做怀特检验得到nR2=9.43274,并且在α=0.05的置信水平下,?2分布的临界值?20.05(5)=11.07。因为nR2

  (三)自相关检验与修正

  对样本量n=19,显著性水平为0.05时,查得dl=0.97,du=1.68。而模型中DW=1.791264,所以du

  综上所述,模型方程式为:y=-279417.2+2.629486*x1+ 25.85680*x2+3.0310877*x5,说明在其他条件不变的情况下,当铁路客运量增加1万人、铁路旅客周转量增加1亿人公里、固定资产投资额增加1亿元,分别增加2.629486亿元,25.85680亿元和3.0310877元。

  五、结论及政策建议

  我国经济发展水平与铁路客运量、铁路旅客周转量和固定资产投资额三个指标有着明显的相关性。因此,政府在进行经济发展,平衡区域差距时,更应从客运铁路的角度出发,增加投资金额往往对经济发展的整体性和系统性有着更加强烈的推动作用。就目前而言,在国家大政方针下积极稳妥的推进高速铁路的建设对带动整体经济产业的发展和区域经济协同仍起着极为重要的作用,是有利于经济良性化发展和服务社会化的效益。

  交通运输论文篇2

  谈基于排队论模型分析交通事故对城市道路通行能力的影响

  道路通行能力也称道路容量,是道路的一种性能,能度量道路疏导车辆的能力。随着我国社会经济的持续快速发展,城市已成为经济增长的重要地区,机动车也随之迅猛增多。道路上发生的交通事故、路边停车、占道施工等行为使车道被占用而导致道路横断面通行能力在单位时间内降低,若是不能及时得到解决,则会导致交通堵塞,影响人们的正常生活。合理的分析道路被占用的各个因素及其联系,建立起相关模型,可以尽可能的解决道路被占用所带来的困扰。我们以交通事故这一典型事例为代表,观察分析视频中两次交通事故,研究了车辆被占用对对城市道路通行能力的影响,颇具代表性和合理性,这将为日后解决道路被占用而导致交通拥堵问题产生重大影响。以下是相关的实证分析。

  一、事故所处横断面的实际通行能力

  1.假设在理想的道路和交通条件下,当具有标准长度和技术指标的车辆,以前后两车最小车头间隔连续行驶时,单位时间内通过道路上指定断面的最大车辆数,记作N(辆/h)。

  2.车道宽度对路段通行能力的影响:道路的通行能力C是车道宽度b的函数。车道的宽度达不到要求必然影响车速,车速的降低则意味着通行能力的减小。车道宽度对道路的通行能力和行车的舒适影响很大:从保证通行能力的角度考虑,必需的车道宽度b=3.50m。当车道宽度b大于3.50m时,不影响通行能力;当b小于3.50m时,则车速下降,通行能力减小;车道宽为3.25m时,通行能力修正系数a车道为0.94;车道宽为3.00m时,通行能力修正系数a车道为0.85;车道宽为2.75m时,通行能力修正系数a车道为0.77。

  3.多车道对路段通行能力的影响:在一些城市主干道上,同一行驶方向的车道往往不止一条,在多车道的情况下,同向行驶的车辆由于超车、绕越、停车等原因影响另一条车道的通行能力。一般越靠近路中心线的车道,其影响越小,因此在无分隔带的同向车道上,靠近路中心线的车道通行能力为最大:靠近侧石的车道,其通行能力为最小,其影响用修正系数a条来表示。据观测,自路中心线起第一条车道的修正系数a规定为1.00,其余车道的修正系数依次为:第二条车道为0.80-0.89;第三条车道为0.65-0.78;第四条车道为0.50-0.65;第五条车道为0.40-0.52.为了统一数据,我们在本论文中第一车道a条采用数值1,第三车道a条采用数值0.72。

  通过对图一中两折线图的对比,我们可以清晰得出事故从发生到撤离期间事故所处横断面的实际通行能力的变化趋势:在最开始的一小段时间内由于刚开始车辆较少,通行能力变化不大,但已有车辆开始滞留,过了一段时间之后由于上游路段绿色信号灯的作用,车辆的不断驶来,较多的车辆连续不断往事故处拥挤,使得此处的通行能力急剧下降,之后随着时间的推移,再加上上游信号灯固定的时间变化,事故处的实际通行能力开始回升,最后趋于相对平稳的范围内波动。

  二、横断面车道三的实际通行能力.

  折线图可以看出由于视频一与视频二所占车道不同,因而虽然是同一横断面,实际通行能力仍然存在着差异,这是由于在视频一中,车祸将直行车道、左转车道堵住,车辆只能从右转车道通过。而堵住的两个车道的流量比例占79%,处在这两个车道的车必须插入右转车道才能行使通过,由于被堵车道车多所以插入右转车道时间会比较长,故车祸发生后道路通行能力马上下降.道路通行能力减小到约为原来的三分之一,随着上游不断进来的车,事故发生点开始堵车,道路通行能力为实际通行能力,一直处于波动阶段,车祸撤离后恢复至原来的道路通行能力.在视频二中车祸发生点在右转车道与直行道处,直行、右转车道的车需要插入左转车道,由于左转车道的流量比例为35%,比右转车道高出很多,所以开始出现了不堵车的情况;当越来越多的车插入右转车道后才使得其通行能力下降使得道路被堵,直到车祸撤离后才缓解堵车现状,恢复到以前的道路通行能力。

  三、实际通行能力和上游车流量与时间函数关系式的建立

  我们假设道路发生事故的排队系统服从排队论中的成批到达的MkM1排队模型。这种模型是指上游车辆到达事故处为最简单流,即由于上游信号灯的影响,车辆到达事故处的时间间隔是服从负指数分布的排队系统。

  为确定每批车辆到达的时间间隔和等待时间分布的方法,一般是按照统计学方法,用理论分布去拟合实测资料并估计其参数值。本问题用到的输入过程和理论分布分别是泊松流和负指数分布。

  1.该系统的输入过程{M(t),t≥0}为Poisson流,平均到达速率为λ(单位时间内的到达次数,λ>0),但每隔一段时间到来的不是一辆车,而是一批车,设本问题中每批到达k辆车,车的数量为∞;

  2.对于每辆车在此路段的停留时间{vn,n=1,2,…}相互独立并且都服从负指数分布,通过速率μ;

  3.系统容量为有限值x,当有车辆到达该路段的时候,若该路段的通行能力正常,则该车辆可以正常通过,而当此处发生交通事故时,道路的实际通行能力下降,此时若有一批车辆从上游驶过来,则这些到达的车辆要在队列中排队等待行驶通过.

  我们设N(t)表示t时刻系统的排队长度,由于系统容量为有限值,故N(t)的可能取值空间为I={0,1,2,…,x},N(t)的取值空间就是状态空间,系统可在这些状态之间变化,相邻状态就是相差不大于1的车辆数.系统中下一时刻车辆的数目只可能增加一个、减少一个或保持不变,也就是该随机过程的一步转移只能发生在相邻状态之间,或者说,用“生”表示车辆增加一个,“灭”表示车辆减少一个。

  假设某时刻系统中已经有n辆车,此时,当有一个批量为k的车辆到来后,系统中的车辆立即增加到n+k个,而事故处每次只能通行一辆车。

  该系统在一定条件下是存在平稳分布的,即系统处于各个状态的概率均存在.如果我们根据以前的方法,依据平衡状态下流入流出量相等的原则列出等式,然后根据概率归一化条件求出概率分布,最后根据定义求L等参数会异常复杂。因此,下面我们使用了较为简单的方法求解。

  由上面过程我们可以得出交通事故所影响的路段车辆排队长度:

  L=L0+L2-L1

  四、结束语

  本文通过对问题的分析,合理地将问题进行模块化处理,使问题明朗化,并在一定程度上将其进行了简化。所建立的模型不仅适用于本事故,对于一般的城市道路事故也可使用,以便来解决实际问题,更好的舒缓交通,方便大家的通行。

 
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