我国直辖市智能交通系统效益分析

宋 伟，赵树良，朱东云

(中国科学技术大学公共事务学院，合肥230026)

1 我国交通系统现状

随着我国经济的高速发展，对交通运输能力的要求促使交通事业也得到迅速提升。虽然国家大力支持基础交通设施的建设，一定程度上缓解了运输能力短缺的问题，但是随之而来的交通拥堵导致的运输效率低下、交通事故的增加、城市环境的恶化等问题也日益严重。

1.1 公路管理水平低

据图1，从2006年到2012年，我国实有城市道路面积增加了196 549万平方米，总额每年都保持一定的增长;从图2中，我们还可以看到城市人均道路和万人拥有公共汽车量也是逐年增长的。但是我国公路的运输效率极低，根据国家发改委综合运输研究所的研究结果，我国交通运输效率综合评价值仅为0.238，美国是0.648，日本是0.752。［1］究其原因，主要是管理水平太低。

1.2 城市环境问题日益严重和交通安全事故频发

图1 城市实有道路和实有公汽数量

图2 城市人均道路面积和万人拥有公汽数量

在环境问题方面，根据环保部2012年2月发布的环境空气质量标准(GB3045－2012)，国际空气质量二级标准为粒径小于等于10微米的可吸入颗粒年均70微克/立方米，二氧化硫为年均60微克/立方米，二氧化碳为年均40微克/立方米。而据中国国家统计局2010年统计年鉴数据，2009年我国31个主要城市空气质量方面，可吸入颗粒平均数值为95微克/立方米，二氧化硫平均值为43微克/立方米，二氧化碳平均值为40微克/立方米。经测算空气质量达到或好于二级的天数总共为9 954天，平均每个城市为321.1天。因为大量资料研究表明，对人体危害最明显的是直径在2.5微米以下的颗粒污染物，而粗颗粒物(直径为2.5微米以上)与人类的死亡率相关性不大。但是由于我国PM2.5从2013年年初才开始统计，因此全年的数据统计暂时无法获取。由此可见，作为发展中国家，我国环境问题不容乐观。［1］

在交通安全方面，我国在2005年至2010年间，交通事故次数、事故死亡人数、事故受伤人数以及直接经济损失都呈现缓慢下降趋势，从这个绝对数上看，表明我国交通安全严峻形势有所缓和。但是从平均每起事故死亡人数和受伤人数来看，除去2008年由于全国开展“迎奥运”道路交通秩序专项整治行动和2010年酒驾入刑使平均每起事故受伤人数有极小下降外，以前年份均一直在增长。另外就交通事故的致死率而言，国外的致死率大大低于我国，如日本为0.9%，美国为1.3%，而我国的致死率则平均为27.3%，这主要是抢救不及时所致，因为80%以上的死亡者都是在交通事故发生后30分钟之内死去。如果我国能够有效地应用智能交通系统，使交通事故受害者在受害的有效时间之内得到急救，那么每年全国就可能少死6万人。这充分表明我国交通安全形势依然严峻。

表1 2005—2010年我国交通事故统计

由于城市的日益扩张和经济的快速发展，城市居民的居住地和工作地分离较远，而大多数上班时间的一致造成同一时刻道路交通量的猛增，摩托车和电动车的存在和缺少管制以及人的无节制的行为，无形中增加了居民出行的危险。城市扩张之后的交通布局方式影响城市环境的性质和居民生活方式。我们需要合理的交通建设来改善人们的出行条件，促进社会的不断发展。［2］

城市的日益扩张和经济的快速发展导致的盲目的交通建设势必会影响到城市环境的平衡和发展。现代城市更多的是快节奏和高压力生活，为适应高速大容量机动交通，人与人在出行过程中交往的可能性变得很小，社会效益降低。

1.3 改善交通和环境的方法的限制

我们知道，传统的解决城市拥堵的方法就是加大城市道路的建设，但是当城市发展到一定程度的时候，偏远郊区的道路利用率低下，再继续扩大城市基础设施建设已经作用不大。美国学者亚当斯早在1662年就断言单纯的道路建设并非是解决交通矛盾的最好手段，只有在对道路交通中人、车、路三个主体关系的理性思考的基础上，通过计划、管理、控制等一系列活动才能最大限度地改善和提高交通设施的利用率。而ITS就是我们协调三者关系的有力工具。［3-4］

我们改善城市环境的措施也无非三种:一是制造控制途径，就是在汽车尾气装置上加以改进，减少尾气的排放，在这一方面做的最好的是日本，我国在这一方面处于世界中等偏下水平;二是规划控制途径，就是调整城市布局，通过城镇各个功能区的调整和规划，如结合道路布局和风向，利用城市绿化带，最大限度减少城市环境污染;三是管理控制途径，这其中又分为城市道路管理以及技术管理。目前，制造控制途径和规划控制途径以及城市道路管理的挖掘空间已经不大，已经达到各自的极限水平。因此我们现阶段更应关注技术管理。

2 智能交通如今的发展状况

智能交通系统(Intelligent Transportation System，ITS)的概念是于1990年由美国智能交通学会提出，并在世界各国大力推广。智能交通系统是整个交通系统的发展方向，它是利用最先进的信息技术形成人(包括驾驶员和管理者)、路、车三位一体的全新交通系统，实现人、车、路三者的密切结合和统一，从而可以极大地提高交通运输效率，保障交通安全，增强行车的舒适性，改善环境质量，提高能源利用率，最终实现交通运输的社会效益最大化。经过20多年的发展，智能交通系统已被证明是解决目前城市交通问题的最有效的手段。［5-6］

目前世界上智能交通系统发展比较好的属美国、日本、欧盟等国家和地区。如美国从20世纪60年代末开始智能交通研究，现在其智能交通普及和应用高达80%以上，不仅国内各大城市实现了智能交通，而且在全国大部分乡村也实施了智能交通建设。日本曾经投入15亿日元研制全国公路电子地图系统，开发了车辆电子导航市场，已经有近400万套车内导航系统在市场上应用。欧洲智能交通协会起草ITS在欧洲的部署计划，该协会促进了智能交通在欧洲的迅速发展。如德国的交通实时监控、比利时的智能红绿灯、瑞典的“零远见”智能交通计划、英国的 RFID射频识别技术等等。［7-8］

我国智能交通系统起步比较晚，20世纪80年代后期，我国才开始了ITS基础性的研究和开发工作，90年代开始建设交通指挥中心，并开展了驾驶员信号系统、城市交通管理的诱导技术等方面研究。迄今为止北京市已初步建成4大类ITS系统:道路交通控制、公共交通指挥与调度、高速公路管理、紧急事件管理。同时，在2008年北京奥运会期间，奥运路线、奥运场馆周边建有120处系统控制交通信号、80处电视监控点、15套交通事件自动检测系统、80套数字化视频系统。此外，还建设了交通综合监控系统，该系统包括视频监控、交通流检测和交通违法检测3个子系统。［9］

作为我国的经济中心，上海已建成覆盖市区快速路网、郊区干线公路网、中心城地面路网，实施道路交通信息分级汇集、共享交换、应用服务等功能，建立了可以实行有效诱导、准确率达90%以上的系统。浦东已完成智能信号控制系统、交通诱导系统和道路标识系统三大智能交通系统建设，不仅驾驶员可根据诱导牌实时了解道路情况和绕行方案，行人也能通过道路标识牌方便地找到目的地，甚至连红绿灯也能根据车流量自己调节信号时间。

而作为全国首批智能交通示范城市之一的广州，智能交通系统构建包括广州市交通信息共用主平台、物流信息平台、静态交通管理系统等智能交通系统的主框架。其中共用信息平台已具有一定规模，实现了羊城通系统、线网规划系统、出租车综合管理平台、联网售票系统、96 900个呼叫中心等多个子系统的连接，可以完成数据的采集、分类和有效存储、查询、订阅等相应的数据处理工作，实现了诸多的数据处理功能，提供了初步的交通数据服务功能。［10-11］

总体来说，我国智能交通发展水平不高。即使北京、上海、广州等城市作为我国智能交通发展的先锋，在技术水平和管理上与国外大城市都存在不小的差距，甚至有的城市连智能交通网站都没有，或者有但是一些重要信息却完全无法浏览。因此，如何发展我国的智能交通、提升我国城市的交通管理水平和效率是我国交通系统发展的当务之急。［12-13］

3 基于主成分分析的我国智能交通发展策略

3.1 数学模型

主成分分析是数学上对数据降维的一种方法。其基本思想是设法将原来众多的具有一定相关性的指标 X1，X2，…，XP(比如 p个指标)，重新组合成一组较少个数的互不相关的综合指标Fm来代替原来指标。那么综合指标应该如何去提取，使其既能最大程度的反映原变量XP所代表的信息，又能保证新指标之间保持相互无关。

设F1表示第一个线性组合所形成的主成分指标，即 F1=α11X1+α21X2+… +ap1XP，每一个主成分所提取的信息量可用其方差来度量，其方差越大，表示F1包含的信息越多。因此在所有的线性组合中选取的F1应该是 X1，X2，…，XP的所有线性组合中方差最大的，故称F1为第一主成分。如果第一主成分不足以代表原来p个指标的信息，再考虑选取第二个主成分指标F2，依此类推构造出的 F1、F2、…、Fm为原变量指标 X1，X2，…，XP，第一、第二、…、第 m个主成分。即可以表示为:

Fi=α1iX1+α2iX2+… +αPiXP

主成分分析的关键是能否给主成分赋予新的含义，给出合理的解释。因此，我们在进行实际分析的时候，应该根据主成分的结果结合实际定性分析来进行。

3.2 指标设计

任何城市的交通系统必然存在一定的效益，为了更好地分析交通系统的效益，在这里我们将交通系统的经济效益定义为城市交通系统带来的道路成本的减少和道路中的人的成本的减少，其中包括道路建设成本、人的时间成本和物质成本等等;社会效益我们定义为道路交通系统对社会的科技、政治、文化、生态、环境等方面所做出或可能做出的贡献。基于概念，把整个智能交通系统能力分为以下7个解释指标:降低城市道路建设成本额(X1)、降低城市拥堵成本额(X2)、提高城市环境质量能力(X3)、减少的警力成本(X4)、节约的人力成本(X5)、减少交通事故死亡数(X6)和避免直接经济损失额(X7)。［14-19］

3.3 数据处理及结果分析

因为直辖市开展智能交通较早，且数据更容易获得，而且四个直辖市行政地位一样，如果和其余省份放在一起，可能对结果的可靠性有影响;虽然都是直辖市，但是政治中心北京和经济中心上海又存在一定的特殊性，我们可以比较这种特殊是否对我们最终的效益有影响，所以我们选取直辖市作为研究对象。直辖市的数据获得的主要途径是政府网站、交管局或环保局的工作报告、统计年鉴以及相关著作和论文。［1］

(1)把数据导入SPSS软件，然后计算出相关矩阵R，然后再选择Analyze进入Factor Analyze模块，选中变量X1到 X7进入 Variables窗口，点击OK，则可以得 Communalities、Total Variance Explained和Component Matrix的结果。

表2 Communalities(共同度)

表3 Total Variance Explained(总方差解释)

表4 Component Matrix(成分矩阵)

(2)一般来说SPSS默认的是保留特征根大于1的主成分，从Component Matrix(成分矩阵)中，我们可以得到两个主成分的线性组合，即:

在Y1中我们知道降低城市道路建设成本额、降低城市拥堵成本额、减少的警力成本和避免直接经济损失额的系数远大于其他变量，所以Y1主要衡量的是提高经济效益的能力;Y2中主要是对提高城市环境质量能力和减少交通事故死亡数的反映，主要解释的是改善社会效益的能力。然后综合看这些指标具有多大程度的可靠性。从Total Variance Explained中可以看出前两个指标能够解释94.702%的内容，即包含了原始数据94.702%的信息，对我们评价一个城市智能交通系统的发展已经有足够的把握了。由上面两个表达式我们可以算出四大城市智能交通经济效益和社会效益得分(见表5)。

表5 四大城市智能交通效益得分和排名

(3)再利用Total Variance Explained中的数据，得出总效益的式子为 F=0.65586Y1+0.29116Y2，从而可以算出所要评估的各个地区的智能交通系统的综合得分，再由综合得分看四大直辖市的效益，并对它们分项进行排名。最终总效益、经济效益、社会效益的排名如表5。

(4)综合分项排名以及综合排名，可以看出在四个直辖市中，上海的智能交通系统带来的经济效益最好，而社会效益最差;而天津的智能交通系统带来的社会效益最好，经济效益最差。

4 结论

综上所述，在今后智能交通的发展中，天津和重庆应该更多地关注怎么样规划城市建设，降低城市道路建设成本额;如何更好地提高城市道路通行速度，降低城市拥堵成本额;如何最大限度地利用科技，减少所需警力，降低警力成本以及最终减少交通事故发生率，降低直接经济损失额等。而北京和上海市则应关注城市环境的改善以及如何减少交通事故的死亡率，以提高城市居民幸福感，促进社会和谐。［20］

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