基于綜合效益評(píng)價(jià)模型的蚌埠市新能源公交評(píng)價(jià)系統(tǒng)研究

錢智勇 張文 李芳芝

摘 要：文章針對新能源公交汽車的普及和發(fā)展問題，基于對現(xiàn)階段蚌埠新能源公交系統(tǒng)的調(diào)查研究，構(gòu)建了綜合效益評(píng)價(jià)模型。文章從經(jīng)濟(jì)效益和社會(huì)環(huán)境效益指標(biāo)出發(fā)，分別利用層次分析法、灰色關(guān)聯(lián)法以及因子分析的方法，得到對推廣使用純電動(dòng)公交車項(xiàng)目綜合收益影響程度較大的因素，其中經(jīng)濟(jì)效益指標(biāo)中重要影響因素是總投資收益率，社會(huì)環(huán)境效益中重要影響因素是居民關(guān)注度、碳排放量，并據(jù)此提出相關(guān)建議。

關(guān)鍵詞：新能源公交車;層次分析法;灰色關(guān)聯(lián)法;因子分析

在城市公交的日常運(yùn)營當(dāng)中，城市居民是與公交車聯(lián)系最為緊密的群體，新能源公交車的出現(xiàn)不僅為城市居民帶來了便利，也為城市帶來了綠色出行。但是根據(jù)歷史數(shù)據(jù)反映的信息中可以發(fā)現(xiàn)，有一大部分的城市居民并不了解新能源公交車，對于其性能、耗能情況、政策扶持等缺乏認(rèn)識(shí)[1]。

只有獲得城市居民的支持和關(guān)注，新能源公交系統(tǒng)的發(fā)展才可以更加順利，所以需要對新能源公交系統(tǒng)進(jìn)行綜合效益評(píng)價(jià)，讓城市居民了解到新能源公交體系帶來的巨大效益[2]。以此為目的，下文建立了綜合效益評(píng)價(jià)模型，通過評(píng)價(jià)新能源公交體系各個(gè)模塊的綜合效益，讓人們認(rèn)識(shí)到新能源公交體系可以為城市帶來的巨大效益[3]。

一、經(jīng)濟(jì)效益指標(biāo)評(píng)價(jià)模型

在經(jīng)濟(jì)效益這一一級(jí)指標(biāo)中，研究通過查找相關(guān)資料，找出新能源公交系統(tǒng)對經(jīng)濟(jì)效益影響最大的因素，將其分為七個(gè)二級(jí)指標(biāo)，分別為流動(dòng)資金周轉(zhuǎn)率、投資回收期、投資收益率、內(nèi)部收益率、項(xiàng)目資本金凈利潤率、經(jīng)濟(jì)效益費(fèi)用比和資本成本率。

（一）數(shù)據(jù)的來源及處理

由于各項(xiàng)指標(biāo)數(shù)據(jù)可能存在量級(jí)量綱的影響，為了便于分析，需要將數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理。處理公式為：

其中X*1為標(biāo)準(zhǔn)化后的指標(biāo)，E（Xi）為指標(biāo)的均值，D（Xi）為指標(biāo)的方差。

（二）建立模型

令“經(jīng)濟(jì)效益”為E1，下屬的二級(jí)指標(biāo)流動(dòng)資金周轉(zhuǎn)率、投資回收期、投資收益率、內(nèi)部收益率、項(xiàng)目資本金凈利潤率、、經(jīng)濟(jì)效益費(fèi)用比、資本成本率分別為C1，C2，C3，C4，C5，C6，C7。

（1）構(gòu)造比較判別矩陣

（2）層次單排序及其一致性檢驗(yàn)

對于比較判斷矩陣，用 MATLAB 軟件求出其最大的特征值及其對應(yīng)的特征向量，將特征向量歸一化后，即可得到相應(yīng)的層次單排序的相對重要性權(quán)重向量，以及一致性指標(biāo)CI和一致性比例CR[4]。

由上表可知層次單排序的CR值小于0.1，符合一致性要求。

（3）篩選重要二級(jí)指標(biāo)。由MATLAB輸出結(jié)果可知，二級(jí)指標(biāo)中只有投資收益率、內(nèi)部收益率、經(jīng)濟(jì)效益費(fèi)用比的權(quán)重大于0.1，其余均小于0.1，因此將總投資收益率、內(nèi)部收益率、經(jīng)濟(jì)效用費(fèi)用比這三指標(biāo)作為經(jīng)濟(jì)效益下的主要二級(jí)指標(biāo)[5]。

二、社會(huì)環(huán)境指標(biāo)評(píng)價(jià)模型

在社會(huì)環(huán)境這一一級(jí)指標(biāo)下，文章結(jié)合線上線下問卷數(shù)據(jù)和相關(guān)的數(shù)據(jù)，找出新能源公交系統(tǒng)對于社會(huì)與環(huán)境影響的最大因素，將其分為十個(gè)二級(jí)指標(biāo)，分別是尾氣排放量、電能損耗量、電能所占比率、總能源消耗量、居民關(guān)注度、線網(wǎng)密度、年終載容量、換乘連通度、服務(wù)區(qū)域和增加就業(yè)人數(shù)。

（一）數(shù)據(jù)來源

本題的數(shù)據(jù)來源主要分為四個(gè)方面，可以概括為實(shí)地調(diào)研蚌埠市公交總站和公交集團(tuán)總公司采集數(shù)據(jù)、問卷收集數(shù)據(jù)、蚌埠市環(huán)保局搜集數(shù)據(jù)、根據(jù)已有可靠數(shù)據(jù)分析。2013-2018年各項(xiàng)指標(biāo)的數(shù)據(jù)如下所示：（下文的數(shù)據(jù)用變量表示）

（二）建立模型----模型Ⅰ灰色關(guān)聯(lián)分析：

（1）模型原理?；疑P(guān)聯(lián)分析是指對一個(gè)系統(tǒng)發(fā)展變化態(tài)勢的定量描述和比較的方法，其基本思想是通過確定參考數(shù)據(jù)列和若干個(gè)比較數(shù)據(jù)列的幾何形狀相似程度來判斷其聯(lián)系是否緊密，它反映了曲線間的關(guān)聯(lián)程度。在社會(huì)環(huán)境的十個(gè)主要指標(biāo)中，文章使用灰色系統(tǒng)關(guān)聯(lián)規(guī)則，篩選出與社會(huì)環(huán)境具有強(qiáng)關(guān)聯(lián)的幾類指標(biāo)，作為評(píng)價(jià)社會(huì)環(huán)境指標(biāo)的參考依據(jù)[6]。

（2）建模思路

1）計(jì)算灰色關(guān)聯(lián)系數(shù)和加權(quán)關(guān)聯(lián)度：

為比較數(shù)列xi對參考數(shù)列的關(guān)聯(lián)系數(shù)，其中為分辨系數(shù)，稱、分別為兩級(jí)最小差及兩級(jí)最大差，一般來講，分辨系數(shù)越大，分辨率越大;分辨系數(shù)越小，分辨率越小[7]。

灰色加權(quán)關(guān)聯(lián)度的計(jì)算公式為。

②模型結(jié)果

利用MATLAB軟件編程，得到每個(gè)指標(biāo)與社會(huì)綜合效益之間的關(guān)聯(lián)度，結(jié)果如下表：

結(jié)果顯示，居民關(guān)注（X4）、換乘連通度（X7）、線網(wǎng)密度（X5）、電能損耗量（X2）、碳排放量（X10）等指標(biāo)灰色關(guān)聯(lián)度較大，與社會(huì)環(huán)境綜合效益關(guān)聯(lián)較為密切，即影響程度較大，故將其擬選其作為考核社會(huì)環(huán)境效益的二級(jí)指標(biāo)[8]。

（三）建立模型----模型Ⅱ因子分析

（1）模型原理。因子分析是指研究從變量群中提取共性因子的統(tǒng)計(jì)技術(shù)，因子分析可以對研究變量進(jìn)行降維處理。文章將對十個(gè)社會(huì)環(huán)境二級(jí)指標(biāo)進(jìn)行因子分析，篩選出具有代表性的指標(biāo)，更加方便地建立整體評(píng)估模型。

（2）建模思路

1）對數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理

2）將數(shù)據(jù)導(dǎo)入SPSS，進(jìn)行因子分析，得到各因子解釋原有變量總方差的情況，如下表所示：

由結(jié)果可以看出提取的三個(gè)因子共解釋了原有變量總方差的84.416%?？傮w上原有變量的信息丟失較少，因子分析效果較理想[9]。

（3）計(jì)算因子得分

采用回歸法估計(jì)分子得分系數(shù)，并輸出因子得分系數(shù)，得分系數(shù)矩陣如下表所示：

（4）模型結(jié)果

由上表計(jì)算可以得出，居民關(guān)注（X4）、碳排放量（X10）、線網(wǎng)密度（X5）、換乘連通度（X7）、增加就業(yè)人數(shù)（X9）等指標(biāo)得分較高，在各項(xiàng)指標(biāo)中較為突出，說明這幾個(gè)指標(biāo)較為重要，將其篩選出來，作為社會(huì)環(huán)境效益的考究指標(biāo)[10]。

（四）指標(biāo)整合

對于兩種模型篩選出來的二級(jí)指標(biāo)，在其基礎(chǔ)上進(jìn)行二次篩選，對其交集指標(biāo)進(jìn)行選取，因此選取居民關(guān)注程度（X4）、碳排放量（X10）、線網(wǎng)密度（X5）、換乘連通度（X7）、作為最終需要選取的社會(huì)環(huán)境效益二級(jí)指標(biāo)。這種篩選方法避免了單個(gè)模型隨機(jī)因素造成的誤差，使得結(jié)果更加準(zhǔn)確，指標(biāo)更具有代表性，結(jié)論更具針對性。

三、結(jié)語

在經(jīng)濟(jì)效益下的七個(gè)二級(jí)指標(biāo)中，采用比較判別矩陣的方法，計(jì)算出各個(gè)二級(jí)指標(biāo)的相應(yīng)權(quán)重，比較之后，發(fā)現(xiàn)總投資收益率、內(nèi)部收益率、經(jīng)濟(jì)效益費(fèi)用比這三個(gè)二級(jí)指標(biāo)尤為重要。因此在新能源公交系統(tǒng)的規(guī)劃和發(fā)展過程中，提高經(jīng)濟(jì)效益最有效的方法就是注重投資收益率、內(nèi)部收益率、經(jīng)濟(jì)效用費(fèi)用比這三個(gè)指標(biāo)的數(shù)值變動(dòng)情況。

在隸屬于社會(huì)環(huán)境指標(biāo)的十個(gè)二級(jí)指標(biāo)中，通過灰色關(guān)聯(lián)分析、因子分析，可以看出居民關(guān)注、碳排放量、線網(wǎng)密度和換乘連通度四方面最為重要，即在推廣使用純電動(dòng)公交車過程中，需要大力宣傳，增加居民的關(guān)注度，獲得居民鼓勵(lì)和認(rèn)可，同時(shí)需要注意溫室氣體的排放以及增大居民乘車的便利程度。

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作者簡介：錢智勇（1999- ），男，本科在讀，研究方向：應(yīng)用統(tǒng)計(jì)學(xué)。

*通訊作者：李芳芝（1978- ），女，碩士，副教授，研究方向：應(yīng)用數(shù)學(xué)。