區(qū)域道路運輸企業(yè)安全評價研究

摘要：為分析我國西部7個省份2014—2023年道路運輸企業(yè)安全情況，基于數(shù)據(jù)包絡(luò)分析原理，構(gòu)建了面向面板數(shù)據(jù)、只有非期望輸出的區(qū)域道路運輸企業(yè)安全評價Malmquist指數(shù)分解模型。研究發(fā)現(xiàn)，西部7個省份道路運輸企業(yè)全年度平均技術(shù)進(jìn)步指數(shù)均大于1；除寧夏、新疆外，其余各省純技術(shù)效率變化指數(shù)均小于1，規(guī)模效率變化指數(shù)均為1。研究結(jié)果表明，行業(yè)監(jiān)管是推動道路運輸企業(yè)安全提升的決定性因素，管理和技術(shù)因素對道路運輸企業(yè)安全有較大影響，生產(chǎn)經(jīng)營規(guī)模不是影響道路運輸企業(yè)安全的主要因素。寧夏的全要素生產(chǎn)率處于各省最穩(wěn)定狀態(tài)，貴州、重慶波動較大；受技術(shù)進(jìn)步指數(shù)和規(guī)模效率雙重影響，四川和云南在行業(yè)安全監(jiān)管方面具備較大的提升潛力；較于西北地區(qū)，如何提高道路運輸企業(yè)安全技術(shù)和管理水平是西南地區(qū)需要關(guān)注的問題。研究結(jié)論為區(qū)域道路運輸企業(yè)安全評價和安全提升提供了借鑒參考，有助于推動區(qū)域道路運輸企業(yè)本質(zhì)安全發(fā)展。

關(guān)鍵詞：公路運輸；數(shù)據(jù)包絡(luò)分析；Malmquist指數(shù)

中圖分類號：X 951文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A文章編號：1672-7312（2025）02-0197-06

Research on Safety Evaluation of Regional Road Transport Enterprises

DANG Xiaoxu，WANG Guoyu，F(xiàn)ENG Taozhu，WANG Shihui

（School of Management，Xi’an University of Science and Technology，Xi’an 710054，China）

Abstract：This study aims to analyze the safety situation of road transport enterprises in seven western provinces of China from 2014 to 2023.To achieve this objective，a Malmquist index decomposition model for the safety evaluation of regional road transport enterprises with panel data and only undesired output is constructed based on the principle of data envelopment analysis.The study revealed that the mean annual technological progress index for road transport enterprises in the seven western provinces is greater than 1.With the exception of Ningxia and Xinjiang，the pure technical efficiency change index for the remaining provinces is less than 1，while the scale efficiency change index is equal to 1.The research results indicate that industry regulation is the decisive factor in promoting the safety improvement of road transport enterprises.Management and technical factors have a significant impact on the safety of road transport enterprises.However，the scale of production and operation is not the main factor affecting the safety of road transport enterprises.The total factor productivity of Ningxia is in the most stable state among all provinces，while that of Guizhou and Chongqing exhibits considerable volatility.The technological progress index and scale efficiency have a significant impact on the regulation of industry safety in Sichuan and Yunnan，indicating substantial potential for improvement.In comparison to the northwest region，the southwest region is confronted with the challenge of enhancing the level of safety technology and management in road transport enterprises.The research conclusions can serve as a valuable reference point for the assessment and enhancement of safety in regional road transport enterprises，thereby facilitating the advancement of their intrinsic safety.

Key words：road transportation；DEA；Malmquist index

0引言

實踐表明建立科學(xué)的指標(biāo)體系，采用合理的方法對區(qū)域道路運輸企業(yè)安全水平進(jìn)行監(jiān)測和評價，有助于把握道路運輸行業(yè)安全發(fā)展趨勢，制定符合實際的安全發(fā)展戰(zhàn)略和管理策略，提升本質(zhì)安全水平。對于區(qū)域交通安全評價，ANIT等[1]使用DEA方法對黑山共和國的21個城市的道路安全績效進(jìn)行了評估，表明應(yīng)加大努力提高道路安全的表現(xiàn)最差的城市；BESHARATI等[2]將回歸模型用于2005—2015年伊朗各省道路安全狀況的對比分析；TEJADA等[3]將安全性能指標(biāo)作為過程輸入，使用非參數(shù)DEA方法評估了2014至2018 年間西班牙各省的道路安全效率水平。

CHORFI等[4]基于車輛數(shù)量和道路交通量等數(shù)據(jù)，對摩洛哥12個地區(qū)的道路安全績效演變進(jìn)行了評估。呂能超等[5]對交通事故統(tǒng)計分析、運行速度分析、交通沖突分析和駕駛行為分析等4種道路交通安全評價方法的特點、適用情形等進(jìn)行了討論；黃曉麗等[6]使用模糊綜合評價法對我國31個省市2013年的道路交通風(fēng)險水平進(jìn)行了綜合評價；馬士賓等[7]將熵權(quán)理論與星形圖分析法結(jié)合應(yīng)用到道路交通安全綜合評價中，分析了山東省5年以來的安全變化趨勢。綜上，國內(nèi)外關(guān)于區(qū)域道路交通安全水平評價已有較多研究，主要采用了回歸分析方法、熵權(quán)法、模糊評價法和DEA等方法。本文的評價對象為區(qū)域道路運輸企業(yè)安全，表征區(qū)域道路運輸企業(yè)的安全服務(wù)能力，不同于廣義的道路交通安全水平評價，其評價使用的指標(biāo)與道路交通安全評價有所差別。從評價方法的選擇上，回歸分析方法主要是基于歷史交通安全數(shù)據(jù)，對未來交通安全狀態(tài)進(jìn)行預(yù)測而非對現(xiàn)狀的把握[8]；模糊評價方法中關(guān)于評價指標(biāo)權(quán)重的確定及評價結(jié)果等級標(biāo)準(zhǔn)的劃分，主要采用層次分析法和專家評定法，主觀性較強[9]；熵權(quán)法確定指標(biāo)權(quán)數(shù)時往往忽視決策者的主觀意圖，且權(quán)數(shù)依賴于樣本，在應(yīng)用上受限[10]；實踐中對不同區(qū)域截面數(shù)據(jù)進(jìn)行評價的同時，還需對一定時序的安全情況進(jìn)行縱向比較，綜合把握區(qū)域道路運輸企業(yè)安全發(fā)展趨勢。DEA方法作為一種非參數(shù)方法，不受指標(biāo)數(shù)據(jù)量綱影響，利用決策單元數(shù)據(jù)測算指標(biāo)權(quán)重，避免了確定評價指標(biāo)之間的具體表達(dá)關(guān)系[11]。但已有采用DEA方法的評價研究無法在面板數(shù)據(jù)、非期望產(chǎn)出方面兼顧，往往不能全面衡量時段內(nèi)的變化趨勢；為此，本文運用DEA原理，建立具有非期望輸出、面向面板數(shù)據(jù)的指數(shù)分解模型，對目標(biāo)區(qū)域道路運輸企業(yè)安全水平進(jìn)行評價，以便客觀把握區(qū)域道路運輸企業(yè)安全發(fā)展趨勢[12]。

1指標(biāo)選取

國內(nèi)外普遍使用事故起數(shù)、死亡人數(shù)、受傷人數(shù)、直接財產(chǎn)損失反映區(qū)域或道路運輸企業(yè)的安全狀態(tài)[13]，而道路運輸事故發(fā)生的可能性與完成的運輸工作量密切相關(guān)[14]。本文以道路運輸事故起數(shù)，道路運輸事故造成的死亡人數(shù)、受傷人數(shù)、直接財產(chǎn)損失為因變量，公路客運周轉(zhuǎn)量、公路貨運周轉(zhuǎn)量為自變量，以目標(biāo)比較區(qū)域重慶、四川、貴州、云南、陜西、寧夏、新疆7省2014—2023年的統(tǒng)計數(shù)據(jù)為樣本，采用SPSS軟件，對自變量和因變量進(jìn)行相關(guān)性分析，見表1。表1顯示：重慶、四川、貴州、云南、陜西、寧夏、新疆的皮爾遜相關(guān)系數(shù)R1、R2、R3、R4、R5、R6均大于0.5，即死亡人數(shù)、受傷人數(shù)、事故起數(shù)分別與旅客周轉(zhuǎn)量和貨運周轉(zhuǎn)量呈現(xiàn)相關(guān)性；貴州、云南、寧夏的R7和R8大于0.5，其余四省均小于0.5，即財產(chǎn)損失相關(guān)性較弱。因此選用公路客運周轉(zhuǎn)量、公路貨運周轉(zhuǎn)量、死亡人數(shù)、受傷人數(shù)、事故起數(shù)作為區(qū)域道路運輸企業(yè)安全評價指標(biāo)。

2評價模型構(gòu)建

2.1面向面板數(shù)據(jù)具有非期望輸出的道路運輸企業(yè)安全評價模型

假定有n個決策單元和n個樣本單元，每個決策單元都有m種投入和s種產(chǎn)出，其中第j個樣本單元的輸入指標(biāo)值為

〖AKx-〗j(luò)=（〖AKx-〗1j，〖AKx-〗2j，〖AKx-〗3j，

…，〖AKx-〗mj）T，非期望輸出指標(biāo)值為

〖AKy-〗j(luò)=（〖AKy-〗1j，〖AKy-〗2j，〖AKy-〗3j，…，〖AKy-〗sj）T，第p

個決策單元的輸入指標(biāo)值為xp=（x1p，x2p，x3p，…，xmp）T，非期望輸出指標(biāo)值為yp=（y1p，y2p，y3p，…，ysp）T。

假設(shè)第k個時間段上共測得n（k）個決策單元的數(shù)據(jù)，其中第p個決策單元的輸入指標(biāo)值為x（k）p=（x（k）1p，x（k）2p，…，x（k）mp）T，非期望輸出指標(biāo)為y（k）p=（y（k）1p，y（k）2p，…，y（k）sp）T，并且x（k）pgt;0，y（k）pgt;0，p=1，2，…，n（k）；假設(shè)在基礎(chǔ)時間上測得n（0）個決策單元的數(shù)據(jù)，第j個決策單元的輸入指標(biāo)為x（0）j=（x（0）1j，

x（0）2j，…，x（0）mj）T，非期望輸出指標(biāo)為y

（0）j=（y（0）1j，y（0）2j，…，y（0）sj）T。

1）在規(guī)模報酬不變的情況下，綜合考慮各決策單元相對于基礎(chǔ)時間段上的安全可能集T為

T1〖WTBX〗={（x，y）|x≥∑n（0）j=1λjx（0）j，

y≥∑n（0）j=1λjy（0）j，（λ1，…，λn（0））T≥0}

（1）

對于第p個決策單元在第k個時間段上的指標(biāo)值（x（k）p，y（k）p），如果不存在（x，y）∈T，使得x（k）p≥x，y（k）p≥y，并且至少有一個不等式嚴(yán)格成立，則稱第p個決策單元在第k個時間段上的安全水平相對于基礎(chǔ)時間段上的安全水平有效，簡稱DEApanel有效，其有效性度量模型為

〖JB（{〗

minθ-ε（〖AKe^〗Ts-+eTt-）

s.t.∑〖DD（〗n（0）j=1〖DD）〗x（0）jλj

+s-=θx（k）p

∑〖DD（〗nj=1〖DD）〗y(tǒng)（0）jλj+t-=y（k）p

λj≥0，j=1，2，…，n（0），s-≥0，t-≥0

〖JB）〗

（2）

式中，λj為決策單元的線性組合系數(shù)；s－，t－為松弛變量；ε為非阿基米德無窮小量，設(shè)λ0、s－0、t－0、θ0是規(guī)劃（8）最優(yōu)解，若滿足θ0gt;1或當(dāng)θ0=1且s－0=0，t－0=0時，則第p個決策單元在第k個時間段上的安全水平為DEA有效；令

〖AKx^〗（k）p=θ0x（k）p－s-0，

〖AKy^〗（k）p=y（k）p－t－0，稱（

〖AKx^〗（k）p，〖AKy^〗（k）p）為決策單元p在基礎(chǔ)時間段的有效前沿面上的投影。

2）在規(guī)模報酬可變的情況下，綜合考慮各決策單元相對于基礎(chǔ)時間段上的安全可能集

T為

T4={（x，y）|x≥∑n（0）j=1λjx（0）j，y≥∑n（0）j=1λjy（0）j，∑n（0）j=1λj=1，（λ1，…，λn（0））T≥0}

（3）

其有效性度量模型為

〖JB（{〗

minθ-ε（〖AKe^〗Ts-+eTt-）

s.t.∑〖DD（〗n（0）j=1〖DD）〗x（0）jλj

+s-=θx（k）p

∑〖DD（〗nj=1〖DD）〗y(tǒng)（0）jλj+t-=y（k）p

∑〖DD（〗n（0）j=1〖DD）〗λj=1

λj≥0，j=1，2，…，n（0），s-≥0，t-≥0

〖JB）〗

（4）

式中，所有變量同（2）式。

2.2Malmquist指數(shù)法模型的建立

為了較好地刻畫相對效率的動態(tài)變化，將

DEA理論與Malmquist

指數(shù)法結(jié)合，根據(jù)DEA方法的基本原理，由觀察到的決策單元所構(gòu)成的k期規(guī)模報酬不變的安全狀態(tài)可能集為

T〖WTBX〗={（xk，yk）|xk≥∑nj=1λjxkj，y≥∑nj=1λjykj，λj≥0}

（5）

決策單元所構(gòu)成的k期規(guī)模報酬可變的安全狀態(tài)可能集為

T〖WTBX〗={（xk，yk）|xk≥∑nj=1λjxkj，y≥∑nj=1λjykj，

∑〖DD（〗nj=1〖DD）〗λj=1，

λj≥0}

（6）

xk，xk+1為k時期和k+1時期的投入；yk，yk+1為k時期和k+1

時期的非期望產(chǎn)出。

1）在規(guī)模報酬不變的情形下，

令（xk，yk）在k期的距離函數(shù)為DkC（xk，yk），在k+1期的距離函數(shù)為Dk+1C（xk，yk）；（xk+1，yk+1）在k期的距離函數(shù)為DkC（xk+1，yk+1），在k+1期的距離函數(shù)為Dk+1C（xk+1，yk+1），其有效度量模型分別見式（7）、（8）、（9）、（10）。

maxz=（DkC（xk，yk））－1－ε（〖AKe^〗Ts－+eTt－）s.t.∑nj=1xkjλj+s－=xk∑nj=1ykjλj+t－=zykλj≥0，j=1，2，…，n，s－≥0，t－≥0〖JB）〗

（7）

〖JB（{〗maxz=（Dk+1C（xk+1，yk+1））－1－ε（〖AKe^〗Ts－+eTt－）s.t.∑nj=1xk+1jλj+s－=xk+1∑nj=1yk+1jλj+t－=zyk+1λj≥0，j=1，2，…，n，s－≥0，t－≥0〖JB）〗

（8）

〖JB（{〗maxz=（DkC（xk+1，yk+1））－1－ε（〖AKe^〗Ts－+eTt－）s.t.∑nj=1xkjλj+s－=xk+1

∑nj=1ykjλj+t－=zyk+1

λj≥0，j=1，2，…，n，s－≥0，t－≥0〖JB）〗

（9）

〖JB（{〗maxz=（Dk+1C（xk，yk））－1－ε（〖AKe^〗Ts－+eTt－）s.t.∑nj=1xk+1jλj+s－=xk∑nj=1yk+1jλj+t－=zykλj≥0，j=1，2，…，n，s－≥0，t－≥0〖JB）〗

（10）

2）

在規(guī)模報酬可變的情形下，令（xk，yk）在k期的距離函數(shù)為DkV（xk，yk），在k+1期的距離函數(shù)為Dk+1V（xk，yk）；（xk+1，yk+1）在k期的距離函數(shù)為DkV（xk+1，yk+1），在k+1期的距離函數(shù)為Dk+1V（xk+1，yk+1），其有效度量模型分別見式（11）、（12）、（13）、（14）。

〖JB（{〗maxz=（DkV（xk，yk））－1－ε（〖AKe^〗Ts－+eTt－）s.t.∑nj=1xkjλj+s－=xk

∑nj=1ykjλj+t－=zyk

∑nj=1λj=1λj≥0，j=1，2，…，n，s－≥0，t－≥0〖JB）〗

（11）

〖JB（{〗maxz=（Dk+1V（xk+1，yk+1））－1－ε（〖AKe^〗Ts－+eTt－）s.t.∑nj=1xk+1jλj+s－=xk+1∑nj=1yk+1jλj+t－=zyk+1∑nj=1λj=1λj≥0，j=1，2，…，n，s－≥0，t－≥0〖JB）〗

（12）

〖JB（{〗maxz=（DkV（xk+1，yk+1））－1－ε（〖AKe^〗Ts－+eTt－）s.t.∑nj=1xkjλj+s－=xk+1∑nj=1ykjλj+t－=zyk+1∑nj=1λj=1λj≥0，j=1，2，…，n，s－≥0，t－≥0〖JB）〗

（13）

〖JB（{〗maxz=（Dk+1V（xk，yk））－1－ε（〖AKe^〗Ts－+eTt－）s.t.∑nj=1xk+1jλj+s－=xk∑nj=1yk+1jλj+t－=zyk∑nj=1λj=1λj≥0，j=1，2，…，n，s－≥0，t－≥0〖JB）〗

（14）

假設(shè)在k期的技術(shù)條件下，從k期到k+1期的技術(shù)效率變化為Mk，可以表示為[15]

Mk=〖SX（〗DkC（xk+1，yk+1）

DkC（xk，yk）

〖SX）〗

（15）

在k+1期的技術(shù)條件下，從k期到k+1期的技術(shù)效率變化為Mk+1，可以表示為[16]

Mk+1=〖SX（〗Dk+1C（xk+1，yk+1）

Dk+1C（xk，yk）

〖SX）〗

（16）

從k到k+1時期的非期望產(chǎn)出的Malmquist指數(shù)為MRD，可以表示為[17]

MRD（xk，yk，xk+1，yk+1）

=（Mk×Mk+1）1/2

=〖JB（［〗

〖SX（〗DkC（xk+1，yk+1）

DkC（xk，yk）

〖SX）〗×

〖SX（〗Dk+1C（xk+1，yk+1）

Dk+1C（xk，yk）

〖SX）〗

〖JB）］〗1/2

=〖SX（〗Dk+1V（xk+1，yk+1）

DkV（xk，yk）

〖SX）〗×

〖JB（［〗

〖SX（〗DkV（xk，yk）

Dk+1V（xk，yk）

〖SX）〗×

〖SX（〗DkV（xk+1，yk+1）

Dk+1V（xk+1，yk+1）

〖SX）〗

〖JB）］〗1/2

（17）

其中令

E（RD）

=

〖SX（〗Dk+1V（xk+1，yk+1）

DkV（xk，yk）

〖SX）〗

（18）

C（RD）

=〖JB（［〗

〖SX（〗DkV（xk，yk）

Dk+1V（xk，yk）

〖SX）〗×

〖SX（〗DkV（xk+1，yk+1）

Dk+1V（xk+1，yk+1）

〖SX）〗

〖JB）］〗1/2

（19）

S（RD）=

〖JB（［〗

〖SX（〗

〖SX（〗DkC（xk+1，yk+1）

Dk+1V（xk+1，yk+1）

〖SX）〗

〖SX（〗DkC（xk，yk）

DkV（xk，yk）

〖SX）〗

〖SX）〗×

〖SX（〗

〖SX（〗Dk+1C（xk+1，yk+1）

Dk+1V（xk+1，yk+1）

〖SX）〗

〖SX（〗Dk+1C（xk，yk）

Dk+1V（xk，yk）

〖SX）〗

〖SX）〗

〖JB）］〗1/2

（20）

式中，E（RD）為純技術(shù)效率變化指數(shù)，表示通過比較不同時期決策單元相對于生產(chǎn)前沿面的距離反映技術(shù)效率的變動、反映了企業(yè)管理和技術(shù)因素對安全水平的影響

[18]；S（RD）為規(guī)模效率變化指數(shù)，表示沿著同一生產(chǎn)前沿的規(guī)模效率變化，反映了企業(yè)生產(chǎn)規(guī)模對安全水平的影響[19]；C（RD）為技術(shù)進(jìn)步指數(shù)，表示k時期到k+1時期生產(chǎn)前沿面的移動，反映了行業(yè)安全監(jiān)管提升對安全水平的影響[20]。

1）C（RD）gt;1為生產(chǎn)邊界外移，整體技術(shù)進(jìn)步，反之亦然；

2）C（RD）lt;1為生產(chǎn)邊界向原點移動，即整體產(chǎn)業(yè)有技術(shù)衰退的趨勢[21]。

Malmquist指數(shù)是衡量全要素生產(chǎn)率從k時期到k+1時期的動態(tài)變化指數(shù)[22]。

1）當(dāng)該指數(shù)大于1時，表明從k時期到k+1時期全要素生產(chǎn)率呈上升趨勢，效率有所提高；

2）當(dāng)該指數(shù)等于1時，表明從k時期到k+1時期全要素生產(chǎn)率不變，效率未發(fā)生變化；

3）當(dāng)該指數(shù)小于1時，表明從k時期到k+1時期全要素生產(chǎn)率呈下降趨勢，效率有所下降。

3實證案例分析

3.1西部各省道路運輸企業(yè)安全綜合分析

根據(jù)上述模型獲取2014—2023年重慶、四川等7個省份的面板數(shù)據(jù)進(jìn)行實證研究，數(shù)據(jù)來源于《中國統(tǒng)計年鑒》（2014—2023）。應(yīng)用式（4），通過Matlab求解各省2014—2023年間道路運輸企業(yè)安全水平較于2019年的可比有效值，并對各省各年道路運輸企業(yè)安全進(jìn)行排序，見表2。

表2顯示，道路運輸企業(yè)2017年、2019年、2023年安全水平相對較好，企業(yè)安全管理成效明顯。各省道路運輸企業(yè)安全水平相對穩(wěn)定，不同省份存在差異。寧夏、貴州處于高效狀態(tài)，道路運輸企業(yè)事故低發(fā)；重慶、云南、新疆處于相對低效狀態(tài)，但近年道路運輸企業(yè)安全管理不斷提升；陜西、四川安全可比有效值多低于0.2，說明道路運輸企業(yè)安全提升幅度相對較小，這與其安全基礎(chǔ)相對較好有關(guān)。

3.2西部各省道路運輸企業(yè)安全Malmquist指數(shù)動態(tài)效率分析

根據(jù)式（17）對2014—2023 年樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行Malmquist指數(shù)動態(tài)分析，獲得2014—2023年西部7省份全要素生產(chǎn)率變化指數(shù)見表3，技術(shù)進(jìn)步指數(shù)見表4，純技術(shù)效率變化指數(shù)見表5、規(guī)模效率變化指數(shù)見表6。

從表3可以看出，寧夏全要素生產(chǎn)率變化指數(shù)在各省份中波動最小，表明寧夏各年度道路運輸企業(yè)安全水平處于穩(wěn)定狀態(tài)。與其它年份相比，各省份2022—2023年全要素生產(chǎn)率變化指數(shù)均大于1，表明該年道路運輸企業(yè)安全水平得到較大提升。

從表4可以看出，各省平均技術(shù)進(jìn)步指數(shù)均大于1，表明行業(yè)安全監(jiān)管提升成為推動道路運輸企業(yè)安全提升的決定性因素。貴州技術(shù)進(jìn)步指數(shù)平均值最高，為1.345，說明貴州著力通過加強行業(yè)安全監(jiān)管水平提升道路運輸企業(yè)安全。另外，年度技術(shù)進(jìn)步指數(shù)平均值整體呈現(xiàn)逐年上升趨勢，表明行業(yè)管理部門持續(xù)通過加強安全監(jiān)管倒逼道路運輸企業(yè)提升安全水平。

從表5可以看出，除寧夏、新疆外，其余各省純技術(shù)效率變化指數(shù)均小于1，表明企業(yè)安全技術(shù)與管理對道路運輸企業(yè)安全有顯著影響，但不是決定性因素。當(dāng)前，道路運輸企業(yè)安全技術(shù)與管理提升的主觀能動性還不強，還需要通過行業(yè)監(jiān)管督促企業(yè)落實安全生產(chǎn)主體責(zé)任。寧夏純技術(shù)效率變化指數(shù)平均值最高，為1.78，說明寧夏道路運輸企業(yè)重視安全生產(chǎn)，主動通過改進(jìn)管理和技術(shù)水平保障企業(yè)生產(chǎn)安全。另外，年度純技術(shù)效率平均變化指數(shù)自2019年以來持續(xù)上升，表明道路運輸企業(yè)安全生產(chǎn)的自覺性、主動性不斷增強，越來越重視通過加強技術(shù)與管理來提升企業(yè)安全水平。

表6顯示，除寧夏、貴州外，其余各省規(guī)模效率變化指數(shù)均為1，說明生產(chǎn)經(jīng)營規(guī)模不是影響道路運輸企業(yè)安全的主要因素，其波動趨勢與純技術(shù)效率變化指數(shù)呈現(xiàn)互補態(tài)勢，這點寧夏表現(xiàn)尤為明顯，表明道路運輸企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營規(guī)模越大，行業(yè)安全監(jiān)管力度對企業(yè)安全提升的作用越顯著。

4結(jié)論

1）近年來，道路運輸企業(yè)安全水平顯著提升。其中，生產(chǎn)經(jīng)營規(guī)模不是主要影響因素，技術(shù)與管理對提升道路運輸企業(yè)安全有影響，但行業(yè)安全監(jiān)管是決定性因素?，F(xiàn)階段，仍然需要通過加強行業(yè)監(jiān)管，倒逼道路運輸企業(yè)落實安全生產(chǎn)主體責(zé)任。

2）從分解效率看，規(guī)模效率變化指數(shù)與純技術(shù)效率變化指數(shù)互補，道路運輸企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營規(guī)模越大，行業(yè)監(jiān)管對企業(yè)安全提升的作用越明顯。

3）不同區(qū)域道路運輸企業(yè)安全管理與技術(shù)效率存在差異，西南地區(qū)純技術(shù)效率變化指數(shù)較低，如何增強道路運輸企業(yè)安全管理的主觀能動性，通過提升企業(yè)技術(shù)和安全管理水平，夯實安全生產(chǎn)基礎(chǔ)，是西南地區(qū)普遍需要關(guān)注的問題。

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（責(zé)任編輯：嚴(yán)焱）

收稿日期：2024-09-21

基金項目：陜西省交通科技項目（19-05R，16-47R）

作者簡介：黨曉旭，男，陜西西安人，博士，副教授，主要從事交通安全方面的研究。