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1、智能交通系统(ITS)实施与城市交通畅通性改善1引言近十几年来，世界各国及城市都在广泛开展对智能交通系统（ITS)理论和技术方法的研究，ITS项目的实施和应用对欧美、日本等典型发达国家城市交通运行与服务所做的贡献得到这些国家的高度肯定和认可。随着城市化进程的加快,城市居民生活要求的不断提高，城市交通作为我国城市发展的重要基础设施，无论是在质还是量上都存在一些直接或间接的消极、负面问题，交通拥堵严重、交通运行效率低已成为我国城市交通发展的“通病”。据统计,2011年,全国667个城市中约有三分之二的城市交通在高峰时段出现拥堵,15座城市交通拥堵造成的经济损失每天近10亿。在这些问题重
2、重的背景下,城市交通信息化已得到相关部门及行业的认可及重视，ITS项目是城市交通信息化发展的重大工程之目前已在我国许多城市大力实施推行,成为地面运输系统投资的主流,投资规模也在迅速增长。据相关统计,从2009-2016年,城市智能化交通管理系统投资额共达1077.58亿元，其中北京、上海、广州等超大型城市智能化交通管理系统建设方案的投资为39亿元。因此，不管是政府、交通行业及企业,还是公众都非常关注其对提高城市运分析是建立在相对完整的历史数据上的，而ITS项目的费用和效益历史数据却是缺乏的，因此在实践上费用分析法是无法实施的。应用仿真模型对信息效果进行评价时，要求模型必须是能重现瞬
3、时交通流变化的动态模型。因此交通流数据的输入必须按驾驶员类型、发生时间等进行分类,计算量很大，限制了一些方法的实际应用。由此可见，目前的一些ITS评价方法都存在一定的弊端，本文研究的核心思想就是将ITS实施作为一项“政策”的实施，从交通畅通性诸多影响因素中分离出智能交通系统（ITS)的应用对城市交通畅通性所发挥的净作用和净贡献，从而更加科学地评价城市智能交通系统ITS建设的作用和效果。3研究方法和计量模型的构建3.1研究方法的选取Heckman(1985,198613]提出了双重差分模型(DID),这种模型允许不可观测因素的影响（假定它们是不随时间变化的),在实证研究中能够通过控制
4、其他变量的影响分离出贡献的净效应，同时能较好地避开内生性及选择偏差的存在进而影响估计结果一致性的问题，是一种结果比较稳健的方法,在国内外研究中，DID模型目前已被广泛应用于检验政策效果和有效性的多个领域,尤其是行业研究。广州市智能交通系统的建设和应用，一方面造成了广州城市智能交通系统建设前后交通“畅通性”的差异，另一方面造成同一时点上建设了智能交通系统的广州和未建设智能交通系统的其他城市之间交通“畅通性”的差异,类似于“科学实验”。下面将运用双重差分模型计算ITS系统的应用对广州城市交通畅通性的贡献率。以建设了智能交通的地区为“实验组”，未建设智能交通系统的地区为“对照组”，利用双
5、重差分模型可以在有效控制其他可能因素的影响后，既分离出实验组在智能交通系统应用后交通运行状况变化的个体差异，又分离出不同区域在时间上的差异,从而识别出智能交通系统应用的效果。3.2模型假设及参数的设定3.2.1模型的前提假设。DID模型假设政策是外生的,作为与广州对比的控制组城市选取的重要假设是：可观察选择（SeectOnonObservableS,即政策的外生性（非解释变量外生性),指的是被解释变量条件均值独立，即政策不应与误差项有关，即ITS的实施仅影响广州，而对选取的对比城市不应有影响，或者可以忽略影响,此假设引申为以下几个要求：(1)模型允许存在不可观测因素的影响，但假定它
6、们是不随时间变化的，即可以存在固定效应。(2）如果有未被观测到的与被解释变量相关的因素，同时影响到是否进行ITS的实施,则说明控制组和实验组并非随机选取,并非“自然实验”,不满足假设。即除政策外,其他条件影响相同。(30个体异质性（或通过外生性，异方差及相关性等方法和技术处理后)不存在非球形干扰。(40控制组合实验组的特征稳定。3.2.2模型参数的设立。运用DID模型计算ITS系统对广州城市交通畅通性的贡献率,相应模型设定如下（贡献率为因x变动引起的y变动除以总的y变动，比照索洛增长模型,取dh后,虚拟变量系数即贡献率）：JIny.,=爲+p,Pt十P{T,+SP+rdinX十〜(
7、1)其中，Y_t表示i城市在t时期的交通畅通性，（i=1表示广州，=0时表示对照城市；=0表示ITS应用之前，1=1表示ITS应用之后）。采用路X行车速度表征“畅通性”，对于控制组变量,即影响路X行车的因素,本文采用供需两个角度筛选出了人均机动车保有量、人均道路长度、人均道路里程、人均客运量、人均GDP五项指标,分别用XA,X3,X4,X5表示，则模型(1)可转化为模型(2)：dInYlt=pQ+pxPx+p2Tt+SPtTt+yxdInXx+y2dInX2+y3dI
