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建筑业是个传统的行业,是国民经济的支柱行业,虽然没有高科技行业的时髦,也没有管理咨询行业的风光,但建筑业吃的是草,挤出的却是奶,我愿意将自己的一生奉献于这个行业!“建筑+管理+IT”是我个人的知识体系,但我更希望其不仅仅属于我个人。![]()

3. 1 基于Wilson 熵分布的模型构成
自从1976 年Wilson 应用数学方法对量子力学中熵的微观理论进行了适当的简化和诠释, 发表了著名的《空间分布模型的统计理论》以后, Wilson熵理论在各个领域得到了广泛的应用[ 7 ]。熵的概念源于热力学, 它被解释为物质系统的混乱和无序程度, 而熵增加原理意味着孤立系统向着微观状态最混乱的方向变化, 直至熵达到最大。当系统处于n 种可能的不同状态, 每种状态的出现概率为Q i ( i= 1, 2, ⋯, n) 时, 系统熵H 的基本形式为:
道路项目投资的公平性问题实质上也是多种状态的分配问题, 可以假设道路项目不同受益群体的分配效益符合W ilson 熵分布, 引入效益补偿因子和区域修正系数, 建立评价模型。
公平性的判断基准E 在0 到1 范围内, 其值越小表示项目投资越为公平, E = 0 对应最优分配状态,E = 1 为极不公平的临界状态[ 8 ]。
判断基准:
式中: E 为道路投资公平性的判断基准; S 为反映项目效益在不同区域和受益群体间分配的熵值;S max为在约束条件下最优分配对应的最大熵值; Gi为不同受益群体的分配效益值; Ai 为考虑对交通弱势群体的效益补偿因子; BJ 为区域J 的修正系数, 能反映区域J 与基准区域K 的经济水平差距; P K、P J为区域K、J 的物价水平; R K、R J 为区域K、J 的居住消费支出(地价或房租) 水平; Y K、Y J 为区域K、J的收入水平; B 为家庭支出中住房所占的比例; E为表示社会对公平性的认识程度的参数, 0< E< 1,其值大小与经济发展水平和社会价值取向有关。
3. 2 模型参数说明
分配效益值Gi 是针对不同的受益群体(评价主体) 建立相应的评价项目, 分别用费用效益分析CBA 等评价方法计量的效益。系统熵S 的影响系数有Ai、BJ , 它们能体现纵向公平性的思想, 即给予不发达地区、低收入群体或弱势群体以更大的效益, 以补偿社会的不平等性。Ai是大于等于1 的效益补偿因子, 其值越大效益补偿越多。按照归属公平性的分析, 应该对行人、非机动车和公交使用者实行一定的效益补偿, 相应的Ai 值大于1, 而机动车使用群体的Ai 取值为1。用式(5) 计算投资区域J 修正系数BJ 时, 必须预先设定一个基准区域K, 对比计算区域J 和基准区域K 的物价水平、地价水平和收入水平, 考虑家庭支出中住房所占比例B 以及社会对公平性的认识程度E。社会对公平性越重视, 区域J 的经济水平越低, 相应BJ 的值越大, 效益补偿就越多。式(6) 的约束条件是在熵假设前提下, 对分配效益的总和及范围的约束, 也就是说, 计算系统熵S 的分配效益值Gi 必须先经过归一化处理, 而最优分配在此约束条件下形成最大熵值S max。
3. 3 最优分配及感度分析
用L agrangian 乘子法计算有约束条件下的优化问题, 得到最优分配和最大熵值形式为:
最优分配效益
最大熵值
式(7) 中包含的1n项是不考虑任何补偿的最优分配量, 也就是平均分配的概念; 最优分配量Goi 与Ai成正比, Ai 越大Goi 也越大, 即补偿效应越多相应的效益分配越多, 这是符合常理判断的, 因为弱势群体应分配更多的效益才能称之为公平, 满足建模时效益补偿的设想。最优分配量Goi 与BJ 成反比, 这可以通过反映道路项目投资的公平性参数E 来解释。
即BJ 增大将导致E 值的减小, 经济不发达地区的BJ 值大而E 值小, 公平性越高, 道路项目越容易被采纳, 这样模型就能体现这种区域补偿的要求。所以说, 建立的评价模型能很好地体现弱势群体和不发达区域的效益补偿作用, 接下来考虑模型对受益群体效益值Gi 的感度。
式(11) 和式(12) 分别表示熵S 对分配效益Gi 的一阶偏导和二阶偏导, 可以判断出S 对Gi 的感度介于Gi 和G2i 之间, 与数学方差法的G2i 感度相比更为合理。熵S 的增长超过Gi 的增长速度, 是因为在
的限制下, Gi 自身值增加必然带动其他Gk 值的减少, 导致受益群体间效益分配的不均衡性加速增大, 超过Gi 本身的变化。
3. 4 模型检验
在模型检验的算例中, 将道路项目的受益群体分为6 类: 小汽车使用者、公共汽车使用者、行人和非机动车使用者、道路沿线居民、企业生产者及土地开发者, 各群体的分配效益值为Gi ( i= 1, 2, ⋯, 6) ,其比值见表1 所示。考虑对公共汽车使用者、行人和非机动车使用者、道路沿线居民的公平性补偿, 取其效益补偿因子Ai 值大于1。Ai 依次为1. 00、1. 08、1. 12、1. 05、1. 00、1. 00, 社会对公平性的认识程度参数E取值为0. 85。
从投资公平性的角度, 对4 个不同投资区域的道路项目A , B, C, D 进行评选。计算结果E 为0. 183, 0. 191, 0. 182, 0. 164。因此, 投资优先顺序为道路项目D, C, A , B, 说明投资区域的经济越不发达, 不同受益群体的效益分配越为均衡, 项目投资的优先权会越大。
从算例分析可以看出, 评价模型能体现项目投资的区域公平性和归属公平性, 反映对不发达地区和交通弱势群体的效益补偿作用, 从而为保障社会基础设施建设中资源的合理有效分配, 全面做出道路项目投资决策提供了重要的理论依据。
4 结束语
公平性作为可持续交通发展的一个重要因素,逐渐引起社会公众和政策决定者的普遍关注。但由于公平性的影响因素众多, 难以定量化, 实际的道路项目评价中往往忽略了该点。本文从福利经济学的角度, 剖析了道路项目投资公平性的体现——项目决策的公众参与度, 考虑地区经济水平差距的区域公平性以及投资效益的归属公平性; 在此基础上,引入W ilson 熵分布假设, 建立了评价模型, 用以支撑综合考虑效率性和公平性的道路项目投资决策。
参考文献 (References)
[ 1 ] 道路投资の评价に关する指针检讨委员会. 道路投资评价に关する指针第2 编综合评价(案) [M ]. 东京: 财团法人日本综合研究所, 1999.Committee of Road Projects Evaluation. Guide for Road Projects Evaluation Part 2: Integrated Evaluation [M].Tokyo: Integrated Research Center in Japan, 1999. (In Japanese)
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[ 3 ] 郭伟和. 福利经济学[M ]. 北京: 经济管理出版社, 2001.GUO Weihe. Welfare Economics [M ]. Beijing: Economic Management Press, 2001. ( in Chinese)
[ 4 ] Litman T. Evaluating Transportation Equity [M ]. Canada:Victoria Transport Policy Institute, 1999.
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[ 6 ] 朱嘉广, 李伟. 北京城市交通发展战略研究(1) [J]. 北京规划建设, 2003, 6: 7 17.
ZHU J iaguang, LI W ei. Study on strategy of urban transportation development in Beijing (1) [J ]. Beijing Planning and Construction, 2003, 6: 7 17. ( in Chinese)
[ 7 ] 高尚. 席位分配的最大熵法[J ]. 数学的实践与认识, 1996,2: 73 75.
GAO Shang. Maximal entropy method for seat distribution [J]. Mathematics Practice and Study , 1996, 2: 73 75.( in Chinese)
[ 8 ] Gallagher J. Sweat equity [J ]. Traffic World , 2002, 266:47 49.
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