高速公路隧道区域纵向风险驾驶行为时空特征

为了精准定位纵向风险驾驶行为在隧道路段的形态、位置及时间,增强交通管理部门主动预防交通事故的能力,针对传统时空分析维度分离的局限性,研究建立了时空维度结合的时空核密度估计模型(spatio-temporal kernel density estimation,STKDE),采用最小交叉二乘验证(least squares cross-validation,LSCV)确定模型最佳带宽。构建了基于轨迹数据的纵向风险驾驶行为识别方法,提取超速、超低速、急加速、急减速共4种纵向风险驾驶行为的时空位置;将隧道时空域分割为时空单元后,应用STKDE计算各时空单元内纵向风险驾驶行为时空核密度估计值ψ;结合时空立方体(space-time cube,ST-Cube)对STKDE结果可视化。基于下细腰隧道全域高精度轨迹数据进行实例分析,研究发现:高速驾驶行为在隧道出口100 m区域内高发,超速高发于16:00与09:00;低速驾驶行为在隧道入口前200 m高发,超低速高发于02:00与14:00;在进入隧道前100 m和隧道0~1500 m区域,急加速与急减速行为的ψ始终大于0.5,处于高发状态,且在隧道区间内每隔150~200m,2种急变速驾驶行为会同步出现波动,在驶离隧道后2种行为均迅速减少,且不再高发。通过与传统时空分析方法对比,结果表明:结合ST-Cube的STKDE分析方法,能实现耦合时空的特征分析,并量化估计全时空域内风险驾驶行为发生的可能性,其在对急加减速驾驶行为的特征分析中存在一定优势。

行业垄断、行业特征与行业收入差距——基于多层次线性模型的研究

文章采用中国2004-2012年行业面板数据,基于多层次线性模型,研究了行业垄断对行业收入差距的直接影响和间接影响。研究发现:行业垄断对行业收入差距的直接影响和间接影响分别可以解释行业收入差距的6.30%和64.73%;行业垄断与人力资本和外商直接投资的交互项对行业工资的影响为负,说明中国垄断行业并不具备人力资本及效率优势,主要依靠瓜分本该归国家或全民所有的垄断利润而获取高额收入,因此,应将中国垄断行业的高收入问题归因于行政垄断。