基于改進Shapley值法的建設(shè)項目交通影響費用分配

閆冬梅，馮樹民，邵毅明

(1.東南大學 交通學院，江蘇 南京 210000；2.哈爾濱工業(yè)大學 交通科學與工程學院，黑龍江 哈爾濱 150400；3.重慶交通大學 交通運輸學院，重慶 400074)

基于改進Shapley值法的建設(shè)項目交通影響費用分配

閆冬梅1，馮樹民2，邵毅明3

(1.東南大學 交通學院，江蘇 南京 210000；2.哈爾濱工業(yè)大學 交通科學與工程學院，黑龍江 哈爾濱 150400；3.重慶交通大學 交通運輸學院，重慶 400074)

通過對交通影響費用分配的影響因素進行分析，在Shapley值法的基礎(chǔ)上，考慮交通運行、交通組織和交通安全等影響因素，運用層次分析法計算各影響因素權(quán)重，確定交通影響因子，建立改進Shapley值法的交通影響費用分配模型。最后以某區(qū)域3個企業(yè)為例，對各企業(yè)間的交通影響費用進行合理分配。結(jié)果表明：該模型計算簡單，具有一定的可操作性。

交通工程；影響費用；影響因子；Shapley值；AHP；權(quán)重

隨著我國社會經(jīng)濟的快速發(fā)展，城市化進程不斷加快，促進了許多新項目的開發(fā)和建設(shè)。新建的項目會誘發(fā)增加新的交通需求，這將會導致新建項目周圍地區(qū)的交通運行效率下降，甚至會降低整個路網(wǎng)的服務水平。因此，為改善這些區(qū)域的交通運行狀況和交通服務水平，需要進行交通基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)。并向開發(fā)商合理征收因其項目開發(fā)而增加的全部或部分交通基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)和改造費用，這對籌措交通基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)資金、緩解城市交通擁堵有著十分重要的作用。而交通影響費用合理分配有助于交通影響費收取工作的有效實施。

Shapley值法為交通影響費用的合理分配提供了有效方法[1-2]。近年來，不少學者根據(jù)實際情況，對Shapley值法做了相應改進。例如：張智勇等[3]分析了Shapley值法在港口物流服務供應鏈的利益分配中的不足，并首次提出了Shapley值法的改進模型；黃煒等[4]等充分考慮了各合作企業(yè)的風險、投資和物流能力等方面影響因素，建立了基于綜合修正因子的Shapley值法改進模型；宋靜等[5]引入了區(qū)間值模糊支付Shapley值法，對戰(zhàn)略網(wǎng)絡(luò)的收益進行分配；謝國輝等[6]綜合考慮各電廠在協(xié)同報價中的貢獻程度、風險和阻塞等影響利潤分配結(jié)果的因素，建立了具有修正因子的改進Shapley值分配模型；魏學文等[7]在國內(nèi)外研究的基礎(chǔ)上，引入綜合影響因子的概念，應用模糊綜合評價法對傳統(tǒng)的Shapley值法進行改進。

筆者在這些學者的研究基礎(chǔ)之上，綜合考慮交通運行、交通組織和交通安全等影響因素，建立了基于交通影響因子的改進Shapley值法的交通影響費用分配模型，對各建設(shè)企業(yè)間的交通影響費用進行合理分配。

1 Shapley值法的基本模型及其改進

1.1 Shapley值法的基本模型

Shapley值法給交通影響費用的分配提供了公平合理的方案，分配結(jié)果易被所有開發(fā)企業(yè)接受。

因此，分配給合作企業(yè)中i的費用可用Shapley值公式表示：

i=(1，2，…，n)

(1)

1.2 Shapley值法的改進模型

傳統(tǒng)的Shapley值法沒有考慮交通影響費用分配的其他因素。因此，筆者從交通運行、交通組織和交通安全等3方面入手[8]，綜合考慮交通影響費用分配的影響因素，并計算各因素在交通影響費用分配中所占的權(quán)重，再將加權(quán)因子合成到Shapley值的計算方法中，得到改進的Shapley值法模型。建設(shè)項目交通影響費用分配影響因素指標體系為3個2級指標和9個3級指標[9]，如圖1。

圖1 交通影響費用分配影響因子Fig.1 Factors impacting traffic impact fee allocation

假設(shè)有n個交通影響費用分配合作企業(yè)N=( x1， x2，…，xn)，交通影響產(chǎn)生的總費用為c(N)，采用傳統(tǒng)Shapley值法求得企業(yè)i的費用分配額為xi，計算出交通影響因子，并對傳統(tǒng)的Shapley值法進行改進，計算出改進的費用分配值。

具體步驟如下：

1)運用AHP方法得出影響交通費用分配的3個子因素[10]，即路段平均影響度、交叉口平均影響度、行人過街交通飽和度的權(quán)重向量α=(α1，α2,α3)，依據(jù)專家評分法得到3個企業(yè)的影響因素系數(shù)模糊矩陣d1，計算可得交通運行影響因素向量為D=αd1。同理，計算可得交通組織影響因素向量為J=βd2；交通安全影響因素向量為H=γd3。

2)分別算出交通運行、交通組織和交通安全的修正因子ΔD=D-1/n，ΔJ=J-1/n，ΔH=H-1/n。

2 案例計算

筆者以某區(qū)域的3個建設(shè)企業(yè)為例。這3個企業(yè)需要交的交通影響總費用為115萬元，運用Shapley值法將這部分費用分配到3個企業(yè)中去。3個合作企業(yè)分別用1，2，3來代替，根據(jù)其他合作企業(yè)費用支出數(shù)據(jù)資料，并參考專家對建設(shè)項目的分析預測，預計合作企業(yè)中各個企業(yè)的費用如下：

c(1)=58，c(2)=62，c(3)=65，c(1，2)=85，

c(1，3)=88，c(2，3)=92，c(1，2，3)=115。

2.1 傳統(tǒng)Shapley值法的費用分配

2.2 改進Shapley值法的費用分配

2.2.1 影響因素的系數(shù)計算

根據(jù)權(quán)重系數(shù)和模糊矩陣，計算3個企業(yè)交通運行影響因素向量為：

根據(jù)權(quán)重系數(shù)和模糊矩陣，計算3個企業(yè)交通組織影響因素向量為：

根據(jù)權(quán)重系數(shù)和模糊矩陣，計算3個企業(yè)交通安全因素向量為：

2.2.2 交通影響因子及修正值的計算

0.086 7，-0.093 3)

=(0.090 7，0.056 7，-0.147 4)

影響值為：Δx1-115×0.090 7=10.430 5，Δx2=115×0.056 7=6.520 5，Δx3=115×(-0.147 4)=-16.951。

2.2.3 費用分配值

綜合前面計算，可以求得3個企業(yè)費用分配值如下：

2.3 兩種費用分配方案比較

通過傳統(tǒng)的Shapley值分配方案與改進的Shapley值分配方案的比較，如表1。由表1可以看出，在改進的Shapley值分配方案中，企業(yè)1的費用增加了10.430 5萬元，企業(yè)2的費用增加了6.520 5萬元，而企業(yè)3的費用減少了16.951萬元。說明企業(yè)1和企業(yè)2對社會、交通、環(huán)境的影響較大，而企業(yè)3的交通影響費用降低，表明該企業(yè)的建設(shè)項目產(chǎn)生的交通影響較小。改進shapley值法的費用分配考慮了建設(shè)項目的實際交通影響，使各企業(yè)交通影響費用分配結(jié)果更加公平、合理。

表1 兩種模型方法費用分配方案比較

3 結(jié) 語

筆者綜合考慮交通影響費用分配的影響因素，從交通運行、交通組織和交通安全等3方面選取具有代表性的指標。并計算交通影響因子，同時對傳統(tǒng)的shapley值法進行改進。最后通過實例計算，得出兩種方法的交通影響費用分配方案，并對費用分配結(jié)果進行比較，結(jié)果表明：運用改進Shapley值法對交通影響費用分配進行研究，使交通影響費用分配結(jié)果易為所有建設(shè)企業(yè)接受，具有一定的實際應用價值。

[1] 卓翔芝，王旭，王振鋒.供應鏈聯(lián)盟伙伴合作關(guān)系的進化博弈研究[J].計算機工程與應用，2010，46(1)：208-210. ZHUO Xiangzhi, WANG Xu, WANG Zhenfeng. Study on evolution game of supply chain alliance companionate symbiosis[J].ComputerEngineeringandApplications, 2010，46(1)：208-210.

[2] SHAPLEY L S.A value for n-persons games[J].AnnalsofMathematicsStudies, 1953(28)：307-318.

[3] 張智勇，鄭成華，宋薛峰.基于改進Shapley值的港口物流服務供應鏈利益分配分析[J].工業(yè)技術(shù)經(jīng)濟，2009，28(6)：113-115. ZHANG Zhiyong, ZHENG Chenghua, SONG Xuefeng. Study on port logistics service supply chain revenue distribution based on improved Shapley value method[J].IndustrialTechnologyEconomy, 2009，28(6)：113-115.

[4] 黃煒，龔本剛.基于改進Shapley值法的汽車零部件循環(huán)取貨收益分配研究[J].安徽工程大學學報，2012，27(1)：90-94. HUANG Wei, GONG Bengang. Research on income distribution of automobile parts milk-run based on improved Shapley value[J].JournalofAnhuiPolytechnicUniversity, 2012，27(1)：90-94.

[5] 宋靜，阮平南.基于改進Shapley值法的企業(yè)戰(zhàn)略網(wǎng)絡(luò)收益分配[J].科技管理研究，2012(1)：99-101. SONG Jing, RUAN pingnan. Profit allocation in strategic network based on improved Shapley value[J].ScienceandTechnologyManagementResearch, 2012(1)：99-101.

[6] 謝國輝，張粒子，邵志剛等.改進Shapley值在協(xié)同報價利潤分配中的應用[J].華東電力，2009，37(2)：232-235. XIE Guohui, ZHANG Lizi, SHAO Zhigang, et al. Application of improved Shapley value to profit distribution for collaborative bidding[J].EastChinaElectricPower, 2009，37(2)：232-235.

[7] 魏學文，李文濤.基于改進Shapley值法的供應鏈聯(lián)盟利益分配研究[J].統(tǒng)計與決策，2010(23)：104-106. WEI Xuewen, LI Wentao. The study of profit allocation among partners in supply chain alliance based on improved Shapley value[J].StatisticsandDecision, 2010(23)：104-106.

[8] 閆冬梅，向紅艷，邵毅明，等.城市軌道交通換乘站運行效率評價[J].重慶交通大學學報(自然科學版)，2013，32(1)：99-102. YAN Dongmei, XIANG Hongyan, SHAO Yiming. et al. Operating efficiency evaluation of city rail transit station[J].JournalOfChongqingJiaotongUniversity(NaturalScience), 2013，32(1)：99-102.

[9] 李燕，徐維祥.建設(shè)項目交通影響程度模糊評價研究[J].公路，2008(5)：104-109. LI Yan, XU Weixiang. Fuzzy evaluation on traffic impact degree of urban construction project[J].Highway，2008(5)：104-109.

[10] 張東東.中小城市交通影響評價研究[D].重慶：重慶交通大學，2014. ZHANG Dongdong.ResearchonTrafficImpactanAnalysisfortheMedium-SmallCities[D]. Chongqing: Chongqing Jiaotong University, 2014.

(責任編輯 劉 韜)

Traffic Impact Fee Allocation of Construction Project Based on Improved Shapley Value Method

YAN Dongmei1，F(xiàn)ENG Shumin2，SHAO Yiming3

(1. School of Transportation, Southeast University, Nanjing 210000, Jiangsu, P.R.China；2.School of Transportation Science and Engineering, Harbin Institute of Technology, Harbin 150400, Heilongjiang, P.R.China；3.School of Traffic & Transportation, Chongqing Jiaotong University, Chongqing 400074，P.R.China)

The trafic impact factors were determined by analyzing the influences on traffic fee allocation, by Shapley value method and by considering such influences as traffic operation, traffic organization and traffic safety. The hierarchy analysis method was used to calculate weights of each of the various influencing factors. The traffic fee allocation model was established by means of improved Shapley value method. Finally three enterprises of certain one area were taken as examples to make reasonable allocation of traffic impact fees among the three enterprises. The results show that this model is easy and operable in some degree.

traffic engineering; impact fee; impact factor; Shapley value; AHP; weight

10.3969/j.issn.1674-0696.2017.01.17

2015-08-27；

2015-12-03

黑龍江省交通運輸廳基金項目(GC13D507)

閆冬梅(1988—)，女，黑龍江哈爾濱人，博士研究生，主要從事交通運輸規(guī)劃與管理方面的研究。E-mail: ydm_1988@163.com。

U491.1

A

1674-0696(2017)-093-04