Sustainable Pathways: An Integrated Dynamic Network Eco‐Efficiency Approach to Evaluate Passenger Road Transportation

Unofficial AI-generated summary based on the public title and abstract. Not an official translation.

🔬研究者:Provides a novel integrated dynamic network DEA method with weak disposability that can be adapted to other transport systems and sectors for efficiency analysis.

🏢実務担当者:Offers a diagnostic tool for transport authorities to identify inefficiencies in bus fleet utilization and capital allocation, informing operational improvements.

🏛政策担当者:Delivers evidence on how price controls and capital misallocation affect transport efficiency, guiding subsidy and regulatory reforms for decarbonization.

旅客道路輸送は、社会的な結びつきと経済成長の基盤であり、何百万人もの人々に不可欠な移動手段を提供するとともに、貿易、雇用、開発を支えている。しかし、その環境への影響、特に高い排出量とエネルギー消費は、持続可能性の向上、炭素排出量の削減、よりクリーンで強靭な環境の育成を進める上で大きな課題となっている。これらの懸念に対処するには、運輸当局の運営、経済、環境パフォーマンスの包括的な評価が必要である。しかし、既存の研究は旅客道路輸送プロセスを「ブラックボックス」として扱い、その内部構造や多段階の複雑性を捉えていない。また、従来の評価枠組みは望ましくない産出（非望ま産出）を見落とすことが多い。さらに、旅客道路輸送ユニット（PRTU）は資本集約的であることを考慮すると、単一期間の最適化モデルでは長期的な効率性を評価するには不十分な場合がある。これらのギャップを埋めるため、本研究は、弱処分可能性参照技術と動的ネットワーク型データ包絡分析を統合した革新的な枠組みを導入する。このアプローチは、PRTUのネットワーク構造と時間的影響を考慮しながら、望ましい産出と望ましくない産出の両方を考慮してPRTUを評価する。この枠組みをインドの州道路交通公社（SRTU）に適用し、資本の誤配分と価格統制に起因する非効率性を特定する。実証結果は、分数回帰分析を通じて、バスの稼働率と借入バスがSRTUの効率性向上に重要な役割を果たすことを示している。PRTUのパフォーマンスに対するより微妙な理解を提供することにより、本研究は政策立案者にとって実行可能な洞察を提供し、運営効率を高め、持続可能な交通システムを促進するデータ駆動型の意思決定を可能にする。

AI 翻訳（deepseek-v4-flash）。 正確を期す場合は下の原文を参照してください。

Passenger road transport is a cornerstone of social connectivity and economic growth, providing essential mobility for millions while supporting trade, employment, and development. However, its environmental impact, particularly high emissions and energy consumption, presents a significant challenge for advancing sustainability, reducing carbon footprints, and fostering cleaner, more resilient environments. Addressing these concerns requires a comprehensive assessment of operational, economic, and environmental performance of transportation authorities. Yet, existing research treats passenger road transportation process as a “black‐box,” failing to capture their internal structures and multistage complexities. Also, conventional assessment frameworks often overlook undesirable outputs. Moreover, given the capital‐intensive nature of passenger road transportation units (PRTUs), single‐period optimization models may be inadequate for assessing long‐term efficiency. To bridge these gaps, this study introduces an innovative framework that integrates dynamic network data envelopment analysis with weak disposability reference technology. This approach evaluates PRTUs by accounting for both desirable and undesirable outputs while considering their network structure and temporal effects. Applying this framework to State Road Transport Undertakings (SRTUs) in India, we identify inefficiencies arising from capital misallocation and price controls. Empirical findings highlight the significant role of bus utilization and hired buses in enhancing SRTU efficiency, as demonstrated through fractional regression analysis. By offering a more nuanced understanding of PRTU performance, this study provides actionable insights for policymakers, enabling data‐driven decisions that enhance operational efficiency and promote sustainable transport systems.

• semanticscholar https://doi.org/10.1155/atr/7432179first seen 2026-05-15 17:30:38 · last seen 2026-08-09 05:33:51