Transport Research >

2025 , Vol. 11 >Issue 1: 30 - 38

DOI: https://doi.org/10.16503/j.cnki.2095-9931.2025.01.003

Evaluation of High-Quality Rural Roads Development Level in China Based on Critic Weighting Method

  • LIANG Renhong , 1, 2 ,
  • SUN Yang 1, 2 ,
  • WANG Qiang 1, 2 ,
  • JIA Hao 1, 2
Expand
  • 1 China Academy of Transportation Sciences, Beijing 100029, China
  • 2 Key Laboratory of Integrated Transportation Theory, Beijing 100029, China

Received date: 2024-10-11

  Online published: 2025-03-14

Fold

Abstract

To comprehensively measure the overall development level of High-Quality Rural Roads and accurately grasp the relatively weak links in the development of High-Quality Rural Roads in various regions of China, based on the development concept of "building well, managing well, protecting well, and operating well", considering new development characteristics such as rural logistics services, the application of information technology, and the integration of passenger, freight, and postal services, an evaluation index system to assess the development level of High-Quality Rural Roads in China was constructed. A corresponding evaluation method was designed using Critic Weighting Method and Arithmetic Weighted Synthesis Method, and empirical analysis was conducted on the development level of High-Quality Rural Roads in 31 provinces (autonomous regions, municipalities directly under the central government) in China. The weight analysis results show that critical indicators include the rate of class Ⅱ and above rural roads, the rate of natural villages with hard-packed roads for households of 30 or more, the rate of dangerous bridges on rural roads, the rate of good and excellent grade rural roads, and the rate of investment in rural road maintenance relative to the local general public budget expenditure. The evaluation analysis results show that: ①the evaluation results of High-Quality Rural Roads are positively correlated with the per capita disposable income of rural residents, which can be used to reflect the development level of regional rural economy; ②the High-Quality Rural Roads in various regions of China show uneven development characteristics, with the eastern region exhibiting the highest development levels, while the northeastern, central and western regions lag significantly behind; ③Shanghai, Zhejiang, and Jiangsu in the Yangtze River Delta region demonstrate leading positions in the overall development of High-Quality Rural Roads within China.

Key words： high-quality rural roads; evaluation indicator system; development level; Critic Weighting Method; Arithmetic Weighted Synthesis Method; provincial-level administrative region

Cite this article

LIANG Renhong , SUN Yang , WANG Qiang , JIA Hao . Evaluation of High-Quality Rural Roads Development Level in China Based on Critic Weighting Method[J]. Transport Research, 2025 , 11(1) : 30 -38 . DOI: 10.16503/j.cnki.2095-9931.2025.01.003

0 引言

“建好、管好、护好、运营好”为“四好农村路”的主要内涵。发展“四好农村路”，是广大农民脱贫致富奔小康的基本保障；持续推动“四好农村路”高质量发展，将有利于推进交通强国和农业农村现代化建设。当前，分析农村公路的发展水平主要是基于给定指标的同比、环比增减变化程度，缺乏对“四好农村路”进行综合性定量评价的指标体系及评价方法，不利于更为科学、全面地分析“四好农村路”发展中存在的问题。因此，构建“四好农村路”发展水平评价指标体系及方法，对于准确把握各地区“四好农村路”发展的相对薄弱环节具有重要意义。
针对农村公路，多位学者展开了深入研究，涵盖路网规划[1]、养护计划制定[2]、道路安全[3]、网络连通性[4-5]、网络脆弱性[6]、智能化路况评估[7]、用户使用满意度[8]等方面。然而，在农村公路评价领域，既有研究仅限于单一维度或特定发展阶段[9⇓⇓⇓-13]。如，马忠英等[14]从基础设施、发展能力、环境影响角度构建了农村公路的评价指标体系，但未纳入管理、运营等方面的评价指标。巫诚诚等[15]基于微博平台的文本挖掘数据提出了“四好农村路”量化评价方法，但未充分考虑与“四好农村路”直接相关的评价指标。朱雨晴[16]和李曼姝[17]分别对“四好农村路”进行了发展水平与绩效评价，但其评价指标未能全面反映“四好农村路”的发展现状特征。
综上，已有关于“四好农村路”的评价研究未能全面涵盖建设、管理、养护、运营四个方面，也未充分考虑农村物流服务、信息化应用、客货邮融合等农村公路发展的现状特征，不利于全面客观地评估“四好农村路”发展水平，也无法准确反映新时代“四好农村路”的发展特点。鉴于此，本文在考虑上述农村公路发展新特征的基础上，从建设、管理、养护、运营四个方面构建“四好农村路”发展水平评价指标体系，提出评价方法，并对我国31个省（自治区、直辖市）“四好农村路”发展水平展开实证研究，以衡量我国各地区“四好农村路”发展的总体水平，发现薄弱环节，为制定“四好农村路”相关政策提供量化依据。

1 评价指标体系构建

1.1 指标选取原则

合理的评价指标体系对于准确评估“四好农村路”发展水平至关重要。若评价指标过多，可能会因指标间的相互关联性而影响评价结果的客观性；若评价指标过少，则会导致建立的评价指标体系缺乏代表性，不能准确反映“四好农村路”发展水平。因此，本文在综合考虑数据的可获得性和评价实用性的基础上，遵循科学性、代表性、可比性、简明适用性等原则，研究构建“四好农村路”评价指标体系。

1.2 指标体系构建思路

遵循“四好农村路”发展理念，结合《交通强国建设纲要》[18]《农村公路中长期发展纲要》[19]《关于推动“四好农村路”高质量发展的指导意见》（交公路发〔2019〕96号）[20]等上位规划及政策文件，围绕建设、管理、养护、运营4个维度构建评价指标体系。该体系涵盖15个评价指标，能反映我国“四好农村路”主要发展成就，具体如表1所示。在构建指标层指标时，建设层面主要考虑指标能否反映农村公路覆盖广度、通达程度以及建设质量；管理层面主要考虑管理资源的投入和数智化管理模式，选取的指标能体现各地区行业管理部门投入的人力资源、应用现代化信息技术手段强化管理的能力以及管理所取得的成果；养护层面主要考虑资金投入和养护成效，选取的指标能反映当地政府在农村公路养护资金方面的投入力度以及养护成效；运营层面主要考虑城乡客运及物流发展水平，选取的指标能体现城乡客运网络服务水平、农村物流服务通达深度以及农村地区客运、物流资源集约利用程度。
表1 “四好农村路”发展水平评价指标体系
目标层 属性层 指标层
“四好
农村路”
发展
水平
评价		 建设 C 1：农村公路中二级及以上公路占比（%）
C 2：农村公路水泥沥青路面铺装率（%）
C 3：30户及以上自然村通畅率（%）
C 4：农村公路路网密度/（公里/百平方公里）
管理 C 5：平均每个建制村拥有路长数量/人
C 6：农村公路绿化率（%）
C 7：农村公路安全隐患治理率（%）
C 8：县级行政区信息化应用覆盖率（%）
养护 C 9：农村公路四五类桥梁占比（%）
C 10：农村公路优良路率（%）
C 11：农村公路养护投资额占地方一般公共预算支出比例（%）
运营 C 12：运输站场综合利用率（%）
C 13：高品质农村客运服务覆盖率（%）
C 14：建制村农村物流服务覆盖率（%）
C 15：客货邮融合服务的县级行政区比例（%）

1.3 指标说明

15个评价指标的具体计算方法如下。
1）建设层面评价指标
C 1：农村公路中二级及以上公路占比。其表征农村公路网的技术等级水平，由农村公路中二级及以上公路的里程数除以农村公路总里程数计算得出。
C 2：农村公路水泥沥青路面铺装率。是指行政区域内，有铺装路面和简易铺装路面农村公路里程占农村公路总里程的比重。
C 3：30户及以上自然村通畅率。在通达基础上，由路面类型为有铺装路面、简易铺装路面和其他硬化路面的通达路线连通的30户及以上自然村数量除以30户及以上自然村总数计算得出。
C 4：农村公路路网密度。其反映行政区域内单位国土面积所拥有的农村公路里程数，由行政区域内农村公路总里程除以行政区域国土面积得出。
2）管理层面评价指标
C 5：平均每个建制村拥有路长数量。体现各地为加强农村公路管理所投入的人力资源，由路长总数除以建制村总数得出。
C 6：农村公路绿化率。具体为行政区域内农村公路中已绿化里程占可绿化里程的比重，可绿化里程是指在公路用地范围内，能栽植和自然生长乔木、花灌木或草坪的路段里程。
C 7：农村公路安全隐患治理率。具体为行政区域内通客车农村公路中已实施安全隐患治理的里程数占通客车农村公路总里程的比重。
C 8：县级行政区信息化应用覆盖率。具体为行政区域内，依托遥感卫星、信息化管理服务平台等信息化手段赋能农村公路管理工作，实现数字化、网络化和智能化管理的县级行政区数量占县级行政区总数的比例。
3）养护层面评价指标
C 9：农村公路四五类桥梁占比。具体为农村公路中桥梁总体技术状况评定等级为四、五类的桥梁数量占桥梁总数的比重。
C 10：农村公路优良路率。具体为实际评定的农村公路里程中，优等路及良等路的里程之和占农村公路总里程的比重，是判断公路路基、路面、桥隧构造物和沿线设施技术状况的主要指标。
C 11：农村公路养护投资额占地方一般公共预算支出比例。具体为行政区域内对公路工程设施进行经常性或季节性养护和维修所投入的资金额度占地方一般公共预算支出的比重。
4）运营层面评价指标
C 12：运输站场综合利用率。具体为具备管理、综合服务、客运、货运、邮政、快递等3种及以上功能的运输站场设施数量占全部站场设施数量的比例。
C 13：高品质农村客运服务覆盖率。具体为开通高品质农村客运服务的建制村占建制村总数的比例，高品质农村客运服务包括城乡公交、区域经营、预约响应、岛屿通船等运营服务模式。
C 14：建制村农村物流服务覆盖率。具体为行政区域内享有货运物流、邮政、快递等1项或多项服务的建制村数量占建制村总数的比例。
C 15：客货邮融合服务的县级行政区比例。具体为行政区域内享有客货邮融合服务的县级行政区数量占县级行政区总数的比例。其中，客货邮融合服务指交通运输企业与邮政、快递等企业签署合作协议，开通客货邮合作线路，普及推广农村客运车辆代运信件、邮件、包裹服务。

2 评价指标权重及综合评价值计算方法

2.1 评价方法描述

综合评价过程主要包含权重计算及综合评价值计算两个关键步骤。首先，为避免主观性，本文运用Critic赋权法来计算评价指标的权重。Critic赋权法是一种基于评价指标的对比强度和冲突性的客观赋权方法，其综合考虑了指标所含信息量的大小、指标数据的波动性与相关关系对权重结果的影响[21]。指标的对比强度以标准差的形式来度量，标准差越大，权重越高；指标的冲突性以相关系数的形式来度量，相关系数越高，权重越低。在已完成权重计算的基础上，本文采用算术加权合成法计算综合评价值。
综上，应用Critic赋权法计算综合评价值的具体步骤如下：
步骤1：评价数据输入及预处理。
步骤2：将评价指标值进行无量纲化处理。
步骤3：应用Critic赋权法计算每个评价指标权重。
步骤4：应用算术加权合成法计算评价对象的综合评价值并进行排序。

2.2 实现过程描述

1）数据预处理
本文假设评价对象 A = a 1 , a 2 , ⋯ , a N是 N个省级行政区的有限集，“四好农村路”发展水平根据 M个评价指标进行评估，这 M个评价指标被标记为 C = C 1 ,   C 2 , ⋯ ,   C M。任何一个省级行政区ai（i=1, 2,⋯, N）对于每个评价指标Cj（j=1, 2,⋯, M）的表现将构成一个离散数据序列 J = j i 1 ,   j i 2 , ⋯ ,   j i m , ⋯ ,   j i M。由此，“四好农村路”发展水平评价通过数据预处理操作转化为离散数据序列。
2）指标值无量纲化处理
应用Critic赋权法计算指标权重前，以式（1）的形式收集指标层的具体指标值。
J M × N = j 1 1 ⋯ j 1 ( N ) ⋮ ⋮ j M 1 ⋯ j M ( N )
式（1）矩阵中的元素 j m n为第 n个数据序列对应第 m个评价指标的原始数据。
对式（1）形成的矩阵数据进行无量纲化处理，应用式（2）与式（3）计算 v m n，得到无量纲化处理后的指标值矩阵 V M × N。
若 m为正指标：
v m ( n ) = j m ( n ) - m i n m j m ( n ) m a x m j m ( n ) - m i n m j m ( n )
若 m为逆指标：
v m ( n ) = m a x m j m ( n ) - j m ( n ) m a x m j m ( n ) - m i n m j m ( n )
3）基于Critic赋权法的指标权重计算
基于标准化后的矩阵 V M × N使用式（4）计算每个评价指标包含的信息量。
R j = S j ∑ i ≠ j N j 1 - r i j
式（4）中： R j为第 j个指标所包含的信息量； S j为第 j个指标与同属性层其他指标间的标准差； N j为与指标 j所在属性层对应的所有指标层指标的数量； r i j为第 i、 j两个指标之间的相关系数； ∑ i ≠ j N j 1 - r i j为第 j个指标与同属性层其他指标的冲突性量化值。
使用式（5）计算每个评价指标 j的权重。
ω j = R j ∑ j = 1 M R j
最终，获得每个指标的权重，即 W = w 1 ,   w 2 , ⋯ ,   w j , ⋯ ,   w M， ∑ j = 1 M w j = 1。
4）基于算术加权合成法计算评价结果
应用Critic赋权法计算评价指标权重后，基于算术加权合成法，每个省级行政区 a n的评价结果计算步骤如下。
步骤1：使用式（6）确定每个属性层指标的综合评价值。
K i ( n ) = ∑ j W j v j i ( n )
式（6）中： K i ( n )为省级行政区 a n的属性层指标 i的综合评价值； v j i n为属性层指标 i下第 j个指标层指标无量纲化后的指标值； W j为指标层指标 j在该属性层指标 i下的相对权重值。
步骤2：使用式（7）计算目标层综合评价值。
B ( n ) = ∑ i L i K i ( n )
式（7）中： B ( n )是省级行政区 a n的目标层综合评价值； L i为属性层指标 i在目标层下的相对权重值。

3 实证研究

本文以我国31个省（自治区、直辖市）为研究对象，评价其“四好农村路”2022年发展水平。研究数据来源于《中国交通运输统计年鉴》《中国统计年鉴》《城乡交通运输一体化发展研究报告》等权威统计年鉴和报告，以及各省（自治区、直辖市）官方发布的相关数据。针对部分年度缺失的数据，基于上一年度数据采取增长率法补齐。评价指标主要数据来源如表2所示。
表2 “四好农村路”发展水平评价指标数据来源
指标名称 数据主要来源
农村公路中二级及以上公路
占比（%）		 《中国交通运输统计年鉴》
农村公路水泥沥青路面铺装率（%） 《中国交通运输统计年鉴》
30户及以上自然村通畅率（%） 各省（自治区、直辖市）
官方发布的相关数据
农村公路路网密度
/（公里/百平方公里）		 《中国交通运输统计年鉴》
平均每个建制村拥有路长数量/人 农村公路养护统计年报、
《中国统计年鉴》
农村公路绿化率（%） 《中国交通运输统计年鉴》
农村公路安全隐患治理率（%） 《城乡交通运输一体化发展
研究报告》
县级行政区信息化应用覆盖率（%） 《城乡交通运输一体化发展
研究报告》《中国统计年鉴》
农村公路四五类桥梁占比（%） 农村公路养护统计年报
农村公路优良路率（%） 农村公路养护统计年报
农村公路养护投资额占地方一般
公共预算支出比例（%）		 农村公路养护统计年报、
《中国统计年鉴》
运输站场综合利用率（%） 《城乡交通运输一体化发展
研究报告》
高品质农村客运服务覆盖率（%） 《城乡交通运输一体化发展
研究报告》
建制村农村物流服务覆盖率（%） 《城乡交通运输一体化发展
研究报告》
客货邮融合服务的县级行政区
比例（%）		 《城乡交通运输一体化发展
研究报告》

3.1 权重值分析

“四好农村路”发展水平评价指标的相对权重由Critic赋权法确定。表3给出了通过Critic赋权法计算得出的15项评价指标的相对权重。
表3 “四好农村路”发展水平评价指标相对权重
属性层指标在
目标层对应的权重		 指标层指标在
该属性层对应的权重		 指标层指标
最终权重
建设：0.285 4 C 1：0.268 4 0.076 6
C 2：0.196 6 0.056 1
C 3：0.275 7 0.078 7
C 4：0.259 3 0.074 0
管理：0.258 1 C 5：0.293 0 0.075 6
C 6：0.247 8 0.064 0
C 7：0.191 3 0.049 4
C 8：0.267 8 0.069 1
养护：0.261 1 C 9：0.293 8 0.076 7
C 10：0.337 6 0.088 1
C 11：0.368 6 0.096 2
运营：0.195 4 C 12：0.23 63 0.046 2
C 13：0.288 5 0.056 4
C 14：0.275 2 0.053 8
C 15：0.200 0 0.039 1
根据评价指标权重计算结果，较为重要的评价指标有农村公路中二级及以上公路占比（ C 1）、30户及以上自然村通畅率（ C 3）、农村公路四五类桥梁占比（ C 9）、农村公路优良路率（ C 10）和农村公路养护投资额占地方一般公共预算支出比例（ C 11）。其中，农村公路中二级及以上公路占比（ C 1）、30户及以上自然村通畅率（ C 3）属于建设维度；农村公路四五类桥梁占比（ C 9）、农村公路优良路率（ C 10）、农村公路养护投资额占地方一般公共预算支出比例（ C 11）属于养护维度。以上结果反映出，建设和养护是体现“四好农村路”发展水平最重要的两个方面，建设好农村公路是为农村居民提供安全便捷的出行环境的基础，养护好农村公路是提升农村公路服务水平、支撑农村经济发展的根本途径。
从个体评价指标权重看，农村公路养护投资额占地方一般公共预算支出比例（ C 11）是相对最重要的。这一结果表明，在15项指标中，农村公路养护投资额是影响“四好农村路”发展水平最重要的因素。充足的农村公路养护投资额有利于及时消除农村公路安全隐患，巩固提升农村公路通行能力，提高居民出行及货物流通效率，能有效支撑乡村经济的发展。因此，一个地区想要提升其“四好农村路”发展水平，必须首先重视农村公路养护投资。

3.2 评价结果分析

在得出各评价指标客观权重的基础上，运用算术加权合成法计算综合评价得分，表4按照东部、东北、中部、西部的区域划分给出了我国31个省（自治区、直辖市）“四好农村路”发展水平，每个区域内省级行政区按照总体得分从高到低顺序排列。由于在指标值计算中采取了无量纲化处理，因此存在指标层指标分值为0的情况。在东部地区，上海的“四好农村路”发展水平总体评价得分最高，达到了0.848 9；东北地区总体评价得分最高的省份是吉林，得分为0.611 8；中部地区总体评价得分最高的省份是安徽，得分为0.618 5；西部地区总体评价得分最高的是重庆，得分为0.562 5。表5展示了我国不同区域“四好农村路”发展水平评价得分。
表4 省级行政区“四好农村路”发展水平评价得分
所属区域 省
（自治区、
直辖市）		 “四好
农村路”
发展水平总体评价得分		 建设水平得分 管理水平得分 养护水平得分 运营水平得分
东部地区 上海 0.848 9 0.935 2 0.749 7 0.739 4 1.000 0
浙江 0.773 7 0.703 9 0.747 9 0.865 3 0.787 4
江苏 0.738 3 0.817 1 0.642 8 0.772 4 0.704 2
山东 0.733 5 0.752 0 0.633 9 0.783 7 0.771 1
北京 0.669 4 0.715 5 0.504 2 0.563 6 0.961 6
海南 0.663 0 0.611 3 0.827 7 0.519 6 0.712 5
广东 0.596 7 0.666 5 0.549 7 0.489 3 0.700 5
福建 0.595 3 0.461 3 0.713 9 0.554 6 0.688 5
天津 0.552 8 0.655 1 0.376 2 0.495 2 0.713 4
河北 0.536 4 0.625 2 0.377 7 0.554 1 0.593 0
东北地区 吉林 0.611 8 0.458 6 0.630 2 0.782 0 0.583 8
辽宁 0.533 2 0.574 3 0.362 5 0.596 8 0.614 0
黑龙江 0.356 2 0.340 7 0.483 9 0.100 1 0.552 0
中部地区 安徽 0.618 5 0.690 0 0.654 5 0.614 9 0.471 4
河南 0.589 3 0.701 3 0.552 9 0.474 2 0.627 6
江西 0.577 1 0.612 4 0.513 3 0.567 7 0.622 3
湖北 0.560 6 0.669 4 0.497 9 0.455 3 0.625 3
山西 0.515 1 0.548 3 0.415 0 0.548 6 0.554 0
湖南 0.501 9 0.588 6 0.578 0 0.301 3 0.542 9
西部地区 重庆 0.562 5 0.690 4 0.555 9 0.387 9 0.617 9
贵州 0.551 6 0.586 6 0.685 1 0.401 9 0.524 2
云南 0.522 0 0.275 2 0.637 6 0.637 8 0.575 1
宁夏 0.474 9 0.544 7 0.394 5 0.468 4 0.487 9
甘肃 0.471 8 0.372 3 0.456 1 0.478 8 0.628 7
四川 0.457 3 0.322 2 0.561 1 0.388 2 0.609 8
陕西 0.447 9 0.431 7 0.448 0 0.394 7 0.542 5
广西 0.446 7 0.524 6 0.338 5 0.368 8 0.579 9
新疆 0.396 8 0.397 1 0.354 4 0.407 2 0.438 4
青海 0.332 5 0.178 3 0.329 1 0.394 2 0.479 7
内蒙古 0.277 9 0.377 1 0.057 4 0.408 2 0.250 6
西藏 0.253 3 0.000 0 0.389 0 0.355 2 0.308 0
表5 分区域“四好农村路”发展水平评价得分
区域 “四好农村路”
发展水平
总体评价得分		 建设水
平得分		 管理水
平得分		 养护水
平得分		 运营水
平得分
东部地区 0.670 8 0.694 3 0.612 4 0.633 7 0.763 2
东北地区 0.500 4 0.457 9 0.492 2 0.493 0 0.583 3
中部地区 0.560 4 0.635 0 0.535 3 0.493 7 0.573 9
西部地区 0.432 9 0.391 7 0.433 9 0.424 3 0.503 6

3.3 讨论

通过分析表4、表5的数据，可以得出以下结论。
首先，从区域视角看，2022年我国东部地区“四好农村路”总体评价得分最高，为0.670 8；中部地区评价得分为0.560 4，排在第2；东北地区评价得分为0.500 4，排在第3；西部地区评价得分为0.432 9，排在第4。交通运输是联系地理空间和经济活动的纽带，“四好农村路”发展水平与地方农村经济发展水平呈正相关。根据2022年农村居民人均可支配收入从高到低将区域进行排序，结果依次为东部地区（25 037元）、中部地区（19 080元）、东北地区（18 919元）、西部地区（16 632元），这一排序与“四好农村路”评价结果基本一致。其中，东北地区与中部地区农村居民人均可支配收入基本持平，但两个区域“四好农村路”评价得分有差距，这主要是因为与中部地区相比，东北地区在30户及以上自然村通畅率、农村公路路网密度及农村公路四五类桥梁占比方面尚有差距，评价得分分别比中部地区相关得分低0.013 6、0.027 1和0.015 3。此外，以东部地区为参照对象，中部地区在农村公路中二级及以上公路占比、农村公路优良路率及高品质农村客运服务覆盖率方面有较为明显的差距，评价得分分别比东部地区低0.018 8、0.017 3和0.018 9；东北地区在农村公路路网密度、农村公路优良路率、高品质农村客运服务覆盖率方面差距显著，评价得分分别比东部地区低0.025 0、0.026 9和0.029 4；西部地区除平均每个建制村拥有路长数量外，其余评价指标得分均显著低于东部地区。综上，“四好农村路”评价结果的区域差异不仅反映了各地农村公路发展的实际成效，也揭示了农村经济发展与农村交通运输之间的紧密联系。
其次，从区域内部看，上海在东部地区评价得分排在第1位，比最后1位的河北高出约0.312 4；吉林评价得分排在东北地区的第1位，比最后1位黑龙江高出0.255 6；安徽排在中部地区的第1位，其评价得分比最后1位的湖南高出0.116 6；西部地区排在第1位的是重庆，其评价得分比最后1位的西藏高出0.309 2。农村公路在农村经济发展过程中具有先行和支撑作用，而农村居民人均可支配收入是衡量一个地区农村经济发展水平的主要指标。2022年，上海农村居民人均可支配收入为3.97万元，位列东部地区第1位；安徽农村居民人均可支配收入为1.96万元，在中部地区排在前列；重庆农村居民人均可支配收入为1.93万元，位列西部地区第2位。由此可见，农村经济发展水平与“四好农村路”评价结果在省级层面呈现相同趋势。此外，对比结果显示，我国东、东北、中、西部地区“四好农村路”呈现不均衡发展特性。具体而言，东部地区各省区市之间在管理和运营方面差距显著，东北地区各省之间在管理和养护方面差距明显，中部地区各省区市之间在养护方面差距较大，西部地区各省区市之间在建设层面差距较大。为此，交通运输主管部门应采取有针对性的措施补齐短板，推动各地区农村公路实现“四好”发展。
再次，由表4可看出，长三角地区的上海、浙江、江苏的2022年“四好农村路”发展水平总体评价得分在31个省（自治区、直辖市）中排名前3。从各属性层看，上海市在运营方面表现突出，运营得分为1.000 0，排在全国第1位。实践中，上海市不断拓展农村地区公交线路，在实现“村村通”公交的基础上，积极开通毗邻地区公交线路，服务于毗邻地区农村居民通勤、休闲娱乐和就医等多种出行需求。浙江省在养护方面表现优异，养护得分为0.865 3，排在全国第1位。浙江省以提升路况水平为核心，定期开展农村公路技术状况检测评定，推行自动化快速检测，实现周期性养护，有效保障了农村公路的通行质量。江苏省在建设方面表现突出，建设得分达0.817 1，排在全国前列。为推动农村公路建设，江苏省安排专项资金组织各地编制农村公路建设项目库，全面推进行政村四级路改造，显著提升了农村公路的建设水平。通过一系列针对性措施，上海、浙江、江苏的“四好农村路”发展水平得到显著提升。

4 结束语

本文构建了我国“四好农村路”发展水平的评价指标体系，运用Critic赋权法计算指标权重，并基于算术加权合成法计算综合评价值。随后，对我国31个省（自治区、直辖市）2022年“四好农村路”发展水平进行了评估，得出“四好农村路”评价结果与农村地区经济发展水平基本吻合的结论，验证了所提出的评价指标体系及方法在省级行政区“四好农村路”发展水平评价中的有效性。尽管本研究取得了一定成果，但也存在局限性。首先，研究结果仅适用于中国的农村公路，对其他国家的适用性尚待验证；其次，本研究提出的评价指标及评价方法仅限于应用在农村公路领域。未来，可结合其他国家农村公路发展情况及数据的可获得性进行研究，以扩大研究成果的应用范围。此外，可以进一步探究“四好农村路”评价结果与农村社会经济各方面的联系，并结合各地统计基础开展县市级“四好农村路”发展水平评价研究。

References

Publishing order | Descend order by publishing year | Descend order by cited within
[1]
HEYNS A, BANICK R. Optimisation of rural roads planning based on multi-modal travel: A multi-service accessibility study in Nepal′s remote Karnali Province[J]. Transportation, 2024, 51(2): 567-613.

[2]
NAUTIYAL A, SHARMA S. Cost-Optimized approach for pavement maintenance planning of low volume rural roads: A case study in Himalayan Region[J]. International Journal of Pavement Research and Technology, 2024, 17(2): 335-352.

[3]
王迪, 祝永胜, 邬洪波, 等. 山区小交通量农村公路交通安全设施精细化提升技术[J]. 公路交通科技, 2022, 39(S2):178-183.

[4]
SHERPA K, HANNAN A. Analysis of rural connectivity and road network development in the Sikkim Himalaya, India[J]. GeoJournal, 2023, 88(6): 5661-5676.

[5]
USMAN A. Analysis of condition of rural road transport in Kwara State, Nigeria[J]. European Scientific Journal, 2014, 10(5): 288-307.

[6]
MODINPUROJU A, PRASAD C. Network evaluation and prioritisation of rural roads using vulnerability analysis[J]. Proceedings of the Institution of Civil Engineers: Transport, 2023, 176(7): 421-429.

[7]
SANDAMAL K, PASINDU H R. Applicability of smartphone-based roughness data for rural road pavement condition evaluation[J]. International Journal of Pavement Engineering, 2022, 23(3): 663-672.

[8]
DELL′ORCO M, MELLANO M. A new user-oriented index, based on a fuzzy inference system, for quality evaluation of rural roads[J]. Computer-Aided Civil and Infrastructure Engineering, 2013, 28(8): 635-647.

[9]
代洪娜, 姚恩建, 李月光, 等. 考虑专家可信度的农村公路路政管理灰色综合评价方法[J]. 长安大学学报(自然科学版), 2015, 35(S1):188-192.

[10]
聂世刚, 徐冰草, 吴旭. 基于模糊评价理论的农路建设项目绩效评价[J]. 甘肃科学学报, 2023, 35(2):131-138,147.

[11]
李海莲, 蔺望东, 林梦凯, 等. 基于BSC-FAHP和灰色聚类评价模型的农村公路养护管理绩效评价[J]. 重庆交通大学学报(自然科学版), 2022, 41(4):46-53.

[12]
白骅, 王建军, 许鹤. 基于集对分析的区域农村公路建设发展阶段性评价[J]. 长安大学学报(自然科学版), 2018, 38(5):189-195.

[13]
袁春毅, 赵乐易, 王朝辉. 基于DEA方法的农村公路建设后评价模型[J]. 长安大学学报(自然科学版), 2015, 35(2):138-144.

[14]
马忠英, 杨琦, 周伟. 基于物元模型的农村公路协调发展多指标可拓评价[J]. 交通运输工程学报, 2010, 10(5):97-101.

[15]
巫诚诚, 单飞, 蒋雨波, 等. 基于文本挖掘技术的四好农村路量化评价[J]. 公路交通科技, 2022, 39(1):175-182.

[16]
朱雨晴. 四好农村路发展水平评价指标及模型研究[D]. 西安: 长安大学, 2019.

[17]
李曼姝. 基于高质量发展的农村公路绩效评价研究——以Z市“四好农村路”为例[D]. 郑州: 河南财经政法大学, 2023.

[18]
中共中央, 国务院. 交通强国建设纲要[Z]. 北京: 中共中央,国务院, 2019.

[19]
交通运输部. 交通运输部关于印发《农村公路中长期发展纲要》的通知(交规划发﹝2021﹞21号)[EB/OL]. (2021-03-03) [2024-10-11]. https://www.gov.cn/zhengce/zhengceku/2021-03/03/content_5589937.htm.

[20]
交通运输部, 国家发展改革委, 财政部, 等. 交通运输部国家发展改革委财政部自然资源部农业农村部国务院扶贫办国家邮政局中华全国供销合作总社关于推动“四好农村路”高质量发展的指导意见(交公路发〔2019〕96号)[EB/OL]. (2019-08-01) [2024-10-11]. https://www.gov.cn/xinwen/2019-08/01/content_5417772.htm.

[21]
YU H, GAO Y, YANG L, et al. Knowledge reasoning of transmission line component detection using critic and topsis approaches[J]. Soft Computing: A fusion of foundations, methodologies and applications, 2023, 27(2): 991-1004.

Options
Outlines

/

〈 〉