張 戎，陶學(xué)宗

（同濟(jì)大學(xué) 道路與交通工程教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，上海201804）

貨運(yùn)需求分析是貨運(yùn)研究的熱點(diǎn)領(lǐng)域之一，多年來(lái)許多學(xué)者從不同視角開展了相應(yīng)研究，并建立了各種各樣的貨運(yùn)模型，成為戰(zhàn)略、策略、運(yùn)作等各個(gè)層次貨運(yùn)規(guī)劃和政策制定的重要組成部分［1］.現(xiàn)有貨運(yùn)模型種類繁多，其中根據(jù)建模所用數(shù)據(jù)可將其分為集計(jì)模型和非集計(jì)模型兩類，前者是指利用以小區(qū)或群體為單位進(jìn)行集計(jì)處理后的集計(jì)數(shù)據(jù)所建立的模型，包括集計(jì)的方式劃分模型和新古典經(jīng)濟(jì)學(xué)集計(jì)模型；后者是指利用不經(jīng)過(guò)集計(jì)處理的非集計(jì)數(shù)據(jù)建立的模型，包括庫(kù)存理論模型和行為模型［2］.其中，行為模型以隨機(jī)效用理論為基礎(chǔ)，能夠很好地描述托運(yùn)人的貨運(yùn)服務(wù)選擇行為特征，預(yù)測(cè)各種貨運(yùn)服務(wù)的市場(chǎng)需求，因而在貨運(yùn)設(shè)施和貨運(yùn)政策的預(yù)期效果評(píng)估方面得到了廣泛應(yīng)用［1］.由于這類模型主要聚焦于托運(yùn)人的貨運(yùn)服務(wù)選擇行為（從幾種貨運(yùn)服務(wù)中選擇一種），研究對(duì)象為離散量，因此又被稱為離散選擇模型［3］.

自20世紀(jì)70年代以來(lái)，國(guó)內(nèi)外許多學(xué)者逐步開展了托運(yùn)人貨運(yùn)服務(wù)選擇行為模型的研究.Zlatoper和Austrian［4］、關(guān) 宏 志 和 陳 艷 艷［5］、Regan和Garrido［1］、Clark等［6］曾先后對(duì)這方面的文獻(xiàn)進(jìn)行過(guò)不同程度的綜述.然而，這些研究多是從貨運(yùn)模型整體的角度進(jìn)行分析，托運(yùn)人貨運(yùn)服務(wù)選擇行為模型只是其中的一部分，涉及文獻(xiàn)數(shù)量較少，而且主要集中于2000年以前，之后的文獻(xiàn)鮮有提及，因而不能反映托運(yùn)人貨運(yùn)服務(wù)選擇行為模型的研究動(dòng)態(tài).

鑒于以上分析，本文通過(guò)搜集、整理2000年以后國(guó)內(nèi)外主要托運(yùn)人貨運(yùn)服務(wù)選擇行為模型研究成果，對(duì)其理論基礎(chǔ)、建模思路、數(shù)據(jù)來(lái)源、研究方法和結(jié)論進(jìn)行系統(tǒng)分析，在此基礎(chǔ)上，總結(jié)當(dāng)前研究存在的不足并分析原因，指出未來(lái)可能的發(fā)展方向，為深入研究托運(yùn)人貨運(yùn)服務(wù)選擇行為模型提供參考.

1 托運(yùn)人貨運(yùn)服務(wù)選擇行為建模方法

1.1 分析框架

早期的貨運(yùn)服務(wù)選擇方法主要以運(yùn)費(fèi)的直接比較為基礎(chǔ)，通常假設(shè)企業(yè)可以掌握完全的信息并以利潤(rùn)最大化為準(zhǔn)則進(jìn)行決策，但卻忽略了許多重要的非運(yùn)費(fèi)因素的影響［7］.McGinnis［8］認(rèn)為，未來(lái)應(yīng)綜合考慮運(yùn)費(fèi)因素和非運(yùn)費(fèi)因素，尤其是那些代表企業(yè)能力和認(rèn)知的因素，而且還強(qiáng)調(diào)應(yīng)更多地關(guān)注企業(yè)的相互關(guān)系對(duì)決策過(guò)程的影響.20世紀(jì)70年代以來(lái)，非運(yùn)費(fèi)因素變得日益重要，整合服務(wù)質(zhì)量和其他因素的貨運(yùn)服務(wù)選擇模型隨之引起了更多關(guān)注.Craig［9］最早提出了托運(yùn)人貨運(yùn)服務(wù)選擇行為的分析框架（圖1），描述了托運(yùn)人在選擇貨運(yùn)服務(wù)時(shí)的決策過(guò)程，即托運(yùn)人根據(jù)自身動(dòng)機(jī)、備選方案集等搜集相關(guān)信息，然后結(jié)合感知偏差、期望滿意度等通過(guò)決策評(píng)價(jià)程序?qū)溥x貨運(yùn)服務(wù)進(jìn)行評(píng)價(jià)，最終按照一定的決策準(zhǔn)則選擇相應(yīng)的貨運(yùn)服務(wù).

圖1 托運(yùn)人貨運(yùn)服務(wù)選擇行為的分析框架Fig.1 Analysis framework for shippers’freight transport choice behavior

在此過(guò)程中，決策主體主要是托運(yùn)人，并假設(shè)其具有理性經(jīng)濟(jì)人特征；決策客體主要是貨運(yùn)服務(wù)；決策目標(biāo)是選擇滿足托運(yùn)人需要的貨運(yùn)服務(wù)；決策影響因素包括托運(yùn)人的信息敏感性、感知偏差、動(dòng)機(jī)等內(nèi)在因素，時(shí)限要求、財(cái)務(wù)狀況、客戶滿意水平等外在因素，運(yùn)費(fèi)率、運(yùn)輸時(shí)間、運(yùn)輸時(shí)間的可靠性等貨運(yùn)服務(wù)相關(guān)因素，托運(yùn)人傾向、實(shí)際滿意度、系統(tǒng)總成本的反饋?zhàn)饔玫龋粵Q策方法主要有離散選擇模型、層次分析法、綜合評(píng)價(jià)法、最優(yōu)化方法等；決策準(zhǔn)則有效用最大、評(píng)分最高、費(fèi)用最小、利潤(rùn)最大等.由于最小費(fèi)用、最大利潤(rùn)準(zhǔn)則無(wú)法考慮非費(fèi)用因素的影響，評(píng)分最高準(zhǔn)則中的評(píng)分具有較大的主觀性，而效用最大準(zhǔn)則能綜合考慮費(fèi)用因素和非費(fèi)用因素，且基于離散選擇模型理論，有堅(jiān)實(shí)的理論基礎(chǔ)，因此更加切合實(shí)際，故本論文主要對(duì)以效用最大為決策準(zhǔn)則的托運(yùn)人貨運(yùn)服務(wù)選擇行為模型進(jìn)行研究.

1.2 理論基礎(chǔ)

McFadden在1973年發(fā)表的《定性選擇行為的條件Logit模型分析》［10］一文中提出了托運(yùn)人貨運(yùn)服務(wù)選擇行為模型的經(jīng)濟(jì)理論基礎(chǔ)——隨機(jī)效用最大化理論，該理論從微觀經(jīng)濟(jì)學(xué)的理性假定出發(fā)，認(rèn)為效用是一個(gè)隨機(jī)變量，決策者總是選擇自己認(rèn)為效用最大的方案.根據(jù)這一理論，如果假設(shè)托運(yùn)人n的貨物服務(wù)備選方案集合為An，貨運(yùn)服務(wù)i對(duì)托運(yùn)人n的效用為Uin，貨運(yùn)服務(wù)j對(duì)托運(yùn)人n的效用為Ujn，則托運(yùn)人n從貨物服務(wù)備選方案集合An中選擇貨運(yùn)服務(wù)i的條件為Uin＞Ujn（?i≠j∈An）.由于效用函數(shù)為隨機(jī)變量，因此可以將其寫成Ujn＝Vjn＋εjn，其中Vjn為可觀測(cè)的確定項(xiàng)，反映托運(yùn)人的群體特征，其線性表達(dá)式為為托運(yùn)人n的選擇枝i的第k個(gè)特性變量值，K為特性變量的個(gè)數(shù)，θk為第k個(gè)特性變量的待定參數(shù)；εjn為不可觀測(cè)的隨機(jī)項(xiàng)，反映托運(yùn)人的個(gè)體特征.根據(jù)效用最大化理論，托運(yùn)人n選擇貨運(yùn)服務(wù)i的概率Pin＝Prob（Uin＞Ujn；?i≠j∈An），通過(guò)假設(shè)隨機(jī)項(xiàng)εjn的不同分布形式，可以得到不同形式的貨運(yùn)服務(wù)選擇行為模型.如果假設(shè)隨機(jī)項(xiàng)是獨(dú)立同分布的且均服從二重指數(shù)分布，就可以得到Logit模型，此時(shí)

由于Logit模型結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單，參數(shù)估計(jì)方法成熟，因而在托運(yùn)人貨運(yùn)服務(wù)選擇行為模型研究中得到廣泛 應(yīng) 用.但 該 模 型 存 在IIA （independence of irrelevant alternatives，選擇枝獨(dú)立不相關(guān)）特性和隨機(jī)偏好限制，難以解決貨運(yùn)服務(wù)相關(guān)性問(wèn)題和托運(yùn)人的隨機(jī)偏好問(wèn)題，因此有關(guān)學(xué)者先后開發(fā)出Nested Logit，HEV（heteroscedastic extreme value，異方差極值模型），Probit，Mixed Logit等托運(yùn)人貨運(yùn)服務(wù)選擇行為模型，在一定程度上推動(dòng)了托運(yùn)人貨運(yùn)服務(wù)選擇行為模型的研究.研究發(fā)現(xiàn)，Logit模型和Mixed Logit模型應(yīng)用最為廣泛，主要原因在于，前者簡(jiǎn)單實(shí)用，后者功能強(qiáng)大.除此以外，Nested Logit模型由于可以有效解決不同貨運(yùn)服務(wù)的相關(guān)性問(wèn)題，因而應(yīng)用也較多，而Probit模型和HEV 模型應(yīng)用相對(duì)較少.

1.3 建模思路

一般情況下，托運(yùn)人貨運(yùn)服務(wù)選擇行為建模時(shí)首先要根據(jù)研究問(wèn)題性質(zhì)選擇適當(dāng)?shù)哪Ｐ头N類，并通過(guò)定性和定量分析，初步確定效用函數(shù)特性變量，然后構(gòu)建相應(yīng)的效用函數(shù)和選擇概率模型，根據(jù)模型特點(diǎn)設(shè)計(jì)適用的調(diào)查方法采集數(shù)據(jù)，最后借助Limdep／Nlogit，Biogeme等軟件對(duì)模型參數(shù)進(jìn)行估計(jì)和統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)，并對(duì)結(jié)果進(jìn)行分析.此外，有些問(wèn)題事先不能確定哪種模型效果更好，因此需要建立幾類模型，然后根據(jù)模型參數(shù)估計(jì)、檢驗(yàn)結(jié)果，從中選擇相對(duì)較優(yōu)的模型對(duì)問(wèn)題進(jìn)行分析.

1.4 數(shù)據(jù)來(lái)源

托運(yùn)人貨運(yùn)服務(wù)選擇行為模型的參數(shù)標(biāo)定需要一定數(shù)量的非集計(jì)數(shù)據(jù)，既有研究涉及到的非集計(jì)數(shù)據(jù)主要有RP（revealed preference，行為偏好）調(diào)查、SP（stated preference，意向偏好）調(diào)查、RP／SP融合3類.RP數(shù)據(jù)源于對(duì)托運(yùn)人的實(shí)際行為調(diào)查，數(shù)據(jù)可靠性高，但托運(yùn)人個(gè)人偏好、文化水平、專業(yè)背景等方面的差異降低了RP 數(shù)據(jù)的可靠性.再加上貨運(yùn)非集計(jì)數(shù)據(jù)采集通常會(huì)涉及貨運(yùn)價(jià)格／費(fèi)用、客戶群體等敏感信息，一般企業(yè)不愿提供，因此RP數(shù)據(jù)較難獲得.SP 數(shù)據(jù)源于對(duì)托運(yùn)人的意向行為調(diào)查，選擇方案集合明確、可操作性強(qiáng)、數(shù)據(jù)誤差可調(diào)節(jié)［3］，因而在貨運(yùn)數(shù)據(jù)采集中得到較多應(yīng)用.但與RP數(shù)據(jù)相比，SP數(shù)據(jù)存在可靠性問(wèn)題，即當(dāng)假設(shè)情況成為現(xiàn)實(shí)時(shí)，托運(yùn)人的行為是否和SP調(diào)查結(jié)果相一致的問(wèn)題.為此，一些研究者考慮采用RP／SP 融合調(diào)查技術(shù)，為托運(yùn)人貨運(yùn)服務(wù)選擇行為模型研究提供了較為豐富的數(shù)據(jù)來(lái)源.即便如此，與客運(yùn)相比，貨運(yùn)非集計(jì)數(shù)據(jù)的樣本數(shù)量仍然十分有限.分析表明，貨運(yùn)研究RP／SP 調(diào)查較少，RP 調(diào)查 次之，SP調(diào)查最多，但其樣本數(shù)遠(yuǎn)遠(yuǎn)小于RP 調(diào)查，大部分在80個(gè)以下，而且多集中在意大利、瑞士等歐洲國(guó)家.

2 托運(yùn)人貨運(yùn)服務(wù)選擇行為模型研究綜述

2.1 貨運(yùn)服務(wù)選擇影響因素識(shí)別

貨運(yùn)服務(wù)選擇影響因素的識(shí)別可以通過(guò)調(diào)查獲得，同時(shí)還可通過(guò)比較托運(yùn)人貨運(yùn)服務(wù)選擇行為模型效用函數(shù)特性變量xik的系數(shù)θk的絕對(duì)值和t檢驗(yàn)對(duì)應(yīng)的概率值pik（或t檢驗(yàn)值tik）進(jìn)行判定，如果pik＜0.05，則認(rèn)為特性變量xik對(duì)托運(yùn)人的貨運(yùn)服務(wù)選擇行為有顯著影響，此時(shí)θk的絕對(duì)值越大，說(shuō)明影響程度越高［11］.此外，還可以通過(guò)計(jì)算選擇概率直接彈性Ei，xik（式1）和交叉彈性Ei，xjk（式2），據(jù)此分析貨運(yùn)服務(wù)i的市場(chǎng)份額Pi對(duì)自身影響因素xik變化和其他貨運(yùn)服務(wù)影響因素xjk變化的敏感性，彈性值的絕對(duì)值越大，表明Pi對(duì)影響因素的變化越敏感［12］.根據(jù)所識(shí)別出的貨運(yùn)服務(wù)選擇影響因素重要程度，相關(guān)政府部門和企業(yè)可以有針對(duì)性制定改善這些影響因素的對(duì)策措施，更好地滿足托運(yùn)人的貨運(yùn)需求［2］.

式中：Ei，xik，Ei，xjk為貨運(yùn)服務(wù)i，j的直接彈性和交叉彈性；Pi，Pj為貨運(yùn)服務(wù)i，j的選擇概率（市場(chǎng)份額）；xik，xjk為貨運(yùn)服務(wù)i，j的第k個(gè)特性變量；θk為貨運(yùn)服務(wù)第k個(gè)特性變量系數(shù)；i，j為貨運(yùn)服務(wù)編號(hào).

不同地區(qū)托運(yùn)人貨運(yùn)服務(wù)選擇影響因素不同.Norojono和Young［13］的研究表明，運(yùn)輸時(shí)間、可靠性和安全性是最重要的影響因素，除此以外，托運(yùn)人在選擇鐵路運(yùn)輸服務(wù)時(shí)會(huì)考慮更多的因素，其原因在于印尼爪哇島的鐵路運(yùn)輸服務(wù)水平較低，如果降低鐵路運(yùn)費(fèi)、提高服務(wù)頻率和相應(yīng)能力，將會(huì)有更多的托運(yùn)人選擇鐵路服務(wù).Zotti和Danielis［14］指出，貨損貨差影響最大，其次是運(yùn)輸費(fèi)用和時(shí)間.Norojono和Young［15］指出，層次化信息集成法有利于數(shù)據(jù)采集和處理，服務(wù)質(zhì)量和靈活性是影響印尼爪哇島貨運(yùn)服務(wù)選擇決策的重要因素，影響服務(wù)質(zhì)量的主要是安全性和可靠性，靈活性主要取決于響應(yīng)能力.Tiwari等［16－17］利用Nested Logit模型分析班輪公司和港口的選擇問(wèn)題，結(jié)果表明，中國(guó)托運(yùn)人比較保守，更傾向于選擇中國(guó)的船公司，因?yàn)樗麄冎g有長(zhǎng)久的合作關(guān)系，并且班輪資源豐富.此外，與港口的距離，航線、班輪密度，港口設(shè)施的效率等會(huì)顯著影響托運(yùn)人的港口選擇行為.Borra和Martos［18］證實(shí)，隨著運(yùn)輸總成本的增加，外包概率增大，運(yùn)輸時(shí)間對(duì)于貨運(yùn)服務(wù)選擇幾乎沒(méi)什么影響.文獻(xiàn)［19］認(rèn)為，運(yùn)輸費(fèi)用、運(yùn)輸時(shí)間和托運(yùn)頻率對(duì)貨運(yùn)服務(wù)選擇有很重要的影響，對(duì)道路運(yùn)輸征收生態(tài)稅（ecotax）有助于歐洲貨運(yùn)市場(chǎng)結(jié)構(gòu)的平衡，海運(yùn)采用新技術(shù)可以提高自身競(jìng)爭(zhēng)力.對(duì)于采用JIT（just in time，準(zhǔn)時(shí)制）模式的公司和工業(yè)園區(qū)的公司，他們對(duì)運(yùn)輸時(shí)間及可靠性最為敏感，而公司規(guī)模和運(yùn)輸距離則基本沒(méi)有什么影響［20］.文獻(xiàn)［12］指出，運(yùn)輸費(fèi)用、時(shí)間及可靠性是影響貨運(yùn)服務(wù)選擇的重要因素，貨物批量和價(jià)值對(duì)貨運(yùn)服務(wù)選擇也有一定影響.對(duì)土耳其的托運(yùn)人而言，可靠性是最重要的影響因素，其次是運(yùn)輸費(fèi)用和時(shí)間，但其影響程度要比預(yù)期低，而貨損貨差對(duì)貨運(yùn)服務(wù)選擇決策的影響不大［21］.此外，長(zhǎng)三角地區(qū)的托運(yùn)人到港口的距離是影響程度最大的因素，該因素對(duì)連云港的市場(chǎng)份額影響最大，對(duì)張家港的影響最小；港口班輪掛靠量是影響港口市場(chǎng)份額的次要因素，該因素對(duì)上海港市場(chǎng)份額影響最大，對(duì)南京、張 家 港 和 南 通 的 影 響 相 對(duì) 較 ?。?2］.Li 和Hensher［23］認(rèn)為，托運(yùn)人貨運(yùn)服務(wù)的選擇往往受到一系列心理因素的影響，其中之一就是對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的態(tài)度，由此建立了包含風(fēng)險(xiǎn)態(tài)度參數(shù)的模型，并證實(shí)了該模型優(yōu)于不考慮風(fēng)險(xiǎn)影響的模型，托運(yùn)人更傾向于規(guī)避風(fēng)險(xiǎn).

不同類別托運(yùn)人貨運(yùn)服務(wù)選擇影響因素不同.Feo等［24］認(rèn)為，托運(yùn)人貨運(yùn)服務(wù)選擇受貨物品類影響，低附加值貨物受運(yùn)輸成本影響最大，高附加值貨物則主要受服務(wù)質(zhì)量（比如運(yùn)輸時(shí)間）影響；海運(yùn)成本降低1%，農(nóng)產(chǎn)品和陶瓷制品的近海運(yùn)輸市場(chǎng)份額將分別提高0.593%和0.407%，道路運(yùn)輸費(fèi)用提高1%，農(nóng)產(chǎn)品和陶瓷制品的近海運(yùn)輸市場(chǎng)份額將分別提高0.962%和1.075%；海運(yùn)時(shí)間減少1%，車輛零部件和家用電器的近海運(yùn)輸市場(chǎng)份額將分別提高1.380%和0.874%.Patterson等［25］指出，第三方物流企業(yè)對(duì)多式聯(lián)運(yùn)的偏見比終端托運(yùn)人（end shipper）更大，而且運(yùn)輸費(fèi)用、可靠性和貨損風(fēng)險(xiǎn)對(duì)第三方物流企業(yè)的影響比對(duì)終端托運(yùn)人的影響要大得多.Arunotayanun 和Polak［26］研 究 證 實(shí)，運(yùn) 輸 費(fèi)用、時(shí)間、服務(wù)質(zhì)量、靈活性、服務(wù)頻率和貨物價(jià)值對(duì)不同品類貨物托運(yùn)人的貨運(yùn)服務(wù)選擇影響程度各不相同，而且對(duì)同一品類貨物托運(yùn)人的影響也存在一定程度的差異.

2.2 貨運(yùn)服務(wù)潛在市場(chǎng)份額預(yù)測(cè)

以Logit模型為例，按照2.2建模思路求得各特性變量系數(shù)θk（比如運(yùn)輸價(jià)格／費(fèi)用、運(yùn)輸時(shí)間、可靠性、服務(wù)頻率、損失風(fēng)險(xiǎn)等），當(dāng)貨運(yùn)服務(wù)i的特性變量值xik發(fā)生變化時(shí)，根據(jù)式（3）可以計(jì)算貨運(yùn)服務(wù)i的選擇概率Pi，據(jù)此評(píng)估貨運(yùn)服務(wù)的競(jìng)爭(zhēng)力和運(yùn)輸政策的預(yù)期效果，了解新貨運(yùn)服務(wù)的潛在需求.Probit，Nested Logit和Mixed Logit模型選擇概率的計(jì)算可參考文獻(xiàn)［15，27－29］.

式中：Pi為貨運(yùn)服務(wù)i的選擇概率（市場(chǎng)份額）；θk為貨運(yùn)服務(wù)第k個(gè)特性變量的系數(shù)；xjk，xjk為貨運(yùn)服務(wù)i，j的第k個(gè)特性變量；i，j為貨運(yùn)服務(wù)編號(hào).

按照這種方法，文獻(xiàn)［30］利用西西里卡車司機(jī)SP 調(diào)查數(shù)據(jù)建立Nested Logit 模型，結(jié)果顯示GUPTPP（General Urban Public Transport Plan of Palermo，巴勒莫城市公交總體規(guī)劃）的實(shí)施將緩解港口集疏運(yùn)交通擁堵問(wèn)題，減少Ro－Ro（roll－on／rolloff，滾裝）運(yùn)輸時(shí)間0.5h，從而使西西里到意大利北部的Ro－Ro運(yùn)輸市場(chǎng)份額提高2.86%；此外，西西里至腹地快速通道的開通將使Ro－Ro運(yùn)輸繞過(guò)城市交通，減少Ro－Ro運(yùn)輸時(shí)間1.16h，從而使西西里到意大利北部的Ro－Ro運(yùn)輸市場(chǎng)份額提高6.72%.張戎等［31］利用運(yùn)單數(shù)據(jù)建立了Logit模型，預(yù)測(cè)2010年陜西省進(jìn)出口集裝箱由鐵路至上海運(yùn)輸鏈的市場(chǎng)份額為32%，鐵路運(yùn)價(jià)下浮30%將使陜西省進(jìn)出口集裝箱由鐵路至上海運(yùn)輸鏈的市場(chǎng)份額提高15%左右.Patterson等［32］根據(jù)魁北克市—溫莎運(yùn)輸通道托運(yùn)人SP調(diào)查數(shù)據(jù)建立了Mixed Logit模型，據(jù)此預(yù)測(cè)了8種情景下公路運(yùn)輸和多式聯(lián)運(yùn)的市場(chǎng)份額，并對(duì)其產(chǎn)生的CO2排放量進(jìn)行了估算，當(dāng)多式聯(lián)運(yùn)與公路運(yùn)輸服務(wù)水平相當(dāng)且公路費(fèi)用提高20%時(shí)，CO2排放量可減少0.484Mt.Samimi等［33－34］根據(jù)伊利諾州立大學(xué)的貨流調(diào)查數(shù)據(jù)建立Logit模型，分析油價(jià)變動(dòng)對(duì)公路、鐵路市場(chǎng)份額的影響，結(jié)果表明油價(jià)上升150%～200%，大約有7%的貨物從公路轉(zhuǎn)移到鐵路.張戎等［35］考慮國(guó)際集裝箱港口和內(nèi)陸運(yùn)輸方式的選擇問(wèn)題，根據(jù)義烏市國(guó)際集裝箱托運(yùn)人RP／SP調(diào)查數(shù)據(jù)，建立了Nested Logit模型，預(yù)測(cè)義烏開通至上海、寧波的鐵路集裝箱五定班列且運(yùn)價(jià)下浮10%的情況下，義烏市的集裝箱海鐵聯(lián)運(yùn)比例將提高到73.2%.

此外，方琪根等［36］考慮到安全是最基本的要素，用Vi＝Si（θ1ti＋θ2Ei＋θ3Hi）表示綜合考慮運(yùn)輸方式i安全性Si、快速性ti、經(jīng)濟(jì)性Ei和方便性Hi等特性變量的廣義費(fèi)用，θ1，θ2，θ3為各特性變量的系數(shù)，據(jù)此建立了“三西”（山西、陜西、內(nèi)蒙古西部）地區(qū)煤炭運(yùn)輸通道運(yùn)輸方式競(jìng)爭(zhēng)力模型，預(yù)測(cè)得到新開通貨運(yùn)專線的市場(chǎng)份額為38.16%，其中由公路轉(zhuǎn)移19.57%，既有鐵路轉(zhuǎn)移18.59%.

2.3 貨運(yùn)服務(wù)質(zhì)量屬性價(jià)值估算

這類研究一般通過(guò)計(jì)算貨運(yùn)服務(wù)質(zhì)量屬性與運(yùn)輸費(fèi)用的替代率，估算貨運(yùn)服務(wù)質(zhì)量屬性的貨幣價(jià)值，以了解托運(yùn)人的支付／接受意愿，評(píng)估貨運(yùn)基礎(chǔ)設(shè)施和政策措施的預(yù)期經(jīng)濟(jì)效益［37］.關(guān)宏志等［38］、王孝坤［39］以Logit模型為例，推導(dǎo)出單位運(yùn)量貨物時(shí)間價(jià)值υs的計(jì)算公式為υs＝θs／θc，其中θs，θc分別為運(yùn)輸時(shí)間特性變量xs和運(yùn)輸費(fèi)用特性變量xc的系數(shù).可靠性／準(zhǔn)時(shí)性、服務(wù)頻率、貨損貨差等貨幣價(jià)值計(jì)算與此類似，只要把運(yùn)輸時(shí)間特性變量換作相應(yīng)的質(zhì)量屬性變量即可.Nested Logit，Mixed Logit模型貨運(yùn)服務(wù)質(zhì)量屬性價(jià)值的估算方法可分別參考文獻(xiàn)［40］和文獻(xiàn)［41－43］.

首先，不同品類和運(yùn)輸距離的貨物其貨運(yùn)服務(wù)質(zhì)量屬性價(jià)值各不相同.Wigan等［44］以澳大利亞托運(yùn)人SP調(diào)查數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，建立Logit模型，得出整車運(yùn)輸中每托盤貨物的時(shí)間價(jià)值分別為0.66澳元·h－1（城際線路，1 000km 以上）和1.30澳元·h－1（市域線路，100km 以內(nèi)），可靠性提高1個(gè)百分點(diǎn)，托運(yùn)人的支付意愿分別為2.56澳元和1.25澳元.關(guān)宏志等［38］使用1985—1987年“第2回京阪神（京都、大阪、神戶）都市圈物資流動(dòng)調(diào)查”數(shù)據(jù)，建立Logit模型估算出京阪神—北海道、京阪神—東京兩條運(yùn)輸通道所有貨物的時(shí)間價(jià)值分別為198日元·（t·h）－1和531日元·（t·h）－1，部分貨物的時(shí)間價(jià)值分別為365 日元·（t·h）－1和617 日元·（t·h）－1，并指出城市間的距離、經(jīng)濟(jì)聯(lián)系和貨物品種對(duì)貨物時(shí)間價(jià)值都會(huì)產(chǎn)生影響.Rudel［45］對(duì)瑞士35家批發(fā)、食品公司的物流經(jīng)理進(jìn)行了SP 調(diào)查，建立Logit模型證明貨物的時(shí)間價(jià)值會(huì)隨著運(yùn)輸距離的增加而減少，對(duì)于某運(yùn)輸距離189km 的貨物而言，其時(shí)間價(jià)值為2.23瑞士法郎·（t·h）－1，準(zhǔn)時(shí)性提高1個(gè)百分點(diǎn)，托運(yùn)人的支付意愿為6.65瑞士法郎·t－1.Beuthe和Bouffioux［46］根據(jù)比利時(shí)113 家物流企業(yè)和貨代公司SP 調(diào)查數(shù)據(jù)建立Logit模型測(cè)算出300～700km 內(nèi)貨物時(shí)間價(jià)值和可靠性支付意愿最高，分別為0.009 7歐元·（t·h）－1和0.020 4歐元·t－1，超過(guò)1 300km 貨物時(shí)間價(jià)值和可靠性支付意愿分別為0.000 9歐元·（t·h）－1和0.001 8歐元·t－1；化學(xué)藥品的時(shí)間價(jià)值和可靠性支付意愿要比一般金屬制品分別高0.004 0歐元·（t·h）－1和0.010 8歐元·t－1.Rich 等［40］研究顯示，其國(guó)內(nèi)普通貨物的時(shí)間價(jià)值最高，為3.18 歐元·t－1，木材、織物、紙、化工品等貨物的時(shí)間價(jià)值最低，為0.54歐元·t－1.

其次，不同生產(chǎn)模式下貨運(yùn)服務(wù)質(zhì)量屬性價(jià)值也有差異.根據(jù)Bolis和Maggi的研究［47－48］，傳統(tǒng)生產(chǎn)方式下貨物的時(shí)間價(jià)值分別為1.15瑞士法郎·（t·h）－1，訂貨提前期減少1h，托運(yùn)人的支付意愿為0.37瑞士法郎·t－1；而采用JIT 生產(chǎn)模式的貨物時(shí)間價(jià)值則為2.25瑞士法郎·（t·h）－1，訂貨提前期減少1h，托運(yùn)人的支付意愿為1.75瑞士法郎·t－1，采用JIT 模式的貨物時(shí)間價(jià)值和靈活性支付意愿都要高于傳統(tǒng)生產(chǎn)模式.

文獻(xiàn)［49－50］認(rèn)為，傳統(tǒng)Logit模型假設(shè)貨運(yùn)服務(wù)價(jià)格和服務(wù)質(zhì)量屬性對(duì)所有托運(yùn)人的效用相同，這往往會(huì)高估貨運(yùn)服務(wù)質(zhì)量屬性價(jià)值，而在效用函數(shù)中引入分段函數(shù)后，可使模型估計(jì)結(jié)果更加切合實(shí)際.文獻(xiàn)［51］實(shí)證研究表明，在效用函數(shù)中引入分段函數(shù)后，貨物時(shí)間價(jià)值從37.4歐元·（t·d）－1降為10.4歐元·（t·d）－1，準(zhǔn)時(shí)性提高1個(gè)百分點(diǎn)時(shí)托運(yùn)人的支付意愿從0.5歐元·t－1降為0.3歐元·t－1.Rotaris等［52］通過(guò)比較對(duì)數(shù)變換、冪級(jí)數(shù)變換、Box－Cox變換、分段函數(shù)、對(duì)數(shù)變換與分段函數(shù)結(jié)合等5類非線性效用函數(shù)形式Logit模型參數(shù)估計(jì)結(jié)果，最終得出運(yùn)費(fèi)率對(duì)數(shù)變換和運(yùn)輸時(shí)間與準(zhǔn)時(shí)性分段函數(shù)相結(jié)合的Logit模型效果最好，并據(jù)此估算出貨物時(shí)間價(jià)值、可靠性價(jià)值.結(jié)果顯示，運(yùn)輸時(shí)間一定時(shí)，貨物時(shí)間價(jià)值隨著運(yùn)費(fèi)率提高而增加；當(dāng)運(yùn)費(fèi)率一定時(shí)，運(yùn)輸時(shí)間在18h以內(nèi)時(shí)貨物時(shí)間價(jià)值最高，其次為運(yùn)輸時(shí)間為超過(guò)96h的貨物，運(yùn)輸時(shí)間為18～96h的貨物時(shí)間價(jià)值最低；當(dāng)準(zhǔn)時(shí)性超過(guò)80%時(shí)，準(zhǔn)時(shí)性每提高1個(gè)百分點(diǎn)，隨著運(yùn)費(fèi)率的提高，其可靠性價(jià)值從0.3歐元·t－1增加到10.0歐元·t－1.

除此以外，還有許多學(xué)者開發(fā)出Mixed Logit模型分析貨運(yùn)服務(wù)質(zhì)量屬性價(jià)值的異質(zhì)性（Heterogeneity）.結(jié)果見表1.從表1可以看出，不同地區(qū)、不同托運(yùn)人的貨物時(shí)間價(jià)值和可靠性價(jià)值差異性較大，其中參考點(diǎn)變化也會(huì)影響時(shí)間價(jià)值和可靠性價(jià)值［56］.

表1 貨運(yùn)服務(wù)質(zhì)量屬性價(jià)值異質(zhì)性Tab.1 Heterogeneity in value of freight service quality attributes

3 結(jié)論與展望

自20世紀(jì)70年代以來(lái)，隨著隨機(jī)效用理論的發(fā)展，托運(yùn)人貨運(yùn)服務(wù)選擇行為模型的研究在變量選取、模型開發(fā)、數(shù)據(jù)采集等方面取得了豐碩的成果.然而，貨運(yùn)系統(tǒng)較為復(fù)雜，貨運(yùn)服務(wù)選擇決策主體多樣，決策準(zhǔn)則也各不相同.不僅如此，他們對(duì)各種貨運(yùn)服務(wù)的認(rèn)知及其自身習(xí)慣、供應(yīng)鏈其他成員要求等也會(huì)對(duì)其貨運(yùn)服務(wù)選擇決策產(chǎn)生影響，這在既有研究中考慮較少.尤其是隨著第三方物流業(yè)的快速發(fā)展，貨代、物流公司等第三方托運(yùn)人在貨運(yùn)服務(wù)選擇中所起的作用愈加突出，但有關(guān)第三方托運(yùn)人的貨運(yùn)服務(wù)選擇行為研究則較少.因貨物品類繁多，不同品類貨物自身價(jià)值、時(shí)間價(jià)值和物理化學(xué)性質(zhì)等各不相同，對(duì)貨運(yùn)服務(wù)的要求也千差萬(wàn)別，因此需要根據(jù)貨物特征進(jìn)行分類研究，但貨運(yùn)非集計(jì)數(shù)據(jù)的匱乏一定程度上阻礙了此類研究的發(fā)展.其原因主要在于，被調(diào)查對(duì)象常常擔(dān)心泄露商業(yè)秘密而不愿接受調(diào)查，即便同意接受調(diào)查，他們也只熟悉自己經(jīng)常使用的貨運(yùn)服務(wù)信息，而對(duì)其他可選貨運(yùn)服務(wù)的價(jià)格和服務(wù)水平則知之甚少.此外，既有研究大多是關(guān)于貨運(yùn)方式的選擇問(wèn)題，也有部分研究港口和運(yùn)輸方式的選擇問(wèn)題、港口和遠(yuǎn)洋承運(yùn)人的選擇問(wèn)題，但對(duì)包含遠(yuǎn)洋承運(yùn)人、港口、內(nèi)陸運(yùn)輸方式的聯(lián)合選擇問(wèn)題在既有研究中卻鮮有提及.

綜上分析，未來(lái)托運(yùn)人貨運(yùn)服務(wù)選擇行為模型需在以下方面進(jìn)一步研究：①綜合考慮貨運(yùn)服務(wù)、貨物、托運(yùn)人等特征對(duì)托運(yùn)人貨運(yùn)服務(wù)選擇決策的影響，科學(xué)地進(jìn)行貨運(yùn)方式選擇和貨運(yùn)需求分析，最終達(dá)到節(jié)約企業(yè)成本，提升企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力，降低社會(huì)物流成本的目的.②利用電話、Email、訪談、問(wèn)卷、網(wǎng)絡(luò)調(diào)查等多種手段，以獲取更豐富、更可靠的RP／SP 數(shù)據(jù)，為建模研究奠定堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ).③更多地研究貨代、物流企業(yè)等第三方托運(yùn)人的貨運(yùn)服務(wù)選擇行為，以判別第三方托運(yùn)人與終端托運(yùn)人在貨運(yùn)服務(wù)選擇行為方面的差異，進(jìn)而為承運(yùn)人細(xì)分市場(chǎng)、設(shè)計(jì)差別化產(chǎn)品提供理論依據(jù).④對(duì)于國(guó)際貨物而言，研究終端托運(yùn)人和第三方托運(yùn)人的內(nèi)陸段運(yùn)輸方式、港口、海運(yùn)承運(yùn)人聯(lián)合選擇行為，可知悉第三方托運(yùn)人與終端托運(yùn)人的交互影響情況，并可實(shí)現(xiàn)對(duì)托運(yùn)人內(nèi)陸段運(yùn)輸方式、港口、海運(yùn)承運(yùn)人所構(gòu)成的運(yùn)輸鏈的系統(tǒng)分析，使研究成果更加切合實(shí)際情況.⑤比較研究效用函數(shù)結(jié)構(gòu)和隨機(jī)參數(shù)分布形式對(duì)模型結(jié)果的影響，以探究哪一種效用函數(shù)結(jié)構(gòu)和隨機(jī)參數(shù)分布形式所建立的模型擬合度最好，進(jìn)而以該種效用函數(shù)結(jié)構(gòu)和隨機(jī)參數(shù)分布形式建立的模型分析托運(yùn)人的貨運(yùn)服務(wù)選擇行為，將會(huì)更好地描述托運(yùn)人的行為特征，從而為貨運(yùn)設(shè)施和政策措施的預(yù)期效果評(píng)估提供定量化分析工具.

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