王偉，鄭長江

(河海大學 土木與交通學院，江蘇 南京 210098)*

0 引言

近年來，隨著我國城市城鎮(zhèn)化水平的不斷提高，人口向大城市聚集的趨勢越發(fā)明顯，這使得道路交通資源本來就十分稀缺的大城市、特大城市的交通狀況雪上加霜［1］.解決交通擁堵的主要途徑有兩條:第一，在老城區(qū)的基礎(chǔ)上重新規(guī)劃城市布局，第二，采用新技術(shù)新措施以達到改善交通擁堵的現(xiàn)狀［2］.交通擁堵收費政策是通過對進入規(guī)律性的擁堵區(qū)域機動車輛收取一定的費用，以改變出行者的出行方式.

1 出行方式調(diào)查

北京二環(huán)內(nèi)區(qū)域既是首都政治中心，又是商業(yè)、辦公、科教等多種性質(zhì)用地集聚的經(jīng)濟中心，因此，考慮將北京二環(huán)內(nèi)設(shè)置為假定的擁堵收費區(qū)域.在擁堵收費政策下，不同出行需求特征的出行者所受到的影響性質(zhì)有所不同，可根據(jù)受訪者的出行起訖點分布和出行目的特征，將受訪者人群分類，本文僅對內(nèi)外-通勤出行進行研究.

采用分層抽樣策略對對內(nèi)外-通勤類對象人群進行調(diào)查.研究建議，每類別段達到50～100個樣本數(shù)更為合適［3］.考慮到調(diào)查精度要求和實際條件限制，本論文擬定各重點研究類別樣本數(shù)達到50以上.采用網(wǎng)絡(luò)調(diào)查的形式［4］，調(diào)查目標人群為在早晚高峰時段(早:7∶00 ～9∶00，晚 4∶30 ～6∶30)開車進入北京二環(huán)內(nèi)區(qū)域的人群，為期一個月，共收集數(shù)據(jù)樣本217個，其中有效樣本量215個，數(shù)據(jù)有效率為99%左右，有效率較高.其中起訖點僅有一個在收費區(qū)域內(nèi)的通勤出行者即內(nèi)外通勤類樣本70＞50，總量占有效樣本的33%，滿足樣本目標.

2 擁堵收費條件下的內(nèi)外通勤類出行方式選擇

從出行選擇結(jié)果來看，實施擁堵收費政策后僅有約34%的受調(diào)查者仍然選擇“開車付費”，其他66%的受調(diào)查者均轉(zhuǎn)向了其他方式出行［5］，其中選擇“轉(zhuǎn)向公交出行”的占比最高為37%.可以看出，由于該類出行的起訖點的特殊性，即出行者無法通過駕車繞路出行方式避免繳費.

選取MNL模型［6］特性變量可分為出行者社會經(jīng)濟屬性以及出行方式屬性兩類，其中，出行者社會經(jīng)濟屬性特性變量包括年齡、性別、職業(yè)、家庭收入、對目前交通現(xiàn)狀的看法、是否有需接送其上下學的孩子以及是否有交通補貼等.出行方式屬性特性變量，按照小汽車、公共交通以及自行車三種方式設(shè)定.年齡:20歲以下為1，21～30歲為2，31～40歲為3，41～50歲為 4，50歲以上為 5;性別:男為1，女為2;職業(yè):公務(wù)員為1，企事業(yè)單位職員為2，私營企業(yè)主或個體經(jīng)營者為3，待業(yè)/下崗/其他為4;家庭年收入:10萬以下為1，10～15萬為2，15～20萬為3，20～30萬為4，30萬以上為5;對目前交通現(xiàn)狀的看法:十分通暢為1，偶爾會交通擁堵為2，經(jīng)常會交通擁堵為3;是否有孩子:有為1，無為2;是否有交通補貼:有為1，無為 2［7］.

構(gòu)建小汽車費用因子carfare，并利用該因子繼續(xù)進行建模計算，該因子的具體表達式如式(1)，將調(diào)查數(shù)據(jù)帶入模型，計算結(jié)果如表1所示.

表1 擁堵收費政策影響下的內(nèi)外－通勤模型結(jié)果表

開車付費:

錯時避費:

繞路避費: V3n=-11.140 5

轉(zhuǎn)向公交出行:

轉(zhuǎn)向自行車出行:

由表1知，常量 1、2、4、age、gender、income、feel、carfare、ln(cardistance)、ln(fuel cost) 以 及walk distance的t檢驗值的絕對值均在1以上，說明以上各變量對內(nèi)外通勤類出行方式選擇模型具有顯著影響［8］.通過比對實際調(diào)查到的受訪者出行方式選擇結(jié)果與模型計算所得結(jié)果，可以得出模型的命中率，經(jīng)計算，本模型的命中率為79.4%.模型的擬合優(yōu)度比ρ2=0.483，模型精度隨擬合優(yōu)度增大而升高.

3 內(nèi)外－通勤類模型分析

3.1 基于內(nèi)外－通勤類模型的關(guān)鍵因子分析

非集計Logit模型認為，在模型各選擇枝的效用函數(shù)中對效用值影響最大的因素即為關(guān)鍵因子［9］.對參數(shù)的估計是通過Trans CAD軟件實現(xiàn)的，即影響程度量級較大的變量即為影響出行者出行方式選擇的關(guān)鍵因子，關(guān)鍵因子計算結(jié)果如表2所示.

由表2知，在開車付費所對應(yīng)的6個變量當中，income和feel對效用值影響的變化范圍最大，且其對效用值的影響最大絕對值較大.因此，income和feel為該模型的關(guān)鍵因子，其中家庭收入越大則出行者選擇開車付費的可能性越大，而對交通現(xiàn)狀看法越糟糕則出行者放棄開車付費轉(zhuǎn)向其他出行方式的可能性越大.

表2 內(nèi)外－通勤類模型變量對選擇枝效用值的影響程度表

3.2 基于內(nèi)外－通勤類模型的敏感性分析

調(diào)查數(shù)據(jù)顯示，目前北京市小汽車通勤出行者的停車費用平均值約為65元/天，該類通勤者的平均月收入為5 843元，燃油費用平均值約為15元/天，各擁堵費用占比下出行方式變化如圖1所示.

圖1 各擁堵費用占比下出行方式變化圖

由圖1可見，隨著擁堵費用在小汽車出行總費用中的占比增加，開車付費方式比例基本呈現(xiàn)線性下降趨勢，自行車出行、錯時避費出行以及公交出行的方式比例均呈現(xiàn)不同程度的線性上升趨勢，另外繞路避費方式比例始終為0.

圖2為在各種收費標準下，內(nèi)外-通勤類出行的方式比例變化圖.由于擁堵收費的主要目的是減少小汽車方式的集中出行，因此，敏感性分析中重點關(guān)注擁堵費用的增加對小汽車出行方式比例的影響.開車付費方式比例隨擁堵費用變化的趨勢線擬合公式為:

圖2 各收費標準下出行方式比例變化圖

敏感性系數(shù)計算式如下［10］:

式中，ΔQ為模型輸出值變化量;Q0為模型輸出值;ΔP為變動因素變化量;P0為變動因素水平.

若|Ed|＞1，則表明變動因素值的變化會引起大的模型輸出值變化，敏感性高;若|Ed|＜1，敏感性低.利用式(1)、(2)，可以得出各擁堵費用水平下的敏感性系數(shù)絕對值變化圖，如圖3所示.

圖3 基于內(nèi)外－通勤類模型的敏感性分析圖

由圖3知，擁堵費用在5～100元范圍內(nèi)，敏感性系數(shù)絕對值均小于1，表明擁堵費用對內(nèi)外-通勤類出行者的小汽車方式選擇比例敏感性低，擁堵費用的增加對其小汽車方式選擇比例影響較小.另外，敏感性系數(shù)曲線呈現(xiàn)先上升后下降的趨勢;擁堵費用在53～70元范圍所對應(yīng)的敏感性系數(shù)絕對值大于0.5，相對較高，其中53～60元最為敏感，敏感性系數(shù)絕對值約為0.55;敏感性系數(shù)絕對值的最小值在擁堵費用x=100處取得，為0，此時小汽車方式比例將達到最低值14.9%，若擁堵費用超過100元再繼續(xù)增加并不能使得小汽車方式比例進一步減少.

4 結(jié)論

本文采用SP調(diào)查方法以及網(wǎng)絡(luò)調(diào)查的方式，根據(jù)北京市現(xiàn)狀城市交通的實際特點和擁堵收費政策的實施目的，以北京二環(huán)以內(nèi)設(shè)為假定的收費區(qū)域，建立了擁堵收費影響下的交通出行方式選擇模型，經(jīng)關(guān)鍵因子分析發(fā)現(xiàn):對于內(nèi)外-通勤類出行對象，擁堵收費的實施將主要對低收入且不滿交通現(xiàn)狀者產(chǎn)生影響，使其放棄開車出行，從而減少收費區(qū)域的交通擁擠程度.

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