付學(xué)梅，雋志才

(1.山東大學(xué)管理學(xué)院，濟(jì)南250100；2.上海交通大學(xué)安泰經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院，上海200030)

0 引 言

共享單車作為“互聯(lián)網(wǎng)+交通運(yùn)輸”的產(chǎn)物，用手機(jī)即可完成借車、繳費(fèi)、還車等全過程，其靈活便捷性能夠有效解決城市交通“最后一公里”問題.以共享單車行業(yè)標(biāo)桿——摩拜為例，2016年4月在上海投入運(yùn)營(yíng)，一年多的時(shí)間內(nèi)，摩拜單車在全球近百個(gè)城市投放了超過500萬(wàn)輛，日均騎行量超過2 000 萬(wàn)次.學(xué)者同時(shí)開展了相關(guān)研究：Fisherman等[1]提出通過規(guī)劃自行車道，提升自行車的通行優(yōu)先級(jí)和增加自行車網(wǎng)點(diǎn)等措施提高自行車相對(duì)于小汽車在出行時(shí)間及方便性方面的競(jìng)爭(zhēng)力.Martin等[2]研究表明共享單車對(duì)公交客流量的影響取決于所在城市或居住區(qū)的環(huán)境，替代效應(yīng)更可能發(fā)生在土地利用密集度高的區(qū)域；在土地利用比較松散的區(qū)域，共享單車可能成為前往/離開公交車站的工具，即兩種交通方式的集成使用.季彥婕等[3]研究了共享單車對(duì)小汽車出行的影響，發(fā)現(xiàn)共享單車更可能在短途出行中替代小汽車.袁朋偉等[4]采用Nested Logit模型研究了共享單車選擇行為的影響因素.

本文基于上海市摩拜單車一個(gè)星期的騎行數(shù)據(jù)，深入挖掘共享單車騎行數(shù)據(jù)背后隱藏的行為模式，揭示城市居民騎行規(guī)律.主要包括：基于騎行開始時(shí)間和單次騎行時(shí)長(zhǎng)的時(shí)間模式研究，基于騎行特征的騎行者分類，基于赫希曼指數(shù)(Herfindahl-Hirschman Index, HHI)的騎行規(guī)律性評(píng)價(jià).

1 騎行數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)分析

以上海市摩拜單車2016年8月22日(星期一)～28日(星期日)的騎行數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)分析共享單車的使用模式.選擇這個(gè)時(shí)間段主要是因?yàn)椋孩偎x時(shí)間為摩拜單車在上海市投放的第5個(gè)月，上海市民已熟知并接受共享單車這一互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的新生事物；②大量現(xiàn)有研究表明一個(gè)星期是出行行為分析的理想時(shí)長(zhǎng)，因?yàn)槿藗兺ǔＣ恐苤貜?fù)他們之前的活動(dòng)和出行；③經(jīng)查詢，該段時(shí)間內(nèi)以多云、微風(fēng)為主，并無(wú)惡劣天氣出現(xiàn)，可相對(duì)排除極端天氣狀況對(duì)騎行行為的影響.雖然不同季節(jié)、時(shí)間段的騎行模式可能略有差別，但本文不作對(duì)比，著重挖掘共享單車騎行行為在時(shí)間維度上的特征.原始數(shù)據(jù)中出行時(shí)長(zhǎng)少于1 min，或超過90 min的記錄被刪除，約占數(shù)據(jù)記錄總數(shù)的0.9%，最終，301 811次摩拜騎行被用于分析.

1.1 騎行開始時(shí)間

將1 d中的24 h分為96個(gè)時(shí)間段，即從00:00-24:00，每15 min為一段，分別統(tǒng)計(jì)每個(gè)時(shí)間段內(nèi)摩拜單車開始騎行的數(shù)量，如圖1所示.

從圖1(a)可看出：共享單車騎行開始時(shí)間的日統(tǒng)計(jì)在星期一～星期五非常相似，反映了工作日的特征，早晚高峰的大致時(shí)間為07:45-09:00，17:45-18:45；晚高峰期間共享單車的使用數(shù)量更大，表明晚高峰交通量更為集中，這可能是因?yàn)槿藗兿掳嗪蟾敢馐褂霉蚕韱诬囃獬鲂蓍e；中午11:30-13:00期間有一個(gè)小波峰，對(duì)應(yīng)午休時(shí)間的出行；星期五大部分時(shí)段的騎行數(shù)量多于其他工作日的對(duì)應(yīng)時(shí)段，尤其17:15 之后，這是因?yàn)樾瞧谖迨敲恐芄ぷ魅盏淖詈笠惶?，人們傾向于下班后與朋友、同事、家人等外出小聚.

從圖1(b)可看出：共享單車的騎行統(tǒng)計(jì)在周末則完全不同，僅星期日17:15-19:30 期間出現(xiàn)了一個(gè)小波峰，而星期六整日各時(shí)段的騎行總量沒有明顯差別.這是因?yàn)橹苣┤藗兛梢宰杂砂才艜r(shí)間，非高峰時(shí)段的騎行量比工作日非高峰時(shí)段大.

1.2 騎行時(shí)長(zhǎng)

分別計(jì)算每條記錄的騎行時(shí)長(zhǎng)，統(tǒng)計(jì)不同時(shí)長(zhǎng)對(duì)應(yīng)共享單車的騎行總量，即(0,5]min，(5,10]min，(10,15]min 等，如圖2 所示.可知：一個(gè)星期內(nèi)，每天的騎行時(shí)長(zhǎng)分布相差不多，(5,10]min的騎行數(shù)量較多；隨著騎行時(shí)間的增加，騎行數(shù)量逐漸減少；工作日和周末仍存在細(xì)微的差別.具體而言，工作日47.0%的騎行短于10 min，很可能是由于人們?cè)诠ぷ魅罩饕诩遗c公交站的往返間使用共享單車，即用于解決公共交通的“最后一公里”問題.周末大于20 min 的騎行(30.3%)多于工作日(24.2%)，此時(shí)共享單車可能用于前往最終目的地或稍遠(yuǎn)距離的換乘.

簡(jiǎn)單總結(jié)：周末人們騎行共享單車的平均時(shí)間(18 min)要比工作日(15 min)稍長(zhǎng)；共享單車在一個(gè)星期內(nèi)不同時(shí)間扮演的角色不同，工作日可能更多用于短距離換乘，周末的時(shí)間安排相對(duì)自由，長(zhǎng)時(shí)間騎行(騎向終點(diǎn)或長(zhǎng)距離換乘)成為可能.

圖1 共享單車的騎行開始時(shí)間Fig.1 Biking start time on weekdays and weekends

2 共享單車騎行者分類與騎行規(guī)律分析

以騎行者為研究對(duì)象，對(duì)每一騎行者在1 d內(nèi)的多次騎行進(jìn)行聯(lián)合分析.

2.1 騎行者分類

對(duì)騎行者分類主要用于觀測(cè)部分騎行者的日騎行行為是否與其他騎行者之間存在顯著差異.將1 d 劃分為48 個(gè)時(shí)段，即每30 min 為一段.對(duì)于每一個(gè)騎行者，如果他在某一時(shí)段內(nèi)開始使用共享單車，則該時(shí)段的狀態(tài)為“1”，否則為“0”.也就是說，僅根據(jù)騎行的開始時(shí)間來標(biāo)定每個(gè)時(shí)段的狀態(tài)，而非騎行的持續(xù)時(shí)間；狀態(tài)“1”表示在特定時(shí)段內(nèi)，至少使用過1 次共享單車，而非使用共享單車的次數(shù).表1 為用于分類的騎行狀態(tài)示例，如編號(hào)為3的騎行者在8月22日上午06:30-07:00，07:30-08:00，08:30-09:00這3個(gè)時(shí)段內(nèi)均騎行共享單車.

圖2 共享單車的騎行時(shí)長(zhǎng)Fig.2 Biking duration on weekdays and weekends

表1 共享單車騎行狀態(tài)示例Table 1 Example of bike-sharing use for classification

采用K-均值聚類對(duì)騎行人群進(jìn)行分類，以“Cosine”距離標(biāo)定每對(duì)騎行記錄之間的距離，即

式中：cos(A,B)表示騎行者A和B之間的Cosine距離；TAi和TBi分別表示騎行者A和B的每一條騎行記錄；m為1 d中的48個(gè)時(shí)段，i為對(duì)應(yīng)時(shí)段索引.

“Cosine”距離將1 d中的48個(gè)狀態(tài)視為向量，計(jì)算向量與向量之間的總體距離，而非單獨(dú)計(jì)算每?jī)蓚€(gè)騎行者對(duì)應(yīng)時(shí)段狀態(tài)間的距離.Davies-Bouldin (DBI)，Calinski-Harabasz，以及Silhouette系數(shù)被同時(shí)用來決定最佳組數(shù)，3 個(gè)指標(biāo)值越大，表示聚類結(jié)果越優(yōu).3 個(gè)指標(biāo)值均顯示，工作日每天騎行人群的聚類數(shù)為2，周末每天騎行人群的聚類數(shù)為3.選取星期一和星期六的聚類結(jié)果進(jìn)行對(duì)比分析，且聚類結(jié)果根據(jù)每組組數(shù)進(jìn)行平衡，如圖3和圖4所示.

圖3 星期一兩個(gè)騎行群組的對(duì)比Fig.3 Comparison of biking behavior between two groups of Monday

盡管3 項(xiàng)指標(biāo)均表明星期一的騎行者能夠被聚類為兩個(gè)群組，但兩組騎行開始時(shí)間和騎行時(shí)長(zhǎng)并沒有像星期六的3 個(gè)群組間表現(xiàn)出特別顯著的差異，這是因?yàn)楣ぷ魅沾蟛糠烛T行者的時(shí)間安排比較固定，上下班時(shí)間趨近.群組2 對(duì)應(yīng)的兩個(gè)高峰時(shí)段要比群組1 的高峰時(shí)段早開始.盡管兩個(gè)群組之間騎行時(shí)長(zhǎng)分布并無(wú)顯著差別，但群組2使用共享單車的時(shí)長(zhǎng)更可能超過30 min，而群組1的騎行時(shí)間較短.這說明：群組1 使用共享單車的目的主要是用于短程接駁，比如前往公交車站；群組2 使用共享單車的目的主要是直接前往最終目的地，考慮到長(zhǎng)時(shí)間騎行，對(duì)應(yīng)的騎行開始時(shí)間也較早.

從圖4 可以看出，3 個(gè)騎行群組的騎行行為存在明顯差異.就騎行開始時(shí)間而言，群組1 傾向于在早晨使用共享單車，群組2更多地在下午和晚上使用共享單車，群組3很少在中午和下午使用共享單車.3 個(gè)群組中，群組2 使用共享單車的頻次更高，不論共享單車的騎行時(shí)長(zhǎng)，還是騎行數(shù)量均高于其他兩個(gè)群組，故將群組2 定義為“星期六共享單車愛好者”.19:00-21:15 時(shí)段內(nèi)，3 個(gè)群組顯示出非常明顯的差異，群組1 的騎行數(shù)量急劇下降，群組2和3的騎行數(shù)量則急劇增加，進(jìn)一步理解為星期六晚上的這個(gè)時(shí)段，共享單車對(duì)不同人群的作用存在很大區(qū)別.

2.2 騎行規(guī)律性

分別根據(jù)周中的一天與騎行開始時(shí)間組合，以及周中的一天與騎行時(shí)長(zhǎng)組合，計(jì)算Herfindahl-Hirschman Index (HHI)以衡量個(gè)體共享單車騎行規(guī)律.以周中的一天與騎行開始時(shí)間組合為例，HHI 值越大，表示共享單車一個(gè)星期7 d 間騎行開始時(shí)間的規(guī)律性越高，即在每天的相同時(shí)間段內(nèi)開始使用共享單車，比如星期一～星期五的每天均在07:00-07:30 時(shí)段使用共享單車，具體計(jì)算過程請(qǐng)參考Susilo等[5].將1 d劃分為48個(gè)時(shí)間段，即每30 min 一段，根據(jù)每個(gè)時(shí)間段內(nèi)開始的騎行數(shù)量進(jìn)行狀態(tài)記錄，如表2所示.HHI計(jì)算結(jié)果如圖5和圖6所示.

圖4 星期六的3 個(gè)騎行群組對(duì)比Fig.4 Comparison of biking behavior between three groups of Saturday

表2 用于計(jì)算HHI 的騎行狀態(tài)示例Table 2 Example of bike-sharing use for classification

兩種組合對(duì)應(yīng)的HHI 值在一星期7 d 時(shí)間均無(wú)明顯不同，這可能是由于共享單車主要用于例行活動(dòng)或家/工作單位與公共交通站點(diǎn)間的接駁，騎行者形成了固定的騎行習(xí)慣.星期三和星期四的HHI值均比其他天要高，即對(duì)于個(gè)體而言，星期三和星期四為有代表性的工作日，大多數(shù)人在這兩天傾向于按照固定的日程安排進(jìn)行活動(dòng).對(duì)比兩種組合得到的HHI 值發(fā)現(xiàn)，基于周中的一天與騎行開始時(shí)間組合得到的HHI 值比較低，標(biāo)準(zhǔn)差相對(duì)于均值較高，也就是說，共享單車騎行的開始時(shí)間在一個(gè)星期的每天時(shí)間發(fā)生變化，這主要是由于個(gè)體間異質(zhì)性.

圖5 基于周中的一天與騎行開始時(shí)間組合的HHI 值Fig.5 HHI values for day-of-week and start time of bike-sharing use

表3 為兩種組合得到HHI 值的統(tǒng)計(jì)，其中，HHI0對(duì)應(yīng)原始的HHI，HHI1對(duì)應(yīng)基于騎行者實(shí)際騎行天數(shù)對(duì)HHI0進(jìn)行平衡后的HHI，HHI2對(duì)應(yīng)將僅有一次共享單車騎行的HHI1設(shè)為0之后的HHI.與圖6一致，基于周中的一天與騎行開始時(shí)間組合得到的HHI值比基于周中的一天與騎行時(shí)長(zhǎng)組合得到的HHI值低.因此，人們更愿意每天的每次騎行遵循相對(duì)固定的時(shí)長(zhǎng)，每次騎行的開始時(shí)間則相對(duì)靈活變動(dòng).標(biāo)準(zhǔn)差顯示，HHI0，即基于周中的一天與騎行開始時(shí)間組合得到的HHI初始值在騎行者之間有很大差別.根據(jù)個(gè)體實(shí)際的騎行天數(shù)對(duì)HHI 進(jìn)行平衡后，基于周中的一天與騎行時(shí)長(zhǎng)組合得到的HHI 值顯示出更大的變動(dòng)程度.可能是因?yàn)橄啾扔谀切┲苤械囊惶炫c騎行開始時(shí)間組合得到較高HHI 值的騎行者，對(duì)應(yīng)周中的一天與騎行時(shí)長(zhǎng)組合得到較高HHI值的騎行者更愿意每天都使用共享單車.此外，HHI最大值為1.0主要是由于對(duì)應(yīng)的騎行者每天僅使用一次共享單車.

圖6 基于周中的一天與騎行時(shí)長(zhǎng)組合的HHI 值Fig.6 HHI values for day-of-week and duration of bike-sharing use

表3 HHI 值的統(tǒng)計(jì)描述Table 3 Statistical description of HHI

3 結(jié) 論

基于上海市摩拜單車一星期的騎行數(shù)據(jù)，從時(shí)間角度進(jìn)行全面探究，旨在獲得無(wú)序騎行數(shù)據(jù)背后隱藏的騎行規(guī)律和行為模式.工作日和周末的共享單車騎行在時(shí)間分布上存在顯著差異，工作日呈現(xiàn)明顯的兩個(gè)高峰，且早高峰持續(xù)時(shí)間更長(zhǎng)，晚高峰的騎行量更大，而共享單車在周末的使用分布比較均衡.大部分的騎行時(shí)長(zhǎng)在15 min 以內(nèi)，這與共享單車解決“最后一公里問題”的定位相符.基于日使用記錄的聚類分析表明，每個(gè)工作日的騎行人群可以分為2組，周末的騎行人群可以分為3組，每一組有具備獨(dú)特的騎行開始時(shí)間和騎行時(shí)長(zhǎng)；對(duì)于星期一的第2 組騎行者來說，共享單車可能是他們的主要交通方式，而非公共交通的接駁工具.基于周中的一天與騎行開始時(shí)間組合，以及周中的一天與騎行時(shí)長(zhǎng)組合獲得的HHI值表明，共享單車的使用有很強(qiáng)的時(shí)間規(guī)律性，且周中的一天與騎行開始時(shí)間組合的HHI值具有更大的標(biāo)準(zhǔn)差，這意味著一星期中每天的共享單車騎行開始時(shí)間會(huì)經(jīng)常性變動(dòng)，證實(shí)了該交通方式在使用上的靈活性.

對(duì)共享單車騎行時(shí)間分布規(guī)律研究，可促進(jìn)該系統(tǒng)與城市公共交通系統(tǒng)的銜接和配合，更加高效地解決城市“最后一公里問題”，吸引更多出行者采用“自行車+公交”的交通方式，促進(jìn)城市交通系統(tǒng)的可持續(xù)發(fā)展.