陳躍剛，杜興龍

（上海大學(xué) 悉尼工商學(xué)院，上海 201800)

1 概述

城市軌道交通不斷吸引路網(wǎng)中的客流，對(duì)車(chē)流過(guò)大而導(dǎo)致的路網(wǎng)交通擁堵起到很好的緩解作用，但是隨著城市人口的不斷增加，一些軌道交通網(wǎng)絡(luò)的客流趨于飽和，對(duì)路網(wǎng)交通擁堵的緩解作用有限。在軌道交通對(duì)城市諸多影響的相關(guān)研究中，通常將軌道交通的站點(diǎn)規(guī)模作為自變量使用，而事實(shí)上，軌道交通站點(diǎn)規(guī)模對(duì)交通擁堵緩解的作用實(shí)際十分有限。Yang[1]在北京市軌道交通對(duì)路網(wǎng)交通擁堵的實(shí)證研究中，發(fā)現(xiàn)站點(diǎn)規(guī)模僅在剛開(kāi)通的一段時(shí)間內(nèi)產(chǎn)生對(duì)路網(wǎng)的交通緩解作用。直接將站點(diǎn)規(guī)模的影響視為軌道交通的影響，并不能有效反映軌道交通對(duì)交通擁堵緩解的效果，因而需要尋找一個(gè)能夠完整地剖析軌道交通對(duì)路網(wǎng)交通擁堵的影響機(jī)理方法，并給出其真實(shí)效用。

經(jīng)分析，造成路網(wǎng)交通擁堵的關(guān)鍵原因在于路網(wǎng)私家車(chē)出行者數(shù)量的增加，而軌道交通對(duì)擁堵的緩解是通過(guò)私家車(chē)出行者放棄原出行方式選擇軌道交通出行而實(shí)現(xiàn)的。因此，基于平臺(tái)視角，以上海市為例，將軌道交通與路網(wǎng)視為2個(gè)平臺(tái)市場(chǎng)，軌道交通對(duì)路網(wǎng)交通擁堵的緩解體現(xiàn)在軌道交通平臺(tái)市場(chǎng)對(duì)路網(wǎng)平臺(tái)市場(chǎng)客流的吸引。當(dāng)原屬于路網(wǎng)平臺(tái)的私家車(chē)出行者退出路網(wǎng)平臺(tái)市場(chǎng)，加入軌道交通平臺(tái)市場(chǎng)，即完成了對(duì)路網(wǎng)交通擁堵的緩解。

采用平臺(tái)視角的優(yōu)勢(shì)，在于有效地對(duì)平臺(tái)間客流流動(dòng)進(jìn)行刻畫(huà)，兼顧了軌道交通對(duì)路網(wǎng)交通擁堵可能存在的正面與負(fù)面作用，幫助掌握軌道交通對(duì)路網(wǎng)交通擁堵影響的整個(gè)機(jī)理。通過(guò)對(duì)軌道交通平臺(tái)與路網(wǎng)平臺(tái)的相互影響進(jìn)行比較分析，得到軌道交通對(duì)路網(wǎng)交通擁堵的真實(shí)影響。

平臺(tái)視角下軌道交通對(duì)路網(wǎng)交通擁堵的影響機(jī)理如圖1所示，軌道交通對(duì)路網(wǎng)交通擁堵的緩解作用主要有2條路徑。①路網(wǎng)平臺(tái)自身過(guò)度擁堵產(chǎn)生的擁堵效應(yīng)，導(dǎo)致私家車(chē)出行者退出路網(wǎng)平臺(tái)市場(chǎng)，加入軌道交通網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)市場(chǎng)，達(dá)到緩解路網(wǎng)交通擁堵的目的；②路網(wǎng)平臺(tái)自身過(guò)度擁擠產(chǎn)生的擁堵效應(yīng)，導(dǎo)致私家車(chē)出行者退出至總交通市場(chǎng)，而此時(shí)如果存在軌道交通的正向網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)，即能夠有效吸引總交通市場(chǎng)的客流加入軌道交通網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)市場(chǎng)達(dá)到緩解擁堵的目的。

圖1 平臺(tái)視角下軌道交通對(duì)路網(wǎng)交通擁堵的影響機(jī)理Fig.1 Mechanism for the influence of rail transit on traffic congestion in the road network from the platform

軌道交通對(duì)路網(wǎng)交通擁堵的惡化作用同樣存在2條路徑。①軌道交通網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)自身負(fù)向網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)(如自身軌道交通客流過(guò)于飽和)導(dǎo)致軌道交通網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)客流直接退出至路網(wǎng)平臺(tái)市場(chǎng)，選擇私家車(chē)出行方式；②由于軌道交通網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)自身負(fù)向網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)，客流退出至總交通市場(chǎng)，而此時(shí)由于路網(wǎng)平臺(tái)自身?yè)矶虑闆r的改善，吸引總交通市場(chǎng)的乘客重新回到了路網(wǎng)平臺(tái)市場(chǎng)，采用私家車(chē)出行，導(dǎo)致路網(wǎng)交通擁堵再次惡化。值得一提的是，如果軌道交通網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)流失的客流回到路網(wǎng)平臺(tái)市場(chǎng)采用的是公共交通系統(tǒng)，則不會(huì)產(chǎn)生惡化效應(yīng)。

因此，基于平臺(tái)視角分別構(gòu)建軌道交通網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)模型與路網(wǎng)平臺(tái)模型，并進(jìn)行長(zhǎng)達(dá)4年的跟蹤，以期將所獲得的研究結(jié)論更好地應(yīng)用于實(shí)踐，并給出相應(yīng)的建議。

2 模型構(gòu)建

軌道交通與路網(wǎng)交通擁堵的關(guān)系并非是單向的，不僅存在軌道交通對(duì)路網(wǎng)交通擁堵的影響，還存在路網(wǎng)交通擁堵對(duì)軌道交通的影響。對(duì)比2種不同的影響，探究軌道交通對(duì)路網(wǎng)交通擁堵影響的真實(shí)效果。

2.1 軌道交通網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)模型

通過(guò)構(gòu)建軌道交通網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)模型，研究路網(wǎng)交通擁堵或路網(wǎng)平臺(tái)上車(chē)流規(guī)模對(duì)乘客軌道交通出行偏好的影響。乘客選擇加入軌道交通網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)的間接效應(yīng)取決于個(gè)人喜好、路網(wǎng)交通擁堵程度、軌道交通網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)客流規(guī)模狀況，以及節(jié)假日影響。由于軌道交通網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)具有公共品屬性，乘客出行所支付的車(chē)費(fèi)，相對(duì)于軌道交通網(wǎng)絡(luò)的建設(shè)成本、運(yùn)營(yíng)成本而言，幾乎可以忽略不計(jì)，因而計(jì)算公式中對(duì)乘客加入軌道交通網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)所支付價(jià)格假設(shè)為0。以道格拉斯函數(shù)的形式表示乘客加入軌道交通網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)的間接效應(yīng)，隨后將該間接效應(yīng)代入到偏好與選擇可能性的計(jì)算公式中，分別得到加入與不加入軌道交通網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)的計(jì)算公式，假設(shè)潛在乘客加入軌道交通網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)的可能性和總交通市場(chǎng)中的潛在乘客市場(chǎng)份額相同，因而將可能性計(jì)算公式中的因變量替換成總交通市場(chǎng)中的潛在乘客市場(chǎng)份額，最終得到軌道交通網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)模型。

對(duì)t時(shí)間乘客選擇加入或退出軌道交通網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)的間接效應(yīng)以柯布－道格拉斯函數(shù)形式表示[2]，計(jì)算公式為

假設(shè)PB=0，并進(jìn)行對(duì)數(shù)化變換，計(jì)算公式為

式中：C0為總交通市場(chǎng)中的潛在乘客對(duì)軌道交通網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)初始的喜好；C1為軌道交通網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)客流規(guī)模對(duì)其成長(zhǎng)的影響系數(shù)；C2為路網(wǎng)車(chē)流規(guī)模(擁堵程度)對(duì)軌道交通網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)客流規(guī)模的影響效應(yīng)；C3為節(jié)假日的影響系數(shù)。

在對(duì)選擇行為進(jìn)行定量分析的模型研究中，考慮偏好和選擇可能性，得出加入軌道交通網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)的可能性計(jì)算公式為[3-5]

不加入軌道交通網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)的可能性計(jì)算公式為

總交通市場(chǎng)中的潛在乘客加入軌道交通網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)的可能性和總交通市場(chǎng)中的潛在乘客市場(chǎng)份額相同，因而軌道交通網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)中乘客端的相對(duì)市場(chǎng)份額計(jì)算公式為

2.2 路網(wǎng)平臺(tái)模型

同理，可以得到路網(wǎng)平臺(tái)模型。

乘客選擇加入或退出路網(wǎng)平臺(tái)的間接效應(yīng)以柯布－道格拉斯函數(shù)形式表示[2]，計(jì)算公式為

由于路網(wǎng)平臺(tái)具有公共品屬性，乘客出行所支付的過(guò)路費(fèi)，相對(duì)于路網(wǎng)的建設(shè)成本、運(yùn)營(yíng)成本而言，可以忽略不計(jì)，因而設(shè)PB= 0，并進(jìn)行對(duì)數(shù)變換，計(jì)算公式為

式中：D0為總交通市場(chǎng)中的潛在乘客對(duì)路網(wǎng)平臺(tái)初始的喜好；D1為路網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)客流規(guī)模對(duì)路網(wǎng)平臺(tái)客流規(guī)模成長(zhǎng)的影響系數(shù)；D2為軌道交通網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)客流規(guī)模對(duì)路網(wǎng)平臺(tái)客流規(guī)模成長(zhǎng)的影響系數(shù)；D3為節(jié)假日的影響系數(shù)。

加入路網(wǎng)平臺(tái)的可能性計(jì)算公式為

不加入路網(wǎng)平臺(tái)的可能性計(jì)算公式為

同理，假設(shè)路網(wǎng)平臺(tái)市場(chǎng)中的潛在乘客加入路網(wǎng)平臺(tái)的可能性和路網(wǎng)平臺(tái)潛在乘客市場(chǎng)份額相同，得到路網(wǎng)平臺(tái)中乘客端的相對(duì)市場(chǎng)份額計(jì)算公式為

為了保證結(jié)果更好地服務(wù)于研究，進(jìn)一步采用以下處理方式。

（1）平臺(tái)客流規(guī)模處理。軌道交通網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)客流規(guī)模、路網(wǎng)平臺(tái)客流規(guī)模視為原基礎(chǔ)上的規(guī)模與新增量之和。軌道交通網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)在這里使用上海人口數(shù)量作為潛在規(guī)模。在t時(shí)段開(kāi)始，軌道交通網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)市場(chǎng)存在位乘客。在時(shí)段t，個(gè)乘客加入或退出軌道交通網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)，并且與此同時(shí)又有表示時(shí)段t新增的人口，即新增乘客加入了潛在市場(chǎng)。在時(shí)段t末(即在時(shí)段t+1初)市場(chǎng)規(guī)模為。將潛在市場(chǎng)存在設(shè)置為該城市總?cè)丝跀?shù)量的2倍，由于主要研究對(duì)象是工作日的通勤者，每一個(gè)通勤者上下班至少2次使用軌道交通網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)。針對(duì)路網(wǎng)客流規(guī)模，t時(shí)段城市路網(wǎng)平臺(tái)最大可承受客流規(guī)模潛在市場(chǎng)為，t時(shí)段共有客流量加入或退出路網(wǎng)平臺(tái)，城市人口增加或減少的數(shù)量為，因而路網(wǎng)客流規(guī)模市場(chǎng)。由于主要使用上海交通委員會(huì)的交通擁堵指數(shù)數(shù)據(jù)，可將交通擁堵數(shù)據(jù)設(shè)置為0 ～ 100，100即為路網(wǎng)平臺(tái)最大客流規(guī)模潛在市場(chǎng)。

（2）對(duì)數(shù)模變化。為了滿足取對(duì)數(shù)的要求，對(duì)因變量指標(biāo)進(jìn)行對(duì)數(shù)模變化處理。朱江麗等[6]在研究長(zhǎng)三角城市產(chǎn)業(yè)—人口空間耦合的研究中為了滿足取對(duì)數(shù)需求對(duì)指標(biāo)進(jìn)行平移處理。由于對(duì)數(shù)模變化相比平移處理能夠更好地幫助展開(kāi)數(shù)據(jù)的大小，同時(shí)保留數(shù)據(jù)的符號(hào)，該變換取變量絕對(duì)值加1的對(duì)數(shù)。如果原始值為負(fù)，則通過(guò)乘以-1保證原數(shù)據(jù)的符號(hào)[7]，計(jì)算公式為

式中：x為原數(shù)據(jù)；L(x)為對(duì)數(shù)模變化處理后的數(shù)據(jù)；sign (x)為1或-1，當(dāng)x大于零為1，當(dāng)x小于零為-1。

（3）內(nèi)生性處理。由于軌道交通網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)模型與路網(wǎng)平臺(tái)模型研究的是兩平臺(tái)對(duì)自身客流和對(duì)方客流的影響，這有可能遺漏了平臺(tái)視角以外的某些影響因素，無(wú)法保證誤差項(xiàng)與模型中的變量不相關(guān)，存在內(nèi)生性的問(wèn)題。為了保證回歸結(jié)果的無(wú)偏性與一致性，研究采用工具變量法來(lái)解決這一內(nèi)生性問(wèn)題，首先找到模型中存在的內(nèi)生性變量，并采用該內(nèi)生變量的滯后項(xiàng)作為工具變量，在通過(guò)弱工具變量檢驗(yàn)后，將該工具放入模型中代替原內(nèi)生變量，此時(shí)由于工具變量與誤差項(xiàng)不相關(guān)，不存在內(nèi)生的問(wèn)題，所得到的結(jié)果可以認(rèn)為是可信的。

在對(duì)軌道交通網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)客流市場(chǎng)與路網(wǎng)平臺(tái)客流市場(chǎng)回歸分析的回歸過(guò)程中，將通過(guò)Hausman檢驗(yàn)找到模型中可能存在的內(nèi)生性變量，同時(shí)將該內(nèi)生變量的滯后項(xiàng)作為工具變量并進(jìn)行弱工具變量識(shí)別，在拒絕了弱工具變量假設(shè)的基礎(chǔ)上，采取工具變量法中的兩階段最小二乘法(2SLS)進(jìn)行回歸。

3 實(shí)例研究

以上海市軌道交通網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)與上海市路網(wǎng)平臺(tái)為例，選取2016年4月8日—2019年9月8日上海申通地鐵集團(tuán)運(yùn)營(yíng)管理部的日客流數(shù)據(jù)與上海市交通委員會(huì)交通指揮中心的日早高峰全路網(wǎng)擁堵指數(shù)數(shù)據(jù)，基于平臺(tái)視角分析軌道交通與路網(wǎng)交通擁堵互相造成的不同影響，并通過(guò)對(duì)比分析得到上海市軌道交通對(duì)路網(wǎng)交通擁堵的真正影響。

3.1 基礎(chǔ)數(shù)據(jù)

通過(guò)觀測(cè)得到日客流規(guī)模(Nb)、日新增客流(nb)、日擁堵指數(shù)(NL)、日新增擁堵指數(shù)(nl)、軌道交通網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)的相對(duì)客流市場(chǎng)規(guī)模(Brm)、相對(duì)擁堵指數(shù)(Lrm)的1248條數(shù)據(jù)。描述性統(tǒng)計(jì)分析表如表1所示，Brm與Lrm分別是軌道交通網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)模型、路網(wǎng)平臺(tái)模型的因變量，Brm均值為0.001，最大值、最小值分別為0.051，-0.182。雖然均值為0.001，但每當(dāng)波動(dòng)0.001個(gè)單位時(shí)將會(huì)影響約幾十萬(wàn)至百萬(wàn)的客流加入或退出軌道交通網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)，這對(duì)整個(gè)軌道交通網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)及城市路網(wǎng)的擁堵緩解都有著至關(guān)重要的影響。

表1 描述性統(tǒng)計(jì)分析表Tab.1 Descriptive statistical analysis table

3.2 軌道交通網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)客流市場(chǎng)與路網(wǎng)平臺(tái)客流市場(chǎng)回歸分析

Hausman檢驗(yàn)(軌道交通網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)模型)如表2 所示，軌道交通網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)模型中存在內(nèi)生變量ln (Nb)，因而采用ln (Nb)的滯后項(xiàng)作為工具變量，弱工具變量識(shí)別(軌道交通網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)模型)如表3所示，該工具變量拒絕了弱工具變量的假設(shè)。

表2 Hausman檢驗(yàn)(軌道交通網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)模型)Tab.2 Hausman test (model for the rail transit network platform)

表3 弱工具變量識(shí)別(軌道交通網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)模型)Tab.3 Weak instrumental variable identification (model for the rail transit network platform)

Hausman檢驗(yàn)(路網(wǎng)平臺(tái)模型)如表4所示，路網(wǎng)平臺(tái)模型中存在內(nèi)生變量ln (NL)，故采用ln (NL)的滯后項(xiàng)作為工具變量，弱工具變量識(shí)別(路網(wǎng)平臺(tái)模型)如表5所示，該工具變量拒絕了弱工具變量的假設(shè)。

表4 Hausman檢驗(yàn)(路網(wǎng)平臺(tái)模型)Tab.4 Hausman test (model for the road network platform)

表5 弱工具變量識(shí)別(路網(wǎng)平臺(tái)模型)Tab.5 Weak instrumental variable identification (model for the road network platform)

軌道交通網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)模型、路網(wǎng)平臺(tái)模型OLS回歸結(jié)果如表6所示，軌道交通網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)模型、路網(wǎng)平臺(tái)模型IV-2SLS回歸結(jié)果如表7所示，分別是對(duì)軌道交通網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)模型與路網(wǎng)平臺(tái)模型進(jìn)行的OLS與IV-2SLS法回歸。由于模型中存在內(nèi)生性，僅對(duì)表7的結(jié)果進(jìn)行討論。

表6 軌道交通網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)模型、路網(wǎng)平臺(tái)模型OLS回歸結(jié)果Tab.6 OLS regression results of models for the rail transit network platform and the road network platform

從表7可知，無(wú)論在工作日與節(jié)假日，軌道交通客流規(guī)模ln (Nb)對(duì)軌道交通客流市場(chǎng)已經(jīng)產(chǎn)生了負(fù)面影響。軌道交通客流規(guī)模對(duì)工作日軌道交通客流市場(chǎng)的影響為 -0.00082，對(duì)節(jié)假日軌道交通客流市場(chǎng)的影響為-0.00046， 說(shuō)明軌道交通客流飽和正在導(dǎo)致軌道交通網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)客流的流失。與此同時(shí)，由于路網(wǎng)交通擁擠ln(NL)，更多的人在工作日選擇采用軌道交通作為出行方式，路網(wǎng)交通擁堵對(duì)工作日軌道交通客流市場(chǎng)的影響為0.00143，而對(duì)節(jié)假日的軌道交通客流市場(chǎng)沒(méi)有影響，可能原因是節(jié)假日路網(wǎng)路況良好。

同理，從表7可知，無(wú)論在工作日與節(jié)假日，路網(wǎng)交通客流規(guī)模(路網(wǎng)的交通擁堵) ln (NL)對(duì)路網(wǎng)客流表現(xiàn)出一致性的負(fù)面影響，路網(wǎng)交通擁堵對(duì)工作日路網(wǎng)客流影響為-0.03002，對(duì)節(jié)假日路網(wǎng)客流影響為-0.01338，路網(wǎng)交通擁堵使得更多的人放棄路網(wǎng)出行方式，這與軌道交通網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)模型中的發(fā)現(xiàn)一致。但是，在工作日軌道交通客流規(guī)模ln (Nb)對(duì)路網(wǎng)交通擁堵的影響中，發(fā)現(xiàn)軌道交通的客流規(guī)模并沒(méi)有對(duì)路網(wǎng)交通擁堵產(chǎn)生影響，這可能是由于退出軌道交通的客流轉(zhuǎn)而采用了路網(wǎng)平臺(tái)中的公共交通系統(tǒng)，沒(méi)有對(duì)交通擁堵產(chǎn)生影響。而在節(jié)假日，由于軌道交通客流相比于工作日并沒(méi)有那么飽和，故對(duì)路網(wǎng)的交通擁堵產(chǎn)生了緩解作用。

表7 軌道交通網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)模型、路網(wǎng)平臺(tái)模型IV-2SLS回歸結(jié)果表Tab.7 IV-2SLS regression results of models for the rail transit network platform and the road network platform

3 研究結(jié)論

（1）上海市軌道交通客流過(guò)飽和等負(fù)面影響導(dǎo)致的客流流失尚未造成路網(wǎng)交通擁堵的惡化。說(shuō)明現(xiàn)階段流失到路網(wǎng)中的客流，大多采取了路網(wǎng)公共交通出行，而非私家車(chē)出行，但今后依然存在交通擁堵惡化的可能，需要持續(xù)關(guān)注。

（2）上海市軌道交通已經(jīng)無(wú)法有效地緩解路網(wǎng)交通擁堵。軌道交通客流飽和導(dǎo)致的客流流失近年來(lái)不斷惡化，無(wú)法吸引更多的新客流加入，僅在節(jié)假日表現(xiàn)出對(duì)路網(wǎng)客流的吸引，對(duì)軌道交通客流過(guò)飽和的干預(yù)已刻不容緩，可以采取高效車(chē)站間動(dòng)態(tài)協(xié)同限流，將注意力放在多個(gè)相鄰車(chē)站的動(dòng)態(tài)協(xié)同控制上[8]。

（3）乘客迫于路網(wǎng)交通擁堵無(wú)奈選擇軌道交通出行。目前軌道交通客流的增長(zhǎng)，路網(wǎng)交通的擁堵緩解，主要是由于乘客受到路網(wǎng)交通擁堵的影響，而非軌道交通的吸引，可通過(guò)科學(xué)增設(shè)換乘站點(diǎn)提高乘客的換乘效率以加強(qiáng)自身吸引力。