韓 震,朱園坤,徐 萌

(大連海事大學(xué) 航運(yùn)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院,遼寧 大連 116026)

近年來,高速鐵路快速發(fā)展,聯(lián)動(dòng)城市不斷增加。不僅為旅客出行帶來了新的選擇,也對(duì)民航市場(chǎng)產(chǎn)生了巨大沖擊,致使高鐵與民航市場(chǎng)的分界點(diǎn)越來越模糊[1],如何界定其競(jìng)合區(qū)間,一直是研究的熱點(diǎn)。旅客出行行為的分析,直接影響了運(yùn)輸通道內(nèi)出行方式的分擔(dān)率,是提供科學(xué)交通資源供給的基礎(chǔ)。一些學(xué)者采用傳統(tǒng)的離散選擇模型對(duì)高鐵和民航的分擔(dān)率進(jìn)行了研究,所得結(jié)論也各不相同[2-4],這些研究大多從旅客可直接觀測(cè)的變量建模,忽視了出行者價(jià)值觀、態(tài)度這類不可直接觀測(cè)變量的影響。學(xué)者們逐漸意識(shí)到心理變量對(duì)出行者決策有不可忽視的影響[5]。Ben-Akiva等[6]將潛變量引入離散選擇模型實(shí)現(xiàn)了在選擇模型中對(duì)于出行者心理因素的考量,該模型也被命名為混合選擇模型。Sarkar等[7]在研究印度出行選擇行為時(shí)將潛變量納入離散選擇模型,表明含潛變量的離散選擇模型具有更好的擬合效果。多數(shù)研究中所采用的潛變量過于主觀化,缺乏理論支撐。

雖然含潛變量的離散選擇模型預(yù)測(cè)精度得到了提高,但是離散選擇模型是以數(shù)學(xué)解析方法進(jìn)行求解,參數(shù)估計(jì)過程較為復(fù)雜。隨著研究變量不斷增加,所建模型必然很復(fù)雜,而且變量增加也需要更大樣本[8]。實(shí)際采集數(shù)據(jù)耗費(fèi)大量人力物力,常導(dǎo)致建模無法完成。而仿真沒有過多的限制,Janzen等[9]也驗(yàn)證了仿真在出行活動(dòng)上的有效性。相比離散選擇模型需要大量調(diào)研數(shù)據(jù),仿真既可以使用調(diào)研數(shù)據(jù)也可以使用已有的統(tǒng)計(jì)結(jié)果[10]。

現(xiàn)有研究對(duì)旅客群體的劃分主要包含如下幾個(gè)方面:

(1)從費(fèi)用來源角度劃分,可以分為公費(fèi)和自費(fèi)旅客。這類研究的特征是公費(fèi)旅客基本不在意價(jià)格而更注重出行方式的速度和舒適性等[11]。

(2)從出行目的角度劃分,可以分為公務(wù)、商務(wù)、探親等[12-13]。這類研究中公務(wù)和商務(wù)出行的旅客多數(shù)為公費(fèi)出行,對(duì)價(jià)格的關(guān)注度較低,更多是關(guān)注抵達(dá)時(shí)間可靠性。

(3)從社會(huì)經(jīng)濟(jì)屬性角度劃分,這類研究主要突出旅客社會(huì)背景的差異,主要體現(xiàn)在旅客對(duì)出行方式舒適性、經(jīng)濟(jì)性、便利程度等在意程度的不同[14],焦點(diǎn)也是時(shí)間和價(jià)格兩個(gè)要素。

無論是哪種情形,實(shí)際情況都比較復(fù)雜,本文希望通過影響旅客出行的因素對(duì)旅客群體進(jìn)行聚類分析。除了旅客的社會(huì)經(jīng)濟(jì)屬性,影響旅客出行方式選擇的還有出行費(fèi)用來源、出行距離、票價(jià)、運(yùn)行時(shí)間、到站時(shí)間以及準(zhǔn)確性等[12,15-16]。其中,費(fèi)用來源、出行距離和票價(jià)反映了旅客對(duì)價(jià)格的敏感程度,出行距離、運(yùn)行時(shí)間、到站時(shí)間和準(zhǔn)確性反映了旅客對(duì)時(shí)間價(jià)值的敏感程度。因此,本文構(gòu)建了兩個(gè)潛變量來描述旅客對(duì)于時(shí)間和價(jià)格的不同在意程度。前者可描述為“時(shí)間敏感性”,后者可描述為“價(jià)格敏感性”,進(jìn)而可以通過這兩個(gè)維度的判斷對(duì)用戶進(jìn)行分類。以往研究所采用的潛變量過于主觀化,缺乏理論支撐,但是對(duì)于出行行為這種個(gè)體行為預(yù)測(cè),計(jì)劃行為理論具有很好的解釋能力[17]。因此,本文基于計(jì)劃行為理論(The Theory of Planned Behavior,TPB)框架,構(gòu)建了含潛變量的仿真模型。

1 研究假設(shè)

1.1 基于TPB的相關(guān)變量界定

TPB最早由Ajzen提出[18],在預(yù)測(cè)個(gè)體行為領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用[19]。近年來,更多的TPB 應(yīng)用研究,如低碳環(huán)保[20]、慈善行為[21]、垃圾分類[22]等,開始重視基于價(jià)值觀的信念在模型構(gòu)建中的作用,強(qiáng)調(diào)人的行為受到行為意向的直接影響,而行為意向受到態(tài)度、主觀規(guī)范和感知行為控制3個(gè)變量共同影響,其中態(tài)度又受到行為信念的直接影響[23]。出行方式選擇行為是其中一類受價(jià)值觀影響較為明顯的個(gè)體決策行為。在考慮旅客基于特定出行需求進(jìn)行出行方式(高鐵或民航)選擇時(shí),影響行為信念的價(jià)值觀主要來自旅客對(duì)時(shí)間和價(jià)格的價(jià)值判斷。

在高鐵和民航的非競(jìng)爭(zhēng)區(qū)間(出行距離低于650 km 或高于950 km[24]),兩者的替代效應(yīng)較弱,受距離變量的影響較大;在競(jìng)爭(zhēng)區(qū)間(出行距離在650～950 km[24]),出行距離影響較弱,時(shí)間和價(jià)格成為主要影響要素。為此,本文提出時(shí)間敏感性和價(jià)格敏感性兩個(gè)潛變量。時(shí)間敏感性是指旅客對(duì)出行時(shí)各種時(shí)間成本的在意程度,價(jià)格敏感性是指旅客對(duì)出行時(shí)各種經(jīng)濟(jì)成本的在意程度。旅客的時(shí)間敏感性不僅由個(gè)體出行需求屬性決定,還受到不同出行方式特征的影響;旅客價(jià)格敏感性不僅源自個(gè)體自身社會(huì)屬性,還受到民航、高鐵價(jià)格策略的影響。

另外,依據(jù)TPB模型的態(tài)度變量提出出行態(tài)度潛變量:旅客在綜合考慮時(shí)間和價(jià)格要素影響的前提下,對(duì)備選出行方式滿足特定出行需求的總體滿意程度,包括對(duì)出行目的、出行方式舒適性和安全性3個(gè)方面的認(rèn)知程度。將TPB 中的主觀規(guī)范定義為旅客在選擇某一類出行方式時(shí)感受到的社會(huì)壓力,感知行為控制定義為旅客在選擇某一類出行方式時(shí)對(duì)于該出行方式難易程度的考量,行為意向定義為旅客對(duì)于選擇某一類出行方式時(shí)的采行意愿。

1.2 關(guān)于出行態(tài)度的假設(shè)

基于TPB模型,出行態(tài)度首先會(huì)受到既定的行為信念(時(shí)間敏感性和價(jià)格敏感性)的影響。時(shí)間敏感性較高的旅客通常更加注重時(shí)間價(jià)值,會(huì)選擇節(jié)約時(shí)間的出行方式[25],并設(shè)置精密的時(shí)間安排和行程計(jì)劃,其出行態(tài)度更多地受到出行用時(shí)的影響,對(duì)出行目的、舒適性和安全性的認(rèn)知更加明確,從而使其對(duì)備選出行方式總體呈現(xiàn)滿意狀態(tài)。價(jià)格敏感性較高的旅客則更加注重經(jīng)濟(jì)成本,會(huì)選擇節(jié)約成本的出行方式[26],其出行態(tài)度更多地受到總體出行費(fèi)用(包括票價(jià)、轉(zhuǎn)乘成本等)的影響,對(duì)出行目的、舒適性和安全性的認(rèn)知較為模糊,從而使其對(duì)備選出行方式總體呈現(xiàn)不滿意狀態(tài)。

Wu等[27]研究發(fā)現(xiàn),主觀規(guī)范對(duì)態(tài)度有正向顯著影響。Ajzen[18]在行為理論中未提到感知行為控制對(duì)態(tài)度的影響。Jiang等[28]發(fā)現(xiàn),感知行為控制對(duì)態(tài)度有正向顯著影響。因此,提出如下假設(shè):

H1a旅客的時(shí)間敏感性對(duì)備選出行方式的出行態(tài)度有正向顯著影響。

H1b旅客的價(jià)格敏感性對(duì)備選出行方式的出行態(tài)度有負(fù)向顯著影響。

H2a旅客的感知行為控制對(duì)備選出行方式的出行態(tài)度有正向顯著影響。

H2b旅客的主觀規(guī)范對(duì)備選出行方式的出行態(tài)度有正向顯著影響。

1.3 關(guān)于出行意向的假設(shè)

Giampietri等[29]發(fā)現(xiàn),TPB模型中的感知行為控制、態(tài)度和主觀規(guī)范對(duì)出行意愿有顯著影響。Lo等[30]描述了短距離和長距離通勤情況下出行方式的選擇,在長距離情況下,態(tài)度、主觀規(guī)范都對(duì)行為意向有正向顯著影響。和占瓊等[31]的研究表明,感知行為控制對(duì)行為選擇有直接的正向影響。問錦尚等[22]基于TPB構(gòu)建的城市居民垃圾分類行為模型,證明了主觀規(guī)范、感知行為控制和態(tài)度對(duì)個(gè)體選擇有顯著的正向影響。態(tài)度是TPB中最核心的變量,很多學(xué)者都證實(shí)了態(tài)度正向影響行為意向[32]。因此,提出如下假設(shè):

H3a旅客的主觀規(guī)范對(duì)備選出行方式的行為意向有正向顯著影響。

H3b旅客的感知行為控制對(duì)備選出行方式的行為意向有正向顯著影響。

H3c旅客的出行態(tài)度對(duì)備選出行方式的行為意向有正向顯著影響。

2 MIMIC模型及結(jié)果

2.1 數(shù)據(jù)來源

選取的調(diào)查城市為遼寧省大連市。調(diào)研時(shí)間分為國慶前和國慶期間兩個(gè)階段。調(diào)研地點(diǎn)為大連北站高鐵站和周水子機(jī)場(chǎng),采用調(diào)查問卷形式,共發(fā)放調(diào)查問卷980份,剔除有明顯矛盾和填寫不完全的46 份問卷,得到有效問卷934 份,占總數(shù)的95.31%。其中:以高鐵方式出行的問卷512份,占有效問卷的54.82%;以民航方式出行的問卷422份,占有效問卷的45.18%。

相關(guān)變量定義:

Sage——年齡

Ssex——性別

Sincome——月收入

Sedu——受教育程度

Zdistance——被調(diào)查者本次出行距離

Zadvance——被調(diào)查者提前購票天數(shù)

Ztask——被調(diào)查者任務(wù)緊迫性

Zdate——被調(diào)查者有無明確抵達(dá)時(shí)間

ηTime——被調(diào)查者對(duì)出行方式的時(shí)間敏感性

ηCost——被調(diào)查者對(duì)出行方式的價(jià)格敏感性

ηAttitude——被調(diào)查者對(duì)出行方式的出行態(tài)度

ηSN——被調(diào)查者對(duì)出行方式的主觀規(guī)范

ηPBC——被調(diào)查者對(duì)出行方式的感知行為控制

ηIntension——被調(diào)查者對(duì)出行方式的行為意向

表1為潛變量的信度和效度檢驗(yàn),信度系數(shù)通過Cronbach’sα系數(shù)表示,收斂效度通過平均方差提取值(Average Variance Extracted,AVE)表示,通常認(rèn)為AVE 值大于0.50表示構(gòu)造的潛變量有較好的效度[33-34]。高鐵和民航出行方式的檢驗(yàn)結(jié)果見表1,Nunnally等[35]認(rèn)為Cronbach’sα系數(shù)大于0.7表示題項(xiàng)具有較高可信度?？梢园l(fā)現(xiàn),指標(biāo)都達(dá)到要求,說明本文的量表具有良好的效度。

表1 信效度指標(biāo)

2.2 MIMIC模型及擬合結(jié)果

多指標(biāo)多因果模型(Multiple Indicators and Multiple Causes,MIMIC)是結(jié)構(gòu)方程的一種特殊形式。定義反映潛變量關(guān)系的結(jié)構(gòu)方程為

式中:x為k×1維影響潛變量η的可觀測(cè)指標(biāo)向量;η為l×1維不可觀測(cè)的潛變量向量,本文中l(wèi)=6,k=8,包括年齡、性別、月收入、受教育程度、出行距離、提前購票天數(shù)、出行任務(wù)緊迫程度和抵達(dá)時(shí)間明確程度;Γ為l×k維待估計(jì)參數(shù)矩陣;ξ為測(cè)量誤差。測(cè)量方程為

式中:y為q×1維潛變量η的可觀測(cè)變量向量;Λ為q×l維待估計(jì)參數(shù)矩陣;v為誤差項(xiàng)。

模型擬合情況如表2所示,當(dāng)完全適合數(shù)據(jù)時(shí),χ2=0。df是自由度,其值越接近于0,表示模型與數(shù)據(jù)越適配,CFI和TLI的值大于0.9,則表示模型擬合較好。通常認(rèn)為RMSEA＜0.05時(shí),模型擬合較好;SRMR＜0.05即模型擬合較好[36]。對(duì)高鐵與民航數(shù)據(jù)分別建立結(jié)構(gòu)方程進(jìn)行擬合(見表2),可以看出,兩個(gè)結(jié)構(gòu)方程都有較好的擬合度。

表2 MIMIC模型擬合統(tǒng)計(jì)指標(biāo)

2.3 潛變量關(guān)系及相關(guān)參數(shù)確定

從構(gòu)建的MIMIC模型中可以得到外生可觀測(cè)變量和潛變量之間的關(guān)系以及潛變量之間的因果關(guān)系,由于篇幅有限,這里僅給出后者的結(jié)果。

構(gòu)建的兩個(gè)MIMIC 模型之間潛變量的關(guān)系如圖1所示。其中,Time指時(shí)間敏感性,Cost指價(jià)格敏感性,SN 指主觀規(guī)范,PBC 指感知行為控制,Attitude指出行態(tài)度,Intention指行為意向。

圖1 高鐵民航選擇意向MIMIC模型

圖1中,路徑旁邊的數(shù)字表示標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù),H指高鐵行為意向模型擬合結(jié)果,C為民航行為意向擬合結(jié)果,括號(hào)中為Z值。除1b、3c假設(shè)未得到證明外,其余假設(shè)都成立。這可以解釋為:兩個(gè)變量在有效競(jìng)爭(zhēng)區(qū)間內(nèi)均對(duì)出行態(tài)度(即備選出行方式滿足特定出行需求的總體滿意程度)產(chǎn)生正向顯著影響,甚至影響旅客對(duì)具體出行方式在舒適性和安全性方面的感受。但是,針對(duì)不同的出行方式,兩個(gè)變量對(duì)旅客影響的作用點(diǎn)存在明顯差異,影響的強(qiáng)度也存在一定的差異。分析結(jié)果表明,在兩個(gè)MIMIC 模型中,時(shí)間敏感性都在0.01的顯著性水平上對(duì)出行態(tài)度產(chǎn)生影響。即無論是乘坐高鐵還是乘坐民航的旅客都很看重時(shí)間價(jià)值。在兩個(gè)模型中時(shí)間和價(jià)格敏感性、主觀規(guī)范和感知行為控制都對(duì)出行態(tài)度有顯著的正向影響,說明旅客在選擇乘坐高鐵和民航時(shí)都會(huì)受到自己對(duì)時(shí)間和價(jià)格的在意程度、社會(huì)壓力以及感知行為容易程度的影響。

根據(jù)文獻(xiàn)[26,37]中的研究可知,對(duì)于距離效用函數(shù)既可以選擇模糊決策模型處理,也可以選擇高次方程進(jìn)行擬合,本文結(jié)合大連旅客的調(diào)研數(shù)據(jù)進(jìn)行測(cè)算后,擬合效果相對(duì)其他方式也更理想,故選擇高次函數(shù)擬合出高鐵、民航的距離效用函數(shù),即

采用主成分分析確定權(quán)重的方法進(jìn)行效用函數(shù)系數(shù)的標(biāo)定,標(biāo)定結(jié)果為:

式中,年齡、性別、月收入、受教育程度、提前購票時(shí)間、時(shí)間敏感性、價(jià)格敏感性、主觀規(guī)范、出行態(tài)度、感知行為控制以及行為意向通過正態(tài)性檢驗(yàn)符合正態(tài)分布,任務(wù)緊迫程度及抵達(dá)時(shí)間明確程度符合二項(xiàng)分布,距離服從均勻分布,隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)服從韋伯分布。

3 仿真過程及結(jié)果

3.1 帶潛變量的仿真模型

基于TPB框架構(gòu)建的仿真模型如圖2所示,使用MATLAB中的Simulink模塊進(jìn)行仿真。

圖2 仿真模型示意圖

效用函數(shù)由4部分組成:①由出行距離擬合的效用函數(shù),用ud表示;②社會(huì)經(jīng)濟(jì)屬性變量由向量s表示,包括性別、年齡、受教育程度和月收入;③出行特征變量由向量z表示,包括任務(wù)緊迫程度、抵達(dá)時(shí)間明確程度和提前購票時(shí)間;④由MIMIC 模型擬合出的旅客心理潛變量,由向量η表示,包括時(shí)間敏感性、價(jià)格敏感性、主觀規(guī)范、感知行為控制、出行態(tài)度和行為意向6個(gè)潛變量。αn、bn和cn為變量的系數(shù)向量,εn是隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng),確定εn的分布時(shí),如果交通方式間具有IIA(Independence from Irrelevant Alternation)特性即可假定εn服從韋伯分布,結(jié)合高鐵民航出行選擇問題的特點(diǎn),可以發(fā)現(xiàn),其符合IIA特性[37],故設(shè)ε高鐵服從均值為0、方差為0.2的韋伯分布,ε民航服從均值為0、方差為0.3的韋伯分布。如下式所示:

式中:n=1表示高鐵;n=2表示民航。

效用最大化的函數(shù)為

3.2 敏感性分析

為了解大連旅客出行行為特征,設(shè)定旅客樣本為50 000個(gè),設(shè)計(jì)仿真程序,單獨(dú)調(diào)整影響旅客經(jīng)濟(jì)成本的變量后仿真如圖3(a)所示。由圖3(a)可見,由高價(jià)格敏感性向低價(jià)格敏感性轉(zhuǎn)移時(shí),競(jìng)爭(zhēng)區(qū)間逐漸向右發(fā)生移動(dòng)。高鐵旅客的曲線基本處于低價(jià)格敏感性曲線的上方且在600～1 400 km 區(qū)間內(nèi)差異不斷擴(kuò)大,說明越在意價(jià)格的旅客越不愿意選擇民航而更愿意選擇高鐵。單獨(dú)調(diào)整時(shí)間情形如圖3(b)所示,在1 200 km 以下時(shí),高時(shí)間和低時(shí)間敏感性旅客在高鐵和民航市場(chǎng)分擔(dān)率上無明顯差異。而在1 200 km 之后,隨著距離的增加,高時(shí)間敏感性旅客分擔(dān)率曲線逐漸與低時(shí)間時(shí)產(chǎn)生差異。在高時(shí)間敏感性下,旅客更加在意時(shí)間,隨著距離的增加,在途時(shí)間逐漸增加,在意時(shí)間的旅客便逐漸選擇可以節(jié)省時(shí)間的民航。同理,隨著距離的增加,旅客很在意時(shí)間,因此,高時(shí)間敏感性的旅客選擇高鐵的比例逐漸減小。

圖3 單獨(dú)調(diào)整時(shí)間和價(jià)格的情景

3.3 旅客行為分析

將月收入、提前購票天數(shù)、任務(wù)緊迫程度、抵達(dá)時(shí)間明確程度、時(shí)間敏感性和價(jià)格敏感性作為調(diào)整參數(shù),可以分為4類旅客,分別為高時(shí)間高價(jià)格敏感性旅客、高時(shí)間低價(jià)格敏感性旅客、低時(shí)間低價(jià)格敏感性旅客和低時(shí)間高價(jià)格敏感性旅客。所產(chǎn)生的仿真結(jié)果如表3所示,這與文獻(xiàn)[27]中以全國為研究對(duì)象建立的Logit模型預(yù)測(cè)的結(jié)果大體相似。這也驗(yàn)證了仿真的有效性及正確性。

表3 不同旅客競(jìng)爭(zhēng)區(qū)間對(duì)比 km

由表3可見,旅客群體不同,高鐵和民航競(jìng)爭(zhēng)激烈的區(qū)間也是不同的。隨著價(jià)格敏感性的增加,競(jìng)爭(zhēng)區(qū)間右移明顯。而隨著時(shí)間敏感性的增加,競(jìng)爭(zhēng)區(qū)間無顯著變化,表明價(jià)格敏感性對(duì)旅客行為影響更大。

研究表明,高鐵(民航)的市場(chǎng)分擔(dān)份額介于70%～90%的區(qū)間是相對(duì)優(yōu)勢(shì)區(qū)間,在該區(qū)間內(nèi)高鐵(民航)對(duì)市場(chǎng)有著重要的支配作用[24]。高鐵(民航)市場(chǎng)份額在30%～70%是雙方競(jìng)爭(zhēng)激烈的區(qū)間,無論高鐵還是民航想要獲得更多的市場(chǎng)份額,都要付出較大的成本。對(duì)4類旅客分別進(jìn)行仿真得到的結(jié)果見表3。其中,相關(guān)參數(shù)設(shè)定(見表4)如下:

表4 旅客行為分析變量

由式(7)可以計(jì)算得到4類旅客相互轉(zhuǎn)換時(shí)的時(shí)間成本與經(jīng)濟(jì)成本,如圖4所示,I即表示I類旅客相對(duì)I～I(xiàn)V 類旅客所花費(fèi)的時(shí)間成本和經(jīng)濟(jì)成本?？梢园l(fā)現(xiàn),不同旅客自身由于時(shí)間和價(jià)格敏感性的不同,導(dǎo)致的時(shí)間和價(jià)格容忍度也是不同的。根據(jù)旅客時(shí)間成本和經(jīng)濟(jì)成本變化量的關(guān)系劃分了4個(gè)區(qū)間,A 為高鐵競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)區(qū)間,B 為高鐵和民航共同競(jìng)爭(zhēng)區(qū)間,C為民航競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)區(qū)間,D 為不確定性區(qū)間。在B區(qū)間的時(shí)間和經(jīng)濟(jì)成本范圍,旅客選擇高鐵和民航都有可能。旅客成本變化如果在A區(qū)間,則旅客更容易選擇高鐵出行。如果在C 區(qū)間,則旅客更容易選擇民航出行。在D 區(qū)間,由于旅客的時(shí)間和經(jīng)濟(jì)成本變化量都超過了高鐵和民航優(yōu)勢(shì)區(qū)間的閾值,這時(shí)旅客可能會(huì)更加考慮自身抵達(dá)時(shí)間的緊迫程度來進(jìn)行出行方式選擇,更合理地安排出行。

圖4 4類旅客價(jià)值轉(zhuǎn)移對(duì)比圖

4 結(jié)論

基于計(jì)劃行為理論,將時(shí)間敏感性和價(jià)格敏感性引入模型中,結(jié)果表明,時(shí)間和價(jià)格敏感性都對(duì)出行態(tài)度有顯著的影響。對(duì)高鐵和民航兩個(gè)出行方式分別建立了多指標(biāo)多因果模型,然后將擬合出的潛變量值代入仿真模型,并調(diào)整影響旅客時(shí)間和經(jīng)濟(jì)價(jià)值的不同參數(shù)得到了不同的結(jié)果,驗(yàn)證了仿真方法的有效性和靈活性。利用仿真方法研究旅客出行問題,克服了基于多元Logit隨機(jī)效用數(shù)學(xué)解析模型的缺陷,可以更加系統(tǒng)、清晰地描述旅客特征以及高鐵和民航間競(jìng)爭(zhēng)態(tài)勢(shì)的演變。雖然模型已經(jīng)考慮的比較全面,但是城市等級(jí)差異并未引入仿真模型中,這也是后續(xù)研究的一個(gè)重點(diǎn)。

綜合上述研究,給出如下建議:

(1)選擇民航的旅客往往不在意民航的服務(wù),更多地關(guān)注它在途時(shí)間的快捷性。而民航作為高層次的服務(wù)業(yè),旅客對(duì)其自然有更高的期待,民航公司需要不斷地提供多樣化服務(wù),增強(qiáng)產(chǎn)品吸引力,提高顧客滿意度。

(2)在競(jìng)爭(zhēng)區(qū)間內(nèi),可以通過市場(chǎng)調(diào)研來確定旅客的分布情況。假如一個(gè)地區(qū)以高價(jià)格高時(shí)間敏感性旅客和高價(jià)格低時(shí)間敏感性旅客為主,民航公司可根據(jù)旅客特征適當(dāng)?shù)販p少航班數(shù)量。

(3)由于民航和高鐵的運(yùn)距優(yōu)勢(shì)不同,企業(yè)應(yīng)根據(jù)不同地區(qū)、不同季節(jié)進(jìn)行空鐵聯(lián)運(yùn)的合作,爭(zhēng)取形成短途靠高鐵,長途靠民航的形勢(shì)。