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定制公交居民出行方式選擇的影響因素

2021-12-13 07:06張文波左玙璠王岳平陳景旭劉志遠(yuǎn)
山東科學(xué) 2021年6期
關(guān)鍵詞:服務(wù)水平公交問(wèn)卷

張文波,左玙璠,王岳平,陳景旭,劉志遠(yuǎn)*

(1.東南大學(xué) 交通學(xué)院,江蘇 南京 211189;2.中交雄安投資有限公司,河北 保定 071700)

不斷增加的出行需求與有限的道路資源之間的矛盾,環(huán)境保護(hù)與大量出行造成環(huán)境污染之間的矛盾是當(dāng)前交通規(guī)劃與管理發(fā)展中急需解決的兩個(gè)問(wèn)題。公共交通載客量大,占用道路資源少,完成同量級(jí)的運(yùn)輸任務(wù)能耗低,在均衡道路資源和道路能力,提高資源利用率,降低溫室氣體排放等方面具有重要地位。提高公共出行比例,是當(dāng)前交通行業(yè)發(fā)展的重大目標(biāo)。不同交通方式的服務(wù)水平是影響城市出行交通方式劃分比例的重要原因,掌握不同因素對(duì)出行方式效用的定量影響,對(duì)調(diào)整交通管理方案以改變出行方式分擔(dān)率具有重要的指導(dǎo)作用[1-4]。

傳統(tǒng)公共交通的服務(wù)水平受限于線路與時(shí)刻表的固定性,無(wú)法及時(shí)響應(yīng)動(dòng)態(tài)的交通需求。隨著交通技術(shù)的發(fā)展,出行方式結(jié)構(gòu)優(yōu)化成為調(diào)節(jié)城市交通供需不平衡的重要途徑,引發(fā)國(guó)內(nèi)外眾多關(guān)于交通新政策新方式的研究。張榮花等[5]利用多項(xiàng)Logit模型研究影響汽車共享服務(wù)選擇概率的因素。朱順應(yīng)等[6]定義并設(shè)定低碳補(bǔ)貼情景,通過(guò)SP(stated preference)調(diào)查及多項(xiàng)Logit模型研究影響居民低碳出行意愿的因素。何曉平[7]研究了中距離運(yùn)輸市場(chǎng)下,引入共享電力汽車模式對(duì)于提供高自由度出行模式,減緩城市交通問(wèn)題的意義。李曼[8]以湛江市為研究區(qū)域,基于非集計(jì)理論,通過(guò)數(shù)據(jù)調(diào)查研究了共享單車背景下城市居民交通出行模式選擇問(wèn)題。Ceccato等[9]以意大利城市都靈作為研究區(qū)域,分析了傳統(tǒng)交通出行向共享汽車的轉(zhuǎn)化概率。Carrone等[10]通過(guò)SP調(diào)查,研究得出年輕的受教育者對(duì)于選擇共享汽車和支付共享汽車的保養(yǎng)費(fèi)用意愿較高。Politis等[11]利用二項(xiàng)Logit模型研究發(fā)現(xiàn),行程特性如出行目的和出行頻率是影響出行者對(duì)于共享單車和傳統(tǒng)交通方式選擇意愿的重要因素。將新型交通方式作為選擇肢進(jìn)行出行選擇分析,對(duì)于誘導(dǎo)乘客向環(huán)境友好型出行方式轉(zhuǎn)移提供了理論依據(jù)。在傳統(tǒng)交通中,常規(guī)公交與出租車等出行方式提供的出行服務(wù)間存在巨大空白,導(dǎo)致出行服務(wù)水平兩極化嚴(yán)重。定制公交的出現(xiàn)為提升公共交通的服務(wù)水平,補(bǔ)充出行服務(wù)斷檔提供了新的思路,在優(yōu)化城市客運(yùn)交通結(jié)構(gòu),尤其是私家車向定制公交出行的轉(zhuǎn)移,以及緩解城市交通擁堵和減少交通污染等方面發(fā)揮著重要作用。定制公交線路與發(fā)車時(shí)間的靈活性,還可滿足居民的個(gè)性化出行需求[11]。

關(guān)于居民出行方式選擇分析的研究,常用方法為建立離散選擇模型,代入調(diào)查數(shù)據(jù)進(jìn)行擬合,得到各交通出行方式的出行效用函數(shù)中各因素的系數(shù),從而得到不同因素對(duì)于出行方式分配的定量影響[12-14]。但傳統(tǒng)的調(diào)查方法是將已有的交通方式組成選擇集,調(diào)查結(jié)果往往僅反映居民對(duì)于現(xiàn)有交通方式的選擇行為。本文考慮新型交通方式的居民出行方式選擇分析,將定制公交的概念在問(wèn)卷中進(jìn)行解釋,并在SP調(diào)查的場(chǎng)景設(shè)置中對(duì)不同出行情景和出行方案所對(duì)應(yīng)的特性進(jìn)行估計(jì),結(jié)合交通出行選擇中的混合模型優(yōu)勢(shì),通過(guò)居民個(gè)人屬性與出行方案屬性計(jì)算出行方式效用函數(shù),進(jìn)而得到居民在面對(duì)定制公交、出租車與常規(guī)公交時(shí)的選擇行為??紤]新型交通方式的居民出行方式選擇模型的分析結(jié)果,對(duì)于定制公交的投入規(guī)模及運(yùn)行策略的方案調(diào)整具有重要參考意義。

1 模型建立

1.1 效用函數(shù)及方式劃分概率

在多項(xiàng)Logit模型中,如果自變量都是和決策者相關(guān)的屬性,對(duì)應(yīng)的多項(xiàng)Logit模型稱之為廣義邏輯回歸模型[15],如果自變量都是和方案相關(guān)的屬性,則稱為條件邏輯回歸模型[16]。在考慮定制公交的出行方式選擇建模過(guò)程中,居民相關(guān)屬性和方案相關(guān)屬性都會(huì)影響到?jīng)Q策過(guò)程[17],所以本文使用結(jié)合了廣義Logit回歸模型和條件Logit回歸模型的混合模型[18-21]。自變量表示為式(1),系數(shù)向量定義為式(2),包含居民個(gè)人屬性和出行方案屬性的出行方式效用函數(shù)表示為式(3),居民對(duì)于出行方式的選擇概率由式(4)計(jì)算。

(1)

(2)

(3)

(4)

1.2 出行方式選擇集確定

定制公交的設(shè)置是為了提供一種服務(wù)水平接近于出租車的公共交通方式,所以在設(shè)置出行方式選擇集時(shí),選擇出租車、常規(guī)公交和定制公交作為出行方案選擇集包含的出行方式選項(xiàng)。

定制公交設(shè)置了不同服務(wù)水平和價(jià)格兩種,分別是定制公交1和定制公交2。定制公交1在收費(fèi)和價(jià)格方面都更接近常規(guī)公交,對(duì)于實(shí)時(shí)出行需求響應(yīng)相對(duì)較慢,停站較多,旅程時(shí)間相對(duì)較長(zhǎng),但是價(jià)格低。定制公交2在收費(fèi)和價(jià)格方面都更接近出租車,對(duì)于出行需求的響應(yīng)更快,靈活性更高,旅程時(shí)間更短,但是相應(yīng)地,價(jià)格也會(huì)更高。這4種出行方式服務(wù)水平從高到低為:出租車、定制公交2、定制公交1、常規(guī)公交,價(jià)格設(shè)置也遵循此規(guī)律。

1.3 出行方式選擇影響因素確定

通過(guò)相關(guān)文獻(xiàn)資料調(diào)研,對(duì)影響居民出行方式選擇的因素進(jìn)行歸納總結(jié),并根據(jù)影響因素的類型進(jìn)行調(diào)查問(wèn)卷的設(shè)計(jì)。影響居民出行方式選擇的因素可以分為三類:

(1)個(gè)人基本屬性,包括性別、年齡、收入[5]、家庭收入[22-24]、私家車數(shù)量[25];

(2)出行行為屬性[12],本文考慮出行行為屬性為兩大類,分別是通勤和娛樂(lè);

(3)出行方案屬性,包括票價(jià)[26]、是否有座、中途停車次數(shù)、出行距離[2]、等待時(shí)間、距乘車點(diǎn)的步行距離、到達(dá)目的地的時(shí)間準(zhǔn)確度(即出行者預(yù)計(jì)到達(dá)時(shí)間與實(shí)際到達(dá)時(shí)間的偏差)。

2 問(wèn)卷設(shè)計(jì)與分析

2.1 數(shù)據(jù)收集

設(shè)計(jì)問(wèn)卷對(duì)居民進(jìn)行個(gè)人屬性調(diào)查與設(shè)計(jì)情景下出行方式選擇的SP調(diào)查[27],并在設(shè)計(jì)SP調(diào)查部分,對(duì)出租車、定制公交2、定制公交1、常規(guī)公交等4種出行方案的屬性如行程時(shí)間、出行花費(fèi)等均根據(jù)服務(wù)水平及收費(fèi)水平不同進(jìn)行設(shè)置。發(fā)放問(wèn)卷后,回收有效問(wèn)卷共204份。

2.2 問(wèn)卷信度效度檢驗(yàn)

在進(jìn)行問(wèn)卷數(shù)據(jù)分析前,對(duì)問(wèn)卷采集數(shù)據(jù)進(jìn)行信度與效度分析。利用克隆巴赫信度系數(shù)α測(cè)量信度,分析得本問(wèn)卷α系數(shù)為0.719,則說(shuō)明信度較高,問(wèn)卷調(diào)查結(jié)果可用于后續(xù)研究。對(duì)問(wèn)卷調(diào)查數(shù)據(jù)進(jìn)行效度檢驗(yàn),得到KMO值為0.631,大于0.6,通過(guò)Bartlett球形檢驗(yàn),意味著數(shù)據(jù)具有效度。綜上可得,基于問(wèn)卷數(shù)據(jù)所得到的結(jié)論在數(shù)據(jù)上真實(shí)可靠,具有說(shuō)服力。

2.3 變量處理

出行問(wèn)卷中常常包含以離散值為答案的問(wèn)題,或者根據(jù)研究目的需要將連續(xù)數(shù)值答案離散為等級(jí)的問(wèn)題,此時(shí)按照實(shí)地調(diào)研結(jié)果,設(shè)置閾值對(duì)其進(jìn)行處理,有n個(gè)等級(jí)的因素轉(zhuǎn)化為n-1個(gè)啞元變量表示,以保證變量之間的線性無(wú)關(guān)性。如式(5)所示。

X1+X2+…+Xn=1,

(5)

其中,Xi(i=1,2,…,n)是布爾變量,Xi=1表示該變量處于等級(jí)i,反之,表示該變量不處于等級(jí)i。

根據(jù)式(5)可得,X1,X2,…,Xn之間線性相關(guān),所以通常選取其中的n-1個(gè)變量進(jìn)行表示。本文以最低等級(jí)作為參考,即X2,X3,…,Xn-1表示等級(jí)因素的取值,當(dāng)X2+X3+…+Xn-1=0時(shí),說(shuō)明在該因素上取參考等級(jí),即最低等級(jí)。以個(gè)人平均月收入為例,共分為5個(gè)等級(jí),選取最低等級(jí)“個(gè)人平均月收入在(0,3000]”作為參考等級(jí),其余4個(gè)等級(jí)作為啞元變量,IND_INC_1=1表示個(gè)人平均月收入在(3000,6000]區(qū)間;IND_INC_2=1表示個(gè)人平均月收入在(6000,10 000]區(qū)間;IND_INC_3 =1表示個(gè)人平均月收入在(10 000,15 000];IND_INC_4=1表示個(gè)人平均月收入在15 000以上,當(dāng)IND_INC_1,IND_INC_2,IND_INC_3,IND_INC_4均為0時(shí),說(shuō)明該調(diào)查者的個(gè)人平均月收入≤3000元。

對(duì)于離散變量的擬合結(jié)果,其系數(shù)代表以參考等級(jí)為對(duì)照,其他等級(jí)對(duì)于出行方式選擇的影響。離散變量的擬合系數(shù)只在設(shè)定的等級(jí)范圍下有效,不會(huì)無(wú)限增長(zhǎng),變量每次變化只能以等級(jí)為單位,且變量每變化一個(gè)等級(jí),對(duì)出行方式劃分概率的影響程度不同。對(duì)于連續(xù)變量,進(jìn)行系數(shù)擬合時(shí)不需要做特殊處理,可直接進(jìn)行系數(shù)擬合。連續(xù)變量的擬合系數(shù)是常數(shù),即該變量變化量相同時(shí),對(duì)于出行方式劃分概率的影響是相同的,且連續(xù)變量變化可以是任意數(shù)值。對(duì)于個(gè)人基本屬性、出行行為屬性及出行方案屬性中的變量處理結(jié)果如表1所示。

表1 出行行為選擇因素

續(xù)表1

3 模型結(jié)果及影響因素

對(duì)問(wèn)卷數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換,將表示等級(jí)的因素按照啞元變量處理,包含n個(gè)等級(jí)的,利用極大似然估計(jì)得到數(shù)據(jù)擬合結(jié)果,數(shù)據(jù)擬合度R2為0.321,屬于0.3~0.6之間,說(shuō)明擬合度較好,反映影響因素選取的合理性。設(shè)在其他條件均不變的情況下,某影響因素變化x,該出行方式在影響因素變化前后所占的比例分別為p和p′,則p,p′,x的關(guān)系如式(6)。

,

(6)

本文出行方式選擇集中各出行方式顯著影響因素中連續(xù)變量對(duì)應(yīng)的x值見(jiàn)表2,且連續(xù)變量對(duì)不同出行方式的影響不同。啞元變量的變化對(duì)出行方式所占比例的影響同樣遵循式(6),區(qū)別在于當(dāng)研究啞元變量的影響時(shí),式(6)的P代表改變量對(duì)應(yīng)的參考情況下該出行方式所占比例。采用極大似然法對(duì)出行方式效用函數(shù)進(jìn)行擬合,并根據(jù)變量顯著性,篩選出顯著性<0.3的變量及其邊際效用影響因素,如表2和表3所示。

表2 各出行方式影響顯著的連續(xù)變量

表3 各出行方式影響顯著的啞元變量

從表2中可以看出,出行費(fèi)用和出行時(shí)間對(duì)各出行方式都有較為顯著的影響,且均為負(fù)影響。其中,出行價(jià)格變量的系數(shù)在常規(guī)公交及定制公交1的效用函數(shù)中絕對(duì)值較大,分別為0.195 4和0.117 3,而在定制公交2和出租車的效用函數(shù)中絕對(duì)值較小,分別為0.156 1和0.057 1,說(shuō)明出行價(jià)格的變動(dòng)會(huì)使選擇常規(guī)公交和定制公交1的居民比例降低較多,而選擇出租車的居民比例降低較少。行程時(shí)間變量在定制公交2和出租車效用函數(shù)中的絕對(duì)值較大,分別為0.073 5和0.080 7,在常規(guī)公交和定制公交1的效用函數(shù)中絕對(duì)值較小,分別為0.020 4和0.015 0??梢钥闯?,選擇高服務(wù)水平出行方式的居民對(duì)于出行時(shí)間要求較高。此外,在出行方式選擇過(guò)程中,針對(duì)服務(wù)水平較低的常規(guī)公交和定制公交1,價(jià)格是更為重要的影響因素,其影響程度明顯高于行程時(shí)間;針對(duì)服務(wù)水平較高的出租車和定制公交2,價(jià)格和行程時(shí)間的影響基本一致。

從表3可以看出,換乘與到達(dá)時(shí)間偏差都會(huì)對(duì)出行方式的選擇造成影響,且到達(dá)時(shí)間偏差對(duì)于出行方式的影響所占比例更大,并且隨著出行方式實(shí)際早到時(shí)間增長(zhǎng),該出行方式所占比例會(huì)逐漸增加。結(jié)合表2和表3可以看出,在居民的出行選擇中,出行方式所對(duì)應(yīng)的時(shí)間因素和費(fèi)用因素是決定居民選擇出行方式的重要因素。服務(wù)水平較高的出行方式效用受時(shí)間因素影響較大,而服務(wù)水平較低的出行方式效用受費(fèi)用因素影響較大。這也說(shuō)明對(duì)于時(shí)間要求較高的居民通常對(duì)于價(jià)格敏感度較低,會(huì)選擇價(jià)格與服務(wù)水平都較高的出行方式,而選擇出行花費(fèi)較低的常規(guī)公交出行的居民,則對(duì)于行程時(shí)間敏感度較低。

連續(xù)變量和離散變量的邊際效用存在含義差別,以表2中的出行費(fèi)用和表3中的到達(dá)時(shí)間偏差為例。假設(shè)現(xiàn)在常規(guī)公交的票價(jià)為2元,則當(dāng)常規(guī)公交的票價(jià)變?yōu)?元時(shí),滿足以下等式:

(7)

其中,p1′表示常規(guī)公交票價(jià)變化后(即票價(jià)為3元),常規(guī)公交出行在總出行中所占比例;p1表示常規(guī)公交票價(jià)在變化前(即2元)時(shí),在總出行中所占比例。連續(xù)變量的變化可以不為整數(shù),如常規(guī)公交的票價(jià)可以由2元變?yōu)?.5元,則滿足式(8)。

(8)

其中,p2′表示常規(guī)公交票價(jià)變化后(即票價(jià)為2.5元),常規(guī)公交出行在總出行中所占比例。若當(dāng)前票價(jià)為3元,改變后票價(jià)為4元,則常規(guī)公交出行所占比例變化仍可以用式(7)計(jì)算。而對(duì)于離散變量“到達(dá)時(shí)間偏差”,假設(shè)當(dāng)前某一出行方式準(zhǔn)時(shí)到達(dá),則當(dāng)該方式的到達(dá)時(shí)間偏差變?yōu)樵绲? min時(shí),變化前后的該出行方式所占比例符合式(9)。

(9)

其中,p3表示該出行方式準(zhǔn)時(shí)到達(dá)時(shí),該出行方式對(duì)應(yīng)的出行占總出行的比例;p3′表示該出行方式早到5 min情況下,該出行方式對(duì)應(yīng)的出行占總出行的比例。若該方式早到6 min,則需通過(guò)式(10)計(jì)算得到。

(10)

其中,p4′表示當(dāng)該出行方式的到達(dá)偏差為早到6 min時(shí),該出行方式出行占總出行的比例,對(duì)于早到3 min,早到7 min等表3中未列出的情況,無(wú)法通過(guò)式(6)及表3中的擬合結(jié)果得出。根據(jù)表3可以通過(guò)計(jì)算變化后情況與參考等級(jí)的出行方式占比,無(wú)法直接比較兩種非參考等級(jí)的情況,需要借助參考等級(jí)進(jìn)行間接分析。

4 結(jié)論

本文針對(duì)考慮定制公交的居民出行方式選擇集,從個(gè)人屬性、出行行為屬性與出行方案屬性3個(gè)方面設(shè)計(jì)問(wèn)卷,對(duì)問(wèn)卷中包括的變量因素進(jìn)行處理。對(duì)等級(jí)變量按照啞元變量進(jìn)行轉(zhuǎn)換后,對(duì)出行方式效用函數(shù)中的變量系數(shù)進(jìn)行擬合。按照顯著系數(shù)進(jìn)行篩選后,得到對(duì)出行方式選擇分配影響的邊際效用,并對(duì)邊際效用及出行方式選擇概率進(jìn)行解釋。通過(guò)篩選結(jié)果可以看出,時(shí)間和距離特性對(duì)于出行方式比例的影響較為顯著,且不同出行需求特性的居民對(duì)于出行時(shí)間和出行費(fèi)用的敏感程度不同。結(jié)合數(shù)據(jù)分析結(jié)果,得出結(jié)論:定制公交的定位應(yīng)當(dāng)根據(jù)研究區(qū)域的具體情況來(lái)決定,功能在于補(bǔ)充常規(guī)公交與出租車的服務(wù)水平斷檔,提供服務(wù)水平高于常規(guī)公交、出行成本低于出租車的出行服務(wù);總體而言,定制公交的潛在乘客定位是對(duì)于出行價(jià)格敏感度低于常規(guī)公交,對(duì)于出行時(shí)間敏感度高于常規(guī)公交,即定制公交的潛在乘客相較常規(guī)公交乘客,追求更高的服務(wù)水平,相較出租車乘客,追求更低的價(jià)格。所以定制公交設(shè)置可以與常規(guī)公交服務(wù)的出行類型區(qū)分,用以提供價(jià)格與服務(wù)水平都更高的公共交通,在保證公交系統(tǒng)收支的前提下,滿足更多不同特性的出行需求,且在運(yùn)行中,定制公交可與公共交通共同運(yùn)營(yíng)。

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