梁亞莉 郭永健 鄭歡歡 李杲嶺 崔洪濤

(鄭州綜合交通運(yùn)輸研究院有限公司1) 鄭州 450018)(河南省高速公路聯(lián)網(wǎng)監(jiān)控收費(fèi)通信服務(wù)有限公司2) 鄭州 450018)

0 引 言

取消全國(guó)高速公路省界收費(fèi)站，減少車輛在高速公路省界收費(fèi)站的等待時(shí)間，提高通行效率.收費(fèi)模式也由原先的最短路收費(fèi)改為按照車輛實(shí)際行駛路徑收取通行費(fèi)，貨車由原先的計(jì)重收費(fèi)改為按車型收費(fèi)，即同一輛貨車空車、重車收費(fèi)相同.

因此，貨車駕駛員是對(duì)省界收費(fèi)站取消后實(shí)行的新政策產(chǎn)生敏感性最高的群體，可能會(huì)改變高速公路還是國(guó)、省干道作為新的路徑選擇策略.

離散模型作為分析個(gè)體行為選擇的最有效方法，為此國(guó)內(nèi)外學(xué)者做了大量的研究.Emmerink等[1]從駕駛員的個(gè)人屬性的性別、年齡，以及道路等級(jí)方面分析了駕駛員出行時(shí)的路徑行為選擇.Bekhor等[2]考慮了駕駛員的家庭因素、婚姻狀況等，研究對(duì)駕駛員出行時(shí)選擇路徑產(chǎn)生的影響.Limtanakool[3]等分析了出行距離對(duì)出行方式的影響，建立了BL(Binary Logit)，從社會(huì)經(jīng)濟(jì)、時(shí)間、土地開(kāi)發(fā)強(qiáng)度等維度分析了出行方式選擇，結(jié)果表明該模型對(duì)出行行為方式的解釋性較高.高鵬[4]從駕駛員偏好數(shù)據(jù)方面，分析相關(guān)因素，建立了路徑行為選擇的模型.邊超等[5]利用靈敏度分析方法，分析了公路費(fèi)率與貨車流量之間關(guān)系.

文中通過(guò)分析貨車駕駛員在取消省界收費(fèi)站后路徑選擇的影響因素，引入靈敏度分析理論對(duì)影響因素進(jìn)行敏感性分析，構(gòu)建了基于取消省界收費(fèi)站的MNL駕駛員行為選擇模型.

1 數(shù)據(jù)來(lái)源

1.1 出行行為分析

取消高速公路省界收費(fèi)站后，貨車駕駛員在運(yùn)輸過(guò)程中的路徑選擇行為也受到較大影響，出行決策分別為：

1) 改變出行方式 隨著高速公路實(shí)施新的收費(fèi)政策，ETC貨車用戶在前期具有費(fèi)用減免政策，根據(jù)測(cè)算貨車平均通過(guò)省界時(shí)間由原來(lái)的29 s減少為3 s，下降了89.7%.在通行效率方面高速公路對(duì)貨車的吸引遠(yuǎn)高于小型汽車，因此在短期內(nèi)改變高速公路的路網(wǎng)結(jié)構(gòu).

2) 改變出行路徑 取消高速公路省界收費(fèi)站前，主要采用封閉式收費(fèi)制式，客車按車型、貨車按重量，根據(jù)路徑和里程進(jìn)行收費(fèi)，分路段拆賬，大多數(shù)省份高速公路收費(fèi)采用最短路徑收費(fèi).取消省界收費(fèi)站后采取據(jù)實(shí)收費(fèi)策略，原高速公路單一路徑轉(zhuǎn)變?yōu)楦咚俟?國(guó)省干線等的組合路徑或國(guó)省干線單一路徑進(jìn)行分擔(dān)，來(lái)應(yīng)對(duì)高速公路新的收費(fèi)政策.

3) 改變出行時(shí)間 受節(jié)假日等優(yōu)惠策略影響，貨車駕駛員會(huì)調(diào)整高速公路使用的優(yōu)先級(jí).

4) 無(wú)影響 貨車駕駛員的路徑選擇行為不受省界收費(fèi)站的影響，一般多發(fā)生在公司級(jí)貨物運(yùn)輸車輛中.

1.2 出行因素分析

取消省界收費(fèi)站后，貨車駕駛員路徑選擇行為因個(gè)人屬性、貨車屬性、貨物運(yùn)距、貨物時(shí)效性、高速公路收費(fèi)政策等的不同而不同.文中從貨車駕駛員的個(gè)人屬性、車輛屬性、政策屬性等方面制定基于能夠反映個(gè)體偏好的SP調(diào)查[6]，見(jiàn)圖1.

圖1 貨車駕駛員路徑行為選擇影響因素

根據(jù)2019年高速公路車輛車型中貨車(專項(xiàng)作業(yè)車)車型分類標(biāo)準(zhǔn)、總軸數(shù)，以及車長(zhǎng)和最大允許總質(zhì)量由原來(lái)的五類車型調(diào)整為六類車型.同時(shí)將兩軸車輛進(jìn)一步細(xì)分為兩類，車長(zhǎng)和最大允許總質(zhì)量作為第二指標(biāo)，對(duì)兩軸車輛進(jìn)行細(xì)分.本文參考2019貨車最新分類標(biāo)準(zhǔn)作為本次SP調(diào)查的貨車類型依據(jù).

1.3 數(shù)據(jù)調(diào)查

于2020年5月在河南省鄭州、洛陽(yáng)、南陽(yáng)等市根據(jù)城市規(guī)模確定本次調(diào)查點(diǎn)個(gè)數(shù)，樣本分布見(jiàn)表1.

表1 貨車駕駛員調(diào)查樣本分布

發(fā)放為期3 d的調(diào)查問(wèn)卷，針對(duì)貨車駕駛員可能會(huì)產(chǎn)生的疑問(wèn)進(jìn)行解釋.本次調(diào)查共發(fā)放問(wèn)卷520份，回收有效問(wèn)卷512份，剔除不完整問(wèn)卷后獲得有效問(wèn)卷478份.本次調(diào)查結(jié)果顯示：男性432人，女性46人，年齡范圍在22～56歲，平均年齡38歲，所駕駛貨車車輛類型分布見(jiàn)表2.

表2 貨車類型分布情況表

2 貨車駕駛員非集計(jì)Logit模型

2.1 模型理論

取消省界收費(fèi)站后，假設(shè)貨車駕駛員n受到影響，此時(shí)路徑選擇集合為Cn，選擇路徑i的效用為Ui，則該貨車駕駛員從集合Cn中選擇路徑i的條件為

Uin>Ujn,i≠j,j∈Cn

(1)

由于受到取消省界收費(fèi)站的影響，貨車駕駛員選擇路徑i視個(gè)人特性、車輛因素、出行因素、政策因素等可能發(fā)生改變，因此將效用Ui視為隨機(jī)變量，其具體形式為

Uin=Vin+εin

(2)

式中：Vin為貨車駕駛員n選擇路徑i的效用函數(shù)固定項(xiàng)；εin為相應(yīng)的概率項(xiàng).

根據(jù)效用最大化理論，計(jì)算出貨車駕駛員n選擇路徑i的概率為

Pin=Prob(Uin>max(Ujn),i≠j,j∈Cn)

(3)

2.2 MNL構(gòu)建

多項(xiàng)式Logit模型(multinominal logit model，MNL)[7]假設(shè)效用函數(shù)Uin中的概率項(xiàng)εin相互獨(dú)立，服從Gumbel極值分布，則對(duì)于εjn(j=1,2,…,Jn)的聯(lián)合分布函數(shù)為

(4)

效用函數(shù)Ui中的固定項(xiàng)Vin由貨車駕駛員選擇方案集合Cn，影響因素向量確定，其形式為

(5)

式中：θ=(θ1,θ2,…,θk)為未知參數(shù)向量；Xin=(Xin1,Xin2,…,Xink)為貨車駕駛員n選擇路徑方案i的影響因素，其中Xin1為固有啞元.

由此可以計(jì)算得到選擇概率模型，具體形式為

Pin=Prob(Uin>Ujn,i≠j,j∈Cn)=

Prob(Vin+εin>Vjn+εjn)=

(6)

結(jié)合效用函數(shù)Ui各子項(xiàng)具體形式確定貨車駕駛員MNL模型選擇概率為

(7)

通過(guò)對(duì)影響貨車駕駛員路徑選擇影響因素分析，同時(shí)考慮MNL的0-1變量特性，綜合確定MNL模型效用函數(shù)的變量，見(jiàn)表3.

表3 效用函數(shù)變量

在變量選擇中，考慮到貨車駕駛員實(shí)際路徑選擇過(guò)程中的實(shí)際情況，將θ3和θ6設(shè)為通用變量，θ1、θ4、θ7、θ9等其余項(xiàng)設(shè)為特定項(xiàng)，由此確定本文MNL模型的效用函數(shù)為

Uin=ASCin+P*θ1+R1*θ2+R2*θ3+

R3*θ4+O1*θ5+O2*θ6+O3*θ7+

S1*θ8+S2*θ9+S3*θ10+εin

(8)

式中：ASCin為選擇方案啞元，待估計(jì)常項(xiàng).

3 模型檢驗(yàn)

3.1 MNL參數(shù)估計(jì)及檢驗(yàn)

在構(gòu)建MNL模型中，假設(shè)在取消高速公路省界收費(fèi)站后，貨車駕駛員路徑選擇集合為，Cn={高速公路、國(guó)省干道、高速公路-國(guó)省干道}，對(duì)應(yīng)路徑標(biāo)號(hào)為Cn={1,2,3}.本模型路徑選擇對(duì)國(guó)省干道為相對(duì)效用.貨車駕駛員在獲取到取消省界收費(fèi)站的信息前提下，考慮到有關(guān)費(fèi)用及運(yùn)輸時(shí)間等因素后改變貨車路徑?jīng)Q策，國(guó)省干道轉(zhuǎn)變?yōu)楦咚俟坊蚋咚俟?國(guó)省干道路段組合的行駛路徑，或不改變?cè)?jì)劃路徑選擇決策.

應(yīng)用Biogeme軟件，對(duì)本文構(gòu)建的基于取消省界收費(fèi)站后的貨車駕駛員路徑選擇行為MNL模型進(jìn)行參數(shù)標(biāo)定，其結(jié)果見(jiàn)表3.標(biāo)定參數(shù)后，確定模型中顯著影響因素，采用t值進(jìn)行檢驗(yàn)，其形式為

(9)

當(dāng)tk>1.96則說(shuō)明有95%的可靠性說(shuō)明貨車駕駛員路徑選擇的第k個(gè)因素對(duì)其路徑選擇產(chǎn)生顯著影響.ρ2為模型的優(yōu)度比，其值介于0～1，值越大則認(rèn)為模型的精度就越高.

表4 MNL模型參數(shù)標(biāo)定結(jié)果

從MNL模型的參數(shù)標(biāo)定結(jié)果看，雖然貨車類型、ETC優(yōu)惠、綠色通道、限行政策等因素的t檢驗(yàn)值小于1.96，但不能說(shuō)明其毫無(wú)影響，仍需要保留[9].其余變量的檢驗(yàn)值均大于1.96，說(shuō)明該部分影響因素能夠在取省界收費(fèi)站時(shí)對(duì)貨車駕駛員路徑選擇產(chǎn)生顯著影響.收入水平、貨物時(shí)效性越高、ETC優(yōu)惠力度越大等選擇方案的效用值越大.本次構(gòu)建模型的優(yōu)度比ρ2為0.36，說(shuō)明該模型處于合理范圍內(nèi).

3.2 影響因素的靈敏性分析

引入靈敏度分析有關(guān)理論，確定各影響因素對(duì)貨車駕駛員路徑選擇的彈性值.在文中MNL基礎(chǔ)之上，構(gòu)建各路徑選擇的彈性模型，其形式為

R=100×θkXink(1-Pin)

(10)

式中：Xink取數(shù)據(jù)調(diào)查統(tǒng)計(jì)中對(duì)應(yīng)屬性變量的平均值.

對(duì)彈性值進(jìn)行解釋：當(dāng)|R|=0時(shí)表示無(wú)彈性；|R|∈(0,1)時(shí)表示彈性較弱，缺乏彈性；|R|>1或等于1時(shí)表示富有彈性或單位彈性；|R|→∞表示具有完全彈性.

根據(jù)本次調(diào)查問(wèn)卷計(jì)算各屬性變量Xink的平均值，結(jié)果見(jiàn)表5.

表5 駕駛員各屬性變量平均值

由表5可知，對(duì)不同路徑選擇方式其變量平均值差別較大，對(duì)選擇高速公路作為運(yùn)輸路徑來(lái)說(shuō)，收入水平在8 000元以上，5～6類的貨車類別、平均運(yùn)距300 km等是選擇該運(yùn)輸方式的主要因素.對(duì)選擇國(guó)省干道單一路徑作為運(yùn)輸方式的貨車駕駛員來(lái)說(shuō)，私人貨車、貨車滿載、平均運(yùn)距100 km以內(nèi)等選擇該運(yùn)輸方式的主要原因.高速公路-國(guó)省干道組合運(yùn)輸策略的因素介于兩者之間.進(jìn)一步計(jì)算出車輛因素對(duì)貨車駕駛員路徑行為選擇的靈敏性大小，結(jié)果見(jiàn)表6.

表6 車輛因素靈敏性值

由表6可知，車輛從屬關(guān)系、貨車類型、貨車實(shí)載對(duì)高速公路及國(guó)省干道均富有彈性，即該因素的變化對(duì)貨車駕駛員是否繼續(xù)選擇高速公路活國(guó)省干道作為運(yùn)輸方式存在較強(qiáng)的動(dòng)態(tài)變化影響.貨車類型、貨車實(shí)載對(duì)運(yùn)輸方式高速公路-國(guó)省干道的彈性較小，缺乏彈性.同時(shí)分別計(jì)算各效用變量屬性的靈敏度值，計(jì)算結(jié)果見(jiàn)表7.

表7 不同路徑選擇的靈敏值

由表7可知，個(gè)人因素中的收入水平對(duì)路徑方式高速公路、國(guó)省干道的敏感性較強(qiáng)，絕對(duì)值均大于1，屬于富有彈性范圍，而高速公路-國(guó)省干道的敏感性較小，屬于缺乏彈性，且高速公路路徑選擇的靈敏性大于國(guó)省干道的靈敏性，說(shuō)明貨車駕駛員收入水平的高低對(duì)是否選擇高速公路作為運(yùn)輸路徑存在較大影響.車輛因素對(duì)路徑選擇的靈敏度不一，貨車從屬關(guān)系(公司貨車或私人貨車)對(duì)國(guó)省干道路徑選擇的靈敏性最高，說(shuō)明當(dāng)貨車從屬關(guān)系不同，相較于其他兩種運(yùn)輸路徑，對(duì)貨車駕駛員選擇國(guó)省干道影響程度更大.貨車類型及貨車實(shí)載對(duì)高速公路這一路徑的敏感性較高，比較符合實(shí)際.在出行因素中，貨物時(shí)效性這一影響因素對(duì)國(guó)省干道的靈敏性最高，其值為2.429.

3.3 統(tǒng)計(jì)驗(yàn)證分析

將本次貨車駕駛員行為選擇路徑概率選擇預(yù)測(cè)結(jié)果與河南省高速公路聯(lián)網(wǎng)等相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行驗(yàn)證分析，結(jié)果見(jiàn)表8.

表8 模型預(yù)測(cè)與實(shí)際統(tǒng)計(jì)結(jié)果 單位：%

由表8可知，單一路徑的國(guó)省干道運(yùn)輸方式預(yù)測(cè)結(jié)果與實(shí)際觀察的誤差率較大，其值為18.6%.而高速公路、國(guó)省干道-高速公路這兩種運(yùn)輸路徑的模型誤差率較小，分別為7.7%、9.1%，說(shuō)明了筆者構(gòu)建的貨運(yùn)駕駛員路徑選擇模型具有一定的準(zhǔn)確度.

為進(jìn)一步分析影響貨車駕駛員運(yùn)輸路徑選擇行為的影響因素，選取省界收費(fèi)站取消前后同期6—9月份(2019年與2020年)進(jìn)行驗(yàn)證分析.選擇貨車交通量、平均載貨量為本次驗(yàn)證的定量指標(biāo).調(diào)查點(diǎn)鄭州、洛陽(yáng)、許昌、南陽(yáng)、周口5市同期貨車交通量見(jiàn)圖2.

圖2 高速公路貨車交通量統(tǒng)計(jì)結(jié)果

由圖2可知，除9月份外，2020年的6月、7月、8月的各統(tǒng)計(jì)點(diǎn)貨車交通量較2019的同期均有所下降，說(shuō)明隨著省界收費(fèi)站的取消對(duì)于貨車駕駛員來(lái)說(shuō)，高速公路這一路徑選擇是屬于非最優(yōu)選擇，該統(tǒng)計(jì)結(jié)果與構(gòu)建的MNL模型的路徑選擇概率相一致，符合預(yù)期目標(biāo).為驗(yàn)證模型的車輛因素對(duì)貨車駕駛員路徑選擇的影響，依托河南省高速公路聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)，測(cè)算省界收費(fèi)站取消前后(2019年、2020年)貨車的平均載重指標(biāo)，分析高速公路這一運(yùn)輸路徑中對(duì)貨車駕駛員行為選擇的影響程度.結(jié)果見(jiàn)圖3.

圖3 高速公路貨車平均載重

從各核查點(diǎn)的貨車平均運(yùn)輸載重結(jié)果可以看出，2020年除6—7月份貨車平均載重均出現(xiàn)增長(zhǎng)外，選定的其他月份貨車平均載重均出現(xiàn)下降趨勢(shì)，同時(shí)除南陽(yáng)市以外，8—9月份的貨車平均載重均低于去年同期.結(jié)合圖2高速公路貨車流量的變化情況，分析其主要的原因在于省界收費(fèi)站的取消改變了以往貨車通行費(fèi)計(jì)費(fèi)方式，即由按重量計(jì)費(fèi)規(guī)則變成按貨車軸數(shù)收費(fèi)的標(biāo)準(zhǔn)，軸數(shù)越多的貨車更多的改變了貨運(yùn)路徑選擇方式，間接降低了高速公路的貨車平均載重.根據(jù)在本模型的靈敏度計(jì)算結(jié)果，貨車駕駛員路徑選擇的車輛類型的靈敏度計(jì)算值7.726，屬于富有彈性，從模型的角度確定了取消省界收費(fèi)站后，新的收費(fèi)政策對(duì)貨車載重情況存在一定影響.這一統(tǒng)計(jì)結(jié)果與文中構(gòu)建的MNL模型結(jié)論一致，即貨車實(shí)載對(duì)高速公路這一選擇路徑的靈敏性較大.

4 結(jié) 論

1) 以貨車駕駛員路徑選擇方式作為研究對(duì)象，通過(guò)個(gè)人屬性、貨車屬性、出行屬性、政策屬性等4個(gè)維度確定了影響貨車駕駛員路徑選擇行為的因素，構(gòu)建了以高速公路、國(guó)省干道、高速公路-國(guó)省干道等路徑的選擇肢.

2) 通過(guò)問(wèn)卷調(diào)查方式獲取數(shù)據(jù)源，標(biāo)定本文構(gòu)建的MNL模型參數(shù)，確定了影響值.為具體分析各因素影響效益值，引入靈敏性分析理論，確定了各因素對(duì)路徑選擇方案的靈敏度.

3) 模型結(jié)果表明，收入水平對(duì)各選擇肢均產(chǎn)生較高的靈敏性，貨車從屬關(guān)系對(duì)高速公路-國(guó)省干道這一選擇肢的靈敏性較強(qiáng)，貨車類型及實(shí)際載重對(duì)高速公路這一選擇肢產(chǎn)生較大的影響.

4) 文中構(gòu)建的MNL模型的標(biāo)定結(jié)果符合實(shí)際，能夠應(yīng)用對(duì)貨車駕駛員路徑選擇的行為分析.