李 莉，丁宏飛

(西南交通大學 交通運輸與物流學院，四川 成都 610031)

運輸業(yè)是國民經濟發(fā)展的關鍵，隨著我國運輸業(yè)的發(fā)展，各經濟區(qū)域間的時間距離不斷縮短，溝通聯(lián)系隨之頻繁。區(qū)域客運通道作為經濟區(qū)域內的客流主載體，將經濟區(qū)域通過整合的各種運輸方式聯(lián)系起來，實現經濟區(qū)域內的協(xié)調發(fā)展。目前，國內主要的區(qū)域通道，一方面運能緊張，各運輸方式間較難實現合理分工、協(xié)調配合，迫使通道系統(tǒng)整體運輸效率和質量下降；另一方面，在市場化的條件下，運輸企業(yè)之間盲目的通過運價策略以求謀取更大份額的客運分擔率。要解決上述矛盾，客運需求層次分析是區(qū)域客運通道規(guī)劃建設之關鍵，在把握市場需求的基礎上，有針對性地進行通道運力資源的合理配置。

1 客運需求層次劃分的研究現狀

區(qū)域通道客運需求不僅包含量的需要，更應注重質的要求。以往很多研究更多地將目光投向客運需求總體規(guī)模以及客運需求方式劃分的預測[1-2]，而忽視了對需求結構層次的研究，導致通道運能配置很難滿足多樣化的運輸需求。鐘靜[3]從旅客出行行為分析入手，構建廣義費用函數的Logit模型，對區(qū)域運輸通道內旅客運輸產品分擔率進行預測，從而明確區(qū)域通道客運系統(tǒng)內各種運輸方式的合理分工。吳偉，等[4]通過定性分析運輸通道客運量的影響因素，用灰色關聯(lián)度理論篩選出影響運輸通道客運量的主要因素，采用BP神經網絡模型，對運輸通道客運量進行預測。安文娟[5]從理論研究方面對客運需求層次進行了劃分，探討了基于群體劃分的客運需求層次結構，并提出了區(qū)域運輸通道客運需求層次結構特征。

2 客運需求結構影響因素的選取

鑒于旅客是出行需求主體，在進行通道客運需求層次影響因素分析時，著眼于對出行主體相關因素的研究。綜合考慮出行者個人特性(如性別、年齡、收入等)、出行特性(如時間、距離、目的等)以及區(qū)域客運通道的特性，將影響因素歸納為個人收入、出行目的和旅客心理偏好，見表1。

表1 需求層次影響因素

具體在進行個人收入水平劃分時，依據個人消費支出的結構性指標——恩格爾系數作為判別標準[7]，結合聯(lián)合國相關規(guī)定，具體的收入水平劃分標準如表2。

表2 收入等級劃分

3 Ordered Probit模型的構建

3.1 客運需求層次劃分

借鑒馬斯洛和恩格斯的人類需求層次理論[5]，將區(qū)域客運通道需求層次大致分為4個層次，如圖1。

圖1 客運需求層次Fig.1 Passenger demand level

3.2 構建需求層次識別模型

記區(qū)域客運通道需求層次為一個離散變量yi(i=1，2，…，n對應所劃分的需求層次等級表，如圖1)；y*表示客運需求層次的內在變化趨勢，為一個連續(xù)的隱性變量。Probit模型的一般形式為：

y*=βX+ε

(1)

式中：X為需求影響因素構成的向量；β為影響因素的系數向量，為待估參數；ε為誤差擾動項，表示該層次識別模型中未考慮的但對需求具有影響作用的其它因素之和，假設其服從標準正態(tài)分布，即ε～N(0,1)。

為形成離散變量yi和連續(xù)變量y*之間的映射關系，根據客運需求層次結構的劃分，將連續(xù)變量y*的整個取值區(qū)間通過設置閾值τi劃分為4個分區(qū)間Ai，設τ0=-∞，τ4=+∞，其中τ1<τ2<τ3，設離散變量yi取值1，2，3，4對應不同的需求結構層次，從而根據式(3)實現此映射關系：

1.統(tǒng)籌策劃，把好項目謀劃關。審計好比部隊打仗，戰(zhàn)前偵察很重要，否則無法制定作戰(zhàn)計劃。當好審計組長，力求在“早”字上做文章，盡量提早謀劃、盡早安排。審前調查要確?！凹殹?，要通過內部控制測試和風險評估，最大限度降低審計風險。編制審計實施方案要做到“精”，詳細了解被審計單位的全面經濟狀況，確定審計的目標、重點，制定內容具體、重點突出、操作性強的審計實施方案。人員選配要“慎”，通過配備業(yè)務精湛的主審及專業(yè)結構合理的審計人員組成審計組，并進行合理分工，做到人盡其才，才盡其用。

(2)

(3)

因此，yi在各區(qū)間中出現的概率，即離散量yi關于X的條件概率的計算方程式為：

3.3 極大似然估計

模型需要對參數β和閾值τi進行估計。采用極大似然法進行處理，為方便，記φ(τi-βX)=φi，則Pr(y=i|X)=φi-φi-1)。求得極大似然函數：

(5)

由于L最大時的參數估計與lnL等價，因此變換為估計lnL最大時的參數，即：

(6)

選擇Stata軟件實現上述極大似然估計，從而獲得參數估計結果。

4 模型應用示例

成渝運輸通道承擔了成渝經濟區(qū)域內主要的客運任務，實現兩地的經濟合作，促進經濟的協(xié)調發(fā)展。隨著成渝客運的完善發(fā)展，區(qū)域內旅客運輸需求呈現多樣化發(fā)展。以成渝客運通道為研究對象(圖2)，根據出行調查數據，采用Stata軟件進行序次Probit模型參數估計，實現對客運需求的判斷。

圖2 成渝客運通道示意Fig.2 Chengdu-Chongqing passenger transport corridorschematic diagram

根據所構建的需求層次識別模型，選取個人出行調查數據(樣本容量200)，結合原始出行調查問卷，對出行目的、心理偏好、個人收入和需求層次分別進行量化處理。其中，出行目的分為4個等級：求學務工、探親訪友、休閑娛樂和公務或商務，分別取值1，2，3，4；心理偏好包括4種類型：價格導向型、時間導向型、安全導向型和服務質量導向型，分別取值1，2，3，4；個人收入分為3個等級：低等收入、中等收入和高等收入，分別取值1，2，3；需求層次分3個等級：可達性需求、經濟性需求、快速方便性需求和舒適享受型需求，分別取值1，2，3，4。量化處理后的數據形式如表3。

表3 出行調查數據

將表3數據轉化為EXCEL格式，通過命令file→import→Excel spreadsheet導入Stata軟件中，如圖3。

圖3 數據導入示意Fig.3 Data imput schematic diagram

利用Statistics→Ordinal outcomes→Ordered Probit regression進行模型變量設置，實現模型的極大似然估計[10](圖4)，最終的估計結果如表4。

圖4 變量設置示意Fig.4 Schematic diagram ofvariables setting

參數估計值標準差95%的置信區(qū)間出行目的0.57470.8226[0.4135,0.7359]心理偏好0.58060.8585[0.4124,0.7489]個人收入0.82950.1168[0.6005,1.0585]閥值τ13.33500.4089[2.5336,4.1364]閥值τ25.68290.5165[4.6706,6.6952]閥值τ37.56950.6574[6.2809,8.8581]

根據收集的個人出行調查數據，采用MATLAB中griddata 插值命令，選取格點樣條函數內插法，得到不同的影響條件下，連續(xù)的需求層次分布圖[11]。圖5為不同出行目的和心理偏好下插值得到的3種收入水平下旅客的需求層次分布。

圖5 成渝客運通道需求層級分布Fig.5 Demand level distribution of Chengdu-Chongqingpassenger transport corridor

由圖5可知：①任何收入水平下，當心理偏好和出行目的層級逐漸升高時，需求層級亦逐步升高；②當收入水平逐步升高時，即使出行目的和心理偏好處于較低層級時，所對應的需求層級也偏高。尤其是當收入層級屬于高等收入時，基本不存在可達性需求；③隨著收入水平的提高，處于較低層級的出行目的和心里偏好對需求層級的影響逐漸減弱，而僅當兩者處于較高層級時，影響作用才比較突出，顯然這與實際情況相符。

根據上述的參數估計結果，將該通道完整的調查數據帶入Ordered Probit模型，即可獲得詳細的客運需求層次劃分，從而有針對性地進行通道客運產品配置。

5 結 論

1)選取出行目的、心理偏好和收入水平作為客運需求層級劃分的影響因素，表現出很好的顯著性，相比于傳統(tǒng)考慮眾多影響因素的客運需求層次分析，更簡單、易操作。

2)將基于Ordered Probit 模型得到的客運需求層級進行MATLAB插值處理，獲得在一定收入水平下，不同出行目的和心理偏好情況下需求層級三維特征圖，形象生動、清楚明了。

3)筆者通過數學模型實現需求層級識別，采用Ordered Probit模型取得較為滿意的試驗結果，但是本研究中僅選用3個影響因素，因此后續(xù)的研究重點在于考慮較多因素的情況下，利用Ordered Probit對狀態(tài)變量進行建模，并保證各影響因素具有良好的顯著性。

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