郭士永 李文權(quán) 陳 茜 左毅剛

（1.東南大學(xué)城市智能交通江蘇省重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，南京210096；2.現(xiàn)代城市交通技術(shù)江蘇高校協(xié)同創(chuàng)新中心 南京210096）

0 引 言

在歐美，先進(jìn)的出行者信息系統(tǒng)（advanced traveler information system，ATIS）得到快速發(fā)展及應(yīng)用，交通出行信息服務(wù)日臻完善。目前我國許多城市極為重視公交信息化建設(shè)，逐步開展公交出行信息服務(wù)。ATIS條件下的交通行為受到國內(nèi)外學(xué)者的廣泛關(guān)注，其研究成果集中于交通信息對(duì)駕駛員出行者的出行路徑［1－3］、出發(fā)時(shí)間［4－5］和出行方式［6－7］等交通行為的影響。

公交信息服務(wù)能使公交出行者減少不必要的站臺(tái)等車時(shí)間，有助于提高公交服務(wù)質(zhì)量，增加公交出行需求［8－9］。Ben－Elia等［1］研究了動(dòng)態(tài)變化的行程時(shí)間信息和出行經(jīng)驗(yàn)對(duì)出行路徑選擇的影響。Abdel Aty等［10］研究指出公共交通出行時(shí)間、收入及教育水平影響公共交通出行者對(duì)ATIS信息使用，發(fā)車間隔、乘客數(shù)量、空余座位等公共交通出行信息類型受到乘客更多關(guān)注。而關(guān)于公交動(dòng)態(tài)信息內(nèi)容影響公交通勤行為的研究則很少。在以往信息條件下的交通行為研究［2，10－12］中效用函數(shù)盡管考慮了個(gè)人屬性的影響，但當(dāng)個(gè)人屬性固定不變時(shí)，這種影響不會(huì)隨著出行信息內(nèi)容的變化而改變。

筆者為反映個(gè)人屬性對(duì)公交動(dòng)態(tài)信息效用感知的影響，改進(jìn)傳統(tǒng)效用函數(shù)形式，運(yùn)用多項(xiàng)Logit模型理論，建立了出行前公交動(dòng)態(tài)信息下的公交通勤出發(fā)時(shí)間選擇初始模型；根據(jù)初始模型參數(shù)標(biāo)定，篩選t檢驗(yàn)顯著的解釋變量建立修正模型，提高模型精度，從而更好地分析公交動(dòng)態(tài)信息下的通勤出發(fā)時(shí)間選擇行為。

1 公交通勤出發(fā)時(shí)間選擇行為調(diào)查及分析

1.1 影響因素定性分析

公交通勤出行時(shí)間可分為四部分：起點(diǎn)至起點(diǎn)站點(diǎn)的時(shí)間、站點(diǎn)等待時(shí)間、公交乘坐時(shí)間（含換乘時(shí)間）、終點(diǎn)站點(diǎn)至終點(diǎn)的時(shí)間。其中，乘坐時(shí)間最易受到交通擁擠、交叉口信號(hào)控制的影響而產(chǎn)生延誤，波動(dòng)性顯著。乘坐時(shí)間延長會(huì)導(dǎo)致整個(gè)公交通勤出行時(shí)間的增加。公交通勤者在選擇公交通勤出發(fā)時(shí)間時(shí)，通勤線路的乘坐時(shí)間是最關(guān)鍵的時(shí)間因素。

車內(nèi)擁擠狀況對(duì)公交通勤出發(fā)時(shí)間選擇也會(huì)產(chǎn)生一定的影響，特別是對(duì)乘車舒適度要求較高的公交通勤者影響更大。在選擇公交通勤出發(fā)時(shí)間時(shí)，公交車的擁擠程度也是1個(gè)重要因素。面對(duì)同樣的公交動(dòng)態(tài)信息內(nèi)容，公交通勤者對(duì)乘坐時(shí)間、車內(nèi)擁擠狀況的效用感知，也會(huì)因個(gè)人屬性的不同而有所差異，表現(xiàn)出不同的出發(fā)時(shí)間選擇傾向。

1.2 公交通勤出發(fā)時(shí)間選擇行為問卷設(shè)計(jì)

基于影響因素定性分析，調(diào)查問卷包括3個(gè)部分：①個(gè)人屬性與公交通勤出行特征調(diào)查；②公交通勤出發(fā)時(shí)間決策因素重要度評(píng)價(jià)調(diào)查；③出行前公交動(dòng)態(tài)信息下公交通勤出發(fā)時(shí)間選擇SP調(diào)查（stated preference survey，SP）。

隨著無線網(wǎng)絡(luò)逐步覆蓋城區(qū)，利用網(wǎng)絡(luò)多媒體發(fā)布、移動(dòng)終端查詢的公交動(dòng)態(tài)信息服務(wù)受到更多關(guān)注。這種方式使得公交乘客隨時(shí)隨地獲得公交動(dòng)態(tài)信息。出行前公交動(dòng)態(tài)信息SP情景設(shè)計(jì)正是上述的公交信息服務(wù)方式?？紤]公交乘坐時(shí)間和車內(nèi)擁擠程度2個(gè)公交動(dòng)態(tài)信息，每種變化信息取2個(gè)水平值，那么2種信息的水平有機(jī)組合產(chǎn)生4種選擇情景，見表1。在每種SP情境下，假設(shè)每位受訪者能夠獲得常坐公交通勤線路的信息，并要求選擇出發(fā)時(shí)間，其選項(xiàng)包括3項(xiàng)：正常出發(fā)、提前出發(fā)和推遲出發(fā)（取消公交通勤出行）。本調(diào)查側(cè)重前3種情景，而未對(duì)第4種情景進(jìn)行調(diào)查。

表1 出行前公交動(dòng)態(tài)信息SP情景Tab.1 SP scenario of pre－trip dynamic transit information

1.3 調(diào)查數(shù)據(jù)描述性統(tǒng)計(jì)分析

2013年4月，在南京市采用當(dāng)面問詢的方式實(shí)施本次調(diào)查。所有受訪通勤者每周使用公交通勤4次以上，即熟悉通勤公交線路。發(fā)放300份問卷，全部收回，最后篩得256份有效問卷。每份問卷中包含3個(gè)不同的選擇情景，這樣共有768個(gè)樣本數(shù)據(jù)能夠用于模型的參數(shù)估計(jì)。

受訪公交通勤者中男性占45.7%，女性占54.3%。20～29歲和30～39歲2個(gè)年齡段的受訪公交通勤者占到了樣本總數(shù)的76.6%。超過70%受訪者的個(gè)人年收入低于5萬元。日常公交通勤乘坐時(shí)間統(tǒng)計(jì)顯示，公交通勤平均乘坐時(shí)間為30.57min，15～40min的公交通勤出行比例高達(dá)74.3%。通勤者采用預(yù)留時(shí)間應(yīng)對(duì)可能的行程延誤，預(yù)留時(shí)間不超過20min的公交通勤者比重為89.1%，說明公交通勤者預(yù)留時(shí)間一般不超過20min。在受訪的公交通勤者中，可接受最大乘坐時(shí)間≤1.15倍正常乘坐時(shí)間的比例為22.7%，介于1.15～1.35倍的比例為45.3%，而超過1.35倍的比例為32%，這表明：可用“1.15倍”和“1.35倍”正常乘坐時(shí)間作為乘坐時(shí)間信息動(dòng)態(tài)變化的2個(gè)水平。

通過統(tǒng)計(jì)目標(biāo)因素評(píng)分不低于70分的百分比，分析性別、年齡、收入、教育等個(gè)人屬性對(duì)決策目標(biāo)因素重要度評(píng)價(jià)的影響。圖1～4表明，3個(gè)信息因素中，乘坐時(shí)間是公交通勤者最關(guān)心的因素，其次是車內(nèi)擁擠狀況；重要度評(píng)價(jià)最低的是等車時(shí)間，這可能與通勤高峰期公交車到站頻率較高、等車時(shí)間較短有關(guān)。就乘坐時(shí)間而言，評(píng)分在70分以上的女性比例比男性高8.3%，女性給出的評(píng)分均值高于男性；收入≥5萬元的群體對(duì)乘坐時(shí)間關(guān)注程度更高。30～59歲的公交通勤者對(duì)乘坐時(shí)間和車內(nèi)擁擠狀況2個(gè)因素的重視度，高于12～29歲的公交通勤者。本科及以上公交通勤者對(duì)乘坐時(shí)間和車內(nèi)擁擠狀況的重要度評(píng)價(jià)略高于本科以下的公交通勤者。因此，這些個(gè)人屬性可作為出發(fā)時(shí)間選擇模型的解釋變量。

圖1 性別與出發(fā)時(shí)間決策因素評(píng)價(jià)的關(guān)聯(lián)統(tǒng)計(jì)Fig.1 Statistics of departure time decision－making factors between gender and evaluation

圖2 年齡與出發(fā)時(shí)間決策因素評(píng)價(jià)的關(guān)聯(lián)統(tǒng)計(jì)Fig.2 Statistics of departure time decision－making factors between age and evaluation

圖3 收入與出發(fā)時(shí)間決策因素評(píng)價(jià)的關(guān)聯(lián)統(tǒng)計(jì)Fig.3 Statistics of departure time decision－making factors between income and evaluation

圖4 教育與出發(fā)時(shí)間決策因素評(píng)價(jià)的關(guān)聯(lián)統(tǒng)計(jì)Fig.4 Statistics of departure time decision－making factors between education and evaluation

2 公交通勤出發(fā)時(shí)間選擇行為模型

2.1 建立效用函數(shù)

在每種SP情景下，向受訪者提供當(dāng)前的公交乘坐時(shí)間、車內(nèi)擁擠狀況動(dòng)態(tài)信息。這些信息被公交通勤者用于感知正常出發(fā)的效用。這樣，正常出發(fā)選項(xiàng)的效用函數(shù)可用信息服務(wù)提供的公交乘坐時(shí)間和車內(nèi)擁擠狀況表征。

通勤者若選擇提前出發(fā)，將有充分的時(shí)間應(yīng)對(duì)行程延誤，按時(shí)到達(dá)的心理期望也更高，即效用等同于無延誤情形下的正常乘坐時(shí)間的效用。而選擇該選項(xiàng)時(shí)，較少考慮車內(nèi)的擁擠程度。因此，用正常乘坐時(shí)間表征提前出發(fā)選項(xiàng)的效用函數(shù)。

選擇推遲出發(fā)（或取消公交通勤出行）選項(xiàng)的傾向較低，效用一般較小。這主要因?yàn)楣煌ㄇ诔鲂械臅r(shí)間強(qiáng)約束特點(diǎn)，公交通勤者難以承受推遲出發(fā)（或取消公交通勤出行）產(chǎn)生的高成本（如，遲到罰款、其他交通方式的較高費(fèi)用）。因此用正常乘坐時(shí)間與通勤預(yù)留時(shí)間之和表征該選項(xiàng)的效用。

已有文獻(xiàn)［4－6］建立的效用函數(shù)采用式（1）所示的傳統(tǒng)線性效用形式。這種效用形式考慮了個(gè)人屬性對(duì)出行者效用感知的影響。然而，當(dāng)個(gè)人屬性固定不變時(shí)，這種影響不會(huì)隨著交通信息內(nèi)容屬性及選項(xiàng)屬性變量的變化而改變。

式中：xi，k為交通信息內(nèi)容屬性及選項(xiàng)屬性變量；ym為出行者個(gè)人屬性變量；δi為0－1變量，用于保證個(gè)人屬性變量只包含于某個(gè)選項(xiàng)枝。

為更好地反映個(gè)人屬性對(duì)乘坐時(shí)間、車內(nèi)擁擠程度效用感知的影響，建立式（2）所示的公交通勤出發(fā)時(shí)間選擇效用函數(shù)。這種形式的效用函數(shù)通過引入個(gè)人屬性而改變解釋變量的系數(shù)部分，且仍為線性形式［13］。

式中：V1q，V2q，V3q分別為公交通勤者q選擇正常出發(fā)、提前出發(fā)和推遲出發(fā)（取消公交通勤出行）的效用；ASCi為出發(fā)時(shí)間選項(xiàng)i的效用常數(shù)；CD為車內(nèi)擁擠程度，若車內(nèi)不擁擠取0.3，擁擠取0.7；tiq為乘坐時(shí)間（10min為單位），計(jì)算如式（3）。

式中：NBTT，RT分別為公交通勤者的正常公交通勤時(shí)間，min和預(yù)留時(shí)間，min。

2.2 建模及參數(shù)估計(jì)

構(gòu)建公交動(dòng)態(tài)信息下的公交通勤出發(fā)時(shí)間選擇行為多項(xiàng)Logit模型分為2步：①建立初始模型，找出t檢驗(yàn)不顯著的變量；②剔除不顯著的變量，建立修正模型一。根據(jù)Logit模型理論，公交通勤者q選擇各出發(fā)時(shí)間選項(xiàng)的概率為

初始模型為式（2）和式（4）。初始模型中的個(gè)人屬性包括性別、年齡、年收入和教育程度，均為啞元變量（dummy variable），具體見表2的變量一列。采用Biogeme軟件進(jìn)行模型參數(shù)估計(jì)。

表2中初始模型的t檢驗(yàn)結(jié)果表明，效用常數(shù)項(xiàng)ASC2和年齡系數(shù)βAge的t值分別為－0.0 1和0.83，其絕對(duì)值均小于1.96（顯著水平為5%），可認(rèn)為ASC2和年齡對(duì)選擇概率的影響不顯著。因此，修正模型一的效用函數(shù)應(yīng)在式（4）的基礎(chǔ)上，剔除效用常數(shù)項(xiàng)ASC2和年齡屬性。表2給出了修正模型一的參數(shù)估計(jì)結(jié)果，所有模型參數(shù)的t檢驗(yàn)值均大于1.96，說明顯著水平為5%時(shí)各解釋變量對(duì)選擇概率的影響顯著。實(shí)踐中，當(dāng)擬合優(yōu)度達(dá)到0.2～0.4時(shí)則可認(rèn)為模型精度較佳；初始模型、修正模型一的擬合優(yōu)度均為0.276，能夠說明兩個(gè)模型精度較好。相比初始模型，修正模型一的修正擬合優(yōu)度有所提高；在性別、年收入和教育程度的t檢驗(yàn)均能滿足要求基礎(chǔ)上，修正模型一的效用常數(shù)項(xiàng)ASC3、乘坐時(shí)間和車內(nèi)擁擠程度的t檢驗(yàn)絕對(duì)值明顯增大。對(duì)比結(jié)果表明，修正模型一優(yōu)于初始模型。

表2 模型參數(shù)的估計(jì)結(jié)果Tab.2 Parameters estimation for every model

2.3 2種效用函數(shù)下的修正模型比較

依據(jù)2.1節(jié)中出發(fā)時(shí)間選項(xiàng)效用定性分析和式（1）中效用函數(shù)形式，建立修正模型二的效用函數(shù)，見式（5）。修正模型二的解釋變量與修正模型一的相同，參數(shù)估計(jì)結(jié)果見表2。從中發(fā)現(xiàn)，性別、收入的t檢驗(yàn)不夠顯著。與傳統(tǒng)效用函數(shù)形式下的修正模型二相比，改進(jìn)效用函數(shù)下的修正模型一的擬合優(yōu)度、參數(shù)t檢驗(yàn)顯著性和命中率均有所提高，見表2。這說明，改進(jìn)的效用函數(shù)比傳統(tǒng)效用函數(shù)更能提高模型的性能。

3 修正模型一的結(jié)果分析

下面依次分析公交通勤時(shí)間選擇效用的3個(gè)部分：效用常數(shù)、乘坐時(shí)間效用部分和車內(nèi)擁擠程度效用部分。

1）效用常數(shù)部分。在修正模型一中，只有推遲出發(fā)（或取消公交通勤）選項(xiàng)的常數(shù)項(xiàng)ASC3需要進(jìn)行估計(jì)。估計(jì)值為負(fù)的1.684 8，說明在其他效用部分不變的情況下，為了避免遲到和過高的出行費(fèi)用，不傾向于選擇推遲出發(fā)（或取消公交通勤）選項(xiàng)。

2）乘坐時(shí)間效用部分。公交乘坐時(shí)間變量的系數(shù)由3部分組成：β0，βGender和βAInc。β0的估計(jì)值為－0.469 9，表明乘坐時(shí)間與通勤出發(fā)時(shí)間選擇效用負(fù)相關(guān)，通過公交動(dòng)態(tài)信息服務(wù)獲知乘坐時(shí)間越長，公交乘坐時(shí)間負(fù)效用越大，改變出發(fā)時(shí)間的概率增加。

性別屬性參數(shù)βGender的估計(jì)值為0.283 3，表明女性比男性對(duì)公交乘坐時(shí)間信息的負(fù)效用感知更敏感，男性對(duì)公交乘坐時(shí)間的承受能力更強(qiáng)。βAInc的估計(jì)值為－0.353 5，表明個(gè)人年收入與公交乘坐時(shí)間信息效用感知呈負(fù)相關(guān)，年收入超過5萬元的公交通勤者對(duì)公交乘坐時(shí)間信息的負(fù)效用感知更強(qiáng)。

3）車內(nèi)擁擠程度效用部分。車內(nèi)擁擠程度變量的系數(shù)分為兩部分：α0和αEdu。α0的估計(jì)值為－1.305 3，表明擁擠程度與公交通勤出發(fā)時(shí)間選擇效用呈負(fù)相關(guān)關(guān)系。也就是，車內(nèi)愈擁擠愈會(huì)導(dǎo)致公交通勤者放棄正常出發(fā)，而傾向改變出發(fā)時(shí)間。

αEdu的估計(jì)值為正的0.620 5，這表明教育程度為本科及本科以上的公交通勤者對(duì)車內(nèi)擁擠程度的忍耐程度更高，對(duì)車內(nèi)擁擠程度信息的負(fù)效用感知不如受教育程度為本科以下的通勤者敏感。

對(duì)比公交乘坐時(shí)間和車內(nèi)擁擠程度2個(gè)效用部分，2個(gè)參數(shù)β0、α0的估計(jì)值比值為1∶2.78，若公交乘坐時(shí)間（以10min為單位）取均值3.0，擁擠程度取較大值0.7，則β0·t與α0·CD的比值為1.54∶1。該比值說明：乘坐時(shí)間對(duì)公交通勤出發(fā)時(shí)間選擇的影響比車內(nèi)擁擠程度大，通勤者在選擇公交通勤出發(fā)時(shí)間時(shí)會(huì)主要考慮時(shí)間因素，而非乘坐舒適度。根據(jù)式（2）所示的效用函數(shù)形式和表2，得到修正模型一的效用函數(shù)，見式（6）。

依據(jù)式（3）、（4）、（6），能夠計(jì)算年收入超過5萬元、受過本科及以上教育、預(yù)留時(shí)間為10min的男性公交通勤者群體在各SP情景下的出發(fā)時(shí)間選擇概率。通過圖5，觀察各信息服務(wù)情景下該公交通勤者群體出發(fā)時(shí)間選擇概率隨公交通勤正常乘坐時(shí)間的變化趨勢(shì)。不同的乘坐時(shí)間和擁擠程度信息情景對(duì)公交通勤出發(fā)時(shí)間選擇影響很大；在情景一、三情況下，隨著正常乘坐時(shí)間增加，該公交通勤群體強(qiáng)烈地傾向選擇提前出發(fā)，接受公交動(dòng)態(tài)信息誘導(dǎo)；以上4種情景下，該群體選擇推遲出發(fā)（或取消公交通勤）的意愿很低。

圖5 不同公動(dòng)態(tài)信息情景下的通勤者出發(fā)時(shí)間選擇概率Fig.5 Probability of transit commuter departure time choice under different scenarios of dynamic transit information

4 結(jié)束語

筆者改進(jìn)效用函數(shù)形式，建立并標(biāo)定出發(fā)時(shí)間選擇模型，研究得出3點(diǎn)結(jié)論。

1）改進(jìn)的效用函數(shù)形式比傳統(tǒng)效用函數(shù)更利于提高模型性能，克服了傳統(tǒng)效用函數(shù)形式的不足。

2）乘坐時(shí)間信息對(duì)公交通勤出發(fā)時(shí)間選擇的影響大于車內(nèi)擁擠程度信息，是影響公交通勤出發(fā)時(shí)間選擇最重要的因素。

3）收入、性別屬性對(duì)乘坐時(shí)間信息的效用感知影響顯著，教育屬性對(duì)擁擠程度信息感知影響顯著，進(jìn)而導(dǎo)致公交通勤出發(fā)時(shí)間選擇傾向不同。

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