王文憲，倪少權(quán)*，呂紅霞，郭經(jīng)緯

（西南交通大學(xué)a.交通運(yùn)輸與物流學(xué)院；b.全國(guó)鐵路列車運(yùn)行圖編制研發(fā)培訓(xùn)中心成都610031）

基于非集計(jì)理論的高速鐵路旅客乘車選擇行為研究

王文憲a,b，倪少權(quán)*a,b，呂紅霞a,b，郭經(jīng)緯a

（西南交通大學(xué)a.交通運(yùn)輸與物流學(xué)院；b.全國(guó)鐵路列車運(yùn)行圖編制研發(fā)培訓(xùn)中心成都610031）

為研究高速鐵路旅客乘車行為選擇機(jī)理，以非集計(jì)離散選擇模型理論為依據(jù)，分析旅客乘車選擇的影響因素，結(jié)合2013年京滬高速鐵路旅客出行RP調(diào)查數(shù)據(jù)，以G類高速列車和D類高速列車作為旅客乘車方式選擇肢，設(shè)置影響旅客乘車選擇的特性變量，即旅客主體特性、出行特性、列車服務(wù)特性及相應(yīng)的取值方法，建立旅客乘車方案選擇MNL模型.運(yùn)用SPSS對(duì)模型參數(shù)進(jìn)行標(biāo)定，結(jié)果表明，公費(fèi)出行、月收入較高及出差的旅客偏好選擇G類高速列車；自費(fèi)出行、月收入較低及旅游探親的旅客偏好選擇D類高速列車.上述結(jié)論與調(diào)查結(jié)果基本一致，命中率等參數(shù)的計(jì)算亦驗(yàn)證了模型的有效性.

鐵路運(yùn)輸；非集計(jì)離散選擇模型；旅客乘車選擇；RP調(diào)查數(shù)據(jù)；MNL模型；命中率

1 引言

高速鐵路的開通運(yùn)營(yíng)，使旅客出行的備選乘車方案大幅增加，有不同類型、不同速度等級(jí)的列車可供旅客選擇.但由于乘車方案選擇涉及的因素眾多，加之出行者的習(xí)慣、喜好等難以測(cè)定因素的存在，旅客乘車方案選擇是一個(gè)復(fù)雜的問題.通過對(duì)旅客出行選擇行為機(jī)理的分析，根據(jù)旅客出行實(shí)際需求對(duì)既有運(yùn)輸組織模式進(jìn)行適應(yīng)性調(diào)整，可以充分提高旅客運(yùn)輸服務(wù)水平及市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)能力.

國(guó)內(nèi)外針對(duì)旅客出行選擇行為的研究已有較多的成果，Watson[1]建立非集計(jì)模型描述城際旅客運(yùn)輸方式的選擇行為.Ben-Akiva等[2]對(duì)Logit模型及其改進(jìn)型的特性進(jìn)行完整的論述，逐步形成了非集計(jì)方法的理論體系.Grayson[3]、Wilson[4]構(gòu)建非集計(jì)模型論證運(yùn)輸方式的出行時(shí)間及出行費(fèi)用對(duì)旅客選擇行為的影響.

國(guó)內(nèi)有關(guān)客運(yùn)專線旅客出行行為選擇的研究集中在既有客運(yùn)通道引入客運(yùn)專線時(shí)，各種運(yùn)輸方式客流分?jǐn)偮实淖兓?陳團(tuán)生[5]通過構(gòu)造旅客出發(fā)時(shí)刻和運(yùn)輸方式選擇行為的雙層巢式邏輯決策模型，分析旅客的個(gè)人因素屬性、運(yùn)輸方式屬性對(duì)出行選擇行為的影響.葉玉玲[6]建立旅客出行方式選擇的多項(xiàng)Logit模型，對(duì)客運(yùn)專線在滬杭通道內(nèi)的作用做出合理定位，并提出票價(jià)和開行間隔方面的建議.張迦南[7]構(gòu)建旅客選擇行為的Logit模型，對(duì)京滬運(yùn)輸通道內(nèi)旅客選擇行為隨出發(fā)時(shí)間和出行距離變化情況進(jìn)行模擬分析.作為旅客出行行為選擇的一個(gè)分支問題，有關(guān)鐵路旅客乘車選擇行為的研究較少，現(xiàn)有研究主要分為兩類：其一，對(duì)乘車時(shí)間、票價(jià)費(fèi)用等影響旅客乘車方案選擇的列車屬性進(jìn)行量化，在此基礎(chǔ)上建立鐵路旅客乘車方案優(yōu)化模型.江南[8]將上述問題轉(zhuǎn)化為廣義最短路問題，并采用Floyd-Warshall算法求解.楊信豐[9]設(shè)計(jì)旅客出行可行路徑的快速搜索算法，利用信息熵法確定各目標(biāo)的權(quán)重，計(jì)算各可行路徑的綜合效用值.其二，將旅客自身屬性與高速列車屬性作為影響因素，利用非集計(jì)理論構(gòu)建旅客對(duì)高速列車的選擇行為模型、對(duì)高頻率列車換乘模式及直達(dá)列車的選擇行為模型.史峰[10]首次提出旅客乘車行為的效用概念，以收入劃分旅客群體，根據(jù)列車特性變量計(jì)算不同列車選擇概率.王爽[11]構(gòu)建旅客對(duì)直達(dá)與換乘兩種乘車模式的Logit選擇模型，并進(jìn)行參數(shù)標(biāo)定.

上述兩類研究各有其優(yōu)點(diǎn)，第一類充分考慮了不同類型列車的各種產(chǎn)品屬性對(duì)旅客乘車選擇行為的影響，但未涉及旅客屬性的分析；第二類對(duì)旅客的主體屬性進(jìn)行描述，根據(jù)個(gè)人特征與運(yùn)輸產(chǎn)品服務(wù)特性選擇直達(dá)換乘乘車模式，但研究尚未涉及旅客對(duì)不同類型列車的選擇機(jī)理.本文在前人研究的基礎(chǔ)上，將非集計(jì)理論引入用于高速鐵路旅客乘車選擇機(jī)理的研究，首先統(tǒng)計(jì)分析了RP問卷調(diào)查數(shù)據(jù)，包括模型參數(shù)標(biāo)定時(shí)所使用的乘車方式選擇概率統(tǒng)計(jì)結(jié)果，以及年齡、性別、出行費(fèi)用來(lái)源、月收入等模型所需的乘客主體特性變量.在此基礎(chǔ)上分析鐵路旅客乘車選擇行為的各類影響因素，采用隨機(jī)效用理論，建立鐵路旅客乘車選擇行為的非集計(jì)描述模型，并標(biāo)定了不同乘車方式選擇的模型參數(shù)，最后采用命中率法對(duì)上述模型的精度進(jìn)行分析，期望為高速鐵路客運(yùn)產(chǎn)品的合理設(shè)計(jì)提供理論依據(jù).

2 高速鐵路旅客乘車行為調(diào)查

采用旅客行為調(diào)查（Revealed Preference，RP）法，于2013年3月1日–3月5日在京滬高鐵沿線車站，對(duì)旅客乘車選擇行為進(jìn)行問卷調(diào)查.共計(jì)發(fā)放問卷700份，回收有效問卷657份.調(diào)查數(shù)據(jù)顯示，出行旅客以(20,60]歲的中青年男性為主，中等收入人群占大部分，出行目的為出差和旅游探親的旅客比重較大，分別為38.7%和33.6%.旅客各項(xiàng)主體特性與乘車選擇關(guān)系如圖1所示.

由圖1可知，年齡與性別對(duì)乘車選擇的關(guān)系不大，而費(fèi)用來(lái)源為公費(fèi)的旅客有80%以上選擇G類高速列車，隨著月收入的增加旅客選擇G類高速列車的數(shù)量越多，月收入5 000元以上的高收入群體中，選擇G類高速列車的比例亦在70%以上.

旅客各項(xiàng)出行特性與乘車選擇關(guān)系如圖2所示.

圖1 旅客主體特性與乘車選擇關(guān)系Fig.1 Relationship between passenger individual feature and boarding choice

圖2 旅客出行特性與乘車選擇關(guān)系Fig.2 Relationship between passenger travel feature and boarding choice

由圖2可知，出差旅客對(duì)G類高速列車具有更強(qiáng)的偏好，隨著出行距離的增加旅客選擇G類高速列車的數(shù)量增加.

3 高速鐵路旅客乘車選擇模型

多項(xiàng)Logit模型（Multinom ial Logit Model，MNL）是最為常用的非集計(jì)模型，其數(shù)學(xué)形式簡(jiǎn)潔、計(jì)算簡(jiǎn)單，且具有各選擇肢的概率在(0,1)之間，選擇概率總和為1的合理性[13]，因此被廣泛應(yīng)用于交通等領(lǐng)域的模擬預(yù)測(cè)中.

3.1 MNL模型的構(gòu)建思路

根據(jù)隨機(jī)效用最大化理論，旅客n選擇i類列車的概率可表示為

式中Uin為旅客n選擇i類列車的效用函數(shù)，其表達(dá)式為

式中Vin為可觀測(cè)到的特性變量計(jì)算的固定項(xiàng)；εin為不能觀測(cè)到的其他因素的影響及已有變量的偏差引起的隨機(jī)項(xiàng).

MNL模型是在假設(shè)式（2）中εin和Vin相互獨(dú)立，而且εin服從Gumbel分布的前提下推導(dǎo)出來(lái)的，旅客n選擇i類列車概率的表達(dá)式為

式中Pin為個(gè)人n選擇i類列車的概率；Cn為個(gè)人n的可選擇列車集合.

為便于計(jì)算，一般假設(shè)Vin與特性向量Xin呈線性關(guān)系，即

式中βk為待定系數(shù)；xkin為個(gè)人n的選擇i類列車的第k個(gè)變量值.

MNL模型的具體建模和計(jì)算流程如圖3所示.

圖3 MNL的計(jì)算過程Fig.3 Calculation processofmultinomial Logitmodel

3.2 特型變量的確定

特性變量選擇是指對(duì)旅客進(jìn)行乘車方案選擇所涉及的影響因素進(jìn)行篩選.由于乘車方案選擇的影響因素眾多，可將其劃分為旅客主體特性、出行特性及開行列車服務(wù)特性3個(gè)方面.其中，主體特性包括旅客的性別、年齡、收入及費(fèi)用來(lái)源.出行特性包括出行目的、出行距離.列車服務(wù)特性包括開行列車的技術(shù)經(jīng)濟(jì)特性——安全、準(zhǔn)時(shí)、方便、快速、舒適和經(jīng)濟(jì)[10]，不同類型高速列車均具備鐵路運(yùn)輸?shù)陌踩耘c準(zhǔn)時(shí)性，故本文不考慮這兩個(gè)要素；方便、快速兩要素與時(shí)間相關(guān)，可表現(xiàn)為列車運(yùn)行時(shí)間的長(zhǎng)短；舒適度可體現(xiàn)為乘車后的疲勞恢復(fù)時(shí)間[9]，由于G類高速列車與D類高速列車的疲勞恢復(fù)系數(shù)相同，故本文不予考慮；經(jīng)濟(jì)要素即出行費(fèi)用，主要表現(xiàn)為票價(jià)高低.各種特型變量如表1所示.

表1 MNL模型的特型變量Table1 Characteristic variables ofmultinom ial Logitmodel

4 模型的參數(shù)標(biāo)定與檢驗(yàn)

4.1 模型的參數(shù)標(biāo)定

初步確定影響因素及模型基本形式后，運(yùn)用SPSS17.0對(duì)模型中的參數(shù)值進(jìn)行標(biāo)定，結(jié)果如表2所示.表中Wald為Wald檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量；Sig為統(tǒng)計(jì)量的顯著性水平，若Sig＜0.05，說(shuō)明其對(duì)應(yīng)的對(duì)旅客選擇行為的影響較大，應(yīng)納入旅客選擇行為模型，反之，則認(rèn)為對(duì)旅客選擇行為的影響可以忽略.

從而可得各類列車的效用函數(shù)表達(dá)式：

（1）旅客主體特性.

旅客主體特性中，年齡與性別對(duì)旅客選擇高速列車行為均無(wú)影響；費(fèi)用來(lái)源對(duì)選擇G類高速列車旅客影響程度大于選擇D類高速列車旅客，其參量系數(shù)說(shuō)明隨著旅客出行費(fèi)用參量值的增加，旅客選擇G類高速列車的概率減小；月收入?yún)⒘肯禂?shù)即表明，隨著旅客月收入?yún)⒘恐档脑黾樱每瓦x擇G類和D類高速列車的概率均會(huì)增加，且月收入的增加對(duì)旅客選擇G類高速列車的敏感程度更大.在其余特性變量值不變條件下，如果月收入在5 000元以上旅客新增10%，則選擇G類和D類高速列車的旅客增幅分別為13.2%和5.2%；如果月收入在(3 000,5 000]元旅客新增10%，則選擇G類和D類高速列車的旅客增幅分別為8.9%和8.5%.

表2 模型參數(shù)標(biāo)定Table 2 Parameter calibration ofmodel

（2）出行特性.

出行特性中，出行目的對(duì)G類高速列車的影響高于D類高速列車，旅客選擇G類高速列車的概率由出差、上學(xué)、旅游探親、務(wù)工、其他依次減?。欢x擇G類高速列車對(duì)出行距離較為敏感，隨著出行距離的增加，旅客選擇G類高速列車的概率增幅較大.

（3）列車服務(wù)特性.

4.2 模型檢驗(yàn)

本文采用命中率法（Hit Rate Method）及M cfadden系數(shù)法（SAS中為R2）對(duì)模型進(jìn)行驗(yàn)證，命中率是指用所建模型的推算結(jié)果與實(shí)際旅客乘車選擇結(jié)果的吻合程度，其計(jì)算步驟參考文獻(xiàn)[14].通過計(jì)算，所建MNL模型的檢驗(yàn)結(jié)果如表3所示.

表3 MNL模型的檢驗(yàn)結(jié)果Table 3 Test resultofmultinom ial Logitmodel

由表5可知，模型的M cFadden系數(shù)超過0.2，而且總命中率與各類列車命中率均在80%以上，因此，可以認(rèn)為建立的MNL模型得到了較好的結(jié)果.

5 研究結(jié)論

本文以鐵路出行旅客為研究對(duì)象，結(jié)合京滬高鐵旅客出行調(diào)查數(shù)據(jù)，運(yùn)用非集計(jì)理論建立高速鐵路旅客對(duì)不同類型高速列車選擇MNL模型，并對(duì)模型的參數(shù)標(biāo)定、旅客乘車選擇行為進(jìn)行定性和定量分析.主要結(jié)論如下

（1）非集計(jì)建模方法能夠較全面地反應(yīng)鐵路出行旅客選擇列車的影響因素，分析旅客主體特性、出行屬性及列車服務(wù)特性對(duì)旅客乘車選擇行為的影響，從而為鐵路管理部門在未來(lái)客流預(yù)測(cè)的基礎(chǔ)上，對(duì)高速鐵路運(yùn)營(yíng)組織模式進(jìn)行適應(yīng)性調(diào)整提供參考.

（2）旅客的年齡、性別屬性對(duì)乘車選擇行為無(wú)明顯影響，費(fèi)用來(lái)源對(duì)旅客選擇G類高速列車影響較大，對(duì)旅客選擇D類高速列車無(wú)顯著影響，月收入的增加使旅客選擇G類高速列車的概率更大；出行目的對(duì)G類高速列車的影響高于D類高速列車，選擇G類高速列車的旅客對(duì)出行距離亦較為敏感；出行費(fèi)用對(duì)選擇D類高速列車的旅客影響最為顯著，選擇G類高速列車的旅客對(duì)運(yùn)行時(shí)間更為敏感.

（3）通過擴(kuò)大G類高速列車的停站間距或減少途中停站次數(shù)，縮短G類高速列車運(yùn)行時(shí)間，可以增強(qiáng)G類高速列車對(duì)客流的吸引力，同時(shí)，G類高速列車的票價(jià)尚有一定的提升空間，從而提高鐵路管理部門收益；而D類高速列車的客流與潛在客流，對(duì)票價(jià)的關(guān)注程度高于運(yùn)行時(shí)間，可以適當(dāng)?shù)叵抡{(diào)票價(jià)以吸引更多的客流，同時(shí)可通過增設(shè)停站的方式承擔(dān)更多去向的客流.

由于模型的抽象化和實(shí)際問題的復(fù)雜性，在研究過程中仍有許多不足之處，如沒有考慮不同旅客乘車的直達(dá)或換乘問題，也未考慮旅客在每天不同時(shí)段內(nèi)的出行分布規(guī)律，上述幾點(diǎn)作為進(jìn)一步研究的方向.

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Boarding Choice for High-speed Railway Passengers Based on Disaggregate Theory

WANGWen-xiana,b,,NIShao-quana,b,LV Hong-xiaa,b,GUO Jing-weia

(a.Schoolof Traffic and Transportation;b.NationalRailway Train Diagram Research and Training Center, Southwest Jiaotong University,Chengdu 610031,China)

In order to comprehend the boarding choice mechanism of railway passengers,this paper analyzesmajor factors on the base of disaggregate discrete choice theory.Referring to the survey data of travel of Beijing-Shanghai high-speed railway in 2013,three travel ways including G and D high-speed trains are selected as a alternative set,and characteristic variables affectingmode choice and themethod of getting its values are determ ined,then amultinom ial Logitmodel(MNL)is developed finally.Themodel’s parameters are calibrated by applying SPSS.The results show that passengers on businesswith government scholarship and higher monthly income prefer G high-speed trains,and passengers on visit with own scholarship and lower monthly income prefer D high-speed trains.This completion is consistentwith the survey results.Finally,model’s validity is testified by calculating the hit ratio and other parameters.

railway transportation;disaggregate discrete choice model;boarding choice of railway passenger;RPsurvey data;multinomial Logitmodel;hit radio

1009-6744（2015）03-0013-06

U293.3

A

2014-11-25

2015-03-09錄用日期：2015-03-11

國(guó)家自然基金項(xiàng)目（61273242，61403317）；中國(guó)鐵路總公司科技研究計(jì)劃項(xiàng)目（2013X006-A）.

王文憲（1986-），男，湖北孝感人，博士生.＊通信作者：shaoquanni@163.com