張華歆 蘇逸飛 智路平

摘要：

為研究移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)廣泛應(yīng)用的背景下通勤者的出行行為，探索交通信息對(duì)居民在通勤出行鏈中出行方式選擇行為的影響，以RP（Revealed Preference）調(diào)查獲取的出行者交通信息使用屬性、通勤出行鏈模式、社會(huì)經(jīng)濟(jì)屬性和出行方式選擇行為數(shù)據(jù)，建立通勤出行方式選擇多項(xiàng)Logit模型.研究發(fā)現(xiàn)：（1）復(fù)雜出行鏈模式會(huì)更多地促進(jìn)停車(chē)換乘（Park and Ride， P&R）方式的生成；（2）隨著交通信息查詢頻率的提高，P&R發(fā)生的概率比公共交通和私家車(chē)都更高；（3）高收入群體在通勤出行中更愿意選擇P&R方式，而非私家車(chē)方式；（4）通勤者對(duì)交通信息查詢的滿意度越高，越能促進(jìn)小汽車(chē)出行向公共交通的轉(zhuǎn)移.上述結(jié)論為交通需求管理和交通信息誘導(dǎo)等政策制定提供理論基礎(chǔ)和實(shí)證依據(jù).

關(guān)鍵詞：

通勤； 出行方式選擇； 出行鏈； 交通信息； 多項(xiàng)Logit模型； RP調(diào)查

中圖分類(lèi)號(hào)： U491.122

0 引 言

隨著城市社會(huì)經(jīng)濟(jì)、文化和科學(xué)技術(shù)的日新月異，以及日益擴(kuò)張的城市規(guī)模，居民的出行目的越來(lái)越多樣化，出行范圍越來(lái)越廣，出行結(jié)構(gòu)也變得越來(lái)越復(fù)雜.通勤出行指出行者在居住地與工作地之間的空間移動(dòng).像上海這種居住和就業(yè)空間分離較大的城市，居民為減少其出行成本，使出行效用達(dá)到最大化，傾向于在一次出行中鏈接多個(gè)出行活動(dòng)，從而構(gòu)成一條集約化的出行鏈.

出行鏈?zhǔn)侵赋鲂姓邚木幼〉爻霭l(fā)再返回居住地的過(guò)程，這個(gè)過(guò)程中蘊(yùn)含著大量的時(shí)間、空間、方式和活動(dòng)類(lèi)型信息，并且這些信息之間是互相關(guān)聯(lián)和相互作用的，整個(gè)載有信息的過(guò)程被稱(chēng)為出行鏈[1].對(duì)通勤者而言，很重要的一項(xiàng)決策就是出行方式的選擇.

近幾年移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)得到高速發(fā)展，無(wú)線網(wǎng)絡(luò)覆蓋區(qū)域日益擴(kuò)大，智能手機(jī)等無(wú)線通信工具的使用日益廣泛，諸多交通信息查詢APP軟件（百度地圖等）也逐漸普及，這些都使得出行者隨時(shí)隨地查詢交通信息成為可能，從而促使出行者的活動(dòng)習(xí)慣和模式發(fā)生改變，進(jìn)而人們的出行方式和出行鏈模式也會(huì)呈現(xiàn)新的變化和特征.

在交通信息對(duì)出行行為影響方面：雋志才等[2]發(fā)現(xiàn)居民選擇出行方式會(huì)受到交通信息的內(nèi)容和提供方式的影響；ZHONG等[3]應(yīng)用回歸模型分析比較了不同類(lèi)型的道路交通狀態(tài)信息對(duì)出行者選擇路徑的影響；TSENG等[4]通過(guò)RP（Revealed Preference）調(diào)查，以智能手機(jī)作為接收實(shí)時(shí)信息的載體，應(yīng)用離散選擇模型研究了實(shí)時(shí)交通信息對(duì)單次出行決策的影響；侯現(xiàn)耀等[5]的研究結(jié)果表明公交信息總體上會(huì)增加人們選擇公交出行的意愿.

在出行鏈與出行關(guān)系方面：ADLER等[6]應(yīng)用效用理論建立了出行者在非工作出行中的出行鏈模式多項(xiàng)Logit模型；YE等[7]分別應(yīng)用迭代雙變量（recursive bivariate） probit模型和聯(lián)立（simultaneous） Logit模型分析研究了出行鏈復(fù)雜性與出行方式選擇之間的關(guān)系；HENSHER等[8]對(duì)悉尼居民出行行為進(jìn)行研究，發(fā)現(xiàn)當(dāng)出行鏈由簡(jiǎn)單變?yōu)閺?fù)雜后，居民選擇公交方式出行得到的效用將減小，因此認(rèn)為復(fù)雜出行鏈構(gòu)成了采用公交方式出行的障礙.國(guó)內(nèi)也有類(lèi)似研究：楊敏等[9]通過(guò)建立二項(xiàng)Logistic模型分析了影響個(gè)體選擇簡(jiǎn)單鏈還是復(fù)雜鏈的顯著變量；欒琨等[10]、王孝坤等[11]均認(rèn)為出行鏈模式選擇與出行方式選擇之間存在顯著的相互影響關(guān)系；張華歆等[12]對(duì)交通信息條件下的通勤出行鏈模式選擇行為進(jìn)行研究，發(fā)現(xiàn)交通信息在促進(jìn)復(fù)雜鏈的生成上發(fā)揮了較大的作用.

上述研究中，大多數(shù)局限于交通信息對(duì)單次出行的影響，缺乏從通勤者整體出行鏈的角度來(lái)深入探討出行方式選擇問(wèn)題的研究；同時(shí)在出行鏈與出行關(guān)系方面，多數(shù)研究也未考慮到目前可隨時(shí)獲取的交通信息的作用.

本文以通勤出行鏈為研究視角，分析在交通信息條件下上海市具有不同社會(huì)經(jīng)濟(jì)屬性和出行活動(dòng)屬性的通勤者出行方式選擇行為呈現(xiàn)的特征和規(guī)律，以明確通勤者出行方式選擇的偏好，為交通需求管理和交通信息誘導(dǎo)等政策制定提供理論基礎(chǔ)和實(shí)證依據(jù).

1 出行方式選擇RP調(diào)查統(tǒng)計(jì)分析

1.1 出行方式選擇RP調(diào)查

本文的研究數(shù)據(jù)通過(guò)RP調(diào)查獲得，主要包括：路邊現(xiàn)場(chǎng)訪談、網(wǎng)絡(luò)不記名在線調(diào)查、委托問(wèn)卷公司調(diào)查等3種方式.調(diào)查對(duì)象為上海地區(qū)居民.本次調(diào)查共收回問(wèn)卷650份，剔除明顯信息不準(zhǔn)確問(wèn)卷223份后得到有效問(wèn)卷427份，有效回收率為65.7%.

本次調(diào)查區(qū)域覆蓋上海多個(gè)區(qū)，對(duì)有效問(wèn)卷進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，具體區(qū)域分布見(jiàn)表1.

在427份調(diào)查樣本中，女性比例為59.95%，男性比例為40.05%；被調(diào)查的通勤者中，年齡分布在18歲至57歲之間，平均年齡為33.06歲，年齡標(biāo)準(zhǔn)偏差為8.92歲；已婚者為75.6%，未婚者為24.4%；有64.6%的通勤者家庭擁有私家車(chē)，54.6%的通勤者采用復(fù)雜鏈出行模式.

根據(jù)對(duì)通勤者基本信息的統(tǒng)計(jì)分析，調(diào)查樣本的區(qū)域分布和性別分布較好地覆蓋了通勤出行者群體.根據(jù)2010年上海市第六次全國(guó)人口普查資料，上海勞動(dòng)適齡人口平均年齡為35.46歲.因?yàn)榍嗄耆后w相對(duì)于中老年群體對(duì)移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)接觸得更多，所以本次調(diào)查的樣本群體呈現(xiàn)年輕化特點(diǎn)，但與勞動(dòng)適齡人口平均年齡相差不大.因此可以認(rèn)為，調(diào)查樣本的年齡分布覆蓋了大部分受移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)影響的通勤群體，對(duì)模型估計(jì)有一定的變異程度，數(shù)據(jù)采集符合研究要求.

1.2 出行鏈模式及出行方式

通勤出行鏈可以分為簡(jiǎn)單鏈和復(fù)雜鏈： 中途只有唯一活動(dòng)地點(diǎn)的稱(chēng)為簡(jiǎn)單鏈；涉及一個(gè)以上活動(dòng)地點(diǎn)的稱(chēng)為復(fù)雜鏈.簡(jiǎn)單鏈相對(duì)于復(fù)雜鏈來(lái)說(shuō)，出行次數(shù)和彈性活動(dòng)次數(shù)較為固定.因?yàn)閺?fù)雜鏈除通勤活動(dòng)之外還嵌套了其他活動(dòng)，所以靈活性和隨機(jī)性更大[13].

本文中研究的通勤出行鏈均以家為出發(fā)點(diǎn)和終點(diǎn).基于家的出行鏈（homebased trip chain）會(huì)有多次出行方式選擇， 即一次出行必有一次方式選擇[13].在一次出行鏈中出行者通常會(huì)采用多種不同的交通方式，換乘關(guān)系也會(huì)相對(duì)復(fù)雜，因此按照出行者采用的交通方式的機(jī)動(dòng)性強(qiáng)弱和共享性強(qiáng)弱確定其優(yōu)先級(jí)[14].機(jī)動(dòng)性越強(qiáng)、共享性越弱的出行方式，其優(yōu)先級(jí)別越高.本文結(jié)合上海市居民出行的實(shí)際情況，將機(jī)動(dòng)性作為判斷出行方式優(yōu)先級(jí)別的主要標(biāo)準(zhǔn)，以共享性為參考標(biāo)準(zhǔn)，將各出行方式的優(yōu)先級(jí)別從高至低排序，依次為：私家車(chē)、停車(chē)換乘（Park and Ride，P&R）、公共交通（地鐵）、單位班車(chē)、摩托車(chē)、非機(jī)動(dòng)車(chē)（步行）.

本文中定義通勤出行方式為通勤出行鏈中采用最高優(yōu)先級(jí)別的出行方式.由表1可知，在此次RP調(diào)查中，公共交通（地鐵）、私家車(chē)、非機(jī)動(dòng)車(chē)（步行）、P&R這4種出行方式之和占樣本總體的94.14%，因此在本文中將這4種出行方式作為分擔(dān)整體情況的代表.由于摩托車(chē)和單位班車(chē)這兩種方式所占的比例很低，因此后文在進(jìn)行參數(shù)估計(jì)時(shí)，把摩托車(chē)方式并入非機(jī)動(dòng)車(chē)（步行）方式，把單位班車(chē)方式并入公共交通（地鐵）方式.

根據(jù)上海市第4次綜合交通調(diào)查結(jié)果，2009年全市公共交通出行方式占25%，個(gè)體機(jī)動(dòng)車(chē)和電（助）動(dòng)車(chē)分別占20%和15.2%.本次調(diào)查表明，隨著近幾年城市汽車(chē)保有量的提高以及中心城區(qū)公共交通特別是地鐵設(shè)施的完善，采用公共交通和私家車(chē)出行的比例均有提高，同時(shí)兼顧出行機(jī)動(dòng)性和方便性的P&R方式也得到一定的發(fā)展.

1.3 出行方式選擇影響因素

根據(jù)目前的主要研究結(jié)論，出行者特性和出行特性是影響居民出行方式選擇的兩類(lèi)主要因素[15].出行者特性包括性別、年齡、婚姻狀態(tài)、收入等，出行特性包括出行距離、出行時(shí)間（上下班時(shí)間）等.考慮到不同的工作日出行活動(dòng)安排（即不同的出行鏈模式），居民的出行方式選擇很可能也會(huì)不同；另外，交通信息對(duì)不同屬性的個(gè)體帶來(lái)的影響會(huì)有差異，個(gè)體出行行為也會(huì)呈現(xiàn)不同的特點(diǎn)和差異，反之，不同屬性的個(gè)體對(duì)交通信息的查詢習(xí)慣等也有諸多不同.因此，本研究在已有研究的基礎(chǔ)之上，增加了居民通勤出行鏈模式和交通信息使用習(xí)慣兩類(lèi)影響因素.綜上，將影響出行方式選擇的因素歸納如表3.

1.4 RP調(diào)查數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析

根據(jù)此次RP調(diào)查數(shù)據(jù)，分別得到出行鏈模式、交通信息查詢頻率、交通信息滿意度和通勤者收入與4種出行方式選擇的交叉比例信息，見(jiàn)圖1～4.

觀察圖1～4可知：（1）以復(fù)雜鏈模式出行的通勤者中選擇私家車(chē)和P&R方式的比例明顯高于以簡(jiǎn)單鏈出行的居民；（2）在頻繁查詢交通信息的通勤者中，選擇私家車(chē)和P&R方式的比例均高于基本從不查詢交通信息的出行者；（3）對(duì)交通信息查詢滿意度高的出行者更愿意選擇公共交通（地鐵）方式出行；（4）高收入者相對(duì)于低收入者更傾向于選擇私家車(chē)出行方式，而低收入者則更多地選擇公共交通（地鐵）和非機(jī)動(dòng)車(chē)（步行）出行.

2 出行方式選擇模型

2.1 離散選擇模型

離散選擇分析方法是基于隨機(jī)效用理論的，假定在一個(gè)能夠選擇并且選擇方式互相獨(dú)立的集合中，決策者作為行為主體總會(huì)選擇一個(gè)他認(rèn)為對(duì)自身效用最大的方式[16].本研究中，出行者的通勤出行方式選擇是多元選擇，即在非機(jī)動(dòng)車(chē)（步行）、公共交通（地鐵）、私家車(chē)和P&R中選其一，因此本文采用離散選擇模型中的多項(xiàng)Logit模型進(jìn)行多變量

2.2 模型參數(shù)估計(jì)結(jié)果分析

采用NLogit 4.0軟件進(jìn)行參數(shù)估計(jì)，以非機(jī)動(dòng)車(chē)（步行）為基準(zhǔn)，從上述427份問(wèn)卷中提煉出表3中的17個(gè)變量信息，得到出行者出行方式選擇參數(shù)和模型總體擬合結(jié)果，見(jiàn)表4.

上述模型的McFadden決定系數(shù)為0.329 2，極大似然函數(shù)自然對(duì)數(shù)值為-323.44.對(duì)于現(xiàn)實(shí)數(shù)據(jù)的實(shí)證研究，這個(gè)估計(jì)結(jié)果已達(dá)到較好的擬和程度，由此可得到以下結(jié)論：

（1）復(fù)雜鏈出行模式對(duì)P&R方式的促進(jìn)作用最大.這是本研究的第一個(gè)重要結(jié)論.以往研究都認(rèn)為，復(fù)雜鏈的生成會(huì)成為公共交通發(fā)展的瓶頸，而更多地促進(jìn)私家車(chē)的使用[910].本研究卻發(fā)現(xiàn)，復(fù)雜鏈模式在促進(jìn)P&R方式上的效用最大，這與我國(guó)的國(guó)情和經(jīng)濟(jì)水平有關(guān).私家車(chē)方式出行費(fèi)用高，公共交通方式耗時(shí)長(zhǎng)且舒適性低，而P&R相對(duì)于前兩種出行方式在出行費(fèi)用、時(shí)間成本以及舒適性等綜合效用上具有優(yōu)勢(shì)，因而在復(fù)雜鏈出行模式下，該種出行方式更被通勤者青睞.

（2）通勤者交通信息查詢頻率越高，采用P&R方式出行的概率越大.根據(jù)表4，私家車(chē)和P&R兩種出行方式中的交通信息查詢頻率屬性均顯著，尤以P&R出行方式頻繁查詢屬性的參數(shù)最大，在5%的置信水平下達(dá)到2.945 8.由此可見(jiàn)，出行者查詢交通信息的頻率越高，越能促進(jìn)P&R方式的生成.這是本研究的第二個(gè)重要結(jié)論.P&R包含私家車(chē)和公共交通（地鐵）兩種出行方式，其在道路交通擁堵、目的地停車(chē)難的地區(qū)優(yōu)勢(shì)顯著.在出行者對(duì)停車(chē)位、公交地鐵換乘、道路狀況等信息充分掌握的情況下，其在時(shí)間和金錢(qián)成本上的綜合效用優(yōu)勢(shì)會(huì)促使通勤者更多地選擇該種方式.

方式，而非私家車(chē)方式.這是本研究的第三個(gè)主要結(jié)論.高收入人群普遍擁有小汽車(chē)，并且相對(duì)于低收入者來(lái)說(shuō)擁有更多渠道掌握充分的交通和生活信息，從而會(huì)激發(fā)更多的活動(dòng)需求進(jìn)而產(chǎn)生更多的出行需求.另外，高收入群體的時(shí)間價(jià)值普遍偏高，均傾向于選擇在途時(shí)間少、舒適性高的出行方式.隨著城市機(jī)動(dòng)化水平的提高，中心城區(qū)道路交通擁堵情況愈發(fā)嚴(yán)重，而P&R方式在這種情況下既能滿足高收入群體快速、舒適的要求，也能在一定程度上避免道路擁堵，尤其在復(fù)雜鏈的出行模式下，高收入群體更愿意選擇該種方式出行.

（4）有車(chē)家庭更傾向于選擇私家車(chē)方式出行.這主要體現(xiàn)在私家車(chē)和P&R兩種方式上.在復(fù)雜鏈出行模式下，私家車(chē)的靈活舒適性在促進(jìn)私家車(chē)和P&R方式的生成上發(fā)揮著積極的作用，這與現(xiàn)有研究結(jié)論一致[9，11，16].由此可見(jiàn)，改善中心城區(qū)的公共交通服務(wù)水平（主要包括中心城區(qū)與停車(chē)換乘點(diǎn)的公交接駁服務(wù)、停車(chē)服務(wù)等），并提高相關(guān)信息發(fā)布水平，以此引導(dǎo)有車(chē)家庭更多地選擇P&R方式上下班，可以有效減少中心城區(qū)的小汽車(chē)出行需求量，從而緩解交通擁堵，改善中心城區(qū)出行環(huán)境.

（5）交通信息查詢的滿意度越高，越能促進(jìn)公共交通（地鐵）方式的生成.根據(jù)表4，交通信息查詢滿意度屬性以公共交通（地鐵）出行方式最為顯著，且數(shù)值最大.由此可見(jiàn)，如果能得到有效、滿意的交通出行信息，那么通勤者會(huì)更愿意選擇公共交通（地鐵）方式.這是因?yàn)?，在充分掌握交通信息的條件下，通勤者的出行時(shí)間較容易控制，出行費(fèi)用也最低，所以當(dāng)通勤者的在途時(shí)間要求得到滿足，且又能以較為低廉的費(fèi)用完成出行時(shí)，往往首先選擇的是公共交通.可見(jiàn)，有效的交通信息發(fā)布可以促進(jìn)私家車(chē)出行向公共交通（地鐵）的轉(zhuǎn)移，交通信息在出行方式誘導(dǎo)上的作用顯著.

（6）有12周歲以下兒童的家庭更愿意選擇私家車(chē)方式出行.有兒童的家庭因?yàn)榭紤]到對(duì)兒童的充分保護(hù)，更注重通勤出行的舒適、安全和便捷性.私家車(chē)在這方面比公共交通（地鐵）和P&R均具有更大的優(yōu)勢(shì).

（7）男性更傾向于選擇私家車(chē)方式出行.在公共交通（地鐵）和P&R兩種方式中，男性屬性均有較為顯著的負(fù)效用，由此可見(jiàn)男性更喜歡私家車(chē)出行.這是因?yàn)槟行员扰愿苁炀汃{駛小汽車(chē)并對(duì)小汽車(chē)的依賴(lài)程度更高，且男性比女性對(duì)時(shí)間的要求更高.這與現(xiàn)有研究結(jié)論較一致[5].

（8）短距離出行者更傾向于選擇非機(jī)動(dòng)方式出行.短距離屬性（<5 km）在公共交通（地鐵）、私家車(chē)和P&R出行方式中均顯著且參數(shù)為負(fù)，可見(jiàn)短距離出行者更傾向于選擇非機(jī)動(dòng)車(chē)方式出行.出行距離短，使得非機(jī)動(dòng)車(chē)方式（電動(dòng)車(chē)、自行車(chē)、步行等）即能滿足出行需求，因此沒(méi)有必要采用機(jī)動(dòng)車(chē)方式.這與生活中的實(shí)際情況較一致.

（9）下班時(shí)間早的通勤者會(huì)更多選擇全私家車(chē)方式.通勤者下班時(shí)間早，通常會(huì)激發(fā)下班后更多的活動(dòng)需求而不是直接回家，即會(huì)催生出更多的復(fù)雜鏈出行模式，且晚高峰之前的公共交通發(fā)車(chē)頻次偏低，因此會(huì)選擇靈活快捷的全私家車(chē)方式，這與現(xiàn)有研究結(jié)論較一致[9].

2.3 政策啟示

從上述實(shí)證分析結(jié)論可以看到，在人們出行結(jié)構(gòu)越來(lái)越復(fù)雜、出行目的越來(lái)越多元化的背景下，當(dāng)通勤者們掌握了足夠多的交通信息且對(duì)交通信息的滿意度較高時(shí)，私家車(chē)出行方式往往并不是大多數(shù)人的首要選擇，而P&R和公共交通（地鐵）兩種出行方式具有一定的吸引力.因此，在交通管理政策上有如下啟示：

（1）完善各交通樞紐、換乘點(diǎn)的公共接駁服務(wù)和停車(chē)服務(wù)，促進(jìn)進(jìn)入中心城區(qū)的交通方式由私家車(chē)向公共交通（接駁）轉(zhuǎn)移.考慮到城市交通擁堵、機(jī)動(dòng)車(chē)污染問(wèn)題日益嚴(yán)重，通過(guò)這些措施誘導(dǎo)私家車(chē)方式出行的人群在城市邊緣區(qū)轉(zhuǎn)向公共交通方式，以減少中心城區(qū)車(chē)流量，從而有效緩解中心城區(qū)交通擁擠，同時(shí)節(jié)約能耗、減少機(jī)動(dòng)車(chē)排放污染.

（2）充分利用移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，發(fā)布全面、準(zhǔn)確的交通信息，以做好交通方式的誘導(dǎo)工作.全面、準(zhǔn)確的交通信息能夠幫助出行者制訂出行計(jì)劃，節(jié)約出行時(shí)間和成本，進(jìn)而提高城市交通系統(tǒng)的運(yùn)行效率，緩解交通擁堵以及由此引發(fā)的環(huán)境問(wèn)題.

3 結(jié) 論

以通勤者全天出行行為作為研究視角，應(yīng)用RP調(diào)查獲取上海居民通勤出行方式選擇行為數(shù)據(jù)，應(yīng)用離散選擇分析方法，建立通勤出行方式選擇與通勤者交通信息使用屬性、出行鏈模式和個(gè)人社會(huì)經(jīng)濟(jì)屬性之間的關(guān)系的多項(xiàng)Logit模型.實(shí)證研究發(fā)現(xiàn)，當(dāng)通勤者們掌握了足夠的交通信息，并且對(duì)交通信息的滿意度較高時(shí)，在復(fù)雜鏈出行模式日益增多的背景下，P&R方式因其在經(jīng)濟(jì)成本和出行靈活性、舒適性上的總體優(yōu)勢(shì)，越來(lái)越被通勤者們所接受.這主要表現(xiàn)在：（1）復(fù)雜鏈出行模式最有可能促進(jìn)P&R方式的生成；（2）通勤者交通信息查詢頻率越高，采用P&R方式出行的概率越大；（3）高收入群體在通勤出行中更愿意選擇P&R方式，而非私家車(chē)方式.本文的研究在一定程度上揭示了交通信息對(duì)不同屬性個(gè)體的出行行為的影響差異，以及通勤出行方式選擇傾向性的一般規(guī)律.

本文應(yīng)用的多項(xiàng)Logit模型是在假設(shè)所有的出行者都是同質(zhì)的基礎(chǔ)上建立的，具有一定的片面性.下一步的研究將改進(jìn)多項(xiàng)Logit模型，放寬出行者同質(zhì)性的假設(shè)，通過(guò)收集RP和SP（意向行為，Stated Preference）融合數(shù)據(jù)，建立隨機(jī)參數(shù)Logit模型.