李　信，朱　權(quán)，劉　洪，楊　潔

(1.昆明捷城交通工程咨詢有限公司，昆明 650000；2.昆明市城市交通研究所，昆明 650010)

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應(yīng)用巢式LOGIT模型的公共交通選擇行為研究

李信1，朱權(quán)2，劉洪1，楊潔2

(1.昆明捷城交通工程咨詢有限公司，昆明 650000；2.昆明市城市交通研究所，昆明 650010)

摘要：為更好的緩解交通壓力，公交優(yōu)先已成為國(guó)內(nèi)外學(xué)者的共識(shí)。研究居民公共交通的選擇行為，分析與把握居民出行規(guī)律，對(duì)推進(jìn)公交優(yōu)先戰(zhàn)略，增強(qiáng)公交吸引力，有著重要的意義。本文以城市居民出行為研究對(duì)象，通過(guò)對(duì)成都到龍泉片區(qū)居民出行進(jìn)行調(diào)查分析，建立巢式logit模型，并分析模型結(jié)果，得出對(duì)出行者選擇公共交通具有顯著影響的因素，并通過(guò)彈性分析定量展示這些顯著因素對(duì)公共交通選擇率的影響。

關(guān)鍵詞：巢式logit模型；意愿調(diào)查；正交試驗(yàn)設(shè)計(jì)；選擇行為

0引言

公交優(yōu)先是國(guó)內(nèi)外許多城市緩解交通擁堵的戰(zhàn)略措施，研究公共交通選擇行為對(duì)大力發(fā)展公共交通，并對(duì)公共交通服務(wù)水平的改善具有重要作用。然而，我國(guó)許多城市公共交通發(fā)展仍然緩慢、線網(wǎng)布局缺乏規(guī)劃、方式單一等問(wèn)題仍然突出[1]。巢式logit模型與傳統(tǒng)的多項(xiàng)logit模型相比更接近實(shí)際，因?yàn)樗紤]了選擇枝之間具有相關(guān)性。本文是在實(shí)際公共交通選擇問(wèn)題的基礎(chǔ)上，發(fā)現(xiàn)某些交通方式具有相似性，按照交通方式具有的屬性對(duì)其進(jìn)行劃分。因此建立巢式logit模型，對(duì)出行者的公共交通選擇行為進(jìn)行研究。

1巢式logit模型的原理

巢式logit模型是對(duì)多項(xiàng)logit模型的一種改進(jìn)，它考慮了選擇枝之間的相關(guān)性，將具有相似性的方案劃分為一個(gè)層次，不具有相似性的方案劃分在不同的層次，從而更貼合實(shí)際情況。下面以兩層巢式logit模型為例說(shuō)明，如圖1所示。

考慮選擇枝1和枝2存在共性，即選擇枝1和枝2具有相關(guān)性，因此將選擇枝1和枝2劃分為同一個(gè)層次，構(gòu)成虛擬選擇枝A，將選擇枝3和枝4劃分為同一層次為虛擬選擇枝B，選擇枝A和枝B與選擇枝1和枝2、選擇枝3和枝4分別構(gòu)成獨(dú)立的多項(xiàng)logit模型，總出行方式與選擇枝A、枝B也構(gòu)成項(xiàng)logit模型。

圖1　兩層方式劃分選擇樹Fig.1 Selection tree division for two-level transportation

由條件概率知

(1)

(2)

(3)

其中，λ,b分別是上、下層的參數(shù)。

實(shí)際中，能夠觀測(cè)和確定的量是VAi,VBj，為了計(jì)算Pi,Pj，需要求出VA,VB。

(4)

同樣的，對(duì)于虛擬選擇枝B可以得出

根據(jù)上面的公式就可以求出選擇枝1、枝2、枝3、枝4的選擇概率P[2-7]。

2巢式logit模型構(gòu)建

2.1數(shù)據(jù)來(lái)源

本文需要利用意愿(SP)調(diào)查設(shè)計(jì)問(wèn)卷，假設(shè)成都地鐵二號(hào)線東沿線開通，調(diào)查出行者在兩地間出行時(shí)的出行選擇情況。將兩地之間既有的交通方式與地鐵同時(shí)作為選擇枝，并且每個(gè)選擇枝具有不同的屬性和屬性水平，這將會(huì)產(chǎn)生大量的試驗(yàn)組合，正交試驗(yàn)設(shè)計(jì)從這些試驗(yàn)因素中挑選具有正交性質(zhì)的因素和水平指標(biāo)，把它們均衡搭配，利用這些具有代表性和典型性的組合試驗(yàn)進(jìn)行問(wèn)卷調(diào)查，就可以涵蓋所有因素組合的情況，并且大大的減少試驗(yàn)次數(shù)，提高工作效率[8]。

(1)選擇枝集合、選擇枝屬性以及屬性水平定義。確定意愿調(diào)查中選擇枝集合中的選擇方案為：公交、大巴、出租車、私家車和地鐵。并且應(yīng)該挑選那些能夠體現(xiàn)選擇枝的特性且不相關(guān)的作為選擇枝屬性。設(shè)定選擇枝的屬性水平時(shí)，屬性水平個(gè)數(shù)可以不相等，但其數(shù)量越多，得到的信息量就越大，但實(shí)驗(yàn)組合數(shù)量是由屬性數(shù)量和屬性水平個(gè)數(shù)決定的，因此，需要選擇合適的數(shù)量，并不是越多越好[9]。選擇枝屬性水平的確定應(yīng)該與實(shí)際相結(jié)合，在實(shí)際的基礎(chǔ)上做適當(dāng)?shù)脑鼋?，結(jié)合成都與龍泉片區(qū)之間定義的選擇枝交通方式的實(shí)際情況，確定本次意愿調(diào)查的屬性和屬性水平，見表1。

表1　選擇枝屬性及屬性水平定義表Tab.1 Levels of alternative attributes and definition table

續(xù)表1　選擇枝屬性及屬性水平定義表Tab.1 Levels of alternative attributes and definition table(Cont.)

注：“下車時(shí)間”為下車后到目的地的時(shí)間

(2)選擇枝集合、屬性以及屬性水平定義好以后，就可以運(yùn)用正交試驗(yàn)設(shè)計(jì)法進(jìn)行問(wèn)卷設(shè)計(jì)。由于定義的水平數(shù)是不均衡的，因此正交試驗(yàn)設(shè)計(jì)過(guò)程比較復(fù)雜，本文采用專業(yè)的統(tǒng)計(jì)軟件SPSS進(jìn)行設(shè)計(jì)，結(jié)果共形成了32個(gè)試驗(yàn)組合，對(duì)一個(gè)調(diào)查者來(lái)說(shuō)，回答32個(gè)情景太多，并且隨著情景的增加，被調(diào)查者會(huì)產(chǎn)生疲勞效用，從而導(dǎo)致后面的回答結(jié)果并沒(méi)有進(jìn)行仔細(xì)的考慮，從而會(huì)對(duì)模型的結(jié)果產(chǎn)生影響。因此筆者把32個(gè)組合隨機(jī)分成八個(gè)塊，每塊有四個(gè)組合，由八個(gè)被調(diào)查者完成，一個(gè)調(diào)查者只需要回答四個(gè)選擇情景即可。正交試驗(yàn)設(shè)計(jì)結(jié)果如圖2所示。

正交實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)組合表

圖2正交試驗(yàn)設(shè)計(jì)組合示例

Fig.2 Orthogonal design combination example

2.2數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析

此次調(diào)查了1600個(gè)樣本，根據(jù)調(diào)查結(jié)果把一些無(wú)效的問(wèn)卷篩選出來(lái)，最終以1344個(gè)樣本為基礎(chǔ)來(lái)分析。調(diào)查時(shí)收集了被調(diào)查著的年齡性別等信息。調(diào)查樣本的男女比例與1接近，其中男性的比例為51.1%，私家車擁有者占40%，調(diào)查樣本平均年齡是33.6歲，其中男女分別為34.5歲和32.8歲。如圖3所示。

圖3　總體樣本年齡分布圖Fig.3 The overall sample age distribution

調(diào)查樣本的平均月收入是4 014元，接近成都市居民的平均月收入，從樣本的統(tǒng)計(jì)結(jié)果可以看出，選擇私家車的出行者平均月收入要高于選擇其他交通方式的，為5 346元，而選擇公交和地鐵的樣本平均月收入分別為3 052和3 546元。如圖4所示。

圖4　總體樣本收入分布圖Fig.4 The overall sample income distribution

2.3巢式logit模型構(gòu)建

本文所研究的交通方式主要包括大巴、公交、出租車、私家車和地鐵。出租車和私家車由于具有相似的性質(zhì)是為個(gè)體服務(wù)并且提供點(diǎn)到點(diǎn)服務(wù)，因此將它們劃分在同一層次，都作為私人交通方式，公交和地鐵由于都是能夠提供大容量的服務(wù)但具有中途上下客的特性，將它們劃分為公共交通方式，大巴的特性區(qū)別與公共交通和私人交通，作為獨(dú)立的層考慮。按照以上思路得到交通方式選擇樹示意圖如圖5所示。

圖5　交通方式劃分選擇樹Fig.5 Selection tree division based on transportation modes

巢式logit模型應(yīng)用軟件NLOGIT3.0進(jìn)行參數(shù)標(biāo)定。NLOGIT軟件能夠?qū)Χ囗?xiàng)式選擇數(shù)據(jù)進(jìn)行估測(cè)、模擬和分析，是離散選擇，模型參數(shù)估計(jì)和模擬的主要軟件。將調(diào)查數(shù)據(jù)按規(guī)定格式導(dǎo)入軟件中，進(jìn)行相應(yīng)的操作，可以得到軟件采用最大似然估計(jì)法標(biāo)定的參數(shù)結(jié)果和一些相關(guān)分析數(shù)據(jù)。

層次劃分的正確性主要是通過(guò)指標(biāo)IV(包容值)的參數(shù)值大小來(lái)確定，IV參數(shù)值應(yīng)該處于0和1之間，否則表明層次劃分不合理[7]。根據(jù)模型標(biāo)定結(jié)果，公共交通層次的IV參數(shù)值為1.088，私人交通層次的IV參數(shù)值為0.695，因此表明公交和地鐵因?yàn)榫哂凶约邯?dú)特的特性，不適合劃分為一個(gè)層次。把公交和地鐵單獨(dú)考慮，新的交通方式選擇樹示意圖如圖6所示。

圖6　新交通方式劃分選擇樹Fig.6 Selection tree division based on new transportation mode

根據(jù)新的交通方式劃分選擇樹，建立巢式logit模型，得出各種交通方式的選擇概率。

(5)

式中：T=A、B、C、D，A為公交；B為地鐵；C為私人交通；D為大巴。

(6)

式中：i=1、2；1為出租車；2為私家車。

(7)

3巢式LOGIT模型的公共交通選擇行為分析

根據(jù)新的層次劃分方式，對(duì)巢式logit模型標(biāo)定結(jié)果見表2。

表2　巢式logit模型標(biāo)定結(jié)果Tab.2 Estimation results of nested logit model

(1)巢式logit模型層次結(jié)構(gòu)劃分。

(2)模型擬合優(yōu)度。離散選擇模型的擬合優(yōu)度處于0.2～0.4時(shí)，就可以表示模型有較好的擬合效果，本次建立的巢式logit模型的擬合優(yōu)度為0.347，說(shuō)明模型擬合度較好，模型結(jié)果與實(shí)際情況接近。

(3)對(duì)出行者具有顯著影響的因素。廣義變量“費(fèi)用”的參數(shù)值為負(fù)數(shù)，表示某種交通方式的費(fèi)用越高，其被選擇的概率就會(huì)越??；而“到乘車站點(diǎn)時(shí)間”、“候車時(shí)間”、“車內(nèi)時(shí)間”以及“下車到目的地時(shí)間”的參數(shù)值均為負(fù)值，也表明該種交通方式的出行耗時(shí)越久，被選擇的概率越小，符合實(shí)際情況。

變量的T檢驗(yàn)值的絕對(duì)值大小能夠判斷該屬性是否會(huì)對(duì)出行者的選擇行為造成顯著影響，一般情況下，置信度為95%時(shí)，如果T檢驗(yàn)值的絕對(duì)值大于1.96，就說(shuō)明其對(duì)應(yīng)的屬性是能夠?qū)Τ鲂姓叩倪x擇行為造成顯著影響的，否則則不會(huì)顯著影響[10]。根據(jù)巢式logit模型的標(biāo)定結(jié)果，變量“費(fèi)用”、“候車時(shí)間”、“到乘車站點(diǎn)時(shí)間”、“車內(nèi)時(shí)間”的T檢驗(yàn)絕對(duì)值都大于1.96，說(shuō)明它們對(duì)出行者的選擇行為造成了顯著影響。

(4)顯著因素彈性分析。彈性是描述一些變量和需求量的百分比變化關(guān)系。直接彈性測(cè)量了在選擇枝集合里關(guān)于一些選擇枝的某個(gè)屬性給定了百分比變化，選擇這個(gè)選擇枝的概率的百分比變化。經(jīng)濟(jì)學(xué)中，彈性絕對(duì)值大于1表明需求函數(shù)是富有彈性的，彈性絕對(duì)值小于1表明需求函數(shù)是缺乏彈性的，若是彈性絕對(duì)值等于1則表明是單位彈性。為了定量展示顯著因素對(duì)選擇枝的選擇概率的影響，計(jì)算了五個(gè)顯著因素的彈性值。

屬性“費(fèi)用”對(duì)于大巴選擇率的彈性值為-0.5，意思是大巴費(fèi)用增加1%，大巴的選擇率會(huì)減少0.5%。把每個(gè)彈性值的絕對(duì)值與1比較，判斷屬性對(duì)于選擇枝選擇率是否具有彈性。屬性“費(fèi)用”對(duì)于公交選擇率的彈性值為-0.167，彈性絕對(duì)值小于1，表明缺乏彈性，意思是，公交公司增加車費(fèi)后導(dǎo)致客流流失從而造成的損失，是能夠由增加車費(fèi)的收益彌補(bǔ)的。從上表的彈性值可以得出“費(fèi)用”對(duì)于出租車和私家車、“到乘車站點(diǎn)時(shí)間”對(duì)于大巴和地鐵、“車內(nèi)時(shí)間”對(duì)于大巴、公交、出租車、私家車都是富有彈性的。

表3　顯著因素彈性值Tab.3 Elasticity of the significant factors

4結(jié)論

大力和優(yōu)先發(fā)展公共交通是國(guó)內(nèi)外許多城市緩解交通問(wèn)題的重要舉措，分析居民公共交通選擇行為，掌握影響居民選擇公共交通的因素，對(duì)于改善公共交通服務(wù)水平和制定公共交通政策具有重要意義。

(1)通過(guò)對(duì)公共交通選擇行為建立巢式logit模型，對(duì)模型進(jìn)行求解分析，得出公交與地鐵雖然都為大容量的公共交通，但在建立巢式logit模型時(shí)，由于它們具有自己的特性，不適合劃分為一個(gè)層次，需要單獨(dú)考慮。

(2)屬性“費(fèi)用”、“候車時(shí)間”、“到乘車站點(diǎn)時(shí)間”、“車內(nèi)時(shí)間”對(duì)交通方式的選擇具有顯著影響。

(3)通過(guò)計(jì)算顯著因素的彈性值，定量展示了顯著因素對(duì)選擇枝的影響。如屬性“費(fèi)用”缺乏彈性，意味著公交公司增加車費(fèi)后導(dǎo)致客流流失從而造成的損失，是能夠由增加車費(fèi)的收益彌補(bǔ)的。

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收稿日期：2015-12-23

第一作者簡(jiǎn)介：李信，碩士，助理工程師。研究方向：交通運(yùn)輸規(guī)劃與管理。E-mail：454382855@qq.com

中圖分類號(hào)：U 491.17

文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

文章編號(hào)：1001-005X(2016)04-0051-05

Application of Nested Logit Model for the Researchof Public Transport Selection Behavior

Li Xin1，Zhu Quan2，Liu Hong1，Yang Jie2

(1.Kunming Jiecheng Traffic Engineering Consulting Co.，Ltd，Kunming 650000；2.Kunming Urban Transport Institute，Kunming 650010)

Abstract：The preference on public transportation has become a common consensus for the scholars both at home and abroad.It is very significant to study the choice behaviors of residents on public transportation and analyze the laws of residents’ travel behaviors，in order to promote the bus priority strategy and enhance the bus attraction.In this paper，a traffic corridor between Chengdu and Longquan district，was selected to analyze the public transport travel choice behavior and the Nested Logit(NL)model was established.The major factors that can significantly impact the traffic mode choice of travelers were analyzed and elasticity analysis was used to quantify the significant factors.

Keywords：nested logit model；preference survey；orthogonal design；selection behavior

引文格式：李信，朱權(quán)，劉洪，等.應(yīng)用巢式LOGIT模型的公共交通選擇行為研究[J].森林工程，2016，32(4)：51-55.