趙金寶　 鄧　衛(wèi)　 王曉原　 孫　鋒

(1山東理工大學(xué)交通與車輛工程學(xué)院, 淄博 255000)(2東南大學(xué)交通學(xué)院, 南京 210096)

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考慮居民出行OD或居住地的出行方式選擇巢式Logit模型

趙金寶1鄧衛(wèi)2王曉原1孫鋒1

(1山東理工大學(xué)交通與車輛工程學(xué)院, 淄博 255000)(2東南大學(xué)交通學(xué)院, 南京 210096)

為定量化分析居民出行OD或居住地引入軌道交通后對(duì)出行方式選擇的影響,在綜合考慮出行者家庭特征、個(gè)人屬性和出行特性的基礎(chǔ)上,結(jié)合南京市居民出行調(diào)查數(shù)據(jù),分別建立了考慮居民出行OD、考慮居住地、既不考慮出行OD也不考慮居住地的3個(gè)出行方式選擇巢式Logit模型,并對(duì)比了模型的擬合度．結(jié)果表明:考慮居民出行OD的巢式Logit模型具有最高的擬合度;相比于出行OD小區(qū)或居住地遠(yuǎn)離軌道交通站點(diǎn)的出行者,出行OD小區(qū)或居住地接近軌道交通站點(diǎn)的居民更傾向使用慢行交通和/或公共交通出行方式．得到的分析結(jié)果為城市規(guī)劃者認(rèn)識(shí)軌道交通在吸引居民出行由小汽車向公共交通轉(zhuǎn)移中的作用提供了理論支持和決策依據(jù)．

出行OD;居住地;軌道交通站點(diǎn)輻射區(qū);出行方式選擇;巢式Logit模型

隨著城市化和機(jī)動(dòng)化水平的不斷提高,交通擁堵、事故頻發(fā)以及環(huán)境污染等交通問(wèn)題日益嚴(yán)峻．面對(duì)諸多挑戰(zhàn),優(yōu)先發(fā)展公共交通,尤其是低碳、高效、快速的城市軌道交通,已經(jīng)成為我國(guó)許多特大、大城市組建分工明確又相互協(xié)作的城市綜合交通體系的必然選擇．

國(guó)外已有研究表明居民出行OD和居住地交通基礎(chǔ)設(shè)施的優(yōu)化完善和日常出行工具的多樣化會(huì)對(duì)其出行方式選擇產(chǎn)生不可避免的影響．Friedman等[1]通過(guò)研究發(fā)現(xiàn)新傳統(tǒng)社區(qū)設(shè)計(jì),即較高水平的自行車道設(shè)計(jì)和友好的行人出行環(huán)境,能使居民更傾向于短距離旅程并更傾向于慢行交通方式出行;Ewing等[2]研究表明居住在擴(kuò)張型城市郊區(qū)的居民人均汽車出行時(shí)間是居住在市區(qū)居民人均汽車出行時(shí)間的2～3倍;Bagley等[3]通過(guò)對(duì)舊金山灣區(qū)居民出行方式選擇分析表明居住在舊金山灣區(qū)外圍的居民更傾向于選擇汽車出行方式;Cervero[4]研究表明軌道交通站點(diǎn)附近的居民選擇軌道交通出行方式的概率比遠(yuǎn)離軌道交通站點(diǎn)的居民高5～7倍．

在國(guó)內(nèi)研究方面,葉茂等[5]研究發(fā)現(xiàn)主城區(qū)與歷史城區(qū)的居民在出行次數(shù)、出行方式結(jié)構(gòu)、出行目的等方面存在顯著差異性;楊勵(lì)雅等[6]研究表明小汽車出行者對(duì)出行時(shí)間的敏感性隨通勤距離的增加而增加,公交出行者對(duì)出行費(fèi)用比小汽車出行者更敏感;李霞等[7]研究發(fā)現(xiàn)居住地離軌道站點(diǎn)越近的居民越傾向于使用軌道交通出行方式,當(dāng)小汽車出行時(shí)間增加時(shí),地鐵站點(diǎn)附近的居民越有改乘地鐵的趨勢(shì)．

綜上所述,已有國(guó)內(nèi)外研究表明居民居住地屬性對(duì)居民的出行方式選擇有著顯著的影響．本文綜合考察了居民的家庭特征、個(gè)人屬性和出行特性三大類下的18個(gè)可能影響居民出行方式選擇的自變量,在重點(diǎn)考慮居民出行OD和居住地與軌道交通站點(diǎn)輻射區(qū)的相互關(guān)系的基礎(chǔ)上,建立了考慮居民出行OD、考慮居住地、既不考慮考慮居民出行OD也不考慮居住地的3個(gè)出行方式選擇巢式Logit模型,并對(duì)比分析了模型的擬合度．定量化分析了居民出行OD和居住地位于或接近軌道交通站點(diǎn)輻射區(qū)對(duì)出行方式選擇的影響．

1　巢式Logit模型

考慮到居民出行方式選擇為典型的多項(xiàng)分類,因此基于隨機(jī)效用最大化的離散選擇(Logit)模型是出行行為選擇研究中最常用的分析方法[8-10],其中,多項(xiàng)Logit(MNL)模型應(yīng)用最為廣泛．

然而,MNL模型的理論基礎(chǔ)建立在不相關(guān)變量獨(dú)立性(IIA)的假設(shè)之上,即認(rèn)為選擇一種出行方式與選擇另外一種出行方式無(wú)關(guān),但在實(shí)際的出行方式選擇中,居民備選出行方式中的某2種或2種以上方式之間可能存在密切的相關(guān)性．克服IIA假設(shè)的有效方法是建立巢式選擇模型,即把出行方式相似或相關(guān)的變量納入到一個(gè)“巢”中,建立多層次的巢式選擇決策模型[11]．根據(jù)步行交通和非機(jī)動(dòng)車、常規(guī)公交和軌道交通之間的相關(guān)性,本文建立了兩層巢式Logit選擇決策模型結(jié)構(gòu),如圖1所示.

圖1　巢式Logit選擇決策模型結(jié)構(gòu)

根據(jù)經(jīng)典巢式Logit選擇理論[11],第n位出行者選擇出行方式i的概率為

(1)

式中,μ為嚴(yán)格大于0的刻度參數(shù);Vin,Vjn為第n位出行者選擇出行方式i,j的效用函數(shù)的確定項(xiàng);Cn為第n位出行者全部選擇支的集合．

一般情況下,第n位出行者選擇出行方式i的效用函數(shù)確定項(xiàng)Vin可以表示為如下線性形式:

(2)

式中,θ={θ1,θ2,…,θk}為待估計(jì)的未知參數(shù)向量;Xin={xin1,xin2,…,xink}T為特性向量,通常采用最大似然估計(jì)法進(jìn)行參數(shù)估計(jì)得到．

將式(2)代入式(1)中,得

(3)

則n次觀察結(jié)果的似然值為

(4)

式中,λin為選擇結(jié)果常數(shù)項(xiàng)變量,若第n位出行者選擇第i種出行方式,λin取1,否則λin取0．

式(4)兩邊取對(duì)數(shù)得

(5)

令式(5)取最大,即可獲得參數(shù)向量θ的估計(jì)值．

2　研究方法

結(jié)合南京市居民出行調(diào)查數(shù)據(jù),本文在綜合考慮出行者家庭特征、個(gè)人屬性和出行特性的基礎(chǔ)上,通過(guò)合理定義居民出行OD或居住地與軌道交通站點(diǎn)輻射區(qū)之間的關(guān)系,采用前述建立的巢式Logit選擇模型,定量化評(píng)價(jià)居民出行OD或居住地引入城市軌道交通后對(duì)出行方式選擇的影響．

衡量出行者家庭、個(gè)人和出行特征的變量可以通過(guò)居民出行調(diào)查結(jié)果直接獲得．由于出行者對(duì)自己所處位置的地理特征并不十分清楚,因此在建模分析前,需要對(duì)出行者的出行OD和居住地進(jìn)行地理特征分類．本文主要考慮了2方面特征對(duì)居民出行OD和居住地進(jìn)行分類:① 是否位于或接近城市軌道交通站點(diǎn)輻射區(qū);② 是否位于市區(qū)．

在討論居民出行OD小區(qū)和居住地小區(qū)兩者與城市軌道交通站點(diǎn)輻射區(qū)之間的關(guān)系時(shí),作者發(fā)現(xiàn)交通小區(qū)(包括居民出行OD小區(qū)和居住地小區(qū))和城市軌道交通站點(diǎn)輻射區(qū)(見(jiàn)圖2,以軌道交通站點(diǎn)輻射半徑1 000m為例)并不重合．在市區(qū),交通小區(qū)面積一般比軌道交通站點(diǎn)輻射區(qū)面積小;而在郊區(qū)則相反．在本文中,如果交通小區(qū)完全位于或者至少有10%區(qū)域面積位于軌道交通站點(diǎn)1 000m輻射區(qū)內(nèi),則認(rèn)為該小區(qū)位于或接近軌道交通站點(diǎn)輻射區(qū);否則,則認(rèn)為其遠(yuǎn)離軌道交通站點(diǎn)輻射區(qū)．根據(jù)此分類方法,南京市有131個(gè)交通小區(qū)位于或接近城市軌道交通站點(diǎn)輻射區(qū),約占南京市交通小區(qū)總數(shù)的20%．

南京明城墻將南京市分為內(nèi)、外兩部分(見(jiàn)圖2)．本文以南京明城墻為界將南京市交通小區(qū)劃分為位于市區(qū)和位于郊區(qū)兩部分．同時(shí)考慮到居民出行OD小區(qū)和是否位于市區(qū)的關(guān)系,將居民出行流向分為4類:市區(qū)-市區(qū)、市區(qū)-郊區(qū)、郊區(qū)-市區(qū)和郊區(qū)-郊區(qū)．

圖2　研究區(qū)域

在定義了居民出行OD、居住地和軌道交通站點(diǎn)輻射區(qū)、市區(qū)(郊區(qū))關(guān)系的基礎(chǔ)上,結(jié)合南京市2010年居民出行調(diào)查數(shù)據(jù),利用建立的居民出行方式選擇巢式Logit模型來(lái)實(shí)例驗(yàn)證和定量化分析居民出行OD或居住地(尤其是接近或遠(yuǎn)離軌道交通站點(diǎn)輻射區(qū))對(duì)出行方式的影響．

3　數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理

本文數(shù)據(jù)來(lái)源于南京市2010年居民出行綜合調(diào)查．調(diào)查問(wèn)卷原始內(nèi)容主要包括3個(gè)方面的變量:① 家庭屬性,包括家庭人口數(shù)、家庭年收入、家庭小汽車擁有量等;② 個(gè)人特征,主要包括性別、年齡、有無(wú)公交卡、有無(wú)駕照等;③ 出行特性,主要包括出行方式、出行OD、出行起始時(shí)間、旅程時(shí)間等．

記錄的變量除旅程時(shí)間為連續(xù)變量外,其余變量均為離散化變量．在對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行建模分析前,需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行科學(xué)刪選、離散化處理、選取參考變量．?dāng)?shù)據(jù)的刪選主要根據(jù)以下原則:① 代入模型的數(shù)據(jù)必須是完整且有效的;② 出行方式包括步行、非機(jī)動(dòng)車(含助力車)、常規(guī)公交、地鐵和小汽車,其他出行方式(如單位車、出租車等)未考慮在內(nèi),這主要是基于本文研究著重點(diǎn)和這些出行方式在所有出行方式選擇中所占的比例極低2個(gè)方面的考慮．

經(jīng)數(shù)據(jù)刪選及預(yù)處理,共有1 465個(gè)家庭、4 613個(gè)出行者和10 383條出行數(shù)據(jù)用于建模分析．本文選擇的變量名稱、離散化處理結(jié)果及對(duì)應(yīng)的頻數(shù)如表1所示．

4　結(jié)果分析

4.1Pearson相關(guān)性檢驗(yàn)

考慮到度量居民出行OD和居住地的變量之間存在潛在相關(guān)性(多數(shù)情況下,居民出行起點(diǎn)(O)與居住地存在重合情況),因此在建立模型前,首先需要對(duì)表1中自變量進(jìn)行Pearson相關(guān)性檢驗(yàn)．檢驗(yàn)結(jié)果表明,表1中選取的大多數(shù)解釋變量之間Pearson相關(guān)系數(shù)小于0.7,但是度量居民出行OD和居住地的自變量的Pearson相關(guān)系數(shù)為0.892,顯著高于臨界值0.7[12]．因此, 度量居民出行OD和居住地的變量不應(yīng)同時(shí)代入到回歸模型中．基于此,本文建立了3個(gè)巢式Logit模型,即考慮居民出行OD、考慮居住地、既不考慮居民出行OD也不考慮居住地,并對(duì)模型結(jié)果進(jìn)行了對(duì)比分析．

表1　變量名稱、離散化處理及頻數(shù)

4.2模型結(jié)果

表2給出了3個(gè)巢式Logit模型結(jié)果,表3給出了3個(gè)模型的統(tǒng)計(jì)指標(biāo)及其計(jì)算值．

巢式Logit模型提供了多個(gè)評(píng)價(jià)模型擬合度的指標(biāo),其中比較常用的指標(biāo)是Estrella值和McFadden法似然數(shù)比指數(shù)．根據(jù)經(jīng)典巢式Logit模型理論,這2個(gè)指標(biāo)值越接近0,說(shuō)明模型的擬合度越差;越接近1,說(shuō)明模型的擬合度越好．通過(guò)對(duì)3個(gè)模型的Estrella值和McFadden法似然數(shù)比指數(shù)進(jìn)行對(duì)比發(fā)現(xiàn),考慮居民出行OD和軌道交通站點(diǎn)輻射區(qū)關(guān)系的模型擬合度最高,其值分別達(dá)到了0.589 8和0.587 4,其次為考慮居住地和軌道交通站點(diǎn)輻射區(qū)的巢式Logit模型,而不考慮居民出行OD和居住地的模型擬合度最低．對(duì)比結(jié)果說(shuō)明考慮居民出行OD能夠在一定程度上提高對(duì)居民出行方式選擇預(yù)測(cè)的精準(zhǔn)度．

居民出行方式選擇的巢式Logit模型的參數(shù)估計(jì)結(jié)果表明,相比來(lái)自高收入(>10萬(wàn)元)、有小汽車、沒(méi)有非機(jī)動(dòng)車家庭的出行者而言,來(lái)自于中低收入(≤10萬(wàn)元)、沒(méi)有汽車、擁有非機(jī)動(dòng)車家庭的出行者更傾向于選擇慢行交通(步行和非機(jī)動(dòng)車)和/或公共交通(常規(guī)公交和軌道交通)出行方式;相比于男性、中青年、沒(méi)有公交卡、高教育水平、有駕照的出行者而言,女性、老年人、有公交卡、低教育水平、無(wú)駕照的出行者更傾向于選擇慢行交通和/或公共交通方式出行;以工作和上學(xué)出行為目的居民更不傾向于使用慢行交通方式出行．

本文模型結(jié)果表明：相比于居民出行OD都遠(yuǎn)離軌道交通站點(diǎn)輻射區(qū)的出行者,出行OD位于或接近軌道交通站點(diǎn)輻射區(qū)的居民更傾向使用慢行交通和/或公共交通出行方式;相比于居住地遠(yuǎn)離城市軌道交通站點(diǎn)輻射區(qū)的出行者,居住地位于或接近城市軌道交通站點(diǎn)輻射區(qū)的出行者更傾向于選擇慢行交通和/或公共交通方式出行．

5　結(jié)論

1) 考慮居民出行OD和軌道交通站點(diǎn)輻射區(qū)關(guān)系的巢式Logit模型具有最優(yōu)的模型擬合度．相比于只考慮出行地或既不考慮出行OD也不考慮居住地的模型,將居民出行OD代入到居民出行方式選擇模型中能夠在一定程度上提高居民出行方式選擇預(yù)測(cè)的精準(zhǔn)度．

2) 相比于居民出行OD小區(qū)或居住地遠(yuǎn)離城市軌道交通站點(diǎn)輻射區(qū)的出行者,出行OD小區(qū)或居住地位于或接近城市軌道交通站點(diǎn)輻射區(qū)的出行者更傾向使用慢行交通和/或公共交通出行方式．

表2　居民出行方式選擇巢式Logit模型結(jié)果

注:“/”表示該變量的顯著性水平在90%以下(p>0.1); “—” 表示該變量未代入到回歸模型中．

表3　居民出行方式選擇巢式Logit模型統(tǒng)計(jì)

3) 得到的定量化分析結(jié)果為城市規(guī)劃者認(rèn)識(shí)軌道交通在吸引居民出行由小汽車向公共交通轉(zhuǎn)移中的作用提供了理論支持和決策依據(jù)．

需要進(jìn)一步研究的內(nèi)容包括考慮居民出行OD與其他因素(如非機(jī)動(dòng)車道優(yōu)化設(shè)計(jì)、BRT/輕軌站點(diǎn)距離等)之間關(guān)系對(duì)居民出行方式的影響,研究和建立能夠更進(jìn)一步提高居民出行方式選擇預(yù)測(cè)精度的模型和算法．

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Nested Logit model for travel mode choice considering residents’ travel OD or household location

Zhao Jinbao1Deng Wei2Wang Xiaoyuan1Sun Feng1

(1School of Transportation and Vehicle Engineering, Shandong University of Technology, Zibo 255000, China) (2School of Transportation, Southeast University, Nanjing 210096, China)

To quantitatively analyze the impacts of the introduction of rail transit in residents’ travel OD(origin and destination) or household location on the travel mode choice, based on the comprehensive consideration of travelers’ household characteristics, personal characteristics and travel features, using the travel survey data of Nanjing City, three nested Logit models that consider travel OD, residential location, and neither travel OD nor residential location, respectively, are established. The fitting degrees of these three models are compared. Modeling results reveal that the nested Logit model considering residents’ travel OD has the highest model fitting degree. Compared with travelers whose OD or household location are long away from the rail transit station, travelers whose OD or household location near the rail transit station are more likely to use non-motorized and/or public travel modes. These findings provide urban planners with theoretical support and decision-making basis for understanding the role of rail transit in attracting residents from cars to public transport.

travel origin and destination; residential location; catchment area of rail transit station; travel mode choice; nested Logit model

10.3969/j.issn.1001-0505.2016.04.038

2015-10-11.作者簡(jiǎn)介: 趙金寶(1987—), 男, 博士,講師, jinbao@sdut.edu.cn.

國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(61573009, 61074140)、山東省自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(2014ZRB01563, ZR2015EL046)、山東理工大學(xué)人才引進(jìn)科研支撐計(jì)劃資助項(xiàng)目(4041/415021).

10.3969/j.issn.1001-0505.2016.04.038.

U121

A

1001-0505(2016)04-0899-06

引用本文: 趙金寶,鄧衛(wèi),王曉原,等.考慮居民出行OD或居住地的出行方式選擇巢式Logit模型[J].東南大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版),2016,46(4):899-904.