付學(xué)梅，雋志才

(1.山東大學(xué)管理學(xué)院，濟(jì)南250100；2.上海交通大學(xué)安泰經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院，上海200030)

0 引 言

共享單車作為“互聯(lián)網(wǎng)+交通運(yùn)輸”的產(chǎn)物，用手機(jī)即可完成借車、繳費(fèi)、還車等全過程，其靈活便捷性能夠有效解決城市交通“最后一公里”問題.以共享單車行業(yè)標(biāo)桿——摩拜為例，2016年4月在上海投入運(yùn)營，一年多的時間內(nèi)，摩拜單車在全球近百個城市投放了超過500萬輛，日均騎行量超過2 000 萬次.學(xué)者同時開展了相關(guān)研究：Fisherman等[1]提出通過規(guī)劃自行車道，提升自行車的通行優(yōu)先級和增加自行車網(wǎng)點(diǎn)等措施提高自行車相對于小汽車在出行時間及方便性方面的競爭力.Martin等[2]研究表明共享單車對公交客流量的影響取決于所在城市或居住區(qū)的環(huán)境，替代效應(yīng)更可能發(fā)生在土地利用密集度高的區(qū)域；在土地利用比較松散的區(qū)域，共享單車可能成為前往/離開公交車站的工具，即兩種交通方式的集成使用.季彥婕等[3]研究了共享單車對小汽車出行的影響，發(fā)現(xiàn)共享單車更可能在短途出行中替代小汽車.袁朋偉等[4]采用Nested Logit模型研究了共享單車選擇行為的影響因素.

本文基于上海市摩拜單車一個星期的騎行數(shù)據(jù)，深入挖掘共享單車騎行數(shù)據(jù)背后隱藏的行為模式，揭示城市居民騎行規(guī)律.主要包括：基于騎行開始時間和單次騎行時長的時間模式研究，基于騎行特征的騎行者分類，基于赫希曼指數(shù)(Herfindahl-Hirschman Index, HHI)的騎行規(guī)律性評價.

1 騎行數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)分析

以上海市摩拜單車2016年8月22日(星期一)～28日(星期日)的騎行數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)分析共享單車的使用模式.選擇這個時間段主要是因?yàn)椋孩偎x時間為摩拜單車在上海市投放的第5個月，上海市民已熟知并接受共享單車這一互聯(lián)網(wǎng)時代的新生事物；②大量現(xiàn)有研究表明一個星期是出行行為分析的理想時長，因?yàn)槿藗兺ǔＣ恐苤貜?fù)他們之前的活動和出行；③經(jīng)查詢，該段時間內(nèi)以多云、微風(fēng)為主，并無惡劣天氣出現(xiàn)，可相對排除極端天氣狀況對騎行行為的影響.雖然不同季節(jié)、時間段的騎行模式可能略有差別，但本文不作對比，著重挖掘共享單車騎行行為在時間維度上的特征.原始數(shù)據(jù)中出行時長少于1 min，或超過90 min的記錄被刪除，約占數(shù)據(jù)記錄總數(shù)的0.9%，最終，301 811次摩拜騎行被用于分析.

1.1 騎行開始時間

將1 d中的24 h分為96個時間段，即從00:00-24:00，每15 min為一段，分別統(tǒng)計(jì)每個時間段內(nèi)摩拜單車開始騎行的數(shù)量，如圖1所示.

從圖1(a)可看出：共享單車騎行開始時間的日統(tǒng)計(jì)在星期一～星期五非常相似，反映了工作日的特征，早晚高峰的大致時間為07:45-09:00，17:45-18:45；晚高峰期間共享單車的使用數(shù)量更大，表明晚高峰交通量更為集中，這可能是因?yàn)槿藗兿掳嗪蟾敢馐褂霉蚕韱诬囃獬鲂蓍e；中午11:30-13:00期間有一個小波峰，對應(yīng)午休時間的出行；星期五大部分時段的騎行數(shù)量多于其他工作日的對應(yīng)時段，尤其17:15 之后，這是因?yàn)樾瞧谖迨敲恐芄ぷ魅盏淖詈笠惶?，人們傾向于下班后與朋友、同事、家人等外出小聚.

從圖1(b)可看出：共享單車的騎行統(tǒng)計(jì)在周末則完全不同，僅星期日17:15-19:30 期間出現(xiàn)了一個小波峰，而星期六整日各時段的騎行總量沒有明顯差別.這是因?yàn)橹苣┤藗兛梢宰杂砂才艜r間，非高峰時段的騎行量比工作日非高峰時段大.

1.2 騎行時長

分別計(jì)算每條記錄的騎行時長，統(tǒng)計(jì)不同時長對應(yīng)共享單車的騎行總量，即(0,5]min，(5,10]min，(10,15]min 等，如圖2 所示.可知：一個星期內(nèi)，每天的騎行時長分布相差不多，(5,10]min的騎行數(shù)量較多；隨著騎行時間的增加，騎行數(shù)量逐漸減少；工作日和周末仍存在細(xì)微的差別.具體而言，工作日47.0%的騎行短于10 min，很可能是由于人們在工作日主要在家與公交站的往返間使用共享單車，即用于解決公共交通的“最后一公里”問題.周末大于20 min 的騎行(30.3%)多于工作日(24.2%)，此時共享單車可能用于前往最終目的地或稍遠(yuǎn)距離的換乘.

簡單總結(jié)：周末人們騎行共享單車的平均時間(18 min)要比工作日(15 min)稍長；共享單車在一個星期內(nèi)不同時間扮演的角色不同，工作日可能更多用于短距離換乘，周末的時間安排相對自由，長時間騎行(騎向終點(diǎn)或長距離換乘)成為可能.

圖1 共享單車的騎行開始時間Fig.1 Biking start time on weekdays and weekends

2 共享單車騎行者分類與騎行規(guī)律分析

以騎行者為研究對象，對每一騎行者在1 d內(nèi)的多次騎行進(jìn)行聯(lián)合分析.

2.1 騎行者分類

對騎行者分類主要用于觀測部分騎行者的日騎行行為是否與其他騎行者之間存在顯著差異.將1 d 劃分為48 個時段，即每30 min 為一段.對于每一個騎行者，如果他在某一時段內(nèi)開始使用共享單車，則該時段的狀態(tài)為“1”，否則為“0”.也就是說，僅根據(jù)騎行的開始時間來標(biāo)定每個時段的狀態(tài)，而非騎行的持續(xù)時間；狀態(tài)“1”表示在特定時段內(nèi)，至少使用過1 次共享單車，而非使用共享單車的次數(shù).表1 為用于分類的騎行狀態(tài)示例，如編號為3的騎行者在8月22日上午06:30-07:00，07:30-08:00，08:30-09:00這3個時段內(nèi)均騎行共享單車.

圖2 共享單車的騎行時長Fig.2 Biking duration on weekdays and weekends

表1 共享單車騎行狀態(tài)示例Table 1 Example of bike-sharing use for classification

采用K-均值聚類對騎行人群進(jìn)行分類，以“Cosine”距離標(biāo)定每對騎行記錄之間的距離，即

式中：cos(A,B)表示騎行者A和B之間的Cosine距離；TAi和TBi分別表示騎行者A和B的每一條騎行記錄；m為1 d中的48個時段，i為對應(yīng)時段索引.

“Cosine”距離將1 d中的48個狀態(tài)視為向量，計(jì)算向量與向量之間的總體距離，而非單獨(dú)計(jì)算每兩個騎行者對應(yīng)時段狀態(tài)間的距離.Davies-Bouldin (DBI)，Calinski-Harabasz，以及Silhouette系數(shù)被同時用來決定最佳組數(shù)，3 個指標(biāo)值越大，表示聚類結(jié)果越優(yōu).3 個指標(biāo)值均顯示，工作日每天騎行人群的聚類數(shù)為2，周末每天騎行人群的聚類數(shù)為3.選取星期一和星期六的聚類結(jié)果進(jìn)行對比分析，且聚類結(jié)果根據(jù)每組組數(shù)進(jìn)行平衡，如圖3和圖4所示.

圖3 星期一兩個騎行群組的對比Fig.3 Comparison of biking behavior between two groups of Monday

盡管3 項(xiàng)指標(biāo)均表明星期一的騎行者能夠被聚類為兩個群組，但兩組騎行開始時間和騎行時長并沒有像星期六的3 個群組間表現(xiàn)出特別顯著的差異，這是因?yàn)楣ぷ魅沾蟛糠烛T行者的時間安排比較固定，上下班時間趨近.群組2 對應(yīng)的兩個高峰時段要比群組1 的高峰時段早開始.盡管兩個群組之間騎行時長分布并無顯著差別，但群組2使用共享單車的時長更可能超過30 min，而群組1的騎行時間較短.這說明：群組1 使用共享單車的目的主要是用于短程接駁，比如前往公交車站；群組2 使用共享單車的目的主要是直接前往最終目的地，考慮到長時間騎行，對應(yīng)的騎行開始時間也較早.

從圖4 可以看出，3 個騎行群組的騎行行為存在明顯差異.就騎行開始時間而言，群組1 傾向于在早晨使用共享單車，群組2更多地在下午和晚上使用共享單車，群組3很少在中午和下午使用共享單車.3 個群組中，群組2 使用共享單車的頻次更高，不論共享單車的騎行時長，還是騎行數(shù)量均高于其他兩個群組，故將群組2 定義為“星期六共享單車愛好者”.19:00-21:15 時段內(nèi)，3 個群組顯示出非常明顯的差異，群組1 的騎行數(shù)量急劇下降，群組2和3的騎行數(shù)量則急劇增加，進(jìn)一步理解為星期六晚上的這個時段，共享單車對不同人群的作用存在很大區(qū)別.

2.2 騎行規(guī)律性

分別根據(jù)周中的一天與騎行開始時間組合，以及周中的一天與騎行時長組合，計(jì)算Herfindahl-Hirschman Index (HHI)以衡量個體共享單車騎行規(guī)律.以周中的一天與騎行開始時間組合為例，HHI 值越大，表示共享單車一個星期7 d 間騎行開始時間的規(guī)律性越高，即在每天的相同時間段內(nèi)開始使用共享單車，比如星期一～星期五的每天均在07:00-07:30 時段使用共享單車，具體計(jì)算過程請參考Susilo等[5].將1 d劃分為48個時間段，即每30 min 一段，根據(jù)每個時間段內(nèi)開始的騎行數(shù)量進(jìn)行狀態(tài)記錄，如表2所示.HHI計(jì)算結(jié)果如圖5和圖6所示.

圖4 星期六的3 個騎行群組對比Fig.4 Comparison of biking behavior between three groups of Saturday

表2 用于計(jì)算HHI 的騎行狀態(tài)示例Table 2 Example of bike-sharing use for classification

兩種組合對應(yīng)的HHI 值在一星期7 d 時間均無明顯不同，這可能是由于共享單車主要用于例行活動或家/工作單位與公共交通站點(diǎn)間的接駁，騎行者形成了固定的騎行習(xí)慣.星期三和星期四的HHI值均比其他天要高，即對于個體而言，星期三和星期四為有代表性的工作日，大多數(shù)人在這兩天傾向于按照固定的日程安排進(jìn)行活動.對比兩種組合得到的HHI 值發(fā)現(xiàn)，基于周中的一天與騎行開始時間組合得到的HHI 值比較低，標(biāo)準(zhǔn)差相對于均值較高，也就是說，共享單車騎行的開始時間在一個星期的每天時間發(fā)生變化，這主要是由于個體間異質(zhì)性.

圖5 基于周中的一天與騎行開始時間組合的HHI 值Fig.5 HHI values for day-of-week and start time of bike-sharing use

表3 為兩種組合得到HHI 值的統(tǒng)計(jì)，其中，HHI0對應(yīng)原始的HHI，HHI1對應(yīng)基于騎行者實(shí)際騎行天數(shù)對HHI0進(jìn)行平衡后的HHI，HHI2對應(yīng)將僅有一次共享單車騎行的HHI1設(shè)為0之后的HHI.與圖6一致，基于周中的一天與騎行開始時間組合得到的HHI值比基于周中的一天與騎行時長組合得到的HHI值低.因此，人們更愿意每天的每次騎行遵循相對固定的時長，每次騎行的開始時間則相對靈活變動.標(biāo)準(zhǔn)差顯示，HHI0，即基于周中的一天與騎行開始時間組合得到的HHI初始值在騎行者之間有很大差別.根據(jù)個體實(shí)際的騎行天數(shù)對HHI 進(jìn)行平衡后，基于周中的一天與騎行時長組合得到的HHI 值顯示出更大的變動程度.可能是因?yàn)橄啾扔谀切┲苤械囊惶炫c騎行開始時間組合得到較高HHI 值的騎行者，對應(yīng)周中的一天與騎行時長組合得到較高HHI值的騎行者更愿意每天都使用共享單車.此外，HHI最大值為1.0主要是由于對應(yīng)的騎行者每天僅使用一次共享單車.

圖6 基于周中的一天與騎行時長組合的HHI 值Fig.6 HHI values for day-of-week and duration of bike-sharing use

表3 HHI 值的統(tǒng)計(jì)描述Table 3 Statistical description of HHI

3 結(jié) 論

基于上海市摩拜單車一星期的騎行數(shù)據(jù)，從時間角度進(jìn)行全面探究，旨在獲得無序騎行數(shù)據(jù)背后隱藏的騎行規(guī)律和行為模式.工作日和周末的共享單車騎行在時間分布上存在顯著差異，工作日呈現(xiàn)明顯的兩個高峰，且早高峰持續(xù)時間更長，晚高峰的騎行量更大，而共享單車在周末的使用分布比較均衡.大部分的騎行時長在15 min 以內(nèi)，這與共享單車解決“最后一公里問題”的定位相符.基于日使用記錄的聚類分析表明，每個工作日的騎行人群可以分為2組，周末的騎行人群可以分為3組，每一組有具備獨(dú)特的騎行開始時間和騎行時長；對于星期一的第2 組騎行者來說，共享單車可能是他們的主要交通方式，而非公共交通的接駁工具.基于周中的一天與騎行開始時間組合，以及周中的一天與騎行時長組合獲得的HHI值表明，共享單車的使用有很強(qiáng)的時間規(guī)律性，且周中的一天與騎行開始時間組合的HHI值具有更大的標(biāo)準(zhǔn)差，這意味著一星期中每天的共享單車騎行開始時間會經(jīng)常性變動，證實(shí)了該交通方式在使用上的靈活性.

對共享單車騎行時間分布規(guī)律研究，可促進(jìn)該系統(tǒng)與城市公共交通系統(tǒng)的銜接和配合，更加高效地解決城市“最后一公里問題”，吸引更多出行者采用“自行車+公交”的交通方式，促進(jìn)城市交通系統(tǒng)的可持續(xù)發(fā)展.