張 婭,李 佳,周 舸

(1.東北林業(yè)大學(xué)交通學(xué)院，黑龍江 哈爾濱 150040; 2.黑龍江省交通運輸廳，黑龍江 哈爾濱 150081)

1 概述

網(wǎng)約車是互聯(lián)網(wǎng)時代傳統(tǒng)打車的升級,在打車難、用戶體驗差、出租車空駛率高以及環(huán)境污染嚴重的今天起著緩解這一系列問題的積極作用。隨著城市機動化出行需求的增加,以及資本市場的補貼,網(wǎng)約車已經(jīng)成為城市交通體系中不可或缺的部分。由于網(wǎng)約車中包含私家車,且專車與順風(fēng)車概念模糊,網(wǎng)約車的運營在社會上引發(fā)廣泛爭議[1]。

無論是在國內(nèi)還是在國外,網(wǎng)約車從一開始就備受爭議。法國、日本、比利時等國家的一些城市甚至不允許網(wǎng)上軟叫車提供本地出租車服務(wù)。但在倫敦和紐約,私家車主及其運營車輛向交通局申請營業(yè)執(zhí)照后可提供網(wǎng)約車服務(wù)。在印度,所有網(wǎng)約車不能巡游攬客。目前,許多城市都在逐漸完善網(wǎng)約車的管理制度,大多數(shù)情況下都由政府部門將網(wǎng)約車與傳統(tǒng)出租車進行分類管理。

網(wǎng)約車研究的重點方向包括選擇的出行方式以及對交通運行的影響,對此的現(xiàn)有研究相對較少[2]。因此,本文為分析目前網(wǎng)約車的市場地位,以網(wǎng)約車在出行方式中占比為出發(fā)點。為了分析網(wǎng)約車對居民出行方式的影響,針對居民的出行方式在2016年11月、2017年3月進行了兩次問卷調(diào)查,結(jié)合哈爾濱市交通運行監(jiān)測數(shù)據(jù),將網(wǎng)約車對居民出行方式的影響進行量化。

2 基于網(wǎng)約車背景的居民出行方式選擇模型

2.1 模型的選擇

居民在出行過程中,伴隨著出行時間成本、出行經(jīng)濟成本以及時間損失造成的成本費用的產(chǎn)生。出行時間成本即居民花費在出行過程中的時間;出行經(jīng)濟成本即居民在出行過程中所花費的金錢成本;時間損失費即在預(yù)計時間沒能到達目的地,因而產(chǎn)生的時間損失所值費用,早到或晚到都會有一定的時間損失費用。

基于差異化用戶選擇理論建立數(shù)學(xué)模型,分析短期情況下,不同的城市交通以及居民的出行選擇受到專車和快車的影響[3]。模型研究了網(wǎng)約車吸引力與居民出行方式之間的關(guān)系;乘客與司機的數(shù)量受到乘客的候車時間以及司機的單位時間收入的影響;乘客的候車時間以及司機的盈利情況會對居民的出行選擇以及成為網(wǎng)約車司機的意愿產(chǎn)生一定的影響,將進一步影響網(wǎng)約車的乘客數(shù)量與司機數(shù)量。通過對算例的分析,揭示網(wǎng)約車出行對居民的積極影響和消極影響[4]。

2.2 模型的構(gòu)建

假設(shè)在單個出行高峰時段A市有N個居民有出行需求,由于薪酬和出行目的的差異,居民的時間價值β服從f(β)[5]分布,且存在一定的差異。

若居民選擇私家車出行,出行費用為τc,出行時間為tc,則出行成本為:

Cc(β)=τc+βtc

(1)

若居民選擇公共交通出行，公共交通費為τb,出行時間為tb,則公共交通出行的成本為：

Cb(β)=τb+βtb

(2)

一般來說，私家車出行時間少于公共交通出行時間，即tcτb。假設(shè)所有居民選擇出行成本最低的方式，比較式(1)和式(2)，得到臨界時間價值β0：

(3)

當(dāng)時間價值大于β0時，居民選擇私家車出行；當(dāng)時間價值小于β0時，居民選擇乘坐公共交通出行。假設(shè)居民根據(jù)高峰期的出行需求購置私家車，在出現(xiàn)網(wǎng)約車以前，有車居民的數(shù)量為：

(4)

無車居民的數(shù)量為：

(5)

假設(shè)所有的網(wǎng)約車司機都是兼職，司機可以通過非工作時間提供網(wǎng)約車服務(wù)，達到降低出行成本(或增加盈利)的目的，在單個出行高峰時段內(nèi)平均服務(wù)n小時。假設(shè)在n小時內(nèi)有Nd個網(wǎng)約車司機提供服務(wù)，有Nr個居民具有網(wǎng)約車需求，司機提供服務(wù)平均每次得到pd的收入，則pdNr/Nd為每個司機在高峰時段內(nèi)的平均收入。網(wǎng)約車司機的金錢成本為cn，花費時間n小時，故高峰時段的網(wǎng)約車服務(wù)所得的平均凈成本為：

(6)

若居民乘坐網(wǎng)約車出行，則居民需支付網(wǎng)約車費用pr以及出行時間成本βtr，tr為出行時間，則乘坐網(wǎng)約車的出行成本為：

Cr=pr+βtr

(7)

一般來說，pd不等于pr。若pd>pr，則網(wǎng)約車平臺補貼pd-pr；若pdtc，且tr為Nr/Nd的增函數(shù)。假設(shè)tr滿足：

tr=tc+γNr/Nd

(8)

其中，γ為參數(shù)，γ>0。

網(wǎng)約車興起以后的短時間內(nèi)，居民持有的車輛數(shù)不變，原私家車主(β≥β0)可以選擇私家車出行、提供網(wǎng)約車服務(wù)、乘坐網(wǎng)約車出行，原乘坐公共交通工具的居民(β<β0)，可以繼續(xù)選擇乘坐公共交通工具出行，也可以乘坐網(wǎng)約車出行。假設(shè)所有居民均選擇出行成本最小的出行方式，則有車居民和無車居民的出行方式選擇如表1,表2所示。

表1 有車居民(β≥β0)的出行模式選擇

表2 無車居民(β<β0)的出行模式選擇

其中：

(9)

(10)

(11)

(12)

(13)

(14)

(15)

(16)

(17)

(18)

當(dāng)系統(tǒng)達到平衡狀態(tài)時，每個居民不再有動機改變出行方式，故式(9)～式(18)需同時滿足。

其中Fi(i=1,…,5)分別代表在系統(tǒng)平衡狀態(tài)下的私家車用戶出行數(shù)量、乘坐網(wǎng)約車出行的有車居民的數(shù)量、提供網(wǎng)約車服務(wù)的司機數(shù)量、乘坐網(wǎng)約車出行的無車居民的數(shù)量、乘坐公共交通出行的用戶數(shù)量，由式(13)～式(18)定義。由式(9)～式(12)，βcr，βrb，βcd和βrd是X的函數(shù)；由式(13)～式(18)，F(xiàn)(X)又是βcr，βrb，βcd和βrd的函數(shù)。當(dāng)系統(tǒng)達到平衡狀態(tài)時，應(yīng)同時滿足式(9)～式(18)。固定點問題的解即為居民在平衡狀態(tài)下的出行方式的選擇。滿足X=F(X)的解X″在可行域Ω上，其中：

通過求解固定點問題，得到居民在平衡狀態(tài)下選擇的出行方式，并計算出高峰時段私家車的總里程。

假設(shè)在出行高峰時段，車輛的平均速度υ，私家車出行的平均里程約tcυ，而n小時內(nèi)網(wǎng)約車始終保持行駛狀態(tài)，故網(wǎng)約車的平均里程為nυ。網(wǎng)約車出現(xiàn)以后，私家車的總里程為：T=nυNd+tcυNc。

在網(wǎng)約車出現(xiàn)前，所有有車居民的車輛僅為自己所用，故出行高峰期總的行駛里程為：T0=tcυN1。

3 城市居民出行方式選擇計算

3.1 居民出行方式選擇計算

根據(jù)調(diào)查數(shù)據(jù)，2016年廣州市共有約1 000萬居民通勤。時間價值服從均值為30元/h，標準差為80的對數(shù)正態(tài)分布。該市居民選擇私家車出行的平均時間成本為1.5 h，平均經(jīng)濟成本為30元；乘坐公共交通工具出行的平均時間成本為1.2 h，平均經(jīng)濟成本為6元?；谠撃Ｐ停梢杂嬎愠鰶]有網(wǎng)約車時，有約632.1萬人選擇公共交通工具的出行方式，時間價值小于β0；約367.9萬人選擇私家車的出行方式，時間價值大于β0，其中β0=42元/h。

在網(wǎng)約車的背景下，居民通過非工作時間段使用私家車提供網(wǎng)約車服務(wù)，單個高峰時長約為2 h，平均經(jīng)濟成本為30元/h。網(wǎng)約車乘客的平均經(jīng)濟成本為18元/次，司機的平均收入為30元/次 (平臺補貼12元)。乘客的等車時間：tr=tc+0.01Nr/Nd。

表3 均衡狀態(tài)下不同出行方式的居民的時間價值區(qū)間

3.2 對比分析

計算在網(wǎng)約車的背景下，不同出行方式居民的總出行時間，該市私家車單個高峰時段內(nèi)行駛的總里程達到了567.60萬km，是沒有網(wǎng)約車的情形下145.50萬km的近4倍，該算例中，網(wǎng)約車較為嚴重地影響了城市交通系統(tǒng)。將城市居民的總出行時間進行比較，無車居民乘坐網(wǎng)約車出行與乘坐公共交通出行相比，單次高峰時段節(jié)約出行時間0.464 1 h，網(wǎng)約車司機單次高峰時段的行駛時間增加1.5 h，因為乘坐網(wǎng)約車出行，2.4萬有車居民增加0.035 9 h的等車時間。以上數(shù)據(jù)表明，通過對有無網(wǎng)約車的情形進行對比，居民出行總時間節(jié)省了1.4萬h，節(jié)省出行時間的居民占比33.7%。

4 結(jié)語

基于用戶均衡模型，分析了居民出行方式受到網(wǎng)約車的影響。城市道路交通因為網(wǎng)約車受到較為嚴重的影響；同時居民增加了新的出行方式，減少了居民的總出行時間，一部分居民的出行情況得到了緩解。不同城市的居民收入水平、公共交通服務(wù)水平、私家車保有量等方面存在一定的差異，因此不同城市網(wǎng)約車的出現(xiàn)對出行方式會產(chǎn)生不同的影響[6]。通過模型，不同城市可以根據(jù)自身的特點對網(wǎng)約車帶來的影響進行評估和預(yù)測，為監(jiān)管網(wǎng)約車提供相應(yīng)的決策與措施。