李金海，楊冠華，丁漪,3，劉劍鋒*

(1.北京城建設(shè)計(jì)發(fā)展集團(tuán)股份有限公司，北京 100037；2.交通運(yùn)輸部城市軌道交通綜合應(yīng)急技術(shù)與裝備交通運(yùn)輸行業(yè)研發(fā)中心，北京 100037；3.北京交通大學(xué)，交通運(yùn)輸學(xué)院，北京 100044）

0 引言

新交通方式的介入將為城市居民提供新的出行選擇，從而打破城市交通系統(tǒng)既有供需格局。作為城市交通骨干，軌道交通線路的開(kāi)通將影響到沿線乃至整個(gè)城市的出行特征。研究軌道交通新線路開(kāi)通對(duì)交通需求的影響機(jī)理，有助于為交通政策制定、交通基礎(chǔ)設(shè)施規(guī)劃和建設(shè)、公共交通服務(wù)水平提升等提供支持。

問(wèn)卷調(diào)查是評(píng)估軌道交通新線對(duì)出行方式選擇影響的最常用方法。如Golias 等[1]基于RP(Revealed Preference)調(diào)查研究了軌道新線開(kāi)通后，公交(常規(guī)公交)和小汽車出行需求的轉(zhuǎn)移特征。Wu 等[2]重點(diǎn)研究了新線對(duì)通勤出行的影響。Pan等[3]評(píng)估了新開(kāi)通站點(diǎn)對(duì)周邊人群出行方式及小汽車擁有情況的影響。由于新線開(kāi)通后的交通調(diào)查存在滯后性，一定程度上忽視了經(jīng)濟(jì)社會(huì)等外部因素變化對(duì)交通供需的影響，因此很難客觀評(píng)估新線對(duì)交通需求的實(shí)際影響。為解決上述問(wèn)題，部分研究采用前后調(diào)查或?qū)φ照{(diào)查進(jìn)行對(duì)比分析。如采用準(zhǔn)實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)法(Quasi-Experimental Design)[4]、傾向性評(píng)分匹配法(Propensity Score Matching)[5]、對(duì)照實(shí)驗(yàn)法[6]等方法。Dai 等[7]針對(duì)對(duì)比分析法中研究對(duì)象和對(duì)照組之間異質(zhì)性導(dǎo)致的觀測(cè)誤差問(wèn)題，提出二維傾向性評(píng)分匹配(Two Dimensional Propensity Score Matching)分析法。值得注意的是，由于研究對(duì)象不同，上述研究結(jié)論也存在較大差異。如Dai等[7]發(fā)現(xiàn)，公交出行并未受到軌道新線的顯著影響，而Wu等[2]、Pan等[3]、Werner等[4]則認(rèn)為軌道交通客流主要源于公交客流轉(zhuǎn)移。這反映出調(diào)查分析法的結(jié)論在空間可移植性方面存在挑戰(zhàn)。

除問(wèn)卷調(diào)查外，部分研究嘗試基于大數(shù)據(jù)進(jìn)行出行方式選擇研究。如王子甲等[8]基于智能卡數(shù)據(jù)研究了公共交通網(wǎng)絡(luò)通勤方式選擇行為。劉海洲等[9]利用手機(jī)信令數(shù)據(jù)等多源數(shù)據(jù)分析了某通道內(nèi)軌道交通的出行分擔(dān)率。大數(shù)據(jù)分析可為精準(zhǔn)評(píng)估交通需求變化提供很好地支撐，但由于缺乏個(gè)體屬性數(shù)據(jù)，不能揭示個(gè)體屬性與交通方式選擇之間的潛在聯(lián)系。

出行方式轉(zhuǎn)移預(yù)測(cè)研究方面，何明等[10]研究了有無(wú)軌道交通方式兩種情形下的交通方式構(gòu)成，分析了各交通方式的軌道交通轉(zhuǎn)移率。姚智勝等[11]提出一種軌道交通三次吸引范圍內(nèi)客流轉(zhuǎn)移率的計(jì)算模型。上述研究重點(diǎn)探討了出行方式轉(zhuǎn)移的定量化模型，著眼于出行需求轉(zhuǎn)移的宏觀分析。

本文在既有研究的基礎(chǔ)上，基于SP(Stated Preference)調(diào)查分析個(gè)體社會(huì)經(jīng)濟(jì)屬性及交通方式屬性對(duì)方式轉(zhuǎn)換的影響機(jī)制，為軌道新線需求預(yù)測(cè)、出行交通方式選擇研究等提供方法借鑒。

1 調(diào)查

SP 調(diào)查也稱意愿調(diào)查，是用于評(píng)估假設(shè)情境下受訪人員選擇意愿的一種調(diào)查方法。本文SP調(diào)查采用線上形式開(kāi)展。

1.1 調(diào)查設(shè)計(jì)

調(diào)查設(shè)計(jì)包括識(shí)別備選方案(交通方式)、確定備選方案屬性及其水平、情景組合設(shè)計(jì)、問(wèn)卷設(shè)計(jì)、預(yù)調(diào)查、問(wèn)卷修訂等步驟。在SP 調(diào)查設(shè)計(jì)前還進(jìn)行了RP調(diào)查，以總結(jié)居民出行現(xiàn)狀特征，確保備選方案及其屬性和水平的設(shè)計(jì)合理。

(1)識(shí)別備選方案

考慮到軌道交通新線主要影響中長(zhǎng)距離出行，研究確定備選方案包括：公交、小汽車(燃油和電動(dòng))、出租車、網(wǎng)約車、自行車(含電動(dòng)自行車)。

(2)確定備選方案屬性及其水平

個(gè)體的選擇偏好受備選方案特征屬性及個(gè)體社會(huì)經(jīng)濟(jì)屬性共同影響。為簡(jiǎn)化調(diào)查問(wèn)卷以提高應(yīng)答質(zhì)量，備選方案屬性均采用3個(gè)水平，如表1所示。鑒于研究范圍內(nèi)公交主要采用單一票制(每乘次1 元)，而換乘次數(shù)與購(gòu)票花費(fèi)具有相關(guān)性，本文未考慮換乘因素而采用票價(jià)作為公交的特征屬性之一。同時(shí)，考慮到燃油和電動(dòng)小汽車的能耗差異，兩者分別建模。

表1 備選方案屬性及屬性水平Table 1 Attribute levels and values for alternatives

(3)情景組合設(shè)計(jì)

為合理簡(jiǎn)化問(wèn)卷，SP 調(diào)查的情景組合采用正交試驗(yàn)設(shè)計(jì)法確定。需要強(qiáng)調(diào)的是，通過(guò)正交實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)可得到3類情景組合方案。分別為：①與現(xiàn)實(shí)出行情景基本吻合的組合方案；②不符合邏輯的組合方案，如票價(jià)5元但全程耗時(shí)僅15 min的軌道交通出行情景可能與實(shí)際情況不符；③某一備選方案的所有屬性均優(yōu)于其比選方案的情景組合，該組合的選擇結(jié)果顯而易見(jiàn)，無(wú)需問(wèn)答。本文采納所有第1 類情景組合方案，并保留1 個(gè)第3 類組合方案用于檢驗(yàn)應(yīng)答質(zhì)量。

1.2 調(diào)查問(wèn)卷

調(diào)查問(wèn)卷含3部分內(nèi)容：①受訪者最近一次出行的目的、耗時(shí)、方式等的調(diào)查；②軌道交通相關(guān)出行情境組合；③受訪者年齡、性別、收入等社會(huì)經(jīng)濟(jì)屬性調(diào)查。

1.3 調(diào)查統(tǒng)計(jì)

經(jīng)檢查答題終端IP、答卷耗時(shí)(應(yīng)答時(shí)長(zhǎng)大于50 s)、第3 類情景組合應(yīng)答結(jié)果等，篩選出有效問(wèn)卷1299 份，得到13954 個(gè)標(biāo)定樣本。統(tǒng)計(jì)結(jié)果表明，問(wèn)卷統(tǒng)計(jì)指標(biāo)與研究范圍內(nèi)居民出行調(diào)查的統(tǒng)計(jì)規(guī)律基本一致。反映出調(diào)查基本覆蓋了研究范圍內(nèi)的各類人群，樣本具有一定的代表性。

2 模型

Multinomial Logit(MNL)模型是一種用于研究實(shí)際或模擬競(jìng)爭(zhēng)環(huán)境下，決策者選擇行為的模型。在出行方式選擇的情景中，出行者n在交通方式集合Jn中選擇方式i的概率為

式中：j=1,2,…,Vni為出行者n感知交通方式i的效用值，由交通方式和出行者屬性共同決定，即

式中：xnik為出行者n選擇交通方式i時(shí)的第k個(gè)特性變量；K為特性變量總數(shù)；θk為待標(biāo)定的參數(shù)，可采用最大似然估計(jì)標(biāo)定。

為細(xì)化社會(huì)經(jīng)濟(jì)屬性對(duì)交通方式選擇的影響評(píng)價(jià)，本文將受訪者社會(huì)經(jīng)濟(jì)屬性進(jìn)行分組，如表2所示。并采用NLOGIT標(biāo)定得到全目的出行(居民日常各類型目的出行的集合)和通勤出行的MNL模型參數(shù)。從表3給出的標(biāo)定結(jié)果可以看出，模型Wald 檢驗(yàn)值的絕對(duì)值均大于1.96，而p-value 均小于0.05，表明所有參數(shù)在95%置信水平下統(tǒng)計(jì)顯著。

表2 受訪者社會(huì)經(jīng)濟(jì)屬性分組Table 2 Classification of respondents'socio-demographic characteristics

表3 MNL模型參數(shù)標(biāo)定結(jié)果Table 3 Estimation results for MNL model

3 討論

3.1 模型解釋

由式(1)和式(2)可知，參數(shù)θk的符號(hào)決定了屬性xnik對(duì)方式i產(chǎn)生正或負(fù)效用，其絕對(duì)值則影響到交通方式i的被選擇概率。本文研究范圍內(nèi)出行方式選擇具有以下特征：

(1)社會(huì)經(jīng)濟(jì)屬性

全目的方式選擇模型反映出女性更傾向于選擇公交車，男性更易選擇出租車的特點(diǎn)；年齡組2(中青年人員)更易使用燃油小汽車，而與電動(dòng)小汽車的使用無(wú)顯著關(guān)系。這可能與兩類小汽車使用者的年齡構(gòu)成有關(guān)；收入組1(中低收入人群)更易選擇公交車出行，而收入組2(中等收入人群)選擇自行車或電動(dòng)自行車的可能性較小。

(2)全程耗時(shí)

全程耗時(shí)參數(shù)均為負(fù)，表明耗時(shí)較多的交通方式被選擇的概率較小。相同時(shí)長(zhǎng)的出行中，軌道交通乘客全目的出行和通勤出行所感知的時(shí)耗負(fù)效用分別為公交的91.0% (-0.0271/-0.0298=91.0%)和99.3% (-0.0512/-0.0516=99.3%)。模型還反映出，出行者對(duì)通勤出行時(shí)耗更敏感的特點(diǎn)。其中，軌道交通通勤乘客感知的時(shí)耗負(fù)效用是其全目的出行的1.89 倍(-0.0512/-0.0271=1.89)，該值略低于小汽車(1.99)，而高于公交(1.73)。

(3)出行貨幣成本

出行者的公交票價(jià)敏感性遠(yuǎn)高于軌道交通，相同票價(jià)的軌道出行負(fù)效用約為公交的30.9%(-0.0897/-0.2906=30.9%)，出租車和網(wǎng)約車乘客對(duì)票價(jià)的敏感性則低于公共交通乘客。軌道交通通勤乘客感知的貨幣成本負(fù)效用是全目的出行的92.9%(-0.0833/-0.0897=92.9%)，該比例遠(yuǎn)低于公交車的165.5%和小汽車的176.9%。此外，模型還反映出停車費(fèi)影響到小汽車出行，而能耗對(duì)小汽車使用無(wú)顯著影響的特點(diǎn)。

(4)換乘次數(shù)

按照決策內(nèi)容的不同，出行決策可分為交通方式?jīng)Q策階段和出行方案(出行時(shí)間、換乘方案等)決策階段。本文標(biāo)定結(jié)果中，全目的出行和通勤出行的軌道交通效用函數(shù)均不包含換乘次數(shù)參數(shù)，表明換乘次數(shù)在交通方式選擇階段對(duì)軌道交通的選擇無(wú)顯著影響。

3.2 彈性分析

彈性是兩個(gè)存在聯(lián)系的變量中，其中一者對(duì)另一者變動(dòng)的敏感程度的無(wú)量綱度量。通常以變量變化率之比(彈性系數(shù))表示。從表4可以看出，軌道分擔(dān)率對(duì)公共交通的出行總耗時(shí)、票價(jià)的彈性明顯高于其他因素。全目的出行和通勤出行中，軌道分擔(dān)率對(duì)小汽車停車費(fèi)的彈性系數(shù)僅為0.04 和0.02，這表明在本文SP 調(diào)查設(shè)定的變化幅度內(nèi)，停車收費(fèi)的增加無(wú)法顯著促使機(jī)動(dòng)化出行轉(zhuǎn)移至軌道交通。

表4 軌道交通分擔(dān)率的彈性Table 4 Elasticities of metro share rate

分析公交票價(jià)等7 個(gè)主要因素對(duì)軌道分擔(dān)率的影響程度，即在假定其他因素不變的情況下，測(cè)試各因素變化率對(duì)軌道分擔(dān)率的影響程度，如圖1所示。

圖1 不同影響因素變化情況下軌道交通分擔(dān)率變化Fig.1 Effects of major influence factors on metro share

從圖1可以看出：

(1)軌道分擔(dān)率隨其票價(jià)或出行總耗時(shí)變化率反方向變化，即兩者的增加或減少將引起軌道分擔(dān)率的下降或提高。當(dāng)軌道交通票價(jià)和出行時(shí)耗分別提高50%時(shí)，其全目的出行分擔(dān)率將分別變動(dòng)-4.44%和-1.60%，通勤出行分擔(dān)率將分別變動(dòng)-1.13 和-10.62%，如圖2所示?？梢?jiàn)，軌道交通分擔(dān)率對(duì)出行總耗時(shí)的敏感性高于其票價(jià)，而通勤出行的出行時(shí)耗敏感性則更高。

圖2 軌道交通票價(jià)及出行時(shí)耗對(duì)其分擔(dān)率的影響Fig.2 Effects of metro fare and trip duration on metro share

(2)公交票價(jià)、出行總時(shí)耗對(duì)軌道分擔(dān)率均具有顯著影響，兩者與軌道分擔(dān)率同方向變化，即兩者的增加或減少將引起軌道分擔(dān)率提高或下降。如圖3所示，當(dāng)公交票價(jià)提高50%時(shí)，軌道交通全目的出行分擔(dān)率增加3.11%，通勤出行分擔(dān)率增加0.40%；當(dāng)公交出行耗時(shí)提高50%時(shí)，軌道交通分擔(dān)率增加6.80%。這反映出公交是軌道交通的主要替代交通方式，由道路擁堵等導(dǎo)致的公交出行時(shí)耗增加，將促使公交客流轉(zhuǎn)移至軌道交通。該結(jié)論與Wu等[2]、Pan等[3]、Werner等[4]的研究結(jié)論相近。

圖3 公交票價(jià)變化對(duì)公交、軌道交通分擔(dān)率的影響Fig.3 Effects of bus fare and trip duration on transit modal share

(3)軌道分擔(dān)率對(duì)小汽車停車費(fèi)和出行總耗時(shí)，以及非機(jī)動(dòng)車出行總耗時(shí)這3個(gè)因素的敏感性相對(duì)較弱。上述因素導(dǎo)致的出行成本增加并不能顯著促使出行者轉(zhuǎn)向軌道交通。

4 結(jié)論

本文探討了軌道交通新線開(kāi)通情景下居民出行方式轉(zhuǎn)換特征。主要結(jié)論如下：

(1)公交是軌道交通最主要的競(jìng)爭(zhēng)方式。道路交通擁堵等原因?qū)е碌墓怀鲂袝r(shí)耗增加，將促使公交客流轉(zhuǎn)移至軌道交通。特別是在中長(zhǎng)距離出行中，軌道交通的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)更為明顯。

(2)軌道交通分擔(dān)率對(duì)出行總耗時(shí)、票價(jià)的彈性明顯高于公交票價(jià)等因素，而軌道通勤人員具有更高的出行時(shí)間敏感性。因此，提高軌道交通出行效率是提高其分擔(dān)率的重要途徑。可通過(guò)提高車站可達(dá)性、換乘效率、接駁便捷性等提高軌道交通吸引力。

(3)私人小汽車的使用粘性較高。在調(diào)查設(shè)定的變化幅度內(nèi)，小汽車停車費(fèi)和出行總耗時(shí)的增加，對(duì)軌道交通分擔(dān)率提升的作用有限。交通需求管理將是引導(dǎo)私人交通轉(zhuǎn)向公共交通出行的重要手段。

本文采用SP 調(diào)查數(shù)據(jù)建模分析，SP 調(diào)查具有實(shí)施過(guò)程簡(jiǎn)單，研究周期較短的特點(diǎn)。但調(diào)查的形式、范圍、樣本量等直接影響到研究結(jié)論。后續(xù)研究有必要采用線上線下相結(jié)合的方式，以進(jìn)一步提高調(diào)查對(duì)象的代表性。