出行時(shí)耗預(yù)算機(jī)理解析

(大連理工大學(xué)建筑藝術(shù)學(xué)院，遼寧大連116024)

0 引言

從20世紀(jì)60年代開始，一些學(xué)者就發(fā)現(xiàn)城市居民人均日出行時(shí)耗在不同年份表現(xiàn)出一定的穩(wěn)定性。文獻(xiàn)[1]通過世界范圍內(nèi)的城市機(jī)動(dòng)性研究，建立了“UMOT”(the Unified Mechanism of Travel)城市機(jī)動(dòng)性模型，提出日出行時(shí)耗預(yù)算為一個(gè)城市地區(qū)一日內(nèi)出行時(shí)耗總和除以該地區(qū)人數(shù)得到的平均值。同時(shí)指出，一個(gè)城市日出行時(shí)耗預(yù)算在很長一段時(shí)間里將保持恒定，世界各城市之間出行時(shí)耗預(yù)算彼此接近。進(jìn)一步的實(shí)證研究使一些學(xué)者開始相信，出行時(shí)耗預(yù)算是一個(gè)不隨時(shí)空變化而普遍存在的常量：有出行者日平均出行時(shí)耗為1.1～1.3h(66～78min)，城市居民日平均出行時(shí)耗為 0.83～1.10 h(50～66 min)[2]。人們在出行前，會(huì)考慮單次以及一日出行的時(shí)間與費(fèi)用預(yù)算，日平均出行時(shí)耗、單次出行平均時(shí)耗分布是人們內(nèi)在的出行時(shí)耗預(yù)算機(jī)理作用下的結(jié)果。

國內(nèi)外交通調(diào)查為研究出行時(shí)耗內(nèi)在規(guī)律提供了基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。雖然調(diào)查區(qū)域、出行定義、調(diào)查方法、調(diào)查質(zhì)量均會(huì)影響統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的精確度和準(zhǔn)確性，進(jìn)而在一定程度上影響出行時(shí)耗穩(wěn)定性分析的準(zhǔn)確性，但眾多數(shù)據(jù)更多地體現(xiàn)了出行時(shí)耗規(guī)律的共性，例如日出行時(shí)耗的相對(duì)恒定、單次出行平均時(shí)耗分布曲線的共有特征。本文基于國內(nèi)外交通調(diào)查數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，期望從出行時(shí)耗預(yù)算角度闡述這些共有特征的形成機(jī)理。

1 日平均出行時(shí)耗

1.1 中國城市交通調(diào)查數(shù)據(jù)分析

1.1.1 20世紀(jì)90年代之前

圖1 20世紀(jì)80年代中國部分城市日平均出行時(shí)耗Fig.1 Average daily travel time of several Chinese cities in 1980s

1980年針對(duì)哈爾濱市、齊齊哈爾市的“城市職工家務(wù)勞動(dòng)研究”中的通勤出行調(diào)查表明，職工日平均通勤出行時(shí)耗為0.85 h(51 min)[3]；1988年針對(duì)黑龍江5市4鎮(zhèn)(哈爾濱市、齊齊哈爾市、牡丹江市、佳木斯市、鶴崗市、吶河鎮(zhèn)、富錦鎮(zhèn)、尚志鎮(zhèn)、寧安鎮(zhèn))的“城鄉(xiāng)居民生活方式研究”中城鎮(zhèn)居民時(shí)間預(yù)算調(diào)查[4]表明，工作日通勤出行平均時(shí)耗為0.84 h(50 min)。相隔8年，黑龍江城鎮(zhèn)居民日通勤出行平均時(shí)耗基本接近。20世紀(jì)80年代中國部分城市日平均出行時(shí)耗為40～60 min，平均50.5 min，日平均出行時(shí)耗與城市人口規(guī)模關(guān)系較小，見圖1。

1.1.2 20世紀(jì)90年代以后

20世紀(jì)90年代以后，中國大部分城市(除部分特大城市、小城市外)日平均出行時(shí)耗基本為50～80 min，平均63.5 min，見圖2(其中，上海市為通勤出行時(shí)耗)。600萬及以下人口的城市日平均出行時(shí)耗為49.3 min，與20世紀(jì)80年代平均值50.5 min接近。北京、上海相隔5年，廈門相隔8年(1995—2003)，蘇州相隔6年，常州相隔3年的日平均出行時(shí)耗均表現(xiàn)出較高的穩(wěn)定性。湖北的小城市當(dāng)陽、安陸、鐘祥、宜都與中國東南部地區(qū)的小城市盛澤、南安、福清的日平均出行時(shí)耗接近。圖2中僅武漢相隔11年、合肥相隔3年、廈門相隔6年(2003—2009)的日平均出行時(shí)耗呈現(xiàn)較大浮動(dòng)。

1.2 世界不同地區(qū)及城市比較

北美發(fā)達(dá)地區(qū)、亞洲發(fā)達(dá)地區(qū)、北歐、南歐、西歐城市居民出行時(shí)耗預(yù)算及標(biāo)準(zhǔn)差見表1，可以看出，除北美外，其他地區(qū)的平均出行時(shí)耗預(yù)算接近。日本大阪市1980、1990和2000年汽車及公共交通通勤者日平均出行時(shí)耗基本恒定，見表2。美國1995年不同規(guī)模都市區(qū)日平均出行時(shí)耗、中國不同規(guī)模城市(除超大城市)日平均出行時(shí)耗均具有較高的恒定性，見表3和表4。

圖2 20世紀(jì)90年代以后中國部分城市日平均出行時(shí)耗Fig.2 Average daily travel time of several Chinese cities after 1990s

2 單次出行平均時(shí)耗

2.1 中國

以中國部分小城市為例(見圖3)，其單次出行平均時(shí)耗分布接近，均呈現(xiàn)出行時(shí)耗超過30 min后分布比例迅速下降。以部分人口在300萬人以下的城市為例(見圖4)，其單次出行平均時(shí)耗也呈現(xiàn)超過30 min后分布比例迅速下降。特大城市以上海市為例，出行時(shí)耗超過40 min后分布比例迅速下降，見圖5。

根據(jù)文獻(xiàn)[20]，2002年北京市公務(wù)車、私人小汽車通勤出行時(shí)耗不堵車時(shí)為26.30 min和18.45min，交通擁堵時(shí)為53.21和63.27min；2004年小客車通勤出行平均時(shí)耗統(tǒng)計(jì)結(jié)果顯示，不堵車時(shí)為33.68 min，交通擁堵時(shí)為65.07 min。2004年北京市小客車通勤出行平均時(shí)耗分布見圖6，可以看出通勤出行平均時(shí)耗多在1 h以內(nèi)，呈現(xiàn)超過1 h后分布比例迅速下降的特點(diǎn)。北京市2005年居民出行時(shí)耗分布見圖7，呈現(xiàn)超過30 min后分布比例大幅度下降的特點(diǎn)。

2.2 國外

加拿大多倫多市建成區(qū)面積約1 500 km2，1980年與現(xiàn)狀建成區(qū)面積接近。1980年多倫多市單次出行平均時(shí)耗見圖8，出行時(shí)耗超過30 min后分布比例迅速下降；其通勤出行平均時(shí)耗為27.8 min。1972—2009年英國居民單次出行平均時(shí)耗分布變化很小，但出行距離不斷增加，見圖9。1985—2006年英國居民出行時(shí)耗和出行距離變化見圖10，可以看出，各交通方式的出行距離分布均有不同程度的變化，然而出行時(shí)耗分布特征基本一致，均表現(xiàn)為出行時(shí)耗超過30 min后分布比例迅速下降。以上數(shù)據(jù)表明，國外單次出行平均時(shí)耗與時(shí)耗分布也具有較多的共性規(guī)律。

3 出行時(shí)耗預(yù)算機(jī)理

3.1 日平均出行時(shí)耗相對(duì)恒定的相關(guān)解釋

關(guān)于日平均出行時(shí)耗相對(duì)恒定的形成機(jī)理通常有3種解釋[2]：

1）認(rèn)為人有擴(kuò)大活動(dòng)區(qū)域的本能，更大的活動(dòng)區(qū)域意味著更多的資源和機(jī)會(huì)。但同時(shí)，探索更大范圍所需要的長距離出行將會(huì)使人更多地處于危險(xiǎn)之中。因此，人們會(huì)將每天的出行時(shí)耗控制在一定時(shí)間內(nèi)以規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)。

表1 世界各地區(qū)城市交通出行時(shí)耗預(yù)算Tab.1 Urban travel time budget of different regions in the world

表2 大阪市1980、1990和2000年汽車及公共交通通勤出行時(shí)耗Tab.2 Travel time by car and public transit in Osaka in 1980,1990 and 2000

表3 美國1995年不同規(guī)模都市區(qū)駕駛?cè)巳掌骄鲂袝r(shí)耗Tab.3 Drivers’average daily travel time in different U.S.metropolitan areas in 1995 min

資料來源：文獻(xiàn)[19]。

表4 中國不同規(guī)模城市單次出行平均時(shí)耗及日平均出行時(shí)耗Tab.4 Average single-trip travel time and daily travel time in different cities in China min

圖3 小城市單次出行平均時(shí)耗分布Fig.3 Distribution of average single-trip travel time of small cities in China

圖4 大中城市單次出行平均時(shí)耗分布Fig.4 Distribution of average single-trip travel time in large and medium cities in China

圖5 上海市2009年單次通勤出行平均時(shí)耗分布Fig.5 Distribution of average travel time of single commuting trip in Shanghai in 2009

圖6 北京市2004年小客車通勤出行平均時(shí)耗分布Fig.6 Distribution of average travel time of car commuting in Beijing in 2004

2）將出行時(shí)耗預(yù)算看成是人們使用時(shí)間以及消費(fèi)習(xí)慣所致。出行會(huì)受到消費(fèi)習(xí)慣的影響，人們通常不會(huì)將很大一部分可支配收入用作出行費(fèi)用。

3）效用理論。一個(gè)備選活動(dòng)或目的地的效用與其吸引力正相關(guān)，而與到達(dá)目的地的出行時(shí)間(或廣義交通成本)負(fù)相關(guān)。此外，假定存在(不可觀測的)理想出行時(shí)耗預(yù)算，一個(gè)人一天完成所有活動(dòng)的出行時(shí)耗偏離其理想出行時(shí)耗預(yù)算會(huì)產(chǎn)生一個(gè)懲罰費(fèi)用。于是，人們權(quán)衡各種活動(dòng)的效益以及這些活動(dòng)相關(guān)的出行時(shí)耗(或廣義交通成本)、額外出行的邊際效益、額外出行時(shí)耗的邊際成本等因素后，做出使其效用最大化的決策。

3.2 單次出行平均時(shí)耗分布機(jī)理解析

上述關(guān)于日平均出行時(shí)耗相對(duì)恒定的分析，未涉及與單次出行平均時(shí)耗的關(guān)系。事實(shí)上，日出行總量的80%為通勤、通學(xué)出行，而相對(duì)于通勤出行，通學(xué)出行往往距離較近，平均出行時(shí)耗較少。因此，日平均出行時(shí)耗的恒定性很大程度上與通勤出行有關(guān)。

將通勤出行者劃分為“時(shí)耗敏感型”和“時(shí)耗非敏感型”，本文針對(duì)“時(shí)耗敏感型”的通勤出行進(jìn)行分析。工作付出的時(shí)間包括工作時(shí)間和通勤出行時(shí)耗，以家庭住址為核心，一個(gè)人為工作付出的成本C付出包括通勤出行時(shí)耗T通勤、交通費(fèi)用C通勤以及上班工作時(shí)間T工作。獲取工資收入的目的在于滿足基本生活需求以及閑暇時(shí)間的個(gè)人消費(fèi)、愛好等非基本生活需求(其成本為T閑暇)，T通勤增加意味著T閑暇減少。

1）考慮疲勞系數(shù)的出行時(shí)耗成本修正。

T通勤會(huì)使人因車內(nèi)、道路擁堵而產(chǎn)生疲勞，從而導(dǎo)致生產(chǎn)效率下降或休息時(shí)間加長。對(duì)于某交通方式，設(shè)其疲勞系數(shù)K疲勞=f(T通勤，M通勤)，K疲勞具有伴隨T通勤加長而增大，伴隨非舒適、不適于長距離出行方式M通勤的利用而增加的特點(diǎn)。采用函數(shù)式K疲勞=k/(1+bexp(-aT通勤))+1進(jìn)行估算，其中，k,b,a為參數(shù)。該式采用“S曲線+1”的模式構(gòu)成。首先表示疲勞系數(shù)大于1；其次，疲勞系數(shù)隨出行時(shí)耗的增加而加大，當(dāng)大于一定值后，疲勞系數(shù)增幅又變小。本文將k,b,a分別取值為0.5，20，0.1，由于疲勞系數(shù)與交通方式、車上擁擠情況、出行者的體質(zhì)等有關(guān)，目前的參數(shù)設(shè)定可以體現(xiàn)疲勞系數(shù)伴隨時(shí)間加長而加大的變化特征。為便于計(jì)算，5～10 min出行區(qū)段按平均7.5min計(jì)算，10～20min出行區(qū)段按平均15min計(jì)算，以此類推，各時(shí)耗區(qū)段K疲勞結(jié)果見表5。在出行時(shí)耗達(dá)到80 min后，疲勞度增至1.5倍。疲勞度為1.5意味著80 min的出行實(shí)際消耗需增加40 min的時(shí)間用于緩解通勤疲勞，如疲勞不能得到緩解，則意味著工作效率下降，其表現(xiàn)為有效工作時(shí)間或閑暇時(shí)間減少。

2）新增就業(yè)選擇區(qū)域及其帶來的收益。

伴隨出行距離增加，在新增出行時(shí)耗范圍內(nèi)找到適合工作的概率增加，設(shè)在原時(shí)耗T通勤的基礎(chǔ)上增加出行時(shí)耗ΔT，則新增區(qū)域內(nèi)就業(yè)區(qū)的面積增量為設(shè)出行速度一定，當(dāng)出行時(shí)耗為5～10 min時(shí)，該出行區(qū)段的就業(yè)區(qū)域相對(duì)面積為3.14×(10×10-5×5)。 ΔT按10 min遞增，新增就業(yè)選擇區(qū)域計(jì)算結(jié)果見表5。

通常情況下，工作崗位工資與社會(huì)平均勞動(dòng)時(shí)間呈正比。但是，就業(yè)選擇區(qū)域面積擴(kuò)大1倍并不意味著所找到工作的工資擴(kuò)大1倍。表5采用新增就業(yè)區(qū)域相對(duì)面積與5～10 min就業(yè)區(qū)域相對(duì)面積比值的0.1次方作為就業(yè)區(qū)域拓展可能帶來的收入增加K工資增。

3）出行分布選擇概率。

設(shè)閑暇時(shí)間減少帶來的收益損失為U閑暇損失，并設(shè)閑暇時(shí)間的個(gè)人收益與工作時(shí)間的收益相同，即每損失1 h閑暇時(shí)間，意味著1 h的工作時(shí)間投入損失。那么單位工作時(shí)間和通勤出行時(shí)耗的收益率U收益率=K工資增(T工作-2K疲勞T通勤)/(T工作+2T通勤)=(π(T通勤0+ΔT)2-πT通勤02)0.1/(πT通勤0

2)0.1×(8×60-2K疲勞

式中， (8×60-2K疲勞T通勤)為有效剩余時(shí)間，(8×60+2T通勤)為工作花費(fèi)時(shí)間，計(jì)算見表5。

出行者選擇在某一時(shí)耗區(qū)段內(nèi)出行的概率與U收益率正相關(guān)。設(shè)選擇概率P時(shí)耗為U收益率的D次方，本文取值為10。對(duì)于“時(shí)耗敏感型”出行，用每個(gè)時(shí)耗區(qū)段的選擇概率P時(shí)耗除以各時(shí)耗區(qū)段的P時(shí)耗之和，可得到相應(yīng)出行時(shí)耗區(qū)段選擇概率。

圖7 北京市居民2005年出行時(shí)耗分布Fig.7 Distribution of residents’travel time in Beijing in 2005

圖8 多倫多市1980年出行時(shí)耗分布Fig.8 Distribution of travel time in Toronto in 1980

圖9 英國1972—2009年居民單次出行距離與出行時(shí)耗分布Fig.9 Distribution of single-trip travel distance and travel time in the U.K.from 1972 to 2009

圖10 1985—2006年英國居民出行時(shí)耗與出行距離變化Fig.10 Changes in residents’travel time and distance in the U.K.from 1985 to 2006

對(duì)于“時(shí)耗非敏感型”出行，例如偶然的長距離工作出行、某些特殊職業(yè)的長距離出行，其出行分布選擇概率為同樣采用各時(shí)耗區(qū)段的選擇概率P時(shí)耗除以各時(shí)耗區(qū)段的P時(shí)耗之和，得到相應(yīng)時(shí)耗區(qū)段選擇概率。

按權(quán)重累加時(shí)耗敏感型出行和時(shí)耗非敏感型出行的選擇概率，得到不同時(shí)耗區(qū)段的綜合選擇概率，進(jìn)而可得到出行分布選擇概率與出行時(shí)耗的相互關(guān)系(見圖11)，其分布特征與居民出行調(diào)查得到的分布特征接近。盡管諸多參數(shù)還有待進(jìn)一步研究，但不可否認(rèn)出行時(shí)耗預(yù)算機(jī)理解釋了出行時(shí)耗分布近少、中多、遠(yuǎn)少特征的內(nèi)在原因。該分析建立在通勤者上下班合計(jì)時(shí)耗、全日閑暇時(shí)間、工作收益等因素的基礎(chǔ)上，構(gòu)建了日出行時(shí)耗與單次出行時(shí)耗之間的關(guān)系。這一分析方法是前文提到的效用理論的深入解釋。

3.3 交通擁堵與出行時(shí)耗變化

下面以出行次數(shù)未發(fā)生變化為前提，討論交通擁堵發(fā)生后出行時(shí)耗的相應(yīng)變化。發(fā)生交通擁堵時(shí)(假設(shè)出行速度下降10%)，每個(gè)出行時(shí)耗區(qū)段因擁堵增加的時(shí)耗及選擇概率見表6。未發(fā)生交通擁堵時(shí)，在原綜合選擇概率下，單次出行平均時(shí)耗為27.05 min；發(fā)生交通擁堵后，若各時(shí)段原選擇概率不變，則平均出行時(shí)耗增至30.21 min，平均時(shí)耗增加11.7%。與未發(fā)生交通擁堵相比，在相同出行時(shí)耗內(nèi)，就業(yè)選擇區(qū)域面積降低；而擁堵、舒適度下降導(dǎo)致出行成本增加，出現(xiàn)收益相對(duì)降低、付出相對(duì)增加的情況，出行者會(huì)采用增加短時(shí)耗出行比例的方式予以調(diào)整。各出行時(shí)段綜合選擇概率變化假設(shè)見表6，交通擁堵情況下平均出行時(shí)耗為28.96 min，比原來增加7.0%。由于出行者的自我調(diào)節(jié)，減少了40%的出行時(shí)耗增加。

單次出行時(shí)耗增加時(shí)，出行者還可以采用減少出行次數(shù)、提高單次出行完成任務(wù)量的方式降低總出行時(shí)耗。此外，與長距離出行采用的交通方式(私人小汽車、公共交通)相比，近距離出行依靠步行和自行車交通，在交通擁堵中受到的影響程度相對(duì)較低，因此出行次數(shù)減少幅度較小。這部分出行使交通擁堵帶來的居民平均出行時(shí)耗增幅受到制約。另外，錯(cuò)峰出行也可以減少出行時(shí)耗的增加。

綜上，出行者可以權(quán)衡交通擁堵對(duì)個(gè)人出行的付出與收益的影響，從而將出行時(shí)耗維持在可接受的預(yù)算范圍內(nèi)。交通擁堵情況下的出行時(shí)耗分析反映了出行者針對(duì)交通擁堵的應(yīng)對(duì)措施，特別需要指出的是，看似變化較小的單次出行平均時(shí)耗增加可能隱含著較大程度的交通擁堵，看似相對(duì)恒定的日平均出行時(shí)耗也是如此。

4 結(jié)語

交通系統(tǒng)可以改變?nèi)藗兊某鲂兴俣?，但難以改變?nèi)藗儍?nèi)在的出行時(shí)耗預(yù)算機(jī)制。出行速度較高時(shí)，人們傾向于在一定時(shí)耗內(nèi)擴(kuò)大出行距離以獲取更多的收益；當(dāng)出行速度較低時(shí)，人們傾向于縮短出行距離、減少出行次數(shù)，以減少過多的出行時(shí)耗帶來的收益損失。舒適、快速的出行方式可以減少出行的疲勞度，有助于出行范圍的擴(kuò)大，人們可以用較小的出行時(shí)耗成本獲取更大的利益。小汽車是舒適度高、出行速度快的一種交通方式，以小汽車為導(dǎo)向規(guī)劃的路網(wǎng)體系會(huì)刺激小汽車的過度使用，同時(shí)形成出行時(shí)耗約束下、按小汽車出行適宜距離分布的城市空間布局。然而，小汽車大量使用會(huì)造成極大交通壓力，并導(dǎo)致單次出行時(shí)耗的大幅度增加。此時(shí)，應(yīng)反思路網(wǎng)規(guī)劃對(duì)小汽車交通影響下的交通與用地模式的刺激式促進(jìn)，以及對(duì)由此引發(fā)問題的嚴(yán)重性的低估。

表5 單次通勤出行平均時(shí)耗分布機(jī)理解析Tab.5 Mechanism of average travel time distribution of single commuting

圖11 單次通勤出行時(shí)耗分布推算Fig.11 Estimation on travel time distribution of single commuting

表6 出行速度下降10%情況下的選擇概率分析Tab.6 Selective probability with a 10%decrease of travel speed

基于期望主導(dǎo)交通方式的出行時(shí)耗與速度約束所對(duì)應(yīng)的空間距離，而不是小汽車方式的出行時(shí)耗與速度約束所對(duì)應(yīng)的空間距離，對(duì)就業(yè)、就學(xué)、購物等用地進(jìn)行合理規(guī)劃，是減少交通問題的關(guān)鍵，規(guī)劃中需要協(xié)調(diào)處理期望主導(dǎo)交通方式與路網(wǎng)規(guī)劃以及城市用地布局之間的關(guān)系。中國城市人口密度高、用地混合利用程度大，需要更多的公共交通設(shè)施、步行和自行車交通設(shè)施與之協(xié)調(diào)，主體上服務(wù)于汽車交通、產(chǎn)生于西方低密度城市的現(xiàn)代路網(wǎng)規(guī)劃思想與路網(wǎng)模式在中國的適用性值得探討。中國需要適用于自身的路網(wǎng)規(guī)劃理論與方法的支撐，該理論與方法的基本著眼點(diǎn)是：結(jié)合中國城市居民的出行時(shí)耗預(yù)算，為其適宜的交通方式規(guī)劃路網(wǎng)和用地布局。

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