基于三階段最小二乘法探究誘增交通量

(大連理工大學(xué)交通運(yùn)輸學(xué)院，遼寧大連116024)

0 引言

因道路新建或擴(kuò)建產(chǎn)生的新的交通需求即為誘增交通量。國(guó)內(nèi)外學(xué)者已經(jīng)對(duì)其產(chǎn)生機(jī)理和算法進(jìn)行了多方面的研究，一般用車(chē)輛出行距離來(lái)研究誘增交通量[1-7]，主要探討車(chē)輛出行距離與公路里程之間的關(guān)系。1988年，英國(guó)國(guó)家審計(jì)委員會(huì)(National Audit Office,NAO)在其道路規(guī)劃分析報(bào)告中指出，如果適當(dāng)考慮誘增交通量問(wèn)題，許多評(píng)價(jià)項(xiàng)目的預(yù)測(cè)精度將大大提高，自此誘增交通量的研究引起廣泛重視[1]。1994年12月，英國(guó)干線道路評(píng)價(jià)常務(wù)咨詢(xún)委員會(huì)(The Standing Advisory Committee on Trunk Road Assessment,SACTRA)出版的專(zhuān)題報(bào)告《干線道路與交通量生成》(Trunk Roads and the Generation of Traffic)系統(tǒng)探討了誘增交通量的基本問(wèn)題，在分析比較151條公路開(kāi)通前后交通量變化的基礎(chǔ)上，得出預(yù)測(cè)交通量低于實(shí)際交通量、預(yù)測(cè)誤差較大(約為-50%～130%)等結(jié)論，并建議在干線公路交通需求預(yù)測(cè)過(guò)程中采用彈性系數(shù)法[2]。隨后為了更好地探討誘增交通量問(wèn)題，學(xué)者們對(duì)彈性系數(shù)法的模型構(gòu)造進(jìn)行深入研究。文獻(xiàn)[3]為探討公路里程對(duì)車(chē)輛出行距離的長(zhǎng)期效果，考慮了彈性系數(shù)法的延遲效應(yīng)，并運(yùn)用廣義最小二乘法對(duì)模型進(jìn)行求解，得到州際高速公路里程對(duì)車(chē)輛出行距離的彈性系數(shù)：整個(gè)地區(qū)為0.6～0.7，中心地區(qū)為0.9。文獻(xiàn)[4]在已有模型研究的基礎(chǔ)上，尋找工具變量，以消除內(nèi)生解釋變量的影響，得到公路里程對(duì)車(chē)輛出行距離的彈性系數(shù)為0.2～0.6。文獻(xiàn)[5]為解決模型中含有無(wú)法觀測(cè)變量的問(wèn)題，分析探討聯(lián)立方程模型、自相關(guān)模型和增長(zhǎng)模型，以減少可能發(fā)生的遺漏變量偏誤；在劃分公路等級(jí)的情況下得到公路里程對(duì)車(chē)量出行距離的彈性系數(shù)，全部公路短期的彈性系數(shù)為0.3～0.6，長(zhǎng)期為0.7～1.0，州際高速公路為0.5～0.8，干線公路為0.2～0.7，支線公路為0.5～0.9。文獻(xiàn)[6]注重道路供給與交通需求之間的因果關(guān)系，建立聯(lián)立方程模型，并運(yùn)用二階段最小二乘法和三階段最小二乘法進(jìn)行計(jì)算，得到公路里程對(duì)車(chē)輛出行距離的彈性系數(shù)為0.2～0.8。文獻(xiàn)[7]將交通擁堵作為內(nèi)生變量考慮建立聯(lián)立方程模型，并運(yùn)用三階段最小二乘法進(jìn)行相應(yīng)計(jì)算，得到公路里程對(duì)車(chē)輛出行距離的彈性系數(shù)為0.16。

國(guó)外學(xué)者研究結(jié)果表明，運(yùn)用簡(jiǎn)單彈性系數(shù)模型進(jìn)行計(jì)算得到的結(jié)果存在解釋變量的內(nèi)生性問(wèn)題，即遺漏變量偏誤、測(cè)量誤差偏誤和聯(lián)立性偏誤。對(duì)于遺漏變量偏誤和測(cè)量誤差偏誤可以應(yīng)用增長(zhǎng)模型、自相關(guān)模型或工具變量法進(jìn)行計(jì)算；而對(duì)于聯(lián)立性偏誤，需要探究變量間的因果關(guān)系，建立聯(lián)立方程模型，運(yùn)用工具變量法得到道路供給與交通量之間的關(guān)系?？傊?，工具變量法是估計(jì)聯(lián)立方程模型、解決遺漏變量偏誤和測(cè)量誤差偏誤的主要方法。

中國(guó)學(xué)者運(yùn)用彈性系數(shù)法對(duì)31個(gè)省市的6個(gè)分區(qū)的誘增交通量進(jìn)行探討，獲得公路里程對(duì)車(chē)輛出行距離的彈性系數(shù)為0.266～0.511[8]。為解決彈性系數(shù)模型中存在的上述3個(gè)內(nèi)生性問(wèn)題，本文選擇典型的工具變量，運(yùn)用三階段最小二乘法進(jìn)行相關(guān)研究。在模型的構(gòu)建中，不僅考慮車(chē)輛出行距離、車(chē)輛擁有量和交通擁堵水平的內(nèi)在關(guān)系，還將誘增交通量劃分為兩類(lèi)：一部分源自公路建設(shè)，其目的為改善路網(wǎng)機(jī)動(dòng)性；另一部分是城市道路建設(shè)，其目的為改善路網(wǎng)可達(dá)性。

1 模型構(gòu)建及彈性系數(shù)求解過(guò)程

1.1 模型構(gòu)建

在簡(jiǎn)單彈性系數(shù)模型中，對(duì)車(chē)輛出行距離的研究考慮了人口[5,9]、公路里程[1-7]、地區(qū)生產(chǎn)總值(GRP,Gross Regional Product)[9]和公共交通服務(wù)水平[10]等影響因素，而忽略了機(jī)動(dòng)車(chē)保有量、交通擁堵等因素的影響，這是因?yàn)檫@些因素與車(chē)輛出行距離之間互為因果、相互依存，即車(chē)輛出行距離改變可以影響交通擁堵情況，而交通擁堵改變也可以影響車(chē)輛出行距離。為了更好地探討因素之間的關(guān)系，基于可以收集到的數(shù)據(jù)，選擇車(chē)輛出行距離、機(jī)動(dòng)車(chē)保有量和交通擁堵水平3個(gè)內(nèi)生變量建立聯(lián)立方程模型。假設(shè)車(chē)輛出行距離是關(guān)于機(jī)動(dòng)車(chē)保有量、交通擁堵水平、公路里程、GRP和公共交通服務(wù)水平的函數(shù)，影響因素的選取與簡(jiǎn)單彈性系數(shù)模型一致。假設(shè)機(jī)動(dòng)車(chē)保有量是關(guān)于車(chē)輛出行距離、新車(chē)價(jià)格、GRP和汽車(chē)駕駛執(zhí)照擁有者數(shù)量的函數(shù)，新車(chē)價(jià)格和GRP從經(jīng)濟(jì)層面影響人們的購(gòu)車(chē)意愿，而汽車(chē)駕駛執(zhí)照擁有者數(shù)量從法律層面影響人們的購(gòu)車(chē)意愿。假設(shè)交通擁堵水平是關(guān)于車(chē)輛出行距離、機(jī)動(dòng)車(chē)保有量、城市道路里程、公共交通服務(wù)水平和貨車(chē)比例的函數(shù)，其中城市道路里程體現(xiàn)道路供給能力，而公共交通服務(wù)水平和貨車(chē)比例則反映交通需求。由這些因素構(gòu)成的誘增交通量模型結(jié)構(gòu)如圖1所示。

圖1 誘增交通量模型框圖Fig.1 Diagram of the induced traffic model

上述影響因素中未包含人口因素，這是因?yàn)槿丝谂cGRP、交通擁堵水平、公共交通服務(wù)水平等因素均存在強(qiáng)相關(guān)性。燃料費(fèi)(fuel price)是國(guó)外誘增交通量相關(guān)研究的重要內(nèi)容，然而中國(guó)的燃料費(fèi)最初由國(guó)家發(fā)展和改革委員會(huì)設(shè)定，除了海南省，其他省市均為統(tǒng)一定價(jià)，在道路日益成為一種稀缺資源的大背景下，這種燃料費(fèi)收取方式無(wú)法滿足多用多繳、少用少繳的原則，中國(guó)于2009年1月1日開(kāi)始征收的燃油稅[11]類(lèi)似于國(guó)外探討的燃料費(fèi)，但這部分?jǐn)?shù)據(jù)量較少，因此在模型構(gòu)建中沒(méi)有包括燃料費(fèi)。

在理論框架構(gòu)建的基礎(chǔ)上，為了展現(xiàn)變量間的內(nèi)在關(guān)系，模型中考慮了延遲影響和自相關(guān)誤差。對(duì)于交通擁堵水平模型，基于交通擁堵產(chǎn)生的隨機(jī)性，假設(shè)其不需要考慮延遲影響和自相關(guān)誤差。同時(shí)，假設(shè)在所構(gòu)建的聯(lián)立方程模型中，除了車(chē)輛出行距離、機(jī)動(dòng)車(chē)保有量和交通擁堵水平外，其他自變量不可以成為此關(guān)聯(lián)性模型中的因變量。基于上述假設(shè)，構(gòu)建聯(lián)立方程模型

自相關(guān)誤差為：

式中：(vmt)t為t年車(chē)輛出行距離的自然對(duì)數(shù)；(vmt)t-1為t-1年車(chē)輛出行距離的自然對(duì)數(shù)，即延遲車(chē)輛出行距離；(veh)t為t年機(jī)動(dòng)車(chē)保有量的自然對(duì)數(shù)；(veh)t-1為t-1年機(jī)動(dòng)車(chē)保有量的自然對(duì)數(shù)，即延遲機(jī)動(dòng)車(chē)保有量；(cong)t為t年城市交通擁堵水平的自然對(duì)數(shù)；(cap1)t和(cap2)t為t年公路里程和城市道路里程的自然對(duì)數(shù)；(GRP)t為t年GRP的自然對(duì)數(shù)；(pt)t為t年公共汽車(chē)擁有量的自然對(duì)數(shù)；(pv)t為t年新車(chē)價(jià)格；(Dr)t為t年汽車(chē)駕駛?cè)藬?shù)量的自然對(duì)數(shù)；(tr)t為t年貨車(chē)占機(jī)動(dòng)車(chē)總量的比例；參數(shù)α和β為內(nèi)生變量、外生變量的估計(jì)值；車(chē)輛出行距離方程中，αm，αmv，αmc分別為車(chē)輛出行距離延遲變量、機(jī)動(dòng)車(chē)保有量、城市交通擁堵水平的估計(jì)值，分別為公路里程、GRP、公共汽車(chē)擁有量的估計(jì)值；機(jī)動(dòng)車(chē)保有量方程中，αv，αvm分別為機(jī)動(dòng)車(chē)保有量延遲變量和車(chē)輛出行距離的估計(jì)值，分別為新車(chē)價(jià)格、GRP、汽車(chē)駕駛?cè)藬?shù)量的估計(jì)值；交通擁堵水平方程中，αcm，αcv分別為車(chē)輛出行距離和機(jī)動(dòng)車(chē)保有量的估計(jì)值，分別為城市道路里程、公共汽車(chē)擁有量、貨車(chē)比例的估計(jì)值；誤差項(xiàng)μ和ε均假設(shè)其期望值為0；ρ為自相關(guān)系數(shù)。

式中部分參數(shù)采用對(duì)數(shù)處理方式，一方面可減少因單位改變?cè)斐傻挠绊懀丛趩挝桓淖兊那闆r下不影響斜率；另一方面可以相對(duì)減少異方差性。

1.2 短期彈性系數(shù)和長(zhǎng)期彈性系數(shù)

彈性系數(shù)法是在一個(gè)因素發(fā)展變化預(yù)測(cè)的基礎(chǔ)上，通過(guò)彈性系數(shù)對(duì)另一個(gè)因素的發(fā)展變化做出預(yù)測(cè)的一種間接預(yù)測(cè)方法。彈性系數(shù)表示兩個(gè)因素各自相對(duì)增長(zhǎng)率之間的比率[12]。在模型構(gòu)建的基礎(chǔ)上，可以獲取任何變量的彈性系數(shù)。由于誘增交通量的研究主要是為了得到道路里程與車(chē)輛出行距離之間的關(guān)系，并且不同變量的彈性系數(shù)求法是一致的，因此僅以公路里程和城市道路里程為例探討其短期彈性系數(shù)和長(zhǎng)期彈性系數(shù)。在短期彈性系數(shù)的求解中，不考慮延遲變量(vmt)t-1和(veh)t-1，即假設(shè)αm=αv=0；規(guī)定m≡(vmt)t，v≡(veh)t，c≡(cong)t。

在短期彈性系數(shù)求解中，將式(1)轉(zhuǎn)變?yōu)?/p>

式中：constants代表常數(shù)，即與cap1和cap2不相關(guān)的其他外生變量。

首先將式(3)中的所有內(nèi)生變量消除，得到

運(yùn)用類(lèi)似方法計(jì)算長(zhǎng)期彈性系數(shù)，考慮延遲變量(vmt)t-1和(veh)t-1的影響，規(guī)定m≡(vmt)t≡(vmt)t-1,v≡(veh)t=(veh)t-1,c≡(cong)t，則計(jì)算長(zhǎng)期彈性系數(shù)模型的公式為：

將式(5)中的所有內(nèi)生變量消除，得到方程

從長(zhǎng)期和短期彈性系數(shù)的計(jì)算中可以看出，在聯(lián)立方程組中彈性系數(shù)能體現(xiàn)各種因素的相互影響關(guān)系，而在單一的結(jié)構(gòu)方程中，其彈性系數(shù)就是前面的系數(shù)。這說(shuō)明聯(lián)立方程組能更好地表現(xiàn)因素間的關(guān)系，更符合現(xiàn)實(shí)。

2 數(shù)據(jù)收集和估計(jì)方法

2.1 數(shù)據(jù)收集

基于中國(guó)國(guó)家統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)庫(kù)[13]，獲得31個(gè)省市自治區(qū)的面板數(shù)據(jù)，并逐年進(jìn)行整理。各類(lèi)數(shù)據(jù)的詳細(xì)收集情況如表1所示。鑒于數(shù)據(jù)收集的局限性，民用汽車(chē)擁有量、公共汽車(chē)擁有量、交通工具消費(fèi)價(jià)格指數(shù)分別為機(jī)動(dòng)車(chē)擁有量、公共交通服務(wù)水平、新車(chē)價(jià)格的替代變量。除此之外，中國(guó)有關(guān)交通擁堵水平的相關(guān)數(shù)據(jù)收集較少，尤其是在以城市為研究對(duì)象的情況下，鑒于文獻(xiàn)[14]運(yùn)用單位公路里程所包括的人數(shù)作為交通擁堵變量進(jìn)行相關(guān)研究，本文借鑒選用年末平均每1 km公路里程中所包括的人數(shù)作為交通擁堵水平的替代變量。

2.2 估計(jì)方法

采用三階段最小二乘法對(duì)聯(lián)立方程模型進(jìn)行估計(jì)，可以同時(shí)估計(jì)得到方程中的所有參數(shù)。由于方程中的車(chē)輛出行距離、民用汽車(chē)擁有量和交通擁堵水平變量與誤差項(xiàng)(如燃料費(fèi)等)相關(guān)，交通擁堵水平與車(chē)輛出行距離包括相同的因素(公共汽車(chē)擁有量)，延期內(nèi)生變量和自相關(guān)誤差也會(huì)造成變量間的高度相關(guān)性，三階段最小二乘法可以有效考慮不同結(jié)構(gòu)方程的隨機(jī)誤差項(xiàng)之間的相關(guān)性，因此選擇三階段最小二乘法可以獲得更有效的參數(shù)估計(jì)值。

3 模型結(jié)果

基于收集的數(shù)據(jù)，運(yùn)用三階段最小二乘法進(jìn)行估計(jì)，得到聯(lián)立方程模型的結(jié)果。

3.1 車(chē)輛出行距離

表2為車(chē)輛出行距離方程式的結(jié)果，結(jié)果表明：

表1 模型相關(guān)數(shù)據(jù)收集詳情T(mén)ab.1 Collection of model-related data

1）校正R2值很高證明了車(chē)輛出行距離方程的正確性，可以有效獲得參數(shù)值。自相關(guān)參數(shù)的結(jié)果很小并且不顯著，側(cè)面說(shuō)明車(chē)輛出行距離方程沒(méi)有忽略重要的自相關(guān)解釋變量。

2）公路里程的彈性系數(shù)為正，說(shuō)明在道路新建或擴(kuò)建后，公路里程將會(huì)促使車(chē)輛出行距離的增加，這正符合很多學(xué)者的研究[1-7]。依據(jù)實(shí)際數(shù)據(jù)計(jì)算得到公路里程對(duì)車(chē)輛出行距離的短期彈性系數(shù)為0.097，長(zhǎng)期彈性系數(shù)為0.550。長(zhǎng)期彈性系數(shù)遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于短期彈性系數(shù)，表明時(shí)間作用的重要性。延遲車(chē)輛出行距離的系數(shù)暗示出人們行為選擇的慣性，在人們出行選擇相對(duì)穩(wěn)定的情況下，僅有18.3%的人會(huì)改變其選擇。

3）在存在嚴(yán)重交通擁堵的情況下，人們將會(huì)減少車(chē)輛出行距離(交通擁堵水平的系數(shù)為負(fù))，這符合實(shí)際。汽車(chē)擁有量并未對(duì)車(chē)輛出行距離產(chǎn)生顯著影響，這從側(cè)面反映了中國(guó)汽車(chē)擁有量不高的事實(shí)。而在汽車(chē)擁有量偏高的大城市，由于交通擁堵對(duì)出行產(chǎn)生影響，致使車(chē)輛出行距離變化較小。公共汽車(chē)擁有量對(duì)車(chē)輛出行距離無(wú)明顯影響。GRP對(duì)車(chē)輛出行距離的短期彈性系數(shù)為0.190，長(zhǎng)期彈性系數(shù)為0.855，說(shuō)明GRP的增長(zhǎng)將會(huì)給車(chē)輛出行距離帶來(lái)長(zhǎng)期、巨大的增長(zhǎng)。

表2 車(chē)輛出行距離方程結(jié)果Tab.2 Calculation results of the vehicle travel distance equation

表3 汽車(chē)擁有量方程結(jié)果Tab.3 Calculation results of the car ownership equation

3.2 民用汽車(chē)擁有量

表3為民用汽車(chē)擁有量方程式的結(jié)果，結(jié)果表明：

1）校正R2值很高證明了汽車(chē)擁有量方程的正確性，可以有效獲得參數(shù)值。自相關(guān)參數(shù)的結(jié)果負(fù)相關(guān)顯著，證明模型中忽略了必要的解釋變量，這可能正是國(guó)外學(xué)者普遍采用的燃油費(fèi)，即燃油費(fèi)的增加會(huì)促使汽車(chē)擁有量減少。

2）與現(xiàn)實(shí)情況一樣，延遲民用汽車(chē)擁有量系數(shù)達(dá)到0.966，表明上一年汽車(chē)擁有量會(huì)對(duì)當(dāng)年產(chǎn)生巨大影響。這意味著任何對(duì)于汽車(chē)擁有量的短期影響，都將會(huì)在長(zhǎng)期擴(kuò)大1/(1-0.966)倍，例如短期GRP對(duì)汽車(chē)擁有量的影響是0.028，那么在長(zhǎng)期GRP的影響將達(dá)到0.824。

3）交通工具消費(fèi)價(jià)格指數(shù)、GRP和車(chē)輛出行距離對(duì)汽車(chē)擁有量都有顯著的影響。其中交通工具消費(fèi)價(jià)格指數(shù)與汽車(chē)擁有量的關(guān)系是反向顯著，即人們會(huì)因?yàn)樾萝?chē)價(jià)格增加而減少購(gòu)車(chē)。而GRP與汽車(chē)擁有量是同向顯著，即人們生活水平提高將會(huì)增加汽車(chē)擁有量。并且當(dāng)車(chē)輛出行距離增加時(shí)，人們會(huì)選擇方便快捷的機(jī)動(dòng)車(chē)出行，以維持每日固定的出行時(shí)間，汽車(chē)擁有量隨之上升。汽車(chē)駕駛執(zhí)照擁有者數(shù)量并未對(duì)汽車(chē)擁有量產(chǎn)生顯著影響，這與中國(guó)的社會(huì)現(xiàn)實(shí)相符，例如大量學(xué)生會(huì)在大學(xué)期間申領(lǐng)機(jī)動(dòng)車(chē)駕駛證，但是沒(méi)有經(jīng)濟(jì)能力購(gòu)車(chē)。

3.3 交通擁堵水平

表4為交通擁堵水平方程式的結(jié)果，結(jié)果表明：

1）校正R2值不高，僅為0.486，這從側(cè)面說(shuō)明了所考慮的影響因素僅能解釋48.6%的交通擁堵水平變化，這可能與交通擁堵水平數(shù)據(jù)的選取收集有關(guān)，也說(shuō)明道路擁堵的影響因素需要進(jìn)一步探討。

2）城市道路里程的增長(zhǎng)將會(huì)增加交通擁堵水平，即城市道路的建設(shè)會(huì)造成交通更加擁堵而不是減緩。正如文獻(xiàn)[15]2009年通過(guò)對(duì)擁堵地點(diǎn)的調(diào)查發(fā)現(xiàn)，增加擁堵區(qū)域內(nèi)的道路容量會(huì)增加擁堵而不是減少擁堵。

3）車(chē)輛出行距離與交通擁堵水平之間呈顯著負(fù)相關(guān)，即車(chē)輛出行距離減少表明交通擁堵水平增加，而車(chē)輛出行距離增加表明交通擁堵水平減少，這符合現(xiàn)實(shí)情況。

4）依據(jù)實(shí)際數(shù)據(jù)計(jì)算得到城市道路對(duì)車(chē)輛出行距離短期的彈性系數(shù)為-0.059，長(zhǎng)期彈性系數(shù)為-0.334。這部分研究結(jié)果與國(guó)外的研究成果[7]不一致，即符號(hào)相反。但其在一定程度上可以說(shuō)明中國(guó)的實(shí)際情況，即伴隨城市道路的快速建設(shè)，交通擁堵更加嚴(yán)重，造成車(chē)輛出行距離減少。

5）公共交通系統(tǒng)的大力發(fā)展能夠減少交通擁堵水平，這也證實(shí)了公共交通系統(tǒng)在城市交通規(guī)劃中的重要作用。然而貨車(chē)比例對(duì)于交通擁堵水平?jīng)]有顯著影響，可能是因?yàn)檫@部分?jǐn)?shù)據(jù)尚未充分收集。汽車(chē)擁有量的增加將導(dǎo)致交通擁堵，這符合現(xiàn)實(shí)情況。

4 結(jié)語(yǔ)

本文建立的聯(lián)立方程模型，全面考慮了車(chē)輛出行距離與公共汽車(chē)擁有量、公路里程等因素，同時(shí)對(duì)內(nèi)生變量城市交通擁堵水平和汽車(chē)擁有量進(jìn)行了探討，證明變量之間存在聯(lián)立性。模型結(jié)果可以體現(xiàn)相應(yīng)政策實(shí)施對(duì)于交通需求的影響。依據(jù)結(jié)果分析和中國(guó)的現(xiàn)實(shí)情況，GRP的不斷發(fā)展和道路建設(shè)的持續(xù)增長(zhǎng)都會(huì)導(dǎo)致車(chē)輛出行距離的快速增加，而公共交通可以降低交通擁堵水平，因此大力發(fā)展公共交通政策是正確的指導(dǎo)方向。然而城市道路的建設(shè)將會(huì)導(dǎo)致交通擁堵，這意味著僅依靠道路建設(shè)不能解決中國(guó)城市交通擁堵問(wèn)題，需要在公共交通、交通需求管理、步行和自行車(chē)交通等多種政策的配合下才能緩解交通擁堵。

所有結(jié)果的獲得與分析都是依據(jù)目前可以收集到的真實(shí)數(shù)據(jù)。然而數(shù)據(jù)收集具有局限性，無(wú)法收集到各種交通工具的出行距離，對(duì)這些數(shù)據(jù)的近似替代可能造成結(jié)果偏誤。城市交通是一個(gè)復(fù)雜的系統(tǒng)工程，其中包含很多影響因素，除本文探討的因素外，還有交通政策、出行心理與偏好、公共交通服務(wù)水平(除公共汽車(chē)數(shù)量)、城市經(jīng)濟(jì)與貨運(yùn)關(guān)系等重要影響因素，期望在下階段可以對(duì)這些影響因素做進(jìn)一步分析。

表4 交通擁堵水平方程結(jié)果Tab.4 Calculation results of the traffic congestion level equation

[1]The Comptroller and Auditor General.Department of Transport,Scottish Development Department and Welsh Office:Road Planning[R].London:NationalAudit Office,1988.

[2]The Department of Transport.Trunk Roads and theGeneration ofTraffic[R].UK:Standing Advisory Committee on Trunk Road Assessment,1994.

[3]Hansen M,Gillen D,Dobbins A,Huang Y,Puvathingal M.The Air Quality Impacts of Urban Highway Capacity Expansion:Traffic Generations and Land Use Change[R].California:University of California Transportation Center,1993.

[4]Fulton L M,Noland RB,Meszler DJ,Thomas JV.A Statistical Analysis of Induced Travel Effects in the US Mid-Atlantic Region[J].Journal of Transportation and Statistics,2000(3):1-14.

[5]Noland R B.Relationships between Highway Capacity and Induced VehicleTravel[J].Transportation Research,2001,35(1):47-72.

[6]Cervero R,Hansen M.Induced Travel Demand and Induced Road Investment[J].Journal of Transport Economics and Policy,2002,36(3):469-490.

[7]Hymel Kent M,Small K A,Dender K Van.Induced Demand and Rebound Effects in Road Transport[J].Transportation Research Part B,2010,44(10):1220-1241.

[8]Zhao S C,He N,Liu N.An Analysis of Induced Traffic Effects in China[J].The Planning Review,2012,48(3):54-63.

[9]Wang H,Shen S J.Induced Traffic and Forecast Model[J].Journal of Highway and Transportation Research and Development,2003,20(3):147-150.

[10]Goodwin P B.Car Ownership and Public Transport Use:Revisiting the Interaction[J].Transportation,1993,20(1):21-33.

[11]國(guó)務(wù)院.國(guó)務(wù)院關(guān)于實(shí)施成品油價(jià)格和稅費(fèi)改革的通知[EB/OL].2008[2013-05-15].http://www.gov.cn/xxgk/pub/govpublic/mrlm/200812/t20081219_33048.html.

[12]Meyer M D,Miller EJ.Urban Transportation Planning[M].USA:McGraw-Hill Higher Education,2001.

[13]中華人民共和國(guó)國(guó)家統(tǒng)計(jì)局.國(guó)家統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)庫(kù)[DB/OL].2012[2013-05-15].http://www.stats.gov.cn/.

[14]Small K A,Van Dender K.Fuel Efficiency and Motor Vehicle Travel:the Declining Rebound Effect[J].Energy Journal,2007,28(1):25-51.

[15]Litman V T.Generated Traffic and Induced Travel Implications for Transport Planning[J].ITE Journal,2009,71(4):38-47.