曹雪檸 王 煒 季彥婕 趙琳娜
東南大學(xué),交通學(xué)院,南京 210096
公共自行車系統(tǒng)與軌道交通相結(jié)合,不但擴大了軌道交通的影響范圍,同時發(fā)揮了公共自行車靈活、機動、節(jié)能和環(huán)保的特點,可解決居民出行“最后一公里”的問題。但目前公共自行車系統(tǒng)不夠完善,對于“公共自行車+軌道交通”換乘的銜接也不夠重視,部分地區(qū)出現(xiàn)公共自行車換乘遭遇冷待的現(xiàn)象。因此,探究出行者選擇公共自行車換乘軌道交通的影響因素,對于促進公共自行車發(fā)展具有現(xiàn)實意義。
目前對公共自行車以及軌道交通客流量影響因素的研究主要是從出行者個體、土地利用等方面進行探討。從出行者個體的角度,Elliot等從乘客個人屬性以及所感知的可達性與安全性角度探討設(shè)置公共自行車系統(tǒng)的阻礙[1]。Jiang通過RP+SP調(diào)查,分析出行者個人特性和對公共自行車態(tài)度的關(guān)系[2]。吳志周等人從出行時間和費用的角度發(fā)掘公共自行車潛在用戶[3]。Susan A. Shaheen等人還通過對杭州市公共自行車使用者和非使用者的問卷調(diào)查,統(tǒng)計分析使用者與非使用者在個人屬性、對環(huán)保的態(tài)度和對現(xiàn)有公共自行車系統(tǒng)的評價方面的區(qū)別[4]。Julie Bachand-Marleaud等人在蒙特利爾通過問卷調(diào)查收集個人屬性相關(guān)數(shù)據(jù),探討公共自行車使用者個人特征及交通設(shè)施的完善程度與使用頻率的關(guān)系[5]。
當(dāng)前對公共自行車的研究偏重于從出行者的角度,對公共自行車換乘軌道交通這一重要模式和土地利用對公共自行車換乘方面的影響缺乏相關(guān)的具體探討。本文在以往研究的基礎(chǔ)上,基于南京地鐵站點調(diào)查所得數(shù)據(jù),建立多項 logit模型,剖析個體行為特征各要素和土地利用在公共自行車換乘選擇中的作用。
本研究的調(diào)查目的旨在探求出行者個人特征以及地鐵站周邊土地利用對出行者選擇公共自行車換乘軌道交通的影響。
對出行者進行問卷調(diào)查,內(nèi)容包括出行者的個人特性:性別、職業(yè)、年齡、收入、自行車被盜經(jīng)歷和出行特性,包括本次到達軌道站點的交通方式、花費的時間、本次出行的目的、離開軌道站點的交通方式以及到達目的地花費的時間;以及非使用者對公共自行車的看法:可接受的自行車騎行時間、不使用公共自行車的原因。
對軌道交通站點周邊土地利用情況進行統(tǒng)計,統(tǒng)計內(nèi)容為軌道交通站點吸引范圍內(nèi)住宅區(qū)、教育機構(gòu)、醫(yī)院、休閑娛樂場所的數(shù)量,以及地鐵站周圍停靠的支線公交數(shù)、停車場數(shù)量和是否為換乘站。
考慮到問卷調(diào)查需要了解目前軌道交通出行者的主要換乘方式以及他們的行為特性,確定以使用軌道交通出行的乘客為調(diào)查對象,進行現(xiàn)場問卷調(diào)查,保證調(diào)查者能夠隨時解答調(diào)查對象的疑問。調(diào)查于2014年10月進行,選擇南京江寧、仙林和河西地區(qū)共 15個軌道交通站點作為調(diào)查地點。為了能夠了解公共自行車使用者的情況,本次研究特意在軌道交通站點公共自行車租賃點進行調(diào)查,以增加公共自行車使用者的調(diào)查數(shù)。
考慮到出行者可接受的自行車騎行距離,查閱相關(guān)文獻,軌道站點對于自行車交通的合理吸引范圍為3 000 m[6],以此為站點吸引范圍查閱地圖,對設(shè)有公共自行車租賃點的南京軌道交通站點統(tǒng)計土地利用相關(guān)指標(biāo)。
本次調(diào)查總共發(fā)放800份調(diào)查問卷,回收的有效問卷數(shù)為701份,其中在軌道交通站點596份問卷有效,在公共自行車租賃點105份有效。根據(jù)回收的樣本,軌道交通站點的各換乘方式所占比例如圖 1所示。可以看出,目前換乘方式主要以步行和公交為主,超過一半的出行者步行到達軌道交通站點,使用公共自行車換乘軌道交通只占出行者中的4%。
圖1 軌道交通站點各換乘方式比例Fig.1 Proportion of transfer mode at rail transit station
在乘客個人屬性方面,統(tǒng)計結(jié)果如表1所示,75%的調(diào)查對象分布在 20~50歲的年齡段,有 68.6%調(diào)查對象月收入在2 000~8 000元,由此可知使用軌道換乘的出行者主要為中高收入的青壯年。出行目的方面,63.3%的出行者出行目的為上班、上學(xué)或者公務(wù),顯示了軌道交通對通勤出行的巨大吸引力。
表1 調(diào)查者個人屬性統(tǒng)計Tab.1 Summary of the surveyed person attributes
續(xù)表1
統(tǒng)計非使用者對南京公共自行車的看法,超過50%的乘客認(rèn)為5~15 min是可以接受的考慮使用公共自行車到達地鐵站的時間范圍。對于公共自行車的非使用者,詢問了他們不使用公共自行車的原因,調(diào)查結(jié)果如圖 2所示。調(diào)查對象的選擇集中在出發(fā)點/目的地附近缺少公共自行車租賃點、辦卡地點不方便和擔(dān)心當(dāng)需要的時候沒有自行車,反映了目前公共自行車系統(tǒng)不夠完善,出行者不能夠便利的使用公共自行車的情況嚴(yán)重影響公共自行車的推廣。
圖2 不使用公共自行車原因統(tǒng)計Fig.2 Summary of the reasons not using public bicycles
常用的交通行為分析工具有二項logit模型[7],分層logit模型[8]等方法。本文研究對象是正在使用和潛在的公共自行車換乘軌道交通的出行者,因變量為軌道交通站點各換乘方式,它們之間相互獨立,因而采用多項 logit模型建立出行者公共自行車換乘軌道交通行為模型。
根據(jù)效用最大化理論,如果假設(shè)某出行者n的選擇方案集合為An,選擇其中方案j的效用為Ujn,則該出行者n從集合An中選擇方案i的條件為:
Uin可表示為:
式中,Vin為出行者n選擇方案i的效用函數(shù)中的固定項;εin為出行者n選擇方案i的效用函數(shù)中的隨機項。
當(dāng)Vin與其中包含的解釋變量之間呈線性關(guān)系,可以表示為:式中,K為解釋變量數(shù);θk為第k個變量所對應(yīng)的參數(shù);Xink為第n個個體選擇第i種活動模式(本文中指交通方式)所包含的第k個特性變量。
假設(shè)效用函數(shù)中的隨機項εin服從參數(shù)為(ηin,μ)的二重指數(shù)分布(ηin是位置參數(shù),μ是嚴(yán)格大于0的刻度參數(shù)),可得到第n個個體選擇i種交通方式的概率:
求解Pin的關(guān)鍵是求解θk,可通過極大似然估計法求解。構(gòu)造似然函數(shù)L*如下:
式中,δin為個體交通方式選擇結(jié)果,由于每個個體只能選擇一種交通方式,即如果第n個個體選擇了交通方式i,則δin值取 1,該個體選擇其他交通方式δin值均取0:
其中θ=(θ1,…,θk,…,θK)′,可對式(6)用Newton-Raphson法標(biāo)定出參數(shù)θ,計算流程見圖3[8]。
圖3 Newton-Raphson法計算流程Fig.3 Calculation process of Newton-Raphon algorithm
其中L對θ的一階和二階偏導(dǎo)▽L和▽2L如下:
由于影響因素非常多,初步將模型的自變量定為21個:性別、學(xué)生、上班族、上學(xué)或上班、公務(wù)、休閑娛樂、探親訪友、回程、年齡、收入、自行車被盜數(shù)量、出發(fā)點到地鐵站所花費的時間、地鐵站到目的地所花費時間、公交費用、是否為換乘站、站點緩沖區(qū)住宅區(qū)的數(shù)量、站點緩沖區(qū)教育機構(gòu)的數(shù)量、站點緩沖區(qū)醫(yī)療機構(gòu)的數(shù)量、站點緩沖區(qū)商業(yè)區(qū)數(shù)量、地鐵站周邊支線公交數(shù)、地鐵站周邊停車場數(shù)量和地鐵站客流量。其中前8個變量和是否為換乘站為虛擬變量,其解釋如表2所示。
表2 虛擬變量解釋說明Tab.2 Descriptive of dummy variables
以步行的出行方式作為模型的參考對象,標(biāo)定模型結(jié)果如表3所示。其中學(xué)生、站點緩沖區(qū)醫(yī)療機構(gòu)的數(shù)量、站點緩沖區(qū)商業(yè)區(qū)數(shù)量、地鐵站周邊支線公交數(shù)和地鐵站周邊停車場數(shù)量對所有模式的顯著性值均大于0.05,說明出行者換乘方式選擇與這些變量間的相關(guān)性較弱,故而舍去。而收入雖然對小汽車和公共自行車有一定影響,但其系數(shù)接近于0,即收入對換乘方式選擇的影響是極其微弱的。
表3 多項logit模型標(biāo)定結(jié)果Tab.3 Estimation results of multinomial logit model
從表3中可以看出,相比于其他換乘方式,出行目的和職業(yè)對出行者選擇公共自行車有顯著影響。以上班、上學(xué)為目的的出行者,更傾向于使用公共自行車。這與模型中上班族更傾向于選擇公共自行車相吻合。這類人群對待遲到的態(tài)度比較慎重,公共自行車相比于步行速度更快,相比于公交可以節(jié)省等待時間,相比于使用其他私人交通工具可節(jié)省出行費用,因而受到這類人的歡迎。
出行者年齡變量在公共自行車這一模式中為負,說明出行者年齡越大,其選擇公共自行車的可能性會減小,這與隨著年齡增大出行者體力下降,并且通勤出行的比例減小有關(guān),也從側(cè)面說明了公共自行車對通勤出行上班族的吸引力更強。
自行車被盜數(shù)量增加,出行者選擇公共自行車換乘地鐵的可能性增大。自行車被盜數(shù)量增加一倍,出行者選擇公共自行車的可能性增加3.550倍。這說明有自行車被盜經(jīng)歷的出行者采用目前出行方式更多的是因為不想承擔(dān)自行車被盜的風(fēng)險,公共自行車良好的防盜性能將會吸引他們選擇使用公共自行車。
從出發(fā)點到地鐵站的出行時間是影響軌道交通換乘方式選擇的主要因素。隨著出行時間的增長,出行者選擇公交、小汽車、私人自行車/電動車和公共自行車的可能性分別為1.387、1.317、1.203和1.244,說明隨著出行距離的增加,出行者選擇公交與小汽車的概率更大,產(chǎn)生這一現(xiàn)象的原因是公交與小汽車更適合中長距離的出行,這也與調(diào)查中出行者認(rèn)為5~15 min是可以接受的使用公共自行車到達地鐵站的時間范圍相吻合。
除了出行時間,出行費用也是較為主要的影響因素。在公交和公共自行車模式中,公交費用變量的系數(shù)分別為-3.950和-1.854,可以計算得公交費用增加一倍,出行者由公交改為公共自行車的概率為8.263,這也反映了軌道交通換乘出行者對出行費用具有較強的敏感性。
在土地利用方面,站點吸引范圍內(nèi)住宅區(qū)的數(shù)量越多,會有更多的居民傾向于使用公共自行車,目前南京地鐵站周邊住宅區(qū)分布較為密集,這為公共自行車的發(fā)展提供了有利條件。
同時公共自行車使用者更為關(guān)注教育環(huán)境,站點吸引范圍內(nèi)教育機構(gòu)數(shù)量的增加會吸引更多的居民傾向于使用公共自行車。這可能是由于南京教育機構(gòu)的選址更多的考慮與地鐵換乘的便利性,在早晚高峰,家長要兼顧出行速度與出行安全,目前南京大部分道路都覆蓋有非機動車專用道,公共自行車的推廣大大方便學(xué)生和家長的出行,節(jié)省出行時間。
本文從出行個體和土地利用的角度,利用多項logit模型分析出行者行為特性和軌道交通站點周邊土地利用對選擇公共自行車換乘軌道交通的影響。研究結(jié)果表明:通勤出行的上班族更樂于使用公共自行車完成出行;出行時間和出行費用是其最主要的考查因素,而公共自行車良好的防盜性能,短距離出行速度快的特點能夠有效增強其吸引力;將租賃點布設(shè)于地鐵站周邊住宅區(qū)和教育機構(gòu)可以有效提高公共自行車的吸引力。研究成果可以為公共自行車系統(tǒng)規(guī)劃、租賃點布設(shè)等提供依據(jù)。
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