城市綜合體停車(chē)收費(fèi)政策調(diào)整敏感人群辨識(shí)方法

吳嬌蓉 朱啟政 葉 昕

(同濟(jì)大學(xué)道路與交通工程教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室, 上海 201804)

城市綜合體停車(chē)收費(fèi)政策調(diào)整敏感人群辨識(shí)方法

吳嬌蓉 朱啟政 葉 昕

(同濟(jì)大學(xué)道路與交通工程教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室, 上海 201804)

借助營(yíng)銷(xiāo)學(xué)中忠誠(chéng)度的概念,從行為與態(tài)度2個(gè)角度分析城市綜合體中停車(chē)收費(fèi)政策調(diào)整對(duì)不同人群的影響．提出敏感人群、無(wú)感人群、灰色人群辨識(shí)方法,并建立停車(chē)收費(fèi)政策變化下的行為選擇模型．研究發(fā)現(xiàn),家庭收入、出行目的、出行時(shí)長(zhǎng)、停車(chē)費(fèi)用及每周開(kāi)車(chē)天數(shù)是居民對(duì)停車(chē)費(fèi)用敏感性的重要影響因素．通勤、非通勤出行中分別有44.7%和42.9%的駕車(chē)者被歸為灰色人群．盡管他們當(dāng)前較為依賴小汽車(chē),但實(shí)質(zhì)上對(duì)停車(chē)費(fèi)用及公交服務(wù)水平的變化較為敏感,具備向公交出行轉(zhuǎn)移的可能性．提出的敏感、無(wú)感與灰色人群的辨識(shí)方法,為城市綜合體交通停車(chē)收費(fèi)政策調(diào)整過(guò)程中把握小汽車(chē)出行向其他方式轉(zhuǎn)移的趨勢(shì)和可能性、停車(chē)政策效果評(píng)價(jià)提供了定量分析方法．

城市綜合體;停車(chē)收費(fèi)調(diào)整;敏感人群;無(wú)感人群;辨識(shí)方法

城市綜合體這種高效集約的建筑與城市一體化空間組織模式是城市“精明增長(zhǎng)”的表現(xiàn)形式,其建筑面積通常在40萬(wàn)m2以上,往往是城市空間活動(dòng)出行最密集、最活躍的地方,由此帶來(lái)了交通高度集聚、停車(chē)?yán)щy等問(wèn)題．因此,提高停車(chē)收費(fèi)標(biāo)準(zhǔn)、調(diào)整停車(chē)泊位配建標(biāo)準(zhǔn)等交通舉措被紛紛推出．提高停車(chē)收費(fèi)價(jià)格能有效限制小汽車(chē)的出行[1-3]．當(dāng)前主要有2類(lèi)針對(duì)停車(chē)收費(fèi)政策效果的定量分析方法:經(jīng)濟(jì)收益分析定價(jià)模型和非集計(jì)模型[4-5]．通過(guò)定量分析方法來(lái)評(píng)價(jià)停車(chē)收費(fèi)等需求管理政策的效果已較為成熟,但已有定量模型一般都是基于意愿調(diào)查(SP)數(shù)據(jù),將不可避免地產(chǎn)生伴隨假設(shè)意向數(shù)據(jù)誤差的預(yù)測(cè)誤差[6],且難以評(píng)價(jià)不同需求管理政策組合同時(shí)實(shí)施的綜合效果．此外,現(xiàn)有研究大都忽略了同一政策對(duì)不同類(lèi)型出行者所產(chǎn)生的影響差異,無(wú)法辨識(shí)通勤/非通勤活動(dòng)中不同開(kāi)車(chē)群體對(duì)停車(chē)收費(fèi)調(diào)整的敏感性是否具有顯著差異．

敏感性研究常被經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)科應(yīng)用于利潤(rùn)比較、選址優(yōu)化及價(jià)格決策等分析[7-11]．在交通運(yùn)輸服務(wù)領(lǐng)域,敏感性最早應(yīng)用于城市間鐵路運(yùn)輸?shù)膬r(jià)格制定[12],后來(lái)陸續(xù)有學(xué)者關(guān)注居民對(duì)于公交出行費(fèi)用、公交接駁時(shí)間及距離等要素的敏感程度[13-14],但仍鮮有涉及小汽車(chē)出行領(lǐng)域．

本文將借助營(yíng)銷(xiāo)學(xué)中忠誠(chéng)度的概念,從行為與態(tài)度2個(gè)角度分析城市綜合體停車(chē)收費(fèi)政策調(diào)整對(duì)不同人群的影響,提出敏感人群、無(wú)感人群、灰色人群辨識(shí)方法．并基于RP/SP融合數(shù)據(jù),建立停車(chē)收費(fèi)政策變化下的行為選擇模型,定量分析不同類(lèi)型人群對(duì)停車(chē)收費(fèi)政策敏感程度的差異性．

1 調(diào)查設(shè)計(jì)與數(shù)據(jù)來(lái)源

傳統(tǒng)的停車(chē)行為意愿調(diào)查為了獲取多個(gè)樣本而對(duì)同一個(gè)受訪者詢問(wèn)多種組合問(wèn)題,容易導(dǎo)致問(wèn)卷數(shù)據(jù)存在顯著的相關(guān)性或者共線問(wèn)題,而這些誤差無(wú)法在以后的建模過(guò)程中被消除,從而影響政策的效果評(píng)價(jià)[15]．本文將采取SP/RP相融合的調(diào)查及數(shù)據(jù)處理方法,這樣既能消除單純SP調(diào)查時(shí)的偏差影響,增大統(tǒng)計(jì)的有效性,又能更為真實(shí)地反映出行者的選擇偏好．本文設(shè)計(jì)的RP/SP融合調(diào)查問(wèn)卷包括3部分內(nèi)容:① 個(gè)人基本信息;② 停車(chē)行為特征;③ 意愿調(diào)查．考慮到需要依據(jù)敏感性對(duì)出行人群進(jìn)行劃分,因此意愿調(diào)查部分是本次調(diào)查的核心．意愿調(diào)查針對(duì)開(kāi)車(chē)者和非開(kāi)車(chē)者略有不同:對(duì)于開(kāi)車(chē)者,分別調(diào)查停車(chē)費(fèi)用的增加以及公交出行時(shí)間縮短對(duì)出行意愿的影響,對(duì)非開(kāi)車(chē)者則調(diào)查近期是否有改變出行方式的意愿及向何種出行方式轉(zhuǎn)移．

研究以深圳市原特區(qū)內(nèi)的8個(gè)城市綜合體作為研究案例,開(kāi)展停車(chē)行為意愿調(diào)查．其中地王大廈、竹子林、會(huì)展中心及南山科技園4個(gè)綜合體以辦公為主,而萬(wàn)象城、海岸城、益田假日廣場(chǎng)及中心書(shū)城4個(gè)綜合體以商業(yè)為主．調(diào)查方法為由調(diào)查員在選定的停車(chē)場(chǎng)庫(kù)及路內(nèi)停車(chē)區(qū)域發(fā)放問(wèn)卷并當(dāng)場(chǎng)回收,共發(fā)放問(wèn)卷700份,收回有效問(wèn)卷680份,其中開(kāi)車(chē)者問(wèn)卷507份,未開(kāi)車(chē)者問(wèn)卷173份．盡管抽樣率相比傳統(tǒng)居民出行調(diào)查而言較低,但已能滿足模型參數(shù)標(biāo)定需求．

2 基于忠誠(chéng)度的敏感、無(wú)感人群辨識(shí)方法

2.1 辨識(shí)思路

出行者在完成出行后,會(huì)產(chǎn)生一種需求是否被滿足的認(rèn)知,這種認(rèn)知會(huì)轉(zhuǎn)化成對(duì)出行方式的滿意度,并逐步影響其以后出行方式選擇趨勢(shì)的變化,即忠誠(chéng)度[16]．本文在篩選顯著影響出行者對(duì)于停車(chē)費(fèi)用上漲的敏感程度的關(guān)鍵要素的基礎(chǔ)上,從行為忠誠(chéng)與態(tài)度忠誠(chéng)兩方面探討出行者對(duì)于使用小汽車(chē)出行忠誠(chéng)度的界定與劃分．最后基于忠誠(chéng)度的聯(lián)合劃分結(jié)果,結(jié)合出行者屬性及活動(dòng)特征等要素與敏感性的相關(guān)關(guān)系,對(duì)城市綜合體活動(dòng)出行中的敏感人群、無(wú)感人群、灰色人群進(jìn)行辨識(shí),并給出各影響因素的劃分依據(jù)與閾值范圍．

2.2 關(guān)鍵要素篩選

通過(guò)獨(dú)立樣本t檢驗(yàn)探討不同屬性特征下出行者對(duì)停車(chē)價(jià)格敏感程度的差異性,其中敏感程度用SP問(wèn)卷中“若停車(chē)費(fèi)用在當(dāng)前付費(fèi)基礎(chǔ)上增加多少,您將選擇放棄開(kāi)車(chē)”的選項(xiàng)表征．出行者屬性特征分為社會(huì)經(jīng)濟(jì)屬性與活動(dòng)出行特征2類(lèi),社會(huì)經(jīng)濟(jì)屬性包括性別、年齡、家庭收入,活動(dòng)出行特征則包括出行目的、出行時(shí)長(zhǎng)、停車(chē)時(shí)長(zhǎng)、停車(chē)費(fèi)用及每周開(kāi)車(chē)天數(shù)．檢驗(yàn)結(jié)果如表1所示,分析發(fā)現(xiàn)不同家庭收入、出行目的(通勤與非通勤)、出行時(shí)長(zhǎng)、停車(chē)費(fèi)用及每周開(kāi)車(chē)天數(shù)的居民之間對(duì)于停車(chē)價(jià)格的敏感性具有顯著差異,而不同性別、年齡、停車(chē)時(shí)長(zhǎng)的居民則無(wú)顯著差異．

表1 停車(chē)價(jià)格敏感性的獨(dú)立樣本t檢驗(yàn)

注:*95%置信水平下具有顯著差異性．

問(wèn)卷還調(diào)查了公共交通出行時(shí)間縮短對(duì)出行意愿的影響,希望定量探討需求管理與公交優(yōu)先等不同政策組合背景下居民出行方式從小汽車(chē)向公共交通轉(zhuǎn)移的可能性．調(diào)查問(wèn)卷中有以下2個(gè)問(wèn)題：“停車(chē)費(fèi)用(或費(fèi)率)增加會(huì)放棄開(kāi)小汽車(chē)嗎”和“公交出行時(shí)間縮短,愿意放棄小汽車(chē)轉(zhuǎn)而選擇公交嗎”.為了明確這2個(gè)問(wèn)題是否相互獨(dú)立，受訪出行者在意愿調(diào)查過(guò)程中是否會(huì)不自覺(jué)地進(jìn)行關(guān)聯(lián)，本文采用相關(guān)性分析方法進(jìn)行分析，得出2個(gè)問(wèn)題要素的皮爾遜相關(guān)系數(shù)為0.301,呈中等相關(guān),且在95%的雙側(cè)置信水平上呈顯著相關(guān)．表明隨著公共交通與小汽車(chē)門(mén)到門(mén)出行時(shí)間之比的上升(即公交服務(wù)水平下降),市民出行對(duì)停車(chē)費(fèi)用上漲的敏感性將顯著下降．因此,在忠誠(chéng)度分析中,公共交通與小汽車(chē)門(mén)到門(mén)出行時(shí)間之比這一反映公共交通服務(wù)水平的要素也是重點(diǎn)考察的變量．

2.3 行為忠誠(chéng)度分析

營(yíng)銷(xiāo)學(xué)中,最常見(jiàn)的識(shí)別顧客行為忠誠(chéng)的方法是RFM模型,該模型利用客戶消費(fèi)行為中的三要素(即最近一次消費(fèi)的天數(shù)間隔、一段時(shí)間內(nèi)的消費(fèi)頻率和一段時(shí)間內(nèi)的消費(fèi)金額)對(duì)客戶價(jià)值進(jìn)行評(píng)判．本研究借鑒營(yíng)銷(xiāo)學(xué)體系中的RFM模型對(duì)受訪者小汽車(chē)駕駛行為進(jìn)行評(píng)估,通過(guò)平均每周開(kāi)車(chē)天數(shù)表征一段時(shí)間內(nèi)的消費(fèi)頻率,用每小時(shí)停車(chē)支付費(fèi)用與家庭收入時(shí)薪的比值表征一段時(shí)間內(nèi)的消費(fèi)金額,此外還考慮了對(duì)敏感性有顯著影響的出行目的和出行時(shí)長(zhǎng),從而對(duì)居民小汽車(chē)出行行為忠誠(chéng)度進(jìn)行量化．

利用K-means聚類(lèi)方法進(jìn)行小汽車(chē)使用行為忠誠(chéng)度的人群劃分,依據(jù)平均每周開(kāi)車(chē)天數(shù)、每小時(shí)停車(chē)費(fèi)用占家庭收入時(shí)薪的比值及出行時(shí)長(zhǎng)將受訪人群劃分為2類(lèi):①小汽車(chē)使用行為忠誠(chéng)用戶;②小汽車(chē)使用行為非忠誠(chéng)用戶．

表2中的最終聚類(lèi)中心將通勤出行的人群分成了忠誠(chéng)與非忠誠(chéng)兩大類(lèi),其中屬于忠誠(chéng)一類(lèi)的樣本數(shù)較多(228人)．小汽車(chē)使用的行為忠誠(chéng)用戶,平均每周開(kāi)車(chē)6天以上,并且在每次出行中所支付的停車(chē)費(fèi)用較高(20.8元),而每小時(shí)停車(chē)費(fèi)用占家庭時(shí)薪的比值卻僅為8.8%．此外可以發(fā)現(xiàn),對(duì)于出行時(shí)長(zhǎng)在60 min以上的長(zhǎng)距離通勤出行,駕車(chē)者更容易成為行為忠誠(chéng)用戶．對(duì)于小汽車(chē)使用非忠誠(chéng)一類(lèi)的出行者,每周開(kāi)車(chē)頻率、停車(chē)支付費(fèi)用及出行時(shí)長(zhǎng)均較低,且每小時(shí)停車(chē)費(fèi)用在家庭時(shí)薪中占了較高的比例(13.6%)．對(duì)非通勤出行人群進(jìn)行行為忠誠(chéng)度劃分可以得到相似的結(jié)果,即每周開(kāi)車(chē)頻率、停車(chē)支付費(fèi)用、出行時(shí)長(zhǎng)較高,而每小時(shí)停車(chē)費(fèi)用占家庭時(shí)薪的比值較低的人群更容易被歸到小汽車(chē)使用的行為忠誠(chéng)一類(lèi)(見(jiàn)表3)．

表2 通勤出行行為忠誠(chéng)度劃分的最終聚類(lèi)中心

表3 非通勤出行行為忠誠(chéng)度劃分的最終聚類(lèi)中心

將居民活動(dòng)出行目的與其所屬的行為忠誠(chéng)度聚類(lèi)類(lèi)別進(jìn)行交叉表分析．結(jié)果顯示,通勤出行中有76.1%的人群屬于行為忠誠(chéng),要略低于非通勤出行中的78.7%．由此可見(jiàn),小汽車(chē)使用人群中屬于行為忠誠(chéng)類(lèi)別的比例較高,在無(wú)交通系統(tǒng)服務(wù)要素變化的條件下想實(shí)現(xiàn)出行方式從小汽車(chē)向其他方式的轉(zhuǎn)移是較為困難的．

2.4 態(tài)度忠誠(chéng)度分析

態(tài)度忠誠(chéng)度是基于出行者對(duì)不同出行方式的偏好、意愿或情感的強(qiáng)度,以及當(dāng)停車(chē)收費(fèi)上調(diào)、公共交通服務(wù)提高時(shí)開(kāi)車(chē)者放棄開(kāi)車(chē)的變化情況．本文在行為忠誠(chéng)度的基礎(chǔ)上,對(duì)出行者使用小汽車(chē)的態(tài)度忠誠(chéng)情況做了進(jìn)一步分析研究．態(tài)度忠誠(chéng)度的2項(xiàng)量化分析指標(biāo)為:① 停車(chē)費(fèi)用敏感因子——費(fèi)用上漲多少將放棄開(kāi)車(chē);② 公交服務(wù)敏感因子——公共交通與小汽車(chē)門(mén)到門(mén)出行時(shí)間的比值到達(dá)什么水平將放棄開(kāi)車(chē)．采用K-means聚類(lèi)方法,依據(jù)停車(chē)費(fèi)用上漲因子和公交服務(wù)改善因子將受訪人群劃分為2類(lèi),通勤出行和非通勤出行的最終聚類(lèi)中心分別如表4和表5所示．

對(duì)比發(fā)現(xiàn)小汽車(chē)使用態(tài)度忠誠(chéng)與態(tài)度非忠誠(chéng)人群的數(shù)量差異小于行為忠誠(chéng)和行為非忠誠(chéng)人群的數(shù)量差異．通勤出行中,屬于態(tài)度忠誠(chéng)的開(kāi)車(chē)者群體,當(dāng)停車(chē)費(fèi)用上漲100%或公共交通與小汽車(chē)出行門(mén)到門(mén)時(shí)間之比達(dá)到1.3∶1時(shí)才會(huì)考慮放棄開(kāi)車(chē)．公共交通與小汽車(chē)出行門(mén)到門(mén)時(shí)間之比達(dá)到1.3∶1,表示公共交通服務(wù)水平已經(jīng)較好,與小汽車(chē)出行相比具有一定的競(jìng)爭(zhēng)力．而態(tài)度非忠誠(chéng)人群則對(duì)停車(chē)費(fèi)用的上漲較為敏感,當(dāng)停車(chē)費(fèi)用在當(dāng)前基礎(chǔ)上增加40.9%,或者當(dāng)公共交通與小汽車(chē)出行門(mén)到門(mén)時(shí)間之比為1.6∶1時(shí),將有可能放棄開(kāi)車(chē)而選擇其他出行方式,即該類(lèi)人群相較于態(tài)度忠誠(chéng)的開(kāi)車(chē)者群體,對(duì)公共交通服務(wù)水平的要求略低．

表4 通勤出行態(tài)度忠誠(chéng)度劃分的最終聚類(lèi)中心

表5 非通勤出行態(tài)度忠誠(chéng)度劃分的最終聚類(lèi)中心

交叉分析結(jié)果顯示,通勤出行中有58.7%的人群屬于態(tài)度非忠誠(chéng),略高于非通勤出行中的54.5%．可見(jiàn)小汽車(chē)使用人群中屬于態(tài)度非忠誠(chéng)類(lèi)別的比例較高,在停車(chē)費(fèi)用上漲或公交服務(wù)水平改善的條件下實(shí)現(xiàn)出行方式從小汽車(chē)向其他方式的轉(zhuǎn)移具有可能性．

2.5 基于忠誠(chéng)度的敏感人群劃分

綜合上述小汽車(chē)使用的行為忠誠(chéng)度分類(lèi)及態(tài)度忠誠(chéng)度分類(lèi),得到此次調(diào)查的出行者小汽車(chē)忠誠(chéng)度情況的二維分類(lèi)結(jié)果(見(jiàn)圖1)．二維分類(lèi)結(jié)果將出行者進(jìn)一步劃分成4類(lèi):① 不忠誠(chéng),這類(lèi)出行者使用小汽車(chē)頻率較低,而且對(duì)停車(chē)費(fèi)用非常敏感,很容易轉(zhuǎn)移到其他出行方式．② 虛假忠誠(chéng),這類(lèi)出行者雖然小汽車(chē)使用頻率高,但態(tài)度忠誠(chéng)度較低,對(duì)服務(wù)要素較為敏感,之所以沒(méi)有改變出行方式,可能是因?yàn)槿狈Ρ憬莸墓步煌ǚ?wù),而不是因?yàn)閷?duì)小汽車(chē)出行的情感依賴．③ 潛在忠誠(chéng),與虛假忠誠(chéng)相反,這部分人群盡管不常使用小汽車(chē),但卻對(duì)停車(chē)收費(fèi)上調(diào)或公交服務(wù)改善表現(xiàn)較不敏感．④ 持續(xù)忠誠(chéng),這類(lèi)出行者對(duì)小汽車(chē)出行高度依賴,難以轉(zhuǎn)向其他出行方式．

(a) 通勤出行

(b) 非通勤出行

分析發(fā)現(xiàn),當(dāng)前小汽車(chē)出行者中有超過(guò)30%的人群屬于持續(xù)忠誠(chéng),這部分人群小汽車(chē)出行頻率較高,且具有一定的經(jīng)濟(jì)支付能力,并不介意小汽車(chē)出行費(fèi)用成本的增加,因而將這部分人群界定為停車(chē)收費(fèi)調(diào)整政策的無(wú)感人群,出行方式并不會(huì)輕易地從小汽車(chē)向其他方式轉(zhuǎn)移．另有約10%的人群屬于潛在忠誠(chéng),盡管這部分人群當(dāng)前使用小汽車(chē)的頻率并不高,但他們也并不會(huì)因?yàn)橥＼?chē)費(fèi)用的上漲而輕易放棄小汽車(chē)出行．

與此相反,通勤和非通勤出行中分別有約14.1%和11.6%的出行者屬于“不忠誠(chéng)”一類(lèi)．這類(lèi)人群對(duì)于小汽車(chē)出行成本或公交服務(wù)水平較為敏感,當(dāng)停車(chē)收費(fèi)上漲時(shí),他們將最先放棄小汽車(chē)出行,實(shí)現(xiàn)出行方式的轉(zhuǎn)變;另一方面也說(shuō)明通勤人群對(duì)于收費(fèi)上漲、公交改善相對(duì)于非通勤人群更為敏感．因而將這部分人群界定為停車(chē)收費(fèi)調(diào)整政策的敏感人群．

通勤和非通勤出行中虛假忠誠(chéng)的比例較高,分別為44.7%和42.9%,這部分出行者盡管當(dāng)前較為依賴小汽車(chē)出行,但實(shí)質(zhì)上對(duì)停車(chē)費(fèi)用及公交服務(wù)水平的變化較為敏感．盡管這類(lèi)開(kāi)車(chē)人群向其他方式轉(zhuǎn)移的趨勢(shì)或可能性有待進(jìn)一步探討,但這將是停車(chē)收費(fèi)政策調(diào)整過(guò)程中不容忽視的議題,因而將這部分人群界定為停車(chē)收費(fèi)調(diào)整政策的灰色人群．

3 灰色人群方式轉(zhuǎn)移可能性分析

3.1 模型建立與標(biāo)定

為了繼續(xù)探討小汽車(chē)出行者中灰色人群向其他出行方式轉(zhuǎn)移的可能性,采用非集計(jì)的二項(xiàng)Logit模型建立方式選擇行為模型．根據(jù)獨(dú)立樣本檢驗(yàn)與相關(guān)性分析的結(jié)果,選擇對(duì)小汽車(chē)出行影響最為顯著的幾個(gè)因素建立模型,包括:家庭收入、出行目的、出行時(shí)長(zhǎng)和停車(chē)費(fèi)用．假設(shè)效用函數(shù)的固定項(xiàng)與各解釋變量之間成線性關(guān)系,則第n個(gè)出行者選擇小汽車(chē)或公共交通的效用UCn及UBn可分別表示為

UCn=θ1In+θ2TCn+θ3Cn+εCn
UBn=θ4Pn+θ5TBn+εBn

式中,θk為第k個(gè)變量所對(duì)應(yīng)的參數(shù);εin為第n個(gè)出行者選擇第i種出行方式效用函數(shù)中的隨機(jī)項(xiàng),i=C,B(C為小汽車(chē),B為公共交通);In為第n個(gè)出行者的家庭收入;Pn為出行目的變量，通勤出行取值為1，非通勤出行取值為0;Tin為選擇小汽車(chē)和公共交通分別所需要的出行時(shí)長(zhǎng);Cn為停車(chē)支付費(fèi)用．

為了能同時(shí)反映出行者的真實(shí)出行方式選擇及其在意愿調(diào)查過(guò)程中的思考權(quán)衡過(guò)程,利用SP和RP融合的調(diào)查數(shù)據(jù),通過(guò)最大似然估計(jì)求得回歸系數(shù),模型標(biāo)定結(jié)果如表6所示．

表6 二元Logit模型標(biāo)定結(jié)果

3.2 方式選擇預(yù)測(cè)

為了更直觀地體現(xiàn)停車(chē)費(fèi)用上漲對(duì)灰色人群出行方式的影響,根據(jù)Logit模型標(biāo)定結(jié)果分別預(yù)測(cè)停車(chē)費(fèi)用處于不同水平下出行者樣本中選擇放棄開(kāi)車(chē)的比例變化(見(jiàn)圖2)．結(jié)果表明,隨停車(chē)費(fèi)用增長(zhǎng),選擇放棄開(kāi)車(chē)出行的比例曲線呈“S”形分布．若停車(chē)費(fèi)用在當(dāng)前基礎(chǔ)上增加30%,放棄小汽車(chē)出行的人群比例約為12%～14%,這部分出行者中絕大部分為敏感人群,即對(duì)于駕車(chē)出行的非忠誠(chéng)人群．當(dāng)停車(chē)費(fèi)用增加30%～60%時(shí),放棄小汽車(chē)出行的人群比例迅速增加,需求管理經(jīng)濟(jì)杠桿效果最為明顯．可見(jiàn)此漲價(jià)幅度為居民最敏感的價(jià)格區(qū)間,此時(shí)放棄開(kāi)車(chē)的人群多為灰色人群(虛假忠誠(chéng)者)．但若停車(chē)費(fèi)用上漲80%～100%,放棄開(kāi)車(chē)的比例增加速度會(huì)慢慢放緩而漸趨平穩(wěn),最終通勤、非通勤出行中放棄開(kāi)車(chē)出行的人群比例會(huì)分別穩(wěn)定在44%和40%．可見(jiàn),隨著停車(chē)費(fèi)用的持續(xù)增長(zhǎng),樣本中約40%的虛假忠誠(chéng)者并不會(huì)全部放棄小汽車(chē)出行,該類(lèi)灰色人群中僅有部分出行者可能會(huì)放棄開(kāi)車(chē)而向其他出行方式轉(zhuǎn)移,其余的則仍將保持駕車(chē)出行．

圖2 不同出行目的下隨停車(chē)費(fèi)用增長(zhǎng)選擇放棄開(kāi)車(chē)出行的比例

4 結(jié)語(yǔ)

本研究基于出行者社會(huì)經(jīng)濟(jì)屬性與活動(dòng)出行特征的SP和RP調(diào)查數(shù)據(jù),從行為與態(tài)度兩方面探討了小汽車(chē)出行者忠誠(chéng)度的界定與劃分,考察居民對(duì)于小汽車(chē)停車(chē)費(fèi)用上漲的敏感程度,并將人群細(xì)分成敏感人群、無(wú)感人群與灰色人群．其中灰色人群表示面對(duì)停車(chē)收費(fèi)政策調(diào)整時(shí),態(tài)度與行為的變化均不明顯或不確定的人群．建立了非集計(jì)Logit模型定量分析停車(chē)費(fèi)用上漲后灰色人群中放棄開(kāi)車(chē)的可能性．本文提出的敏感人群辨識(shí)方法為城市綜合體停車(chē)收費(fèi)政策調(diào)整過(guò)程中把握小汽車(chē)出行向其他方式轉(zhuǎn)移的趨勢(shì)和可能性提供了定量分析方法．

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Identification method for sensitive group towards parking policy in urban complex

Wu Jiaorong Zhu Qizheng Ye Xin

(Key Laboratory of Road and Traffic Engineering of the Ministry of Education, Tongji University, Shanghai 201804, China)

With the concept of loyalty in marketing, the effect of parking charge on different people in urban complex is analyzed from the angle of behavior and attitude. An identification method for sensitive, insensitive, and gray population is proposed, and a quantitative behavior selection model under the change of parking charge policies is also presented. The results show that household income, trip purpose, travel time, parking charge, and the number of days driving per week are the most significant factors affecting sensitivity. In commuting and non-work travel, 44.7% and 42.9% of the drivers are classified as gray population, respectively. Although they depend on driving currently, they are in fact very sensitive to the changes in parking fees and bus service levels, and are possible to travel by public transit. The proposed identification method provides a quantitative analysis tool for evaluation of parking policies and the possibility of driving transferring to other travel modes in urban complex.

urban complex; parking charge adjustment; sensitive group; insensitive group; identification method

10.3969/j.issn.1001-0505.2017.04.032

2016-10-11. 作者簡(jiǎn)介: 吳嬌蓉(1973—),女,博士,教授,博士生導(dǎo)師,wujiaorong@#edu.cn．

國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(51278363)．

吳嬌蓉,朱啟政,葉昕.城市綜合體停車(chē)收費(fèi)政策調(diào)整敏感人群辨識(shí)方法[J].東南大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版),2017,47(4):839-844.

10.3969/j.issn.1001-0505.2017.04.032.

U121

A

1001-0505(2017)04-0839-06