京滬高速客運(yùn)通道旅客出行選擇影響因素研究

蘇 敏，欒維新，馬 瑜，張 睿

（大連海事大學(xué) 交通運(yùn)輸管理學(xué)院，遼寧 大連 116026)

0 引言

我國(guó)高速鐵路的快速發(fā)展對(duì)民航業(yè)主導(dǎo)的高速客運(yùn)市場(chǎng)形成競(jìng)爭(zhēng)，客運(yùn)需求結(jié)構(gòu)也隨之發(fā)生著變化。目前，以高速鐵路或民航為主構(gòu)成的京滬高速客運(yùn)通道，已經(jīng)成為我國(guó)高速鐵路及民航客運(yùn)量最大、競(jìng)爭(zhēng)最為激烈的高速客運(yùn)市場(chǎng)。因此，分析京滬通道高速鐵路與民航競(jìng)爭(zhēng)環(huán)境下的旅客出行選擇影響因素，能夠更好地了解旅客出行現(xiàn)狀、提升高速鐵路與民航服務(wù)水平。

1970年，非集計(jì)理論走向?qū)嵺`并迅速在交通運(yùn)輸領(lǐng)域得到應(yīng)用[1]，并且在旅客出行選擇影響因素方面的研究取得了一些成果。Thrane[2]的實(shí)證研究表明，年齡對(duì)出行方式選擇的影響并不是線性的，旅客選擇民航出行的概率隨出行人數(shù)的增加而降低；Georggi等[3]的研究表明，高收入群體對(duì)時(shí)間更為敏感，因而偏好選擇旅行時(shí)間短的飛機(jī)出行；王爽等[4]以SP 調(diào)查數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，研究鐵路旅客對(duì)高頻率列車換乘模式和直達(dá)列車的選擇偏好；張迦南等[5]研究了旅客出行方式選擇行為隨出發(fā)時(shí)間和出行距離變化情況；許若曦等[6]分析了高速鐵路技術(shù)經(jīng)濟(jì)特性對(duì)客流分擔(dān)率的影響。在我國(guó)高速客運(yùn)通道旅客出行方式選擇行為方面，依據(jù)非集計(jì)理論進(jìn)行實(shí)證研究較少。葉玉玲等[7]以SP和RP數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，研究了上?！贾萋每统鲂蟹绞竭x擇行為；張旭等[8]以武漢與廣州兩地調(diào)研數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，構(gòu)建了描述高速鐵路和民航競(jìng)爭(zhēng)關(guān)系的Binary Logit模型。

這些研究探討了各影響因素如何對(duì)旅客出行方式選擇行為產(chǎn)生影響，但很難直觀呈現(xiàn)出各影響因素之間的交叉關(guān)系及其對(duì)旅客出行方式選擇行為的綜合影響。為此，在此基礎(chǔ)上，將非集計(jì)理論與決策樹方法相結(jié)合，以高速鐵路或民航為京滬高速通道旅客所選出行方式，在研究單個(gè)影響因素對(duì)京滬高速客運(yùn)通道旅客出行方式選擇行為影響程度的同時(shí)，進(jìn)一步研究不同影響因素間的相互關(guān)系。采用Binary Logit模型能夠標(biāo)定各影響因素對(duì)旅客出行方式選擇行為的影響程度，而基于C5.0算法的決策樹模型可以直觀展示各影響因素對(duì)旅客出行方式選擇行為所產(chǎn)生的綜合影響，二者結(jié)合能夠?qū)β每统鲂蟹绞竭x擇行為影響因素有更為深刻的認(rèn)識(shí)，從而在一定程度上為高速鐵路與民航設(shè)計(jì)符合不同類型旅客的客運(yùn)產(chǎn)品提供實(shí)證依據(jù)。

1 京滬高速客運(yùn)通道旅客出行選擇影響因素?cái)?shù)據(jù)描述

京滬高速客運(yùn)通道旅客出行選擇特征調(diào)研問(wèn)卷包含行為調(diào)研(RP)與意向調(diào)研(SP) 2部分內(nèi)容：RP調(diào)研屬性包括性別、年齡、職業(yè)、收入、旅費(fèi)來(lái)源、出行人數(shù)等；SP調(diào)研屬性包括首先出行時(shí)間、支付意愿等，選擇在北京、上海的機(jī)場(chǎng)和高速鐵路站、隨機(jī)選取北京—上海(上海—北京)線旅客進(jìn)行調(diào)研。京滬高速客運(yùn)通道旅客調(diào)研數(shù)據(jù)描述如表1所示。

根據(jù)調(diào)研數(shù)據(jù)，男性旅客占比偏高，大多數(shù)為40歲以下公務(wù)出行的職員和經(jīng)理，而且總體來(lái)看男性旅客更傾向于選擇高速鐵路出行；年齡介于18 ～ 40歲之間的旅客占比高達(dá)82.5%；收入對(duì)旅客出行方式選擇行為存在較大影響，隨著收入的增加，選擇民航出行的旅客占比隨之增加；根據(jù)旅客偏好的不同，首選出行時(shí)間在16 ∶ 00點(diǎn)前并且呈現(xiàn)隨機(jī)分布的情況；相較于自費(fèi)的旅客，公費(fèi)出行的旅客更傾向于選擇民航出行。綜合數(shù)據(jù)內(nèi)容發(fā)現(xiàn)，京滬高速客運(yùn)通道以公務(wù)出行為目的的中等偏高收入在職人員為主。

2 京滬高速客運(yùn)通道旅客出行方式選擇行為模型

2.1 Binary Logit 模型

作為決策單元，旅客k對(duì)運(yùn)輸方式i(高速鐵路或民航)選擇的Binary Logit模型的效用函數(shù)如公式 ⑴ 所示 。

式中：為隨機(jī)變化部分；為效用函數(shù)的確定項(xiàng)目，目前對(duì)效用函數(shù)的確定項(xiàng)通常采用線性函數(shù)形式，如公式 ⑵ 所示。

式中：為旅客k選擇第i種出行方式的第j個(gè)影響因素；Bj為影響因素對(duì)應(yīng)的參數(shù)。

表1 京滬高速客運(yùn)通道旅客調(diào)研數(shù)據(jù)表Tab.1 Passenger survey data description

旅客選擇運(yùn)輸方式i的概率如公式 ⑶ 所示。其中，i= 0表示高速鐵路；i= 1表示民航；i-表示除運(yùn)輸方式i以外的其他運(yùn)輸方式。

當(dāng)P(i= 1) ＞ 0.5時(shí)，旅客選擇民航出行，否則旅客選擇高速鐵路出行；當(dāng)計(jì)算結(jié)果與調(diào)研數(shù)據(jù)一致時(shí)，認(rèn)為模型預(yù)測(cè)正確，否則認(rèn)為模型預(yù)測(cè)錯(cuò)誤，最終通過(guò)準(zhǔn)確率查看模型預(yù)測(cè)效果。

2.2 基于C5.0算法的決策樹模型

基于C5.0算法的決策樹采用信息增益率為劃分標(biāo)準(zhǔn)來(lái)確定最優(yōu)分組變量及最優(yōu)分割點(diǎn)，計(jì)算過(guò)程如下。

設(shè)P(i|t) 表示給定結(jié)點(diǎn)t中屬于類i(i= 1表示民航，i= 0表示高速鐵路)所有記錄的比例，則

（1）計(jì)算信息熵。結(jié)點(diǎn)t的信息熵Info(t)如公式 ⑸ 所示，第j個(gè)屬性X中第r個(gè)屬性值的信息熵Info(。

式中：m表示屬性值個(gè)數(shù)；Nparent表示父節(jié)點(diǎn)上記錄的類總數(shù)；Nchild()表示子女節(jié)點(diǎn)上屬性值為時(shí)記錄的類總數(shù)。

（3）計(jì)算屬性Xj的信息增益率Gain ratio(Xj)。

式中：Split Info(Xj)為劃分信息。

3 京滬高速客運(yùn)通道參數(shù)標(biāo)定與結(jié)果分析

3.1 Binary Logit 模型參數(shù)標(biāo)定與結(jié)果分析

將京滬高速客運(yùn)通道旅客出行方式選擇行為的影響因素Xj分劃為旅客屬性與出行屬性2類[5]，并在分析高速鐵路與民航客流出行特征的基礎(chǔ)上，設(shè)計(jì)了相關(guān)變量，定義模型變量如表2所示。

表2 定義模型變量Tab.2 Model variables

根據(jù)定義的變量，選取70%的數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練樣本，剩余30%作為檢驗(yàn)樣本，以說(shuō)明分類模型的合理性。Binary Logit模型參數(shù)標(biāo)定如表3所示，Binary Logit模型準(zhǔn)確率如表4所示，其中訓(xùn)練數(shù)據(jù)總準(zhǔn)確率為90.1%，檢驗(yàn)數(shù)據(jù)總準(zhǔn)確率為89%，因而模型能很好地描述旅客出行方式選擇行為。

表3 Binary Logit模型參數(shù)標(biāo)定Tab.3 Binary Logit Model parameter calibration

表4 Binary Logit模型準(zhǔn)確率Tab.4 Binary Logit Model accuracy

根據(jù)表3得出各因素對(duì)京滬高速客運(yùn)通道旅客出行偏好的影響。

（1）B1= -3.224，說(shuō)明相較于男性，女性更傾向于選擇民航出行。調(diào)研數(shù)據(jù)中顯示男性中有39.6%的旅客選擇民航出行，而女性中有52.1%的旅客選擇民航出行。

（2）B2= 1.965，B3= 1.741，而B4= 0.801不顯著，說(shuō)明總體上40歲以下的旅客傾向于選擇民航。結(jié)合調(diào)研數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)年齡對(duì)旅客選擇行為的影響為非線性，即18歲(含)以下旅客傾向于選擇高速鐵路，18 ～ 40歲之間的旅客選擇民航的比例最高，但41歲(含)以后的旅客更傾向于選擇高速鐵路。

（3）B5= -4.241，而B6= -2.829，說(shuō)明收入10 000元以下的旅客偏好高速鐵路出行，但隨著收入的增加旅客選擇高速鐵路出行的意愿開始減弱，部分高收入旅客開始轉(zhuǎn)向選擇民航出行。通過(guò)對(duì)對(duì)照組數(shù)據(jù)的分析發(fā)現(xiàn)當(dāng)收入高于10 000元時(shí)，選擇民航出行的旅客人數(shù)約是選擇高速鐵路出行人數(shù)的3.7倍，可見收入是影響旅客出行的重要因素。

（4）B7= -0.856，說(shuō)明隨著出行人數(shù)的增加，旅客更傾向于選擇高速鐵路出行。調(diào)研中發(fā)現(xiàn)私密空間是獨(dú)自出行的旅客選擇民航的主要原因。非單獨(dú)出行的旅客在考慮出行成本的同時(shí)喜歡享受旅途，高速鐵路是多人出行時(shí)的最佳選擇。

（5）B8= 1.122，說(shuō)明與自費(fèi)旅客相比，公費(fèi)旅客非常樂(lè)意選擇民航出行。

（6）B9= -3.480，B10= -3.992，B11= -3.274，說(shuō)明16 ∶ 00前旅客更傾向于選擇高速鐵路出行，而且高速鐵路民航分配比例較為均有。不同的是，對(duì)照組，即16 ∶ 00點(diǎn)后出行的旅客有84.6%會(huì)選擇民航，可見16 ∶ 00點(diǎn)是旅客選擇出行方式的一個(gè)重要時(shí)間節(jié)點(diǎn)。

3.2 旅客出行方式選擇決策樹與結(jié)果分析

圖1 基于C5.0算法的旅客出行選擇決策樹Fig.1 Decision Tree of passenger travel choice based on C5.0 algorithm

表5 決策樹準(zhǔn)確性Tab.5 Decision Tree accuracy

為了進(jìn)一步研究各影響因素如何對(duì)京滬高速客運(yùn)通道旅客出行方式選擇行為交叉發(fā)揮影響，使用基于C5.0的決策樹分類方法對(duì)Binary Logit得出的概率結(jié)果進(jìn)行了分類，同樣隨機(jī)選取70%的數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練樣本，剩余30%作為檢驗(yàn)樣本，基于C5.0算法的旅客出行選擇決策樹如圖1所示，決策樹準(zhǔn)確性如表5所示。模型訓(xùn)練組的準(zhǔn)確率為98.0%，檢驗(yàn)組的準(zhǔn)確率為96.4%，認(rèn)為基于C5.0算法的決策樹模型對(duì)旅客出行選擇影響因素的分類效果較好。

根據(jù)圖1可知，隨著月收入的增加，選擇民航出行的旅客比例不斷增加，調(diào)研過(guò)程中發(fā)現(xiàn)高收入旅客的時(shí)間價(jià)值很高，因而與票價(jià)相比，高收入旅客更看重時(shí)間。年齡未體現(xiàn)在決策數(shù)模型中，可見其對(duì)旅客出行影響的區(qū)分度最低，這是由于年齡的非線性影響造成的。不同收入水平下影響旅客出行方式選擇行為的因素各不相同。

（1）月收入低于5 000元的旅客中，男性旅客只會(huì)選擇高速鐵路出行，而女性旅客會(huì)受到費(fèi)用來(lái)源與出行人數(shù)的影響，除獨(dú)自公費(fèi)出行的女性旅客會(huì)選擇民航外，自費(fèi)出行的女性旅客、非獨(dú)自公費(fèi)出行的女性旅客均會(huì)選擇高速鐵路。調(diào)查中發(fā)現(xiàn)月收入低于5 000元的旅客對(duì)票價(jià)較為敏感、支付意愿低，因而會(huì)傾向于選擇較為便宜的高速鐵路出行。

（2）月收入在5 000 ～ 10 000元的旅客中，男性旅客會(huì)受到出行時(shí)間的影響，而女性旅客受到出行人數(shù)的影響。由于時(shí)間充裕，16 ∶ 00點(diǎn)前出行的男性旅客會(huì)選擇高速鐵路，而16 ∶ 00點(diǎn)后出行的男性旅客會(huì)選擇民航；非獨(dú)自出行的女性旅客為節(jié)省出行成本等原因傾向于選擇高速鐵路，而獨(dú)自出行的女性旅客會(huì)因舒適的候機(jī)環(huán)境而選擇民航。

（3）月收入在10 000元以上的旅客中，性別已不是影響旅客出行方式選擇行為最主要的因素，旅客更多受到出行人數(shù)與費(fèi)用來(lái)源影響。與收入10 000元以下的旅客不同的是，由于收入的增加，出行人數(shù)的最佳區(qū)分值達(dá)到2人，即出行人數(shù)≤ 2人時(shí)旅客更傾向于選擇民航；出行人數(shù)＞2人時(shí)旅客會(huì)選擇高速鐵路。在出行人數(shù)≤2人旅客中，根據(jù)圖1分析得出女性旅客更傾向于選擇民航出行，而男性旅客在自費(fèi)雙人出行時(shí)才會(huì)選擇高速鐵路?？梢?，收入10 000元以上的旅客更看重出行人數(shù)。

4 研究結(jié)論

依據(jù)非集計(jì)理論，以京滬高速客運(yùn)通道調(diào)研數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，結(jié)合Binary Logit模型與決策樹模型分析了各影響因素對(duì)旅客出行方式選擇行為的交叉影響，得出以下研究結(jié)論。

（1）Binary Logit模型的檢驗(yàn)數(shù)據(jù)準(zhǔn)確率為89.0%，基于C5.0算法的決策樹模型的檢驗(yàn)數(shù)據(jù)準(zhǔn)確率為96.4%?？梢?，所構(gòu)建的2個(gè)模型均能較好地描述旅客出行方式選擇行為的影響因素。

（2）年齡對(duì)旅客出行方式選擇行為影響區(qū)分度較低，且為非線性影響。相較于年齡與首選時(shí)間，收入、性別、出行人數(shù)、費(fèi)用來(lái)源對(duì)旅客出行方式選擇行為影響較大，收入高、出行人數(shù)少、公費(fèi)出行的旅客更偏好選擇民航出行，且女性旅客選擇民航出行的比例遠(yuǎn)高于男性旅客的比例。因此，鐵路部門可以考慮通過(guò)開設(shè)女性候車室、在現(xiàn)有高速鐵路車廂基礎(chǔ)上增加女性高端旅客專用車廂等方式，提升女性旅客安全感與候車、乘車體驗(yàn)。

（3）隨著旅客收入的增加，選擇民航出行的旅客比例不斷增加。收入是旅客選擇出行方式最重要影響因素，不同收入水平下的男性、女性旅客受不同因素影響，如收入介于5 000 ～ 10 000元之間的女性旅客受出行人數(shù)影響，而男性旅客受出行時(shí)間影響。因此，為配合高速鐵路列車商務(wù)座、一等座等高端服務(wù)，高速鐵路站可以開設(shè)VIP候車間等高端服務(wù)，以吸引高收入群體，尤其是女性旅客。民航可以通過(guò)優(yōu)化跨期價(jià)格歧視吸引自費(fèi)出行的低收入旅客，尤其是16 ∶ 00點(diǎn)前出行的男性旅客。