武漢市人才安居房選址對比研究

王望珍 徐冠博

摘要：為解決武漢市人才安居房入住冷熱不均的問題，實現(xiàn)合理規(guī)劃人才安居房選址的目的，以新地社區(qū)和樂乎大學(xué)生社區(qū)為例，通過實地發(fā)放調(diào)查問卷獲取數(shù)據(jù)，運用綜合可支付力法測算兩處選址點的住房、交通、綜合可支付性指數(shù)。結(jié)果表明，住房、交通以及綜合可支付性指數(shù)，新地社區(qū)分別為24.70%、8.04%、32.74%;樂乎社區(qū)分別為16.55%、18.86%、35.42%，且均低于國際限值，兩處選址點均合理。新地社區(qū)選址優(yōu)于樂乎社區(qū)，但樂乎社區(qū)居民交通可支付性指數(shù)具有更大的下降空間，更適于做安置房選址點;樂乎社區(qū)交通可支付性指數(shù)及平均通勤時間是新地社區(qū)的二倍，這是人才安居房入住冷熱不均的根本原因，減小交通可支付性指數(shù)及通勤時間可大幅度平衡人才安居房的入住。

關(guān)鍵詞：人才安居房;選址對比;綜合可支付力;土地資源規(guī)劃

中圖分類號：TU984.12 ? ? ? ? 文獻標識碼：A

文章編號：0439-8114（2019）24-0221-06

DOI：10.14088/j.cnki.issn0439-8114.2019.24.054 ? ? ? ? ? 開放科學(xué)（資源服務(wù)）標識碼（OSID）：

The contrastive study of site selection of Wuhan talented apartment：

Taking Xindi and Lehu as example

WANG Wang-zhen，XU Guan-bo

（School of Civil Engineering，Wuhan University，Whuhan 430072）

Abstract： In order to solve the problem of extreme imbalance of talented apartments occupancy and achieve the goal of talented apartment reasonable site selection.Taking Xindi community and Lehu community as examples by recycling the questionnaire to obtain the relevant data to calculate the index of housing affordability， transportation affordability and transportation-housing affordability by using the method of comprehensive affordable force. The results showed that the HAI， TAI and THAI of Xindi were 24.70%， 8.04% and 32.74%， while Lehu were 16.55%， 18.86% and 35.42%， both below the international limit， the site selection of Xindi and Lehu were reasonable. Next compared those dates， it was indicated that the site selection of Xindi was a lit better than Lehu， while Lehu community was much more suitable for site selection in the long run as the reason of more potency to decline in TAI. The TAI and AT of Lehu more than twice higher of Xindi was the radical reason leading the extreme imbalance of talented apartments occupancy， thus the reduce of TAI and AT played a positive role of balancing talented apartments occupancy.

Key words： talented apartment; site selection comparison; comprehensive affordable force; land resources planning

2017年6月23日，武漢市政府發(fā)布的《關(guān)于支持百萬大學(xué)生留漢創(chuàng)業(yè)就業(yè)的若干政策措施》文件中提出：畢業(yè)3年內(nèi)的大學(xué)生可以市場價8折的優(yōu)惠購買或者租賃人才安居房，旨在改善大學(xué)生居住條件。截至2018年11月，人才安居房已發(fā)展1年有余，武漢市相繼在洪山區(qū)、武昌區(qū)、江岸區(qū)等中心城區(qū)推出了一定規(guī)模的人才公寓。人才安居房目前全部是以政府回購商品房的形式推向住房市場，因其公共設(shè)施完善、品質(zhì)優(yōu)良、價格低廉備受歡迎。但同時在其發(fā)展過程中也暴露出一些問題，其中選址問題尤為突出，位于市中心的人才安居房，因租賃價格僅為市場價的80%、交通便利、公共商業(yè)設(shè)施完善備受青睞，反觀遠城區(qū)的人才安居房，盡管價格更為低廉，但因選址偏遠而失去競爭力，導(dǎo)致消費者轉(zhuǎn)投于市中心的人才安居房。其次武漢市政府更傾向于將市中心的土地用于商業(yè)開發(fā)，以提高政府財政收益，從而限制了市中心人才安居房的數(shù)量，于是出現(xiàn)了市中心“一寓難求”而城市近郊“無人問津”的現(xiàn)象，造成了土地資源的浪費。因此，本研究分別選取市中心的新地·東方廣場和城市近郊的樂乎大學(xué)生社區(qū)兩處人才安居房，對于兩者的選址合理性進行評估，提出了對武漢市人才安居房選址相關(guān)建議。

1 ?文獻綜述

國外學(xué)者一般從居民可支付力角度出發(fā)定量測算居民的住房支付能力，從而衡量選址的合理性。住房可支付力（The housing affordability）定義為：在住房費用得到支付的同時，一個家庭其余生活不受到影響的能力[1]，學(xué)者通常以住房成本與家庭總收入的比值來衡量居民的住房支付能力[2]，若該值過大，則存在住房可支付力的問題[3]。美國住房和城市發(fā)展部（Department of Housing and Urban Development）將住房費用與家庭收入比值的30%作為可支付力的上限在國際上得到了廣泛認可[4]。然而隨著城市的擴張，研究學(xué)者發(fā)現(xiàn)住房成本與交通成本存在此消彼長的關(guān)系。Shima等[5]研究得出居民居住地點每靠近市中心的10%意味著住房費用1.1%的增幅以及交通成本3.5%的降低。鑒于以上研究，美國的街區(qū)技術(shù)中心（Center for Neighborhood Technology）和交通導(dǎo)向發(fā)展中心（Center for Transit-Oriented Development）提出住房與交通綜合可支付力指數(shù)（Transportation and Housing Affordability Index）以下簡稱THAI，即綜合考慮住房成本與交通成本，根據(jù)統(tǒng)計測算結(jié)果以47%作為綜合可支付性指數(shù)的上限，其中住房可支付性指數(shù)（Housing Affordability Index）和交通可支付性指數(shù)（Transportation Affordability Index）的上限值分別為28%、19%[6]，該評價標準已在美國42個城市取得廣泛應(yīng)用。國內(nèi)學(xué)者往往基于空間布局、城市規(guī)劃以及政策層面等角度做出定性分析。柳澤等[7]以北京、長沙、昆明為例得出須從城市規(guī)劃管理、制度保障、建設(shè)方式等方面完善保障性住房空間選址的結(jié)論。汪東寧等[8]提出保障性住房選址應(yīng)該綜合考慮土地價格、土地規(guī)劃、城市交通規(guī)劃、城市產(chǎn)業(yè)布局等因素。曾德珩等[9]在測算的重慶市3個公租房小區(qū)的綜合可支付性指數(shù)基礎(chǔ)上，建議公租房小區(qū)選址時鄰近軌道交通以降低居民的綜合可支付性指數(shù)。周素紅等[10]通過研究保障性住房社區(qū)的居住就業(yè)選址特征及空間匹配性的群體差異，政府需從居住與就業(yè)相結(jié)合的角度進一步完善住房保障體系。鄭思齊等[11]分析目前保障性住房存在的問題后，建議選址點應(yīng)結(jié)合現(xiàn)有的公共交通以及加大中央財政支持的激勵制度改善保障性住房的選址。

本研究將運用綜合可支付力法測算兩處選址點的綜合可支付性指數(shù)、住房成本、交通成本等指數(shù)，并將兩者計算結(jié)果進行對比，深入分析兩處選址點的優(yōu)勢與不足，針對兩處選址地點的不足提出相應(yīng)的建議。

2 ?研究方法

2.1 ?理論計算公式與思路

綜合可支付性指數(shù)（THAI）理論計算公式：

THAI=■ ?（1）

式中，HC：住房成本（Housing Cost），TC：交通成本（Transportation Cost），INC：家庭可支配總收入（Income）。THAI數(shù)值越小意味綜合可支付力越強。

2.2 ?住房成本計算

武漢市人才安居房，目前主要是租賃用戶，因此以租金與物業(yè)管理費之和表示HC。

2.3 ?家庭可支配收入的計算

實地調(diào)查中以家庭成員稅后總收入表示INC。

2.4 ?交通成本計算

居民的交通成本分為通勤成本和非通勤成本，非通勤成本的數(shù)據(jù)不易獲取并且遠小于通勤成本。因此交通成本用通勤成本近似代替，即為TC。通勤成本是指居民從其所居住的地點到工作地點的平均交通成本，其包含時間成本以及貨幣成本，通過換算統(tǒng)一轉(zhuǎn)化成貨幣成本。首先計算出居民的平均通勤時間AT（Average Time），其次計算出居民的綜合出行時間價值CV（Comprehensive Time Value），最后計算出居民的通勤成本TC。

根據(jù)武漢市行政區(qū)劃分，將武漢市劃分為若干個不同的區(qū)位，假設(shè)某居民的居住地點位于1區(qū)位，區(qū)民就業(yè)地點總共有m個區(qū)位，通過實地問卷調(diào)查可以構(gòu)造1區(qū)位的早高峰通勤出行量的OD（Origination-Destination）矩陣以及出行時間的廣義費用GC（Generalized Cost）矩陣。

OD矩陣：[C11 ?… ?C1m]

GC矩陣：[D11 ?… ?D1m]

D1k：居民從居住區(qū)位1至工作區(qū)位k所消耗的時間，以h為單位。C1j：居住區(qū)位1至工作區(qū)位j的通勤出行量，即1區(qū)位所有居民之中工作地點在j區(qū)位的人數(shù)。

則1區(qū)位對j區(qū)位就業(yè)概率EP（Employment Probability）計算公式如式（2），根據(jù)計算的不同區(qū)位的就業(yè)概率構(gòu)建對應(yīng)的EP矩陣，其中EP1j表示居住在區(qū)位1的居民在區(qū)位j的就業(yè)概率。將EP矩陣與GC矩陣向量相乘即得到區(qū)位1的居民的單程平均通勤時間AT（Average Time），其計算公式如式（3）。

EP1j=■ ? （2）

EP矩陣：[EP11 ?… ?EP1j ?EP1m]

AT=[D11 ?… ?D1m]×EP11…EP1m=■（D1j×EP1j） （3）

為計算CV，先假設(shè)居民的出行方式有n種選擇，構(gòu)建綜合交通出行（Comprehensive Transportation）CT矩陣，以CT1為例，角標1表示某種特定的交通出行方式，則CT1表示以某種特定的交通方式的出行人數(shù)，根據(jù)CT矩陣計算出居民以某種特定交通方式出行的概率TP1（Trip Probability），其計算公式如式（4），計算出所有交通方式的選擇概率后，構(gòu)建基于交通方式的出行概率TP矩陣。根據(jù)得到的TP矩陣與交通出行方式時間價值CV矩陣相乘計算出綜合出行時間價值CV，其計算公式如式（5）。

CT矩陣：[CT1 ?… ?CTn]

TP1=■ ? （4）

TP矩陣：

CV=[TP1 ?… ?TPn]×CV1…CVn=■（TPi×CVi）（5）

最后將AT、CV相乘可以得到居民每天單程的通勤成本，則一個工作日的成本為其2倍，假設(shè)一個月按照30 d計算，其中工作日按照22 d計算，則居民的每月交通成本TC為：

TC=44×AT×CV （6）

3 ?實例研究

3.1 ?新地·東方廣場綜合可支付性指數(shù)計算

新地·東方廣場位于武漢市中心江岸區(qū)地鐵3號線興業(yè)路站，地處建設(shè)大道延長線。在后湖大道、興業(yè)路、百步亭、二七片區(qū)的黃金十字軸交接處，有30多條公交線路貫穿武漢三鎮(zhèn)，出行便利。該項目房源有100套，均為45～47 m2的單套戶型，格局分布為一室一廳一廚一衛(wèi)，精裝修可以拎包入住。小區(qū)每月的物業(yè)管理費為3.5元/m2，享受政府8折津貼后的月租為34.4元/m2（人均租賃面積為46 m2）。則新地居民的每月住房成本為：

HCxd=46 m2×37.9元/（月·m2）=1 743.4元/月

通過實地調(diào)查，發(fā)放問卷獲得居民的個人月收入以及其在交通上的花費，新地·東方廣場總共發(fā)放126份問卷，其中有效問卷107份，表1為新地居民學(xué)歷收入情況。

最后計算所得到的居民的月平均收入INC為：

INCxd=5 637.38×34.58%+6 715.26×52.34%+

12 182.37×13.08%=7 057.63元

在回收的107份有效問卷中，93人出行方式為地鐵或公交，剩余14人出行方式為私家車（全部為博士），表2統(tǒng)計了居民使用不同交通工具所對應(yīng)的通勤人數(shù)，根據(jù)式（4）計算出不同交通方式的出行概率TPi。結(jié)果表明，居民的工作地點在武漢市七大中心城區(qū)都有分布，表3中統(tǒng)計了居民在不同區(qū)位通勤出行量C1j以及早高峰平均單程通勤時間D1j，運用式（2）計算出居住區(qū)位對不同工作區(qū)位的就業(yè)概率EP1j。

根據(jù)表3可以得到就業(yè)概率EP矩陣、早高峰通勤出行量OD矩陣以及出行時間的廣義費用GC矩陣（矩陣之中每個數(shù)據(jù)所對應(yīng)的區(qū)位同上表），其相關(guān)數(shù)據(jù)如下：

EP矩陣：[0.177 6 ?0.158 8 ?0.084 1 ?0.102 8 ?0.224 3 ?0.196 2 ?0.056 1]

OD矩陣：[19 ?17 ?9 ?11 ?24 ?21 ?6]

GC矩陣：[0.24 ?0.31 ?0.32 ?0.53 ?0.77 ?0.64 ?0.57]

根據(jù)式（3）計算出新地居民在高峰時期平均通勤時間AT為0.503 504 h。計算居民行為時間價值時，常用生產(chǎn)法、工資法、收入法、支付意愿法等[12]。陳莎等[13]在考慮了被調(diào)者的收入的因素下并結(jié)合SP調(diào)查的基礎(chǔ)上得出2004年北京居民以私家車、地鐵、公交車出行的時間價值分別為25.834、12.558、8.970元/h。為得出武漢市居民被調(diào)查者的出行時間價值，將武漢市2018年居民年均收入與2004年北京市居民平均收入之比作為修正系數(shù)，考慮研究節(jié)點為2018年11月，2018年居民平均收入取前10個月平均值，計算得到修正系數(shù)為2.12，得出2018年武漢市居民出行時間價值（表4）。

從表4中的數(shù)據(jù)以及式（5）計算得到新地居民綜合出行時間價值為25.613元/h，并根據(jù)式（6）計算出新地居民每月交通成本TC：

TCxd=44×0.503 504h×25.613元/h=567.435元

新地居民平均每月的住房成本HC、交通成本TC、月收入INC分別為1 743.4、567.435、7 057.63元，則其綜合可支付性指數(shù)、住房可支付性指數(shù)、交通可支付性指數(shù)分別為32.74%、24.70%、8.04%;均低于國際標準上限，其中交通可支付性指數(shù)小于國際標準值的1/2。

3.2 ?樂乎大學(xué)生社區(qū)綜合可支付性指數(shù)計算

樂乎大學(xué)生社區(qū)地理位置相對偏僻位于洪山區(qū)張家灣白沙五路，附近僅有一處公交站點兩列公交班車，地鐵5號線白沙五路站規(guī)劃于2021年開通。小區(qū)共有600套公寓，社區(qū)內(nèi)設(shè)施配備齊全，一共有38、48、58 m2 3種租賃戶型，同樣是精裝修可以實現(xiàn)拎包入住。人均租賃面積為47 m2，小區(qū)物業(yè)管理費為1.43元/m2，享受政策津貼后租金為20.52元/（月·m2）。計算得到樂乎居民住房成本HC：

HClh=21.95元/（月·m2）×47 m2=1 031.65元

通過問卷的形式調(diào)查樂乎社區(qū)居民月收入、工作區(qū)位、通勤時間等信息，總共發(fā)放218份問卷，有效問卷186份，樂乎居民學(xué)歷收入見表5。

計算得到樂乎社區(qū)居民平均月收入為：

INClh=5 531.64×63.98%+6 821.19×31.18%+11 703.04

×4.84%=6 232.42元

因樂乎社區(qū)地理位置偏僻，居民的出行傾向選擇地鐵、公交換乘以減少通勤時間，并且就業(yè)區(qū)位分布極不均勻，該社區(qū)的通勤方式與人數(shù)、工作區(qū)位分布及平均通勤時間分別見表6及表7。

因該小區(qū)存在換乘情形，為便于計算單程通勤費用，先分別計算出私家車、地鐵、公交的平均通勤時間，然后與相對應(yīng)的交通方式時間價值相乘得到單程通勤費用。以洪山區(qū)到江漢區(qū)為例，到達江漢區(qū)工作的人數(shù)一共有17人，其中有8人選擇私家車（Private Car）出行，假設(shè)時間分別為P1至P8，剩余的人出行方式全部為公交（Bus）加上地鐵（Metro）的換乘，假設(shè)時間為（B1+S1）至（B9+S9），則單程總的平均通勤時間以及各交通方式的平均通勤時間，即為表7最后一欄數(shù)據(jù)，具體計算公式如下：

D25=■ ?（7）

DB25=■ ?（8）

DM25=■ ?（9）

DP25=■ ?（10）

根據(jù)式（3）得到樂乎社區(qū)早高峰時期單程平均通勤時間為1.060 216 h，其次依據(jù)式（8）至式（10）得出， 3種交通方式的占比時間為公交0.789 411 h、地鐵0.110 918 h、私家車0.159 887 h。則樂乎居民的單程通勤費用為：

TC單程=0.789 411 h×19.016元/h+0.110 918 h×26.622元/h+0.159 87 h×54.768元/h=26.721元

樂乎社區(qū)平均每月交通成本TC為：

TClh=22×2×26.721元=1 175.724元

樂乎居民每月住房成本HC、交通成本TC、平均月收入INC為1 031.65、1 175.724、6 232.42元。綜合可支付性指數(shù)、住房可支付性指數(shù)、交通可支付性指數(shù)依次為35.42%、16.55%、18.86%，除交通可支付性指數(shù)接近于國際標準，其余均低于限值。

4 ?新地社區(qū)和樂乎社區(qū)選址對比分析

從表8中可以看出，從綜合可支付性的角度來看，兩處選址地點的THAI數(shù)值相近，并且距離國際標準限值47%有較大的距離，因此兩處選址點均比較合理，但分別從住房以及交通可支付力角度分析，兩處選址點均存在一定的優(yōu)勢與局限。

新地社區(qū)：公共交通出行比例達到86.92%，平均通勤時間僅為0.503 504 h，通勤成本較小;其次各個區(qū)位的就業(yè)率相對均衡。新地社區(qū)居民人均住房面積為46 m2，住房成本為1 743.40元，比樂乎社區(qū)高711.75元，目前新地住房可支付性指數(shù)為24.70%，享受8折津貼后接近28%的國際限值，同時該區(qū)交通可支付性指數(shù)也較低，因此后期試圖進一步降低綜合可支付性指數(shù)的可能性很小，預(yù)計在較長的一段時間會穩(wěn)定在32.74%。

樂乎社區(qū)：人均住房面積為47 m2，住房成本僅有1 175.724元，住房可支付性指數(shù)僅為16.55%，與國際限值（28%）相差11.45%，因此居民在享有現(xiàn)有居住面積的同時，可以追求更大的住房面積，并且維持住房可支付性指數(shù)在國際限值以下。樂乎社區(qū)交通成本為1 175.724元，比新地社區(qū)高出608.289元，一方面平均通勤時間上：樂乎社區(qū)為1.060 216 h，高于新地該值的兩倍;另一方面出行方式上：樂乎社區(qū)的私家車出行概率為33.87%，高于新地社區(qū)的13.08%，高概率、高出行時間價值的私家車出行方式同樣增加了該區(qū)居民的交通成本。高昂的交通成本最后導(dǎo)致樂乎社區(qū)的綜合成本略高于新地社區(qū)。目前樂乎社區(qū)的交通可支付性指數(shù)為18.86%，但2021年地鐵5號線白沙五路站開通之后，按照上數(shù)AT計算方法，預(yù)計居民平均通勤時間為0.729 103 h，屆時交通可支付性指數(shù)會有6%左右的跌幅、綜合可支付性指數(shù)會小于新地社區(qū)。

5 ?結(jié)論與建議

5.1 ?結(jié)論

從綜合可支付性指數(shù)、住房可支付性指數(shù)以及交通可支付性指數(shù)來看，新地·東方廣場、樂乎大學(xué)生社區(qū)居民的相關(guān)指數(shù)均位于國際限值以下，但是新地·東方廣場平均通勤時間更小，綜合可支付性指數(shù)更低，目前更適合于大學(xué)生群體居住，但是后期試圖降低綜合可支付性指數(shù)可能性很小;其次2021年地鐵5號線開通后，樂乎社區(qū)居民平均通勤時間、綜合可支付性指數(shù)會有較大下跌，樂乎社區(qū)更適于作為人才安居房選址點。

5.2 ?建議

從住房可支付力角度出發(fā)，為減少居民住房成本支付，在維持人才安居房每平米租賃價格不變的前提下，建議武漢市政府根據(jù)入住人數(shù)推出不同面積的人才安居房。根據(jù)問卷調(diào)查結(jié)果，建議于市中心推出25～30 m2的獨居室以及60 m2左右的雙居室，一方面可以減小居民的住房支出成本，另一方面節(jié)省的面積可租賃給更多的學(xué)生群體，在一定程度上平衡人才安居房入住率。

從交通可支付角度力出發(fā)，為減少居民交通成本支出，建議武漢市從以下3方面著手：首先將人才安居房選址與居民就業(yè)區(qū)位分布特征相結(jié)合，區(qū)位建設(shè)規(guī)?？膳c就業(yè)概率相匹配，從通勤距離上減小居民交通成本。其次將城市郊區(qū)的人才安居房選址與武漢市軌道交通規(guī)劃相結(jié)合，盡量保證選址點附近現(xiàn)在或者未來有軌道交通站點，倡導(dǎo)居民出行方式以軌道交通為主，從通勤時間、費用上減少交通成本。最后針對更加關(guān)注于通勤成本的博士群體，建議武漢市政府給予博士群體對于全市人才安居房的優(yōu)先租賃權(quán)：博士群體出行方式基本上為私家車，通勤距離上的減小不僅可以減小私家車出行的概率，降低交通成本，同時可以緩解城市交通壓力。

從現(xiàn)實土地利益最大化角度出發(fā)，因遠城區(qū)人才安居房綜合可支付性指數(shù)具有可持續(xù)性下降的前景，建議人才安居房發(fā)展以市中心選址為輔，遠城區(qū)選址為主，結(jié)合城市軌道交通規(guī)劃的建設(shè)模式。保證住戶滿意度長久提升的同時，能夠?qū)崿F(xiàn)市中心更多的土地用于商業(yè)規(guī)劃，提升政府財政收益。

參考文獻：

[1] ROBINSON M，SCOBIE G，HALLINAN B. Affordability of housing：Concepts，measurement and evidence[R].NZ Treasury Working paper，2006.

[2] FREEMAN A，CHAPLIN R，WHITEHEAD C. Rental affordability：A review of international literature[R].Cambridge，property research unit，university of cambridge，1997.

[3] BURKE T，RALSTON L. Measuring Housing Affordability[R].Swinburne monash AHURI centre，swinburne university of technology，2004.

[4] LINNEMAN D P，MEGBOLUGBE F I. Housing affordability：Myth or reality？[J].Urban studies，1992，29（3/4）：369-392.

[5] SHIMA H，REID E. Is sprawl affordable for Americans？Exploring the association between housing and transportation affordability and urban sprawl[J].Transportation research record：Journal of the transportation research board，2015，2：75-79.

[6] Center for Transit Oriented Development.The affordability index：a new tool for measuring the true affordability of a housing choice[R].2006.

[7] 柳 ?澤，刑海峰.基于規(guī)劃管理視角的保障性住房空間選址研究[J].城市規(guī)劃，2013，37（7）：73-80.

[8] 汪東寧，湯小櫓，金曉斌，等.基于土地成本和居住品質(zhì)的保障住房選址研究——以江蘇省南京市為例[J].城市規(guī)劃，2010，34（3）：57-61.

[9] 曾德珩，全 ?利.關(guān)于公租房社區(qū)的居住與就業(yè)空間匹配問題

——以重慶市為例[J].城市問題，2014，14（2）：88-93.

[10] 周素紅，程璐萍，吳志東.廣州市保障性住房社區(qū)居民的居住-就業(yè)選擇與空間匹配性[J].地理研究，2010，29（10）：1735-1745.

[11] 鄭思齊，張英杰.保障性住房的空間選址：理論基礎(chǔ)、國際經(jīng)驗與中國現(xiàn)實[J].現(xiàn)代城市研究，2010，25（9）：18-22.

[12] 宗 ?方，雋志才，張慧永，等.出行時間價值計算及應(yīng)用研究[J].交通運輸系統(tǒng)工程與信息，2009，19（3）：114-119.

[13] 陳 ?莎，馬 ?林.城市交通出行時間價值估算方法[A].中國建筑學(xué)會.中國城市交通規(guī)劃2006年年會暨第22次學(xué)術(shù)研討會[C].南京，2006，653-663.