基于多源問卷數(shù)據(jù)融合的公鐵貨運(yùn)方式選擇模型研究*

金方磊，劉 暢，陳 濤

（1、2中國(guó)鐵路經(jīng)濟(jì)規(guī)劃研究院有限公司 博士、助理研究員,北京 100038;3中國(guó)鐵路沈陽局集團(tuán)有限公司 助理工程師,遼寧 沈陽 110000）

0 引言

運(yùn)輸結(jié)構(gòu)調(diào)整是以習(xí)近平同志為核心的黨中央部署推動(dòng)的重大決策，是打好污染防治攻堅(jiān)戰(zhàn)、打贏藍(lán)天保衛(wèi)戰(zhàn)的重要環(huán)節(jié)。特別2021年以來，我國(guó)在國(guó)際上鄭重承諾，在2030年前企業(yè)、團(tuán)體或個(gè)人在總體上實(shí)現(xiàn)“碳達(dá)峰”，在2060年前實(shí)現(xiàn)“碳中和”，這對(duì)交通運(yùn)輸行業(yè)的結(jié)構(gòu)調(diào)整提出了新的要求。

交通運(yùn)輸結(jié)構(gòu)的不合理主要體現(xiàn)在公路承擔(dān)了過多的大宗貨物運(yùn)輸。國(guó)家環(huán)境保護(hù)城市大氣復(fù)合污染成因與防治重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室一項(xiàng)研究顯示，目前，京津冀、長(zhǎng)三角和珠三角公路貨運(yùn)量分別占到各地區(qū)貨運(yùn)總量的84.5%、60.6%和76.0%。2017年，鐵路、公路的單位貨物周轉(zhuǎn)量能耗比是1∶4.2。形成鮮明對(duì)比的是，電氣化鐵路貨運(yùn)的污染物排放接近于零。因此，調(diào)整交通運(yùn)輸結(jié)構(gòu)，引導(dǎo)貨運(yùn)由公路轉(zhuǎn)向鐵路，可使主要污染物排放總量大幅減少，生態(tài)環(huán)境質(zhì)量總體改善，綠色發(fā)展水平明顯提高，人民的藍(lán)天幸福感逐步增強(qiáng)。

要實(shí)現(xiàn)“公轉(zhuǎn)鐵”的目標(biāo)，不僅要依靠硬性的政策指標(biāo)進(jìn)行約束，還要用柔性的價(jià)格政策引導(dǎo)貨主主動(dòng)選擇鐵路進(jìn)行運(yùn)輸，特別是針對(duì)市場(chǎng)性較強(qiáng)的白貨運(yùn)輸。通過制定相關(guān)的鐵路價(jià)格浮動(dòng)政策或運(yùn)價(jià)補(bǔ)貼政策等，可以增強(qiáng)鐵路在貨物運(yùn)輸市場(chǎng)的競(jìng)爭(zhēng)力，提高鐵路貨運(yùn)的市場(chǎng)分擔(dān)率，從而促進(jìn)“公轉(zhuǎn)鐵”政策的實(shí)施效果。而制定價(jià)格政策的基礎(chǔ)是研究鐵路貨運(yùn)方式選擇機(jī)理，掌握運(yùn)價(jià)變化對(duì)方式分擔(dān)率的敏感性。

于雪嶠等[1]構(gòu)建了基于廣義費(fèi)用的大宗貨物運(yùn)輸分擔(dān)率模型，在廣義費(fèi)用中考慮了運(yùn)輸成本與運(yùn)輸時(shí)間，并進(jìn)行了敏感性分析；劉洪海[2]提出了“公轉(zhuǎn)鐵”運(yùn)輸中的價(jià)格策略建議；謝旭申[3]、林婉婷[4]對(duì)“公轉(zhuǎn)鐵”政策的實(shí)施效果進(jìn)行簡(jiǎn)要分析，從定性的角度分析了現(xiàn)有問題并提出了解決方向；吳琴等[5]建立減排效果測(cè)算模型，分析了港口集疏運(yùn)“公轉(zhuǎn)鐵”的減排影響；劉浩等[6]構(gòu)建了混合Logit模型研究白貨運(yùn)輸在公路和鐵路之間的市場(chǎng)份額，分析了貨運(yùn)時(shí)間價(jià)值隨空間的變化特征，建模數(shù)據(jù)采用與RP(Revealed Preference)數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)的SP(Stated Preference)數(shù)據(jù)，但其本質(zhì)依然是SP數(shù)據(jù)，可能存在模型參數(shù)標(biāo)定結(jié)果的偏差。從既有研究綜述可以看出，公轉(zhuǎn)鐵政策實(shí)施不足5年，有針對(duì)性的研究較少。目前，由于公轉(zhuǎn)鐵政策首要解決的是大宗貨物的運(yùn)輸需求轉(zhuǎn)移問題，因此針對(duì)集裝箱白貨的研究較少。此外，較少研究從定量角度探究“公轉(zhuǎn)鐵”貨運(yùn)方式的選擇機(jī)理，缺乏關(guān)鍵參數(shù)標(biāo)定的研究。從理論方法角度，既有研究基于SP問卷數(shù)據(jù)建模，其結(jié)果可能存在偏差。

因此，本文重點(diǎn)研究鐵路貨運(yùn)方式選擇行為機(jī)理，探究影響因素對(duì)運(yùn)輸方式選擇的影響，以及這些因素間的權(quán)衡關(guān)系，為鐵路價(jià)格政策制定奠定基礎(chǔ)。從方法上，本文構(gòu)建離散選擇模型，基于問卷調(diào)查數(shù)據(jù)對(duì)模型參數(shù)進(jìn)行標(biāo)定。問卷數(shù)據(jù)采用SP和RP數(shù)據(jù)融合的方法，能夠在一定程度上消除SP問卷數(shù)據(jù)的調(diào)查偏差。

1 “公轉(zhuǎn)鐵”現(xiàn)狀分析

2018年4月，中央財(cái)經(jīng)委員會(huì)首次提出“公轉(zhuǎn)鐵”概念，明確要求調(diào)整運(yùn)輸結(jié)構(gòu)，減少公路運(yùn)輸量，增加鐵路運(yùn)輸量；同年6月，國(guó)務(wù)院印發(fā)《打贏藍(lán)天保衛(wèi)戰(zhàn)三年行動(dòng)計(jì)劃》，對(duì)“公轉(zhuǎn)鐵”的目標(biāo)進(jìn)行了拆解；隨后，國(guó)鐵集團(tuán)發(fā)布的《2018—2020年貨運(yùn)增量行動(dòng)方案》中，提出到2020年，全國(guó)鐵路貨運(yùn)量達(dá)到47.9億t，較2017年增長(zhǎng)30%。

圖1展示了2013—2019年全國(guó)各地區(qū)鐵路占公鐵貨運(yùn)發(fā)送量比例，可以看出，自2018年開始，鐵路市場(chǎng)份額呈逐步回升的趨勢(shì)，2019年全國(guó)鐵路市場(chǎng)份額回升到11.33%，可見“公轉(zhuǎn)鐵”政策取得了一定的效果。

2019年，全國(guó)鐵路貨運(yùn)發(fā)送量達(dá)到43.2億t，其中，國(guó)鐵貨運(yùn)發(fā)送量為34.3億t，相較于2017年的國(guó)鐵貨運(yùn)發(fā)送量的29.2億t，增長(zhǎng)了17.4%。從表1中可以看出，“公轉(zhuǎn)鐵”政策實(shí)施后，主要調(diào)整了傳統(tǒng)大宗貨物的運(yùn)輸結(jié)構(gòu)，能源類、冶煉物資、建材類貨物為國(guó)鐵貨運(yùn)發(fā)送量的主要增長(zhǎng)點(diǎn)，而涉農(nóng)類以及其他類白貨增長(zhǎng)幅度僅在5%~6%。此外，集裝箱品類發(fā)送量大幅提高，由于敞頂箱的推廣，大量傳統(tǒng)大宗貨物使用集裝箱進(jìn)行發(fā)送，集裝箱發(fā)送量較2017年增長(zhǎng)88.6%。

表1 “公轉(zhuǎn)鐵”政策實(shí)施前后情況對(duì)比

然而，2019年相較于2017年國(guó)鐵貨運(yùn)發(fā)送總量增長(zhǎng)5.1億t，在此增量中，能源類、冶煉物資、建材類占比約96%，涉農(nóng)類、其他類白貨僅占比約4%（將集裝箱入箱貨物按箱內(nèi)實(shí)際品類進(jìn)行歸類統(tǒng)計(jì)）。因此，為實(shí)現(xiàn)擴(kuò)大鐵路的市場(chǎng)份額、降低碳排放等目標(biāo)，應(yīng)進(jìn)一步采取措施吸引白貨貨主選用鐵路進(jìn)行運(yùn)輸，提高鐵路在白貨運(yùn)輸市場(chǎng)中的競(jìng)爭(zhēng)力。

2 建模數(shù)據(jù)收集

2.1 問卷調(diào)查方法

為分析鐵路貨運(yùn)方式選擇行為機(jī)理，本文需對(duì)貨主貨運(yùn)方式選擇偏好進(jìn)行調(diào)查，從而獲得離散形式的選擇偏好數(shù)據(jù)。傳統(tǒng)調(diào)查方法以RP調(diào)查和SP調(diào)查為主，RP調(diào)查是對(duì)客觀存在已完成的選擇性行為進(jìn)行記錄，而SP調(diào)查主要是面向假設(shè)條件下，了解選擇主體如何在設(shè)定的選擇情境下進(jìn)行選擇。RP和SP調(diào)查各具優(yōu)劣[7]，其中，RP調(diào)查能夠準(zhǔn)確地掌握被調(diào)查者真實(shí)的選擇偏好，但無法探究選擇場(chǎng)景變化條件下被調(diào)查者的選擇偏好；而SP調(diào)查能夠探究不同條件下的選擇偏好，這些偏好數(shù)據(jù)往往是較難獲取或選擇場(chǎng)景尚不存在的，但由于選擇場(chǎng)景是假定的，其調(diào)查結(jié)果往往出現(xiàn)偏差。

本文擬探究的鐵路貨運(yùn)方式選擇行為機(jī)理的關(guān)鍵環(huán)節(jié)是價(jià)格變化條件下的選擇偏好，因此SP問卷調(diào)查方法能夠較好地適用于本文。在既有文獻(xiàn)中，SP問卷主要應(yīng)用于客運(yùn)相關(guān)的選擇偏好研究，如方式選擇[8]、路徑選擇[9]等，而鮮有文獻(xiàn)利用SP問卷研究貨運(yùn)方式選擇偏好。其原因在于：（1）調(diào)查難度較大，客運(yùn)SP調(diào)查的被調(diào)查者為旅客，而貨運(yùn)SP調(diào)查的被調(diào)查者為貨主或運(yùn)輸企業(yè)，其樣本較難獲得；（2）由于鐵路貨物運(yùn)輸往往受政策影響較大，因此在調(diào)查選擇結(jié)果時(shí)容易出現(xiàn)偏差。因此，本文調(diào)查方法考慮到SP調(diào)查在鐵路貨物運(yùn)輸方式調(diào)查的缺陷，以RP問卷調(diào)查作為輔助，在處理建模數(shù)據(jù)時(shí)將SP數(shù)據(jù)與RP數(shù)據(jù)融合，從而提高模型的精度。

2.2 問卷設(shè)計(jì)

考慮到白貨在貨運(yùn)增量中占比較小，且由于目前煤炭和上水礦石等大宗貨物主要依賴鐵路進(jìn)行運(yùn)輸，同時(shí)受“公轉(zhuǎn)鐵”政策影響，對(duì)運(yùn)輸價(jià)格的變化相對(duì)不敏感，因此，本次調(diào)研重點(diǎn)在于集裝箱白貨。

在RP調(diào)查部分，為掌握實(shí)際的貨運(yùn)方式選擇偏好，問卷要求被調(diào)查者面向單次運(yùn)單，記錄3~5個(gè)實(shí)際運(yùn)輸案例，包括運(yùn)輸品類、起訖點(diǎn)、運(yùn)量，并分別記錄鐵路與公路的運(yùn)輸路徑、運(yùn)距、費(fèi)用構(gòu)成、實(shí)際運(yùn)輸時(shí)間以及最大可接受的運(yùn)到時(shí)限，最終在鐵路和公路中標(biāo)記被選擇的運(yùn)輸方式。

在SP調(diào)查部分，問卷設(shè)置了多場(chǎng)景下的運(yùn)輸方式選擇問題，以探究不同影響因素對(duì)運(yùn)輸方式選擇的影響。被調(diào)查者需要基于實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)針對(duì)每種情景做出相應(yīng)判斷選擇。在設(shè)計(jì)問卷時(shí)，主要考慮公路與鐵路之間的競(jìng)爭(zhēng)關(guān)系，并分距離別進(jìn)行問卷設(shè)計(jì)。在服務(wù)水平（LOS）因素選取方面，除了傳統(tǒng)的運(yùn)輸時(shí)間、運(yùn)輸費(fèi)用以外，還應(yīng)考慮其他因素對(duì)運(yùn)輸方式選擇的影響。特別是面向當(dāng)前現(xiàn)狀下沒有實(shí)現(xiàn)的一些因素，如補(bǔ)貼、信息化、最初/最后“一公里”解決措施等，需要設(shè)置假想條件下的服務(wù)水平，從而預(yù)估政策實(shí)施或技術(shù)手段提升后，鐵路公路的市場(chǎng)份額變化。最后基于正交設(shè)計(jì)對(duì)選擇方式的服務(wù)水平進(jìn)行組合，具體如表2所示。

表2 SP問卷服務(wù)水平設(shè)置

2.3 調(diào)研實(shí)施

為獲取較為準(zhǔn)確的問卷數(shù)據(jù)，本次調(diào)研深入各路局及相關(guān)貨運(yùn)企業(yè)。具體實(shí)施方法：以不同區(qū)域各路局為單位，由各路局在其管內(nèi)掌握的貨主與貨運(yùn)企業(yè)庫中完成抽樣，各路局邀請(qǐng)10~30家企業(yè)，確定調(diào)研企業(yè)后，由路局幫助協(xié)調(diào)組織座談會(huì)，進(jìn)行現(xiàn)場(chǎng)調(diào)研。在分發(fā)問卷后，針對(duì)問卷目的、調(diào)研設(shè)計(jì)進(jìn)行講解，指導(dǎo)各位企業(yè)代表完成問卷填寫。

3 模型構(gòu)建

本文基于離散選擇模型基本框架，選擇MNL（Multinomial Logit）模型進(jìn)行研究。具體效用函數(shù)形式如下[10]：

式中：Uin為被調(diào)查者n選擇方式i的效用，Vin為效用固定項(xiàng)，εin為效用隨機(jī)誤差項(xiàng)，服從二項(xiàng)指數(shù)分布。

由于建模數(shù)據(jù)的多源性，SP數(shù)據(jù)與RP數(shù)據(jù)具有不同的尺度，即效用函數(shù)中的誤差項(xiàng)方差存在如下關(guān)系[11]：

式中：μ為平衡系數(shù)。

為能使SP數(shù)據(jù)與RP數(shù)據(jù)融合，須以RP數(shù)據(jù)為基準(zhǔn)，利用平衡系數(shù)對(duì)SP數(shù)據(jù)進(jìn)行修正，得到效用函數(shù)如下[11]：

式（3）和式（4）分別代表RP數(shù)據(jù)和SP數(shù)據(jù)的效用函數(shù)，Xin、Win、Zin為效用函數(shù)的變量，β、α、γ為待標(biāo)定參數(shù)。結(jié)合問卷調(diào)查設(shè)計(jì)，在本文中RP數(shù)據(jù)模型主要考慮運(yùn)輸時(shí)間、運(yùn)費(fèi)；SP數(shù)據(jù)模型除了考慮運(yùn)輸時(shí)間、運(yùn)費(fèi)外，還考慮了結(jié)算方式（先運(yùn)后付或先付后運(yùn)）、短駁方式（上門取貨或自理）、運(yùn)輸距離啞元。

既有研究中針對(duì)RP/SP數(shù)據(jù)融合標(biāo)定離散選擇模型時(shí)，大多采用分步驟的標(biāo)定方法，這種方法往往忽略了分步驟標(biāo)定所帶來的誤差。為使SP數(shù)據(jù)與RP數(shù)據(jù)模型能夠同時(shí)標(biāo)定，本文以NL（Nested Logit）模型的基本形式[12]，構(gòu)建如圖2所示的巢式結(jié)構(gòu)：

圖2 基于RP/SP數(shù)據(jù)融合的離散選擇模型結(jié)構(gòu)

因此，SP數(shù)據(jù)部分MNL模型公式為[13]：

此外，考慮到SP調(diào)查中樣本抽樣存在偏差，在模型標(biāo)定時(shí)，參考調(diào)研區(qū)域貨運(yùn)企業(yè)性質(zhì)、運(yùn)量水平、運(yùn)輸結(jié)構(gòu)等因素，對(duì)照樣本特征分布，考慮每條樣本數(shù)據(jù)的擴(kuò)樣系數(shù)。最后，模型采用極大似然估計(jì)法對(duì)模型進(jìn)行標(biāo)定。

4 模型結(jié)果及分析

本文以南部地區(qū)（西南、中南地區(qū)）和華北地區(qū)集裝箱白貨運(yùn)輸為例進(jìn)行分析。模型參數(shù)標(biāo)定結(jié)果如表3所示：

表3 模型參數(shù)標(biāo)定結(jié)果

從表3中可知，對(duì)比模型1和模型2，模型1的擬合優(yōu)度比為0.28，模型2的擬合優(yōu)度比為0.36，均大于0.2[14]，說明采用RP/SP數(shù)據(jù)融合的模型具有更好的模型精度。平衡系數(shù) 為1.67，代表SP數(shù)據(jù)模型中的效用隨機(jī)誤差項(xiàng)的方差要大于RP數(shù)據(jù)模型[8]。這說明，不能直接將RP數(shù)據(jù)與SP數(shù)據(jù)簡(jiǎn)單融合構(gòu)成模型輸入數(shù)據(jù)，而需采用本文方法進(jìn)行參數(shù)標(biāo)定。若平衡系數(shù) 值為1左右時(shí)，RP數(shù)據(jù)與SP數(shù)據(jù)模型尺度相差不大，則可以簡(jiǎn)化將兩數(shù)據(jù)源直接融合。因此，基于RP/SP數(shù)據(jù)融合的離散選擇模型標(biāo)定方法能夠提高模型精度，使參數(shù)值更具解釋性。

以模型2為例進(jìn)行說明。影響因素的t值絕對(duì)值均大于1.96，說明模型中考慮的影響因素均對(duì)集裝箱白貨運(yùn)輸選擇行為產(chǎn)生影響，在95%的置信水平以上認(rèn)為模型標(biāo)定的結(jié)果具有可信度，符合統(tǒng)計(jì)學(xué)的檢驗(yàn)標(biāo)準(zhǔn)。針對(duì)影響因素進(jìn)行分析可以發(fā)現(xiàn)，時(shí)間與費(fèi)用的參數(shù)值為負(fù)，符合實(shí)際情況，說明每增加1單位的時(shí)間或費(fèi)用會(huì)對(duì)效用產(chǎn)生負(fù)的影響，從而使得貨主不傾向于選擇時(shí)間長(zhǎng)、費(fèi)用大的運(yùn)輸方式?；跁r(shí)間與費(fèi)用的標(biāo)定參數(shù)值計(jì)算時(shí)間價(jià)值，南部地區(qū)集裝箱白貨貨運(yùn)企業(yè)的平均時(shí)間價(jià)值為每日692.98元/箱?？紤]到問卷中設(shè)計(jì)的箱型為40英尺大柜，每箱可裝貨物重量約為20 t，因此，時(shí)間價(jià)值相當(dāng)于34.65元/t。先運(yùn)后付的結(jié)算方式和上門取貨短駁方式標(biāo)定系數(shù)為正，說明當(dāng)鐵路貨運(yùn)服務(wù)能夠?qū)崿F(xiàn)先運(yùn)后付和上門取貨時(shí)，有利于提高鐵路貨運(yùn)的被選擇概率。鐵路方式啞元表示未反映在模型中的其他變量對(duì)方式選擇行為的綜合影響，其標(biāo)定結(jié)果為負(fù)，說明在集裝箱白貨運(yùn)輸時(shí)，貨主不傾向于選擇鐵路進(jìn)行運(yùn)輸。從距離變量的標(biāo)定結(jié)果可知，當(dāng)運(yùn)輸距離大于1 200 km和2 000 km時(shí)，模型參數(shù)為正，說明相比于公路運(yùn)輸，鐵路在長(zhǎng)距離運(yùn)輸時(shí)具有一定的優(yōu)勢(shì)。

對(duì)比南部地區(qū)與華北地區(qū)模型結(jié)果可知，華北地區(qū)集裝箱白貨貨運(yùn)企業(yè)的平均時(shí)間價(jià)值為每日643.68元/箱，低于南部地區(qū)，可見南部地區(qū)經(jīng)濟(jì)較為發(fā)達(dá)，貨主和運(yùn)輸企業(yè)對(duì)白貨的時(shí)間價(jià)值較高。假設(shè)南部地區(qū)有一單貨物為10箱，綜合考慮存放的成本、貨主的時(shí)間約束性、其他機(jī)會(huì)成本等，從貨主的心理感知及運(yùn)輸偏好角度，貨物晚運(yùn)到1天相當(dāng)于損失6 930元。這說明白貨具有高附加值，在運(yùn)輸時(shí)往往有著更為嚴(yán)苛的時(shí)效性約束，與實(shí)際情況吻合。

5 政策建議

相關(guān)政策建議如下：

1）在貨物運(yùn)輸中，貨主或運(yùn)輸企業(yè)最看重的因素為時(shí)效性與經(jīng)濟(jì)性，且不同區(qū)域的集裝箱白貨的貨運(yùn)時(shí)間價(jià)值存在差異。從模型結(jié)果來看，南方的集裝箱運(yùn)輸時(shí)間價(jià)值要高于北方，因此在制定運(yùn)價(jià)下浮或補(bǔ)貼政策時(shí)，要充分考慮不同地區(qū)的貨運(yùn)時(shí)間價(jià)值。

2）目前，鐵路貨運(yùn)大多采用不靈活的先付后運(yùn)，而公路運(yùn)輸較為靈活，能夠?qū)崿F(xiàn)先運(yùn)后付。從現(xiàn)金流角度，先運(yùn)后付能夠幫貨企緩解現(xiàn)金流壓力。因此，若鐵路能夠從該方面進(jìn)行改革，能夠有效提高鐵路在運(yùn)輸市場(chǎng)的競(jìng)爭(zhēng)力。

3）相比于公路運(yùn)輸?shù)撵`活性，鐵路運(yùn)輸最后一公里問題是阻礙鐵路運(yùn)輸發(fā)展的重要因素，若鐵路部門能夠積極對(duì)接貨源，自己組建車隊(duì)提供貨物短駁服務(wù)，則能夠提高鐵路運(yùn)輸?shù)母?jìng)爭(zhēng)力。

4）2020年，我國(guó)鐵路集裝箱運(yùn)輸平均運(yùn)距為906 km，高于公路集裝箱運(yùn)輸?shù)钠骄\(yùn)距。在制定相應(yīng)價(jià)格政策時(shí)，對(duì)不同運(yùn)距下價(jià)格進(jìn)行區(qū)分，應(yīng)著力吸引短途集裝箱運(yùn)輸需求轉(zhuǎn)移到鐵路。

6 結(jié)論

1）基于RP/SP數(shù)據(jù)融合的離散選擇模型相比于單純SP數(shù)據(jù)模型具有更好的模型精度，模型標(biāo)定參數(shù)更為可信；

2）除了傳統(tǒng)的運(yùn)輸時(shí)間、運(yùn)輸費(fèi)用外，貨運(yùn)企業(yè)在使用鐵路運(yùn)輸時(shí)同樣看重先運(yùn)后付的結(jié)算方式和上門取貨的短駁方式；

3）在探究不同片區(qū)白貨貨運(yùn)時(shí)間價(jià)值時(shí)發(fā)現(xiàn)，南部地區(qū)的集裝箱白貨貨運(yùn)時(shí)間價(jià)值為每日692.98元/箱，高于華北地區(qū)的643.68元/箱，模型結(jié)果與兩片區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平相一致，能夠在集裝箱白貨運(yùn)輸價(jià)格政策制定時(shí)提供可參考的關(guān)鍵參數(shù)值。