城市軌道交通新線開通對出行方式選擇的影響研究

李金海，楊冠華，丁漪,3，劉劍鋒*

(1.北京城建設(shè)計發(fā)展集團股份有限公司，北京 100037；2.交通運輸部城市軌道交通綜合應(yīng)急技術(shù)與裝備交通運輸行業(yè)研發(fā)中心，北京 100037；3.北京交通大學(xué)，交通運輸學(xué)院，北京 100044）

0 引言

新交通方式的介入將為城市居民提供新的出行選擇，從而打破城市交通系統(tǒng)既有供需格局。作為城市交通骨干，軌道交通線路的開通將影響到沿線乃至整個城市的出行特征。研究軌道交通新線路開通對交通需求的影響機理，有助于為交通政策制定、交通基礎(chǔ)設(shè)施規(guī)劃和建設(shè)、公共交通服務(wù)水平提升等提供支持。

問卷調(diào)查是評估軌道交通新線對出行方式選擇影響的最常用方法。如Golias 等[1]基于RP(Revealed Preference)調(diào)查研究了軌道新線開通后，公交(常規(guī)公交)和小汽車出行需求的轉(zhuǎn)移特征。Wu 等[2]重點研究了新線對通勤出行的影響。Pan等[3]評估了新開通站點對周邊人群出行方式及小汽車擁有情況的影響。由于新線開通后的交通調(diào)查存在滯后性，一定程度上忽視了經(jīng)濟社會等外部因素變化對交通供需的影響，因此很難客觀評估新線對交通需求的實際影響。為解決上述問題，部分研究采用前后調(diào)查或?qū)φ照{(diào)查進行對比分析。如采用準(zhǔn)實驗設(shè)計法(Quasi-Experimental Design)[4]、傾向性評分匹配法(Propensity Score Matching)[5]、對照實驗法[6]等方法。Dai 等[7]針對對比分析法中研究對象和對照組之間異質(zhì)性導(dǎo)致的觀測誤差問題，提出二維傾向性評分匹配(Two Dimensional Propensity Score Matching)分析法。值得注意的是，由于研究對象不同，上述研究結(jié)論也存在較大差異。如Dai等[7]發(fā)現(xiàn)，公交出行并未受到軌道新線的顯著影響，而Wu等[2]、Pan等[3]、Werner等[4]則認為軌道交通客流主要源于公交客流轉(zhuǎn)移。這反映出調(diào)查分析法的結(jié)論在空間可移植性方面存在挑戰(zhàn)。

除問卷調(diào)查外，部分研究嘗試基于大數(shù)據(jù)進行出行方式選擇研究。如王子甲等[8]基于智能卡數(shù)據(jù)研究了公共交通網(wǎng)絡(luò)通勤方式選擇行為。劉海洲等[9]利用手機信令數(shù)據(jù)等多源數(shù)據(jù)分析了某通道內(nèi)軌道交通的出行分擔(dān)率。大數(shù)據(jù)分析可為精準(zhǔn)評估交通需求變化提供很好地支撐，但由于缺乏個體屬性數(shù)據(jù)，不能揭示個體屬性與交通方式選擇之間的潛在聯(lián)系。

出行方式轉(zhuǎn)移預(yù)測研究方面，何明等[10]研究了有無軌道交通方式兩種情形下的交通方式構(gòu)成，分析了各交通方式的軌道交通轉(zhuǎn)移率。姚智勝等[11]提出一種軌道交通三次吸引范圍內(nèi)客流轉(zhuǎn)移率的計算模型。上述研究重點探討了出行方式轉(zhuǎn)移的定量化模型，著眼于出行需求轉(zhuǎn)移的宏觀分析。

本文在既有研究的基礎(chǔ)上，基于SP(Stated Preference)調(diào)查分析個體社會經(jīng)濟屬性及交通方式屬性對方式轉(zhuǎn)換的影響機制，為軌道新線需求預(yù)測、出行交通方式選擇研究等提供方法借鑒。

1 調(diào)查

SP 調(diào)查也稱意愿調(diào)查，是用于評估假設(shè)情境下受訪人員選擇意愿的一種調(diào)查方法。本文SP調(diào)查采用線上形式開展。

1.1 調(diào)查設(shè)計

調(diào)查設(shè)計包括識別備選方案(交通方式)、確定備選方案屬性及其水平、情景組合設(shè)計、問卷設(shè)計、預(yù)調(diào)查、問卷修訂等步驟。在SP 調(diào)查設(shè)計前還進行了RP調(diào)查，以總結(jié)居民出行現(xiàn)狀特征，確保備選方案及其屬性和水平的設(shè)計合理。

(1)識別備選方案

考慮到軌道交通新線主要影響中長距離出行，研究確定備選方案包括：公交、小汽車(燃油和電動)、出租車、網(wǎng)約車、自行車(含電動自行車)。

(2)確定備選方案屬性及其水平

個體的選擇偏好受備選方案特征屬性及個體社會經(jīng)濟屬性共同影響。為簡化調(diào)查問卷以提高應(yīng)答質(zhì)量，備選方案屬性均采用3個水平，如表1所示。鑒于研究范圍內(nèi)公交主要采用單一票制(每乘次1 元)，而換乘次數(shù)與購票花費具有相關(guān)性，本文未考慮換乘因素而采用票價作為公交的特征屬性之一。同時，考慮到燃油和電動小汽車的能耗差異，兩者分別建模。

表1 備選方案屬性及屬性水平Table 1 Attribute levels and values for alternatives

(3)情景組合設(shè)計

為合理簡化問卷，SP 調(diào)查的情景組合采用正交試驗設(shè)計法確定。需要強調(diào)的是，通過正交實驗設(shè)計可得到3類情景組合方案。分別為：①與現(xiàn)實出行情景基本吻合的組合方案；②不符合邏輯的組合方案，如票價5元但全程耗時僅15 min的軌道交通出行情景可能與實際情況不符；③某一備選方案的所有屬性均優(yōu)于其比選方案的情景組合，該組合的選擇結(jié)果顯而易見，無需問答。本文采納所有第1 類情景組合方案，并保留1 個第3 類組合方案用于檢驗應(yīng)答質(zhì)量。

1.2 調(diào)查問卷

調(diào)查問卷含3部分內(nèi)容：①受訪者最近一次出行的目的、耗時、方式等的調(diào)查；②軌道交通相關(guān)出行情境組合；③受訪者年齡、性別、收入等社會經(jīng)濟屬性調(diào)查。

1.3 調(diào)查統(tǒng)計

經(jīng)檢查答題終端IP、答卷耗時(應(yīng)答時長大于50 s)、第3 類情景組合應(yīng)答結(jié)果等，篩選出有效問卷1299 份，得到13954 個標(biāo)定樣本。統(tǒng)計結(jié)果表明，問卷統(tǒng)計指標(biāo)與研究范圍內(nèi)居民出行調(diào)查的統(tǒng)計規(guī)律基本一致。反映出調(diào)查基本覆蓋了研究范圍內(nèi)的各類人群，樣本具有一定的代表性。

2 模型

Multinomial Logit(MNL)模型是一種用于研究實際或模擬競爭環(huán)境下，決策者選擇行為的模型。在出行方式選擇的情景中，出行者n在交通方式集合Jn中選擇方式i的概率為

式中：j=1,2,…,Vni為出行者n感知交通方式i的效用值，由交通方式和出行者屬性共同決定，即

式中：xnik為出行者n選擇交通方式i時的第k個特性變量；K為特性變量總數(shù)；θk為待標(biāo)定的參數(shù)，可采用最大似然估計標(biāo)定。

為細化社會經(jīng)濟屬性對交通方式選擇的影響評價，本文將受訪者社會經(jīng)濟屬性進行分組，如表2所示。并采用NLOGIT標(biāo)定得到全目的出行(居民日常各類型目的出行的集合)和通勤出行的MNL模型參數(shù)。從表3給出的標(biāo)定結(jié)果可以看出，模型Wald 檢驗值的絕對值均大于1.96，而p-value 均小于0.05，表明所有參數(shù)在95%置信水平下統(tǒng)計顯著。

表2 受訪者社會經(jīng)濟屬性分組Table 2 Classification of respondents'socio-demographic characteristics

表3 MNL模型參數(shù)標(biāo)定結(jié)果Table 3 Estimation results for MNL model

3 討論

3.1 模型解釋

由式(1)和式(2)可知，參數(shù)θk的符號決定了屬性xnik對方式i產(chǎn)生正或負效用，其絕對值則影響到交通方式i的被選擇概率。本文研究范圍內(nèi)出行方式選擇具有以下特征：

(1)社會經(jīng)濟屬性

全目的方式選擇模型反映出女性更傾向于選擇公交車，男性更易選擇出租車的特點；年齡組2(中青年人員)更易使用燃油小汽車，而與電動小汽車的使用無顯著關(guān)系。這可能與兩類小汽車使用者的年齡構(gòu)成有關(guān)；收入組1(中低收入人群)更易選擇公交車出行，而收入組2(中等收入人群)選擇自行車或電動自行車的可能性較小。

(2)全程耗時

全程耗時參數(shù)均為負，表明耗時較多的交通方式被選擇的概率較小。相同時長的出行中，軌道交通乘客全目的出行和通勤出行所感知的時耗負效用分別為公交的91.0% (-0.0271/-0.0298=91.0%)和99.3% (-0.0512/-0.0516=99.3%)。模型還反映出，出行者對通勤出行時耗更敏感的特點。其中，軌道交通通勤乘客感知的時耗負效用是其全目的出行的1.89 倍(-0.0512/-0.0271=1.89)，該值略低于小汽車(1.99)，而高于公交(1.73)。

(3)出行貨幣成本

出行者的公交票價敏感性遠高于軌道交通，相同票價的軌道出行負效用約為公交的30.9%(-0.0897/-0.2906=30.9%)，出租車和網(wǎng)約車乘客對票價的敏感性則低于公共交通乘客。軌道交通通勤乘客感知的貨幣成本負效用是全目的出行的92.9%(-0.0833/-0.0897=92.9%)，該比例遠低于公交車的165.5%和小汽車的176.9%。此外，模型還反映出停車費影響到小汽車出行，而能耗對小汽車使用無顯著影響的特點。

(4)換乘次數(shù)

按照決策內(nèi)容的不同，出行決策可分為交通方式?jīng)Q策階段和出行方案(出行時間、換乘方案等)決策階段。本文標(biāo)定結(jié)果中，全目的出行和通勤出行的軌道交通效用函數(shù)均不包含換乘次數(shù)參數(shù)，表明換乘次數(shù)在交通方式選擇階段對軌道交通的選擇無顯著影響。

3.2 彈性分析

彈性是兩個存在聯(lián)系的變量中，其中一者對另一者變動的敏感程度的無量綱度量。通常以變量變化率之比(彈性系數(shù))表示。從表4可以看出，軌道分擔(dān)率對公共交通的出行總耗時、票價的彈性明顯高于其他因素。全目的出行和通勤出行中，軌道分擔(dān)率對小汽車停車費的彈性系數(shù)僅為0.04 和0.02，這表明在本文SP 調(diào)查設(shè)定的變化幅度內(nèi)，停車收費的增加無法顯著促使機動化出行轉(zhuǎn)移至軌道交通。

表4 軌道交通分擔(dān)率的彈性Table 4 Elasticities of metro share rate

分析公交票價等7 個主要因素對軌道分擔(dān)率的影響程度，即在假定其他因素不變的情況下，測試各因素變化率對軌道分擔(dān)率的影響程度，如圖1所示。

圖1 不同影響因素變化情況下軌道交通分擔(dān)率變化Fig.1 Effects of major influence factors on metro share

從圖1可以看出：

(1)軌道分擔(dān)率隨其票價或出行總耗時變化率反方向變化，即兩者的增加或減少將引起軌道分擔(dān)率的下降或提高。當(dāng)軌道交通票價和出行時耗分別提高50%時，其全目的出行分擔(dān)率將分別變動-4.44%和-1.60%，通勤出行分擔(dān)率將分別變動-1.13 和-10.62%，如圖2所示?？梢?，軌道交通分擔(dān)率對出行總耗時的敏感性高于其票價，而通勤出行的出行時耗敏感性則更高。

圖2 軌道交通票價及出行時耗對其分擔(dān)率的影響Fig.2 Effects of metro fare and trip duration on metro share

(2)公交票價、出行總時耗對軌道分擔(dān)率均具有顯著影響，兩者與軌道分擔(dān)率同方向變化，即兩者的增加或減少將引起軌道分擔(dān)率提高或下降。如圖3所示，當(dāng)公交票價提高50%時，軌道交通全目的出行分擔(dān)率增加3.11%，通勤出行分擔(dān)率增加0.40%；當(dāng)公交出行耗時提高50%時，軌道交通分擔(dān)率增加6.80%。這反映出公交是軌道交通的主要替代交通方式，由道路擁堵等導(dǎo)致的公交出行時耗增加，將促使公交客流轉(zhuǎn)移至軌道交通。該結(jié)論與Wu等[2]、Pan等[3]、Werner等[4]的研究結(jié)論相近。

圖3 公交票價變化對公交、軌道交通分擔(dān)率的影響Fig.3 Effects of bus fare and trip duration on transit modal share

(3)軌道分擔(dān)率對小汽車停車費和出行總耗時，以及非機動車出行總耗時這3個因素的敏感性相對較弱。上述因素導(dǎo)致的出行成本增加并不能顯著促使出行者轉(zhuǎn)向軌道交通。

4 結(jié)論

本文探討了軌道交通新線開通情景下居民出行方式轉(zhuǎn)換特征。主要結(jié)論如下：

(1)公交是軌道交通最主要的競爭方式。道路交通擁堵等原因?qū)е碌墓怀鲂袝r耗增加，將促使公交客流轉(zhuǎn)移至軌道交通。特別是在中長距離出行中，軌道交通的競爭優(yōu)勢更為明顯。

(2)軌道交通分擔(dān)率對出行總耗時、票價的彈性明顯高于公交票價等因素，而軌道通勤人員具有更高的出行時間敏感性。因此，提高軌道交通出行效率是提高其分擔(dān)率的重要途徑?？赏ㄟ^提高車站可達性、換乘效率、接駁便捷性等提高軌道交通吸引力。

(3)私人小汽車的使用粘性較高。在調(diào)查設(shè)定的變化幅度內(nèi)，小汽車停車費和出行總耗時的增加，對軌道交通分擔(dān)率提升的作用有限。交通需求管理將是引導(dǎo)私人交通轉(zhuǎn)向公共交通出行的重要手段。

本文采用SP 調(diào)查數(shù)據(jù)建模分析，SP 調(diào)查具有實施過程簡單，研究周期較短的特點。但調(diào)查的形式、范圍、樣本量等直接影響到研究結(jié)論。后續(xù)研究有必要采用線上線下相結(jié)合的方式，以進一步提高調(diào)查對象的代表性。