基于NNLL模型的大型機(jī)場(chǎng)接駁方式選擇研究

張?zhí)m芳，卞 韜，張 亮

(1.同濟(jì)大學(xué)交通運(yùn)輸工程學(xué)院，上海201804；2.中國(guó)民航機(jī)場(chǎng)建設(shè)集團(tuán)公司，北京100101)

基于NNLL模型的大型機(jī)場(chǎng)接駁方式選擇研究

張?zhí)m芳1，卞 韜1，張 亮2

(1.同濟(jì)大學(xué)交通運(yùn)輸工程學(xué)院，上海201804；2.中國(guó)民航機(jī)場(chǎng)建設(shè)集團(tuán)公司，北京100101)

基于上海浦東國(guó)際機(jī)場(chǎng)出發(fā)旅客出行調(diào)查數(shù)據(jù)，研究航空旅客機(jī)場(chǎng)接駁方式選擇的影響因素。將潛在變量分為接駁方式服務(wù)水平(包括時(shí)間、費(fèi)用等)和旅客個(gè)體屬性(包括旅客類型、出發(fā)地等)，通過(guò)相關(guān)性檢驗(yàn)等方法確定關(guān)鍵解釋變量。以嵌套Logit(NL)模型為理論基礎(chǔ)，指出機(jī)場(chǎng)不同類型旅客接駁方式選擇的差異性，并以商務(wù)旅客為例，利用模型預(yù)測(cè)各接駁方式比例。模型結(jié)果顯示：出行時(shí)間和出行費(fèi)用是影響機(jī)場(chǎng)接駁方式選擇的最重要因素；車內(nèi)時(shí)間和車外時(shí)間在兩類潛在變量中體現(xiàn)出不同的顯著性；攜帶行李數(shù)量(便捷性)和舒適性等也影響接駁方式的選擇。最后，利用北京首都國(guó)際機(jī)場(chǎng)數(shù)據(jù)對(duì)模型實(shí)用性進(jìn)行評(píng)價(jià)。

接駁方式；航空旅客；Logit模型；離散選擇；公共交通；私人交通

1 相關(guān)研究概述

機(jī)場(chǎng)是連接航空系統(tǒng)與地面交通系統(tǒng)的基礎(chǔ)性設(shè)施，機(jī)場(chǎng)接駁方式選擇預(yù)測(cè)是機(jī)場(chǎng)規(guī)劃建設(shè)、運(yùn)營(yíng)以及機(jī)場(chǎng)交通系統(tǒng)管理的基礎(chǔ)性工作。機(jī)場(chǎng)接駁方式選擇研究中非集計(jì)模型的應(yīng)用已有40年的歷史，多項(xiàng)式Logit模型(MNL)和嵌套Logit(NL)模型已經(jīng)被廣泛應(yīng)用。文獻(xiàn)[1]早在1974年運(yùn)用MNL模型對(duì)美國(guó)華盛頓機(jī)場(chǎng)進(jìn)行研究，選取私人小汽車、租賃車、出租汽車、大型巴士四種接駁方式，將出行目的、接駁時(shí)間和接駁費(fèi)用作為模型參數(shù)。接下來(lái)的10年內(nèi)又有諸多研究者針對(duì)MNL模型進(jìn)行研究，如文獻(xiàn)[2]針對(duì)美國(guó)巴爾的摩市和馬里蘭州地區(qū)的3個(gè)機(jī)場(chǎng)建立MNL模型，將接駁時(shí)間作為模型參數(shù)，指出航班頻率、機(jī)場(chǎng)可達(dá)性決定了旅客對(duì)于機(jī)場(chǎng)的選擇。文獻(xiàn)[3]考慮等候時(shí)間、步行時(shí)間、行李數(shù)量、性別、出行目的、家庭收入等因素，得出與便捷性相關(guān)的變量(如步行時(shí)間、行李數(shù)量)顯著影響旅客接駁方式選擇。文獻(xiàn)[4]考慮等候時(shí)間、航空旅行團(tuán)體大小、家庭收入等因素開(kāi)展相關(guān)研究。文獻(xiàn)[5]將旅客分為商業(yè)旅客和非商業(yè)旅客兩類，并得出接駁時(shí)間和接駁費(fèi)用是最重要的影響因素。

1988年，文獻(xiàn)[6]針對(duì)MNL模型的局限性，開(kāi)始對(duì)NL模型進(jìn)行研究。同年，文獻(xiàn)[7]首次將NL模型應(yīng)用于舊金山灣區(qū)機(jī)場(chǎng)接駁方式選擇預(yù)測(cè)中。除此之外，雙層NL模型被用于估算機(jī)場(chǎng)和接駁方式選擇的聯(lián)合概率。文獻(xiàn)[8]利用雙層NL模型將機(jī)場(chǎng)選擇與接駁方式選擇結(jié)合，針對(duì)舊金山灣區(qū)機(jī)場(chǎng)商務(wù)和非商務(wù)旅客進(jìn)行研究。文獻(xiàn)[9]選取舊金山、圣何塞、奧克蘭三大機(jī)場(chǎng)作為上層選擇肢，下層為接駁方式，得到商務(wù)旅客更加重視接駁方式時(shí)間節(jié)省效應(yīng)。上述兩項(xiàng)研究共同表明，機(jī)場(chǎng)接駁方式選擇中接駁時(shí)間相比接駁費(fèi)用更加敏感。文獻(xiàn)[10]建立了雙層NL模型，然而對(duì)于機(jī)場(chǎng)的接駁方式只有一層嵌套，模型等同于MNL模型。文獻(xiàn)[11]基于文獻(xiàn)[8-9]建立的NL模型對(duì)紐約和新澤西地區(qū)的機(jī)場(chǎng)接駁方式進(jìn)行研究，涵蓋了9個(gè)機(jī)場(chǎng)和28條國(guó)際航班，涉及19 127名旅客數(shù)據(jù)。模型參數(shù)除了選取接駁時(shí)間、接駁費(fèi)用、停車費(fèi)用，還考慮了旅客是否為當(dāng)?shù)鼐用?、性別、年齡、家庭收入、旅行團(tuán)體大小等因素。結(jié)果顯示，NL模型比MNL模型顯示出更好的適應(yīng)性，且商務(wù)旅客和非商務(wù)旅客在行為方面存在較大的差異性。

近年來(lái)，諸多學(xué)者在MNL和NL模型的基礎(chǔ)上開(kāi)展進(jìn)一步探索。文獻(xiàn)[12]針對(duì)舊金山灣區(qū)機(jī)場(chǎng)的數(shù)據(jù)，建立PCMNL模型，模型中僅考慮接駁時(shí)間這一參數(shù)，研究結(jié)果表明PCMNL模型優(yōu)于MNL模型。文獻(xiàn)[13]針對(duì)香港國(guó)際機(jī)場(chǎng)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，建立了結(jié)構(gòu)方程模型(SEM)。除了接駁成本，還將飛行時(shí)長(zhǎng)、同行人數(shù)、旅客性別、年齡、教育程度作為個(gè)體屬性考慮其中。文獻(xiàn)[14]突破性地將旅客對(duì)于服務(wù)質(zhì)量的感官認(rèn)識(shí)加入機(jī)場(chǎng)接駁方式選擇模型中，將與旅客感官認(rèn)識(shí)相關(guān)的潛在變量加入MNL模型中，建立了MIMIC模型。

已有研究基本致力于旅客選擇行為的影響因素分析，認(rèn)為接駁時(shí)間和接駁費(fèi)用是最關(guān)鍵的兩個(gè)因素，對(duì)于如何選擇旅客的收入、年齡、性別、職業(yè)、出行目的等作為模型參數(shù)尚沒(méi)有成熟的理論。而中國(guó)已有的預(yù)測(cè)模型建立多依賴于發(fā)達(dá)國(guó)家機(jī)場(chǎng)建設(shè)的經(jīng)驗(yàn)，城市綜合交通樞紐規(guī)劃設(shè)計(jì)的相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范還不完善，以大型機(jī)場(chǎng)為主體的綜合交通樞紐系統(tǒng)的交通需求預(yù)測(cè)更是處于起步狀態(tài)[15-16]。本文在前述研究的基礎(chǔ)上，分析航空旅客接駁方式選擇的影響因素，以公共交通和私人小汽車交通(以下簡(jiǎn)稱“私人交通”)為分層原則建立模型，預(yù)測(cè)各接駁方式的分擔(dān)比例。

2 研究理論基礎(chǔ)

本文以NL模型為理論基礎(chǔ)開(kāi)展研究。出行者n對(duì)選擇i的效用Ui，n決定于選擇肢的特性和出行者的個(gè)體屬性，可表示為

式中：Ui，n為出行者n(n=1,2,3，…，Q)選擇第種方式時(shí)的效用函數(shù)；SEn為出行者n的個(gè)體屬性向量；Ai，n為出行者n對(duì)應(yīng)選擇肢i的特征向量。

一般情況下，出行者n選擇第i種方式時(shí)效用函數(shù)的確定項(xiàng)可表示為個(gè)人特性和選擇肢特性的線性函數(shù)

式中：Vi，n為出行者n選擇第i種方式時(shí)效用函數(shù)的確定項(xiàng)；β(β1，β2，…，βk)為待標(biāo)定的參數(shù)向量；是特征向量，也稱為效用函數(shù)確定項(xiàng)的影響因素(通常包括時(shí)間、費(fèi)用、收入等相關(guān)因素)[17-18]。

在此基礎(chǔ)上，推導(dǎo)出兩層NL模型中，選擇上層虛擬選擇肢r(r=1，2，…，R)、下層選擇肢t(t=1，2，…，T)的概率為

式中：λ1為與下層有關(guān)的效用概率項(xiàng)方差對(duì)應(yīng)的參數(shù)；λ2為同時(shí)考慮上、下層效用概率項(xiàng)方差對(duì)應(yīng)的參數(shù)。為保證模型滿足效用最大化理論，λ1，λ2應(yīng)滿足λ2時(shí)，模型即為MNL模型)。

此外，處于上層的模型通過(guò)條件概率約束下層模型，而下層模型的總效用Logsum成為上層模型的一個(gè)變量，由選擇肢t(t=1，2，…，T)組成的下層模型的總效用

上層虛擬選擇肢r的效用可表示為

將所有接駁方式按雙層NL模型進(jìn)行分類，第一層包含兩個(gè)虛擬選擇肢：公共交通和私人交通，第二層分別嵌套具體的接駁方式。通過(guò)建立各選擇肢及虛擬選擇肢的效用函數(shù)，進(jìn)一步推算各選擇肢的選擇概率，實(shí)現(xiàn)各種接駁方式選擇的預(yù)測(cè)。通過(guò)航空旅客調(diào)查，研究航空旅客接駁方式選擇行為，以確定Logistic回歸方程中的關(guān)鍵解釋變量；同時(shí)在對(duì)航空旅客進(jìn)行分類的基礎(chǔ)上，構(gòu)建針對(duì)不同類型旅客的機(jī)場(chǎng)接駁方式選擇預(yù)測(cè)模型。

圖1 旅客居住地分布Fig.1 Distribution of passenger residence

圖2 旅客家庭小汽車保有量分布Fig.2 Distribution of passengers'vehicle ownership

圖3 市內(nèi)出行旅客出發(fā)地分布Fig.3 Distribution of departure locations of intercity travel passengers

圖4 旅客接駁方式分布Fig.4 Distribution of passenger access mode

3 機(jī)場(chǎng)旅客調(diào)查

機(jī)場(chǎng)接駁方式的劃分取決于航空旅客的分類以及離散選擇模型，兩者都通過(guò)旅客調(diào)查的方法實(shí)現(xiàn)[19]。航空旅客的分類使得不同人群在接駁方式選擇上呈現(xiàn)某些共性，這些共性又決定了旅客對(duì)于機(jī)場(chǎng)接駁方式的選擇，通過(guò)評(píng)價(jià)其偏好及需求可預(yù)測(cè)未來(lái)的選擇[20]。本文選取上海浦東國(guó)際機(jī)場(chǎng)為研究對(duì)象，于2015年11月對(duì)航空出發(fā)旅客開(kāi)展調(diào)查，調(diào)查內(nèi)容涉及旅客個(gè)體屬性(性別、年齡等)以及出行信息(出發(fā)地點(diǎn)、出行目的等)。

3.1 旅客個(gè)體屬性

調(diào)查的270個(gè)有效樣本中，男性旅客占49.7%，女性占50.3%；旅客年齡集中在20～30歲，比例為45.5%；旅客職業(yè)中企業(yè)員工比例最高，達(dá)到38.9%，其余職業(yè)分布較為平均；旅客的收入未呈現(xiàn)明顯的差別；旅客居住地、家庭小汽車保有量情況見(jiàn)圖1和圖2。可以看出，浦東國(guó)際機(jī)場(chǎng)的出發(fā)旅客多為國(guó)內(nèi)其他省市居民，比例達(dá)到82%，旅客家庭中至少擁有1輛私人小汽車的比例超過(guò)65%。

3.2 出行特征

1）出行目的。

以公務(wù)和旅游出行為目的的旅客比例較高，分別為3.0%和4.4%，其次是探親訪友，為11.4%。

旅客市內(nèi)出行和市外出行(指從外省市直接到機(jī)場(chǎng))的比例分別為65.3%和34.7%。其中，市內(nèi)出行的出發(fā)地分布情況如圖3所示，可以看出，約40%的旅客從家出發(fā)，從工作單位、酒店、學(xué)校、交通中轉(zhuǎn)站前往機(jī)場(chǎng)的旅客分布相對(duì)均勻，均為10%左右。

3）接駁方式。

旅客接駁方式分布如圖4所示，公共交通分為地鐵、出租汽車、公共汽車、機(jī)場(chǎng)大巴、專車；私人交通分為：私人小汽車送客、私人小汽車自駕?？梢钥闯?，出租汽車和地鐵比例最高，達(dá)到27.4%(專車比例達(dá)8.8%)和32.3%，其次是私人小汽車和機(jī)場(chǎng)大巴，分別達(dá)到2.1%及12.8%，公共汽車分擔(dān)比例最小，約占2.2%。

4 影響因素分析

將對(duì)旅客模式選擇行為產(chǎn)生影響的潛在因素分為兩類：接駁方式的服務(wù)水平、旅客個(gè)體屬性。

4.1 接駁方式的服務(wù)水平

1）出行時(shí)間。

航空旅客對(duì)于出行時(shí)間的敏感性較高，以出租汽車為例，通過(guò)Spearman相關(guān)性分析，得出車內(nèi)時(shí)間與選擇出租汽車的相關(guān)系數(shù)為-0.249，在0.01的置信水平上顯著相關(guān)(見(jiàn)表1)。

2）出行費(fèi)用。

如表2所示，以出租汽車為例，通過(guò)E2相關(guān)性檢驗(yàn)，以接駁方式為因變量，得出與出行費(fèi)用的相關(guān)系數(shù)為0.783，相關(guān)性較高。與其他公共交通方式相比，出租汽車價(jià)格較高，因此相關(guān)性體現(xiàn)較為明顯。此外，商務(wù)旅客的相關(guān)性系數(shù)較非商務(wù)旅客低，這是由于商務(wù)旅客大多不需要自己支付交通費(fèi)用，因此對(duì)出行費(fèi)用的敏感性較低。

有關(guān)文獻(xiàn)報(bào)道該類藥物的HPLC-MS-MS檢測(cè)方法中[14，15]，可采用毒性大的含氯有機(jī)提取溶劑、檢測(cè)限過(guò)高，試劑毒性較大等不足[15]。

3）停車費(fèi)用。

停車費(fèi)用往往對(duì)私人小汽車自駕有較大影響，由表3可知，停車費(fèi)用與私人小汽車自駕的E2相關(guān)性系數(shù)為0.577，表明兩者間相關(guān)性較高。

4）舒適性。

隨著生活水平的提高，航空旅客更加注重出行質(zhì)量，如舒適性、便捷性等，調(diào)查中以旅客的滿意度評(píng)分為指標(biāo)(-2,-1,0,1,2)，表征舒適性。由表4可知，舒適性與私人小汽車的Pearson相關(guān)系數(shù)為0.199，在0.01的置信水平上顯著相關(guān)，表明舒適性對(duì)選擇私人小汽車的影響較大。

5）便捷性。

本文用攜帶行李數(shù)量表征便捷性，其與接駁方式的交叉分析如圖5所示。隨著攜帶行李數(shù)量的逐漸增多，便捷程度較高的私人交通方式比例逐漸提高成為主要選擇，而公共交通也體現(xiàn)出便捷性差的劣勢(shì)，因此可以引入攜帶行李數(shù)量作為參數(shù)，表征便捷性。

4.2 旅客個(gè)體屬性

1）旅客類型。

表1 乘車時(shí)間與出租汽車選擇相關(guān)性分析Tab.1 Correlation analysis between travel time and taxi choice

表2 出行費(fèi)用與出租汽車選擇相關(guān)性分析Tab.2 Correlation analysis between travel cost and taxi choice

表3 停車費(fèi)用與私人小汽車自駕相關(guān)性分析Tab.3 Correlation analysis between parking costs and private car choice

表4 舒適性與私人小汽車選擇相關(guān)性分析Tab.4 Correlation analysis between comfort and private car choice

圖5 行李數(shù)量與接駁方式選擇交叉分析Fig.5 Cross analysis between baggage number and access mode choice

航空旅客按出行目的可分為商務(wù)旅客和非商務(wù)旅客兩類。對(duì)旅客類型與接駁方式進(jìn)行交叉(見(jiàn)圖6)，可以看出，商務(wù)旅客選擇出租汽車、地鐵的比例較高，其中出租汽車為36.4%，地鐵為3.3%，其次為私人小汽車占18.2%(包含送客與自駕)；非商務(wù)旅客的接駁方式選擇分布更加均勻，選擇地鐵、出租汽車、私人小汽車、機(jī)場(chǎng)大巴的比例分別為29.4%，2.6%，24.5%(包含送客與自駕)和17.7%。

此外，接駁方式與旅客類型的交叉分析顯示，地鐵有73.2%的旅客為非商務(wù)旅客，公共汽車100%為非商務(wù)旅客，機(jī)場(chǎng)大巴有81.8%為非商務(wù)旅客，可見(jiàn)，非商務(wù)旅客更傾向于選擇公共交通到達(dá)機(jī)場(chǎng)。分析其原因，商務(wù)旅客收入較高且往往不需要承擔(dān)交通費(fèi)用，對(duì)于時(shí)間的敏感性較高，其接駁方式的選擇往往受制于接駁時(shí)間[11]；而非商務(wù)旅客中包含了大部分以旅游為目的的出行者，出行方式更加隨性，對(duì)于接駁費(fèi)用的敏感性較商務(wù)旅客高得多，選擇接駁方式時(shí)往往更加注重經(jīng)濟(jì)性。

2）出發(fā)地。

圖6 旅客類型與接駁方式選擇交叉分析Fig.6 Cross analysis between passenger type and access mode choice

圖7 出發(fā)地與接駁方式選擇交叉分析Fig.7 Cross analysis between departure place and access mode choice

圖8 NL模型選擇肢Fig.8 NL model alternatives

由出發(fā)地與接駁方式交叉分析(見(jiàn)圖7)可知，從家出發(fā)的旅客選擇出租汽車、地鐵、私人小汽車的比例較高，由于調(diào)查樣本中包含部分學(xué)生，因此地鐵比例偏高(30.1%)，其次是機(jī)場(chǎng)大巴，公共汽車僅占1.4%；從酒店出發(fā)的旅客選擇出租汽車的比例最高(40.9%)，其次是私人小汽車；從工作單位出發(fā)的旅客接駁方式選擇分布相對(duì)均勻，各種方式所占比例均為20%左右?？梢钥闯?，從家出發(fā)的旅客傾向于選擇攜帶行李較為方便的私人小汽車和出租汽車。

5 模型構(gòu)建

5.1 參數(shù)選擇

如圖8所示，所有接駁方式按雙層NL模型進(jìn)行分類，將公共交通和私人交通分開(kāi)建立模型，作為第一層選擇肢，而選擇公共交通的概率和私人交通的概率與第二層選擇肢有關(guān)，但并不等于第二層各種接駁方式概率之和，處于上層的模型通過(guò)條件概率約束下層模型，而下層模型的總效用作為上層模型的一個(gè)變量[13]。

根據(jù)旅客調(diào)查的數(shù)據(jù)及結(jié)果，選取以下變量利用SPSS軟件進(jìn)行Logistic回歸分析(見(jiàn)表5)：B出租，B地鐵，B巴士，B自駕，B送客為各種接駁方式效用函數(shù)中的常數(shù)項(xiàng)，T車內(nèi)為乘車時(shí)間/min，T車外為全程步行所用時(shí)間/min，C為出行費(fèi)用(不包括停車費(fèi)用)/元，C停為所選接駁方式停車費(fèi)用/元，L為旅客所帶行李數(shù)量/件，Co為舒適性。依據(jù)回歸分析結(jié)果最終可確定各種接駁方式效用函數(shù)中的關(guān)鍵變量。

1）出租汽車。

出租汽車出行費(fèi)用最高，且與其他接駁方式間差異顯著。出租汽車乘車時(shí)間相對(duì)較短，這主要是因?yàn)槌鲂袝r(shí)間超過(guò)1 h的費(fèi)用較高，旅客選擇出租汽車的概率隨之下降；車外時(shí)間往往不影響對(duì)出租汽車的選擇，且近年來(lái)隨著打車軟件的興起，大大縮短了選擇出租汽車的等待時(shí)間和步行時(shí)間。便捷性對(duì)第一層選擇肢概率有較大影響，但公共交通方式內(nèi)部各選擇肢之間差異并不明顯，私人交通也是如此，因此便捷性并不作為出租汽車效用函數(shù)中的變量。

2）地鐵。

地鐵在準(zhǔn)時(shí)性和經(jīng)濟(jì)性方面優(yōu)勢(shì)較為明顯，因此在公共交通方式中，地鐵所占比例最高。調(diào)查結(jié)果顯示，地鐵乘車時(shí)間最長(zhǎng)，費(fèi)用僅次于公共汽車。同時(shí)，通過(guò)對(duì)各個(gè)因素與地鐵方式選擇的相關(guān)性分析發(fā)現(xiàn)，除車內(nèi)時(shí)間和費(fèi)用以外，其他因素對(duì)其影響并不顯著。因此，將車內(nèi)時(shí)間和費(fèi)用作為其效用函數(shù)的變量。

3）機(jī)場(chǎng)巴士。

公共交通方式中，機(jī)場(chǎng)巴士出行費(fèi)用較高、出行時(shí)間較短，這一點(diǎn)與出租汽車類似。車外時(shí)間往往也影響對(duì)機(jī)場(chǎng)巴士的選擇，機(jī)場(chǎng)巴士相鄰班次之間時(shí)間間隔較長(zhǎng)，且隨著乘車時(shí)間的增加，價(jià)格增加的幅度也較大，因此將車內(nèi)時(shí)間、車外時(shí)間以及費(fèi)用作為其效用函數(shù)的變量。

4）私人小汽車自駕。

私人小汽車自駕在舒適性和便捷性上優(yōu)勢(shì)較為明顯，通過(guò)對(duì)各個(gè)因素與私人小汽車自駕的相關(guān)性分析發(fā)現(xiàn)，便捷性對(duì)其影響并不顯著(顯著性水平均大于0.5)，而舒適性對(duì)其選擇影響顯著，因此將舒適性作為其解釋變量之一。隨著與機(jī)場(chǎng)的距離增大，出租汽車費(fèi)用較高，私人小汽車往往成為首選，因而車內(nèi)時(shí)間不作為變量。在費(fèi)用方面，私人小汽車并不占優(yōu)勢(shì)，其中還包含了機(jī)場(chǎng)停車費(fèi)用，因此將出行費(fèi)用、停車費(fèi)用作為其效用函數(shù)的變量。

5）私人小汽車送客。

與私人小汽車自駕類似，將舒適性作為其解釋變量之一。在費(fèi)用方面私人小汽車并不占優(yōu)勢(shì)，但調(diào)查發(fā)現(xiàn)，選擇送客方式的旅客，于自身而言往往并不考慮出行費(fèi)用及停車費(fèi)用，因此出行費(fèi)用、停車費(fèi)用不作為變量，這是與自駕方式的區(qū)別之處。此外，從家出發(fā)的旅客傾向于選擇攜帶行李較為方便的私人小汽車和出租汽車，攜帶行李較多的旅客選擇私人小汽車送客方式的可能性較高，因此將便捷性作為解釋變量之一。

5.2 效用函數(shù)方程建立

由于商務(wù)旅客和非商務(wù)旅客在接駁方式選擇上存在較大差異，因此將這兩類旅客分開(kāi)進(jìn)行建模，下面以商務(wù)旅客為例建立預(yù)測(cè)模型。根據(jù)參數(shù)選擇結(jié)果，建立各接駁方式的線性效用函數(shù)，該效用函數(shù)聯(lián)系起商務(wù)旅客接駁方式選擇及其影響因素。bi，j為對(duì)應(yīng)變量的系數(shù)，i，j為表5中對(duì)應(yīng)位置列與行的編號(hào)。

表5 模型參數(shù)回歸分析Tab.5 Regression analysis of model parameters

以上為NL第二層選擇肢的效用函數(shù)。分別對(duì)公共交通和私人交通的各潛在影響因素進(jìn)行相關(guān)性分析，得到二者效用函數(shù)的參數(shù)，據(jù)此建立第一層虛擬選擇肢的效用函數(shù)

式中：Logsum公共和Logsum私人分別為下層模型公共交通和私人交通的總效用。

最后，根據(jù)選擇肢概率與效用函數(shù)的關(guān)系式(公式(9)和(10))，求得接駁方式比例

式中：Pi為接駁方式i的分擔(dān)比例/%；Ui為接駁方式i的效用函數(shù)；U公共與U私人分別為公共交通和私人交通的效用函數(shù)。

表6 調(diào)查樣本接駁方式構(gòu)成Tab.6 Access mode share of survey sample %

表7 各接駁方式比例預(yù)測(cè)結(jié)果Tab.7 Results of access mode share forecasting

表8 模型預(yù)測(cè)精度檢驗(yàn)Tab.8 Model forecasting accuracy test %

在模型系數(shù)的綜合檢驗(yàn)中，方程整體的P值均遠(yuǎn)小于0.05，且各模型的系數(shù)對(duì)應(yīng)的Sig.值也均遠(yuǎn)小于0.05(見(jiàn)表5)，說(shuō)明各變量對(duì)因變量的影響顯著。根據(jù)模型擬合的結(jié)果可知，各接駁方式對(duì)應(yīng)的模型Coxamp;Snell R2與Nagelkerke R2基本在0.3以上，由于影響航空旅客選擇接駁方式的因素眾多，且涉及社會(huì)經(jīng)濟(jì)諸多方面，因此模型擬合優(yōu)度的確定系數(shù)是可以接受的，說(shuō)明模型的擬合效果較好。

6 模型實(shí)用性評(píng)價(jià)

利用北京首都國(guó)際機(jī)場(chǎng)的旅客調(diào)查結(jié)果對(duì)模型進(jìn)行評(píng)價(jià)。接駁方式構(gòu)成如表6所示，機(jī)場(chǎng)到達(dá)旅客選擇出租汽車的比例最高(40%)，其次為私人小汽車(37%)，機(jī)場(chǎng)大巴、軌道交通比例相對(duì)較低，均不足10%。

分別將北京首都國(guó)際機(jī)場(chǎng)旅客調(diào)查中商務(wù)旅客和非商務(wù)旅客的數(shù)據(jù)代入已構(gòu)建模型，得到各接駁方式比例預(yù)測(cè)結(jié)果(見(jiàn)表7)。將模型預(yù)測(cè)結(jié)果與實(shí)際情況進(jìn)行對(duì)比(見(jiàn)表8)，可以看出，除了私人小汽車的偏差稍大(＞5%)，其他接駁方式預(yù)測(cè)值與實(shí)際值間偏差均不超過(guò)5%，說(shuō)明模型預(yù)測(cè)精度可以接受。

7 結(jié)語(yǔ)

出行時(shí)間和出行費(fèi)用是影響機(jī)場(chǎng)接駁方式選擇的最重要因素。本文將出行時(shí)間分為車內(nèi)時(shí)間和車外時(shí)間，在公共交通和私人交通中，兩種時(shí)間體現(xiàn)出了不同的顯著性，這也表明私人交通節(jié)省了大量的等待時(shí)間和步行時(shí)間，為旅客帶來(lái)了較大的便利性。除此之外，攜帶行李數(shù)量(便捷性)和舒適性等也影響了接駁方式的選擇。

商務(wù)旅客與非商務(wù)旅客接駁方式選擇差異較大，商務(wù)旅客收入較高且往往不需要承擔(dān)交通費(fèi)用，對(duì)于時(shí)間的敏感性較高；非商務(wù)旅客中包含了大部分旅游出行的旅客，出行方式更加隨性，對(duì)于費(fèi)用的敏感性較高，往往更加注重經(jīng)濟(jì)性和舒適性。

由于被調(diào)查旅客以國(guó)內(nèi)旅客為主，因此模型的建立并未考慮國(guó)際旅客與國(guó)內(nèi)旅客的差異；同時(shí)，未考慮組合出行方式，在預(yù)測(cè)模型中僅以主要交通方式代替，這將在后續(xù)研究中深入探討。

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Access Mode Choice at Large Airport based on NL Model

Zhang Lanfang1,Bian Tao1,Zhang Liang2
(School of Transportation Engineering,Tongji University,Shanghai 201804,China;2.China Airport Construction Group Corporation,Beijing 100101,China)

Based on the survey data of passengers departing from Shanghai Pudong International Airport,this paper studies the factors influencing air passengers'access mode choice.By dividing the potential variables into the level of service of access mode(including time,cost,etc.)and attributes of individual passengers(including passenger type,departure place,and etc.),the paper selected the key explanatory variables based on coefficient of correlation analysis and other methods.Based on Nested Logit model,this paper investigates the differences between various types of passengers in choosing access mode at airports.For example,for business passengers,the model is used to forecast the access mode share.The results show that travel time and cost are the most important influential factors in deciding access mode at airport,variables of in-vehicle travel time and off-vehicle waiting time are significantly different,the number of permitted carry-on bags and comfortableness also affect access mode choice.Finally,the paper assesses the applicability of the model using the data from Beijing Capital InternationalAirport.

access mode;air passenger;logit model;discrete choice;public transit;private transportation

1672-5328（2017）02-0040-08

U491

A

10.13813/j.cn11-5141/u.2017.0206

2015-11-23

民航重大科技項(xiàng)目“北京新機(jī)場(chǎng)智能型綜合交通樞紐建設(shè)關(guān)鍵技術(shù)研究與應(yīng)用”(MHRD20130107)

張?zhí)m芳(1972—)，女，安徽臨泉人，博士，副教授，主要研究方向：道路規(guī)劃與幾何設(shè)計(jì)、道路交通安全、機(jī)場(chǎng)規(guī)劃與設(shè)計(jì)。E-mail:zlf2276@163.com