多交通方式實(shí)時(shí)信息影響下的通勤者出行行為

孫亦凡，干宏程

（上海理工大學(xué) 超網(wǎng)絡(luò)研究中心，上海 200093）

隨著我國(guó)經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展，私家車因其舒適、方便、靈活等優(yōu)點(diǎn)，成為許多人的首選通勤交通工具，這導(dǎo)致高峰時(shí)段的交通擁堵現(xiàn)象和相關(guān)負(fù)面影響更為突出，為此，政府積極采取各種措施來(lái)緩解此類問(wèn)題。在“互聯(lián)網(wǎng)+交通”時(shí)代背景下，有些城市（如上海、北京、廣州、寧波）開始注重研發(fā)多交通方式出行者信息系統(tǒng)，鼓勵(lì)駕駛員通過(guò)智能手機(jī)獲取實(shí)時(shí)交通信息，從而選擇停車換乘地鐵（subway park and ride，SP+R）。

目前，國(guó)內(nèi)外許多研究者已經(jīng)對(duì)人們的停車換乘行為展開了研究。云美萍等[1]認(rèn)為交通通暢和堵塞兩種狀態(tài)下通勤者選擇SP+R 的影響因素不同。Hess[2]采用多元logit 模型研究費(fèi)用對(duì)于通勤者選擇SP+R的影響。田麗君等[3]基于累積前景理論對(duì)通勤者的停車換乘行為進(jìn)行建模分析。向紅艷等[4]基于NL 模型將出行時(shí)間作為上層，交通出行方式作為下層，建立居民停車換乘行為的模型。雖然上述研究運(yùn)用各種行為理論解析了人們選擇SP+R 的各種影響因素，但是鮮有文獻(xiàn)研究多交通方式出行者信息下的SP+R 選擇行為。

隨著“互聯(lián)網(wǎng)+”在交通管理中的加快應(yīng)用，先進(jìn)出行者信息系統(tǒng)（ATIS）對(duì)出行行為影響的學(xué)術(shù)研究從傳統(tǒng)側(cè)重單一交通方式，拓展為對(duì)多交通方式出行信息（或稱多模式出行者信息）影響的研究[5-7]，其中，由手機(jī)APP 提供的多模式出行者信息（smartphone multi-modal travel information，SMMI）系統(tǒng)成為建立低碳可持續(xù)交通系統(tǒng)和增加城市流動(dòng)性的一種趨勢(shì)[8-10]。

Gan[11]在國(guó)際上首次研究出行者在SMMI 提供關(guān)于自駕路線和SP+R 路線的動(dòng)態(tài)信息情況下出行行為的改變。該研究針對(duì)上海浦西地區(qū)到浦東地區(qū)（跨越黃浦江）通勤的出行情境展開，SMMI 提供一條自駕路線和SP+R 路線的實(shí)時(shí)交通信息。本文拓展Gan 的研究，探索包含兩條自駕路線和一條停車換乘地鐵路線的SMMI 對(duì)出行者路徑選擇的影響。

上?，F(xiàn)行政策規(guī)定，上下班高峰時(shí)期外地牌照的車輛不能使用高架快速路，公交車之外的社會(huì)車輛不能使用公交專用車道，可見政府對(duì)小汽車的出行限制嚴(yán)格。此外，國(guó)內(nèi)外相關(guān)文獻(xiàn)[12-13]均顯示小汽車通勤者是停車換乘設(shè)施的主要用戶。因此，本文主要關(guān)注SMMI 對(duì)小汽車通勤者SP+R 選擇行為的影響，這對(duì)政府制定停車換乘政策十分重要。

1 SMMI 影響下路徑選擇行為的問(wèn)卷收集與分析

本文采用意向調(diào)查（stated preference，SP）方式收集SMMI 影響下通勤者出行路徑的選擇行為數(shù)據(jù)。根據(jù)上海SP+R 停車場(chǎng)布局的實(shí)際情況，本文假設(shè)通勤者以汶水路地鐵站停車換乘設(shè)施附近的居民小區(qū)為起點(diǎn)，以靜安寺附近的單位辦公大樓為終點(diǎn)，然后結(jié)合實(shí)地觀測(cè)和百度地圖實(shí)時(shí)交通信息推薦路線得到3 條實(shí)際可行的路線。構(gòu)造的出行情境如圖1 所示。

圖1 意向調(diào)查中的假設(shè)路線Fig.1 Travel scenario in the SP survey

1.1 問(wèn)卷設(shè)計(jì)及篩選

SP 調(diào)查的具體內(nèi)容包括：社會(huì)經(jīng)濟(jì)屬性；平日通勤出行特征；假設(shè)情景下的路徑選擇。調(diào)查中如果通勤者在家中的初始路線選擇是SP+R（路線3），那么調(diào)查結(jié)束。如果通勤者選擇路線1 或路線2，那么通勤者可以看見路線1 或路線2 對(duì)應(yīng)情景下手機(jī)APP 提供的實(shí)時(shí)信息，然后作出路徑選擇。本文根據(jù)實(shí)際情況，路線1 的行程時(shí)間設(shè)計(jì)兩種水平：48 min，60 min；路線2 的行程時(shí)間設(shè)計(jì)兩種水平：45 min，58 min；路線3 的行程時(shí)間設(shè)計(jì)3 種水平：45 min，37 min，29 min；路線3 的車廂擁擠程度設(shè)計(jì)3 種水平：特別擁擠，一般擁擠，不擁擠；然后利用正交設(shè)計(jì)得到9 種假設(shè)情景。SMMI 系統(tǒng)提供的實(shí)時(shí)交通信息如圖2 所示。

圖2 意向調(diào)查中的出行情境和SMMIFig.2 Travel scenario and SMMI message in the SP survey

本次調(diào)查一共回收142 份有效問(wèn)卷，其中家庭擁有上海牌照私家車的79 份。這79 份中只有1 份問(wèn)卷的初始選擇路徑為SP+R，故本文處理的問(wèn)卷為78 份，共有702（78*9）條路線選擇的觀測(cè)數(shù)據(jù)用于后續(xù)數(shù)據(jù)分析和建模。

1.2 SP+R 現(xiàn)狀分析

SP+R 現(xiàn)狀調(diào)查結(jié)果顯示，只有12.87%的人沒(méi)有聽說(shuō)過(guò)SP+R，55.13%的人聽過(guò)并使用過(guò)SP+R。這表明SP+R 經(jīng)過(guò)幾年的宣傳推廣已經(jīng)有了一定的效果，并且通勤者在某些情況下需要使用SP+R這種出行方式。但是，結(jié)果也顯示74.4%的通勤者使用SP+R 的頻率為0～1 天/周，11.5%的通勤者使用SP+R 的頻率為4～5 天/周。這表明SP+R并沒(méi)有成為通勤者常用的上班方式，政府仍然需要采取措施增加通勤者使用SP+R 的頻率，使通勤者習(xí)慣使用SP+R 上班。

1.3 車廂擁擠程度的分析

通過(guò)對(duì)有效問(wèn)卷整理分析，得出車廂的擁擠程度與通勤者選擇路徑的交叉分析結(jié)果，見圖3?？梢钥闯觯寒?dāng)車廂不擁擠時(shí)，有41%的人選擇SP+R；當(dāng)車廂一般擁擠時(shí)，有28%的人選擇SP+R；當(dāng)車廂特別擁擠時(shí)，有20%的人選擇SP+R。這說(shuō)明隨著車廂擁擠程度的提高，通勤者選擇SP+R 的比例下降，SMMI 系統(tǒng)提供的車廂舒適程度信息是影響通 勤者選擇SP+R 的重要因素。

圖3 車廂擁擠程度與選擇路線的交叉統(tǒng)計(jì)Fig.3 Cross statistics of the crowdedness status of subway andthe routing selection

1.4 出行路徑時(shí)間分析

表1 顯示3 條路線不同行程時(shí)間水平下，3 條路線的選擇比例。表中可以很明顯地看出，隨著路線行程時(shí)間變長(zhǎng)，相應(yīng)的路徑選擇比例明顯降低。這表明SMMI 系統(tǒng)顯示的時(shí)間信息是影響通勤者選擇SP+R 的重要因素。

表1 不同行程時(shí)間下選擇路線的統(tǒng)計(jì)Tab.1 Statistics of routing selection at different travel time

2 路徑選擇行為的離散選擇模型分析

離散選擇模型被廣泛應(yīng)用于交通出行行為研究。Ben-Akiva 等[14]和McFadden[15]認(rèn) 為 先 利 用 離散選擇模型研究出行行為，再利用集計(jì)方法預(yù)測(cè)比傳統(tǒng)交通社區(qū)層面的集計(jì)方法預(yù)測(cè)具有顯著的優(yōu)勢(shì)。本研究中每個(gè)通勤者具有相同的選項(xiàng)集Cn={路線1，路線2，路線3}，因此采用多元logit 模型進(jìn)行建模分析。

在多元logit 模型中，每個(gè)通勤者的效用函數(shù)相同，并且通勤者總是理性地選擇效用最大的選項(xiàng)。3 條路線的效用函數(shù)表達(dá)式為

式中：Uni為通勤者n 選擇路線i（i=1，2，3）的效用函數(shù)；Vni是影響通勤者n 選擇路線i 的可觀測(cè)變量組成的線性函數(shù)，稱為系統(tǒng)效用；εni是服從Gumbel 分布的隨機(jī)值，稱為隨機(jī)效用，代表不可測(cè)量的效用。

綜上可得通勤者n 選擇路線i 的概率為

a.模型的估計(jì)結(jié)果。

本文采用SAS9.4 進(jìn)行建模，通過(guò)對(duì)影響變量類型的設(shè)定和數(shù)值的轉(zhuǎn)化，以及不同模型之間的對(duì)比，最終進(jìn)入模型的變量有時(shí)間、車廂擁擠度、駕齡、私家車擁有數(shù)量、開車頻率、獲取信息的頻率、SP+R 的使用經(jīng)歷、以往上班的路線。模型的具體結(jié)果見表2，表中B 為模型估計(jì)的系數(shù)，sig 為估計(jì)系數(shù)的顯著性。車廂不擁擠、一般擁擠的對(duì)照組是車廂特別擁擠；私家車擁有數(shù)量超過(guò)1 輛的對(duì)照組是擁有1 輛私家車；開車頻率4～7 天/周 的 對(duì) 照 組 是0～3 天/周；獲 取 信 息 頻 率4～7 天/周的對(duì)照組是0～3 天/周；沒(méi)聽說(shuō)過(guò)SP+R、聽說(shuō)過(guò)但沒(méi)使用過(guò)SP+R 的對(duì)照組是使用過(guò)SP+R；上班路線習(xí)慣走地面普通道路的對(duì)照組是上班路線習(xí)慣走高架快速路。

表2 模型的參數(shù)估計(jì)Tab.2 Related parameters estimation in the logit model

b.模型的結(jié)果分析。

由表2 可得以下的結(jié)論。

（a）常數(shù)項(xiàng)。在正常情況下受訪者對(duì)于3 條路線的偏好。結(jié)果表示出勤者對(duì)于3 條路線從小到大的偏好依次為以地面為主的路線、SP+R、以高架為主的路線。這說(shuō)明雖然出勤者對(duì)于自駕的偏好較高，但是對(duì)于SP+R 也有較高的接受能力，可以通過(guò)一定的政策調(diào)控提高出勤者對(duì)于SP+R 的接受能力。

（b）時(shí)間。該模型中設(shè)定時(shí)間為共同變量，即3 條路線的時(shí)間邊際效用是一樣的。系數(shù)為負(fù)，說(shuō)明通勤者偏向于選擇時(shí)間較短的路線，這與現(xiàn)實(shí)情況中通勤者相符。

（c）車廂擁擠程度是路線3 的特有變量。不擁擠啞變量和一般擁擠啞變量的系數(shù)在0.05 水平上顯著，系數(shù)為正，且不擁擠的系數(shù)大于一般擁擠的系數(shù)（1.433 5>0.706 2），這說(shuō)明車廂越不擁擠，人們選擇SP+R 的概率越大。

（d）駕齡。路線1 的駕齡系數(shù)為0.485 3，并且在0.05 的水平上顯著異于零，說(shuō)明相較于SP+R，駕齡越大的人越偏向于選擇路線1。路線2 的駕齡系數(shù)為?0.213 5，這說(shuō)明相較于路線2，駕齡大的人更愿意選擇SP+R。一般而言，駕齡越大的人，駕駛經(jīng)驗(yàn)越豐富，對(duì)于自駕上班的偏好越強(qiáng)。但是，有經(jīng)驗(yàn)的駕駛員一般都清楚在上海的上班期間以地面為主的自駕路線很容易因?yàn)榉N種原因造成堵車，這導(dǎo)致通勤者不能按時(shí)到達(dá)目的地。而SP+R 由于定點(diǎn)發(fā)車定點(diǎn)到站的特點(diǎn)，使通勤者能更準(zhǔn)確地預(yù)估行程，按時(shí)到達(dá)目的地。綜上，駕齡越大的通勤者越偏好于路線1，然后是SP+R，最后是路線2。

（e）擁有的私加車數(shù)量。以擁有一輛私家車為參考對(duì)象，其中路線1 的擁有私家車數(shù)量變量在統(tǒng)計(jì)學(xué)意義上不顯著，這表明在本模型中通勤者擁有私家車的數(shù)量對(duì)于路線1 和SP+R 的相對(duì)效用沒(méi)有顯著的影響。路線2 的系數(shù)在0.01 的水平下顯著并且為正，表明擁有私家車的數(shù)量超過(guò)1 輛的通勤者偏向于自駕。

（f）開車頻率。路線1 和路線2 的系數(shù)在0.001 的水平下顯著且都為正，說(shuō)明駕車頻率較為頻繁的通勤者更愿意選擇自駕出行。

（g）獲取信息的頻率。路線1 的系數(shù)不顯著，說(shuō)明在本模型中獲取信息的頻率并未對(duì)路線1 和SP+R 的相對(duì)效用產(chǎn)生顯著影響。路線2 的系數(shù)顯著并且為負(fù)，說(shuō)明獲取信息頻率高的通勤者更偏向于SP+R。

（h）使用SP+R 的經(jīng)歷。以使用過(guò)SP+R 的人為參考對(duì)象，在路線1 和路線2 的效用函數(shù)中，沒(méi)有使用過(guò)SP+R 的啞變量系數(shù)都為正（2.081 2>1.674 1），說(shuō)明沒(méi)使用過(guò)SP+R 的人選擇偏好從大到小依次為路線2、路線3（SP+R）、路線1。路線1 中聽說(shuō)過(guò)但沒(méi)使用過(guò)的啞變量系數(shù)不顯著，路線2 的系數(shù)顯著，說(shuō)明該變量對(duì)于路線1 與SP+R的相對(duì)效用并未產(chǎn)生顯著影響，他們更愿意選擇路線2。此外，因?yàn)?.081 2>0.931 2，說(shuō)明聽說(shuō)過(guò)但沒(méi)使用SP+R 的人相較于沒(méi)聽說(shuō)過(guò)SP+R 的人更愿意選擇SP+R。

（k）上班路線習(xí)慣走地面普通道路。以上班路線習(xí)慣走高架快速道路為參考對(duì)象，在路線1 和路線2 的效用函數(shù)中系數(shù)都為正，說(shuō)明習(xí)慣走地面普通道路的通勤者對(duì)于自駕的依賴性更強(qiáng)，不容易改變?cè)镜鸟{駛習(xí)慣。

從上述分析中可以發(fā)現(xiàn)，部分影響變量并未對(duì)選項(xiàng)的相對(duì)效用產(chǎn)生顯著影響，所以為了提高模型的擬合度和預(yù)測(cè)的精度，將模型中顯著性大于0.2 的影響因素刪除，重新建模。最終模型的McFadden LRI 值為0.327，在0.2～0.4 之間，修正的Estrella 為0.552 3，認(rèn)為模型的擬合效果良好。最終模型的系統(tǒng)效用函數(shù)為

式中，V1，V2，V3分別為路線1、路線2、路線3 的系統(tǒng)效用。

根據(jù)上述分析和調(diào)查結(jié)果，提出以下相關(guān)政策建議，以便于有關(guān)部門進(jìn)行更科學(xué)地交通規(guī)劃和管理以及SMMI 系統(tǒng)設(shè)計(jì)。

a.政府通過(guò)宣傳擴(kuò)大SP+R 使用人數(shù)的比例。本研究顯示政府有足夠的空間提高SP+R 市場(chǎng)份額。政府可以利用各種宣傳渠道例如電視、互聯(lián)網(wǎng)和廣播等提高人們對(duì)低碳/綠色交通的意識(shí)，鼓勵(lì)人們嘗試SP+R。此外，政府也可以邀請(qǐng)通勤者免費(fèi)試用SP+R 或給予使用SP+R 的通勤者獎(jiǎng)勵(lì)，以使得通勤者在看見SMMI 系統(tǒng)提供的出行信息時(shí)，能夠選取SP+R。

b.地鐵運(yùn)營(yíng)部門改善了地鐵服務(wù)水平。從上述分析中可以看出，車廂擁擠程度是影響通勤者選擇SP+R 的關(guān)鍵因素。因此政府采取措施提高地鐵車廂的舒適度是非常有價(jià)值的。政府為了提高SP+R 的市場(chǎng)份額，可采取的有效措施是在上下班高峰時(shí)期增加地鐵的發(fā)車班次，從而使通勤者的等待時(shí)間變短，車廂也變得更為舒適。

c.實(shí)時(shí)交通信息系統(tǒng)的設(shè)計(jì)。分析表明手機(jī)提供的時(shí)間、車廂舒適度等實(shí)時(shí)信息對(duì)于通勤者出行有著很大的影響。當(dāng)通勤者通過(guò)手機(jī)查看到自駕較為擁堵、車廂舒適度較高時(shí)，出行路徑由自駕轉(zhuǎn)換成SP+R 的概率就會(huì)變高。因此，政府可以與有關(guān)企業(yè)合作開發(fā)相應(yīng)的實(shí)時(shí)信息系統(tǒng)。信息系統(tǒng)的內(nèi)容應(yīng)該包括地鐵車廂舒適度、各可行路線的行駛時(shí)間兩方面的內(nèi)容。

3 結(jié)束語(yǔ)

研究了SMMI 系統(tǒng)提供兩條現(xiàn)實(shí)中的自駕路線和一條SP+R 路線的情景下，上海通勤者的路徑選擇行為。研究表明SMMI 系統(tǒng)提供的實(shí)時(shí)交通信息可以顯著影響通勤者對(duì)于路徑的選擇行為。此外社會(huì)經(jīng)濟(jì)屬性中駕齡、私家車擁有數(shù)量和出行特征屬性中開車頻率、獲取信息的頻率、SP+R 的使用經(jīng)歷、以往上班的路線等因素均影響通勤者對(duì)于路徑的選擇。最后建議政府通過(guò)宣傳，改善地鐵服務(wù)水平，開發(fā)合理的實(shí)時(shí)交通信息系統(tǒng)，以增加SP+R 的市場(chǎng)份額。