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    基于前景理論的機動車路內(nèi)停車行為研究*

    2019-01-21 11:45:44李瑞敏劉志勇
    交通信息與安全 2018年6期
    關(guān)鍵詞:停車費前景公交

    王 灝 李瑞敏 劉志勇

    (1.清華大學交通研究所 北京 100084;2.南寧市公安局交通警察支隊 南寧 530022)

    0 引 言

    隨著我國城市機動化水平的不斷發(fā)展,城市停車問題日漸突出,目前我國的絕大多數(shù)城市都存在著明顯的停車設(shè)施缺口。在此背景下,在不影響正常交通流通行的前提下,眾多城市在有條件的道路上施劃路內(nèi)停車泊位以緩解部分地區(qū)的停車困境。在現(xiàn)階段,一方面嚴格的停車供給和需求管理能在一定程度上緩解交通擁堵已經(jīng)取得了共識[1-3],另一方面路內(nèi)停車管理的效果如何在很大程度上取決于路內(nèi)停車收費的價格[1,4-5]。

    通過調(diào)整路內(nèi)停車收費的價格來影響城市機動車出行行為進而緩解交通擁堵等主題一直是眾多城市在持續(xù)探索的工作,也是眾多停車研究中研究人員所關(guān)注的主題之一。在以往的研究中,人們對停車-出行方式選擇模型的研究主要是對駕駛?cè)爽F(xiàn)狀認知條件下的出行概率選擇的研究[6-7],通過針對一次出行所做的調(diào)查數(shù)據(jù)建立模型,繪制出行方式轉(zhuǎn)移曲線。例如,鄒亮等[8]通過對深圳市居民出行特點的分析,構(gòu)建停車-公交出行方式選擇模型;秦煥美等[9]通過收集北京市居民停車方式出行調(diào)查數(shù)據(jù),繪制了基于停車費率變化的不同收入群體的出行方式轉(zhuǎn)移曲線。

    近年來,前景理論開始在交通研究中得到應(yīng)用。前景理論引進了參考點的概念,利用價值函數(shù)對人們作出選擇的收益和損失進行劃分[10]。魯光泉等[11]將出行者時間價值引入前景理論,探究異質(zhì)性條件下個體出行路徑選擇行為的特征。馮川等[12]則側(cè)重考慮擁擠程度對路徑選擇行為的影響,進一步運用前景理論解析了路徑選擇的過程。張薇等[13]則基于前景理論討論時間、費用、舒適性等指標對于出租車合乘的影響。Senbil等利用前景理論[14],對日本的京都-大阪-神戶大都會區(qū)通勤交通出行時間和到達時間的價值函數(shù)進行了計算,得出了基于前景理論的通勤交通出行時間選擇價值函數(shù)模型。Chin[15]分析了擁擠收費政策對于出行意愿的影響,并且基于前景理論,提出了擁擠收費定價不僅要考慮剛性需求,也要考慮旅行時間延長造成的經(jīng)濟損失。Liu等[16]則基于累積前景理論,將人們的心理因素引入擁擠收費模型,探究價格調(diào)整對于出行行為的影響。在停車研究方面,王志利[17]利用前景理論對深圳地區(qū)機動車駕駛?cè)诉x擇路外停車場的行為進行了分析建模,建立了路外停車場的停車選擇行為。謝秉磊等[18]基于前景理論,構(gòu)建出停車選擇模型,考慮了駕駛?cè)说挠邢蘩硇?,彌補了期望效用理論的缺陷。但總體來看,目前將前景理論分析引入停車行為的研究尚不多見。同時,目前整合實際停車數(shù)據(jù)和調(diào)查問卷數(shù)據(jù)的研究非常少見。

    筆者基于對南寧市出行者對路內(nèi)停車收費調(diào)整政策的態(tài)度及意愿等方面的問卷調(diào)查及實際檢測的停車相關(guān)數(shù)據(jù),將前景理論引入停車-出行方式模型中,將樣本對停車時長、支付費用的價值計算作為變量,以是否選擇公交出行的可能性為研究對象,將其加入出行方式轉(zhuǎn)移模型中進行計算,得到改進的停車出行方式轉(zhuǎn)換模型。

    1 調(diào)查的基本情況和描述性分析

    2014年12月1日南寧市進行了路內(nèi)停車價格的調(diào)整,調(diào)整后一類區(qū)域的收費為10元/h(原來為6元/h),二類區(qū)域的收費為每小時8元/h(原來為5元/h)。為了解路內(nèi)停車收費對駕駛?cè)顺鲂行袨榈挠绊懀?015年4月對南寧市機動車路內(nèi)停車駕駛?cè)诉M行問卷調(diào)查,調(diào)查分為2015年4月18—28日和5月4—10日2個時段,調(diào)查樣本量為1 830個樣本,其中男性為1 213個,約占2/3;從調(diào)查的區(qū)域分布看,一類區(qū)域有1 202個樣本占65.7%,二類區(qū)域有628個樣本,占34.3%。

    在此主要分析筆者研究所用的停車時長與停車費用的調(diào)查分析。在停車費用調(diào)整后,停車時長預(yù)期分布及停車費用預(yù)期分布分別見圖 1、圖 2。

    圖1 停車費用調(diào)整后樣本停車時長預(yù)期分布Fig.1 Expected parking time distribution of samples after parking fee adjustment

    圖2 停車費用調(diào)整后樣本支付停車費用的預(yù)期分布Fig.2 Expected parking fee distribution of samples after parking fee adjustment

    圖1顯示,有35%的樣本停車時長預(yù)期在15 min以內(nèi),停車時長預(yù)期在30 min以內(nèi)的樣本占到61%。由圖 2可見,被調(diào)查人支付停車費用的預(yù)期集中在“6元以內(nèi)”和“9~12元”之間。從調(diào)查結(jié)果來看,路內(nèi)停車的使用者還是以短時停車為主。

    在停車費用調(diào)整后,調(diào)查樣本停車步行到達目的地的時間預(yù)期的分布情況見圖 3。由圖 3可見,超過一半的被調(diào)查者停車后步行到達目的地的時間預(yù)期集中在2 min以內(nèi),其樣本比例占到50.6%。

    圖3 停車費用調(diào)整后停車步行到達目的地時間的預(yù)期分布Fig.3 Expected walking time from parking space to the destination after parking fee adjustment

    2 基于前景理論的參考點選擇和價值函數(shù)計算

    筆者將停車的時間長度和支付的停車費用作為樣本的收益-損失的判斷參數(shù),將樣本下一次出行選擇的交通方式作為價值判斷的結(jié)果,構(gòu)建價值函數(shù)。本文通過將被調(diào)查者實際停車的時間、費用數(shù)據(jù)(來自停車信息管理系統(tǒng))和調(diào)查問卷的數(shù)據(jù)進行整合,可以獲得樣本對本次停車的停車時間長度預(yù)期(T0)和實際的停車時間長度(T1),以及預(yù)期的支付費用(F0)和實際支付的停車費用(F1)。從而可以計算預(yù)期停車時長與實際停車時長之間的差值(TΔ)以及預(yù)期支付停車費用和實際支付停車費用之間的差值(FΔ)。如式(1)和式(2)所示。

    TΔ=T1-T0

    (1)

    FΔ=F1-F0

    (2)

    筆者應(yīng)用Kahneman和Tversky提出的一組價值函數(shù)[14](見式(3))。

    (3)

    式中:x為相對于參考點的差值;λ為尺度參數(shù);α,β分別為在受益或損失區(qū)間的參數(shù)。

    由此得到式(4)

    (4)

    為便于計算,將價值函數(shù)的表達形式統(tǒng)一變換為式(5)

    (5)

    式中:g為收益;l為損失。

    對停車時間和支付的停車費用的收益和損失部分的累積百分比進行分析,如圖4和圖5所示。從累積曲線的分布來看,收益部分的累積曲線為凹形,損失部分的累積曲線為凸形,滿足價值函數(shù)的性質(zhì),可以利用價值函數(shù)進行計算。

    圖4 基于停車時長的價值判斷收益和損失的時間差累積曲線Fig.4 Gain and loss time difference accumulationcurve based on parking time value

    圖5 基于支付停車費用的價值判斷收益和損失的支付停車費用差累積曲線Fig.5 Gain and loss parking fee difference accumulationcurve based on parking fee value

    由停車時間和支付的停車費用,可以得到樣本中基于時間和費用參考點(7.64 min和1.12元)劃分的收益部分樣本(N=458)和損失部分(N=291)的價值函數(shù)參數(shù)估計結(jié)果,如表1所示。

    通過代入式(3)分別得到樣本對停車時間的價值曲線估計,如圖6所示。得到樣本對支付停車費用的價值估計曲線,如圖7所示。

    表1 價值函數(shù)參數(shù)估計

    圖6 基于停車時間的價值曲線估計Fig.6 Value curve estimation based on parking time

    圖7 基于支付停車費用的價值曲線估計Fig.7 Value curve estimation based on parking fee

    圖6中,參考點左側(cè)的曲線表示在停車時間價值的收益區(qū)間人們對其停車時長價值的判斷變化情況,即隨著實際停車時間越接近樣本停車時長的預(yù)期,其停車時間價值的收益越??;在參考點右側(cè)的曲線,表示停車時間價值的損失變化情況,即實際停車時間越長于預(yù)期的停車時間,其停車時間價值的損失越大。

    同理,在圖7中,在參考點左側(cè),表示支付的停車費用價值的收益情況,實際支付的停車費用越接近停車費用的預(yù)期,其停車費用的價值收益越小;在參考點右側(cè),表示支付停車費用價值的損失情況,即實際支付的停車費用越多于停車費用的預(yù)期,其停車費用價值的損失越大。

    從總體上判斷,機動車駕駛?cè)藢ν\嚂r長和支付停車費用的價值判斷符合前景理論價值函數(shù)的曲線要求。

    3 公交出行可能性模型

    提高停車收費的一個目標是希望能夠改變部分出行者的出行方式,例如,放棄自駕車出行轉(zhuǎn)而使用公共交通出行,因此,筆者引入前景理論來研究停車收費對路內(nèi)停車出行者公交出行選擇可能性的影響。

    針對下一次出行選擇的交通方式中,基于給定的公交出行交通方式,由樣本對公交出行方式的選擇可能性進行判斷,分為“選擇”“可能選擇”以及“不選擇”3種,因此,對于給定的下一次出行的交通方式,駕駛?cè)烁鶕?jù)自己的價值選擇判斷選擇不同交通方式的可能性。

    結(jié)合前文對前景理論的研究成果,將調(diào)查對象對停車時長和支付的停車費用的價值計算的結(jié)果作為影響因素的協(xié)變量應(yīng)用于公交出行可能性的多項logit(multi-nominal logit model,MNL)模型,對樣本下一次出行選擇公交出行與否的可能性進行分析,將是否選擇公交車出行作為因變量,函數(shù)設(shè)定參數(shù)如表2和表3所示。

    擬合計算各參數(shù)的系數(shù),結(jié)果如表4所示。

    表2 公交出行可能性模型因子變量信息表

    表3 連續(xù)型變量信息表

    上述影響交通方式選擇的因素中,將sig≤0.05的因素作為顯著性的影響因素在此進行分析。從看出,問卷發(fā)放的區(qū)域和到表4可以公交車站的步行距離是顯著性影響因素,但是考慮到價值計算的結(jié)果是此次建模的重點內(nèi)容,并且支付的停車費用的價值的顯著水平(0.075)僅是略高于0.05,因此將其一并作為顯著影響因素進行分析。

    1)問卷發(fā)放的區(qū)域類別,在此次調(diào)查中,近似于出行目的地所在區(qū)域?!俺鲂心康牡厮趨^(qū)域”的參數(shù)為正值,說明出行目的地為二類區(qū)域的,會增加選擇公交出行的概率,并且其發(fā)生比是選擇出行目的地為一類區(qū)域的3.07倍。從不同區(qū)域的停車目的的分布看,一類區(qū)域以工作和休閑為主;以回家為目的的駕駛?cè)酥饕植荚诙悈^(qū)域,并且除了工作、休閑、回家這三大目的以外的其他目的也主要集中在二類區(qū)域。說明在一類區(qū)域以工作和休閑為主要目的的情況下,駕駛?cè)藭档瓦x擇公交出行的概率。

    表4 模型參數(shù)估計

    2)“到公交車站的步行距離”的參數(shù)為負值,根據(jù)調(diào)查問卷的設(shè)計,說明隨著步行到公交車站的距離延長,會降低選擇公交出行的概率。公交站的步行距離小于100 m的,選擇公交出行的概率的發(fā)生比是到站距離在100~200 m之間的8.66倍。

    3)“停車支付的停車費用的價值”的參數(shù)計算結(jié)果為正值??紤]到價值計算函數(shù)為區(qū)分收益區(qū)間和損失區(qū)間的分段函數(shù),并且在收益區(qū)間或損失區(qū)間,其都是增函數(shù)(見圖8),因此可以認為,在收益區(qū)間,隨著收益的減少選擇公交出行的概率會增加,并且收益增加1個單位,發(fā)生比降低27%;在損失區(qū)間,隨著損失的增加,選擇公交出行的概率也會增加,并且損失增加一個單位,選擇公交出行概率的發(fā)生比會增加3.7倍。前景理論的應(yīng)用可以看出,在收益區(qū)間,隨著收益的增加選擇公交出行概率減少的速度小于損失區(qū)間損失增加而選擇公交出行概率增加的速度,即在收益區(qū)間人們會降低選擇公交車的概率,在損失區(qū)間人們會增加選擇公交車的概率,該結(jié)果也給如何調(diào)整路內(nèi)停車收費帶來了一定的啟示,相對低收費給出行者的收益影響來看,提高路內(nèi)停車的收費可以較為顯著的促使出行者更多的選擇公交出行。該結(jié)果對于通過提高停車收費來進行出行需求管理有一定的支撐。

    圖8 收益區(qū)間和損失區(qū)間停車費用的價值影響Fig.8 Parking fee value influence in gain range and loss range

    4 結(jié)束語

    筆者基于南寧市的路內(nèi)停車實測數(shù)據(jù)及調(diào)查數(shù)據(jù),引入前景理論的概念研究了路內(nèi)停車收費調(diào)整的政策對出行者出行行為的影響,以選擇公共交通出行為例建立前景理論出行選擇模型,并定量分析了價格的調(diào)整對公眾選擇公交出行的影響。結(jié)果表明路內(nèi)停車收費價格的調(diào)整對于出行者是否選擇公共交通出行有明顯的影響。本文的研究發(fā)現(xiàn)和結(jié)論對于城市停車管理者在制定和調(diào)整停車管理政策時有良好的參考意義。

    路內(nèi)停車收費政策的調(diào)整將對出行者的眾多方面產(chǎn)生影響,例如停車地點的變化、停車時長的變化等,受制于調(diào)查內(nèi)容的限制,本文沒有全面分析路內(nèi)停車收費對出行者出行行為的影響,今后的研究中可以考慮結(jié)合實際工作增加調(diào)查的內(nèi)容,以深入探究路內(nèi)停車收費政策對出行者出行行為的影響。

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