基于Logit模型的公路運輸旅客高鐵出行意向分析

張俊青 蘇倩 王俊偉

[摘要]為研究公路運輸市場旅客高鐵出行意愿，并對旅客高鐵出行意愿影響因素進行分析，選取西安城南客運站的旅客作為調(diào)查對象，采用問卷調(diào)查的方式從旅客個人屬性、出行屬性兩方面對旅客選擇西城高鐵西漢段的意愿進行調(diào)查?；趩柧碚{(diào)查數(shù)據(jù)，構(gòu)建二元Logit模型，對旅客乘坐高鐵意愿及影響因素進行分析。結(jié)果表明，旅行時間長短、車輛準(zhǔn)點率、車內(nèi)硬件設(shè)施舒適程度對旅客選擇高鐵出行有正向影響;而旅客年齡、發(fā)車時間間隔長短和車站工作人員的服務(wù)態(tài)度對旅客選擇高鐵出行有負(fù)向影響。根據(jù)研究結(jié)果，對高鐵大發(fā)展背景下公路客運市場未來的發(fā)展及轉(zhuǎn)型提出建議。

[關(guān)鍵詞]高速鐵路;公路運輸;二元Logit;影響因素

[DOI]1013939/jcnkizgsc202007056

1引言

公路客運以其自身的密集性和“門到門”的運輸特性在我國綜合運輸體系中占有重要地位。近年來，由于旅客運輸結(jié)構(gòu)的調(diào)整帶來了客運市場新的變化，在高鐵大發(fā)展背景下，公路客運客流量急劇下降，公路和鐵路之間的客流分擔(dān)率有了較大變化，高速鐵路與公路客運市場之間的競爭態(tài)勢也發(fā)生了變化。

旅客出行行為影響因素的研究多為構(gòu)建出行行為模型，探討影響因素的顯著性，進而拓展到對客運市場運輸方式客流分擔(dān)率的影響。田爾布等利用Logit模型建立高鐵、公路的客流分擔(dān)率模型，結(jié)果表明，高鐵的快捷、舒適、安全、費用低等，使其對公路客運市場產(chǎn)生巨大沖擊;[1]何霖等構(gòu)建了公鐵競爭的Logit模型，判定高鐵對公路客運的影響系數(shù)，最后分析了武廣高鐵對廣東省內(nèi)城市影響程度;[2]李曉偉等選擇二元Logit模型，研究高鐵競爭下對高速客運旅客選擇的影響，以此為依據(jù)提出高速公路客運的運營管理策略。[3]

在高速鐵路大發(fā)展的背景下，公路客運市場應(yīng)如何調(diào)整發(fā)展戰(zhàn)略?；诖?，以西成鐵路西安至漢中的公路運輸旅客乘坐高鐵意愿的調(diào)查數(shù)據(jù)為依據(jù)，利用二元Logit模型研究高鐵開通后公路運輸旅客乘坐高鐵意愿的影響因素，探索提高公路客運市場出行比例的策略，為提高公路客運市場分擔(dān)率和服務(wù)質(zhì)量提供參考。

2數(shù)據(jù)來源及模型構(gòu)建

21調(diào)查實施

調(diào)查實施時間為2018年10月13日至16日，選擇去往漢中市內(nèi)和周邊縣的旅客作為調(diào)查對象進行問卷調(diào)查。調(diào)查共發(fā)放400份問卷，有效問卷353份，男性181位，女性162位，調(diào)查樣本中男女性別比為1∶11，性別比例較為均衡;調(diào)查對象年齡主要在40歲以下，40歲以上的調(diào)查對象僅占21%;被調(diào)查者中，傾向于高鐵開通后乘坐高鐵的旅客所占比例高達8952%。

22模型構(gòu)建

多元線性回歸模型不適用于因變量是分類變量的情況，此時就需要依賴離散選擇模型。離散選擇模型分為Logit模型和Probit模型，兩者模型的區(qū)別在于所使用的分布函數(shù)不同，文章選擇Logit模型進行分析[4]?；陔S機效用最大化理論，在外出時，旅客會根據(jù)自身因素及出行方式的特點，選取對自身效用最大的方式。旅客i選擇第j個選擇肢的效用為：Uij=Vij+εij。

其中Vij為可觀測效用，εij為不可觀測因素。根據(jù)效用最大化理論，旅客i選擇方案j的概率Pij表示為：

Pij=ProbUij>Uin，j≠n，n∈Cj=Prob（εin<εij+Vij-Vin） （1）

23變量的定義

以西安至漢中公路運輸旅客對乘坐高鐵意向為因變量Y，高鐵出行Y=1、班車出行Y=0。共計10個解釋變量，具體定義如下：

（1）性別X1：男：0，女：1。

（2）年齡X2：20歲以下：0，21～40歲：1，41～60歲：2，60歲以上：3。

（3）旅途時間長短X3、到城南站方便程度X4、到達漢中后當(dāng)?shù)亟煌ǚ奖愠潭萖5、途中車內(nèi)環(huán)境的舒適程度X6、發(fā)車時間間隔X7、車輛準(zhǔn)點率X8、車內(nèi)硬件設(shè)施的舒適程度X9、車站工作人員服務(wù)態(tài)度X10：很不重要：0，不重要：1，一般：2，重要：3，非常重要：5。

24模型標(biāo)定

變量選定之后，就可以進行模型的參數(shù)估計。一般采用最大似然估計法對Logit模型進行估計，由Stata軟件輸出模型參數(shù)估計值。得到的回歸結(jié)果如下：

（1）性別X1：系數(shù)046，P>Z：042。

（2）年齡X2：系數(shù)-092，P>Z：007。

（3）旅途時間長短X3：系數(shù)090，P>Z：001。

（4）到城南站方便程度X4：系數(shù)-050，P>Z：024。

（5）到達漢中后當(dāng)?shù)亟煌ǚ奖愠潭萖5：系數(shù)047，P>Z：024。

（6）途中車內(nèi)環(huán)境的舒適程度X6：系數(shù)040，P>Z：036。

（7）發(fā)車時間間隔X7：系數(shù)-113，P>Z：001。

（8）車輛準(zhǔn)點率X8：系數(shù)-075，P>Z：008。

（9）車內(nèi)硬件設(shè)施的舒適程度X9：系數(shù)086，P>Z：010。

（10）車站工作人員服務(wù)態(tài)度X10：系數(shù)098，P>Z：009。

回歸結(jié)果表明，在10%顯著性水平下，有6項變量。在5%顯著水平下，有2項變量。

25顯著性影響變量分析

（1）年齡X2?；貧w系數(shù)為負(fù)，表明相同情況下，年齡較大旅客更愿意選擇班車出行。年齡小的旅客對高鐵的選擇和接納能力高于長者。

（2）旅途時間長短重要程度X3?；貧w系數(shù)為正，表明旅客認(rèn)為旅途時間長短對其越重要，越愿意選擇高鐵出行。

（3）發(fā)車時間間隔重要程度X7?；貧w系數(shù)為負(fù)，表明發(fā)車時間間隔對于旅客出行方式選擇越重要，旅客越愿意選擇班車出行。

（4）所坐車輛準(zhǔn)點到達程度X8?；貧w系數(shù)為正，表明車輛的準(zhǔn)點到達程度越重要，旅客越愿意選擇高鐵出行。

（5）車內(nèi)硬件設(shè)施的舒適程度X9?；貧w系數(shù)為正，表明車內(nèi)硬件設(shè)施（如座位、電視等）的舒適程度越重要，旅客越愿意選擇高鐵出行。

（6）車站工作人員服務(wù)態(tài)度重要程度X10?；貧w系數(shù)為負(fù)，表明車站工作人員服務(wù)態(tài)度對于旅客越重要，旅客越愿意選擇班車出行。

3結(jié)論與建議

文章以西成高鐵西安至漢中段公路運輸旅客為例，結(jié)合問卷調(diào)查研究了公路旅客高鐵出行意愿及其影響因素，使用二元Logit模型對變量進行標(biāo)定，得出旅行時間長短、車輛準(zhǔn)點率、車內(nèi)硬件設(shè)施舒適程度、旅客年齡、發(fā)車時間間隔長短和車站工作人員服務(wù)態(tài)度有顯著影響，并根據(jù)回歸系數(shù)正負(fù)，進一步判斷了影響因素對旅客選擇高鐵出行的正負(fù)影響效應(yīng)?；诖?，文章提出減少高鐵對公路客運市場沖擊、促進公路客運市場可持續(xù)發(fā)展的有效建議：①使用最具經(jīng)濟價值的客車降低能耗、提高運輸效率、提升車內(nèi)設(shè)施舒適度、降低班車發(fā)車間隔，減少旅客等待時間;②提升客運站設(shè)施、服務(wù)質(zhì)量、信息化管理程度，提升旅客對客運站的滿意度;③發(fā)揮公路客運“門到門”、短途接駁的優(yōu)勢，與高鐵形成互補關(guān)系，加強公路客運自身優(yōu)勢。

參考文獻：

[1]田爾布，王逢朝，孫振華，等高速鐵路對公路客流轉(zhuǎn)移影響[J].大連交通大學(xué)學(xué)報，2013，34（3）：49-52

[2]何霖，鄒普尚基于公鐵競爭模型的高鐵對公路客運影響評價[J].綜合運輸，2016，38（11）：14-17，24

[3]李曉偉，王煒高鐵競爭下高速公路客運選擇行為與發(fā)展策略[J].鐵道科學(xué)與工程學(xué)報，2018，15（3）：574-580

[4]麻蘊澤，劉濤基于二元Logit的農(nóng)戶太陽能選擇行為影響因素模型構(gòu)建[J].中國市場，2018（6）：277-278