居民出行方式選擇的非集計(jì)模型綜述

郭彬杰

(重慶交通大學(xué)交通運(yùn)輸學(xué)院 中國(guó) 重慶 400074)

居民出行方式選擇的非集計(jì)模型綜述

郭彬杰

(重慶交通大學(xué)交通運(yùn)輸學(xué)院 中國(guó) 重慶 400074)

城市居民的出行研究可為交通管理部門提供決策依據(jù)，對(duì)出行方式選擇的研究也取得了重要的成果。本文歸納了對(duì)出行方式選擇分析的主要手段，這些方法隨著時(shí)代的發(fā)展在學(xué)者們的努力下逐漸成熟，并能應(yīng)用于實(shí)際問(wèn)題的解決。同時(shí)概括地列舉了每種方法的適應(yīng)性和不足之處。

出行方式選擇；非集計(jì)模型

一、引言

居民出行交通方式選擇的研究頗具意義，決策部門往往根據(jù)居民選擇交通工具的行為制定政策，并在一定程度上決定了城市未來(lái)的交通結(jié)構(gòu)。最早的出行方式分析和預(yù)測(cè)是以集計(jì)的方式進(jìn)行的，其中以傳統(tǒng)四階段法為代表。從20世紀(jì)60年代開(kāi)始，研究者們注意到集計(jì)模型的缺點(diǎn)，逐漸開(kāi)發(fā)出了以個(gè)人為分析單位、以效用最大化為理論基礎(chǔ)的非集計(jì)模型。

集計(jì)方法以交通小區(qū)作為分析對(duì)象，籠統(tǒng)地將研究范圍內(nèi)的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)并在一起進(jìn)行處理，拋棄了單個(gè)家庭或個(gè)人所具有的不同屬性，最后預(yù)測(cè)分析結(jié)果與實(shí)際相差也較大，加之該模型需要大量的調(diào)查數(shù)據(jù)作為支撐，所以不再受到學(xué)者們的青睞。該方法主要有回歸分析、重力模型等。

二、國(guó)外研究

出行行為研究中應(yīng)用最多的就是Logit模型，Luce在1959年首次對(duì)其進(jìn)行了推導(dǎo)，隨后眾多學(xué)者對(duì)其理論基礎(chǔ)進(jìn)行了完善，但由于實(shí)際的限制，最初的Logit模型只能用于個(gè)人對(duì)兩種交通方式的選擇，且研究的關(guān)注點(diǎn)主要是出行時(shí)間和費(fèi)用的平衡分析。

1974年，McFadden首先對(duì)Logit模型及其特性進(jìn)行了詳細(xì)的分析，并完整地論述了自己的研究成果，之后逐步形成了非集計(jì)模型的理論體系，包括了NL(NestedLogit)和ML(MultinomialLogit)等模型。

70年代中期，Ben-Akiva等人利用經(jīng)濟(jì)學(xué)的消費(fèi)理論對(duì)非集計(jì)模型作了進(jìn)一步完善，并將其推向?qū)嶋H應(yīng)用。

80年代是非集計(jì)模型發(fā)展的黃金年代，DanielMefadde在Ben的啟發(fā)下將經(jīng)濟(jì)學(xué)中的隨機(jī)效用理論用于分析出行方式選擇行為，他認(rèn)為在既定的出行個(gè)體和出行方式的情況下，可以用經(jīng)濟(jì)學(xué)中的效用理論研究各個(gè)出行方式的吸引程度，這個(gè)效用是出行個(gè)體需要考慮的因素的函數(shù)，而每個(gè)人都會(huì)選擇對(duì)自己最有益的出行方式?；诖死碚?，Mefaddeen建立了MNL模型，隨后此模型得到國(guó)內(nèi)外眾多學(xué)者的認(rèn)可，并將其完善發(fā)展，取得了巨大成果。

但MNL模型在應(yīng)用中有兩個(gè)重要的缺陷：①最大缺陷在于對(duì)比的每種交通方式在邏輯上必須是同等級(jí)的，即主要方式和次要方式如果混合在一起，所得到的結(jié)果就會(huì)產(chǎn)生誤差；②MNL模型在應(yīng)用中表現(xiàn)的另一點(diǎn)限制就是計(jì)算概率僅僅與交通方式效用項(xiàng)差值存在關(guān)聯(lián)，而與效用值本身大小無(wú)關(guān)，忽視了方式之間的相對(duì)比較合理性。為了克服這兩個(gè)缺陷，DanielMefadde等提出了混合Logit模型，這個(gè)模型不僅能更清晰地表達(dá)出行者的偏好，而且適應(yīng)性大幅度提高，可以對(duì)任何一種效用模型進(jìn)行模擬。

三、國(guó)內(nèi)研究

國(guó)內(nèi)對(duì)出行方式的研究主要是對(duì)國(guó)外研究的繼承和改進(jìn)，國(guó)內(nèi)學(xué)者結(jié)合我國(guó)的實(shí)際情況，在Logit模型的基礎(chǔ)上建立了大量出行方式選擇模型。

王煒等利用隨機(jī)效用多項(xiàng)非集計(jì)模型，建立了居民出行方式選擇影響因素與選擇概率之間的關(guān)系，并說(shuō)明了模型的用法及其靈敏度分析方法。王正等基于隨機(jī)效用理論，用微觀經(jīng)濟(jì)學(xué)對(duì)出行個(gè)體的選擇行為進(jìn)行解釋，通過(guò)引入相關(guān)參數(shù)，建立了廣義的出行方式劃分模型。李林波等認(rèn)為在出行方式選擇中，個(gè)體會(huì)考慮多方面因素，包括費(fèi)用、時(shí)間、環(huán)境及可選交通工具等因素，基于此來(lái)確定自己的出行方式。王樹(shù)盛等首先對(duì)ML模型和Logit模型的差異性進(jìn)行了對(duì)比，然后對(duì)ML模型的算法進(jìn)行可論述，并提供了一個(gè)算例。最后得出ML模型更適合對(duì)出行方式選擇進(jìn)行研究。郭寒英等基于多目標(biāo)決策方案和最大效用理論，利用Logit模型分析了城市居民出行方式選擇行為，得出不同距離出行方式的出行時(shí)間差、出行方式間的相對(duì)優(yōu)越性，以及行為價(jià)值間的關(guān)系。雋志才等將方式選擇與空間進(jìn)行聯(lián)系，建立了基于NL模型的雙層聯(lián)合模型，結(jié)果表明，模型能在較細(xì)層面上預(yù)測(cè)出行者的出行方式和出行空間選擇。殷煥煥與關(guān)宏志[23]結(jié)合實(shí)際調(diào)查數(shù)據(jù)，建立了出行方式方式選擇的ML模型。結(jié)果表明，出行者在選擇出行方式時(shí)與其出行屬性、個(gè)體屬性和家庭屬性之間存在著較為穩(wěn)定的關(guān)系。殷煥煥和武平在分析調(diào)查數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，建立了BinaryLogit模型，探討了如何引導(dǎo)居民選擇公共交通出行的規(guī)律。

四、結(jié)論

傳統(tǒng)的出行方式研究大都基于非集計(jì)模型，非集計(jì)模型必須依賴一定的假設(shè)，這個(gè)假設(shè)往往認(rèn)為出行個(gè)體都是理性的，同質(zhì)的，擁有完全的出行信息，總追求效益最大化。但是隨著出行環(huán)境的不斷變化和出行方式選擇的增加，人們已經(jīng)將研究的重點(diǎn)放到在不確定條件下的出行方式選擇，而非集計(jì)模型已經(jīng)難以描述這種情況下的選擇行為。

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郭彬杰(1993.12-),男,漢,重慶市忠縣,碩士研究生在讀,重慶交通大學(xué),交通規(guī)劃與管理。