城市軌道交通出行一體化水平測(cè)度

楊柳毅 朱順應(yīng) 劉春艷 吳景安 馮俊潔

(武漢理工大學(xué)交通與物流工程學(xué)院 武漢 430063)

0 引 言

在交通一體化出現(xiàn)之前，綜合交通協(xié)調(diào)、多模式交通協(xié)調(diào)[1]等研究多涉及各種交通方式間相互協(xié)作和整體交通網(wǎng)絡(luò)性.而交通一體化以線(xiàn)網(wǎng)一體化為基礎(chǔ)、政策一體化[2]為保障、票務(wù)及支付一體化為優(yōu)勢(shì)，涉及范圍更廣，最終實(shí)現(xiàn)交通運(yùn)輸一體化.其研究重心也由最初的區(qū)域交通一體化、城鄉(xiāng)交通一體化[3]，更多聚焦至城市交通一體化.

現(xiàn)階段，大數(shù)據(jù)、云計(jì)算等技術(shù)的迅速發(fā)展，推動(dòng)了交通一體化的研究進(jìn)程，交通信息一體化成了交通運(yùn)輸一體化的必要支撐條件. “出行即服務(wù)”(mobility-as-a-service，MaaS)[4]概念的提出，為用戶(hù)提供多模式、可持續(xù)且智能的無(wú)縫出行規(guī)劃、支付、服務(wù)一體化系統(tǒng)[5]，將出行者理念由擁有交通工具轉(zhuǎn)變?yōu)閾碛薪煌ǚ?wù).交通一體化水平辨識(shí)可幫助了解一體化程度、出行者關(guān)注點(diǎn)和差距所在，是提高交通一體化水平的基礎(chǔ)和必要工作，其研究?jī)?nèi)容主要包括一體化水平測(cè)度指標(biāo)選取和測(cè)度方法兩個(gè)方面.

目前，交通一體化水平測(cè)度指標(biāo)的選取，多從宏觀(guān)角度進(jìn)行，難以反映出行微觀(guān)特性.劉志彪等[6]從宏觀(guān)角度出發(fā)，選用鐵路與公路網(wǎng)密度為指標(biāo)，間接測(cè)度了區(qū)域交通一體化的水平.Nosal等[7-8]考慮到出行者重要性，認(rèn)為網(wǎng)絡(luò)、票務(wù)、信息、站點(diǎn)等物理集成和協(xié)調(diào)，是影響公共交通一體化的主要因素，但這些宏觀(guān)指標(biāo)難以定量描述.因此，文中引入效率概念和出行鏈滿(mǎn)意度，考慮主、客觀(guān)因素影響，從微觀(guān)上對(duì)交通一體化水平進(jìn)行測(cè)度.

現(xiàn)有測(cè)度方法主要采用層次分析法(analytic hierarchy process，AHP)，但AHP對(duì)于指標(biāo)要求較高，指標(biāo)考慮不全，可能影響結(jié)果的準(zhǔn)確性；指標(biāo)選取過(guò)多，則可能不滿(mǎn)足獨(dú)立性要求，并且增加了測(cè)度成本.而且AHP權(quán)重一般由專(zhuān)家確定，具有主觀(guān)性，不是出行者的價(jià)值共識(shí).因此，為了更加直觀(guān)、簡(jiǎn)便、客觀(guān)、從乘客的角度確定一體化水平，并消除當(dāng)前評(píng)價(jià)方法中權(quán)重確定的主觀(guān)性，本文采用結(jié)構(gòu)方程模型進(jìn)行測(cè)度.結(jié)構(gòu)方程模型能考慮到一體化的多維性質(zhì)，能根據(jù)部分因素揭示整體水平，且能計(jì)算出權(quán)重，結(jié)果更具客觀(guān)性.

現(xiàn)階段城市軌道交通一體化研究主要體現(xiàn)在換乘一體化和票務(wù)一體化兩方面，如計(jì)算軌道站點(diǎn)吸引接駁范圍并在車(chē)站周?chē)A(yù)留足夠空間以提高其他方式與軌道交通間的一體化接駁效率；以移動(dòng)互聯(lián)、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算等為基礎(chǔ)，通過(guò)打造智能、便捷的票務(wù)平臺(tái)來(lái)提高軌道交通的一體化支付效率[10].隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，乘客對(duì)于出行一體化的要求也在不斷提高，需求也會(huì)因個(gè)人的社會(huì)經(jīng)濟(jì)狀況而異.因此，一體化水平測(cè)度時(shí)，乘客主觀(guān)感知是不可忽視的重要因素.

文中基于城市軌道交通乘客出行，考慮出行方式間的競(jìng)爭(zhēng)，將小汽車(chē)出行作為理想狀態(tài)，參考MaaS實(shí)踐，提出三個(gè)相對(duì)效率指標(biāo)，結(jié)合乘客主觀(guān)感知，綜合主客觀(guān)因素，從微觀(guān)角度采用結(jié)構(gòu)方程模型評(píng)價(jià)武漢軌道交通出行一體化水平，同時(shí)揭示因素間關(guān)系、乘客的一體化偏愛(ài)和改善方向.

1 模型建立

1.1 一體化水平辨識(shí)方法

采用SEM對(duì)一體化水平進(jìn)行測(cè)度，并未選擇目前大多數(shù)學(xué)者常用的AHP法.SEM可以消除測(cè)度的主觀(guān)性，弱化指標(biāo)數(shù)量對(duì)準(zhǔn)確性的影響.SEM也可確定心理感知與因素指標(biāo)，以及因素指標(biāo)的交互關(guān)系，能從單個(gè)出行鏈的微觀(guān)數(shù)據(jù)中，提煉出交通一體化水平的出行者群體共識(shí).圖1為潛變量對(duì)應(yīng)觀(guān)測(cè)變量路徑.

僅有一個(gè)潛變量SEM基本形式如下.

X=Λi·ξ+δ

(1)

式中：ξ為潛變量軌道交通一體化水平；Λi為軌道交通一體化觀(guān)測(cè)變量對(duì)潛變量的因子載荷，Λi=(λ1，λ2，…，λi，…，λn)T；X為軌道交通一體化觀(guān)測(cè)變量，X=(X1，X2，…，Xi，…，Xn)T；δ為觀(guān)測(cè)變量的誤差項(xiàng)，δ=(δ1，δ2，…，δi，…，δn)T.

在模型求解過(guò)程中，被觀(guān)測(cè)變量的協(xié)方差矩陣是一組待估計(jì)參數(shù)的函數(shù)，觀(guān)測(cè)變量誤差項(xiàng)消除了部分觀(guān)測(cè)過(guò)程中產(chǎn)生的不確定性，觀(guān)測(cè)變量之間的共變性減少了觀(guān)測(cè)變量之間的相互影響.

模型中潛變量出行一體化水平為

(2)

式中：INT為軌道出行一體化水平指數(shù)；ξ為潛變量軌道出行一體化水平；E[ξ]為軌道出行一體化水平的期望值；min[ξ]為軌道出行一體化水平的最小值；max[ξ]為軌道出行一體化水平的最大值，其對(duì)應(yīng)計(jì)算模型為

(3)

(4)

(5)

式中：Ei為軌道出行一體化水平觀(guān)測(cè)變量；λi為各個(gè)觀(guān)測(cè)變量對(duì)潛變量軌道出行一體化水平的權(quán)重；K為潛變量軌道出行一體化中顯變量總數(shù).

在實(shí)際計(jì)算中，軌道出行一體化水平，一般都采用各效率的最大值代替各觀(guān)測(cè)變量的最大值，采用效率的實(shí)際調(diào)查計(jì)算的最小值代替各顯變量的最小值.這里max{Ei}=1.

1.2 出行一體化指標(biāo)選取

MaaS模式致力于為乘客提供一種無(wú)縫的出行方式，以更方便、更快捷、更簡(jiǎn)約、更綠色的方式取代小汽車(chē)出行.MaaS實(shí)踐落地的過(guò)程中，以乘客的視角出發(fā)，發(fā)現(xiàn)行程時(shí)間、換乘時(shí)間與次數(shù)和支付次數(shù)最為乘客所看重，也體現(xiàn)了MaaS目標(biāo)出行一體化中，多模式交通一體化、換乘一體化與支付一體化等重要組成部分.考慮到交通一體化水平測(cè)度的多維性和結(jié)構(gòu)方程式特性，本文并未對(duì)指標(biāo)進(jìn)行完全覆蓋，而是提取最具代表性的三個(gè)客觀(guān)指標(biāo)與一個(gè)主觀(guān)感知綜合指標(biāo)進(jìn)行度量.

一體化的水平的最終表現(xiàn)可以間接反映在出行效率上.文中引入“效率”概念，對(duì)乘客出行一體化程度進(jìn)行間接定量測(cè)度.效率是指在產(chǎn)出不變的情況下，要素投入的最優(yōu)值(理想值)占實(shí)際值的比例.對(duì)運(yùn)輸效率的研究主要以數(shù)據(jù)包絡(luò)法(data-envelopment-analysis，DEA)為主，如三階段DEA法、DEA方法結(jié)合Tobit模型、軌道交通與常規(guī)公交換乘DEA法.文中認(rèn)為出行者完成一次出行，無(wú)論采取軌道交通方式，還是理想且個(gè)性化的小汽車(chē)方式，產(chǎn)出都是完成相同空間位移.考慮到交通方式間競(jìng)爭(zhēng)，把小汽車(chē)當(dāng)作出行一體化的理想方式，這樣測(cè)度的一體化水平就可以與理想的門(mén)到門(mén)小汽車(chē)方式進(jìn)行對(duì)比.因此，將相同起訖點(diǎn)的小汽車(chē)出行時(shí)間花費(fèi)、換乘次數(shù)、支付次數(shù)視為多模式一體化水平理想狀態(tài)，對(duì)使用軌道交通方式出行的乘客實(shí)際狀況作為實(shí)際投入，這樣多模式出行一體化水平測(cè)度就可以轉(zhuǎn)化為出行時(shí)間效率、方式間銜接效率及出行鏈支付效率3個(gè)指標(biāo)進(jìn)行間接映射度量.同時(shí)，出行的本質(zhì)是乘客實(shí)現(xiàn)從出發(fā)地到目的地物理空間上的位移，乘客都是希望以更加省時(shí)、省力、省錢(qián)的方式實(shí)現(xiàn)移動(dòng)的目的，當(dāng)乘客完成空間位移后，對(duì)出行鏈效率一體化水平有總體主觀(guān)感知，因此加入主觀(guān)指標(biāo)乘客出行鏈滿(mǎn)意度來(lái)進(jìn)一步反映出行一體化水平.

1) 出行時(shí)間效率

(6)

2) 方式間銜接效率

(7)

3) 出行鏈支付效率

(8)

4) 乘客出行鏈滿(mǎn)意度

(9)

上述四個(gè)指標(biāo)均屬于效益型屬性，指標(biāo)均經(jīng)過(guò)歸一化處理，介于0～1(不包括0)，指標(biāo)越大表明出行一體化水平越高.

2 數(shù)據(jù)收集

2.1 問(wèn)卷設(shè)計(jì)與實(shí)施

為測(cè)度軌道交通出行一體化水平，設(shè)計(jì)了武漢市地鐵(含輕軌，下同)交通乘客的出行鏈調(diào)查問(wèn)卷.問(wèn)卷設(shè)計(jì)分為三個(gè)部分，①乘客基本信息，包含性別、年齡、職業(yè)、收入、乘坐軌道交通頻率與慣用交通工具；②本次出行鏈完整信息，如本次出行的起訖點(diǎn)、行程時(shí)間、預(yù)估小汽車(chē)使用時(shí)間；本次出行換乘次數(shù)、工具與換乘時(shí)間，以及本次出行支付次數(shù)；③乘客出行鏈一體化滿(mǎn)意度，按照Likert五級(jí)量表分為五個(gè)等級(jí)，其中1=非常不滿(mǎn)意，5=非常滿(mǎn)意，1～5滿(mǎn)意程度依次升高.

調(diào)查于2019年11月19日—12月20日進(jìn)行，采取分層簡(jiǎn)單隨機(jī)抽樣，于武漢地鐵列車(chē)上，面對(duì)面對(duì)乘客進(jìn)行調(diào)查.調(diào)查覆蓋武漢地鐵交通所有線(xiàn)路及全天運(yùn)營(yíng)時(shí)間，工作日與休息日均進(jìn)行調(diào)查.根據(jù)各線(xiàn)路站點(diǎn)數(shù)量及客流人數(shù)在保證調(diào)查精度情況下，確定各線(xiàn)路問(wèn)卷數(shù)量，調(diào)查共發(fā)放問(wèn)卷4 553份，有效問(wèn)卷2 821份.出行鏈滿(mǎn)意度標(biāo)準(zhǔn)差為0.954，在95%置信度水平下，樣本的抽樣誤差為1.8%.

2.2 問(wèn)卷信效度檢驗(yàn)

為保證模型標(biāo)定的穩(wěn)定性與數(shù)據(jù)的一致性、有效性，利用SPSS19.0對(duì)問(wèn)卷的信度和效度進(jìn)行檢驗(yàn).結(jié)果表明，問(wèn)卷的克朗巴哈信度系數(shù)為0.613，根據(jù)Guieford的觀(guān)點(diǎn)，克朗巴哈信度系數(shù)α在0.6以上可接受，且刪除任一指標(biāo)后，克朗巴哈信度系數(shù)α均下降，內(nèi)部一致性較好.采用因子分析法提取的巴特利球形檢驗(yàn)，本次問(wèn)卷KMO指數(shù)為0.548，采取主成分分析法，提取兩個(gè)公因子的方差累積貢獻(xiàn)率為64.821%.采用因子分析法提取的共同度檢查問(wèn)卷效度，三個(gè)效率指標(biāo)與總體滿(mǎn)意度的共同度均大于0.4，問(wèn)卷效度高.

3 結(jié)果與分析

3.1 數(shù)據(jù)描述性結(jié)果與分析

有效問(wèn)卷的描述性統(tǒng)計(jì)統(tǒng)計(jì)結(jié)果見(jiàn)表1～2.

本次調(diào)查性別比例較均衡，調(diào)查人群以18～50歲人群為主，職業(yè)以企事業(yè)單位職員居多，收入水平大多在4 000～6 000元/月，與武漢市人均收入接近.被調(diào)查者大多每天乘坐地鐵交通2次或每周乘坐地鐵交通不超過(guò)5次，基本符合通勤乘客與非通勤乘客使用地鐵出行頻率特征.調(diào)查人群以地鐵交通慣用人群為主，單次出行多搭配其他交通工具.可見(jiàn)，抽樣樣本具有一定代表性.

由表2可知：文中選擇的三個(gè)效率指標(biāo)的平均值在0.6～0.7，說(shuō)明武漢市地鐵交通一體化水平在此三維度上表現(xiàn)良好，且武漢市地鐵交通一體化發(fā)展在各維度較均衡，但仍存在一定改進(jìn)空間.出行時(shí)間效率與方式間銜接效率的標(biāo)準(zhǔn)差均小于0.2，說(shuō)明出行換乘與出行時(shí)間穩(wěn)定性較好，乘客對(duì)于出行的體驗(yàn)基本趨于一致；出行鏈支付效率的標(biāo)準(zhǔn)差為0.252，大于其他兩個(gè)出行效率指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)差，說(shuō)明支付一體化的穩(wěn)定性，較銜接與時(shí)間效率低.

3.2 模型標(biāo)定

使用SPSS19.0與IBM SPSS Amos軟件結(jié)構(gòu)方程模型進(jìn)行標(biāo)定，結(jié)果見(jiàn)圖2.

圖2 武漢市地鐵交通出行一體化水平結(jié)構(gòu)方程式

結(jié)構(gòu)方程模型的擬合指數(shù)是判別模型與數(shù)據(jù)擬合程度的重要指標(biāo).參照Hooper和 Coughlan相關(guān)研究，采用選取近似誤差均方根(RMSEA)、擬合優(yōu)度指數(shù)(GFI)、修正的擬合優(yōu)度指數(shù)(AGFI)、標(biāo)準(zhǔn)擬合指數(shù)(NFI)、增量擬合指數(shù)(IFI)、比較適配度指數(shù)(CFI)、六項(xiàng)指標(biāo)進(jìn)行模型擬合效果評(píng)價(jià).模型評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)見(jiàn)表3，該模型擬合指標(biāo)均通過(guò)檢驗(yàn)，模型適配度良好.

表3 SEM模型的擬合指標(biāo)

結(jié)構(gòu)方程模型標(biāo)定成功后，測(cè)量模型中觀(guān)測(cè)變量的標(biāo)準(zhǔn)化路徑系數(shù)的大小，反映了觀(guān)測(cè)變量對(duì)其潛變量的相對(duì)重要性，其數(shù)值越大越能反映潛變量的性質(zhì).

由圖2可知：乘客出行鏈滿(mǎn)意度與地鐵出行一體化水平之間正相關(guān)性顯著，其關(guān)聯(lián)性可達(dá)到0.77.地鐵出行一體化與其他三個(gè)效率指標(biāo)即時(shí)間效率、銜接效率與支付效率存在正相關(guān)關(guān)系.

根據(jù)式(2)～(5)計(jì)算武漢市地鐵交通出行一體化(INT)程度指數(shù)為73.04.

4 結(jié) 論

1) 依托乘客出行鏈微觀(guān)組成形成的效率和主觀(guān)感知，利用結(jié)構(gòu)方程模型建立的軌道交通出行一體化水平測(cè)度體系，具有良好的實(shí)踐性與推廣性，可為MaaS實(shí)踐提供理論支撐，為其他交通方式一體化測(cè)度提供參考.

2) 武漢市地鐵出行一體化指數(shù)為73.04.出行一體化水平在時(shí)間效率、銜接效率與支付效率上均在0.6～0.7，在出行鏈效率方面仍存在一定的改進(jìn)空間.

3) 出行一體化水平對(duì)乘客出行鏈滿(mǎn)意度產(chǎn)生重要影響(0.77).在武漢市地鐵交通出行一體化水平方面，乘客同等重視時(shí)間效率(0.21)和銜接效率(0.21).乘客對(duì)換乘時(shí)間及方式關(guān)注高于支付，且具有一致性.

結(jié)構(gòu)方程模型里的觀(guān)測(cè)模型，可以憑借少量觀(guān)測(cè)指標(biāo)就能客觀(guān)測(cè)度具有多維屬性且高度抽象的復(fù)合變量，這種特性為交通一體化測(cè)度提供了技術(shù)條件，類(lèi)似的復(fù)合抽象變量定量分析也可采取觀(guān)測(cè)模型.文中的交通效率，能直觀(guān)反映軌道交通出行在行程時(shí)間、換乘、支付等方面與小汽車(chē)的差距.優(yōu)先降低換乘時(shí)間、減少換乘次數(shù)，可以提升軌道交通出行效率，改善軌道交通乘客出行鏈滿(mǎn)意度，增強(qiáng)軌道交通競(jìng)爭(zhēng)力.

出行一體化水平測(cè)度，若借助手機(jī)APP使用大數(shù)據(jù)替代問(wèn)卷進(jìn)行調(diào)查，可以節(jié)省人力、物力與財(cái)力，可增大樣本量，提高客觀(guān)指標(biāo)的精度，從而提高一體化水平測(cè)度精度，也可以進(jìn)行軌道交通一體化水平的時(shí)空差異分析.一體化影響維度很多，觀(guān)測(cè)的因素越多，精度也越高.模型中增加信息一體化、費(fèi)用效率等其他重要因素，有待于進(jìn)一步研究.