貨運(yùn)方式“公轉(zhuǎn)鐵”的慣性效應(yīng)研究

0 引言

加快貨物運(yùn)輸“公轉(zhuǎn)鐵”、優(yōu)化貨運(yùn)結(jié)構(gòu)是實(shí)現(xiàn)“碳達(dá)峰、碳中和”的重要工作內(nèi)容之一。近年來，各級政府部門持續(xù)出臺相關(guān)政策以推進(jìn)貨運(yùn)“公轉(zhuǎn)鐵”，2019年9月中共中央、國務(wù)院印發(fā)《交通強(qiáng)國建設(shè)綱要》，將“推進(jìn)大宗貨物及中長距離貨物運(yùn)輸向鐵路和水運(yùn)有序轉(zhuǎn)移”列為重點(diǎn)任務(wù)。在此背景下，貨運(yùn)“公轉(zhuǎn)鐵”取得明顯成效，尤其是在大宗物資、港口集疏運(yùn)市場方面。但是，在“白貨”運(yùn)輸市場方面，“公轉(zhuǎn)鐵”工作尚未取得預(yù)期效果。重要原因之一在于鐵路貨運(yùn)產(chǎn)品難以滿足“白貨”運(yùn)輸?shù)姆?wù)質(zhì)量要求。因此，提供具有競爭力的鐵路運(yùn)輸服務(wù)產(chǎn)品是促進(jìn)“公轉(zhuǎn)鐵”的核心，這需要鐵路運(yùn)輸企業(yè)準(zhǔn)確掌握托運(yùn)人方式選擇行為特點(diǎn)。

目前，國內(nèi)外關(guān)于托運(yùn)人貨運(yùn)方式選擇行為的研究已有一定基礎(chǔ)，Tao等[1]提出影響托運(yùn)人方式選擇行為的因素包括運(yùn)輸服務(wù)屬性因素和非運(yùn)輸服務(wù)屬性因素。既有研究多關(guān)注運(yùn)輸服務(wù)屬性因素(如費(fèi)用、時(shí)間、可靠性等)的影響[2]，近年來，非運(yùn)輸服務(wù)屬性因素的影響逐漸受到研究者重視[3-4]。非運(yùn)輸服務(wù)屬性因素包括貨物屬性(如貨物價(jià)值、貨物品類等)[5]，托運(yùn)屬性(如托運(yùn)批量、運(yùn)距等)和托運(yùn)人屬性(如托運(yùn)人類型、選擇慣性)[6]。相比于貨物屬性和托運(yùn)屬性，托運(yùn)人屬性對方式選擇行為影響的研究較少，尤其缺乏托運(yùn)人選擇慣性的影響分析。

“慣性”源于物理學(xué)，是指物體保持靜止或勻速直線運(yùn)動狀態(tài)的性質(zhì)。在交通行為研究中，選擇慣性被定義為出行者(或托運(yùn)人)堅(jiān)持過去選擇的某種出行(或運(yùn)輸)方式的特性[7]。在客運(yùn)領(lǐng)域[8-9]，實(shí)證研究結(jié)果表明選擇慣性對出行方式選擇具有顯著影響，即存在選擇慣性效應(yīng)，忽略慣性效應(yīng)將導(dǎo)致模型預(yù)測結(jié)果偏差。而在貨運(yùn)領(lǐng)域，既有研究則忽視了貨運(yùn)方式選擇中的慣性效應(yīng)。其次，既有貨運(yùn)方式選擇研究大多采用意向偏好(Stated Preference，SP)數(shù)據(jù)進(jìn)行參數(shù)估計(jì)[10]。SP數(shù)據(jù)具有易獲取的優(yōu)點(diǎn)，但其基于情景假設(shè)，數(shù)據(jù)誤差較大。行為偏好(Revealed Preference，RP)數(shù)據(jù)源于實(shí)際選擇行為，可靠性較高，但由于涉及運(yùn)價(jià)等敏感信息導(dǎo)致難以采集。融合RP數(shù)據(jù)、SP數(shù)據(jù)進(jìn)行模型參數(shù)估計(jì)，可以綜合RP數(shù)據(jù)真實(shí)可靠和SP數(shù)據(jù)易獲取的優(yōu)點(diǎn)，在豐富樣本量的同時(shí)，能更加準(zhǔn)確地反映托運(yùn)人的選擇行為。

研究以滬寧鐵路(上?！暇┪?沿線城市的“白貨”運(yùn)輸為例，構(gòu)建基于RP與SP數(shù)據(jù)融合的巢式Logit(Nested Logit，NL)模型，以實(shí)現(xiàn)托運(yùn)人貨運(yùn)方式選擇行為特征的精準(zhǔn)解析。重點(diǎn)研究貨運(yùn)方式“公轉(zhuǎn)鐵”中的慣性效應(yīng)，探索慣性對“公轉(zhuǎn)鐵”的影響機(jī)理，為政府部門制定“公轉(zhuǎn)鐵”政策、鐵路運(yùn)輸企業(yè)優(yōu)化貨運(yùn)服務(wù)水平提供支撐。

1 托運(yùn)人行為意向數(shù)據(jù)調(diào)查

研究選取我國經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)、“白貨”運(yùn)輸需求大的滬寧鐵路沿線上海、蘇州、無錫、常州、鎮(zhèn)江、南京6個(gè)城市開展托運(yùn)人RP與SP調(diào)查。在RP調(diào)查中，獲取托運(yùn)人基本信息(包括企業(yè)名稱、公司類型等)，最近一次托運(yùn)貨物信息(包括貨物品類、質(zhì)量、體積、價(jià)值等)和當(dāng)前選擇的貨運(yùn)方式及其運(yùn)輸服務(wù)水平(包括費(fèi)用、時(shí)間、時(shí)間波動)?；讷@取的RP數(shù)據(jù)，采用正交設(shè)計(jì)，借助電腦等調(diào)查終端，生成自適應(yīng)的若干(4 ～ 8組)SP假設(shè)情景(即假設(shè)情景中公鐵運(yùn)輸費(fèi)用、時(shí)間、時(shí)間波動基于所填寫的實(shí)際情況合理變化，托運(yùn)貨物信息與實(shí)際情況相同)，以保證SP調(diào)查的合理性和易操作性。為保證問卷完成率和數(shù)據(jù)獲取有效性，調(diào)查獲得中國鐵路上海局集團(tuán)有限公司上海貨運(yùn)中心和各地方公路貨運(yùn)場站的支持。最終，共101家受訪企業(yè)完成調(diào)查，獲取有效RP數(shù)據(jù)502條、SP數(shù)據(jù)3 312條，涉及貨物品類主要包括日用百貨、食品、汽車配件及機(jī)械設(shè)備等。樣本數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析如表1所示。

表1 樣本數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析Tab.1 Statistical analysis of sample data

2 考慮慣性效應(yīng)的貨運(yùn)方式選擇模型構(gòu)建

2.1 模型理論

采用基于隨機(jī)效用最大化理論的離散選擇模型研究托運(yùn)人貨運(yùn)方式選擇行為，該模型假設(shè)托運(yùn)人始終選擇其主觀感知效用最大的貨運(yùn)方式，即托運(yùn)人n選擇備選貨運(yùn)方式i的條件如下。

式中：Uin，Ujn分別為備選貨運(yùn)方式i，j對托運(yùn)人n的效用；An為備選貨運(yùn)方式集合。

在融合RP與SP數(shù)據(jù)并考慮慣性效應(yīng)的前提下，Uin可以表示如下。

式中：UiRnP，UiSnP分別為RP，SP數(shù)據(jù)集下，托運(yùn)人n選擇貨運(yùn)方式i的效用；VinRP，VinSP分別為RP，SP數(shù)據(jù)集下，效用的固定項(xiàng)；εiRnP，εiSnP分別為RP，SP數(shù)據(jù)集下，效用的隨機(jī)項(xiàng)，其中隨機(jī)項(xiàng)εiRnP和εiSnP服從均值為0，標(biāo)準(zhǔn)差分別為σ2RP和σ2SP的Gumbel分布；φ(IiSnP)為慣性效應(yīng)，一般表示為選擇慣性變量參數(shù)βIRP和選擇慣性度量IiSnP的乘積；λRP，λSP分別為RP和SP數(shù)據(jù)集的測度參數(shù)。

為實(shí)現(xiàn)2個(gè)數(shù)據(jù)集的方差一致達(dá)到RP與SP數(shù)據(jù)融合效果，Morikawa等[11]提出基于測度參數(shù)的融合估計(jì)方法，即令λRPεiRnP=λSPεiSnP，通常假設(shè)λRP= 1對模型進(jìn)行歸一化處理，從而進(jìn)行λSP的參數(shù)估計(jì)，λSP越大表明模型未觀測方差越小[12]。

借鑒Hensher等[13]提出的虛擬NL模型，進(jìn)行RP與SP融合建模?；跀?shù)據(jù)類型和備選貨運(yùn)方式，可以得到2種分層結(jié)構(gòu)。分層結(jié)構(gòu)如圖1所示。依據(jù)參數(shù)估計(jì)結(jié)果得知，圖1a分層結(jié)構(gòu)的測度參數(shù)不顯著，表明該分層結(jié)構(gòu)不合理。因此，以圖1b分層結(jié)構(gòu)建立NL模型。

圖1 分層結(jié)構(gòu)Fig.1 Two different layered structures

2.2 變量選取

選取包括運(yùn)輸服務(wù)屬性、貨物屬性、托運(yùn)屬性和托運(yùn)人屬性在內(nèi)的多類型變量，分析托運(yùn)人貨運(yùn)方式選擇行為。變量選取及定義如表2所示。

表2 變量選取及定義Tab.2 Variable definitions and symbols

在選擇慣性變量選取方面，既有交通行為研究中主要包括3種類型選擇慣性變量[7]。

第1類為0-1變量，當(dāng)SP情景的選擇結(jié)果與現(xiàn)實(shí)情況的選擇結(jié)果相同為1，否則為0[14]。第2類變量將選擇慣性定義為現(xiàn)實(shí)情況下(由RP數(shù)據(jù)體現(xiàn))，選擇的貨運(yùn)方式i的固定項(xiàng)效用值與未選擇貨運(yùn)方式j(luò)的固定項(xiàng)效用值的差[12]。第3類變量則直接將選擇慣性定義為現(xiàn)實(shí)情況下選擇的貨運(yùn)方式i的固定項(xiàng)效用值[8]。Gao等[9]從數(shù)據(jù)要求、前提假設(shè)、估計(jì)性能及預(yù)測性能等方面，比較上述3種變量定義的適用性，得到采用0-1變量效果較好的結(jié)果。研究借鑒該結(jié)論，采用0-1變量分析貨運(yùn)方式“公轉(zhuǎn)鐵”的慣性效應(yīng)。

2.3 模型構(gòu)建

為揭示“公轉(zhuǎn)鐵”的慣性效應(yīng)，首先分析在選擇慣性影響下，公路托運(yùn)人(即當(dāng)前選擇公路的托運(yùn)人)在選擇貨運(yùn)方式時(shí)，對備選方式的偏好傾向。基于此，根據(jù)表2所列的變量，構(gòu)建包含慣性效應(yīng)項(xiàng)的線性加和效用函數(shù)，定義為NL1模型，NL1模型如下。

式中：，分別為公路、鐵路在RP數(shù)據(jù)集下的固定項(xiàng)效用；，分別為公路、鐵路在SP數(shù)據(jù)集下的固定項(xiàng)效用；，分別為公路運(yùn)輸在RP和SP數(shù)據(jù)集下效用函數(shù)的待估常數(shù)項(xiàng)；βt，βc，βv，βh，βd1，βd2，βf和βI分別為時(shí)間、費(fèi)用、時(shí)間波動、貨物密度、運(yùn)距、公司類型及選擇慣性變量的待估參數(shù)；，分別為RP數(shù)據(jù)中公路、鐵路的運(yùn)輸時(shí)間；，分別為RP數(shù)據(jù)中公路、鐵路的運(yùn)輸費(fèi)用；，分別為RP數(shù)據(jù)中公路、鐵路的時(shí)間波動；，分別為SP數(shù)據(jù)中公路、鐵路的運(yùn)輸時(shí)間；，分別為SP數(shù)據(jù)中公路、鐵路的運(yùn)輸費(fèi)用；，分別為SP數(shù)據(jù)中公路、鐵路的時(shí)間波動；I為選擇慣性變量，在NL1模型中，選擇慣性變量I的待估計(jì)參數(shù)βI如果顯著，說明慣性效應(yīng)存在，且如果βI為正，則表現(xiàn)為“公轉(zhuǎn)鐵”慣性阻力；如果為負(fù)，則表現(xiàn)為“公轉(zhuǎn)鐵”慣性動力。

慣性效應(yīng)的產(chǎn)生是由于托運(yùn)人基于之前的選擇行為習(xí)慣導(dǎo)致在面臨同樣的決策時(shí)，對各種備選貨運(yùn)方式的服務(wù)屬性變量水平產(chǎn)生感知偏差。因此，為進(jìn)一步解析慣性效應(yīng)的作用機(jī)理，構(gòu)建包含選擇慣性變量與服務(wù)屬性變量交互項(xiàng)的效用函數(shù)，定義為NL2模型。NL2模型首先考慮選擇慣性變量與所有服務(wù)屬性變量(包括時(shí)間、費(fèi)用、時(shí)間波動)的交互效應(yīng)，依據(jù)交互項(xiàng)參數(shù)估計(jì)結(jié)果的顯著性，逐一刪除不顯著的交互項(xiàng)，得到最終的NL2模型如下。

式中：βcI1，βtI2，βcI2，βvI2均為交互作用項(xiàng)的待估參數(shù)；Iroad，Irail分別公路、鐵路托運(yùn)人的選擇慣性變量。

3 考慮慣性效應(yīng)的貨運(yùn)方式選擇模型的參數(shù)估計(jì)結(jié)果分析

3.1 估計(jì)結(jié)果

基于RP與SP融合的估計(jì)方法，得到NL1和NL2模型的參數(shù)估計(jì)結(jié)果。模型參數(shù)估計(jì)結(jié)果如表3所示。由表3可知，2個(gè)模型除常數(shù)項(xiàng)外，其他變量的參數(shù)估計(jì)均顯著，修正后的McFadden系數(shù)分別為0.19和0.22，由此可得模型擬合效果較好[7]。2個(gè)模型的測度參數(shù)均顯著大于1，說明模型分層結(jié)構(gòu)合理。

表3 模型參數(shù)估計(jì)結(jié)果Tab.3 Estimated results of model parameters

3.2 NL1模型結(jié)果分析

NL1模型從整體上分析貨運(yùn)方式“公轉(zhuǎn)鐵”中的慣性效應(yīng)。根據(jù)模型參數(shù)結(jié)果，選擇慣性變量參數(shù)βI顯著為正，表明公路托運(yùn)人堅(jiān)持選擇公路的傾向顯著高于鐵路托運(yùn)人堅(jiān)持選擇鐵路的傾向，這與目前公路運(yùn)輸市場的信息更加透明、合約簽訂更改等更加便捷、運(yùn)價(jià)機(jī)制更加靈活穩(wěn)定等因素有關(guān)。其次，慣性效應(yīng)的估計(jì)值為0.872 4，相當(dāng)于運(yùn)輸時(shí)間(或費(fèi)用)邊際效用的39倍，說明貨運(yùn)方式“公轉(zhuǎn)鐵”的慣性阻力較大，忽視慣性效應(yīng)將導(dǎo)致行為解析偏差、需求預(yù)測失準(zhǔn)。

從其他非服務(wù)屬性變量來看，βh顯著為負(fù)，表明不同貨物類別在選擇貨運(yùn)方式時(shí)具有顯著差異，相比輕泡貨物，重貨更傾向于選擇鐵路運(yùn)輸。βd1顯著為正、βd2顯著為負(fù)，表明空間距離小于500 km的運(yùn)輸更傾向選擇公路，大于500 km則更傾向于選擇鐵路。βf顯著為負(fù)，表明貨代比貨主更偏好選擇鐵路。

3.3 NL2模型結(jié)果分析

NL2模型考慮選擇慣性變量與服務(wù)屬性變量的交互效應(yīng)以解析選擇慣性變量的影響機(jī)理。對公路而言，選擇慣性變量與費(fèi)用的交互項(xiàng)參數(shù)顯著為正(0.022 5)，表明由于選擇慣性，公路運(yùn)輸費(fèi)用對公路托運(yùn)人選擇的影響減小。對鐵路而言，選擇慣性變量與費(fèi)用、時(shí)間的交互項(xiàng)參數(shù)分別為0.024 9和-0.023 9，表明由于選擇慣性，鐵運(yùn)輸費(fèi)用對托運(yùn)人選擇的影響減小，而“門到門”運(yùn)輸時(shí)間對托運(yùn)人選擇的影響加大。當(dāng)前，鐵路運(yùn)輸費(fèi)用通常低于公路，但“門到門”運(yùn)輸時(shí)間顯著大于公路。在選擇慣性的影響下，托運(yùn)人低估公路的費(fèi)用水平、而高估鐵路“門到門”運(yùn)輸時(shí)間，是導(dǎo)致“公轉(zhuǎn)鐵”慣性阻力較大的重要原因。

4 考慮慣性效應(yīng)的貨運(yùn)方式選擇模型參數(shù)估計(jì)結(jié)果的彈性分析

基于NL2模型的參數(shù)估計(jì)結(jié)果，采用彈性分析，確定影響鐵路分擔(dān)率的關(guān)鍵因素。目前，“公轉(zhuǎn)鐵”引導(dǎo)措施主要包括：一是提升鐵路貨運(yùn)服務(wù)水平；二是增加公路貨物運(yùn)輸費(fèi)用，如“治超”、調(diào)整高速公路收費(fèi)等。為比較2類措施的實(shí)施效果，分別采用直接彈性分析和交叉彈性分析。彈性計(jì)算公式如下。

式中：E，CE分別為直接彈性和交叉彈性；Pi為貨運(yùn)方式i的分擔(dān)率；xi和xj分別為貨運(yùn)方式i和j的影響因素。

運(yùn)輸服務(wù)屬性彈性分析結(jié)果如圖2所示。從圖2a直接彈性來看，鐵路分擔(dān)率的費(fèi)用彈性絕對值最高，其次為時(shí)間彈性，時(shí)間波動彈性最低。其中，費(fèi)用彈性和時(shí)間彈性的絕對值均大于1，表明鐵路分擔(dān)率對這2個(gè)因素富有彈性。因此，從提升鐵路貨運(yùn)服務(wù)水平的角度，降低鐵路“門到門”運(yùn)輸費(fèi)用、優(yōu)化運(yùn)輸組織以縮短鐵路“門到門”全程運(yùn)輸時(shí)間是促進(jìn)“公轉(zhuǎn)鐵”的關(guān)鍵內(nèi)容。

從圖2b交叉彈性來看，鐵路分擔(dān)率對公路費(fèi)用的交叉彈性3.26小于鐵路分擔(dān)率的費(fèi)用直接彈性絕對值3.56，說明降低鐵路運(yùn)輸費(fèi)用所提升的鐵路分擔(dān)率高于增加同比例公路費(fèi)用所提升的鐵路分擔(dān)率。但是，鐵路分擔(dān)率對公路費(fèi)用的交叉彈性大于1，表明鐵路分擔(dān)率對公路費(fèi)用變化較敏感。因此，實(shí)施“治超”、高速收費(fèi)調(diào)整等以提高公路貨物運(yùn)輸費(fèi)用的同時(shí)，進(jìn)一步降低鐵路“門到門”運(yùn)輸費(fèi)用，能夠更加有效促進(jìn)“公轉(zhuǎn)鐵”。

圖2 運(yùn)輸服務(wù)屬性彈性分析結(jié)果Fig.2 Elastic analysis results of transportation service attributes

5 結(jié)束語

研究托運(yùn)人貨運(yùn)方式選擇行為特征，有助于針對性引導(dǎo)貨運(yùn)方式“公轉(zhuǎn)鐵”。以滬寧鐵路沿線城市為例，基于托運(yùn)人行為數(shù)據(jù)調(diào)查，聚焦托運(yùn)人貨運(yùn)方式選擇過程中的慣性效應(yīng)解析，為政府部門制定“公轉(zhuǎn)鐵”政策、鐵路運(yùn)輸企業(yè)優(yōu)化貨運(yùn)服務(wù)水平提供理論支撐。主要研究結(jié)論包括：公路托運(yùn)人堅(jiān)持選擇公路的傾向顯著高于鐵路托運(yùn)人堅(jiān)持選擇鐵路的傾向；在選擇慣性的影響下，公路托運(yùn)人低估公路的費(fèi)用水平、而高估鐵路“門到門”的運(yùn)輸時(shí)間，是導(dǎo)致“公轉(zhuǎn)鐵”慣性阻力較大的重要原因；在鐵路當(dāng)前服務(wù)水平下，降低鐵路“門到門”運(yùn)輸費(fèi)用是提升鐵路分擔(dān)率的相對有效途徑。后續(xù)研究中將進(jìn)一步探討多元化運(yùn)輸需求的慣性效應(yīng)異質(zhì)性，為差異化鐵路貨運(yùn)產(chǎn)品設(shè)計(jì)奠定基礎(chǔ)。