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摘要：为了研究轨道交通与其他交通方式的接驳现状，本文以宁波轨道交通1号线为研究对象，调查轨道交通出行者出行行为特征并获得相应数据，借助SPSS软件对调查数据进行相关性分析，得到影响轨道交通与其他交通接驳的因素。在logtic 模型的基础上，构建轨道交通接驳选择预测模型，根据理论模型预测宁波市轨道交通出行者出行决策，研究结果为轨道交通管理部门合理引导乘客出行以及提高轨道交通分担率提供理论参考。
关键词：轨道交通；接驳方式；预测模型
引言
軌道交通具有运输量大、速度快、安全可靠、准时、稳定性高、占地面积少、环保节能、舒适性高等多方面的优势，已成为解决日趋严重的城市交通问题的最佳选择。“十三五”期间城市轨道交通的建设与发展仍是国家关注的核心问题，交通运输部发布《交通基础设施重大工程建设三年行动计划》通知，该通知称“十三五”时期，将大力推进城市轨道交通项目建设实施。而城市轨道交通与其他交通的衔接程度成为衡量轨道交通是否能够充分发挥其职能的主要参考依据。
所以很多专家、学者十分关注轨道交通与其他公共交通的接驳状况，并做出很多相关研究。徐园[1]在2007年针对轨道交通公交接驳的公交站点进行了研究，并给出了公交站点选址的建议。王文红等[2]建立了Nested-Logit模型，借助此模型分析轨道交通接驳的特点，研究发现轨道交通接驳受到接驳时间和接驳费用的影响。2010年，秦观明[3]考虑中心商务区具有较强的客流吸引特征，建立以中心商务区站点接驳方式的选择模型，为轨道交通接驳的发展提供新的思路。2012年，吕楠[4]从交通设施规划方面分析了城市公交与轨道交通的接驳方式。此后，很多学者[5-7]，采用不同方法对轨道交通与公共自行车的接驳特征进行了研究。近年来，程爽等[8]研究了轨道交通接驳的规划，并以深圳轨道交通9号线为例进行实证分析。也有学者们[9-10]通过优化公家车的路线给出了轨道交通与常规公共交通衔接的对策。梁潇等[11]针对大学生出行者出行选择接驳轨道交通的特征进行研究，以上海松江大学城大学生为例进行案例分析并给出相关建议。李辉等[12]以非机动车与轨道交通的接驳为研究对象建立了接驳距离模型，并给出相应的距离计算方法。
综上所述，学者们对轨道交通接驳的研究很多，研究方法也在不断更新，为本文研究提供良好的理论支撑。然而，以上研究也有不足之处，如：大多数研究仅仅考虑轨道交通与某一类交通之间的接驳，很少同时考虑轨道交通与其他各种交通方式的接驳研究。也有一些研究仅仅是问卷调查得出的结论，研究结果缺乏定量分析。
因此，本文考虑出行者的家庭收入、接驳距离、接驳时间、接驳费用等因素研究轨道交通与公交车、自行车、私家车、出租车、等多种交通方式的接驳特征，在非集计模型-Multinomial Logit 模型的基础上，建立轨道交通与其他交通方式的接驳预测模型，借助计算机对模型进行理论检验，最后通过案例分析对模型进行实证分析。
1、城市轨道交通接驳方式分析
本文以轨道交通出行者为调查对象，调查分析宁波市居民接驳轨道交通所使用各种交通方式的比例。出行目的、接驳距离、接驳时间、接驳费用等方面展开调研得到以下结论。
1.1轨道交通开通前后居民选择交通方式分析
图1表示轨道交通开通前与轨道交通开通后出行者（轨道交通出行者）由出发地到目的地使用交通方式的组成。
从图1我们可以看出轨道交通未开通前，居民出行方式主要是公交车、私家车、出租车分别占74%、19.5%、2.2%。图表中的数据说明轨道交通的开通在一定程度上促进了私家车向自行车和步行转移，降低了私家车的使用频率。此调查结果也间接地表明了轨道交通的开通使得居民出行方式发生了改变，在一定程度上使得交通向城市公共交通转移，有助于构建绿色低碳的交通体系。
1.2轨道交通接驳方式构成
表1给出了轨道交通接驳方式主要构成。从表中的数据可以看出，居民接驳轨道交通主要交通方式为公交车和步行。
1.3各种接驳方式时间分析
图2表明，约74.5%的乘客采用接驳轨道交通的时间少于20min，接驳时间超过40min的仅占7.6%，各种接驳方式在20min以内的出行者比例分别是：步行90.2%，公共自行车89%，私家车69.2%，出租车61.9%，公交车57.6%。
1.4各种接驳方式的距离分析
表2给出了各种接驳方式的接驳平均时间和理论影响范围，设步行、公共自行车、公交车和出租车（私家车）的正常行驶速度分别为4、12、15、35km/[13]。根据以上速度可计算出各种接驳方式的影响距离。从图中数据可以得出步行、自行车、公交车、私家车、出租车的影响范围分别为0.7km、2km、6km、10km、10.5km以内。因此实现轨道交通与其他交通接驳的协调发展，应在轨道交通站点2km以内设置公共自行车存放点，在10km以内设置小汽车停车场。
2.轨道交通接驳方式的选择模型
2.1 模型的建立
本文借助非集计模型MNL（Multinomial Logit Model）[14]，对宁波轨道交通1号线列车接驳其他交通的选择方式进行预测，模型如下：
（1）
其中 和均是待定参数，表示第类接驳方式的常数项，表示第类接驳方式相应变量的系数，J为参考类。式（1）也可变形为
（2）
由于接驳方式概率之和满足，从（2）中可得第类接驳方式选择概率为 （3）
第类接驳方式的选择概率为
（4）
2.2模型变量赋值
轨道交通开通以后，根据宁波市居民出行接驳轨道交通的调查数据，利用SPSS软件对数据进行相关性分析并对变量进行赋值如表3所示。数据分析结果得出出行者的年龄、收入、接驳距离、接驳时间、接驳费用等因素均为显著因素，即接驳影响因素。在建立模型时，为方便起见，我们对各影响因素进行量化处理： 2.3.接驳方式选择的影响因素分析
为了更合理地预测各种接驳方式的选择趋势，在这里我们用固定因素对比法，在分析某一种因素时认为其他剩余因素不变，分析如下：
（1）接驳距离对接驳方式的影响
从表4可以看出，接驳距离每增加1个单位，则接驳方式为公交车与步行、私家车/出租车与步行以及自行车与步行的概率比变化分别为42.598，407.237，9.028倍。这一个结果与实际非常相符，因为出行者距离轨道交通越近越容易选择轨道交通出行。
（2）接驳费用对接驳方式的影响
当接驳费用每增加1个单位，则接驳方式为私家车/出租车与步行以及公共自行车与步行的概率比变化分别为0.874，0.686倍。由此可以看出随着出行费用的增加，出行者更加倾向于选择步行接驳轨道交通，分析结果与实际情况吻合。
（3）家庭收入对接驳方式的影响
家庭收入每增加1个等级，则接驳方式为私家车/出租车与步行的概率比值最大其值为1.118倍。这表明，随着经济收入的增加，出行者选择私家车及出租车接驳轨道交通的概率将增大。
3.模型检验与案例分析
3.1模型检验
为了得到有效模型，此部分内容对模型进行检验，借助SPSS软件给出三种检验结果。
（1）模型拟合信息
从模型拟合数据来看，显著水平小于0.05，说明选取的接驳距离、接驳费用、收入等因素为变量相对于步行接驳分担率之间的线性关系显著[13-14]，模型变量的选择比较合理。
（2）拟合优度指标（）
优度比检验是用卡方统计量进行统计显著性检验的重要内容之一。这里为McFadden决定系数，与线性回归中的类似，用来检验模型的拟合效果，易知的值越接近1模型的精度越高。但在实际应用中，其值取值范围在0.3-0.5之间就相当理想了[15]。从表7可以看出=0.540，说明本文所建立的模型拟合效果相当理想。
表6 模型的McFadden决定系数
Cox and Snell 0.730
Nagelkerke 0.801
McFadden 0.540
（3）似然比检验
似然比检验是一种寻求检验方法的一般法则，用来评估模型是否更适合当前数据分析。从表7可以看出，显著性水平为，即可信度为时，收入、接驳距离、接驳费用卡方检验的概率，则拒绝原假设，认为收入、接驳距离、接驳费用对模型的线性关系贡献显著。而性别、年龄的卡方检验的，即认为性别、年龄等因素对模型的线性关系贡献不显著。从而说明，本文所选取的变量能够用来反应接驳特征。
3.2.案例分析
本部分通过对宁波市居民出行进行调研，随机抽取6位轨道交通出行者的相关数据，对模型进行实证分析以验证模型的有效性，详细如下：
利用本文所建立的回归模型（5），计算表8中随机抽查的6名轨道交通出行者的理论接驳选择方式，如表9所示概率最大的交通方式即为被选择的交通方式。对比表8和表9，可以看出抽查的6名轨道交通出行者实际使用的接驳方式和理论计算的接驳方式一致。
4.结论及对策研究
本文以宁波轨道交通1号线接驳数据，借助spss软件分析了影响接驳选择的因素，其中家庭经济收入、接驳距离、接驳时间、接驳费用四个因素是影响轨道交通接驳其他交通的显著因素。在非集计模型MNL（Multinomial Logit Model）的基础上，本文建立了轨道交通接驳其他交通的选择预测模型，最后的案例分析结果验证了模型的有效性，从而为轨道交通接驳预测提供了理论模型。
参考文献：
[1]徐园.城市轨道交通与常规公交站点间的衔接研究[D].长安大学，2007.
[2]王文红，关宏志，王山川.Nested-Logit模型在轨道交通衔接方式选择中的应用[J].城市轨道交通研究，2008，11（7）：25-30.
[3]秦观明.城市轨道交通接驳方式选择及客流吸引范围研究[D].哈尔滨工业大学，2010.
[4]吕楠.城市公交与轨道交通接驳线网规划方法[J].城市建设理论研究（电子版），2012，（3）.
[5]况丽娟，叶霞飞.自行车接驳城市轨道交通的特征研究[J].城市轨道交通研究，2010，13（2）：53-56.
[6]牛伟伟，叶霞飞，蔡逍天.基于城市轨道交通的公共自行车交通特征[J].城市轨道交通研究，2012，15（3）：10-13.
[7]崔晓琳.基于轨道交通接驳的公共自行车租赁站点布设研究[D].北京交通大学，2013.
[8]程爽，陈思.轨道交通接驳规划研究-以深圳市轨道9号线为例[J].城市建设理论研究（电子版），2015，（23）：748-750.
[9]任芳.城市常规公交与轨道交通接驳线路优化研究[D].长沙理工大学，2010.
[10]林利.重庆市常规公交与轨道交通接驳线路优化研究[D].重庆交通大学，2015.
[11]梁潇，李枫.轨道交通接驳方式选择行为分析-以上海松江大学城为例[J].交通运输研究，2015，1（1）：43-47.
[12]李辉，王东炜，赵湘育，严亚丹.不同类型轨道交通站点步行与电动自行车接驳分析[J].铁道科学与工程学报，2015，（6）：1493-1499.
[13]杜彩军，蒋玉琨.城市轨道交通与其他交通方式接驳的规律探讨[J]. 都市快轨交通，2005，18（3）：45-49.
[14]贾洪飞，龚勃文，宗方. 交通方式选择的非集计模型及其应用[J].吉林大学学报. 2007，37（6）：1288-1293.
[15]杨敏，陈学武，王炜等.基于人口和土地利用的城市新区交通生成预测模型[J].東南大学学报（自然科学版）2005，35（5）：815-819.
基金项目：
浙江省社科联研究项目（2017N43）：基于可拓学的城市公共交通优先发展度评价及政策支持研究
作者简介：
孟祥佩（1986.5.5），女，讲师，硕士，研究方向为城市交通；
晏莉颖（1982.），女，讲师，硕士，研究方向为模型优化。
关键词：轨道交通；接驳方式；预测模型
引言
軌道交通具有运输量大、速度快、安全可靠、准时、稳定性高、占地面积少、环保节能、舒适性高等多方面的优势，已成为解决日趋严重的城市交通问题的最佳选择。“十三五”期间城市轨道交通的建设与发展仍是国家关注的核心问题，交通运输部发布《交通基础设施重大工程建设三年行动计划》通知，该通知称“十三五”时期，将大力推进城市轨道交通项目建设实施。而城市轨道交通与其他交通的衔接程度成为衡量轨道交通是否能够充分发挥其职能的主要参考依据。
所以很多专家、学者十分关注轨道交通与其他公共交通的接驳状况，并做出很多相关研究。徐园[1]在2007年针对轨道交通公交接驳的公交站点进行了研究，并给出了公交站点选址的建议。王文红等[2]建立了Nested-Logit模型，借助此模型分析轨道交通接驳的特点，研究发现轨道交通接驳受到接驳时间和接驳费用的影响。2010年，秦观明[3]考虑中心商务区具有较强的客流吸引特征，建立以中心商务区站点接驳方式的选择模型，为轨道交通接驳的发展提供新的思路。2012年，吕楠[4]从交通设施规划方面分析了城市公交与轨道交通的接驳方式。此后，很多学者[5-7]，采用不同方法对轨道交通与公共自行车的接驳特征进行了研究。近年来，程爽等[8]研究了轨道交通接驳的规划，并以深圳轨道交通9号线为例进行实证分析。也有学者们[9-10]通过优化公家车的路线给出了轨道交通与常规公共交通衔接的对策。梁潇等[11]针对大学生出行者出行选择接驳轨道交通的特征进行研究，以上海松江大学城大学生为例进行案例分析并给出相关建议。李辉等[12]以非机动车与轨道交通的接驳为研究对象建立了接驳距离模型，并给出相应的距离计算方法。
综上所述，学者们对轨道交通接驳的研究很多，研究方法也在不断更新，为本文研究提供良好的理论支撑。然而，以上研究也有不足之处，如：大多数研究仅仅考虑轨道交通与某一类交通之间的接驳，很少同时考虑轨道交通与其他各种交通方式的接驳研究。也有一些研究仅仅是问卷调查得出的结论，研究结果缺乏定量分析。
因此，本文考虑出行者的家庭收入、接驳距离、接驳时间、接驳费用等因素研究轨道交通与公交车、自行车、私家车、出租车、等多种交通方式的接驳特征，在非集计模型-Multinomial Logit 模型的基础上，建立轨道交通与其他交通方式的接驳预测模型，借助计算机对模型进行理论检验，最后通过案例分析对模型进行实证分析。
1、城市轨道交通接驳方式分析
本文以轨道交通出行者为调查对象，调查分析宁波市居民接驳轨道交通所使用各种交通方式的比例。出行目的、接驳距离、接驳时间、接驳费用等方面展开调研得到以下结论。
1.1轨道交通开通前后居民选择交通方式分析
图1表示轨道交通开通前与轨道交通开通后出行者（轨道交通出行者）由出发地到目的地使用交通方式的组成。
从图1我们可以看出轨道交通未开通前，居民出行方式主要是公交车、私家车、出租车分别占74%、19.5%、2.2%。图表中的数据说明轨道交通的开通在一定程度上促进了私家车向自行车和步行转移，降低了私家车的使用频率。此调查结果也间接地表明了轨道交通的开通使得居民出行方式发生了改变，在一定程度上使得交通向城市公共交通转移，有助于构建绿色低碳的交通体系。
1.2轨道交通接驳方式构成
表1给出了轨道交通接驳方式主要构成。从表中的数据可以看出，居民接驳轨道交通主要交通方式为公交车和步行。
1.3各种接驳方式时间分析
图2表明，约74.5%的乘客采用接驳轨道交通的时间少于20min，接驳时间超过40min的仅占7.6%，各种接驳方式在20min以内的出行者比例分别是：步行90.2%，公共自行车89%，私家车69.2%，出租车61.9%，公交车57.6%。
1.4各种接驳方式的距离分析
表2给出了各种接驳方式的接驳平均时间和理论影响范围，设步行、公共自行车、公交车和出租车（私家车）的正常行驶速度分别为4、12、15、35km/[13]。根据以上速度可计算出各种接驳方式的影响距离。从图中数据可以得出步行、自行车、公交车、私家车、出租车的影响范围分别为0.7km、2km、6km、10km、10.5km以内。因此实现轨道交通与其他交通接驳的协调发展，应在轨道交通站点2km以内设置公共自行车存放点，在10km以内设置小汽车停车场。
2.轨道交通接驳方式的选择模型
2.1 模型的建立
本文借助非集计模型MNL（Multinomial Logit Model）[14]，对宁波轨道交通1号线列车接驳其他交通的选择方式进行预测，模型如下：
（1）
其中 和均是待定参数，表示第类接驳方式的常数项，表示第类接驳方式相应变量的系数，J为参考类。式（1）也可变形为
（2）
由于接驳方式概率之和满足，从（2）中可得第类接驳方式选择概率为 （3）
第类接驳方式的选择概率为
（4）
2.2模型变量赋值
轨道交通开通以后，根据宁波市居民出行接驳轨道交通的调查数据，利用SPSS软件对数据进行相关性分析并对变量进行赋值如表3所示。数据分析结果得出出行者的年龄、收入、接驳距离、接驳时间、接驳费用等因素均为显著因素，即接驳影响因素。在建立模型时，为方便起见，我们对各影响因素进行量化处理： 2.3.接驳方式选择的影响因素分析
为了更合理地预测各种接驳方式的选择趋势，在这里我们用固定因素对比法，在分析某一种因素时认为其他剩余因素不变，分析如下：
（1）接驳距离对接驳方式的影响
从表4可以看出，接驳距离每增加1个单位，则接驳方式为公交车与步行、私家车/出租车与步行以及自行车与步行的概率比变化分别为42.598，407.237，9.028倍。这一个结果与实际非常相符，因为出行者距离轨道交通越近越容易选择轨道交通出行。
（2）接驳费用对接驳方式的影响
当接驳费用每增加1个单位，则接驳方式为私家车/出租车与步行以及公共自行车与步行的概率比变化分别为0.874，0.686倍。由此可以看出随着出行费用的增加，出行者更加倾向于选择步行接驳轨道交通，分析结果与实际情况吻合。
（3）家庭收入对接驳方式的影响
家庭收入每增加1个等级，则接驳方式为私家车/出租车与步行的概率比值最大其值为1.118倍。这表明，随着经济收入的增加，出行者选择私家车及出租车接驳轨道交通的概率将增大。
3.模型检验与案例分析
3.1模型检验
为了得到有效模型，此部分内容对模型进行检验，借助SPSS软件给出三种检验结果。
（1）模型拟合信息
从模型拟合数据来看，显著水平小于0.05，说明选取的接驳距离、接驳费用、收入等因素为变量相对于步行接驳分担率之间的线性关系显著[13-14]，模型变量的选择比较合理。
（2）拟合优度指标（）
优度比检验是用卡方统计量进行统计显著性检验的重要内容之一。这里为McFadden决定系数，与线性回归中的类似，用来检验模型的拟合效果，易知的值越接近1模型的精度越高。但在实际应用中，其值取值范围在0.3-0.5之间就相当理想了[15]。从表7可以看出=0.540，说明本文所建立的模型拟合效果相当理想。
表6 模型的McFadden决定系数
Cox and Snell 0.730
Nagelkerke 0.801
McFadden 0.540
（3）似然比检验
似然比检验是一种寻求检验方法的一般法则，用来评估模型是否更适合当前数据分析。从表7可以看出，显著性水平为，即可信度为时，收入、接驳距离、接驳费用卡方检验的概率，则拒绝原假设，认为收入、接驳距离、接驳费用对模型的线性关系贡献显著。而性别、年龄的卡方检验的，即认为性别、年龄等因素对模型的线性关系贡献不显著。从而说明，本文所选取的变量能够用来反应接驳特征。
3.2.案例分析
本部分通过对宁波市居民出行进行调研，随机抽取6位轨道交通出行者的相关数据，对模型进行实证分析以验证模型的有效性，详细如下：
利用本文所建立的回归模型（5），计算表8中随机抽查的6名轨道交通出行者的理论接驳选择方式，如表9所示概率最大的交通方式即为被选择的交通方式。对比表8和表9，可以看出抽查的6名轨道交通出行者实际使用的接驳方式和理论计算的接驳方式一致。
4.结论及对策研究
本文以宁波轨道交通1号线接驳数据，借助spss软件分析了影响接驳选择的因素，其中家庭经济收入、接驳距离、接驳时间、接驳费用四个因素是影响轨道交通接驳其他交通的显著因素。在非集计模型MNL（Multinomial Logit Model）的基础上，本文建立了轨道交通接驳其他交通的选择预测模型，最后的案例分析结果验证了模型的有效性，从而为轨道交通接驳预测提供了理论模型。
参考文献：
[1]徐园.城市轨道交通与常规公交站点间的衔接研究[D].长安大学，2007.
[2]王文红，关宏志，王山川.Nested-Logit模型在轨道交通衔接方式选择中的应用[J].城市轨道交通研究，2008，11（7）：25-30.
[3]秦观明.城市轨道交通接驳方式选择及客流吸引范围研究[D].哈尔滨工业大学，2010.
[4]吕楠.城市公交与轨道交通接驳线网规划方法[J].城市建设理论研究（电子版），2012，（3）.
[5]况丽娟，叶霞飞.自行车接驳城市轨道交通的特征研究[J].城市轨道交通研究，2010，13（2）：53-56.
[6]牛伟伟，叶霞飞，蔡逍天.基于城市轨道交通的公共自行车交通特征[J].城市轨道交通研究，2012，15（3）：10-13.
[7]崔晓琳.基于轨道交通接驳的公共自行车租赁站点布设研究[D].北京交通大学，2013.
[8]程爽，陈思.轨道交通接驳规划研究-以深圳市轨道9号线为例[J].城市建设理论研究（电子版），2015，（23）：748-750.
[9]任芳.城市常规公交与轨道交通接驳线路优化研究[D].长沙理工大学，2010.
[10]林利.重庆市常规公交与轨道交通接驳线路优化研究[D].重庆交通大学，2015.
[11]梁潇，李枫.轨道交通接驳方式选择行为分析-以上海松江大学城为例[J].交通运输研究，2015，1（1）：43-47.
[12]李辉，王东炜，赵湘育，严亚丹.不同类型轨道交通站点步行与电动自行车接驳分析[J].铁道科学与工程学报，2015，（6）：1493-1499.
[13]杜彩军，蒋玉琨.城市轨道交通与其他交通方式接驳的规律探讨[J]. 都市快轨交通，2005，18（3）：45-49.
[14]贾洪飞，龚勃文，宗方. 交通方式选择的非集计模型及其应用[J].吉林大学学报. 2007，37（6）：1288-1293.
[15]杨敏，陈学武，王炜等.基于人口和土地利用的城市新区交通生成预测模型[J].東南大学学报（自然科学版）2005，35（5）：815-819.
基金项目：
浙江省社科联研究项目（2017N43）：基于可拓学的城市公共交通优先发展度评价及政策支持研究
作者简介：
孟祥佩（1986.5.5），女，讲师，硕士，研究方向为城市交通；
晏莉颖（1982.），女，讲师，硕士，研究方向为模型优化。