【摘 要】
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为克服传统logit模型的IIA缺陷,构建合适的居民出行方式选择模型。尝试结合广义极值模型与潜在类别模型,选取出行费用、出行时间、停车费用及等待时间等作为方式选择效用变量
【机 构】
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中国人民大学公共管理学院,北京大学城市与环境学院
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为克服传统logit模型的IIA缺陷,构建合适的居民出行方式选择模型。尝试结合广义极值模型与潜在类别模型,选取出行费用、出行时间、停车费用及等待时间等作为方式选择效用变量,选取个人收入、出行目的与出行距离作为类属函数变量,构建一种区分潜在类别的配对巢式logit模型,该模型能同时刻画备选方式之间的相关性以及出行者的偏好差异。利用2005年北京市第三次居民出行调查数据,对模型参数进行估计和检验。参数估计结果表明:1)相较于传统MNL模型与不区分潜在类别的配对巢式logit模型,区分潜在类别的配对巢式logit模型具有更优的统计学特征;2)对出行费用敏感的出行者比例大于对出行时间敏感的出行者比例,提供交通服务时,降低费用将比缩短时间更为有效。
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