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摘要：通过研究通勤者的交通方式选择行为，有助于制定科学的措施吸引更多通勤者选择定制公交出行，从而在向通勤者提供舒适的公交服务的同时，有效缓解城市交通的拥挤。本文以北京市通勤者出行为研究对象，通过对通勤者的出行特征及不同情境下交通方式的选择进行RP和SP调查，应用离散选择模型分析通勤者出行方式选择的影响因素。以建立的二项Logit模型，得到了通勤者选择定制公交的人群特征和概率，从而为公交企业确定适应定制公交特点的市场策略提供参考。
关键词：通勤者；定制公交；出行方式；交通模型
前言
公交优先已成为当今城市发展的交通战略，成为缓解城市交通拥挤，改善城市环境的重要途径。一人一座、一站直达、满足通勤者个性服务的定制公交的出现，为公共交通出行增添了新的吸引力。最近一年来，自北京率先开行定制公交后，在福建、天津、深圳、成都、厦门等多个城市相继得到推广应用。虽然定制公交市场反应活跃，但使用定制公交的上座率仍然偏低。
一、离散选择模型相关研究
近年来，国内外对出行者的出行选择研究较多。例如，Cherchi 等根据RP /SP 调查，建立了意大利Cagliari 市的居民出行巢式Logit（ NL）模型。文献运用MNL模型分析出行者通勤出行方式的选择，着重研究了换乘量与出行者通勤出行方式的选择影响。Mcfadden D L等运用Mixed Logit模型对出行方式的选择进行建模并求得结果。杨励雅选取出行者特征、行程特性、出行方式和服务水平作为效用变量，构建了出行方式与出发时间联合选择的分层Logit模型。关宏志以北京市繁华地区为例，将停车费用的支付者分为个人支付和单位报销两类，针对两类样本以及全体样本建立以私人小汽车、公共汽车、出租汽车为对象的出行方式选择Logit 模型。
二、通勤者出行方式选择分析
（一）出行方式调查
以北京市通勤时段小汽车出行者行为调查为例。调查地点包括写字楼停车场、大型住宅小区、工业区停车场等，这些地区通勤者上下班时间固定，对交通的依赖和需求较大。
SP调查中假设受访者从家可以在5min内到达定制公交上车点，定制公交准点发车乘客无需等待，同时定制公交使用公交专用道或高速公路到达目的地，最后可以步行5min内到达单位。
受访者可以选择小汽车和定制公交两种交通方式上班，并且给出两种方式各自所需的时间与费用如下：
小汽车出行时间=步行至停车场时间+开车时间+步行至公司时间
小汽车出行费用=燃油费+路桥费+停车费+折损费
（燃油费=（出行距离*耗油/公路）*油价）
定制公交出行时间=步行至上车点时间+运行时间+步行至公司时间
定制公交出行费用=出行距离*（单价/公里）
考虑到定制公交可使用公交专用道或高速公路，所以通勤时段行驶是顺畅的，（假定出行时间为60min），但考虑到定制公交的票制，将定制公交票价分为正常和优惠两种情况；将小汽车出行分为正常（假定出行时间为40min）和延误（假定出行时间为55min）两种情况。
三、小汽车与定制公交选择关系模型
本文采用二项Logit模型定量的分析通勤时段出行者的交通方式选择行为。二项Logit模型基于随机效应理论和效应最大化原理的假设如下：
i=0、1，i=0表示选择定制公交出行；i=1表示选择小汽车出行。
本文中将小汽车通勤出行作为基准项，效用方程值为0。利用卡方检测估计结果，采用95%的置信度，其中性别变量结果不显著，没有进入模型变量。Nagelkerke R Square（决定系数）为0.368，大于0.3，说明模型的准确度较高。
根据模型参数标定结果中各个变量所标定的参数可以得到乘坐定制公交的效用函数为：
V0=0.734-0.237*A-0.034*M-0.104*S+0.052*w1+0.054*w2-0.024*Y-0.095*O-
0.042*T1-0.046*T2-0.005*D+0.047*T+0.057*F+0.009*N
利用式（1）可以计算出通勤时段不同出行者在不同的情境下选择不同出行方式的概率。例如年龄37岁拥有私人小汽车的已婚企在事业单位工作的出行者，月收入11000元，驾龄为6年，每周使用小汽车通勤5天，没有同行者，乘坐定制公交通勤时间为55min，私人小汽车通勤时间为35min，两种交通方式费用差为25元，那么可以得到该通勤者选择定制公交出行的概率为2.4%，选择小汽车出行的概率为97.6%。
依据模型所标定参数分析通勤者的选择规律为：
通勤者年龄（A）参数为负，说明年轻人更加容易选择定制公交出行。
婚姻状况（M）参数为负，说明未婚人士相对于已婚人士更加容易接受定制公交出行。
收入（S）参数为负，说明随着收入的增加人们更加倾向于选择小汽车出行。
驾龄（Y）参数为负，说明驾龄较短的人更容易以往改变习惯选择新的出行方式。
小汽车拥有情况（O）参数为负，说明拥有小汽车的人更情愿选择小汽车出行。
乘坐定制公交通勤时间（T1、T2）参数为负，且T1 小汽车出行天数/周（D）参数为负，说明随着通勤者每周使用天数的增加对小汽车出行就更加依赖，就更难选择定制公交出行。
出行时间差（T）参数为正，说明小汽车节约的时间越多，通勤者更倾向于选择小汽车出行。
出行费用差（F）参数为正，说明定制公交费用相对小汽车费用越低，通勤者更愿意选择定制公交出行。
同行人数（N）参数为正，说明结伴出行的人越多，通勤者越容易选择定制公交出行。
四、结论
本文对通勤者出行的交通方式选择因素进行了分析，并考虑到通勤者的实际行为选择、出行时间以及出行费用建立了二项Logit模型。由于在建立模型时考虑了通勤者的个人特性和交通特性，因此建立的模型更加合理性，准确性更高。结果显示：（1）未婚的年轻通勤者更愿意选择定制公交作为通勤工具；（2）收入相对较低的通勤者更喜欢选择定制公交出行；（3）通勤者同行人数越多，越容易结伴选择定制公交出行。同时，通过对模型参数的分析可以为定制公交模式的推广提出如下建议：（1）服务人群主要应针对年轻的中等以上收入人群；（2）通勤者对出行时间反应敏感，可以通过优化定制公交线路，减少通勤出行时间来吸引小汽车通勤者；（3）通过制定针对多人同时定制的优惠票价政策，吸引更多的潜在定制公交通勤者，提高定制公交上座率，创新公交服务模式，为通勤者提供更便捷舒适的出行方式。
参考文献：
[1]杨励雅，邵春福，HAGHANI A.出行方式与出发时间联合选择的分层Logit模型[J].交通运输工程学报，2012，12（2）：76-83.
[2]关宏志，严海，李洋.考虑停车费用支付者的出行方式选择模型[J].土木工程学报，2008，41（4）：91-94.
[3]关宏志.非集计模型——交通行为分析的工具[M].北京：人民交通出版社，2004， 12：1-5.
关键词：通勤者；定制公交；出行方式；交通模型
前言
公交优先已成为当今城市发展的交通战略，成为缓解城市交通拥挤，改善城市环境的重要途径。一人一座、一站直达、满足通勤者个性服务的定制公交的出现，为公共交通出行增添了新的吸引力。最近一年来，自北京率先开行定制公交后，在福建、天津、深圳、成都、厦门等多个城市相继得到推广应用。虽然定制公交市场反应活跃，但使用定制公交的上座率仍然偏低。
一、离散选择模型相关研究
近年来，国内外对出行者的出行选择研究较多。例如，Cherchi 等根据RP /SP 调查，建立了意大利Cagliari 市的居民出行巢式Logit（ NL）模型。文献运用MNL模型分析出行者通勤出行方式的选择，着重研究了换乘量与出行者通勤出行方式的选择影响。Mcfadden D L等运用Mixed Logit模型对出行方式的选择进行建模并求得结果。杨励雅选取出行者特征、行程特性、出行方式和服务水平作为效用变量，构建了出行方式与出发时间联合选择的分层Logit模型。关宏志以北京市繁华地区为例，将停车费用的支付者分为个人支付和单位报销两类，针对两类样本以及全体样本建立以私人小汽车、公共汽车、出租汽车为对象的出行方式选择Logit 模型。
二、通勤者出行方式选择分析
（一）出行方式调查
以北京市通勤时段小汽车出行者行为调查为例。调查地点包括写字楼停车场、大型住宅小区、工业区停车场等，这些地区通勤者上下班时间固定，对交通的依赖和需求较大。
SP调查中假设受访者从家可以在5min内到达定制公交上车点，定制公交准点发车乘客无需等待，同时定制公交使用公交专用道或高速公路到达目的地，最后可以步行5min内到达单位。
受访者可以选择小汽车和定制公交两种交通方式上班，并且给出两种方式各自所需的时间与费用如下：
小汽车出行时间=步行至停车场时间+开车时间+步行至公司时间
小汽车出行费用=燃油费+路桥费+停车费+折损费
（燃油费=（出行距离*耗油/公路）*油价）
定制公交出行时间=步行至上车点时间+运行时间+步行至公司时间
定制公交出行费用=出行距离*（单价/公里）
考虑到定制公交可使用公交专用道或高速公路，所以通勤时段行驶是顺畅的，（假定出行时间为60min），但考虑到定制公交的票制，将定制公交票价分为正常和优惠两种情况；将小汽车出行分为正常（假定出行时间为40min）和延误（假定出行时间为55min）两种情况。
三、小汽车与定制公交选择关系模型
本文采用二项Logit模型定量的分析通勤时段出行者的交通方式选择行为。二项Logit模型基于随机效应理论和效应最大化原理的假设如下：
i=0、1，i=0表示选择定制公交出行；i=1表示选择小汽车出行。
本文中将小汽车通勤出行作为基准项，效用方程值为0。利用卡方检测估计结果，采用95%的置信度，其中性别变量结果不显著，没有进入模型变量。Nagelkerke R Square（决定系数）为0.368，大于0.3，说明模型的准确度较高。
根据模型参数标定结果中各个变量所标定的参数可以得到乘坐定制公交的效用函数为：
V0=0.734-0.237*A-0.034*M-0.104*S+0.052*w1+0.054*w2-0.024*Y-0.095*O-
0.042*T1-0.046*T2-0.005*D+0.047*T+0.057*F+0.009*N
利用式（1）可以计算出通勤时段不同出行者在不同的情境下选择不同出行方式的概率。例如年龄37岁拥有私人小汽车的已婚企在事业单位工作的出行者，月收入11000元，驾龄为6年，每周使用小汽车通勤5天，没有同行者，乘坐定制公交通勤时间为55min，私人小汽车通勤时间为35min，两种交通方式费用差为25元，那么可以得到该通勤者选择定制公交出行的概率为2.4%，选择小汽车出行的概率为97.6%。
依据模型所标定参数分析通勤者的选择规律为：
通勤者年龄（A）参数为负，说明年轻人更加容易选择定制公交出行。
婚姻状况（M）参数为负，说明未婚人士相对于已婚人士更加容易接受定制公交出行。
收入（S）参数为负，说明随着收入的增加人们更加倾向于选择小汽车出行。
驾龄（Y）参数为负，说明驾龄较短的人更容易以往改变习惯选择新的出行方式。
小汽车拥有情况（O）参数为负，说明拥有小汽车的人更情愿选择小汽车出行。
乘坐定制公交通勤时间（T1、T2）参数为负，且T1
出行时间差（T）参数为正，说明小汽车节约的时间越多，通勤者更倾向于选择小汽车出行。
出行费用差（F）参数为正，说明定制公交费用相对小汽车费用越低，通勤者更愿意选择定制公交出行。
同行人数（N）参数为正，说明结伴出行的人越多，通勤者越容易选择定制公交出行。
四、结论
本文对通勤者出行的交通方式选择因素进行了分析，并考虑到通勤者的实际行为选择、出行时间以及出行费用建立了二项Logit模型。由于在建立模型时考虑了通勤者的个人特性和交通特性，因此建立的模型更加合理性，准确性更高。结果显示：（1）未婚的年轻通勤者更愿意选择定制公交作为通勤工具；（2）收入相对较低的通勤者更喜欢选择定制公交出行；（3）通勤者同行人数越多，越容易结伴选择定制公交出行。同时，通过对模型参数的分析可以为定制公交模式的推广提出如下建议：（1）服务人群主要应针对年轻的中等以上收入人群；（2）通勤者对出行时间反应敏感，可以通过优化定制公交线路，减少通勤出行时间来吸引小汽车通勤者；（3）通过制定针对多人同时定制的优惠票价政策，吸引更多的潜在定制公交通勤者，提高定制公交上座率，创新公交服务模式，为通勤者提供更便捷舒适的出行方式。
参考文献：
[1]杨励雅，邵春福，HAGHANI A.出行方式与出发时间联合选择的分层Logit模型[J].交通运输工程学报，2012，12（2）：76-83.
[2]关宏志，严海，李洋.考虑停车费用支付者的出行方式选择模型[J].土木工程学报，2008，41（4）：91-94.
[3]关宏志.非集计模型——交通行为分析的工具[M].北京：人民交通出版社，2004， 12：1-5.