基于Logistic 模型的軌道交通換乘選擇行為影響因素研究

池丹 王兵

（重慶市軌道交通（集團）有限公司，重慶400074）

1 概述

隨著我國城市規模和城市人口的不斷增加，使得城市道路交通擁堵變得日益嚴峻，大力發展公共交通成為解決城市交通問題的根本出路，城市軌道交通的安全性、準點性、便捷性使其成為居民出行方式的首選，使其在城市公共交通中占有重要地位。截止2018 年末，中國內地共有35 個城市開通軌道交通運營線路，總里程為5761.4km。城市軌道交通的快速發展為居民的出行方式提供了保障，同時也為居民出行方式的換乘提供了多樣化，多種出行方式的出現使得居民換乘出行方式時考慮因素更加復雜。因此，系統的研究軌道交通換乘選擇行為，是提高城市軌道交通分擔率和提高乘客出行服務質量的關鍵。

針對出行方式選擇行為問題，國內外學者已做了大量相關研究。徐婷[1]等采用相關性分析得到居民出行方式選擇影響因素，將小汽車和公共交通出行方式效用函數差值作為新效用函數，并對兩種出行方式的出行時間進行詳細劃分，分析出行成本對居民出行方式的影響。Ben-Akiva 等[2]將經濟學中的效用理論運用到交通領域，從非集計角度對出行方式選擇行為進行研究；馬庚華[3]等采用SP 調查方法得到公共及共享自行車接駁軌道交通方式選擇影響因素，建立出公共及共享自行車接駁軌道交通方式選擇模型，并結合實際情況將結果集計化,得到各軌道站點公共及共享自行車接駁軌道交通方式選擇概率。

目前國內已有學者對軌道交通與常規公交換乘進行研究，鐘異瑩[4]等基于單因子方差分析方法，構建考慮換乘形式及公交站性質的換乘距離與滿意度關系模型，以重慶市軌道站及周邊換乘公交站為例，得到換乘距離與乘客滿意度之間的關系。但尚未系統研究不同因素對乘客軌道換乘選擇行為的影響，文章以乘客出行規律為基礎構建出行費用和乘車時間為影響因素的軌道交通選擇行為模型，旨在為乘客換乘軌道交通方式出行提供參考依據，同時為改善公共交通服務質量提供參考借鑒。

2 軌道交通換乘特征

文章選取重慶軌道交通乘客出行時間、換乘時間、換乘費用和以及乘坐軌道交通前出行方式進行分析。出行時間方面可以看出出行時間集中在30-45 分鐘，占比為41.64%，究其原因為軌道交通乘客多以通勤屬性為主，出行時間大于60 分鐘較少，占比僅為13.26%；換乘時間方面可以看出軌道交通的換乘時間集中在3-6 分鐘，占比為50.02%，換乘時間短也是乘客選擇軌道交通換乘的重要因素之一；乘客乘坐軌道交通的費用主要集中在3-5 元，占比為51.31%，原因為軌道交通最低票價為2 元加之部分常規公交換乘軌道交通存在換乘優惠；軌道交通換乘軌道交通的乘客最多，占比為31.64%，究其原因為軌道交通乘客基數大，加之城市軌道交通網絡化發達，其次換乘軌道交通為公交，占比為25.82%。

3 模型構建

假定第n 個出行者的出行方式選擇枝集合為An，第i 個選取方式效用為Uin，第j 個選取方式為Ujn，假設居民出行時選擇的出行方案為最優方案，集合An里選取為最優方案時需滿足條件（1）。效用函數U 有固定項（V）和概率項（ ε）組成，所以出行者n 選擇方案i 的效用函數Uin可以表達為式（2）：

根據假設出行者n 選擇方案i 的概率Pin表達為：

當式（3）中誤差項εin服從二重指數分布時，可以得到出行者n 選擇出行方式i 概率：

出行者出行的廣義出行費用一般包括出行時間和出行費用兩部分，文章重點探索以上兩個變量對出行者換乘方式選擇行為的影響，所以式（2）中的固定項可以表示為：

式中：Cii為第i 種換乘方式第j 個廣義費用；αij為第i 種換乘方式第j 個廣義費用對應的權重系數。

4 案例分析

表1 變量選取

表2 影響因素分析

選擇重慶市軌道交通客流較大換乘站開展文章問卷調查，問卷調查車站為冉家壩（環線換乘6 號線）、重慶北站南廣場（環線換乘3 號線）、五里店（環線換乘6 號線）、紅旗河溝（6 號線換乘3 號線），共計4 個車站。問卷調查時間為2019 年12 月12 日開展，共計發放問卷800 份，回收有效問卷682 份，有效回收率為85.25%。問卷調查內容包括兩部分，第一部分為出行者基本特征包含年齡、性別、收入、職業、是否有車共計5 個題項，第二部分為出行特征包含出行費用和出行時間共計2 個題項。

4.1 模型變量選取

出行者軌道交通方式換乘選擇行為主要受到個人特征和出行特征兩類特征包含變量的影響，各類特征包含的變量及其含義見表1。

4.2 結果與分析

乘客換乘軌道交通前常規出行方式主要有步行、軌道交通、公交、自行車、小汽車等交通方式，文章以步行換乘軌道交通為基準項進行對比，重點探索其他四種交通方式換乘軌道交通影響因素?；诰€性回歸分析模型的標定準則，將個體特征和出行特征包含變量因素直接帶入多項logistic 模型，使用SPSS19.0軟件對參數進行檢驗，得出每種交通方式換乘軌道交通影響結果。

在logistic 回歸分析模型中Sig 值小于0.05 表明因素對選擇方式的選擇有顯著影響，否則無。表中系數正負代表偏愛方向，正數代表著正方向，表示喜愛方向，負號表示則相反，數值得大小表示偏向程度。

表2 中可以看到性別/收入對小汽車- 軌道換乘存在顯著影響，原因為男性比女性更傾向選擇換乘時間少的出行方式；收入則完全相反，女性比男性更加關注換乘方式的費用；男性較比女性對交通方式環境要求高，而公共交通高峰擁擠舒適度差等情況，致使有車的男性出行者更愿意開車出行。是否有車因素對小汽車- 軌道換乘的影響最大，隨著城市擁堵、停車難、停車收費等問題，所以有車出行者會直接開車至目的地，極少換乘軌道出行；年齡因素對公交/軌道- 軌道換乘影響較大，年齡較小出行者乘坐軌道交通多為上學，其乘坐公共交通出行具有一定的優惠，而年齡較大出行者乘坐公共交通免費。職業因素對自行車- 輕軌換乘有正向影響，隨著高學歷的提升對環保觀念意識要高于他人。

出行費用對軌道/公交- 軌道換乘方式影響存在顯著影響，因為選擇以上兩種交通方式出行的出行者多以通勤出行為主，其對出行成本有著較為嚴格的控制，而在出行時間關注度相對較低；出行時間對自行車/小汽車- 軌道交通換乘存在顯著影響，究其原因為以上兩種交通方式出行的出行者多為學生、游客或商人，其更傾向便捷性換乘方式。

5 結論

為進一步提高軌道交通服務質量，揭示影響其他交通方式換乘軌道交通的影響因素，文章采用多元回歸分析方法，研究結果得出行者年齡、收入、職業對不同的換乘方式存在顯著影響?；诖耍灾貞c軌道交通為例，通過模型計算每種換乘方式的選擇概率并與實際選擇情況進行對比，計算結果表明模型擬合效果良好，誤差均在1.50%以內。