公交實時信息化服務對乘客出行行為意向影響

錢依楠 申華鵬 吳靜嫻 韓印 劉宇潔

[摘要]為了解城市公交信息化服務對公交乘客出行方式轉移的影響，以上海市楊浦區為例，進行關于公交信息化服務下乘客出行方式轉移的調查，獲取個人屬性、公交出行經歷、公交出行評價、出行方式轉移意向以及公交信息服務需求等信息。從公交信息使用者角度，重點關注公交信息化服務對乘客出行方式轉移的影響，分別構建信息化服務情境下（公交到站時間與計劃出發時間相差過大和車輛未在提示的時間內到達）的公交出行方式轉移二項logit模型。模型結果表明：乘客平均候車時間、是否經常使用公交到站服務、是否有道路擁擠車輛未按時進站等原因而產生出行延誤的經歷、公交信息準確性評價與是否有必要提示同公交線路連續班次的到站時間等因素對不同情景下的乘客出行方式轉移具有顯著影響。

[關鍵詞]城市交通;出行方式轉移;二項logit模型;公交信息化服務;意向調查

[中圖分類號]U491

[文獻標識碼]A

[文章編號]1005-152X（2022）02-0069-04

[收稿日期]2021-10-03

[基金項目]國家自然科學基金（52072066，71771049）

[作者簡介]錢依楠（1997-），通信作者，女，浙江湖州人，上海理工大學碩士研究生，研究方向：出行行為。

0引言

公交信息化服務是融合計算機軟件、地理信息、無線通信等多種學科的智能公交服務，主要通過公交電子站牌、高德/百度地圖、公交實時信息App等平臺，向使用者發布公交實時信息。常見公交信息化服務信息主要有臨近站點公交路線、途徑站、到站時間等信息。隨著信息技術和網絡技術在我國公交行業的普及，北京、上海、成都等地均已初步構建了公交信息化系統，其在內容維度和精度上的提升，對出行者靈活制定出行計劃和改善城市整體交通出行環境有一定幫助。

近年來，國內外有不少學者開始關注信息化因子對出行者出行行為的影響，然而現有研究往往側重于公交信息化因素對出行者出行方式選擇及其影響因素的分析。侯現耀[1-2]基于襄陽、南京等地實測數據，利用多項Logit模型分析了公交信息服務下公交出行信息、出發時間選擇、居民主觀態度等因素對居民出行方式的影響;孫亦凡，等[3]基于SP問卷調查數據，利用多項Logit模型研究發現手機App提供的出行時間、車廂內舒適度等信息對停車換乘地鐵的通勤者出行影響顯著。王懷著，等[4]基于問卷調查收集的數據，考慮在乘客等車時間與乘客站臺排隊長度等實時公交信息因素對乘客乘車選擇行為進行分析;張蒙迪[5]以SP調查數據為基礎，建立公交實時信息影響下的乘客出行選擇logit模型，結果表明實時候車時間、公交實時信息準確性等信息化因素對乘客是否會改變出行方式具有顯著影響。與此同時，為進一步解決日益嚴峻的城市交通擁堵問題，部分學者開始關注信息化服務對乘客出行方式轉移的影響。安穎[6]將個體機動化出行向公共交通出行方式轉移看成是一個系統的過程，研究發現公交舒適度、公交實時運行速度、公交實時擁擠度等公交信息化因素會使居民傾向于向公共交通出行方式轉移;吉芳芳[7]利用RP+SP調查獲取的通州地區數據，建立由小汽車通勤向公交通勤轉移的非集計模型，研究發現公交車擁擠程度、公交車實時票價等公交實時信息對汽車通勤者是否向公交出行轉移有顯著影響;同時，樊海博[8]則以小汽車通勤者向公共交通轉移意向調查為數據基礎，利用NestedLogit模型分析發現公交擁擠程度、公交候車時間等公交實時信息對居民是否由小汽車通勤向公交出行方式轉移有顯著影響。

上述研究以信息化服務下非公交使用者轉向公交出行的研究居多，鮮有關于公交乘客在公交信息服務下向其他出行方式轉移的研究。因此，本文以上海楊浦區為例，針對現有公交乘客在公交信息化服務下的出行行為意向進行專項調查，利用二項Logit分析不同信息化情景下公交乘客的出行方式轉移。研究結果可為交通部門決策者及公交信息發布者對公交實時信息系統的進一步優化提供一定的理論支撐和案例參考。

1乘客公交出行方式轉移模型

鑒于公交信息化服務情景下公交乘客出行方式轉移變量為二項0-1變量，本文將利用二項Logit模型，分析兩類信息化情景下影響公交乘客出行方式轉移行為的關鍵因素。

二項Logit模型是一種基于隨機效用理論和選擇概率論的廣義線性回歸模型，極其適于解釋個體出行行為或選擇。本文擬構建的公交乘客出行方式轉移模型中，目標變量0代表乘客不會在信息化服務下改變公交出行方式，1代表乘客會在該信息化服務下改變公交出行。由此，建立乘客n出行發生轉移的概率P（1即Y=1）模型如下：

式中，V1n代表乘客n選擇轉移公交通勤方式的效用函數，β0為常量參數;Xns為乘客n的個人家庭屬性變量，βs為個人家庭屬性的參數;Xnt為乘客n的公交出行相關變量，βt為公交出行變量的參數;Xni為乘客n的信息服務評價變量，βi為信息服務評價變量的參數;Xnd為乘客n的信息服務需求變量，βd為信息服務需求變量的參數。

2基礎數據概況

調查于2019年在上海市楊浦區展開，分別于共青森林公園、五角場商圈、紫荊廣場商圈以及公交沿線站點進行關于公交信息化服務下乘客出行行為調查，共獲取有效問卷249份。調查內容主要包括乘客個人屬性、公交出行、公交信息化服務評價、出行方式轉移意向、信息化服務需求五部分信息（見表1）。樣本中，男性占比43%，略低于女性，接受調查的乘客主要集中在18歲以上，55.4%的受訪者為工人、職員等需要按時上下班的上班族，同時，87.6%的受訪者都擁有大專及以上學歷;在公交出行方面，69.1%的受訪者表示平均候車時間為5-15min，49%表示最長忍受候車時間為5-10min，77.5%經常使用公交到站信息服務，72.3%曾遇道路擁堵車輛到站延誤，34.4%曾遇公交車內擁擠司機未進站停車，46.6%曾遇公交未按時刻表運行錯過班車的情形;在公交信息化服務評價方面，42.6%的受訪者表示當前公交實時信息準確性很高，89.1%對當前公交信息服務推薦的路線表示滿意;在信息化情境下乘客出行意向方面，75.6%表示若發布的公交到站時間與計劃出發時間相差過大會轉移公交出行方式，58%表示會因車輛未在信息化提示的時間內到達轉移公交出行方式;在信息服務需求方面，82.7%的乘客表示有必要提供提示同公交線路連續班次的到站時間，52.6%表示有必要顯示到達終點站預計時間，58.2%表示有必要顯示到達目標站點預計時間。

3模型結果與分析

針對兩類信息化服務情景分別建立乘客公交出行方式轉移模型，模型結果整體似然比檢驗P均小于0.01，R2取值分別為0.464與0.340，說明模型整體可信度較高，擬合較為理想。

3.1在公交到站時間與計劃出發時間相差過大情景下的方式轉移意向

表2為若發布的公交到站時間與計劃出發時間相差過大，乘客公交出行方式轉移的二項Logit模型結果。結果顯示，乘客年齡、平均候車時長、公交到站服務信息服務的使用、曾遇公交車內擁擠而司機過站不停車以及公交未按時刻表運行而錯過班車的經歷、公交信息準確性評價、是否需求提示同公交線路連續班次的到站時間、是否顯示公交預計到達終點站時間與是否需求顯示到達預計站點所需時間是影響該情境下乘客是否繼續使用公交的關鍵因素。

由表2可知，平均年齡大于18歲的乘客在公交到站發布時間與計劃出發時間相差過大的情景下更傾向于轉移公交出行方式;平時候車時間在15min以上的乘客在公交到站發布時間與計劃出發時間相差過大情景下更易轉移公交出行;經常使用公交到站信息服務的乘客對該情形下的時間相差更為敏感，傾向于放棄公交出行;乘客若有過因公交車內擁擠司機未進站停車而導致出行延誤經歷，這類乘客在該情境下更易于轉移公交出行;而有過公交未按時刻表運行而錯過班車經歷的乘客，在該情景下則對公交到站時間與計劃出發時間差不敏感，更樂于繼續使用公交;對于有同公交線路連續班次的到站時間服務需求的乘客而言，他們對發布的公交到站時間與計劃出發時間差則較為樂觀，會繼續使用公交出行;與此同時，對于公交信息準確性評價較高的乘客，對該情景下的信息偏差更為寬容，不會立即對當前公交出行做調整;而對于有公交預計到達終點站時間與到達預計站點所需時間信息需求的乘客，則對該情景下的時間差更敏感，傾向于轉移公交出行。

3.2在車輛未按提示時間到達情景下的方式轉移意向

表3為車輛未按提示時間到達情景下的乘客出行意向模型結果。結果顯示，乘客平均候車時間、最長忍受時間、職業類型、公交到站信息服務使用、曾遇道路擁堵車輛到站延誤、公交信息準確性評價以及對最近一班公交到站時間及車次信息的需求因素對該情境下的乘客公交出行方式轉移有顯著影響。

其中，相對于學生公交使用群體，上班族對于時間更為敏感，更易于在該情景下調整當前的公交出行;平均候車時間大于15min的乘客更傾向于因車輛未按提示時間到達而轉移公交出行方式;對于忍受候車時間低于5min的乘客而言，在車輛未按約到達情形時，更易于放棄公交出行;而經常使用公交到站服務的乘客，則對該情形表現出更多的容忍度，不會就此放棄公交出行;對于曾經有過道路擁堵而導致車輛到站延誤經歷的乘客，對該種信息預報偏差則更為理解，不會因此轉移公交出行;對于公交信息準確性評價較高的乘客，對該情景下的信息偏差更為寬容，不會立即對當前公交出行做調整;同樣，對同公交線路連續班次的到站時間有需求的乘客，在該情形下也不會因此轉移公交出行。

4結語

本文以上海市楊浦區為例，基于公交信息化服務下的乘客出行意向問卷調查數據，以發布的公交到站時間與計劃出發時間相差過大與車輛未在提示的時間內到達二種情景為目標變量建立公交出行方式轉移意向的二項Logit模型，并得出如下結論：

（1）公交到站時間與計劃出發時間相差過大情景下，年齡、平均候車時間較長、有因車內擁擠司機未進站停車的經歷、需求顯示公交預計到達終點站時間與需求顯示到達預計站點所需時間的乘客往往傾向于轉移公交出行方式;同時，經常使用公交到站服務、對公交信息準確性評價較高、需求提示同公交線路連續班次的到站時間的乘客往往容忍度較高，不會輕易轉移公交出行方式。

（2）車輛未在提示的時間內到達情景下，平均候車時間較長的乘客往往會轉移公交出行方式;相對應的，經常使用公交到站服務、對公交信息準確性評價較高與需求提示同公交線路連續班次到站時間的乘客往往因為較為樂觀而不會轉移公交出行方式。

本文通過對公交實時信息服務對居民出行方式轉移的影響分析引導居民向公交出行方式轉移，以達到優化居民出行方式結構、緩解交通擁堵的目的。研究結論為城市交通信息服務系統建設、居民公交出行政策的制定提供了理論基礎依據。

[參考文獻]

[1]侯現耀.智能公交信息對城市居民公交出行方式選擇的影響研究[D].南京：東南大學，2016.

[2]侯現耀，陳學武，王衛杰.多公交信息下居民出行前方式選擇意向分析[J].交通運輸系統工程與信息，2014，14（4）：79-84.

[3]孫亦凡，干宏程.多交通方式實時信息影響下的通勤者出行行為[J].上海理工大學學報，2018，40（6）：595-600.

[4]王懷著，楊雨濃，蔣永雷.實時信息下公交樞紐內乘客乘車選擇行為預測[J].大連交通大學學報，2020，41（1）：18-22.

[5]張蒙迪.實時公交信息對乘客出行行為影響及效用研究[D].西安：長安大學，2018.

[6]安穎.基于多元信息的個體機動化出行向公共交通出行方式轉移研究[D].南京：東南大學，2016.

[7]吉芳芳.小汽車通勤出行方式向公共交通轉移模型研究[D].北京：北京交通大學，2014.

[8]樊海博.基于NestedLogit的小汽車通勤出行轉移模型研究[D].北京：北京交通大學，2014.