李金海， 陳永勝， 唐琤琤， 矯城武

(交通運輸部公路科學(xué)研究院， 北京 100044)

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基于Multinomial Logit模型的校車通學(xué)影響因素研究

李金海， 陳永勝， 唐琤琤， 矯城武

(交通運輸部公路科學(xué)研究院， 北京 100044)

以某小學(xué)為例，研究了開通校車后影響校車通學(xué)的主要因素. 研究首先通過RP調(diào)查(Revealed Preference Survey)總結(jié)分析了學(xué)生的家庭社會經(jīng)濟特征以及通學(xué)現(xiàn)狀特征，基于此開展了針對通學(xué)交通方式選擇的SP調(diào)查(Stated Preference Survey). 在此基礎(chǔ)上建立了通學(xué)方式選擇的Multinomial Logit(MNL)模型. 模型表明，學(xué)生就讀年級、當(dāng)前接送狀況、乘坐校車時長以及校車票價直接影響到學(xué)生對校車的選擇. 低年級學(xué)生及目前由家長接送通學(xué)的學(xué)生，乘坐校車的期望相對更高. 最后，本文探討了校車票價對于交通方式分擔(dān)率的影響. 分析結(jié)論表明，校車分擔(dān)率隨其單程票價的提高呈單調(diào)遞減趨勢，電動自行車和步行是校車最具競爭力的通學(xué)方式，隨著校車票價的增加，二者分擔(dān)率有顯著提高.

校車； SP調(diào)查； 通學(xué)； 交通方式選擇； MNL模型

0 引言

近年來，中小學(xué)通學(xué)交通安全問題已引起社會普遍關(guān)注. 由于“撤點并?！北尘跋峦▽W(xué)距離的增加，機動化通學(xué)已逐步成為中小學(xué)生通學(xué)的主要方式，通學(xué)交通事故也因此而激增. 特別是在經(jīng)濟欠發(fā)達地區(qū)，由于運載工具安全性差、道路基礎(chǔ)設(shè)施安全水平相對較低、交通參與者安全意識相對薄弱，集中采用機動化通學(xué)條件下，惡性通學(xué)交通事故更是屢見不鮮. 探討使用安全系數(shù)高，安全保障制度健全的專用校車通學(xué)已成為全社會的共識.

校車的開通需要解決兩個關(guān)鍵問題. 其一是校車通學(xué)需求的科學(xué)預(yù)測，其二是校車票制票價的合理制定. 其中票制票價是需求預(yù)測的基礎(chǔ)之一，也是確保校車服務(wù)可持續(xù)性的重要因素. 然而，為保證校車需求預(yù)測的準(zhǔn)確性，就需明確影響通學(xué)交通方式選擇的主要因素，確定各類影響因素對通學(xué)方式的影響機制及影響程度. 為此，充分把握通學(xué)交通方式選擇機理顯得尤為重要.

目前，既有的相關(guān)研究主要從家庭社會經(jīng)濟屬性、通學(xué)方式屬性、道路環(huán)境3個方面分析通學(xué)交通方式選擇的影響因素，定性分析這些因素對通學(xué)方式選擇的影響. 其中，大部分研究結(jié)果都認為家庭社會經(jīng)濟屬性因素是學(xué)生通學(xué)交通方式選擇最主要的影響因素. 有研究表明，不同收入水平的家庭，學(xué)生通學(xué)方式也具有非常明顯的差異[1-4]. 也有研究[5-6]認為，家長的受教育背景以及通勤特征、學(xué)生所在年級以及家長對各種出行方式安全性和便捷性的評估[2]、家庭是否擁有小汽車[7]，對通學(xué)方式選擇的影響非常顯著. 此外，Yarlagadda等[8]的調(diào)查研究認為，家長的就業(yè)狀況以及工作的靈活性也是通學(xué)方式的重要影響因素.

除家庭社會經(jīng)濟屬性以外，部分研究認為與相關(guān)出行屬性也直接影響到通學(xué)方式選擇. 有研究認為，通學(xué)距離和通學(xué)時間是影響方式選擇的最重要的2個因素[1,4,7-10]. Khan等人基于SP(Stated Preference)調(diào)查研究了通學(xué)交通方式選擇的影響因素，其研究結(jié)論表明，學(xué)生在選擇校車出行時，對其花費、出行時間以及舒適性非常敏感[1]. Campbell等人則針對家庭小汽車接送上下學(xué)的情況做了調(diào)查. 研究發(fā)現(xiàn)，家長選擇小汽車接送通學(xué)而不采用校車，主要基于對小汽車便捷性和安全性的考慮[5].

此外，部分相關(guān)研究還考慮了道路環(huán)境對通學(xué)方式選擇的影響. 如Kamargianni等[6]研究發(fā)現(xiàn)，通學(xué)線路是否具有非機動車道、行人便道的寬度也顯著影響到學(xué)生步行或自行車通學(xué). Larsen等[4,10]研究則認為，通學(xué)線路中的交叉口數(shù)量、交通量、是否具備行人便道等也是通學(xué)方式選擇的重要考慮因素.

本文以西部城市某小學(xué)為例，重點考慮了學(xué)生及其家庭的社會經(jīng)濟屬性以及學(xué)生通學(xué)現(xiàn)狀對通學(xué)交通方式選擇的影響. 通過調(diào)查分析該校學(xué)生的通學(xué)現(xiàn)狀，分析了影響學(xué)生通學(xué)方式選擇的主要影響因素，并建立模型評價了各影響因素對通學(xué)交通方式的影響程度.

1 研究數(shù)據(jù)

為明確學(xué)生通學(xué)方式選擇的影響因素，先后在該校開展了RP(Revealed Preference)調(diào)查和SP調(diào)查. 考慮到小學(xué)生通學(xué)方式的選擇在很大程度上受到家長認識的影響，學(xué)生出行方式往往由學(xué)生和家長共同決定，本研究中上述問卷調(diào)查都由學(xué)生和家長共同參與完成. 本研究所開展的RP調(diào)查回收有效調(diào)查問卷689份；SP調(diào)查為全樣本調(diào)查，涉及全校各年級共計2 884名學(xué)生，回收有效問卷2 256份.

1.1 RP調(diào)查

RP調(diào)查旨在摸清學(xué)生及家庭的社會經(jīng)濟特征以及學(xué)生的通學(xué)現(xiàn)狀，為科學(xué)設(shè)計SP調(diào)查問卷，特別是指導(dǎo)問卷設(shè)計中各交通方式屬性的選擇、交通方式屬性水平的確定、調(diào)查情景設(shè)計等提供依據(jù)[11-13]. 調(diào)查分別在全校各年級隨機抽取了2個班級作為分析樣本. 調(diào)查內(nèi)容主要包括學(xué)生及其家庭的社會經(jīng)濟屬性以及當(dāng)前通學(xué)交通方式相關(guān)的屬性(見表1).

表1 RP調(diào)查主要內(nèi)容

RP調(diào)查的統(tǒng)計數(shù)據(jù)表明，隨著學(xué)生所讀年級的提高，學(xué)生上下學(xué)期間被接送的情況逐步減少. 低年級學(xué)生中，約有58.4%的學(xué)生由家長接送，完全獨立通學(xué)的學(xué)生僅占到19.1%. 高年級學(xué)生中，上述比例分別為45.0%和46.2%.

圖1 家長接送狀況

通學(xué)交通方式方面，目前該校學(xué)生采用的通學(xué)方式主要包括電動車、摩托車、步行、小汽車、包車、自行車、公交等7種通學(xué)方式. 總體上來看，電動自行車和摩托車是家長接送通學(xué)采用最多的交通方式，二者分別占36.8%和9.0%；步行上下學(xué)的學(xué)生數(shù)量約占30.8%；借助公交車和自行車通學(xué)的學(xué)生最少，二者所占比例均不足5%.

從各年級的通學(xué)方式來看，由于電動車和摩托車2種交通方式與家長接送情況相關(guān)，二者所占比例隨年級變化趨勢與接送狀況隨年級變化趨勢一致，即隨著學(xué)生就讀年級的升高所占比例呈逐步降低趨勢. 與此相反，步行通學(xué)所占比例則隨學(xué)生就讀年級有明顯提高，如圖2所示.

此外，統(tǒng)計結(jié)果還表明，盡管學(xué)生通學(xué)采用的交通方式不盡相同，但其家庭經(jīng)濟收入水平卻基本相近. 這反映出在本案例中，家庭經(jīng)濟收入對學(xué)生通學(xué)交通方式的選擇影響不大.

1.2 SP調(diào)查

SP調(diào)查的問卷主要包括3部分內(nèi)容：前2部分分別調(diào)查了家庭的社會經(jīng)濟屬性、學(xué)生的通學(xué)現(xiàn)狀，以及學(xué)生和家長對校車服務(wù)的預(yù)期，其主要內(nèi)容和

圖2 通學(xué)交通方式比例分布

RP調(diào)查的內(nèi)容相近. 第3部分為問卷調(diào)查的核心部分，旨在調(diào)查假設(shè)情境下受訪者通學(xué)交通方式選擇行為. 上述假設(shè)情景的設(shè)計主要基于RP調(diào)查的統(tǒng)計結(jié)果，其主要內(nèi)容包括備選方案(交通方式)的識別及各方案屬性的確定、各類屬性水平的確定以及為簡化調(diào)查量而做的正交設(shè)計等[11-13].

由于本案例中涉及的通學(xué)方式較多，在調(diào)查問卷情景設(shè)計中全面考慮所有交通方式可能會導(dǎo)致問卷調(diào)查內(nèi)容過多，進而影響到調(diào)查質(zhì)量. 同時，考慮到開通校車后學(xué)生所采用的通學(xué)方式必然是校車和當(dāng)前通學(xué)方式二者之一，為簡化問卷調(diào)查，本研究在SP調(diào)查的情景設(shè)計中分類簡化了問卷內(nèi)容，受訪者僅需根據(jù)其當(dāng)前的通學(xué)方式，回答相應(yīng)的問題即可. 例如某學(xué)生目前由私人小汽車接送上下學(xué)，其僅需要完成私人小汽車和校車對比的情景設(shè)計調(diào)查即可，調(diào)查表見表2.

2 Multinomial Logit模型

為了研究各影響因素對通學(xué)交通方式選擇的定量化影響，必須在上述調(diào)查數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上進行建模分析，構(gòu)建交通方式與其潛在影響因素之間的函數(shù)關(guān)系，即各交通方式的效用函數(shù)，并基于此進行通學(xué)方式選擇行為的建模.

表2 調(diào)查表

2.1 模型及其標(biāo)定

MNL模型被廣泛用于建模評價各類影響因素在交通方式選擇中的相對重要性. 其基本形式

(1)

其中，Vni為交通方式i對個體n的效用函數(shù)；Pni為個體n在選擇集Jn中選擇交通方式i的概率. 通常，將Vni視為個體n的社會經(jīng)濟屬性和交通方式i相關(guān)屬性的線形組合，即：

(2)

式中，Jn為個體n的可選交通方式集合；K為Jn的元素個數(shù)；θ=(θ1,θ2,…,θk)為待標(biāo)定的參數(shù)向量；Xni=(xni1,xni2,…,xnik)為個體n選擇方式i時的特性向量.

在學(xué)生的社會經(jīng)濟屬性方面，本研究重點考慮了學(xué)生年級、性別、家庭收入、目前接送情況等. 交通方式的屬性方面，本研究重點關(guān)注了各種交通方式的出行時間和出行費用(票款支出，燃油支出等). 需要注意的是，在模型的標(biāo)定過程中，如果某個屬性并不顯著影響模型，則需要將其從模型中剔除或者重新選擇模型進行標(biāo)定.

本研究基于SP調(diào)查數(shù)據(jù)進行了模型的篩選和標(biāo)定，最優(yōu)模型的參數(shù)值及相關(guān)統(tǒng)計指標(biāo)見表3. 標(biāo)定結(jié)果中所有參數(shù)的檢驗值|t|≥1.96，而p值均小于0.05，表明在95%的置信水平下變量對模型影響顯著. 將表3中各組參數(shù)代入式(2)即可得到各交通方式的效用函數(shù).

表3 標(biāo)定結(jié)果

*“家長接送現(xiàn)狀”為啞元. 標(biāo)定樣本中，受訪者現(xiàn)狀由家長接送通學(xué)時取1，否則取0.

2.2 模型的解釋

由式(1)、(2)可看出，效用值較高的交通方式其分擔(dān)率也相對較高. 由于eVni為增函數(shù)，系數(shù)為正(負)的參數(shù)所對應(yīng)的影響因素將對交通方式選擇產(chǎn)生正(負)效用，參數(shù)的絕對值大小則表征了其對交通方式選擇結(jié)果的影響程度. 對比分析本研究中各交通方式的效用函數(shù)，可以得到以下結(jié)論：

1) 在所有交通方式的效用函數(shù)中，出行時間參數(shù)的系數(shù)均為負，這表明學(xué)生更喜歡選擇通學(xué)時間較短的交通方式. 對特定通學(xué)學(xué)生來講，通學(xué)時間越長的交通方式效用值越小，被選擇的概率相對越小. 此外，校車具有絕對值最小的通學(xué)時間參數(shù)(-0.024 6)，這說明與其他方式相比，學(xué)生對采用校車通學(xué)時乘車時長的敏感性相對較弱.

2) 私人小汽車、包車、摩托車3種通學(xué)方式都與學(xué)生就讀年級以及通學(xué)時間有關(guān)，而其中年級參數(shù)均為負值. 這表明對于出行時間相近的學(xué)生來講，低年級學(xué)生更容易選擇上述交通方式. 該結(jié)論與RP調(diào)查的統(tǒng)計結(jié)果相吻合.

3) 校車的效用函數(shù)中，年級參數(shù)值為負，表明在現(xiàn)狀接送狀態(tài)相同的情況下，低年級學(xué)生比高年級學(xué)生更愿意選擇校車作為通學(xué)方式.

4) 從模型可以看出，開通校車后家長是否接送的現(xiàn)狀僅僅影響到學(xué)生對校車的選擇，其參數(shù)為正(0.568 3)反映出目前由家長接送通學(xué)的學(xué)生更希望乘坐校車.

5) 費用僅對校車、公交、包車3種方式統(tǒng)計顯著. 其中，公交和包車的費用系數(shù)(分別為-0.351 8和-0.351 2)比校車的費用系數(shù)(-0.201 5)絕對值要大，這表明學(xué)生和家長對公交和包車的票價更為敏感. 此外，摩托車、電動車的效用函數(shù)中不存在費用相關(guān)的系數(shù)，這表明學(xué)生及家長并不在意摩托車、電動車在能耗方面的支出.

2.3 校車票價敏感性分析

基于前述通學(xué)交通方式選擇模型及調(diào)查樣本，可以計算出不同校車票價水平下各種交通方式的分擔(dān)率. 其中，考慮到本研究中學(xué)生通學(xué)距離為5 km以內(nèi)的短距離出行，校車線路均采用單一票制；根據(jù)RP調(diào)查的統(tǒng)計結(jié)果，公交和包車的單程票價分別取1元和2元；個體通學(xué)時長由其通學(xué)距離和所采用交通方式的平均速度計算確定.

需要指出的是，本研究中分擔(dān)率的求解存在幾個前提假設(shè). 1) 校車服務(wù)的可達性較好，覆蓋了所有學(xué)生的出行；2) 學(xué)生出行方式的選擇不受校車的發(fā)車時間、線路方案、乘車環(huán)境等因素影響；3) 在開通校車后其他各種交通方式的屬性均無變化.

在上述參數(shù)設(shè)置和基本假設(shè)條件下，利用SP調(diào)查的有關(guān)數(shù)據(jù)即可預(yù)測出開通校車后每個學(xué)生選擇校車通學(xué)的概率，進而可以確定各種交通方式的通學(xué)分擔(dān)率(圖3). 預(yù)測結(jié)果表明，校車分擔(dān)率與其單程票價呈單調(diào)遞減關(guān)系. 當(dāng)提供免費校車服務(wù)時，校車的分擔(dān)率可達66.1%，而當(dāng)校車單程票價為6元時，其分擔(dān)率下降為37.5%. 此外，預(yù)測結(jié)果還表明電動自行車和步行是校車最具競爭力的通學(xué)方式. 在校車票價由免費提高到6元過程中，二者分擔(dān)率有明顯的提高，分別由12.9%和10.6%提高到23.9%和20.1%.

圖3 各交通方式分擔(dān)率隨校車票價變化趨勢

3 結(jié)論

1) 研究所建立的模型表明，學(xué)生就讀年級、當(dāng)前接送狀況、乘坐校車的時長、校車票價是校車通學(xué)的顯著影響因素；

2) 低年級學(xué)生比高年級學(xué)生更愿意選擇校車作為通學(xué)方式；

3) 目前由家長接送通學(xué)的學(xué)生更希望乘坐校車；

4) 與校車相比，學(xué)生和家長對公交車和包車的票價更為敏感；

5) 與其他方式相比，學(xué)生對采用校車通學(xué)時乘車時長的敏感性相對較弱；

6) 校車分擔(dān)率隨著單程票價的上升呈單調(diào)遞減趨勢. 免費情況下，校車的分擔(dān)率可達到66.1%；

7) 電動自行車和步行是校車最具競爭力的通學(xué)方式，二者分擔(dān)率隨校車票價的增加有顯著的提高.

根據(jù)上述調(diào)查和分析的成果，本研究對促進校車通學(xué)的運營有如下的建議：

1) 合理優(yōu)化布局校車運行線路，盡量減少學(xué)生乘車時間；

2) 合理設(shè)置校車票制票價，在保證可持續(xù)運營的前提下，盡量降低校車票價.

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Study on Key Factors Affecting School Bus Choices by Multinomial Logit Model

LI Jin-hai, CHEN Yong-sheng， TANG Cheng-cheng， JIAO Cheng-wu

(Research Institute of Highway, Ministry of Transport, Beijing 100044, China)

This paper analyzes the key factors affecting school bus services based on a case study of a typical elementary school in China. The paper studies firstly the household socio-demographic characteristics as well as current school transport characteristics by conducting a Revealed Preference (RP) survey. Based on findings in the RP survey, another Stated Preference (SP) survey is also designed and conducted to study the mode choice behaviors of school transport. A Multinomial Logit (MNL) model is then developed, revealing that grade, current escort situation, in-vehicle time, and school bus fare significantly influence school bus choice. Also, the model reflects that students who are in lower grades as well as those who are escorted by parents have stronger willingness to travel by school bus when school bus service is available. Finally, this paper studies the effects of school bus fare on mode shares of all potential traffic modes. The results suggest that school bus share will decrease as fare increases, and E-bike and walking are competitive modes to school bus, since the mode shares increase dramatically as school bus fare increases.

school bus; Stated Preference survey; school transport; trip mode choice; MNL model

10.13986/j.cnki.jote.2015.04.006

2014- 10- 30.

李金海(1985—)，男，助理研究員，研究方向為交通模型、數(shù)據(jù)挖掘及建模. E-mail: ljh307@126.com.

U 268.6

A

1008-2522(2015)04-32-06