張　晶，鄭長江，耿　揚

（河海大學(xué)土木與交通學(xué)院，江蘇 南京210098）

擁堵收費對城市居民外外通勤方式的影響分析

張晶，鄭長江，耿揚

（河海大學(xué)土木與交通學(xué)院，江蘇 南京210098）

我國交通問題十分嚴重，文章分析交通擁堵收費政策影響外外通勤的出行者出行的方式，利用MNL模型，進行敏感度分析和關(guān)鍵因子分析，評價擁堵收費對外外通勤出行者具體出行方式的影響。

擁堵收費；MNL；關(guān)鍵因子；通勤

我國交通問題擁堵問題十分嚴重，機動車的數(shù)量增加又加重了這一問題。面對這一難題，一方面需要交通基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)來緩解交通的壓力；另一方面，采取一些交通管理手段也可以緩解交通的壓力。交通擁堵收費就是采取的交通管理手段來改變出行者的出行習(xí)慣，從而緩解交通的壓力。

1　出行方式的調(diào)查

針對擁堵收費對城市居民外外通勤出行的影響，考慮到北京作為全國交通擁擠最為嚴重的特大城市，因此選取北京市作為研究地點。采用意向調(diào)查（SP調(diào)查）來獲取數(shù)據(jù)［1］?；诰W(wǎng)絡(luò)調(diào)查具有效率高、成本低、易收集的特點，采用網(wǎng)絡(luò)調(diào)查的方式，具體的調(diào)查方法是通過發(fā)放問卷進行調(diào)查。對外外通勤類對象人群進行分層調(diào)查，調(diào)查的時間是2015年10月中旬至2015年11月上旬，調(diào)查對象是早高峰（7：00—9：00）和晚高峰（16：30—18：30）時段非收費區(qū)的通勤人員進行的調(diào)查。一共采集的數(shù)據(jù)為253個，有效樣本量240個，有效率為95%左右，有效率較高。

2　擁堵收費下外外通勤出行方式選擇

外外通勤是指，采取擁堵收費之后，出行者的出行起點以及終點都不在收費區(qū)域之內(nèi)，出行者選擇出行各種方式的通勤［2］。如表1所示：當采取交通擁堵收費之后選擇交費開車的比例是33%，選擇其他方式避開交費的比例是77%。通過出行方式的調(diào)查統(tǒng)計結(jié)果如表1所示。

表1　外外通勤類各選擇枝被選占比表Tab.1　Ratio of altemative for external commuter travel %

選用MNL模型的變量是依據(jù)出行者的出行目的以及社會經(jīng)濟屬性，分為：年齡、職業(yè)、收入情況、對目前交通現(xiàn)狀的認識和看法、是否需要接送孩子上學(xué)以及是否有交通補貼等。出行方式變量包括:小汽車、公共交通以及自行車［3］。具體賦值情況如表2。

表2　調(diào)查對象分類賦值表Tab.2　Classification assignment of respondents

本模型能夠明顯的反應(yīng)每一變量對于擁堵收費這樣的情況下每個出行者的出行選擇方式選擇的影響，還能夠很好反映出在擁堵收費情況下出行者的出行方式選擇行為。另外本模型準確度很高，所以，本模型可以作為出行者的選擇模型。建立汽車費用（Cf）因子，然后用Cf進行計算，具體的計算式如下

式中：Cf表示汽車費用，元；Sb表示交通補貼，元；Ctf表示交通擁堵費，元；Fc表示燃油費，元；Pf表示停車費，元。

從計算的結(jié)果來看，收入、職業(yè)、接送孩子、小汽車出行距離、燃油費、換乘公交、公交費還有公交步行的距離，這幾項的T檢驗的絕對值都大于1，因此，對模型構(gòu)建的影響顯著。

經(jīng)過計算，本模型的命中率為54%。模型的擬合度比ρ2=0.484，這表明模型的精度很高。經(jīng)計算，L（0）= -56.330，似然最大值=-28.995，似然率=1.070。模型的結(jié)果如表3所示。

表3　出行選擇模型結(jié)果表Tab.3　results of trip choice model

開車付費：V1=19.931+0.872 Ic-0.872 Ca-5.038 Ch-0.003 5Sb2·（Ctf+Fc+Pf）；錯時避費：V2=10.792；繞路避費：V3=11.373+1.196 2 Cd-1.267 Fc；選擇公交；V4=18.956-1.809 Tf-1.744 Bf-0.0038 Wb；選擇自行車：V5=0。其中：V1表示開車付費，元；V2表示錯時付費，元 ；V3表示繞路避費，元；V4表示選擇公交費用，元；V5選擇自行車費用，元；θ1～θ4表示效用參數(shù)；Ic表示家庭收入，元；Ca表示職業(yè)；Ch表示是否接送孩子；Cd表示汽車出行距離，km；Tf表示乘公交換乘次數(shù)，次；Bf公交車票費用，元；Wd公交出行步行距離，m。

3　模型關(guān)鍵因子分析

各選項效用值受外外通勤類模型變量的影響程度如表4所示。

表4　變量對各個效用值的影響程度Tab.4　The effect of variable on each utility value

首先，在開車付費范圍內(nèi)的5個變量當中，Cd影響效用值的變化范疇很大。因而，有不需要接送孩子上學(xué)（child）這一因子成為關(guān)鍵因子［4］。另外，選擇公交出行所對應(yīng)的4個變量當中，Tf和Wd對效用值影響的變化范圍最大，且其對效用值影響的絕對值比較大。所以，Tf和Wd也是關(guān)鍵因子，其中Tf和Wd越大，那么出行者放棄公交車這種出行方式的幾率也就越大。因此，出行者是否接送孩子上學(xué)、乘坐公交車所需要步行的距離以及換乘次數(shù)成為關(guān)鍵因子，其中接送孩子上學(xué)的的出行者選擇在這收費區(qū)域付費的可能性較沒有此類孩子的大，而換乘公交次數(shù)增多、公交方式步行距離增長會使出行者放棄公交的方式出行的可能性增大［5］。

4　模型的敏感性分析

當小汽車出行總費中擁堵收費所占用比例不一樣的情況下［6］，出行者出行的方式比例變化如圖1所示。

駕駛汽車出行總費中擁堵收費所占比例增多，付費開車的方式比例會相應(yīng)的下降十分明顯，出行者為避免交費因此選擇避時出行、繞道出行、公交車出行［7］比例表現(xiàn)為相應(yīng)的線性升高，另外以自行車的方式出行的比例一直保持不變，一直為0。

在收費標準不同的情況下，出行的方式比例變化如圖2所示［8］。

由圖1和圖2可知隨擁堵費用變化的趨勢付費開車比例線擬合公式為

式中：x為擁堵費用，元；y為出行比例。利用式（2），可以得出各擁堵費用水平下的敏感系數(shù)絕對值變化圖，如圖3所示。

圖1　擁堵費用占不一樣的情況下外外-通勤類模型的出行方式比例變化圖Fig.1　Ratio change of external commuter travel mode under the condition of different congestion costs

圖2　收費標準不同的情況下出行方式比例變化圖Fig.2　The ratio change of travel mode under different circumstances of charging standards

從圖3可以看出，擁堵費用在5～470元范圍內(nèi)，敏感性系數(shù)絕對值一直小于1，這說明擁堵費用對外外-通勤類出行者選擇駕駛汽車這種方式出行的比例敏感性低，增加擁堵費用對該出行者的影響比較?。?］。另外，敏感系數(shù)曲線先升后降；在擁堵費用在260～380元這一區(qū)間內(nèi)的敏感系數(shù)值超過0.75，其中330元時，敏感系數(shù)最高，敏感系數(shù)值為0.84；當擁堵費用大于470元的情況下敏感系數(shù)的值趨勢傾向于0，此選擇駕駛汽車行駛的比例是最低值9.3%，如果擁堵費大于470元，即使擁堵費繼續(xù)增加也不能使得用小汽車出行方式比例進一步減少。

圖3　敏感性分析圖Fig.3　Sensitivity analysis chart

5　結(jié)論

本文用SP調(diào)查（意向調(diào)查）方法，通過網(wǎng)絡(luò)獲取數(shù)據(jù)，研究北京市區(qū)收取擁堵費用的情況下，建立外外-通勤出行人員交通出行選擇模型，并且對該模型進行關(guān)鍵因子分析和敏感程度分析［10］。通過關(guān)鍵因子和敏感程度分析后得到結(jié)論擁堵收費政策會使不需要接送孩子上學(xué)的出行者選擇放棄在收費區(qū)域開車行駛，選擇其他交通出行方式或者錯時避費。

［1］羅朝暉，韋增欣，王松華，等.出行量預(yù)測不確定下基于靈敏度分析的擁擠收費定價模型［J］.數(shù)學(xué)的實踐與認識，2013，43 （4）：17-25.

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（責(zé)任編輯姜紅貴）

Impact of Congestion Charging on External Commuter Travel

Zhang Jing，Zheng Changjiang，Geng Yang
（1.School of Civil Engineering and Transportation，Hohai University，Nanjing 210098，China）

Aiming at the traffic problem，this paper analyzes the impact of traffic congestion charging policy on the commuter travel.By using MNL model，it makes the sensitivity analysis and key factor analysis，and evaluates the impact of congestion charging on specific modes of external commuter travel.

congestion charging；MNL；key factor；commuting

U116

A

1005-0523（2016）04-0094-04

2015－12－05

江蘇省自然科學(xué)基金（BK2011745）

張晶（1990—），男，碩士研究生，研究方向為交通運輸規(guī)劃與管理。

鄭長江（1966—），男，教授，博士，研究方向為交通運輸規(guī)劃與管理。