高鵬飛， 陳國俊*， 張抒揚， 劉好德

(1.武漢理工大學交通學院， 武漢 430063； 2.交通運輸部科學研究院， 北京 100029)

隨著經(jīng)濟的飛速發(fā)展與生活水平的快速提升，居民對交通出行服務的要求日益增高，出行即服務(mobility as a service，MAAS)近年來成為交通研究和社會關注的熱點。交通出行服務可以概括為兩個層面：從時空角度由載運工具提供的運輸服務與從信息角度由先進的交通信息服務系統(tǒng)(advanced traveler information system，ATIS)提供的信息服務。前者受到交通行駛條件與運輸組織管理的制約，導致出行服務供給呈現(xiàn)出動態(tài)性與隨機性，表現(xiàn)為出行時長的隨機性。而后者則是通過信息發(fā)布的方式，讓出行者了解獲取交通出行服務供給的即時狀態(tài)，合理安排出行計劃(即優(yōu)化選擇出發(fā)時刻)，提高出行效率。不可靠的出行信息會導致出行者出行計劃的失敗或者低效，即出行信息服務的可靠性對于交通出行者的出行服務體驗至關重要，因此，如何針對出行者提供可靠、合理的出行信息服務是目前完善信息服務系統(tǒng)亟待解決的問題。

在交通出行決策過程當中，出行者決策的結(jié)果是出行方式[1-2]，出行路徑[1,3]以及出發(fā)時刻[4-6]，前兩者對于特定出行者而言在一定時間范圍內(nèi)存在穩(wěn)定性，出行者對于出行信息信息服務的需求主要體現(xiàn)在如何決策出發(fā)時刻[7]。交通出行是派生性需求，通常需要銜接其他的活動，出發(fā)時刻的準確性將直接影響后續(xù)活動是否能夠順利進行。為保障出行的可靠，出行者往往需要預留一定的出行時間(表現(xiàn)為出發(fā)時刻的提前)來克服出行過程行程時間的不確定性。預留時長通常取決于出行活動的需求，出行者通過獲取的交通信息以及出行經(jīng)驗來預估預留時長。在缺乏出行信息服務或者出行信息服務不可靠時，出行者在出行決策行為上表現(xiàn)出不完全理性[8]，不合理的預留時長將導致程度不等的早到或遲到時間。研究表明，出行者的出發(fā)時刻選擇行為受到個人屬性與出行活動的影響，其表征為出行者對于時間價值的感知或者對于早到與遲到時長的可接受程度[9-12]。個人屬性的差異會導致出行者對出行時間價值的認識存在顯著差異，出行者的年齡、性別、職業(yè)、收入、學歷、常用交通方式、私家車擁有情況等屬性[13-17]將影響其出行決策；而對于不同出行活動類型，出行者對于出行活動的價值認知決定了其對到達時刻的要求，從而影響個人的出發(fā)時刻決策[18-20]。

綜上所述，中外學者已針對出發(fā)時刻選擇的影響因素進行了大量分析，研究表明諸多因素中，出行者的個人屬性和出行活動的類型是影響出行者出發(fā)時刻選擇行為的主要因素。但相關內(nèi)容均未綜合考慮在不同出行活動場景下出行者的個人屬性對于出發(fā)時刻決策的影響。實際生活中，在不同出行活動下，出行者的屬性對出發(fā)時刻的影響程度是存在潛在差異的，因此有必要對在不同出行活動下，影響其期望預留時長的出行者屬性進行針對性的用戶畫像刻畫。

同時，當前由百度、高德地圖所代表的出行軟件提供的一種面向公眾的出行信息服務，主要包括出行的方式、路徑、時長等信息，缺乏對交通出行信息服務使用對象的差異化需求分析，沒有考慮不同出行者在不同出行活動需求下的預留時長需求。因此，從當今社會當需入手，針對不同出行活動場景，對出行者進行針對性的用戶畫像刻畫，提供了一種面向個體的交通出行信息服務，以滿足不同出行者在不同出行活動需求下的具有差異化特征的出行信息服務需求。在現(xiàn)有的出行信息服務的基礎上，對出行者的類型進行了精細化的分類，從而進一步為各類出行者提供更加契合出行需求的交通出行信息服務，有利于提高出行服務體驗。

1 出行者出行決策機理解析

從出行者出行決策邏輯而言(圖1)，出行決策過程包括出行決策依據(jù)與出行決策結(jié)果。出行決策依據(jù)是指出行者決策過程中考慮的因素，包括出行起訖點、出行方式、出行路徑、出行時長等相關出行信息，出行決策結(jié)果是出行者決策過程的選擇結(jié)果，包括出行方式、出行路徑以及最重要的出發(fā)時刻。然而，當前交通出行信息服務系統(tǒng)提供的信息服務還停留在出行決策依據(jù)層面，提供的信息內(nèi)容包括出行方式、出行路徑與出行時長，沒有考慮到達時刻因素，提供的也不是出行者直接需要的出發(fā)時刻，出行者仍需按照期望到達時刻去自行決策出發(fā)時刻。在無法獲得包含出發(fā)時刻的完整出行決策支持下，出行者的出行可靠性是無法得到充分保障的，故當前出行信息服務系統(tǒng)需要考慮出發(fā)時刻的決策。從出發(fā)時刻決策邏輯而言，它由兩部分決策依據(jù)來支持，一部分是當前交通出行信息服務系統(tǒng)提供的出行時長等信息；另一部分是由出行者屬性與出行活動需求決定的期望到達時刻；因此，對于當前出行信息服務系統(tǒng)，需要期望到達時刻來為出行者提供更有保障性的出行決策。為研究滿足出行者需求的期望到達時刻，現(xiàn)結(jié)合出行活動類型與出行者屬性對出行者的期望預留時長(期望預留時長=出行活動計劃開始時刻-期望到達時刻)開展研究。

圖1 出行者出行決策流程示意圖Fig.1 Traveler’s travel decision process diagram

1.1 出行活動類型對于期望預留時長的影響

對于不同類型出行活動，其提前到達需求是影響期望預留時長的直接因素；同時不同出行活動的價值是存在差異的，當出行者無法在指定時刻到達目的地時，其感知的價值損失不同將導致出行者對于不同出行活動存在不同的期望預留時長偏好。日常出行活動可根據(jù)提前到達需求程度分為以下三類。

1.1.1 高提前到達需求的出行活動

日常出行中有高提前到達需求的出行活動以乘坐動車和乘坐飛機為代表，由于動車或飛機的出發(fā)時刻有著嚴格的限制，該類出行活動對到達時刻有嚴格要求，當出行者遲到時，可能面臨較大的價值損失，因此出行者對此類活動的時間敏感性十分強烈，在出行時間安排上會保持嚴謹?shù)膽B(tài)度，同時檢票等煩瑣手續(xù)的存在，出行者對此類活動需要根據(jù)相關經(jīng)驗預留大量時間以保證出行可靠性。

1.1.2 低提前到達需求的出行活動

日常出行中有低提前到達時刻需求的出行活動以通勤(上班/上學)和看電影為代表，這類出行活動存在到達時刻的要求，但一般不要預留過長的準備時間；而通勤遲到和看電影遲到為出行者帶來的損失存在差異，因此出行者對通勤和看電影的期望預留時長會存在差異。

1.1.3 無提前到達需求的出行活動

日常出行中無提前到達時刻需求的出行活動很多，一般休閑活動都沒有到達時刻的限制，出行者無需考慮是否會遲到，可以根據(jù)自己的時間安排靈活調(diào)控預留時長，因此這類出行活動的預留時長可能相比前兩類出行活動更短。

1.2 出行者屬性對于期望預留時長的影響

出行者的個人屬性對其出行決策行為存在潛在影響，影響其對出行時間價值的感知，表現(xiàn)為其對期望預留時長的偏好程度。在已有文獻當中，與交通出行決策密切相關的出行者屬性主要有性別、職業(yè)、年齡、收入、受教育程度、有無私家車和常用交通方式。

(1)性別：在相關試驗中，研究者發(fā)現(xiàn)男性與女性在交通決策行為上存在差異[21]，男性在決策時更加冒進，女性更加保守。因此，二者對同一出行活動的時間價值感知可能存在差異性從而導致期望預留時長的差異。

(2)職業(yè)：研究發(fā)現(xiàn)，對于有固定工作開始時間的人員，相比于其他職業(yè)，更傾向于準時到達工作地點[20]；而工作時間靈活的人員，對延遲到達時間的感知價值更低，因此工作時間是否固定可能會導致出行者對期望預留時長存在差異。

(3)年齡：不同年齡者出行經(jīng)驗存在較大差異，對出行時間的把握程度不同，在期望預留時長上可能會存在差異。

(4)收入：不同收入者，其經(jīng)濟水平的不同會顯著影響對出行時間價值的感知，從而可能導致期望預留時長的差異。

(5)受教育程度：個人學歷在一定程度會影響經(jīng)濟水平，同時學歷高者信息獲取能力獲取可能更強，更善于獲取交通信息做出準確的出行決策，因此不同學歷者的期望預留時長可能存在差異。

(6)有無私家車和常用交通方式：這兩個屬性同樣可以反映個人的經(jīng)濟水平，同時也可以反映出行者是否能夠靈活調(diào)整出行時間，因此這兩個屬性的差異可能導致出行者對期望預留時長的差異。

通過對出行活動類型的劃分與潛在影響期望預留時長的出行者屬性的選取，本研究設計相應的SP調(diào)查實驗，采集出行者的期望預留時長數(shù)據(jù)進行深入分析。

2 數(shù)據(jù)調(diào)查

2.1 問卷設計

本次意向(stated preference，SP)調(diào)查問卷一共分為兩部分，第一部分涉及被調(diào)查者的個人屬性：性別、職業(yè)、年齡、受教育程度、稅前月收入、有無私家車以及常用交通方式，其中個人屬性的分類水平如表1所示。第二部分為情景意愿調(diào)查，根據(jù)出行活動類型調(diào)查出行者的期望預留時長區(qū)間，其中各出行場景設計的參照時刻如表2所示。

表1 個人屬性分類水平

表2 出行場景設計

2.2 調(diào)查結(jié)果統(tǒng)計

2.2.1 調(diào)查問卷的信度分析

本次調(diào)查回收問卷978份，有效問卷978份。受調(diào)查者的個人屬性統(tǒng)計結(jié)果如表3所示。

表3 個人屬性統(tǒng)計結(jié)果

根據(jù)2018年國家統(tǒng)計局發(fā)布的統(tǒng)計比例數(shù)據(jù)，男女比例為51.13%∶48.87%，各年齡段人口比例為：0～15歲：17.8%，16～59歲：64.9%，≥60歲：17.3%。比較本次調(diào)查人員組成，男女比例差距在5%以內(nèi)；年齡組成存在一定差距，原因在于調(diào)查期間處于工作日，青少年多在學校學習，而老年人外出人數(shù)較少，從而導致19～59歲人員比例高于國家統(tǒng)計比例?？傮w而言，本次調(diào)查樣本的組成結(jié)構(gòu)契合國家統(tǒng)計數(shù)據(jù)，抽樣較均勻，問卷可信度較高。

2.2.2 各類出行活動的期望預留時長統(tǒng)計分析

比較不同出行活動類型出行者的期望預留時長累計頻率分布(圖2)，乘坐飛機與乘坐動車與其他類出行活動相比，有著明顯更長的期望預留時長。其余出行活動中，通勤相比看電影和一般休閑活動的差異也較為明顯，而看電影與一般休閑活動的期望預留時長在頻率分布上表現(xiàn)出近似性。說明出行者對不同類型出行活動的期望預留時長存在顯著差異性。

圖2 各出行場景出行者期望預留時長累計頻率曲線Fig.2 Cumulative frequency curve of expected reserve time in different travel scenarios

3 出行者屬性與出行活動對期望到達時間的差異性影響分析

為了刻畫出行者的用戶畫像，本文先通過卡方檢驗來判斷每一類出行活動中對出行者期望預留時長具有顯著影響的出行者屬性，然后采用非參數(shù)檢驗精確分析單一出行者屬性中不同分類水平之間的差異性，從而實現(xiàn)不同出行活動類型下不同屬性出行群體的精確劃分，并獲得出行者各類用戶畫像的期望預留時長。

3.1 不同出行者屬性與不同出行活動的交叉表檢驗

為檢驗出行者的個人屬性與出行活動類型對其出行的期望預留時長是否存在顯著差異性，采用RC表的卡方檢驗(表4)驗證不同的出行者屬性對不同類型的出行活動的期望預留時長是否存在顯著差異影響。

表4 卡方檢驗

結(jié)果表明，對于不同的出行活動類型，顯著影響(P<0.05)該出行活動期望預留時長的出行者屬性存在顯著差異，乘坐動車的顯著影響因素包括：職業(yè)、年齡、學歷、收入、常用交通方式；乘坐飛機的顯著影響因素包括：職業(yè)、年齡、常用交通方式；通勤的顯著屬性包括：職業(yè)、年齡、收入、有無私車、常用交通方式；看電影的顯著屬性包括：性別、職業(yè)、學歷；一般休閑活動的顯著屬性包括：性別、職業(yè)、常用交通方式。因此，對于出行信息服務而言，需要根據(jù)不同的出行活動類型聯(lián)系出行者的屬性特征提供差異化的出發(fā)時刻信息服務。

3.2 不同出行活動下出行者屬性的類間檢驗

對不同的出行活動，顯著影響該出行活動期望預留時長的單個出行者屬性存在多個分類水平，需針對該出行者屬性分類水平之間(簡稱類間)的差異性進行分析，聚類相同期望出行時間需求的出行者，繼而對不同類型出行活動按照不同類型出行者提供相應的出行時間信息，實現(xiàn)出行者用戶畫像的精細刻畫。采用兩個獨立樣本的非參數(shù)秩和檢驗(曼-惠特尼檢驗)對不同出行活動期望預留時長具有顯著影響的每個出行者屬性(表4)進行兩兩類間檢驗。以出行者屬性“職業(yè)”為例，檢驗結(jié)果如表5所示。

表5 相同出行活動不同職業(yè)的類間檢驗

不同類型出行活動下，“職業(yè)”類間檢驗結(jié)果的顯著性(P<0.05)具有顯著區(qū)別。以出行活動為乘坐動車為例，職業(yè)1與職業(yè)2無顯著差異，職業(yè)3與職業(yè)4無顯著差異；但職業(yè)1、職業(yè)2都與職業(yè)3、職業(yè)4存在顯著差異，因此，對于出行活動類型為乘坐動車，可將出行者按照“職業(yè)”屬性劃分為兩類，職業(yè)1、2與職業(yè)3、4。在分類過程中，為了便于不同分類水平的合并，可適當放松檢驗閾值(P<0.10)來減少分組結(jié)果，簡化用戶畫像的表達。完成各屬性分類水平的合并之后，各出行活動的出行者用戶畫像如圖3所示。

圖3 各出行活動下的用戶畫像刻畫Fig.3 Portrait depiction of travelers under various travel conditions

3.3 各類出行用戶畫像的期望預留時長

刻畫完成各類出行用戶畫像后，采用式(1)計算各類出行者用戶畫像的期望預留時長。

(1)

式(1)中：T為期望預留時長；Ti為被調(diào)查者選擇的期望預留時長區(qū)間；Pi為Ti的分布頻率，n是被調(diào)查者數(shù)量。

3.3.1 乘坐動車場景

如表6所示，在乘坐動車場景下，期望預留時長最長的是大于60歲、初中及以下學歷的兼職員工/退休人員，這類出行用戶年齡偏大，學歷較低，沒有工作或工作時間靈活，其對出行時間的感知價值較低且對出行時間敏感度不高，為了保證出行的可靠，更傾向預留較長的時間。期望預留時間時長最短的是小于60歲、學歷較低的全職員工/學生，這類出行用戶年紀較輕，通勤時間固定，學歷低的原因應該是大部分人群處于正在上學的階段，可能受固定通勤工作到達時間的影響，習慣準時到達，對出行時間敏感度較高，因此傾向預留較短的時間。

表6 乘坐動車的出行者用戶畫像與期望預留時長

3.3.2 乘坐飛機場景

如表7所示，在乘坐飛機場景下，期望預留時長最長的是60歲以上，常用交通方式為非步行的非學生，這類出行用戶年齡偏大，常用交通方式為步行說明其可能經(jīng)濟水平較非步行者低，對時間價值的感知較低所以傾向預留較長的時間。期望預留時長最短的是18歲以下，常用交通方式為非步行的學

表7 乘坐飛機的出行者用戶畫像與期望預留時長

生，同樣受通勤影響，時間敏感度較高，因此傾向預留較短時間。

3.3.3 看電影場景

如表8所示，在看電影場景下，期望預留時長最長的是高中及以下學歷的男性兼職人員，這類出行用戶學歷較低，可能經(jīng)濟水平不高，而且工作時間靈活，其對時間價值的感知較低而且對出行時間敏感度較低，所以傾向預留較長時間。期望預留時長最短的是女性非兼職人員，這類出行用戶工作時間固定，對時間敏感度較高，女性相對于男性普遍預留時長更短，其原因可能是女性在看電影出發(fā)前的準備時間比男性長，導致到達電影院相對男性更晚，所以這類用戶傾向預留較短時間。

表8 看電影的出行者用戶畫像與期望預留時長

3.3.4 一般休閑活動場景

如表9所示，在一般休閑活動場景下，期望預留時長最長的是常用交通方式為私家車的男性學生(第8類由于樣本較少，導致期望預留時長過大)，同樣是男性的預留時間普遍更長，而常用私家車的群體可能由于需要額外時間尋找車位進行停泊，所以這類用戶傾向預留較長時間。期望預留時長最短的是常用交通方式為非私家車的女性學生，女性相對男性預留時間更短，而且其常用交通方式為非私家車，無停車需求，所以這類用戶傾向預留較短時間。

表9 一般休閑活動的出行者用戶畫像與期望預留時長

3.3.5 通勤場景

如表10所示，在通勤場景下，期望預留時長最長的是常用私家車，收入大于5 000 元，年齡大于35歲的在職員工，這類用戶預留時長的較長的原因可能主要因為其年齡較大；其次是退休/無業(yè)人員，這類用戶年齡偏大且對出行時間價值感知較低，傾向預留較長時間。期望預留時長最短的是常用私家車，收入小于5 000 元，年齡小于35歲的在職員工，這類用戶工作時間固定，對時間敏感度較高，收入低可能導致其住所離通勤地點較遠，使其在路途上花費較長時間，所以傾向于預留較短時間。同時在整體比較中，發(fā)現(xiàn)通勤場景下，常用私家車的用戶大多預留較短時間，其原因可能是通勤時用戶有固定的停車泊位場所，無需額外花費時間停車，所以傾向預留較短時間。

表10 通勤的出行者用戶畫像與期望預留時長

綜上，同樣類型的出行活動，不同屬性的出行群體對預留時長的偏好確實存在較大差異，因此按照出行活動類型與出行者屬性實現(xiàn)出行用戶的精細化刻畫有利于現(xiàn)有交通出行信息系統(tǒng)為出行者提供更加契合其需求的出行信息。

4 結(jié)論

通過調(diào)查分析不同個人屬性出行者對各類出行活動的期望預留時長，采用統(tǒng)計檢驗分析，得出如下結(jié)論。

(1)出行者對不同出行活動類型的期望預留時長存在明顯差異，在日常出行活動中，以乘坐飛機和乘坐動車的期望預留時長最長，其次是通勤的期望預留時長，而看電影與其他無到達時刻要求的出行活動類似，出行者的期望預留時長最短。

(2)個人屬性會影響出行決策偏好導致出行者對期望預留時長的顯著差異，不同類型出行活動需求下，影響出行者期望預留時長需求的屬性類別存在差異，同一類型出行活動需求下，出行者屬性的不同分類水平影響出行者期望預留時長需求。

(3)對于當前交通出行信息服務系統(tǒng)，應該為出行用戶提供更加符合其出行決策需求的出發(fā)時刻信息，同時要考慮出行活動類型以及出行者個人屬性對出行時刻決策的差異，精確刻畫出行者的用戶畫像，從而為各類出行用戶提供定制化的交通出發(fā)時刻信息服務，有利于提升出行者的出行體驗水平和交通出行信息服務系統(tǒng)的吸引力。