网络约租车对出行方式选择及交通运行的影响

(北京交通发展研究院城市交通运行仿真与决策支持北京市重点实验室，北京100073)

网络约租车对出行方式选择及交通运行的影响

高 永，安 健，全宇翔

(北京交通发展研究院城市交通运行仿真与决策支持北京市重点实验室，北京100073)

网络约租车为居民提供一种便捷的出行选择。但是，作为以小汽车为运输工具的非集约化出行方式，网络约租车应当在与城市规模、功能布局等相适配的前提下适度、有序发展。结合2015年7月和11月组织的两次北京市网约车用户问卷调查结果，量化计算网约车发展后居民出行方式选择的变化，以及由此带来的道路资源分配变化。数据扩样测算结果显示：北京市网络约租车出行规模已极为庞大，日出行量高达352.6万人次，约占全市出行总量的11%，其中转移自公共交通和自行车交通的比例高达58%。道路交通运行跟踪监测结果显示：网络约租车每日增加小汽车出行量33.0万车次，占六环内小汽车出行总量的2.7%，与北京市2015年前三季度交通指数较2014年同期增长20%有较高相关性。最后，针对促进网络约租车有序发展提出相关建议。

网络约租车；出行方式选择；交通运行状况；调查问卷；北京市

0 引言

打车软件的出现是基于传统电话约车方式的互联网演变，在解决打车难、提升预约成功率和用户体验、降低空驶率、节能减排、减少现金支付等方面发挥积极作用。网络约租车通过打车软件首先以网约出租汽车的形式出现，2014年后，专车、快车、顺风车等(不区分合乘模式和非合乘模式)形式的网络约租车(以下简称“网约车”)在中国各大城市迅速兴起。作为网约出租汽车的补充，网约车在城市机动化出行需求增长和资本市场双向补贴的共同推动下迅速扩张[1]，已经成为城市交通系统中不可忽视的组成部分。

由于引入私人小汽车参与运营，特别是概念模糊的专车(主要指以非注册出租汽车的营运车辆或非营运车辆参与运营)与顺风车(基于私人小汽车的车辆共享)，网约车运营引发广泛争议。主要聚焦于定位与管理[2-5]、法律框架[5]、规模管控[5]、传统行业改革[5]、参与者利益博弈[4-5]等方面。

2015年10月10日交通运输部发布《关于深化改革进一步推进出租汽车行业健康发展的指导意见(征求意见稿)》和《网络预约出租汽车经营服务管理暂行办法(征求意见稿)》，开展了为期一个月的公开征求意见，引起行业内外的广泛讨论。2016年7月28日，交通运输部正式发布这两个文件，明确出租汽车作为城市公共交通补充的定位，给出了网约车合法运营的总体规定和要求，并要求地方政府在2016年11月1日之前出台网约车运营的相关细则。如何看待网约车，如何在城市交通系统中应用和管理网约车，尤其是网约车的合理规模、成本价格等等，成为交通行业亟待澄清、仔细研究的问题。

对出行方式选择及交通运行的影响是研究网约车问题的重要方面。首先，网约车能够在如此短的时间内实现市场份额的井喷，这固然有资本市场双向补贴的推动作用，也不可忽视其对城市经济快速发展下人们高品质、机动化出行服务需求的迎合。网约车规模扩张必然带来城市交通结构的转变。其次，对于城镇化、机动化同步发展的中国超、特大城市，有限的交通供给与快速增长的交通需求之间矛盾尖锐，交通拥堵引发的经济损失、生活品质下降、能源消耗和环境污染等问题日趋严峻。优化城市交通结构、提高道路资源使用效率是当前超、特大城市交通发展的基本战略和核心任务。然而，已有研究对这两方面的量化研究尚不多见[6-7]。

本文从资源利用效率的角度出发，论证网约车出行方式在城市交通系统中的合理定位。结合2015年7月和11月组织的两次网约车用户问卷调查结果，量化计算网约车发展后居民出行方式选择的变化，以及由此带来的道路资源分配变化。基于北京市历年交通运行监测数据，以及其他城市、高德公司相关数据的验证，简要分析网约车发展对城市交通运行的影响。

1 网约车在城市交通中的定位

网约车是移动互联网时代网络化信息传输和应用能力与传统交通载客服务融合产生的新型出行服务方式。网约车虽然服务形式多样，但本质仍然是基于小汽车的载客出行服务，在交通资源占用和对交通运行影响方面与传统的出租汽车服务较为一致[6-7]。

出租汽车最早可追溯到中世纪的出租马车[8]，自诞生以来就在城市交通系统中扮演着辅助的社会化出行服务的角色而非主要出行方式。出租汽车在城市交通结构中的比例一般不超过10%，在通勤出行中的比例往往更低。统计数据显示，英国伦敦2013年出行总量中出租汽车分担率仅为1%，澳大利亚悉尼2005年以来出租汽车分担率一直维持在约0.7%，韩国首尔2012年出租汽车分担率为6.5%[9]。根据北京市2000年以来历年交通统计数据，出租汽车出行量在城市出行总量(不含步行)中的比例一直在7%左右，而且与其他出行方式不同，出租汽车早晚高峰出行量占全日出行量的比例远小于其他方式，分别为3.96%和5.60%[10]。南京市2012年主城区居民出行方式结构中出租汽车分担率为2.4%，早高峰仅为0.4%[11]。

出租汽车是以小汽车为运输工具的出行方式，具有快速、门到门直达等优势，但其道路资源使用效率明显低于公共交通。有研究显示，出租汽车人均占用道路面积是公共交通(载客35人，中等服务水平)的10.5倍[12]。即使与私人小汽车相比，出租汽车在资源利用效率方面依然不具有优势。首先，根据北京市第五次城市综合交通调查，2014年北京市出租汽车平均载客人数为1.50人·车次-1，考虑车辆里程空驶率后实际承载率为0.99人·车次-1，而同期私人小汽车承载率为1.24人·车次-1[13]，即在考虑空驶的情况下，出租汽车的承载效率更低。其次，出租汽车使用强度(频次)远高于私人小汽车，对城市交通运行的影响更为显著。以2014年为例，出租汽车日均行驶里程是私人小汽车的6.7倍(见表1)，虽然出租汽车总量(6.67万辆)仅占全市机动车保有量的1.2%，但在城市道路机动车交通量中的比例达12.4%，早晚高峰时段更是高达18.4%。出租汽车在二环、三环等中心城区快速路交通量中的比例达18.8%，早晚高峰时段高达21.9%[14]。

道路空间资源的稀缺决定了非集约化的小汽车(包括运营车辆和非运营车辆)应当在与城市规模、功能布局特征相适配的前提下适度发展，管控小汽车使用强度是大城市交通结构优化的基本战略。出租汽车作为运输效率低、道路资源占用率高的非集约化出行方式，虽然能够提供高品质的出行服务，但从城市交通系统整体发展的角度出发，其定位必须是“服务一般人群的特殊需求以及特殊人群的需求”[15]，且发展规模必须控制在合理范围。

网约车的网络化预约服务方式变革并不能改变其非集约化运输特性，而互联网公司的双向补贴造成市场失灵[16]，扭曲了供需关系，引发个人机动化出行需求快速攀升。更进一步，网约车以共享经济、提高闲置车辆效率为名，吸收大量的私人小汽车从事载客营运，客观上刺激了城市小汽车的过度使用，增加了城市道路空间资源与能源、环境负担，与交通结构优化、公交优先发展战略背道而驰。尽管如此，网约车的服务模式多种多样，不排除产生更多分支的可能性。在引导其健康发展的同时，不应忽略特定服务模式对提升小汽车出行集约化水平的贡献，网约车的定位亦不应一刀切，而应根据其对提升城市交通运行效率或节能减排水平的贡献予以差别化管控和引导。

2 调查方案及数据收集

打车软件于2014年8月正式推出专车服务，2015年4—5月推出快车服务，同年6月推出顺风车服务[17]，逐步发展形成以专车、快车和顺风车为主的网约车服务体系。上述三种服务基本涵盖了当前各种网络约车产品模式，且从价格上形成梯度满足不同层次的出行需求，其产生的影响具有典型性和广泛性。网约出租汽车与巡游出租汽车在小汽车出行特征方面无显著差别，因此本文研究对象为专车、顺风车和快车。

为有效剥离网约车的双向补贴要素，探究市场失灵对出行方式选择和交通运行的影响，实验时间定为2015年7月和11月。其中，7月快车和顺风车刚刚推出，专车运营约10个月，双向补贴活动较多；11月大额补贴活动已经较少，运营车辆供给、乘客使用需求趋于稳定和理性。

表1 北京市私人小汽车与出租汽车承载率及日均行驶里程对比Tab.1 Occupancy rates and average daily mileage of private cars and taxis in Beijing

图1 受访者原始出行方式与2014年北京市居民出行方式对比Fig.1 Comparison of previous travel modes between survey participants and Beijing residents in 2014

两次问卷的内容一致，问题针对乘客和驾驶人分别设置。前者包括用户的原始出行方式、网约车出现后乘坐频次、出行目的等；后者则包括接单量、接单行驶里程、出车次数等。两次调查面向乘客分别发放问卷4 000份，有效回收量分别为3 498份和3 705份。其中，受访者在网约车出现前的日常出行方式与北京市2014年居民出行方式呈现相似特征(见图1)，验证了调查样本的代表性。面向驾驶人的问卷有效样本较少，并且被调查者在前后两次调查中不固定，结果差异大，本文暂不讨论。

3 出行方式转移及小汽车出行量变化

3.1 乘客出行特征变化

2015年7月，70.4%(2 464人)的受访者在过去一个月内使用过网约车(一种或多种方式)，11月这一比例上升至76%(2 827人)(见表2)。相比7月，11月网约车乘客比例处于上升态势，即乘客并未因补贴活动减少而消失，网约车已成为一部分人群的常用出行方式。可见，网约车对居民出行方式选择、城市交通结构的影响具有长期性。快车、顺风车的使用人数比例增加，而由于补贴总量和单笔补贴额度的下滑，乘坐专车成本回升至较高水平，部分对费用敏感的乘客开始寻求新的方式，其中，大量出行转而选择价格更低廉的快车、顺风车。

表2 不同网约车方式的人数及比例Tab.2 Number and proportion of the survey samples for each type of car-sharing/hailing modes

表3 扩样后不同网约车方式的使用人数及占全市人口的比例Tab.3 Population and proportion for each type of car-sharing/hailing modes after sample expansion

3.2 乘客总量测算

为测算北京市网约车乘客规模，本文以消除调查样本倾向性的影响为原则，重点考虑3个因素对调查数据进行扩样，扩样后的全市某年龄段使用某类网约车方式的人数

式中：W为北京市网民人口总量/万人；Dij为调查样本中使用j类(j∈{1,2,3}分别表示专车、快车及顺风车)网约车，且位于年龄段i的样本比例/%；∂i为各年龄段人口比例/%；Φ为全市手机网民人口比例/%。

利用公式(1)分别扩样计算得到三类网约车的乘客人数，以及在调查前一个月内使用网约车的总人数(见表3)。根据扩样数据，11月乘客人数总体增长17%；但是专车乘客减少了29%，与7月调查中问题“如果没有补贴，您是否继续使用专车”的结果(30%受访者放弃使用专车)高度一致。而顺风车、快车这种低价网约车方式乘客人数的增加，进一步证明补贴对需求的诱增作用。

3.3 乘客出行方式转移

根据被调查乘客不同网约车方式平均使用次数，采用公式(1)的扩样方法计算得出网约车客运总量。2015年11月使用网约车日出行总量为352.6万人次，占2014年六环内出行总量[10](不含步行)的11%。每日使用专车、快车、顺风车的出行量分别为55.3万人次，145万人次，152万人次，分别占网约车出行总量的16%，41%，43%。

根据每一种网约车乘客的原始出行方式统计，得出网约车乘客的转移来源(见表4)。根据扩样数据，网约车吸引了近11%的出行量，对城市交通结构的影响广泛而深入。具体而言，网约车对出租汽车(38%)和公共交通(12%)影响最大，对私人小汽车(7%)影响不显著。因此，网约车并未按照预期实现通过共享经济吸引私人车主放弃小汽车出行的目标。

表4 网约车对传统出行方式出行量的影响Tab.4 Impact of car-sharing/hailing on traditional travel mode share

网约车对公共交通使用者影响显著，约50%的网约车乘客从公共交通转移而来，该群体已经占公共交通出行量的12%。由于快车和顺风车在票制上更为经济，故对公共交通乘客的吸引力更强(见图2)。这一结果与文献[18]的判断基本吻合。在缺乏有效措施的情况下，网约车会加剧公共交通乘客的流失，降低城市集约化出行方式的比例。

专车的出行量仅为快车或顺风车的1/3左右，其中有54%来自出租汽车和自驾。快车和顺风车不仅规模更大，而且由于价格低廉，对公共交通和自行车等绿色出行方式的影响更大。可见，快车和顺风车对城市道路交通资源分配的影响更大。

图2 网约车出行者原始出行方式Fig.2 Original travel modes of car-sharing/hailing users

3.4 小汽车出行量变化

以是否增加小汽车出行量为标准，测试每种网约车方式引发的出行方式转移对道路资源占用的影响，量化说明其对于交通运行的作用。出租汽车、网约车和私人小汽车均为小汽车，采用上述方式的出行均纳入小汽车出行量。

对于专车和快车乘客而言，若原始出行方式为出租汽车或私人小汽车，本文认为只是发生服务主体的变化，对上述概念下的小汽车出行量不产生影响；若原始出行方式为公共交通、步行或自行车，则网约车的使用导致小汽车出行量增加。对于顺风车乘客，若原始出行方式为公共交通、步行或自行车，则方式转移不会增加也不会减少小汽车出行量；若原始出行方式为出租汽车或私人小汽车，则方式转移提升了小汽车出行的集约化水平，可视为小汽车出行量减少。但由于顺风车需要增加接、送乘客的少量绕行(平均每次多行驶2 km)，将会增加由顺风车带来的小汽车出行量，应当折合计算。

图3 网约车出行频次比例Fig.3 Proportion of different car-sharing frequencies

表5 小汽车出行增量参数取值Tab.5 Parameter values of the increase of private car

表6 小汽车出行量变化Tab.6 Changes of trips of private car 万车次·d-1

根据调查数据扩样得到六环内专车、快车和顺风车的日出行量分别为55万人次·d-1，145万人次·d-1，152万人次·d-1；出行频次比例见图3。

乘客由方式j转移至方式i造成的小汽车出行增量

式中：βi,j为小汽车出行增量参数，按照每台小汽车承载1.5人进行计算；γi,j为绕行增加的额外出行。假设顺风车每次接乘客需要额外增加2 km出行距离，按六环内人均出行距离11.3 km(不含步行)折算，6次顺风车出行等同于1次小汽车出行。参数的具体取值见表5。

根据模型测算，各网约车方式带来的小汽车出行量变化如表6所示。网约车增加小汽车日出行约33.0万车次，占北京市六环内小汽车出行总量(包括小汽车和出租汽车)的2.7%。若按单车每日出行率2.43车次计算[10]，考虑尾号限行，车辆日出行率取80%，相当于增加16.9万辆小汽车。北京市2015年小客车配置指标为15万，网约车发展相当于使北京市2015年小客车配置指标增加一倍。

4 网约车对城市交通运行的影响

交通指数是综合反映道路交通运行状况的评价指标[19]，以道路网大多数路段的实时拥堵情况为基础，实现对城市道路交通拥堵水平客观、准确、快速地评价。根据北京市交通指数监测数据，2015年前三季度北京市交通指数相比2014年同期增长20%，增长幅度远高于2011年以来的年均增幅6%。

城市交通系统的演化具有强大的惯性，描述其特征的宏观指标(例如交通指数)在时间序列上往往呈现平稳变化的特征，而一旦呈现显著变化，必然是受到强力因素的干扰，并且应该是具有整体影响力的宏观因素。回顾北京市2014—2015年的变化，人口增长1.7%、机动车保有量增长2.7%，属于近年来的常规水平，并且增长量在预期范围内；2015年上半年并未出现长时间持续的异常天气，对常年平均的交通指数影响很小。网约车快速发展及其所带来的交通结构改变是目前可见的主要变化因素，而且网约车的影响具有长期性、整体性。

从高德发布的《主要城市交通分析报告》[20]来看，2015年二季度专车和快车全部实施的阶段，与2014年二季度专车和快车均未出现的阶段相比，北京、广州、杭州、深圳等城市的高德拥堵延时指数分别同比上升13%，15%，17%，11%。而北京市对交通指数的长期跟踪结果显示，在2014年8月和2015年4月两个时间节点，交通指数相较往年同期均呈现显著上升，且2015年4月(即快车和顺风车的高速发展阶段)，交通指数环比增幅超过40%，进一步印证了快车和顺风车较专车对出行选择影响更大的判断(见图4)。

对于北京、上海、广州、杭州等大城市，机动车保有量较大，道路资源供给与机动化出行需求的矛盾非常突出，小汽车对道路交通资源的占用已经达到负外部性急剧增加的程度。因此，控制小汽车增长与使用，以延缓交通拥堵增长趋势，为公共交通建设赢得时间，是中国大城市解决交通拥堵及其衍生问题的基本战略。

网约车利用互联网信息沟通的便利条件和双向补贴的资本力量，诱增机动化出行需求，并且借共享经济名义增加小汽车使用强度，导致城市交通结构向非集约化方向偏移，与城市交通发展战略背离，这已成为2015年北京、杭州等城市交通拥堵快速加剧的重要影响因素。

5 相关建议

网约车是互联网技术在城市交通运输领域的创新应用，相对于传统的服务模式具备优越性。但从上述研究来看，其非集约化的基本特性仍不容忽略，应当引导其在不加剧城市资源负担的前提下有序发展。具体建议如下：

1）专车和快车、顺风车对交通运行的影响存在较大差异，应建立差别化的管理框架和发展策略。相对于服务模式，定价机制对运输服务市场的影响更为明显，应通过无差别化的安全管控和差别化的定价机制，合理规制双向补贴等价格竞争手段，谨防资本运作扭曲交通运输服务的供求关系，谨防潜在的市场垄断及其衍生的各类风险。

2）传统公共交通和出租汽车等供给方式与居民出行需求差异巨大，单纯依赖传统服务模式实现交通结构优化面临诸多挑战，快车、顺风车等对公共交通客流具有补充作用的出行方式应运而生。有必要提升城市交通主管部门在客运服务产品设计及管理方面的主动性，以需求多样化为导向，围绕提升城市的在途小汽车承载率、增加集约化出行，深入研究基于市场细分的公共交通服务产品设计及相关保障机制，引导和规范网约车等多样化的运输服务模式发展，既满足人们的差异化服务需求也提高道路资源使用效率，引导实现城市交通结构优化。

图4 2012—2015年北京市工作日交通指数月度变化Fig.4 Changes of monthly traffic index of Beijing road network in 2012—2015

3）加快城市出行成本的生态建设，包含出台机动车停车管理条例、优化机动车购置使用税费、配置需求管理政策以及提升公共交通运营管理的市场化程度。从出行者的视角出发，逐步实现非集约化出行和集约化出行的综合费用落差，建立与需求层次金字塔相适配的城市客运服务产品的层级结构。

4）虽然网约车客观上造成了小汽车出行量的增加，但从表6的结论中也不难发现，网约车在特定的运营模式下，对于提升在途车辆承载率、减少小汽车出行是可以发挥积极作用的。因此，无论是从国家层面出台管理办法还是地方层面出台细则，切忌因噎废食，建议将合乘作为一种在属性上区别于运营服务、在承载率特征上较私人小汽车更为集约的出行模式，开展专项研究、科学规制、适度倡导，在不违背公交优先发展战略的前提下，引导私人小汽车向有利于道路交通运行效率提升、节能减排的使用模式发展。

[1]滴滴媒体研究院.2015年9月《中国城市智能出行月度报告》发布[EB/OL].2015[2015-11-03].http://50km.baijia.baidu.com/article/216045.

[2]汪光焘，齐彤岩，陈小鸿，等.关于加强打车软件综合管理的建议[J].城市交通，2014，12(5)：1-3.

Wang Guangtao,Qi Tongyan,Chen Xiaohong,et al.Integrated Management of Taxi Booking Apps[J].Urban Transport of China,2014,12(5):1-3.

[3]黄俊溢.专车新政不是否定共享经济：访国务院发展研究中心产业经济研究部第一研究室主任王晓明[N/OL].中国经济时报，2015-10-16.http://www.p5w.net/news/gncj/201510/t20151016_1226360.htm.

[4]冯蕾，李慧.专车改革如何勇闯“利益

关”：理性看待当前出租车改革的焦点问题[N/OL].光明时报，2015-10-20.http://www.gov.cn/xinwen/2015-10/20/content_2950226.htm.

[5]北京大学法律经济学研究中心，北京大学国家发展研究院.网络预约出租车经营服务管理暂行办法(征求意见稿)政策研讨会资料汇编[R].北京：北京大学法律经济学研究中心，北京大学国家发展研究院，2015.

[6]杨涛，程晓明.出租车不应享受公共交通补贴[N/OL].南方周末，2015-11-13.http://www.infzm.com/content/112907.

[7]陈小鸿.“共享经济”不能成为网约车逃避监管的理由[N/OL].经济日报，2015-10-21.http://www.ce.cn/xwzx/gnsz/gdxw/201510/20/t20151020_6749068.shtml.

[8]王军.为竞争而管制：出租车业管制改革国际比较[M].北京：中国物资出版社，2009.

[9]Chon Jonguk.Transportation Policies in Seoul for Sustainability[R].Beijing:World Metropolitan Traffic Development Forum,2012.

[10]温慧敏，刘阳，杜华兵，等.2015年北京交通发展年报[R].北京：北京交通发展研究中心，2015.

[11]於昊，杨明，何小川，等.南京交通发展年度报告(2013)[R].南京：南京市规划局，2013.

[12]王炜，杨新苗，陈学武，等.城市公共交通系统规划方法与管理技术[M].北京：科学出版社，2002.

[13]李春艳，缐凯.北京市第五次城市交通综合调查简要报告[R].北京：北京交通发展研究中心，2015.

[14]董升伟，李春艳.第五次北京城市交通综合调查道路核查线流量调查报告[R].北京：北京交通发展研究中心，2015.

[15]汪光焘，陈小鸿，等.中国城市公共交通优先发展战略：内涵、目标与路径[M].北京：科学出版社，2015.

[16]论文大焖锅.论文大焖锅：Jean Tirole诺奖演讲市场失灵与公共政策[EB/OL].论文大焖锅，2015[2015-11-03].http://www.aiweibang.com/yuedu/57939249.html.

[17]董岩.滴滴出行(滴滴快的)发展简史[EB/OL].和讯科技，2015[2015-11-03].http://tech.hexun.com/2015-09-17/179214843.html.

[18]安健，张栋，姚广铮，孙玲.服务导向型公共交通快速通勤系统发展：以北京市为例[J].城市交通，2015，13(3)：24-33.An Jian,Zhang Dong,Yao Guangzheng,Sun Ling.Development of Service-Oriented Rapid Commuting System:A Case Study in Beijing[J].Urban Transport of China,2015,13(3):24-33.

[19]北京交通发展研究中心.交通指数解读[EB/OL].北京：北京交通发展研究中心，1999[2015-11-03].http://www.bjtrc.org.cn/PageLayout/IndexReleased/IndexReader.aspx?menuid=li4.

[20]高德公司.2015年第二季度中国主要城市交通分析报告[R].北京：高德公司，2015.

The Impact of APP-Based Car Sharing on Travel Mode Shift and Transportation Operation Performance

Gao Yong,An Jian,Quan Yuxiang
(Beijing Key Laboratory of Urban Transportation Operation Simulation and Decision Support,Beijing Transport Institute,Beijing 100073,China)

The APP-based car-sharing/hailing provides a convenient travel option for citizens.However,as a non-intensive travel mode,the development of car-sharing/hailing should take urban scale,economic development level,land use,and transportation system into account.Referring to two questionnaire surveys distributed in Beijing's App-based car-sharing/hailing users which is conducted in July and November,2015,this study estimates the changes of residents'travel mode choice and road spaces distribution after APP-based car-sharing/hailing is activated.The results show that the car-sharing/hailing users are enormous in number,daily trip is as high as 3.526 million,which is about 11%of total travel of Beijing.Note that 58%of total trips are transferred from public transportation or cyclists.In addition,the traffic operation monitoring survey shows that,daily private car trips are increased by 0.33 million after APP-based carsharing/hailing,accounting 2.7%of car trips within the region of the 6th Ring Road;Beijing traffic index had increased 20%in 2015 by comparing with 2014.Finally,suggestions are proposed to promote a healthy development of such a new mode.

APP-based car sharing;travel mode choice;traffic operation performance;questionnaire survey;Beijing

2016-02-10

国家自然科学基金(青年基金)项目“基于支付意愿的城市公交服务市场细分理论与方法”(71501014)、国家自然科学基金(管理科学部2016年第1期应急管理项目)分课题三“公共交通优先发展理论和TOD理念导向的城市规划实施综合评估研究”(71641004)、国家重点基础研究发展计划项目“公交主导型大城市综合交通系统的实证研究”(2012CB725406)

高永(1978—)，男，江苏扬州人，硕士，高级工程师，智能交通部副部长，主要研究方向：智能交通、城市交通运行评价。E-mail:gqyong@126.com

安健(1982—)，男，内蒙古呼和浩特人，博士，高级工程师，主要研究方向：城市公共交通系统。E-mail:marlin_tree@163.com