西安市公共自行车选择概率模型研究

曾丽莹，陈嫣蕊

(长安大学 公路学院,陕西 西安 710054)

西安市公共自行车选择概率模型研究

曾丽莹，陈嫣蕊

(长安大学 公路学院,陕西 西安 710054)

城市公共自行车是公共交通的重要组成部分，为探究西安市公共自行车投入后对西安市居民出行方式的影响，本文通过对西安市雁塔区发放调查问卷的方式收集居民出行数据，利用非集计交通方式划分的方法建立公共自行车选择概率模型；从居民的个人属性和交通属性的角度出发，对交通方式选择行为进行分析，得到了未来西安市居民出行公共自行车的划分率，并对西安未来公共自行车的发展提出建议。

二项logistic模型；交通方式划分；公共自行车

新时期交通环境下，我国城市公共交通得到较大的发展，公共汽车、轨道交通以及公共自行车给人们提供了良好的出行方式，其中公共自行车以其健康、方便灵活的特点，在公共交通的发展中逐步受到重视和发展。

公共自行车是交通方式的一种，很多学者已经对公共自行车和交通方式选择模型做出了研究。大连理工大学张迅利用Binary Logistic模型从交通信息选择和交通信息服务媒体选择两个方面研究了选择公共交通的出行者的交通行为；通过对调查数据的统计分析，定性的明确了公共交通出行者交通信息选择行为的主要影响因素[1]；刘佳基于问卷调查的统计结果对西安市碑林区的公共自行车使用现状进行了定量分析,确定出公共自行车选择行为的影响因素[2]；杨丽雅和朱晓宁在城市化居民城市选择分析中采用结构方程构建了以出项链为基础的选择模型[3]；学者江国俊为确定自行车选择行为模型，在分析交通需求基础上构建基于MNL的出行链模型[4]。

西安市公共自行车投放使用4年以来，西安市居民出行在选择交通工具时一定程度上有了改变，为有效地引导公共自行车系统的发展，应探究居民出行选择公共自行车的影响因素并进行改善，有必要对西安市交通方式选择行为进行研究。

1 城市公共自行车选择概率模型建立

1.1 二项特性描述

城市公共自行车的选择属于居民对交通方式选择的过程，此次只将居民可选的交通方式描述为选择公共自行车方式出行与选择其他非公共自行车交通方式出行，把居民对交通方式的选择变成一种二项选择的过程，即选择公共自行车和不选择公共自行车，从而更直接的得到居民对公共自行车这种交通方式的选择行为。描述这种选择行为，即接受或拒绝使用公共自行车出行，可以采用BL概率模型。

BL模型建立的基本程序可以分为以下3步[5]。第1步，对效用函数形式确定及对特性变量分类，并对采集数据进行筛选分析；第2步，采用极大似然估计法标定参数，并准备模型的检验工作；第3步，将得到的统计量协方差矩阵依次进行t检验和其他检验来进行模型验证。

效用理论是进行二项logit模型选择的前提, 效用值是考虑影响出行者选择交通方式各种因素的集合，确定出行者对于公共自行车的选择模型就是要找到使得效用值最大时的方案。

1.2 确定效用函数

二项选择模型简称BL模型，指的是将出行者的交通方式选择分为2种选择方案，即选择公共自行车出行和选择非公共自行车的其他交通方式出行两种选择，出行者从两种方案中选择一项作为自己的选择。此次BL模型采用线性效用函数，个人选择公共自行车交通方式的效用确定项为：

(1)

式中：Xim为效用固定项，第m个出行者选择方案i(i的值为1或2)时的效用值；Yiml为影响出行者m选择的第i(i的值为1或2)个出行选择中的第l个特征变量；k为特征变量的数量。

选择方案有两个时，各项的选择概率为：

(2)

(3)

式中：Pim为出行者n选择方案i(i的值为1或2)的概率。

1.3 影响因素与特性变量的选择

在确定特性变量时应满足以下2条标准：

(1)特征变量除了尽量描述出行者的选择特征还应该包括时下影响出行者选择的政策因素；

(2)选择的变量应该各自独立，没有互相影响。

出行交通方式选择的过程中基本上是受个人喜好选择和交通工具本身的特点决定的，因此，研究影响西安市公共自行车选择行为的因素体系时将影响因素分为个人属性和交通方式属性两种影响因素进行考虑，为后面的二项logit模型自变量选取提供参考分析。其中单次出行个人影响因素主要有：

(1)年龄。由于自行车是一种与身体条件有关的交通工具，一般存在年轻群体使用率较高的情况，所以，年龄是影响公共自行车使用的因素之一。将年龄分为18岁以下、18岁～30岁、30岁～50岁、50岁以上共4个等级。

(2)性别。男女不同性别的人群对公共自行车的接受程度不同。

(3)年收入。一般来说，不同年收入的人群对城市公共自行车的使用程度不同，收入高的相对收入低的使用频率要低。将年收入分为5万以下、5万～10万、10万～20万、20万以上共4个等级。

(4)出行目的。人们出行目的不同时出行方式选择的也不一样。对出行目的的划分为四类，分别为：上班，上学，购物、娱乐或就餐，其他。

(5)出行距离。不同的出行距离，在交通方式的选择上大相径庭，出行距离较远的人们一般会选择公交、小汽车或地铁，出行距离近人们会选择公共自行车等，将出行距离划分为3 km以内、3～10 km、10～30 km、30 km以上共4个等级。

交通方式因素主要是针对公共自行车的特性对居民进行调查，是在假设选择公共自行车的情形下，对影响公共自行车使用的因素调查。

(1)出行者对公共自行车基础设施的满意程度。对公共自行车基础设施满意度是指对自行车租赁点硬件的使用满意度以及公共自行车车身的使用满意度两个方面，对这两者的满意度是居民使用公共自行车时的一种评价。居民通过自身体验将西安市的公共自行车基础设施的满意度分为好与差两种。

(2)起点至自行车租赁点距离是指出行者从出发地点到达租赁点位置的时间距离，从而表现出行者对步行时间的忍耐程度，主要分为3个等级，分别为5 min内、5 min～10 min和10 min以上。

(3)行驶时间是指出行者利用自行车出行时出行时间，分为0 min～30 min、30 min～60 min、60 min以上。

将以上8个变量作为特征变量，提出的线性形式效用函数。

X1m-X2m=θ1+θ2Y1i+…+θ9Y8q

(4)

式中：Xim为第m个出行者对于方案i(i=1,2)的选择效用固定项；θi为第i个特征变量的未知变量；Yiq为第i个特征变量。

确定后的特征变量与赋值如表1所示。

表1 变量取值表

将效用函数带入到选择公共自行车出行和拒绝使用公共自行车的概率中可得到：

(5)

P2m=1-P1m

(6)

式中:Pim为出行者m选择方案i(i=1,2)的概率；θi为第i个特征变量的未知变量；Yiq为第i个特征变量。

2 数据处理与模型建立

利用SPSS软件，可以筛选出主要的影响因素，建立居民公共自行车交通方式选择模型，并进行验证。具体流程如图1所示。

图1 公共自行车选择模型流程图

2.1 数据调查

根据确定好的特征变量，采用问卷调查的方法向西安市500人发放了问卷，其中有效问卷为421份，无效问卷79份。根据特征变量赋值表格将回收的问卷处理为下一步进行SPSS分析做准备。

2.2 求解特征变量系数

首先，采用极大似然估计进行标定，设个人i实际选择的结果为：ηiq,q∈A，定义：

(7)

(8)

2.3 模型参数检验

在进行完模型参数标定的估计后，仍需要继续研究参数估计量值得信赖的程度。本文采用如下检验方法来验证[6]：

(9)

在置信水平α=0.05时，当某一参数对应的|t|≥1.96，该变量对出行者选择公共自行车的交通方式有显著影响的把握有95%；而当|t|≤1.96时，则该变量对出行者选择公共自行车的交通方式没有影响的把握有95%。

3 模型应用

利用SPSS软件将调查数据进行应用，经参数检验后，结果如表2所示。

表2 SPSS软件计算结果

通过对以上输出结果进行分析发现，可以确定年收入、出行距离、以及出行起点至租赁点的距离对选择公共自行车交通方式的影响具有较强的显著性，而初始确定的其他影响因素对选择公共交通这一出行方式影响不明显甚至没有相关性。建立了城市公共自行车选择概率与年收入、出行距离、起点至租赁点的距离以及行车环境4个因素之间的关系，即：

(10)

当其他特征变量不变时，针对单一特征变量有以下特征：

(1)年收入较高的人群选择公共自行车的概率较小，这是因为收入较高的有能力担负小汽车或打的出行的费用，这部分人群更加偏爱这种舒适的出行方式而不会选择公共自行车出行。

(2)当出行距离较远时，选择公共自行车的人群减少，由于体力和时间的限制，人们更接受出行较短时使用公共自行车出行 。

(3)公共自行车的基础设施越好,人们选择公共自行车的可能性越高，这说明大多数人不选择公共自行车是因为担心公共自行车带的安全性和使用舒适度问题。

(4)如果出行地点与公共自行车租赁点的距离越近，人们选择公共自行车的概率越大，这是因为与租赁点距离越近，会给人们带来的便捷程度越大，与其他交通方式相比公共自行车的优势明显。

4 公共自行车选择模型的作用

公共自行车选择模型是充分考虑了选择出行居民的个人属性因素以及公共自行车属性影响因素多种因素的基础上建立的，经过计算机筛选，得到最终影响人们选择公共自行车的概率模型。通过模型的建立和因素的分析对未来提升公共交通分担率具有重要的作用。

4.1 把握公共自行车出行人群特点

通过对西安市城市公共自行车选择模型的建立，可以充分地了解现如今选择公共自行车人群的特性，使用公共自行车的人群主要体现中低收入、短距离代步行出行、对行车环境的要求不高，且与租赁点位置较近的特点。从把握选择公共自行车出行的人群特点入手，就可以找到提高公共自行车交通方式分担率的改善对策。

4.2 把握进一步发展公共自行车的方向

通过问卷调查得到对公共自行车显著影响因素，为提高公共自行车在短距离出行方面的分担率，应该主要从提高公共自行车基础设施以及起始位置到达租赁点的距离两个影响因素入手。公共自行车基础设施表现为自行车使用舒适度，提供给使用者的安全程度等，这就要求在交通基础设施建设和交通管理两个方向入手。在没有自行车专用道的地方增设自行车专用道，加大力度治理行人乱穿马路，机动车与非机动车不按照规章行驶的行为；在自行车租赁点方面，加大租赁点的密度，减少每个租赁点放置的车辆数，从而减少人们步行的距离，或者取消桩式租赁点，采用划设停车线的方式。

5 结 语

通过向西安市雁塔区的居民发放调查问卷，得到了西安市公共自行车投入4年后居民出行方式的选择数据，选择二项logistic模型而不采用传统的多项logistic模型建立西安市的交通方式选择模型，更精确地展示出公共自行车这一交通方式的分担率，根据新得到的交通方式选择模型分析了公共自行车使用者特点和提出了公共自行车未来的发展方向。

[1] 张迅.城市公共交通出行者信息服务选择行为研究[D].大连：大连理工大学，2010：54-57.

[2] 刘佳.城市公共自行车系统需求预测研究[D].西安：西安建筑科技大学，2016:37-42.

[3] 杨丽雅,朱晓宁.快速城市化进程中居民出行的方式选择[J].中国软件科学，2012(2):71-79.

[4] 江国俊.基于出项链的自行车出行方式选择实证研究[D].北京：北京交通大学，2012：24-27.

[5] 张宵.城市居民短距离出行公共交通模式研究[D].西安:长安大学：2012:46-48.

[6] 关宏志.非集计模型—交通行为分析的工具[M].北京:人民交通出版社，2004:54-62.

Probabilistic Model for Choice of Public Bicycle in Xi′an

ZENG Liying, CHEN Yanrui

(Chang′an University, Xi′an 710054, China)

City public bicycle is an important part of public transport. In order to study the influence of the using of the city public bicycle in Xi′an for four years on the way to travel, the questionnaire is used to collect the data. The probabilistic model of the public bicycle is built by the disaggregate analysis method. In addition, the choice of the public transport is analyzed through the personal features and the traffic properties. The results show that separation of the Xi′an city public bicycle in the future and give the suggestion for the development of the public bicycle.

binomial logistic model; transport separation; public bicycle

10.3969/j.issn.1674-5403.2017.04.005

U491

A

1674-5403(2017)04-0019-05

2017-08-20

曾丽莹(1993-)，女，山东聊城人，在读硕士研究生，主要从事交通运输规划与管理方面的研究.