公共交通吸引力研究：综述与展望

姚 迪 ，徐丽群 ，李金培，毛燕武

（1.上海交通大学 安泰经济与管理学院，上海 200030；2.杭州国际城市学研究中心，杭州 310002）

二战后，法国政府迫于汽车工业财团的压力，采取了鼓励私人交通发展的政策。但因巴黎历史悠久的城市规划和道路布局无法适应快速增长的私家车出行需求，巴黎市内交通几近瘫痪。因为公共交通具有正外部性、规模经济性和公平性，所以，巴黎政府于20世纪60年代初首次提出“公交优先”政策。随后，美国、英国、日本等发达国家相继经历了交通拥堵、空气污染等发展过程，最终也一致选择了优先发展公共交通的道路。国际经验表明，优先发展公共交通、建立以公共交通为主体的多元化城市客运交通系统是走出城市交通问题的根本途径[1]。20世纪90年代至21世纪初，我国社会经济进入飞速发展阶段。人口迅速增长、私人轿车和异地贸易迅速增加，再加上道路设施不足、出行者没有完全支付道路使用成本等原因，使得我国城市交通拥堵、大气污染等问题日趋严重[2]。为此，我国政府于2004年正式提出“公交优先”发展政策。2012年，国务院发布《关于城市优先发展公共交通的指导意见》64号文件，明确提出“增强公共交通竞争力和吸引力，确立公共交通在城市交通中的主体地位”。从理论层面上看，增强公共交通吸引力是解决城市交通问题的最佳途径；从政府层面上看，增强公共交通吸引力是今后全国所有城市发展的主要任务。

那么，什么是公共交通吸引力？ 在城市系统中，哪些因素影响公共交通吸引力？ 它们的影响力大小有无差异？ 这些影响因素之间又存在怎样的联系？Taylor等[3]详细综述了公共交通客流量的影响因素。但是随着学者们对公共交通吸引力研究的不断深入，其研究方法不断发展，研究角度也随之改变，公共交通吸引力的影响因素亦不断完善，现有文献已无法全面描述公共交通吸引力影响机制。本文以国内外已有研究成果为对象，识别公共交通吸引力影响因素主次地位、理清相关因素间的内在联系，这对在当前更加复杂的城市环境下落实公交优先战略、实现城市交通可持续发展具有重要学术意义。

1 公共交通吸引力内涵与研究角度

在心理学中，吸引力是指能够引导人们沿着一个方向前进的力量，当人们对某个目标或可能得到的东西有相当的兴趣和爱好时，这些东西就会形成对人们的吸引力。依据此定义，公共交通吸引力可理解为一种在出行时引导人们使用公共交通的力量。公共交通吸引力越大，人们越愿意使用公共交通，具体表现为：①更频繁地使用公共交通；②当面临公共交通与其他交通方式的选择时，更倾向于选择公共交通。

20世纪70年代初，美国芝加哥市提出四阶段交通规划方法，并得到广泛应用。但应用该方法不仅消耗大量的时间和成本，在其交通方式划分上亦存在很大的不确定性[4]。随着各国公交优先战略的提出与发展，基于社会经济因素描述公共交通需求成为交通规划部门的一致选择，因此，公共交通需求研究成为研究热点，其中尤以美国城市为代表的研究最为高产。此后，随着人们出行模式、价值观念及客观条件的改变，影响公共交通需求的因素日趋复杂，传统的集计水平上的公共交通需求研究已经无法有效解释公共交通需求差异，再加上基于随机效用理论的非集计模型取得了重大进展，学者们开始利用非集计模型研究个体交通方式选择行为。

因此，基于公共交通吸引力的两种表现以及上述研究历程，公共交通吸引力研究可从宏观与微观两个角度进行，如图1所示。从宏观角度，相同城市环境下的公共交通需求越大，代表公共交通吸引力越大，其衡量指标为公共交通客流量或分担率；从微观角度，个体交通方式选择行为中选择公共交通的意愿越强，公共交通吸引力越大，其衡量指标为非集计模型构建的效用值。

图1 公共交通吸引力研究角度

2 公共交通吸引力的公共交通需求研究

2.1 影响因素与影响力

公共交通需求研究最初集中于对某个城市若干年间公共交通需求变化、或一些城市公共交通需求表现巨大差异的原因的探寻。文献[5-14]中利用多元回归方法分别分析了美国25个城市1960～1980年、火奴鲁鲁1958～1986 年、波特兰1919～1990年、波士顿1970～1990 年、休斯顿与圣地亚哥1980～1990、加拿大1992～1998年、美国超过50万人口城市1990～2000年、美国2000年265个城市、纽约1996～2009年以及南京市2009年的公交客流量或公交出行分担率的影响因素，发现不仅公共交通系统自身的服务水平会影响公共交通需求，城市空间结构、经济发展水平、小汽车保有量、燃油价格和停车成本等因素更是对公共交通需求具有决定性作用。此后，学者们对公共交通需求影响因素研究不断深入，探寻未被检验的影响因素，量化影响因素对公共交通需求的影响力，剖析各影响因素与公共交通需求间的作用机制。

文献[15-20]中分析了城市空间类型和土地利用模式对公共交通需求的影响。文献[15]中利用马里兰州2000年数据，研究了土地利用、社会经济变量、空间类型与公交客流量的关系。发现土地利用特征、公共交通可达性、居民收入水平和人口密度显著影响公交客流量，并且，城市、郊区和农村地区公共交通需求的显著影响因素存在差异，其影响力亦不同。文献[16]中采用中国645 个城市2002～2008年面板数据，首先利用聚类分析方法将中国城市公共交通绩效分为4类，然后利用面板回归变系数模型分析了城市地理、经济和公共交通服务水平对4类城市公共交通需求的影响，同样发现各类因素在4类城市公共交通需求中的不同表现。上述研究结果表明，在公交优先发展中，没有适用于所有城市的政策方案，不同城市应依据其发展模式及公共交通发展阶段制定与之匹配的公交优先战略。在土地利用模式中，公共交通导向发展模式（Transit-Oriented Development，TOD）得到广泛认可与应用，文献[17]中为了检验西方发达国家提出的TOD模式是否适用于亚洲人口密集型城市，利用韩国首尔2006年地铁站点客流量数据分析了TOD 规划因 子（5D 原 则，即Diversity、Density、Design、Destination accessibility、Distance to transit）与公共交通需求的关系，发现高密度城市在应用TOD模式依然可以显著提高公共交通需求，但在具体规划中，应更关注土地利用混合度、公交线网布局和地铁站点周围更加友好的步行环境设计。文献[18]中运用多元回归方法检验并确定了影响上海市轨道交通客流量的TOD 因素，发现地铁站点影响区域内的公交车服务次数、公交车平均发车间隔、步行至最近公交站点的时间、轨道交通站点的出入口数量以及站点周围是否有停车场等5个变量对轨道交通的客流量具有显著影响。文献[17-18]中的研究结果表明了不同交通方式间的衔接，步行与地铁以及公交车与地铁、私家车与地铁，对提高公共交通需求的重要性。

在城市社会经济上，文献[4，21]中应用多元回归方法分别检验了韩国和美国两种城市发展模式的人口密度、就业密度及人均收入等对公共交通需求的影响，发现人口密度、就业密度对公共交通需求产生显著积极影响，而人均收入水平则是显著的消极影响。

在公共交通系统中，文献[22]中研究了多模式公交系统的票价结构的影响，发现低票价是吸引公交乘客的重要因素，同时，公交方式间的票价集成可显著提高公共交通需求，差别化票价体系可有效缓解公交方式间的竞争关系。文献[23]中利用41个城市数据分析了地铁扩张、公共交通补贴及小汽车需求管理3类政策对公共交通需求的影响，发现地铁扩张和小汽车需求管理可显著提高公共交通需求，而公共交通补贴未被检验出显著性。文献[24]中利用纽约各区2011～2013年的面板数据，检验了通过电子站牌、手机等获得的公共交通实时信息，如线路、预期到站时间等，对公共交通需求的影响。发现公交信息可得性可显著提高公共交通需求，表明公众在已知公共交通出行信息情况下，更愿意乘坐公共交通。

天气状况对公共交通需求的影响亦得到许多学者的关注。文献[25-26]中发现，刮风、下雨、低温或高温均可显著降低公交客流量。文献[27]中利用深圳2014年9月每时的公交客流量与天气数据亦得到了相同结论，同时，进一步发现，平峰期的公交客流量更易受到天气的影响，而高峰期的通勤客流量受天气影响不大。天气与公交客流量关系研究为交通部门的日常运营提供了重要信息。此外，偶然事件（如罢工）、大众心理对公共交通需求的影响亦得到检验[28]。

基于上述文献研究成果，本文将显著影响因素划分为地理特征、经济特征、人口特征、小汽车服务特征、公共交通服务特征、偶然事件和大众心理7类，梳理了显著影响因素常用指标和影响方向，结果如表1所示。

文献[3]中将所有影响因素分为内部因素和外部因素两类。内部因素指公共交通管理部门可改变的影响因素，如公共交通服务特征；外部因素指公共交通管理部门无法改变的影响因素，如城市的地理、经济、人口等特征。学者们一致认为，外部因素对公共交通需求的影响力大于内部因素，具有决定性作用。

在各因素影响力研究中，已有文献对公交票价的研究最为深入。在缺乏更多有效数据的时代，公共交通领域一度将Simpson-Curtin准则作为标准的公交需求票价弹性，即公交票价每提高1%，公交需求就降低0.33%[29]。但随着研究的不断深入，发现票价弹性在不同环境中存在差异。首先，票价弹性存在不对称性，乘客对提高票价比降低票价更敏感；其次，票价弹性随着票价的增加而增加；最后，票价弹性亦随着研究的时间范围、出行者年龄、收入、出行目的、距离和城市土地利用模式等的变化而变化[30]。但无论怎样变化，票价对公共交通需求的影响始终是显著的、无弹性的。

以公交票价影响力为基准，研究人员比较了小汽车使用成本、公共交通服务水平与公交票价的影响力。文献[31]中认为，公共交通服务水平（公交运营里程）弹性大于公交票价弹性。文献[30]中进一步发现，公共交通服务弹性是公交票价的两倍，其中，人们对公交服务准时性最敏感。从出行时间上看，车外时间比车内时间更敏感，其中，车外时间中的等待时间是最敏感的。文献[32]中认为，票价弹性大于车内时间弹性。关于公共交通需求的小汽车成本交叉弹性，文献[33]中发现，公共交通需求对小汽车拥堵收费的交叉弹性值随着拥堵收费水平的提高而增加，当拥堵费用为13.25 元/次时，该弹性值达到-1，开始变得“显著”。文献[34]估计了燃油价格的交叉弹性在0.08～0.8之间。上述研究均表明，小汽车使用费用的交叉弹性大于公交票价弹性。

表1 已被检验的、显著影响公共交通需求因素汇总表

综上所述，关于公共交通需求影响因素间的影响力比较，可以得出如下结论：①外部因素在公共交通需求中具有决定性作用。②小汽车使用成本对公共交通需求的影响力大于公交票价的影响力。③公交系统内部因素中，公共交通服务质量影响力，如准时性、发车频率等，大于公交票价。

2.2 影响因素间的作用关系

公共交通需求影响因素之间的相互作用关系如图2所示[12，35]。

图2 7类影响因素与公共交通需求作用关系图

（1）在城市交通系统内，私人交通与公共交通存在此消彼长的竞争关系，故小汽车服务特征和公共交通服务特征直接影响公共交通需求。即提升公共交通供给和水平、降低小汽车供给或增加小汽车使用成本可直接促进公共交通需求的增加。

（2）对于地理特征，城镇化进程刺激城市人口增加、产业结构调整、经济水平提升，改变人民的生活方式。土地利用模式催生交通需求，并最终反映在城市交通方式结构上。随着“公交优先”的提出，以公交走廊引导城市线形聚集、以公交枢纽引导城市中心、以用地功能混合引导交通需求的紧凑高效城市发展模式得到提倡。此种发展模式提高了公共交通服务的可达性、便利性等服务水平，从根源上为改善公共交通服务供给、为激发公共交通需求创造了有利条件。天气状况一方面影响小汽车与公共交通服务特征，进而影响公共交通需求；另一方面，通过改变出行者公共交通主观效用直接影响公共交通需求。

（3）对于人口特征，城市人口规模在一定程度上直接决定了公共交通需求量级。人口类型比例，如学生人口比例、贫困人口比例等，从不同角度反映了最有可能乘坐公共交通的人群。这些因素不仅直接影响公共交通需求，而且可通过影响小汽车保有量和公交票价等因素间接影响公共交通需求。

（4）对于经济特征，首先，城市经济发展水平影响城市人口特征，如就业水平、贫困人口比例等；其次，城市经济发展水平影响小汽车服务特征，如小汽车保有量、燃油价格等；最后，城市经济发展水平决定政府对公共交通的财力投入，进而影响公共交通服务的供给数量，如公交运营里程、覆盖率等。

（5）对于大众心理因素，一方面可影响小汽车保有量，另一方面因“公共交通是低档商品”心理直接影响公共交通需求。对于公交罢工的偶然事件，一方面可短暂地影响公共交通服务特征，另一方面亦可永久地改变乘客对公共交通服务的效用函数而影响公共交通需求。

2.3 研究方法与数据获得

统计理论是公共交通需求研究的理论基础，其研究方法可分为描述性统计分析和计量模型两种，前者被应用时间早于后者。描述性统计分析方法多采用公共交通运营和管理部门提供的数据，如票价收入、公交基础设施数量和公交客流量等，其结论多为公共交通管理部门提供票价、服务数量和质量等方面的改进措施。而计量模型多用于公共交通系统外部、城市水平上的数据，如城市空间结构与土地利用模式、小汽车保有量等，其结论不仅为公共交通部门提供了思路，亦对城市内的规划、交通等部门提出要求。

描述性统计分析数据因为仅限于公共交通系统内部，导致研究结论的应用范围存在一定局限性。同时，描述性统计分析只是简单地描述了变量的分布特征和变量间可能存在的相关关系，其结论可靠性往往不高。计量模型虽然可以检验变量间的因果关系，但因城市系统变量间错综复杂的关系很难通过模型准确描述，使得检验模型常存在多重共线性、内生性等问题，再加上样本规模普遍较小，导致其结论存在普遍性和统计意义上显著性的质疑。正因这两种方法都存在各自的局限，文献[10]中以描述性研究作为提出研究假设的基础，再应用计量模型进行检验。表2汇总了这两种方法各自的特点。

关于样本数据，主要有横截面数据、时间序列数据和面板数据3种类型。虽然面板数据较横截面数据和时间序列数据有更大的优势，但文献中应用面板数据的并不多，这主要是因为公共交通领域数据的难统计、难获得性，得到一份可用的、高质量的面板数据极其不易。因此，在公共交通需求分析中，横截面数据和时间序列数据成为最常用的两类数据。并且，这两种数据的应用情景有所不同。时间序列数据多用于只对一个或两个城市进行的案例研究；横截面数据多用于对一个国家或体系的研究。但并不尽然如此，文献[15]中通过将马里兰州分为1 151个分析区（Statewide Modeling Zones，SMZs），得到了马里兰州2000 年的横截面数据，研究了土地利用、社会经济变量、空间类型与公交客流量的关系。因此，样本数据类型还需依据研究问题和研究人员的数据获得能力而定。

表2 描述性统计分析和计量模型的特点

3 公共交通吸引力的个体交通方式选择研究

3.1 影响因素

随着日益复杂的出行行为和非集计模型的发展，个体交通方式选择研究在微观角度上检验了显著影响公共交通吸引力的因素。在个体与家庭特征中，文献[36-40]中同时检验了出行者客观的社会经济特征和主观出行态度与个体交通方式选择间的关系，发现不仅客观的社会经济特征，如出行者年龄、学历、收入、有无小孩和私家车保有量等显著影响个体交通方式选择，出行者的主观态度亦存在显著影响。文献[36]中利用绍兴市5 269位出行者的出行信息，采用基于多项Probit 的ICLV（Integrated Choice and Latent Variable）模型，发现出行者对小汽车的偏好、对公交车厌恶的潜在心理对通勤方式产生显著影响。文献[37]中利用瑞典斯德哥尔摩和乌普萨拉市约19 000个通勤者于2001年9～10月的通勤出行数据，首先采用潜变量模型（Multiple Indicators Multiple Causes，MIMIC）通过可观测到的日常行为构造了出行者对出行方式的灵活性、便利性、舒适性、安全性和环保性感知的5个潜变量；再利用多项Probit模型检验5 个潜变量对公共交通选择的影响，发现出行者对交通方式的灵活性和舒适性感知是最重要的影响因素。文献[38]中利用德国波鸿1997年秋128个出行者的出行数据，首先采用主成分分析法提取了人们对生态环境的责任意识与标准的道德因素；再引用双因素方法分析检验了公交票价和环境责任意识与标准对公交使用的影响，发现“经济+道德”模式是交通方式选择的决定因素。上述研究表明，出行者对交通方式的心理偏好、主观感知和社会责任意识等主观因素在交通方式选择中具有重要作用。

在个体与家庭特征中，小汽车保有量与公共交通使用间的作用关系得到更多关注。文献[41]中认为小汽车保有量促进了小汽车使用，进而减少了公共交通使用。文献[42-43]中亦发现，小汽车保有量与公共交通使用间存在显著的负相关。同时，文献[43]中利用加利福尼亚问卷调查发现，使用公共交通的有车居民大多是因为高水平的公共交通服务，如发车频繁、快速、可靠性高、少换乘等。上述研究表明，虽然小汽车保有量可显著降低公共交通使用，但高水平的公共交通服务可扭转有车居民的出行方式。

对交通方式服务特征，出行时耗和出行成本是最常用的衡量指标。显然，缩短公共交通出行时耗、降低公共交通出行成本可显著增加公共交通使用[44-45]。此外，具体的服务特征的影响亦得到检验。文献[46]中利用德国1996～2007年8 577个出行者的面板数据，采用ZIMs（Zero-Inflated Models）模型发现，燃油价格每上涨1欧元，每人一周使用公共交通的次数增加0.7次。同时，燃油价格的影响力比公交票价更大。文献[47]中利用加利福尼亚1 000个通勤者数据，应用多项 Logit 模型（Multinomial Logit Model，MNL），发现提高公交信息可得性可显著增加公共交通使用，尤其是公共交通服务频率信息、换乘信息、座位信息、步行到站时间信息和票价信息。除上述建立计量模型的研究外，文献[48]中应用描述性统计分析方法通过对134个通勤者的问卷调查分析了加纳阿克拉市通勤出行方式的影响因素，发现公共交通服务水平低下，如公交可达性差、发车间隔时间长、不准时、车内过分拥挤等是造成加纳阿克拉市通勤车不使用公共交通的主要原因。上述研究表明，私家车服务特征和公共交通服务特征均显著影响个体交通方式选择，并且，增加私家车出行成本比降低公交票价更能促进公共交通使用。

对于城市建成环境和土地利用模式，文献[49-54]中检验了居住地周围的居住密度、就业密度、土地利用混合度、土地利用均衡指数、公共交通可达性及道路连通性等土地利用特征对交通方式选择的影响，发现这些变量与公共交通使用间存在显著的正相关。其中，文献[52]中利用上海市856个工作人员的出行与周边环境信息同时分析了居住地和工作地周边的土地利用特征对通勤出行方式的影响，发现对于通勤出行方式，居住地周围土地利用特征比工作地更有影响力。上述研究表明，始发地和目的地土地利用模式均会显著影响居民交通方式选择。

基于上述文献研究成果，将上述影响因素分为5类：第1类为可直接观测到的个体与家庭显性特征；第2类为不可直接观测到的个体与家庭隐性特征；第3类为出行需求特征；第4类为交通方式服务特征；第5类为住址或目的地的土地利用特征。各类影响因素的常用变量取值及其影响说明如表3～7所示。

个体交通方式选择研究可识别出公交需求研究无法识别的个体与家庭的显性、隐性特征和出行需求特征。同时，个体特征因素亦受到城市地理、经济、人口特征等宏观因素的影响。

表3 已被检验的个体与家庭的显性特征及其影响说明

表4 已被检验的个体与家庭的隐性特征及其影响说明

表5 已被检验的出行需求特征及其影响说明

表6 已被检验的交通方式服务特征及其影响说明

表7 已被检验的土地利用特征及其影响说明

3.2 影响因素间的作用关系

个体交通方式选择影响因素间的相互作用关系如图3所示。

图3 个体交通方式选择影响因素关系图

（1）出行者自身和家庭显性特征、出行需求特征和交通方式服务特征是个体交通方式选择研究中最常用、最基本的3种因素，3种因素可直接影响个体交通方式选择。

（2）对个体与家庭的显性、隐性特征，文献[40]中利用中国香港和德国科隆2 691 个家庭于2002和2003年的出行数据，采用结构方程模型研究了客观因素（生活条件、家庭住址）和主观因素（生活方式、家庭选址态度）与交通方式选择的关系，发现两类因素均对交通方式产生显著影响；同时，客观因素不仅对交通方式选择行为产生直接影响，还可通过主观因素产生间接影响。文献[55]中应用结构方程模型进一步发现，个体与家庭显性特征亦会显著影响出行需求特征。

（3）对土地利用特征，文献[49-50]中发现，土地利用模式特征，如土地利用密度、混合度和均衡指数等，可同时影响居民的出行需求特征和交通方式服务特征，进而影响交通方式选择。即高土地利用密度和混合度、利于步行和公共交通发展的土地利用模式可减少出行次数、缩短出行距离、提供更加便捷的公共交通服务，促使更多的居民选择公共交通。

（4）文献[56]中利用华盛顿土地利用数据和家庭出行调研数据，采用多项Logit模型和结构方程模型，发现了小汽车保有量的中介作用，即土地利用特征通过小汽车保有量进而影响交通方式选择；同时，个体与家庭特征可通过住宅地址和工作地址的选择影响土地利用特征。因此，个体与家庭显性特征和土地利用特征间存在相互作用关系。

3.3 研究方法与数据获得

非集计模型的一般原理为随机效应理论。决策分析中，效用理论是对备选方案或可能出现的后果进行赋值的理论方法，效用表示决策者对某一事物的综合考量。对一个出行者，选择某种交通方式（小汽车、公交车等）的效用可以表示为决策者自身特征、交通方式服务特征和交通需求特征等因素的函数。同时，考虑到不可测因素对效用的影响，将效用定义为一个随机变量，该随机变量由确定性效用和随机性效用两部分组成。基于效用最大化原则，交通方式k被选中的概率即为方案k的效用大于其他方案效用的概率，出行者选择方案k的概率函数即为选择函数。因此，一旦确定了随机性效用项的分布，就可以确定交通方式k的选择函数。若随机项服从二重指数分布，则非集计模型可推导出Logit模型；若随机项服从正态分布，则可推导出Probit模型。在个体交通方式选择研究中，最常用的非集计模型有二元Logit模型、多项Logit模型、多项Probit模型和累积Logit模型等。此外，为提高模型解释能力或适应数据特有特征，许多学者进一步改进了非集计模型[36，46]。

在数据获得上，个体交通方式选择研究常通过问卷调查或访谈等方式从广大出行者处获取与出行行为相关的一手数据。因为问卷调查不仅可以调查已经发生的或可观察到的行为数据，还可以获得人们在假定条件下对多个选择方案表现出的主观偏好，所以，依据调查内容设计，数据类型可分为RP（Revealed Preference Data）数 据 和SP（Stated Preference Data）数据两种。RP数据虽具有较高的可靠性，但无法描述当前不存在情况下的选择；而SP数据正可以弥补RP数据的缺陷，但是因为存在人们的行为结果与意向结果不一致的问题，其可靠性常受到质疑，所以，许多研究人员为了相互弥补两类数据的不足，将RP数据和SP数据融合起来，提高了研究可靠程度。

因为研究人员关注的问题或问题的角度不同，所以调研对象和内容亦有不同。有的调研个体出行者[38]，有的则将家庭看成一个出行单元，关注家庭的人口经济特征对出行方式的影响[42]。同时，因为通勤出行是每天发生的、有规律的、也是最容易发生交通拥堵的出行，具有高频率、时间敏感的特征，所以，部分学者专门研究通勤出行行为[43，54]。对于调研数据频次，有的调研一次出行的数据，有的调研多次、甚至一周的出行数据[41]。相较于一次出行数据，多次出行数据可以基于出行链的出行行为分析方法更加可靠地检验出行者的出行规律及其影响因素。总之，为确保研究结论的可靠性和有效性，个体交通方式选择研究的样本数据要依据研究目的、研究方法的不同设计与之相符的调研内容。

4 公共交通吸引力影响机制构建

公共交通需求研究侧重公共交通系统自身因素及外部因素的影响，个体交通方式选择研究侧重出行个体自身的社会经济特征和主观因素的影响，如价值观念。两类研究在研究内容上相互补充，分别从宏观和微观两种角度描述了公共交通吸引力影响机制。特别地，个体交通方式选择代表了出行者个体层面，公共交通需求是大量个体交通方式选择的综合结果，代表了城市层面，两个层面间亦存在相互作用机制，如图4所示。

图4中，蓝色框（红色框）表示个体交通方式选择的微观层面（公共交通需的宏观层面），蓝色箭头（红色箭头）表示微观层面（宏观层面）因素间的作用关系；框外则是城市水平上的客观因素，黑色箭头表示城市层面及各层面因素间的作用关系。在个体交通方式选择上，个体与家庭特征、出行需求特征、公共交通服务特征及私家车供给共同决定个体交通方式选择。在公共交通需求层面上，公共交通供给中的公交服务数量和质量分别影响公交出行时间和乘客对公交出行的主观感知，进而影响公共交通需求；随着公共交通需求的增长或降低，公共交通企业会增加或减少公交供给，因此，公共交通需求亦会反过来影响公共交通供给；同时，为实现公共交通公益性的公交补贴政策可同时影响公共交通供给与公交票价。在城市层面上，城市规模、土地利用模式、经济发展水平和交通政策共同影响城市交通供给与需求。特别地，3个层面之间，个体交通方式选择决定公共交通需求，公共交通需求进一步决定城市交通方式结构。

图4 公共交通吸引力影响机制模型

5 增强公共交通吸引力政策探讨

虽然已知众多因素对公共交通吸引力的作用方向与大小，但基于社会福利最大化原则，政策制定者只能利用部分因素来提高公交吸引力。回顾前面分析的所有影响因素，可利用的有土地利用特征、私家车服务特征、公共交通服务特征、居民的价值观念和出行时间。基于5种因素对增强公共交通吸引力的不同侧重不同，提高公共交通吸引力政策可分为减少交通需求、抑制小汽车出行、鼓励公共交通出行3类，每类政策的详细举措如表8所示。

对于交通政策的组合效果研究，文献[57]中认为，只有改善公共交通服务政策与抑制小汽车出行政策同时实施才能有效改善城市交通。文献[58]中基于政策组合效果进一步将政策之间的相互效应分为互补效应、相加效应、协同效应和替代效应4种。互补效应指两条政策同时实施的效果大于其中任意一条；相加效应指两条政策同时实施的效果等于各自实施的效果之和；协同效应指两条政策同时实施的效果大于各自实施的效果之和；替代效应指实施一条政策的效果部分或完全抵消了另一条政策的效果。该文献同时指出，限制小汽车出行政策与鼓励公共交通出行政策对增强公共交通吸引力具有互补效应。而文献[59]中进一步发现，两类政策之间存在协同效应。目前，认为互补效应的研究多于协同效用[60]。因此，交通管理部门在制定交通政策过程中，应尽力避免替代效用，追求协同效应。

表8 提升公共交通吸引力政策汇总

6 结 语

本文分别从公共交通需求的宏观角度和个体交通方式选择的微观角度对公共交通吸引力研究的研究结论、研究方法和样本数据等重要信息进行了系统地梳理与归纳，回答了“何为公共交通吸引力”“何种因素会影响公共交通吸引力”及“如何影响”等问题。研究发现，公共交通需求与个体交通方式选择两类研究因其关注的角度不同，其研究目的、研究方法和样本数据收集方式存在各自的特征。研究内容上，公共交通需求研究侧重公共交通系统自身因素及外部因素，而个体交通方式选择研究侧重出行个体自身的社会经济特征和主观因素；研究方法上，公共交通需求研究多采用多元回归模型，个体交通方式选择研究多采用非集计模型；在样本数据收集上，公共交通需求研究多采用二手数据，个体交通方式选择研究多偏好问卷调查。但两类研究并无固定范式，在研究内容上，公共交通需求研究可检验出行者心理因素的影响，个体交通方式选择研究可检验土地利用特征的影响；在数据采集上，公共交通需求研究可采用问卷调查，而个体交通方式选择研究亦可采用二手数据。因此，对于公共交通吸引力影响因素的研究，研究人员应依据研究问题和数据获得能力选取与之匹配的研究方法。

公共交通吸引力研究取得了一定成果，但仍需深入研究。当前研究存在的局限和下一步的研究方向为：

（1）如何让私家车车主放弃私家车转向公共交通一直是公共交通吸引力研究重点，当前研究人员对提高公交服务水平能否真正提高公共交通对有车居民的吸引力存在争议。一些研究交通方式选择行为的学者认为提高公交服务水平并不能有效吸引有车居民，而研究公交出行意愿的大多数学者往往肯定提高公交服务水平的积极作用。目前未见学者对公交服务水平对私家车拥有者的主观公交出行意愿和实际出行行为间的差异做出合理解释。

（2）对于公共交通吸引力，抑制私家车使用政策常被检验出比提高公交服务水平更大的影响力，但还未有学者深入剖析内在作用机制。

（3）在中国，随着电动自行车（以下简称电动车）的迅猛发展，大量公共交通用户转向电动车，公共交通发展愈发艰难。据估算，截止到2015年末，全国电动车保有量超过2亿辆，成为中国城市最主要的交通工具。且90%以上具有机动车属性，俗称“超标电动自行车”[61]。自2002 年以来，各省市对电动车的限售、限行政策层出不穷，但在商家和消费者的共同作用下，禁售、禁行难以长久维持。一味禁止，不如明确标准、加强管理，将部分电动车居民引导到公共交通上来。因此，在中国，对城市公共交通吸引力的研究不仅要考虑小汽车，还要考虑电动车。

（4）正如文中看到的，关于公共交通吸引力影响因素研究的英文文献较多，而中文文献较少，尤其是高质量的实证研究。然而，英文文献中不乏中国学者应用中国城市本土数据进行的高水平研究，国内学者对英文期刊的偏好造成了国内该领域研究的竞争力不足。故对国内学者而言，下一步应多做中文研究，弥补我国城市公共交通吸引力研究的不足。