低公交占有率地区需求响应公交选择意愿研究

刘锴 张曦月 宫小雯

摘  要：需求响应公交（DRT）具有可变路线和灵活时间表，作为常规公交有效补充，近年来得到广泛应用。文章试图研究巴基斯坦卡拉奇市在当前公交占有率较低的情况下，分析引入DRT的可行性。通过设计行为选择实验对该市居民进行（SP）偏好调查，建立多项Logit模型解析其影响因素。结果显示，现有常规公交使用者转移使用需求响应公交的意愿较低，非日常公交使用者有较高意愿使用DRT服务。等待时间和取消费用的影响较为有限，因此很难通过减少等待时间、降低取消费用等方法来显著提高DRT竞争力。

关键词：需求响应公交;SP调查;行为选择实验;离散选择模型

中图分类号：U491          文献标志码：A         文章编号：2095-2945（2020）16-0028-04

Abstract： With variable and flexible course schedules， Demand Response Transit （DRT） is widely developed and adopted recently as an effective supplement to regular bus system. This paper attempt to examine the feasibility of introducing DRT into Karachi city， Pakistani， which is current a low bus occupancy city. A stated preference survey with travel mode choice experiments is conducted， and the influence factors are explored through multinomial logit model. Results show that the willingness of transfer from regular bus to DRT is very low， while non-daily bus users have higher aspiration to use DRT. The impacts of waiting time and cancelation fee are limited， thus it is very difficult to improve the competitiveness of DRT significantly through reducing waiting time and cancelation fee.

Keywords： demand responsive transit; stated preference survey; choice experiments; discrete choice model

引言

需求响应公交（DRT）是“一种介于常规公交服务与出租车服务之间、提供可变路线的高度个性化的运输服务”[1]。该服务根据乘客的定制需求，接送具有相似出发点及目的地的群体旅客，可以灵活调整线路，满足个性化的出行需求[2]。发达国家早期利用DRT对社会特殊人群（如老年人或残疾人）提供更具包容性的交通服务，以确保他们安全到达目的地[3]。近年来，随着新一代移动通信技术和人工智能的推广应用，DRT，在我国各大城市快速发展，作为公交系统的有效补充形式得到广泛应用。张羽佳等[4]研究表明DRT公交可以有效减少私家车和公交车分担率，缓解城市道路早晚高峰拥挤情况。简奕灿等[5]在实验中得出结论，小汽车停车满意度对DRT出行意愿影响最为显著，小汽车停车满意度越低，定制公交出行意愿越大。龚华炜等[6]研究发现合理制定票价方案能够促进普通公交和DRT獲得均衡发展，引导城市公交优先的交通战略目标。孙悦等[7]运用聚类算法得出DRT备选节点选址方法，能够有效地匹配周围的交通资源。Liyanage等[8]在调查得出旧金山有60%的受访者更喜欢使用DRT提供的出行服务。低收入人群，女性和青年群体也更喜欢DRT[9]。此外，许多发展中国家的大型城市尝试使用DRT作为一种公共交通工具[10]，其中有些地区和城市的常规公交服务水平和出行服务占有率仍然较低，缺少公共交通运营的土壤和环境，需求响应公交能否在这些地区成功运营，仍然存在较多疑问。

卡拉奇作为巴基斯坦信德省的大都市和经济城市，总人口1600万，现有的城市公共交通仅有由私营部门运营的少量大型公共汽车和小型巴士，公交出行但有率仅占4.6%[11]，根本无法满足城市可持续发展的出行需求。与公共交通相反，摩托车省时且便宜而广受欢迎。2015年统计数据显示[12]，该市有189.4万辆摩托车，并存在继续扩大趋势。道路上的私人车辆和摩托车极大地加剧了交通拥堵，环境污染和交通事故[13]。对卡拉奇来说，实施新的出行替代方案具有重要意义，DRT能够提供比出租车更实惠的服务，具有比传统巴士更高的安全性，同时对老年人和残疾人的出行更为有利。

本文以卡拉奇这个较低公交出行占有率城市为研究对象，研究其居民日常出行选择DRT的意愿。通过设计出行者出行选择意愿的（stated preference）SP调查问卷，了解卡拉奇市居民使用DRT作为出行替代方式的意愿，分析其影响因素和发展前景。

1 调查方案设计与实施

1.1 问卷设计和调查

本研究针对卡拉奇市现状出行主要方式设计了SP出行意愿调查问卷，研究卡拉奇居民选择DRT的意愿及其主要影响因素，要求受访者在DRT与其他可用的三种出行方式（私家车，拼车，小巴）中，根据自己的偏好选择出行方案。本文四个备选方案特征属性作为解释变量，包括共同变量（出行成本和时间），以及方式特征变量（等候时间和取消费用），各变量的水平值设置如表1所示。另外，调查问卷还包括社会人口统计学特征、日常出行行为习惯和受访者对于DRT的态度。

表1出行备选方案属性及水平设置

1.2 问卷实施及样本描述

通过为期两个月的调查，共收集了300份样本（数据来自卡拉奇市不同住宅区和商业区）。具体的社会人口学样本描述如表2所示。

受访者对DRT的看法如图1所示。多数市民认为DRT可以缓解交通拥堵和延误，但并不一定能减少车辆数。但DRT对于卡拉奇市民都具有较高的吸引力，他们对DRT在安全性和机动性方面持有比较积极的看法。

2 MNL模型和效用函数

本研究采用多项Logit模型（MNL）进行模型解析，MNL在离散选择建模的研究工作中具有重要影响[14]，为大量研究提供用于个体选择决策的定量分析方法[15]。MNL模型假设具有理性的个人应用效用最大化规则进行决策，即出行者（n）倾向于在所有备选方案（j）中选择最大效用的方案。下式（1）为每个受访者对应选择方式的效用值，其中，Unj代表效用值;Vnj代表可观测属性效用，εnj代表误差项。下式（2）-（5）为四种备选方案的分别对应的效用函数。

3 结果与分析

本研究选用拼车模式作为参考，应用MNL模型估计各影响参数，结果见表3。为了更好地拟合该模型，在结果的最终评估中忽略了一些并不显著的变量，例如受教育程度、是否经常使用拼车等。ρ2是模型拟合度评估的重要指标，当ρ2的值在0.2到0.4之间时，则表示模型拟合优度较高。

实验结果（表3）ρ2值为0.284，效果较好。出行成本和出行时间均是最为显著的影响因子，经测算可得卡拉奇市平均出行时间价值大约为105卢比/小时（约为6.6人民币/小时）。现有常规公交使用者转移使用需求响应公交的意愿较低，日常不使用公共交通的人有较高意愿使用DRT服务，拥有私家车的社会人群不太愿意使用其他出行方式。相比常规公交，DRT服务对高收入人群更具吸引力，且更受年轻人青睐，但是对于较高收入者来说，DRT的吸引力仍然低于拼车和私家车。值得注意的是，等待时间和取消费用的影响较为有限，很难通过减少等待时间、降低取消费用等方法来显著提高DRT的使用人数，只能通过优化DRT线路等方法减少出行时间和运营费用，提高竞争力。

4 结论与建议

本研究讨论了卡拉奇市现有公共交通模式由于缺乏政府和企业的影响而存在的不足，提出建议将DRT公交作为卡拉奇市公共交通网络的一种新的出行方式，并应用MNL模型分析了出行选择DRT的重要影响变量，结论及建议如下：

（1）卡拉奇市民对DRT出行服务的选择意愿较高。年轻一代和高收入人群也更易于接受DRT。因此发展DRT将有助于减轻各类人群在出行费用方面的负担。只有通过优化DRT线路等方法减少出行时间和运营费用，进一步促进DRT的推广。

（2）DRT是有潜力减缓城市交通压力的出行方式，现有的需求响应定制出行服务商（例如Uber和Careem）是潜在的DRT承运方，可以采用公私合营的模式以替代现有的公共交通私营模式，这将更适合长远的发展。

参考文献：

[1]Brake， J.， Nelson， J.D.， Wright， S.， 2004. Demand responsive transport： Towards the emergence of a new market segment. J. Transp. Geogr. 12， 323-337.

[2]Amirgholy， M.， Gonzales， E.J.， 2016. Demand responsive transit systems with time-dependent demand： User equilibrium， system optimum， and management strategy. Transp. Res. Part B Methodol. 92， 234-252.

[3]Neven， A.， Braekers， K.， Declercq， K.， et al. 2015. Assessing the impact of different policy decisions on the resource requirements of a Demand Responsive Transport system for persons with disabilities. Transp. Policy 44， 48-57.

[4]张羽佳，焦朋朋.定制公交需求分析——以西安市为例[J]. 北京建筑大学学报，2020， 36（01）： 67-74.

[5]简奕灿，张瑾，晋松.居民定制公交出行意愿影响因素分析[J]. 武汉理工大学学报（交通科学与工程版），2019，43（02）：247-252.

[6]龚华炜，靳文舟，郝小妮，等. 定制公交的博弈定价方法[J].华南理工大学学报（自然科学版），2017，45（08）：70-76.

[7]孙悦，宋瑞，邱果.基于乘客需求数据的定制商务班车站点选址方法[J].山东科学，2019，32（01）：102-112.

[8]Liyanage， S.， Dia， H.， Abduljabbar， R. et al. 2019. Flexible mobility on-demand： An environmental scan. Sustain. 11.

[9]Jain， S.， Ronald， N.， Thompson， R. et al. 2017. Predicting susceptibility to use demand responsive transport using demographic and trip characteristics of the population. Travel Behav. Soc. 6， 44-56.

[10]Davison， L.， Enoch， M.， Ryley， T.， Quddus， M. et al. 2014. A survey of demand responsive transport in great Britain. Transp. Policy 31， 47-54.

[11]Aamir， M.， Masroor， S.， Ali， Z.A. et al. 2019. Sustainable Framework for Smart Transportation System： A Case Study of Karachi. Wirel. Pers. Commun. 106， 27-40.

[12]Raza， M.， 2016. Exploring Karachi's transport system problems： a diversity ofstakeholder perspectives IIED， London.

[13]Arif Hasan， M.R.， 2015. Karachi： The Transport Crisis. Urban Resour. Centre， Karachi.

[14]關宏志.非集计模型：交通行为分析的工具[M].北京：人民交通出版社，2003.

[15]李彬，杨铭，肖润谋.基于乘客接受度的定制公交票价分析[J]. 中国科技论文，2016，11（07）： 786-792.