基于Logit模型的公共交通出行选择行为分析

摘 要：城市交通方式结构的形成从根本上是居民选择出行选择交通方式的结果。本文根据出行者出行行为选择特征和交通方式服务特性，运用计量经济学中的非集计模型，分析居民出行选择的影响因素。

关键词：非集计模型 MNL模型 意愿调查（SP） 一、现状分析以及研究意义

近年来，成都市提出了公交优先的战略，有效地推动了城市公交的发展。但随着城镇化进程加快，城市经济和社会快速发展，公交发展速度仍跟不上城市发展速度，新的城市公交问题已日益暴露出来，公交发展滞后已成为制约成都市经济发展和人民生活水平提高的瓶颈。本文通过研究人们的选择行为，优化影响人们选择行为的因素，从而增加交通的分担率，减少其他方式的交通量，从而有效地缓解城市交通压力。 二、研究方法 SP意愿调查

本文采用SP意愿调查。SP调查是指，为了获得“人们对假定条件下的多个方案所表现出来的主观偏好，而进行的实际调查。

在SP调查中，选择的状态，即选择方案的特性值为假定值。SP调查具有可以根据未来的状况，任意设定选择条件的优点，因而克服了以往预测方法中的外插性的问题。这一点对于分析对象区域内建立过去没有的选择方案的分析十分有利。另外，由于可以调查相同条件下的许多人的反映，因而可以研究由于个人属性的不同而产生的选择结果的差异，计算在每个选择条件下特定的选择方案的选择概率并由此进行集计性分析。实践证明，SP方法已成为交通出行行为研究中一种重要的工具。 三、研究内容

（一） 效用变量定义以及效用函数的确定 本文通过建立MNL模型，对成都市居民出行选择公共交通的行为进行分析。在MNL模型中，特性变量可分为固定哑元，选择方案特性变量与出行者特性变量。选择方案特性变量进一步可以分为选择方案固有变量及共同变量。

在本次调查方案中，选择方案固有变量包括：费用，车内时间；公交车与地铁的共同变量包括候车时间，到相应乘车站点的时间，下车到目的地的时间；私家车的特有变量为寻找停车泊位的时间；出行者特性变量包括：年龄，性别，收入，有无私家车等。在非集计模型中，固定哑元的作用为不可观察的因素对居民出行选择行为影响的平均值。

另外，非集计模型在计算选择概率时，是基于不同交通方式效用函数之差进行的。为了保证固定哑元与出行者选择特性变量在效用相减时，不至于使得这些效用变量失效，在进行效用函数定义之前，应该选择一种交通方式作为参照项。这些变量在不同非参照项中的参数不同，在参照项中的系数为零。 （二）问卷设计

本文调查为居民出行意愿调查，出行OD点定为交大片区到天府广场片区，在确定0D的情况下，对于出行时间等因素就能准确的量化。本次考虑的选择枝主要就是：公交、地铁与私家车；而主要考虑的影响因素：出行时间、费用、候车时间、到乘车站点的时间以及下车站点到目的地的时间与寻找停车泊位的时间。

问卷中组合设计是采用的正交设计，利用SPSS软件来实现组合的正交设计，保证属性之间的相互独立性，避免数据之间多重线性的问题。本文利用SPSS软件来实现组合的设计过程，采用部分因子的正交设计法，得到了16种组合。将16个组合做成卡片随机分发给被调查者。为保证正交性，需要保证问卷的调查数量要保持一致且不重复。这样保证了被调

查者个人属性的多样性，同时考虑了各种属性组合之间的选择差异。模型的解释效果就能保证。选择枝属性中舒适性和方便性等因素没有考虑，这是由于舒适性其实是可以通过费用与出行时间间接反映出来，它同费用之间具有很强的相关性，从而不宜作为一个单独的变量考虑。而方便性同样可以通过候车时间、两端时间反映出来，所以方便性也不适宜作为一个单独的变量考虑。

本次问卷设计中，每套问卷包含十六种组合。在调查时要求每位被调查者填写一种组合，调查时保证每种组合的数量相同，这样就能保证数据的准确性，有效性。调查采用询问式，这样通过调查者的解释，被调查者就可准确的理解问卷内容尤其是三种交通方式的服务属性，充分发挥SP调查的作用。 四、数据分析

本次调查共采集问卷100套，调查1600人，其中男性占50.54%，女性占49.46%；选择公交的占33.31%，选择地铁的占55.93%，选择私家车的占10.76%。

个人属性对选择结果的统计分析如下：男性较偏向于选择私家车，女性则偏向于公交；年龄高于60、低于18岁的居民偏向于选择公交，其余则偏向于选择地铁；收入低于六千的居民偏向于选择地铁，高于六千的居民趋向选择私家车出行。 五、结论

根据调查数据的统计结果，成都市从西南交大片区至天府广场片区的通道上，公交的分担率为33.31%，高于成都市公交的平均分担率23%，但与国家规定的公交分担率40-50%仍有一定差距。

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