基于路徑選擇行為的自行車出行環境評價和改善*

潘暉婧 朱 瑋 王 德

0 引言

低碳城市涉及交通節能、建筑節能和產業節能等領域，其中城市交通在城市碳排放中占很大比例[1]。發展城市低碳交通是時下的熱點，其中自行車交通方式具有碳零排放、低能耗的優點，是發展綠色交通的重要方面。我國自行車交通發展經歷了一個從起步到迅速發展、再到趨于飽和和逐漸衰退的過程[2]，造成其逐漸衰退的一個重要原因是迅速增長的機動車使用和機動車交通空間擠壓了自行車出行空間，導致自行車出行環境不斷惡化，城市中自行車出行的比例迅速下降[3]。

為了鼓勵自行車出行，需要制定合理的自行車發展策略，而提供良好的自行車出行環境是其中的一個重要方面[4-5]。目前，針對我國日趨惡化的自行車出行環境，還缺少系統的評價和改善方法。而在建立這些方法的過程中，最核心的問題是：（1）什么樣的自行車出行環境是好的？（2）如何以此為目標進行出行環境改善？自行車使用者是對自行車出行環境最具發言權的群體，本文即從騎行者出行環境偏好的角度，探索評價和改善自行車出行環境的方法。

1 研究綜述

國內外圍繞自行車出行環境偏好展開了大量的研究，探究道路出行環境與騎行舒適度之間的關系，了解騎行者對出行環境要素的感知，從而提出為提高自行車服務水平應對哪些環境要素進行改善。既有研究中探討了多種影響要素，綜合起來包括：（1）騎行時間；（2）自行車道特征，包括自行車道的類型、自行車專用道的連續性；（3）道路基本特征，如道路等級、紅綠燈數量、交叉口數量、坡度、路面材質、路面是否平坦；（4）道路功能特征，如機動車車流量、限制車速、道路景觀；（5）機動車路邊停車，包括停車方式、停車周轉率、停車面積、停車面積占道路的比例[6-9]。

從研究方法來看，主要有打分評價和行為研究兩大類。打分評價法主要是讓受訪者直接對出行環境要素進行重要度打分[10-14]。行為研究主要分析路徑選擇行為與道路環境偏好之間的關系，根據調查方法的不同，又分為兩種，一是研究實際選擇路徑的道路環境要素特征[15-17]；二是讓受訪者在虛擬路徑中選擇一條最愿意騎行的路徑，應用選擇模型分析其環境偏好[18-20]。這幾種研究方法各有優劣：打分評價法較容易實施，受訪者較容易理解，但主觀因素起著較大的影響，且由于對環境要素打分或排序并非是平時自然的思維活動，受訪者對尺度把握容易產生偏差，尤其當要素數量較多時，評價會變得更加困難；相比之下，路徑選擇行為調查法將受訪者置身于更加自然和客觀的決策環境中，結果的可靠性更好，但在調查設計上比較復雜。因此，本研究采用路徑選擇行為調查和研究方法，具體采用敘述性偏好法（Stated Preference Method，簡稱SP）進行虛擬路徑選擇行為調查。該方法通過實驗設計產生選擇情境供受訪者選擇，以揭示受訪者對替選方案的偏好。相比于實際行為調查（也稱顯示性偏好法，Revealed Preference Method），敘述性偏好法能夠進行有效的實驗控制，拉開要素水平的差距，減少要素之間的相關性，更準確地揭示決策者的偏好。

圖1 環境要素重要程度預調研結果

表1 自行車出行環境影響要素及其水平

以上簡要的文獻回顧表明，騎行環境改善的理論研究和實踐方法在我國還比較缺乏。本研究希望達到兩個主要目的：一是辨識我國騎行者關注的出行環境要素，探究相關環境要素對人們評價騎行環境的影響，建立相應的數學模型；二是在騎行者出行環境偏好模型的基礎上，探索評價、改善城市道路自行車出行環境的方法。

本文首先介紹騎行者路徑選擇行為調查，應用多項邏輯特模型（Multinomial Logit Model）分析其環境偏好規律，以及不同出行目的人群的環境偏好差異；基于分析結果，評價上海楊浦區某區域內自行車出行環境現狀，進而提出改善建議；最后歸納總結并作研究展望。

2 自行車路徑選擇偏好分析

2.1 自行車出行環境要素及其水平確定

圖2 調查問卷樣例

自行車出行環境要素的確定綜合了既有研究、上海市道路的實際情況和騎行者調查的情況。從已有文獻可知，自行車出行環境要素很多，如果將所有要素納入SP調查可行性低。因此在選取研究要素時本著可操作性、可度量性、代表性和前瞻性等原則，確定預調研中采用的15個環境要素，每位受訪者要求從中選擇10個對騎行環境評價影響最大的要素。對50位受訪者的預調研結果如圖1所示，但考慮到上海市道路的實際情況，路面不平坦的道路很少，評價拉不開差距，因此去除；道路景觀又可分為自然景觀和街道景觀兩種。最終確定的10項要素及其水平見表1。騎行時間取值根據每個受訪者平日一般騎行時間在調查當場確定，目的是為了使得虛擬路徑更貼近受訪者平日的騎行行為。

2.2 SP調查設計和實施

表2 自行車路徑選擇行為全樣本模型擬合結果

① 網絡問卷地址：http://t.cn/zWCr7I1。

SP調查實驗設計包括路線生成、選擇方案生成、問卷生成3個步驟。首先由環境要素及其水平組合成路線，每條線路的特征由3—4個要素的水平來定義；然后，從中選擇若干條路線形成選擇方案；第三步，在多個選擇方案中進行均衡分配，形成10種類型的問卷，每類問卷包含不同要素與水平組合的選擇題。與一般SP調查設計用純文字表達方式不同的是，本次調查的問卷表達采用圖文并茂的方式，盡量用直觀易懂的形式幫助受訪者理解（圖2）。

表3 不同出行目的騎行者行為擬合結果

問卷的發放采用網絡和面填兩種方式，其中網絡問卷通過“問道網”①平臺發放，有效問卷量為105份；面填問卷在超市、大賣場、地鐵站、居住小區等發放，有效問卷量為95份。要求每位受訪者假設在平時主要的自行車出行目的下，每一次在3條或2條可選擇的騎行路線中，根據自身的偏好，綜合考慮各類環境要素，對路線進行排序（3個選項）或選出最愿意騎行的路線（2個選項）（圖2）。

2.3 自行車路徑選擇模型建構

在路線選擇行為調查所獲數據的基礎上，建立多項邏輯的模型以求得各要素間的權重關系和效用函數。模型的理論基礎是隨機效用理論，據此假定騎行者選擇對其效用最大的路線。路線的效用定義如下：

圖3 研究區域示意圖

圖4 自行車出行環境現狀評價

其中：Vij為騎行者i從路徑j所能獲得的總效用，Pij表示騎行者選擇某條路線的概率，α表示環境要素的單位時間效用，也就是騎行者在一分鐘的騎行時間內享受到的環境效用，即為模型所要擬合的系數。由于除了時間以外的變量都是定性變量，因此做了虛擬變量處理。

用統計軟件R對選擇記錄進行模型擬合，模型擬合優度為0.09，可見人們的選擇規律性不明顯，多樣性較高。但大多數要素仍呈現統計顯著性，符號符合預期，與常識一致。具體的擬合結果見表2。

變量系數的絕對值大小反映了自行車騎行者對不同環境要素和等級的相對偏好程度。騎行者最關注的環境要素為自行車道類型、機動車車流量、機非隔離設施、機動車路邊停車和街道景觀；騎行者特別在意機非之間是否有隔離設施，但對于是何種隔離設施偏好差異性不大；騎行者不愿騎行沿途紅綠燈特別多和自行車道很窄的路段；對整潔優美的街道景觀和茂盛的道路綠化需求相對較低。

2.4 不同出行目的騎行者的出行環境偏好

研究不同人群的自行車出行環境偏好有助于深入理解自行車路徑選擇行為的多樣性。從比較騎行者的出行目的、性別及年齡3方面的模型結果來看，按出行目的劃分人群的模型解釋能力提高最多，說明出行目的對騎行環境偏好影響最大。將出行目的中的上下班/學和外出辦事歸為通勤目的，將休閑娛樂、健身和其他歸為休閑目的，從而將調查樣本分為通勤人群樣本、購物人群樣本、休閑人群樣本分別建立模型，模型擬合優度均優于之前的全樣本模型，將3個模型的擬合優度進行換算得到整體模型擬合優度為0.174，相比單一的全樣本模型解釋能力更好，更準確地反映各類人群的偏好特征（表3）。

從中可以看出，通勤人群最看重騎行時間，休閑人群最不在意騎行時間；通勤人群對沿途經過紅綠燈的數量關注度也最高，其他兩類人群不在意紅綠燈的數量。而從其他的出行環境要素系數來看，通勤者對環境的偏重低于購物和休閑人群。購物人群對機非間是否有隔離設施、自行車道寬度的偏好高于休閑人群，可能是由于購物人群的車籃重量增加，車輛搖擺性增加，車道過窄和機非間無隔離會造成騎行的不安全感；休閑人群對機動車車流量、車道類型、機動車是否路邊停車、道路綠化、自然景觀、街道景觀的關注度更高，可見休閑人群更注重騎行的安全性和景觀性。

3 自行車出行環境評價及改善

利用SP調查和選擇模型分析所得的騎行者對出行環境的偏好，可對一定區域內自行車出行環境進行評價、改善，為規劃決策提供依據。

3.1 研究區域選定

研究區域如圖3所示，面積為13.8km2，適宜自行車3—5km的出行距離。該區域包括上海市楊浦區的殷行街道和新江灣街道的部分區域，這兩個街道建設時間、環境品質和道路建設標準存在明顯差異。

3.2 自行車出行環境現狀評價

以改善自行車出行環境為目標，首先對區域內的現狀出行環境進行評價，以路段為統計單元，使用ArcGis10.0將各項要素指標通過模型分析得到的效用函數進行綜合，得到路段現狀綜合評分，再以理論上最優（效用最高）和最差（效用最低）路段評分作為參照，將自行車出行環境劃分為“好、較好、一般、較差、差”5個等級，在ArcGis10.0中作出評價圖，顏色越淺道路出行環境評價越高，顏色越深則評價越低。

研究區域內自行車出行環境現狀評價如圖4所示，區域評價最低的為“出行環境較差”。西北部新江灣城片區的自行車出行環境明顯優于殷行街道，這與新江灣城整體優美的生態環境和高標準的道路建設密切相關。得分最低的是翔殷路，該道路為城市快速路——中環路的地面部分，機動車車流量很大但沒有非機動車道，根據現行的交通管制，翔殷路是禁止自行車騎行的，但仍有很多騎行者鋌而走險，在機動車流中穿梭；其次差的為白城路，其東側沿路布置有小商品市場臨時疏導地、垃圾中轉站、運輸公司等，很多單位將運輸物品堆放在道路沿線，造成街道景觀臟亂，嚴重影響了該路段的出行環境；國庠路、國濟路、政衷路也是出行環境較差的路段，這些道路均為城市支路，機非混行，且機非之間無任何隔離設施，沿路還有很多機動車停靠，且道路綠化也不茂盛，綜合以上多項要素造成出行環境較差。

表4 重點道路出行環境改善措施及效果

“出行環境一般”的道路主要是軍工路和一些道路的部分路段。軍工路兩側多分布老式倉庫，來往卡車多，造成其當量交通量大。而淞滬路（翔殷至閘殷路段）、國和路（翔殷至政通路段、白城至世界路段）、殷高路（淞滬至閘殷路段）、 閘殷路（國偉至中城路段）等路段雖和其他路段出行環境差異很小，但由于這些路段在高峰時期機動車車流量較大，加之騎行者對機動車車流量較敏感，從而造成了這些路段出行環境低于其余路段一個等級。

其余路段自行車出行環境為“較好”或“好”，是比較適合自行車騎行的。其中政悅路、國浩路、政和路等出行環境評價得分最高，除了道路的高標準建設和優美的街道景觀外，途經河流公園的自然景觀也為自行車出行環境添色不少。

3.3 自行車出行環境改善

騎行者對不同出行環境要素的評價不同決定了相應出行環境的改善措施也應有所側重。借助選擇模型中相關要素的參數可以定量地估計不同環境要素的改善效果。在模型中，環境變量不同水平之間的效用差值即表示不同水平之間變化的相對效果。如街道景觀“臟亂”與“整潔”之間的效用差值0.062大于自行車道類型“汽車、助動車、自行車混行”與“自行車和助動車混行”之間的效用差值0.024，那么針對一條街道景觀臟亂、汽車助動車自行車混行的道路，首先整頓其臟亂的街道景觀對于改善自行車出行環境有較好的效果。以研究區域內長海路為例，該路出行環境現狀存在的主要問題為：道路綠化稀疏，自行車道類型為自行車與助動車混行，自行車道寬度僅容1輛車騎行。針對這3個問題可進行3方面的改善：改善措施一，增加行道樹，改善道路綠化；改善措施二，在非機動車道上鋪設自行車專用道，禁止助動車騎行；改善措施三，拓寬自行車道寬度，可容3輛自行車騎行。分別提升環境效用0.012、0.024、0.023，顯而易見，鋪設自行車專用道的改善效果最佳。

通過這種方法對研究區域內6條出行環境較差的路段進行一項出行環境改善，發現除了翔殷路，其他5條路段的出行環境評價均發生從“較差”到“一般”的較大提升。通過一項出行環境的改善，區域內除了翔殷路其余路段的出行環境水平均在“一般”及以上，整體來說是比較適合自行車出行的區域。可見，有針對性地進行效用最大的改造能提高區域的整體出行環境改善的效率（表4）。

4 結論與展望

本研究旨在基于騎行者對騎行路線的選擇行為，探索評價和改善自行車出行環境的方法。運用敘述性偏好法對騎行者進行虛擬路線選擇調查，并用多項邏輯特模型量化道路環境對騎行者路徑偏好的影響。結果表明騎行者最關注的環境要素為自行車道類型、機動車車流量、機非隔離設施、機動車路邊停車和街道景觀。不同出行目的人群的環境偏好差異顯著，通勤人群最在意時間成本，購物人群更在意機非間是否有隔離設施和自行車道寬度，休閑人群對機動車車流量、車道類型、機動車是否路邊停車、道路綠化、自然景觀、道路景觀的關注度更高。分人群的模型擬合優度明顯提升，說明出行目的對環境偏好影響大，需要在規劃中加以利用。

對案例區域的現狀騎行環境評價和改善探索了這種基于騎行者環境偏好分析的可用性，顯示出定量細化分析的優勢。結合GIS的分路段現狀評價可以高效地辨識每個路段存在的問題，進而便于有針對性地改善路段環境。效用模型方法提供了一種明確的改善騎行環境的標準，據此優先考慮效用提升最大的環境要素進行改造，有助于提高投入產出效率。

今后的研究將通過改善實驗設計以及更充足的實證來加強評價模型的擬合優度和可信度；在此基礎上開發騎行環境評價的軟件，為自行車系統規劃和建設提供科學、高效的手段。

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