擁擠收費措施的公眾可接受性與有效性

肖恢翚，孫祥龍，陸 建

擁擠收費措施的公眾可接受性與有效性

肖恢翚1，2，孫祥龍1，2，陸 建1，2

（1.東南大學城市智能交通江蘇省重點實驗室，210096南京；2.現代城市交通技術江蘇高校協同創新中心，210096南京）

為了研究系統屬性對公眾可接受性的影響，明確擁擠收費措施的公眾可接受性與有效性之間的關系，選擇擁擠收費措施的5個系統屬性作為模型變量，采用有序概率模型和多項Logit模型方法構建了公眾可接受性和措施有效性模型，并利用SP調查的476個樣本數據對模型進行了標定，然后利用這兩個模型預測了3個收費場景的可接受性與有效性.結果表明：系統屬性對可接受性有較大影響，而對有效性影響較小；在集計水平上，研究中的每個收費方案都是有效的，而且擁擠收費有效性高的方案，對應的接受性都較低，但接受性較高的方案中，卻有很多是有效的，這說明有效的收費方案并不都是不能被接受的.在進行擁擠收費系統設計時應當主要關注公眾可接受性，以提升擁擠收費措施的可行性.

擁擠收費；公眾可接受性；有效性；有序概率模型；多項Logit模型

交通擁擠是全世界面臨的一個棘手問題.根據以往經驗，單純的增加供給，不能徹底解決城市交通問題，而加強交通需求管理，以有限的供給滿足持續增長的交通需求日益成為交通發展的主旋律.而城市道路擁擠收費被認為是有效的需求管理措施之一，已經得到國內外專家與學者的廣泛關注.世界上許多城市都對其進行了研究，包括國內的一些大城市，如北京、上海、廣州、深圳、南京等.但目前只有倫敦、新加坡、斯德哥爾摩等少數幾個城市實施了這個措施.技術上的發展已經解決了收費系統靈活多變的要求，然而除了技術和法律上的問題外，缺少公眾的可接受性成為了擁擠收費順利實施的一個主要障礙［1-3］.

不同擁擠收費方案對公眾可接受性的影響程度，以及擁擠收費方案的有效性與可接受的關系等問題都需要深入研究.本文將利用隨機效用理論，建立公眾可接受性和有效性模型，研究措施的系統屬性對公眾可接受性的影響，并驗證可接受性與有效性之間的關系.本文的研究意義在于可以定量地分析措施的系統屬性對可接受性的影響程度，揭示公眾可接受性與有效性之間的關系，為收費系統的設計提供依據.

1 SP調查設計

1.1 系統屬性及其水平

擁擠收費措施的公眾可接受性受到很多因素影響，可能會因系統屬性的不同、心理感知的變化、個體之間的差異而有所不同［4-6］.公眾對措施的心理感知評價，如感知公平、感知有效、感知自由等也會受到措施系統屬性水平的影響.所以本文主要研究擁擠收費的系統屬性對公眾可接受性的影響.

由于擁擠收費措施的系統屬性較多，因此為提高調查精度，本文依據現有研究及預調查［6-8］，選擇收費標準、收費對象、延誤時間減少、污染排放減少、收益分配作為調查屬性，并設定其各自的屬性水平.

收費標準.目前國內雖然沒有城市實施擁擠收費，但上海、北京、深圳等城市已經對擁擠收費的可行性進行了論證，并已提出了收費標準，類比這些城市的研究，將南京市的擁擠收費標準定為5、10、15、20元／次4個水平.

延誤時間減少.參考擁擠收費的成功案例所產生的結果，將延誤時間減少設置為4個水平: 10%、20%、30%、40%.

污染排放減少.參考擁擠收費的成功案例所產生的結果，將排放時間減少設置為4個水平: 5%、10%、15%、20%.

收費對象.從國外實施經驗來看，收費對象應包括除公交車、特種車輛（軍車、消防車、救護車）外的其他一切車輛.但由于我國城市中存在大量由政府、單位和公司支付用車開支的公務車，即這部分費用不由使用人承擔，因此擁擠收費對這類車輛的使用幾乎不能起到有效的調節作用.在有大量公車的情況下推行擁擠收費策略，會加劇不公平性，影響公眾對策略的接受程度.因此，本文針對公車是否收費對收費對象設置兩個水平，一是對除公交車、特種車輛（軍車、消防車、救護車）外的其他一切車輛（包括公車）收費；二是對除公交車、特種車輛（軍車、消防車、救護車）及公車外的其他一切車輛收費，對公車不收費，但對其進行嚴格配額管制.

收益分配.擁擠收費產生的收益用于不同目標會對公眾可接受性產生重要影響，一般要求收益返還到交通系統.因此，本文將收益分配分為以下4個水平:收益用于新建道路、收益用于改善公交、收益用于減免車輛使用相關稅及不清楚使用目標的分配.

1.2 調查場景組合設計

由于擁擠收費措施國內還沒有實施，所以本文使用SP調查來獲得公眾對不同收費方案偏好.為了盡量減少調查場景，使用正交設計針對不同的系統屬性水平進行場景的組合設計.4個4水平，1個2水平的混合正交場景為16個，在這16個場景中隨機抽取4個場景組成一個SP調查方案，如表1所示.

對每個場景，受訪者分別對可接受性和有效性作出評價:對可接受性的評價是1～5的評分，1為完全不接受，2為不接受，3為不確定，4為接受，5為完全接受；對有效性的評價是在4種場景下，對付費開車、公交、錯開收費時段開車及其他4種出行方式進行選擇.在此基礎上，再加上個體特征信息即可構成一份完整的問卷.

利用設計的調查問卷對南京市小汽車用戶進行了調查.調查問卷共發放了1 200份，回收了897份.由于SP調查可靠性較低，所以對樣本數據進行了校核，在一致性和控制性兩個篩選標準下，最終篩選有效樣本數占回收樣本數的53.1%.樣本中男性比例明顯高于女性；年齡分布集中在30～60歲之間；家庭組成和教育背景的分布差異較大；中、高收入的比例占80%以上；超過70%的公眾居住在收費區域外，工作在區域內.樣本中，性別、年齡、居住地等的比例與南京市車管所統計的小汽車用戶的分布情況大致相似；月收入、家庭組成的比例與2011年南京市家庭平均收入相比也沒有顯著差異，說明調查樣本具有一定的代表性.

表1 擁擠收費措施的SP調查方案

2 建模方法

2.1 有序概率模型

由于公眾對可接受性的評價是非連續的有序變量，因此本文選擇有序概率模型（ordered probit，OP）對可接受性進行建模.公眾對措施的可接受性的評價分為5個等級:完全不接受、不接受、不確定、接受、完全接受.根據OP模型的表達形式，可將各個等級的概率表示如下［9］.

出現等級1的概率為

出現等級2的概率為

出現等級3的概率為

出現等級4的概率為

出現等級5的概率為

第i個樣本出現某等級j的或然率為

其中:Dj為等級標識符，當j=yi時，Dj=1；j≠yi時，Dj=0．

由于受訪者的評價是相互獨立的，所以當樣本量為n時，總或然率為

通過L對τ1，τ2，τ3和β進行優化，能使L值最大的β和τ諸值即為所求的參數．

2.2 多項logit模型

多項logit模型（MNL）是研究出行方式的選擇最常用的一種離散選擇模型，因此本文選擇該模型對擁擠收費措施的有效性進行建模.在MNL模型中，個人n選擇第i個選擇枝的概率

可表示為

式中:θ=［θ1，θ2，…，θk］為未知的參數向量；Xni=［Xni1，Xni2，…，Xnik］為特征變量．

3 模型參數估計

本文利用STATA11.0軟件對OP模型和MNL模型參數進行估計.模型擬合的置信水平設為0.05，當系數對應的t檢驗統計量t值的絕對值｜t｜＞1.96時，說明該系數對應的變量對模型的結果有顯著影響．為了提高模型精度，將初始估計結果中｜t｜＜1.96的不顯著變量剔除，并對模型重新標定，可得擁擠收費措施的可接受性與有效性的估計結果如表2所示．

表2 OP模型及MNL模型參數估計結果

從表2參數的估計結果可以看出，系統屬性中的收費標準、延誤時間減少、稅收用于減少車輛使用稅、用于修建道路、公車管制對公眾可接受性和有效性有顯著影響；個人特征中，年齡大于51歲、家庭中有孩子、居住在收費區域外，工作在收費區域內這些變量影響顯著.

4 公眾可接受性與有效性的關系

一些已有研究認為擁擠收費方案都是高有效性-低接受性或高接受性-低有效性的，而這個結論只是主觀的假設，公眾可接受性與措施有效性之間是否存在關系以及這種關系是如何作用的還需要進一步檢驗［10］.利用前文中的可接受性模型和有效性模型預測不同場景下的可接受性與有效性，在集計水平上檢驗兩者的關系.

假設3個收費場景，后一個場景相對于前一個場景只改變其中一個因素，以便于分析每個因素對結果的影響程度:1）對公車進行收費，收益分配不清楚；2）對公車進行管制，收益分配不清楚；3）對公車進行管制，收益分配用于減少車輛稅.

利用表2中模型的估計結果預測3個場景的可接受性與有效性，預測結果如表3所示.其中，可接受性預測結果是指不同費率及不同場景下，所得可接受性出現等級4“接受”和等級5“完全接受”的概率.若此概率大于50%，則表示該方案可接受；否則，表示該方案為不可接受.有效性預測結果是指由于擁擠收費對小汽車出行方式的影響，使小汽車出行量減少的比例.若小汽車出行量的減少比例大于20%，則表示該方案是有效的；否則，表示該方案無效.

從表3中可以看出，小汽車使用量隨著收費水平的增加而減少，收費水平對有效性影響較大，收費對象、收益使用對有效性的影響則不大，場景2相對于場景1，有效性減少了2.1%～5.3%，場景3相對于場景2，有效性減少了1.5%～5.0%.

表3 預測結果

措施的可接受性在7.9%～50.3%之間，可接受性隨著收費水平的增加而降低，收費水平對接受性有較大影響.從每個場景的可接受性變化來看，收費對象、收益使用都對可接受性有很大影響，每個變量的變化會引起接受性9.0%～15.4%的變化，這表明系統屬性對可接受性的影響較為明顯.圖1為擁擠收費措施的可接受性與有效性的關系.

圖1 擁擠收費措施的可接受性與有效性的關系

從圖1中可以明顯的看出，在集計水平上，隨著收費水平的增加，可接受性降低，而有效性增加，且所有方案都是有效的（小汽車出行減少大于20%），但并不是所有有效方案都是不能被接受的.例如，在場景3中，收費水平為5元時，接受性大于50%，小汽車出行減少20%.

因為每個收費方案都能有效減少小汽車的使用量，因此設計收費系統時應該著重關注可接受性.為提高擁堵收費方案的可接受性，可對公車進行嚴格管制，并將收費所得用于減少車輛使用的相關稅費.

5 結 論

1）對擁擠收費公眾可接受性以及可接受性與有效性關系的研究，可以量化系統屬性對公眾可接受性的影響程度，明確可接受性與有效性之間是否存在直接關系，為擁擠收費系統的設計提供依據.

2）構建了公眾可接受性的OP模型以及出行方式選擇的MNL模型.利用OP模型和MNL模型，預測不同擁擠收費方案的可接受性與有效性，結果表明，系統屬性對可接受性的影響較為明顯，但這些因素對有效減少車輛使用影響較小.

3）在集計水平上，擁擠收費有效性高的方案，對應的接受性都較低，但可接受性較高的方案中，卻有很多是有效的，這說明有效的收費方案并不都是不能被接受的.

4）收費系統設計時應該主要關注可接受性，因為每個收費方案都可能有效減少車輛使用.可接受的收費方案可以是對公車進行嚴格管制，并將收費所得用于減少車輛使用的相關稅.

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（編輯 魏希柱）

Public acceptability and effectiveness of congestion pricing

XIAO Huihui1，2，SUN Xianglong1，2，LU Jian1，2
（1.Jiangsu Key Laboratory of Urban ITS，Southeast University，210096 Nanjing，China；2.Jiangsu Province Collaborative Innovation Center of Modern Urban Traffic Technologies，210096 Nanjing，China）

To discuss the impact of the system properties on the public acceptability of congestion pricing and the relationship between public acceptability and effectiveness of it，five system properties of congestion pricing are selected as the model variables，and the ordered probit model and the MNL model are used to establish the models of public acceptability and effectiveness，which are calibrated by 476 sample data from SP survey，then the acceptability and effectiveness of three pricing scenarios are predicted by the two models.The research results reveal that the system properties influence acceptability greatly，but do not significantly influence effectiveness.At the disaggregate level，all charging schemes in this research are effective，and highly effective schemes are less acceptable，whereas much of highly acceptable schemes are still effective，which indicate that not all of the effective charging schemes are unacceptable.To enhance the feasibility of congestion pricing，the design of the measure should focus on the public acceptability of it.

congestion pricing；public acceptability；effectiveness；ordered probit model；MNL model

U491

A

0367-6234（2014）06-0111-05

2013-06-14.

國家高技術研究發展計劃項目（2011AA110302）.

肖恢翚（1984—），女，博士研究生；

陸 建（1972—），男，教授，博士生導師.

陸 建，lujian-1972＠seu.edu.cn.