公共汽車線網調整乘客風險識別方法

金智英，李 豹，王 紅，朱順應

(武漢理工大學交通學院，湖北武漢430063)

公共汽車線網調整乘客風險識別方法

金智英，李 豹，王 紅，朱順應

(武漢理工大學交通學院，湖北武漢430063)

乘客風險識別對優化公共汽車線網調整方案、提高線網調整可實施性、制定社會風險管控策略具有重要意義。提出一種基于乘客感知的差別—矩陣法來識別乘客風險。在乘客滿意度調查與線網調整乘客期盼調查的基礎上，結合現狀滿意度水平、線網調整期盼高低與優化方案優化程度三者之間的差異建立三維矩陣模型，劃分風險區域以確定風險指標排序。通過對高風險指標和乘客個體屬性相關性影響進行顯著性分析，識別高風險群體。模型結果表明：武漢市公共汽車線網調整過程中高風險指標為換乘次數，其中女性群體、老年群體、自由職業者和公務員以及乘車頻率較低的群體為高風險群體，應針對各群體特性加強制定相應風險管控措施。

城市交通；公共汽車；線網調整；風險識別；差別—矩陣法；武漢市

0 引言

公交走廊內新增軌道交通線路常導致公共汽車運力過剩。為充分發揮軌道交通優勢，有必要對原有的公共汽車線網進行優化調整，變競爭關系為互補關系，以良好接駁軌道交通。另外，城鎮化和舊城改造引起的土地使用性質和強度調整，常導致乘客流量、流向變化，原有的公共汽車線網也需調整以適應這種變化。隨著軌道交通逐條分階段建設，公共汽車線網調整一般是逐條分階段實施，這種局部遞進式調整難以達到全局最優。在大城市，為形成以大運量軌道交通為主骨架、公共汽車為主體的一體化全局最優公共交通系統[1]，公共汽車線網可能需要大規模調整。

然而，公共汽車線網的大規模調整將會在短期內極大地改變乘客出行、工作以及生活習慣。這種突然的變化可能會引發各種矛盾和社會不滿交織出現，造成突發事件，影響社會穩定。突發事件的演變具有不確定性[2]，參與者發泄不滿的同時難以控制自身情緒，容易引發斗毆或與執法人員沖突行為，造成的非正常死亡率相當高，因此公共汽車線網調整引發的社會風險不容小覷。而風險識別是政府實施項目建設決策的主要依據，對有效預防和避免群體性突發事件具有重要作用。

在項目建設決策時，決策者常以自身對項目的期盼作為參照點(項目屬性值超過參照點的部分視為收益，低于參照點的部分視為損失)，且對待收益和損失有不同的心理反應[3]。然而，決策者的期盼與使用者的期盼往往存在差異，并且使用者間也具有個體差異。因此，應補充基于公眾意愿的風險決策判斷。而專家理性的風險評估和公眾參與是行政科學決策的重要途徑[4]。

眾多學者對風險識別方法進行了研究，國外甚至深入研究到風險邊界[5]的識別，還有考慮風險復雜性、不確定性和模糊性的風險識別[6]。中國的研究中，文獻[7]建立了居民出行競爭的風險模型，文獻[8]將風險感知引入群體事件的風險識別研究。文獻[9-11]對乘客對公共汽車線網調整的期盼進行研究，但幾乎沒有研究涉及公共汽車線網調整乘客風險識別。

本文基于公眾與專家共同參與的原則，以武漢市公共汽車線網調整為研究對象，設計調查問卷，通過面對面隨機問詢調查方式采集乘客對公共汽車滿意度以及線網調整的期盼，采用主客觀相結合，通過差別—矩陣法劃分風險區域并得到各指標的風險程度，繼而對高風險指標與乘客個體屬性進行關聯顯著性分析，識別高風險乘客群體。

1 數據與方法

1.1 問卷設計

為全面反映乘客對現狀公共汽車的滿意度與線網調整意愿，基于易理解、揭示乘客真實意愿的原則，結合武漢市公共汽車運行特征、乘客出行行為特性和個體屬性等方面設計問卷指標體系。并結合專家意見與預調查等方法，確定最終問卷。問卷包含三部分：

1）個體屬性，主要包含性別、年齡、職業、月收入以及乘坐公共汽車頻率5項指標；

2）現狀滿意度指標，包括出行費用、換乘次數、出行總時長、到離站步行距離以及候車時間；

3）線網調整期盼指標，包括出行費用(2.0元，1.5元，1.0元，0.5元，0元)、換乘次數(0次，1次，2次，3次，≥4次)、出行總時長(0.5 h，1.0 h，1.5 h，2.0 h，＞2 h)、到離站步行距離(≤300 m，＞300～400 m，＞400～500 m，＞500～700 m，＞700 m)以及候車時間(≤5 min，＞5～10 min，＞10～20 min，＞20～30 min，＞30 min)。

1.2 問卷檢驗

采用信度與效度法，檢驗問卷可靠性與指標體系合理性。本文利用克朗巴哈系數法(Cronbach's alpha)與因子分析法對問卷指標體系的信度與效度分別進行檢驗[12]。總量表的信度系數小于0.8時，需重新設計問卷；指標共同度小于0.4時，認定指標影響程度較小，可剔除該指標。

1.3 風險指標及程度確定

為識別公共汽車線網調整風險，本文提出差別—矩陣法，通過比較線網調整前后乘客的感知差異以及優化方案優化程度與乘客期盼的差異確定指標風險程度。以乘客滿意度作為公共汽車現狀感知指標，以乘客期盼作為線網調整后評價感知指標，以優化方案各指標優化幅度作為優化程度指標(見圖1)。

圖1 差別邏輯示意Fig.1 Logic schematics of differences

以指標為坐標軸建立三維坐標模型，為提高圖示的直觀性，本文以三維模型的三視圖(主視圖，俯視圖，左視圖)示意。X，Y，Z軸分別取乘客對現狀公共汽車線網的不滿意水平、對線網調整期盼、優化線網的優化幅度為坐標軸，交點處為取各指標該軸向值的平均值。沿著坐標軸正向表示期盼(優化幅度、不滿意群體)越來越高(多)，沿著坐標軸負向表示期盼(優化幅度、不滿意群體)越來越低(少)。

坐標軸劃分的8個卦限表示風險程度，以各指標三個狀態下相互作用的差別界定風險區域，相同情況下，不滿意度高的群體風險程度更高。各卦限表示意義及風險區域界定如表1所示，風險區域風險程度由I至VIII上升。

表1 卦限意義Tab.1 Meaning of octant

1.4 風險群體確定

采用單因素法，分析不同性別、年齡、職業、收入以及乘坐公共汽車頻率群體對現狀公共汽車滿意度以及公共汽車線網調整期盼的選擇差異性，其中顯著性指標Sig的取值表示以性別、年齡、職業、收入以及乘坐公共汽車頻率分類的群體對某個指標的滿意度與期盼的選擇是否存在顯著差異。在95%的置信水平下，Sig值小于或等于0.05表示該群體的子群體間(如性別群體中男、女群體)對該指標的選擇存在顯著差異；反之，群體的子群體間選擇無顯著差異性。

顯著性差異群體分類中，將該類比例最高的子群體界定為風險群體。同樣，風險指標的風險程度越高，則有顯著性差異群體的高比例子群體的風險程度越高。

2 實例應用

2.1 問卷信息

以2015年8月武漢市公共汽車線網大規模優化調整為研究對象，根據上文確定的指標體系設計問卷展開調查。獲取有效調查問卷2 590份，有效回收率86.3%，達到了95%置信水平下相對誤差為2%的樣本量要求。問卷信度檢驗結果中總量表的信度系數達0.943，數據具有較高信度。問卷效度檢驗結果顯示(見表2)，調查指標共同度均大于0.4，問卷指標體系設計合理。問卷調查對象個體屬性信息統計顯示，樣本具有代表性。

表2 調查對象基本信息Tab.2 Basic information of respondents

2.2 乘客滿意度與期盼

現狀滿意度統計分析得到的顯著影響群體與高風險群體類別及比例如表3所示，乘客期盼分析得到的顯著影響群體與高風險群體類別及比例如表4所示。

2.3 優化方案公共汽車線網指標

根據武漢市發展戰略研究院提供的線網優化方案，指標優化幅度如表5所示。

2.4 風險指標及程度

根據現狀公共汽車線網的不滿意度、對線網調整期盼和線網優化幅度，利用差別—矩陣法建立三維模型，三維模型的簡化三視圖見圖2。根據圖2確定指標所處卦限，結合上文所述差別—矩陣法，確定其風險區域(見表6)。

表3 現狀滿意度調查結果Tab.3 Results of satisfaction survey

表4 乘客期盼調查結果Tab.4 Public opinions towards bus network adjustment

表5 指標優化幅度Tab.5 Optimization level of indicators

相同風險區域的指標距離原點越遠，則風險程度越高。根據模型分析可知，5個指標的風險由高至低依次是：換乘次數、出行費用、出行總時長、候車時間和到離站步行距離。

2.5 高風險群體

上文分析得到換乘次數為武漢市公共汽車線網優化調整方案中風險最大的指標，且遠高于其他指標。結合表3和表4風險群體數據，對線網調整換乘次數指標進行群體分析，其中女性群體、56～65歲的中老年群體、自由職業者和公務員以及乘車頻率較低的群體表現最為敏感。制定管控措施時需考慮相應高風險群體特性，例如中老年群體學習適應能力差，自由職業者搭乘公共汽車線路不固定、對換乘要求比較高，公務員上下班的剛性需求大，乘車頻率低的群體獲取公共汽車信息途徑少等。

3 結語

本文以武漢市公共汽車線網調整乘客意愿以及現狀公共汽車滿意度調查為基礎，結合武漢市現狀公共汽車線網優化方案，利用差別—矩陣法劃分各個指標風險區域并進行風險程度排序，得出換乘次數為優化方案中最大的風險指標，進而識別得到高風險群體為女性群體、中老年群體、自由職業者和公務員以及乘車頻率較低的群體。因此，制定風險防范措施時，應著重考慮這些群體，并加強風險防范措施的實施力度。

差別—矩陣法能夠結合主客觀匹配情況，針對乘客的感知和線網技術指標客觀匹配程度量化風險等級并進行排序。乘客的風險識別結果是通過充分挖掘乘客意愿、期望和公共汽車線網優化方案三者之間關系得到，體現了公眾與專家共同參與的原則，保證了乘客風險結論來自于有風險的乘客群體而不僅是專家，突出了以乘客為本的思想，所以能為制定風險管控策略提供依據，為線網調整優化提供指導方向。

圖2 三維模型簡化三視圖Fig.2 Orthographic views of the 3D model

表6 指標風險區域劃分Tab.6 Division of index risk areas

公共汽車線網指標代表性和完整性、坐標原點取值以及各指標的重要性程度可能影響風險性指標及其風險等級確定，進而影響風險群體劃分；考慮不同風險指標的權重中人群關系可以完善確定高風險群體。若結合具體實施方案，則能識別高風險人群所在空間區域，若輔以多因素分析，可進一步縮小高風險人群，這些都有待進一步研究完善。

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Risk Identification for Passengers in Bus Network Adjustment

Jin Zhiying,Li Bao,Wang Hong,Zhu Shunying
(School of Transportation,Wuhan University of Technology,Wuhan Hubei 430063,China)

To identify affected passengers has a great significance in the process of bus network optimization due to the fact that it is able to reduce the risk of implementation as well as controlling social risk.The main objective of this study is to propose a matrix of accommodating difference between passengers'perceptions to identify those affected passenger groups.Such the approach is developed based passenger satisfaction survey and public opinion survey towards bus network adjustment.A three-dimensional matrix which stores the difference among status quo satisfaction level,public expectation about plan and the simulated results of plan is generated to target high risk areas for selecting indicators.A correlation analysis between selected indicators and personal attributes is further implemented to identify the affected groups caused by bus network optimization.The results reveal that number of transfer is selected as the most significant indicators and highly affected groups are women,the old group,self-employment,public officers, and less-frequent bus riders.As a result,a series of risk control strategies should be formulated in respect to different groups.

urban transportation;bus;network adjustment;risk identification;difference-matrix method; Wuhan

2016-02-20

金智英(1992—)，女，湖北武漢人，在讀碩士研究生，主要研究方向：交通運輸規劃與管理研究。E-mail:superjinzhiying@163.com