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基于分層Logit模型的自行車選擇行為影響因素調(diào)研*

2017-12-01 01:26:00李曉達(dá)黃舒晴葉舒潤吳國健
科技與創(chuàng)新 2017年23期
關(guān)鍵詞:因素影響模型

練 勝,李曉達(dá),黃舒晴,葉舒潤,吳國健

(吉林大學(xué)珠海學(xué)院,廣東 珠海 519000)

基于分層Logit模型的自行車選擇行為影響因素調(diào)研*

練 勝,李曉達(dá),黃舒晴,葉舒潤,吳國健

(吉林大學(xué)珠海學(xué)院,廣東 珠海 519000)

為了研究在共享單車的影響下,珠海市居民的自行車選擇行為的影響因素,根據(jù)珠海市居民自行車出行行為的問卷調(diào)查數(shù)據(jù),建立了分層Logit模型對其影響因素進(jìn)行篩選和定性分析。結(jié)果表明,年齡、收入、便利性、受教育程度、是否持有公共自行車卡等均是影響居民的自行車選擇行為的因素,因此,有必要針對以上影響因素對原有的珠海公共自行車系統(tǒng)進(jìn)行反思和改進(jìn)。

公共自行車;共享單車;Logit;摩拜

隨著城市化和機(jī)動化的發(fā)展,機(jī)動車保有量迅速增長,給城市道路交通帶來了巨大的壓力,交通堵塞和交通事故問題日益凸顯。雖然政府對公共自行車系統(tǒng)予以了大力支持,各大城市的公共自行車系統(tǒng)都得到了一定的發(fā)展,其帶來的便利也得到了市民的高度認(rèn)可,但交通出行的“最后一公里”問題一直得不到完美解決,公共自行車的使用率也一直不高,公共自行車公司在政府的大力幫扶下依然連年虧損。近年來,摩拜和ofo等共享單車的出現(xiàn)讓公共自行車出行研究再次成為熱點。共享單車的出現(xiàn)為解決“最后一公里”問題帶來了新的研究方向。在共享單車的迅速發(fā)展下,公共自行車的使用率持續(xù)下降,退卡量不斷增加,造成政府投入的大量浪費(fèi)。如果對政府主導(dǎo)的公共自行車系統(tǒng)進(jìn)行系統(tǒng)化升級,與共享單車形成互補(bǔ)關(guān)系,共同服務(wù)市民,不僅不會導(dǎo)致政府投入的大量浪費(fèi),還能提升人們對公共自行車系統(tǒng)的使用率和滿意度。因此,基于共享單車的影響,對原有的公共自行車系統(tǒng)進(jìn)行反思與改進(jìn),研究在共享單車影響下城市自行車選擇行為的影響因素具有重要意義。本文針對珠海市居民自行車出行的選擇行為,主要采用問卷調(diào)查方式調(diào)研在共享單車影響下的公共自行車選擇行為因素,基于Logit模型,建立自行車選擇行為模型對其影響因素進(jìn)行篩選和定性分析。

1 珠海市自行車選擇行為影響因素

1.1 模型的構(gòu)建

人們的短距離出行選擇有自行車、步行以及機(jī)動車三種形式,本文主要研究的是公共自行車與共享單車,所以把自行車分為一類,其余都分為其余交通方式一類。因此把得到的交通方式選擇樹示意圖如圖1所示。本文根據(jù)非集計模型的效用理論,首先對水平2的模型進(jìn)行標(biāo)定,將所得參數(shù)代入水平1,再對水平1的模型進(jìn)行標(biāo)定,得到各交通方式的選擇概率。

出行者n選擇方案i的效用為Ui,n,則:

式(1)中:Vi,n為出行者n選擇第i種方案時的效用函數(shù)的固定值;εi,n為出行者n選擇第i種方案時的效用函數(shù)的概率項。

出行者 n選擇方式rm的概率為Prmn,則:

式(2)中:r=1,2,…,Rmn;m=1,2,…,Mn;P(r丨m)n為出行者n在選擇方式m的基礎(chǔ)上選擇方式r的概率;Pmn為出行者n選擇方式m的概率;Mn為出行者n的水平2的選擇方案個數(shù);Rmn為出行者 n的與節(jié)點m相結(jié)合的水平2的選擇方案數(shù)。

P(r丨m)n和Pmn可以由以下式得出:

式(3)(4)(5)(6)中:Umn為出行者n選擇了方案rm時的效用;V(r丨m)n為出行者n選擇了方案rm時,效用由于rm和m的組合而變化部分的固定項;Vmn為出行者n選擇了方案rm時,效用中與r無關(guān),而僅隨m變化部分的固定項;ε(r丨m)n為在選擇了m的條件下選擇了rm的效用的概率項,設(shè)其服從均值為0,方差為σ12的二重指數(shù)分布;εmn為出行者n選擇了m的效用的概率項。

1.2 調(diào)查數(shù)據(jù)分析

為了獲取珠海市居民對公共自行車及共享單車的選擇行為特性的數(shù)據(jù),分析了各變量對于公共自行車與共享單車選擇的影響,掌握出行者對于公共自行車與共享單車的選擇影響因素,在珠海市各大公共自行車站點周邊進(jìn)行了問卷調(diào)查,共發(fā)放了調(diào)查問卷260份,回收率100%,問卷有效率98%.調(diào)查內(nèi)容包括出行者特性(出行者的性別、年齡、職業(yè)、收入、是否擁有公共自行車卡)、出行特性(出行距離)以及服務(wù)水平(費(fèi)用、便利性、自行車外觀)。

根據(jù)問卷調(diào)查數(shù)據(jù)的初步分析發(fā)現(xiàn),性別、職業(yè)等因素對自行車出行方式選擇影響不大。年齡在30歲以下的出行者更傾向于選擇共享單車;持有公共自行車卡的出行者傾向于選擇公共自行車;出行距離較短的出行者傾向于選擇自行車;對便利性要求比較高的出行者更傾向于選擇共享單車;對自行車外觀有要求的出行者更傾向于選擇共享單車。

對調(diào)查數(shù)據(jù)進(jìn)行初步分析,計算各因素的相伴概率,如表1所示,計算結(jié)果與上述分析吻合。因此,確定代入水平1的離散變量為年齡、是否擁有公共自行車卡、便利性、外觀;代入水平2的離散變量為出行距離;代入模型的持續(xù)變量為收入、費(fèi)用。

1.3 模型標(biāo)定

利用調(diào)查數(shù)據(jù)對模型進(jìn)行標(biāo)定,β1,β2表示固有啞元參數(shù),β3~β8分別表示年齡、公共自行車卡、便利性、外觀、收入、費(fèi)用參數(shù)。標(biāo)定結(jié)果如表2、表3、表4所示。

表1 各因素相伴概率表

表2 標(biāo)定結(jié)果1

表3 標(biāo)定結(jié)果2

表4 標(biāo)定結(jié)果3

從表2、表3中的t值數(shù)據(jù)可以看出,個參數(shù)的t檢驗值都在0.05以上,說明在95%的置信度上各參數(shù)對選擇結(jié)果有影響。參數(shù)值為正,代表該參數(shù)對選擇結(jié)果有正影響,即出行者越傾向于選擇該交通方式;反之,即出行者越不傾向于選擇該交通方式。水平2的β6,β7的t檢驗值說明變量對自行車的選擇影響不明顯,分別對水平1和水平2的模型的準(zhǔn)確性進(jìn)行分析。

根據(jù)優(yōu)度比ρ2、擬合優(yōu)度比ρ-2評價模型預(yù)測模型準(zhǔn)確性,其值在0~1,其值越大模型的精度越高,一般認(rèn)為其值達(dá)到0.2~0.4時,就認(rèn)為模型精度可以接受。表4所列的結(jié)果表明本模型的預(yù)測精度在可接受范圍內(nèi)。的中率是顯示觀測的實際選擇行為的結(jié)果與用模型推測的結(jié)果的適合度的指標(biāo),中率大于80%就可以認(rèn)為模型可靠,本模型水平1和水平2的的中率分別為78.8%和81.2%,可見模型預(yù)測精度可以接受。

2 結(jié)束語

分析結(jié)果表明,年齡、收入、受教育程度、是否擁有公共自行車卡、便利性、外觀以上因素都是市民選擇公共自行車還是共享單車的主要影響因素。因此,珠海市公共自行車系統(tǒng)應(yīng)針對使用自行車的主年齡段,主收入段用戶的使用特征提升公共自行車的便利性(網(wǎng)點選址數(shù)量設(shè)置)及改善車輛外觀及功能以迎合用戶的使用需求,并盡可能消除受教育程度及是否有公共自行車卡因素對租賃公共自行車的影響,簡化租賃流程,實現(xiàn)無卡智能租賃。

[1]陳秋香,Nested Logit模型在交通出行方式選擇中的應(yīng)用[J].甘肅科學(xué)學(xué)報,2013,25(02).

[2]楊昌濤,靳文舟,范雪婷.基于巢式Logit模型的交通方式選擇行為研究[J].公路與汽運(yùn),2011,10(04).

[3]陳俊勵,馬云龍,朱楠.基于巢式Logit模型的公交出行方式選擇行為研究[J].交通運(yùn)輸系統(tǒng)工程與信息,2011,11(01).

〔編輯:張思楠〕

U491

A

10.15913/j.cnki.kjycx.2017.23.008

2095-6835(2017)23-0008-03

“2017年廣東大學(xué)生科技創(chuàng)新培育專項資金”一般項目“城市公共自行車用戶出行行為建模與用戶滿意度模型研究”(編號:pdjh2017b0937)資助

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