不確定條件下機場旅客出行方式與出發時刻的聯合選擇*

狄智瑋 包丹文 張天炫 顧佳羽

(南京航空航天大學民航學院 南京 210016)

0 引 言

機場地面交通系統是一個具有許多不確定性因素組成的復雜系統，機場旅客的出行行為是這個系統的重要組成部分.近年來，由于航空運輸業的快速發展，機場旅客出行選擇行為應引起機場當局的重視，然而針對其研究卻很少[1-2].

國內外學者的研究大多是建立在效用理論模式下宏觀出行者的非集計模型研究.Caussade等[3-5]應用多項Logit模型研究得出，出行者社會經濟因素對出行方式的選擇有很大影響，并且預測了各種交通運輸方式客運分擔率的問題解決出行方式選擇的復雜性；張天然等[6]在基于SP和RP調查數據的基礎上，對比分析了Mixed Logit和Nested Logit模型的運算估計結果，他們發現Mixed Logit模型能夠更加準確的顯示不同交通方式會對出行者時間價值具有敏感的差異性.出發時刻方面，Chin等[7-8]應用MNL模型對出發時間選擇行為進行研究；Komma等[9]開發了一種通勤者往返時間的連續決策模型，通過回歸模型得出規定時間間隔下的出行時間數據，允許出發時間中有不可觀測的參數.

前景理論在做選擇時出行旅客應該是根據自己的經驗和自我認識能力來做出判斷，選擇自己滿意的出行方案，但是大多學者應用該理論僅僅研究單一模型，僅僅考慮單一的決策行為與實際偏差較大，計算結果也不精確，并且針對機場旅客出行行為的研究非常的少.

文中研究不確定條件下機場旅客出行方式和出發時刻的聯合選擇行為，在一定程度上拓展了該領域的研究.認為機場旅客是有限理性的，針對不同特征的機場旅客具有不同的風險偏好，將參考點的異質性與風險偏好系數結合起來，將從機場旅客對待風險事件的偏好態度角度出發，認為機場旅客的損失與收益是通過與參考點的比較得出的，綜合考慮出行方式與出發時間的選擇，研究結果與實際相符、更具其科學性和實踐意義.

1 模型建立

研究的模型包括編輯和評價兩個階段，編輯階段主要包括參考點確定、價值函數，以及權重函數的構建；評價階段主要包括各備選方案最佳前景值的計算，為構建模型，分以下幾步.

1) 聯合選擇模型結構的確定 將機場旅客出發時刻分為航班起飛前0～1,>1～1.5,>1.5～2 h，出行方式設定為機場巴士、機場軌道線、私家車、出租車，其中有兩種結構模型，見圖1.

圖1 聯合選擇模型的結構圖

以圖1a)為選擇框架進行研究，將出行時間和出行費用綜合定義為出行成本，確定的參考點是機場旅客選擇不同出行成本的期望值.先根據期望的出行成本選擇出行方式，然后再選擇出發時間時將其作為參考點.

2) 機場旅客參考點的確定 在第3節算例分析中，通過數據分析結果得出出行時間和出行費用是機場旅客出行選擇行為的主要影響因素，因此,將其確定為機場旅客的參考點.根據收入水平和出行目的方面考慮，將機場旅客分為：高收入公務出行、高收入自由出行、中低收入公務出行、中低收入自由出行.

考慮風險偏好系數隨參考點的改變產生的變化，風險偏好系數為

(1)

式中：Udesired,j為同一類機場旅客選擇出行方式j時的參考點；θmj為同一類機場旅客選擇出行方式j的風險偏好系數；pmi為同一類機場旅客選擇出行方式j的概率；δ為出行規模系數.

參考點設定為

(2)

3) 機場旅客聯合選擇建模的編輯階段 在編輯階段中，構建價值函數和權重函數，得到相對變化量

xnj=Udesired,j-U′j

式中：xnj為價值函數的變量；U′j為機場旅客選擇出行方式j的感知出行成本.

通過xnj的正負判斷其“收益”“損失”，若xnj為正則為“收益”，若xnj為負則為“損失”，因此，價值函數V(xnj)為

(3)

式中：θmj為機場旅客選擇出行方式j的風險偏好系數，一般0<θmj<1，其值越接近1表示機場旅客風險傾向程度越大；γ為機場旅客的風險規避系數，絕大多數情況下γ≥1，即γ取2.25時符合機場旅客的實際情況.

權重函數的構建來源于機場旅客的實際感知概率，這個概率值通過機場旅客自身經驗判斷得出，從Agent理論角度研究機場旅客的實際感知概率是基于主體計算機模擬技術，充分考慮機場旅客的異質性，將每類旅客看成一個智能體，通過自身的決斷選擇計算出合適的感知概率，用Gij表示機場旅客出行時選擇出行方式j和出發時間i所獲得的收益，可能出現的結果為

(4)

在Gij的基礎上，確定機場旅客的感知概率為

(Pij)1=P(Gij=1)=P(Udesired,j≥U′j) (5)

(Pij)0=P(Gij=0)=1—P(Udesired,j≥U′j)

(6)

采用經典的權重函數形式，公式為

(7)

式中：π(Pij)為權重函數；Pij為機場旅客選擇出行方式j和出發時間i時的感知概率；φ的取值定義為：“收益”時φ=0.61,“損失”時φ=0.69.

4) 機場旅客聯合選擇建模的評價階段 評價階段是前景值的計算，聯合選擇模型各個備選方案前景值的計算為

(M)ij=∑π+(Pij)V+(xnj)+∑π-(Pij)V-(xnj)

(8)

式中：(M)ij為前景值，各個備選方案的前景值由正負兩個前景值共同構成，機場旅客將選擇前景值最大的方案為最佳方案，即

(M)ij=max[(M)11，(M)21，…，(M)ij]

(9)

2 算例分析

2.1 調查數據背景及分析

2.1.1調查背景描述

南京祿口國際機場作為長三角地區第二大城市的門戶機場，2017年旅客吞吐量達2 582萬人·次，旅客的特征差異明顯，選取其出行旅客作為研究對象，調查和分析每一類機場旅客的出行決策行為.調查內容包括如下幾個部分：①不同類型的機場旅客各個出發時間實際出行成本(出行方式和出發時間)的指標調查；②機場旅客的社會經濟屬性與出行目的調查；③不同類型的機場旅客出行方式選擇以及期望出行成本調查.

本調查于2018年11月16—17日開展，地點位于祿口機場2號航站樓，調查對象確定為：已領取登機牌和正在等待航班起飛的旅客.五名調查員從08：00—18：00進行問卷調查，收回有效問卷740份，23.32%通過網絡回收，76.68%通過現場調查回收.組織實施RP和SP聯合調查的方法獲取出行行為數據.

2.1.2數據調查結果及分析

表1為調查時針對出行時間、出行費用、出行安全、舒適度，以及方便快捷程度等五種風險因素，需要根據實際調查情況篩選出機場旅客最為關心的、影響參照點的確定以及出行選擇行為中最大的因素作為主要解釋變量.在調查問卷中，機場旅客根據實際出行經驗對五種風險因素的重要性進行評價，分為以下五個等級，并且對其賦值，包括很高(5)、較高(4)、一般(3)、較低(2)、很低(1).

表1 風險因素統計值 %

根據表1數據,將出行時間和出行費用作為主要變量，即機場旅客對出行時間和出行費用這兩種因素的關注比較大，因此，選取這兩種因素作為機場旅客參考點確定的標準，并針對不同類型的機場旅客進行建模.

以南京主要市區范圍內前往機場乘坐航班的機場旅客為依據，計算得出每類旅客針對不同出行方式和不同出發時刻的感知出行時間，見表2.

表2 出行方式和出發時刻感知成本

2.2 模型參數與參考點的確定

在計算每類機場旅客選擇不同出行方式的參照點時，不同類型的機場旅客對單位時間價值成本的取值是不同的，因此參考國際標準關于單位出行時間價值的計算方法，將不同類型的機場旅客的單位時間價值成本設定如下：①公務出行的機場旅客每小時時間成本為1.23τ，τ為人均小時工資收入，其中高收入的機場旅客τ取14.8元，中低收入的機場旅客τ取7.8元；②自由出行的機場旅客每小時時間成本為0.3τ，其中高收入的機場旅客τ取4.5元，中低收入的機場旅客τ取2元.

根據之前相關的研究可以得出相應的出行規模系數的取值，其中調查出行旅客的樣本量在500～800人時，規模系數取值為0.5～0.7，本文調查的樣本量為740人，所以δ取0.67.

計算不同類型機場旅客的參考點時，出行時間相對于出行費用將會用β來衡量，其取值在0～1，因此，不同類型和出于不同出行目的機場旅客β也是不同的，根據機場旅客類型和出行目的設置β取值如下：高收入機場旅客公務出行時，β為0.75，自由出行時，β為0.55；中低收入機場旅客公務出行時，β為0.65，自由出行時，β為0.45.

表3為通過統計調查問卷結果可以得出各類機場旅客到達機場時選擇各種出行方式選擇概率以及期望出行時間和出行費用，期望出行時間和出行費用一般是小于實際值.

2.3 算例結果分析

2.3.1算例結果

為了研究建立模型的性能，將不確定條件下得出的各個備選方案的決策結果與期望效用理論下各個備選方案的決策結果進行對比，其中期望效用理論是將感知出行成本的倒數值作為效用函數進行計算和比較，其中期望出行費用值越高則被選擇的可能性越低，綜合比較每類機場旅客的各備選方案的效用值，對比結果見表4和圖2.

表3 機場旅客選擇概率、期望出行時間和費用

表4 期望效用理論下的計算結果和決策方案

圖2 不確定條件下構建模型的計算結果

從效用理論的計算結果表明，任何機場旅客都會選擇機場軌道線1～1.5 h出發這個方案出行，這樣的選擇的原因在于效用理論假設機場旅客在任何情況下的風險偏好都是中立的，參考點的改變不會影響機場旅客的決策.圖2表明不確定條件下做出的決策方案是不同的，收入水平不同的機場旅客，他們對出行時間和出行費用的敏感程度不同，間接導致了他們在選擇出行方式和出發時刻考慮的側重點不同，機場旅客不確定條件下前景值曲線，他們之間有相同點和不同點.

1) 在航班起飛前0～1 h的區間內，所有類型的機場旅客中私家車、出租車的前景值高于公共交通，即出發時刻越晚，機場旅客越傾向于選擇小汽車出行，原因在于時間的緊迫性，機場管理當局應重視車道邊的設計.

2) 在航班起飛前>1～1.5 h的時間內，中低收入的旅客出行較為集中，在中低收入公務出行中絕大部分旅客選擇出租車的交通方式，出租車和私家車的前景值到達了頂峰，并且要高于公共交通，然而隨著出發時刻的提前小汽車的前景值曲線具有下降的趨勢，公共交通曲線上升，說明中低收入旅客此時更加關注經濟性.

3) 在航班起飛前>1.5～2 h的區間內，公共交通的前景值明顯高于小汽車的前景值，在中低收入自由出行中絕大部分旅客選擇機場軌道線出行，由于是自由出行，對時間的要求不高，所以公共交通的出行方式更受中低收入旅客的青睞.

4) 在航班起飛前>2～3 h的區間內，此時間段內的機場旅客數量較少，并且更多的集中于年齡較大的旅客，年齡較大的旅客由于行走不方便，時間觀念較為保守，所以出發時刻較早，機場管理當局應該積極提供相關的出行保障設施為老年人提供便利.

由表4和圖2可知，相較于一般的居民出行行為研究，不同的收入水平和出行目的對機場旅客的出行行為影響較為明顯.從出行目的來分析，公務出行的機場旅客由于都有單位報銷或者是時間的要求，他們從出發地到到機場采用小汽車出行的比例明顯增大，出發時刻也明顯較晚.不同的收入水平也影響著出行行為選擇的變化，中低收入旅客較高收入相比，公共交通的選擇比例較高，并且隨著出發時刻的提前，中低收入旅客更加傾向于公共交通的選擇.

2.3.2模型結果驗證

為了驗證兩種理論對機場旅客出行選擇行為的描述的準確性和科學性，根據調查將各類機場旅客在實際出行中出行選擇行為的選擇結果以三維柱狀圖的形式展現出來，以方便作對比，見圖3.

圖3 機場旅客實際出行選擇行為

由圖3可知，不確定條件下前景值得出的決策結果更加符合實際情況的選擇，機場旅客在出行方式中，高收入旅客更加偏向于小汽車出行，可以看出高收入旅客對于出行便利性的追求；中低收入旅客更加偏向于公共交通，可以看出南京市公共交通與機場銜接的有效性.從數據整體來看，不確定條件下機場旅客聯合選擇模型的計算結果較效用理論的結果更加符合實際，并且更好的描述機場旅客實際的行為選擇結果，說明該模型對機場旅客的出行行為選擇具有可靠性與科學性.

3 結 論

1) 建立的不確定條件下的前景理論模型包括編輯和評價兩個階段，然后將其應用到機場旅客的聯合選擇行為研究上，在一定程度上拓展了該領域的研究.

2) 考慮了參考點的異質性，研究了風險偏好系數與參考點之間的關系，并且建立了不確定條件下機場旅客出發時刻和出行方式雙層聯合選擇模型，首先對第一層出行方式進行選擇，通過確定各個備選方案的概率，然后對每個備選方案設立一個參考點，以此建立價值函數和權重函數，最后求出聯合選擇模型的前景值，這樣更加貼近機場旅客的實際情況.

3) 通過對基于南京祿口國際機場的RP/SP調查數據運用，不同的收入水平和出行目的對機場旅客的出行行為影響較為明顯，公務出行的機場旅客由于都有單位報銷或者是時間的要求，他們從出發地到到機場采用小汽車出行的比例明顯增大，出發時刻也明顯較晚.中低收入旅客較高收入相比，公共交通的選擇比例較高，并且隨著出發時刻的提前，中低收入旅客更加傾向于公共交通的選擇.