取消省界收費站對貨車駕駛員行為選擇影響的Logit模型研究

梁亞莉 郭永健 鄭歡歡 李杲嶺 崔洪濤

(鄭州綜合交通運輸研究院有限公司1) 鄭州 450018)(河南省高速公路聯網監控收費通信服務有限公司2) 鄭州 450018)

0 引 言

取消全國高速公路省界收費站，減少車輛在高速公路省界收費站的等待時間，提高通行效率.收費模式也由原先的最短路收費改為按照車輛實際行駛路徑收取通行費，貨車由原先的計重收費改為按車型收費，即同一輛貨車空車、重車收費相同.

因此，貨車駕駛員是對省界收費站取消后實行的新政策產生敏感性最高的群體，可能會改變高速公路還是國、省干道作為新的路徑選擇策略.

離散模型作為分析個體行為選擇的最有效方法，為此國內外學者做了大量的研究.Emmerink等[1]從駕駛員的個人屬性的性別、年齡，以及道路等級方面分析了駕駛員出行時的路徑行為選擇.Bekhor等[2]考慮了駕駛員的家庭因素、婚姻狀況等，研究對駕駛員出行時選擇路徑產生的影響.Limtanakool[3]等分析了出行距離對出行方式的影響，建立了BL(Binary Logit)，從社會經濟、時間、土地開發強度等維度分析了出行方式選擇，結果表明該模型對出行行為方式的解釋性較高.高鵬[4]從駕駛員偏好數據方面，分析相關因素，建立了路徑行為選擇的模型.邊超等[5]利用靈敏度分析方法，分析了公路費率與貨車流量之間關系.

文中通過分析貨車駕駛員在取消省界收費站后路徑選擇的影響因素，引入靈敏度分析理論對影響因素進行敏感性分析，構建了基于取消省界收費站的MNL駕駛員行為選擇模型.

1 數據來源

1.1 出行行為分析

取消高速公路省界收費站后，貨車駕駛員在運輸過程中的路徑選擇行為也受到較大影響，出行決策分別為：

1) 改變出行方式 隨著高速公路實施新的收費政策，ETC貨車用戶在前期具有費用減免政策，根據測算貨車平均通過省界時間由原來的29 s減少為3 s，下降了89.7%.在通行效率方面高速公路對貨車的吸引遠高于小型汽車，因此在短期內改變高速公路的路網結構.

2) 改變出行路徑 取消高速公路省界收費站前，主要采用封閉式收費制式，客車按車型、貨車按重量，根據路徑和里程進行收費，分路段拆賬，大多數省份高速公路收費采用最短路徑收費.取消省界收費站后采取據實收費策略，原高速公路單一路徑轉變為高速公路-國省干線等的組合路徑或國省干線單一路徑進行分擔，來應對高速公路新的收費政策.

3) 改變出行時間 受節假日等優惠策略影響，貨車駕駛員會調整高速公路使用的優先級.

4) 無影響 貨車駕駛員的路徑選擇行為不受省界收費站的影響，一般多發生在公司級貨物運輸車輛中.

1.2 出行因素分析

取消省界收費站后，貨車駕駛員路徑選擇行為因個人屬性、貨車屬性、貨物運距、貨物時效性、高速公路收費政策等的不同而不同.文中從貨車駕駛員的個人屬性、車輛屬性、政策屬性等方面制定基于能夠反映個體偏好的SP調查[6]，見圖1.

圖1 貨車駕駛員路徑行為選擇影響因素

根據2019年高速公路車輛車型中貨車(專項作業車)車型分類標準、總軸數，以及車長和最大允許總質量由原來的五類車型調整為六類車型.同時將兩軸車輛進一步細分為兩類，車長和最大允許總質量作為第二指標，對兩軸車輛進行細分.本文參考2019貨車最新分類標準作為本次SP調查的貨車類型依據.

1.3 數據調查

于2020年5月在河南省鄭州、洛陽、南陽等市根據城市規模確定本次調查點個數，樣本分布見表1.

表1 貨車駕駛員調查樣本分布

發放為期3 d的調查問卷，針對貨車駕駛員可能會產生的疑問進行解釋.本次調查共發放問卷520份，回收有效問卷512份，剔除不完整問卷后獲得有效問卷478份.本次調查結果顯示：男性432人，女性46人，年齡范圍在22～56歲，平均年齡38歲，所駕駛貨車車輛類型分布見表2.

表2 貨車類型分布情況表

2 貨車駕駛員非集計Logit模型

2.1 模型理論

取消省界收費站后，假設貨車駕駛員n受到影響，此時路徑選擇集合為Cn，選擇路徑i的效用為Ui，則該貨車駕駛員從集合Cn中選擇路徑i的條件為

Uin>Ujn,i≠j,j∈Cn

(1)

由于受到取消省界收費站的影響，貨車駕駛員選擇路徑i視個人特性、車輛因素、出行因素、政策因素等可能發生改變，因此將效用Ui視為隨機變量，其具體形式為

Uin=Vin+εin

(2)

式中：Vin為貨車駕駛員n選擇路徑i的效用函數固定項；εin為相應的概率項.

根據效用最大化理論，計算出貨車駕駛員n選擇路徑i的概率為

Pin=Prob(Uin>max(Ujn),i≠j,j∈Cn)

(3)

2.2 MNL構建

多項式Logit模型(multinominal logit model，MNL)[7]假設效用函數Uin中的概率項εin相互獨立，服從Gumbel極值分布，則對于εjn(j=1,2,…,Jn)的聯合分布函數為

(4)

效用函數Ui中的固定項Vin由貨車駕駛員選擇方案集合Cn，影響因素向量確定，其形式為

(5)

式中：θ=(θ1,θ2,…,θk)為未知參數向量；Xin=(Xin1,Xin2,…,Xink)為貨車駕駛員n選擇路徑方案i的影響因素，其中Xin1為固有啞元.

由此可以計算得到選擇概率模型，具體形式為

Pin=Prob(Uin>Ujn,i≠j,j∈Cn)=

Prob(Vin+εin>Vjn+εjn)=

(6)

結合效用函數Ui各子項具體形式確定貨車駕駛員MNL模型選擇概率為

(7)

通過對影響貨車駕駛員路徑選擇影響因素分析，同時考慮MNL的0-1變量特性，綜合確定MNL模型效用函數的變量，見表3.

表3 效用函數變量

在變量選擇中，考慮到貨車駕駛員實際路徑選擇過程中的實際情況，將θ3和θ6設為通用變量，θ1、θ4、θ7、θ9等其余項設為特定項，由此確定本文MNL模型的效用函數為

Uin=ASCin+P*θ1+R1*θ2+R2*θ3+

R3*θ4+O1*θ5+O2*θ6+O3*θ7+

S1*θ8+S2*θ9+S3*θ10+εin

(8)

式中：ASCin為選擇方案啞元，待估計常項.

3 模型檢驗

3.1 MNL參數估計及檢驗

在構建MNL模型中，假設在取消高速公路省界收費站后，貨車駕駛員路徑選擇集合為，Cn={高速公路、國省干道、高速公路-國省干道}，對應路徑標號為Cn={1,2,3}.本模型路徑選擇對國省干道為相對效用.貨車駕駛員在獲取到取消省界收費站的信息前提下，考慮到有關費用及運輸時間等因素后改變貨車路徑決策，國省干道轉變為高速公路或高速公路-國省干道路段組合的行駛路徑，或不改變原計劃路徑選擇決策.

應用Biogeme軟件，對本文構建的基于取消省界收費站后的貨車駕駛員路徑選擇行為MNL模型進行參數標定，其結果見表3.標定參數后，確定模型中顯著影響因素，采用t值進行檢驗，其形式為

(9)

當tk>1.96則說明有95%的可靠性說明貨車駕駛員路徑選擇的第k個因素對其路徑選擇產生顯著影響.ρ2為模型的優度比，其值介于0～1，值越大則認為模型的精度就越高.

表4 MNL模型參數標定結果

從MNL模型的參數標定結果看，雖然貨車類型、ETC優惠、綠色通道、限行政策等因素的t檢驗值小于1.96，但不能說明其毫無影響，仍需要保留[9].其余變量的檢驗值均大于1.96，說明該部分影響因素能夠在取省界收費站時對貨車駕駛員路徑選擇產生顯著影響.收入水平、貨物時效性越高、ETC優惠力度越大等選擇方案的效用值越大.本次構建模型的優度比ρ2為0.36，說明該模型處于合理范圍內.

3.2 影響因素的靈敏性分析

引入靈敏度分析有關理論，確定各影響因素對貨車駕駛員路徑選擇的彈性值.在文中MNL基礎之上，構建各路徑選擇的彈性模型，其形式為

R=100×θkXink(1-Pin)

(10)

式中：Xink取數據調查統計中對應屬性變量的平均值.

對彈性值進行解釋：當|R|=0時表示無彈性；|R|∈(0,1)時表示彈性較弱，缺乏彈性；|R|>1或等于1時表示富有彈性或單位彈性；|R|→∞表示具有完全彈性.

根據本次調查問卷計算各屬性變量Xink的平均值，結果見表5.

表5 駕駛員各屬性變量平均值

由表5可知，對不同路徑選擇方式其變量平均值差別較大，對選擇高速公路作為運輸路徑來說，收入水平在8 000元以上，5～6類的貨車類別、平均運距300 km等是選擇該運輸方式的主要因素.對選擇國省干道單一路徑作為運輸方式的貨車駕駛員來說，私人貨車、貨車滿載、平均運距100 km以內等選擇該運輸方式的主要原因.高速公路-國省干道組合運輸策略的因素介于兩者之間.進一步計算出車輛因素對貨車駕駛員路徑行為選擇的靈敏性大小，結果見表6.

表6 車輛因素靈敏性值

由表6可知，車輛從屬關系、貨車類型、貨車實載對高速公路及國省干道均富有彈性，即該因素的變化對貨車駕駛員是否繼續選擇高速公路活國省干道作為運輸方式存在較強的動態變化影響.貨車類型、貨車實載對運輸方式高速公路-國省干道的彈性較小，缺乏彈性.同時分別計算各效用變量屬性的靈敏度值，計算結果見表7.

表7 不同路徑選擇的靈敏值

由表7可知，個人因素中的收入水平對路徑方式高速公路、國省干道的敏感性較強，絕對值均大于1，屬于富有彈性范圍，而高速公路-國省干道的敏感性較小，屬于缺乏彈性，且高速公路路徑選擇的靈敏性大于國省干道的靈敏性，說明貨車駕駛員收入水平的高低對是否選擇高速公路作為運輸路徑存在較大影響.車輛因素對路徑選擇的靈敏度不一，貨車從屬關系(公司貨車或私人貨車)對國省干道路徑選擇的靈敏性最高，說明當貨車從屬關系不同，相較于其他兩種運輸路徑，對貨車駕駛員選擇國省干道影響程度更大.貨車類型及貨車實載對高速公路這一路徑的敏感性較高，比較符合實際.在出行因素中，貨物時效性這一影響因素對國省干道的靈敏性最高，其值為2.429.

3.3 統計驗證分析

將本次貨車駕駛員行為選擇路徑概率選擇預測結果與河南省高速公路聯網等相關數據進行驗證分析，結果見表8.

表8 模型預測與實際統計結果 單位：%

由表8可知，單一路徑的國省干道運輸方式預測結果與實際觀察的誤差率較大，其值為18.6%.而高速公路、國省干道-高速公路這兩種運輸路徑的模型誤差率較小，分別為7.7%、9.1%，說明了筆者構建的貨運駕駛員路徑選擇模型具有一定的準確度.

為進一步分析影響貨車駕駛員運輸路徑選擇行為的影響因素，選取省界收費站取消前后同期6—9月份(2019年與2020年)進行驗證分析.選擇貨車交通量、平均載貨量為本次驗證的定量指標.調查點鄭州、洛陽、許昌、南陽、周口5市同期貨車交通量見圖2.

圖2 高速公路貨車交通量統計結果

由圖2可知，除9月份外，2020年的6月、7月、8月的各統計點貨車交通量較2019的同期均有所下降，說明隨著省界收費站的取消對于貨車駕駛員來說，高速公路這一路徑選擇是屬于非最優選擇，該統計結果與構建的MNL模型的路徑選擇概率相一致，符合預期目標.為驗證模型的車輛因素對貨車駕駛員路徑選擇的影響，依托河南省高速公路聯網數據，測算省界收費站取消前后(2019年、2020年)貨車的平均載重指標，分析高速公路這一運輸路徑中對貨車駕駛員行為選擇的影響程度.結果見圖3.

圖3 高速公路貨車平均載重

從各核查點的貨車平均運輸載重結果可以看出，2020年除6—7月份貨車平均載重均出現增長外，選定的其他月份貨車平均載重均出現下降趨勢，同時除南陽市以外，8—9月份的貨車平均載重均低于去年同期.結合圖2高速公路貨車流量的變化情況，分析其主要的原因在于省界收費站的取消改變了以往貨車通行費計費方式，即由按重量計費規則變成按貨車軸數收費的標準，軸數越多的貨車更多的改變了貨運路徑選擇方式，間接降低了高速公路的貨車平均載重.根據在本模型的靈敏度計算結果，貨車駕駛員路徑選擇的車輛類型的靈敏度計算值7.726，屬于富有彈性，從模型的角度確定了取消省界收費站后，新的收費政策對貨車載重情況存在一定影響.這一統計結果與文中構建的MNL模型結論一致，即貨車實載對高速公路這一選擇路徑的靈敏性較大.

4 結 論

1) 以貨車駕駛員路徑選擇方式作為研究對象，通過個人屬性、貨車屬性、出行屬性、政策屬性等4個維度確定了影響貨車駕駛員路徑選擇行為的因素，構建了以高速公路、國省干道、高速公路-國省干道等路徑的選擇肢.

2) 通過問卷調查方式獲取數據源，標定本文構建的MNL模型參數，確定了影響值.為具體分析各因素影響效益值，引入靈敏性分析理論，確定了各因素對路徑選擇方案的靈敏度.

3) 模型結果表明，收入水平對各選擇肢均產生較高的靈敏性，貨車從屬關系對高速公路-國省干道這一選擇肢的靈敏性較強，貨車類型及實際載重對高速公路這一選擇肢產生較大的影響.

4) 文中構建的MNL模型的標定結果符合實際，能夠應用對貨車駕駛員路徑選擇的行為分析.