公交實(shí)時(shí)信息化服務(wù)對(duì)乘客出行行為意向影響

錢(qián)依楠 申華鵬 吳靜嫻 韓印 劉宇潔

[摘要]為了解城市公交信息化服務(wù)對(duì)公交乘客出行方式轉(zhuǎn)移的影響，以上海市楊浦區(qū)為例，進(jìn)行關(guān)于公交信息化服務(wù)下乘客出行方式轉(zhuǎn)移的調(diào)查，獲取個(gè)人屬性、公交出行經(jīng)歷、公交出行評(píng)價(jià)、出行方式轉(zhuǎn)移意向以及公交信息服務(wù)需求等信息。從公交信息使用者角度，重點(diǎn)關(guān)注公交信息化服務(wù)對(duì)乘客出行方式轉(zhuǎn)移的影響，分別構(gòu)建信息化服務(wù)情境下（公交到站時(shí)間與計(jì)劃出發(fā)時(shí)間相差過(guò)大和車(chē)輛未在提示的時(shí)間內(nèi)到達(dá)）的公交出行方式轉(zhuǎn)移二項(xiàng)logit模型。模型結(jié)果表明：乘客平均候車(chē)時(shí)間、是否經(jīng)常使用公交到站服務(wù)、是否有道路擁擠車(chē)輛未按時(shí)進(jìn)站等原因而產(chǎn)生出行延誤的經(jīng)歷、公交信息準(zhǔn)確性評(píng)價(jià)與是否有必要提示同公交線路連續(xù)班次的到站時(shí)間等因素對(duì)不同情景下的乘客出行方式轉(zhuǎn)移具有顯著影響。

[關(guān)鍵詞]城市交通;出行方式轉(zhuǎn)移;二項(xiàng)logit模型;公交信息化服務(wù);意向調(diào)查

[中圖分類(lèi)號(hào)]U491

[文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼]A

[文章編號(hào)]1005-152X（2022）02-0069-04

[收稿日期]2021-10-03

[基金項(xiàng)目]國(guó)家自然科學(xué)基金（52072066，71771049）

[作者簡(jiǎn)介]錢(qián)依楠（1997-），通信作者，女，浙江湖州人，上海理工大學(xué)碩士研究生，研究方向：出行行為。

0引言

公交信息化服務(wù)是融合計(jì)算機(jī)軟件、地理信息、無(wú)線通信等多種學(xué)科的智能公交服務(wù)，主要通過(guò)公交電子站牌、高德/百度地圖、公交實(shí)時(shí)信息App等平臺(tái)，向使用者發(fā)布公交實(shí)時(shí)信息。常見(jiàn)公交信息化服務(wù)信息主要有臨近站點(diǎn)公交路線、途徑站、到站時(shí)間等信息。隨著信息技術(shù)和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)在我國(guó)公交行業(yè)的普及，北京、上海、成都等地均已初步構(gòu)建了公交信息化系統(tǒng)，其在內(nèi)容維度和精度上的提升，對(duì)出行者靈活制定出行計(jì)劃和改善城市整體交通出行環(huán)境有一定幫助。

近年來(lái)，國(guó)內(nèi)外有不少學(xué)者開(kāi)始關(guān)注信息化因子對(duì)出行者出行行為的影響，然而現(xiàn)有研究往往側(cè)重于公交信息化因素對(duì)出行者出行方式選擇及其影響因素的分析。侯現(xiàn)耀[1-2]基于襄陽(yáng)、南京等地實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)，利用多項(xiàng)Logit模型分析了公交信息服務(wù)下公交出行信息、出發(fā)時(shí)間選擇、居民主觀態(tài)度等因素對(duì)居民出行方式的影響;孫亦凡，等[3]基于SP問(wèn)卷調(diào)查數(shù)據(jù)，利用多項(xiàng)Logit模型研究發(fā)現(xiàn)手機(jī)App提供的出行時(shí)間、車(chē)廂內(nèi)舒適度等信息對(duì)停車(chē)換乘地鐵的通勤者出行影響顯著。王懷著，等[4]基于問(wèn)卷調(diào)查收集的數(shù)據(jù)，考慮在乘客等車(chē)時(shí)間與乘客站臺(tái)排隊(duì)長(zhǎng)度等實(shí)時(shí)公交信息因素對(duì)乘客乘車(chē)選擇行為進(jìn)行分析;張蒙迪[5]以SP調(diào)查數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，建立公交實(shí)時(shí)信息影響下的乘客出行選擇logit模型，結(jié)果表明實(shí)時(shí)候車(chē)時(shí)間、公交實(shí)時(shí)信息準(zhǔn)確性等信息化因素對(duì)乘客是否會(huì)改變出行方式具有顯著影響。與此同時(shí)，為進(jìn)一步解決日益嚴(yán)峻的城市交通擁堵問(wèn)題，部分學(xué)者開(kāi)始關(guān)注信息化服務(wù)對(duì)乘客出行方式轉(zhuǎn)移的影響。安穎[6]將個(gè)體機(jī)動(dòng)化出行向公共交通出行方式轉(zhuǎn)移看成是一個(gè)系統(tǒng)的過(guò)程，研究發(fā)現(xiàn)公交舒適度、公交實(shí)時(shí)運(yùn)行速度、公交實(shí)時(shí)擁擠度等公交信息化因素會(huì)使居民傾向于向公共交通出行方式轉(zhuǎn)移;吉芳芳[7]利用RP+SP調(diào)查獲取的通州地區(qū)數(shù)據(jù)，建立由小汽車(chē)通勤向公交通勤轉(zhuǎn)移的非集計(jì)模型，研究發(fā)現(xiàn)公交車(chē)擁擠程度、公交車(chē)實(shí)時(shí)票價(jià)等公交實(shí)時(shí)信息對(duì)汽車(chē)通勤者是否向公交出行轉(zhuǎn)移有顯著影響;同時(shí)，樊海博[8]則以小汽車(chē)通勤者向公共交通轉(zhuǎn)移意向調(diào)查為數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，利用NestedLogit模型分析發(fā)現(xiàn)公交擁擠程度、公交候車(chē)時(shí)間等公交實(shí)時(shí)信息對(duì)居民是否由小汽車(chē)通勤向公交出行方式轉(zhuǎn)移有顯著影響。

上述研究以信息化服務(wù)下非公交使用者轉(zhuǎn)向公交出行的研究居多，鮮有關(guān)于公交乘客在公交信息服務(wù)下向其他出行方式轉(zhuǎn)移的研究。因此，本文以上海楊浦區(qū)為例，針對(duì)現(xiàn)有公交乘客在公交信息化服務(wù)下的出行行為意向進(jìn)行專(zhuān)項(xiàng)調(diào)查，利用二項(xiàng)Logit分析不同信息化情景下公交乘客的出行方式轉(zhuǎn)移。研究結(jié)果可為交通部門(mén)決策者及公交信息發(fā)布者對(duì)公交實(shí)時(shí)信息系統(tǒng)的進(jìn)一步優(yōu)化提供一定的理論支撐和案例參考。

1乘客公交出行方式轉(zhuǎn)移模型

鑒于公交信息化服務(wù)情景下公交乘客出行方式轉(zhuǎn)移變量為二項(xiàng)0-1變量，本文將利用二項(xiàng)Logit模型，分析兩類(lèi)信息化情景下影響公交乘客出行方式轉(zhuǎn)移行為的關(guān)鍵因素。

二項(xiàng)Logit模型是一種基于隨機(jī)效用理論和選擇概率論的廣義線性回歸模型，極其適于解釋個(gè)體出行行為或選擇。本文擬構(gòu)建的公交乘客出行方式轉(zhuǎn)移模型中，目標(biāo)變量0代表乘客不會(huì)在信息化服務(wù)下改變公交出行方式，1代表乘客會(huì)在該信息化服務(wù)下改變公交出行。由此，建立乘客n出行發(fā)生轉(zhuǎn)移的概率P（1即Y=1）模型如下：

式中，V1n代表乘客n選擇轉(zhuǎn)移公交通勤方式的效用函數(shù)，β0為常量參數(shù);Xns為乘客n的個(gè)人家庭屬性變量，βs為個(gè)人家庭屬性的參數(shù);Xnt為乘客n的公交出行相關(guān)變量，βt為公交出行變量的參數(shù);Xni為乘客n的信息服務(wù)評(píng)價(jià)變量，βi為信息服務(wù)評(píng)價(jià)變量的參數(shù);Xnd為乘客n的信息服務(wù)需求變量，βd為信息服務(wù)需求變量的參數(shù)。

2基礎(chǔ)數(shù)據(jù)概況

調(diào)查于2019年在上海市楊浦區(qū)展開(kāi)，分別于共青森林公園、五角場(chǎng)商圈、紫荊廣場(chǎng)商圈以及公交沿線站點(diǎn)進(jìn)行關(guān)于公交信息化服務(wù)下乘客出行行為調(diào)查，共獲取有效問(wèn)卷249份。調(diào)查內(nèi)容主要包括乘客個(gè)人屬性、公交出行、公交信息化服務(wù)評(píng)價(jià)、出行方式轉(zhuǎn)移意向、信息化服務(wù)需求五部分信息（見(jiàn)表1）。樣本中，男性占比43%，略低于女性，接受調(diào)查的乘客主要集中在18歲以上，55.4%的受訪者為工人、職員等需要按時(shí)上下班的上班族，同時(shí)，87.6%的受訪者都擁有大專(zhuān)及以上學(xué)歷;在公交出行方面，69.1%的受訪者表示平均候車(chē)時(shí)間為5-15min，49%表示最長(zhǎng)忍受候車(chē)時(shí)間為5-10min，77.5%經(jīng)常使用公交到站信息服務(wù)，72.3%曾遇道路擁堵車(chē)輛到站延誤，34.4%曾遇公交車(chē)內(nèi)擁擠司機(jī)未進(jìn)站停車(chē)，46.6%曾遇公交未按時(shí)刻表運(yùn)行錯(cuò)過(guò)班車(chē)的情形;在公交信息化服務(wù)評(píng)價(jià)方面，42.6%的受訪者表示當(dāng)前公交實(shí)時(shí)信息準(zhǔn)確性很高，89.1%對(duì)當(dāng)前公交信息服務(wù)推薦的路線表示滿意;在信息化情境下乘客出行意向方面，75.6%表示若發(fā)布的公交到站時(shí)間與計(jì)劃出發(fā)時(shí)間相差過(guò)大會(huì)轉(zhuǎn)移公交出行方式，58%表示會(huì)因車(chē)輛未在信息化提示的時(shí)間內(nèi)到達(dá)轉(zhuǎn)移公交出行方式;在信息服務(wù)需求方面，82.7%的乘客表示有必要提供提示同公交線路連續(xù)班次的到站時(shí)間，52.6%表示有必要顯示到達(dá)終點(diǎn)站預(yù)計(jì)時(shí)間，58.2%表示有必要顯示到達(dá)目標(biāo)站點(diǎn)預(yù)計(jì)時(shí)間。

3模型結(jié)果與分析

針對(duì)兩類(lèi)信息化服務(wù)情景分別建立乘客公交出行方式轉(zhuǎn)移模型，模型結(jié)果整體似然比檢驗(yàn)P均小于0.01，R2取值分別為0.464與0.340，說(shuō)明模型整體可信度較高，擬合較為理想。

3.1在公交到站時(shí)間與計(jì)劃出發(fā)時(shí)間相差過(guò)大情景下的方式轉(zhuǎn)移意向

表2為若發(fā)布的公交到站時(shí)間與計(jì)劃出發(fā)時(shí)間相差過(guò)大，乘客公交出行方式轉(zhuǎn)移的二項(xiàng)Logit模型結(jié)果。結(jié)果顯示，乘客年齡、平均候車(chē)時(shí)長(zhǎng)、公交到站服務(wù)信息服務(wù)的使用、曾遇公交車(chē)內(nèi)擁擠而司機(jī)過(guò)站不停車(chē)以及公交未按時(shí)刻表運(yùn)行而錯(cuò)過(guò)班車(chē)的經(jīng)歷、公交信息準(zhǔn)確性評(píng)價(jià)、是否需求提示同公交線路連續(xù)班次的到站時(shí)間、是否顯示公交預(yù)計(jì)到達(dá)終點(diǎn)站時(shí)間與是否需求顯示到達(dá)預(yù)計(jì)站點(diǎn)所需時(shí)間是影響該情境下乘客是否繼續(xù)使用公交的關(guān)鍵因素。

由表2可知，平均年齡大于18歲的乘客在公交到站發(fā)布時(shí)間與計(jì)劃出發(fā)時(shí)間相差過(guò)大的情景下更傾向于轉(zhuǎn)移公交出行方式;平時(shí)候車(chē)時(shí)間在15min以上的乘客在公交到站發(fā)布時(shí)間與計(jì)劃出發(fā)時(shí)間相差過(guò)大情景下更易轉(zhuǎn)移公交出行;經(jīng)常使用公交到站信息服務(wù)的乘客對(duì)該情形下的時(shí)間相差更為敏感，傾向于放棄公交出行;乘客若有過(guò)因公交車(chē)內(nèi)擁擠司機(jī)未進(jìn)站停車(chē)而導(dǎo)致出行延誤經(jīng)歷，這類(lèi)乘客在該情境下更易于轉(zhuǎn)移公交出行;而有過(guò)公交未按時(shí)刻表運(yùn)行而錯(cuò)過(guò)班車(chē)經(jīng)歷的乘客，在該情景下則對(duì)公交到站時(shí)間與計(jì)劃出發(fā)時(shí)間差不敏感，更樂(lè)于繼續(xù)使用公交;對(duì)于有同公交線路連續(xù)班次的到站時(shí)間服務(wù)需求的乘客而言，他們對(duì)發(fā)布的公交到站時(shí)間與計(jì)劃出發(fā)時(shí)間差則較為樂(lè)觀，會(huì)繼續(xù)使用公交出行;與此同時(shí)，對(duì)于公交信息準(zhǔn)確性評(píng)價(jià)較高的乘客，對(duì)該情景下的信息偏差更為寬容，不會(huì)立即對(duì)當(dāng)前公交出行做調(diào)整;而對(duì)于有公交預(yù)計(jì)到達(dá)終點(diǎn)站時(shí)間與到達(dá)預(yù)計(jì)站點(diǎn)所需時(shí)間信息需求的乘客，則對(duì)該情景下的時(shí)間差更敏感，傾向于轉(zhuǎn)移公交出行。

3.2在車(chē)輛未按提示時(shí)間到達(dá)情景下的方式轉(zhuǎn)移意向

表3為車(chē)輛未按提示時(shí)間到達(dá)情景下的乘客出行意向模型結(jié)果。結(jié)果顯示，乘客平均候車(chē)時(shí)間、最長(zhǎng)忍受時(shí)間、職業(yè)類(lèi)型、公交到站信息服務(wù)使用、曾遇道路擁堵車(chē)輛到站延誤、公交信息準(zhǔn)確性評(píng)價(jià)以及對(duì)最近一班公交到站時(shí)間及車(chē)次信息的需求因素對(duì)該情境下的乘客公交出行方式轉(zhuǎn)移有顯著影響。

其中，相對(duì)于學(xué)生公交使用群體，上班族對(duì)于時(shí)間更為敏感，更易于在該情景下調(diào)整當(dāng)前的公交出行;平均候車(chē)時(shí)間大于15min的乘客更傾向于因車(chē)輛未按提示時(shí)間到達(dá)而轉(zhuǎn)移公交出行方式;對(duì)于忍受候車(chē)時(shí)間低于5min的乘客而言，在車(chē)輛未按約到達(dá)情形時(shí)，更易于放棄公交出行;而經(jīng)常使用公交到站服務(wù)的乘客，則對(duì)該情形表現(xiàn)出更多的容忍度，不會(huì)就此放棄公交出行;對(duì)于曾經(jīng)有過(guò)道路擁堵而導(dǎo)致車(chē)輛到站延誤經(jīng)歷的乘客，對(duì)該種信息預(yù)報(bào)偏差則更為理解，不會(huì)因此轉(zhuǎn)移公交出行;對(duì)于公交信息準(zhǔn)確性評(píng)價(jià)較高的乘客，對(duì)該情景下的信息偏差更為寬容，不會(huì)立即對(duì)當(dāng)前公交出行做調(diào)整;同樣，對(duì)同公交線路連續(xù)班次的到站時(shí)間有需求的乘客，在該情形下也不會(huì)因此轉(zhuǎn)移公交出行。

4結(jié)語(yǔ)

本文以上海市楊浦區(qū)為例，基于公交信息化服務(wù)下的乘客出行意向問(wèn)卷調(diào)查數(shù)據(jù)，以發(fā)布的公交到站時(shí)間與計(jì)劃出發(fā)時(shí)間相差過(guò)大與車(chē)輛未在提示的時(shí)間內(nèi)到達(dá)二種情景為目標(biāo)變量建立公交出行方式轉(zhuǎn)移意向的二項(xiàng)Logit模型，并得出如下結(jié)論：

（1）公交到站時(shí)間與計(jì)劃出發(fā)時(shí)間相差過(guò)大情景下，年齡、平均候車(chē)時(shí)間較長(zhǎng)、有因車(chē)內(nèi)擁擠司機(jī)未進(jìn)站停車(chē)的經(jīng)歷、需求顯示公交預(yù)計(jì)到達(dá)終點(diǎn)站時(shí)間與需求顯示到達(dá)預(yù)計(jì)站點(diǎn)所需時(shí)間的乘客往往傾向于轉(zhuǎn)移公交出行方式;同時(shí)，經(jīng)常使用公交到站服務(wù)、對(duì)公交信息準(zhǔn)確性評(píng)價(jià)較高、需求提示同公交線路連續(xù)班次的到站時(shí)間的乘客往往容忍度較高，不會(huì)輕易轉(zhuǎn)移公交出行方式。

（2）車(chē)輛未在提示的時(shí)間內(nèi)到達(dá)情景下，平均候車(chē)時(shí)間較長(zhǎng)的乘客往往會(huì)轉(zhuǎn)移公交出行方式;相對(duì)應(yīng)的，經(jīng)常使用公交到站服務(wù)、對(duì)公交信息準(zhǔn)確性評(píng)價(jià)較高與需求提示同公交線路連續(xù)班次到站時(shí)間的乘客往往因?yàn)檩^為樂(lè)觀而不會(huì)轉(zhuǎn)移公交出行方式。

本文通過(guò)對(duì)公交實(shí)時(shí)信息服務(wù)對(duì)居民出行方式轉(zhuǎn)移的影響分析引導(dǎo)居民向公交出行方式轉(zhuǎn)移，以達(dá)到優(yōu)化居民出行方式結(jié)構(gòu)、緩解交通擁堵的目的。研究結(jié)論為城市交通信息服務(wù)系統(tǒng)建設(shè)、居民公交出行政策的制定提供了理論基礎(chǔ)依據(jù)。

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