商業(yè)中心區(qū)的駕駛?cè)送＼囘x擇行為研究

任其亮，張洪峰

(重慶交通大學(xué) 交通運(yùn)輸學(xué)院，重慶 400074)

0 引言

隨著國(guó)內(nèi)經(jīng)濟(jì)發(fā)展，2019年私人小型載客汽車擁有量已突破2億且依舊在逐年增長(zhǎng)，但與之匹配的停車設(shè)施卻未能跟上。某些城市推出了共享停車位等措施來滿足停車需求，但對(duì)于商業(yè)中心區(qū)而言，這樣類似的措施并不能有效改善“停車難”問題。需要研究商業(yè)中心區(qū)駕駛?cè)送＼囆袨檫x擇，明確影響駕駛?cè)送＼囘x擇行為的因素，才能更好地規(guī)劃和制定政策解決商業(yè)中心區(qū)“停車難”問題。

目前對(duì)于商業(yè)中心區(qū)的駕駛?cè)送＼囘x擇行為的研究有很多，程愛文[1]以成都市中心商業(yè)區(qū)為研究區(qū)域，建立了以隨機(jī)效用理論為基礎(chǔ)的停車行為選擇模型，并發(fā)現(xiàn)影響駕駛?cè)送＼囘x擇的主要因素：駕駛?cè)藢?duì)停車場(chǎng)熟悉程度、步行距離、出行目的、停車時(shí)間；Ibeas等[2]以英國(guó)城市商業(yè)中心區(qū)為研究區(qū)域，通過建立混合logit模型，發(fā)現(xiàn)影響駕駛?cè)送＼囘x擇行為的因素除了停車費(fèi)用外，車輛年齡也是關(guān)鍵因素，車輛年齡越小，駕駛?cè)嗽皆诤跬＼嚢踩裕瑫r(shí)發(fā)現(xiàn)了駕駛?cè)藢?duì)停車費(fèi)用的感知同駕駛?cè)说氖杖胨胶褪欠駷楸镜厝讼嚓P(guān)；Hensher等[3]以悉尼CBD為調(diào)查區(qū)域，建立了嵌套logit模型模擬價(jià)格對(duì)CBD停車份額的影響，發(fā)現(xiàn)在商業(yè)中心區(qū)影響駕駛?cè)送＼囘x擇行為97%受停車價(jià)格影響；袁華智等[4]將與駕駛?cè)撕蛙囕v相關(guān)的屬性作為效用變量構(gòu)建駕駛?cè)送＼囋O(shè)施選擇多項(xiàng)logit模型，并定量分析了影響駕駛?cè)送＼囘x擇行為的因素；尹紅亮等[5]以南京CBD為研究區(qū)域，通過二元Logistic回歸模型，發(fā)現(xiàn)是否為節(jié)假日、出行目的、停車時(shí)長(zhǎng)、停車費(fèi)率、停車場(chǎng)便利性對(duì)停車需求有影響。

綜上所述，目前關(guān)于商業(yè)中心區(qū)駕駛?cè)送＼囘x擇行為的研究大多集中在建立非集計(jì)模型來分析不同因素對(duì)駕駛?cè)嗽谏虡I(yè)中心區(qū)停車選擇行為的影響，但模型中假設(shè)駕駛?cè)硕际恰巴耆硇匀恕保J(rèn)為駕駛?cè)丝梢詫?shí)時(shí)獲取停車場(chǎng)的客觀信息，并準(zhǔn)確做出最優(yōu)決策[6]。顯然，與實(shí)際存在很大的差異，多數(shù)駕駛?cè)瞬⒉环稀巴耆硇匀恕奔僭O(shè)。因此，本文通過簡(jiǎn)單隨機(jī)抽樣和RP/SP調(diào)查法獲取研究數(shù)據(jù)，并通過前景理論構(gòu)建重慶南坪萬(wàn)達(dá)周邊停車選擇模型，通過對(duì)數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)回歸分析獲得參照點(diǎn)，計(jì)算各影響因素的前景值，利用熵權(quán)法確定各因素的權(quán)重并計(jì)算綜合值，最終完成停車選擇。研究成果將為商業(yè)區(qū)停車位規(guī)劃、管理以及政策制定提供參考。

1 商業(yè)中心區(qū)停車行為影響因素分析

1.1 商業(yè)中心區(qū)含義及特點(diǎn)

城市商圈是指現(xiàn)代城市將商業(yè)區(qū)域或者商業(yè)街作為城市中心，同時(shí)向外圍區(qū)域進(jìn)行發(fā)展和擴(kuò)散，從而構(gòu)成的區(qū)域范圍。而商業(yè)中心區(qū)就是城市商圈的核心[7]。

商業(yè)中心區(qū)主要功能是為城市提供商業(yè)商務(wù)活動(dòng)場(chǎng)所，而且商業(yè)中心區(qū)域內(nèi)通常存在較多的建筑物，具有更集中化的交通指向和較大的人口密度等一系列的特點(diǎn)。

1.2 研究影響停車行為的因素

1.2.1時(shí)間因素

1)停車起始時(shí)間

停車設(shè)施如同道路交通一樣都有著一定的高峰時(shí)間段，駕駛?cè)嗽诟叻鍟r(shí)間段難以尋找空余泊位，因此駕駛?cè)送＼嚻鹗紩r(shí)間是否屬于高峰時(shí)間段會(huì)對(duì)駕駛?cè)说耐＼囘x擇產(chǎn)生一定的影響[8]。

2)步行時(shí)間

駕駛?cè)擞赏＼噲?chǎng)步行至目的地所花費(fèi)的時(shí)間，一般而言駕駛?cè)讼Ｍ叫袝r(shí)間盡可能的小；最大步行時(shí)間是指駕駛?cè)四軌蛉萑痰淖畲蟮牟叫袝r(shí)間，一旦停車設(shè)施至目的地所花費(fèi)的時(shí)間大于這個(gè)值，駕駛?cè)瞬粫?huì)選擇該停車設(shè)施。

3)行程時(shí)間

包含著駕駛?cè)藦某霭l(fā)地至停車場(chǎng)所花費(fèi)的所有時(shí)間，駕駛?cè)诉x擇不同的停車場(chǎng)的行駛路徑會(huì)不同，行程時(shí)間也必然不同，一般而言駕駛?cè)嗽敢饣ㄙM(fèi)6 min的行程時(shí)間來?yè)Q取1 min的步行時(shí)間[9]。

4)停車設(shè)施的便利性

停車設(shè)施的便利性評(píng)價(jià)由尋找泊位所需時(shí)間、排隊(duì)入庫(kù)/出庫(kù)時(shí)間來確定，駕駛?cè)送ǔＯＭ麑ふ冶憷暂^高的停車設(shè)施[10]。

1.2.2經(jīng)濟(jì)因素

1)停車費(fèi)用

不同收入水平、不同支付主體、不同出行目的的駕駛?cè)藢?duì)于停車費(fèi)用的敏感度是不同的。低收入水平、個(gè)人為支付主體的駕駛?cè)藢?duì)停車費(fèi)用更敏感；對(duì)于以工作為出行目的的駕駛?cè)耍＼囐M(fèi)用的增加會(huì)使其改變出行方式而不會(huì)改變目的地；對(duì)于以?shī)蕵贰⒉惋嫗槌鲂心康牡鸟{駛?cè)硕裕＼囐M(fèi)用的增加就會(huì)影響其目的地的選擇[11]。

2)附加費(fèi)用

指在停車活動(dòng)中所產(chǎn)生的油耗費(fèi)用、車輛損傷費(fèi)用等[12]。

3)違章費(fèi)用

駕駛?cè)擞捎诓灰?guī)范停車而產(chǎn)生的罰單。

1.2.3其他因素

1)外部信息

駕駛?cè)送瓿赏＼嚮顒?dòng)除了依靠自身過往的經(jīng)驗(yàn)也會(huì)受到外部信息的影響，主要包括通過廣播或VMS獲得的關(guān)于停車設(shè)施空余泊位、道路擁堵程度等現(xiàn)狀描述信息和預(yù)測(cè)信息[13]。

2)停車設(shè)施類型

不同類型的停車設(shè)施有不同的特點(diǎn)，駕駛?cè)藭?huì)對(duì)停車設(shè)施有不同程度和不同方向的偏向。例如對(duì)安全性有偏向的駕駛?cè)藭?huì)傾向選擇地下停車庫(kù)[14]。

3)安全性

安全性是指駕駛?cè)嗽谕＼囋O(shè)施中完成停放活動(dòng)和步行活動(dòng)的安全保障。隨著人們對(duì)安全意識(shí)的不斷增強(qiáng)，安全性也會(huì)影響駕駛?cè)说倪x擇。

4)可達(dá)性

停車可達(dá)性由通往停車設(shè)施道路擁擠度和道路條件決定。可達(dá)性越高的停車設(shè)施越容易被駕駛?cè)诉x擇。

5)有效停車泊位數(shù)量

有效停車泊位是指可供駕駛?cè)送７跑囕v的泊位，隨著新能源汽車的發(fā)展，對(duì)有效泊位也有新的要求——提供充電樁。而且有效泊位也會(huì)影響駕駛?cè)送＼嚦晒β蔥15]。

根據(jù)筆者的實(shí)際調(diào)查和結(jié)合以往文獻(xiàn)，商業(yè)中心區(qū)由于其功能特性，認(rèn)為影響商業(yè)中心區(qū)駕駛?cè)送＼囘x擇行為的因素：行程時(shí)間、步行時(shí)間、停車費(fèi)用。

2 模型的構(gòu)建

國(guó)內(nèi)外學(xué)者研究停車選擇行為一般是通過調(diào)查選取合理的影響因素，利用期望效用理論來建立模型，但期望效用理論對(duì)于駕駛?cè)恕巴耆硇匀恕钡募僭O(shè)在實(shí)際生活中難以實(shí)現(xiàn)，且阿萊悖論和Ellsberg悖論也說明了駕駛?cè)嗽诂F(xiàn)實(shí)選擇中不完全符合期望效用理論[16]。前景理論被用來描述決策者在不確定條件下進(jìn)行決策的實(shí)際行為。而停車選擇就是一個(gè)典型的在不確定條件下進(jìn)行決策的過程，故文中利用前景理論進(jìn)行建模。

在前景理論中促使行為人做出決策的并不是結(jié)果本身，而是結(jié)果與期望即參照點(diǎn)的差距，當(dāng)結(jié)果大于參照點(diǎn)時(shí)，表現(xiàn)為收益，此時(shí)行為人不愿意承擔(dān)風(fēng)險(xiǎn)，往往表現(xiàn)為風(fēng)險(xiǎn)厭惡；當(dāng)結(jié)果小于參照點(diǎn)時(shí)，表現(xiàn)為損失，此時(shí)行為人愿意承擔(dān)風(fēng)險(xiǎn)，往往表現(xiàn)為風(fēng)險(xiǎn)喜好。所以在前景理論中參照點(diǎn)的設(shè)置尤為關(guān)鍵。后文將對(duì)重慶南坪萬(wàn)達(dá)周邊的調(diào)研數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)回歸分析，確定行程時(shí)間、步行時(shí)間、停車費(fèi)率的參照點(diǎn)。

2.1 編輯階段

利用Kahneman等[17]的價(jià)值函數(shù)形式，得到關(guān)于行程時(shí)間的價(jià)值函數(shù)為:

(1)

(2)

(3)

對(duì)于主觀概率而言，主要以概率權(quán)重函數(shù)形式作為參考，如下所示為計(jì)算公式:

(4)

Kahneman借助于試驗(yàn)標(biāo)定，如果獲得收益的情況下，γ=0.61；如果遭受損失的情況下，γ=0.69。

2.2 評(píng)價(jià)階段

對(duì)于評(píng)價(jià)模型的階段主要是借助于公式PS=∑V(xi)π(pi)進(jìn)行相關(guān)計(jì)算，同時(shí)獲得前景值。以上述公式作為計(jì)算依據(jù)，針對(duì)不同的停車方案計(jì)算獲取的行程時(shí)間的前景值為：

(5)

借助于步行時(shí)間與停車費(fèi)率之間的價(jià)值函數(shù)對(duì)前景值進(jìn)行表達(dá)，而且到目前為止，商業(yè)中心范圍內(nèi)對(duì)司機(jī)停車選擇行為產(chǎn)生影響的因素：行程時(shí)間、步行時(shí)間、停車費(fèi)率的前景值均已求出。

2.3 綜合值確定

在駕駛?cè)送＼囘x擇行為中需要考慮多種客觀因素，為了構(gòu)建合理的停車選擇模型需要對(duì)影響因素的權(quán)重賦值[18]。而調(diào)查中由于駕駛?cè)藢?duì)于時(shí)間、距離的感知是主觀的，需加強(qiáng)模型中的客觀性，而熵權(quán)法是根據(jù)各屬性的屬性值差距來確定屬性的權(quán)重，是一種客觀賦權(quán)法，可避免主觀因素的影響，故文中利用熵權(quán)法對(duì)各因素的權(quán)重進(jìn)行賦值。

在本研究中備選方案集為X={x1，x2，…，xn}，屬性集為Y={y1，y2，y3}，設(shè)決策矩陣A=(aij)n×3，則規(guī)范化決策矩陣為B=(bij)n×3，其中:

(6)

步驟1計(jì)算第j個(gè)指標(biāo)在第i個(gè)方案中所占比重：

(7)

步驟2求各指標(biāo)的信息熵：

(8)

步驟3計(jì)算各指標(biāo)的權(quán)重：

(9)

步驟4綜合值確定：

(10)

至此，商業(yè)中心區(qū)駕駛?cè)送＼囘x擇行為模型建立，駕駛?cè)丝梢罁?jù)停車場(chǎng)的綜合值做出最優(yōu)選擇。

3 案例分析

3.1 問卷設(shè)計(jì)與調(diào)查

以對(duì)當(dāng)前文獻(xiàn)進(jìn)行的歸納研究作為參考，明確對(duì)商業(yè)中心范圍內(nèi)司機(jī)停車選擇行為產(chǎn)生影響的因素，設(shè)計(jì)了調(diào)查問卷，調(diào)查內(nèi)容主要包括[19]：

1)駕駛?cè)说膫€(gè)人屬性中包括性別、年齡、駕齡和收入水平等；

2)駕駛?cè)顺鲂袑傩裕喊▽?shí)際行程時(shí)間、實(shí)際步行時(shí)間和它們的理想值、停車起始時(shí)間、選擇的停車設(shè)施類型、停車時(shí)長(zhǎng)、停車目的、停車費(fèi)用等；

3)駕駛?cè)藢?duì)停車設(shè)施的安全性、可達(dá)性、有效泊位數(shù)的評(píng)價(jià)；

4)駕駛?cè)藢?duì)評(píng)價(jià)指標(biāo)重要度排序；

5)獲取停車設(shè)施相關(guān)信息的渠道。

調(diào)查采用問卷星平臺(tái)定向發(fā)放和南坪萬(wàn)達(dá)周邊現(xiàn)場(chǎng)調(diào)研的形式，共發(fā)放問卷210份，回收有效的問卷187份，調(diào)查的有效性為89%。

3.2 駕駛?cè)藗€(gè)人屬性分析

根據(jù)對(duì)調(diào)查數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)分析，駕駛?cè)藗€(gè)人屬性分布情況如表1所示。

表1 駕駛?cè)藗€(gè)人屬性分布情況

據(jù)統(tǒng)計(jì)，男性駕駛?cè)说臄?shù)量是女性駕駛?cè)说?倍左右；從年齡段分析，25～35周歲年齡段的駕駛?cè)耸巧虡I(yè)中心區(qū)停放車輛的主體，可能是因?yàn)檫@個(gè)年齡段的消費(fèi)能力和消費(fèi)欲望較其他年齡段更大；同時(shí)從表中可以看出駕駛?cè)嗽率杖爰性?5 000～8 000元的區(qū)間內(nèi)，其他的相對(duì)較少，也可以反映能夠駕車出行至商業(yè)中心區(qū)的駕駛?cè)说慕?jīng)濟(jì)水平；同時(shí)表中也可以看出絕大多數(shù)駕駛?cè)耸亲约厚{駛小汽車出行，反映出商業(yè)中心區(qū)的駕駛?cè)艘怨ぷ骱娃k公為出行目的的較少。

3.3 行程時(shí)間參照點(diǎn)分析

使用前景理論的關(guān)鍵就是參照點(diǎn)的標(biāo)定，對(duì)于商業(yè)中心范圍內(nèi)司機(jī)行程時(shí)間理想值產(chǎn)生影響的因素主要有2個(gè)方面，首先是個(gè)人屬性因素，其中有司機(jī)的性別、年齡、收入情況等；另一個(gè)則是出行屬性因素，其中包括行程的感知時(shí)間、交通情況以及步行時(shí)間等。能夠借助于軟件SPSS 28.0完成對(duì)行程時(shí)間參照點(diǎn)的影響因素中性別、年齡、收入、行程時(shí)間、步行時(shí)間、出行目的等自變量的回歸統(tǒng)計(jì)分析。標(biāo)定各個(gè)變量的參數(shù)，并進(jìn)行t檢驗(yàn)，當(dāng)|t|>1.96時(shí)，有95%的可靠性認(rèn)為相應(yīng)的變量與選擇結(jié)果顯著相關(guān)，優(yōu)度比用R2表示，其值為0～1，越接近1表示模型的精度就越高[20-21]。結(jié)果如表2所示。

表2 駕駛?cè)死硐胄谐虝r(shí)間參照點(diǎn)檢驗(yàn)

由表2可知，年齡、行程時(shí)間、出行目的的|t|都超過1.96，該結(jié)果表示行程時(shí)間參照點(diǎn)和以上3個(gè)變量之間存在顯著性聯(lián)系，而且這種聯(lián)系的可靠性達(dá)到95%。根據(jù)相關(guān)數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)司機(jī)年齡越大越能容忍較長(zhǎng)的行程時(shí)間；以購(gòu)物和娛樂餐飲作為出行目的的司機(jī)對(duì)于行程時(shí)間容忍較小，不愿意花費(fèi)過多的時(shí)間在行程中。

3.4 步行時(shí)間參照點(diǎn)分析

其中的變量包括司機(jī)的年齡，性別、收入情況、步行時(shí)間的理想值、出行目的、步行時(shí)間、行程時(shí)間以及出發(fā)地，對(duì)步行時(shí)間參照點(diǎn)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)回歸分析，結(jié)果如表3所示。

由表3可知步行時(shí)間和理想步行時(shí)間的比，步行時(shí)間參照點(diǎn)和理想步行時(shí)間以及步行時(shí)間變量之間存在顯著性關(guān)聯(lián)，而且這種相關(guān)的可靠性達(dá)到95%。

表3 駕駛?cè)死硐氩叫袝r(shí)間參照點(diǎn)檢驗(yàn)

3.5 停車費(fèi)率參照點(diǎn)

重慶南坪萬(wàn)達(dá)商業(yè)中心區(qū)由于其范圍內(nèi)停車設(shè)施收費(fèi)較低且普遍相同，駕駛?cè)俗銐蚴煜ぴ搮^(qū)域的收費(fèi)，對(duì)駕駛?cè)诉M(jìn)行問卷調(diào)查后，大多數(shù)駕駛?cè)苏J(rèn)為停車費(fèi)率的參照點(diǎn)為4元/h。

3.6 模型檢驗(yàn)

對(duì)商業(yè)中心區(qū)駕駛?cè)诵袨檫M(jìn)行研究的目的是為了解決高峰時(shí)段該區(qū)域停車問題，故利用停車集中指數(shù)(即高峰時(shí)間段某時(shí)刻的停車數(shù)/停車場(chǎng)泊位數(shù))來驗(yàn)證模型的有效性[22]，將模型計(jì)算的數(shù)據(jù)同實(shí)際數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比，如果模型合理有效即可預(yù)測(cè)其他停車設(shè)施的停車集中指數(shù)，從而可以制定政策和利用技術(shù)手段來解決停車問題。模型檢驗(yàn)結(jié)果如表4所示。

表4 模型計(jì)算結(jié)果誤差

調(diào)查范圍內(nèi)停車場(chǎng)停車集中指數(shù)和借助于模型獲取的結(jié)果之間誤差的平均值為0.23%，通過驗(yàn)證發(fā)現(xiàn)前景理論模型適合對(duì)司機(jī)的停車行為進(jìn)行描述，創(chuàng)建的模型具備有效性。

4 建議和措施

1)規(guī)劃層面

在規(guī)劃時(shí)，停車場(chǎng)位置和規(guī)模應(yīng)平衡道路交通流量，避免停車設(shè)施集中設(shè)置，保持停車設(shè)施通達(dá)性；合理預(yù)留建設(shè)停車設(shè)施空間，預(yù)測(cè)商業(yè)中心區(qū)發(fā)展規(guī)模和服務(wù)半徑，采取新型停車設(shè)施建設(shè)類型。

2)建設(shè)層面

降低民間資本準(zhǔn)入門檻，政府給予一定的政策優(yōu)惠，實(shí)行誰(shuí)建設(shè)、誰(shuí)管理、誰(shuí)收費(fèi)的整體舉措；充分利用土地資源，在有條件的情況下多建設(shè)立體停車設(shè)施；嚴(yán)格落實(shí)配建停車設(shè)施泊位數(shù)量，獎(jiǎng)勵(lì)滿足要求和超過建筑要求修建的單位。

3)管理層面

控制進(jìn)入商業(yè)中心區(qū)的私人小汽車數(shù)量，例如增加準(zhǔn)入費(fèi)用或在公共交通接駁點(diǎn)設(shè)置低收費(fèi)或不收費(fèi)的停車設(shè)施；逐漸減少路邊停車設(shè)施，減少交通安全隱患；合理利用價(jià)格杠桿控制停車需求不平衡、停車設(shè)施利用不均衡問題；引入高新技術(shù)進(jìn)行管理，例如停車誘導(dǎo)系統(tǒng)可有效提供停車設(shè)施信息，避免駕駛?cè)送＼囇埠健?/p>

5 結(jié)論

1)確定了影響商業(yè)中心區(qū)駕駛?cè)送＼囘x擇行為的主要因素為：步行時(shí)間、行程時(shí)間、停車費(fèi)率。

2)在設(shè)置參照點(diǎn)時(shí)，充分考慮了不同駕駛?cè)藢?duì)于參照點(diǎn)的設(shè)置是不同的，對(duì)不同因素的參照點(diǎn)設(shè)置都考慮了影響該參照點(diǎn)的各個(gè)因素，通過對(duì)參照點(diǎn)的設(shè)置使模型更符合駕駛?cè)送＼囘x擇行為，契合駕駛?cè)说膶?shí)際心理。

3)通過模型計(jì)算結(jié)果同現(xiàn)狀比較，發(fā)現(xiàn)誤差較小，可驗(yàn)證基于前景理論建立的停車選擇模型是合理的，用前景理論研究駕駛?cè)送＼囆袨槭强茖W(xué)的。

4)隨著經(jīng)濟(jì)的不斷發(fā)展，城市化進(jìn)程的速度不斷提高，因此商業(yè)區(qū)“停車難”問題加劇，此研究提供了停車選擇模型，為以后的停車優(yōu)化和停車場(chǎng)規(guī)劃提供了基礎(chǔ)。