“禁摩”政策对居民出行时间成本的影响分析

熊文华，韦 栋

(广州市交通规划研究所，广州 510030)

1 引 言

一直以来，摩托车都是不少广州市民日常出行所钟爱的交通工具，因为使用摩托车出行不但方便快捷，而且经济实惠.然而，摩托车在给部分市民带来方便的同时，也给广州带来了很多负面影响，例如引发众多交通事故、干扰道路交通的运行、带来各种社会治安问题、污染城市环境等等［1］.

为了减少摩托车出行，广州市从2007年1月1日起市区全面“禁摩”［2］.5年的实施效果证明，“禁摩”政策会给城市交通系统带来全面影响，尤其会给居民的日常出行带来较大变化.为了检验“禁摩”政策对居民日常出行所带来的影响，需要重点研究居民出行方式及出行时间成本的变化.但目前在这方面的研究成果很少，文献［1］借助调查数据对此进行了定性分析，显然有所不足.本文将通过借助文献［2-3］的丰富数据资料，并改进文献［4-6］所提出的时间价值估算方法，以便从量化的角度分析广州“禁摩”政策对城市居民出行时间成本的影响情况.目前广州市仍有大部分地区有待实施“禁摩”政策，根据相关规划，到2015年，萝岗、花都等区域都可能实施“禁摩”政策.为了保证这些地区实施“禁摩”后能够合理地降低居民出行的时间成本，无疑需要对已实施了“禁摩”的中心区进行研究，以便提供更为科学的参考依据.

2 广州居民出行特征分析

为了掌握广州市居民的出行特征，广州先后在1984年、2003年及2005年进行了大量的居民出行调查.根据对这三次调查数据的分析，可以得出广州居民的出行特征如下:

(1)广州居民出行率和出行总量大，其中大部分集中在“禁摩”区.根据调查，2005年广州市原八区居民每日出行次数达到2.68次，市区出行总量达到1601.4万人次.其中作为“禁摩”区的主城区由于人群聚集度高，出行总量已达到1393.3万人次.

(2)出行方式结构更为丰富，“禁摩”前摩托车依旧是出行的主要方式之一.广州居民出行方式中占前5位分别是步行、公共汽车、摩托车、自行车和小汽车.其中摩托车虽然一直受到限制政策的影响，但在全市和主城区的居民出行中所占比例依然高达10.94%和8.79%.因此，“禁摩”后居民出行方式的组成结构将发生比较大的变化，需要重点研究.

(3)出行目的呈现多样化，不同目的的出行所表现的特性有所不同.广州居民的出行目的主要有5类，分别为上班、上学、公务业务、生活购物、文体娱乐和探亲访友.研究还发现，不同目的的出行在对交通方式的选择、出行时间的考虑等方面都有所差异.

(4)各出行方式之间的出行耗时差异较大.由于不同的交通方式所适应的出行距离有所不同，因而不同方式所需要的耗时也会有所差异.在主要的几种出行方式中，出行耗时最长的是公共汽车，地铁和私人小汽车的出行耗时也在半小时以上，耗时最短的是步行和自行车.

(5)不同人群的出行特征差异.分析结果表明，收入越高的人群，其出行率越高，所选用的出行方式也更趋舒适、快捷，而且其单位时间价值也相对更高，这些在一定程度上都会对不同出行方式的单位时间价值产生影响.

从以上分析不难看出，影响居民出行时间成本的主要因素是出行方式及出行时间，另外由于出行目的、收入情况等因素又会影响到出行方式和出行时间的选择.另外，由于“禁摩”政策实施后，在“禁摩”范围内极少有摩托车这一出行方式存在，原来以摩托车方式出行的人群将转到其它出行方式.实际情况表明，“禁摩”在很大程度上影响了居民出行方式的构成.但由于“禁摩”并不会影响到居民出行的内在需求，因而对出行总量、目的等因素的影响很有限.

3 “禁摩”政策影响分析模型

3.1 影响分析模型构建

从上文分析可以看出，“禁摩”政策对居民出行的影响将主要集中在出行方式方面，因此首先需要确定出“禁摩”实施与否两种情况下的居民出行方式构成情况，然后才能通过对比两种情形下的出行时间成本之间的差异，来获得“禁摩”政策对居民出行时间成本的影响效果.在模型构建过程中，还要充分考虑到出行目的、居民收入情况等因素对出行时间成本的影响.根据这一思路，可以构建出“禁摩”政策对居民出行时间成本的影响分析模型.模型框架如图1所示.

图1 影响分析模型框架Fig.1 The framework of impact analysis model

从图1可以看出，模型主要分为三个部分，一是确定两种情形下居民出行方式的差异，该部分将主要根据调查和收集的有关数据，了解“禁摩”前后的背景交通状况;再通过假设“禁摩”政策实施与否，得出两种情形下的居民出行方式构成情况.第二部分是两种情形下出行时间成本的计算，该部分主要是根据确定的广州居民出行时间成本估算方法，对两种情形下的该部分人群出行时间成本进行计算.最后是效果评价部分，主要是通过对比分析以确定“禁摩”政策最直接的影响效果.而从整个框架模型可以看出，两种情形下居民出行方式的确定方法和广州居民出行时间成本的估算方法是本模型的核心和难点.

3.2 居民出行方式转移

从对调查数据的分析可以得出“禁摩”前主城区摩托车在出行方式中所占的比例为8.79%，这么大的出行量必然会给其它出行方式带来冲击，从而也会改变整个交通出行结构.文献［1］对17141位使用摩托车出行的居民在“禁摩”后出行方式转移趋向调查数据进行了分析，得出“禁摩”后原来以摩托车为出行方式的出行量向其它出行方式的转移量情况，如表1所示.

表1 原摩托车出行居民的出行方式转移情况Table1 Transfer of travel mode of the residents who by motor motorcycle originally

3.3 两种情形下的居民出行方式构成

本文所假设的两种情形是指不实施“禁摩”政策和实施“禁摩”政策两种情况，分别设为情形1和情形2.对于情形2的出行方式构成情况，主要根据2005年居民出行调查数据及广州近年的交通年报的有关资料进行推算，然后利用2007年的统计数据(数据来源于广州市2007年交通发展年报)进行校正.主要是根据年报中针对“禁摩”后小汽车、公交、地铁、自行车出行比例的统计数据，对所推算的数据进行校正，同时对其它未涉及的交通方式按等权重进行调整，校正后的数据具有较好的真实性.而情形1的出行方式构成情况主要是依据1984年、2003年及2005年三次交通调查数据，采用了历史趋势法进行推算，即假设2005－2007年增长速度与前两年一致，利用平均增长率法对各交通方式进行推算.另外，为了尽量提高数据的准确性，本文未对交通方式进行合并处理.最终得出的两种情形下“禁摩”区的出行方式构成如表2所示.

表2 两种情形下出行方式构成情况(单位:%)Table2 The Composition of travel mode in both cases

4 出行时间成本估算方法

4.1 出行时间价值影响因素分析

出行时间价值，是指在出行途中消耗的时间所存在的机会成本而产生的价值［5］.一般而言，时间价值的影响因素很多，主要包括以下几个.

(1)出行方式.

出行所选择的交通工具是影响出行时间价值的核心因素，它涵盖了个人出行目的、收入高低及出行习惯等众多因素.

(2)出行目的.

有研究表明，不同出行目的的出行时间价值会有所不同，如工作出行时间价值通常大于非工作出行.

(3)个人职业或收入.

一般而言，职业会影响个人的收入，而收入的高低会影响个人对交通工具的选择，高收入的人偏向于选择快速而舒适的交通工具，因而出行的单位成本高，而低收入人群则相反.

(4)出行距离或时间.

很显然，出行距离的长短或时间的多少会直接影响到出行价值.

(5)其它因素.

除了以上所分析的主要因素外，出行时间价值也和出行区域、出行时段等有关系.

考虑出行时间价值影响因素的多样化和复杂性，故在对时间价值进行估算时，应该尽量抽象化、简单化和普遍化［6］.实际上，目前用于估算时间成本的方法很多，如生产法、收入法、费用法及几种方法的组合等.本文将采用使用国外经济学家偏好的收入法来估算广州居民出行时间成本，并将采用“模块化”的思路，即将居民出行按照出行方式分为几大模块，先分别估算出各模块的出行时间成本，然后再估算总出行时间成本及平均出行时间成本.

4.2 单一出行方式的出行时间成本估算方法

广州居民出行方式的种类已在前文有所提及，但考虑各出行方式的出行时间成本的计算方法相同，因此这里先给出求算单一出行方式的出行时间成本估算方法，步骤如下:

步骤1 确定单一出行方式的出行时间成本计算公式为

式中 U为单一出行方式的出行时间成本总和;u为对应的平均出行时间成本;q为对应的出行量.

步骤2 确定u的估算公式.

由于u的取值与选择该方式人群的出行目的、出行时间及收入情况有关，因此需要确定这些因素对u的影响因子，具体如下:式中 W为2007年广州居民的人均小时工资，为20.38元/h;m出行方式对应的出行目的构成比例;n为广州居民出行目的的类型个数;ω不同出行目的对出行成本的调节影响因子，这里按照世行标准取值，即工作、商务出行影响因子为1.33，上学出行影响因子为0.15，其它非工作出行影响因子为0.3;θ为出行者收入的影响因子;T为居民平均出行时间;S为既定的规则划分的收入等级数;bi为等级i对应的平均值;ηi为等级i对应的人群比例.

步骤3 确定q的估算方法为

式中 Q为广州居民出行总量;p为该出行方式在居民出行中所占的比例.

最后，根据式(1)－式(6)，可以得出可以直接用于估算的单一出行方式的出行时间成本总和为

4.3 居民出行时间成本估算方法

根据广州居民出行链的调查研究发现，目前广州居民出行过程中换乘率很小，占总出行的比例不到1%.同时，在换乘出行中，公交车、地铁和单位交通车之间的换乘最为密切，而这些方式同属于公交体系，存在很大的相似性，因此换乘部分划归到这三种方式的任何一个都不会对总的出行时间成本产生有效的影响.

因此，为了估算出广州居民出行时间成本总和，假设各出行方式之间是相互独立的.这样可以得出总的居民出行时间成本和平均出行时间成本为

式中 C为总的居民出行时间成本;R为广州居民出行方式的分类数;Pj为第j种出行方式所占的比例;c为居民平均出行时间成本.

5 影响效果分析及对策建议

5.1 影响效果分析

根据前文所提出的思路和方法，计算得到在“禁摩”政策影响下广州居民出行时间成本特征情况，如表3所示.

从表3可以看出，“禁摩”政策的实施使得“禁摩”范围的居民总出行时间成本由109.80亿元增加到113.11亿元，增长了3.01%.而对于主城区内受“禁摩”影响的单个出行者而言，原来采用摩托车出行的平均一次出行成本由5.16元增加到7.92元，增长了53.47%.可见，单从居民出行时间成本来看，“禁摩”政策虽然对全市居民出行的时间成本影响不大，但是对于原来以摩托车出行的群体出行而言，还是大大增加了其出行的时间成本.因此，政府应该采取一些必要的后续措施来改善“禁摩”所带来的负面影响.

表3 两种情形下出行时间成本特征情况Table3 The Characteristics of travel time cost in both cases

5.2 对策建议

根据以上分析得出的结果，本文从居民出行时间成本的角度给出三点后续措施的建议:

(1)大力完善公共交通服务质量，承担更多分流重任.从分析结果可以发现，公共交通的平均出行时间成本只有小汽车的一半左右，如果能够实施一些优惠政策，同时提高公交服务的运行质量，如改善车况、优化线网、改善换乘条件等等，必然会吸引更多的人群乘坐公交，从而能够降低受“禁摩”直接影响的人群的出行成本.

(2)适当限制私人小汽车的使用.从结果可以分析得出，虽然小汽车所分流的比例只有13.4%，但是所产生的增加成本却达到了成本总变化量的34%.可见，如能够能适当限制小汽车的使用，则对整个居民出行时间成本都能带来较大的“减负”效果.

(3)尽量提供舒适的慢行交通环境.从出行方式的转移情况可以看出，有超过26%的人选择了步行和自行车，而从整个交通构成也可以看到，两者的比例将近有50%.虽然公共交通的改善能够量吸引部分人群乘坐公交，但还是会有相当一部分人群选择慢行交通.因此，提供舒适的交通环境也是满足居民出行需求所必不可少的措施.

6 研究结论

本文通过构建“禁摩”政策影响分析模型，从量化的角度分析了“禁摩”政策对居民出行时间成本的影响.分析结果表明，“禁摩”政策在一定程度上会增加居民出行的时间成本，但这相对“禁摩”政策带来的其它正面影响，如道路平均车速的提高、交通事故的减少、环境的改善等等相比，这点代价并不算大.同时，还可以通过采取相应的后续措施来降低居民出行时间成本.总之，本文所提出的模型和方法具有一定实际意义，但也存在一些不足，如缺少对“禁摩”政策的更全面评价，所采用的收入法在估算出行时间成本时也有一定不足，这些问题都将在今后的研究工作中进一步改善.

［1］林红，李军，方明.广州“禁摩”政策对居民出行方式的影响分析［J］.交通标准化.2007，172(12):111-114.［LIN H，LI J，FANG M.Analysis of motorcycle forbidden policy’s impaction upon the resident trip mode in Guangzhou ［J］. Communications Standardization，2007，172(12):111-114.］

［2］周鹤龙.广州市2005年居民出行调查总报告［R］.广州:广州市交通规划研究所，2006.［ZHOU H L.The resident trip survey report of Guangzhou in 2005［R］. Guanghzou:Guangzhou TransportPlanning Research Institute，2006.］

［3］周鹤龙，邓兴栋.广州市2003万户居民出行调查报告［R］.广州:广州市交通规划研究所，2003.［ZHOU H L，DENG X D.The resident trip survey report of Guangzhou in 2003［R］.Guanghzou:Guangzhou Transport Planning Research Institute，2003.］

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