快速公交客流量影响因素解释结构模型构建与应用

贾佃通， 裴玉龙

(1.哈尔滨工业大学交通科学与工程学院， 哈尔滨 150090； 2.东北林业大学交通学院，哈尔滨 150040)

快速公交客流量影响因素解释结构模型构建与应用

贾佃通1， 裴玉龙2

(1.哈尔滨工业大学交通科学与工程学院， 哈尔滨 150090； 2.东北林业大学交通学院，哈尔滨 150040)

针对当前交通拥堵、能源紧张、尾气污染等一系列问题，为加快快速公共交通的发展、提高公共交通利用率，本文找出了影响快速公交客流的主要因素，利用系统工程学中的ISM方法，构建了快速公交客流系统解释结构模型，通过分析探讨快速公交客流的主要影响因素，进而明确了各因素间的清晰结构，得到影响快速公交客流量的5级递阶结构；最后找出影响快速公交客流因素的各影响因素. 通过影响因素，建立了多元回归模型，从影响程度、影响方向、影响时期分别归类分析. 通过分析各层级因素对快速公交客流量的影响，可引导更多居民选择快速公交出行，对缓解交通压力提供了一定方法指导和决策支持. 并通过合理分析为快速公交运输服务提出了建议.

快速公交； 客流量； 解释结构模型； 多元回归模型

Abstract: With the rapid development of urban economy, the urban car ownership is increasing. Cars increasing mobility and accessibility, have also brought a series of problems such as traffic congestion, depletion of fossil fuels, air pollution. It is necessary to speed up the development of public transit, and improve the utilization rate of public transit. This paper first identifies the main factors that influence the bus rapid transit passenger flow; it then develops a bus rapid transit passenger flow estimating model by analyzing the main influence factors of bus rapid transit passenger flow; this paper eventually quantifies the factors influencing the bus rapid transit passenger flows. By analyzing the impact of various factors on the rapid transit traffic levels, this paper intends to provide guidance on improving public transit quality of service, and relieving traffic congestion.

Keywords: bus rapid transit; passenger flow; factors; interpretive structural model； multiple regression models

近年来，随着我国城市化的快速发展，大城市私人汽车拥有量大幅增加，随之带来了交通拥堵、尾气污染等问题. 因此，加快公共交通的发展，可以有效地降低人均用车比例、缓解道路交通压力以及减少尾气污染等城市病的发生. 目前常见的城市公共交通主要是轨道交通、公共汽车等. 此时，一种新型大容量快速公交系统(BRT)因为具有投资小、建设周期短、运量大、灵活环保等特点而引起了人们的广泛关注，国内外许多城市，诸如北京、库里提巴、迈阿密等城市都取得了令人满意的效果.

然而在一些城市，人们选择的交通出行方式依然为汽车、出租车，导致快速公交出行的客流量未能达到预期设计水平，实际客运量水平较低，这就使得部分城市的道路交通压力依旧较为严重，交通阻塞现象时有发生. 这也说明了有部分预期选择快速公交出行的市民依旧选择了汽车、出租车等出行方式，导致设计的快速公交网线未能充分发挥分流、缓解交通压力的作用[1]. 因此，本文进一步开展影响快速公交客流量的各因素的研究，从而科学的分析影响快速公交出行的原因，并建立多元回归模型，为快速公交运输服务提出了建议.

1 快速公交客流量影响因素分析

借鉴国内外学者对快速公交客流量影响因素的理论研究，以及实际公交线路规划可行性研究中对客流量分析预测的经验，并征求交通学科领域专家意见后加以补充和修改，将影响快速公交客流量的主要因素概括为5个方面，如图1所示.

图1 快速公交客流量影响因素

1.1 技术因素

技术层面主要考虑获取快速公交信息的简易程度，其中包括信息资源和快速公交信息基础设施建设. 信息资源包括快速公交运行时间、站点位置、运行线路、正确的换乘路线及换乘的简便程度等. 庞大的信息资源只有依赖一定的载体才能方便出行者的出行需求，所以快速公交信息基础设施的完善程度、提供信息的简洁明了性、清晰性至关重要.

1.2 社会因素

1.2.1 城市人口

城市人口数量在一定程度上受当地政府政治层面(如计划生育、户口迁移等)的影响. 若出行者选择快速公交出行比例一定，则城市人口数量越多，选择快速公交出行的乘客数量就越大. 相反，若城市人口数量较少，则选择快速公交出行的乘客数量也会降低.

1.2.2 现有轨道交通网络化程度

人们在现有轨道交通系统较为完善的情况下，倾向于选择已有线路，此时新发展的快速公交网线的客流量就会受到一定的影响；相反，如果新建快速公交的线路及站点设置可以弥补原有轨道交通路网存在的一些不足，那么人们将倾向于选择新建快速公交系统，其客流量也会达到预期效果.

1.2.3 沿线土地利用率

交通系统与土地利用情况有着非常重要的互动关系，土地利用情况在很大程度上影响交通出行产生，在城市经济活动中是交通流的的“源泉”. 其中土地利用中的居住用地、公共设施用地、工业用地和仓储用地是城市经济活动的基本空间，是交通系统的主要发生源. 交通的发展会拉动土地利用的发展，反过来，土地利用的发展也会诱导人们的出行. 可见，沿线土地利用情况对快速公交客流规模有着举足轻重的影响. 若快速公交线路能将城市经济活动的基本空间覆盖，则其客流就有了基本保障[2].

1.2.4 快速公交经营状况

良好的经营状况主要体现在3个方面：

1)安全性与可靠性

不言而喻，安全性至关重要；可靠性也是快速公交系统经营质量的重要指标.

2)合理的票价

乘客出行是否选择快速公交出行，很大程度上取决于票价. 例如在票价很低的地区(如拉丁美洲)，几乎所有阶层都使用公共交通；但在票价较高时，只有收入较高的人选择乘坐[3].

3)服务满意度

快速公交的速度、可达性、设施水平、工作人员态度、舒适的乘车环境(载荷量、空调、清洁程度)等是影响客流规模不可或缺的要素.

1.2.5 快速公交线路设置

快速公交线路周边的城市基础设施建设情况会对其出行的可达性产生重要影响，同时快速公交出行与其他交通方式的换乘便利程度等也会影响居民是否会选择快速公交出行.

1.2.6 出租车及私家车保有量

出租车和私家车数量在一定程度上也会影响快速公交客流量. 如果出租车和私家车数量过多，则会造成交通拥堵，出行时耗增加，此时人们会倾向选择快速公交出行. 若出租车数量少，则会造成打车困难，交通出行方式同样也会改变.

1.3 经济因素

经济层面重点考虑城市经济发展水平. 首先城市的经济发展水平不但能支持快速公交系统的建设，而且也对客流规模有直接的影响. 由于快速公交系统建设费用高于常规公交，其票价一般也高于常规公交，因此乘客对票价的承受力是决定客流的重要因素. 若一个城市的经济发展水平较高，而且发展前景较好，将会增大快速公交客流规模. 其次城市经济的快速发展，导致居民生活节奏加快，人均出行次数增多，出行目的结构也有所改变，这必然会影响居民出行方式的选择. 因此，城市经济发展水平是快速公交客流量预测中不可或缺的重要因素之一.

1.4 政策因素

政治层面主要包括政府相关政策. 相关政策主要是指当地政府从城市发展、生态环境保护、能源节约与交通系统的可持续协调发展等角度出发，密切结合土地利用，制定的相关规划或交通政策，主要包括规划现有路网，以及对优先发展大运量公共交通系统政策的倾斜和对财政的支持力度等. 若政府限制私家车的出行，引导并鼓励居民选择公共交通出行，以此来缓解道路交通压力、节约不可再生资源、大力支持发展公共交通，则必然会有利于快速公交吸引更多乘客.

1.5 出行者因素

1.5.1 出行者特征

出行者特征包括家庭规模、家庭成员的构成、家庭车辆拥有情况、职业和工种、 收入情况、年龄和性别等因素，出行者选择交通工具出行时，必然会根据其自身特征选择合适的交通出行方式，这是影响快速公交客流量的重要因素之一.

1.5.2 出行需求

出行需求特指城市范围内人的空间位置的移动，该移动可以通过交通运输服务供给商的服务来完成，也可由消费者自行完成，主要包括出行目的(上班、上学、娱乐等)、出行距离及时间等. 出行者选择交通工具出行时，必然会根据其自身出行需求选择合适的出行方式，这也是快速公交客流量的重要影响因素之一.

2 快速公交客流量影响因素解释结构模型

影响快速公交客流量的多种因素相互关联、相互作用，形成一个包含递阶因素链的复杂系统. 构建解释结构模型(interpretive structural model)，进行初步应用分析，可从多个影响因素及复杂的因素链中找出影响快速公交客流量的主要因素. 前文已介绍了11个主要的客流影响因素，再加上包含这11个主要影响因素的快速公交客流量因素，由此确定建立解释结构模型的12个因素，分别设为：获取快速公交信息的简易程度S1、原有轨道交通路网情况S2、沿线土地利用情况S3、快速公交经营状况S4、快速公交线路设置S5、出租车及私家车数量S6、城市经济发展水平S7、政府相关政策S8、城市人口数量S9、出行者特征S10、出行者出行需求S11、快速公交客流量影响因素S12.

2.1 影响因素间相互关系

首先要搞清两两因素间的逻辑关系，然后构建11个影响因素的解释结构模型. 通过参考国内外的一些研究成果及相关学者的指导[4-7]，分析快速公交客流量系统，各因素间的逻辑关系用字母A、V、X、O表示，其中，A表示行因素对列因素有直接影响；V表示列因素对行因素有直接影响；X表示行列两因素相互都有直接影响；O表示行列相互都无直接影响[8]. 确定了各因素间的相互关系如下：

S1S2S3S4S5S6S7S8S9S10S11S12VAVVV00V00AS1X0X0VVV00AS20X0VVV00AS300VVV00AS40VVV00AS5VVV00AS60000AS7A00AS800AS90AS10AS11

由此得到各因素间的12阶关联矩阵R，其中[9]

则关联矩阵

S1S2S3S4S5S6S7S8S9S10S11S12

2.2 影响因素间层级关系划分

由关联矩阵R得到可达矩阵M=(R+I)3，I为12阶单位矩阵，通过Matlab软件计算得到可达矩阵M.

可达矩阵M的各影响因素的可达集R(Si)、前因集A(Si)和可达集与前因集的交集R(Si)∩A(Si)的具体数据如表1所示.

1)可以分析出快速公交客流量的主要影响因素第l级节点：L1={12};

S1S2S3S4S5S6S7S8S9S10S11S12

表1 快速公交客流量影响因素的第1级可达集和前因集

2)在可达矩阵M中划去第12行与第12列，寻找第2级节点，由表2数据可分析出快速公交客流量的主要影响因素第2级节点：L2={1,10,11};

继续在可达矩阵中划去第1、10、11行与第1、10、11列，寻找第3级节点，由表3数据可分析出快速公交客流量的主要影响因素第3级节点：L3={2,3,4,5,6}；

同理由表4和表5数据可分析出快速公交客流量的主要影响因素第4级节点和第5级节点：L4={7,9}，L5={8}.

根据以上数据可构建影响快速公交客流量因素的解释结构模型，如图2所示.

表2 快速公交客流量影响因素的第2级可达集和前因集

表3 快速公交客流量影响因素的第3级可达集和前因集

表4 快速公交客流量影响因素的第4级可达集和前因集

表5 快速公交客流量影响因素的第5级可达集和前因集

2.3 各影响因素的层级间关系分析

由图2可知，影响快速公交客流量的因素共有5级递阶结构. 第1级影响因素是快速公交客流量影响因素S12；第2级影响因素有获取快速公交信息的简易程度S1、出行者特征S10、出行者出行需求S11；第3级影响因素有原有轨道交通路网情况S2、沿线土地利用情况S3、快速公交经营状况S4、快速公交线路设置S5、出租车及私家车数量S6；第4级影响因素是城市经济发展水平S7和城市人口数量S9；第5级影响因素是政府相关政策S8.

2.3.1 第1、2级影响因素关系分析

对快速公交客流量影响因素S12产生直接影响因素的有获取快速公交信息的简易程度S1、出行者特征S10、出行者出行需求S11. 出行者特征和出行者的出行需求一般因人而异，人们出行会结合自身特征和具体的出行需求来选择交通方式，变化性较大，与其他因素关联不大，具有相对独立性. 而这2个因素可直接影响快速公交客流的数量. 获取快速公交信息的简易程度也是影响快速公交客流量的重要因素. 如果忽视快速公交信息的提供，乘客不了解站点位置或乘坐线路，往往会放弃快速公交出行. 因此，这3个要素都能直接影响快速公交客流量，而提高快速公交信息的获取程度、诱导居民选择快速公交出行是最直接提高客流量的方法. 所以，第2级因素是影响快速公交客流量因素的表层直接影响因素.

图2 影响快速公交客流量因素的解释结构模型

2.3.2 第2、3级影响因素关系分析

对获取快速公交信息的简易程度S1产生直接影响的因素有原有轨道交通路网情况S2、沿线土地利用情况S3、快速公交经营状况S4、快速公交线路设置S5、出租车及私家车数量S6. 这5个因素间具有较强连接关系，且具有很高的互动性，各因素的部分效果通常是重复的. 结合快速公交现状来看，这些要素间相互影响程度较大，若其中一个因素水平过低，都会影响整个系统的水平偏低. 第3级的5个因素，直接作用于第2级的因素S1，从而间接地对快速公交客流量产生影响，所以第3级的因素是影响快速公交客流量的中层间接影响因素.

2.3.3 第3、4级影响因素关系分析

第4级中的2个因素是城市经济发展水平S7、城市人口数量S9，这2个因素分别对第3级的5个因素产生影响. 可以说这2个因素是城市快速公交客流量的根本决定因素，如果这2个因素确定了，那么快速公交客流的基本来源和数量也就大体定下来了. 一个城市的快速公交系统水平要与当地城市的经济发展水平和人口数量相协调. 设想在一个经济欠发达或人口数量小的城市修建快速公交，可能就显得没有那么必要了. 所以，第4级因素是影响快速公交客流量的深层根本影响因素.

2.3.4 第4、5级影响因素关系分析

政府相关政策S8是第5级影响因素中的唯一因素. 会对城市人口数量S9产生直接影响，进而影响快速公交客流量. 因此第5级因素也是影响快速公交客流量的深层根本影响因素，往往它的影响是基础性的、深远的[10].

3 快速公交客流宏观影响因素回归模型的建立

3.1 变量选取

由上述可知影响公交客流量的因素存在着表层直接影响因素、中间间接影响因素和深层根本影响因素3个层次，为了进一步探究影响快速公交客流量的宏观因素，我们将主要从城市经济发展水平、人口因素、土地利用情况、快速公交线路与原有公交线路设置情况、其他交通方式、出行者特征等6个方面展开研究. 根据统计年鉴及调查统计数据，将快速公交客流量及所选取的宏观社会经济影响因素的变量转变为增长率数据，通过聚类分析将它们分为上述6个方面，具体划分如表6所示[11].

表6 快速公交客流量的宏观影响因素

3.2 快速公交客流量的宏观影响分析

鉴于目前哈尔滨快速公交尚未投入运行，无法取得快速公交客流量数据，因此，本文选用公共交通客流量作为替代变量进行研究分析. 运用逐步回归方法，将公共公交客流量作为因变量，6个方面的影响因素作为自变量，回归方程如式(1)所示.

Y=b0+b1x1+b2x2+b3x3+…+bnxn

(1)

式中，y为客流量；x1,x2…xn为影响客流量的若干因素；b1,b2,…,bn为各因素对客流量的影响程度.

实际应用时，为了既达到评价目的，又达到预测目的，一般选择各因素的前1,2，…，k个时期的数据序列作为自变量. 这样，若有n个因素，则会有n*k个自变量，如式(2)所示.

(2)

建立逐步回归模型的过程中，按照自变量对因变量的作用程度从大到小逐个引入方程，对那些对y作用不显著的变量可能始终不被引入回归方程.

根据《哈尔滨市统计年鉴》及哈尔滨市公共汽车总公司统计数据，收集整理了2010—2013年共6项变量因素的样本数据，然后通过逐步回归法，得到各影响因素对快速公交客流量的驱动力分析，进而分析对快速公交客流量有影响作用的因子，其定量分析结果及参数指标如表7所示.

表7 快速公交客流量影响因素各模型的参数表

根据表7中的参数，综合分析各线性回归模型的显著性，可以得到：快速公交客流量与住宅投资额、出租车及私家车车辆数量、出行者月平均收入和土地利用性质所建立回归模型的线性关系显著，快速公交客流量与原有公共交通线路设置情况和土地利用性质、全社会固定资产投资额所建立回归模型的线性关系比较显著.

针对上述6个影响因素，按照影响程度、影响方向、影响时期分别归类分析.

3.2.1 影响程度方面

对快速公交客流量变化影响程度较大的因素主要是居民生活方面，如原有公共交通线路设置情况、出行者月平均收入、土地利用性质；城市发展规模方面的因素也有一般程度的影响，而有关人口数量方面的因素则没有显著的影响. 这说明，居民的生活水平和消费水平决定人们的出行方式，城市建设的持续、均匀发展，也会对居民的出行习惯产生一定的影响，而城市人口的绝对数量的增长，则对快速公交客流量的变化没有明显的影响.

3.2.2 影响方向方面

大部分影响因素对快速公交客流量的变化是正方向的促进作用，如原有公共交通线路设置情况、职工平均工资. 随着原有公共交通线路设置的发展，会增加人们的消费性出行，因而增加快速公交客流量；随着私家车与私人小汽车车辆数的增加，快速公交客流量增加，体现了目前哈尔滨地面公共交通与快速公交良好的互补关系；随着人均居住面积的增加，轨道快速公交客流量减少，这可以解释为由于居住条件的逐步改善，城市居民逐渐从城市中心向郊区迁移，由于目前郊区轨道交通线网建设尚未健全，导致轨道交通出行率偏低.

3.2.3 影响时期方面

对快速公交客流量的变化明显产生影响的大多为这些因素变量的前一时期的数据序列，如原有公共交通线路设置情况、出行者月平均收入、土地利用性质等. 这表明，居民的生活水平和居住条件对出行方式、出行习惯是逐步的影响. 只有出租车及私人小汽车车辆数量与快速公交客流量是同时期的数据序列，从另一个侧面说明地面公交与快速公交系统的互补关系.

总的来讲，在密集连片、土地集约利用程度较高、人口密度大及商业区集中的地带，有较大的交通需求，因此单一的快速公交系统无法承担高强度的客流量需求，所以需要快速公交与常规公交、快速公交与轨道交通紧密结合，互为补充，共同组建城市轨道交通的线路网络. 快速公交在降低了建设投资和运营成本的同时，也发挥了作为快速公交所承担的接运线路的优势.

4 结论

本文在确定影响快速公交客流的主要因素的基础上，利用系统工程学中的ISM方法，构建了快速公交客流系统解释结构模型，通过分析探讨快速公交客流的主要影响因素，得到各因素之间的清晰结构，找出了影响快速公交客流因素的3种因素. 从而为快速公交客流量的评价、分析和改进提供了新思想. 通过构建的ISM模型，明确了各影响因素间的层次关系，对快速公交客流产生影响的各个要素间的层次关系一目了然，为引导乘客选择快速公交出行，增加快速公交客流量，促进公共交通发展提供了有力帮助.

据上述快速公交客流量影响因素的分析结果，在现有的哈尔滨交通条件下，如路网密度、路网结构等不可变因素的制约下，为实现优质、高效、舒适的运输服务，提出以下建议.

1)需要有充足的公共交通供给量. “十一五”期间，哈尔滨市年均经济增长率预计为9%以上，2012年全市生产总值达4 550.2亿元. 经济发展水平高、速度快，将极大地带动交通出行. 因此，需要增加运营的固定资产投入，增加运营设备的投入，来满足日益增长的交通需求. 所以，应该增加各条线路的运用车辆数. 此外，尽可能增加出租车的投入车辆数，以缓解打车难的问题.

2)提供便利的换乘条件，优化公交换乘的数量和质量. 根据表6分析结果，快速公交与常规公交、地铁线路搭接路段会增大快速公交的客流量，因此增加公交车与轨道交通的换乘，以及配套的换乘公交车数量是非常有必要的.

3)增加快速公交票种. 目前哈尔滨常规公交的的票种较多，除普通票外，还有学生卡、老年卡等. 快速公交的票种也应该满足不同出行者的需求，可以加快推出学生票、旅游票、日票卡等票种，在促进客流总量稳步增长的同时，平衡各时段的客流量，满足不同群体的出行需要，并提高整个社会福利水平.

[1] 孙慧, 周颖, 范志清. 基于解释结构模型的公交客流量影响因素分析[J]. 北京理工大学学报: 社会科学版, 2010, 12(1): 29-32.

[2] 王炜. 交通规划. 北京: 人民交通出版社, 2008.

[3] 欧阳志坚, 马小毅. 城市轨道交通客流规模影响因素分析[J]. 学术专论, 2003 (3): 63-65.

[4] 裴玉龙, 刘莹. 城市快速轨道交通现网合理规模推算方法研究[J]. 交通与物流, 2006: 351-356.

[5] Regirer S A, Shapovalov D S. Filling space in public transport by passengers [J]. Automation & Remote Control, 2003, 64(8): 1301-1309.

[6] Mathew Tom V, Sharma Sushant. Capacity expansion problem for large urban transportation networks[J]. Journal of Transportation Engineering, 2009, 135(7): 406-415.

[7] 林震, 杨浩. 不同条件下出行方式平衡模型及特性分析[J]. 管理工程学报, 2004, 18(2): 30-34.

[8] Mukherjee Kampan, Mondal Sandeep. Analysis of issues relating to remanufacturing technology-a case of an Indian company[J]. Technology Analysis & Strategic Management, 2009, 21(5): 639-652.

[9] 关维娟, 何刚, 陈清华等. 基于解释结构模型的煤矿安全主要影响因素分析[J]. 企业 管理, 2010(19): 178-180.

[10] 薛伟贤, 刘骏. 数字鸿沟主要影响因素的关系结构分析[J]. 系统工程理论与实, 2008(5): 85-91.

[11] 朱海燕, 郝勇. 上海城市轨道交通客流量宏观影响因素分析[J]. 城市交通, 2009, 31(6): 68-70.

ModelingBusRapidTransitPassengerFlowImpactFactorsitsApplication

JIA Dian-tong1, PEI Yu-long2

(1.School of Transportation Science and Engineering, Harbin Institute of Technology,Harbin 150090,China; 2.College of Traffic,Northeast Forestry University , Harbin 150040, China)

2014- 06- 12.

贾佃通(1989—)，男，山东德州人，硕士研究生，研究方向为交通运输规划与管理. E-mail: jiadiantong@126.com.

U 491.1+7

A

1008-2522(2014)03-01-08