铁路旅客出行时段与乘车方式的联合选择行为研究

李 亚

（郑州铁路职业技术学院 运输管理学院，河南 郑州 451460）

0 引言

随着高速路网的不断完善，铁路出行旅客的备选乘车方案逐渐增多。作为出行过程中的决策主体，旅客具有主观性、偏好性等多种难以测定的影响因素，因而旅客出行乘车方案选择研究是一个包含多种影响因素的复杂问题。国内外学者主要通过构建非集计理论模型和参数标定进行量化分析旅客出行乘车方案选择问题。例如，Wilson等[1]研究旅客出行所耗费的时间及费用对其选择行为的影响；史峰等[2]对旅客群体进行等级分类，并计算不同类旅客对具有不同综合效用的列车的选择概率；王爽等[3]构建Logit模型计算铁路出行旅客对直达与高频换乘模式的选择概率；叶玉玲等[4]通过分析旅客选择行为机理及结果，提出客运专线的列车票价和开行频率的建议。

以上研究为旅客列车开行方案的优化研究奠定了基础。然而，由于多项Logit模型(Multinominal Logit Model，MNL)的不相干方案独立性，其无法刻画出发时间段或出行方式间的关联[5]。自20世纪90年代，Nested Logit (NL)模型迅速发展，并广泛应用于在运输领域中具有阶层关系的决策选择过程。例如，David等[6]构建NL模型分析出行个体在整个出行链中的交通方式选择机理；陈团生等[7]分析旅客的经济、时间因素及运输方式特性对Nested Logit模型中的运输方式与出行时间的影响；王文宪等[8]构建了乘车方式与客运产品联合选择的NL模型，并通过武汉—成都既有线数据量化分析了各类属性变量对旅客客运产品选择行为机理。

出行时段与乘车方式均为铁路出行旅客需要考虑的重要因素，且两者之间联系密切，为考虑出发时间与到达时间的方便性，时常将二者联合起来综合决策，但有关铁路旅客出行时段与乘车方式的联合选择研究较少。以成渝铁路(成都东—汉口)高速线路为研究对象，对旅客的乘车选择偏好及选择结果进行问卷调查，在此基础上构造旅客出行时段与乘车方式联合选择Nested Logit模型，最后通过参数标定的方式量化分析乘车选择行为的影响机理。

1 铁路旅客出行特征分析

为分析铁路出行旅客的出行时段和乘车方式选择行为，对成都、重庆北、宜昌东、天门南、武汉等车站进行调查，发放问卷950份，回收有效问卷837份，录得837条RP样本数据。其中，出行距离小于300 km的旅客数量N1= 209人，出行距离300 ～ 800 km的旅客数量N2= 287人，出行距离大于800 km的旅客数量N3= 341人，不同出行时段选择各类乘车方式的旅客所占比率为在某个出行时段中选择某种乘车方式的旅客数量与该出行距离下的旅客总数量的比值，其计算公式如下。

旅客出行时段与乘车方式选择情况如表1所示。

由表1可知：①当出行距离小于300 km时，由于短距离内动车组列车的速度优势并不明显，旅客更倾向于价格较低的快速列车，且各类列车均能在3 h内到达目的地，因而旅客在出行时段方面的选择行为受时间的影响较小，出行较为均衡；②当出行距离介于300 ～ 800 km之间时，由于动车组列车的速度优势较为明显，故选择该类列车的旅客明显增多，且多在7 : 00—15 : 00时段出行；③当出行距离大于800 km时，旅客在选择乘车方式及出行时段时，往往需要考虑列车运行时间，动车组列车在该距离的运行时间为7 ～ 9 h，动车组列车旅客大多偏好较早的时段，如7 : 00—11 : 00，快速列车在该距离的运行时间为12 ～ 16 h，该类旅客更倾向于出行时段19 : 00—23 : 00，乘坐所谓的“夕发朝至”列车。

2 铁路旅客出行选择模型

2.1 选择肢的划分

铁路旅客出行时段与乘车方式联合选择模型包括出行时段选择肢与乘车方式选择肢。

（1）出行时段选择肢。对于绝大多数旅客而言，出行往往会避开晚间休息时间，将一天出行时段划分为4个部分，分别为7 : 00—11 : 00，11 : 00—15 : 00，15 : 00—19 : 00，19 : 00—23 : 00。

表1 旅客出行时段与乘车方式选择情况Tab.1 Travel time period and transport mode choice of passengers

（2）乘车方式选择肢。在已投入运营的沪汉蓉快速客运通道中，动车组列车、特快列车和快速列车是当前最主要的3种列车，因而乘车方式选择集合包含动车组列车、特快列车和快速列车3个选择肢。

2.2 模型结构的确定

具有双层结构的NL模型包括乘车方式位于上层和出行时段位于上层2种不同类型。乘车方式位于上层的NL模型结构如图1所示，出行时段位于上层的NL模型结构如图2所示。

调查显示，铁路旅客在出行决策时，一般会首先选定出行的时间范围，在此基础上结合列车服务特性及个人偏好，对各种乘车方式进行比选。因此，选择出行时段位于上层的NL模型(出行时段—乘车方式联合选择模型)为模型基本结构，研究铁路旅客出行选择行为。

图1 乘车方式位于上层的NL模型结构Fig.1 NL model structure with transport mode choice located in upper layer

图2 出行时段位于上层的NL模型结构Fig.2 NL model structure with travel time period located in upper layer

2.3 效用函数与选择概率

假设Uci,n为旅客n选择出行方案ci时产生的效用，根据随机效用最大化理论，旅客n选择出行方案的充要条件为Uci,n＞Ucj,n(cj∈I，cj≠ci)。其中，Uci,n由确定性系统项Vci,n和随机效用误差εci,n组成，可以表示为[9]

式中：Vci,n为效用函数，包括出行方案属性变量和出行者特征变量的系统效用值；εci,n为随机扰动项，用来描述无法观察到的因素对出行方案效用的影响。

为便于参数标定及结果分析，选择线性函数作为效用函数Vci,n表达式，表示为

假定备选出行方案随机扰动项εci,n均服从标准极值分布，则根据联合累积分布函数可得，出行方案ci的被选概率P(ci)计算公式为

式中：P(t)为巢t的选择概率为选择巢t条件下第ci个出行方案的选择概率；Vci为选择第ci个乘车方案的效用；为选择第cj个虚拟选择肢的系统效用；Nt为出行时段巢t的选择肢集合；Nm为动车组、特快列车及快速列车备选方案集合；λ2为同时考虑上、下层效用的概率项方差相对应的参数；λ1为只考虑下层效用的概率项方差相对应的参数，通常取值为1；一般情况下，0＜λ2/λ1≤1，当其取值为1时，模型退化为MNL模型。

3 铁路旅客出行选择模型参数标定与结果分析

3.1 模型变量定义

铁路旅客的出行时段和乘车方式选择的影响因素类别包括旅客主体特性、出行特性及列车服务特性，其中旅客主体特性因素类别包括年龄、性别、费用来源及月收入等具体因素，针对每个因素的取值范围，可将其划分为若干哑变量，各具体变量含义及取值如表2所示。

3.2 参数估计结果与分析

调用离散选择模型分析软件(BIOGEME)计算模型的参数，首先对下层(乘车方式选择层)参数进行标定，以动车组列车为参照，对条件概率P(ci|t)模型的参数进行回归分析，乘车方式选择层(下层)参数标定结果如表3所示。

表2 NL模型的特型变量Tab.2 Characteristic variables of nested logit model

由统计学相关理论可知，若检验值|t|＞1.65，且与系数值符号相同时，说明该因素对出行选择行为产生影响的置信度为95%，系数值的绝对值反映了各个因素对旅客乘车选择行为的影响程度。

表3 乘车方式选择层(下层)参数标定结果Tab.3 Parameter demarcating result of transport mode choice layer (lower layer)

表3中参数标定结果表明，影响旅客乘车方式选择的因素有出行费用来源、月收入、出行目的及费用消耗：①公费出行旅客倾向于选择动车组，自费出行旅客选择倾向于特快列车和快速列车；②月收入小于2 000元的旅客不倾向于选择动车组和特快列车，而对于月收入超过2 000元的旅客，随着月收入的增加，旅客选择动车组和特快列车的概率增加；③公商务出行旅客倾向于选择动车组，旅游上学务工类的旅客倾向于选择特快列车和快速列车；④出行距离的增加，使得旅客选择动车组的增大；⑤随着票价的提升，旅客选择动车组的概率减小；⑥对于旅客主体特性中的年龄段及性别变量，由于研究对象成渝高速铁路成都—汉口段样本调查及参数标定结果显示，2个变量的T检验值均小于1.65，因而可认为其对旅客乘车方式选择无显著影响。

可见，铁路旅客乘车需求结构会随旅客类型发生较大的变化，对于公商务旅客较多的日常运营阶段，可以适当增加动车组比例，对于旅游探亲、上学旅客较多的节假日运营阶段，可以适当增加特快列车和快速列车比例。

出行时段选择层(上层)模型参数标定：以出行时段 1 (7 : 00—11 : 00) 为参照，对P(ci|t)模型的参数进行标定，出行时段选择层(上层)参数标定结果如表4所示。对出行时段选择层(上层)的影响变量

表4 出行时段选择层(上层)参数标定结果Tab.4 Parameter demarcating result of travel time period choice layer(upper layer)

表4中参数估计结果表明：①当出行距离小于300 km时，旅客对于出行时段的选择没有明显偏好；②当出行距离300 ～ 800 km时，旅客倾向于选择出行时段2、时段3，不倾向选择出行时段4；③当出行距离大于800 km时，旅客倾向于选择出行时段4，不倾向选择出行时段2、时段3；④当列车运行时间小于5 h时，旅客对于出行时段2、时段3的选择没有明显偏好，不倾向选择出行时段4；⑤当列车运行时间5 ～ 10 h时，旅客倾向于选择出行时段2，不倾向选择出行时段3、时段4；⑥当列车运行时间大于10 h时，旅客倾向于选择出行时段4，不倾向选择出行时段2、时段3。

可见，旅客出行时段选择结果会随出行距离及运行时间发生较大的变化，这个影响对中长距离旅客而言尤为突出，因而在铁路旅客列车运行方案的制定与调整过程中，可将长途旅客列车安排在19 : 00—23 : 00、7 : 00—11 : 00 2个时段，将中途旅客列车安排在7 : 00—11 : 00、11 : 00—15 : 00 2个时段，短途旅客列车尽量不要安排在19 : 00—23 : 00时段。

4 结束语

旅客出行时段与乘车方式的选择行为决定了各种交通方式的分担率，是交通行为理论的核心问题。对铁路旅客出行时段与乘车方式的联合选择行为进行研究，可以较为准确地描述铁路旅客的出行选择行为，有助于加强城市间覆盖面日益广阔的高速铁路线网与城市内部公共交通方式的衔接，进一步加强长、短途列车分工合作，使各车次旅客列车的服务频率尽可能地接近旅客出行的实际需要。研究旅客出行时段与乘车方式的联合选择行为是配合当前城市综合交通枢纽建设，有计划地整合整个公共交通服务网络的关键，应进一步结合不同等级客运产品的选择机理进行研究，为旅客列车开行方案的制订、调整及优化提供参考。