王若琳
上海城市交通设计院有限公司
慢行交通是公众最基本的出行方式,是机动化出行的衔接和公共交通的延伸[1],主要包括了步行和非机动车。慢行交通在缓解交通拥堵、保护环境、提升市民幸福感等方面具有明显优势。上海是全国对慢行交通研究起步较早的城市,早在2002年颁布的《上海市城市交通白皮书》[2]中就强调了慢行交通在城市交通中的作用和地位。2013年颁布的《上海市交通发展白皮书》[3]中,针对“步行和自行车”系统提出“营造安全、便捷、舒适的出行环境”的发展目标。2019年,上海市启动第三版《上海市交通发展白皮书》研究工作,其中,打造更宜行宜骑的慢行交通是其中的重要内容。面对“人民城市”建设背景下的出行品质提升诉求、出行特征转变、经济社会转型等新趋势,慢行交通发展面临新的机遇和挑战。本文利用上海市中心城区慢行系统出行意愿调查结果,基于层次分析法和模糊综合评价法,构建了慢行交通满意度评价模型,旨在明确使用者对慢行交通系统的满意度情况及其关注的重点问题,支撑形成更具针对性的慢行系统优化策略。
1.1.1 研究范围和数据来源
本次研究范围为上海市中心城区,数据来源为慢行系统出行意愿的样本调查数据,该调查在2019年9月底完成,采取一对一问卷访谈形式对慢行系统的使用者进行了满意度调查。共计发放问卷1 000份,收回1 000份,其中有效问卷986份,有效率达到98.6%。
1.1.2 调查问卷设计和指标体系构建
调查问卷的设计从步行和非机动车两个系统出发,结合现场调查和既有研究资料梳理,按照“安全”、“舒适”、“便捷”三个层次进行指标分解,构建了满意度评价指标体系。其中,步行满意度包含17项评价指标,非机动车满意度包含14项评价指标。具体见表1。调查问卷邀请使用者回答了2个方面的内容:一是使用者心目中“安全”、“舒适”、“便捷”三个层次中(准则层B)各项指标的重要程度;二是使用者对慢行系统各指标(指标层C)的满意度。
表1 步行和非机动车出行环境满意度评价指标体系
层次分析法简称AHP,是一种按照层次,将研究对象分解为不同的组成因素指标,通过构建目标层—准则层—指标层的层次结构模型,并应用对应的标度对各项指标之间进行对比,使评价标准得到量化,最后构建得到对应的权重矩阵。层次分析法的应用,实现了将多项相对独立的指标,以一定的权重关系整合,从总体上、综合地评价,可有效改善以往基于各单项指标评估所带来的整体性不足的缺点,实现更全面、直观地评估[4]。
模糊综合评价法是利用模糊变换原理,以最大从属度为准则,联合评估体系中的各个影响要素,把定性评价转化为定量评价,从而对研究问题进行综合评估的一种方法。它的特征是,数学模型的构建相对来说比较简单,使其能更容易被掌握以及运用,在处理多个影响因素、多层次的复杂问题时也能得到很好的评价效果。使用者的慢行系统满意度具有较强的模糊性,因此本次研究采用模糊综合评价法对上海中心城区慢行系统使用者满意度进行评价。具体步骤如下[5][6]:
① 确定评价因素集合U和评价等级集合V,本次研究中V=(V1,V2,V3,V4,V5)=(很满意,满意,一般,不满意,很不满意),以及各影响因素的权重W;
② 确定各评价因素对评价等级的隶属函数,建立模糊关系矩阵R;
③ 通过模糊关系矩阵R求出模糊综合评价集B:
④ 根据模糊综合评价集B和测量标度H得出评价对象的综合评价分数E:
其中,标度H=(5、4、3、2、1),即将很满意、满意、一般、不满意、很不满意分别赋予5、4、3、2、1的分值。
指标层C中各项指标的权重是基于问卷调查数据,利用层次分析法计算得到的。在此次调查问卷中,研究者邀请受调查者“从每类评价方面(即安全、舒适、便捷)中请勾选3个您认为重要的影响因素”,即在表1准则层B的分类基础上,在指标层C中勾选3个受调查者认为是对“安全”、“舒适”、“便捷”重要的影响因素。接下来,利用层次分析法,计算得到指标层C的各项指标权重。此外,准则层A和准则层B的各项指标权重均为通过德尔菲法和层次分析法确定。计算结果见表2。
表2 各指标权重
参照1.3节的计算过程,以准则层B为例,根据使用者满意度问卷调查评分的情况,基于模糊综合评价模型,可计算得到Bi(i=1,2,3,4,5,6)隶属于评价集V的结果,即关系矩阵Ri(i=1,2,3,4,5,6)。在此基础上,根据公式(1)和各项指标权重可以计算得到准则层B模糊评价集:
根据公式(2)对准则层B的各项指标进行模糊计算,可以得到准则层B中各项指标的的综合分值,具体详见表3的GB列。采用相同算法可计算得到指标层C、准则层A中各项指标的的综合分值和总分值,计算结果见表3。
表3 满意度模糊综合评价分值结果
① 目标层:上海中心城区慢行系统总体满意度评价分值为4.054,参照满意度评价等级,为基本满意。
② 准则层A:步行系统满意度评价分值为4.044,非机动车系统满意度评价分值为4.064,均为基本满意,步行系统满意度得分略低于非机动车系统。
③ 准则层B:对比步行系统和非机动车系统的“安全”、“舒适”、“便捷”三项要素得分情况,非机动车系统得分较为均衡,步行系统在舒适性方面表现较好,安全方面表现较差。便捷方面,两个系统的满意度大体相当,步行系统得分4.046分,非机动车系统得分4.057。安全方面,步行系统得分较低,为4.006;非机动车系统得分较高,为4.064。舒适方面,步行系统得分较高,为4.118;非机动车系统得分较低,为4.080,见图1。
图1 步行和非机动车系统“安全-舒适-便捷”得分情况
④ 指标层C:
一是步行系统
“安全”(B1)维度下,C1和C2得分较高,使用者对步行道与(非)机动车道之间的隔离、自行车/助动车驶入步行道的情况较为满意;C5得分最低,非机动车交通违法造成的安全影响(逆行、超速、闯红灯)给步行系统使用者的感受度最差。“舒适”(B2)维度下,C8和C10得分较高,即步行系统使用者对照明、步行道的整洁程度以及周边景观较为认可;但对C11步行道受汽车尾气污染、周边噪音的影响评价较低。“便捷”(B3)维度下,对C13盲道/坡道等无障碍设施、C12步行道的连续性、C15过街人行横道的间隔较为满意,对C17人行道专用的标志和标线的服务表现评分最低,见图2。
图2 步行系统“安全”(上)、“舒适”(中)、“便捷”(下)3个维度下各指标得分情况
二是非机动车系统
“安全”(B4)维度下,使用者对C18即非机动车与机动车道和人行道之间的隔离情况最为满意;对C21非机动车停放的防盗安全性评分满意度最低。“舒适”(B5)维度下,使用者对C22即非机动车道的宽度、C27非机动车道受汽车尾气污染和周边噪音的影响、C25非机动车道遮阳情况满意度较低。对C23、C24、C26即非机动车道的平整度、照明情况和整洁程度较为满意。“便捷”(B6)维度下,C31得分最低,使用者对共享单车的取换车便利性评分最差,其余三项指标得分较平均,较为满意,见图3。
图3 非机动车系统“安全”(上)、“舒适”(中)、“便捷”(下)3个维度下各指标得分情况
建立“重要性-满意度”评价矩阵,以指标权重(重要性)为横坐标,以指标得分(满意度)为纵坐标,构建一个2×2的四象限矩阵。此处指标层C的各项指标权重为综合考虑了准则层A和准则层B后的综合权重值。分析结果如图4所示,并将坐标分割为4个象限,各象限涵盖指标及定位见表4。
图4 指标重要性-满意度矩阵
表4 指标重要性-满意度矩阵涉及指标及其定位
结合以上“满意度评价结果分析”和“重要性-满意度评价矩阵结果分析”的研究结果,做出如下对策建议[7]:
① 加强非机动车停放管理。完善停放设施,合理布设停放点位,形成路内外统筹协调、便利、有序、安全的停放环境。
② 保障人行道和非机动车道的通行宽度。保障人行道有效通行宽度,具体可结合两侧用地开发强度、功能混合程度、公交设施等因素合理确定,有效通行宽度不小于1.8m。非机动车道最小宽度不宜低于2.5m,特别困难的情况下最小可压缩至1.5m[8]。
③ 依托“15分钟生活圈”建设,开展道路空间设计。更加注重慢行交通设施的人性化、精细化、无障碍化、稳静化,形成适宜漫步的慢行交通空间。
① 加强慢行过街安全组织和管理。非机动车需求较大的交叉口,完善相位组织和标志标线设置。保障行人过街信号灯的绿灯时长满足行人安全一次过街,同步做好16m以上人行横道的二次过街配套设施设置。
② 完善慢行交通标识和指引系统,加强与公交枢纽等各类功能节点指引系统的衔接与融合,推进信息智能手段在步行和非机动车交通引导中的应用。
③ 以“一江一河”两岸贯通为契机,结合滨江、滨河、绿地等资源设置独立慢行通道,促进慢行交通的通行功能与游憩健身等休闲功能有效衔接、有机融合,形成舒适多样的公共开敞空间。
① 促进互联网租赁自行车规范有序发展。基于城市空间承载能力、停放设施资源等建立互联网租赁自行车投放机制,引导企业合理有序投放。落实企业的停放管理责任,鼓励划定停车区域和智能停车管理手段相结合。
② 规范电动自行车等各类交通工具使用,提升慢行交通安全水平。落实专用号牌、佩戴头盔、购买保险、信息化监管等管理手段。进一步规范快递、外卖等配送类电动自行车的使用,强化企业安全主体责任。
本文以上海市中心城区为研究对象,基于新一轮交通发展白皮书慢行交通专题研究中的满意度调查数据,采用层次分析法和模糊综合评价法,构建了慢行交通出行环境满意度评价模型。从步行和非机动车两种出行方式,“安全”、“便捷”、“舒适”三个维度,计算得到各指标的满意度得分。并通过构建2×2的指标重要性-满意度矩阵,给出了不同指标的定位(保持精进、重点改进、稳步改进、后续提升)。在以上研究基础上,提出了慢行交通的优化策略。随着新技术、新模式的变革和市民产生的新诉求,慢行系统未来仍会不断发生变化,指标体系也需同步进行变革,后续可不断优化,以加强对慢行交通服务水平优化的研究支撑。