汽油价格上调影响下出行者出行方式选择

吴江玲, 张馨月, 任丽丽

(河南大学土木建筑学院, 开封 475004)

中国民用汽车保有量从2011年的9 356万辆猛增至2021年的2.94亿辆,其中2021年的私人汽车保有量达到2.62亿辆[1]。汽车保有量的显著增加,给中国的环境和交通带来了巨大的负担。目前,燃油小汽车仍为中国居民购车的首选,汽油价格的上调会影响出行者出行方式的选择,因此深入分析汽油价格上调影响下的居民出行选择的影响机理,对中国交通需求管理策略的制定提供参考具有重大意义。

汽油价格是影响私人小汽车使用的重要因素,有较多的学者研究了汽油价格波动与公共交通使用的关系。Lane[2]调查了2002年1月—2009年3月美国城市公共交通与汽油价格之间的关系,结果表明汽油价格波动导致公交客流量的波动虽小,但一直很显著,汽油价格每上涨10%,公共汽车的客流量就会增加4%,铁路的客流量则会增加8%;Chao[3]探讨了台湾地区汽油价格对公共交通使用的非对称效应,结果表明面对汽油上涨捷运系统在公共交通规划中占有更高的优先地位,汽油价格上涨时,公共汽车和捷运的使用率高于汽油价格下跌时的使用率;Zhang等[4]调查了澳大利亚新南威尔士州汽油价格和交通流量之间的关系,研究结果表明汽油需求的价格弹性为负值,当汽油价格较高时,人们更有可能使用公共交通;Chi[5]研究了美国六个城市汽油价格上涨对公交客流的影响,结果表明从长远来看汽油价格上涨会增加所有城市的公交客流量,同时公交乘客的不同反应取决于汽油价格走势的方向。

也有许多学者做了关于出行方式选择影响因素的研究。李军等[6]探究了个体经济属性与潜在态度之间的关系并进一步分析其对专车出行选择的影响,研究发现潜在态度也是影响选择的重要因素;范琪等[7]探究家庭收入对家庭成员出行方式选择的影响,研究发现随着收入水平的波动不同出行方式受影响的程度不同;郝小妮等[8]探究城际旅客出行方式的影响因素,研究发现除个人社会经济属性外出行方式便捷性对选择行为有显著的影响,城际出行时拥有私家车的出行者群体选择私家车出行的概率更大;邹亮等[9]通过发放问卷探讨深圳市私家车出行和公交出行行为的区别,结果表明居民出行方式选择的主要影响因素是收入和停车收费,而且收入越高、停车费用越低的居民越偏好选择私家车出行;崔姗姗[10]在将受访者分为四类研究城市居民出行者在限行政策下的出行方式选择,结果表明在限行日提高公共交通服务水平有助于吸引仅有一辆车的出行者选择公共交通出行;原雅丽等[11]调查了不同突发事件对居民城际间出行方式选择行为的影响,研究结果表明不同天气条件下居民选择小汽车出行的概率不同,发生阻断事件时居民选择小汽车出行的概率升高;杨亚璪等[12]研究了重庆市居民租车出行的影响因素,研究发现居民的个体特征、出行特征和租车的成本特征均对租车选择行为有显著影响。

现有研究中,多数为不同交通供需管理政策实施对出行者出行行为影响的研究,在探究出行方式选择行为的影响因素时鲜有将汽油价格调整因素纳入考虑范畴的,汽油价格会直接影响出行者的出行成本,进而影响出行者的出行方式选择行为,因此,在探究影响居民出行方式选择行为的因素时,有必要挖掘居民在汽油价格调整影响下的出行方式选择行为的影响因素及其影响程度。

以居民出行者为调查对象,将调查对象分为有车出行者和未来五年内打算购买燃油小汽车的无车出行者,选取了出行者的个体特征、出行特征和汽油价格增长率为自变量,构建混合Logit模型,拟合实际调查数据,研究有车出行者和无车出行者在不同汽油价格上调率影响下的出行选择行为,分析出行者出行选择行为的影响因素,为完善交通供需管理政策和解决交通拥堵提供理论依据。

1 数据采集

1.1 问卷调查

采用行为调查法与意向调查法相结合的方法设计调查问卷,其中行为调查法用于调查出行者的个体特征和出行特征,出行者的个体特征包括性别、年龄、职业、学历、家庭成员数及就业人数、家庭年收入、是否接送小孩、燃油小汽车拥有量9个影响因素,出行者的出行特征包括出发时间、出行距离、出行时间3个影响因素;意向调查法调查出行者在不同组合情境下的出行方式选择行为,考虑了出发时刻是否高峰期、出行目的和汽油价格增长幅度3个情境因素,如表1所示。

采用正交试验法设计调查问卷,以降低问卷的复杂程度和受访者的回答难度,共形成9种正交试验方案,随机抽取6种试验收入调查问卷。采用网络调查方式获取样本数据,共收集到694份样本,其中包含未来5年内不打算买车和拥有的车辆类型为纯电动汽车的受访者96人,故有效样本598份。

表1 场景假设Table 1 Scenario hypothesis

1.2 数据统计描述

通过调查问卷得到的受访者基本统计信息分布如表2所示。由统计信息可知,受访者男性明显多于女性,男性为主要受访群体;从年龄来看,26～35岁的受访者较多,占55.5%;使用小汽车出行的受访者会随着汽油价格的上涨而减少,油价上涨到9.5～10.5元/L时,70.8%的受访者会选择放弃使用小汽车出行,有20.2%的受访者认为汽油价格上涨不会使其改变使用小汽车出行,随着汽油价格的上涨选择小汽车的出行的人数明显下降;汽油价格上涨后,减少出行次数是出行者选择的最多的应对措施,其次是乘坐公共交通和使用非机动车出行。

2 汽油价格上调影响下出行方式选择模型

离散选择模型可以描述决策者在备选方案集中的选择行为,且选择集需具备互斥性、完备性和有限性[13]。在众多的离散选择模型中,出行方式选择研究中较为常用的是多项Logit模型,Clifton等[14]基于多项Logit模型估计了步行出行6种出行目的地的选择模型,探究了选择步行出行群体的目的地的规律;杨亚璪等[12]采用多项Logit模型为基础建立居民出租出行动态模型;朱顺应等[15]构建了多项Logit模型分析低碳补贴下居民出行方式选择的边际效应。基于选择行为理论,在多项式Logit模型中出行者n选择出行方式i的概率Pni(β)为

表2 样本基本统计信息Table 2 Basic statistical information of the sample

(1)

式(1)中:β为系数;Cn为选择集;Vni(β)为受访者n选择出行方式i的固定效用。

出行者选择n选择出行方式i的固定效用通常为线性形式,则Vni(β)=βXni,其中Xni为出行方式i的解释变量,包括出行者n的个体特征、出行特征和汽油价格增长率。

但是,多项Logit模型具有无关方案独立性(independence of irrelevant alternatives,IIA)的先天缺陷,对于某些随机效用存在关联的出行方式,该模型得到的结果存在的偏差较大,而且多项Logit模型假设待估参数为固定值,无法捕捉到不同出行者之间的异质性,而混合Logit模型突破了多项Logit模型要求选择集内各选择性项不相关的假设条件,允许选择者存在“随机口味差异”[16]。已有学者采用构建混合Logit模型研究出行者的出行方式选择行为,例如:杨亚璪等[17]采用混合Logit模型分析了后疫情时代居民出行方式选择行为;张小雨等[13]选择构建混合Logit模型以探讨居民在疫情两种不同时期选择行为的差异及影响机理。因此,选择混合Logit模型研究汽油价格上调影响下出行者出行方式选择行为,在混合Logit模型中,出行者n选择出行方式i的效用函数Uni为

Uni=Vni+εni+ζni

(2)

式(2)中:εni为出行者n选择出行方式i时不可观测到的效用,即随机效用;ζni为误差项。

出行者n选择出行方式i的概率Pni为积分形式,被积函数为多项Logit模型选择概率Pni(β)与待估计参数概率密度f(β|θ)的乘积,即

(3)

式(3)中:θ为β服从的分布函数的参数值。

3 实证性研究

3.1 变量说明

在情景设定中设置了3种出行方式,分别是使用小汽车出行、乘坐公共交通出行和非机动车出行,因此本研究的因变量为多分类变量。汽油价格上调影响下的出行方式选择模型变量编码如表3所示,为避免模型拟合出现多重共线性,提高研究的精确性,对模型中的无序多分类指定了参照组进行研究。

3.2 参数估计

基于Stata16.0软件,用混合Logit模型拟合问卷调查得到的有车出行者和无车出行者的出行选择数据,其中系数估计值的显著性采用P进行检验。出行者在汽油价格上调影响下的出行选择行为模型的估计结果如表4所示。

由表4可知:

(1)对于有车出行者,汽油价格上调影响下出行者的性别、年龄、学历、职业、家庭人数、收入、出发时间、出行时间和距离对出行方式选择都有显著影响。

表3 变量编码说明Table 3 Description of variables

在模型中,汽油价格增长率为随机变量,服从正态分布(均值:0.980,标准差:0.708),表明出行方案中的汽油价格增长率越高,约91.7%的有车出行者选择公共交通和非机动车出行的概率增加,约8.3%的小汽车出行者选择公共交通和非机动车出行的概率减小,这一定程度上体现了个体之间的异质性。

男性的系数估计值分别为-0.511和-0.665,这表明男性选择公共交通出行的概率是女性的0.60倍,选择非机动车出行的概率是女性的0.51倍,女性出行者更倾向于选择公共交通和非机动车出行。

26～35岁、36～45岁的公共交通系数估计值分别为-0.417、-0.464,这表明26～45岁的出行者不倾向于选择公共交通出行;大于25岁(26～35岁、36～45岁、46岁以上)的非机动车系数估计值分别为0.504、0.619、0.794,这表明25岁以上的出行者更喜欢选择非机动车出行,选择概率分别为18～25岁出行者的1.72、1.86、2.21倍。

表4 模型估计结果Table 4 Estimated results of model

对于多人数家庭(4人及以上)来说,较少人数家庭更倾向于选择小汽车出行,选择概率为多数人家庭的1.64倍。

高收入(大于25万元)的系数估计值为-1.057和-2.075,这表明与低收入出行者(5万元以下)相比,高收入出行者更喜欢小汽车出行,高收入出行者选择公共交通出行和非机动车出行的概率分别为低收入出行者的0.35倍和0.13倍。随着收入的增加,选择小汽车出行的概率也增加,收入与选择小汽车出行的概率呈正相关,汽油价格的上涨对高收入出行者改变小汽车出行影响较小。

出发时间的系数估计值都为负值,这表明出发时间在早高峰(07:00—08:00)的出行者与更早出行(07:00之前)的出行者相比,早高峰出行的出行者不倾向于选择公共交通和非机动车出行。

通勤出行时间在30 min以内的公共交通系数估计值为-0.917,这表明与非通勤出行者相比,通勤出行时间在30 min以内的出行者不倾向于选择公共交通出行;随着通勤出行距离的增加,非机动车系数估计值都为负值且越来越小,这表明非通勤出行者不倾向于选择非机动车出行且距离越远选择非机动车出行的概率越低。

接送他人出行花费在路上的时间为30～60 min的系数估计值为0.766和0.453,这表明与日常不需要接送他人的出行者相比,他们更倾向于选择公共交通和非机动车出行;接送他人的出行距离在3 km以内的系数估计值为0.352和0.592,这表明与日常不需要接送他人的出行者相比,他们更倾向于选择公共交通和非机动车出行。

购物娱乐花费时间较长的出行者(60 min以上)倾向于选择公共交通出行;购物娱乐出行的距离在10 km以内(3 km以内、3～10 km)的出行者更倾向于选择小汽车出行,选择小汽车出行的概率为公共交通的1.75倍和1.65倍。

(2)对于无车出行者,汽油价格上调影响下无车出行者的性别、年龄、收入、出行时间和距离对出行方式选择都有显著影响。

在混合Logit模型中,汽油价格增长率为随机变量,服从正态分布(均值:0.998,标准差:0.513),表明出行方案中的汽油价格增长率越高,约97.4%的无车出行者选择公共交通和非机动车出行的概率增加,约2.6%的无车出行者选择公共交通和非机动车出行的概率减小,这一定程度上体现了个体之间的异质性。

男性的非机动车系数估计值为-0.473,这表明男性选择非机动车出行的概率为女性的0.62倍,女性出行者更倾向选择非机动车出行。与18～25岁的年轻人相比,年纪较大(46岁以上)的公共交通系数估计值为1.444,这表明年纪较大的出行者更倾向于选择公共交通出行,选择概率为年轻人的4.24倍;与18～25岁的年轻人相比,36岁以上(36～45岁、46岁以上)的非机动车系数估计值为1.489和1.154,这表明36岁以上的出行者更倾向于选择非机动车出行,选择概率为年轻人的4.43倍和3.17倍。换而言之,年轻人更喜欢选择小汽车出行,这可能与年轻人的冲动消费有关。

高收入(25万元以上)的公共交通系数估计值为-1.058,这表明与低收入(5万元以下)的出行者相比,高收入出行者倾向于选择小汽车出行;收入5～15万元的非机动车系数估计值为-0.378,这表明与低收入出行者相比,他们不倾向于选择非机动车出行。

接送他人的出行时间大于60 min的系数估计值为1.188和1.594,这表明与接送他人短时间(小于60 min)出行者相比,长时间出行的出行者更倾向于选择公共交通和非机动车出行,选择概率分别为短时间出行者的3.28倍和4.92倍;长距离接送他人(大于10 km)的公共交通系数估计值为0.846,这表明与短距离(小于10 km)出行者相比,长距离出行者更倾向于选择公共交通出行,选择概率为短距离出行者的2.33倍。这可能与长时间、长距离的驾驶疲劳和高燃油费有关。

购物娱乐出行时间30～60 min的估计系数为-0.417和-0.887,这表明与30 min以内的出行相比,购物娱乐出行距离3～10 km的出行者倾向于选择小汽车出行;购物娱乐出行距离3～10 km的非机动车的估计系数为0.533,这表明与3 km以内出行的出行者相比,购物娱乐出行距离3～10 km的出行者倾向于选择非机动车出行,选择概率为购物娱乐出行3 km以内的1.70倍。

(3)无论是有车出行者还是打算在未来五年内购买燃油小汽车的无车出行者,汽油价格都对出行者的出行方式选择有显著的影响,相比之下,无车出行者对汽油价格的敏感度较有车出行者低,这可能与无车出行者对汽油价格的关注度较低有关。

4 结论

把汽油价格调整考虑为影响居民出行方式选择行为的重要因素,根据问卷受访者的个人特征将出行者分为有车出行者和无车出行者两类,采用混合Logit模型对两类出行者在汽油价格上调影响下的出行方式选择进行研究,得到如下结论。

(1)性别、年龄、收入、出行时间和距离、汽油价格增长率是影响有车出行者和无车出行者选择出行方式的共同影响因素。随着汽油价格的增长,对于有车出行者来说,约91.7%的有车出行者选择小汽车出行的概率减小;对于在汽油价格上调影响下未来五年内有购车意愿的无车出行者来说,约97.4%的无车出行者未来选择小汽车出行的概率减小。

(2)汽油价格上涨对有车出行者和无车出行者选择公共交通和非机动车出行都存在显著的正向影响,出行者出行受出行成本的影响,适当调控汽油价格对缓解交通拥堵有较强的现实意义。

(3)汽油价格上调后出行者的出行方式发生了明显的变化,道路上小汽车需求量转移到了其他出行方式上,总的来说,城市道路时空资源的占用明显下降,实现了居民出行的优化,从侧面促进了公共交通的发展,缓解了交通拥堵。