基于Logit模型的公路运输旅客高铁出行意向分析

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　　[摘要]为研究公路运输市场旅客高铁出行意愿，并对旅客高铁出行意愿影响因素进行分析，选取西安城南客运站的旅客作为调查对象，采用问卷调查的方式从旅客个人属性、出行属性两方面对旅客选择西城高铁西汉段的意愿进行调查。基于问卷调查数据，构建二元Logit模型，对旅客乘坐高铁意愿及影响因素进行分析。结果表明，旅行时间长短、车辆准点率、车内硬件设施舒适程度对旅客选择高铁出行有正向影响;而旅客年龄、发车时间间隔长短和车站工作人员的服务态度对旅客选择高铁出行有负向影响。根据研究结果，对高铁大发展背景下公路客运市场未来的发展及转型提出建议。
　　[关键词]高速铁路;公路运输;二元Logit;影响因素
　　[DOI]1013939/jcnkizgsc202007056
　　1引言
　　公路客运以其自身的密集性和“门到门”的运输特性在我国综合运输体系中占有重要地位。近年来，由于旅客运输结构的调整带来了客运市场新的变化，在高铁大发展背景下，公路客运客流量急剧下降，公路和铁路之间的客流分担率有了较大变化，高速铁路与公路客运市场之间的竞争态势也发生了变化。
　　旅客出行行为影响因素的研究多为构建出行行为模型，探讨影响因素的顯著性，进而拓展到对客运市场运输方式客流分担率的影响。田尔布等利用Logit模型建立高铁、公路的客流分担率模型，结果表明，高铁的快捷、舒适、安全、费用低等，使其对公路客运市场产生巨大冲击;[1]何霖等构建了公铁竞争的Logit模型，判定高铁对公路客运的影响系数，最后分析了武广高铁对广东省内城市影响程度;[2]李晓伟等选择二元Logit模型，研究高铁竞争下对高速客运旅客选择的影响，以此为依据提出高速公路客运的运营管理策略。[3]
　　在高速铁路大发展的背景下，公路客运市场应如何调整发展战略。基于此，以西成铁路西安至汉中的公路运输旅客乘坐高铁意愿的调查数据为依据，利用二元Logit模型研究高铁开通后公路运输旅客乘坐高铁意愿的影响因素，探索提高公路客运市场出行比例的策略，为提高公路客运市场分担率和服务质量提供参考。
　　2数据来源及模型构建
　　21调查实施
　　调查实施时间为2018年10月13日至16日，选择去往汉中市内和周边县的旅客作为调查对象进行问卷调查。调查共发放400份问卷，有效问卷353份，男性181位，女性162位，调查样本中男女性别比为1∶11，性别比例较为均衡;调查对象年龄主要在40岁以下，40岁以上的调查对象仅占21%;被调查者中，倾向于高铁开通后乘坐高铁的旅客所占比例高达8952%。
　　22模型构建
　　多元线性回归模型不适用于因变量是分类变量的情况，此时就需要依赖离散选择模型。离散选择模型分为Logit模型和Probit模型，两者模型的区别在于所使用的分布函数不同，文章选择Logit模型进行分析[4]。基于随机效用最大化理论，在外出时，旅客会根据自身因素及出行方式的特点，选取对自身效用最大的方式。旅客i选择第j个选择肢的效用为：Uij=Vij+εij。
　　其中Vij为可观测效用，εij为不可观测因素。根据效用最大化理论，旅客i选择方案j的概率Pij表示为：
　　Pij=ProbUij>Uin，j≠n，n∈Cj=Prob（εin<εij+Vij-Vin） （1）
　　23变量的定义
　　以西安至汉中公路运输旅客对乘坐高铁意向为因变量Y，高铁出行Y=1、班车出行Y=0。共计10个解释变量，具体定义如下：
　　（1）性别X1：男：0，女：1。
　　（2）年龄X2：20岁以下：0，21～40岁：1，41～60岁：2，60岁以上：3。
　　（3）旅途时间长短X3、到城南站方便程度X4、到达汉中后当地交通方便程度X5、途中车内环境的舒适程度X6、发车时间间隔X7、车辆准点率X8、车内硬件设施的舒适程度X9、车站工作人员服务态度X10：很不重要：0，不重要：1，一般：2，重要：3，非常重要：5。
　　24模型标定
　　变量选定之后，就可以进行模型的参数估计。一般采用最大似然估计法对Logit模型进行估计，由Stata软件输出模型参数估计值。得到的回归结果如下：
　　（1）性别X1：系数046，P>Z：042。
　　（2）年龄X2：系数-092，P>Z：007。
　　（3）旅途时间长短X3：系数090，P>Z：001。
　　（4）到城南站方便程度X4：系数-050，P>Z：024。
　　（5）到达汉中后当地交通方便程度X5：系数047，P>Z：024。
　　（6）途中车内环境的舒适程度X6：系数040，P>Z：036。
　　（7）发车时间间隔X7：系数-113，P>Z：001。
　　（8）车辆准点率X8：系数-075，P>Z：008。
　　（9）车内硬件设施的舒适程度X9：系数086，P>Z：010。
　　（10）车站工作人员服务态度X10：系数098，P>Z：009。
　　回归结果表明，在10%显著性水平下，有6项变量。在5%显著水平下，有2项变量。
　　25显著性影响变量分析
　　（1）年龄X2。回归系数为负，表明相同情况下，年龄较大旅客更愿意选择班车出行。年龄小的旅客对高铁的选择和接纳能力高于长者。
　　（2）旅途时间长短重要程度X3。回归系数为正，表明旅客认为旅途时间长短对其越重要，越愿意选择高铁出行。
　　（3）发车时间间隔重要程度X7。回归系数为负，表明发车时间间隔对于旅客出行方式选择越重要，旅客越愿意选择班车出行。
　　（4）所坐车辆准点到达程度X8。回归系数为正，表明车辆的准点到达程度越重要，旅客越愿意选择高铁出行。
　　（5）车内硬件设施的舒适程度X9。回归系数为正，表明车内硬件设施（如座位、电视等）的舒适程度越重要，旅客越愿意选择高铁出行。
　　（6）车站工作人员服务态度重要程度X10。回归系数为负，表明车站工作人员服务态度对于旅客越重要，旅客越愿意选择班车出行。
　　3结论与建议
　　文章以西成高铁西安至汉中段公路运输旅客为例，结合问卷调查研究了公路旅客高铁出行意愿及其影响因素，使用二元Logit模型对变量进行标定，得出旅行时间长短、车辆准点率、车内硬件设施舒适程度、旅客年龄、发车时间间隔长短和车站工作人员服务态度有显著影响，并根据回归系数正负，进一步判断了影响因素对旅客选择高铁出行的正负影响效应。基于此，文章提出减少高铁对公路客运市场冲击、促进公路客运市场可持续发展的有效建议：①使用最具经济价值的客车降低能耗、提高运输效率、提升车内设施舒适度、降低班车发车间隔，减少旅客等待时间;②提升客运站设施、服务质量、信息化管理程度，提升旅客对客运站的满意度;③发挥公路客运“门到门”、短途接驳的优势，与高铁形成互补关系，加强公路客运自身优势。
　　参考文献：
　　[1]田尔布，王逢朝，孙振华，等高速铁路对公路客流转移影响[J].大连交通大学学报，2013，34（3）：49-52
　　[2]何霖，邹普尚基于公铁竞争模型的高铁对公路客运影响评价[J].综合运输，2016，38（11）：14-17，24
　　[3]李晓伟，王炜高铁竞争下高速公路客运选择行为与发展策略[J].铁道科学与工程学报，2018，15（3）：574-580
　　[4]麻蕴泽，刘涛基于二元Logit的农户太阳能选择行为影响因素模型构建[J].中国市场，2018（6）：277-278
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