周強(qiáng)，吳戈*，孫瀚

（1.蘇州大學(xué)城市軌道交通學(xué)院，江蘇，蘇州215131；2.連云港港口股份有限公司，江蘇，連云港222042）

作為地鐵接駁手段的公共自行車使用特性分析

周強(qiáng)1，吳戈*1，孫瀚2

（1.蘇州大學(xué)城市軌道交通學(xué)院，江蘇，蘇州215131；2.連云港港口股份有限公司，江蘇，連云港222042）

本文以蘇州公共自行車為研究對(duì)象，利用刷卡數(shù)據(jù)及問卷調(diào)查數(shù)據(jù)分析公共自行車作為地鐵接駁手段的使用特性.研究發(fā)現(xiàn)，地鐵型站點(diǎn)公共自行車的用車時(shí)長較短且較為離散，與其他類型站點(diǎn)有顯著差異.在接駁地鐵的出行者中，公共自行車經(jīng)常使用者的平均學(xué)歷較高，也非低收入人群.利用離散選擇模型分析地鐵接駁方式選擇行為可知，接駁方式使用時(shí)間是最重要的影響因素，年齡、職業(yè)和出行目的等對(duì)公共自行車的選擇均有顯著影響.研究還發(fā)現(xiàn)，經(jīng)常使用公共自行車的出行者在接駁地鐵時(shí)同樣也傾向于選擇公共自行車，而不使用者則傾向于選擇步行或公交車.

交通工程；使用特性；離散選擇模型；公共自行車；地鐵接駁

1 引言

在可持續(xù)發(fā)展的時(shí)代背景下，改善生態(tài)環(huán)境、促進(jìn)資源節(jié)約是全世界共同關(guān)注的問題，倡導(dǎo)綠色交通的“公共自行車系統(tǒng)”（Public Bicycle System,PBS）也因此成為近年來各國可持續(xù)交通研究和建設(shè)的熱點(diǎn).截至2013年，全球有400多個(gè)城市已建成或規(guī)劃建設(shè)PBS，自行車總數(shù)超過40萬輛[1].國內(nèi)杭州、太原、蘇州等城市也都成功地發(fā)展了PBS.

目前，公共自行車相關(guān)研究大致可分為三類.第一類主要是借鑒國外PBS的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，為國內(nèi)公共自行車建設(shè)提供參考.第二類研究關(guān)注PBS建設(shè)的方法和技術(shù).第三類研究較少，是對(duì)PBS的運(yùn)行效果進(jìn)行實(shí)證研究，分析使用行為及個(gè)人屬性等影響因素.如朱瑋[2]等利用二項(xiàng)logit模型解釋PBS引入前后出行方式的轉(zhuǎn)化并估計(jì)相關(guān)要素對(duì)決策的影響；Gulsah Akar[3]等利用多項(xiàng)logit模型研究了大學(xué)校園內(nèi)自行車的選擇問題；Mark Wardman[4]等利用多項(xiàng)logit模型研究了上班時(shí)自行車選擇的影響因素.

公共自行車主要有兩種使用情形：一種是在較短距離出行中全程使用，另一種則是在較長距離出行中作為地鐵、公交車等的接駁手段使用.“破解‘最后一公里’難題”是PBS運(yùn)營管理部門最常用的宣傳口號(hào)[5]，但對(duì)公共自行車接駁公共交通的使用狀況的深入研究卻很少見.本文以蘇州PBS為對(duì)象，重點(diǎn)分析公共自行車作為地鐵接駁手段的使用特性.首先結(jié)合蘇州工業(yè)園區(qū)PBS官網(wǎng)的公開信息及站點(diǎn)實(shí)地考察，利用刷卡數(shù)據(jù)分析地鐵型站點(diǎn)的公共自行車使用特點(diǎn).然后進(jìn)行問卷調(diào)查，構(gòu)建離散選擇模型，定量分析公共自行車接駁地鐵的主要影響因素.

2 數(shù)據(jù)概述

蘇州工業(yè)園區(qū)PBS于2012年初正式啟動(dòng)，截至2014年5月，共有337個(gè)站點(diǎn)、1.1萬輛自行車投入使用.工業(yè)園區(qū)PBS與蘇州市其他地區(qū)實(shí)行通借通還，形成了擁有5萬余輛自行車、覆蓋全市主要區(qū)域的公共自行車網(wǎng)絡(luò).

本文所用數(shù)據(jù)有兩個(gè)來源.一部分是2014年3月26–30日工業(yè)園區(qū)PBS刷卡數(shù)據(jù)，約16萬條使用記錄，包括用車時(shí)長、借還車站點(diǎn)等信息.另一部分是作者于2014年6、7月間在蘇州市內(nèi)進(jìn)行的問卷調(diào)查，調(diào)查對(duì)象主要是地鐵乘客，調(diào)查內(nèi)容包括接駁方式、公共自行車認(rèn)知態(tài)度及個(gè)人屬性等，共獲得1 171份地鐵接駁、260份全程使用公共自行車的有效問卷.

為詳細(xì)收集地鐵乘車前后的接駁信息，問卷設(shè)計(jì)了如圖1所示的地鐵乘車前后兩類接駁情形.

圖1 地鐵乘車前后的接駁情況Fig.1 Modesofaccess to/egress from metro

3 公共自行車接駁地鐵的使用特征

3.1 地鐵型站點(diǎn)的使用特點(diǎn)

根據(jù)PBS站點(diǎn)周邊主要的土地利用性質(zhì)，將其劃分為居住、商業(yè)、辦公等不同類型，并對(duì)刷卡數(shù)據(jù)分借出和歸還，按站點(diǎn)類型分別進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，結(jié)果如表1所示.

表1 不同性質(zhì)站點(diǎn)的公共自行車使用特點(diǎn)Table 1 Usage of public bicycles atdifferentdepots

可以看出，在總數(shù)337個(gè)站點(diǎn)中，位于地鐵站附近的有12個(gè)，僅占3.6%，規(guī)模（平均樁位數(shù)）與其他站點(diǎn)相差不大，但使用卻非?；钴S，平均日借還量?jī)H次于位于超市、鄰里中心等的商業(yè)型站點(diǎn)，遠(yuǎn)大于居住型等站點(diǎn).而且，包括地鐵型在內(nèi)，交通型站點(diǎn)的平均用車時(shí)長較短，只有13分鐘左右.歸還到地鐵型站點(diǎn)的公共自行車，平均用車時(shí)長短于歸還到其他站點(diǎn)；而借出的公共自行車，地鐵型站點(diǎn)也比辦公型和休閑型站點(diǎn)用車時(shí)間要短.這些差異從表2的統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)看，是非常顯著的.同樣，對(duì)于用車時(shí)長的離散程度，除了休閑型站點(diǎn)和歸還到居住型站點(diǎn)外，地鐵型站點(diǎn)的借還車都比其他性質(zhì)的站點(diǎn)更加分散.盡管不能從刷卡數(shù)據(jù)中確定地鐵型站點(diǎn)的借還車（約占總使用量的5%）一定是與地鐵接駁的，但地鐵型站點(diǎn)的用車顯然具有平均使用時(shí)間短且更加離散的特點(diǎn).

表2 地鐵型站點(diǎn)與其他站點(diǎn)用車時(shí)長的統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)Table 2 Testing differences between depots near ametro station and others

3.2 地鐵接駁用戶的個(gè)人屬性特征

將地鐵出行者分為有PBS租賃卡且經(jīng)常使用（每周1次以上）、有租賃卡但不常使用（每周1次及以下）、無租賃卡且不使用三類.用卡方檢驗(yàn)比較問卷調(diào)查樣本中三類群體的屬性分布.結(jié)果顯示，除性別及是否有自己的自行車外，三類群體的個(gè)人屬性分布有顯著差異.

受篇幅所限，表3只列舉了部分屬性特征.經(jīng)常使用者中25歲以下的占43.99%，比不常使用者和不使用者少11%–13%；大專及以上學(xué)歷占80.82%，比不常使用者和不使用者高8%–10%.而且，月收入大于5千元的經(jīng)常使用者占34.53%，不使用者和不常使用者只有20%左右達(dá)到這一收入水平.可以說，經(jīng)常使用公共自行車的人群相對(duì)年齡偏大，受教育水平較高，也并非低收入人群，這與國外的使用情況相似[6].

表3 地鐵接駁用戶的屬性特征Table 3 Attributes ofmetro travelers

3.3 地鐵接駁使用的出行特征

（1）出行目的.

從圖2看，公共自行車的接駁使用和全程使用在出行目的上也有一定差異.接駁較少用于上學(xué)、購物和體育鍛煉出行，較多用于文娛和回家.

（2）接駁時(shí)間占出行總時(shí)間的比例.

對(duì)于以地鐵為主要手段的出行，各種接駁方式的分擔(dān)率與接駁時(shí)間占出行總時(shí)間的比例呈現(xiàn)一定規(guī)律.如圖3所示，隨著接駁時(shí)間占出行總時(shí)間比例的增大，步行接駁分擔(dān)率從近70%降至10%，公交接駁分擔(dān)率從10%以下增加到50%以上.在接駁時(shí)間占出行總時(shí)間的比例小于50%之前，公共自行車接駁分擔(dān)率從10%左右逐漸增加，然后基本穩(wěn)定在35%上下.電動(dòng)車的接駁分擔(dān)率變化不大，維持在10%左右.

圖3 接駁時(shí)間占出行總時(shí)間的比例與接駁方式分擔(dān)Fig.3 Access/egressmode splitand the ratio ofaccess/egress time to total trip time

圖2 公共自行車使用目的Fig.2 Trip purposesby PBS

4 地鐵接駁方式選擇的模型分析

本節(jié)用問卷調(diào)查獲得的地鐵出行者的數(shù)據(jù)構(gòu)建多項(xiàng)logit模型，研究公共自行車、步行、公交車和電動(dòng)車四種接駁方式之間的選擇機(jī)制，定量估計(jì)相關(guān)變量的影響.

4.1 接駁交通方式及變量設(shè)置

表4匯總了不同類型樣本的地鐵接駁方式分擔(dān)情況.

表4 樣本的接駁方式分布Table 4 Access/egressmodes of samp les in the survey data

影響交通方式選擇的主要因素包括各交通方式的服務(wù)水平和出行者的個(gè)人屬性.本模型研究的地鐵接駁是整個(gè)出行的末端方式選擇問題，時(shí)間、費(fèi)用與個(gè)人屬性是主要影響因素，出行者對(duì)公共自行車的認(rèn)知態(tài)度等也可能有所影響.在分析各種因素的相關(guān)性后，將初步確定的變量帶入模型推算，根據(jù)參數(shù)變化趨勢(shì)及顯著性檢驗(yàn)，最終確定的接駁方式服務(wù)水平變量有：接駁方式使用時(shí)間、步行時(shí)間占接駁時(shí)間的比例；出行者個(gè)人屬性變量包括性別、年齡、職業(yè)、月收入、是否有自己的自行車、是否經(jīng)常使用公共自行車和出行目的.

4.2 模型結(jié)果與討論

模型的最終推定結(jié)果如表5所示.

表5 地鐵接駁方式選擇模型的結(jié)果Table 5 Results ofaccess/egressmode choicemodel

模型中各參數(shù)的正負(fù)號(hào)合理，似然比ρ2=0.261，表明模型有較好的精度.

模型中表征接駁方式服務(wù)水平的兩個(gè)變量的參數(shù)均為負(fù)值，說明接駁的步行時(shí)間占接駁總時(shí)間比例越大、接駁方式使用時(shí)間越長，選擇該接駁方式的概率就越小.從表示參數(shù)顯著性的t值看，接駁方式使用時(shí)間的t值絕對(duì)值最大，是最主要的影響因素.

個(gè)人屬性在許多方面都會(huì)影響到接駁方式的選擇.

性別對(duì)選擇接駁方式?jīng)]有顯著影響.模型估計(jì)過程證實(shí)低年齡組對(duì)公共自行車的排斥明顯大于高年齡組，為此，把年齡組別值取對(duì)數(shù)后構(gòu)造出一個(gè)表示年齡由低到高變化的連續(xù)變量.在表5中該連續(xù)變量的參數(shù)值為0.676，t值為2.31，表明可以以約98%的準(zhǔn)確度做出“年齡影響接駁方式選擇”的判斷：年齡較大的人群會(huì)更傾向于選擇公共自行車，但這種傾向的增長趨勢(shì)隨年齡的增大而減小.

模型結(jié)果還發(fā)現(xiàn)，公司管理人員、私營企業(yè)主、自由職業(yè)者等在企業(yè)地位相對(duì)較高或時(shí)間相對(duì)自由的人群明顯更青睞用公共自行車接駁地鐵，但收入的影響并不顯著.自己有自行車的人可以從家里直接騎車前往地鐵站，當(dāng)然不會(huì)選擇必須步行到站點(diǎn)才能借車的公共自行車.經(jīng)常使用公共自行車的出行者不僅可能在日常出行中全程使用公共自行車，在接駁地鐵時(shí)同樣也傾向于選擇公共自行車，其顯著程度僅次于接駁方式使用時(shí)間.而不使用公共自行車的出行者則傾向于選擇步行或公交車接駁地鐵.

不同目的的出行在選擇地鐵接駁方式上也有所不同.上班出行沒有使用公共自行車接駁的明顯趨勢(shì)，可能是因?yàn)樯习喑鲂袝r(shí)間較集中，居住型站點(diǎn)經(jīng)常出現(xiàn)車輛不足、無車可借的情況.而下班后回家的時(shí)間相對(duì)分散，PBS運(yùn)營單位也更容易調(diào)度車輛，以維持各站點(diǎn)的正常運(yùn)轉(zhuǎn)，所以地鐵接駁者更有可能在回家時(shí)使用公共自行車.上學(xué)出行也不太使用公共自行車，這一方面是因?yàn)樘K州PBS有辦卡年齡大于16歲的限制，另一方面也與前述的低年齡人群相對(duì)排斥公共自行車有關(guān).

5 研究結(jié)論

本文以蘇州工業(yè)園區(qū)公共自行車系統(tǒng)為對(duì)象，重點(diǎn)研究其作為地鐵接駁手段的使用特性.刷卡數(shù)據(jù)的分析顯示，地鐵型站點(diǎn)用車非?；钴S，單個(gè)站點(diǎn)日均借還車次很高.統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)也表明，包括地鐵型在內(nèi)，交通型站點(diǎn)的用車時(shí)長較短，也更為離散，與休閑型站點(diǎn)之外的其他類型站點(diǎn)有顯著差異.

地鐵接駁方式的離散選擇模型分析發(fā)現(xiàn)，步行時(shí)間占接駁總時(shí)間比例越大、接駁方式使用時(shí)間越長，該接駁方式的效用就越低.接駁方式使用時(shí)間是最主要的影響因素.年齡和職業(yè)對(duì)接駁方式的選擇均有顯著影響.年齡較大的人群更傾向于選擇公共自行車，但這種傾向的增長趨勢(shì)隨年齡的增大而減小.出行者在回家時(shí)較可能使用公共自行車，上學(xué)則不太使用公共自行車.更為重要的是，公共自行車經(jīng)常使用者在接駁地鐵時(shí)同樣也傾向于公共自行車，其顯著程度僅次于接駁方式使用時(shí)間.而不使用公共自行車的出行者則傾向于步行或公交車接駁地鐵.

本文著重分析了公共自行車在接駁地鐵時(shí)的使用特性，今后有必要進(jìn)一步挖掘分析刷卡數(shù)據(jù)，比較接駁使用與全程使用的差異，并探究認(rèn)知態(tài)度等定性因素的影響，為提高公共自行車系統(tǒng)管理水平提供科學(xué)依據(jù).

致謝：作者感謝蘇州工業(yè)園區(qū)相關(guān)單位的支持，感謝蘇州市軌道交通公司為問卷調(diào)查提供方便.

[1]Fishman E,Washington S,Haworth N.Bike share:a synthesis of the literature[J].Transport Rev，2013，33：148-165.

[2]朱瑋，龐宇琦，王德，等.公共自行車系統(tǒng)影響下居民出行的變化與機(jī)制研究[J].城市規(guī)劃學(xué)刊，2012，5：76-81.[ZHU W,PANG Y Q,WANG D,et al.Travel behavior change after the introduction of public bicycle systems[J].Urban Planning Forum，2012，5：76-81.]

[3]Gulsah Akar,Kelly J Clifton.Influence of individual perception and bicycle infrastructure on decision to bike[J].Transportation Research Record:Journal of the Transportation Research Board，2009，2140：165-172.

[4]Mark Wardman,Miles Tight,Matthew Page.Factors influencing the propensity to cycle to work[J]. Transportation Research PartA，2007，41：339-350

[5]Zhili Liu,Xudong Jia,Wen Cheng.Solving the lastmile problem:ensure the success of public bicycle system in Beijing[J].Transportation Research Part A，2012，43：73-78.

[6]Matthew Yglesias.Why don’t the poor use bike share systems?[J/OL].http://www.vox.com/2014/10/29/ 7087331/low-income-bicycle-share.

Characteristics of Public Bicycle as Means of Access/Egress for Metro

ZHOU Qiang1，WUGe1，SUN Han2

（1.Schoolof Urban Rail Transportation,Soochow University,Suzhou 215131,Jiangsu,China; 2.Jiangsu Lianyungang PortCo.,Ltd.,Lianyungang 222042,Jiangsu,China）

This paper aims to estimate various factors influencing the usage of public bicycle asmeans of access to or egress from metro.By analyzing the smart-card data from the public bicycle system of Suzhou, the statistical test implies that bicycles at depots located near a metro station are much more frequently shared and their average trip time is shorter andmore dispersed than those at other depots.The data gained from the questionnaire survey in the city show that regular users of public bicycle possess better education and higher income than rare users and non-users.A multi-Logitmodel is also developed to predict access/ egressmode choice behaviors formetro.The result reveals that riding time ofmodes obviously affects the choice.Furthermore traveler’s attributes such as age,profession,and trip purpose significantly influence their choice for public bicycle.It is also proved that regular users sim ilarly prefer a public bicycle for connectingmetro,whilenon-usersare inclined forbusesorwalking.

traffic engineering;using performance;discrete choicemodel;public bicycle;access/egress formetro

1009-6744（2015）03-0179-06

U121

A

2014-12-10

2015-03-07錄用日期：2015-03-25

周強(qiáng)（1987-），男，安徽安慶人，碩士生.＊通信作者：wuge@suda.edu.cn