秦?zé)?，高建?qiáng)，和士輝，關(guān)宏志

(北京工業(yè)大學(xué) 交通工程北京市重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，北京100124)

0 引言

交通需求管理是解決交通擁堵問題的重要措施，其中收費(fèi)措施主要通過增加小汽車的出行成本來改變出行者的出行行為，以此減緩高峰擁堵及多余的能源和經(jīng)濟(jì)消耗，主要有提高停車收費(fèi)價(jià)格、燃油稅、擁堵收費(fèi)等.與以收費(fèi)為主的懲罰措施相比，獎(jiǎng)賞措施也可以改變出行者的出行行為，目前主要有積分制最終兌換實(shí)物獎(jiǎng)品和按次給予金錢獎(jiǎng)勵(lì)，分別僅在荷蘭的Belonitor和Spitsmijden項(xiàng)目中應(yīng)用，在其他地區(qū)還沒有實(shí)施.行為心理學(xué)的研究表明，獎(jiǎng)賞可以促進(jìn)出行者的自我學(xué)習(xí)和內(nèi)化，獲得持久的行為改變，而收費(fèi)措施會(huì)帶來不情愿的行為和記憶，獎(jiǎng)賞措施可能比懲罰措施效果更好[1].

本研究主要進(jìn)行獎(jiǎng)賞、懲罰措施下的小汽車通勤者出行行為的探索性對(duì)比研究，基于在北京市獲得的調(diào)查數(shù)據(jù)，利用前景理論分析出行者在不同措施下的行為、意愿、心理的差異性和影響因素.

1 國內(nèi)外研究綜述

基于懲罰的收費(fèi)措施的相關(guān)研究相對(duì)較多，尤其在經(jīng)濟(jì)學(xué)領(lǐng)域，認(rèn)為通過收費(fèi)可以減少小汽車使用所帶來的負(fù)外部性，如擁堵和污染排放.相關(guān)研究有Verhoef等認(rèn)為可以根據(jù)時(shí)間、地點(diǎn)、車輛類型等設(shè)置不同的擁堵收費(fèi)水平[2].Chang-Hee等通過在西雅圖進(jìn)行的擁堵收費(fèi)實(shí)驗(yàn)得出，擁堵收費(fèi)是有效的，但要成為長(zhǎng)期的政策還需進(jìn)一步研究[3].Ubbels等對(duì)14條道路的收費(fèi)定價(jià)進(jìn)行了評(píng)價(jià)，發(fā)現(xiàn)出行者會(huì)根據(jù)收費(fèi)水平改變出行路徑、出行方式或出發(fā)時(shí)間[4].

相對(duì)于懲罰措施，獎(jiǎng)勵(lì)措施對(duì)個(gè)體出行行為的影響研究還相對(duì)較少，F(xiàn)ujii等分析得出免費(fèi)乘公交可以提高出行者公交出行的頻率，從而降低使用小汽車出行的習(xí)慣[5].黃純輝等根據(jù)節(jié)假日免費(fèi)通行收費(fèi)公路的出行者調(diào)查，運(yùn)用期望—價(jià)值和計(jì)劃行為理論分析得到，正效用因素會(huì)對(duì)出行者的出行態(tài)度產(chǎn)生正的影響[6].此外，根據(jù)荷蘭的獎(jiǎng)賞措施實(shí)驗(yàn)，對(duì)放棄早高峰使用私家車出行的人給予3～7歐元或積分賺取智能導(dǎo)航手機(jī)，調(diào)查顯示獎(jiǎng)賞措施是一個(gè)創(chuàng)新的政策，比收費(fèi)措施在改變小汽車通勤者高峰出行方面更有效[7].

綜上所述，國內(nèi)外主要對(duì)懲罰措施開展了廣泛的研究，對(duì)于獎(jiǎng)勵(lì)措施的研究還處于探索階段，而懲罰和獎(jiǎng)勵(lì)情況下出行者在出行偏好、選擇行為等方面可能有所不同，因此有必要進(jìn)行對(duì)比分析.

2 出行調(diào)查及分析

2.1 調(diào)查概述

調(diào)查內(nèi)容主要包括：日常出行信息、出行意向調(diào)查和個(gè)人信息.

(1)日常出行信息：上班途中是否接送人，辦公方式，上班到達(dá)時(shí)間靈活性等.

(2)出行意向調(diào)查設(shè)計(jì)：這里以北京市四環(huán)以內(nèi)的地圖作為假定的出行情景圖，圖中標(biāo)出通勤出行起點(diǎn)(勁松)和終點(diǎn)(海淀黃莊)，兩點(diǎn)間出行距離約為23 km，沿線有三環(huán)快速路、地鐵10號(hào)線和多條公交線路，分別詢問小汽車通勤者在給定的獎(jiǎng)勵(lì)和收費(fèi)措施下的出行選擇意向，如表1所示，獎(jiǎng)勵(lì)和收費(fèi)金額的選取考慮了出行者的費(fèi)用敏感性和可接受意愿.并對(duì)出行者使用小汽車和其他方式的期望出行時(shí)間、費(fèi)用進(jìn)行了詢問.

調(diào)查采取網(wǎng)絡(luò)發(fā)放問卷的方式，調(diào)查時(shí)間為2016年4～5月，共回收有效問卷180份.

表1 2種措施下的假設(shè)情景Table 1 Hypothetical scenarios under two measures

2.2 調(diào)查數(shù)據(jù)初步分析

被調(diào)查者中男性居多，占56%；年齡分布以31～40歲之間居多，占41%；職業(yè)分布中以專業(yè)技術(shù)、企業(yè)管理、科研事業(yè)單位人員居多，分別占35%、30%、25%.對(duì)于日常上班出行，有69%的出行者上班途中需接送人；辦公方式以單位辦公為主，占88%；有59%的人必須按時(shí)到達(dá)單位，34%允許有一定的遲到次數(shù).

圖1 獎(jiǎng)勵(lì)和收費(fèi)措施下出行選擇比例Fig.1 Travel choice under the two strategies

由圖1可見，2種措施對(duì)小汽車通勤者的出行選擇具有一定的影響，仍然選擇使用小汽車高峰出行的比例僅為12%，主要轉(zhuǎn)向早于早高峰和地鐵出行，且獎(jiǎng)勵(lì)措施下選擇早于早高峰出行的比例比收費(fèi)措施高8%，而改用地鐵出行的比例比收費(fèi)措施低8%，說明獎(jiǎng)勵(lì)措施可以使更多的人轉(zhuǎn)向非高峰時(shí)段小汽車出行，而收費(fèi)措施對(duì)于使其放棄小汽車出行效果更好.

圖2 是否接送人與上班出行選擇的關(guān)系Fig.2 Relationship between picking up people and travel choice

由圖2可得，小汽車通勤者接送人時(shí)更傾向于選擇早于早高峰出行，在獎(jiǎng)勵(lì)和收費(fèi)措施下分別為59%和51%，放棄使用小汽車出行比例較低；不需接送人時(shí)更傾向于改用地鐵出行，比例分別為39%和47%，且獎(jiǎng)勵(lì)措施下的選擇比例低于收費(fèi)措施.

由圖3看出，上班到達(dá)時(shí)間的靈活性對(duì)于不同措施下的出行選擇具有一定的影響，對(duì)于上班必須按時(shí)到達(dá)的人主要轉(zhuǎn)向早于早高峰和地鐵出行，選擇比例均值分別為53.5%和26.5%.對(duì)于上班到達(dá)時(shí)間無要求的人主要轉(zhuǎn)向晚于早高峰和地鐵出行，選擇比例均值分別為39.5%和43%.

圖3 上班時(shí)間靈活性與上班出行選擇的關(guān)系Fig.3 Relationship between flexibility of working and travel choice

3 模型建立和分析

3.1 前景理論

出行者的出行選擇因復(fù)雜的交通環(huán)境、不完善的信息及出行者的主客觀因素，成為一個(gè)不確定條件下的決策問題，而前景理論正是基于風(fēng)險(xiǎn)條件下的決策模型，具有一定的適用性.

根據(jù)Kahneman等的研究[8]，某事件的決策結(jié)果j的價(jià)值函數(shù)為

式中：xj為價(jià)值函數(shù)的相對(duì)變化量；α,β為風(fēng)險(xiǎn)偏好系數(shù)，通常0＜α,β≤1；λ為損失規(guī)避系數(shù)，這里取λ=2.25[8].

決策權(quán)重函數(shù)的表達(dá)式為

式中：π+(pj)和π-(pj)為收益和損失的概率權(quán)重函數(shù)；pj為第j類情況出現(xiàn)的概率；ρ和δ為收益和損失態(tài)度系數(shù)，這里取ρ=0.61，δ=0.69[8].

決策的可能結(jié)果分收益和損失兩部分，前景的整體價(jià)值可表示為

式中：Y(f+),Y(f-)分別為收益和損失時(shí)的前景值.

計(jì)算出各情況下的前景值進(jìn)行排序，前景值最大的作為最佳選擇方案.

在獎(jiǎng)勵(lì)和收費(fèi)措施下，由于出行者的出行決策需要對(duì)時(shí)間、費(fèi)用等方面的“收益”和“損失”進(jìn)行權(quán)衡.因此，這里采用前景理論分析.

3.2 出行方式選擇模型建立

3.2.1 出行成本

(1)小汽車出行成本U1：包括燃油費(fèi)、停車費(fèi)、獎(jiǎng)勵(lì)或收費(fèi)金額、行駛時(shí)間等.

式中：T1、C1為小汽車出行時(shí)間和費(fèi)用成本；μ1、μ2為時(shí)間和費(fèi)用的權(quán)重系數(shù)，通過調(diào)查得到；tr,1為小汽車出行的行駛時(shí)間；Co,1為燃油費(fèi)；Cpk為停車費(fèi)；Cp獎(jiǎng)勵(lì)或收費(fèi)金額；θt為時(shí)間成本.

(2)地鐵出行成本U2：包括乘坐、等車、步行時(shí)間、車票成本等.

式中：T2、C2為地鐵出行時(shí)間和費(fèi)用成本；ts,2為到地鐵站的時(shí)間；tw,2為在地鐵站安檢、等車時(shí)間；tr,2為乘坐時(shí)間；ta,2為從地鐵站到目的地的時(shí)間；Ct,2為地鐵車票成本.

根據(jù)調(diào)查得出各種出行選擇下的出行時(shí)間及出行費(fèi)用，如表2所示.

3.2.2 參照點(diǎn)的設(shè)置和風(fēng)險(xiǎn)偏好系數(shù)

參照點(diǎn)是衡量出行者出行選擇行為為“損失”或“收益”的標(biāo)準(zhǔn).由于出行者的收入水平、時(shí)間價(jià)值等的差異性，這里理解為出行者對(duì)于出行選擇的期望成本

基于參照點(diǎn)的風(fēng)險(xiǎn)偏好系數(shù)αi,n的計(jì)算為

表2 各種出行選擇下的出行時(shí)間和費(fèi)用Table 2 Travel time and cost under various travel conditions

3.3 模型分析

3.3.1 風(fēng)險(xiǎn)偏好分析

從圖4可以看出，出行選擇行為為“損失”時(shí)的風(fēng)險(xiǎn)偏好系數(shù)均值略高于“收益”，獎(jiǎng)勵(lì)措施下分別為0.78、0.74，收費(fèi)措施下分別為0.76、0.56，說明出行者在面對(duì)“損失”時(shí)，更傾向于冒險(xiǎn).2種措施下出行選擇行為為“收益”的出行者比例分別為56%和14%，說明獎(jiǎng)勵(lì)措施下，大部分出行者的方式選擇為“收益”，而收費(fèi)措施下，主要面臨“損失”，出行者往往會(huì)產(chǎn)生不情愿的心理狀態(tài).

圖4 2種措施下出行者風(fēng)險(xiǎn)偏好系數(shù)分布Fig.4 The risk preference coefficient of travelers under two measure

圖5 各出行方式選擇中損失和收益的分布Fig.5 Loss and gain in each group with different mode choice

從圖5看出，2種措施下如果選擇高峰時(shí)段小汽車出行均為“損失”，表現(xiàn)為風(fēng)險(xiǎn)追求，而如果選擇錯(cuò)峰小汽車出行，其獎(jiǎng)勵(lì)措施下呈現(xiàn)“收益”的比例較高，這部分群體表現(xiàn)為風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避.圖6顯示，隨著收入的增加，在2種措施下，出行選擇中呈現(xiàn)“損失”的比例逐漸減少，而呈現(xiàn)“收益”的比例逐漸增加，說明低收入群體的方式選擇行為以風(fēng)險(xiǎn)追求為主，中高收入群體會(huì)獲得收益，即規(guī)避風(fēng)險(xiǎn).

圖6 各收入層群體中損失和收益的分布Fig.6 Loss and gain in each group with different income

3.3.2 出行方式選擇分析

使用前景理論計(jì)算各選擇方式的前景值，表3顯示在2種措施下選擇錯(cuò)峰小汽車出行的前景值最大，其次是改用地鐵和仍高峰小汽車出行，與意向調(diào)查中選擇結(jié)果基本相同，說明前景理論適合分析2種措施下的出行方式選擇行為.

表3 不同方式的前景值Table 3 The prospect value for different travel modes (元)

表4 不同收入群體分出行方式的平均前景值Table 4 The average prospect value of travel modes for groups with different income (元)

從表4可以看出，在引導(dǎo)小汽車出行者轉(zhuǎn)向錯(cuò)峰出行時(shí)，獎(jiǎng)勵(lì)措施下中等收入群體轉(zhuǎn)移比例較高，效果更好，收費(fèi)措施下中高收入群體轉(zhuǎn)移比例較高；在引導(dǎo)其向地鐵出行轉(zhuǎn)移時(shí)，兩措施下低收入群體轉(zhuǎn)移比例較高，收費(fèi)措施對(duì)中高收入群體的出行方式轉(zhuǎn)移也有一定的作用.

圖7 不同獎(jiǎng)勵(lì)和收費(fèi)金額下的出行方式前景值Fig.7 Prospect value of travel mode changed with reward and charge

圖7顯示在獎(jiǎng)勵(lì)措施下，出行者選擇改用地鐵和錯(cuò)峰出行的前景值隨獎(jiǎng)勵(lì)的增加而增大，且錯(cuò)峰出行的前景值高于改用地鐵，說明小汽車通勤者隨獎(jiǎng)勵(lì)增加主要轉(zhuǎn)向地鐵和錯(cuò)峰出行.在收費(fèi)措施下，出行者選擇高峰和錯(cuò)峰出行的前景值隨收費(fèi)的增加而減小，小汽車通勤者主要轉(zhuǎn)向地鐵出行.

4 結(jié)論

獎(jiǎng)賞和懲罰措施是解決交通擁堵問題的重要措施，本文基于在北京市的調(diào)查，利用前景理論進(jìn)行了2種措施下的出行行為的探索性對(duì)比研究，結(jié)論如下.

調(diào)查數(shù)據(jù)分析顯示，2種措施對(duì)小汽車通勤者的出行選擇行為具有一定的影響，獎(jiǎng)勵(lì)措施會(huì)使更多的小汽車通勤者轉(zhuǎn)向非高峰時(shí)段出行，而收費(fèi)措施對(duì)于使其放棄小汽車出行效果更好.是否接送人和上班到達(dá)時(shí)間靈活性對(duì)出行方式選擇也有一定的影響，在2種措施下，小汽車通勤者接送人時(shí)更傾向于選擇早于早高峰出行，不需接送人時(shí)更傾向于改用其他方式出行.對(duì)于上班必須按時(shí)到達(dá)的小汽車通勤者主要轉(zhuǎn)向早于早高峰和其他方式出行，而對(duì)于上班時(shí)間無要求的人主要轉(zhuǎn)向晚于早高峰和地鐵出行.

基于前景理論建立的出行選擇模型結(jié)果顯示，前景理論適合分析2種措施下的出行選擇行為，在獎(jiǎng)勵(lì)措施下，大部分出行者的方式選擇表現(xiàn)為“收益”，而收費(fèi)措施下，主要表現(xiàn)為“損失”.在引導(dǎo)小汽車高峰出行向錯(cuò)峰出行轉(zhuǎn)移時(shí)，獎(jiǎng)勵(lì)措施對(duì)于中等收入群體效果更好，收費(fèi)措施比較適用于中高收入群體；在引導(dǎo)小汽車高峰出行向其他方式轉(zhuǎn)移時(shí)，獎(jiǎng)勵(lì)和收費(fèi)措施對(duì)于低收入群體效果更好.當(dāng)獎(jiǎng)勵(lì)金額增加時(shí)，小汽車通勤者主要轉(zhuǎn)向地鐵和錯(cuò)峰出行，當(dāng)收費(fèi)金額增加時(shí)，其主要轉(zhuǎn)向地鐵出行.

以上結(jié)論可為城市交通需求管理政策的制定提供一些參考，也可為交通需求理論研究提供理論基礎(chǔ).

[1]SMITH EE,NOLEN-HOEKSEMA S,FREDRICKSON B,et al.Atkinson and hilgard’s introduction to psychology[M].Wadsworth/Thomson Learning,Belmont,CA.2003.

[2]VERHOEF E,BLIEMER M,STEG L,et al.Pricing in road transport:A multi-disciplinary perspective[M].Edward Elgar Publishing，2008.

[3]CHANG-HEE CB,BASSOK A.The pudget sound(Seattle)congestion pricing pilot experiment[M].In:Richardson HW,Chang-Hee CB(Eds.),Road Congestion Pricing in Europe:Implications for the United States.Edward Elgar,Cheltenham,2008.

[4]UBBELS B,DE JONG G.Review of evidence on the effects of road pricing[C].European Transport Conference,Noordwijkerhout,the Netherlands,2009.

[5]FUJII S,KITAMURA R.What does a one-month free bus ticket do to habitual?An experimental analysis of habit and attitude change[J].Transportation,2003,30(1):81-95.

[6]黃純輝,吳錦峰,張飛,等.重大節(jié)假日公路免通行費(fèi)對(duì)出行意愿影響因素研究[J].交通運(yùn)輸系統(tǒng)工程與信息,2013,13(6):161-168.[HUANG C H,WU J F,ZHANG F,et al.Study on the factors affecting the willingness to travel on major holidays highway[J].Journal of Transportation Systems Engineering and Information Technology,2013,13(6):161-168.]

[7]BEN-ELIA E,ETTEMA D.Changing commuters’behavior using rewards: A study of rush-hour avoidance[J].Transportation Research Part F,2011,14(5):354-368.

[8]KAHNEMAN D,TVERSKY A.Prospect theory:An analysis of decision under risk[J].Econimetrica,1979,47(2):263-291.