北京交通大学经管学院：京沪通道旅客出行方式选择研究

京沪通道旅客出行方式选择研究 王佳,崔钊源,陈佩虹2 (北京交通大学经管学院,北京100044 摘要:本文选择京沪通道,从行为角度分析旅客对于高铁、普速铁路、民航三种出行方式 的选择意愿。通过问卷调查、收集数据,建立了多项 Logit(ML)模型进行分析。结果表 明:(1)年龄对出行方式选择影响显著。当旅客的年龄小于60岁时,对出行方式的选择没 有明显的差异。但当旅客的年龄为60岁至80岁之间时,其在普铁和高铁的系数为正数,民 航为负数。(2)月收入对出行方式选择影响显著。随着人们月收入的提高,人们对于普铁 的选择需求降低。而对于民航的选择则随着收入的增加而增加,直到收入达到20000元/月 以上时,对民航的需求降低。(3)旅途中的车外时间对岀行方式选择影响显著。在三种交 通方式中,尤其以普铁受候车/候机时间长短的影响最大。并且随着等待时间的增加,该因 素所占的权重越大。与之类似的,从出发到到达机场/车站所花费的时间也对选择有着重要 影响,并且以高铁受这一因素的影响最为明显。 关键词:京沪通道;出行方式;MNL模型 Study on the choice of Passenger Travel Modes in Beijing-Shanghai Passage Jia Wang, Zhaoyuan Cui, Pe hong Chen (School of Economics and Management be Jiaotong Uni ve Bei jing 100044, China) Abstract: This paper selects the Beijing-Shanghai channel and ees passengers' willingness to choose the three modes of travel for high-speed rail, universal railway and civil aviation from the perspective of behavior. Through the questionnaire survey and data collection, a number of Logit (MNL) models were established for analysis. The results show that: (1)age has a significant impact on the choice of travel mode. When the age of the passenger is less than 60 years old, there is no significant difference in the choice of travel mode. However, when the passenger's age is between 60 and 80 years old, the coefficient of the passenger and the high-speed rail is positive and the civil aviation is negative. (2) Monthly income has a significant impact on the choice of travel mode. As people's monthly income increases, people' s demand for Putie's choices decreases The choice of civil aviation increases with the increase of income until the income reaches 20.000 yuan/month, the demand for civil aviation is reduced. (3)The time outside the car during the trip has a significant impact on the choice of travel mode. Among the three modes of transportation, especially the length of the waiting time/waiting time is the largest. And as the waiting time increases, the weight of this factor is greater. Similarly, the time it takes to travel from the departure to the airport/station has an important impact choice, and the high-speed rail is most affected by this factor 国家社会科学基金一般项目:“我国高速铁路建设项目经济评价体系重构研究”,18BJY170 通讯作者:陈佩虹,phchen@bjtu.edu.cn (c)1994-2019ChinaAcademicJournalElectronicpUblishingHouse.Allrightsreservedhttp://www.cnki.net

京沪通道旅客出行方式选择研究1 王佳，崔钊源，陈佩虹2 （北京交通大学经管学院 ，北京 100044） 摘 要：本文选择京沪通道，从行为角度分析旅客对于高铁、普速铁路、民航三种出行方式 的选择意愿。通过问卷调查、收集数据，建立了多项 Logit（MNL）模型进行分析。结果表 明：（1）年龄对出行方式选择影响显著。当旅客的年龄小于 60 岁时，对出行方式的选择没 有明显的差异。但当旅客的年龄为 60 岁至 80 岁之间时，其在普铁和高铁的系数为正数，民 航为负数。（2）月收入对出行方式选择影响显著。随着人们月收入的提高，人们对于普铁 的选择需求降低。而对于民航的选择则随着收入的增加而增加，直到收入达到 20000 元/月 以上时，对民航的需求降低。（3）旅途中的车外时间对出行方式选择影响显著。在三种交 通方式中，尤其以普铁受候车/候机时间长短的影响最大。并且随着等待时间的增加，该因 素所占的权重越大。与之类似的，从出发到到达机场/车站所花费的时间也对选择有着重要 影响，并且以高铁受这一因素的影响最为明显。 关键词： 京沪通道；出行方式；MNL 模型 Study on the Choice of Passenger Travel Modes in Beijing-Shanghai Passage Jia Wang,Zhaoyuan Cui,Peihong Chen (School of Economics and Management, Beijing Jiaotong University, Beijing 100044, China) Abstract: This paper selects the Beijing-Shanghai channel and analyzes passengers' willingness to choose the three modes of travel for high-speed rail, universal railway and civil aviation from the perspective of behavior. Through the questionnaire survey and data collection, a number of Logit (MNL) models were established for analysis. The results show that: (1) age has a significant impact on the choice of travel mode. When the age of the passenger is less than 60 years old, there is no significant difference in the choice of travel mode. However, when the passenger's age is between 60 and 80 years old, the coefficient of the passenger and the high-speed rail is positive, and the civil aviation is negative. (2) Monthly income has a significant impact on the choice of travel mode. As people's monthly income increases, people's demand for Putie's choices decreases. The choice of civil aviation increases with the increase of income, until the income reaches 20,000 yuan / month, the demand for civil aviation is reduced. (3) The time outside the car during the trip has a significant impact on the choice of travel mode. Among the three modes of transportation, especially the length of the waiting time/waiting time is the largest. And as the waiting time increases, the weight of this factor is greater. Similarly, the time it takes to travel from the departure to the airport/station has an important impact on the choice, and the high-speed rail is most affected by this factor. 1 国家社会科学基金一般项目：“我国高速铁路建设项目经济评价体系重构研究”，18BJY170 2 通讯作者：陈佩虹，phchen@bjtu.edu.cn

Key words: Beijing-Shanghai channel; travel modes; MNL model 、引言 自2003年秦沈客专建成以来,高速铁路在中国发展迅速,截至2017年底中国高铁运 营里程达2.5万公里,占全世界高铁运营总里程60%以上。目前,中国的高速铁路在运行速 度、安全性和覆盖率等方面走在世界前端。 前人所做的有关出行方式选择的研究可以大致分为两类:1)没有规定具体空间范围的 研究:姜伟(2016)对长距离并没有明确界定,且调查问卷的发放仅针对合肥市交通枢纽的 386名过往旅客进行,代表性较弱。类似地,张睿(2016)虽然确定了针对京沪线上高铁和民 航的竞争进行研究,但在发放问卷时没有考虑到中间站点。2)针对某一具体范围进行的研 究:张伟(2013)研究“成都快线”这一具体线路,得出该市场为绝对刚性需求的结论。AnaI Muro- Rodri guez(2017)认为通过鼓励使用高效的公共交通工具作为高速列车到达机场可 以减少旅行时间。Se- Yeon jung(2014)认为商务旅客比非商务旅客更愿意付费以减少访问 和旅行时 本文选择京沪通道作为研究范围,因为这几乎是国内客流密度最大的长途客运通道,高 铁、普速铁路、民航等交通方式经历了充分的竞争与发展,具有一定的代表性。京沪通道全 程1318公里,连接了京津冀和长江三角洲两大城市区,是东部地区经济发展的纽带。截至 2017年,京沪通道高铁日均旅客发送量近16.98万人次 这项研究的动机是双重的。首先,要对这些因素是否会对在长途旅行中旅客出行方式选 择具有显著性影响。其次,本文试图确定影响因素及其相互作用的程度、关系。为此,进行 了调査,收集数据,提供丰富的信息来源。旅客出行方式选择行为研究多项 Logit(MNL) 模型方法应用于分析三种出行方式选择行为的相关关系。论文的结构如下:第2部分回顾相 关文献。第3部分描述了硏究背景与思路。第4部分介绍了模型的建立和变量说明、结果。 在第5部分中进行实证检验。最后,第6部分给出结论。 二、文献综述 (一)旅客出行特征相关研究。 若要对旅客的出行行为进行分析,首先要对旅客的出行特征有大致的认识和了解。在近 些年国内外学者针对旅客出行特征的研究中,主要分为两类:第一类是针对某一特定群体进 3秦沈客专设计时速250公里/小时,是我国第一条高速铁路客运专线。 4根据国际铁盟定义,高速铁路是指新线设计时速250kmh以上、既有线改造时速200km/h以上的线路。 (c)1994-2019ChinaAcademicJournalElectronicpUblishingHouse.Allrightsreservedhttp://www.cnki.net

Key words: Beijing-Shanghai channel; travel modes; MNL model 一、引言 自 2003 年秦沈客专3建成以来，高速铁路4在中国发展迅速，截至 2017 年底中国高铁运 营里程达 2.5 万公里，占全世界高铁运营总里程 60%以上。目前，中国的高速铁路在运行速 度、安全性和覆盖率等方面走在世界前端。 前人所做的有关出行方式选择的研究可以大致分为两类：1）没有规定具体空间范围的 研究：姜伟(2016)对长距离并没有明确界定，且调查问卷的发放仅针对合肥市交通枢纽的 386 名过往旅客进行，代表性较弱。类似地，张睿(2016)虽然确定了针对京沪线上高铁和民 航的竞争进行研究，但在发放问卷时没有考虑到中间站点。2）针对某一具体范围进行的研 究：张伟(2013)研究“成都快线”这一具体线路，得出该市场为绝对刚性需求的结论。Ana I. Muro-Rodríguez （2017）认为通过鼓励使用高效的公共交通工具作为高速列车到达机场可 以减少旅行时间。Se-Yeon Jung（2014）认为商务旅客比非商务旅客更愿意付费以减少访问 和旅行时间。 本文选择京沪通道作为研究范围，因为这几乎是国内客流密度最大的长途客运通道，高 铁、普速铁路、民航等交通方式经历了充分的竞争与发展，具有一定的代表性。京沪通道全 程 1318 公里，连接了京津冀和长江三角洲两大城市区，是东部地区经济发展的纽带。截至 2017 年，京沪通道高铁日均旅客发送量近 16.98 万人次。 这项研究的动机是双重的。首先，要对这些因素是否会对在长途旅行中旅客出行方式选 择具有显著性影响。其次，本文试图确定影响因素及其相互作用的程度、关系。为此，进行 了调查，收集数据，提供丰富的信息来源。旅客出行方式选择行为研究多项 Logit（MNL） 模型方法应用于分析三种出行方式选择行为的相关关系。论文的结构如下：第 2 部分回顾相 关文献。第 3 部分描述了研究背景与思路。第 4 部分介绍了模型的建立和变量说明、结果。 在第 5 部分中进行实证检验。最后，第 6 部分给出结论。 二、文献综述 （一）旅客出行特征相关研究。 若要对旅客的出行行为进行分析，首先要对旅客的出行特征有大致的认识和了解。在近 些年国内外学者针对旅客出行特征的研究中，主要分为两类：第一类是针对某一特定群体进 3 秦沈客专设计时速 250 公里/小时，是我国第一条高速铁路客运专线。 4 根据国际铁盟定义，高速铁路是指新线设计时速 250 km/h 以上、既有线改造时速 200 km/h 以上的线路

行分析,另一类是针对某一特定线路或区域进行分析。 从第一类分析来看,随着铁路技术的发展,许多原有的出行习惯被打破,过去长途旅行 所耗时间较长,而随着高铁、动车等的发展,旅客的出行开始呈现多峰式客流特征。 以长江三角洲地区城市群旅客的出行为例进行研究,陈颖雪(2012)发现收入水平并不 是唯一区分旅客的方式。张睿(2017)通过研究发现,女性的出行选择随着出发时间的变化 而发生较大的变化。陈维忠(2012)发现北京旅客的出行量具有“近谷远峰”的空间特征 在综合考虑各类因素后,乔珂(2017)等人将市场进行细分为性别、年龄、出行日期、出行 距离等。 从第二类分析来看,各铁路线路的不同所代表的特征不同,对旅客的影响也不同。 赵渺希(2014)对长吉高铁的旅客出行特征进行了分析,发现空间极化是其主要的社会 表现形式。胡必松(2015)将郑西高铁客流市场分为体验型、综合价值型、效率型和经济型 通过对以上两类文献的整理和总结我们发现,仅仅针对某一类群体进行出行特征的分析 时不全面和不科学的。不同的线路针对的客流群体不同,其自身的环境和物质条件特征也不 同。因此,综合前人的研究,我们认为应该确定一具体的线路,对这条线路上的各种交通方 式、各类客流群体均进行分析,方能得出更加全面的结论。 (二)竞争对旅客个人选择的影响 在上一个部分我们对高铁和民航的竞争现象有了简要的了解,那么从针对现状的分析来 看,这二者的竞争关系和相互影响又是怎样的呢? 周悦(2014)认为,在中长距离客运中,航空运输的运营优势较为明显。航空在1500km 及其以上的出行距离上所占的市场份额相对稳定(芮海田,2016)。在影响因素上, Pagliara (2012)发现机场办理登机手续过程与火车站停车设施的改善是次要选择因素。上述学者的 研究大多为定性分析,而芮海田(2016)在前人的基础上,发现目的地城市等级、年龄和最 希望的出发时间对旅客选择出行方式的影响程度敏感性较高。 三、现有竞争实例 (一)高铁与长途客运竞争 西成高铁开通3个多月以来,西安到汉中的班车客流直线下降。高铁开通后,班车客流 近期同比去年同期,降幅在85%-94%之间。在高铁冲击下,运输公司和客运站试图通过低票 价吸引旅客,然而事实并没有那么乐观。“价格战”对运距较短的线路来说,可以挽回部 分客流,但对于长线来说,无济于事,旅客会因班次间隔时间太长而选择其他方式出行。 (c)1994-2019ChinaAcademicJournalElectronicpUblishingHouse.Allrightsreservedhttp://www.cnki.net

行分析，另一类是针对某一特定线路或区域进行分析。 从第一类分析来看，随着铁路技术的发展，许多原有的出行习惯被打破，过去长途旅行 所耗时间较长，而随着高铁、动车等的发展，旅客的出行开始呈现多峰式客流特征。 以长江三角洲地区城市群旅客的出行为例进行研究，陈颖雪（2012）发现收入水平并不 是唯一区分旅客的方式。张睿（2017）通过研究发现，女性的出行选择随着出发时间的变化 而发生较大的变化。陈维忠（2012）发现北京旅客的出行量具有“近谷远峰”的空间特征。 在综合考虑各类因素后，乔珂（2017）等人将市场进行细分为性别、年龄、出行日期、出行 距离等。 从第二类分析来看，各铁路线路的不同所代表的特征不同，对旅客的影响也不同。 赵渺希（2014）对长吉高铁的旅客出行特征进行了分析，发现空间极化是其主要的社会 表现形式。胡必松（2015）将郑西高铁客流市场分为体验型、综合价值型、效率型和经济型。 通过对以上两类文献的整理和总结我们发现，仅仅针对某一类群体进行出行特征的分析 时不全面和不科学的。不同的线路针对的客流群体不同，其自身的环境和物质条件特征也不 同。因此，综合前人的研究，我们认为应该确定一具体的线路，对这条线路上的各种交通方 式、各类客流群体均进行分析，方能得出更加全面的结论。 （二）竞争对旅客个人选择的影响 在上一个部分我们对高铁和民航的竞争现象有了简要的了解，那么从针对现状的分析来 看，这二者的竞争关系和相互影响又是怎样的呢？ 周悦（2014）认为，在中长距离客运中,航空运输的运营优势较为明显。航空在 1 500km 及其以上的出行距离上所占的市场份额相对稳定（芮海田，2016）。在影响因素上，Pagliara （2012）发现机场办理登机手续过程与火车站停车设施的改善是次要选择因素。上述学者的 研究大多为定性分析，而芮海田（2016）在前人的基础上，发现目的地城市等级、年龄和最 希望的出发时间对旅客选择出行方式的影响程度敏感性较高。 三、现有竞争实例 （一）高铁与长途客运竞争 西成高铁开通 3 个多月以来，西安到汉中的班车客流直线下降。高铁开通后，班车客流 近期同比去年同期，降幅在 85%-94%之间。在高铁冲击下，运输公司和客运站试图通过低票 价吸引旅客，然而事实并没有那么乐观。 “价格战”对运距较短的线路来说，可以挽回部 分客流，但对于长线来说，无济于事，旅客会因班次间隔时间太长而选择其他方式出行

(二)高铁与航空竞争 宝兰高铁开通两三天后,“逼停”了西安至兰州的客运班车,让西安飞兰州的航班量锐 减。北京至郑州只有5次航班,北京至武汉20次航班,但是从北京到郑州或者武汉的高铁 则有很多 (三)高铁与普速铁路竞争 普速铁路在高铁开通的冲击下有明显的停运现象。以西安到兰州为例,在2013年7月 30日,D5089次、D5090次等20趟车由于高铁的开通停运。 (四)小结 高速铁路具有输送能力大、速度快、安全性好等经济技术优势。航空运输具有高速可达 性、经济价值独特等缺陷。公路运输则灵活方便、快速及时。从个人出行角度,对出行选择 造成影响的因素有年龄、家庭收入、发车频率等,每个因素对不同旅客会产生不同影响。当 今民航和高铁不断竞争资源。只有真正理解了旅客的需求,才能够针对此对于高铁、民航 普速铁路在竞争中的关系作进一步的认知和分析。 四、模型建立与变量说明 (一)变量选择与模型建立 根据前人的研究,影响旅客选择的变量主要分为交通工具的特征和旅客的个人因素。李 晓伟(②2017)等人针对中国民航与高铁竞争因素的敏感性进行了研究,他们主要分析的因素为 票价、便捷性、交通工具的准时性或频率等。而如张睿(2016)等学者,则更多关注旅客的个 人特征,例如年龄、性别和出行目的等。综上,我们认为应当将影响因素分为“个人因素” 和“交通工具的特征”两类进行研究,以此获得更加全面的结果,并在分析时更有针对性地 探究影响旅客出行方式选择的根本原因并提出建议。在模型建立思路和方法上,我们参考了 前人的类似研究,最终确定使用MNL模型进行研究。 (二)问卷设计及调查思路 关于调查内容,我们计划设立三部分:1.旅客的基本信息:2.旅客的个人因素;3.交通 工具的特征。并通过第一部分的题项确定旅客的出行区段,在后续数据处理后分类进行研究。 (三)模型建立 本文从旅客的个人属性、出行服务属性、绩效满意度属性考虑旅客针对多种交通方式的 (c)1994-2019ChinaAcademicJournalElectronicpUblishingHouse.Allrightsreservedhttp://www.cnki.net

（二）高铁与航空竞争 宝兰高铁开通两三天后，“逼停”了西安至兰州的客运班车，让西安飞兰州的航班量锐 减。北京至郑州只有 5 次航班，北京至武汉 20 次航班，但是从北京到郑州或者武汉的高铁 则有很多。 （三）高铁与普速铁路竞争 普速铁路在高铁开通的冲击下有明显的停运现象。以西安到兰州为例，在 2013 年 7 月 30 日，D5089 次、D5090 次等 20 趟车由于高铁的开通停运。 （四）小结 高速铁路具有输送能力大、速度快、安全性好等经济技术优势。航空运输具有高速可达 性、经济价值独特等缺陷。公路运输则灵活方便、快速及时。从个人出行角度，对出行选择 造成影响的因素有年龄、家庭收入、发车频率等，每个因素对不同旅客会产生不同影响。当 今民航和高铁不断竞争资源。只有真正理解了旅客的需求，才能够针对此对于高铁、民航、 普速铁路在竞争中的关系作进一步的认知和分析。 四、模型建立与变量说明 （一）变量选择与模型建立 根据前人的研究，影响旅客选择的变量主要分为交通工具的特征和旅客的个人因素。李 晓伟(2017)等人针对中国民航与高铁竞争因素的敏感性进行了研究，他们主要分析的因素为 票价、便捷性、交通工具的准时性或频率等。而如张睿(2016)等学者，则更多关注旅客的个 人特征，例如年龄、性别和出行目的等。综上，我们认为应当将影响因素分为“个人因素” 和“交通工具的特征”两类进行研究，以此获得更加全面的结果，并在分析时更有针对性地 探究影响旅客出行方式选择的根本原因并提出建议。在模型建立思路和方法上，我们参考了 前人的类似研究，最终确定使用 MNL 模型进行研究。 （二）问卷设计及调查思路 关于调查内容，我们计划设立三部分：1.旅客的基本信息；2.旅客的个人因素；3.交通 工具的特征。并通过第一部分的题项确定旅客的出行区段，在后续数据处理后分类进行研究。 （三）模型建立 本文从旅客的个人属性、出行服务属性、绩效满意度属性考虑旅客针对多种交通方式的

选择问题,并建立MNL模型对问卷结果进行分析。本文通过效用函数确定项计算获得旅客不 同交通方式的选择概率。假设出行的旅客为完全理性人,在选择出行方式时会面临着多种选 择,而最终将旅行带来的效用的最大化作为选择出行方式的依据。 MNL模型由固定项和随机项组成效用函数,即 U。=V (1) 式(1)中:U1n为出行者n(n=1,2,灬,Q)选择第i(i=1,2,…,N)个方 案时的效用函数;V1n为出行者选择第i个方案时的效用函数的固定项,满足V=c5,其 中C为出行者选择第i个出行方案的实际阻抗;-￡,为出行者n选择第i个方案时的效用函 数的随机项。假设ε服从二重指数分布且各变量两两相互独立,可以得到出行者n选择方案 的概率为 (2) exp(λ 式(2)中:Pi,n为第n个出行者选择方案i的概率;N为提供给出行者选择的方案总 (四)变量说明 模型的可信度与预测能力与变量的选择有着密切关系。为了更加全面客观地描述旅客对 出行方式的选择,从旅客出行时所考虑因素的角度,将影响旅客出行方式选择的因素分为个 人属性、出行特性以及交通服务特性,作为影响旅客出行选择的自变量。将旅客选择的出行 方式作为因变量。在此基础上,结合旅客自身和外界属性设计出《京沪通道旅客出行方式选 择调查问卷》。具体的变量及赋值情况见表1: 表1问卷变量及藏值 因素类别 因素名称 变量 取值 个人属性 性别 年龄 x21:(0,20】2:(20,40】3:(40,60】4 1:高中及以下:2:大学本科:3:研究生及以 职业类型 X41:在校学生:2:军人:3:企事业单位员工:4 个体经营者/自由职业者:5:失业/待业/家务劳 动者: 月收入(元) X4|1:(0,30002:(300060003:(6000 10000】:4:(10000,20000:5:(20000 (c)1994-2019ChinaAcademicJournalElectronicpUblishingHouse.Allrightsreservedhttp://www.cnki.net

选择问题，并建立 MNL 模型对问卷结果进行分析。本文通过效用函数确定项计算获得旅客不 同交通方式的选择概率。假设出行的旅客为完全理性人，在选择出行方式时会面临着多种选 择，而最终将旅行带来的效用的最大化作为选择出行方式的依据。 MNL 模型由固定项和随机项组成效用函数，即： （1） 式（1）中：Ui,n为出行者 n ( n = 1, 2, ⋯ , Q )选择第 i ( i = 1, 2, ⋯ , N )个方 案时的效用函数； Vi,n为出行者选择第 i 个方案时的效用函数的固定项，满足Vi=-ci rs ，其 中ci rs为出行者选择第 i 个出行方案的实际阻抗；-ℇ i rs为出行者 n 选择第 i 个方案时的效用函 数的随机项。假设ε服从二重指数分布且各变量两两相互独立，可以得到出行者 n 选择方案 i 的概率为： Pi,n = exp(λVi,n) ∑ exp(λVi,n) N i=1 （2） 式(2)中： Pi,n 为第 n 个出行者选择方案 i 的概率；N 为提供给出行者选择的方案总 （个）。 （四）变量说明 模型的可信度与预测能力与变量的选择有着密切关系。为了更加全面客观地描述旅客对 出行方式的选择，从旅客出行时所考虑因素的角度，将影响旅客出行方式选择的因素分为个 人属性、出行特性以及交通服务特性，作为影响旅客出行选择的自变量。将旅客选择的出行 方式作为因变量。在此基础上，结合旅客自身和外界属性设计出《京沪通道旅客出行方式选 择调查问卷》。具体的变量及赋值情况见表 1： 表 1 问卷变量及赋值 因素类别 因素名称 变量 取值 个人属性 性别 X1 1：男；2：女 年龄 X2 1：（0，20】2：（20，40】3：（40，60】4： （60，∞】 教育程度 X3 1: 高中及以下；2：大学本科；3：研究生及以 上 职业类型 X4 1：在校学生；2：军人；3：企事业单位员工；4： 个体经营者/自由职业者；5：失业/待业/家务劳 动者； 月收入（元） X4 1：（0，3000】2：（3000，6000】3：（6000， 10000】；4：（10000，20000）；5：（20000

出行特性 出行目的 1:出差:2:上学:3:旅游探亲:4:务工:5: 其他 费用来源 1:公费:2:自费 出行花费(元) x71:(0,300】:2:(300,600】:3:(600 800】;4:(800,+∞) 交通服务特性候车/机时间(分钟)X81:(0,302:(30,6013:(60,904 到达站点所需时间x91:(0,30】2:(30,6013:(60,90】4 (分钟) (90,∞】 交通工具运行时间x10 1:(0,180):2:(180,+∞ (分钟) 其他舒适程度评价x111:非常差:2:较差:3一般:4:较好:5: 非常好 安全性评价 X121:非常差:2:较差:3:一般:4:较好:5 非常好 准时性评价 X131:非常差:2:较差:3:一般:4:较好:5: 非常好 5模型分析与结果 )数据采集 为获取京沪通道旅客出行方式相关特性数据,把握各变量对出行者方式选择的影响程度 在北京站、北京南站(京沪通道车次较多站点)及附近人口密集的地区开展问卷调査,在调 査区域内通过询问选取本次或过往曾有过京沪通道出行的旅客作为研究对象,并在网络上通 过问卷星进行发布,共发放问卷243份,最终收回217份有效问卷。 (二)描述性统计 首先对数据进行描述性统计 表2旅客出行方式描述统计 次數 百分比有效的百分比累積百分比 有效普铁 21.4 21.4 f铁 64.3 64.3 14.3 14.3 100.0 總計 100.0 通过结果可以看出,参与问卷调査的旅客中有64.3%在京沪通道中选择了高铁出行;有 21.4%选择了普铁出行,14.3%选择了民航出行 (c)1994-2019ChinaAcademicJournalElectronicpUblishingHouse.Allrightsreservedhttp://www.cnki.net

∞】 出行特性 出行目的 X5 1: 出差；2：上学；3：旅游探亲；4：务工；5： 其他 费用来源 X6 1：公费；2：自费 出行花费（元） X7 1：（0，300】；2：（300，600】；3：（600， 800】；4：（800，+∞） 交通服务特性 候车/机时间（分钟） X8 1：（0，30】2：（30，60】3：（60，90】4： （90，+∞】 到达站点所需时间 （分钟） X9 1：（0，30】2：（30，60】3：（60，90】4： （90，∞】 交通工具运行时间 （分钟） X10 1：（0，180）；2：（180，+∞） 其他 舒适程度评价 X11 1：非常差；2：较差；3：一般；4：较好；5： 非常好 安全性评价 X12 1：非常差；2：较差；3：一般；4：较好；5： 非常好 准时性评价 X13 1：非常差；2：较差；3：一般；4：较好；5： 非常好 5 模型分析与结果 （一） 数据采集 为获取京沪通道旅客出行方式相关特性数据，把握各变量对出行者方式选择的影响程度， 在北京站、北京南站（京沪通道车次较多站点）及附近人口密集的地区开展问卷调查，在调 查区域内通过询问选取本次或过往曾有过京沪通道出行的旅客作为研究对象，并在网络上通 过问卷星进行发布，共发放问卷 243 份，最终收回 217 份有效问卷。 （二） 描述性统计 首先对数据进行描述性统计。 表2 旅客出行方式描述统计 次數 百分比 有效的百分比 累積百分比 有效 普铁 54 21.4 21.4 21.4 高铁 162 64.3 64.3 85.7 民航 36 14.3 14.3 100.0 總計 252 100.0 100.0 通过结果可以看出，参与问卷调查的旅客中有 64.3%在京沪通道中选择了高铁出行；有 21.4%选择了普铁出行，14.3%选择了民航出行

(三)MN模型分析 3.1各因素影响占比 通过分析我们发现,本次参与调查的男女比例基本均等,年龄以40岁及以下群体为主 受教育程度普遍在大学本科及以上,职业则以学生和企事业单位员工为主。出行目的结果显 ,京沪通道上出行主要由出差或外出务工构成,旅游、探亲等较少。与之对应的,出行的 费用绝大多数都由自身承担。 通过对旅途过程的分析,我们发现,分别有90.5%和94.1%的旅客在去往机场和等待登 机上耗费了1个小时及以上的时间,而与之相对应的,人们在去往火车站和等待登车上所花 费的时间要少很多。受学者们关于时间价值的启发,本文认为,除交通工具运行之外所耗费 的时间,如换乘,到达和离开地铁站等时间,都是相对没有价值的。因此,有效率的出行应 当保证尽可能少的中转和等待时间。 从服务的角度来看,人们对铁路和飞机的服务满意程度差别较小,考虑到在制定价格时 一定考虑了服务质量因素,因此这样的差异可以被理解。从安全程度的角度看,人们普遍认 为铁路远远比飞机安全。而铁路与飞机的舒适程度相差却并没有预期中那么远,令人意外的 是,人们对于普通铁路的舒适程度评价不仅不低于对高铁的评价,甚至还高于对高铁的舒适 程度评价 (c)1994-2019ChinaAcademicJournalElectronicpUblishingHouse.Allrightsreservedhttp://www.cnki.net

（三）MNL 模型分析 3.1 各因素影响占比 通过分析我们发现，本次参与调查的男女比例基本均等，年龄以 40 岁及以下群体为主， 受教育程度普遍在大学本科及以上，职业则以学生和企事业单位员工为主。出行目的结果显 示，京沪通道上出行主要由出差或外出务工构成，旅游、探亲等较少。与之对应的，出行的 费用绝大多数都由自身承担。 通过对旅途过程的分析，我们发现，分别有 90.5%和 94.1%的旅客在去往机场和等待登 机上耗费了 1 个小时及以上的时间，而与之相对应的，人们在去往火车站和等待登车上所花 费的时间要少很多。受学者们关于时间价值的启发，本文认为，除交通工具运行之外所耗费 的时间，如换乘，到达和离开地铁站等时间，都是相对没有价值的。因此，有效率的出行应 当保证尽可能少的中转和等待时间。 从服务的角度来看，人们对铁路和飞机的服务满意程度差别较小，考虑到在制定价格时 一定考虑了服务质量因素，因此这样的差异可以被理解。从安全程度的角度看，人们普遍认 为铁路远远比飞机安全。而铁路与飞机的舒适程度相差却并没有预期中那么远，令人意外的 是，人们对于普通铁路的舒适程度评价不仅不低于对高铁的评价，甚至还高于对高铁的舒适 程度评价

表3各因素边际百分比 选项边际百分比 际百分比 您的性别 44.0% 14、对普通铁路的服务 1.2% 满意度 67.9% 6.0 15、对高铁车站的服务 3.6% 您的受教育程度 满意度 您的职业类型 16、你认为飞机的安全 34.5% 性如何 2 9.5% 3.6 5、请问您每月收入大 17、你认为高铁的安全 2.4% 约是[单选 性如何 2 12.2% 32.1% 19.0% 6、您的出行目 18、你认为普通铁路的 安全性如何 1.2% 2345 123 47.6% 15.5% 1.2% 19、你认为乘坐飞机过 7、您的费用来源 程的舒适程度如何 1.4% 您本次出行所花费的 1% 价格 47.6% 2.4% 20、你认为乘坐高铁过1 21.4% 程的舒适程度如何 1.2% 你从出发地(家或 工作单位)到机场所 要的时间是多少? 86.9% 9% 36%21、你认为乘坐普通铁1 0、你从出发地(家或 20.2%路过程的舒适程度如何2 1.2% 工作单位)到车站所需 要的时间是多少? 14.3% 3.1% 11到达机场后至飞机1 22、你认为飞机是否准 (c)1994-2019ChinaAcademicJournalElectronicpUblishingHouse.Allrightsreservedhttp://www.cnki.net

选项 边际百分比 选项 边际百分比 1、您的性别 1 44.0% 14、对普通铁路的服务 满意度 1 1.2% 2 56.0% 2 1.2% 2、您的年龄 1 19.0% 3 83.4% 2 67.9% 4 6.0% 3 11.9% 5 8.3% 4 1.2% 15、对高铁车站的服务 满意度 1 3.6% 3、您的受教育程度 1 4.8% 2 3.6% 2 89.3% 3 53.6% 3 6.0% 4 27.4% 4、您的职业类型是: 1 46.4% 5 11.9% 2 7.1% 16、你认为飞机的安全 性如何 1 0% 3 34.5% 2 0% 4 9.5% 3 88.1% 5 1.2% 4 3.6% 6 1.2% 5 8.3% 5、请问您每月收入大 约是 [单选] 1 45.2% 17、你认为高铁的安全 性如何 1 2.4% 2 27.4% 2 12.2% 3 20.2% 3 34.2% 4 6.0% 4 32.1% 5 1.2% 5 19.0% 6、您的出行目的 1 27.4% 18、你认为普通铁路的 安全性如何 1 1.2% 2 9.5% 2 1.2% 3 9.5% 3 81.0% 4 47.6% 4 15.5% 5 2.4% 5 1.2% 6 3.6% 19、你认为乘坐飞机过 程的舒适程度如何 1 1.0% 7、您的费用来源 1 90.5% 2 1.4% 2 9.5% 3 88.1% 8、您本次出行所花费的 价格 1 20.2% 4 7.1% 2 47.6% 5 2.4% 3 10.7% 20、你认为乘坐高铁过 程的舒适程度如何 1 1.2% 4 21.4% 2 1.2% 9、你从出发地（家或 工作单位）到机场所需 要的时间是多少? 1 2.4% 3 50.0% 2 7.1% 4 29.8% 3 86.9% 5 17.9% 4 3.6% 21、你认为乘坐普通铁 路过程的舒适程度如何 1 1.2% 10、你从出发地（家或 工作单位）到车站所需 要的时间是多少? 1 20.2% 2 1.2% 2 36.9% 3 90.5% 3 28.6% 4 4.0% 4 14.3% 5 3.1% 11、到达机场后至飞机 1 1.2% 22、你认为飞机是否准 1 1.2% 表3 各因素边际百分比

起飞前,你所需要的等 4% 待时间大概是多少? 89.3% 4 2、到达车站后至火车 31.0% 2.4 车前,你所需要的等 4.7%23、你认为高铁是否准 待时大概间是多少? 3、对机场的服务满意 度 26.2% 24、你认为普通铁路是 否准时 14交通工具运行时间1 62.2 (c)1994-2019ChinaAcademicJournalElectronicpUblishingHouse.Allrightsreservedhttp://www.cnki.net

起飞前，你所需要的等 待时间大概是多少? 2 4.8% 时 2 2.4% 3 89.3% 3 89.3% 4 4.8% 4 4.8% 12、到达车站后至火车 开车前，你所需要的等 待时大概间是多少? 1 31.0% 5 2.4% 2 41.7% 23、你认为高铁是否准 时 1 2.4% 3 25.0% 2 1.2% 4 2.4% 3 45.2% 13、对机场的服务满意 度 1 0% 4 25.0% 2 1.2% 5 26.2% 3 89.3% 24、你认为普通铁路是 否准时 1 2.4% 4 9.5% 2 3.6% 5 0% 3 84.1% 14.交通工具运行时间 1 37.8% 4 4.8% 2 62.2% 5 5.2%

表4参数估计表及检验结果 项目 显著性 显著性 显著性 29.075099-34.318.01912 1.000 113 038 年龄 (0,20) (40,60) 15.435 0241.5920.000 (60,80) 15.903 01111.683|0.000 38 教育程度 高中及以下 大学本科 10.994 0050.0004.11 研究生及以上 46.30.000 1470.000 职业类型 13.638 7.62 企事业单位员工 12.366 01214.2500.012 个体经营者/自由职业者12.026005-.2880.0006.29 业/待业/家务劳动者11.639.014-.1530.00 243 退休 9.320 2310.745.004.18 月收入 (6000,10000) -.7430.00.268|0.013|183|.036 (20000,+ 1.054 1020.027-.304 037 出行目的 出差 旅游探亲 13.643 91.6880.014|-7.284 务工 0.004 1.6260.000 0.006 937 费用来源 自费 」0 2.8140.000 0.0001.384 本次出行价格 8430.008-2940.006 (600.800) 1260.011 0280.000 014 出发地到车站时间 (30,60) 1.450.004130.46.09.00110.00 (90 19.512 01948.115 018 到达站点至交通工 (0,30) 具发出时间 0.007-15.494 00934.26 0.01714.7810.00034.308 对站点的服务满意 非常差 较差 1.356 6130.032 587 (c)1994-2019ChinaAcademicJournalElectronicpUblishingHouse.Allrightsreservedhttp://www.cnki.net

项目 选项 普铁 高铁 民航 B 显著性 B 显著性 B 显著性 性别 男 29.075 .099 -34.318 .019 12.76 .017 女 .318 1.000 -.113 0.000 .426 .038 年龄 （0，20） 0 c . 0 c . 0 c . （20，40） 14.874 .019 1.442 0.000 7.835 .002 （40，60） 15.435 .024 1.592 0.000 8.37 .027 （60，80） 15.903 .011 1.683 0.000 -6.38 .021 受教育程度 高中及以下 0 c . 0 c . 3.72 大学本科 -10.994 .009 .005 0.000 4.11 .007 研究生及以上 46.3 0.000 .147 0.000 -.53 .000 职业类型 在校学生 0 c . 0 c . 0 c . 军人 13.638 .006 -1.531 0.000 7.62 .003 企事业单位员工 12.366 .012 14.250 0.012 .381 .015 个体经营者/自由职业者 12.026 .005 -.288 0.000 6.29 .008 失业/待业/家务劳动者 11.639 .014 -.153 0.000 .243 .018 退休 9.320 .23 10.745 .004 .180 .037 月收入 （0，3000） 0 c . 0 c . 0 c . （3000，6000） .350 0.004 .833 0.000 .291 .021 （6000，10000） -.743 0.000 .268 0.013 .183 .036 （10000，20000） -.038 0.121 -.064 0.000 .181 .001 （20000，+∞） -1.054 0.243 -.402 0.027 -.304 .037 出行目的 出差 0 c . 0 c . 0 c . 上学 -.508 0.121 1.024 0.000 3.421 .009 旅游探亲 -13.643 .099 1.688 0.014 -7.284 .093 务工 -2.642 0.004 1.626 0.000 -1.815 .027 其他 -.660 0.006 1.056 0.000 -.937 .003 费用来源 自费 0 c . 0 c . 0 c . 公费 -2.814 0.000 .817 0.000 1.384 .029 本次出行价格 （0，300） 0 c . 0 c . 0 c . （300，600） .843 0.008 -.294 0.006 .583 .027 （600.800） .126 0.011 -.028 0.000 ,284 .014 （800，+∞） -.656 1.000 .162 0.000 ,296 .004 出发地到车站时间 （0，30） 0 c . 0 c . 0 c . （30，60） -1.445 0.003 30.446 .099 .001 0.000 （60，90） -2.054 0.011 15.971 .029 -.435 0.000 （90，+∞） 19.512 .019 48.115 .018 -.071 0.000 到达站点至交通工 具发出时间 （0，30） 0 c . 0 c . 0 c . （30，60） -18.578 . -8.338 .048 34.199 .099 （60，90） -.191 0.007 -15.494 .009 34.263 .099 （90，+∞） -.926 0.017 14.781 0.000 34.308 .099 对站点的服务满意 程度 非常差 0 c . 0 c . -13.98 2 .099 较差 1.356 . .613 0.032 .587 0.000 表 4 参数估计表及检验结果