第8章 1、介绍 乘客和货运经营者选择某种交通工具的原因在另一个是多种多样的,然而, 有一种观点认为,我们可以广泛分类到与时间相关的影响,成本和服质量(后者 为额外的与时间相关的影响)。所面临的挑战任何调査模式的选择上的影响是确 定的属性描述每个类的影响,并把每个属性的权重,建立其相对影响力。另外, 人们认识到,并非所有的属性很容易就可以在分析经常被忽略的尺度,因而弧, 即使他们继续影响模式的选择。 除了吞吐量是很重要的属性,它被普遍接受属性水平的行为反应和模态分流 的影响不同的细分市场。虽然确定合适的细分市场仍然是一个重要的研究活动 也有一些大致同意旅客和商品运动的人口分割基地例如,常用分层人次出行目的 这样的上下班以及非上下班要认识到,乘客有不同的行为的反应度,出行时间和 成本比不乘客服务。的观点是,一个通勤者通常愿意支付更高的价格比非通勤原 因联系的固定性的旅行时间因为抵达时间和通勤赚取收入,而被链接到非通勤是 更休闲为主的。它还假设,高价值,低容量非大宗商品需要交付的速度比低价值 高容量大宗商品,因此,所附的权重的旅行时间和可靠性应反映这一情况。模态 分流的其他影响包括:旅客的社会经济特征和商品档案被运送 这些的开场白建议本章的味道。我们的目标是审查使用的方法在实践中的关 键要素,以评估的作用模态属性和模态分割的解释和细分市场模态分流。上下文 模态转移的研究中,其次是该方法的概述为每个属性的权重和类型的政策输出, 用于建立分析师通常会寻求从这些模型(如出行时间节省的价值,购弹性,和市 场份额)。读者将受益于交叉引用本系列手册中的传输模拟( Hensher的许多章节 按钮,2000年)。 2、不断变化的背景 研究模态分流选择为特定跳一种形式的运输是一个复杂的决定。“的运输形 式和“特定之旅”是什么意思?它有历史上被假定多数旅行可以被定义在一个向 外行程由一个单一的模式和回程相同的模式之间的一个共同的起源和目的地行 程单用途(例如,上下班)。通常情况下,一个腿旅程(称为作为单程)所描述 的访问,线长途(或主模式),以及出口的部分,每一部分由一组定义的时间和 成本。时间人次的组件包括步行时间,车内时间,等待时间,停车场搜索时间, 到达时间和可靠性,成本构成包括票价或车辆燃油费,过路费,停车费。有一个 广泛的文识别模式的选择决定因素的实证研究这种旅行见 Hensher达尔维,1978)。 对于货运车次,供应链包括时间用于装卸,长途运输时间,时间可靠性和交易时
第 8 章 1、介绍 乘客和货运经营者选择某种交通工具的原因在另一个是多种多样的，然而， 有一种观点认为，我们可以广泛分类到与时间相关的影响，成本和服质量（后者 为额外的与时间相关的影响）。所面临的挑战任何调查模式的选择上的影响是确 定的属性描述每个类的影响，并把每个属性的权重，建立其相对影响力。另外， 人们认识到，并非所有的属性很容易就可以在分析经常被忽略的尺度，因而弧， 即使他们继续影响模式的选择。 除了吞吐量是很重要的属性，它被普遍接受属性水平的行为反应和模态分流 的影响不同的细分市场。虽然确定合适的细分市场仍然是一个重要的研究活动， 也有一些大致同意旅客和商品运动的人口分割基地例如，常用分层人次出行目的 这样的上下班以及非上下班要认识到，乘客有不同的行为的反应度，出行时间和 成本比不乘客服务。的观点是，一个通勤者通常愿意支付更高的价格比非通勤原 因联系的固定性的旅行时间因为抵达时间和通勤赚取收入，而被链接到非通勤是 更休闲为主的。它还假设，高价值，低容量非大宗商品需要交付的速度比低价值， 高容量大宗商品，因此，所附的权重的旅行时间和可靠性应反映这一情况。模态 分流的其他影响包括：旅客的社会经济特征和商品档案被运送。 这些的开场白建议本章的味道。我们的目标是审查使用的方法在实践中的关 键要素，以评估的作用模态属性和模态分割的解释和细分市场模态分流。上下文 模态转移的研究中，其次是该方法的概述为每个属性的权重和类型的政策输出， 用于建立分析师通常会寻求从这些模型（如出行时间节省的价值，购弹性，和市 场份额）。读者将受益于交叉引用本系列手册中的传输模拟（Hensher 的许多章节 按钮，2000 年）。 2、不断变化的背景 研究模态分流选择为特定跳一种形式的运输是一个复杂的决定。 “的运输形 式”和“特定之旅”是什么意思？它有历史上被假定多数旅行可以被定义在一个向 外行程由一个单一的模式和回程相同的模式之间的一个共同的起源和目的地行 程单用途（例如，上下班）。通常情况下，一个腿旅程（称为作为单程）所描述 的访问，线长途（或主模式），以及出口的部分，每一部分由一组定义的时间和 成本。时间人次的组件包括步行时间，车内时间，等待时间，停车场搜索时间， 到达时间和可靠性，成本构成包括票价或车辆燃油费，过路费，停车费。有一个 广泛的文识别模式的选择决定因素的实证研究这种旅行见Hensher达尔维，1978）。 对于货运车次，供应链包括时间用于装卸，长途运输时间，时间可靠性和交易时
间(后者包括发送处理)。 旅行正变得越来越复杂,经常与多个目的地的目的,使行驶模式的灵活性变 得更加重要。这铁路和巴士可能缺乏吸引力,并找到通用的方式获得汽车用户改 乘公共交通工具(切换到铁路货运)越来越多不成功的。运输决策者是要找出 个持续的挑战的机会,以减少汽车在城市旅游的主导地位,尤其是在高流量 ( Hensher,1998年)期间。有许多领域的汽车用户对汽车的依赖程度不同,需 要评估差异的障碍,在搜索到使用公共运输。的识别的边界开关倾向将启用规划 者更专注个别分部最大的地方模态切换的前景可能会发生。这就是所谓的个性化 运输营销(BROG和特德,1998年)。 表1 以家庭为基础的出行链的样本在1991年的悉尼之旅 出行链 出行链 交通模型 旅程配置(一) 频 序号 简单 公共交通 h 1-w-v 12345 简单 小汽车 h-w(-w-h-h 145 复杂 公共交通hnw(mww)wmww nw 复杂工作 小汽车 h-nw(-nw/w--w-h 复杂的形式工 小汽车 h-w(-nw/w--nw-h 复杂工作 小汽车 h-nw(-nw/w-)-w-(nw/w)- 33 nw-h 7工作复杂性 小汽车 h-w(-nw/w-)-nw-(nw/w)-w- 30 简单 公共交通 h-nw-h 41 简单 小汽车 h-nw-h 复杂 公共交通 复杂 h-nwl-nw-r-h 3、代表行为响应 计算个人行为响应性的有用的方法有两种在所有模式的选择影响水平的变 化和企业。它们是: (1)使用的弹性计算的,一般得自一个模式的选择模型或之前和之后监测
间（后者包括发送处理）。 旅行正变得越来越复杂，经常与多个目的地的目的，使行驶模式的灵活性变 得更加重要。这铁路和巴士可能缺乏吸引力，并找到通用的方式获得汽车用户改 乘公共交通工具（切换到铁路货运）越来越多不成功的。运输决策者是要找出一 个持续的挑战的机会，以减少汽车在城市旅游的主导地位，尤其是在高流量 （Hensher，1998 年）期间。有许多领域的汽车用户对汽车的依赖程度不同，需 要评估差异的障碍，在搜索到使用公共运输。的识别的边界开关倾向将启用规划 者更专注个别分部最大的地方模态切换的前景可能会发生。这就是所谓的个性化 运输营销（BROG 和特德，1998 年）。 表 1 以家庭为基础的出行链的样本在 1991 年的悉尼之旅 出行链 序号 出行链 交通模型 旅程配置（一） 频 率 1 简单 公共交通 h-w(-w-)-h 39 2 简单 小汽车 h-w(-w-)-h 145 3 复杂 公共交通 h-nw(-nw/w-)-w-(nw/w)- nw-h 32 4 复杂工作 小汽车 h-nw(-nw/w-)-w-h 16 5 复杂的形式工 作 小汽车 h-w(-nw/w-)-nw-h 59 6 复杂工作 小汽车 h-nw(-nw/w-)-w-(nw/w)- nw-h 33 7 工作复杂性 小汽车 h-w(-nw/w-)-nw-(nw/w)-wh 30 8 简单 公共交通 h-nw-h 41 9 简单 小汽车 h-nw-h 2 11 10 复杂 公共交通 h-nw(-nw-)-h 16 11 复杂 小汽车 h-nw(-nw-)-h 69 3、代表行为响应 计算个人行为响应性的有用的方法有两种在所有模式的选择影响水平的变 化和企业。它们是： （1）使用的弹性计算的，一般得自一个模式的选择模型或之前和之后监测
的政策的影响研究变化 (2)计算选择概率和股份的变化用一个模态选择模型。为了获得一个很好 的了解这些方法,我们将用一系列的例子 31弹性 弹性指标的模态选择的上下文中定义的关系在属性的水平之间的百分比变 化(例如,旅行时间)和模态份额的百分比变化(如火车),所有其他影响举行 常数。一个直接的弹性关系模式的属性相同的模式交叉弹性与竞争模式的共享 属性。弹性的概念是提供一个全面的检讨手册1这一系列韦梅和 Waters(2000) 还有大量的文献总结经验弹性,韦梅等。(1992)和古德温(1992)。 许多应用程序的典型的直接弹性列于表2中 许多直接的价格弹性的范围非常大,而且是一个警告关于认真采购公布的弹 性,。的差异,由于特定的环境,比如,现有的市场份额,竞争吸引力模式,酌 情与强制性质的旅行,数据的质量,以及建模方法,都有助于解释的价值观的差 异。 Nijkamp和打气(1998)调查不同来源公共交通在荷兰,芬兰,挪威,英国 需求弹性结束该国的竞争模式,收集的数据类型有解释力最强的幅度弹性。因此 关心应采取比较来自不同国家的弹性,即使在估计方法是相同的。文化差异影响 的敏感性价格和服务水平。越来越多,站点特定的旅游需求正在研究承诺获得更 多的信心在本地市场将如何回应价格和其他属性,影响旅游的选择和需求的变化。 交叉弹性是比较有限的证据。典型的乘客通勤的研究表明,相对于铁路和巴士的 交叉弹性公共汽车和铁路票价是非常相似的,用加权平均值为0.24±0.06。汽车 公共交通和公共交通车的交叉弹性,但是,有很大的不同。平均汽车需求的交叉 弹性总线 表格2 价格直接弹性 设置 低估计 高估计 美国短期使用汽车 -0.27 澳大利亚短期使用汽车 -0.24 英国短期使用汽车 -0.28 -0.28 美国长期使用汽车 -0.28 -0.71 澳大利亚长期使用汽车 英国长期使用汽车 -0.24 -0.71 城市公共交通的时间序列 -1.32 城市公共交通截面 城市公共交通前期/后期 0.70
的政策的影响研究 变化; （2）计算选择概率和股份的变化用一个模态选择模型。为了获得一个很好 的了解这些方法，我们将用一系列的例子。 3.1 弹性 弹性指标的模态选择的上下文中定义的关系在属性的水平之间的百分比变 化（例如，旅行时间）和模态份额的百分比变化（如火车），所有其他影响举行 常数。一个直接的弹性关系模式的属性相同的模式;交叉弹性与竞争模式的共享 属性。弹性的概念是提供一个全面的检讨手册 1 这一系列韦梅和 Waters（2000）。 还有大量的文献总结经验弹性，韦梅等。 （1992）和古德温（1992）。 许多应用程序的典型的直接弹性列于表 2 中。 许多直接的价格弹性的范围非常大，而且是一个警告关于认真采购公布的弹 性，。的差异，由于特定的环境，比如，现有的市场份额，竞争吸引力模式，酌 情与强制性质的旅行，数据的质量，以及建模方法，都有助于解释的价值观的差 异。 Nijkamp 和打气（1998）调查不同来源公共交通在荷兰，芬兰，挪威，英国， 需求弹性结束该国的竞争模式，收集的数据类型有解释力最强的幅度弹性。因此 关心应采取比较来自不同国家的弹性，即使在估计方法是相同的。文化差异影响 的敏感性价格和服务水平。越来越多，站点特定的旅游需求正在研究承诺获得更 多的信心在本地市场将如何回应价格和其他属性，影响旅游的选择和需求的变化。 交叉弹性是比较有限的证据。典型的乘客通勤的研究表明，相对于铁路和巴士的 交叉弹性公共汽车和铁路票价是非常相似的，用加权平均值为 0.24±0.06。汽车 公共交通和公共交通车的交叉弹性，但是，有很大的不同。平均汽车需求的交叉 弹性总线 表格 2 价格直接弹性 设置 低估计 高估计 美国短期使用汽车 -0.23 -0.27 澳大利亚短期使用汽车 -0.08 -0.24 英国短期使用汽车 -0.28 -0.28 美国长期使用汽车 -0.28 -0.71 澳大利亚长期使用汽车 -0.22 -0.80 英国长期使用汽车 -0.24 -0.71 城市公共交通的时间序列 -0.17 -1.32 城市公共交通截面 -0.05 -0.34 城市公共交通前期/后期 -0.10 -0.70
航空客运的休闲时间序列 0.65 -1.95 航空客运业务的时间序列 0.67 航空客运休闲横截面 1.52 -1.52 航空客运业务截面 -1.15 城际铁路业务的时间序列 0.67 城际铁路非经营性的时间序列 -0.37 -1.54 城际轨道业务截面 0.70 0.70 城际铁路-非商业截面 -140 -140 铁路货运的所有商品类别 -0.09 -1.06 铁路货运食品 -1.04 铁路货运钢铁产品 -120 -2.54 铁路货运机械 -0.16 3.50 卡车货运的所有商品类别 -1.34 卡车货运机械 1.23 卡车货运粮食产品 票价是0.09+007和与列车票价方面,它是008±003。这些值有显着较高的 旅行“,中央商务区(CBD)的目标倾向于使用公共交通是大(ie较高的初始 模股)。格莱斯特和刘易斯(1978)指出,证据弹性汽车交通的非髙峰的影响公 共交通票价大猜测。二十三年,小似乎已经改变 32弹性的背景下,乘客活动的门票选择: 个例子具体票价类和级别(例如在预测市场的响应,周票),知识的各个 细分市场如何应对两个TJ选择门票类型内的公共交通模式和国防部之间的选择 是重要的。在许多研究中缺少的是适当的直接和交叉矩阵涉及到具体的子舱位票 价弹性内选择一套舱位票价机会。 种流行的方法获得这种弹性的估计离散多项 Logit(MNL)形式的选择模 型。这是众所周知的,然而,独立同分布的随机(ID)的假设MNL模型相关的 错误强加的限制上所有交叉弹性,使它们相同。如异方差模型替代选择极值(HEV) Logit模型放松的恒定方差的假设MNL模型,允许交叉弹性特定替代。铢(2000 年)手册1回顾这些方法 例如在悉尼的乘客直接和交叉弹性在表3中,从MNL和戊型肝炎病毒的模 型,使用的混合物启示得到偏好(RP),并表示偏好(SP)的数据( Hensher,1998)。 每一列提供了一个直接的份额弹性和六个交叉股弹性。的直接或交叉份额的弹性 表示在票价的百分比变化之间的关系水平和变化百分比的比例每日车次单程特
航空客运的休闲时间序列 -0.65 -1.95 航空客运业务的时间序列 -0.4 -0.67 航空客运休闲横截面 -1.52 -1.52 航空客运业务截面 -1.15 -1.15 城际铁路业务的时间序列 -0.67 -1.0 城际铁路非经营性的时间序列 -0.37 -1.54 城际轨道业务截面 -0.70 -0.70 城际铁路 - 非商业截面 -1.40 -1.40 铁路货运的所有商品类别 -0.09 -1.06 铁路货运食品 -1.04 -2.58 铁路货运钢铁产品 -1.20 -2.54 铁路货运机械 -0.16 -3.50 卡车货运的所有商品类别 -0.69 -1.34 卡车货运机械 -0.78 -1.23 卡车货运粮食产品 -0.52 -1.54 票价是 0.09+0.07 和与列车票价方面，它是 0.08±0.03。这些值有显着较高的 旅行“，”中央商务区（CBD）的目标倾向于使用公共交通是大（i.e_较高的初始 模股）。格莱斯特和刘易斯（1978）指出，证据弹性汽车交通的非高峰的影响公 共交通票价大猜测。二十三年，小似乎已经改变。 3.2 弹性的背景下，乘客活动的门票选择： 一个例子具体票价类和级别（例如在预测市场的响应，周票），知识的各个 细分市场如何应对两个 TJ 选择门票类型内的公共交通模式和国防部之间的选择 是重要的。在许多研究中缺少的是适当的直接和交叉矩阵涉及到具体的子舱位票 价弹性内选择一套舱位票价机会。 一种流行的方法获得这种弹性的估计离散多项 Logit（MNL）形式的选择模 型。这是众所周知的，然而，独立同分布的随机（IID）的假设 MNL 模型相关的 错误强加的限制上所有交叉弹性，使它们相同。如异方差模型替代选择极值（HEV） Logit 模型放松的恒定方差的假设 MNL 模型，允许交叉弹性特定替代。铢（2000 年）手册 1 回顾这些方法。 例如在悉尼的乘客直接和交叉弹性在表 3 中，从 MNL 和戊型肝炎病毒的模 型，使用的混合物启示得到偏好（RP），并表示偏好（SP）的数据（Hensher，1998）。 每一列提供了一个直接的份额弹性和六个交叉股弹性。的直接或交叉份额的弹性 表示在票价的百分比变化之间的关系水平和变化百分比的比例每日车次单程特
定的模式和票务类型。例如,一栏变性人告诉我们,列车单程票价增加1%导致 的比例降低到02180%的每日单程列车车次单一票价。此外,这种单一票价1% 增加导致单程旅行的火车上旅游通行证的比例高001%和0001%增加车次单程 火车周票。交通运输研究通常采用两种类型的数据,以获得这些弹性,RP和SP 数据。前者是指数据测量实际的旅行行为和现有模式的属性水平的看法。后者指 的是数据,这来自一个假设的选择试验中,属性水平预定义的和个人评估另一种 模式。这种文学是庞大和不断增长的总结 Hensher(1994年),拉路维尔和街(2000) 和拉路维尔等。(2001年)。该组票价弹性的基础上使用的SP参数估计票价和 成本,重新调整到RP的模型(RP和SP的随机误差的方差有关数据相同的模式 和车票类型),它提供的选择概率和票价(或用车成本)属性水平。为了便于比 较,我们的报告直接和SP模型和交叉弹性的MNL直接弹性(MNL模型交叉弹 性 ploting提供信息)。该SP和RP之间,当他们被转移参数的调整,也issc在 34节中讨论的替代品 结果提供了很多的影响。直接弹性的差异SP与RP选择集,反映了不同的 选择概率。如 js wcll的知道,虽然经常被忽略,从站,获得弹性的硏究单独SP 模型往往得到夸张开关的倾向,而产生形成积累的证据表明,受访者有夸张的倾 向有陈述响应。不管如何选择实验设计。由于弹性计算使用三个输入-选择概 率,预测一个口味重(在HEV模式和尺度参数),和属性级别
定的模式和票务类型。例如，一栏变性人告诉我们，列车单程票价增加 1％导致 的比例降低到 0.2180％的每日单程列车车次单一票价。此外，这种单一票价 1％ 增加导致单程旅行的火车上旅游通行证的比例高 0.01％和 0.001%增加车次单程 火车周票。交通运输研究通常采用两种类型的数据，以获得这些弹性，RP 和 SP 数据。前者是指数据测量实际的旅行行为和现有模式的属性水平的看法。后者指 的是数据，这来自一个假设的选择试验中，属性水平预定义的和个人评估另一种 模式。这种文学是庞大和不断增长的总结Hensher（1994年），拉路维尔和街（2000）， 和拉路维尔等。 （2001 年）。该组票价弹性的基础上使用的 SP 参数估计票价和 成本，重新调整到 RP 的模型（RP 和 SP 的随机误差的方差有关数据相同的模式 和车票类型），它提供的选择概率和票价（或用车成本）属性水平。为了便于比 较，我们的报告直接和 SP 模型和交叉弹性的 MNL 直接弹性（MNL 模型交叉弹 性 110ting 提供信息）。该 SP 和 RP 之间，当他们被转移参数的调整，也 issuc 在 3.4 节中讨论的替代品。 结果提供了很多的影响。直接弹性的差异 SP 与 RP 选择集，反映了不同的 选择概率。如 js wcll 的知道，虽然经常被忽略，从站，获得弹性的研究单独 SP 模型往往得到夸张开关的倾向，而产生形成积累的证据表明，受访者有夸张的倾 向有陈述响应。不管如何选择实验设计。由于弹性计算使用三个输入 - 选择概 率，预测一个口味重（在 HEV 模式和尺度参数），和属性级别
表格3 悉尼乘客直接和交叉份额弹性( BS BT BP CAR -0.218(- 练单 0.702) 0001(0.289 0.001(0.149 0057(0.012 0.005(0.009 0005(0.009 0.196(0.194 0.161,-) 0.517 列 车每000101310635) 00010380001025 0.006(0.019 0.006(0.019 0092(0.229 0.057,) 0.313 车旅 游通 00101010010003 00010.023 0001(00170001(0.017 0335(0218 行证 -0.111 0.597 0.067(0.023 0.001(0.053 -0.357( 0.001(0.031 0010286000102860.126096 0.914) -0.217
表格 3 悉尼乘客直接和交叉份额弹性（一） TS TW TP BS BT BP CAR 训 练 单 (TS) -0.218(- 0.702) [-0.161,- 0.517] 0.001(0.289 ) 0.001(0.149 ) 0.057(0.012 ) 0.005(0.009 ) 0.005(0.009 ) 0.196(0.194 ) 列 车 每 周 (TW) 0.001(0.213 ) -0.093(- 0.635) [-0.057,- 0.313] 0.001(0.358 ) 0.001(0.025 ) 0.006(0.019 ) 0.006(0.019 ) 0.092(0.229 ) 列 车 旅 游 通 行 证 (TP) 0.001(0.210 ) 0.001(0.053 ) -0.196(- 1.23) [-0.111,- 0.597] 0.001(0.023 ) 0.001(0.017 ) 0.001(0.017 ) 0.335(0.218 ) 总 线 单 (BS) 0.067(0.023 ) 0.001(0.053 ) 0.001(0.031 ) -0.357(- 0.914) [-0.217,- 0.001(0.286 ) 0.001(0.286 ) 0.116(0.096 )
交出 0.020(0.020 0004(0.037 0002(0.023 0001(0.206 00010.1630.00101630.121(090 士旅 -0098( 0.098( 游通 0.007(0.025 0.036(0.063 0001(0.034 000103950.700) 0.700) 0.020(.103 行证) [0.072, 0.293] 0.293] 汽0.05300140042(0 0.003(0013 00660.009 0.003(0.00 00030060.138) 车(C1) [-0.130 0.200
0.268] 公 交 出 行 10 (BT) 0.020(0.020 ) 0.004(0.037 ) 0.002(0.023 ) 0.001(0.206 ) 0.001(0.163 ) 0.001(0.163 ) 0.121(0.090 ) 巴 士 旅 游 通 行 证 (BP) 0.007(0.025 ) 0.036(0.063 ) 0.001(0.034 ) 0.001(0.395 ) -0.098(- 0.700) [-0.072,- 0.293] -0.098(- 0.700) [-0.072,- 0.293] 0.020(0.103 ) 汽 车(C1) 0.053(0.014 ) 0.042(0.023 ) 0.003(0.013 ) 0.066(0.009 ) 0.003(0.006 ) 0.003(0.006 ) -0.197(- 0.138) [-0.130,- 0.200]
适当的概率必须从RP模型。RP直接公共交通的弹性低于SP等价,但是 由于概率的差异主要由业绩驱动,一些弹性必须较高的SP模型。这是为车载模 式的情况下,这是解释的事实,选择汽车的SP百分比小于实际市场份额。 对于直接弹性,灵敏度通勤铁路和公共汽车市场内随着我们从一张票通过多 个来回机票的。这有有趣的票价政策的影响-增加一个多用途的价格票提供了 更高的收入增长前景的乘客比小的损失是单程票的情况。交叉弹性,有更多的对 于一个给定的舱位之间的舱位票价比之间的运动模式。内模式。最强的交叉替代 模式之间发生火车和巴士单 飞机票,虽然它不是对称的,与交叉弹性为0.067和0.057分别训练,训练总线 和总线。最大的交叉弹性为θ.335,从汽车到培养旅游通行证的价格的情况下增 加汽车使用的开关 一每趟旅游通行证是最好的价值,金钱列车票价,其中每一个的价格单程 $1.28,比164元的火车单D$246旅游十票。汽车运营成本相关的交叉弹性可 观比其他模态切换上下文。有趣的是,变化在所有车票类别有公共交通票价不影 响汽车使用比用车成本的变化对公共交通的使用。的HEV和MNL比较显示偏 好弹性显示了系统组直接弹性较低估计在所有的替代品MNL模型,因此,一方 面,我们可能会得出这样的结论的SP模式趋向产生较低的弹性比RP,其中SP 的选择概率髙于RP的概率,另一方面MNL直接弹性估计往往要低于他们的混 合动力汽车在两个同行RP和SP机型。这些结果说明,用最好的是多么重要现 有数据和建模方法 3.3货运活动的背景下 弹性在货运方面,选择一个适当的弹性措施复杂的出行需求之间的区别和大 宗商品的需求。旅游是一种派生需求,因此是依赖于需求商品。也就是说,货运 服务的需求的需求是来自于对大宗商品的运输。我们要明白这一点重要的区别, 满分旅游需求弹性之间的关系(如所示表2)和货运行业商品的需求弹性。我们 将开发两个场景-的情况下,只有一个模态的供应商和情况有竞争力的替代品 ( Hensher和布鲁尔,2000年)。 情况:一是供应商(例如,仅铁路或空运) 情况B:其他供应商的存在性(道路与铁路,公路与航空)定义弹性运输(轨 道)的需求,作为ERT=1//EDA-(1-) ecross其中l是铁路的市场份额 ED是大宗商品的需求弹性, Scross是铁路和卡车或铁路和航空之间的需求交叉 弹性。该由于铁路率降低轨道交通的总变化取决于(假设没有卡车报复)“所有 其他的事情平等”的条件:(一)总流量的增加由于铁路率下降及(ⅱ)的交通量 从卡车转向铁路。至帐户的商品供应εSES的弹性,定义ED=CV{ESED的/S
适当的概率必须从 RP 模型。 RP 直接公共交通的弹性低于 SP 等价，但是 由于概率的差异主要由业绩驱动，一些弹性必须较高的 SP 模型。这是为车载模 式的情况下，这是解释的事实，选择汽车的 SP 百分比小于实际市场份额。 对于直接弹性，灵敏度通勤铁路和公共汽车市场内随着我们从一张票通过多 个来回机票的。这有有趣的票价政策的影响 - 增加一个多用途的价格票提供了 更高的收入增长前景的乘客比小的损失是单程票的情况。交叉弹性，有更多的对 于一个给定的舱位之间的舱位票价比之间的运动模式。内模式。最强的交叉替代 模式之间发生火车和巴士单 飞机票，虽然它不是对称的，与交叉弹性为 0.067 和 0.057 分别训练，训练总线 和总线。最大的交叉弹性为 0.335，从汽车到培养旅游通行证的价格的情况下增 加汽车使用的开关。 一每趟旅游通行证是最好的价值，金钱列车票价，其中每一个的价格单程 $ 1.28，比 164 元的火车单 D $ 2.46 旅游十票。汽车运营成本相关的交叉弹性可 观比其他模态切换上下文。有趣的是，变化在所有车票类别有公共交通票价不影 响汽车使用比用车成本的变化对公共交通的使用。的 HEV 和 MNL 比较显示偏 好弹性显示了系统组直接弹性较低估计在所有的替代品 MNL 模型，因此，一方 面，我们可能会得出这样的结论的 SP 模式趋向产生较低的弹性比 RP，其中 SP 的选择概率高于 RP 的概率，另一方面 MNL 直接弹性估计往往要低于他们的混 合动力汽车在两个同行 RP 和 SP 机型。这些结果说明，用最好的是多么重要现 有数据和建模方法。 3.3 货运活动的背景下 弹性在货运方面，选择一个适当的弹性措施复杂的出行需求之间的区别和大 宗商品的需求。旅游是一种派生需求，因此是依赖于需求商品。也就是说，货运 服务的需求的需求是来自于对大宗商品的运输。我们要明白这一点重要的区别， 满分旅游需求弹性之间的关系（如所示表 2）和货运行业商品的需求弹性。我们 将开发两个场景 - 的情况下，只有一个模态的供应商和情况有竞争力的替代品 （Hensher 和布鲁尔，2000 年）。 情况：一是供应商（例如，仅铁路或空运） 情况 B：其他供应商的存在性（道路与铁路，公路与航空）定义弹性运输（轨 道）的需求，作为 ERT= 1 / /[IEDA - （1 - '）ecrossl]其中 l 是铁路的市场份额， ED 是大宗商品的需求弹性，Scross 是铁路和卡车或铁路和航空之间的需求交叉 弹性。该由于铁路率降低轨道交通的总变化取决于（假设没有卡车报复）“所有 其他的事情平等”的条件：（一）总流量的增加由于铁路率下降及（ii）的交通量 从卡车转向铁路。至帐户的商品供应 εSES'的弹性，定义 ED= CV{ESED 的/[ES
6(1-a)}。直接与不同的运输需求弹性产品的ED和s,直接与成反比的 总和弹性以来,EDS0和>0不幸的是,糟糕的数据在实践中往往也禁止使用这 种有用的公式。我们通常假设(没有意识到这一点),ES趋近于无穷大(即完全 弹性的供给),εTED无关。如果ED>ET和ES<S趋于减少运输需的弹性。也就 是说,现有的估计向上偏颇。 3.4计算模式股变动的合资模式和停车场 选择模型 虽然弹性是非常有用的评估在一个特定的模态分流归因于政策变化,他们强 加需求,即所有其他潜在在他们的基础水平的影响保持不变。相反,在一个模型 中,有可能以允许一个以上的属性被改变。如果是一个复杂的反馈和平衡过程在 这里它也有可能操纵一个属性,看看它是如何影响其他属性。在本节中,我们采 取一个例子的选择研究,侧重于公共交通工具之间的选择(汽车站,火车站)和 一些停车通勤汽车股权和非通勤人次。每个模型包括RP和SP选择的混合物集 认识到,停车选择必要的行为信息不能确定捕捉实际模态行为。有没有市场数据 可具体选择,例如支付,因为目前的路边停车在研究区域的路边停车是免费的 表格4 联合模式和停车场地点的选择模型 属性 通勤市场 非通勤市场 替代 参数 替代 参数 车位价格(每小时) pcar, spoof Rpcaron, rpca.1626(-1.71) sta, spoffstb 15330(roff, sponst,sp 长途运输中的车辆成本 All 0.1440(-2.37) 0.2182( 访问成本 Rppt, spp 0.2182( 5.3) 长途运输中的车辆时间An 0.0094(-1.96) 0.0214(- 停车场搜索时间 pcar, spoof Rpcaron, spon[-01443(-275) sta, spoffstb 00448(-st
- 6D（1 - a）〕}。直接与不同的运输需求弹性产品的 ED 和 ss，直接与成反比的 总和弹性以来，EDS0 和> 0 不幸的是，糟糕的数据在实践中往往也禁止使用这 种有用的公式。我们通常假设（没有意识到这一点），ES 趋近于无穷大（即完全 弹性的供给），εTεD 无关。如果 ED> ET 和 ES<εS 趋于减少运输需的弹性。也就 是说，现有的估计向上偏颇。 3. 4 计算模式股变动的合资模式和停车场 选择模型 虽然弹性是非常有用的评估在一个特定的模态分流归因于政策变化，他们强 加需求，即所有其他潜在在他们的基础水平的影响保持不变。相反，在一个模型 中，有可能以允许一个以上的属性被改变。如果是一个复杂的反馈和平衡过程在 这里它也有可能操纵一个属性，看看它是如何影响其他属性。在本节中，我们采 取一个例子的选择研究，侧重于公共交通工具之间的选择（汽车站，火车站）和 一些停车通勤汽车股权和非通勤人次。每个模型包括 RP 和 SP 选择的混合物集 认识到，停车选择必要的行为信息不能确定捕捉实际模态行为。有没有市场数据 可具体选择，例如支付，因为目前的路边停车在研究区域的路边停车是免费的。 表格 4 联合模式和停车场地点的选择模型 属性 通勤市场 非通勤市场 替代 参数 替代 参数 （t 值） 车位价格（每小时） Rpcar,spoff sta,spoffstb - 1.5330(- 7.6) Rpcaron,rpca roff,sponst,sp offst -0.1626(-1.71) 长途运输中的车辆成本 All - 0.2182(- 5.3) All -0.1440(-2.37) 访问成本 Rppt,sppt - 0.2182(- 5.3) 长途运输中的车辆时间 All - 0.0214(- 4.2) All -0.0094(-1.96) 停车场搜索时间 Rpcar,spoff sta,spoffstb - 0.0448(- Rpcaron,spon st -0.1443(-2.75)
3.38 停车场搜索时间 Rpcaroff, spof [ -0.0716(-3 19 fst 出口时间(分) All A -0.0094(-1.91) 0.0448( 3.38 访问时间(分)| Rppt, sppt | Rppt, spp-0004191 0.0424( 71) 排队时间 Rppt, spp Rppt, sppt 00094(-1.91) 0.0512( 火车特定常数(0) Rppt, spp|2.039712.| Rppt, sppt20988110 Tripmaker付停|Rpa 车(1,0) 34745( Tripmaker支付停| Spoffsta, spo 车(1,0) fist 1.3882( 2.10 购物之旅(1,0) Rpcaron, spon[-14194(-4.86) 购物之旅(1,0) Rpcaroff, spof -1.3447(6.12) 教育之旅(1,0) Rpcaron, spon[-22356(-3 35) 教育之旅(10) Rpcaroff, spof [-1.8384(-3.61) 替代特定常数 R 32729(26 caron|30119(363) 替代特定常数 Spoffsta 1.9602(2.5 caroff4179(380) 替代特定常数 Spoffstb|2263930| Sponse|99516)
3.38) 停车场搜索时间 Rpcaroff,spof fst -0.0716(-3.19) 出口时间（分） All - 0.0448(- 3.38) All -0.0094(-1.91) 访问时间（分） Rppt,sppt - 0.0424(- 271) Rppt,sppt -0.0094(-1.91) 排队时间 Rppt,sppt - 0.0512(- 2.55) Rppt,sppt -0.0094(-1.91) 火车特定常数(1,0) Rppt,sppt 2.0397(12. 12) Rppt,sppt 2.0988(11.0) Tripmaker 支 付 停 车(1,0) Rpcar - 3.4745(- 2.80) Tripmaker 支 付 停 车(1,0) Spoffsta,spo ffstb - 1.3882(- 2.10) 购物之旅(1,0) Rpcaron,spon st -1.4194(-4.86) 购物之旅(1,0) Rpcaroff,spof fst -1.3447(-6.12) 教育之旅(1,0) Rpcaron,spon st -2.2356(-3.35) 教育之旅(1,0) Rpcaroff,spof fst -1.8384(-3.61) 替代特定常数 Rpcar 3.2729(2.6 8) rpcaron 3.0119(3.63) 替代特定常数 Spoffsta 1.9602(2.5 4) rpcaroff 1.4179(3.80) 替代特定常数 Spoffstb 2.2639(3.0 2) Sponst 0.9935(1.64)
