价格调控策略对城市居民出行方式决策行为的影响研究

发布时间：2020-09-03 16:42

　　 拥堵收费和奖励策略等价格调控策略作为缓解城市交通拥堵的重要手段之一,因其具有实施灵活性高、能有效调节交通需求时空分布等优点,近年来受到许多城市关注。如何通过价格调控策略从根源上提升出行个体绿色出行意愿、有效降低机动化出行方式使用粘性,保障价格调控策略的长期效果、避免策略失灵,是价格调控策略实施过程中的难点与重点问题。本文以深入把握价格调控策略对个体出行方式决策行为的影响机理为出发点,在梳理国内外拥堵收费及奖励策略对出行方式决策行为影响研究现状的基础上,融合当前外部多元信息环境与个体内部出行决策心理环境,探究价格调控策略影响下的居民出行方式决策行为偏好机理及心理驱动机理,并结合决策心理过程建立价格调控策略对出行方式决策行为的影响预测模型,以拓展价格调控策略影响下的居民出行方式决策行为分析框架,为价格调控策略及其辅助措施的差别化制定提供指导。本文的主要研究内容分为四个部分:价格调控策略对居民出行方式决策行为的影响调查、价格调控策略对居民出行方式决策行为偏好的影响研究、价格调控策略对居民出行方式决策过程的影响研究、价格调控策略对居民出行方式决策行为的影响预测研究。(1)价格调控策略对居民出行方式决策行为的影响调查。将出行个体按照机动化出行习惯强度进行异质性分组,结合参与者实际出行经历,通过交互式地图嵌入基础出行信息(出行时间和出行成本)、污染排放信息(CO_2排放量和PM排放量)及个人运动信息(行走步数和运动卡路里)的影响设计价格调控策略假设情景,并结合心理研究量表,建立价格调控策略影响下的出行方式决策心理属性测量体系。以北京市为调查对象城市,获取不同机动化出行习惯强度个体在不同策略情景下的通勤或非通勤出行方式决策行为偏好数据和决策心理数据。基于出行需求及机动化出行习惯强度差异,将调查样本逐级细分为了通勤出行-机动化出行重度依赖者、通勤出行-机动化出行轻度依赖者、非通勤出行-机动化出行重度依赖者、非通勤出行-机动化出行轻度依赖者四类异质性子样本并进行样本分析,为后续价格调控策略影响下的居民出行方式决策行为偏好机理及心理驱动机理研究提供基础数据支撑。(2)价格调控策略对居民出行方式决策行为偏好的影响研究。基于四类异质性子样本在价格调控策略影响下的出行方式决策行为偏好数据,从机动化出行习惯强度(机动化出行重度依赖者和机动化出行轻度依赖者)、出行需求(通勤出行和非通勤出行)、策略类型(拥堵收费和奖励策略)及信息类型(基本出行信息、污染排放信息和个人运动信息)四个维度,对比发掘出行者绿色出行决策偏好差异化特征。针对出行方式决策行为偏好数据在不同信息情景及策略情景下的多层嵌套结构,基于多水平Logistic模型分别建立了拥堵收费及奖励策略下的出行方式决策行为偏好模型,并通过四类异质性群组样本数据进行模型参数估计,以识别信息类型与策略类型对出行方式决策行为偏好差异的影响程度,揭示个体基本属性、出行特征属性及策略属性对不同异质性群组绿色出行决策偏好特性的影响机制,并探究不同属性间的跨级交互作用及协同变化规律。(3)价格调控策略对居民出行方式决策过程的影响研究。在总结出行方式决策过程研究范式的基础上,研究价格调控策略下的出行方式决策过程及驱动个体完成决策过程的心理属性,构建价格调控策略下的居民出行方式决策过程概念模型,并基于结构方程模型对概念模型进行数学解析,利用各异质性群组样本数据对概念模型进行模型拟合,验证概念模型与价格调控策略下的居民实际出行方式决策过程的适配度。基于模型拟合结果,从心理属性与其对应观测变量的互动关系、心理属性间的相互作用机制以及心理属性对决策行为的影响机制三个层面,揭示价格调控策略下的居民出行方式决策行为产生机理,对比剖析各异质性群组内在决策心理的差异化特征,识别影响各异质性群组绿色出行决策行为的关键心理要素。面向出行者决策过程心理属性,从满足出行者绿色出行心理需求着手,基于智能手机APP、微博、微信等新媒体平台,探究提高个体在价格调控策略下绿色出行主观能动性的辅助措施。(4)价格调控策略对居民出行方式决策行为的影响预测研究。基于对集成心理属性的决策行为分析模型结构及应用现状的总结,结合价格调控策略下居民出行方式决策过程中“目标意向-行为意向-实施意向-决策行为”的层级结构,构建耦合居民出行方式决策过程的MIX-ICLV行为预测模型,形成含个体基本属性-出行特征属性-策略属性-决策心理属性的一体化出行方式决策行为分析模型框架。通过各异质性群组样本数据对模型参数进行估计,揭示各异质性群组可观测个体及家庭基本属性、可支配出行资源、信息服务APP使用习惯及策略属性对潜在心理属性的影响机理,以及个体基本属性、出行特征属性、策略属性及心理属性对各异质性群组出行方式决策行为影响机理,并通过出行时间、出行成本及心理属性随机影响系数变化特征,识别不同异质性群组对不同出行方式的感知差异。基于分析结果,从价格调控策略差别化制定及辅助措施个性化服务两个层面探讨模型应用价值。
【学位单位】：东南大学
【学位级别】：博士
【学位年份】：2018
【中图分类】：U491
【部分图文】：

东南大学博士学位论文3.1.3 调查对象本文选取北京市作为研究对象城市，其主要原因一方面在于北京市由机动车使用量增长引起的社会问题（交通拥堵、交通污染等）比较突出，交通拥堵和空气污染均是舆论焦点，得到市民和社会各界普遍关注，北京市民对调查内容的兴趣度和反馈积极性可能较高；另一方面在于近几年北京市对拥堵收费策略较为关注，并初步开展了交通拥堵收费政策可行性和技术方案研究，但由于拥堵收费涉及公平、可接受性等多方面社会问题，北京市交通拥堵收费仍处于论证阶段，调查研究价格调控策略对北京市城市居民出行方式决策行为的影响，可从微观个体出行行为方面对北京市交通拥堵收费的制定提供理论支持，并能对其他城市起到引导作用。

5.85 12.2 16.24出行距离(k图 3-3 北京市居民出行距离概率分布发布的《北京居民出行大数据报告》，北京市居文献统计得到北京市出行距离近似服从二阶埃尔概率密度函数和累积分布函数，如下图所示，并 5.86，16.43，近似取整，北京市居民出行距离可划距离>16km。参照北京市地面公交现行票价标准、3 元、4 元，市域普通卡打 5 折后分别为 1 元励策略情形中的奖励金额水平。控策略调查情形设计控策略调查情形中反映出污染排放信息和个人的影响，本文设计了四种价格调控策略调查情形基本出行信息的影响，拥堵收费下的通勤出行方部分路段征收拥堵收费，当采用小汽车或出租

交互式调查地图设计界定本文调查内容之后，如何获取调查数据仍是本次调查的难点问题，主面：一是调查内容量大，且包含多级跳转逻辑，传统线下纸质调查无法满需依托在线网上调查平台，而本文问卷充分考虑了个体出行特征异质性，提供在线地图查询服务，获取出行起讫点、出行时间、出行成本等信息；需提供污染排放信息和个人运动信息计算服务，并能在前台展示给被调查卷星、问卷网等第三方调查平台提供的免费问卷编辑系统均难以实现上述因此，针对本次调查需求，在问卷星系统基础上设计了基于 Web 的交互以获取出行起讫点、出行时间、出行成本等信息、污染排放信息及个人运动互式地图是利用百度地图 API 免费平台（Application Programming Interfa地图服务的应用接口），基于 Web 服务 API 实现基本地图展现、搜索、定、LBS 云存储与检索等功能。当被调查者选定出行起点和出行终点后，前划，后台自动搜索公交车、地铁、小汽车、出租车、普通自行车和步行 6 出行时间、出行成本、出行距离、步行距离，电动自行车和公共自行车的普通自行车确定，需调取并存储的内容详见表 3-5。

本文编号：2811697