摘要：以“共享单车”为代表的“共享交通”改变了部分乘客的出行方式，比如原来从家到地铁车站的“步行+轨道交通/公交”可能转变为“共享单车+轨道交通/公交”或者短距离的步行直接由“共享单车”代替等，这使得一定程度上乘客出行方式分担率发生改变。经研究，中国共享单车市场的发展呈现如图1所示的AMC模型[1]，预计到2020年开始进入应用成熟期。
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图1 2019年中国共享单车市场发展模型
可见，“共享单车”提出了一种新型交通出行理念，但在其快速发展的同时也暴露出了较多问题，包括运营维护、投资管理等。如这些新型企业以扩大投资来换取市场占有率，但其也要考虑运力资源的有效投放，一方面考虑企业运营成本，一方面考虑社会公众可利用的交通资源和可实现的市场占有，所以这实质是一个基于居民出行选择行为之上的“效益背反”问题，需要合理的进行运力资源的配置。关于共享单车相关问题的研究，已经涌现出不少的成功，如马广奇等[2]从共享单车的市场需求进行研究，从起源、发展、市场需求现状和商业模式综合阐述了共享单车在国内的情况。而针对“共享单车”出现的资源配置和人们的选择偏好等问题，也是值得深入开展的研究问题之一。本文以RP/SP调查分析为例，给出共享单车选择及投放研究的一些思路。
一、利用出行行为调查分析居民对交通方式的选择，通过Revealed preference（RP）/Stated preference（SP）调查实现对相关数据的收集。RP调查（Revealed Preference Survey）方法是常用的调查方法，其基于人们实际出行情况进行调查，需要的调查样本大。SP调查（Stated Preference Survey）方法是为获得“人们对假定条件下的多个选择方案所表现出来的主观偏好”而进行的意愿性调查。为了全面分析人们对于共享单车的选择可以利用RP+SP组合调查方式，通过前者收集人们的出行特征，通过后者给予一定的选择方案来研究人们的期望选择偏好。问卷设计和调查范围的确定是保证出行行为研究的基础，针对“共享交通”的使用特点和分布特点进行有针对性的调查和数据采集。
二、从大量的研究发现，共享单车的投放主要集中在轨道交通车站、大型公交车站及其它大型客流集散点，因此可将这些投放点按具有交通功能和非交通功能分为两类。具有交通功能的投放点，即轨道交通车站及公交车站等，人们选择用共享单车的原因主要是解决“最后一公里”（可能在1~2km之内）的问题，可进行以下调查：
（1）RP调查可针对出行者的个体特征，包括年龄、性别、职业、收入、选择的交通方式、出行费用/时间/距离/目的、车辆拥有情况、考虑使用共享单车的原因、频率、骑行的距离长度等进行调查。（2）SP调查可针对出行者的选择偏好设定多种情景，包括使用共享单车的支付方式、使用费用、出行距离等，为减小调查难度，增加调查结果的有效性，可对多种情景进行组合。可将这些特征和情景作为参数变量，经统计分析后进行后续建模研究。这些变量可分为两类：固定变量和可变变量，即不随出行方式改变的变量和受出行方式改变的变量。
同时，社会资源的配置以需求基础，交通需求模型将出行者看作出行的消费者，其出行选择与出行效用和预算有关。在交通需求组合模型理论中，出行者的选择行为假定被划分成多个阶段，各个阶段具有逻辑上的先后顺序关系，后一阶段出行者的选择概率是一个基于前一次选择行为结果的条件概率。这其中，研究者较为关心的参数之一为：出行分担率。出行分担率与居民的出行行为直接相关，而“共享交通”的出现，在一定程度上对部分城市和区域的交通出行方式产生了影响，这些改进又进一步作用于城市交通运力资源分布。以往的运力投放模型多基于趋势外推、运量预测等方法，具有一定的局限性。
三、本文选择Logit模型进行建模，确定方式选择集合，常用的为二项Logit模型，但针对本文研究的范畴，会涉及公共交通（公交车等）、共享单车、步行等方式。在出行行为调查基础上，可通过Logit模型计算“共享单车”分担率。如González F等[3]学者研究了智利圣地亚哥市共享单车系统中居民骑行目的地和路线选择的供给问题，开发了组合出行需求logit模型。当然，根据选择行为不同，Logit模型还可以变型为NL（Nested Logit）或者ML（Mixed Logit）模型，根据实际调查结果和模型特点最终选取合适的模型进行建模。其次，建立效用函数，可选择线性函数形式，将已知调查结果带入效用函数。可利用SPSS等软件进行参数特性及相关水平等的分析统计，包括回归分析或极大似然分析等。由此，可以判断参数变化与选择概率之间的关系，同时，也可以对参数进行灵敏性分析。
四、运力投放优化，实质是对运力规模的测算，主要针对交通方式的投放数量进行核算。针对共享单车在城市分布的特点，有必要对不同区域、地点的投放规模进行优化，从而促进资源使用效率的最大化并保障乘客出行的方便性等。对于运营企业而言，其考虑的角度不同，比如盈亏平衡、最大市场占有率等，使得运力投放规模也不同，这些都可以分情况进行讨论。在上述研究的基础上根据分析结果，建议用以社会总成本最小为目标函数（成本包括费用成本和时间成本），将选择概率、费用、站点客流与站点投入共享单车的数量等建立多元函数模型，从而确定运力投入与社会总成本间的关系。
结语：
在建模过程中需要注意部分问题：1、模型适用的范围；2、数据获取的准确性；3、部分假设前提等。为确保模型求解的有效性，可选用智能算法和优化算法相结合的方式，同时利用LOG12.0、Matlab等优化工具进行求解和灵敏度分析，这些是后续研究的基础。
参考文献：
[1]易观：2019中国共享单车市场专题分析[EB/OL].
[2]马广奇；魏梦珂.“互联网+”时代下我国共享单车市场的实践困境与应对策略[J].企业经济.2017.12（124-128）
[3]González F，Melo-Riquelme C，Grange L D.A combined destination and route choice model for a bicycle sharing system[J].Transportation，2016，43（3）：407-423.
论文作者:郑锂
论文发表刊物:《基层建设》2020年第2期
论文发表时间:2020/4/29
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