市有轨电车分担率提升策略设计
根据有轨电车的技术经济特点和淮安市的城市发展规模，对出行中人们对于交通工具方式的选择行为进行研究，为了提高淮安市有轨电车出行的分担率，本文首先对影响市民选择淮安市有轨电车交通出行的因素进行调查与分析，设置了六个大项舒适性、安全性、等车感受、服务环境、方便性、可靠性，共包含34个观测变量作为测量问项，采用探索性因子分析找出量表潜在的结构并对测量题项进行精减。通过构建二元logit模型，进行数据处理，能得到影响有轨电车出行选择的因素集中体现在潜变量层面，针对六个潜变量方面提出了相关改善意见，完善淮安市有轨电车的发展，吸引更多的出行者了解有轨电车并且选择有轨电车出行，促进淮安市交通方式的多样化和城市可持续发展。关键词 有轨电车，出行选择，潜变量，改善措施
目 录
1 绪论 1
1.1 国外研究现状 1
1.2 国内研究现状 2
1.3 研究基本内容和方法 2
1.4 与有轨电车线路竞争的公交车开辟情况 3
2 淮安市有轨电车出行选择调查问卷的编制与初步分析 4
2.1 问卷的初步编制 4
2.2 问卷的前测分析 4
2.3 问卷题项精减 6
3 淮安市有轨电车出行选择正式问卷调查分析 22
3.1 问卷数据处理 22
3.2 建立测评模型 24
4 影响市民选择淮安有轨电车出行的因素分析及改善方案设计 29
4.1 市民选择有轨电车出行的影响因素分析 29
4.2 淮安市有轨电车分担率提升策略设计 30
结 论 34
致 谢 35
参 考 文 献 36
1 绪论
自改革开放以来，中国的科学经济水平发展迅速，人们的生活质量不断地提升，对日常生活的出行方便程度也有了更高的要求。伴随着城市多元化交通方式的快速发展，有轨电车越来越受到广大人民群众的喜爱和推广，它在多层次公共体系中发挥着重要的作用，成为了一种新型的出行方式。目前，在国内拥有有轨电车的城市也越来越多，例如大连、上海、苏州、沈阳、淮安等等。
小汽车对于个体来说是最快捷方便的出行方式，但随着私家车的日益 *好棒文|www.hbsrm.com +Q: &351916072&
增多，道路变得越来越密、路面也被越拓越宽，但是道路拥堵现象依旧严重，城市居民的出行时间得不到有效缩短。因为城市道路的拥挤不堪，小汽车的数量无节制增长，这使得人们对道路的需求与日剧增，对公共土地资源占用的现象，如停车场的占地现象变得更广泛。随之而来的还有一系列环境问题，众所周知，小汽车排放的尾气已经严重污染了我们赖以生存的地球环境，很多城市都频繁出现了雾霾等恶劣的天气，小汽车的快速增长对道路畅行能力产生了一定的影响，同时也加剧了道路交通事故的发生。
为了缓解城市交通拥堵、改善环境质量等问题，许多城市都以加大地铁建设作为解决问题的方式，我们知道地铁建设存在着投资成本巨大、建设工期长等诸多问题。与此同时，绿色出行成为了全世界都关注的话题，以低碳环保绿色理念为主的交通体系是整个低碳经济的重要环节，宣传和鼓励居民使用绿色公共交通出行成为最基本的理念。在这样的背景条件下，有轨电车作为其中一种环保的交通出行方式得到了市民的重视和认可。
淮安市的有轨电车于2014年2月19日开工建设的，2015年12月28日正式运营，这使得淮安成为江苏省第三个、全国第七个开通有轨电车的城市，也是国内三线城市首条轨道交通项目。本课题将通过对影响市民出行选择交通方式的因素的调查，分析出重要的因素影响，然后对有轨电车的分担率提升提出建设性意见及措施。
1.1 国外研究现状
起初，各种交通方式的划分预测模型是根据性别、年龄等记录以及交通实用的工具、出行的时间和距离等因素为基础的，但选择的调查数据只实用于相同运输模式。当引进新的运输方式的时候，该方法就不能应用，然后就有外国学者构建了基于意向调查数据分解的预测模型，主要是调查人们实用的交通方式，为了获得多项选择下表现出来的主观偏好的假设。
日本广岛大学国际协力研究科的藤原章正和杉惠赖宁把SP调查方法运用到了交通预测中，他们将SP和RP方法进行比较，并对SP调查的主要过程和主义事项补充说明。同时为了研究修建后的交通变化情况，他们进行了多次SP调查，利用调查数据对模型进行推算然后对交通方式分担率进行了研究[10]。
Raveau S等运用多项Logit模型分析了居民通勤出行方式的选择行为，并重点研究了换乘变量对居民通勤出行方式选择的影响。Cherchi等基于RP和SP调查，建立了意大利Cagliari市居民出行的巢式Logit模型。
Watson建立非集计模型描述城际旅客运输方式的选择行为[11]；BenAkiva 等对Logit 模型及其改进型的特性进行完整的论述，逐步形成了非集计方法的理论体系[12]；Grayson、Wilson构建非集计模型论证运输方式的出行时间及出行费用对旅客选择行为的影响[13]。
1.2 国内研究现状
陈坚等（2013）年建立了基于公交出行的SEMLogit整合模型，把潜变量和使用特性因素共同考虑，发现SEMLogit整合模型的精度在很大程度上高于传统Logit模型[1]。长安大学的罗赟用SP调查方式把公共自行车和步行、机动车、公共交通、非机动车两两进行二元logistic回归分析，针对不同的出行方式可以得出不同的结论，不同的原因也会影响出行者是否选择公共自行车，再针对这些市民因地制宜的提出改善意见[4]。
大连理工大学张迅通过对调查数据的统计分析，定性明确公共交通工具的交通信息选择行为的主要影响因素。然后，通过因子分析和二元逻辑模型定量分析的方法，对交通信息服务的选择影响因素进行了分析。
1.3 研究基本内容和方法
在对国内外研究现状的基础上，本文要重点对淮安市有轨电车选择行为的影响因素进行定量分析。本文技术路线如下1所示：
图1 技术路线图
首先，对有轨电车进行使用特性的分析，分析出有轨电车选择行为的内部和外部影响因素，确定需要分析的因素，针对有轨电车出行的舒适性、安全性、等车感受、服务环境、方便性、可靠性等潜变量对有轨电车出行方式选择的影响重要程度设计调查问卷。
其次，对初步问卷的调查结果进行定量分析，通过效度检验来检查这份调查问卷的题项是否能正确测量出所要测量的特质的程度，判断是否能进行探索性因子分析，通过探索性因子分析删减与测量题项无关的因素，提高了问卷的预测精度，然后通过信度检验反映出问卷内部题目之间的关系，以及考察问卷的各个题目是否测量了相同的内容或特质。
目 录
1 绪论 1
1.1 国外研究现状 1
1.2 国内研究现状 2
1.3 研究基本内容和方法 2
1.4 与有轨电车线路竞争的公交车开辟情况 3
2 淮安市有轨电车出行选择调查问卷的编制与初步分析 4
2.1 问卷的初步编制 4
2.2 问卷的前测分析 4
2.3 问卷题项精减 6
3 淮安市有轨电车出行选择正式问卷调查分析 22
3.1 问卷数据处理 22
3.2 建立测评模型 24
4 影响市民选择淮安有轨电车出行的因素分析及改善方案设计 29
4.1 市民选择有轨电车出行的影响因素分析 29
4.2 淮安市有轨电车分担率提升策略设计 30
结 论 34
致 谢 35
参 考 文 献 36
1 绪论
自改革开放以来，中国的科学经济水平发展迅速，人们的生活质量不断地提升，对日常生活的出行方便程度也有了更高的要求。伴随着城市多元化交通方式的快速发展，有轨电车越来越受到广大人民群众的喜爱和推广，它在多层次公共体系中发挥着重要的作用，成为了一种新型的出行方式。目前，在国内拥有有轨电车的城市也越来越多，例如大连、上海、苏州、沈阳、淮安等等。
小汽车对于个体来说是最快捷方便的出行方式，但随着私家车的日益 *好棒文|www.hbsrm.com +Q: &351916072&
增多，道路变得越来越密、路面也被越拓越宽，但是道路拥堵现象依旧严重，城市居民的出行时间得不到有效缩短。因为城市道路的拥挤不堪，小汽车的数量无节制增长，这使得人们对道路的需求与日剧增，对公共土地资源占用的现象，如停车场的占地现象变得更广泛。随之而来的还有一系列环境问题，众所周知，小汽车排放的尾气已经严重污染了我们赖以生存的地球环境，很多城市都频繁出现了雾霾等恶劣的天气，小汽车的快速增长对道路畅行能力产生了一定的影响，同时也加剧了道路交通事故的发生。
为了缓解城市交通拥堵、改善环境质量等问题，许多城市都以加大地铁建设作为解决问题的方式，我们知道地铁建设存在着投资成本巨大、建设工期长等诸多问题。与此同时，绿色出行成为了全世界都关注的话题，以低碳环保绿色理念为主的交通体系是整个低碳经济的重要环节，宣传和鼓励居民使用绿色公共交通出行成为最基本的理念。在这样的背景条件下，有轨电车作为其中一种环保的交通出行方式得到了市民的重视和认可。
淮安市的有轨电车于2014年2月19日开工建设的，2015年12月28日正式运营，这使得淮安成为江苏省第三个、全国第七个开通有轨电车的城市，也是国内三线城市首条轨道交通项目。本课题将通过对影响市民出行选择交通方式的因素的调查，分析出重要的因素影响，然后对有轨电车的分担率提升提出建设性意见及措施。
1.1 国外研究现状
起初，各种交通方式的划分预测模型是根据性别、年龄等记录以及交通实用的工具、出行的时间和距离等因素为基础的，但选择的调查数据只实用于相同运输模式。当引进新的运输方式的时候，该方法就不能应用，然后就有外国学者构建了基于意向调查数据分解的预测模型，主要是调查人们实用的交通方式，为了获得多项选择下表现出来的主观偏好的假设。
日本广岛大学国际协力研究科的藤原章正和杉惠赖宁把SP调查方法运用到了交通预测中，他们将SP和RP方法进行比较，并对SP调查的主要过程和主义事项补充说明。同时为了研究修建后的交通变化情况，他们进行了多次SP调查，利用调查数据对模型进行推算然后对交通方式分担率进行了研究[10]。
Raveau S等运用多项Logit模型分析了居民通勤出行方式的选择行为，并重点研究了换乘变量对居民通勤出行方式选择的影响。Cherchi等基于RP和SP调查，建立了意大利Cagliari市居民出行的巢式Logit模型。
Watson建立非集计模型描述城际旅客运输方式的选择行为[11]；BenAkiva 等对Logit 模型及其改进型的特性进行完整的论述，逐步形成了非集计方法的理论体系[12]；Grayson、Wilson构建非集计模型论证运输方式的出行时间及出行费用对旅客选择行为的影响[13]。
1.2 国内研究现状
陈坚等（2013）年建立了基于公交出行的SEMLogit整合模型，把潜变量和使用特性因素共同考虑，发现SEMLogit整合模型的精度在很大程度上高于传统Logit模型[1]。长安大学的罗赟用SP调查方式把公共自行车和步行、机动车、公共交通、非机动车两两进行二元logistic回归分析，针对不同的出行方式可以得出不同的结论，不同的原因也会影响出行者是否选择公共自行车，再针对这些市民因地制宜的提出改善意见[4]。
大连理工大学张迅通过对调查数据的统计分析，定性明确公共交通工具的交通信息选择行为的主要影响因素。然后，通过因子分析和二元逻辑模型定量分析的方法，对交通信息服务的选择影响因素进行了分析。
1.3 研究基本内容和方法
在对国内外研究现状的基础上，本文要重点对淮安市有轨电车选择行为的影响因素进行定量分析。本文技术路线如下1所示：
图1 技术路线图
首先，对有轨电车进行使用特性的分析，分析出有轨电车选择行为的内部和外部影响因素，确定需要分析的因素，针对有轨电车出行的舒适性、安全性、等车感受、服务环境、方便性、可靠性等潜变量对有轨电车出行方式选择的影响重要程度设计调查问卷。
其次，对初步问卷的调查结果进行定量分析，通过效度检验来检查这份调查问卷的题项是否能正确测量出所要测量的特质的程度，判断是否能进行探索性因子分析，通过探索性因子分析删减与测量题项无关的因素，提高了问卷的预测精度，然后通过信度检验反映出问卷内部题目之间的关系，以及考察问卷的各个题目是否测量了相同的内容或特质。
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