考虑空间特征的货运方式选择行为模型

货运市场中铁路份额较低的一个重要原因是,铁路运输企业未能准确掌握托运人货运方式选择行为,并提供具有竞争力的货运服务。本文依据116家托运人的适应性行为调查数据,构建包含运输方式时间与费用,货物特征和选择惯性等属性的多项Logit模型及混合Logit模型,并引入空间特征与运输时间的交互项,揭示不同空间特征下运输时间对效用的差异化影响。结果表明：除运输时间和费用外,货物密度、选择惯性、公司性质均显著影响货运方式选择行为;由于不同空间区域的运距、货物品类(价值)和经济发展水平等因素差异,起点相同但目的地区域不同的货运时间价值存在显著差异,华东和华南区域最高,中北部地区较低。     

港口与运输方式及陆港联合选择的巢式Logit模型

为刻画托运人对港口、运输方式及陆港的联合选择行为，将港口费用、等待时间、班轮频率、货物价值、单次运量、运输成本、运输及通关时间、准班率、陆港服务作为效用变量，构建港口选择位于上层、运输方式及陆港选择位于下层的巢式Logit模型.基于辽宁部分城市集装箱托运人的RP/SP调查数据，对模型参数进行估计和检验.结果表明，低运量倾向选择公路运输，托运人对多式联运的运输成本、运输及通关时间比公路运输的更重视，对公路运输的准班率比多式联运的更重视，陆港服务对多式联运具有显著正向影响，巢式Logit模型比MNL模型具有更优的统计学特征.     

考虑时间阈值的铁路运输链分担率模型

以义乌-宁波国际集装箱内陆段托运人为研究对象,选取运输链属性、托运人属性和货物属性构建运输链效用函数,通过意愿调查获取托运人货运选择数据以分析其选择机理.比较了MNL 模型（Multinomial Logit）与MNLS 模型（Swait 提出的MNL）、 CMNL模型（Constrained MNL）等阈值模型在参数估计结果和选择行为解释能力上的差异.结果表明：运输链时间、费用、时间阈值和企业规模等因素对货运服务选择至关重要; 引入时间阈值可有效提高模型精度,忽视时间阈值将导致时间价值有偏;当铁路运输链 时间与时间阈值要求差距甚大或较小时,忽视时间阈值易低估或高估铁路运输链服务水 平改善所提升的分担率.     

基于ICLV 的托运人货运服务选择行为建模

忽略托运人的认知活动对其货运选择行为的影响,将会导致模型设定错误和参数估计的不一致性.为解决这个问题,考虑托运人的认知活动对其选择行为的影响,引入潜变量的概念.建立了基于ICLV的货运服务选择行为模型,给出相应的求解步骤,并以南昌市出口集装箱运输为例进行了实证分析.结果表明,反映托运人认知活动的潜变量对其货运服务选择行为有显著影响,基于ICLV的货运服务选择行为模型比传统的Logit 模型具有更好的拟合度和解释能力,因而可以更加准确地分析托运人的货运选择行为,并为改进运输服务、制定运输政策提供理论支持.     

不同信息下的逐日路径选择行为实验与模型

为研究先进出行者信息系统(ATIS)对出行者逐日路径选择行为的影响，本文基于 Braess路网设计5组具有不同ATIS市场占有率(0、25%、50%、75%、100%)的行为实验.结果表明：3条路径的流量及新增路径保持选择的次数持续波动，随着ATIS市场占有率增大，路网平均行程时间趋于用户均衡，新增路径保持选择的次数呈现增长趋势，且被试对新增路径的选择性偏好增强，Braess悖论的效果也更明显.基于5组实验数据，分别建立普通Logit模型和基于面板数据的随机效应Logit模型刻画路径选择行为.结果表明：当ATIS市场占有率为0时，最佳模型为普通Logit模型；当ATIS市场占有率增大甚至达到100%时，最佳模型均为随机效应Logit模型；未配备ATIS的出行者的个体差异性比配备ATIS的小.     

不同信息下的逐日路径选择行为实验与模型

为研究先进出行者信息系统(ATIS)对出行者逐日路径选择行为的影响，本文基于 Braess路网设计5组具有不同ATIS市场占有率(0、25%、50%、75%、100%)的行为实验.结果表明：3条路径的流量及新增路径保持选择的次数持续波动，随着ATIS市场占有率增大，路网平均行程时间趋于用户均衡，新增路径保持选择的次数呈现增长趋势，且被试对新增路径的选择性偏好增强，Braess悖论的效果也更明显.基于5组实验数据，分别建立普通Logit模型和基于面板数据的随机效应Logit模型刻画路径选择行为.结果表明：当ATIS市场占有率为0时，最佳模型为普通Logit模型；当ATIS市场占有率增大甚至达到100%时，最佳模型均为随机效应Logit模型；未配备ATIS的出行者的个体差异性比配备ATIS的小.     

疫情不同阶段西部陆海新通道市场分担率变化研究

为探究全球新冠肺炎疫情波动变化背景下西部陆海新通道对解决中欧集装箱货运问题的影响，本文利用中欧集装箱运输数据，以集装箱海运班轮运输路线、中欧班列运输路线和西部陆海新通道路线为选择肢，分别构建多项式Logit模型和混合Logit模型进行对比分析，探索疫情3个阶段下托运人对中欧集装箱运输的路线选择决策机制；并在疫情不同时期内，估算陆海新通道运输属性的主观值。研究结果表明：托运人对于中欧集装箱运输的路线属性在不同疫情时期内具有不同的个体异质性，货物的时间价值随疫情严峻性增加而稳步增加，延迟时间价值增加幅度先快后慢。在疫情松弛期，陆海新通道的市场分担率主要受自身运输费用和班轮的运输时间影响；疫情平稳期，主要受自身和班轮运输时间影响；疫情严峻期，主要受自身延迟时间影响。疫情时期，陆海新通道在西部省市承担的集装箱货运量比例总体持续增长且增速较快；在疫情平稳期，中西南部地区增速较快；疫情严峻期，西北部地区增加明显。     

考虑托运人行为决策的集装箱港口腹地划分模型

为解决现有集装箱港口腹地划分模型中，因基于绝对理性假设，忽视托运人选择港口时的行为决策造成的腹地划分结果与实际情况存在较大偏差的问题，提出托运人行为决策逻辑链，基于路径优化模型，引入港口约束、时间约束和航线约束。基于上述增加约束，以托运人运输成本最小化为目标，以各条集疏运路线运量为决策变量，构建考虑托运人行为决策新增约束的线性整数规划模型。选取珠三角九市及该区域8个港口作为研究对象，对实例数据进行模型验证，基于历年吞吐量指标对比发现，该模型较传统模型在误差均方差和平均百分比误差方面显著下降，OD流对比更接近真实情况。上述结果表明，考虑托运人行为决策的集装箱港口腹地划分模型可更精确地实现集装箱港口的腹地划分需求。     

基于随机系数Logit模型的市内出行方式选择行为研究

出行方式选择行为研究对出行行为分析和预测具有重要意义. 以往研究假定某一群体内的所有出行者的偏好都一样,这与实际不相符. 随机系数Logit 模型假定出行者的偏好不一致,并能分析出行者个体特征对于出行者偏好的影响. 本文利用随机系数Logit 模型对市内机动化出行行为研究. 考虑到心理因素对出行者出行选择行为具有影响,本文在研究中加入了出行可靠性、出行舒适性、出行灵活性3 个潜在心理因素. 通过研究表明,随机系数Logit 模型比传统的离散选择模型具有更高的拟合度. 随机系数Logit 模型的效用函数中,步行时间的系数为非随机变量;但车内时间的系数为随机变量,且与出行者结婚状况,是否有车,是否开车上班,月收入是否超过10 000元,以及对交通灵活性的主观需求相关.     

基于随机系数Logit 模型的市内出行方式选择行为研究

出行方式选择行为研究对出行行为分析和预测具有重要意义. 以往研究假定某一群体内的所有出行者的偏好都一样,这与实际不相符. 随机系数Logit 模型假定出行者的偏好不一致,并能分析出行者个体特征对于出行者偏好的影响. 本文利用随机系数Logit 模型对市内机动化出行行为研究. 考虑到心理因素对出行者出行选择行为具有影响,本文在研究中加入了出行可靠性、出行舒适性、出行灵活性3 个潜在心理因素. 通过研究表明,随机系数Logit 模型比传统的离散选择模型具有更高的拟合度. 随机系数Logit 模型的效用函数中,步行时间的系数为非随机变量;但车内时间的系数为随机变量,且与出行者结婚状况,是否有车,是否开车上班,月收入是否超过10 000元,以及对交通灵活性的主观需求相关.     

基于货主偏好的中欧班列定价与补贴机制研究

针对中欧班列发展过程中的补贴政策有效性问题，本文立足于高、低值货主在运输价格和运营平台服务质量偏好上的差异，考虑补贴货主运价和补贴平台公司运营成本两种补贴方式，构建由政府、运营平台和货主组成的三级博弈模型，分别求解统一定价补贴机制和差异化定价补贴机制下各主体的最优决策信息。通过对比不同情形下货主订购量、消费者剩余，以及政府补贴额度的差异探究各补贴方式和定价补贴机制的适用范围，并结合实际进行数值分析。结果表明：在差异化定价补贴机制下，补贴运价能够比补贴运营成本给低货值货主带来更多消费者剩余；当货主的价格敏感系数低于特定临界值时，补贴既无法给政府带来补贴绩效也不能使该部分货主产生订购量，故可考虑取消该部分货主的补贴。此外还发现，当运营平台的单位运输成本满足一定条件时，采用差异化的定价补贴机制可在不降低货主订购量和消费者剩余的基础上实现“补贴退坡”效果。     

考虑偏好差异的后疫情时代居民出行方式选择行为研究

为探究后疫情时代居民出行方式选择行为，运用选择实验的方法，基于问卷调查获得选择行为数据，构建出行方式选择的混合Logit模型和潜在类别条件Logit模型。采用Stata软件标定模型参数，得到后疫情时代影响居民出行方式选择的主要因素。结果表明，两种模型均体现了个体出行方式选择的异质性，潜在类别条件Logit模型与混合Logit模型相比拟合优度提高了13%， 预测精度提高了3.03%，为突发公共卫生事件下分析出行行为的个体异质性提供了一种有效工具。潜在类别条件Logit模型根据居民所处低、中风险区两种情景，分别将居民划分为4类、5类人 群。从出行方式属性上看，等待时间和在途时间成为居民选择出行方式最重要的影响因素。从个人社会经济属性上看，在后疫情时代收入更高的女性更倾向选择私家车出行，年龄越大对行程费用越敏感，男性更愿意选择公交、地铁出行。     

城市货运车辆选择行为模型及应用

基于上海市货车出行特征调查,以限行时段进入市中心配送的货车为研究对象,构建包含配送方式属性特征、出行链属性特征和配送企业属性特征的多项Logit和巢式Logit模型以研究城市货运车辆选择行为.根据参数估计可知配送成本、配送时间、装载率、配送点数和通行证满足度对选择行为均有显著影响.经模型比选,利用较优的巢式Logit模型评估上海市货运通行政策,结果表明,通行政策调整可有效促使面包车的配送出行向小型货车转移,且针对不同配送点数的出行链,面包车配送出行的转移量具有显著差异.最后,提出改善“客车载货”现象的对策建议.     

基于Nested Logit模型的共享单车选择行为研究

近两年来,共享单车迅速发展,已有研究较少从微观角度来阐释共享单车的选择行为.本文基于随机效用理论,构建Nested Logit模型,选取出行目的、接驳时间、在车时间、停车时间、费用等出行特征变量,选取下雨(雪)、空气质量、气温、风力等级等天气状况变量,选取年龄、性别、收入等社会经济变量作为效用函数的特征变量,采用D-optimal法设计问卷,在济南市开展共享单车实证调查.基于收集到的样本进行参数标定,找出影响共享单车及其他出行方式选择的关键影响因素;并对共享单车的乘车费用与接驳时间进行弹性分析,明确了共享单车乘车费用与接驳时间变化对短途出行结构的影响.