随着经济的飞速发展和城市现代化进程的加快，原有的城市地面道路交通已逐渐无法满足居民日益增长的出行需求，轨道交通因其运能大、安全性高逐渐被认为是未来交通发展的主要形式，而影响居民轨道交通方式选择行为的因素近年来尤其受到关注，其研究结果对指导轨道交通提升服务水平和增加轨道交通方式吸引力具有实际指导意义，因此，研究居民轨道交通方式选择行为影响因素具有迫切的现实需求。

国外许多学者应用非集计模型对轨道交通方式换乘行为研究较深。Ben-Akiva将经济学中的效用理论引用到出行方式选择行为中，结合选择概率从非集计的角度对出行者出行方式选择行为进行探讨[1]。Horowitz A认为等待时间、换乘次数、换乘后是否有座位等因素，会影响居民在轨道交通、铁路和常规地面公交等交通方式之间进行换乘时产生的阻抗，从而影响乘客的换乘行为[2]。Kwigizie选取个人属性、社会经济属性和出行特征属性等因素建立联合选择模型，利用交叉分层Logit模型（NL）对居民出行方式选择概率进行估计[3]。同时国外学者在研究轨道方式选择行为基础上对轨道交通站点可达性、周边的环境对步行出行者选择的影响等方面作了一些研究[4]。

国内对城市轨道交通的研究多采用RP调查，然后通过构建非集计模型研究居民轨道交通方式选择行为影响因素。何明等将轨道交通方式预测分两个阶段，以RP和SP调查数据为基础，建立轨道交通方式预测的非集计MNL模型，计算不同交通方式向轨道交通转移率[5]。王雯静等调查采集驾驶人实际通勤出行情况的出行方式选择行为，构建二项Logit模型分析居民选择小汽车和轨道交通方式的影响因素[6]。何树林等利用SP调查获得预设场景下居民出行选择行为数据，建立出行选择行为的非集计模型[7]。晏莉颖等以宁波轨道交通开通后的居民交通方式选择为研究对象，构建MNL模型，分析变量对居民交通方式选择的影响程度[8]。

目前国内外关于城市轨道交通方式选择行为较为深入，且以轨道交通为研究对象的也相对较多[9～11]，但考虑居民主观感受对其选择结果影响的研究相对较少。文章在分析个体特征和出行特征对其轨道选择行为的基础上，运用结构方程模型刻画居民主观感受（潜变量），建立定量、解释性强的轨道交通方式选择行为SEM-BL模型，为进一步优化城市轨道交通平峰时期的乘坐率和居民的满意度提供参考借鉴。

一、轨道交通方式选择行为分析

（一)轨道选择行为显变量分析

文中显变量指可以通过直接观测或测量的变量，主要包含居民个体特征（性别、年龄、职业、是否有车、个人收入）、出行特征（出行费用、换乘次数、出行目的、出行时间）等。乘坐轨道交通的居民年龄主要集中在25～46岁之间（如图1所示），究其原因为轨道交通通勤属性较为显著，所以选择轨道交通出行的居民多为上班族；在个人收入方面居民收入主要集中在3000～7000元/月（如图2所示），轨道交通出行比驾车出行成本低，故中低收入居民大多数选择日常出行选择轨道交通，高收入居民基本有车，选择轨道交通出行次数相对较少；居民普遍较为接受的出行费用为1～5元，当出行费用大于5元时，居民选择轨道出行意愿为35.29%（如图3所示）；当居民换乘次数为2次增加为3次或以上时，居民乘坐轨道交通的意愿下降至30.26%[12]（如图4所示）。

图1 居民年龄

图2 居民收入

图3 出行费用

图4 换乘次数

（二）轨道选择行为潜变量分析

文中研究的潜变量指居民选择轨道交通方式的主观感受，结合重庆市轨道交通方式的特征，主要研究的潜变量为安全性（TS）、准时性（PT）、拥挤度（CE）、舒适度（BC）等4个方面。因潜变量由决策者的主观感受决定，所以该变量没有固定的测量范围，这些因素可能会直接或间接影响居民的选择行为，但在实际过程中却无法直接量化。文中采用目前普遍的潜变量处理方法即测量变量来刻画潜变量，同时便于后期模型数据分析。

二、模型构建

假定第n个出行者的出行方式选择枝集合为An，第i个选取方式效用为Uin，第j个选取方式为Ujn，假设居民出行时选择的出行方案为最优方案，集合An里选取为最优方案时需满足条件（1）。效用函数U由固定项（V）和概率项（ε）组成，所以出行者n选择方案i的效用函数Uin可以表达为式（2）：

文章来源：《心理与行为研究》 网址: http://www.xlyxwyj.cn/qikandaodu/2021/0611/559.html