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【摘 要】 居民出行时间价值一般受到收入水平、地位、消费水平等因素的影响，而且即使在相同的出行条件下，不同居民对出行时间价值的判断也会有很大的差异。本文通过设计不同的出行情境，采用SP调查的方法，调查出行者的个人偏好，并根据统计数据分析得到出行者在正常天气、小雪天气、中雪天气和大雪天气等条件下的出行时间价值。
【关键词】 时间价值;SP调查;居民出行;冰雪条件
1 调查方法
在经济学上，时间价值是指费用关于时间的边际替代率;而在交通领域，居民的出行时间价值通常指的是居民为节省出行时间愿意支付的费用。本次研究依据出行时间价值的涵义，基于SP调查情境设计了一种估计居民出行时间价值的方法。其具体的原理如下：首先设计多种SP调查情境，让出行者作出选择，从而得到被调查者（在不同天气条件下）为节省出行时间愿意支付费用的范围，进而得到其出行时间价值。
出行情境假定如下表1所示，供被调查者进行选择，根据选择的结果，得到其出行时间价值的范围。
表1 出行时间价值SP调查的样例
A B C
出行时间（min） 出行费用（元） 出行时间（min） 出行费用（元） A与B等价
TimeA=15 CostA=3 TimeB=30 CostB=1
假如被调查者选择C，则表明出行者认定A和B两种情况并无差异，因此可计算得到该出行者的时间价值为：
假如被调查者选择A，则表明其时间价值大于选择C的情况（8元/h）;同理，假如被调查者的选择为B，则可认为其出行时间价值小于选择C的情况（8元/h）。
对于采用不同方式的出行者而言，其出行时间价值往往存在很大差异，因此需要针对不同方式的出行者分别设计调查表格，用以估计上述出行者在不同天气条件下的出行时间价值范围。由于本次研究采用的逼近式的调查方法，因此需要出行者进行多次选择，才能最终得到该出行者出行时间价值范围。
2 调查步骤
本次调查按如下几个步骤进行：首先，根据被调查者最近出行采用交通方式的不同，将被调查者划分为公交车、出租车以及私家车出行者三类，分别让这三类出行者填写相应的调查表格;其次，通过两个问题集确定各类出行者大致的时间价值范围，进而根据被调查者的选择结果，挑选问题集让被调查者填写;最后，进行数据统计，得到出行者最终的时间价值。具体调查步骤如下图所示：
图1 出行时间价值的调查步骤
如上图所示，问题集1、2和3均包含两个调查表格，对应特定的出行时间价值，若被调查者选择A，则其出行时间价值大于这两个调查表格对应的时间价值范围;若被调查者的选择均为B，则其时间价值小于两个表格对应的时间价值范围;若其选择为其他情况，则其出行时间价值介于两个表格给定的范围之间。
3 调查数据处理
对调查得到的数据按以下步骤进行处理：
（1）计算各问题选择结果所对应的出行时间价值，其结果A、B、C分别对应大于、小于或等于某一时间价值，如表2所示：
表2 问题选择结果及其意义示例
问题
编号 选择
结果 时间价值（元/h） 问题
编号 选择
结果 时间价值
（元/h）
1 B <7 5 A >5
2 A >6 6 C =8
3 A >4 7 A <9
4 C =7 8 B <10
（2）根据被调查者选择结果及其对应出行时间价值的范围，构造包容性矩阵（一致性矩阵），用于检查各选择结果间逻辑关系是否合理。
根据示例构造的选择结果包容性矩阵（一致性矩阵）如下所示，√表示选择的结果无冲突，×表示选择的结果存在冲突。
表3 选择结果的包容性矩阵
问题
编号 包容性矩阵 冲突数 出行时间价值
（元/h）
1 2 3 4 5 6 7 8 容许冲突数为0 容许冲
突数为1
1 √ √ √ √ × √ √ 1 <7
2 √ √ √ √ √ √ √ 0 >6 >6
3 √ √ √ √ √ √ √ 0 >4 >4
4 √ √ √ √ × √ √ 1 =7
5 √ √ √ √ √ √ √ 0 >5 >5
6 × √ √ × √ √ √ 2
7 √ √ √ √ √ √ √ 0 <9 <9
8 √ √ √ √ √ √ √ 0 <10 <10
（3）统计冲突数，舍弃冲突数过大的结果，计算被调查者出行时间价值。
由上表可以看出，假如容许的冲突数为0，则出行时间价值为6-9元/h，假如容许的冲突数为1，则出行时间价值为6-7元/h，分别取其平均值，最终得到两种情况的时间价值为7.5元/h及6.5元/h。
由表3可知，假如容许冲突数过大，被调查者的选择结果往往会相互对立，导致无法计算时间价值的范围;假如容许冲突数过小，则会导致得到时间价值范围过大。因此，本次研究将容许冲突数定为1，冲突数大于1时对应的结果即为无效结果。
4 调查结果分析
本次研究在不同天气条件下对哈尔滨市区的504位居民进行了问卷调查，通过对调查数据统计分析，得到各出行方式出行者的时间价值的统计结果，如表4所示。
表4 不同天气条件下各出行方式出行者的时间价值
天气条件 公共汽车 出租车 私家车
时间价值
（元/h） 增加百分比
（%） 时间价值
（元/h） 增加百分比（%） 时间价值
（元/h） 增加百分比
（%）
正常天气 7.51 - 14.29 - 15.25 -
小雪天气 8.04 7.1 15.00 5.0 15.70 3.0
中雪天气 9.61 27.8 17.15 19.6 16.76 9.4
大雪天气 9.84 31.3 17.58 23.1 16.91 10.7
采用公共汽车、出租车及私家车的出行者在不同天气条件下出行时间价值累积频率曲线如图2、图3和图4所示。
图2 公共汽车出行者在不同天气条件下的时间价值累积频率曲线
图3 出租车出行者在不同天气条件下的时间价值累积频率曲线
图4 私家车出行者在不同天气条件下的时间价值累积频率曲线
由表4以及图2、图3和图4的统计数据，公共汽车、出租车及私家车出行者的时间价值均随冰雪条件的加剧而增加，其中公共汽车和出租车出行者的时间价值受冰雪的影响程度较大，私家车出行的时间价值受冰雪的影响程度较小;冰雪条件下采用各出行方式出行者的时间价值，随着冰雪情况的加剧均有不同程度增加，其中小雪天气对于各方式出行者的时间价值影响较小，中雪天气及大雪天气对各方式出行者时间价值的影响很大。
参考文献：
[1]任圆圆.冰雪条件下城市道路交通流特性及管理对策研究[D].长春：吉林大学，2008：1-33.
[2]冷军强，张亚平等.冰雪条件下城市路网容量可靠性[J].哈尔滨工业大学学报，2010，42（04）：592-596.
[3]赵贝.居民出行方式特征分析与公交优先政策研究[D].长春：吉林大学，2008：6-80.
【关键词】 时间价值;SP调查;居民出行;冰雪条件
1 调查方法
在经济学上，时间价值是指费用关于时间的边际替代率;而在交通领域，居民的出行时间价值通常指的是居民为节省出行时间愿意支付的费用。本次研究依据出行时间价值的涵义，基于SP调查情境设计了一种估计居民出行时间价值的方法。其具体的原理如下：首先设计多种SP调查情境，让出行者作出选择，从而得到被调查者（在不同天气条件下）为节省出行时间愿意支付费用的范围，进而得到其出行时间价值。
出行情境假定如下表1所示，供被调查者进行选择，根据选择的结果，得到其出行时间价值的范围。
表1 出行时间价值SP调查的样例
A B C
出行时间（min） 出行费用（元） 出行时间（min） 出行费用（元） A与B等价
TimeA=15 CostA=3 TimeB=30 CostB=1
假如被调查者选择C，则表明出行者认定A和B两种情况并无差异，因此可计算得到该出行者的时间价值为：
假如被调查者选择A，则表明其时间价值大于选择C的情况（8元/h）;同理，假如被调查者的选择为B，则可认为其出行时间价值小于选择C的情况（8元/h）。
对于采用不同方式的出行者而言，其出行时间价值往往存在很大差异，因此需要针对不同方式的出行者分别设计调查表格，用以估计上述出行者在不同天气条件下的出行时间价值范围。由于本次研究采用的逼近式的调查方法，因此需要出行者进行多次选择，才能最终得到该出行者出行时间价值范围。
2 调查步骤
本次调查按如下几个步骤进行：首先，根据被调查者最近出行采用交通方式的不同，将被调查者划分为公交车、出租车以及私家车出行者三类，分别让这三类出行者填写相应的调查表格;其次，通过两个问题集确定各类出行者大致的时间价值范围，进而根据被调查者的选择结果，挑选问题集让被调查者填写;最后，进行数据统计，得到出行者最终的时间价值。具体调查步骤如下图所示：
图1 出行时间价值的调查步骤
如上图所示，问题集1、2和3均包含两个调查表格，对应特定的出行时间价值，若被调查者选择A，则其出行时间价值大于这两个调查表格对应的时间价值范围;若被调查者的选择均为B，则其时间价值小于两个表格对应的时间价值范围;若其选择为其他情况，则其出行时间价值介于两个表格给定的范围之间。
3 调查数据处理
对调查得到的数据按以下步骤进行处理：
（1）计算各问题选择结果所对应的出行时间价值，其结果A、B、C分别对应大于、小于或等于某一时间价值，如表2所示：
表2 问题选择结果及其意义示例
问题
编号 选择
结果 时间价值（元/h） 问题
编号 选择
结果 时间价值
（元/h）
1 B <7 5 A >5
2 A >6 6 C =8
3 A >4 7 A <9
4 C =7 8 B <10
（2）根据被调查者选择结果及其对应出行时间价值的范围，构造包容性矩阵（一致性矩阵），用于检查各选择结果间逻辑关系是否合理。
根据示例构造的选择结果包容性矩阵（一致性矩阵）如下所示，√表示选择的结果无冲突，×表示选择的结果存在冲突。
表3 选择结果的包容性矩阵
问题
编号 包容性矩阵 冲突数 出行时间价值
（元/h）
1 2 3 4 5 6 7 8 容许冲突数为0 容许冲
突数为1
1 √ √ √ √ × √ √ 1 <7
2 √ √ √ √ √ √ √ 0 >6 >6
3 √ √ √ √ √ √ √ 0 >4 >4
4 √ √ √ √ × √ √ 1 =7
5 √ √ √ √ √ √ √ 0 >5 >5
6 × √ √ × √ √ √ 2
7 √ √ √ √ √ √ √ 0 <9 <9
8 √ √ √ √ √ √ √ 0 <10 <10
（3）统计冲突数，舍弃冲突数过大的结果，计算被调查者出行时间价值。
由上表可以看出，假如容许的冲突数为0，则出行时间价值为6-9元/h，假如容许的冲突数为1，则出行时间价值为6-7元/h，分别取其平均值，最终得到两种情况的时间价值为7.5元/h及6.5元/h。
由表3可知，假如容许冲突数过大，被调查者的选择结果往往会相互对立，导致无法计算时间价值的范围;假如容许冲突数过小，则会导致得到时间价值范围过大。因此，本次研究将容许冲突数定为1，冲突数大于1时对应的结果即为无效结果。
4 调查结果分析
本次研究在不同天气条件下对哈尔滨市区的504位居民进行了问卷调查，通过对调查数据统计分析，得到各出行方式出行者的时间价值的统计结果，如表4所示。
表4 不同天气条件下各出行方式出行者的时间价值
天气条件 公共汽车 出租车 私家车
时间价值
（元/h） 增加百分比
（%） 时间价值
（元/h） 增加百分比（%） 时间价值
（元/h） 增加百分比
（%）
正常天气 7.51 - 14.29 - 15.25 -
小雪天气 8.04 7.1 15.00 5.0 15.70 3.0
中雪天气 9.61 27.8 17.15 19.6 16.76 9.4
大雪天气 9.84 31.3 17.58 23.1 16.91 10.7
采用公共汽车、出租车及私家车的出行者在不同天气条件下出行时间价值累积频率曲线如图2、图3和图4所示。
图2 公共汽车出行者在不同天气条件下的时间价值累积频率曲线
图3 出租车出行者在不同天气条件下的时间价值累积频率曲线
图4 私家车出行者在不同天气条件下的时间价值累积频率曲线
由表4以及图2、图3和图4的统计数据，公共汽车、出租车及私家车出行者的时间价值均随冰雪条件的加剧而增加，其中公共汽车和出租车出行者的时间价值受冰雪的影响程度较大，私家车出行的时间价值受冰雪的影响程度较小;冰雪条件下采用各出行方式出行者的时间价值，随着冰雪情况的加剧均有不同程度增加，其中小雪天气对于各方式出行者的时间价值影响较小，中雪天气及大雪天气对各方式出行者时间价值的影响很大。
参考文献：
[1]任圆圆.冰雪条件下城市道路交通流特性及管理对策研究[D].长春：吉林大学，2008：1-33.
[2]冷军强，张亚平等.冰雪条件下城市路网容量可靠性[J].哈尔滨工业大学学报，2010，42（04）：592-596.
[3]赵贝.居民出行方式特征分析与公交优先政策研究[D].长春：吉林大学，2008：6-80.