刘建荣，黄 玲

(华南理工大学土木与交通学院，广州510640)

0 引言

公共交通中，车厢内拥挤会增加出行者的压力和不满意度，是影响出行体验的重要因素[1]，车厢内拥挤可能会影响出行者的时间价值.大部分学者利用陈述性偏好(Stated Preference,SP)方法获取数据，并利用Logit模型研究拥挤度的影响.分析文献，本文认为以下方面有待改进.

(1)出行者的异质性可能影响车厢内拥挤度的支付意愿.但仅有 Haywood[2]，Kroes[3]，Batarce[4]等少量文献考虑了出行者个体特征的影响.文献根据出行者的某些特征，如出行目的、性别等，将数据样本进行分类，进而分析不同子样本的出行选择行为.以上方法存在一定缺陷：当分类依据较多时，被划分出来的样本子集过多；数据样本的划分缺乏理论基础.

(2)除蒋盛川[5]，邵敏华[6]等的研究对象为中国公交系统，其他研究基本为发达国家或地区的研究成果.但各国对拥挤度的感知并不一致[7]，且由于生活水平、观念、公交系统服务质量的巨大差异，发达国家或地区的研究成果并不适用于中国.

考虑以上研究背景，本文选用潜在类别条件Logit模型(Latent-class Conditional Logit Model)研究出行者异质性和地铁拥挤度对时间价值的影响.潜在类别条件Logit模型能够根据出行者的选择行为对出行者进行类别划分，分析出行者个人特征对类别划分的影响，从而避免根据出行者某一特征进行盲目划分的缺陷.潜在类别条件Logit模型是在传统的Logit模型基础上发展起来的，较为复杂且出现较晚，故采用潜在类别条件……