韩 震,朱园坤,徐 萌

(大连海事大学 航运经济与管理学院,辽宁 大连 116026)

近年来,高速铁路快速发展,联动城市不断增加。不仅为旅客出行带来了新的选择,也对民航市场产生了巨大冲击,致使高铁与民航市场的分界点越来越模糊[1],如何界定其竞合区间,一直是研究的热点。旅客出行行为的分析,直接影响了运输通道内出行方式的分担率,是提供科学交通资源供给的基础。一些学者采用传统的离散选择模型对高铁和民航的分担率进行了研究,所得结论也各不相同[2-4],这些研究大多从旅客可直接观测的变量建模,忽视了出行者价值观、态度这类不可直接观测变量的影响。学者们逐渐意识到心理变量对出行者决策有不可忽视的影响[5]。Ben-Akiva等[6]将潜变量引入离散选择模型实现了在选择模型中对于出行者心理因素的考量,该模型也被命名为混合选择模型。Sarkar等[7]在研究印度出行选择行为时将潜变量纳入离散选择模型,表明含潜变量的离散选择模型具有更好的拟合效果。多数研究中所采用的潜变量过于主观化,缺乏理论支撑。

虽然含潜变量的离散选择模型预测精度得到了提高,但是离散选择模型是以数学解析方法进行求解,参数估计过程较为复杂。随着研究变量不断增加,所建模型必然很复杂,而且变量增加也需要更大样本[8]。实际采集数据耗费大量人力物力,常导致建模无法完成。而仿真没有过多的限制,Janzen等[9]也验证了仿真在出行活动上的有效性。……