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1、拥堵收费，公交补贴，专用公交线路：交通拥堵的实际而有效的治理方法摘要通过大量的简单模型，我们分析了城市的解决策略：允许出行者有更多的选择小汽车、公交车或是其他 方式如自行车，考虑了小汽车与公交车的相互影响；考虑了专用公交路线最优化的发车频率、车辆尺寸、 车站间距还有合适的公交线路占用率。我们比较了不同策略下的服务水平、社会效益和消费者消费者剩余。 我们发现：（1）专用公交线路比公交补贴和拥堵收费策略更优，而拥堵收费相比补贴政策稍好，但对消费者剩余有消 极影响。（2）有效的公交补贴数额庞大，这是由于很多的公交价格并不乐观；对于高水平的交通需求来说，建立专 用公交路线或是实行拥堵收费致使补贴政策没
2、有必要。（3）补贴和公交专用路线对支持公共交通更为有效，而拥堵收费可能作用相反。（4）公交补贴和拥堵收费不会使公共汽车车辆尺寸、发车频率、行车速度在混合交通中发生变化，而公交 专用路线会改善这些。（5）分析所有情况后，来自拥堵收费的财政收入将足够用于公交补贴；用于公共交通的线路占用率三分之 一左右最合适。1 论文简介交通拥堵无疑已成为城市交通普遍现象，城市交通引起了很多专家和工程师的关注。在 原有文献中，两个最重要的方法是利用拥堵收费和授予公共交通先行权的方法来解决拥堵问 题。前者因为服从管理机构征收附加费用的传统，后者因为公共交通能利用更少空间运输更 多乘客，是可以减少拥堵的交通方式。拥堵收
3、费已有很多分析模型：静态拥堵收费模型、排队模型、考虑网络平衡，还有考虑依 赖时间的收费模型。许多文章和书籍写了关于拥堵收费的内容，可以在XXX和XXX中找到相 关文献。研究结果最重要的特征是如果实行拥堵收费，出行者剩余将会减少，因为时间费用 与税费之后将增加，这样使得财政循环成为重要思想。实际上，许多文章精确研究过这样的 机制。另一方面，许多学者研究了公交服务的供给水平，探求通过最佳的发车频率，车辆尺寸和 数量，车站间距使成本最小化。尽管依据特别案例，但大多结论是，当考虑运营者供应的资 源和使用者消耗费用时，成本最小化的高效服务需要补贴。这样的情况发生是因为运营成本 和使用成本总和增加而没用达
4、到规模经济的相应需求量，这经常被称为Mohring效应。现在很明显，再大城市的人们都会在小汽车和公共交通中做出选择，这两种方式共用了城 市容量，并且两者相互影响，在道路上经常是车辆移动是，乘客在车站上下车时影响较大。 换句话说，公交车和小汽车的相互影响会延误行驶时间。 然而，在实际情况下这很重要， 在文献中却不常见关于拥堵收费和最优化公交时刻表的特殊整合模型。大多研究拥挤收费文 献只考虑小汽车造成的拥堵的情况，而没考虑公交车太多也会造成拥挤。因此，我们认为， 为了跟好的理解城市治理拥堵的实施策略，必须要填补这个空缺，例如拥堵收费、公交补贴 还有专用路线的研究。这些对更好地评价公交和获得政府支持
5、也同样重要。但还要理解，由 于国家差异，这些策略的认可实施可能还有一段艰难的历程。拥堵收费是这样，在发展总国 家公交补贴也会同样有很多困难。一些文章考虑了我们所感兴趣的特征因素，有XXX, XXX然而这些模型或者是没 充分考虑小汽车与公交车之间的相互作用尤其是在公交车站的运作，没考虑最优化一些相关变量，如专用于公交车辆的道路百分比或是不考虑真正需求影响，只是简单地 最小化资源消耗。 在这篇文章中，我们建立了一个简易的最优化模型（1）允许出行者有更多的选择小汽车、公交车或是其他方式如自行车；（2）考虑了小汽车与公交车的拥堵影响的相互作用，包括车站的影响；（3）考虑了专用公交路线最优化的发车频率、
6、车辆尺寸、车站间距还有合适的公交线路 占用率；我们选择大量的参数变量处理不同问题，这些问题与城市交通策略相对应。我们从分析不同 策略得到结果中选择最好的方案，例如拥堵收费、公交补贴、公交专用道路及混合使用策略。 这些模型由于一些简单的假设，准确度的确不是很好，然而我们认为这是向正确方向迈进的 重要的第一步，这对深刻的理解交通策略有很大帮助。研究结果显示（1）专用公交线路比公交补贴和拥堵收费策略更优，而拥堵收费相比补贴政策稍好，但对 消费者剩余有消极影响。（2）有效的公交补贴数额庞大，这是由于很多的公交价格并不乐观；对于高水平的交通需 求来说，建立专用公交路线或是实行拥堵收费致使补贴政策没有必要
7、。（3）补贴和公交专用路线对支持公共交通更为有效，而拥堵收费可能作用相反。（4）公交补贴和拥堵收费不会使公共汽车车辆尺寸、发车频率、行车速度在混合交通中发 生变化，而公交专用路线会改善这些。（5）分析所有情况后，来自拥堵收费的财政收入将足够用于公交补贴；用于公共交通的线 路占用率三分之一左右最合适。论文的研究顺序如下，第二部分详细介绍模型；如何利用问题的必要参数。第三部分解 释分析方案的客观作用和限制条件，阐释参变量的使用。第四部分包含了大量研究成果和方 案与城市公交政策的对比分析。第五部分总结结果，得出结论。2 模型考虑路线车通行容量为Q辆/小时，有Y辆每小时千米来往车辆，在某一方向行驶距离
8、 为 L 千米。为了避免边界条件，我们在模型中利用有代表性一公里的线路，在这个意义上 说，循环回路的模式也能相应处理。所有旅行乘客有三种模式可以选择-小汽车、公交车或 自行车-建立效用最大化的框架。对于两个机动模式，我们认为造成外部交通挤塞的因素是 当它们在行驶中的相互作用，以及在车站停留的时候。为了是社会效益最大规划者可以调节 这些参数变量：发车频率，f辆/小时；车辆容量，K人/车；车票价格，Pb$/次；每千米公 交车站数，p；每车拥堵费用，Pa$/千米；还有专用公交线路占用率，Z很明显，因为这 些变量的变化，效用水平受影响，因此，因此人们选择的乘车方式也会变化。我们考虑可能的政策是：拥挤收
9、费，交通补贴和专用线路。然后，制定的方案是我们分 析是这些政策组合而成，因此，某些变量可能无法提供给规划者在某些情况下（例如，在一 些方案中我们不会让规划者使用专用线路）。得到一个最佳方案，当效益最大化，每个用户 选择了她最大化效用的乘车方式。现在，我们可以转移到我们的具体函数形式考虑。首先，从选择乘车方式开始，乘客选择 小汽车（a）,公共汽车（b）,自行车（c）,有每个公式中每种方式的效益值与此次的出行收益对应，这里通过日收入 Inc- 这不失一般 性，我们归到零- 加一个固定模式效益，我们将进一步讨论后，减去广义成本。这些广义 费用包括过路费和公交车票价，Pa和Pb,以及车辆旅行时间，ta
10、, tb和tc。这是由时间价 值，SVT,行驶距离l的乘积得到。在（1）中，我们也考虑每公里营运成本，Ca和停车费， g,这些由小汽车使用者承担。在（2）中，另一方面，我们也考虑平均的等待时间，1/2f, 并给出去和离开的平均步行时间，1/2 pvAC,其中vAC km/h是步行速度。沁 和 证 是 步行时间价值和SVT的比值和等待时间价值和SVT的比值（见表1）。要抓住的关键是人即使面对同样的选择也会做不同的事情。关于出行者的差异性，可有处理 的多种方式，如收入的差异，不同的时间值（这两个可通过对收入的边际效用的关系，见例 如贾拉弟排列， 2007 年）等。在这里，我们选择了一个简单的构架，
11、或许有些不实际，但 更容易处理。我们假设所有乘客具有相同的时间价值和收入，但在他们的一些其他属性，如 安全性，舒适性，社会地位等不相同，这些不同的属性由式中Bi具体表征。0是一个特殊 参数，因人口的数量和人的不同属性而定。我们假设BaBbBc, 0服从（0, 1）之间的均 匀分布，一般情况下， Bc 为 0。换句话说，人们更倾向于选择小汽车，比如，能体现更高 的身份，能更好的享受，但倾向程度不同。不过要注意， Bi 与0 值相互影响的，可以通过 取较大的0值并相应调整Bi来使出行选择方式不发生变化。如果考虑到人的不同特点，Bi 可能次序有变化。比如，B可以代表每种方式没人的污染物排放量（两种方
12、式之间的次序可 颠倒），0可以代表人们的绿色环保意识。最好,Small（1983）发现社会经济的变化对出行方 式的选择有重要影响，比如，有小孩的家庭更倾向于选择小汽车，我们建立的模型中也考虑 到这些因素。从上边的三个等式，（1）-（3）,很容易得出0边界值0二泸二护 1。这样0再取0到沪 之间的值时，出行者选择自行车，去到少之间的值时，选择公共汽车，其它情况选择小 汽车。这些分析参考了 Basso and Zhang （2008）的证明，这与他们的分析情况很相似。 这样，选取各种乘车方式出行者数量为：Ya=Y（-（f）% = （一泸）（5）耳=炉 乂）（6）边界值0 有不同方式的效用确定，这个
13、过程由下式可得这样联立（4） （8），规划者可以根据选择的参数量来确定各种方式的出行者数量，如 汽车拥堵费用Pa,公交票价Pb,还有公交发车频率f。然而，这并不是真正的需求量，因 为出行时间ta和tb会因选择某种出行方式人数的多少而异。经过反求需求量就可以解决上 述的难题。要推导Pa和Pb：现在，我们可以研究车车辆速度时间函数，即ta、tb、tc,理想的情况下，人们会喜欢用 尽可能接近现实的功能，站间距，巴士和小汽车车数量和大小，车道数量这些对车辆平均行 驶速度的影响。然而，我们没有任何模型，能够达到在微观框架中相互作用的一种途径，我 们选择了简单的线性形式，尽管它有可能在其他条件影响是不切实际的。
