第9章诱增交通量与使用者收益:阐明城市道 路基础设施的定义及评价 1.引言 目前,社会上普遍存在这样一种观点,即新建道路(特别 是在城市地区)所造成的问题比它解决的问题还要多,而这种 观点并非全无道理。因为虽然道路的增建往往十分迅速,但从 长远来看,它对人们出行速度提高的益处不大。而且,随之机 动车辆的数量会增加,这往往会恶化空气质量、扩大温室气体 排放、增加交通噪声,并最终降低居民和行人的居住或出行舒 适性。 另一方面,大多数新建道路至少在一段时间内的确减少整 个路网的行程时间,且这段时间的长短取决于取决于交通出行 的潜在需求。此外,虽然出行速度不能一直增长,但是以前因 路网通行能力不足而受阻的状况会得到改善,即车辆又可以在 路网上顺畅地行驶。任何额外的环境成本应该都会带来这样的 好处 在实际中,道路评价却经常忽略诱增交通量的全面影响 (正面的或负面的)。在许多国家,它们的大多数城市道路研究 都基于交通评价模型,而这些评价模型所使用的出行矩阵是固 定不变的。其中,总出行量及出行分布量与路网状态是相互独 立的,这通常是不合理的。因为后续研究发现,出行诱增交通 量所占初始交通量的比例高达20%( Goodwin,1996)。然而, 由于缺乏定量硏究这类影响的模型或方法,很多诱增交通量评
第 9 章 诱增交通量与使用者收益:阐明城市道 路基础设施的定义及评价 1. 引言 目前，社会上普遍存在这样一种观点，即新建道路（特别 是在城市地区）所造成的问题比它解决的问题还要多，而这种 观点并非全无道理。因为虽然道路的增建往往十分迅速，但从 长远来看，它对人们出行速度提高的益处不大。而且，随之机 动车辆的数量会增加，这往往会恶化空气质量、扩大温室气体 排放、增加交通噪声，并最终降低居民和行人的居住或出行舒 适性。 另一方面，大多数新建道路至少在一段时间内的确减少整 个路网的行程时间，且这段时间的长短取决于取决于交通出行 的潜在需求。此外，虽然出行速度不能一直增长，但是以前因 路网通行能力不足而受阻的状况会得到改善，即车辆又可以在 路网上顺畅地行驶。任何额外的环境成本应该都会带来这样的 好处。 在实际中，道路评价却经常忽略诱增交通量的全面影响 （正面的或负面的）。在许多国家，它们的大多数城市道路研究 都基于交通评价模型，而这些评价模型所使用的出行矩阵是固 定不变的。其中，总出行量及出行分布量与路网状态是相互独 立的，这通常是不合理的。因为后续研究发现，出行诱增交通 量所占初始交通量的比例高达 20%（Goodwin，1996）。然而， 由于缺乏定量研究这类影响的模型或方法，很多诱增交通量评
估都显得很粗略。总之,对于诱增交通量的概念究竟是怎样的, 学术界现在还未达成共识。 本章的目的是描述当新的道路基础设施建成后,如何评价 诱增交通量及对诱增交通量进行建模。本章首先解释不同种类 的诱增交通量以及一些关于诱增交通量的实证研究成果:其次, 描述应该如何对诱增交通量进行评价,并列举一些会产生错误 结果的常用评价方法;最后,阐述能产生合理出行数据的交通 建模方法。 2.诱增交通量的内涵 为了探讨诱增交通量,我们必须首先明确出行的度量单位。 作为度量出行的单位也许有很多,如车辆、货运(吨)或个人 出行;车辆、载重或个人出行里程,但这些度量单位均不适合 诱增交通量。由于城市路网是承载车辆的必要条件,因此,在 多数情况下,车辆里程是出行的最有价值的度量。可见,如果 由于路网改善使得人们会倾向于更长距离的出行,因此车辆里 程会增加,而车辆出行次数则不一定增加。车辆里程可以作为 诱导出行的度量单位,而车辆或个人出行次数则不合适。本文 认为诱增交通量产生的前提条件为道路投资是否会额外增加 了整个路网上的或基础设施得到了改善的部分路网上的车辆 行驶里程 1993年,英国交通部确定了道路条件改善可以产生诱增交 通量的五个主要方面 (1)出行生成:新的出行方式出现,它(们)不同于以前 的任何运输方式
估都显得很粗略。总之，对于诱增交通量的概念究竟是怎样的， 学术界现在还未达成共识。 本章的目的是描述当新的道路基础设施建成后，如何评价 诱增交通量及对诱增交通量进行建模。本章首先解释不同种类 的诱增交通量以及一些关于诱增交通量的实证研究成果；其次， 描述应该如何对诱增交通量进行评价，并列举一些会产生错误 结果的常用评价方法；最后，阐述能产生合理出行数据的交通 建模方法。 2. 诱增交通量的内涵 为了探讨诱增交通量，我们必须首先明确出行的度量单位。 作为度量出行的单位也许有很多，如车辆、货运（吨）或个人 出行；车辆、载重或个人出行里程，但这些度量单位均不适合 诱增交通量。由于城市路网是承载车辆的必要条件，因此，在 多数情况下，车辆里程是出行的最有价值的度量。可见，如果 由于路网改善使得人们会倾向于更长距离的出行，因此车辆里 程会增加，而车辆出行次数则不一定增加。车辆里程可以作为 诱导出行的度量单位，而车辆或个人出行次数则不合适。本文 认为诱增交通量产生的前提条件为道路投资是否会额外增加 了整个路网上的或基础设施得到了改善的部分路网上的车辆 行驶里程。 1993 年，英国交通部确定了道路条件改善可以产生诱增交 通量的五个主要方面： （1）出行生成：新的出行方式出现，它（们）不同于以前 的任何运输方式
(2)出行重分布:出行的目的地分布发生改变。更加便捷 化的行驶速度可以促使人们不选择就近的出行目的地,而选择 更遥远但更具吸引力的出行目的地。在某些情况下,路网的升 级改善可以使一个就近的出行目的地比以前更具吸引力。 (3)交通方式划分改变:目前的出行方式是小汽车,而不 是其他交通方式,如铁路、航空、长途客车或公交。(见第8章) (4)路线重分配:在A、B两地间的交通出行线路发生改 变,以致于在得到改善的路线上会产生诱增交通量,不一定发 生在整个路网上。 (5)出行时间:在A、B两地间的出行时间发生改变,以 致于某个特定时段(可能是高峰小时)在得到改善的路线上会 产生诱增交通量,不一定发生在整个路网上或整天 上述可能出现的情况间有明显的差异。在前三种情况中, 车辆行驶里程可以提高整个路网的关联度。而许多编者仅通过 判断车辆行驶里程是否增加了识别诱发需求。实际上,诱增交 通量有时只限于产生的交通出行(如第1种情况)。另一方面, 在第4和第5种情况中,交通出行的增加只发生在特定路线或 特定时段上,而不发生在整个路网上。 由于交通没有一个唯一且恰当的定义,因此诱发交通也没 有一个恰当的定义。然而,在一般情况下,相对于狭义定义(包 括了上述5种情况)而言,人们更倾向于接受广泛定义的原因 有二:第一,将观测到的总诱发交通中个体路线细分为如上的 五个独立部分往往比较困难;第二,在后面我们会知道,不论 诱发交通的来源怎样,评价所有形式的诱发交通的方法是类似 的
（2）出行重分布：出行的目的地分布发生改变。更加便捷 化的行驶速度可以促使人们不选择就近的出行目的地，而选择 更遥远但更具吸引力的出行目的地。在某些情况下，路网的升 级改善可以使一个就近的出行目的地比以前更具吸引力。 （3）交通方式划分改变：目前的出行方式是小汽车，而不 是其他交通方式，如铁路、航空、长途客车或公交。（见第 8 章） （4）路线重分配：在 A、B 两地间的交通出行线路发生改 变，以致于在得到改善的路线上会产生诱增交通量，不一定发 生在整个路网上。 （5）出行时间：在 A、B 两地间的出行时间发生改变，以 致于某个特定时段（可能是高峰小时）在得到改善的路线上会 产生诱增交通量，不一定发生在整个路网上或整天。 上述可能出现的情况间有明显的差异。在前三种情况中， 车辆行驶里程可以提高整个路网的关联度。而许多编者仅通过 判断车辆行驶里程是否增加了识别诱发需求。实际上，诱增交 通量有时只限于产生的交通出行（如第 1 种情况）。另一方面， 在第 4 和第 5 种情况中，交通出行的增加只发生在特定路线或 特定时段上，而不发生在整个路网上。 由于交通没有一个唯一且恰当的定义，因此诱发交通也没 有一个恰当的定义。然而，在一般情况下，相对于狭义定义（包 括了上述 5 种情况）而言，人们更倾向于接受广泛定义的原因 有二：第一，将观测到的总诱发交通中个体路线细分为如上的 五个独立部分往往比较困难；第二，在后面我们会知道，不论 诱发交通的来源怎样，评价所有形式的诱发交通的方法是类似 的
3.诱增交通量证据 近年来,有许多学者尝试着量化诱发交通的大小,例如 Goodwin(1996), Luk and Chung (1997), Litman(1999), De Corla- Souze and cohen(199), and Lee等(199)。本文接下来为城市道 路项目总结出主要的弹性理论相关依据,而且这些依据对具有 类似交通环境的城市都具有一定借鉴意义。为了达到这一点 我们从许多硏究资料中综述现有的证据据,这些研究包括城际 间项目(包括快速铁路)、天然屏障走廊(如桥梁和隧道)以及 公共交通运输项目。同时,根据人口密度和经济发展水平,我 们还关注了不同城市在类似发展阶段的相关证据。 在提出依据之前,必须注意调查工作的诸多限制条件。第 ,值得我们注意的是,诱发交通有多种定义。一些研究侧重 于关注路网出行,但实际上却包含了出行的产生与交通方式的 改变。另外一些研究又包含了出行分布的影响。同时,仍有其 他一些研究关注路网关系、高峰小时出行(包括情况(4)或(5) 此外,小部分研究包含各种形式的诱发交通。第二,一些研究 主要对出行时间变化进行影响预测,它们假定出行时间有一定 弹性,从而预测诱增交通量。另外一些研究则以实际调查依据 为基础进行分析。然而,必须慎重地解释调查依据,以确保将 其它增长因素全部考虑。因此,在概括或转化结果时,必须特 别小心。 英国的证据是一个良好的开端, Goodwin和 Coombe(1996) 对其进行了最为全面的概括。在诺维奇贝尔法斯特和伦敦西部 进行的研究中运用了弹性技术。其中,基于数据所假定的出行
3. 诱增交通量证据 近年来，有许多学者尝试着量化诱发交通的大小，例如 Goodwin(1996), Luk and Chung(1997), Litman(1999), DeCorlaSouze and Cohen(1999), and Lee 等(1999)。本文接下来为城市道 路项目总结出主要的弹性理论相关依据，而且这些依据对具有 类似交通环境的城市都具有一定借鉴意义。为了达到这一点， 我们从许多研究资料中综述现有的证据据，这些研究包括城际 间项目（包括快速铁路）、天然屏障走廊（如桥梁和隧道）以及 公共交通运输项目。同时，根据人口密度和经济发展水平，我 们还关注了不同城市在类似发展阶段的相关证据。 在提出依据之前，必须注意调查工作的诸多限制条件。第 一，值得我们注意的是，诱发交通有多种定义。一些研究侧重 于关注路网出行，但实际上却包含了出行的产生与交通方式的 改变。另外一些研究又包含了出行分布的影响。同时，仍有其 他一些研究关注路网关系、高峰小时出行（包括情况(4)或(5)）。 此外，小部分研究包含各种形式的诱发交通。第二，一些研究 主要对出行时间变化进行影响预测，它们假定出行时间有一定 弹性，从而预测诱增交通量。另外一些研究则以实际调查依据 为基础进行分析。然而，必须慎重地解释调查依据，以确保将 其它增长因素全部考虑。因此，在概括或转化结果时，必须特 别小心。 英国的证据是一个良好的开端，Goodwin 和 Coombe(1996) 对其进行了最为全面的概括。在诺维奇贝尔法斯特和伦敦西部 进行的研究中运用了弹性技术。其中，基于数据所假定的出行
时间弹性值的限制,个体在起点和终点之间的出行与出行费用 成反比。该研究是成反比的旅行成本科目的一个假定的旅行时 间弹性值,施加于数据调整。主要的研究结论如下。 在伦敦西部,基于-1.0(一个固定的出行时间预估)的出行 时间弹性值,得出跨越研究小区界线的出行次数增加1%。基 于-0.5的出行时间弹性值,在贝尔法斯特的研究预测出跨越研 究小区界线的出行次数会增加2%。在诺维奇,基于0.5的出行 时间弹性值,虽然外环线使得研究小区内部的出行量29%,但 是,内环线的建成也增加了研究小区内部2-3%的出行量。 这个证据显示,即使在多种(预定)弹性值或模型包括城 市拥挤区的情况下,诱发交通的影响也不大。因为在这些研究 中,评价诱发交通的影响都是基于出行行为的集计模型,诱增 交通量的组成部分是未知的。然而,笔者认为由于这些组成部 分是城市交通的成熟部分,因此诱增交通量可能主要由出行再 分配和方式转变组成,而非产生的交通量。 Goodwin(196)重新研究了英国的理论成果,并得出了以下 结论: (1)在1978年至1988年期间,10%的高速公路里程增长 使得髙速公路交通量增长了1%(采用0.1的弹性值) (2)经济与商业研究中心通过模型研究预测,在2010年 7%的主干道道路通行能力增长将增加0.77%的额外交通量(采 用0.11的弹性值) (3)通过151条改善道路预测交通量与观测交通量的对 比发现,观测值平均要比预测值高10.4%。 Goodwin认为这个 结果与弹性值取0.1时的通行能力一致
时间弹性值的限制，个体在起点和终点之间的出行与出行费用 成反比。该研究是成反比的旅行成本科目的一个假定的旅行时 间弹性值，施加于数据调整。主要的研究结论如下。 在伦敦西部，基于-1.0（一个固定的出行时间预估）的出行 时间弹性值，得出跨越研究小区界线的出行次数增加 1%。基 于-0.5 的出行时间弹性值，在贝尔法斯特的研究预测出跨越研 究小区界线的出行次数会增加 2%。在诺维奇，基于-0.5 的出行 时间弹性值，虽然外环线使得研究小区内部的出行量 2.9%，但 是，内环线的建成也增加了研究小区内部 2-3%的出行量。 这个证据显示，即使在多种（预定）弹性值或模型包括城 市拥挤区的情况下，诱发交通的影响也不大。因为在这些研究 中，评价诱发交通的影响都是基于出行行为的集计模型，诱增 交通量的组成部分是未知的。然而，笔者认为由于这些组成部 分是城市交通的成熟部分，因此诱增交通量可能主要由出行再 分配和方式转变组成，而非产生的交通量。 Goodwin(1996)重新研究了英国的理论成果，并得出了以下 结论： （1）在 1978 年至 1988 年期间，10%的高速公路里程增长 使得高速公路交通量增长了 1%（采用 0.1 的弹性值）。 （2）经济与商业研究中心通过模型研究预测，在 2010 年 7%的主干道道路通行能力增长将增加 0.77%的额外交通量（采 用 0.11 的弹性值）。 （3）通过 151 条改善道路预测交通量与观测交通量的对 比发现，观测值平均要比预测值高 10.4%。Goodwin 认为这个 结果与弹性值取 0.1 时的通行能力一致