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拥堵道路收费的理论及模型发展研究 长安大学 公路学院，710064摘 要：重点回顾了2003年以来交通拥堵收费的相关专业文献，介绍了一些目前国际上已经实施的拥堵收费的实例，并对不同时期相关模型的提出及其发展进行了分析研究。基于有关文献、案例、及模型的研究，指出交通拥挤收费作为缓堵政策所具有的优、缺点，以及实施时的重点策略。因本文为系统工程课程论文，故而重点在对于模型的梳理和学习方面。本人所学较浅，目前只处于能够看懂模型阶段，自己提出计算模型还需要大量的学习，请老师指正。关键词：交通拥堵收费 模型 政策 Research on Congestion Pricing Theory and Model Evaluation Cai Wen-juan（School of highway, Changan University, Xian 710064，China）Abstract：This paper focus on international peerreviewed literature on congestion pricing published after 2003.It also introduces congestion pricing cases that have been implemented outside China. The development of some models in different periods of time are also been analyzed. Based on the literature , cases and model studies, the author identifies the cons and pros of congestion pricing as a public policy aimed at reducing traffic congestion, discusses the guiding principles for implementing the policy. As this paper is a system engineering course work , the key point of it is model learning. Key Words: congestion pricing, model, policy.0.引言近年，城市交通拥挤已经成为我国城市，特别是特大城市所面临的一个突出问题。按照建设部官员公布的数字，北京、上海、广州等城市的高峰时段的平均车速，已经由数年前的40km/h，下降到20km/h。部分城市市中心区路网的高峰平均车速，甚至下降到了5km/h。如果考虑到交通拥挤带来的汽车尾气排放、尾气排放引起的哮喘、早产、肺痨等疾病、噪音、振动、道路交通事故、汽车引擎的空转及油耗等负面效应，交通拥挤带给我国660多个城市的全部经济代价，将以每年数千亿人民币计算.1.拥堵收费城市道路拥挤收费是对特定时段和路段（区域或是线路）的车辆实行收费，以从时间和空间上来疏散交通量，减少繁忙时段和繁忙路段道路上的交通负荷的一种交通需求管理措施。它的实质是利用经济学中的价格机制来对交通需求加以调节和限制，使交通系统处于最优的拥挤状态（既不是完全消除拥挤，也不是处于过度拥挤的状态），从而达到道路空间资源被充分利用，社会效益实现最大化的目的。2.拥堵收费的理论发展1) 国内部分根据笔者用“交通拥挤收费”为关键词对“中国知网”数据库1990年以来的文献的搜索表明，国内作者对交通拥挤收费的研究大致起始于1994年，1994-2008 年已有相关文献总数47 篇。已有文献涉及到了交通拥挤收费背后的经济学原理研究、国外城市交通拥挤收费的实例介绍、国内城市实施拥挤收费的可行性和城市交通拥挤收费的数学、经济学模型和实施交通拥挤政策的支持技术等几个方面。已有文献对于交通拥挤收费背后的基本经济学原理、部分国外实例（尤其是新加坡和伦敦）等已经有较好的探讨。总体上讲，多数国内作者都已经认识到了经过近百年的研究，西方多数经济学家、学者认为道路空间是一种稀缺的公共资源，这种资源的稀缺性，在高峰时段更是明显。高峰时段的道路使用者（尤其是私人小汽车），在使用道路的时候，会额外增加所有道路使用者的成本，例如时间成本、汽车油耗等。通过让道路使用者付出的经济代价等同于这一额外增加的成本，道路资源可以得到最有经济效率的使用。这一使用，会带给全社会最大化的“顾客剩余收益”(Consumer Surplus)，即图2-1中的FDGF部分。参考这样的基础理论，新加坡、伦敦等城市，已经实施了城市中心区的交通拥挤收费。国内城市例如上海、广州等已经开始对交通拥挤收费进行可行性研究。图2-1 交通拥挤收费的基本经济学静态模型M S C ( Q ) : 基于出行者数量的社会边际成本曲线C ( Q ) : 基于出行者数量的私人出行成本曲线P(Q): 基于出行者数量的出行需求曲线0 交通拥挤费针对所发现的中文文献，惟一应特别强调的是，经济学家所讨论的交通拥挤收费的根本目标，是追求稀缺资源的有效配置和使用，实现在全社会水平上的 “顾客额外收益”最大化；如果交通拥挤因而大规模缓解，则只是一个副产品。如果单纯以消除交通拥挤为目标而实施交通拥挤收费，全社会水平上的“顾客额外收益”有可能为负值，即交通拥挤收费得不偿失。部分中文文献中对此未能清晰表达。2) 国际部分过去10 年（1998-2008），英文的交通拥挤收费的国际文献，数以百计。例如，国际交通业界和学术界公认的一流期刊Transport Policy杂志，仅仅在2005-2008 年之间，就发表了37 篇标题或关键词含“Congestion Pricing”、“Congestion Charging”、或“Road Pricing”的学术文章。同期，其他国际领先的交通专业期刊，例如Transportation Research Record，Transportation Research (A-E)，Transportation, Transport Review，Transport Economics and Policy等，也发表了数量可观的专门针对交通拥挤收费方面的文章。基于这些发表于上述国际交通专业期刊的文献的概览，拥堵收费衍生出了以下几类子课题： 交通拥挤收费的实现形式以及不同形式的评估； 交通拥挤收费可能达成的不同目标及如何看待这些目标； 交通拥挤收费对不同社会成分所产生的影响及其评估（交通拥挤收费和社会公平）； 对已有交通拥挤收费的经验总结和绩效评估； 公众对交通拥挤收费的接受程度； 交通拥挤收费的数学模型。3.拥堵收费的相关案例这些案例中，首先值得一提的是达拉斯的基于信用（Credit-based）的交通拥挤收费的设想。和传统的交通拥挤收费的做法不同，这一设想建议城市政府根据估测的能保证居民每月正常工作、生活要求的基本出行数量，发给居民若干的高峰时段使用道路的信用值并将此值存到居民私人车辆上的电子信号接收器内。这一接收器，通过无线通讯，能够和政府的有关电子设备实现实时、无缝连接。居民在高峰时段使用道路，相应的信用值将被设置在道路边上的政府电子设备实时扣除。超出政府所给的信用值使用道路的居民，电子设备将记录其超过量。根据这一超过量，政府将定期通知居民缴纳交通拥挤费。这一设想，突破了经典文献实现交通拥挤收费的做法，一定程度保证了所有居民在交通拥挤收费中合理的出行权利，降低了交通拥挤收费所带来的社会不公平性。美国加州91号州级高速公路的交通拥挤收费。此公路是一条连接两个城市的州级公路。原来，此公路只有双向共8条的免费车道，由于高峰交通流量超出道路设计容量，公路在高峰时段拥挤异常。为了解决这一问题，加州政府和私人开发商合作，在原公路的基础上，增建了单向各2条的收费车道。收费车道建成后，公路管理部门对这两条车道的交通量进行实时监控，凡是交费后进入车道的车辆，都能保证费有所值，不遭遇交通拥挤。根据整条公路全部车道的交通总量的变化，收费车道的使用费，还将上下浮动。91 号公路的收费车道的经验，基本上被认为是成功的。继伦敦交通拥挤收费之后，欧洲的另一大城市斯德哥尔摩的交通拥挤收费的社会试验，也值得特别关注，斯城在争得居民同意后，于2006 年1月至7月实施了类似于伦敦的交通拥挤收费的社会试验。这一试验的目的，主要是测试交通拥挤收费的可行性、收集有关数据和合理评估收费的经济效益。系统研究了此次有突破意义、可能是全球首创的交通拥挤收费的社会试验。斯城经验对国内的最大的启示，是如何组织关于交通拥挤收费的公共讨论，并在公众支持下对有关收费进行社会试验和综合评估。简单的讲，各已经实施或者计划实施交通拥挤的城市，都有各自特色的目标（例如，关于南美城市的目标，关于挪威城市的目标）。但超越某一具体城市，对交通拥挤收费理论化的概括，提到了政府部门可以制定多样化的交通拥挤收费的政策目标。对于这些目标，经济学家其实并不能客观的判断它们是否合理、恰当。经济学家所能作的是，如果目标既定，科学建议政府如何用最少的经济资源，实现有关目标的最大化。更具体一点说，交通拥挤收费的政策目标，可以在多个层次上进行抽象和概括。例如，有效地分配现有资源，促进收入的再分配，减少失业和降低通货膨胀率等等。4.拥堵收费的模型发展本文主要学习了一些关于拥挤收费的定价方法。自拥挤收费理论产生以来，拥挤收费的定价方法一直是学者们研究的重点和难点。现有拥挤定价理论包括最优定价理论和次优定价理论，具体的方法层出不穷。下面就目前主要应用的边际定价法、非集计模型法和双层规划法的原理和优缺点进行分析。1) 边际定价法边际定价法就是依据静态收费理论（边际定价理论）进行拥挤费率制定的方法，是在考虑公平及效率的社会福利原则下，求得使社会福利最大时所推导出的定价法之一。如图4-1所示，为某条拥挤道路的短期边际成本定价模型图。MSC是道路中车辆的边际社会成本，MPC是边际个人成本，AR是收益曲线，Q0是道路不拥挤最大流量。当交通流量逐渐增大到超过Q0后，拥挤产生，车辆的边际成本随着流量的增大而增大，由于速度的减缓、时间延误和油耗的增加，边际成本MSC也不断增大并大于MPC。AR与MSC、MPC分别交于A点和F点。图4-1短期边际成本定价模型图如果人们意识到高于边际个人成本的边际社会成本的存在，那么应选择边际社会成本曲线与收益曲线相交的A点，即以MSC1的支出达到Q1的流量，实现社会福利最大化。这也是所谓的并不消除拥挤但将其控制在最优的水平。事实上，由于人们出行选择时只考虑个人边际成本，所以愿意支付MPC2达到Q2的流量，以求得个人效用最大化。但此时的边际社会成本为MSC2，造成了社会福利损失ABF。边际定价法的定价思路是通过收取边际社会成本与边际个人成本之间的差额以使人们正视出行成本，故拥挤收费费率P= MSC1- MPC1。边际定价原理解释了拥挤收费的原因，理论上边际定价法也能使现有资源得到最有效的利用，但是除了动态收费理论对其提出的质疑（无法体现拥挤动态变化、不能描述拥挤排队等）以外，其本身的局限性也不可避免：第一，该方法最终定价为边际社会成本和边际个人成本的差额，也就是外部成本，但通过第三章的分析可以看出，这部分要进行准确地量化并不容易；即使可以准确量化，其影响因素众多，任何一个变量的改变都会要求拥挤费率相应作出调整，因此执行起来十分困难；第二，根据边际定价原理，必须全面地实施到每条道路上才能达到资源充分利用的目的，但现实中城市道路网络复杂，要对每条道路实行边际定价没有可行性。所以，边际定价法虽然理论上可行，实际中却很难应用。2) 非集计模型法非集计模型是非集计分析的产物，而非集计分析是针对传统的、集计的四阶段预测法而言的。非集计模型的理论基础是效用最大化理论，所用数据为不经过集计或扩大的非集计数据，具有要求样本小、预测精度高、模型复杂等特点。非集计模型是描述人们选择行为的模型，可广泛应用在具有选择行为的社会各个方面。因此，也有不少学者将它用于拥挤收费的研究。下面是利用LOGIT模型分析城市道路交通拥挤收费费率合理性的具体步骤。第一步：分析拥挤道路上影响交通出行行为选择的因素，确定效用函数，建立选择方案集合；其中，Pin为出行者n选择第i个方案的概率；Vin为出行者n选择第i个方案的效用函数的固定项；An为出行者n的选择方案集合。第二步：确定特性变量，整理数据，确定效用值；其中，Xin(Xin1, Xin2,Xink)为个人的社会经济属性与选择枝特性共同决定的特征向量，j(1,2,k)为待定的参数向量；第三步：模型精度检验，检验方法有命中率法和 t 检验法；第四步：根据拥挤收费目标，确定出各种交通方式之间的合理分担率；第五步：调整拥挤收费价格，将其纳入影响因素中，带入 LOGIT 模型，计算各种交通方式的分担率；第六步：比较第五步的计算分担率和第四步的合理分担率，若两者相差绝对值小于预先规定误差则结束，否则进入第四步。可以看出，非集计模型用来分析拥挤定价问题有一定的优势：以个人效用最大化原理为基础，符合实际出行选择特征；对数据样本量的要求相对较小，且无需统计处理；模型易于检验。但要将这一方法更深入的应用到拥挤收费研究当中，还有一些必须解决的问题。例如随机效用的分布问题，效用值Vj的确定问题等。在非集计模型中，Vj取为个人特性和选择枝特性的线性函数，然后用最大似然估计法对模型进行标定，但实际的Vj与个人特性和选择枝特性可能是非线性关系。3) 双层规划法由于最优定价的局限性，次优定价成为学者研究的重点，而双层规划法在这一领域中应用十分广泛。双层规划问题是多层规划问题的一种，其主要思想是：决策变量分属两个层次，各层有各自的目标函数，以优化自己的目标函数为目的的下层决策者在上层决策者首先确定决策变量值之后，对自己能控制的决策变量进行优化，以达到最优的目的。城市道路属于准公共物品，城市道路拥挤定价的费率由政府决定，政府在决策时既要考虑道路资源的有效利用，又要考虑出行者的反映；出行者根据政府的决策进行以自身效益最大化为目的的出行选择；这就组成了一个典型的双层规划问题。因此，双层规划模型可以作为分析拥挤收费定价问题的有力工具，目前已有许多学者进行了相关研究。双层规划模型的基本形式为：上层模型其中 y=y(x)由下层规划模型得出。 下层模型其中，Z 为上层决策者的目标函数，x 为上层决策者的决策向量，G 为上层决策问题的约束集合；z 为下层决策者的目标函数，y=y(x)为下层决策者的决策向量，也称作反应函数，g 为下层决策问题的约束集合。拥挤收费定价的双层规划模型中，上层一般描述城市道路管理部门对拥挤收费的决策，目标是交通网络最优化，通常以网络净效益最大、网络总成本最小、总出行时间最短等指标来衡量；下层一般描述出行者在不同出行决策之间的选择，通常以个人出行时