论文作者：李兴华教授（同济大学）、张昕源博士后（莱斯大学）、钱昕午助理教授（莱斯大学）、赵聪副教授（同济大学）、郭赟韬副教授（同济大学）及Srinivas Peeta教授（佐治亚理工学院）

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边界控制类管理措施能够通过调节进入城市区域路网的交通流量来调控路网的运行状态。当前基于宏观基本图（Macroscopic Fundamental Diagram, MFD）的边界控制方法在实际应用中面临挑战，因为它难以为每一条进入区域的入境道路单独设定控制流率，存在一定的局限性。为此，有研究提出了基于细胞传输模型（Cell Transmission Model, CTM）的边界控制方法。这类方法虽然有效地解决了为特定道路单独设置流率的问题，但其隐含的中心化假设条件要求区域内存在一个理想的管理主体，能够控制路网内所有交通需求产生点的流率。在现实场景中，更切合实际的设定是区域中存在两类不同的交通需求产生点：一类是跨越区域边界入境的道路，另一类是区域内部的交通需求产生点（如停车场）。这两类主体间可能缺乏必要的物理连接或沟通协议来实施协同控制策略，更重要的是，它们代表不同的利益相关者。这些利益相关者拥有不同的控制目标、决策和行动，同时各主体之间会相互影响。为了避免陷入对所有利益相关者都不利的“双输”局面，本研究提出了一种基于离散控制框架的非合作博弈模型，以及与之配套的拓展平均场论多智能体强化学习算法（Extended Mean-Field Reinforcement Learning, EMFRL），用于寻找纳什均衡点。实验结果表明，在不增加额外成本的情况下，本研究提出的 EMFRL 算法能够使这两类主体在离散框架下实现与中心化控制相近的表现。

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自动驾驶技术预示着交通系统与城市规划的革命性变革，然而，由于相关技术、基础设施、文化背景及政策等方面的差异，各国汽车自动化转型的进程呈现出多样性。中国与美国作为自动驾驶技术的领先国家，拥有截然不同的政治、经济与文化背景。本研究以公众对自动驾驶汽车（Autonomous Vehicle, AV）的接受意愿为核心，分别在两国收集了 2000 份有效问卷。基于拓展的技术接受模型（Technology Acceptance Model, TAM），本文探讨了社会人口特征、态度和政策相关因素对不同国家受众接受意愿的差异化影响。研究发现，教育和收入水平等社会经济属性对中美两国受众的AV接受意愿具有相似影响，性别和私家车数量等其他因素的影响在中美两国间则表现出显著差异。此外，对AV的认知、感知有用性和感知货币价值等态度因素对中国受访者的接受意愿具有显著影响；感知有用性、感知非货币价值和主观规范在塑造美国受访者接受意愿方面的作用更为突出。同时，研究还发现，已经倾向于使用AV的个体在政策影响下更可能进一步强化其接受意愿。

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向AV环境的过渡面临诸多挑战，其中公众接受度与使用意愿是关键影响因素。然而，现有研究在范围、人口覆盖和方法论上存在一定局限性。为弥补这些不足，本研究通过扩展技术接受模型（TAM），对中国不同规模城市居民的AV使用意愿进行了深入调查。研究于2021年在中国特大、大型城市及中小型城市开展问卷调查，共收集了2662份有效回复。基于问卷数据，采用多指标多因素模型（Multiple Indicators Multiple Causes, MIMIC）分析了影响AV使用意愿的因素及其群体异质性。研究结果表明，使用态度、信息提供和感知有用性对AV使用意愿具有显著影响，而财务激励、便利性及其他因素的作用则因城市规模不同而呈现差异。这些发现为制定更具成本效益的政策和战略提供了科学依据，有助于针对不同人口群体量身定制推广策略，从而充分发挥自动驾驶技术的潜在优势，同时最大限度地减少不同城市环境中可能出现的意外后果。

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本研究致力于探讨政策环境、用户态度及社会人口特征对AV采用意愿的影响机制。作为有望重塑未来交通运输系统的革命性技术，AV的普及程度在很大程度上受到用户接受度和政策环境的双重制约。为深入理解这一复杂关系，本研究在传统技术接受模型（TAM）的基础上，创新性地整合了感知愉悦度（即用户对使用AV的主观愉悦体验）和政策环境因素，构建了一个扩展的理论分析框架。研究重点考察了四类关键政策因素：财政激励措施的可获得性、公众宣传推广活动、交通管理政策以及立法监管措施。基于中国1831份具有代表性的调查数据，本研究采用多元线性回归模型，系统量化了政策因素和态度因素对AV采用意愿的直接影响，并深入探讨了政策环境在态度因素与使用意愿之间的调节效应。研究发现，政策环境不仅直接影响用户的采用意愿，还在态度因素与使用行为之间发挥着重要的调节作用。

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出行即服务（Mobility as a Service，MaaS）作为一种创新的城市交通解决方案，以其无缝衔接、可持续性和以用户为中心的特性，正在重塑城市交通格局。然而，目前MaaS的用户群体仍主要集中于大城市的特定人群，其普及程度和影响力尚未充分发挥。现有研究多聚焦于大城市用户态度因素对MaaS使用意愿的影响，而对交通政策的作用机制、不同规模城市间的差异性等关键问题缺乏深入探讨。本研究整合技术接受与使用统一理论（Unified Theory of Acceptance and Use of Technology，UTAUT）、任务—技术适配理论（TTF）和社会交换理论（SET），构建了态度因素、政策干预和城市规模对MaaS使用影响的理论模型。通过对中国1800多名受访者的问卷调查数据进行偏最小二乘结构方程模型分析，研究发现，环保意识显著正向影响用户对MaaS的使用意愿；任务—技术适配理论进一步证实，出行者更倾向于采纳能够提升出行效率的技术方案。研究还揭示了非机动化出行、公交优先、共享出行和私家车管理等四类政策对MaaS使用的直接和间接影响机制，并发现城市规模在这些影响关系中具有显著的调节作用。基于实证结果，本研究提出了差异化的政策建议，强调不同规模城市需要制定针对性的MaaS发展策略，为推进MaaS的可持续发展提供了理论依据和实践指导。

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本研究聚焦于中国驾驶员对车联网技术（Vehicle-to-Everything, V2X）的接受意愿及其影响因素。作为智能交通系统的重要组成部分，网联车辆（Connected Vehicles, CVs）通过V2X技术实现与各类交通系统的互联互通。尽管中国《智能网联汽车道路测试管理规范》明确要求CVs必须具备自动记录功能，但关于公众对这些功能的认知水平及其对V2X技术接受意愿的影响机制仍缺乏深入研究。基于扩展的技术接受与使用统一理论（UTAUT）框架，本研究通过对567名中国驾驶员的问卷调查，采用结构方程模型（Structural Equation Modeling, SEM）和多指标多原因分析（MIMIC）方法，系统探讨了影响V2X使用行为意图（Behavioral Intention, BI）的关键因素。研究发现，社会影响（Social Influence, SI）、便利条件（Facilitating Conditions, FC）和绩效期望（Effort Expectancy, EE）对V2X技术的接受意愿具有显著正向影响。值得注意的是，虽然信任（Trust, T）未对BI产生直接影响，但其整体效应超过了其他影响因素。MIMIC模型的进一步分析表明，用户对V2X技术的认知水平在塑造其接受意愿方面发挥着关键作用。研究表明，增强用户对V2X技术，特别是数据安全方面的信任，是推动该技术在中国广泛应用的关键。因此，各利益相关方应着力解决用户关注的安全问题，为V2X技术的大规模商业化应用奠定坚实基础。本研究具有重要的理论和实践意义，研究结果不仅丰富了技术接受理论在智能交通领域的应用，还为V2X技术的推广提供了实证依据。

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本研究探讨了上海为期三个月的新冠疫情封控对网约车使用频率及用户在后疫情时期持续使用该服务意愿的影响。研究采用了结合 SP 调查和 RP 调查的问卷方法，在封控前后分别进行了两轮调查，共收集超过 1200 份有效问卷。为分析社会人口统计特征、用户对网约车服务的态度等因素的影响，本研究构建了有序逻辑回归模型。结果表明，车辆清洁度、疫情严重性感知、疫苗有效性以及用户态度均对网约车使用行为产生显著影响。本研究的发现为政策制定者在后疫情时代制定有效策略提供了参考，并从网约车司机和平台运营两个层面提出了相应建议。

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本文探讨了后疫情时代影响通勤者拼车服务使用意愿的关键因素（包括促销策略），并分析了这些因素在不同通勤距离群体中的差异。研究于 2021 年 9 月至 11 月期间在中国上海对 1,600 名通勤者开展问卷调查，并采用相关随机参数有序 Probit 模型，量化各因素对不同出行距离群体拼车服务使用意愿的影响。模型结果显示，与其他促销策略（如折扣、积分奖励和优先服务）相比，延误补偿策略最能有效提升拼车服务的吸引力，尤其对中长距离通勤者的影响最为显著。此外，不同类型的通勤者在拼车服务使用意愿上存在显著差异，例如业主、依赖机动车通勤者、工作时间灵活的出行者以及经常加班的通勤者更有可能接受拼车服务。研究结果为拼车服务提供商提供了实证支持，可帮助其优化促销策略，提高拼车服务的市场渗透率。

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本研究基于美国20个都市区的2.8万个公共充电设施和550万个兴趣点（POI）数据，对公共充电设施的可达性进行了评估。与以往研究不同，在评估公共充电设施可达性时，不仅考虑了空间可达性，还特别关注了日常活动机会的有效性。具体而言，对基于距离和基于机会的两种可达性计算方法进行了全面比较，并分析了不同公共充电设施部署策略的影响。研究结果表明，基于距离和基于机会的可达性计算均揭示了不同社区在公共充电设施接入方面存在显著不平等现象。然而，当采用以机会为中心的可达性计算方法时，高收入社区的公共充电设施接入情况明显优于低收入社区。基于距离的公平部署策略在考虑日常活动机会时反而产生了最不公平的结果，这主要源于城市中日常活动机会分布的不均衡性。本研究不仅揭示了公共充电设施布局的复杂性，还为全美范围内的公共充电设施部署提供了重要的政策启示。为实现社会效益的长期化，建议在制定公共充电设施布局策略时，综合考虑空间可达性和日常活动机会的分布特征，以促进更公平、更高效的充电设施网络建设。

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自动驾驶按需出行服务系统在城市交通中迅速发展，但车队动态调度中的不确定性和复杂性仍然是运营商面临的核心挑战之一。为此，本研究提出了一种面向自动驾驶共享电动汽车的多阶段动态调度方法。具体而言，针对不同任务的匹配特性，对车辆接单与充电任务分别建模：车辆接单和充电任务为二分图最大权匹配问题，目标分别是最大化接单收入和最小化充电里程；车辆重定位任务则被建模为整数规划问题，旨在最小化车辆调度里程，并通过随机规划机会约束应对用户需求的不确定性。为实现实时调度，本研究设计了一种结合 Kuhn-Munkres 算法、Gurobi 求解器及贪心策略的求解方案。最后，基于真实出行数据的数值实验验证了所提方法在降低车队调度成本和提升系统运营收入方面的有效性。

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为促进公路交通数据要素深度应用，赋能公路交通数字化转型和高质量发展，对公路交通数据要素价值释放的机理路径、重点方向进行了探索。首先通过资料分析、理论凝练，提出公路交通数据要素的内涵和特征，梳理并总结公路交通数据要素的主要类型。然后介绍了数据要素叠加、倍增、替代效应等价值释放机理，提出了数据资源盘点、数据要素管理、要素价值发现、数据开发利用的价值释放路径。再围绕公路交通全寿命周期应用及跨行业延伸应用两大领域，提出了公路交通数据要素应用的重点方向。最后针对公路交通数据要素应用面临的挑战，提出了加强标准体系建设实施、健全数据要素流通机制、推进数字化技术推广应用、加强复合型人才培育等发展建议，以期为公路交通数据要素价值释放提供参考。

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港口作为全球供应链的关键节点，其效率提升对利益相关方具有重要意义。长三角港口群是中国最重要的集装箱港口群之一。本研究分析了2012年至2021年间长三角地区14个主要集装箱码头的技术效率水平，采用随机前沿模型测度技术效率，并探讨了影响码头效率的外生因素。研究结果表明，码头规模对技术效率的影响最为显著，规模越大，技术效率越高。此外，长三角地区集装箱码头的技术效率虽呈现一定波动性，但总体保持上升趋势。这些发现为利益相关方优化资源配置、加强协作提供了科学依据，有助于进一步提升技术效率和投资效率。

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据调查，近半数导致骑手头部受伤的电动自行车事故可通过佩戴头盔有效预防。为深入探究这一问题，本研究整合计划行为理论、健康信念模型和控制点理论构建了一个综合分析框架，并以上海地区的实证调查数据为基础展开研究。本研究采用结构方程模型（SEM）进行参数估计，并运用多组分析（MGA）方法揭示影响因素的群体异质性。研究结果表明，健康动机、感知行为控制、态度、行动线索和内在因素等五个关键心理变量对骑手头盔使用意愿具有显著影响。值得注意的是，由于骑手群体在年龄、教育水平、收入水平和驾照持有情况等方面存在显著差异，这些心理因素对头盔使用行为的影响效应在不同群体间呈现出明显的异质性特征。本研究的发现具有重要的理论和实践意义。在理论层面，研究结果揭示了“一刀切”式安全干预策略的局限性，强调了考虑群体差异的重要性。在实践层面，研究为政策制定者提供了科学依据，建议制定差异化的行为干预措施和安全教育方案，以更有效地提升我国电动自行车骑手的头盔佩戴率。

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气候变化叠加百年变局影响下，高频高损灾害冲击成为物流系统面临的重大挑战。为完整量化评价灾害冲击对区域物流系统的全过程韧性扰动，基于“2023·7”京津冀特大雨洪灾害案例，通过收集暴雨前后气象与物流运行大数据，对比识别分析灾害冲击前、中、后区域物流网络服务变化特征，提出考虑区域受灾时空异质性的物流韧性测度和损失评估方法，多角度构建冗余性、恢复性、稳健性、应变性及适应性等五位⼀体的“5R”物流韧性评价指标体系和区域物流整体韧性测度指数，多维表征受灾不同阶段的区域物流韧性能力。研究发现，本次特大雨洪灾害属于短时局部重大冲击，造成区域物流系统公路运费损失约 300 亿元。区域物流整体韧性指数为 0.91，整体韧性能力较强，建议围绕平时稳健运行、灾前能力冗余、灾中抵抗冲击、灾后快速恢复等四个方面持续提升物流主动韧性水平。

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利用公共交通工具获取医疗服务的能力是实现医疗公平的重要一环，这会直接影响个人获取医疗服务的便捷性。然而，现有研究多集中于医疗可达性的空间特征，对时间维度的关注相对不足，而时间维度可能受到交通时刻表、多模式连接性、交通拥堵等多种因素的显著影响。为填补这一研究空白，本研究提出了一个综合框架，旨在深入探讨基于公共交通的医疗可达性在时间维度上的变化及其对医疗公平的影响。以上海市为案例研究对象，分析了医疗可达性随时间变化的动态特征，重点考察区域间和区域内的每小时差异。为量化这些差异，本研究采用基尼系数和 Theil 指数评估医疗可达性的时间变化。同时，引入双变量局部 Moran’sI 分析，识别医疗资源匮乏区域，并评估人口密度与医疗可达性之间的空间自相关性。研究发现，医疗服务可达性在一天中的不同时间段呈现显著波动，这种波动对医疗公平产生了重要影响。地铁服务质量对这种时间变化的影响显著高于公交服务质量。当公共交通系统达到其最大运力时，医疗公平性降至最低。在空间层面，本研究揭示了新开发区域的居民，尤其是位于老城或近期规划的城市副中心周边的居民，通过公共交通获取医疗服务的可达性显著降低，这些区域的居民因而对机动化交通工具的依赖性增加。这些发现为制定基于公共交通可达性的政策、改进医疗服务和规划包容性住房提供了重要启示。通过同时考虑医疗可达性的空间和时间特征，本研究深化了对交通与医疗公平复杂关系的理解，有助于推动医疗服务的公平分配和社会公平的实现。

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准确量化医疗可达性是有效提升个体健康与社会公平性的重要前提。然而，医疗可达性在一天中的不同时刻会受到交通状况、医院营业时间等多种因素的影响，呈现出显著的差异性。过去的研究往往未能充分考虑医疗可达性的时变特征，这在一定程度上导致了对医疗公平性的误判。为了更准确地评估医疗公平性，本文将时间维度纳入医疗可达性的衡量框架，分别量化了采用公共交通和私人小汽车两种出行方式到达三个等级医疗设施的可达性，并成功捕捉到医疗可达性的时空变化特征。在此基础上，本文从横向公平与纵向公平两个维度出发，对上海市的医疗公平现状进行了全面深入的评估。研究结果显示：医疗可达性在一天之内存在明显的时变特征，对横向和纵向的医疗公平均产生显著影响；在上海市，三级医院的横向公平程度较低，而纵向公平程度较高，二级和一级医院的情况则恰好相反；采用私人小汽车出行方式的医疗可达性在横向公平方面表现较好，而采用公共交通出行方式的医疗可达性则在纵向公平方面更具优势。最后，本文还提出了一系列旨在提升医疗公平性的政策建议，包括提供定制化的公交服务、推广远程医疗技术、在医院选址过程中充分考虑公平性、积极推进医疗人才引进以及加强相关教育宣传工作。

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中国快速的城市化进程引发了交通拥堵加剧和医疗服务需求上升的双重挑战。本研究构建了一个基于计划行为理论的综合分析模型，旨在探讨公众在非紧急医疗出行中选择公共交通方式的影响因素及其满意度，该模型整合了人口统计特征、家庭属性、个人偏好、医疗状况、医院特征以及出行相关变量等多维度因素。研究于2023年3月开展，通过问卷调查收集了400份有效数据，并采用多项无序Logit模型分析了交通模式选择的影响因素，同时运用有序Logit模型评估了非紧急医疗出行中对公共交通的满意度。研究结果表明，医院声誉、家庭汽车拥有状况、收入水平、是否有随行人员、步行时间、出行费用、交通满意度以及地铁站与医院的距离等因素对交通方式选择具有显著影响。此外，出行费用和对公共交通的总体满意度也显著影响用户的整体满意水平。研究还发现，非机动车使用技能和对公交车的排斥心理可能间接影响满意度。这些发现不仅深化了对医疗出行中公共交通用户行为的理解，还为决策者优化公共交通服务、改善出行体验提供了科学依据和实践指导。

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出租车与地铁作为城市交通系统中的两种重要方式，其相互关系往往呈现出复杂的竞合特征。然而，现有研究对二者关系的空间异质性关注不足。为填补这一研究空白，本文基于上海市2019年度的出租车订单数据和地铁刷卡数据，对出租车与地铁竞合关系的空间异质性进行了深入分析。研究首先构建了地铁站域竞争力指数，以量化出租车与地铁的竞合关系，采用地理加权回归模型（GWR）解析了不同建成环境因素对二者竞合关系影响的空间异质性。研究发现，约38%的出租车出行与地铁存在竞争关系，且这种竞争在市中心区域尤为显著。旅游景点和医疗保健类兴趣点对出租车与地铁的竞争关系具有正向促进作用，而其他因素的影响则呈现相反趋势。这些发现不仅深化了对出租车与地铁竞合关系的理解，还为更精准地刻画出租车在城市交通系统中的功能与定位提供了科学依据，有助于优化城市交通资源配置和服务设计。