《表1 不同区域的观察值数量》

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《考虑空间特征的货运方式选择行为模型》

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注：括号内为样本未涉及地区。

2019年5月-7月，课题组对上海、南京、镇江、常州、无锡和苏州等6个城市的托运人进行面对面访谈，并在笔记本电脑上完成RP和SP数据采集。最终，共有116名托运人接受并完成调查，292条真实托运信息和1912组有效SP数据被收集。所有运输均以上述6个城市为起点，运往全国其他城市。与文献[7]等针对固定起讫点的研究不同，本文根据目的地所在区域，将样本数据分为7类，如表1所示。由于目的地在东北地区（辽宁）的样本量远低于其他区域，且与华北地区临近，故将两个区域合并，共6类。RP数据中起点至6类区域的平均距离由近及远依次为华东、华中、华北（含辽宁）、华南、西南、西北。根据托运人描述，价值较高的几类货物为汽车配件、日用百货及食品类。样本数据中：华南地区的高价值货物占40.6%，其次是西南地区，38.4%，最低的是华中区域，仅占13.3%；作为参照的华东区域，这些货物占比为25.2%。由于铁路集装箱托运人的备选方案往往是公路整车运输而非集卡运输，所以费用以吨为单位而不是TEU。表2为主要变量描述及统计，对于不同OD，时间和费用都不相同，故表中不进行统计。0-1变量的统计采用某一类别在样本中的占比来描述。