《Case Studies on Transport Policy》：Preferences for tram use and extension of the tramway network: an empirical analysis based on RP/SP data in Florence, Italy
编辑推荐：
为解决城市轻轨（LRT）系统投资决策中如何量化乘客对电车（tram）相对于公交（bus）的“额外偏好”以及评估公众对昂贵网络扩展项目接受度和支付意愿的问题，研究人员基于意大利佛罗伦萨居民的大规模问卷调查，结合了揭示偏好（RP）与陈述偏好（SP）数据进行分析。研究证实了“电车加成效应”（tram bonus）的存在，并揭示了居民对网络扩展的广泛政治支持与相对有限的专项税收支付意愿，为LRT项目的评估和融资策略提供了实证依据。
在全球城市化与可持续发展浪潮下，建设高效、环保的城市公共交通系统已成为众多城市的共同追求。在这一背景下，轻轨交通（Light Rail Transit, LRT）系统，尤其是有轨电车，正重新成为全球许多城市的热门选择。从欧洲的复兴到发展中国家的推广，电车项目被视为缓解交通拥堵、减少空气污染以及推动城市更新的重要手段。然而，这类项目通常伴随着极其高昂的投资成本，这使得一个核心的争议性议题变得至关重要：相比成本更低的公交系统，有轨电车是否真的能带来“额外”的价值，从而证明其高昂投资的合理性？这就是学术上常被讨论的“电车加成效应”或“电车红利”（tram bonus），即市民在服务质量（如时间、成本、频率）相同的情况下，是否仍然更偏好电车而非公交。同时，另一个关键问题是，即便电车项目被证明有效，公众是否愿意为其昂贵的网络扩展提供政治和财政支持？
为回答这些城市交通政策的关键问题，Mariangela Scorrano、Romeo Danielis、Patrizia Lattarulo、Leonardo Piccini和Giuseppe Gori几位学者以意大利佛罗伦萨市为案例，展开了深入的实证研究。他们的研究成果已发表在《Case Studies on Transport Policy》期刊上。佛罗伦萨是一个理想的研究对象，它既有两条正在运营的电车线路，也正处于雄心勃勃的网络扩展阶段，尤其是计划连接到相邻的塞斯托·菲奥伦蒂诺市。
为了探究这些问题，研究人员采用了以下关键技术方法：首先是问卷调查设计，于2024年6月至7月间对佛罗伦萨及其邻近市镇的1347名居民进行了抽样调查。该问卷结合了揭示偏好数据（RP，询问受访者日常出行的实际选择）和陈述偏好数据（SP，通过构建包含不同旅行时间、费用和发车频率的假设场景让受访者进行选择）。这种结合RP与SP数据的方法，旨在弥补两类数据各自的局限性，以期获得更稳健的偏好估算。其次是离散选择模型的应用，研究人员利用巢式Logit模型（nested logit model）对数据进行建模分析，模型将出行方式划分为“私人交通”和“公共交通”两个巢层，以捕捉不同选择间的相关性。最后是二元Logit模型与描述性统计，用于分析公众对电车网络扩展的政治支持程度及其通过专项地方税进行支付的支付意愿（WTP）。研究还计算了不同样本组的加权平均WTP值，并将其与项目成本进行了对比，以评估不同融资方案（如区域税收、票款上调）的可行性。
5. 电车选择的影响因素：揭示偏好、陈述偏好及联合偏好分析
为了评估“电车加成”是否存在，研究者首先估计了仅包含服务水平变量（如旅行时间、成本、频率）的巢式Logit模型。结果显示，在公交为参照的模型中，电车的替代特定常数（ASC）在RP数据和联合RP/SP数据中均呈现显著的正值。这表明，在控制了可观测的服务属性后，电车相对于公交仍存在额外的、统计上显著的效用偏好，即存在“电车加成”。但在仅包含更多解释变量（如费用、发车频率）的SP数据模型中，电车ASC的正向显著性大幅下降，说明部分偏好可被这些变量解释。
当进一步将受访者的社会经济变量（年龄、收入、学历、是否电车惯用者、居住地距电车站距离等）引入电车效用函数进行建模后，结果依然稳健。研究发现，年龄超过67岁、居住地距离电车站500米以内以及电车惯用者都表现出更强的电车偏好。有趣的是，与高收入者（家庭年收入超7万欧元）相比，中低收入群体（年收入低于7万欧元）反而对电车有更高的偏好。研究人员强调，这个显著的ASC电车常数不应被解释为电车技术的内在优越性。它更可能反映了模型未捕获的一系列因素，包括乘坐舒适性、更高的感知可靠性（因拥有专用路权）、安全性、环境友好形象等难以直接观测或量化的服务品质和感知属性。
6. 有轨电车系统扩展：公众偏好与支付意愿
在研究的第二部分，研究者转向了对网络扩展项目的公共支持度评估。调查发现，超过82%的受访者表示会投票支持电车网络扩展，显示出极高的政治接受度。二元Logit模型分析表明，电车惯用者和塞斯托·菲奥伦蒂诺市居民（项目直接受益区）对扩展的支持度显著更高。
然而，当问题从政治支持转向实际财政贡献时，结果有所不同。在支持扩展的受访者中，只有约36%的人愿意通过一项为期五年的专项地方税来为此融资。通过二元Logit模型分析其支付意愿的决定因素发现，电车惯用者、年龄大于67岁者、男性、拥有大学学历者以及中低收入群体表现出更高的支付意愿。一个有趣的现象是，塞斯托·菲奥伦蒂诺市的居民尽管非常支持项目，但其支付意愿却低于其他地区的居民。
在愿意支付的人群中，研究者进一步调查了他们愿意支付的年税额。结果显示，WTP的平均值分布较广。若将所有支持扩展的受访者（包括不愿支付者）纳入计算并赋值为零，则平均每人每年的支付意愿为50-58欧元。研究者根据此数据估算了不同融资方案：例如，若对居住在电车站500米范围内的约14.77万居民征收每年121欧元的税款，5年可筹集8900万欧元，约占一个假设的2.7亿欧元项目成本的33%。此外，将电车单程票价提高0.45欧元（当前票价1.70欧元）也能覆盖约三分之一的项目成本。
对于那些支持扩展但不愿支付专项税的受访者，绝大多数人（91%）表示认为“公民不应再动用个人资金”，暗示他们更倾向于由公共财政（如国家拨款）来承担此类大型基础设施建设成本。
7. 结论、政策含义与研究局限
本研究通过微观计量证据，确证了佛罗伦萨存在“电车加成效应”。这提醒政策制定者，在运用传统的成本效益分析（CBA）工具评估电车项目时，应将这种源于品质与感知的额外效用纳入考量，否则可能会低估其社会价值。
研究发现，公众对电车扩展的政治支持度很高，尤其是那些现有电车使用者和直接受益地区的居民，这为实施新项目奠定了良好的社会基础。然而，从政治支持到具体的财政支付意愿存在落差。公众倾向于将公共交通视为应由公共财政承担的公共服务，而非通过新增地方税来专项融资。这对未来的融资策略提出了挑战。一个可行的政策组合可能是：依靠更高层级的公共资金（如欧盟复苏基金）进行主要投资，同时辅以适度的票款调整和/或针对直接受益区域（如沿线物业增值区域）的土地价值捕获机制。
当然，本研究也存在一些局限性。例如，样本在年龄和学历分布上存在偏差，年轻和年长群体代表性不足；支付意愿的调查存在假设性偏差；模型未能充分纳入潜在的感知和态度变量。未来的研究可以进一步整合隐性变量模型，或进行更细粒度的空间分析，以更深入地理解影响电车偏好和支付意愿的复杂因素。尽管如此，这项研究为电车作为一种重要的城市可持续交通方案的评估和融资提供了宝贵的实证洞察。
