高铁客运枢纽作为城市对外交通和市内交通的汇合点,其理念是为旅客提供“零距离”换乘条件,旅客对换乘方式的选择偏好决定了客运枢纽内部布设形式。近年来,随着网约车用户的增多,高铁客运枢纽增设了网约车换乘点,然而并不确定换乘用户的规模和选择偏好,仍处于探索过程。同时,为倡导公共出行减轻市内交通拥堵,了解并分析离站有可支配私人车辆旅客的选择偏好也显得尤为重要。长期以来,选择行为研究集中于同质理性人假设,而忽略了个体异质性所带来的影响,因此,本文以高铁离站旅客为研究对象,通过构建不考虑异质性的多项Logit模型和考虑异质性的潜在类别模型对旅客的换乘偏好进行探究,对比两者区别,细分旅客特点并计算支付意愿,以期为市场细分和票价制定提供参照。首先分析离站换乘影响因素,从旅客属性、出行属性、换乘方式属性三个角度分别选取性别、年龄、职业、收入、学历、出行目的、出行距离、行李负载程度、同行照料、出行费用、等候及步行时间、在车时间作为主要变量,并细分其水平。其次设计情景选择问卷,依据选择肢的不同,使用D-optimal设计法得到“有可支配私家车换乘选择”和“无可支配私家车换乘选择”两种设计方案,每种方案18个选择情景。根据495位旅客的作答数据,对比两种设计下旅客换乘选择分布及出行属性带来的影响。最后构建不考虑异质性的多项Logit模型作为对比组,从参数估计结果,显著性情况,模型适配性指标上与考虑异质性的潜在类别模型进行比较,分析离站旅客换乘偏好。结果显示,潜在类别模型将离站有可支配私家车换乘选择旅客细分为4类,无可支配私家车换乘选择旅客细分为3类,得出分类概率并指明各类旅客换乘选择习惯和个体所属特征,而多项Logit模型只能反映平均偏好;从模型拟合优度来看,潜在类别模型AIC和BIC指标均优于多项Logit模型,前者拟合结果更好;从支付意愿来看,潜在类别模型提供了各类旅客在不同出行属性下对各换乘方式的支付偏好,可为市场细分和票价制定提供更为精确的参照建议。