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    城市中等收入群體出行活動(dòng)模式選擇影響因素分析

    2023-11-03 06:49:58劉智麗段鵬宇高一鳴
    關(guān)鍵詞:群體個(gè)體家庭

    劉智麗 段鵬宇 高一鳴

    (1.北京交通大學(xué),北京 100044)(2.通號(hào)城市軌道交通技術(shù)有限公司,北京 100071)

    中等收入群體是我國(guó)社會(huì)成員的重要組成部分,并且我國(guó)正在逐步形成“兩頭小,中間大”橄欖型的社會(huì)結(jié)構(gòu),在國(guó)家層面上也明確提出“擴(kuò)大中等收入群體”的戰(zhàn)略。由于居民在不同出行活動(dòng)模式下會(huì)傾向選擇不同的交通出行方式,同時(shí)交通系統(tǒng)中個(gè)體出行方式的選擇也會(huì)受到其他個(gè)體出行方式的影響,因此中等收入群體不同出行活動(dòng)的模式選擇將會(huì)極大地影響社會(huì)出行量在不同交通方式間的分配。近年來(lái),國(guó)內(nèi)學(xué)術(shù)界對(duì)中等收入群體進(jìn)行了很多的研究和探索,例如:李煒[1]將中間階層和中等收入群體做了辨析;李強(qiáng)等[2]將人均年收入3.5萬(wàn)~12萬(wàn)元、家庭年收入6.9萬(wàn)~23.6萬(wàn)元、人均可支配收入2萬(wàn)~6.7萬(wàn)元作為中等收入群體或“收入中產(chǎn)”的界定標(biāo)準(zhǔn);李培林等[3]采用中國(guó)城市戶籍人口的平均收入線作為參照基準(zhǔn),將平均線以上到平均線的2.5 倍的人群定義為“中等收入層”。本文依據(jù)李強(qiáng)等[2]的界定標(biāo)準(zhǔn),選取家庭年收入6.9萬(wàn)~23.6萬(wàn)元的家庭作為研究對(duì)象。

    在交通系統(tǒng)中,通常將活動(dòng)類型分為生存型(Subsistence)、維持型(Maintenance)、休閑娛樂(lè)型(Leisure)三類。生存型活動(dòng)是指當(dāng)前或者將來(lái)能夠取得收入的活動(dòng),如工作、上學(xué)等;維持型活動(dòng)是指不產(chǎn)生收入,用于維持家庭和個(gè)人生活需要的活動(dòng),如購(gòu)物、去銀行等;休閑娛樂(lè)型活動(dòng)是一種有選擇性的活動(dòng),如探親訪友、文娛活動(dòng)等。

    隨著非集計(jì)建模技術(shù)的日益成熟,基于個(gè)體出行的建模方法已成為國(guó)內(nèi)外研究特定區(qū)域、特定人群出行行為的重要工具。近年來(lái),隨著活動(dòng)理論的引入和對(duì)出行行為分析研究的深入,學(xué)者開(kāi)始借助活動(dòng)—出行鏈理論對(duì)出行行為進(jìn)行研究[4-10],例如,Lee等[4]研究了某個(gè)家庭成員的出行特征與家庭因素之間的相互關(guān)系;楊敏等[8-9]則以通勤出行行為作為研究對(duì)象,研究通勤者個(gè)人和家庭等因素對(duì)通勤活動(dòng)模式的影響;于淼[10]則針對(duì)歷史老城區(qū)這一特定區(qū)域進(jìn)行研究。然而國(guó)內(nèi)外多數(shù)研究主要針對(duì)整個(gè)城市層面的居民出行,針對(duì)中等收入這一特定群體出行的影響因素則研究較少,本文以中等收入群體的出行調(diào)查數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),引入多項(xiàng)Logit 模型,重點(diǎn)分析居民出行活動(dòng)模式與個(gè)體及家庭屬性特征之間的關(guān)聯(lián)性。

    一、模型構(gòu)建

    (一)活動(dòng)模式概述

    活動(dòng)模式分析的基礎(chǔ)是基于活動(dòng)的出行需求分析理論,該理論認(rèn)為人類的欲望產(chǎn)生了活動(dòng)的需求,比如謀生、社交和休閑等,而人們?cè)诨顒?dòng)之前會(huì)根據(jù)不同活動(dòng)的目的地和緊要程度提前規(guī)劃一個(gè)日程安排,然后根據(jù)自己的出行偏好選擇不同的交通方式進(jìn)行不同活動(dòng)的出行。在這個(gè)過(guò)程中,不同活動(dòng)的目的地通常在不同的地理位置,并且在不同的地理位置之間移動(dòng)需要花費(fèi)時(shí)間,另外家庭和社會(huì)屬性也會(huì)影響個(gè)人的活動(dòng)決策和出行選擇。本文將城市居民的出行活動(dòng)模式分為以下四類:生存型(家—單位/學(xué)?!遥?、維持型(家—購(gòu)物/銀行—家)、休閑型(家—探親訪友/休閑娛樂(lè)—家)、混合型。具體地,若一天中的活動(dòng)若包含生存型、維持型和休閑型的兩種及以上,便定義為混合型。結(jié)合調(diào)查數(shù)據(jù),四種類型的活動(dòng)模式所占的比例如表1所列。

    表1 四種活動(dòng)模式比例

    (二)影響因素選擇

    出行活動(dòng)模式選擇是個(gè)體屬性、家庭屬性和城市空間用地布局等作用的產(chǎn)物。其中個(gè)體屬性和家庭屬性是活動(dòng)模式的主要影響因素,同時(shí)也在很大程度上影響人們的出行選擇和偏好。具體影響因素及分類如表2所列。

    表2 選擇不同出行活動(dòng)模式的影響因素

    (三)多項(xiàng)Logit 模型

    當(dāng)因變量為兩種以上的分類變量時(shí),使用多項(xiàng)Logit 模型可以得到不同自變量與因變量之間的影響關(guān)系。本文針對(duì)城市中等收入群體出行活動(dòng)模式開(kāi)展研究,因變量為四類出行活動(dòng)模式,符合多項(xiàng)Logit建模要求。本研究采用多項(xiàng)Logit 模型來(lái)分析城市中等收入群體出行活動(dòng)模式與個(gè)人、家庭屬性的關(guān)系,便于了解個(gè)體及家庭屬性對(duì)活動(dòng)模式的影響機(jī)理。

    根據(jù)隨機(jī)效用理論,第n個(gè)個(gè)體選擇第i種活動(dòng)模式的效用可以表示:

    式中,k表示為自變量的個(gè)數(shù); 表示第k個(gè)變量所對(duì)應(yīng)的參數(shù),也是需要使用軟件標(biāo)定的參數(shù); 表示第n個(gè)個(gè)體選擇第i種活動(dòng)模式的第k個(gè)自變量。

    根據(jù)效用最大化準(zhǔn)則,第n個(gè)個(gè)體選擇第i種活動(dòng)模式的概率為:

    式中,I表示可供研究對(duì)象選擇的活動(dòng)模式的全部集合,對(duì)應(yīng)到本文中為四種活動(dòng)模式,且i∪t=I。

    在Logit模型中,假設(shè)隨機(jī)效用部分均服從Gumble分布,且各隨機(jī)效用之間互相獨(dú)立,則隨機(jī)效用的差便服從參數(shù)為0、1的Logistic 分布,則上面的式子可以寫(xiě)成:

    二、數(shù)據(jù)整理與參數(shù)標(biāo)定

    (一)數(shù)據(jù)整理

    北京市下轄16 個(gè)市轄區(qū),目前市內(nèi)軌道交通線路運(yùn)營(yíng)里程868.37km,市民出行的交通方式占比由高到低依次為:步行、電動(dòng)自行車(chē)、私家車(chē)、公交、自行車(chē)、軌道交通、其它。根據(jù)北京市2022年居民的出行調(diào)查結(jié)果,依據(jù)家庭年收入數(shù)據(jù),從中獲得中等收入家庭1 259戶,結(jié)合本文研究的四種活動(dòng)模式,最終得到1 881條不同成員的有效出行活動(dòng)記錄,其中個(gè)體屬性和家庭屬性不同影響因素描述性統(tǒng)計(jì)如表3所列。

    表3 不同影響因素的描述性統(tǒng)計(jì)

    (二)標(biāo)定模型參數(shù)

    選擇維持型活動(dòng)模式為參考類別,使用專業(yè)統(tǒng)計(jì)分析軟件IBM SPSS Statistics27中的多元Logistic回歸模塊對(duì)模型參數(shù)進(jìn)行計(jì)算,最終的計(jì)算結(jié)果如表4 所列。其中P 值表示顯著性水平,若P<0.05,則表示該影響因素對(duì)因變量有顯著性影響;反之,認(rèn)為該影響因素對(duì)因變量沒(méi)有顯著影響。

    表4 模型參數(shù)標(biāo)定結(jié)果

    三、結(jié)果分析

    (一)結(jié)果參數(shù)檢驗(yàn)

    在參數(shù)標(biāo)定過(guò)程中,首先選擇所有影響因素代入模型進(jìn)行參數(shù)標(biāo)定,根據(jù)第一次標(biāo)定的結(jié)果,將不顯著的影響因素剔除,再次代入模型進(jìn)行參數(shù)標(biāo)定,循環(huán)迭代多次后,最終通過(guò)多項(xiàng)Logistic回歸模塊的計(jì)算,得到的模型擬合信息和似然比檢驗(yàn)結(jié)果如表5所列。

    表5 模型擬合信息

    由表5可知,最終模型的對(duì)數(shù)似然值小于僅截距模型的對(duì)數(shù)似然值,且顯著性為0.000,因此可以判定模型建立有統(tǒng)計(jì)意義,模型和變量的選擇正確。

    由表6可以看出,小汽車(chē)數(shù)量、年齡分類、職業(yè)類型、年收入、性別的卡方檢驗(yàn)概率P 值均小于0.05,其中,年齡分類和職業(yè)類型的P 值小于0.001,可以得出,家庭小汽車(chē)數(shù)量、年齡分類、職業(yè)類型、年收入和性別對(duì)模型的線性關(guān)系貢獻(xiàn)顯著,尤其是年齡分類和職業(yè)類型貢獻(xiàn)更為顯著。

    表6 似然比檢驗(yàn)

    (二)不同影響因素對(duì)中等收入群體出行活動(dòng)模式的影響

    由表4可以發(fā)現(xiàn),本文研究的城市中等收入群體出行活動(dòng)模式與個(gè)體屬性和家庭屬性存在如下關(guān)系:

    (1)個(gè)體屬性中的性別、年齡變量對(duì)生存模式和休閑模式有顯著影響,職業(yè)變量對(duì)于生存模式、休閑模式和混合模式均有顯著影響;而受教育程度和有無(wú)駕照變量則無(wú)顯著影響。有無(wú)駕照對(duì)出行活動(dòng)模式無(wú)顯著影響的原因是:隨著網(wǎng)約車(chē)的迅猛發(fā)展,居民選擇小汽車(chē)出行的行為不再被無(wú)駕照的約束所限制。

    (2)性別變量系數(shù)在生存模式和休閑模式估計(jì)值分別為0.374和0.750,表明更多男性選擇生存模式和休閑模式,可能性分別是女性的1.454 倍和2.116 倍。出現(xiàn)在休閑模式下男性多于女性這一現(xiàn)象的主要原因是:本文將購(gòu)物劃分為維持模式,而女性在日常的家庭生活中通常承擔(dān)較多的購(gòu)物任務(wù),同時(shí)本文將文娛健身劃分為休閑模式,而選擇健身的更多則是男性。

    (3)職業(yè)變量系數(shù)在生存模式和混合模式中均為正,而在休閑模式中均為負(fù)。產(chǎn)生這一現(xiàn)象的主要原因是:與退休人員相比,不管是公務(wù)人員、職員或者是自由職業(yè)人員,他們有大量的工作或上學(xué)的出行需求,并且出行的活動(dòng)類型也更為多樣,而退休人員的主要活動(dòng)類型則是休閑娛樂(lè)。

    (4)收入變量系數(shù)在生存模式和混合模式估計(jì)值分別為-0.636和-0.551,表明收入較高的家庭在生存模式和混合模式下,其可能性分別是收入較低家庭的1.890 倍和1.733 倍。產(chǎn)生這一現(xiàn)象的主要原因是:收入較高的家庭通常有更多的成員參加工作,同時(shí)產(chǎn)生的活動(dòng)需求類型也更為豐富。

    (5)家庭擁有小汽車(chē)數(shù)量只對(duì)生存模式有顯著影響,擁有家庭小汽車(chē)的群體在生存模式中的可能性是無(wú)機(jī)動(dòng)車(chē)群體的1.555 倍,而家庭屬性中的家庭成員數(shù)量、腳踏自行車(chē)、電動(dòng)自行車(chē)、摩托車(chē)和老年代步車(chē)數(shù)量則對(duì)活動(dòng)模式選擇的影響不顯著。

    四、結(jié)論

    本文基于多元Logistic回歸模型,針對(duì)中等收入這一特定群體,剖析個(gè)體屬性和家庭屬性差異對(duì)這一特定群體出行活動(dòng)模式的影響,得到的結(jié)論如下:

    (1)個(gè)體屬性中的性別、職業(yè)和年齡對(duì)于出行活動(dòng)模式的選擇具有顯著影響,這和已有城市出行活動(dòng)影響因素的研究相同;家庭屬性中的家庭年收入和小汽車(chē)數(shù)量對(duì)于出行活動(dòng)模式的選擇具有顯著影響,而家庭屬性中的腳踏自行車(chē)和電動(dòng)自行車(chē)的數(shù)量則對(duì)出行活動(dòng)模式的選擇沒(méi)有顯著影響,和已有城市出行活動(dòng)影響因素的研究相對(duì)比,家庭屬性對(duì)于結(jié)果的影響則不完全相同[11]。

    (2)可以通過(guò)完善中等收入群體中收入較高部分所在住宅區(qū)域附近相應(yīng)的配套設(shè)施,從而縮短混合模式下的出行距離,進(jìn)而影響這一群體的出行交通方式選擇,最終達(dá)到平衡道路負(fù)荷、緩解城市交通擁堵的效果。比如在住宅外部鄰近區(qū)域設(shè)置電影院和健身房,可以吸引部分混合型活動(dòng)的出行交通方式傾向于步行、腳踏自行車(chē)和電動(dòng)自行車(chē)。

    本文研究了近年來(lái)城市中等收入群體出行活動(dòng)模式影響因素的變化,但由于調(diào)查數(shù)據(jù)有限,并沒(méi)有對(duì)不同活動(dòng)模式下交通出行工具選擇行為進(jìn)行探索,筆者將在接下來(lái)的研究中對(duì)上述問(wèn)題進(jìn)行探索研究。另外需要指出的是本文使用的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)為2022 年北京市居民出行調(diào)查結(jié)果,由于存在階段性學(xué)校停課和學(xué)生居家上網(wǎng)課的現(xiàn)象,因此最終結(jié)論可能會(huì)略有瑕疵。

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