趙立祥　苗琦

摘要：應(yīng)用logistic回歸模型，根據(jù)對(duì)北京私家車主問(wèn)卷調(diào)查所得數(shù)據(jù)，研究了私家車主開(kāi)始減少私家車使用的油價(jià)問(wèn)題。結(jié)果顯示，由于北京私家車車主的家庭年人均收入、年均行駛里程的不同對(duì)汽油價(jià)格上漲的敏感程度也不同，家庭年人均收入越高、年均行駛里程越長(zhǎng)、車主對(duì)油價(jià)上漲的敏感度越低。利用研究出的模型預(yù)測(cè)了油價(jià)上漲到10元時(shí)不同收入和年均行駛里程的車主開(kāi)始減少私家車使用的概率。

關(guān)鍵詞：油價(jià)；私家車使用；家庭年人均收入；年均行駛里程

[中圖分類號(hào)] F57； X24[文獻(xiàn)識(shí)別碼]A

一. 引言

近年來(lái)，北京汽車保有量以較快速度增長(zhǎng)，這無(wú)疑增加了城市的交通壓力，也帶來(lái)了較多的環(huán)境污染。為了緩解交通壓力，北京市已經(jīng)出臺(tái)了車輛限購(gòu)和尾號(hào)限行等相關(guān)政策措施，取得了一定效果，但并不顯著。與此同時(shí)，93號(hào)汽油價(jià)格從2009年1月5.33元/升，上漲至2012年5月的8.07元/升，上漲了51.41%。雖然油價(jià)大幅上漲，給人們的總體感覺(jué)是私家車使用未見(jiàn)明顯減少。油價(jià)上漲到什么幅度才會(huì)使私家車減少使用，這是需要我們認(rèn)真研究的問(wèn)題。為此我們將對(duì)油價(jià)上漲到何種程度，私家車主才減少使用以及油價(jià)上漲對(duì)不同車主的影響的情況對(duì)私家車主進(jìn)行一次問(wèn)卷調(diào)查。

二. 問(wèn)卷設(shè)計(jì)及調(diào)查過(guò)程

（一） 問(wèn)卷設(shè)計(jì)

王濤等在《出行時(shí)間成本的測(cè)算方法及其影響因素分析》[1]中指出，出行者在不同的出行方式（路線）間進(jìn)行選擇時(shí)，不僅要受到不同方式提供服務(wù)的安全性、方便性、省時(shí)性和經(jīng)濟(jì)性等因素的影響，而且其自身特性因素如社會(huì)地位、收入、出行目的等在選擇決策過(guò)程中亦有重要的影響作用。

任科社在《私家車增長(zhǎng)logistic回歸分析模型》[2]中指出，用車需要是影響私家車消費(fèi)的主要因素之一，用車需要主要包括工作需要（如上下班等）、方便代步出行、休閑娛樂(lè)、外出旅行、玩車、其他。

綜合上述兩篇文章的觀點(diǎn)，我們認(rèn)為私家車主的年人均收入、開(kāi)車目的、年均行駛里程、是否有其他方式代替私家車出行等因素對(duì)私家車使用有重要影響。

由此本調(diào)查問(wèn)卷內(nèi)容設(shè)定為五個(gè)部分：第一部分為私家車主對(duì)車輛的使用情況如：開(kāi)車的頻率、目的、年均行駛里程等。其中，私家車主的開(kāi)車目的分為上下班、工作業(yè)務(wù)需要、接送親屬等、外出旅行、玩車。第二個(gè)部分為油價(jià)上漲對(duì)其私家車使用的影響，假設(shè)收入維持現(xiàn)有水平，汽油價(jià)格上漲到什么價(jià)位被訪者將減少私家車的使用。第三部分：被訪者出行方式是否有替代性。第四部分為車輛的基本情況（排氣量、百公里耗油等）。第五部分為被訪者的基本信息如家庭年人均收入等。

（二） 數(shù)據(jù)收集及整理

調(diào)查采用方便樣本的隨機(jī)調(diào)查的方式，選取北京擁有私家車的車主作為訪問(wèn)對(duì)象，請(qǐng)他們根據(jù)自己的實(shí)際情況填寫問(wèn)卷。調(diào)查地點(diǎn)涵蓋北京東西南北四個(gè)方向，我們分別在多個(gè)洗車店、公園、旅游景點(diǎn)、商場(chǎng)、小區(qū)、交通支隊(duì)辦理繳納罰款等業(yè)務(wù)的大廳中進(jìn)行隨機(jī)調(diào)查。經(jīng)過(guò)半年多的調(diào)查，共獲得有效問(wèn)卷377份。表1反映了調(diào)查所得的數(shù)據(jù)整理后的結(jié)果。

表1原始數(shù)據(jù)整理結(jié)果

三.模型的建立

（一）logistic回歸模型

在實(shí)際研究中，常用線性回歸模型做定量分析。但如果因變量是一個(gè)分類變量，線性回歸模型就不適用。在分析分類變量時(shí)通常采用對(duì)數(shù)線性方程模型。當(dāng)因變量是二分類變量時(shí)，就變成了logistic回歸模型。Logistic模型主要研究事件發(fā)生的概率。自變量可以是連續(xù)變量可以是離散變量，還可以是虛擬變量，同時(shí)也不要求自變量之間滿足多元正態(tài)分布[3]。Logistic模型被廣泛應(yīng)用于醫(yī)學(xué)、生物學(xué)、社會(huì)學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)等諸多領(lǐng)域。

P{Y=1}表示Y取1的概率。若模型中含有n個(gè)自變量，則

P{Y=1}=

其中因變量Y為二分類變量（所謂二分類變量即該變量為分類變量且僅分為兩類），取值為0或1。 （i=1，2…n）為自變量， （i=1，2…n）為 的回歸系數(shù)， 為常數(shù)。

任科社《私家車增長(zhǎng)logistic回歸分析模型》中，利用logistic模型分析了影響私家車增長(zhǎng)的主要因素，并應(yīng)用該模型對(duì)未來(lái)私家車增長(zhǎng)情況進(jìn)行預(yù)測(cè)。基于logistic模型的以上特點(diǎn)結(jié)合前人研究結(jié)果和本研究的需要，選擇用logistic模型來(lái)分析汽油價(jià)格上漲對(duì)北京不同車主私家車使用的影響是合適的。

（二）變量的選取

模型中，因變量為車主開(kāi)始減少私家車使用的油價(jià)。調(diào)查所得數(shù)據(jù)顯示，車主選擇在汽油價(jià)格上漲到10元時(shí)開(kāi)始減少私家車使用的人數(shù)最多為153人，占全部受訪者的40.58%。因此將車主開(kāi)始減少私家車使用的油價(jià)分為兩類，低于10元的分為一類，取值為0；大于或等于10元的為另一類，取值為1。則P{Y=1}表示車主開(kāi)始減少私家車使用的油價(jià)大于或等于10元的概率。

根據(jù)前人研究結(jié)果，初步選擇開(kāi)車首要目的、家庭年人均收入、年均行駛里程、開(kāi)車的頻率以及是否有其他出行替代方式作為自變量。但開(kāi)車首要目的與車主開(kāi)始減少私家車使用的油價(jià)相關(guān)性檢驗(yàn)結(jié)果顯示，車主開(kāi)始減少私家車使用的油價(jià)作為因變量的lambda值為0.000，說(shuō)明開(kāi)車首要目的與因變量的相關(guān)性差，未將其納入到模型中。自變量的可能取值如下：

（三）結(jié)果分析

將數(shù)據(jù)導(dǎo)入spss17.0，選擇二元logistic模型進(jìn)行回歸，將所有自變量定義為分類變量，選擇指標(biāo)符作為對(duì)比。此時(shí)，自變量將做虛擬變量處理。系統(tǒng)默認(rèn)將R=3，D=3，F(xiàn)=2和X=2作為參照類，spss輸出結(jié)果如下：

表2方程中的變量

在顯著水平0.1的假設(shè)下，F(xiàn)（1）和X（1）被排除在模型之外。將其從模型中刪除，spss輸出結(jié)果如表3

表3方程中的變量

由上述輸出結(jié)果可知，家庭年人均收入為5萬(wàn)元以下的車主開(kāi)始減少私家車使用的油價(jià)在10元或10元以上的發(fā)生比是家庭年人均收入10萬(wàn)元以上車主的0.268倍。家庭年人均收入為5—10萬(wàn)元的車主開(kāi)始減少私家車使用的油價(jià)在10元或10元以上的發(fā)生比是家庭年人均收入10萬(wàn)元以上車主的0.375倍?？梢钥闯?，私家車主家庭年人均收入越高，開(kāi)始減少私家車使用的油價(jià)在10元或10元以上的概率就越大。也就是說(shuō)，車主家庭年人均收入越高，對(duì)油價(jià)上漲越不敏感。

年均行駛里程為1.5萬(wàn)公里以下的車主開(kāi)始減少私家車使用的油價(jià)大于或等于10元的發(fā)生比是年均行駛里程為2.5萬(wàn)公里以上車主的0.585倍。年均行駛里程為1.5—2.5萬(wàn)公里的車主開(kāi)始減少私家車使用的油價(jià)大于或等于10元的發(fā)生比是年均行駛里程為2.5萬(wàn)公里以上車主的0.978倍。亦即，年均行駛里程越長(zhǎng)的車主開(kāi)始減少私家車使用的油價(jià)大于等于10元的概率越高。也就是說(shuō)，年均行駛里程越高，私家車主對(duì)油價(jià)上漲越不敏感。

由上述分析可以看出，家庭年人均收入、年均行駛里程對(duì)北京車主開(kāi)始減少私家車使用的油價(jià)有較大影響。家庭年人均收入越高，年均行駛里程越長(zhǎng)，更有可能在油價(jià)上漲到10元或更高時(shí)才開(kāi)始減少私家車的使用。而開(kāi)車頻率與是否有其他出行替代方式對(duì)北京車主開(kāi)始減少私家車使用的油價(jià)影響并不明顯。

利用本研究所得模型，可以計(jì)算出當(dāng)油價(jià)上漲到10元不同車主計(jì)劃開(kāi)始減少私家車使用的概率，如表4。通過(guò)預(yù)測(cè)結(jié)果亦可看出在家庭年人均收入相同情況下，年均行駛里程越長(zhǎng)對(duì)油價(jià)上漲越不敏感。年均行駛里程相同的情況下，家庭年人均收入越多，車主對(duì)油價(jià)上漲越不敏感。同時(shí)可發(fā)現(xiàn)，家庭年人均收入相同時(shí)，年均行駛里程為1.5—2.5萬(wàn)公里和年均行駛里程為2.5萬(wàn)公里以上的車主對(duì)油價(jià)的敏感度差異較小。當(dāng)油價(jià)上漲到10元時(shí)，家庭年均行駛里程1.5萬(wàn)公里以下，家庭年人均收入5萬(wàn)元和5—10萬(wàn)元的車主計(jì)劃開(kāi)始減少私家車使用的概率均大于50%。其中，年均行駛里程1.5萬(wàn)公里以下，家庭年人均收入5—10萬(wàn)元的車主計(jì)劃開(kāi)始減少私家車使用的概率最大，為59.39%。而年均行駛里程2.5萬(wàn)公里以上，家庭年人均收入10萬(wàn)元以上的車主計(jì)劃開(kāi)始減少私家車使用的概率最小，僅為17.14%。

表4不同車主在油價(jià)上漲到10元計(jì)劃開(kāi)始減少私家車使用的概率

四.結(jié)論

經(jīng)過(guò)研究本文認(rèn)為，北京車主開(kāi)始減少私家車使用的油價(jià)主要受年均行駛里程、家庭年人均收入的影響。家庭年人均收入越高、年均行駛里程越長(zhǎng)、車主對(duì)油價(jià)上漲的敏感度越低，他們更有可能在油價(jià)上漲到10元或以上時(shí)才開(kāi)始減少私家車的使用；而開(kāi)車頻率和出行方式的可替代性、出行目的并不是影響北京車主開(kāi)始減少私家車使用的油價(jià)的主要因素。利用本研究的模型預(yù)測(cè)了油價(jià)上漲到10元時(shí)私家車主減少車子使用的概率，預(yù)測(cè)結(jié)果為：當(dāng)油價(jià)上漲到10元時(shí)，家庭年均行駛里程1.5萬(wàn)公里以下、家庭年人均收入5萬(wàn)元和5—10萬(wàn)元的車主開(kāi)始減少私家車使用的概率均大于50%，其中，年均行駛里程1.5萬(wàn)公里以下，家庭年人均收入5—10萬(wàn)元的車主開(kāi)始減少私家車使用的概率最大，為59.39%；而年均行駛里程2.5萬(wàn)公里以上，家庭年人均收入10萬(wàn)元以上的車主開(kāi)始減少私家車使用的概率最小，僅為17.14%。

致謝：對(duì)參與做問(wèn)卷調(diào)查的張驁宇、王若霏、徐磊、李洋表示感謝！

參考文獻(xiàn)

[1] 王濤，楊孝寬，劉小明.出行時(shí)間成本的測(cè)算方法及其影響因素分析[J]：19—22.http：//www.cnki.com.cn/Journal/C—C6—DLJA—2006—04.htm

[2] 任科社.私家車增長(zhǎng)logistic回歸分析模型[J].長(zhǎng)安大學(xué)學(xué)報(bào)（社會(huì)科學(xué)版），2010年9月第3期：34—36.

[3] 王濟(jì)川，郭志剛.Logistic回歸模型—方法與應(yīng)用[M].北京：高等教育出版社，2001：2—17.