梁 瀟 王忠宇 李林波 吳 兵

（同濟(jì)大學(xué)道路與交通工程教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室 上海201804）

0 引 言

近年來(lái)，隨著各大中城市的機(jī)動(dòng)車(chē)保有量持續(xù)上升，小汽車(chē)出行比例不斷增加，隨之而來(lái)的停車(chē)問(wèn)題也日趨嚴(yán)重，特別是在城市中心商業(yè)區(qū)，“停車(chē)難”現(xiàn)象已經(jīng)非常普遍。從停車(chē)矛盾的解決途徑來(lái)看，無(wú)論是增加停車(chē)設(shè)施的供給，還是提高停車(chē)資源的利用效率，首要的問(wèn)題是對(duì)特定區(qū)域的停車(chē)行為特征進(jìn)行深入研究。

本文研究的停車(chē)方式選擇行為，是指選擇地面停車(chē)場(chǎng)或地下停車(chē)場(chǎng)進(jìn)行車(chē)輛停放行為。

目前，國(guó)內(nèi)外關(guān)于停車(chē)行為已有一些研究成果。殷煥煥等［1］通過(guò)對(duì)北京市典型居民區(qū)進(jìn)行停車(chē)行為調(diào)查，分析了居民對(duì)停車(chē)費(fèi)用的接受意愿以及不同條件下停車(chē)方式選擇行為的特點(diǎn)；關(guān)宏志等［2］通過(guò)對(duì)北京市繁華地區(qū)RP調(diào)查和SP調(diào)查數(shù)據(jù)的分析，認(rèn)為停車(chē)收費(fèi)費(fèi)率對(duì)個(gè)人支付停車(chē)費(fèi)用出行者的出行方式選擇產(chǎn)生了顯著影響，且停車(chē)收費(fèi)費(fèi)率對(duì)個(gè)人支付者影響更大，對(duì)單位報(bào)銷(xiāo)者影響較??；張寶玉等［3］利用Logit模型，以步行距離、停車(chē)價(jià)格、空余車(chē)位數(shù)和服務(wù)質(zhì)量為影響因素，建立了出行者對(duì)某一具體停車(chē)場(chǎng)的選擇概率模型，旨在通過(guò)調(diào)節(jié)停車(chē)場(chǎng)的自身屬性來(lái)改變出行者的選擇行為；Khandker M H等［4］將停車(chē)選擇視為出行活動(dòng)的影響因素之一，利用蒙特利爾的調(diào)查數(shù)據(jù)，建立了將停車(chē)選擇和出行活動(dòng)安排連結(jié)的模型，提出了一種新的思路。

從當(dāng)前研究狀況來(lái)看，非集計(jì)理論是停車(chē)行為甚至出行行為的研究中應(yīng)用最為廣泛的理論，許多學(xué)者利用Logit模型或Porbit模型來(lái)研究停車(chē)選擇行為。現(xiàn)有研究表明，停車(chē)費(fèi)用、費(fèi)用支付者、步行距離、空余車(chē)位數(shù)等因素會(huì)對(duì)停車(chē)行為產(chǎn)生影響。研究大多分析單個(gè)或多個(gè)特定因素與停車(chē)或出行方式選擇行為的關(guān)系，其中停車(chē)收費(fèi)的單因素分析較為豐富。而綜合分析停車(chē)方式選擇行為的各項(xiàng)影響因素的研究較少，相關(guān)模型也少有涉及，特別是城市中心商業(yè)區(qū)的停車(chē)方式選擇行為，鮮有相應(yīng)研究。

本文擬通過(guò)停車(chē)方式行為調(diào)查，利用非集計(jì)理論建立停車(chē)方式選擇模型，確定停車(chē)方式選擇的影響因素以及影響程度，橫向分析影響停車(chē)方式選擇行為的因素有哪些，為解決城市中心商業(yè)區(qū)停車(chē)難問(wèn)題提供理論基礎(chǔ)。

1 停車(chē)方式選擇行為調(diào)查

根據(jù)對(duì)現(xiàn)有文獻(xiàn)的研究，總結(jié)出停車(chē)方式選擇行為的影響因素主要包括：年齡、家庭月收入、收費(fèi)方式、停 車(chē) 費(fèi) 用［5－6］、費(fèi) 用 支 付 者［7］、出 行 時(shí)間、停車(chē)后的步行時(shí)間、停車(chē)場(chǎng)搜索時(shí)間等［8－9］。這些影響因素可根據(jù)其性質(zhì)分為2類(lèi)，個(gè)人基本特征，出行特征［10］。在個(gè)人基本特征部分，為更好的分析樣本是否合理，增加性別選項(xiàng)，故選取駕駛者年齡、性別和家庭月收入為個(gè)人特征調(diào)查內(nèi)容。出行特征部分，為了更好的體現(xiàn)停車(chē)收費(fèi)的差異性，故選用單位時(shí)間停車(chē)費(fèi)用（停車(chē)費(fèi)率）作為研究對(duì)象?？紤]到出步行距離的描述更為客觀，而步行時(shí)間則受到被調(diào)查者個(gè)體特征的影響，因此選用停車(chē)后步行距離作為研究對(duì)象。最終，選取費(fèi)用支付者、步行距離、停車(chē)費(fèi)率、停車(chē)時(shí)間為調(diào)查內(nèi)容。

為深入探討中心商業(yè)區(qū)停車(chē)方式選擇行為的相關(guān)問(wèn)題，選用沈陽(yáng)市市級(jí)商圈太原街片區(qū)北地塊（勝利北街、中山路、南京北街和中華路圍合而成的三角形區(qū)域，面積約為42萬(wàn)m2）為研究區(qū)域，通過(guò)停車(chē)調(diào)查的相關(guān)數(shù)據(jù)，研究停車(chē)方式選擇行為的特點(diǎn)和影響因素。區(qū)域內(nèi)共有地面停車(chē)泊位489個(gè)，其中路外泊位206個(gè)，路內(nèi)泊位283個(gè)；地下停車(chē)場(chǎng)共有泊位2 869個(gè)，總計(jì)研究范圍共有停車(chē)泊位3 358個(gè)。其中地面停車(chē)場(chǎng)均按次收費(fèi)，5元／次，而地下停車(chē)場(chǎng)則按停放時(shí)間收費(fèi)，為5元／h。

本次調(diào)查采用問(wèn)卷調(diào)查的方式，通過(guò)停車(chē)行為特征調(diào)查表格對(duì)停車(chē)人群進(jìn)行抽樣調(diào)查。另外，根據(jù)路內(nèi)路外停車(chē)泊位比例，分別對(duì)路內(nèi)停車(chē)者和路外停車(chē)者進(jìn)行調(diào)查。調(diào)查在2011年10月進(jìn)行，發(fā)放調(diào)查問(wèn)卷300份，回收300份，問(wèn)卷回收率100%；其中有效問(wèn)卷240份，有效回收率為80%。

根據(jù)對(duì)調(diào)查結(jié)果的統(tǒng)計(jì)，得到被調(diào)查者的基本信息分布情況。被調(diào)查者的性別、年齡以及家庭月收入水平見(jiàn)表1。該區(qū)域的調(diào)查數(shù)據(jù)顯示，停車(chē)者以男性居多，年齡主要集中在18～50歲，其中31～40歲的比例最大，家庭收入主要集中在7 000元／月以下。

表1 被調(diào)查者社會(huì)屬性分布情況Tab.1 Social attribute distribution of respondents

2 停車(chē)方式選擇行為模型

2.1 Logit模型的構(gòu)建

本文所研究的內(nèi)容，包含一個(gè)因變量“選擇方案”和多個(gè)自變量，研究的主要目的在于量化多個(gè)自變量對(duì)該因變量的影響程度。停車(chē)方式選擇行為選擇的結(jié)果是離散的，對(duì)選擇結(jié)果的預(yù)測(cè)則是選擇某一種方案的概率。所以，在研究停車(chē)方式選擇行為的過(guò)程中，選擇非集計(jì)概率論模型進(jìn)行建模。Logit模型是非集計(jì)概率模型中的一種，目前在出行行為分析中（如出行方式選擇預(yù)測(cè)、出行方式影響因素分析等）應(yīng)用最為廣泛，主要用于分析因變量與自變量之間的關(guān)系。這里選取線性回歸Logit模型進(jìn)行建模［11］。

根據(jù)非集計(jì)模型的相關(guān)理論，以及本文所分析的問(wèn)題，選用二項(xiàng)Logit模型進(jìn)行分析。

二項(xiàng)Logit選擇模型即選擇方案的集合中僅有2個(gè)選擇方案，并從這2個(gè)選擇方案中選擇其一的Logit模型。本研究中，選擇方案分別為地面停車(chē)場(chǎng)和地下停車(chē)場(chǎng)，故采用二項(xiàng)Logit模型，模型構(gòu)建如下。

式中：Pin為出行者n選擇方案i（i＝1，2）的概率；Vin為出行者n選擇方案i（i＝1，2）的效用的固定項(xiàng)。

效用函數(shù)的特征變量主要包括：待標(biāo)定參數(shù)向量θ和選擇方案特征向量Xin。目前線性效用函數(shù)形式應(yīng)用較廣，故本文采用線性效用函數(shù)形式，有利于簡(jiǎn)化下一步模型標(biāo)定和檢驗(yàn)工作。

式中：Xink為出行者n的第i個(gè)選擇方案中所包含的第k個(gè)特性變量，包括出行者特性變量和選擇方案特性變量；θk為第k個(gè)變量所對(duì)應(yīng)的未知參數(shù)。

2.2 特性變量的選擇

根據(jù)現(xiàn)有研究以及本次調(diào)查問(wèn)卷的內(nèi)容，可以將特型變量分為出行者特性變量和選擇方案特性變量2大類(lèi)。本文以2011年沈陽(yáng)市太原街片區(qū)北地塊停車(chē)行為調(diào)查數(shù)據(jù)為例，分析停車(chē)方式選擇行為影響因素。選取的特型變量以及相應(yīng)的取值方法見(jiàn)表2。

2.3 模型參數(shù)的標(biāo)定與檢驗(yàn)

根據(jù)調(diào)查結(jié)果，選取有效數(shù)據(jù)240個(gè)，通過(guò)SPSS18.0軟件對(duì)上述模型進(jìn)行二項(xiàng)Logistic回歸，模型的顯著性水平為0.05。在二項(xiàng)Logistic回歸方法選擇中，首先選用Forward Conditional法，即逐步向前選擇法，其中進(jìn)入檢驗(yàn)是基于比分檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量，移去檢驗(yàn)是基于條件參數(shù)估計(jì)下的似然比卡方統(tǒng)計(jì)量。

表2 特性變量取值表Tab.2 Value of characteristic variables

對(duì)上述數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸分析，得到的模型檢驗(yàn)和標(biāo)定結(jié)果。模型的似然比卡方統(tǒng)計(jì)量為109.430，對(duì)應(yīng)的p值為0.000，小于0.05，所以，在給定0.05的顯著性水平下，有理由拒絕所有回歸系數(shù)都等于0的原假設(shè)，即認(rèn)為該模型是整體顯著的。－2 Log likelihood統(tǒng)計(jì)量為對(duì)數(shù)似然函數(shù)值的－2倍，該值越小表明模型的擬合優(yōu)度越高，本模型為125.113，擬合優(yōu)度較為理想。Nagelkerke R2統(tǒng)計(jì)值為0.587，意味著模型解釋了被解釋變量58.7%以上的變動(dòng)。

表3、表4為模型標(biāo)定結(jié)果及刪除的變量。

表3 模型標(biāo)定結(jié)果Tab.3 Variables in the Equation

表4 從模型中剔除的的變量Tab.4 Variables not in the Equation

從表3和表4的模型標(biāo)定結(jié)果可以看出，性別、停車(chē)費(fèi)率、步行距離、費(fèi)用支付者和停車(chē)時(shí)間與停車(chē)者的p值小于0.05，認(rèn)為這些因素與選擇結(jié)果相關(guān)，而月收入和年齡與選擇結(jié)果的p指大于0.05，認(rèn)為這些因素與選擇結(jié)果無(wú)關(guān)。

基于以上統(tǒng)計(jì)結(jié)果，可以得出最終選擇地面停車(chē)場(chǎng)和地下停車(chē)場(chǎng)的概率方程為

式中：P1n為出行者n選擇地面停車(chē)場(chǎng)的概率，P2n為出行者n選擇地下停車(chē)場(chǎng)的概率。

5個(gè)入選模型因素的B值均為正，說(shuō)明這些因素與選擇地面停車(chē)場(chǎng)的概率呈正相關(guān)，與選擇地下停車(chē)場(chǎng)的概率呈負(fù)相關(guān)，這與實(shí)際情況是相符的。模型標(biāo)定結(jié)果表明，男性更愿意選擇地面停車(chē)場(chǎng)。個(gè)人支付者更愿意選擇地面停車(chē)場(chǎng)，這可能是由于個(gè)人支付者與單位支付者停車(chē)目的不同。地下停車(chē)場(chǎng)與地面停車(chē)場(chǎng)的停車(chē)費(fèi)率差越大，駕駛者越傾向于選擇地面停車(chē)場(chǎng)，這主要是因?yàn)榈孛嫱＼?chē)場(chǎng)收費(fèi)更低，駕駛者更愿意選擇價(jià)格低的停車(chē)場(chǎng)停放。地下停車(chē)場(chǎng)與地面停車(chē)場(chǎng)步行距離差值越大，選擇地面停車(chē)場(chǎng)的概率越大，這是因?yàn)轳{駛者大多希望步行距離越短越好，所以當(dāng)?shù)叵峦＼?chē)場(chǎng)的步行距離過(guò)長(zhǎng)時(shí)，地面停車(chē)場(chǎng)就受到了青睞；停放時(shí)間越長(zhǎng)，駕駛者越傾向于停在地面停車(chē)場(chǎng)，這是由于地面停車(chē)場(chǎng)的停放不受時(shí)間限制，所以這種情況下選擇地面停車(chē)場(chǎng)的概率更高。

模型得出的選擇概率方程具有實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。例如，某一男性駕駛員，個(gè)人支付其停車(chē)費(fèi)用，若停放在地面停車(chē)場(chǎng)與地下停車(chē)場(chǎng)的時(shí)間相同，根據(jù)模型計(jì)算，在選擇地面與地下停車(chē)場(chǎng)的概率各為0.5的情況下，若地面停車(chē)場(chǎng)比地下停車(chē)場(chǎng)停車(chē)費(fèi)率高5元／h，則地面停車(chē)場(chǎng)比地下停車(chē)場(chǎng)步行距離近200～300 m，即個(gè)人支付費(fèi)用的男性駕駛員愿意用200～300 m的步行距離換取5元／h的停車(chē)優(yōu)惠；反之，愿意多付出5元／h的費(fèi)用換取停車(chē)后200～300 m的步行距離。通過(guò)此類(lèi)計(jì)算，對(duì)停車(chē)收費(fèi)政策的制定、停車(chē)場(chǎng)的選址提供了參考依據(jù)。

此外，城市停車(chē)系統(tǒng)規(guī)劃理論中，地下配建停車(chē)場(chǎng)在城市停車(chē)供應(yīng)中應(yīng)占主體地位，而地面停車(chē)場(chǎng)則是對(duì)地下配建停車(chē)場(chǎng)的一種補(bǔ)充。但從上述分析結(jié)果來(lái)看，沈陽(yáng)市太原街的地面停車(chē)場(chǎng)與地下停車(chē)場(chǎng)相比，具有一定競(jìng)爭(zhēng)力，主要是由于地面停車(chē)場(chǎng)泊位有限，所以許多駕駛員不得已選擇了地下停車(chē)場(chǎng)。這種情況與城市停車(chē)泊位功能結(jié)構(gòu)的劃分是相悖的。本文所建立的模型，為制定相關(guān)停車(chē)改善策略，例如調(diào)節(jié)停車(chē)費(fèi)率等，提供了理論依據(jù)，有效促進(jìn)停車(chē)供需結(jié)構(gòu)合理化。

3 結(jié)束語(yǔ)

本文以沈陽(yáng)市太原街片區(qū)為例，通過(guò)停車(chē)方式選擇行為調(diào)查數(shù)據(jù)，利用SPSS18.0軟件對(duì)模型進(jìn)行標(biāo)定，顯著性檢驗(yàn)結(jié)果顯示：月收入和年齡與選擇結(jié)果無(wú)關(guān)，性別、費(fèi)率、步行距離、費(fèi)用支付者和停車(chē)時(shí)間與選擇結(jié)果相關(guān)，并標(biāo)定了各影響因素的影響系數(shù)，建立了以性別、費(fèi)率、步行距離、費(fèi)用支付者和停車(chē)時(shí)間為影響因素的停車(chē)方式選擇模型。該模型具有實(shí)際應(yīng)用價(jià)值，例如可通過(guò)調(diào)節(jié)停車(chē)費(fèi)率、步行距離等因素控制地面與地下停車(chē)場(chǎng)的選擇概率。規(guī)劃者可利用此模型了解停車(chē)者的行為特點(diǎn)，為停車(chē)需求的預(yù)測(cè)、停車(chē)矛盾的緩解提供了參考。

由于條件限制，本文的調(diào)查數(shù)據(jù)具有一定的局限性。所建立的模型是否具有普適性，不同城市停車(chē)者的停車(chē)方式選擇行為是否存在差異，這些問(wèn)題有待進(jìn)一步研究。除此之外，停車(chē)目的，停放安全性等難以量化的因素在本文所建立的模型中并未考慮。在未來(lái)的研究中，應(yīng)著力改進(jìn)模型使之建立更完善，更可靠，更具有普適性。

［1］ 殷煥煥，秦?zé)?，關(guān)宏志.北京市居民區(qū)停車(chē)調(diào)查［J］.城市交通，2007，5（6）：49－53.

［2］ 關(guān)宏志，嚴(yán) 海，李 洋.考慮停車(chē)費(fèi)用支付者的出行方式選擇模型［J］.土木工程學(xué)報(bào)，2008，41（4）：91－94.

［3］ 張寶玉，李順勇.完整信息下的停車(chē)選擇行為模型［J］.市政技術(shù)，2009，27（6）：557－559.

［4］ Khandker H，Catherine M，Martin T.Integration parking behavior in activity scheduling process［J］.Transportation Research Part A：Policy and Practice，2012，46（1）：154－166.

［5］ 秦?zé)?，關(guān)宏志，殷煥煥.停車(chē)收費(fèi)價(jià)格對(duì)居民出行方式選擇行為的影響研究：以北京市居民小汽車(chē)、公交、出租車(chē)選擇行為為例［J］.土木工程學(xué)報(bào)，2008，41（8）：93－98.

［6］ 姚勝永，李艷敏.城市中心商務(wù)區(qū)停車(chē)收費(fèi)與停車(chē)行為關(guān)系研究［J］.河北工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)，2008，37（5）：110－114.

［7］ 包丹文，鄧 衛(wèi)，顧仕琿.停車(chē)收費(fèi)對(duì)居民出行方式選擇的影響分析［J］.交通運(yùn)輸系統(tǒng)工程與信息，2010，10（3）：80－85.

［8］ Mei Zhenyu，Xiang Yiqiang，Chen Jun，et al.Optimizing model of curb parking pricing based on parking choice behavior［J］.Journal of Transportation Systems Engineering and Information Technology，2010，10（1）：99－104.

［9］ Su Qing，Zhou L.Parking management，financial subsidies to alternatives to drive alone and commute mode choice in Seattle［J］.Regional Science and Urban Economics，2012，42（1－2）：88－97.

［10］ 劉蘭輝.大城市商業(yè)區(qū)停車(chē)行為研究［D］.北京：北京工業(yè)大學(xué)，2003.

［11］ 楊勵(lì)雅，邵春福，Haghani A.出行方式與出發(fā)時(shí)間聯(lián)合選擇的分層Logit模型［J］.交通運(yùn)輸工程學(xué)報(bào)，2012，12（2）：76－83.