殷 巍，張?zhí)N琦

(大連交通大學(xué) 交通運(yùn)輸工程學(xué)院，遼寧 大連 116028)

隨著經(jīng)濟(jì)發(fā)展和城市規(guī)模的擴(kuò)大，居民的居住——就業(yè)空間發(fā)生了巨大變化。近年來(lái)，隨著私家車數(shù)量的不斷增長(zhǎng)，截至2016年底，大連市機(jī)動(dòng)車保有量已超過(guò)152萬(wàn)輛，居住人口超過(guò)600萬(wàn)人。隨著居民出行距離的增加以及交通擁堵的日益嚴(yán)重，居民的出行方式也受到了廣泛關(guān)注。

隨著交通方式的多元化，居民出行方式的選擇往往是綜合考慮多方面的結(jié)果，如交通方式的舒適性、便捷性、交通成本等。國(guó)內(nèi)外關(guān)于居民出行方式的選擇已取得不少成果。Chandra R.Bhat對(duì)模型參數(shù)進(jìn)行了嚴(yán)格定義，應(yīng)用混合多項(xiàng)Logit模型進(jìn)行參數(shù)估計(jì)[1]。Susanne Bohler和Sylvie Grisckat依托2003年德國(guó)居民出行數(shù)據(jù)，闡述出行者及出行的特征，研究量化的出行行為[2]。John Thogersen基于1998—2000年居民出行數(shù)據(jù)，分析居民出行方式[3]。胡列格[4]等人研究非集計(jì)模型，探討油價(jià)的高低對(duì)居民出行方式的影響。狄迪[5]等人在公交走廊的基礎(chǔ)上對(duì)居民出行的行為進(jìn)行研究。包丹文[6]等人研究停車費(fèi)率的變化，小汽車與公交出行比例的變化。肖海燕[7]等根據(jù)出行者決策過(guò)程存在可能犯錯(cuò)的特性構(gòu)建了具有顫抖效應(yīng)的方式選擇模型。馬軍紅和廖娜[8]針對(duì)西安市居民的低碳出行開展調(diào)研，結(jié)果顯示，收入越高、教育水平越高的群體對(duì)小轎車的依賴性越高，但這些群體的低碳意識(shí)和低碳行為的可塑性較強(qiáng)。毛海唬[9]提出居民出行交通方式的選擇與城市規(guī)模、城市形態(tài)、城市經(jīng)濟(jì)水平、自然環(huán)境息息相關(guān)。肖海燕[10]等根據(jù)出行者決策過(guò)程存在可能犯錯(cuò)的特性構(gòu)建了具有顫抖效應(yīng)的方式選擇模型。Hunecke[11]等研究表明出行者自身心理因素比社會(huì)經(jīng)濟(jì)屬性及基礎(chǔ)設(shè)施對(duì)出行方式選擇預(yù)測(cè)的影響更大。程龍[12]等人對(duì)低收入者的出行方式選擇進(jìn)行了研究，發(fā)現(xiàn)心理潛在態(tài)度也是影響出行方式選擇的重要因素。陳堅(jiān)[13]等人主要從城市內(nèi)部考慮出行交通方式的選擇。王欣宇[14]等人以重慶市通勤者為研究對(duì)象，分析高峰期輕軌廊道中乘客出行成本，對(duì)出行者通勤交通方式的選擇提出建議。李曉偉[15]等人主要考慮綜合交通方式下的居民出行方式選擇的差異。

上述研究表明，居民出行的交通方式受多種因素共同影響，居民出行交通方式的選擇與各影響因素之間的關(guān)系表達(dá)式為本次研究的重點(diǎn)。本文以大連市旅順到河口方向居民出行的交通數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，側(cè)重于居民的個(gè)體屬性、社會(huì)屬性及居民偏好屬性的研究，利用多重線性回歸方法探討居民交通方式的選擇與各因素之間的關(guān)系式。通過(guò)分析主要影響因素，預(yù)測(cè)未來(lái)大連市小汽車和公交發(fā)展趨勢(shì)，并提出限制小汽車增長(zhǎng)與加大公交服務(wù)的相應(yīng)措施。

1 數(shù)據(jù)采集

1.1 數(shù)據(jù)的獲取方法

本文研究的數(shù)據(jù)以大連市旅順到河口方向的居民出行為基礎(chǔ)。采用問(wèn)卷調(diào)查方法，進(jìn)行隨機(jī)問(wèn)卷調(diào)查，共得到有效數(shù)據(jù)200份。

1.2 出行者個(gè)人屬性信息匯總

根據(jù)不同年齡段將出行者劃分為青年、中年、老年，分別占所調(diào)查出行者的51%、42%、7%。出行者年齡分布如圖1所示。由圖1可以看出，調(diào)查者年齡集中在青年的比例最高，中年次之，老年出行者的比例最低。說(shuō)明在職業(yè)發(fā)展初期，青年出行的次數(shù)最多。

圖1 出行者年齡分布

為研究居民出行的交通方式與收入情況之間的關(guān)系，將調(diào)查者的年收入情況分為5個(gè)級(jí)別，如表1所示。由于調(diào)查樣本的有效數(shù)量偏少，居民的實(shí)際收入情況可能與社會(huì)的普遍情況不一致。

表1 調(diào)查者的年收入分布表

1.3 社會(huì)屬性匯總

根據(jù)出行者的出行目的，將居民的出行主要分為公務(wù)出行和非公務(wù)出行。其中公務(wù)出行的比例為57.5%，非公務(wù)出行的比例為42.5%，如圖2所示。

圖2 居民出行比例

1.4 交通方式選擇匯總

本文主要研究居民從旅順到河口方向所采取的交通方式受個(gè)人屬性、社會(huì)屬性、心理偏好的影響程度，所采取的交通方式如圖3所示。

圖3 居民出行方式

在圖3中，居民出行的主要交通方式是大客，其次是公交，然后才是私家車。其余交通方式所占比例與其他三種交通方式相比非常小。

1.5 居民偏好屬性

居民偏好屬性主要從有無(wú)私家車、是否考慮擇居以及對(duì)交通方式的滿意度3個(gè)方面考慮，關(guān)于居民偏好屬性的調(diào)查如表2所示。

表2 居民偏好調(diào)查表

2 多重線性回歸分析法

2.1 多重線性回歸的數(shù)學(xué)模型

y=β0+β1x1+，…，+βpxp+ε.

(1)

式中:y為因變量;β0為常數(shù)項(xiàng)，β0，β1，…，βp為偏回歸系數(shù)。

2.2 多重線性回歸方程的假設(shè)檢驗(yàn)

多重線性回歸的假設(shè)檢驗(yàn)，就是檢驗(yàn)原假設(shè)H0∶β1=β2=…=βp=0是否等于0。常用的方法

為方差分析法，即通過(guò)F檢驗(yàn)來(lái)進(jìn)行，具體步驟為

1)建立檢驗(yàn)假設(shè)，確定檢驗(yàn)水平α;

2)計(jì)算統(tǒng)計(jì)量；

3)確定p值，作出推斷。

2.3 居民交通方式選擇的特征變量描述

在進(jìn)行調(diào)查問(wèn)卷時(shí)，由于調(diào)查表中的內(nèi)容大多數(shù)為定性描述，因此，需要將定性描述轉(zhuǎn)化為定量描述。最常用的方法為0-1賦值法。如當(dāng)居民的出行目的為公務(wù)出行時(shí)，“公務(wù)出行顯著性”這一出行目的就定量地描述為1，非公務(wù)出行這一出行目的就定量地描述為0；其他定性描述的變量依次采用0-1賦值法。

2.4 居民出行交通與各因素的顯著性分析

在進(jìn)行顯著性分析時(shí)，選用SPSS軟件模擬分析。出行交通方式影響因素之間很可能具有相關(guān)性，稱之為多重共線性。在用軟件進(jìn)行多元線性回歸模型分析時(shí)，需要排除一些無(wú)關(guān)的變量，因此采用“向后剔除”的擬合方法，擬合結(jié)果如表3所示。

表3為模型擬合的相關(guān)性指標(biāo)，結(jié)果可見R2=0.879，由于調(diào)整的R2具有對(duì)自變量引入的監(jiān)督作用，調(diào)整的R2=0.875。因此，模型具有較高的擬合意義。通過(guò)“向后剔除”的方法，將居民的收入X1、出行目的X2、年齡X3、有無(wú)私家車X4、對(duì)交通方式的滿意度X5帶入方程，結(jié)果如表4所示。得到多元線性回歸方程為

Y=0.376X1+0.244X2+0.381X3-

0.172X4+X5-367.1.

(2)

式中：Y為居民出行的交通方式。

表3 模型擬合分析結(jié)果

注：a.預(yù)測(cè)變量:(常量)，對(duì)交通方式的滿意度，是否考慮擇居，出行目的，有無(wú)私家車，收入，年齡；

b.預(yù)測(cè)變量:(常量)，對(duì)交通方式的滿意度，出行目的，有無(wú)私家車，收入，年齡；

c.因變量: 出行交通方式

表4 模型擬合結(jié)果

注：因變量:出行交通方式

由表4可知，t分布的對(duì)應(yīng)值為12.514，概率P值等于0，小于顯著性水平0.05。因此，交通方式的滿意度對(duì)居民出行交通方式選擇的影響最大，呈正相關(guān)。說(shuō)明滿意度值越大，居民對(duì)某種交通方式越認(rèn)可。

2.5 模型的檢驗(yàn)與擬合效果

對(duì)方程進(jìn)行F值檢驗(yàn)，檢驗(yàn)結(jié)果如表5所示。

表5 模型方差檢驗(yàn)結(jié)果

由表5可知，樣本容量為200，Sig=0.000時(shí)，F(xiàn)=280.727，方程的顯著性水平為0.000(<0.05)，調(diào)整后的R方為0.875，且3個(gè)自變量系數(shù)的顯著性水平均為0.000，說(shuō)明模型的擬合效果顯著。

3 結(jié)束語(yǔ)

居民出行的交通方式受多種因素影響，交通方式的選擇對(duì)城市交通的整體運(yùn)行效率至關(guān)重要。本文主要采用多重線性回歸方法研究居民出行的交通方式受個(gè)人屬性因素、社會(huì)因素及居民偏好屬性的影響機(jī)理。并針對(duì)大連市城市交通的未來(lái)發(fā)展提出了相應(yīng)政策。未來(lái)的研究需要進(jìn)一步考慮居民出行的交通方式受到更多因素的影響，如土地利用屬性、交通設(shè)施的基礎(chǔ)屬性等，并利用多層Logit模型進(jìn)一步分析相關(guān)因素之間的關(guān)系。