簡文良 劉肖肖 高良鵬

(福建工程學(xué)院交通運輸學(xué)院 福州 350118)

0 引 言

通勤出行是城市交通出行的主體,優(yōu)化通勤方式結(jié)構(gòu)是城市交通“治堵”“減碳”的重要內(nèi)容之一,其核心任務(wù)是促進私家車出行向高效、低排放的公共交通和慢行交通轉(zhuǎn)移.《交通強國建設(shè)綱要》《“十四五”現(xiàn)代綜合交通運輸體系發(fā)展規(guī)劃》等重要文件均提出優(yōu)化出行結(jié)構(gòu),實現(xiàn)“公交優(yōu)先、慢行優(yōu)先、綠色優(yōu)先”的發(fā)展要求.合理規(guī)劃城市空間結(jié)構(gòu)、改善建成環(huán)境是推動通勤方式轉(zhuǎn)移的有效途徑.

建成環(huán)境對通勤方式選擇的影響表現(xiàn)為不同的建成環(huán)境背景下,個體通勤方式選擇存在顯著差異性(即空間異質(zhì)性)[1].相同的建成環(huán)境背景下,個體選擇之間存在顯著關(guān)聯(lián)性[2].為準確解析這一特性,多層建模(multilevel model)方法被廣泛用于建成環(huán)境的影響研究[3-5].該方法放松了隨機誤差項之間相互獨立的假設(shè),且克服單層建模存在的生態(tài)學(xué)謬誤和簡化論謬誤,能夠有效捕捉研究數(shù)據(jù)的跨層次結(jié)構(gòu)和空間嵌套關(guān)系.但是,既有研究中,建成環(huán)境對通勤方式選擇的影響多聚焦社區(qū)(或交通小區(qū))維度.Wu等[6]利用上海市調(diào)查數(shù)據(jù)探討交通小區(qū)建成環(huán)境對通勤方式選擇的影響.周素紅等[7-9]分析廣州市的社區(qū)類型及建成環(huán)境對小汽車出行的影響,探究鄰里尺度建成環(huán)境對通勤行為的影響通常從“5D”指標體系(density,diversity,design,destination accessibility,distance to transit)進行考慮.Yin等[10-12]研究了城市建成環(huán)境對通勤行為的影響,建成環(huán)境包括城市規(guī)模、空間結(jié)構(gòu)和城市基礎(chǔ)建設(shè),探討以往建成環(huán)境對通勤方式選擇影響的不足.

基于上述背景,文中圍繞公共交通和慢行交通選擇,基于國內(nèi)公開的入戶調(diào)查數(shù)據(jù)集,依據(jù)多層建模理論,構(gòu)建多層Logistic模型,在驗證通勤方式選擇空間異質(zhì)性的基礎(chǔ)上,從“城市+社區(qū)”的雙維度,探究建成環(huán)境對通勤方式選擇的影響.

1 數(shù)據(jù)準備

依托2016年中山大學(xué)聯(lián)合27所合作院校調(diào)查獲得的中國勞動力調(diào)查(China labor-force dynamic survey,CLDS)數(shù)據(jù)(http://css.sysu.edu.cn/),該調(diào)查涉及全國29個省市自治區(qū),包括個人、家庭和社區(qū)(居委會)調(diào)查三個層面,調(diào)查內(nèi)容涵蓋個人基本信息、工作信息、通勤信息、家庭信息、社區(qū)基本信息等.主要采用該調(diào)查獲取的個人信息、通勤信息和社區(qū)信息研究社區(qū)建成環(huán)境對通勤方式(包括公共交通和慢行交通)選擇的影響.通過《2016年中國城市建設(shè)統(tǒng)計年鑒》及各城市2016年的相關(guān)統(tǒng)計年鑒獲取城市建成環(huán)境變量的相關(guān)數(shù)據(jù),通過數(shù)據(jù)清洗與篩選,最終得到4 964條有效個體數(shù)據(jù),覆蓋79個城市和176個社區(qū).個體基本信息的統(tǒng)計分析見表1.

表1 樣本統(tǒng)計分析結(jié)果

2 模型構(gòu)建

受建成環(huán)境的影響,居民通勤方式選擇時具有個體關(guān)聯(lián)性和空間異質(zhì)性的特征.傳統(tǒng)的單層建模思路假設(shè)個體之間方差齊次和隨機誤差項之間相互獨立,故無法捕捉上述特征.因此,采用多層建模思路進行研究.既有研究成果表明,社區(qū)和城市建成環(huán)境均對居民通勤行為具有顯著影響,因而構(gòu)建包含個體層、社區(qū)層和城市層的多層模型結(jié)構(gòu),見圖1.由于通勤方式選擇結(jié)果為離散變量,故采用多層Logistic模型.考慮到通勤結(jié)構(gòu)優(yōu)化的目標在于促進公共交通和慢行交通的發(fā)展,分別構(gòu)建公共交通選擇多層Logistic模型(public transit choice multilevel logistic model,PTC-MLM)和慢行交通選擇多層Logistic模型(non-motorized mode choice multilevel logistic model,NMC-MLM).

圖1 分層數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)

建多層建模的前提是檢驗居民通勤選擇行為存在空間異質(zhì)性.通過構(gòu)建不含解釋變量的PTC-MLM和NMC-MLM“空模型”,以評估樣本數(shù)據(jù)的空間異質(zhì)性程度.“空模型”的表達式為

(1)

在多層Logistic模型中,居民通勤方式選擇的空間異質(zhì)性程度可以由組內(nèi)相關(guān)系數(shù)(intra-class correlation coefficient,ICC)指標衡量.ICC指標值處于0到1之間,依據(jù)Snijders等[13]提出的空間異質(zhì)性程度劃分標準,當ICC>0.059時,表明存在一定的空間異質(zhì)性,可考慮構(gòu)建多層模型;當ICC>0.138時表示存在高度的空間異質(zhì)性,組間變異不可忽略,有必要構(gòu)建多層模型.PTC-MLM和NMC-MLM的ICC指標計算分別為

(2)

(3)

式中:ICCnbh、ICCcity分別為社區(qū)層、城市層的組內(nèi)相關(guān)系數(shù).

其次,在驗證空間異質(zhì)性的基礎(chǔ)上,加入個體層變量、社區(qū)層和城市層的建成環(huán)境變量,建立完整的PTC-MLM和NMC-MLM分析建成環(huán)境對通勤方式選擇的影響,模型表達式為

個體層:

(4)

社區(qū)層:

(5)

城市層:

(6)

參考既有研究的變量選取,模型中個體層變量主要考慮個人社會經(jīng)濟變量(如性別、年齡、收入等)和通勤屬性變量(如通勤時間等).社區(qū)層的建成環(huán)境變量包括社區(qū)區(qū)位和表征建成環(huán)境“5D”的相關(guān)變量.城市層的建成環(huán)境變量包括表征城市規(guī)模(如GDP等)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、城鎮(zhèn)化水平和交通基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)(如地鐵運營里程、每萬人公交車輛數(shù)等)的相關(guān)變量.完整的變量選取及變量定義見表2.

表2 變量定義

3 模型結(jié)果與分析

3.1 空間異質(zhì)性分析

基于極大似然估計法,借助HLM軟件進行PTC-MLM和NMC-MLM的空模型和完整模型的參數(shù)標定.空模型的估計結(jié)果見表3.

表3 PTC-MLM和NMC-MLM的空模型估計結(jié)果

由表3可知:PTC-MLM和NMC-MLM(三層)空模型的空間層(包括社區(qū)層和城市層)ICC值分別為0.440、0.227,均大于臨界值0.138,表明建成環(huán)境對公共交通和慢行交通出行選擇具有顯著影響,且均存在高度空間異質(zhì)性,有必要進行分層建模.其次,為進一步檢驗三層建模的必要性,對比三層建模與雙層建模(包括“個體層與社區(qū)層”雙層建模和“個體層與城市層”雙層建模)對數(shù)據(jù)的解釋能力.由統(tǒng)計指標LL(log likelihood)和AIC(akaike information criterion)對比可得,PTC-MLM和NMC-MLM三層建模的LL指標絕對值、AIC指標值均小于雙層建模,說明三層建模對樣本數(shù)據(jù)的擬合效果優(yōu)于雙層建模.

此外,對比三層建模中社區(qū)層和城市層的ICC值,從PTC-MLM來看,城市層的ICC值(0.316)顯著大于社區(qū)層(0.124),表明城市層組間變異顯著高于社區(qū)層,即居民選擇公共交通出行受城市建成環(huán)境因素的影響程度高于社區(qū)建成環(huán)境;而從NMC-MLM來看,社區(qū)層的ICC值(0.125)大于城市層(0.102),則表明居民選擇慢行交通出行受社區(qū)建成環(huán)境因素的影響程度高于城市建成環(huán)境.

3.2 城市建成環(huán)境的影響分析

在NMC-MLM與PTC-MLM空模型中加入個體層、社區(qū)層和城市層變量,構(gòu)建完整的NMC-MLM與PTC-MLM.將表2中所選變量逐一加入,根據(jù)似然比檢驗與參數(shù)t檢驗剔除不顯著變量,得到最終模型參數(shù)估計結(jié)果,見表4.由表4可知:公共交通和慢行交通出行均顯著受到個體層、社區(qū)層和城市層變量的影響.

表4 PTC-MLM和NMC-MLM完整模型參數(shù)估計結(jié)果

從表征城市經(jīng)濟規(guī)模與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的變量來看,GDP對選擇公共交通、慢行交通均有顯著的負向影響,表明隨著GDP增長,居民選擇公共交通、慢行交通的概率降低.這是因為經(jīng)濟快速增長下城市規(guī)模擴張,導(dǎo)致通勤距離/時間邊長.在長距離通勤中,公共交通和慢行交通的時效、舒適性等服務(wù)水平較差不具有優(yōu)勢.產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變量對公共交通選擇的影響不顯著,而對慢行交通選擇影響顯著,表現(xiàn)為第二產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)總值占比更高(與第三產(chǎn)業(yè)相比)的城市選擇慢行方式通勤的概率低于第三產(chǎn)業(yè)占比更高的城市.既有研究表明第二產(chǎn)業(yè)占比對城市空氣質(zhì)量具有負向影響,這抑制居民選擇慢行通勤的積極性.

從表征城鎮(zhèn)化水平的變量來看,城鎮(zhèn)化率僅對選擇公共交通影響顯著.變量的參數(shù)(0.926、0.799)符號均為正,表明城鎮(zhèn)化率的提升促進公共交通分擔率提高.但從OR(Odds Ratio)指標分析,城鎮(zhèn)化率處于50%～75%區(qū)間的OR值(2.526)高于城鎮(zhèn)化率大于75%的OR值(2.222).這說明城鎮(zhèn)化達到較高水平后,城鎮(zhèn)化率對公共交通分擔率的提升效果在減弱.

從表征城市交通基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)水平的變量來看,該類型變量僅對選擇公共交通影響顯著.其中,道路交通設(shè)施用地占比對公共交通選擇具有負向影響,而每萬人公交車輛數(shù)對公共交通選擇具有正向影響.結(jié)果表明城市交通“治堵”應(yīng)通過公共交通服務(wù)水平提升,而非加大道路設(shè)施建設(shè)力度的觀點.城市地鐵運營里程對公共交通選擇的影響,其參數(shù)(0.751、1.378)均為正,說明地鐵運營里程的增長提升了公共交通分擔率.并且,地鐵運營里程>100 km的OR值(3.97)大于地鐵運營里程<100 km的OR值(2.120),表明地鐵運營里程達到一定規(guī)模后,地鐵運營里程增長對公共交通分擔率的提升效果在增強,這與地鐵“成網(wǎng)”后的網(wǎng)絡(luò)規(guī)模效應(yīng)有關(guān).

3.3 社區(qū)建成環(huán)境的影響分析

社區(qū)區(qū)位變量對公共交通、慢行交通選擇均有顯著影響,且變量參數(shù)符號均為正,表明市區(qū)居民選擇公共交通、慢行交通的概率顯著高于郊區(qū)居民.

社區(qū)到區(qū)行政中心的距離、社區(qū)人口密度僅對選擇公共交通影響顯著.其中,到區(qū)行政中心的距離表現(xiàn)為顯著負向影響,即到區(qū)行政中心的距離越遠,選擇公共交通的概率越低.這與遠離中心位置的社區(qū)多處于城市邊緣,公共交通設(shè)施的可達性較低有關(guān).而社區(qū)人口密度的影響均為正(0.647,1.019,0.679),表明人口密度增長具有提升公共交通分擔率的效果.這與既有研究成果的結(jié)論一致,原因在于高密度社區(qū)“停車難”和通勤時段擁堵問題突出,提高了居民選擇公共交通的意愿.但是,人口密度>10 000人/km2的OR值(1.972)小于人口密度處于>5 000～10 000人/km2區(qū)間的OR值(2.772),則表明人口密度達到一定水平后,人口密度增長對公共交通分擔率的提升效果在減弱,這是由于在需求過大后公共交通服務(wù)水平(如舒適性、擁擠度等)下降.空氣污染程度、綠化覆蓋率和土地利用混合度三個變量僅對選擇慢行交通影響顯著.其中,空氣污染程度的影響顯著為負,而綠化覆蓋率的影響顯著為正,表明良好的空氣質(zhì)量和社區(qū)綠化能有效提升居民慢行出行的意愿.其次,土地利用混合度變量對選擇慢行交通具有顯著負向影響.既有研究表明,土地利用混合度越高通勤距離越短.這本應(yīng)屬于慢行交通的優(yōu)勢區(qū)域,而參數(shù)估計結(jié)果為負,說明當前我國城市進行高土地利用混合度社區(qū)的交通規(guī)劃時,“以機動車為本”的問題較為突出,對提升慢行環(huán)境友好度的關(guān)注不足.

4 結(jié) 論

1) 居民通勤方式選擇表現(xiàn)出高度空間異質(zhì)性,公共交通選擇受城市建成環(huán)境因素的影響程度高于社區(qū)建成環(huán)境,而慢行交通選擇受社區(qū)建成環(huán)境因素的影響程度高于城市建成環(huán)境.

2) 城市建成環(huán)境中,GDP對公共/慢行交通選擇均有顯著負向影響;第二產(chǎn)業(yè)占比僅對慢行交通呈負效應(yīng),道路交通設(shè)施用地占比僅對公共交通呈負效應(yīng);而城鎮(zhèn)化率、每萬人公交車輛數(shù)和地鐵運營里程對公共交通呈正效應(yīng).

3) 社區(qū)建成環(huán)境中,社區(qū)區(qū)位對公共/慢行交通選擇均有顯著影響;社區(qū)到區(qū)行政中心的距離、社區(qū)人口密度僅對公共交通選擇影響顯著,分別呈負向、正向效應(yīng);空氣污染程度、綠化覆蓋率和土地利用混合度僅對選擇慢行交通影響顯著,分別呈負向、正向和負向效應(yīng).

文中僅考慮建成環(huán)境因素的線性影響,缺少其影響機理及交互影響效應(yīng)的分析,后續(xù)將進一步研究各建成環(huán)境因素與通勤方式選擇的非線性影響關(guān)系.