城市低收入居民日出行鏈特征及其影響因素分析*

程 龍 陳學(xué)武 馮 岑 楊 碩

(東南大學(xué)城市智能交通江蘇省重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室1) 南京 210096) (現(xiàn)代城市交通技術(shù)江蘇高校協(xié)同創(chuàng)新中心2) 南京 210096)

城市低收入居民日出行鏈特征及其影響因素分析*

程 龍1,2)陳學(xué)武1,2)馮 岑1,2)楊 碩1,2)

(東南大學(xué)城市智能交通江蘇省重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室1)南京 210096) (現(xiàn)代城市交通技術(shù)江蘇高校協(xié)同創(chuàng)新中心2)南京 210096)

基于南京居民1 d出行調(diào)查數(shù)據(jù)，對(duì)城市低收入居民日出行鏈的復(fù)雜度和類型選擇特征進(jìn)行分析.Pearson卡方檢驗(yàn)表明不同收入群體的日出行鏈模式存在顯著差異.低收入居民以非通勤出行鏈為主，且出行鏈復(fù)雜度低.此外，通過建立Stereotype Logit模型和Mixed Logit模型分別研究影響日出行鏈復(fù)雜度和類型選擇的因素.結(jié)果表明，出行便利性和靈活性提高時(shí)，低收入居民的出行鏈復(fù)雜度會(huì)隨之增加.高居住密度和高就業(yè)崗位密度地區(qū)的低收入居民傾向選擇復(fù)雜的通勤鏈出行，且從事更多的非通勤活動(dòng).

低收入居民；日出行鏈；Stereotype Logit模型；Mixed Logit 模型

0 引 言

低收入人群作為城市居民中的出行弱勢群體，面臨嚴(yán)峻的交通出行問題：一方面，城市房價(jià)的不斷攀高使得低收入人群越來越遠(yuǎn)離市中心和交通便利的地區(qū)，逐漸被邊緣化，使得他們需要花費(fèi)更多的時(shí)間和費(fèi)用來出行.另一方面，受其經(jīng)濟(jì)條件的約束，城市低收入人群對(duì)交通服務(wù)支出貨幣的承受力較差，可選擇的出行方式相對(duì)較少.出行難問題對(duì)低收入人群在城市正?；顒?dòng)已經(jīng)產(chǎn)生了較大影響.

作為基于活動(dòng)的交通行為的基本單元，出行鏈的特征分析受到越來越多的關(guān)注.許多研究發(fā)現(xiàn)影響居民出行鏈的因素包括家庭屬性、個(gè)人屬性、活動(dòng)屬性和土地利用屬性[1-3].但是這些研究都是基于城市全體居民抽樣調(diào)查數(shù)據(jù)的分析，極少關(guān)注到低收入人群.此外，國內(nèi)外的研究對(duì)收入水平對(duì)居民的出行行為產(chǎn)生何種影響，并沒有明確的結(jié)論.根據(jù)Ma Jing[4], Ye Xin[5], Chu Youlian[6]和Jianchuan Xianyu等[7]的研究，高收入居民的工作出行鏈更復(fù)雜，非通勤出行活動(dòng)較多.相反地，Wallace[8]認(rèn)為高收入人群的出行鏈較為簡單.而Li Zhibin,Schmocker等[9-10]分析得出居民的收入水平和出行鏈特征間沒有顯著的影響關(guān)系.當(dāng)前不同社會(huì)階層的收入差距不斷拉大，給交通政策的制定帶來挑戰(zhàn)，亟須明確不同收入群體的出行特征，以制定針對(duì)性的出行改善對(duì)策.

1 數(shù)據(jù)采集及處理

本研究的數(shù)據(jù)來自2013年10月30日(星期三)的南京居民出行調(diào)查.調(diào)查內(nèi)容分為2部分：(1) 家庭和個(gè)人特征，包括家庭年總收入和家庭規(guī)模；(2) 被調(diào)查者的1 d出行記錄.采用入戶調(diào)查的方式，調(diào)查6歲以上的所有家庭成員.在對(duì)調(diào)查數(shù)據(jù)校核和篩選后，獲得了5 504個(gè)有效個(gè)體樣本.被調(diào)查家庭分年總收入分布見表 1.

表1 被調(diào)查家庭的年總收入分布

經(jīng)濟(jì)合作與發(fā)展組織提出的國際貧困線標(biāo)準(zhǔn)為當(dāng)?shù)厝司芍涫杖氲?0%[11].根據(jù)該定義，2013年南京的貧困標(biāo)準(zhǔn)為人均可支配收入2萬元/年.通過調(diào)查得到的家庭年總收入和家庭規(guī)?？梢杂?jì)算個(gè)人年收入.最后，1 722個(gè)樣本被認(rèn)為是低收入居民，其余3 782個(gè)樣本為非低收入人群.

日出行鏈指居民早上從家出發(fā)，經(jīng)過一系列的出行后，晚上再次回到家的過程.通過對(duì)調(diào)查數(shù)據(jù)的分析，提煉出6種典型的日出行鏈，說明如下，其中“H”表示家;“W”表示工作活動(dòng)(上班上學(xué)等);“O”表示非工作活動(dòng)(購物休閑等).

1) HWH 1 d中只進(jìn)行1次工作活動(dòng).

2) HWHWH 1 d中進(jìn)行2次工作活動(dòng)，包含一次中間回家的出行.

3) HWH+O 1 d中進(jìn)行兩類活動(dòng)，包含1次工作活動(dòng)和至少1次非工作活動(dòng).

4) HOH 1 d中只進(jìn)行1次非工作活動(dòng).

5) HOHOH 1 d中進(jìn)行2次非工作活動(dòng)，包含1次中間回家的出行.

6) HOH+O 1 d中進(jìn)行至少1次非工作活動(dòng)，且中間無回家出行.

以上6種日出行鏈中，HWH，HWHWH和HWH+O是通勤出行鏈，其余為非通勤出行鏈.出行鏈中主要的出行方式(最多使用的)定義為出行鏈方式.

調(diào)查樣本的家庭、個(gè)人屬性及出行特征見表 2.低收入居民中以老年人的比例較大，受教育水平較低，退休及無業(yè)人員所占的比重較大.低收入人群的家庭規(guī)模較大，40.1%的被調(diào)查家庭的人口規(guī)模在3人以上.小汽車擁有率低，60.1%的低收入家庭沒有小汽車.居住地址較市中心遠(yuǎn)，41.4%的低收入居民居住在城市外圍區(qū).

低收入居民出行強(qiáng)度為2.49次/d，比非低收入居民少0.09次/d.出行鏈方式主要為非機(jī)動(dòng)化的交通方式，比例達(dá)61.7%.低收入居民進(jìn)行65.1%的通勤出行鏈，而非低收入居民的比例為76.6%.

2 研究方法

2.1 Stereotype Logit模型

日出行鏈復(fù)雜度定義為出行鏈中的駐停次數(shù).從因變量的性質(zhì)上看，本文應(yīng)采用具有等級(jí)順次特點(diǎn)的Ordered Logit模型進(jìn)行分析.不過，Ordered Logit模型要求的假定條件比較強(qiáng)，即要求平行回歸假設(shè)(parallel regression assumption).經(jīng)過統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)，南京的調(diào)查數(shù)據(jù)不滿足模型的條件.Multinomial Logit模型雖然無需這些假定條件，但卻不能講變量的等級(jí)順次關(guān)系的信息納入模型，因此也不宜采用.本文將采用1984年美國學(xué)者Anderson[12]對(duì)傳統(tǒng)Ordered Logit模型進(jìn)行改進(jìn)了的Stereotype Logit模型對(duì)出行鏈復(fù)雜度的影響因素進(jìn)行研究.該模型既保留了因變量的等級(jí)順次的信息，同時(shí)還無需分類回歸曲線斜率相同的假定條件，允許變量的系統(tǒng)在因變量不同類別之間保持差異，是一個(gè)較靈活且使用的模型.Stereotype Logit模型表示如下.

表2 調(diào)查樣本的家庭、個(gè)人屬性及出行特征

式中：β為因變量x的待估系數(shù)；k為因變量的截點(diǎn)(cut points)；βos,βot為模型的截距.通過定義一個(gè)單調(diào)遞減的調(diào)節(jié)參數(shù)φ(即φ1≥φ2≥…≥φk)，可以得到定序的回歸關(guān)系.在本文的模型中定義1=φ1≥φ2≥…≥φk=0.“0”和“1”分別對(duì)應(yīng)著出行鏈復(fù)雜度的4次及以上和1次.在此設(shè)定下，模型中的回歸系數(shù)為正就表示具有這個(gè)特征的居民更傾向于復(fù)雜的出行鏈.

2.2 Mixed Logit模型

本研究分析影響低收入人群出行鏈類型選擇的因素，模型的因變量為出行鏈的類型.Small Hsiao檢驗(yàn)表明類型選擇變量不符合獨(dú)立不相關(guān)(independence of irrelevant alternatives，IIA)假設(shè)，因此不適宜采用Multinomial Logit模型.Mixed Logit模型則能很好地克服這個(gè)問題，該模型假定待估系數(shù)服從一定的分布形式，不受IIA特性的限制，也體現(xiàn)了個(gè)人對(duì)出行鏈類型選擇的喜好隨機(jī)性特征[13-14].Mixed Logit模型表示如下.

式中：f(β|η)為待估系數(shù)的概率密度函數(shù)；Prn(j)為個(gè)體n對(duì)選擇肢j的選擇概率.Mixed Logit模型的選擇概率可以看做Logit模型選擇概率的加權(quán)平均值，權(quán)重由概率密度函數(shù)f(β|η)決定.f(β|η)為某種分布密度函數(shù)，可以是正態(tài)分布、對(duì)數(shù)正態(tài)分布、均勻分布、三角分布等.在交通行為分析中，正態(tài)分布最為常用.

3 分析結(jié)果

3.1 不同收入群體出行鏈特征差異分析

Pearson卡方檢驗(yàn)用于研究不同收入群體間出行鏈特征的差異性.表 3分別對(duì)通勤出行鏈特征/非通勤出行鏈特征與收入的相關(guān)性進(jìn)行分析.通勤出行鏈復(fù)雜度與收入水平的檢驗(yàn)結(jié)果表明低收入群體的出行鏈復(fù)雜度與非低收入群體的復(fù)雜度沒有明顯差異，也就是說收入水平對(duì)通勤出行鏈的復(fù)雜度沒有顯著影響.然而，非通勤出行鏈的復(fù)雜度與收入水平顯著相關(guān)，低收入人群更樂意從事簡單的非通勤出行鏈，比例為64.4%，而非低收入人群簡單非通勤出行鏈的比例為55.7%.

收入水平對(duì)出行鏈類型的選擇也有顯著影響.HWH是非低收入居民的主要出行鏈類型，比例近60%.低收入居民的HWH比例則約為50%.低收入人群傾向于進(jìn)行HOH出行鏈，比非低收入人群高9.5%.

表3 通勤出行鏈/非通勤出行鏈與收入水平的卡方檢驗(yàn)結(jié)果

3.2 出行鏈復(fù)雜度的影響因素分析

Stereotype Logit模型中的自變量除了家庭、個(gè)人屬性外，還包括居住地的人口密度和就業(yè)崗位密度.模型標(biāo)定前，對(duì)人口密度和就業(yè)崗位密度取自然對(duì)數(shù)，以降低潛在的異方差性的影響.模型標(biāo)定結(jié)果見表4，4次以上駐停是參考類別.調(diào)節(jié)參數(shù)φ滿足φ1≥φ2≥φ3≥φ4，表明出行鏈復(fù)雜度有著潛在的順次關(guān)系.

在通勤鏈復(fù)雜度標(biāo)定結(jié)果中，女性戶主家庭的系數(shù)顯著為負(fù)，意味著戶主是女性的家庭成員較少地進(jìn)行復(fù)雜通勤鏈.原因?yàn)榕议L承擔(dān)較多的家庭事務(wù)，比如接送小孩或購物，這就導(dǎo)致了其他家庭成員無需進(jìn)行額外的出行，降低出行鏈復(fù)雜度.這一點(diǎn)也可以從性別變量的結(jié)果得到證實(shí)，女性從事更為復(fù)雜的通勤鏈，出行鏈長度大.家庭規(guī)模變量顯著為負(fù)，表明來自較大規(guī)模家庭的低收入居民較多從事簡單的出行鏈.擁有小汽車的家庭更多進(jìn)行復(fù)雜的通勤鏈，這是因?yàn)樾∑嚨臋C(jī)動(dòng)性和靈活性高，吸引出行者在出行中參與較多的活動(dòng).與小汽車類似，電動(dòng)車的靈活性也較高，也易于進(jìn)行較為復(fù)雜的出行，因此系數(shù)為正值.20歲以下的低收入者的出行鏈較為簡單，因?yàn)檫@部分群體主要為學(xué)生，他們很少在上學(xué)的途中參與額外的活動(dòng).60歲以上的居民出行鏈較為復(fù)雜是因?yàn)檫@部分人的出行安排靈活，且部分老年人承擔(dān)著接送小孩、買菜購物的家庭事務(wù).當(dāng)出行鏈方式為公共交通時(shí)，低收入居民的出行鏈比較簡單，這是由于公共交通的靈活性差，難以在一次出行鏈中進(jìn)行較多的活動(dòng).此外，土地利用特征對(duì)低收入居民的出行鏈復(fù)雜度也有著顯著影響.居住地人口密度大或就業(yè)崗位密度大的交通小區(qū)，能夠提供較多的購物和娛樂設(shè)施，因此居民更多進(jìn)行復(fù)雜通勤鏈.

非通勤出行鏈復(fù)雜度的模型標(biāo)定結(jié)果與通勤出行鏈類似.來自女性戶主家庭的居民的非通勤出行鏈較為簡單.女性從事較多的非通勤活動(dòng)，性別系數(shù)為1.016.此外，擁有駕照的低收入居民進(jìn)行更多的非通勤活動(dòng).在人口密度較大的交通小區(qū)，居民的非通勤出行鏈也較為復(fù)雜.盡管公共交通方式對(duì)非通勤出行鏈的的影響為顯著負(fù)值(-0.908)，但擁有公交卡的居民非更多地進(jìn)行復(fù)雜非通勤鏈，系數(shù)為1.587.這可能是因?yàn)樵诜峭ㄇ诨顒?dòng)中，居民的出行計(jì)劃較為靈活，且持有公交卡乘坐公共交通享有票價(jià)優(yōu)惠，因此低收入人群愿意在一次出行鏈中參與較多的活動(dòng).

表4 出行鏈復(fù)雜度Stereotype Logit模型標(biāo)定結(jié)果

注：“/”表明系數(shù)在90%置信水平下不顯著；密度變量是連續(xù)變量，1 000 人/km2,基于交通小區(qū)(TAZ)計(jì)算.

3.3 出行鏈類型選擇的影響因素分析

Mixed Logit模型標(biāo)定結(jié)果見表 5(HWH是參考類別)，只有居住地人口密度系數(shù)符合隨機(jī)分布，該系數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)差是顯著的.家庭戶主啞變量的HWHWH，HWH+O和HOH+O類型選擇系數(shù)為負(fù)，表明來自女性戶主家庭的低收入居民更樂意進(jìn)行“HWH”的出行鏈類型.這是因?yàn)榕议L承擔(dān)了較多的家庭事務(wù)(購物買菜等)，其他家庭成員的出行活動(dòng)則相應(yīng)地有所減少.該結(jié)果也被性別系數(shù)進(jìn)一步驗(yàn)證，女性更多地進(jìn)行HWH+O，HOH和HOH+O的出行鏈類型.該結(jié)論也與上文的出行鏈復(fù)雜度模型標(biāo)定結(jié)果保持一致.

職業(yè)變量對(duì)非通勤出行鏈的類型選擇(HOH，HOHOH，HOH+O)有積極作用，個(gè)體勞動(dòng)者、退休和無業(yè)人員因?yàn)闆]有固定的工作安排，他們更多地參加娛樂休閑等非通勤活動(dòng).老年人(≥60歲)更多地從事非通勤出行鏈，如HOH，HOHOH和HOH+O.家庭規(guī)模較大時(shí)，低收入居民較少地進(jìn)行復(fù)雜出行鏈，如HWHWH和HWH+O.通過小汽車和電動(dòng)車的系數(shù)可以看出，當(dāng)家庭擁有小汽車和電動(dòng)車時(shí)，居民更愿意進(jìn)行HWHWH或HWH+O出行鏈.受教育水平高的居民從事較少的非通勤活動(dòng)，這是因?yàn)檫@部分人群的職業(yè)屬性主要為職員，受工作時(shí)間的限制，他們?cè)诠ぷ魅蛰^少進(jìn)行娛樂休閑等活動(dòng).當(dāng)出行鏈方式為公共交通時(shí)，HWHWH出行鏈類型出現(xiàn)概率較少.當(dāng)居民擁有公交卡后，更樂意選擇HOHOH出行鏈.

表5 出行鏈類型選擇Mixed Logit模型標(biāo)定結(jié)果

注： “/”表明系數(shù)在90%置信水平下不顯著；密度變量是連續(xù)變量，1 000 人/km2,基于交通小區(qū)(TAZ)計(jì)算；居住地人口密度系數(shù)符合正態(tài)隨機(jī)分布.括號(hào)外的系數(shù)表示待估參數(shù)的均值，括號(hào)內(nèi)的系數(shù)表示待估參數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)差.

土地利用特征對(duì)低收入居民的出行鏈類型選擇也有著顯著影響.人口密度大的交通小區(qū)居民更多地選擇復(fù)雜通勤鏈，且從事較多地非通勤活動(dòng)，這是由于這些小區(qū)能提供較好的娛樂休閑設(shè)施.此外，居住地就業(yè)密度大意味著較多的公司、企業(yè)、商場等，人們?cè)陔x家近的地方能夠獲得較多的零售、服務(wù)機(jī)會(huì)，因此“HOHOH”和“HOH+O”出行鏈的比例較高.

4 結(jié)束語

低收入人群和非低收入人群的通勤出行鏈復(fù)雜度沒有顯著差異，但非通勤出行鏈有著顯著差異，低收入人群的非通勤出行鏈更簡單.兩者的出行類型選擇也有著明顯差異，低收入人群更多地從事非通勤出行鏈.通過分析影響出行鏈復(fù)雜度和類型選擇的因素，發(fā)現(xiàn)家庭屬性、個(gè)人屬性和土地利用屬性會(huì)對(duì)低收入居民的出行鏈特征產(chǎn)生影響.當(dāng)?shù)褪杖刖用竦某鲂袟l件改善時(shí)，他們會(huì)參與更多的活動(dòng).這些結(jié)論將會(huì)為低收入人群出行改善對(duì)策的提出提供理論依據(jù).

但是，本研究還有進(jìn)一步拓展的空間.比如在Mixed Logit模型中，本文假定隨機(jī)系數(shù)服從正態(tài)分布，其他分布類型如對(duì)數(shù)正態(tài)分布、三角分布可以在以后的模型中進(jìn)行設(shè)定，以比較不同分布下模型的擬合度.

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Daily Trip Chain Pattern and Its Influencing Factors of Low Income Residents

CHENG Long1,2)CHEN Xuewu1,2)FENG Cen1,2)YANG Shuo1,2)

(JiangsuKeyLaboratoryofUrbanITS,SoutheastUniveristy，Nanjing210096，China)1)(JiangsuProvinceCollaborativeInnovationCenterofModernUrbanTrafficTechnologies，Nanjing210096，China)2)

This study examines the daily trip chain complexity and type choices of low income residents based on the activity travel diary survey in Nanjing, China. Pearson’s chi-squared tests reveal that significant differences of trip chain pattern do exist between income groups. Low income residents on average make more daily non-work trip chains. And their non-work trip chains are further shown to contain fewer stops. Then, two types of econometric models, stereotype logit model and mixed logit model are developed to investigate the possible explanatory variables affecting low income residents’ trip chain patterns. Results show that once convenient and flexible conditions are supplied, low income residents are more likely to make multiple activities in a trip chain. Areas with high population density and employment density are associated with complex work trip chains and more non-work activities involvement.

low income residents; daily trip chain; stereotype logit model; mixed logit mode

2015-01-12

*國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(批準(zhǔn)號(hào)：51178109)、國家重點(diǎn)基礎(chǔ)研究發(fā)展計(jì)劃項(xiàng)目(批準(zhǔn)號(hào)：2012CB725402)資助

U491

10.3963/j.issn.2095-3844.2015.02.010

程 龍(1989- )：男，博士研究生，主要研究領(lǐng)域?yàn)榻煌ㄐ袨榉治雠c需求建模