基于時空認(rèn)知的違章停車行為治理策略研究

林建新，劉依妮，朱雪超，劉博

(1.北京建筑大學(xué)，土木與交通工程學(xué)院，北京 100044；2.北京市公安局公安交通管理局，西城交通支隊，北京 100037；3.北京城垣數(shù)字科技有限責(zé)任公司，北京 100045)

0 引言

近年來，隨著人們生活水平和經(jīng)濟發(fā)展水平的提高，我國機動車保有量也隨之快速增加[1]。然而，新停車設(shè)施的建設(shè)速度遠遠滯后于機動車的增長速度，路外停車設(shè)施供需不平衡引發(fā)的長時間停車尋泊現(xiàn)象，導(dǎo)致大量的違章停車，對城市交通產(chǎn)生了許多負(fù)面影響，如交通擁堵、環(huán)境污染以及不必要的燃料消耗等[2]。管理部門投入了大量人力、物力成本[3]，由于缺少對違章停車深層因素的量化分析，治理效果十分有限。

城市違章停車現(xiàn)象的發(fā)生與駕駛?cè)说耐＼嚊Q策緊密相關(guān)，Shoup 等[4]對紐約布魯克林區(qū)的停車情況進行研究得出，停車時長、步行速度、時間價值等因素會影響停車決策。Hassine 等[5]利用多項式Logit 模型，預(yù)測出城市中駕駛員停車類型選擇與安全和持續(xù)時間偏好相關(guān)。傅志妍等[6]構(gòu)建了駕駛員停車選擇意愿梯度提升決策樹模型，得出費率是影響出行者停車選擇的最主要因素。以往研究證實了駕駛?cè)藗€人屬性、停車費率等因素對駕駛?cè)送＼囆袨闆Q策具有顯著影響，但這些獨立因素之間的相互關(guān)系及對停車行為的影響大小未被提及，難以提出全面的治理措施。

作為低成本但違法的路邊停車模式，對違章停車行為的分析已經(jīng)成為社會廣泛關(guān)注的焦點。Goot[7]發(fā)現(xiàn)，駕駛員傾向于使用違章停車點作為街道上的“理想”停車點。牟振華等[8]基于演化博弈理論研究了違章停車行為和動態(tài)的罰金機制，驗證了兩者之間存在密切關(guān)系，通過制定合理的管理政策可以抑制城市機動車違章停車行為的發(fā)生。Zong等[9]利用2014年中國北京市的停車信息，建立結(jié)構(gòu)方程模型，研究停車周期、停車位置和停車時間這3種停車決策之間的關(guān)系。已有研究探究了罰款等因素對違章停車行為的影響大小，缺乏針對行為認(rèn)識學(xué)特點的違章停車時空行為解析，及以此為科學(xué)依據(jù)制定的違章停車行為治理策略。

本文首先以真實違章停車數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，進行違章停車時空特征可視化分析，探究違章停車行為的時空分布規(guī)律，結(jié)合社會認(rèn)知理論，初步篩選出道路交通管理、停車供給、停車需求、駕駛?cè)酥g差異等因素作為違章停車行為的主要影響因素，構(gòu)建違章停車行為影響因素理論模型，并針對觀測變量設(shè)計問卷，進行實地交通調(diào)研，將通過檢驗后的調(diào)研數(shù)據(jù)代入結(jié)構(gòu)方程模型計算，得出違章停車行為產(chǎn)生路徑及各因素間的效用系數(shù)，實現(xiàn)違章停車行為影響因素之間復(fù)雜交織關(guān)系的定量分析，為精細(xì)化的停車治理提供科學(xué)量化的理論支撐。

1 違章停車行為認(rèn)知分析

1.1 數(shù)據(jù)來源

選取北京市西城區(qū)馬連道商圈違章停車數(shù)據(jù)進行研究，地理位置如圖1所示。馬連道商圈位于北京市西城區(qū)廣安門外街道，北京西三環(huán)與西二環(huán)之間，以茶葉貿(mào)易聞名，著名茶葉商業(yè)區(qū)馬連道茶城位于此處，區(qū)域內(nèi)有西城區(qū)三義里小學(xué)和新年華購物中心等人群聚集地點。

本文基于2021年8月～10月北京市西城區(qū)廣外街道的交警巡邏執(zhí)法違章記錄數(shù)據(jù)進行研究。數(shù)據(jù)涵蓋交警或者巡警視頻拍攝的正常執(zhí)法時段(7:00-19:00)，數(shù)量共計9761條。

1.2 違章停車行為時空特征

利用python和QGIS軟件對馬連道區(qū)域停車調(diào)查數(shù)據(jù)進行處理。

從時間分布上看，特征如圖2和圖3所示。

圖2 違章停車行為天分布統(tǒng)計Fig.2 Daly distribution statistics of illegal parking violations business circle

圖3 違章停車行為周分布統(tǒng)計Fig.3 Weekly distribution statistics of illegal parking

從一天內(nèi)違章停車行為時序分布圖來看，違章停車現(xiàn)象在每天的7:00-9:00，12:00-14:00，特別是8:00和13:00是一天內(nèi)違章停車的高發(fā)時間。這是由于早晚高峰時段，道路交通需求較大，停車位供應(yīng)不足，違章停車行為增多。從一周違章停車行為數(shù)量分布圖來看，周六和周日違章停車現(xiàn)象普遍，約占全周36.7%，這與周末和節(jié)假日非工作出行的彈性出行需求增多，導(dǎo)致停車位供應(yīng)緊張，違章停車行為顯著增加，即停車目的(λ1)影響違章停車行為。

空間分布特征如圖4 所示。違章停車行為主要集中在商場、學(xué)校等交通熱點地區(qū)，這些地區(qū)訪問需求大，相應(yīng)停車需求較大，加之停車位供應(yīng)不足，尋找停車位時間較長，即停車位置(θ4)和尋泊時長(θ3)影響違章停車行為。同時，人們更傾向于將車短暫停在距離目的地更近的路邊以滿足接送子女、短時購物等需求，即步行距離(λ2)和停車時長(λ3)影響違章停車行為。同時，違章停車行為與路外停車設(shè)施的空間分布以及利用率之間也存在關(guān)聯(lián)，在路外停車資源相對豐富或者路外停車場的飽和度達到60%以上時，周圍路段的違章停車行為相對較少，即停車費率(θ1)和車位數(shù)量(θ2)影響違章停車行為。在紅蓮南街和紅蓮3路附近街道上，僅有一處路外停車設(shè)施，缺少路內(nèi)占道電子收費停車設(shè)施，停車資源供給不足，違章停車行為數(shù)量相對較多。而茶源街和茶源路沿線有9 個路外停車設(shè)施，附近也有路內(nèi)占道電子收費停車設(shè)施，停車資源供應(yīng)相對充足，違章停車行為數(shù)量相對較少。

圖4 違章停車行為空間可視化Fig.4 Spatial visualization of illegal parking

基于違章停車行為時空特征分析，得出假設(shè)H1——停車需求影響違章停車行為。

式中：H1(停車需求)為停車需求水平函數(shù)；λi為潛變量；μi為H1在λi上的因子負(fù)荷；ε為誤差項。

假設(shè)H2：停車資源供應(yīng)水平將會影響違章停車現(xiàn)象。

式中：H2(停車供給)為停車供給水平函數(shù)；θi為潛變量；vi為H2在θi上的因子負(fù)荷；ζ為誤差項。

1.3 機動車違章停車的成因

社會認(rèn)知理論(Social Cognitive Theory,SCT)強調(diào)了人的行為主要受環(huán)境和個人的影響[10]，為分析違章停車行為的成因提供了理論依據(jù)。環(huán)境因素包括其他人的行為以及社會宏微觀環(huán)境等。良好的道路環(huán)境(ρ1)以及合理的停車誘導(dǎo)(ρ3)可以大幅降低停泊車輛的尋位難度以及時間，若將停車信息共享[11]，合理引導(dǎo)就近停車，促進停車位資源最大利用，將減少違章停車行為。而更加嚴(yán)格的道路監(jiān)控(ρ2)和懲罰手段[12]同樣也可以有效改善違章停車行為，對城市中心、交通樞紐等重點違停地區(qū)，設(shè)立停車嚴(yán)管區(qū)，輔以電子警察、智能監(jiān)控設(shè)施，實施動靜網(wǎng)格化管理，以此來降低違停率。由此得出假設(shè)H3——道路交通管理影響停車的環(huán)境，是違章停車的影響因素。

式中：H3(道路交通管理)為道路交通管理水平函數(shù)；ρi為潛變量；ζi為H3在ζi上的因子負(fù)荷；?為誤差項。

駕駛?cè)说膫€人差異也是違章停車行為的重要驅(qū)動因素。法律意識(τ1)與僥幸意識(τ2)是個人差異的重要體現(xiàn)。研究發(fā)現(xiàn)，駕駛?cè)说姆梢庾R水平與違章停車行為存在顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系。駕駛?cè)嗽谶`章停車時，往往會產(chǎn)生一種“我就停一會兒，不會被查到”的心理預(yù)期，從而導(dǎo)致違法行為的發(fā)生[3]。提高違法成本，降低駕駛?cè)说膬e幸意識，是減少違章停車行為的有效途徑[13]。高收入群體(τ3)往往不在意停車成本，停車便捷性是其考慮的主要因素。由此得出H4——駕駛?cè)瞬町愑绊懲＼囆袨榈倪x擇，是違章停車的影響因素之一。

式中：H4(駕駛?cè)瞬町?為駕駛?cè)瞬町愃胶瘮?shù)；τi為潛變量；οi為H4在τi上的因子負(fù)荷；δ為誤差項。

2 研究設(shè)計

2.1 數(shù)據(jù)分析方法

結(jié)構(gòu)方程模型(Structural Equation Modeling,SEM)包含回歸分析和因素分析方法，是一種通過協(xié)方差矩陣分析變量關(guān)系的數(shù)理統(tǒng)計方法，包括測量模型和結(jié)構(gòu)模型[14]，被廣泛應(yīng)用于多元數(shù)據(jù)的統(tǒng)計與分析。由于違章停車行為的影響因素眾多且難以直接測量，而結(jié)構(gòu)方程利用具體的數(shù)據(jù)來體現(xiàn)各要素之間、要素對測量本體之間的影響關(guān)系，可以彌補變量無法測量的缺陷，進而為指導(dǎo)實踐提出切實的、有針對性的對策。

測量方程公式為

式中：y為內(nèi)生顯變量組成的向量；Λy為y在η上的因子負(fù)荷矩陣；ε為內(nèi)生顯變量的誤差項；x為外源顯變量組成的向量；Λx為x在ξ上的因子負(fù)荷矩陣；δ為外源顯變量的誤差項。

結(jié)構(gòu)方程公式為

式中：η為內(nèi)生潛變量向量；B為系數(shù)矩陣，代表內(nèi)生潛變量η之間的關(guān)系；ζ為外生潛變量；Γ為系數(shù)矩陣，代表外生潛變量ζ對內(nèi)生潛變量η的影響；ζ為結(jié)構(gòu)方程的殘差項，反映了η在方程中未能被解釋的部分。

結(jié)構(gòu)模型與測量模型之間的關(guān)系如圖5 所示。測量模型用于解釋潛在變量和觀測變量之間的關(guān)系，包括潛在變量對觀測變量的影響以及觀測變量之間的關(guān)系。結(jié)構(gòu)模型用于解釋內(nèi)因變量之間的關(guān)系，包括直接和間接效應(yīng)。

圖5 結(jié)構(gòu)方程模型示意圖Fig.5 Schematic diagram of structural equation model

2.2 研究假設(shè)與理論模型

由于道路交通管理、駕駛?cè)瞬町惖茸兞繜o法直接通過觀測獲得，需通過適當(dāng)?shù)目捎^測變量加以反映，故選取16個可觀測變量分析停車供給、停車需求、道路交通管理、駕駛?cè)瞬町惡瓦`章停車行為，定義如表1所示。根據(jù)表1所選擇的觀測變量和研究假設(shè)，建立城市違章停車行為影響因素結(jié)構(gòu)方程理論模型，如圖6所示。

表1 潛變量及其觀測變量匯總Table 1 Summary of latent variables and their observation variables

圖6 理論框架與研究假設(shè)Fig.6 Theoretical framework and research hypotheses

3 違章停車行為結(jié)構(gòu)方程模型

3.1 數(shù)據(jù)調(diào)查及處理

3.1.1 數(shù)據(jù)調(diào)查與信效度檢驗

因結(jié)構(gòu)方程模型采用協(xié)方差建模，為保證其擬合效果，所需樣本容量至少大于觀測變量數(shù)的10倍[15]。為全面解析城市違章停車行為的影響因素，提高調(diào)查結(jié)果與模型的適配度，問卷設(shè)計包括駕駛員個人屬性和行為認(rèn)知兩個部分。第1 部分是受訪者的年齡和性別特征，用以衡量問卷樣本偏差；第2 部分涉及駕駛員對違章停車原因中時間和空間等屬性的認(rèn)知特征。根據(jù)違章停車數(shù)據(jù)時空分析結(jié)論及假設(shè)，調(diào)查意見部分共設(shè)計16 個題項。借鑒行為研究中常采用的李克特五級打分量表[6,16]進行意向程度和認(rèn)知意愿的關(guān)聯(lián)分析，問卷回答設(shè)置為十分同意、同意、中立、不同意、十分不同意五級，賦分對應(yīng)為5、4、3、2、1，選取馬連道商圈區(qū)域內(nèi)道路沿線，進行違章停車行為影響因素的調(diào)查問卷發(fā)放收集。共發(fā)出407 份問卷，排除不良問卷后，最終回收了386份問卷作為結(jié)構(gòu)方程的原始數(shù)據(jù)，有效率為94.8%，其有效受訪者的個體屬性特征統(tǒng)計如表2所示。

表2 有效問卷受訪者的個體屬性統(tǒng)計Table 2 Distributed statistics of collected data

采用克朗巴哈系數(shù)對問卷數(shù)據(jù)進行信度檢驗，計算公為

式中：k為待檢驗的總項數(shù)；為總方差；為第i題內(nèi)方差。檢驗結(jié)果如表3 所示，當(dāng)α系數(shù)大于閾值0.7，表明數(shù)據(jù)具有良好的信度與內(nèi)部一致性[1,10]，檢驗結(jié)果均符合要求。

表3 問卷信度檢驗Table 3 Reliability test for Questionnaire

繼而采用KMO(Kaiser Meyer Olkin)和Bartlett球形檢驗對問卷數(shù)據(jù)進行效度分析，檢驗結(jié)果如表4所示，各項指標(biāo)均通過檢驗。

表4 問卷KMO和Bartlett球形檢驗Table 4 KMO and Bartlett's spherical test for Questionnaire

由表3 和表4 可知，原始問卷數(shù)據(jù)內(nèi)部一致性良好，測量結(jié)果穩(wěn)定可靠，可用于下一步結(jié)構(gòu)方程標(biāo)準(zhǔn)化運算。

3.1.2 探索性因子分析

通過主成分分析法提取公因子方差進行因子分析，潛變量旋轉(zhuǎn)后的成分矩陣如表5 所示。其中，公因子方差反映變量被公因子表達的準(zhǔn)確程度。大于0.5 即可以被表達，若大于0.7，則說明變量能被公因子表達的很合理。從分析結(jié)果中可知，選取值均滿足要求，表明變量選取較科學(xué)、合理。

3.2 模型標(biāo)定

城市違章停車行為由停車供給、停車需求、駕駛?cè)瞬町悺⒌缆方煌ü芾磉@4 個潛變量描述，模型采用16 個觀測變量對以上潛變量進行解釋說明，利用Amos 軟件構(gòu)建結(jié)構(gòu)方程模型，標(biāo)準(zhǔn)化路徑系數(shù)圖如圖7所示。

圖7 城市違章停車行為影響因素結(jié)構(gòu)方程模型Fig.7 Structural equation model of influencing factors of illegal parking behavior

結(jié)合表5 和圖7 對各變量路徑系數(shù)進行分析，揭示深層原因：

(1)停車供給路徑系數(shù)

停車費率和尋泊時長是主要影響因素，效應(yīng)值分別為0.83和0.70，即當(dāng)區(qū)域內(nèi)停車費率較高且難以尋找空閑泊位時，駕駛員選擇違停的概率較大。結(jié)合停車供給與道路交通管理相關(guān)性系數(shù)為0.67，可知在車位數(shù)量較難改變的前提下，通過科學(xué)布設(shè)停車誘導(dǎo)指示標(biāo)識等管理手段，也可提高停車供給水平。

(2)停車需求路徑系數(shù)

停車時長是最主要影響因素，效應(yīng)值為0.70，駕駛?cè)苏J(rèn)同短時停車需求會面臨更大的時間壓力，因此更容易選擇違章停車。

(3)駕駛?cè)瞬町惵窂较禂?shù)

駕駛?cè)说氖杖胨綄?yīng)效應(yīng)值最大，為0.69。結(jié)合停車供給與駕駛?cè)瞬町愊嚓P(guān)性系數(shù)為0.73，可知，高收入人群對停車費率敏感度較低，控制費率對該人群的停車行為影響效果有限。同時，法律意識與僥幸心理對違章停車行為的影響與收入水平同樣重要，效應(yīng)值分別為0.69 和0.68，這表明對駕駛員的素質(zhì)教育同樣不容忽視。

(4)道路交通管理路徑系數(shù)

提升道路交通環(huán)境，合理規(guī)劃道路，緩解交通擁堵是減少違章停車行為的主要措施，其效應(yīng)值為0.74。

(5)違章停車行為路徑系數(shù)

違章停車行為對交通流量、交通安全、從眾誘導(dǎo)均有顯著影響，效應(yīng)值分別為0.73、0.68、0.67。這表明違章停車現(xiàn)象，會降低道路利用率，影響道路交通流量。同時，單一的違章停車現(xiàn)象會引發(fā)從眾現(xiàn)象，誘增違章現(xiàn)象。

(6)分析模型中外生潛變量和內(nèi)生潛變量之間的路徑系數(shù)

對違章停車行為的影響系數(shù)大小由高到低排序依次為道路交通管理(0.35)，停車需求(0.27)，停車供給(0.20)，駕駛?cè)瞬町?0.14)。說明道路交通管理對違章停車行為產(chǎn)生影響最大，城市交通管理部門在違章治理中發(fā)揮著最重要的作用。

3.3 模型評價

對結(jié)構(gòu)方程模型的擬合優(yōu)度進行檢驗，以衡量觀測數(shù)據(jù)與假設(shè)模型之間的一致性水平。在進行結(jié)構(gòu)方程模型適配度檢驗時，需要根據(jù)驗證樣本的規(guī)模、數(shù)據(jù)特征和假設(shè)條件，選擇自由度等相應(yīng)指標(biāo)。根據(jù)表6結(jié)果顯示，擬合指數(shù)衡量的各項關(guān)鍵指標(biāo)均滿足標(biāo)準(zhǔn)，說明該模型成立且調(diào)查數(shù)據(jù)與模型的擬合度較高。

表6 模型的擬合優(yōu)度結(jié)果Table 6 Model goodness-of-fit results

4 結(jié)論

以北京市2021年8月～10月西城區(qū)廣安門外地區(qū)違章停車記錄數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，基于時空分析與社會認(rèn)知理論，通過驗證性因子分析和結(jié)構(gòu)方程模型方法對違章停車行為進行多維度解釋，得出城市違章停車行為應(yīng)從以下幾個方向進行治理。

(1)從違停管理向精細(xì)化違停治理轉(zhuǎn)變

在道路交通管理方面，道路環(huán)境的影響系數(shù)最高，達到0.74。減少違章停車行為，首先應(yīng)改善道路環(huán)境，應(yīng)合理規(guī)劃道路，合理設(shè)置交通標(biāo)志標(biāo)線，精細(xì)化制定路內(nèi)停車要求，明確停車時間段、停車車型等，減少道路擁堵與事故。其次，建設(shè)完善的管理體系，包括人工巡邏、攝像頭自動識別系統(tǒng)等，提高違章停車的查處率和處理效率。最后，應(yīng)完善停車誘導(dǎo)系統(tǒng)，精細(xì)化設(shè)置引導(dǎo)標(biāo)志、電子屏幕等，減少違章停車行為。

(2)完善市場機制下的停車資源共享

停車供給中的停車費率與停車需求中的停車時長對違停行為的影響系數(shù)高達0.83 和0.70。推進共享停車策略，鼓勵市民共享停車資源，通過價格手段實現(xiàn)需求的削峰填谷，提高停車資源的利用率。同時，通過共享思路盤活停車資源，分時段、分區(qū)域、分類型提供停車服務(wù)，滿足市民不同時間、空間和需求的停車需求，從而減少違章停車行為。

(3)駕駛員法制素質(zhì)教育常態(tài)化

法律意識對違章停車行為的影響系數(shù)達到0.69。應(yīng)常態(tài)化駕駛?cè)朔梢庾R培訓(xùn)，開展多種形式的停車行為引導(dǎo)教育、活動，讓駕駛?cè)藰淞⒑戏ㄍ＼?、文明停車的意識，從而減少違章停車行為的發(fā)生。