新时代下城乡居民出行方式选择模型

李 玲

（长安大学汽车学院，陕西 西安 710064）

引言

近年来，随着乡村振兴战略的实施，城乡居民的出行得到了极大改善，但由于自然条件和经济发展不平衡等一系列原因，致使城乡居民的出行在新时代下呈现出新的特征。城乡之间居民的出行活动越来越多，相关交通政策的制定迫切需要对城乡居民的出行特征展开研究。

传统的居民出行方式研究以交通小区为单位，且多选取城市或农村居民作为研究对象。本文基于非集计理论，利用城乡居民出行问卷调查数据，构建出适合当前我国城乡居民的出行方式选择模型，为城乡交通的有效管理提供理论参考。

1 调查问卷的设定

综合考虑非集计模型对出行者属性的要求和城乡居民的出行特征，选取城乡居民的个人属性，家庭属性及出行属性进行问卷调查[1]，内容主要包括年龄、文化程度、经济收入、家庭人口构成、家庭人员出行特征等。问卷调查共发放 725份，收回有效问卷610份。统计的陕西省城乡居民出行方式分布如图1所示。

图1 城乡居民出行方式选择比例图

2 MNL模型

非集计模型的效用函数由固定项Vin和随机项εin两部分组成[2]，如式（1）所示。假设Vin与其包含的影响变量之间为线性关系[3]。

式中：Vin为第n个出行者选择第i个方案的效用函数中得固定项；εin为第n个出行者选择第i个方案的效用函数中的随机项。

多项 Logit模型是非集计模型中常用的模型之一，其数学形式简单，物理意义易懂，近年来在交通领域得到了广泛应用[4]。假设固定项Vin与随机项εin相互独立，随机项εin独立同分布，且服从Gumbel分布[5]，则出行者n选择出行方式i的概率为式（2）：

式中：i、j一出行选择；Jn一出行选择方案中包含的出行选择j的个数。

3 模型相关性分析

调查发现，城乡居民的出行方式一般由步行、自行车、电动车或摩托车、农用车、私家车、公交车6种形式组成，故选取这6种交通方式为该模型的选择肢。采用皮尔森相关模型对数据进行相关性分析，计算各因素与出行方式选择结果的相关性，如表 1所示。

表1 影响因素与出行方式选择结果相关性统计表

自行车拥有量、电动车或摩托车拥有量、出村庄次数、出行距离、出行目的、出行所用时间对出行方式选择影响显著，故将其作为特征变量建立模型。

4 模型结果分析

该模型显著性小于 0.05，说明解释变量全体与广义logit P 之间线性关系显著，模型选择正确[6]。6 个自变量显著性均＜0.05，拒绝回归系数为 0的假设，认为自变量对Logistic 回归模型的线性贡献显著，通过检验。表2为个选择各交通方式的参数估计值。

表2 参数估计值

通过对调查问卷及模型预测结果的分析，可以发现：出行者家中有多种交通工具时，其出行往往倾向于选择快速、便宜、舒适的交通工具。考虑到舒适性、方便性、快速性，家中有小汽车的出行者往往倾向于选择小汽车作为交通工具，说明新时代，城乡居民的生活观念发生改变，人们不仅注重出行的可行性，更加关注出行的满意度；出行时间较长，出行距离较远的城乡居民，更热衷于农用三轮车这种交通工具，因为在农村，农用三轮车较普遍且其承载量较大，农民使用三轮车出行还可以方便日常农作物的运输、往返农田的工作。出行时间越长、距离越远，出行者对交通工具的速度、舒适性就要求越高。

5 结语

本文建立了新时代下城乡居民出行方式选择的 logit模型。但本文仅选取了出行者及出行特征作为影响因素，后续的研究中可以考虑将交通方式特性也作为影响变量来进一步分析。