建成环境与高收入群体出行模式关系研究

黄 勇，赵 航，许旺土，段梅花，魏 薇

(1. 贵州师范大学 地理与环境科学学院，贵州 贵阳 550025；2. 厦门大学 建筑与土木工程学院，福建 厦门 361005)

0 引言

高收入群体作为一类特殊群体，因群体数量少、出行优势高的影响，导致该群体在出行方面的研究极少受到交通领域学者的关注。目前多数研究一般把该群体与其他收入群体进行对比分析，得到结论：高收入群体的出行频率、距离、时间、出行模式偏好等与其他收入群体存在较大差异[1-2]。对于差异的原因，目前较少有文献作出详细解答，而对其出行行为及影响因素的研究更为少见。受职住空间失衡、空间扩张、POI布局等建成环境的影响，居民日常出行距离与时间增加，也在一定程度上改变了居民的原有出行模式[3]。其中，高收入群体因出行距离、时间的增加及对出行质量的高追求，在出行支付能力强等因素的共同作用下，导致该群体加剧了对小汽车出行的依赖，并成为其日常出行的主要交通方式。由于小汽车出行带来交通拥挤、环境污染、开车久坐引发疾病等问题，通过改变建成环境来改变高收入群体对小汽车出行依赖愈加迫切，因此厘清城市建成环境与高收入群体出行行为之间的关系，将有助于进一步提升城市交通运输效率和管理能力，为优化城市土地利用、改善城市交通及制订规划政策提供决策支持。

尽管建成环境对居民出行行为的影响因素复杂多样，但到目前为止被研究者归纳并常运用在文献中的有5D维度，即密度、混合度、设计、公交邻近度、目的地可达性，少量文献扩展到7D维度，增加了需求安排和人口统计学特征，并证实了不同建成环境因子对城市居民的出行行为影响存在差异[4-5]。例如，研究表明居民对区域基础服务设施的可达程度深刻影响着居民的日常出行行为，如靠近轨道交通站点的居民使用小汽车的行为少于远离轨道交通站点的居民[6]。区域城市化水平越高，其建成环境越复杂，居民出行行为复杂多样，导致使用小汽车更为频繁[7]。而有学者则认为城市设施密度与土地利用混合较高时，居民的出行行为更为简单，会减少使用小汽车[1]。公交站点作为城市公交服务系统的重要组成部分，其数量及便捷可达性影响着居民出行乘坐公交。文献表明，区域公交站点密度增加，居民通勤出行时对小汽车的使用会降低，居民乘坐公交的可能性增加[4]。另有文献则指出公交运行速度慢、车内拥挤、服务水平差等因素严重影响居民乘坐公交，抵消了高密度与高可达公交布局的效用[8]。停车位的建设在交通服务系统中同样扮演重要角色。停车位的建设数量、空间布局、停车费用等与居民使用小汽车及出行空间分布有着密切关系，通常停车位多的区域其居民的汽车拥有量较高，出行目的地的停车位越多则越容易使居民增加使用机动车[3]。区域路网密度增加促使道路十字路口与交叉口数量增加，其密度对居民出行的影响也逐渐显现，提高公共交通站点与道路交叉口密度会使居民增加使用公共交通与非机动车[9]。城市CBD通常被认为是城市的核心区域且承担着城市商业经济的发展，居民居住位置与CBD的空间距离对居民的出行方式有着显著影响，离城市CBD越远，小汽车的使用强度越大[4]。大量文献表明，除建成环境本身对居民出行行为的影响之外，居民出行行为还受到居住地自我选择[10]、出行态度与建成环境感知[11]、突发状况[12]等的影响。综上所述，学者普遍认为城市以较高人口密度和高土地利用混合度、出行目的地可达性高、多中心及良好出行环境发展，居民出行将减少对小汽车的使用，增加绿色出行模式，也受其出行态度、居住地自我选择、城市建成环境感知的影响。

通过梳理有关建成环境与居民出行模式之间的研究文献，发现其研究对象多集中于弱势群体(中低收入群体[13]、老年人[14]、学生[15]、移民[16]等)或未分群体[3]，对高收入群体的出行仅进行简单描述[1,17]，而建成环境对高收入群体出行模式的影响及作用目前尚未得到明确结论。鉴于此，本研究目的在于：(1)揭示建成环境对有车/无车高收入群体整体出行模式的影响机理。(2)探究建成环境与个人社会经济属性对高收入群体出行模式的影响孰强孰弱。(3)补充建成环境与高收入群体出行模式的研究内容。

1 研究区域与数据整理

1.1 研究区域

厦门市位于福建省南部，与漳州、泉州相连，地处闽南金三角中部。厦门市于1980年被设立为经济特区，经过40 a的发展已成沿海城市人口和建筑密度最高的城市之一。厦门市在经济发展和宜居环境等推动下， 2015年人口与汽车拥有量分别达到386万人与130万辆，其中小汽车达到约88.58万辆。随着居民出行机动化时代的到来，机动车的高拥有量与高出行量导致厦门市的机动车道路拥堵严重，2015年道路拥堵指数排名全国第23位，道路拥堵与汽车尾气的排放已对厦门市的自然环境与交通运输管理等方面带来巨大的挑战，严重影响着城市的可持续发展。

1.2 数据来源

个人社会经济属性与出行数据：高收入群体出行数据源于厦门市2015年居民出行调查结果。通过数据筛选原则，从约22万条居民出行数据中获取高收入群体(18～59岁)出行数据逾2.8万条(占比12.72%)，涉及10 661人。

数据筛选原则：(1)首先根据职业去除学生，其次选择18～59岁的劳动适龄者，最后选择具有本地户籍和自有住房的居民。(2)由于数据获取时缺少居民的收入数据，但在个人数据中获得了居民的职业与家庭住房面积，通常职业与家庭住房面积从侧面反映了居民的收入状况，因此参考厦门市2015年各交通小区中的社区(街道)的房价均价与厦门市2015年各职业的平均工资及房价收入比(表1)。最后综合3类数据，筛选出家庭住房面积≥130 m2且个人年收入大于15万元[18]的个体作为高收入者。

建成环境数据：POI(休闲娱乐场所、购物店、公共交通站点)数据由百度地图API抓取2015年相应数据；土地利用类型、人口数量、绿地、建筑总面积等数据源于相关政府部门官网。

表1 2015年我国城市房价收入比前10名

1.3 变量解释

(1)建成环境特征。本研究以交通小区作为建成环境数据的统计单元，以居住区位、停车位密度、购物店密度、休闲娱乐场所密度、容积率、绿化率、路网密度、土地利用类型混合度、公共交通站点密度、就业密度、人口密度等描述城市建成环境的设计、多样性、公交可达性、密度，具体环境特征值见表2。土地利用混合度的计算公式为[4]：

(1)

式中，E为土地利用混合度；Pij为交通小区j中i类土地利用所占比例；Nij为所有土地类型的数量。

表2 建成环境与出行变量描述性统计Tab.2 Descriptive statistics of built environment and travel variables

(2)高收入者社会经济属性(表3)。包括：性别、所属年龄段、驾照持有状况、受教育程度、家庭人口规模、小汽车所有权。其中，男女比例接近1∶1，无驾照者占35.91%，有驾照者占64.09%；有小汽车者占63.89%，无小汽车者占36.11%。

表3 个人社会经济属性特征统计Tab.3 Statistics of characteristics of individual socio-economic attributes

(3)高收入群体出行特征。包括：出行模式和出行目的(表4、表5)、出行距离和出行时间(表2)。其中，出行模式分为4类：步行、骑行、公共交通、小汽车；出行目的分为3类：生计活动(公务、上班)、生活活动(购物、接送小孩上学、看病、探亲访友)、娱乐活动(旅游休闲、文体、娱乐)。

表4 高收入群体出行特征统计Tab.4 Statistics of travel characteristics of high income groups

2 研究方法

因城市高收入群体日常出行模式多样，彼此之间无序且独立。因多项Logit模型对数据的正态性无要求，在研究居民出行行为方面的应用较为成熟，故运用此模型探究建成环境对高收入群体出行模式的影响机制。模型如下[9]：

表5 高收入群体不同出行目的的出行模式Tab.5 Travel modes of high ncome groups for different travel purposes

ln(P1/P2)=β0+β1X1+β2X2+β3X3+β4X4，

(2)

式中，ln(P1/P2)为选择任意2种出行模式概率比值的自然对数；X1为个人社会经济属性特征；X2为建成环境特征；X3为单程出行距离；X4为单程出行时间；βr为参数向量，r=0，1，2，3，4。

将小汽车出行模式作为步行、骑行(自行车、助力车、摩托车)和公共交通3种出行模式的参照，在式(2)的基础上构建了下列方程进行具体回归分析：

ln(Pw/Pc)=βw0+βw1X1+βw2X2+βw3X3+βw4X4，

(3)

ln(Pb/Pc)=βb0+βb1X1+βb2X2+βb3X3+βb4X4，

(4)

ln(Pt/Pc)=βt0+βt1X1+βt2X2+βt3X3+βt4X4，

(5)

式中，Pc，Pw，Pb，Pt分别为出行者选择小汽车、步行、骑行、公共交通作为出行模式的概率值；βwr，βbr，βtr则分别表示对应出行模式下各影响因素对应的参数；其余变量含义同式(2)。

3 结果分析

通过Stata15构建多项Logit回归模型，探究厦门市交通小区建成环境对有车/无车高收入群体小汽车交通出行模式影响，结果见表5。由PseudoR2值和5%水平上的显著性可知，该模型对交通小区建成环境与高收入群体出行模式之间的关系拟合效果较好。

首先，从密度与设计维度影响看，厦门市交通小区的就业密度对无车高收入群体的出行模式存在显著影响，与有车高收入群体的出行模式无显著关联。通常就业密度高的区域其公共服务设施较为完善，在一定程度上提高了居民基础服务的可达性，较大程度促进了无车高收入群体对非小汽车出行的选择。但高密度的就业人口导致区域公共交通服务水平下降，加上就业区域配套有一定数量的停车位，进而刺激了有车群体的小汽车出行。交通小区人口密度越高，其道路越拥堵，同时相应的生活与交通服务设施越完善，其区域内的居民越容易在较短的出行范围内满足日常生活的出行需求，从而减少对小汽车的使用，促进居民选择非小汽车出行。厦门市高收入群体在步行与汽车出行模式之间做选择时，对无论有车与否的高收入群体选择小汽车出行的可能性更高，因为其日常平均出行距离(4.42 km)已远超人们的步行意愿距离。道路作为交通出行的载体，其密度影响着居民的交通运行。从表5可知，交通小区的路网密度与有车高收入群体的小汽车出行概率呈显著正相关，而对没车高收入群体的出行模式无显著影响。通常交通小区路网密度越大，交通小区内部与外界之间的道路连通性就越高，有车高收入群体对小汽车的使用概率越大。

其次，从混合度与公交可达性维度影响看，厦门市交通小区土地利用混合度越高，有车高收入群体日常出行选择步行与骑行的概率就越高，对公共交通出行无明显影响，同时对无车的高收入群体出行模式无显著影响。从表5中的土地利用混合度对高收入群体出行模式的影响程度可知，土地利用混合度对推动高收入群体公交出行的作用有待提高，可能源于在短距离出行中高收入群体更愿步行和骑行，不愿乘坐服务水平低的公共交通。公共交通站点密度与无车高收入群体的公共交通出行概率呈显著正相关，对有车高收入群体的出行方式影响不显著。原因在于公共交通出行时间长、车内拥挤、运行速度慢等，降低了公共交通站点高密度布局的效用；同时参考表4可知，厦门市公共交通对于高收入群体的出行分担率(17.80%)低于厦门市公交总的出行分担率25.7%(2015年)。

表5 多项Logit模型回归结果Tab.5 Regression result by multinomial Logit model

续表5

最后，从居住区位与其他服务设施建设影响看，居住区位与其他设施对高收入群体的出行模式具有显著影响。其中，岛内高收入群体相对岛外居民出行更多选择步行与公共交通，岛外的高收入群体更多选择小汽车出行。原因在于岛内作为厦门市的中心城区，其经济发展与城市建设都超过岛外。停车位密度对有车高收入群体的出行模式具有显著影响，对无车群体无明显关联。通常停车位密度越高，有车高收入群体使用小汽车的可能越明显，即便停车收费价格高，对小汽车的出行限制作用甚微。休闲娱乐场所密度与高收入群体步行的概率呈显著正相关。从表4可知，在日常出行中高收入群体的步行占比较高(20.17%)，而在休闲娱乐中占比更是达到48.75%，可见休闲娱乐场所的建设可提高高收入群体的步行水平。从表5可知，交通小区购物店的密度对居民的日常购物出行行为有很大影响，表现为区域购物店越多，有车/无车高收入群体的步行概率越高，因为购物店增多其日常购物出行距离与时间就变短。交通小区绿化率的提高反而促进了有车高收入群体的小汽车，原因可能源于岛外绿化率高于岛内，促进了岛内居民对岛外绿地的使用，从而增加了小汽车出行。容积率与高收入群体的出行模式没有显著关联。

综上所述，尽管厦门市高人口密度、高土地利用混合度、高可达性的建成环境抑制了高收入群体使用小汽车，但抑制作用较弱。原因可能是：(1)高收入群体对小汽车出行的各种费用敏感性较小。(2)高收入群体的日常出行时间与出行距离长，出行时间成本高，对出行质量的高追求，导致对日常小汽车出行形成高度依赖。(3)区域现有公共交通服务水平难以满足高收入群体的出行要求。因此，整体来说，高收入群体在有车情况下，更愿意选择相比其他代步工具在舒适性、快捷性、门到门等方面更具优势的小汽车；而无车高收入群体在步行、骑行、公交中更倾向骑行与步行，因为骑行(自行车)和步行锻炼身体，增强了居民体质，减少疾病的发生。简而言之，结合个人社会经济属性与建成环境来看，建成环境对高收入群体小汽车出行的影响较弱，低于个人经济社会属性对小汽车出行的影响。

4 结论

本研究利用厦门市2015年居民出行调查数据，构建多项Logit模型探究了建成环境与高收入群体出行模式的关系，得到以下结论：

(1)在控制个人社会经济属性变量后，厦门市交通小区建成环境总体上对有车与无车高收入群体的出行模式存在显著影响，但对有车高收入群体的小汽车使用的抑制作用较弱，可能原因在于：①高收入群体个人出行支付能力强，对日常小汽车出行方式的消费敏感性小；②高收入群体日常出行距离与时间较长，而公共交通服务水平满足不了该群体对出行质量的要求。

(2)从密度与设计维度看，交通小区人口与就业密度的提高，促进了无车高收入群体对非小汽车出行的选择，而对有车高收入群体的小汽车的使用限制作用弱。路网密度的提高促进了有车高收入群体使用小汽车。

(3)从多样性与公交可达性维度看，土地利用混合度的提高对有车高收入群体小汽车的抑制作用较弱，对无车群体的出行模式无显著影响。公共交通的运行速度慢、车内拥挤等抵消了公共交通站点高密度布局的效用，导致对高收入群体的小汽车出行无显著抑制作用，反映出提高公交服务质量与水平才是增加居民公共交通出行的最有效手段。

(4)除以上几个影响因素之外，停车位密度与绿化率的提高将促进高收入群体使用小汽车；娱乐场所与购物店密度的提高能提升高收入群体的日常步行水平；居住区位对厦门市高收入群体的出行模式具有显著影响，岛内高收入群体相对岛外居民出行更多选择步行与公共交通，岛外高收入群体则更多选择小汽车出行；容积率对居民的出行模式无显著影响。

受到调查数据的限制，本研究存在以下不足：(1)缺少对居民自我选择与出行态度的考虑，现有文献已证明二者对居民出行模式存在显著影响。(2)忽略了高收入群体日出行链的考虑。(3)由于研究数据为横截面数据，难以解释建成环境与出行模式的因果关系。(4)结论只是针对厦门而言，对于其他地区高收入群体的影响结果是否存在差异有待讨论。在今后的研究中，不仅要弥补以上不足，也要关注建成环境对出行行为的非线性影响及影响阈值、空间差异，这是近年来交通地理与出行行为等研究领域热门的研究方向。