不同年龄段居民小汽车使用及影响因素差异研究

熊庆兰

摘 要：小汽车數量的不断增加在方便居民生活的同时也给环境和交通带来了巨大的压力，促进居民出行方式从小汽车转向其他交通方式对社会可持续发展至关重要。为探究不同年龄段城市居民小汽车出行行为及影响因素，合理引导城市居民的日常出行，基于昆明市居民出行调查数据和建成环境数据，利用二元Logit模型探究了个人属性、家庭属性、出行特征、建成环境对不同年龄段城市居民的影响。研究结果表明，部分变量对不同年龄段居民小汽车出行方式选择的影响机理不同。例如，年龄对年轻群体和老年群体起到了完全相反的作用，对60岁以下的人群选择小汽车出行起到了正向作用，而对60岁及以上人群选择小汽车出行起到负向作用；高收入年轻人群和低收入老年人群在出行时更倾向于使用小汽车。

关键词：城市交通；老年人；小汽车；出行行为；建成环境

中图分类号：U491    文献标识码：A 文章编号：1005-6432（2024）01-0122-04

DOI：10.13939/j.cnki.zgsc.2024.01.030

1 引言

随着社会经济的发展和生活水平的提高，人们的出行需求比以往更加强烈，出行行为也更趋于多元化和复杂化。城市交通拥堵等问题也随着城市化进程的推进变得更加严重，截至2021年年底，全国小汽车保有量达3.02亿辆，同比增长7.47%［1］。一方面，私人小汽车的快速增长给居民的生活带来了便利；另一方面，私人小汽车的快速增长与城市道路基础设施缓慢提升的矛盾导致了城市道路供给失衡的结果，给城市交通系统带来了巨大的压力，也导致了一系列的环境问题，降低了居民生活的幸福感。目前，改善这种情况的方式主要有增加城市道路供给和调节居民出行两种方式结构。其中，调节居民出行方式的方法花费更低且见效快，是缓解城市交通问题的重要方式。此外，不同年龄段出行者的出行方式及影响因素可能会有较大差异［2］，因此，有必要进一步研究不同年龄段城市居民小汽车使用的影响因素及差异，以便为通过交通需求管理和交通规划引导城市居民出行行为提供参考。

小汽车出行行为及影响因素已经受到了部分学者的关注。例如任刚［3］等人利用Nested Logit模型，发现出行者在选择出行方式时对拥堵收费变得“敏感”的阈值为13.25元。万霞［4］等人通过对沈阳和蚌埠进行对比分析发现，相对于男性，女性对小汽车的依赖更低。Cervero［5］等人发现在居住地和工作地增加人行道，居民在出行时选择小汽车的概率会降低。现有文献在探讨小汽车使用的影响因素时，往往是基于全体成员或者通勤者展开研究，有学者发现，小汽车的使用会随着年龄的增加逐渐减少［6］，但从现有文献看，还较为缺乏不同年龄段居民小汽车使用行为与影响因素的系统性研究。

鉴于此，文章基于2016年昆明市居民出行调查数据，基于Logit模型探究不同年龄段居民小汽车使用的影响因素，进一步了解不同年龄段居民的出行行为及差异，为引导不同年龄段的居民有序出行、绿色出行提供相应参考，从而减少居民日常出行对环境造成的污染。

2 研究数据

文章应用数据来源于昆明市2016年居民出行调查数据，按照昆明市实际人口分布进行了抽样调查，调查了居民一天的出行链，调查内容包含两个部分：

（1）居民的社会经济人口属性，例如性别、年龄、职业、家庭年收入等。

（2）出行信息，包括每次出行的出行目的、出行次数、出行距离、出行方式、出行时间等信息。为了保证研究的准确性，选择昆明五大主城区作为研究区域，删除不完善及异常的信息后，共得到48345份数据。将居民按年龄分为60岁以下、60岁及以上两类，其中60岁以下的样本数量为41286，60岁及以上的样本数量为7059，样本特征如表1所示。根据现有研究，建成环境是影响居民出行行为的重要影响因素［7］。参考相关研究，选取交叉口密度、道路网密度、公交站点密度三个指标来表征建成环境属性。

3 研究方法

3.1 模型

Logit模型常用于分析和解决出行方式选择问题，具有较强说服力，且模型适用性较强。文章利用Logit模型理论分析不同年龄段居民的小汽车方式选择问题。二元Logit模型表示如下：

P（yixi）=p［εi≤（α+x′iθ）］ =11+exp（－εi）（1）

lnpi1－pi=α+x′iθ（2）

式中，θ是回归系数的向量；α是截距；xi是第i次出行的解释变量向量。

3.2 变量筛选

文章以出行方式选择为因变量。基于现有研究和已有数据的可行性，选择性别、年龄、受教育程度、家庭年收入、家庭不满6周岁儿童数量、家庭小汽车拥有数量、出行距离、交叉口密度、公交站密度和道路网密度作为自变量。各变量的取值说明如表2所示。

4 模型结果与分析

利用SPSS 22软件对模型进行估计，结果如表3所示。由模型结果可知，60岁以下和60岁及以上的人群小汽车出行方式选择的影响机理部分存在差异。从系数的显著性检验来看，性别、受教育程度、家庭年收入、出行距离、年龄、家庭不满6周岁儿童数量、家庭小汽车拥有数量、交叉口密度、公交站密度、道路网密度对60岁以下和60岁及以上的出行者使用小汽车均有着显著影响，而公交站密度对两组模型的因变量均没有显著影响。

对于个人属性，无论是在60岁以下的人群还是60岁及以上的人群中，与男性相比，女性在出行时都更倾向于使用小汽车之外的其他交通工具，且这种倾向在60岁以下的人群中更加明显。这可能是由于中国家庭小汽车的使用权往往属于家庭中的年轻男性，女性对家庭小汽车的支配能力较弱，且中国老年人的主要出行方式并不是小汽车，所以这种差异在60岁以上的人群中较弱。年龄对60岁以下的人群在出行时选择小汽车起到正向影响，而对60岁及以上人群在出行时选择小汽车起到负向作用。这是因为在年轻群体中，随着年龄的增加收入一般也会相应增加，出行时对小汽车的使用倾向也会逐渐提升，而在老年群体中，随着年龄的增加，身体机能及活动能力会相应地退化，出行的频次和开车的能力一般也会减弱，出行时更倾向于使用步行、公共交通等其他交通方式。受教育程度对60岁以下和60岁及以上的人群均有显著影响。相对于低学历人群，高学历人群在出行时更倾向于使用小汽车。这是因为受教育程度高的人群往往有着较高的生活质量与社会地位，所以在出行时更倾向于使用小汽车。

对于家庭属性，家庭年收入在60歲以下和60岁及以上的人群中产生了截然相反的影响。在60岁以下的人群中，高收入人群在出行时更倾向于使用小汽车，而在60岁及以上的人群中，低收入人群在出行时更倾向于使用小汽车。这种情况产生的原因可能是，年轻群体是通勤的主要人群，在出行时更看重通勤时长与便利性，相对于其他出行方式，小汽车会缩短通勤的时间且便利性更高，而家庭年收入高的人群有购买小汽车的能力，所以年轻群体中的家庭高收入人群更倾向于使用小汽车出行。而在老年群体中，家庭年收入较低的人群往往会选择在退休后重新就业，产生通勤出行，因此老年群体中家庭低收入人群更倾向于使用小汽车出行。家庭不满6周岁儿童数量对60岁以下人群选择小汽车出行起到了正向作用，而对60岁及以上人群选择小汽车出行起到了负向作用。这说明家中幼童数量的增加会促进年轻群体选择小汽车出行，而家中老年人会因为照顾幼童等家务的增加而减少出行的频次，从而减少小汽车的使用。家庭小汽车拥有数量对60岁以下和60岁及以上人群选择小汽车出行均为正向影响。

对于出行特征变量和建成环境变量，相对于4千米以上的远距离出行，无论是60岁以下的人群还是60岁及以上的人群在4千米以下的出行都更倾向于使用小汽车以外的其他交通方式，这说明小汽车是远距离出行的主要交通方式。交叉口密度、道路网密度对两类人群在出行中选择小汽车出行分别起到正向影响和负向影响，而公交站密度对两类人群在出行中选择小汽车出行并没有显著影响，这说明增加公交站点的密度继而增加公交的便利性对小汽车用户转向公交的倾向并没有增加。

5 结论

文章基于2016年昆明市建成环境数据和居民调查数据，构建了二元Logit模型，探究了社会经济人口属性、出行属性、建成环境属性对不同年龄段人群小汽车出行方式选择的影响。研究成果可为城市交通规划以及提出引导居民出行方式由小汽车转向其他出行方式转移的相关政策提供参考。研究结论总结如下：

（1）性别、受教育程度、家庭年收入、出行距离、年龄、家庭不满6周岁儿童数量、家庭小汽车拥有数量、交叉口密度、公交站密度、道路网密度对两类年龄出行者使用小汽车均有着显著影响，而公交站密度对两类年龄出行者使用小汽车均没有显著影响。

（2）对比分析两组模型的结果可知，与男性相比，女性在出行时更倾向于使用小汽车之外的其他交通工具；年龄对60岁以下的人群在出行时选择小汽车起到正向影响，而对60岁及以上人群在出行时选择小汽车起到负向作用；相对于低学历人群，高学历人群在出行时更倾向于使用小汽车；在60岁以下的人群中，高收入人群在出行时更倾向于使用小汽车，而在60岁及以上的人群中，低收入人群在出行时更倾向于使用小汽车；家庭不满6周岁儿童数量对60岁以下人群选择小汽车出行起到了正向影响，而对60岁及以上人群选择小汽车出行起到了负向影响；家庭小汽车拥有数量对居民选择小汽车出行起到正向影响；居民在远距离出行时更倾向于使用小汽车；交叉口密度、道路网密度对两类人群在出行中选择小汽车出行分别起到正向影响和负向影响，而公交站密度对两类人群在出行中选择小汽车出行并没有显著影响。

参考文献：

［1］中华人民共和国国家统计局.中国统计年鉴2022 ［M］.北京：中国统计出版社，2022.

［2］COLLIA D V，SHARP J，GIESBRECHT L.The 2001 national household travel survey：a look into the travel patterns of older Americans［J］.Journal of safety research，2003，34（4）：461-470.

［3］任刚，韩林宁，江航，等.拥堵收费对弹性出行的小汽车使用者出行方式选择影响研究［J］.交通信息与安全，2014（3）：1-5，21.

［4］万霞，陈峻，胡文婷.城市小汽车的使用模式划分及预测模型［J］.武汉理工大学学报（交通科学与工程版），2010，34（4）：689-694.

［5］CERVERO R.Built environments and mode choice：toward a normative framework ［J］.Transportation research part D transport & environment，2002，7（4）：265-284.

［6］SZETO W Y，YANG L，WONG R C P，et al.Spatio-temporal travel characteristics of the elderly in an ageing society ［J］.Travel behaviour and society，2017（9）：10-20.

［7］WANG D G，LIN T.Residential self-selection in the relationships between the built environment and travel behavior in the Chinese context［J］.Journal of transport and land use，2014，7（3）.