城市居民交通方式選擇及其影響因素分析_以南京市為例

1、第31卷第3期2012年6月四川環(huán)境Vol.31，No.3June2012SICHUANENVIRONMENT·人居環(huán)境·城市居民交通方式選擇及其影響因素分析以南京市為例1，21，2張飛飛，劉蓓蓓，畢1，2軍，陳錦2（1.南京大學污染控制重點實驗室，南京210046；2.南京大學環(huán)境學院，南京210046）摘要：隨著我國城市化水平的提高，城市交通能源消費占總能源消費的比重逐漸增大，交通方式選擇及其影響因素研究引起廣泛關(guān)注。本研究通過調(diào)查南京居民出行交通方式，并通過多項logit模型（multinomiallogitmodel），探究影響居民交通選擇的關(guān)鍵因素，為城市交通政策

2、的制定提供科學依據(jù)，并根據(jù)估算結(jié)果分析不同政策下交通方式改變帶來的節(jié)能減排效應(yīng)。結(jié)果顯示：出行特性（如出行距離）、出行者的個人特征（如性別、年齡、職業(yè)）與出行者的家庭特征（如是否有私家車，是否有小孩）都對交通方式選擇有顯著影響。如果通過有效的交通政策引導，使私家車出行轉(zhuǎn)變?yōu)檐壍澜煌ǔ鲂校暇┟刻齑蠹s可減少1573.5噸碳排放。關(guān)鍵詞：交通方式選擇；多項logit模型；節(jié)能減排效應(yīng)文獻標識碼：A3644（2012）03-0132-07文章編號：1001-中圖分類號：X8223TrafficAlternativesforUrbanResidentsandAffectingFactorsACaseS

3、tudyofNanjingCity222ZHANGFei-fei1，LIUBei-bei1，BIJun1，CHENJin2（1.StateKeyLaboratoryofPollutionControlResourceReuse，NanjingUniversity，Nanjing210046，China；2.SchoolofEnvironment，NanjingUniversity，Nanjing210046，China）Abstract：WiththeprogressofurbanizationinChina，theproportionofenergyconsumptionofurbantra

4、fficaccountingfortotalenergyconsumptionincreasesgradually.Thetrafficalternativesandtheiraffectingfactorsareconcernedwidely.Inthisstudy，thetrafficstylesoftheresidentsinNanjingCitywereinvestigatedandanalyzedusingmultinomiallogitmodeltostudythekeyfactoraffectingthetrafficchoiceforpolicymakingofurbantra

5、ffic.Additionallyaccordingtodifferentestimatedresults，theeffectsofenergyconservationandemissionreductionatdifferentpolicieswereanalyzed.Theresultshowedthatthefactorssuchasdistancetogo，personality（includinggender，ageandoccupation）andfamilysituation（includingpossessingprivatecarsornotandhavingchildren

6、ornot）affectedthetrafficstylesignificantly.Ifsomeeffecttrafficpolicieschangethetrafficstyleofresidentsfromdrivingcartotakerailtransportation，thecarbonemissioncouldbereducedby1573.5tonsperdayinNanjingCity.Keywords：Trafficalternatives；multinomiallogitmodel；energyconservationandemissionreductioneffect1

7、前言隨著我國城市化水平的提高和居民出行要求的增加，城市的機動交通活動將更加頻繁，由此帶來的能源消費增加、污染和溫室氣體排放等問題也引1起了越來越多的研究和探討。02-15收稿日期：2012-“長三角區(qū)域環(huán)境一體化管理技術(shù)體系基金項目：環(huán)保部公益項目（200809074）。研究項目”作者簡介：張飛飛（1987），女，陜西咸陽人，南京大學環(huán)境學院環(huán)境管理與規(guī)劃專業(yè)2009級碩士研究生，研究方向為能源與環(huán)境。多項研究結(jié)果表明，交通排放的CO2所占的全球排放總量份額日益增加。2007年全球交通部2門CO2排放占全世界CO2總排放量的23%。2005年中國各類交通運輸工具能源消費占全部能源消費總量的16

8、.3%3。奧斯陸氣候和環(huán)境國際研究中心的研究報告指出過去10年全球CO2排放總量增加了13%，而源自交通部門的碳排放增長率卻達25%4。近年來私家車在中國的增長非常迅速，2011年中國私家車擁有量已經(jīng)達到1.04億輛，預計到3期以南京市為例張飛飛等：城市居民交通方式選擇及其影響因素分析1332050年將達到5.5億7.3億輛，比美國2050年的汽車預計保有量高38%83%。其帶來的交通堵塞，能源消耗，污染排放等問題逐漸引起人們的3關(guān)注。截至2009年底，南京市機動車保有量達到107.6萬輛，其中私人汽車保有量50.2萬輛，5較2008年增長30.4%。不同交通方式的能源消耗和CO2排放有很大差

9、別，私人轎車、公共汽車、軌道交通的運輸效率1比為126，能耗比為921。因此很有必要在調(diào)查居民交通選擇的基礎(chǔ)上，預測不同政策下交通方式的改變所帶來的能源消耗變化和CO2減排。本研究的主要目的是通過問卷調(diào)查，獲取南京市民交通出行方式偏好并使用多項Logit模型探究其影響因素，為城市交通政策制定及交通領(lǐng)域節(jié)能減排提供科學依據(jù)。報的調(diào)查結(jié)果無顯著差異）。3模型與方法出行者對于交通方式的選擇不但與交通方式的服務(wù)水平有關(guān)，還與出行者的個人屬性以及出行特性有關(guān)，非集計模型可以較好地考慮以上因素?；诜羌嬆Ｐ?，建立同時考慮多種方式的交通選擇模型中，MNL（MultinomialLogitModel）模型較

10、傳8統(tǒng)的集計模型在預測精度上有了顯著提高。麥克法登在1974年以隨機效用假設(shè)為前提提出Logit9離散選擇模型。MNL模型是非集計模型中最常用的模型之一。由于MNL模型具有數(shù)學形式簡潔，物理意義容易理解的特點，加上具有選擇概率在0，1之間，各選擇肢的選擇概率總和等于1等合理性，近年來被廣泛應(yīng)用于交通等學術(shù)領(lǐng)域的模10擬預測中。3.1MNL的構(gòu)建思路2南京居民出行方式調(diào)查有關(guān)研究表明，出行者對于交通方式的選擇不但與交通方式的服務(wù)水平有關(guān)，還與出行者的個人屬性以及出行特性有關(guān)。影響城市居民出行方式選擇的因素可分為出行者特性（出行者個人特性和家庭特性）、出行特性（出行目的和出行距離）和6交通工具特性

11、（出行費用等）3個方面。SusanaMourato等認為社會經(jīng)濟特征對交通選擇有直接影響7非集計模型的理論基礎(chǔ)是隨機效應(yīng)理論中的效應(yīng)最大化假說。基于隨機效用理論的MNL模型認為個體將選擇給自己帶來最大效用的出行模式（選擇分肢）10。若令Uin為個人n選擇分肢i時的效用，Cn為與個人n對應(yīng)的選擇肢集合，則當UinUjn，任意的jiCn時，個人n將選擇i。根據(jù)以隨機效用理論為基礎(chǔ)的離散選擇模型，Uin可以表示為：Uin=Vin+in（1）式中：Vin為可以觀測的要素向量Xin（包括個人n的社會經(jīng)濟特性向量、選擇肢i的特性值向量等）的效用；in為不可觀測要素向量Xin以及個人特有的不可觀測的喜好導致

12、的效用的概率變動項。Vin=kXkink=1k。本研究只考慮出行特性和出行者特性兩個方面。本文所研究的交通方式（城市內(nèi)部）主要包括公交、地鐵、私家車、出租車、電動車、步行和自行車7種。對于這7種方式，按照所服務(wù)的對象不同和是否有能源消耗可分為公共交通（公交、地鐵）、私人交通（出租車、私家車、電動車）、非機動交通（步行和自行車）三大類。為獲取南京市民出行方式選擇特性的數(shù)據(jù)，分析影響出行方式選擇的因素，掌握出行者對于各種交通方式的選擇偏好，本研究在2010年10月份以出行者行為（RevealedPreference，簡為RP）調(diào)查的方法在南京市各軌道交通站點及周邊居民小區(qū)進行問卷調(diào)查，調(diào)查內(nèi)容包括

13、出行者特性（出行者的性別、年齡、職業(yè)、收入、是否有私家車、是否有小孩老人一同出行）及出行特性（道路狀況、出行距離等）。調(diào)查人員都提前進行了培訓，共收到有效問卷227份，本次的樣本量偏少，但是因為布點比較均勻還是能在一定程度上代表南京市民出行選擇（本研究的調(diào)查結(jié)果和南京市交通發(fā)展年（2）式中：Xkin為個人n的選擇肢i的第k個變量值；k為待定系數(shù)。MNL模型是在假設(shè)效用的變動項in和確定項Vin相互獨立，而且in服從Gumbel分布的前提下推導出來的，具體表達式為：exp（Vin）Pin=exp（Vjn）jCn（3）式中：Pin為個人n選擇第i個交通方式的概率；j為交通方式；Cn為第n個人選擇交

14、通方式的集合。1343.2MNL模型參數(shù)四川環(huán)境31卷（510Km），較長距離（1020Km），長距離（20Km）。以考察出行距離對于交通方式選擇的影響。表1是MNL模型涉及的參數(shù)表。交通方式（作為被解釋變量）分為5類：步行及自行車=1，電動車=2，私家車與出租車=3，公交車=4，地鐵=5。表1Tab1影響因素類別MNL模型參數(shù)TheparametersofMNLmodel影響因素性別年齡變量取值男性=1，女性=0年齡本科及以上=1，其他=0月收入3000=1，否則=0學生=1，非學生=0有=1，無=0有=1，無=0有=1，無=0出行距離（Km）不擁堵=1，擁堵=2，非常擁堵=3個人屬性教育程

15、度收入出行者特性學生私家車家庭屬性小孩老人出行距離圖2Figure2不同出行距離交通方式選擇Trafficstylesfordifferentdistance統(tǒng)計結(jié)果如圖2所示，結(jié)果顯示出行距離對于出行方式的選擇有著重要影響。步行及自行車的選擇主要集中在短距離（5Km），較長距離下（1020Km）選擇私人交通工具的比例快速增加，長距離（20Km）下主要選擇地鐵和公交等公共交通。4.2居民交通方式選擇的影響因素分析4.2.1居民交通方式選擇結(jié)果統(tǒng)計在被調(diào)查的人群中，21.2%擁有私家車，道路出行特性道路狀況44.1南京居民交通方式選擇交通方式選擇結(jié)果擁堵狀況均值為2.24，說明南京的道路擁堵比較

16、嚴重。男性占48.7%，77.4%的被調(diào)查者有本科或以上學歷，56.2%的人是在校學生，40.3%的人月均收入大于3000元，50.4%家庭有小孩，73.9%家庭有老人，平均出行距離10.3Km，家庭平均人口3.7，被調(diào)查者的平均年齡是27.2，具體各變量的均值和方差如表2所示。圖1Fig1不同交通方式的選擇比例表2Tab2解釋變量私家車道路狀況性學收小老距年別生入孩人離齡教育程度各變量的均值和方差TheproportionofdifferenttrafficaltemtivesThemeanandvarianceofthevariables均值標準差0.02730.05040.0330.02

17、790.03310.03270.03330.0290.9630.7920.06895%置信區(qū)間下限0.1592.140.4210.7190.4970.3380.4390.6818.40325.603.56995%置信區(qū)間上限0.2662.340.5520.8290.6270.4670.5700.79712.2028.7253.838通過對有效問卷的統(tǒng)計，得到南京市居民對不同交通方式的選擇比例。從圖1可以看出目前南京居民私人交通（出租車和私家車）占比較小為15.04%；非機動交通（步行和自行車）占比較高為35.40%；電動車作為近年來越來越普及的私人5交通工具，也占到了7.52%的比例；公共交通

18、（地鐵和公交車）則在交通方式中占據(jù)最大的比重共42.04%，其中地鐵占17.26%，公交車占24.78%。與其他城市相比，南京的公共交通發(fā)展較好，因此公共交通出行比例較高50.2122.240.4870.7740.5620.4030.5040.73910.327.23.70。出行距離對交通方式的選擇有重要的影響和制約。本文將出行距離分為近距離（5Km），中距離家庭人口3期以南京市為例張飛飛等：城市居民交通方式選擇及其影響因素分析1354.2.2居民交通方式選擇模型標定借助Stata11軟件，令交通方式選擇方案的集根據(jù)表3，私家車、職業(yè)（學生）、收入、小孩、出行距離，年齡等都對交通方式選擇有顯著

19、影響。職出行距離（=0.402）對選擇業(yè)（學生）（=1.26）、收入（=1.33）電動車出行有顯著的正向影響，與年齡（=0.0478）對選擇電動車出行有顯著負向影響。私家車（=2.53）、職業(yè)（學生）（=0.31）、出行距離（=0.406）對選擇私人交通（私家車及出租車）出行有顯著的正向影響。職業(yè)（學生）（=1.49）、出行距離（=0.458）對選擇公交車出性別（男性）（=0.900）、行有顯著的正向影響，小孩（=0.894）對選擇公交車出行有顯著的負向影響。職業(yè)（學生）（=0.91）、出行距離（=0.46）對選擇地鐵有顯著的正向影響，性別（男性）（=0.796）、年齡（=0.0456）對選擇

20、地鐵有顯著的負向影響。除此之外其他因素對居民交通方式的選擇無顯著影響。在其他條件不變情況下，學低收入比高收入、遠距離比近距離、年生比非學生、輕人比老年人更傾向于選擇電動車出行。有私家遠距離群體傾向于選擇私人交通出行。有小孩車、的人比沒小孩的家庭更傾向于不選擇公交車作為交通出行方式，女性比男性更傾向于使用公交作為交通出行方式。學生、遠距離、女性、年輕人比非學生、近距離、男性，老年人更傾向于選擇地鐵作為交通出行方式。4.2.3居民交通方式選擇影響因素的邊際效應(yīng)各影響因素的邊際效應(yīng)如表4所示。距離對交距離每增加1%，居民選通方式選擇有顯著的影響，擇步行及自行車出行的可能性就減少1.93%，距離每增加

21、1%，使用公交車的可能性就增加1.35%，使用地鐵的可能性增加1.08%。在其他條件一定的情況下，學生比非學生使用步行及自行車作為出行方式的概率就減少5.86%（0.0586）。有私家車的人比沒有私家車的人，選擇私人交通工具的可能性大39.7%，選擇公交車的可能性會減少31%。收入對選擇電動車以及私人交通（私家車和出租車）有顯著影響，月收入大于3000的人選擇私人交通的可能性比月收入少于3000的人高11.4%，選擇電動車出行的概率減少10.2%。小孩對居民是否乘坐公交車有顯著的負向影響，有小孩的居民比沒小孩的居民選擇公交車作為出行工具的可能行降低16.3%。合Jn=步行及自行車、電動車、私家

22、車及出租車、公交車、地鐵，年齡、性別、是否有私家車等作為交通方式選擇模型的解釋變量，以步行與自行車為參照水平，利用多項logit模型，建立南京居民交通方式選擇模型，其模型標定及參數(shù)估計結(jié)果如表3所示。表3Tab.3解釋變量私家車MNL模型參數(shù)估計結(jié)果TheestimatedparametersofMNLmodel私家車及出租車2.53電動車0.887（0.793）公交車0.173（0.732）0.305（0.331）0.900*（0.479）0.586（0.571）1.39地鐵0.835（0.675）0.139（0.353）0.796*（0.516）0.161（0.674）0.910*（0.6

23、03）0.472（0.545）0.257（0.548）0.395（0.605）0.460（0.645）0.256（0.386）0.0925（0.563）0.0152（0.716）1.31*（0.682）0.223（0.599）0.447（0.634）0.0557（0.644）0.406道路狀況0.261（0.404）性別0.145（0.616）教育程度0.0171（0.733）學生1.26*（0.729）收入1.33*（0.730）小孩0.214（0.671）老人0.517（0.780）距離0.402（0.554）0.493（0.518）0.894*（0.513）0.474（0.577）0.4

24、58（0.0914）年齡0.0478*（0.0335）家庭人口0.00250（0.326）常數(shù)項2.02（1.82）（0.0904）0.0293（0.0289）0.0842（0.286）2.99*（1.62）（0.0887）（0.0888）0.03150.0546*（0.0251）0.244（0.245）2.88（0.0317）0.0471（0.266）2.30*（1.56）（1.42）注：表里面的數(shù)字代表估計系數(shù)，括號里的代表標準差。以步行及自行車為基準。星號代表顯著性：*代表在85%水平上顯著，代表在95%水平上顯著，代表在99%水平上顯著，表示99%可能性，估計系數(shù)顯著不為零。符號代表影

25、響因素對選擇某一種交通出行方式選擇是正向影響還是負向影響。Loglikelihood=240.61007，PseudoR2=0.288，符合統(tǒng)計學要求。136表4Tab.4步行及自行車私家車0.0328（0.0241）道路狀況0.00373（0.0124）性別0.0276（0.0230）教育程度0.00883（0.0190）學生0.0586*（0.0416）收入0.0204（0.0232）小孩0.0208（0.0208）老人0.0179（0.0266）距離0.0193四川環(huán)境MNL模型邊際效益31卷ThemarginaleffectsofMNLregression電動車0.0123私家車及出租

26、車0.397公交車0.310地鐵0.0416（0.091）0.0164（0.0526）0.0552（0.0829）0.0950（0.0990）0.0686（0.100）0.0107（0.0898）0.0574（0.0900）0.0102（0.0974）0.0108（0.0632）0.0422（0.0354）0.0559（0.0606）0.0219（0.0658）0.0132（0.0695）0.102*（0.0617）0.0827（0.0659）0.0187（0.0734）0.00242（0.00339）0.00126（0.00332）0.0145（0.0310）0.123（0.102）0.05

27、53（0.0419）0.0835（0.0693）0.0340（0.0813）0.0254（0.0808）0.114*（0.0820）0.00226（0.0772）0.0536（0.0885）0.00257（0.00381）0.00150（0.00362）0.00597（0.0325）0.164（0.0833）0.0849*（0.0573）0.112（0.0904）0.160（0.116）0.0886（0.103）0.0219（0.100）0.163*（0.0976）0.0424（0.109）0.0135（0.00802）年齡0.00175（0.00133）家庭人口0.00550（0.00977

28、）Y0.0456（0.00444）0.00263（0.00498）0.0471（0.0438）0.380（0.00359）0.00462（0.00538）0.0211（0.0415）0.287注：表里面的數(shù)字代表估計系數(shù)，括號里的代表標準差。以步行及自行車為基準。星號代表顯著性：*代表在85%水平上顯著，代表代表在99%水平上顯著，表示99%可能性，估計系數(shù)顯著不為零。符號代表影響因素對選擇某一種交通出行方式在95%水平上顯著，PseudoR2=0.288，選擇是正向影響還是負向影響。Loglikelihood=240.61007，符合統(tǒng)計學要求。5.1結(jié)果討論居民交通方式選擇的影響因素及其政

29、策建議根據(jù)前文的研究結(jié)果，以下因素影響南京市民（2）職業(yè)對交通方式的選擇也有顯著影響。學生比非學生使用步行及自行車作為出行方式的概率就減少5.86%。因此需要在學生中加強綠色交通提倡步行和自行車這種零能源消耗與污染排宣傳，放的交通出行方式。（3）小孩對居民是否乘坐公交車有顯著的負向影響，有小孩的居民比沒小孩的居民選擇公交車作為出行工具的可能行降低16.3%。這表明目前公交車的設(shè)置對有小孩的家庭沒有吸引力，因此建議公交車設(shè)立專門的兒童座，以吸引與方便有孩子的交通方式選擇：（1）私家車擁有量，擁有私家車對選擇私人交通（私家車和出租車）有顯著的正向影響（99%置信度）。擁有私家車的家庭選擇私人交通出

30、行的概率比沒有私家車的家庭高出39.7%，選擇公交的可能性降低31%。因此需要出臺政策控制城市私家車擁有量，減少私人交通出行量。3期以南京市為例張飛飛等：城市居民交通方式選擇及其影響因素分析137家庭。（4）性別對交通方式的選擇有重要的影響。女性比男性更傾向于選擇地鐵和公交等公共交通。因此要針對男性進行專門的宣傳，吸引更多的男性使用公共交通出行。前面的研究結(jié)果顯示年輕人更傾向于選擇地鐵和公交等公共交通，因此在年輕人中多宣傳低碳交鼓勵綠色出行，對城市的低碳發(fā)展至關(guān)重通理念，巴黎等城市，要。南京的交通發(fā)展也可以借鑒杭州、開展公共自行車服務(wù)，實現(xiàn)地鐵、公交與公共自行車解決最后一公里問題。的無縫對接，

31、5.2交通方式改變的節(jié)能減排效益估計城市居民的社會經(jīng)濟特征會對其交通方式選擇產(chǎn)生影響，而不同交通出行方式能耗與CO2排放有差別。城市軌道交通的能耗只相當于小汽車的1/9，公交車的1/2116結(jié)語本文通過問卷調(diào)查的方法，揭示了居民出行方并通過MNL模型，得到了影響居民選擇式的偏好，不同交通方式的因素。并根據(jù)這些影響因素，提出相應(yīng)的政策建議，并分析其可能帶來的節(jié)能減排效益。研究發(fā)現(xiàn)出行距離，是否是學生，有無私家車，性別，是否有小孩等對南京市民交通方式的選擇有顯著影響。出行距離對出行方式選擇有顯著影響，短距離傾向于使用步行與自行車。學生、年輕人和低收入人群傾向于使用電動車；有私家車的人傾向于使用私家

32、車；年輕人更傾向于選擇地鐵；女性比男性更傾向于使用地鐵和公交等公共交通；有小孩的人更傾向于不使用公交車。通過對影響居民交通方通過政策調(diào)控，改變居民式選擇的影響因素的分析，的交通選擇方式，從私人交通轉(zhuǎn)變?yōu)檐壍澜煌ǖ鹊吞冀煌ǚ绞剑瑢G色交通的發(fā)展有重要的意義。本文的缺陷及不足：在調(diào)查中沒有考慮到交通費用及出行目的和出行時間等會影響交通方式選擇問卷調(diào)查的樣本量偏小，未考慮季節(jié)因素，的因素，這些都需要在以后的研究中加以考慮。主要交通方式的能源強度與碳排放強度如表5所示。根據(jù)本文的研究擁有私家車對如果通選擇私家車作為交通方式有顯著正向影響，使選擇私家過政策調(diào)節(jié)（如控制私家車的保有量），車的居民轉(zhuǎn)換為選擇

33、步行或者騎自行車，平均每人減少碳排放135g。如果每千米節(jié)約480千卡能量，使用私家車的轉(zhuǎn)為使用軌道交通，每人每千米減少碳排放124g。如果南京人口以800萬計5，15.4%參考文獻：1張樹偉，姜克雋，劉德順城市客運交通的發(fā)展與能源消費J城市問題，2006，137（9）：61-652ZhangY，etalAnalyzingChineseconsumers'perceptionforbio-fuelsimplementation：TheprivatevehiclesownersinvestigatingRenewableandSustainableEnergyReviews，inNanj

34、ingJ2011，15（5）：2299-23093吳文化我國交通運輸行業(yè)能源消費和排放與典型國家的比J中國能源，2007，29（10）：19-23較4AaheimHAHeleneAmundsen，ThereseDokken，etalAmac-roeconomicassessmentofimpactsandadaptationtoclimate的出租車和私家車乘客轉(zhuǎn)乘地鐵，則出行每Km共如果出行距離按調(diào)查的平均減少碳排放152768Kg，距離10.3Km計算，則南京市民每天出行可減少1573.5噸碳排放（這里不考慮地鐵系統(tǒng)的負荷）。城市居民交通方式的改變對能源節(jié)約與污染減排都有重大的作用。因此通

35、過調(diào)查居民交通方式選擇的影響因素，對癥下藥，改變居民的交通方式，對于城市綠色交通的發(fā)展大有裨益。表5主要交通方式的能源強度與碳排放強度12changeinEurope，inCICEROReports2009RCICERO，Oslo：Oslo，Norway，200950-555南京交通發(fā)展年報2010R南京：南京市交通局，20105-12Tab5Theenergyintensityandcarbonemissionsintensityofthepopulartrafficstyles交通方式電動自行車出租車（私家車）公交車軌道交通裝載系數(shù)能源強度（千卡/人·Km）1.21.821.035626.648012942CO2排放強度（g/人·Km）8.0135359.16姚麗亞，孫立山，關(guān)宏志基于分層Logit模型的交通方式選擇行為研究J武漢理工大學學報（交通科學與工程版），2010，32（4）：739-7417O'GarraT，etalIsthepublicwillingtopayforhydrogenbuses？Acompara