郭季,羅明杰,崔姍姍,陳諾

(長(zhǎng)安大學(xué) 汽車(chē)學(xué)院,陜西 西安 710064)

隨著中國(guó)經(jīng)濟(jì)水平的提升,機(jī)動(dòng)化水平不斷提高,快速增加的交通出行需求與相對(duì)滯后的道路交通資源產(chǎn)生沖突,道路擁堵加劇。引導(dǎo)居民出行向公共交通方式轉(zhuǎn)移,是交通需求管理中平衡交通供需矛盾的重要手段。對(duì)城市居民出行行為進(jìn)行研究,掌握其出行規(guī)律和出行方式選擇機(jī)理,是科學(xué)制定交通政策和有效實(shí)施交通需求管理的出發(fā)點(diǎn)。

許多研究認(rèn)為,出行者自身屬性、外部交通環(huán)境和出行活動(dòng)等因素都會(huì)影響出行方式選擇。如關(guān)金平等考慮個(gè)人屬性和出行類(lèi)型因素,采用混合Logit模型研究了上海城市外圍居住區(qū)居民的出行方式；宗芳等將居民出行方式選擇因素歸納為出行者屬性、出行屬性和交通工具屬性三類(lèi),采用Logistic模型進(jìn)行標(biāo)定,預(yù)測(cè)居民的出行行為；Chen H.等建立民工出行方式選擇多項(xiàng)Logit模型,分析影響民工出行方式選擇的因素；劉炳恩等建立居民出行方式選擇MNL模型,其中納入了個(gè)人屬性、交通工具擁有水平及出行距離、時(shí)間、費(fèi)用變量；包丹文等利用居民出行時(shí)間、距離、費(fèi)用和個(gè)人屬性數(shù)據(jù)建立了考慮停車(chē)收費(fèi)的出行方式選擇MNL模型。以上研究使用非集計(jì)模型揭示了影響居民出行方式的多方面因素,但傳統(tǒng)的非集計(jì)模型處理多因素問(wèn)題時(shí)難以識(shí)別變量間的內(nèi)在關(guān)系,且存在假設(shè)任意兩種交通方式選擇概率比與其他交通方式無(wú)關(guān)的特性(IIA特性)。結(jié)構(gòu)方程模型(SEM)可同時(shí)描述多變量的復(fù)雜因果關(guān)系,還能避免IIA特性,被廣泛應(yīng)用于出行行為研究。如Ding C.等構(gòu)建出行行為SEM,將個(gè)人屬性和建筑環(huán)境設(shè)為外生變量,將小汽車(chē)擁有量與出行特性設(shè)為內(nèi)生變量；周錢(qián)等提出個(gè)人特征－活動(dòng)參與－出行行為的SEM模型結(jié)構(gòu),將出行次數(shù)和出行鏈設(shè)為內(nèi)生變量；張萍等建立相似的SEM結(jié)構(gòu),外生變量中考慮出行者的個(gè)人家庭屬性和居住區(qū)位,內(nèi)生變量考慮活動(dòng)參與和出行特征；程龍等以低收入通勤者為對(duì)象建立SEM,探討個(gè)人社會(huì)經(jīng)濟(jì)屬性和出行活動(dòng)對(duì)出行方式的影響；曹小曙等建立居民出行選擇SEM,將個(gè)人和家庭社會(huì)經(jīng)濟(jì)屬性設(shè)為外生變量,出行時(shí)段、目的、強(qiáng)度和出行方式設(shè)為內(nèi)生變量；Han Y.等在構(gòu)建SEM中除考慮個(gè)人屬性和出行生成外,還加入安全性、舒適性、方便性、靈活性、經(jīng)濟(jì)性5個(gè)因素；除個(gè)人社會(huì)經(jīng)濟(jì)屬性外,尹靜利用計(jì)劃行為理論和規(guī)范激活模型構(gòu)建出行方式選擇SEM；Ingvardson J.B.等在SEM中加入滿意度指標(biāo),研究居民公交乘坐頻率的影響因素；嚴(yán)海等則分析了經(jīng)濟(jì)水平、公交服務(wù)水平、停車(chē)滿意度對(duì)居民選擇公交車(chē)和私家車(chē)的影響。上述研究主要考慮出行者屬性和出行屬性對(duì)居民出行方式選擇的影響,忽略了公共交通、停車(chē)位等交通服務(wù)或設(shè)施的供給水平的影響,且研究區(qū)域局限于單體城市,沒(méi)有針對(duì)不同規(guī)模的城市進(jìn)行對(duì)比分析。該文在上述研究的基礎(chǔ)上,在3座不同規(guī)模的城市進(jìn)行居民出行調(diào)查,利用SEM對(duì)居民出行方式選擇影響因素進(jìn)行研究。

1 基于SEM的城市居民出行方式分析

由于影響居民出行的各類(lèi)因素存在復(fù)雜的關(guān)系,引入SEM進(jìn)行分析。

1.1 SEM的基本原理

SEM是結(jié)合因子分析和路徑分析的多元統(tǒng)計(jì)技術(shù),在分析潛在變量和多輸入變量的關(guān)系時(shí)具有顯著優(yōu)勢(shì)。一個(gè)完整的SEM由若干測(cè)量模型和結(jié)構(gòu)模型組成,其中測(cè)量模型[見(jiàn)式(1)、式(2)]描述觀測(cè)變量與其從屬的潛在變量之間的關(guān)系,結(jié)構(gòu)模型[見(jiàn)式(3)]描述潛在變量之間的關(guān)系。

式中：X為ξ的觀察變量向量；ΛX為ξ與X之間的關(guān)系矩陣；ξ為外生潛在變量向量；δ為X變量的測(cè)量誤差向量；Y為η的觀測(cè)變量向量；ΛY為η與Y之間的關(guān)系矩陣；η為內(nèi)生潛在變量向量；ε為Y變量的測(cè)量誤差向量；B為內(nèi)生潛在變量系數(shù)矩陣；Γ為外生潛在變量與內(nèi)生潛在變量間系數(shù)矩陣；ζ為結(jié)構(gòu)模型的殘差向量,即模型無(wú)法解釋的部分。

1.2 SEM的估計(jì)和評(píng)價(jià)方法

結(jié)構(gòu)方程模型的擬合目標(biāo)是使所得參數(shù)的殘差平方和最小,若擬合函數(shù)記為F(S,∑(θ)),則求使F(S,∑(θ))取得最小值的參數(shù)。當(dāng)前研究中模型的參數(shù)估計(jì)方法有最大似然估計(jì)法(ML)、一般化最小平方法(GLS)、未加權(quán)最小平方法(ULS)、加權(quán)最小平方法(WLS)、無(wú)標(biāo)度最小平方法等。其中ML最常用,它要求樣本為連續(xù)變量且服從正態(tài)分布。而出行方式研究中使用的變量多為有序分類(lèi)變量,不適用上述條件。ULS法是運(yùn)用量尺單位依賴法的估計(jì)方法,對(duì)變量分布不作要求,且適用于分類(lèi)變量。因此,采用ULS法對(duì)模型進(jìn)行參數(shù)估計(jì)。

模型評(píng)價(jià)的目的是驗(yàn)證所構(gòu)建模型假設(shè)的解釋能力。ULS估計(jì)方法的模型評(píng)價(jià)指標(biāo)有擬合適配度GFI、調(diào)整適配度AGFI、殘差均方和平方根RMR。其中：

(1)GFI表示觀察矩陣S中方差與協(xié)方差可被復(fù)制矩陣預(yù)測(cè)得到的量,其值為0～1,越接近1,表示模型適配度越好,一般GFI大于0.90則表示模型的路徑圖與實(shí)際數(shù)據(jù)擬合較好。

(2)AGFI為調(diào)整后的擬合適配度,它不受單位影響,其值為0～1,越接近1,表示模型適配度越好,一般AGFI大于0.90則表示模型的路徑圖與實(shí)際數(shù)據(jù)擬合較好。

(3)RMR等于適配殘差方差協(xié)方差的平均值的平方根,反映矩陣間殘差的大小,一般其值小于0.080則表示模型可接受。

1.3 理論模型的構(gòu)建與假設(shè)

在既有研究的基礎(chǔ)上,選取個(gè)人屬性、出行偏好、出行特性、城市規(guī)模、交通供給作為變量,根據(jù)變量是否被其他變量所影響劃分外生變量和內(nèi)生變量。假設(shè)個(gè)人屬性、交通供給和城市規(guī)模獨(dú)立且不受其余因素影響,則設(shè)為外生變量；出行偏好、出行特性和出行方式受到外生變量的影響,設(shè)為內(nèi)生變量。以上6個(gè)變量均為不可直接測(cè)量的潛在變量,需使用若干可觀測(cè)的變量來(lái)反映(見(jiàn)表1)。

表1 模型變量的假設(shè)

假設(shè)選取的外生變量和內(nèi)生變量存在影響關(guān)系,每個(gè)外生變量都會(huì)影響內(nèi)生變量,內(nèi)生變量之間也存在影響關(guān)系(見(jiàn)圖1)。模型變量之間的相互影響關(guān)系描述如下：

(1)個(gè)人屬性影響居民的出行偏好、出行特性和出行方式(H1～H3)。

(2)城市規(guī)模影響居民的出行偏好、出行特性和出行方式(H4～H6)。

(3)交通供給影響居民的出行偏好、出行特性和出行方式(H7～H9)。

(4)出行偏好影響居民的出行方式和出行特性(H10、H11)。

(5)出行特性影響居民的出行方式(H12)。

圖1 理論模型的假設(shè)

2 數(shù)據(jù)來(lái)源與分析

2.1 問(wèn)卷設(shè)計(jì)

根據(jù)SEM模型的構(gòu)建需求設(shè)計(jì)居民出行行為調(diào)查問(wèn)卷,獲取個(gè)人社會(huì)經(jīng)濟(jì)屬性、出行偏好、出行特性、交通供給水平、所在城市規(guī)模和選擇的出行方式等(見(jiàn)表2)。其中：

(1)出行者的社會(huì)經(jīng)濟(jì)屬性包括性別、年齡、職業(yè)、月收入、是否有IC卡和是否有私家車(chē)。

(2)出行偏好包含出行者對(duì)經(jīng)濟(jì)性、安全性、快速性、方便性、舒適性和準(zhǔn)時(shí)性的重視程度。

(3)出行特性是與實(shí)際出行生成有關(guān)的屬性,包括每日出行次數(shù)、出行距離(短、中、長(zhǎng)距離,在大城市分別以5和10 km劃分,在中小城市分別以3和6 km劃分)、是否高峰期(工作日的7：00—9：00和17：00—19：00)出行和是否工作出行。

(4)交通供給水平包括出發(fā)地和目的地的公交線網(wǎng)密度及目的地停車(chē)場(chǎng)供應(yīng)條件。

(5)城市規(guī)模依據(jù)國(guó)發(fā)[2014]51號(hào)《國(guó)務(wù)院關(guān)于調(diào)整城市規(guī)模劃分標(biāo)準(zhǔn)的通知》劃分。

(6)出行方式分為慢行、公共交通和私人交通三類(lèi)。

2.2 問(wèn)卷調(diào)查與分析

2017年7月13—26日,在山西省太原市、運(yùn)城市和呂梁市進(jìn)行問(wèn)卷調(diào)查。根據(jù)國(guó)發(fā)[2014]51號(hào)《國(guó)務(wù)院關(guān)于調(diào)整城市規(guī)模劃分標(biāo)準(zhǔn)的通知》,這3座城市分別屬于大、中、小城市。為保證數(shù)據(jù)的可靠性,調(diào)查點(diǎn)選取不同城市功能區(qū)：在太原市選取5個(gè)調(diào)查地點(diǎn),包含1個(gè)住宅區(qū)、1個(gè)工業(yè)區(qū)和3個(gè)商業(yè)區(qū)；在運(yùn)城市和呂梁市各選取3個(gè)調(diào)查地點(diǎn),包含住宅區(qū)、工業(yè)區(qū)和商業(yè)區(qū)各1個(gè)。以隨機(jī)抽樣的方式向出行者發(fā)放調(diào)查問(wèn)卷,共發(fā)放問(wèn)卷2 200份,回收1 722份,回收率78.3%,其中有效問(wèn)卷1 705份,有效率77.5%。

表2 問(wèn)卷調(diào)查題目和選項(xiàng)

續(xù)表2

按居民的個(gè)人屬性和選擇的出行方式對(duì)樣本進(jìn)行統(tǒng)計(jì),個(gè)人屬性分布見(jiàn)圖2。從性別來(lái)看,調(diào)查樣本中男性占40%,女性占60%,女性樣本多于男性。年齡分布中,18歲以下占12%,19～25歲占36%,26～40歲占31%,41～60歲占16%,60歲以上占5%,大多數(shù)受訪者集中于19～40歲,占總?cè)藬?shù)的2/3,這與3座城市的人口組成結(jié)構(gòu)有關(guān),也可能是因?yàn)榍鄩涯耆后w出行頻率更高,在隨機(jī)發(fā)放調(diào)查問(wèn)卷時(shí)受訪的概率更大。職業(yè)分布中,公務(wù)員和事業(yè)單位員工占19%；企業(yè)員工在所有職業(yè)中占比最高,占33%；學(xué)生占20%；個(gè)體經(jīng)營(yíng)者最低,僅7%；還有21%由其他職業(yè)組成。按收入劃分,月收入低于3 000元的低收入人群占比最大,占62%；3 001～5 000元的人群占35%；高于5 000元的群體最少,僅占3%。有無(wú)IC卡的兩類(lèi)居民比例相當(dāng),49%的受訪者持有IC卡,51%無(wú)IC卡。從車(chē)輛擁有水平看,45%的受訪者至少有1輛小汽車(chē),55%的受訪者無(wú)私家車(chē)。

在三類(lèi)出行方式中,選擇公共交通出行的人群所占比例最大,為57%；慢行交通占28%；私人交通最少,僅有15%。3座城市居民首選出行方式的占比見(jiàn)圖3。

從圖3可看出：1)隨著城市規(guī)模的增大,選擇慢行交通出行的比例下降,而選擇公共交通出行的比例增加。其原因在于,與太原市相比,呂梁市的城市規(guī)模小,居民的平均出行距離短,慢行交通以其方便性在這樣的小城市被廣泛使用；大城市的公共交通系統(tǒng)更發(fā)達(dá)和完善,且居民的出行距離較遠(yuǎn),居民更偏向于使用公共交通出行。2)太原市、呂梁市的私家車(chē)出行比例均低于運(yùn)城市,其原因可能是太原市具有完善的公共交通網(wǎng)絡(luò),與私家車(chē)相比,乘坐公共交通出行更方便、經(jīng)濟(jì)；呂梁市的城市規(guī)模小,慢行交通占比高,壓縮了私家車(chē)出行比例。

圖2 調(diào)查樣本的個(gè)人屬性分布

圖3 不同城市居民首選出行方式的占比

3 結(jié)果分析與討論

3.1 模型檢驗(yàn)

根據(jù)上述假設(shè)關(guān)系構(gòu)建居民出行方式選擇SEM模型,使用AMOS22.0軟件進(jìn)行參數(shù)估計(jì),根據(jù)模型結(jié)果的Modification Indices指標(biāo)修正建議,刪除2條不顯著路徑H8和H9,最終模型結(jié)果見(jiàn)圖4。

使用GFI、AGFI和RMR3個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)對(duì)該模型的適配度進(jìn)行檢驗(yàn),結(jié)果見(jiàn)表3。從檢驗(yàn)結(jié)果來(lái)看,GFI和AGFI均大于0.900,RMR小于0.080,模型的各項(xiàng)適配度指標(biāo)均符合標(biāo)準(zhǔn)要求,擬合精度良好。

3.2 結(jié)果分析

標(biāo)準(zhǔn)化的模型載荷系數(shù)見(jiàn)圖4。

圖4 標(biāo)準(zhǔn)化模型路徑系數(shù)

表3 模型適配度檢驗(yàn)結(jié)果

由圖4可知：

(1)個(gè)人屬性對(duì)出行特性和出行方式的影響較顯著。個(gè)人屬性主要被職業(yè)、月收入、是否有私家車(chē)、年齡及性別5個(gè)因素解釋。職業(yè)和月收入對(duì)個(gè)人屬性的載荷系數(shù)最高,其次為是否有私家車(chē),這3個(gè)變量均與個(gè)體的經(jīng)濟(jì)水平相關(guān),表明經(jīng)濟(jì)水平對(duì)個(gè)人出行行為的影響超過(guò)性別、年齡等固有屬性。與嚴(yán)海等的結(jié)論一致,即個(gè)體的經(jīng)濟(jì)水平會(huì)對(duì)出行方式選擇產(chǎn)生根本性的影響。個(gè)人屬性對(duì)出行特性和出行方式的總影響效應(yīng)(即自變量至因變量的所有通路的路徑載荷系數(shù)乘積的代數(shù)和)分別為－0.39[－0.35＋0.8×(－0.56)]、0.03[0.08×(－0.56)×(－0.47)＋0.08×0.40＋(－0.35)×(－0.47)－0.19],表明女性、年齡較大者、月收入較高、有私家車(chē)的居民,出行距離往往更遠(yuǎn),每日出行次數(shù)更多,且更有可能選擇私家車(chē)出行。此外,個(gè)人屬性對(duì)出行方式的直接影響不明顯,更多地是通過(guò)出行特性產(chǎn)生間接影響。相關(guān)研究認(rèn)為,個(gè)人屬性不僅直接影響出行者的出行行為,而且可通過(guò)活動(dòng)參與對(duì)出行行為產(chǎn)生間接影響,文中的研究證實(shí)了這一點(diǎn)。

(2)交通供給水平對(duì)出行方式有間接影響。交通供給水平被出發(fā)地和目的地的公交線網(wǎng)密度、目的地的停車(chē)位供應(yīng)所解釋,載荷系數(shù)分別為0.38、0.42和－0.24。出發(fā)地和目的地的公交線網(wǎng)密度對(duì)交通供給的解釋為正,而目的地停車(chē)場(chǎng)供應(yīng)為負(fù),二者的作用相反。交通供給水平對(duì)出行方式?jīng)]有直接影響,但它通過(guò)出行偏好和出行特性間接地對(duì)出行方式產(chǎn)生一定影響,總效應(yīng)為－0.52[(－0.79)×0.40＋(－0.79)×(－0.56)×(－0.47)],表明隨著公交線網(wǎng)密度的增加及私家車(chē)停車(chē)位的減少,人們的公交出行意愿將提高,且增加公交線網(wǎng)密度比減少停車(chē)位供應(yīng)更能促進(jìn)居民選擇公交出行。可見(jiàn),提高公交服務(wù)水平是將居民的私家車(chē)出行轉(zhuǎn)移至公共交通的有效手段之一。

(3)城市規(guī)模對(duì)出行方式有間接影響。城市規(guī)模對(duì)出行方式的直接影響為0.16,而通過(guò)出行偏好和出行特性產(chǎn)生的總效應(yīng)為0.38[0.04×(－0.56)×(－0.47)＋0.04×0.40＋(－0.42)×(－0.47)＋0.16],說(shuō)明在大城市中,居民使用私家車(chē)的意愿高于中小型城市。這可能是由于大城市中居民的私家車(chē)擁有水平更高,也可能是由于這部分人群的出行鏈更復(fù)雜,公共交通難以滿足其出行需求。

(4)出行偏好對(duì)出行特性和出行方式均有顯著影響。出行偏好對(duì)出行特性和出行方式的總效應(yīng)分別為－0.56、0.66[0.40＋(－0.56)×(－0.47)],說(shuō)明對(duì)出行方式要求越高的出行者,出行距離可能越遠(yuǎn),每日的出行次數(shù)越多,且這部分人越傾向于使用私家車(chē)出行。出行偏好下6個(gè)觀測(cè)變量的載荷系數(shù)均大于0.6,表明居民對(duì)這6個(gè)維度均有較高的關(guān)注度。其中經(jīng)濟(jì)性對(duì)出行偏好的載荷系數(shù)高達(dá)0.92、舒適性和準(zhǔn)時(shí)性為0.91,其次為快速性、安全性和方便性。出行偏好對(duì)出行方式的總影響為正,即偏好要求越高,私家車(chē)出行比例越大,說(shuō)明公共交通相比于私家車(chē)還存在體驗(yàn)上的差距。公交運(yùn)營(yíng)部門(mén)可重點(diǎn)從經(jīng)濟(jì)性、舒適性和準(zhǔn)時(shí)性方面提升公交服務(wù)水平,引導(dǎo)大眾轉(zhuǎn)向公交出行。

(5)出行特性對(duì)出行方式有顯著負(fù)影響。出行特性對(duì)出行方式的載荷系數(shù)為－0.47,對(duì)出行距離和每日出行次數(shù)的載荷系數(shù)分別為－0.60、－0.51,說(shuō)明隨著出行距離和每日出行次數(shù)的增加,人們更有可能通過(guò)私家車(chē)出行,反映出現(xiàn)有公共交通難以滿足長(zhǎng)距離出行者的需求。高峰期出行和工作性出行對(duì)出行方式的總效應(yīng)為負(fù),對(duì)通勤活動(dòng)及高峰期的出行,居民選擇公共交通的可能性更大。這在一定程度上說(shuō)明公共交通已成為許多居民日常出行上下班的主要交通方式,也是規(guī)避高峰期道路擁堵的選擇之一。

4 結(jié)論

該文根據(jù)山西省不同規(guī)模城市居民出行調(diào)查結(jié)果,建立結(jié)構(gòu)方程模型對(duì)影響居民出行方式選擇的因素進(jìn)行分析,并對(duì)各類(lèi)潛在變量和觀測(cè)變量之間、潛變量與潛變量之間的關(guān)系進(jìn)行梳理。主要結(jié)論如下：個(gè)人屬性、交通供給、城市規(guī)模通過(guò)出行偏好和出行特性對(duì)出行方式產(chǎn)生間接影響,出行偏好和出行特性對(duì)出行方式有顯著的直接和間接影響。具體來(lái)說(shuō),與經(jīng)濟(jì)水平相關(guān)的變量對(duì)個(gè)人屬性的影響大于性別與年齡等固有屬性的影響,且經(jīng)濟(jì)水平越高,越有可能選擇私家車(chē)出行。對(duì)于交通供給水平,公交線網(wǎng)密度與目的地停車(chē)位供應(yīng)的影響相反,即高密度的公交線網(wǎng)和緊缺的私家車(chē)停車(chē)位會(huì)使居民轉(zhuǎn)向公交出行,且提高公交線網(wǎng)密度比縮減停車(chē)位更能促進(jìn)居民的公交出行。大城市的居民相比于中小城市居民更傾向于選擇私家車(chē)出行。出行距離越遠(yuǎn)、出行次數(shù)越多、對(duì)交通工具的服務(wù)期望越高的出行者,越有可能使用私家車(chē)出行。高峰期和工作通勤時(shí)更有可能乘坐公共交通。

由于所調(diào)查城市尚未開(kāi)通地鐵線路,公交出行方式僅包括公共汽車(chē)和出租車(chē),未考慮影響居民選擇地鐵出行的因素。這將在后續(xù)研究中加以完善。