城市居民交通方式选择及其影响因素分析_以南京市为例

1、第31卷第3期2012年6月四川环境Vol.31，No.3June2012SICHUANENVIRONMENT·人居环境·城市居民交通方式选择及其影响因素分析以南京市为例1，21，2张飞飞，刘蓓蓓，毕1，2军，陈锦2（1.南京大学污染控制重点实验室，南京210046；2.南京大学环境学院，南京210046）摘要：随着我国城市化水平的提高，城市交通能源消费占总能源消费的比重逐渐增大，交通方式选择及其影响因素研究引起广泛关注。本研究通过调查南京居民出行交通方式，并通过多项logit模型（multinomiallogitmodel），探究影响居民交通选择的关键因素，为城市交通政策

2、的制定提供科学依据，并根据估算结果分析不同政策下交通方式改变带来的节能减排效应。结果显示：出行特性（如出行距离）、出行者的个人特征（如性别、年龄、职业）与出行者的家庭特征（如是否有私家车，是否有小孩）都对交通方式选择有显著影响。如果通过有效的交通政策引导，使私家车出行转变为轨道交通出行，南京每天大约可减少1573.5吨碳排放。关键词：交通方式选择；多项logit模型；节能减排效应文献标识码：A3644（2012）03-0132-07文章编号：1001-中图分类号：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、前言随着我国城市化水平的提高和居民出行要求的增加，城市的机动交通活动将更加频繁，由此带来的能源消费增加、污染和温室气体排放等问题也引1起了越来越多的研究和探讨。02-15收稿日期：2012-“长三角区域环境一体化管理技术体系基金项目：环保部公益项目（200809074）。研究项目”作者简介：张飞飞（1987），女，陕西咸阳人，南京大学环境学院环境管理与规划专业2009级硕士研究生，研究方向为能源与环境。多项研究结果表明，交通排放的CO2所占的全球排放总量份额日益增加。2007年全球交通部2门CO2排放占全世界CO2总排放量的23%。2005年中国各类交通运输工具能源消费占全部能源消费总量的16

8、.3%3。奥斯陆气候和环境国际研究中心的研究报告指出过去10年全球CO2排放总量增加了13%，而源自交通部门的碳排放增长率却达25%4。近年来私家车在中国的增长非常迅速，2011年中国私家车拥有量已经达到1.04亿辆，预计到3期以南京市为例张飞飞等：城市居民交通方式选择及其影响因素分析1332050年将达到5.5亿7.3亿辆，比美国2050年的汽车预计保有量高38%83%。其带来的交通堵塞，能源消耗，污染排放等问题逐渐引起人们的3关注。截至2009年底，南京市机动车保有量达到107.6万辆，其中私人汽车保有量50.2万辆，5较2008年增长30.4%。不同交通方式的能源消耗和CO2排放有很大差

9、别，私人轿车、公共汽车、轨道交通的运输效率1比为126，能耗比为921。因此很有必要在调查居民交通选择的基础上，预测不同政策下交通方式的改变所带来的能源消耗变化和CO2减排。本研究的主要目的是通过问卷调查，获取南京市民交通出行方式偏好并使用多项Logit模型探究其影响因素，为城市交通政策制定及交通领域节能减排提供科学依据。报的调查结果无显著差异）。3模型与方法出行者对于交通方式的选择不但与交通方式的服务水平有关，还与出行者的个人属性以及出行特性有关，非集计模型可以较好地考虑以上因素。基于非集计模型，建立同时考虑多种方式的交通选择模型中，MNL（MultinomialLogitModel）模型较

10、传8统的集计模型在预测精度上有了显著提高。麦克法登在1974年以随机效用假设为前提提出Logit9离散选择模型。MNL模型是非集计模型中最常用的模型之一。由于MNL模型具有数学形式简洁，物理意义容易理解的特点，加上具有选择概率在0，1之间，各选择肢的选择概率总和等于1等合理性，近年来被广泛应用于交通等学术领域的模10拟预测中。3.1MNL的构建思路2南京居民出行方式调查有关研究表明，出行者对于交通方式的选择不但与交通方式的服务水平有关，还与出行者的个人属性以及出行特性有关。影响城市居民出行方式选择的因素可分为出行者特性（出行者个人特性和家庭特性）、出行特性（出行目的和出行距离）和6交通工具特性

11、（出行费用等）3个方面。SusanaMourato等认为社会经济特征对交通选择有直接影响7非集计模型的理论基础是随机效应理论中的效应最大化假说。基于随机效用理论的MNL模型认为个体将选择给自己带来最大效用的出行模式（选择分肢）10。若令Uin为个人n选择分肢i时的效用，Cn为与个人n对应的选择肢集合，则当UinUjn，任意的jiCn时，个人n将选择i。根据以随机效用理论为基础的离散选择模型，Uin可以表示为：Uin=Vin+in（1）式中：Vin为可以观测的要素向量Xin（包括个人n的社会经济特性向量、选择肢i的特性值向量等）的效用；in为不可观测要素向量Xin以及个人特有的不可观测的喜好导致

12、的效用的概率变动项。Vin=kXkink=1k。本研究只考虑出行特性和出行者特性两个方面。本文所研究的交通方式（城市内部）主要包括公交、地铁、私家车、出租车、电动车、步行和自行车7种。对于这7种方式，按照所服务的对象不同和是否有能源消耗可分为公共交通（公交、地铁）、私人交通（出租车、私家车、电动车）、非机动交通（步行和自行车）三大类。为获取南京市民出行方式选择特性的数据，分析影响出行方式选择的因素，掌握出行者对于各种交通方式的选择偏好，本研究在2010年10月份以出行者行为（RevealedPreference，简为RP）调查的方法在南京市各轨道交通站点及周边居民小区进行问卷调查，调查内容包括

13、出行者特性（出行者的性别、年龄、职业、收入、是否有私家车、是否有小孩老人一同出行）及出行特性（道路状况、出行距离等）。调查人员都提前进行了培训，共收到有效问卷227份，本次的样本量偏少，但是因为布点比较均匀还是能在一定程度上代表南京市民出行选择（本研究的调查结果和南京市交通发展年（2）式中：Xkin为个人n的选择肢i的第k个变量值；k为待定系数。MNL模型是在假设效用的变动项in和确定项Vin相互独立，而且in服从Gumbel分布的前提下推导出来的，具体表达式为：exp（Vin）Pin=exp（Vjn）jCn（3）式中：Pin为个人n选择第i个交通方式的概率；j为交通方式；Cn为第n个人选择交

14、通方式的集合。1343.2MNL模型参数四川环境31卷（510Km），较长距离（1020Km），长距离（20Km）。以考察出行距离对于交通方式选择的影响。表1是MNL模型涉及的参数表。交通方式（作为被解释变量）分为5类：步行及自行车=1，电动车=2，私家车与出租车=3，公交车=4，地铁=5。表1Tab1影响因素类别MNL模型参数TheparametersofMNLmodel影响因素性别年龄变量取值男性=1，女性=0年龄本科及以上=1，其他=0月收入3000=1，否则=0学生=1，非学生=0有=1，无=0有=1，无=0有=1，无=0出行距离（Km）不拥堵=1，拥堵=2，非常拥堵=3个人属性教育程

15、度收入出行者特性学生私家车家庭属性小孩老人出行距离图2Figure2不同出行距离交通方式选择Trafficstylesfordifferentdistance统计结果如图2所示，结果显示出行距离对于出行方式的选择有着重要影响。步行及自行车的选择主要集中在短距离（5Km），较长距离下（1020Km）选择私人交通工具的比例快速增加，长距离（20Km）下主要选择地铁和公交等公共交通。4.2居民交通方式选择的影响因素分析4.2.1居民交通方式选择结果统计在被调查的人群中，21.2%拥有私家车，道路出行特性道路状况44.1南京居民交通方式选择交通方式选择结果拥堵状况均值为2.24，说明南京的道路拥堵比较

16、严重。男性占48.7%，77.4%的被调查者有本科或以上学历，56.2%的人是在校学生，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，平均出行距离10.3Km，家庭平均人口3.7，被调查者的平均年龄是27.2，具体各变量的均值和方差如表2所示。图1Fig1不同交通方式的选择比例表2Tab2解释变量私家车道路状况性学收小老距年别生入孩人离龄教育程度各变量的均值和方差TheproportionofdifferenttrafficaltemtivesThemeanandvarianceofthevariables均值标准差0.02730.05040.0330.02

17、790.03310.03270.03330.0290.9630.7920.06895%置信区间下限0.1592.140.4210.7190.4970.3380.4390.6818.40325.603.56995%置信区间上限0.2662.340.5520.8290.6270.4670.5700.79712.2028.7253.838通过对有效问卷的统计，得到南京市居民对不同交通方式的选择比例。从图1可以看出目前南京居民私人交通（出租车和私家车）占比较小为15.04%；非机动交通（步行和自行车）占比较高为35.40%；电动车作为近年来越来越普及的私人5交通工具，也占到了7.52%的比例；公共交通

18、（地铁和公交车）则在交通方式中占据最大的比重共42.04%，其中地铁占17.26%，公交车占24.78%。与其他城市相比，南京的公共交通发展较好，因此公共交通出行比例较高50.2122.240.4870.7740.5620.4030.5040.73910.327.23.70。出行距离对交通方式的选择有重要的影响和制约。本文将出行距离分为近距离（5Km），中距离家庭人口3期以南京市为例张飞飞等：城市居民交通方式选择及其影响因素分析1354.2.2居民交通方式选择模型标定借助Stata11软件，令交通方式选择方案的集根据表3，私家车、职业（学生）、收入、小孩、出行距离，年龄等都对交通方式选择有显著

19、影响。职出行距离（=0.402）对选择业（学生）（=1.26）、收入（=1.33）电动车出行有显著的正向影响，与年龄（=0.0478）对选择电动车出行有显著负向影响。私家车（=2.53）、职业（学生）（=0.31）、出行距离（=0.406）对选择私人交通（私家车及出租车）出行有显著的正向影响。职业（学生）（=1.49）、出行距离（=0.458）对选择公交车出性别（男性）（=0.900）、行有显著的正向影响，小孩（=0.894）对选择公交车出行有显著的负向影响。职业（学生）（=0.91）、出行距离（=0.46）对选择地铁有显著的正向影响，性别（男性）（=0.796）、年龄（=0.0456）对选择

20、地铁有显著的负向影响。除此之外其他因素对居民交通方式的选择无显著影响。在其他条件不变情况下，学低收入比高收入、远距离比近距离、年生比非学生、轻人比老年人更倾向于选择电动车出行。有私家远距离群体倾向于选择私人交通出行。有小孩车、的人比没小孩的家庭更倾向于不选择公交车作为交通出行方式，女性比男性更倾向于使用公交作为交通出行方式。学生、远距离、女性、年轻人比非学生、近距离、男性，老年人更倾向于选择地铁作为交通出行方式。4.2.3居民交通方式选择影响因素的边际效应各影响因素的边际效应如表4所示。距离对交距离每增加1%，居民选通方式选择有显著的影响，择步行及自行车出行的可能性就减少1.93%，距离每增加

21、1%，使用公交车的可能性就增加1.35%，使用地铁的可能性增加1.08%。在其他条件一定的情况下，学生比非学生使用步行及自行车作为出行方式的概率就减少5.86%（0.0586）。有私家车的人比没有私家车的人，选择私人交通工具的可能性大39.7%，选择公交车的可能性会减少31%。收入对选择电动车以及私人交通（私家车和出租车）有显著影响，月收入大于3000的人选择私人交通的可能性比月收入少于3000的人高11.4%，选择电动车出行的概率减少10.2%。小孩对居民是否乘坐公交车有显著的负向影响，有小孩的居民比没小孩的居民选择公交车作为出行工具的可能行降低16.3%。合Jn=步行及自行车、电动车、私家

22、车及出租车、公交车、地铁，年龄、性别、是否有私家车等作为交通方式选择模型的解释变量，以步行与自行车为参照水平，利用多项logit模型，建立南京居民交通方式选择模型，其模型标定及参数估计结果如表3所示。表3Tab.3解释变量私家车MNL模型参数估计结果TheestimatedparametersofMNLmodel私家车及出租车2.53电动车0.887（0.793）公交车0.173（0.732）0.305（0.331）0.900*（0.479）0.586（0.571）1.39地铁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道路状况0.261（0.404）性别0.145（0.616）教育程度0.0171（0.733）学生1.26*（0.729）收入1.33*（0.730）小孩0.214（0.671）老人0.517（0.780）距离0.402（0.554）0.493（0.518）0.894*（0.513）0.474（0.577）0.4

24、58（0.0914）年龄0.0478*（0.0335）家庭人口0.00250（0.326）常数项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：表里面的数字代表估计系数，括号里的代表标准差。以步行及自行车为基准。星号代表显著性：*代表在85%水平上显著，代表在95%水平上显著，代表在99%水平上显著，表示99%可能性，估计系数显著不为零。符号代表影

25、响因素对选择某一种交通出行方式选择是正向影响还是负向影响。Loglikelihood=240.61007，PseudoR2=0.288，符合统计学要求。136表4Tab.4步行及自行车私家车0.0328（0.0241）道路状况0.00373（0.0124）性别0.0276（0.0230）教育程度0.00883（0.0190）学生0.0586*（0.0416）收入0.0204（0.0232）小孩0.0208（0.0208）老人0.0179（0.0266）距离0.0193四川环境MNL模型边际效益31卷ThemarginaleffectsofMNLregression电动车0.0123私家车及出租

26、车0.397公交车0.310地铁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）年龄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：表里面的数字代表估计系数，括号里的代表标准差。以步行及自行车为基准。星号代表显著性：*代表在85%水平上显著，代表代表在99%水平上显著，表示99%可能性，估计系数显著不为零。符号代表影响因素对选择某一种交通出行方式在95%水平上显著，PseudoR2=0.288，选择是正向影响还是负向影响。Loglikelihood=240.61007，符合统计学要求。5.1结果讨论居民交通方式选择的影响因素及其政

29、策建议根据前文的研究结果，以下因素影响南京市民（2）职业对交通方式的选择也有显著影响。学生比非学生使用步行及自行车作为出行方式的概率就减少5.86%。因此需要在学生中加强绿色交通提倡步行和自行车这种零能源消耗与污染排宣传，放的交通出行方式。（3）小孩对居民是否乘坐公交车有显著的负向影响，有小孩的居民比没小孩的居民选择公交车作为出行工具的可能行降低16.3%。这表明目前公交车的设置对有小孩的家庭没有吸引力，因此建议公交车设立专门的儿童座，以吸引与方便有孩子的交通方式选择：（1）私家车拥有量，拥有私家车对选择私人交通（私家车和出租车）有显著的正向影响（99%置信度）。拥有私家车的家庭选择私人交通出

30、行的概率比没有私家车的家庭高出39.7%，选择公交的可能性降低31%。因此需要出台政策控制城市私家车拥有量，减少私人交通出行量。3期以南京市为例张飞飞等：城市居民交通方式选择及其影响因素分析137家庭。（4）性别对交通方式的选择有重要的影响。女性比男性更倾向于选择地铁和公交等公共交通。因此要针对男性进行专门的宣传，吸引更多的男性使用公共交通出行。前面的研究结果显示年轻人更倾向于选择地铁和公交等公共交通，因此在年轻人中多宣传低碳交鼓励绿色出行，对城市的低碳发展至关重通理念，巴黎等城市，要。南京的交通发展也可以借鉴杭州、开展公共自行车服务，实现地铁、公交与公共自行车解决最后一公里问题。的无缝对接，

31、5.2交通方式改变的节能减排效益估计城市居民的社会经济特征会对其交通方式选择产生影响，而不同交通出行方式能耗与CO2排放有差别。城市轨道交通的能耗只相当于小汽车的1/9，公交车的1/2116结语本文通过问卷调查的方法，揭示了居民出行方并通过MNL模型，得到了影响居民选择式的偏好，不同交通方式的因素。并根据这些影响因素，提出相应的政策建议，并分析其可能带来的节能减排效益。研究发现出行距离，是否是学生，有无私家车，性别，是否有小孩等对南京市民交通方式的选择有显著影响。出行距离对出行方式选择有显著影响，短距离倾向于使用步行与自行车。学生、年轻人和低收入人群倾向于使用电动车；有私家车的人倾向于使用私家

32、车；年轻人更倾向于选择地铁；女性比男性更倾向于使用地铁和公交等公共交通；有小孩的人更倾向于不使用公交车。通过对影响居民交通方通过政策调控，改变居民式选择的影响因素的分析，的交通选择方式，从私人交通转变为轨道交通等低碳交通方式，对绿色交通的发展有重要的意义。本文的缺陷及不足：在调查中没有考虑到交通费用及出行目的和出行时间等会影响交通方式选择问卷调查的样本量偏小，未考虑季节因素，的因素，这些都需要在以后的研究中加以考虑。主要交通方式的能源强度与碳排放强度如表5所示。根据本文的研究拥有私家车对如果通选择私家车作为交通方式有显著正向影响，使选择私家过政策调节（如控制私家车的保有量），车的居民转换为选择

33、步行或者骑自行车，平均每人减少碳排放135g。如果每千米节约480千卡能量，使用私家车的转为使用轨道交通，每人每千米减少碳排放124g。如果南京人口以800万计5，15.4%参考文献：1张树伟，姜克隽，刘德顺城市客运交通的发展与能源消费J城市问题，2006，137（9）：61-652ZhangY，etalAnalyzingChineseconsumers'perceptionforbio-fuelsimplementation：TheprivatevehiclesownersinvestigatingRenewableandSustainableEnergyReviews，inNanj

34、ingJ2011，15（5）：2299-23093吴文化我国交通运输行业能源消费和排放与典型国家的比J中国能源，2007，29（10）：19-23较4AaheimHAHeleneAmundsen，ThereseDokken，etalAmac-roeconomicassessmentofimpactsandadaptationtoclimate的出租车和私家车乘客转乘地铁，则出行每Km共如果出行距离按调查的平均减少碳排放152768Kg，距离10.3Km计算，则南京市民每天出行可减少1573.5吨碳排放（这里不考虑地铁系统的负荷）。城市居民交通方式的改变对能源节约与污染减排都有重大的作用。因此通

35、过调查居民交通方式选择的影响因素，对症下药，改变居民的交通方式，对于城市绿色交通的发展大有裨益。表5主要交通方式的能源强度与碳排放强度12changeinEurope，inCICEROReports2009RCICERO，Oslo：Oslo，Norway，200950-555南京交通发展年报2010R南京：南京市交通局，20105-12Tab5Theenergyintensityandcarbonemissionsintensityofthepopulartrafficstyles交通方式电动自行车出租车（私家车）公交车轨道交通装载系数能源强度（千卡/人·Km）1.21.821.035626.648012942CO2排放强度（g/人·Km）8.0135359.16姚丽亚，孙立山，关宏志基于分层Logit模型的交通方式选择行为研究J武汉理工大学学报（交通科学与工程版），2010，32（4）：739-7417O'GarraT，etalIsthepublicwillingtopayforhydrogenbuses？Acompara