【城市居民出行行为研究国内外文献综述3100字】

城市居民出行行为研究国内外文献综述1国内文献综述在对出行即服务的研究上，主要包括出行即服务的概念特征和发展现状两个方面。在出行即服务的概念方面，邵滢璐等（2019）认为出行即服务系统（MaaS）也就是运用具有人机交互的电子系统界面和交通管理的相关服务，整合不同交通方式和交通出行服务，满足居民出行需求的信息系统。龙昱茜等（2019）认为MaaS服务供应商设计特定界面将多种交通出行方式信息整合，为客户提供定制出行服务套餐，满足其服务需求的模式。叶建红和易法彬（2019）认为可以将MaaS理解为将全部出勤服务均融为一体的一站式服务平台。在此服务模式之下，用户只需将其出行的起止点以及自身的偏好信息输入，能够自动得到平台推送的出行方案；用户选择确定方案之后，平台可以针对相应的方案提供对应的票务预定以及其他信息服务；结束行程之后，全部费用一次性结算支付。王健和王涛（2020）则认为出行即服务的基本商业模式可以划分为两大类：组合出行服务和整合公共交通服务。在出行即服务的发展现状方面，刘向龙等（2019）梳理分析了我国公共客运服务管理运营的现状，指出我国可以首先可以针对城市客运发展MaaS，接着进一步拓展覆盖城际道路以及城乡道路客运MaaS，其次进一步延伸到民航客运以及铁路客运MaaS，最后随着一带一路以极端开放的步伐覆盖发展跨境客运MaaS。邵滢璐等（2019）认为MaaS作为近几年逐渐发展起来的概念，在世界各国进展情况差距很大[1]。统计数据表明全球当前正在推进或研究的MaaS项目数量共有15个，大部分都集中在北美以及欧洲各国。其中，法国、比利时、瑞典、奥地利和芬兰各1个，美国2个，荷兰3个，德国5个，可以看出西欧国家，尤其德国和荷兰较突出。岳锦涛和李瑞敏（2019）运用几何学领域的“点—线—面”的概念，分别对应着产品－出行链－区域顺序基于其中逻辑分析对MaaS的发展阶段进行梳理。关于居民出行方式选择的研究上，刘雪岩（2006）分析指出，对于出行者所选择路线决策造成影响的主要因素有时间、经济以及信息等，而且这些因素之间就有一定的内在联系。通常情况下主要影响因素是行车时间、公路收费以及运行费用三个方面，并以此为基础建立分析模型，运用最大似然估计法对出行者的路线选择几率进行分析，，给出了预测城市交通量的模型算法。杨忠振等（2008）分析了建成高速铁路之后，在高速客运通道上乘客选择不同交通方式的情况，对高速客运资源的优化配置进行探讨，主要针对发车频率、票价以及出行耗时三个指标开展问卷调查，分析了上述各个指标与高速客运需求之间的关系。吴才锐等（2008）认为影响居民出行选择的主要因素有出行经济费用、安全费用以及时间费用三个部分构建模型，指出由于出行选择的过程中获取各方面信息有不对称性因此会影响对于特定因素的判断结果，因此居民出行方式的决策原则并非广义，费用最小。所以要求结合出行意愿的相关调查，运用模糊评价法修正计算得到的广义费用结果，以便得到更符合现实情况的一种模型。陈卓（2007）分析了影响居民出行行为决策的因素，在研究过程中导入了舒适性、安全性以及准时性三个量化指标对非集计模型进行优化得到了性能更好的模型。毛伟和马驷（2009）开展问卷调查进行数据统计分析后，指出对于乘客来说，影响其出行方式决策的主要因素是舒适度、安全性、出行时间以及票价四大因素，同时基于各个因素的重视度设定了在出行方式决策方面的权重。董超（2017）根据北京市当前居民出行方式决策的具体情况，指出对于北京市出行方式决策可能造成影响的主要因素有交通特征、出行地区特征、出行时段特征以及出行者本人的属性。郑常龙（2013）基于对城镇居民出行行为的概念、方式分类以及影响方式选择因素的学习总结，运用北京市第3次出行居民的数据分别分析了公交出行、步行、地铁出行、小汽车出行以及自行车出行5种主要方式以及影响出行方式选择的20种因素，开展Logistic回归分析，最终筛选出了影响出行方式选择的5大关键因子。2国外文献综述上世纪80年代之后，西方各国经济市场逐步成熟，城市交通发展的可持续性就成为了学者们十分关注的新课题。J.M.汤姆逊（1982）立足于城市发展视角，对城市空间布局和城市交通结构之间的关系快点研究，提出了有利于城市交通问题解决的城市空间的五大布局模式。当前发达国家城市交通结构已经稳定成熟，居民家庭普遍拥有私家车，所以城市交通的发展模式形成了公交主导和私家车主导的两种模式。ZZhu（2008）指出城市交通结构合理，不但能够提高城市内的交通车流量而且能够提高通行效率，有利于空气质量的保护，因此有必要在对城市交通结构进行优化分析的模型中纳入交通环境容量因子。PcmdenxP（2008）指出传统政策限制居民使用私家车出行的方式，不能满足居民对于出行的可达性以及舒适性要求，所以为了进一步降低城市交通能耗，确保城市交通发展的可持续性，需要研究绿色环保的新型交通出行方式使得城市交通结构彻底发生变化。ZhuSY（2010）将城市交通规划和城市交通结构优化的四个阶段结合构建模糊规划模型，指出未来城市交通必然朝着生态方向发展。WuW（2011）立足于影响城市交通结构的个体出行方式选择角度展开研究，运用朴素贝叶斯方法分析了出行者特征与其出行方式选择之间的关系，对预测交通需求以及更好的管理交通提供了指导。MartinV.Lowson（2011）指出在公共交通体系之中，apm系统能够有效的取代小汽车出行，衔接公共交通的传统系统，有效解决“最后一公里”城市交通的问题，所以能够更好的促使居民主动使用公共交通，进而达到对城市交通结构进行优化的目的；研究数据表明希思罗机场运用这一系统每年能够实现365吨的减排效应，能够更好的保证城市交通发展的可持续性。关于城市出行效率的研究，外国学者很早就对这一课题开展了研究，在概念定义、评价指标、影响机制以及政策建议等多方面都有丰富成果。GilbertG&DajaniJS（1975）、TomazinisAR（1977）及FieldingGJ,etal（1978）重点分析了城市公交系统效率以及公交运行效率的评价指标问题。上世纪90年代之后，外国学者给出了许多成熟的评价交通效率的指标体系以及模型，其中运用数据包络分析法进行评价的研究最多。ChuX,etal（1992）对数据暴露分析法进行改进后用于评价城镇和大都市区的公共交通运行效率，为政府对公交公司进行绩效评价提供支持。BoameAK（2004）对加拿大进行分析，评价其城市交通系统效率支持，选择1990~1998年期间的数据，运用数据包络法进行了评价得出了78%的效率结果，并得出了规模报酬递减的研究结论。KarlaftisMG（2004）运用前沿生产函数以及数据包络分析两种方法对256个美国公交系统连续5年的效益、效率以及规模经济之间的关系进行分析，指出效益以及效率正相关，规模经济由产出决定。BarnumDT,etal（2011）分析了主要交通方式的资源分配效率以及技术效率，运用数据包络分析法对规模较大城市公共交通效率进行整体评价。DLevinson（2003）分析了管理者、经济学家、工程师以及规划人员对于对于交通效率问题的不同关注点，指出管理者更加关注机动性、经济学家更加关注生产力，工程师更加关注实用性，规划人员更加关注可达性。近年来YuC（1995）、Farsi,etal（2006）和GrahamDJ（2008）将运用多种模型评价了交通效率，选择不同的模型和指标所得的结果存在很大差异。KarlaftisMG&DTsamboulas（2012）指出不同计量模型适用于不同的环境和条件，之所以会出现不同的政策建议以及效率评分，主要原因就是研究人员选用了不同的评价模型。参考文献梁文博,刘晨,王艳玲.基于Logistic回归模型的居民出行方式影响因素分析[J].生 产力研究,2020(01):125-127+136.刘小艳.城市居民出行方式选择行为及影响因素分析[J].交通企业管 理,2012,27(06):52-53.刘宇峰,钱一之,胡大伟,王来军,李露,马壮林.基于结构方程模型的不同规模城市居 民出行方式选择影响因素的关联性分析[J].长