不同区位条件下低收入人群出行特征分析-以湖州为例

，本[1]，本[1] 不同区位条件下低收入人群出特征分——以湖州为例 【摘要】研究低收入人群交通问题将有利于促进社会的公平公正，缓解社会矛盾，构建和 谐社会。本文以湖州市居民出行调查数据为实际案例，结合有低收入人群界定方法，针对 国内研究实际困难界定低收入人群。并提出基于主成分分析的K-means聚类方法将区域分为 区位优势型和一般区位型通过分析两种区位低入人群出特性，把握区位因素对低收入 人群出行行为的影响。结表明，居住在区位优势地区的低入人群出行优势明显他们出行 距离较短、出行次数较多相反，一般区位地区民，更加要规划好出行路线，多个出行 目的的复杂出行链比例较大。基于结论，研究总城市空间结布局及用地规划两个角度给出 了相应的改善策略。 【关键词】低收入人群；区位条件；出行特征；出行链特征 城市低收入人群不仅是社会结构的有机构成和城市经济展的重要人力资源，是社会 稳定、和谐发展的重要保证。分析低收入人群的出行特征，把握其出行需求，从改善出 行服务。 1 人群界定 现实调查条件下，由于收入值、消费支出的问题敏感性高，数据很难准确获得 文提出基于人群外部特征聚类分析的低收入人群界定方法。 通过聚类试算，共选取五个聚类输入变量，即：性别、龄、职业、受教育水及家庭 人均年收入进行人群划分本次选取的聚类变量有连续变量亦有离散的类别变量两步聚 类具有同时处理离散变量和连续变量的优势，因选取两步类方法进行人群模糊类。结 果显示最佳聚类类别数为四类，相邻两步的最小类间距为2.53，聚类质量如图1所示，处于 良好水平，聚类指标合理。 图1聚类质量图 1 表1各类别个人属性统计特征汇总表 类别1234男44.3%52.8%45.1%51.6%性别女55.7%47.2%54.9%48.4%100.0%100.0%100.0%100.0%15～19岁1.3%0.5%0.0%0.1%20～24岁1.6%5.1%0.0%6.4%25～29岁2.3%10.9%0.0%21.9%年龄30～39岁10.7%26.7%0.0%39.0%40～49岁31.0%34.5%0.8%24.3%50～59岁34.7%19.9%25.1%7.6%60岁及以上18.4%2.4%73.7%0.7%100.0%100.0%100.0%100.0%工人20.1%20.6%0.0%4.9%一般职员14.4%29.0%0.0%32.7%管理人员2.1%7.5%0.0%13.3%事业单位及公务员1.6%8.4%0.0%35.3%职业私营及个体劳动者18.8%20.3%0.0%8.0%离退休人员0.0%0.0%100.0%0.0%家务26.8%5.6%0.0%1.0%农民2.8%0.0%0.0%0.1%其他13.2%8.6%0.0%4.8%100.0%100.0%100.0%100.0%初中及其以下99.6%0.1%64.8%0.0%高中及中专0.4%97.8%28.7%0.0%教育程度大专及本科0.0%0.0%6.6%100.0%硕士及以上0.0%2.1%0.0%0.0%100.0%100.0%100.0%100.0%<1000038.6%23.3%33.1%11.7%家庭人均年收入10000~2000039.8%41.1%45.7%33.3%>2000021.6%35.6%21.3%55.0% 通过上表可以看出类别1、3类人群呈现出女性比例较高、受教育程度较低、职业收入 较低、家庭人均年收入较低等共同特点。其中第3类人群受年龄限制无法为社会创造社会价 值，因而个人收入水平较低，同时拉低了其所处家庭的人均年收入水平；而第1类人群虽然 能够创造一定的社会价值，但其职业技能要求低，社会财富创造能力有限，因此收入水平较 低。因此，类别 1、3 即为低收入人群，而类别 2、4 为非低收入人群。6946 条完整调查个 人样本中，低收入人群为3250人（占52.7%），非低收入人群为2913人（占47.3%）。 2 区位水平影响因素分析 出行行为特征是需求和供给两方面综合作用的结果。出行需求的产生是源于活动空间的 背离，而满足出行需求必须依赖于道路、交通工具等交通条件的供给。不同区域由于开发特 性不同，产生的社会活动也随之改变，从而影响了交通集散、分布形态，甚至交通结构。本 文选取5个指标对区位水平进行划分，如下表所示。 2[4][4] 表2区位划分聚类指标指标名称公式说明土地利用率LRAU/AAU——某特定区域已建设用地面积A——某特定区域土地总面积土地利用混合度LEi(Piln(Pi))Pi——第i种类型用地面积所占的比例[2][3]路网密度NDLAL——某特定区域范围内道路中心线总长度A——某特定区域土地总面积纯线网密度RDLRALR——某特定区域范围内有公交线网经过的道路中心线总长度A——某特定区域土地总面积站点覆盖率SCiASiAASi——某特定区域范围内第i个站点服务面积（500米）A——某特定区域土地总面积 本论文所用数据源于湖州市区公共交通综合规划 ，首先将湖州城区分为 23 个交通中 区，如图2所示。 图2湖州城区交通中区划分 为了消除各因素之间的相关性，首先进行主成分提取（D1、D2），然后基于主成分进行 K-means聚类，得出区位水平。 D1 0.943* LR 0.003* LE 0.848* ND 0.964* RD 0.940* SC D 2 0.083* LR 0.988* LE 0.179* ND 0.076* RD 0.152* SC 通过分析，本文将不同交通小区的区位水平分为两类： 3[5][5] ①区位优势型，包括交通小区 101～114。该区位水平的交通小区建设较为成熟，土地 利用率均在 50%以上，用地类型多种多样。交通供给条件较好，无论是路网密度、公交线 网密度还是站点覆盖率均达到较高水平，尤其是 500m 站点覆盖率，大多交通小区均达到 95% 以上，该类型交通小区居民能够方便、快捷的获得交通服务，完成空间位移； ② 一般区位型，包括交通小区115～123。该区位水平的交通小区属于尚未完全开发地 区，具有较大的建设潜力，土地利用率均在 50%以下，就交通供给条件而言，逊于区位优 势地区，居民不易获得交通服务。 3 低收入人群出行特征分析 湖州片区低收入人群共计3250人，其中居住地点处于优势区位地区的有2587人，共计 出行 6892 次；一般区位地区 663 人，共计出行 1566 次。不同区位水平出行特性汇总如表 3所示。 表3不同区位水平低收入人群出行特性对比汇总表特性区位优势地区一般区位地区平均日出行次数2.662.36生存型57.2%64.6%出行目的分布维持型30.7%27.7%休闲型12.1%7.7%步行47.3%37.4%自行车14.4%8.7%电动车31.1%34.9%摩托车3.2%3.8%出行方式分布公交车7.1%5.9%出租车0.5%0.8%三轮车1.8%1.1%私人小汽车3.1%4.2%单位车0.9%2.6%其他0.7%0.5%出行距离分布平均出行距离5.05km6.11km日均出行距离15.10km17.96km 3.1 出行强度 由表3可知，住在区位优势地区的低收入人群出行强度明显高于一般区位地区低收入人 群（分别为 2.66 次/日及 2.36 次/日），基本与非低收入人群 2.71 次/日的出行强度相近。区 位优势地区生活、工作地点密集，且交通条件便利，低收入人群有条件充分满足出行活动需 求。一般区位地区缺乏相应的配套设施，低收入人群通过步行、自行车出行等体力出行方式 很难就近满足出行需求；另一方面，由于经济条件限制，低收入人群可选的机动化出行方式 有限，大多依赖于公共交通方式，但一般区位地区交通供给条件有限，因此有时不得不尽量 减少甚至放弃部分生活出行。 3.2 出行目的 居民出行目可分为三种类型 ：生存型（包括上班、上学、公务等通勤出行，及回家、 回单位等回程出行），维持型（包括购物、接送他人、其他），休闲型（包括休闲娱乐体育等）。 不同区位水平地区的低收入人群出行目的分布如图3所示。相比一般区位地区低收入人群， 427.7% 27.7% 7..7% 64.6%57.2% 30.7% 12.1% 区位优势地区的低收入人群维持型、休闲型出行比例明显较高，分别为27..7%及12.1%%。 这是由于区位优势地区生活配套设施齐全，交通行便利，此即使是低收入人群可以经 常外出购物或者进行休闲娱乐节目。而一般区位地区受条件制，除必须的生存型行，其 他出行不得不尽力压缩。 70.0% 60.0% 50.0% 40.0% 30.0% 20.0% 10.0% 0.0% 生存型 维持型 休闲型 区位优势地区 一般区位地区 图3不同区位水平地区低收入人群出行目分布 3.3 出行时段 由图4可以明显看出居住在一般区位地区的低收入人出发早高峰明显比居在区位 优势地区的低收入人群早半个小时，出现在7:30左右，而区位优势地区则出现在8:00左右。 这是由于城市各单位上班时间基本固定，但一般区位地区低入居民大多居住地点工作地 点较远，且出行不甚方便捷，往往需要耗费更多的时间在行途中，因此早晨需更早出 门。而区位优势地区低收入人群不仅出发早高峰较晚，甚至在 9:30 左右出现了一个出发小 高峰，由此可见，得益于“住职合一”且交通便利低收入人早上可以更加悠闲的选择出发 时间。而晚高峰出发时间，两地区低收入人群基本相当，这由下班时间固定造成的。 如图5到达时间分布所示，由于出发时间不同，无论是般区位还是区位优势收入人 群均可正点到达工作单位开展工作但跟早晨出发时间情相对应，两类区位地区低收入 人群下午到达时间晚高峰出现了明显的“错峰”现象，区位优地区人群早于一般区位地区居 民。 综上所述，较之一般位地区低收入居民而言，区位优地区居民能够更加方快捷的 完成“家”和“工作地点”的间位移，从而获得更的个人自活动时间。 5 20.0% 16.0% 12.0% 8.0% 4.0% 0.0% 区位优势地区 一般区位地区 图4不同区位水平地区低收入人群出发时间分布 20.0% 16.0% 12.0% 8.0% 4.0% 0.0% 区位优势地区 一般区位地区 图5不同区位水平地区低收入人群到达时间分布 3.4 出行距离 居住在区位优势地区的低收入人群平均出行距离为 5.05km，而居住在一般区位地区的 低收入人群平均出行距离为 6.11km。就日均出行距离而言，这种差距更加明显，分别为 15.10km 及 17.96km，一般区位地区的低收入人群每天要比区位优势地区多出行 2.86km 才 能满足生活需要。具体而言，出行距离分布如图6所示。区位优势地区的低收入人群大多数 出行在 3km 以内；而对于一般区位地区居民而言，出行距离分布较为平均，接近 30%的出 行距离在 7km 以上。可见，一般区位地区生存、生活配套设施不足，人们必须出行较远的 距离才能满足需求。 60.5%31%0.9%0.7%5.9% 0.5%31%0.9%0.7%5.9% 4.2% 22.5%7.1% 19.83% 6.19% 34.9%8.7% 0.%0.8%1.1% 51.99% 39.27% 24.62% 3.55%47.3% 37.4% 31.1% 14.4% 60.00% 50.00% 40.00% 32.18% 30.00% 20.00% 10.00% 0.00% <3km 3km~7km 7km~15km >15km 区位优势区域 一般区位地区 图6不同区位水平地区低收入人群出行距分布 3.5 出行方式 居住在不同区位地区的低收入人群出行方式分布如图7示。相比较居住在一般区位地 区居民而言，居住在区位势地区的低收入人群多的愿意用步行、自行车等低本非机 动化出行方式，这主要是由于该地区配套设施齐全，人们大数出行距离较短，体力出行往 往能够满足需求。而对一般区位地区的出行者而言，由于行距离较远，体力难负荷， 因此更多的依赖于最为价的机动化出行方式——电动车出。此外，由于出行距过长， 较为廉价的公益性公共交通方式又难以满足需求，一般区位区的低收入人群甚至得不采 用高成本的小汽车出行方式。就公交分担率而言，区位优势区比例较高，这主要受益于 较为良好的公交服务供给条件。无论是一般区位是优势区地区，公交分担率均此于步 行、自行车、已经电动车交通。这是由于相比较家车、出车等交通方式，公共交通方式 仍然是相对廉价的出行方式，受经济条件制约，即使难以获高质高效公交服务的般区位 地区居民，仍然必须依赖公共交通才能完成中长距离出行。 50.0% 40.0% 30.0% 20.0% 10.0% 3 0.0% 区位优势地区 一般区位地区 图7不同区位水平地区低收入人群出行方分布 71.2%2.5%3.2%87.2% 1.2%2.5%3.2%87.2% 6.4%90.6% 5.8% 5及以上出行链结构 4 低收入人群出行特征分析 本次研究从出行链数、长度、结构三大特性入手对进行了对比，特征汇总如表4 所示。 表4不同区位水平低收入人群出行特性对汇总表 特性 区位优势地区 一般区位地区 日均出行链个数 1.19 1.07 次均出行链长度 2.14 2.16 简单链 90.6.% 87.2%复杂链9.4%13.8% 4.1 出行链个数