銀川市機動車臨時限行措施公眾接受意愿的影響因素分析

胡議尹

摘 要：采用二元Logistic模型，利用1996份問卷，分析銀川市機動車臨時限行公眾接受程度影響因素。發(fā)現(xiàn)：（1）銀川市機動車臨時限行公眾接受程度較低（13.83%）；（2）主要影響因素為：限行方案科學性（概率4.10%）、空氣質(zhì)量改善（概率2.65%）、出租車便利性（概率1.25%）、公共汽車便利性（概率1.01%）、官方媒體宣傳（概率0.87%）；（3）家庭擁有1輛普通汽車的群體比家庭無汽車的群體接受限行措施的概率低5.32%，女性比男性接受限行措施的概率低1.91%，平時乘坐出租車、公共汽車和網(wǎng)約車出行的群體比自駕車出行的群體接受限行措施的概率分別高5.68%、5.00%和7.26%。

關(guān)鍵詞：機動車 限行 Logistic模型 公共交通 社會治理

中圖分類號：F572.8.8 文獻標識碼：A 文章編號：1674-098X（2019）03（c）-0168-03

機動車限行是通過行政手段對特定城市區(qū)域內(nèi)機動車行駛時間、路線等進行強性管制，以達到減輕交通壓力和空氣污染的公共管理行為。自北京奧運期間采取機動車限行措施以來，截止到2016年底已有18個省會城市先后采取了機動車長期限行和臨時限行措施，銀川市于2017年12月也實施了為期22d的臨時限行措施。但汽車限行又因涉及公權(quán)力對公民財產(chǎn)權(quán)的干預(yù)，成為法律界討論的熱點話題；一些地方因公共交通能力欠缺和配套管理措施不力，機動車限行導(dǎo)致市民出行不便和成本增加，引起了公眾的不滿。因此，市民對汽車限行的接受意愿成為行政決策必須要考量的重要因素。

1 文獻回顧

在機動車限行研究方面，劉明君等[1]、李巖等[2]、吳丹[3]認為，北京市交通限行措施對緩解交通壓力及降低氮氧化物濃度成效明顯。謝旭軒等人[4-7]認為，機動車限行政策長期看來不可持續(xù)，難以達到改善交通擁堵和環(huán)境污染的效果。在機動車限行的利益調(diào)整研究方面，鐘秋明等人[8-10]認為，機動車限行應(yīng)進行合理性審查，并給予個人利益公正的補償，做到形式合法與實質(zhì)合法。在機動車限行的公眾意愿方面，陳謙[11]發(fā)現(xiàn)，性別、是否擁有私家車、對擁堵收費認知程度、常用出行方式對公眾接受擁堵收費意愿的影響最大因素。陳磊[12]認為預(yù)期效果、社會規(guī)范、責任歸因、問題感知、收益-損失比等因素對限行態(tài)度影響較大，出行目的和政策了解程度均無顯著影響。

上述學者對機動車限行的研究為本文研究打下了良好基礎(chǔ)，考慮銀川屬于中等城市、汽車保有量較少、空氣質(zhì)量相對較高、公共交通基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)不夠齊全的現(xiàn)實，影響公眾對限行態(tài)度的因素應(yīng)與北京等超大城市有所不同。為此，本文增加了限行對空氣改善的認可度、限行方案合理化評價、限行后出行的便利性感知、官方媒體宣傳的影響等主要影響因素和性別、家庭汽車數(shù)量、市內(nèi)主要出行方式等控制變量，采用二元Logistic回歸模型方法，分析自變量的變動對意愿的影響及其邊際效應(yīng)。

2 實證研究

2.1 樣本來源

本次調(diào)查采取線上線下相結(jié)合的方式，調(diào)查對象為在銀川市主城區(qū)居住的市民，共收集問卷1996份（線上1657份，線下339份），調(diào)查100%有效。其中支持臨時限行的276人，占13.83%。

2.2 Logistic模型回歸分析

本文采取二項Logistic模型進行回歸分析。被解釋變量是公眾對機動車限行措施的接受意愿，接受的用1表示，不接受的用0表示，同時設(shè)定相關(guān)自變量（見表1）。回歸模型如下：

以公眾對限行措施的接受意愿為二值因變量，采取逐步回歸方法，共建立4個Logistic模型（見表2）。結(jié)果顯示，4個模型的綜合檢驗概率p值均低于顯著性水平，所有回歸系數(shù)不同時為零，表明所建立的回歸模型是有意義的。此外，從模型1到模型4偽決定系數(shù)（PseudoR2）逐漸增大，說明模型的解釋力越來越強。

概率變化情況如下：從模型1來看，（1）限行對空氣質(zhì)量改善認可度的變量系數(shù)為0.6173，說明公眾對限行對空氣質(zhì)量改善的認可度每提高一個等次，其對限行措施的接受意愿的比數(shù)對數(shù)提高0.6173，接受意愿比數(shù)提升（1.8539-1）×100%=85.39%，概率提高2.65%。（2）限行方案科學性限行認可度的變量系數(shù)為0.9549，說明公眾對限行方案科學性的認可度每提高一個等次，其對限行措施接受意愿的比數(shù)對數(shù)提高0.9549，接受意愿比數(shù)提升159.83%，概率提高4.10%。（3）出租車便利性感知度的變量系數(shù)為0.2909，說明公眾對出租車便利性的感知度每提高一個等次，其對限行措施的接受意愿的比數(shù)對數(shù)提高0.2909，接受意愿比數(shù)提升33.77%，概率提高1.25%。（4）公共汽車便利性感知度的變量系數(shù)為0.2363，說明公眾對公共汽車便利性的感知度每提高一個等次，其對限行措施的接受意愿的比數(shù)對數(shù)提高0.2363，接受意愿比數(shù)提升26.65%，概率提高1.01%。（5）官方媒體宣傳的影響度。官方媒體宣傳的影響度的變量系數(shù)為0.2036，說明公眾對官方媒體宣傳影響度的認可程度每提高一個等次，其對限行措施的接受意愿的比數(shù)對數(shù)比提高0.2036，接受意愿比數(shù)提高22.58%，概率提高0.87%。

從模型2來看，家庭擁有1輛普通汽車的變量系數(shù)為-1.0905，和家庭無汽車的群體相比，家庭擁有1輛普通汽車的群體對限行的接受意愿比數(shù)對數(shù)低1.0905，接受意愿比數(shù)低66.39%，概率低5.32%。

從模型3來看，女性的變量系數(shù)為-0.4547，說明女性對限行的接受意愿比數(shù)對數(shù)比男性低0.4547。女生對限行的接受意愿比數(shù)比男性低36.52%，概率低1.91%。

從模型4來看，乘坐公共汽車的群體最為顯著，變量系數(shù)為1.3750，乘坐出租車和網(wǎng)約車的變量系數(shù)分別為1.0610和1.4409，說明相對自駕車出行的群體，乘坐公共汽車、出租車和網(wǎng)約車的群體對限行的接受意愿比數(shù)對數(shù)要分別高1.3750、1.0610和1.4409，接受意愿比數(shù)分別高出295.52%、188.95%和322.44%，概率分別提高5.68%、5.00%和7.26%。

3 結(jié)論與建議

3.1 基本結(jié)論

（1）影響公眾對汽車限行措施接受意愿的主要有五個因素。根據(jù)Z值，影響顯著性依次是：限行方案科學性（11.48）、空氣質(zhì)量改善作用（6.53）、市內(nèi)出行方式（3.01）、官方媒體宣傳的影響度（2.56）、出租車便利性（2.38）、公共汽車便利性（1.84）。

（2）限行后出行經(jīng)濟成本增加的接受度對公眾的接受意愿的影響不顯著。限行后出行時間成本增加的系數(shù)為0.1240，表明出行經(jīng)濟成本增加的接受度每提高一個等次，公眾接受意愿的概率會增加1.48%。雖然有影響，但未通過顯著性檢驗。

（3）不同群體對限行措施的接受意愿表現(xiàn)出較大差異。從家庭汽車數(shù)量來看，家庭擁有1輛普通汽車的群體相對于家庭無汽車的群體而言，接受限行措施的概率低5.32%。從市內(nèi)出行方式看，乘坐出租車、公共汽車和網(wǎng)約車的群體比自駕車出行的群體，接受限行措施的概率分別高5.68%、5.00%和7.26%；從性別來看，女性比男性接受限行措施的概率低1.91%。

3.2 對策建議

（1）做好對汽車限行必要性的宣傳。通過限行前、限行中、限行后多個窗口期，全面宣傳限行必要性，把銀川市城區(qū)人口、在籍車輛現(xiàn)狀，空氣污染現(xiàn)狀及主要污染來源，汽車尾氣排放對空氣質(zhì)量的影響，限行可能帶來的對空氣質(zhì)量的改善效益等等，多角度、全方位告知社會公眾，減輕公眾對限行對空氣質(zhì)量改善作用的疑慮，消除不支持限行的認知障礙。

（2）加強對限行方案科學性的論證。可以借鑒北京、天津、蘭州等地的限行做法，優(yōu)化限行的操作方案。要多方聽取市民意見，召開專家論證，做到既能改善空氣質(zhì)量，又盡可能小地降低對公眾生活帶來的不便，使方案更加科學化、合理化、人性化、可操作性，用方案的科學性提高公眾的接受意愿。

（3）關(guān)注特殊群體對限行措施的訴求。針對不同群體對限行措施的不同接受程度，采取有效措施應(yīng)對限行后可能帶來的出行不便及其他問題。加強公共交通運輸能力提升和保障，加強出租車、網(wǎng)約車的天然氣供應(yīng)保障和規(guī)范運營，對影響較大的群體考慮給予適當?shù)难a償，特殊情況出行實行報備通行等，降低敏感群體的不接受意愿。

參考文獻

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