城市居民短距離出行比例研究

摘要：將博山市居民的出行行為作為研究對(duì)象，分析短距離出行比例的影響因素，并結(jié)合相關(guān)參數(shù)，創(chuàng)建多元線性回歸模型，利用SPSS定量的分析各種影響因素對(duì)短距離出行比例的影響，回歸的參數(shù)值表明所選的影響因素與短距離出行比例存在線性相關(guān)性，所得結(jié)論認(rèn)為年齡和有無職業(yè)這兩個(gè)因素對(duì)短距離出行比例具有較大的影響。

關(guān)鍵詞：交通工程；短距離出行；出行行為；多元線性回歸

1居民短距離出行特征分析

為獲取更加真實(shí)有效的數(shù)據(jù)，針對(duì)本文設(shè)計(jì)了《居民短距離出行調(diào)查問卷》，調(diào)查的內(nèi)容要包括居民的性別、年齡、有無職業(yè)、家庭年收入等相關(guān)內(nèi)容，能夠更加全面了解民出行的基本情況。本次問卷以實(shí)地問卷為主、網(wǎng)絡(luò)問卷為輔，對(duì)淄博市博山縣居民進(jìn)行隨機(jī)調(diào)查，共發(fā)放問卷2000份，其中有效問卷1278份。

1.1個(gè)人特征分析

在所調(diào)查的人群中，男女比例為1：1，其中，19歲以下的人員占8%，20-39歲的占44%，40歲以上人員的占48%；有職業(yè)者占80%，無職業(yè)者占20%。被調(diào)查者所在的家庭年收入分布情況呈現(xiàn)正態(tài)分布，年收入3-5萬的占34%，在被調(diào)查人員中所占的比例最高，年收入低于一萬或高于十萬的占5%左右，所占比例最低。在所調(diào)查的人群中，家庭人數(shù)為3人的所占比重最大，為47%；家庭人數(shù)為1人的所占比重最小，為1%。

1.2交通出行特征分析

根據(jù)調(diào)查結(jié)果，對(duì)居民短距離出行方式選擇時(shí)所考慮的出行特征按照其重要程度進(jìn)行排序，打分區(qū)間為0-10分，挑選出3個(gè)重要影響因素。根據(jù)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，分別對(duì)各影響因素得分進(jìn)行匯總，并求其平均值，得出搭車消耗時(shí)長(zhǎng)、是否轉(zhuǎn)車以及出行費(fèi)用對(duì)居民短距離出行交通方式選擇的影響程度較高。

1.3出行數(shù)據(jù)分析

在居民短距離出行過程中，由于受到諸多因素的影響，居民對(duì)于交通運(yùn)輸方式的選擇具有明顯的差異性，其中步行出行人數(shù)最多，占全部出行的25.3%，其次是開私家車出行人數(shù)，占全部出行的19.8%。第三是騎電動(dòng)車出行人數(shù)，占全部出行人數(shù)的18.6%。

2多元線性回歸模型

以短距離出行比例為因變量，各個(gè)影響因素為自變量，建立多元線性回歸方程模型，分析個(gè)人出行方式比例：

yi=a+b1x1+b2x2+b3x3+…+bjxi+εi，i=1，2，…，n，j=1，2，…，p（1）

其中：y_i為因變量，即短距離出行比例；x1、x2…xi代表各個(gè)影響因素；a和b1、b2…bj為回歸系數(shù)；εi為各種隨機(jī)因素對(duì)yi的影響的綜合，稱為隨機(jī)誤差項(xiàng)，且服從正態(tài)分布，即εi～（0，σ2 ）。

3實(shí)例分析

3.1樣本選擇

本文隨機(jī)選取1278個(gè)居民作為分析樣本，利用多元線性回歸模型對(duì)居民短距離出行次數(shù)占全天出行次數(shù)的比例進(jìn)行研究。

3.2影響因素的選擇

短距離出行比例的多元線性回歸模型，共選取了包括個(gè)人屬性和家庭屬性在內(nèi)的10個(gè)影響因素，分別為性別（x1）、年齡（x2）、職業(yè)（x3）、人口數(shù)量（x4）、有無小孩（x5）、自行車數(shù)量（x6）、機(jī)動(dòng)車數(shù)量（x7）、家庭年收入（x8）、摩托車數(shù)量（x9）、電動(dòng)車數(shù)量（x10）。為保證個(gè)別影響因素得出的參數(shù)通過檢驗(yàn)，適當(dāng)對(duì)一些因素進(jìn)行分組、歸類，既為保證各分類的數(shù)量，也防止個(gè)別數(shù)值偏差影響參數(shù)結(jié)果。

3.3模型的參數(shù)估計(jì)及檢驗(yàn)

將選取的10個(gè)影響因子作為短距離出行比例的影響因素，所以得到多元線性回歸模型的實(shí)際公式為：

y=a+b1x1+b2x2+b3x3+b4x4+b5x5+b6x6+b7x7+b8x8+b9x9+b10x10 （5）

故應(yīng)用SPSS軟件，將數(shù)據(jù)帶入模型得出回歸結(jié)果。在置信度為的條件下，經(jīng)檢驗(yàn)，所選取的10個(gè)影響因素全部通過檢驗(yàn)，所以對(duì)短距離出行比例的影響是顯著的。

在變量通過檢驗(yàn)的同時(shí)，要觀察模型的擬合度，根據(jù)以往的研究經(jīng)驗(yàn)，一般R^2值在0.8以上，模型相對(duì)擬合。利用SPSS計(jì)算得出的R^2值為0.84，說明所建立的多元線性回歸模型具有較好的擬合程度，所選自變量對(duì)因變量有著線性影響關(guān)系。

因此，把所得參數(shù)帶入模型中可以得出短距離出行比例的多元線性回歸模型為：

y=1.023-0.021x1+0.043x2-0.054x3+0.010x4-0.014x5+0.008x6-0.036x7-0.011x8-0.007x9+0.005x10 （6）

3.4模型參數(shù)分析

假設(shè)其它條件不變的情況下，分析某個(gè)因素的變化對(duì)短距離出行比例的影響。

（1）性別、年齡和職業(yè)的影響

性別對(duì)短距離出行比例的影響程度大小為-0.021，說明居民中男性相對(duì)女性對(duì)短距離出行比例的影響起到相反的作用，因此男性的短距離出行比例低于女性。

年齡對(duì)短距離出行比例的影響參數(shù)為0.044，對(duì)短距離出行比例影響相對(duì)較大，說明隨著年齡的增長(zhǎng)，居民短距離出行比例會(huì)逐漸增加。

職業(yè)對(duì)短距離出行比例的影程度大小為-0.054，對(duì)短距離出行比例影響很大，說明有職業(yè)者相對(duì)無職業(yè)者對(duì)短距離出行比例起到相反的作用。

（2）人口數(shù)量和小孩數(shù)量的影響

人口數(shù)量對(duì)短距離出行比例的影響參數(shù)為0.010，說明家庭每增加一人，個(gè)人短距離出行的比例會(huì)增加，因此隨著家庭人口數(shù)量的增加，個(gè)人短距離出行比例會(huì)逐漸升高。

小孩的數(shù)量對(duì)短距離出行比例的影響參數(shù)為-0.014，說明小孩的家庭成員短距離的出行比例較低，主要因?yàn)樾『⑼獬鰰r(shí)通常都有父母或者其他長(zhǎng)輩陪伴，尤其在接送小孩上學(xué)的過程中，出行的距離也會(huì)增加。

（3）自行車數(shù)量和機(jī)動(dòng)車數(shù)量的影響

自行車和機(jī)動(dòng)車數(shù)量對(duì)個(gè)人短距離出行比例的影響參數(shù)分別為0.008和-0.036，兩者符號(hào)恰好相反，說明個(gè)人短距離出行比例，隨著家庭擁有自行車數(shù)量的增加而增加，機(jī)動(dòng)車數(shù)量的增加而減少。

（4）家庭年收入的影響

家庭年收入對(duì)個(gè)人短距離出行比例的影響參數(shù)為-0.011，說明隨著家庭年收入和的增加，個(gè)人短距離出行比例隨之減少。家庭年收入每提高一級(jí)，個(gè)人短距離出行比例減少0.011。

（5）摩托車數(shù)量和電動(dòng)車數(shù)量的影響

摩托車和電動(dòng)車數(shù)量對(duì)個(gè)人短距離出行比例的影響參數(shù)分別為-0.007和0.005，兩者符號(hào)恰好相反，說明個(gè)人短距離出行比例，隨著家庭擁有電動(dòng)車數(shù)量的增加而增加，摩托車數(shù)量的增加而減少。

4結(jié)論

本文通過剖析影響城市居民短距離出行比例的各種因素，利用多元線性回歸模型，應(yīng)用SPSS軟件統(tǒng)計(jì)回歸得出各種因素的影響程度大小，得出了不同因素對(duì)居民短距離出行的影響，所得結(jié)論認(rèn)為年齡和職業(yè)這兩個(gè)因素對(duì)短距離出行比例具有較大的影響，為進(jìn)一步研究居民出行方式的選擇打下了基礎(chǔ)。

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作者簡(jiǎn)介：盧笑（1993.03—），女，山東魚臺(tái)人，職務(wù)/職稱：學(xué)生，學(xué)歷：本科，單位：重慶交通大學(xué)，研究方向：交通運(yùn)輸工程。