胡議尹
摘 要:采用二元Logistic模型,利用1996份問卷,分析銀川市機(jī)動(dòng)車臨時(shí)限行公眾接受程度影響因素。發(fā)現(xiàn):(1)銀川市機(jī)動(dòng)車臨時(shí)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(xué)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(shí)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(jī)動(dòng)車 限行 Logistic模型 公共交通 社會(huì)治理
中圖分類號(hào):F572.8.8 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A 文章編號(hào):1674-098X(2019)03(c)-0168-03
機(jī)動(dòng)車限行是通過行政手段對(duì)特定城市區(qū)域內(nèi)機(jī)動(dòng)車行駛時(shí)間、路線等進(jìn)行強(qiáng)性管制,以達(dá)到減輕交通壓力和空氣污染的公共管理行為。自北京奧運(yùn)期間采取機(jī)動(dòng)車限行措施以來,截止到2016年底已有18個(gè)省會(huì)城市先后采取了機(jī)動(dòng)車長(zhǎng)期限行和臨時(shí)限行措施,銀川市于2017年12月也實(shí)施了為期22d的臨時(shí)限行措施。但汽車限行又因涉及公權(quán)力對(duì)公民財(cái)產(chǎn)權(quán)的干預(yù),成為法律界討論的熱點(diǎn)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(jī)動(dòng)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(duì)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(xiàn)回顧
在機(jī)動(dòng)車限行研究方面,劉明君等[1]、李巖等[2]、吳丹[3]認(rèn)為,北京市交通限行措施對(duì)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(rèn)為,機(jī)動(dòng)車限行政策長(zhǎng)期看來不可持續(xù),難以達(dá)到改善交通擁堵和環(huán)境污染的效果。在機(jī)動(dòng)車限行的利益調(diào)整研究方面,鐘秋明等人[8-10]認(rèn)為,機(jī)動(dòng)車限行應(yīng)進(jìn)行合理性審查,并給予個(gè)人利益公正的補(bǔ)償,做到形式合法與實(shí)質(zhì)合法。在機(jī)動(dòng)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(duì)擁堵收費(fèi)認(rèn)知程度、常用出行方式對(duì)公眾接受擁堵收費(fèi)意愿的影響最大因素。陳磊[12]認(rèn)為預(yù)期效果、社會(huì)規(guī)范、責(zé)任歸因、問題感知、收益-損失比等因素對(duì)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(xué)者對(duì)機(jī)動(dòng)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(duì)較高、公共交通基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)不夠齊全的現(xiàn)實(shí),影響公眾對(duì)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(duì)空氣改善的認(rèn)可度、限行方案合理化評(píng)價(jià)、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(dòng)對(duì)意愿的影響及其邊際效應(yīng)。
2 實(shí)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(duì)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(shí)限行的276人,占13.83%。
2.2 Logistic模型回歸分析
本文采取二項(xiàng)Logistic模型進(jìn)行回歸分析。被解釋變量是公眾對(duì)機(jī)動(dòng)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(shí)設(shè)定相關(guān)自變量(見表1)?;貧w模型如下:
以公眾對(duì)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(gè)Logistic模型(見表2)。結(jié)果顯示,4個(gè)模型的綜合檢驗(yàn)概率p值均低于顯著性水平,所有回歸系數(shù)不同時(shí)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(qiáng)。
概率變化情況如下:從模型1來看,(1)限行對(duì)空氣質(zhì)量改善認(rèn)可度的變量系數(shù)為0.6173,說明公眾對(duì)限行對(duì)空氣質(zhì)量改善的認(rèn)可度每提高一個(gè)等次,其對(duì)限行措施的接受意愿的比數(shù)對(duì)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(xué)性限行認(rèn)可度的變量系數(shù)為0.9549,說明公眾對(duì)限行方案科學(xué)性的認(rèn)可度每提高一個(gè)等次,其對(duì)限行措施接受意愿的比數(shù)對(duì)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(duì)出租車便利性的感知度每提高一個(gè)等次,其對(duì)限行措施的接受意愿的比數(shù)對(duì)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(duì)公共汽車便利性的感知度每提高一個(gè)等次,其對(duì)限行措施的接受意愿的比數(shù)對(duì)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(duì)官方媒體宣傳影響度的認(rèn)可程度每提高一個(gè)等次,其對(duì)限行措施的接受意愿的比數(shù)對(duì)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(duì)限行的接受意愿比數(shù)對(duì)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(duì)限行的接受意愿比數(shù)對(duì)數(shù)比男性低0.4547。女生對(duì)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(duì)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(duì)限行的接受意愿比數(shù)對(duì)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(duì)汽車限行措施接受意愿的主要有五個(gè)因素。根據(jù)Z值,影響顯著性依次是:限行方案科學(xué)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(jì)成本增加的接受度對(duì)公眾的接受意愿的影響不顯著。限行后出行時(shí)間成本增加的系數(shù)為0.1240,表明出行經(jīng)濟(jì)成本增加的接受度每提高一個(gè)等次,公眾接受意愿的概率會(huì)增加1.48%。雖然有影響,但未通過顯著性檢驗(yàn)。
(3)不同群體對(duì)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(duì)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(duì)策建議
(1)做好對(duì)汽車限行必要性的宣傳。通過限行前、限行中、限行后多個(gè)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(duì)空氣質(zhì)量的影響,限行可能帶來的對(duì)空氣質(zhì)量的改善效益等等,多角度、全方位告知社會(huì)公眾,減輕公眾對(duì)限行對(duì)空氣質(zhì)量改善作用的疑慮,消除不支持限行的認(rèn)知障礙。
(2)加強(qiáng)對(duì)限行方案科學(xué)性的論證??梢越梃b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(duì)公眾生活帶來的不便,使方案更加科學(xué)化、合理化、人性化、可操作性,用方案的科學(xué)性提高公眾的接受意愿。
(3)關(guān)注特殊群體對(duì)限行措施的訴求。針對(duì)不同群體對(duì)限行措施的不同接受程度,采取有效措施應(yīng)對(duì)限行后可能帶來的出行不便及其他問題。加強(qiáng)公共交通運(yùn)輸能力提升和保障,加強(qiáng)出租車、網(wǎng)約車的天然氣供應(yīng)保障和規(guī)范運(yùn)營(yíng),對(duì)影響較大的群體考慮給予適當(dāng)?shù)难a(bǔ)償,特殊情況出行實(shí)行報(bào)備通行等,降低敏感群體的不接受意愿。
參考文獻(xiàn)
[1] 劉明君,毛保華,黃宇,等.奧運(yùn)前后道路交通運(yùn)行狀況調(diào)查與分析[J].交通運(yùn)輸系統(tǒng)工程與信息,2008,8(6):67-72.
[2] 李巖, 安興琴, 左洪超,等. 2008年北京奧運(yùn)交通限制效果的模式研究[J]. 高原氣象, 2010, 29(6):1619-1626.
[3] 吳丹.北京市機(jī)動(dòng)車限行政策對(duì)空氣質(zhì)量和公眾健康的影響研究[D].北京理工大學(xué),2015.
[4] 謝旭軒.政策效果的誤讀——機(jī)動(dòng)車限行政策評(píng)析[J].環(huán)境科學(xué)與技術(shù),2010(1):436-440.
[5] 高浩然,陳瀚,李沁鮮.基于層次分析法的小汽車尾號(hào)限行政策評(píng)價(jià)[J].公路與汽運(yùn),2011(5):39-41.
[6] 張峰濤,李大為,袁愷瞳.城市小汽車尾號(hào)限行的經(jīng)濟(jì)學(xué)分析[J].交通科技與經(jīng)濟(jì),2013,15(1):34-36.
[7] 譚俊杰.尾號(hào)限行,城市交通發(fā)展的陷阱[A].2014中國(guó)城市規(guī)劃年會(huì)[C].2014.
[8] 鐘秋明.道路交通管理中限行措施的法學(xué)思考[D].華南理工大學(xué),2010.
[9] 錢卿.交通限行措施的行政法解讀——以單雙號(hào)限行為樣本[J].行政法學(xué)研究,2011,76(4):60-69.
[10]徐冬睿.對(duì)限行措施的合法性考察——以杭州市為例[J].安徽農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào):社會(huì)科學(xué)版,2016,25(6):80-84.
[11]陳謙,孫朝苑.城市交通擁堵收費(fèi)的公眾意愿及其影響因素分析——基于成都市的實(shí)證研究[J].中國(guó)管理信息化,2015,18(2):222-223.
[12]陳磊,李庚.天津市尾號(hào)限行政策的接受度及其影響因素研究[J].天津大學(xué)學(xué)報(bào):社會(huì)科學(xué)版,2017(6):520-524.