黃 勇，趙 航，許旺土，段梅花，魏 薇

(1. 貴州師范大學(xué) 地理與環(huán)境科學(xué)學(xué)院，貴州 貴陽 550025；2. 廈門大學(xué) 建筑與土木工程學(xué)院，福建 廈門 361005)

0 引言

高收入群體作為一類特殊群體，因群體數(shù)量少、出行優(yōu)勢高的影響，導(dǎo)致該群體在出行方面的研究極少受到交通領(lǐng)域?qū)W者的關(guān)注。目前多數(shù)研究一般把該群體與其他收入群體進(jìn)行對比分析，得到結(jié)論：高收入群體的出行頻率、距離、時間、出行模式偏好等與其他收入群體存在較大差異[1-2]。對于差異的原因，目前較少有文獻(xiàn)作出詳細(xì)解答，而對其出行行為及影響因素的研究更為少見。受職住空間失衡、空間擴(kuò)張、POI布局等建成環(huán)境的影響，居民日常出行距離與時間增加，也在一定程度上改變了居民的原有出行模式[3]。其中，高收入群體因出行距離、時間的增加及對出行質(zhì)量的高追求，在出行支付能力強等因素的共同作用下，導(dǎo)致該群體加劇了對小汽車出行的依賴，并成為其日常出行的主要交通方式。由于小汽車出行帶來交通擁擠、環(huán)境污染、開車久坐引發(fā)疾病等問題，通過改變建成環(huán)境來改變高收入群體對小汽車出行依賴愈加迫切，因此厘清城市建成環(huán)境與高收入群體出行行為之間的關(guān)系，將有助于進(jìn)一步提升城市交通運輸效率和管理能力，為優(yōu)化城市土地利用、改善城市交通及制訂規(guī)劃政策提供決策支持。

盡管建成環(huán)境對居民出行行為的影響因素復(fù)雜多樣，但到目前為止被研究者歸納并常運用在文獻(xiàn)中的有5D維度，即密度、混合度、設(shè)計、公交鄰近度、目的地可達(dá)性，少量文獻(xiàn)擴(kuò)展到7D維度，增加了需求安排和人口統(tǒng)計學(xué)特征，并證實了不同建成環(huán)境因子對城市居民的出行行為影響存在差異[4-5]。例如，研究表明居民對區(qū)域基礎(chǔ)服務(wù)設(shè)施的可達(dá)程度深刻影響著居民的日常出行行為，如靠近軌道交通站點的居民使用小汽車的行為少于遠(yuǎn)離軌道交通站點的居民[6]。區(qū)域城市化水平越高，其建成環(huán)境越復(fù)雜，居民出行行為復(fù)雜多樣，導(dǎo)致使用小汽車更為頻繁[7]。而有學(xué)者則認(rèn)為城市設(shè)施密度與土地利用混合較高時，居民的出行行為更為簡單，會減少使用小汽車[1]。公交站點作為城市公交服務(wù)系統(tǒng)的重要組成部分，其數(shù)量及便捷可達(dá)性影響著居民出行乘坐公交。文獻(xiàn)表明，區(qū)域公交站點密度增加，居民通勤出行時對小汽車的使用會降低，居民乘坐公交的可能性增加[4]。另有文獻(xiàn)則指出公交運行速度慢、車內(nèi)擁擠、服務(wù)水平差等因素嚴(yán)重影響居民乘坐公交，抵消了高密度與高可達(dá)公交布局的效用[8]。停車位的建設(shè)在交通服務(wù)系統(tǒng)中同樣扮演重要角色。停車位的建設(shè)數(shù)量、空間布局、停車費用等與居民使用小汽車及出行空間分布有著密切關(guān)系，通常停車位多的區(qū)域其居民的汽車擁有量較高，出行目的地的停車位越多則越容易使居民增加使用機(jī)動車[3]。區(qū)域路網(wǎng)密度增加促使道路十字路口與交叉口數(shù)量增加，其密度對居民出行的影響也逐漸顯現(xiàn)，提高公共交通站點與道路交叉口密度會使居民增加使用公共交通與非機(jī)動車[9]。城市CBD通常被認(rèn)為是城市的核心區(qū)域且承擔(dān)著城市商業(yè)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，居民居住位置與CBD的空間距離對居民的出行方式有著顯著影響，離城市CBD越遠(yuǎn)，小汽車的使用強度越大[4]。大量文獻(xiàn)表明，除建成環(huán)境本身對居民出行行為的影響之外，居民出行行為還受到居住地自我選擇[10]、出行態(tài)度與建成環(huán)境感知[11]、突發(fā)狀況[12]等的影響。綜上所述，學(xué)者普遍認(rèn)為城市以較高人口密度和高土地利用混合度、出行目的地可達(dá)性高、多中心及良好出行環(huán)境發(fā)展，居民出行將減少對小汽車的使用，增加綠色出行模式，也受其出行態(tài)度、居住地自我選擇、城市建成環(huán)境感知的影響。

通過梳理有關(guān)建成環(huán)境與居民出行模式之間的研究文獻(xiàn)，發(fā)現(xiàn)其研究對象多集中于弱勢群體(中低收入群體[13]、老年人[14]、學(xué)生[15]、移民[16]等)或未分群體[3]，對高收入群體的出行僅進(jìn)行簡單描述[1,17]，而建成環(huán)境對高收入群體出行模式的影響及作用目前尚未得到明確結(jié)論。鑒于此，本研究目的在于：(1)揭示建成環(huán)境對有車/無車高收入群體整體出行模式的影響機(jī)理。(2)探究建成環(huán)境與個人社會經(jīng)濟(jì)屬性對高收入群體出行模式的影響孰強孰弱。(3)補充建成環(huán)境與高收入群體出行模式的研究內(nèi)容。

1 研究區(qū)域與數(shù)據(jù)整理

1.1 研究區(qū)域

廈門市位于福建省南部，與漳州、泉州相連，地處閩南金三角中部。廈門市于1980年被設(shè)立為經(jīng)濟(jì)特區(qū)，經(jīng)過40 a的發(fā)展已成沿海城市人口和建筑密度最高的城市之一。廈門市在經(jīng)濟(jì)發(fā)展和宜居環(huán)境等推動下， 2015年人口與汽車擁有量分別達(dá)到386萬人與130萬輛，其中小汽車達(dá)到約88.58萬輛。隨著居民出行機(jī)動化時代的到來，機(jī)動車的高擁有量與高出行量導(dǎo)致廈門市的機(jī)動車道路擁堵嚴(yán)重，2015年道路擁堵指數(shù)排名全國第23位，道路擁堵與汽車尾氣的排放已對廈門市的自然環(huán)境與交通運輸管理等方面帶來巨大的挑戰(zhàn)，嚴(yán)重影響著城市的可持續(xù)發(fā)展。

1.2 數(shù)據(jù)來源

個人社會經(jīng)濟(jì)屬性與出行數(shù)據(jù)：高收入群體出行數(shù)據(jù)源于廈門市2015年居民出行調(diào)查結(jié)果。通過數(shù)據(jù)篩選原則，從約22萬條居民出行數(shù)據(jù)中獲取高收入群體(18～59歲)出行數(shù)據(jù)逾2.8萬條(占比12.72%)，涉及10 661人。

數(shù)據(jù)篩選原則：(1)首先根據(jù)職業(yè)去除學(xué)生，其次選擇18～59歲的勞動適齡者，最后選擇具有本地戶籍和自有住房的居民。(2)由于數(shù)據(jù)獲取時缺少居民的收入數(shù)據(jù)，但在個人數(shù)據(jù)中獲得了居民的職業(yè)與家庭住房面積，通常職業(yè)與家庭住房面積從側(cè)面反映了居民的收入狀況，因此參考廈門市2015年各交通小區(qū)中的社區(qū)(街道)的房價均價與廈門市2015年各職業(yè)的平均工資及房價收入比(表1)。最后綜合3類數(shù)據(jù)，篩選出家庭住房面積≥130 m2且個人年收入大于15萬元[18]的個體作為高收入者。

建成環(huán)境數(shù)據(jù)：POI(休閑娛樂場所、購物店、公共交通站點)數(shù)據(jù)由百度地圖API抓取2015年相應(yīng)數(shù)據(jù)；土地利用類型、人口數(shù)量、綠地、建筑總面積等數(shù)據(jù)源于相關(guān)政府部門官網(wǎng)。

表1 2015年我國城市房價收入比前10名

1.3 變量解釋

(1)建成環(huán)境特征。本研究以交通小區(qū)作為建成環(huán)境數(shù)據(jù)的統(tǒng)計單元，以居住區(qū)位、停車位密度、購物店密度、休閑娛樂場所密度、容積率、綠化率、路網(wǎng)密度、土地利用類型混合度、公共交通站點密度、就業(yè)密度、人口密度等描述城市建成環(huán)境的設(shè)計、多樣性、公交可達(dá)性、密度，具體環(huán)境特征值見表2。土地利用混合度的計算公式為[4]：

(1)

式中，E為土地利用混合度；Pij為交通小區(qū)j中i類土地利用所占比例；Nij為所有土地類型的數(shù)量。

表2 建成環(huán)境與出行變量描述性統(tǒng)計Tab.2 Descriptive statistics of built environment and travel variables

(2)高收入者社會經(jīng)濟(jì)屬性(表3)。包括：性別、所屬年齡段、駕照持有狀況、受教育程度、家庭人口規(guī)模、小汽車所有權(quán)。其中，男女比例接近1∶1，無駕照者占35.91%，有駕照者占64.09%；有小汽車者占63.89%，無小汽車者占36.11%。

表3 個人社會經(jīng)濟(jì)屬性特征統(tǒng)計Tab.3 Statistics of characteristics of individual socio-economic attributes

(3)高收入群體出行特征。包括：出行模式和出行目的(表4、表5)、出行距離和出行時間(表2)。其中，出行模式分為4類：步行、騎行、公共交通、小汽車；出行目的分為3類：生計活動(公務(wù)、上班)、生活活動(購物、接送小孩上學(xué)、看病、探親訪友)、娛樂活動(旅游休閑、文體、娛樂)。

表4 高收入群體出行特征統(tǒng)計Tab.4 Statistics of travel characteristics of high income groups

2 研究方法

因城市高收入群體日常出行模式多樣，彼此之間無序且獨立。因多項Logit模型對數(shù)據(jù)的正態(tài)性無要求，在研究居民出行行為方面的應(yīng)用較為成熟，故運用此模型探究建成環(huán)境對高收入群體出行模式的影響機(jī)制。模型如下[9]：

表5 高收入群體不同出行目的的出行模式Tab.5 Travel modes of high ncome groups for different travel purposes

ln(P1/P2)=β0+β1X1+β2X2+β3X3+β4X4，

(2)

式中，ln(P1/P2)為選擇任意2種出行模式概率比值的自然對數(shù)；X1為個人社會經(jīng)濟(jì)屬性特征；X2為建成環(huán)境特征；X3為單程出行距離；X4為單程出行時間；βr為參數(shù)向量，r=0，1，2，3，4。

將小汽車出行模式作為步行、騎行(自行車、助力車、摩托車)和公共交通3種出行模式的參照，在式(2)的基礎(chǔ)上構(gòu)建了下列方程進(jìn)行具體回歸分析：

ln(Pw/Pc)=βw0+βw1X1+βw2X2+βw3X3+βw4X4，

(3)

ln(Pb/Pc)=βb0+βb1X1+βb2X2+βb3X3+βb4X4，

(4)

ln(Pt/Pc)=βt0+βt1X1+βt2X2+βt3X3+βt4X4，

(5)

式中，Pc，Pw，Pb，Pt分別為出行者選擇小汽車、步行、騎行、公共交通作為出行模式的概率值；βwr，βbr，βtr則分別表示對應(yīng)出行模式下各影響因素對應(yīng)的參數(shù)；其余變量含義同式(2)。

3 結(jié)果分析

通過Stata15構(gòu)建多項Logit回歸模型，探究廈門市交通小區(qū)建成環(huán)境對有車/無車高收入群體小汽車交通出行模式影響，結(jié)果見表5。由PseudoR2值和5%水平上的顯著性可知，該模型對交通小區(qū)建成環(huán)境與高收入群體出行模式之間的關(guān)系擬合效果較好。

首先，從密度與設(shè)計維度影響看，廈門市交通小區(qū)的就業(yè)密度對無車高收入群體的出行模式存在顯著影響，與有車高收入群體的出行模式無顯著關(guān)聯(lián)。通常就業(yè)密度高的區(qū)域其公共服務(wù)設(shè)施較為完善，在一定程度上提高了居民基礎(chǔ)服務(wù)的可達(dá)性，較大程度促進(jìn)了無車高收入群體對非小汽車出行的選擇。但高密度的就業(yè)人口導(dǎo)致區(qū)域公共交通服務(wù)水平下降，加上就業(yè)區(qū)域配套有一定數(shù)量的停車位，進(jìn)而刺激了有車群體的小汽車出行。交通小區(qū)人口密度越高，其道路越擁堵，同時相應(yīng)的生活與交通服務(wù)設(shè)施越完善，其區(qū)域內(nèi)的居民越容易在較短的出行范圍內(nèi)滿足日常生活的出行需求，從而減少對小汽車的使用，促進(jìn)居民選擇非小汽車出行。廈門市高收入群體在步行與汽車出行模式之間做選擇時，對無論有車與否的高收入群體選擇小汽車出行的可能性更高，因為其日常平均出行距離(4.42 km)已遠(yuǎn)超人們的步行意愿距離。道路作為交通出行的載體，其密度影響著居民的交通運行。從表5可知，交通小區(qū)的路網(wǎng)密度與有車高收入群體的小汽車出行概率呈顯著正相關(guān)，而對沒車高收入群體的出行模式無顯著影響。通常交通小區(qū)路網(wǎng)密度越大，交通小區(qū)內(nèi)部與外界之間的道路連通性就越高，有車高收入群體對小汽車的使用概率越大。

其次，從混合度與公交可達(dá)性維度影響看，廈門市交通小區(qū)土地利用混合度越高，有車高收入群體日常出行選擇步行與騎行的概率就越高，對公共交通出行無明顯影響，同時對無車的高收入群體出行模式無顯著影響。從表5中的土地利用混合度對高收入群體出行模式的影響程度可知，土地利用混合度對推動高收入群體公交出行的作用有待提高，可能源于在短距離出行中高收入群體更愿步行和騎行，不愿乘坐服務(wù)水平低的公共交通。公共交通站點密度與無車高收入群體的公共交通出行概率呈顯著正相關(guān)，對有車高收入群體的出行方式影響不顯著。原因在于公共交通出行時間長、車內(nèi)擁擠、運行速度慢等，降低了公共交通站點高密度布局的效用；同時參考表4可知，廈門市公共交通對于高收入群體的出行分擔(dān)率(17.80%)低于廈門市公交總的出行分擔(dān)率25.7%(2015年)。

表5 多項Logit模型回歸結(jié)果Tab.5 Regression result by multinomial Logit model

續(xù)表5

最后，從居住區(qū)位與其他服務(wù)設(shè)施建設(shè)影響看，居住區(qū)位與其他設(shè)施對高收入群體的出行模式具有顯著影響。其中，島內(nèi)高收入群體相對島外居民出行更多選擇步行與公共交通，島外的高收入群體更多選擇小汽車出行。原因在于島內(nèi)作為廈門市的中心城區(qū)，其經(jīng)濟(jì)發(fā)展與城市建設(shè)都超過島外。停車位密度對有車高收入群體的出行模式具有顯著影響，對無車群體無明顯關(guān)聯(lián)。通常停車位密度越高，有車高收入群體使用小汽車的可能越明顯，即便停車收費價格高，對小汽車的出行限制作用甚微。休閑娛樂場所密度與高收入群體步行的概率呈顯著正相關(guān)。從表4可知，在日常出行中高收入群體的步行占比較高(20.17%)，而在休閑娛樂中占比更是達(dá)到48.75%，可見休閑娛樂場所的建設(shè)可提高高收入群體的步行水平。從表5可知，交通小區(qū)購物店的密度對居民的日常購物出行行為有很大影響，表現(xiàn)為區(qū)域購物店越多，有車/無車高收入群體的步行概率越高，因為購物店增多其日常購物出行距離與時間就變短。交通小區(qū)綠化率的提高反而促進(jìn)了有車高收入群體的小汽車，原因可能源于島外綠化率高于島內(nèi)，促進(jìn)了島內(nèi)居民對島外綠地的使用，從而增加了小汽車出行。容積率與高收入群體的出行模式?jīng)]有顯著關(guān)聯(lián)。

綜上所述，盡管廈門市高人口密度、高土地利用混合度、高可達(dá)性的建成環(huán)境抑制了高收入群體使用小汽車，但抑制作用較弱。原因可能是：(1)高收入群體對小汽車出行的各種費用敏感性較小。(2)高收入群體的日常出行時間與出行距離長，出行時間成本高，對出行質(zhì)量的高追求，導(dǎo)致對日常小汽車出行形成高度依賴。(3)區(qū)域現(xiàn)有公共交通服務(wù)水平難以滿足高收入群體的出行要求。因此，整體來說，高收入群體在有車情況下，更愿意選擇相比其他代步工具在舒適性、快捷性、門到門等方面更具優(yōu)勢的小汽車；而無車高收入群體在步行、騎行、公交中更傾向騎行與步行，因為騎行(自行車)和步行鍛煉身體，增強了居民體質(zhì)，減少疾病的發(fā)生。簡而言之，結(jié)合個人社會經(jīng)濟(jì)屬性與建成環(huán)境來看，建成環(huán)境對高收入群體小汽車出行的影響較弱，低于個人經(jīng)濟(jì)社會屬性對小汽車出行的影響。

4 結(jié)論

本研究利用廈門市2015年居民出行調(diào)查數(shù)據(jù)，構(gòu)建多項Logit模型探究了建成環(huán)境與高收入群體出行模式的關(guān)系，得到以下結(jié)論：

(1)在控制個人社會經(jīng)濟(jì)屬性變量后，廈門市交通小區(qū)建成環(huán)境總體上對有車與無車高收入群體的出行模式存在顯著影響，但對有車高收入群體的小汽車使用的抑制作用較弱，可能原因在于：①高收入群體個人出行支付能力強，對日常小汽車出行方式的消費敏感性??；②高收入群體日常出行距離與時間較長，而公共交通服務(wù)水平滿足不了該群體對出行質(zhì)量的要求。

(2)從密度與設(shè)計維度看，交通小區(qū)人口與就業(yè)密度的提高，促進(jìn)了無車高收入群體對非小汽車出行的選擇，而對有車高收入群體的小汽車的使用限制作用弱。路網(wǎng)密度的提高促進(jìn)了有車高收入群體使用小汽車。

(3)從多樣性與公交可達(dá)性維度看，土地利用混合度的提高對有車高收入群體小汽車的抑制作用較弱，對無車群體的出行模式無顯著影響。公共交通的運行速度慢、車內(nèi)擁擠等抵消了公共交通站點高密度布局的效用，導(dǎo)致對高收入群體的小汽車出行無顯著抑制作用，反映出提高公交服務(wù)質(zhì)量與水平才是增加居民公共交通出行的最有效手段。

(4)除以上幾個影響因素之外，停車位密度與綠化率的提高將促進(jìn)高收入群體使用小汽車；娛樂場所與購物店密度的提高能提升高收入群體的日常步行水平；居住區(qū)位對廈門市高收入群體的出行模式具有顯著影響，島內(nèi)高收入群體相對島外居民出行更多選擇步行與公共交通，島外高收入群體則更多選擇小汽車出行；容積率對居民的出行模式無顯著影響。

受到調(diào)查數(shù)據(jù)的限制，本研究存在以下不足：(1)缺少對居民自我選擇與出行態(tài)度的考慮，現(xiàn)有文獻(xiàn)已證明二者對居民出行模式存在顯著影響。(2)忽略了高收入群體日出行鏈的考慮。(3)由于研究數(shù)據(jù)為橫截面數(shù)據(jù)，難以解釋建成環(huán)境與出行模式的因果關(guān)系。(4)結(jié)論只是針對廈門而言，對于其他地區(qū)高收入群體的影響結(jié)果是否存在差異有待討論。在今后的研究中，不僅要彌補以上不足，也要關(guān)注建成環(huán)境對出行行為的非線性影響及影響閾值、空間差異，這是近年來交通地理與出行行為等研究領(lǐng)域熱門的研究方向。