南北方老年人出行鏈選擇行為對比

劉詩序，陳文思

(福州大學土木工程學院，福建 福州 350116)

南北方老年人出行鏈選擇行為對比

劉詩序，陳文思

(福州大學土木工程學院，福建 福州 350116)

為研究中國南北方老年人出行行為之間的差異，以老年人出行鏈為研究對象，將老年人出行鏈分為簡單出行鏈和復雜出行鏈兩種基本形式.基于北方城市東營市2011年的居民出行調查數據和南方城市恩平市2013年的居民出行調查數據，運用二項Logit模型對南北方老年人出行鏈選擇行為進行建模分析，同時考慮個人屬性、家庭屬性以及出行鏈屬性對老年人出行鏈選擇的影響.模型分析結果表明, 個人屬性均對南北方老年人出行鏈選擇影響不顯著，出行鏈的出行時間對老年人選擇簡單出行鏈產生負影響，家庭月收入、家庭是否擁有小汽車對老年人復雜出行鏈選擇產生負影響，家庭是否擁有自行車對北方老年人簡單出行鏈選擇產生正影響.

出行行為；出行鏈；南北方；老年人；二項Logit模型

0 引言

我國已進入老齡化社會, 老齡化問題對社會各方面均產生一定的影響，在交通領域尤為明顯.國內外學者對老年人出行行為進行了研究.有代表性的研究有，Alsnih等[1]根據西方發達國家(美國、英國、荷蘭、澳大利亞、加拿大等)老年人出行相關信息，總結64歲以上老年人出行機動性需求以及個人的出行方式，并將老年人群進一步劃分開展研究，得到交通規劃和政策下不同年齡段老年人群的需求，從而讓交通服務和設施能更好地滿足老年人出行機動性和可達性的需求.Haustein[2]通過分析老年人出行行為最主要影響因素，進而將老年人群進行分類，研究發現不同類型的老年人群表現出不同的機動模式，同時在影響因素上也表現出明顯的差異.Ravulaparthy等[3]根據老年人的幸福感指數，將其劃分成四組不同類別的老年人群，利用回歸模型研究不同組別與個人社會經濟屬性、活動類型、出行時耗、出行方式之間的關系.

結果表明，參與戶外活動和社交的老年人能享受更好的出行機動性，老年人的生活質量與出行機動性相關.陳團生等[4]通過建立老年人出行選擇行為模型進行分析，結果顯示：性別、年齡、是否持有駕照、月票、家庭月收入、家庭交通工具擁有情況等對于老年人出行選擇行為有影響，并分析了各影響因素對老年人出行選擇行為的影響程度.夏曉敬等[5]通過統計分析得出老年人的出行特征，并對比分析了不同屬性老年人的出行特征.對老年人主要活動的頻率、時空分布特征及主要出行方式也進行了分析.

隨著城市交通系統的快速發展，人們的活動空間不斷擴大，出行活動需求也變得更加復雜.因此出行者傾向于將多個活動以出行鏈形式進行鏈接，且出行鏈可以很好地描述出行者一天的活動規律.出行鏈已成為出行行為研究領域的重要課題.Lee等[6]利用有序Logit模型研究基于出行鏈的日程活動安排的影響因素，研究表明家庭屬性對出行者的活動限制影響較大.Primerano等[7]研究表明出行時間、年齡、性別、車輛擁有情況、家庭類型等與出行鏈復雜程度有關.Siripirote等[8]基于車輛感應系統，根據感應系統獲得的數據，利用層次出行行為決策模型來更新出行行為模型的參數，從而估計小汽車出行鏈形式.Manoj等[9]利用統計分析模型研究個人和家庭社會因素對無業者的活動參與、出行鏈行為、出行時段選擇的影響，建立聯系時間分配、時段選擇以及無業者出行鏈行為的集成模型.陳團生[10]利用Nested Logit模型對通勤者的出行鏈類型選擇行為和交通方式選擇行為的相互影響關系進行分析，探索通勤者出行決策過程中的整體連續性.趙昕等[11]利用多項Logit模型方法對影響出行者出行方式組合的因素進行分析，結果表明出行鏈的相關屬性對出行者出行方式組合的選擇有顯著影響.龍雪琴等[12]基于居民出行鏈，考慮土地利用形態及居民出行與城市交通的關系，來確定小區間的出行分布量.馮樹民等[13]運用統計分析的方法研究居民出行鏈的各項特征，并總結了出行鏈的變化規律.

目前國內對于老年人出行鏈的研究較少，張政[14]利用統計分析的方法對老年人基于出行鏈特征進行研究，對比分析了北京城區與遠郊區老年人出行鏈特征.我國地域遼闊，南方和北方由于地理環境、生活習慣等方面的差異，都會對南北方老年人出行行為產生影響，使其具有較明顯的差異.以南北方老年人的出行鏈為研究對象，將老年人出行鏈劃分為簡單出行鏈和復雜出行鏈.利用二項Logit模型分別建立南北方老年人出行鏈二項選擇模型，同時考慮個人屬性、家庭屬性以及出行鏈屬性對老年人出行鏈選擇的影響，對比研究南北方老年人出行鏈選擇行為的差異性.

1 老年人出行鏈基本定義

參照Primerano等[7]對出行鏈的定義：從個人離開家到最后回到家這個過程中，通過出行將各個次要活動與主要活動相鏈接.對老年人出行鏈的定義：老年人一天中為完成各種活動目的，以不同出行對活動進行鏈接的形式，并且以家為起點和終點.它能比較直觀地表現出老年人一天的出行活動規律，如圖1所示，就是以某一位老年人一天的出行活動順序所描繪的出行鏈.

圖1 某位老年人一日出行鏈示意圖Fig.1 Schematic diagram of one old man trip chain in a day

從圖中可以看出，該老年人一天的出行中包括了兩條出行鏈，其中一條是復雜出行鏈，另外一條是簡單出行鏈.Primerano等[7]對簡單鏈和復雜鏈也做過具體的定義：以家為起點和終點，在其中只涉及一個簡單的活動，定義為簡單鏈，而在其中參與多個活動的則定義為復雜鏈.參照此定義，給出老年人簡單出行鏈的定義：老年人以家為出行的起點和終點，外出只參與一個活動，由兩個出行進行鏈接的形式.其具體形式如圖2所示.而老年人復雜出行鏈則定義為：老年人以家為出行的起點和終點，外出參與多個活動，且由多個出行進行鏈接的形式.其具體形式如圖3所示.

圖2 老年人簡單出行鏈形式Fig.2 Pattern of the elderly simple trip chain

圖3 老年人復雜出行鏈形式Fig.3 Pattern of the elderly complex trip chain

2 老年人出行鏈選擇行為建模與分析

利用二項Logit模型分別對南北方老年人出行鏈選擇行為進行建模，該模型是基于隨機效用理論的非集計模型.根據效用理論，出行者在特定的選擇條件下，選擇效用最大的那個選擇方案.

基于該理論，假設老年人n的選擇方案集合為An.在本研究中，該選擇方案集合只有兩項，即簡單出行鏈和復雜出行鏈.設Pin為老年人n選擇方案i(i=1，2)的概率；Vin為老年人n選擇方案i(i=1，2)的效用的固定項.假設效用函數的隨機項相互獨立且服從均值為0的Gumbel分布，則各方案的選擇概率分別由文[15]中的兩式給出：

效用函數Vin與老年人的個人屬性、家庭屬性以及選擇方案屬性之間有多種關系，在這里認為它們之間線性相關.假設θk為第k屬性變量所對應的未知參數；Xink為第n個老年人的第i個選擇方案中所包含的第k個屬性變量.可得：

2.1 模型標定與檢驗

利用北方城市東營市2011年的居民出行調查數據和南方城市恩平市2013年的居民出行調查數據，從中篩選出60歲及以上老年人群作為研究對象，以獲取南北方城市老年人一日出行產生的出行鏈數量.經過整理，北方城市老年人產生的出行鏈數量為445，南方城市老年人產生的出行鏈數量為435.

老年人出行鏈選擇集合包括簡單出行鏈和復雜出行鏈.通過列聯表獨立性檢驗，初步判斷性別、年齡、家庭月收入、家庭有無小汽車和自行車以及出行時間這些因素對南北方老年人出行鏈選擇行為有影響.根據各影響因素與出行鏈形式相關性分析的結果，將年齡劃分為60～70歲和70歲以上兩個年齡段.將家庭月收入劃分為低收入(3 000元以下)、中收入(3 000～8 000元)、高收入(8 000以上)三類，從而得到出行鏈選擇模型變量：年齡(60～70歲)、低收入(3 000元以下)、中收入(3 000～8 000元)、家庭擁有小汽車、家庭擁有自行車以及出行時間.最后利用二項Logit模型分別進行建模分析.利用北方老年人出行數據，建立老年人出行鏈選擇模型，參數初步標定結果如表1所示.

表1 北方老年人出行鏈選擇模型初步標定結果Tab.1 Preliminary calibration results of the northern model

從對北方老年人出行鏈選擇模型的標定結果可以看出，性別、年齡這兩個屬性的t檢驗的絕對值均小于1.96，則大約可認為這些變量不是北方老年人出行鏈選擇的影響因素.因此，將這些影響因素排除，重新估計參數.重新對模型進行標定，其最終結果見表2.同理，利用南方老年人出行數據，建立老年人出行鏈選擇模型，經過逐步篩選變量，其最終標定結果見表3.

表2 北方老年人出行鏈選擇模型標定最終結果Tab.2 Final calibration results of the northern model

表3 南方老年人出行鏈選擇模型標定結果Tab.3 Calibration results of the southern model

在對模型進行標定后，還需要對模型的精度進行檢驗.本研究利用ρ2和ρ2′進行檢驗.ρ2為優度比，類似于回歸模型中的ρ2′，其值越接近于1，表示模型的精度越高.但在實踐中其值在0.2～0.4時，就可以認為其精度相當高了[15]，而ρ2′也表示模型的適合度的指標.北方老年人出行鏈選擇模型檢驗結果如表4所示，ρ2為0.740，ρ2′為0.724，說明該模型能很好地描述北方老年人出行鏈選擇行為.同樣地，表5中，ρ2為0.593，ρ2′為0.579，說明南方老年人出行鏈選擇模型的精度較好.

表4 北方老年人模型檢驗結果Tab.4 Test results of the northern model

表5 南方老年人模型檢驗結果Tab.5 Test results of the southern model

最后，分別利用這兩個模型對南北方老年人出行鏈選擇結果進行預測，即通過的中率(命中率)檢驗模型的精度.的中率是表示觀測的實際選擇行為結果與用模型預測結果是否一致的指標，通過將調查的各影響因素數據代入到標定好的模型中，估計出所有老年人的選擇結果，計算出預測的選擇結果與實際一致所占的比值.其中，北方老年人實際選擇行為的結果與用模型預測的結果一致的的中率為93%，而南方老年人的的中率為88%，說明這兩個模型的精度相當高.

2.2 模型分析

在分別對南北方老年人出行鏈選擇模型進行標定過程中，將t絕對值小于1.96的變量剔除，保留t絕對值大于1.96的變量.即當t絕對值大于1.96時，大約可認為相應變量是對選擇結果有影響的因素[15].

通過對北方老年人出行鏈選擇模型的標定結果(如表2)可得，性別、年齡這兩個屬性t檢驗結果小于1.96，認為對老年人出行鏈選擇的影響不顯著，將其剔除.而時間屬性的t檢驗結果雖然不滿足要求，但考慮實際情況，認為時間屬性對老年人出行鏈選擇行為有影響.從對南方老年人出行鏈選擇模型標定的結果(如表3)可得，性別、年齡個人屬性以及是否有自行車家庭屬性，經t檢驗得到它們對老年人出行鏈選擇影響不顯著，因此剔除這些沒有影響的屬性.

因此從對南北方老年人出行鏈選擇模型標定的結果可知，性別、年齡個人屬性均對南北方老年人出行鏈選擇行為不產生影響.而家庭是否有自行車的家庭屬性對南方老年人出行鏈選擇的影響不顯著.這在一定程度上可以說明個人屬性對老年人的出行選擇行為影響不顯著.

從標定得到的各變量參數可以看出，家庭月收入這一變量均對南北方老年人選擇簡單出行鏈產生正影響.這在實際生活中，家庭月收入越高，老年人外出的活動越多，出行次數增多，進而老年人選擇簡單出行鏈的概率提高.從影響程度上看，家庭月收入對南方老年人出行鏈選擇的影響大于北方老年人.出行鏈的出行時間對簡單出行鏈產生負影響，這說明出行鏈的出行時間越長，老年人會選擇參與更多的活動，進而簡單出行鏈變成復雜出行鏈.家庭擁有小汽車對老年人的復雜出行鏈會產生負影響，這說明老年人在實際生活中，一般采用小汽車出行可能是因為特殊事件，不會以小汽車出行參與多個活動.家庭是否擁有自行車僅對北方老年人簡單出行鏈選擇產生正影響，老年人由于身體機能的下降，自行車出行往往參與不了多個活動，傾向于參與一個活動目的的出行，因此對簡單出行鏈產生正影響.

3 結論

在考慮老年人一天中各活動出行之間聯系的條件下，對南北方老年人出行行為做進一步研究.將老年人出行鏈劃分成簡單出行鏈和復雜出行鏈；同時考慮性別、年齡等個人屬性和家庭月收入、家庭是否有小汽車和自行車等家庭屬性以及出行鏈的出行時間對老年人出行鏈選擇的影響.從得到的結果看，個人屬性均對南北方老年人出行鏈選擇影響不顯著，而家庭屬性對南北方老年人的影響存在顯著差異.

老年人基于出行鏈的出行選擇行為，雖然考慮了老年人一天中各活動出行的關聯性，但僅簡單劃分為簡單出行鏈和復雜出行鏈.今后應進一步對細分出行鏈的形式進行研究，并考慮出行鏈中每個出行方式的組合形式，從而更好地反映實際生活中老年人的日常出行行為.

[1] ALSNIH R, HENSHER D A.The mobility and accessibility expectations of seniors in an aging population[J].Transportation Research (Part A), 2003, 37(10):903-916.

[2] HAUSTEIN S.Mobility behavior of the elderly:an attitude-based segmentation approach for a heterogeneous target group[J].Transportation, 2011, 39(6):1 079-1 103.

[3] RAVULAPARTHY S, YOON S Y, GOULIAS K G.Linking elderly transport mobility and subjective well-being[J].Transportation Research Record, 2013, 2 382:28-36.

[4] 陳團生，岳芳，楊玲玲，等.老年人出行選擇行為影響因素研究[J].西南交通大學學報(社會科學版)，2007，8(5):17-21.

[5] 夏曉敬，關宏志.北京市老年人出行調查與分析[J].城市交通，2013，11(5):44-52.

[6] LEE M, MENALLY M G.An empirical investigation on the dynamic processes of activity scheduling and trip chaining[J].Transportation, 2006, 33(6):553-565.

[7] PRIMERANO F, TAYLOR M A P, PITAKSRINGKARN L,etal.Defining and understanding trip chaining behaviour[J].Transportation, 2008, 35(1):55- 72.

[8] SIRIPIROTE T, SUMALEE A, WATLING D P,etal.Updating of travel behavior model parameters and estimation of vehicle trip chain based on plate scanning[J].Journal of Intelligent Transportation System, 2014, 18(4):393-409.

[9] MANOJ M，VERMA A.Activity-travel behaviour of non-workers from Bangalore city in India[J].Transportation Research Part A, 2015, 78:400-424.

[10] 陳團生.通勤者出行行為特征與分析方法研究[D].北京：北京交通大學，2007.

[11] 趙昕，關宏志，劉詩序.基于出行鏈的有車家庭假日出行方式組合研究[J].武漢理工大學學報(交通科學與工程版)，2011，35(6):1 139-1 142.

[12] 龍雪琴，關宏志，趙昕，等.基于土地利用和出行鏈的出行分布量預測方法[J].中國公路學報，2014，27(1):107-112.

[13] 馮樹民，賈佃精，胡寶雨.中小城市居民出行鏈特征分析[J].武漢理工大學學報(交通科學與工程版)，2015，37(1):51-55.

[14] 張政.老年人出行行為特征及其分析方法研究[D].北京：北京交通大學，2009.

[15] 關宏志.非集計模型:交通行為分析的工具[M].北京：人民交通出版社，2004.

(責任編輯：林曉)

Comparison of the elderly trip chain choice behavior in the south and the north of China

LIU Shixu, CHEN Wensi

(College of Civil Engineering, Fuzhou University, Fuzhou, Fujian 350116, China)

In order to study the differences of the elderly travel behavior between the south and the north of China, the elderly trip chain is selected as the research object .The trip chain is divided into simple trip chain and complex one.Using the survey data of the resident trip of the northern city named Dongying in 2011 and the southern city named Enping in 2013, binary logit model is developed to analyze the elderly trip chain choice behavior.The influences of the personal attributes, family attributes and trip chain attributes are analyzed.The results show that the personal attributes have no significant effect on the elderly trip chain choice behavior.The travel time has negative effect on the simple trip chain.The family income and the private car also have negative effects on the complex trip chain.However, whether the family has a bicycle has positive effect on the simple trip chain in the north.

travel behavior；trip chaining；the south and the north；the elderly；binary Logit model

2015-10-04

劉詩序(1983-)，講師，主要從事交通規劃研究，liushixu@fzu.edu.cn

國家自然科學基金資助項目(51308126，51378036)；福州大學科研啟動資助項目(0460-022501)；福州大學科技發展基金資助項目(2013-XY-26)

10.7631/issn.1000-2243.2016.04.0604

1000-2243(2016)04-0604-05

U491

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