西安市地鐵對居民通勤出行的影響研究

摘 要：通過對西安市居民的通勤出行行為進行問卷調查，著重分析了地鐵出行方式在居民通勤出行中的地位和相應的影響因素，并基于統計學中的Logistics分析建立了西安市居民地鐵通勤出行的選擇模型。

關鍵詞：通勤出行；地鐵；Logistics；出行選擇模型

改革開放以來，隨著社會經濟水平不斷提高，我國城市化進程不斷推進，在人口的空間分布上也發生了巨大的變化，產業郊區化和居住郊區化的不同步，促進了居住地和工作地的進一步分離。

西安市作為一個國際化旅游性城市，也正面臨上述情況。具體可以概括如下：

西安市早晚高峰交通擁堵嚴重，居民的通勤行為呈現明顯的潮汐現象；公交體系結構混亂，線網布局不合理，站點的服務率低，不能完全滿足人們對出行質量的要求，對出行人群的吸引呈下降趨勢。

1 居民通勤出行影響因素

本文依據已有研究，針對西安市居民的地鐵通勤出行行為進行了問卷調查，結合調查結果分析相關的影響因素。

1.1 工作地與居住地距離地鐵站距離

已有研究表明，當居民的居住地與工作地距離地鐵站越近，越容易選擇地鐵出行作為通勤出行方式。距離地鐵站越近的居民通勤出行對地鐵的依賴性越高。隨著居住地距離地鐵站點距離的增加，地鐵通勤出行比例逐步降低，公交出行比例逐步增加。而選擇小汽車、自行車、步行等交通方式通勤的比例受居住地距離地鐵站距離的影響不大。

1.2 通勤出行距離

當通勤出行距離在2km以內時，步行和自行車為主要的通勤出行方式，而隨著通勤出行距離的不斷增加，公交車和地鐵等大容量交通工具所占比例不斷增加。小汽車在中長通勤出行距離中基本維持一個15%左右的比例。

1.3 通勤出行時耗

有相關研究表明，西安市各種出行方式的通勤出行時耗如下圖所示：

統計結果表明，各種交通方式的出行時耗中：地鐵>公交>小汽車>自行車>步行。

2 西安市居民地鐵通勤出行選擇模型

本文主要考慮通勤出行中居民選擇地鐵出行受到自身社會屬性的影響，最終做出是和不是兩種決定，因此采用統計學中的logistic回歸模型來研究個人屬性對地鐵出行選擇的影響。

2.1 模型介紹

logistic回歸模型是一種廣義的線性回歸模型，但與多元線性回歸模型又有所不同。在多元線性回歸中，因變量Y要求是常規數據，而非定性數據。本文中，城市居民對于通勤出行是否選擇乘坐地鐵只有是與不是兩種狀態，而這種狀態的確定又與居民自身的社會屬性有關。

2.2 模型原理

模型中被解釋變量Y為人們的選擇，采用地鐵通勤出行則Y=1，反之Y=0。解釋變量X1為居住地距離地鐵站的距離；X2為工作地距離地鐵站的距離；X3為有無私家車，有則X3=1，反之X3=0；X4為家庭月收入；X5為通勤出行距離；X6為通勤出行時耗。

2.3 模型樣本及回歸結果

經過將調查所得數據輸入spss軟件，進行logistic回歸建模，得到模型如下：

可以看出，眾多影響因素中，因子X4前系數為0，即通過判斷，該項系數即家庭月收入對于居民通勤出行是否選擇地鐵影響不大或者幾乎沒有影響，因此剔除。故最終的居民通勤出行地鐵選擇模型為：

3 結論

本文通過對西安市居民通勤出行進行一定的調查和分析建模，得到結論如下：

（1）距離地鐵站越近的居民通勤出行對地鐵的依賴性越高。隨著居住地距離地鐵站點距離的增加，地鐵通勤出行比例逐步降低，公交出行比例逐步增加。

（2）隨著通勤出行距離的不斷增加，公交車和地鐵等大容量交通工具所占比例不斷增加，其中公交車出行比例最多。

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作者簡介：汪燁（1993），男，安徽安慶人，本科，交通運輸規劃與管理專業。