基于出行链的居民行为决策影响因素分析

基于出行链的居民行为决策影响因素分析

赵

莹

柴彦威

（北京大学城市与环境学院，100871）北京，

【摘要】城市空间与居民行为有着密不可分的内在联系，活动分析法（Activity-basedApproach）是将时间与空间、活动与移动、选择与制约结合起来分析人类行为的有效手段。基于出行链（Tour-based）分析思想，以2007年北京城市居民活动日志调查数运用Logistic回归模型和次序Logit模型对居民工作日出行的多目的性、交通方式机动化程度的决策影响因素进行据为基础，

个人社会经济属性对居民出行链的决策具有显著的影响；随着居住空间由中心向外缘扩展，居民出行的多分析。结果表明，

机动化程度提高，扩展至五环以外有所回落；活动时间、移动时间、出行距离对出行链的多目的化、交通工具机动目的性增加、

化具有正向影响，晚高峰的机动化程度较高。

【关键词】活动分析法；出行链logistic回归模型；次序logit模型；北京市【中图分类号】K901.2

【文献标识码】A

引言

城市空间与居民行为有着密不可分的内在联系，其中交通出行需求与土地利用关系是这些联系的核心和根源

［1－3］

的作用而产生的，而不是简单直接的因果联系。活动分析法在考虑居民出行模式时强调应当从居民整了解产生行为的活动动机日活动路径出发，生是在可达范围内进行的

［10］

［9］

，并

且考虑居民所受到的时空制约，强调居民行为的产

。该方法注重分析一

系列有序的出行按照先后顺序依次连接起来的全过程，其分析对象是出行链（tripchainortour），将出行与出行、出行与活动的联系共同考虑

［11，12］

。长期而言，城市交通系统通过

［4］

地价等机制决定着土地利用的形式，而短期来说，现有土地利用形态决定出行模式

。地理学者在对

城市空间的分析中，无法回避交通出行对其产生的和“新城市主义”等规影响。因此随着“精明增长”

划理念在西方的发展，规划者通过对城市空间的改善，引导居民减少交通出行，缓解由城市蔓延和机动化出行而导致的城市问题

［5］

。

由于出行链是由一系列出行和活动构成的复杂整体，学者尝试运用科学化的方法来提取其时空特征的指标。例如出行链上主要活动的确定，Kitamura运用马尔可夫链（Markovian）原理，强调出行链是一种对过去行为的路径依赖

［13］

。

居民行为模式的刻画早期大多基于出行（trip-based）的分析，即对出行的持续时间、出发地与目的交通方式的描述，其建立在每次出行相互独立的地、

假设基础上，不考虑前后联系与影响。事实上，出行很少单独产生或存在，居民的一次外出通常由一系列前后联系的出行所组成；而上一次出行的目的地又是下一次出行的出发地行行为提供理论基础

［6］

；而基于时空

制约理论的分析角度认为出行和活动存在固定性与非固定性的差别，固定性活动（如工作、上学）往往是构成出行链的根本主要交通方式出行时间

［16］

［11］

［14，15］

。此外，针对出行链上的

、多目的出行链上用于某一活动的

。因此，出行之间并不

［6］、活动地点的组织与决策问题，学者

，“就出行论出行”是相互独立的的研究没办法为出

［7，8］

往往根据研究主题的需要而进行不同侧面的讨论，至今仍未形成统一的标准。

基于对出行链的认识与理解，学者对出行链形成的影响因素进行了大量的分析。个人社会经济属性

［17］

。活动分析法（Activity-

basedApproach）则认为出行是活动需求的派生，土地利用对交通需求的影响本质上是通过活动对出行

基金项目：国家自然科学基金项目（40671058）；科技部创新方法工作资助（2007FY140800）。

及家庭结构特征

［18］

对居民日常活动出行链的

影响是早期研究的重点。而后，城市空间对出行链决策影响的研究不断出现，这与交通研究中的核心

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城市发展研究17卷2010年10期UrbanStudiesVol.17No.102010

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