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城市居民出行方式选择影响因素的实证探讨
关键词：城市交通 出行方式选择 影响因素 二项logistic分析 随着城市化进程的加速，城市的交通拥堵问题愈加严重，许多城市提出鼓励居民出行优先选择公共交通方式。北京市在十二五交通发展建设规划中明确提出了中心城公共交通出行比例力争达到50%的战略目标。影响城市居
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　　关键词：城市交通 出行方式选择 影响因素 二项logistic分析
　　随着城市化进程的加速，城市的交通拥堵问题愈加严重，许多城市提出鼓励居民出行优先选择公共交通方式。北京市在&十二五&交通发展建设规划中明确提出了&中心城公共交通出行比例力争达到50%&的战略目标。影响城市居民出行方式选择的因素复杂纷繁，要研究其规律，筛选影响因素是一项非常重要的工作。通过文献查询发现，以往的研究均没有给出筛选影响因素的具体分析过程，对时间、费用等各因素之间的转换也没有形成统一的标准。本文基于北京市第三次居民出行调查数据，提出运用二项logistic分析方法来筛选城市居民出行方式选择的影响因素，给出了详细筛选标准与筛选过程，取得较好的结果。
　　一、变量定义与分析方法
　　文章数据来源于2005年北京市第三次居民出行调查数据库，为避免建模分析时出现样本误差现象，随机抽取了4865次出行调查记录，其中男性占52.5%，女性占47.5%，高峰时段（7：00-9：00和17：00-19：00）占50.6%，非高峰时段占49.4%。所采集数据由个人信息（性别G、年龄A、是否常住P、有无工作W、有无驾照L）、家庭信息（家庭人数AN、工作人数WN、学生人数SN、未成年人数MN、住房类型HT、住房面积HA、自行车数BN、小汽车数CN、月交通费用MF、月平均收入MI）和出行信息（出行距离TD、出行用时TT、出行费用TF、是否高峰时段内PT、同行人数PN）三部分构成。 论文代写
　　本文采用统计软件SPSS中的二项logistic分析方法对影响城市居民出行方式选择的因素进行筛选。二项logistic分析是一种用于研究分类变量与其影响因素之间关系的统计方法。该方法可以通过对各个自变量进行Wald检验来筛选自变量。
　　■（1）
　　式中，B为第i个自变量的回归系数，S.E.是回归系数的标准差。如果Wald统计量的概率P值小于给定的显著性水平，则认为该自变量与因变量之间有显著相关关系，自变量应保留。
　　二、居民出行方式选择影响因素分析
　　（一）公交车出行数据分析
　　在选取的居民出行调查记录中，出行方式分为5种，以1&5标记，其中1代表步行，2代表自行车，3代表地铁，4代表公交车，5代表私人小汽车。对5种出行方式分别进行二项logistic分析，可以得到各个出行方式的主要影响因素。
　　以公交车出行方式为例，指定分类变量G、P、W、L、HT、PT的虚拟变量生成规则为Indicator，变量的筛选策略选择Forward： Wald，对数据进行二项logistic分析，结果如表1所示。
　　根据二项logistic分析的结果，Wald统计量的概率P值小于给定的显著性水平的因素为G、WN、HT、CN、TD、TF、MF、MI、TT、L，初步确定为对公交车出行有显著影响的因素。从表中看，女性较男性更可能选择公交车出行；无驾照出行者更可能选择公交车出行；家庭工作人数越多、出行距离越长、出行用时越长、出行费用越高、月交通费用越高者选择公交出行的可能性也越大；相反，拥有小汽车数越多、月平均收入越高者选择公交车出行的可能性就越小，这部分人倾向于更舒适的出行方式。其他因素最终没有被选中，因为如果选中则相应的Score检验的概率P值大于显著性水平&，不应拒绝零假设，认为它们与因变量无显著关系。结果很好的反映了出行者的选择倾向。 论文网
　　同时，二项logistic分析还给出了所选各影响因素间的相关性矩阵。根据理论，相关系数大于0.5，则认为两个变量之间有较大的相关性。由于TD和TT之间、CN和MF之间的相关性分别为0.676和0.613，均大于0.5，说明它们之间有着较大的相关性。前者的相关性体现在，出行距离等于出行用时乘以公交车速度，而公交车速度基本是稳定的；后者的相关性体现在拥有小汽车越多的月交通费用一般也越高。
　　所以，去除与其他因素相关性较大的TT和CN，最终确定公交车出行的主要影响因素为：G、WN、HT、TD、TF、MF、MI、L。
　　（二）其他出行方式数据分析
　　其余4种出行方式的影响因素筛选参照公交车出行的筛选步骤。
　　通过分析得出，步行出行的影响因素包括A、MN、HT、BN、TD、TF、L；自行车出行的影响因素包括A、MN、HT、BN、PN、TD、TF、MF、L；地铁出行的影响因素包括A、WN、MN、SN、HT、TD、TF、MF、MI、PT、L；小汽车出行的影响因素包括A、WN、MN、HT、HA、PN、TD、TF、MF、PT、L。
　　三、建模应用
　　在出行方式的选择过程中，以往研究中，一般将各种影响因素量化为时间和费用来进行评价。实际上，某出行方式的效用的影响因素不是两维的，而是多维的，且各因素与时间和费用的转换也没有形成统一的标准。为避免转换造成的偏差，增加研究的准确性，本文直接使用筛选出的影响因素，以多维线性函数的形式来表达效用， 简历大全 /html/jianli/
　　■（2）
　　式中，d表示效用值，n表示影响因素的总数，k表示各个影响因素，k=1，2，&&，15分别代表影响因素G、A、L、WN、MN、SN、HT、HA、BN、MF、MI、TD、TF、PT、PN，各个出行方式所包含的影响因素见上一章分析结果。■是出行方式i的第k个影响因素的值，其中xp为某影响因素的实际调查值，x为该因素实际调查值的平均值，s为其标准差。
　　假设各出行方式的各影响因素的分布为一致的，将多维线性函数表示的效用d代入到一般模型中：
　　式中，Pi为出行方式i对交通流量的分担率，m为出行方式数。应用此模型求得北京市5种主要出行方式分担率的距离曲线如图1所示。
　　从图1中可以看出，步行和自行车出行在近距离出行中占有很大比重。但随着距离的增加，两者的分担率急速下降，这主要是因为这两者是人力出行方式，距离越长，需要耗费的人力越多。公交车的分担率随着距离的增加先上升后下降，这主要是由于公交车在长距离运输中存在耗时长的缺点。小汽车出行则在较远距离出行中显示出其优势，占据着主导地位。而地铁作为一种远近皆宜的出行方式受距离影响不大，由于其发车频率快和出行用时短的优势，相信随着地铁覆盖面积的扩大，其分担率会稳步上升。 思想汇报 /sixianghuibao/
　　四、结论
　　对于城市居民出行方式选择的研究对解决城市交通拥挤问题具有重要的意义，而筛选城市居民出行方式选择的影响因素作为研究的基础也十分重要。本文基于北京市第三次居民出行调查数据，提出了运用二项logistic分析来获得城市居民出行方 简历大全 /html/jianli/
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------分隔线----------------------------城市居民低碳出行的影响因素及引导策略研究--《北京理工大学》2014年博士论文
城市居民低碳出行的影响因素及引导策略研究
【摘要】：随着我国城市化进程的推进和城市规模的不断扩张，过去的城市交通体系越来越难以适应大城市的快速发展和居民不同层次的出行需求，城市交通与能源、环境之间的矛盾日益严峻，城市的可持续发展进程受到严重影响。居民作为交通活动的实施主体，其出行行为影响着城市交通结构的构成，是造成交通碳排放变化的最主要因素。在此背景下，有必要就居民交通出行和相关行为对交通碳排放造成的影响进行研究，并探讨如何在最大程度满足社会经济发展和人民生活质量提高所必需的交通条件前提下，引导城市居民选择低碳化出行方式，解决城市居民出行以及与之相关的能源环境问题，以实现城市交通的可持续发展。
本文在借鉴国内外相关研究的基础上，以居民低碳行为为研究视角，探讨城市居民低碳出行的影响因素，并研究如何从政策上鼓励和引导城市居民选择低碳出行方式，使其从传统燃油汽车依赖型消费转向节能环保型新能源汽车的使用上，从而实现减少城市交通碳排放的目标。本文综合运用低碳经济、可持续消费、计划行为理论、系统动力学等相关理论和方法开展研究，主要研究内容与创新性工作总结如下：
首先，应用非集计理论及效用理论，构建了城市居民交通出行方式选择模型，揭示了居民出行选择行为的影响因素和决策机理。具体地，论文基于多项Logit模型提出了城市居民出行方式选择模型，并利用陈述偏好调查法获得的北京市居民出行偏好调查数据对北京市居民出行方式选择影响因素进行了实证分析，结论对了解城市居民的出行特征提供了有力的数据支持，对居民交通出行选择行为进行了科学的解释，对制定交通需求管理措施具有重要参考价值。
其次，论文提出了改进的居民出行交通碳排放量核算方法，在此基础上，运用因素分解方法，构建了我国城市居民出行碳排放的因素分解模型，系统分析了社会经济、能源要素、居民行为等因素对居民出行交通碳排放的影响作用。具体地，论文对现有关于居民出行交通碳排放的核算方法进行了总结和改进，提出了基于不同交通工具逐年变动的排放系数和年行驶里程的，使交通碳排放核算更易实现，且更契合现实状况。同时，运用因素分解模型以及北京、上海市的调查统计数据实证分析了人口、经济发展水平、居民出行行为和交通工具排放效率等因素对两市居民出行碳排放增加的影响作用。结果表明，收入是促使居民日常出行二氧化碳排放增加的最主要因素，交通工具使用次数和人口因素也起到了促进作用；居民出行强度和居民出行结构因素起抑制作用。
再次，以可持续消费为理论背景，运用因子分析法和结构方程模型，构建了影响我国城市居民新能源汽车购买意愿的结构方程模型，揭示了当前政策背景下居民对新能源汽车的偏好情况和购买意愿的影响因素。结果显示，居民对新能源汽车的购买意愿会受到行为态度、感知到的行为控制、政策因素和绿色消费观的影响。其中，政策因素对居民购买新能源汽车的影响作为较弱，现有政策并未达到预期效果。
第四，运用系统动力学理论，对居民出行交通系统进行分析和预测，构建了城市居民低碳出行交通系统动力学模型，通过仿真模拟，揭示了不同政策调控下城市居民出行交通碳排放的动态演化规律。具体地，论文利用北京市的历史数据对未来发展趋势进行了模拟，在此基础上，通过改变政策变量的取值，对交通需求管理政策、公共交通优先发展政策和提高城市交通供给能力等政策的实施效果进行了模拟仿真。结果表明：实施交通需求管理政策、公共交通优先发展政策、提高城市交通供给能力等政策均会对城市居民出行交通碳排放产生影响，综合实施所有政策可使交通碳排放大幅降低。
【关键词】：
【学位授予单位】：北京理工大学【学位级别】：博士【学位授予年份】：2014【分类号】：X24;F572【目录】：
摘要5-7Abstract7-13第1章 绪论13-22 1.1 研究背景与意义13-15 1.2 主要研究目标与内容15-18
1.2.1 主要研究目标15-16
1.2.2 主要研究内容16-18 1.3 主要研究方法18-20 1.4 主要创新点20-22第2章 相关研究理论和国内外研究综述22-33 2.1 低碳交通相关理论研究进展22-24
2.1.1 低碳交通的提出22-23
2.1.2 低碳交通的内涵23-24
2.1.3 低碳交通与可持续发展的关系24 2.2 居民出行方式相关研究进展24-26
2.2.1 出行的定义24
2.2.2 居民出行方式选择24-26 2.3 可持续消费理论相关研究进展26-30
2.3.1 可持续消费的内涵26-27
2.3.2 可持续消费行为27-28
2.3.3 可持续消费影响因素28-29
2.3.4 可持续消费模式29-30 2.4 系统动力学相关研究进展30-32 2.5 现有文献研究存在的问题32-33第3章 居民日常出行交通方式选择行为研究33-45 3.1 模型与方法介绍33-35
3.1.1 非集计模型概述33-35
3.1.2 基本假设35 3.2 居民出行方式选择影响因素35-38
3.2.1 宏观影响因素35-37
3.2.2 微观影响因素37-38 3.3 居民出行方式选择模型构建38-39
3.3.1 基本假设38
3.3.2 模型构建38-39 3.4 北京市居民出行方式选择实证分析39-44
3.4.1 北京市居民出行调查39-40
3.4.2 北京市居民出行特征初步分析40-42
3.4.3 北京市居民出行方式选择模型42-44 3.5 本章小结44-45第4章 城市居民日常出行的二氧化碳排放现状45-57 4.1 城市交通发展现状及存在的问题45-47
4.1.1 交通供给与需求之间存在矛盾45-46
4.1.2 交通能耗高、能效低46
4.1.3 环境污染严重46-47
4.1.4 公共交通发展缓慢47 4.2 我国城市居民出行交通二氧化碳排放量核算方式47-49
4.2.1 现有核算方法总结47-48
4.2.2 改进的核算方法48-49 4.3 北京市居民出行特征和二氧化碳排放现状49-55
4.3.1 北京市交通发展和居民出行现状49-51
4.3.2 北京市居民出行二氧化碳排放量核算51-55 4.4 本章小结55-57第5章 城市居民日常出行交通二氧化碳排放的因素分解57-78 5.1 城市居民出行二氧化碳排放影响因素的初步分析57-60
5.1.1 交通需求管理因素57-58
5.1.2 交通服务效率因素58-59
5.1.3 交通政策因素59
5.1.4 经济发展因素59-60
5.1.5 技术发展因素60 5.2 城市居民出行二氧化碳排放的因素分解模型60-67
5.2.1 因素分解方法介绍60-65
5.2.2 因素分解模型的构建65-67 5.3 城市居民出行二氧化碳排放影响因素的实证分析67-76
5.3.1 数据来源及处理67-68
5.3.2 相关性分析68
5.3.4 结果和讨论68-76 5.4 本章小结76-78第6章 我国城市居民新能源汽车购买意愿影响因素分析78-109 6.1 新能源汽车产业发展现状78-84
6.1.1 新能源汽车的定义和分类79
6.1.2 新能源汽车的技术发展79-80
6.1.3 新能源汽车的相关政策80-82
6.1.4 新能源汽车的销量82-84 6.2 研究设计与假设的提出84-96
6.2.1 消费者行为理论84-87
6.2.2 变量界定及研究假设的提出87-91
6.2.3 理论模型的构建91-92
6.2.4 问卷的设计与调查92-96 6.3 基于结构方程模型的实证分析96-107
6.3.1 数据分布状况97-98
6.3.2 数据质量的信效度分析98-102
6.3.3 结构方程模型的估计102-106
6.3.4 结构方程模型的评价106-107 6.4 本章小结107-109第7章 基于系统动力学的北京市居民低碳出行政策模拟109-141 7.1 系统动力学模型概述109-113
7.1.1 系统动力学特点109-110
7.1.2 系统动力学基本概念110-111
7.1.3 系统动力学建模步骤111-113 7.2 系统动力学模型的结构分析113-119
7.2.1 系统分析113-114
7.2.2 研究数据和基本假设114-115
7.2.3 因果关系分析115-119 7.3 系统动力学模型的建立与模拟119-139
7.3.1 系统流图分析119-124
7.3.2 参数及结构方程式124-128
7.3.3 模型有效性检验128-131
7.3.4 政策模拟和结果131-139 7.4 本章小结139-141第8章 全文总结与展望141-145 8.1 主要研究结论141-143 8.2 政策建议143-144 8.3 研究局限与未来展望144-145参考文献145-157附录157-168攻读学位期间发表论文与研究成果清单168-169致谢169-171作者简介171
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城市居民出行行为及特征研究
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摘要第1-6页Abstract第6-8页目录第8-10页第一章&绪论第10-18页&&&·研究背景及意义第10-11页&&&·国内外研究综述第11-15页&&&&&·国外研究现状及存在问题第11-13页&&&&&·国内研究现状及存在问题第13-15页&&&·研究的主要内容第15-17页&&&·本章小结第17-18页第二章&出行行为理论及分析方法第18-24页&&&·出行行为分析基本理论第18-20页&&&&&·消费者行为理论第18-19页&&&&&·随机效用理论第19-20页&&&&&·前景理论第20页&&&·出行行为分析方法第20-23页&&&&&·基于出行链的出行行为分析方法第20-21页&&&&&·基于活动的出行行为分析方法第21-23页&&&·本章小结第23-24页第三章&出行行为模型及影响因素研究分析第24-36页&&&·非集计模型第24-29页&&&&&·Logit&模型第24-25页&&&&&·Nested&Lo&git&模型第25-29页&&&·生存分析基本理论第29-33页&&&&&·生存分析方法第29-30页&&&&&·比例风险模型第30-33页&&&·影响居民出行的因素分析第33-35页&&&&&·个人属性第33页&&&&&·家庭属性第33-34页&&&&&·出行属性第34页&&&&&·设施服务水平第34-35页&&&·本章小结第35-36页第四章&基于出行活动类型的出行方式选择模型研究第36-56页&&&·基于出行活动类型的居民出行方式选择模型第36-51页&&&&&·研究数据来源第36-37页&&&&&·交通出行方式分布第37-38页&&&&&·出行影响因素对出行方式选择的影响第38-43页&&&&&·出行活动类型统计第43页&&&&&·模型的选择第43页&&&&&·模型的构造第43-44页&&&&&·模型影响因素确定第44-45页&&&&&·模型参数的标定第45-50页&&&&&·模型精度检验第50-51页&&&·模型的参数分析第51-54页&&&·本章小结第54-56页第五章&居民出发时间选择模型研究第56-68页&&&·居民出发时间选择模型第56-60页&&&&&·研究数据来源第56页&&&&&·居民出发时间选择分析第56-57页&&&&&·居民出行累积出发人数比例第57-58页&&&&&·模型影响因素确定第58-59页&&&&&·模型的回归分析第59-60页&&&·模型的应用分析第60-67页&&&&&·居民出行出发时间选择行为解释第60-62页&&&&&·分层变量的控制第62-67页&&&·本章小结第67-68页第六章&结论与展望第68-70页&&&·论文主要研究结论第68页&&&·论文主要创新点第68-69页&&&·研究展望第69-70页参考文献第70-73页致谢第73-74页附录&A&（攻读学位期间发表学术论文）第74-75页附录&B&（居民出行问卷调查表）第75-78页附录&C&（居民&OD&出行问卷调查表）第78页
论文编号BS70656，这篇论文共78页会员购买按0.35元/页下载，共需支付<font color="#FF元。&&&&&&&&直接购买按0.5元/页下载，共需要支付39元 。
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1.1.您的性别&*男女2.2.您的年龄&*18岁以下18~2526~3031~4041~5051~6060以上3.3.您目前所从事的职业&*学生机关、企事业单位普通职员机关、企事业单位管理人员商业、服务业工作人员农林牧渔业劳动者自由职业者军人生产、运输设备操作人员及有关人员专业技术人员其它4.4.您家里目前拥有的交通出行工具&*自行车(电瓶车&摩托车)小汽车客运船只其它无5.您经常在__时间出行&*7:00之前7:00~8:008:00~11:0011:00~13:0013:00~16:0016:00~19:0019:00~22:0022:00以后不出门6.上下班/上学，您首选的交通方式&*单位公车私家车出租车公交轻轨&地铁自行车（电瓶车&摩托车）步行其它 7.您选择出行方式的主要原因&*&[多选题]方便快速环境舒适车费合理安全低碳环保锻炼身体少步行少换乘可选出行方式少避免拥堵其它 8.您从出发地到目的地的所用时间&*30分钟以内30分钟~1小时1小时~2小时2小时以上9.您平时出行的目的&*&[多选题]休闲娱乐、就餐购物走亲访友旅游上班&上学10.您的日常出行距离&*1km以内1~3km3~5km5~10km10~20km20km以上11.您在考虑出行使用的交通工具时，注重的因素是&*&[多选题]费用低花费时间短步行时间少舒适性安全性低碳环保可预见性（如是否准点，是否容易发生堵车等）换乘次数其它 12.您愿意选择非机动车（步行、自行车）出行的主要原因是&*&[多选题]目的地距离近锻炼身体沿途风景优美机动车交通不便低碳环保更加安全路况因素限制其它 13.您愿意选择机动车出行的主要原因是&*&[多选题]目的地距离远轻松天气恶劣快速便捷身体不适沿途环境恶劣其它 14.您对公交车有哪些不满&*&[多选题]线路少、转车不方便不准时、等车时间长车辆状况差服务态度差车内拥挤夜班车太少收班太早线路覆盖不全财产安全性低司机技术不过关车内环境糟糕其它 15.您认为对于改善城市交通最为重要的是&*&[多选题]加大道路设施建设力度严格管理、 加重违规处罚力度培养市民交通意识改善公共交通改善停车设施改善步行环境根据民意适时调整借鉴吸收国内外优秀例子适当改革其它 16.请谈谈您对所在地可供出行方式的一些建议提示：如公交车内设施更加人性化，地铁&轻轨覆盖范围更广、开放时间更长等