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摘要: 基于非集计模型的基本理论与建模方法, 根据全国12个省1249份农村人口的出行调研数据, 分析了影响农村人口出行方式选择的因素, 选择步行、自行车、摩托车、农用车、客车、私家车6种交通方式作为农村人口出行方式选择肢, 确定了影响农村人口出行方式选择的变量及相应的取值方法, 建立了农村人口出行方式选择模型, 并选取400份农村人口出行数据对模型进行了验证。计算结果表明: 各种出行方式的计算值与统计值的最大绝对误差是4.0%, 说明模型计算精度较高。Abstract: Referring to the 1 249 survey data of rural population in 12 provinces of China, the influence factors of trip selection modes were analyzed.Based on the theory of disaggregate discrete choice and its modelling method, 6 daily trip modes including walk, bicycle, motorcycle, agricultural truck, bus and private car were selected as the alternatives of trip modes, the characteristic variables affecting mode choice and the method getting their values were determined, and a multinomial logit(MNL)model was developed.Another 400 trip data of rural population were selected to testify the model' s validity.The result shows that the maximal absolute error between statistical data and computational values by MNL is 4.0%, so MNL has high accuracy.
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Key words:
- traffic planning /
- rural population /
- trip modes /
- disaggregate model /
- MNL model
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表 1 出行调查样本分布
Table 1. Distribution of trip survey samples
编号 省份 村庄数 样本量 百分比/% 编号 省份 村庄数 样本量 百分比/% 1 陕西 14 762 29.3 7 江西 1 56 2.1 2 甘肃 3 138 5.3 8 山东 7 178 6.8 3 宁夏 2 54 2.1 9 河南 6 370 14.2 4 新疆 2 100 3.8 10 湖北 2 102 3.9 5 安徽 7 276 10.6 11 山西 5 208 8.0 6 浙江 5 280 10.8 12 内蒙 2 80 3.1 表 2 MNL模型变量及其说明
Table 2. Variables and their explanations of MNL model
影响因素 变量 说明 个人属性 性别 X1 男性取值为1, 女性取值为0 年龄 X2 实际年龄 教育程度 X3 划分为4级: 小学及以下、初中、高中、大学及以上, 分别取值为0、1、2、3 家庭属性 家庭年总收入 X4 划分为5级: 5 000元以下、5 000~10 000元、10 000~15 000元、15 000~20 000元、20 000元以上, 分别取值为0、1、2、3、4 自行车数量 X5 X5取值为家庭实际拥有自行车数量 摩托车数量 X6 X6取值为家庭实际拥有摩托车数量 农用车数量 X7 X7取值为家庭实际拥有农用车数量 私家车数量 X8 X8取值为家庭实际拥有私家车数量 出行属性 出行距离 X9 划分为5段: 0~3、3~8、8~15、15~30、30 km以上, 分别取值为0、1、2、3、4 出行目的 X10 划分为8类: 进城购物, 做生意, 赶集会, 上学, 看病, 打零工, 走亲戚与其他, 分别取值为0、1、2、3、4、5、6、7 所需时间 X11 划分为7级: 0.5 h以内、0.5~1.0、1.0~1.5、1.5~2.0、2.0~2.5、2.5~3.0、3 h以上, 分别取值为0、1、2、3、4、5、6 表 3 MNL模型参数标定结果
Table 3. Estimation results of MNL model parameters
影响因素 变量 参数值 标准差 t检验值 性别 X1 0.562 387 0.242 965 2.314 682 年龄 X2 -0.008 536 0.002 955 -2.888 642 教育程度 X3 0.411 215 0.130 028 3.162 509 家庭年总收入 X4 0.230 717 0.030 895 7.467 746 自行车数量 X5 0.510 874 0.065 955 7.745 798 摩托车数量 X6 1.440 383 0.091 523 15.737 871 农用车数量 X7 0.795 580 0.304 092 2.616 244 私家车数量 X8 3.444 927 0.290 906 11.842 077 出行距离 X9 -1.075 077 0.046 889 -22.927 898 出行目的 X10 0.158 380 0.045 304 3.495 964 所需时间 X11 -0.169 362 0.106 070 -1.596 704 表 4 出行方式变量及参数
Table 4. Variables and parameters of trip modes
参数名 变量 步行 自行车 摩托车 农用车 客车 私家车 性别 X1 0.562 387 0.562 387 0.562 387 0.562 387 0.562 387 年龄 X2 -0.008 536 -0.008 536 -0.008 536 -0.008 536 -0.008 536 教育程度 X3 0.411 215 0.411 215 0.411 215 0.411 215 0.411 215 家庭年总收入 X4 0.230 717 0.230 717 自行车数量 X5 0.510 874 摩托车数量 X6 1.440 383 农用车数量 X7 0.795 580 0.795 580 0.795 580 0.795 580 0.795 580 私家车数量 X8 3.444 927 出行距离 X9 -1.075 077 -1.075 077 -1.075 077 -1.075 077 -1.075 077 出行目的 X10 0.158 380 0.158 380 0.158 380 0.158 380 0.158 380 所需时间 X11 -0.169 362 -0.169 362 -0.169 362 -0.169 362 -0.169 362 表 5 弹性值绝对值范围及意义
Table 5. Scopes and significances of elasticity
范围 意义 完全无弹性: 因素发生变化时, 结果完全没有变化 缺乏弹性: 结果变化的百分比小于因素变化的百分比 单位弹性: 结果变化的百分比和因素变化的百分比相等 富有弹性: 结果变化的百分比大于因素变化的百分比 完全有弹性: 因素任何微小的变化都可以导致结果无穷的变化 表 6 个人属性弹性值
Table 6. Elasticities of personal property
出行方式 选择概率 性别 年龄 教育程度 参数值 平均值 弹性值 参数值 平均值 弹性值 参数值 平均值 弹性值 步行 0.131 326 0.562 387 0.531 100 0.259 459 -0.008 536 39.889 950 -0.295 784 0.411 215 1.129 187 0.403 359 自行车 0.198 146 0.562 387 0.537 255 0.242 276 -0.008 536 35.867 190 -0.245 497 0.411 215 1.195 313 0.394 136 摩托车 0.201 441 0.562 387 0.693 548 0.311 472 -0.008 536 34.754 030 -0.236 901 0.411 215 1.225 806 0.402 529 农用车 0.072 983 0.562 387 0.763 636 0.398 116 -0.008 536 34.563 640 -0.273 503 0.411 215 0.963 636 0.367 341 客车 0.320 201 0.562 387 0.570 025 0.217 926 -0.008 536 32.437 350 -0.188 226 0.411 215 1.528 256 0.427 214 私家车 0.075 904 0.562 387 0.662 338 0.344 217 -0.008 536 36.844 160 -0.290 630 0.411 215 1.454 545 0.552 730 表 7 家庭属性弹性值
Table 7. Elasticities of family property
出行方式 选择概率 家庭年总收入 参数值 平均值 弹性值 步行 0.131 326 0.230 717 2.344 498 0.469 879 自行车 0.198 146 0.230 717 2.218 750 0.410 472 摩托车 0.201 441 0.230 717 2.568 548 0.473 232 农用车 0.072 983 0.230 717 2.345 455 0.501 643 客车 0.320 201 0.230 717 2.464 373 0.386 515 私家车 0.075 904 0.230 717 3.233 766 0.689 454 表 8 出行属性弹性值
Table 8. Elasticities of travel property
出行方式 选择概率 出行距离 出行目的 所需时间 参数值 平均值 弹性值 参数值 平均值 弹性值 参数值 平均值 弹性值 步行 0.131 326 -1.075 077 0.267 943 -0.250 229 0.158 380 3.588 517 0.493 710 -0.169 362 0.459 330 -0.067 577 自行车 0.198 146 -1.075 077 0.503 906 -0.434 395 0.158 380 3.167 969 0.402 325 -0.169 362 0.421 875 -0.057 292 摩托车 0.201 441 -1.075 077 1.044 355 -0.896 592 0.158 380 3.552 419 0.449 295 -0.169 362 0.491 935 -0.066 532 农用车 0.072 983 -1.075 077 1.509 091 -1.503 980 0.158 380 2.690 909 0.395 082 -0.169 362 1.327 273 -0.208 384 客车 0.320 201 -1.075 077 2.157 248 -1.576 600 0.158 380 3.041 769 0.327 497 -0.169 362 1.506 143 -0.173 405 私家车 0.075 904 -1.075 077 1.844 156 -1.832 120 0.158 380 3.194 805 0.467 586 -0.169 362 0.922 078 -0.144 311 表 9 效用函数值和选择概率值
Table 9. Utility function values and selection probability values
出行方式 步行 自行车 摩托车 农用车 客车 私家车 效用函数值 0.325 281 0.220 583 0.842 796 -0.597 587 1.552 567 -1.534 580 选择概率值 0.132 565 0.119 387 0.222 424 0.052 678 0.452 306 0.020 640 表 10 模型精度
Table 10. Accuracy of MNL model
出行方式 步行 自行车 摩托车 农用车 客车 私家车 调研数据 数量 67 81 79 18 131 24 比例/% 16.7 20.2 19.8 4.5 32.8 6.0 计算结果 数量 59 86 63 15 142 35 比例/% 14.7 21.5 15.8 3.8 35.5 8.7 误差/% 2.0 -1.3 4.0 0.7 -2.7 -2.7 -
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