李明遠(yuǎn)　郭鳳香

摘 要：為能緩解共享單車管理混亂的問題，提供共享單車站點(diǎn)空間距離的合理值，以昆明市為數(shù)據(jù)調(diào)查地，采用問卷進(jìn)行抽樣調(diào)查，基于包含交互項(xiàng)的有序Logistic回歸模型分析共享單車使用者的個(gè)人經(jīng)濟(jì)屬性對其理想單車騎行距離的影響并統(tǒng)計(jì)分析站點(diǎn)空間距離的合理值。研究結(jié)果表明，將年齡、性別作為交互項(xiàng)比年齡或性別分別作為自變量對模型有更好的解釋性。教育程度、職業(yè)、個(gè)人年收入以及年齡*性別等因素對共享單車使用者的理想單車騎行距離有顯著影響，且不同群體對理想單車騎行距離的偏好不同。合理的共享單車站點(diǎn)空間距離應(yīng)小于3km。

關(guān)鍵詞：城市交通 共享單車 騎行距離 有序Logistic回歸模型

中圖分類號：U491 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A 文章編號：1674-098X（2019）03（b）-0194-04

Abstract： In order to alleviate the confusion of shared bicycle management and provide a reference for the reasonable space distance of shared bicycle site， taking Kunming as the data survey area， the social-economical individual attributes affecting the ideal cycling distance of shared bicycle users were analyzed by the ordered logistic model including the interaction time， and statistical analysis of reasonable distance of space allocation were made. The results show that the model would be better explained by adding the interaction of age and gender than variables of age and gender respectively. Factors such as education level， occupation， personal annual income， and interaction have a significant impact on the ideal cycling distance of shared bicycle users， and different groups have different preferences for ideal bicycle riding distance. And the reasonable space distance should be less than 3 km.

Key Words：Urban traffic； Shared bicycle； Cycling distance； Ordered Logistic Regression Mode

隨著中國城市進(jìn)程的加快，環(huán)境污染與交通擁堵已成為制約城市可持續(xù)發(fā)展的首要問題。面對發(fā)展中的問題，很多城市開始實(shí)施“公交優(yōu)先”的發(fā)展戰(zhàn)略，倡導(dǎo)居民選擇公交、地鐵等公共交通工具出行。與此同時(shí)，共享經(jīng)濟(jì)的興起與成功，使其發(fā)展模式受到社會(huì)的普遍關(guān)注。共享單車作為共享經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域的熱門話題也得到了迅速發(fā)展，并逐漸成為解決公共交通“最后一公里”問題的重要措施。

對于出行者來說，出行距離會(huì)在一定程度上影響其對出行方式的選擇。在同種出行方式下，隨著出行的距離必然會(huì)增加出行時(shí)間，從而增加其完成出行任務(wù)所需時(shí)間。在出行行為研究中，出行行為一般被認(rèn)為是負(fù)數(shù)效應(yīng)的來源，應(yīng)通過合理的方式減少出行者的出行時(shí)間[1]。另外，有學(xué)者指出出行行為是為出行目的實(shí)現(xiàn)而采取的必要行為，就其本身而言是具有正效用的[2，4]。因此，對于出行者的理想出行距離而言并不是總總趨于零。

對于共享單車而言，由于其發(fā)展時(shí)間較短，學(xué)術(shù)界對其研究主要從經(jīng)濟(jì)、法規(guī)等宏觀發(fā)面出發(fā)[5]，僅有一些學(xué)者從微觀角度探討其運(yùn)作機(jī)理[6-7]。由此可見，對于共享單車的研究已經(jīng)受到學(xué)術(shù)界的普遍關(guān)注，逐漸從對其的宏觀研究轉(zhuǎn)變?yōu)槲⒂^研究并趨于對各個(gè)方面細(xì)節(jié)的研究。一些學(xué)者在研究發(fā)現(xiàn)，共享單車存在管理混亂的現(xiàn)象，嚴(yán)重?cái)_亂了公共秩序。究其根源，無專用站點(diǎn)是導(dǎo)致車輛亂停亂放的主要原因，因此，對共享單車站點(diǎn)的布局規(guī)劃亟待完善。

本文以昆明市為數(shù)據(jù)調(diào)查地，采用調(diào)查問卷對共享單車使用者進(jìn)行數(shù)據(jù)調(diào)查，并基于有序Logistic回歸模型探究共享單車使用者個(gè)人經(jīng)濟(jì)屬性對理想單車騎行距離的影響，并通過對調(diào)查數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)分析確定合理的站點(diǎn)設(shè)置距離。研究成果可以為共享單車站點(diǎn)空間布局、站點(diǎn)平衡提供依據(jù)，并在一定程度上為緩解共享單車的管理混亂提供對策。

1 數(shù)據(jù)采集

本文以昆明市為數(shù)據(jù)調(diào)查地，于2018年9～10月對共享單車使用者進(jìn)行抽樣數(shù)據(jù)調(diào)查。抽樣方法分為分層抽樣和隨機(jī)抽樣兩種。其中，分層抽樣將不同地點(diǎn)視為不同層，針對不同層共享單車的使用者進(jìn)行抽樣；隨機(jī)調(diào)查主要是同時(shí)網(wǎng)絡(luò)問卷進(jìn)行隨機(jī)抽樣。被調(diào)查者需要回答其理想單車騎行距離和其個(gè)人經(jīng)濟(jì)屬性。通過調(diào)查，共獲得調(diào)查問卷723份，剔除存在信息缺失的問卷，獲得有效調(diào)查問卷660份，樣本屬性如表1所示。

2 模型構(gòu)建

當(dāng)研究的因變量為等級變量（有序變量）時(shí)，采用有序Logistic回歸模型（Ordered Logistic Regression Model）分析所關(guān)注變量之間的依存關(guān)系較為適當(dāng)。有序Logistic回歸模型是將因變量取值的不同劃分成兩個(gè)相對的區(qū)域，并依次將因變量建立為二分類的Logistic回歸模型。有序Logistic回歸模型為[8]：

在計(jì)算出累計(jì)頻率之后，各類別的概率也可以分別計(jì)算出來。本文采用極大似然估計(jì)法求解有序Logistic回歸模型的參數(shù)。

在統(tǒng)計(jì)分析的基礎(chǔ)上，將共享單車使用者的理想單車騎行距離劃分為3個(gè)特定的區(qū)域，分別為≤1kms、（1-5]km以及>5km。其中，共享單車使用者的理想單車騎行距離的平均值為3km。為研究共享單車使用者的個(gè)人經(jīng)濟(jì)屬性對其理想單車騎行距離的影響，現(xiàn)將其個(gè)人經(jīng)濟(jì)屬性作為自變量、理想單車騎行距離作為因變量進(jìn)行變量賦值，賦值結(jié)果如表2所示。

3 模型擬合信息及平行線檢驗(yàn)

本文擬采用有序Logistic回歸模型對共享單車使用者理想單車騎行距離影響因素分析時(shí)，得出模型中年齡自變量對共享單車使用者理想單車騎行距離的顯著性P=0.478>0.1，表明單一的年齡自變量對共享單車使用者理想單車騎行距離不具有顯著影響。因此，本文為提高模型的解釋有效性，現(xiàn)采用包含交互項(xiàng)的有序Logistic回歸模型對影響共享單車使用者理想單車騎行距離的因素進(jìn)行測度分析。本文將年齡和性格作為交互項(xiàng)，探求年齡*性格自變量對共享單車使用者理想單車騎行距離的影響，賦值結(jié)果如表2所示。

用SPSS.25對數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。平行線檢驗(yàn)結(jié)果為P>0.05，說明有序Logistic回歸模型的回歸系數(shù)與分割點(diǎn)無關(guān)，也就是模型具有可行性。另一方面，對模型擬合信息中P=0.000，說明以教育程度、職業(yè)、個(gè)人年收入以及年齡*性別自變量的模型具有較好的解釋能力。結(jié)果如表3所示。

4 模型結(jié)果分析

對有序Logistic回歸模型進(jìn)行參數(shù)標(biāo)定，結(jié)果如表4所示。從表中可以看出，教育程度和職業(yè)在0.001水平下對共享單車使用者理想單車騎行距離有顯著影響；年齡*性別在0.01水平下對共享單車使用者理想單車騎行距離有顯著影響；收入在0.05水平下對共享單車使用者理想單車騎行距離有顯著影響。

其中，教育程度為高中及以上的群體的估計(jì)系數(shù)為正數(shù)，說明教育程度為高中及以上的人群的理想單車騎行距離傾向于更長，且至少長于一個(gè)等級的可能性為2.5倍；職業(yè)為企業(yè)及事業(yè)單位的人群的估計(jì)系數(shù)為負(fù)數(shù)，說明職業(yè)為企業(yè)及事業(yè)單位的人群傾向于理想單車騎行距離更短，且至少短于一個(gè)等級的可能性為2.1倍；個(gè)人年收入為<5萬元和5～10萬元的人群的估計(jì)系數(shù)為負(fù)數(shù)，說明個(gè)人年收入為<5萬元和5～10萬元的人群傾向于理想單車騎行距離更短，且至少短于一個(gè)等級的可能性分別為1.6和1.5倍；性別為男且年齡小于30歲、性別為男且年齡大于30、性別為女且年齡小于30的人群估計(jì)系數(shù)為正數(shù)，說明性別為男且年齡小于30歲、性別為男且年齡大于30、性別為女且年齡小于30歲的人群傾向于理想單車騎行距離更長，且至少長于一個(gè)等級的可能性分別為3.2、4.1和1.5倍。

5 結(jié)語

本文以昆明市作為數(shù)據(jù)調(diào)查地，分析了共享單車使用者的個(gè)人經(jīng)濟(jì)屬性對其理想單車騎行距離的影響并統(tǒng)計(jì)分析站點(diǎn)空間距離的合理值。結(jié)果表明，將年齡、性別作為交互項(xiàng)比單一年齡或性別因素作為自變量對模型有更好的解釋性。教育程度、職業(yè)、個(gè)人年收入以及年齡*性別等因素對共享單車使用者的理想單車騎行距離有顯著影響，且不同群體對理想單車騎行距離的偏好不同。統(tǒng)計(jì)分析的基礎(chǔ)上，得出共享單車站點(diǎn)空間距離應(yīng)小于3km，以確保為共享單車使用提供更好的服務(wù)，并在一定程度上緩解共享單車管理混亂的問題。

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