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基于人口普查数据的自行车通勤方式决定性因素预测
摘要
本文提出了一个模型,在该模型将英格兰和威尔士选区的自行车出行比例与相关的社会经济，交通和物理变量相关联。以前的一些研究已经利用现有的分解数据集。本研究使用了英国2001年人口普查数据，结合logistic回归模型，并提供了基于自行车出行方式决定性因素汇总数据的补充证据。本研究发现自行车使用饱和率为43%。在女性和私家车拥有者中，选择自行车出行的比例会更低。公路的基础设施条件、降雨和温度对于使用自行车通勤都有影响，其中影响最明显的物理因素是丘陵地形。虽然越野自行车路线比例的弹性较低（ 0.049），但越野自行车路线的比例是具有重要意义的。并且与其他明显变化因素之间的差别常常通过基于偏好数据所建立的模型进行预测。预测结果表明汽车拥有量对于自行车出行选择产生了明显的影响，并且抵消了越野自行车道对于自行车出行选择的积极影响，这些影响仅产生于丘陵地带。仅仅提供基础设施，似乎不足以提高自行车出行水平。
关键词：自行车；通勤；logistic回归模型；人口普查；出行需求建模
政策与趋势
英国国家自行车战略(NCS）(起草于1996)设定了到2012年底将自行车出行次数增加到1996年自行车出行次数四倍的目标。这一战略已被“2004年夏季运输白皮书” (起草于2004)所取代。该白皮书包含了一个政策目标，在接下来的二、三十年里，通过使自行车出行变得更方便、更有吸引力和更切合实际，来增加自行车出行量，特别是对于去工作和上学的短途旅行。“一刀切”的NCS目标已经被放弃，地方政府必须制定自己的目标。当地的目标的设置将要求对在某地区的自行车使用量的潜在增加量进行实际的估计并且政府要求对其进行监测。对提高自行车使用量的现实目标的预测需要对选择自行车出行的决定因素进行了解， 本文对此做出了一定的贡献。
英国2001年人口普查显示，在英国、威尔士和苏格兰，使用自行车通勤的总比例为2.89%。在1991，该比例为2.97%，而1981年为3.76。这似乎阻止了20世纪80年代期间在通勤中使用自行车出行的数量降低的趋势，出现这样的情况可能是因为自行车使用量已经达到了残留水平，或者是因为防止自行车使用量进一步降低的促进措施取得了成功。通过使用1981，1991和2001年的人口普查数据，帕金对于自行车使用模式的变化进行了充分的讨论，结果显示，在英格兰和威尔士2001年人口普查中，376个地区中有14个地区的自行车增长率高于1991年人口普查中1%的自行车增长率。其中7个是伦敦区，这表明人口稠密的城市地区在自行车出行方面可能有更大的增长潜力，这可能是因为出行距离较短，限制汽车拥有量、停车和交通拥挤问题。在英格兰干燥、平缓的东部地区的历史上较高的自行车出行水平在二十世纪八十年代表现出了最大的下降，但这些地区的自行车出行水平在二十世纪九十年代表现得较为稳定。
在英格兰和威尔士的出行中，自行车的使用仍然存在很大的差异。表1列出了2001年人口普查中使用自行车通勤的比例的分布情况。
有29个地区(7.7%)骑自行车上班的比例高于6.00%。其中17座位于英格兰东部。牛津(16.22%)和剑桥(28.34%)这两个古老的大学城，骑自行车上班的比例尤其大。南海岸较温暖的地区(戈斯波特，11.44%，朴茨茅斯，7.59)与西南地区(斯基利岛15.59%，切尔滕纳姆岛7.55%，陶顿·迪安岛7.45%，塞德格莫尔岛7.05%，格洛斯特岛6.52%)均有很好的表现。其他超过6%的地区包括牛津郡白马威士忌淡水河谷（7.52%），克鲁和楠特威奇的北部地区（7.58%）和Barrow-in-Furness（6.35%）和伦敦Borough f Hackney(6.83%)。虽然英格兰东部是具有最有利于自行车出行的地理位置，但自行车出行水平的变化并不能完全由地形和气候充分解释，因此这一点无疑值得进一步研究。
表 1 英格兰和威尔士自行车通勤分担率
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自行车分担率 |
地区数量 |
|---|---|
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10% a |
7 |
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9.00-9.99% |
2 |
|
8.00-8.99% |
2 |
|
7.00-7.99% |
9 |
|
6.00-6.99% |
9 |
|
5.00-5.99% |
20 |
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4.00-4.99% |
45 |
|
3.00-3.99% |
64 |
|
2.00-2.99% |
78 |
|
1.00-1.99% |
120 |
|
0.00-0.99% |
20 |
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总和 |
376 |
a分担率最高为28.34%，所在地区是剑桥
本文提出了一个集聚模型，从相关的社会经济、交通和其他物质性决定性因素角度来解释英国和威尔士8，800名选民使用自行车上班的比例。 以便通过政策干预和社会经济因素的改变来预测骑自行车上班的潜在上升水平。
“研究背景”一节阐述了研究的必要性，而“数据来源和模型建立”部分详细介绍了数据的来源和确定因素的测量方法，并对模型的结构进行了描述。“结果”章节给出了分析的结果，而“作为预测工具的模型的使用”章节提供对上班途中骑自行车的潜在上升水平进行了预测。“讨论与结论”一节对此进行了探讨和总结。
研究背景
以机器可读格式准备好社会经济和通勤距离的普查数据，使得研究能够在整个人口层面上进行分析，而不是在英国和威尔士8,800个区这相对精细的层面上分析，即人口样本的层面上分析。
现在还可以在地理上综合考虑其他交通和物理数据，其中包括道路状况和道路长度，坡度和天气。这些数据代表可能影响自行车使用的因素，并且在总体水平上具有代表性，能够被重新测量并且有效和可靠。
文献表明，分类建模技术被广泛用来探索与自行车相关的模式和路线选择决策，例如(例如，Bovy和Bradley 1985；Hopkinson和Wardman 1996；Wardman等人 1997；Ortuzar等人 2000；Stensen和Bhat 2004，2005；Moudon等人 2005；Plaut 2005；Tilahun等人 2006；Wardman等人 2007)。这些研究揭示了一系列与自行车使用有关的综合变量，包括设会经济、地理和运输相关的变量。已经发现相关的社会经济变量有：年龄、性别、是否拥有小汽车、收入、高等教育或继续教育的程度、种族、家庭规模和婚姻状况、职业类型、骑行车和参与其他身体活动和锻炼的经验。地理变量包括:行程距离;家庭所在地(城市与农村);季节性和天气变量(雨和风);和邻居的类型(是否以汽车为导向)。交通系统变量包括:自行车交通的道路条件;路面粗糙度;汽车交通量；停车设施和其他旅程结束设施(更衣室和储物柜);和公共交通替代方案的特点。
非集计建模对于详细考察旅行选择非常重要，因为它将行为与广泛的因果因素联系起来,特别是探讨決策者广泛的社会经济特征及其出行特征对需求再分配的干预影响。分解方法还有助于专门为建模目的收集数据,而不是依赖二手数据。在这方面值得注意的是他们利用意向性(SP)数据的能力,这些数据在检查尚不存在的自行车设施和控制实验选择环境时具有特別的吸引力。研究人员已经能够充分利用SP调查的能力来区分自行车交通的类型,例如与机动车交通隔离的规定,以及在一般交通流中有不同程度的行驶宽度。
尽管我们不希望贬低非集计模型的重大贡献,但我们注意到,通过SP调查很难向受访者描述旅行条件的性质和该条件的变化。即使看似恰当地使用显示材料,物理和运输因素层面变量的测量方法可能没有什么意义或毫无意义。例如,路面粗糙度可能是一个相关的变量,但是没有准确的方法来了解受访者如何判断所描述场景之间的差异。同样,改善后的自行车设施的确切好处可能需要切身体会后才能得到赞赏。
一个特别的问题是,不能保证受访者的行为符合他们的偏好,不仅仅是因为激励反应偏差,而且还因为SP不反映与信息获取和行为改变相关的现实世界的习惯行为。作为对现有非集计模型的补充,我们在这里提出一个集计模型,它使用相关变量的客观度量。然而, 集计建模自身存在不足,其中包括确定可能是虚假的并且实际上并不代表因果行为的相关性。
英国有两种现成的行为调查(RP)数据来源。作为英国政府的全国旅行调查(NTS)的一部分,关于个人实际工作选择的数据已经多年来经常收集。除了由于人员,旅程和地点特征的差异而产生的空间效应之外,这个极其庞大的数据集还可以探索时间间隔変化和趋势效应。NTS数据,辅以一系列的SP练习,一直是离散选择建模的主题,用以解释自行车在工作出行中的使用( Wardman 等人2007)。本文所报告的研究利用了通过人口普查和其他来源获得的二级数据提供的机会,并通过基于与骑车感知风险相关训练的调查得到补充。( Parkin 等人 2007),因此,相反,它重新审视了自行车行为的集计模型。
先前使用集计模型考虑骑自行车的研究已完成，它使用美国284个大都市统计区域( Baltes1996),18个城市(纳尔逊和艾伦1997)和43个大城市(迪尔和卡尔2003) 的人口普查数据。在英国的第一个综合研究是由 Waldman(1977)进行的并覆盖了195个城市地区。随后是由Ashley和Banister进行的一项小得多的研究(1989),其中考虑了大曼彻斯特的三个区。最近在荷兰进行的工作(Rietve1d和Daniel 2004)涵盖103个荷兰城市。
这些研究揭示了与自行车模式选择有关的一些重要属性:性别、汽车拥有量、年、学生在人口中的比例、种族、社会经济阶层和收入。除此之外,还发现其他物理变量包括行程距离、城市密度和天气属性、特别是平均温度和降雨量以及非常显着的山区性。模型中的自行车设施已经以各种方式进行了规定,包括详细调查旅程中所需的停车频率(Rietveld 和Daniel 2004)，人均自行车道英里数(Nelson和Allen 1997)和州人均消费支出(Dill和Carr 2003)。
英国的人口普查数据提供了骑自行车上班的比例的信息。数据在人口普查区域较详细的级别上可以获取。因此即使只是一个人口普查年,这也提供了大量数据。这里介绍的模型通过使用更精细的地理细节,并将整个英格兰和威尔士的数据,而不是样本,添加到以前的集计模型中。它包括通过建模过程估计的饱和度水平的提炼,还包括一系列客观测量的个体类型、运输和物理因素的一些细节变量。已经进行了变量之间相互作用的测试。
数据来源和模型结构
总结了在建模中测试的社会经济、物理和运输系统独立变量。下面依次讨论每一类别。我们希望解释的因变量是在英国2001年人口普查中报告的在英格兰和威尔士的8,800个选区中骑自行车通勤的比例。自变量可能包括选区、地区或区域层面。
社会经济变量
建模中使用的社会经济变量是最有可能影响交通方式选择的变量,包括性别、种族、社会经济分类、年龄和资质水平。目前有许多汽车所有权评定方法，最终采取的方法是区域中每名工作人员拥有的汽车数量。
剥夺指数被用来代表收入,这在次入口普查中没有涉及,而在英格兰,这是由一系列组成的，包括成人和儿童收入津贴,求职者津贴, 工作税收抵免后收入低于平均水平的60%的人和残疾人税收抵免和避难者所获得的生活和住宿支持。威尔士指数有类似的组成部分,但不包括寻求庇护者的人数。威尔士和英国的指数是以不同的方式构建的,因此它们的平均值和范围是不同的。
物理因素变量
通勤距离的数据来源于2001年的人口普查，并根据住所部编的质心和工作场所邮政编码的质心之间的直线计算。工作出行中，23.3%在2km范围内，46.6%在5km范围内，67.8%在10km范围内。地区总人口(所有年龄在16-74岁之间的人)与该地区的面积相结合，形成了一个人口密度的度量方法，这是衡量一个地区城市化程度的一个很好的指标。
降雨、气温和日照数据已从气象局网站(气象局2004)获取。风速是用于结构工程设计的英国标准风码估算的（英国标准1997)，所有气候数据已汇总到英国的六个气象区。
英国每平方公里的地形数据可通过农村信息系统(Defra 2003)获取。通过使用用户指定的区域可下载软件和补充数据集,用以确定特定平方千米的平均坡度的度数(精确到1%)。在模型中测试了两种山坡度量方法:一种在区域中每平方公里平均坡度为3%或更大坡度的区域的比例，另一个一种在区域中每平方公里平均坡度为4%或更大坡度的区域的比例。平均坡度为3%或3%以上的测量值提供了更显著的相关关系。
衡量山坡的措施与地区的一般地形有关，而非与地区内具体路线的山坡有关。测量方法的选择不仅
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