不同區(qū)位條件下低收入人群出行特征分析-以湖州為例

，本[1]，本[1] 不同區(qū)位條件下低收入人群出特征分——以湖州為例 【摘要】研究低收入人群交通問題將有利于促進社會的公平公正，緩解社會矛盾，構(gòu)建和 諧社會。本文以湖州市居民出行調(diào)查數(shù)據(jù)為實際案例，結(jié)合有低收入人群界定方法，針對 國內(nèi)研究實際困難界定低收入人群。并提出基于主成分分析的K-means聚類方法將區(qū)域分為 區(qū)位優(yōu)勢型和一般區(qū)位型通過分析兩種區(qū)位低入人群出特性，把握區(qū)位因素對低收入 人群出行行為的影響。結(jié)表明，居住在區(qū)位優(yōu)勢地區(qū)的低入人群出行優(yōu)勢明顯他們出行 距離較短、出行次數(shù)較多相反，一般區(qū)位地區(qū)民，更加要規(guī)劃好出行路線，多個出行 目的的復雜出行鏈比例較大。基于結(jié)論，研究總城市空間結(jié)布局及用地規(guī)劃兩個角度給出 了相應的改善策略。 【關鍵詞】低收入人群；區(qū)位條件；出行特征；出行鏈特征 城市低收入人群不僅是社會結(jié)構(gòu)的有機構(gòu)成和城市經(jīng)濟展的重要人力資源，是社會 穩(wěn)定、和諧發(fā)展的重要保證。分析低收入人群的出行特征，把握其出行需求，從改善出 行服務。 1 人群界定 現(xiàn)實調(diào)查條件下，由于收入值、消費支出的問題敏感性高，數(shù)據(jù)很難準確獲得 文提出基于人群外部特征聚類分析的低收入人群界定方法。 通過聚類試算，共選取五個聚類輸入變量，即：性別、齡、職業(yè)、受教育水及家庭 人均年收入進行人群劃分本次選取的聚類變量有連續(xù)變量亦有離散的類別變量兩步聚 類具有同時處理離散變量和連續(xù)變量的優(yōu)勢，因選取兩步類方法進行人群模糊類。結(jié) 果顯示最佳聚類類別數(shù)為四類，相鄰兩步的最小類間距為2.53，聚類質(zhì)量如圖1所示，處于 良好水平，聚類指標合理。 圖1聚類質(zhì)量圖 1 表1各類別個人屬性統(tǒng)計特征匯總表 類別1234男44.3%52.8%45.1%51.6%性別女55.7%47.2%54.9%48.4%100.0%100.0%100.0%100.0%15～19歲1.3%0.5%0.0%0.1%20～24歲1.6%5.1%0.0%6.4%25～29歲2.3%10.9%0.0%21.9%年齡30～39歲10.7%26.7%0.0%39.0%40～49歲31.0%34.5%0.8%24.3%50～59歲34.7%19.9%25.1%7.6%60歲及以上18.4%2.4%73.7%0.7%100.0%100.0%100.0%100.0%工人20.1%20.6%0.0%4.9%一般職員14.4%29.0%0.0%32.7%管理人員2.1%7.5%0.0%13.3%事業(yè)單位及公務員1.6%8.4%0.0%35.3%職業(yè)私營及個體勞動者18.8%20.3%0.0%8.0%離退休人員0.0%0.0%100.0%0.0%家務26.8%5.6%0.0%1.0%農(nóng)民2.8%0.0%0.0%0.1%其他13.2%8.6%0.0%4.8%100.0%100.0%100.0%100.0%初中及其以下99.6%0.1%64.8%0.0%高中及中專0.4%97.8%28.7%0.0%教育程度大專及本科0.0%0.0%6.6%100.0%碩士及以上0.0%2.1%0.0%0.0%100.0%100.0%100.0%100.0%<1000038.6%23.3%33.1%11.7%家庭人均年收入10000~2000039.8%41.1%45.7%33.3%>2000021.6%35.6%21.3%55.0% 通過上表可以看出類別1、3類人群呈現(xiàn)出女性比例較高、受教育程度較低、職業(yè)收入 較低、家庭人均年收入較低等共同特點。其中第3類人群受年齡限制無法為社會創(chuàng)造社會價 值，因而個人收入水平較低，同時拉低了其所處家庭的人均年收入水平；而第1類人群雖然 能夠創(chuàng)造一定的社會價值，但其職業(yè)技能要求低，社會財富創(chuàng)造能力有限，因此收入水平較 低。因此，類別 1、3 即為低收入人群，而類別 2、4 為非低收入人群。6946 條完整調(diào)查個 人樣本中，低收入人群為3250人（占52.7%），非低收入人群為2913人（占47.3%）。 2 區(qū)位水平影響因素分析 出行行為特征是需求和供給兩方面綜合作用的結(jié)果。出行需求的產(chǎn)生是源于活動空間的 背離，而滿足出行需求必須依賴于道路、交通工具等交通條件的供給。不同區(qū)域由于開發(fā)特 性不同，產(chǎn)生的社會活動也隨之改變，從而影響了交通集散、分布形態(tài)，甚至交通結(jié)構(gòu)。本 文選取5個指標對區(qū)位水平進行劃分，如下表所示。 2[4][4] 表2區(qū)位劃分聚類指標指標名稱公式說明土地利用率LRAU/AAU——某特定區(qū)域已建設用地面積A——某特定區(qū)域土地總面積土地利用混合度LEi(Piln(Pi))Pi——第i種類型用地面積所占的比例[2][3]路網(wǎng)密度NDLAL——某特定區(qū)域范圍內(nèi)道路中心線總長度A——某特定區(qū)域土地總面積純線網(wǎng)密度RDLRALR——某特定區(qū)域范圍內(nèi)有公交線網(wǎng)經(jīng)過的道路中心線總長度A——某特定區(qū)域土地總面積站點覆蓋率SCiASiAASi——某特定區(qū)域范圍內(nèi)第i個站點服務面積（500米）A——某特定區(qū)域土地總面積 本論文所用數(shù)據(jù)源于湖州市區(qū)公共交通綜合規(guī)劃 ，首先將湖州城區(qū)分為 23 個交通中 區(qū)，如圖2所示。 圖2湖州城區(qū)交通中區(qū)劃分 為了消除各因素之間的相關性，首先進行主成分提取（D1、D2），然后基于主成分進行 K-means聚類，得出區(qū)位水平。 D1 0.943* LR 0.003* LE 0.848* ND 0.964* RD 0.940* SC D 2 0.083* LR 0.988* LE 0.179* ND 0.076* RD 0.152* SC 通過分析，本文將不同交通小區(qū)的區(qū)位水平分為兩類： 3[5][5] ①區(qū)位優(yōu)勢型，包括交通小區(qū) 101～114。該區(qū)位水平的交通小區(qū)建設較為成熟，土地 利用率均在 50%以上，用地類型多種多樣。交通供給條件較好，無論是路網(wǎng)密度、公交線 網(wǎng)密度還是站點覆蓋率均達到較高水平，尤其是 500m 站點覆蓋率，大多交通小區(qū)均達到 95% 以上，該類型交通小區(qū)居民能夠方便、快捷的獲得交通服務，完成空間位移； ② 一般區(qū)位型，包括交通小區(qū)115～123。該區(qū)位水平的交通小區(qū)屬于尚未完全開發(fā)地 區(qū)，具有較大的建設潛力，土地利用率均在 50%以下，就交通供給條件而言，遜于區(qū)位優(yōu) 勢地區(qū)，居民不易獲得交通服務。 3 低收入人群出行特征分析 湖州片區(qū)低收入人群共計3250人，其中居住地點處于優(yōu)勢區(qū)位地區(qū)的有2587人，共計 出行 6892 次；一般區(qū)位地區(qū) 663 人，共計出行 1566 次。不同區(qū)位水平出行特性匯總?cè)绫? 3所示。 表3不同區(qū)位水平低收入人群出行特性對比匯總表特性區(qū)位優(yōu)勢地區(qū)一般區(qū)位地區(qū)平均日出行次數(shù)2.662.36生存型57.2%64.6%出行目的分布維持型30.7%27.7%休閑型12.1%7.7%步行47.3%37.4%自行車14.4%8.7%電動車31.1%34.9%摩托車3.2%3.8%出行方式分布公交車7.1%5.9%出租車0.5%0.8%三輪車1.8%1.1%私人小汽車3.1%4.2%單位車0.9%2.6%其他0.7%0.5%出行距離分布平均出行距離5.05km6.11km日均出行距離15.10km17.96km 3.1 出行強度 由表3可知，住在區(qū)位優(yōu)勢地區(qū)的低收入人群出行強度明顯高于一般區(qū)位地區(qū)低收入人 群（分別為 2.66 次/日及 2.36 次/日），基本與非低收入人群 2.71 次/日的出行強度相近。區(qū) 位優(yōu)勢地區(qū)生活、工作地點密集，且交通條件便利，低收入人群有條件充分滿足出行活動需 求。一般區(qū)位地區(qū)缺乏相應的配套設施，低收入人群通過步行、自行車出行等體力出行方式 很難就近滿足出行需求；另一方面，由于經(jīng)濟條件限制，低收入人群可選的機動化出行方式 有限，大多依賴于公共交通方式，但一般區(qū)位地區(qū)交通供給條件有限，因此有時不得不盡量 減少甚至放棄部分生活出行。 3.2 出行目的 居民出行目可分為三種類型 ：生存型（包括上班、上學、公務等通勤出行，及回家、 回單位等回程出行），維持型（包括購物、接送他人、其他），休閑型（包括休閑娛樂體育等）。 不同區(qū)位水平地區(qū)的低收入人群出行目的分布如圖3所示。相比一般區(qū)位地區(qū)低收入人群， 427.7% 27.7% 7..7% 64.6%57.2% 30.7% 12.1% 區(qū)位優(yōu)勢地區(qū)的低收入人群維持型、休閑型出行比例明顯較高，分別為27..7%及12.1%%。 這是由于區(qū)位優(yōu)勢地區(qū)生活配套設施齊全，交通行便利，此即使是低收入人群可以經(jīng) 常外出購物或者進行休閑娛樂節(jié)目。而一般區(qū)位地區(qū)受條件制，除必須的生存型行，其 他出行不得不盡力壓縮。 70.0% 60.0% 50.0% 40.0% 30.0% 20.0% 10.0% 0.0% 生存型 維持型 休閑型 區(qū)位優(yōu)勢地區(qū) 一般區(qū)位地區(qū) 圖3不同區(qū)位水平地區(qū)低收入人群出行目分布 3.3 出行時段 由圖4可以明顯看出居住在一般區(qū)位地區(qū)的低收入人出發(fā)早高峰明顯比居在區(qū)位 優(yōu)勢地區(qū)的低收入人群早半個小時，出現(xiàn)在7:30左右，而區(qū)位優(yōu)勢地區(qū)則出現(xiàn)在8:00左右。 這是由于城市各單位上班時間基本固定，但一般區(qū)位地區(qū)低入居民大多居住地點工作地 點較遠，且出行不甚方便捷，往往需要耗費更多的時間在行途中，因此早晨需更早出 門。而區(qū)位優(yōu)勢地區(qū)低收入人群不僅出發(fā)早高峰較晚，甚至在 9:30 左右出現(xiàn)了一個出發(fā)小 高峰，由此可見，得益于“住職合一”且交通便利低收入人早上可以更加悠閑的選擇出發(fā) 時間。而晚高峰出發(fā)時間，兩地區(qū)低收入人群基本相當，這由下班時間固定造成的。 如圖5到達時間分布所示，由于出發(fā)時間不同，無論是般區(qū)位還是區(qū)位優(yōu)勢收入人 群均可正點到達工作單位開展工作但跟早晨出發(fā)時間情相對應，兩類區(qū)位地區(qū)低收入 人群下午到達時間晚高峰出現(xiàn)了明顯的“錯峰”現(xiàn)象，區(qū)位優(yōu)地區(qū)人群早于一般區(qū)位地區(qū)居 民。 綜上所述，較之一般位地區(qū)低收入居民而言，區(qū)位優(yōu)地區(qū)居民能夠更加方快捷的 完成“家”和“工作地點”的間位移，從而獲得更的個人自活動時間。 5 20.0% 16.0% 12.0% 8.0% 4.0% 0.0% 區(qū)位優(yōu)勢地區(qū) 一般區(qū)位地區(qū) 圖4不同區(qū)位水平地區(qū)低收入人群出發(fā)時間分布 20.0% 16.0% 12.0% 8.0% 4.0% 0.0% 區(qū)位優(yōu)勢地區(qū) 一般區(qū)位地區(qū) 圖5不同區(qū)位水平地區(qū)低收入人群到達時間分布 3.4 出行距離 居住在區(qū)位優(yōu)勢地區(qū)的低收入人群平均出行距離為 5.05km，而居住在一般區(qū)位地區(qū)的 低收入人群平均出行距離為 6.11km。就日均出行距離而言，這種差距更加明顯，分別為 15.10km 及 17.96km，一般區(qū)位地區(qū)的低收入人群每天要比區(qū)位優(yōu)勢地區(qū)多出行 2.86km 才 能滿足生活需要。具體而言，出行距離分布如圖6所示。區(qū)位優(yōu)勢地區(qū)的低收入人群大多數(shù) 出行在 3km 以內(nèi)；而對于一般區(qū)位地區(qū)居民而言，出行距離分布較為平均，接近 30%的出 行距離在 7km 以上?？梢?，一般區(qū)位地區(qū)生存、生活配套設施不足，人們必須出行較遠的 距離才能滿足需求。 60.5%31%0.9%0.7%5.9% 0.5%31%0.9%0.7%5.9% 4.2% 22.5%7.1% 19.83% 6.19% 34.9%8.7% 0.%0.8%1.1% 51.99% 39.27% 24.62% 3.55%47.3% 37.4% 31.1% 14.4% 60.00% 50.00% 40.00% 32.18% 30.00% 20.00% 10.00% 0.00% <3km 3km~7km 7km~15km >15km 區(qū)位優(yōu)勢區(qū)域 一般區(qū)位地區(qū) 圖6不同區(qū)位水平地區(qū)低收入人群出行距分布 3.5 出行方式 居住在不同區(qū)位地區(qū)的低收入人群出行方式分布如圖7示。相比較居住在一般區(qū)位地 區(qū)居民而言，居住在區(qū)位勢地區(qū)的低收入人群多的愿意用步行、自行車等低本非機 動化出行方式，這主要是由于該地區(qū)配套設施齊全，人們大數(shù)出行距離較短，體力出行往 往能夠滿足需求。而對一般區(qū)位地區(qū)的出行者而言，由于行距離較遠，體力難負荷， 因此更多的依賴于最為價的機動化出行方式——電動車出。此外，由于出行距過長， 較為廉價的公益性公共交通方式又難以滿足需求，一般區(qū)位區(qū)的低收入人群甚至得不采 用高成本的小汽車出行方式。就公交分擔率而言，區(qū)位優(yōu)勢區(qū)比例較高，這主要受益于 較為良好的公交服務供給條件。無論是一般區(qū)位是優(yōu)勢區(qū)地區(qū)，公交分擔率均此于步 行、自行車、已經(jīng)電動車交通。這是由于相比較家車、出車等交通方式，公共交通方式 仍然是相對廉價的出行方式，受經(jīng)濟條件制約，即使難以獲高質(zhì)高效公交服務的般區(qū)位 地區(qū)居民，仍然必須依賴公共交通才能完成中長距離出行。 50.0% 40.0% 30.0% 20.0% 10.0% 3 0.0% 區(qū)位優(yōu)勢地區(qū) 一般區(qū)位地區(qū) 圖7不同區(qū)位水平地區(qū)低收入人群出行方分布 71.2%2.5%3.2%87.2% 1.2%2.5%3.2%87.2% 6.4%90.6% 5.8% 5及以上出行鏈結(jié)構(gòu) 4 低收入人群出行特征分析 本次研究從出行鏈數(shù)、長度、結(jié)構(gòu)三大特性入手對進行了對比，特征匯總?cè)绫? 所示。 表4不同區(qū)位水平低收入人群出行特性對匯總表 特性 區(qū)位優(yōu)勢地區(qū) 一般區(qū)位地區(qū) 日均出行鏈個數(shù) 1.19 1.07 次均出行鏈長度 2.14 2.16 簡單鏈 90.6.% 87.2%復雜鏈9.4%13.8% 4.1 出行鏈個數(shù)