大城市低收入人群活动-出行模式与感知成本作用机理研究

立足我国城市化进程中大城市用地空间结构与社会结构演化特点，通过构建基于家庭的低收入人群活动-出行数据平台，在分析大城市低收入群体活动-出行特征基础上，建立低收入群体活动-出行感知成本模型及基于感知成本的低收入群体活动-出行决策行为模型，研究不同城市与交通环境条件下低收入群体的出行成本感知及其对活动-出行决策的影响。通过上述研究，揭示影响大城市低收入人群日常活动及出行方式的内在因素- - 出行感知成本与活动-出行的相互作用机理,为合理配置城市交通系统资源、建立健全低收入人群出行保障机制提供理论依据。本研究将弥补我国大城市低收入群体活动-出行特征研究方面的不足，丰富居民活动-出行调查及交通需求预测等方面的理论成果。

立足我国城市化进程中大城市用地空间结构与社会结构演化特点，聚焦低收入人群活动-出行模式，主要研究内容分为“数据采集—特征分析—机理研究—改善对策—预测模拟”五个层面。.首先，通过基于家庭的出行调查方案并结合自动采集数据，构建低收入人群活动-出行数据平台。其次，研究低收入者活动-出行模式特征，分析有别于非低收入者的差异性，分析表明：低收入出行者机动化出行主要依靠公共交通，而非低收入者公共交通和小汽车并重，低收入者出行方式使用的连续性较高，全天出行中较少进行方式转换。然后，从非集计层面构建感知收益-行为决策模型对影响低收入人群活动-出行模式的因素进行研究，建立低收入出行者出行决策的感知收益模型，量化分析各属性对感知收益的作用机理。同时，将主观感知收益潜变量引入出行方式选择模型分析，建立含潜变量的离散选择模型，研究发现：家庭属性、个体社会经济属性、活动属性和感知收益四个方面均对低收入者的出行方式选择产生显著影响，但作用机理不同。进而，从需求侧和供给侧分别提出了低收入人群出行改善对策，基于边际效应和弹性理论对不同出行需求进行灵敏度分析，分别从创建优质的步行环境、打造高品质公共交通服务和提高自行车出行质量三个方面提出对策以满足低收入人群舒适性、可靠性和环保意识的差异化需求。供给侧层面上，以提高出行机动性为目的，基于感知收益对出行市场进行细分研究，重点提出了低收入人群的差异化公交服务改善措施。最后，提出了基于支持向量机的一维敏感性分析方法，以对低收入人群出行改善对策的预期效果进行评估，证明了支持向量机在出行方式选择预测分析中具有较好的适用性，通过一维敏感性分析，选取居民出行方式分担率变化为关键指标，对出行改善对策进行量化预测评价，发现不同的交通对策下低收入者的出行方式选择呈现较大差异。基于“绿色出行分担率最大化”和“公共交通出行分担率最大化”的目标考量，分析表明：提高公交卡拥有率对策、改善出行可靠性对策和提高居民环保意识对策的改善效果较为显著。.研究成果将弥补低收入人群活动-出行特征研究方面的不足，丰富居民活动-出行需求预测等方面的理论成果。同时可以使交通规划者及管理者在制定城市交通发展战略和保障政策时，更多的关注到低收入群体，为城市交通资源优化配置，建立健全低收入人群出行保障机制提供理论基础。