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摘要：為改善景區交通擁堵問題，研究景區居民出行行為，在石花洞景區展開居民出行特征問卷調查，分析景區居民出行需求和居民出行交通方式選擇影響因素，并利用非集計模型構建景區居民出行交通方式選擇預測模型。結果表明，景區居民出行交通方式選擇受出行時長影響較大，家中有車居民在日?；顒又懈敢怦{車出行，男性居民出行更偏向于使用私家車，中青年尤其喜歡自駕出行，且以景區居民出行者的性別、年齡、出行目的、出行時間、私家車擁有量為影響因素的交通方式選擇非集計模型預測精度較高，其中步行方式的預測準確率高達95．5％。

關鍵詞：景區交通；居民出行；交通方式選擇；非集計模型；影響因素

國民生活水平的提高帶動全國旅游業的發展，而旅游消費的提升也為國民經濟的增長提供了一大助力。整個旅游產業中旅游交通是旅游活動不可缺少的要素之一，交通是旅游景區生存的前提，其優化水平、可進入性、道路質量和游線組織的優劣等對吸引客源有著極為深遠的影響［1］。游客交通、過境機動車交通、本地居民出行交通均是景區交通中不可忽視的重要組成部分，所以研究景區居民出行行為對發展景區交通十分必要。國外對于居民出行行為的研究相對較早且理論成熟。Hensher［2］、Buliung［3］針對個體出行和相關出行鏈建立個體出行交通方式選擇模型。YinYE［4］研究城市居民小汽車出行方式選擇與不同出行鏈的關系，結果表明復雜出行鏈對選擇小汽車出行更具有顯著的影響。LeeY、HickmanM［5］等研究了家庭成員的整個出行鏈中的時間分布與家庭結構特征之間的關系，結果顯示兒童人口特征、家庭類型特征、年齡特征對家庭成員的出行鏈中的時間分布影響顯著。GadenneD［6］研究居民出行節能行為與居民環境態度的關系，依此建立了居民出行環保模型。LinM［7］基于出行大數據，利用城市居民出行數據包挖掘居民出行移動模式，構建出行移動模型。Dib［8］采用遺傳算法和可變領域算法相結合的方法研究居民出行公共交通網絡最短路徑問題。國內李志瑤［9］周愛娣［10］楊勵雅［11］、代曉明［12］等人基于不同地區居民出行樣本數據，分別構建了城市居民出行方式的非集計選擇模型。近兩年，關于交通政策與居民活動行為的關系［13］、居民綠色出行行為驅動機理［14］、依托于大數據環境下的居民出行模式［15］和居民出行公交線路網優化［16］均有不少研究。交通出行行為研究經過國內外幾十年的研究發展，出行模型的研發、居民出行行為、出行鏈的選擇等方面研究取得了顯著的成果。但同時也看到，之前主要的出行模型、出行行為研究大多數只是對城市居民通勤出行行為等出行領域進行研究，而對于旅游景區附近居民的本地出行行為研究甚少。本文通過對北京市石花洞景區居民展開實地問卷調查，針對性分析了景區居民的出行特征，利用非集計模型分析研究景區居民交通方式選擇影響因素，景區居民出行交通方式選擇特征，為景區交通特性分析提供參考依據。

1風景區居民的交通特性

1．1石花洞風景區交通狀況石花洞風景名勝區位于北京市房山區境內，距離北京市區55km。石花洞風景區的地形起伏變化較大，谷地比較開闊。景區道路系統中可達景區周邊的高速有京石高速、京昆高速，二級公路有閻河路良坨路、閻河路，連接景區的道路石花洞路寬9m；石花洞景點距最近地鐵站房山線蘇莊站直線距離17．5km；到達景區的公交車房43路每小時發車一班，景區路網稀疏，公交網絡系統脆弱。景區客流分布不均衡，法定節假日客流急劇增加，景區基礎設施和交通管理不夠完善導致景區交通組織混亂，甚至交通癱瘓；進出景區道路石花洞路兩側大量居民沿線居住，居民活動出行交通與旅游出行交通混合，旅游高峰期的居民活動嚴重影響景區旅游交通。

1．2景區的發展對居民交通的影響旅游業的強力關聯帶動作用給當地居民的生活帶來巨大改變。景區的維護發展和正常運作需要當地居民的參與，景區的發展為當地居民提供就業機會，減輕了當地居民的生活負擔，游客的到來必然帶來景區當地的餐飲、住宿行業的大力發展，居民因此生活水平得以提高，生活理念和日常活動因此受到影響，出行結構產生巨大改變。景區為了提升旅游競爭力，吸引游客的到來，在前期的投資和后續的維護過程中，修建改建旅游景點的道路，加大旅游區域的路網密度，提升路網的通達性，給游客帶來更好的休閑娛樂體驗，景區附近道路交通基礎設施因而受到極大改善。在旅游淡季，景區居民出行相較以往更加方便。但是，在旅游旺季時，因游客的短時間大量聚集，常常造成景區道路交通堵塞，給當地交通帶來嚴重的擁堵問題，對居民的出行造成嚴重困擾。

1．3風景區居民出行特征風景區雖因旅游交通的需求發展，道路交通設施有所提升，但相較于城市交通，因受地形水文等地理環境的限制，風景區道路等級低，配套交通設施不夠完善，斷頭路較多、路網密度小，路網連通性差，道路線形很難滿足舒適行車條件，急彎多，縱坡大，道路安全性低。居民居住分布特點多為沿道路兩側小聚局、大分散的形式，其出行載體以景區道路為主。相較于城市來講，景區公共交通出行因區域公交發展規模而受限，居民活動范圍較小，多以步行交通為主，而在較長距離的出行中，機動車因其快捷方便的特點也成為較遠程出行的主要方式，因風景區平面高度起伏較大，路網安全性低，所以非機動車出行比例較小。居民出行整體耗時短，15min以內步行的出行占比較高，出行以日常生活中鍛煉、購買生活必需品為主。

2風景區居民出行交通方式選擇影響因素分析

影響居民出行交通方式選擇的因素一般包括景區居民的個人屬性和交通特性兩大類。個人屬性有性別、年齡、收入、家庭結構（如退休家庭、單身家庭、年輕夫妻等）、生活習慣、家庭小汽車擁有情況等。交通特性包括居民交通方式選擇、出行時間、出行目的、交通設施滿意度等。基于石花洞景區本地居民居住環境現狀，本文對景區居民進行了問卷調查，共收回有效問卷320份，其中8份選擇非機動車，非機動車出行比例太低，在后續的統計中去除了非機動車的統計，并從受訪居民的性別、年齡、小汽車擁有情況、出行時間、出行目的這幾個方面對景區居民交通方式的選擇特征進行分析。根據居民實際出行情況，本文將景區居民出行選擇的主要交通方式分為步行、公交、私家車3類。

2．1個人屬性對交通方式選擇影響出行者性別對出行方式的選擇的影響主要體現在女性出行者更傾向于經濟、節儉、不需要技術操作的交通方式，而男性出行者對出行的體驗要求更高，更愿意考慮方便、快捷、舒適、自由的交通方式。本次調查的受訪者中男性選擇自駕出行比例占到40．9％，遠高于女性比例的20．9％。而公共交通的選擇比例上女性高于男性。

2．2交通屬性對交通方式的選擇影響出行者因出行目的的不同而對交通方式的提供的服務需求不同，上班、上學出行時準時到達目的地最重要，所以上班、上學群體出行時快捷方便的小汽車和穩定的公共交通利用率相對較高。景區附近短距離出行休閑鍛煉時對舒適性和可達性需求高，故而購物、休閑、鍛煉等短距離的出行中步行比例高。受訪景區居民中上班出行選擇自駕比例高達53．5％，步行僅占7％。購物出行選擇步行占76％。

3風景區居民出行交通方式選擇行為模型

3．1非集計模型非集計模型基于效用最大和隨機效用理論，以出行中的每個出行個體為單位，直接利用調查得來的原始基礎數據建立模型。相對于集計方法，非集計方法調查樣本量小、邏輯性強、預測精度高、具有良好的時間轉移性和地區轉移性等優點。

3．2MNL模型的建立本文研究的石花洞景區居民出行方式主要包括步行、公交、私家車3種日常生活中常用的交通方式。

3．3模型檢驗對模型的結果和擬合度進行檢驗，在顯著性水平為0．05情況下，引入預測變量的最終模型與僅有截距的模型具有顯著性差異，表明模型具有統計學意義。

4結束語

本文以北京石花洞景區為例，通過現場問卷意愿調查獲取石花洞景區居民的出行特征信息，結合石花洞景區的交通現狀，分析景區居民出行交通方式影響因素，利用非集計多項logit模型對石花洞附近居民出行方式選擇行為進行研究。模型結果顯示以景區居民出行時出行者的性別、年齡、家庭小汽車狀況、出行目的、出行時間等影響因素構建的多項logit模型預測出行選擇方式準確率較高，景區居民出行受出行時長影響較大，家中有車居民在日常活動中更愿意駕車出行，中青年更喜歡自駕出行。景區交通擁堵是制約景區發展的一大因素，景區外部交通系統的組織優化時應以高峰期旅游交通為主，景區本地居民出行交通為輔，根據景區居民的出行需求以及出行特征，合理優化減少高峰期本地居民和外來游客的交通沖突，優化配置景區淡季交通設施的利用，減少交通資源的浪費。

作者：任振方；孫小端；賀玉龍 單位：北京工業大學