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原文传递新冠疫情对居民出行方式选择行为影响研究

论文题名：	新冠疫情对居民出行方式选择行为影响研究
关键词：	出行行为分析;出行方式选择;新冠疫情;离散选择模型
摘要：	随着新冠疫情在全球范围的长时间蔓延，人们的生活受到了严重影响，在出行方面尤其严重。通过对新冠疫情下居民出行行为的研究，有助于人们日后处理类似突发的重大公共卫生事件。目前，在中国境内的新冠疫情传播已得到一定程度的抑制，但是新冠疫情对人们的影响却并未结束。针对此问题，本文研究了新冠疫情对居民出行方式选择行为的影响。首先基于新冠疫情爆发前后武汉市公共交通IC卡数据，对居民在公共交通系统中的出行特征与公共交通选择偏好进行分析，然后通过在武汉进行问卷调查获取武汉市居民意向，分析新冠疫情背景下居民的包括私人交通和公共交通在内的出行方式选择偏好及其异质性，最后根据研究结果对新冠疫情期间的防控政策和对策提出建议。论文的主要工作如下：　　第一，基于武汉市公共交通IC卡数据，对比新冠疫情爆发（2019年12月底至2020年4月初）前后居民的出行特征和选择偏好变化情况。首先介绍武汉市公共交通系统在新冠疫情爆发前后IC卡数据情况，提出异常数据清洗方案，并且对比分析新冠疫情前后武汉市公共交通的出行次数、出发时刻和出行距离等特征的变化，最后使用MixedLogit模型对乘客出行偏好进行建模分析。结果表明：受新冠疫情爆发影响，武汉市公共交通单日出行量大幅下降，并在武汉市解封后逐步恢复；新冠疫情爆发前后公共交通系统的早晚高峰出现和持续时间并没有明显差别，显示企业单位并未因新冠疫情改变上下班时间表来避免早晚高峰聚集；在出行距离方面，新冠疫情后居民乘坐地铁单次出行距离增加，可能是因为较短距离的出行居民更偏向步行或自行车等与他人接触较少的出行方式；居民在新冠疫情爆发后对公共交通票价的敏感性显著降低，并随着新冠疫情得到控制而逐步恢复，但在研究结束时仍未回到新冠疫情爆发前水平。　　第二，基于意向调查数据，分析新冠疫情对居民出行方式选择行为的影响。为获取新冠疫情期间居民出行偏好，本研究结合新冠疫情背景进行了基于意向调查实验的问卷设计，并通过问卷调查收集了相应数据用于模型估计。为了捕捉居民出行偏好、个人社会经济属性及受访者异质性对出行选择行为的影响，本研究分别构建了MNL模型及潜类别MNL模型。模型估计结果表明：出行花费、换乘时长和等车时长等在传统研究中显著影响居民出行方式选择行为的属性在新冠疫情期间变得不显著；新冠疫情的爆发会导致人们对公共交通系统的偏好下降，但新冠疫苗的接种有利于恢复或提高公共交通系统对居民的吸引力；本研究根据受访者对新冠疫情相关因素的敏感程度将出行群体划分成对新冠疫情极易受影响型、易受影响型和不易受影响型人群，并对比分析了其社会经济特征，其中极易受影响型人群占比最高，达到47.54%，该类群体通常具有以下特征：大多是女性，年龄在30岁以上，持有驾照，在新冠疫情期间收入平稳或有所增加，平日偏向使用私家车，家庭收入较高等。易受影响型人群占比最少，为20.79%，收入平稳或有所增加，且家庭收入较低。不易受影响型占比为31.67%，其家庭收入中等，在新冠疫情相关属性中仅对是否接种新冠疫苗敏感。　　通过上述研究，能够实现捕捉新冠疫情对具有不同社会经济特征的居民出行方式选择行为的影响，分析造成影响的主要因素，为新冠疫情及后续重大公共卫生事件对交通系统影响提供量化分析参考信息。
作者：	窦鑫
专业：	交通运输工程
导师：	傅立平
授予学位：	硕士
授予学位单位：	武汉理工大学
学位年度：	2022