中国城市正在变化的出行方式：基于2008-2011年南京的数据外文翻译资料

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外文译文题目：中国城市正在变化的出行方式：基于2008-2011年南京的数据

中国城市正在变化的出行方式：基于2008-2011年南京的数据

摘要：

前所未有的经济发展速度和规模，社会转型和空间的转变在中国城市已经有了很好的记录。但是尽管这些很明显与远距离出行方式也有密切关联，但是目前为止这个话题并没有得到多少关注。本文中，我们的目标是通过研究以下几个问题来填补此项空白：中国南京在出行方式上有哪些主要变化；我们如何来解释这个现象？我们在《南京居民出行抽样调查》2008和2011年的数据基础上来回答这些问题。总过获得了三项主要结论：第一，中国城市的城市形态和运输系统的改变导致了每天大量的出行距离和私家车及公共交通的客观增长；第二，环境建设和人口特征随着时间在不同方面对出行方式的改变有重大影响；第三，这些改变在不同人群间是不一样的，因为在低收入人群和中高收入人群之间，出行方式有显著不同。我们讨论社会排斥和环境可持续性的后果。

1. 背景介绍

在过去几十年中，中国城市经济，社会，空间变化的步伐和规模前所未有。平均每年GDP增长率超过8％，经济增长快速对许多人产生了影响，平均城镇收入在过去五年中翻了两番。收入增加，城镇居民的汽车拥有量也快速增长，从2005年的2011年的3.4％降至18.6％。西方国家经验表明，收入和私家车拥有也会导致出行方式的大量变化。经济增长与社会变迁有关。 对于出行方式，有两项发展最为有关。第一点，大部分人口并没有受益于经济增长，导致社会两极分化，这可能影响到不同社会群体的出行选择。第二点，中国的“个人和个人化社会的崛起”，其中观察到差异化的生活方式和多样化的消费者。此外，性别，年龄和就业等“经典”社会人口统计可能会让个人理性，价值观和追求个人利益在个体化社会中确定个人出行方式。

空间转型包括城市化和城市相关扩张。例如，2005年至2009年，南京的建成面积增长了85公里。快速的机动化促使郊区化，而越来越多的开车人士现在住在郊区。这些发展大大增加了出行需求。全国由此开始了大规模的公路建设方案，自2007年以来建成的高速公路估计达到了53000公里，而美国的总长度为7.5万公里。城市还在地铁，轻轨和快速巴士运输方面进行重大投资。 从2009年到2015年，25个城市计划兴建87个公共交通运输场，总计2495公里。这些建筑环境和运输供应的变化似乎可能会对旅行行为产生巨大的后果。

鉴于这些发展，中国城市出行方式正在发生重大变化似乎是安全的。 我们预计出行距离会大幅增长，汽车和公共交通工具的使用将大大增加，而非机动车辆的运输方式。此外，经济，社会和空间变化可能对不同人口部分产生不同的影响，一些劣势群体可能面临社会排斥的风险。换句话说，建筑环境和出行方式的变化可能会带来不良后果，如社会和环境不可持续性。上述发生还是已经发生在中国城市？我们应该如何尽量减少这些变化的负面影响？对这些发展的分析需要不同时期的研究。迄今为止，中国城市旅游行为研究仍处于起步阶段。据我们所知，这种工作还没有包括基于重复横断面数据的比较研究。因此，我们的目标是通过对中国南京改变旅游行为的研究来帮助解决这一知识差距。具体来说，我们将回答以下研究问题：中国南京旅游行为的主要变化是什么？我们如何解释这些变化？

我们通过分析2008年和2011年进行的横断面南京市民出行调查（NRTS）的数据，回答这些研究问题。我们将追踪模式选择，日常行程距离和日常出行时间的趋势，我们 将研究社会人口特征的影响以及建立的环境特征。本文将首先回顾第二部分关于建筑环境与运输动力学联系的相关文献，第三部分概述了我们的数据和方法，第四部分对我们的数据进行了描述性分析，第五部分讨论了模式选择和旅行距离的回归分析，第六部分结束了本文的研究问题的答案和结果的讨论。

1. 城市形态与运输系统

根据工业化国家的数据，各种研究表明，大都市区社会人口和空间结构的变化对出行方式有着深刻的影响。无论如何，研究报告说，随着影响力的增加，汽车拥有量的增加和城市扩张和郊区化的加剧，出行距离将大幅度增加。Susilo和Maat（2007）发现，从1993年到2005年，荷兰的日常旅行距离和通勤距离分别增长了7.5％和23％。此外，社会经济和空间发展也伴随着模式选择的变化，私人汽车的使用增加，公共交通，骑自行车和步行的使用减少。然而，同时，平均旅行时间仍然保持稳定。这种被称为“旅行时间预算”的现象在运输文献中已经获得了法律地位。然而，这并不是没有挑战，Mokhtarian 和 Chen对旅行时间总体预算的综合研究显示出不同的结果：在一些城市，平均旅行时间是稳定的，但在其他城市没有。

还有关于通勤时间的辩论。Levinson和Kuman（1994）观察到，平均通勤时间在1958年，1968年和1988年在华盛顿特区停留在28 1/2分钟。他们假设一个不间断的通勤时间，并将其归因于个人相互配置的工作和住房，以优化出行时间。Kitamura等 （2003）也发现1980年至2000年间日本大阪的通勤旅程持续时间约为36分钟。但最近，Levinson和Wu（2005）重申了自己的个人通勤预算理论，并认为通勤时间 在大都市地区，随着时间的推移，不仅在不同的大都会地区，也会随着不同的空间结构而发生变化。 并且Vandersmissen等（2003）表明，1977年至1996年间，加拿大魁北克的通勤时间显着增加。

在过去几十年中，不同地理尺度和位置的各种研究研究了建筑环境对运输的影响。出行的空间决定因素已被总结为三维密度，二维度和空间设计。一般来说，具有混合土地利用和高度可及性的公共交通和设施的密集，紧凑的城市的居民可能会越来越短距离并且使用更多的非机动化模式。最近，已经出现了一些新的尝试，将主体性影响，如对建筑环境的看法，对特定旅行和生活方式的态度，纳入土地利用行为交互模型。例如，Aditjandra等人（2013）发现，传统社区群体的居民比居住在郊区社区的居民对邻居设计的观念和态度更为敏感，导致步行，骑车和公共交通使用等出行方式。

然而，不幸的是，在分解水平上，随着时间的推移，土地利用和运输之间的动态关系研究有限。Susilo和Maat（2007）研究了1995年，2000年和2005年在荷兰的建筑环境对通勤参数的影响。他们发现建筑环境特征对通勤距离和模式选择的影响有所增加。Vandersmissen等（2003）比较了1977年至1996年魁北克居民的通勤时间。他们得出结论，权力下放和多元化对通勤时间的复合功能产生了减少作用。 据我们所知，没有文献检验中国随着时间的推移，土地利用与出行的联系。现有研究利用单个时间点的数据。 Pan等人 （2009）研究城市形态对四个上海社区居民旅出行方式的影响，确定了行人和骑自行车的人们在较短的距离出行。 Wang等 （2011年）报道，北京新兴住宅区的居民，如商品房和廉租房，往往出行时间较长，更多地使用私家车，比生活在传统单位住房。除了与建筑环境相关的变量之外，社会人口特征也被认为是出行方式的重要决定因素。 因此，各种研究调查了性别，年龄，受教育程度，收入，家庭汽车所有权和家庭结构等因素的影响。Stead（2001）认为，这些社会人口学变量对出行方式的影响比建立环境特征更显着。 然而，像Ohnmacht等人 （2009）和Scheiner（2010）认为，这些“古典”和“客观”社会人口学特征的影响往往会降低，而“主观”的生活方式元素，如个人态度，价值观和价值观，将对出行发挥越来越重要的作用，对个性化社会背景下的行为更有影响。

在这篇文献综述的基础上，我们得出以下假设：由于南京城市地区的增长，公共交通和高速公路的巨额投资和汽车拥有量的增加，日常出行距离将会增加。 伴随着私家车和公共交通工具的日益增加。同时，根据“时间预算假说”，人们平均每天花费固定的时间来出行，我们预计出行时间是不变的。

1. 研究设计

3.1数据和研究区域

我们研究的区域是南京主城区（图一）。南京是江苏省的省会，是华东地区第二大商业中心。作为前国家首都，这个城市在中国的历史文化中占有突出地位。南京旅游行为数据来自南京市居民出行抽样调查。该调查涵盖10个区，2008年共有5400个样本，2011年共有3400个样本。我们能够自由获取8个地区的数据，这些地区在2008年和1990年的情况下占2989例。两个丢失区的社会人口构成，建成环境与邻近地区有相当的发展历史。因此，我们假设其他地区代表丢失地区居民的出行方式。2008年和2011年样本量的巨大差异来自2008年，考虑到南京交通规划委员会“2008年综合交通规划”的研究，收集了其他样本。每个区域的子样本大小与其人口成正比。这个出行数据库包括受访者的社会经济和人口特征，如性别，年龄，受教育水平，职业，学龄前儿童人数，家庭收入，家庭汽车所有权以及从2008年6月的星期二，星期三和星期四的一天出行记录中得到的详细信息。

图一、南京2008年和2011年土地利用图

一个潜在的批评可能是，2008年至2011年之间的时间差距太小，无法发现重大变化。但是，中国城市的变化有着极大的速度和规模。在南京——中国的二线城市之一，这些变化在过去十年中特别大。表1列出了2008年和2010年南京基本社会人口，建成环境和公共交通信息的（表1）。与人口增长相比，建成区面积大幅增加，平均人口密度大幅减少。家庭用车每年增加超过2％，这可能与收入快速增长有关。而且这两年巴士和地铁的供应也大大增加。

表1、南京2008年和2010年的基本统计

3.2研究方法

出行方式可以用下面的公式表达：

Y=( X , B, mu;)

式中，Y=日常出行方式，X=个人属性，B=建筑环境的属性， mu;=不可观测的因素

我们的研究考察了2008年至2011年间南京社会人口和建筑环境对旅游行为的影响。为此，我们将两组数据合并在一起。因此，从2001年的1990年观察中，将2008年的2989条观测值加到了4979个观测值的合并样本中。基于以下公式，虚拟变量用于测试独立和一阶互动效应：

Y=( X , B, mu;, XR, BR, R）

当我们测试截距之间的差异时，R作为年假设（2008年观察为0，2011年观察为1）。XR和BR是原始独立变量乘以年假设变量R的互动变量，测试了两个变量中两年回归系数之间的差异。

在本文中，关于社会人口特征，我们将回归模型中的性别，年龄，教育水平，家庭汽车所有权，家庭组成和家庭年收入等都包括在内。家庭类型包括五个类别：除了单身，夫妇和核心家庭（通常的类别）外，我们增加了成年家庭（老年人与其成年（未婚）已婚子女同住）和大家庭（由老年人，其成年人孩子和他们的子孙）。本文中包括的建筑环境变量是人口密度，通往距离最近的地铁站的距离和土地利用组合的距离。人口密度按照分区人口与面积的比例计算。 土地利用组合同时占据该地区不同功能的多样性和普遍性。根据Cervero和Kockelman（1997），我们计算出熵指数作为土地利用平衡的指标：

在这个方程中，S是指土地利用组合（熵），j是土地利用类型（j = 1,2，...，J）; k是南京市TAZ; 是TAZ内土地利用j的一部分。 熵范围从0（同质性 - 只有一种类型的土地利用）到1（异质性 - 在所有土地利用类别上均匀分布的用途份额）。我们包括了六个对居民日常活动相关度最高的土地类型：住宅，商业，公共，工业，设施和研究场所，公园和娱乐用途。

出行方式研究的相关特征包括出行频率，出行距离，出行时间和模式选择。 出行频率捕获到达目的地的总次数。然而，正如Giuliano和Narayan（2003）所言，这一般提供有限的信息，因为个体之间的变化很小。我们自己的分析还显示，2008年和2011年的旅行频率观察到相当有限的显着变化。因此，我们从我们的分析中排除了这个变量。 现有文献表明，模式选择随出行目的而变化很大。因此，我们分析两种出行目的的模式选择：上下班和购物休闲出行（包括购物出行，社交访问，体育，文化和娱乐）。在本文中，我们将重点介绍四种出行特点：通勤模式选择，购物休闲模式选择，日常出行距离和时间描述分析。然而，在多变量分析中，我们排除了出行时间的回归模型，因为相对有限的变化和很少的显着的自变量。

1. 描述性分析

首先，我们将根据交叉表来说明模式选择，日常出行距离和出行时间的变化，作为我们后续多变量分析的背景。表2显示，2008年至2011年期间发生了大量模式选择变化。 公共交通工具和私家车的出行费用都增加了4％。表1显示，这些变化伴随着公交和公共交通系统的增加以及快速的机动化。 同时，快速的城市增长和郊区化增加了平均行程距离，有利于快速运输方式。

表2.南京2008年和2011年不同运输方式的旅游特点

与2008年相比，2011年的出行距离大幅增加，每人每天0.8公里。这主要是由于通勤距离的增加。这些变化与南京主城区仅两年的增长相关，达到32平方公里（表1），同时郊区人口增加了7万人（NSB2006-2011年）。经济重构，快速机动化和新型基础设施的发展是这种空间再分配的主要原因。但是

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