学生通勤出行作为城市通勤的重要组成部分,因其具有极强的出行规律性而给城市交通带来了巨大的压力。在这种复杂的出行环境中,学生因身心发展尚不成熟,致使以学生为主体的交通事故频发。同时,面对学生身体素质下降问题,多数人认为优化学生通勤结构,提倡自出出行方式可以促进学生的身体活动和健康。因此研究学生通勤方式选择,对于缓解城市拥堵,改善出行环境和促进学生自主出行具有重要的借鉴意义。本文以学生通勤方式选择行为为研究对象,利用MNL模型和NL模型对比分析,并引入以弹性分析为基础的经验敏感度对预测结果进行评估。首先在借鉴现有研究的基础上,从个人、家庭以及出行三方面确定了学生通勤方式选择的影响因素,并将步行、自行车、公共交通和小汽车四类出行方式划分为自主出行和其他出行,以鞍山市居民出行调查中的学生通勤数据为样本,对样本数据进行描述性统计分析和相关性统计分析,建立学生通勤方式选择的MNL模型和NL模型,利用R语言求解,并借助LL、AIC、BIC、AICc和R2五个指标对模型进行对比评价。其次,建立了包含性别与出行距离、收入与出行距离两个交互项的学生通勤方式选择模型,并利用经验敏感度分析单变量和交互变量对通勤方式的影响。最后根据研究结果提出相应的管理策略。研究发现,NL模型对应的五个指标均要优于MNL模型,因此NL模型具有更好的统计性能,经验敏感度可以对变量中任意数量的变化进行评估。对于不同年级的学生,其通勤结构存在差异,尤其是对自行车通勤方式的选择呈现出“哑铃型”结构。出行距离增加1km和2km时,自行车对应的经验敏感度为31.9%和51.4%,说明距离小幅度增加时能促进自行车的使用。在长距离出行时公共交通和小汽车通勤更具有竞争优势。收入与出行距离存在明显交互作用,随着距离增加,收入的增加会加速步行选择概率下降,促进小汽车选择概率的增加,但高收入家庭中的学生却不符合这一规律。这些发现可能对促进学生的主动出行有意义,并为交通规划和管理提供参考。