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摘 要：通勤者出行方式的选择主要受时间、费用、个人体验的选择等影响。本文首先介绍了国外通勤者出行方式选择行为研究的历程及主要成果。最后对我国通勤者出行方式选择行为研究进行了分析，指出我国目前研究的不足之处，并指出未来的发展方向，更好的为制定交通规划和交通管理政策提供决策支持。
关键词：通勤者;出行方式选择;交通规划
中图分类号：U19 文献标识码：A
0 引言
通勤者的選择行为不同于其他目的出行者，其在固定时间、固定方向上的出行流日益增多。出行方式选择行为是行为研究理论的重要方向，直接决定了交通出行方式的结构，影响到TCM的有效实施[1]。因此，研究通勤者的出行行为可以为城市交通的发展奠定理论基础。
1 国外通勤者出行方式选择行为研究
1.1 出行链理论的研究
出行链相当于一个往返的行程，是个体从某地点出发，经过一系列的出行后又返回原点的过程，对出行链的研究主要涉及出行链停驻次数预测和出行链模式划分及其影响因素识别。Cao[2]等从出行者社会经济属性、出行态度、工作活动特征和居住地可达性等方面较全面地研究了通勤者下班途中非工作停驻次数的影响因素。Subbrarao[3]等结合停驻次数和活动目的特征将出行链划分为8种不同类型，用Nested-Logit模型分析了各种出行链模式选择行为的主要影响因素。
一些学者从出行方式选择和出行链模式选择的决策顺序角度出发，应用离散选择模型对二者的相互影响关系进行了分析。
1.2 出行方式选择研究
通勤出行时要选择出行链和出行方式，Abane用多项Logit模型分析了通勤者上下班出行方式选择，该模型是根据随机效用理论，第n个个体选择第i种出行模式的效用可表示为：
式中为第n个个体选择第i种出行模式效用函数中的固定数;表示第n个个体选择第i种活动模式效用函数中的随机项。
Nested Logit模型（NL）是离散选择模型中具有代表性的一种，该模型考虑了各选择枝之间的相关性，研究表明Chain-Mode选择决策较为合理。如图1所示：
2 国内出行方式选择行为研究
2.1 出行链理论的研究
栾琨等[4]构造NL模型，用统计软件STATA9.0标定模型，结果表明出行链选择和出行方式选择是一种双向的关系。张华歆、苏逸飞[5]等以交通信息为背景，探索居民在通勤出行链中出行方式选择行为的影响，以RP调查数据为依据建立通勤出行方式选择多项Logit模型，通过整理分析一些基本数据，对通勤者出行方式的选择行为进行研究。
2.2 出行方式选择研究
潘驰，郭志达等[6]将通勤者作为研究对象，构建考虑社会互动效应下的出行方式选择行为模型。张贤德等[7]研究了互联网背景下的通勤者出行，探索通勤出行方式选择行为在信息下的影响，建立多项Logit模型。
国内的多数研究是基于国外的一些模型来进行深层次的研究以及实例的验证，缺乏对问题广度的延伸。
3 结语
通勤者出行方式选择行为的研究是决策理论、行为理论、效用理论等众多学科研究成果。国外通勤者方式选择行为理论成果丰富，对我国通勤者出行行为的研究有很好的指导意义，由于我国社会经济形态与西方国家存在差异，国外的研究成果很难直接应用于我国城市交通的发展，应当结合我国国情以及通勤者出行行为，加快在该领域的研究，为解决我国的交通问题提供技术、政策支持。
参考文献：
[1]BEN-AKIVA M，LERMAN S R.Discrete Choice Analysis： Theory and Application to Travel Demand[M].Carnbridge，MA：the MIT Press，1985.
[2]CAO X，MOKHTARIAN P，HANDY S.Differentiating the influence of accessibility attitudes and demographics on stop participation and frequency during the evening commute[J].Environment and Planning B，2008，35（03）：432-442.
[3]SUBBARAO SSV，KRISHNA RK.Trip chaining behavior in developing countries：A study of Mumbai metropolitan region，India[J].European Transport，2013，53（03）：1-30.
[4]栾琨，隽志才.通勤者出行方式与出行链选择行为研究[J].公路交通科技，2010，27（06）：107-111.
[5]张华歆，苏逸飞，智路平.交通信息下基于出行链的通勤出行方式选择行为[J].上海海事大学学报，2016，37（01）：49-54+64.
[6]潘驰，郭志达.考虑公交服务水平的通勤出行方式选择行为分析[J].大连交通大学学报，2017，38（04）：19-24.
[7]张贤德.交通信息下基于出行链的通勤出行方式选择行为[J].交通运输工程学报，2018.
关键词：通勤者;出行方式选择;交通规划
中图分类号：U19 文献标识码：A
0 引言
通勤者的選择行为不同于其他目的出行者，其在固定时间、固定方向上的出行流日益增多。出行方式选择行为是行为研究理论的重要方向，直接决定了交通出行方式的结构，影响到TCM的有效实施[1]。因此，研究通勤者的出行行为可以为城市交通的发展奠定理论基础。
1 国外通勤者出行方式选择行为研究
1.1 出行链理论的研究
出行链相当于一个往返的行程，是个体从某地点出发，经过一系列的出行后又返回原点的过程，对出行链的研究主要涉及出行链停驻次数预测和出行链模式划分及其影响因素识别。Cao[2]等从出行者社会经济属性、出行态度、工作活动特征和居住地可达性等方面较全面地研究了通勤者下班途中非工作停驻次数的影响因素。Subbrarao[3]等结合停驻次数和活动目的特征将出行链划分为8种不同类型，用Nested-Logit模型分析了各种出行链模式选择行为的主要影响因素。
一些学者从出行方式选择和出行链模式选择的决策顺序角度出发，应用离散选择模型对二者的相互影响关系进行了分析。
1.2 出行方式选择研究
通勤出行时要选择出行链和出行方式，Abane用多项Logit模型分析了通勤者上下班出行方式选择，该模型是根据随机效用理论，第n个个体选择第i种出行模式的效用可表示为：
式中为第n个个体选择第i种出行模式效用函数中的固定数;表示第n个个体选择第i种活动模式效用函数中的随机项。
Nested Logit模型（NL）是离散选择模型中具有代表性的一种，该模型考虑了各选择枝之间的相关性，研究表明Chain-Mode选择决策较为合理。如图1所示：
2 国内出行方式选择行为研究
2.1 出行链理论的研究
栾琨等[4]构造NL模型，用统计软件STATA9.0标定模型，结果表明出行链选择和出行方式选择是一种双向的关系。张华歆、苏逸飞[5]等以交通信息为背景，探索居民在通勤出行链中出行方式选择行为的影响，以RP调查数据为依据建立通勤出行方式选择多项Logit模型，通过整理分析一些基本数据，对通勤者出行方式的选择行为进行研究。
2.2 出行方式选择研究
潘驰，郭志达等[6]将通勤者作为研究对象，构建考虑社会互动效应下的出行方式选择行为模型。张贤德等[7]研究了互联网背景下的通勤者出行，探索通勤出行方式选择行为在信息下的影响，建立多项Logit模型。
国内的多数研究是基于国外的一些模型来进行深层次的研究以及实例的验证，缺乏对问题广度的延伸。
3 结语
通勤者出行方式选择行为的研究是决策理论、行为理论、效用理论等众多学科研究成果。国外通勤者方式选择行为理论成果丰富，对我国通勤者出行行为的研究有很好的指导意义，由于我国社会经济形态与西方国家存在差异，国外的研究成果很难直接应用于我国城市交通的发展，应当结合我国国情以及通勤者出行行为，加快在该领域的研究，为解决我国的交通问题提供技术、政策支持。
参考文献：
[1]BEN-AKIVA M，LERMAN S R.Discrete Choice Analysis： Theory and Application to Travel Demand[M].Carnbridge，MA：the MIT Press，1985.
[2]CAO X，MOKHTARIAN P，HANDY S.Differentiating the influence of accessibility attitudes and demographics on stop participation and frequency during the evening commute[J].Environment and Planning B，2008，35（03）：432-442.
[3]SUBBARAO SSV，KRISHNA RK.Trip chaining behavior in developing countries：A study of Mumbai metropolitan region，India[J].European Transport，2013，53（03）：1-30.
[4]栾琨，隽志才.通勤者出行方式与出行链选择行为研究[J].公路交通科技，2010，27（06）：107-111.
[5]张华歆，苏逸飞，智路平.交通信息下基于出行链的通勤出行方式选择行为[J].上海海事大学学报，2016，37（01）：49-54+64.
[6]潘驰，郭志达.考虑公交服务水平的通勤出行方式选择行为分析[J].大连交通大学学报，2017，38（04）：19-24.
[7]张贤德.交通信息下基于出行链的通勤出行方式选择行为[J].交通运输工程学报，2018.