武漢市公共自行車租用的影響因素分析

金彥宏+楊艷萍

[摘要]為推動"兩型社會"的建設，我國很多城市都將自行車納入城市公共交通體系，掀起了公共自行車租賃服務項目的熱潮，然而該項目的運營過程中存在著一些問題，阻礙著項目的順利實施，文章利用武漢市居民的公共自行車租賃調查數據，通過廣義線性模型對影響武漢市公共自行車租用的因素進行分析，為解決運營過程中存在的問題提供理論支撐。

[關鍵詞]公共自行車租賃 廣義線性模型 綠色交通

一、引言

公共自行車作為一種綠色交通方式，有利于減少機動車的使用、緩解城市交通壓力、節約能源消耗、減輕對環境的污染，而且有利于市民身體健康，可以說是一項一舉多得的好項目，武漢市于2009年開始運營公共自行車租賃服務項目，然而運營過程一波三折，存在著阻礙自行車租賃服務項目順利實施的障礙。武漢市的公共自行車租賃服務項目究竟存在著哪些問題、原因是什么、又該如何解決，需要政府、居民共同解決。本文通過調查分析為為改善武漢市公共自行車租賃服務、擴大公共交通范圍的措施提供理論基礎。

二、數據與調查方法

本次調查的調查對象為武漢市16歲及以上的社會公眾，采取的是多階段抽樣與方便抽樣相結合的抽樣方式選取被調查者，最終發放了550份問卷，最后回收、清潔、檢驗篩選得有效問卷404份，問卷有效率達73.5%，問卷效果較好。

三、模型應用

廣義線性模型的優點在于：首先，該模型不要求研究對象的觀察值相互獨立。其次，在隨機缺失的前提下，廣義線性模型可以處理非均衡數據和不完整的數據，可在最大似然或者限制性最大似然的基礎上，利用全部可以利用的數據進行模型估計，因此，既不需要剔除那些帶有缺失觀察值的研究對象，也不要彌補性地輸入缺失的觀察值。第三，廣義線性模型能夠非常容易地在模型中引入協變量。從這幾方面來看，與經典線性回歸模型比較，廣義線性模型更靈活、更適合于分析調查面板數據，特別是非均衡的調查數據?；谝陨蟽烖c以及調查數據的特征，本文使用廣義線性模型進行數據分析。

1、變量說明

調查中共收回有效問卷共404份，這就是建立模型所用到的數據。

此處以是否租用公共自行車作為因變量（ ），取值為0、1（曾經租用定義 =1，沒有租用定義 = 0）。有沒有專用自行車道、自行車外觀難看、工作人員態度差、借還不方便、不需要使用、更愿意乘坐機動車、租賃點缺車、沒有完好的車、租賃點少、公共自行車被私有化、滿意現有出行方式分別為自變量 ～ ，控制變量選擇了性別（Gender）、年齡（Age）、職業（Career）、月收入（Income）這4個變量。在定義自變量時，將勾選了該選項定義為1，沒有勾選定義為0。

2、模型估計

3、預測與模擬

（2）模擬

以無專用自行車道（x1）為例，隨機的將其中10%的記錄由1改為0，即將沒有勾選無專用自行車道的比例提高10%，然后計算公共自行車的租用率P的變化情況，重復進行50次，得出租車率變化的均值為6.2%，按照相同的方法，得出公共自行車被私有化（x10）、借還不方便（x4）、租賃點少（x9）、、工作人員態度差（x3）分別提高10%時，將引起租車率分別提高8.1%、5.2%、3.4%、4.5%。

四、模型結論

（1）沒有專用自行車道、公共自行車被私有化、借還不方便、租賃點少和工作人員態度差是影響租用公共自行車與否的主要因素。

（2）沒有專用的自行車道對是否租用公共自行車的影響最大，專用自行車道的缺乏減少了人們對公共自行車的使用，如果自行車道得到改善，認為有專用自行車道的人群比例提高10%，公共自行車的租用率將提高6.2%；

（3）公共自行車被私有化是影響租用公共自行車的第二大因素，自行車私有化行為如：車輛被上鎖，安上后座等，給其他公共自行車使用者造成了不便，影響了公共自行車的使用率，如果公共自行車私有化現象得到改善，不認為有私有化的人的比例增加10%，公共自行車的租用率將提高4.5%；

（4）公共自行車借還不方便是影響租用公共自行車的第三大因素，租賃站點數量、位置的不合理以及租賃站點本身功能的不完善造成了租車者借還自行車的不方便，進而降低了公共自行車的租用率，如果改善這一現象，將不認為自行車借還不方便的人的比例增加10%，公共自行車的租用率將提高5.2%；

（5）租賃站點工作人員態度差是影響租用公共自行車的第四大因素，租賃站點工作人員態度差降低了公眾對公共自行車的使用率，如果工作人員的服務態度改善，認為工作人員態度不差的比例提高10%，公共自行車的租用率將提高8.1%。

由模型可知，沒有專用自行車道、公共自行車被私有化、借還不方便、租賃點少和工作人員態度差是影響公共自行車租用狀況的重要因素，改善公共自行車現狀要從這些方面入手。

參考文獻

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作者簡介：

金彥宏（1994-12--）女，漢族，湖北十堰人，學生，經濟統計學（金融統計方向）

楊艷萍（1995-11--）女，漢族，湖北黃石人，學生，經濟統計學（金融統計方向）