关于居住地郊区化的选择问题研究

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摘要：通过对北京市居民进行居住与就业地情况的问卷调查，并对此基础数据进行分析的基础之上，综合考虑居住地影响因素，利用混合Logit方法构建考虑居住与就业地选择先后顺序居住地选址模型，确定模型主要影响因素。最后，利用SAS软件进行编程与求解模型参数并对主要因素进行分析说明。

关键词：居住郊区化；有序选择；混合Logit模型

Abstract: through to the questionnaire survey of the Beijing residents living and employment situation the questionnaire survey , and basing on the analysis of data ,considering residence’s influence factors ,build the residence model respectively considering living and employment choose order by mixed logit ,determine the main influencing factors for the model . Finally, programme software and solve the model parameters using SAS and analyze the main factors.

Keywords: residence suburbanization; order selection; mixed logit model

中图分类号：C913.31 文献标识码：A 文章编号：

居住郊区化是城市人口从市中心区迁向郊区居住的过程。对于我国特定社会制度、社会经济发展水平、城市化所处阶段下城市居住郊区化的研究，具有一定的理论和现实意义。作为郊区化的一个重要组成部分，对居住郊区化的发展趋势、发生的动力机制、居住郊区化中居民迁居行为以及其对城市发展的影响的研究有利于从更多的角度来观察城市的郊区化过程。上世纪80年代以来，许多著名学者对我国大城市的郊区化提出了独到的见解，但具体到居住郊区化的研究还不多。西方居住郊区化的进程大致反映了我国城市居住郊区化的一般特征，通过对西方居住郊区化发展的分析探讨我国居住郊区化产生的动力机制、居民迁居的一般行为，本文就是在这样的大背景下提出的，从研究居民自身选择居住地选择问题的角度出发，深层次的探究影响郊区化的内在机理，为未来的城市居住郊区化提供合理、健康发展相应的对策和建议。

1 研究方法

本文利用混合Logit模型，它克服了传统Logit模型的两个重要缺陷，即随机喜好性限制以及独立不相关性IIA(Independent from Irrelevant Alternative)要求。由于混合Logit模型同时放松选择肢效用随机项以及独立同分布这两个假设，使得优化后的离散选择模型灵活性大大提高。通过简单的变形组合，可以广泛包含任何形式的混合分布，因而混合Logit模型可以近似于任何非集计模型，同时可以有效的避免标准模型的缺点[1]。

① 模型随机效用方程

（1-1）

式中， —说明变量，本文指影响居住地选择的因素； —偏好差异； 是 在总体参数 下的密度函数。

② 模型选择概率

（1-2）

其中， 为Logit模型对个人 选择选择肢 的概率； 为系数向量， 为Logit模型效用确定项； 为联合分布密度函数，如果被指定为连续型变量，即其系数服从一定的分布形式。在混合Logit模型中，可以假定服从的分布形式有：正态分布、对数正态分布、均匀分布、三角分布、SB分布等[2]。

2 调查背景与数据来源

调查区域为北京市市内六区（东城区、西城区、朝阳区、海淀区、丰台区、石景山区），每区调查3个层次（高、中、低三个档次的住宅）选取3个小区；其余地区包括大兴、通州、房山（良乡地区）、门头沟（双裕环岛地区）、昌平（回龙观地区）和顺义（后沙峪地区），每区调查1个典型小区，总共确定了28个典型小区。

调查采用问卷调查的形式，综合使用RP和SP调查相结合的方法，并为了得到更为直观的意愿数据，在意向调查中采用等级排序法。每个调查小区发放90份问卷，共发放2520份调查问卷，共回收2391份问卷，问卷回收率为94.88%，超过80%达到了可信度的要求。

调查内容包括所有对居民的居住地选择行为可能产生影响的因素变量，包括交通费用、是否有私家车及数量、年龄、家庭收入及人口等包含反应居住地及就业地客观条件以及居住者个人主观情况等各方面因素。由于论文篇幅的原因关于具体的数据分析内容在此略去详细的说明。

3 不考虑选择顺序的居住地选址模型

由于居民对于居住地和就业地的选择难以分辨先后顺序，同时为了研究的开展，本文对居住地和就业地选择的先后顺序进行了合理假设。假设：对于居住地选择行为的研究，假定所有的样本先确定了工作地。在上述假设的前提下，本章所建立的居住地选址模型是有效的。

建立混合Logit模型，并利用SAS9.1中的MDC程序，通过编程求解得到理想结果，并采用Newton-Raphson方法估计参数[3]。

3.1 模型构建

结合混合Logit模型的基本形式，确定所选定的影响居住地选址的特性变量，则不考虑选择顺序的居住地选址模型为[4]：

（3-1）

3.2模型求解

在SAS软件中运行程序，编写模型估计文件，系统参数文件和模型运算程序。经过变量的筛选，将不显著的影响因素在建模中剔除。参数估计结果见下表3-1，从表中可以看出，t检验值大的参数个数较多，说明选取的变量对于联合选址具有显著的影响，模型得到了较优的结果。表中，TTIME_M代表出行时间的均值估计值，TTIME_S表示出行时间的方差估计值，FJ表示房价的估计值，DI_M表示出行距离的估计值，DI_S表示出行距离的方差估计值，MONEY表示出行费用的估计值，ZD表示轨道交通站点数量的估计值，Population为区域人口数量的估计值，Plot ratio为区域总容积率的平均值。Log Likelihood为最大似然函数值，AIC（即Akaike's information criterion）、SC都是对-2Log Likelihood的修正值。

表3-1系数标定及检验值

Parameter Alternative Estimate S.E. t-value Pr> |t|

由表3-1数据可以看出，上述结果都是比较满意的，模型最终收敛，且McFadden’s LRI，一般来说，LRI的值大于0.2，模型就可以接受了。在本模型中LRI的值为0.6362，意味着模型的预测精度很高。另外模型变量对应的参数t检验值均大于1.96，说明这些变量在居住地选址模型中影响作用均是十分显著的。

从变量的系数可以看出，出行距离（-0.8255）对整个模型的影响程度最大；其次是区域地铁站点数量（0.4449）；影响程度最小的因素为住宅总容积率（-0.0388）。模型的系数说明居民倾向于选择出行成本低（时间短、距离近、费用低）、居住条件好（人口数量高、区域容积率小、站点覆盖率高的区域居住。

对于“出行成本低”：居民的平均通勤时间与平均通勤距离对居住地选择的影响系数是负数，也就是通勤时间和距离越长对选择肢的选择可能性就越低；从数值大小来看相对于其它变量来说，其影响效果非常明显，尤其是距离因素，反映出了目前北京市中心区的工作和居住用地布局的不合理性以及人们对出行距离的看重性。

对于“居住条件好”：居民倾向于选择人口数量多的地区居住，这符合人类属于群居动物的这一特点，同时，人口数量多意味着各种基础设施更加完善，如购物、体闲、文化等日常活动更加便利；对于区域容积率小的要求，也是居民普遍的要求，在进行置业的过程中，居民通常倾向于选择容积率低的小区居住；而更多的站点意味着出行便利的可能性增强，也是居民置业的一个考虑因素。

4 结论

本文利用居民居住与就业地情况调查问卷所获得的基础数据，构建了基于混合Logit方法有选择顺序的居民居住地郊区化选址模型。研究表明：在影响居民居住地选择行为的各种因素中，居民收入、出行时间、出行距离、行政区域基本属性等对居民的选择与否具有较大影响，结果符合人们的常规认识，预测精度也有一定的保证，能够真实的反映出居民在实际选择过程中主要考虑的因素。尤其要注意的是，居民的选择行为不但与自身的特性相关而且与行政区域的特性相关。为了更准确的获取不同因素对于居住地郊区化选址模型的影响，应该尽可能的降低模型的假设强度，是模型能够考虑更一般化的情况，所以提高模型的适用性将是后续内容的重点。

参考文献(References)：

[1] Bhat,C.R.,Guo ,J. A mixed spatially correlated logit model: formulation and application to residential choice modeling Transportation Research PartB,2004.38(2):147-168.

[2] Paul Waddell Urbansim:modeling urban development for land use,transportation and environmental Planning Journal of the American Planning Association,2002,68(3):297-314.

[3] 杨艳群.城市居住区开发及交通影响分析研究:[硕士学位论文].北京:北京工业大学，2000.11-15.

[4] Traln Kenneth. Halton sequences for mixed logit. Working Paper No.EOO-278,DePartment of Economies，University of California,Berkeley,2000.