随着区域经济一体化与城市群建设的推进，区域综合交通体系逐步完善，中长距离出行行为机理已经成为研究热点。分析中长距离出行选择行为机理，能够为区域综合交通规划及客运组织提供理论基础，更能有效拓展交通行为研究的理论内涵。

目前，中长距离出行行为研究主要集中于方式分担率及其影响因素，如Yao^[1]选择服务频率、费用、旅行时间等服务属性，对客运通道内各种交通方式的分担率进行分析；孙启鹏等^[2]建立了基于动态广义费用的交通方式选择Logit模型，以计算客运通道内各交通方式的分担率；姜伟等^[3]分析了出行者个体特性和出行特性的各因素对中长距离出行的影响机制；范雪婷^[4]以中长途快速旅客运输系统为研究对象，对京沪运输通道内公路、铁路和民航3种交通方式的分担率进行预测；张旭等^[5]建立了武广线高铁与民航竞争的Binary Logit模型，通过计算2种高速客运方式的分担率，分析不同折扣的航空票价下武广线高速铁路与航空运输的竞争状况；芮海田等^[6]通过研究旅客中长距离出行决策，分析了各因素对旅客出行行为决策过程的影响；吴麟麟等^[7]引入忠诚度变量，研究城市群城际出行方式选择行为。

当前，由于我国欠发达地区的综合交通体系不完善、居民收入总体偏低、交通服务水平急需提升^[8]，目前仍处于交通基础设施建设高峰期，更需关注居民中长距离出行方式的选择行为特征，以期为大规模的交通网络建设提供理论依据。然而，现有研究忽视了欠发达地区中长距离出行方式选择的影响因素分析，相关研究成果鲜见于文献报道。因此，本研究立足于欠发达地区综合交通的发展实际，根据非集计模型建立出行方式选择的多元Logit模型，通过开展大规模旅客出行问卷调查，对模型参数进行标定，分析各因素对旅客出行方式选择的影响，揭示欠发达地区中长距离出行方式选择行为机理。

我国欠发达地区的综合交通体系受限于经济状况及地形地势等，居民出行方式选择相对受限。结合欠发达地区的区域特点，本研究将中长距离出行定义为300 km以上的出行，出行方式一般包括公路、铁路、民航。

传统的城市居民出行研究将出行方式选择的影响因素归结为个人属性、家庭属性和出行属性^[9]。居民出行方式的选择不仅仅是自身因素所决定的，还受到不由居民控制的外界因素所决定。因此，对于欠发达地区而言，在分析中长距离出行的影响因素时，考虑其交通供给、交通需求及地形地势等相关因素，主要从个人属性(性别、月收入、年龄、学历等)、交通属性(乘坐舒适性、票价合理性、换乘方便性、乘坐安全性等)^[10]、出行属性(出行距离、出行目的等)3方面进行。

已有研究表明^[11-13]，非集计模型通过引入出行者的特征变量，能较为准确地刻画出行选择的影响因素。假设出行者n选择出行方式i的效用为U_in，则U_in可用式(1)表示^[14-15]：

(1)

式中，V_in为出行者n选择出行方式i的效用函数的固定项；ε_in为出行者n选择出行方式i的效用函数中的概率项。

为方便系数标定和结果分析，假设固定效用项V_in与影响因素X_ink呈线性关系^[16]，即：

(2)

式中，K为特性变量的个数；θ_k为第k个变量对应的参数；X_ink为出行者n选择出行方式i的第k个特性变量。

根据效用最大化理论，出行者n选择出行方式i的概率P_in可写为如下形式：

(3)

式中，U_in为除出行方式i以外出行者选择其他出行方式的效用；A_n为出行者选择方式的集合。假设ε_in服从二重指数分布，则出行者n选择出行方式i的Logit模型的一般形式可表示为：

(4)

式中，P_in为出行者n选择方式i的概率；V_in为出行者n选择方式i的效用；I_n为选择方式的总数量。

本研究以云南省为例，主要由于云南省经济发展较落后，同时综合交通设施较不完善，是研究欠发达地区中长距离出行方式选择行为的典型区域，云南省“十二五”期间各运输方式的客运量及旅客周转量如表 1、表 2所示。

数据来源主要利用自主设计的旅客出行行为调查问卷，在云南省昆明市的5大公路客运站、火车站、长水国际机场开展大规模实际调查，调查地人流量较大，所调查人员的职业、学历、居住地等分布较广，具有代表性。共获得2 260份实际调查问卷，有效问卷1 642份。调查问卷包括个人基本情况、选择交通方式的影响因素、居民出行活动过程采集等3部分，调查样本的基本特征见图 1~图 4。

图 1 被调查者居住地分布情况 Fig. 1 Distribution of respondents' residences

图 2 居民出行目的分布 Fig. 2 Distribution of travel purposes

图 3 出行距离分布 Fig. 3 Distribution of travel distances

图 4 出行方式选择最主要考虑因素 Fig. 4 Distribution of main consideration factors in travel mode

根据云南省综合运输的发展实际，主要出行方式为公路、铁路、民航3种，其中公路客运占主体。以民航(i=0)、公路(i=1)、铁路(i=2)作为选择肢，各影响因素的划分及说明如表 3所示。

选择民航为参考类别，运用SPSS软件对多元Logit模型进行参数标定，标定结果如表 4所示。其中，B为变量系数; S.E为标准差; Wald为统计量; df为自由度; Sig.为统计量的显著性水平; Exp(B)为子变量增加一个单位所引起预测概率的变化。模型变量的选择根据显著性水平Sig.确定，如果Sig.＜0.05说明该变量对旅客选择行为有影响^[17-18]，应纳入居民选择行为模型中，反之，应予以剔除。

分别得出公路、铁路相对于民航的效用函数表达式：

(5)

(6)

确定民航、公路、铁路的方式选择概率函数分别为：

(7)

(8)

(9)

(1) 个人属性对中长距离出行方式选择的影响。由表 4可知，月收入、学历对出行方式选择结果存在显著的负向影响，其显著性水平在0.01以下，即月收入和受教育程度是出行方式选择的主要依据。从回归系数来看，月收入每增加1个单位，选择公路、铁路出行的概率分别降低0.628个单位和0.594个单位。当学历每改变1个单位，选择公路、铁路出行的概率分别降低0.602个单位和0.521个单位。这与欠发达地区的经济发展水平落后，居民月收入水平和教育水平相对较低相符。

(2) 交通属性对中长距离出行方式选择的影响。公路相对于民航来说，乘坐舒适性对出行方选择存在显著的正向影响，当乘坐舒适性改变1个单位，选择公路出行的概率改变1.423个单位，表明在公路和民航之间选择时，居民会更倾向于选择乘坐舒适性较好的出行方式；而铁路相对于民航来说，换乘方便性对出行方式选择存在显著的负向影响，当换乘方便性降低1个单位，选择铁路出行的概率增加0.766个单位，说明对于铁路和民航，居民更注重选择换乘方便性较好的出行方式。

(3) 出行属性对中长距离出行方式选择的影响。出行距离对出行方式选择存在显著的负向影响，其显著性水平在0.01以下，当出行距离每增加1个单位，选择公路出行的概率降低0.104个单位，选择铁路出行的概率降低0.328个单位，而出行目的对出行方式选择的影响不显著。由于云南省综合运输网络的不完善，交通可达性不高，造成居民出行方式选择受限。

通过对变量进行显著性检验，剔除显著性不高的变量，以民航作为参考出行方式，运用多项Logit模型对数据统计分析，获取了模型拟合信息和似然比检验结果如表 5、表 6所示。由表 5可知，选取的年龄、月收入、票价合理性、出行距离等变量与民航出行方式之间的线性关系显著，模型变量选择正确；由表 6似然比结果检验可知，学历、月收入、出行距离卡方检验的概率P值都为0.000，低于统计值0.01，则拒绝回归系数为0的假设，认为月收入、学历、出行距离对模型的线性关系贡献显著。由表 7可知McFadden伪R²为0.409，取值介于0.3~0.5之间，表明模型的拟合效果理想。

为分析欠发达地区中长距离出行方式选择的各影响因素与出行方式选择行为的关系，进行敏感性分析^[19]。根据式(1)~式(3)，选择出行方式i的概率对其第k个特征变量的弹性值E(X_ik)为：

(10)

式中，E(X_ik)为选择出行方式i的概率对其第k个特征变量的弹性值；β_ik为出行方式i第k个变量的系数；P_i为各出行方式选择概率；X_ik为出行方式i第k个特征变量的平均值。

计算中长距离出行选择公路、铁路的概率对不同特性变量的弹性值，如表 8、表 9所示。可知，铁路对应的出行距离、年龄的平均值明显高于公路；而对应学历、换乘方便性、票价合理性、乘坐舒适性的平均值二者相近。选择公路对应的学历、出行距离的弹性值小于1，但选择铁路对应的学历、出行距离的弹性值大于1。

(1) 选择铁路出行的居民出行距离比公路长，且选择公路的出行距离范围普遍为300~800 km，当出行距离为800~1 200 km时居民普遍选择铁路出行；出行距离在300~800 km时居民更倾向于选择公路，这与该区域内公路客运占主体有关。

(2) 2种出行方式对应的月收入、换乘方便性、票价合理性和乘坐舒适性的弹性值小于1，且2种出行方式对应的平均值接近，说明这4种影响因素对于出行方式的选择缺乏弹性，对出行方式选择的影响较小。

(3) 选择铁路出行对于学历、出行距离的弹性值大于1，说明学历、出行距离对于选择铁路出行富有弹性，且2种出行方式对于出行距离的平均值相差较大，可见出行距离对于选择铁路出行具有较大影响。

本研究构建了欠发达地区居民中长距离出行决策的多元Logit模型，从个人属性、交通属性、出行属性3个层面获取了影响中长距离出行方式选择的影响因素，主要结论如下：

(1) 从个人属性层面看，出行者的月收入水平和学历显著影响了出行方式的选择结果，且二者的弹性值均大于1，是欠发达地区居民中长距离出行方式选择的高敏感性因素。

(2) 从交通属性层面看，换乘便捷性和乘坐舒适性对中长距离出行方式选择结果影响程度高于票价和安全性，当换乘便捷性和乘坐舒适性改变1个单位时，出行方式选择结果分别改变0.766个单位和1.423个单位。

(3) 从出行属性层面看，出行距离是出行者交通方式选择的决定性影响因素，其显著性水平在0.01之下，居民通常根据实际出行距离并考虑交通方式的优势运距，选择合适的交通方式完成出行活动。