【互聯(lián)網(wǎng)電商發(fā)展對(duì)交通出行行為的影響實(shí)證探究（論文）17000字】

互聯(lián)網(wǎng)電商發(fā)展對(duì)交通出行行為的影響實(shí)證研究摘要在“互聯(lián)網(wǎng)+”的背景下，電子商務(wù)通過(guò)加入簡(jiǎn)單的智能設(shè)備,彼此通信,在交通運(yùn)輸及物流領(lǐng)域運(yùn)用廣泛、許多新的應(yīng)用將應(yīng)運(yùn)而生,實(shí)現(xiàn)商品交易活動(dòng)和生活服務(wù)的智慧化，數(shù)字化，信息化，在電商發(fā)展的背景下城市居民的生活模式和出行模式受到了不同程度的影響，能夠不必出行就可以享受比較全面的生活服務(wù),進(jìn)而對(duì)交通出行和城市交通產(chǎn)生影響。本文通過(guò)查閱相關(guān)的文獻(xiàn)，了解電商發(fā)展及其背景下的交通出行行為，綜合省市統(tǒng)計(jì)年鑒發(fā)布的交通運(yùn)輸相關(guān)數(shù)據(jù)、電商業(yè)務(wù)交易額、以及對(duì)許昌市區(qū)居民出行結(jié)構(gòu)網(wǎng)上問(wèn)卷調(diào)查,分析互聯(lián)網(wǎng)電商時(shí)代城市居民出行模式的變化、基于調(diào)查問(wèn)卷結(jié)果分析，然后利用SPASS分析軟件基于各項(xiàng)自變量因素，利用有序logit回歸模型，分析電商以與居民具體出行行為的關(guān)系、出行特性和出行工具選擇的關(guān)系，從而針對(duì)目前居民個(gè)體出行與物流運(yùn)輸給出相關(guān)總結(jié)與建議，最后是本研究的展望。關(guān)鍵詞：電子商務(wù)發(fā)展；交通出行行為；方式選擇；運(yùn)輸需求目錄TOC\o"1-4"\h\u54791.緒論 .緒論1.1研究背景隨著互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展與普及，電子商務(wù)滲透到社會(huì)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的各個(gè)方面，尤其在交通領(lǐng)域產(chǎn)生很大的影響，給我們的出行生活帶來(lái)便捷，人們的出行習(xí)慣發(fā)生很大變化[1]。隨著短距離出行的增多，居民出行方式也發(fā)生變化，人民足不出戶就可以完成工作或生活的部分需求,從而減少了出行需求(尤其體現(xiàn)在購(gòu)物、餐飲和日常生活服務(wù)方面）。例如在工作方面，視頻會(huì)議、網(wǎng)絡(luò)社交就打破了傳統(tǒng)的面對(duì)面交流模式，減少了人們對(duì)指定地點(diǎn)的出行需求；在學(xué)校教學(xué)方面,網(wǎng)絡(luò)教學(xué)資源以及各種手機(jī)在線學(xué)習(xí)軟件的出現(xiàn)，學(xué)生可以隨時(shí)按需進(jìn)行學(xué)習(xí),求學(xué)出行需求因而減少。在生活購(gòu)物方面,網(wǎng)購(gòu)減少了人們的購(gòu)物出行需求，購(gòu)物、餐飲等個(gè)體出行可以實(shí)現(xiàn)由上門服務(wù)和快遞交通替代。所以研究居民的交通出行結(jié)構(gòu)和需求變化，對(duì)進(jìn)一步提升居民生活和解決城市交通問(wèn)題具有重要的意義。1.2國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀基于互聯(lián)網(wǎng)這個(gè)大背景，我們發(fā)現(xiàn)電子商務(wù)背景下的交通發(fā)展問(wèn)題日益突出，不同學(xué)科和領(lǐng)域開始關(guān)注交通行為的研究。隨著經(jīng)濟(jì)和公路運(yùn)輸?shù)陌l(fā)展，道路實(shí)際交通量將大于社會(huì)最優(yōu)交通量，從而衍生各種交通問(wèn)題，我們可以從控制最初的交通需求開始著手。而電子商務(wù)作為市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)中新的商品服務(wù)交易方式，它是只“看不見的手”在無(wú)形地影響道路交通流量。國(guó)外模型研究Carns(1996)首先通過(guò)GIS建立模型,通過(guò)量化方式研究網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物對(duì)居民交通出行量的影響，研究得出隨著網(wǎng)購(gòu)普及率升高，交通運(yùn)輸?shù)男枨笠苍黾覽2]。也有學(xué)者認(rèn)為網(wǎng)購(gòu)置換了傳統(tǒng)的購(gòu)物需求。但購(gòu)物活動(dòng)是個(gè)復(fù)雜的、目的多樣的活動(dòng)，具有多重目的，商品交易具有多種實(shí)現(xiàn)渠道，我們不能將兩者關(guān)系簡(jiǎn)單地定義為替代或者補(bǔ)充，有的學(xué)者則指出網(wǎng)上購(gòu)物和出行之間是替代和補(bǔ)充的混合效應(yīng)(Cao,2009)[3]。Casas等(2001)研究則表明，是否通過(guò)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)購(gòu)物需求、其交通出行需求區(qū)別不大。以上國(guó)外研究者所研究得范圍及方向都比較簡(jiǎn)單。然而，隨著人們的出行需求和出行能力逐漸增強(qiáng)，傳統(tǒng)集計(jì)模型無(wú)法解釋復(fù)雜的出行，為彌補(bǔ)其缺陷，學(xué)者們提出非集計(jì)模型，并得到了很大的發(fā)展空間[4]。交通行為研究越來(lái)越廣泛，不再局限于某一背景，很多國(guó)外學(xué)者展開進(jìn)行了大量居民交通活動(dòng)的研究，展開對(duì)城市居民的具體出行行為調(diào)查，成果豐碩，在針對(duì)個(gè)體的交通方式選取行為的研究中，國(guó)外學(xué)者們Grayson(1981)、Forinash和Koppelman(1993)，采用非集計(jì)模型展開分析總結(jié)出不同個(gè)體的不同出行方式選擇并研究他們的個(gè)體行為特征[5]。隨后在二項(xiàng)和多項(xiàng)Logit模型(MultinomialLogit,MNL）的基礎(chǔ)上，NestedLogit模型也得到了普遍應(yīng)用[6]。國(guó)內(nèi)的劉炳恩（2008），構(gòu)建交通出行方式選取的MNL模型，根據(jù)2003年北京市居民交通調(diào)查數(shù)據(jù)，對(duì)于影響北京市居民交通出行方式選擇的因素進(jìn)行研究,并基于日常生活并結(jié)合心理、環(huán)境等綜合因素分析其交通出行方式選擇行為[7]。顧宇等(2013)展開的2009年南京市居民交通調(diào)查數(shù)據(jù)，同樣利用非集計(jì)模型來(lái)探討研究選擇公共汽車、非機(jī)動(dòng)車工作出行的影響因素，利用SPSS軟件構(gòu)建BL模型，擁有更明確和廣泛的數(shù)學(xué)意義，更加貼近現(xiàn)實(shí)地體現(xiàn)城市居民交通出行行為旨在分析自變量和因變量之間影響關(guān)系大小[8]。1.3研究目標(biāo)內(nèi)容與方法1.3.1研究目標(biāo)內(nèi)容隨著電商的大力發(fā)展,人們的生活模式受到了不同的影響，交通需求相應(yīng)改變,從而城市交通模式發(fā)生改變。本文針對(duì)目前電商發(fā)展背景下的居民出行和運(yùn)輸發(fā)展現(xiàn)狀，分析存在的問(wèn)題，為公共交通和物流運(yùn)輸?shù)陌l(fā)展提供參考。1.3.2研究?jī)?nèi)容以許昌電商發(fā)展為出發(fā)點(diǎn)，闡述電商發(fā)展前后居民出行行為選擇的改變，通過(guò)河南省及許昌市統(tǒng)計(jì)年鑒發(fā)布的交通運(yùn)輸數(shù)據(jù)和郵政業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，以及對(duì)許昌市區(qū)居民出行結(jié)構(gòu)進(jìn)行調(diào)查,分析電商時(shí)代城市居民出行模式的變化，電商平臺(tái)哪些應(yīng)用的普及和使用對(duì)居民交通需求產(chǎn)生影響？交通出行結(jié)構(gòu)如何改變？繼而分析公共交通和物流運(yùn)輸如何深入居民生活和適應(yīng)交通需求。1.3.2研究方法（1）文獻(xiàn)研究法借助于圖書館、互聯(lián)網(wǎng)、以及有關(guān)電商及交通的書籍報(bào)刊，歸納總結(jié)兩者的相關(guān)研究動(dòng)態(tài)，在對(duì)相關(guān)文獻(xiàn)進(jìn)行梳理與整合后，為本文的研究提供理論支持。（2）案例分析法以典型的電商平臺(tái)、網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物、社區(qū)電商、上門服務(wù)為例，分析其在發(fā)展過(guò)程中對(duì)居民生活及交通方式的帶來(lái)的直接影響。(3)比較研究法通過(guò)查閱近五年來(lái)（2015-2019河南省統(tǒng)計(jì)年報(bào)的公路客貨運(yùn)量，許昌郵政業(yè)務(wù)量等并進(jìn)行時(shí)間上的縱向比較，反應(yīng)兩者間的關(guān)系，為論文的撰寫提供依據(jù)。（4）設(shè)計(jì)問(wèn)卷法通過(guò)整理設(shè)計(jì)調(diào)查問(wèn)卷，調(diào)查現(xiàn)階段許昌市民的交通出行行為，讓得到的結(jié)果更具有可信度，并進(jìn)行模型分析，為本文提供數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。模型分析法通過(guò)調(diào)查問(wèn)卷量表題的數(shù)據(jù)分析，采取回歸模型進(jìn)行分析，針對(duì)各項(xiàng)因素設(shè)置自變量因變量，探討電商活動(dòng)對(duì)出行需求影響的效度和各交通影響因素對(duì)出行方式選擇的線性關(guān)系。2.研究基礎(chǔ)2.1電子商務(wù)的崛起電商發(fā)展[DevelopmentofInternete-commerce]是基于互聯(lián)網(wǎng)，買家和賣家在互聯(lián)互通的地點(diǎn)實(shí)現(xiàn)商品交易、金融流動(dòng)的過(guò)程，主要特點(diǎn)是交易者數(shù)目不限，平臺(tái)多樣，生產(chǎn)資料豐富、交易過(guò)程簡(jiǎn)便，依托網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)交易的數(shù)字化、信息化、智慧化的商業(yè)運(yùn)營(yíng)模式。電商最早發(fā)展于90年代，1999年中國(guó)電商起步，C2C模式開始發(fā)展，淘寶開始一枝獨(dú)秀。這一年，中國(guó)第一家電子商務(wù)C2C平臺(tái)是王俊濤的8848，接著是邵亦波的易趣，后來(lái)到2003年接著B2C模式亮相，即網(wǎng)上商城模式，京東主營(yíng)線上商城，此時(shí)阿里巴巴旗下的C2C網(wǎng)站淘寶網(wǎng)也才成立，如今線上電商被京東和阿里這兩大巨頭占據(jù)80%[9]。當(dāng)今的電子商務(wù)具有九種類型的模型：ABC，B2B，B2C，C2C，B2M，M2C，B2A，C2A和020。由于地域的約束，而作為電商新模式的社區(qū)電商和上門服務(wù)模式更是如日中天，雖然它們地起步較晚，但隨著房地產(chǎn)開發(fā)的規(guī)?；?，地產(chǎn)開發(fā)商清楚認(rèn)識(shí)到居民購(gòu)物出行的必要性和生活方式的多樣化，電商逐步快速地引入了我們的社區(qū)，其發(fā)展趨勢(shì)非常強(qiáng)勁，能夠更好地滿足居民的消費(fèi)和出行需求，如我們常見的社區(qū)電商平臺(tái)有美團(tuán)優(yōu)選、考拉精選、你我您等，它們的發(fā)展會(huì)有固定的社區(qū)用戶，而作為新的電商模式其未來(lái)發(fā)展非?？善?，也終將會(huì)在關(guān)注民生的道路上越走越遠(yuǎn)。所以如今的中國(guó)無(wú)疑是世界上發(fā)展最快的一個(gè)互聯(lián)網(wǎng)電商發(fā)達(dá)國(guó)家。2.2互聯(lián)網(wǎng)電商分類2.2.1網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物改變了居民的購(gòu)物和出行模式。在傳統(tǒng)的營(yíng)銷模式下，消費(fèi)者通常必須進(jìn)入真實(shí)的地方購(gòu)買他們想要購(gòu)買的產(chǎn)品，并從數(shù)千種產(chǎn)品中進(jìn)行選擇。要找到所需的產(chǎn)品，您必須搜索多個(gè)商店，這不僅消耗能源，而且浪費(fèi)時(shí)間。電子商務(wù)的出現(xiàn)滿足了消費(fèi)者可以在不限制其位置的情況下在線搜索和查看，清單中所有商家提供的所有產(chǎn)品都經(jīng)過(guò)全面比較和選擇，并選擇了滿足自己需求的產(chǎn)品。日前流行的B2C和C2C模式，其“網(wǎng)上訂貨、送貨上門”的銷售模式極大程度地方便了城市居民生活，使我們足不出戶就可以買到心儀商品，避免了交通出行，減少了交通需求，充分體現(xiàn)了網(wǎng)上購(gòu)物的方便、高效、快捷、低成本的特點(diǎn)。2.2.2社區(qū)電商社區(qū)電子商務(wù)平臺(tái)是依靠社交網(wǎng)站的傳播途徑創(chuàng)造的一種新的商品交易模式，通過(guò)網(wǎng)上店鋪與社區(qū)便利店的融合接洽，以及社區(qū)互動(dòng)、用戶自生信息等渠道來(lái)促進(jìn)買賣行為，而且還為顧客帶來(lái)很多便利，例如在線購(gòu)物，省去了在其他平臺(tái)選購(gòu)的麻煩，居民的活動(dòng)會(huì)規(guī)范在社區(qū)內(nèi)，可實(shí)現(xiàn)在最近自提點(diǎn)取貨以及價(jià)格優(yōu)惠等福利，且不會(huì)受時(shí)間，天氣和其他因素，極大程度的減少了城市居民的交通出行量。用戶在線下訂單后，離用戶最近的便利店負(fù)責(zé)交貨，并且可以在15分鐘內(nèi)交貨，從而在國(guó)內(nèi)電子商務(wù)行業(yè)中創(chuàng)造了“最快的物流運(yùn)輸”[10]。2.2.3上門服務(wù)“十三五”期間，上門服務(wù)建設(shè)取得顯著成效。由于門到門服務(wù)具有物聯(lián)網(wǎng)，互聯(lián)化和智能化的特征，因此上門經(jīng)濟(jì)服務(wù)建設(shè)中的服務(wù)必須著重于構(gòu)建基礎(chǔ)設(shè)施，以實(shí)現(xiàn)物聯(lián)網(wǎng)和門到門服務(wù)的互連。所謂的“門到門經(jīng)濟(jì)”是用戶預(yù)訂的一種新的經(jīng)濟(jì)形式，商家通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)將商品送貨上門、服務(wù)人員也會(huì)定時(shí)到指定的位置來(lái)提供服務(wù)。如今我們可以看到“上門經(jīng)濟(jì)”被更廣泛地應(yīng)用于城市餐飲，娛樂和各種生活服務(wù)領(lǐng)域，生活中常見的有餓了么、到家等等送餐服務(wù)，上門美甲、上門維修、上門洗車維修等。2.3許昌市電商業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)目前我國(guó)移動(dòng)端網(wǎng)購(gòu)使用率、用戶規(guī)模的不斷增高，電子商務(wù)發(fā)展具有非常有利的外部環(huán)境，相反也彰顯了互聯(lián)網(wǎng)電商發(fā)展的成果，下面是許昌市近幾年來(lái)的電商發(fā)展情況：圖2-12015-2019年郵政業(yè)務(wù)量圖2-22015-2019年郵政業(yè)務(wù)收入2013-2019許昌郵政行業(yè)整體發(fā)展情況呈上升趨勢(shì)，從郵政業(yè)務(wù)量和郵政業(yè)務(wù)收入的數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)來(lái)源：許昌市郵政業(yè)發(fā)展統(tǒng)計(jì)公報(bào)數(shù)據(jù)來(lái)源：許昌市郵政業(yè)發(fā)展統(tǒng)計(jì)公報(bào)。圖2-32015-2019年快遞業(yè)務(wù)量圖2-42015-2019年快遞業(yè)務(wù)收入從圖中的數(shù)據(jù)來(lái)看數(shù)據(jù)來(lái)源：許昌市郵政業(yè)發(fā)展統(tǒng)計(jì)公報(bào)。，我們可以看出2013-2019年許昌市的快遞業(yè)務(wù)量也是穩(wěn)速直線式增長(zhǎng)，電商行業(yè)逐步滲透到更多的傳統(tǒng)企業(yè),這連續(xù)幾年的發(fā)展趨勢(shì)加上中國(guó)式互聯(lián)網(wǎng)開發(fā)的速度，我們完全可以預(yù)測(cè)中國(guó)網(wǎng)購(gòu)及物流市場(chǎng)的整體發(fā)展將保持更數(shù)據(jù)來(lái)源：許昌市郵政業(yè)發(fā)展統(tǒng)計(jì)公報(bào)。2.4本章小結(jié)本章對(duì)此次研究的電商相關(guān)背景進(jìn)行描述，從電商的發(fā)展歷程和演變方式我們可以看到電商不斷摸索前進(jìn)，網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物、再到社區(qū)電商、送貨上門我們可以看到服務(wù)型電商更加智能化、更加具有便民性；許昌市的郵政業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)也直觀的體現(xiàn)了郵政快遞業(yè)務(wù)的發(fā)展。我們就可以在這樣一個(gè)研究背景下來(lái)探討居民的交通出行行為。3.交通出行行為研究3.1交通出行者出行行為交通出行者出行行為[Travelbehavioroftraffictravelers]可定義為：出行者離開住所進(jìn)行的各種戶外活動(dòng)的行為。出行方式是指城市居民外出活動(dòng)時(shí)依托交通工具為媒介達(dá)到出行目的方式。步行：步行不消耗任何能源，綠色環(huán)保、靈活性較高，適合短距離出行。自行車:如果你去的地方不是特別遠(yuǎn)，但是又想節(jié)省時(shí)間的時(shí)候就可以選擇自行車。存放方便、綠色環(huán)保、減少擁堵，適合3公里以內(nèi)的短距離出行。如今城市的共享單車更是給予我們極大的方便，如許昌市的小綠，在前一小時(shí)免費(fèi)，這是政府對(duì)綠色交通的政策支持與補(bǔ)貼。電動(dòng)車：現(xiàn)在電動(dòng)車的用戶真的很多，是因?yàn)檎娴姆奖?，機(jī)動(dòng)性靈活性較強(qiáng)，主要依靠電力，相比于自行車速度更快，節(jié)省力氣，不會(huì)造成環(huán)境污染。公交車:公交車綠色環(huán)保、省力省財(cái)，兩站地以上的可以選擇乘坐公交車,通過(guò)公交卡還可以享受各種優(yōu)惠。小轎車;靈活快捷，適合中長(zhǎng)距離出行，同時(shí)具備一定承載能力，而且無(wú)論刮風(fēng)下雨下雪，都可以在車?yán)锊皇芴鞖獾挠绊懀梢哉f(shuō)是非常舒適的，只是造價(jià)有些高。出租車：快捷，方便、時(shí)效性強(qiáng)，可以分擔(dān)一部分城市公交客流，還可以滿足個(gè)體化需求，但價(jià)格比較高。3.2許昌市居民交通出行方式結(jié)構(gòu)隨著都市化進(jìn)程加快，出行工具中私家車以其自身的優(yōu)勢(shì)與公共交通進(jìn)行著拉鋸式的競(jìng)爭(zhēng)，隨著共享單車、網(wǎng)約車等互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)在公共交通領(lǐng)域中的應(yīng)用發(fā)展,許昌市居民的交通出行方式更加多樣。在現(xiàn)有的道路資源及規(guī)模條件下，道路運(yùn)輸能力逐漸下降,出行容易擁堵,影響了居民選擇出行方式。由于許昌市現(xiàn)在還未開通軌道交通,因此在地鐵開通運(yùn)行之前許昌市居民的出行方式主要為私人交通(包括步行、自行車、電動(dòng)車、小汽車)和公共交通（出租車、地面公交、共享單車）。表3-1許昌市交通出行結(jié)構(gòu)步行自行車電動(dòng)車公交車私家車出租車環(huán)保、健康短途環(huán)保、共享、經(jīng)濟(jì)、綠色輕巧、方便、易存放節(jié)省財(cái)力、綠色快捷、舒適、中長(zhǎng)距離方便、快捷、個(gè)體化需求3.3出行方式選擇及滿意度3.3.1影響因素確定性因素中個(gè)體因素包括個(gè)體的社會(huì)經(jīng)濟(jì)特征(性別、年齡、職業(yè)等)，不同的個(gè)體即使出行目的一樣,也可能選擇不同的交通方式，交通屬性包括出行的目的、時(shí)間、距離、費(fèi)用等，一般情況下，居民對(duì)于日常的剛性出行，比較在乎可靠性，時(shí)效性，對(duì)出行的費(fèi)用要求也比較高。而對(duì)于部分彈性出行，對(duì)時(shí)間和費(fèi)用的要求比較低，具有隨意性和自由性。不確定因素包括居民出行工程中積累的分析能力、習(xí)慣和情緒感受等，所以出行是個(gè)不斷學(xué)習(xí)適應(yīng)的動(dòng)態(tài)過(guò)程，居民個(gè)體出行習(xí)慣不同，則會(huì)選擇不同的交通出行方式[11]。表3-2交通出行方式影響因素確定性因素個(gè)體屬性性別、年齡、職業(yè)交通屬性出行目的、出行距離出行時(shí)間、出行費(fèi)用不確定性因素決策階段出行影響因素經(jīng)驗(yàn)、習(xí)慣、分析能力、情緒3.3.2居民出行滿意度人們對(duì)于出行的滿意度取決于日常出行中所需要花費(fèi)的時(shí)間及費(fèi)用,目的地可達(dá)性、機(jī)動(dòng)性、連續(xù)性、快速性、經(jīng)濟(jì)性、舒適性、安全性。職住距離過(guò)遠(yuǎn)的居民會(huì)選擇可達(dá)性、快速性較好的方式，但其經(jīng)濟(jì)花費(fèi)會(huì)較高。低收入的居民會(huì)選擇低成本的出行方式，但導(dǎo)致出行時(shí)間花費(fèi)過(guò)多或者出行過(guò)程中體驗(yàn)感太差從而使得出行滿意度降低。由此可見,居民的出行滿意度不是由單一元素決定，過(guò)可達(dá)性、機(jī)動(dòng)性、連續(xù)性、快速性、經(jīng)濟(jì)性、舒適性、安全性程中的所有特性有選擇地結(jié)合、共同影響我們的出行滿意度。人們更加希望能夠在出行中得到高質(zhì)量的、更加舒適的環(huán)境,讓我們能夠利用出行途中的時(shí)間使用互聯(lián)網(wǎng)與外界進(jìn)行信息交換,從而提高人們的出行時(shí)間忍耐長(zhǎng)度以及出行品質(zhì)。可達(dá)性、機(jī)動(dòng)性、連續(xù)性、快速性、經(jīng)濟(jì)性、舒適性、安全性

3.4公路運(yùn)輸數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)公路運(yùn)輸是在道路運(yùn)輸人和貨物運(yùn)輸?shù)姆绞?，隨著公路基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)下降和私家車的普及，2015-2019年我省公路營(yíng)業(yè)性客運(yùn)需求量和客運(yùn)周轉(zhuǎn)量都在逐年下降數(shù)據(jù)來(lái)源：河南省道路運(yùn)輸統(tǒng)計(jì)年報(bào)。，其具體數(shù)據(jù)減少趨勢(shì)如圖3-1、3-數(shù)據(jù)來(lái)源：河南省道路運(yùn)輸統(tǒng)計(jì)年報(bào)。圖3-12015-2019年河南省公路客運(yùn)量圖3-22015-2019年河南省公路客運(yùn)周轉(zhuǎn)量由河南交通運(yùn)輸局統(tǒng)計(jì)年報(bào)數(shù)據(jù)顯示，近幾年來(lái)公路客運(yùn)量受居民私家車增長(zhǎng)、居民出行需求減少等因素的限制以及人口紅利的不斷消失，其下降趨勢(shì)明顯，傳統(tǒng)的公共交通及客運(yùn)方式已經(jīng)進(jìn)入發(fā)展瓶頸期，已不能滿足新形勢(shì)下的居民出行，因此我國(guó)公路客運(yùn)運(yùn)輸系統(tǒng)優(yōu)化及基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)有待提高。隨著商品交易活動(dòng)飛速增長(zhǎng)，交通運(yùn)輸在物流領(lǐng)域運(yùn)用廣泛，公路貨運(yùn)量及貨運(yùn)周轉(zhuǎn)量需求也隨之增加，其具體增長(zhǎng)趨勢(shì)如圖3-3、3-4：圖3-32015-2019河南省公路貨運(yùn)量圖3-42015-2019河南省公路貨運(yùn)周轉(zhuǎn)量由圖可知2015-2018年貨運(yùn)周轉(zhuǎn)量逐年增加（2019年除外）數(shù)據(jù)來(lái)源：河南省道路運(yùn)輸統(tǒng)計(jì)年報(bào)。，但從整體線性方向我們可以看出是呈直線增長(zhǎng)的態(tài)勢(shì)，近年來(lái)，我國(guó)經(jīng)濟(jì)高速發(fā)展，電子商務(wù)、物流運(yùn)輸?shù)难杆俜睒s促使貨物運(yùn)輸需求不斷增加、運(yùn)輸規(guī)模不斷擴(kuò)大數(shù)據(jù)來(lái)源：河南省道路運(yùn)輸統(tǒng)計(jì)年報(bào)。3.5本章小結(jié)本章對(duì)交通出行行為的相關(guān)理論進(jìn)行描述，讓我們對(duì)許昌市居民目前的交通生活方式有了一定了解，再根據(jù)河南省的統(tǒng)計(jì)年鑒數(shù)據(jù)分析，我們可以得出這樣一個(gè)結(jié)論：如今的客運(yùn)居民出行需求是明顯減少的，相反貨物運(yùn)輸是不斷增加的，所以針對(duì)這個(gè)現(xiàn)狀我們可以找準(zhǔn)思路，為客運(yùn)企業(yè)的發(fā)展和道路貨物運(yùn)輸提供發(fā)展意見。

4.調(diào)研設(shè)計(jì)和實(shí)施4.1調(diào)查目的、對(duì)象、及方法互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展成為一個(gè)城市的活力所在。改變著人們生活的方方面面,尤其是交通領(lǐng)域,互聯(lián)網(wǎng)電商的發(fā)展和應(yīng)用使人民足不出戶就可以完成工作或生活的部分需求,從而減少了出行需求。為進(jìn)一步探討電商對(duì)具體交通出行的影響，我們有12個(gè)問(wèn)題要在問(wèn)卷里展開搜集數(shù)據(jù)，在不同群體選擇的出行方式中探討互聯(lián)網(wǎng)對(duì)城市居民出行的影響,了解各類群體出行目的、出行時(shí)間及出行工具的選擇,并重點(diǎn)研究電商對(duì)居民出行模式和出行滿意度的影響，以更加清楚地了解電商發(fā)展背景城市居民的交通出行行為的改變和對(duì)電商深入居民日常生活的期望。本文采用了問(wèn)卷調(diào)查法，調(diào)查對(duì)象為許昌居民，采用線上調(diào)查的方式對(duì)城市各類居民普遍發(fā)放，調(diào)查對(duì)象的界定重點(diǎn)針對(duì)了解互聯(lián)網(wǎng)并受電商影響的群體，保證重點(diǎn)又不失一般性,獲得的數(shù)據(jù)能反映一般城市居民的特點(diǎn)。4.2問(wèn)卷內(nèi)容的設(shè)計(jì)本文分為居民交通出行行為習(xí)慣調(diào)查和具體電商活動(dòng)對(duì)交通出行的影響兩部分。主要針對(duì)互電商發(fā)展前后居民出行行為的改變來(lái)設(shè)計(jì)問(wèn)卷。第一部分是被調(diào)查者的年齡、職業(yè)，這一部分采用單選的方式。（1-2題）第二部分是哪些電商活動(dòng)深入居民生活，居民對(duì)電商對(duì)于生活影響程度的直觀體驗(yàn)回答。（3-4題）第三部分是許昌市居民出行行為基本現(xiàn)狀調(diào)查，包括對(duì)出行距離，出行費(fèi)用，出行頻次。這部分由受訪人根據(jù)自己的出行實(shí)際做出回答。（5-7題）第四部分是針對(duì)電商普及前后的交通需求，頻次和交通出行選擇方式的改變，每題都具有針對(duì)性。（8-10題）第五部分從出行方式、頻次、時(shí)間、范圍、效率、成本這幾方面探討電商對(duì)百姓生活的影響。（11-12題）此問(wèn)卷是由本人和指導(dǎo)老師共同完成問(wèn)卷設(shè)計(jì)，問(wèn)卷內(nèi)容是根據(jù)自己所學(xué)專業(yè)知識(shí)及在日常課程設(shè)計(jì)中了解到的交通出行知識(shí)，并結(jié)合自身實(shí)際、通過(guò)觀察城市居民出行習(xí)慣的具體表現(xiàn)，展開設(shè)計(jì)提出問(wèn)題，并由指導(dǎo)老師分析糾正最終確定。4.3調(diào)查問(wèn)卷發(fā)放方式及統(tǒng)計(jì)方法本研究針對(duì)許昌市居民采集數(shù)據(jù)，有微信和手機(jī)兩種提交渠道來(lái)源，樣本統(tǒng)計(jì)共有400份，其中不分性別，對(duì)象主要針對(duì)使用移動(dòng)設(shè)備，有過(guò)網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物等實(shí)際體驗(yàn)的人，從理論上來(lái)講都是有效的。統(tǒng)計(jì)分析依靠問(wèn)卷星網(wǎng)站進(jìn)行分析，以數(shù)據(jù)表（調(diào)查統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)）、餅狀圖（用于選項(xiàng)之間獨(dú)立平等的題目）、柱狀圖（用于選項(xiàng)具有層次劃分的題目）、條形圖結(jié)合，可以直觀形象地體現(xiàn)調(diào)查的結(jié)果。表4-1問(wèn)卷Cronbach信度分析?名稱校正項(xiàng)總計(jì)相關(guān)性(CITC)項(xiàng)已刪除的α系數(shù)Cronbachα系數(shù)請(qǐng)問(wèn)你的年齡？-0.2800.8000.792你從事的職業(yè)是？0.0020.799淘寶，京東等購(gòu)物平臺(tái)-0.0230.793社區(qū)電商自提點(diǎn)0.4650.784餓了么、美團(tuán)外賣0.2670.788上門服務(wù)(上門維修，上門美甲美發(fā)等）0.3090.788遠(yuǎn)程學(xué)習(xí)辦公0.3200.787UU跑腿（代買、代取、代送）0.2740.788電商普及后對(duì)你的交通出行影響大嗎0.2530.789上班0.2340.789上學(xué)0.4390.785購(gòu)物0.3210.788吃飯0.4300.784娛樂0.4520.784看病0.1720.790其他-0.0390.795你日常的出行距離是？-0.1190.805你每日大致的出行費(fèi)用是多少？0.1410.804買菜0.0990.794買衣服0.3500.784外出吃飯0.4210.781娛樂0.4340.780網(wǎng)上辦公學(xué)習(xí)0.3250.785次數(shù)0.4430.779私家車0.5210.775公交車0.6540.768共享單車0.5060.776電動(dòng)車0.5500.773出租車0.5600.773步行0.4280.780速度快0.0990.792舒適性0.3670.786換乘少0.1560.791價(jià)格低0.2670.788避免擁堵0.1500.791出行習(xí)慣0.4930.783綠色環(huán)保0.1690.790減少了個(gè)人出行需求-0.2240.799私家車的使用頻次減少0.1610.791改變居民生活方式，節(jié)約時(shí)間0.2370.789小區(qū)內(nèi)活動(dòng)增加，小區(qū)外活動(dòng)減少0.1940.790促進(jìn)物流發(fā)展，提升交通運(yùn)輸效率-0.0210.795減少了交通出行支出和社會(huì)交通成本-0.0970.796標(biāo)準(zhǔn)化Cronbachα系數(shù)：0.797分析建議：信度分析主要是研究定量數(shù)據(jù)，針對(duì)態(tài)度量表題的回答，分析其可靠性和準(zhǔn)確性。其中的a系數(shù)是指標(biāo),如果a系數(shù)值高于0.8,說(shuō)明采集的數(shù)據(jù)信度高;如果此a系數(shù)值在0.7-0.8之間，說(shuō)明信度比較好；如果a系數(shù)值在0.6-0.7之間說(shuō)明數(shù)據(jù)的可信度可以接受;如果a系數(shù)小于0.6,則說(shuō)明數(shù)據(jù)的信度不太好[12]。

4.4調(diào)查問(wèn)卷數(shù)據(jù)處理和分析結(jié)果第1題請(qǐng)問(wèn)你的年齡？[單選題]圖4-1餅狀圖從上可知，統(tǒng)計(jì)到18歲以下的群體占3.5%；18-25歲之間占47%,占絕大部分比例。26-35歲占比24.75%；36-50歲的居民占19.25%;50歲以上的僅占5.5%。第2題你從事的職業(yè)是？[單選題]圖4-2餅狀圖從上可知，調(diào)查人員中政府機(jī)關(guān)和事業(yè)單位人員占21.5%，學(xué)生占比45.75%，自由職業(yè)者占比12.25%，無(wú)業(yè)者占比5.25%，退休人員僅占比2%，其他人員占比2.25%。第3題下面哪些是你所接觸并參與的的電商服務(wù)？[多選題]圖4-3餅狀圖以上數(shù)據(jù)顯示居民參與電商服務(wù)活動(dòng)最多的是淘寶，京東等購(gòu)物平臺(tái)，占比87.5%，幾乎所有互聯(lián)網(wǎng)用戶都有網(wǎng)購(gòu)的經(jīng)驗(yàn)；其次是餓了么，美團(tuán)外賣，占比73.5%，這也是線上下單，短距離取件的方式，由此可以看出在居民出行這方面電商給予很大的方便。而社區(qū)電商及上門服務(wù)和遠(yuǎn)程辦公占比相對(duì)較低，而uu跑腿普眾率最低，僅占9.75%，可能由于UU跑腿、社區(qū)電商的宣傳力度不夠，上門服務(wù)具有安全隱患等現(xiàn)實(shí)問(wèn)題。第4題電商普及后對(duì)你的交通出行影響大嗎[單選題]圖4-4餅狀圖由圖可知，其中37.75%的人認(rèn)為影響很大，37.75%的認(rèn)為影響一般，16.75%的人認(rèn)為影響較小。雖然有7.75%的居民選擇沒有影響，我們?nèi)匀豢梢钥闯鲭娚唐占昂髮?duì)我們的交通出行還是有一定的影響。第5題網(wǎng)購(gòu)、社區(qū)電商和上門服務(wù)等減少了你的哪些交通出行需求？[多選題]圖4-5餅狀圖由圖表可知，網(wǎng)購(gòu)、社區(qū)電商和上門服務(wù)等減少了88.75%購(gòu)物出行需求，說(shuō)明網(wǎng)購(gòu)可以使人們不必去到實(shí)體店就可以買到東西，很大程度的減少了居民出行。現(xiàn)在的很多年輕人為了方便選擇外賣，減少了65%的吃飯需求；娛樂出行需求減少了36.25%；由于受2020年新冠病毒疫情的影響，線上教育突起，上學(xué)出行需求減少了15%；遠(yuǎn)程辦公也使上班需求減少了16%，其他需求也有減少5%。第6題你日常的出行距離是？[單選題]圖4-6餅狀圖在對(duì)許昌主城區(qū)居民的隨機(jī)問(wèn)卷調(diào)查中發(fā)現(xiàn),居民出行距離在2公里之內(nèi)占比37.75%；2-5公里之內(nèi)占比47.25%，這些被調(diào)查者大多是工作與居住都在市區(qū),因此這些被調(diào)查者的出行方式主要是步行、騎電動(dòng)車或共享單車;兩者加起來(lái)占比85%，說(shuō)明居民日常出行中短距離出行較多，5-10公里占比9.25%；這些被調(diào)查者的職住距離不是太遠(yuǎn),他們主要通過(guò)電動(dòng)車、公交車或者私家車出行;10公里以上占比5.75%；工作地點(diǎn)在許昌市其他區(qū)域的被調(diào)查者出行半徑在10km及以上的,會(huì)選擇私家車和公共交通出行。由此可推測(cè),許昌市的居民在近距離的出行中主要是會(huì)選擇步行、電動(dòng)車、共享單車等，對(duì)于中遠(yuǎn)距離的出行，則會(huì)選擇公共交通或私家車出行。第7題你每日大致的出行費(fèi)用是多少？[單選題]圖4-7餅狀圖由圖可以看出居民每日出行費(fèi)用在0元的占比44.25%，在這個(gè)選項(xiàng)中人們是通過(guò)電動(dòng)車、自行車或者步行；2元的公交出行占比31.75%，這兩塊占比多可能與居民收入，距離遠(yuǎn)近、綠色環(huán)保理念有關(guān)。出租車起步價(jià)是5元，針對(duì)不同里程出行設(shè)置的8、12、15元對(duì)應(yīng)不同的距離，三部分加起來(lái)有16.25%的居民選擇,有7.75%的人選擇了其他數(shù)額。第8題對(duì)于以下生活方面，你每天減少了多少次出行？[矩陣單選題]圖4-8條形圖在這部分的矩陣選擇中，54.25%的人減少0次，36.5%的人減少1-2次?？v向分析我們可以看到，對(duì)于每天減少了多少次的出行，在買菜的活動(dòng)中，一半的人減少了0次出行，一半的居民減少了不同的出行次數(shù)，我們可以得出網(wǎng)購(gòu)和社區(qū)自提減少了很多人的買菜出行，但盡管受網(wǎng)購(gòu)和社區(qū)自提影響，半數(shù)的居民還是傾向于實(shí)體店自己選擇新鮮的菜。對(duì)于買衣服這個(gè)需求，40.25%的人減少0次，較大部分約59.75%的居民出行次數(shù)減少，我們可以得出網(wǎng)購(gòu)較大程度地減少我們的買衣服出行。對(duì)于外出吃飯這個(gè)需求，36%的人減少0次，52.75%的人減少1-2次，8.5%的人減少2-4次，2.75%的人減少4次以上。縱向分析我們可以看到，在外出吃飯的活動(dòng)中，一大部分減少了1-2次出行；很少一部分人減少了2次以上，可以得出網(wǎng)購(gòu)餓了么、美團(tuán)等配送很大一部分影響了居民的吃飯出行需求。對(duì)于娛樂這個(gè)需求，縱向分析我們可以看到，對(duì)于每天減少了多少次的出行，在娛樂的活動(dòng)中，58.25%的人減少了0次出行，原因是很多娛樂活動(dòng)是體育和實(shí)踐活動(dòng)，這些活動(dòng)必須在實(shí)際場(chǎng)地才可以完成；也有41.75%的人們減少了娛樂出行次數(shù)，因?yàn)殡S著互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展很多娛樂活動(dòng)可以足不出戶網(wǎng)上聯(lián)機(jī)實(shí)現(xiàn)娛樂。對(duì)于網(wǎng)上辦公學(xué)習(xí)這個(gè)需求，縱向分析我們可以看到，對(duì)于每天減少了多少次的出行，在辦公學(xué)習(xí)的活動(dòng)中，對(duì)于45.25%的人來(lái)說(shuō)沒有影響，減少了0次出行，剩下54.75%的人學(xué)習(xí)辦公出行次數(shù)都有相應(yīng)減少，我們可以得出遠(yuǎn)程辦公和學(xué)習(xí)給人們出行帶來(lái)了方便。第9題隨著網(wǎng)上購(gòu)物和社區(qū)服務(wù)增多，相比以前你每周減少了多少次外出？[矩陣單選題]圖4-9柱狀圖由圖可知，隨著網(wǎng)上購(gòu)物和社區(qū)服務(wù)增多，相比以前34%的人每周減少了1-3次外出；46.75%的人每周減少了3-6次外出；14.25%的人每周減少了6-10次外出；2%的人每周減少了10-15次外出3%的人每周減少了15次以上外出。說(shuō)明電商普及對(duì)居民出行次數(shù)有著不同層次的減少，其中平均減少了1-3次的比重最大。第10題電商普及前后你使用交通方式的變化？[矩陣單選題]圖4-10條形圖由圖表可知，電商普及前后對(duì)人們使用交通方式產(chǎn)生了影響，很明顯的共同點(diǎn)是：從步行到私家車，都有近半數(shù)的居民使用交通方式基本不變。第11題選擇出行方式時(shí)你考慮的主要因素？[多選題]圖4-11餅狀圖影響居民出行的交通方式特性包括出行的速度快慢、舒適性、換乘多少、價(jià)格高低、擁堵情況、綠色環(huán)保等。從餅狀圖我們可以看出在出行屬性因素中，各個(gè)占比都在50%左右，速度快對(duì)居民選擇出行方式的影響最大，其次是價(jià)格低、舒適性，只有30.75%的居民會(huì)考慮出行方式是否環(huán)保。36.75%的居民受出行習(xí)慣影響，我們知道即便不同個(gè)體出行目的相同,但由于各自本身的特征也會(huì)選擇不同的運(yùn)輸方式。第12題你認(rèn)為電商發(fā)展對(duì)于整個(gè)社會(huì)的百姓生活有哪些影響？[多選題]圖4-12餅狀圖由此可以看出在對(duì)百姓的生活影響中，減少了個(gè)人出行需求、改變了居民生活方式節(jié)約時(shí)間的比重都占到50%以上，說(shuō)明電商在出行總量和時(shí)間成本上對(duì)居民影響很大。隨者居民網(wǎng)購(gòu)增加，快遞包裹量增多，46%的人們認(rèn)為電商很好地促進(jìn)了物流業(yè)的發(fā)展，提升了交通運(yùn)輸效率；在活動(dòng)范圍這方面，有五分之一的居民認(rèn)為電商改變了出行活動(dòng)范圍；有41.75%的人們私家車使用頻次減少，說(shuō)明人們?cè)絹?lái)越注重綠色出行，23.75%的人認(rèn)為減少了交通出行成本和社會(huì)交通成本。4.5本章小結(jié)這一章是本文的核心部分，主要是對(duì)許昌市民交通出行的調(diào)查研究，包括電商普及前后居民交通出行需求的改變，通過(guò)直接的感官題我們針對(duì)大部分居民的選擇并結(jié)合實(shí)際情況來(lái)分析目前的狀況，并通過(guò)量表題得出的數(shù)據(jù)為下一步的量化分析、建立模型提供有力的依據(jù)。

5.模型選擇與建立5.1影響交通出行需求因素回歸分析5.1.1模型建立此次研究的目的是探討影響居民交通出行需求和出行方式選擇的因素，將電商具體發(fā)展行為作為自變量、居民出行具體需求作為因變量；將速度快,舒適性,換乘少,價(jià)格低等因素作為自變量，將選擇的交通方式作為因變量建立回歸模型，分析多項(xiàng)分類自變量與連續(xù)因變量之間的線性關(guān)系[13]。有序logistic回歸分析的步驟分別為：首先對(duì)模型整體情況進(jìn)行說(shuō)明，比如對(duì)R方值進(jìn)行描述；接下來(lái)逐一分析各自變量X對(duì)于Y的影響情況，如果X對(duì)應(yīng)的p值小于0.05則說(shuō)明X會(huì)對(duì)Y產(chǎn)生影響關(guān)系；最后結(jié)合OR值（實(shí)驗(yàn)組的事件發(fā)生幾率/對(duì)照組的事件發(fā)生幾率）做進(jìn)一步的影響幅度分析[14]。回歸模型表達(dá)式如下：lnPy=j|xPy=i|x=αj∈其中：XkK—自變量的個(gè)數(shù)；αjPy=j|xlnPy=j|xPy=i|x—j事件與i事件發(fā)生比[j∈1,2,…,i?1,i+1,…,nPy=j|x+Py=i|x=15.1.2回歸模型分析結(jié)果（1)探究淘寶，京東等購(gòu)物平臺(tái)對(duì)買衣服出行需求的影響量，使用Logit連接函數(shù)進(jìn)行有序logistic回歸分析。表5-1有序Log需求istic回歸分析因變量頻數(shù)分布?名稱選項(xiàng)頻數(shù)百分比買衣服016140.25%1-216040.00%2-4348.50%4次以上4511.25%總計(jì)400100.0表5-2有序Logistic回歸模型似然比檢驗(yàn)?模型-2倍對(duì)數(shù)似然值卡方值dfpAIC值BIC值僅截距950.512最終模型924.03826.47310.0085932.038948.004表5-3有序Logistic回歸模型分析結(jié)果匯總?項(xiàng)項(xiàng)回歸系數(shù)標(biāo)準(zhǔn)誤z

值

Waldχ2

p

值OR值OR值95%CI因變量閾值00.9720.3143.0939.5650.0020.3780.204~0.7001-22.8420.3378.43771.1870.0000.0580.030~0.1132-43.5160.3529.99599.8900.0000.0300.015~0.059自變量淘寶，京東等購(gòu)物平臺(tái)1.5680.3324.72322.3060.0004.7992.503~9.202McFadden

R

方：0.871Cox和Snell

R

2：0.064Nagelkerke

R

2：0.071模型似然比檢驗(yàn)是對(duì)整體模型的有效性進(jìn)行解釋。P只能說(shuō)明某事件發(fā)生的幾率，如果P值小于0.05說(shuō)明構(gòu)建模型放入的變量有效?；貧w系數(shù)在構(gòu)建的回歸方程中代表模型中自變量X對(duì)因變量Y影響大小的參數(shù)[15]。R平方值代表兩者關(guān)系的效應(yīng)量從上表可以看出，模型偽R平方值(McFadden

R方)為0.871，意味著淘寶，京東等購(gòu)物平臺(tái)可以解釋買衣服的87.1%變化原因。以及模型公式如下:

logit[P(買衣服<=0)/(1-P(買衣服<=0))]=0.972+1.568*淘寶，京東等購(gòu)物平臺(tái)

logit[P(買衣服<=1-2)/(1-P(買衣服<=1-2))]=2.842+1.568*淘寶，京東等購(gòu)物平臺(tái)

logit[P(買衣服<=2-4)/(1-P(買衣服<=2-4))]=3.516+1.568*淘寶，京東等購(gòu)物平臺(tái)

最終具體分析可知：淘寶、京東等購(gòu)物平臺(tái)的回歸系數(shù)為1.568，呈現(xiàn)出0.01水平的顯著性(z=4.723，p=0.000<0.01)，意味著購(gòu)物平臺(tái)會(huì)對(duì)買衣服產(chǎn)生顯著的正向影響。以及優(yōu)勢(shì)比(OR值)為4.799，意味著購(gòu)物平臺(tái)每增加一個(gè)單位，買衣服的變化(增加)幅度就為4.799倍。(2)探究社區(qū)電商自提點(diǎn)對(duì)買菜出行需求的影響量，使用Logit連接函數(shù)進(jìn)行有序logistic回歸分析。表5-4有序Logistic回歸模型似然比檢驗(yàn)?模型-2倍對(duì)數(shù)似然值卡方值dfpAIC值BIC值僅截距782.502最終模型776.7715.73010.017784.771800.737表5-5有序Logistic回歸模型分析結(jié)果匯總?項(xiàng)項(xiàng)回歸系數(shù)標(biāo)準(zhǔn)誤z

值

Waldχ2

p

值OR值OR值95%CI因變量閾值00.3750.1312.8628.1930.0040.6880.532~0.8891-22.5080.19812.671160.5470.0000.0810.055~0.1202-43.6960.30911.953142.8700.0000.0250.014~0.045自變量社區(qū)電商自提點(diǎn)0.4710.1982.3755.6400.0181.6011.086~2.362McFadden

R

方：0.700Cox和Snell

R

2：0.014Nagelkerke

R

2：0.017從上表可以看出，模型偽R平方值(McFadden

R方)為0.7，意味著社區(qū)電商自提點(diǎn)可以解釋買菜的70%變化原因[14]。社區(qū)電商自提點(diǎn)的回歸系數(shù)為0.471，呈現(xiàn)出0.05水平的顯著性(z=2.375，p=0.018<0.05)，意味著社區(qū)電商自提點(diǎn)會(huì)對(duì)買菜產(chǎn)生顯著的正向影響，優(yōu)勢(shì)比(OR值)為1.601，說(shuō)明社區(qū)電商自提點(diǎn)每增加一個(gè)單位，買菜出行需求的變化(增加)幅度為1.601倍。(3)探究餓了么、美團(tuán)外賣對(duì)吃飯出行需求的影響量。表5-6有序Logistic回歸模型似然比檢驗(yàn)?模型-2倍對(duì)數(shù)似然值卡方值dfpAIC值BIC值僅截距810.835最終模型807.1513.68410.045815.151831.117有序Logistic回歸模型分析結(jié)果匯總?項(xiàng)項(xiàng)回歸系數(shù)標(biāo)準(zhǔn)誤z

值

Waldχ2

p

值OR值OR值95%CI因變量閾值0-0.2640.189-1.3931.9410.1641.3020.898~1.8871-22.3940.23310.258105.2250.0000.0910.058~0.1442-43.8940.35111.084122.8570.0000.0200.010~0.041自變量餓了么、美團(tuán)外賣0.4250.2191.9363.7480.0431.5290.995~2.352續(xù)表5-7McFadden

R

方：0.77Cox和Snell

R

2：0.009Nagelkerke

R

2：0.011從上表可以看出，模型偽R平方值(McFadden

R方)為0.77，意味著社區(qū)電商自提點(diǎn)可以解釋買菜的77%變化原因[14]。餓了么、美團(tuán)外賣的回歸系數(shù)為0.425，呈現(xiàn)出0.05水平的顯著性(z=1.936，p=0.043<0.05)，意味著餓了么、美團(tuán)外賣對(duì)外出吃飯需求產(chǎn)生顯著的正向影響，以及優(yōu)勢(shì)比(OR值)為1.529，意味著餓了么、美團(tuán)外賣增加一個(gè)單位時(shí)，買菜的變化(增加)幅度為1.529倍。5.2影響交通選擇方式因素的回歸分析表5-8有序Logistic回歸分析因變量頻數(shù)分布?名稱選項(xiàng)頻數(shù)百分比私家車大幅增加338.25%稍微增加369.00%基本不變18446.00%稍微減少10325.75%大幅減少4411.00%總計(jì)400100.0(1)將速度快,舒適性,換乘少,價(jià)格低,等因素作為自變量，而將私家車作為因變量進(jìn)行有序logistic回歸分析，并使用Logit連接函數(shù)進(jìn)行研究。表5-9有序Logistic回歸模型似然比檢驗(yàn)?模型-2倍對(duì)數(shù)似然值卡方值dfpAIC值BIC值僅截距1097.530最終模型1064.25633.27370.0001086.2561130.162表5-10有序Logistic回歸模型分析結(jié)果匯總?項(xiàng)項(xiàng)回歸系數(shù)標(biāo)準(zhǔn)誤z

值

Waldχ2

p

值OR值OR值95%CI因變量閾值大幅增加-2.1590.286-7.54956.9820.0008.6674.947~15.183稍微增加-1.2820.260-4.94124.4120.0003.6042.167~5.994基本不變0.9680.2573.77214.2270.0000.3800.230~0.628稍微減少2.5820.2888.97180.4800.0000.0760.043~0.133自變量速度快0.7130.2043.50012.2500.0000.4900.329~0.731舒適性0.1440.1920.7530.5670.4521.1550.793~1.683續(xù)表5-10換乘少0.2480.1981.2521.5670.2111.2820.869~1.890價(jià)格低0.3500.2071.6862.8430.0921.4190.945~2.130避免擁堵-0.6210.197-3.1509.9220.0021.8611.264~2.739出行習(xí)慣0.2280.2021.1311.2790.2581.2560.846~1.866綠色環(huán)保-0.0920.216-0.4280.1830.6690.9120.597~1.392McFadden

R

方：0.30Cox和Snell

R

2：0.080Nagelkerke

R

2：0.085從上表可知，模型偽R平方值(McFadden

R方)為0.30，意味著速度快,舒適性,換乘少,價(jià)格低,避免擁堵,出行習(xí)慣,綠色環(huán)?？梢越忉屗郊臆嚨?0%變化原因。以及模型公式如下:

logit[P(私家車<=大幅增加)/(1-P(私家車<=大幅增加))]=-2.159+0.713*速度快+0.144*舒適性+0.248*換乘少+0.350*價(jià)格低+0.621*避免擁堵+0.228*出行習(xí)慣-0.092*綠色環(huán)保

logit[P(私家車<=稍微增加)/(1-P(私家車<=稍微增加))]=-1.282+0.713*速度快+0.144*舒適性+0.248*換乘少+0.350*價(jià)格低+0.621*避免擁堵+0.228*出行習(xí)慣-0.092*綠色環(huán)保

logit[P(私家車<=基本不變)/(1-P(私家車<=基本不變))]=0.968+0.713*速度快+0.144*舒適性+0.248*換乘少+0.350*價(jià)格低+0.621*避免擁堵+0.228*出行習(xí)慣-0.092*綠色環(huán)保

logit[P(私家車<=稍微減少)/(1-P(私家車<=稍微減少))]=2.582+0.713*速度快+0.144*舒適性+0.248*換乘少+0.350*價(jià)格低+0.621*避免擁堵+0.228*出行習(xí)慣-0.092*綠色環(huán)保速度快因素的回歸系數(shù)為0.713，呈現(xiàn)出0.01水平的顯著性(z=3.500，p=0.000<0.01)，說(shuō)明速度快會(huì)對(duì)選擇私家車出行產(chǎn)生顯著的正向影響，而且優(yōu)勢(shì)比(OR值)為0.490，當(dāng)速度快因素每增加一個(gè)單位，選擇私家車的(增加)幅度為0.490倍。

避免擁堵的回歸系數(shù)是-0.621，呈現(xiàn)出0.01水平的顯著性(z=-3.150，p=0.002<0.01)，說(shuō)明避免擁堵會(huì)對(duì)私家車產(chǎn)生顯著的負(fù)向影響，優(yōu)勢(shì)比(OR值)為1.861，說(shuō)明避免擁堵因素每增加一個(gè)單位，選擇私家車出行的(減少)幅度為1.861倍?？偨Y(jié)分析可知：速度快會(huì)對(duì)私家車產(chǎn)生顯著的正向影響,避免擁堵則會(huì)對(duì)私家車產(chǎn)生顯著的負(fù)向影響；但是舒適性,換乘少,價(jià)格低,出行習(xí)慣,綠色環(huán)保并不會(huì)對(duì)私家車產(chǎn)生影響關(guān)系。(2)同理將選擇公交車作為因變量進(jìn)行有序logistic回歸分析。表5-11有序Logistic回歸模型分析結(jié)果匯總?項(xiàng)項(xiàng)回歸系數(shù)標(biāo)準(zhǔn)誤z

值

Waldχ2

p

值OR值OR值95%CI因變量閾值大幅增加-2.6490.301-8.80477.5050.00014.1427.841~25.507稍微增加-0.8640.251-3.44811.8910.0012.3741.452~3.879基本不變1.0010.2523.97415.7950.0000.3670.224~0.602稍微減少2.0850.2757.57957.4390.0000.1240.072~0.213自變量速度快0.0720.1980.3640.1320.7161.0750.729~1.584舒適性0.1250.1890.6600.4350.5091.1330.782~1.640換乘少-0.0010.195-0.0030.0000.9980.9990.682~1.464價(jià)格低-0.1960.203-0.9660.9330.3340.8220.552~1.224避免擁堵0.3000.1921.5632.4430.1181.3500.927~1.966出行習(xí)慣0.0570.1980.2860.0820.7751.0580.717~1.561綠色環(huán)保-0.5560.2152.5906.7060.0100.5740.377~0.874McFadden

R

方：0.008Cox和Snell

R

2：0.023Nagelkerke

R

2：0.024價(jià)格低的回歸系數(shù)值為0.196，呈現(xiàn)出顯著性(z=0.966，p=0.034<0.05)，意味著價(jià)格低產(chǎn)生顯著的正向影響，優(yōu)勢(shì)比(OR值)為0.822，說(shuō)明價(jià)格低每增加一個(gè)單位，公交車的變化(增加)幅度為0.822倍。

綠色環(huán)保的回歸系數(shù)為0.215，呈現(xiàn)0.01水平的顯著性(z=2.590，p=0.010<0.01)，說(shuō)面館綠色環(huán)保會(huì)對(duì)公交車產(chǎn)生顯著的正向影響，優(yōu)勢(shì)比(OR值)為0.574，意味綠色環(huán)保每增加一個(gè)單位，選擇公交車出行的變化(增加)幅度為0.574倍。總結(jié)分析可知：速度快、換乘少、避免擁堵、舒適性、出行習(xí)慣并沒有對(duì)公交車出行方式呈現(xiàn)顯著性，對(duì)選擇公交車出行沒顯示有影響，而價(jià)格低、綠色環(huán)保對(duì)于公民選擇公交出行有正向影響作用。（3）同理將共享單車作為因變量進(jìn)行有序logistic回歸分析。表5-12有序Logistic回歸模型分析結(jié)果匯總?項(xiàng)項(xiàng)回歸系數(shù)標(biāo)準(zhǔn)誤z

值

Waldχ2

p

值OR值OR值95%CI因變量閾值大幅增加-2.0590.276-7.46055.6520.0007.8424.565~13.471稍微增加-0.6220.253-2.4566.0310.0141.8621.134~3.059基本不變1.7150.2696.38240.7290.0000.1800.106~0.305稍微減少2.5720.3038.49772.2000.0000.0760.042~0.138自變量速度快-0.2750.203-1.3561.8380.1750.7600.511~1.130舒適性0.4390.1932.2725.1620.0231.5511.062~2.264換乘少-0.0890.199-0.4490.2020.6530.9150.620~1.350價(jià)格低-0.2450.208-1.1781.3880.2390.7830.521~1.176避免擁堵-0.0240.195-0.1210.0150.9040.9770.667~1.431出行習(xí)慣0.3870.2031.9053.6270.0571.4730.989~2.195綠色環(huán)保-0.3660.217-1.6902.8560.0910.6930.453~1.060McFadden

R

方：0.47Cox和Snell

R

2：0.037Nagelkerke

R

2：0.039舒適性的回歸系數(shù)為0.439，呈現(xiàn)出0.05水平的顯著性(z=2.272，p=0.023<0.05)，說(shuō)明舒適性會(huì)對(duì)共享單車產(chǎn)生顯著的正向影響，其優(yōu)勢(shì)比(OR值)為1.551，意味著舒適性因素每增加一個(gè)單位，選擇共享單車出行的(增加)幅度為1.551倍。但是速度快,換乘少,價(jià)格低,避免擁堵,出行習(xí)慣,綠色環(huán)保等因素未顯示對(duì)共享單車產(chǎn)生影響。（4）同理將選擇電動(dòng)車作為因變量進(jìn)行有序logistic回歸分析。表5-13有序Logistic回歸模型分析結(jié)果匯總?項(xiàng)項(xiàng)回歸系數(shù)標(biāo)準(zhǔn)誤z

值

Waldχ2

p

值OR值OR值95%CI因變量閾值大幅增加-2.4110.288-8.37770.1760.00011.1456.340~19.591稍微增加-1.0780.259-4.16117.3170.0002.9381.768~4.881基本不變1.2670.2624.84523.4760.0000.2820.169~0.470稍微減少2.5500.3098.25468.1240.0000.0780.043~0.143自變量速度快-0.2640.204-1.2951.6760.1950.7680.515~1.145舒適性0.3430.1941.7673.1220.0771.4100.963~2.063換乘少-0.0980.200-0.4880.2380.6250.9070.613~1.342價(jià)格低-0.3170.210-1.5132.2900.1300.7280.483~1.098避免擁堵-0.0720.197-0.3690.1360.7120.9300.633~1.367出行習(xí)慣0.2390.2041.1681.3650.2431.2700.851~1.895綠色環(huán)保-0.1850.218-0.8460.7150.3980.8310.542~1.275McFadden

R

方：0.510Cox和Snell

R

2：0.024Nagelkerke

R

2：0.026最終具體分析可知這七種影響因素未顯示對(duì)電動(dòng)車產(chǎn)生影響關(guān)系。（5）同理將選擇出租車作為因變量，進(jìn)行有序logistic回歸分析。表5-14有序Logistic回歸模型分析結(jié)果匯總?項(xiàng)項(xiàng)回歸系數(shù)標(biāo)準(zhǔn)誤z

值

Waldχ2

p

值OR值OR值95%CI因變量閾值大幅增加-2.2660.305-7.43155.2260.0009.6455.305~17.535稍微增加-1.0710.264-4.05716.4580.0002.9191.740~4.898基本不變1.5670.2725.76233.2060.0000.2090.122~0.356稍微減少2.7920.3069.13383.4160.0000.0610.034~0.112自變量速度快-0.0400.209-0.1920.0370.8470.9610.637~1.447舒適性0.2080.2001.0401.0820.2981.2310.832~1.822換乘少0.1040.2060.5040.2540.6141.1090.741~1.661價(jià)格低0.0770.2150.3570.1280.7211.0800.709~1.645避免擁堵0.3860.2041.8943.5880.0581.4710.987~2.192出行習(xí)慣0.1180.2100.5640.3190.5731.1260.746~1.698綠色環(huán)保-0.1170.225-0.5220.2720.6020.8890.573~1.382McFadden

R

方：0.350Cox和Snell

R

2：0.016Nagelkerke

R

2：0.017最終具體分析可知這七種影響因素未顯示對(duì)電動(dòng)車產(chǎn)生影響關(guān)系。表5-15有序Logistic回歸模型分析結(jié)果匯總?項(xiàng)項(xiàng)回歸系數(shù)標(biāo)準(zhǔn)誤z

值

Waldχ2

p

值OR值OR值95%CI因變量閾值大幅增加-1.3510.256-5.26927.7570.0003.8622.336~6.384稍微增加0.0520.2440.2120.0450.8320.9500.589~1.531基本不變1.6030.2576.23038.8190.0000.2010.122~0.333稍微減少2.7690.2919.50090.2480.0000.0630.035~0.111自變量速度快-0.4120.196-2.1034.4230.0351.5101.028~2.218舒適性0.2490.1861.3351.7820.1821.2820.890~1.847換乘少0.0990.1920.5140.2650.6071.1040.758~1.608價(jià)格低-0.1530.200-0.7630.5820.4460.8580.580~1.271避免擁堵-0.4950.190-2.6066.7910.0090.6100.420~0.885出行習(xí)慣0.4330.1962.2064.8670.0271.5431.050~2.267綠色環(huán)保0.2280.2101.0841.1760.2781.2560.832~1.894McFadden

R

方：0.016Cox和Snell

R

2：0.048Nagelkerke

R

2：0.051（6）同理將選擇步行作為因變量進(jìn)行有序logistic回歸分析。速度快的回歸系數(shù)為-0.412，呈現(xiàn)0.05水平的顯著性(z=-2.103，p=0.035<0.05)，說(shuō)明速度快對(duì)步行產(chǎn)生顯著的負(fù)向影響。以及優(yōu)勢(shì)比(OR值)為1.510，意味著速度快增加一個(gè)單位時(shí)，步行的變化(減少)幅度為1.510倍。

避免擁堵的回歸系數(shù)為0.495，呈現(xiàn)0.01水平的顯著性(z=2.606，p=0.009<0.01)，說(shuō)明避免擁堵因素會(huì)對(duì)選擇步行產(chǎn)生顯著的正向影響，其優(yōu)勢(shì)比(OR值)為0.610，所以避免擁堵每增加一個(gè)單位時(shí)，選擇步行的(減少)幅度為0.610倍。

出行習(xí)慣的回歸系數(shù)為0.433，呈現(xiàn)出0.05水平的顯著性(z=2.206，p=0.027<0.05)，說(shuō)明出行習(xí)慣會(huì)對(duì)步行產(chǎn)生顯著的正向影響，優(yōu)勢(shì)比(OR值)為1.543，意味著出行習(xí)慣每增加一個(gè)單位，選擇步行外出的(增加)幅度為1.543倍。但是舒適性,換乘少,價(jià)格低,綠色環(huán)保未對(duì)選擇步行產(chǎn)生影響關(guān)系。5.3本章小結(jié)在以上不同自變量與因變量的回歸分析中，我們可以看到回歸系數(shù)、完全在可控可接受范圍之內(nèi)，模型回歸分析表明網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物、社區(qū)電商、餓了么等平臺(tái)對(duì)減少居民買衣服、買菜、吃飯的出行都產(chǎn)生顯著的正向影響，速度快、舒適性、換乘少、價(jià)格低、避免擁堵、出行習(xí)慣、綠色環(huán)保等因素對(duì)許昌市居民交通出行方式選擇也產(chǎn)生相應(yīng)影響。我們發(fā)現(xiàn),隨著電商平臺(tái)的普及和使用，城市居民的生活模式和出行模式受到的不同程度的影響，以及我們的交通需求改變，都會(huì)大量的減少我們的出行次數(shù)，這樣的話道路交通問(wèn)題將會(huì)相應(yīng)緩解，對(duì)于城市交通發(fā)展和整體形象都是積極的改善。

6.結(jié)論與建議隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)和科學(xué)的發(fā)展，很明顯互聯(lián)網(wǎng)電商時(shí)代正在影響著交通發(fā)展的現(xiàn)實(shí)和未來(lái)，改變著人們的出行結(jié)構(gòu)和交通需求、運(yùn)輸服務(wù)經(jīng)營(yíng)和供給模式[16]。電商背景下的交通出行服務(wù)要想在“智慧”的路上走的穩(wěn)、走的遠(yuǎn)，就要發(fā)展和開拓新思路,預(yù)測(cè)新需求,轉(zhuǎn)變舊思路，完善物流服務(wù)，降低客戶成本，以“人”為本,更好的結(jié)合居民生活實(shí)際，合理配置運(yùn)輸工具，滿足居民交通出行行為的個(gè)體化需求，實(shí)現(xiàn)電商與交通發(fā)展的共同繁榮。6.1公共交通要適應(yīng)出行結(jié)構(gòu)的改變，滿足新形勢(shì)的出行需求短途出行被社區(qū)電商代替，公共線路從為了方便居民生活的角度出發(fā)，從小區(qū)經(jīng)超市、商場(chǎng)娛樂場(chǎng)所線路比較多，到如今的超市買菜、商場(chǎng)購(gòu)物、飯店吃飯等需求逐漸減少，居民出行必要性下降。雖然電商減少了個(gè)體出行，乘坐綠色交通的比例也相應(yīng)下降，對(duì)于不同訴求屬性居民的出行行為，電商發(fā)展如何實(shí)現(xiàn)對(duì)公共出行行為產(chǎn)生拉力，公共交通要如何適應(yīng)出行結(jié)構(gòu)的改變，滿足新形勢(shì)的出行需求？我們可以從以下幾方面進(jìn)行改善：（1)對(duì)許昌市的公交線路進(jìn)行調(diào)整，優(yōu)化路網(wǎng)依靠公共交通大數(shù)據(jù)，對(duì)市民交通出行進(jìn)行OD分析，盡可能在滿足全覆蓋的前提下，減少部分線路的設(shè)計(jì)布置，在滿足更多乘客需求基礎(chǔ)上，解決線路重復(fù)系數(shù)高的問(wèn)題，避免運(yùn)力浪費(fèi)。(2)優(yōu)化班次銜接，公交車向小型化轉(zhuǎn)型城市公共交通體系要確保班次銜接的合理性，最優(yōu)化，確保時(shí)效率，減少乘客等待時(shí)間，公交車型可以適當(dāng)縮小定制化，增加運(yùn)載效率，提升公共交通有效運(yùn)輸水平。(3)提升公共交通服務(wù)品質(zhì)和科學(xué)治理能力充分利用大數(shù)據(jù)平臺(tái)分析居民出行需求和活動(dòng)規(guī)律、有效推進(jìn)一站式服務(wù)。政府要綜合考慮社會(huì)承受能力，堅(jiān)定“公交優(yōu)先”的城市公共交通發(fā)展模式，綜合運(yùn)用多種行政手段，有效調(diào)節(jié)居民交通出行需求，合理引導(dǎo)居民出行模式。6