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市政厅|北京的公交极端出行者:他们为何早起,为何游荡?
澎湃新闻王昀 整理
2015-02-10 22:40  来源:澎湃新闻
        不同的人以不同的节律在城市生活,因此“都市丛林”是个完美的比喻——有人是早起的鸟儿,有人则是夜间巡游的猫头鹰。通过城市交通系统产生的大数据,我们就能把他们识别出来,进而分析这类行为的规律及背后的动因,思考城市能为这些人创造何种便利条件。
        比如说,那些比普通人更早起床去坐公交的人、那些深夜里仍然在乘坐公交的人、那些通勤距离格外长的人、那些一天之内反复乘坐公交的人,他们相应的时空轨迹几乎都被记录于公交卡的数据之中。
        北京市城市规划设计研究院高级工程师龙瀛、香港大学建筑学院城市规划与设计系助理教授刘行健、美国爱荷华州立大学设计学院助理教授周江评、北京大学城市与环境学院教授柴彦威四位学者,就运用2010年4月5日至11日的北京公交IC卡数据(包括地铁和公交),对北京市的上述四种极端出行行为进行识别,并通过入户调查数据(居民出行调查),补充了极端出行者的社会经济背景,进行了初步的分析。
        为什么要研究极端出行者?
        研究者表示,人的每一次出行都有目的,要在城市中汲取营养——这些极端出行者更是如此,他们不辞劳苦在城市中奔波,是公交系统的忠实使用者,期待以此获得更好的生活。那么,这些人是谁,在干什么,住在哪里,工作在哪里,家庭状况如何?深入了解这些状况,有助于城市管理者科学制定公交线路优化、公交补贴、产业布局、时间规划等政策。
        由此,这项研究希望借助这些数据,研究鲜活的城市生活,并进而上升到政策建议。
交通卡的数据和入户调查数据
        北京拥有载客量最大的公共交通系统,该系统主要由公交和地铁组成。2010年,包括机场轨道交通在内,北京拥有184公里的地铁轨道,仅2011年,公交系统载客高达49亿人次,行驶距离达17亿公里。由于地铁线路不断变长,政府也针对公共交通采取补贴,故而在北京所有交通工具中,地铁和公共汽车的出行分担率很高——2010年达到38.9%。
        在北京,本地市民公交IC卡的使用率相当高。2005年以来,北京有超过90%的公交/地铁乘客使用匿名智能卡来支付车费。当持卡人使用智能卡付车费时,读卡器就会自动记录下这些数据:始发站/目的地,乘车时间/下车时间,智能卡号码和类型(如,学生卡/普通卡)等。
        研究者从北京市政交通一卡通有限公司获得2010年一周(4月5日-4月11日)的公交IC卡数据,其信息包括1.05千万位持卡人的9.79千万次出行(5.93千万次公交车定额收费出行、2.34千万次公交车依距离收费出行,以及1.52千万次地铁出行)。研究者主要分析了工作日的情况,其中活跃持卡人有0.94千万。
        研究者对公交/地铁线路和站点信息进行了地理编码。根据北京的行政界线、主要道路、规划布局,研究者一共定义了1911个交通分析小区(traffic analysis zones,TAZs)(图1D)。在研究者的计算中,2010年,在北京共有1928条公交路线(图1A)和21372个公共汽车站点(图1B)。若一条公交线路的去程和返程不同路,则这种情况分别计数。相邻汽车站的平均距离大约为231米。2010年,包括机场快线在内,共有9条地铁线路,和相应的147个地铁站(图1C)。
图1 2010年北京的公交线路(A),公交站点(B),地铁线路及站点(C),交通分析小区(TAZs)(D)注:所有地图都来源于北京市城市规划设计研究院。由于部分居民生活在北京周边或河北省的临近城镇,所以A-D所示的部分线路在北京城外。
        研究者采用2010年北京交通的一次入户调查,以描述极端出行者的特征。该调查系分层抽样,采样率为1%。调查范围包括整个北京的1911个交通分析小区中的1085个,排除了人特别少的小区。研究者在每个交通分析小区中,选择了10到50户进行面对面访谈,样本最终为北京的46900户(116142名居民)。调查获得每位受访者某一天的出行日记,也得到包括出行者的家庭结构、收入水平、在该分析区域的位置等家庭信息,以及性别、年龄、职业、行业等个人信息。
哪些人被视为极端出行者
        借鉴上述北京交通入户调查、既有文献以及自身在北京的生活经验,研究者定义了四类工作日的极端出行者(表1)。例如,北京的日常上班时间为早8:30或9:00,则早于6:00乘坐公共交通工具将被视为过早。

表1:本文对极端出行的定义
        为构建这些极端出行者职住之间的通勤距离,研究者采取以下推断过程:
        如果卡类型不是学生卡,而持卡人呆在距任一车站500米以内的某一地点超过6小时,且该地点并非服务器在工作日记录的第一个地点,同时又是持卡人在五个工作日中最频繁出入的场所,则该地点在这项研究中被定义为持卡者的工作地。
        相似地,如果卡类型不是学生卡,而持卡人当日首次刷卡的公交车站/地铁站,同时又是持卡人在几个工作日中最频繁出入之地,则这里会被定义为该持卡人最终居住地。
        而后,通勤距离被确定为持卡人工作地与居住地之间的距离。
四种极端出行者在哪居住,在哪工作?
        大数据不能告诉我们极端出行者的身份和出行行为背后的原因。为对此探究,研究者从上述北京交通的入户调查中,提取出与公交卡研究确定的极端出行者相符的群体。
        研究者分析了早起的鸟儿的第一趟公交/地铁的行程,猫头鹰的最后一趟公交/地铁的行程,不知疲倦的行者的公交/地铁通勤行程,反复兜转者所有公交/地铁的行程,及被访普通北京居民的所有行程。
        根据研究者对极端出行者的定义,188900人(即活跃持卡人的2%)在工作日满足一项或多项极端出行类型。其中,14200名极端出行者使用了学生卡。研究者注意到,在2010年,反复兜转者和猫头鹰的数量超过了其他两类极端出行者,不知疲倦的行者数量最少。
表2:极端出行者的数量和类型
        四种类型的极端出行者的移动模式总结如表3。
        研究者发现,在居住地方面,有很大比例的不知疲倦的行者住在三个著名的市郊居住区——它们是为容纳当地拆迁居民而建的:通州,回龙观,天通苑。除了这三个区域外,早起的鸟儿还分布在市中心周边地区,反复兜转者聚集在北京市五环以内区域,猫头鹰集中在二环和四环之内。
        大多数极端出行者的工作地在五环以内,集中在城市北边,这里比南边更发达。许多反复兜转者在亦庄工业园区工作。据调查,他们大多数住在北京市中心。数目可观的不知疲倦的行者,在上地信息产业基地和天通苑附近工作。
        在通勤方面,最受早起鸟儿欢迎的目的地是西直门地区。许多不知疲倦的行者,长途跋涉,从通州前往市中心以北,他们大多数是从外围来到市中心。许多反复兜转者进行长距离通勤,他们中只有4%有确定的通勤路线。只有早起的鸟儿和猫头鹰有通勤路线,但并非所有早起的鸟儿和猫头鹰都进行长距离通勤。此外,反复兜转者在一天内出入多地,并进行长距离出行。研究者分析了所有极端乘客的线路,发现早起的鸟儿、猫头鹰和不知疲倦的行者很少有非通勤出行(分别为27.4%、25.3%和36.8%)——这意味着他们都忙于工作。
表3:四种极端出行者的出行模式
表3 最右列放大,依次如下:
        并非所有持卡人都有住房、工作地和通勤出行。在极端出行的地图中,H代表住所,J代表工作场所。括号内数字为相应信息的极端乘客的总数。基础层是2010年的交通分析小区。每一个地图中的环路与图1相对应(d)。
极端出行者去哪儿,做什么?他们是什么人?
        在2010年调查的记录中,共有21771名出行者在工作日至少乘坐了一条公交/地铁通勤线路,研究者从中确定了总计1569名极端出行者(即7.2%),其中有676名早起的鸟儿、236名猫头鹰、627名不知疲倦的行者和100名反复兜转者(70名出行者同时符合两种类型的极端出行行为特征)。
        如图2所示,研究者发现,早起的鸟儿中,分别有60.2%、11.8%和10.9%,第一次出行是去工作场所、学校和娱乐场所——这与普通的北京市民有显著不同(普通人是21.9%,3.9%和6.4%)。大多数猫头鹰的最后行程是回家(96.2%),2.1%是在晚上去工作场所。几乎三分之一不知疲倦的行者,其出行是为吃饭(31.2%),接送以及商务出差也很多(这些比例都比普通北京人高)。
图2 2010年调查中,每种极端出行者的出行原因。EB即早起的鸟儿,NO为猫头鹰,TI为不知疲倦的行者,RI为反复兜转者,AB为普通北京人。
        研究者进一步分析了不同极端出行者的社会经济特征及其家庭信息。表4是总结。
表4:极端出行者的特征及家庭信息。注:括号中的数字是极端出行者总数        
        (1)年收入10万元的家庭被归类为高收入家庭,研究者发现,所有类型的极端出行者,家庭收入高的比率与普通家庭相比更低。        
        (2)猫头鹰和不知疲倦的行者这两类,与普通北京人相比,有更高比例的人在北京租房子。        
        (3)与普通北京人相比,四种类型的极端出行者汽车拥有率更低。        
        (4)与普通北京人相比,不知疲倦的行者和反复兜转者受教育水平高。        
        (5)所有类型的极端出行中,不知疲倦的行者中,北京本地居民(有户口)的比重最低。值得一提的是,2014年,40%的北京居民没有北京户口。2010年的调查在该属性方面有偏差。        
        (6)猫头鹰和反复兜转者中,很少有包括公务员在内的公共部门雇员。在猫头鹰和不知疲倦的行者中,从事服务业的员工更多;而在不知疲倦的行者这一群体中,有更多私企员工。此外,很少有猫头鹰是教师和医务人员。在猫头鹰、不知疲倦的行者和反复兜转者中,没有当兵者或警察。
        (7)关于所有乘客的社会地位,早起鸟儿中60.9%是全职工人,20.9%是离退休人员,其次是12.7%的全日制学生。大多数的猫头鹰和不知疲倦的行者是全职工人。猫头鹰中也有相当数量的退休人员(5.9%)。令人惊讶的是,所有反复兜转者中,38%是退休人员,而42%是全职工作者。还有12%的反复兜转者处于失业状态。
        采用2010年的调查,研究者能刻画出所有类型的极端出行者。例如:早起的鸟儿们,大多数在私人公司或服务行业做全职工作,这类岗位工资较低,所需学历也低;大多数反复兜转者忙于工作,得从工资中拿出相当多的部分来付租金,他们受过良好教育,多为私企打工,但其中少有人拥有北京户口。
        了解这些情况,无疑有助于城市管理者进行决策。例如,反复兜转者、早起的鸟儿和猫头鹰的居住地相似,反复兜转者和早起的鸟儿都倾向于在五环内工作。研究者同样发现,大量不知疲倦的行者在市内工作,却居住在城市东部边缘。这些显然有助于职住安排决策。
未来如何更好地研究极端出行者?
        研究者认为,大数据和小数据可以相互补充。比如说:交通卡用户不包括高端出行者;大多数的入户调查对象是拥有北京户口的本地人。因此,需要单独设计调查,以便更好地了解极端出行者;在收集和使用交通卡信息方面,也可以采用更好的策略。或许未来会使用更长时间的交通卡数据,从长期和动态的角度,考察极端出行者的行为模式。
        另外,研究者也指出,这一分析仅限于公共交通乘客的极端出行行为,不包括使用其他交通方式(如汽车)的乘客。未来若能比较不同模式的极端行为,则可揭示造成极端出行现象的内在机制,以及极端出行是如何加重乘客负担或使其受益的。
        
        (感谢复旦大学新闻学院何夕提供翻译帮助)

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