罗雄雄，董洁霜，董智杰

（上海理工大学管理学院，上海200093）

基于层次聚类分析的城乡居民出行特征研究
——以苍南县为例

罗雄雄，董洁霜，董智杰

（上海理工大学管理学院，上海200093）

针对城乡居民出行的不均质特征，以苍南县为例，基于区域经济、交通和城镇化3个方面的指标，利用层次聚类分析法将研究区域划分为中心城区、重点乡镇和一般乡镇3个聚类区，并将苍南县的城乡出行活动划分为3个聚类区间的出行，从出行次数、出行目的、出行方式、出行距离分布和出行时耗5个方面分析每一类居民出行活动的特征.研究结果表明：不同类别的城乡居民出行特征存在明显差异，Ⅰ类城乡出行以上班为主，具有频率高、距离短的特点；Ⅱ类城乡出行中上班和生活购物出行的比例较一类有所下降，但以上学、公务和看病为目的的出行比例有所上升，且私家车仍然是出行的主流选择；Ⅲ类城乡出行中非机动化方式基本消失不见，选择摩托车和城乡公交出行比例较高.分类别居民出行特征分析更符合城乡交通实际情况，更有利于城乡交通规划，可以为城乡交通的规划建设提供有效的导向数据.

层次聚类分析；城乡居民出行特征；城乡节点；出行次数；出行目的；出行方式；出行时耗；出行距离

随着城乡一体化发展趋势的日益明显，快速城市化的中国城乡间的交流日益频繁，但与日益增长的出行需求对应的是城乡客运市场的滞后发展.居民出行特征是把握交通规律和进行城市交通规划的基础[1]，对城乡居民的出行特征进行分析研究可以了解城乡居民的出行规律和实际需求，从而制定与其相对应的综合交通规划和城乡公交专项规划等规划建设项目，采取与其相适应的需求管理措施.杨琦等[2]基于中国9个省份的问卷调查，从出行目的、出行次数、出行时间和出行空间等方面进行分析，证明农村居民出行以购物和探亲访友为主要出行目的，而经济发达地区的农村居民出行次数多，出行距离和出行时耗短.王妤岌等[3]通过对浙江省长兴县居民的出行特征进行调查，从出行次数、出行目的、出行距离、出行方式和出行时耗等方面分析了各片区居民出行特征的差异.周钱等[4]从居民人均出行次数、出行方式和出行目等方面入手，对国内城市居民的出行特征、发达国家城市的出行特征以及国内相同城市不同时期的出行特征进行对比.黎明等[5]以北京居民小区为例，研究了城市居民过量的短距离小汽车的出行行为.魏晓云[6]对上海近郊城镇居民的日常生活出行行为进行分析，重点分析了嘉定区城镇居民进行娱乐活动和购物2类弹性出行的行为特征，探讨了公共设施的分布对居民出行行为的潜在影响.历亚军等[7]从出行强度、出行方式、出行目的和出行时间分布等方面对中小城市居民的出行特征进行分析，并基于此提出相关交通对策.

目前，有关居民出行特征的研究多涉及出行方式、出行时间、出行目的和出行者特征等因素，研究对象以城市居民为主，对城乡居民出行特征的研究较少，涉及农村地区的研究更为鲜见.本研究以调研数据为基础，利用层次聚类分析法对城乡居民的出行次数、出行目的、出行方式、出行时耗和出行距离进行研究，以期为城乡交通的规划建设提供有效的导向数据.

1 算法描述

层次聚类分析（hierarchical cluster analysis）的基本原理是在聚类分析开始时，每个样本自成一类；然后按照某种方法度量所有样本间的亲疏程度，并把其中最亲密、最相似的样本聚成一小类；接下来，度量剩余样本与小类或小类与小类间的亲疏程度，并将当前最亲密的样本或小类再聚成一类；此后，再度量剩余样本与小类或小类与小类间的亲疏程度，并将当前最亲密的样本或小类再聚成一类；如此反复，直到所有样本分别聚成一类为止.层次聚类分析的结果可以通过凝聚状态表、冰柱图和树形图等方式表现，对于连续变量的样本，距离测度方法有欧氏距离、欧氏距离平方、Cheby-chev距离、Block距离、Minkowski距离和Customized距离等[7-10].

1.1 原始数据标准化

不同指标和数据的单位和量纲不同，且数量级相差较大，为了更加科学地进行城乡区域划分，需对数据进行标准化处理，利用标准差标准化（z-score标准化）将初始测量值转换为无单位变量，确定各属性的权值.标准偏差的计算方法为

式（1）和式（2）中：σi为指标数据i（i=0、1、2……n）的标准差；μi为指标数据i的均值.

标准化后的指标数据为

式（3）中：xij*为标准化后的指标数据；xij为原数据，代表第j（j=0，1，2，…，n）区域的第i个指标.

1.2 相似性计算

采用平方欧式距离法对研究范围乡镇之间的相似性进行计算.

式（4）中：Dij为区域i与区域j城乡特征的相似性系数；xik′为区域i中指标k标准化后的值；xjk′为区域j中指标k标准化后的值；n为研究区域指标总数.

2 研究区域与基础数据

2.1 研究区域概况

苍南县位于中国浙江省最南端，隶属于浙江温州市，为该市下辖六县之一，县境地形北部宽阔，南部狭小，略呈三角形，全县陆地面积为1 261.08 km2.目前，苍南县辖灵溪镇、龙港镇、宜山镇、钱库镇、藻溪镇、桥墩镇、金乡镇、矾山镇、赤溪镇、马站镇10个镇和凤阳畲族乡、岱岭畲族乡2个民族乡，本研究暂不涉及2个民族乡.

2.2 研究所需数据

2.2.1 聚类因子指标选取

科学选取分类指标是进行城乡区域分类的首要步骤，分类指标需要体现城乡各区域的特征和特点，且能被定量化描述，因此，建立的城乡区域划分指标体系包括经济指标、交通指标和城镇化指标3个方面，共10个指标，指标体系的具体参数如表1所示.

表1 城乡区域划分指标体系Tab.1 Classification index system of urban and rural area

2.2.2 指标标准化

根据指标含义，结合《苍南县2014年统计年鉴》，参考《苍南县域总体规划（2006—2020年）》对10个镇的各项指标进行赋值，并对各指标数据进行标准化处理，结果如表2所示.

3 结果与分析

3.1 出行活动分类

基于层次聚类分析法，采用组间平均链接距离法利用SPSS软件合并指标间距离平均值最小的2个地区，然后再逐级合并，直至所有镇合为一类，聚类结果如图1所示.由图1可知，类间距d=15时，苍南县内的乡镇被划分为3个聚类区：①龙港镇和灵溪镇为一类城乡节点，即中心城区；②宜山镇、钱库镇、桥墩镇和金乡镇为二类城乡节点，即北部平原区；③藻溪镇、矾山镇、马站镇和赤溪镇为三类城乡节点，即南部山地丘陵区.此聚类结果与各乡镇的实际经济发展情况相符.

表2 指标标准化结果Tab.2 Results of indexes standardization

图1 苍南县城乡区域划分聚类分析树状图Fig.1 Cluster analysis tree of Cangnan county urban and rural division

根据层次聚类分析结果，将苍南县域城乡居民出行活动分为3类：①Ⅰ类城乡出行为一类城乡节点间的出行，即两大中心城区间的出行；②Ⅱ类城乡出行为二类城乡节点与中心城区间以及二类城乡节点间的出行；③Ⅲ类城乡出行为三类城乡节点与中心城区间以及三类城乡节点间的出行.

3.2 分类居民出行特征对比分析

依托《苍南县城乡公共客运发展规划（2014— 2025年）》项目，在苍南县采取问卷的形式对区域居民出行特征进行调查，调查内容分为居民基本信息、居民出行特征调查、公交出行调查和起讫点调查4个板块，其中居民出行特征调查板块涉及出行次数、出行目的、出行方式、出行距离和出行时耗5个方面.调查共计发放问卷10 000份，回收问卷7 589份，有效问卷6 975份，调查范围覆盖苍南县域10个镇.本研究以出行次数、出行目的、出行方式、出行距离和出行时耗为切入点，对比3类城乡居民出行活动间的差异.

3.2.1 出行次数

通过统计调查问卷得到3类城乡居民出行活动中居民的人均日出行次数，结果如表3所示.

表3 苍南县各类城乡出行人均出行次数Tab.3 Per captia travel frequency of urban and rural travel in Cangnan county

由表3可知，居民人均日出行次数呈现从Ⅰ类出行到Ⅲ类出行依次递减的趋势，这说明乡镇的地理区位、交通条件以及经济和社会发展水平是影响居民出行次数的重要因素.Ⅰ类出行中，居民的家庭收入较高，机动车拥有量较多，因此出行频率较高.而在Ⅲ类出行中，居民的家庭收入较低，机动车拥有量较低，且偏远乡村中的留守老人和妇女较多，这部分人群不存在通勤出行的需求，因此人均日出行次数相对减少.

3.2.2 出行目的

本次调查问卷中将出行目的分为上班、上学、公务、生活购物、文体娱乐、探亲访友、做买卖和看病共8类[6]，通过对调查问卷进行统计得到苍南县分类乡镇居民出行目的基本情况，结果如图2所示.

图2 苍南县各类城乡出行目的分布情况Fig.2 Distribution of urban and rural travel purpose in Cangnan county

由图2可以看出，Ⅰ类出行中刚性出行所占比例达到52%，Ⅱ类出行和Ⅲ类出行中刚性出行所占比例分别为46%和42%.刚性出行比例与各乡镇的职业种类分布具有一定关系，中心城区聚集了较多就业岗位，而南部山地丘陵区中居民的谋生手段以务农和打零工为主.此外，一类城乡节点到三类城乡节点中，居民的年龄结构愈发呈现出两级分化的趋势，其中三类城乡节点中，日常居住的多为老人、小孩和家庭妇女，因此，Ⅲ类出行中以生活购物和探亲访友为目的的出行比例进一步上升.

3.2.3 出行方式

通过对调查问卷结果进行统计得到苍南县分类乡镇居民不同出行方式的选择情况，结果如表4所示.

表4 苍南县各类城乡出行方式Tab.4 Mode of urban and rural travel in Cangnan county%

由表4可知，苍南县居民的出行方式以步行和自行车等非机动化出行方式为主.在苍南县内部，从Ⅰ类出行到Ⅲ类出行，城乡居民的步行出行比例逐渐增大，分别为41%、47%和59%.这主要是因为Ⅰ类出行到Ⅲ类出行的平均出行距离逐渐减小，而步行是短距离出行的首选方式，同时私家车出行比例随各区家庭拥有私家车比例的降低而逐渐减小，表明经济发展水平和交通工具的拥有情况对出行方式的选择产生影响.

对比三类乡镇节点的出行方式选择情况可知，公交出行的比例均不及私家车出行的比例，其中Ⅰ类出行中居民选择公交方式出行的比例高于其他两类，这是因为中心城区的公交系统优于相对偏远地区.此外，除步行方式外，Ⅲ类出行中其他体力出行方式的比例相对较低，这是因为山地丘陵的地理特征限制了自行车和人力三轮车的使用，而家庭拥有私家车的比例又相对较低，因此居民不得不转向摩托车等机动化出行方式.

3.2.4 出行距离

苍南县分类乡镇居民的平均出行距离如表5所示.

表5 苍南县各类城乡出行距离Tab.5 Distance of urban and rural travel in Cangnan county

由表5可知，Ⅰ类到Ⅲ类的出行距离逐渐减少，产生这种现象的原因主要有3个方面：①从居民个人及家庭属性角度考虑，Ⅰ类到Ⅲ类的出行主体的家庭收入依次递减，在出行方式上逐渐偏向非机动化的出行方式，导致居民出行范围逐渐变小.②从城镇空间结构角度考虑，一类城乡节点的规模比三类城乡节点的规模大；二类城乡节点在中心城区外连绵发展，与中心城区间的交流比较频繁，因此出行距离也较长；而三类城乡节点离中心城区较为偏远，日常的生活出行和通勤出行均在乡镇节点内部完成，因此出行距离较短.③从职业和年龄分布角度分析，一、二类城乡节点的居民以上班族和私营业主为主，其每日的出行频率和出行范围较大，而三类城乡节点的居民以老人、儿童和家庭妇女为主，每日的出行以生活目的为主，且基本在镇域范围内活动，出行距离较短.

苍南县乡镇居民不同出行距离所占比例如图3所示.

图3 苍南县各类城乡出行距离分布情况Fig.3 Distribution of urban and rural travel distance in Cangnan county

由图3可知，在Ⅲ类出行中，出行距离在5 km以下的出行占72%，10 km以下的出行占86%，而在Ⅰ、Ⅱ类出行中，虽也以短途为主，但5 km以上出行的比例明显高于Ⅲ类出行，均为37%.这主要是因为Ⅰ、Ⅱ类出行集中在中心城区和区域中心乡镇，经济发展水平较高，对外联系需求较高，因此中长距离出行比例较高，而Ⅲ类出行的主体多为农民，对外联系需求不高，多以短距离出行为主.

3.2.5 出行时耗

图4是苍南县乡镇居民出行时耗的分布情况.由图4可知，按照出行时间及占比加和，从Ⅰ类出行到Ⅲ类出行的总体出行时耗逐渐升高.在不同类型的城乡出行中，以一类城乡节点为端点的Ⅰ类出行时耗最短，以三类乡镇节点为端点的Ⅲ类出行时耗最长.这是因为Ⅰ类出行的目的主要是通勤出行，其次为生活购物出行，这类出行的特点是出行频率高，出行时耗较短；而Ⅲ类出行的目的主要为探亲访友、看病和公务等，其瞄准的是中心城区的医疗资源、教育资源和行政地位，此类出行的特点是出行频率较低，但每次出行的时间较长.

图4 苍南县各类城乡出行时耗分布情况Fig.4 Distribution of urban and rural travel time consumption in Cangnan county

3.3 分类居民出行特征分析总结

通过对比苍南县三类不同城乡出行活动的特征发现，在县域范围内，不同社会经济发展情况的区域的城乡出行特征存在明显差异，不能笼统地将城乡居民出行特征放在同一尺度下研究.

（1）在具有同城化发展倾向的中心城区间，城乡出行的总体特征为出行频率高，出行时耗短.出行目的以上班和生活购物为主，异地上班、居住和购物的现象较为常见.在出行方式上，主要以可达性较高、灵活度较强的私家车为主，自行车等非机动化的出行方式也较为常见.

（2）对于高度城市化地区，中心城区与其外围乡镇之间的城乡出行频率也较高，出行时耗较短.出行目的方面，上班出行与生活购物出行的比例有所下降，异地上班和生活的情况仍然存在，但以上学、公务和看病为目的的出行比例有所上升，中心城区的医疗、教育和行政资源集聚的特征较为明显.出行方式方面，私家车出行仍是主流，非机动化出行的方式有所下降，城乡公交的使用率明显提高，但仍有许多居民使用出租车进行城乡出行.

（3）在中心城区与偏远离散聚居区之间的城乡出行中，步行和自行车等非机动化的出行方式基本消失.居民城乡出行的方式以机动化为主，私家车仍占有一定比例，但由于家庭收入的局限，部分追求便捷、灵活出行的居民转向摩托车的出行方式，而大部分居民则选择城乡公交出行.出行目的方面，县城中心区教育、医疗和行政资源的集中效应进一步体现，上学、看病和公务成为居民的主要出行目的，而生活购物和上班出行的比例下降明显，异地上班和异地生活的比例较低，日常出行大部分在乡镇内完成.

4 结论

在分析城乡居民出行特征研究现状的基础上，针对以往将城乡居民出行特征放在同一尺度下进行分析存在的弊端，提出利用层次聚类分析法将研究城乡区域进行分类，以苍南县为例，研究不同类别的城乡居民的出行特征，为城乡交通的规划建设提供更为贴合实际的基础数据，得到以下结果：

（1）利用层次聚类分析的方法，从区域经济发展指标、交通指标、城镇化指标3个方面选取10个指标，将苍南县的居民出行划分为中心城区、重点乡镇和一般乡镇三类城乡节点间的3类出行.

（2）从出行次数、出行目的、出行方式、出行距离和出行时耗5个方面对苍南县3类城乡出行进行对比分析，结果表明不同类别的城乡出行特征存在较大差异，应分类对待.

（3）因不同区域发展水平不同，分类对居民出行特征进行分析更有利于科学地进行城乡交通规划和管理.

[1]温旭丽，杨涛，马香，等.小城市居民出行特征及交通发展策略研究[J].公路交通科技：应用技术版，2014（8）：272-274.

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[3] 王妤岌，程龙，冯岑，等.中小城市居民出行特征片区差异性分析—以浙江省长兴县为例[J].城市交通，2015，2（3）：55-63.

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（责任编校 亢原彬）

Study on the trip characteristics of urban and rural residents based on hierarchical clustering analysis—with Cangnan county as an example

LUO Xiongxiong，DONG Jieshuang，DONG Zhijie
（School of Management，University of Shanghai for Science and Technology，Shanghai 200093，China）

For the heterogeneity characteristics of urban and rural residents，the research scope were divided into three clustering areas of central urban，key towns and general towns taking Cangnan county as an example based on the method of hierarchical cluster analysis，and the urban and rural trip activities of Cangnan county were divided into the trip activities among these three clustering areas，and the characteristics of each resident trip activities were analyzed from the trip times，trip destination，trip mode，trip time consumption and trip distance.The results showed that there are obvious differences of the characteristics among different trip activities of urban and rural resident，the first type of urban and rural residents trip activities are mainly for work which have the characteristics of high frequency and short distance，the proportion of working trips and shopping trips in the second type of urban and rural residents trip activities slightly decreases compared with the first type，while the proportion of school trip，bussiness trip and medical trip increases and the private cars is still the main choice of the trips，non-motor vehicle trip way rarely disappears in the third type of urban and rural residents trip activities，and the proportion of motorcycle and urban-rural transport is increases.Classification of resident trip characteristics analysis is more beneficial to urban-rural traffic planning，which can be the effective oriented data for the planning of urban-rural traffic construction.

hierarchical clustering analysis；resident trip characteristics；trip times；trip purpose；trip mode；trip time consumption；trip distance

1671-1114（2015）04-0052-05

O21

A

2014-04-01

上海市研究生教育创新项目（5413309101）；上海理工大学人文社科项目（14XSY04）；上海高校优秀青年教师培养资助计划（51-13-303-101）.

罗雄雄（1990—），男，硕士研究生.

董洁霜（1973—），女，副教授，主要从事区域规划和交通运输系统规划方面的研究.