鲜于建川

(上海电机学院 商学院， 上海 201306)

拥有小汽车是一项重要的出行决策，将直接或间接影响出行的频率、长度、方式、时间等出行行为[1-3]。进入20世纪以来，我国居民私人汽车的拥有量不断快速增长，从2000～2016年，全国私人小汽车保有量以平均每年约22%的速度增长。1985年我国仅有28.49万辆私家车，2017年底，私家车保有量已达到18 515.11万辆[4]，而这一趋势还在以更快的增长速度继续着[5]。2019年，我国全年销售乘用车2 144.42万辆，远高于美国(471.50万辆)和欧盟(1 797.28万辆)[6]。同时，小汽车保有量在不同省份表现出显著的异质性。如图1所示，2017年每千人小汽车保有量在北京市、江苏省、黑龙江省和甘肃省的数据分别为215辆、175辆、102辆和92辆。

图1 2017年各省和直辖市小汽车保有量

我国小汽车保有量的快速增加，是经济持续快速发展的结果，但同时也带来了交通拥堵、城市烟雾、噪声污染、土地使用稀缺、能源危机和气候变暖等一系列的社会和环境问题，给交通管理和政策制定带来了巨大的挑战[7]。为了减少小汽车出行对城市发展的负面影响，地方政府通过征收高额车辆购置税、车牌拍卖、车牌摇号申请、外地车牌车辆限行等政策、措施，限制小汽车出行，缓解交通压力及其负面影响[8-10]。为了在一定程度上有效限制小汽车出行，政策制定者对小汽车拥有行为及其异质性的正确认识至关重要。

1 小汽车拥有决策

在交通研究领域，小汽车拥有行为一直备受关注。早期研究以Mogridge[11]、Tanner[12]和Train[13]等人为代表。随着研究的深入，学者们将小汽车视为与自行车和公共交通相似的出行工具和资源，研究小汽车拥有行为及其更深远的影响。根据所使用数据类型，可划分为集计和非集计研究。前者采用计算效率更高的集计模型，在地区、区域或国家层面对汽车拥有总量进行分析预测[14]。后者通常采用非集计模型以单个家庭为研究对象，分析在家庭及成员社会经济属性和环境因素影响下的家庭小汽车拥有量[15-17]。

大量研究表明，社会经济属性、居住和工作社区属性、城市形态等微观和中宏观数据分别对家庭层面的小汽车决策和区域层面的小汽车保有量起到了决定性影响。Dargay[18]就家庭收入对小汽车拥有决策的影响进行了深入研究，发现收入的增加会促进家庭拥有小汽车，人们在购置小汽车后会逐渐养成驾车出行习惯，即使在收入下降的情况下，这种习惯也很难被改变。因此，家庭收入对小汽车的保有具有不对称的、滞后的影响[19]。Oakil等[20]分析了在荷兰的年轻家庭中汽车保有量随家庭构成、收入、就业状况、文化背景、城市化水平的变化，发现家庭构成和城市化水平是最主要的影响因素，而且存在显著的交互作用。相比于单身和夫妻，核心家庭则更依赖于小汽车以完成复杂的日常出行。城市形态主要通过人口密度、土地使用密度、位置属性、公交可达性等属性对小汽车拥有决策产生影响[16]。研究发现，人口和居住密度对小汽车保有量影响为负[19]，且汽车保有量随着土地利用混合度的增加而减少[21]。当居住位置更靠近市中心，或者公交可达性更高时，家庭小汽车保有量通常会更少[22]。

我国小汽车保有量的研究大都属于集计研究。张琪等[23]构建了私人汽车保有量与国民总收入、城镇人口、粗钢产量、石油消费量和贷款利率的多元回归模型。Yang等[24]用年度面板数据分析了小汽车保有量与人均年收入、人口、城市建成区面积、人均道路面积、人口密度以及出租车和公交车数量之间的关系，研究表明：上述变量对城市小汽车保有量有显著影响，且存在明显的地域差异。随着家庭层面数据调查的开展，国内学者开始关注家庭小汽车保有行为的非集计研究。Li等[25]用离散选择模型分析了北京市和成都市的小汽车保有行为。在对北京数据的分析模型中，受教育程度是重要的影响因素，但在成都模型中却并不显著，有一定的地区差异。研究还发现自行车保有量对小汽车拥有决策有显著的负向影响。Vine等[26]从是否拥有小汽车、是否拥有多辆小汽车及是否拥有新车这3个方面对家庭小汽车保有行为进行了分析，研究表明：农村居民对小汽车依赖程度较低，而对城市居民而言，低可达性将降低其小汽车拥有量。由于数据的限制，少有研究将社区和城市属性数据与家庭社会经济属性相结合，对中国小汽车拥有决策及其地区间异质性进行深入的研究。

为了研究在微观和宏观层面因素及其相互作用影响下的家庭小汽车拥有行为，本文利用2017年中国家庭金融调查数据，以家庭为研究对象，运用多层次模型，从个体、家庭、社区、城市的不同层面，确定小汽车拥有决策的主要影响因素及其影响效果，研究小汽车拥有行为在地区和城市间的异质性及其成因，并讨论研究结果在小汽车使用调控中的应用。

2 多层次混合效应Logit模型

用多层次混合效应Logit模型研究家庭小汽车保有行为，主要基于以下的假设：① 小汽车拥有行为在各省市之间表现出异质性；② 社区和城市层面的中宏观属性变量对小汽车拥有行为有重要影响。

考虑一个两层结构。假设有I个家庭(第1层次)来自J个省市(第2层次)，其中，来自j省市的家庭i面对是否拥有小汽车的二项选择效用yij(取值1表示拥有，取值0表示不拥有)，可表示的线性函数为

(1)

式中：β0、xkij、βk分别为常数项、属性变量k(k=1,2,…,K)及其对应参数；xlj和μlj为来自第2层的属性变量l(l=1,2,…,L)及其对应的随机参数；εij和μ0j为随机效用项；μij、μ0j为引入的随机参数和随机截距项，能有效描述小汽车选择行为在不同省市间的地域差异。

令μj为式(1)中随机参数μlj和随机截距项μ0j组成的随机向量，假设μj服从均值为0、协方差矩阵为μj～N(0,Ω)。假设εij服从标准Gumbel分布，并假设εij和μj相互独立。令Xij为xkij(k=1,2,…,K)组成的属性向量，令Pr(yij|Xij,μj)=E(yij|Xij,μj)=πij，则有

(2)

(3)

模型参数可用Stata标定得到。

3 家庭小汽车拥有量

3.1 中国家庭金融调查

中国家庭金融调查(China Household Finance Survey, CHFS)[27]覆盖了全国除新疆、西藏和港澳台等地区外的1 585个市/县，调查围绕受访者家庭展开，包括人口统计学特征、资产与负债、保险与保障、支出与收入、家庭成员教育、主观态度等模块，为在全国范围内进行小汽车保有行为的非集计研究提供了较完备的数据。2017年CHFS共调查40 011家庭、127 012人，去除有缺失数据的记录后共得到39 062个家庭样本。

表1给出了样本的描述性统计信息，表2给出了各省市的情况。可以看出，家庭平均收入存在明显的地域差异，北京市大约是云南省的3倍。家庭收入和小汽车保有量之间有很强的相关性(Pearson’sr=0.61)，这一相关性也体现在小汽车保有量在各省市之间的显著地域差异上。

表1 样本描述性统计(2017CHFS，样本量：39 062家庭)

3.2 变量定义

表3给出了样本家庭小汽车保有量的情况。样本中，仅有不到5%的家庭拥有多辆小汽车。因此，本文将小汽车保有量视为取值为0和1的二元选择变量，分别表示不拥有和至少拥有1辆小汽车。模型解释变量可以分为4类，分别是家庭社会经济属性、家庭成员生活态度、居住区属性和所在城市属性，变量定义如表4所示。

表2 各省市样本描述性统计(2017 CHFS全样本，样本量：39 062家庭，123 321人)

表3 家庭小汽车保有量分布

表4 模型变量定义

基于前期研究和已有文献，家庭收入、成员结构、主观态度等对家庭小汽车保有选择有重要影响。表5给出了有小汽车和无小汽车家庭样本在上述变量中的均值和方差。这些统计数据表明：拥有小汽车的家庭通常有显著更高的家庭收入(分别为18万元和6.1万元)。从家庭成员构成来看，有小汽车的家庭中成年成员有工作的更多，家庭成员年龄结构更年轻，家中有儿童成员的概率更大，且成年成员受教育的程度更高。相比于无车家庭，拥有车辆的家庭通常会有更多房产(分别为1.37套和1.02套)，且居住在城市的概率也更大。从表5可知，所有p值都小于0.01，故有小汽车家庭和无小汽车家庭在表中所列属性变量上均有显著差异。本文用这些属性变量建立小汽车保有多层次混合效应Logit模型。

表5 有小汽车和无小汽车家庭属性变量比较

3.3 模型结果及分析

表6给出了家庭小汽车保有模型的参数标定结果。表6中，正、负系数分别表示对应变量对家庭保有小汽车行为的影响为正或为负。

在微观层面，模型标定结果表明，家庭属性对私家车保有行为有重要影响。高收入家庭对私家车的偏好更大。这主要是由于小汽车作为价值最高的家庭耐用消费品，只有当家庭收入达到一定水平后才会考虑购入。家庭人口越多，特别是成年成员越多的家庭对小汽车的偏好更大。相比于无工作的成年成员，有工作的成年成员对小汽车保有行为的贡献更大。因为随着家庭规模的增大，特别是成年成员中工作成员的增多，日常工作和非工作出行的需求会更大、更复杂，从出行工具选择的角度会更倾向于便于完成复杂出行的家庭小汽车。家庭成员年龄结构也是保有私家车的重要影响因素。有10周岁以下儿童成员的家庭，其拥有小汽车的

表6 家庭小汽车保有模型参数标定结果

概率更高，相反，随着成年成员年龄老化，保有小汽车的概率也随之下降。户主的社会经济属性能代表一个家庭的整体情况，因此，在研究中进一步加入了户主的年龄、受教育程度和生活态度等变量对家庭小汽车保有行为的影响。参数标定结果表明，户主受教育程度越高的已婚家庭比受教育程度低、离异或单身家庭更倾向于购买小汽车，且户主年龄对小汽车购买行为的影响为负。这在一定程度上支持了模型中家庭收入、家庭规模、儿童成员和老年成员对私家车保有行为的影响效果。另外，户主对生活的主观态度也是家庭拥有小汽车的影响因素之一。以一般中立态度为基准，当户主有乐观的生活态度，对未来经济发展持积极评价时，家庭会更倾向于拥有小汽车。相反，当户主生活态度消极，对未来经济发展持负面评价时，家庭拥有私家车的概率较低。

从宏观层面来看，模型标定结果显示，居住在城市的家庭对小汽车的依赖程度更大，小汽车保有量也更大。居住城市人口密度和人均GDP也是重要的影响因素。如果控制其他属性不变，人口密度越大的城市家庭拥有小汽车的概率会越低。因为人口密度能在一定程度上反映一个城市的发展程度和经济水平，在我国人口密集的大城市，公交系统较为完善，而人均道路资源相对不足，交通拥挤严重，政府还出台了限制小汽车出行、鼓励公交出行的政策，这都会在一定程度上对家庭小汽车拥有行为产生影响。另外，居住区层面和城市层面的方差项表明，居住区属性和城市属性对应的3个变量对家庭保有小汽车行为的影响规律有显著的地区差异。

本文结论一方面有助于政府对经济发展和社会人口统计属性影响下的小汽车拥有行为和保有量做出更准确的预测，适时调整公共政策，控制私人车辆总量，限制小汽车出行的过快发展。例如，高铁和城际列车的发展，给城市结构带来新的发展方向。通过城际铁路的纽带既能将大城市的卫星城和主城区、以及大地区的大小城市联系在一起，“抱团发展”，又能有效缓解城际小汽车出行压力。此外，从交通规划和管理的角度来看，还可以通过更加有效的停车换乘系统和共享车辆政策，鼓励城市通勤出行更多地选用公共交通，降低通勤出行对私人小汽车出行的需求和依赖，从而限制小汽车拥有量。另一方面，也有助于更好地提升汽车制造商的产品定位。例如，对于生活在大城市高收入家庭，小汽车购买意愿非常强烈。为了满足这些家庭的购车需求并为企业自身创造利润，汽车制造商可以推出一些高质量、高定位的车型。而对一些居住在小城市或农村的中低收入家庭，其购车意愿则更多的受到车辆价格的影响。为了满足这些家庭的需求，汽车制造商应在目标市场推出更多经济适用型家用车辆。

4 结 语

近20年来，我国小汽车保有量的快速增加，这一方面是经济持续快速发展的结果，但另一方面也带来了交通拥堵、城市烟雾、噪声污染、土地使用稀缺、能源危机和气候变暖等一系列的社会和环境问题，给交通管理和政策制定带来了巨大的挑战，亟需对家庭小汽车保有行为影响因素进行深入研究。本文利用2017年CHFS数据，以家庭为研究对象，采多层次混合效应Logit模型，从家庭、个体、社区、城市的不同层面，确定小汽车拥有决策的主要影响因素及其效果，分析了小汽车拥有行为在地区和城市间的异质性及其成因。模型标定结果表明：① 在微观层面，家庭收入、家庭成员构成、家庭成员年龄构成对家庭小汽车保有行为有重要影响。户主受教育程度越高的已婚家庭比受教育程度低、离异或单身家庭更倾向于购买小汽车，且户主年龄对小汽车购买行为的影响为负。② 户主对生活的主观态度也是家庭拥有小汽车的影响因素之一。当户主有乐观的生活态度，对未来经济发展持积极评价时，家庭会更倾向于拥有小汽车。③ 从宏观层面来看，居住在城市的家庭对小汽车的依赖程度更大，小汽车保有量更大。另外，居住城市人口密度和人均GDP也是重要的影响因素。④ 居住区属性和城市属性对家庭保有小汽车行为的影响规律在城市之间有显著异质性。

此外，以下几个方面还需进一步深入研究。

(1) 家庭和生活轨迹重大事件(如结婚、生子、搬家、换工作等)会对家庭小汽车保有行为产生直接影响。对这些因素的研究需要搜集家庭和城市层面的时间序列数据，建立小汽车保有行为的动态模型。

(2) 本文对居住区和城市层面属性考虑得较简单，如果增加能够反映城市规模、区位、用地等方面的属性，有助于对家庭小汽车选择的区域性差异进行系统研究。

(3) 对家庭而言，保有私家车不是一个孤立的决策，常常与居住地、工作地、就学地点的选择同时进行，通过建立以家庭为单位的决策模型系统能更全面地分析相关决策之间的影响和制约关系。