城市居民对联合出行的选择决策不仅受到出行属性条件的影响，同时也受到个人社会经济属性、家庭生命周期以及社会文化和经济发展阶段的影响。本书在描述性统计的基础上，利用行为选择的效用模型来讨论出行条件、个人属性、社会因素对联合出行和出行同伴选择的影响机制。

本书采用二元逻辑斯蒂回归模型来度量北京与乌特勒支居民是否会选择联合出行，如表7－4所示。在个人和家庭属性方面，性别与年龄对北京居民联合出行选择影响显著，男性年长者更倾向于单独出行。家庭的生命周期在这两座城市中均有显著影响，结婚、生育子女等生命事件会促使居民产生联合出行。这可能由于家庭责任下对未成年子女的照顾，以及在交通工具资源（如小汽车）有限的情况下家庭成员的相互妥协和陪同。收入和受教育水平并没有显著性影响，只有中等收入者表现为选择联合出行的倾向。尽管在描述性分析中，家庭汽车拥有量并未对北京居民的联合出行产生较大影响，但二元逻辑斯蒂回归模型显示，随着家庭汽车拥有量的增加，北京和乌特勒支两座城市的居民均会倾向于选择单独出行。同时，在乌特勒支，驾驶证的拥有会促进居民选择单独出行，这说明荷兰居民个人具备移动能力会表现出个体化行为。在出行属性方面，工作目的倾向于单独出行，休闲目的倾向于联合出行，这一规律在两座城市中相似并与描述性分析一致；乌特勒支居民还在事务性活动目的中也表现出联合出行的倾向。小汽车的使用仅会增加北京居民联合出行的可能，并未对乌特勒支居民产生显著影响。自行车的使用会减少居民联合出行选择，这与自行车行驶环境以及较低的共同参与度有关。

表7－4　北京与乌特勒支居民联合出行决策的二元逻辑斯蒂回归结果

续表7－4

联合出行选择的模型结果表明，居民的出行决策不仅受到出行属性条件的影响，也受到个人社会经济属性以及家庭生命周期的影响。工作目的作为工作日最重要且固定性的活动，其联合出行的可能性最小；而休闲、事务等居民具有自主决策权的目的，联合出行的可能性大大增加。北京与乌特勒支居民联合出行决策的差异，主要表现在性别、年龄和小汽车出行态度上。这可能由于北京高比例的双职工家庭及“男主外、女主内”的传统，使男性表现出独立的行为方式。年龄差异说明北京社会的变革较快，不同年龄段的行为差异较大，而在乌特勒支则相对稳定。北京小汽车的低拥有率使其更多地为多人所使用，通过联合出行来提高使用效率。

在上文的分析中，非工作目的出行表现出高比例的联合出行，但并未对“与谁一起出行”进行深入分析。本书进一步利用多项分对数模型（MNL）对非工作出行的同伴选择进行分析（表7－5）。模型拟合情况较好，显著性水平通过检验。(www.daowen.com)

表
7
－
5
　
北
京
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N
L
分
析

续表7-5

　　性别与年龄仍然仅对北京居民影响显著，男性年长者倾向于减少与其他家庭成员、朋友、同事的共同出行。乌特勒支居民在50岁之后，开始减少与核心家庭成员的共同出行，这可能是由于子女成年后开始独立生活的缘故。家庭结构对核心家庭成员参与的出行具有显著影响，即相比于单身家庭，夫妻二人或核心家庭参与更多的联合出行。核心家庭成员通常具有共同的居住地点，因此相对方便地共享交通工具和陪同出行。

作为活动派生的出行，受到目的地活动的影响。对于北京居民来说，休闲的活动目的对于核心家庭成员、朋友两类群体共同的出行具有积极作用。这表明休闲与社交活动是扩大社交圈、改变个体社交网络的重要途径。对于乌特勒支居民来说，休闲出行也较大比例地与家庭成员、朋友共同进行，但值得关注的是，事务目的出行倾向于选择朋友。形成这一现象的原因可能是以下三个方面：第一，一些与个人私事相关的事务性活动可能与社交活动相关，如晚间家外的睡眠、个人照料等，而产生这种出行的本质是为了休闲社交活动；第二，接送子女上幼儿园等活动，可能会发生与朋友或邻居共同出行的情况；第三，接送人或接送物等事务性活动，也可能发生与朋友共同出行的情况。由此，造成了事务目的出行的高比例朋友陪同。

交通方式对居民出行同伴选择的影响显示出多样性。公共交通的使用在北京和乌特勒支均会在一定程度上增加与其他家庭成员共同出行的可能性。由于其拥有利用公共交通的旅游观光活动，通常需要出行较长距离，居民会选择价格低廉且效率较高的公共交通，如北京的地铁、乌特勒支的火车等。还有可能是发生在居民从家外的一个地点向另一个地点的出行过程，因此有较高比例的其他家庭成员加入。小汽车的使用对于北京居民来说会促进其与各类群体共同的出行，而在乌特勒支仅增加家庭成员的陪同。这一结果印证了中荷两国由于汽车拥有量的不同，而造成的对汽车使用观念的差异。自行车的使用会减少北京居民的联合出行，但在乌特勒支影响不显著，这可能与北京城市空间不友好的自行车行车空间相关。居民利用自行车出行时，需要花费较多精力去观察城市环境，保证行车安全，很难同时完成与他人交流的附属活动。

本书也关注了居住空间对联合出行的影响，并假设高密度、土地混合利用的居住环境可能会增加联合出行的发生频率，但模型结果并不显著，这种影响可能更多地体现于活动动机，对出行仅有间接影响。