La mobilità casa-lavoro: verso scelte sostenibili. Indicazioni dall'Indagine Nazionale 2016 "Bike to Work" della FIAB. ​

With the development of urban traffic motorization, traffic congestion, environmental pollution is more and more serious, energy saving and environmental protection of the bicycle traffic began to re-favored by the community. Whether the residents travel in the choice is directly affected by various factors. In order to better develop the policy conducive to the development of bicycle traffic, to understand the impact of bicycle use factors and the impact of the mechanism is essential. Based on the existing literatures, combined with the characteristics of urban economy such as social economy, regional and land use in Italy, a total of 11 indicators were established from four aspects: social economy, psychology, natural environment and building environment. Binary logistic regression analysis was carried out by SPSS software. The binary logit model was established by using the sample of FIAB 2016 survey. Finally obtain the subset of influencing factors of the influencing factors of the cycling commute.

Con lo sviluppo della motorizzazione del traffico urbano, la congestione del traffico, l'inquinamento ambientale è sempre più grave, il risparmio energetico e la protezione ambientale del traffico di biciclette hanno cominciato a essere favoriti dalla comunità. Se i residenti viaggiano nella scelta è direttamente influenzato da vari fattori. Al fine di sviluppare al meglio la politica che conduce allo sviluppo del traffico di biciclette, è essenziale comprendere l'impatto dei fattori di utilizzo della bicicletta e l'impatto del meccanismo. Sulla base delle letterature esistenti, combinate con le caratteristiche dell'economia urbana come economia sociale, uso regionale e territoriale in Italia, sono stati stabiliti in totale 11 indicatori da quattro aspetti: economia sociale, psicologia, ambiente naturale e ambiente edilizio. L'analisi di regressione logistica binaria è stata effettuata dal software SPSS. Il modello logit binario è stato stabilito utilizzando il campione del sondaggio FIAB 2016. Infine ottenere il sottoinsieme di fattori che influenzano i fattori che influenzano il pendolarismo in bicicletta.