随着城市机动化的快速发展,机动车保有量达到新高点,使城市在交通、能源、环境等方面面临诸多挑战。为了城市的可持续发展,对机动车的使用加以管控成为解决当前问题的必要之举。交通需求管理（Traffic Demand Management,TDM）政策能够有效管理小汽车出行需求,已经广泛应用于国内外许多城市。限行政策作为TDM措施中的一种,近几年来应用于国内一些大城市并取得了较好的经济效益和社会效果,成为许多城市治理交通拥堵和空气污染的重要手段。但限行政策实施后,由于出行个体的异质性,出行者对限行政策的应对行为存在差异。部分出行者采取了规避限行或违规出行的消极应对行为,这严重影响了限行政策的综合效益。因此,本文以西安市实施限行政策为例,探究了影响出行者限行后出行意向的显著因素以及各影响因素之间的相互作用关系,并在考虑个体异质性的基础上分析了出行者在限行政策下出行方式选择行为。首先,设计调查问卷并实施问卷调查。通过行为偏好（Revealed Preference,RP）和意向偏好（Stated Preference,SP）联合调查方法获取研究数据,利用Likert 5分量表衡量出行者的心理感知因素和出行意向,借助正交试验法设计不同情景因素下的组合场景,获得出行者在假定情景下的出行方式选择。本文采用网络调查和现场调查2种方式,基于随机抽样调查获取出行者样本,通过描述性统计分析可知:限行政策实施后,出行者减少了限行日的弹性出行和私家车出行、增加了其他交通工具的使用;多数出行者对限行政策持支持态度,在限行日几乎不会违规出行。其次,研究限行政策下城市居民出行意向的显著影响因素及其相互作用机理。依据计划行为理论（Theory of Planned Behavior,TPB）、技术接受模型（Technology Acceptance Model,TAM）和现有相关研究,选取机动化问题感知、政策效果感知、主观规范、政策认知、政策态度等心理感知因素和出行者的社会经济特征,构建了限行政策下城市居民出行意向模型,采用多指标多原因（Multiple Indicators Multiple Cause,MIMIC）模型验证了出行者心理感知因素之间的关系以及它们对出行意向的作用机理,分析了社会经济特征对出行者心理感知因素和出行意向的影响。研究发现:政策态度、政策效果感知和问题感知对出行意向有直接的显著影响;政策态度和政策效果感知是中介变量,政策效果感知、主观规范通过影响政策态度进而影响出行意向,问题感知通过影响政策效果感知进而影响出行意向;潜在变量对限行后居民的低碳出行意向影响的总效应值从大到小依次排序为政策效果感知、政策态度、问题感知、主观规范;社会经济特征是调节变量,能够通过调节出行者的心理感知因素间接影响出行意向。政策认知对出行意向没有显著影响。最后,研究限行政策下不同出行者的出行方式选择行为。根据出行者的社会经济属性采用卡方自动交互检测法（Chi-squared Automatic Interaction Detector,CHAID）细化小汽车出行者的类别;考虑出行者的社会经济特征、出行特征以及情景因素,分别采用固定参数logit（Fixed Parameters Logit,FPL）和随机参数logit（Random Parameter Logit,RPL）模型构建不同群体限行后的出行方式选择模型,通过拟合优度指标对比这2个模型的优劣,并提出相应的政策建议。结果表明:小汽车出行者可以分为仅有1辆车的青年出行者、仅有1辆车的壮年出行者、仅有1辆车的中老年出行者和有多辆车的出行者4类;从模型检验结果来看,4类群体的RPL模型的拟合效果都好于FPL模型;限行政策下,低收入的仅有一辆车的青年和壮年出行者更倾向于选择公共交通出行,但是远距离出行的仅有一辆车的中老年出行者更倾向于选择小汽车出行;提高公共交通服务水平有助于吸引仅有一辆车的出行者在限行日选择公共交通方式出行;出发时间在7-9点、出行距离远的有多辆车出行者在限行日依然会选择小汽车出行;交通是否拥堵并不会改变有多辆车出行者的出行行为,但是效果显著的限行政策有助于有多辆车出行者选择公共交通出行。研究结论为引导出行者使用公共交通出行、减少私家车出行提出建议,为城市交通管理相关部门制定差异化的限行政策提供理论支撑,同时对治理城市交通拥堵、提高空气质量具有借鉴意义。