基于結構方程的城市居民綠色出行意愿影響因素研究

李赤林++黃勇

摘 要：經濟的不斷發展使得我國私家車保有量不斷增加，私家車的普及性和便利性使得人們更傾向于將其作為首要的出行方式，這給城市交通系統帶來了巨大壓力。作為交通出行的主體，城市居民選擇何種出行方式對城市的交通狀況有著直接的影響。文章運用結構方程，以Bamberg等提出的多因素整合模型為基礎，分析影響城市居民綠色出行意愿的因素，旨在優化城市交通出行結構，合理引導居民綠色出行，緩解城市交通壓力，營造環保、節約型城市出行環境。

關鍵詞：結構方程；綠色出行意愿；多因素整合模型

中圖分類號：F570 文獻標識碼：A

Abstract： The continuous development of the economy makes the increase of private car holdings in China. The popularization and convenience of private cars make people more inclined to regard it as the primary mode of travel， which brings great pressure to the urban traffic system. Urban residents are the main bodies of traffic， the way how to travel they choose has a direct impact on the city's traffic conditions. Based on multi-factor integration model put forward by Bamberg and other scholars， this paper analyzes the influencing factors of urban residents' travel intentions by the structural equation modeling. The aim is to optimize the urban traffic travel structure， guide the residents' green travel reasonably， relieve the urban traffic pressure and create environment-friendly and economical urban travel environments.

Key words： structural equation； green travel intentions； multi-factor integration model

0 引 言

20世紀50年代以來，城市化迅猛發展的同時也帶來了交通擁堵、能源危機、環境污染等問題，可持續發展概念的提出，使得以環境保護為目標的“綠色交通”應運而生[1]。綠色出行指綠色交通理念指導下的出行，即出行過程中，盡量減少能源消耗和環境污染，采取對環境影響最小的出行方式，例如自行車、公共汽車、步行、地鐵等。與傳統出行方式相比，綠色出行具有一定的特殊性，主要表現在它強調出行的環保性和資源的節約性，對發展城市綠色交通至關重要。

目前，雖然關于城市居民出行方式選擇的研究很多，學者們也提出了相應的建議與對策來引導合理的城市出行結構，如控制小汽車的使用率等。但這些研究大多集中在出行成本和出行時間等方面，在綠色交通理念下對城市居民出行方式選擇的分析還未有過系統的研究。因此，以城市居民綠色出行方式選擇為出發點，研究相關影響因素，深入了解城市居民綠色出行的行為過程，合理引導綠色出行，實現城市綠色交通具有重要意義。

1 文獻回顧

對出行行為的研究國內外學者最早采用的是集計的方法，然而這種方法對于個體出行者的行為不能有很好的體現。隨著研究的加深，學者們提出了以個體為研究對象的非集計理論，并不斷的被豐富完善。Daniel Mcfadden（1974）重新對Logit模型進行了系統的論述，最終構建了非集計模型的理論體系[2]。隨后引入隨機效用理論，提出每一個出行個體都會選擇效用最高的出行方式，并在此基礎上建立了日后為眾多學者引用的MNL模型[3]。Stephan Krygsman等（2007）認為出行工具的選擇會隨著出行目的的不同而發生變化，通過構建改進的MNL模型分析了收集的數據，發現出行活動的改變對出行方式的選擇有著顯著的影響[4]。

隨著出行研究的完善，學者們逐漸引入了用于多元數據分析的結構模型。Golob（2003）著重分析了出行距離這一變量的影響程度。其從家庭出行時間和出行動機角度，運用結構方程模型進行了定量分析，結果顯示家庭成員的數量與出行活動次數有相關關系[5]。李海峰（2006）對影響出行者出行選擇的自身特征變量做了深入研究，為城市居民出行方式選擇的變量選取提供依據。并在此基礎上以居民自身特征變量等數據變量作為輸入變量建立神經網絡模型，通過實證研究得出模型具有較好的實用性[6]。

也有一些學者從出行方式選擇影響因素的角度進行研究。Pross（2008）認為，影響出行者出行方式選擇可分為內部因素和外部因素：內部因素包括出行距離、出行費用、出行時間、年齡、家庭擁有交通工具情況等，外部因素包括國家法規政策和社會經濟發展水平等[7]。黃樹森等（2008）以北京地區為例，通過對相關出行數據分析，指出出行時間、出行者屬性、交通特性、出行地區特性等因素對出行方式的選擇有很大的影響[8]。Joachim Scheiner（2012）認為女性駕車出行比例要小于男性，且小汽車擁有量與家庭人口的關系影響該家庭交通出行方式，小汽車擁有量小于家庭人口的家庭更可能選擇公共交通[9]。

Bamberg等人通過整合計劃行為理論、環境行為理論、規范激活理論，提出了一種多因素整合模型[10]。研究認為個體行為會受到環保意識、道德規范、內疚感、態度、社會規范、內在歸因、感知到的行為控制、環保行為意向這八大因素的影響。各因素之間的關系較為復雜，各因素不僅會受到其他因素的直接影響，還會受到其他因素的中介作用的影響。

2 指標體系建立與假設設計

綠色出行與傳統出行方式既有共性也有不同，更強調綠色交通理念。本文以Bamberg等人提出的多因素整合模型為基礎，綜合國內外研究，減少其中不必要因素，提出了如下幾個指標并做假設。

（1）綠色出行的態度。行為態度指的是個體對某項行為所持有的正面或負面的感覺，即對進行某一特定行為的喜歡程度?？偟膩碚f，個體對目標行為的態度越消極，則越會放棄該行為；反之，若個體對目標行為的態度越積極，則越會實施該行為。結合綠色出行，本文將綠色出行的態度作為一個指標。

H1：出行者的綠色出行態度對綠色出行意愿有正向的影響，居民綠色出行態度越積極，則其意向越強。

（2）綠色出行的主觀規范。主觀規范指在對他人行為進行預測時，那些對個體的行為決策具有影響力的個人或集體對于個體是否執行目標行為所產生的影響力大小。出行者在面臨出行工具選擇時，來自他人的意見可能也會對其產生影響。本文將主觀規范作為一個指標。

H2：出行者的主觀規范對綠色出行態度有正向影響，主觀規范越強，出行者綠色出行態度越積極。

H3：出行者的主觀規范對綠色出行意愿有正向影響，主觀規范越強，出行者綠色出行意愿越強。

（3）綠色出行的知覺行為控制。段文婷等（2008）指出知覺行為控制是個體感知到執行某特定行為容易或困難的程度，反映了個體對促進或妨礙目標行為的因素的知覺[11]。它包括兩個方面：一方面是內部控制因素，指個體對于執行目標行為的信心或其所感知的困難程度，其與個體技能等密切相關；另一方面是外部控制的因素，指個體完成目標行為能力，客觀條件是否具備。結合綠色出行，本文將綠色出行的知覺行為控制作為一個指標。

H4：綠色出行的知覺行為控制對綠色出行意愿有正向影響，知覺行為控制越強，出行者的綠色出行意愿越強。

（4）環保敏感度。Bradley（2009）認為環保敏感度強的家庭擁有更少的車輛，而且車輛的能源利用率也會更高，車輛的使用頻率更低[12]。因此，本文創新性地引入環保敏感度這一變量。

H5：環保敏感度對綠色出行態度有正向影響，環保敏感度越強，出行者的綠色出行態度越積極。

H6：環保敏感度對綠色出行意愿有正向影響，環保敏感度越強，出行者的綠色出行意愿越強。

（5）綠色出行認知。張玉玲等（2014）借助NAM模型研究居民環境后果認知對保護旅游地環境行為的驅動機制，指出環境后果認知對日常環保行為的間接影響[13]。結合綠色出行，本文將綠色出行認知作為一個指標。

H7：綠色出行認知對綠色出行態度有正向影響，綠色出行認知越深刻，出行者的綠色出行態度越積極。

H8：綠色出行認知對綠色出行意愿有正向影響，綠色出行認知越深刻，出行者的綠色出行意愿越強。

（6）政府政策。諶麗（2014）通過設置不同的政策背景，分析居民對不同政策的響應情況，并根據模擬政策的實施結果提出了相應建議[14]。本文將人們對政府政策的認知和反應作為變量引入到模型框架當中。

H9：政府政策對綠色出行態度有正向影響，政府政策越鼓勵，出行者的綠色出行態度越積極。

H10：政府政策對綠色出行意愿有正向影響，政府政策越鼓勵，出行者的綠色出行意愿越強。

3 研究方法

3.1 研究設計

本文研究影響城市居民綠色出行意愿的因素，選擇武漢居民作為研究對象，通過問卷調查的方式收集數據，并利用結構方程進行數據分析。

3.2 量表選擇

本文采用李克特7級量表。用1～7分別表示完全不同意、不同意、比較不同意、一般、比較同意、同意、完全同意。

3.3 數據收集

本文問卷主要采用網絡問卷和紙質問卷的方式，共計發放問卷500份，回收有效問卷386份，回收率為77.2%。

4 結構方程模型的構建

4.1 信度檢驗與效度檢驗

本文以CR（組成信度）和Cronbach's Alpha來檢驗變量的信度，以AVE值檢驗變量的效度。由表1可知，Cronbach's Alpha值和CR值均大于0.8，說明問卷信度良好；每個維度的AVE值均大于0.5，說明聚合效度良好，問卷能夠有效地反應居民出行意愿的整體情況。

4.2 模型的擬合度

問卷數據通過了信度與效度檢驗，說明比較適合進行結構方程分析，依據相關理論建立結構方程模型驗證各影響因素對于居民綠色出行意愿的影響。本研究的模型擬合度如表2所示。

由表2可知，本模型卡方與自由度之比為1.596，說明模型擬合十分理想；近似誤差均方根為0.039，說明模型接似擬合；比較擬合指數、遞增擬合指數、非規范擬合指數均大于0.96，擬合優度指數大于0.9，說明模型擬合十分合理。

4.3 結構方程模型的參數估計

結構方程模型主要由隨機變量、結構參數和非隨機變量組成，根據所描述關系，可分為測量模型和結構模型。

測量模型主要研究顯變量與潛變量之間的關系，其表達式如下：

其中：x——外生指標組成的向量；Λ——外生指標與外生潛變量間的關系，外生指標在外生潛變量上的因子載荷矩陣；ξ——外生潛變量；δ——外生指標的誤差項；y——內生指標組成的向量；Β——內生指標與內生潛變量間的關系，內生指標在內生潛變量上的因子載荷矩陣；η——內生潛變量；ε——內生指標的誤差項。

結構模型主要研究潛變量之間的關系，其表達式如下：

其中：Β——內生潛變量與內生潛變量之間的關系；?！獌壬鷿撟兞颗c外生潛變量之間的關系；ζ——結構方程殘差項，表示結構方程中無法被解釋的部分。

根據上述研究建立結構方程模型，并將問卷數據帶入AMOS17.0中，得到結構方程概念模型，如圖1所示。

通過計算，得到各指標路徑系數如表3所示。

4.4 結果分析

路徑估計值的顯著性小于0.05，可認為顯著影響。由表3可知：

（1）綠色出行態度到綠色出行意愿的路徑系數為0.384，則綠色行為態度對綠色出行意愿具有顯著性正向影響，接受假設H1。該路徑系數最大，表明在綠色出行意愿影響因素中，出行態度起著主要作用。

（2）主觀規范到綠色出行態度的路徑系數為0.065，其顯著性為0.226，則主觀規范對綠色出行態度不具有顯著性影響，拒絕假設H2；主觀規范到綠色出行意愿的路徑系數為0.256，則主觀規范對綠色出行意愿具有顯著性正向影響，接受假設H3。這說明主觀規范對于綠色出行意愿的影響是直接的，出行者在出行時可能受到他人建議影響而傾向于選擇綠色出行方式，但是其對于綠色出行的態度并沒有發生變化。

（3）知覺行為控制到綠色出行意愿的路徑系數為0.246，其顯著性為0.003，則知覺行為控制對綠色出行意愿具有顯著性正向影響，接受假設H4。出行者出行時，不可避免會受到一些不客觀因素的影響，如天氣狀況差，公交線路與自身通勤路徑不一致，換乘次數多等，可能會導致出行者傾向于選擇私家車出行。

（4）環保敏感度到綠色出行態度的路徑系數為0.151，其顯著性為0.003，則環保敏感度對綠色出行態度具有顯著性正向影響，接受假設H5；環保敏感度到綠色出行意愿的路徑系數為0.209，其顯著性為0.001，則環保敏感度對綠色出行意愿具有顯著性正向影響，接受假設H6。環保敏感度直觀地反應了個體對于綠色出行的態度，影響其出行選擇。

（5）綠色出行認知到綠色出行態度的路徑系數為0.149，其顯著性為0.001，則環保敏感度對綠色出行態度具有顯著性正向影響，接受假設H7；綠色出行認知到綠色出行意愿的路徑系數為0.025，其顯著性為0.663，則綠色出行認知對綠色出行意愿不具有顯著性影響，拒絕假設H8。這說明出行者對于綠色出行認知越深刻，其態度也會變得積極，但是在其選擇出行方式時，影響力較小。

（6）政府政策到綠色出行態度的路徑系數為0.211，其顯著性為0.004，則政府政策對綠色出行態度具有顯著性正向影響，接受假設H9；政府政策到綠色出行意愿的路徑系數為0.241，其顯著性為0.009，則政府政策對綠色出行意愿具有顯著性正向影響，接受假設H10。這說明政府在綠色出行指導中扮演著重要作用，綠色出行的推廣離不開政府的支持。

5 結 論

本文以Bamberg等人提出的多因素整合模型為基礎，系統的研究了在綠色交通理念下城市居民出行意愿影響因素，對于綠色出行的推廣具有重要意義。根據研究結果，居民綠色出行意愿和綠色出行態度、綠色出行主觀規范、綠色出行知覺行為控制、政府政策、環保敏感度具有較強的相關性。這5個影響因素中綠色出行態度起著最主要作用，因此綠色出行推廣的關鍵在于讓出行者以積極的態度參與進來。加強宣傳以提升出行者綠色出行認知，完善公共交通、道路規劃以實現綠色交通現實基礎，制定相關鼓勵政策以引導綠色出行等，都有助于綠色出行的推廣。同時，由分析結果可知認知的加深并不意味意向的傾斜，因此宣傳不應僅僅停留在空泛的廣而告之方面，如何加深出行者對于綠色出行的認可才是宣傳的重點。他人的建議雖然對于出行者出行態度影響不顯著，但是對于出行意愿具有顯著影響作用，因此在綠色出行推廣方面應重視集體效應的發揮。

參考文獻：

[1] 黃玖菊，李永玲. 我國綠色交通研究綜述[J]. 福建建筑，2012（9）：56-60.

[2] Daniel McFadden. Conditional logit analysis of qualitative choice behavior[M]. New York： Academic Press， 1974：105-142.

[3] Daniel McFadden. A Method of simulated Moments for Estimation of Discrete Response Models Without Numerical Integration[J]. Econometrica， 1987，57（5）：995-1026.

[4] Stephan Krygsman， Theo Arentze， Harry Timmermans. Capturing tour mode and activity choice interdependencies： A co-evolutionary logit modeling approach[J]. Transportation Research Part A， 2007（41）：913-933.

[5] TF Golob. Structural equation modeling for travel behavior research[J]. Transportation Research B， 2003（37）：1-25.

[6] 李海峰. 城市形態、交通模式和居民出行方式研究[D]. 南京：東南大學（博士學位論文），2006.

[7] Pross. Traffic dynamics[J]. Transportation Research-B， 2008，22（6）：421-435.

[8] 黃樹森，宋瑞，陶嬡. 大城市居民出行方式選擇行為及影響因素研究——以北京市為例[J]. 交通標準化，2008（9）：124-128.

[9] Joachim Scheiner， Christian Holz-Rau. Gendered travel mode choice： a focus on car deficient households[J]. Journal of Transport Geography， 2012，24（4）：250-261.

[10] Bamberg S， Moser G. Twenty years after Hines， Hungerford， and Tomera： A new meta-analysis of psycho-social determinants of pro-environmental behavior[J]. Journal of Environmental Psychology， 2007，27（1）：14-25.

[11] 段文婷，江光榮. 計劃行為理論述評[J]. 心理科學進展，2008，16（2）：315-320.

[12] Bradley F. The impacts of environmental knowledge and attitudes on vehicle ownership and use[J]. Transportation Research Part D， 2009，14：272-279.

[13] 張玉玲，張捷，趙文慧. 居民環境后果認知對保護旅游地環境行為影響研究[J]. 中國人口·資源與環境，2014（24）：149-156.

[14] 諶麗. 大城市居民綠色出行的政策干預效果[C] // 城鄉治理與規劃改革——2014中國城市規劃年會論文集，2014.

[15] 侯杰泰，溫忠麟，成子娟. 結構方程模型及其應用[M]. 北京：教育科學出版社，2004.