居民定制公交出行意愿影響因素分析

簡(jiǎn)奕燦 張 瑾 晉 松

(昆明理工大學(xué)交通工程學(xué)院 昆明 650504)

0 引 言

交通供需不平衡，城市交通擁堵.城市空間資源稀缺，促使城市交通高效綠色發(fā)展.當(dāng)前城市交通系統(tǒng)供需特征發(fā)生變化，高品質(zhì)、個(gè)性化服務(wù)需求凸顯，原有相對(duì)扁平化的服務(wù)供給和當(dāng)前個(gè)性化的出行需求存在一定差距，所以定制公交和一些定制化的包車服務(wù)應(yīng)運(yùn)而生.

定制公交的線路設(shè)計(jì)、運(yùn)營(yíng)時(shí)刻安排是根據(jù)居民出行需求制定的，按個(gè)人出行需求提供公交服務(wù).針對(duì)公交出行意愿國(guó)內(nèi)外學(xué)者做了相關(guān)研究[1-2].Beirao等[3]對(duì)個(gè)人特征、生活方式、活動(dòng)類型、交通方式的服務(wù)水平進(jìn)行定性研究，得出影響乘客公交和小汽車出行方式的主要因素；Shiftan等[4]分析出行者時(shí)間敏感性，研究居民對(duì)出行意愿潛變量與顯變量的因果關(guān)系；陳堅(jiān)等[5]根據(jù)出行者心理因素構(gòu)建公交方式的選擇行為模型；周錢等[6]將交通需求分析各指標(biāo)作為外生變量運(yùn)用到結(jié)構(gòu)方程模型中；趙琳娜等[7]根據(jù)居民公交出行意向調(diào)查數(shù)據(jù)，對(duì)通勤乘客和非通勤乘客公交出行服務(wù)需求特征進(jìn)行分析；揭遠(yuǎn)朋等[8]通過(guò)建立優(yōu)化算法模型，有效減少乘客出行時(shí)耗，提升所有乘客出行效率；蔣盛川等[9]運(yùn)用實(shí)例證明擁擠度對(duì)出行者交通方式選擇產(chǎn)生巨大影響；翁劍成等[10]分析了公共交通調(diào)價(jià)前后客運(yùn)量的宏觀時(shí)空變化特征,開(kāi)展面向公交出行者的出行選擇調(diào)查.但已有研究并不能體現(xiàn)公交出行以人為需求的本質(zhì)，也難以關(guān)聯(lián)各因素之間關(guān)系.

文中基于結(jié)構(gòu)方程模型量化研究居民的主觀態(tài)度、社會(huì)經(jīng)濟(jì)屬性、以及小汽車和定制公交出行特征的相關(guān)性，以“以人為本”的理念，量化研究居民乘坐定制公交出行的意愿.

1 結(jié)構(gòu)方程模型的適用性分析

1.1 定制公交出行意愿模型構(gòu)建

居民定制公交出行意愿的影響因素眾多，要量化研究居民對(duì)定制公交的出行意愿，確定各因素并分析各因素之間的關(guān)系是建立結(jié)構(gòu)方程模型(structural equation modeling，SEM)的關(guān)鍵.在分析統(tǒng)計(jì)方面，結(jié)構(gòu)方程模型有著一套完整的模式，它能對(duì)無(wú)法直接觀測(cè)的變量進(jìn)行測(cè)量與分析.計(jì)劃行為理論(theory of planned behavior，TPB)，能夠較好地從信息加工的角度解釋和預(yù)測(cè)行為，已經(jīng)被廣泛地應(yīng)用于多個(gè)行為領(lǐng)域 .TPB的三個(gè)基本變量，主觀規(guī)范(subject norm，SN)、知覺(jué)行為控制(perceived behavior control，PBC)、行為態(tài)度(attitude toward the behavior，AB)，共同作用于行為意向，當(dāng)個(gè)體的行為意向受到它們的作用后，個(gè)體實(shí)際行動(dòng)中的行為再受到它們的影響.

1.2 參數(shù)與方程

結(jié)構(gòu)方程模型在分析各變量之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系時(shí)，其一般線性方程式由反映測(cè)量模型和反映結(jié)構(gòu)模型構(gòu)成，如下是結(jié)構(gòu)方程模型的一般形式.

其中測(cè)量模型為

y=Λyη+ε

(1)

x=Λxξ+δ

(2)

結(jié)構(gòu)模型為

η=Bη+Гξ+ζ

(3)

式中：測(cè)量模型中回歸矩陣Λy由觀察內(nèi)生自變量對(duì)潛在內(nèi)生因變量進(jìn)行解釋，回歸矩陣Λx由觀察外生自變量對(duì)潛在外生因變量進(jìn)行解釋；結(jié)構(gòu)模型中，回歸矩陣B由內(nèi)生變量對(duì)內(nèi)生潛在變量進(jìn)行解釋，回歸矩陣Г由外生潛在變量對(duì)內(nèi)生潛在變量進(jìn)行解釋，另外η，ξ，ζ，x，δ，y，ε是模型中的向量.

1.3 擬合指數(shù)

擬合度指數(shù)檢驗(yàn)標(biāo)定是結(jié)構(gòu)方程模型中用于分析理論研究假設(shè)模型和實(shí)際調(diào)查的具體數(shù)據(jù)間的模型擬合度情況，擬合度指數(shù)有一定的指標(biāo)判斷范圍，當(dāng)標(biāo)定數(shù)據(jù)在指標(biāo)范圍內(nèi)時(shí)表明擬合度強(qiáng).結(jié)構(gòu)方程模型常用的模型擬合指標(biāo)有：卡方值x2、擬合優(yōu)度指數(shù)(goodness-of-fit index，GFI)、近似誤差均方根(root mean square error of approximation，RMSEA)、標(biāo)準(zhǔn)均方根殘差(standard root mean-square residual，SRMR)、模范擬合指數(shù)(normed fit index，NFI)、比較擬合指數(shù)(bentler’s comparative fit ，indexCFI).各擬合指標(biāo)見(jiàn)表1.

表1 常用模型擬合評(píng)價(jià)指標(biāo)說(shuō)明

1.4 信度分析

信度分析是先檢驗(yàn)觀察變量信度并且就因子模型進(jìn)行適應(yīng)性分析，然后將相應(yīng)觀察變量里的題項(xiàng)值或者相應(yīng)的量表數(shù)據(jù)運(yùn)用軟件AMOS載入模型進(jìn)行分析，信度指的是測(cè)量結(jié)果的一致性與穩(wěn)定性.

信度系數(shù)分析為

(4)

式中：k為某個(gè)測(cè)量變量的問(wèn)卷調(diào)查項(xiàng)目數(shù)，如居民定制公交出行主觀態(tài)度的有ATCB1～ATCB7等七個(gè)調(diào)查項(xiàng)目數(shù)；σi為第i個(gè)調(diào)查項(xiàng)目的方差，如主觀規(guī)范的兩個(gè)觀察變量SN1、SN2方差；σij為相關(guān)調(diào)查項(xiàng)目問(wèn)項(xiàng)的協(xié)方差，如CPS1、CPS2協(xié)方差.

當(dāng)系數(shù)α<0.35，信度低；當(dāng)系數(shù)0.35≤α<0.70時(shí)，信度一般；當(dāng)系數(shù)α≥0.70時(shí)，信度高.

本文選取定制公交出行主觀態(tài)度、小汽車停車滿意度、主觀規(guī)范、定制公交出行意愿測(cè)量變量運(yùn)用SPSS軟件對(duì)信度系數(shù)Cronbachα值進(jìn)行分析，見(jiàn)表2.

表2 問(wèn)卷信度系數(shù)Cronbach α統(tǒng)計(jì)

由表2可知，測(cè)量變量值α大于0.70的有定制公交出行主觀態(tài)度、小汽車停車滿意度、主觀規(guī)范三個(gè)變量，表明這三個(gè)題項(xiàng)的量表結(jié)果的信度高，另外量表α值介于0.35～0.70的定制公交出行意愿處在一般可接受的范圍.

1.5 效度分析

效度分析又名探因子分析，是指探討變量能否被測(cè)量工具正確測(cè)量的分析.效度分析一般在信度分析之后進(jìn)行.先運(yùn)用SPSS做探索性因子分析，再運(yùn)用AMOS進(jìn)行驗(yàn)證性因子分析.KMO值運(yùn)用于衡量各變量之間的相關(guān)性，當(dāng)潛在變量的相關(guān)變量間的偏相關(guān)系數(shù)和潛在變量間的相關(guān)變量間的簡(jiǎn)單相關(guān)系數(shù)相差越大，且此時(shí)之間的簡(jiǎn)單相關(guān)系數(shù)越接近于1，表明各觀察變量之間的相關(guān)性越好，適合效度分析和驗(yàn)證性因子分析.一般情況下，當(dāng)KMO處在0.5以上0.5時(shí)，適合進(jìn)行因子分析.

就變量之間的相關(guān)性進(jìn)行衡量的還有Bartlett檢驗(yàn)，見(jiàn)表3.一般地，如果Bartlett檢驗(yàn)值較大并且相應(yīng)概率值小于0.05，說(shuō)明潛在變量之間具有良好的相關(guān)性，即適合因子分析.

表3 調(diào)查問(wèn)卷效度分析KMO值與Bartlett統(tǒng)計(jì)

由表3可知，ATCB，CPS，SN，CBI等變量各項(xiàng)指標(biāo)的KMO值都不低于0.5且Bartlett檢驗(yàn)值Sig.都為0，表明適合以上因子分析.

2 居民定制公交出行意愿驗(yàn)證

2.1 模型構(gòu)建

在本文應(yīng)用的結(jié)構(gòu)方程模型中，個(gè)體社會(huì)經(jīng)濟(jì)屬性作為外生變量，其有六個(gè)觀察變量，分別為性別(gender)、年齡(age)、職業(yè)(work)、收入(income)、有無(wú)小汽車(car)、出行目的(TP)，與之對(duì)應(yīng)的是六個(gè)誤差變量e1～e6；在本次的問(wèn)卷題項(xiàng)中內(nèi)生變量是定制公交出行主觀態(tài)度，與之對(duì)應(yīng)的有7個(gè)觀察變量ATCB1～ATCB7和七個(gè)誤差變量e12～e18.另外，e28～e32是內(nèi)生變量的解釋殘差，見(jiàn)圖1.

圖1 定制公交出行意愿SEM路徑圖

2.2 模型擬合

基于上述定制公交出行意愿SEM路徑圖，把調(diào)查問(wèn)卷數(shù)據(jù)輸入AMOS軟件中求解結(jié)構(gòu)模型并對(duì)模型相關(guān)系數(shù)進(jìn)行標(biāo)定，見(jiàn)表4～5.

表4 初始模型路徑系數(shù)估值統(tǒng)計(jì)

表5 初始模型擬合度指標(biāo)

由表4～5的量表值可知，少量路徑系數(shù)估值不能滿足擬合度指標(biāo)，各變量之間的相互影響關(guān)系也不顯著，模型的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)不能滿足，故構(gòu)建的定制公交出行意愿的初始結(jié)構(gòu)方程模型的擬合度不達(dá)標(biāo)，模型有待進(jìn)一步修正.另外，表5中模型的卡方與自由度的比值x2/df為2.09，鑒于結(jié)構(gòu)方程模型的復(fù)雜度，該值有一定偏差，但尚屬與研究接受范圍.模型修正見(jiàn)圖2,最終模型路徑系數(shù)估計(jì)值見(jiàn)表6，最終模型擬合度指標(biāo)見(jiàn)表7.

2.3 出行意愿影響因素分析

從圖2修正模型可以得到定制公交出行意愿(CBI)、知覺(jué)行為控制、主觀規(guī)范(SN)、主觀態(tài)度(ATCB)、小汽車停車滿意度(CPS)這五個(gè)潛在變量對(duì)定制出行意愿的影響路徑系數(shù)，分析見(jiàn)表8.

圖2 定制公交出行意愿結(jié)構(gòu)方程最終模型

變量影響關(guān)系EstimateS.E.C.R.P個(gè)體社會(huì)經(jīng)濟(jì)屬性→定制公交出行特征屬性0.190.436.68???個(gè)體社會(huì)經(jīng)濟(jì)屬性→主觀規(guī)范 0.140.082.150.03個(gè)體社會(huì)經(jīng)濟(jì)屬性→小汽車停車滿意度-0.690.10-2.550.01小汽車停車滿意度→知覺(jué)行為控制-0.254.56-1.960.05個(gè)體社會(huì)經(jīng)濟(jì)屬性→知覺(jué)行為控制0.211.302.230.03定制公交出行特征屬性→主觀態(tài)度0.520.096.78???個(gè)體社會(huì)經(jīng)濟(jì)屬性→主觀態(tài)度0.260.187.57???主觀規(guī)范→知覺(jué)行為控制0.581.372.830.00小汽車停車滿意度→定制公交出行意愿-0.610.096.89???知覺(jué)行為控制→定制公交出行意愿0.463.683.040.00主觀態(tài)度→定制公交出行意愿0.550.057.12???主觀規(guī)范→定制公交出行意愿0.121.372.020.04個(gè)體社會(huì)經(jīng)濟(jì)屬性→Age-0.460.17-9.74???定制公交出行特征屬性→定制公交出行意愿0.552.862.990.00定制公交出行特征屬性→TD0.251.381.960.05定制公交出行特征屬性→WT-0.420.41-2.480.01定制公交出行特征屬性→Price0.480.078.62???主觀態(tài)度→ATCB10.43主觀態(tài)度→ATCB20.650.448.19???主觀態(tài)度→ATCB30.270.532.030.04主觀態(tài)度→ATCB40.680.212.230.03主觀態(tài)度→ATCB50.752.231.990.05主觀態(tài)度→ATCB60.630.672.150.03主觀態(tài)度→ATCB70.15小汽車停車滿意度→CPS1-0.54小汽車停車滿意度→CPS2-0.630.20-6.34???知覺(jué)行為控制→PBC1-0.523.152.880.00知覺(jué)行為控制→PBC20.73主觀規(guī)范→SN10.37主觀規(guī)范→SN20.520.156.97???定制公交出行意愿→CBI30.59定制公交出行意愿→CBI20.520.084.40???定制公交出行意愿→CBI10.610.073.050.00定制公交出行特征屬性→Seat0.39個(gè)體社會(huì)經(jīng)濟(jì)屬性→TP0.171.241.960.05個(gè)體社會(huì)經(jīng)濟(jì)屬性→Income0.37個(gè)體社會(huì)經(jīng)濟(jì)屬性→Car0.560.095.52???

注：***表示在大于等于0.01時(shí)表現(xiàn)良好.

表7 居民定制公交的出行意愿最終模型擬合度

表8 內(nèi)生變量對(duì)定制公交出行意愿的標(biāo)準(zhǔn)化影響路徑系數(shù)

小汽車停車滿意度路徑系數(shù)為-0.61<0，負(fù)向影響顯著，說(shuō)明停車滿意度跟定制公交出行意愿是反相關(guān)，即出行者越不滿停車現(xiàn)狀越愿意選擇定制公交方式出行.定制公交出行特征、主觀態(tài)度、知覺(jué)行為控制的路徑系數(shù)均為0.5左右，說(shuō)明這3個(gè)變量居民定制公交出行意愿影響具有正向顯著影響.另外，分析比較定制公交的出行特征，居民對(duì)定制公交的票價(jià)最為敏感，其次重視步行至定制公交站點(diǎn)的時(shí)間.主觀規(guī)范路徑系數(shù)為0.12，說(shuō)明家人、同事、朋友等是否選擇定制公交對(duì)居民出行意愿影響不大.

外生變量為個(gè)體社會(huì)經(jīng)濟(jì)屬性，它通過(guò)主觀態(tài)度、主觀規(guī)范、知覺(jué)行為控制、小汽車停車滿意度、定制公交出行特征間接影響定制公交出行意愿，根據(jù)具體觀察變量的標(biāo)準(zhǔn)化載荷可知：年齡越大，定制公交出行意愿越小；收入越高，定制公交出行意愿越大；有小汽車比沒(méi)有小汽車的居民對(duì)定制公交出行意愿大.

從圖2修正模型可知外生變量個(gè)體社會(huì)經(jīng)濟(jì)屬性對(duì)小汽車停車滿意度、知覺(jué)行為控制、主觀規(guī)范、主觀態(tài)度、定制公交出行特征屬性五個(gè)內(nèi)生變量的影響路徑系數(shù)，分析見(jiàn)表9.

表9 個(gè)體社會(huì)經(jīng)濟(jì)屬性對(duì)潛在變量的標(biāo)準(zhǔn)化影響路徑系數(shù)

個(gè)體社會(huì)經(jīng)濟(jì)屬性對(duì)小汽車停車滿意度路徑系數(shù)為-0.69，影響最為顯著，說(shuō)明居民的個(gè)體社會(huì)經(jīng)濟(jì)屬性影響其對(duì)小汽車停車滿意度的評(píng)價(jià).

3 結(jié) 束 語(yǔ)

定制公交作為一種新生的、豐富居民日益多樣化的不同出行需求的個(gè)性服務(wù)定制公交模式，其運(yùn)營(yíng)組織模式和相關(guān)理論研究還需深入.結(jié)構(gòu)方程模型在數(shù)據(jù)分析中，表現(xiàn)較好的擬合性，針對(duì)定制公交的運(yùn)營(yíng)現(xiàn)狀、服務(wù)特征、需求特征等方面深入分析各因素，以及它們之間的相關(guān)性，得到居民選擇定制公交出行方式意愿的量表結(jié)果和內(nèi)在機(jī)理，模型定量分析諸多無(wú)法測(cè)量的特征，并與實(shí)際較好吻合，表明模型具有良好的適用性.