突發公共衛生事件持續期居民中長距離出行方式選擇行為研究

駱 晨，董 青，姚 擎，張海榮，王倩茹

(中國民用航空飛行學院空中交通管理學院，四川德陽618307)

0 引 言

公共衛生突發事件根據傳播特性可分為警示期、阻斷期、管控期、持續期、正常期.持續期一般為2～4個月甚至半年，該階段疫情雖得到有效控制但仍具有感染風險，需要特殊管控[1].研究該階段旅客中長距離出行方式的選擇行為，能有效降低疫情對公共運輸收益的負面影響，加快社會經濟的恢復.

突發公共衛生事件持續期出行行為研究主要從組織管理和需求分析兩方面進行[2].組織管理方面：李燕霞等[3]考察十八大以來交通運輸領域中有關疫情防控法規制度建設取得的成績，查找分析新冠肺炎疫情挑戰下暴露出來的短板和不足；《中國公路》期刊[4]整理新冠疫情期間我國在交通管理方面的措施發現，我國應優化外集內配網絡體系，實現應急物資的高效運輸和基本生活物資的有效供給；曹仁霞等[5]以疫情期間公安交通執法人員安全防護為落腳點，探討道路交通管理工作創新，用以保障交通運輸通暢.在需求分析方面：吳嬌蓉等[6]基于上海復工通勤群體出行偏好進行網絡問卷調查，獲取1 108 份有效問卷，解析出行群體在疫情持續期的出行偏好，研究結果顯示，在不同擁車率條件下，200人左右員工是通勤合成時成功率較高的規模；張毅等[7]基于空氣傳染病模型，構建了新型冠狀病毒的交通出行易感度評估模型，研究發現，步行、自行車在空曠條件和人員間距隨機可控的前提下，易感度基本為0，飛機、高鐵、大巴等載運工具的典型型號，在空調最大換風系數下人均通風量可達到約30 m3/h，不足以造成病毒大面積傳播.

上述研究均以疫情期間出行管理作為研究對象，未涉及旅客對出行方式的選擇行為.即使有出行選擇行為的研究亦是針對通勤出行，未涉及居民跨區域的中長距離出行.在疫情持續期，因疫情控制的復雜性、政策時效性和出行易中斷性，旅客在跨區域出行方式選擇上發生重要偏轉.鑒于此，本文以旅客在公共衛生事件持續期長距離出行方式選擇行為作為研究對象.在2020年3月新冠肺炎疫情持續期，通過網絡采集1 643份有效調查問卷，基于統計數據，引入MNL模型，重點剖析個體屬性、出行屬性、風險感知屬性對居民出行的選擇行為影響，為突發公共衛生事件下均衡各種交通運輸方式的客流量提供政策依據.

1 模型構建

突發公共衛生事件持續期相異于管控期，居民有較大范圍的出行活動，部分地區甚至出現“嚴管控全開放”的情況；相異于正常出行活動，居民受疫情不間斷爆發的客觀風險及自我防控措施的主觀風險交織形成的風險感知影響.

1.1 疫情持續期風險感知概述

交通方式的風險感知是指居民在乘坐交通工具時由該種交通方式引起的暴露風險的主觀認知，其中，風險感知主要包括交通方式客觀風險和主觀風險兩類[8]，如圖1所示.

圖1 疫情持續期間風險感知示意Fig.1 Risk perception during outbreak duration

1.2 影響因素提取

現有國內外突發公共衛生事件下，旅客出行行為影響因素歸結為個體屬性、風險感知屬性和出行屬性[9]，如表1所示.

表1 突發公共衛生安全事件旅客出行方式選擇影響因素Table 1 Factors of choice of travel mode for passenger under the duration of public health emergencies

1.3 選擇行為建模

非集計模型通過引入出行者特征變量[10]，可以對出行選擇影響因素進行精準刻畫.因此，本文構建公共衛生事件持續期的旅客出行方式選擇非集計模型，刻畫旅客在突發公共衛生持續期的出行選擇影響因素.假設旅客i選擇出行方式j的效用Uij為

式中：Vij為效用函數Uij中固定項；εij為效用函數Uij中概率項.

根據已有研究成果，假設航空出行選擇中固定項效用函數Vij與影響因素Xijk之間具有線性關系，利用結果序列分析，表示為

式中：K為特征變量的個數；θk為第k個變量對應的參數；Xijk為旅客i選擇出行方式j的第k個變量的影響因素.

根據效用理論中最大化思想，旅客i選擇出行方式j的概率Pij為

式中：Ai表示旅客i選擇出行方式的選擇集合；U tn表示在旅客集中除去i旅客外任意旅客t選擇出行方式n效用；εtn為效用函數Utn中概率項，現有研究表明其服從二重指數分布；Vtn為任意旅客t選擇出行方式n的效用.

2 數據采集及處理

2.1 數據采集

利用自主設計的突發公共衛生事件持續期居民方式選擇調查問卷，于2020年3月在新冠肺炎疫情持續期通過網絡發放調查問卷，收集1 643份有效調查問卷，采用里Likert五點量表對指標進行數值量化，由1～5表征不同指標差異度，如表2所示.

表2 各因素調查問卷統計Table 2 Questionnaire statistics for each factor

2.2 模型參數標定

以民航為參考類別，運用SPSS 軟件對多元Logit模型進行參數標定，結果如表3所示.其中，B為變量系數，S.E為標準差，Wald為統計量，df為自由度，Sig.為統計量的顯著性水平，exp(B)為子變量增加一個單位所引起預測概率的變化.模型變量的選擇根據顯著性水平Sig.確定，如果Sig.小于0.05 說明該變量對突發公共衛生事件持續期居民出行方式選擇有影響，應納入出行選擇行為模型中；反之，應予以剔除.

表3 參數估算值Table 3 Estimated parameters

3 結果分析

3.1 結果參數校驗

對變量進行顯著性檢驗，剔除顯著性不高的變量.以民航作為參考出行方式，運用多項Logit模型對數據統計分析，獲取模型擬合信息和似然比檢驗結果如表4和表5所示.

由表4可知，受教育水平、是否有私家車、家庭結構、家庭人數、家庭人均月收入、出行目的、出行距離、出行方式偏好、易感度、防控措施、途徑站點暴露、防控措施了解、主觀信任度等變量與民航出行方式之間線性關系顯著，模型變量選擇正確.

表4 模型擬合信息Table 4 Model fitting information

表5 似然比檢驗Table 5 Likelihood ratio test

由表5可知，是否有私家車、家庭人均收入、出行方式偏好、防控措施、途徑站點暴露率、防控措施了解、主觀信任度的卡方檢驗概率P值均為0.000，低于統計值0.01，根據回歸系數為0的假設，認為其對模型的線性關系貢獻顯著.

3.2 個體屬性對旅客出行方式選擇行為的影響

由表3可知，在個體屬性方面，選擇鐵路與航空兩種不同出行方式的主要影響因素按影響程度由高到低依次為：家庭人均月收入、家庭結構、受教育水平、家庭人數.選擇公路與航空兩種不同出行方式的主要影響因素為：是否有私家車和家庭人均月收入.

分析認為選擇公共交通出行方式出行，居民是根據受教育層度分析突發公共衛生事件，聽取家庭成員建議，綜合家庭收入水平做出決策；收入對居民的顯著影響水平與正常條件下的絕對影響存在相異，原因是在突發公共衛生事件持續期航空運輸的客票價格與高鐵票價相近甚至更低；居民在自駕與民航運輸兩者之間選擇的顯著影響因素增加了是否有私家車，主要原因是在突發公共衛生事件下，居民主觀認為自駕能將旅途中出行合乘人員的風險概率、途徑站點暴露率進行自我掌控，家庭結構、家庭人數等為非顯著影響因素是因為疫情期居民所在家庭成員的主觀意愿均為降低感染風險，而以私家車出行為代表的公路出行能夠較好地滿足所有意愿.

3.3 出行屬性對旅客出行方式選擇行為的影響

由表3可知，在出行屬性方面，影響居民選擇航空或鐵路出行的顯著影響因素按影響程度由高到低依次為：出行方式偏好、出行距離、出行目的.選擇公路與航空兩種不同出行方式的主要影響因素為：出行方式偏好.

分析認為疫情持續期，基于國家全方位的防控策略，居民對航空和鐵路出行的主觀認知的感染或者暴露率均相同，均存在一定的暴露風險，尤其無法自我控制風險，致使其影響顯著度與正常條件時相同；但在公路出行中，居民認為自駕方式能夠根據不同區域的疫情狀況進行自我防控，忽略了因時空距離、出行目的帶來的影響，僅從疫情所支配的出行偏好角度進行選擇.

3.4 風險感知對旅客出行方式選擇行為的影響

由表3可知，在風險感知屬性方面，選擇鐵路與航空兩種不同出行方式的主要影響因素按影響程度由高到低依次為：防控措施、途徑站點暴露率、防控措施了解情況、易感度、主觀信任度.選擇公路與航空兩種不同出行方式的主要影響因素按影響程度由高到低依次為：防控措施、易感度、防控措施了解情況、主觀信任度、途徑站點暴露率.

選擇航空與鐵路兩種出行方式時，隨著途徑站點暴露率增加，居民會減少選擇鐵路出行的概率而增加選擇航空出行的概率；選擇公路與航空兩種出行方式時，隨著途徑站點的暴露率增加，居民主觀認為所有出行方式的暴露風險概率增加，而選擇自駕出行能夠較好地掌握自我暴露風險.隨著防控措施了解程度的增加，居民都由最初的鐵路或公路出行轉變為航空出行，主要原因是疫情期間航空票價折扣力度增加，隨著居民對各交通出行方式的防控措施的了解程度增加，居民出行恢復理性，摒棄疫情初始的主觀防控認知，轉為客觀分析；同等感染風險條件下，居民以票價作為選擇的重要指標.

4 結 論

本文從突發公共衛生事件主觀、客觀兩個風險層面出發，基于多元Logit 模型，分析不同風險感知屬性對居民出行方式選擇的影響.通過研究得到以下結論：風險防控措施、風險防控措施了解程度對居民在突發公共衛生事件持續期的出行方式選擇影響程度遠高于易感度、途徑站點暴露、主觀信任度；防控措施了解程度每提升1 個單位，乘坐鐵路、公路的概率分別降低6.371 和7.234 個單位；防控措施每提升1個單位，乘鐵路、公路的概率分別降低11.528 和11.237 個單位；途徑站點暴露率每提升1 個單位，選乘鐵路、公路的概率分別降低10.113 和提高1.296 個單位；航空公司在保持低票價的前提下，在傳播媒體中宣傳航空運輸的防控措施以提高居民對其選擇概率；鐵路部門在保障班次的情況下增加旅客座位間隔、減少途徑站點，以交織停站的方式降低途徑暴露風險，提高居民對其選擇概率；綜合交通應以分時段、分地區、低風險且具有差異化的錯峰出行為整體性原則，利用各運輸工具的管理措施，均衡各運輸方式的出行量.

突發公共衛生事件持續期疫情具有偶發性爆發，爆發地點和規模的不同亦將對居民出行行為產生影響，下一步將剖析疫情偶發式爆發對居民出行方式選擇的影響.