摘 要:本文從人口特征為著手,研究居民綠色出行的影響因素。該因素主要包括環(huán)境知識、性別、年齡、受教育水平、居住地區(qū)類型、居住時間、家庭總?cè)丝?、家庭收入八個方面。運(yùn)用stata軟件,以獲取的四百份有效問卷為基礎(chǔ),構(gòu)建了Y=α+β1X1+β2X2+β3X3+ε模型,對數(shù)據(jù)進(jìn)行了描述性統(tǒng)計分析、線性回歸分析以及相關(guān)性分析得出了不同變量對綠色出行的影響。研究表面:環(huán)境知識和性別與綠色出行呈顯著正相關(guān),女性普遍比男性更愿意選擇綠色出行;家庭總?cè)丝跀?shù)與綠色出行呈顯著負(fù)相關(guān),家庭人口數(shù)越多,選擇綠色出行的意愿越小;居住地區(qū)類型、居住時間、受教育程度、年齡和家庭稅后收入對于綠色出行沒有顯著關(guān)系。
關(guān)鍵詞:綠色出行;相關(guān)性分析;線性回歸分析
中圖分類號:F2 文獻(xiàn)標(biāo)識碼:A doi:10.19311/j.cnki.1672-3198.2022.08.015
0 引言
改革開放40多年以來,經(jīng)濟(jì)和科技迅猛發(fā)展,城市汽車保有量也呈現(xiàn)逐年遞增的趨勢,進(jìn)一步加劇了“城市病”,如交通堵塞、出行能耗增加、城市空氣污染等諸多問題。在此背景下,綠色出行應(yīng)運(yùn)而生。2019年7月23日的《綠色出行創(chuàng)建行動方案》提出,要持續(xù)加強(qiáng)人民群眾對選擇綠色出行的認(rèn)同感、獲得感和幸福感,提高城市綠色出行水平。由此可見,倡導(dǎo)城市居民綠色出行是實(shí)現(xiàn)全社會綠色健康發(fā)展的必然要求,而居民作為綠色出行的主體,對出行方式的差異化選擇是直接影響綠色出行計劃成功的關(guān)鍵。
1 研究綜述
1.1 綠色出行行為決策研究
低碳出行的心理決策機(jī)制研究中,計劃行為理論(TPB)和價值—信念—規(guī)范理論(VBN)作為解釋環(huán)境行為的兩個理論框架被廣泛應(yīng)用。
VBN理論是由Stern首次提出,一些學(xué)者通過擴(kuò)展VBN理論的變量來探究居民綠色行為意向。Bamberg等也通過個人規(guī)范在公共交通使用過程中的作用證實(shí)了這一模型。最近幾年,TPB和VBN結(jié)合運(yùn)用成為研究綠色出行行為新的突破點(diǎn)。
國內(nèi)低碳出行行為研究者柴彥威的研究證實(shí),員工通勤時間越短、收入越低,越傾向于選擇綠色出行方式。李華強(qiáng)等結(jié)合TPB理論和技術(shù)擴(kuò)散模型,研究發(fā)現(xiàn)感知易用性和感知有用性會顯著性影響居民的綠色出行意向,但是國內(nèi)暫時對TPB、VBN整合的研究還比較匱乏。和占瓊等通過整合TPB和VBN來研究出行者綠色出行的影響因素,也僅是證實(shí)了TPB和VBN整合心理決策因果鏈。
1.2 出行方式和出行習(xí)慣的感知質(zhì)量屬性對于出行方式選擇的影響
現(xiàn)有關(guān)于出行習(xí)慣的研究多是習(xí)慣私家車出行對選擇公共交通出行的影響,Horeini等通過實(shí)驗(yàn)證實(shí),汽車使用習(xí)慣弱的出行者更容易選擇公共交通工具。Eriksson等發(fā)現(xiàn),即使出行者有意選擇公共交通工具,但現(xiàn)有的選擇公共交通帶來的激勵性收益不足以抵消出行者對汽車出行的依賴。并且Abadi & Hurwitz還表明女性更在意出行方式的舒適感,導(dǎo)致了女性很少傾向于選擇自行車出行??梢姡谝欢ǔ潭壬蠈Τ鲂蟹绞降倪x擇取決于感知質(zhì)量。
2 理論基礎(chǔ)與模型構(gòu)建
2.1 理論基礎(chǔ)
2.1.1 計劃行為理論
包含行為態(tài)度、主觀規(guī)范以及感知到的行為控制,TPB認(rèn)為人的行為是通過深思熟慮的計劃后的結(jié)果。一般而言,個人對于某項(xiàng)行為的態(tài)度越正向時,則個人行為的意向越強(qiáng);對于某項(xiàng)行為的主觀規(guī)范就越強(qiáng),同樣個人的行為意向越強(qiáng)。
2.1.2 規(guī)范激活理論
此為詩瓦茨提出的,它試圖預(yù)測人根據(jù)個人規(guī)范和社會義務(wù)可能發(fā)生的行動模式。盡管社會鼓勵某種助人的行為,但并不意味著全部的人都能聽從社會的安排,那些對行動后果有高度意識的人和低責(zé)任否定者更可能按照他自己的個人規(guī)范作出助人的行為。
2.2 模型構(gòu)建與假設(shè)
Y=α+β1X1+β2X2+β3X3+ε
上式被解釋變量Y即居民選擇綠色出行的程度,具體指平時綠色出行的頻率。被解釋變量Xi具體指環(huán)境知識(env)、性別(gen)、年齡(age)、居住地區(qū)類型(typ)、居住時間(tim)、受教育程度(edu)、家庭稅后收入(inc)、家庭總?cè)丝冢╬op)8個變量。
3 研究過程和方法
3.1 數(shù)據(jù)收集與處理
本次調(diào)研收回得到439份問卷,有效問卷400份以及無效問卷39份。通過對問卷數(shù)據(jù)的人工篩查,最終選用問卷為400份。本文的問卷設(shè)計主要包含以下幾個方面:(1)受調(diào)查者的基礎(chǔ)信息,包括性別、年齡、居住地、受教育水平、家庭稅后收入等信息。(2)對綠色出行的認(rèn)知和行為選擇,比如您平時會選擇公交車、自行車等綠色出行方式嗎?您認(rèn)為選擇綠色出行方式對保護(hù)生態(tài)環(huán)境重要程度如何?(3)對于綠色出行的態(tài)度變量、認(rèn)知變量和個性變量等相關(guān)量表。
3.2 描述性統(tǒng)計分析
(1)樣本基本信息分析。
(2)變量描述性分析。
(3)相關(guān)性統(tǒng)計分析。
由表2可知,年齡、受教育水平、居住地區(qū)類型、居住時間、家庭稅后收入與家庭總?cè)丝谂c環(huán)境知識呈正相關(guān);性別與環(huán)境知識呈反相關(guān);居住時間和受教育水平與性別呈正相關(guān),受教育程度高的居民女性數(shù)量多于男性;家庭總?cè)丝跀?shù)、家庭稅后收入、居住類型、年齡與性別呈現(xiàn)負(fù)相關(guān),居住地區(qū)類型和受教育程度與年齡呈負(fù)相關(guān);居住時間、家庭稅后收入和家庭總?cè)丝谂c年齡呈正相關(guān),居民在某一居住地居住時間、居民家庭稅后收入以及家庭總?cè)丝跁S年齡的增長而增長;居住時間和家庭總?cè)丝谂c居住地區(qū)類型呈正相關(guān);受教育程度和家庭稅后收入與居住地區(qū)類型呈負(fù)相關(guān);受教育程度和居住時間呈負(fù)相關(guān),家庭稅后收入和家庭總?cè)丝谂c居住時間呈正相關(guān);家庭稅后收入和受教育程度呈正相關(guān),家庭總?cè)丝诤褪芙逃潭瘸守?fù)相關(guān),家庭稅后收入越高,受教育程度越高,家庭總?cè)丝谠蕉啵芙逃潭仍降?家庭總?cè)丝谂c家庭稅后收入呈負(fù)相關(guān),隨著居民家庭總?cè)丝谠龆?,家庭稅后收入減少。
3.3 回歸性統(tǒng)計分析
由表3可知,家庭總?cè)丝跀?shù)(pop)和性別(gen)與綠色出行(y)在0.01水平上顯著相關(guān),其中性別與綠色出行呈顯著正相關(guān),家庭總?cè)藬?shù)與綠色出行呈顯著負(fù)相關(guān),環(huán)境知識(ack)與綠色出行(y)在0.05水平上顯著正相關(guān),居住地區(qū)類型(typ)、居住時間(tim)、受教育程(edu)、年齡(age)和家庭稅后收入(inc)5個變量與綠色出行(y)不存在顯著線性回歸關(guān)系。
基于TPB中個人對于某項(xiàng)行為的態(tài)度愈正向時,則個人行為的意向愈強(qiáng)的理論,掌握更多環(huán)境知識且對綠色出行態(tài)度積極的居民更愿意選擇綠色出行,家庭總?cè)丝跀?shù)與綠色出行呈負(fù)相關(guān),人口越少的家庭越愿意選擇綠色出行,性別與綠色出行呈正相關(guān),女性較男性更傾向于選擇綠色出行。
4 結(jié)論
本文通過400份有效問卷,運(yùn)用stata對居民綠色出行的影響因素進(jìn)行了分析,可以得到如下結(jié)論。
環(huán)境知識和性別與綠色出行呈顯著正相關(guān)關(guān)系,家庭總?cè)丝跀?shù)與綠色出行呈顯著負(fù)相關(guān)關(guān)系。認(rèn)為綠色出行對環(huán)境保護(hù)作用越大的人越愿意選擇綠色出行,女性相較于男性更容易選擇綠色出行。對于居住地區(qū)類型、居住時間、受教育程度、年齡和家庭稅后收入對綠色出行沒有顯著關(guān)系,但都與環(huán)境知識呈正相關(guān),可以通過提高綠色出行對環(huán)境保護(hù)的認(rèn)知,進(jìn)而使其對綠色出行起正向作用。
參考文獻(xiàn)
[1]王茜.珠海居民參與生活垃圾分類行為影響因素研究[D].成都:西南交通大學(xué),2019.
[2]Lane B,Potter S.The adoption of cleaner vehicles in the UK: Exploring the consumer attitude-action gap [J]. Journal of Cleaner Production,2017,15(11-12):1085-1092.
[3]楊冉冉,龍如銀.基于扎根理論的城市居民綠色出行行為影響因素理論模型探討[J].武漢大學(xué)學(xué)報(哲學(xué)社會科學(xué)版),2020,(5):13-19.
[4]李華強(qiáng),武晨,范春梅,等.智能交通技術(shù)下居民綠色出行影響因素研究—基于TPB和TAM整合模型的扎根分析[J].現(xiàn)代城市研究,2018,(12):2-8.
[5]和占瓊,姜玉婷,何明衛(wèi),等.城市通勤者低碳出行選擇研究——基于TPB與VBN整合模型[J].干旱區(qū)資源與環(huán)境,2019,(4):89-95.
[6]Horeini O,Grling T,Loukopoulos P,et al. An experimental simulation of adaptations to increased car-use costs [J].Transportation Research Part F: Traffic Psychology and Behaviour,2017,10(4):300-320.
[7]Abadi M G, Hurwitz D S. Bicyclist’s perceived level of comfort in dense urban environments: How do ambient traffic, engineering treatments, and bicyclist characteristics relate? [J].Sustainable Cities and Society,2018,(40):101-109.
作者簡介:張姍姍(1997-),女,漢族,陜西安康人,西安財經(jīng)大學(xué)2019級行政管理專業(yè)碩士研究生在讀,主要從事綠色出行研究。
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