基于結構方程的航空旅客出行選擇行為影響因素分析

張 慧，韋 薇（上海工程技術大學 航空運輸學院，上海 201620）

0 引言

近年來，我國民航保持強勁態勢持續發展，在行業規模、安全水平、服務能力、地位作用等方面取得了巨大成就，已經具備從民航大國向民航強國跨越的發展基礎。據《2021 年民航行業發展統計公報》顯示，在2021 年，新冠肺炎疫情對民航運輸的持續強烈沖擊下，全行業完成的旅客運輸量達4.4 億人次，比上年增長5.5%[1]。未來將會出現更多的旅客選擇航空出行，航空運輸的普及性將大幅提高。旅客出行行為是城市綜合交通規劃研究的基礎，并為交通規劃、決策和發展戰略研究提供重要的依據。加強對出行行為的分析，可以使定性和定量分析有機結合，從而更加有效進行交通需求分析，制定更優的交通建設、管理的政策和措施。在此背景下，研究航空旅客出行選擇行為的影響因素之間的相互關系，將有助于航空公司今后的產品設計和運營發展以及創新，提高國內航空公司的大眾化程度以及國際競爭力，進一步促進我國由民航大國向民航強國的跨越。

現階段國內外圍繞航空旅客出行行為的研究通常集中在航空旅客出行選擇行為分析[2-7]，并以此為切入點進行實際應用[8-10]。第一，閆梅、江紅、Zhou H.等學者基于具體機場的問卷數據研究旅客出行選擇行為特征；江紅、任新惠等學者研究了航班延誤情境下旅客的出行選擇行為特征。第二，Roger A Parker 基于以往航空市場出行行為，研究航空出行的動態和航空出行定價；駱嘉琪以旅客航空出行特征為切入點，應用到高鐵民航的競合博弈關系研究中；丁帥楠以旅客航空出行特征為切入點，應用到地鐵航站樓選址研究中。當前研究大多聚焦航空旅客行為研究或以此為切入點的實際應用，常常忽視了剖析影響因素相關關系的分析，并沒有對航空旅客出行選擇行為的影響因素作用機理展開研究與分析。結構方程模型由一些學者將因子分析、路徑分析等統計方法整合而提出的，在心理學、社會學、行為科學等領域探討影響因素之間的關系和影響路徑[3,11-15]。江紅建立基于旅客出行行為特征影響因素的結構方程模型，以此探究出影響因素之間的因果強弱關系；李沂蔓通過結構方程模型探究出影響應急指揮能力因素之間的相互關系；Kim Sukhee 通過構建結構方程模型，分析影響電動汽車購買環保車輛的行為因素；Wang J.通過結構方程模型分析運動技能的影響因素。綜上，該方法運用于研究影響因素相關關系具有一定的優勢，國內外學者鮮有應用該方法分析航空出行行為。結合上述研究現狀和存在問題，本文擬將結構方程模型用于航空旅客出行選擇行為的影響因素研究，旨在剖析出影響選擇行為中的關鍵因素，并從航空公司產品設計和旅客需求出發，運用發展角度發現不足之處并提出建議，以期提高航司的產品質量、服務水平和創新能力，實現民航大國走向民航強國的跨越。

1 航空旅客出行選擇行為影響因素

航空運輸作為五大運輸方式中最快的運輸方式，越來越受到旅客歡迎。從長期來看，航空運輸規模保持增長的主旋律仍未改變，仍有強勁動力和巨大潛力市場[16]。航空作為一種具有巨大潛力的交通工具，其旅客的選擇行為也受到越來越多越復雜的因素影響。總的來說，主要可以分為以下4 個方面：旅客因素、地面交通因素、機場因素和航空公司因素。

1.1 旅客因素。旅客出行選擇行為是因人而異的，常常受到個體屬性和出行偏好特征的影響。（1）個體屬性是指個人的基本信息，包括年齡、學歷、職業、收入等。在出行選擇時，這些個體屬性勢必造成選擇偏差。（2）出行偏好特征是指受旅客出行需求影響而表現出的出行行為特征，包括出行頻率、出行目的、出行經驗等，這些出行偏好特征促使旅客做出更合適的選擇。

1.2 地面交通因素。地面交通因素關注于旅客從出行開始至到達機場這一過程中產生的地面交通代價。作為一個機場，是否有便利的地面交通條件，是否可以減少中轉代價通達機場，是影響旅客選擇機場的重要因素[17]。因此影響旅客選擇行為的地面交通因素主要有到達機場的時間、地面交通的便利性和到達機場的地面交通方式的準點可靠性等。

1.3 機場因素。對于機場因素而言，旅客的關注焦點在于機場硬實力、軟實力、服務能力的體驗。（1）硬實力是指看得見、摸得著的物質力量，包括停機場、登機、安檢、引導標識、設施設備等。（2）軟實力是指機場管理能力、機場安全、整體形象、機場文化等要素對旅客產生的一種吸引力，包括機場環境等。（3）服務能力是指機場完備的服務系統提供服務的能力程度，包括服務質量等[18]。

1.4 航空公司因素。對于航空公司因素而言，旅客關注的有航班產品質量、服務質量和航司品牌等。（1）航班產品質量包括票價、安全性、航班時刻、準點情況、行李托運和售后（退改簽）服務等。（2）服務質量指旅客旅途過程中在地面和機上享受到的各種服務質量。（3）航司品牌指公眾、市場對一個航空公司的認知、評價和印象，主要體現為該航空公司的口碑。

2 出行選擇行為影響因素的結構方程模型構建

2.1 模型設定。結合文獻梳理[2-10,16-18]和上文分析，影響航空旅客出行選擇行為的因素包括：旅客因素、地面交通因素、機場因素和航空公司因素。本文把旅客因素、地面交通因素和機場因素作為外生變量，而航空公司因素作為內生變量，以此構建出行選擇行為影響因素的結構方程模型。

2.2 指標選取。構建結構方程模型的指標體系是建立在其影響因素的基礎上，對旅客因素、地面交通因素、機場因素和航空公司因素這四個潛在變量指標的描述，如表1 所示。

表1 相關指標選取

2.3 構建結構方程路徑圖。根據模型的設定和指標的選取，設計出結構方程模型的路徑圖如圖1 所示。3 基于長三角機場群航空旅客出行的實例分析

圖1 結構方程模型路徑圖

3.1 信度分析與效度分析。本文以長三角機場群航空旅客出行行為為研究對象，剖析旅客出行行為影響因素的相互關系。數據來源基于問卷星網絡平臺（https://www.wjx.cn/vj/hhbnCxT.aspx）開展問卷調查，調研對象為近一年在長三角區域有航空出行經歷的航空旅客。問卷回收周期為一周，共計投放問卷641 份，有效問卷608 份，問卷回收有效率為94.85%。

信度分析是用于考察量表的內部一致性，通常采用克隆巴赫系數（Cronbach's Alpha）和組合信度值（Construct Reliability，CR）衡量問卷的可信度。首先，問卷的系數≥0.8 為優良[19]，本次問卷數據除了旅客因素這一潛在變量外的三個因素均是量表指標，表2 是對問卷各量表的信度分析結果，系數均顯示問卷內部一致性較好或優秀，而總體標準化后的Cronbach's Alpha 為0.950，說明問卷總體的可信度非常的高。其次，表3 的CR 值表示每個潛在變量中所有題目是否一致性地解釋該潛在變量，CR 值＞0.7 意味著量表的題項設計合理，沒有需要剔除調整的條目[19]，結果顯示三個潛在變量的CR 值均大于0.8，說明問卷的可靠性和一致性較高。

表2 問卷量表信度分析結果

效度分析是用于考察問卷量表每個題項的能效性，通常采用平均變異數萃取值（Average Variance Extracted，AVE）衡量驗證性因子分析量表的效度。AVE 值表示潛在變量對觀察變量解釋能力的平均，AVE 值＞0.5 意味著問卷量表收斂效度良好[19]，表示問卷涉及的觀測變量可以有效反映出影響航空旅客出行選擇行為的三個潛在變量。表3 顯示三個潛在變量的AVE 值分別為0.588、0.597、0.575，均大于0.5，意味著問卷的26 個觀測變量可以有效解釋代表影響航空旅客出行選擇行為的3 個影響因素。

表3 問卷量表效度分析結果

3.2 結構方程模型擬合分析。調查問卷共包括旅客因素、地面交通因素、機場因素和航空公司因素四個潛在變量以及對應的26 個觀測變量，問卷采用了李克特五級量表：1 代表無影響，2 代表稍有影響，3 代表一般影響，4 代表較大影響，5 代表極大影響。

使用AMOS26 版本軟件，利用極大似然估計法（Maximum Likehood Estimate，MLE）進行驗證性因子分析，得到影響長三角機場群航空旅客機場選擇行為影響因素的結構方程模型的路徑圖，如圖2 所示。

圖2 中顯示了四個潛在變量之間的路徑系數，以及潛在變量對觀測變量的因子載荷。橢圓形代表了潛在變量，矩形代表了觀測變量，圓形代表了誤差變量。

在結構方程模型中，模型擬合度指標的標準常常是數值區間，指標用于分析理論研究假設模型對實際調查數據的擬合度水平[20]。在結構方程模型中，常見的擬合度指標、指標名稱以及指標的標準、來源如表4 所示。

擬合的結果表5 對照表4 的指標標準，結果顯示卡方/自由度（CMID/DF）、擬合優度指標（GF I）、近似誤差均方根（RMSEA）等五項指標均在標準范圍之內，這一結果表明模型較好地擬合了問卷數據，擬合結果理想。

表4 模型擬合指標

表5 模型擬合結果

3.3 模型結果分析。模型的觀測變量與潛在變量的標準化估計參數，可以反映觀測變量與潛在變量的相關程度[23]。潛在變量之間的路徑系數，可以反映彼此之間的影響程度。根據圖2 和表6 結果得出以下結論：

表6 結構方程模型路徑系數

圖2 采用AMOS 分析后得到的路徑圖

（1）通過對四個維度的主要因素分析發現，對旅客因素影響最大的是指標收入，收入可以最大程度代表旅客個體出行意愿；對地面交通因素影響最大的是便利性，便利程度可以決定旅客對地面交通的評價；對機場因素影響最大的是設施設備，機場的設施設備會增加機場吸引力；對航空公司因素影響最大的是飛行安全性，旅客對航空公司飛行安全性的看法直接影響對航司的選擇。

（2）從航空公司產品供給角度，“旅客因素”和“地面交通因素”沒有通過顯著性檢驗，對航空公司因素沒有顯著影響，而“機場因素”顯著正向影響航空公司因素（Std=0.91）。這一結論說明在航空公司鮮少關注旅客自身差異情況以及當地的地面交通情況，更多關注的是機場情況。啟發長三角機場群的航空公司更加關注旅客相互之間的差異性，有針對性地提供個性化、差異化的服務，從而吸引更多旅客的到達，不斷拓展市場輻射范圍，創造更多經濟收益。其次，航空公司還需更加關注通達機場的地面交通情況，可適當提供接機服務，超便捷的服務也會增加航空公司的旅客吸引力。像桂林航空就已免費實施“散客免費接送機服務”。最后，機場對航空公司的強烈影響源于雙方的戰略合作伙伴關系，機場為航空公司提供基礎設施、安檢、等軟硬件。因此，航空公司需要持續關注所在機場相關的軟硬件情況，正視和機場之間的合作伙伴關系，積極促成雙贏。

（3）從旅客需求角度，“旅客因素”顯著正向影響地面交通因素（Std=0.30）；“旅客因素”對機場因素沒有顯著影響；但是，“地面交通因素”顯著正向影響機場因素（Std=0.80）。這一結論說明，長三角機場群地面交通一定程度立足旅客需求，機場缺乏對客戶需求的預見性。地面交通因素和機場因素都會受到旅客自身因素的影響，只是影響方式和程度不一定，啟發地面交通和機場以旅客需求為導向的新的發展思路。

4 結論

通過分析影響航空旅客機場選擇行為的影響因素，確定了4 個潛在變量，根據變量之間的相互關系設立模型并選取了26個觀測指標，在此基礎上建立結構方程模型，并以長三角機場群為例驗證模型的指標體系和結構方程模型的合理性，并且最終明確了各影響因素的路徑關系，梳理出各維度影響因素下的關鍵影響指標，并從供給側和需求側兩個角度探究影響因素相互關系，以此為航空公司和機場提出幾點參考性意見。該文彌補以往傳統回歸分析法對旅客出行選擇行為影響因素考慮的不足，結構方程模型在處理誤差的同時分析了潛在變量之間的結構關系，對于航空公司的產品設計和運營發展具有重要的理論指導意義。但是該文缺少對部分潛在變量中介效應的研究分析，希望今后可以完善對這一部分的理論研究。