基于SEM的城市慢行交通環境滿意度評價影響因素分析

張藝鑫　張萌萌

摘要：為提升慢行交通系統建設質量，根據居民慢行出行體驗反饋進行慢行交通環境滿意度評價。采用調查問卷的方式，通過探索性因子分析方法提取慢行交通環境滿意度評價調查問卷數據，確定慢行交通環境滿意度的關鍵因素為非機動車設施便利度、街道環境、安全性感知、舒適度感知與整體滿意度，基于結構方程模型（structural equation modeling，SEM）構建慢行交通環境滿意度的假設模型，進行適配度檢驗和假設檢驗，分析慢行交通環境滿意度模型的路徑系數并提出相應優化措施。結果表明：城市慢行交通環境滿意度的影響因素按重要性從大到小依次為非機動車設施便利度、舒適性感知、街道環境、安全性感知；非機動車設施便利度與舒適度感知是影響城市慢行交通環境滿意度的主要因素，舒適度感知對城市慢行交通環境滿意度的影響比安全性更大，機非/人非隔離狀態是影響出行者舒適度感知的最大因素。此結果可為慢行交通環境建設提供改善措施。

關鍵詞：城市交通；滿意度；SEM；慢行交通環境；影響因素；探索性因子分析

中圖分類號：U491.1;TU984.191文獻標志碼：A文章編號：1672-0032（2023）02-0038-11

引用格式：張藝鑫，張萌萌.基于SEM的城市慢行交通環境滿意度評價影響因素分析［J］.山東交通學院學報，2023，31（2）：38-48.

ZHANG Yixin， ZHANG Mengmeng. Factors of satisfaction evaluation for urban ped & bike traffic environment by structural equation model［J］.Journal of Shandong Jiaotong University，2023，31（2）：38-48.

0 引言

慢行交通主要包括步行和自行車騎行等方式，在居民短距離出行中比較安全、舒適、便捷、環保，比機動化交通出行方式更具優勢。但目前國內慢行交通基礎設施建設不完善，侵占步行與非機動車道路權等現象普遍存在，居民對慢行交通出行環境的滿意度較低。隨綠色低碳出行理念的推廣，公交與慢行交通結合的出行方式得到普及，慢行出行的比例逐步提升；我國慢行交通系統規劃逐步推進，慢行交通系統建設已成為城市交通系統建設的重要任務之一。評價研究慢行交通體系可為科學合理建設慢行交通系統提供數據基礎和輔助決策支持。

國內外關于慢行交通系統評價方面的研究趨向于關注慢行者的出行需求[1-2]，但大多根據政府決策及專家經驗選取和衡量評價指標，較少考慮慢行出行者的出行體驗。目前評價慢行交通系統涉及出行需求、心理需求、街道環境、基礎設施及經濟運營等多方面內容。常見的評價方法有層次分析法、因子分析法、主成分分析法、灰色關聯分析法及模糊綜合評價法等，均以學者專家經驗為基礎，分析判斷評價指標對慢行交通系統的影響程度及其與慢行者實際出行需求存在的差異，但無法衡量評價指標體系的內部關系，也無法分析指標間的直接與間接影響效應。因此，評價慢行交通系統需尋求既能描述慢行者出行需求，又反映指標體系內部關系、指標間影響效應的評價方法。

顧客滿意度指數模型描述顧客對產品或服務的消費認知過程，為慢行交通的評價研究提供思路[3-4]。通過出行者對慢行出行需求的滿意度度量慢行交通系統的公眾滿意度，在調查顧客滿意度的基礎上采用多指標評價方法評價慢行交通系統。段婷等[5-6]通過相關性分析對地鐵站附近的慢行環境進行滿意度評價，并通過因子分析確定地鐵站附近步行和自行車環境適宜性的評價體系。李海建[7]通過調查問卷獲取居民對休閑空間體驗的重要度-滿意度數據，采用重要性-績效表現分析法構建居民滿意度評價體系。基于層次分析法和模糊綜合評價，王希銘[8]、許熙巍等[9]、洪海林等[10]和王若琳[11]分別構建對深圳、天津、貴陽和上海等城市部分區域的慢行系統的滿意度評價模型。但上述評價方法主要關注評價結論，未將影響因素間的關系作為重點分析，科學評價慢行交通系統需探究影響因素間的結構關系及因果邏輯關系。

為解決上述問題，Fornell等[12]將結構方程引入滿意度指數模型，陰星星[13]采用結構方程模型（structural equation modeling，SEM）分析慢行者出行幸福感、滿意度及情緒間的關系，構建慢行出行幸福感影響因素的多元Logit模型。傅碧天[14]以公眾偏愛的共享單車出行為重點，在計劃行為理論中引入個人環保和環境社會學因素作為結構方程模型變量。徐俊等[15]基于結構方程模型，通過回歸分析和擬合度分析，評價不同情況下騎行方式與慢行交通系統影響因素間的關系及相互作用程度。陳堅等[16-17]在構建城市軌道交通乘客滿意度多群組分析模型時引入結構方程理論，基于改進的中國顧客滿意度指數模型構建結構方程模型，分析乘客滿意度影響因素。AMOS、LISREL等軟件采用結構方程原理分析變量間關系，這些軟件的研發完善使得結構方程模型分析法得以發展，但在慢行交通評價上應用較少[17]。

本文從慢行者出行體驗角度出發，采用調查問卷的方式挖掘慢行出行者的出行特征、出行需求傾向和出行安全性等信息，對調查數據進行探索性因子分析，確定影響慢行交通環境滿意度的關鍵因素；構建慢行交通環境滿意度評價模型，以期為慢行交通體系建設及管理運營提供參考。

1 結構方程模型

結構方程模型可建立、估計和檢驗因果關系，能替代通徑分析、多重回歸、協方差分析、因子分析等方法分析單項指標間的相互關系和單項指標對總體的影響，包括測量方程和結構方程2部分。

式中：Y為內生觀測變量構成的向量，ΛY為內生觀測變量對潛在變量的因子載荷矩陣，η為內生潛在變量，eε為內生觀測變量被潛在變量解釋不完全的測量誤差，X為外生觀測變量構成的向量，ΛX為外生觀測變量對潛在變量的因子載荷矩陣，ξ為外生潛在變量，eI為外生觀測變量被潛在變量解釋不完全的測量誤差。

外生潛在變量是指某一潛在變量對其他潛在變量存在影響，內生潛在變量是指某一潛在變量既受其他潛在變量影響，也對其他潛在變量存在影響。

式中：B為內生潛在變量間的系數矩陣，Γ為外生潛在變量對內生潛在變量的系數矩陣，ζ為潛在變量經估計后無法解釋的誤差向量。

2 研究方法及調查數據分析

2.1 研究方法

以經常采用慢行交通方式的出行者為調查對象，采用調查問卷的方式，將出行者慢行交通中的體驗與出行前的期望對比，度量慢行交通環境的滿意度[18]。

結合研究目的和研究內容，將慢行交通環境滿意度調查問卷分為2部分：第1部分為單選題項，主要調查受訪者的個人屬性和慢行出行屬性，包括性別、年齡、職業、常用出行方式和慢行出行目的等；第2部分為慢行交通環境滿意度評價量表，考慮居民慢行出行需求[5，9，11]，篩選慢行交通環境滿意度評價的調查指標。結合Likert五級評分量表，對21個調查指標（觀測變量）進行定量測度，如表1所示。各題項最低得分為1分（非常不滿意），最高得分為5分（非常滿意）。

共發放500份調查問卷，剔除無效問卷，共回收有效問卷426份，有效率為85.2%。

2.2 調查數據統計分析

2.2.1 個人和慢行出行屬性

受訪者個人和慢行出行屬性統計分析如表2所示。由表2可知：受訪者男女人數相差不大，年齡為25～65歲的受訪者最多，占受訪者總人數的70.9%；受訪者的職業多為學生和全職員工，占受訪者總人數的75.1%；選擇步行和騎行作為常用出行方式的受訪者分別占受訪總人數的43.9%、47.4%，采用慢行交通出行方式的主要目的是休閑娛樂、通勤和換乘。

2.2.2 調查指標分析

將有效調查問卷的數據輸入軟件SPSS并進行統計分析，V1～V21的平均滿意度如表3所示。由表3可知：在對慢行交通環境滿意度的度量指標中，非機動車停放便利度、機非/人非隔離狀況、非機動車駛入步行街道狀況、遮陽避雨設施和空氣噪聲污染情況的平均滿意度最低，受訪者普遍存在不滿意的現象。

通過對調查問卷的統計分析梳理出行者的統計學特征，總結出行者對慢行交通環境現狀建設的態度，為建立結構方程模型奠定基礎。

2.3 探索性因子分析

探索性因子分析是指采用降維思想，將多個相互關聯的變量轉化為少數幾個互不相關的綜合指標，綜合指標是原來多個變量的主成分，每個主成分均是觀測變量的線性組合，且各主成分間互不相關，適用于驗證指標量表結構的有效性與合理性，估計潛在變量間關系。

進行探索性因子分析前，需采用KMO（Kaiser-Meyer-Olkin）與巴特利特球形檢驗方法檢驗觀測變量間的相關性。采用KMO檢驗系數比較分析各變量間的簡單相關系數和偏相關系數，KMO檢驗系數超過0.6時，變量可進行探索性因子分析；KMO檢驗系數越接近1，變量間的相關性越高，越適合進行探索性因子分析。采用巴特利特球形檢驗方法檢驗各變量間的相關性程度，顯著性水平p≤0.01時，表示原始變量間存在相關性，適合進行探索性因子分析。

根據調查問卷數據整理量表數據并進行變量相關性檢驗，結果如表4所示。由表4可知，21個觀測變量（調查指標）適合進行探索性因子分析。

采用軟件SPSS中的主成分分析法命令計算各觀測變量的特征值、方差貢獻率及累計方差貢獻率，確定主成分個數，實現降維目的。特征值反映主成分影響力度，即引入該主成分后可解釋平均多少個觀測變量的信息；方差貢獻率為該觀測變量的特征值與所有因子特征值之和的比值；累計方差貢獻率是抽取的特征值之和與所有因子特征值之和的比值。確定主成分的個數時一般以特征值不小于1（接近1也可以）或累計貢獻率超過60%為標準。調查指標的總方差解釋結果如表5所示。由表5可知：5個主成分可共同解釋變異量的66.707%，證明調查數據有良好的結構效度。

將原觀測變量分為非機動車設施便利度、安全性感知、舒適度感知、街道環境、整體滿意度等5個潛在變量，根據旋轉成分矩陣[19]，采用軟件SPSS分析觀測變量對潛在變量的影響程度，計算因子載荷量，如表6所示。

因子載荷量超過0.4的觀測變量能有效反映潛在變量，可根據表6數據構建慢行交通環境滿意度評價模型。

2.4 調查問卷數據檢驗

對慢行交通環境滿意度調查問卷數據進行信效度檢驗，驗證數據的可靠性，為構建結構方程模型奠定基礎。

2.4.1 信度檢驗

對慢行交通環境滿意度調查問卷建立包含21個題項的總量表，為保證量表的內部一致性和關聯性，采用Cronbach′s α系數對潛在變量進行信度檢驗，Cronbach′s α系數大于0.6表明變量間相關性較強。Cronbach′s α系數的計算公式為：

式中：k為題項總數，本文k=21；s為同類題項總分的方差；Si為題項i所得滿意度評價得分的方差。

計算潛在變量的Cronbach′s α系數，結果如表7所示。由表7可知：5個潛在變量的相關性較強，數據可靠程度較高[20]，符合結構方程模型的要求。

2.4.2 效度檢驗

對各觀測變量進行效度檢驗，采用卡方值計算潛在變量的組合效度CR和平均變異數萃取量AVE。當CR>0.7，AVE>0.5時，表明調查問卷數據可靠，可保證內部一致性較好，計算公式分別為：

式中：λi為各觀測變量的標準化因子載荷系數，n為該因子的測量指標個數，δi為測量殘差。

各潛在變量的效度檢驗結果如表8所示。由表8可知調查問卷數據可靠性較高，符合結構方程模型的要求。

3 結構方程模型構建

3.1 潛在變量界定

分析探索性因子并進行信效度檢驗后，確定結構方程模型的5個潛在變量，每個潛在變量由2～6個慢行交通環境滿意度評價觀測變量組成。根據潛在變量間是否相互影響，將潛在變量分為外生潛在變量與內生潛在變量。

結合結構方程模型的原理，對5個潛在變量界定為：非機動車設施便利度影響其他潛在變量，但不受其他潛在變量影響，屬于外生潛在變量；街道環境、安全性感知、舒適度感知和居民滿意度均影響其他潛在變量，同時受其他潛在變量影響，屬于內生潛在變量。

3.2 慢行交通環境滿意度假設模型

通過探索性因子分析及信效度檢驗，結合結構方程模型的原理，構建慢行交通環境滿意度評價假設模型，如圖1所示。將慢行交通環境滿意度評價假設模型潛在變量間的相互影響關系描述為：非機動車設施便利度影響街道環境H1，街道環境影響安全性感知H2和舒適度感知H3，非機動車設施便利度影響安全性感知H4和舒適度感知H5，安全性感知影響舒適度感知H6和整體滿意度H7，舒適度感知影響整體滿意度H8，H1～H8稱為路徑系數。

基于結構方程模型進行模型數學解釋。測量模型

式中：Y19×1為19個內生觀測變量構成的向量，ΛY，19×4為內生觀測變量對潛在變量的因子載荷矩陣，η4×1為4個內生潛在變量，eε，19×1為內生觀測變量被潛在變量解釋不完全的測量誤差，X2×1為2個外生觀測變量構成的向量，ΛX，2×1為外生觀測變量對潛在變量因子載荷矩陣，ξ1×1為1個外生潛在變量構成的向量，eΙ，19×1為外生觀測變量被潛在變量解釋不完全的測量誤差。

式中：B4×4為4個內生潛在變量間的系數矩陣，Γ4×1為1個外生潛在變量對4個內生潛在變量的系數矩陣，ζ4×1為4個內生潛在變量經估計后無法解釋的誤差向量。

3.3 模型質量檢驗

3.3.1 適配度檢驗

采用絕對適配度指標中的卡方自由度比值、擬合優度指數和近似誤差均方根判斷慢行交通環境滿意度評價假設模型適配度是否達標。卡方自由度比值越小，證明協方差矩陣和樣本數據越適配，模型適配程度越高。模型相對適配度指標包括增值擬合指數、非標準擬合指標和相對擬合指標，可反映理論模型與生成模型的接近程度，檢驗結果均要求模型相對適配度指標大于0.900。慢行交通環境滿意度評價假設模型的適配度指標檢驗結果如表9所示。由表9可知：慢行交通環境滿意度評價假設模型的適配度檢驗結果均符合標準，整體擬合度良好，說明慢行交通環境滿意度評價假設模型可接受且能反映慢行交通環境滿意度影響因素關系。

3.3.2 假設檢驗

通過路徑系數的t檢驗慢行交通環境滿意度評價假設模型的假設關系是否成立，t為描述樣本量與模型顯著性水平的指標，當|t|>1.96，p<0.001時，可認為置信度α>0.05，參數估計值十分顯著，假設關系可接受。采用軟件AMOS的運行路徑分析，得到各假設路徑系數t和p如表10所示。由表10可知：H1～H8均達到顯著性水平，即H1～H8全部成立，假設關系得到驗證。

3.4 路徑系數分析

采用軟件AMOS 24.0對所建立的慢行交通環境滿意度模型進行標準化路徑分析，結果如圖2所示。

由圖2可知：在非機動車設施便利度層面，影響較明顯的因素是非機動車停放便利度，出行者更注重非機動車的基礎設施建設；在街道環境層面，街道寬度和路面平整度同等重要，其次為照明情況，表明出行時出行者密切關注直接影響自身出行舒適性的因素；在安全性感知層面，非機動車駛入步行街道狀況和公交車駛入非機動車情況影響程度接近，說明步行者和騎行者均關注隔離設施的設置合理性，非機動車停放的防盜安全影響程度較低；舒適度感知方面，按照出行者關注程度從高到低排序依次為機非/人非隔離狀況、立體過街設置、無障礙設施設置、過街信號時長設置合理性、換乘便利度和標志標識清晰度，表明出行者在舒適度上優先考慮與空間相關的機非隔離設施設置，原因是出行時人們特別關注自身擁有的空間，一旦出行空間小于自身所能接受的心理空間，出行者易產生警惕感和緊張感，影響出行體驗；在整體滿意度層面，出行者更注重自身的總體體驗感和出行經歷愉悅。

3.5 影響效應及慢行交通環境改進措施

影響效應分為直接和間接影響效應。間接效應由中間變量引起，總效應為直接效應與間接效應的總和。計算潛在變量對慢行交通環境整體滿意度的影響效應，結果如表11所示。

由表11可知：影響整體滿意度的指標由大到小排序為非機動車設施便利度、舒適性感知、街道環境、安全性感知，其中非機動車設施便利度、街道環境對整體滿意度無直接顯著影響，分別通過安全性感知與舒適度感知間接影響慢行交通環境滿意度。非機動車設施便利度與舒適度感知是影響慢行交通環境滿意度的主要因素，街道環境與安全性感知對慢行交通環境滿意度的影響較小。

根據路徑分析結果和影響效應，可采取多項措施改善慢行交通環境：改善非機動車停放設施，增設私人自行車和助力車停放區，對慢行車道違停占用現象加強管制，同時加強對共享單車停放的管理；優化街道環境，可通過改善道路斷面形式，適當增加非機動車道寬度等方式改善慢行交通環境，定期養護維修路面；增設隔離設施，增加或優化機動車與非機動車隔離設施，盡量避免自行車道與人行道共板設置，采用隔離標線增加出行者的安全感；完善行人友好型過街設施，適當增設人行橫道，縮短過街設施間距，通過設置人行天橋、地下人行橫道等方式使慢行出行環境更便利。

4 結論

篩選慢行交通環境滿意度評價的影響因素，提取21個調查指標，采用調查問卷方式，通過因子分析提取影響慢行交通環境滿意度的關鍵因素，建立基于結構方程模型的慢行交通環境滿意度評價模型，對其進行適配度檢驗和假設檢驗，并計算路徑系數，驗證慢行交通環境滿意度評價模型的適用性與合理性。通過分析可知：慢行出行時，出行者關注的關鍵因素按重要性從大到小排序依次為非機動車設施便利度、舒適性感知、街道環境及安全性感知，而非機動車設施便利度、街道環境通過安全性感知與舒適度感知間接影響慢行交通環境整體滿意度，根據分析結果提出慢行交通建設的改善措施。

不同城市的慢行交通環境設施存在差異，確定慢行交通環境滿意度影響因素具有一定主觀性，測量變量未涵蓋全部因素，還需根據不同城市的實際狀況探討慢行出行交通環境滿意度的影響因素，并提出針對性的優化建議。

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Factors of satisfaction evaluation for urban ped & bike trafficenvironment by structural equation model

ZHANG Yixin1，2， ZHANG Mengmeng1，2

1.School of Transportation and Logistics Engineering，Shandong Jiaotong University， Jinan 250357，China;2.Shandong Key Laboratory of Smart Transportation（preparation）， Jinan 250357， China

Abstract：In order to improve the construction quality of ped & bike traffic system， the environment satisfaction of the system evaluation was conducted according to the feedback of residents′ travel experience. Through the exploratory factor analysis method， the questionnaire data of ped & bike traffic environment satisfaction evaluation are extracted， and the key factors of ped & bike traffic environment satisfaction are determined as ped & bike traffic facility convenience， street condition， safety perception， comfort perception and overall satisfaction. Based on the Structural Equation Modeling （SEM）， a hypothesis model of ped & bike traffic environmental satisfaction is constructed， then the fitness test and the hypothesis test are conducted to analyze the path coefficients of the ped & bike traffic environmental satisfaction model. After that， the corresponding optimization measures are proposed. The results show that the influencing factors of urban ped & bike traffic environment satisfaction are the extend of facility convenience of ped & bike traffic， comfort perception， street environment and safety perception in descending order in terms of importance. The amenity and comfort perception of ped & bike traffic facilities are the main factors affecting the environmental satisfaction of urban non-motorized traffic. The influence of comfort perception on the environmental satisfaction of urban non-motorized traffic is greater than that of safety， and the isolation status between the motorized and non-motorized traffic is the biggest factor affecting the travelers′ comfort perception. The results of this study could provide improvement measures for the further construction of ped & bike traffic environment.

Keywords：urban traffic; satisfaction; SEM; ped & bike traffic environment; affecting factors; exploratory factor analysis

（責任編輯：郭守真）

收稿日期：2022-11-24

基金項目：全國統計科學研究項目（2021LY017）；2021年度山東省自然科學基金項目（ZR202103040503）；2021年度山東省自然科學基金項目（青年基金）（ZR2021QF110）；山東省科學技術廳項目（新一代信息技術項目）（2021TSGC1011）

第一作者簡介：張藝鑫（1998—），女，山東德州人，碩士研究生，主要研究方向為交通運輸規劃與管理，E-mail：z1267899@163.com。

*通信作者簡介：張萌萌（1981—），女，山東泰安人，教授，工學博士，主要研究方向為交通規劃、智能交通及交通大數據分析等，E-mail：zhangmengmeng@sdjtu.edu.cn。