老年人日常家务活动出行模式及影响因素

王雨佳，何保红，郭 淼，王擎苍

（昆明理工大学交通工程学院，云南 昆明 650500）

0 引言

老年人自退休后，其活动目的主要从生存型转变为生活型。同时，由于没有通勤活动引发的时空约束，老年人也因此而有了更多的时间资源任其自由支配。但同独居老人相比，与子女或子孙共同居住的老年人似乎并非如此，其活动出行可能仍会受到其他成员的制约，尤其是在家务活动上。

部分西方发达国家由于早已进入老龄化社会，对老年人出行的研究相比国内更加丰富。在活动出行方面已经不仅局限于老年人日常出行行为特征等量化分析，而更多地侧重老年人驾驶行为以及老年人的机动性和可达性的联系[1−3]。Newbold等人[4]讨论了因老龄化导致的人口结构改变后，老年人驾驶行为的变化，并比较了老年人和处于年龄过渡期的老年人之间的行为差异。日本学者Arai等人[5]从公共健康的角度考虑到退休驾驶者的机动性问题，发现对老年人特别是患有老年痴呆的老年人而言，社区的机动性支持措施不足，并以此提出了增加公共交通可达性和道路路面可用性等机动性支持措施。同时，西方国家对老年人的生活质量和健康问题非常重视，有学者认为良好的出行环境可以促进老年人的户外出行，进而使其增加运动量，改善身体健康状况[6]，因此对如何优化老年人的出行环境[7]、描述活动的空间行为[8]等方面也有较多探索。

国内对老年人出行的研究一方面集中于老年人的出行特征和行为选择，此类研究大多探究老年人个体的出行行为与空间环境之间的关系以及对出行决策的影响因素进行分析。例如，黄建中等人[9]和冯建喜等人[10]通过总结老年人的出行特征，分析建成环境对老年人出行行为的影响，发现城市的交通基础设施和公共服务等体系越完善对老年人的出行越有积极影响；陈团生等人[11]和张政等人[12]运用模型分别对老年人的出发时刻和是否出行进行了研究，发现个人属性、家庭属性以及机动车拥有情况都会对老年人出行产生显著影响。另一方面，部分研究针对老年人的3大主要活动——购物、休闲、就医的出行进行更细化的时空特征及老年人活动空间分析。例如，柴彦威等人[13]和曹丽晓等人[14]分别对老年人的购物行为特征和购物活动空间进行研究，柴彦威等人得出了商业设施的完善程度和可达性决定了老年人购物空间收敛程度的结论，而曹丽晓等人比较了居住在城中心和郊区的老年人活动空间的差异，观察到居住在城中心的老年人的购物活动空间较居住在郊区的老年人紧凑，并从建成环境和老年人决策过程等方面解释了这种差异性。但以上这些研究都较多基于出行的视角来分析老年人的日常行为或者以活动的分类方式来研究老年人各类出行，并没有对老年人的居住形式即独居或与子孙同住对其出行的影响加以区分。故本文将以与子孙同住的老年人为研究对象，加入对其他成员活动影响的考虑，探究老年人家务活动分配以及活动出行的影响机理，以期为老年人的日常活动出行行为研究及出行需求预测提供参考。

1 研究方法

本文以昆明市城市交通研究所于2011年在昆明全市范围内开展的居民出行调查作为第一手资料。调查中融入了活动日志的思想，侧重于居民日常活动的时空记录，其内容包括家庭属性、个人属性以及个人活动出行记录3个部分。调查数据全面真实，具有可靠性。调查总共收集了2 060户家庭和4 268名城市居民1d的活动出行数据。按照进入老龄化社会的国际标准，本文定义年龄在60岁及以上且已退休的人为老年人。源数据库包含638户有老年人家庭，剔除独居老年人家庭以及信息缺失较多的家庭，最终选取217户有老年人的主干和联合家庭的1d活动出行数据，并以此建立了“与子孙同住的老年人家庭数据库”。

本文主要运用活动分析法，将个人活动分为3类：通勤活动、家务活动（包含买菜购物、接送儿童、其他生活活动）以及自由活动（包含文体娱乐、探亲访友、就医等）[15−16]。再依据对数据的统计分析，提炼出老年人活动目的、活动持续时长、活动出行时长、出行方式以及出行频率特征，并以此对老年人的活动模式进行阐述。最后，从家庭、个人、成员3个维度对老年人的家务活动和自由活动出行的影响机制进行结构方程建模并分析。

2 城市老年人活动出行特征

在样本数据中，总共记录了217户家庭、258个老年人的1d活动出行日志。其中，与子孙同住的老年人中女性多于男性，且年龄集中于60～70岁阶段，家庭中有1个老年人的情况居多。样本家庭不仅非机动车（含摩托车）保有量较高，且家庭中有多辆非机动车的比例也较大，同时小汽车的保有量也不低，但老年人的最主要出行方式仍然是步行和公交。具体的老年人个人属性、家庭结构、家庭经济属性如表1所示。

2.1 老年人活动目的

从出行频次来看，258位老年人中，有33位在调查当日没有出行。老年人不同类别的平均活动个数为1.17个/d，平均出行频率为2.23次/d，与同期城市居民出行强度2.33次/d相比，退休后的老年人出行活动频次并未显著减少。

从活动目的来看，老年人最主要的家外活动为家务活动，占老年人全部活动的67.3%。自由活动中的文化娱乐次之（23.8%），虽然进行文化娱乐活动的比例远没有家务中的购物活动比例高，但文化娱乐活动的平均活动时长却远大于购物活动时长。而活动目的为探亲访友、就医以及业务所占比例较小，均未超过5%。值得注意的是，老年人的家务活动中购物活动是最主要目的，占全部家务活动出行的76.5%；接送儿童是老年人的次要家务活动，占全部家务活动的17.2%。总体而言，样本中老年人承担家庭家务活动的情况较为普遍（见表2）。

从年龄来看，处于不同年龄段的老年人，其出行次数、活动目的也存在差异。75岁以上的老年人的家务活动和出行次数开始明显减少，仅为其他年龄段的2/3，但选择外出自由活动出行比例相比75岁以下的老年人增加了1.2～1.6倍。同时，75岁以上老年人选择不出行在家内活动的比例随着年龄的增加而逐渐增大。可知老年人不仅在退休时，活动出行从生存型转变为生活型，在达到一定年龄之后，还会从生活型逐渐转变为休闲型。

从家庭结构来看，将老年人按照家庭结构划分后可发现，在3代家庭中，老年人最大的活动特征是多了接送活动，这是由于3代家庭中可能存在3～12岁学龄儿童需要家人接送上下学，且此类家务活动的比例仅次于购物。2代家庭中老年人的主要活动仍是家务，但因没有孙辈的家庭成员，总的家务活动较3代家庭的老年人少，但自由活动较多。在数据中还可观察到，有2个老年人的家庭中的老年人比只有1个老年人的家庭中的老年人选择进行自由活动比例高。综上所述，从数据上反映出在不同结构的家庭下老年人的活动模式是存在特征差异的（见表3）。

最后，从数据中还观察到，其他家庭成员中，拥有通勤活动的男女家长比例相当。女家长家务活动比例明显比男家长多30%，相反女家长休闲活动比例却比男家长少30%。可见，女家长在家务活动上与老年人同样是主要承担者。但可能由于老年人的存在，男女家长总体上承担家务活动的比例并不高（见表2）。

2.2 老年人活动时长和频次

老年人与其他成员活动时长及频次的均值、标准差、T检验见表4。由表4可知，老年人的家务活动平均时长和频次分别为1.17h/d,0.79次/d；而家庭中的男女家长，因其承担家务的比例较少，故平均家务活动时长和频次都远小于老年人。均值差别的显著性检验表明，老年人与男女家长在家务活动和频次上都存在显著差异。而男女家长的通勤活动模式在活动时长和出行时长上也同样存在着显著差异，通勤频次差异却不大。

表4 老年人与其他成员活动时长及频次的均值、标准差、T检验

2.3 老年人出行时长及出行方式

老年人各出行方式比例及出行时长分布见表5。由表5可知，老年人的主要出行方式为步行和公交，其比例远大于其他出行方式。75岁以下老年人的出行方式相对多元化，选择搭乘小汽车的比例仅次于步行和公交。而75岁以上老年人的出行方式相对单一，几乎放弃了除步行和公交以外的出行方式。

表5 老年人各出行方式比例及出行时耗分布表

老年人整体平均出行时长为32.45min，老年人不论采取何种交通方式，家务活动的出行时长都远比自由活动少。老年人的家务活动出行时长都控制在0.5h以内。可见，老年人在进行家务活动时普遍都尽量选择就近地点，实现短距离高频次的家务出行；而在进行自由活动时更注重活动地点的吸引力，活动位置的远近似乎就不太重要了，长距离低频次是老年人自由活动出行的特点。同时，数据样本中还发现老年人可能因年龄和健康原因，选择摩托车和出租车出行的比例极少，故在此并未对这2种出行方式进行表述。

2.4 老年人活动出行特征小结

通过以上的数据统计可以发现，老年人的活动模式中仍然以家务活动为主，但这种活动模式会随着老年人的年龄而发生转变，从生活型转变为休闲型。而不同家庭结构会让老年人在家务活动模式上存在特征差异。在出行方式上，老年人步行的比例远大于其他出行方式，且家务活动的持续时长和出行时长通常相较于自由活动短。

3 老年人日常家务活动出行影响机理建模

3.1 结构方程的基本原理

结构方程模型（Structural Equation Modeling，简称SEM）是一种建立、估计和检验关系的多元统计方法，又称为协方差结构分析。一个完整的结构方程模型包含两个次模型：测量模型（Measure⁃ment Model）与结构模型（Structural Model）。协方差结构分析本质上是一种验证式的模型分析，它试图利用研究者所收集的实证资料来确认假设的潜在变量间的关系以及潜在变量与显性指标的一致性程度[17]。SEM是一种可以较好地检验理论模型的统计方法，也是基于家庭的活动出行行为研究中常用的建模方式。

3.2 理论模型的构建

基于活动分析理论，本文认为从家庭层面出发，家务活动和自由活动的分配是在满足所有成员的通勤活动需求下完成的。同时，个人层面的活动分配也会受到自身属性、家庭属性以及偏好的影响。对于老年人而言，尽管没有通勤活动，但因为成员间的交互作用，其他成员通勤活动的时空制约也会通过活动的调整直接或间接地传递给老年人，进而影响老年人的活动安排。本文首先假设老年人的家务活动和自由活动不仅受到自身属性以及家庭属性的影响，同时其他成员的通勤活动模式和家务活动模式也会改变老年人的活动出行。然后，因时间分配和活动频次是活动和出行决策最直观的反映，所以选择用活动持续时长、活动出行时长以及活动频次来表征活动出行模式。最后，本文将家庭属性及结构、成员的通勤活动以及老年人个人属性作为外生变量，成员的家务活动模式作为中介变量，老年人家务活动和自由活动模式作为内生变量构建结构方程模型（见图1）。此外，由于缺乏详细的城市空间形态和老年人态度偏好数据，因此在模型中不考虑这两方面的影响。

3.3 模型变量的选择及描述

图1 老年人日常家务活动出行影响机理的理论模型示意图

在对模型进行参数标定和路径分析之前，首先利用AMOS软件对模型进行验证性因子分析（Con⁃firmatory Factor Analysis，简称CFA）。CFA能够检验模型的观测变量和潜变量之间假设关系的正确性。删除系数值小于0.5的观测变量，发现家庭结构和家庭属性之间的区别效度不大，故将这两个潜变量合二为一。经过整理后的模型相对拟合指数（Comparative Fit Index，简称CFI）值为0.931＞0.9，近似均方根残差（Root−Mean−Square Error of Approx⁃imation，简称RMSEA）RMSEA=0.056＜0.08，表明模型拟合效果良好，观测变量和潜变量之间的全部系数都在0.001水平显著。最终模型的潜变量和观测变量如表6、表7所示。各潜变量的组合信度（Composite Reliability，简称CR）和平均变异数萃取量（Average Variance Extracted，简称AVE）分别达到0.5和0.6以上，表明模型内在质量佳，观测变量可以有效反映其共同因素构成的潜在特质。潜变量之间相关系数的信赖区间没有包括1，证明潜变量两两相关但没有共线性，潜变量之间是有区别效度的。同时，Mardia系数＜（观测变量数目×观测变量数目+2）。

表6 外生潜变量解释表

表6（续）

表7 内生潜变量解释表

然后再通过AMOS软件对结构模型进行检验，运用非加权最小二乘法（Unweighted Least Squares，简称ULS）计算求解，完成参数标定，对模型进行结构分析。模型的具体表现形式如图2所示。

3.4 模型拟合指数

图2 老年人日常家务活动出行影响机理模型结构图

对初始模型进行反复试验，修剪变量间不显著且系数过小的路径，进而改善修正模型，最终得到的拟合指标（见表8）均在可接受范围内，说明模型拟合效果良好，可以较好地反映假设检验。

表8 模型拟合优度检验

3.5 老年人家务活动出行影响机理分析

最终模型参数结果如图3所示。首先，分析成员的影响，发现老年人承担家务活动的情况并不直接受到其他成员通勤活动的影响。成员的通勤活动是通过对自身家务活动的制约再间接影响着老年人家务活动模式，即随着成员的通勤制约增加，会减少自身对家务活动的承担，进而促进老年人的家务活动参与（路径系数分别为−0.22×−0.26,−0.11×−0.16）。同时，家庭成员与老年人间家务活动的交互替代作用在参与家务活动而引发的出行时间和频次上体现得更加显著（路径系数按大小依次排列为0.98＞0.83＞0.38,0.97＞0.93＞0.83）。这意味着相比于老年人，成年家庭成员倾向于承担的家庭任务大多是出行距离较长、活动频次较少的家务活动，而老年人分担的家务活动则大多是出行距离较短、时间制约小、多频次重复型活动。相较于男家长，女家长的家务活动安排对老年人家务活动的影响最大也最显著（路径系数为−0.26），当女家长分担家务时，会减少老年人家务活动的参与。

图3 老年人日常家务活动出行影响机理模型参数结果

其次，分析家庭属性和个人属性的影响。家庭结构中，0～12岁儿童的日常上学接送行为也会导致老年人家务活动的增加（路径系数为0.58×0.1），并且当家庭中有两个老年人时，老年人更偏好结伴出行去进行各类活动。因此家庭结构中多个老年人的存在更易增加老年人的家务活动参与（路径系数为0.69×0.1）。相较于成员之间以及家庭结构的影响，老年人自身的年龄也是较大的影响因素。随着年龄的增长，老年人的出行能力下降，家外活动的参与也随之减少（路径系数分别为−0.18,−0.1）。与对家务活动模式的影响相比，年龄对老年人自由活动参与的影响更为显著（路径系数为0.97×−0.18＞0.97×−0.1）。总体而言，对老年人家务活动模式影响最大且最显著的还是其他成员的家务活动模式，而老年人的性别属性对老年人的家务活动、自由活模式已经失去了显著的差异化特征。

最后，还可在模型中看到老年人的家务活动和自由活动两类活动模式间呈现出此消彼长相互制约的趋势（路径系数分别为−0.15,−0.02），但老年人自由活动的参与对家务活动分配的影响明显大于家务活动对自由活动的影响。

4 结论

与子孙同住的老年人与独居老年人在活动出行模式上有本质的区别。本文尝试将此类老年人区分出来，建立独立的“与子孙同住的老年人家庭”数据库。基于活动理论，运用结构方程对此类老年人的家务活动出行影响机制进行建模。研究发现，老年人的活动模式中家务是主要的活动目的。老年人的家务活动相较其他家庭成员频次更高、出行距离更短。家庭成员与老年人在家务活动模式上存在替代关系，但这种替代在家务活动出行时间和家务活动频次上更加显著。家庭成员通勤制约并非直接影响老年人的家务活动参与，而是通过对自身家务活动的制约再间接增加老年人对家务活动的分担。女家长分担家务对老年人的家务活动参与有负影响，且影响最大也最显著。老年人的活动模式在家庭结构和年龄特征下存在较明显的差异。

综上所述，发现当老年人与子孙同住时，家庭成员对其活动出行模式的影响较大，甚至在家务活动上超过了老年人个体属性的影响。可见在探究老年人出行行为的产生时，家庭的影响是不可忽视的。以上研究结论，有助于理解老年人的日常活动出行需求的形成机理，且从家庭的视角分析其他成员对老年人活动出行行为的影响，可以为老年人出行行为背后的动机做出更合理的解释。同时，研究结论也可为制定老年人交通出行相关政策提供更为有效的理论依据。但由于数据中缺乏对家内活动的记录，故在文中并未考虑家内活动。在后续研究中应补充该部分数据，再进行对比分析。