考虑环保意识和出行习惯的公交出行选择行为模型

陈 坚，张 弛，庹永恒，傅志妍

(1.重庆交通大学交通运输学院，重庆400074；2.重庆大学建筑城规学院，重庆400030；3.重庆市公安局大渡口区分局交巡警支队，重庆400084)

0 引 言

作为现代城市综合交通体系的重要组成部分，城市公共交通在缓解交通拥堵、促进节能减排等方面发挥着关键作用.随着宣传教育的不断深化，公众环保意识显著提升，培养公交出行习惯已成为社会普遍共识.准确分析出行者环保意识、出行习惯对公交出行选择行为的影响是评估现有政策成效的基础前提，也是制定相关发展规划的参考依据.

公交出行选择行为研究主要通过Ajzen 提出的计划行为理论(Theory of Planning Behavior，TPB)来刻画出行者内在心理感受.Heath 等[1]基于TPB 基本框架探讨了态度、知觉行为控制等影响公交出行行为的心理因素；陈坚等[2]通过构建公交出行TPB模型，对比分析成渝两地公交出行选择的差异特征.环保意识被认为是影响公交等绿色出行方式选择行为的重要因素，将其作为新增变量引入TPB模型.Groot 等[3]在TPB 框架下增加环保意识变量，对出行者换乘设施使用意向进行预测，验证了环保意识直接影响行为意向的假设；Hunecke等[4]发现环保意识对公交出行行为存在影响，但TPB变量比环保意识的影响更为显著；Wang等[5]研究表明，环保意识对出行方式选择行为意向的影响作用受其他因素中介效应的影响.

从心理学视角分析，出行行为并非一种完全理性的行为.Verplanken[6]首次提出在外部环境保持相对稳定的情况下，定期性出行行为不需要经过复杂的思考决策，而是由出行习惯决定.当某种出行行为重复出现并达到一定程度时，与之相对应的出行习惯就会形成.从而习惯驱动行为理论(Theory of Behavior Driven by Habit)逐渐与TPB一起应用于公交等定期性出行行为的预测，表现出良好的解释能力.Chen 等[7]研究表明，出行习惯是阻碍私家车出行转换为公共交通出行的主要因素；Fu 等[8]认为在TPB 框架中加入习惯变量，有助于提高公交出行行为预测精度；方晓平等[9]验证了习惯变量对行为意向，低碳出行行为有正向影响.

公交出行作为日常出行最为普遍的方式之一，其环保、高频属性显著，但已有研究中未同时将环保意识和出行习惯纳入到公交出行选择行为的TPB 扩展模型中，出行习惯对环保意识是否存在中介效应仍不清楚.本文基于计划行为理论，探索环保意识、态度、主观规范、知觉行为控制对公交出行选择行为的影响，并构建两个对比模型，研究新增环保意识和出行习惯变量对TPB模型适配度的影响.

1 公交出行选择行为模型

1.1 模型变量与假设

在TPB、习惯驱动行为理论及相关文献综述的基础上，运用5个TPB 潜变量及环保意识(EC)、出行习惯(HB)刻画出行者选择公交出行的心理感受.采用李克特(LIKERT)5 点量表测度潜变量，具体描述如表1所示.提出研究假设H1～H8，形成基于TPB的公交出行选择行为结构方程基本模型A；增加假设H9描述环保意识对行为意向的影响，构建考虑环保意识的TPB扩展模型B；再增加假设H10～H15 描述出行习惯的中介效应(环保意识等变量通过直接影响出行习惯间接影响公交出行选择行为)，形成涵盖环保意识和出行习惯的TPB 扩展模型C.各模型假设如表2所示，各模型框架如图1所示.

1.2 数学模型

基于结构方程模型分析各模型变量间的因果关系，量化环保意识、出行习惯等因素对公交出行选择行为的影响.测量模型说明外生潜变量X与外生观测变量ξ的关系，以及内生潜变量Y与内生观测变量η之间的关系；结构模型说明潜变量ξ与潜变量η之间的因果关系.模型A、B、C的测量模型及结构模型的基本形式均相同，仅在向量维度方面因模型变量个数不同而有所差异.以扩展模型C为例，给出测量模型和结构模型.

(1)测量模型.

式中：X为19个外生潜变量测量值构成的向量；ξ为4个外生潜变量构成的向量；ΛX为X对ξ的因子负荷矩阵；δ为X的19个测量误差构成的向量；Y为9个内生潜变量测量值构成的向量；η为3个内生潜变量构成的向量；ΛY为Y对η的因子负荷矩阵；ε为Y的9个测量误差构成的向量.

表1 模型变量描述Table1 Description of model variables

表2 模型假设描述Table2 Description of model assumptions

图1 模型A、B、C 基本框架Fig.1 Basic framework of model A,B and C

(2)结构模型.

式中：B为内生潜变量η的结构系数矩阵，其元素反映了模型中内生潜变量对其他内生潜变量的作用大小；Γ为外生潜变量ξ的结构系数矩阵，其元素反映了外生潜变量ξ对内生潜变量η的作用大小；ζ为内生潜变量的误差向量.

1.3 模型求解与检验

通过AMOS软件对各模型进行求解并计算模型适配度.模型适配度包含3项绝对拟合度检验指标(卡方值与自由度比X2/df，近似误差均方根RMSEA，拟合优度指数GFI)，以及4项增值拟合度检验指标(比较拟合指数CFI，规范拟合指数NFI，增值拟合指数IFI，调整自由度拟合优度指数AGFI).通过比较3个模型适配度的差异，分析新增环保意识、出行习惯对TPB模型适配度的影响.

2 实例分析

为保证调查问卷的数据质量，在正式调查前进行预调查从而完善初始问卷，得到正式问卷.2019年5月对重庆市公交出行者进行调查，回收问卷500份，剔除无效问卷，得到有效问卷401份，有效率为80.2%.调查样本分布统计结果如表3所示.

表3 调查样本分布统计Table3 Distribution of demographic attributes of survey samples

2.1 信度与效度分析

信度反映了调查问卷的可靠性，Cronbach'sα值大于0.6，表明问卷信度满足要求；效度反映了调查问卷的准确性，验证性因子分析(CFA)的因子载荷系数大于0.6，平均方差抽取值(AVE)大于0.5，表明测量模型解释能力良好，具有较高的聚合效度[10].剔除调查中CFA小于0.6的测量变量，各模型指标均符合标准，计算结果如表4所示.

表4 信度和效度分析结果Table4 Analysis results of reliability and validity

2.2 模型适配度与假设检验

各模型的适配度检验指标如表5所示，均达到检验要求，其中，模型C 指标最优.说明新增环保意识变量可提升模型拟合精度，在此基础上，增加出行习惯变量则进一步改善了模型解释效果.除H1、H11外，各模型中的路径假设系数C.R.值均大于1.96(达到95%置信度的显著性)，表明假设均成立，如表6所示.出行习惯对环保意识、态度、知觉行为控制存在中介效应，而行为意向对其余所有变量均存在中介效应，即出行习惯与行为意向同为连接其余影响因素与公交出行选择行为之间因果关系的纽带.各模型的标准化路径系数计算结果如图2～图4所示.

表5 模型拟合度检验结果Table5 Test results of goodness of fit

表6 结构方程路径系数及假设检验结果Table6 Path coefficient of structural equation standardized and hypothesis test results

图2 结构方程模型A 分析结果Fig.2 Analysis results of structural equation model A

2.3 路径分析

通过路径分析计算影响效应量化潜变量间的因果关系，结果如表7所示.影响效应包含：直接效应(标准化路径系数)、间接效应(经中介变量的标准化路径系数之积)及总效应(直接、间接效应之和)，分别反映了外生潜变量对内生潜变量的直接影响、间接影响及总影响.结果显示，新增环保意识和出行习惯变量后，模型C中各潜变量的总效应较模型A、B均有一定提升.其中，行为意向(0.54)、知觉行为控制(0.46)、出行习惯(0.38)对公交出行选择行为的影响最为显著.这表明是否选择公交出行主要取决于出行者的主观意愿、对公交的感知出行难度及以往出行经验，而公交的环保属性的吸引力并不明显.

图3 结构方程模型B 分析结果Fig.3 Analysis results of structural equation model B

图4 结构方程模型C 分析结果Fig.4 Analysis results of structural equation model C

表7 各潜变量对公交出行选择行为的影响效应Table7 Effect of latent variables on travel behavior

3 结 论

本文基于TPB 及习惯驱动行为理论，构建了考虑环保意识和出行习惯的公交出行选择行为模型及两个对比模型，通过重庆市出行者实例分析得到结论为：新增环保意识、出行习惯变量可提升TPB模型的适配度和解释性，验证了在公交出行领域通过环保意识、出行习惯变量扩展传统TPB模型的可行性；出行习惯与行为意向同为中介变量，是各因素影响公交出行选择行为的内在机制，知觉行为控制、态度、主观规范、环保意识、出行习惯均可通过直接影响行为意向来间接影响公交出行选择行为，且知觉行为控制、态度、环保意识还可通过出行习惯来产生间接影响；行为意向、知觉行为控制、出行习惯是公交出行选择行为的主要影响因素，而态度、环保意识、主观规范虽然也存在一定影响，但效果有限，故政府除加强公交环保属性宣传外，还应强化公交的经济、安全等优势，从根本上增强公众公交出行意愿，并有效提升公交分担率.