基于结构方程的在校大学生公交选择行为研究

张 涛，孙 帆，晋民杰，贾庆林

(太原科技大学 交通与物流学院，山西 太原 030024)

0 引 言

随着高等教育规模扩大，高校学生数量逐渐增加，学校周围现有的交通基础设施和服务水平无法满足大学生的出行需求，导致大学生群体出行困难已成为不可回避的社会现象[1]。大学生作为没有稳定收入的群体，相对于普通城市居民来说，其出行方式选择可能存在较大差异。公交车作为城市最活跃的交通工具，也是大学生最频繁乘坐的交通工具之一，但由于现代大学生消费习惯的转变[2]以及网约车等其他基于互联网的出行方式涌现，大学生选择公交出行的频次越来越少。公交车是公共交通的组成部分，其低碳环保、节能减排的特性，对缓解城市交通堵塞、优化城市客运结构有着重要意义。因此，探讨影响大学生选择公交出行的显著性因素，将对鼓励大学生选择公共交通出行，建设可持续发展城市有积极作用。

先前对公交选择行为研究都是在前景理论和最大效用理论的框架中。韩鹏等[3]运用前景理论建立了出行方式选择模型，表明了当出行时间较长时，大学生更倾向于以公交作为主要出行方式;张薇等[4]在基于前景理论的出行方式选择方法中，考虑了出行时间与出行费用两种指标，认为出行时间参考点要求低的小范围内居民倾向于公交出行；陈俊励等[5]通过建立基于时间的巢式Logit交通方式选择模型，定量分析了出行各种属性特征对公交出行方式选择行为的影响程度，指出出行距离、是否持有月票以及家庭人均月交通费对是否选择公交出行的影响最大；狄迪等[6]在对不同区域人群的上海公交走廊出行行为的分析中，建立了Nested Logit模型，标定了居住于外环外的出行者对选择公交出行有明显的排斥，个人年收入少于25 000元的出行者更倾向于公交出行；M.PAULSSEN等[7]在对德国519名通勤者的研究中建立了多层次潜变量混合Logit模型，认为舒适性和便捷性会增加通勤者选择公交的可能性。但随着各学科的交叉研究增多，针对公交选择行为的研究逐渐转变在计划行为理论(TPB)的框架中，计划行为理论是I. AJZEN提出的用于解释人类个体行为决策过程的社会心理学理论，TPB认为个人执行行为的意图是行为的最直接决定因素，常用来研究潜变量之间的内在关系[8]。杨亚璪等[1]基于计划行为理论指出了行为态度、主观规范、知觉行为控制对选择公交有显著的正向影响；陈坚等[9]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。

但TPB理论主要扎根于认知传统，强调认知因素对行为意向及行为的影响，所以在某种程度上就会忽略情感因素对行为意向及行为的影响。并且框架的原始变量和新增变量大多停留在宏观层面，缺少对不同出行对象针对性的心理活动刻画。大学生作为一种受过高等教育的群体，对公交车等其他交通工具的清晰认知，使得个人偏好和体验后悔(公交出行后的内在情绪)也是影响其出行决策的重要因素[10-11]。其中个人偏好解释个人对公交车特性或者功能的偏好，这种个人偏好或许促使大学生改变出行意向和选择。后悔是内在情绪的组成部分，体验后悔是在结果出现之后出现的情绪体验，会使个体产生改变现实的决策动机或行为，避免出现类似错误或预期错误[11]。因此，将这两种变量纳入TPB框架，可以解释新增变量与TPB变量的互动机理以及其对大学生公交出行的影响力，更加准确地描述在校大学生群体出行方式决策的内在机理以及与其他年龄群体在出行上差异，将对其他学者进一步研究其他人群的出行决策提供参考。同时，也为交通运输部门倡导“绿色出行”提供案例研究。

1 大学生公交选择模型

1.1 模型变量与假设

计划行为理论(TPB)是一种心理测量模型，常涉及的变量为行为态度(attitude，ATT)、主观规范(subjec-tive norms，SN)以及知觉行为控制(perceptual behavior control，PBC)。许多学者将这3个变量作为结构模型的基础，来讨论其对最终结果变量的作用机理，并论证了态度、主观规范、知觉行为控制3个变量对居民的行为意向和出行方式选择有正向效应的假设[9-10,12]。与此同时，大学生是一种处在情绪化的年轻群体，其会依据个人出行偏好做出不符合理性假设的出行方式选择[10]以及因乘坐某交通工具产生后悔情绪而在下一次乘车前产生抵触该交通工具的心理，进而对出行方式选择产生负向影响[11-13]。因此，笔者将态度(ATT)、主观规范(SN)以及知觉行为控制(PBC)作为外生潜在变量，把个人偏好(personal preference，PP)、体验后悔(experience regret，ER)和行为意向(behavioral intention，BI)作为内生潜在变量，最终结果变量为公交选择行为(choice of bus traveling, CBT)，形成了涵盖个人偏好和体验后悔的TPB扩展模型，来量化研究其对大学生公交选择行为的影响力。结合先前学者的研究结果和变量分析做出以下假设，如图1和表1。

图1 模型路径假设Fig. 1 Model path assumption

表1 路径假设解释Table 1 Path hypothesis explanation

1.2 数学模型

结构方程模型(structural equation model，SEM)是上世纪70年代Karl依据协方差矩阵提出，融合了因子分析和路径分析，是一种研究多重点相互关系的多元统计方法[14]。拟合目标是使得模型的协方差矩阵与样本的协方差矩阵的残差最小。优点是可以使测量模型具备更大的弹性以及能够同时估计因子结构和因子关系。常用估计方法为极大似然估计(maximum likelihood estimation，MLE)，具有渐进无偏性、渐进有效性、尺度不变性等良好性质，并且该方法对假设模型进行整体检验[12]。结构模型模型中包含两个基本模型：测量模型和结构模型，测量模型由潜在变量和观察变量构成，研究两者的相互关系，结构模型是各个潜在变量的组成，探讨各个潜变量之间的因果关系，模型表述如下。

测量模型：

y=Λyη+ε

(1)

x=Λxξ+δ

(2)

结构模型：

η=Bη+Γξ+ζ

(3)

式中：η为m个内生变量的列向量；ξ为n个外生变量的列向量；B为内生变量对其他内生变量直接影响的m×m阶结构系数矩阵；Γ为外生变量对内生变量直接影响的m×n结构系数矩阵；ζ为与内生变量相关的误差项的列向量；y为内生变量对应的p个观察指标的列向量；x为外生变量对应的q个观察指标的列向量；系数矩阵Λy为内生潜变量对观测变量y直接影响的系数矩阵(p×m)；系数矩阵Λx为外生潜变量对观测变量x直接影响的系数矩阵(p×n)；ε和δ为测量模型的测量误差列向量。

1.3 潜变量和观察变量

潜在变量与一般变量的最大不同在于不可直接测量的特性，因此潜在变量缺乏一个自然存在的尺度，必须以人为的手段设定尺度，让潜在变量可以解读。TPB模型中的3个外生变量ATT、SN、PBC以及内生变量BI都是潜在变量：行为态度指个体对公交选择行为的整体评价，主观规范指个体在决定是否执行公交出行时所感知到的社会压力，知觉行为控制指个体所感知到的自己决定选择公交出行的能力，行为意向表示个体执行公交出行的意愿[15]。纳入的个人偏好和体验后悔变量也全都是无法直接量化的潜变量，因此通过多个观察变量来间接量化潜变量是通过结构方程研究大学生公交出行选择的条件之一。笔者将7个潜变量进行量化处理如表2。

表2 模型变量描述Table 2 Description of model variables

2 交通调查

2.1 数据收集

为论证研究模型，2020年9月30日至10月10日在山西省太原市对山西的高等院校进行实际数据调查，调查对象为4所高等院校：太原科技大学(万柏林区)、太原理工大学(万柏林区)、中北大学(尖草坪区)、山西大学(小店区)。由于太原市每个区的公交基础设施和服务水平不同，跨区调查能够丰富调查数据，反映出太原市大学生的不同区域实际公交出行选择。调查方法采用网络问卷+纸质问卷相结合的方式，题项设计采用Likert5点量表，1表示非常不同意或者非常不满意，5表示非常同意或者非常满意，共发放问卷400份(网络问卷200份，回收194份，面对面调查问卷200份，回收197份)，剔除出问卷32份(9份丢失，23份无效)，回收有效数据368份，有效率92%，满足结构方程所需的样本量[16]。样本人口的描述性统计信息如表3。问卷调查中：女生占51.9%，家庭平均月收入2 000～5 000元的学生最多，占45.4%，家中有私家车的大学生占62%，每周平均出行在3次以上的学生占约50%。

表3 样本数据描述Table 3 Description of sample data

2.2 问卷分析

在进行结构方程拟合实际数据之前，对问卷的信度和效度进行检验是使用结构方程分析的必要前提。信度所指的是测量结果的可靠性、一致性以及稳定性，针对的是调查的结果。而效度则是指测量工具所测得出的结果的准确性程度，针对的是调查问卷[14]。对太原市大学生的问卷进行信度和效度的检验，通过SPSS的Cronbach’sα信度分析和因子分析中的Kaiser-Meyer-Olkin(KMO)检验来验证问卷的信度和效度如表4，各潜在变量的α值都大于0.6，表明结果存在一致性，KMO值都大于0.7，说明问卷具备良好的结构效度。整体问卷的信度和效度值分别为0.919和0.892，整体上表明此次问卷设计是合理的，信度和效度较优。

表4 问卷信度和效度分析Table 4 Reliability and validity analysis of questionnaire

3 实例分析

3.1 验证性因子分析

对模型进行验证性因子分析(confirmatory factor analysis, CFA)可以验证测量模型与调查数据的拟合程度，以此检验模型的组成信度、收敛效度以及区别效度。分别对ATT、SN、PBC、BI、CBT、PP、ER共7个潜变量进行CFA分析，发现7个潜变量中都存在观察变量标准化因子载荷小于0.5，需要进行调整修正，剔除因子载荷小于0.5的题项，得到表5。修正后的标准化因子载荷都在0.5以上，满足J. F. HAIR等[17]提出的可接受标准。组成信度(CR)是所有观察变量的信度的组成，表示构念指标的内部一致性，信度越高，表示这些指标的内部一致性越高，0.7是可接受的门槛[17]。表5表明各变量的CR值都大于0.7，即各潜在变量内部一致性较高。平均变异萃取量(AVE)计算潜在变量对应的观察变量对该潜在变量的变异解释力。若AVE越高则表示潜在变量有很高的收敛效度。C. FORNELL等[18]建议其标准值须大于0.5。表5显示各个潜变量内部的收敛效度整体良好。区别效度指的是构念与其对应的多个观察变量之间的整体相关性是否大于构念与构念之间的相关性，若大于，则各构念之间有很好的区别效度。表6显示除BI和CBT的区别效度较低外，其余构念之间具有很好的区别效度，整体角度来看构念之间的区别效度是可接受的。

表5 组成信度和收敛效度Table 5 Composition reliability and convergent validity

表6 区别效度Table 6 Discriminative validity

3.2 构建模型

基于CFA的分析结果，表明数据适合使用结构方程进行分析。通过软件AMOS.23构建了如图2的结构路径分析模型。圆圈表示潜在变量，方框表示观察变量。e1～e4是内生潜变量的测量误差，e5～e25是观察变量的测量误差，最终结果变量为公交选择行为(CBT)。

3个外生变量之间(ATT-SN-PBC)的相关系数在0.7以下，说明了无多重共线性。通过最大似然法估计(ML)可以得到潜变量之间标准化路径系数。

3.3 模型适配

对于结构方程的适配度指标选取，不同的研究选取的指标不同， D. L. JACKSON等[19]在总结194位学者报告的适配度指标的文章中得出卡方值〔Chi-square(χ2)，89.2%〕、自由度(df，89.2%)、比较拟合指数(CFI，78.4%)、近似误差均方根(RMESA，64.9%)、塔克-刘易斯指数(TLI，46.4%)、拟合优度指数(GFI，34%)、规范拟合指数(NFI，23.7%)、标准化的均方根残差(SRMR，23.2%)、卡方值与自由度的比值(χ2/df，21.6%)、调整拟合优度指数(AGFI，20.1%)以及增值拟合指数(IFI，8.8%)是众多学者研究中最频繁报告的适配度指标。因此，为契合适配度指标的严谨和全面，笔者将以上的11个指标作为结构模型的适配度指标，表7的结果表明除了AGFI没有达到0.9以上，其他的指标值均满足适配度要求。但B. M. BYRNE[20]指出GFI和AGFI的值在0.80～0.89的范围内也是可接受的。综上所述，建立的结构方程模型和实际数据具备良好的适配度。

4 结果分析

4.1 假设验证

针对所作的假设，通过建立的结构方程模型进行验证，结果如表8。发现行为态度对个人偏好、行为意向和体验后悔无显著性影响，主观规范对体验后悔无显著性影响，其他假设均成立。但值得注意的是态度对公交选择呈负向影响，虽然态度对公交选择呈现显著性影响，但是呈现负向显著影响是与以前学者的研究结论完全相悖的，他们认为态度对于出行选择有显著的正向影响[21-23]。具体原因有两个方面。

表7 适配度指标值Table 7 Fitness index

一方面调查发现，学生可能是因为受到滴滴出行等便捷式打车软件的影响，数据中发现太原市的大学生对本市的公交车总体评价都较为满意，但这些学生选择公交出行的很少，他们认为通过便携式打车软件进行预约出行更加便捷，当在有限的时间内进行以购物聚餐等非通勤活动为目的的出行时，其更愿意选择网约车出行。另一方面，R. ETMINANI-GHASRODASHTI等[24]学者在先前的研究中发现，性别对出行选择也有一定的影响，女性更喜欢乘坐具有私密性空间的交通工具(如私家车、出租车等)出行。在本次调查中女性大学生比例较大(51.9%)，对公交的各个方面评价都处于积极态度的女生并未将公交满意度作为衡量出行决策的唯一指标。因此态度对公交出行的负向影响可能跟性别有关。

表8 假设结果Table 8 Hypothesis results

4.2 效应分析

结构方程可以对影响效应进行量化分析。将潜变量之间的因果关系通过直接效应和间接效应来进行细分。通过间接效应来反映两个潜变量之间是否存在一个中介潜变量来间接对目标潜变量产生影响效应。将总效应表示为T,直接效应表示为D，间接效应表示为I，效应值如表9。则大学生公交选择行为模型的效应分析如下。

表9 潜变量效应Table 9 Effect of latent variable

1)TPB变量对公交选择行为的影响。数据显示一些大学生对太原市公交的总体评价较高，对公交的态度很积极，但是选择公交出行的学生较少(DATT=-0.138)。由于ATT对BI、PP和ER无显著性影响，所以不予考虑其直接效应和间接效应的解释。主观规范对个人偏好产生直接效应(DPP= 0.152)，即受到外界压力影响选择公交出行的大学生本身对公交的一些独特属性或者功能也有一定程度的偏爱(低碳环保、更安全等)。同时，大学生的主观规范会对公交出行意向直接产生效应(DBI= 0.108)，并且通过个人偏好这一中介变量对出行意向产生间接效应(IBI=0.064)。大学生的主观规范对公交选择行为并无直接影响，都是通过中介变量个人偏好和出行意向而间接产生效应(ICBT=0.143)。知觉行为控制对4个内生变量都有直接效应(DER=0.473，DPP=0.594，DBI=0.345，DCBT=0.162)，通过中介变量间接影响公交选择行为的效应更加显著(ICBT=0.596)。表明个人的强烈意志对选择公交出行影响巨大，可能是因为个人对公交的偏爱而重复使用公交车或者因为受限条件而不得不选择公交出行。

2)个人偏好和体验后悔对公交选择行为的影响。个人偏好对出行意向有直接效应(DBI=0.421)。表明个人对公交的一些特有功能(低碳环保、减少交通堵塞等)的偏爱使得大学生会经常产生公交出行意向，并且这种公交出行意向不是短暂产生而是具有长期效应：一方面大学生是高知识面、高认知和高理解力的群体，对当前城市交通发展面临的问题(交通堵塞等)和公交车对城市交通的重要性(缓解交通堵塞、建立集约型交通等)都有深刻的认知，因此这种长期认知产生的偏好具备长期效应。另一方面R. KITAMUR[25]将人的生活方式划分两种：时间使用型和行为导向型。随着时间的流逝，时间使用型的人群出行方式随着个人适应环境变化而改变，而行为导向型的人群是相对稳定的人群，出行方式的改变只会通过价值观，态度和偏好的长期改变而发生。而对公交特定功能的偏爱会使部分大学生产生长期行为偏好，这种行为偏好是相对稳定的，这类学生通常被定义为行为导向型人群，他们产生公交出行的意向长期受自己的偏好所影响，因而选择公交的行为意向具有长期效应。个人偏好对公交出行选择的直接效应也是十分显著的(DCBT=0.298)，并且通过行为意向的中介效应对公交出行选择的产生间接效应(ICBT=0.238)。说明了在个人偏好的影响下产生公交出行意图的人群有很大概率选择公交出行，这种行为也是长期性的。

体验后悔作为结构方程的一个内生变量对公交出行意向和选择公交出行都有显著直接效应(DBI=0.145，DCBT=0.092)，这与先前的后悔理论的逻辑是相悖的。后悔理论认为后悔情绪会使个体产生改变现实的决策动机或行为，避免出现类似错误。即对于选择公交出行的人群，因令人不满意乘车体验而后悔乘车，在下一次的出行中不会选择公交出行。但是此次研究却表明后悔和公交选择行为产生正向效应。原因在于面向对象是在校学生。样本数据显示，家庭平均月收入在5 000元以下的大学生比例占57.6%。对于大学生来说，有限的经济使得其在做出出行决策之前要更加衡量自己的经济实力，其他交通工具成本过高，而在太原市办理公交IC卡享受乘坐公交半价优惠，继而即使在选择公交出行的过程中，不愉快的乘车体验会使其产生后悔心理，但是并不影响下一次的乘坐公交车的决策。

5 结 论

基于TPB框架，构建了新增个人偏好和体验后悔2个变量的大学生公交选择模型。

1)把太原市4所高校的学生公交出行数据运用到模型中，结果显示态度对新增的两个变量无显著影响，但态度和知觉行为控制对大学生公交行为意向和公交选择意向有显著影响，其中态度对公交选择行为呈现了与先前研究不同的负向影响，挖掘其内在原因与网约车的蓬勃发展和性别有关。

2)个人偏好对大学生选择公交出行有显著的正向影响，这种对公交车特定功能的偏好而诱发产生公交出行意向和公交选择的人群通常被定义为行为导向型，这种行为偏好不是短暂性的，而具有长期效应。而体验后悔对大学生公交出行的影响是正向影响，与后悔理论的逻辑相悖，是因为大学生受限的经济条件和当地公交政策的双重影响。

结合以上分析，当地政府需要从以下两方面提升大学生公交出行的频率：①完善学校周围公交基础设施，例如推行实时公交、增加学校周围公交班次，改善街景绿化程度等，同时加强公交车内外部环境的建设，如改善座椅柔软度，保持公交内部空气流通和卫生整洁；②提高个人对公交的偏好，减少大学生的后悔情绪，从根本上增强大学生公交出行的意愿，如在高峰时期增加热门路线公交车数量，提供公交车半小时内再次乘车免费换乘服务等。