新冠疫情爆发与反弹时期居民交通出行意愿研究

梁婷婷, 潘恒彦

(1.西安交通工程学院 土木工程学院，陕西 西安 710300； 2.长安大学 运输工程学院， 陕西 西安 716400)

新型冠状病毒肺炎(Coronavirus Disease 2019, COVID-19，以下简称“新冠肺炎”)，具有极强的传播性与致病率，其风险等级被世界卫生组织定为“非常高”[1-2].SIR 模型(Susceptible Infectious Recovered Model)是得到广泛认可与应用的经典传染病模型[3]，SIR模型将城市交通系统在疫情下经历过程分为：平时阶段、疫情潜伏阶段、疫情爆发阶段、后疫情阶段以及恢复提升阶段5个阶段.与以往的自然灾害与事故不同，交通防控是抑制疫情传播的必要手段[4]，2003年SARS(重症急性呼吸综合征)期间，有研究已证明相对封闭的交通工具能够促使病毒的传播[5].2020年1月23日，随着新冠疫情的爆发，武汉市以及临近等地市采取“封城禁行”政策.随之，全国各地区采取了不同程度的交通管制措施[6]，对工作通勤、购买食物等刚性出行的无差异禁止，对社会生产与生活产生了巨大的损失[7].但面对疫情的严重性，人们积极响应“居家隔离”的号召，再加上政府的严格管控措施，我国有效控制住了疫情的进一步扩展，进入“后疫情阶段以及恢复提升阶段”.

但2020年末-2021年初的一段时期，我国出现了疫情反弹，大连、石家庄等地面临着严峻形势.当地政府果断采取了严格的管控措施.以北京市为例，疫情期间市内出行量下降约40%[8]，交通出行量的降低，一方面与政府采取的管控措施有关；出行者对疫情的主观感受同样影响着自身心理以及出行意愿.王晟旻[9]基于社会燃烧理论就新冠肺炎疫情在网络的情绪传播模型展开研究.文献[2]针对新冠疫情对老年人的出行行为的影响展开研究，疫情严重程度的感知对老年人的公交出行意愿有显著的影响.骆晨等[10]对疫情持续期间的居民中长距离出行方式选择展开分析.

但关于波及世界范围的公共卫生事件的相关研究多集中于传播机理、影响因素、预防措施等方面，如：LEE[11]等使用单线性回归分析了新冠肺炎病例数与交通量的关系.张宇等[12]基于改进SRIE模型对新冠肺炎沿交通线路的传播机制展开研究，发现区域累计确诊人数与人口迁移数量有强相关性，隔离等措施能够降低乘客的接触机会，进而降低传播速度.周继彪等[13]就新冠疫情形势下的公共交通防疫策略展开研究.陈长坤等[14]从社会经济视角出发，对新冠肺炎疫情的危机推演与防控措施展开分析.

综上，国内外研究对居民出行行为意愿的影响研究相对较少，未能对疫情期间居民的心理变化深入研究.本文旨在通过分析新冠疫情爆发与冬季二次反弹时期，居民在“出行管控”条件下的心理变化，以及心理潜变量对交通出行意愿的影响.

1 理论基础

1.1 结构方程模型

结构方程模型(SEM)能够分析变量的协方差矩阵，统计变量之间的相互关系，能够对因素分析与路径分析进行整合，包含观测变量、潜变量以及干扰、误差变量.居民在疫情期间的心理变量可由一系列的观测变量进行量化.因此，SEM提供了分析心理变量与交通出行的理论基础.

SEM中测量模型为显性变量(观察变量)对非显性变量(心理潜变量)的表达，结构模型用于表征心理潜在变量(隐性变量)之间的因果关系，因此心理潜在变量又可分为外因潜变量与内因潜变量.外生与内生变量表达式：

X=ΛXξ+δ

(1)

Y=ΛYξ+ε

(2)

结构方程表达式为：

η=Bη+Γξ+ζ

(3)

式中：η、ξ为向量类型；B、Γ、A为回归模型；δ、ε为协方差类型；X、Y为心理潜在变量ξ、η的观察变量；ξ、η为外生(自变量)与内生潜变量(因变量)；ΛX、ΛY为观察变量X、Y分别与ξ、η的因素负荷矩阵；δ、ε为观察变量X、Y的误差向量；B、Γ为变量η、ξ的回归系数矩阵；ζ为残差项向量.

计划行为理论(Theory of Planned Behavior，TPB)的观点认为[15]：行为受到态度(Attitude，ATT)、主观规范(Subjective Norm，SN)、感知行为控制(Perceived Behavioral Control，PBC)直接影响.本文对TPB模型进行改进，加入侥幸心理(Fluke Mental，FM)的心理潜变量，具体如图1所示.居民关于感染新冠肺炎的侥幸心理，会与其居家隔离的态度、主观规范以及感知行为控制产生相互影响作用，同时会抑制其居家隔离的行为意图.模型假设如下：H1：感染新冠的侥幸心理会抑制居家隔离的行为意图；H2：感染新冠的侥幸心理与居家隔离的态度、主观规范以及感知行为控制有负相关关系.

图1 理论模型框架

1.2 K-Means聚类分析

K-Means是一种自上而下的聚类方法[16]，原理简单，计算速度快.本文选用K-Means对居民在疫情爆发时期与反弹时期进行出行异质性分析.基本思想为：把所有居民出行行为意愿观测值划分为K类，使每类居民观测值距离该类居民观测值均值(中心)近于与其他类居民观测值均值的距离.聚类分析具体步骤如下：①在居民中随机生成K个作为K类居民的类中心；②计算其余居民观测值距K个中心的距离，居民被划分到距离类中心最近的类中，进而所有居民被划分为K类；③重新计算各类居民观测值的均值，即每类居民的新中心；④将每个居民划分到离其最近的类中；⑤重复上述③与④的操作，直到类中心不再发生改变.本文选取的距离为欧几里得距离的平方，如式(4)所示，

(4)

式中：xi、yi为不同样本的4为数值(ATT、SN、PBC、FM).

每次聚类完成后，居民出行行为意愿的观测值距离其所属类别中心的距离平方和称为类间误差平方和SSSE，计算如式(5)所示.随着K的增大，意味着数据集的划分更加精细，SSSE随之减小，最后趋于稳定，类数增多带来的聚类程度回报也随之减小.K-SSSE曲线变化过程存在拐点，当K值超过拐点时，类间误差平方和SSSE下降速率突然变缓时，此时的K为最佳值.此类确定最佳K值的方法称为“手肘法”：“手肘法”存在主观性，信息准则法是更具有说服力的方法.常用信息准则法为AIC与BIC信息准则，具体计算如式(6)～(7)所示，式中p为数据维度，本文取4.通常情况下ln(n)>2，因此，BIC准则比AIC准则更严格，能够获得更少的聚类数目K.

(5)

(6)

(7)

2 问卷设计与调查

为定量描述居民心理潜在变量在疫情爆发期间以及疫情反弹期间对交通出行意愿的影响，以及两个时期的心理变化情况，本文采用网络问卷调查的形式对实证数据进行获取，调查分2次，分别是2020年4月的武汉市(武汉市为我国疫情爆发的起点城市)和2021年1月的大连市(大连市在2021年初出现疫情反弹趋势).问卷内容分为两大部分：年龄、性别等居民基本信息以及关于TPB模型的基本题目，具体如表1所示.采取Likert七级量(1～7)表构造TPB模型的ATT、SN、PBC、BI，以及改进心理潜变量FM.选项1表示“十分不同意”，7表示“十分同意”.采集疫情爆发期间的问卷210份，有效问卷为184份；冬季反弹时期问卷263份，有效问卷200份.

2.1 个体特征分析

对有效问卷进行统计分析，得到如表1所示的个人特质描述情况.两个时期的性别构成比例相似，男女比例各约占1/2；爆发时期41～60岁占据比略高，反弹时期31～50岁占据比略高；两个时期的问卷填写者家庭常住人口为1的占少数(约为10%)；问卷填写者的文化水平集中于初中～本科.爆发时期问卷填写者有身边人感染新冠的比例为34.8%，而反弹时期占比为19.0%.问卷设计时，对身边人的说明信息如下：您的亲属及亲属所居住社区、您的朋友及朋友所居住的社区、您的同事及同事所居住的社区是否有新冠肺炎确诊者或为新冠肺炎患者的密切接触者.

表1 个人特征的描述性分析

2.2 信度检验与模型拟合度

采用Cronbach′s Alpha系数对量表的信度进行检验，检验结果如表2所示，SN、ATT、PBC、FM以及BI在爆发时期与反弹时期均能满足Cronbach′s Alpha系数均大于0.7的标准，在排除个别构面的题目后，变量内部有良好的一致性.通过Amos软件对本文的模型进行验证.爆发时期与反弹时期的CMIN/df分别为1.181与1.186，均小于3的评判标准.GFI分别为0.938、0.939，AGFI分别为0.908、0.909，均大于0.9的评判别准，RMSEA分别均约为0.031，0.038，小于0.05的评判标准.上述指标均表明本文的模型具有良好的拟合程度.

3 出行意愿分析

3.1 心理潜变量的时期变化

本文对各个构面题目求得平均值，并对两个时期进行均值比较，结果如表2所示.居民对“居家隔离，减少不必要出行”的主观规范(3.11/4.28)、态度(4.33/4.88)有显著上升(Sig=0.00，0.00)；同时居民感受到的感知行为控制(5.08/5.48)也略有提高(Sig=0.01).但值得注意的是，居民的侥幸心理(3.25/4.60)有非常显著的提高(Sig=0.00).居民“居家隔离，减少不必要出行”的行为意图在数值方面有略微提高(4.52/4.76)，但未通过ANOVA检验(Sig=0.25>0.05),因此居民的行为意图没有显著改变.

表2 观测变量的描述性分析与均值比较

爆发时期，政府强有力的管控措施以及广大人民的积极响应，使得严峻的疫情得到了有效控制，因此在疫情二次反弹时期，居民对待“居家隔离，减少不必要出行”的态度、主观规范、感知行为控制均有显著性提高.同时我国感染人数的比例相对较低，使得居民对感染新冠的侥幸心理也有了显著的提高.但这些心理潜在变量的变化，均没有引起居民行为意图的改变.居民在两个阶段均积极响应号召.

3.2 心理潜变量的群组差异

本文对两个时期居民心理潜变量在性别、家庭常住人口、身边是否有人感染进行了群组比较，以及分析了年龄与教育水平与心理潜变量的相关性，结果如表3所示.在疫情爆发时期以及反弹时期，居民对“居家隔离，减少不必要出行”的心理潜变量没有性别与家庭常住人口规模上的差异，是否独自生活在对待疫情期间出行方面没有影响.但在爆发时期，身边有人感染新冠肺炎的居民对待出行的态度有显著差异(No：3.88

表3 心理潜变量群组差异分析

3.3 结构方程模型分析

图2分别为疫情爆发时期与二次反弹时期居民“居家隔离，减少不必要出行”基于改进计划行为理论模型的计算结果，其中虚线箭头表示路径系数不显著.疫情爆发时期仅有PBC是BI的有效路径，同时PBC与ATT、PBC与SN与显著的正相关作用，居民出行感知上的困难会使其对“居家隔离，减少不必要出行”的态度与主观规范更强烈.但居民的态度与行为规范并不是使其选择“不出行”的直接原因，直接原因来自严格的管控措施.与此同时居民对感染新冠的侥幸心理FM与上述心理潜变量均没有显著的因果关系.但在疫情二次反弹时期，ATT与SN、ATT与PBC有了较为显著的正相关关系，同时ATT与BI的路径系数通过显著性检验，PBC与BI的路径系数的显著性消失，从某种程度上可以说明：因为2020年初期，疫情严峻形势得到有效控制的事实，使得“居家隔离，减少不必要出行”的态度是居民选择主动“不出门”的主要原因，而不是来自PBC的客观感受起作用.PBC与SN的正相关关系也变得显著，来自PBC的客观感受使得居民将其当作主观规范，但SN对BI的路径始终不显著.而值得注意的是FM对BI的路径系数变得显著，FM与ATT的负相关关系也变得显著，在经历过2020年初严峻形势后，居民变得更加侥幸，也使其态度发生转变.但两个时期居民的BI没有发生显著性的变化，仍然会控制自己不必要的交通出行.

(a) 疫情爆发初期

(b) 疫情反弹时期图2 疫情期间居民出行意愿

3.4 居民出行异质性分析

图3为两个时期居民出行意愿的聚类分析的SSSE、AIC、BIC统计结果，爆发时期在K=4处，出现拐点，但AIC在K=7处达到极小值，BIC在K=4时达到极小值；K值越大分析难度越大，结合拐点及AIC、BIC信息准则，本文选K=4为爆发时期居民的分类数.反弹时期在K=5处，出现拐点，AIC与BIC在K=5时达到极小值；结合拐点及AIC、BIC信息准则，本文选K=5为反弹时期居民的分类数.表4为两个时期不同类别居民的聚类中心情况.爆发时期，第1类居民在主观规范、态度、感知行为控制上的得分较高，同时侥幸心理较低；对于第2类居民，其出行特征与第一类相似，不同之处在于主观规范得分较低.因此将第2类视为谨慎出行型居民，第1类为极谨慎出行型居民.第3类居民虽然在态度与感知行为控制方面得分高，但主观规范较低，且侥幸心理极强，可视为极冒险出行型居民；第4类居民主观规范、态度、感知行为控制上的得分较低，但他们侥幸心理低于第3类居民，视为冒险出行型居民.

(a) 爆发时期

(b) 反弹时期图3 K-Means 聚类分析的SSSE、AIC、BIC

表4 居民出行异质性分类结果

反弹时期，被调查居民的侥幸心理得分显著高于爆发时期.对于第2类居民，其侥幸心理最低，且在主观规范、态度、感知行为控制上的得分较高，可视为极谨慎出行型居民.第5类居民在主观规范、态度、感知行为控制上的得分较低，具有较高的侥幸心理，可视为极冒险出行型居民.第4类居民，虽然在主观规范、态度、感知行为控制上得分较高，会抑制其出行意愿，但其侥幸心理极强，反向促进其出行意愿，两者相互矛盾，属于机会出行型居民.第1类与第3类居民的侥幸心理均较高，不同的是第1类出行者的主观规范与态度得分较低，但感知行为控制得分高，而第3类则恰恰相反，这说明抑制第1类居民出行的为感知行为控制，可视为被动谨慎出行型居民，而第3类可视为主动谨慎出行型居民.

4 结论

本文在主观规范、态度、感知行为控制以及行为意图的基础上，加入侥幸心理的心理潜变量对计划行为理论进行修正，并通过问卷调查采集实证数据，对新冠肺炎疫情爆发时期以及二次反弹时期居民的出行意愿，以及心理变化展开研究.主要结论如下：

(1)相比于疫情爆发时期，居民针对“居家隔离，减少不必要出行”的态度、主观规范、感知行为控制，以及新冠肺炎的“侥幸心理”均有所提高，但行为意图没有显著性变化.爆发时期，客观的行为感知是促使居民选择“不出行”的主要原因；而在二次反弹时期，居民“更自发”的选择“不出行”，而非来自严格管控措施的感知行为控制;

(2)爆发时期，按照出行意愿，可分为极谨慎出行型、谨慎出行型、极冒险出行型与冒险出行型4类居民；反弹时期，可分为被动谨慎出行型、极谨慎出行型、主动谨慎出行型、机会出行型与极冒险出行型5类居民.

本文得出反弹时期居民的出行异质性，以及态度、主观规范、感知行为控制，侥幸心理对居民“居家隔离”的行为的影响，疫情反复已成为常态，如何根据居民的出行异质性以及心理提出更合理的管控措施是笔者下一步的研究重点.