金紋青，曹 磊，何秋萌

（1.天津大學建筑學院，天津 300072；2.天津大學管理與經濟學部，天津 300072）

游戲是兒童的天性，同時也是人生的第一堂社會教育課.積極健康的游戲，安全的游戲空間，會對我們的童年有著難以想象的作用.據(jù)美國著名人本主義心理學家亞伯拉罕·H·馬斯洛的多年研究認為:兒童喜歡一種安穩(wěn)的程序或節(jié)奏，需要一個可以預料的世界，只有在一種有某種程序和常規(guī)的骨架輪廓里面，才能健壯的成長.加強對兒童整體身心素質的關注，給他們提供一個科學、安全、健康的成長環(huán)境尤為重要，游戲空間也是其中一個重要部分.據(jù)調研統(tǒng)計[1]，居住區(qū)是兒童日常游戲活動的主要場地，而我國目前居住區(qū)兒童游樂場地的現(xiàn)狀不容樂觀，有近半數(shù)的居住區(qū)沒有專設的兒童游樂場，而那些專設的游樂場大部分無法滿足兒童游戲活動的需要，兒童只能在公共道路上、成人健身場中玩耍，存在大量安全隱患.因此，有必要對居住區(qū)兒童戶外游樂空間的安全影響因素進行研究，并分析它們之間的相關性.筆者研究相關文獻后發(fā)現(xiàn)，對于兒童游樂場的綜合評價以及安全評價中的指標即影響因子的確定，多是通過文獻研究以及專家評價來選擇，仍屬于定性的描述或主觀判斷，存在很大的局限性.因此，本文引入結構方程模型的理論和方法，用定量的方法評估安全影響因素，并依據(jù)其相關性，篩選、確定居住區(qū)兒童戶外游樂空間的安全影響因子，作為評價指標進行定量研究.

1 結構方程模型簡介

結構方程模型（structural equation modeling，簡稱SEM），也稱為“潛在變量模型”[2]、“協(xié)方差結構分析”[3]等，屬于多變量統(tǒng)計的范疇.它建立在許多統(tǒng)計方法之上，是對驗證性因素分析、路徑分析、多元回歸分析等統(tǒng)計方法的綜合運用與改進.由于計算機技術的飛速發(fā)展，在20世紀90年代，結構方程建模技術已被廣泛應用于社會、心理、教育、管理等諸多領域.

1.1 結構方程模型的變量

在結構方程中，那些無法直接被測量或觀察的變量被稱作“潛在變量（latent variable）”.要想對這些變量進行分析，就必須找到與其相關的且能夠被直接測得的變量，而這些變量被稱作“觀測變量（observed variable）”.此外，SEM的變量又可分為外因變量與內因變量.外因變量是指在模型中不受其他變量的影響，但直接影響別的變量的變量，相當于自變量.內因變量在模型中會受到其他變量的影響，相當于因變量.

1.2 結構方程模型的2個基本模型

結構方程模型中有2個基本模型:測量模型和結構模型[4]，如圖1所示.

圖1 結構方程模型示意圖Fig.1 Structural equation modeling schematic

測量模型由觀測變量與潛在變量組成，用于反映2種變量之間的關系及相關程度.測量模型的方程式可表示為如下矩陣方程式:

式中:X、Y分別為外因觀測變量和內因觀測變量；ζ、η分別為外因潛在變量和內因潛在變量；ΛX為X對ζ的因子載荷矩陣；ΛY為Y對η的因子載荷矩陣；δ、ε分別為X和Y的誤差項.

方程（1）和（2）統(tǒng)稱為SEM的測量方程.

結構模型主要研究潛在變量之間的關系，潛在變量分為外因潛在變量和內因潛在變量.當內因潛在變量被外因潛在變量和其他內因潛在變量解釋時，會受到一些因素的影響，這些影響因素被稱為干擾潛在變量，用ζ表示.結構模型的矩陣方程式可表示為:

式中:B為內因潛在變量之間的結構系數(shù)矩陣；Γ為外因潛在變量與內因潛在變量之間的結構系數(shù)矩陣；ζ為殘差項.

1.3 結構方程模型軟件

目前常用的結構方程分析軟件主要有LISREL和AMOS.相比于LISREL，由SPSS公司推出的AMOS是一種簡單易學的可視化軟件，采用圖形式的界面操作，無需編程，不需要使用者有太多的統(tǒng)計功底.加以AMOS與SPSS統(tǒng)計軟件是相互連通的，因此越來越多的研究人員開始使用AMOS來進行SEM分析.本文也采用AMOS來建立結構方程模型.

2 實證研究

2.1 變量的設定及路徑假設

筆者在前期主要進行了居住區(qū)兒童戶外游樂空間的基礎性研究.提取我國相關規(guī)范中與兒童游樂場相關的一些規(guī)定，通過分析兒童的生理、心理以及行為特征，找尋與游樂空間之間的關系，總結出符合兒童成長需求的居住區(qū)兒童游樂空間的類型以及特點，并從中梳理出居住區(qū)兒童戶外游樂空間的各方面設計要素，作為隨后現(xiàn)場調查研究的內容.繼而對天津市內6區(qū)45個居住區(qū)的兒童戶外游樂空間的建設現(xiàn)狀及使用情況進行全面調查.結合現(xiàn)場調研情況與問卷調查的統(tǒng)計，在仔細研究、全面篩選的基礎上，歸納總結出居住區(qū)兒童游樂場中與兒童活動安全密切相關的影響因素5大類，32小項[1，5].這些影響因素即作為結構方程模型中變量的來源.

5大類影響因素作為潛在變量:場地規(guī)劃、維護管理、場地人工環(huán)境、場地自然環(huán)境和游戲設施.設定前2個是外因潛在變量，其余3個為內因潛在變量.場地規(guī)劃、維護管理這兩大因素在一定程度上決定并影響著場地的物理環(huán)境、自然環(huán)境和游戲設施.模型中的路徑假設共有如下7條:

H1:場地規(guī)劃和維護管理之間有相關性；

H2:場地規(guī)劃對場地人工環(huán)境有直接正向影響；

H3:場地規(guī)劃對場地自然環(huán)境有直接正向影響；

H4:場地規(guī)劃對游戲設施有直接正向影響；

H5:維護管理對場地人工環(huán)境有直接正向影響；

H6:維護管理對場地自然環(huán)境有直接正向影響；

H7:維護管理對游戲設施有直接正向影響.

篩選出32項影響因素作為各個潛在變量的具體觀測指標，即觀測變量，如表1所示.

表1 模型潛在變量與觀測變量關系表Tab.1 Relationship between latent variables and observed variables

2.2 調查問卷及數(shù)據(jù)的收集

根據(jù)所設定好的結構方程模型，將32個觀測變量展開作為調查問卷的問題.量表采用了Likert 5級度量，即分別對應“很重要、重要、一般、不重要、很不重要”這 5 級態(tài)度，賦予“5，4，3，2，1”的值，在問卷星網站制作電子問卷，通過網絡媒介對孩子年齡介于0～12周歲之間的家長展開調查.為便于被調查者更準確地理解各個觀測變量的內涵與外延，在題目中對每一項觀測指標進行了較為詳細地描述.本次調查共收到219份已填寫問卷，通過人工篩查，將那些所有問題答案都一樣的視為無效問卷，回收了207份有效樣本，有效率為94.5%.

2.3 數(shù)據(jù)的信度和效度分析

2.3.1 數(shù)據(jù)的信度分析

本文采用Cronbach's Alpha系數(shù)來衡量數(shù)據(jù)的內部一致性.Joseph等[6]指出，Cronbach's Alpha系數(shù)大于0.7時，表明數(shù)據(jù)的信度較高；但是在探索性研究中，大于0.5即可.本文對于整個模型的32項變量數(shù)據(jù)進行信度檢驗，所得Cronbach's Alpha系數(shù)為0.819，說明本次調查所回收的數(shù)據(jù)具有較好的信度.

另外，分別對各個潛在變量的信度進行檢驗，結果如表2所示，各潛變量的信度均大于0.5，表明了數(shù)據(jù)的可信度較高.

表2 潛在變量的信度檢驗Tab.2 Reliability test of latent variables

2.3.2 數(shù)據(jù)的效度分析

本文在參考專業(yè)研究文獻基礎上，制作了調查問卷，針對特定人群進行了現(xiàn)場調查填寫，將篩選出的影響因素制成量表，并由相關專家進行評判，確定所設題目內容符合測量的目的和要求，因而判斷量表的內容結構已較合理，符合內容效度.同時，本文數(shù)據(jù)的KMO值為0.744，Bartlett球形檢驗的顯著性為0.00，說明數(shù)據(jù)的結構效度較好[7].

綜上所述，數(shù)據(jù)具有良好的信度和效度，可以用其進行下一步的模型擬合.

2.4 模型的擬合與評價

所謂模型的擬合，就是研究假設的結構方程模型與實際數(shù)據(jù)的一致性程度.假設的模型中所隱含的協(xié)方差矩陣∑與樣本數(shù)據(jù)的協(xié)方差矩陣S越接近，則說明模型擬合得越好.有關模型擬合度的評價指標有很多，Bagozzi等[8]將其分為3大類:基本適配度指標、整體模型適配度指標、模型內在結構適配度指標.Joseph等[7]又將整體模型適配度指標分為絕對適配度指標、增值適配度指標和簡約適配度指標3類.在實際的模型適配度評估過程中，很多學者都會同時考慮到整體模型適配度指標中的3種指標，這樣能對模型的可接受性進行全面的考察和評價.根據(jù)本文中的模型和數(shù)據(jù)樣本量的大小，本文選取卡方自由度比（CMIN/DF）、RMSEA、IFI、TLI、CFI、PGFI這幾個指標對模型的擬合度進行檢驗，這些指標涵蓋了以上的3種類型，其評價標準如表3所示.

表3 擬合指標的評價標準Tab.3 Evaluation criterion of fit indices

將數(shù)據(jù)導入到AMOS中，計算后可自動輸出本文所需要的評價指標數(shù)值，如表4所示.可以看到，IFI、TLI和CFI這3個指標沒有達到模型適配的標準，因此考慮對模型進行修正.

表4 第1次擬合指標計算結果Tab.4 Fit indices results for the first time

2.5 模型修正

除了模型擬合指標，AMOS還可輸出觀測變量與潛變量間的標準化載荷系數(shù)、模型修正指數(shù).本文將從這兩方面著手，同時考慮模型的現(xiàn)實意義和實際情況，來對模型進行修正.

AMOS輸出的觀測變量與潛變量間的標準化載荷系數(shù)如表5所示.

表5 標準化載荷系數(shù)Tab.5 Standardized regression weights

由表 5 可以看出，場地大小（A3）、可達性（A4）、兒童活動區(qū)的設計要求（A6）、照明種類（A17）、植被的空間分布（A22）、游戲設施的種類（A23）、地面無破損（A31）這7個變量的載荷系數(shù)都較低（小于0.2）.另外，這幾個變量對兒童游樂場的安全影響并不是直接的，而是通過別的因素發(fā)生作用.具體說明如下:

（1）場地大?。ˋ3）根據(jù)所服務居住區(qū)規(guī)模及兒童人數(shù)而定，這項因素更多是決定了兒童人均游戲空間的大小、質量，雖然可能會因為人均面積不足而導致碰撞事故率的上升，但場地大小對游樂安全的影響并不是直接的.

（2）《城市居住區(qū)規(guī)劃設計規(guī)范》中規(guī)定相應的配套指標依居住區(qū)級別來配置，這就決定了游樂場的服務半徑相對較為合理，即可達性（A4）好.據(jù)筆者前期的現(xiàn)場調查結果表明，大部分有專設兒童游樂場的居住區(qū)的游樂場地可達性較好，因此，考慮可達性這項因素可能是通過空間位置因素對安全產生影響.

（3）兒童活動區(qū)的設計要求（A6）可能更側重于游樂空間的功能與內容的設置，對安全性的影響不直接.

（4）對于照明的種類（A17）一項，更多的是通過照明均勻度來影響場地安全，作為家長或兒童本身，更關注的是照明所產生的結果，即照明均勻度，而對于采取何種照明方式來達到這種結果并不在意.

（5）在兒童游樂空間的設計中，植物（A22）作為游樂空間之間的邊界和障礙并不是必要的設計要素，因此其分布以及高度與密度對游樂安全的影響并不直接有效.

（6）雖說一些游戲事故是因為兒童使用與其年齡不匹配的游戲設施而導致的，但這更取決于游戲設施與年齡的匹配度，設施的安全尺寸的選擇，甚至是設施的使用說明或安全標識是否到位，而與設施的種類（A23）是否全面相關性不強.

（7）地面無破損（A31）一項，考慮與場地人工環(huán)境中地面平整性內容有重合，對安全的影響也不是直接的，可以篩除.

因此，在模型中刪除這幾個變量，重新進行模型適配的計算，結果如表6所示.

表6 第2次擬合指標計算結果Tab.6 Fit indices results for the second time

由表6可以看出，其中一些擬合指標（CMIN/DF、RMSEA、PGFI）的結果雖然不如第一次的計算結果好，但是依然滿足模型適配的標準，另一些指標的結果有所改善，但與理想的擬合值還有所差距.因此，用模型修正指數(shù)對模型進行進一步的修正.

根據(jù)AMOS輸出的模型修正指數(shù)，并進行了反復的計算分析，認為:A1與 A9、A5與 A7、A7與 A20、A12與A27、A16與 A24、A21與 A30、A25與 A26、A27與 A29的誤差兩兩相關.修正后的計算結果如表7所示.

表7 第3次擬合指標計算結果Tab.7 Fit indices results for the third time

再從實際意義角度來考察整個模型，注意到AMOS輸出的潛在變量間的載荷系數(shù)中，“維護與管理”到“場地自然環(huán)境”的載荷系數(shù)為負值，這明顯不符合實際情況.因此，刪除掉這一路徑，再進行模型的計算，得到表8結果，模型如圖2所示.

圖2中，矩形框中的A1、A2、…、A32代表刪除了A3、A4、A6、A17、A22、A23和 A31后的 25 個觀測變量；橢圓中的F1、F2、…、F5代表潛在變量；指向觀測變量的圓形中的e1、e2、…、e32為觀測變量的測量誤差；連接兩個觀測變量間的雙向箭頭的圓弧上的數(shù)字代表相應兩個觀測變量間協(xié)方差，圖中這樣的圓弧有8個；從潛變量F1～F5指向觀測變量的單向箭頭線上的數(shù)字代表潛變量到各觀測變量的路徑系數(shù)，即各觀測變量在相應潛變量上的負荷；指向潛變量的圓形中的err1、err2、err3為潛變量的誤差；從 F1、F5指向 F2、F3、F4的單向箭頭線上的數(shù)字為路徑系數(shù)；連接F1與F5之間的雙向箭頭的圓弧上的數(shù)字代表這兩個潛變量間的協(xié)方差.協(xié)方差的大小說明了相關性的強弱.

表8 第4次擬合指標計算結果Tab.8 Fit indices results for the fourth time

圖2 居住區(qū)兒童戶外游樂空間安全影響因素的模型結構圖Fig.2 Structural model for safety factors of children's outdoor play space in residential areas

由表8可知，除TLI外，各項擬合指標都達到了標準，雖然TLI小于0.9，但是差距不大，對模型適配度的影響很小.因此，可認為模型整體的適配度良好，模型與調查數(shù)據(jù)的擬合度較高.

3 結束語

根據(jù)以上的研究假設和計算分析，得出結論:

（1）針對最初的模型路徑假設，本研究拒絕了1條假設，接受了6條假設.研究結果顯示，有一些要素之間的關系是直接的，而另一些是間接的.

（2）場地規(guī)劃對場地人工環(huán)境、場地自然環(huán)境、場地設施均有直接正向影響，“維護與管理”對場地人工環(huán)境、游戲設施有直接正向影響.這說明對于居住區(qū)兒童戶外游樂空間的安全性來說，設計與管理的首尾環(huán)節(jié)非常重要.首，即場地規(guī)劃，要求在居住區(qū)規(guī)劃之初，就應考慮兒童游樂空間的設計指標；尾，即建成后的維護與管理，它決定了場地人工環(huán)境以及游戲設施能否被有效、安全及可持續(xù)地使用.

（3）維護與管理對場地自然環(huán)境無直接正向影響.模型拒絕了假設H5，原因應該是場地自然環(huán)境更大程度上是受到場地規(guī)劃的影響.

（4）針對居住區(qū)兒童戶外游樂空間安全影響因素的研究，傳統(tǒng)因子分析的方法不能定量地分析因子間的相關性，從而確定的影響因子具有一定主觀性與不確定性.這從假設模型經第一次擬合計算后A3、A4、A6、A17、A22、A23、A31這 7 個變量的路徑系數(shù)因過小而被刪除即可表明.

（5）在居住區(qū)兒童戶外游樂空間安全評價體系的研究中，評價指標的確定非常重要，將傳統(tǒng)的指標確定方法與結構方程法相結合是可行的.運用傳統(tǒng)因子分析確定的影響因素為結構方程模型的變量設定提供依據(jù)，同時，結構方程可以對傳統(tǒng)因子分析的結果進行定量評價，通過影響因素間的相關性分析，篩選出評價指標.

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