郝京京，張 玲，吳小龍，楊曉泉，劉 瀾

(1.西南交通大學(xué)交通運(yùn)輸與物流學(xué)院，成都610031；2.昆明理工大學(xué)a.云南省現(xiàn)代物流工程研究中心，b.綜合交通發(fā)展與區(qū)域物流管理智庫，昆明650500；3.昆明阡陌交通工程咨詢有限公司，昆明650028；4.云南省交通運(yùn)輸廳路網(wǎng)監(jiān)測與應(yīng)急指揮中心，昆明650100)

0 引 言

兒童通學(xué)問題一直是困擾家庭的一大難題，引起政府決策者和學(xué)術(shù)研究者的廣泛關(guān)注.兒童通學(xué)方式的決策主體往往是家長，家長普遍將兒童出行的安全性放在首位[1]，導(dǎo)致多數(shù)家長選擇開車接送兒童上下學(xué)，引發(fā)了一系列社會問題.

基于此，國外學(xué)者對家長選擇兒童通學(xué)方式的行為機(jī)理進(jìn)行了研究，旨在揭示影響家長選擇開車接送兒童上下學(xué)的主要原因.Stewart等[2]研究發(fā)現(xiàn)，影響家長選擇開車接送模式的主要因素是通學(xué)的距離，家長更多關(guān)心兒童通學(xué)途中的安全性問題.Singh 等[3]基于多項(xiàng)Logit 框架構(gòu)建了接送方式選擇行為模型，并通過印度的實(shí)證研究發(fā)現(xiàn)，由于缺乏公共交通系統(tǒng)和高質(zhì)量的校車服務(wù)，兒童通學(xué)出行決策過度依賴于其他機(jī)動化方式.近年來，越來越多的實(shí)證研究檢驗(yàn)到家長開車接送兒童對家庭的消極影響，特別給雙職工家庭帶來了極大的負(fù)擔(dān)；同時(shí)，對兒童身體健康和心理健康的消極影響也日益凸顯.在這樣的背景下，活躍出行方式(Active School Travel)逐漸成為關(guān)注的焦點(diǎn).Smith[4]指出步行校車(Walking School Bus)是活躍通學(xué)出行的重要工具，既能緩解城市交通擁堵，又能促進(jìn)孩子的身體健康、減少肥胖率.Pérezmartín[5]對步行校車在原有通學(xué)出行方式中的干預(yù)作用進(jìn)行了研究，發(fā)現(xiàn)它對通學(xué)距離在1 500～2 000 m 范圍內(nèi)的家庭影響最大.國內(nèi)學(xué)者則更多關(guān)注于兒童通學(xué)出行特征和家庭接送模式的研究.瑪依拉·艾則孜等[6]基于多項(xiàng)Logit(MNL)模型建立考慮不同家庭結(jié)構(gòu)的兒童通學(xué)方式選擇模型，識別出了不同家庭結(jié)構(gòu)類型下各類影響因素對兒童通學(xué)方式選擇的具體影響.馬書紅等[7]將父母出行方式作為選擇方程的自變量，兒童通學(xué)方式作為結(jié)果方程的因變量，運(yùn)用Heckman Probit模型建立基于父母出行方式選擇的兒童通學(xué)方式選擇模型.景鵬[8]認(rèn)為關(guān)注心理因素在通學(xué)出行方式選擇中的影響非常重要，能夠幫助更好地理解家庭在通學(xué)方式選擇中的決策過程.

隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的普及和推廣，多數(shù)城市出現(xiàn)了一種定制出行方式——定制學(xué)生專線.定制學(xué)生專線是由專業(yè)的第三方公司介入，為兒童提供“一站式”“保姆式”的接送服務(wù).然而，較少研究將定制出行方式納入兒童通學(xué)方式選擇范疇進(jìn)行考慮.在研究方法選擇上，以離散選擇模型和結(jié)構(gòu)方程模型為主，結(jié)合心理學(xué)和行為學(xué)去探討通學(xué)行為的研究成果還相對較少.因此，本文將兒童通學(xué)方式分為小汽車出行方式、低碳出行方式、活躍出行方式和定制出行方式，構(gòu)建家庭通學(xué)方式選擇行為意向的結(jié)構(gòu)方程模型，并進(jìn)一步將行為意向作為通學(xué)方式選擇效用函數(shù)的解釋變量，最終形成兒童通學(xué)方式?jīng)Q策的HCM模型，用于探究定制出行方式介入后家庭對通學(xué)方式的決策行為.最后，選取云南省昭通市進(jìn)行案例分析，旨在為定制學(xué)生專線等定制出行方式的開行和優(yōu)化提供理論依據(jù)，進(jìn)一步為有效緩解開車接送兒童上下學(xué)所帶來的突出問題提供有效的解決模式.

1 變量選取

1.1 潛變量選取及測量

結(jié)合通學(xué)行為決策過程，影響出行方式選擇的因素包含行為意向、出行限制、滿意度和服務(wù)質(zhì)量[9-10]，本文潛變量選取結(jié)果如表1所示.為保證潛變量量表的有效性，于2017年7月底在云南省昭通市進(jìn)行了預(yù)調(diào)研.本次預(yù)調(diào)研共發(fā)放問卷69份，其中有效問卷52份.利用SPSS對預(yù)調(diào)研數(shù)據(jù)進(jìn)行可靠性分析，通過計(jì)算校正的項(xiàng)總計(jì)相關(guān)性和項(xiàng)已刪除的Cronbachα系數(shù)對初始量表的測量題項(xiàng)進(jìn)一步提純和凈化，通過刪除CITC小于0.3或刪除后量表的Cronbachα系數(shù)值提升最高的題項(xiàng)，最終形成了包含31個(gè)題項(xiàng)的正式量表，如表1所示.

表1 潛變量選取結(jié)果及對應(yīng)測量題項(xiàng)Table1 Selection results of latent variables

1.2 顯變量選取

在顯變量的選擇中，主要考慮家庭特征、屬性特征和接送方式屬性.關(guān)于影響兒童通學(xué)方式?jīng)Q策的家庭特征屬性，通常包括收入、規(guī)模、家長工作狀態(tài)、小汽車擁有情況等因素[11].在接送方式屬性變量選擇上，時(shí)間和費(fèi)用是兩個(gè)重要的影響因素，通常被用來作為劃分方式特性的關(guān)鍵變量[8].因此，本文顯變量主要選取家庭收入，家庭人口規(guī)模，家庭非工作者比例，家庭老人比例，時(shí)間和費(fèi)用6個(gè)變量.

2 模型構(gòu)建

目前，用于研究兒童通學(xué)方式選擇行為的模型主要有離散選擇模型和結(jié)構(gòu)方程模型.傳統(tǒng)的離散選擇模型在解釋行為選擇上具有一定的局限性，而結(jié)構(gòu)方程模型卻在揭示不可觀測的潛變量對選擇行為意向或結(jié)果的影響上具有明顯的優(yōu)勢.在此背景下，將結(jié)構(gòu)方程模型和離散選擇模型結(jié)合起來的HCM 模型逐漸成為出行方式選擇行為研究的熱點(diǎn).本文依據(jù)Ben-Akiva 等[12]提出的理論框架，構(gòu)建了兒童通學(xué)方式的HCM模型，如圖1所示，圖中，ηBI表示行為意向，ηTC表示出行限制，ηLSA表示低滿意度，ηSQ表示服務(wù)質(zhì)量，ηHTC表示家庭內(nèi)部限制，ηCTC表示學(xué)生個(gè)人限制，ηSTC表示通學(xué)出行條件限制，ηBSQ表示基本服務(wù)質(zhì)量，ηPSQ表示個(gè)性化服務(wù)質(zhì)量，ηTSQ表示線路運(yùn)營設(shè)計(jì)質(zhì)量.

2.1 模型定義

結(jié)構(gòu)方程模型一般由測量模型和結(jié)構(gòu)模型兩部分組成.測量模型用來描述測量變量和對應(yīng)潛變量之間的因果關(guān)系，可以表示為

式中：Cqp為測量變量，p為測量變量個(gè)數(shù)，q為家庭樣本個(gè)數(shù)；ηFlq為一階潛變量，l為一階潛變量個(gè)數(shù)；ηSmq為二階潛變量，m為二階潛變量個(gè)數(shù)；γpl和hlm為待估系數(shù)；ζpq和τlq為誤差變量，服從均值為0的正態(tài)分布.

結(jié)構(gòu)模型則用來描述潛變量之間、潛變量與顯變量之間的因果關(guān)系，可以表示為

式中：ηaq為內(nèi)生潛變量，a為內(nèi)生潛變量個(gè)數(shù)，q為家庭樣本個(gè)數(shù)；ηnaq為與ηaq相關(guān)的內(nèi)生潛變量，n為與ηaq相關(guān)的內(nèi)生潛變量個(gè)數(shù)；ξzaq為外生潛變量，z為外生潛變量個(gè)數(shù)；Sraq為顯變量，r為顯變量個(gè)數(shù)；λna、μza和?ra為待估參數(shù)；υaq為誤差變量，服從均值為0的正態(tài)分布.

在獲取變量間因果關(guān)系的基礎(chǔ)上，根據(jù)效用最大化原則，進(jìn)一步獲取出行者的選擇結(jié)果，可以表示為

式中：yiq表示家庭q是否選擇方案i的結(jié)果；Uiq表示家庭q采用第i種出行方式的效用，該函數(shù)包含潛變量和方式屬性特性顯變量，可表示為

式中：Xkiq表示出行方式屬性；k為出行方式屬性變量個(gè)數(shù)；ηgiq表示與效用函數(shù)有直接影響關(guān)系的潛變量，g表示與效用函數(shù)有直接影響關(guān)系的(內(nèi)生和外生)潛變量個(gè)數(shù)；θki和βgi為待估參數(shù)；εiq為誤差變量，服從均值為0 且獨(dú)立同分布的Gumbel分布.

其中，出行方式i的選擇概率可定義為

式中：Xiq表示家庭q選擇出行方式i的屬性變量；ηiq表示家庭q選擇出行方式i的潛變量；θ和β為待估參數(shù).

2.2 模型估計(jì)

首先，由于潛變量個(gè)數(shù)的增加會提高HCM模型參數(shù)估計(jì)的難度，因此采用三步法則對所構(gòu)建的理論模型進(jìn)行識別.具體步驟為：

Step 1利用驗(yàn)證性因子分析方法檢驗(yàn)結(jié)構(gòu)方程模型中測量模型的可識別性.

Step 2檢驗(yàn)結(jié)構(gòu)方程模型中結(jié)構(gòu)模型的可識別性.

Step 3將結(jié)構(gòu)方程模型中的潛變量和顯變量作為離散選擇模型中的解釋變量，進(jìn)一步檢驗(yàn)離散選擇模式的可識別性.

其次，考慮到樣本數(shù)據(jù)的峰度和偏度值均在大于2和小于7的范圍內(nèi)，滿足使用最大似然估計(jì)法(Maximum Likehood,ML)的準(zhǔn)則，因此估計(jì)方法采用ML法，似然函數(shù)表示為

式中：Py(?)表示選擇模型的概率函數(shù)；f(?)表示測量模型的密度函數(shù)；g(?)表示結(jié)構(gòu)模型的密度函數(shù)；Ciq表示家庭q出行方式i對應(yīng)的測量變量值；Sq表示家庭q對應(yīng)的家庭屬性變量；η表示潛變量；ηq為家庭q對應(yīng)的潛變量；γ，h，λ，μ，α為待估參數(shù)；ε，ζ，τ，υ為誤差變量.在參數(shù)估計(jì)和檢驗(yàn)的過程中，采用Z檢驗(yàn)法進(jìn)行顯著性檢驗(yàn)，去掉Z檢驗(yàn)達(dá)不到顯著性水平( ||z≤1.96)的變量，并經(jīng)多次試驗(yàn)，得到HCM模型的參數(shù)估計(jì)和檢驗(yàn)結(jié)果.

3 數(shù)據(jù)收集

數(shù)據(jù)收集工作于2017年8月2～8日在云南省昭通市昭陽區(qū)進(jìn)行，采用分層隨機(jī)抽樣方法(按照居民住宅區(qū)的房價(jià)水平進(jìn)行分層)，隨機(jī)選取3 個(gè)居民住宅區(qū)，根據(jù)各居民住宅區(qū)的住戶數(shù)按比例分配抽樣.樣本含量的估計(jì)是根據(jù)分層隨機(jī)抽樣的樣本量估計(jì)公式，計(jì)算出最小樣本量為516戶家庭.調(diào)查方式為在居民小區(qū)內(nèi)部休閑娛樂場地、小區(qū)進(jìn)出入口等地，通過主動詢問的方式開展調(diào)查.綜合考慮有效問卷率及調(diào)查費(fèi)用的實(shí)際情況，共發(fā)放問卷600 份，回收問卷558 份，回收率為93.0%.通過對問卷的篩選，剔除了有缺失數(shù)據(jù)的問卷，最終獲取545 份有效問卷.樣本的特征統(tǒng)計(jì)如表2所示.

4 結(jié)果分析

在對模型進(jìn)行求解時(shí)，要進(jìn)行信度和效度的檢驗(yàn).結(jié)果顯示，各潛變量的Cronbach'sα值均超出臨界值0.70，CR 值在0.79～0.89 范圍內(nèi)，也超出了臨界值0.70，表明測量指標(biāo)具有良好的內(nèi)部一致性信度.因此，量表通過信度檢驗(yàn).測量變量與所屬一階潛變量間的標(biāo)準(zhǔn)化載荷系數(shù)超出了標(biāo)準(zhǔn)值0.40，8 個(gè)潛變量的AVE 值均大于臨界值0.50，潛變量間的相關(guān)系數(shù)的絕對值也小于AVE 的平方根，表明潛變量之間具有較強(qiáng)的聚合效度和區(qū)分效度.因此，量表通過效度檢驗(yàn).

以小汽車方式作為效用基礎(chǔ)項(xiàng)進(jìn)行回歸分析，模型估計(jì)結(jié)果如表3所示.

表2 研究樣本特征(N=545)Table2 Study sample characteristics(N=545)

表3 HCM 模型參數(shù)計(jì)算結(jié)果Table3 Result of parameter estimation of HCM model

可以看出：

(1)將不帶潛變量的MNL 模型結(jié)果與所構(gòu)建的HCM模型結(jié)果進(jìn)行比較分析，模型的參數(shù)估計(jì)和檢驗(yàn)結(jié)果顯示，增加了潛變量的HCM模型的各項(xiàng)檢驗(yàn)指標(biāo)均比未考慮潛變量的MNL模型更優(yōu)，其中優(yōu)度比ρ2由0.215上升到了0.392，說明HCM模型的解釋能力明顯提升，各潛變量在兒童通學(xué)方式選擇行為中起著重要的作用.

(2)在定制出行方式初步發(fā)展階段，小汽車出行仍然是家長的主要選擇.從表3可以看出，行為意向(ηBI)對定制出行方式選擇行為的影響作用最大，說明定制學(xué)生專線等定制出行方式的普及和推廣取決于家庭的接受和依賴程度.同時(shí)，出行限制(ηTC)僅對定制出行方式選擇行為存在正向影響作用，說明定制學(xué)生專線等定制出行方式作為一種“門到門”的一站式服務(wù)模式，隨著家庭出行限制的增加，多數(shù)家庭更加傾向于選擇定制出行方式，從而減少家長接送負(fù)擔(dān)，緩解家庭出行限制.

(3)相比低碳出行方式和活躍出行方式，家長對于定制出行方式的時(shí)間和費(fèi)用敏感性較低.從表3可以看出，家長更為關(guān)心低碳出行方式和活躍出行方式的時(shí)間和費(fèi)用，影響系數(shù)均大于1，說明時(shí)間和成本并非家長選擇定制出行方式的首要考慮因素.

5 結(jié) 論

兒童通學(xué)問題一直是熱點(diǎn)問題，本文將定制出行方式納入通學(xué)方式選擇行為的研究范疇，通過構(gòu)建兒童通學(xué)方式的HCM模型，對兒童通學(xué)方式的選擇行為進(jìn)行定量刻畫和深度解析，旨在為定制學(xué)生專線等定制出行方式的開行和優(yōu)化提供理論依據(jù)，也為當(dāng)前兒童通學(xué)問題提供一種有效的解決模式.

研究發(fā)現(xiàn)：所構(gòu)建的HCM模型相比傳統(tǒng)不帶潛變量的MNL模型具有更高的擬合度，說明HCM模型的解釋能力明顯提升，各潛變量在兒童通學(xué)方式選擇行為中起著重要的作用；相比小汽車出行方式，行為意向?qū)议L選擇定制出行方式的影響更大，定制出行方式的普及更多取決于家庭的接受和依賴程度，出行限制也是影響定制出行方式選擇的因素，隨著家庭出行限制的增加，多數(shù)家庭更加傾向于選擇定制出行方式，從而減少家長接送負(fù)擔(dān)，緩解家庭出行限制；相比低碳出行方式和活躍出行方式，家長對定制出行方式的時(shí)間和費(fèi)用不敏感，時(shí)間和成本并非家長選擇定制出行方式的首要考慮因素.