李巧茹， 陳 克， 陳 亮， 王海波， 趙會(huì)凱

(1.河北工業(yè)大學(xué)土木與交通學(xué)院，天津 300401；2.天津市公路事業(yè)發(fā)展服務(wù)中心，天津 300170)

限行政策的實(shí)施、低碳出行政策的倡導(dǎo)、惡劣天氣條件的影響、個(gè)人的環(huán)境責(zé)任感驅(qū)使交通方式轉(zhuǎn)變，京津冀地區(qū)急需探索可持續(xù)的交通發(fā)展模式[1]。另外隨著人們生活水平的提高，擁有私家車的人數(shù)達(dá)到一定數(shù)量，居民出行不僅僅滿足于到達(dá)目的地，出行幸福感也越來(lái)越受到關(guān)注。在出行方式選擇的研究中考慮情緒因素，從出行幸福感角度探索決策效用與體驗(yàn)效用之間的關(guān)系，將有助于深入分析出行方式選擇機(jī)理和內(nèi)在規(guī)律[2-3]，為“低碳出行，綠色出行”提供合理化建議。

出行幸福感是指在“出行”這一情境下，個(gè)體通過(guò)感知與體驗(yàn)將主觀幸福感具象化的基本過(guò)程。現(xiàn)有的研究通常以短期積極情緒(情緒幸福感)和出行滿意度(認(rèn)知評(píng)判)為指標(biāo)量化出行幸福感， Singleton[4]從確定出行目標(biāo)、意義和自我實(shí)現(xiàn)等層面深入分析，對(duì)出行幸福感的含義進(jìn)行擴(kuò)展。研究表明不同出行者的出行幸福感感知不相同，且出行方式與出行幸福感具有交互影響作用。Friman等[5]對(duì)瑞典三個(gè)城市的居民進(jìn)行了問(wèn)卷調(diào)查，結(jié)果表明日常出行的滿意度直接影響出行幸福感，且駕駛等主動(dòng)出行模式比公共交通具有更積極的作用。De Vos等[6]認(rèn)為在出行方式的選擇中，出行滿意度和幸福感兩者不僅與“出行偏好和選擇”的結(jié)果有關(guān)，同時(shí)也是出行決策的前提條件。付學(xué)梅等[7]運(yùn)用 ICLV(integrated choice and latent variable)模型，以考慮出行個(gè)人偏好和出行決策者的態(tài)度對(duì)出行行為的影響為切入點(diǎn)，對(duì)紹興市居民的出行行為進(jìn)行了分析。陳月霞等[8]建立包含低碳出行心理潛變量的多項(xiàng)Logit模型，分析不同低碳心理變量對(duì)出行方式選擇的影響。

通過(guò)對(duì)國(guó)內(nèi)外出行選擇與主觀幸福感相關(guān)性影響研究發(fā)現(xiàn)，中國(guó)出行幸福感研究起步較晚，出行幸福感的量化內(nèi)容有待明確。且國(guó)外的出行幸福感量表是否適用于中國(guó)，仍需進(jìn)一步論證。另外現(xiàn)有出行行為選擇的研究，大多考慮個(gè)人態(tài)度偏好、出行滿意度等潛變量，對(duì)于出行幸福感的考察力較弱，模型較少涉及出行決策與出行幸福感關(guān)系分析，對(duì)出行行為選擇與出行幸福感的定量關(guān)系有待進(jìn)一步研究和探討。本文設(shè)計(jì)適用于中國(guó)的出行幸福感量表，以網(wǎng)絡(luò)問(wèn)卷形式調(diào)查分析天津市私家車車主在選擇公共交通出行過(guò)程中的出行幸福感，構(gòu)建基于出行幸福感的SEM-Logit出行方式選擇模型，分析出行幸福感對(duì)交通出行決策的影響。

1 樣本選取及問(wèn)卷設(shè)計(jì)

1.1 調(diào)查地區(qū)背景

自2014年3月1日起，天津市開始實(shí)施尾號(hào)限制。根據(jù)2017年中國(guó)主要城市交通分析報(bào)告顯示，與2016年相比，天津市一年內(nèi)的交通擁堵天數(shù)減少49天，交通需求管理(TDM)政策的作用不容忽視，同時(shí)出行方式的多樣化也是一個(gè)重要成因。網(wǎng)約車服務(wù)使用現(xiàn)象普遍，且平均每名共享單車用戶在工作日的平均乘坐次數(shù)為2.44次[9]。隨著地鐵線路的開通和運(yùn)營(yíng)，公交線路建設(shè)的不斷加快，天津居民的出行方式更加多樣化。

作為中國(guó)四個(gè)直轄市之一，據(jù)預(yù)測(cè)，到2020年，天津市中心城區(qū)公共交通出行將占機(jī)動(dòng)車出行的60%。根據(jù)《天津市軌道交通網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃》，到2030年，天津市軌道交通占居民出行的35%以上，占公共交通客流的60%以上[10]。

1.2 問(wèn)卷設(shè)計(jì)

問(wèn)卷設(shè)計(jì)如下：廣義出行幸福感一般從出行滿意度(認(rèn)知評(píng)判層面)和狹義出行幸福感(情緒感受層面)兩方面進(jìn)行量度。認(rèn)知評(píng)判方面參考技術(shù)接受模型，總結(jié)出行滿意度的常用指標(biāo)[11]；相應(yīng)的情緒感受層面參考瑞典核心情感量表(SCAS)，該量表的分值一般從-4～4分，分別代表某種情緒的最負(fù)面與最正面狀態(tài)。中國(guó)現(xiàn)有的問(wèn)卷調(diào)查研究中，5分李克特量表被廣泛采用，研究綜合考慮中國(guó)人群對(duì)事物評(píng)價(jià)的偏好和國(guó)外量表劃分的細(xì)致程度，對(duì)于所有的測(cè)量項(xiàng)目，采用7分量表來(lái)考察受訪者對(duì)這些項(xiàng)目的認(rèn)可程度，其中7分表示最高認(rèn)可，1分表示最不認(rèn)可，見(jiàn)表1。

表1 問(wèn)卷設(shè)計(jì)

公共交通是指公共汽車和地鐵以及其他交通工具和二者的組合使用。

1.3 樣本分析

本次調(diào)查于2018年6—7月在天津市中心城區(qū)進(jìn)行，隨機(jī)選擇(包括網(wǎng)上隨機(jī)發(fā)布)了910名私家車車主。通過(guò)分析得出，不會(huì)選擇公共交通工具的私家車車主為269人，占總調(diào)查人數(shù)的29.6%；會(huì)選擇公共交通工具的私家車車主為641人，占70.4%，在這641人中，92.8%的人選擇乘坐地鐵，如表2所示。

表2 私家車主使用公共交通的頻率(N=910)

樣本的人口統(tǒng)計(jì)情況如下：男性占比70.8%，天津女性駕駛員的數(shù)量遠(yuǎn)低于男性駕駛員，這也解釋了調(diào)查中男性駕駛員的比例較高的原因；根據(jù)天津市統(tǒng)計(jì)局發(fā)布的數(shù)據(jù)，2017年職工平均工資為5 607元，本文中參與調(diào)查的出行者平均收入為9 320元，私家車擁有者的收入高于這個(gè)水平是合理的；同時(shí)，樣本年齡在20～40歲，占樣本總數(shù)的70.7%，比較符合現(xiàn)實(shí)情況。此外，受訪者的職業(yè)多樣化，整體教育水平較高，可以更好地理解問(wèn)卷中的問(wèn)題，見(jiàn)表3。

表3 樣本特征(N=641)

2 SEM-Logit模型建立

按照效用函數(shù)概率項(xiàng)分布不同，目前使用的非集計(jì)模型主要包括 Probit 模型、Binary logit(BL)模型、multinomial logit(MNL)模型及nest logit(NL)模型等。其中BL 模型適合于僅有2 個(gè)選擇方案的模型。研究考慮的出行方式選擇集合包括兩個(gè)選擇肢，分別為小汽車和公共交通，即出行方式i=1為小汽車，i=2為公共交通，私家車主在做出出行決策時(shí)，總是選擇效用最大的方案。效用函數(shù)一般包括固定項(xiàng)Vni和不可觀察的誤差部分εni，即個(gè)體n選擇出行方式i的效用函數(shù)可表示為

Uni=Vni+εni

(1)

假設(shè)個(gè)體決策總是選擇效用函數(shù)最大的，傳統(tǒng)的Logit模型可表示為

(2)

式(2)中：Pni表示私家車主n選擇交通方式i的概率。

將出行幸福感特征潛變量添加到Logit模型中效用函數(shù)的固定項(xiàng)，則改進(jìn)的效用函數(shù)可表示為

Vni=bkxnik+ckηnil

(3)

式(3)中：xnik為私家車主n選擇第i種交通方式的第k個(gè)特征變量；ηnil為不可觀測(cè)的潛變量；bk、ck是待估計(jì)的參數(shù)；l為潛變量的數(shù)量。

為進(jìn)一步通過(guò)結(jié)構(gòu)方程模型描述潛變量之間、潛變量與其測(cè)量變量之間的關(guān)系，以一個(gè)外生潛變量為例，其觀測(cè)潛變量解釋的載荷因子Λy看作各觀測(cè)變量的權(quán)重，對(duì)其進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化，得到觀測(cè)變量的權(quán)重：

(4)

將觀測(cè)到的變量代入，得到私家車主出行幸福感中感知易用性、感知易用性等各潛在變量的適配值。

η1=a1y11+a2y12+…+any1n

(5)

得到出行幸福感各潛變量適配值后，即可確定效用函數(shù)的固定項(xiàng)，此時(shí)式(2)可以轉(zhuǎn)變?yōu)楹袧撟兞康腖ogit模型：

(6)

3 問(wèn)卷數(shù)據(jù)處理與模型結(jié)果分析

3.1 信效度分析

問(wèn)卷中各題項(xiàng)的可靠性及其有效性檢驗(yàn)如表4，各維度所屬題項(xiàng)的標(biāo)準(zhǔn)因子載荷均在0.6以上，t統(tǒng)計(jì)量均在0.001程度上顯著。組合信度(CR)大于0.7，Cronbach’sα系數(shù)均處于0.7以上，平均方差提取值 AVE高于0.5，問(wèn)卷題項(xiàng)檢驗(yàn)符合要求。

表4 信效度分析

各個(gè)潛在變量(維度)之間應(yīng)該有中等程度的相關(guān)關(guān)系，一般潛在變量(維度)之間的相關(guān)系數(shù)在0.1～0.6，各個(gè)潛在變量(維度)與總體之間的相關(guān)系數(shù)在0.3～0.8，說(shuō)明問(wèn)卷數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)效度良好。同時(shí)在進(jìn)行結(jié)構(gòu)效度的檢驗(yàn)時(shí)，每個(gè)潛變量的AVE平方根須大于潛變量之間相關(guān)系數(shù)的平方(R2)，如表5所示，問(wèn)卷題項(xiàng)的結(jié)構(gòu)效度符合要求。

表5 結(jié)構(gòu)效度檢驗(yàn)

3.2 結(jié)構(gòu)方程模型參數(shù)估計(jì)及分析

結(jié)構(gòu)方程模型擬合優(yōu)度如表6所示，各項(xiàng)指標(biāo)均符合要求。

表6 結(jié)構(gòu)方程模型的擬合統(tǒng)計(jì)量

如圖1所示，每個(gè)觀測(cè)變量對(duì)潛變量的解釋都達(dá)到了60%以上，說(shuō)明本研究所選取的觀測(cè)變量，在標(biāo)定潛變量的特征方面較為準(zhǔn)確，可以較好地解釋各潛變量所包含的內(nèi)容；各潛變量之間的路徑系數(shù)絕對(duì)值大于0.2，表明出行感知體驗(yàn)的不同層面對(duì)出行幸福感的解釋性較好，同時(shí)對(duì)出行幸福感都有正向的促進(jìn)作用，該模型估計(jì)結(jié)果較為理想。

圖1 結(jié)構(gòu)方程模型Fig.1 Structural equation model

根據(jù)圖1，出行體驗(yàn)的四個(gè)維度對(duì)出行幸福感的影響載荷因子系數(shù)(路徑系數(shù))按照大小進(jìn)行排列，可以得到它們的影響程度從大到小為PEU、U-P、D-A、PU。由此得出出行體驗(yàn)中感知易用性(PEU)對(duì)出行幸福感的影響最大。相對(duì)而言，出行方式的靈活性、方便性等對(duì)私家車主公共交通出行體驗(yàn)影響程度最大，即換乘路線是否方便、出行過(guò)程是否順利等方面的因素會(huì)顯著影響到公共帶給出行者的體驗(yàn)，說(shuō)明私家車主選擇可替代的公共交通方式時(shí)對(duì)其出行服務(wù)質(zhì)量有所擔(dān)憂，也一定程度反映出公共交通和私人交通的結(jié)合使用效率有待提高等。

U-P維度對(duì)私家車主在乘坐公共交通時(shí)的出行幸福感影響也比較顯著，即出行情緒幸福感中的開心程度、愉悅感、心理上的滿意度對(duì)出行帶來(lái)的體驗(yàn)感受和出行意義有著顯著的正向影響；D-A維度對(duì)出行幸福感影響相對(duì)較為不顯著；PU維度在所選取的 4 個(gè)外生潛變量中，對(duì)私家車主乘坐公共交通過(guò)程中出行幸福感(SWBT)有著一定的影響顯著性，但相對(duì)于其他三個(gè)維度影響稍小。

3.3 Logit模型參數(shù)估計(jì)及分析

首先對(duì)二元Logit模型進(jìn)行參數(shù)估計(jì)，分析私家車主的公共交通選擇意愿。通常規(guī)定顯著性α=0.05，一般如果變量的|t|>1.96，則有95%的正確率認(rèn)為該變量對(duì)選擇結(jié)果會(huì)產(chǎn)生影響。建立并分析僅考慮出行者個(gè)體特征顯變量和出行特征顯變量的二元Logit 選擇模型，在此效用函數(shù)的基礎(chǔ)上，增加出行幸福感的潛變量，構(gòu)建SEM-Logit整合模型。通過(guò)TransCAD軟件對(duì)二元Logit選擇模型進(jìn)行估計(jì)時(shí)，去掉 |t|≤1.96的變量，經(jīng)過(guò)多次試驗(yàn)，得到模型的參數(shù)估計(jì)和檢驗(yàn)結(jié)果，如表7所示。

表7 考慮出行幸福感的二元Logit選擇模型結(jié)果

整合模型SEM-BL1和SEM-BL2模型中各變量的t均大于1.96，參數(shù)估計(jì)結(jié)果滿足要求，說(shuō)明在95%的可靠性水平上認(rèn)為出行幸福感的潛變量對(duì)出行行為選擇結(jié)果有一定影響。增加出行幸福感認(rèn)知層面的潛變量后，進(jìn)一步增加出行幸福感情緒層面的潛變量，整合模型常數(shù)項(xiàng)的t減小，說(shuō)明未考慮出行幸福感的傳統(tǒng)二項(xiàng)選擇Logit模型存在遺漏變量的情況，引入出行幸福感潛變量的整合模型將對(duì)影響出行選擇結(jié)果的變量做進(jìn)一步的解釋和補(bǔ)充。另外出行者社會(huì)經(jīng)濟(jì)屬性、出行特征相關(guān)屬性等顯變量對(duì)私家車主選擇公共交通的影響逐漸增大，說(shuō)明如果二元Logit選擇模型如果不考慮潛變量，出行者社會(huì)經(jīng)濟(jì)屬性、出行特征相關(guān)屬性的重要性會(huì)被低估。

出行幸福感的四個(gè)維度感知易用性(PEU)、感知有用性(PU)、不愉快-愉快維度(U-P)、情緒終止-情緒激活維度(D-A)其參數(shù)t檢驗(yàn)值均大于1.96，且均為正值，說(shuō)明出行幸福感潛變量對(duì)私家車主公共交通選擇行為有顯著的正向影響。

模型標(biāo)定結(jié)果評(píng)價(jià)如表8所示，可得出如下結(jié)論。

表8 模型標(biāo)定結(jié)果評(píng)價(jià)

(1)最大似然函數(shù)估計(jì)值L(θ)明顯增加，在假設(shè)H0∶θ1=θ2=θk…=0下，給定顯著性水平

(2)模型的參數(shù)估計(jì)和檢驗(yàn)結(jié)果顯示，私家車主選擇公共交通模型的模型優(yōu)度比ρ2均大于0.2，說(shuō)明模型的精度較好；另外相比于未考慮潛變量的Logit模型，考慮出行幸福感潛變量的整合模型的各項(xiàng)檢驗(yàn)指標(biāo)均更優(yōu)，其中模型優(yōu)度由0.237提高到了0.419，說(shuō)明整合模型的解釋能力大幅提升，出行幸福感潛變量對(duì)出行者出行的方式選擇有重要影響。

(3)根據(jù)命中率檢驗(yàn)公式，對(duì)私家車主的公共交通選擇模型的命中率進(jìn)行檢驗(yàn)，三種模型命中率均大于70%，說(shuō)明建立模型參數(shù)標(biāo)定有效，且考慮出行幸福感潛變量的選擇模型命中率更高，說(shuō)明考慮包含情緒層面的廣義出行幸福感選擇模型更貼近實(shí)際的出行行為選擇結(jié)果。

4 結(jié)論

出行幸福感研究作為交通領(lǐng)域新興起的方向，理論分析與實(shí)例驗(yàn)證都有待進(jìn)一步深入研究。從出行者主觀幸福感的角度出發(fā)，將出行幸福感作為出行效用的一部分考慮，為出行選擇的內(nèi)在機(jī)理分析提供了新的思路。通過(guò)網(wǎng)絡(luò)問(wèn)卷調(diào)查，獲得了私家車車主乘坐公共交通工具的頻率和感知體驗(yàn)。結(jié)合數(shù)理統(tǒng)計(jì)和結(jié)構(gòu)方程模型，驗(yàn)證了設(shè)計(jì)量表的適用性，分析不同維度的出行體驗(yàn)對(duì)私家車主乘坐公共交通時(shí)出行幸福感的影響。得出如下結(jié)論。

(1)問(wèn)卷題項(xiàng)的信效度和區(qū)別效度分析均滿足要求，量表設(shè)計(jì)合理。

(2)每個(gè)問(wèn)卷題項(xiàng)觀測(cè)變量對(duì)出行體驗(yàn)潛變量的解釋均達(dá)到60%以上，各潛變量之間的路徑系數(shù)絕對(duì)值大于0.2，表明選取的出行體驗(yàn)四個(gè)維度對(duì)出行幸福感的解釋性較好，其中感知的易用性對(duì)出行幸福感的影響最大。

(3)考慮出行幸福感的SEM-Logit模型似然比、優(yōu)度比和命中率指標(biāo)均優(yōu)于傳統(tǒng)Logit模型，更貼近實(shí)際的出行行為選擇結(jié)果。