劉建榮，郝小妮，石文瀚

(華南理工大學(xué)土木與交通學(xué)院，廣州510640)

0 引 言

由于極強的傳染力和較高的致死率，世界衛(wèi)生組織將新冠病毒的風(fēng)險提升為“非常高”[1].依據(jù)SIR 模型(Susceptible Infectious Recovered Model)，疫情下城市交通系統(tǒng)可以劃分為5個階段：平時階段、疫情潛伏階段、疫情暴發(fā)階段、后疫情階段、恢復(fù)提升階段[2].我國疫情爆發(fā)階段從2019年12月—2020年3月，從3月開始，逐漸進入后疫情階段.

在疫情暴發(fā)階段，城際交通受到巨大沖擊[3].以北京為例，2019年2月，北京對外客運量達到5 206 萬人次，而2020年2月僅有1 015 萬人次.航空運輸中，首都機場國內(nèi)航線網(wǎng)絡(luò)覆蓋航點量從114個減少到62個[4].

新冠疫情不僅影響城際出行，同時影響市內(nèi)出行.再以北京為例，疫情前市內(nèi)日出行量約6 207萬人次.受疫情影響，2020年2月和3月，北京日出行量下降約40%[4].除出行總量受到巨大沖擊，出行方式也受到一定影響.文獻[5]調(diào)查了2月份我國城市交通狀況，發(fā)現(xiàn)自行車使用比例明顯上升，網(wǎng)約車使用量明顯下降.文獻[6]研究發(fā)現(xiàn)，武漢市共享自行車使用時間由平時的5 min 增加至10～20 min，3 km以上的長距離騎行訂單呈3倍增長.

結(jié)合以上背景，本文研究后疫情階段老年人出行行為，并將研究重點集中于老年人的公交出行行為.本文選擇這一研究目標，主要基于以下原因：

(1)大部分研究成果都是疫情爆發(fā)期，疫情對交通的影響，較少涉及后疫情階段，疫情對出行行為的影響.

(2)由于出行目的不同，老年人出行行為與青壯年群體存在較大差異，即青壯年群體出行行為的結(jié)論并不適用于老年人[7].

(3)由于收入、身體狀況等限制，相比青壯年群體，老年人更加依賴公交.盡管對于出行者公共交通出行行為方面的研究較多，但大部分研究對象是青壯年群體，較少考慮老年人對公共交通的需求.

(4)老年人受疫情影響更大[8]，這可能會導(dǎo)致老年人的出行行為與青壯年群體存在一定不同.

1 問卷設(shè)計及調(diào)查

本文研究老年人個人統(tǒng)計學(xué)特征(Demographic Characteristics)、心理因素(Psychological Factors)、新冠疫情對老年人出行行為的影響.使用Logit 模型研究老年人的出行行為，將出行者的效用函數(shù)表征為

式中：U為效用；dcovid19為虛擬變量，表示是否處于后疫情階段，取值1 表示處于后疫情階段，取值0表示平時階段；z為個人統(tǒng)計學(xué)特征向量；L為心理因素向量；x為其他影響因素；δ、γ、λ為未知參數(shù)向量；ε為誤差項.

本文研究框架如圖1所示.根據(jù)本文效用函數(shù)及研究框架，問卷調(diào)查包括3 部分內(nèi)容：老年人個人統(tǒng)計學(xué)特征、心理因素、出行行為.其中，老年人個人統(tǒng)計學(xué)特征的調(diào)查內(nèi)容如表1所示.由于老年人群體的特殊性，本文個人統(tǒng)計學(xué)特征與青壯年群體存在較大不同；同時考慮新冠疫情的特殊性，增加“外出時是否戴口罩”“周圍大部分人外出時是否戴口罩”兩個因素.

圖1 研究框架Fig.1 Structure of analysis

表1 老年人個人統(tǒng)計學(xué)特征Table 1 Demographic characteristics of the elderly

近年來，學(xué)者研究發(fā)現(xiàn)，出行者出行行為除了與出行者個人統(tǒng)計學(xué)特征、出行方式特征(如時間、價格)等可以直接觀測到的變量相關(guān)外，還可能受到出行者感知、態(tài)度等心理因素的影響[9].這些心理因素不能直接觀測，是潛在變量(Latent Variable)，需要通過顯示變量(Manifest Variable)間接表征.參考已有文獻(如文獻[10])，結(jié)合本文研究目標，確定潛在變量，以及表征潛在變量的顯示變量如表2所示.各個顯示變量用5級李克特表進行調(diào)查，即1、2、3、4、5 分別表示“完全不贊同”“有點不贊同”“不確定”“基本贊同”“完全贊同”.

老年人出行行為調(diào)查，包括疫情發(fā)生前，后疫情(2020年5月)兩個階段的出行行為.包括不同距離的出行方式選擇、使用公交頻率、外出頻率等，具體如表3所示.

調(diào)查時間為2020年5月，正處于后疫情階段，各地處于逐步恢復(fù)的階段.調(diào)查共得到585 份問卷.考慮到疫情階段的特殊性，以及為了更好地分析“外出時是否戴口罩”“周圍大部分人外出時是否戴口罩”“對新冠肺炎疫情嚴重程度的感知”等因素對老年人公交出行行為的影響，采用網(wǎng)絡(luò)形式進行調(diào)查，即發(fā)動周邊人對家里的老年人進行調(diào)查，并幫助老年人填寫問卷.

表2 潛在變量和顯示變量Table 2 Latent variables and manifest variables

表3 老年人出行行為問題Table 3 Questions of the elderly's travel behavior

根據(jù)調(diào)查，老年人平均年齡66.6歲，女性占比57.3%，72.0%的老年人外出戴口罩，50.2%的老年人認為周邊人外出戴口罩，39.7%的老年人沒有收入來源.數(shù)據(jù)樣本量足夠，符合Logit 回歸和驗證性因素分析的要求；樣本的分布與總體分布不存在系統(tǒng)性偏差.

2 心理因素分析

根據(jù)表2中問題調(diào)查得到的顯示變量數(shù)據(jù)，使用驗證性因素分析(Confirmative Factor Analysis,CFA)對顯示變量進行分析，求解出潛在變量，得到潛在變量模型的擬合度指標如表4所示.潛在變量模型的擬合度指標主要有RMSEA、CFI、TLI、SRMR 等.根據(jù)文獻[11]，模型的所有擬合度指標均符合要求，模型擬合度較高.

表4 CFA 指標結(jié)果Table 4 Fitness of CFA

CFA模型中潛在變量與顯示變量的因果關(guān)系如表5所示，表中數(shù)據(jù)均為標準化后的數(shù)值.由表5可知，顯變量與潛變量之間的數(shù)值均顯著(P值都小于0.05)，這表明顯示變量可以較好地表征潛在變量.為簡明起見，潛在變量與潛在變量的相關(guān)性未列出.

通過CFA 求出潛在變量Lcovid19、Lsport、Lhealth，每一個出行者均有這3 個變量.因數(shù)量太多，在此不列出.

表5 潛在變量與顯示變量的因果關(guān)系Table 5 Causal relationship between latent variable and manifest variable

3 出行行為分析

3.1 短距離出行行為

根據(jù)調(diào)查數(shù)據(jù)，短距離出行中，步行是主要的出行方式，故研究短距離出行中，老年人是否采用步行方式.1 km 距離出行是否使用步行方式的Logit回歸結(jié)果如表6所示.

表6 1 km 出行是否使用步行的回歸結(jié)果Table 6 Result of whether walking when distance is 1 km

從表6可以看出：在90%置信水平下，僅有dfemale、dcycle、Lsport、Lhealth是顯著的，即短距離出行中，老年人是否采用步行方式與性別，是否有代步工具，對待運動的態(tài)度，身體狀況主觀感知有關(guān)；dcovid19、Lcovid19、dmaskself、dmaskaround等不顯著，即是否處于后疫情階段，對新冠肺炎疫情嚴重程度的感知，自己及周邊人是否戴口罩等對老年人短距離出行方式選擇沒有顯著影響.

3.2 公交出行選擇行為

考慮到出行距離對老年人公交出行有顯著影響，在表6所涉及影響因素的基礎(chǔ)上，將出行距離納入控制變量(Xdistance，單位為km)，得到結(jié)果如表7所示.

從表7可以看出，在95%置信水平下，dcovid19、dincome、dfemale、dcycle、dbusstop、dmaskaround、Lcovid19、Xdistance等變量均顯著.dcovid19顯著，系數(shù)-0.578 小于0，幾率比0.561小于1，這表明相比于平時階段，中等距離出行中，后疫情階段老年人使用公交的可能性顯著降低，使用公交的比例僅為平時的56.1%.Lcovid19系數(shù)為-0.363，幾率比為0.695，表明老年人對新冠肺炎疫情嚴重程度的感知，對中距離老年人出行是否使用公交具有顯著影響；Lcovid19增加1個單位，老年人使用公交的比例就減少30.5%，即(1-0.695)×100%=30.5%.Xdistance的系數(shù)為0.414，向于使用公交出行.

3.3 公交使用頻率

老年人是否經(jīng)常使用公交出行的Logit 模型回歸結(jié)果如表8所示.幾率比為1.513，即隨著出行距離的增加，老年人傾

表7 是否使用公交的回歸結(jié)果Table 7 Result of whether traveling by bus

表8 老年人是否經(jīng)常使用公交的回歸結(jié)果Table 8 Whether the elderly traveling by bus frequently

從表8可知，在90%置信水平下，dcovid19、dincome、dbusstop、dmaskaround、Lcovid19、c顯著.dcovid19顯著，系數(shù)-1.107 小于0，幾率比0.330 小于1，這表明與平時階段相比，后疫情階段老年人使用公交的頻率顯著降低，使用公交的比例僅為平時的33.0%.Lcovid19的系數(shù)為-0.584，幾率比為0.558，表明老年人對新冠肺炎疫情嚴重程度的感知，對中距離老年人使用公交頻率具有顯著影響；Lcovid19增加1 個單位，老年人使用公交的比例就減少44.2%，即(1-0.558)×100%=44.2%.

3.4 外出頻率

老年人是否經(jīng)常外出的Logit 模型回歸結(jié)果如表9所示.從表9可知，在90%置信水平下，dcovid19、cage、dincome、dfemale、dbusstop、Lcovid19、Lsport、Lhealth、c顯著.dcovid19顯著，系數(shù)-0.519 小于0，幾率比0.595 小于1，這表明于與平時階段相比，后疫情階段老年人外出可能性顯著降低，外出比例僅為平時階段的59.5%.Lcovid19的系數(shù)為-0.517，幾率比為0.596，表明老年人對新冠肺炎疫情嚴重程度的感知，對老年人外出具有顯著影響；Lcovid19增加1個單位，老年人外出的比例就減少40.4%，即(1-0.596)×100%=40.4%.

表9 老年人是否經(jīng)常外出的回歸結(jié)果Table 9 Whether the elderly going out frequently

4 結(jié) 論

本文研究后疫情階段，新冠肺炎疫情對老年人出行行為的影響.通過研究，得出以下結(jié)論：

(1)短距離出行中，是否處于后疫情階段，對新冠肺炎疫情嚴重程度的感知，自己及周邊人是否戴口罩等對出行方式選擇沒有顯著影響.

(2)新冠肺炎疫情會顯著降低老年人使用公交的可能性，老年人對新冠肺炎疫情嚴重程度的感知會顯著影響使用公交出行的可能性.

(3)新冠肺炎疫情會顯著降低老年人使用公交的頻率，后疫情階段老年人使用公交的幾率比僅為平時階段的33.0%.老年人對新冠肺炎疫情嚴重程度的感知，對老年人使用公交頻率具有顯著影響.

(4)相比于平時階段，后疫情階段老年人外出可能性顯著降低，外出的幾率比僅為平時階段的59.5%.老年人對新冠肺炎疫情嚴重程度的感知，對老年人是否外出具有顯著影響.