任新惠，孫一楠，江 紅

(中國(guó)民航大學(xué) a.經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院，b.交通科學(xué)與工程學(xué)院，天津 300300)

根據(jù)民航數(shù)據(jù)分析服務(wù)平臺(tái)VariFlight對(duì)2020年全球大型機(jī)場(chǎng)準(zhǔn)點(diǎn)率的統(tǒng)計(jì)，我國(guó)大陸地區(qū)千萬(wàn)級(jí)以上機(jī)場(chǎng)的平均出港準(zhǔn)點(diǎn)率為84.57%.旅客遇到航班延誤后會(huì)產(chǎn)生負(fù)面情緒，進(jìn)而影響到出行體驗(yàn).航班延誤的相關(guān)研究主要集中在影響因素及治理措施研究[1-2]、航班延誤預(yù)測(cè)[3]、不正常航班恢復(fù)[4-6]和延誤后旅客的心理分析及服務(wù)補(bǔ)救[7]等問(wèn)題上，對(duì)于旅客行為多為研究旅客的狀態(tài)，最大程度避免群體事件發(fā)生[8].在航班延誤的實(shí)際情境中，旅客會(huì)面臨繼續(xù)等待原航班、改簽其他航班還是改乘其他交通方式的問(wèn)題，而針對(duì)這方面的研究還很少，江紅等[9]研究了不同航班延誤情景下出行者的選擇行為.相較于航空運(yùn)輸而言，城市軌道交通對(duì)于類似航班延誤這種運(yùn)營(yíng)中斷下旅客行為的研究則較為深入，包括地鐵中斷后乘客的路徑規(guī)劃[10]、客流疏運(yùn)[11]以及乘客出行行為[12-14]等.通過(guò)深入分析旅客行為，尤其是遭遇航班延誤后旅客后續(xù)出行方式的選擇行為，有助于了解旅客偏好，從而可以實(shí)現(xiàn)從需求側(cè)角度出發(fā)，有效制定航班延誤后的客流引導(dǎo)措施.

對(duì)于出行方式選擇行為的研究已經(jīng)十分成熟，在研究方法上大多基于期望效用理論，認(rèn)為出行者作為客觀主體具有相同偏好，是完全理性[15-17].但事實(shí)上，出行者的實(shí)際出行選擇行為受個(gè)體因素的影響很多，決策行為與效用理論之間會(huì)出現(xiàn)一定的偏離，研究者開始注意人們?cè)诓淮_定環(huán)境下的決策行為呈現(xiàn)有限理性的特征.Kahneman等[18]提出了前景理論，該理論揭示了有限理性的人在風(fēng)險(xiǎn)決策過(guò)程中的心理和行為機(jī)制，被學(xué)者們不斷應(yīng)用于旅客出行選擇研究[19-21].隨著研究深入，越來(lái)越多的學(xué)者開始在旅客出行選擇行為中考慮個(gè)體異質(zhì)性[22]，潛在類別模型逐漸被學(xué)者應(yīng)用于交通領(lǐng)域?qū)Τ鲂姓叩漠愘|(zhì)性進(jìn)行研究[23-25].

遭遇航班延誤的旅客對(duì)后續(xù)出行方式進(jìn)行選擇時(shí)，由于其社會(huì)經(jīng)濟(jì)屬性和出行活動(dòng)特征屬性的不同及各種交通方式間的差異而做出不同選擇.因此，本文作者以旅客出行決策的多種影響因素為出發(fā)點(diǎn)，運(yùn)用潛在類別模型對(duì)航班延誤下不同行為選擇的旅客進(jìn)行異質(zhì)性研究，為今后深入研究旅客多因素影響下的出行決策奠定基礎(chǔ).在實(shí)際中幫助航空公司、機(jī)場(chǎng)等相關(guān)主體對(duì)航班延誤旅客進(jìn)行細(xì)分，并對(duì)其出行需求進(jìn)行精細(xì)化管理，進(jìn)而提出具有差別化并更有效率的補(bǔ)救措施，最終提升旅客的出行效率及出行質(zhì)量.

1 航班延誤旅客行為選擇影響因素

旅客收到航班延誤信息后有多種出行選擇，考慮高鐵與航空運(yùn)輸競(jìng)合關(guān)系，本文只考慮等待原航班、改簽其他航班和改乘高鐵三種行為.旅客在航班延誤后的行為選擇是一個(gè)復(fù)雜的多階段決策過(guò)程，受到多重因素的影響，包括可觀測(cè)的外顯因素和不可觀測(cè)的潛在因素等，外顯因素又包括主觀和客觀因素.學(xué)者們?cè)谘芯砍鲂姓哌x擇行為時(shí)考慮的影響因素，多從旅客自身屬性、出行特征以及運(yùn)輸方式特性三個(gè)角度出發(fā)，旅客個(gè)體屬性包括性別、年齡和收入等[26]，出行特征屬性包括距離、時(shí)間、目的、出行緊要程度和天氣狀況等[27-28]，運(yùn)輸方式特性包括經(jīng)濟(jì)性、快速性、可用性、舒適性、方便性、安全性和可靠性等[21].本文也主要從旅客個(gè)人社會(huì)經(jīng)濟(jì)屬性、出行活動(dòng)特征屬性和交通運(yùn)輸工具的技術(shù)特性和服務(wù)屬性三個(gè)維度切入，選取旅客遭遇航班延誤后行為選擇影響因素見表1.

表1 旅客遭遇航班延誤后行為選擇的影響因素選取Tab.1 Selection of factors influencing passengers’travel choices after flight delay

2 航班延誤下旅客行為選擇調(diào)查

2.1 問(wèn)卷設(shè)計(jì)與發(fā)放

為了了解不同屬性的旅客在不同出行環(huán)境及延誤情境下的行為選擇，進(jìn)行了問(wèn)卷設(shè)計(jì).調(diào)查問(wèn)卷包含兩部分內(nèi)容，第一部分主要對(duì)受訪者的人口特征屬性和旅行特征屬性進(jìn)行調(diào)查，第二部分對(duì)不同情境下受訪者的行為選擇進(jìn)行調(diào)查，問(wèn)題及屬性水平的設(shè)置如表2所示.

表2 屬性水平設(shè)置

出行方式選擇部分采用陳述性偏好(Stated Preference, SP)數(shù)據(jù)調(diào)查方法，要求出行者對(duì)若干個(gè)假定的情境做出選擇，每個(gè)假定的情境中有3種出行方式，其在快速性、經(jīng)濟(jì)性、舒適性、便捷性4個(gè)屬性上各有差異.由表2可知，出行活動(dòng)特征屬性以及交通運(yùn)輸工具的技術(shù)特性和服務(wù)屬性眾多且水平不一，過(guò)多假設(shè)情境會(huì)導(dǎo)致實(shí)際調(diào)查的困難及不可實(shí)現(xiàn)性，因此進(jìn)行混合水平正交試驗(yàn)設(shè)計(jì).考慮到出行距離、乘坐高鐵時(shí)間、原航班票價(jià)、購(gòu)買高鐵票價(jià)4個(gè)屬性間相互關(guān)聯(lián)，因此剔除乘坐高鐵時(shí)間、原航班票價(jià)、購(gòu)買高鐵票價(jià)3個(gè)變量，再將剩余屬性全部設(shè)置為場(chǎng)景變量，選擇情境和選擇枝間的屬性值隨機(jī)組合，最后利用SPSS軟件共生成64種選擇情境，假定情境示例的出行場(chǎng)景和得知航班延誤后可選擇的交通方式及屬性如表3和表4所示.

調(diào)查問(wèn)卷于2021年1月18日至2021年2月5日在網(wǎng)上針對(duì)全國(guó)各大中城市的居民發(fā)放，最終獲得有效問(wèn)卷800份，其中每位受訪者對(duì)8個(gè)情境中的選項(xiàng)進(jìn)行選擇，共獲得6 400條受訪者選擇行為數(shù)據(jù).調(diào)查結(jié)果涵蓋各屬性的不同水平，數(shù)據(jù)基本覆蓋全部旅客.

表3 出行場(chǎng)景

表4 可選擇的交通方式及屬性

2.2 樣本統(tǒng)計(jì)分析

樣本基本統(tǒng)計(jì)特征如表5所示，過(guò)半數(shù)受訪者每年有3～5次的航空出行，近半數(shù)受訪者會(huì)選擇至少提前1 h前往機(jī)場(chǎng)，94.88%的受訪者有過(guò)航班延誤或取消經(jīng)歷，航班延誤后91.25%的旅客會(huì)有不同程度的焦慮心理，9.13%的旅客對(duì)公布的航班延誤信息持有不信任態(tài)度.

表5 社會(huì)經(jīng)濟(jì)屬性的描述性統(tǒng)計(jì)

對(duì)數(shù)據(jù)分別進(jìn)行交叉表卡方檢驗(yàn)判斷屬性間的相關(guān)關(guān)系，結(jié)果表明，年齡對(duì)費(fèi)用變更敏感程度和收到航班延誤信息后的心理焦慮程度，教育背景和對(duì)公布航班延誤信息的信任程度，航空出行頻率對(duì)出行費(fèi)用變更的敏感程度和提前出發(fā)前往機(jī)場(chǎng)時(shí)間均有顯著關(guān)聯(lián)關(guān)系.隨著旅客年齡的增長(zhǎng)，在收到航班延誤信息后，心理焦慮程度呈現(xiàn)先上升再下降的變化，容易焦慮的旅客集中在31～50周歲.學(xué)歷越高的旅客對(duì)公布的航班延誤信息信任的可能性更大.航空出行頻率越高的旅客可能會(huì)選擇更長(zhǎng)的時(shí)間提前出發(fā)前往機(jī)場(chǎng).選擇更長(zhǎng)時(shí)間提前出發(fā)前往機(jī)場(chǎng)的旅客和收到航班延誤信息后容易焦慮的旅客對(duì)出行費(fèi)用的變更可能會(huì)更敏感，其在變化發(fā)生時(shí)更容易引起心理的波動(dòng).

2.3 旅客行為選擇分析

面對(duì)航班延誤時(shí)不同旅客的行為選擇偏好存在差異，如圖1所示.圖1中黑色三角形由內(nèi)向外依次表示10%，20%，…，70%.

圖1 航班延誤下不同社會(huì)經(jīng)濟(jì)屬性旅客后續(xù)出行方式選擇結(jié)果示意圖Fig.1 Schematic diagram of the subsequent travel choices of passengers with different socio-economic attributes under flight delay

其中，女性、31～50周歲、公務(wù)員、高學(xué)歷和高收入旅客在遇到航班延誤時(shí)更偏好航空出行，同時(shí)，學(xué)歷越高和選擇更長(zhǎng)時(shí)間提前出發(fā)前往機(jī)場(chǎng)的旅客更偏向選擇等待原航班；男性、青少年和中老年、低學(xué)歷和低收入、選擇更短時(shí)間提前出發(fā)前往機(jī)場(chǎng)的旅客以及有過(guò)航班延誤或取消經(jīng)歷的旅客在遇到航班延誤后更有可能改乘高鐵完成后續(xù)出行.因此，在對(duì)航班延誤下旅客行為的分析中有必要考慮旅客的異質(zhì)性.

3 航班延誤旅客異質(zhì)性分析

3.1 潛在類別模型

潛在類別模型(Latent Class Model, LCM)統(tǒng)計(jì)原理建立在概率的多變量分析之上.假設(shè)個(gè)體由可觀測(cè)屬性和潛在異質(zhì)性共同組成，潛在異質(zhì)性屬于個(gè)體的不可觀測(cè)因素，通過(guò)尋找潛在變量將多種具有明顯類別的外部離散數(shù)據(jù)劃分為多種不同的潛在類別，進(jìn)而對(duì)各個(gè)潛在類別進(jìn)行本質(zhì)分析.LCM通過(guò)將潛在變量和類別變量相結(jié)合，選取盡可能少的潛在類別數(shù)目來(lái)解釋外顯變量之間的關(guān)系，主要分析過(guò)程包括模型的概率參數(shù)化、參數(shù)估計(jì)、擬合優(yōu)度評(píng)價(jià)、潛在分類與結(jié)果解釋.由于LCM能夠更好地處理類別變量同時(shí)兼顧個(gè)人屬性和心理因素,因此被許多學(xué)者應(yīng)用在交通領(lǐng)域進(jìn)行交通行為分析.

(1)

(2)

(3)

(4)

(5)

3.2 旅客潛在類別分析

將旅客對(duì)選擇方案快速性、經(jīng)濟(jì)性、舒適性與便捷性的偏好作為外顯變量使用Mplus軟件進(jìn)行模型求解，輸出指標(biāo)如表6所示.由表6可知，當(dāng)潛在類別數(shù)為4時(shí)，模型Akaike信息準(zhǔn)則(AIC)、Baysian信息準(zhǔn)則(BIC)和樣本校正的BIC(ABIC)指標(biāo)值最小，此時(shí)模型的擬合程度最好，且似然比檢驗(yàn)指標(biāo)Lo-Mendell-Rubin(LMR)的P值達(dá)到顯著水平，因此將樣本分為4個(gè)子集.

表6 不同潛在類別數(shù)假設(shè)下的輸出指標(biāo)Tab.6 Output indicators under the assumption of different number of latent classes

對(duì)調(diào)查數(shù)據(jù)采用潛在類別數(shù)為4的模型進(jìn)行潛在類別分析，4類人數(shù)分別占比40%、6%、43%、11%.對(duì)每一類群體在變量不同水平上的條件概率進(jìn)行歸一化處理，得到4類群體在航班延誤下進(jìn)行后續(xù)出行方式選擇時(shí)對(duì)快速性、經(jīng)濟(jì)性、舒適性、便捷性4個(gè)屬性的重視程度，并根據(jù)重視程度占比給每類旅客命名如表7所示.

表7 旅客分類

3.3 不同類別旅客特征分析

根據(jù)分類結(jié)果，通過(guò)統(tǒng)計(jì)4類群體中不同屬性旅客占比，可以看出以下特征：

1)中途出行，探親訪友，時(shí)間緊迫，晚高峰時(shí)刻出行，攜帶行李較多，有隨行人員，尚未出發(fā)前收到延誤信息，單個(gè)航班延誤，有服務(wù)補(bǔ)救措施情況下旅客更追求出行方式的經(jīng)濟(jì)和快速便捷，不注重舒適體驗(yàn)；此類旅客多為男性、公務(wù)員、高學(xué)歷、高收入，并會(huì)選擇較長(zhǎng)時(shí)間提前出發(fā)前往機(jī)場(chǎng)，對(duì)公布的延誤信息比較信任，得知延誤后的心理焦慮程度較低.

2)長(zhǎng)途出行，商務(wù)出行，時(shí)間不緊迫，平峰時(shí)刻出行，不攜帶行李，長(zhǎng)時(shí)間航班延誤，有服務(wù)補(bǔ)救措施情況下旅客更注重出行方式的舒適性和體驗(yàn)感；此類旅客為女性、31～50周歲、月收入處在中等水平、每年航空出行頻率約為6～8次的可能性更大.

3)短途出行，旅游觀光、休閑娛樂(lè)，前往機(jī)場(chǎng)過(guò)程中收到延誤信息，大面積航班延誤，沒有服務(wù)補(bǔ)救措施情況下旅客更傾向選擇經(jīng)濟(jì)實(shí)惠且體驗(yàn)良好的出行方式；此類旅客集中在男性、青少年和中老年、低學(xué)歷、月收入在3 000～8 000元間，其對(duì)出行費(fèi)用的變更較為敏感.

4)中長(zhǎng)途出行，夜間時(shí)刻出行，攜帶單件行李，無(wú)隨行人員，短時(shí)間航班延誤，已進(jìn)行安檢后收到延誤信息，航線上有部分航班均延誤情況下旅客更偏好對(duì)交通方式的各種屬性全面衡量；女性、自由職業(yè)者、月收入在8 000～10 000元間、低航空出行頻率、較短時(shí)間提前出發(fā)前往機(jī)場(chǎng)的旅客屬于此類的概率更大，其遇到延誤后心理會(huì)更加焦慮，對(duì)公布延誤信息的信任程度低.

3.4 旅客隸屬類別的影響因素分析

3.4.1 關(guān)鍵影響因素篩選

為探究屬性對(duì)類別劃分的影響，根據(jù)交叉表卡方檢驗(yàn)結(jié)果對(duì)旅客個(gè)人社會(huì)經(jīng)濟(jì)屬性進(jìn)行初步篩選，分別用初步篩選后的旅客個(gè)人社會(huì)經(jīng)濟(jì)屬性和出行活動(dòng)特征屬性作為控制變量進(jìn)行多元Logistic回歸，結(jié)果如表8所示，性別和月收入對(duì)類別劃分有顯著影響，出行活動(dòng)特征屬性中出行距離、出行時(shí)間約束、出發(fā)時(shí)刻、是否有隨行人員、公布航班延誤時(shí)長(zhǎng)、收到航班延誤信息時(shí)刻、航班延誤規(guī)模和航空公司是否有服務(wù)補(bǔ)救措施對(duì)類別劃分有顯著影響.

表8 多元Logistic回歸結(jié)果

3.4.2 類別間影響因素分析

對(duì)多元Logistic回歸結(jié)果進(jìn)一步分析屬性對(duì)旅客類別劃分的影響程度.旅客個(gè)人社會(huì)經(jīng)濟(jì)屬性每一分水平對(duì)類別劃分的影響顯著程度見表9，這里以全面衡量型旅客為參考類別，性別、教育背景、航空出行頻率和對(duì)出行費(fèi)用變更的敏感程度對(duì)其他三種類型旅客均會(huì)產(chǎn)生顯著影響，其他屬性對(duì)類別劃分影響不顯著.

出行活動(dòng)特征屬性每一分水平對(duì)類別劃分的影響顯著程度見表10，旅客收到航班延誤信息時(shí)刻對(duì)其他三種類型旅客均會(huì)產(chǎn)生顯著影響，航空公司是否有服務(wù)補(bǔ)救措施對(duì)經(jīng)濟(jì)效率型旅客和經(jīng)濟(jì)舒適型旅客有顯著影響，其他屬性對(duì)分類影響不顯著.

分別以4個(gè)類型的旅客為參考類別，其他類型旅客的顯著影響因素匯總見表11，由表11可知，類別間的顯著影響因素是不同的.

旅客個(gè)人屬性對(duì)分類的影響，整體來(lái)看性別和月收入兩個(gè)屬性顯著，但是類別間進(jìn)行比較時(shí)，航空出行頻率等屬性也顯著，說(shuō)明類別間的影響因素是不同的.對(duì)旅客進(jìn)行分類時(shí)不能簡(jiǎn)單地用某幾個(gè)屬性明確歸類，而是多種屬性互相交叉疊加作用的結(jié)果，體現(xiàn)了潛在分類的價(jià)值.出行活動(dòng)特征屬性對(duì)分類的影響，類別間的影響因素也是不同的.

3.4.3 個(gè)人屬性和出行屬性交互影響

4類群體中不同月收入旅客在不同出行距離場(chǎng)景下的占比情況如圖2所示.

表9 個(gè)人社會(huì)經(jīng)濟(jì)屬性分水平影響顯著程度

表10 出行特征屬性分水平影響顯著程度

表11 各類型旅客間的顯著影響因素

圖2 四類群體中不同月收入旅客在不同出行距離場(chǎng)景下的占比Fig.2 Proportion of passengers with different monthly income in different travel-distance scenarios among four groups

由圖2可知，短途出行時(shí)，月收入在5 000～8 000元間的旅客偏好經(jīng)濟(jì)舒適，8 000～10 000元間的旅客則更大可能全面衡量交通方式的各個(gè)屬性，長(zhǎng)途出行時(shí)會(huì)更加注重交通方式的體驗(yàn)感，說(shuō)明旅客個(gè)人社會(huì)經(jīng)濟(jì)屬性和出行活動(dòng)特征屬性并不單獨(dú)對(duì)行為選擇產(chǎn)生影響，兩類屬性間還會(huì)產(chǎn)生交互作用.

4 結(jié)論

不同航班延誤情境下旅客后續(xù)出行方式選擇行為的研究，得出以下結(jié)論：

1)旅客具有異質(zhì)性，根據(jù)對(duì)交通方式快速性、經(jīng)濟(jì)性、舒適性和便捷性4個(gè)屬性的偏好，可將旅客分為經(jīng)濟(jì)效率型、注重體驗(yàn)型、經(jīng)濟(jì)舒適型和全面衡量型4類群體，占比分別為40%、6%、43%、11%.旅客個(gè)人社會(huì)經(jīng)濟(jì)屬性中性別和月收入對(duì)類別劃分影響顯著，部分屬性對(duì)個(gè)別類之間區(qū)分產(chǎn)生顯著影響，類別間的顯著影響因素不同.

2)航班延誤后旅客對(duì)后續(xù)出行方式的選擇會(huì)受到出行距離、出行時(shí)間約束、出發(fā)時(shí)刻、是否有隨行人員、公布航班延誤時(shí)長(zhǎng)、收到航班延誤信息時(shí)刻、航班延誤規(guī)模和航空公司是否有服務(wù)補(bǔ)救措施等出行活動(dòng)特征屬性的影響.

3)旅客個(gè)人社會(huì)經(jīng)濟(jì)屬性和出行活動(dòng)特征屬性會(huì)產(chǎn)生交互作用影響旅客選擇.航空公司和機(jī)場(chǎng)可以通過(guò)識(shí)別旅客個(gè)人屬性，判斷其在不同延誤場(chǎng)景下更看重交通方式的何種屬性，從而快速做出決策提供高質(zhì)量服務(wù)，提高旅客航空出行滿意度.