張 濤，孫 帆，晉民杰，賈慶林

(太原科技大學(xué) 交通與物流學(xué)院，山西 太原 030024)

0 引 言

隨著高等教育規(guī)模擴(kuò)大，高校學(xué)生數(shù)量逐漸增加，學(xué)校周?chē)F(xiàn)有的交通基礎(chǔ)設(shè)施和服務(wù)水平無(wú)法滿(mǎn)足大學(xué)生的出行需求，導(dǎo)致大學(xué)生群體出行困難已成為不可回避的社會(huì)現(xiàn)象[1]。大學(xué)生作為沒(méi)有穩(wěn)定收入的群體，相對(duì)于普通城市居民來(lái)說(shuō)，其出行方式選擇可能存在較大差異。公交車(chē)作為城市最活躍的交通工具，也是大學(xué)生最頻繁乘坐的交通工具之一，但由于現(xiàn)代大學(xué)生消費(fèi)習(xí)慣的轉(zhuǎn)變[2]以及網(wǎng)約車(chē)等其他基于互聯(lián)網(wǎng)的出行方式涌現(xiàn)，大學(xué)生選擇公交出行的頻次越來(lái)越少。公交車(chē)是公共交通的組成部分，其低碳環(huán)保、節(jié)能減排的特性，對(duì)緩解城市交通堵塞、優(yōu)化城市客運(yùn)結(jié)構(gòu)有著重要意義。因此，探討影響大學(xué)生選擇公交出行的顯著性因素，將對(duì)鼓勵(lì)大學(xué)生選擇公共交通出行，建設(shè)可持續(xù)發(fā)展城市有積極作用。

先前對(duì)公交選擇行為研究都是在前景理論和最大效用理論的框架中。韓鵬等[3]運(yùn)用前景理論建立了出行方式選擇模型，表明了當(dāng)出行時(shí)間較長(zhǎng)時(shí)，大學(xué)生更傾向于以公交作為主要出行方式;張薇等[4]在基于前景理論的出行方式選擇方法中，考慮了出行時(shí)間與出行費(fèi)用兩種指標(biāo)，認(rèn)為出行時(shí)間參考點(diǎn)要求低的小范圍內(nèi)居民傾向于公交出行；陳俊勵(lì)等[5]通過(guò)建立基于時(shí)間的巢式Logit交通方式選擇模型，定量分析了出行各種屬性特征對(duì)公交出行方式選擇行為的影響程度，指出出行距離、是否持有月票以及家庭人均月交通費(fèi)對(duì)是否選擇公交出行的影響最大；狄迪等[6]在對(duì)不同區(qū)域人群的上海公交走廊出行行為的分析中，建立了Nested Logit模型，標(biāo)定了居住于外環(huán)外的出行者對(duì)選擇公交出行有明顯的排斥，個(gè)人年收入少于25 000元的出行者更傾向于公交出行；M.PAULSSEN等[7]在對(duì)德國(guó)519名通勤者的研究中建立了多層次潛變量混合Logit模型，認(rèn)為舒適性和便捷性會(huì)增加通勤者選擇公交的可能性。但隨著各學(xué)科的交叉研究增多，針對(duì)公交選擇行為的研究逐漸轉(zhuǎn)變?cè)谟?jì)劃行為理論(TPB)的框架中，計(jì)劃行為理論是I. AJZEN提出的用于解釋人類(lèi)個(gè)體行為決策過(guò)程的社會(huì)心理學(xué)理論，TPB認(rèn)為個(gè)人執(zhí)行行為的意圖是行為的最直接決定因素，常用來(lái)研究潛變量之間的內(nèi)在關(guān)系[8]。楊亞璪等[1]基于計(jì)劃行為理論指出了行為態(tài)度、主觀規(guī)范、知覺(jué)行為控制對(duì)選擇公交有顯著的正向影響；陳堅(jiān)等[9]通過(guò)構(gòu)建公交出行TPB模型，對(duì)比分析成渝兩地公交出行選擇的差異特征。環(huán)保意識(shí)被認(rèn)為是影響公交等綠色出行方式選擇行為的重要因素，將其作為新增變量引入TPB模型。

但TPB理論主要扎根于認(rèn)知傳統(tǒng)，強(qiáng)調(diào)認(rèn)知因素對(duì)行為意向及行為的影響，所以在某種程度上就會(huì)忽略情感因素對(duì)行為意向及行為的影響。并且框架的原始變量和新增變量大多停留在宏觀層面，缺少對(duì)不同出行對(duì)象針對(duì)性的心理活動(dòng)刻畫(huà)。大學(xué)生作為一種受過(guò)高等教育的群體，對(duì)公交車(chē)等其他交通工具的清晰認(rèn)知，使得個(gè)人偏好和體驗(yàn)后悔(公交出行后的內(nèi)在情緒)也是影響其出行決策的重要因素[10-11]。其中個(gè)人偏好解釋個(gè)人對(duì)公交車(chē)特性或者功能的偏好，這種個(gè)人偏好或許促使大學(xué)生改變出行意向和選擇。后悔是內(nèi)在情緒的組成部分，體驗(yàn)后悔是在結(jié)果出現(xiàn)之后出現(xiàn)的情緒體驗(yàn)，會(huì)使個(gè)體產(chǎn)生改變現(xiàn)實(shí)的決策動(dòng)機(jī)或行為，避免出現(xiàn)類(lèi)似錯(cuò)誤或預(yù)期錯(cuò)誤[11]。因此，將這兩種變量納入TPB框架，可以解釋新增變量與TPB變量的互動(dòng)機(jī)理以及其對(duì)大學(xué)生公交出行的影響力，更加準(zhǔn)確地描述在校大學(xué)生群體出行方式?jīng)Q策的內(nèi)在機(jī)理以及與其他年齡群體在出行上差異，將對(duì)其他學(xué)者進(jìn)一步研究其他人群的出行決策提供參考。同時(shí)，也為交通運(yùn)輸部門(mén)倡導(dǎo)“綠色出行”提供案例研究。

1 大學(xué)生公交選擇模型

1.1 模型變量與假設(shè)

計(jì)劃行為理論(TPB)是一種心理測(cè)量模型，常涉及的變量為行為態(tài)度(attitude，ATT)、主觀規(guī)范(subjec-tive norms，SN)以及知覺(jué)行為控制(perceptual behavior control，PBC)。許多學(xué)者將這3個(gè)變量作為結(jié)構(gòu)模型的基礎(chǔ)，來(lái)討論其對(duì)最終結(jié)果變量的作用機(jī)理，并論證了態(tài)度、主觀規(guī)范、知覺(jué)行為控制3個(gè)變量對(duì)居民的行為意向和出行方式選擇有正向效應(yīng)的假設(shè)[9-10,12]。與此同時(shí)，大學(xué)生是一種處在情緒化的年輕群體，其會(huì)依據(jù)個(gè)人出行偏好做出不符合理性假設(shè)的出行方式選擇[10]以及因乘坐某交通工具產(chǎn)生后悔情緒而在下一次乘車(chē)前產(chǎn)生抵觸該交通工具的心理，進(jìn)而對(duì)出行方式選擇產(chǎn)生負(fù)向影響[11-13]。因此，筆者將態(tài)度(ATT)、主觀規(guī)范(SN)以及知覺(jué)行為控制(PBC)作為外生潛在變量，把個(gè)人偏好(personal preference，PP)、體驗(yàn)后悔(experience regret，ER)和行為意向(behavioral intention，BI)作為內(nèi)生潛在變量，最終結(jié)果變量為公交選擇行為(choice of bus traveling, CBT)，形成了涵蓋個(gè)人偏好和體驗(yàn)后悔的TPB擴(kuò)展模型，來(lái)量化研究其對(duì)大學(xué)生公交選擇行為的影響力。結(jié)合先前學(xué)者的研究結(jié)果和變量分析做出以下假設(shè)，如圖1和表1。

圖1 模型路徑假設(shè)Fig. 1 Model path assumption

表1 路徑假設(shè)解釋Table 1 Path hypothesis explanation

1.2 數(shù)學(xué)模型

結(jié)構(gòu)方程模型(structural equation model，SEM)是上世紀(jì)70年代Karl依據(jù)協(xié)方差矩陣提出，融合了因子分析和路徑分析，是一種研究多重點(diǎn)相互關(guān)系的多元統(tǒng)計(jì)方法[14]。擬合目標(biāo)是使得模型的協(xié)方差矩陣與樣本的協(xié)方差矩陣的殘差最小。優(yōu)點(diǎn)是可以使測(cè)量模型具備更大的彈性以及能夠同時(shí)估計(jì)因子結(jié)構(gòu)和因子關(guān)系。常用估計(jì)方法為極大似然估計(jì)(maximum likelihood estimation，MLE)，具有漸進(jìn)無(wú)偏性、漸進(jìn)有效性、尺度不變性等良好性質(zhì)，并且該方法對(duì)假設(shè)模型進(jìn)行整體檢驗(yàn)[12]。結(jié)構(gòu)模型模型中包含兩個(gè)基本模型：測(cè)量模型和結(jié)構(gòu)模型，測(cè)量模型由潛在變量和觀察變量構(gòu)成，研究?jī)烧叩南嗷リP(guān)系，結(jié)構(gòu)模型是各個(gè)潛在變量的組成，探討各個(gè)潛變量之間的因果關(guān)系，模型表述如下。

測(cè)量模型：

y=Λyη+ε

(1)

x=Λxξ+δ

(2)

結(jié)構(gòu)模型：

η=Bη+Γξ+ζ

(3)

式中：η為m個(gè)內(nèi)生變量的列向量；ξ為n個(gè)外生變量的列向量；B為內(nèi)生變量對(duì)其他內(nèi)生變量直接影響的m×m階結(jié)構(gòu)系數(shù)矩陣；Γ為外生變量對(duì)內(nèi)生變量直接影響的m×n結(jié)構(gòu)系數(shù)矩陣；ζ為與內(nèi)生變量相關(guān)的誤差項(xiàng)的列向量；y為內(nèi)生變量對(duì)應(yīng)的p個(gè)觀察指標(biāo)的列向量；x為外生變量對(duì)應(yīng)的q個(gè)觀察指標(biāo)的列向量；系數(shù)矩陣Λy為內(nèi)生潛變量對(duì)觀測(cè)變量y直接影響的系數(shù)矩陣(p×m)；系數(shù)矩陣Λx為外生潛變量對(duì)觀測(cè)變量x直接影響的系數(shù)矩陣(p×n)；ε和δ為測(cè)量模型的測(cè)量誤差列向量。

1.3 潛變量和觀察變量

潛在變量與一般變量的最大不同在于不可直接測(cè)量的特性，因此潛在變量缺乏一個(gè)自然存在的尺度，必須以人為的手段設(shè)定尺度，讓潛在變量可以解讀。TPB模型中的3個(gè)外生變量ATT、SN、PBC以及內(nèi)生變量BI都是潛在變量：行為態(tài)度指?jìng)€(gè)體對(duì)公交選擇行為的整體評(píng)價(jià)，主觀規(guī)范指?jìng)€(gè)體在決定是否執(zhí)行公交出行時(shí)所感知到的社會(huì)壓力，知覺(jué)行為控制指?jìng)€(gè)體所感知到的自己決定選擇公交出行的能力，行為意向表示個(gè)體執(zhí)行公交出行的意愿[15]。納入的個(gè)人偏好和體驗(yàn)后悔變量也全都是無(wú)法直接量化的潛變量，因此通過(guò)多個(gè)觀察變量來(lái)間接量化潛變量是通過(guò)結(jié)構(gòu)方程研究大學(xué)生公交出行選擇的條件之一。筆者將7個(gè)潛變量進(jìn)行量化處理如表2。

表2 模型變量描述Table 2 Description of model variables

2 交通調(diào)查

2.1 數(shù)據(jù)收集

為論證研究模型，2020年9月30日至10月10日在山西省太原市對(duì)山西的高等院校進(jìn)行實(shí)際數(shù)據(jù)調(diào)查，調(diào)查對(duì)象為4所高等院校：太原科技大學(xué)(萬(wàn)柏林區(qū))、太原理工大學(xué)(萬(wàn)柏林區(qū))、中北大學(xué)(尖草坪區(qū))、山西大學(xué)(小店區(qū))。由于太原市每個(gè)區(qū)的公交基礎(chǔ)設(shè)施和服務(wù)水平不同，跨區(qū)調(diào)查能夠豐富調(diào)查數(shù)據(jù)，反映出太原市大學(xué)生的不同區(qū)域?qū)嶋H公交出行選擇。調(diào)查方法采用網(wǎng)絡(luò)問(wèn)卷+紙質(zhì)問(wèn)卷相結(jié)合的方式，題項(xiàng)設(shè)計(jì)采用Likert5點(diǎn)量表，1表示非常不同意或者非常不滿(mǎn)意，5表示非常同意或者非常滿(mǎn)意，共發(fā)放問(wèn)卷400份(網(wǎng)絡(luò)問(wèn)卷200份，回收194份，面對(duì)面調(diào)查問(wèn)卷200份，回收197份)，剔除出問(wèn)卷32份(9份丟失，23份無(wú)效)，回收有效數(shù)據(jù)368份，有效率92%，滿(mǎn)足結(jié)構(gòu)方程所需的樣本量[16]。樣本人口的描述性統(tǒng)計(jì)信息如表3。問(wèn)卷調(diào)查中：女生占51.9%，家庭平均月收入2 000～5 000元的學(xué)生最多，占45.4%，家中有私家車(chē)的大學(xué)生占62%，每周平均出行在3次以上的學(xué)生占約50%。

表3 樣本數(shù)據(jù)描述Table 3 Description of sample data

2.2 問(wèn)卷分析

在進(jìn)行結(jié)構(gòu)方程擬合實(shí)際數(shù)據(jù)之前，對(duì)問(wèn)卷的信度和效度進(jìn)行檢驗(yàn)是使用結(jié)構(gòu)方程分析的必要前提。信度所指的是測(cè)量結(jié)果的可靠性、一致性以及穩(wěn)定性，針對(duì)的是調(diào)查的結(jié)果。而效度則是指測(cè)量工具所測(cè)得出的結(jié)果的準(zhǔn)確性程度，針對(duì)的是調(diào)查問(wèn)卷[14]。對(duì)太原市大學(xué)生的問(wèn)卷進(jìn)行信度和效度的檢驗(yàn)，通過(guò)SPSS的Cronbach’sα信度分析和因子分析中的Kaiser-Meyer-Olkin(KMO)檢驗(yàn)來(lái)驗(yàn)證問(wèn)卷的信度和效度如表4，各潛在變量的α值都大于0.6，表明結(jié)果存在一致性，KMO值都大于0.7，說(shuō)明問(wèn)卷具備良好的結(jié)構(gòu)效度。整體問(wèn)卷的信度和效度值分別為0.919和0.892，整體上表明此次問(wèn)卷設(shè)計(jì)是合理的，信度和效度較優(yōu)。

表4 問(wèn)卷信度和效度分析Table 4 Reliability and validity analysis of questionnaire

3 實(shí)例分析

3.1 驗(yàn)證性因子分析

對(duì)模型進(jìn)行驗(yàn)證性因子分析(confirmatory factor analysis, CFA)可以驗(yàn)證測(cè)量模型與調(diào)查數(shù)據(jù)的擬合程度，以此檢驗(yàn)?zāi)Ｐ偷慕M成信度、收斂效度以及區(qū)別效度。分別對(duì)ATT、SN、PBC、BI、CBT、PP、ER共7個(gè)潛變量進(jìn)行CFA分析，發(fā)現(xiàn)7個(gè)潛變量中都存在觀察變量標(biāo)準(zhǔn)化因子載荷小于0.5，需要進(jìn)行調(diào)整修正，剔除因子載荷小于0.5的題項(xiàng)，得到表5。修正后的標(biāo)準(zhǔn)化因子載荷都在0.5以上，滿(mǎn)足J. F. HAIR等[17]提出的可接受標(biāo)準(zhǔn)。組成信度(CR)是所有觀察變量的信度的組成，表示構(gòu)念指標(biāo)的內(nèi)部一致性，信度越高，表示這些指標(biāo)的內(nèi)部一致性越高，0.7是可接受的門(mén)檻[17]。表5表明各變量的CR值都大于0.7，即各潛在變量?jī)?nèi)部一致性較高。平均變異萃取量(AVE)計(jì)算潛在變量對(duì)應(yīng)的觀察變量對(duì)該潛在變量的變異解釋力。若AVE越高則表示潛在變量有很高的收斂效度。C. FORNELL等[18]建議其標(biāo)準(zhǔn)值須大于0.5。表5顯示各個(gè)潛變量?jī)?nèi)部的收斂效度整體良好。區(qū)別效度指的是構(gòu)念與其對(duì)應(yīng)的多個(gè)觀察變量之間的整體相關(guān)性是否大于構(gòu)念與構(gòu)念之間的相關(guān)性，若大于，則各構(gòu)念之間有很好的區(qū)別效度。表6顯示除BI和CBT的區(qū)別效度較低外，其余構(gòu)念之間具有很好的區(qū)別效度，整體角度來(lái)看構(gòu)念之間的區(qū)別效度是可接受的。

表5 組成信度和收斂效度Table 5 Composition reliability and convergent validity

表6 區(qū)別效度Table 6 Discriminative validity

3.2 構(gòu)建模型

基于CFA的分析結(jié)果，表明數(shù)據(jù)適合使用結(jié)構(gòu)方程進(jìn)行分析。通過(guò)軟件AMOS.23構(gòu)建了如圖2的結(jié)構(gòu)路徑分析模型。圓圈表示潛在變量，方框表示觀察變量。e1～e4是內(nèi)生潛變量的測(cè)量誤差，e5～e25是觀察變量的測(cè)量誤差，最終結(jié)果變量為公交選擇行為(CBT)。

3個(gè)外生變量之間(ATT-SN-PBC)的相關(guān)系數(shù)在0.7以下，說(shuō)明了無(wú)多重共線性。通過(guò)最大似然法估計(jì)(ML)可以得到潛變量之間標(biāo)準(zhǔn)化路徑系數(shù)。

3.3 模型適配

對(duì)于結(jié)構(gòu)方程的適配度指標(biāo)選取，不同的研究選取的指標(biāo)不同， D. L. JACKSON等[19]在總結(jié)194位學(xué)者報(bào)告的適配度指標(biāo)的文章中得出卡方值〔Chi-square(χ2)，89.2%〕、自由度(df，89.2%)、比較擬合指數(shù)(CFI，78.4%)、近似誤差均方根(RMESA，64.9%)、塔克-劉易斯指數(shù)(TLI，46.4%)、擬合優(yōu)度指數(shù)(GFI，34%)、規(guī)范擬合指數(shù)(NFI，23.7%)、標(biāo)準(zhǔn)化的均方根殘差(SRMR，23.2%)、卡方值與自由度的比值(χ2/df，21.6%)、調(diào)整擬合優(yōu)度指數(shù)(AGFI，20.1%)以及增值擬合指數(shù)(IFI，8.8%)是眾多學(xué)者研究中最頻繁報(bào)告的適配度指標(biāo)。因此，為契合適配度指標(biāo)的嚴(yán)謹(jǐn)和全面，筆者將以上的11個(gè)指標(biāo)作為結(jié)構(gòu)模型的適配度指標(biāo)，表7的結(jié)果表明除了AGFI沒(méi)有達(dá)到0.9以上，其他的指標(biāo)值均滿(mǎn)足適配度要求。但B. M. BYRNE[20]指出GFI和AGFI的值在0.80～0.89的范圍內(nèi)也是可接受的。綜上所述，建立的結(jié)構(gòu)方程模型和實(shí)際數(shù)據(jù)具備良好的適配度。

4 結(jié)果分析

4.1 假設(shè)驗(yàn)證

針對(duì)所作的假設(shè)，通過(guò)建立的結(jié)構(gòu)方程模型進(jìn)行驗(yàn)證，結(jié)果如表8。發(fā)現(xiàn)行為態(tài)度對(duì)個(gè)人偏好、行為意向和體驗(yàn)后悔無(wú)顯著性影響，主觀規(guī)范對(duì)體驗(yàn)后悔無(wú)顯著性影響，其他假設(shè)均成立。但值得注意的是態(tài)度對(duì)公交選擇呈負(fù)向影響，雖然態(tài)度對(duì)公交選擇呈現(xiàn)顯著性影響，但是呈現(xiàn)負(fù)向顯著影響是與以前學(xué)者的研究結(jié)論完全相悖的，他們認(rèn)為態(tài)度對(duì)于出行選擇有顯著的正向影響[21-23]。具體原因有兩個(gè)方面。

表7 適配度指標(biāo)值Table 7 Fitness index

一方面調(diào)查發(fā)現(xiàn)，學(xué)生可能是因?yàn)槭艿降蔚纬鲂械缺憬菔酱蜍?chē)軟件的影響，數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)太原市的大學(xué)生對(duì)本市的公交車(chē)總體評(píng)價(jià)都較為滿(mǎn)意，但這些學(xué)生選擇公交出行的很少，他們認(rèn)為通過(guò)便攜式打車(chē)軟件進(jìn)行預(yù)約出行更加便捷，當(dāng)在有限的時(shí)間內(nèi)進(jìn)行以購(gòu)物聚餐等非通勤活動(dòng)為目的的出行時(shí)，其更愿意選擇網(wǎng)約車(chē)出行。另一方面，R. ETMINANI-GHASRODASHTI等[24]學(xué)者在先前的研究中發(fā)現(xiàn)，性別對(duì)出行選擇也有一定的影響，女性更喜歡乘坐具有私密性空間的交通工具(如私家車(chē)、出租車(chē)等)出行。在本次調(diào)查中女性大學(xué)生比例較大(51.9%)，對(duì)公交的各個(gè)方面評(píng)價(jià)都處于積極態(tài)度的女生并未將公交滿(mǎn)意度作為衡量出行決策的唯一指標(biāo)。因此態(tài)度對(duì)公交出行的負(fù)向影響可能跟性別有關(guān)。

表8 假設(shè)結(jié)果Table 8 Hypothesis results

4.2 效應(yīng)分析

結(jié)構(gòu)方程可以對(duì)影響效應(yīng)進(jìn)行量化分析。將潛變量之間的因果關(guān)系通過(guò)直接效應(yīng)和間接效應(yīng)來(lái)進(jìn)行細(xì)分。通過(guò)間接效應(yīng)來(lái)反映兩個(gè)潛變量之間是否存在一個(gè)中介潛變量來(lái)間接對(duì)目標(biāo)潛變量產(chǎn)生影響效應(yīng)。將總效應(yīng)表示為T(mén),直接效應(yīng)表示為D，間接效應(yīng)表示為I，效應(yīng)值如表9。則大學(xué)生公交選擇行為模型的效應(yīng)分析如下。

表9 潛變量效應(yīng)Table 9 Effect of latent variable

1)TPB變量對(duì)公交選擇行為的影響。數(shù)據(jù)顯示一些大學(xué)生對(duì)太原市公交的總體評(píng)價(jià)較高，對(duì)公交的態(tài)度很積極，但是選擇公交出行的學(xué)生較少(DATT=-0.138)。由于ATT對(duì)BI、PP和ER無(wú)顯著性影響，所以不予考慮其直接效應(yīng)和間接效應(yīng)的解釋。主觀規(guī)范對(duì)個(gè)人偏好產(chǎn)生直接效應(yīng)(DPP= 0.152)，即受到外界壓力影響選擇公交出行的大學(xué)生本身對(duì)公交的一些獨(dú)特屬性或者功能也有一定程度的偏愛(ài)(低碳環(huán)保、更安全等)。同時(shí)，大學(xué)生的主觀規(guī)范會(huì)對(duì)公交出行意向直接產(chǎn)生效應(yīng)(DBI= 0.108)，并且通過(guò)個(gè)人偏好這一中介變量對(duì)出行意向產(chǎn)生間接效應(yīng)(IBI=0.064)。大學(xué)生的主觀規(guī)范對(duì)公交選擇行為并無(wú)直接影響，都是通過(guò)中介變量個(gè)人偏好和出行意向而間接產(chǎn)生效應(yīng)(ICBT=0.143)。知覺(jué)行為控制對(duì)4個(gè)內(nèi)生變量都有直接效應(yīng)(DER=0.473，DPP=0.594，DBI=0.345，DCBT=0.162)，通過(guò)中介變量間接影響公交選擇行為的效應(yīng)更加顯著(ICBT=0.596)。表明個(gè)人的強(qiáng)烈意志對(duì)選擇公交出行影響巨大，可能是因?yàn)閭€(gè)人對(duì)公交的偏愛(ài)而重復(fù)使用公交車(chē)或者因?yàn)槭芟迼l件而不得不選擇公交出行。

2)個(gè)人偏好和體驗(yàn)后悔對(duì)公交選擇行為的影響。個(gè)人偏好對(duì)出行意向有直接效應(yīng)(DBI=0.421)。表明個(gè)人對(duì)公交的一些特有功能(低碳環(huán)保、減少交通堵塞等)的偏愛(ài)使得大學(xué)生會(huì)經(jīng)常產(chǎn)生公交出行意向，并且這種公交出行意向不是短暫產(chǎn)生而是具有長(zhǎng)期效應(yīng)：一方面大學(xué)生是高知識(shí)面、高認(rèn)知和高理解力的群體，對(duì)當(dāng)前城市交通發(fā)展面臨的問(wèn)題(交通堵塞等)和公交車(chē)對(duì)城市交通的重要性(緩解交通堵塞、建立集約型交通等)都有深刻的認(rèn)知，因此這種長(zhǎng)期認(rèn)知產(chǎn)生的偏好具備長(zhǎng)期效應(yīng)。另一方面R. KITAMUR[25]將人的生活方式劃分兩種：時(shí)間使用型和行為導(dǎo)向型。隨著時(shí)間的流逝，時(shí)間使用型的人群出行方式隨著個(gè)人適應(yīng)環(huán)境變化而改變，而行為導(dǎo)向型的人群是相對(duì)穩(wěn)定的人群，出行方式的改變只會(huì)通過(guò)價(jià)值觀，態(tài)度和偏好的長(zhǎng)期改變而發(fā)生。而對(duì)公交特定功能的偏愛(ài)會(huì)使部分大學(xué)生產(chǎn)生長(zhǎng)期行為偏好，這種行為偏好是相對(duì)穩(wěn)定的，這類(lèi)學(xué)生通常被定義為行為導(dǎo)向型人群，他們產(chǎn)生公交出行的意向長(zhǎng)期受自己的偏好所影響，因而選擇公交的行為意向具有長(zhǎng)期效應(yīng)。個(gè)人偏好對(duì)公交出行選擇的直接效應(yīng)也是十分顯著的(DCBT=0.298)，并且通過(guò)行為意向的中介效應(yīng)對(duì)公交出行選擇的產(chǎn)生間接效應(yīng)(ICBT=0.238)。說(shuō)明了在個(gè)人偏好的影響下產(chǎn)生公交出行意圖的人群有很大概率選擇公交出行，這種行為也是長(zhǎng)期性的。

體驗(yàn)后悔作為結(jié)構(gòu)方程的一個(gè)內(nèi)生變量對(duì)公交出行意向和選擇公交出行都有顯著直接效應(yīng)(DBI=0.145，DCBT=0.092)，這與先前的后悔理論的邏輯是相悖的。后悔理論認(rèn)為后悔情緒會(huì)使個(gè)體產(chǎn)生改變現(xiàn)實(shí)的決策動(dòng)機(jī)或行為，避免出現(xiàn)類(lèi)似錯(cuò)誤。即對(duì)于選擇公交出行的人群，因令人不滿(mǎn)意乘車(chē)體驗(yàn)而后悔乘車(chē)，在下一次的出行中不會(huì)選擇公交出行。但是此次研究卻表明后悔和公交選擇行為產(chǎn)生正向效應(yīng)。原因在于面向?qū)ο笫窃谛W(xué)生。樣本數(shù)據(jù)顯示，家庭平均月收入在5 000元以下的大學(xué)生比例占57.6%。對(duì)于大學(xué)生來(lái)說(shuō)，有限的經(jīng)濟(jì)使得其在做出出行決策之前要更加衡量自己的經(jīng)濟(jì)實(shí)力，其他交通工具成本過(guò)高，而在太原市辦理公交IC卡享受乘坐公交半價(jià)優(yōu)惠，繼而即使在選擇公交出行的過(guò)程中，不愉快的乘車(chē)體驗(yàn)會(huì)使其產(chǎn)生后悔心理，但是并不影響下一次的乘坐公交車(chē)的決策。

5 結(jié) 論

基于TPB框架，構(gòu)建了新增個(gè)人偏好和體驗(yàn)后悔2個(gè)變量的大學(xué)生公交選擇模型。

1)把太原市4所高校的學(xué)生公交出行數(shù)據(jù)運(yùn)用到模型中，結(jié)果顯示態(tài)度對(duì)新增的兩個(gè)變量無(wú)顯著影響，但態(tài)度和知覺(jué)行為控制對(duì)大學(xué)生公交行為意向和公交選擇意向有顯著影響，其中態(tài)度對(duì)公交選擇行為呈現(xiàn)了與先前研究不同的負(fù)向影響，挖掘其內(nèi)在原因與網(wǎng)約車(chē)的蓬勃發(fā)展和性別有關(guān)。

2)個(gè)人偏好對(duì)大學(xué)生選擇公交出行有顯著的正向影響，這種對(duì)公交車(chē)特定功能的偏好而誘發(fā)產(chǎn)生公交出行意向和公交選擇的人群通常被定義為行為導(dǎo)向型，這種行為偏好不是短暫性的，而具有長(zhǎng)期效應(yīng)。而體驗(yàn)后悔對(duì)大學(xué)生公交出行的影響是正向影響，與后悔理論的邏輯相悖，是因?yàn)榇髮W(xué)生受限的經(jīng)濟(jì)條件和當(dāng)?shù)毓徽叩碾p重影響。

結(jié)合以上分析，當(dāng)?shù)卣枰獜囊韵聝煞矫嫣嵘髮W(xué)生公交出行的頻率：①完善學(xué)校周?chē)换A(chǔ)設(shè)施，例如推行實(shí)時(shí)公交、增加學(xué)校周?chē)话啻?，改善街景綠化程度等，同時(shí)加強(qiáng)公交車(chē)內(nèi)外部環(huán)境的建設(shè)，如改善座椅柔軟度，保持公交內(nèi)部空氣流通和衛(wèi)生整潔；②提高個(gè)人對(duì)公交的偏好，減少大學(xué)生的后悔情緒，從根本上增強(qiáng)大學(xué)生公交出行的意愿，如在高峰時(shí)期增加熱門(mén)路線公交車(chē)數(shù)量，提供公交車(chē)半小時(shí)內(nèi)再次乘車(chē)免費(fèi)換乘服務(wù)等。