廖 望，曹小曙，李 濤，高興川

（1.江西理工大學(xué) 建筑與設(shè)計學(xué)院/新時代革命老區(qū)高質(zhì)量發(fā)展研究院，江西 贛州 341000；2.陜西師范大學(xué) 西北國土資源研究中心，西安 710119；3.寧波大學(xué) 地理與空間地理信息技術(shù)系//東海研究院/寧波陸海國土空間利用與治理協(xié)同創(chuàng)新中心，浙江 寧波 315211）

航空出行選擇行為一直是交通從業(yè)人員和學(xué)者研究的關(guān)鍵問題，尤其在多個機場為同一目的地提供航空運輸服務(wù)的區(qū)域機場群（Multi-airport Region, MAR）（曹小曙 等，2018；Cheung et al.,2020）。土地利用、高投資和長周期的制約下，依托于機場群地面交通網(wǎng)絡(luò)建設(shè)的傳統(tǒng)模式已無法成為引導(dǎo)區(qū)域客流的主要手段，也無法滿足消費升級下旅客航空運輸服務(wù)需求的全流程化、個性化和高品質(zhì)化（柴彥威 等，2022；Bezerra and Gomes,2020; Takebayashi, 2021）。機場作為航空出行的關(guān)鍵節(jié)點，其服務(wù)質(zhì)量的提升是推進中國世界級機場群建設(shè)，以高質(zhì)量發(fā)展推進中國式現(xiàn)代化的重要內(nèi)容（吳威 等，2019；張生潤 等，2019；莫輝輝 等，2021）。在這種航空資源供需錯配下，機場群航空出行選擇行為的影響機理研究成為更為復(fù)雜的綜合問題（徐愛慶 等，2018） 。

作為機場服務(wù)的最終承載者，旅客的航空出行選擇行為在刻畫機場群內(nèi)空間競爭關(guān)系的同時，不可避免受個體服務(wù)品質(zhì)偏好的影響。因此，在早期學(xué)者對機票價格、航班班次和抵達機場時間成本等客觀屬性分析（Skinner, 1976; Harvey, 1987; Furuichi and Koppelman, 1994）的基礎(chǔ)上，Windle 和Dresner（1995）率先通過對慣性選擇、機場偏好、飛行經(jīng)驗等屬性的探討，側(cè)面描繪了旅客航空出行對高品質(zhì)機場服務(wù)的偏愛 。此后，以Suzuki、Hess、Marcucci等為代表的學(xué)者從旅客感知視角審視了服務(wù)景觀舒適度、設(shè)施配置便利程度、員工服務(wù)態(tài)度等因素，以反映不同機場服務(wù)或航空公司服務(wù)質(zhì)量對航空出行選擇行為的影響。如Suzuki 等（2003）對機型、停車費、停車設(shè)施質(zhì)量、機場地面交通便利性、機場擁擠程度、餐廳和紀念品購買服務(wù)等指標進行綜合測度，并發(fā)現(xiàn)機場服務(wù)體驗對其機場選擇行為存在顯著影響，特別是對較高飛行頻次的旅客。Hess等（2007）在美國國內(nèi)旅客航空出行方案效用分析中對機場服務(wù)滿意度進行調(diào)查評價，卻并沒有驗證此因素對航空出行選擇行為影響的顯著性。Marcucci和Gatta（2012）通過指標分類研究，發(fā)現(xiàn)機場慣性選擇、安檢時長、大型免費停車場等因素對機場選擇行為存在顯著影響。Jung和Yoo（2016）通過驗證性因子分析構(gòu)建機場便利性，設(shè)施服務(wù)質(zhì)量，服務(wù)滿意度等3個主觀綜合性影響因素，結(jié)果發(fā)現(xiàn)考慮3個主觀因素會提高模型擬合度且影響其他客觀因素系數(shù)，但有且僅有機場便利性在統(tǒng)計學(xué)中存在意義。江紅等（2017）從機場繁忙程度、值機時間、安檢時間、購物環(huán)境、突發(fā)事件等方面構(gòu)建機場服務(wù)質(zhì)量評價體系，并認為值機及安檢2個環(huán)節(jié)的繁忙程度是影響航空出行選擇行為的主要因素。狄智瑋等（2019）通過航空出行選擇行為調(diào)查確定機場繁忙程度是影響機場選擇行為的關(guān)鍵因素，但其模型仿真結(jié)果卻并沒有佐證此項調(diào)查成果。

總體而言，已有研究確認了強制性流程（安檢、辦理登機手續(xù)）、設(shè)施設(shè)備和環(huán)境（旅客感知服務(wù)的不同機場環(huán)境）等項目在機場服務(wù)中的核心地位，但對機場服務(wù)質(zhì)量對航空出行選擇行為的影響機理尚未形成清晰的認知。首先，現(xiàn)有研究多基于管理學(xué)視角將機場服務(wù)質(zhì)量嵌套于航空服務(wù)質(zhì)量中，并進行簡要或單一化探討，地理學(xué)視角下機場服務(wù)質(zhì)量的結(jié)構(gòu)體系和空間維度仍有待挖掘；其次，基于旅客感知下，以“質(zhì)量—滿意—行為意向”為主要傳遞機理受到較多關(guān)注，但行為意向選擇研究無法系統(tǒng)解析各因素在航空出行選擇行為的價值轉(zhuǎn)換，進而難以有效支撐“出行即服務(wù)”理念下個性化航空出行方案的制定；最后，航空出行選擇行為作為旅客在實施航空出行過程中所進行的一系列復(fù)雜的選擇決策過程，機場選擇和航空公司選擇是2項存在密切關(guān)聯(lián)的重要決策拐點，旅客的機場選擇很可能受服務(wù)于該機場的航空公司的影響，旅客的航空公司選擇也很可能受其所在機場的影響，單一層級的選擇決策并不符合機場和航空公司長期聯(lián)盟化的經(jīng)營現(xiàn)狀。因此，航空服務(wù)品質(zhì)的提升應(yīng)改變單維度和一元化思維，不僅從多維視角關(guān)注旅客的總體感知服務(wù)體驗，更需結(jié)合機場群中不同機場類型的時空特征進行針對性優(yōu)化。

鑒于此，本文基于行為地理學(xué)理論，以粵港澳大灣區(qū)為例，從旅客心理意向出發(fā)，立足于機場服務(wù)質(zhì)量的關(guān)鍵性維度，通過實際方案比選系統(tǒng)性探討機場服務(wù)質(zhì)量對機場-航空公司選擇行為的影響及其作用差異。進而，綜合機場群相互競爭和依存的復(fù)雜環(huán)境，旨在為機場或航空公司找尋一個相對低成本投入的可持續(xù)發(fā)展方向，為航空服務(wù)的高品質(zhì)化提供科學(xué)參考。

1 研究區(qū)域概況

作為中國首個受到全球認可且一體化發(fā)展較為成熟的區(qū)域，粵港澳大灣區(qū)（The Guangdong-Hong Kong-Macao Greater Bay Area，GBA）經(jīng)歷了從地理概念到國家戰(zhàn)略規(guī)劃的單中心、雙中心、多中心和網(wǎng)絡(luò)化等4階段發(fā)展過程，且機場群均產(chǎn)生重要影響（黃灃爵 等，2022；汪菲 等，2023）。參考馬向明（2019）、莫輝輝（2021）等和《民航局關(guān)于支持粵港澳大灣區(qū)民航協(xié)同發(fā)展的實施意見》（中國民航局，2020），綜合民航運輸增長和機場建設(shè)情況，目前粵港澳大灣區(qū)（以下簡稱“大灣區(qū)”）機場群主要經(jīng)歷了萌芽起步時期（1936—1997 年）和筑基成長時期（1997 年至今）2 個階段（圖1）。同時，根據(jù)機場群成長的5 階段模型（Bonnefoy,2008）和《“十四五”現(xiàn)代綜合交通運輸體系發(fā)展規(guī)劃》（中華人民共和國國家發(fā)展和改革委員會，2022），大灣區(qū)已構(gòu)建主要機場（香港、廣州、深圳）、輔助機場（澳門、珠海）和其他機場（佛山、惠州）所形成的機場體系（圖2），分別對應(yīng)“十四五”國家綜合機場體系的國際航空樞紐、區(qū)域樞紐和非樞紐機場3種類型。截至2021年年底，大灣區(qū)常住人口約7 917.6 萬人，地區(qū)生產(chǎn)總值13.2 萬億元，共完成旅客吞吐量0.9 億人次，占中國內(nèi)地和港澳機場旅客吞吐總量的9.9%（國家統(tǒng)計局，2022；香港特別行政區(qū)政府統(tǒng)計處，2022；澳門特別行政區(qū)統(tǒng)計暨普查局，2022）。

圖1 粵港澳大灣區(qū)機場群建設(shè)時序圖譜Fig.1 The construction timeline of GBA

圖2 研究區(qū)域Fig.2 The study area

隨著地面交通網(wǎng)絡(luò)完善和航空市場擴張，大灣區(qū)機場群形成大面積重疊通航空間和腹地空間范圍（封丹 等，2019；賴文鳳 等，2019；李艷 等，2020）。根據(jù)全球官方航空指南（Official Aviation Guide, OAG）2017 年計劃航班數(shù)據(jù)①數(shù)據(jù)來源：FlightGlobal.https://www.flightglobal.com/。，大灣區(qū)機場群共與374 個城市建立通航，其中221 個國內(nèi)通航城市和153個國際通航城市，可售座位數(shù)量分別高達1.50億和0.99億。從通航空間看，以北京和上海為代表的重疊通航城市占通航城市數(shù)量的比例超過70%，對應(yīng)可售座位數(shù)占當年國內(nèi)通航可售座位數(shù)的98%以上；在以東亞和東南亞為主的國際重疊通航空間中，與大灣區(qū)四大國際機場同時建立通航聯(lián)系的城市雖僅占當年國際通航城市數(shù)量的9.0%左右，但對應(yīng)可售座位數(shù)占同年國際通航可售座位數(shù)的50%以上（圖3）；從腹地空間看，無論是3機場（3個主要機場）、5機場（3個主要和2個輔助機場）還是7機場的1 h車程時間均呈現(xiàn)以珠江口為中心的大面積擴散性重疊服務(wù)特征，且3 h車程時間內(nèi)的重疊區(qū)域均超過大灣區(qū)總面積的80%（圖4）。因而，大灣區(qū)機場群對外通航雖然規(guī)模龐大，但其網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建并不多樣，且地方政府主導(dǎo)下所建設(shè)的系列跨界交通項目仍在不斷壓縮區(qū)域機場間的時間距離，腹地空間和通航空間均表現(xiàn)出激烈的空間競爭特征。

圖3 粵港澳大灣區(qū)機場群國內(nèi)和國際重疊通航空間Fig.3 Domestic and international overlapping air service cities of GBA

圖4 粵港澳大灣區(qū)機場群重疊腹地空間Fig.4 The overlapping hinterland space of GBA

2 問卷設(shè)計和RP-SP融合調(diào)查

2.1 變量選取

模型的自變量主要包括個體屬性變量、出行方案變量和機場服務(wù)質(zhì)量潛變量，因變量是機場-航空公司選擇行為（表1）。其中，個體屬性變量主要包括個體社會經(jīng)濟屬性，如性別（gender）、年齡（age）、月收入（income）、本地居民（resd）等變量，個體旅程特征變量，如飛行頻次（flts）、出行目的（purp）、提前2 h 抵達機場（parv）等變量；出行方案變量中可觀測的屬性，主要包括抵達機場的時間（acst）、航班價格（fare）、航班飛行時間（flyt）、預(yù)計起飛時間差異（sde和sdl）、航班準點率（otp）、航班班次（freq）、機型（acft）等；根據(jù)35 個機場服務(wù)質(zhì)量評價指標的因子荷載，以及各質(zhì)量維度對航空出行行為意向影響的顯著性，最終確定強制性流程（PD）、設(shè)施設(shè)備和環(huán)境（FE）2 個關(guān)鍵性維度為機場服務(wù)質(zhì)量潛變量（廖望 等，2021；Barakat et al., 2021） 。

2.2 RP-SP融合調(diào)查

本文所使用的樣本數(shù)據(jù)是通過顯性偏好（Revealed Preference, RP）和陳述性偏好（Stated Preference, SP）融合調(diào)查所獲取。RP調(diào)查主要是為分析旅客對機場服務(wù)質(zhì)量不同維度的感知評價而開展，并基于此建構(gòu)機場服務(wù)質(zhì)量和旅客個體屬性間的關(guān)聯(lián)性模型，同時為SP調(diào)查收集初始數(shù)據(jù) （Sun and Duan, 2019;Soto et al., 2022） 。

第一部分，抽樣框的確定。為聚焦實際存在機場選擇可能性的旅客，根據(jù)2017年全球官方航空指南（Official Aviation Guide,OAG）計劃航班數(shù)據(jù)，確定了大灣區(qū)中超過2 家機場可抵達同一城市的航線?？紤]國內(nèi)和國際航班機場運營數(shù)的差異，分別篩選4 家以上（含4家）機場運營的國內(nèi)航線和2 家以上（含2家）機場運營的國際航線，并剔除壟斷性和雙寡頭性航空公司運營的航線，最終剩余37 條國內(nèi)航線和60 條國際航線，分別占同類型航班可售座位數(shù)比例為87.0%和90.2%。以此為抽樣框，對近1年以來搭乘過這97條航線航班的旅客進行RP-SP融合調(diào)查。

第二部分，RP調(diào)查。主要包括：1）SP調(diào)查初始數(shù)據(jù)的收集。要求旅客提供有關(guān)過去1 年來最近1 次所搭乘航班的各項信息和地面交通出行信息，包括出發(fā)地、所選起飛機場、購票時理想中的起飛時間和抵達時間、所選航班公司和航班票價等，以及旅客可能考慮的首選機場和替代機場，旅客在選擇機場和航空公司時考慮的主要因素。2）潛變量量表設(shè)計。為全面理解旅客機場服務(wù)體驗，基于旅客活動分類，對深圳寶安國際機場、廣州白云國際機場、香港國際機場的高層管理人員以及東莞城市候機樓、惠州城市候機樓等部分城市候機樓的工作人員進行深入訪談，且通過探索性因子分析對機場服務(wù)質(zhì)量量表進一步純化，最終形成強制性流程（10 個題項）、設(shè)施設(shè)備和環(huán)境（8 個題項），詳細步驟參考文獻廖望等（2021）。3）服務(wù)質(zhì)量評定。要求調(diào)查對象對在所選機場的強制性流程、設(shè)施設(shè)備和環(huán)境的各題項進行評定，各題項均采用李克特5級量表形式，以“完全不同意至完全同意”或“很不滿意至很滿意”分別由低到高賦1～5分。

第三部分，SP 調(diào)查。主要包括：1）出行方案水平設(shè)計。除機型、準點率和航班班次外，機場、航空公司、預(yù)計起飛時間差異、航班飛行時間、航班價格等其他屬性均基于同一調(diào)查對象RP 調(diào)查中的實際出行信息，按SP調(diào)查方案水平設(shè)計進行比率變化（表2）。參考Hess 等（2007）、Loo（2008）和2018年12月第一個星期攜程網(wǎng)中有關(guān)7家機場重疊航線的相關(guān)指標數(shù)值的描述性統(tǒng)計分析，采用混合正交設(shè)計技術(shù)L32(23× 45)生成32次試驗方案，且通過隨機數(shù)的配置生成16組兩方案比選情景（Bergantino et al., 2020）。2）機場-航空公司組合設(shè)計。在實際方案選擇中，旅客往往并不會將7家機場均納入考慮范圍，根據(jù)RP 調(diào)查中備選機場的數(shù)據(jù)收集，在SP調(diào)查中將旅客首選機場、替代機場和傳統(tǒng)航空公司、低成本航空公司之間進行兩兩組合，共4 種機場-航空公司選擇結(jié)果作為因變量，并通過“0/1”二值變量具體表達旅客是否選擇其中某一種機場和航空公司組合。3）旅客方案比選。每位受訪者被要求查看2個備選方案信息，并根據(jù)個人偏好選擇2 個備選方案之一，每人共進行4 次情景模擬（Tam et al., 2010）。

表2 SP調(diào)查方案屬性水平設(shè)計Table 2 The experimental design of SP survey

2.3 樣本概況

問卷正式發(fā)放于2019-01-16—27 和2019-02-25—03-16，通過網(wǎng)上問卷調(diào)查和機場出入大廳現(xiàn)場電子問卷發(fā)放的形式，分別獲得1 051和486份，共回收問卷1 537份，剔除無效問卷106份，共獲得有效問卷1 431 份，有效率為93.10%。概括而言，總體抽樣樣本中男女出行比例相當，分別占調(diào)查對象總數(shù)量的53.60%和46.40%；以中青年為主，非商務(wù)出行比例相對較高，每年大約從大灣區(qū)機場離港3～6次，本地和非本地居民均存在機場-航空公司選擇的問題（表3）。同時，在調(diào)查對象被要求闡述選擇不同機場的主要原因時，超過60%的調(diào)查對象表示“抵達機場的時間更少”是主要原因，但仍有超過20%的調(diào)查對象認為他們會被“機場設(shè)施和服務(wù)滿意”所吸引，另有10%以上的旅客認為機場所合作的航空公司也是原因之一（圖5）。此外，在4種機場-航空公司組合方案中，首選機場主導(dǎo)下的首選機場-低成本航空、首選機場-傳統(tǒng)航空組合方案被選擇頻次明顯高于由替代機場主導(dǎo)下2 個組合方案（圖6）。

表3 調(diào)查對象社會經(jīng)濟屬性總體結(jié)構(gòu)分析Table 3 Analysis of the overall structure of socio-economicattributes of survey respondents

圖5 旅客選擇機場的原因及其比例分布Fig.5 The reasons for passengers choosing airports and their proportional distribution

圖6 不同出行目下四類機場-航空公司組合方案選擇結(jié)果Fig.6 Choices of airport-airline schemes for passengers with different trips

2.4 SEM-Logit 模型

SEM-Logit 模型主要包括多指標多因果（Multiple Indicators Multiple Cause, MIMIC）潛變量模型和混合Logit模型2個部分，這種整合模型的構(gòu)建能在引入潛變量的同時，深度刻畫旅客行為過程的機理（圖7）。潛變量是主要通過使用調(diào)查所獲得的心理測量數(shù)據(jù)來捕捉旅客感知的技術(shù)，心理測量調(diào)查問題要求旅客指出他們對潛變量的滿意度或不滿意程度，心理因素導(dǎo)致選擇過程的行為現(xiàn)實表現(xiàn)，從而獲得更好的解釋力（韓震 等，2021；Kim and Lee, 2023）。

圖7 基于SEM-Logit模型的機場-航空公司選擇行為概念模型Fig.7 Conceptual framework of airport-airline choice behaviour based on SEM-Logit model

MIMIC 是SEM 的特殊案例，其特性在于同時具有因的指標（Cause Indicators）與果的指標（Effect Indicators）。在典型相關(guān)分析中，各組觀測變量的線性組合不含誤差項，因而作為內(nèi)因潛變量，其誤差項變異均為0。本研究每個MIMIC模型中有且僅有一個潛變量，潛變量直接受一個或多個獨立觀測變量的影響是多群組模型的替代方案（Armitage et al., 2022） 。

在MIMIC 模型分析的基礎(chǔ)上，運用混合Logit模型驗證機場服務(wù)質(zhì)量中強制性流程、設(shè)施設(shè)備和環(huán)境潛變量對機場-航空公司選擇行為的影響。不同于僅考慮自變量不隨方案而變的多項Logit 模型和自變量僅隨方案而變的條件Logit 模型，混合Logit模型同時包括隨個體i隨著方案j而變的出行方案變量，以及只隨個體i而變的個體屬性變量。此外，混合Logit 模型假設(shè)變量參數(shù)和效用隨機項在個體和選擇枝之間變化，在變量回歸系數(shù)中加入隨機要素，以引入個體異質(zhì)性和選擇枝間的相關(guān)性。因此，混合Logit 模型和潛變量數(shù)據(jù)具有相對更好的適用性，不僅可以通過明確考慮旅客在選擇模型中的感知來解釋效用的隨機擾動ε，而且可以減少多項潛變量可能帶來的共線性問題（周悅等，2021）。

1）MIMIC模型

如圖7 所示，通過MIMIC 模型建構(gòu)強制性流程、設(shè)施設(shè)備和環(huán)境潛變量與可觀測變量間的結(jié)構(gòu)方程和測量方程，公式分別為（蕭文龍，2013）：

式中：η是機場服務(wù)質(zhì)量中強制性流程、設(shè)施設(shè)備和環(huán)境潛變量；X是有關(guān)旅客個體屬性的觀測變量，包括旅客的社會經(jīng)濟特征和旅程特征，這些特征可能會影響旅客對機場服務(wù)質(zhì)量的感知；γ是X不可知的估算參數(shù)；ζ是隨機擾動項；ψ是潛變量η的可觀測指標；λ是η的不可知的估算參數(shù)；δ是隨機擾動項。其中，假定δ之間是相關(guān)的，而δ和ζ之間是不相關(guān)的。

應(yīng)當指出的是，可觀測指標之間沒有影響出行選擇決策的因果關(guān)系。它們被描述為強制性流程、設(shè)施設(shè)備和環(huán)境潛變量的表現(xiàn)，通常僅用于估計潛變量。因此，這些指標并不直接包含在選擇模型中，而是通過強制性流程、設(shè)施設(shè)備和環(huán)境潛變量影響出行選擇行為。指標的影響（即參數(shù)的估計）可能因不同機場而不同，為此分別建立各機場強制性流程、設(shè)施設(shè)備和環(huán)境潛變量和旅客個體屬性的MIMIC 模型（圖8）。

圖8 強制性流程、設(shè)施設(shè)備和環(huán)境潛變量MIMIC初始模型Fig.8 The Conceptual model of mandatory process, facility equipment and environment variables based on the MIMIC

2）混合Logit模型

考慮出行方案變量航班預(yù)計提前起飛時間差異、航班預(yù)計延遲起飛時間差異、航班準點率、航班飛行時間、航班班次、航班價格、機型、抵達機場的時間等，以及機場服務(wù)質(zhì)量潛變量強制性流程、設(shè)施設(shè)備和環(huán)境等，旅客選擇機場i和航空公司j的效用函數(shù)Uij可表示為（Jung and Yoo,2016）：

式中：dumaicj是機場i和航空公司j的組合方案的常數(shù)項，a1c1、a1c2、a2c1和a2c2分別對應(yīng)首選機場-傳統(tǒng)航空、首選機場-低成本航空、替代機場-傳統(tǒng)航空、替代機場-低成本航空等組合方案；β為出行方案變量和機場服務(wù)質(zhì)量潛變量的估算系數(shù)；l1和l2為“0/1”變量，當預(yù)計起飛時間差異為負數(shù)時，l1為取值為“1”，對應(yīng)l2取值為“0”；反之，若預(yù)計起飛時間差異為正數(shù)時，l1為取值為“0”，對應(yīng)l2取值為“1”。

對應(yīng)，混合Logit模型中旅客m選擇機場i和航空公司j的概率Pmij可表示為（Hess et al., 2007）：

式中：k為效用函數(shù)的隨機項，其一般分布的密度函數(shù)為f(k|θ)，θ為密度函數(shù)的固定參數(shù)；I={1，2}分別代表首選機場和替代機場，J={1，2}分別代表傳統(tǒng)航空和低成本航空類型，不同的ij取值則代表旅客m所面對的不同機場-航空公司組合方案的情景；Xmij既包括同時隨個體m、機場i和航空公司j而變的出行方案變量，也包括僅隨個體m而變的個體屬性變量；Lmij是旅客m選擇機場i和航空公司j組合方案的概率在隨機項k上的評估界定。

在個體屬性變量處理過程中，因強制性流程、設(shè)施設(shè)備和環(huán)境內(nèi)含與如性別、年齡、月收入、本地居民、飛行頻次等個體屬性變量間的關(guān)系，為避免模型在擬合過程中內(nèi)生性問題，在初始模型回歸中僅包含表征8個出行方案變量和強制性流程、設(shè)施設(shè)備和環(huán)境2 個潛變量；其后，參考Ishii（2009）和Lu等（2021）均對不同收入旅客的價格和時間敏感性差異的相關(guān)研究，構(gòu)建收入和各顯著性因素的交互項，以進一步探討各顯著性影響因素在對航空出行選擇行為產(chǎn)生影響的過程是否會取決于收入的不同取值范圍（Bergantino et al., 2020；姚海芳 等，2020；Lu et al., 2021）。

3 結(jié)果分析

3.1 強制性流程的影響

從強制性流程潛變量的MIMIC 模型結(jié)果看，提前2 h抵達機場均對7個機場的強制性流程表現(xiàn)為較高水平的正向影響，其次為本地居民，年齡、月收入、飛行頻次等變量（表4）。根據(jù)各機場變量系數(shù)，較高年齡段、月收入和飛行頻次的旅客對強制性流程期望會稍高，可能歸結(jié)于擁有這些特征的旅客往往具有更高的購買能力，更愿意購買可靠和舒適的服務(wù)，且可參照的服務(wù)標準更加廣泛，對服務(wù)細節(jié)有更高的標準和要求；男性對強制性流程的滿意度高于女性，這支持了虛擬變量“女性”的負向估計；根據(jù)出行目的、提前2 h 抵達機場等出行方案變量系數(shù)，提前2 h 抵達機場均對大灣區(qū)所有機場的強制性流程表現(xiàn)為較高水平的正向影響，但相比香港國際機場、廣州白云國際機場和深圳寶安國際機場3家主要機場，澳門國際機場、珠海金灣機場、惠州平潭機場和佛山沙堤機場變量的路徑系數(shù)相對較小。究其原因，可能由于提前2 h 抵達機場的旅客對強制性流程預(yù)留時間更長，需對排隊、安檢過程等候更有耐心，且商務(wù)出行旅客對強制性流程服務(wù)有更高的要求，更傾向于縮短在機場的停留時間，而以上現(xiàn)象均在占地和客流規(guī)模較大的主要機場表現(xiàn)得更為明顯。

表4 粵港澳大灣區(qū)各機場強制性流程MIMIC模型結(jié)果Table 4 Estimated results of the mandatory process variable for each airport in the GBA

根據(jù)SEM-Logit模型結(jié)果，除設(shè)施設(shè)備和環(huán)境外，其他因素對旅客的機場-航空公司選擇行為均存在顯著影響（表5）。其中，強制性流程對商務(wù)出行旅客的機場-航空公司選擇均存在顯著影響，而在82.5%的置信水平下，強制性流程對非商務(wù)出行旅客的機場-航空公司選擇行為也表現(xiàn)出同樣的正向作用，且通過交互項驗算發(fā)現(xiàn)，這種影響的正向性并不會受月收入的影響。從幾率比看，以李克特Likert 5分量表為標準，旅客對機場強制性流程評分每提高1分，商務(wù)出行旅客選擇原機場-航空公司組合方案的概率是先前的1.333 倍，非商務(wù)出行旅客選擇原機場-航空公司組合方案的概率是先前的1.193倍。這說明雖然強制性流程對商務(wù)（非商務(wù)）出行旅客在大概率范圍下均存在正向影響，但商務(wù)出行旅客對其敏感性更高，可能歸結(jié)于強制性流程是旅客在機場無可避免且耗費時間最長和最為繁瑣的流程，大量旅客將其視為是出行時間和精力上的直接消耗，以單獨出行為主的商務(wù)出行旅客對此容忍度更低。

第一，要維護好集團及公司內(nèi)部的集體文化氛圍?？赏ㄟ^舉辦集會活動、提供思想引導(dǎo)、保障員工的福利等措施來促使公司及集團形成一個積極且正能量的環(huán)境。如此，華誼的品牌才能更加貼切地把自己的理念灌輸于自己的產(chǎn)品、自己的行動之中，也會更高效地向全社會宣揚蘊含著華誼精神的正能量。

表5 不同出行目的下收入交互項幾率比估算結(jié)果Table 5 Estimated results of the income interaction terms for the business and non-business

機場服務(wù)質(zhì)量提升的過程必然要增加機場管理成本，一些旅客愿意為高質(zhì)量的服務(wù)付費。其中，以商務(wù)（非商務(wù)）出行旅客愿意為提高1分的強制性流程質(zhì)量評分支付47.8（19.6）元，這種較高的支付意愿或許部分是因為Likert 5 分量表讓調(diào)查對象留有較大的模糊評價空間。同時，雖然旅客存在習慣性重復(fù)選擇行為，但在安全保障、位移服務(wù)的基礎(chǔ)上，旅客有可能改變原有行為模式，選擇強制性流程服務(wù)質(zhì)量好的出行方案，并為這種服務(wù)質(zhì)量的提升提供一定的價值支持，特別是商務(wù)出行旅客。

3.2 設(shè)施設(shè)備和環(huán)境的影響

如表6所示，提前2 h抵達機場對設(shè)施設(shè)備和環(huán)境的影響趨勢與強制性流程相同，但年齡、月收入、飛行頻次等因素的影響方向存在明顯差異，主要體現(xiàn)對不同機場類型的設(shè)施設(shè)備和環(huán)境的感知上。以性別為例，“女性”虛擬變量對廣州白云國際機場、深圳寶安國際機場的設(shè)施設(shè)備和環(huán)境評價存在顯著正向性，但對珠海金灣、佛山沙堤機場的設(shè)施設(shè)備和環(huán)境評價存在顯著負向性?？赡苁且驗閺V州、深圳等機場存在更多樣化的服務(wù)（如購物、娛樂等）或更大的空間感，能更好地滿足女性在機場等候過程中的需求，相對而言，惠州和佛山等小型機場在女性需求多樣化和空間規(guī)模感等方面存在的缺失；月收入、飛行頻次對設(shè)施設(shè)備和環(huán)境影響的顯著性表現(xiàn)與強制性流程并不存在差異，但本地居民對佛山沙堤機場的設(shè)施設(shè)備和環(huán)境評價更低，且在統(tǒng)計學(xué)上影響顯著?？赡苁且驗槎鄶?shù)佛山本地居民具有廣州白云國際機場的離港經(jīng)驗，在服務(wù)質(zhì)量對比下，本地居民更多表現(xiàn)出對佛山沙堤機場的負向評價；從出行目的、提前2 h 抵達機場等個體屬性變量看，提前2 h 抵達機場均對設(shè)施設(shè)備和環(huán)境的影響趨勢與強制性流程相同。但對于佛山沙堤機場，提前2 h 抵達機場對其影響方向則相反，可能是因佛山沙堤機場設(shè)施設(shè)備過于單一，長時間的駐留會引發(fā)旅客的負向評價。相對應(yīng)，出行目的的影響方向呈現(xiàn)正向性，且其路徑系數(shù)在香港國際機場、深圳寶安國際機場、澳門國際機場和佛山沙堤機場均顯著，主要是因為商務(wù)出行旅客偏向于更短的機場停留時間，且對設(shè)施設(shè)備和環(huán)境要求更為單一，以干凈整潔和便捷辦公為主，相對容易得到滿足。

表6 粵港澳大灣區(qū)各機場設(shè)施設(shè)備和環(huán)境MIMIC模型結(jié)果Table 6 Estimated results of the facility equipment and environment variable for each airport in the GBA

如表5，雖然設(shè)施設(shè)備和環(huán)境潛變量的幾率比均＞1，但在90%的置信水平下并不具有統(tǒng)計學(xué)意義。僅在4.60%的概率下，設(shè)施設(shè)備和環(huán)境潛變量可能對商務(wù)出行旅客的機場-航空公司選擇行為存在正向影響，可視為絕對小概率事件。而對非商務(wù)出行旅客而言，設(shè)施設(shè)備和環(huán)境仍舊在51.50%的概率下可能對其機場-航空公司選擇行為存在正向影響。雖然此潛變量在統(tǒng)計學(xué)上并不存在顯著影響，但從事件發(fā)生概率對比看，非商務(wù)出行旅客更有可能受設(shè)施設(shè)備和環(huán)境的正向影響，這也說明商務(wù)出行旅客更加看重機場作為快速交通工具的功能性，而非商務(wù)出行旅客會在機場停留更長時間，進而對機場的整潔、舒適度有更高的要求。

3.3 其他因素的影響

根據(jù)整群樣本SEM-Logit 模型結(jié)果可知，機型、航班預(yù)計起飛時間差異、航班準點率、航班飛行時間、航班班次、航班價格、抵達機場的時間、強制性流程等8個變量在95%的置信度水平下均具有統(tǒng)計學(xué)意義。從不同出行目的看，航班價格、抵達機場時間、航班飛行時間、航班預(yù)計提前起飛時間差異和航班預(yù)計延遲起飛時間差異對機場-航空公司選擇行為均存在顯著負向影響。相應(yīng)，雖然航班準點率對商務(wù)或非商務(wù)出行旅客的機場-航空公司選擇行為均存在顯著正向影響，航班班次和機型僅對非商務(wù)出行旅客存在類似作用。

根據(jù)幾率比計算結(jié)果（見表5）可知，航班價格、抵達機場時間、航班飛行時間、航班預(yù)計提前起飛時間差異和航班預(yù)計延遲起飛時間差異等因素每增加一個單位，商務(wù)（非商務(wù)）出行旅客選擇原機場-航空公司組合方案的概率分別是先前的0.994（0.991）、0.914 （0.949）、0.972 （0.974）、0.737（0.776）和0.675（0.673）倍；航班準點率每增加1個單位（即準點率增加25%），商務(wù)（非商務(wù)）出行旅客選擇原機場-航空公司組合方案的概率是先前的1.033（1.022）倍，這也在一定程度上證明商務(wù)出行旅客在機場-航空公司選擇過程中，對航班準點率存在相對更高的敏感性；航班班次每增加1單位（3 班次/d），商務(wù)出行旅客選擇原機場-航空公司組合方案的概率是先前的1.069 倍；當搭乘的機型從中型轉(zhuǎn)為大型飛機時，商務(wù)（非商務(wù)）旅客選擇原機場-航空公司組合方案的概率是先前的1.190（1.238）倍；就機場-航空公司組合常數(shù)項對比而言，首選機場-傳統(tǒng)航空公司、首選機場-低成本航空公司的幾率比均＞1，而替代機場-傳統(tǒng)航空公司的幾率比＜1，且商務(wù)（非商務(wù)）出行旅客選擇首選機場-傳統(tǒng)航空公司的概率是選擇替代機場-低成本航空公司概率的4.347（1.653）倍，商務(wù)（非商務(wù)）出行旅客選擇首選機場-低成本航空公司的概率是選擇替代機場-低成本航空公司概率的7.706（3.256）倍，商務(wù)出行旅客選擇替代機場-傳統(tǒng)航空公司的概率是選擇替代機場-低成本航空公司概率的0.612 倍，對應(yīng)非商務(wù)出行旅客選擇幾率比不顯著。由此說明相比商務(wù)出行旅客，非商務(wù)出行旅客在機場-航空公司選擇過程對航班價格的敏感性更高，但整體差異并不明顯?？赡苁且驗檎{(diào)查樣本以國內(nèi)航班旅客為主，實際航班價格差異較小，且在SP調(diào)查水平設(shè)計過程中考慮了中國航空管制所帶來的價格變動范圍的限制；其次，旅客對提前起飛時間的容忍度要高于延遲起飛。雖然對于預(yù)計起飛時間的單位變化，商務(wù)（非商務(wù)）出行旅客選擇行為的概率變化相似，但商務(wù)出行旅客更不愿選擇提前于自身預(yù)計起飛時間航班的機場-航空公司組合方案，可能是因為提前起飛給本身就存在商務(wù)處理時間限制的旅客增加緊迫感；同時，雖然機型對機場-航空公司選擇行為在大概率范圍下均存在正向影響，但非商務(wù)出行旅客對其敏感性更高，主要歸結(jié)于以休閑旅游或探親訪友為目的的非商務(wù)出行旅客無出行時間限制，更加傾向于選擇更為舒適的出行方案；此外，旅客對航空公司并沒有絕對偏好，在保持低成本航空價格優(yōu)勢的情況下，首選機場-低成本航空公司成為旅客的普遍選擇，但無論是商務(wù)還是非商務(wù)出行旅客都更傾向于選擇首選機場主導(dǎo)下的組合方案。

就顯著性影響因素的支付意愿看，時間成本作為影響旅客進行機場-航空公司選擇行為的核心因素，旅客的時間價值差異不僅表現(xiàn)在絕對數(shù)值上，還體現(xiàn)在不同時間類型的價值比上。首先，商務(wù)（非商務(wù)）出行旅客抵達機場的時間價值為15.0（5.9）元/min，航班飛行時間價值為4.8（2.9）元/min，即商務(wù)（非商務(wù)）出行旅客抵達機場時間價值是其航班飛行時間價值的2.5（1.7）倍；其次，商務(wù)（非商務(wù)）出行旅客愿意為減少2 h 提前起飛時間支付50.8（28.1）元，同時愿意為減少2 h延遲起飛時間支付65.7（44.0）元；最后，商務(wù)（非商務(wù)）出行旅客愿意為增加25%的航班準點率支付5.3（2.3）元，同時愿意為增加4 班次/d 支付1.7（7.3）元。究其原因，可能是非商務(wù)出行旅客對其時間價值的預(yù)計更低，更喜歡在家里多待些時間或?qū)で笞顬槭孢m的到達時間，而商務(wù)出行旅客更傾向于有計劃性的處理事務(wù)，而不希望原有計劃發(fā)生變動，或引發(fā)交通擁堵、機場等待時間變長等問題。此外，從風險規(guī)避的視角看，商務(wù)出行旅客更愿意為減少航班延誤和提高準時率而付費，或通過航班班次的增加，以盡量滿足可能的航班改簽。雖然和抵達機場時間價值相比，其支付意愿相對較低，但仍說明旅客對規(guī)避航班延誤、改簽，以及提高時間安排靈活性上的主觀意識。

4 結(jié)論與討論

4.1 結(jié)論

本文以粵港澳大灣區(qū)為例，基于行為地理理論，從旅客心理意向出發(fā)，立足于機場服務(wù)質(zhì)量的關(guān)鍵性維度，通過SEM-Logit模型探討了機場服務(wù)質(zhì)量對航空出行選擇行為的影響，重點解析了強制性流程、設(shè)施設(shè)備和環(huán)境2個維度所產(chǎn)生的作用及旅客支付意愿，得出如下主要結(jié)論：

2）設(shè)施設(shè)備和環(huán)境雖然不是旅客普遍性考慮因素，但也間接影響旅客機場服務(wù)質(zhì)量的總體評價，且在機場群內(nèi)不同機場類型間，這種服務(wù)感知差異表現(xiàn)明顯。不同于產(chǎn)品功能性為主的行業(yè)，旅客不僅要求安全平穩(wěn)地到達目的地，也存在與服務(wù)人員、其他旅客溝通交流的社交需求。在此過程中，環(huán)境、氣氛等因素也交織影響旅客感受，進而讓其產(chǎn)生舒適感。但不同于多數(shù)管理學(xué)學(xué)者所認為的服務(wù)環(huán)境和氛圍會直接影響顧客評價（Bezerra and Gomes, 2020; Halpern and Mwesiumo, 2021），本研究發(fā)現(xiàn)主要機場的設(shè)施設(shè)備和環(huán)境均在旅客心理預(yù)期之上，輔助機場或其他機場更需要強調(diào)對該項服務(wù)的重視。這也說明機場服務(wù)質(zhì)量的提升應(yīng)改變單維度和一元化思維，不僅從多維視角關(guān)注旅客的總體的感知服務(wù)體驗評價，更需結(jié)合不同類型的機場所在機場群中的時空特征，進行針對性優(yōu)化。特別是機場群，需了解不同客源地區(qū)旅客的文化差異，提升服務(wù)質(zhì)量。

3）除機場服務(wù)質(zhì)量中強制性流程、設(shè)施設(shè)備和環(huán)境外，其他因素對航空出行選擇行為的影響方向基本與先驗性假設(shè)保持一致。預(yù)計提前（延遲）起飛時間差異、抵達機場時間、航班飛行時間和航班價格對航空出行選擇行為有顯著負向影響，機型、準點率和航班班次對航空出行選擇行為有顯著正 向 影 響。 相 比 于Harvey （1987）、 Pels 等（2009）、Hess（2007）學(xué)者有關(guān)機場選擇行為的研究，本研究有4點值得注意之處：1）抵達機場時間和航空出行時間均為關(guān)鍵性影響因素，但商務(wù)和非商務(wù)出行旅客抵達機場時間價值均高于航空出行時間價值，這說明旅客對機場地面交通不便利性感知明顯。2）通過納入低成本航空公司維度并在方案比選設(shè)計中突出其航班價格優(yōu)勢后，驗證了航班價格對航空出行選擇行為的顯著負向效應(yīng)和突出的敏感性，在方案彈性和邊際效應(yīng)分析中，其他方案屬性變化下導(dǎo)致的客流轉(zhuǎn)移概率相對較小。這在一定程度上說明旅客對航空公司類型并不存在明顯偏好，而低成本航空公司的入駐對區(qū)域機場競爭存在明顯的抗風險能力。3）航班準點率對商務(wù)和非商務(wù)出行旅客均存在正向影響，且替代機場主導(dǎo)下出行方案的被選擇受到航班準點率的影響尤為凸顯。4）雖然目前旅客對航空公司類型并不存在明顯偏好，在中國航空管制限定范圍內(nèi)，與低價格掛鉤的低成本航空公司入駐仍能提高機場被選擇的機會。

4.2 政策啟示

因不同機場類型對航空服務(wù)資源掌握程度的區(qū)別，同一機場群內(nèi)的不同機場往往需進行差異化競爭，進而達到區(qū)域協(xié)同發(fā)展態(tài)勢。因此，在通過服務(wù)質(zhì)量的精細化調(diào)整，構(gòu)建基于不同機場類型的機場服務(wù)質(zhì)量標準，提升機場績效的情況下，應(yīng)分階段進行績效考核和服務(wù)體驗設(shè)置。同時，應(yīng)基于機場群一體化視角針對不同機場自身服務(wù)功能，進行差異化空間設(shè)計，以在最小的成本下達到最優(yōu)化管理的同時，有效引導(dǎo)旅客進行航空出行選擇。

首先，就3家主要機場發(fā)展而言，減少旅客在強制性流程中的無作為等待時間是關(guān)鍵。因此，機場可考慮通過與航空公司聯(lián)合梳理登機流程，在保障安全管控的基礎(chǔ)上，減少旅客登機等待時間，如增設(shè)通道、人員配備和一體化智能閘機等?；虿捎萌魏魏娇展?、航班的任意旅客都可進行值機托運操作的共享自助設(shè)備或機器人，盡量加強待檢旅客分流引導(dǎo)力度，減少旅客在強制性流程中所耗費的時間，緩解機場資源有限問題。

其次，就輔助機場而言，可通過對機場設(shè)施、設(shè)備和環(huán)境的提高，在一定程度上吸引和培育更為穩(wěn)定的客源。在此過程中需更加注重收集以休閑旅游、探親訪友等非商務(wù)出行旅客的評價和改進意見，定制如周末機場免費停車、機場盲盒、家庭旅游機票折扣等特色航空出行產(chǎn)品的同時，進一步融合機場娛樂、文化體驗、親子活動等多樣化功能空間的優(yōu)化設(shè)計，并在機場營銷活動中突出強調(diào)這種差異化服務(wù)。此外，因澳門國際機場和珠海金灣機場本身并不存在通航空間重疊的問題，是絕佳的互補性發(fā)展組合?？煽紤]建立澳門國際機場和珠海金灣機場的快速通道，縮減機場抵達時間，同時提高兩地通關(guān)效率，結(jié)合澳門國際機場容量，將登記手續(xù)辦理和行李托運等手續(xù)在快速通道建立中轉(zhuǎn)移至珠海金灣機場，以減少旅客在澳門機場的滯留時間，提高兩機場利用率和運營效率。

最后，響應(yīng)其他機場的培育發(fā)展和主要機場自身機場服務(wù)質(zhì)量的提升需求。在佛山沙堤機場、惠州平潭機場空間容量內(nèi)，可考慮將廣州白云國際機場、深圳寶安國際機場中的一部分低成本航空公司和地方航空公司轉(zhuǎn)移至佛山沙堤機場和惠州平潭機場。立足整體利益最大化，整合區(qū)域機場集團，以機場群為主體與航空公司簽訂長期戰(zhàn)略合作協(xié)議，進一步挖掘主要機場非航空服務(wù)空間布局和品牌化。同時，嘗試通過其他機場和低成本航空公司、其他機場和地方航空公司的精細化聯(lián)合運營引導(dǎo)腹地居民機場選擇，培育居民航空出行慣性。

本文通過RP-SP融合調(diào)查，系統(tǒng)解析以強制性流程、設(shè)施設(shè)備和環(huán)境等2個關(guān)鍵維度為代表下機場服務(wù)質(zhì)量對航空出行選擇行為的影響。不同于已有機場群航空出行選擇行為中僅針對時間、費用成本等定量化指標的探討，本文突出了旅客航空出行選擇過程中的心理意向，通過探討機場服務(wù)質(zhì)量對航空出行選擇行為的影響，反映高質(zhì)量發(fā)展背景下旅客航空出行的高品質(zhì)需求，豐富了地理學(xué)視角下潛變量對出行行為的影響研究。同時，相較已有研究對機場服務(wù)的單一維度評價，本文基于地理學(xué)視角對機場服務(wù)質(zhì)量進行了多維度、立體化拆解，在機場內(nèi)部空間中主要表現(xiàn)為機場服務(wù)的區(qū)塊劃分，在區(qū)域尺度上表現(xiàn)為旅客對機場群內(nèi)不同機場服務(wù)質(zhì)量的感知差異，側(cè)重于多學(xué)科交叉下對機場服務(wù)質(zhì)量的微觀分析，深化了地理學(xué)視角下對機場服務(wù)質(zhì)量的理解。

然而，本文并未考查如目的地或航線類型、常旅客會員、基地航空公司等因素對航空出行選擇行為的可能影響。同時，主要基于某一時間點的旅客調(diào)查數(shù)據(jù)，缺少不同時段的比較分析。因此，未來可從航空出行鏈的角度更全面地解析航空出行選擇行為及其影響因素，跟蹤收集不同地區(qū)的旅客航空出行時空面板數(shù)據(jù)，探討季度或節(jié)假日下航空出行選擇行為變化，了解不同地區(qū)、民族旅客的文化差異，進一步加深地理學(xué)視角下航空出行選擇行為的理解。