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    基于跨理論模型的小汽車向自行車出行分階段轉(zhuǎn)移過程

    2018-04-12 09:11:08舒詩楠馬俊來
    關(guān)鍵詞:分階段小汽車意向

    舒詩楠  邊 揚  榮 建  李 爽  馬俊來

    (1北京工業(yè)大學(xué)北京市城市交通運行保障工程技術(shù)研究中心, 北京 100124)(2北京市城市規(guī)劃設(shè)計研究院, 北京 100045)(3清華同衡規(guī)劃設(shè)計研究院, 北京 100085)

    隨著交通擁堵、環(huán)境污染、能源緊缺等問題的日益嚴(yán)重,城市交通的可持續(xù)發(fā)展受到越來越多的重視.自行車出行作為一種綠色的交通方式,同時也是一種健康的生活方式,重新走進了大眾視野.然而,部分城市采取的自行車交通改善措施并未取得理想效果,如何有效推進自行車交通的回歸仍是各城市面臨的一個重大挑戰(zhàn).

    早期的出行方式選擇研究主要考慮了可觀測的外生變量對出行的影響,學(xué)者們大量研究論證了建筑環(huán)境[1]、交通系統(tǒng)設(shè)施[2]、出行特征[3]、家庭與個人屬性[4]等對自行車出行的影響.隨著社會經(jīng)濟的發(fā)展,影響居民出行方式選擇的因素也越來越復(fù)雜,學(xué)者開始關(guān)注不可觀測的潛變量(態(tài)度、偏好、生活方式、價值觀等)影響.Munoz等[5]基于計劃行為理論研究了態(tài)度、主觀規(guī)范、感知行為控制等潛變量的結(jié)構(gòu),發(fā)現(xiàn)其對自行車出行具有顯著影響.李志斌等[6]基于出行態(tài)度對自行車通勤出行市場進行了劃分,發(fā)現(xiàn)不同出行態(tài)度的出行者選擇存在偏好差異,應(yīng)針對不同的子市場采取相應(yīng)的引導(dǎo)政策.這些研究發(fā)現(xiàn)針對心理層面采取干預(yù)措施比單純提升自行車交通基礎(chǔ)設(shè)施能夠更有效地促進自行車出行.然而,已有的出行方式轉(zhuǎn)移研究均將其等同于出行方式選擇,認為小汽車向自行車出行的轉(zhuǎn)移行為是出行者關(guān)于“選擇”與“不選擇”自行車出行的結(jié)果,無法描述出行轉(zhuǎn)移的心理與行為變化過程.

    Prochaska等[7]提出的跨理論模型為行為改變的研究提出了新思路,該理論指出人的行為變化并非一次性的事件,而是一個漸進和連續(xù)的過程,由前意向(pre-contemplation, PC)、意向(contemplation, C)、準(zhǔn)備(prepared for action, PA)、行動(action, A)和維持(maintenance, M)5個階段構(gòu)成.并指出對所處不同階段的個體應(yīng)采取不同的干預(yù)措施,才能更有效地促進其向行動和保持階段轉(zhuǎn)換.該理論已被廣泛用于戒煙、飲食行為、運動行為等領(lǐng)域的研究.基于此,本文以跨理論模型為基礎(chǔ),將小汽車向自行車出行轉(zhuǎn)移的行為劃分為前意向、意向、準(zhǔn)備、行動和維持5個階段,考慮外生變量與心理潛變量的影響,采用混合選擇模型建立了小汽車向自行車出行轉(zhuǎn)移行為的4個分階段轉(zhuǎn)移模型.模型刻畫了小汽車向自行車出行的分階段轉(zhuǎn)移過程,能夠明確推進不同階段間轉(zhuǎn)移的關(guān)鍵因素與影響機理,為自行車交通發(fā)展對策和改善措施的提出奠定了理論基礎(chǔ).

    1 數(shù)據(jù)獲取與分析

    1.1 問卷調(diào)查與實地調(diào)研

    以往研究表明自行車出行主要受個人特征、出行特征、客觀環(huán)境特征、主觀心理與交通政策措施的影響[8],因此本研究通過問卷調(diào)查與實地調(diào)研獲取了以上5方面數(shù)據(jù).調(diào)查選取了北京市不同地理位置、路網(wǎng)結(jié)構(gòu)、設(shè)施環(huán)境水平的10個社區(qū),包括三里河一區(qū)、慧時欣園小區(qū)、方舟苑等.

    問卷調(diào)查于2017-04-12―2017-04-18開展,通過當(dāng)面詢問的方式共獲取608份有效問卷.

    問卷包括4部分內(nèi)容:① 個人特征,包括性別、年齡、收入、學(xué)歷與家庭有無兒童.② 出行特征,包括出行距離、小汽車可用性、私人自行車可用性、過去與現(xiàn)在的自行車使用情況、未來的自行車使用打算.③ 小汽車限制措施,詢問了采取小汽車限速、提高停車費、減少停車位和增收擁堵費措施后,短距離時向自行車出行轉(zhuǎn)移的意愿.④ 潛變量,包括感知環(huán)境障礙[9]、個人障礙[10]、騎行偏好[8,11]、騎行態(tài)度[12]和主觀規(guī)范[5].其中,感知環(huán)境障礙指感知到的自行車道障礙、停車障礙與共享單車障礙[9];個人障礙指采用自行車出行的身體條件與騎行技術(shù)障礙[10];騎行偏好指對自行車出行的喜好程度[11];騎行態(tài)度指對自行車出行的安全性、快捷性、舒適性評價與意識[12];主觀規(guī)范指采用自行車出行感受到的社會認同與壓力[5].潛變量利用問卷中的35個題項測量,采用Likert五級量表的形式,以1,2,…,5表示完全不同意、不同意、說不清、同意、完全同意.

    為保證數(shù)據(jù)質(zhì)量,采用KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) 測度、Bartlett球形度檢驗進行效度檢驗,采用Cronbach’s信度檢測進行信度檢驗.結(jié)果表明,潛變量KMO值介于0.79~0.84之間,Bartlett球形檢驗統(tǒng)計結(jié)果P值均小于0.01,α值介于0.81~0.88之間,說明問卷具有良好的信度與效度.

    為獲取出行者所在社區(qū)的客觀環(huán)境特征,于4月24日至5月12日對10個社區(qū)展開了實地調(diào)研.基于調(diào)研數(shù)據(jù)測算了社區(qū)1.5 km區(qū)域范圍內(nèi)的自行車出行環(huán)境服務(wù)水平[13]、自行車路網(wǎng)密度與生活設(shè)施可達性[14].

    1.2 數(shù)據(jù)分析

    1.2.1階段判別

    跨理論模型認為行為變化過程是由前意向、意向、準(zhǔn)備、行動與維持5個不同階段構(gòu)成.前意向階段指人們在未來6個月沒有改變行為的意向.意向階段指未來6個月有改變行為的意向卻沒有任何準(zhǔn)備和行動的跡象.準(zhǔn)備階段指傾向于近期采取行動.行動階段指已在近期做出了行為改變.維持階段指保持了已改變的行為狀態(tài).根據(jù)跨理論模型,本文將小汽車向自行車出行轉(zhuǎn)移行為劃分為5個階段,基于問卷調(diào)查數(shù)據(jù),利用Thigpen等[15]提出的階段判別方法,以4個連續(xù)問題來判別出行者所處階段(見表1).針對短距離出行,本研究總共判別了608名出行者的行為階段.其中33.6%的出行者處于維持階段,將自行車作為短距離出行的常用交通方式.27.1%的出行者處于行動階段,開始采用自行車出行.39.3%的出行者處于前意向、意向與準(zhǔn)備階段,在短距離內(nèi)未采用自行車出行,說明推進自行車出行還有較大的提升空間.

    表1 階段判別問題

    1.2.2分階段描述性統(tǒng)計

    根據(jù)對608名出行者的所處階段的判別結(jié)果,分別對處于5個行為階段的出行者的個人特征、出行特征與潛變量進行統(tǒng)計,結(jié)果如表2所示.對于感知到的環(huán)境障礙指標(biāo),數(shù)值越大表示障礙越大;對于騎行偏好、騎行態(tài)度指標(biāo),數(shù)值越大表示偏好與態(tài)度越積極;對于主觀規(guī)范指標(biāo),數(shù)值越大表示受到社會壓力與認同的影響越大.

    結(jié)果表明,各階段間的個人特征、出行特征與潛變量特征存在差異且差異大小不同,說明推進不同階段間轉(zhuǎn)移的關(guān)鍵影響因素可能不同.從個人特征上看,前意向階段女性占比較高,平均年齡較大,前意向、意向與準(zhǔn)備階段的平均收入較高.從出行特征上看,小汽車可用性占比與階段轉(zhuǎn)移呈現(xiàn)負相關(guān),自行車可用性占比與階段轉(zhuǎn)移呈現(xiàn)正相關(guān),短距離內(nèi)的出行距離變化對階段轉(zhuǎn)移影響不大.從潛變量上看,騎行偏好、安全性態(tài)度、快捷性態(tài)度、舒適性態(tài)度等感知益處在5個階段呈現(xiàn)遞增趨勢,自行車道障礙、停車障礙、個人障礙等感知障礙在5個階段呈現(xiàn)遞減趨勢,說明提高感知益處、降低感知障礙對于推進階段轉(zhuǎn)移至關(guān)重要.其中共享單車障礙最大,主要是由于共享單車的分布與用戶需求未能較好吻合,導(dǎo)致用戶需求無法及時滿足,并且共享單車損壞較嚴(yán)重.此外,共享單車障礙在5個階段間的數(shù)值均較大且差異不大,說明處在各階段的人群均感知到較大的共享單車障礙.

    表2 不同階段的特征

    2 模型方法

    離散選擇模型以隨機效用最大化理論為基礎(chǔ),被廣泛應(yīng)用于出行方式選擇研究中,其中最具代表性的為多項logit、二項logit模型等.傳統(tǒng)的離散選擇模型在簡化模型的同時帶來了獨立不相關(guān)(independence of irrelevant alternatives,IIA)的缺陷,也損失了不可觀測的信息,降低了再現(xiàn)實際選擇行為的能力.混合選擇模型擺脫了IIA假設(shè)的束縛,允許不同選擇項之間存在相關(guān)性,并且能夠捕捉到選擇項的不可觀測效用,有效體現(xiàn)了決策者的心理偏好、態(tài)度等特點.此外,混合選擇模型具有靈活性,可以在任何精度上趨近于任何一種離散選擇模型.因此,本研究采用混合選擇模型研究小汽車向自行車出行分階段轉(zhuǎn)移過程,揭示外生變量與潛變量對行為的作用機理.該模型由多指標(biāo)多原因(multiple indicators and multiple causes, MIMIC)模型與離散選擇模型結(jié)合而成,模型框架如圖1所示.圖中,矩形表示可直接觀測的外生變量,橢圓形表示無法直接觀測的潛變量與效用.

    圖1 混合選擇模型框架

    MIMIC模型用于分析外生變量對潛變量的影響,以及潛變量與測量指標(biāo)之間的關(guān)系,該模型可分為結(jié)構(gòu)方程與測量方程.結(jié)構(gòu)方程可表述為

    η=Γx+ζ

    (1)

    式中,η為潛變量向量;x為影響潛變量η的外生變量向量;Γ為待估計的未知參數(shù)矩陣;ζ為測量誤差.

    測量方程可表述為

    y=Λη+v

    (2)

    式中,y為潛變量η的可觀測指標(biāo)向量;Λ為待估計的未知參數(shù)矩陣;v為誤差項.

    根據(jù)小汽車向自行車出行轉(zhuǎn)移行為的5個階段,以是否轉(zhuǎn)移到下一階段為因變量,構(gòu)建4個分階段轉(zhuǎn)移模型,概念模型如圖2所示.離散選擇模型采用二項邏輯回歸模型,可表述為

    (3)

    Pi=1-Pi+1

    (4)

    式中,Pi為保留在階段i的概率;Pi+1為轉(zhuǎn)移到下一階段i+1的概率;Vi為保留在階段i的效用;Vi+1為轉(zhuǎn)移到階段i+1的效用.

    影響階段轉(zhuǎn)移的要素為個人特征、出行特征、客觀環(huán)境、小汽車限制措施與潛變量,將保留在階段i的效用設(shè)為0,則轉(zhuǎn)移到階段i+1的效用可表述為

    圖2 小汽車向自行車出行轉(zhuǎn)移行為分階段概念模型

    (5)

    式中,Xj為個人特征屬性,j=1,2,…,J分別表示性別、年齡等J個屬性;Xk為出行特征屬性,k=1,2,…,K分別表示出行距離、小汽車可用性等K個屬性;Xl為客觀環(huán)境屬性,l=1,2,…,L分別表示自行車出行環(huán)境、自行車路網(wǎng)密度等L個屬性;Xm為小汽車限制措施屬性,m=1,2,…,M分別表示小汽車限速、提高停車費等M個屬性;ηn為潛變量屬性,n=1,2,…,N分別表示自行車道障礙、停車障礙等N個屬性;α,β,χ,δ,ε為待估計參數(shù);A為常數(shù)項.

    3 小汽車向自行車出行轉(zhuǎn)移行為分階段模型

    MIMIC模型可以刻畫潛變量之間的關(guān)系以及外生變量與潛變量之間的因果關(guān)系.混合選擇模型可以刻畫外生變量、潛變量與行為的關(guān)系.本文僅展示了混合選擇模型中的二項邏輯模型標(biāo)定結(jié)果,分析了外生變量與潛變量對分階段轉(zhuǎn)移行為的影響.

    3.1 模型變量

    為刻畫小汽車向自行車出行分階段轉(zhuǎn)移過程,研究影響不同階段間轉(zhuǎn)移的關(guān)鍵因素與影響機理,基于混合選擇模型構(gòu)建了4個分階段模型,分別為PC-C階段模型、C-PA階段模型、PA-A階段模型、A-M階段模型.4個分階段模型均以是否轉(zhuǎn)移到下一階段作為二分因變量,各模型的因變量賦值如表3所示.

    4個分階段模型選取的自變量包括外生變量與潛變量,其中外生變量為個人特征、出行特征、客觀環(huán)境與小汽車限制措施,潛變量為自行車道障礙、停車障礙、共享單車障礙、個人障礙、安全性態(tài)度、便捷性態(tài)度、舒適性態(tài)度、意識、騎行偏好與主觀規(guī)范.具體指標(biāo)與賦值如表4所示.

    表3 分階段模型因變量與賦值

    表4 分階段模型自變量與賦值

    3.2 模型估計

    利用SPSS對分階段模型進行標(biāo)定,經(jīng)過多次建模篩去對因變量影響不顯著的自變量,最終建立的4個分階段轉(zhuǎn)移模型估計結(jié)果與檢驗結(jié)果如表5~表8所示,表中展示了各因素參數(shù)、Odds比例值與Sig.值.由表可以看出,模型偽R2在0.357~0.416之間,一般認為該值達到0.2以上模型即具有較高的精度[9],說明4個分階段模型均具有較高的擬合精度.

    PC-C階段模型結(jié)果表明,年齡、小汽車可用性與階段轉(zhuǎn)移存在顯著負相關(guān),說明高齡、小汽車可用的人群更不易從前意向轉(zhuǎn)移到意向階段.從客觀環(huán)境上看,生活設(shè)施可達性與階段轉(zhuǎn)移存在顯著負相關(guān),原因是對于騎行意愿較低的人,可達性越高,人們更愿意選擇步行而非自行車出行.自行車路網(wǎng)密度與轉(zhuǎn)移存在顯著正相關(guān),說明提高自行車路網(wǎng)密度有助于推進階段轉(zhuǎn)移.從潛變量上看,自行車道障礙與個人障礙與階段轉(zhuǎn)移存在顯著負相關(guān),停車障礙與階段轉(zhuǎn)移存在顯著正相關(guān),原因是處于前意向階段的人不關(guān)注自行車停車,感知到的停車障礙較低.從小汽車限制措施上看,居住區(qū)限速與增收擁堵費與階段轉(zhuǎn)移存在顯著正相關(guān),說明這2項措施對于推進前意向到意向階段的轉(zhuǎn)移具有較好效果.

    表5 PC-C階段模型

    注:“*”表示變量影響不顯著,在最終模型中篩去.

    C-PA階段模型結(jié)果表明,只有潛變量與小汽車限制措施對該階段的轉(zhuǎn)移存在影響.從潛變量上看,自行車道障礙、停車障礙與階段轉(zhuǎn)移存在顯著負相關(guān),騎行態(tài)度、騎行偏好與階段轉(zhuǎn)移存在顯著正相關(guān),說明感知到的自行車出行障礙越高,越難以轉(zhuǎn)移,感知到自行車出行的益處越高,越容易轉(zhuǎn)移.主觀規(guī)范與階段轉(zhuǎn)移存在正相關(guān),說明處于意向階段的人更容易受社會期望與認同的影響.從小汽車限制措施上看,增加停車費、減少停車位、增收擁堵費與階段轉(zhuǎn)移存在顯著正相關(guān),說明限制小汽車停車、增加使用成本對于推進意向到準(zhǔn)備階段的轉(zhuǎn)移具有良好效果.

    表6 C-PA階段模型

    注:“*”表示變量影響不顯著,在最終模型中篩去.

    PA-A階段模型結(jié)果表明,收入與階段轉(zhuǎn)移存在顯著負相關(guān),說明較難促進高收入人群采取行動.客觀環(huán)境的各變量對階段轉(zhuǎn)移均存在正相關(guān)關(guān)系,自行車出行環(huán)境與自行車路網(wǎng)密度的影響尤其顯著,說明改善客觀環(huán)境對于推進人們嘗試采用自行車出行的行動必不可少.從潛變量上看,自行車道障礙、停車障礙、個人障礙與階段轉(zhuǎn)移存在顯著負相關(guān),說明降低感知環(huán)境障礙對于促進行動同樣重要,而個人障礙高的人難以轉(zhuǎn)移.安全性態(tài)度與階段轉(zhuǎn)移存在顯著正相關(guān),說明對安全性抱有積極態(tài)度的人更容易采取行動.

    A-M階段模型結(jié)果表明,小汽車不可用、私人自行車可用的人群更愿意維持自行車出行.從潛變量上看,自行車道障礙與階段轉(zhuǎn)移存在顯著負相關(guān),說明減小感知自行車障礙是保障人們維持自行車出行的有效方式.

    表7 PA-A階段模型

    注:“*”表示變量影響不顯著,在最終模型中篩去.

    對4個分階段模型的影響因素進行匯總,得到推進各階段間轉(zhuǎn)移的關(guān)鍵因素如表9所示.

    由表9可以發(fā)現(xiàn),促進不同階段間轉(zhuǎn)移的關(guān)鍵影響因素是不同的,說明促進不同階段間的轉(zhuǎn)移需采取不同的干預(yù)措施.具體來看:① 小汽車限制措施僅作用于行為意向階段,能夠促進騎行意向的產(chǎn)生,但要推進后階段的行動與維持還需采取自行車交通改善措施.② 對于自行車交通改善措施,硬性措施(改善自行車交通設(shè)施環(huán)境)與柔性措施(宣傳推廣、社會營銷等)的作用階段不同,兩者缺一不可.意向到準(zhǔn)備階段與主觀心理因素顯著相關(guān),說明通過柔性措施提升對自行車出行益處的認知是促進出行者準(zhǔn)備轉(zhuǎn)移的重要手段;準(zhǔn)備到行動階段與客觀環(huán)境因素顯著相關(guān),說明完善自行車路網(wǎng)、改善自行車出行環(huán)境與生活設(shè)施可達性是促進出行者采取行動的重要措施.③ 感知環(huán)境障礙作用于每個階段,而客觀環(huán)境僅作用于前意向到意向階段、準(zhǔn)備到行動階段,說明改善客觀環(huán)境是推進小汽車向自行車出行轉(zhuǎn)移的基礎(chǔ),而通過干預(yù)措施減少人們對環(huán)境障礙的感知更是推進轉(zhuǎn)移的重點.

    表8 A-M階段模型

    注:“*”表示變量影響不顯著,在最終模型中篩去.

    表9 推進各階段轉(zhuǎn)移的關(guān)鍵因素

    注:“√”表示該因素是推進這個階段轉(zhuǎn)移的關(guān)鍵因素.

    因此,在改善自行車出行環(huán)境后,需配適當(dāng)?shù)男麄魍茝V措施讓出行者感知到環(huán)境的改善,才能更好地促進人們轉(zhuǎn)移到自行車出行,并維持良好的自行車出行習(xí)慣.④ 感知環(huán)境障礙中,停車障礙作用于前意向到意向階段、意向到準(zhǔn)備階段、準(zhǔn)備到行動階段,并且在各階段間的影響均大于自行車道障礙,說明減少停車障礙對于促進騎行意向的產(chǎn)生、促進采取行動具有更顯著的作用,一定程度上說明了共享單車取得成功的原因是解決了人們自行車停車的難題.

    4 結(jié)論

    1) 將小汽車向自行車出行轉(zhuǎn)移行為視為分階段轉(zhuǎn)變的過程,基于跨理論模型將其劃分為前意向、意向、準(zhǔn)備、行為和維持5個階段.采用混合選擇模型建立了4個分階段轉(zhuǎn)移模型,刻畫了小汽車向自行車出行分階段轉(zhuǎn)移的過程,明確了外生變量與潛變量對不同階段間轉(zhuǎn)移的影響機理.

    2) 處于不同行為階段出行者的個人特征、出行特征與潛變量特征存在顯著差異.感知益處在5個階段呈現(xiàn)遞增趨勢,感知障礙在5個階段呈現(xiàn)遞減趨勢,說明提高感知益處、降低感知障礙能夠有效推進階段轉(zhuǎn)移.

    3) 促進不同階段間轉(zhuǎn)移的關(guān)鍵因素不同.小汽車限制措施僅能夠促進行為意向的產(chǎn)生,無法促進出行者采取行動.主觀心理因素作用于意向到準(zhǔn)備階段,客觀環(huán)境因素作用于準(zhǔn)備到行動階段,說明改善自行車出行的柔性措施與硬性措施作用階段不同,需要兼顧兩者.感知環(huán)境障礙作用于每個階段,而客觀環(huán)境僅作用于2個階段,說明單純的改善客觀環(huán)境是不夠的,配合宣傳推廣讓出行者感知到自行車出行友好更重要.

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