新冠疫情前后老年人公交出行滿意度研究

孫 帆，晉民杰，張 濤，賈慶林

(太原科技大學(xué) 交通與物流學(xué)院，太原 030024)

2020年1月自武漢爆發(fā)新型冠狀病毒肺炎疫情之后，全國各地都涌現(xiàn)了不同數(shù)量的確診病例，中國疫情嚴(yán)重程度不斷加深.以大容量、集約型為顯著優(yōu)點(diǎn)的公交很快便成為了病毒傳播的高效途徑[1]，因而全國各地依據(jù)不同的疫情水平制定了相應(yīng)的公共交通管控措施[2].但Haas等[3]認(rèn)為這些限制可能很大程度上影響人們的生活方式、社會(huì)交互和經(jīng)濟(jì)狀態(tài)，特別是對人們的日常出行產(chǎn)生了較大限制，并且恐懼感染和可感知的風(fēng)險(xiǎn)也會(huì)對人們的出行心理產(chǎn)生影響.因此，在這樣的疫情影響下，人們的公交出行或許與疫情前存在較大差異.

國內(nèi)當(dāng)前對疫情前后(2020年1月之前為新型冠狀病毒疫情前，2020年3月以后為新型冠狀病毒疫情后)公交出行的研究主要集中在選擇公交的影響因素方面：胡三根等[4]將疫情分成3個(gè)不同階段，從出行者屬性與出行特性兩個(gè)方面分析居民出行方式選擇行為的影響因素，發(fā)現(xiàn)疫情后期出行者的年齡、是否擁有汽車、經(jīng)濟(jì)狀況和出行目的對公交車出行方式選擇行為影響最為顯著.劉建榮等[2]采用驗(yàn)證性因子分析和Logit模型研究新型冠狀病毒疫情對老年人的公交出行行為的影響，結(jié)果顯示新冠疫情和對新冠肺炎疫情嚴(yán)重程度的感知對老年人使用公交意愿具有顯著影響.駱晨等[5]剖析了疫情持續(xù)期間風(fēng)險(xiǎn)感知性對居民中長距離出行的影響，公路出行會(huì)隨著風(fēng)險(xiǎn)防控措施、風(fēng)險(xiǎn)防控措施了解程度的提升而降低出行頻率.由于國外疫情階段和水平明顯不同于中國，國外的研究集中在疫情對公交出行的影響力層面：Kwok等[6]在對新型冠狀病毒早期香港居民出行的最新調(diào)查指出40%受訪者都避免使用公交車出行.Vos等[7]在探究疫情期間社交距離對出行行為的影響中表明疫情期間人們通常會(huì)減少自己的出行，并用私家車來代替公交出行.Molloy等[8]在追蹤新型冠狀病毒在瑞士的影響力研究中，指出在2020年3月的第二周，瑞士每周工作日的出行次數(shù)和平均行駛公里數(shù)減少了約60%.同時(shí)，男性繼續(xù)出行的人數(shù)要多于女性.Engle等[9]利用GPS數(shù)據(jù)和美國COVID-19案例數(shù)據(jù)得出由于針對疫情頒發(fā)的居家隔離限制，導(dǎo)致了人口流動(dòng)率減少了7.87%.

老年人群作為新型冠狀病毒的易感人群，是感染新型冠狀病毒的主體，其公交出行是日常生活的主要方式[10-11].新冠疫情的爆發(fā)，使得其放棄日常出行實(shí)行居家隔離.但隨著疫情得到有效管控，全國疫情在3月份以后呈現(xiàn)持續(xù)恢復(fù)期，各地開始陸續(xù)恢復(fù)公共交通，可是該階段疫情雖然得到了有效控制，但仍具有傳染風(fēng)險(xiǎn)，需要特殊管控[5].在這樣的后疫情持續(xù)恢復(fù)期階段，老年人的公交出行因?yàn)樯砗托睦淼碾p重影響，使其在乘坐公交出行時(shí)與疫情前或許存在差異.而公交滿意度作為乘客公交出行的主觀感受評價(jià)，直觀地反映了乘客出行態(tài)度.Habib等[12-13]指出公交出行滿意度受乘客感知其他因素的影響，與出行方式價(jià)值感知、出行目的有密切聯(lián)系.溫惠英等[14]在對不同交通工具類型下城際公交滿意度的研究中顯示：經(jīng)濟(jì)性、可達(dá)性以及舒適性對公交出行滿意度產(chǎn)生顯著正影響，從而影響公交出行.趙麗娜等[15]在對通勤與非通勤乘客的公交出行滿意度的研究中認(rèn)為乘客對可達(dá)性的滿意程度是選擇公交出行的前提條件.因此，公交出行滿意度的高低在一定程度上決定著乘客的公交出行狀態(tài)以及下次公交出行的決策.而當(dāng)前的研究很少集中在老年人群的公交出行滿意度上，本文作者通過細(xì)分出10個(gè)滿意度指標(biāo)因變量，定量分析疫情前后老年人個(gè)人屬性、出行屬性以及以心理屬性對10個(gè)公交出行滿意因變量的影響與差異，為未來突發(fā)相似重大公共衛(wèi)生事件下改善老年人的公交出行環(huán)境提供參考，也為交通運(yùn)輸部門在后疫情階段提高公交出行比例提供案例研究.

1 數(shù)據(jù)與分析

1.1 調(diào)查區(qū)域與數(shù)據(jù)收集

調(diào)查小組在2020年12月18日至2020年12月30日在太原市部分老年人聚集地(包括龍?zhí)豆珗@、迎澤公園、萬達(dá)廣場、茂業(yè)中心、下元商貿(mào)區(qū)等)進(jìn)行了為期13天的調(diào)查，調(diào)查范圍涉及萬柏林區(qū)、尖草坪區(qū)、迎澤區(qū)、小店區(qū)等區(qū)域.受訪人群主要為60周歲及以上的老年人，問卷主要分為3部分：老年人的社會(huì)人口統(tǒng)計(jì)學(xué)特征(包括戶籍、性別、年家庭收入等)以及疫情前后公交出行屬性特征(即日常使用公交最頻繁的出行目的以及相應(yīng)的出行距離和出行時(shí)間)；疫情前后老年人在乘坐公交過程對某些因素的心理屬性描述(包括關(guān)注程度，心理不安程度等)；老年人對疫情前后乘坐公交的滿意度進(jìn)行陳述(包括等車時(shí)間、車內(nèi)通風(fēng)以及安全警示信息等).心理屬性變量中關(guān)注程度的題項(xiàng)回答采用5點(diǎn)Likert量表，1表示非常不關(guān)注，5表示非常關(guān)注；心理不安程度采用5點(diǎn)Likert量表，1表示非常不擔(dān)憂，5表示非常擔(dān)憂；滿意度指標(biāo)的題項(xiàng)回答采用5點(diǎn)Likert量表，1表示非常不滿意，5表示非常滿意.調(diào)查小組發(fā)放問卷650份，回收645份，回收率約99.2%，去除無效問卷56份(部分信息缺失)，調(diào)查到有效問卷589份，有效率91.3%.受訪人群的基本社會(huì)人口統(tǒng)計(jì)信息如表1所示，農(nóng)村戶籍的老年人占比較多，占受訪人群的51.1%，已經(jīng)退休的老年人在受訪人群中占比較大，達(dá)到63.3%.大多數(shù)老年人處于年家庭收入在2～8萬元之間，并且76.2%的老年人身體無物理性障礙.

1.2 公交出行特征

疫情前后老年人群經(jīng)常使用公交出行的出行目的、出行距離以及出行時(shí)間,如表2所示.疫情前老年人出行目的主要集中在生活購物(32.6%)、文娛活動(dòng)(25.8%)以及工作(14.3%).與文獻(xiàn)[16]的研究結(jié)果一致：在新冠疫情后大多是老年人的出行目的的多樣性受到了極大的限制，工作出行比例下降了13.8%，受訪人群中只有0.5%的老年人在疫情后進(jìn)行工作出行，有超過一半的老年人(53.8%)的出行僅是為了維持日常生活的購物出行.出行距離在疫情前后的對比結(jié)果顯示，在疫情前后出行距離差異最大的是短距離出行，在疫情前3 km以內(nèi)的出行約占43.1%，而在疫情過后3 km內(nèi)的出行增長了將近25%，達(dá)到了66.7%.長距離出行中疫情前5 km以上的出行占比為42.8%，疫情后僅有20%.說明了新冠疫情對大量原本使用公交出行的老年人的出行距離產(chǎn)生嚴(yán)重影響，使其大多出行距離維持在3 km之內(nèi)出行，此結(jié)果與文獻(xiàn)[8]的研究結(jié)果一致，其認(rèn)為在2020年3月15日—2020年4月30日之間，日常出行距離都在0～10 km的區(qū)間內(nèi)[8].對于公交出行時(shí)間屬性，疫情前后的變化趨勢跟出行距離相似，疫情后出行時(shí)間驟然減少，12 min之內(nèi)的出行占63.1%.長時(shí)間使用公交出行的時(shí)間(20 min以上公交出行)減少了18.5%.

表1 受訪人群社會(huì)人口統(tǒng)計(jì)特征

描述性特征顯示出新型冠狀病毒的“大流行”對于原本行動(dòng)力就受限的老年人來說無疑是雪上加霜.同時(shí)，老年人群體是感染新冠病毒風(fēng)險(xiǎn)較高的群體，自身的防護(hù)意識(shí)拉大了社交距離，這使得在疫情后老年人的公交出行產(chǎn)生了很大的障礙，導(dǎo)致部分老年人群體公交出行呈現(xiàn)出行目的單一、出行距離短以及出行時(shí)間少等特征.

1.3 指標(biāo)選取

當(dāng)前對乘客出行滿意度的研究頗多，主要是從7方面提取指標(biāo)進(jìn)行乘客出行滿意度的評價(jià)：安全性指標(biāo)、可靠性指標(biāo)、經(jīng)濟(jì)性指標(biāo)、快速性指標(biāo)、舒適性指標(biāo)、方便性指標(biāo)以及增值服務(wù)性指標(biāo)[17].但這些指標(biāo)的構(gòu)建相對太宏觀，難以準(zhǔn)確定義.因此本文以這7個(gè)指標(biāo)作為構(gòu)建老年人公交出行滿意度指標(biāo)的基礎(chǔ)，與新型冠狀病毒疫情的大環(huán)境相結(jié)合，對滿意度指標(biāo)進(jìn)行定義，具體劃分如圖1所示.對圖1中部分指標(biāo)進(jìn)行說明：安全警示信息疫情前主要指的是“禁止倚靠”“不要把手頭伸出窗外”等警示信息，疫情后指的是防疫安全警示信息，例如“掃健康碼乘車”等；過程順暢指的是公交行駛過程中無交通擁堵現(xiàn)象；行駛穩(wěn)定即公交行駛速度比較穩(wěn)定；社交距離即在車內(nèi)個(gè)體與個(gè)體之間在空間上的距離；溫度合理即車內(nèi)的溫度是否過低或過高.

表2 疫情前后出行屬性對比

圖1 滿意度指標(biāo)Fig.1 Indictors of satisfaction

2 理論概述

2.1 多元有序Logit回歸模型

多元有序Logit(Multi-Categorical and Ordered Logit, MCOL)模型是對因變量為分類變量且具有順序關(guān)系的兩個(gè)以上類別(或級別)邏輯回歸的拓展，表示為

(1)

式中：y為k個(gè)等級的有序變量；X1,X2,…，Xi為i個(gè)特征化自變量；β1,β2，…，βi為i個(gè)待估回歸系數(shù)；αj為常數(shù)項(xiàng)；ε為一個(gè)正態(tài)分布的隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng).

當(dāng)βi確定后，某種特定情況的發(fā)生概率可以表示為

(2)

式中：P(y≤j)為取前j個(gè)值的累計(jì)概率.

通常MCOL模型的擬合優(yōu)度由NagelkerkeR2驗(yàn)證[18]，變量的統(tǒng)計(jì)效應(yīng)基于Wald檢驗(yàn)的P值[19].

2.2 結(jié)構(gòu)方程模型

結(jié)構(gòu)方程模型(Structural Equation Model, SEM)一般用來研究多重點(diǎn)相互關(guān)系的多元統(tǒng)計(jì)方法[20].可以探討潛在變量和觀察變量、潛在變量和潛在變量之間的相互關(guān)系.優(yōu)點(diǎn)是可以使測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.通常包含兩個(gè)基本模型：測量模型和結(jié)構(gòu)模型，測量模型由潛在變量和觀察變量構(gòu)成，研究兩者的相互關(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.

測量模型為

(3)

結(jié)構(gòu)模型為

η=Bη+Γξ+ζ

(4)

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)生變量對應(yīng)的p個(gè)觀察指標(biāo)的列向量；x為外生變量對應(yīng)的q個(gè)觀察指標(biāo)的列向量；系數(shù)矩陣Λy為內(nèi)生潛變量對觀測變量y直接影響的系數(shù)矩陣(p×m)；系數(shù)矩陣Λx為外生潛變量對觀測變量x直接影響的系數(shù)矩陣(p×n)；ε和δ為測量模型的測量誤差列向量.

3 個(gè)人屬性和出行屬性

3.1 模型參數(shù)標(biāo)定

將實(shí)際調(diào)查的疫情前后個(gè)人屬性和出行屬性數(shù)據(jù)代入多元有序Logit模型中，通過SPSS23.0進(jìn)行參數(shù)標(biāo)定，選擇每個(gè)屬性中的最后一個(gè)類別作為參考類別.將因變量等車時(shí)間、到達(dá)時(shí)間、車內(nèi)通風(fēng)、安全警示信息、過程順暢、易于換乘、車票價(jià)格、社交距離、行駛穩(wěn)定以及溫度合理分別用Xwt、Xat、Xac、Xswi、Xsp、Xet、Xtp、Xpp、Xsd、Xst表示.表3和表4顯示了疫情前后個(gè)人屬性、出行屬性對滿意度指標(biāo)的系數(shù)效應(yīng)值，并且因變量擬合的統(tǒng)計(jì)效應(yīng)P值是顯著的，分別在0.05、0.01以及0.001的水平呈現(xiàn)不同顯著性水平.NagelkerkeR2值整體上顯示擬合程度較好.

3.2 結(jié)果分析

1)表3的變量系數(shù)指出疫情前戶籍變量對公交車上的車內(nèi)通風(fēng)、安全警示信息、車票價(jià)格、行駛穩(wěn)定以及溫度合理5個(gè)變量都有顯著的影響.其中，相對于城市老年人，生活在鄉(xiāng)村的老年人對公交車的要求似乎更高.男性老年人對于車票價(jià)格敏感，并且相對于女性老年人，男性老年人對當(dāng)前的車票價(jià)格不太滿意.職業(yè)屬性中相對于職員和工人，個(gè)體經(jīng)營者對疫情前的到達(dá)時(shí)間和安全警示信息滿意度較低，而對車輛行駛過程中的流暢性有積極態(tài)度.而職業(yè)為家務(wù)人員和退休人員的老年人對乘坐公交的等車時(shí)間、到達(dá)時(shí)間、車內(nèi)通風(fēng)、安全警示信息、過程順暢、易于換乘、行駛穩(wěn)定以及溫度合理的滿意度都很低，特別是等車時(shí)間和到達(dá)時(shí)間，因?yàn)檫@兩種人群出行目的一般為生活購物，其出行時(shí)間為早高峰時(shí)刻(7:00-9:00)，而早高峰時(shí)刻公交出行一般呈現(xiàn)車流量大，堵車嚴(yán)重等現(xiàn)象.家庭收入對于老年人公交出行滿意度也有顯著影響，與高收入家庭相比(15萬元以上)，低中收入家庭的老年人安全警示信息態(tài)度消極，低收入群體對車票價(jià)格相對于中高收入群體更加敏感.無殘疾的老年人對公交出行的滿意度影響不顯著，但患有殘疾的老年人的殘疾程度影響著老年人的公交出行滿意度.相對于中度或者重度殘疾的老年人，輕度殘疾老年群體對公交行駛過程中的穩(wěn)定性更加看重，因?yàn)槠渖眢w的物理障礙要避免接觸甚至碰撞現(xiàn)象.

出行屬性中，出行目的為非工作出行與工作出行的老年人對公交出行滿意度評價(jià)存在差異，工作出行的老年人對當(dāng)前工作公交的等車時(shí)間、到達(dá)時(shí)間以及溫度合理不滿意而非工作出行的老年人群體對車內(nèi)通風(fēng)和安全警示信息敏感.這種差異的原因在于工作出行的老年人都是定點(diǎn)上班，對時(shí)間有嚴(yán)格要求，而非工作出行的老年人時(shí)間更加自由，更加注重乘車環(huán)境.相對于長距離出行(10 km以上)，中短距離出行的老年人疫情前公交出行的滿意度評價(jià)良好.可能是因?yàn)橹卸叹嚯x出行的老年人心態(tài)更加放松，而長距離出行的老年人由于距離較遠(yuǎn)，時(shí)間更加緊迫.出行時(shí)間對公交出行滿意度的影響隨著乘車時(shí)間的變化而產(chǎn)生差異.短時(shí)間的乘坐公交車時(shí)，老年人對公交出行滿意度較好，而長時(shí)間乘坐公交車后，對公交出行的滿意度呈現(xiàn)消極趨勢，可能是由于長時(shí)間的乘車導(dǎo)致的結(jié)果.

表4 疫情后模型參數(shù)

2)表4的變量系數(shù)顯示疫情后戶籍變量對公交出行滿意度依舊有顯著影響，但幅度不同.相對于城市老年人，疫情后農(nóng)村戶籍的老年人對易于換乘和車票價(jià)格的滿意程度相比疫情前顯著增加.而性別變量在疫情后對老年人公交出行滿意度的無顯著影響.職業(yè)屬性中，疫情后職業(yè)為個(gè)體經(jīng)營者的老年群體對公交出行滿意度有所改觀，對行駛過程的流暢性和穩(wěn)定性評價(jià)呈現(xiàn)積極，原因可能是因?yàn)橐咔楹筌嚵髁亢腿肆髁繙p少，間接提升了公交車駕駛的流暢性和穩(wěn)定性.除此之外，職業(yè)為家務(wù)和退休人員的老年人對疫情后出行的滿意度也有所提升，其對到達(dá)時(shí)間、車內(nèi)通風(fēng)、安全警示信息等滿意度都有積極態(tài)度，可能是由于新冠疫情帶來的社會(huì)壓力，特別對于公交這種具有低水平社交距離的集約型交通工具，容易制造傳播途徑，讓交通運(yùn)輸部門加大了對公交車防疫工作的力度，從而在一定程度上改善了公交運(yùn)行狀態(tài)和車內(nèi)環(huán)境.疫情后家庭收入對老年人的公交出行滿意度的影響相對于疫情之前有所下降，只有家庭收入?yún)^(qū)間在8萬元～15萬元老年人認(rèn)為在安全警示信息和乘坐過程的順暢性方面仍需改善.與疫情前最大的差別是無殘疾的老年人對疫情后太原的公交車出行滿意度產(chǎn)生負(fù)向效應(yīng)，對公交車的到達(dá)時(shí)間，車內(nèi)通風(fēng)、車票價(jià)格以及社交距離的滿意度呈現(xiàn)消極態(tài)度.輕度殘疾的老年人對疫情后的等車時(shí)間和社交距離也表達(dá)了一定的不滿情緒.

出行屬性中，工作出行對公交出行滿意度的影響都不顯著，可能是因?yàn)樾滦凸跔畈《緦?dǎo)致的“失業(yè)”或公司“倒閉現(xiàn)象”.非工作出行的老年人對等車時(shí)間和安全警示信息都有積極評價(jià).說明疫情后公交車到站準(zhǔn)點(diǎn)率有所改善，積極遵守防疫工作.不同出行距離的老年人與疫情前的公交滿意度評價(jià)也存在差異，與長距離出行相比，疫情后短距離出行的老年人對公交出行滿意度產(chǎn)生正向效應(yīng)，而中長距離的出行對等車時(shí)間和社交距離表現(xiàn)出負(fù)向評價(jià).而出行時(shí)間中，老年人短時(shí)間乘坐公交出行的滿意度相對于長時(shí)間乘坐公交車出行的滿意度更加積極，這與疫情前相似.

4 心理屬性

4.1 模型變量

風(fēng)險(xiǎn)感知會(huì)對心理情緒產(chǎn)生微妙變化，從而會(huì)導(dǎo)致出行行為的改變[21].而在新型冠狀病毒疫情的大環(huán)境背景下，公交作為社交距離水平較低的交通工具，其高風(fēng)險(xiǎn)的感染率勢必對老年人的心理造成影響，結(jié)合疫情來考察疫情前后的老年人公交出行心理變化(即心理屬性)對公交滿意度的影響，將在突發(fā)公共衛(wèi)生事件下改善老年人出行環(huán)境有一定意義.先前的研究指出對疫情的關(guān)注程度會(huì)對居民的出行產(chǎn)生自身防護(hù)意識(shí)，從而影響出行行為[12，21].因此，本文將疫情前后對公交車內(nèi)部狀態(tài)的關(guān)注程度作為外生潛在變量(觀察變量包括車內(nèi)環(huán)境、其他乘客身體狀況、接觸情況、擁擠情況、佩戴口罩情況)，內(nèi)心的心理不安作為模型的中介潛在變量(觀察變量包括衛(wèi)生情況、發(fā)生接觸、出現(xiàn)咳嗽及感冒、乘客較多、未戴口罩)，老年人的公交出行滿意度作為最終的結(jié)果變量，探究心理屬性對老年人的公交滿意度影響.

4.2 信效度檢驗(yàn)

在運(yùn)用SEM分析疫情前后心理特性對老年人公交滿意度的影響之前，需要利用驗(yàn)證性因子分析(Confirmatory Factor Analysis, CFA)來驗(yàn)證測量模型與調(diào)查數(shù)據(jù)的擬合程度，從而檢驗(yàn)?zāi)Ｐ偷慕M成信度、收斂效度以及區(qū)別效度.疫情前滿意度的觀察變量易于換乘、社交距離以及行駛穩(wěn)定3個(gè)變量，疫情后的易于換乘、社交距離、行駛穩(wěn)定以及車票價(jià)格4個(gè)變量均不滿足CFA的標(biāo)準(zhǔn)因子載荷0.5以上.因此，進(jìn)行模型修正，剔除標(biāo)準(zhǔn)化因子載荷小于0.5的題項(xiàng)，修正后的結(jié)果如表5所示，其中U-std為非標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)；Std為標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù).組成信度(Composite Reliability, CR)表示構(gòu)念指標(biāo)的內(nèi)部一致性，標(biāo)準(zhǔn)為大于0.7[20].平均變異萃取量(Average Variation Extracted, AVE)表示潛在變量對應(yīng)的觀察變量對該潛在變量的變異解釋力，標(biāo)準(zhǔn)為大于0.5[22].由表5可知疫情前后所有的變量均滿足CFA的要求.而區(qū)別效度指的是構(gòu)念與其對應(yīng)的多個(gè)觀察變量之間的整體相關(guān)性(即AVE)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顯示除了疫情前的關(guān)注程度和心理不安變量區(qū)別效度(0.758)較低以外，整體角度來看模型之間潛變量的區(qū)別效度是可以接受的.因此，從CFA的分析結(jié)果來看，調(diào)查數(shù)據(jù)和模型可以很好適配，適合做SEM分析.

4.3 模型構(gòu)建

圖2顯示了使用AMOS24.0對疫情前后關(guān)注程度、心理不安和老年人公交出行滿意度3個(gè)潛變量之間相關(guān)關(guān)系進(jìn)行刻畫的路徑分析結(jié)果.橢圓形表示潛變量，長方形表示觀察變量，圓形表示誤差項(xiàng).在構(gòu)建模型之后需要對模型和數(shù)據(jù)的適配度進(jìn)行分析，而結(jié)構(gòu)方程的適配度指標(biāo)具有多樣性，且每一個(gè)單獨(dú)的統(tǒng)計(jì)指標(biāo)均反映了某一個(gè)特定的擬合程度，導(dǎo)致一個(gè)對模型有利的值，不能代表模型是可接受的.因此本文根據(jù)文獻(xiàn)[23]總結(jié)的194位學(xué)者報(bào)告的適配度指標(biāo)頻率結(jié)果，使用該文章中報(bào)告的最常用適配度指標(biāo)來確定模型的適配度.表7顯示除了疫情后的AGFI指標(biāo)(0.886)未達(dá)到標(biāo)準(zhǔn)數(shù)值外，其他適配度指標(biāo)均滿足要求.其中χ2/df為卡方自由度比；GFI為擬合優(yōu)度指數(shù)；AGFI為調(diào)整的擬合優(yōu)度指數(shù)；RMESA為近似誤差的均方根；CFI為比較擬和指數(shù)；IFI為遞增擬和指數(shù)；TLI為Tucker-Lewis指數(shù)；NFI為規(guī)范擬和指數(shù)；SRMR為標(biāo)準(zhǔn)化均方根殘差.

表5 信度檢驗(yàn)

表6 區(qū)別效度

圖2 疫情前后標(biāo)準(zhǔn)化路徑系數(shù)Fig.2 Standardized path coefficient before and after pandemic

表7 模型適配度指標(biāo)

4.4 效應(yīng)分析

結(jié)構(gòu)方程可以將影響效應(yīng)分為總效應(yīng)T，直接效應(yīng)D和間接效應(yīng)I來揭示潛變量之間的因果關(guān)系.表8顯示了疫情前老年人對公交內(nèi)部狀態(tài)的關(guān)注程度直接導(dǎo)致心理不安(D=0.758)，說明疫情前對擁擠程度、接觸程度等相當(dāng)關(guān)注而產(chǎn)生不滿情緒的老年人會(huì)產(chǎn)生心理不安，焦慮現(xiàn)象.而疫情前關(guān)注程度和心理不安對公交乘坐滿意度有微弱的正向效應(yīng)，但不顯著(T=0.038，T=0.011).表明了疫情前老年人對乘坐過程中的關(guān)注程度和心理不安對滿意度的影響較小，可能是因?yàn)槔夏耆斯怀鲂械膽T性作用.老年人疫情前使用公交頻率高，是其日常主要出行的交通工具，長期使用該交通工具容易產(chǎn)生依賴.而疫情后關(guān)注程度、心理不安以及滿意度之間的效應(yīng)與疫情前有較大差異.

疫情后，老年人對公交內(nèi)部狀態(tài)的關(guān)注程度仍會(huì)產(chǎn)生心理不安情緒(T=0.376).與先前不同的是額外產(chǎn)生了心理不安情緒對公交出行滿意度的顯著負(fù)效應(yīng)(T=-0.119).可能是因?yàn)橐咔楹罄夏耆嗽诔俗^程中對戴口罩、他人的咳嗽等現(xiàn)象格外關(guān)注，因此當(dāng)他人未戴口罩或咳嗽時(shí)，會(huì)產(chǎn)生極大的心理不安情緒，導(dǎo)致出行滿意度降低，從而使得老年人減少公交車的出行或者不使用公交車.關(guān)注程度對滿意度的效應(yīng)通過心理不安情緒間接產(chǎn)生(I=-0.045)，但不顯著.

表8 潛變量效應(yīng)

5 結(jié)論

1)在新型冠狀病毒(COVID-19)疫情的影響下，老年人的公交出行滿意度可能與疫情前存在明顯的異質(zhì)性.因此，將公交出行滿意度細(xì)分為10個(gè)指標(biāo)，在太原市老年人集中區(qū)域進(jìn)行了問卷調(diào)查，回收有效數(shù)據(jù)589份.數(shù)據(jù)的描述性特征顯示老年人在疫情后公交出行呈現(xiàn)出行目的單一、出行距離短以及出行時(shí)間少等特征.老年人工作出行比例急劇下降，而生活購物的公交出行比例上升.

2)多元有序Logit模型顯示疫情前后的公交滿意度因老年人社會(huì)人口統(tǒng)計(jì)屬性和出行屬性的不同而產(chǎn)生不同的影響效應(yīng).戶籍、性別、職業(yè)、家庭年收入，是否殘疾以及殘疾程度都對不同的公交滿意度指標(biāo)有顯著影響.但不同的是疫情后老年人似乎更加關(guān)注安全警示信息、車內(nèi)通風(fēng)、社交距離等與感染風(fēng)險(xiǎn)有關(guān)的滿意度指標(biāo).而出行屬性中，老年人疫情前后公交非工作出行與工作出行對不同滿意度指標(biāo)的顯著性不同，疫情前工作出行重點(diǎn)關(guān)注等車時(shí)間與到達(dá)時(shí)間，非工作出行更加注重車內(nèi)環(huán)境，如車內(nèi)通風(fēng)等，且疫情前對滿意度指標(biāo)都滿意度較低.疫情后，工作出行對滿意度沒有顯著影響，但非工作出行產(chǎn)生對公交出行到達(dá)時(shí)間和安全警示信息滿意度有正向效應(yīng).出行距離和出行時(shí)間在疫情前后對老年人公交出行滿意度的影響趨勢一致，滿意度隨著距離的增加(時(shí)間的增加)而呈現(xiàn)消極趨勢.

3)老年人的心理屬性對公交出行滿意度的影響在疫情前后也存在顯著異質(zhì)性.結(jié)構(gòu)方程效應(yīng)顯示：疫情前老年人對佩戴口罩、擁擠情況、其他乘客身體狀況等關(guān)注只會(huì)造成強(qiáng)烈的心理不安情緒，但不會(huì)對公交出行滿意度產(chǎn)生顯著影響.但疫情后老年人對公交內(nèi)部狀態(tài)的關(guān)注，不僅造成了心理不安情緒，還附加了心理不安情緒對老年人的公交出行滿意度的顯著負(fù)向效應(yīng).

4)由于每個(gè)省的疫情程度和防范疫情的水平不盡相同，每個(gè)城市的居民對其疫情前后的公交滿意度也就難以相同，因此本文的研究成果或許不能完全適用其他城市，但有一定參考作用，如交通運(yùn)輸部門在非疫情環(huán)境下需要提升等車時(shí)間、到達(dá)時(shí)間等滿意度指標(biāo)，提高老年人的出行活動(dòng)參與率；而在疫情環(huán)境下要積極關(guān)注與疫情相關(guān)的滿意度指標(biāo)(安全警示信息、社交距離等)，避免疫情通過公交傳播.