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    考慮心理變量的老年人錯峰出行選擇行為分析

    2022-10-29 06:24:06余鳳君劉建榮汪明杰
    華東交通大學(xué)學(xué)報 2022年5期
    關(guān)鍵詞:錯峰乘車高峰

    張 兵,余鳳君,4,劉建榮,周 繤,汪明杰

    (1. 華東交通大學(xué)交通運輸工程學(xué)院,江西 南昌 330013; 2. 華南理工大學(xué)土木與交通學(xué)院,廣東 廣州 510640;3. 江西省綜合交通運輸發(fā)展研究中心,江西 南昌 330036; 4. 江西省交通運輸科學(xué)研究院有限公司,江西 南昌 330200)

    根據(jù)江西省第七次人口普查數(shù)據(jù), 南昌市60歲以上的人口占比達(dá)到14.97%,相較于“六普”數(shù)據(jù)上升3.34 個百分點[1]。 南昌市老城區(qū)老年人口較多且公交線路較為密集,現(xiàn)行老年人公交優(yōu)惠政策為“限制次數(shù),全天免費”,該政策在一定程度上減少了老年人無謂出行的次數(shù),但老年人的乘車時間仍與早高峰重疊,擁擠的車廂環(huán)境對老年人乘車安全易產(chǎn)生不良影響。 因此,針對日?;顒訒r間相對充足、時間約束性弱的老年群體是否愿意錯峰乘坐公交展開調(diào)查研究,從老年人日常出行行為、對錯峰出行的態(tài)度等角度,分析暫停早高峰時段現(xiàn)行公交優(yōu)惠政策后對老年人行為的影響,對研究老年人出行需求和合理制定交通政策有積極意義。

    早在10 年前,包俊君[2]就曾發(fā)出“公交早高峰,老年人該不該回避”的討論,通過采訪年輕群體和老年群體,發(fā)現(xiàn)雙方均渴望找到一種平衡的方法緩解雙方的公共交通出行矛盾。 國外學(xué)者發(fā)現(xiàn)通過調(diào)整完善老年群體的乘車優(yōu)惠, 有助于構(gòu)建一個對老年人友好,出行效率更高的交通環(huán)境[3]:Tom Rye等[4]通過調(diào)查發(fā)現(xiàn)家境不寬裕的老年人群在公共交通免費后出行次數(shù)增加約30%;Roger Mackett[5]發(fā)現(xiàn)使用公共交通頻率較高的老年人出行目的多為日常購物,且公交優(yōu)惠之后該類出行目的的乘車人數(shù)上升54%;Bueher[6]通過比較德、美兩國老齡化進(jìn)程,發(fā)現(xiàn)公共交通優(yōu)惠政策對兩國老年人公交出行產(chǎn)生正影響。 而在老年人錯峰意愿研究中,國內(nèi)學(xué)者采用數(shù)學(xué)方法研究是在近十年開始的,李丹洋[7]對北京南磨房老年群體進(jìn)行調(diào)查,發(fā)現(xiàn)老年群體中需要接送小孩且出行時間固定的人群錯峰意愿較低,且老年人普遍感覺在高峰乘坐公交車舒適度較低,因此在考慮老年群體出行舒適度的前提下提出宏觀的錯峰政策意見。 嚴(yán)敏琳等[8]通過對福州地區(qū)老年人的錯峰出行選擇進(jìn)行調(diào)查,假設(shè)3 類錯峰優(yōu)惠措施,利用二元Logistic 模型分析得出不同年齡、職業(yè)對不同優(yōu)惠政策均有不同的選擇意愿;姚恩建等[9]構(gòu)建多場景下(多類出行目的、多種優(yōu)惠措施)的老年人出行方式選擇模型,預(yù)測不同出行方式分擔(dān)率變化。在老年人出行態(tài)度研究中,韓艷等[10]利用海德平衡理論,構(gòu)建老年人公交出行的“P-O-X”三角平衡模型,發(fā)現(xiàn)公交系統(tǒng)服務(wù)水平的改變及同車的其他群體對老年群體的寬容會影響老年人的公共交通出發(fā)時刻,將老年群體對于錯峰意愿不平衡狀態(tài)轉(zhuǎn)化為平衡狀態(tài)。

    綜上所述,已有研究通常著力于老年人個體特征、出行特征、環(huán)境影響等因素來探索了解老年人錯峰意愿,較少考慮老年群體心理因素[11]等潛變量影響。 在策略層面上,錯峰問題通常寄托于政府公交政策調(diào)控,如有限額補貼、高峰時段津貼式補貼、分年齡免費等, 以上政策均是基于不同年齡段、不同出行目的、時長等老年群體在不同政策下的出行方式轉(zhuǎn)變,較少研究老年群體對于政策調(diào)控的支持意愿及個體異質(zhì)性對于出行方式選擇的影響。

    1 問卷設(shè)計及數(shù)據(jù)調(diào)查

    1.1 調(diào)查區(qū)域及樣本選取

    本次調(diào)查地點選取在南昌市老城區(qū)的公園廣場、大型醫(yī)院及中小學(xué)附近,調(diào)查時段為早高峰前后,共發(fā)放240 份問卷,經(jīng)篩選后回收210 份,有效率達(dá)87.5%。 參考國內(nèi)外老人出行問題影響因素調(diào)查結(jié)果[12-17],問卷內(nèi)容包括:①老年人個體統(tǒng)計學(xué)特征(性別、年齡、退休金等)和日常出行特征(每日使用公交次數(shù)、出行時刻和出行時間);②老年人對于日常出行的態(tài)度,在高峰乘坐公交的感受,對錯峰出行的支持度等心理屬性描述。

    統(tǒng)計結(jié)果顯示,老年人日常出行方式主要集中在步行和公交,擁有老年公交優(yōu)惠卡的人口比例達(dá)到74.49%,少部分選擇公交的老年群體同樣會選擇地鐵出行; 老年人的日常出行目的主要為生活購物、休閑健身、探親訪友等。 在出行時刻方面,早晨7:00—9:00 出行的老年群體占總體出行時刻分布的56.12%;在出行時長分布方面,老年人的出行時長通常集中在中長距離(10~30 min)的出行。

    圖1 反映出所有年齡段的老年群體在出行方式選擇上會絕對性地偏向步行和公交,且隨著年齡的增長和身體素質(zhì)的降低,此趨勢越明顯。 圖2 剖析了選擇公交出行的老年群體出行目的結(jié)構(gòu)分布,在7:00—9:00,不同出行目的的老年人選擇公交出行的頻數(shù)均大于其他時段,且以生活購物、休閑健身的老年人居多。 由此說明,現(xiàn)行政策下老年人早高峰無謂出行現(xiàn)象顯著,長此以往不僅易引發(fā)老年群體公交出行安全問題,還會影響所有峰出行群體的出行感受。

    圖1 不同年齡段的老年群體出行方式劃分Fig.1 Different age groups of the elderly group travel mode division

    圖2 不同出行時間段的老年群體出行目的分布Fig.2 The distribution of the purpose of travel for the elderly in different travel time periods

    1.2 錯峰意愿調(diào)查分析

    為研究公交優(yōu)惠與老年人出行時刻之間的聯(lián)系,并探究老年人是否會因高峰時段無優(yōu)惠政策而轉(zhuǎn)移出行時刻的行為變化,問卷內(nèi)容增加陳述性偏好實驗,研究老年人在假設(shè)的新乘車政策“高峰時段全票乘車,其余時段免費乘車”下,群體在3 種情境下的選擇變化,如表1 所示設(shè)置問題。

    表1 在“高峰時段全票乘車,其余時段免費乘車”政策實施前后的出行行為問題Tab.1 Elderly′s travel behavior before and after the implementation of the policy

    由表2 結(jié)果可知, 從出行目的來看,“新政策”實施之后,休閑健身、探親訪友等出行目的的老年人使用公交頻率均降低; 從出行時刻來看,“新政策”實施之后在高峰時段使用公交出行的人群顯著降低了13.2%,一些老年人將出行時刻延后至9:00;從出行時長來看,“新政策” 實施之后, 中長距離(10~30 min) 的公交出行人群在高峰時段轉(zhuǎn)移交通方式的可能性最大。

    表2 老年人對于“高峰時段全票乘車,其余時段免費乘車”政策實施前后的公交出行變化Tab.2 Elderly′s changes in public transportation before and after the implementation of the policy %

    2 老年人出行行為選擇分析

    2.1 老年人出行選擇行為模型

    本文采用二元Logit 模型對不同情境下的老年人出行行為方案進(jìn)行篩選和分析,本模型根據(jù)隨機效用理論,依托兩個假設(shè)條件,一是假設(shè)老年人個人意識正常,二是所作選擇效用是最大化的。 老年群體會在“新政策”實施前后、不同出行距離的情況下產(chǎn)生不同的方案選擇效用。 老年群體對不同的方案選擇,其效用值可以表示為

    式中:Umid(t)為“新政策”實施前后老年人m 選擇出行方案的效用;Vmid(t)為“新政策”實施前后老年人m 選擇出行方案i 的效用函數(shù)的固定項;εmid(t)為效用隨機項。

    Umid(t)與群體個人屬性、出行特征因素相關(guān)之外,還與決策者對相關(guān)事件的心理感知、態(tài)度評價息息相關(guān)。 如曾有研究者[18]發(fā)現(xiàn)行人過街使用手機的行為受到行為意向和知覺行為控制的顯著影響,組織部門可通過營造居民出行安全氛圍,有效降低不安全行為的發(fā)生;乘坐公交車[19]時的站立條件、換乘時間會對出行者心理上造成時間上的相對錯位,不好的乘車條件會讓人覺得乘車時間延長從而選擇更換交通方式。 各類研究都表明,出行者會因個人對事件的心理感知程度不同做出不同的決策,通常心理感知變量常用多個具體的問題項來表征。

    本文研究老年人對日常出行的態(tài)度Lsport,在高峰乘車時的感受Luncomfort以及對錯峰出行的支持度Loff-peak3 個心理態(tài)度方面的出行感知變量的影響,為了 更 好 地 分 析 不 可 直 接 測 量 的Lsport,Luncomfort,Loff-peak,參考文獻(xiàn)[20]確定多個表征潛變量的顯示變量,各顯示變量用5 級李科特表進(jìn)行衡量,1 表示“非常不贊同”,5 表示“非常贊同”。

    表3 CFA 指標(biāo)結(jié)果Tab.3 Fitness of CFA

    使用驗證性因素分析(confirmative factor analysis,CFA)對顯示變量進(jìn)行擬合分析,剔除嚴(yán)重偏差以及影響不收斂的測量項后, 求解出潛在變量,潛在變量模型的擬合度指標(biāo)主要有RMSEA,CFI,SRMR 等[21]。

    模型中潛在變量與顯示變量的因果關(guān)系如表4所示。顯變量與潛變量之間的數(shù)值均顯著(值都小于0.05),且標(biāo)準(zhǔn)載荷系數(shù)值大于0.6,這表明顯示變量與潛在變量有著較強的相關(guān)關(guān)系。

    表4 潛變量與顯示變量的因果關(guān)系Tab.4 The relationship between latent variables and manifest variables

    本文使用Logit 模型研究老年人的出行行為,考慮高峰出行時的各種心理因素、暫停高峰時期公交優(yōu)惠政策等因素對老年人出行行為的影響,將出行者的效用函數(shù)表征為

    式中:U 為總效用;dpolicy為虛擬變量, 表示是否在實施“新政策”階段,取值為1 表示處于政策實施之后,取值為0 表示處于政策實施之前;Z 為個人統(tǒng)計學(xué)特征向量;L 為心理因素向量;δ,γ 為未知參數(shù)向量;ε 為誤差項。

    根據(jù)本文效用函數(shù)構(gòu)成,考慮到研究內(nèi)容主要針對老年群體的出行選擇進(jìn)行分析,在個人統(tǒng)計學(xué)特征及出行特征調(diào)查部分,合并部分選項并設(shè)置啞變量, 表5 中Z 表示為個人屬性及出行屬性,Y 為是否選擇公交出行的結(jié)果。

    表5 模型啞變量設(shè)置Tab.5 The model of dummy variable settings

    本文研究框架如圖3 所示。

    圖3 研究框架Fig.3 Research framework

    2.2 老年人潛分類模型

    假定老年人的選擇行為基于個人屬性以及潛在的異質(zhì)性[22],針對分析“高峰時段暫停公交優(yōu)惠政策前后老年群體是否選擇公交”這一行為,老年人可劃分為某些特定的潛在分類,該分類由解釋變量(dpolicy)及隸屬函數(shù)變量(老年人個人屬性Z 及潛在態(tài)度L)所決定。 潛在類別Logit 模型假定在高峰時段是否選擇公交出行的老年群體可以分為固定的C類,屬于分類c(c=1,2,…,C)的老年人n 選擇在高峰時段乘坐公交的效用是:

    在分類c 中,Pn(i|c)為屬于分類c 的出行者n選擇方案i 的概率,Hn(c)為出行者n 屬于分類c 的概率。

    3 出行行為分析

    3.1 短距離出行行為

    根據(jù)調(diào)查數(shù)據(jù),老年人在短距離(<1 km)出行中,步行是主要的出行方式,現(xiàn)研究1 km 距離出行是否使用步行方式的相關(guān)影響因素,包含心理潛變量的Logit 回歸結(jié)果如表6 所示。

    表6 1 km 出行是否使用步行的結(jié)果分析Tab.6 Result of walking choice when distance is 1 km

    在95%置信水平下, 有Zretire,Zhour,Lsport,Luncomfort,Loff-peak是顯著的,即短距離出行中,老年群體對于是否選擇步行方式與是否退休、出行時長、對于日常出行的態(tài)度、對于高峰出行的態(tài)度和對于錯峰出行的支持度有關(guān)。Zretire顯著,系數(shù)0.639 大于0,幾率比為1.895,大于1,這表明在短距離出行中工作的老年人選擇步行的概率比退休老年人選擇步行高出11%。Lsport系數(shù)為2.42,表明老年人對于日常出行態(tài)度對老年人短距離出行有顯著正影響,Lsport每增加一個單位,老年人在短距離出行中選擇步行的幾率會顯著提高;Luncomfort系數(shù)為0.967, 表明老年人對于高峰乘坐公交的不舒適感知每增加一個單位,老年人群體在短距離采用步行的概率就增加16.6%;Loff-peak系數(shù)為0.74 大于0, 表明老年人對于錯峰出行的支持度對老年人短距離出行有顯著正影響,Loff-peak每增加一個單位,老年群體在短距離出行采取步行的概率增加12.7%。

    3.2 中長距離公交選擇行為

    在90%置信水平下,有Zwage,Zmethod,Zhour是顯著的,即在中長距離出行中,老年群體是否會選擇公交與月收入、出行方式是否為公交和出行時長有關(guān)。 Zwage系數(shù)為-0.172,幾率比為0.842,即隨著老年人月收入增加一個單位,老年人在中長距離出行中選擇公交出行的比例就減少15.8%;Zmethod系數(shù)為0.934, 表明日常主要出行方式是否為公交對中長距離是否選擇公交有顯著正影響,在中長距離出行中,日常主要出行方式為公交的老年群體選擇公交的幾率比是日常主要出行方式為其他方式的老年群體選擇公交的2.54 倍;Zhour系數(shù)0.383 大于0,幾率比為1.467,表明隨著出行時間的增加,老年群體在中長距離傾向于使用公交,出行時長每增加10 分鐘,選擇公交的概率增加7.3%,見表7。

    表7 3 km 出行是否使用公交的結(jié)果分析Tab.7 Result of traveling by bus when distance is 3 km

    3.3 高峰時期公交選擇行為

    在95%置信水平下, 有Zage,Zpurpose,Ztimes,Zjuncture,dpolicy,Loff-peak是顯著的。 dpolicy系數(shù)為-0.734 小于0,幾率比0.48 小于1,這表明與暫停高峰優(yōu)惠政策實施前(現(xiàn)狀)相比,在高峰時間段暫停老年人的公交乘車優(yōu)惠后老年人使用公交的頻率顯著降低, 使用公交的比例僅為政策實施前的48%。 Zage的系數(shù)為-0.181 小于0,表明隨著年齡的增加,高峰時期乘坐公交的老年人比例在不斷下降, 年齡增加一個單位,老年群體選擇在高峰時段乘坐公交的概率下降3.8%。 在出行特征中Zpurpose系數(shù)為0.493 大于0,說明出行目的為剛性需求(日常需要外出工作、接送小孩、看病就醫(yī)等等)的老年群體相對于外出休閑娛樂的老年群體在高峰時段使用公交的概率要高。心理因素方面,Loff-peak系數(shù)-0.513 小于0, 幾率比為0.599,表明老年人對錯峰出行的支持度對高峰時段選擇公交出行有顯著負(fù)影響,Loff-peak增加1 個單位,老年群體在高峰時期使用公交的幾率比就減少40.1%,見表8。

    表8 高峰時段是否使用公交的結(jié)果分析Tab.8 Choice of the elderly traveling by bus frequently when travel time is peak time

    3.4 潛分類模型的估計

    潛分類模型由于樣本老年群體的類別總數(shù)C最初未知,因此需要對其分類數(shù)進(jìn)行確定,合適的分類組數(shù)通過對不同分類數(shù)的模型進(jìn)行估計,比較其統(tǒng)計量所得出。 根據(jù)文獻(xiàn)[23]計算CAIC,BIC 值,根據(jù)計算結(jié)果選擇相對較小的CAIC 和BIC 值和較大的LL 值。

    CAIC 和BIC 的計算公式如下

    式中:L 為最大樣本Log 似然值;m 為模型的參數(shù)個數(shù)。

    最優(yōu)的潛分類二項Logit 模型的估計結(jié)果如表9 所示。

    表9 潛分類二項Logit 模型擬合優(yōu)度測量Tab.9 Goodness-of-fit measurement of binomial Logit model for latent classification

    由上表知, 老年群體被分為2 類時,CAIC 和BIC 參數(shù)值最小, 因此老年群體被分為2 類為最優(yōu)。 同時為定量分析分類模型是否能夠很好區(qū)分每個樣本點, 分析每個樣本點的2 個概率值的最大值,得到均值為0.844,接近1,表明模型能夠很好區(qū)分每個樣本點[24]。

    如表10 所示, 將Class2 的各個系數(shù)設(shè)置為0,以供模型識別所需。 以Class2 為對比估計各變量的符號和參數(shù)值大小,可以得出在高峰時期公交選擇時每個老年出行群體因其出行偏好不同及該群體的個人屬性及潛在心理態(tài)度的影響,老年群體可被細(xì)化分為不同的類別。

    表10 分2 類潛分類模型估計結(jié)果Tab.10 Estimation results of latent classification model in 2 categories

    由表10 可知,在出行方式屬性上,dpolicy對老年群體分類有顯著影響,Class1 的老年人在暫停高峰時段公交優(yōu)惠之后,會考慮是否還有必要在高峰時段乘坐公交,而公交收費對于Class2 的出行者影響不顯著。 當(dāng)出行者出行目的越偏向于剛需出行,在意的出行條件越發(fā)偏向于等待時間、步行時長等約束性較強的要求, 這類老年人傾向于成為Class1;并且隨著出行者對于高峰時期乘坐公交車的不舒適感、對于錯峰出行的支持度的提升,出行者也更傾向于成為Class1。由此可以推斷,該類老年群體屬于“必要通勤”型老年群體,此類老年人保留著與工作群體類似的出行習(xí)慣:出行的目的性較強,主要是為了接送小孩、看病就醫(yī)等等,出行過程更在意需要的等待時間、步行時長等硬性條件;其次可以看出該類老年群體的原則性較強,與通勤群體有一定的共情性,當(dāng)其對錯峰出行的支持度增加,在高峰時選擇乘坐公交的概率就越低。 基于目前的分類結(jié)果,屬于Class1 的老年人數(shù)偏低,說明大多出行的老年人屬于“休閑”型,外出的時間、目的約束性均較低,且對于高峰公交出行的不舒適性和錯峰公交出行的支持度不夠敏感。

    4 結(jié)論

    1) 在短距離出行中,日常喜歡外出的老年人通常對身體狀況的感知良好, 且對于短距離出行,老年群體通常不會犧牲個人出行舒適度而選擇爭搶公交資源。

    2) 在中長距離出行中,老年人的出行時長越長或老年群體的主要出行方式為公交時,老年群體受到優(yōu)惠政策或者出行感受等影響較小,會保持原有出行選擇。

    3) 暫停高峰時段的公交優(yōu)惠和老年群體對于錯峰出行的支持度會顯著影響該群體在高峰時段使用公交的可能性。 部分老年人在高峰時段不必要選擇公交出行,可采取其他交通方式。

    4) 老年群體的出行選擇行為與個體異質(zhì)性、乘車感受有關(guān),當(dāng)老年群體對于乘車環(huán)境、錯峰出行意義不夠敏感時,老年群體通常會堅持原有的出行方式。

    綜上所述,在早高峰期間老年人“無謂出行”的現(xiàn)象時有發(fā)生,且目前支持錯峰公交出行的老年人數(shù)不多,在必要公交出行時老年群體對于身體狀況和乘車舒適度的感知往往會被置后,而改變公交優(yōu)惠政策對于制約老年人無謂公交出行行為有一定的積極影響。 因此之后的研究可以基于調(diào)節(jié)現(xiàn)有公交優(yōu)惠政策, 并考慮老年群體在高峰出行時的感受,研究老年群體在不同優(yōu)惠政策、不同乘車環(huán)境中的錯峰出行選擇行為。

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    石慶云
    書香兩岸(2020年3期)2020-06-29 12:33:45
    這一次優(yōu)步乘車,讓我感動了
    乘車
    南流江中下游河庫洪水錯峰調(diào)度的應(yīng)用
    乘車禮儀
    雨天早高峰,自在從容時。
    小淘氣乘車
    好孩子畫報(2014年6期)2014-07-25 06:34:22
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