機(jī)場(chǎng)服務(wù)質(zhì)量對(duì)航空出行選擇行為的影響
——以粵港澳大灣區(qū)為例

廖 望，曹小曙，李 濤，高興川

（1.江西理工大學(xué) 建筑與設(shè)計(jì)學(xué)院/新時(shí)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(guó)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(guó)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(wèn)題，尤其在多個(gè)機(jī)場(chǎng)為同一目的地提供航空運(yùn)輸服務(wù)的區(qū)域機(jī)場(chǎng)群（Multi-airport Region, MAR）（曹小曙 等，2018；Cheung et al.,2020）。土地利用、高投資和長(zhǎng)周期的制約下，依托于機(jī)場(chǎng)群地面交通網(wǎng)絡(luò)建設(shè)的傳統(tǒng)模式已無(wú)法成為引導(dǎo)區(qū)域客流的主要手段，也無(wú)法滿(mǎn)足消費(fèi)升級(jí)下旅客航空運(yùn)輸服務(wù)需求的全流程化、個(gè)性化和高品質(zhì)化（柴彥威 等，2022；Bezerra and Gomes,2020; Takebayashi, 2021）。機(jī)場(chǎng)作為航空出行的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)，其服務(wù)質(zhì)量的提升是推進(jìn)中國(guó)世界級(jí)機(jī)場(chǎng)群建設(shè)，以高質(zhì)量發(fā)展推進(jìn)中國(guó)式現(xiàn)代化的重要內(nèi)容（吳威 等，2019；張生潤(rùn) 等，2019；莫輝輝 等，2021）。在這種航空資源供需錯(cuò)配下，機(jī)場(chǎng)群航空出行選擇行為的影響機(jī)理研究成為更為復(fù)雜的綜合問(wèn)題（徐愛(ài)慶 等，2018） 。

作為機(jī)場(chǎng)服務(wù)的最終承載者，旅客的航空出行選擇行為在刻畫(huà)機(jī)場(chǎng)群內(nèi)空間競(jìng)爭(zhēng)關(guān)系的同時(shí)，不可避免受個(gè)體服務(wù)品質(zhì)偏好的影響。因此，在早期學(xué)者對(duì)機(jī)票價(jià)格、航班班次和抵達(dá)機(jī)場(chǎng)時(shí)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(guò)對(duì)慣性選擇、機(jī)場(chǎng)偏好、飛行經(jīng)驗(yàn)等屬性的探討，側(cè)面描繪了旅客航空出行對(duì)高品質(zhì)機(jī)場(chǎng)服務(wù)的偏愛(ài) 。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(jī)場(chǎng)服務(wù)或航空公司服務(wù)質(zhì)量對(duì)航空出行選擇行為的影響。如Suzuki 等（2003）對(duì)機(jī)型、停車(chē)費(fèi)、停車(chē)設(shè)施質(zhì)量、機(jī)場(chǎng)地面交通便利性、機(jī)場(chǎng)擁擠程度、餐廳和紀(jì)念品購(gòu)買(mǎi)服務(wù)等指標(biāo)進(jìn)行綜合測(cè)度，并發(fā)現(xiàn)機(jī)場(chǎng)服務(wù)體驗(yàn)對(duì)其機(jī)場(chǎng)選擇行為存在顯著影響，特別是對(duì)較高飛行頻次的旅客。Hess等（2007）在美國(guó)國(guó)內(nèi)旅客航空出行方案效用分析中對(duì)機(jī)場(chǎng)服務(wù)滿(mǎn)意度進(jìn)行調(diào)查評(píng)價(jià)，卻并沒(méi)有驗(yàn)證此因素對(duì)航空出行選擇行為影響的顯著性。Marcucci和Gatta（2012）通過(guò)指標(biāo)分類(lèi)研究，發(fā)現(xiàn)機(jī)場(chǎng)慣性選擇、安檢時(shí)長(zhǎng)、大型免費(fèi)停車(chē)場(chǎng)等因素對(duì)機(jī)場(chǎng)選擇行為存在顯著影響。Jung和Yoo（2016）通過(guò)驗(yàn)證性因子分析構(gòu)建機(jī)場(chǎng)便利性，設(shè)施服務(wù)質(zhì)量，服務(wù)滿(mǎn)意度等3個(gè)主觀綜合性影響因素，結(jié)果發(fā)現(xiàn)考慮3個(gè)主觀因素會(huì)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(jī)場(chǎng)便利性在統(tǒng)計(jì)學(xué)中存在意義。江紅等（2017）從機(jī)場(chǎng)繁忙程度、值機(jī)時(shí)間、安檢時(shí)間、購(gòu)物環(huán)境、突發(fā)事件等方面構(gòu)建機(jī)場(chǎng)服務(wù)質(zhì)量評(píng)價(jià)體系，并認(rèn)為值機(jī)及安檢2個(gè)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(guò)航空出行選擇行為調(diào)查確定機(jī)場(chǎng)繁忙程度是影響機(jī)場(chǎng)選擇行為的關(guān)鍵因素，但其模型仿真結(jié)果卻并沒(méi)有佐證此項(xiàng)調(diào)查成果。

總體而言，已有研究確認(rèn)了強(qiáng)制性流程（安檢、辦理登機(jī)手續(xù)）、設(shè)施設(shè)備和環(huán)境（旅客感知服務(wù)的不同機(jī)場(chǎng)環(huán)境）等項(xiàng)目在機(jī)場(chǎng)服務(wù)中的核心地位，但對(duì)機(jī)場(chǎng)服務(wù)質(zhì)量對(duì)航空出行選擇行為的影響機(jī)理尚未形成清晰的認(rèn)知。首先，現(xiàn)有研究多基于管理學(xué)視角將機(jī)場(chǎng)服務(wù)質(zhì)量嵌套于航空服務(wù)質(zhì)量中，并進(jìn)行簡(jiǎn)要或單一化探討，地理學(xué)視角下機(jī)場(chǎng)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(mǎn)意—行為意向”為主要傳遞機(jī)理受到較多關(guān)注，但行為意向選擇研究無(wú)法系統(tǒng)解析各因素在航空出行選擇行為的價(jià)值轉(zhuǎn)換，進(jìn)而難以有效支撐“出行即服務(wù)”理念下個(gè)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(shí)施航空出行過(guò)程中所進(jìn)行的一系列復(fù)雜的選擇決策過(guò)程，機(jī)場(chǎng)選擇和航空公司選擇是2項(xiàng)存在密切關(guān)聯(lián)的重要決策拐點(diǎn)，旅客的機(jī)場(chǎng)選擇很可能受服務(wù)于該機(jī)場(chǎng)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(jī)場(chǎng)的影響，單一層級(jí)的選擇決策并不符合機(jī)場(chǎng)和航空公司長(zhǎng)期聯(lián)盟化的經(jīng)營(yíng)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(yàn)，更需結(jié)合機(jī)場(chǎng)群中不同機(jī)場(chǎng)類(lèi)型的時(shí)空特征進(jìn)行針對(duì)性?xún)?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(jī)場(chǎng)服務(wù)質(zhì)量的關(guān)鍵性維度，通過(guò)實(shí)際方案比選系統(tǒng)性探討機(jī)場(chǎng)服務(wù)質(zhì)量對(duì)機(jī)場(chǎng)-航空公司選擇行為的影響及其作用差異。進(jìn)而，綜合機(jī)場(chǎng)群相互競(jìng)爭(zhēng)和依存的復(fù)雜環(huán)境，旨在為機(jī)場(chǎng)或航空公司找尋一個(gè)相對(duì)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(guó)首個(gè)受到全球認(rèn)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(guó)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(guò)程，且機(jī)場(chǎng)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(shí)施意見(jiàn)》（中國(guó)民航局，2020），綜合民航運(yùn)輸增長(zhǎng)和機(jī)場(chǎng)建設(shè)情況，目前粵港澳大灣區(qū)（以下簡(jiǎn)稱(chēng)“大灣區(qū)”）機(jī)場(chǎng)群主要經(jīng)歷了萌芽起步時(shí)期（1936—1997 年）和筑基成長(zhǎng)時(shí)期（1997 年至今）2 個(gè)階段（圖1）。同時(shí)，根據(jù)機(jī)場(chǎng)群成長(zhǎng)的5 階段模型（Bonnefoy,2008）和《“十四五”現(xiàn)代綜合交通運(yùn)輸體系發(fā)展規(guī)劃》（中華人民共和國(guó)國(guó)家發(fā)展和改革委員會(huì)，2022），大灣區(qū)已構(gòu)建主要機(jī)場(chǎng)（香港、廣州、深圳）、輔助機(jī)場(chǎng)（澳門(mén)、珠海）和其他機(jī)場(chǎng)（佛山、惠州）所形成的機(jī)場(chǎng)體系（圖2），分別對(duì)應(yīng)“十四五”國(guó)家綜合機(jī)場(chǎng)體系的國(guó)際航空樞紐、區(qū)域樞紐和非樞紐機(jī)場(chǎng)3種類(lèi)型。截至2021年年底，大灣區(qū)常住人口約7 917.6 萬(wàn)人，地區(qū)生產(chǎn)總值13.2 萬(wàn)億元，共完成旅客吞吐量0.9 億人次，占中國(guó)內(nèi)地和港澳機(jī)場(chǎng)旅客吞吐總量的9.9%（國(guó)家統(tǒng)計(jì)局，2022；香港特別行政區(qū)政府統(tǒng)計(jì)處，2022；澳門(mén)特別行政區(qū)統(tǒng)計(jì)暨普查局，2022）。

圖1 粵港澳大灣區(qū)機(jī)場(chǎng)群建設(shè)時(shí)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(chǎng)擴(kuò)張，大灣區(qū)機(jī)場(chǎng)群形成大面積重疊通航空間和腹地空間范圍（封丹 等，2019；賴(lài)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(jì)劃航班數(shù)據(jù)①數(shù)據(jù)來(lái)源：FlightGlobal.https://www.flightglobal.com/。，大灣區(qū)機(jī)場(chǎng)群共與374 個(gè)城市建立通航，其中221 個(gè)國(guó)內(nèi)通航城市和153個(gè)國(guó)際通航城市，可售座位數(shù)量分別高達(dá)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(guò)70%，對(duì)應(yīng)可售座位數(shù)占當(dāng)年國(guó)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(guó)際重疊通航空間中，與大灣區(qū)四大國(guó)際機(jī)場(chǎng)同時(shí)建立通航聯(lián)系的城市雖僅占當(dāng)年國(guó)際通航城市數(shù)量的9.0%左右，但對(duì)應(yīng)可售座位數(shù)占同年國(guó)際通航可售座位數(shù)的50%以上（圖3）；從腹地空間看，無(wú)論是3機(jī)場(chǎng)（3個(gè)主要機(jī)場(chǎng)）、5機(jī)場(chǎng)（3個(gè)主要和2個(gè)輔助機(jī)場(chǎng)）還是7機(jī)場(chǎng)的1 h車(chē)程時(shí)間均呈現(xiàn)以珠江口為中心的大面積擴(kuò)散性重疊服務(wù)特征，且3 h車(chē)程時(shí)間內(nèi)的重疊區(qū)域均超過(guò)大灣區(qū)總面積的80%（圖4）。因而，大灣區(qū)機(jī)場(chǎng)群對(duì)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(xiàng)目仍在不斷壓縮區(qū)域機(jī)場(chǎng)間的時(shí)間距離，腹地空間和通航空間均表現(xiàn)出激烈的空間競(jìng)爭(zhēng)特征。

圖3 粵港澳大灣區(qū)機(jī)場(chǎng)群國(guó)內(nèi)和國(guó)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(jī)場(chǎng)群重疊腹地空間Fig.4 The overlapping hinterland space of GBA

2 問(wèn)卷設(shè)計(jì)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(gè)體屬性變量、出行方案變量和機(jī)場(chǎng)服務(wù)質(zhì)量潛變量，因變量是機(jī)場(chǎng)-航空公司選擇行為（表1）。其中，個(gè)體屬性變量主要包括個(gè)體社會(huì)經(jīng)濟(jì)屬性，如性別（gender）、年齡（age）、月收入（income）、本地居民（resd）等變量，個(gè)體旅程特征變量，如飛行頻次（flts）、出行目的（purp）、提前2 h 抵達(dá)機(jī)場(chǎng)（parv）等變量；出行方案變量中可觀測(cè)的屬性，主要包括抵達(dá)機(jī)場(chǎng)的時(shí)間（acst）、航班價(jià)格（fare）、航班飛行時(shí)間（flyt）、預(yù)計(jì)起飛時(shí)間差異（sde和sdl）、航班準(zhǔn)點(diǎn)率（otp）、航班班次（freq）、機(jī)型（acft）等；根據(jù)35 個(gè)機(jī)場(chǎng)服務(wù)質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)的因子荷載，以及各質(zhì)量維度對(duì)航空出行行為意向影響的顯著性，最終確定強(qiáng)制性流程（PD）、設(shè)施設(shè)備和環(huán)境（FE）2 個(gè)關(guān)鍵性維度為機(jī)場(chǎng)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(guò)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(duì)機(jī)場(chǎng)服務(wù)質(zhì)量不同維度的感知評(píng)價(jià)而開(kāi)展，并基于此建構(gòu)機(jī)場(chǎng)服務(wù)質(zhì)量和旅客個(gè)體屬性間的關(guān)聯(lián)性模型，同時(shí)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(shí)際存在機(jī)場(chǎng)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(jì)劃航班數(shù)據(jù)，確定了大灣區(qū)中超過(guò)2 家機(jī)場(chǎng)可抵達(dá)同一城市的航線(xiàn)?？紤]國(guó)內(nèi)和國(guó)際航班機(jī)場(chǎng)運(yùn)營(yíng)數(shù)的差異，分別篩選4 家以上（含4家）機(jī)場(chǎng)運(yùn)營(yíng)的國(guó)內(nèi)航線(xiàn)和2 家以上（含2家）機(jī)場(chǎng)運(yùn)營(yíng)的國(guó)際航線(xiàn)，并剔除壟斷性和雙寡頭性航空公司運(yùn)營(yíng)的航線(xiàn)，最終剩余37 條國(guó)內(nèi)航線(xiàn)和60 條國(guó)際航線(xiàn)，分別占同類(lèi)型航班可售座位數(shù)比例為87.0%和90.2%。以此為抽樣框，對(duì)近1年以來(lái)搭乘過(guò)這97條航線(xiàn)航班的旅客進(jìn)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(guò)去1 年來(lái)最近1 次所搭乘航班的各項(xiàng)信息和地面交通出行信息，包括出發(fā)地、所選起飛機(jī)場(chǎng)、購(gòu)票時(shí)理想中的起飛時(shí)間和抵達(dá)時(shí)間、所選航班公司和航班票價(jià)等，以及旅客可能考慮的首選機(jī)場(chǎng)和替代機(jī)場(chǎng)，旅客在選擇機(jī)場(chǎng)和航空公司時(shí)考慮的主要因素。2）潛變量量表設(shè)計(jì)。為全面理解旅客機(jī)場(chǎng)服務(wù)體驗(yàn)，基于旅客活動(dòng)分類(lèi)，對(duì)深圳寶安國(guó)際機(jī)場(chǎng)、廣州白云國(guó)際機(jī)場(chǎng)、香港國(guó)際機(jī)場(chǎng)的高層管理人員以及東莞城市候機(jī)樓、惠州城市候機(jī)樓等部分城市候機(jī)樓的工作人員進(jìn)行深入訪(fǎng)談，且通過(guò)探索性因子分析對(duì)機(jī)場(chǎng)服務(wù)質(zhì)量量表進(jìn)一步純化，最終形成強(qiáng)制性流程（10 個(gè)題項(xiàng)）、設(shè)施設(shè)備和環(huán)境（8 個(gè)題項(xiàng)），詳細(xì)步驟參考文獻(xiàn)廖望等（2021）。3）服務(wù)質(zhì)量評(píng)定。要求調(diào)查對(duì)象對(duì)在所選機(jī)場(chǎng)的強(qiáng)制性流程、設(shè)施設(shè)備和環(huán)境的各題項(xiàng)進(jìn)行評(píng)定，各題項(xiàng)均采用李克特5級(jí)量表形式，以“完全不同意至完全同意”或“很不滿(mǎn)意至很滿(mǎn)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(jì)。除機(jī)型、準(zhǔn)點(diǎn)率和航班班次外，機(jī)場(chǎng)、航空公司、預(yù)計(jì)起飛時(shí)間差異、航班飛行時(shí)間、航班價(jià)格等其他屬性均基于同一調(diào)查對(duì)象RP 調(diào)查中的實(shí)際出行信息，按SP調(diào)查方案水平設(shè)計(jì)進(jìn)行比率變化（表2）。參考Hess 等（2007）、Loo（2008）和2018年12月第一個(gè)星期攜程網(wǎng)中有關(guān)7家機(jī)場(chǎng)重疊航線(xiàn)的相關(guān)指標(biāo)數(shù)值的描述性統(tǒng)計(jì)分析，采用混合正交設(shè)計(jì)技術(shù)L32(23× 45)生成32次試驗(yàn)方案，且通過(guò)隨機(jī)數(shù)的配置生成16組兩方案比選情景（Bergantino et al., 2020）。2）機(jī)場(chǎng)-航空公司組合設(shè)計(jì)。在實(shí)際方案選擇中，旅客往往并不會(huì)將7家機(jī)場(chǎng)均納入考慮范圍，根據(jù)RP 調(diào)查中備選機(jī)場(chǎng)的數(shù)據(jù)收集，在SP調(diào)查中將旅客首選機(jī)場(chǎng)、替代機(jī)場(chǎng)和傳統(tǒng)航空公司、低成本航空公司之間進(jìn)行兩兩組合，共4 種機(jī)場(chǎng)-航空公司選擇結(jié)果作為因變量，并通過(guò)“0/1”二值變量具體表達(dá)旅客是否選擇其中某一種機(jī)場(chǎng)和航空公司組合。3）旅客方案比選。每位受訪(fǎng)者被要求查看2個(gè)備選方案信息，并根據(jù)個(gè)人偏好選擇2 個(gè)備選方案之一，每人共進(jìn)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(jì)Table 2 The experimental design of SP survey

2.3 樣本概況

問(wèn)卷正式發(fā)放于2019-01-16—27 和2019-02-25—03-16，通過(guò)網(wǎng)上問(wèn)卷調(diào)查和機(jī)場(chǎng)出入大廳現(xiàn)場(chǎng)電子問(wèn)卷發(fā)放的形式，分別獲得1 051和486份，共回收問(wèn)卷1 537份，剔除無(wú)效問(wèn)卷106份，共獲得有效問(wèn)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(dāng)，分別占調(diào)查對(duì)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(duì)較高，每年大約從大灣區(qū)機(jī)場(chǎng)離港3～6次，本地和非本地居民均存在機(jī)場(chǎng)-航空公司選擇的問(wèn)題（表3）。同時(shí)，在調(diào)查對(duì)象被要求闡述選擇不同機(jī)場(chǎng)的主要原因時(shí)，超過(guò)60%的調(diào)查對(duì)象表示“抵達(dá)機(jī)場(chǎng)的時(shí)間更少”是主要原因，但仍有超過(guò)20%的調(diào)查對(duì)象認(rèn)為他們會(huì)被“機(jī)場(chǎng)設(shè)施和服務(wù)滿(mǎn)意”所吸引，另有10%以上的旅客認(rèn)為機(jī)場(chǎng)所合作的航空公司也是原因之一（圖5）。此外，在4種機(jī)場(chǎng)-航空公司組合方案中，首選機(jī)場(chǎng)主導(dǎo)下的首選機(jī)場(chǎng)-低成本航空、首選機(jī)場(chǎng)-傳統(tǒng)航空組合方案被選擇頻次明顯高于由替代機(jī)場(chǎng)主導(dǎo)下2 個(gè)組合方案（圖6）。

表3 調(diào)查對(duì)象社會(huì)經(jīng)濟(jì)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(jī)場(chǎng)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(lèi)機(jī)場(chǎng)-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(biāo)多因果（Multiple Indicators Multiple Cause, MIMIC）潛變量模型和混合Logit模型2個(gè)部分，這種整合模型的構(gòu)建能在引入潛變量的同時(shí)，深度刻畫(huà)旅客行為過(guò)程的機(jī)理（圖7）。潛變量是主要通過(guò)使用調(diào)查所獲得的心理測(cè)量數(shù)據(jù)來(lái)捕捉旅客感知的技術(shù)，心理測(cè)量調(diào)查問(wèn)題要求旅客指出他們對(duì)潛變量的滿(mǎn)意度或不滿(mǎn)意程度，心理因素導(dǎo)致選擇過(guò)程的行為現(xiàn)實(shí)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(jī)場(chǎng)-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(shí)具有因的指標(biāo)（Cause Indicators）與果的指標(biāo)（Effect Indicators）。在典型相關(guān)分析中，各組觀測(cè)變量的線(xiàn)性組合不含誤差項(xiàng)，因而作為內(nèi)因潛變量，其誤差項(xiàng)變異均為0。本研究每個(gè)MIMIC模型中有且僅有一個(gè)潛變量，潛變量直接受一個(gè)或多個(gè)獨(dú)立觀測(cè)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(yùn)用混合Logit模型驗(yàn)證機(jī)場(chǎng)服務(wù)質(zhì)量中強(qiáng)制性流程、設(shè)施設(shè)備和環(huán)境潛變量對(duì)機(jī)場(chǎng)-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(xiàng)Logit 模型和自變量?jī)H隨方案而變的條件Logit 模型，混合Logit模型同時(shí)包括隨個(gè)體i隨著方案j而變的出行方案變量，以及只隨個(gè)體i而變的個(gè)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(jī)項(xiàng)在個(gè)體和選擇枝之間變化，在變量回歸系數(shù)中加入隨機(jī)要素，以引入個(gè)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(duì)更好的適用性，不僅可以通過(guò)明確考慮旅客在選擇模型中的感知來(lái)解釋效用的隨機(jī)擾動(dòng)ε，而且可以減少多項(xiàng)潛變量可能帶來(lái)的共線(xiàn)性問(wèn)題（周悅等，2021）。

1）MIMIC模型

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

式中：η是機(jī)場(chǎng)服務(wù)質(zhì)量中強(qiáng)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(gè)體屬性的觀測(cè)變量，包括旅客的社會(huì)經(jīng)濟(jì)特征和旅程特征，這些特征可能會(huì)影響旅客對(duì)機(jī)場(chǎng)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(jī)擾動(dòng)項(xiàng)；ψ是潛變量η的可觀測(cè)指標(biāo)；λ是η的不可知的估算參數(shù)；δ是隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。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(dāng)指出的是，可觀測(cè)指標(biāo)之間沒(méi)有影響出行選擇決策的因果關(guān)系。它們被描述為強(qiáng)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(jì)潛變量。因此，這些指標(biāo)并不直接包含在選擇模型中，而是通過(guò)強(qiáng)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(biāo)的影響（即參數(shù)的估計(jì)）可能因不同機(jī)場(chǎng)而不同，為此分別建立各機(jī)場(chǎng)強(qiáng)制性流程、設(shè)施設(shè)備和環(huán)境潛變量和旅客個(gè)體屬性的MIMIC 模型（圖8）。

圖8 強(qiáng)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(jì)提前起飛時(shí)間差異、航班預(yù)計(jì)延遲起飛時(shí)間差異、航班準(zhǔn)點(diǎn)率、航班飛行時(shí)間、航班班次、航班價(jià)格、機(jī)型、抵達(dá)機(jī)場(chǎng)的時(shí)間等，以及機(jī)場(chǎng)服務(wù)質(zhì)量潛變量強(qiáng)制性流程、設(shè)施設(shè)備和環(huán)境等，旅客選擇機(jī)場(chǎng)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(jī)場(chǎng)i和航空公司j的組合方案的常數(shù)項(xiàng)，a1c1、a1c2、a2c1和a2c2分別對(duì)應(yīng)首選機(jī)場(chǎng)-傳統(tǒng)航空、首選機(jī)場(chǎng)-低成本航空、替代機(jī)場(chǎng)-傳統(tǒng)航空、替代機(jī)場(chǎng)-低成本航空等組合方案；β為出行方案變量和機(jī)場(chǎng)服務(wù)質(zhì)量潛變量的估算系數(shù)；l1和l2為“0/1”變量，當(dāng)預(yù)計(jì)起飛時(shí)間差異為負(fù)數(shù)時(shí)，l1為取值為“1”，對(duì)應(yīng)l2取值為“0”；反之，若預(yù)計(jì)起飛時(shí)間差異為正數(shù)時(shí)，l1為取值為“0”，對(duì)應(yīng)l2取值為“1”。

對(duì)應(yīng)，混合Logit模型中旅客m選擇機(jī)場(chǎng)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(jī)項(xiàng)，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(jī)場(chǎng)和替代機(jī)場(chǎng)，J={1，2}分別代表傳統(tǒng)航空和低成本航空類(lèi)型，不同的ij取值則代表旅客m所面對(duì)的不同機(jī)場(chǎng)-航空公司組合方案的情景；Xmij既包括同時(shí)隨個(gè)體m、機(jī)場(chǎng)i和航空公司j而變的出行方案變量，也包括僅隨個(gè)體m而變的個(gè)體屬性變量；Lmij是旅客m選擇機(jī)場(chǎng)i和航空公司j組合方案的概率在隨機(jī)項(xiàng)k上的評(píng)估界定。

在個(gè)體屬性變量處理過(guò)程中，因強(qiáng)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(gè)體屬性變量間的關(guān)系，為避免模型在擬合過(guò)程中內(nèi)生性問(wèn)題，在初始模型回歸中僅包含表征8個(gè)出行方案變量和強(qiáng)制性流程、設(shè)施設(shè)備和環(huán)境2 個(gè)潛變量；其后，參考Ishii（2009）和Lu等（2021）均對(duì)不同收入旅客的價(jià)格和時(shí)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(xiàng)，以進(jìn)一步探討各顯著性影響因素在對(duì)航空出行選擇行為產(chǎn)生影響的過(guò)程是否會(huì)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(qiáng)制性流程的影響

從強(qiáng)制性流程潛變量的MIMIC 模型結(jié)果看，提前2 h抵達(dá)機(jī)場(chǎng)均對(duì)7個(gè)機(jī)場(chǎng)的強(qiáng)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(jī)場(chǎng)變量系數(shù)，較高年齡段、月收入和飛行頻次的旅客對(duì)強(qiáng)制性流程期望會(huì)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(gòu)買(mǎi)能力，更愿意購(gòu)買(mǎi)可靠和舒適的服務(wù)，且可參照的服務(wù)標(biāo)準(zhǔn)更加廣泛，對(duì)服務(wù)細(xì)節(jié)有更高的標(biāo)準(zhǔn)和要求；男性對(duì)強(qiáng)制性流程的滿(mǎn)意度高于女性，這支持了虛擬變量“女性”的負(fù)向估計(jì)；根據(jù)出行目的、提前2 h 抵達(dá)機(jī)場(chǎng)等出行方案變量系數(shù)，提前2 h 抵達(dá)機(jī)場(chǎng)均對(duì)大灣區(qū)所有機(jī)場(chǎng)的強(qiáng)制性流程表現(xiàn)為較高水平的正向影響，但相比香港國(guó)際機(jī)場(chǎng)、廣州白云國(guó)際機(jī)場(chǎng)和深圳寶安國(guó)際機(jī)場(chǎng)3家主要機(jī)場(chǎng)，澳門(mén)國(guó)際機(jī)場(chǎng)、珠海金灣機(jī)場(chǎng)、惠州平潭機(jī)場(chǎng)和佛山沙堤機(jī)場(chǎng)變量的路徑系數(shù)相對(duì)較小。究其原因，可能由于提前2 h 抵達(dá)機(jī)場(chǎng)的旅客對(duì)強(qiáng)制性流程預(yù)留時(shí)間更長(zhǎng)，需對(duì)排隊(duì)、安檢過(guò)程等候更有耐心，且商務(wù)出行旅客對(duì)強(qiáng)制性流程服務(wù)有更高的要求，更傾向于縮短在機(jī)場(chǎng)的停留時(shí)間，而以上現(xiàn)象均在占地和客流規(guī)模較大的主要機(jī)場(chǎng)表現(xiàn)得更為明顯。

表4 粵港澳大灣區(qū)各機(jī)場(chǎng)強(qiáng)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(duì)旅客的機(jī)場(chǎng)-航空公司選擇行為均存在顯著影響（表5）。其中，強(qiáng)制性流程對(duì)商務(wù)出行旅客的機(jī)場(chǎng)-航空公司選擇均存在顯著影響，而在82.5%的置信水平下，強(qiáng)制性流程對(duì)非商務(wù)出行旅客的機(jī)場(chǎng)-航空公司選擇行為也表現(xiàn)出同樣的正向作用，且通過(guò)交互項(xiàng)驗(yàn)算發(fā)現(xiàn)，這種影響的正向性并不會(huì)受月收入的影響。從幾率比看，以李克特Likert 5分量表為標(biāo)準(zhǔn)，旅客對(duì)機(jī)場(chǎng)強(qiáng)制性流程評(píng)分每提高1分，商務(wù)出行旅客選擇原機(jī)場(chǎng)-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(jī)場(chǎng)-航空公司組合方案的概率是先前的1.193倍。這說(shuō)明雖然強(qiáng)制性流程對(duì)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(duì)其敏感性更高，可能歸結(jié)于強(qiáng)制性流程是旅客在機(jī)場(chǎng)無(wú)可避免且耗費(fèi)時(shí)間最長(zhǎng)和最為繁瑣的流程，大量旅客將其視為是出行時(shí)間和精力上的直接消耗，以單獨(dú)出行為主的商務(wù)出行旅客對(duì)此容忍度更低。

第一，要維護(hù)好集團(tuán)及公司內(nèi)部的集體文化氛圍。可通過(guò)舉辦集會(huì)活動(dòng)、提供思想引導(dǎo)、保障員工的福利等措施來(lái)促使公司及集團(tuán)形成一個(gè)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(dòng)之中，也會(huì)更高效地向全社會(huì)宣揚(yáng)蘊(yùn)含著華誼精神的正能量。

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

機(jī)場(chǎng)服務(wù)質(zhì)量提升的過(guò)程必然要增加機(jī)場(chǎng)管理成本，一些旅客愿意為高質(zhì)量的服務(wù)付費(fèi)。其中，以商務(wù)（非商務(wù)）出行旅客愿意為提高1分的強(qiáng)制性流程質(zhì)量評(píng)分支付47.8（19.6）元，這種較高的支付意愿或許部分是因?yàn)長(zhǎng)ikert 5 分量表讓調(diào)查對(duì)象留有較大的模糊評(píng)價(jià)空間。同時(shí)，雖然旅客存在習(xí)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?cè)行袨槟Ｊ?，選擇強(qiáng)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(jià)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(dá)機(jī)場(chǎng)對(duì)設(shè)施設(shè)備和環(huán)境的影響趨勢(shì)與強(qiáng)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(duì)不同機(jī)場(chǎng)類(lèi)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(duì)廣州白云國(guó)際機(jī)場(chǎng)、深圳寶安國(guó)際機(jī)場(chǎng)的設(shè)施設(shè)備和環(huán)境評(píng)價(jià)存在顯著正向性，但對(duì)珠海金灣、佛山沙堤機(jī)場(chǎng)的設(shè)施設(shè)備和環(huán)境評(píng)價(jià)存在顯著負(fù)向性?？赡苁且?yàn)閺V州、深圳等機(jī)場(chǎng)存在更多樣化的服務(wù)（如購(gòu)物、娛樂(lè)等）或更大的空間感，能更好地滿(mǎn)足女性在機(jī)場(chǎng)等候過(guò)程中的需求，相對(duì)而言，惠州和佛山等小型機(jī)場(chǎng)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(duì)設(shè)施設(shè)備和環(huán)境影響的顯著性表現(xiàn)與強(qiáng)制性流程并不存在差異，但本地居民對(duì)佛山沙堤機(jī)場(chǎng)的設(shè)施設(shè)備和環(huán)境評(píng)價(jià)更低，且在統(tǒng)計(jì)學(xué)上影響顯著?？赡苁且?yàn)槎鄶?shù)佛山本地居民具有廣州白云國(guó)際機(jī)場(chǎng)的離港經(jīng)驗(yàn)，在服務(wù)質(zhì)量對(duì)比下，本地居民更多表現(xiàn)出對(duì)佛山沙堤機(jī)場(chǎng)的負(fù)向評(píng)價(jià)；從出行目的、提前2 h 抵達(dá)機(jī)場(chǎng)等個(gè)體屬性變量看，提前2 h 抵達(dá)機(jī)場(chǎng)均對(duì)設(shè)施設(shè)備和環(huán)境的影響趨勢(shì)與強(qiáng)制性流程相同。但對(duì)于佛山沙堤機(jī)場(chǎng)，提前2 h 抵達(dá)機(jī)場(chǎng)對(duì)其影響方向則相反，可能是因佛山沙堤機(jī)場(chǎng)設(shè)施設(shè)備過(guò)于單一，長(zhǎng)時(shí)間的駐留會(huì)引發(fā)旅客的負(fù)向評(píng)價(jià)。相對(duì)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(guó)際機(jī)場(chǎng)、深圳寶安國(guó)際機(jī)場(chǎng)、澳門(mén)國(guó)際機(jī)場(chǎng)和佛山沙堤機(jī)場(chǎng)均顯著，主要是因?yàn)樯虅?wù)出行旅客偏向于更短的機(jī)場(chǎng)停留時(shí)間，且對(duì)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(duì)容易得到滿(mǎn)足。

表6 粵港澳大灣區(qū)各機(jī)場(chǎng)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(jì)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(duì)商務(wù)出行旅客的機(jī)場(chǎng)-航空公司選擇行為存在正向影響，可視為絕對(duì)小概率事件。而對(duì)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(duì)其機(jī)場(chǎng)-航空公司選擇行為存在正向影響。雖然此潛變量在統(tǒng)計(jì)學(xué)上并不存在顯著影響，但從事件發(fā)生概率對(duì)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(shuō)明商務(wù)出行旅客更加看重機(jī)場(chǎng)作為快速交通工具的功能性，而非商務(wù)出行旅客會(huì)在機(jī)場(chǎng)停留更長(zhǎng)時(shí)間，進(jìn)而對(duì)機(jī)場(chǎng)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(jī)型、航班預(yù)計(jì)起飛時(shí)間差異、航班準(zhǔn)點(diǎn)率、航班飛行時(shí)間、航班班次、航班價(jià)格、抵達(dá)機(jī)場(chǎng)的時(shí)間、強(qiáng)制性流程等8個(gè)變量在95%的置信度水平下均具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。從不同出行目的看，航班價(jià)格、抵達(dá)機(jī)場(chǎng)時(shí)間、航班飛行時(shí)間、航班預(yù)計(jì)提前起飛時(shí)間差異和航班預(yù)計(jì)延遲起飛時(shí)間差異對(duì)機(jī)場(chǎng)-航空公司選擇行為均存在顯著負(fù)向影響。相應(yīng)，雖然航班準(zhǔn)點(diǎn)率對(duì)商務(wù)或非商務(wù)出行旅客的機(jī)場(chǎng)-航空公司選擇行為均存在顯著正向影響，航班班次和機(jī)型僅對(duì)非商務(wù)出行旅客存在類(lèi)似作用。

根據(jù)幾率比計(jì)算結(jié)果（見(jiàn)表5）可知，航班價(jià)格、抵達(dá)機(jī)場(chǎng)時(shí)間、航班飛行時(shí)間、航班預(yù)計(jì)提前起飛時(shí)間差異和航班預(yù)計(jì)延遲起飛時(shí)間差異等因素每增加一個(gè)單位，商務(wù)（非商務(wù)）出行旅客選擇原機(jī)場(chǎng)-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(zhǔn)點(diǎn)率每增加1個(gè)單位（即準(zhǔn)點(diǎn)率增加25%），商務(wù)（非商務(wù)）出行旅客選擇原機(jī)場(chǎng)-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(jī)場(chǎng)-航空公司選擇過(guò)程中，對(duì)航班準(zhǔn)點(diǎn)率存在相對(duì)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(jī)場(chǎng)-航空公司組合方案的概率是先前的1.069 倍；當(dāng)搭乘的機(jī)型從中型轉(zhuǎn)為大型飛機(jī)時(shí)，商務(wù)（非商務(wù)）旅客選擇原機(jī)場(chǎng)-航空公司組合方案的概率是先前的1.190（1.238）倍；就機(jī)場(chǎng)-航空公司組合常數(shù)項(xiàng)對(duì)比而言，首選機(jī)場(chǎng)-傳統(tǒng)航空公司、首選機(jī)場(chǎng)-低成本航空公司的幾率比均＞1，而替代機(jī)場(chǎng)-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(jī)場(chǎng)-傳統(tǒng)航空公司的概率是選擇替代機(jī)場(chǎng)-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(jī)場(chǎng)-低成本航空公司的概率是選擇替代機(jī)場(chǎng)-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(jī)場(chǎng)-傳統(tǒng)航空公司的概率是選擇替代機(jī)場(chǎng)-低成本航空公司概率的0.612 倍，對(duì)應(yīng)非商務(wù)出行旅客選擇幾率比不顯著。由此說(shuō)明相比商務(wù)出行旅客，非商務(wù)出行旅客在機(jī)場(chǎng)-航空公司選擇過(guò)程對(duì)航班價(jià)格的敏感性更高，但整體差異并不明顯?？赡苁且?yàn)檎{(diào)查樣本以國(guó)內(nèi)航班旅客為主，實(shí)際航班價(jià)格差異較小，且在SP調(diào)查水平設(shè)計(jì)過(guò)程中考慮了中國(guó)航空管制所帶來(lái)的價(jià)格變動(dòng)范圍的限制；其次，旅客對(duì)提前起飛時(shí)間的容忍度要高于延遲起飛。雖然對(duì)于預(yù)計(jì)起飛時(shí)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(jì)起飛時(shí)間航班的機(jī)場(chǎng)-航空公司組合方案，可能是因?yàn)樘崆捌痫w給本身就存在商務(wù)處理時(shí)間限制的旅客增加緊迫感；同時(shí)，雖然機(jī)型對(duì)機(jī)場(chǎng)-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(duì)其敏感性更高，主要?dú)w結(jié)于以休閑旅游或探親訪(fǎng)友為目的的非商務(wù)出行旅客無(wú)出行時(shí)間限制，更加傾向于選擇更為舒適的出行方案；此外，旅客對(duì)航空公司并沒(méi)有絕對(duì)偏好，在保持低成本航空價(jià)格優(yōu)勢(shì)的情況下，首選機(jī)場(chǎng)-低成本航空公司成為旅客的普遍選擇，但無(wú)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(jī)場(chǎng)主導(dǎo)下的組合方案。

就顯著性影響因素的支付意愿看，時(shí)間成本作為影響旅客進(jìn)行機(jī)場(chǎng)-航空公司選擇行為的核心因素，旅客的時(shí)間價(jià)值差異不僅表現(xiàn)在絕對(duì)數(shù)值上，還體現(xiàn)在不同時(shí)間類(lèi)型的價(jià)值比上。首先，商務(wù)（非商務(wù)）出行旅客抵達(dá)機(jī)場(chǎng)的時(shí)間價(jià)值為15.0（5.9）元/min，航班飛行時(shí)間價(jià)值為4.8（2.9）元/min，即商務(wù)（非商務(wù)）出行旅客抵達(dá)機(jī)場(chǎng)時(shí)間價(jià)值是其航班飛行時(shí)間價(jià)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(shí)間支付50.8（28.1）元，同時(shí)愿意為減少2 h延遲起飛時(shí)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(zhǔn)點(diǎn)率支付5.3（2.3）元，同時(shí)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(duì)其時(shí)間價(jià)值的預(yù)計(jì)更低，更喜歡在家里多待些時(shí)間或?qū)で笞顬槭孢m的到達(dá)時(shí)間，而商務(wù)出行旅客更傾向于有計(jì)劃性的處理事務(wù)，而不希望原有計(jì)劃發(fā)生變動(dòng)，或引發(fā)交通擁堵、機(jī)場(chǎng)等待時(shí)間變長(zhǎng)等問(wèn)題。此外，從風(fēng)險(xiǎn)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(zhǔn)時(shí)率而付費(fèi)，或通過(guò)航班班次的增加，以盡量滿(mǎn)足可能的航班改簽。雖然和抵達(dá)機(jī)場(chǎng)時(shí)間價(jià)值相比，其支付意愿相對(duì)較低，但仍說(shuō)明旅客對(duì)規(guī)避航班延誤、改簽，以及提高時(shí)間安排靈活性上的主觀意識(shí)。

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(jī)場(chǎng)服務(wù)質(zhì)量的關(guān)鍵性維度，通過(guò)SEM-Logit模型探討了機(jī)場(chǎng)服務(wù)質(zhì)量對(duì)航空出行選擇行為的影響，重點(diǎn)解析了強(qiáng)制性流程、設(shè)施設(shè)備和環(huán)境2個(gè)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(jī)場(chǎng)服務(wù)質(zhì)量的總體評(píng)價(jià)，且在機(jī)場(chǎng)群內(nèi)不同機(jī)場(chǎng)類(lèi)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(dá)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(guò)程中，環(huán)境、氣氛等因素也交織影響旅客感受，進(jìn)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(rèn)為的服務(wù)環(huán)境和氛圍會(huì)直接影響顧客評(píng)價(jià)（Bezerra and Gomes, 2020; Halpern and Mwesiumo, 2021），本研究發(fā)現(xiàn)主要機(jī)場(chǎng)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(jī)場(chǎng)或其他機(jī)場(chǎng)更需要強(qiáng)調(diào)對(duì)該項(xiàng)服務(wù)的重視。這也說(shuō)明機(jī)場(chǎng)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(yàn)評(píng)價(jià)，更需結(jié)合不同類(lèi)型的機(jī)場(chǎng)所在機(jī)場(chǎng)群中的時(shí)空特征，進(jìn)行針對(duì)性?xún)?yōu)化。特別是機(jī)場(chǎng)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(jī)場(chǎng)服務(wù)質(zhì)量中強(qiáng)制性流程、設(shè)施設(shè)備和環(huán)境外，其他因素對(duì)航空出行選擇行為的影響方向基本與先驗(yàn)性假設(shè)保持一致。預(yù)計(jì)提前（延遲）起飛時(shí)間差異、抵達(dá)機(jī)場(chǎng)時(shí)間、航班飛行時(shí)間和航班價(jià)格對(duì)航空出行選擇行為有顯著負(fù)向影響，機(jī)型、準(zhǔn)點(diǎn)率和航班班次對(duì)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(jī)場(chǎng)選擇行為的研究，本研究有4點(diǎn)值得注意之處：1）抵達(dá)機(jī)場(chǎng)時(shí)間和航空出行時(shí)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(dá)機(jī)場(chǎng)時(shí)間價(jià)值均高于航空出行時(shí)間價(jià)值，這說(shuō)明旅客對(duì)機(jī)場(chǎng)地面交通不便利性感知明顯。2）通過(guò)納入低成本航空公司維度并在方案比選設(shè)計(jì)中突出其航班價(jià)格優(yōu)勢(shì)后，驗(yàn)證了航班價(jià)格對(duì)航空出行選擇行為的顯著負(fù)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(duì)較小。這在一定程度上說(shuō)明旅客對(duì)航空公司類(lèi)型并不存在明顯偏好，而低成本航空公司的入駐對(duì)區(qū)域機(jī)場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)存在明顯的抗風(fēng)險(xiǎn)能力。3）航班準(zhǔn)點(diǎn)率對(duì)商務(wù)和非商務(wù)出行旅客均存在正向影響，且替代機(jī)場(chǎng)主導(dǎo)下出行方案的被選擇受到航班準(zhǔn)點(diǎn)率的影響尤為凸顯。4）雖然目前旅客對(duì)航空公司類(lèi)型并不存在明顯偏好，在中國(guó)航空管制限定范圍內(nèi)，與低價(jià)格掛鉤的低成本航空公司入駐仍能提高機(jī)場(chǎng)被選擇的機(jī)會(huì)。

4.2 政策啟示

因不同機(jī)場(chǎng)類(lèi)型對(duì)航空服務(wù)資源掌握程度的區(qū)別，同一機(jī)場(chǎng)群內(nèi)的不同機(jī)場(chǎng)往往需進(jìn)行差異化競(jìng)爭(zhēng)，進(jìn)而達(dá)到區(qū)域協(xié)同發(fā)展態(tài)勢(shì)。因此，在通過(guò)服務(wù)質(zhì)量的精細(xì)化調(diào)整，構(gòu)建基于不同機(jī)場(chǎng)類(lèi)型的機(jī)場(chǎng)服務(wù)質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)，提升機(jī)場(chǎng)績(jī)效的情況下，應(yīng)分階段進(jìn)行績(jī)效考核和服務(wù)體驗(yàn)設(shè)置。同時(shí)，應(yīng)基于機(jī)場(chǎng)群一體化視角針對(duì)不同機(jī)場(chǎng)自身服務(wù)功能，進(jìn)行差異化空間設(shè)計(jì)，以在最小的成本下達(dá)到最優(yōu)化管理的同時(shí)，有效引導(dǎo)旅客進(jìn)行航空出行選擇。

首先，就3家主要機(jī)場(chǎng)發(fā)展而言，減少旅客在強(qiáng)制性流程中的無(wú)作為等待時(shí)間是關(guān)鍵。因此，機(jī)場(chǎng)可考慮通過(guò)與航空公司聯(lián)合梳理登機(jī)流程，在保障安全管控的基礎(chǔ)上，減少旅客登機(jī)等待時(shí)間，如增設(shè)通道、人員配備和一體化智能閘機(jī)等?；虿捎萌魏魏娇展?、航班的任意旅客都可進(jìn)行值機(jī)托運(yùn)操作的共享自助設(shè)備或機(jī)器人，盡量加強(qiáng)待檢旅客分流引導(dǎo)力度，減少旅客在強(qiáng)制性流程中所耗費(fèi)的時(shí)間，緩解機(jī)場(chǎng)資源有限問(wèn)題。

其次，就輔助機(jī)場(chǎng)而言，可通過(guò)對(duì)機(jī)場(chǎng)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(guò)程中需更加注重收集以休閑旅游、探親訪(fǎng)友等非商務(wù)出行旅客的評(píng)價(jià)和改進(jìn)意見(jiàn)，定制如周末機(jī)場(chǎng)免費(fèi)停車(chē)、機(jī)場(chǎng)盲盒、家庭旅游機(jī)票折扣等特色航空出行產(chǎn)品的同時(shí)，進(jìn)一步融合機(jī)場(chǎng)娛樂(lè)、文化體驗(yàn)、親子活動(dòng)等多樣化功能空間的優(yōu)化設(shè)計(jì)，并在機(jī)場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)中突出強(qiáng)調(diào)這種差異化服務(wù)。此外，因澳門(mén)國(guó)際機(jī)場(chǎng)和珠海金灣機(jī)場(chǎng)本身并不存在通航空間重疊的問(wèn)題，是絕佳的互補(bǔ)性發(fā)展組合?？煽紤]建立澳門(mén)國(guó)際機(jī)場(chǎng)和珠海金灣機(jī)場(chǎng)的快速通道，縮減機(jī)場(chǎng)抵達(dá)時(shí)間，同時(shí)提高兩地通關(guān)效率，結(jié)合澳門(mén)國(guó)際機(jī)場(chǎng)容量，將登記手續(xù)辦理和行李托運(yùn)等手續(xù)在快速通道建立中轉(zhuǎn)移至珠海金灣機(jī)場(chǎng)，以減少旅客在澳門(mén)機(jī)場(chǎng)的滯留時(shí)間，提高兩機(jī)場(chǎng)利用率和運(yùn)營(yíng)效率。

最后，響應(yīng)其他機(jī)場(chǎng)的培育發(fā)展和主要機(jī)場(chǎng)自身機(jī)場(chǎng)服務(wù)質(zhì)量的提升需求。在佛山沙堤機(jī)場(chǎng)、惠州平潭機(jī)場(chǎng)空間容量?jī)?nèi)，可考慮將廣州白云國(guó)際機(jī)場(chǎng)、深圳寶安國(guó)際機(jī)場(chǎng)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(jī)場(chǎng)和惠州平潭機(jī)場(chǎng)。立足整體利益最大化，整合區(qū)域機(jī)場(chǎng)集團(tuán)，以機(jī)場(chǎng)群為主體與航空公司簽訂長(zhǎng)期戰(zhàn)略合作協(xié)議，進(jìn)一步挖掘主要機(jī)場(chǎng)非航空服務(wù)空間布局和品牌化。同時(shí)，嘗試通過(guò)其他機(jī)場(chǎng)和低成本航空公司、其他機(jī)場(chǎng)和地方航空公司的精細(xì)化聯(lián)合運(yùn)營(yíng)引導(dǎo)腹地居民機(jī)場(chǎng)選擇，培育居民航空出行慣性。

本文通過(guò)RP-SP融合調(diào)查，系統(tǒng)解析以強(qiáng)制性流程、設(shè)施設(shè)備和環(huán)境等2個(gè)關(guān)鍵維度為代表下機(jī)場(chǎng)服務(wù)質(zhì)量對(duì)航空出行選擇行為的影響。不同于已有機(jī)場(chǎng)群航空出行選擇行為中僅針對(duì)時(shí)間、費(fèi)用成本等定量化指標(biāo)的探討，本文突出了旅客航空出行選擇過(guò)程中的心理意向，通過(guò)探討機(jī)場(chǎng)服務(wù)質(zhì)量對(duì)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(duì)出行行為的影響研究。同時(shí)，相較已有研究對(duì)機(jī)場(chǎng)服務(wù)的單一維度評(píng)價(jià)，本文基于地理學(xué)視角對(duì)機(jī)場(chǎng)服務(wù)質(zhì)量進(jìn)行了多維度、立體化拆解，在機(jī)場(chǎng)內(nèi)部空間中主要表現(xiàn)為機(jī)場(chǎng)服務(wù)的區(qū)塊劃分，在區(qū)域尺度上表現(xiàn)為旅客對(duì)機(jī)場(chǎng)群內(nèi)不同機(jī)場(chǎng)服務(wù)質(zhì)量的感知差異，側(cè)重于多學(xué)科交叉下對(duì)機(jī)場(chǎng)服務(wù)質(zhì)量的微觀分析，深化了地理學(xué)視角下對(duì)機(jī)場(chǎng)服務(wù)質(zhì)量的理解。

然而，本文并未考查如目的地或航線(xiàn)類(lèi)型、常旅客會(huì)員、基地航空公司等因素對(duì)航空出行選擇行為的可能影響。同時(shí)，主要基于某一時(shí)間點(diǎn)的旅客調(diào)查數(shù)據(jù)，缺少不同時(shí)段的比較分析。因此，未來(lái)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(shí)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(jìn)一步加深地理學(xué)視角下航空出行選擇行為的理解。