基于結(jié)構(gòu)方程模型的共享自行車選擇行為分析

陳艷艷，郝世洋，陳 寧，李佳賢，賴見(jiàn)輝

(北京工業(yè)大學(xué) 北京市交通工程重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，北京 100124)

0 引 言

隨著中國(guó)城鎮(zhèn)化、機(jī)動(dòng)化進(jìn)程加快，城市交通更為便捷的同時(shí)，城市交通問(wèn)題也日漸凸顯。當(dāng)前，城市交通發(fā)展的戰(zhàn)略由機(jī)動(dòng)化向綠色交通轉(zhuǎn)變尤為重要。自行車出行是居民出行鏈的重要環(huán)節(jié)，如何提高慢行交通出行效率成為政府和公眾關(guān)注的焦點(diǎn)。

2016年，以“摩拜單車”和“ofo”為代表的共享自行車成為了快速增長(zhǎng)的一類出行方式。據(jù)統(tǒng)計(jì)，2016年10月“摩拜單車”和“ofo”總用戶數(shù)分別為396.14萬(wàn)和78.42萬(wàn)，2017年1月增長(zhǎng)至691.73萬(wàn)和318.95萬(wàn)[1]。自行車不僅是短距離出行的適宜方式，也在門到門綠色多方式出行鏈中扮演重要角色。共享自行車出行選擇行為的研究對(duì)提高服務(wù)質(zhì)量，優(yōu)化城市出行結(jié)構(gòu)，提高居民出行效率具有重要意義。

自行車領(lǐng)域的研究較為廣泛。R. B. NOLAND等[2]用統(tǒng)計(jì)學(xué)模型，分析得到出行者個(gè)人屬性和共享自行車服務(wù)水平是影響選擇行為的主要原因。CHEN D等[3]通過(guò)隨機(jī)電話調(diào)查對(duì)影響租賃自行車使用的關(guān)鍵因素進(jìn)行分析，最終指出年齡和教育水平對(duì)自行車選擇行為有顯著影響；K. MARTENS[4]重點(diǎn)研究了德國(guó)、新西蘭、英國(guó)租賃自行車系統(tǒng)與其他交通方式之間銜接的關(guān)系；P. VOGEL等[5]研究了交通政策對(duì)公共自行車服務(wù)質(zhì)量的影響。相關(guān)研究多使用Logit模型、結(jié)構(gòu)方程模型(structural equation model，SEM)、回歸模型等方法。其中，SEM可以同時(shí)考慮并處理多個(gè)因變量，可以將不可直接觀察的概念通過(guò)隱變量的形式，利用顯變量的模型化分析來(lái)估計(jì)，在多因素分析中更具有優(yōu)勢(shì)。LU X等[6]以個(gè)人和家庭社會(huì)經(jīng)濟(jì)特性、活動(dòng)方式為變量，構(gòu)建結(jié)構(gòu)方程模型，從而探討了通勤出行者的社會(huì)經(jīng)濟(jì)特征與出行行為之間的相互關(guān)系；T. F. GOBOB[7]運(yùn)用結(jié)構(gòu)方程模型分析了持續(xù)活動(dòng)與出行選擇行為的關(guān)系，并進(jìn)行了交通需求預(yù)測(cè)。國(guó)內(nèi)學(xué)者近些年利用SEM研究自行車出行行為的也比較廣泛，張磊等[8]基于計(jì)劃行為理論研究了自行車不安全行為模型，深入研究自行車不安全行為的影響因素并提出了降低自行車不安全行為的建議；郭春琳[9]研究了城市道路自行車出行滿意度；黃鑫[10]研究了北京市通勤者公共自行車選擇意向影響因素，最后基于實(shí)證表明從政府和運(yùn)營(yíng)商兩個(gè)層面對(duì)提高公共自行車系統(tǒng)使用意向提出對(duì)策建議，對(duì)自行車系統(tǒng)的使用率和普及率提高有重要現(xiàn)實(shí)意義。

然而，當(dāng)前的研究中傳統(tǒng)公共自行車研究較多，重點(diǎn)研究公共自行車的交通行為，而對(duì)共享自行車出行選擇行為研究較少。因此，在計(jì)劃行為理論的基礎(chǔ)上，綜合考慮態(tài)度、服務(wù)質(zhì)量、滿意度、持續(xù)使用意向4個(gè)潛在變量之間的相互影響關(guān)系建模分析。由于共享自行車使用數(shù)據(jù)難以獲得，本研究通過(guò)問(wèn)卷調(diào)查的方式采集數(shù)據(jù)，進(jìn)而對(duì)模型參數(shù)進(jìn)行估計(jì)。

1 模型方法

1.1 結(jié)構(gòu)方程模型

SEM是多元數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)的重要工具之一，被廣泛的應(yīng)用于心理學(xué)、社會(huì)科學(xué)、行為科學(xué)等領(lǐng)域[11-12]。

1)模型結(jié)構(gòu)

結(jié)構(gòu)方程模型由兩部分構(gòu)成：測(cè)量模型和結(jié)構(gòu)模型。測(cè)量模型表示了顯變量對(duì)潛變量的影響；結(jié)構(gòu)模型表示了潛變量之間的相互作用。

測(cè)量模型：

X=∧Xξ+δ

Y=∧Yξ+ε

(1)

式中：ε與η、ξ與δ之間無(wú)相關(guān)，∧X與∧Y為測(cè)量變量(X、Y)的因素負(fù)荷量；δ、ε為外生變量的測(cè)量誤差；η和ξ為潛在變量。

結(jié)構(gòu)模型：

η=BXη+Γξ+ζ

(2)

式中：BX代表內(nèi)生潛在變量間的關(guān)系；Γ反映了外生潛在變量對(duì)內(nèi)生潛在變量的影響；ζ是結(jié)構(gòu)方程殘差項(xiàng)。

2)模型參數(shù)估計(jì)

參數(shù)估計(jì)能得到變量之間關(guān)系、模型未能解釋部分、變量測(cè)量上的誤差等參數(shù)[13]。SEM共有7種模型估計(jì)方法，其中最常用的是最大似然估計(jì)方法(maximum likelihood，ML)。ML是一種全系估計(jì)方法，對(duì)資料的估計(jì)具有一致性，利用該方法對(duì)結(jié)構(gòu)方程模型進(jìn)行估計(jì)，得到變量之間的關(guān)系和模型的測(cè)量誤差。

3)模型評(píng)價(jià)

結(jié)構(gòu)方程模型的評(píng)價(jià)最常用的擬合優(yōu)度指標(biāo)為 檢驗(yàn)，能夠通過(guò)擬合函數(shù)值進(jìn)行推導(dǎo)計(jì)算。常用的擬合評(píng)價(jià)指數(shù)有擬合優(yōu)度指數(shù)(goodness-of-fit index，GFI，小于0.90為宜)、修正的擬合優(yōu)度指數(shù)(adjusted-goodness-of-fit index，AGFI，小于0.90為宜)、近似誤差平方根(root-mean-square-error-of-approximation，RMSEA，小于0.08為宜)、卡方與自由度比值(chi-square/degrees-of-freedom，CHI/DF，小于3為宜)，4個(gè)指標(biāo)進(jìn)行模型評(píng)價(jià)。

1.2 共享自行車持續(xù)使用意向模型

美國(guó)學(xué)者M(jìn). FISHBEIN等[14]提出了計(jì)劃行為理論，描述了態(tài)度、意向、行為之間的相互作用，是經(jīng)典的行為理論。滿意度理論在計(jì)劃行為基礎(chǔ)上指出服務(wù)質(zhì)量、滿意度、忠誠(chéng)度間的相互作用關(guān)系。借鑒已有的模型，筆者從共享自行車使用者自身感知的角度篩選變量并構(gòu)建共享自行車持續(xù)使用意向模型。

1.2.1 模型變量選取

理性行為理論認(rèn)為個(gè)體做出某個(gè)行動(dòng)是通過(guò)理性思考之后的行為表現(xiàn)。理性行為模型中描述了意向、態(tài)度和主觀行為規(guī)范之間的相互作用關(guān)系，其中態(tài)度對(duì)意向具有正相關(guān)影響。R. L. OLIVER等[15]認(rèn)為滿意度是指顧客對(duì)消費(fèi)過(guò)的產(chǎn)品的整體評(píng)價(jià)。T. O. JONES[16]以再次購(gòu)買的意愿、購(gòu)買的頻率來(lái)衡量顧客的忠誠(chéng)度。借鑒以上研究，選取共享自行車服務(wù)質(zhì)量(ξ1)、出行者態(tài)度(η1)、共享自行車持續(xù)使用意向(η2)、整體滿意度(η3)為模型潛在變量，并采用5級(jí)李克特量表進(jìn)行問(wèn)卷設(shè)計(jì)，1～2分表示高傾向，3分表示一般，4～5分表示低傾向。各題目答題結(jié)果的平均值(用m表示)、方差(用s表示)，見(jiàn)表1。

表1 模型變量對(duì)應(yīng)關(guān)系

1)服務(wù)質(zhì)量(ξ1)：用來(lái)表示共享自行車向用戶提供的服務(wù)品質(zhì)高低。利用共享自行車的投放密度、停放位置、借車的便利性和車容車況來(lái)作為服務(wù)質(zhì)量的測(cè)量變量，構(gòu)成與服務(wù)質(zhì)量之間的測(cè)量模型。

2)態(tài)度(η1)：表征出行者對(duì)于共享自行車的切身感受和主觀的印象，本研究主要從出行者對(duì)共享自行車的整體評(píng)價(jià)和從交通的偏好程度(快捷性、便利性、經(jīng)濟(jì)性、安全性)來(lái)衡量。

3)持續(xù)使用意向(η2)：出行者在采用共享自行車出行之后，由于理性行為，還會(huì)再次采用同種交通方式出行的意愿，以出行者再次選擇共享自行車出行和鼓勵(lì)身邊的人選擇共享自行車出行兩個(gè)測(cè)量變量來(lái)衡量。

4)滿意度(η3)：出行者對(duì)于共享自行車的滿意程度，以出行者對(duì)共享自行車的整體滿意度作為測(cè)量變量。

1.2.2 模型構(gòu)建

模型認(rèn)為：H1共享自行車服務(wù)質(zhì)量能夠影響使用者滿意度，H2使用者滿意度影響共享自行車持續(xù)使用意向，H3共享自行車服務(wù)質(zhì)量對(duì)使用者態(tài)度有影響，H4使用者滿意度對(duì)使用者態(tài)度有影響，H5使用者對(duì)共享自行車的使用態(tài)度對(duì)持續(xù)使用意向有影響，如圖1。

圖1 共享自行車持續(xù)使用意向模型

2 數(shù)據(jù)采集與分析

2.1 問(wèn)卷調(diào)查

共享自行車的用戶使用數(shù)據(jù)及出行GPS數(shù)據(jù)難以獲取。因此，為深入探究共享自行車使用者的出行行為，從實(shí)際情況調(diào)查和意向調(diào)查兩個(gè)角度設(shè)計(jì)問(wèn)卷。實(shí)際情況調(diào)查內(nèi)容包括：性別、年齡、出行目的、使用共享自行車的原因、騎行距離、能接受的接駁地鐵的距離。意向調(diào)查包括：態(tài)度、服務(wù)質(zhì)量、持續(xù)使用意向、滿意度。

問(wèn)卷調(diào)查采用隨機(jī)抽樣調(diào)查的方式，于2017年3月21工作日，以共享自行車使用者為調(diào)查對(duì)象，綜合考慮到用地屬性可能對(duì)模型產(chǎn)生影響，因此，選取北京市朝陽(yáng)區(qū)的5個(gè)地點(diǎn)開展調(diào)查，覆蓋地鐵、商業(yè)區(qū)、居住區(qū)，見(jiàn)表2。

表2 調(diào)查地點(diǎn)

P. M. BENTLER等[17]提出當(dāng)樣本數(shù)不少于估計(jì)參數(shù)的5倍的情況下，SEM是可信的，并且提出估計(jì)參數(shù)的個(gè)數(shù)約為測(cè)量變量的2倍。因此，當(dāng)樣本數(shù)不少于測(cè)量變量的10倍，可以用SEM進(jìn)行分析。本次調(diào)查共收回240份問(wèn)卷，其中有效問(wèn)卷為202份，有效樣本率為84%，大于測(cè)量變量的10倍，能夠進(jìn)行SEM分析。

2.2 描述性統(tǒng)計(jì)分析

2.2.1 個(gè)人屬性分布

對(duì)回收的有效樣本進(jìn)行描述性統(tǒng)計(jì)分析，探究共享自行車出行者個(gè)人屬性分布特征。

1)被調(diào)查的共享自行車使用者中19～25歲和26～40歲的分別占45%，18歲以下和41歲以上的被調(diào)查者占10%，一定程度上說(shuō)明共享自行車使用者以年輕人為主，如圖 2。

2)圖3共享自行車的了解途徑中“路邊看到”“朋友推薦”占比較高，合理的單車投放、朋友推薦是使用共享單車的重要影響因素。

圖2 年齡組成

圖3 共享自行車的了解途徑

2.2.2 出行特征

1)調(diào)查顯示，35%的被調(diào)查者使用共享自行車接駁地鐵出行。

2)共享自行車出行原因綜合得分計(jì)算結(jié)果如圖4，方便換乘其他交通工具是選擇共享自行車的主要原因。問(wèn)卷讓被調(diào)查者回答選擇共享自行車的原因，并按照先后排序。此處引入選項(xiàng)綜合得分計(jì)算方法，將選擇共享自行車的主要原因量化，如式(3)。

(3)

式中：C為選項(xiàng)綜合得分；fi為該選項(xiàng)排在第i位的頻數(shù)；N為該題目被選中的次數(shù)；Mi為該選項(xiàng)在第i位的權(quán)值，取值見(jiàn)表 3。

表3 Mi的取值

3)92%的共享自行車使用者的騎行距離在5 km以內(nèi)，平均騎行距離為2.40 km,如圖5。據(jù)《北京市第五次綜合交通大調(diào)查》和《北京市交通發(fā)展年度報(bào)告(2016)》數(shù)據(jù)顯示，傳統(tǒng)公共自行車出行距離5 km以內(nèi)的占80%，出行平均騎行距離為3.6 km。從出行距離的角度，使用者多為短距離出行，說(shuō)明該交通方式在短距離出行方面具有一定優(yōu)勢(shì)。

圖4 共享自行車出行原因綜合得分

圖5 共享自行車騎行距離

3 共享自行車持續(xù)使用意向模型分析

3.1 模型估計(jì)

利用ML對(duì)模型進(jìn)行估計(jì)，標(biāo)準(zhǔn)化模型參數(shù)估計(jì)結(jié)果如圖 6。驗(yàn)證性因子分析是對(duì)調(diào)查數(shù)據(jù)進(jìn)行一種統(tǒng)計(jì)分析方法，能夠測(cè)試一個(gè)因子相對(duì)應(yīng)的測(cè)量變量之間的關(guān)系是否符合研究者所設(shè)計(jì)的理論關(guān)系。持續(xù)使用意向模型的標(biāo)準(zhǔn)化參數(shù)估計(jì)結(jié)果顯示在變量之間的路徑系數(shù)均大于0.5，說(shuō)明測(cè)量變量對(duì)潛在變量的解釋關(guān)系顯著，符合模型的理論關(guān)系。

圖6 共享自行車持續(xù)使用意向模型路徑分析

3.2 模型評(píng)價(jià)

通過(guò)擬合函數(shù)值進(jìn)行推導(dǎo)計(jì)算各項(xiàng)擬合優(yōu)度檢驗(yàn)指標(biāo)見(jiàn)表 4，檢驗(yàn)參數(shù)計(jì)算結(jié)果都滿足結(jié)構(gòu)方程模型擬合檢驗(yàn)標(biāo)準(zhǔn)。

表4 模型評(píng)價(jià)結(jié)果

3.3 模型解釋

1)態(tài)度變量：模型中測(cè)量變量態(tài)度1(Y1)、態(tài)度2(Y2)、態(tài)度3(Y3)、態(tài)度4(Y4)對(duì)潛變量的影響值均大于0.5。其中態(tài)度1(Y1)影響程度最大為0.94，說(shuō)明出行者更關(guān)注自行車出行是否省時(shí)(快捷性)。

2)服務(wù)質(zhì)量變量：模型中測(cè)量變量服務(wù)質(zhì)量1(X1)、服務(wù)質(zhì)量2(X2)、服務(wù)質(zhì)量3(X3)、服務(wù)質(zhì)量(X4)對(duì)潛變量的影響值均大于0.5，4個(gè)測(cè)量變量對(duì)服務(wù)質(zhì)量具有正相關(guān)影響。其中X1影響程度最大為0.76，說(shuō)明出行者更關(guān)注借車的便利程度。

3)持續(xù)使用意向變量：模型中測(cè)量變量持續(xù)使用意向1(Y5)、持續(xù)使用意向2(Y6)對(duì)潛變量的影響值均大于0.5，同樣具有正相關(guān)影響。使用者的持續(xù)使用意向的強(qiáng)烈程度能夠用再次使用或推薦他人使用兩個(gè)行為來(lái)衡量。

4)結(jié)構(gòu)模型顯示，態(tài)度受到服務(wù)質(zhì)量和滿意度的正向影響。因此，在規(guī)劃設(shè)計(jì)中可通過(guò)提升共享自行車的服務(wù)質(zhì)量和滿意度，來(lái)影響出行者行為，進(jìn)而提升共享自行車的吸引率。

5)結(jié)構(gòu)模型顯示，服務(wù)質(zhì)量與滿意度路徑系數(shù)估計(jì)結(jié)果為0.58，影響顯著。說(shuō)明出行者的整體滿意程度與共享自行車服務(wù)質(zhì)量的高低息息相關(guān)。

6)滿意度與持續(xù)使用意向的路徑系數(shù)估計(jì)結(jié)果為0.35，說(shuō)明當(dāng)出行者對(duì)共享自行車的滿意程度越高，越可能持續(xù)使用或者推薦他人使用共享自行車。

7)態(tài)度與持續(xù)使用意向的路徑系數(shù)估計(jì)結(jié)果為0.5，說(shuō)明出行者的態(tài)度對(duì)持續(xù)使用或者推薦他人使用共享自行車具有積極促進(jìn)作用。

4 結(jié) 論

以北京市共享自行車為例，從與傳統(tǒng)公共自行車對(duì)比的角度進(jìn)行統(tǒng)計(jì)性分析，探求共享自行車使用者交通行為特征。從乘客感知的角度進(jìn)行建模，利用結(jié)構(gòu)方程模型分析了影響共享自行車持續(xù)使用意向的相關(guān)因素，并且描繪了各變量的關(guān)聯(lián)性。以上研究表明:

1)注重服務(wù)質(zhì)量、提升使用者滿意度是多方位提高共享自行車持續(xù)使用意向的重要手段。

2)共享自行車服務(wù)質(zhì)量的提升可以從共享自行車的投放密度、高效的停放調(diào)度、借車的便利程度和車輛的及時(shí)維護(hù)等方面考慮，進(jìn)而提升綠色交通吸引率。

3)多模式公共交通重點(diǎn)在于合作互補(bǔ)，良性的競(jìng)爭(zhēng)需要高效公平的政府管理及市場(chǎng)培育機(jī)制。

共享自行車的出行選擇行為分析對(duì)提升服務(wù)質(zhì)量、綠色出行的可持續(xù)發(fā)展具有一定的指導(dǎo)作用，但本研究數(shù)據(jù)主要來(lái)源是問(wèn)卷調(diào)查，對(duì)共享自行車的特征分析具有一定的局限性，在以后的研究中，需結(jié)合共享自行車的出行軌跡數(shù)據(jù)進(jìn)一步人群畫像與特征挖掘。