公交涉入程度與出行者交通方式選擇行為的關(guān)聯(lián)性研究

潘馳，郭志達(dá)

(大連交通大學(xué) 經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，遼寧 大連 116028)*

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公交涉入程度與出行者交通方式選擇行為的關(guān)聯(lián)性研究

潘馳，郭志達(dá)

(大連交通大學(xué) 經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，遼寧 大連 116028)*

借用市場營銷學(xué)中被廣泛應(yīng)用的涉入理論，按照對公共交通工具涉入程度的高低將出行者分類為高涉入群體和低涉入群體，然后應(yīng)用計(jì)劃行為理論構(gòu)造結(jié)構(gòu)方程模型對分類人群進(jìn)行分析.模型實(shí)證分析結(jié)果顯示，不同涉入程度出行者的交通方式選擇行為具有差異性：高涉入程度出行者的交通方式選擇行為傾向于理性，低涉入程度出行者的交通方式選擇行為則傾向于慣性.可見，交通誘導(dǎo)政策對高涉入群體所產(chǎn)生的效果更加顯著.

交通方式選擇；涉入理論；計(jì)劃行為理論；結(jié)構(gòu)方程

0　引言

面對人口城市化及機(jī)動車普及化所衍生的城市交通問題，世界各國大都以交通政策或土地使用政策為手段，改善城市交通問題[1].其中，通過低成本的交通誘導(dǎo)策略(如票價優(yōu)惠、提供公交出行信息等)提升公共交通工具市場占有率，已逐漸受到重視.然而，以往的相關(guān)研究種形成了兩種截然不同的觀點(diǎn)：一種觀點(diǎn)認(rèn)為出行者的交通方式選擇行為是理性的，其決策的過程為：問題辨識→信息收集→方案制定與評估，據(jù)此選擇最佳的出行交通方式[2- 3]；另一種觀點(diǎn)則認(rèn)為交通方式選擇是一種慣性的行為，出行者在選擇交通工具時主要受到過去行為的影響，若無重大的刺激將持續(xù)選擇固定的交通工具.決策行為是理性的還是慣性的，直接影響交通誘導(dǎo)策略是否能有效緩解城市交通擁堵問題.若出行者的選擇行為是理性的，其會通過收集充分的信息，并比較各種出行方案的優(yōu)劣后進(jìn)行決策，那么，交通誘導(dǎo)策略改變了出行者信息獲取的數(shù)量、替代交通工具方案的優(yōu)劣關(guān)系，將有效地改變交通方式選擇行為[4].然而，如果選擇行為是慣性的，行為的決策主要受到過去行為經(jīng)驗(yàn)的影響，會導(dǎo)致各種誘導(dǎo)措施難以收到實(shí)效[5].簡而言之，過去研究對于決策行為是理性還是慣性各有支持者，因此，公交誘導(dǎo)策略是否會影響交通方式選擇行為還未形成統(tǒng)一的論斷.

本文探討交通誘導(dǎo)策略對出行者的交通方式選擇行為的影響，借用市場營銷學(xué)中廣泛使用的涉入理論，將出行者按照公共交通工具涉入程度的高低予以分類，并針對不同涉入程度的群體采用計(jì)劃行為理論建立結(jié)構(gòu)方程模型，以分析不同涉入程度出行者的交通方式選擇行為是傾向于理性的或是傾向慣性的，此項(xiàng)決策行為的差異預(yù)期將影響公共交通工具誘導(dǎo)策略的效果.

1　研究方法與模型架構(gòu)

本研究將出行者按照公共交通工具涉入程度的高低進(jìn)行分類，并針對不同涉入群體應(yīng)用TPB理論，構(gòu)建結(jié)構(gòu)方程模型.

1.1涉入理論與應(yīng)用

Zaichkowshy將涉入定義為：“個人基于內(nèi)在的需求、價值觀與興趣，所產(chǎn)生的對目標(biāo)物感知的相關(guān)程度”[6].消費(fèi)者的涉入程度會因個人、產(chǎn)品、情境等因素而有所不同，同時，過去針對一般產(chǎn)品涉入程度所進(jìn)行的研究指出，消費(fèi)者涉入程度的高低會受到?jīng)Q策的計(jì)劃性強(qiáng)弱、信息接受程度、態(tài)度等因素的影響.高涉入者的決策行為傾向于理性，低涉入者的決策則傾向于慣性行為.而這一結(jié)論是否也符合交通方式選擇的決策，本研究將利用涉入變量進(jìn)行市場細(xì)分后，針對各分類群體采用計(jì)劃行為理論構(gòu)建模型，再由實(shí)證分析進(jìn)行探究.

1.2計(jì)劃行為理論

計(jì)劃行為理論(The Theory of Planned Behavior，TPB)[7]是近年來著名的行為理論模型，該理論指出行為決策是基于三項(xiàng)基本假設(shè)：①大部分行為表現(xiàn)是在自己的意志控制下，并且合乎理性；②某項(xiàng)行為的行為“意向”是決定該項(xiàng)行為是否發(fā)生的主要因素；③“意向”的強(qiáng)弱是取決于“態(tài)度”、“主觀規(guī)范”、“感知行為控制”三類變量.基于上述假設(shè)，各變量的關(guān)系式則如式(1)所示：

(1)

式中:I為意向；A代表態(tài)度；SN代表主觀規(guī)范；PBC代表感知行為控制；αA、αSN、αPBC為權(quán)重，在實(shí)證分析中可以使用最小二乘法求得.本研究將出行者按照涉入程度的高低予以分類后，針對單個群體采用結(jié)構(gòu)方程構(gòu)建TPB模型，并通過單獨(dú)群體模型TPB變量顯著狀況，探討不同涉入程度出行者交通方式選擇行為的差異.

1.3模型構(gòu)建

本研究構(gòu)建的結(jié)構(gòu)方程是一種可以同時探討二個(含)以上內(nèi)生變量相互影響關(guān)系的模型，其模型結(jié)構(gòu)如公式(2)所示.

(2)

式中:Y為內(nèi)生變量矩陣；X為潛變量矩陣；B、Γ為參數(shù)矩陣；ε為誤差項(xiàng).

結(jié)構(gòu)方程的變量設(shè)定主要參考陳堅(jiān)[8]的研究，該研究探討的因變量(“行為”變量)為公共交通工具使用，影響“行為”的變量包括：TPB變量及“過去的行為”變量(過去私家車使用頻次與習(xí)慣)等兩種類型，借此兩種類型變量分別代表理性、慣性的影響變量.參考這種模型并依據(jù)TPB理論，本研究所構(gòu)建模型的內(nèi)生變量包括：公共交通工具使用、“意向”、“態(tài)度”、“主觀規(guī)范”、“感知行為控制”；外生變量為過去私家車使用頻次，具體型態(tài)如公式(3)：

(3)

式中:B代表“行為”；I代表“意向”；A代表“態(tài)度”；SN代表“主觀規(guī)范”；PBC代表“感知行為控制”，此四項(xiàng)變量在模型的輸入值為公共交通工具測量值與私家車測量值的差值；PPU為“過去私家車使用頻次”，其值為“過去是否經(jīng)常使用私家車”的測量值.ε為誤差項(xiàng)；β、γ為參數(shù).上述應(yīng)用TPB理論構(gòu)建線性結(jié)構(gòu)關(guān)系模型，可分析不同涉入程度出行者的交通方式選擇行為是傾向于理性或慣性，此行為特性的不同預(yù)期將影響誘導(dǎo)策略的效果.

2　實(shí)證資料收集與分析

2.1資料收集與問卷內(nèi)容

調(diào)查地點(diǎn)為大連市中心城區(qū)大型商場、休閑游樂場所、公交車站，調(diào)查方法采用問卷面訪方式.調(diào)查共發(fā)400份問卷，扣除填答不完全與不合理的問卷，共獲得有效問卷247份.問卷內(nèi)容包括三部分，第一部分是受訪者的社會經(jīng)濟(jì)屬性，具體題項(xiàng)包括：受訪者的性別、年齡、教育程度、收入、家庭擁有私家車數(shù)等[9]；第二部分是交通方式選擇行為資料，即TPB問卷；第三部分是涉入量表的相關(guān)題項(xiàng).涉入程度量表測量受訪者對公共交通工具的涉入程度高低，其中，個人因素主要在于衡量出行者對于公共交通工具相關(guān)信息的注意程度、及其是否會依賴于過去使用經(jīng)驗(yàn)比較公共交通工具與私家車特性的差異；產(chǎn)品刺激因素主要通過公共交通工具的票價、選擇公共交通工具后發(fā)現(xiàn)出行時間較長的結(jié)果風(fēng)險、公共交通工具形成的社交觀瞻等因素來衡量受訪者對公共交通工具的涉入程度；情境因素是衡量受訪者選擇公共交通工具時，受時間緊迫程度、天氣情況、出行目的、出行迄點(diǎn)等因素的影響程度.

其中，交通方式選擇行為、涉入量表題項(xiàng)采用李克特五級量表進(jìn)行測量，其具體內(nèi)容說明如下：交通方式選擇行為資料的問卷分別針對公共交通工具、私家車二項(xiàng)交通工具方案，即設(shè)計(jì)二個問卷表格，請受訪者分別針對公共交通工具、私家車的使用頻次、TPB變量的題項(xiàng)進(jìn)行回答，其中，各TPB變量的題項(xiàng)內(nèi)容主要參考Bamberg等人[4]的問卷.

2.2實(shí)證資料分析結(jié)果

本研究首先針對收集的數(shù)據(jù)進(jìn)行信度與效度分析，其中，信度分析采用Cronbach’sα系數(shù)，如果系數(shù)值介于0.5～0.7之間，表示該題項(xiàng)可信；若大于0.7，則表示該題項(xiàng)的信度很高.以此方法對本研究所收集的涉入變量、TPB變量數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算，結(jié)果顯示，各題項(xiàng)的α系數(shù)值均大于0.5，表示各題項(xiàng)的信度屬于合理范圍內(nèi).在效度方面，常用的方法是計(jì)算各題項(xiàng)所屬效標(biāo)的因子載荷量，因子載荷量的絕對值若大于0.4，則表示該題項(xiàng)具有衡量上的效度.針對各涉入變量、TPB變量的題項(xiàng)計(jì)算因子載荷量，其絕對值均大于0.6，表示各題項(xiàng)均具有衡量上的效度.

2.2.1涉入變量測量結(jié)果

將單獨(dú)受訪者回答涉入量表的各題項(xiàng)分值累加后，可獲得其涉入分?jǐn)?shù)，經(jīng)統(tǒng)計(jì)后，算得全體受訪者涉入分?jǐn)?shù)的平均值為28.56.為分析不同涉入程度出行者的決策行為，本研究將出行者依涉入程度的高低分為兩類，即將分?jǐn)?shù)高于平均分者列為高涉入群，低于平均分者列為低涉入群；其中，高涉入群的涉入分?jǐn)?shù)平均值為31.78，低涉入群涉入分?jǐn)?shù)的平均值為23.76.針對二群體的平均分?jǐn)?shù)進(jìn)行t檢驗(yàn)，檢驗(yàn)結(jié)果的t值為-11.87，顯示兩個群體的涉入程度具顯著的差異.

此外，在公共交通工具涉入程度與使用交通工具類別的關(guān)系方面，各交通工具分布在高、低涉入程度的比率與平均涉入分?jǐn)?shù)列于表1.若針對各交通工具的樣本分布同樣進(jìn)行獨(dú)立性檢驗(yàn)，得p值為0.004 6，小于α=0.05，即在5%顯著水平下，拒絕了交通工具使用與公共交通工具涉入程度無關(guān)的假設(shè).進(jìn)一步檢驗(yàn)公共交通工具的使用者，高涉入程度的比率(70%)高于低涉入程度的比率(30%)，且其平均涉入分?jǐn)?shù)也比私家車使用者高，可見公共交通工具使用者對公共交通工具涉入程度較高.

表1　基于交通工具的涉入程度分布表

2.2.2TPB變量測量結(jié)果

在TPB變量中，“態(tài)度”變量是衡量出行者對交通工具服務(wù)水平屬性、喜好程度的評價，其中，交通工具服務(wù)水平屬性(“認(rèn)知”變量)的測量結(jié)果符合先驗(yàn)知識，即公共交通工具、私家車分別在“安全”、“舒適”項(xiàng)中具有最佳的評價；公共交通工具在“快速”、“便利”項(xiàng)的評價明顯弱于私家車；私家車在“便宜”項(xiàng)呈現(xiàn)明顯較差的評價.進(jìn)一步計(jì)算每種交通工具在上述交通工具服務(wù)水平屬性的評價均值，私家車(16.73)略高于公共交通工具(15.56).值得一提的是，衡量出行者對交通工具喜好程度、感覺(“情感”變量)的測量得分均值，以公共交通工具測量值(7.28)高于私家車(6.49)；該結(jié)果意味著，在公共交通工具服務(wù)水平不高的現(xiàn)狀下，出行者對公共交通工具的喜好程度、感覺仍有不錯的評價.綜合各項(xiàng)“態(tài)度”變量的分值，私家車平均分(23.22)略優(yōu)于公共交通工具的平均分(22.84).

公共交通工具與私家車在“態(tài)度”的評價上基本相當(dāng)，在“主觀規(guī)范”項(xiàng)的評價方面公共交通工具略優(yōu)于私家車，其原因在于近年來倡導(dǎo)的公交優(yōu)先、綠色出行.從“感知行為控制”變量上看，私家車明顯好于公共交通工具，其可能的解釋是出行者使用私家車的容易程度、便利性具有明顯優(yōu)勢.相對地，在公共交通工具服務(wù)質(zhì)量不高的現(xiàn)狀下，出行者使用公共交通工具的容易程度、方便性較差.

3　實(shí)證模型的構(gòu)建與分析

本研究構(gòu)建的結(jié)構(gòu)方程模型，使用Amos軟件進(jìn)行參數(shù)估計(jì)后，高、低涉入群體的模型估計(jì)結(jié)果如圖1、圖2所示.在模型整體配適度方面，兩個模型適合度(CFI)均大于0.95，殘差的均值平方根(RMSEA)均相當(dāng)接近于0，顯示模型的配適程度良好.在方程的參數(shù)估計(jì)值方面，“態(tài)度”、“主觀規(guī)范”、“感知行為控制”對“意向”呈正向影響；“意向”、“感知行為控制”變量對“行為”變量呈正向影響關(guān)系；另外，“過去私家車使用頻次”對公共交通工具各TPB變量、“行為”變量(使用頻次)均呈負(fù)向影響；這些估計(jì)結(jié)果符合先驗(yàn)知識.

圖1　高涉入群體的TPB結(jié)構(gòu)方程式模型估計(jì)結(jié)果

圖2　低涉入群體的TPB結(jié)構(gòu)方程式模型估計(jì)結(jié)果

由分析結(jié)果可知，衡量模型的χ2(df=5，N=148)=56.77，P<0.001，表示理論模型與觀察所得數(shù)據(jù)適配.衡量模型的絕對適配指標(biāo)RMSEA值為0.005、CFI值為0.977，增值適配指標(biāo)顯示NFI為0.963，表示模型適配評估為優(yōu)秀.

由分析結(jié)果可知，衡量模型的χ2(df=5，N=99)=48.93，表示理論模型與觀察所得數(shù)據(jù)適配.衡量模型的絕對適配指標(biāo)RMSEA值為0.129、CFI值為0.946，增值適配指標(biāo)顯示NFI為0.952，表示模型適配評估為優(yōu)秀.

在“意向”、“行為”的參數(shù)估計(jì)結(jié)果方面，在高涉入群體的模型中，“態(tài)度”、“主觀規(guī)范”、“感知行為控制”等TPB變量對“意向”的影響為正且顯著，且“意向”、“感知行為控制”變量對“行為”變量亦呈正向且顯著的影響關(guān)系，估計(jì)結(jié)果說明：高涉入群體的交通方式選擇行為符合計(jì)劃行為理論的立論，即“意向”的強(qiáng)弱明顯受“態(tài)度”、“主觀規(guī)范”、“感知行為控制”等三類變量的影響；且“意向”對“行為”產(chǎn)生顯著的影響.代表習(xí)慣變量的“過去私家車使用頻次”的估計(jì)結(jié)果，雖然對“意向”變量呈現(xiàn)顯著的影響，但對“行為”變量的影響卻不顯著.在低涉入群體的模型中，TPB變量影響“意向”、“行為”的程度不如高涉入群體明顯，其中，“態(tài)度”變量對“意向”變量的影響不顯著，且“意向”、“感知行為控制”變量對“行為”變量的影響也不顯著.此外，“過去私家車使用頻次”的參數(shù)估計(jì)結(jié)果也與高涉入群體有較大差異，除對“意向”變量呈顯著的負(fù)向影響關(guān)系外，且對“行為”變量具有顯著的負(fù)向影響.

4　結(jié)論

本研究引入營銷學(xué)中被廣泛應(yīng)用的涉入理論，將出行者按照公共交通工具涉入程度的高低予以分類，并應(yīng)用TPB理論構(gòu)建結(jié)構(gòu)方程模型，分析不同涉入程度出行者交通方式選擇行為的差異.模型的估計(jì)結(jié)果顯示，高涉入群體的交通方式選擇行為符合TPB的觀點(diǎn)，即“態(tài)度”、“主觀規(guī)范”、“感知行為控制”等理性行為變量對“意向”變量產(chǎn)生正向且顯著的影響，且“意向”、“感知行為控制”變量能有效解釋“行為”變量；然而對于低涉入群體，理性TPB變量對公共交通工具使用“行為”的影響則不如高涉入群體顯著，其“意向”、“感知行為控制”變量對“行為”變量的影響并不明顯.而代表慣性的“過去私家車使用頻次”變量，其對高涉入群體的公共交通工具使用“行為”并無顯著的影響效果，卻對低涉入群體的公共交通工具使用“行為”呈現(xiàn)顯著的影響.由實(shí)證分析結(jié)果可以推論：高涉入程度出行者的交通方式選擇行為較傾向于理性，低涉入程度出行者的交通方式選擇行為則較傾向于慣性，即交通誘導(dǎo)政策對于高涉入者所產(chǎn)生的效果遠(yuǎn)大于低涉入者.

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Application of Involvement Theory on Mode Choice Behavior

PAN Chi，GUO Zhida

(School of Management,Dalian Jiaotong University,Dalian 116028,China)

The involvement theory and its application in the field of marketing are introduced.The travelers are segmented according to their involvement in public transportation,and the theory of planned behavior is used to construct the behavior model.The model analysis results indicates that the traveler mode choice behaviors are varied by their involvement level.The results show that the traffic induction strategy to travelers with higher level of involvement are significantly greater than those with lower level of involvement.

mode choice;involvement;theory of planned behavior;structural equation model

1673- 9590(2016)05- 0073- 05

2016- 03- 28

教育部人文社會科學(xué)研究青年基金資助項(xiàng)目(15YJC630095)

潘馳(1978-)，男，副教授，博士，主要從事交通規(guī)劃與管理的研究

E-mail:jerrypan1978@126.com.

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