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    基于SEM和ANN的新冠肺炎疫情期間大學(xué)生校內(nèi)出行行為影響因素研究

    2021-12-01 02:42:28趙勝川
    交通運輸研究 2021年5期
    關(guān)鍵詞:便利性態(tài)度方程

    劉 猛,趙勝川

    (大連理工大學(xué)交通運輸學(xué)院,遼寧 大連 116024)

    0 引言

    新型冠狀病毒肺炎(簡稱“新冠肺炎”)疫情期間,我國高校多采取了封閉式校園管理措施,大學(xué)生外出校園參加各種課外活動受限,日常生活和學(xué)習(xí)模式發(fā)生了很大變化,這引發(fā)了一系列身心健康問題[1]。大學(xué)校園幾乎承載了大學(xué)生全部的生活和學(xué)習(xí)。在此特殊背景下,有必要探究在新冠肺炎疫情下感知建成環(huán)境、出行態(tài)度和出行行為的相互關(guān)系,分析新冠肺炎疫情期間校園封閉式管理給大學(xué)生日常生活和學(xué)習(xí)帶來的各種影響,以便為各高校優(yōu)化新冠肺炎疫情期間的管理措施,滿足大學(xué)生的日常校內(nèi)出行需求,提高大學(xué)生的生活質(zhì)量,促進大學(xué)生身心健康發(fā)展提供科學(xué)依據(jù)。

    目前關(guān)于建成環(huán)境的研究通常從客觀和感知兩個維度出發(fā)??陀^建成環(huán)境一般通過觀察、測量或利用地理信息系統(tǒng)基于現(xiàn)有空間數(shù)據(jù)計算得到[2]。感知建成環(huán)境主要依據(jù)自我報告的數(shù)據(jù)進行評估,以反映受訪者對環(huán)境的主觀感知[3]。已有研究普遍認(rèn)為建成環(huán)境是慢行交通的主要影響因素[4],并證明了感知建成環(huán)境對出行行為有顯著影響[5-6],有時甚至比客觀建成環(huán)境與出行行為有更強的關(guān)聯(lián)[7]。以往研究中的“態(tài)度”包括一般的出行態(tài)度、對特定交通方式的態(tài)度、對出行相關(guān)政策的態(tài)度、對某種服務(wù)甚至出行徑路的態(tài)度等[8]。態(tài)度通常通過因子分析或心理測驗量表衡量,主要用于揭示出行者的出行意向和對不同交通方式的偏好和感知[9]。研究表明,態(tài)度是出行行為的重要影響因素[10-13]?,F(xiàn)有研究認(rèn)為,建成環(huán)境與態(tài)度的關(guān)系主要有3 種,即居住自選擇(Residential Self-selection)、感知(Perception)和居住環(huán)境決定(Residential Determination)[14],但大多數(shù)研究只假設(shè)其中一種作用機制成立:①居住自選擇——個體基于對居住地的偏好態(tài)度對居住地進行選擇[15];②感知——個人屬性(如:態(tài)度)會影響被調(diào)查者對建成環(huán)境的感知[16];③居住環(huán)境決定——建成環(huán)境基于認(rèn)知失調(diào)理論影響態(tài)度。認(rèn)知失調(diào)理論的主要思想是:當(dāng)個人行為與態(tài)度矛盾時,會產(chǎn)生認(rèn)知失調(diào),導(dǎo)致心理緊張,而個體會通過改變認(rèn)知、增加新的認(rèn)知、改變認(rèn)知的相對重要性等方法來減輕或解除不協(xié)調(diào)狀態(tài)[17]。另外,已有研究發(fā)現(xiàn),新冠肺炎疫情在很大程度上改變了我國人群出行頻次及交通方式[18],新冠肺炎疫情防控背景下的客觀環(huán)境因素和出行者個人屬性共同影響居民的出行行為[19]。

    總結(jié)已有研究可以發(fā)現(xiàn):①感知建成環(huán)境、態(tài)度和出行行為之間的相互作用關(guān)系是近年來的研究熱點,但是建成環(huán)境,尤其是感知建成環(huán)境與態(tài)度之間的關(guān)系較為復(fù)雜,目前缺乏對二者之間多種不同作用機制及其強弱的討論;②考慮到工作日和休息日出行需求和心理狀態(tài)的不同,可能給變量間的關(guān)聯(lián)帶來影響,有必要對工作日和休息日分別建模進行對比研究;③以往研究大多采用傳統(tǒng)回歸模型或結(jié)構(gòu)方程模型進行建模分析,無法識別復(fù)雜的非線性關(guān)系[20],具有一定的局限性。為此,本研究將通過建立結(jié)構(gòu)方程模型探究新冠肺炎疫情期間大學(xué)生在工作日和休息日的感知建成環(huán)境、態(tài)度和出行行為的相互作用關(guān)系,在此基礎(chǔ)上采用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)探究細化的各個影響因素對于出行行為的重要性,從而幫助管理者在制定政策或措施時優(yōu)先考慮改善對出行行為影響最大的因素。

    1 模型基礎(chǔ)及研究假設(shè)

    1.1 模型基礎(chǔ)

    考慮到感知建成環(huán)境、態(tài)度、出行行為和新冠肺炎疫情影響的關(guān)系較為復(fù)雜,結(jié)構(gòu)方程模型能夠同時處理多個因變量,并且允許自變量和因變量包含測量誤差[21],因此該模型適用于本研究。不過,結(jié)構(gòu)方程模型只能得到結(jié)構(gòu)模型中的各個變量之間的相互作用關(guān)系,無法給出細化的各個測量變量對出行行為的影響,且存在難以進行非線性分析的局限性,而人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠解決該問題,并可以識別復(fù)雜的非線性關(guān)系和非補償關(guān)系,具有很強的魯棒性和適應(yīng)性[22]。因此,將結(jié)構(gòu)方程模型和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合用于本次研究。

    1.1.1 結(jié)構(gòu)方程模型

    結(jié)構(gòu)方程模型是基于變量的協(xié)方差矩陣分析變量之間關(guān)系的一種統(tǒng)計方法。結(jié)構(gòu)方程模型包括測量模型和結(jié)構(gòu)模型。測量模型表示的是顯變量與潛變量間的關(guān)系,由潛在變量與測量變量組成[23],而結(jié)構(gòu)模型主要反映模型中不可直接測量的潛變量之間的關(guān)系。

    測量模型以矩陣形式表示如下:

    式(1)~式(2)中:X為外生潛變量ξ的觀測變量;Y為內(nèi)生潛變量η的觀測變量;ΛX和ΛY分別是外生變量和內(nèi)生變量的因子載荷矩陣;δ和ε分別是外生觀測變量和內(nèi)生觀測變量的殘差。

    結(jié)構(gòu)模型以矩陣形式表示如下:

    式(3)中:B為內(nèi)生潛變量之間相互影響的矩陣;Γ為外生潛變量對內(nèi)生潛變量影響的矩陣;η為內(nèi)生潛變量;ξ為外生潛變量;ζ為殘差項,反映η未能被解釋的部分[24]。

    1.1.2 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

    人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通常由輸入層、輸出層和若干隱含層構(gòu)成,其結(jié)構(gòu)如圖1 所示。常見的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型有前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法、遞歸網(wǎng)絡(luò)、多層感知器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。本研究采用多層感知器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來量化影響因素(預(yù)測因子)對因變量的影響。

    圖1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖

    1.2 研究假設(shè)

    本研究以某大學(xué)在校本科生為調(diào)查對象,認(rèn)為被調(diào)查者的客觀環(huán)境一致且不存在自主選擇客觀環(huán)境的情況。參考以往研究,結(jié)合實際情況,本文提出以下假設(shè),并依據(jù)假設(shè)建立了概念模型,如圖2所示,其中:

    圖2 概念模型

    H1:感知建成環(huán)境對出行行為有顯著的正向影響;

    H2:態(tài)度對出行行為有顯著的正向影響;

    H3-1:態(tài)度對感知建成環(huán)境有顯著的正向影響;

    H3-2:感知建成環(huán)境對態(tài)度有顯著的正向影響;

    H4:新冠肺炎疫情對感知建成環(huán)境有顯著的負(fù)向影響;

    H5:新冠肺炎疫情對態(tài)度有顯著的負(fù)向影響;

    H6:新冠肺炎疫情對出行行為有顯著的負(fù)向影響。

    2 數(shù)據(jù)收集與處理

    2.1 數(shù)據(jù)獲取

    國內(nèi)各高校在疫情期間多采取了封閉式校園管理措施,大連理工大學(xué)凌水校區(qū)也嚴(yán)格實施了封閉式校園管理,因此具有一定的代表性。本研究于2020 年9 月25 日(周五)和9 月26 日(周六)針對大連理工大學(xué)凌水校區(qū)本科生進行問卷調(diào)查,共收集問卷429 份,其中有效問卷401 份,有效回收率為93.47%。問卷包括五大內(nèi)容:個人基本屬性、感知建成環(huán)境、態(tài)度、出行行為和新冠肺炎疫情的影響。個人基本屬性包括性別、年級、身體質(zhì)量指數(shù)(Body Mass In?dex,BMI)、平均學(xué)習(xí)成績、月生活費用和健身頻率。感知建成環(huán)境量表依據(jù)社區(qū)環(huán)境可步行性量表簡化版(NEWS-A)[25]并結(jié)合實際情況制定,主要反映被調(diào)查者對建成環(huán)境便利性、道路狀況及安全性、美觀性等3 個維度的感知。態(tài)度是指對于出行的態(tài)度,衡量出行態(tài)度的指標(biāo)依據(jù)以往研究的態(tài)度量表[13]并結(jié)合預(yù)調(diào)查確定。出行行為采用校內(nèi)出行次數(shù)衡量,出行次數(shù)根據(jù)工作日和休息日的出行調(diào)查表統(tǒng)計得出。由于凌水校區(qū)路面起伏較大,步行是被調(diào)查者在校園內(nèi)的主要出行方式。

    樣本的基本特征統(tǒng)計如表1 所示。樣本的男女比例為2∶1,與全校男女生比例相近。考慮到大一新生對校園不熟悉,只選擇大二(44.9%)、大三(39.4%)和大四(15.7%)的學(xué)生作為調(diào)查對象。被調(diào)查者的BMI 值總體處于正常水平,小部分(20.0%)被調(diào)查者的BMI 高于30.0 或低于18.5。被調(diào)查者的平均學(xué)習(xí)成績大多(87.3%)在70~90 分,月生活費用大多(63.8%)為1000~2000 元,大部分(77.3%)的被調(diào)查者每周只鍛煉兩次或更少。

    表1 樣本基本特征描述性統(tǒng)計

    表1(續(xù))

    感知建成環(huán)境包含8 個題項,用來反映便利性、道路狀況及安全性、美觀性等3 個維度。采用李克特五級量表,從1到5,分別表示非常不滿意、不滿意、中立、滿意、非常滿意。出行態(tài)度和新冠肺炎疫情影響的題項也采用李克特五級量表,從1到5,分別表示非常不認(rèn)同、不認(rèn)同、中立、認(rèn)同、非常認(rèn)同。各變量及其描述如表2 所示。

    表2 變量描述表

    2.2 信效度檢驗

    2.2.1 信度檢驗

    信度考察的是量表的內(nèi)部一致性。信度檢驗既包含對量表整體的檢驗,也包含對每個維度的檢驗。信度檢驗通過計算量表的克隆巴赫系數(shù)(Cronbach′sα)來檢驗量表的內(nèi)部一致性。本研究信度檢驗結(jié)果如表3 所示??梢钥闯?,量表整體的克隆巴赫系數(shù)為0.788,大于0.7,說明量表的內(nèi)部一致性較高,量表整體信度較好。感知建成環(huán)境的便利性、道路狀況及安全性、美觀性以及出行態(tài)度的克隆巴赫系數(shù)均大于0.6,滿足探究性量表的信度檢驗要求,說明問卷能夠反映所需測量變量,測量結(jié)果具有較好的可靠性和穩(wěn)定性。

    表3 信度檢驗表

    2.2.2 效度檢驗

    效度考察的是每個題項的能效性。首先進行KMO(Kaiser-Meyer-Olkin)和Bartlett 檢驗,結(jié)果如表4 所示,KMO 度量值為0.794,大于0.7。巴特利球形檢驗近似卡方值為951.424,自由度為45,P值為0.000,小于0.01,通過了顯著水平為1%的顯著性檢驗。因此,該量表數(shù)據(jù)適合進行因子分析。

    表4 KMO和Bartlett檢驗結(jié)果

    對量表數(shù)據(jù)進行驗證性因子分析,對聚斂效度和區(qū)分效度進行檢驗。聚斂效度檢驗結(jié)果如表5 所示。各個題目關(guān)于潛變量的因子荷載均大于0.5,說明潛變量對于題目具有很好的代表性。AVE 平均方差抽取量大于0.4,潛變量的組合信度均大于0.6,在可接受范圍內(nèi)[26-27]。因此,量表的聚斂效度檢驗通過。

    表5 聚斂效度檢驗結(jié)果

    區(qū)分效度檢驗結(jié)果如表6 所示。分析可知,便利性、道路狀況及安全性、美觀性及態(tài)度之間均具有顯著的相關(guān)性(P<0.01)。另外,相關(guān)性系數(shù)絕對值應(yīng)小于所對應(yīng)的AVE 的平方根,說明各個潛變量之間具有一定的相關(guān)性,且彼此之間又具有一定的區(qū)分度,因此量表數(shù)據(jù)的區(qū)分效度理想。

    表6 區(qū)分效度檢驗結(jié)果

    綜上,量表的聚斂效度和區(qū)分效度均滿足要求,效度檢驗通過,可繼續(xù)進行建模分析。

    3 數(shù)據(jù)分析及結(jié)果

    3.1 描述性統(tǒng)計分析及相關(guān)性分析

    對數(shù)據(jù)進行描述性統(tǒng)計分析和相關(guān)性分析,以初步了解感知建成環(huán)境、態(tài)度、出行行為以及新冠肺炎疫情影響的基本特征及變量間的相關(guān)關(guān)系,為后續(xù)建模分析奠定基礎(chǔ)。

    描述性統(tǒng)計分析結(jié)果顯示:

    (1)感知建成環(huán)境得分如下:便利性得分均值為3.115,標(biāo)準(zhǔn)差為0.762;道路狀況及安全性得分均值為3.156,標(biāo)準(zhǔn)差為0.873;美觀性得分均值為3.379,標(biāo)準(zhǔn)差為1.116??梢姡徽{(diào)查者對建成環(huán)境3 個維度的感知均一般,對建成環(huán)境美觀維度的感知相對滿意,便利性和道路狀況及安全有待改善。

    (2)出行態(tài)度得分均值為4.110,標(biāo)準(zhǔn)差為0.896,說明被調(diào)查者的出行態(tài)度較為積極,態(tài)度可能在一定程度上調(diào)節(jié)感知環(huán)境對出行行為的影響。

    (3)校內(nèi)出行行為方面,周五和周六的出行次數(shù)均值接近,約為6 次,說明總體上被調(diào)查者在工作日和休息日的出行次數(shù)相對穩(wěn)定;但是周五和周六最少出行次數(shù)均為0,最多出行次數(shù)為14 次(周五)和13 次(周六),說明同一天內(nèi)不同的被調(diào)查者其出行次數(shù)有較大差異。

    對感知建成環(huán)境、態(tài)度、出行行為和新冠肺炎疫情影響的相關(guān)性分析結(jié)果如表7 所示。休息日出行行為與感知建成環(huán)境的便利性、道路狀況及安全性和美觀性顯著正相關(guān)(分別對應(yīng)P<0.01,P<0.05,P<0.05),與態(tài)度也呈顯著正相關(guān)(P<0.01);工作日出行行為與便利性顯著正相關(guān)(P<0.05);新冠肺炎疫情影響與便利性和道路狀況及安全性均顯著負(fù)相關(guān)(前者P<0.01,后者P<0.05),與出行態(tài)度顯著負(fù)相關(guān)(P<0.01),而與出行行為的相關(guān)性不顯著(P>0.05)。

    表7 主要變量相關(guān)性分析表

    3.2 結(jié)構(gòu)方程建模及結(jié)果分析

    在進行描述性統(tǒng)計分析和相關(guān)性分析的基礎(chǔ)上,利用MPlus 軟件建立4 個結(jié)構(gòu)方程模型,以探究新冠肺炎疫情下工作日和休息日感知環(huán)境、態(tài)度與出行行為的關(guān)系。結(jié)構(gòu)方程模型1 和結(jié)構(gòu)方程模型2 依據(jù)概念模型1 建立,結(jié)構(gòu)方程模型3和結(jié)構(gòu)方程模型4 依據(jù)概念模型2 建立。結(jié)構(gòu)方程模型1 和結(jié)構(gòu)方程模型3 采用休息日的調(diào)查數(shù)據(jù),結(jié)構(gòu)方程模型2 和結(jié)構(gòu)方程模型4 采用工作日的調(diào)查數(shù)據(jù)。

    本研究選擇最大似然估計法進行模型參數(shù)的估計。為保證標(biāo)準(zhǔn)誤差不被低估,需假設(shè)觀測變量服從多元正態(tài)分布。為此,引入Bootstrap 法,設(shè)置Bootstrap 樣本數(shù)為5 000,選取5 個擬合優(yōu)度檢驗指標(biāo),分別為:卡方自由度之比(χ2/df),比較擬合指數(shù)(Comparative Fit Index,CFI),Tuck?er-Lewis 指數(shù)(Tucker Lewis Index,TLI),近似誤差均方根(Root Mean Square Error of Approxima?tion,RMSEA)和標(biāo)準(zhǔn)化殘差平方和的平方根(Standard Root Mean-square Residual,SRMR)。擬合結(jié)果如表8 所示,可以看出4 個模型均能充分?jǐn)M合數(shù)據(jù)。

    表8 模型擬合結(jié)果

    結(jié)構(gòu)方程模型1 和模型3 探究休息日出行行為與感知建成環(huán)境、態(tài)度和疫情影響的相互關(guān)系,二者的區(qū)別在于模型1 假設(shè)態(tài)度影響感知建成環(huán)境,模型3 假設(shè)感知建成環(huán)境影響態(tài)度;結(jié)構(gòu)方程模型2 和模型4 探究工作日出行行為與感知建成環(huán)境、態(tài)度和疫情影響的相互關(guān)系,區(qū)別在于模型2 假設(shè)態(tài)度影響感知建成環(huán)境,模型4假設(shè)感知建成環(huán)境影響態(tài)度。4 個結(jié)構(gòu)方程模型的結(jié)果如圖3所示。

    圖3 結(jié)構(gòu)方程模型結(jié)果

    分析建模結(jié)果可知:

    (1)感知建成環(huán)境的便利性對休息日和工作日的出行行為有顯著的正向影響,道路狀況及安全性和美觀性對出行行為的影響不顯著。因此,在改善校園建成環(huán)境時,應(yīng)優(yōu)先提升便利性。態(tài)度對休息日出行行為有顯著的直接的正向影響(模型1和模型3),對工作日出行行為無顯著影響(模型2和模型4),這可能是因為工作日出行行為更多取決于工作、學(xué)習(xí)的剛性需求,與出行態(tài)度的關(guān)系不大。

    (2)關(guān)于感知環(huán)境和態(tài)度的相互作用關(guān)系,模型1 和模型2 的結(jié)果說明態(tài)度對感知的便利性、道路狀況及安全、美觀性均有顯著的正向影響,態(tài)度越積極,對建成環(huán)境的感知越好。因此,大學(xué)生可以通過調(diào)整自身的出行態(tài)度來改善對于建成環(huán)境的感知。模型3 和模型4 的結(jié)果說明:感知的便利性和美觀性對出行態(tài)度有顯著的正向影響,說明感知建成環(huán)境越好,大學(xué)生的出行態(tài)度越積極。進一步對比發(fā)現(xiàn),態(tài)度對感知建成環(huán)境的影響大于感知建成環(huán)境對態(tài)度的影響。

    (3)新冠肺炎疫情對感知建成環(huán)境的便利性(模型1、模型2、模型3 和模型4)和道路狀況及安全(模型3和模型4)有顯著負(fù)向影響,說明新冠肺炎疫情導(dǎo)致大學(xué)生對校園便利性和道路狀況及安全性的滿意度降低,這可能是因為封閉式管理將學(xué)生的出行限制在校園內(nèi),使得學(xué)生對校園建成環(huán)境的要求更高。另外,新冠肺炎疫情對出行態(tài)度有顯著的負(fù)向直接影響,但對出行行為幾乎沒有影響,這是由于學(xué)校的封閉式管理只限制大學(xué)生出校,而不限制校內(nèi)出行。

    (4)個人基本屬性對感知建成環(huán)境、態(tài)度和出行行為有直接或間接的影響。與女生相比,男生對建成環(huán)境便利性的感知更差(模型1和模型2),對美觀性的感知更好(模型1、模型2、模型3 和模型4)。性別對出行態(tài)度和出行行為無顯著影響。高年級的大學(xué)生對建成環(huán)境的感知更差且出行態(tài)度更消極(模型1、模型2、模型3和模型4),休息日出行次數(shù)更少(模型1 和模型3)。BMI 對感知建成環(huán)境沒有顯著影響,對出行態(tài)度有顯著的直接或間接影響(模型1、模型2、模型3 和模型4)。平均學(xué)習(xí)成績對感知建成環(huán)境、態(tài)度和出行行為無顯著影響。月生活費用較高的學(xué)生對于建成環(huán)境便利性的感知更好(模型1、模型2、模型3 和模型4),出行態(tài)度更加積極(模型3 和模型4),出行次數(shù)更多(模型1、模型2、模型3 和模型4)。健身頻率較高的學(xué)生在休息日的出行次數(shù)更多(模型1和模型3)。

    感知的便利性、道路狀況及安全性、美觀性、態(tài)度和出行行為的擬合優(yōu)度評價指標(biāo)R2如表9 所示。其中,感知便利性、道路狀況及安全性、美觀性、態(tài)度和出行行為是本研究涉及的多個因變量。R2反映了自變量對因變量的解釋程度,R2越高,說明模型對該變量的解釋性越好。模型1和模型2 中的感知建成環(huán)境對應(yīng)的R2均大于模型3和模型4中感知建成環(huán)境對應(yīng)的R2,說明態(tài)度對感知建成環(huán)境具有一定的解釋性。模型3和模型4中態(tài)度對應(yīng)的R2大于模型1 和模型2 中態(tài)度對應(yīng)的R2,說明感知環(huán)境對態(tài)度具有一定的解釋性。模型1 和模型3 的休息日出行行為對應(yīng)的R2均為0.135,模型2 和模型4 的工作日出行行為對應(yīng)的R2均為0.057,說明感知環(huán)境和態(tài)度的因果關(guān)系基本不影響模型對出行行為的解釋能力,且模型對休息日出行行為的解釋性更好。

    表9 擬合優(yōu)度評價結(jié)果R2

    3.3 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模及結(jié)果分析

    前文采用結(jié)構(gòu)方程模型分析了感知建成環(huán)境的3 個潛變量(便利性、道路狀況及安全性、美觀性)和態(tài)度對出行行為的影響,為了更深入地分析感知建成環(huán)境和態(tài)度的各個題項對應(yīng)的因子對休息日和工作日出行行為的影響,從而為改善建成環(huán)境、培養(yǎng)積極的出行態(tài)度提供更科學(xué)的依據(jù),本研究采用SPSS軟件創(chuàng)建了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用以量化各個影響因素對于休息日和工作日出行行為的重要性。影響因素的重要性是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中輸入變量貢獻的衡量指標(biāo),本研究中的重要性為絕對重要性,反映輸入變量的重要程度。

    兩個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的輸入變量均為衡量感知建成環(huán)境的便利性(Acc1,Acc2,Acc3)、道路狀況及安全性(Rcs1,Rcs2,Rcs3)、美觀性(Aes1,Aes2)的8 個變量以及衡量出行態(tài)度的2 個變量(Att1,Att2)。輸出分別為休息日的出行次數(shù)和工作日的出行次數(shù)。兩個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)均有一個隱含層,隱藏神經(jīng)元的數(shù)量為自動生成,訓(xùn)練采用多層訓(xùn)練感知算法實現(xiàn)。在此基礎(chǔ)上開展敏感度分析,得到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中各個輸入變量對因變量的重要性。

    感知建成環(huán)境、態(tài)度對休息日出行行為的重要性排序如圖4 所示。感知建成環(huán)境、態(tài)度對工作日出行行為的重要性排序如圖5所示。

    圖4 感知建成環(huán)境、態(tài)度對休息日出行行為的重要性排序

    圖5 感知建成環(huán)境、態(tài)度對工作日出行行為的重要性排序

    對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模結(jié)果進行分析可知,對休息日出行行為最具影響力的是校園內(nèi)購物/就餐的便利程度(Acc1),其次是出行態(tài)度(Att2)。對工作日出行行為最具影響力的是夜間道路燈光和校內(nèi)出行安全感(Rcs3),其次是校園內(nèi)基礎(chǔ)設(shè)施的完善程度(Acc3)。與休息日相比,態(tài)度的兩個因子對工作日出行行為的影響力較弱,這與結(jié)構(gòu)方程模型的結(jié)果一致。結(jié)構(gòu)方程模型和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)果也存在一定差異,這與以往研究結(jié)果一致[21],例如:結(jié)構(gòu)方程模型中感知的道路狀況及安全性對出行行為沒有顯著影響,而在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中,道路狀況及安全性對應(yīng)的題項中的校園內(nèi)出行安全(Rcs2)對休息日出行行為的重要性較高,夜間道路燈光和校內(nèi)出行安全感(Rcs3)對工作日出行行為的重要性較高。存在差異的原因可能是線性補償?shù)慕Y(jié)構(gòu)方程模型與非線性非補償?shù)娜斯ど窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)相比存在過度簡化的問題。這也體現(xiàn)了結(jié)構(gòu)方程模型與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組合分析的意義。根據(jù)各因素對出行行為的重要性排序,可以進一步細化各個因素對出行行為的影響,在制定政策或具體措施時以此為依據(jù),優(yōu)先改善對出行行為影響最大的因素。

    3.4 討論

    (1)感知建成環(huán)境,尤其是便利性,對大學(xué)生休息日和工作日的出行行為有顯著的積極影響。因此,學(xué)校應(yīng)通過改善校園的客觀建成環(huán)境,如完善校園內(nèi)的基礎(chǔ)設(shè)施并優(yōu)化設(shè)施布局,或采取措施改善大學(xué)生對已有客觀建成環(huán)境的感知來鼓勵大學(xué)生校內(nèi)出行。

    (2)態(tài)度對休息日出行行為有顯著的直接的正向影響,對工作日出行行為無顯著影響。工作日的出行行為更多地取決于工作、學(xué)習(xí)等剛性需求,而非出行態(tài)度。

    (3)態(tài)度對感知建成環(huán)境的影響和感知建成環(huán)境對態(tài)度的影響均顯著,前者相對更強。目前感知環(huán)境的現(xiàn)狀一般,態(tài)度相對較為積極,因此,態(tài)度可以在一定程度上調(diào)節(jié)感知建成環(huán)境對出行行為的影響,培養(yǎng)學(xué)生積極的出行態(tài)度對于改善大學(xué)生對建成環(huán)境的感知具有重要作用。

    (4)性別、年級、BMI、月生活費用等個人基本屬性對感知建成環(huán)境、態(tài)度和出行行為有直接或間接的影響,學(xué)校在制定政策時可以考慮更加個性化、更具針對性的措施。

    (5)新冠肺炎疫情對感知建成環(huán)境的便利性、道路狀況及安全性、出行態(tài)度均有顯著的負(fù)向的直接或間接影響,對校園內(nèi)出行行為的影響不顯著。因此學(xué)校應(yīng)特別關(guān)注新冠肺炎疫情期間大學(xué)生的心理狀態(tài),采取積極有效的措施應(yīng)對新冠肺炎疫情帶來的消極影響,做好大學(xué)生心理健康教育和疏導(dǎo)工作。

    4 結(jié)語

    本研究采用結(jié)構(gòu)方程模型對新冠肺炎疫情期間大學(xué)生在工作日和休息日的感知建成環(huán)境、態(tài)度和出行行為的相互作用關(guān)系進行了建模分析,重點討論了感知建成環(huán)境和態(tài)度之間的相互作用機制,以及各變量的相互作用關(guān)系在工作日和休息日的區(qū)別。在此基礎(chǔ)上建立神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對細化的各個影響因素對出行行為的重要性進行了排序。根據(jù)研究結(jié)果,建議高校注重客觀和感知建成環(huán)境的改善,如完善校園內(nèi)的基礎(chǔ)設(shè)施、優(yōu)化布局或采取措施改善大學(xué)生對已有客觀建成環(huán)境的感知,培養(yǎng)學(xué)生積極的出行態(tài)度。

    本研究仍存在如下一些局限性:首先,該研究采用的是橫截面數(shù)據(jù),而實際上感知建成環(huán)境、態(tài)度和出行行為是動態(tài)變化的,未來可嘗試采用縱向數(shù)據(jù)或面板數(shù)據(jù)進一步研究三者之間的復(fù)雜關(guān)系;其次,對感知環(huán)境和態(tài)度的測度不夠全面和精準(zhǔn),例如,本文只討論了出行態(tài)度,而沒有涉及對環(huán)保的態(tài)度、對健康的態(tài)度、對政策的態(tài)度等更多元的態(tài)度因素;此外,生活習(xí)慣也是一個比較重要的影響因素,下一步研究可將其納入考量。

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