城市軌道交通出行幸福價值評估研究
——以長沙地鐵為例

鄭連元

(中南大學 商學院，湖南 長沙 410083)*

·經濟管理·

城市軌道交通出行幸福價值評估研究
——以長沙地鐵為例

鄭連元

(中南大學 商學院，湖南 長沙 410083)*

基于計劃行為理論，構建城市軌道交通出行選擇框架，依據長沙地鐵出行SP調查數據，運用因子分析法，考量城市軌道交通出行幸福價值指數和出行幸福價值。結果發現：客觀價值、主觀價值、主觀感覺、出行者特征和出行特征等功能因子決定地鐵出行幸福價值；部分常用出行選擇決定因素沒有得到認同；出行幸福價值中部分客觀價值與主觀價值的認知存在不一致。鑒此，應在線路成網、改善交通接駁和最后一公里的方便性、增加發車頻次、優化公共交通等級計費、傳播城市軌道交通優勢等方面提高出行幸福價值。

城市軌道交通；出行幸福價值；計劃行為理論；主觀價值；客觀價值

一、引 言

幸福是人們追求的生活目標。2013-2016年習近平“十談”幸福，談到生活的幸福時，指出人民對美好生活的向往就是我們的奮斗目標。學術界提出了主觀幸福論、客觀幸福論及混合幸福論等幸福理論：主觀幸福論者認為，幸福是快樂的主觀心理體驗，幸福與否依個人的主觀感覺而定；客觀幸福論者認為，幸福是客觀的、不依人的主觀感覺而轉移的自我完善、自我實現；混合論者主張主觀與客觀結合,認為幸福的自我認定是主觀的，生活中幸福的實現是客觀的[1]。

城市軌道交通是大城市市域內出行的主要方式之一。從出行者角度，選擇城市軌道交通出行能節約出行時間、相對降低出行費用、減輕出行疲勞、減少出行時間波動的預留時間、提高勞動生產率和增加財富的創造等，具備提高出行客觀幸福的客觀條件；城市軌道交通出行的舒適、安全、方便、快捷、經濟等相對優勢，能提高出行主觀幸福的心理體驗。因此，選擇城市軌道交通出行能增強出行幸福感、提升幸福指數與幸福價值。本文借鑒相關研究成果，嘗試以城市軌道交通出行幸福價值作為出行選擇依據，運用計劃行為理論，研究影響城市軌道交通出行行為意向的各種因素，從主觀價值、客觀價值、出行者特征和出行特征等維度評估城市軌道交通出行幸福價值，并以長沙地鐵出行SP調查數據進行實證研究，以有利于科學地規劃與建設城市軌道交通設施，有效地制定公共交通政策、管理服務制度與措施，更好地引導、滿足和服務乘客的出行需求。

二、城市軌道交通出行幸福價值模型

(一)基于TPB的城市軌道交通出行選擇模型

1985年，Ajzen提出計劃行為理論( Theory of Planned Behavior，TPB)，該理論認為行為意向決定實際行為，行為態度、主觀規范和感知行為控制共同決定行為意向，對應的行為信念、規范信念和控制信念相應決定行為態度、主觀規范和感知行為控制；各種內部和外部的因素通過影響信念來間接影響行為態度、主觀規范和感知行為控制,并最終影響行為意向和實際行為[2]。計劃行為理論適用于個體理性行為，特別是預測個體行為及有具體目標的特定行為的決定因素等[3]。

1.城市軌道交通出行的行為態度。城市軌道交通出行的行為態度是出行者對其出行信息評價形成的，城市軌道交通出行選擇的行為信念因素可從安全性、舒適性、方便性、服務質量等主觀感覺和經濟性、省時性等主觀價值兩方面研究，評估它們對出行幸福價值是否有著顯著影響。

2.城市軌道交通出行的主觀規范。主觀規范是個體在決策是否執行特定行為時感知到的社會壓力，體現具有重大影響力的個人或團體對個體特定行為決策發揮的影響。身份認同理論認為,分屬不同群體的人們，通過踐行群體規范來強化個人的群體身份，以自我分類、自我強化兩種途徑實現個體規范與群體規范的一致化[4]。因此，城市軌道交通出行選擇的規范信念因素可從出行者的職業、年齡、性別、月收入、教育程度等個體特征研究，評估它們對出行幸福價值是否有著顯著影響。

3.城市軌道交通出行的感知行為控制。感知行為控制是個體對自己執行特定行為能力的評估，體現了個體感知的執行行為的難易程度及對行為的控制能力。城市軌道交通出行選擇的控制信念因素必須考慮出行方式、出行費用節約、出行時間節約和出行的準時性等因素，評估它們對出行幸福價值是否有著顯著影響。

4.城市軌道交通出行特征。在正常情況下，人們在出行前會明確出行目的、出行距離、出行時間、出行費用等出行特征信息，出行特征影響對出行方式的選擇，不同的出行特征可能選擇不同的出行方式。Thegersen (2006)認為出行屬性、城市特征等因素在居民出行方式選擇的過程中有著重要影響[5]。因此，城市軌道交通出行選擇的出行特征的信念因素可從出行目的、出行距離、出行費用與出行時間等方面研究，評估它們對出行幸福價值是否有著顯著影響。

根據上述分析，構建城市軌道交通出行幸福選擇模型如圖1所示。

圖1 基于TPB的城市軌道交通出行選擇模型圖

(二)城市軌道交通出行幸福價值模型構建

1.出行幸福價值函數。在正常情況下，城市軌道交通出行者在出行前會明確出行目的、出行站點，會掌握出行距離、出行時間、出行費用、發車時間間隔等出行信息，會了解、分析各出行方式的特性，明確出行的意義和后果。因此，正常的城市軌道交通出行屬于理性行為。根據預期效用理論，其效用函數可定義為線性函數，出行幸福價值函數表示為：

Vi=∑αijXij+∑βijYij+∑γijZij+∑δijWij

(1)

式中：αji為與行為態度有關的參數；βji為與主觀規范有關的參數；γji為與感知行為控制有關的參數；δji為與出行特征有關的參數；Xji為出行者i第j個行為態度方面變量；Yji為出行者i第j個主觀規范方面變量；Zji為出行者i第j個感知行為控制變量；Wji為出行者i第j個出行特征變量。

2.城市軌道交通出行幸福價值評估。本文借鑒相關研究成果，從相對數和絕對數兩個方面研究出行幸福價值，分別用幸福指數和幸福價值量來體現。出行幸福價值函數多元線性回歸得到的顯著性變量作為出行幸福價值的影響因素，再運用因子分析提煉出功能因子Fk。為了消除指標類型和指標量綱對最終結果的影響，保證指標值的可加性和幸福指數的正向性，將各顯著性變量分為正指標、負指標兩類，然后對指標值標準化。假設Sji為第i個出行者第j個指標值，θji為第i個出行者第j個指標值的標準化值，則正指標、負指標兩類指標的標準化公式如下所示:

(2)

(3)

運用層次分析法確定各功能因子的權重，指標重要性排序遵循客觀價值大于主觀價值、主觀價值大于出行(出行者)特征的變量數值，同類變量的重要性相同的原則確定。各功能因子兩兩比較確定其判斷矩陣，然后構造由各功能因子的判斷矩陣，再求出判斷矩陣的最大特征根對應的特征向量，將其歸一化得到判斷矩陣各功能因子的權重λk，對判斷矩陣進行一致性檢驗。指標權重代表的是該指標與出行幸福價值的相關性大小。

出行幸福指數反映城市軌道交通出行的相對幸福價值，以行為信息、規范信息和控制信息、出行特征變量中的顯著性變量析出的功能因子為構成要素。計算公式如下：

HIj=∑Fkiλki

(4)

式中：HIj為第j個時期城市軌道交通項目出行幸福指數；Fki為第i個出行者各功能因子數值；λki為第i個出行者功能因子的權重。

出行幸福價值量為幸福價值的絕對價值，體現節省時間、節省費用和未準時到達的經濟損失與幸福指數等，時間節約價值與費用節約額度乘以城市軌道交通出行幸福指數相應的相對幸福價值，計算公式如下：

(5)

式中：HV為城市軌道交通項目出行幸福價值量；Zα為允許誤差α時的Z統計量；σT公為其他公共交通出行時間標準差；σT軌為城市軌道交通出行時間標準差；T為每天工作時間；DT為每年工作日數；AW為城市軌道交通項目所在地的人均工資；HI0為基期的城市軌道交通項目出行幸福指數。

城市軌道交通出行幸福指數必須選擇合適的基期，用HI0表示。沒有基期數據資料時，假定HI的各影響因素為一般水平，則它們的標準化值為0.5，得出HI值為0.5。相對數與絕對數結合共同反映城市軌道交通出行幸福價值。

三、實證分析

(一)樣本數據來源

樣本數據通過長沙地鐵出行SP調查獲得，調查內容包括三個方面：一是出行幸福價值判別標準，包括安全性、舒適性、方便性、經濟性、省時性、準時性、服務質量、前出行方式總體滿意度等等；二是出行狀況，包括本次出行目的、出行距離，本次及過去出行時間和出行費用，受訪者應以本次或過去最常見同出行區間出行行為情境選擇；三是受訪者的個人信息，包括性別、年齡、職業、教育程度和月收入等。具體如表1所示。

本次SP調查遍布2015年唯一正在運營的長沙地鐵2號線各站點、覆蓋各出行時段，共發放問卷1650份，回收問卷1620份，篩選后有效問卷1478份。

表1 長沙地鐵出行SP調查自變量描述表

(二)出行幸福價值評估實證結果

1.出行幸福價值函數多元線性回歸。對出行幸福價值函數(5)式進行多元線性回歸。多元線性回歸結果如表2所示，其線性回歸方程表示為：

V=-2.050+0.190X1+0.178X2+0.249X3+

0.068X6-0.176Y1-0.064Y2-0.040Y3-

0.026Y5-0.151Z1+0.061Z3-0.033W1+

0.083W2

(6)

2.出行幸福價值因子分析

(1)數據檢驗。依據顯著性變量的KMO測度和Bartlett球形檢驗，樣本數據的KMO值為0.706，大于0.7；Bartlett球形檢驗的卡方值為6224.541，自由度為157,表明數據在0.05顯著水平下，Sig.=0.000，數據適合采用因子分析法。

表2 出行幸福價值多元線性回歸模型系數表

(2)因子分析結果。因子分析結果如表3所示，累計貢獻率為83.200%，大于80%，可認定這些因子具有較強的代表性。同時得到成分矩陣、旋轉后因子矩陣(如表4所示)，因子的提取具有比較好的代表性和概括性。降維后的公共因子依次定義為F1、F2、F3、F4、F5，根據旋轉后因子分析矩陣提取公共因子的主要成分。結合長沙地鐵的特點和構成功能因子的各成分因子的涵義，功能因子命名如下：

表3 總方差解釋表

注:提取方法為主成份分析。

表4 旋轉后因子載荷矩陣

注:提取方法為主成份分析。

F1定義為出行者特征因子，涵蓋年齡、職業、月收入、前出行方式等出行者的主觀規范信息；F2定義為主觀感覺因子，綜合了安全性、舒適性和服務質量，體現了對城市軌道交通的心理認可程度；F3客觀價值因子，反映出行時間節約；F4出行特征因子，反映出行目的、出行距離兩個主要因子；F5定義為主觀價值因子，包含經濟性、性別兩個主要因素，反映出行者主觀的經濟價值判斷和不同性別的心理需求差異。各功能因子表達式為：

(7)

為了消除指標類型和指標量綱的影響，為保證指標值的可加性和結果的正向性，將各顯著性變量分為正指標、負指標兩類，再對其指標值標準化，其中出行目的價值系數參考世行(2005)推薦系數為：工作、商務出行1.33；其他非工作出行為0.3；上學出行為0.15[6]。層次分析法中城市軌道交通出行幸福價值的決定指標重要性順序為：客觀價值因子>主觀價值因子=主觀感覺因子>出行者特征因子=出行特征因子。各功能因子兩兩比較，得到判斷矩陣如表5所示。

表5 城市軌道交通出行幸福價值決定 指標重要性判斷矩陣

判斷矩陣最大特征根λ(A)max=5.0555所對應的特征向量為( 0.7510,0.4235,0.3719,0.2609,0.2241) ，將其歸一化得到判斷矩陣5個功能因子的權重(0.1284, 0.2085, 0.3697, 0.1103,0.1831)。

根據HI=∑Fijλij，得到出行幸福價值指數0.6445。假設允許誤差α=0.05, Z0.05=1.96，每天工作時間T為8個小時，年工作日為250天，長沙市2015年人均工資67266元。根據SP調查的1478個有效樣本結果求得：∑Z3i為7345.5元，∑Z2i為17160分鐘，σT公為10.47分鐘，σT軌為5.23分鐘。每人次出行費用節約4.97元，節約出行時間11.61分鐘，平均減少出行時間波動5.24分鐘，長沙地鐵出行幸福價值18.58元/次。根據樣本數據分析，出行費用節約主要來源于前出行方式為出租車和私家車的出行者，其他出行者的費用節約效果不明顯；出行時間節約效果不如人們通常預期的顯著，源于出租車和私家車轉移客流以及需要換乘的客流時間節約不顯著。按長沙市2號線開通一年內日均客流量達18.5萬人次計算,地鐵出行幸福價值344萬元/日，年出行幸福價值12.56億元。

(三)實證結果分析

通過上述實證結果得出：

1. 顯著性變量和出行幸福價值。出行幸福價值的多元線性回歸結果表明安全性X1、舒適性X2、經濟性X3、服務質量X6、性別Y1、年齡Y2、職業Y3、月收入Y4、前出行方式Z1、時間節約Z2、出行目的W1、出行距離W2為顯著性變量，行為態度中安全性、舒適性與經濟性的回歸系數尤其顯著。通過因子分析法析出出行者特征因子F1、主觀感覺因子F2、客觀價值因子F3、主觀價值因子F4、出行特征因子F5等5個決定長沙乘客地鐵出行幸福價值功能因子。層次分析法賦權后得到相對幸福價值系數為0.6445，其中客觀價值因子權重最大；長沙地鐵2號線每人次出行幸福價值為18.58元，合計日出行幸福價值344萬元、年出行幸福價值12.56億元。

2.主觀價值的經濟性和省時性與客觀價值的出行費用節約和出行時間節約評估存在不一致。反映主觀價值的經濟性影響顯著，與之對應的客觀價值的費用節約影響不顯著；主觀價值的省時性、準時性影響不顯著，而與之對應的客觀價值的時間節約影響顯著。每人次出行費用節約4.97元，主要來源于前出行方式為出租車和私家車的出行者，其他出行者出行費用節約不明顯，而且長沙地鐵票價相對其他公共交通定價較高；同時出行費用節約在居民的收入中占比較低，以至于人們主觀上影響不大。調查時地鐵發車間隔時間和換乘時間較長，地鐵網絡尚未成形，地鐵出行的配套設施和配套服務尚待完善，人們地鐵出行往往需要公交換乘，導致人們主觀感覺地鐵出行時間節約不明顯。

3.行為態度中主觀感覺的安全性、舒適性和服務質量得到了普遍認同，人們過去出行習慣也影響人們出行的選擇，而方便性、準時性沒有得到認同。由于SP調查時長沙地鐵只開通一條線路，乘客選擇地鐵出行時，多數出行者仍需要通過公交換乘到達目的地，方便性和準時性難以保障。

4.體現主觀規范的出行者特征中性別、年齡、職業、月收入影響顯著，而教育程度影響不顯著。教育程度不再作為選擇地鐵出行的人們身份認同的重要因素，由于十幾年來的高等教育大眾化，人們教育程度普遍較高。性別、年齡、職業、月收入存在顯著影響，跟多數學者研究結論一樣，這緣于女性和年齡大者更具有節約意識、偏愛選擇費用相對偏低的地鐵出行，而高收入者逐步選擇私家車替代公共交通出行。

5.出行特征中出行距離、出行目的影響顯著；而通常研究認為對出行選擇影響顯著的出行費用、出行時間，對人們地鐵出行選擇影響不顯著。

四、結 論

本文以長沙地鐵出行SP調查數據為樣本，實證結果表明:通過線性回歸分析得到影響長沙乘客地鐵出行幸福價值的12個顯著性因素，運用因子分析法析出主觀感覺、主觀價值、出行者特征、客觀價值、出行特征等5個功能因子。將指標值標準化、層次分析法賦權后，得到長沙地鐵出行幸福價值系數為0.6445，每人次出行幸福價值為18.58元，年出行幸福價值12.56億元。

提高城市軌道交通出行幸福價值可從以下方面著手：加快城市軌道交通線路建設，確保線路盡快成網，以凸顯城市軌道交通出行的固有優勢；優化換乘設計，改善城市軌道交通與其他交通方式的接駁，完善城市軌道交通配套設施和配套服務，解決出行最后一公里的方便性；增加與大型商業場所的通道內接駁，在考慮主干道人群方便行車的同時，兼顧臨近小區的通道功能；適當增加城市軌道交通發車頻次，減少乘客候車等待時間；完善城市各類公共交通定價，優化各類公共交通出行方式里程等級計費，以利于各類城市公共交通的優勢發揮與合理分工；傳播城市軌道交通的時間節約價值、安全舒適、準時方便等方面的出行幸福價值優勢，以更好地服務于城市軌道交通后續規劃、建設和管理。

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(責任編輯:鐘 瑤)

Study on the Happiness Value Evaluation of Urban Rail Transit Traveling--A Case Study of Changsha Metro

ZHENG Lianyuan

(BusinessSchool,CentralSouthUniversity,Changsha,Hunan410083,China)

Based on the Theory of Planned behavior, the model of Urban Rail Transit traveling choice model has been build. Factor analysis is employed to derive the happiness value index and happiness value of traveling of Urban Rail Transit. Using the stated preference survey data of Changsha Metro, the empirical result shows that happiness value of traveling is determined by the objective value, subjective value, subjective feeling, traveler's characteristics and traveling characteristics. Some of the commonly used traveling decision factors are not recognized. There exists some cognitive inconsistency between the objective value and subjective happiness value of traveling. Traveling happiness value can be raised by building urban rail transit line as soon as possible into a network, improving urban rail transit city rail connections and the travel convenience of the last mile, and increasing the metro train frequency, optimization of public traffic mileage billing, urban rail transit transmission level comprehensive advantages to improve the value of urban rail transit .

urban rail transit; happiness value of traveling; Theory of Planned Behavior; subjective value; objective value

2016 -11 -12

鄭連元(1971—),男,湖南祁陽人，博士，中南大學商學院教師,研究方向：項目評價。

F5；F29

A

1003 -7217(2017)02 -0127 -06