基于活動視角下的老年人出行偏好及活動偏好與影響因素歸類研究

鐘志穎，董 仁 ZHONG Zhiying, DONG Ren

（昆明理工大學 交通工程學院，云南 昆明650500）

0 引 言

根據中國國家統計局2019年2月28日發布的數據，截止到2018年年底，中國0～15 歲（包括16 歲以下）人口數量達到248.6 百萬人，比60 歲以上的老年人少89萬人。這意味著中國60 歲以上老年人人口首次超過0～15 歲青少年人口。人口老齡化給現有的城市交通規劃、設計和服務體系帶來了一系列的問題，隨著年齡的增長，生理功能的下降，老年人自身的機動性減弱，交通旅行往往受到更多的限制。

因此，國內外學者從如何更有效地應對日益增多的老年人出行問題的角度，對老年人的出行行為進行了一些研究。Rosenbloom（2001）[1]發現，75 歲以上的老年人在乘坐公共交通工具時遇到一些困難或障礙，原因是身體機能下降，限制了他們的機動化出行，導致減少戶外活動的需求。柴彥威（2010）[2]首次從行為地理學角度宏觀分析了老年人的戶外出行活動空間，發現老年人戶外典型活動主要為休閑、購物和就醫三類日常生活活動。

綜上所述，國內外交通工程學科對老齡人口出行行為的研究，認為影響老年人出行活動行為因素由內外兩個方面組成，內部影響因素包括老年人的年齡和出行能力、個人與家庭經濟屬性；外部影響因素包括公交可達性、出行地點環境認知等影響因素。在本文的昆明市老年人出行調查研究中，基于活動的研究視角下，采用因子分析的方法分別對休閑、購物及就醫三種典型老年人日常“活動—出行”問卷調查數據進行研究，將影響老年人出行活動中的各種影響因素及活動偏好進行分析歸類，研究各種活動歸類下影響因素與出行偏好的對應關系，為相關部門進一步完善老年人交通服務體系和制定交通政策提供微觀層面的理論依據。

1 研究方法

1.1 理論基礎

1.1.1 老年人出行活動行為影響機理

老年人出行行為是由活動產生的派生需求，活動是指個體為了滿足自身的需要而在某件事上的實體參與。根據李琳等人（2014）[3]對昆明市老年人空間行為的研究表明，昆明市老年人日常戶外活動主要以休閑活動、購物活動以及周期性就醫活動為主。以上研究針對不同老年人活動展開分析與探討，詳細描述老年人在不同活動中的行為模式與影響因素，但以上研究中并未深入描述不同活動中影響因素對老年人日常活動出行行為所造成的影響。

對于老年人來說，參與戶外活動出行行為呈現出多樣化的特征，老年人的活動動機受到年齡和出行能力以及個人與家庭經濟屬性的影響，老年人的活動行為偏好往往會受到活動動機及出行環境認知的影響。活動出行行為偏好又受到老年人的活動行為和公交可達性甚至年齡及出行能力更高層次因素的影響（如圖1所示）。因此，應該將參與活動偏好不同的個體按照一定的活動類別對其進行歸類。

圖1 老年人戶外活動出行行為影響機理

1.1.2 老年人出行能力的基本概念

借鑒IADL 的研究范式，提出出行行為能力的概念，出行能力（Travel Ability）即出行行為能力的簡稱，本文將出行能力定義為出行者在考慮日常戶外活動出行時，獨立地選擇全部或部分城市客運方式所需要具備的軀體功能和操控技能。

除開老年人個體對不同日常活動偏好不同以外，不同日常活動對老年人出行行為能力的要求也不一致。比如，對于老年人日常休閑活動，老年人需要具備一定使用公交方式的能力才能到達較為理想的休閑地點進行活動；而老年人日常購物活動中則要求老年人具備一定的持物步行能力和上下臺階能力，否則老年人日常購物活動將受到抑制。在老年人周期性就醫活動當中，老年人自身受疾病的影響導致身體狀況下降，就醫出行行為本身已受到抑制。

綜上所述，本研究采用基于活動的分析方法探究出行能力在不同活動中對老年人交通行為的影響是充分而必要的。

1.2 數據來源

本次研究采用的數據來源于韓汶[4]、韓剛[5]和夏自清[6]等人對昆明市老年人戶外活動出行行為專項調查問卷，調查問卷分為三種，分別是城市老年人休閑活動出行行為專項調查問卷、城市老年人購物活動出行行為專項調查問卷以及城市老年人周期性就醫活動出行行為專項調查問卷。數據應用于多個論文數據中，已經證明了數據擁有良好的信度且真實可靠，由于涉及的變量較多，許多個體老年人具有缺失值，對于數據缺失的變量數據且沒有可比較性的個體予以刪除。

2 模型建立

2.1 基于因子分析確定主導因子

2.1.1 判斷各類型指標數據間的相關性

首先分別選取三類典型戶外活動出行行為影響指標，通過各指標的相關指標矩陣說明這些指標之間存在較強的線性關系，在識別這些指標時會有所重疊，需要綜合這些屬性的共同特點提取主導因子。在進行因子分析前，先進行KMO 統計量和Bartlett 球體檢驗，驗證樣本數據是否適合進行因子分析。如表1 所示，三類活動都通過檢驗適合做因子分析。

表1 KMO 統計量檢驗和Bartlett 球體檢驗

2.1.2 提取主導因子

為了消除觀測變量之間量綱和量級上的差異所帶來的影響，將各指標標準化處理并生成標準化矩陣，在此基礎上選取k 個特征值和特征向量得到所包含的k 個因子的因子載荷矩陣。采用主成分分析法提取主導因子，按照特征值大于1 的標準進行提取主導因子，三類活動實驗結果方差貢獻率均在65%以上，說明提取因子的分析結果較為合理。其中包含年齡及出行能力、個人與家庭經濟和出行地點環境認知方面指標信息超過80%，說明此類分析結果能很好符合老年人戶外活動出行行為受內外兩個方面指標影響因素組成。

2.1.3 主導因子解釋及命名

初步提取的主導因子在未經過旋轉時表達的含義不明確，因此使用方差最大法對矩陣進行正交旋轉，通過改變坐標軸方向，在不影響變量共同度的前提下，重新分配各個因子解釋原始變量方差的比例，使因子含義更清晰，從而可以對因子進行解釋與命名。

對于休閑活動而言，通過旋轉后的因子最終提取的主導因子為5 個，第一個因子在年齡段、休閑活動出行能力、公交可達性方面上有較高的載荷量，這些指標反映了老年人對交通資源的利用程度，因此將這一因子定義為老年人休閑活動中的個人可達性。個人可達性是個人獨立的使用或接近全部或部分交通設施的難易程度。使用同樣的方法分析其他主導因子最終將其命名為休閑環境、個人與家庭經濟、休閑放松、休閑愛好。

對于購物活動而言，通過旋轉后的因子最終提取的主導因子為7 個，依據其在哪些方面的影響因素上的載荷量高將其因子命名為購物活動出行能力、購物環境、個人與家庭經濟、購物目的、就近購物、家庭分工、優惠打折。

對于就醫活動而言，通過旋轉后的因子最終提取的主導因子為8 個，依據其在哪些方面的影響因素有較高載荷量將其因子命名為就醫活動出行能力、就醫環境、個人與家庭經濟、方便開藥、交通便利、便宜方便、要求復查、知名度高。

2.2 基于聚類分析的老年人戶外活動及影響因子歸類

2.2.1 老年人戶外活動歸類

將因子得分和老年人戶外活動偏好作為歸類模型中的依據變量使用SPSS 軟件中二步聚類分析方法對老年人戶外活動行為進行歸類研究。二步聚類分析作為一種用于處理連續變量和離散變量的混合數據較為綜合的聚類方法，在進行聚類分析的時候，能自動選擇聚類數。根據老年人個體參與活動及其影響因素構建分層模型。通過聚類準則貝葉斯準則（BIC）自動選擇最佳聚類方案是兩步聚類算法的特點之一。如表2 所示，總體上給予本次聚類質量尚可的評價，尚能接受，還未達到良好的程度，有待進一步測試和優化。

表2 昆明市老年人戶外活動歸類聚類信息一覽表

2.2.2 活動歸類預測主導因子重要性

如圖2 所示，在老年人戶外休閑活動分類模型中區分不同休閑活動類別的影響因子方面，“活動地等級”變量效果最好；其次為“目的地”變量預測重要性為0.92；“休閑環境因子”和“個人可達性因子”重要性為0.22、0.13；其余變量對區分休閑活動類別效果均不顯著；其中“休閑愛好因子”變量更是對區分休閑活動類別沒有效果。

如圖3 所示，在老年人戶外購物活動分類模型中區分不同購物活動類別的影響因子方面，活動偏好的“活動地等級”、“目的地”及“活動頻率”變量預測性最好；其次是“購物目的因子”、“購物環境因子”和“就近購物因子”重要性為0.19、0.12、0.12，說明這些因子在購物活動歸類中起到了顯著的效果；其余變量對區分購物活動類別效果均不顯著。

圖2 休閑活動歸類預測因子重要性

圖3 購物活動歸類預測因子重要性

圖4 就醫活動歸類預測因子重要性

如圖4 所示，在老年人戶外就醫活動分類模型中區分不同就醫活動類別的影響因子方面，區分效果最好的是活動偏好的“活動類型”、“目的地”及“活動頻率”變量預測性最好；其次是方便開藥因子和就醫環境因子，重要性為0.45、0.33；最后是交通便利因子重要性為0.24；其余變量對區分就醫活動類別效果均不顯著。

2.3 老年人戶外活動歸類與出行偏好的多重對應關系

為了進一步明確老年人戶外活動歸類與其影響因子及出行偏好的對應關系，本研究對其進行了多重對應分析，對于不同活動類別的老年人出行偏好的選擇頻率，根據數據本身的關聯，尋找出最佳的原始變量評分方法，將原始變量一律轉化為相應的分值，并在轉化時將變量間的關聯一律變換為線性。在較低維的歐式空間中，把不同活動類別的老年人個體之間的相異程度或者相似程度用圖形表達出來，從而通過相關的專業知識來揭示不同老年人活動類別之間的真實結構關系。

圖5 老年人休閑活動類別與出行偏好的多重對應分析示意圖

綜合以上類別變量在顯著影響因子上的中心點或分布結合昆明市老年人戶外休閑活動參與群體與出行偏好的多重對應分析示意圖（如圖5 所示），昆明市老年人戶外休閑活動可以分為三類：

第一類：老年人會選擇全市性公園參與休閑活動，這類老年人往往具有較好的個人可達性，可以去到翠湖、大觀樓、海埂公園這些環境設施較好的休閑地點，在活動偏好上，這類老年人能完成一些活動時間長且休閑放松的活動，在出行偏好上，往往采用公交出行，出行時段在10:00 左右，出行時間大多在40 分鐘以上，出行距離在5km 以上；

第二類：老年人會選擇社區小游園參與休閑活動，這類老年人往往個人可達性很差，沒有足夠的出行能力到達較好的休閑地點，只能選擇桃花廣場、五華小游園這些環境設施較差的休閑地點，在活動偏好上，進行一些活動時間較短及散步健身的活動，這類老年人往往活動類型單一，在出行偏好上，往往采用步行的出行方式，出行時段在7:00 以前和7:00～8:00，出行時間較短在15 分鐘以內，出行距離在0.5km 以內；

第三類：老年人會選擇區域性公園參與休閑活動，這類老年人往往具有較好的經濟條件，個人可達性有低有高，但依然能去到金殿、西華園、曇華寺公園這些環境設施不錯可達性較好的休閑地點，在活動偏好上，老年人也能完成一些休閑放松的活動，在出行偏好上，出行時段在8:00～9:00，出行時間在15～40 分鐘，出行距離在1～3km 左右。

綜合以上類別變量在顯著影響因子上的中心點或分布結合昆明市老年人戶外購物活動參與群體與出行偏好的多重對應分析示意圖（如圖6 所示），昆明市老年人戶外購物活動可以分為二類：

第一類：老年人會選擇超市購物活動，這類老年人往往具有較強的物質需求購物目的，為此選擇去更遠但具有較好購物環境的小型超市或大型超市，在活動偏好上，這類老年人購物頻率上較低，在出行偏好上，出行時段在7:00～8:00 左右；

第二類：老年人會選擇集市購物活動，這類老年人往往沒有較多的購物目的，會選擇去一些環境較差的小型或大型農貿市場，在活動偏好上，這類老年人購物頻率往往較高，在出行偏好上，出行時段在9:00～10:00 或者13:00～15:00，出行時間在15～20 分鐘，出行距離在3～5km 以內。

圖6 老年人購物活動類別與出行偏好的多重對應分析示意圖

圖7 老年人就醫活動類別與出行偏好的多重對應分析示意圖

綜合以上類別變量在顯著影響因子上的中心點或分布結合昆明市老年人戶外就醫活動參與群體與出行偏好的多重對應分析示意圖（如圖7 所示），昆明市老年人戶外就醫活動可以分為三類：

第一類：老年人會選擇去知名度高交通便利的醫院，雖然這種醫院大多取藥不便、就醫環境較差，在活動偏好上，這類老年人中大多患骨科疾病選擇去昆中等綜合醫院檢查和取藥，就醫時間大多較長，在出行偏好上，出行時段在8:00～9:00 左右，出行時間大多在40 分鐘～60 分鐘，出行距離較遠在3～4km；

第二類：這類老年人會選擇去交通較為便利容易開藥的醫院治療，在活動偏好上，這類老年人往往患高血壓和糖尿病相關疾病，就醫時間在30～60 分鐘以內，在出行偏好上，出行時段在7:00～8:00，出行時間在60～90 分鐘，出行方式大多為公交出行；

第三類：老年人會選擇去交通不便利但就醫環境好的醫院治療和取藥，在活動偏好上，這類老年人往往會去眼科病有關的專科醫院，就醫時間最長在120～180 分鐘左右，在出行偏好上，出行時段在7:00 以前或13:00 以后，出行距離在8～10km 左右，出行方式與出租車有關。

3 結 論

本研究通過對老年人戶外休閑活動、購物活動、就醫活動三類老年人典型戶外活動進行出行偏好及活動偏好與影響因素歸類，得出主要研究結論：

（1）影響老年人戶外休閑活動參與的因子共有5 個，對于休閑活動行為來說影響顯著的方面有個人可達性、休閑環境；影響老年人戶外購物活動參與的因子共有7 個，對于購物活動行為來說影響顯著的方面有購物目的、購物環境、就近購物；影響老年人戶外就醫活動參與的因子共有8 個，對于就醫活動行為來說影響顯著的方面有方便開藥、就醫環境、交通便利；

（2）老年人戶外休閑活動出行行為受老年人自身影響較為顯著，出行能力對于滿足老年人日常休閑需求具有較強的顯著性，老年人戶外購物活動和就醫活動出行行為受老年人外部影響較為顯著，活動動機、出行地點環境認知及公交可達性對于滿足老年人日常購物、就醫需求有較強的顯著性；

（3）在老年人戶外休閑活動出行中，出行能力強的老年人往往具有較好的個人可達性，能去到環境設施好的休閑地點，在活動偏好及出行偏好上，這類老年人采用公交化的出行方式，能參與多樣化的休閑活動來滿足老年人的休閑動機。出行能力差的老年人個人可達性較差只能采用步行的出行方式，參與的活動大多是散步健身且類型單一，滿足不了老年人休閑動機的活動。