基于ETPB的居民出行方式選擇意向分析模型

袁鵬程 李鵬程 王世佳

摘? 要：眾多研究表明“感知競爭”和“過去行為”對當前決策具有顯著影響。文章在在經典計劃行為理論的基礎上，擴展“感知競爭”和“過去行為”兩個潛變量，構建結構方程模型，進行公交及小汽車兩種出行方式的選擇意向研究。結果表明：基于擴展計劃行為理論（ETPB）所建立的兩個結構方程模型擬合效果均較好，能夠很好地刻畫居民的方式選擇過程;行為態度和感知行為控制均對行為意向有顯著的正向作用，而主觀規范僅在公交模型中顯著，對小汽車選擇意向沒有顯著影響;對于兩個擴展變量，感知競爭負向作用于行為意向，并且小汽車比公交有更大的競爭力，而過去行為對行為意向有顯著的正向影響，對公交選擇意向的作用已超過原始的三個變量。

關鍵詞：ETPB理論;結構方程模型;方式選擇意向;感知競爭;過去行為

中圖分類號：U491? ? ?文獻標識碼：A

Abstract： On the basis of the theory of planned behavior， two latent variables， perceived competition and past behavior， were extended to construct the structural equation model， and the study on the choice intention of bus and car was carried out. The results show that the two structural equation models based on the extended planned behavior theory have good fitting effects and can describe the mode selection process of residents well. Among the original variables， behavioral attitude and perceived behavioral control have significant positive effects on behavioral intention， while the subjective norm only has significant effect in the bus model and has no significant effect on the car selection intention. For the two extended variables， perceived competition negatively affects behavioral intention， and cars are more competitive than buses. However， the past behavior has a significant positive effect on the behavioral intention， and the effect on the bus choice intention has exceeded the original three variables.

Key words： extended theory of planned behavior; structural equation model; mode choice intention; perceived competition; past behavior

0? 引? 言

基于效用最大化的離散選擇模型考慮了出行者個人及家庭社會經濟屬性、出行屬性等對方式選擇的影響，被廣泛應用于出行選擇行為研究中[1]。但離散選擇模型中考慮的因素都為可直接觀測的變量，忽略了對感知、態度、偏好等心理潛變量因素的考慮。近年來，潛變量因素逐漸受到關注，研究者們開始從心理潛變量層面去研究居民的方式選擇行為[2]。許多社會心理學理論特別是計劃行為理論（Theory of Planned Behavior，TPB）被廣泛應用于刻畫居民的選擇行為，產生了大量的實證研究[3-5]。陳堅選取重慶市和成都市兩個城市，運用計劃行為理論分別建立了公交選擇行為的結構方程模型，認為兩個城市的居民選擇公交的行為存在差異[6];王月輝等整合技術接受模型和計劃行為理論研究了新能源汽車的購買行為，認為態度對行為的影響最大，而感知有用性對態度影響最大[7];Fu等整合了計劃行為理論和顧客滿意理論研究了公交選擇行為，實證結果表明該整合模型有效刻畫了公交使用行為[8]。劉健等基于計劃行為理論分析了出行者對高鐵的乘坐意向，并引入了追求新奇、信任等新變量[9];方曉平等則在計劃行為理論的基礎上新增了預期后悔變量并證明了預期后悔對低碳出行方式選擇行為有負向影響[10];陳凱、黃鑫則分別在計劃行為理論中擴展了環保意識和感知風險變量[11-12]。在TPB的基礎上擴展重要變量能夠提高模型的解釋能力，本文將基于計劃行為理論，擴展“感知競爭”和“過去行為”兩個變量，分別建立公交和小汽車選擇行為的結構方程模型，探討居民進行方式選擇時的心理決策過程，即方式選擇意向受哪些因素的影響，并對兩個模型結果進行對比，分析公交和小汽車的選擇行為上存在的差異。

1? 擴展計劃行為理論

1.1? 原始變量及假設

原始計劃行為理論中共有4個心理潛變量，分別為行為態度、主觀規范、感知行為控制和行為意向，前三個變量為預測變量，行為意向為結果變量。根據Ajzen提出的計劃行為理論，所有可能影響行為的因素都是通過行為意向來間接影響行為的。而行為意向受到行為態度、主觀規范和感知行為控制的影響[6]。行為態度（Behavioral Attitude，BA）是指居民對采用某種方式出行所持有的正面或負面的感受。居民對采用的出行方式的看法越正面，行為態度就越積極。主觀規范（Subjective Norm，SN）是指居民采用某種出行方式出行時受到的家人、朋友、同事等的影響。個人決策時并不是孤立的，認知和行為或多或少地受到周圍環境中個人或團體的影響作用。當家人、朋友、同事都對選擇某種方式出行的態度和看法比較正面時，居民本人感知到的主觀規范就較正面。感知行為控制（Perceived Behavioral Control，PBC）是指居民個人感知到的選擇某種方式出行的難易程度。如居民乘坐公交時對公交的發車時刻、路線和走向都不清楚的話，選擇公交的難度就較大，感受到的乘坐方便程度較低，所以感知行為控制能力就較差。行為意向（Behavioral Intention，BI）是指居民采用某種出行方式出行的可能性大小。

居民對選擇某種出行方式的態度越正面，選擇該種出行方式的行為意向就越強;居民感受到家人、朋友等對選擇某種出行方式的態度越正面，即主觀規范越正面，行為意向就越強;當居民感受到選擇某種方式的難度越小，即感知行為控制能力越強時，行為意向就越強。由此，做出如下3個假設：H1：居民對出行方式的行為態度對行為意向有正向影響;H2：主觀規范對居民方式選擇的行為意向有正向影響;H3：居民對出行方式的感知行為控制對行為意向有正向影響。

同時，居民感受到的家人、朋友等對選擇某種出行方式的態度越正面，居民本人的態度也就越正面。反之亦然，居民對出行方式的態度越正面，其家人、朋友的態度就越正面。所以假設如下：H4：主觀規范和行為態度間相互影響。

1.2? 擴展變量及假設

本文在原始計劃行為理論的基礎上，擴展“感知競爭”和“過去行為”兩個預測變量，探討其對出行方式選擇意向的作用。對于擴展的兩個心理潛變量，感知競爭（Perceived Competition，PC）是指居民選擇某種出行方式出行時感受到的其他出行方式的競爭力。私人交通與公共交通存在此消彼長的競爭關系[13]，Li等認為小汽車是公共交通最主要的競爭方式[14]。小汽車的服務特征直接影響著公交的需求，當小汽車的吸引力增大時會降低公交的選擇意向，當居民感知到小汽車在出行上的競爭力減弱時，對公交的選擇意向增強。同樣，公共交通的服務水平提升也會減少居民對小汽車方式的使用[13]。所以，做出感知競爭的相關假設：H5：感知競爭對行為意向有負向影響。

過去行為（Past Behavior，PB）是指居民過去選擇某種出行方式出行的頻率。過去行為的頻率反映了過去行為的強度，并且直接影響著未來的選擇行為[9]。如果過去對某種出行方式的使用頻率較高，方式選擇會逐漸演變成自動執行、不會輕易改變的行為，以后使用該出行方式的意向會較強。在一些研究中，過去行為的預測效果已經超過了計劃行為理論中的原始變量，將成為預測行為意向的有力工具[9-10]。而如果居民在過去的一段時間里選擇某種出行方式的頻率較高，那么他會對該種出行方式的使用比較熟悉，選擇該種出行方式時感受到的難度就會變小，即感知行為控制能力變強。另一方面，良好的行為會反復發生，當過去使用某種出行方式的經歷較多時，表明該種方式服務質量良好，對居民有較強的吸引力[9，14]。相對地，其他競爭方式的吸引力、競爭力就較弱，即感知到的其他出行方式的競爭小。由此，做出3個假設：H6：過去行為對行為意向有正向影響;H7：過去行為對感知行為控制有正向影響;H8：過去行為對感知競爭有顯著的負向影響。

根據Ajzen提出的計劃行為理論中各個變量的含義以及相關文獻量表[6，8，10，14-17]，選取相應的題項對擴展計劃行為理論中行為態度、主觀規范、感知行為控制、感知競爭、過去行為和行為意向6個變量進行測量。

行為態度指居民本人對方式的整體感知，包括方便性、舒適性、滿意與喜好共4個測量題項。主觀規范指家人和好友的態度。感知行為控制指居民使用該方式出行的難易程度，當該方式是“最熟悉和自在的”、“已成為日常生活一部分”時，使用難度就較小，認為感知行為控制能力較強。過去行為指過去對方式的使用情況。行為意向指今后會使用的程度。

對于感知競爭變量的測量題項，在公交模型和小汽車模型中不相同。公交的競爭方式為小汽車，所以感知競爭變量的測量題項確定為小汽車在方便容易、熟悉自在、舒適安全方面的優勢。而小汽車的競爭來自于公共交通存在的優勢，包括熟悉自在、舒適安全、線路信息方面。由此，確定表1、表2所示擴展計劃行為理論中各心理潛變量的測量題項。

根據上面確定的8個假設以及各潛變量測量題項，以公交模型為例，擴展后的計劃行為理論模型框架如圖1所示。其中，H1～H4為根據原始計劃行為理論提出的假設，H5～H8為新提出的4個假設。

2? 結構方程模型

2.1? 模型定義

本文將采用結構方程模型來處理各潛變量之間的復雜關系。結構方程模型（Structural Equation Model，SEM）是反映潛變量和顯變量的一組方程，其目的是通過顯變量測量潛變量，探討潛變量間的相關關系，對模型假設的正確性進行檢驗。其方程式為式（1）、式（2）和式（3），分為測量模型和結構模型兩部分。

y=Λη+ε? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?（1）

x=Λξ+δ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? （2）

η=Bη+Γξ+ζ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? （3）

測量模型如方程式（1）和式（2）所示，由測量變量y、x，潛變量η、ξ和誤差項ε、δ組成。y、x是可以直接測量的，使用一組問卷的回答分值來表示。η、ξ只能間接用測量變量來反映其特質。ε、δ是指y、x中無法被η、ξ解釋的部分。Λ、Λ為因子負荷量，用于反映y與η，x與ξ的相關程度，Λ、Λ越大，說明y受到η，x受到ξ影響的強度越高[18]。結構模型為方程式（3），用于分析潛變量之間的關系。本研究中內生潛變量之間、內生與外生潛變量之間同時存在著影響關系。方程式（3）由內生潛變量η、外生潛變量ξ和誤差項ζ組成。B是路徑系數，反映不同內生潛變量之間的關系[18]。Γ也是路徑系數，表示外生潛變量與內生潛變量之間的關系，路徑系數越大，說明影響的強度越高[18]。ζ反映了內生潛變量未能被模型解釋的部分。

2.2? 模型估計與檢驗

結構方程模型主要有以下幾種參數估計方法：最大似然法、廣義最小二乘法和未加權最小二乘法。其中，最大似然法為應用最廣的估計方法，其對數據的正態性要求較高，在估計之前應對數據進行正態性檢驗[19]。參數估計后，還需進行模型的適配度檢驗。模型的整體適配度檢驗是指理論模型與實際數據的一致程度，即模型的擬合效果是否良好。本文采用如下常用的適配度指標來評價：（1）RMSEA為近似均方根誤差（Root Mean Squared Error of Approximation），是最常用的指數，不受樣本量大小與模型復雜度影響，RMSEA值越小，適配度越佳，當模型趨近完美擬合時，其接近于0，一般RMSEA應小于0.08[18]。（2）GFI（Goodness of Fit Index），擬合優度。（3）AGFI（Adjusted Goodness of Fit Index）為調整后適配度指數，它利用假設模型的自由度與模型變量個數的比率來修正GFI指標[18]。（4）NFI（Normed Fit Index），常規擬合度。（5）CFI為相對擬合指數（Comparative Fit Index），反映了假設模型與獨立模型之間的差異程度，越大越好。GFI、AGFI、NFI和CFI均應大于0.9[18]。（6）R，表示模型中變量能被解釋的比例大小，大于0.33時具有平均擬合水平，大于0.67時有較高的擬合水平。

3? 實證分析

3.1? 數據及檢驗

本文的數據來源于2013年溫嶺市居民出行調查數據庫，目的在于了解居民的出行規律和出行特征。出行調查內容包括該市居民出行起終點調查和出行意向調查兩部分。第一部分居民出行起終點調查包括家庭成員的個人及家庭基本信息，如性別、年齡、教育程度等社會經濟屬性，以及詳細記錄了家庭成員一天的出行信息。第二部分為居民出行意向調查，為可直接觀測的問題項，涉及居民對公交和小汽車兩種出行方式的態度、偏好、看法等心理因素。問題項均采用Likert五級量表的形式：1、2、3、4、5分別代表“很不同意”、“不同意”、“一般”、“同意”、“很同意”或“很不方便”、“不方便”、“一般”、“方便”、“很方便”等，1代表最負面的態度，5代表最正面的態度。本次調查實際回收問卷10 545份，對數據庫中的所有記錄進行處理，剔除社會經濟屬性、出行屬性數據和出行意向問題項中缺失或錯誤的記錄，最終得到4 115份數據完整的記錄。樣本中個人及家庭社會經濟屬性的統計性分析如表3所示。

在確定居民公交、小汽車選擇意向的結構方程模型框架后，還需檢驗所選擇的測量指標是否可靠，能否有效地測量潛變量，即進行信效度檢驗。本文參照Li的檢驗過程，信度上檢驗內部一致性信度，效度上檢驗結構效度[14]。信度是指測量指標內部的一致性、穩定性和可靠性，代表重復測量后，產生結果的一致性程度。其最常使用的評價指標為信度系數，即Cronbach's Alpha系數，其值越高，數據的一致性越好。當Cronbach's Alpha值大于0.7時認為測量指標內部具有一致性。

效度即有效性，是指測量工具能夠測量事物的正確性程度。效度檢驗方面，采用探索性因子分析對各心理潛變量進行結構效度檢驗，當潛變量的觀測指標因子載荷均大于0.5時，具有良好的結構效度。但進行因子分析之前還需進行適用性檢驗，判斷是否能進行因子分析。適用性檢驗通過兩個指標來判斷：Bartlett球形檢驗，如果其概率P值小于0.05，則認為各變量具有相關關系，適合做因子分析;KMO檢驗統計量，其取值范圍為0～1，越接近于1，變量間的偏相關性越強，臨界值為0.5，小于0.5認為不可接受。

通過SPSS軟件進行信效度檢驗，得到表4所示結果。Cronbach's Alpha值介于0.727～0.966范圍，均大于0.7，因此信度較好。Bartlett球形檢驗中，P值均為0.000，小于0.05，且KMO值介于0.500～0.906范圍，不小于臨界值，說明適合做因子分析。采用主成分分析法進行因子分析，得到表4所示各觀測指標的因子載荷，均大于0.5，所以具有良好的效度。

3.2? 模型估計及結果分析

本文采用最大似然法對模型未知參數進行參數估計，各測量指標的正態性通過偏度系數和峰度系數進行檢驗。臨界值為：單變量偏度絕對值不超過2，峰度的絕對值不超過3。對公交、小汽車模型中涉及的心理潛變量的觀測指標進行正態性檢驗，得到表4的結果。可以看出，所有觀測指標的偏度絕對值小于1，峰度絕對值小于2，都滿足要求。說明數據并沒有嚴重違反正常值，滿足正態分布，可以采用極大似然法進行參數估計。

借助Amos軟件，利用最大似然法對模型進行參數估計，公交模型、小汽車模型的擬合指標如表5所示。所有指標中，除了公交模型的AGFI值為0.891，略小于0.9外，GFI、NFI、CFI均大于0.9，RMSEA均小于0.08，各個指標均擬合較好。所構建的結構方程模型對公交選擇意向的解釋比例，即R達到了63%，對小汽車選擇意向的解釋達到了69%，R均靠近或大于0.67。表明以擴展計劃行為理論為框架建立的結構方程模型擬合水平較好，能夠很好地解釋居民對公交、小汽車兩種出行方式的選擇意向。

根據圖2、圖3所示小汽車、公交的結構方程模型估計結果對所提出的8個假設進行檢驗，分析居民選擇不同出行方式時的決策過程及差異。

對于擴展計劃行為理論中的8個相關假設，除了假設2在0.01的顯著性水平上部分不成立外，其他假設均成立。但公交和小汽車兩個結構方程模型的參數估計值有較大差異，兩種出行方式的選擇過程存在差異。在兩個模型中的5個預測變量中，3個心理潛變量為原有變量，2個為新增變量。除了主觀規范變量外，所有預測變量均對行為意向有顯著影響。

根據提出的8個假設和兩個模型的參數估計結果對公交、小汽車的選擇行為做出如下分析：

（1）對于假設H1、H2、H3、H4：行為態度、主觀規范和感知行為控制對行為意向的作用，主觀規范和行為態度間的相互作用

在兩種出行方式的結構方程模型中，行為態度和感知行為控制均在0.01的水平上對行為意向有正向作用，說明居民選擇出行方式的意向受他們對方式的態度和感知的使用難易程度的影響。公交模型的3個原始預測變量中，行為態度對行為意向的影響最大，其次為主觀規范，感知行為控制影響較小。

要引導居民使用公共交通，應改善公交車內環境，提供舒適、安全的出行環境;優化公交班次、站點及線路設置，設置公交專用車道或相位，完善公交網絡，從而提高公交出行的快捷性、可靠性;對公交票價實行優惠，當乘坐次數較多時給予一定折扣，降低出行費用;在站臺和網絡平臺等提供清晰的公交線路、站點以及換乘示意圖;發布公交實時信息，包括預計到達時間，已到達站點等。通過以上措施，從提升公交服務質量和滿意度角度使居民對公交有正面的態度，降低居民使用公交的難度，使居民對使用公交有更好的行為控制能力。感知行為控制在公交模型中對行為意向的參數值為0.10，而在小汽車模型中很大，為0.46。居民在選擇公交出行時主要受態度、過去行為的影響，受感知行為控制能力的影響相對較小。而小汽車使用有較多的限制，如身體狀況、年齡和駕照限制等，因此選擇小汽車出行的居民必然受感知行為控制能力影響較大。

但主觀規范僅在公交模型中對行為意向有顯著的正向作用，系數為0.24，說明居民選擇公交的意向受家人、朋友等周圍人的影響很大。在小汽車模型中主觀規范參數值不顯著，假設2不成立。小汽車模型中，行為態度對行為意向作用最大，其次為感知行為控制和過去行為。選擇小汽車的意向主要被自身的行為態度影響，受其他人的影響較小。

主觀規范和行為態度間有顯著的相關關系，說明個人的態度受其他人態度的影響。他人的態度越正面，則居民的態度就越正面。同樣，居民本人的態度也對他人的態度有正向作用。應多向居民宣傳公交出行的好處，培養綠色出行的意識，鼓勵有社會影響力的公眾人物采用公交出行，起示范作用，以使居民的家人、朋友等對公交有良好的態度，從主觀規范角度促成居民使用公交出行。

（2）對于假設H5：感知競爭對行為意向的作用

新增的兩個變量中，感知競爭對行為意向有顯著的負向影響，說明居民選擇某種方式的意向與其感知到的其他競爭方式的優勢大小有關。在公交模型中，公交的競爭方式即為小汽車，感知到小汽車優勢越大，即感知競爭越大，則選擇公交的意向就越低，小汽車模型中同理。公交模型中感知競爭的系數為-0.11，而小汽車模型中僅為-0.05，說明在居民方式選擇行為中，小汽車比公交有更大的優勢和競爭力，而公交的優勢較小，競爭力較弱。為了增加公交出行分擔率，不但要提升公交服務質量、滿意度，增強其行為控制能力，使居民本人、家人、朋友等對公交有良好的態度，還要降低公交的競爭方式小汽車的優勢，加大其獲得難度。如增加停車費用、限號出行、實行擁堵收費、限購、限制牌照發放數量等。

（3）對于假設H6、H7、H8：過去行為對行為意向、感知行為控制和感知競爭的作用

過去行為對行為意向、感知行為控制有顯著的正向影響。如果過去使用某種方式的頻率越高，則居民對使用該方式出行會比較熟悉，感知的使用容易程度就越高。過去行為在公交模型中的系數為0.47，對行為意向的影響最大，說明過去行為對行為意向有很強的預測作用。過去使用公交頻率較高會使居民產生依賴性，改變公交出行的可能性較小，從而以后使用公交出行的意向就較強。必須要從增加公交優勢、增加小汽車出行成本及難度的角度采取措施，對居民使用公交出行進行一個長期的引導。只有長時間引導居民，使公交出行成為居民的日常行為，才能夠極大提升居民以后使用公交的意向。

過去行為在小汽車模型中路徑系數為0.24，相比之下，居民對小汽車的使用意向受過去行為影響小，其行為意向的主要影響來自行為態度。高水平的公共交通服務質量能夠扭轉有車居民的出行方式使用行為，但有車居民由于過去一直采用小汽車出行，其行為意向受到過去行為的顯著作用，往往很少會考慮改變現有的出行方式。因此可以先給予一定的優惠引導居民選擇停車換乘出行，逐步地減少居民對小汽車的依賴，再以良好的公共交通服務質量增加居民使用公共交通出行的頻率，減少使用小汽車出行。

在公交和小汽車模型中，過去行為對感知競爭有顯著的負向影響。說明過去使用公交的頻率越高，對公交的競爭方式小汽車的競爭力感知會降低。或者說，過去使用公交頻率較高的居民對公交的服務質量會比較滿意，感知到的小汽車優勢會下降。

4? 結? 論

本文在原始計劃行為理論的基礎上，擴展了“過去行為”和“感知競爭”兩個變量。結果表明，兩個擴展變量對行為意向均有顯著的影響，提高了計劃行為理論對方式選擇意向的解釋能力。在公交模型中，過去行為、行為態度和主觀規范對行為意向的影響較大，過去行為最大。而在小汽車模型中，行為意向受行為態度、感知行為控制和過去行為的影響較大，行為態度最大。公交和小汽車兩種方式的選擇機理存在差異。公交使用意向受感知行為控制的影響小，而主觀規范對小汽車選擇意向沒有顯著作用。感知競爭對行為意向有顯著的負向影響，且公交的競爭力明顯小于小汽車。本文僅研究了公交和小汽車的選擇行為，在以后的研究中可以構建其他出行方式的模型，并研究不同方式間的選擇差異。在心理潛變量方面，可以在計劃行為理論的基礎上擴展其他變量，把計劃行為理論與其他如技術接受模型等行為理論進行整合，或者采用解構計劃行為理論，以擴展現有行為理論，提高其對居民出行方式選擇行為的解釋能力。

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