城市居民低碳出行影响因素分析及实证研究.docx

城市居民低碳出行影响因素分析及实证研究 摘 要：城市居民低碳出行模式的形成是实现城市低碳交通和可持续发展的重要前提。文章以计划行为理论为依据，分析了城市居民低碳出行意愿及行为的影响因素，建立整合低碳态度、从众心理、低碳知识技能的城市居民低碳出行行为影响模型；并通过实证方法发现，低碳出行意愿对低碳出行行为有显著正向影响；低碳态度、从众心理、低碳知识技能对低碳出行意愿有显著正效应。 关键词：低碳出行行为；计划行为理论；行为影响模型 一、引言 随着城市人口激增、私家车的快速普及，加强对城市交通主体出行行为的规范与引导已经成为城市低碳发展的重要挑战。近年来，在交通出行理论的基础上，将城市交通主体出行行为与碳排放进行关联分析，试图揭示个体交通出行碳足迹的影响机制。例如，苏涛永指出识别城市交通碳排放的影响因素是采取有效应对措施的首要前提；Chatterton等通过对英国交通部个人碳足迹计算工具的态度调查，分析了环境信息对不同成员出行行为造成的可能影响；马静等通过对北京居民日常出行行为的实证研究，以结构方程模型挖掘居住空间、主体行为与交通碳排放三者之间的内在关系。然而现有研究在低碳出行模式的影响因素方面的结论并不完全一致，同时各影响因素的作用机制也相对缺少深入系统的研究。 因此，本文以计划行为理论为依据，构建城市居民低碳出行行为影响模型，对影响城市居民出行的各种因素进行分析，旨在发现低碳出行意愿与低碳出行行为之间的影响关系及影响路径。 二、研究模型与假设 由Ajzen Icek（1991）提出的计划行为理论是目前广泛接受的解释个人行为模式的基础理论，并在环境行为领域具有较强的适用性。本文主要探讨的城市居民低碳出行行为属于个人行为模式的研究范畴，故以计划行为理论为依据展开对低碳出行影响因素的研究。 据有关环境态度的文献，人们对环境的基本态度决定了他们的环境意识和环境行为。低碳态度是指个人对客观存在的低碳事物支持与否的一种情感状态，对未来低碳社会的期待程度，其可以解释城市居民低碳出行意愿。本文假设： H1：城市居民的低碳态度与其低碳出行意愿直接正向相关； Schwanen等指出广泛而可持续的交通行为转变可能受群体习惯的影响，因此将从众心理对低碳出行情况的影响考虑到研究模型中，假设： H2：城市居民的从众心理与其低碳出行意愿直接正向相关； 孙岩指出我国居民环境知识和生活经验变量较之心理因素对环境行为的预测力要高。因此低碳知识技能可以反映城市居民对低碳出行的主观控制能力，对低碳出行意愿存在一定的影响力。本文假设： H3：城市居民的低碳知识技能与其低碳出行意愿直接正向相关； 最后，我们对城市居民的低碳出行意愿对其低碳出行行为的影响作用进行验证； H4：城市居民的低碳出行意愿与实际低碳出行行为直接正向相关； 基于上述分析，本文构建了低碳出行满意度、低碳出行意愿以及低碳出行行为之间关系的结构模型，如图1所示。 三、研究设计 （一）调查问卷设计 本研究采取问卷调查的方式来检验上述模型。在查阅大量文献的基础上，依据已有研究中使用的设计题项，确定低碳态度、从众心理、低碳知识技能的调查题项；在归纳总结城市居民日常出行行为的基础上，依据环境行为定义，设计低碳出行意愿、低碳出行行为的调查题项。根据预调查问卷收集到的数据对问卷进行信度和效度分析，删除不符合要求的题项，形成正式问卷。 （二）描述性统计 本文借助专业网络调查平台以及实地调查获取样本数据，被调查者主要是江苏、安徽等省的城市居民。本次调查共收回问卷486份，剔除填写不规范、缺省值较多的无效问卷，共回收有效问卷448份，回收率91.2%。 受访者的人口统计特征如下：男性居民占49.3%，女性居民占50.7%；18岁以下的居民占4%，1830岁的居民占78.8%，3145岁的居民占15.2%，4655岁的居民占3.1%，56岁以上的居民占2.5%；初中以下学历占1.1%，高中或中、高专占15.2%，本科占54.9%，本科以上占28.8%；月收入1500元以下占5.8%，月收入15002999元占32.1%，月收入30004999元占29.7%，月收入50009999元占20.8%，月收入1万元以上占8%；无私家车的居民占56.7%，拥有私家车的居民占43.3%。调查样本涉及不同年龄段、不同职业和不同收入层，其性别结构、年龄结构、学历结构、收入结构与东部城市整体状况较为接近，在东部城市居民中具有一定的代表性。 四、实证分析 （一）信效度检验 信度（Reliability）是衡量问卷测量数据的一致性或稳定性的指标。其中，Cronbachs Alpha是目前应用较广的信度系数，其最小临界值为0.6。如表1所示，各潜变量的（系数均在0.7以上，表明所测模型具有较好的内部一致性；组合信度值（Composite Reliability，CR）可有效评估量表的组合信度，表中所列各潜变量CR值均大于0.70，满足检验标准。因此，本文量表具有较好的信度。 效度分析采用收敛效度、区别效度来衡量。据表1数据分析结果所示，各潜变量的AVE值（平均变异抽取量，Average Variance Extracted）均大于0.5，表明所测模型收敛效度较好。对于区别效度而言，各潜变量AVE的平方根均大于其与其他相关变量的相关系数，则模型区别效度较好。据表2所示，各潜变量间的相关系数均符合这一检验标准。因此，本文量表具有良好的区别效度。 （二）实证分析 图2为低碳出行意愿与低碳出行行为的关系模型。本文使用Amos17.0对假设模型进行路径关系分析。结果显示该模型的主要拟合度指标为：x2/df=1.442，GFI=0.9590.9，AGFI=0.9430.9，IFI=0.9590.9，TLI=0.9850.9，CFI=0.9880.9，PGFI=0.6960.5，PNFI=0.7850.5，RMSEA=0.0310.5，说明研究模型整体拟合程度较好。 低碳出行行为模型标准化路径系数如图2所示，除测量模型中某一观察变量与其潜变量的路径系数被设为1，其显著性检验中没有该路径的P值外，各路径的P值均小于0.005，即拒绝路径系数显著为0的假设。因此，假设H1、H2、H3、H4支持度显著。其中，低碳出行意愿与低碳出行行为的标准化路径系数为0.470，呈显著正相关，二者在这一模型中的回归方程为：Y=0.502X+e1。 五 结论 结论1：在影响居民低碳出行意愿的三个决定因素中，低碳态度、从众心理、低碳知识技能对低碳出行意愿的路径系数分别是0.371、0.437、0.134，这说明低碳态度和从众心理对低碳出行意愿的影响显著，低碳知识技能对其的影响相对一般。 结论2：该模型的各种整体性指标和内在性指标检验显示，假设模型与城市居民低碳出行的样本数据拟合度较好，模型解释数据能力较强。文中模型的回归方程为：。其中，X为低碳出行意愿，Y为低碳出行行为，则说明若低碳出行意愿增加1个单位，那么低碳行行为增加0.502个单位，这表明低碳出行意愿对低碳出行行为的正向影响显著。 在复杂性成常态、不确定性激增的时代背景下，各级政府更应在充分尊重城市居民的价值取向与行为选择的基础上，紧密围绕低碳出行意愿，建立微观出行主体的激励与约束机制。从结论1可知，城市居民在城市出行过程中形成对低碳出行的积极态度将会对其低碳出行偏好形成有直接显著的影响；城市居民因感知社会群体趋向于对低碳出行持积极或反对态度，会提高或降低其低碳出行的可能性。据结论2，低碳出行意愿对低碳出行的正向影响显著。因此，片面追求交通基础设施建设，或单纯依赖出行主体环境意识的引导，无法真正实现居民低碳出行情况从“治标”向“治本”的嬗变。需要将城市居民的价值取向与行为选择纳入到政策制定中，围绕低碳交通服务能力的提升，制定行之有效的城市需求管理引导措施，进而实现低碳交通供给与需求的有效均衡与互动发展。 参考文献： 苏涛永，张建慧，李金良等.城市交通碳排放影响因素实证研究来自京津沪渝面板数据的证据J.工业工程与管理，2011（05）. Chatterton T J， Coulter A， Musselwhite C， et al. Understanding how transport choices are affected by the environment and health： Views expressed in a study on the use of carbon calculators马静，柴彦威，刘志林.基于居民出行行为的北京市交通碳排放影响机理J.地理学报，2011（08）. Ajzen I. The theory of planned behavior91. Schwanen T， Banister D， Anable J. Rethinking habits and their role in behavior change： the case of low-carbon mobil