周晨靜， 聶欣月， 戴冀峰， 冉 越

(1.北京建筑大學(xué)土木與交通工程學(xué)院， 北京 100044； 2.北京交研都市交通科技有限公司，北京 100081)

隨著社會(huì)總體經(jīng)濟(jì)與國(guó)民人均經(jīng)濟(jì)的不斷發(fā)展，與國(guó)民生活息息相關(guān)的就醫(yī)需求逐步向高質(zhì)量、高服務(wù)水平發(fā)展，我國(guó)醫(yī)院建設(shè)進(jìn)入一個(gè)新階段. 然而在建設(shè)或管理城市大型醫(yī)院過程中更多關(guān)注醫(yī)院內(nèi)部環(huán)境建設(shè)，忽視醫(yī)院周邊出行環(huán)境建設(shè)與城市路網(wǎng)銜接問題. 高品質(zhì)就醫(yī)需求與當(dāng)前就醫(yī)出行難構(gòu)成顯著民生矛盾，醫(yī)院周邊交通擁堵問題突出已成為城市醫(yī)院地區(qū)的普遍現(xiàn)象. 究其原因在于醫(yī)院有限空間難以解決短時(shí)集中規(guī)模性私家車就醫(yī)出行，調(diào)整和改變就醫(yī)出行結(jié)構(gòu)，促進(jìn)就醫(yī)人員從小容量私家車向大容量公共交通或其他綠色出行方式轉(zhuǎn)變成為緩解就醫(yī)出行難的重要路徑. 以往出行方式轉(zhuǎn)移研究[1-2]多采用效用理論，考慮出行者自身屬性、出行距離、出行時(shí)耗、出行費(fèi)用等顯性因素，將決策過程中出行者心理變量則作為隨機(jī)變量處理[3-5]. 隨著研究的深入，發(fā)現(xiàn)出行者自身主觀因素對(duì)出行方式選擇有著顯著影響[6-8]，甚至存在出行者認(rèn)知差異導(dǎo)致出行方式選擇效用理論失效的情形[4]. 基于行為理論的研究逐步替代效用理論來分析出行方式?jīng)Q策行為，目前已有不少研究融入行為習(xí)慣[9-10]、心理偏好[5]等因素，將計(jì)劃行為理論應(yīng)用于出行方式選擇行為的解釋和預(yù)測(cè)上，且結(jié)果顯示行為模式的解釋力得到了大幅度提高. 例如，呂向茹[11]基于結(jié)構(gòu)方程模型構(gòu)建通勤方式轉(zhuǎn)移模型，結(jié)果表明通勤者個(gè)人特征通過影響出行偏好間接影響通勤方式的轉(zhuǎn)移；安穎[12]建立小汽車出行推拉轉(zhuǎn)移模型，關(guān)注環(huán)境污染與個(gè)人健康相關(guān)影響作用，驗(yàn)證各心理變量、信息情景變量對(duì)轉(zhuǎn)移意愿的作用形式；舒詩(shī)楠等[5]基于擴(kuò)展計(jì)劃行為理論，得出通過實(shí)施小汽車限制措施以提升態(tài)度與偏好是推進(jìn)小汽車向自行車轉(zhuǎn)移的重要手段；張昱等[13]基于計(jì)劃行為理論，發(fā)現(xiàn)低碳通勤意愿由認(rèn)知特征決定，行為態(tài)度作用最顯著；Alder等[14]提出了混合選擇模型，將心理因素納入到選擇模型框架中，從而更好地表達(dá)模型內(nèi)在機(jī)制，以增強(qiáng)模型的可解釋能力；Prochaska等[15]研究表明人的行為變化并非一次性的事件，而是一個(gè)漸進(jìn)和連續(xù)的過程，提出的跨理論混合分析模型將是必要的手段；Paulssen等[16]考慮價(jià)值觀會(huì)影響個(gè)人對(duì)不同出行方式的選擇行為，建立基于價(jià)值- 態(tài)度- 行為認(rèn)知層次混合模型并進(jìn)行實(shí)例驗(yàn)證，為規(guī)劃決策者制定公共交通出行政策提供分析依據(jù).

本文將就醫(yī)出行方式選擇行為認(rèn)為是行為決策的一種，基于擴(kuò)展計(jì)劃行為理論模型和離散選擇模型構(gòu)建混合分析模型，探究就醫(yī)人員基本屬性、內(nèi)在心理及外部影響對(duì)就醫(yī)出行方式選擇行為的影響，為醫(yī)院周邊交通基礎(chǔ)設(shè)施規(guī)劃設(shè)置及管理提供理論基礎(chǔ). 本文首先對(duì)研究所需的基本理論進(jìn)行說明，并依據(jù)基本理論設(shè)計(jì)面向醫(yī)院綠色就醫(yī)出行方式選擇行為的調(diào)查問卷；然后在調(diào)查問卷信度與效度分析的基礎(chǔ)上，構(gòu)建醫(yī)院綠色就醫(yī)出行方式選擇行為分析模型，探究該出行方式選擇行為機(jī)理.

1 研究理論

1.1 基本思路

計(jì)劃行為理論[17]是在理性行為理論基礎(chǔ)上增加知覺行為控制因素，認(rèn)為個(gè)人行為意向受行為態(tài)度、主觀規(guī)范、知覺行為控制3個(gè)方面的影響. 行為態(tài)度是指?jìng)€(gè)人對(duì)該項(xiàng)行為所抱持的正面或負(fù)面的感覺，主觀規(guī)范是指?jìng)€(gè)人對(duì)于是否采取某項(xiàng)特定行為所感受到的社會(huì)壓力，知覺行為控制因素是指?jìng)€(gè)體對(duì)其擬采取特定行為難易程度的感知. 知覺行為控制感知源于個(gè)體自身和外界環(huán)境，細(xì)分行為主體內(nèi)在障礙和外界障礙可提高模型理論的解釋力[6]. 在交通出行方式選擇行為領(lǐng)域研究表明除去以上3個(gè)方面，尚有個(gè)體基于歷史經(jīng)驗(yàn)所產(chǎn)生的出行偏好影響個(gè)體行為意愿到行為之間關(guān)系的強(qiáng)度和方向[5-6].

對(duì)于這些在決策過程中難以直接測(cè)量的變量統(tǒng)稱為潛在變量，此類變量只能由觀測(cè)指標(biāo)間接測(cè)量. 就醫(yī)人員個(gè)人屬性、出行基本特征、政策措施、醫(yī)院周邊交通基礎(chǔ)設(shè)施配置等變量影響著個(gè)人行為決策，而不受其影響，這類變量統(tǒng)稱為外源潛在變量；受上述變量影響的心理變量稱之為內(nèi)源潛在變量. 用于描述外源潛在變量的觀測(cè)指標(biāo)稱其為顯變量. 個(gè)人屬性包括性別、年齡、學(xué)歷、月收入、交通工具可用性；出行基本特征為出行距離；政策措施包括停車收費(fèi)、限行等措施等；醫(yī)院周邊交通基礎(chǔ)設(shè)施配置主要是指公交站點(diǎn)與醫(yī)院連通便捷性、步行環(huán)境服務(wù)品質(zhì)、公共設(shè)施服務(wù)質(zhì)量等. 顯性變量直接或間接作用于就醫(yī)人員出行決策過程變量，產(chǎn)生出行行為選擇意向，由此形成出行行為方式選擇決策的邏輯鏈條.

基于上述分析，本文在出行態(tài)度與出行行為決策之間增加出行偏好，將知覺行為控制分為個(gè)體內(nèi)部障礙與外部障礙，由顯變量與潛在變量共同作用構(gòu)建個(gè)體出行方式選擇決策模型，涉及變量及其定義具體如表1所示. 以往的回歸統(tǒng)計(jì)模型研究的是觀測(cè)變量之間的關(guān)系，對(duì)于模型中各潛在變量之間的因果關(guān)系，通常采用結(jié)構(gòu)方程模型作為分析、驗(yàn)證的主要手段.本文融合多指標(biāo)多因素(multiple indicators and multiple causes，MIMIC)結(jié)構(gòu)方程模型和多項(xiàng)離散選擇模型形成基于計(jì)劃行為理論的出行方式選擇決策模型作為分析工具，對(duì)就醫(yī)人員選擇綠色出行方式的決策行為進(jìn)行解釋，具體框架如圖1所示.

表1 變量定義

圖1 混合選擇模型框架圖

1.2 建模思路

1.2.1 潛變量模型

在MIMIC模型中，潛變量被視為觀測(cè)指標(biāo)的自變量、顯變量的因變量，因此可以更好描述復(fù)雜系統(tǒng)之間的因果關(guān)系.通常由結(jié)構(gòu)方程和測(cè)量方程組成，模型表達(dá)式分別為

η=Γx+ζ

(1)

y=Λη+ε

(2)

式中：η為潛在變量向量，分別為就醫(yī)出行態(tài)度、出行偏好、主觀規(guī)范、個(gè)人障礙與外部障礙、出行意向；x為顯變量向量，分別為就醫(yī)者基本情況、出行特征、政策措施、醫(yī)院周邊建成環(huán)境的觀測(cè)向量；y為潛在變量η的可觀測(cè)指標(biāo)向量；ζ、ε為誤差項(xiàng)；Γ、Λ為等待估計(jì)的參數(shù)矩陣.

1.2.2 選擇模型

將就醫(yī)人員的顯變量和潛在變量與效用函數(shù)鏈接，得到效用函數(shù)

Uin=∑ailxiln+∑bikαikn+εin

(3)

式中：xiln為就醫(yī)人員的顯變量參數(shù)；αikn為就醫(yī)人員的潛在變量參數(shù)；ail、bik為待估計(jì)系數(shù).

(4)

式中：εin、εjn為誤差干擾項(xiàng)；An為可選擇集合.

1.3 觀測(cè)指標(biāo)及內(nèi)容

在確定基本行為影響架構(gòu)后，各個(gè)變量的觀測(cè)指標(biāo)成為影響模型分析的關(guān)鍵內(nèi)容.本次研究圍繞私人小汽車出行和綠色交通出行2個(gè)方面進(jìn)行對(duì)比，構(gòu)思形成不同維度的分析指標(biāo)，具體如表1所示.

2 數(shù)據(jù)獲取

2.1 調(diào)研內(nèi)容

本文考慮顯變量與潛在變量對(duì)綠色就醫(yī)出行意向的影響，采用李克特量表方法通過問卷形式獲取每項(xiàng)指標(biāo)的評(píng)判值. 每個(gè)潛在變量對(duì)應(yīng)的指標(biāo)均由一段語(yǔ)言描述，如表2所示，陳述范圍從“完全不贊同”至“非常贊同”，分別記錄為1～5分進(jìn)行編碼.

表2 潛在變量定義及描述

問卷發(fā)放時(shí)間為2020年11月15日至12月15日，調(diào)查對(duì)象為在醫(yī)院就診人員. 在此期間共收集400份問卷，其中有效樣本為341份. 根據(jù)Chin[18]提出的樣本量方法：樣本量不低于測(cè)量變量的10倍，問卷中共涉及18個(gè)變量，最低樣本量為180個(gè)，有效問卷數(shù)量滿足要求.

根據(jù)樣本數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)，被調(diào)查者中男性占比51.74%，女性占比48.26%；如圖2所示，被調(diào)查者年齡主要集中于中青年人，即18～50歲占比為54.73%；如圖3所示，收入以中低等收入為主，3 000元以下的占比17.91%，5 001～8 000元占比為25.87%，8 000～15 000元占比為26.37%. 有效樣本中包含了不同的個(gè)人屬性特征.

圖2 就醫(yī)出行年齡分布情況

圖3 就醫(yī)出行收入分布情況

統(tǒng)計(jì)結(jié)果顯示，出行距離在5 km以內(nèi)的就醫(yī)者選擇步行出行的比例最高33%，其次為地鐵21%，公交為15%；5～20 km的中距離出行中公共交通(地鐵和公交)最高為59%，小汽車次之為29%；大于20 km的長(zhǎng)距離出行則以小汽車為主，占比為46%，公共交通次之，占比為36%. 說明在中長(zhǎng)距離出行中公共交通存在較大的發(fā)展空間，在長(zhǎng)距離出行中就醫(yī)者偏向于小汽車出行.

2.2 信效度檢驗(yàn)

使用Cronbach’sα系數(shù)法檢測(cè)問卷調(diào)查結(jié)果的可靠性，并采用KMO測(cè)度檢驗(yàn)和Bartlett球形檢驗(yàn)分別對(duì)問卷效度進(jìn)行檢驗(yàn). 檢驗(yàn)結(jié)果如表3所示，各測(cè)量指標(biāo)的Cronbach’sα值為0.792～0.910，均高于0.7；KMO值為0.708～0.936，均大于0.7，且Bartlett球形檢驗(yàn)值的顯著性均為0.000，小于0.001. 表明該問卷具有較高的信效度，可進(jìn)行建模.

表3 樣本數(shù)據(jù)驗(yàn)證

3 模型標(biāo)定

3.1 潛變量估算

采用MIMIC模型對(duì)綠色就醫(yī)出行方式選擇影響因子進(jìn)行分析，模型構(gòu)架如圖4所示. 使用AMOS軟件對(duì)本文模型進(jìn)行框架構(gòu)建及分析，采取最大似然法對(duì)模型路徑參數(shù)進(jìn)行估計(jì). 經(jīng)過多次模型修正后，得到內(nèi)源潛在變量與觀測(cè)變量、顯變量之間的荷載關(guān)系. 對(duì)MIMIC模型開展擬合度檢驗(yàn)，檢驗(yàn)結(jié)果證明模型可以接受，如表4所示.

表4 結(jié)構(gòu)方程模型指標(biāo)檢驗(yàn)表

圖4 MIMIC模型架構(gòu)

對(duì)潛在心理因素與觀測(cè)指標(biāo)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化后[19]，得到各個(gè)潛變量計(jì)算適配值和賦值，即

(5)

3.2 模型標(biāo)定

借助SPSS軟件，將顯變量和潛在變量的值輸入至軟件，標(biāo)定各個(gè)模型參數(shù). 本文構(gòu)建了2個(gè)模型，分別為不包含潛變量的多元有序Logit模型和包含潛變量的混合選擇模型. 模型構(gòu)建過程中，采用逐步篩選方法剔除顯著性不強(qiáng)的變量，得到模型參數(shù)標(biāo)定結(jié)果，如表5所示.

表5 模型參數(shù)擬合結(jié)果分布表

續(xù)表5

從表5中檢測(cè)指標(biāo)可看出，2種模型的似然比檢驗(yàn)值均小于0.05，表明2種模型均適合對(duì)當(dāng)前數(shù)據(jù)進(jìn)行分析. 其中帶有潛變量的混合模型的McFadden’sR2=0.344，不帶潛在變量的多元有序Logit模型的McFadden’sR2=0.306，前者擬合度高于后者，說明混合模型對(duì)出行選擇具有更好的解釋能力.

4 結(jié)果分析

4.1 個(gè)人屬性與出行特征

在不包含潛在變量模型的個(gè)人屬性中，女性就醫(yī)者更傾向于選擇綠色交通方式出行. 由于綠色交通方式的出行性價(jià)比較高，低學(xué)歷(0.669，0.008<0.05)、低收入(θ3=1∶0.539，0.000<0.05；θ3=2∶0.204，0.000<0.05)以及小汽車不可用(0.702，0.036<0.05)的就醫(yī)者對(duì)綠色出行有較高的意向. 就醫(yī)者的年齡(-0.023，0.000<0.05)、出行距離(-0.153，0.019<0.05)對(duì)綠色交通出行意向?yàn)樨?fù)影響，說明就醫(yī)者年齡越大、出行距離越遠(yuǎn)，對(duì)綠色就醫(yī)的出行意向越低.

在包含潛在變量的混合模型中，性別和學(xué)歷對(duì)綠色出行意向的影響并不顯著，說明兩者是通過心理潛在變量間接影響出行行為的，對(duì)綠色就醫(yī)出行意向影響較大的依次為月收入(θ3=1∶0.307，0.000<0.05；θ3=2∶0.560，0.000<0.05)、小汽車可用性(0.156，0.007<0.05). 說明在就醫(yī)出行中，選擇綠色交通方式首先受限于就醫(yī)者自身的經(jīng)濟(jì)條件，其次為交通出行工具.

4.2 周邊出行環(huán)境與政策措施

在不包含潛在變量的模型中，醫(yī)院周邊出行環(huán)境系列因素對(duì)綠色就醫(yī)均有顯著性影響. 其中，醫(yī)院周邊交叉口穿行次數(shù)低于2次(0.701，0.028<0.05)、非機(jī)動(dòng)車道服務(wù)水平(0.436，0.015<0.05)及其路網(wǎng)密度(0.267，0.038<0.05)、步行道路服務(wù)水平(0.260，0.012<0.05)及其路網(wǎng)密度(0.352，0.011<0.05)對(duì)就醫(yī)者綠色意向有正向影響，說明完善醫(yī)院周邊慢行交通設(shè)施有助于提高就醫(yī)人員的綠色就醫(yī)意向. 公交站點(diǎn)距離(-0.885，0.008<0.05)、交叉口穿行次數(shù)高于2次(-0.608，0.044<0.05)、未設(shè)置過街天橋(-0.440，0.045<0.05)和地鐵站點(diǎn)距離(-0.153，0.013<0.05)會(huì)負(fù)向影響就醫(yī)者的綠色就醫(yī)意向，證明醫(yī)院周邊的慢行交通與公共交通銜接不順暢會(huì)降低就醫(yī)者綠色交通出行意向.

另外醫(yī)院周邊出行環(huán)境中的各要素在混合模型中也均為顯著影響，說明醫(yī)院周邊建成環(huán)境對(duì)綠色就醫(yī)行為決策存在較大影響.

政策措施中僅有限號(hào)措施(0.372，0.018<0.05)對(duì)就醫(yī)出行者的意向影響顯著，該因素間接影響小汽車的可用性. 進(jìn)一步證明，降低小汽車的可用性對(duì)促進(jìn)綠色交通出行有較大的正向影響. 公交優(yōu)先政策、減少停車位和增收擁堵費(fèi)這些措施試圖通過傾斜公交政策、減少醫(yī)院停車供給、提高小客車出行成本等途徑，增加小客車出行難度，從而影響就醫(yī)出行人員選擇私家車出行意向. 根據(jù)模型結(jié)果，該類措施對(duì)于遠(yuǎn)距離或者具有駕駛傾向的私家車就診出行者的行為選擇影響并不顯著，反而是銜接便捷的大容量交通出行方式、高水平的慢行環(huán)境更能引導(dǎo)方式轉(zhuǎn)變.

4.3 心理因素(潛在)變量

根據(jù)混合模型結(jié)果分析，就醫(yī)出行偏好(0.196>0.05)、主觀規(guī)范(0.164>0.05)對(duì)綠色就醫(yī)意向的影響不顯著，而就醫(yī)出行態(tài)度(0.361，0.009<0.05)、個(gè)人障礙(0.486，0.002<0.05)對(duì)意向行為的影響較為顯著，且均為正向影響，但外部障礙(-0.439，0.003<0.05)對(duì)意向行為有最大的顯著負(fù)向影響. 就醫(yī)者對(duì)特定出行方式所持有正向或負(fù)向的態(tài)度源于對(duì)該種出行方式的主觀評(píng)價(jià)，而評(píng)價(jià)的形成受自身感受、他人觀點(diǎn)等因素影響. 選擇某種方式出行，是否會(huì)存在個(gè)人障礙或外部障礙，就醫(yī)者則是根據(jù)個(gè)人主觀因素、自身或他人對(duì)客觀環(huán)境的出行體驗(yàn)等因素所形成的歷史經(jīng)驗(yàn)分析得出的結(jié)論.

上述分析可知，就醫(yī)者自身主觀評(píng)價(jià)以及對(duì)醫(yī)院周邊交通設(shè)施的出行體驗(yàn)，對(duì)是否具有選擇綠色出行方式意向存在較大的影響. 表明提高醫(yī)院周邊基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)以及綠色交通出行環(huán)境服務(wù)水平、積極宣傳與推廣綠色就醫(yī)出行,可以改善就醫(yī)者對(duì)其出行態(tài)度，對(duì)促進(jìn)綠色就醫(yī)行為至關(guān)重要.

5 成果應(yīng)用

醫(yī)院周邊環(huán)境建設(shè)狀況對(duì)就醫(yī)者的綠色交通方式選擇有顯著性影響，完善醫(yī)院周邊綠色交通系統(tǒng)規(guī)劃與設(shè)計(jì)是促進(jìn)綠色交通出行方式轉(zhuǎn)移的重要手段，基于模型結(jié)論為醫(yī)院周邊環(huán)境建設(shè)提出如下建議.

1) 在道路設(shè)施方面，建議優(yōu)化醫(yī)院周邊慢行系統(tǒng)，包括增設(shè)醫(yī)院周邊過街設(shè)施，尤其是立體化過街設(shè)施；考慮醫(yī)院周邊路段慢行設(shè)施布局，實(shí)行機(jī)非隔離，改善慢行道路寬度和平整度；以醫(yī)院為結(jié)點(diǎn)構(gòu)建區(qū)域慢行系統(tǒng)一體化，與城市公共交通系統(tǒng)相輔相成、協(xié)同發(fā)展.

2) 在公共設(shè)施方面，建議強(qiáng)化公共交通站點(diǎn)與醫(yī)院通道無縫化銜接，縮短站點(diǎn)與醫(yī)院之間的距離，保障就醫(yī)者安全、快捷地到達(dá)醫(yī)院就診；考慮與周邊居民區(qū)聯(lián)合實(shí)施共享停車措施，嚴(yán)禁機(jī)動(dòng)車侵占慢行道路區(qū)域，合理規(guī)劃?rùn)C(jī)動(dòng)車、非機(jī)動(dòng)車停放區(qū)域，保證醫(yī)院周邊交通環(huán)境安全、有序.

3) 在出行保障方面，通過政策引導(dǎo)與執(zhí)法力度的強(qiáng)化，達(dá)到保障慢性路權(quán)目的，改善就醫(yī)者綠色出行的服務(wù)體驗(yàn)，從而促使就醫(yī)者向綠色出行轉(zhuǎn)移.

6 結(jié)論

1) 加入潛在變量的混合模型擬合優(yōu)度要高于常規(guī)的邏輯模型，混合選擇模型對(duì)出行意向行為有較好的解釋性.

2) 個(gè)人特征中性別和學(xué)歷通過心理潛在變量間接影響就醫(yī)選擇綠色出行意向. 出行意向主要受以下幾個(gè)因素影響：出行成本、交通工具擁有情況以及就醫(yī)者對(duì)醫(yī)院周邊出行環(huán)境的體驗(yàn)與評(píng)價(jià). 模型中的主觀規(guī)范和出行偏好并沒有達(dá)到預(yù)期的效果，表明研究模型尚存在不足，潛在變量之間的關(guān)系還需要積累大量的實(shí)證研究.

3) 醫(yī)院周邊交通應(yīng)通過路網(wǎng)規(guī)劃、路權(quán)保障、政策引導(dǎo)等措施，建立一體化、立體化的慢行系統(tǒng)和公交系統(tǒng)，降低就醫(yī)者的私家車可用性，促使就醫(yī)出行人員向綠色交通出行轉(zhuǎn)移，減輕醫(yī)院周邊交通壓力.