新冠疫情对老年人公交出行行为的影响

新冠肺炎疫情对交通运输产生巨大影响,但现有成果主要研究疫情爆发期疫情对交通运输的影响,较少有分析后疫情阶段的出行行为.本文利用验证性因素分析模型及Logit 模型,研究后疫情阶段新冠病毒,老年人个人统计学特征,老年人对新冠肺炎疫情严重程度的感知等心理因素对老年人出行行为的影响.研究结果表明：短距离出行中,新冠疫情和对新冠肺炎疫情严重程度的感知对出行方式选择没有显著影响;新冠疫情和对新冠肺炎疫情严重程度的感知对老年人使用公交意愿具有显著影响;此外,这两个因素也影响老年人外出概率和使用公交的概率.     

新冠疫情对老年人公交出行行为的影响

新冠肺炎疫情对交通运输产生巨大影响,但现有成果主要研究疫情爆发期疫情对交通运输的影响,较少有分析后疫情阶段的出行行为.本文利用验证性因素分析模型及Logit 模型,研究后疫情阶段新冠病毒,老年人个人统计学特征,老年人对新冠肺炎疫情严重程度的感知等心理因素对老年人出行行为的影响.研究结果表明：短距离出行中,新冠疫情和对新冠肺炎疫情严重程度的感知对出行方式选择没有显著影响;新冠疫情和对新冠肺炎疫情严重程度的感知对老年人使用公交意愿具有显著影响;此外,这两个因素也影响老年人外出概率和使用公交的概率.     

居民低碳通勤出行的主观态度识别及影响分析

基于已有的居民低碳通勤出行SP数据,应用直觉模糊C均值聚类算法对样本进行聚类,识别居民对低碳通勤出行所持有的主观态度类型.构建不同类型居民低碳通勤出行意愿的MIMIC模型,研究持有不同主观态度的群体其行为意愿形成机理的差异性.研究结果表明:居民低碳通勤出行的主观态度可划分为积极、中立、消极三类;主观态度与个体出行方式选择和低碳通勤出行意愿之间均存在相关性;持有不同主观态度的群体,作用于其行为意向的影响因素的构成,影响因素对行为意愿作用的路径,作用强度存在差异性.     

新冠肺炎疫情下旅客安全感知对乘机出行意愿的影响机理研究

为探究新冠肺炎疫情发生后旅客安全感知对乘机出行意愿的影响机理,考虑旅客个人安全意识和新冠肺炎疫情认知的前因影响及航班营服水平的调节作用,应用结构方程模型对255个有效样本数据进行实证分析,结果表明:(1)人们的安全意识越高越倾向于主动了解更多有关疫情的知识;对疫情认知越充分,人们感受到的安全性就越高;感知到的安全性越高,人们乘机出行的意愿就越强.(2)疫情状态下,个人安全意识对安全感知不存在显著正向影响,但可以通过新冠肺炎疫情认知这一中介变量间接作用于安全感知;个人安全意识和新冠肺炎疫情认知不能直接对乘机出行意愿产生影响,但可以通过安全感知这一中介变量间接影响乘机出行意愿.(3)提高旅客安全感知及航班营服水平客观上都可以促进旅客乘机出行意愿,但在新冠肺炎疫情状态下,旅客乘机出行意愿更大程度受到安全感知的影响.     

基于SEM和ANN的新冠肺炎疫情期间大学生校内出行行为影响因素研究

为明确新冠肺炎疫情期间大学生校内出行行为的影响因素,从而更好地满足大学生的校内出行需求,对大学生的感知建成环境、态度、出行行为的相互作用关系及其受到的新冠肺炎疫情的影响进行研究.针对大连理工大学在校大学生进行问卷调查,收集个人基本属性、感知建成环境、态度、工作日和休息日的出行次数等相关数据,建立结构方程模型(Structural Equation Model,SEM)以探究各变量间的作用路径,并应用人工神经网络(Artificial Neural Network,ANN)对各影响因素对于出行行为的重要性进行排序.结果显示:①感知建成环境,尤其是便利性,对休息日出行行为(路径系数为0.241,P<0.05)和工作日出行行为(路径系数为0.193,P<0.05)均有显著正向影响;②态度对休息日出行行为(路径系数为0.200,P<0.05)有显著正向影响,对工作日出行行为无显著影响;③态度对感知建成环境的影响和感知建成环境对态度的影响均显著,但前者相对更强;④新冠肺炎疫情对感知建成环境和态度有显著负向的直接或间接影响.基于以上研究结果,建议各高校通过完善校园基础设施、优化布局,以改善大学生对校园建成环境的感知,培养积极的出行态度,从而促进大学生身心健康发展.     

城市居民低碳出行意向异质性分析

为揭示居民低碳出行决策过程的内在机理,识别个体异质性对低碳出行决策的影响,本文结合计划行为理论（TPB）和价值信念规范理论（VBN),引入环境意识、政策因素和出行时间感知构建了城市居民低碳出行意向模型。首先应用结构方程模型对398份有效数据进行检验分析,识别模型中的直接效应与间接效应,然后通过多群组结构方程进行异质性分析。研究结果表明,个人规范、态度、知觉行为控制和主观规范对居民的低碳出行意向均有显著直接影响;政策因素与环境意识、出行时间感知可通过中介变量来间接影响低碳出行意向;潜变量对低碳出行意向的主要影响因素按总效应值排序为：个人规范（0.405）、政策因素（0.359）、态度（0.325）、环境意识（0.294）。多群组分析结果表明,年龄和出行时间可以调节潜变量之间的作用关系：对于出行时间较短的青年人来说,态度是影响其低碳出行意向的主要因素;对于出行时间较长的中老年人,个人规范对其低碳出行意向的影响更大。研究结论可为制定差异化的城市居民低碳出行引导策略,促进城市低碳客运交通发展提供一定的理论依据。     

心理因素影响下游客节假日错峰旅游出行行为研究

错峰出行是解决出行时间集中引起交通拥堵问题的重要措施. 本文以节假日游客错峰出行行为为研究对象,探究心理潜变量对其错峰出行意向及行为的影响机理. 基于计划行为理论,同时考虑节假日旅游满意度,构建节假日游客错峰旅游出行行为的结构方程模型. 定量研究了态度、主观规范、知觉行为控制、节假日旅游满意度4 个心理因素对游客节假日错峰旅游行为意向及行为的影响. 最后通过问卷调查数据进行了实例分析. 研究结果表明,4 个潜在变量对节假日错峰旅游出行行为意向具有显著影响,其中知觉行为控制是关键因素且影响最大,节假日旅游满意度对节假日错峰出行行为意向及行为有显著负向影响. 本研究可为节假日游客错峰旅游出行措施的制定提供参考依据.     

心理因素影响下游客节假日错峰旅游出行行为研究

错峰出行是解决出行时间集中引起交通拥堵问题的重要措施. 本文以节假日游客错峰出行行为为研究对象，探究心理潜变量对其错峰出行意向及行为的影响机理. 基于计划行为理论，同时考虑节假日旅游满意度，构建节假日游客错峰旅游出行行为的结构方程模型. 定量研究了态度、主观规范、知觉行为控制、节假日旅游满意度4 个心理因素对游客节假日错峰旅游行为意向及行为的影响. 最后通过问卷调查数据进行了实例分析. 研究结果表明，4 个潜在变量对节假日错峰旅游出行行为意向具有显著影响，其中知觉行为控制是关键因素且影响最大，节假日旅游满意度对节假日错峰出行行为意向及行为有显著负向影响. 本研究可为节假日游客错峰旅游出行措施的制定提供参考依据.     

新冠肺炎交通防控政策对长沙市人口流动的影响

为探究新冠肺炎疫情下交通防控政策对长沙市人口流动的影响，本文根据长沙市在新冠 肺炎疫情期间颁布的交通防控政策和疫情实时防控情况划分防控阶段，基于百度迁徙大数据，利 用双重差分模型，识别长沙市不同阶段的交通防控政策以及量化防控效果，分析交通防控政策对 长沙市人口流动的影响。结果显示，长沙市在交通管制阶段，平均人口迁出强度、平均人口迁入 强度及城市内部出行强度分别下降了83.68%、69.24%及59.74%，有效地控制了人口流动，降低了 疫情扩散危险。在交通恢复阶段，长沙市人口流动强度逐渐反弹，城市内部出行强度基本恢复到 2019年同期水平。本文研究结果显示了交通管制对疫情扩散限制的有效性，为常态化疫情防控 下精准防控政策和复工复产政策制定提供参考。     

碳普惠机制下网约车用户拼车出行意愿研究

为鼓励网约车用户选择更加低碳的拼车出行方式,引入碳普惠机制,分析用户在不同低碳激励作用下对于网约拼车出行的行为意愿。首先,基于计划行为理论、技术接受模型和感知风险理论,提出关于网约车用户拼车出行意愿影响因素的假设;然后,正交构建了12种涉及不同碳积分价值和拼车里程的碳普惠情景,并采用SP(Stated Preference)调查收集了网约车用户的社会人口信息、心理潜变量以及在不同假设情景下的拼车出行意愿;最后,基于结构方程模型对网约车用户在碳普惠机制下的拼车出行意愿进行建模分析。研究发现：碳积分价值、拼车里程、态度、主观规范和低碳价值观对拼车出行意愿有显著直接影响;感知有用性、感知风险对拼车出行意愿有显著间接影响;随着碳积分价值的提高,用户的拼车出行意愿增强,且态度及主观规范的作用减弱,而低碳价值观的作用增强。研究结果证明了碳普惠机制可有效促进网约车用户选择拼车出行。     

城市居民绿色出行行为关键影响因素分析

为响应国家绿色出行的号召，依据城市居民绿色出行意愿来探究城市居民绿色出行行为的关键影响因素。通过问卷调查获取影响城市居民绿色出行行为的潜在因素，采用过滤式filter和包装式wrapper两种特征选择算法对关键因素进行初步提取：结合filter算法中的信息增益率与基尼指数增益作为评估特征变量的标准对各因素进行评分排序，在wrapper算法中构建多项式朴素贝叶斯、随机森林以及支持向量机3种分类器模型，选择分类性能较好的分类器筛选特征变量。利用多元Logistic回归模型对筛选出来的因素进行2次提取，参考显著性水平以及估算系数分析各因素对绿色出行行为的具体影响。结果表明：群体出行的出行方式、出行态度、疫情影响、出行费用、环保意识、主观规范、学历以及私家车拥有情况8个因素对城市居民绿色出行行为具有较强的影响，并提出针对性的建议，为交通管理者倡导城市居民绿色出行行为提供参考。     

考虑居住区位的公共交通出行行为分析模型

为探讨不同层面居住区位对公共交通出行行为的影响，基于计划行为理论与群体动力理论，构建涵盖居住区位与心理影响因素共同作用的多水平结构方程模型.模型同时考虑个体层面与社区层面变量对出行选择的影响，利用Mplus软件标定模型参数.结果表明，不同层面变量对出行行为意向的影响存在差异.个体层面变量对行为意向的影响程度由大到小依次为：居住区位(0.665)、主观规范(0.664)、行为态度(0.577)、知觉行为控制(0.547).社区层面变量的影响程度为：行为态度(0.736)大于居住区位(0.646).     

考虑居住区位的公共交通出行行为分析模型

为探讨不同层面居住区位对公共交通出行行为的影响，基于计划行为理论与群体动力理论，构建涵盖居住区位与心理影响因素共同作用的多水平结构方程模型.模型同时考虑个体层面与社区层面变量对出行选择的影响，利用Mplus软件标定模型参数.结果表明，不同层面变量对出行行为意向的影响存在差异.个体层面变量对行为意向的影响程度由大到小依次为：居住区位(0.665)、主观规范(0.664)、行为态度(0.577)、知觉行为控制(0.547).社区层面变量的影响程度为：行为态度(0.736)大于居住区位(0.646).     

社会规范对城市交通方式选择行为的影响

为探索如何促进城市居民自愿向可持续出行方式转移,本研究引入社会心理学 中“社会规范”的概念. 在对其细分的基础上提出了不同内化程度的社会规范影响个体出 行行为的路径模型. 通过网络调查获得上海居民的意愿及出行行为数据,采用logistic和 线性回归的方法验证了假设. 结果表明,主观规范、个体规范直接影响个体公共交通出行 意愿并进而影响其公交出行频次;而描述性规范对公交出行意愿既有直接影响,也有通 过“私家车保有”中介的间接影响,同时还直接影响公交使用频次;个体的私家车购置行 为,则主要受到月收入和描述性规范的影响.     

突发公共卫生事件持续期居民中长距离出行方式选择行为研究

为剖析突发公共事件持续期风险感知属性对居民中长距离出行方式选择行为的影响,基于非集计理论,构建风险感知差异的居民出行方式选择多元Logit模型.在2020年3月新冠肺炎疫情持续期,通过网络采集1 643份有效调查问卷,运用SPSS软件标定模型参数,获取突发公共事件持续期,影响居民出行选择的主要风险感知因素,并进行敏感性分析.结果表明：防控措施和防控措施了解程度对居民出行方式选择有显著影响;以航空运输为参考,途径站点暴露率增加对铁路运输方式的选择概率有负向影响,对公路运输方式的选择概率有正向影响;保持疫情持续期航空的低票价,以及加大航空运输防控措施的宣传可提高居民选择航空出行的概率.     

突发公共卫生事件持续期居民中长距离出行方式选择行为研究

为剖析突发公共事件持续期风险感知属性对居民中长距离出行方式选择行为的影响，基于非集计理论，构建风险感知差异的居民出行方式选择多元Logit模型.在2020年3月新冠肺炎疫情持续期，通过网络采集1 643份有效调查问卷，运用SPSS软件标定模型参数，获取突发公共事件持续期，影响居民出行选择的主要风险感知因素，并进行敏感性分析.结果表明：防控措施和防控措施了解程度对居民出行方式选择有显著影响；以航空运输为参考，途径站点暴露率增加对铁路运输方式的选择概率有负向影响，对公路运输方式的选择概率有正向影响；保持疫情持续期航空的低票价，以及加大航空运输防控措施的宣传可提高居民选择航空出行的概率.     

考虑环保意识和出行习惯的公交出行选择行为模型

为解决公交出行选择行为、环保意识与出行习惯之间缺少定量分析交互作用的问题，基于计划行为理论(TPB)，结合习惯驱动行为理论，构建公交出行选择行为结构方程基本模型A，增加环保意识的扩展模型B，以及涵盖环保意识和出行习惯的扩展模型C，对比分析公交出行选择行为各影响因素之间的定量关系.最后，将模型运用于重庆市实例分析，共回收有效问卷401份.结果表明：模型C的拟合效果及解释性最好，模型B其次；环保意识、出行习惯均对公交出行方式选择行为存在影响，但影响程度低于行为意向和知觉行为控制.     

基于出行行为模型的出行感染风险评估 ——以新冠肺炎疫情期间江苏省地区为例

为准确评估新冠肺炎疫情期间的出行感染风险，在对出行行为进行全出行链建模基础上提出出行风险评估模型.基于江苏省确诊病例流行病学调查报告和线上问卷调查数据，分别对病毒携带者和普通出行者出行行为模型进行参数标定，对比分析病毒携带者和普通出行者出行行为的异同.进一步对疫情期间不同出行方式和出行活动进行感染风险评估. 得到结论：交通管制措施可有效降低出行感染风险，就医出行风险明显高于其他出行活动，差旅在疫情传播初期风险较高，非机动车出行风险相对较低.     

新冠疫情及建成环境对公交客流量的影响模型

为揭示新冠疫情背景下公交客流量变化的空间影响因素，以疫情前后公交站点层面客流变化量为因变量，以建成环境、病毒感染情况及病毒传播途径等指标为自变量，构建新冠疫情与建成环境对公交客流量共同影响的线性回归(Ordinary Least Squares, OLS)模型与梯度提升回归树(Gradient Boosting Regression Trees, GBRT)模型。以广州市为实证对象，基于公交IC卡数据、兴趣点数据(Point of Interest, POI)及道路网络数据等多源异构数据进行模型实证分析。结果表明：考虑非线性效应的GBRT模型比OLS模型具有更好的拟合度；同时，常规公交站点的公交线路数量(22.02%)和到市中心距离(13.56%)是影响疫情背景下公交客流量变化的最重要因素，片区病毒感染与传播情况对疫情防控常态化时期的公交客流量作用有限，居民日常公交出行已经从疫情的影响下逐渐恢复。     

迁居居民活动—出行行为选择机理研究

迁居居民日常活动—出行模式不仅是短期决策下的行为响应,更是长期生活中习惯、态度等因素的作用结果.本文基于时间地理学和计划行为理论,应用迁居居民活动日志调查数据,从外部时空制约和行为习惯两个方面考虑迁居居民出行行为的动态调整过程,构建了迁居居民活动—出行行为选择机理的结构方程模型.结果表明,在迁居事件作用下,居民活动—出行行为发生了巨大调整.具体而言,居民活动—出行调整过程中存在显著的层级决策序列,通勤活动的调整优于非通勤活动,且会制约着非通勤的安排,进而影响到不同类型的非通勤活动间的交互关系.其次,居民行为选择还受过去态度及偏好的正向引导作用,习惯影响次之,且迁居前各行为间存在的交互模式会进一步传递到现活动安排中,主要凸显在非通勤上.与此同时,外部时空制约和主观因素同时作用于现出行行为上时,外部制约会通过态度或习惯的影响来调整活动和出行模式,以维持或重构日常生活支持网.