基于结构方程的京津冀居民低碳通勤意愿研究_张宇阳.pdf

67【作者简介】张宇阳(1989-)，女，博士，天 津 市 城 市 规 划 设 计 研究 总 院 有 限 公 司 员 工，。邹 哲(1963-)，男，硕士，天津市城市规划设计研究总院有限公司总工程师，教授级高级工程师，天津市规划设计大师，中国城市规划学会理事，本文通信作者。张 欢(1960-)，女，博士，天津大学环境科学与工程学院教授。【收稿日期】2022-08-31【文章编号】1002-1329(2023)02-0067-08【中图分类号】U491;C913.3【文献标识码】A【doi】10.11819/cpr20230207a【摘要】揭示居民低碳出行意愿与居民社会资本因素的内在关系，有助于了解居民低碳通勤意愿的形成机制，从而促进居民的低碳通勤行为，减少城市交通碳排放。通过网络调查的方式，获取404份有效的京津冀城市居民样本，采用探索性因子分析、聚类分析和结构方程模型等方法，研究公众低碳通勤意愿对社会资本等因素的响应。结果表明：社会资本占有状况、居民低碳通勤的行为态度、以及低碳通勤促进措施，都会影响居民的低碳通勤意愿。居民低碳行为态度对低碳通勤意愿的路径系数为0.58，表明其影响作用最大；社会资本占有情况占第二位，其路径系数为0.54；对促进低碳通勤的柔性措施的态度占第三位，路径系数为0.52。因此，培养良好的低碳通勤的行为态度、改善城市居民社会资本占有情况和提升低碳通勤措施的服务水平可有效提高居民的低碳通勤的意愿。【关键词】城市交通；社会资本；结构方程模型；低碳通勤意愿ABSTRACT:Revealing the inner relationship between residents low-carbon travel willingness and residents social capital factors is helpful to understand the formation mechanism of residents low-carbon commuting willingness,thereby promoting residents low-carbon commuting behavior and reducing urban transportation carbon emissions.Totally 404 valid samples of Beijing-Tianjin-Hebei urban residents are used to study the response of low-carbon commuting willingness by the public to social capital and other factors by using exploratory factor analysis,cluster analysis,and structural equation modeling.The result shows that the behavioral attitude of low-carbon commuting,social capital and low-carbon commuting promotion measures will affect residents low-carbon commuting willingness.The path coefficient of residents low-carbon behavioral attitude to low-carbon commuting willingness is 0.58,indicating that it produces the greatest impact.Social capital possession occupies the second place with a path coefficient of 0.54,and the attitude toward flexible measures to promote low-carbon commuting occupies the third place with a path coefficient of 0.52.Therefore,cultivating good behavioral attitudes toward low-carbon commuting,improving the social capital possession of urban residents,and enhancing the service level of low-carbon commuting measures can effectively increase the low-carbon commuting willingness of residents.KEYWORDS:urban transportation;social capital;structural equation modeling;low-carbon commuting willingness中国政府承诺“力争于2030年前碳排放达到峰值，努力争取2060年前实现碳中和”。由于当前交通行业的CO2排放量占全球与能源相关CO2排放量的23%，占所有温室气体排放的13%，而其中城市交通系统产生的碳排放量又占交通行业总碳排放的一半以上，因此，在满足日益增长的交通需求发展(单耗强度控制)的前提下，实现交通发展与温室气体的排放脱钩(总量控制)，是我国完成双碳承诺的重要途径。通勤活动是城市交通重要组成部分，且与居民的生活质量息息相关。研究如何推广居民的低碳通勤，是减少城市交通碳排放的有效途径之一。基于TPB理论(Theory of Planned Behavior，计划行为学)1的研究证明，行为态度(attitude)、主观规范(subjective norm)、感知行为控制(perceived behavioral control)会对行为意愿(intention)产生正向影响，而行为意愿是影响行为(behavior)的最直接的因素2.刘晓荣等3基于基于结构方程的京津冀居民低碳通勤意愿研究张宇阳 邹 哲 张 欢RESEARCH ON LOW-CARBON COMMUTING WILLINGNESS OF BEIJING-TIANJIN-HEBEI RESIDENTS BASED ON STRUCTURAL EQUATIONZHANG Yuyang;ZOU Zhe;ZHANG Huan基于结构方程的京津冀居民低碳通勤意愿研究张宇阳 邹 哲 张 欢68城市规划 CITY PLANNING REVIEW2023年 第47卷 第2期 VOL.47 NO.2 FEB.2023U r b a n T r a n s p o r t城市交通TPB理论，通过构建多变量Probit模型，定量分析了出行者环保意识对低碳出行选择行为的影响；张昱等4运用结构方程模型验证了北京市居民的低碳通勤行为受到意愿的影响。由此可见，有效激发居民的低碳通勤意愿是实现低碳通勤转化的直接且有效途径。但现有研究工作主要集中在什么指标对居民低碳出行行为有影响，较少考虑哪些因素，特别是社会学因素能激发居民的低碳通勤意愿。社会资本(social capital)是1980年代提出，1990年代开始逐渐在国际上兴起的社会科学概念。社会资本是指嵌入各个层面的行动者所能够调动的社会资源的总和，其通过正式或非正式的规范和价值观建构社会信任，推动社会参与，以达到行动者的集体目标5。帕特南(Putnam)6提出社会资本的特性包括信任、互惠规范和网络，通过推动协调，可以提高整体社会的效率。福山7认为，社会资本作为非正式规范，通过促进人们的合作，在经济层面帮助降低交易成本，在政治层面促进结社生活。现有研究证明，社会资本是影响个人行为意愿的重要因素，张(Zhang)等8以私家车车主为研究对象进行分心驾驶行为的研究，结果表明社会资本会对分心驾驶的意愿认知与行为有直接影响。马(Ma)等9以活动参与者为研究对象进行研究，发现社会资本可以影响健康生活方式的选择。吴玉峰等10研究证明社会资本对于农户的养老保险选择具有相关性。易承志11等的研究证实社会资本能够较好地解释居民生活垃圾的分类行为和社区的垃圾分类绩效。张文宏的研究5表明培育社会资本有利于国家和社会积极地应对突发公共卫生事件。贝塞尔(Besser)等12以通勤时间作为研究变量，发现社会资本与通勤时间存在关联，通勤时间较长的人，获得社会资本的机会较少。川本(Kawamoto)等13重点研究了低碳旅游和社会资本的关联性，发现社会资本会对居民的低碳旅行意愿产生影响。以上研究说明，社会资本在集体行动中能够发挥作用，但社会资本与居民的低碳通勤意愿之间的关联性尚不明确，需要深入了解影响居民的低碳通勤意愿的具体因素。因此，本文以京津冀城市群的居民为研究对象，探索社会资本、低碳通勤行为态度，低碳通勤鼓励措施、通勤成本等因素与低碳通勤意愿的相关性，从而多视角应对居民的低碳通勤问题。1 数据收集与研究方法1.1 数据收集数据收集采用匿名在线问卷的形式进行。问卷内容主要包括3部分，第一部分是参与者的社会资本情况；第二部分是参与者对低碳通勤的行为态度、低碳通勤意愿、对现有促进低碳通勤的措施的认知、自身的通勤行为与目前的交通状况；以及参与者的基本信息调查，包括性别、年龄、职业、家庭构成、收入等情况。在2021年12月至2022年3月份期间，共收集问卷589份，有效样本为404份，样本的特征统计如表1所示。其中，女性比例较高，为59%，男性为41%；年龄在2635岁最多，占总参与者的39%，其次为1825岁(27%)和3645岁(22%)，占比较少的是4655岁(9%)和56岁以上(3%)；受教育背景的占比情况为大专及以下(19%)，本科(34%)，研究生及以上(47%)。此外，家庭构成，居住情况等个人因素指标都在问卷内容有体现。本研究采用IBM SPSS Statistics 23.0软件和AMOS软件进行数据分析和模型的建立。1.2 结构方程模型假设基于理论梳理和文献研究，本研究提出如下假设及模型(图1)。H1 社会资本对低碳通勤意愿有正向影响。表1 调查样本特征Tab.1 Characteristics of survey samples性别男41%女59%年龄1825岁27%2635岁39%3645岁22%4655岁9%56岁以上3%受教育背景大专及以下19%本科34%研究生及以上47%家庭构成独居15%夫妻2人13%只与子女同住（3人及以上）27%只与父母同住（3人及以上）26%三代同住（4人及以上）19%居住情况自有住宅61%租房17%工作单位提供的宿舍12%借居2%其他8%69H2 低碳通勤行为态度对低碳通勤意愿有正向影响。H3 鼓励低碳通勤的措施(柔性措施、硬性措施)对低碳通勤意愿有正向影响。H4 社会资本和通勤成本存在正向相关关系。H5 社会资本同低碳通勤行为态度存在正向相关关系。H6 社会资本同低碳通勤的促进措施(柔性措施、硬性措施)存在正向相关关系。H7 通勤成本同低碳通勤意愿有反向影响。2 居民社会资本占有特征分析根据包括16个条目的社会资本量表来了解被试者的社会资本占有情况，采用5点量表集分方法，问卷参与者被要求选择最符合描述情况的选项。其标准为1表示“不符合所描述的情况”；2为“不太符合”；3为“不确定”；4为“比较符合”；5为“符合”所描述的情况(图2)。在建模前，使用探索性因子分析(EFA)来确定结构方程模型(SEM)的结构部分。社会资本量表的信度系数为0.812。通常认为，系数大于0.7，问卷数据的内部一致性较高，因此调查数据可信度较高，稳定性较好。该量表的KMO取样适切性量数为0.777，KMO统计量取值为0.01.0，若度量值不小