骆 晨，李 想，钟林峰，胡姗姗

(1.中国民用航空飞行学院空中交通管理学院，四川德阳618307；2.西南交通大学交通运输与物流学院，成都610031)

0 引 言

随着大学生日益增多及其消费习惯[1]的改变，大学生出行方式选择行为[2]成为研究热点.分析完全依赖家庭零收入型群体的出行方式选择行为，为各类运输产品设计及优化提供有力支撑.

大学生作为完全依赖家庭的零收入群体，其出行方式选择行为的研究主要集中在大学生个体出行属性特征分析[3]和家庭属性分析[4].Due 等[5]通过对越南岘港6 所大学5 000 名大学生问卷调查发现，大学生出行方式选择与自身年龄、性别、家庭收入有关；Md等[6]对多伦多市专科院校学生出行方式调研结果显示，私家车拥有率、出行群居人数是影响出行方式选择的关键因素；玛依拉等[7]基于多项Logit模型建立不同家庭结构的学生出行方式选择模型，研究不同家庭结构类型下各类影响因素对学生出行方式选择的具体影响，结果显示，单亲家庭学生的独立出行能力优于双亲家庭与有老人家庭；Gisle等[8]基于效用理论，结合挪威以航空出行为主的特征，构建考虑区域机场位置的大学生航空选择模型，结果显示，机场可达性、航空服务福利等因素是大学生选择航空运输的重要因素.

上述研究忽略了家庭属性差异，尤其是家庭结构、家庭关系对大学生出行行为的影响.实际出行中，个人意愿、偏好等受家庭属性影响[9]，而家庭结构是家庭属性的重要体现，影响大学生各类活动中的选择行为.本文以假期大学生在高校与家庭间往返行程为研究对象，根据四川省3座城市的5所高校的调查问卷统计数据，引入MNL模型，重点剖析不同家庭属性的大学生出行方式选择特性及相关影响因素.

1 模型构建

1.1 家庭属性概述

家庭属性是指家庭成员构成与成员间相对稳定的联系模式，包括家庭结构要素和家庭关系要素.家庭结构要素是指家庭成员所在家庭规模大小，包括经济、人口等；家庭关系要素是指家庭成员间的相互关系，包括亲密程度、经济流向等[10].家庭属性指标及分类如图1所示.

家庭结构主要以家庭代际层次和人数组成.家庭代际分为：①核心家庭，指家庭有三代人构成，例如，爷爷、奶奶，姥爷、姥姥，父母，子女组成的家庭；②主干家庭，指在每代家庭成员中不超过一对夫妻，但又无断代情况的家庭，例如，爷爷、父母、子女构成的家庭；③联合家庭，指任何一代中包含两对以上夫妻构成的家庭，例如，爷爷、奶奶，姥爷、姥姥，父母、叔叔、婶婶，子女构成的家庭；④其他家庭，上述3类情况以外的家庭类型[11].

家庭关系主要与家庭成员间的关系和经济流向有关.经济净流指家庭经济流向中，祖父母辈与父母之间的经济流向关系.描述为：祖父母流向父母，即每月祖父母给父母一定经济支柱；无明显流向，即祖父母与父母之间无经济往来；父母流向祖父母，即每月父母给祖父母一定经济支柱.

1.2 影响因素选取

出行方式选择的影响因素归结为个人属性、家庭属性和出行属性[12].针对大学生个体属性及出行属性的特殊性，集合家庭结构的研究成果，汇总影响因素如表1所示.

表1 家庭结构差异的大学生出行方式选择影响因素Table 1 Factors of choice of travel mode for college students with difference family structure

1.3 选择行为建模

非集计模型通过引入出行者的特征变量[13]，精准刻画出行选择影响因素.故构建具有家庭结构差异的大学生出行方式选择非集计模型，刻画大学生在不同家庭结构下的出行选择影响因素.家庭属性i的大学生选择出行方式j的效用Uij为

式中：Vij为效用函数的固定项；εij为效用函数的概率项.

为利于结果序列分析，假设航空出行选择中Vij与影响因素Xijk之间具有线性关系，即

式中：K为特征变量的个数；θk为第k个变量对应的参数；Xijk为家庭属性i的大学生选择出行方式j的第k个变量.

根据效用理论中最大化思想，家庭属性i的大学生选择出行方式j的概率Pij为

式中：Ai表示家庭属性i的大学生选择出行方式的集合；Utn表示家庭属性集合中除去属性i以外的任一家庭属性t的大学生选择出行方式n的效用；现有出行方式选择行为研究显示εij服从二重指数分布，则家庭属性i的大学生选择出行方式j的Logit模型一般形式为

式中：In为选择方式的总数量.

2 数据采集及处理

2.1 数据采集

设计大学生出行方式选择调查问卷，在四川省3个城市选择5所高校展开调查，调查涉及高校各年级学生.发放调查问卷3 000 份，获得有效问卷2 571份，表2为各属性的样本统计.

表2 各因素的调查问卷统计Table 2 Questionnaire statistics for each factor

2.2 数据处理

采用Likert 五点量表对表2 中的指标进行数值量化，1～5 表征不同指标差异度，表3 为各指标的量化数值.

表3 指标数值量化Table 3 Numerical quantification of indicators

2.3 模型参数的标定

选择民航为参考类别，运用SPSS 软件对多元Logit模型进行参数标定，结果如表4所示，其中，B为变量系数，S.E.为标准差，Wald 为统计量，df 为自由度，Sig.为统计量的显著性水平，exp(B)为子变量增加一个单位所引起预测概率的变化.模型变量根据显著性水平Sig.确定：Sig.＜0.05，说明该变量对中长距离大学生出行方式选择有影响，应纳入大学生中长距离出行选择行为模型中；反之，予以剔除.

表4 参数估算值Table 4 Estimated parameters

3 结果分析

3.1 结果参数检验

对变量进行显著性检验，剔除显著性不高的变量.以民航为参考，运用多项Logit 模型对数据统计分析，获取模型拟合信息和似然比检验结果，如表5和表6所示.

表5 模型拟合信息Table 5 Model fitting information

由表5可知，入学年份、出行距离、家庭平均年收入、家庭代际、兄妹人数、家庭亲近程度、经济净流、隔代照料等变量与民航出行方式间的线性关系显著，模型变量选择正确.

表6 似然比检验Table 6 Likelihood ratio test

由表6 似然比结果检验可知，出行距离、家庭平均年收入、经济净流的卡方检验概率P值都为0.000，低于统计值0.01，则拒绝回归系数为0 的假设，认为出行距离、家庭平均年收入、经济净流对模型的线性关系贡献显著.

3.2 家庭结构对大学生出行方式选择的影响

家庭结构主要由家庭平均年收入、家庭代际数、家庭人数、兄妹人数组成.由表4 可知，与航空出行对比，公路、铁路均受其影响.影响程度由高到低排序均为：家庭平均年收入、家庭代际、家庭人数、兄妹人数.无论是铁路还是公路，家庭平均年收入对大学生出行方式选择负影响显著；家庭代际、家庭人数、兄妹人数对大学生出行方式选择正向影响.参数标定中显著水平在0.01 以下是大学生出行方式选择的主要依据，判定家庭平均年收入对大学生出行影响显著.由回归系数得到，家庭平均年收入增加1个单位，选择铁路和公路出行的概率分别下降1.226个单位和2.883个单位.

家庭代际、家庭人数、兄妹人数对大学生出行行为有正向影响，即随着3 个参数的单位增加，选择航空的概率减少，选择铁路、公路的概率增加，但达不到显著效果.这是因为家庭收入的增加体现在家庭平均年收入，有些家庭虽出现收入增加，但因家庭人口基数大，提供给大学生支配的数量不变甚至减少.

3.3 家庭关系对大学生出行方式选择的影响

家庭关系主要由家庭亲近程度、经济净流、隔代照料组成.其影响程度由高到低分别为：经济净流、隔代照料、家庭亲近程度.由表4 可知，经济由祖父母辈流向父母辈、隔代照料多、家庭亲近程度高都会降低选择铁路、公路的概率.经济净流对大学生出行影响显著，增加1 个单位(由祖父母辈流向父母辈转变为由父母辈流向祖父母辈)，选择铁路和公路出行的概率分别上升0.325 个单位和1.532个单位.

家庭亲近程度、隔代照料虽对大学生出行行为有影响，但达不到显著效果.原因是经济净流不但可以反映家庭经济状况，还可以表征家庭关系，部分大学生从经济净流的角度对家庭关系的亲近、隔代是否照料等指标进行佐证.

4 结 论

本文从家庭结构、家庭关系两个层面出发，基于多元Logit 模型，分析家庭属性差异对大学生出行方式选择的影响.得到以下结论：家庭平均年收入、经济净流对大学生出行方式选择的影响程度远高于家庭代际、家庭人数、兄妹人数、家庭亲近程度、隔代照料；家庭平均年收入、经济净流提升1个单位，使乘坐铁路的概率分别降低1.226个单位和提升0.325个单位，乘坐公路运输方式的概率分别降低2.883 个单位和提升1.532 个单位；航空公司可针对家庭经济经流向为祖辈向父母的大学生群体，提供祖辈为孙辈购买机票可加大折扣的优惠形式，提高大学生选择航空出行的概率.大学生作为群居性群体易受在校交际圈的影响，下一步将结合家庭属性与在校交际圈的消费观念，剖析家庭属性差异下在校交际圈内的消费观念对大学生出行方式选择的影响.