徐標(biāo)，路慶昌*，徐鵬程，崔欣，杜長(zhǎng)皓

（1.長(zhǎng)安大學(xué) 電子與控制工程學(xué)院，陜西 西安 710064；2.魯西化工集團(tuán)股份有限公司，山東 聊城 252000）

隨著經(jīng)濟(jì)和城市化的快速發(fā)展，小汽車保有量和居民日常出行需求不斷增加，交通碳排放引起的環(huán)境問題日益突出［1］。據(jù)估計(jì)，到2030 年與全球城市交通相關(guān)的CO2年增長(zhǎng)率將達(dá)1.7%，而發(fā)展中國(guó)家的增長(zhǎng)率將達(dá)3.4%［2］。因此，倡導(dǎo)居民低碳出行，實(shí)現(xiàn)節(jié)能減排是保障城市交通和環(huán)境協(xié)調(diào)發(fā)展的關(guān)鍵［3］。近年來，我國(guó)提出了“雙碳”目標(biāo)這一可持續(xù)發(fā)展戰(zhàn)略，出臺(tái)了一系列交通政策鼓勵(lì)居民低碳出行，包括小汽車的限行限購、出租車費(fèi)用的增加、乘坐公共交通和共享單車的優(yōu)惠等［4］?，F(xiàn)有研究表明，低碳政策可有效提高居民低碳出行意向，但對(duì)于低碳出行行為的形成仍然有限［5］。

從已有研究看，探究居民低碳出行的影響因素一直是學(xué)者關(guān)注的焦點(diǎn)。HU 等［6］基于擴(kuò)展的計(jì)劃行為理論（theory of planned behavior，TPB）分析了影響年輕人低碳出行意向的因素，發(fā)現(xiàn)低碳態(tài)度和環(huán)境意識(shí)對(duì)低碳出行行為具有顯著的積極影響。陳堅(jiān)等［7］也通過公交出行的TPB 模型論證了環(huán)境意識(shí)等因素對(duì)低碳出行方式具有顯著影響。馬壯林等［4］則在TPB 的基礎(chǔ)上結(jié)合多指標(biāo)多原因（multiple indicators multiple cause，MIMIC）模型分析了限行政策對(duì)低碳出行意向的影響，研究結(jié)果證明了居民對(duì)政策的態(tài)度直接影響低碳出行的意向，并且受個(gè)人社會(huì)經(jīng)濟(jì)屬性的調(diào)節(jié)。此外，也有學(xué)者利用離散選擇模型分析低碳行為決策。如BAI 等［8］利用混合多項(xiàng)式Logit 模型分析環(huán)境意識(shí)水平、社會(huì)人口經(jīng)濟(jì)屬性以及出行特征對(duì)低碳出行方式選擇的影響，發(fā)現(xiàn)環(huán)境意識(shí)水平、私家車和自行車擁有量以及通勤距離等因素均影響居民對(duì)于電動(dòng)自行車的選擇。另有研究基于TPB 證明了低碳出行意向?qū)Φ吞歼x擇行為具有顯著的積極影響［9］。結(jié)合以上研究，影響低碳出行意向和行為的因素基本明確，但如何影響低碳意向與行為一致性仍然未知。UNSWORTH 等［10］認(rèn)為，人的主觀意向無法完全向行為轉(zhuǎn)變，兩者仍存在一定差距。JIA 等［11］從低碳出行的角度發(fā)現(xiàn)城市居民選擇低碳交通方式的意向與行為存在不一致。綜上可知，目前對(duì)低碳出行意向與行為一致性形成原因及影響因素尚不清楚，僅通過促進(jìn)低碳意向的形成或采取措施干預(yù)出行行為并不能保證居民在低碳出行問題上的知行合一。

一方面，居民低碳意向與行為不僅受多因素驅(qū)動(dòng)，而且具有城市和群體異質(zhì)性。從城市層面看，SUN 等［12］認(rèn)為，城市形態(tài)與人類出行活動(dòng)所引起的碳排放密切相關(guān)，并綜合北京、武漢、西安和上海4 個(gè)中心城市的案例研究城市形態(tài)與CO2排放之間的關(guān)系，發(fā)現(xiàn)城市的區(qū)域經(jīng)濟(jì)、形態(tài)結(jié)構(gòu)、主觀規(guī)范以及人口數(shù)量均會(huì)產(chǎn)生不同程度的溫室氣體。JIA 等［11］從北京、杭州和濟(jì)南市居民的問卷調(diào)查數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)，不同城市居民低碳通勤方式的意向存在顯著差異。另一方面，低碳出行的群體異質(zhì)性同樣不可忽視。CHEN 等［13］通過對(duì)天津市居民低碳出行的調(diào)查分析發(fā)現(xiàn)，40 歲以下群體相較其他年齡群體選擇公共交通的低碳行為受主觀規(guī)范等情境因素的影響更明顯。此外，年輕人較其他年齡群體對(duì)公共交通等低碳出行方式的接受度高，因?yàn)樗麄兏P(guān)注環(huán)境與氣候變化［14］。老年群體受生活習(xí)慣和節(jié)儉消費(fèi)方式的約束，對(duì)低碳能源使用的認(rèn)知度更高［15］。對(duì)比上述研究發(fā)現(xiàn)，低碳出行意向與行為具有城市和群體差異，進(jìn)一步明確低碳出行意向與行為一致性在群體間的差異將有利于制定更具針對(duì)性的低碳政策。

綜上所述，已有研究對(duì)居民低碳意向與行為一致性的影響因素及機(jī)理分析有限，忽視了對(duì)群體異質(zhì)性及其影響因素的分析。本文在已有研究基礎(chǔ)上，基于城市居民低碳出行問卷調(diào)查數(shù)據(jù)，采用分組雙變量Probit 模型和組間平均邊際效應(yīng)（average marginal effect，AME）探究不同城市和群體間低碳出行意向與行為一致性的影響因素，從而為政府及相關(guān)部門制定低碳交通政策提供科學(xué)依據(jù)。

1 低碳意向與行為分析

1.1 低碳意向與行為一致性的理論架構(gòu)

1.1.1 低碳出行影響因素分析

低碳出行的影響因素研究主要分3 個(gè)階段：第1階段是基于社會(huì)人口因素和出行特征的研究。MA等［16］的研究表明，性別、年齡、收入、是否擁有小汽車等個(gè)人屬性特征對(duì)低碳交通方式的選擇具有顯著影響，并結(jié)合出行距離特征發(fā)現(xiàn)，老年群體多為短距離出行，更傾向于選擇低碳交通方式。第2 階段是對(duì)以TPB 為主導(dǎo)的三要素（態(tài)度、主觀規(guī)范、知覺行為控制）的研究。LIU 等［17］探究了態(tài)度、主觀規(guī)范這兩類心理因素對(duì)低碳出行意向的影響，發(fā)現(xiàn)積極的態(tài)度和規(guī)范可以顯著提升居民低碳出行意愿；LI等［18］研究發(fā)現(xiàn)，TPB 中的知覺行為控制較態(tài)度和主觀規(guī)范對(duì)個(gè)體低碳行為的影響小。第3 階段是對(duì)TPB 擴(kuò)展因素的研究。LI 等［19］認(rèn)為，環(huán)境意識(shí)作為TPB 以外的主觀因素對(duì)個(gè)體使用低碳交通工具的意愿有積極影響。此外，低碳出行還受社會(huì)環(huán)境的影響，GENG 等［2］研究發(fā)現(xiàn)，低碳政策對(duì)引導(dǎo)個(gè)體低碳出行具有積極作用。

綜上所述，個(gè)人屬性、出行特征、低碳態(tài)度、主觀規(guī)范、政策支持、環(huán)境意識(shí)六類要素對(duì)低碳意向與行為影響顯著，本文將進(jìn)一步探究其對(duì)低碳出行意向與行為一致性的影響。各類要素的含義如下：

（1）個(gè)人屬性，通常包含性別、年齡、學(xué)歷、收入、是否擁有私家車和駕駛證。

（2）出行特征，主要包含居民的出行時(shí)間和出行距離，由于出行時(shí)間受交通路況的影響，因此將出行距離作為出行特征的衡量指標(biāo)。

（3）低碳態(tài)度，在TPB 中，指對(duì)某一行為所抱有的正面或負(fù)面的看法；在低碳研究領(lǐng)域，則指對(duì)低碳交通方式的認(rèn)識(shí)以及價(jià)值的估計(jì)。

（4）主觀規(guī)范，在TPB 中，指?jìng)€(gè)體在采取某一行為時(shí)所感受到的社會(huì)壓力；在低碳研究領(lǐng)域，則指社會(huì)氛圍和周圍的人對(duì)個(gè)體采用低碳交通方式的影響。

（5）政策支持，指政府采取低碳交通政策后對(duì)個(gè)體低碳出行的影響，用個(gè)體對(duì)低碳交通政策的認(rèn)同程度衡量。

（6）環(huán)境意識(shí)，指?jìng)€(gè)體對(duì)環(huán)境問題的重視程度和對(duì)低碳出行與解決碳排放等環(huán)境問題關(guān)系的認(rèn)知。

1.1.2 概念框架構(gòu)建

TPB 指出，個(gè)體行為受意向的影響，但個(gè)體行為并非完全等同于意向，兩者仍存在一定的差距，尤其對(duì)于親環(huán)境行為［10］，因此本研究將聚焦于探究低碳出行意向和行為一致性的關(guān)鍵因素。此外，大、中、小城市的城市形態(tài)和社會(huì)環(huán)境不同，老、中、青群體的身體和心理特征存在差異，這些將導(dǎo)致個(gè)體屬性、主觀意識(shí)規(guī)范、行為決策等不一致?；诖?，進(jìn)一步揭示低碳出行意向與行為及其影響因素在不同城市和代際中的差異，最終構(gòu)建如圖1 所示的低碳出行意向與行為一致性的概念框架。由圖1 可知，低碳行為受低碳意向影響，通常表現(xiàn)為一致性，即個(gè)體具有低碳出行意向，同時(shí)在現(xiàn)實(shí)生活中以低碳交通方式出行，但受六類要素的影響，低碳出行意向與行為間存在差異，并且此影響關(guān)系和差異在城市和群體間具有異質(zhì)性。

圖1 低碳出行意向與行為一致性概念框架Fig.1 Conceptual framework for low-carbon travel intention-behavior consistency

1.2 問卷設(shè)計(jì)與分析

1.2.1 問卷設(shè)計(jì)內(nèi)容

首先讓被調(diào)查者填寫日常出行所用的交通工具和年齡，將年齡劃分為18～39 歲、40～59 歲、60 歲及以上3 個(gè)區(qū)間。根據(jù)交通工具將出行行為劃分為低碳和非低碳兩類，低碳交通方式主要包括步行、自行車、電動(dòng)車以及公共交通，非低碳交通方式則包括私家車、出租車、網(wǎng)約車。

問卷題項(xiàng)包含兩部分：第1 部分為對(duì)居民個(gè)人屬性、出行特征的調(diào)查，其中個(gè)人屬性涉及性別、學(xué)歷、居住地、月收入、是否擁有私家車和駕駛證；出行特征為居民通勤的距離，以5 km 為間隔設(shè)計(jì)4 個(gè)區(qū)間（短距離、中距離、中遠(yuǎn)距離、遠(yuǎn)距離），調(diào)查居民從家到工作地點(diǎn)對(duì)應(yīng)的距離范圍［8］。第2 部分為意向偏好（stated preference，SP）調(diào)查，包括低碳態(tài)度、環(huán)境意識(shí)、主觀規(guī)范、政策支持和低碳出行意向。低碳態(tài)度的設(shè)計(jì)參照LI 等［19］開發(fā)的量表，針對(duì)低碳出行方式的特征感受、對(duì)低碳出行方式的認(rèn)同感以及低碳出行方式與居民日常需求的關(guān)系，設(shè)計(jì)了“低碳出行方式是舒適和享受的”“低碳出行方式值得被鼓勵(lì)”和“低碳出行方式滿足日常需求”3 個(gè)題項(xiàng)；環(huán)境意識(shí)參照ZHU 等［20］的研究，基于環(huán)境問題與生存的關(guān)系、低碳出行與解決環(huán)境問題的關(guān)系以及個(gè)體對(duì)于保護(hù)環(huán)境的責(zé)任感，共設(shè)計(jì)了“碳排放引起的環(huán)境問題與人類生存相關(guān)”“低碳出行可以解決環(huán)境問題”和“你有通過低碳出行來保護(hù)環(huán)境的責(zé)任感”3個(gè)題項(xiàng)；結(jié)合主觀規(guī)范含義和FU 等［21］開發(fā)的量表，從“周邊人的低碳出行習(xí)慣”“身邊人促使個(gè)體低碳出行”“社會(huì)低碳氛圍促進(jìn)個(gè)體低碳出行”三方面設(shè)計(jì)量表；參照WANG 等［22］的研究，從“小汽車的限行會(huì)促進(jìn)個(gè)體低碳出行”“乘坐出租車費(fèi)用的增加會(huì)促進(jìn)個(gè)體低碳出行”“政府對(duì)低碳出行的支持會(huì)鼓勵(lì)個(gè)體低碳出行”三方面測(cè)量個(gè)體受政策支持的影響。參照LIU 等［23］的研究，由“未來出行采用低碳交通方式的意愿”探究個(gè)體低碳出行的意向。所有題項(xiàng)均采用李克特五級(jí)量表測(cè)量：非常不贊同（1）、不贊同（2）、一般（3）、贊同（4）到非常贊同（5），被調(diào)查者可選擇與自己意見相符的選項(xiàng)。

1.2.2 數(shù)據(jù)收集與描述

通過問卷星在線平臺(tái)（http：//www.sojump.com）調(diào)查，該平臺(tái)已被廣泛使用［24］。為確保所收集的數(shù)據(jù)具有代表性，結(jié)合JIA 等［11］跨城市的問卷調(diào)查方法和樣本量標(biāo)準(zhǔn)，使用問卷星在線平臺(tái)的樣本服務(wù)，隨機(jī)選擇上海市、江蘇省南京市和廣東省中山市不同性別、年齡、收入、婚姻狀況、學(xué)歷和職業(yè)的人群，問卷調(diào)查時(shí)間為2020 年3 月2 日至7 月21 日，共收集到1 481 份問卷，剔除答題重復(fù)率高和回答時(shí)間較短的無效問卷，最終得到1 263 份有效問卷，其中上海市538 份、南京市446 份、中山市279 份，有效率為85.3%。考慮未成年人出行方式單一，限制18 歲以下的居民答題，最終得到的兩部分內(nèi)容描述分別如表1 和表2 所示。表1 中N 為樣本量，各城市和群體樣本量中的男女比例接近第七次人口普查［26］的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)范圍，男性為50%～60%，女性為40%～50%。此外，高收入、擁有私家車和遠(yuǎn)距離通勤的居民，上海市占比較高、南京市次之、中山市相對(duì)較低，這與城市的經(jīng)濟(jì)和面積差異相符。在3 個(gè)城市樣本中，老年、中年、青年群體的占比均在20%以上，不同學(xué)歷人群占比均在15%以上，說明各城市樣本中不同社會(huì)背景的人群均占一定比重。

表1 個(gè)人屬性及出行特征描述統(tǒng)計(jì)Table 1 Descriptive statistics of personal attributes and travel characteristics單位：%

表2 偏好問題描述Table 2 Descriptive for preference question

1.2.3 數(shù)據(jù)處理與分析

為保證建模分析的可靠性，通過SPSS 軟件對(duì)問卷中量表的信度和效度進(jìn)行了檢驗(yàn)。首先通過KMO 和Bartlett 檢驗(yàn)量表的結(jié)構(gòu)效度，然后判斷樣本數(shù)據(jù)是否適合做因子分析。結(jié)果顯示，KMO 值為0.886（＞0.7），且Bartlett 球形度檢驗(yàn)的顯著性水平小于0.01，表明量表具有良好的結(jié)構(gòu)效度。另外，對(duì)量表進(jìn)行Cronbach's d 檢驗(yàn)，結(jié)果顯示，低碳態(tài)度為0.812，環(huán)境意識(shí)為0.728，主觀規(guī)范為0.853，政策支持為0.735，所有分量表的系數(shù)均大于0.7，說明樣本量表具有較高的可靠性［27］。由于潛變量涉及多個(gè)問題項(xiàng)，采用K-means 聚類算法對(duì)低碳態(tài)度、環(huán)境意識(shí)、主觀規(guī)范和政策支持的強(qiáng)弱進(jìn)行分類，按照不同聚類數(shù)的Silhouette 指標(biāo)值，將樣本中每個(gè)潛變量劃分為兩類，分別用0（不強(qiáng)烈）和1（強(qiáng)烈）表示。11 個(gè)解釋變量之間的相關(guān)性描述如圖2 所示。由圖2 可知，有無駕駛證與有無私家車、低碳態(tài)度與環(huán)境意識(shí)之間的相關(guān)性較高，相關(guān)系數(shù)分別為0.69 和0.68。為避免解釋變量間多重共線性對(duì)模型的影響，使用方差膨脹因子（variance inflation factor，VIF）對(duì)各變量的獨(dú)立性進(jìn)行了檢驗(yàn)，結(jié)果如表3 所示。由表3 可知，在所有解釋變量中，VIF 最大為1.71，遠(yuǎn)小于10，說明各變量間不存在顯著的多重共線性［11］。

表3 VIF 檢驗(yàn)結(jié)果Table 3 Results of VIF test

圖2 解釋變量之間的相關(guān)性Fig.2 Correlations between explanatory variables

1.3 低碳出行意向與行為統(tǒng)計(jì)分布

問卷數(shù)據(jù)中低碳出行行為為二分類變量，低碳出行意向采用李克特五分法測(cè)量。為進(jìn)一步分析低碳出行意向與行為的一致性及差異，將低碳出行意向?qū)?yīng)選項(xiàng)中選擇贊同和非常贊同的樣本設(shè)為1，其他樣本設(shè)為0，最終統(tǒng)計(jì)有無低碳出行意向和行為的樣本，得到如圖3 所示的分布圖。由圖3 可知，有低碳出行意向的占67.9%，但由低碳出行意向向低碳出行行為轉(zhuǎn)變的僅占12.6%，表明大多數(shù)居民的低碳出行意向與行為仍然存在差距。

圖3 居民低碳出行意向與行為占比Fig.3 Proportion of low-carbon travel intention and behavior of residents

為比較群體間低碳出行意向與行為的差異，對(duì)不同城市（上海、南京、中山）和不同年齡群體（青年、中年、老年）的低碳意向與行為進(jìn)行了統(tǒng)計(jì)，如圖4 所示。由圖4 可知，老年群體相較其他年齡群體，有低碳出行行為的比例更高，達(dá)66%。盡管在青年群體中60%具有低碳出行意向，但仍有33%并沒有選擇低碳出行方式。此外，不同城市樣本的統(tǒng)計(jì)結(jié)果顯示，一線城市上海無低碳出行行為的比例達(dá)70%，高于二、三線城市，其中有低碳出行意向的比例大于50%，達(dá)總樣本的38%。由此可知，居民低碳出行的意向與行為尚不一致，且在城市和群體間差異顯著。

圖4 低碳出行意向與行為的群體分布Fig.4 Group distribution of low-carbon travel intentions and behaviors

以上所反映的城市和群體差異可能與表1 中青年群體、一線城市居民擁有私家車、一線城市通勤距離較遠(yuǎn)等有關(guān)，因此有必要進(jìn)一步探究影響不同群體低碳出行意向與行為一致性的關(guān)鍵因素。

2 低碳意向與行為一致性模型

2.1 雙變量Probit 模型構(gòu)建

通過對(duì)問卷調(diào)查數(shù)據(jù)的分析處理，低碳出行意向與行為最終均轉(zhuǎn)化為二分類變量，因此采用概率模型對(duì)低碳出行意向與行為建模。根據(jù)TPB，人們的意向與行為存在一定的關(guān)聯(lián)，若使用單變量Probit 模型或Logit 模型分別對(duì)意向和行為建模，可能會(huì)忽視方程間隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)的影響，而雙變量Probit 模型對(duì)內(nèi)生相關(guān)變量的聯(lián)合估計(jì)表現(xiàn)出良好的性能［28］。因此，為提升估計(jì)結(jié)果的可靠性，采用雙變量Probit 模型分析低碳出行意向與行為之間的相關(guān)性及影響因素。模型的自變量為居民的個(gè)人屬性、出行特征、環(huán)境意識(shí)、低碳態(tài)度、政策支持、主觀規(guī)范，因變量為低碳出行意向和行為。模型對(duì)應(yīng)的效用函數(shù)為

其中，I*和B*分別為不可觀測(cè)的意向與行為變量為模型中的n 維解釋變量，n 為解釋變量數(shù)，β1n和β2n為待估計(jì)參數(shù)，ε1和ε2為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)，服從二維聯(lián)合正態(tài)分布，分布函數(shù)為

其中，r 為ε1和ε2的相關(guān)系數(shù)，正態(tài)分布函數(shù)的期望為0，方差為1。低碳意向與行為的觀測(cè)變量由方程

確定，其中，當(dāng)有低碳意向和行為時(shí)，I 和B 為1，否則為0。當(dāng)相關(guān)系數(shù)r 不為0 時(shí)，可計(jì)算觀測(cè)變量的聯(lián)合取值概率，并利用極大似然法估計(jì)未知參數(shù)，計(jì)算式為

其中，p11為低碳出行意向與行為一致的概率，φ(z1，z2，r)為二維標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布概率密度函數(shù)，為二維標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)累積分布函數(shù)。

2.2 模型估計(jì)結(jié)果及分析

由圖4 知，低碳意向與行為存在不一致的情況，并且群體差異顯著。用Stata 17.0 軟件進(jìn)行分組雙變量Probit 分析，以此構(gòu)建不同城市和群體中各要素與低碳出行意向和行為及其一致性的影響關(guān)系模型，模型的估計(jì)結(jié)果如表4 和表5 所示。由表4 和表5 可知，各組模型的Wald 卡方檢驗(yàn)在1%的信度水平下顯著，表明因變量之間內(nèi)生相關(guān)［28］，因此選擇雙變量Probit 模型是合理的。此外，athrho 值同樣具有顯著性，說明模型對(duì)樣本數(shù)據(jù)的擬合效果較好。

表4 不同城市的估計(jì)結(jié)果Table 4 Estimated results for different cities

表5 不同代際的估計(jì)結(jié)果Table 5 Estimated results for different generations

2.2.1 不同城市組的結(jié)果分析

表4 顯示了個(gè)人屬性中的月收入、有無私家車和有無駕駛證對(duì)上海市居民低碳出行意向與行為一致性的影響顯著，并且對(duì)應(yīng)參數(shù)為負(fù)值。然而，在南京市和中山市的樣本組中，這些要素盡管與低碳出行意向存在一定關(guān)聯(lián)，但對(duì)低碳出行意向與行為一致性無顯著影響?？赡茉颍阂环矫妫瑢?duì)于一線城市上海而言，擁有私家車和駕駛證以及遠(yuǎn)距離通勤的人更多，在日常出行時(shí)可能并不會(huì)本能地選擇低碳交通方式。另一方面，中、小型城市居民出行需求相對(duì)較少，日常交通費(fèi)用占比很小，平均出行距離相對(duì)較短，且公共交通擁堵不如大城市嚴(yán)重，居民對(duì)私家車的依賴程度低，進(jìn)而導(dǎo)致這些因素與低碳行為無關(guān)。此外，學(xué)歷的影響也存在城市差異，學(xué)歷對(duì)二、三線城市居民低碳出行意向與行為一致性具有積極的顯著影響，這表明學(xué)歷的提升會(huì)增加居民低碳出行的概率。然而，在上海市的樣本中，學(xué)歷僅與低碳出行意向有關(guān)，對(duì)低碳出行意向與行為一致性無顯著影響，可以推斷大城市高學(xué)歷人群盡管具有低碳出行意向，但在面對(duì)通勤時(shí)間壓力和公共交通擁堵時(shí)，仍無法保證對(duì)低碳交通方式的忠誠(chéng)度。其他個(gè)人屬性特征，如性別和年齡對(duì)不同城市居民低碳出行意向和行為的影響較小。

對(duì)于主觀因素和TPB 因素而言，環(huán)境意識(shí)對(duì)不同城市居民低碳出行意向均具有正面影響，這一結(jié)果支持了劉建榮等［28］的結(jié)論，但本研究進(jìn)一步發(fā)現(xiàn)，環(huán)境意識(shí)和低碳出行意向與行為一致性無顯著關(guān)聯(lián)，這意味著環(huán)境意識(shí)的提升并不能顯著提高居民低碳出行的概率。此外，低碳態(tài)度、政策支持和主觀規(guī)范顯著影響3 個(gè)城市居民的低碳出行意向與行為，這與何耀等［29］針對(duì)大、中型城市居民低碳出行行為的研究結(jié)果相似。本文在進(jìn)一步探究各要素對(duì)低碳出行意向與行為一致性的影響后發(fā)現(xiàn)，低碳態(tài)度、政策支持和主觀規(guī)范對(duì)低碳出行意向與行為一致性同樣具有積極影響，但對(duì)不同城市居民的影響存在差異。低碳態(tài)度對(duì)上海市和中山市兩地居民低碳出行意向與行為一致性的影響較中型城市南京更顯著，這可能是因?yàn)榇笮统鞘泄步煌ㄏ到y(tǒng)發(fā)達(dá)，居民日常出行可選擇乘坐地鐵或公交，而對(duì)于小型城市，日常通勤距離較短，居民更傾向于選擇自行車和電動(dòng)車等安全舒適的低碳交通方式，這也能解釋通勤距離對(duì)中山市居民低碳出行意向與行為一致性的負(fù)向影響。政策支持和主觀規(guī)范對(duì)南京市居民低碳出行意向與行為一致性的影響較上海市和中山市更顯著。

2.2.2 不同群體組的結(jié)果分析

表5 結(jié)果顯示，個(gè)人屬性對(duì)不同群體低碳出行意向與行為的影響也具顯著差異。首先，性別與中、青年群體低碳出行意向與行為呈負(fù)相關(guān)，表明中、青年女性較男性的低碳出行意向與行為一致性概率更高，這與BELAID 等［30］認(rèn)為的女性比男性的環(huán)境責(zé)任感更強(qiáng)、低碳行為更加積極主動(dòng)等結(jié)論相符。然而，老年群體性別與低碳出行意向呈負(fù)相關(guān)，與低碳出行行為并無顯著關(guān)聯(lián)，這可能是因?yàn)樵诶夏耆后w中男性和女性日常均以步行為主休閑出行，在交通方式的選擇上無明顯差異。其次，年齡對(duì)青年群體和老年群體的低碳出行行為具有顯著影響。從影響關(guān)系看，年齡對(duì)青年群體的低碳出行行為具有正向影響，但對(duì)老年群體的低碳出行行為具有負(fù)向影響?？赡艿慕忉屖请S著年齡的增大，青年群體的財(cái)富不斷積累，在出行過程中會(huì)傾向于選擇成本高、耗時(shí)低的高碳出行方式。而對(duì)于老年群體，年齡的增大意味著身體活動(dòng)能力的下降，在日常出行中會(huì)選擇步行、自行車等更加安全的交通方式。此外，月收入、有無私家車、有無駕駛證對(duì)青年群體低碳出行行為具有顯著的負(fù)向影響，此結(jié)果將有利于指導(dǎo)低碳交通政策的實(shí)施。最后，學(xué)歷雖與不同群體的低碳出行意向顯著相關(guān)，但對(duì)低碳出行行為并無顯著影響。

對(duì)主觀因素和TPB 因素，低碳態(tài)度對(duì)不同年齡群體低碳出行意向與行為均具有顯著的積極影響，這符合以往基于TPB 的研究結(jié)果［19］，但本研究對(duì)于低碳出行意向與行為一致性的估計(jì)進(jìn)一步證明了低碳態(tài)度有利于消除低碳出行意向與行為之間的差距。從平均邊際效應(yīng)的大小及顯著程度看，相較青年群體，低碳態(tài)度對(duì)中、老年群體低碳出行意向與行為一致性的影響更顯著。此外，主觀規(guī)范對(duì)老年群體的低碳出行意向與行為一致性具有顯著影響，而與青年群體的低碳行為無顯著關(guān)聯(lián)，這表明年輕人在選擇低碳出行時(shí)不易受周圍環(huán)境影響，這與HU 等［6］針對(duì)年輕人的低碳出行行為研究結(jié)果一致。相較老年群體，環(huán)境意識(shí)對(duì)中、青年群體低碳出行的影響更顯著，并且對(duì)應(yīng)參數(shù)為正值，這可能是中、青年群體對(duì)環(huán)境變化更敏感，在面對(duì)環(huán)境污染和氣候變化時(shí)選擇低碳出行來改善環(huán)境問題。政策支持顯著促進(jìn)中年群體的低碳出行意向與行為，這也為特定人群低碳政策的制定提供了一定的理論依據(jù)。

2.3 組間平均邊際效應(yīng)分析

通過對(duì)表4 和表5 的分析，發(fā)現(xiàn)各要素對(duì)不同城市和群體低碳出行意向與行為一致性影響差異化顯著。為進(jìn)一步比較其對(duì)不同群體低碳出行異質(zhì)化的貢獻(xiàn)度，計(jì)算了各要素對(duì)應(yīng)的組間平均邊際效應(yīng)差，并采用選擇自助法（Bootstrap）檢驗(yàn)平均邊際效應(yīng)差的顯著性，結(jié)果如圖5 所示。

圖5 組間平均邊際效應(yīng)差Fig.5 Average marginal effect difference between groups

圖5（a）～（c）分別描述了老、中、青群體的組間平均邊際效應(yīng)差。從圖中可以看出，有無私家車、年齡和月收入對(duì)應(yīng)的組間平均邊際效應(yīng)差均為負(fù)值，并且在5%和10%的信度水平上顯著。其中，有無私家車對(duì)應(yīng)的平均邊際效應(yīng)差最顯著（圖5（b）），相關(guān)參數(shù)（Δp11=-0.217，p ＜0.05）表明，擁有私家車的青年群體較老年群體低碳出行意向與行為一致的概率降低了21.7%。類似地，圖5（c）的結(jié)果（Δp11=-0.177，p ＜0.10）也表明，擁有私家車的中年群體較老年群體低碳出行意向與行為一致的概率低17.7%。因此可以考慮對(duì)中、青年群體采取提高私家車購買成本及限行限購等措施促進(jìn)其低碳出行。此外，政策支持和環(huán)境意識(shí)對(duì)應(yīng)的平均邊際效應(yīng)差表明（圖5（a）（c）），相較青、老年群體，中年群體中政策支持者和環(huán)境意識(shí)較高者低碳出行意向與行為一致的概率更高。因此政府應(yīng)加強(qiáng)低碳出行政策在中年群體中的實(shí)施力度，并通過教育的方式傳遞綠色環(huán)保理念，以期引導(dǎo)中年群體積極參與低碳出行。由圖5（b）和圖5（c）可知，主觀規(guī)范對(duì)應(yīng)的組間平均邊際效應(yīng)差顯著，估計(jì)結(jié)果表明，在老年群體中受主觀規(guī)范影響者低碳出行意向與行為一致的概率分別較中年和青年群體高5.2%和4.5%。因此建議通過政府積極宣傳和低碳社區(qū)建設(shè)引導(dǎo)老年群體低碳出行。

圖5（d）～（f）分別描述了一、二、三線城市的組間平均邊際效應(yīng)差。首先，從圖5（d）和圖5（e）中可以看出，月收入、有無私家車和有無駕駛證對(duì)應(yīng)的組間平均邊際效應(yīng)差在一線和二線、一線和三線城市間為顯著負(fù)值，表明相較二、三線城市，一線城市高收入人群、擁有私家車和駕駛證者會(huì)顯著降低低碳出行的概率。因?yàn)閷?duì)于一線城市居民，整體收入和小汽車保有量相對(duì)較高，在日常出行中傾向選擇低碳交通方式的較少。因此建議在大型城市中增加對(duì)高收入人群的政策干預(yù)，如增加小汽車出行的通行稅和限制駕駛證異地使用。此外，低碳態(tài)度對(duì)應(yīng)的組間平均邊際效應(yīng)差在一線和二線、一線和三線城市間為顯著正值，說明低碳態(tài)度對(duì)提高一線城市居民低碳出行意向與行為一致的概率更明顯。政府部門應(yīng)加大一線城市公共交通系統(tǒng)和共享出行服務(wù)的優(yōu)化力度，提高居民對(duì)低碳交通方式的滿意度。其次，由圖5（f）的結(jié)果可知，相較三線城市，二線城市中政策支持者低碳出行意向與行為一致的概率增加了6.5%，因此地方政府應(yīng)加大中型城市低碳政策的扶持力度，如出臺(tái)購買新能源汽車的優(yōu)惠政策等，同時(shí)進(jìn)一步加強(qiáng)公共交通優(yōu)先政策，提高人們低碳出行的意愿和概率。最后，從圖5（e）和圖5（f）中可以看出，通勤距離對(duì)應(yīng)的組間平均邊際效應(yīng)差為顯著正值，表明相較一、二線城市，三線城市遠(yuǎn)距離通勤者低碳出行意向與行為一致的概率更低，因?yàn)槿€城市的公共交通和道路網(wǎng)絡(luò)并不發(fā)達(dá)，遠(yuǎn)距離通勤更依賴私家車等非低碳交通方式。因此建議完善小型城市的道路結(jié)構(gòu)體系，優(yōu)化城市公交線網(wǎng)，提高公共交通接駁效率，提升低碳出行方式的便捷性。

3 結(jié)論

在TPB 基礎(chǔ)上，基于雙變量Probit 模型探究了不同城市和不同年齡群體間居民低碳出行意向與行為一致性的影響因素及差異，結(jié)論如下：

（1）城市居民低碳出行意向與行為仍未達(dá)成統(tǒng)一，相當(dāng)一部分居民的低碳意向并未完全落實(shí)到日常的通勤行為中。比較不同城市和群體的低碳意向與行為發(fā)現(xiàn)，在一線城市（上海）和青年群體樣本中，兩者不一致的人群比例較高，在二線城市（南京）和老年群體樣本中低碳出行意向與行為的差距較小。

（2）從城市層面看，主觀規(guī)范、政策支持和低碳態(tài)度對(duì)一、二、三線城市居民低碳出行意向與行為一致性均具有積極影響。此外，不同城市個(gè)人屬性和出行特征對(duì)一致性的影響差異顯著。一線、二線城市擁有私家車的居民低碳出行意向與行為一致的概率較三線城市分別低12.9%和17.5%。通勤距離每增加一個(gè)單位，三線城市居民低碳出行意向與行為一致的概率較一線、二線城市分別降低2.6% 和4.8 %。

（3）從不同群體層面看，低碳態(tài)度是影響群體低碳出行意向與行為一致性的關(guān)鍵因素，而學(xué)歷與群體的低碳出行意向與行為一致性均無顯著關(guān)聯(lián)。其他因素對(duì)一致性影響具有顯著的群體差異。其中，擁有私家車的中、青年群體較擁有私家車的老年群體低碳出行意向與行為一致的概率分別低17.7%和21.7%。另外，環(huán)境意識(shí)有利于促進(jìn)中、青年群體低碳出行意向與行為一致性的形成，主觀規(guī)范和低碳政策對(duì)中、老年群體的低碳出行意向與行為一致性具有積極影響。

（4）低碳交通政策建議。政府相關(guān)部門應(yīng)控制大型城市和青年群體高收入人群私家車和駕駛證的使用。同時(shí)，加大中型城市和中年群體的低碳政策扶持力度，提高中年群體的節(jié)能環(huán)保意識(shí)。另外，應(yīng)加強(qiáng)低碳社區(qū)建設(shè)和擴(kuò)大低碳文化在老年群體社交網(wǎng)絡(luò)中的傳播，優(yōu)化小型城市的公共交通線網(wǎng)結(jié)構(gòu)，提高出行效率，以促進(jìn)更多居民由低碳出行意向向低碳出行行為轉(zhuǎn)變。

本文探究了個(gè)人屬性、出行特征和主觀心理因素對(duì)居民低碳出行的影響，未來研究還應(yīng)考慮外在環(huán)境等客觀因素的影響，從而制定更加完善的低碳出行意向與行為決策框架。