張藝鑫　張萌萌

摘要：為提升慢行交通系統(tǒng)建設(shè)質(zhì)量，根據(jù)居民慢行出行體驗(yàn)反饋進(jìn)行慢行交通環(huán)境滿意度評(píng)價(jià)。采用調(diào)查問(wèn)卷的方式，通過(guò)探索性因子分析方法提取慢行交通環(huán)境滿意度評(píng)價(jià)調(diào)查問(wèn)卷數(shù)據(jù)，確定慢行交通環(huán)境滿意度的關(guān)鍵因素為非機(jī)動(dòng)車設(shè)施便利度、街道環(huán)境、安全性感知、舒適度感知與整體滿意度，基于結(jié)構(gòu)方程模型（structural equation modeling，SEM）構(gòu)建慢行交通環(huán)境滿意度的假設(shè)模型，進(jìn)行適配度檢驗(yàn)和假設(shè)檢驗(yàn)，分析慢行交通環(huán)境滿意度模型的路徑系數(shù)并提出相應(yīng)優(yōu)化措施。結(jié)果表明：城市慢行交通環(huán)境滿意度的影響因素按重要性從大到小依次為非機(jī)動(dòng)車設(shè)施便利度、舒適性感知、街道環(huán)境、安全性感知；非機(jī)動(dòng)車設(shè)施便利度與舒適度感知是影響城市慢行交通環(huán)境滿意度的主要因素，舒適度感知對(duì)城市慢行交通環(huán)境滿意度的影響比安全性更大，機(jī)非/人非隔離狀態(tài)是影響出行者舒適度感知的最大因素。此結(jié)果可為慢行交通環(huán)境建設(shè)提供改善措施。

關(guān)鍵詞：城市交通；滿意度；SEM；慢行交通環(huán)境；影響因素；探索性因子分析

中圖分類號(hào)：U491.1;TU984.191文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A文章編號(hào)：1672-0032（2023）02-0038-11

引用格式：張藝鑫，張萌萌.基于SEM的城市慢行交通環(huán)境滿意度評(píng)價(jià)影響因素分析［J］.山東交通學(xué)院學(xué)報(bào)，2023，31（2）：38-48.

ZHANG Yixin， ZHANG Mengmeng. Factors of satisfaction evaluation for urban ped & bike traffic environment by structural equation model［J］.Journal of Shandong Jiaotong University，2023，31（2）：38-48.

0 引言

慢行交通主要包括步行和自行車騎行等方式，在居民短距離出行中比較安全、舒適、便捷、環(huán)保，比機(jī)動(dòng)化交通出行方式更具優(yōu)勢(shì)。但目前國(guó)內(nèi)慢行交通基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)不完善，侵占步行與非機(jī)動(dòng)車道路權(quán)等現(xiàn)象普遍存在，居民對(duì)慢行交通出行環(huán)境的滿意度較低。隨綠色低碳出行理念的推廣，公交與慢行交通結(jié)合的出行方式得到普及，慢行出行的比例逐步提升；我國(guó)慢行交通系統(tǒng)規(guī)劃逐步推進(jìn)，慢行交通系統(tǒng)建設(shè)已成為城市交通系統(tǒng)建設(shè)的重要任務(wù)之一。評(píng)價(jià)研究慢行交通體系可為科學(xué)合理建設(shè)慢行交通系統(tǒng)提供數(shù)據(jù)基礎(chǔ)和輔助決策支持。

國(guó)內(nèi)外關(guān)于慢行交通系統(tǒng)評(píng)價(jià)方面的研究趨向于關(guān)注慢行者的出行需求[1-2]，但大多根據(jù)政府決策及專家經(jīng)驗(yàn)選取和衡量評(píng)價(jià)指標(biāo)，較少考慮慢行出行者的出行體驗(yàn)。目前評(píng)價(jià)慢行交通系統(tǒng)涉及出行需求、心理需求、街道環(huán)境、基礎(chǔ)設(shè)施及經(jīng)濟(jì)運(yùn)營(yíng)等多方面內(nèi)容。常見(jiàn)的評(píng)價(jià)方法有層次分析法、因子分析法、主成分分析法、灰色關(guān)聯(lián)分析法及模糊綜合評(píng)價(jià)法等，均以學(xué)者專家經(jīng)驗(yàn)為基礎(chǔ)，分析判斷評(píng)價(jià)指標(biāo)對(duì)慢行交通系統(tǒng)的影響程度及其與慢行者實(shí)際出行需求存在的差異，但無(wú)法衡量評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的內(nèi)部關(guān)系，也無(wú)法分析指標(biāo)間的直接與間接影響效應(yīng)。因此，評(píng)價(jià)慢行交通系統(tǒng)需尋求既能描述慢行者出行需求，又反映指標(biāo)體系內(nèi)部關(guān)系、指標(biāo)間影響效應(yīng)的評(píng)價(jià)方法。

顧客滿意度指數(shù)模型描述顧客對(duì)產(chǎn)品或服務(wù)的消費(fèi)認(rèn)知過(guò)程，為慢行交通的評(píng)價(jià)研究提供思路[3-4]。通過(guò)出行者對(duì)慢行出行需求的滿意度度量慢行交通系統(tǒng)的公眾滿意度，在調(diào)查顧客滿意度的基礎(chǔ)上采用多指標(biāo)評(píng)價(jià)方法評(píng)價(jià)慢行交通系統(tǒng)。段婷等[5-6]通過(guò)相關(guān)性分析對(duì)地鐵站附近的慢行環(huán)境進(jìn)行滿意度評(píng)價(jià)，并通過(guò)因子分析確定地鐵站附近步行和自行車環(huán)境適宜性的評(píng)價(jià)體系。李海建[7]通過(guò)調(diào)查問(wèn)卷獲取居民對(duì)休閑空間體驗(yàn)的重要度-滿意度數(shù)據(jù)，采用重要性-績(jī)效表現(xiàn)分析法構(gòu)建居民滿意度評(píng)價(jià)體系?；趯哟畏治龇ê湍：C合評(píng)價(jià)，王希銘[8]、許熙巍等[9]、洪海林等[10]和王若琳[11]分別構(gòu)建對(duì)深圳、天津、貴陽(yáng)和上海等城市部分區(qū)域的慢行系統(tǒng)的滿意度評(píng)價(jià)模型。但上述評(píng)價(jià)方法主要關(guān)注評(píng)價(jià)結(jié)論，未將影響因素間的關(guān)系作為重點(diǎn)分析，科學(xué)評(píng)價(jià)慢行交通系統(tǒng)需探究影響因素間的結(jié)構(gòu)關(guān)系及因果邏輯關(guān)系。

為解決上述問(wèn)題，F(xiàn)ornell等[12]將結(jié)構(gòu)方程引入滿意度指數(shù)模型，陰星星[13]采用結(jié)構(gòu)方程模型（structural equation modeling，SEM）分析慢行者出行幸福感、滿意度及情緒間的關(guān)系，構(gòu)建慢行出行幸福感影響因素的多元Logit模型。傅碧天[14]以公眾偏愛(ài)的共享單車出行為重點(diǎn)，在計(jì)劃行為理論中引入個(gè)人環(huán)保和環(huán)境社會(huì)學(xué)因素作為結(jié)構(gòu)方程模型變量。徐俊等[15]基于結(jié)構(gòu)方程模型，通過(guò)回歸分析和擬合度分析，評(píng)價(jià)不同情況下騎行方式與慢行交通系統(tǒng)影響因素間的關(guān)系及相互作用程度。陳堅(jiān)等[16-17]在構(gòu)建城市軌道交通乘客滿意度多群組分析模型時(shí)引入結(jié)構(gòu)方程理論，基于改進(jìn)的中國(guó)顧客滿意度指數(shù)模型構(gòu)建結(jié)構(gòu)方程模型，分析乘客滿意度影響因素。AMOS、LISREL等軟件采用結(jié)構(gòu)方程原理分析變量間關(guān)系，這些軟件的研發(fā)完善使得結(jié)構(gòu)方程模型分析法得以發(fā)展，但在慢行交通評(píng)價(jià)上應(yīng)用較少[17]。

本文從慢行者出行體驗(yàn)角度出發(fā)，采用調(diào)查問(wèn)卷的方式挖掘慢行出行者的出行特征、出行需求傾向和出行安全性等信息，對(duì)調(diào)查數(shù)據(jù)進(jìn)行探索性因子分析，確定影響慢行交通環(huán)境滿意度的關(guān)鍵因素；構(gòu)建慢行交通環(huán)境滿意度評(píng)價(jià)模型，以期為慢行交通體系建設(shè)及管理運(yùn)營(yíng)提供參考。

1 結(jié)構(gòu)方程模型

結(jié)構(gòu)方程模型可建立、估計(jì)和檢驗(yàn)因果關(guān)系，能替代通徑分析、多重回歸、協(xié)方差分析、因子分析等方法分析單項(xiàng)指標(biāo)間的相互關(guān)系和單項(xiàng)指標(biāo)對(duì)總體的影響，包括測(cè)量方程和結(jié)構(gòu)方程2部分。

式中：Y為內(nèi)生觀測(cè)變量構(gòu)成的向量，ΛY為內(nèi)生觀測(cè)變量對(duì)潛在變量的因子載荷矩陣，η為內(nèi)生潛在變量，eε為內(nèi)生觀測(cè)變量被潛在變量解釋不完全的測(cè)量誤差，X為外生觀測(cè)變量構(gòu)成的向量，ΛX為外生觀測(cè)變量對(duì)潛在變量的因子載荷矩陣，ξ為外生潛在變量，eI為外生觀測(cè)變量被潛在變量解釋不完全的測(cè)量誤差。

外生潛在變量是指某一潛在變量對(duì)其他潛在變量存在影響，內(nèi)生潛在變量是指某一潛在變量既受其他潛在變量影響，也對(duì)其他潛在變量存在影響。

式中：B為內(nèi)生潛在變量間的系數(shù)矩陣，Γ為外生潛在變量對(duì)內(nèi)生潛在變量的系數(shù)矩陣，ζ為潛在變量經(jīng)估計(jì)后無(wú)法解釋的誤差向量。

2 研究方法及調(diào)查數(shù)據(jù)分析

2.1 研究方法

以經(jīng)常采用慢行交通方式的出行者為調(diào)查對(duì)象，采用調(diào)查問(wèn)卷的方式，將出行者慢行交通中的體驗(yàn)與出行前的期望對(duì)比，度量慢行交通環(huán)境的滿意度[18]。

結(jié)合研究目的和研究?jī)?nèi)容，將慢行交通環(huán)境滿意度調(diào)查問(wèn)卷分為2部分：第1部分為單選題項(xiàng)，主要調(diào)查受訪者的個(gè)人屬性和慢行出行屬性，包括性別、年齡、職業(yè)、常用出行方式和慢行出行目的等；第2部分為慢行交通環(huán)境滿意度評(píng)價(jià)量表，考慮居民慢行出行需求[5，9，11]，篩選慢行交通環(huán)境滿意度評(píng)價(jià)的調(diào)查指標(biāo)。結(jié)合Likert五級(jí)評(píng)分量表，對(duì)21個(gè)調(diào)查指標(biāo)（觀測(cè)變量）進(jìn)行定量測(cè)度，如表1所示。各題項(xiàng)最低得分為1分（非常不滿意），最高得分為5分（非常滿意）。

共發(fā)放500份調(diào)查問(wèn)卷，剔除無(wú)效問(wèn)卷，共回收有效問(wèn)卷426份，有效率為85.2%。

2.2 調(diào)查數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析

2.2.1 個(gè)人和慢行出行屬性

受訪者個(gè)人和慢行出行屬性統(tǒng)計(jì)分析如表2所示。由表2可知：受訪者男女人數(shù)相差不大，年齡為25～65歲的受訪者最多，占受訪者總?cè)藬?shù)的70.9%；受訪者的職業(yè)多為學(xué)生和全職員工，占受訪者總?cè)藬?shù)的75.1%；選擇步行和騎行作為常用出行方式的受訪者分別占受訪總?cè)藬?shù)的43.9%、47.4%，采用慢行交通出行方式的主要目的是休閑娛樂(lè)、通勤和換乘。

2.2.2 調(diào)查指標(biāo)分析

將有效調(diào)查問(wèn)卷的數(shù)據(jù)輸入軟件SPSS并進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，V1～V21的平均滿意度如表3所示。由表3可知：在對(duì)慢行交通環(huán)境滿意度的度量指標(biāo)中，非機(jī)動(dòng)車停放便利度、機(jī)非/人非隔離狀況、非機(jī)動(dòng)車駛?cè)氩叫薪值罓顩r、遮陽(yáng)避雨設(shè)施和空氣噪聲污染情況的平均滿意度最低，受訪者普遍存在不滿意的現(xiàn)象。

通過(guò)對(duì)調(diào)查問(wèn)卷的統(tǒng)計(jì)分析梳理出行者的統(tǒng)計(jì)學(xué)特征，總結(jié)出行者對(duì)慢行交通環(huán)境現(xiàn)狀建設(shè)的態(tài)度，為建立結(jié)構(gòu)方程模型奠定基礎(chǔ)。

2.3 探索性因子分析

探索性因子分析是指采用降維思想，將多個(gè)相互關(guān)聯(lián)的變量轉(zhuǎn)化為少數(shù)幾個(gè)互不相關(guān)的綜合指標(biāo)，綜合指標(biāo)是原來(lái)多個(gè)變量的主成分，每個(gè)主成分均是觀測(cè)變量的線性組合，且各主成分間互不相關(guān)，適用于驗(yàn)證指標(biāo)量表結(jié)構(gòu)的有效性與合理性，估計(jì)潛在變量間關(guān)系。

進(jìn)行探索性因子分析前，需采用KMO（Kaiser-Meyer-Olkin）與巴特利特球形檢驗(yàn)方法檢驗(yàn)觀測(cè)變量間的相關(guān)性。采用KMO檢驗(yàn)系數(shù)比較分析各變量間的簡(jiǎn)單相關(guān)系數(shù)和偏相關(guān)系數(shù)，KMO檢驗(yàn)系數(shù)超過(guò)0.6時(shí)，變量可進(jìn)行探索性因子分析；KMO檢驗(yàn)系數(shù)越接近1，變量間的相關(guān)性越高，越適合進(jìn)行探索性因子分析。采用巴特利特球形檢驗(yàn)方法檢驗(yàn)各變量間的相關(guān)性程度，顯著性水平p≤0.01時(shí)，表示原始變量間存在相關(guān)性，適合進(jìn)行探索性因子分析。

根據(jù)調(diào)查問(wèn)卷數(shù)據(jù)整理量表數(shù)據(jù)并進(jìn)行變量相關(guān)性檢驗(yàn)，結(jié)果如表4所示。由表4可知，21個(gè)觀測(cè)變量（調(diào)查指標(biāo)）適合進(jìn)行探索性因子分析。

采用軟件SPSS中的主成分分析法命令計(jì)算各觀測(cè)變量的特征值、方差貢獻(xiàn)率及累計(jì)方差貢獻(xiàn)率，確定主成分個(gè)數(shù)，實(shí)現(xiàn)降維目的。特征值反映主成分影響力度，即引入該主成分后可解釋平均多少個(gè)觀測(cè)變量的信息；方差貢獻(xiàn)率為該觀測(cè)變量的特征值與所有因子特征值之和的比值；累計(jì)方差貢獻(xiàn)率是抽取的特征值之和與所有因子特征值之和的比值。確定主成分的個(gè)數(shù)時(shí)一般以特征值不小于1（接近1也可以）或累計(jì)貢獻(xiàn)率超過(guò)60%為標(biāo)準(zhǔn)。調(diào)查指標(biāo)的總方差解釋結(jié)果如表5所示。由表5可知：5個(gè)主成分可共同解釋變異量的66.707%，證明調(diào)查數(shù)據(jù)有良好的結(jié)構(gòu)效度。

將原觀測(cè)變量分為非機(jī)動(dòng)車設(shè)施便利度、安全性感知、舒適度感知、街道環(huán)境、整體滿意度等5個(gè)潛在變量，根據(jù)旋轉(zhuǎn)成分矩陣[19]，采用軟件SPSS分析觀測(cè)變量對(duì)潛在變量的影響程度，計(jì)算因子載荷量，如表6所示。

因子載荷量超過(guò)0.4的觀測(cè)變量能有效反映潛在變量，可根據(jù)表6數(shù)據(jù)構(gòu)建慢行交通環(huán)境滿意度評(píng)價(jià)模型。

2.4 調(diào)查問(wèn)卷數(shù)據(jù)檢驗(yàn)

對(duì)慢行交通環(huán)境滿意度調(diào)查問(wèn)卷數(shù)據(jù)進(jìn)行信效度檢驗(yàn)，驗(yàn)證數(shù)據(jù)的可靠性，為構(gòu)建結(jié)構(gòu)方程模型奠定基礎(chǔ)。

2.4.1 信度檢驗(yàn)

對(duì)慢行交通環(huán)境滿意度調(diào)查問(wèn)卷建立包含21個(gè)題項(xiàng)的總量表，為保證量表的內(nèi)部一致性和關(guān)聯(lián)性，采用Cronbach′s α系數(shù)對(duì)潛在變量進(jìn)行信度檢驗(yàn)，Cronbach′s α系數(shù)大于0.6表明變量間相關(guān)性較強(qiáng)。Cronbach′s α系數(shù)的計(jì)算公式為：

式中：k為題項(xiàng)總數(shù)，本文k=21；s為同類題項(xiàng)總分的方差；Si為題項(xiàng)i所得滿意度評(píng)價(jià)得分的方差。

計(jì)算潛在變量的Cronbach′s α系數(shù)，結(jié)果如表7所示。由表7可知：5個(gè)潛在變量的相關(guān)性較強(qiáng)，數(shù)據(jù)可靠程度較高[20]，符合結(jié)構(gòu)方程模型的要求。

2.4.2 效度檢驗(yàn)

對(duì)各觀測(cè)變量進(jìn)行效度檢驗(yàn)，采用卡方值計(jì)算潛在變量的組合效度CR和平均變異數(shù)萃取量AVE。當(dāng)CR>0.7，AVE>0.5時(shí)，表明調(diào)查問(wèn)卷數(shù)據(jù)可靠，可保證內(nèi)部一致性較好，計(jì)算公式分別為：

式中：λi為各觀測(cè)變量的標(biāo)準(zhǔn)化因子載荷系數(shù)，n為該因子的測(cè)量指標(biāo)個(gè)數(shù)，δi為測(cè)量殘差。

各潛在變量的效度檢驗(yàn)結(jié)果如表8所示。由表8可知調(diào)查問(wèn)卷數(shù)據(jù)可靠性較高，符合結(jié)構(gòu)方程模型的要求。

3 結(jié)構(gòu)方程模型構(gòu)建

3.1 潛在變量界定

分析探索性因子并進(jìn)行信效度檢驗(yàn)后，確定結(jié)構(gòu)方程模型的5個(gè)潛在變量，每個(gè)潛在變量由2～6個(gè)慢行交通環(huán)境滿意度評(píng)價(jià)觀測(cè)變量組成。根據(jù)潛在變量間是否相互影響，將潛在變量分為外生潛在變量與內(nèi)生潛在變量。

結(jié)合結(jié)構(gòu)方程模型的原理，對(duì)5個(gè)潛在變量界定為：非機(jī)動(dòng)車設(shè)施便利度影響其他潛在變量，但不受其他潛在變量影響，屬于外生潛在變量；街道環(huán)境、安全性感知、舒適度感知和居民滿意度均影響其他潛在變量，同時(shí)受其他潛在變量影響，屬于內(nèi)生潛在變量。

3.2 慢行交通環(huán)境滿意度假設(shè)模型

通過(guò)探索性因子分析及信效度檢驗(yàn)，結(jié)合結(jié)構(gòu)方程模型的原理，構(gòu)建慢行交通環(huán)境滿意度評(píng)價(jià)假設(shè)模型，如圖1所示。將慢行交通環(huán)境滿意度評(píng)價(jià)假設(shè)模型潛在變量間的相互影響關(guān)系描述為：非機(jī)動(dòng)車設(shè)施便利度影響街道環(huán)境H1，街道環(huán)境影響安全性感知H2和舒適度感知H3，非機(jī)動(dòng)車設(shè)施便利度影響安全性感知H4和舒適度感知H5，安全性感知影響舒適度感知H6和整體滿意度H7，舒適度感知影響整體滿意度H8，H1～H8稱為路徑系數(shù)。

基于結(jié)構(gòu)方程模型進(jìn)行模型數(shù)學(xué)解釋。測(cè)量模型

式中：Y19×1為19個(gè)內(nèi)生觀測(cè)變量構(gòu)成的向量，ΛY，19×4為內(nèi)生觀測(cè)變量對(duì)潛在變量的因子載荷矩陣，η4×1為4個(gè)內(nèi)生潛在變量，eε，19×1為內(nèi)生觀測(cè)變量被潛在變量解釋不完全的測(cè)量誤差，X2×1為2個(gè)外生觀測(cè)變量構(gòu)成的向量，ΛX，2×1為外生觀測(cè)變量對(duì)潛在變量因子載荷矩陣，ξ1×1為1個(gè)外生潛在變量構(gòu)成的向量，eΙ，19×1為外生觀測(cè)變量被潛在變量解釋不完全的測(cè)量誤差。

式中：B4×4為4個(gè)內(nèi)生潛在變量間的系數(shù)矩陣，Γ4×1為1個(gè)外生潛在變量對(duì)4個(gè)內(nèi)生潛在變量的系數(shù)矩陣，ζ4×1為4個(gè)內(nèi)生潛在變量經(jīng)估計(jì)后無(wú)法解釋的誤差向量。

3.3 模型質(zhì)量檢驗(yàn)

3.3.1 適配度檢驗(yàn)

采用絕對(duì)適配度指標(biāo)中的卡方自由度比值、擬合優(yōu)度指數(shù)和近似誤差均方根判斷慢行交通環(huán)境滿意度評(píng)價(jià)假設(shè)模型適配度是否達(dá)標(biāo)?？ǚ阶杂啥缺戎翟叫。C明協(xié)方差矩陣和樣本數(shù)據(jù)越適配，模型適配程度越高。模型相對(duì)適配度指標(biāo)包括增值擬合指數(shù)、非標(biāo)準(zhǔn)擬合指標(biāo)和相對(duì)擬合指標(biāo)，可反映理論模型與生成模型的接近程度，檢驗(yàn)結(jié)果均要求模型相對(duì)適配度指標(biāo)大于0.900。慢行交通環(huán)境滿意度評(píng)價(jià)假設(shè)模型的適配度指標(biāo)檢驗(yàn)結(jié)果如表9所示。由表9可知：慢行交通環(huán)境滿意度評(píng)價(jià)假設(shè)模型的適配度檢驗(yàn)結(jié)果均符合標(biāo)準(zhǔn)，整體擬合度良好，說(shuō)明慢行交通環(huán)境滿意度評(píng)價(jià)假設(shè)模型可接受且能反映慢行交通環(huán)境滿意度影響因素關(guān)系。

3.3.2 假設(shè)檢驗(yàn)

通過(guò)路徑系數(shù)的t檢驗(yàn)慢行交通環(huán)境滿意度評(píng)價(jià)假設(shè)模型的假設(shè)關(guān)系是否成立，t為描述樣本量與模型顯著性水平的指標(biāo)，當(dāng)|t|>1.96，p<0.001時(shí)，可認(rèn)為置信度α>0.05，參數(shù)估計(jì)值十分顯著，假設(shè)關(guān)系可接受。采用軟件AMOS的運(yùn)行路徑分析，得到各假設(shè)路徑系數(shù)t和p如表10所示。由表10可知：H1～H8均達(dá)到顯著性水平，即H1～H8全部成立，假設(shè)關(guān)系得到驗(yàn)證。

3.4 路徑系數(shù)分析

采用軟件AMOS 24.0對(duì)所建立的慢行交通環(huán)境滿意度模型進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化路徑分析，結(jié)果如圖2所示。

由圖2可知：在非機(jī)動(dòng)車設(shè)施便利度層面，影響較明顯的因素是非機(jī)動(dòng)車停放便利度，出行者更注重非機(jī)動(dòng)車的基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)；在街道環(huán)境層面，街道寬度和路面平整度同等重要，其次為照明情況，表明出行時(shí)出行者密切關(guān)注直接影響自身出行舒適性的因素；在安全性感知層面，非機(jī)動(dòng)車駛?cè)氩叫薪值罓顩r和公交車駛?cè)敕菣C(jī)動(dòng)車情況影響程度接近，說(shuō)明步行者和騎行者均關(guān)注隔離設(shè)施的設(shè)置合理性，非機(jī)動(dòng)車停放的防盜安全影響程度較低；舒適度感知方面，按照出行者關(guān)注程度從高到低排序依次為機(jī)非/人非隔離狀況、立體過(guò)街設(shè)置、無(wú)障礙設(shè)施設(shè)置、過(guò)街信號(hào)時(shí)長(zhǎng)設(shè)置合理性、換乘便利度和標(biāo)志標(biāo)識(shí)清晰度，表明出行者在舒適度上優(yōu)先考慮與空間相關(guān)的機(jī)非隔離設(shè)施設(shè)置，原因是出行時(shí)人們特別關(guān)注自身?yè)碛械目臻g，一旦出行空間小于自身所能接受的心理空間，出行者易產(chǎn)生警惕感和緊張感，影響出行體驗(yàn)；在整體滿意度層面，出行者更注重自身的總體體驗(yàn)感和出行經(jīng)歷愉悅。

3.5 影響效應(yīng)及慢行交通環(huán)境改進(jìn)措施

影響效應(yīng)分為直接和間接影響效應(yīng)。間接效應(yīng)由中間變量引起，總效應(yīng)為直接效應(yīng)與間接效應(yīng)的總和。計(jì)算潛在變量對(duì)慢行交通環(huán)境整體滿意度的影響效應(yīng)，結(jié)果如表11所示。

由表11可知：影響整體滿意度的指標(biāo)由大到小排序?yàn)榉菣C(jī)動(dòng)車設(shè)施便利度、舒適性感知、街道環(huán)境、安全性感知，其中非機(jī)動(dòng)車設(shè)施便利度、街道環(huán)境對(duì)整體滿意度無(wú)直接顯著影響，分別通過(guò)安全性感知與舒適度感知間接影響慢行交通環(huán)境滿意度。非機(jī)動(dòng)車設(shè)施便利度與舒適度感知是影響慢行交通環(huán)境滿意度的主要因素，街道環(huán)境與安全性感知對(duì)慢行交通環(huán)境滿意度的影響較小。

根據(jù)路徑分析結(jié)果和影響效應(yīng)，可采取多項(xiàng)措施改善慢行交通環(huán)境：改善非機(jī)動(dòng)車停放設(shè)施，增設(shè)私人自行車和助力車停放區(qū)，對(duì)慢行車道違停占用現(xiàn)象加強(qiáng)管制，同時(shí)加強(qiáng)對(duì)共享單車停放的管理；優(yōu)化街道環(huán)境，可通過(guò)改善道路斷面形式，適當(dāng)增加非機(jī)動(dòng)車道寬度等方式改善慢行交通環(huán)境，定期養(yǎng)護(hù)維修路面；增設(shè)隔離設(shè)施，增加或優(yōu)化機(jī)動(dòng)車與非機(jī)動(dòng)車隔離設(shè)施，盡量避免自行車道與人行道共板設(shè)置，采用隔離標(biāo)線增加出行者的安全感；完善行人友好型過(guò)街設(shè)施，適當(dāng)增設(shè)人行橫道，縮短過(guò)街設(shè)施間距，通過(guò)設(shè)置人行天橋、地下人行橫道等方式使慢行出行環(huán)境更便利。

4 結(jié)論

篩選慢行交通環(huán)境滿意度評(píng)價(jià)的影響因素，提取21個(gè)調(diào)查指標(biāo)，采用調(diào)查問(wèn)卷方式，通過(guò)因子分析提取影響慢行交通環(huán)境滿意度的關(guān)鍵因素，建立基于結(jié)構(gòu)方程模型的慢行交通環(huán)境滿意度評(píng)價(jià)模型，對(duì)其進(jìn)行適配度檢驗(yàn)和假設(shè)檢驗(yàn)，并計(jì)算路徑系數(shù)，驗(yàn)證慢行交通環(huán)境滿意度評(píng)價(jià)模型的適用性與合理性。通過(guò)分析可知：慢行出行時(shí)，出行者關(guān)注的關(guān)鍵因素按重要性從大到小排序依次為非機(jī)動(dòng)車設(shè)施便利度、舒適性感知、街道環(huán)境及安全性感知，而非機(jī)動(dòng)車設(shè)施便利度、街道環(huán)境通過(guò)安全性感知與舒適度感知間接影響慢行交通環(huán)境整體滿意度，根據(jù)分析結(jié)果提出慢行交通建設(shè)的改善措施。

不同城市的慢行交通環(huán)境設(shè)施存在差異，確定慢行交通環(huán)境滿意度影響因素具有一定主觀性，測(cè)量變量未涵蓋全部因素，還需根據(jù)不同城市的實(shí)際狀況探討慢行出行交通環(huán)境滿意度的影響因素，并提出針對(duì)性的優(yōu)化建議。

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Factors of satisfaction evaluation for urban ped & bike trafficenvironment by structural equation model

ZHANG Yixin1，2， ZHANG Mengmeng1，2

1.School of Transportation and Logistics Engineering，Shandong Jiaotong University， Jinan 250357，China;2.Shandong Key Laboratory of Smart Transportation（preparation）， Jinan 250357， China

Abstract：In order to improve the construction quality of ped & bike traffic system， the environment satisfaction of the system evaluation was conducted according to the feedback of residents′ travel experience. Through the exploratory factor analysis method， the questionnaire data of ped & bike traffic environment satisfaction evaluation are extracted， and the key factors of ped & bike traffic environment satisfaction are determined as ped & bike traffic facility convenience， street condition， safety perception， comfort perception and overall satisfaction. Based on the Structural Equation Modeling （SEM）， a hypothesis model of ped & bike traffic environmental satisfaction is constructed， then the fitness test and the hypothesis test are conducted to analyze the path coefficients of the ped & bike traffic environmental satisfaction model. After that， the corresponding optimization measures are proposed. The results show that the influencing factors of urban ped & bike traffic environment satisfaction are the extend of facility convenience of ped & bike traffic， comfort perception， street environment and safety perception in descending order in terms of importance. The amenity and comfort perception of ped & bike traffic facilities are the main factors affecting the environmental satisfaction of urban non-motorized traffic. The influence of comfort perception on the environmental satisfaction of urban non-motorized traffic is greater than that of safety， and the isolation status between the motorized and non-motorized traffic is the biggest factor affecting the travelers′ comfort perception. The results of this study could provide improvement measures for the further construction of ped & bike traffic environment.

Keywords：urban traffic; satisfaction; SEM; ped & bike traffic environment; affecting factors; exploratory factor analysis

（責(zé)任編輯：郭守真）

收稿日期：2022-11-24

基金項(xiàng)目：全國(guó)統(tǒng)計(jì)科學(xué)研究項(xiàng)目（2021LY017）；2021年度山東省自然科學(xué)基金項(xiàng)目（ZR202103040503）；2021年度山東省自然科學(xué)基金項(xiàng)目（青年基金）（ZR2021QF110）；山東省科學(xué)技術(shù)廳項(xiàng)目（新一代信息技術(shù)項(xiàng)目）（2021TSGC1011）

第一作者簡(jiǎn)介：張藝鑫（1998—），女，山東德州人，碩士研究生，主要研究方向?yàn)榻煌ㄟ\(yùn)輸規(guī)劃與管理，E-mail：z1267899@163.com。

*通信作者簡(jiǎn)介：張萌萌（1981—），女，山東泰安人，教授，工學(xué)博士，主要研究方向?yàn)榻煌ㄒ?guī)劃、智能交通及交通大數(shù)據(jù)分析等，E-mail：zhangmengmeng@sdjtu.edu.cn。