基于结构方程模型的老年人步行行为特征分析.pdf
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1、 75 TRAFFIC&TRANSPORTATION2023 年 9 月 第 39 卷第 5 期(总第 229 期)Sep.2023,Volume 39No.5(Serial No.229)收稿日期:2023-06-23基金项目:江苏省研究生科研创新计划(KYCX21_0887);江苏省高等学校大学生创新创业训练计划项目(202110298110Y)第一作者简介:施少杰(2000-),男,汉族,安徽枞阳人,硕士研究生,主要研究方向:城市交通规划。基于结构方程模型的老年人步行行为特征分析施少杰,沈思思,孙静瑞,韩 吉(南京林业大学 汽车与交通工程学院,南京 210037)摘 要:为探究老年人步行
2、行为特征及影响因素,保障老年人出行服务质量、引导其积极参与步行活动,从老年人主观感知角度出发,以步行障碍、步行目的、步行环境满意度为潜在变量,身体健康状况、目的地距离等为观测变量,构建结构方程模型。使用标准路径系数判断各变量对老年人步行行为的影响关系,并以南京市锁金村社区为例进行实证分析。结果表明:锻炼身体是该区域老年人步行出行的主要目的,其日常步行活动范围以社区周边为主;步行障碍、步行目的、步行环境满意度的标准路径系数分别为 0.557、0.675、0.566,其中,步行目的的影响程度最大,各潜在变量对老年人步行行为均存在显著正向影响。关键词:老年人;步行行为;结构方程模型;步行障碍;步行目
3、的;步行环境满意度中图分类号:U491文献标志码:A文章编号:1671-3400(2023)05-0075-05Walking Behavior Characteristics of the Elderly Based on Equation ModelSHI Shaojie,SHEN Sisi,SUN Jingrui,HAN Ji(College of Automobile and Traffic Engineering,Nanjing Forestry University,Nanjing 210037,China)Abstract:In order to explore the char
4、acteristics and influencing factors of walking behavior in the elderly,ensure the quality of travel service and guide them to actively participate in walking activities,a structural equation model(SEM)was constructed from the perspective of subjective perception in the elderly,with walking obstacle,
5、walking purpose,walking environment satisfaction as latent variables,physical health,destination distance as observation variables.Used standard path coefficient to determine the relationship between the variables of the elderly pedestrian behavior,and took Suojin community in Nanjing city as an exa
6、mple for empirical analysis.The results showed that physical exercise was the main purpose of walking for the elderly in this area,and their daily walking activities were mainly around the community.The standard path coefficients of walking obstacle,walking purpose and walking environment satisfacti
7、on were 0.557,0.675 and 0.566,respectively.Among them,walking purpose had the greatest impact,and all latent variables had significant positive effects on walking behavior of the elderly.Keyword:Elderly people;Walking behavior;Structural equation model;Walking obstacle;Walking purpose;Walking enviro
8、nment satisfaction设纲要1明确要求完善城市步行交通系统,提升步行出行品质。在其他多项规划中也提出要满足老龄化社会交通需求,推进公共环境无障碍和适老化改造。2020年第七次全国人口普查中,我国 60 岁及以上人口占比18.70%,65 岁及以上人口占比达 13.50%2,与第六次全国人口普查的数据相比,老龄化速度大幅加快。社区环境对老年人出行产生重要影响,如何改善社区环境并满足老年人日常出行需求,保障老年人出行服务质量成为公共政策制定的重要目标。140 引言 我国高度重视适老化交通出行服务,交通强国建2023 年第 5 期 76 已有研究发现,随着老年人认知能力和身体健康状况的
9、衰退,其出行方式和活动范围均产生较大变化,主要表现为:兼具锻炼属性的步行成为老年人出行的主要方式,社区周边是老年人活动的主要场所3-5。目前国内外学者大多从社区建成环境角度探讨对老年人出行的影响,通过改善社区步行环境、构建多尺度社区“适老化”步行空间,促进健康老龄化6-10。姜玉培等11发现主观建成环境感知对老年人步行出行也具有显著影响。一些实证研究表明,老年人步行意愿与环境感知对其步行出行存在潜在联系12-14。Choi 等15提出通过改善视觉和空间感知可保障老年人步行安全,进而提高步行意愿。Liu 等16和 Lyu 等17发现提高道路安全认知可促进老年人步行出行,增加步行时间。综上所述,国
10、内外研究多聚焦于客观建成环境对老年人步行行为的影响,主要通过改善步行设施布设、提高土地利用混合度和空间可达性等来满足老年人的步行出行需求,但较少考虑老年人自身步行意愿,探讨步行意愿和步行环境感知对老年人步行行为的影响关系。因此,从老年人主观感知角度出发,通过采集步行满意度数据,分析老年人的步行行为特征及其影响因素。1 数据与方法1.1 研究对象选取与调查区域确定 中华人民共和国老年人权益保障法将老年人定义为 60 周岁以上的公民,根据国际惯例并考虑我国实际,老年人口占比达到 10%的地区被认为已进入老龄化社会。2021 年发布的南京市第七次全国人口普查公报18中,南京市 60 岁及以上人口比重
11、为 18.98%,与 2010 年相比,上升 4.52%,老龄化程度进一步加深。南京市玄武区锁金村社区位于南京市主城区,建成时间悠久,自 2011 年起 65 岁及以上人口占比约为17%,2022 年 60 岁以上人口占比已超过 30%,社区老龄人口众多,作为一个深度老龄化社区,也是不断发展的老年友好型社区(见图 1)。此外,锁金村具有明显的社区边界,周边有多个公交和轨道交通站点可供选择,社区整体环境干净整洁,并坚持开展适老化改造,保障老年人的出行安全,且毗邻的玄武湖公园对老年人具有较大出行吸引优势。因此,选取南京市玄武区锁金村社区与玄武湖公园作为调查区域,以年龄在 60 周岁及以上、具有一定
12、生活自理能力、能自行或在一定帮助下到达社区周边并发生活动的群体作为研究对象。1.2 数据采集 采取随机拦访方式获取问卷数据。为了避免同质性,对不同性别与年龄的老年人进行问卷调查,调查内容由老年人社会经济属性和步行满意度打分组成,其中社会经济属性包括年龄、居住情况等;步行满意度采用Likert 五级量表,从“很不同意”至“很同意”分别赋值 1 5,对步行障碍、步行目的与步行环境满意度进行打分。数据采集于 2021 年 12 月2022 年 1 月,调查区域内户籍人口约 3 万人,60 岁以上人口占比 30.4%,共发放问卷 200 份,抽样率约为 2.3%。剔除答案不完整、相似度过高的问卷后共回
13、收 182 份有效问卷,有效率为 91%。有效样本中,受调查女性 96 人,占总量的 52.7%;男性 86 人,占总量的 47.3%。使用 SPSS 和Amos 软件对数据进行处理分析。1.3 研究方法 结构方程模型(Structural Equation Model,SEM)是一种通过建立、估计与检验指标变量间因果逻辑关系的模型方法,包括指标变量之间的直接、间接影响效应关系这 2 个方面的分析内容。与离散选择模型相比,SEM 是研究变量间的路径关系,是一种结合了路径和因子分析的模型,其优势在于可以通过各组观测变量分析无法直接观察的潜变量,能够同时研究多个环节的因果关系,并通过路径图清晰地表
14、示出来。构建 SEM 的变量可依据是否能被直接观测而分为潜在变量和观测指标。潜在变量主要为无法直接观测的态度、满意度等,可由多个外显的观测指标变量共同反映;潜在变量依据是否被其他变量所影响而分为外潜变量与内潜变量。常规的 SEM 由测量模型与结构模型所组成,其中:由外显的观测指标与潜在变量所组成的测量模型描述的是潜在变量如何被相对应的观测变量所测量;结构模型描述的是潜在变量之间的关系和变异量部分19。测量模型以矩阵形式表示如下:X=X +(1)图 1 调查社区区位情况施少杰,沈思思,孙静瑞,韩 吉:基于结构方程模型的老年人步行行为特征分析2023 年第 5 期 77 Y=Y +(2)式中:X
15、为外潜变量的外显观测变量;Y 为内潜变量的外显观测变量;X为外显观测指标变量 X 与外潜变量之间的系数矩阵;Y为外显观测指标变量 Y 与内潜变量之间的系数矩阵;、分别为外显变量的测量误差。结构模型以矩阵形式表示如下:=B+(3)式中:B 为内潜变量间的有方向性的回归系数矩阵;为外潜变量对内潜变量影响的回归系数矩阵;、分别为外潜变量、内潜变量;为内潜变量的误差19。SEM 的相关应用主要集中在因子的相关性分析、构建评价指标结构体系、服务质量研究、满意度评价分析等领域。从老年人步行主观感知角度出发,以步行出行体验与步行出行需求为基础,对步行障碍、步行环境满意度等评价引入 SEM 进行分析,探究老年
16、人步行行为影响因素之间的潜在关系,分析老年人的步行行为特征。2 结果与讨论2.1 描述性统计分析 有效样本中男女占比均衡。在年龄段分布方面,60 70 岁老年人占样本总量的 44.5%,70 岁以上老年人占总样本的 55.5%,整体身体机能处于偏下阶段;在受教育程度方面,初中及以下占 48.9%,高中及中职占24.2%,大专及本科占 26.4%,整体结构合理;在居住情况方面,与儿孙辈同住仅占 45.6%,独居和夫妻同住达到 54.4%,说明老年人以独自一人或相互结伴出行为主(见表 1)。表 1 老年人基本特征表变量人数/人占比/%性别男8647.3女9652.7年龄/岁60 653619.86
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