EN中文

地理科学进展 >

2024 , Vol. 43 >Issue 8: 1558 - 1569

DOI: https://doi.org/10.18306/dlkxjz.2024.08.007

研究论文

出行行为与主观幸福感：社会网络的中介作用

  • 常恩予 , 1, 2 ,
  • 张敏 , 1, 2, * ,
  • 席广亮 1, 2 ,
  • 胡语宸 1, 2
展开
  • 1.南京大学建筑与城市规划学院，南京 210093
  • 2.江苏省智慧城市研究基地，南京 210093
* 张敏(1976— )，女，江苏盐城人，教授，博士生导师，主要从事城市与区域规划、文化地理学与城市文化空间研究。E-mail:

常恩予(1991— )，女，山东济宁人，博士生，主要研究方向为城市与区域规划、流动性。E-mail:

收稿日期: 2023-11-14

  修回日期: 2024-03-08

  网络出版日期: 2024-08-22

基金资助

国家自然科学基金项目(41871131)

国家自然科学基金项目(42271230)

江苏省研究生科研与实践创新计划项目(KYCX23_0183)

收起

Travel behavior and subjective well-being: The mediation effects of social networks

  • CHANG Enyu , 1, 2 ,
  • ZHANG Min , 1, 2, * ,
  • XI Guangliang 1, 2 ,
  • HU Yuchen 1, 2
Expand
  • 1. School of Architecture and Urban Planning, Nanjing University, Nanjing 210093, China
  • 2. Jiangsu Smart City Research Base, Nanjing 210093, China

Received date: 2023-11-14

  Revised date: 2024-03-08

  Online published: 2024-08-22

Supported by

National Natural Science Foundation of China(41871131)

National Natural Science Foundation of China(42271230)

Postgraduate Research & Practice Innovation Program of Jiangsu Province(KYCX23_0183)

Fold

摘要

促进居民福祉提升是交通政策的重要目标之一，探索出行行为与幸福感之间的关系一直是西方地理学研究的重要话题。大量研究表明，出行行为的不同特征对幸福感有显著影响，但社会网络在出行和幸福感关系中的作用机制尚不清晰。为弥补这一不足，论文特别关注社会网络在出行与主观幸福感之间的中介作用，基于2019年南京市主城区社区问卷调研数据，采用回归分析和中介效应分析，对出行、社会网络和主观幸福感三者的关系进行深入探究。研究结果表明：① 不同模式的出行频率和出行范围不仅对享乐幸福感有促进作用，对居民的自我实现幸福感也有显著的正向影响；② 小汽车出行频率对幸福感的促进作用大于公共交通出行频率；③ 社会网络的中介效应分析结果表明，在不同模式的出行特征与幸福感的关系中，社会网络中介效应的显著性不同，社会网络在小汽车出行和幸福感的关系中的中介效应显著，而在公共交通出行和幸福感的关系中的中介效应并不显著。研究对促进居民福祉提升的城市交通政策优化提供了有价值的建议。

关键词： 出行; 幸福感; 社会网络; 出行模式; 流动性

本文引用格式

常恩予 , 张敏 , 席广亮 , 胡语宸 . 出行行为与主观幸福感：社会网络的中介作用[J]. 地理科学进展, 2024 , 43(8) : 1558 -1569 . DOI: 10.18306/dlkxjz.2024.08.007

Abstract

The improvement of well-being stands as one of the ultimate goals of transport policy. In recent years, exploration of the relationship between travel behavior and well-being has gained increasing attention in geography and transportation research. Numerous studies have demonstrated that travel has significant impact on well-being. However, the mediation effects of social networks in the relationship between travel and well-being remain unclear. To bridge this gap, this study focused on the mediating role of social networks in the relationship between travel and well-being. Using data from a household survey conducted in the urban area of Nanjing City in 2019, this study employed regression analysis and mediation effect analysis to comprehensively unravel the mechanism of impact between travel, social networks, and well-being. The findings show that the frequencies of both traveling by car and by public transport have significant positive influence on hedonic and eudaimonic well-being, with the frequency of traveling by car exhibiting a more pronounced effect. The results of mediation effect analysis reveal that social networks play an important mediation role in the relationship between travel and well-being, and the effects vary between different travel modes. Notably, the mediation effect of social networks is significant in the impact of the frequency of traveling by car and travel distance on well-being, yet appears inconsequential in the relationship between frequency of traveling by public transport and well-being. This study investigated different impact paths of three dimensions of travel characteristics on well-being. By examining the impact mechanisms of travel behavior on well-being through the lens of social networks, this study sought to comprehend how the societal value of travel influences residents' well-being. Travel not only enhances individual hedonic experiences and holistic development through the augmentation of social networks but also contributes to the long-term accumulation of social well-being, thereby fostering an overall improvement in the social environment. Consequently, this research offers valuable insights for urban transportation policies to enhance social inclusion and well-being. Given the distinctive characteristics of the relationship between residents' travel and well-being in the current urban development context and the sociocultural landscape of China, it becomes imperative to account for the social effects of travel behavior and residents' well-being in transportation policies. Hence, there is a pressing need for research on the nexus between travel, social network and well-being among urban residents in Chinese cities.

Key words： travel; well-being; social networks; travel mode; mobility

近年来地理与城市研究中对居民幸福感的关注日益提升。党的二十大报告指出，中国式现代化坚持以人民为中心的发展思想，把增进人民福祉、促进人的全面发展作为经济发展的出发点和落脚点。提升居民和社会整体福祉也是制定交通政策的核心目标之一[1]，探索出行行为与幸福感之间的联系在国际交通和地理学领域受到的关注日益增多。相关研究对于幸福感内涵的解读有两种视角，包括广义的主观幸福感(subjective wellbeing，SWB)和狭义的出行满意度(satisfaction with travel scale，STS)。在广义的维度，主观幸福感的概念源于经济学、心理学和社会学研究，是指人们对生活的自我评价，既是一种认知，也是一种感受[2]。在狭义的维度，Ettema等[3]基于主观幸福感的内涵，提出聚焦于出行领域的出行满意度概念及测度量表，在交通领域的出行模式、特征与出行体验和评估的研究中得到广泛应用[4-5]。出行的不同模式和特征不仅影响出行满意度，也会影响总体主观幸福感。在过去20年中，学者对出行与主观幸福感的关系展开了大量探讨[5-6]。研究表明，出行作为居民日常生活中的重要环节，关系到各类资源的使用、活动参与、社会交往以及文化实践，是影响居民主观幸福感的重要方面[7-8]。关注出行和主观幸福感的关系有助于理解出行对于居民生活更加综合的影响。
关于主观幸福感的内涵，在不同研究中存在不同的理解和测度方式。其中，一种常用的方式是将其分为工具价值导向的享乐幸福感(hedonic wellbeing，HWB)和能力价值导向的自我实现幸福感(eudaimonic wellbeing，EWB)两类[9]。出行不仅提供工具价值，还能提供能力价值。随着地理和交通研究对幸福感内涵认识的逐步加深，越来越多的学者提出将能力价值融入幸福感研究的必要性[5]，并将自我实现幸福感的概念用于地理学和交通研究中[10-11]，关注交通出行对个体的赋能。国内相关研究目前采用较多的是狭义的出行满意度或享乐主义幸福感的视角和解读方式，对自我实现幸福感的使用很少，难以综合理解出行对居民全面发展的总体效应。
不同出行特征提供的工具价值、情绪价值或能力价值会对主观幸福感产生不同的影响[12-13]。更多的出行意味着更高的流动性水平和户外活动频率，户外活动的参与往往可以带来更高的主观幸福感和生活质量[14-15]。具体来说，不同的出行模式对幸福感的影响不同。从工具价值的维度，小汽车出行有着更加灵活、舒适、节省时间的特征，相比于公共交通出行有着更高的工具价值[16-17]。从情感和体验的维度，不同的出行模式会通过影响出行满意度从而影响居民的主观幸福感[18]。许多研究发现，小汽车出行的满意度往往高于公共交通出行。对于许多热爱驾驶的群体来说，驾驶汽车的情感体验(如愉悦感、兴奋感和自由感)以及汽车所代表的象征性动机(如尊严、身份和自我展示)，使得小汽车出行本身成为一项令人愉快的活动[18-19]。而乘坐公共交通往往带来相对更低水平的出行体验和出行满意度[20-21]。然而也有研究提出，相比于公共交通出行，汽车驾驶的压力、通勤时的拥堵体验，以及出行时间利用的低效会降低出行满意度和主观幸福感[21-22]。从能力价值的维度，出行范围、经验和可选择的交通方式作为流动能力的一种体现，也可以通过促进内在价值的提升影响居民的主观幸福感[9,23]。
出行的意义不仅体现在工具价值和经济价值，其社会价值也不容忽视。出行对社会交往有重要意义，一个设计良好的交通系统可以促进社会交往和社会参与，改善居民的社会网络[24]。在新流动范式的理论中，Urry[25]强调流动性就是扩大或维持现有社会网络的过程。一方面，交通出行可以提供更多家外活动参与的可能，从而帮助维系居民的社会网络。有研究表明，更高的出行频率可以促进居民参与社区活动，从而促进居民与亲友的社会互动[14,26]。更好的出行环境和出行条件也可以为居民提供更多的工作机会以及休闲活动的机会，从而利于社会网络的提升[24]。反之，处于交通劣势的群体通常会面临活动的减少和社会隔离的风险[27-28]。另一方面，出行范围的扩大可以扩展个人社会接触的空间范围，增加与多元群体的社会暴露，促进社会网络的建构[29]。研究表明，更大的出行范围和更长的出行时间会增加个体与更多样化的社会空间互动的可能性[30]。此外，出行的过程也通常伴随着社会交往。例如，公共交通提供了一个促进交往的公共空间，尤其对许多老年人来说，公共交通有效促进了有意义的社会交往[31]。聚焦于移民的研究表明，移民通过拼车出行等非正式交通方式建立新的社会网络和克服共同障碍[32]。不同的交通模式对社会网络的影响也有一定差异。有研究认为，小汽车出行可以更多地促进休闲社交和购物活动的开展，更好地促进社会互动[33-34]。同时，也有研究指出，出行伴随的社会交往的深度会随着速度的增快而减弱，慢行交通出行模式往往伴随更高质量的社会交往[30]。社会网络是影响居民主观幸福感的重要因素[35-36]，与亲人、朋友或邻居的社会交往和社会支持可以通过提供工具性支持以及情感性支持促进享乐幸福感提升[37]。此外，社会网络也会影响个人的自我评价和对世界的认知，良好的社会网络和社会关系通过提供价值感和意义感促进自我实现幸福感的提升[2,38]。然而，尽管社会网络的视角在近年来出行和幸福感的研究中受到越来越多关注[39]，现有研究对出行、社会网络和幸福感三者的关系缺乏论证，社会网络在出行和幸福感中的作用尚不清晰。
总体来说，现有研究虽然对出行和幸福感的关系开展了大量探索，但在具体的影响机制和路径方面，社会网络在出行和幸福感关系的中介作用有待进一步阐明。不同维度的出行特征对幸福感的作用路径不同。通过社会网络的视角讨论出行和幸福感的影响机制和作用过程，将有助于理解出行的社会价值如何转换为居民的幸福感，从而为城市交通政策如何促进社会包容和福祉提升提供有价值的建议。此外，现有出行与幸福感的研究主要集中于西方语境，国内学者的相关探索集中在通勤行为与通勤幸福感或出行满意度的关系[40⇓⇓-43]，聚焦出行模式和特征与广义幸福感的研究相对较少[44-45]，将出行和幸福感通过社会网络的视角建立关联的研究更少。中国的城市发展现状和社会文化背景使得居民出行和幸福感之间的关系有其自身特点[46]，新的交通建设项目和政策需要将出行行为的社会效应以及居民幸福感纳入考虑之中。因此，聚焦中国城市居民的出行与幸福感的研究亟待开展。本文从出行对广义幸福感的影响出发，考虑不同维度的出行特征和幸福感的关系及社会网络的中介效应，基于2019年南京市主城区社区调研数据，采用回归分析和中介效应分析方法对出行行为、社会网络和幸福感的关系进行深入探究，并通过中介效应探讨社会网络在出行和幸福感中的中介作用的差异。研究结果可为促进居民福祉提升的城市交通政策优化提出建议和对策。

1 研究数据与方法

1.1 研究区域和数据

本文的数据来源于研究团队于2019年8—12月开展的社区居民行为活动和幸福感问卷调研。调查社区的选择根据南京市社区与人口分布状况，选择鼓楼区、秦淮区、玄武区、建邺区、栖霞区、雨花台区、江宁区在内的7个城区进行社区内随机抽样调查。综合考虑社区类型、城市区位、产权构成、建设年代等方面特征，在南京市主城区范围内选择具有代表性的10个社区(图1)，在社区内进行随机抽样入户问卷调查。问卷内容包含居民个人基本属性、出行行为、社会网络、社区建成环境以及个人幸福感等多方面内容。调查对象覆盖了18岁及以上的不同年龄、收入水平和受教育程度的居民。社区类型包含老旧商品房、新型商品房、青年人才公寓、单位社区、保障性住房社区。本次调研共收回问卷988份，严格剔除漏填项大于3项、不合逻辑或存在异常数据的问卷后，结合对问卷数据的效度分析，最终获得906个有效样本进行进一步的数据分析，问卷数据有效率为91.70%。
图1 调研社区分布

Fig.1 Locations of the sampled neighborhoods in Nanjing City, China

本次调研所获得的受访样本中，男性受访者占46.58%，女性受访者占53.42%，男性和女性比例大致持平。年龄上，青年(18~29岁)、中青年(30~39岁)、中年(40~49岁)、中老年(50~59岁)和老年(60岁及以上)受访者按照一定比例分布：青年、中青年受访者比例最高，各占整体的1/4左右，另外，60岁及以上的老年人有196位，占比也达到21.63%。受教育程度的分布也较为均衡，其中本科学历和高中及以下学历群体占比最多，分别为41.95%和27.70%。居民收入方面，月收入为5000~12000元的人群最多，约占总样本的一半。住房类型方面，住房类型以新型商品房为主，约占总体的31.13%，其次为老旧商品房和单位住房。调研样本数据与南京市第六次人口普查数据结构基本一致，样本具有一定代表性(表1)。
表1 受访者社会经济属性

Tab.1 Profile of the samples (N=906)

属性 类别 样本数量 占比/%
性别 男 422 46.58
女 484 53.42
年龄 18~29岁 267 29.47
30~39岁 200 22.08
40~49岁 137 15.12
50~59岁 106 11.70
≥60岁 196 21.63
受教育水平 高中及以下 251 27.70
大专 129 14.24
本科 380 41.95
研究生 146 16.11
个人月收入 <5000元 293 32.34
5000~12000元 438 48.35
12001~20000元 136 15.01
> 20000元 39 4.30
户口 本地户口 624 68.87
外地户口 282 31.13
住房类型 新型商品房 282 31.13
老旧商品房 197 21.74
单位住房 208 22.95
保障性住房 147 16.23
青年人才公寓 72 7.95

1.2 概念模型与变量测度

目前有关出行和幸福感的研究表明，出行相关的特征包括出行模式、出行频率以及出行范围对幸福感有着显著影响[6]。出行特征对社会网络的促进作用也在一些研究中得到验证[47]。本文在此基础上，进一步关注社会网络在出行和幸福感中的中介效应，提出以下假设：出行模式、出行频率和出行范围可以通过促进社会网络从而促进幸福感的提升，具体模型如图2所示。
图2 出行、社会网络和幸福感关系的概念模型

Fig.2 Mediation model of the relationship between travel, social networks, and well-being

在具体的变量测度方面，本文所关注的出行行为是居民的日常出行，既包括了短距离的市内通勤出行、休闲出行、购物出行等，也包含了长距离出行(long distance travel)。其中长距离出行包括经常开展的、出行距离较远的(大于50 km)探亲访友、休闲旅游以及差旅出行[48-49]。在出行目的和类型方面，参照Friman等[4]的研究，为了从总体上分析日常出行对社会网络和幸福感的贡献，本文未对不同的出行类型进行区分，而是考虑日常出行的总体情况。在出行特征方面，现有研究多通过出行频率、出行范围、出行模式对出行行为进行分析[5,50]，结合数据的可获性，本文采用不同模式的出行频率、出行范围、出行方式多样性三个指标对出行行为的特征进行测度，其中出行频率方面将重点放在了小汽车出行和公共交通出行两种模式的出行频率的比较上。2021年南京市城市交通状况调查报告显示，小汽车和公共交通出行是南京市居民出行最常见的两种交通方式，分别有69.2%和74.7%的居民日常出行使用这两种方式。为了实现可持续的交通发展目标，交通政策多提倡用公共交通替代小汽车出行[51]，许多研究提出，关注小汽车和公共交通两种交通出行方式的优劣势对比及模式的转换非常有必要[13,52]。出行范围通过对被访者长距离出行的空间范围进行测度，具体包括本市内及外围郊区、周边城市、邻近省份非相邻城市、国内较远地区、境外地区5类。随着现代社会城市化水平的提升和交通网络的不断完善，居民的流动性逐渐增强，居民长距离出行也越来越多地成为居民日常生活的重要组成部分[49]。在交通网络十分发达的长三角城市群地区，日常生活中的跨城市长距离出行也成为越来越普遍的现象[53]。西方越来越多的交通和流动性研究也开始强调同时关注城市内日常出行和长距离出行的重要性[48]。因此，在出行范围方面，本文将跨城市长距离出行考虑在内。出行模式采用出行方式多样性的指标来测度，具体指居民出行模式的选择，用以表征个体的流动能力和灵活性[54]。本文借鉴Ryan等[54]对模式选择的测度方式，通过被访者经常使用的交通方式的数量来进行测度，具体包括市内短距离出行经常使用的交通方式：小汽车、公共交通、自行车或电动车、步行，以及长距离出行经常使用的交通方式：小汽车、高铁/火车、飞机、长途汽车客车、拼车等。
社会网络指的是个人所维持的社会关系结构的表征，通常认为是由节点上的行动者所承载的联系网络组成[55]。具体来说，社会网络由个体一系列社会联系所构成，包括不同类型的社会联系，如朋友、亲戚、邻居、同事等，同时也包括不同类型和性质的社会互动，包括社交的、情感的、提供帮助等方面的相互支持。参考现有研究中对社交网络的测度方式[56-57]，本文从网络规模、联系强度两个方面对社会网络进行测度，网络规模通过由受访者与他们关系亲近的人(亲人/朋友/邻居)的数量来衡量，联系强度通过由受访者与他们关系亲近的人保持联系的频率来衡量(表2)。
表2 社会网络变量测度

Tab.2 Measurement of social networks

变量 测度指标 测度问题描述 选项描述
社会网络 网络规模 与您经常聊天、交往的邻居的数量 1=0个；2=1~2个；3=3~5个；4=6~9个；5=10个以上
与您经常聊天、交往的朋友的数量
与您经常聊天、交往的亲人的数量
联系强度 您和邻居的平均联系频率 1=每月1次或更少；2=每月2~3次；3=每周约1次；4=每周2~3次；5=几乎每天都联系
您和朋友的平均联系频率
您和亲人的平均联系频率
可以从多少人那里获得物质支持 1=0个；2=1~2个；3=3~5个；4=6~9个；5=10个以上
我经常乐于为别人提供帮助 1=非常不同意；5=非常同意
在幸福感方面，本文同时考虑享乐幸福感和自我实现幸福感两个维度。在享乐幸福感维度，幸福感是一种主观的、内在的状态和感受，在总体上或者某个具体时间的满足感或快乐情绪，也就是所谓的主观幸福感[58]。本文采用Diener等[59]开发的广泛应用的生活满意度量表(SWLS)来测量。受访者按照从“完全不同意”到“完全同意”的7级量表，对5个表征享乐幸福感的陈述进行打分。享乐幸福感数据的Cronbach's Alpha值为0.756，KMO值为0.747，通过信度和效度检验。在自我实现的维度，幸福感被理解为个人发展的自由、潜能的发挥以及人生成就和意义的实现，具体的测度参考应用最广泛的Ryff等[60]提出的量表，从个人成长、自主性、自我价值、生活意义、积极人际关系、环境掌控感6个维度进行测度。本文共采用12个问题对自我实现幸福感进行测度(表3)，同样从“完全不同意”到“完全同意”的7级量表打分。本文对因变量幸福感的计算方式参照Olsson等[20]的方法，分别计算享乐幸福感的5个问题和自我实现幸福感的7个问题的平均分，将其作为两个模型的因变量。
表3 幸福感测度指标描述

Tab.3 Measurement of well-being

变量 测度指标 测度问题描述 选项描述
享乐幸福感 生活满意度 我生活中的大多数方面接近我的理想 1=完全不符合；7=完全符合
我的生活条件很好 1=完全不符合；7=完全符合
我对自己的生活感到满意 1=完全不符合；7=完全符合
迄今为止我在生活中得到了想得到的重要东西 1=完全不符合；7=完全符合
如果我能回头重走人生之路，我几乎不想改变任何东西 1=完全不符合；7=完全符合
自我实现幸福感 个人成长 我的人生是有收获的 1=完全不符合；7=完全符合
我拥有很多机会 1=完全不符合；7=完全符合
自我价值 我是很有价值的 1=完全不符合；7=完全符合
我很少否定自己 1=完全不符合；7=完全符合
人生意义 生活是充满希望的 1=完全不符合；7=完全符合
感到生活是有前途的 1=完全不符合；7=完全符合
社交关系 我的朋友很多 1=完全不符合；7=完全符合
社交生活很满意 1=完全不符合；7=完全符合
环境掌控 做任何事情都很轻松 1=完全不符合；7=完全符合
生活安排有序而充实 1=完全不符合；7=完全符合
自主性 我觉得自己对公共事务有发言权 1=完全不符合；7=完全符合
我的意见能影响他人的决定 1=完全不符合；7=完全符合

1.3 模型方法

本文的主要目标是探讨出行和幸福感的关系，并关注社会网络的中介效应。因而，实证分析分两部分开展。首先，以享乐幸福感和自我实现幸福感为因变量，探究出行特征对幸福感的影响。在回归模型的设计中，分别以享乐幸福感(HWB)和自我实现幸福感(EWB)为因变量，逐步将控制变量和出行特征变量加入模型中，分别观测影响效应和系数，得到模型1(a)、1(b)、2(a)、2(b)，见表4。在开展模型分析之前，对数据的多重共线性进行检验，检验结果表明，所有变量的VIF值均小于2.0，表明不存在明显的共线性问题。其次，对社会网络变量的中介效应进行分析，采用Bootstrap中介效应分析方法进行探究。中介效应分析重点关注第三个变量M在自变量X和因变量Y中的中介作用，中介变量为M，即X影响M，然后M影响Y，所以X通过M从而影响Y [61]。本文的中介效应概念模型如图2所示，中介效应分析的模型如下：
Y = c X + e 1
M = a X + e 2
Y = c ' X + b M + e 3
式中：自变量X为出行特征的各项指标，中介变量M为社会网络，因变量Y为幸福感，e1、e2和e3是残差。式(1)中，系数c代表出行对主观幸福感可能产生的总效应；式(2)中，系数a描述了出行对社会网络的影响；式(3)中，系数b表示社会网络和幸福感之间的关系，而系数c′代表了在控制社会网络的情况下，出行与幸福感之间的直接效应。在这个模型中，间接效应即中介效应，由系数a×b表示。总效应即为直接效应和间接效应之和。
表4 多元线性回归分析结果

Tab.4 Results of the regression model of well-being

变量 模型1 模型2
(a) 享乐幸福感 (b) 自我实现幸福感 (a) 享乐幸福感 (b) 自我实现幸福感
常量 24.364 44.809 26.385 47.358
出行特征
汽车出行频率 0.345** 0.679***
公共交通出行频率 0.295* 0.628***
出行范围 0.169*** 0.127*
出行方式多样性 -0.091 0.252
性别(男性为参照)
女性 0.462 -0.479 0.330 -0.658
年龄(30岁以下为参照)
30~60岁 -0.072 0.912* 0.096 1.091*
60岁以上 -0.090 0.285 0.014 0.601
受教育水平(高中以下为参照)
大专 -0.350 -0.786 -0.481 -0.715
本科 0.419 -0.461 0.202 -0.184
研究生 0.253 -1.463 0.029 -1.128
月收入 0.123 0.274 0.025 0.092
婚恋状况(离异或丧偶为参照)
单身未婚 2.194** 0.985 1.840* 1.526
恋爱中未婚 2.108 0.954 1.596 1.287
已婚 2.350*** 1.544 2.157* 1.887*
房屋产权(非自有产权为参照)
自有产权 0.090 0.558 -0.182 0.440
户口(非南京户口为参照)
南京户口 0.025 -0.195 0.022 0.205
精神健康 -0.453*** -0.881*** -0.442*** -0.857***
身体健康 0.043 0.103 -0.006 0.040
居住结构(独居为参照)
配偶或伴侣 -0.471 -0.134 -0.318 -0.199
子女 0.361 -0.348 0.335 -0.412
孙辈 -1.128 -2.391** -0.927 -2.030**
父母 -0.784* 0.090 -0.530 -0.047
祖父母 -0.220 -2.103 0.039 -1.650
其他 -0.037 0.135 0.063 -0.135
R2 0.118 0.213 0.145 0.246

注：*、**、***分别表示P<0.10、P<0.05、P<0.01。

本文采用基于逐步法的多元回归模型和Bootstrap方法进行中介效应分析[61]。Hayes等[62]提出的Bootstrap检验法在近年来被广泛运用，其通过有放回抽样生成若干新样本并进行估计，以它们的均值作为间接效应的估计量，克服了Sobel检验的缺陷，具有更高的检验效力。通过SPSS的Process插件开展具体的操作，在原始数据(N=906)中，随机抽样3000次，设定误差修正置信区间为95%，采用Bootstrap方法对不同变量中的直接效应、间接效应和总效应进行分析。

2 结果分析

2.1 出行对幸福感的影响

本文分别对出行特征对幸福感的影响做回归分析，结果表明，出行模式和特征对享乐幸福感和自我实现幸福感均有着显著影响(表4)。具体来说，在出行频率方面，小汽车出行频率和公共交通出行频率对享乐幸福感和自我实现幸福感均有显著的正向影响，且汽车出行频率对幸福感的影响系数高于公共交通出行频率，说明无论是小汽车出行还是公共交通出行，相比于出行频率低的群体，高频次出行不仅可以显著促进享乐幸福感，对自我实现幸福感也有着突出的贡献。出行带来的外部价值和内部价值共同促进个人的生活满意度、获得感、价值感等方面的综合提升。此外，不论是在享乐幸福感还是自我实现幸福感方面，相比于公共交通出行，小汽车出行对幸福感的影响系数远大于公共交通出行，说明小汽车出行频率的提升可以更为有效地促进个体幸福感。这一方面呼应了既有研究中对小汽车出行通过提供更高的工具价值和象征价值从而带来更高的出行满意度的结论[17-18]；另一方面，也进一步验证了出行可以通过促进能力和价值感提升对自我实现幸福感产生贡献。
出行范围对享乐幸福感和自我实现幸福感均有显著影响。出行范围意味着在日常出行和活动安排方面有更多的选择和自由度，更大范围的出行可以更好地满足享乐需求，同时也是一种流动能力和经济资本的体现，从而对享乐和自我实现幸福感均有显著贡献。出行方式多样性对享乐幸福感和自我实现幸福感均无显著影响。虽然西方研究提出，出行方式更多样化的群体往往有着更高的幸福感[54]，但本文发现，出行方式多样性对幸福感的贡献并不显著。可能因为出行方式多样性并不能有效反映实际行为，因而对幸福感的作用并不明显。
在个人社会经济属性方面，与30岁以下的群体相比，30~59岁的群体的自我实现幸福感更高。由于年轻人群体尚处于初入社会的起步期和能力培养阶段，在个人发展和实现方面尚未充分达到目标。因此，自我实现幸福感相对较低。相比之下，中青年群体的自我实现水平更高一些。在个人身心健康方面，精神健康水平越低的群体的幸福感越低，这一结果也与既有研究一致[63]。受教育水平和收入水平与幸福感并无显著关联。婚恋情况会显著影响居民的幸福感，与离异或丧偶的群体相比，已婚群体的享乐幸福感和自我实现幸福感均更高，单身群体的享乐幸福感更高。在居住结构方面，与孙辈同住的老年人群体往往自我实现幸福感较低，主要原因为老年人群体为照顾孙辈付出过多个人时间，因而个人的自我追求和价值实现会一定程度受到负面影响[35]。

2.2 社会网络的中介效应检验

本文通过Bootstrap中介效应(直接效应、间接效应、总效应)对社会网络在出行和幸福感的中介效应进行检验，95%的置信区间(CI)不包括零即表示显著性成立，检验结果如表5、表6、表7所示。
表5 中介效应分析: 出行特征和社会网络(中介变量)的关系

Tab.5 Mediation effect analysis: Associations between travel patterns and social network (as mediator)

社会网络(中介变量)
系数 标准误 95%置信区间 显著性
小汽车出行频率 0.116 0.053 [0.013, 0.220] 0.028
公共交通出行频率 0.063 0.068 [-0.069, 0.196] 0.349
出行范围 0.059 0.021 [0.017, 0.101] 0.006
表6 中介效应分析: 社会网络(中介变量)和幸福感(因变量)的关系

Tab.6 Mediation effect analysis: Associations between social networks (as mediator) and well-being (as dependent variable)

享乐幸福感 自我实现幸福感
系数 标准误 95%置信区间 显著性 系数 标准误 95%置信区间 显著性
社会网络 0.305 0.168 [0.287, 0.581] 0.069 0.663 0.065 [0.555, 0.770] <0.001
表7 中介效应分析结果

Tab.7 Mediation effects of social networks on public transport use and subjective well-being

享乐幸福感 自我实现幸福感
系数 标准误 95%置信区间 系数 标准误 95%置信区间
汽车出行频率
总效应 0.341 0.129 [0.088, 0.594] 0.674 0.174 [0.333, 1.015]
直接效应 0.277 0.126 [0.029, 0.524] 0.583 0.169 [0.251, 0.916]
间接效应 0.064 0.032 [0.004, 0.132] 0.090 0.043 [0.010, 0.179]
公共交通出行频率
总效应 0.201 0.165 [-0.122, 0.524] 0.397 0.224 [-0.043, 0.838]
直接效应 0.167 0.161 [-0.148, 0.482] 0.347 0.218 [-0.081, 0.776]
间接效应 0.034 0.037 [-0.038, 0.109] 0.049 0.055 [-0.057, 0.158]
出行范围
总效应 0.233 0.052 [0.132, 0.335] 0.277 0.071 [0.138, 0.416]
直接效应 0.203 0.051 [0.104, 0.303] 0.232 0.069 [0.096, 0.368]
间接效应 0.030 0.012 [0.008, 0.055] 0.045 0.045 [0.013, 0.079]
在出行模式方面，小汽车出行频率对社会网络有显著的正向作用(表5)，社会网络对享乐幸福感和自我实现幸福感均有显著的正向作用(表6)，社会网络在小汽车出行和享乐幸福感以及自我实现幸福感之间的中介效应均显著(表7)，中介效应占比分别为18.77%和13.35%。说明小汽车出行可以通过对社会网络的促进从而提升个体幸福感，既包括需求满足的享乐维度，也包括在个人价值和综合能力的提升方面，说明更高频率的小汽车出行促进了更丰富的社交生活和良好的社会关系，从而强化了小汽车出行对幸福感的贡献。此外，社会网络在小汽车出行和享乐幸福感中的中介效应占比比自我实现幸福感更高，说明小汽车出行对工具价值和情感价值的贡献更多地通过对社会网络的促进来体现。相比之下，在公共交通出行和幸福感的关系中，社会网络的中介效应并不显著。在公共交通与社会网络的关系中，置信区间包括0(表5)，说明公共交通出行并未有效促进社会网络的提升，因而在公共交通出行和幸福感的关系中，公共交通出行的中介效应并不显著(表7)。可能原因为，休闲和社交类活动往往在时间和空间上更为灵活，相比于公共交通出行，小汽车出行具有更高的灵活性，因而对社交类活动的促进效应更加明显，从而可以有效提升社会网络。这也印证了部分既有研究的结论，居民休闲和社交类活动的出行更多使用汽车模式[33-34]。
出行范围对社会网络有着显著的正向影响(表5)，社会网络在出行范围和幸福感关系中的中介作用显著(表7)，在享乐和自我实现幸福感中的中介效应占比分别为12.87%和16.24%，说明出行范围的扩大可以有效促进社会网络的构建，从而有助于个体幸福感的提升。出行范围的扩大往往意味着在更大的空间范围中的社会交往和互动的可能，从而促进更丰富的社交生活和社会支持，利于个人需求的满足和能力的提升。此外，社会网络的中介效应在自我实现幸福感中的贡献更大。与享乐幸福感相比，出行范围对自我实现幸福感的贡献更多地通过对社会网络的促进来体现，说明出行范围对社会网络的促进有效转化为对个人价值感和能力，从而促进了自我实现幸福感的提升。

3 结论与讨论

现代社会快速变化的经济、社会和技术环境使得流动性对空间、社会和个人的影响日益复杂化[64]。在这种背景下，交通系统优化的目标不仅需要聚焦效率的提升，交通和出行在促进社会交往和居民福祉改善方面的作用和价值也不容忽视[6]。现有大量研究探索了居民出行模式和特征对出行满意度的影响，但出行行为的社会效应以及对居民主观幸福感的影响，尤其是对自我实现幸福感的影响被很大程度上忽视。因而，本文聚焦居民出行行为对主观幸福感的影响，并通过社会网络的视角关注出行行为对主观幸福感的作用机制和路径，分析社会网络在不同的出行特征与幸福感关系中的中介效应。
本文研究发现，出行行为不同方面的特征对幸福感有着不同的影响。出行频率和出行范围不仅对享乐幸福感有着正向影响，对自我实现幸福感也有着显著的促进作用，且小汽车出行频率对幸福感的促进作用比公共交通出行的作用更大。出行方式多样性对幸福感的影响并不显著。此外，中介效应的分析结果表明，出行行为可以通过促进社会网络来提升居民主观幸福感，但社会网络的中介效应在不同的交通模式中作用程度不同。小汽车出行频率的提高可以显著促进社会网络的提升，从而改善幸福感，但公共交通出行频率对社会网络的影响并不显著，社会网络并不能解释公共交通出行和幸福感之间的关联。
本文通过关注出行行为、社会网络和幸福感的关系，不仅探究了居民出行和主观幸福感之间的联系，而且进一步阐明了社会网络的中介效应，从社会价值角度解析了出行对幸福感作用的机制。本文的研究结果表明，出行频率和范围对幸福感能够产生正向的促进作用，这一发现呼应了西方研究的结论，验证了出行对享乐幸福感的促进作用[14-15]。此外，出行的频率和范围对自我实现幸福感也有显著的正向作用，说明出行的意义不仅体现在工具价值方面，还可以有效促进个体内在价值和意义感方面的提升，从而综合促进居民福祉的改善。同时，本文阐明了居民出行通过对社会网络的提升而促进幸福感的作用机制。通过引入社会网络的视角，弥补了现有研究对影响机制和路径关注的不足[65]。本文通过细分不同的出行模式和特征，进一步揭示了社会网络中介效应在小汽车出行和公共交通出行中的差异。研究结果表明，灵活性更高的小汽车出行对社会网络的促进效应更加显著，相比之下，公共交通的使用频率与居民社会网络无显著相关性，公共交通通过促进社会交往而提升居民幸福感的效能十分有限，这一发现对于公共交通规划及相关政策优化具有重要启示：为了实现可持续的交通发展目标，交通政策多提倡用公共交通替代小汽车出行。而本文发现，无论是对社会交往的促进作用还是对幸福感的促进作用，公共交通出行都不及小汽车出行，从侧面反映出公共交通未能很好满足居民灵活性较高的社会交往类活动的出行需求，一定程度上制约了其对居民幸福感的贡献。因而，中国大城市的公共交通规划需要更充分地结合居民多样化出行需求，尤其是要满足通勤之外的文化、休闲、娱乐、消费等具有社交功能的出行需求，在线路和站点规划中考虑与更多城市公共空间和活动场所的连接优化，将有利于公共交通社会效应的提升。此外，需要从以人为本的视角将交通政策与居民时空活动规律更紧密结合。例如，在节假日或者非工作时间，结合不同站点的活动安排和特征，推行公共交通的时空间分段优惠政策，既能缓解特定时间段和部分道路的拥堵，也能最大程度发挥公共交通对社会网络和幸福感的促进效应。通过社会网络的视角关注出行对幸福感的影响，进一步凸显了交通在促进社会整体福祉方面的重要意义。出行通过对社会网络的提升促进了个体享乐体验和综合发展，这种社会福祉效应的长期积累还可以促进社会环境的整体优化。因此，交通政策不应只关注经济效应和环境效应，交通出行的社会效应在促进个体和社会福祉方面的重要作用应当受到更多关注。
此外，本文也存在一定的局限。出行行为及其和幸福感的关系在不同群体中有不同的体现，本文针对全样本的群体开展分析，旨在观测社会网络在出行和幸福感关系中的普遍规律，因此未区分不同年龄群体。在不同年龄群体中出行和社会网络的作用机制可能存在一定差异，未来研究可以针对老年人群体展开深入探究，并与年轻群体的作用机制进行对比。在出行的目的和类型方面，未区分不同目的的出行，不同的出行目的对出行的社会效应的影响或有一定的差异，未来研究可以进一步针对通勤出行、休闲出行等不同目的的出行特征与社会网络和幸福感的关系进行深入探索。此外，本文对城市内部的出行范围并未进行更精细化的尺度划分，社区尺度、城市尺度的出行对幸福感的贡献有一定差异，在不同类型的出行中也有不同的体现，因而未来研究对城市内部的出行范围和出行类型可以开展更精细化的测度。

参考文献

原文顺序 | 文献年度倒序 | 文中引用次数倒序
[1]
Banister D. Transport for all[J]. Transport Reviews, 2019, 39(3): 289-292.

DOI

[2]
Diener E, Lucas R E. Explaining differences in societal levels of happiness: Relative standards, need fulfillment, culture, and evaluation theory[J]. Journal of Happiness Studies, 2000, 1(1): 41-78.

[3]
Ettema D, Gärling T, Olsson L E, et al. Out-of-home activities, daily travel, and subjective well-being[J]. Transportation Research Part A: Policy and Practice, 2010, 44(9): 723-732.

[4]
Friman M, Gärling T, Ettema D, et al. How does travel affect emotional well-being and life satisfaction?[J]. Transportation Research Part A: Policy and Practice, 2017, 106: 170-180.

[5]
De Vos J, Schwanen T, Van Acker V, et al. Travel and subjective well-being: A focus on findings, methods and future research needs[J]. Transport Reviews, 2013, 33(4): 421-442.

[6]
Mokhtarian P L. Subjective well-being and travel: Retrospect and prospect[J]. Transportation, 2019, 46(2): 493-513.

DOI

[7]
Nordbakke S, Schwanen T. Well-being and mobility: A theoretical framework and literature review focusing on older people[J]. Mobilities, 2014, 9(1): 104-129.

[8]
Kwan M-P, Schwanen T. Geographies of mobility[J]. Annals of the American Association of Geographers, 2016, 106(2): 243-256.

[9]
Cuignet T, Perchoux C, Caruso G, et al. Mobility among older adults: Deconstructing the effects of motility and movement on wellbeing[J]. Urban Studies, 2020, 57(2): 383-401.

[10]
De Vos J, Witlox F. Travel satisfaction revisited. On the pivotal role of travel satisfaction in conceptualising a travel behaviour process[J]. Transportation Research Part A: Policy and Practice, 2017, 106: 364-373.

[11]
Hickman R, Cao M Q, Mella Lira B, et al. Understanding capabilities, functionings and travel in high and low income neighbourhoods in Manila[J]. Social Inclusion, 2017, 5(4): 161-174.

[12]
Delbosc A. The role of well-being in transport policy[J]. Transport Policy, 2012, 23: 25-33.

[13]
Eriksson L, Friman M, Gärling T. Perceived attributes of bus and car mediating satisfaction with the work commute[J]. Transportation Research Part A: Policy and Practice, 2013, 47: 87-96.

[14]
Banister D, Bowling A. Quality of life for the elderly the transport dimension[J]. Transport Policy, 2004, 11(2): 105-115.

[15]
Ravulaparthy S, Yoon S Y, Goulias K G. Linking elderly transport mobility and subjective well-being[J]. Transportation Research Record: Journal of the Transportation Research Board, 2013, 2382(1): 28-36.

[16]
Brownstone D, Small K A. Valuing time and reliability: Assessing the evidence from road pricing demonstrations[J]. Transportation Research Part A: Policy and Practice, 2005, 39(4): 279-293.

[17]
Bergstad C J, Gamble A, Hagman O, et al. Influences of affect associated with routine out-of-home activities on subjective well-being[J]. Applied Research in Quality of Life, 2012, 7(1): 49-62.

[18]
Bergstad C J, Gamble A, Hagman O, et al. Affective-symbolic and instrumental-independence psychological motives mediating effects of socio-demographic variables on daily car use[J]. Journal of Transport Geography, 2011, 19(1): 33-38.

[19]
Mokhtarian P. Travel as a desired end, not just a means[J]. Transportation Research Part A: Policy and Practice, 2005, 39(2): 93-96.

[20]
Olsson L E, Gärling T, Ettema D, et al. Happiness and satisfaction with work commute[J]. Social Indicators Research, 2013, 111(1): 255-263.

PMID

[21]
Martin A, Goryakin Y, Suhrcke M. Does active commuting improve psychological wellbeing? Longitudinal evidence from eighteen waves of the British household panel survey[J]. Preventive Medicine, 2014, 69: 296-303.

DOI PMID

[22]
Ettema D, Gärling T, Olsson L E, et al. The road to happiness: Measuring Dutch car drivers' satisfaction with travel[J]. Transport Policy, 2013, 27: 171-178.

[23]
Shliselberg R, Givoni M, Kaplan S. A behavioral framework for measuring motility: Linking past mobility experiences, motility and eudemonic well-being[J]. Transportation Research Part A: Policy and Practice, 2020, 141: 69-85.

[24]
He-S Y, Thøgersen J, Cheung-Y-H Y, et al. Ageing in a transit-oriented city: Satisfaction with transport, social inclusion and wellbeing[J]. Transport Policy, 2020, 97: 85-94.

[25]
Urry J. Social networks, mobile lives and social inequalities[J]. Journal of Transport Geography, 2012, 21: 24-30.

[26]
Spinney J E L, Scott D M, Newbold K B. Transport mobility benefits and quality of life: A time-use perspective of elderly Canadians[J]. Transport Policy, 2009, 16(1): 1-11.

[27]
黄晓燕, 曹小曙. 时空间行为视角下交通与社会排斥研究进展[J]. 地理科学进展, 2022, 41(1): 107-117.

DOI

[Huang Xiaoyan, Cao Xiaoshu. Progress of research on transportation and social exclusion from the perspective of spatiotemporal behavior. Progress in Geography, 2022, 41(1): 107-117.]

DOI

[28]
Currie G, Richardson T, Smyth P, et al. Investigating links between transport disadvantage, social exclusion and well-being in Melbourne: Updated results[J]. Research in Transportation Economics, 2010, 29(1): 287-295.

[29]
Nilforoshan H, Looi W, Pierson E, et al. Human mobility networks reveal increased segregation in large cities[J]. Nature, 2023, 624: 586-592.

[30]
Te Brömmelstroet M, Nikolaeva A, Glaser M, et al. Travelling together alone and alone together: Mobility and potential exposure to diversity[J]. Applied Mobilities, 2017, 2(1): 1-15.

[31]
Green J, Jones A, Roberts H. More than A to B: the role of free bus travel for the mobility and wellbeing of older citizens in London[J]. Ageing & Society, 2014, 34(3): 472-494.

[32]
Yu S L. "I am like a deaf, dumb and blind person": Mobility and immobility of Chinese (im)migrants in Flushing, Queens, New York City[J]. Journal of Transport Geography, 2016, 54: 10-21.

[33]
Schwanen T, Dijst M, Dieleman F M. Leisure trips of senior citizens: Determinants of modal choice[J]. Tijdschrift voor Economische en Sociale Geografie, 2001, 92(3): 347-360.

[34]
Sharmeen F, Timmermans H. Walking down the habitual lane: Analyzing path dependence effects of mode choice for social trips[J]. Journal of Transport Geography, 2014, 39: 222-227.

[35]
常恩予, 张敏, 陈培培, 等. 循环流动视角下“老漂族”流动性对幸福感的影响[J]. 地理研究, 2023, 42(10): 2677-2695.

DOI

[Chang Enyu, Zhang Min, Chen Peipei, et al. The mobility and wellbeing of the "drifting elderly" based on the perspective of circulation. Geographical Research, 2023, 42(10): 2677-2695.]

[36]
Amit K, Litwin H. The subjective well-being of immigrants aged 50 and older in Israel[J]. Social Indicators Research, 2010, 98(1): 89-104.

PMID

[37]
刘晔, 田嘉玥, 刘于琪, 等. 城市社区邻里交往对流动人口主观幸福感的影响: 基于广州的实证[J]. 现代城市研究, 2019(5): 63-70.

[Liu Ye, Tian Jiayue, Liu Yuqi, et al. The impact of neighbourhood ties on migrants' subject wellbeing in urban communities: A case study of Guangzhou. Modern Urban Research, 2019(5): 63-70.]

[38]
Diener E, Seligman M E P. Very happy people[J]. Psychological Science, 2002, 13(1): 81-84.

PMID

[39]
Cairns S, Harmer C, Hopkin J, et al. Sociological perspectives on travel and mobilities: A review[J]. Transportation Research Part A: Policy and Practice, 2014, 63: 107-117.

[40]
马静, 刘冠秋, 饶婧雯. 地理环境与时空行为对主观幸福感的影响研究进展[J]. 地理科学进展, 2022, 41(4): 718-730.

DOI

[Ma Jing, Liu Guanqiu, Rao Jingwen. Progress of research on the impact of geographical context and spatiotemporal behavior on subjective well-being. Progress in Geography, 2022, 41(4): 718-730.]

DOI

[41]
刘冠秋, 马静, 柴彦威, 等. 居民日常出行特征与空气污染暴露对出行满意度的影响: 以北京市美和园社区为例[J]. 城市发展研究, 2019, 26(9): 35-42, 124.

[Liu Guanqiu, Ma Jing, Chai Yanwei, et al. The impact of residents' daily travel characteristics and air pollution exposure on travel satisfaction: A case study of Beijing. Urban Development Studies, 2019, 26(9): 35-42, 124.]

[42]
邵源, 范颖玲, 江捷, 等. 基于出行链与情绪感受的出行幸福感研究[J]. 城市交通, 2019, 17(4): 1-7.

[Shao Yuan, Fan Yingling, Jiang Jie, et al. Satisfaction study based on travel chain and emotions. Urban Transport of China, 2019, 17(4): 1-7.]

[43]
曹晨, 甄峰, 汪侠, 等. 基于结构方程模型的南京市就业者通勤行为特征对健康的影响研究[J]. 地理科学进展, 2020, 39(12): 2043-2053.

DOI

[Cao Chen, Zhen Feng, Wang Xia, et al. Study on the influence of commuting behavior characteristics of urban residents on health in Nanjing City based on structural equation model. Progress in Geography, 2020, 39(12): 2043-2053.]

DOI

[44]
朱菁, 范颖玲. 国外出行幸福感研究进展及其对我国未来研究的启示[J]. 国际城市规划, 2018, 33(4): 74-83.

[Zhu Jing, Fan Yingling. Review of overseas studies on subjective well-being during travel and implications for future research in China. Urban Planning International, 2018, 33(4): 74-83.]

[45]
Yin J B, Cao X J, Huang X Y. Association between subway and life satisfaction: Evidence from Xi'an, China[J]. Transportation Research Part D: Transport and Environment, 2021, 96: 102869. doi: 10.1016/j.trd.2021.102869.

[46]
Wang F L, Wang D G. Geography of urban life satisfaction: An empirical study of Beijing[J]. Travel Behaviour and Society, 2016, 5: 14-22.

[47]
van den Berg P, Kemperman A, Kleijn B D, et al. Ageing and loneliness: The role of mobility and the built environment[J]. Travel Behaviour and Society, 2016, 5: 48-55.

[48]
Dütschke E, Engel L, Theis A, et al. Car driving, air travel or more sustainable transport? Socio-psychological factors in everyday mobility and long-distance leisure travel[J]. Travel Behaviour and Society, 2022, 28: 115-127.

[49]
Dargay J M, Clark S. The determinants of long distance travel in Great Britain[J]. Transportation Research Part A: Policy and Practice, 2012, 46(3): 576-587.

[50]
Meijering L. Towards meaningful mobility: A research agenda for movement within and between places in later life[J]. Ageing and Society, 2021, 41(4): 711-723.

[51]
Kingham S, Dickinson J, Copsey S. Travelling to work: Will people move out of their cars[J]. Transport Policy, 2001, 8(2): 151-160.

[52]
Guiver J. Modal talk: Discourse analysis of how people talk about bus and car travel[J]. Transportation Research Part A: Policy and Practice, 2007, 41(3): 233-248.

[53]
谢智敏, 甄峰, 席广亮. 基于日常通勤流动的南京都市圈空间结构特征[J]. 城市规划学刊, 2022(5): 90-98.

[Xie Zhimin, Zhen Feng, Xi Guangliang. Spatial structure of Nanjing metropolitan area: The perspective of daily commuting flow. Urban Planning Forum, 2022(5): 90-98.]

[54]
Ryan J, Wretstrand A, Schmidt S M. Disparities in mobility among older people: Findings from a capability-based travel survey[J]. Transport Policy, 2019, 79: 177-192.

[55]
Arentze T, Timmermans H. Social networks, social interactions, and activity-travel behavior: A framework for microsimulation[J]. Environment and Planning B: Planning and Design, 2008, 35(6): 1012-1027.

[56]
Stanley J K, Hensher D A, Stanley J R, et al. Mobility, social exclusion and well-being: Exploring the links[J]. Transportation Research Part A: Policy and Practice, 2011, 45(8): 789-801.

[57]
Berg P V D, Arentze T, Timmermans H. A path analysis of social networks, telecommunication and social activity-travel patterns[J]. Transportation Research Part C: Emerging Technologies, 2013, 26: 256-268.

[58]
Atkinson S. Beyond components of wellbeing: The effects of relational and situated assemblage[J]. Topoi, 2013, 32(2): 137-144.

DOI PMID

[59]
Diener E, Emmons R A, Larsen R J, et al. The satisfaction with life scale[J]. Journal of Personality Assessment, 1985, 49(1): 71-75.

DOI PMID

[60]
Ryff C D, Singer B H. Know thyself and become what you are: A eudaimonic approach to psychological well-being[J]. Journal of Happiness Studies, 2008, 9(1): 13-39.

[61]
温忠麟, 叶宝娟. 中介效应分析: 方法和模型发展[J]. 心理科学进展, 2014, 22(5): 731-745.

DOI

[Wen Zhonglin, Ye Baojuan. Analyses of mediating effects: The development of methods and models. Advances in Psychological Science, 2014, 22(5): 731-745.]

DOI

[62]
Hayes A F, Preacher K J. Statistical mediation analysis with a multicategorical independent variable[J]. British Journal of Mathematical and Statistical Psychology, 2014, 67(3): 451-470.

[63]
Liu Y F, Dijst M, Faber J, et al. Healthy urban living: Residential environment and health of older adults in Shanghai[J]. Health & Place, 2017, 47: 80-89.

[64]
常恩予, 张敏. 西方流动性研究与交通地理学的对话: 进展、启示与展望[J]. 地理科学进展, 2022, 41(8): 1516-1529.

DOI

[Chang Enyu, Zhang Min. Mobility studies and transport geography in the West: Progress, implications and prospects. Progress in Geography, 2022, 41(8): 1516-1529.]

DOI

[65]
Cao M Q, Hickman R. Understanding travel and differential capabilities and functionings in Beijing[J]. Transport Policy, 2019, 83: 46-56.

Options
文章导航

/

〈 〉