探究高校校园绿色出行教育引导路径——基于学生出行模式的分析.pdf
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1、双碳目标的实现离不开绿色出行的助力,高校校园“超大社区”的功能复合性特征决定了其多样化的出行方式选择,探究影响高校校园学生出行的内在机制对于推动高校绿色出行模式构建意义重大。本项研究以清华大学学生为研究对象,运用层次分析法、多元回归分析等方法,探究高校学生出行选择偏好及其影响因素,从而得出高校学生绿色出行的选择机制。最后,基于高校学生绿色出行选择机制构建了包括“增强环保意识”、“塑造绿色出行理念”、“塑造绿色出行管理机制”三方面的“一体两翼”的高校绿色出行引导方案。关键词:高校校园;绿色出行;选择偏好;影响因素;一体两翼中图分类号:X24文献标志码:A文章编号:1001-2443(2023)0
2、3-0237-08引言党的二十大报告明确提出“推动绿色发展,促进人与自然和谐共生”,大会对于节能减排工作做出了重大战略部署。习近平总书记在第75届联合国大会提出我国2030年前“碳达峰”、2060年前“碳中和”的目标。实现双碳目标,离不开国家的科学部署,也离不开人民群众的积极参与,离不开公众生活方式的转变。为助力中国实现“双碳目标”,中国各地各行业都在加速实现生活方式的绿色转型。高校作为青年学生的聚集地,有义务教育引导在校学生响应国家相关政策,倡导绿色出行方式。高校校园的“超大社区”的复合特征带来了复合的出行方式选择,其中主要的出行方式有四种,分别为步行、自行车、电动自行车、校园巴士。四种出行
3、方式的人均碳排放量有着明显差异,其中步行和自行车是最低碳环保的出行方式,CO2排放接近于零,相比较而言纯电动校园巴士(人均CO2排放约2.65 g/km)比电动自行车(人均CO2排放约9.6 g/km)更加低碳环保(数据源自 英国政府温室气体报告方法)。高校学生选择出行方式会考虑多方面的因素,如安全性、舒适性、时间性、经济性、健康、环保,这些因素如何影响学生的出行选择,选择的内在机制如何是本研究的主要关注问题1。本研究以清华大学学生作为研究对象,探究高校学生出行方式的影响因素与选择机制。通过层次分析法,探究不同影响因素对于清华学生出行选择的影响权重以及基于影响权重计算出清华学生认知层面的出行偏
4、好。并结合学生实际的出行选择,比较分析二者的异同。同时通过描述性统计分析和多元回归分析,探讨清华学生当前的出行偏好现状以及“出行距离”、“环保态度”等因素对于学生出行选择的影响机制。基于对清华学生出行机制的分析探讨“超大社区”型高校绿色出行的教育引导路径。收稿日期:2022-11-11基金项目:数字化转型视角下中西部高校教学系统性变革研究项目(BCA220213);中国创新创业教育政策保障体系研究项目(16CCJG01Z008).作者简介:姚冠男(1990),男,河北承德市人,博士研究生,主要从事高校创新教育研究.引用格式:姚冠男.探究高校校园绿色出行教育引导路径基于学生出行模式的分析 J.安
5、徽师范大学学报(自然科学版),2023,46(3):237-244.2023 年安 徽 师 范 大 学 学 报(自 然 科 学 版)1研究方法1.1基础事实:焦点小组访谈法结合问卷调查法焦点小组访谈法是一种有效的定性资料收集方法,在社会科学领域得到了广泛应用,尤其是社会学、市场学和新闻传播学专业。焦点小组访谈法通常会搭配另一种资料收集方法加以使用,其中最常见的是与问卷调查方法的结合。焦点小组通过多个参与者的讨论,能够帮助研究者重现解释某一现象及其成因,帮助研究者对研究假设和理论进行再检验和再发现,从而开发出新的测量工具。本研究拟进行两轮7人的焦点小组访谈,每组访谈时间在一到两小时。在访谈对象上
6、,本研究计划通过线上和线下相结合的方式,在清华大学学生群体中招募合适的访谈对象。抽样标准为质化研究常用的分层目的性抽样。根据研究目的设计访谈提纲,访谈主要涉及出行方式、出行方式动机、出行方式转变意愿等内容。访谈期间注意对被访者进行必要的引导和追问,避免诱导性的话语和问题。在访谈资料的分析方面,首先,研究者对所有访谈过程进行现场录音,在访谈结束后进行及时转录和校对,得到完整的访谈文本资料。之后,在扎根理论的指导下,对所有访谈文本进行开放性编码,具体包括:将原始文本分解为每一个独立的表述、事件或现象,并对其进行贴标签;通过对每一个标签所代表的现象进行初步释义,提出概念;对得到的概念进行分析和分类,
7、构建主题词以表达同属一类的概念;通过语义分析探讨主题词之间的关系,抽取核心概念相关的主题词,将主题词所指涉的概念进行凝练,编制以供问卷使用的题项。本研究还设计了用以调研学生出行模式的调查问卷,调查问卷设计过程分为如下四个步骤:(1)阅读“破五唯”政策相关领域研究文献,掌握该领域研究的重要关注点;(2)小组讨论,确定问卷主体框架及题项设计,形成初版问卷,并提交专家获取反馈;(3)基于初版问卷进行预调研,寻找问卷设计中存在的的问题;(4)基于预调研发现的问题对调查问卷进行优化改进,形成最终版问卷。最终本研究收集问卷285份,有效问卷267份,有效问卷占比93.7%。1.2决策过程:层次分析法层次分
8、析法是一种解决多目标复杂问题的定性和定量相结合进行计算决策权重的研究方法。该方法将定量分析与定性分析结合起来,用决策者的经验判断各衡量目标之间能否实现的标准之间的相对重要程度,并合理地给出每个决策方案的每个标准的权数,利用权数求出各方案的优劣次序。层次分析法从定性方面来说,把一个复杂的决策问题分解成为层次结构的问题;从定量方面来说,对每个不同的决策指标打分进行配对对比。另外,层次分析法给予了充分的对比来确保判断的有效性,并给予检验模型一致性的方法。层次分析法主体包含三个层次,Level1 为目标层,即为所分析问题的预定目标或理想状态下的最佳结果;Level2为准则层,即为实现最高处目标所需考虑
9、的中间因素环节;Level3 为方案层,即在准则层的制约下提供选择方案。结合本次调研目标,即绿色出行的出行方式选择,研究设计的方案层次中包括四个方案,即步行、自行车、电动自行车、校园巴士;准则层包括六个要素,即环保性、安全性、舒适性、个人健康、时间性、经济性。1.3选择的影响机制:描述性统计&多元回归分析本研究针对清华大学学生群体进行抽样问卷调研,以个体出行方式选择机制为核心问题,在问卷中包含个体出行方式、出行方式转变意愿、对双碳政策的认同、校车经历、校车认知、体育认同等一系列现有研究指出的显著影响出行方式的变量,并结合访谈结果开发新的自变量。常规问卷设计的主要功能有:一是获得基础事实
10、,通过描述性统计分析展现出样本出行方式等关注变量的整体分布状况,二是为多元回归分析提供协变量,以更清晰地辨别出行方式与影响因素间的因果效应。2出行方式选择机制实证分析2.1层次分析法分析探究清华学生出行偏好2.1.1判断矩阵计算分析本研究探究清华大学学生出行偏好,选取步行、自行车、电动自行车、校园巴士4种出行方式,考虑环保性、安全性、舒适性、个人健康、时间性、经济性6个选择标准。采用层次分析法进行探究,如图1所示。238姚冠男:探究高校校园绿色出行教育引导路径基于学生出行模式的分析46卷第3期图1清华大学学生出行偏好AHP层次分析框架图Figure 1AHP framework for tra
11、vel preferences of Tsinghua university students基于层次分析法,对本次问卷调研产生的267份有效问卷进行矩阵计算分析,对问卷的打分取算数平均值,得到的O-C(目标层-准则层)判断矩阵如表1所示。通过层次分析法对上述判断矩阵进行层次分析得到的分析结果如表2所示。从表2可知,针对环保性,安全性,舒适性,个人健康,时间性,经济性总共6项构建6阶判断矩阵进行层次分析法研究,分析得到特征向量为(0.957,1.293,0.907,1.104,0.936,0.804),6 项对应的权重值分别是:15.951%,21.543%,15.110%,18.402%,1
12、5.594%,13.401%。由此可见,清华学生对于出行考虑因素的重要性权重由高到低分别是安全性个人健康环保性时间性舒适性经济性,由此可见清华学生在出行方式的选择上的环保意识较强,环保性偏好排在较为靠前的位置(第3位)。结合特征向量可计算出最大特征根(6.012),接着利用最大特征根值计算得到CI值(0.002)【CI=(最大特征根-n)/(n-1)】,CI值用于下述的一致性检验使用2。环保性安全性舒适性个人健康时间性经济性环保性1.001.230.921.121.040.92安全性0.811.000.650.840.700.64舒适性1.091.541.001.101.010.90个人健康0
13、.891.190.911.000.750.71时间性0.961.430.991.331.000.77经济性1.091.561.111.411.301.00参考项环保性安全性舒适性个人健康时间性经济性特征向量0.9571.2930.9071.1040.9360.804权重值15.95%21.54%15.11%18.40%15.59%13.40%最大特征值6.012CI值0.002表1清华学生出行偏好问卷数据O-C判断矩阵Table 1 O-C judgment matrix of Travel Preference questionnairedata of Tsinghua students表2
14、层次分析结果Table 2AHP analysis results接着对上述分析结果进行一致性检验分析,一致性检验用于研究评价权重计算结果的一致性检验结果,即计算一致性指标CR值(CR=CI/RI)。一致性检验的步骤为:第一,先描述上述计算得到的CI值,本研究计算CI值为0.002;第二,结合判断矩阵阶数得到RI值,本研究RI值为1.260;第三,计算CR值,本研究的CI值为0.002。通常情况下CR值越小,则说明判断矩阵一致性越好,CR值小于0.1,则判断矩阵满足一致性检验,本研究CR值为0.00160.1,意味着判断矩阵满足一致性检验,计算所得权重具有一致性。2.1.2学生出行偏好分析本研
15、究调研清华学生对步行、自行车、电动自行车、校园巴士4种出行方式的偏好性,取267份有效问卷中4种出行方式在环保性、安全性、舒适性、个人健康、时间性、经济性6个因素的平均得分,如表3所示。代入上面由层次分析法计算出的各个因素的权重值,计算出表3四种出行方式对应的倾向因素分数值Table 3Tendency factor scores corresponding to fourtravel modes环保性安全性舒适性个人健康时间性经济性综合得分步行3.473.462.333.621.673.583.057自行车3.482.842.643.352.703.163.026电动自行车2.352.053
16、.122.203.472.222.530校园巴士2.373.183.011.922.722.682.6532392023 年安 徽 师 范 大 学 学 报(自 然 科 学 版)清华学生对于4种出行方式的综合倾向分数,清华学生对于出行方式的倾向性排序为步行自行车校园巴士电动自行车。2.2学生出行偏好选择机制分析在通过层次分析法分析出的个体决策过程中核心准则具体作用的基础上,本研究进一步对清华大学学生出行方式的选择机制进行了探究。首先通过描述性统计,探究样本的社会统计学特征、个体出行方式选择、个体环境态度等核心变量的分布情况,呈现清华学生出行方式总体情况。在此基础上,利用Multinomial统计
17、回归模型进行建模,分析个体出行方式选择的影响因素与选择机制3。2.2.1学生出行方式选择的描述性统计分析(1)受访者的社会学统计特征本研究采用滚雪球抽样的样本抽样方式,面向清华大学全体学生开展问卷调查。通过问卷调查获取研究数据,最终收集问卷285份,有效问卷267份,问卷有效率为93.7%。受访者的平均年龄为25岁,最小年龄为 18 岁,最大年龄为 34 岁,大多数受访者年龄集中在 22 至 25 岁。样本的性别分布较为均衡,男性占50.30%,女性占49.70%。样本的受教育程度整体较高,在读硕士生占45.45%。在读博士生占44.85%。样本的就读专业以理工科为主(66.7%),人文科学占
18、比最少(8.48%),社会科学次之(21.82%),与清华大学的专业分布特征相符合。在住宿区域的分布上,近半数的受访者居住在南区学生公寓(48.48%),其他受访者相对均匀地分布在紫荆学生公寓(16.36%)、双清公寓及校外区域(13.94%)。在学习地点的分布上,37.58%的受访者经常在教学楼区域学习,32.73%受访者常在系馆学习,13.33%受访者常在公共图书馆学习,可见教学楼和系馆是受访者活动的主要区域。在就餐地点的分布上,靠近教学区的清芬园、听涛园和丁香园是大多数受访者偏好就餐的食堂(65.45%),其次是靠近生活区的桃李园和紫荆园(15.15%)。样本的其他属性特征详见表4。表4
19、社会统计学特征分布(n=267)Table 4Distribution of sociostatistical characteristics(n=267)变量性别在校身份就读专业住宿区域类别男女本科生硕士生博士生其他工科理科社科人文其他南区学生公寓紫荆学生公寓双清公寓及校外其他频数13513216121120101285058238129443757占比/%50.3049.706.0645.4544.853.6447.8818.7921.828.483.0348.4816.3613.9421.21变量最常学习的地点最常就餐的地点类别一教二教三教四教六教系馆公共图书馆其他清芬/听涛/丁香园观畴
20、园桃李/紫荆园玉树/芝兰园照澜院荷园频数6813294487364417531406312占比/%2.423.034.8510.9116.3632.7313.3316.3665.4511.5215.152.421.214.42(2)受访者的偏好出行方式首先,在常用出行方式上,大多数受访者选择骑自行车出行(70.91%),其次是选择步行(20.61%)和骑电动车出行(8.48%),没有受访者将校园巴士作为自己的常用出行方式。在关于“最近一个月是否搭乘过校园巴士”的问题中,83.03%的受访者表示没有搭乘经历,仅不足两成的受访者(16.97%)表示有近期搭乘校园巴士的经历。在此基础上,关于受访者“
21、是否知道获取校园巴士运营情况的渠道”,知道信息获取渠道的受访者240姚冠男:探究高校校园绿色出行教育引导路径基于学生出行模式的分析46卷第3期比例为47.27%,超过半数的受访者(52.73%)不了解校园巴士运行信息获取渠道。(3)环保意识变量的描述在对气候问题的意识方面,多数受访者(61.2%)都表示自己担心“温室效应”问题,并且关注“碳中和、碳达峰”目标(60.6%)。在对空气质量的满意程度方面,表示满意(28.5%)和表示不满意(32.1%)的受访者比例相近。在碳排放量和日常生活的关系上,近七成受访者(65.5%)认为“碳排放量的控制与中和只与企业、工厂有关”,只有约二成受访者(15.8
22、%)认为碳排放与每个人的日常出行模式息息相关。2.2.2个体出行方式选择的影响因素探究基于清华大学学生的问卷调查结果,本研究针对个体出行方式进行建模分析。模型中,因变量为个体出行方式,即步行、自行车、电动自行车(因调查中未有受访者表示以校车为日常出行方式,故此处省略),自变量包括“日常生活距离”,即询问受访者“宿舍(居住地)距离日常学习生活区域(如教室、工位)的距离”,“宿舍区域”(南区学生公寓、紫荆学生公寓、双清公寓等)、“一般环境态度”(通过多个问题进行测量,后通过因子分析聚合为一个变量)(environment attitude),控制变量包括“院系”、“校园巴士经历”(最近一个月是否乘
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