袁鹏程 李鹏程 王世佳
摘 要：众多研究表明“感知竞争”和“过去行为”对当前决策具有顯著影响。文章在在经典计划行为理论的基础上，扩展“感知竞争”和“过去行为”两个潜变量，构建结构方程模型，进行公交及小汽车两种出行方式的选择意向研究。结果表明：基于扩展计划行为理论（ETPB）所建立的两个结构方程模型拟合效果均较好，能够很好地刻画居民的方式选择过程;行为态度和感知行为控制均对行为意向有显著的正向作用，而主观规范仅在公交模型中显著，对小汽车选择意向没有显著影响;对于两个扩展变量，感知竞争负向作用于行为意向，并且小汽车比公交有更大的竞争力，而过去行为对行为意向有显著的正向影响，对公交选择意向的作用已超过原始的三个变量。
关键词：ETPB理论;结构方程模型;方式选择意向;感知竞争;过去行为
中图分类号：U491 文献标识码：A
Abstract： On the basis of the theory of planned behavior， two latent variables， perceived competition and past behavior， were extended to construct the structural equation model， and the study on the choice intention of bus and car was carried out. The results show that the two structural equation models based on the extended planned behavior theory have good fitting effects and can describe the mode selection process of residents well. Among the original variables， behavioral attitude and perceived behavioral control have significant positive effects on behavioral intention， while the subjective norm only has significant effect in the bus model and has no significant effect on the car selection intention. For the two extended variables， perceived competition negatively affects behavioral intention， and cars are more competitive than buses. However， the past behavior has a significant positive effect on the behavioral intention， and the effect on the bus choice intention has exceeded the original three variables.
Key words： extended theory of planned behavior; structural equation model; mode choice intention; perceived competition; past behavior
0 引 言
基于效用最大化的离散选择模型考虑了出行者个人及家庭社会经济属性、出行属性等对方式选择的影响，被广泛应用于出行选择行为研究中[1]。但离散选择模型中考虑的因素都为可直接观测的变量，忽略了对感知、态度、偏好等心理潜变量因素的考虑。近年来，潜变量因素逐渐受到关注，研究者们开始从心理潜变量层面去研究居民的方式选择行为[2]。许多社会心理学理论特别是计划行为理论（Theory of Planned Behavior，TPB）被广泛应用于刻画居民的选择行为，产生了大量的实证研究[3-5]。陈坚选取重庆市和成都市两个城市，运用计划行为理论分别建立了公交选择行为的结构方程模型，认为两个城市的居民选择公交的行为存在差异[6];王月辉等整合技术接受模型和计划行为理论研究了新能源汽车的购买行为，认为态度对行为的影响最大，而感知有用性对态度影响最大[7];Fu等整合了计划行为理论和顾客满意理论研究了公交选择行为，实证结果表明该整合模型有效刻画了公交使用行为[8]。刘健等基于计划行为理论分析了出行者对高铁的乘坐意向，并引入了追求新奇、信任等新变量[9];方晓平等则在计划行为理论的基础上新增了预期后悔变量并证明了预期后悔对低碳出行方式选择行为有负向影响[10];陈凯、黄鑫则分别在计划行为理论中扩展了环保意识和感知风险变量[11-12]。在TPB的基础上扩展重要变量能够提高模型的解释能力，本文将基于计划行为理论，扩展“感知竞争”和“过去行为”两个变量，分别建立公交和小汽车选择行为的结构方程模型，探讨居民进行方式选择时的心理决策过程，即方式选择意向受哪些因素的影响，并对两个模型结果进行对比，分析公交和小汽车的选择行为上存在的差异。
1 扩展计划行为理论
1.1 原始变量及假设
原始计划行为理论中共有4个心理潜变量，分别为行为态度、主观规范、感知行为控制和行为意向，前三个变量为预测变量，行为意向为结果变量。根据Ajzen提出的计划行为理论，所有可能影响行为的因素都是通过行为意向来间接影响行为的。而行为意向受到行为态度、主观规范和感知行为控制的影响[6]。行为态度（Behavioral Attitude，BA）是指居民对采用某种方式出行所持有的正面或负面的感受。居民对采用的出行方式的看法越正面，行为态度就越积极。主观规范（Subjective Norm，SN）是指居民采用某种出行方式出行时受到的家人、朋友、同事等的影响。个人决策时并不是孤立的，认知和行为或多或少地受到周围环境中个人或团体的影响作用。当家人、朋友、同事都对选择某种方式出行的态度和看法比较正面时，居民本人感知到的主观规范就较正面。感知行为控制（Perceived Behavioral Control，PBC）是指居民个人感知到的选择某种方式出行的难易程度。如居民乘坐公交时对公交的发车时刻、路线和走向都不清楚的话，选择公交的难度就较大，感受到的乘坐方便程度较低，所以感知行为控制能力就较差。行为意向（Behavioral Intention，BI）是指居民采用某种出行方式出行的可能性大小。
居民对选择某种出行方式的态度越正面，选择该种出行方式的行为意向就越强;居民感受到家人、朋友等对选择某种出行方式的态度越正面，即主观规范越正面，行为意向就越强;当居民感受到选择某种方式的难度越小，即感知行为控制能力越强时，行为意向就越强。由此，做出如下3个假设：H1：居民对出行方式的行为态度对行为意向有正向影响;H2：主观规范对居民方式选择的行为意向有正向影响;H3：居民对出行方式的感知行为控制对行为意向有正向影响。
同时，居民感受到的家人、朋友等对选择某种出行方式的态度越正面，居民本人的态度也就越正面。反之亦然，居民对出行方式的态度越正面，其家人、朋友的态度就越正面。所以假设如下：H4：主观规范和行为态度间相互影响。
1.2 扩展变量及假设
本文在原始计划行为理论的基础上，扩展“感知竞争”和“过去行为”两个预测变量，探讨其对出行方式选择意向的作用。对于扩展的两个心理潜变量，感知竞争（Perceived Competition，PC）是指居民选择某种出行方式出行时感受到的其他出行方式的竞争力。私人交通与公共交通存在此消彼长的竞争关系[13]，Li等认为小汽车是公共交通最主要的竞争方式[14]。小汽车的服务特征直接影响着公交的需求，当小汽车的吸引力增大时會降低公交的选择意向，当居民感知到小汽车在出行上的竞争力减弱时，对公交的选择意向增强。同样，公共交通的服务水平提升也会减少居民对小汽车方式的使用[13]。所以，做出感知竞争的相关假设：H5：感知竞争对行为意向有负向影响。
过去行为（Past Behavior，PB）是指居民过去选择某种出行方式出行的频率。过去行为的频率反映了过去行为的强度，并且直接影响着未来的选择行为[9]。如果过去对某种出行方式的使用频率较高，方式选择会逐渐演变成自动执行、不会轻易改变的行为，以后使用该出行方式的意向会较强。在一些研究中，过去行为的预测效果已经超过了计划行为理论中的原始变量，将成为预测行为意向的有力工具[9-10]。而如果居民在过去的一段时间里选择某种出行方式的频率较高，那么他会对该种出行方式的使用比较熟悉，选择该种出行方式时感受到的难度就会变小，即感知行为控制能力变强。另一方面，良好的行为会反复发生，当过去使用某种出行方式的经历较多时，表明该种方式服务质量良好，对居民有较强的吸引力[9，14]。相对地，其他竞争方式的吸引力、竞争力就较弱，即感知到的其他出行方式的竞争小。由此，做出3个假设：H6：过去行为对行为意向有正向影响;H7：过去行为对感知行为控制有正向影响;H8：过去行为对感知竞争有显著的负向影响。
根据Ajzen提出的计划行为理论中各个变量的含义以及相关文献量表[6，8，10，14-17]，选取相应的题项对扩展计划行为理论中行为态度、主观规范、感知行为控制、感知竞争、过去行为和行为意向6个变量进行测量。
行为态度指居民本人对方式的整体感知，包括方便性、舒适性、满意与喜好共4个测量题项。主观规范指家人和好友的态度。感知行为控制指居民使用该方式出行的难易程度，当该方式是“最熟悉和自在的”、“已成为日常生活一部分”时，使用难度就较小，认为感知行为控制能力较强。过去行为指过去对方式的使用情况。行为意向指今后会使用的程度。
对于感知竞争变量的测量题项，在公交模型和小汽车模型中不相同。公交的竞争方式为小汽车，所以感知竞争变量的测量题项确定为小汽车在方便容易、熟悉自在、舒适安全方面的优势。而小汽车的竞争来自于公共交通存在的优势，包括熟悉自在、舒适安全、线路信息方面。由此，确定表1、表2所示扩展计划行为理论中各心理潜变量的测量题项。
根据上面确定的8个假设以及各潜变量测量题项，以公交模型为例，扩展后的计划行为理论模型框架如图1所示。其中，H1～H4为根据原始计划行为理论提出的假设，H5～H8为新提出的4个假设。
2 结构方程模型
2.1 模型定义
本文将采用结构方程模型来处理各潜变量之间的复杂关系。结构方程模型（Structural Equation Model，SEM）是反映潜变量和显变量的一组方程，其目的是通过显变量测量潜变量，探讨潜变量间的相关关系，对模型假设的正确性进行检验。其方程式为式（1）、式（2）和式（3），分为测量模型和结构模型两部分。
y=Λη+ε （1）
x=Λξ+δ （2）
η=Bη+Γξ+ζ （3）
测量模型如方程式（1）和式（2）所示，由测量变量y、x，潜变量η、ξ和误差项ε、δ组成。y、x是可以直接测量的，使用一组问卷的回答分值来表示。η、ξ只能间接用测量变量来反映其特质。ε、δ是指y、x中无法被η、ξ解释的部分。Λ、Λ为因子负荷量，用于反映y与η，x与ξ的相关程度，Λ、Λ越大，说明y受到η，x受到ξ影响的强度越高[18]。结构模型为方程式（3），用于分析潜变量之间的关系。本研究中内生潜变量之间、内生与外生潜变量之间同时存在着影响关系。方程式（3）由内生潜变量η、外生潜变量ξ和误差项ζ组成。B是路径系数，反映不同内生潜变量之间的关系[18]。Γ也是路径系数，表示外生潜变量与内生潜变量之间的关系，路径系数越大，说明影响的强度越高[18]。ζ反映了内生潜变量未能被模型解释的部分。
2.2 模型估计与检验
结构方程模型主要有以下几种参数估计方法：最大似然法、广义最小二乘法和未加权最小二乘法。其中，最大似然法为应用最广的估计方法，其对数据的正态性要求较高，在估计之前应对数据进行正态性检验[19]。参数估计后，还需进行模型的适配度检验。模型的整体适配度检验是指理论模型与实际数据的一致程度，即模型的拟合效果是否良好。本文采用如下常用的适配度指标来评价：（1）RMSEA为近似均方根误差（Root Mean Squared Error of Approximation），是最常用的指数，不受样本量大小与模型复杂度影响，RMSEA值越小，适配度越佳，当模型趋近完美拟合时，其接近于0，一般RMSEA应小于0.08[18]。（2）GFI（Goodness of Fit Index），拟合优度。（3）AGFI（Adjusted Goodness of Fit Index）为调整后适配度指数，它利用假设模型的自由度与模型变量个数的比率来修正GFI指标[18]。（4）NFI（Normed Fit Index），常规拟合度。（5）CFI为相对拟合指数（Comparative Fit Index），反映了假設模型与独立模型之间的差异程度，越大越好。GFI、AGFI、NFI和CFI均应大于0.9[18]。（6）R，表示模型中变量能被解释的比例大小，大于0.33时具有平均拟合水平，大于0.67时有较高的拟合水平。
3 实证分析
3.1 数据及检验
本文的数据来源于2013年温岭市居民出行调查数据库，目的在于了解居民的出行规律和出行特征。出行调查内容包括该市居民出行起终点调查和出行意向调查两部分。第一部分居民出行起终点调查包括家庭成员的个人及家庭基本信息，如性别、年龄、教育程度等社会经济属性，以及详细记录了家庭成员一天的出行信息。第二部分为居民出行意向调查，为可直接观测的问题项，涉及居民对公交和小汽车两种出行方式的态度、偏好、看法等心理因素。问题项均采用Likert五级量表的形式：1、2、3、4、5分别代表“很不同意”、“不同意”、“一般”、“同意”、“很同意”或“很不方便”、“不方便”、“一般”、“方便”、“很方便”等，1代表最负面的态度，5代表最正面的态度。本次调查实际回收问卷10 545份，对数据库中的所有记录进行处理，剔除社会经济属性、出行属性数据和出行意向问题项中缺失或错误的记录，最终得到4 115份数据完整的记录。样本中个人及家庭社会经济属性的统计性分析如表3所示。
在确定居民公交、小汽车选择意向的结构方程模型框架后，还需检验所选择的测量指标是否可靠，能否有效地测量潜变量，即进行信效度检验。本文参照Li的检验过程，信度上检验内部一致性信度，效度上检验结构效度[14]。信度是指测量指标内部的一致性、稳定性和可靠性，代表重复测量后，产生结果的一致性程度。其最常使用的评价指标为信度系数，即Cronbach's Alpha系数，其值越高，数据的一致性越好。当Cronbach's Alpha值大于0.7时认为测量指标内部具有一致性。
效度即有效性，是指测量工具能够测量事物的正确性程度。效度检验方面，采用探索性因子分析对各心理潜变量进行结构效度检验，当潜变量的观测指标因子载荷均大于0.5时，具有良好的结构效度。但进行因子分析之前还需进行适用性检验，判断是否能进行因子分析。适用性检验通过两个指标来判断：Bartlett球形检验，如果其概率P值小于0.05，则认为各变量具有相关关系，适合做因子分析;KMO检验统计量，其取值范围为0～1，越接近于1，变量间的偏相关性越强，临界值为0.5，小于0.5认为不可接受。
通过SPSS软件进行信效度检验，得到表4所示结果。Cronbach's Alpha值介于0.727～0.966范围，均大于0.7，因此信度较好。Bartlett球形检验中，P值均为0.000，小于0.05，且KMO值介于0.500～0.906范围，不小于临界值，说明适合做因子分析。采用主成分分析法进行因子分析，得到表4所示各观测指标的因子载荷，均大于0.5，所以具有良好的效度。
3.2 模型估计及结果分析
本文采用最大似然法对模型未知参数进行参数估计，各测量指标的正态性通过偏度系数和峰度系数进行检验。临界值为：单变量偏度绝对值不超过2，峰度的绝对值不超过3。对公交、小汽车模型中涉及的心理潜变量的观测指标进行正态性检验，得到表4的结果。可以看出，所有观测指标的偏度绝对值小于1，峰度绝对值小于2，都满足要求。说明数据并没有严重违反正常值，满足正态分布，可以采用极大似然法进行参数估计。
借助Amos软件，利用最大似然法对模型进行参数估计，公交模型、小汽车模型的拟合指标如表5所示。所有指标中，除了公交模型的AGFI值为0.891，略小于0.9外，GFI、NFI、CFI均大于0.9，RMSEA均小于0.08，各个指标均拟合较好。所构建的结构方程模型对公交选择意向的解释比例，即R达到了63%，对小汽车选择意向的解释达到了69%，R均靠近或大于0.67。表明以扩展计划行为理论为框架建立的结构方程模型拟合水平较好，能够很好地解释居民对公交、小汽车两种出行方式的选择意向。
根据图2、图3所示小汽车、公交的结构方程模型估计结果对所提出的8个假设进行检验，分析居民选择不同出行方式时的决策过程及差异。
对于扩展计划行为理论中的8个相关假设，除了假设2在0.01的显著性水平上部分不成立外，其他假设均成立。但公交和小汽车两个结构方程模型的参数估计值有较大差异，两种出行方式的选择过程存在差异。在两个模型中的5个预测变量中，3个心理潜变量为原有变量，2个为新增变量。除了主观规范变量外，所有预测变量均对行为意向有显著影响。
根据提出的8个假设和两个模型的参数估计结果对公交、小汽车的选择行为做出如下分析：
（1）对于假设H1、H2、H3、H4：行为态度、主观规范和感知行为控制对行为意向的作用，主观规范和行为态度间的相互作用
在两种出行方式的结构方程模型中，行为态度和感知行为控制均在0.01的水平上对行为意向有正向作用，说明居民选择出行方式的意向受他们对方式的态度和感知的使用难易程度的影响。公交模型的3个原始预测变量中，行为态度对行为意向的影响最大，其次为主观规范，感知行为控制影响较小。
要引导居民使用公共交通，应改善公交车内环境，提供舒适、安全的出行环境;优化公交班次、站点及线路设置，设置公交专用车道或相位，完善公交网络，从而提高公交出行的快捷性、可靠性;对公交票价实行优惠，当乘坐次数较多时给予一定折扣，降低出行费用;在站台和网络平台等提供清晰的公交线路、站点以及换乘示意图;发布公交实时信息，包括预计到达时间，已到达站点等。通过以上措施，从提升公交服务质量和满意度角度使居民对公交有正面的态度，降低居民使用公交的难度，使居民对使用公交有更好的行为控制能力。感知行为控制在公交模型中对行为意向的参数值为0.10，而在小汽车模型中很大，为0.46。居民在选择公交出行时主要受态度、过去行为的影响，受感知行为控制能力的影响相对较小。而小汽车使用有较多的限制，如身体状况、年龄和驾照限制等，因此选择小汽车出行的居民必然受感知行为控制能力影响较大。
但主观规范仅在公交模型中对行为意向有显著的正向作用，系数为0.24，说明居民选择公交的意向受家人、朋友等周围人的影响很大。在小汽车模型中主观规范参数值不显著，假设2不成立。小汽车模型中，行为态度对行为意向作用最大，其次为感知行为控制和过去行为。选择小汽车的意向主要被自身的行为态度影响，受其他人的影响较小。
主观规范和行为态度间有显著的相关关系，说明个人的态度受其他人态度的影响。他人的态度越正面，则居民的态度就越正面。同样，居民本人的态度也对他人的态度有正向作用。应多向居民宣传公交出行的好处，培养绿色出行的意识，鼓励有社会影响力的公众人物采用公交出行，起示范作用，以使居民的家人、朋友等对公交有良好的态度，从主观规范角度促成居民使用公交出行。
（2）对于假设H5：感知竞争对行为意向的作用
新增的两个变量中，感知竞争对行为意向有显著的负向影响，说明居民选择某种方式的意向与其感知到的其他竞争方式的优势大小有关。在公交模型中，公交的竞争方式即为小汽车，感知到小汽车优势越大，即感知竞争越大，则选择公交的意向就越低，小汽车模型中同理。公交模型中感知竞争的系数为-0.11，而小汽车模型中仅为-0.05，说明在居民方式选择行为中，小汽车比公交有更大的优势和竞争力，而公交的优势较小，竞争力较弱。为了增加公交出行分担率，不但要提升公交服务质量、满意度，增强其行为控制能力，使居民本人、家人、朋友等对公交有良好的态度，还要降低公交的竞争方式小汽车的优势，加大其获得难度。如增加停车费用、限号出行、实行拥堵收费、限购、限制牌照发放数量等。
（3）对于假设H6、H7、H8：过去行为对行为意向、感知行为控制和感知竞争的作用
過去行为对行为意向、感知行为控制有显著的正向影响。如果过去使用某种方式的频率越高，则居民对使用该方式出行会比较熟悉，感知的使用容易程度就越高。过去行为在公交模型中的系数为0.47，对行为意向的影响最大，说明过去行为对行为意向有很强的预测作用。过去使用公交频率较高会使居民产生依赖性，改变公交出行的可能性较小，从而以后使用公交出行的意向就较强。必须要从增加公交优势、增加小汽车出行成本及难度的角度采取措施，对居民使用公交出行进行一个长期的引导。只有长时间引导居民，使公交出行成为居民的日常行为，才能够极大提升居民以后使用公交的意向。
过去行为在小汽车模型中路径系数为0.24，相比之下，居民对小汽车的使用意向受过去行为影响小，其行为意向的主要影响来自行为态度。高水平的公共交通服务质量能够扭转有车居民的出行方式使用行为，但有车居民由于过去一直采用小汽车出行，其行为意向受到过去行为的显著作用，往往很少会考虑改变现有的出行方式。因此可以先给予一定的优惠引导居民选择停车换乘出行，逐步地减少居民对小汽车的依赖，再以良好的公共交通服务质量增加居民使用公共交通出行的频率，减少使用小汽车出行。
在公交和小汽车模型中，过去行为对感知竞争有显著的负向影响。说明过去使用公交的频率越高，对公交的竞争方式小汽车的竞争力感知会降低。或者说，过去使用公交频率较高的居民对公交的服务质量会比较满意，感知到的小汽车优势会下降。
4 结 论
本文在原始计划行为理论的基础上，扩展了“过去行为”和“感知竞争”两个变量。结果表明，两个扩展变量对行为意向均有显著的影响，提高了计划行为理论对方式选择意向的解释能力。在公交模型中，过去行为、行为态度和主观规范对行为意向的影响较大，过去行为最大。而在小汽车模型中，行为意向受行为态度、感知行为控制和过去行为的影响较大，行为态度最大。公交和小汽车两种方式的选择机理存在差异。公交使用意向受感知行为控制的影响小，而主观规范对小汽车选择意向没有显著作用。感知竞争对行为意向有显著的负向影响，且公交的竞争力明显小于小汽车。本文仅研究了公交和小汽车的选择行为，在以后的研究中可以构建其他出行方式的模型，并研究不同方式间的选择差异。在心理潜变量方面，可以在计划行为理论的基础上扩展其他变量，把计划行为理论与其他如技术接受模型等行为理论进行整合，或者采用解构计划行为理论，以扩展现有行为理论，提高其对居民出行方式选择行为的解释能力。
参考文献：
[1] 舒诗楠，边扬，荣建，等. 短距离下小汽车出行向自行车出行转移意向MIMIC模型[J]. 北京工业大学学报，2019，45（10）：998
-1008.
[2] 舒诗楠，边扬，荣建，等. 基于跨理论模型的小汽车向自行车出行分阶段转移过程[J]. 东南大学学报（自然科学版），2018，48（2）：373-380.
[3] 景鹏，隽志才，查奇芬. 扩展计划行为理论框架下基于MIMIC模型的城际出行行为分析[J]. 管理工程学报，2016，30（4）：61
-68.
[4] 熊长江，姚娟，赵向豪，等. 扩展计划行为理论框架下游客旅游生态补偿支付意愿研究——以天山天池世界自然遗产地为例[J]. 地域研究与开发，2020，39（3）：111-117.
[5] 许冰，邵春福，钱剑培，等. 扩展计划行为理论框架下城际出行方式选择建模[J]. 交通工程，2018，18（3）：28-35.
[6] 陈坚，傅志妍，钟异莹. 心理因素影响的公交方式选择行为模型[J]. 交通运输系统工程与信息，2017，17（3）：120-126，142.
[7] 王月辉，王青. 北京居民新能源汽车购买意向影响因素——基于TAM和TPB整合模型的研究[J]. 中国管理科学，2013，21（S2）：691-698.
[8] Fu X， Juan Z. Exploring the psychosocial factors associated with public transportation usage and examining the “gendered”difference[J]. Transportation Research Part a-Policy and Practice， 2017，103：70-82.
[9] 刘健，张宁. 基于计划行为理论的高速铁路乘坐意向研究[J]. 管理学报，2014，11（9）：1403-1410.
[10] 方晓平，周倩然. 基于TPB的低碳交通出行方式研究[J]. 铁道科学与工程学报，2019，16（3）：804-811.
[11] 陈凯，梁皓凯. 居民绿色出行的差异来源与表现——以北京市为例[J]. 软科学，2016，30（11）：109-113.
[12] 黄鑫. 北京市通勤者公共自行车选择意向影响因素研究[D]. 北京：北京交通大学（硕士学位论文），2016.
[13] 姚迪，徐丽群，李金培，等. 公共交通吸引力研究：綜述与展望[J]. 系统管理学报，2018，27（6）：1054-1064，1073.
[14] Li L， Bai Y， Song Z， et al. Public transportation competitiveness analysis based on current passenger loyalty[J]. Transportation Research Part a-Policy and Practice， 2018，113：213-226.
[15] Fu X， Juan Z. Understanding public transit use behavior： integration of the theory of planned behavior and the customer satisfaction theory[J]. Transportation， 2017，44（5）：1021-1042.
[16] Verplanken B， Orbell S. Reflections on Past Behavior： A Self-Report Index of Habit Strength[J]. Journal of Applied Social Psychology， 2003，33：1313-1330.
[17] 张辉，白长虹，李储凤. 消费者网络购物意向分析——理性行为理论与计划行为理论的比较[J]. 软科学，2011，25（9）：130
-135.
[18] 程皓，乐琦. 基于技术接受模型的社交金融产品使用意愿研究——以“微信钱包”为例[J]. 金融经济学研究，2018，33（1）：117-128.
[19] 方绮雯，刘振球，袁黄波，等. 结构方程模型的构建及AMOS软件实现[J]. 中国卫生统计，2018，35（6）：958-960.
