5 关键变量维度的特征与实证检验
5.1 描述性统计分析
5.1.1 社会统计变量描述
描述性分析是数据的基础性描述，主要是用来描述变量基本特征，以便全面了解变量变化的综合特征。
此部分描述性地说明和分析了312份有效问卷，包括性别、年龄、学历、月收入、职业、常住地六个方面的基本特征。如表5-1所示。1 性别构成如图 5-1 所示，有效样本中男性为 131 人，女性为 181 人，分别占有效问卷的 42.0%和 58.0%，女性略多于男性，但总体看来比例较为均衡。【1】
2 年龄构成如图5-2所示，研究对象年龄集中在23-27岁，其次为18-22岁，分别占总数的66.3%和23.7%。这与网络使用人群的年龄构成较为吻合，以青年为主。但也与笔者局限的人际范围有一定关系。【2】
3 学历构成图 5-3 显示，研究对象受教育程度主要集中在大学本科和硕士研究生，分别占 58.0%和 26.6%，整体样本受教育程度较高。这与笔者局限的人际范围有一定关系。【3】
4 月收入构成图5-4显示，无任何经济收入所占比例最高，为34.3%。收入在3001元—5000元和3000元及以下的，两者之间差别不大，分别占25.0%和25.3%。5001元以上的收入水平仅占15.4%，持高收入的受访对象不多。【4】
5 职业构成图5-5显示，所占比例最大的依次为学生、企业员工和事业单位工作人员，分别为39.4%、28.8%和16.0%。职业类型分布较广，职业构成较全面。【5】
6 常住地构成图 5-6 显示，受访者遍布全国 25 个省份（地区）以及国外，样本量覆盖范围较广。
东部地区包括：海南、天津、广东、河北、山东、北京、江苏、浙江、上海、福建、辽宁11 省市，所占比重为 84.6%；中部地区包括：湖南、河南、山西、安徽、湖北、江西 6 省，所占比重为 7.4%；西部地区包括：重庆、青海、云南、四川、贵州、甘肃、广西、宁夏 8省份（地区），所占比重为 6.7%；国外所占比重为 1.3%。其中所占比例最大的依次为广东、海南、河北、北京、江苏 5 个省份，分别为 33.7%、15.7%、9.6%、6.4%和 6.4%。【6】
5.1.2 变量均值和标准差
本研究的问卷含六维度共30个题项。本研究采用均值和标准差对变量的集中趋势和离散程度进行描述性分析，如表5-2所示。行为意向的均值在 4.0-7.0 之间，处于中等偏高水平，说明研究对象大多数愿意积极进行低碳旅游交通行为。低碳旅游交通行为态度的均值在 4.0-7.0 之间且集中在 5.0-6.0区域，说明研究对象对低碳旅游交通持积极的认可态度。低碳旅游交通主观规范的均值在4.0-6.0 之间，说明在实行低碳旅游交通方面，研究对象受自身道德规范及周围人的影响程度中等偏高。低碳旅游交通感知行为控制的均值在 3.0-6.0 之间且集中于 4.0 区域，说明大部分研究对象的低碳旅游交通感知行为控制不强，个体认为其拥有的资源和机会不多，实行旅游交通低碳出行存在一定的困难和阻碍。旅游交通消费观念均值在 3.0-6.0 之间，说明研究对象对高碳旅游交通工具的偏好水平较高，要改变其消费观念还需花大工夫，但也说明一旦其消费观念转变，进行低碳旅游交通的潜力和空间会很大。低碳旅游交通知识均值均在 4.0-5.0 之间，说明研究对象对当前低碳旅游交通相关知识普遍有一定了解，但程度不高。
低碳旅游交通行为态度维度中 Q8“旅游交通的低碳出行对人类环境有积极作用”的均值最高，说明研究对象大多数都认可旅游交通低碳出行的积极意义；行为意向维度中 Q1“我很乐意实行低碳旅游交通行为”均值次高，说明研究对象普遍愿意积极参加旅游交通低碳出行；低碳旅游交通感知行为控制维度中 Q19“我有足够的金钱和时间参与低碳旅游交通”均值最低，说明大多数研究对象对低碳旅游交通的金钱和时间成本投入较敏感。由上表也可以看出，同一维度之间的相关测量题项的均值都比较接近，呈现出一定的集中趋势。
5.2 数据可靠性分析
5.2.1 信度分析信度分析（可靠性分析）是指问卷的可信程度。目前，最常用 Alpha 信度分析法，检验量表之间的内在一致性程度，Alpha 系数越大表示问卷信度越高。若量表信度系数＞0.9，这意味着量表信度很好；若量表信度系数＜0.7，这意味着量表需要抛弃某些项目[95]。
本研究将首先对问卷整体量表、行为意向影响因素整体量表进行信度检测，然后对各变量进行信度检测，以检查一组题项是否测量同一个维度。【7】
由表 5-3 可以看出，问卷整体、影响因素整体、低碳旅游交通行为态度、低碳旅游交通主观规范、低碳旅游交通知识 Alpha 值＞0.8，说明问卷整体具有良好的信度。同时显着性水平 Sig.为 0.000，说明量表重复度效果好。行为意向、低碳旅游交通感知行为控制与旅游交通消费观念 Alpha 值＞0.75，说明问卷具有较高的内在一致性，可靠性较强。
5.2.2 效度分析本研究对问卷的效度分析是通过因子分析中的 KMO 样本测度和 Bartlett 球体检验来反映。KMO 值越接近 1，则表示问卷数据越适合进行因子分析；Bartlett 球检验统计值显着性概率 Sig.＜0.01，数据相关矩阵不是单位矩阵，从而表示问卷数据适合进行因子分析。【8】
从表 5-4 可以看出，低碳旅游交通行为态度、低碳旅游交通主观规范的 KMO 值都＞0.8，Bartlett 的球形度检验的原假设为相关系数矩阵为单位阵， Sig.为 0.000＜0.01，因此拒绝原假设，说明变量之间存在相关关系，这两个量表效度较高，适合做因子分析。低碳旅游交通感知行为控制、低碳旅游交通知识的 KMO 值都＞0.7， Sig.为 0.000＜0.01，表明该量表效度较高，较适合进行因子分析。行为意向、旅游交通消费观念的 KMO 值都＞0.6且接近 0.7，量表效度可以接受， Sig.为 0.000＜0.01，可以做因子分析。
5.3 因子分析
5.2.2 部分对各变量进行效度检验，已知各变量都符合因子分析的要求，能够进行因子分析。本部分采用 SPSS17.0 对各变量进行探索性因子分析，用主成分分析方法提取因子，并选择方差最大旋转法进行正交旋转。在因子数目的提取上按照特征值大于 1 的原则，得到 6 个因子（用于降维）。根据不同题项在正交旋转处理后的因子载荷分割题项，对析出的因子进行命名。如表 5-5 所示。
5.4 相关分析
5.3部分通过因子分析，将30道题项之间的联系转化为六大因子之间的关系，本部分将采用Pearson简单相关分析方法对六大因子与低碳旅游交通行为意向的关系进行分析。【9】
由表5.6可知，行为意向和低碳旅游交通行为态度、低碳旅游交通主观规范、低碳旅游交通感知行为控制、低碳旅游交通知识之间Pearson相关系数的值分别为：0.654、0.644、0.458、0.230，Sig.为0.000＜0.01，表示在0.01的显着性水平上行为意向与低碳旅游交通行为态度、低碳旅游交通主观规范、低碳旅游交通感知行为控制和低碳旅游交通知识之间显着正相关，即低碳旅游交通行为态度越正面积极、低碳旅游交通主观规范越大、低碳旅游交通感知行为控制越强烈、低碳旅游交通知识掌握越多，那么行为意向就越积极。
而行为意向和旅游交通消费观念因子之间的Pearson相关系数为-0.052，表示两者存在不完全相关且为负相关。Sig.为0.358＞0.05，说明在0.05的显着水平上，旅游交通消费观念因子和行为意向不相关。
5.5 回归分析
根据前文对六大因子之间进行的相关分析，为了进一步验证假设，本文采用逐步多元回归分析。本研究以低碳旅游交通行为意向为因变量，以低碳旅游交通行为态度（F1）、低碳旅游交通主观规范（F2）、低碳旅游交通感知行为控制（F3）、低碳旅游交通知识（F4）四个因子（旅游交通消费观念与行为意向在0.05水平上没有显着相关，除外）为自变量进行回归分析：
第一步，把低碳旅游交通行为态度（F1）作为自变量，低碳旅游行为意向（I）作为因变量，建立回归方程；第二步，把低碳旅游交通主观规范（F2）作为自变量，进入到回归方程中；第三步，把低碳旅游交通感知行为控制（F3）作为自变量，进入到回归方程中；第四步，把低碳旅游交通知识（F4）作为自变量，进入到回归方程中，得到回归结果。
通过逐步分层回归分析可以发现（如表5-7所示）：
1.在逐步加入“低碳旅游交通行为态度”、“低碳旅游交通主观规范”、“ 低碳旅游交通感知行为控制”、“ 低碳旅游交通知识”后，模型的R方由0.427上升至0.492，说明样本的总变差中有49.2%是由线性关系导致的，这四个因素可以解释低碳旅游行为意向的49.2%的变异。但是加入“低碳旅游交通知识”后，R方提高幅度较小，说明低碳旅游交通知识因素对低碳旅游行为意向影响不显着。
2.低碳旅游交通行为态度（标准化回归系数0.376，Sig.为0.000）、低碳旅游交通主观规范（标准化回归系数0.286，Sig.为0.000）、低碳旅游交通感知行为控制（标准化回归系数0.112，Sig.为0.043）与行为意向之间存在显着正相关。Beta值则显示了各个因子对行为意向的影响程度的大小，从表5-7可以看出，对行为意向的影响程度从大到小依次为低碳旅游交通行为态度、低碳旅游交通主观规范、低碳旅游交通感知行为控制、低碳旅游交通知识。
3.调整后的多元测定系数AdjR方为0.485，表示该模型只能解释因变量48.5%的变异性，说明还有一些影响因变量的因素本研究尚未考虑进去，即除了本研究提出的因子外，还存在着其他影响低碳旅游交通行为意向的因素。【10】
5.6 差异性分析
差异性分析主要分析不同的社会统计变量人群对各个因子的认知情况和影响程度。本研究中涉及的社会统计变量包括性别、年龄、学历、月收入以及职业。由于性别的分组变量仅有 2 个，本研究将使用独立样本 T 检验对性别的差异影响程度进行分析；使用单因素方差分析对年龄、学历、月收入以及职业的差异影响程度进行分析。
5.6.1 独立样本 T 检验
首先比较男性和女性在各因子上的均值和标准差，然后运用 F 检验进行方差齐次性检验，如果显着性水平 Sig.＜0.05，则说明男性和女性在同一因子上的方差是不相等的；然后 T 检验时，采用在群体方差不等情况下的校正 T 检验结果，如果显着性水平 Sig.＞0.05，就应该采用在群体方差相等情况下的一般 T 检验结果。最后根据 T 检验之后显着性水平 Sig.的值判断性别对各因子的差异影响程度，如果 Sig.＜0.05 则说明两群体之间具有显着性差异，如果显着性水平 Sig.＞0.05 则说明没有显着性差异。由表5-8可以看出，在0.05的显着水平上，高学历青年人群中男性和女性在低碳旅游交通主观规范、旅游交通消费观念、低碳旅游交通知识因子上的Sig.值均＜0.05，说明男性和女性在低碳旅游交通主观规范、旅游交通消费观念、低碳旅游交通知识因子上有显着差异。而男性和女性在行为意向、低碳旅游交通行为态度、低碳旅游交通感知行为控制因素上的Sig.值均＞0.05，说明男性和女性在行为意向、态度、低碳旅游交通感知行为控制因素上并没有产生显着差异。
5.6.2 单因素方差分析
用单因素方差分析法进行 F 检验，然后根据 F 值的显着性系数 Sig.来判断年龄、学历、月收入及职业对各因子的差异影响程度。【11】
由表5-9可以看出，不同学历的高学历青年人群对行为意向、低碳旅游交通行为态度存在显着性差异，不同月收入的高学历青年人群对知识存在显着性差异，不同职业的高学历青年人群对低碳旅游交通行为态度、低碳旅游交通主观规范、低碳旅游交通知识存在显着性差异。其余大多数的社会统计变量在各因子上的F值的Sig.均＞0.05，说明高学历青年人群的绝大部分社会统计变量对各因子并不存在显着性影响。
