Influencing Factors of Airport Terminal Wayfinding Based on an Integrated Model
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摘要: 为解决旅客感知对机场航站楼寻路影响缺乏定量描述的问题，使用个人素质能力、感知信息有效性、感知设施布局分散程度这3个潜变量作为旅客在寻路过程中的感知影响变量。结合个人属性、出行特征、机场状况等变量，构建融合旅客感知影响的机场航站楼寻路SEM-Logit联合模型，并运用问卷调查数据进行实证分析。结果表明，感知因素潜变量对航站楼内的寻路过程具有重要影响作用。个人素质能力（0.107）、感知信息有效性（0.379）对寻路便捷程度具有正向影响，感知设施布局分散程度（-0.330）具有负向影响；旅客的年龄、性别也是影响航站楼寻路的关键因素。联合模型比基础回归模型考虑因素更全面、解释能力更强。
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关键词:
- 机场航站楼 /
- 寻路 /
- 旅客感知 /
- SEM-Logit联合模型
Abstract: This paper aims to solve the problems of quantitatively measuring the influences of passengers' perception on wayfinding of airport terminals. Three latent variables, including personal quality and ability, effectiveness of perception information, and dispersion degree of perceived facilities, are proposed as variables of passengers' perception during wayfinding. An SEM-Logit integrated model of airport terminal wayfinding with passengers' perception is constructed by combining individual attributes, travel characteristics, and airport conditions. The empirical analysis is conducted using the data collected from a questionnaire survey. The results show that the latent variables of perception factors significantly affect the wayfinding process in the terminal. Personal qualities(0.107)and effectiveness of perceived information(0.379)have positive impacts on the convenience of wayfinding, while degree of dispersion of perceived facilities(-0.330)has negative impacts. The age and gender of passengers are also key factors affecting the wayfinding in the terminal. The results show that the integrated model considers factors more comprehensively and has a stronger explanatory ability than the basic regression model.-
Key words:
- airport terminal /
- wayfinding /
- passenger perception /
- SEM-Logit integrated model
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图 1 旅客寻路过程中可能遇到的问题和存在的影响因素
Figure 1. Possible problems and influencing factors in the process of passenger wayfinding
图 3 感知因素的验证性因素分析结果
Figure 3. Analysis results of confirmatory factors of perceptual factors
表 1 机场航站楼寻路过程中的感知因素潜变量
Table 1. Latent variables of perceptual factors in the wayfinding process of the airport terminal
变量名称 变量代码 观测变量 观测变量代码 个人素质能力 IQ 方向感 IQ1 理解能力 IQ2 实践能力 IQ3 应变能力 IQ4 感知信息有效性 EI 准确性 EI1 充分性 EI2 简明度 EI3 智能度 EI4 可识别度 EI5 易搜寻度 EI6 感知设施布局分散程度 FD 值机区到安检区的远近程度 FD1 安检区到候机区的远近程度 FD2 值机区到候机区的远近程度 FD3 
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表 2 SEM-Logit联合模型变量
Table 2. Variables of the SEM-Logit integrated model
类别 变量名称 变量代码 变量解释 个人属性 年龄/岁 A 18及以下；9〜45; > 45〜60; > 60及以上 性别 G 男; 女 职业 C 学生; 公务员或事业单位人员；企业工作者农民；自由职业者; 离退休人员; 其他 文化水平 E 大专及以下; 本科; 研究生及以上 月收人/元 I 1 500及以下； > 1 500〜10 000; > 10 000〜15 000; > 15 000及以上 出行特征 出行目的 D 旅游度假; 探亲访友; 公务出差; 上学 飞行时长/h T 1〜2; 2〜3; 3及以上 飞行时段 P 06:00—10:00；10:00—14:00；14:00—18:00；18:00—22:00；22:00—02:00；02:00—6:00 乘机频率/(次/年） F 0〜2;〜5;〜8;及以上 乘机频率/(次/年） N 0; 1〜2; 3〜4; 5及以上 提前到达机场的时间/h J 3/4〜1.5；.5〜2；〜3；及以上 对机场的熟悉程度 W 旅客对机场的熟悉程度，通过5级量表测量 行李量 L 携带行李量多少，通过5级量表测量 步行速度 S 旅客步行速度快慢，通过5级量表测量 机场状况 机场客流量 K 乘机时机场的客流量大小，通过5级量表测量 感知属性 个人素质能力 IQ 个人整体能力的高低，通过4个能力测量 感知信息有效性 EI 引导信息的有效性大小，通过6个特性测量 感知设施布局分散程度 FD 各个区域设施布局的感知分散程度，通过3个方面测量 结果属性 寻路便捷程度 CP 寻路过程的方便程度，通过找错路的次数来衡量
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表 3 样本中的个人属性统计表
Table 3. Statistics of personal attributes in the samples
因素 类别 样本数 占比/% 年龄/岁 18及以下 33 8.15 19〜45 273 67.41 46〜60 82 20.25 61及以上 17 4.20 性别 男 194 47.90 女 211 52.10 职业 学生 136 33.58 公务员或事业单位人员 43 10.62 企业工作者 136 33.58 农民 10 2.47 自由职业者 57 14.07 离退休人员 2 0.49 其他 21 5.19 文化水平 大专及以下 122 30.12 本科 180 44.44 研究生及以上 103 25.43 月收人/元 1 500及以下 118 29.14 > 1 500〜5 000 110 27.16 > 5 000〜10 000 98 24.20 > 10 000〜15 000 66 16.30 > 15 000及以上 13 3.21
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表 4 问卷信效度检验结果
Table 4. Results of the reliability and validity test of questionnaires
信效度检验 标准值 检验值 检验结果 Cronbach's a系数 > 0.6 0.811 通过 KMO值 > 0.6 0.868 通过 Bartlett球形检验 < 0.05 0.000 通过
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表 5 SEM模型整体拟合度评价指数
Table 5. Overall fitness evaluation index of the SEM model
类别 指标 标准范围 实际值 结果 绝对适配度指标 CMIN/DF 1〜3 2.786 通过 GFI/AGFI > 0.9 0.937/0.906通过 通过 RMR < 0.05 0.038 通过 RMSEA < 0.08 0.066 通过
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表 6 基础回归模型和联合模型的参数标定结果
Table 6. Parameter calibration of the basic regression model and integrated model
类型 影响因素 基础回归模型 SEM-Logit联合模型 参数值 P值 参数值 P值 个人属性 年龄/岁 18及以下 -6.147 0.000*** -6.533 0.000*** > 19〜45 -4.972 0.000*** -5.483 0.001** > 46〜60 -5.312 0.000*** -6.007 0.002** > 60及以上 0a 0a - 性别 男 -0.598 0.009** -0.693 0.004** 女 0a 0a 出行特征 提前到达机场的时间 3/4〜1.5 4.72 0.000*** 4.202 0.000*** > 1.5〜2小时 3.558 0.002** 3.035 0.008** > 2〜3小时 4.667 0.000*** 4.143 0.000*** > 3及以上 0a 0a - 对机场的熟悉程度 0.859 0.000*** 0.78 0.000*** 机场状况 行李量 -0.893 0.000*** -0.89 0.000*** 机场客流量 -0.852 0.000*** -0.706 0.000*** 感知因素 个人素质能力 0.107 0.040* 感知信息有效性 0.379 0.000*** 感知设施布局分散程度 -0.33 0.000*** 样本量 405 405 AIC 779.396 725.564 a为此参数冗余，所以将其设为零。*为P < 0.050, **为P < 0.010, ***为P < 0.001
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图(3) / 表(6)
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