科技和产业

变量	属性	观测值	比例/%	均值	标准差
性别	男	237	42.9	0.57	0.95
女	315	57.1
性别	30岁以下	147	26.6	2.17	0.75
30~40岁	242	43.8
40~50岁	107	29.4
50~60岁	32	5.8
60岁以上	24	4.3
个人年收入	17万元以下	96	17.4	2.14	1.34
17万~40万元	362	65.6
40万~60万元	45	8.2
60万~80万元	19	3.4
80万元以上	30	5.4
职业	个体户	56	10.1	2.59	1.48
科员/办事人员	212	38.4
专业及科研人员	191	34.6
企业管理层	79	14.3
离退休人员	10	1.8
家庭孩子拥有量	无孩子	147	26.6	2.10	1.46
无6岁及以下孩子	226	40.9
1个6岁及以下孩子	157	28.4
2个及以上6岁及以下孩子	22	4.0
汽车拥有量	1辆及以下	444	80.4	1.22	1.28
2或3辆	96	17.4
4辆及以上	12	2.2

变量	属性	观测值	比例/%	均值	标准差
性别	男	237	42.9	0.57	0.95
女	315	57.1
性别	30岁以下	147	26.6	2.17	0.75
30~40岁	242	43.8
40~50岁	107	29.4
50~60岁	32	5.8
60岁以上	24	4.3
个人年收入	17万元以下	96	17.4	2.14	1.34
17万~40万元	362	65.6
40万~60万元	45	8.2
60万~80万元	19	3.4
80万元以上	30	5.4
职业	个体户	56	10.1	2.59	1.48
科员/办事人员	212	38.4
专业及科研人员	191	34.6
企业管理层	79	14.3
离退休人员	10	1.8
家庭孩子拥有量	无孩子	147	26.6	2.10	1.46
无6岁及以下孩子	226	40.9
1个6岁及以下孩子	157	28.4
2个及以上6岁及以下孩子	22	4.0
汽车拥有量	1辆及以下	444	80.4	1.22	1.28
2或3辆	96	17.4
4辆及以上	12	2.2

变量	观测变量	赋值
自我效能感	您有主动学习先进信息工具的愿望(a₁)	1~5分别为“完全不同意”“比较不同意”“中立”“比较同意”“完全同意”
您基本掌握先进信息技术的相关知识(a₂)
您能够利用信息工具有效获取出行信息(a₃)
您能够熟练使用各种信息技术设备(a₄)
您能够对获得的信息进行筛选和加工(a₅)
可获得	您能够在网上查到所在城市的交通路况信息(b₁)	1~5=“完全不同意”“比较不同意”“中立”“比较同意”“完全同意”
您能够在网上查到所在城市的航空航班信息(b₂)
你能够在网上查到您所在城市铁路列车信息(b₃)
您所处环境有较强的通信讯号(b₄)
您所处环境能够通过WiFi方式上网(b₅)
依赖度	您不能接受出门不带手机等通信设备(c₁)	1~5分别为“完全不同意”“比较不同意”“中立”“比较同意”“完全同意”
您在休闲出行中离不开手机进行路线导航(c₂)
您出行前主动查询天气、列车等信息(c₃)
您进行休闲活动离不开手机等设备进行组织(c₄)
您休闲需要手机等设备(c₅)
休闲活动	一周内进行实体休闲活动时间(x₁)	1~5分别为“0~5 h”“6~10 h”“11~15 h”“16~ 20 h”“20 h以上”
一周内进行网络休闲活动时间(x₂)
社会经济属性	性别(s₁)	男=“1”女=“2”
年龄(s₂)	1~5分别为“30岁以下”“30~40岁”“40~50岁”“50~60”岁“60岁以上”
收入(s₃)	1~5分别为“17万元以下”“17万~40万元”“40万~60万元”“60万~80万元”“80万元以上”
职业(s₄)	1~5分别为“个体户”“科员/办事人员”“专业及科研人员”“企业管理层”“离退休人员”
家庭孩子拥有量(s₅)	1~4分别为“无孩子”“无6岁及以下孩子”“有一个6岁及以下孩子”“有两个6岁及以下孩子”
汽车拥有量(s₆)	1~3分别为“1辆及以下”“2或3辆”“四辆及以上”

变量	观测变量	赋值
自我效能感	您有主动学习先进信息工具的愿望(a₁)	1~5分别为“完全不同意”“比较不同意”“中立”“比较同意”“完全同意”
您基本掌握先进信息技术的相关知识(a₂)
您能够利用信息工具有效获取出行信息(a₃)
您能够熟练使用各种信息技术设备(a₄)
您能够对获得的信息进行筛选和加工(a₅)
可获得	您能够在网上查到所在城市的交通路况信息(b₁)	1~5=“完全不同意”“比较不同意”“中立”“比较同意”“完全同意”
您能够在网上查到所在城市的航空航班信息(b₂)
你能够在网上查到您所在城市铁路列车信息(b₃)
您所处环境有较强的通信讯号(b₄)
您所处环境能够通过WiFi方式上网(b₅)
依赖度	您不能接受出门不带手机等通信设备(c₁)	1~5分别为“完全不同意”“比较不同意”“中立”“比较同意”“完全同意”
您在休闲出行中离不开手机进行路线导航(c₂)
您出行前主动查询天气、列车等信息(c₃)
您进行休闲活动离不开手机等设备进行组织(c₄)
您休闲需要手机等设备(c₅)
休闲活动	一周内进行实体休闲活动时间(x₁)	1~5分别为“0~5 h”“6~10 h”“11~15 h”“16~ 20 h”“20 h以上”
一周内进行网络休闲活动时间(x₂)
社会经济属性	性别(s₁)	男=“1”女=“2”
年龄(s₂)	1~5分别为“30岁以下”“30~40岁”“40~50岁”“50~60”岁“60岁以上”
收入(s₃)	1~5分别为“17万元以下”“17万~40万元”“40万~60万元”“60万~80万元”“80万元以上”
职业(s₄)	1~5分别为“个体户”“科员/办事人员”“专业及科研人员”“企业管理层”“离退休人员”
家庭孩子拥有量(s₅)	1~4分别为“无孩子”“无6岁及以下孩子”“有一个6岁及以下孩子”“有两个6岁及以下孩子”
汽车拥有量(s₆)	1~3分别为“1辆及以下”“2或3辆”“四辆及以上”

因子名称	题项内容	因子载荷	α	CR	AVE	累计方差贡献率/%
依赖度	您不能接受出门不带手机等通信设备(c₁)	0.846	0.954	0.954	0.839	35.231
您在休闲出行中离不开手机进行路线导航(c₂)	0.874
您进行休闲活动离不开手机等设备进行组织(c₄)	0.880
您休闲需要手机等设备(c₅)	0.883
自我效能感	您基本掌握先进信息技术的相关知识(a₂)	0.855	0.881	0.882	0.714	61.733
您能够利用信息工具有效获取出行信息(a₃)	0.828
您能够熟练使用各种信息技术设备(a₄)	0.828
可获得	您能够在网上查到所在城市的交通(b₁)	0.731	0.833	0.857	0.676	83.077
您所处环境有较强的通信讯号(b₄)	0.752
您所处环境能够通过WiFi方式上网(b₅)	0.861

因子名称	题项内容	因子载荷	α	CR	AVE	累计方差贡献率/%
依赖度	您不能接受出门不带手机等通信设备(c₁)	0.846	0.954	0.954	0.839	35.231
您在休闲出行中离不开手机进行路线导航(c₂)	0.874
您进行休闲活动离不开手机等设备进行组织(c₄)	0.880
您休闲需要手机等设备(c₅)	0.883
自我效能感	您基本掌握先进信息技术的相关知识(a₂)	0.855	0.881	0.882	0.714	61.733
您能够利用信息工具有效获取出行信息(a₃)	0.828
您能够熟练使用各种信息技术设备(a₄)	0.828
可获得	您能够在网上查到所在城市的交通(b₁)	0.731	0.833	0.857	0.676	83.077
您所处环境有较强的通信讯号(b₄)	0.752
您所处环境能够通过WiFi方式上网(b₅)	0.861

假设	路径	估计值	标准误差	显著性	检验结果
H1	可获得→自我效能感	0.954	0.090	***	成立
H2	自我效能感→依赖度	0.318	0.046	***	成立
H3	可获得→依赖度	0.615	0.078	***	成立
H4	依赖度→休闲活动	0.080	0.022	***	成立

假设	路径	估计值	标准误差	显著性	检验结果
H1	可获得→自我效能感	0.954	0.090	***	成立
H2	自我效能感→依赖度	0.318	0.046	***	成立
H3	可获得→依赖度	0.615	0.078	***	成立
H4	依赖度→休闲活动	0.080	0.022	***	成立

适配度指数	参考标准	模型结果
绝对适配度指数
GFI	>0.90	0.945
AGFI	>0.90	0.922
RMSEA	<0.08	0.050
增值适配度指数
NFI	>0.90	0.948
RFI	>0.90	0.935
IFI	>0.90	0.969
TLI	>0.90	0.961
CFI	>0.90	0.969
简约适配度指数
PGFI	>0.5	0.669
PNFI	>0.5	0.750
CMIN/DF	1~3	2.369

适配度指数	参考标准	模型结果
绝对适配度指数
GFI	>0.90	0.945
AGFI	>0.90	0.922
RMSEA	<0.08	0.050
增值适配度指数
NFI	>0.90	0.948
RFI	>0.90	0.935
IFI	>0.90	0.969
TLI	>0.90	0.961
CFI	>0.90	0.969
简约适配度指数
PGFI	>0.5	0.669
PNFI	>0.5	0.750
CMIN/DF	1~3	2.369

作用途径	非标准化估计值	标准化估计值	标准误差	C.R.	P
可获得→自我效能感	0.954	0.620	0.090	10.630	***
自我效能感→依赖度	0.318	0.338	0.046	6.950	***
可获得→依赖度	0.615	0.425	0.078	7.880	***
依赖度→休闲活动	0.080	0.214	0.022	3.614	***
自我效能感→a₂	1.032	0.876	0.046	22.511	***
自我效能感→a₃	1.000	0.856	0.045	22.025	***
自我效能感→a₄	1.000	0.802	—	—	—
可获得→b₁	1.482	0.913	0.101	14.703	***
可获得→b₄	1.433	0.935	0.097	14.772	***
可获得→b₅	1.000	0.566	—	—	—
依赖度→c₁	1.000	0.879	—	—	—
依赖度→c₂	1.046	0.913	0.032	32.352	***
依赖度→c₄	1.077	0.946	0.031	35.223	***
依赖度→c₅	1.066	0.923	0.032	33.219	***
休闲活动→X₁	1.000	0.318	—	—	—
休闲活动→X₂	-2.904	-0.690	0.460	-6.311	***

作用途径	非标准化估计值	标准化估计值	标准误差	C.R.	P
可获得→自我效能感	0.954	0.620	0.090	10.630	***
自我效能感→依赖度	0.318	0.338	0.046	6.950	***
可获得→依赖度	0.615	0.425	0.078	7.880	***
依赖度→休闲活动	0.080	0.214	0.022	3.614	***
自我效能感→a₂	1.032	0.876	0.046	22.511	***
自我效能感→a₃	1.000	0.856	0.045	22.025	***
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可获得→b₁	1.482	0.913	0.101	14.703	***
可获得→b₄	1.433	0.935	0.097	14.772	***
可获得→b₅	1.000	0.566	—	—	—
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依赖度→c₂	1.046	0.913	0.032	32.352	***
依赖度→c₄	1.077	0.946	0.031	35.223	***
依赖度→c₅	1.066	0.923	0.032	33.219	***
休闲活动→X₁	1.000	0.318	—	—	—
休闲活动→X₂	-2.904	-0.690	0.460	-6.311	***

变量	效应	年龄	性别	收入	职业	家庭孩子拥有量	汽车拥有量
自我效能感	总体效应	-0.235^**	-0.078^*	0.106^**	—	—	-0.079^*
直接效应	-0.099^**	-0.078^*	0.106^**	—	—
间接效应	-0.136^***	0.000	0.000	—	—	—
可获得	总体效应	-0.220^***	—	—	—	—
直接效应	-0.220^***	—	—	—	—
间接效应	—	—	—	—	—	-
依赖度	总体效应	-0.278^***	-0.026^*	0.035^**	—	—	-0.026^*
直接效应	-0.110^***	—	—	—	—	—
间接效应	-0.168^***	-0.026^*	0.035^**	—	—	-0.026^*
休闲活动	总体效应	0.572^***	-0.004^*	0.150^*	0.224^***	0.314^***	0.115^*
直接效应	0.618^***	—	0.144^*	0.224^***	0.314^***	0.119^*
间接效应	-0.046^***	-0.004^*	0.006^*	—	—	-0.004^*

变量	效应	年龄	性别	收入	职业	家庭孩子拥有量	汽车拥有量
自我效能感	总体效应	-0.235^**	-0.078^*	0.106^**	—	—	-0.079^*
直接效应	-0.099^**	-0.078^*	0.106^**	—	—
间接效应	-0.136^***	0.000	0.000	—	—	—
可获得	总体效应	-0.220^***	—	—	—	—
直接效应	-0.220^***	—	—	—	—
间接效应	—	—	—	—	—	-
依赖度	总体效应	-0.278^***	-0.026^*	0.035^**	—	—	-0.026^*
直接效应	-0.110^***	—	—	—	—	—
间接效应	-0.168^***	-0.026^*	0.035^**	—	—	-0.026^*
休闲活动	总体效应	0.572^***	-0.004^*	0.150^*	0.224^***	0.314^***	0.115^*
直接效应	0.618^***	—	0.144^*	0.224^***	0.314^***	0.119^*
间接效应	-0.046^***	-0.004^*	0.006^*	—	—	-0.004^*

移动信息技术对广州市中产阶层休闲活动的影响

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周文天 , 代丹丹

科技和产业 | 区域实践 2025,25(2): 128-136

收起

科技和产业 | 区域实践 2025, 25(2): 128-136

移动信息技术对广州市中产阶层休闲活动的影响

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周文天, 代丹丹

作者信息

广州大学管理学院, 广州 510000

周文天(1998—),女,湖北荆门人,硕士研究生,研究方向为旅游规划与开发;

代丹丹(1987—),女,河南信阳人,博士,讲师,研究方向为区域发展与城市地理。

Impact of Mobile Information Technology on Leisure Activities of the Middle Class in Guangzhou

Wentian ZHOU, Dandan DAI

Affiliations

School of Management, Guangzhou University, Guangzhou 510000, China

出版时间: 2025-01-25

文章导航

摘要

收起

移动信息技术的发展深刻影响着人们的休闲活动。随着社会经济不断发展,城市中产阶层逐渐壮大,成为支撑城市休闲产业的最大消费群体,但现有研究对中产阶层关注较少。基于广州市中产阶层休闲问卷调查数据,选取移动信息技术使用的自我效能感、可获得、依赖度和社会经济属性等因素,构建结构方程模型,探讨移动信息技术的使用对中产阶层休闲活动的影响。研究发现,中产阶层移动信息技术的自我效能感、可获得与依赖度均呈现显著正相关,中产阶层移动信息技术的依赖度对休闲活动产生显著直接影响,而中产阶层移动信息技术的自我效能感与可获得均通过作用移动信息技术的依赖度对休闲活动产生显著间接影响;此外,社会经济属性中的年龄、性别、收入、职业、家庭孩子拥有量和汽车拥有量也对休闲活动产生显著影响。

关键词

移动信息技术 / 中产阶层 / 休闲活动

Abstract

收起

With the coming of the information age, mobile information technology represented by mobile devices and wireless networks, is becoming increasingly popular. It is profoundly affecting all aspects of residents’ production and life, including leisure. With the continuous development of social economy, the urban middle class has gradually expanded and become the largest consumer group supporting the urban leisure industry. However, the existing studies pay less attention to the middle class. Based on the leisure questionnaire data of the middle class in Guangzhou, factors such as self-efficacy, availability, dependence of mobile information technology use and socio-economic attributes were selected, a structural equation model was constructed, and the impact of mobile information technology use on the leisure activity choice of the middle class was discussed. It is found that the self-efficacy, availability and dependence of mobile information technology of middle class are significantly positively correlated. The dependence degree of mobile information technology of middle class has a significant direct impact on leisure activities, and the self-efficacy and availability of mobile information technology of middle class have a significant indirect impact on leisure activities by influencing the dependence degree of mobile information technology. The availability of mobile information technology to the middle class also affects their self-efficacy. The study shows that if the middle class has easy access to mobile information technology, has a high sense of self-efficacy towards mobile information technology, they will be more dependent on mobile information technology for leisure activities, and they are more inclined to choose physical leisure. In addition, age, gender, income, occupation, family child ownership and car ownership also have a significant impact on the choice of leisure activities. High income and older middle class prefer physical leisure. Compared with women, the male middle class prefers physical leisure. The middle class who work freely in time and space prefer online leisure. The middle class, with more children and more cars, tend to prefer physical leisure.

Key words

mobile information technology / middle class / leisure activities

引用本文

周文天, 代丹丹. 移动信息技术对广州市中产阶层休闲活动的影响. 科技和产业, 2025 , 25 (2) : 128 -136 .

Wentian ZHOU, Dandan DAI. Impact of Mobile Information Technology on Leisure Activities of the Middle Class in Guangzhou[J]. Science Technology and Industry, 2025 , 25 (2) : 128 -136 .

正文

收起

经济结构由工业化初期进入中期、中后期时,是中产阶层发展的黄金期。目前中国经济发展正处于工业化中期,东部发达地区和少数大城市、特大城市正向工业化后期发展,中产阶层群体迅速崛起,规模逐渐扩大,对城市社会经济发展产生重要影响。现有关于中产阶层的研究主要集中于社会学和政治学等领域,着重围绕中产阶层的概念界定、发展现状与态势、社会认同和消费特征等进行探讨^[1-5],少数地理学者从空间视角关注中产阶层社会的划分^[6-7],以及中产阶层日常活动的行为研究^[8-9],对中产阶层休闲研究多关注体育运动休闲^[10],针对中产阶层休闲活动系统分析的较少。

休闲是居民在非工作时间进行身心放松的一种时空行为,居民通过休闲活动以达到生活保健、身体康复和身心愉悦的目的。国外对休闲的研究起步较早,已形成涵盖社会学、心理学、经济学和地理学等诸多学科的成熟研究体系,研究内容主要是基于群体特征^[11]、活动类型^[12]、心理体验^[13]、家庭和社区^[14]等的休闲研究以及休闲与工作、休闲与社会正义等的探讨^[15-16],而国内对休闲的研究还处于发展阶段,主要从地理学和旅游学等视角出发,集中于对城市居民休闲活动的行为特征、时空结构、各类旅游活动等方面的研究^[17],研究的重点偏向居民休闲空间等特征分析,基于个体连续移动轨迹,分析个体休闲行为现象和规律成为研究的热点,例如有学者通过新浪微博签到数据,分析居民休闲时空分布特征^[18],而对于休闲行为选择的影响机制关注较少^[19],存在机制分析不足与理论研究较弱等问题,缺乏相关实证研究^[20]。城市居民的休闲活动作为现代化生活方式的标志之一,在以人为本的城镇化转型过程中发挥重要作用。随着国民经济的快速发展,居民可支配收入和闲暇时间不断增加,休闲意识不断加强,休闲市场需求旺盛^[21]。休闲是中产阶层日常生活的重要组成部分,他们拥有丰厚的物质条件和高质量的生活方式,日常消费中对文娱休闲旅游等发展性消费支出比例高,被视为支撑城市休闲产业的重要群体^[22]。

随着移动信息时代的到来,以移动设备、无线网络为代表的移动信息技术不断普及,正深刻影响着包括休闲在内的居民生产和生活的各个方面。现有关于移动信息技术对居民行为影响的研究,多是移动信息技术对以工作为代表的生产性行为和以消费为代表的补给性行为等的分析,鲜少有关于移动信息技术对居民休闲活动影响的研究。目前少数研究主要包括几个方面:一是移动信息技术影响休闲活动和其他活动的关系以及在各类活动时间上的分配。移动终端的普及使得居民活动呈现破碎化趋势,有学者探讨了多任务处理的普遍性,揭示了互联网使用对多任务处理的显著影响^[23],移动信息技术促使各类活动时空边界模糊,各类活动关系更加紧密,且移动信息技术的使用增加了用于维持生计活动的时间,减少了维护活动时间,对休闲活动时间的影响不显著^[24]。同时,使用平板电脑、移动电话等移动信息技术显著影响居民活动出行,移动信息技术普及率的提高导致了家庭维护和休闲活动的增加^[25],居民在日常生活中对移动信息技术的使用习惯会对休闲行为决策产生影响^[26]。二是关注移动信息技术对传统实体活动的影响,Mokhtarian等^[27]从概念上探讨了移动信息技术对休闲活动的四种影响,用基于信息和移动技术的休闲活动替代传统休闲活动,产生新的移动信息技术活动,利用移动信息技术将时间重新分配给其他活动,移动信息技术作为休闲活动的促进者。Sharaievska^[28]等首次将基于移动信息技术的休闲概念化为电子休闲,也称为在线休闲、网络休闲或虚拟休闲,讨论使用移动信息技术可以进行的多种活动类型。此后的相关研究集中在对上述观点进行实证检验,发现基于信息技术终端的社交媒体在为休闲者提供信息上发挥着重要作用^[29],运用结构方程模型探讨移动信息技术对南京城市居民休闲活动与出行的影响^[30]。三是关注移动信息技术对休闲旅游体验和休闲旅游产业发展的影响。以中国千禧一代为研究对象,探讨移动信息技术对其休闲旅游体验和参与度的影响^[31],消费者广泛采用移动信息技术用于旅游活动,如基于应用程序的移动电子导游、移动支付等,旅游从业者也通过移动信息技术开展基于位置的营销^[32]。关于移动信息技术影响休闲活动的研究,国外多基于宏观视角探究技术变革所带来各类活动之间关系的改变、新休闲方式的产生以及移动信息技术对传统实体活动的影响等,国内关于移动信息技术影响休闲活动的实证研究较少,且对休闲的相关研究也较少考虑移动信息技术因素^[33]。

综上所述,本文选取广州市中产阶层为研究对象,广州市作为改革开放率先发展起来的粤港澳大湾区核心城市,中产阶层群体比重较大,研究具有典型性和代表性。基于广州市中产阶层休闲活动问卷调查,采用结构方程模型探讨移动信息技术对中产阶层休闲活动的影响,以期进一步丰富移动信息技术在休闲领域的应用研究,为广州市乃至粤港澳大湾区城市休闲设施的建设提供支撑。

1 理论框架与数据获取

收起

1.1 理论框架

本文基于Mokhtarian等^[27]提出的信息技术对休闲活动的四种影响,包括对传统休闲活动的替代、对传统休闲活动的补充、利用移动信息技术实现时间的再分配以及移动信息技术促进休闲活动的生成和安排,将中产阶层调查日志中一周休闲活动分为实体休闲和网络休闲两大类。其中网络休闲是休闲主体借助互联网在网络虚拟信息空间上进行的活动,包括网络游戏、网络聊天、网络影视、网络购物等;由于传统实体休闲活动的组织和决策越来越依赖移动信息技术的支撑^[33],本文实体休闲是传统实体休闲活动和使用信息通信技术而促进实体休闲活动产生和发展的活动,包括户外运动、室内健身、外出购物、看电影等。分别计算一周内进行两类休闲活动的时间,以此来代表对两类休闲活动选择的倾向,并将其作为结构变量“休闲活动”。

为了探讨移动信息技术的使用对中产阶层休闲活动的影响,采用半结构化访谈的形式,进行了预调研。根据预调研的结果,基于现有相关研究,选取移动信息技术的自我效能感、可获得、依赖度作为影响因素^[34-37]。本文认为移动信息技术可获得会影响中产阶层对于移动信息技术的自我效能感;移动信息技术的可获得以及中产阶层对移动信息技术的自我效能感会通过影响其对移动信息技术的依赖程度间接的影响休闲活动;同时,还考虑了社会经济属性对休闲活动的影响,概念模型如图1所示,并提出以下研究假设。

H1:中产阶层移动信息技术的可获得影响其移动信息技术的自我效能感;

H2:中产阶层移动信息技术的自我效能感影响其移动信息技术的依赖度;

H3:中产阶层移动信息技术的可获得影响其移动信息技术的依赖度;

H4:中产阶层移动信息技术的依赖度对其休闲活动产生影响。

1.2 研究区域与数据获取

选取广州市主城区的越秀、海珠、天河、荔湾、番禺、白云和黄埔7个行政区作为研究区域,总面积约2 090 km²。

数据来源于广州市中产阶层休闲问卷调查,按照“聚居区街道-居住小区-个人”3个层次进行随机抽样调查,在广州现有36个中产阶层聚居区街道的基础上,选取90个居住小区,在每个居住小区抽取约总小区人数的1‰作为调查样本,调查对象为个人年收入17万~80万元或家庭年收入40万~200万元的广州市中产阶层^[38],调查内容包括中产阶层一周的休闲活动日志、个体和家庭社会经济属性和移动信息技术的使用等。发放问卷共计600份,剔除信息缺失的,最终完成有效问卷552份,有效率为92%。

1.3 样本特征

根据表1,男性和女性分别占42.9%、57.1%,男女比例相差不大;年龄以30~50岁为主,占73.2%;职业以科员/办事人员、科研人员和企业管理人员为主,占比约为90%;73.3%的家庭拥有孩子,其中拥有6岁及以下孩子的占32.4%;约80%的中产阶层拥有1辆私家车。

2 结构方程模型构建

收起

2.1 模型变量选取

以文中的概念模型为基础,选取问卷内容中的居民社会经济属性为外生变量,移动信息技术使用的自我效能感、可获得、依赖度和休闲活动等作为内生变量(表2)。

(1)居民社会经济属性。选取性别、年龄、收入、职业、家庭孩子拥有量和汽车拥有量6个观测变量,现有研究发现拥有6岁及以下孩子的数量对家庭进行休闲产生显著影响,孩子数量越多,家庭进行户外休闲的比例越高^[39],收入越高的居民网络休闲越活跃,年龄越大的居民网络休闲活跃水平低,女性居民网络休闲活跃度高^[30]。

(2)移动信息技术使用的自我效能感、可获得、依赖度。其中,自我效能感是个体对自己是否有能力完成某一行为所进行的推断和判断,移动信息技术自我效能感被理解为个体对其自身移动信息技术知识以及如何使用移动信息技术的认知^[34],有学者测量了学生在使用信息技术方面的自我感知能力^[35];移动信息技术可获得的相关研究主要集中在移动信息技术的普及、可用性等方面,学者们尤其关注城乡差异、发达地区与不发达地区信息通信技术和互联网的普及程度;移动信息技术依赖度是在进行休闲活动和出行前期或过程中对移动信息技术的依赖程度^[36-37]。经过探索性因子分析,删除负荷小于0.5的题项,最终得到4个观测变量用以测量移动信息技术自我效能感,3个观测变量测量移动信息技术可获得,4个观测变量测量移动信息技术依赖度。

(3)休闲活动。关于休闲活动分类的研究,Tinsley和Eldredge^[40]首先列出了82项休闲活动,并对每项休闲活动进行了11种不同心理效益的实证评级,然后使用聚类分析法定义了12类休闲活动,后续有学者基于个人对休闲的价值观、个人个性和生活方式或活动性质等对休闲活动进行分类^[41],Mokhtarian等^[27]提出信息和通信技术影响休闲活动的四种方式,对传统休闲活动的替代与补充、利用信息通信技术实现时间的再分配、信息通信技术促进休闲活动的生成和安排,本研究在此基础上将休闲活动分为网络休闲和实体休闲。

2.2 信度与效度检验

本文在对原始量表进行探索性因子分析时,将因子载荷小于0.5的题项删除,形成移动信息技术自我效能感、移动信息技术可获得、移动信息技术依赖度3个因子,累计方差贡献率为83.01%,KMO为0.899,Bartlett球形度检验值的显著性为0.000,表明各题项间相关系数显著,因此适合做因子分析,所有因子维度的信度均大于0.7,表明量表信度较高。经过计算,每个因子维度的AVE>0.6,CR>0.8,说明量表具有良好的收敛效度,相关检验结果如表3所示。

2.3 模型修正与适配度指数

以概念模型和筛选出的变量为基础,运用AMOS 26构建结构方程模型,采用极大似然估计法对结构方程模型路径系数进行参数估计,结果显示假设路径P<0.05(表4),且模型拟合效果较好(表5)。

3 模型结果分析

收起

3.1 移动信息技术使用对中产阶层休闲活动的影响

通过结构方程模型拟合得出,移动信息技术自我效能感、可获得、依赖度和休闲活动4个内生变量之间的作用关系如图3所示。

3.1.1 移动信息技术的自我效能感、可获得与依赖度

中产阶层移动信息技术的自我效能感、可获得与依赖度均存在显著正相关,自我效能感在受到可获得作用的同时,通过作用依赖度对休闲活动产生显著的间接影响,可获得通过作用自我效能感和依赖度对休闲活动产生显著的间接影响。中产阶层所处环境移动网络信号强、有可接入的WiFi、能够从网上获得所需信息,使中产阶层在进行活动时偏好使用移动信息技术。一方面有助于中产阶层学习相关使用技能,锻炼移动信息技术使用的熟练程度,促使中产阶层具有高自我效能感,即中产阶层掌握移动信息技术越熟练,对自己使用信息和通信技术的能力越认可,在进行休闲活动时,对移动信息技术的依赖度越高;另一方面,所处环境的网络状况如信号强弱、覆盖程度以及是否可接入等条件会影响中产阶层对移动信息技术的依赖度,所处环境移动信息技术可获得性越强,中产阶层在休闲活动时会更加依赖移动信息技术。

3.1.2 移动信息技术依赖度与休闲活动

中产阶层的移动信息技术依赖度对休闲活动具有显著正向影响。根据表6,移动信息技术依赖度对休闲活动的路径系数为0.214,休闲活动对网络休闲的影响系数为-0.690,故移动信息技术依赖度对网络休闲的间接效应为-0.148,表明移动信息技术依赖度对中产阶层网络休闲产生负向影响。由于中产阶层群体的特殊性,中产阶层普遍拥有较高的学历和收入,移动信息技术使用水平较高,对休闲的需求不局限于打发闲暇时间,更注重身体健康,在选择休闲活动类型时,多倾向于室内健身、户外运动等实体活动,因而选择网络休闲的概率较低;移动信息技术依赖度对实体休闲的间接效应为0.068,说明中产阶层对移动信息技术的依赖度正向影响其对实体休闲活动的选择。通常在进行实体休闲活动之前,中产阶层使用移动信息技术查询各类相关信息,如交通、天气、目的地路程等,使用移动信息技术可促进其进行实体休闲活动,这验证了现有研究中电子信息网络的出现可能会产生更多而非更少的面对面交流以及虚拟流动的不断增长可以增加而不是减少实体的流动性活动^[42]。

整体来说,移动信息技术的自我效能感、可获得和依赖度均直接或间接地对中产阶层休闲活动产生影响,中产阶层移动信息技术自我效能感、可获得和依赖度越高,选择实体休闲活动的概率越大。移动信息技术使得中产阶层休闲行为决策更加科学,能够获取更多的信息与资源,在线地图、智能推荐等智能服务,可以基于实时位置帮助居民获取实时信息,轻松应对休闲出行过程中的各种突发情况,进行提前规划,使得休闲活动的质量得到提升。与此同时,移动信息技术在一定程度上大大减弱了中产阶层休闲行为制约,尤其体现在外在结构性制约和人际制约上。移动信息技术的出现打破了个体活动的时空限制,例如,通过微信小程序提前进行体育运动场所的预约,更好掌控休闲活动的时间和空间,不再被特定时空下的可达性所限制。移动信息技术为中产阶层提供了扩展休闲社交网络的平台,增加其与社交网络进行交流的频率,当所要从事的休闲活动需要同伴的共同参与时,可以更快地找到同伴,避免因为缺少同伴而使得休闲活动受到限制。

3.2 社会经济属性对中产阶层移动信息技术使用与休闲活动的影响

通过前文的分析可以看出,社会经济属性对移动信息技术使用与休闲活动产生影响,选取年龄、性别、收入、职业、家庭孩子拥有量和汽车拥有量等社会经济属性,分析它们对移动信息技术使用的自我效能感、可获得、依赖度以及休闲活动的总体、直接和间接影响(表7)。

年龄与性别方面,年龄大的中产阶层因新事物接受能力和信息化水平不高,使得其移动信息技术自我效能感偏低,较少通过移动信息技术获得休闲活动的相关信息,在进行休闲活动时,对移动信息技术的依赖度并没有年轻中产阶层高,网络休闲的活跃度低,这与一般居民相类似^[30];与男性中产阶层相比,女性中产阶层对移动信息技术的自我效能感较低,但对移动信息技术的依赖度和网络休闲的活跃度较高,男性中产阶层表现出对体育运动、户外运动等实体休闲活动更积极,女性中产阶层则更热衷于影视、直播等网络娱乐。

收入与职业方面,收入对中产阶层移动信息技术的自我效能感和依赖度均产生显著影响,收入越高,其移动信息技术的自我效能感和依赖度越高,且实体休闲活动越活跃,这与其他休闲群体有所不同,中产阶层重视体育健身,是休闲体育时尚的引领者和重要消费群体^[43];相对来讲,个体户和一般办事人员网络休闲活跃度较高,主要原因是该类中产阶层群体休闲活动时间碎片化程度高,工作使其休闲活动在空间上受到限制,而企业管理层和离退休人员由于休闲时间和空间相对自由,实体休闲的活跃度较高。

家庭孩子拥有量与汽车拥有量方面,家庭拥有6岁及以下孩子的数量越多,家庭进行实体休闲活动的频率越高,进行网络休闲活动的频率越低,这与现有关于一般居民的研究相类似^[39],6岁及以下孩子处于学龄前及幼儿园阶段,需要家长陪伴的时间长,中产阶层注重孩子的身心健康和培养,喜欢带孩子进行户外活动,则实体休闲活动比例高;中产阶层普遍个人或家庭至少拥有1辆汽车,结果表明汽车拥有量越多,其出行能力越强,进行实体休闲的活跃度越高。

4 结论与建议

收起

信息技术渗透到居民日常生活的方方面面,现如今居民休闲越来越多地依赖于移动信息技术。中产阶层迅速崛起,已然成为支撑城市休闲产业发展的重要群体。本文采用问卷调查数据,通过构建结构方程模型,探讨移动信息技术对广州市中产阶层休闲活动的影响,得出以下结论与建议。

(1)中产阶层使用移动信息技术的自我效能感通过作用移动信息技术的依赖度间接影响其休闲活动的选择,中产阶层使用移动信息技术的自我效能感越强,对移动信息技术的依赖度越高,则对休闲活动影响越大;中产阶层所处环境移动信息技术的可获得显著影响中产阶层对移动信息技术的依赖度,所处环境网络状况越好,移动信息技术使用有良好保障,中产阶层在进行休闲活动时对移动信息技术越依赖;中产阶层对移动信息技术的依赖度会显著影响其休闲活动的选择,中产阶层对移动信息技术越依赖,其进行实体休闲活跃度越高,网络休闲活跃度则越低,原因在于中产阶层群体的特殊性,中产阶层普遍受教育程度、收入水平较高,对休闲活动的期望不局限于通过网络娱乐来满足,相反,他们更喜欢进行户外实体休闲,更注重陪伴家庭、与朋友社交等。

(2)社会经济属性对中产阶层休闲活动选择产生显著影响。年龄越大的中产阶层越倾向于实体休闲;与其他群体不同,中产阶层收入越高,进行实体休闲越频繁;相比于中产阶层男性,中产阶层女性对移动信息技术的自我效能感较低,但对移动信息技术的依赖度和网络休闲的活跃度较高;从事不同职业的中产阶层在进行休闲活动选择时有所差异,休闲时间碎片化、休闲空间受限的会倾向于网络休闲,休闲时间与空间自由的更倾向于实体休闲;家庭拥有6岁及以下孩子的数量越多,家庭进行实体休闲越多,进行网络休闲越少;汽车拥有量越多,中产阶层休闲出行能力越强,进行实体休闲的活跃度越高。

此外,研究表明移动信息技术显著影响中产阶层休闲活动,促进中产阶层实体休闲需求的产生和增强。为保障居民在移动信息时代的休闲活动,一方面需加强移动信息网络基础设施建设,构建覆盖区域广、可靠性高、延迟率低的移动通信网络,有效利用移动信息技术创新城市公共服务模式,整合交通、气象等信息为居民休闲出行提供便利,利用移动信息技术及时发布道路通行、气象预警、游客接待量等实时信息,城市景区景点实施分时段预约制度,做好流量监测的工作,有效发挥移动信息技术促进休闲的作用,避免人员聚集,做到科学分流;另一方面,优化城市休闲空间,推进休闲街区、城市绿道、城市公园等建设,落实社区健身休闲配套设施要求,盘活城市休闲产业。

基金

收起

国家自然科学基金青年科学基金(41701190)
广东省自然科学基金博士启动项目(2017A030310668)

参考文献

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文献

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参考文献引证文献

排序方式：

[1]

朱斌. 当代中国的中产阶级研究[J]. 社会学评论, 2017, 5(1): 9-22.

[2]

刘欣. 中国城市的阶层结构与中产阶层的定位[J]. 社会学研究, 2007(6): 243-256.

[3]

李春玲. 如何定义中国中产阶级: 划分中国中产阶级的三个标准[J]. 学海, 2013(3): 62-71.

[4]

张晓华, 纪宏. 中国中产阶层比重的测度及变迁研究[J]. 统计与决策, 2019, 35(5): 97-100.

[5]

李培林, 张翼. 中国中产阶级的规模、认同和社会态度[J]. 社会, 2008(2): 221-239.

[6]

周春山, 边艳, 张国俊, 等. 广州市中产阶层聚居区空间分异及形成机制[J]. 地理学报, 2016, 71(12): 2089-2102.

[7]

边艳, 周春山. 中国中产阶层社会空间分异研究述评[J]. 热带地理, 2014, 34(1): 108-115.

[8]

代丹丹, 周春山, 梁史进. 广州市中产阶层日常活动时空路径的特征及影响因素[J]. 中山大学学报(自然科学版), 2017, 56(2): 117-130.

[9]

代丹丹, 胡锦灿, 边艳, 等. 广州市中产阶层外出购物行为的时空特征及决策因素[J]. 地域研究与开发, 2021, 40(1): 67-72.

[10]

王欣. 苏北地区中产阶层运动休闲特征及影响因素[J]. 上海体育学院学报, 2010, 34(1): 65-68.

[11]

HENDERSON

K A

, GIBSON

H J

. An integrative review of women, gender and leisure: increasing complexities[J]. Journal of Leisure Research, 2013, 45(2): 115-135.

[12]

SUTTON

S G

, OH

C O

. How do recreationists make activity substitution decisions? a case of recreational fishing[J]. Leisure Sciences, 2015, 37(4): 332-353.

[13]

SIDDIQUEE

, SIXSMITH

, LAWTHOM

, et al. Paid work, life-work and leisure: a study of wellbeing in the context of academic lives in higher education[J]. Leisure Studies, 2016, 35(1): 36-45.

[14]

HARRINGTO

, MAUREE

. Practices and meaning of purposive family leisure among working and middle-class families[J]. Leisure Studies, 2015, 34(4): 471-486.

[15]

TSAUR

S H

, LIANG

Y W

, HSU

H J

. A multidimensional measurement of work-leisure conflict[J]. Leisure Sciences, 2012, 34(5): 395-416.

[16]

MCGEE

, PELHAM

. Politics at play: locating human rights, refugees and grassroots humanitarianism in the Calais Jungle[J]. Leisure Studies, 2018, 37(1): 22-35.

[17]

唐雪琼, 贾莲莲, 朱竑. 经济欠发达地区县级城镇居民休闲活动空间结构分析[J]. 热带地理, 2005(4): 384-388.

[18]

游婧澜, 李啸虎. 基于微博签到的乌鲁木齐市本地居民休闲流时空特征分析[J]. 科技和产业, 2022, 22(4): 167-174.

[19]

刘雪蕊, 孙红雯. 数字经济时代休闲时空行为研究现状与展望[J]. 四川师范大学学报(自然科学版), 2024, 47(4): 469-480.

[20]

李春江, 张艳. 日常生活数字化转向的时间地理学应对[J]. 地理科学进展, 2022, 41(1): 96-106.

[21]

赵莹, 柴彦威, 桂晶晶. 中国城市休闲时空行为研究前沿[J]. 旅游学刊, 2016, 31(9): 30-40.

[22]

朱迪. 白领、中产与消费——当代中产阶层的职业结构与生活状况[J]. 北京工业大学学报(社会科学版), 2018, 18(3): 1-11.

[23]

KENYON

. Internet use and time use: the importance of multitasking[J]. Time & Society, 2008, 17(2/3): 283-318.

[24]

EDRISI

, ASHKROF

, GANJIPOUR

. Modelling the effect of information and communication technology on activity-based travels, case study: tehran[J]. Transport and Telecommunication Journal, 2019, 20(4): 346-356.

[25]

VARGHESE

, JANA

. Interrelationships between ICT, social disadvantage and activity participation behaviour: a case of Mumbai, India[J]. Transportation Research Part A: Policy and Practice, 2019, 125: 248-267.

[26]

LIU

X R

, WANG

, GRETZEL

. On-site decision-making in smartphone-mediated contexts[J]. Tourism Management, 2022, 88: 104424.

[27]

MOKHTARIAN

P L

, SALOMON

, HANDY

S L

. The impacts of ict on leisure activities and travel: a conceptual exploration[J]. Transportation, 2006, 33(3): 263-289.

[28]

SHARAIEVSKA

. Updating the family operating system: a literature review of information communication technology and family leisure[J]. Leisure Sciences, 2017, 39(5): 400-414.

[29]

XIANG

, GRETZEL

. Role of social media in online travel information search[J]. Tourism Management, 2010, 31(2): 179-188.

[30]

赵霖, 甄峰, 龙萨金. 信息技术对南京城市居民休闲活动与出行的影响[J]. 人文地理, 2013, 28(1): 56-61.

[31]

SHI

, FAN

, CAI

L A

. Leisure mobility of chinese millennials[J]. Journal of China Tourism Research, 2020, 16(4): 527-546.

[32]

YOON

, KIM

, CONNOLLY

D J

. Understanding motivations and acceptance of location-based services[J]. International Journal of Hospitality and Tourism Administration, 2018, 19(2): 187-209.

[33]

尹罡, 甄峰, 汤放华, 等. 信息技术影响下的休闲行为: 一个概念性分析框架[J]. 地理与地理信息科学, 2018, 34(1): 53-58.

[34]

ROHATGI

, SCHERER

, HATLEVIK

O E

. The role of ICT self-efficacy for students’ ICT use and their achievement in a computer and information literacy test[J]. Computers & Education, 2016, 102: 103-116.

[35]

CHEN

, HU

. Antecedents of adolescent students’ ICT self-efficacy: the ICT dataset[J]. Data in Brief, 2020, 33: 106437.

[36]

MARTINEZ

D M

, MORA

R J

. Internet adoption and usage patterns in rural Mexico[J]. Technology in Society, 2020, 60: 101226.

[37]

ASONGU

S A

, ODHIAMBO

N M

. How enhancing information and communication technology has affected inequality in Africa for sustainable development: an empirical investigation[J]. Sustainable Development, 2019, 27(4): 647-656.

[38]

代丹丹, 周春山. 广州市中产阶层日常活动的时空间特征[J]. 人文地理, 2017, 32(4): 45-53.

[39]

BHAT

C R

, SRINIVASAN

. A multidimensional mixed ordered-response model for analyzing weekend activity participation[J]. Transportation Research Part B: Methodological, 2005, 39(3): 255-278.

[40]

TINSLEY

, ELDREDGE

. Psychological benefits of leisure participation: a taxonomy of leisure activities based on their need-gratifying properties[J]. Journal of Counseling Psychology, 1995, 42(2): 123-132.

[41]

SNIR

R S

, HARPAZ

I H

. Work-leisure relations: leisure orientation and the meaning of work[J]. Journal of Leisure Research, 2002, 34(2): 178-203.

[42]

KELLERMAN

. Mobile broadband services and the availability of instant access to cyberspace[J]. Environment and Planning A: Economy and Space, 2010, 42(12): 2990-3005.

[43]

邵雪梅, 徐莉, 肖焕禹. 中产阶层的成长对我国休闲体育发展的影响[J]. 西安体育学院学报, 2010, 27(5): 532-535.

2025年第25卷第2期

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接收时间：2024-08-05
首发时间：2025-07-21
出版时间：2025-01-25

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收稿日期：2024-08-05

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国家自然科学基金青年科学基金(41701190)

广东省自然科学基金博士启动项目(2017A030310668)

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广州大学管理学院, 广州 510000

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2种不同金属材料的力学参数

科 Family	属数 Number of genus	种数 Number of species	占总种数比例 Percentage of total species (%)	属 Genus	种数 Number of species	占总种数比例 Percentage of total species (%)
鹅膏菌科Amanitaceae	2	11	5.26	鹅膏菌属 Amanita	10	4.78
小菇科 Mycenaceae	2	12	5.74	丝盖伞属 Inocybe	5	2.39
多孔菌科 Polyporaceae	8	14	6.70	蜡蘑属 Laccaria	5	2.39
红菇科 Russulaceae	3	23	11.00	小皮伞属 Marasmius	6	2.87
				小菇属 Mycena	11	5.26
				光柄菇属 Pluteus	5	2.39
				红菇属 Russula	17	8.13
				栓菌属 Trametes	5	2.39

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TxT

变量	属性	观测值	比例/%	均值	标准差
性别	男	237	42.9	0.57	0.95
女	315	57.1
性别	30岁以下	147	26.6	2.17	0.75
30~40岁	242	43.8
40~50岁	107	29.4
50~60岁	32	5.8
60岁以上	24	4.3
个人年收入	17万元以下	96	17.4	2.14	1.34
17万~40万元	362	65.6
40万~60万元	45	8.2
60万~80万元	19	3.4
80万元以上	30	5.4
职业	个体户	56	10.1	2.59	1.48
科员/办事人员	212	38.4
专业及科研人员	191	34.6
企业管理层	79	14.3
离退休人员	10	1.8
家庭孩子拥有量	无孩子	147	26.6	2.10	1.46
无6岁及以下孩子	226	40.9
1个6岁及以下孩子	157	28.4
2个及以上6岁及以下孩子	22	4.0
汽车拥有量	1辆及以下	444	80.4	1.22	1.28
2或3辆	96	17.4
4辆及以上	12	2.2

变量

属性

观测值

比例/%

均值

标准差

性别

男

237

42.9

0.57

0.95

女

315

57.1

性别

30岁以下

147

26.6

2.17

0.75

30~40岁

242

43.8

40~50岁

107

29.4

50~60岁

5.8

60岁以上

4.3

个人年
收入

17万元以下

17.4

2.14

1.34

17万~40万元

362

65.6

40万~60万元

8.2

60万~80万元

3.4

80万元以上

5.4

职业

个体户

10.1

2.59

1.48

科员/办事人员

212

38.4

专业及科研人员

191

34.6

企业管理层

14.3

离退休人员

1.8

家庭孩子
拥有量

无孩子

147

26.6

2.10

1.46

无6岁及以下孩子

226

40.9

1个6岁及以下孩子

157

28.4

2个及以上6岁及
以下孩子

4.0

汽车拥
有量

1辆及以下

444

80.4

1.22

1.28

2或3辆

17.4

4辆及以上

2.2

变量	观测变量	赋值
自我效能感	您有主动学习先进信息工具的愿望(a₁)	1~5分别为“完全不同意”“比较不同意”“中立”“比较同意”“完全同意”
您基本掌握先进信息技术的相关知识(a₂)
您能够利用信息工具有效获取出行信息(a₃)
您能够熟练使用各种信息技术设备(a₄)
您能够对获得的信息进行筛选和加工(a₅)
可获得	您能够在网上查到所在城市的交通路况信息(b₁)	1~5=“完全不同意”“比较不同意”“中立”“比较同意”“完全同意”
您能够在网上查到所在城市的航空航班信息(b₂)
你能够在网上查到您所在城市铁路列车信息(b₃)
您所处环境有较强的通信讯号(b₄)
您所处环境能够通过WiFi方式上网(b₅)
依赖度	您不能接受出门不带手机等通信设备(c₁)	1~5分别为“完全不同意”“比较不同意”“中立”“比较同意”“完全同意”
您在休闲出行中离不开手机进行路线导航(c₂)
您出行前主动查询天气、列车等信息(c₃)
您进行休闲活动离不开手机等设备进行组织(c₄)
您休闲需要手机等设备(c₅)
休闲活动	一周内进行实体休闲活动时间(x₁)	1~5分别为“0~5 h”“6~10 h”“11~15 h”“16~ 20 h”“20 h以上”
一周内进行网络休闲活动时间(x₂)
社会经济属性	性别(s₁)	男=“1”女=“2”
年龄(s₂)	1~5分别为“30岁以下”“30~40岁”“40~50岁”“50~60”岁“60岁以上”
收入(s₃)	1~5分别为“17万元以下”“17万~40万元”“40万~60万元”“60万~80万元”“80万元以上”
职业(s₄)	1~5分别为“个体户”“科员/办事人员”“专业及科研人员”“企业管理层”“离退休人员”
家庭孩子拥有量(s₅)	1~4分别为“无孩子”“无6岁及以下孩子”“有一个6岁及以下孩子”“有两个6岁及以下孩子”
汽车拥有量(s₆)	1~3分别为“1辆及以下”“2或3辆”“四辆及以上”

变量

观测变量

赋值

自我效能感

您有主动学习先进信息工具的愿望(a₁)

1~5分别为“完全不同意”“比较不同意”“中立”“比较同意”“完全同意”

您基本掌握先进信息技术的相关知识(a₂)

您能够利用信息工具有效获取出行信息(a₃)

您能够熟练使用各种信息技术设备(a₄)

您能够对获得的信息进行筛选和加工(a₅)

可获得

您能够在网上查到所在城市的交通路况信息(b₁)

1~5=“完全不同意”“比较不同意”“中立”“比较同意”“完全同意”

您能够在网上查到所在城市的航空航班信息(b₂)

你能够在网上查到您所在城市铁路列车信息(b₃)

您所处环境有较强的通信讯号(b₄)

您所处环境能够通过WiFi方式上网(b₅)

依赖度

您不能接受出门不带手机等通信设备(c₁)

1~5分别为“完全不同意”“比较不同意”“中立”“比较同意”“完全同意”

您在休闲出行中离不开手机进行路线导航(c₂)

您出行前主动查询天气、列车等信息(c₃)

您进行休闲活动离不开手机等设备进行组织(c₄)

您休闲需要手机等设备(c₅)

休闲活动

一周内进行实体休闲活动时间(x₁)

1~5分别为“0~5 h”“6~10 h”“11~15 h”“16~ 20 h”“20 h以上”

一周内进行网络休闲活动时间(x₂)

社会经济属性

性别(s₁)

男=“1”女=“2”

年龄(s₂)

1~5分别为“30岁以下”“30~40岁”“40~50岁”“50~60”岁“60岁以上”

收入(s₃)

1~5分别为“17万元以下”“17万~40万元”“40万~60万元”“60万~80万元”“80万元以上”

职业(s₄)

1~5分别为“个体户”“科员/办事人员”“专业及科研人员”“企业管理层”“离退休人员”

家庭孩子拥有量(s₅)

1~4分别为“无孩子”“无6岁及以下孩子”“有一个6岁及以下孩子”“有两个6岁及以下孩子”

汽车拥有量(s₆)

1~3分别为“1辆及以下”“2或3辆”“四辆及以上”

因子名称	题项内容	因子载荷	α	CR	AVE	累计方差贡献率/%
依赖度	您不能接受出门不带手机等通信设备(c₁)	0.846	0.954	0.954	0.839	35.231
您在休闲出行中离不开手机进行路线导航(c₂)	0.874
您进行休闲活动离不开手机等设备进行组织(c₄)	0.880
您休闲需要手机等设备(c₅)	0.883
自我效能感	您基本掌握先进信息技术的相关知识(a₂)	0.855	0.881	0.882	0.714	61.733
您能够利用信息工具有效获取出行信息(a₃)	0.828
您能够熟练使用各种信息技术设备(a₄)	0.828
可获得	您能够在网上查到所在城市的交通(b₁)	0.731	0.833	0.857	0.676	83.077
您所处环境有较强的通信讯号(b₄)	0.752
您所处环境能够通过WiFi方式上网(b₅)	0.861

因子名称

题项内容

因子载荷

AVE

累计方差贡献率/%

依赖度

您不能接受出门不带手机等通信设备(c₁)

0.846

0.954

0.839

35.231

您在休闲出行中离不开手机进行路线导航(c₂)

0.874

您进行休闲活动离不开手机等设备进行组织(c₄)

0.880

您休闲需要手机等设备(c₅)

0.883

自我效能感

您基本掌握先进信息技术的相关知识(a₂)

0.855

0.881

0.882

0.714

61.733

您能够利用信息工具有效获取出行信息(a₃)

0.828

您能够熟练使用各种信息技术设备(a₄)

0.828

可获得

您能够在网上查到所在城市的交通(b₁)

0.731

0.833

0.857

0.676

83.077

您所处环境有较强的通信讯号(b₄)

0.752

您所处环境能够通过WiFi方式上网(b₅)

0.861

假设	路径	估计值	标准误差	显著性	检验结果
H1	可获得→自我效能感	0.954	0.090	***	成立
H2	自我效能感→依赖度	0.318	0.046	***	成立
H3	可获得→依赖度	0.615	0.078	***	成立
H4	依赖度→休闲活动	0.080	0.022	***	成立

假设

路径

估计值

标准误差

显著性

检验结果

可获得→自我效能感

0.954

0.090

***

成立

自我效能感→依赖度

0.318

0.046

***

成立

可获得→依赖度

0.615

0.078

***

成立

依赖度→休闲活动

0.080

0.022

***

成立

适配度指数	参考标准	模型结果
绝对适配度指数
GFI	>0.90	0.945
AGFI	>0.90	0.922
RMSEA	<0.08	0.050
增值适配度指数
NFI	>0.90	0.948
RFI	>0.90	0.935
IFI	>0.90	0.969
TLI	>0.90	0.961
CFI	>0.90	0.969
简约适配度指数
PGFI	>0.5	0.669
PNFI	>0.5	0.750
CMIN/DF	1~3	2.369

适配度指数

参考标准

模型结果

绝对适配度指数

GFI

>0.90

0.945

AGFI

>0.90

0.922

RMSEA

<0.08

0.050

增值适配度指数

NFI

>0.90

0.948

RFI

>0.90

0.935

IFI

>0.90

0.969

TLI

>0.90

0.961

CFI

>0.90

0.969

简约适配度指数

PGFI

>0.5

0.669

PNFI

>0.5

0.750

CMIN/DF

1~3

2.369

作用途径	非标准化估计值	标准化估计值	标准误差	C.R.	P
可获得→自我效能感	0.954	0.620	0.090	10.630	***
自我效能感→依赖度	0.318	0.338	0.046	6.950	***
可获得→依赖度	0.615	0.425	0.078	7.880	***
依赖度→休闲活动	0.080	0.214	0.022	3.614	***
自我效能感→a₂	1.032	0.876	0.046	22.511	***
自我效能感→a₃	1.000	0.856	0.045	22.025	***
自我效能感→a₄	1.000	0.802	—	—	—
可获得→b₁	1.482	0.913	0.101	14.703	***
可获得→b₄	1.433	0.935	0.097	14.772	***
可获得→b₅	1.000	0.566	—	—	—
依赖度→c₁	1.000	0.879	—	—	—
依赖度→c₂	1.046	0.913	0.032	32.352	***
依赖度→c₄	1.077	0.946	0.031	35.223	***
依赖度→c₅	1.066	0.923	0.032	33.219	***
休闲活动→X₁	1.000	0.318	—	—	—
休闲活动→X₂	-2.904	-0.690	0.460	-6.311	***

作用途径

非标准化估计值

标准化估计值

标准误差

C.R.

可获得→自我效能感

0.954

0.620

0.090

10.630

***

自我效能感→依赖度

0.318

0.338

0.046

6.950

***

可获得→依赖度

0.615

0.425

0.078

7.880

***

依赖度→休闲活动

0.080

0.214

0.022

3.614

***

自我效能感→a₂

1.032

0.876

0.046

22.511

***

自我效能感→a₃

1.000

0.856

0.045

22.025

***

自我效能感→a₄

1.000

0.802

—

可获得→b₁

1.482

0.913

0.101

14.703

***

可获得→b₄

1.433

0.935

0.097

14.772

***

可获得→b₅

1.000

0.566

—

依赖度→c₁

1.000

0.879

—

依赖度→c₂

1.046

0.913

0.032

32.352

***

依赖度→c₄

1.077

0.946

0.031

35.223

***

依赖度→c₅

1.066

0.923

0.032

33.219

***

休闲活动→X₁

1.000

0.318

—

休闲活动→X₂

-2.904

-0.690

0.460

-6.311

***

变量	效应	年龄	性别	收入	职业	家庭孩子拥有量	汽车拥有量
自我效能感	总体效应	-0.235^**	-0.078^*	0.106^**	—	—	-0.079^*
直接效应	-0.099^**	-0.078^*	0.106^**	—	—
间接效应	-0.136^***	0.000	0.000	—	—	—
可获得	总体效应	-0.220^***	—	—	—	—
直接效应	-0.220^***	—	—	—	—
间接效应	—	—	—	—	—	-
依赖度	总体效应	-0.278^***	-0.026^*	0.035^**	—	—	-0.026^*
直接效应	-0.110^***	—	—	—	—	—
间接效应	-0.168^***	-0.026^*	0.035^**	—	—	-0.026^*
休闲活动	总体效应	0.572^***	-0.004^*	0.150^*	0.224^***	0.314^***	0.115^*
直接效应	0.618^***	—	0.144^*	0.224^***	0.314^***	0.119^*
间接效应	-0.046^***	-0.004^*	0.006^*	—	—	-0.004^*

变量

效应

年龄

性别

收入

职业

家庭孩子拥有量

汽车拥有量

自我效能感

总体效应

-0.235^**

-0.078^*

0.106^**

—

-0.079^*

直接效应

-0.099^**

-0.078^*

0.106^**

—

间接效应

-0.136^***

0.000

—

可获得

总体效应

-0.220^***

—

直接效应

-0.220^***

—

间接效应

—

依赖度

总体效应

-0.278^***

-0.026^*

0.035^**

—

-0.026^*

直接效应

-0.110^***

—

间接效应

-0.168^***

-0.026^*

0.035^**

—

-0.026^*

休闲活动

总体效应

0.572^***

-0.004^*

0.150^*

0.224^***

0.314^***

0.115^*

直接效应

0.618^***

—

0.144^*

0.224^***

0.314^***

0.119^*

间接效应

-0.046^***

-0.004^*

0.006^*

—

-0.004^*