基于无标度网络的绿色出行选择行为研究

郑君君，张 兵，程 翼，许明嫄，李润发

(武汉大学经济与管理学院，武汉 430072)

1 引言

随着我国城市化进程的加快，空气污染愈发严重，已达到不容小觑的地步。根据公安部交通管理局统计，截止至2017年6月底，我国的机动车数量已达3.04亿[1]，位居世界前三，并且仍然呈现较快的增长态势。2017年6月，根据环保部发布的《中国机动车环境管理年报(2017)》显示，我国作为世界机动车产销第一大国，机动车污染已经成为引发颗粒物、光化学烟雾污染的首因，是我国空气污染的主要来源，通过对北京、天津、上海等15个城市的PM2.5源进行解析发现，在当地空气污染排放源中，机动车这一排放源对空气中细颗粒物浓度的影响程度达到了13.5%至41.0%[2]。机动车尾气对空气造成的污染使政府及相关企业加大对电动汽车等新能源汽车的研发投入，然而当前电动汽车成本相对较高，尚未普及。在全面的新能源动力机车时代到来之前，提倡绿色出行的理念有助于缓解机动车尾气带来的空气污染，从而改善空气质量，鉴于此，研究城市常住居民的绿色出行行为就成为缓解城市空气污染问题的一个重要议题。

目前国内外学者对于绿色出行行为的研究主要集中在两个方面：

(1)个人绿色出行行为选择及影响因素研究。随着对环境保护的日益重视，对于绿色出行中个体行为的研究是社会经济与管理领域专家学者们研究的主要关注点。学界对个体绿色出行行为选择的研究经历了从“理性人”研究范式向“有限理性人”研究范式的转变，基于“理性人”假设的理性行为理论(Theory of Reasoned Action,TRA)认为个体行为直接取决于个体行为意愿，而个体行为意愿又受到个体态度和主观规范的影响[3]，但其无法解释受外部环境制约而不受意志控制的行为，对此Ajzen则将感知行为控制引入了理性行为理论，进而发展为了基于有限理性人假设的计划行为理论(Theory of Planned Behavior，TPB)[4]。然而个体行为不仅只受到主观因素的影响，随着研究行为的社会心理学理论不断涌现，越来越多的因素被发现，例如Guagnano等[5]提出的态度-情境-行为理论(Attitude-Context-Behavior，ABC)认为个体行为是在态度和外界情景综合作用下产生的，Triandis[6]提出的人际行为理论(Theory of Interpersonal Behavior, TIB)认为意愿和习惯在外部条件的调节下共同影响个体行为。在有限理性人研究的基础之上，社会心理学与行为科学领域内的学者进一步采用问卷调查等实证研究方法对个体行为的影响因素进行了探索，如：杨冉冉和龙如银[7]基于扎根理论、通过问卷调查的方式收集相关数据进行分析，认为出行者属性、出行者心理意识、交通工具特性、社会规范等是影响因素。也有不少学者基于计划行为理论，研究了各心理因素对于个体绿色行为意愿和行为的影响，如：陈凯和彭茜[8]探讨了直接影响绿色出行的两个因素，即意愿和感知行为控制，其中意愿对绿色出行的预测作用更大,在绿色出行的因果链条中，最重要的链条是感知效力-态度-意愿-绿色出行。部分学者基于计划行为理论通过增加潜变量以扩展心理变量的方式，建立了MIMIC模型，并运用网络调查问卷方法获取样本，分析了在不同出行方式下各扩展变量间的相关性，研究结果表明并不是所有的心理变量对出行方式的选择意向或者行为都具有直接或间接的显著影响[9-11]。由上述分析可知，理论研究与实证研究结果均表明，影响居民绿色出行行为的影响因素包括个体的有限理性、个体态度、主观规范，外部环境、行为习惯与行为意愿等。

(2)绿色出行行为选择的群体特征研究。白凯等[12]从参照群体与自我价值判断这两个角度对西安市本土城市居民群体的绿色出行意愿进行了分析，指出参照群体对居民群体的绿色出行意愿存在显著的信息性影响与规范性影响，而自我价值中的功能性感知价值与社会性感知价值也同样是非常显著的正向影响因素；冉林娜和李枫[13]对城市共享单车的使用出行群体进行了跟踪调研，结果表明女性群体、年轻群体、受教育层次较高群体选择共享单车绿色出行的意愿较高。上述研究主要是对特定群体的绿色出行行为进行分析，主要体现在居民人群特征方面，然而，在实际生活中的个体往往都具有社会人的属性，即个体不是孤立的存在而是与其他个体、组织等具有千丝万缕的联系，内部相互关联群体的存在使得群体行为具有一定的复杂性，此时，群体行为演化过程与群体内部个体之间的信息传播、行为交互影响息息相关[14-15]，对此，需要建立个体行为与群体行为演化之间的内在联系，部分学者运用复杂网络与行为科学对城市交通、公交系统运营等方面的行为动力学进行了研究，旨在解决公共交通资源优化与配置、缓解城市交通拥堵问题[16]，但对于群体绿色出行行为选择中行为动力学机制的研究还非常罕见。

群体行为的动态演化一般可以通过复杂网络进行刻画。为了对嵌入在社会网络中行为主体间的信息交互机制与行为选择进行研究，物理学、计算科学等领域内的研究学者模拟研究了不同条件下的群体意见形成与传播机制，并构建了选民模型、Ising模型、流行病模型、反映扩散类种群模型等一系列具有启发性的模型[17]，由此形成的意见动力学启发了学者们对于信息传播机制与个体交互作用机制的研究，这一阶段的研究旨在探讨群体意见形成这一复杂过程的先决条件及均衡结果，但并未涉及到社会网络外部环境的信息影响机制、社会网络自身动态演化下的信息传播机制等层面，对此，动态复杂网络中的观点传播动力学应运而生[18]，通过对社会网络拓扑结构变动条件下的谣言传播、意见形成、文化现象等问题的理论分析，构建了Ising变种模型、USDF舆论模型、Deffuant模型、HK模型等，对于动态网络与自适应网络中的意见形成与分化、观点传播与转化等问题进行了研究[19-21]，然而，尽管观点传播动力学在自组织、临界现象、变相等复杂社会现象的产生机理方面均取得了较为丰富的研究成果，对于动态社会网络中多个信息来源的多主体交互作用也提供了新的研究思路与研究方法，但与社会实证研究的进一步融合与验证还较为有限，这也是动态复杂网络中的观点传播动力学研究目前亟待突破的一个难点[22]。

鉴于此，本文拟运用动态社会网络中观点传播动力学的研究思路，结合基于计划行为理论的前期实证研究，对个体嵌入在动态社会网络中的绿色出行信息传播机制与行为选择交互影响机制进行研究，一方面，突破了以往观点传播动力学研究的局限，丰富了其在社会实证研究与绿色环保实践领域内的应用，另一方面，本文基于动态复杂网络的信息交互与社会实证研究相结合的研究思路，是对以往问卷调查等实证研究方法的进一步拓展，为社会人际关系条件下的绿色环保信念构建与绿色行为推广提供了一种全新的研究思路。具体地，本文首先根据计划行为理论等相关理论方法，找出影响个体绿色出行行为意愿及行为的主要因素，设计新的个体认知-行为理论模型，然后基于观点传播动力学及无标度网络构建个体选择行为交互模型，并通过Netlogo仿真模拟探讨感知行为控制及行为结果感知影响因素在社会网络中的交互作用及其对绿色出行个体占整体比例的影响，以期为引导绿色出行的群体选择行提供参考借鉴。

2 绿色出行行为选择模型构建及理论分析

本文模型构建主要包含两个部分：第一，基于计划行为理论及人际行为理论，结合现实情况，在绿色出行的选择上对个体有限理性进行建模分析，构建个体选择行为模型，并分析其认知和选择行为之间的互动机理；第二，根据个体在群体中的相互关系，构建以个体为节点的社交网络，进而研究绿色出行群体选择行为的动态演化过程。

2.1 基于计划行为理论的个体绿色行为模型构建

根据计划行为理论可知，在选择是否采取绿色出行方式时，个体的行为意愿直接影响了由个人意志控制的行为的发生，个体的行为意愿越强烈，则其采取行动的可能性就越大，而个体行为意愿又取决于行为态度、主观规范和感知行为控制的综合作用。

图1 计划行为理论[7]

由图1计划行为理论可知，个体行为的核心因素是个体的行为意愿，然而，行为意愿只有在个体能够自行决定是否采取该行为时才能对个体行为产生作用，这即意味着个体受到外界机会和资源的约束，其需要拥有必要的机会和资源才能对行为具有实际的控制力。同时，在现实生活中，人们对于绿色出行的选择行为不仅受到自身因素和外界因素的影响，还会受到行为结果感知的影响，已有研究证明，由于行为结果感知对绿色出行行为及意愿存在回调效应，相应的结果感知主要体现在经济节省、精神满足和健康改善三个方面[23]。

基于上述分析，根据现实情况，本文针对具有有限理性的个体做出绿色出行的行为选择影响因素进行分析，建立如下概念模型：

图2 个体绿色出行的选择行为概念模型

为了对上述个体绿色出行选择行为的影响因素进行研究，本文运用李克特五级量表以武汉市为例，对其常住人口展开调研分析，在公交车站、地铁站、街道口商圈、南湖社区等地发放问卷共计746份，回收问卷732份，有效问卷724份，调研对象涵盖不同年龄段、不同受教育程度、不同收入层次、不同家庭状况的在校学生、企事业单位职工、个体经营户与退休老人等，关于哪些属于绿色出行方式这一问题，相应的选项包括公交车、地铁、共享单车、滴滴叫车、拼车上下班等，为了使得数据分析结果更加直观，本文接下来将对乘坐公交车与地铁出行的绿色出行意愿进行分析。问卷中除个人情况与家庭情况等基本属性问题以外，关于影响其绿色出行行为意愿的相关问题与指标如下表所示：

表1 个体绿色出行选择行为调研指标

由上述分析可知，个体i的绿色出行行为选择由其行为意愿决定，用概率fi(t)表示个体i的绿色出行意向，并且由fi(t)最终决定个体的出行行为。个体i的行为选择策略空间为Di(t){绿色出行，不选择绿色出行}，其表示个体i在t时刻的出行情况服从Bernoulli分布，用0-1变量表示，其中Di(t)=1表示该个体选择绿色出行方式，Di(t)=0表示个体不选择绿色出行方式，个体i在t+1时刻是否选择绿色出行方式由个体在t时刻的绿色出行行为意愿决定，则有：

P(Di(t)=k)=fi(t)k·(1-fi(t))1-k,k=0,1

(1)

即个体在t时刻选择绿色出行的概率为fi(t)，不选择绿色出行的概率为1-fi(t)，则可知Di(t)的期望值为：

E(Di(t))=fi(t)

(2)

因个体i会受到行为结果感知Gi(t)的影响，即居民在选择是否采用绿色出行方式时，且前一时刻感知到的经济节省、精神满足感等认知将对其下一时刻的绿色出行行为意愿产生正向影响，故行为结果感知越强烈，个体的绿色出行行为越可能发生。个体i的绿色出行行为意愿可以表述为：

fi=cons1+β11AT1+β12AT2+β13AT3+β21R1+β22R2+β23R3+β31Δ1+β32Δ2+β33Δ3+β41G1+β42G2

(3)

对收回的问卷进行整理分析，可知武汉市居民对于公交车与地铁的绿色出行行为意愿分别为：

f(地铁)=0.463+0.151AT1+0.214AT2+0.052AT3-0.085R1+0.163R2-0.007R3+0.026Δ1+0.01Δ2+0.025Δ3-0.069G1+0.44G2

(4)

f(公交)=0.342+0.132AT1+0.214AT2+0.045AT3-0.098R1+0.142R2-0.05R3+0.016Δ1+0.07Δ2+0.062Δ3-0.013G1+0.452G2

(5)

其中，数据整理分析结果表明，公交出行与地铁出行的Cronbach's α系数取值分别为0.770与0.794，KMO取值分别为0.795与0.848，证明调研问卷的信度与效度均较好；检验回归模型的方差输出结果表明，选择公交出行方式的F统计量为15.532，P<0.001，选择地铁出行方式的F统计量为15.311，P<0.001，在α=0.05的检验水平下所拟合的式(4)与式(5)具有统计学意义。

由式(4)与式(5)可知，在选择是否采用绿色出行方式时，个体均关注空气质量问题，且认为绿色出行方式有利于保护环境；感知行为控制相关因素对于市民出行方式的选择影响则较为有限；而在行为结果感知方面，选择绿色出行方式而保护环境所带来的精神满足感对市民的行为选择具有重要影响；在主观规范方面，R1与R3的取值均为负数，R2的取值均为正数，表明在调研样本中，亲朋好友、媒体、相关部门对于绿色出行方式的提倡力度较为有限，但市民均表现出显著的对其出行方式建议的采纳意愿。

上述分析结果表明主观规范对于个体行为选择的影响呈现出较为矛盾的两个特点，即调研对象普遍表明亲朋好友、媒体、相关管理部门对于绿色出行方式的推广、提倡比较有限，而与此同时，调研对象很愿意采纳亲友及同事的建议以调整自身的出行方式。如在地铁的出行选择中，若亲友同事、媒体推荐采用该种出行方式的感知度分别降低1，个体选择地铁出行的意愿则会分别降低0.085与0.007；而当个体采纳亲友、同事关于绿色出行的建议时，其选择地铁出行的意愿会显著增加0.163。而在行为结果感知方面，选择绿色出行方式而保护环境所带来的精神满足感对市民的行为选择具有重要影响，对于“采取绿色出行方式能够保护环境，这让我感觉很愉快”即G2系数的取值分别为0.44与0.452，这表明当采取地铁与公交出行能保护环境的感知每增加1，个体采取相应出行方式的行为意愿会分别增加0.44与0.452。因此，相关管理部门及媒体应加强对绿色出行方式的提倡，促进绿色出行方式的交流、推广绿色出行方式有利于保护环境的理念。

2.2 基于社会网络的个体选择行为交互模型

个体在选择日常出行方式时，其选择绿色出行方式的行为意愿会受到其所嵌入的社会网络中其他个体的影响。这是由于每个个体都生活在社会当中，而社会是一张关系网络，人与人之间通过社交网络相互维持联系，交换信息与观念。网络是分析信息传播的重要工具，在本文中，个体关于绿色出行的知识、受到参照群体主观规范的影响等，都是以网络作为媒介的，根据上文的假设可知，个体有两种行为选择状态，令圆形点表示绿色出行的单个个体，三角形点表示不选择绿色出行的个体，可以得到个体选择行为交互网络模型，如图3所示。

图3 个体选择行为交互网络模型示意图

正如前文所述，个体的感知行为控制Δi因素对其绿色出行行为意愿的影响非常有限，Δ1、Δ2、Δ3的系数分别为0.016、0.07与0.062，而个体态度ATi因素中居民对于空气质量问题的关注度以及绿色出行方式在环境保护方面的认可度均非常高，其均值分别为4.49与4.65(最高值为5)，因此，若想通过感知行为控制Δi与个体态度ATi来提高绿色出行行为意愿，即使相关管理部门与组织机构花费大量的时间精力与资源成本，收效也将非常不显著，是一种不经济且效果甚微的策略，故本文接下来在探索提高居民绿色出行行为意愿的方式时，将不考虑感知行为控制Δi与个体态度ATi的影响，因此，将式(3)可简化为：

fi=cons'+β21R1+β22R2+β23R3+β41G1+β42G2

(6)

此时，通过社会网络中的信息传播、交互作用将有利于提高个体的主观规范与行为结果感知，在社会层面逐渐形成采用绿色出行来保护环境的理念，其中，媒体、官方管理部门还能够通过广告、公益宣传、提高环保行为精神满足感等形式鼓励居民采取绿色出行方式，从而在社会网络中发挥意见领袖的引导作用。

国内外学者对于复杂性问题与复杂网络的研究结果表明，复杂系统中存在的社会网络如社会关系网、Internet、舆情传播等通常具有无标度网络特征，即社会网络中的大部分节点仅有几个社会连接关系，而少数节点则与其他节点建立了大量的社会连接关系。Barabási等[24]抽象刻画了现实无标度网络的基本特征，总结出了增长性与择优连接这两个基本特点，随后，国内外学者在理论模型构建与仿真分析相结合的视角下对无标度网络中的信息传播与行为演化规律进行了研究，如卞曰瑭、章琴等学者就基于不同的假设条件对社会网络的增长性与择优连接策略从多个角度进行了理论研究[25-26]。由于学界目前对于无标度网络的上述两个基本特征还没有形成统一的刻画，因此，本文参考复杂网络所共有的拓扑结构特征及其演化机制，提出如下假设条件：

假设1：社会网络中的个体均为异质主体，在进行是否采取绿色出行方式决策时对于绿色出行行为具有一定的认知与了解，故异质行为主体掌握了不同的初始绿色出行信息，其初始绿色出行信息Ki(0)、采纳其亲友同事关于绿色出行方式建议的概率ρi、所嵌入的网络结构等均有所不同；

假设2：在动态变化的社会网络中，行为主体并不会受到所有和其相连接的其他行为主体的影响，即当该行为主体与其邻居或亲友的意见相差太大时，将不会与其产生交互影响，而这也与现实相符，故假设只有具有连接关系的行为主体才能进行信息交互作用，且只有当两者对于绿色出行信息的差异小于阈值μ时，才会影响双方的绿色出行信息及绿色出行行为意愿；

假设3：行为主体及其连接关系所构成的社会网络具有增长性，假设每一轮次的信息交互均有一个行为主体进入到社会网络中，并依据择优连接原则选择与度更高的节点建立连接关系，即新加入到社会网络中的行为主体将倾向于与度较大的既有行为主体建立连接关系。

(7)

当个体i与其亲友同事j关于绿色出行信息的

差距大于阈值μ，即当|Ki(t)-Kj(t)|≥μ时，表明两者对于绿色出行方式的认知有很大差异，不适宜开展信息交互，此时

(8)

则个体i在t+1时刻，其乘坐地铁的绿色出行行为意愿为：

fi(t+1)=cons′+0.163*

(9)

3 仿真实验设计与结果分析

3.1 初值设定

基于前文中的假设条件，以下将运用Netlogo在动态变化的无标度网络上运用观点传播动力学对武汉市居民采用地铁绿色出行的行为意愿进行分析，由于前期调研与数据分析结果对于社会网络中行为主体的基本特征如个体态度、行为感知结果等进行了刻画，因此，为了与前期调研结果保持延续性，依据调研数据分析结果设定R1=4.3,R2=4.3,R3=3.9，G1=4.0，G2=4.6，居民的初始绿色出行行为意愿fi(0)服从正态分布N(3.55，1.2)。同时，对模型的其他初始参数取值如下：

μ=0.15，d=1,ξi=0，ρi～U[0,1]，给定网络初始行为主体20人，即n(0)=20，网络的度Degree=3。具体的仿真界面如下图所示：

图4 仿真界面示意图

3.2 社会网络的演变

记社会网络中行为主体的每一次信息交互为一个轮次，具体的社会网络演变过程如图5和图6所示，图中圆点表示社会网络中的行为主体，为了区分每一轮次中新加入的行为主体，将其标识为黑色，其他既有行为主体则随机标识为绿色或红色，由图可知，在初始社会网络中，仅设定平均度为3，各节点所具有的社会连接关系数目较为接近，即各节点的绝对度属中心度相差不大；在择优连接原则下，社会网络逐渐发展扩大，整个网络向着几个中心节点聚集的趋势越来越明显，各节点的度也呈现越来越大的差异，如当社会网络演化120轮时，有86个节点的绝对度数中心度为1，23个节点的中心度为2，而中心度达为6至14的节点均仅有1或2个，这表明社会网络中仅有极少数部分节点拥有绝大部分的社会连接关系，呈现出非常显著的无标度网络特征。

图5 社会网络演化过程

图6 社会网络的度的演化过程

3.3 异质主体绿色出行方式行为意愿的演变

假设4：既有研究结果表明较高的绿色出行意愿是其绿色态度向绿色行为转化的关键，故假设当行为主体的绿色出行行为意愿fi(t+1)≥4时，即其绿色出行行为意愿达到最大值的80%时，行为主体的绿色出行意愿非常高，其将倾向于选择绿色出行行为。

在前述初始参数取值的条件下，依据仿真结果可知，社会网络中的行为主体通过信息流通与交互作用的影响，其绿色出行信息将彼此交互影响，所有行为主体的绿色出行信息平均值将达到约0.9的稳定状态，表明随着信息的交互与传播，社会网络中行为主体对于绿色出行方式的信息掌握及认知将达到一个较为理想的状态。

图7 绿色出行信息平均值

绿色出行人数占比及其平均意愿的演化过程如图8与图9所示，大约经过100轮次的演化阶段之后，采取绿色出行方式的人数占总人数的比例将形成较为稳定的状态，并维持在75%的状态，不采取绿色出行方式出行的人数将占比约为25%，同时，整个社会网络中行为主体的绿色出行平均意愿将稳定在4.1。

图8 绿色出行人数占比

图9 绿色出行行为意愿平均值

4 绿色出行行为意愿的参数分析

本文接下来将变动绿色出行行为意愿模型中的参数取值，来比较分析其对社会网络中行为主体的绿色出行行为意愿的影响。

4.1 信息交互阈值的影响

仅改变行为主体在信息交互过程中的阈值，其他参数保持不变。当μ=1时，经过约130轮次的演化阶段之后，绿色出行人数占总人数的比例将达到较为稳定的状态，其比例将达到80%，但社会网络中居民的绿色出行平均意愿的波动性将更大。这主要是由于当μ的取值增大时，社会网络中的行为主体将能够与其绿色出行信息差别更大的连接者进行信息交互，其交互对象的数目也将增大，从而使得其绿色出行行为意愿受到更为广泛的影响，整个社会网络体系需经过更多轮次的演化状态才能达到稳定状态，但采取绿色出行方式的人数将增多。由此可见，绿色出行信息的有效传递、交互对象的增多均将提高绿色出行人数的比例，促进绿色出行方式的普及与推广。

图10 μ=1时绿色出行人数占比及其平均意愿

4.2 出行费用折扣系数的影响

仅改变行为主体在乘坐地铁出行时的折扣系数，其他参数保持不变。由于武汉市实物公交卡、电子公交卡等交通形式的票价通常为原价的八折，故取d=0.8时，经过约100轮次的演化，绿色出行人数占总人数的比例将有所提高，达到接近80%的状态；极端情况下如2018年冬天支付宝与云闪付、公交公司等采取绿色出行推广活动“一分钱乘车”时，取折扣系数d=0.01，由于信息交互阈值μ的存在，社会网络中的行为主体将无法与所有其他行为主体进行信息交互，故绿色出行信息平均值略有上升，与此同时，绿色出行人数占比将达到85%。由此可见，适当降低绿色出行的成本，将在一定程度上提高居民对绿色出行信息的传播与认知，激励居民的绿色出行行为意愿，从而促进绿色出行的推广。

图11 d=0.8时绿色出行人数占比

图12 d=0.01时绿色出行人数占比及其信息平均值演化

4.3 精神满足感激励系数的影响

社会网络中的居民在采取绿色出行方式时将感受到不同程度的精神满足感，如蚂蚁森林如今共有4亿用户参与绿色减排行为，截止2018年10月共种植约5000万棵树木，蚂蚁森林中用户的绿色行为的活跃程度与其精神满足感息息相关。仅改变行为主体的精神满足感激励系数，其他参数保持不变。当εi分别服从正态分布N1(0.2,0.2)与N1(0.5,0.2)时，社会网络中居民的绿色出行人数占比与绿色出行平均意愿将显著提高。

图13 εi～N(0.2,0.2)时绿色出行人数占比及平均意愿

图14 εi～N(0.5,0.2)时绿色出行人数占比及平均意愿

4.4 媒体与官方机构等意见领袖的影响系数

假设4：当媒体与相关管理部门在社会网络中充当意见领袖且仅有1个意见领袖时，该意见领袖能够与其他行为主体进行信息交互，但其本身所具有的绿色出行行为意愿取值将始终位于区间[4.5,5]内。

此时，仅改变社会网络中意见领袖关于绿色出行行为意愿的影响系数，其他参数保持不变。在假设4的条件下，社会网络中将存在1个意见领袖，如图15中五角星所示，当其影响系数γ=0.5时，此时，绿色出行人数占比经过100轮次的演化过程将达到较为稳定的状态，与初始参数状态的演化过程相比，其取值将有所提升，表明当媒体或相关管理部门对于绿色出行方式的宣传将促进绿色出行方式的推广。

图15 意见领袖的影响系数γ=0.5的绿色出行人数占比

5 结语

本文首先基于计划行为理论并运用实地调研数据构建了基于个体行为态度、感知行为控制、主观规范及行为结果感知等影响因素的个体绿色出行行为意愿模型，其次，基于观点传播动力学及无标度网络构建了个体选择行为交互网络模型，并运用Netlogo仿真对居民在社会网络交互作用下的绿色出行行为意愿进行了仿真分析，分析结果表明：

(1)在个人态度方面，个体普遍关注空气质量问题，且认为绿色出行方式有利于保护环境；感知行为控制相关因素对于市民出行方式的选择影响则较为有限；而在行为结果感知方面，选择绿色出行方式而保护环境所带来的精神满足感对市民的行为选择具有重要影响；在主观规范方面，亲朋好友、媒体、相关部门对于绿色出行方式的提倡力度较为有限，但市民均表现出显著的对其出行方式建议的采纳意愿。

(2)在择优连接原则与网络增长假设条件下，即少数节点将拥有整个社会网络中绝大部分的社会连接关系，整个网络向着几个中心节点聚集的趋势越来越明显。

(3)当社会网络中行为主体的信息交互阈值增大时，绿色出行人数占总人数的比例有所增加，但社会网络中居民的绿色出行平均意愿的波动性将更大，表明绿色出行信息的有效传递、交互对象的增多均将提高绿色出行人数的比例，促进绿色出行方式的普及与推广。

(4)当行为主体在乘坐地铁出行时的折扣系数增大时，绿色出行人数占总人数的比例将有所提高，达到接近80%乃至85%的高度，表明适当降低绿色出行的成本，将有利于提高居民对绿色出行信息的传播与认知，激励居民的绿色出行行为意愿，从而促进绿色出行的推广。

(5)当社会网络中的居民在采取绿色出行方式时感受到的精神满足感提高时，社会网络中居民的绿色出行人数占比与绿色出行平均意愿将显著提高，因此，相关管理部门、社会公益组织可以通过提高居民的精神满足感程度来激励绿色出行；同时，相关管理部门、媒体可以通过公众号推广、广告等形式成为绿色行为的意见领袖，当其关于绿色行为的认知与信息得到市民的感知时，也将有助于培育绿色出行行为模式。

因此，相关管理部门及媒体应加强对绿色出行方式的提倡、促进绿色出行方式的交流，如搭建绿色出行方式的网络交流平台、社会公众号推广、意见领袖引导等活动将有利于绿色出行方式的普及与推广。本文运用Netlogo多主体仿真对社会网络中行为主体的绿色出行行为意愿进行信息交互与描述，但社会网络的模拟刻画及其演化过程主要参考了无标度网络的特征，并没有通过实际案例的验证，因此，本文接下来将跟踪某一绿色环保群体的社会网络拓扑结构及其动态演化过程，在此基础之上进一步分析行为主体在社会网络及交互作用下的绿色出行行为意愿演化规律，以使得相关研究成果更符合现实。