出版社：National Committee of Geography of Belgium / Société Royale Belge de Géographie
摘要：Verscheidene studies trachten de invloed van de ruimtegebruik op het dagelijkse verplaatsingsgedrag van individuen te bepalen. Gewoonlijk worden de resultaten gecontroleerd voor socio-economische verschillen, en soms socio-psychologische verschillen, tussen de respondenten. Echter, vaak geven deze studies niet aan waarom zo’n relatie bestaat tussen verplaatsingsgedrag en ruimtelijke, socio-economische en socio-psychologische kenmerken. Om dit vraagstuk te beantwoorden moet men theorieën uit de transportgeografie in relatie brengen met theorieën uit de sociale psychologie. Door de belangrijkste concepten uit beide theorieën te gebruiken, wordt een conceptueel model voor verplaatsingsgedrag voorgesteld. Dit conceptueel model brengt concepten zoals “ruimtelijk-temporeel gedrag”, “activiteitengebaseerd gedrag”, “leefstijl”, “attitudes” en “gewoonten” in relatie tot elkaar. Twee soorten relaties zijn van groot belang binnen dit conceptueel model : (i) relaties tussen verklarende variabelen onderling waardoor indirecte effecten op het verplaatsingsgedrag ontstaan, en (ii) relaties tussen de verschillende dataniveaus waardoor een geneste datastructuur ontstaat. Structurele equatiemodellen (SEM) worden gewoonlijk gebruikt om indirecte effecten te schatten, terwijl multiniveau analyses de geneste datastructuur in rekening brengen. Dit artikel stelt voor om beide statistische technieken te combineren opdat een beter inzicht in de complexiteit van het verplaatsingsgedrag van personen te bekomen.
其他摘要：Many studies try to measure the effect of land use patterns on daily travel behaviour of individuals. Results are controlled for socio-economic differences, and sometimes socio-psychological differences, among respondents. However, these studies do not mention why after all a relationship should exist between travel behaviour and spatial, socio-economic and socio-psychological attributes. This query can be answered by combining theories in transport geography and social psychology. Doing so, this paper aims to develop a conceptual model for travel behaviour that brings together concepts such as “spatiotemporal behaviour”, “activity behaviour”, “lifestyle”, “attitudes” and “habits”. Within this conceptual model two kinds of interdependencies are highly important: (i) interdependencies between explanatory variables, causing indirect effects on travel behaviour, and (ii) interdependencies between different data levels causing a nested data-structure. Structural equation models (SEM) are generally used to estimate indirect effects, whereas multilevel analysis account for the nested data structure. The paper recommends combining both statistical techniques in order to better understand the complexity of human travel behaviour.
