張雨彤 汪佳禾 王錦誠 王超
摘要:文章旨在探索影響拼車出行意愿的因素及因素之間的關(guān)系。在計(jì)劃行為理論的基礎(chǔ)上,綜合考慮出行行為的特征,剔除行為態(tài)度變量,引入感知風(fēng)險(xiǎn)、平臺服務(wù)質(zhì)量等潛變量,提出9個(gè)假設(shè)。通過問卷回收400份有效樣本,采用結(jié)構(gòu)方程模型對數(shù)據(jù)擬合進(jìn)行實(shí)證分析。最終發(fā)現(xiàn)影響平臺服務(wù)質(zhì)量評價(jià)的主要因素是平臺對用戶的認(rèn)證和監(jiān)督、高效精準(zhǔn)的匹配機(jī)制和較低的價(jià)格。出行者對拼車出行最擔(dān)心的因素是個(gè)人隱私泄露和安全隱患問題,其次是同乘人員帶來的不良體驗(yàn)。在此基礎(chǔ)上對平臺和監(jiān)管方提出了建議。
關(guān)鍵詞:拼車出行;合乘;順風(fēng)車;出行意愿;結(jié)構(gòu)方程模型
一、引言
隨著“碳達(dá)峰、碳中和”目標(biāo)的提出,構(gòu)建一個(gè)以零碳目標(biāo)為導(dǎo)向、以綠色出行為核心的交通出行體系迫在眉睫。近年來,私家車擁有水平與使用水平的不協(xié)調(diào)導(dǎo)致了嚴(yán)重的資源閑置。私家車合乘共享(“順風(fēng)車”)通過網(wǎng)絡(luò)共享平臺,匯總分散的閑置資源,在不增加城市道路負(fù)擔(dān)的情況下提升交通運(yùn)力,有助于實(shí)現(xiàn)綠色低碳環(huán)保的城市發(fā)展目標(biāo)。然而目前選擇拼車出行者仍較少,提升乘客拼車出行意愿尤為關(guān)鍵。
學(xué)術(shù)界目前關(guān)于順風(fēng)車的研究主要集中在網(wǎng)約車的法律、規(guī)制與政策問題,將其作為一種交通出行方式進(jìn)行研究的文獻(xiàn)仍比較欠缺。李俊博通過對計(jì)劃行為理論引入感知價(jià)值和感知風(fēng)險(xiǎn)兩個(gè)擴(kuò)展變量分析合乘的可行性,發(fā)現(xiàn)出行者不選擇合乘的主要原因是安全性低。Solttyska將出行者接受拼車出行的影響因素劃分為空間、時(shí)間和個(gè)人因素。而Bach-man等則將出行者分為駕駛者和乘坐者,利用TPB對拼車影響因素進(jìn)行了探究?,F(xiàn)有對合乘影響因素的研究主要出行者主觀因素性、行程規(guī)劃和社會經(jīng)濟(jì)屬性展開,且均使用到結(jié)構(gòu)方程模型。但目前從拼車乘客心理因素角度深入研究拼車平臺的服務(wù)質(zhì)量對拼車出行選擇影響的研究非常少。
因此本文希望從出行者的角度出發(fā),研究出行者的主觀因素和平臺服務(wù)質(zhì)量對拼車出行意愿的影響程度以及影響因素之間的相互關(guān)系,從而有利于交通管理部門以及順風(fēng)車平臺企業(yè)科學(xué)合理地引導(dǎo)城市居民選擇順風(fēng)車出行,促進(jìn)城市交通協(xié)調(diào)可持續(xù)發(fā)展,助力低碳城市發(fā)展目標(biāo)。
二、理論模型構(gòu)建
(一)擴(kuò)展的計(jì)劃行為理論
計(jì)劃行為理論(TPB)已被證明在預(yù)測意圖和行為方面具有很強(qiáng)的說服力,并有助于設(shè)計(jì)行為改變干預(yù)措施。TPB的基本思想是,實(shí)施某種行為的意圖是行為的主要驅(qū)動因素。反過來,意圖由三個(gè)決定因素預(yù)測:行為態(tài)度,以及知覺行為控制。
然而,僅憑計(jì)劃行為理論中的三個(gè)潛變量來解釋復(fù)雜的出行行為存在許多盲點(diǎn),精確度較低。擴(kuò)展的計(jì)劃行為理論在原有變量的基礎(chǔ)上,結(jié)合出行行為的特征和已被證明可能的影響因素,通過設(shè)計(jì)新增的潛變量來提高模型預(yù)測精度。擴(kuò)展的計(jì)劃行為理論應(yīng)用在許多出行行為問題中也有良好的解釋效果。如在出行方式選擇行為的研究中,增加的“行為習(xí)慣”變量可以明顯地提高模型的預(yù)測能力。
因此本研究根據(jù)拼車出行行為的具體特征,綜合考慮合乘出行意愿的影響因素,在TBP的基礎(chǔ)上調(diào)整潛變量,以提高模型精度。具體設(shè)計(jì)如下。
(二)拼車出行影響因素模型的擴(kuò)展?jié)撟兞吭O(shè)計(jì)
1. 刪除行為態(tài)度
Friedel Bachman的研究表明無論是乘客還是司機(jī),對拼車行為的態(tài)度都不能預(yù)測拼車意愿。他認(rèn)為得出態(tài)度對意愿影響顯著的其他研究沒有考慮更廣泛的決定因素對意圖或行為產(chǎn)生的影響。且研究態(tài)度因素的文章已有很多,本研究不將其作為重點(diǎn)因素。因此刪除態(tài)度變量。
2. 描述性規(guī)范
TPB的一個(gè)缺點(diǎn)是在主觀規(guī)范方面定義的不足。學(xué)者Armitage發(fā)現(xiàn)TPB的規(guī)范成分即主觀規(guī)范是最弱的意圖決定因素。規(guī)范行為理論包括兩種類型的社會規(guī)范:強(qiáng)制性規(guī)范和描述性規(guī)范,而TPB最初只涵蓋了強(qiáng)制性規(guī)范類型。研究表明描述性規(guī)范在預(yù)測意圖方面發(fā)揮著重要作用,這也在移動行為的背景中得到了證明。一些研究甚至發(fā)現(xiàn),只有描述性規(guī)范是意圖的重要預(yù)測因素。因此本研究將只研究“主觀規(guī)范”中的描述性規(guī)范而非強(qiáng)制性規(guī)范。
3. 感知風(fēng)險(xiǎn)
Cox(1964)認(rèn)為感知風(fēng)險(xiǎn)包括決策結(jié)果的不確定性和錯誤決策后果的嚴(yán)重性。近年來順風(fēng)車已經(jīng)成為較流行的出行方式,然而不完善的監(jiān)管措施和相關(guān)法律與快速形成的大規(guī)模市場的矛盾,帶來了一系列安全問題引發(fā)了出行者的擔(dān)憂。由此本文可以推測,感知風(fēng)險(xiǎn)可能是影響拼車出行意愿的原因之一。在此推測上,本文將感知風(fēng)險(xiǎn)因素作為影響拼車出行的潛在變量納入到擴(kuò)展的計(jì)劃行為理論中。
4. 平臺服務(wù)質(zhì)量
國內(nèi)有學(xué)者將平臺服務(wù)質(zhì)量和用戶對平臺服務(wù)的需求分為了經(jīng)濟(jì)、安全、舒適、便捷,在多項(xiàng)對網(wǎng)約車服務(wù)質(zhì)量滿意度的研究中都采用類似的分類方法,本文也將從這四個(gè)方面構(gòu)建觀測變量。
綜上所述,在計(jì)劃行為理論的基礎(chǔ)上,本文保留知覺控制行為,行為意圖,刪除態(tài)度,僅保留主觀規(guī)范變量中的描述性規(guī)范,加入感知風(fēng)險(xiǎn)、平臺服務(wù)質(zhì)量兩個(gè)潛變量,構(gòu)建合承意愿影響因素的理論模型。
(三)模型理論框架構(gòu)建
1. 提出假設(shè)設(shè)計(jì)觀測變量
基于上述研究和潛變量的設(shè)計(jì),提出假設(shè)1~9。
H1:描述性規(guī)范對拼車出行意向產(chǎn)生正向影響
H2:知覺行為控制對拼車出行意向產(chǎn)生正面的影響
H3:感知風(fēng)險(xiǎn)對拼車出行的意向產(chǎn)生負(fù)面影響
H4:感知風(fēng)險(xiǎn)對拼車出行的描述性規(guī)范產(chǎn)生負(fù)面影響
H5:感知風(fēng)險(xiǎn)對拼車出行的知覺行為控制產(chǎn)生負(fù)面影響
H6:平臺服務(wù)質(zhì)量對拼車出行的意向產(chǎn)生正面影響
H7:平臺服務(wù)質(zhì)量對拼車出行的描述性規(guī)范產(chǎn)生正面影響
H8:平臺服務(wù)質(zhì)量對拼車出行的知覺行為控制產(chǎn)生正面影響
H9:平臺服務(wù)質(zhì)量對拼車出行的感知風(fēng)險(xiǎn)產(chǎn)生負(fù)面影響
2. 觀測變量設(shè)計(jì)
本文結(jié)合研究假設(shè)并參考其他學(xué)者關(guān)于計(jì)劃行為理論相關(guān)問項(xiàng)的設(shè)計(jì),構(gòu)建出觀測變量并設(shè)計(jì)問卷,見表1。
三、模型計(jì)算與結(jié)果分析
(一)數(shù)據(jù)搜集
本次實(shí)證研究采用問卷調(diào)查。問卷第一部分屬實(shí)際調(diào)查,是被調(diào)查者的基本信息和順風(fēng)車出行習(xí)慣;第二部分屬意向調(diào)查,是關(guān)于網(wǎng)約車出行意愿的影響情況的調(diào)查,采用里克特五級量表進(jìn)行設(shè)計(jì)。考慮到絕大多數(shù)的網(wǎng)約車出行潛在使用者都是移動互聯(lián)網(wǎng)用戶,通過網(wǎng)絡(luò)問卷的形式發(fā)放。
問卷調(diào)查時(shí)間為2021年11月10日至11月15日,共回收400份有效問卷。受訪者中男女比例接近1:1;年齡分布方面,以青年群體為主,20~40 歲的人占77.88%;有通勤需求者占51.9%;66.7%的受訪者每月使用順風(fēng)車0~10次,有車人群占46.7%。
(二)信效度檢驗(yàn)
在擬合模型前使用SPSS進(jìn)行信度和效度檢驗(yàn)。整體Cronbachs alpha 系數(shù)值為0.717>0.7,各個(gè)潛變量Cronbachs alpha系數(shù)值均>0.8,數(shù)據(jù)內(nèi)部一致性良好。KMO值= 0.871> 0.8,Bartlett 檢驗(yàn)的x2統(tǒng)計(jì)值顯著性概率P=0<0.05,數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)效度良好。
(三)使用結(jié)構(gòu)方程模型分析數(shù)據(jù)
本文通過 SPSS 軟件和AMOS軟件對采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證分析。結(jié)果顯示卡方差異值=1.012,在1~3,GFI=0.928>9,AGFI=0.905>0.9模型相似度高,RMSEA=0.008,模型差異性低,說明模型適配度良好,通過結(jié)構(gòu)效度檢驗(yàn),標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)的模型結(jié)果如圖1。
根據(jù)非標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)表發(fā)現(xiàn)潛變量之間的路徑均沒有呈現(xiàn)顯著性,而觀測變量與潛變量之間路徑均顯著性,因此本節(jié)著重分析測量模型。觀測變量與潛變量之間的路徑系數(shù)均在0.7~0.9,說明觀測變量的重要度均較高,針對擴(kuò)展的潛變量的測量模型分析如下:
針對平臺服務(wù)質(zhì)量,由標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)圖(圖1)可知平臺服務(wù)質(zhì)量的觀測變量重要度排序?yàn)椋篜SQ2、PSQ3、PSQ4。由此我們可以推斷,第一,提供更好的用戶認(rèn)證和監(jiān)管功能,設(shè)置有效的獎懲機(jī)制鼓勵乘客遵守信用提高素質(zhì)(如不跑單,不遲到)可以更好地滿足PSQ2對應(yīng)的需求。第二,進(jìn)一步優(yōu)化算法,如利用大數(shù)據(jù)技術(shù)提供拼車推薦功能等提高訂單匹配速度和精度,可以更好地滿足PSQ3對應(yīng)的需求。第三,合理定價(jià)以降低出行成本可以更好地滿足PSQ4對應(yīng)的需求。
針對感知風(fēng)險(xiǎn),根據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)圖可知,其觀測變量重要度排序?yàn)椋篜R1、PR2、PR4、PR2、PR3、PR5。乘客最擔(dān)心拼車出行帶來的風(fēng)險(xiǎn)是個(gè)人隱私信息泄露和安全隱患問題,其次是同乘人員吸煙、遲到等行為帶來的不良體驗(yàn),這體現(xiàn)了人們對同乘者的不信任;第三是拼車出行因?yàn)樗緳C(jī)或乘客遲到增加時(shí)間成本。
四、結(jié)語
本文旨在探索影響出行者拼車出行的因素及因素之間的關(guān)系與影響程度,在計(jì)劃行為理論的基礎(chǔ)上構(gòu)建理論模型并提出假設(shè)。從用戶的心理因素考慮,刪除行為態(tài)度,引入感知風(fēng)險(xiǎn)、平臺服務(wù)質(zhì)量,并增加了平臺服務(wù)質(zhì)量對出行影響的研究。通過線上開展問卷調(diào)研搜集400份樣本數(shù)據(jù),采用結(jié)構(gòu)方程模型對理論模型實(shí)證分析,模型適配度良好,特別是測量模型可以很好地估計(jì)潛在變量。
在測量模型中,本文發(fā)現(xiàn)主要影響用戶對平臺服務(wù)質(zhì)量評價(jià)的是平臺對用戶的認(rèn)證和監(jiān)督、高效精準(zhǔn)的匹配機(jī)制和較低的價(jià)格。出行者對拼車出行最擔(dān)心的因素是個(gè)人隱私泄露和安全隱患問題,其次是因?yàn)橥巳藛T的吸煙、遲到帶來的不良體驗(yàn)。總結(jié)發(fā)現(xiàn)平臺服務(wù)質(zhì)量和感知風(fēng)險(xiǎn)重要度最高的觀測變量都體現(xiàn)了信任問題,如何提高出行者對平臺和同乘人員的信任,是政府和順風(fēng)車企業(yè)應(yīng)該關(guān)注的問題。
本文的缺陷在于由于樣本量較小,導(dǎo)致的結(jié)構(gòu)模型中各潛變量間的關(guān)系不顯著,只研究了測量模型,之后將優(yōu)化數(shù)據(jù)著重研究結(jié)構(gòu)模型。
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(作者單位:張雨彤、汪佳禾、王超,北京交通大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院;王錦誠,北京交通大學(xué)計(jì)算機(jī)與信息技術(shù)學(xué)院。王超為通信作者)