共享汽车选择行为影响因素分析

为了探究城市居民的共享汽车选择行为的影响因素,首先基于计划行为理论,分析总结影响其选择共享汽车的用户感知体验心理因素,主要包括租还易用性、出行舒适性、收费合理性、感知风险.选取年龄、性别、居住城市、学历、职业、月收入、最常使用交通工具等个人属性,共享汽车收费标准、出行距离2个出行属性作为效用函数特征变量,构建了仅考虑心...     

新冠疫情对居民休闲出行影响研究

为了就新冠疫情对疫情结束后居民休闲出行的影响展开调查研究,把握疫情后居民休闲出行偏好的变化,分析休闲出行意愿的影响因素和影响机制,并量化分析各因素的影响,基于计划行为理论和收益-风险分析构建结构方程模型,量化感知风险、感知正效用、出行态度、主观规范、感知行为控制等影响因素与疫情后休闲出行意愿的相互影响机制,并利用单因素...     

尾气伤害感知和绿色出行意愿对新能源汽车 消费的影响

随着人们对环保、低碳、绿色的诉求越来越高,新能源汽车应运而生。在市场营销领域,研究人员不断探索影响新能源汽车购买意愿的因素。基于消费者对尾气伤害感知和绿色出行意愿,通过构建多重线性模型探究这 2 个因素对消费者购买新能源汽车意愿的影响,以期为管理部门制定“绿色消费、低碳出行”策略和新能源汽车企业营销推广提供参考。     

共享自行车及小汽车使用行为交互影响作用研究

为了从社会心理学层面更为深入地挖掘共享自行车出行与小汽车出行之间的交互影响作用,本研究基于网络调查数据分析了共享自行车用户人口统计属性、转移方式来源、出行方式组合模式、出行目的及出行频率等特征,并构建了共享自行车与小汽车使用行为交互影响的结构方程模型.研究结果显示:共享自行车使用障碍(如共享自行车车辆不足等)会减少共享自行车的使用,而小汽车使用障碍(如小汽车停车费用升高及停车不便等)不仅会减少小汽车的使用,也会在一定程度上促进共享自行车的使用,并且小汽车使用障碍对共享自行车使用意愿产生的影响大于共享自行车使用障碍产生的影响.因此,在短距离出行中小汽车使用相关管理对策的制定尤为重要.研究结论为促进绿色交通出行相关对策的制定提供了借鉴.     

“后疫情时代”基于扩展UTAUT模型的共享汽车用户接受度影响因素分析

共享汽车具有“低碳”特征且能为出行者提供安全独立的空间,为后疫情时代出行提供了新的选择。为挖掘疫情常态化下共享汽车使用意愿的影响因素以及作用机理,以网络问卷的形式对出行者进行调查,回收有效问卷109份,并对调查结果进行分析。融合疫情感知风险和财务风险因素,构建扩展的整合型技术接受与使用理论模型（unified theory of acceptance and use of technology,UTAUT）,提出11条假设并采用结构方程模型探索各潜变量影响共享汽车接受意向的途径,分析假设检验结果和模型拟合程度,对假设中不显著的路径进行中介效应分析。为探究社会经济属性变量的影响过程,构建基于结构方程的多原因多指标模型,并检验观测变量与潜变量的相关性以及潜变量与潜变量之间的相关性。研究结果表明：模型拟合程度均表现良好,潜变量中绩效期望对接受意向的正向影响最为显著,其次是促进条件和社会影响,而财务风险、努力期望对接受意愿有显著负向影响。疫情感知风险的直接影响不显著,但社会影响、绩效期望和促进条件在疫情感知风险和行为意向之间具有部分中介作用,总间接影响效应为0.240,中介效应占总效应的74....     

考虑舒适度因素的出行价值模型

为了探究舒适度对出行者路径选择的影响,通过分析出行舒适度的影响因素,构建舒适度价值模型,从而建立考虑舒适度因素的出行价值模型。首先考虑行程时间、出行费用和舒适度3种出行价值的影响因素,建立出行价值模型;然后采用意愿调查法对出行者舒适度选择特征进行调查,以性别、年龄、出行方式、行程时间为特征变量,通过排序选择模型对舒适度选择概率进行标定,发现交通方式和行程时间两种影响因素对舒适度选择具有显著影响。通过计算出不同交通方式、不同行程时间对应的舒适度选择概率,从而得到不同出行状态下的舒适度概率分布,由此建立了基于舒适度排序选择模型的出行价值模型。最后以公交车出行价值为参考,进行算例分析,利用AHP层次分析法,对行程时间、出行费用和舒适度3种因素的单位价值进行判断,得出出行价值计算模型,分别针对考虑和不考虑舒适度的出行价值模型进行比较分析。结果表明,当考虑舒适度因素时,私家车和自行车的出行价值分别下降了2.6%和30.2%。由此可见考虑舒适度的出行价值模型能够更好地评价不同出行方式的价值差异。     

家庭收入差异对出行方式选择的影响分析

出行者时间价值是影响出行决策的最重要因素之一,研究时间价值有利于准确构建方式划分离散选择模型.在分析居民出行调查数据的基础上,应用聚类树分析对家庭收入分组的合理性进行了探讨,分别对每种出行方式的出行者家庭收入统计分析,说明家庭收入对家庭成员出行方式选择的影响.在说明家庭收入与出行时间价值之间关系的前提下,提出家庭共享时间价值的概念,数据拟合的结果发现家庭共享时间价值服从对数正态分布.分别基于MNL模型和ML模型构建出行方式选择模型以家庭共享时间价值为主要变量的对比模型,研究了设置家庭收入变量与不设置家庭收入变量、设置家庭收入分段变量与设置家庭收入常量、设置服从对数正态分布的费用项随机系数与不设置费用项随机系数3类情况下模型的精度和准确程度.当设置家庭收入变量且费用项系数服从对数正态分布时,拟合效果最优,居民对交通出行的主观支付意愿期望值约为家庭共享小时收入的2倍.      

基于计划行为理论的电动汽车共享服务接受意愿研究

共享服务是一种推广电动汽车的新模式,其具有便捷、经济、高效的特点.基于计划行为理论(TPB),结合当前推广纯电动汽车共享使用的特点,构建了纯电动汽车共享服务接受意愿结构方程模型.通过问卷调查获得北京市居民对电动汽车共享服务的意愿数据,利用SPSS和AMOS对调查数据进行统计分析和拟合处理,对影响共享服务接受意愿的关键因素进行标定.研究结果显示,主观规范和感知行为控制对接受意愿具有显著的正向影响,同时推广政策对居民的行为态度和主观规范有显著的正向影响.最后基于影响共享服务接受意愿的因素和行为过程,提出有助于推动纯电动汽车共享服务的策略和政策.     

公共卫生事件持续期通勤合乘设计及组织效率影响分析

为探究城市公共卫生事件下，考虑特殊时期的交通服务需求，通勤合乘模式解决通勤出行的可行性及组织效率，以2020年新型冠状病毒感染的肺炎（新冠肺炎）疫情为背景，基于疫情期乘客出行偏好网络问卷调研数据，分析民众出行偏好及对不同出行模式的暴露风险感知。意愿调研显示，71%的私家车主及无私家车群体均对与同单位人员发生合乘有较高的参与意愿，60%的私家车主表示愿意提供合乘服务，73%的无私家车通勤人群表示愿意接受合乘服务。在单位层面组织通勤合乘，有需求、有条件、有基础，具有良好可行性。以问卷数据为基础构建二元Logit模型对合乘出行驱动因素影响分析，研究发现疫情持续期出行者对交通方式主观感知风险将对合乘选择行为影响较为显著。结合出行群体在疫情持续期的交通方式选择偏好，提出基于健康管理的通勤合乘组织设计的公益互助、安心、用户群体固定、预约共享、合乘人数控制原则和服务水平要求。通过不同场景下合乘仿真，对该模式的预期效率进行解析，得出由单位组织的通勤合乘模式相较商业顺风车而言，前者“N对1”的配对需求与后者“N对N”配对相比，大幅提高了配对成功率。在不同拥车率条件下，存在一个成行率较高的合理员工规模，且该合理规模不是很大。员工住地较为分散的成行率均低于住地聚集场景，当拥车率达到65%的水平时，不论员工住地分布集聚还是分散，均可达到较高的成行率。面对公共卫生事件持续期，探索通过城市交通组织模式创新来破解通勤的流动需求与风险管控难题，为城市治理提供参考。     

城市居民使用共享单车意向研究——以合肥为例

为了探究共享单车使用意向的影响因素和因素间的作用关系,基于计划行为理论(TPB)构建了关于态度、主观规范、感知愉悦、灵活便捷和行为意向等潜变量的计划行为理论扩展模型.通过对问卷调查数据的信度和效度的分析,构建了共享单车使用意向的结构方程模型(SEM),得到各影响因素间的关系路径.结果表明,TPB理论可以很好地解释居民使用共享单车的行为意向,在共享单车的使用意向影响因素中,主观规范的影响最为显著,态度居其次,再次是感知愉悦,而灵活便捷对行为意向的影响作用相对较弱.      

降雨天气下公路出行者出行方式转移模型

降雨会导致公众出行方式选择行为发生改变,出行方式选择行为是交通需求预测的重要基础理论。为探究降雨天气下致使公路出行者出行方式发生转移的影响因素及转移的其他出行方式的概率,以公路出行者在降雨天气下对使用小汽车、高铁、客运班车、飞机或不出行的出行方式选择行为为研究对象,设计并完成降雨天气下公路出行者出行意愿问卷调查(SP调查)。根据不同降雨程度以及出行目,围绕4种场景展开。主要考虑的因素有6种:出行时耗、性别、年龄、职业、出行频次、驾龄。基于出行意愿调查问卷数据,分别构建4种场景下出行方式转移的多项Logistic回归模型,探讨大雨和中雨天气下刚性出行计划和弹性出行计划中以使用小汽车为参照的出行方式转移模型及主要影响因素。模型结果显示,居民的驾龄、出行频次对研究范围出行方式转移模型具有显著影响。而休闲出行计划中,出行时耗的影响变得显著,并且大雨天气下的休闲计划出行中性别亦有显著影响。各因素在不同情景下对出行方式转移模型的影响程度存在明显差异。本研究可以为综合运输网络的交通规划、需求预测以及制定决策提供理论支撑和决策依据。     

出行者对不同交通方式行程时间可靠度和车内拥挤度的感知差异性

为了更科学合理地对配置多模式交通设施资源提供理论依据,利用效用平衡原理与平面设计原则,构建了一种融合多影响因素(费用、行程时间、行程时间可靠度、车内拥挤程度)和多种交通方式(自驾、地铁、停车换乘、公交车)用于分析出行选择行为的SP调查设计方法。采用一对一、面对面调查方法收集有效行为数据,利用离散选择理论定量化分析了各种因素对出行方式选择的影响,探究了多模式交通网络中的方式选择行为,解析了出行者对不同交通方式行程时间可靠度和车内拥挤度的感知差异性。研究结果表明:地铁的可靠度价值比公交车和小汽车的可靠度价值分别高59.8%和32.1%;公交车的车内拥挤度价值比地铁和停车换乘的车内拥挤度价值高26%和84%,表明出行者对不同交通方式行程时间可靠度和车内拥挤存在显著的感知差异性,感知差异性显著影响方式选择模型预测结果而应该在模型中被充分考虑;行程时间可靠度和车内拥挤度显著影响通勤出行者的方式选择;平均时间价值和行程时间可靠度价值分别为49.8,81.97元·h~(-1),出行者愿意增加超过50%的平均出行时间来避免过度的车内拥挤;定量化的支付意愿等结果可用于多模式交通设施的规划设计与评价。     

交通出行方式决策中的锚定效应影响研究

针对出行者感知效用与实际效用的差异性问题,分析出行方式决策的关键影响因素,并通过实验研究出行经验与关键因素信息对出行者出行方式决策的影响。结果表明,时间和安全是出行方式决策的关键影响因素;出行者的出行决策受个体经验与出行信息共同影响;提供的出行信息对出行方式决策的影响显著,符合锚定效应的作用机理,且该锚定效应具有一定感知递减性。     

共享单车引入后通勤者出行方式选择影响因素建模

为研究共享单车的引入对通勤者出行方式选择的影响,通过对南京市通勤居民进行出行问卷调查,从社会经济属性、家庭属性、出行特性及出行意愿4个方面,采用混合logit模型分析通勤者在共享单车出现后的出行方式选择影响因素.结果 表明,性别、收入、企事业者/教师医生、拥有私家车、出行费用、出行距离、出行时间及舒适性对通勤者选择私家车出行都是正显著的;年龄、企事业者、出行费用、出行时间及经济/安全/环保性对通勤者选择公共交通具有显著正影响;收入、出行距离、出行时间及安全性对通勤者选择自行车出行具有显著负影响;年龄、性别、出行距离、出行时间及安全性对通勤者选择共享单车出行具有显著负影响.其中,注重经济性的通勤者选择公共交通的概率会达到65.58%,注重环保性的通勤者选择公共交通出行的概率可达到84.55%;注重舒适性和注重经济性相比,优先考虑舒适性,即更愿意选择私家车出行.      

老年人对自动驾驶汽车接受度研究

有限的交通方式选择使得老年群体出行的机动性、便捷性和可达性往往难以得到充分的满足,这会极大影响晚年生活的幸福感,为解决这一问题,针对老年群体的出行行为研究受到了广泛关注。自动驾驶汽车作为一种新兴出行方式,能够提高老年群体出行机动性,这一新兴出行方式得以普及的前提条件之一在于广大老年群体是否能迅速且广泛地接受。因此,在自动驾驶汽车大规模应用之前,研究老年群体对这一新兴技术的接受度对于未来提高老年群体出行质量具有重要意义。从行人和使用者2个角度,同时融合极具中国特色的面子意识等影响因素来探讨老年人（60岁及以上）对自动驾驶汽车的认知和接受度。从行人角度,进行了2种情景的假设,并采用有序Logistic回归分析态度、感知有用性、信任和感知风险等变量对自动驾驶汽车接受度的影响,结果发现信任对接受意向的影响最为显著,而感知有用性的影响并不显著。从使用者角度,采用结构方程模型探索面子意识等心理潜变量对自动驾驶接受意向的行为机理,结果表明态度、感知有用性、感知风险和面子意识等对使用意向都有显著影响,而对行人影响显著的信任因素对使用者影响却并不显著。研究成果能够为自动驾驶汽车企业推出老年群体相关出行服务提供一定的科学依据,同时也为政府相关政策的制定提供理论依据。     

基于Logistic模型的定制公交出行选择影响因素研究 ——以乌鲁木齐市为例

发展定制公交是国内外城市交通发展的必然趋势,深入了解居民定制公交出行特征及意愿,提高公众参与度是未来定制公交规划的基础。文中以乌鲁木齐城市居民定制公交选择意愿专项调查结果为基础,通过Logistic回归模型和灵敏度分析,在了解乌鲁木齐市居民定制公交出行意愿的同时,分析乌鲁木齐市居民定制公交出行意愿的影响因素。结果表明,票价、是否有座、中途停车次数、出行距离均会对居民定制公交出行意愿产生显著影响。     

基于科技接受模型的ETC用户使用行为研究

为理清消费者使用ETC服务的影响因素,积极引导广大车主安装ETC设备,提升ETC用户使用ETC服务的积极性和使用倾向,变ETC设备持有者为ETC服务使用者。在分析前人研究基础上,借鉴科技接受模型相关研究结论,构建ETC用户使用行为模型,提出研究假设。以ETC用户为调查对象实施在线调查,并最终回收有效问卷445份。使用现有成熟量表对ETC用户的感知有用性、感知易用性、态度和行为倾向进行测量,使用SPSS24.0和AMOS24.0统计分析软件对研究模型的信效度、模型拟合度等主要指标进行分析并验证了研究假设。研究结果显示:各项指标均符合学者建议标准;用户对ETC的感知易用性显著正向影响用户对ETC的感知有用性;用户对ETC的感知有用性和对ETC的感知易用性对态度均有显著正向影响;用户对ETC的态度对行为倾向有显著正向影响。建议相关机构从丰富ETC卡使用场景等方面提升用户的感知有用性;通过拓展ETC发行渠道、提高安装服务质量以及便捷式应用软件开发等措施降低用户的使用成本,提升用户的感知易用性;通过进一步充实服务内容等方面培育提升用户的积极态度。     

共享单车出行特性与出行行为分析

出行行为研究有助于制定更加有效的交通建设、管理与控制的政策措施.作为一种新兴的绿色出行方式,共享单车极大地方便了城市居民出行,但由于发展过快、缺乏科学的交通规划措施,共享单车在发展过程中遇到了许多障碍,因此,研究城市共享单车出行行为很有必要.采用调查问卷的形式,对出行者进行调查并得到621条有效数据.基于对调查数据的分析,得到了居民选择共享单车与否的影响因素,并从不同因素出发分析了共享单车出行特性.建立了是否选择共享单车出行的二项Logit模型,借助SPSS软件进行计算.结果显示,女性较男性更倾向于选择共享单车出行;年轻人更倾向于选择共享单车出行;受教育程度越高的人群越倾向于选择共享单车出行.其中,受教育程度的影响最显著.模型中月收入变量被剔除,表明月收入高低对居民是否选择共享单车没有显著影响.      

降雪天气下城际出行方式选择影响因素分析

出行方式选择行为是交通需求预测的重要基础理论,以居民出行方式选择为研究对象,基于降雪天气下居民出行意愿调查结果,通过多项回归分析,构建多项Logistic回归模型,分别探究不同程度降雪下商务计划出行和休闲计划类出行中出行方式选择模型及影响因素。模型结果显示,大雪天气下,出行者的出行频率和职业同时显著影响商务计划出行和休闲计划出行,而出行时耗在商务计划出行中影响显著,并且驾龄和性别在休闲计划出行中影响现在;中雪天气下,出行时耗、出行频率、驾龄在商务及休闲出行计划中均影响显著,而职业显著影响商务出行计划,并且年龄显著影响休闲出行计划。而且每个因素对每个模型影响程度各异,可以为综合运输网络的交通规划、需求预测以及管理者制定决策提供理论支撑和决策依据。     

汽车“新四化”时代，智能座舱将如何发展？

<正>随着汽车行业“新四化”趋势的持续加深，汽车产业正在发生深刻的变革，汽车智能化、网联化、电动化和共享化逐渐成为未来发展的主要趋势，为人类出行和生活带来了更多便利。座舱作为直接与用户接触的空间生态，其硬软件与生态应用等功能更容易被用户所感知，也是创建出差异化和创新性的关键因素，成为汽车行业重点竞争的方向。