王翔翔，嚴(yán) 凌 （上海理工大學(xué) 管理學(xué)院，上海 200093）

0 引言

共享單車的出現(xiàn)與興起為解決“城市最后一公里”難題提供了有效的解決方式。共享單車是互聯(lián)網(wǎng)+傳統(tǒng)交通方式的一種新的交通方式，2017年4月12日，《共享單車與城市發(fā)展白皮書》[1]發(fā)布，白皮書顯示，共享單車出現(xiàn)后，我國城市交通中自行車出行占比為11.6%，已成為繼小汽車、公交、地鐵之后的第四大城市交通方式。

快速的發(fā)展對(duì)應(yīng)的是相對(duì)滯后的管理監(jiān)管制度，亂停亂放、缺乏用戶行為約束等問題都阻礙著這一新的出行方式的健康發(fā)展，增加了社會(huì)的出行成本。目前，國內(nèi)外學(xué)者都對(duì)共享單車做了相關(guān)的研究。就目前看來，現(xiàn)有的關(guān)于共享單車的研究主要集中在宏觀層面分析共享單車的發(fā)展所遇到的政策性問題[2]、立法監(jiān)管[3]、共享經(jīng)濟(jì)發(fā)展[4]、共享單車調(diào)度優(yōu)化[5]以及對(duì)公共自行車的影響[6]等問題，在涉及微觀層面的用戶行為研究中，冉琳娜、李楓[7]建立了二項(xiàng)logit模型，并借助SPSS軟件對(duì)網(wǎng)絡(luò)問卷調(diào)查數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算，結(jié)果顯示年齡、性別以及受教育程度是影響出行者是否選擇共享單車出行的顯著性因素。練勝、李曉達(dá)[8]等建立了分層logit模型，研究了在共享單車影響下珠海市民的自行車選擇行為影響因素，結(jié)果表明，年齡、收入、受教育程度以及是否持有公共自行車卡等因素均對(duì)出行者的自行車選擇行為有較為顯著的影響。然而，在上述的共享單車選擇行為研究中所運(yùn)用的出行方式選擇模型都僅僅將出行者社會(huì)經(jīng)濟(jì)屬性和出行方式屬性作為模型的解釋變量，而忽略了個(gè)體的偏好差異所帶來的內(nèi)在影響。

已有研究者意識(shí)到，個(gè)體本身的態(tài)度、感知、行為習(xí)慣等內(nèi)在因素都會(huì)對(duì)其出行方式選擇有顯著影響。Ben-Akiva[9]早在2002年便將心理潛變量作為新的解釋變量加入原有的離散選擇模型，通過引入知覺與態(tài)度等潛變量，新的混合選擇模型實(shí)現(xiàn)了對(duì)心理因素的考慮的同時(shí)，對(duì)選擇行為的解釋性也更強(qiáng)。在此基礎(chǔ)上，混合選擇模型近年來被用于研究出行方式選擇，Paulssen[10]等在模型中引入態(tài)度變量后，發(fā)現(xiàn)考慮含潛變量的混合選擇模型對(duì)交通方式選擇的描述更全面。Johansson[11]等在離散選擇分析中引入了對(duì)環(huán)保性、舒適性、方便性、靈活性及安全性等態(tài)度變量的分析，研究發(fā)現(xiàn)在小汽車、火車和公交車這3種交通中舒適性、環(huán)保性和靈活性都有比較顯著的影響。

總結(jié)文獻(xiàn)發(fā)現(xiàn)，未能有研究深入探討出行個(gè)體潛在態(tài)度變量在共享單車選擇行為中的影響。因此本文將應(yīng)用較為廣泛的計(jì)劃行為理論，整合影響共享單車選擇行為的心理因素，并結(jié)合離散選擇模型構(gòu)建考慮心理潛變量的混合選擇模型，從交通專業(yè)的角度研究心理潛變量對(duì)出行選擇的作用機(jī)理，為共享單車的管理提供理論支持。

1 理論模型

1.1 模型建立

根據(jù)潛變量的定義，影響居民共享單車行為選擇的潛變量因素是無法直接觀測(cè)到的，因此需要使用問卷調(diào)查的方式獲取數(shù)據(jù)，而為了量化潛變量，本文將居民的社會(huì)經(jīng)濟(jì)屬性引入結(jié)構(gòu)方程模型形成多原因多指標(biāo)（multiple indicator multiple cause,MIMIC）模型，并整合到離散選擇模型中建立混合選擇模型。

1.1.1 多原因多指標(biāo)（MIMIC） 模型

多原因多指標(biāo)模型由一個(gè)反映潛變量關(guān)系的結(jié)構(gòu)方程和測(cè)量方程構(gòu)成[12]，前半部分類似回歸分析，描述出行個(gè)體社會(huì)經(jīng)濟(jì)學(xué)屬性對(duì)潛在態(tài)度變量的影響，表達(dá)式見式（1）：

式中：ηi表示出行者第i種潛在態(tài)度變量；xa表示出行者的社會(huì)經(jīng)濟(jì)學(xué)屬性變量（a=1,…,A，表示性別等A個(gè)屬性。）；βa為結(jié)構(gòu)回歸系數(shù)，ω為干擾項(xiàng)。

第二個(gè)部分為測(cè)量方程，如式（2）所示：

式中：Ii為測(cè)量指標(biāo)，λi為因子載荷，υ為誤差項(xiàng)。模型中的每一個(gè)潛變量都必須設(shè)立一個(gè)測(cè)量尺度，而由于潛變量無法確定測(cè)量單位，所以需要將一個(gè)測(cè)量指標(biāo)的因子載荷固定為一個(gè)常數(shù)，通常為1[13]。

1.1.2 二項(xiàng)logit模型

本文研究的是個(gè)體會(huì)不會(huì)選擇共享單車作為其出行的一種方式，選擇結(jié)果只有“不選擇”以及“選擇”這兩種因變量，所以選擇二項(xiàng)logit模型，該模型基于隨機(jī)效用理論，假設(shè)出行個(gè)體都會(huì)理性的選擇效用最大的選擇肢。為了方便進(jìn)行參數(shù)估計(jì)，本文將“選擇”和“不選擇”共享單車分別賦值為y=1、y=0，并假定y=0的效用值為0。那么y=1（選擇共享單車）的概率就可以表示為：

式中，V表示y=1的固定效用函數(shù)。

在混合選擇模型中，居民選擇共享單車的概率P就與其效用值有關(guān)，而效用值則由居民社會(huì)經(jīng)濟(jì)屬性、出行方式屬性和潛變量決定。即出行者選擇或是不選擇共享單車的影響因素包括出行者個(gè)體屬性xa，出行方式屬性sm和出行個(gè)體的主觀態(tài)度屬性ηi。于是選擇共享單車出行的出行總效用可以表示為：

式中，sm共享單車屬性，（m=1,…,M，分別表示共享單車出行費(fèi)用等M個(gè)屬性）；θa、λi、αm都是待估計(jì)的參數(shù)；ε為效用隨機(jī)項(xiàng)。

2 案例分析

2.1 數(shù)據(jù)獲取

調(diào)查數(shù)據(jù)來源于上海市楊浦區(qū)居民共享單車選擇行為調(diào)查。調(diào)查數(shù)據(jù)分為三個(gè)部分：出行者的社會(huì)經(jīng)濟(jì)屬性、出行方式的屬性和出行者主觀態(tài)度指標(biāo)問題。為了排除用戶對(duì)共享單車品牌的偏好影響，問卷中不指定用戶考慮選擇具體品牌的共享單車。采取問卷星網(wǎng)上調(diào)查方式，隨機(jī)發(fā)放了300份問卷，扣除明顯矛盾及填寫不完整的26份，最后得到完整的274份研究樣本數(shù)據(jù)，樣本的社會(huì)經(jīng)濟(jì)屬性統(tǒng)計(jì)結(jié)果如表1所示。

出行者主觀態(tài)度指標(biāo)問題本文在參考大量文獻(xiàn)的基礎(chǔ)上，充分考慮了道路、環(huán)境和安全等因素對(duì)居民的影響，在問卷中構(gòu)建了5個(gè)潛變量因子、15個(gè)測(cè)量指標(biāo)，并選用Likert五級(jí)量表[14]作為評(píng)分制，方便性、靈活性的評(píng)分為很重要、較重要、一般、不太重要、很不重要。安全感、主觀偏好、使用環(huán)境的評(píng)分為很贊同、比較贊同、一般、不太贊同、很不贊同。本文構(gòu)建的潛在態(tài)度變量指標(biāo)問題如表2：

2.2 結(jié)果分析

2.2.1 MIMIC模型的估計(jì)

本文對(duì)共享單車這種出行方式建立MIMIC模型，模型的各項(xiàng)擬合指標(biāo)見表3。從表3中可以看出本文所建立的MIMIC模型的相對(duì)擬合指數(shù)CFI與塔克—?jiǎng)⒁姿怪笖?shù)TLI都大于0.9，滿足了標(biāo)準(zhǔn)要求，SRMR為標(biāo)準(zhǔn)化殘差均方根，同樣在0.08之內(nèi)，雖然RMSEA稍大于0.05，但0.062同樣在可接受的范圍內(nèi)[15]?？傮w來說，本文運(yùn)用的MIMIC模型的擬合指標(biāo)都滿足標(biāo)準(zhǔn)要求，模型的擬合結(jié)果具有可信度。

表1 被訪者社會(huì)經(jīng)濟(jì)屬性統(tǒng)計(jì)

表2 出行主觀態(tài)度的指標(biāo)問題

表3 MIMIC模型擬合指標(biāo)檢驗(yàn)結(jié)果

MIMIC模型包括一個(gè)結(jié)構(gòu)模型和測(cè)量模型，結(jié)果如表4、表5所示，就結(jié)構(gòu)方程來說，性別對(duì)方便性和安全性有負(fù)效應(yīng)，表明男性在方便性與安全性的要求比較低，但是對(duì)于騎行共享單車時(shí)的環(huán)境，男女并無顯著差別，這是因?yàn)闃O端天氣確實(shí)使得共享單車無法出行。從年齡變量的系數(shù)看出，隨著年齡的增加，居民使用共享單車時(shí)對(duì)靈活性和安全性的要求也隨之增加。而隨著居民收入的提高，他們更加重視共享單車的方便性與靈活性，對(duì)這一出行方式的服務(wù)質(zhì)量也更加看重，對(duì)于使用共享單車時(shí)所處的天氣環(huán)境和道路環(huán)境也更加重視。受教育程度對(duì)安全性的系數(shù)為負(fù)，這一點(diǎn)比較特別，本文安全性這一潛變量的定義為居民是否會(huì)擔(dān)心使用共享單車時(shí)的安全問題。可以看到受教育高者接受共享單車這一新的出行方式的能力更強(qiáng)，最早的共享單車便是在高等院校中出現(xiàn)，人們對(duì)于更加認(rèn)同這一新方式，對(duì)它的安全問題也更放心。擁有小汽車的居民對(duì)方便性和靈活性的要求更高，他們已經(jīng)習(xí)慣使用小汽車出行，這方面的要求自然就較高。

就測(cè)量模型來說，除y15外各個(gè)指標(biāo)變量的因子載荷均在0.69之上，說明各測(cè)量指標(biāo)對(duì)主觀潛在變量有顯著影響，從因子載荷系數(shù)看，y3、y4對(duì)方便性的影響顯著，說明共享單車停車方便和直達(dá)目的地的特點(diǎn)比較受人看重，這也是共享單車的優(yōu)點(diǎn)，符合我們正常的邏輯。y11、y12與使用環(huán)境的關(guān)系密切，說明居民在使用共享單車時(shí)，天氣的舒適程度和路面平整度是比較關(guān)鍵的一個(gè)因素。y14為主觀偏好的強(qiáng)指標(biāo)，表示與其關(guān)系最為密切，說明共享單車在滿足居民短距離出行中的需求更有優(yōu)勢(shì)，指標(biāo)變量y15的標(biāo)準(zhǔn)化因子載荷值較低，為0.411，說明它是潛變量主觀偏好的弱指標(biāo)，但其統(tǒng)計(jì)顯著，所以在模型中保留了該指標(biāo)。

表4 影響態(tài)度的原因變量估計(jì)結(jié)果

表5 表征態(tài)度的指標(biāo)變量估計(jì)結(jié)果

2.2.2 二項(xiàng)logit模型的估計(jì)

根據(jù)通過MIMIC模型獲取潛變量的擬合值之后，下一步便將變量引入到離散選擇模型中進(jìn)行計(jì)算和參數(shù)估計(jì)。為便于比較出混合選擇模型相較于傳統(tǒng)二項(xiàng)logit模型的優(yōu)越性，表6同時(shí)給出了考慮潛變量的混合選擇模型和不考慮潛變量的二項(xiàng)logit模型的參數(shù)估計(jì)。從評(píng)價(jià)指標(biāo)可以看出，考慮潛變量的混合選擇模型具有更好的擬合度，增強(qiáng)了對(duì)居民共享單車選擇行為的解釋能力。

從整體看，在含潛變量和不含潛變量的模型中，居民的社會(huì)經(jīng)濟(jì)屬性與出行方式屬性的估計(jì)參數(shù)符號(hào)一致，說明居民在是否選擇共享單車時(shí)受到這兩個(gè)方面因素的影響。

其中在居民個(gè)體社會(huì)經(jīng)濟(jì)屬性的影響方面，女性比男性更傾向于使用共享單車，年齡大者相對(duì)于年紀(jì)輕者的使用意愿就較低。這是因?yàn)楣蚕韱诬囈砸环N外觀時(shí)尚的形象成為城市交通一道新的風(fēng)景線，對(duì)于女性、年輕人更具吸引力，而且共享單車需要借用智能手機(jī)進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)化操作，這對(duì)于年齡大者影響較大。模型中，受教育程度呈現(xiàn)出正效應(yīng)，即受教育程度越高，越會(huì)使用共享單車，這是因?yàn)楣蚕韱诬囀菑男@開始推廣，最先關(guān)注到它并且使用的往往是大學(xué)生群體，而受教育低者了解此類信息相對(duì)滯后。

在出行方式屬性影響方面，出行費(fèi)用對(duì)共享單車的選擇影響較不顯著，這是因?yàn)楣蚕韱诬嚨氖褂脙r(jià)格很便宜，幾乎不會(huì)因此而阻礙人們的使用，并且其隨借隨還的特點(diǎn)使得在短距離出行中，它的時(shí)間成本也相對(duì)較低。與此相對(duì)應(yīng)的是居民對(duì)服務(wù)水平更加看重，因?yàn)轵T車是一項(xiàng)耗費(fèi)體力的活動(dòng)，單車的質(zhì)量好壞，整體的破損率都極易引起居民的使用體驗(yàn)。

在潛變量對(duì)共享單車選擇行為的影響方面。方便性和靈活性具有正效應(yīng)，這是因?yàn)樵诙叹嚯x出行尤其是面對(duì)“最后一公里”難題時(shí)，共享單車這一新生的出行方式填補(bǔ)了這一空白，使得人們?cè)诔鲂兄懈颖憬蒽`活。安全性的系數(shù)為負(fù)，說明人們還是會(huì)擔(dān)心共享單車的安全隱患問題，自行車與行人等一直是城市交通的弱勢(shì)方，這就決定盡管受教育程度高者對(duì)共享單車這一新方式的認(rèn)同感和接受度較高，共享單車的安全問題仍值得重視。混合選擇模型還顯示出，居民對(duì)于使用環(huán)境的敏感程度很高，天氣情況和空氣質(zhì)量的問題會(huì)顯著的影響其共享單車選擇行為，這也是共享單車本身的特點(diǎn)所決定，天氣、空氣質(zhì)量以及路面平整度任何一個(gè)因素沒有達(dá)到居民的心理期望都會(huì)使人們放棄而改換其他出行方式。

3 結(jié)論

基于上海市楊浦區(qū)的居民共享單車選擇行為調(diào)查數(shù)據(jù)，結(jié)合潛變量模型和離散選擇模型分析了居民共享單車的選擇行為，并挖掘出潛在態(tài)度變量對(duì)選擇行為的影響。

（1）首先運(yùn)用MIMIC模型研究了居民的社會(huì)經(jīng)濟(jì)屬性對(duì)潛在態(tài)度變量的影響，發(fā)現(xiàn)性別、受教育程度、是否擁有小汽車都會(huì)對(duì)潛在態(tài)度變量有顯著影響。

表6 二項(xiàng)logit模型和混合選擇模型估計(jì)結(jié)果

（2）使用傳統(tǒng)的二項(xiàng)logit模型和混合選擇模型對(duì)比了加入潛在態(tài)度變量前后的差異發(fā)現(xiàn)考慮潛變量能夠加強(qiáng)模型對(duì)共享單車選擇行為的解釋能力。

（3）本文僅從出行者本人的態(tài)度出發(fā)，未探究其他如主觀規(guī)范、行為習(xí)慣等潛變量，在后續(xù)研究中還需更全面的考慮以探求影響居民共享單車選擇行為的潛在因素。