陳九宇， 朱森來(lái)

(南通大學(xué) 交通與土木工程學(xué)院， 江蘇 南通 226019)

在日常出行中，出行者主要依據(jù)個(gè)人經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行出行方式?jīng)Q策，對(duì)出行費(fèi)用進(jìn)行感知。隨著智能交通的發(fā)展，出行信息的提供(如實(shí)時(shí)的出行時(shí)間預(yù)測(cè)、擁擠、安全信息等)會(huì)對(duì)出行者出行方式?jīng)Q策產(chǎn)生重要影響。以往研究中，往往假設(shè)出行者是完全理性的，即出行者對(duì)出行效用的感知沒(méi)有偏差。然而實(shí)際出行決策時(shí)，出行者的感知效用與實(shí)際效用相比存在較大差異。為此，許多研究者引入前景理論(Prospect Theory,PT)代替完全理性假設(shè)的期望效用理論(Expected Utility Theory,EUT)，對(duì)方便性、安全性、個(gè)人偏好屬性等感知影響因素進(jìn)行考量，如田麗君等驗(yàn)證了基于前景理論的交通方式選擇模型的有效性。也有研究者將個(gè)人偏好等主觀因素定義為潛變量引入模型，如張晨陽(yáng)等建立了考慮潛在變量的Logit出行方式選擇模型，侯現(xiàn)耀等證明并分析了智能公交出行信息對(duì)居民出行方式選擇的顯著影響。眾多研究證明了將感知影響因素引入出行方式?jīng)Q策研究中的意義，而人們對(duì)這些感知影響因素的主觀權(quán)重可被認(rèn)為是基于出行信息的一種價(jià)值評(píng)估，出行者的價(jià)值評(píng)估受到出行信息的影響。出行方式選擇本質(zhì)上是一種判斷與決策，是與某種價(jià)值比較的過(guò)程，受出行者經(jīng)驗(yàn)、所處情境中的感知因素影響不斷被調(diào)整。這些調(diào)整往往是不充分的，使不同的最終價(jià)值評(píng)估傾向于初始評(píng)估的方向而產(chǎn)生偏差。基于現(xiàn)代認(rèn)知心理學(xué)和行為經(jīng)濟(jì)學(xué)中的研究結(jié)論，這種出行信息對(duì)出行者價(jià)值評(píng)估產(chǎn)生顯著影響的現(xiàn)象可用錨定效應(yīng)(Anchoring Effect,AE)來(lái)解釋。從初始價(jià)值評(píng)估時(shí)開始不斷調(diào)整，直到得出最終判斷，初始值和先前估計(jì)值對(duì)最終判斷和決策有顯著影響，這種現(xiàn)象稱作錨定效應(yīng)。目前錨定效應(yīng)的影響力已在眾多領(lǐng)域的決策過(guò)程研究中得到驗(yàn)證，但其在交通領(lǐng)域的應(yīng)用甚少。根據(jù)相關(guān)研究結(jié)論，專業(yè)知識(shí)淵博的人不容易受到錨定效應(yīng)的影響，但在出行方式?jīng)Q策中很少會(huì)涉及專業(yè)知識(shí)應(yīng)用，且出行信息不斷更新變化，出行者接受信息反饋的次序復(fù)雜多樣，受到錨信息影響的可能性很大。該文基于錨定效應(yīng)在其他領(lǐng)域的研究方法,通過(guò)量化問(wèn)卷調(diào)查收集人們對(duì)感知影響因素的主觀權(quán)重程度，分析各自變量對(duì)因變量影響后所導(dǎo)致的差異并發(fā)現(xiàn)其顯著性，驗(yàn)證出行方式?jīng)Q策中錨定效應(yīng)的存在，并給出利用錨定效應(yīng)解決交通問(wèn)題的建議。

1 交通出行中的感知影響因素分析

出行者進(jìn)行出行方式?jīng)Q策時(shí)會(huì)受到各種因素的影響，如時(shí)間、金錢、安全、舒適性等。為此，通過(guò)問(wèn)卷調(diào)查分析影響出行者出行方式?jīng)Q策的關(guān)鍵因素，針對(duì)這些關(guān)鍵影響因素提供的出行信息往往對(duì)出行者的決策產(chǎn)生顯著作用，從而引起錨定效應(yīng)。

問(wèn)卷調(diào)查中考慮的影響因素主要包括安全性、出發(fā)時(shí)間、到達(dá)時(shí)間、等待時(shí)間、計(jì)劃消費(fèi)、截止時(shí)間、可支配金額、擁堵時(shí)間、疲勞度、身份舒適度、消費(fèi)金額、行程時(shí)間、行駛舒適度、環(huán)境舒適度、準(zhǔn)備時(shí)間、出行經(jīng)驗(yàn)等。每個(gè)子因素從5到1打分，分別代表從“非常重要”到“無(wú)關(guān)”的感知程度水平。問(wèn)卷調(diào)查參與者均為隨機(jī)選擇的正常上班通勤者，共回收問(wèn)卷300份，其中無(wú)效問(wèn)卷32份，有效問(wèn)卷268份。調(diào)查結(jié)果見圖1。

圖1 各因素影響程度平均值

從圖1可看出：安全性、出發(fā)時(shí)間、到達(dá)時(shí)間、擁堵時(shí)間、行程時(shí)間是影響出行者出行方式?jīng)Q策的關(guān)鍵因素。出發(fā)時(shí)間、到達(dá)時(shí)間、擁堵時(shí)間、行程時(shí)間都與出行方式的出行時(shí)間相關(guān)，可見出行時(shí)間和安全因素是出行者感知各出行方式出行效用的重要考量因素。

2 出行方式?jīng)Q策中的錨定效應(yīng)實(shí)驗(yàn)

2.1 實(shí)驗(yàn)假設(shè)

影響因素的影響程度越大，越有可能成為出行者建立初始估計(jì)的依據(jù)，越大概率成為最終決策的錨。針對(duì)出行用時(shí)、安全性、到達(dá)時(shí)間準(zhǔn)確率設(shè)計(jì)相關(guān)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證交通出行方式?jīng)Q策中錨定效應(yīng)的存在。交通出行方式?jīng)Q策中的錨定效應(yīng)是指人們?cè)谧鞒鲂蟹绞經(jīng)Q策時(shí)，不斷對(duì)初始出行成本的評(píng)估水平調(diào)高調(diào)低，致使最終出行選擇意愿受初始價(jià)值估計(jì)顯著影響的現(xiàn)象。

結(jié)合錨定效應(yīng)在工程項(xiàng)目持續(xù)時(shí)間研究中得到的啟示，從錯(cuò)誤經(jīng)驗(yàn)中的認(rèn)識(shí)對(duì)出行者而言不一定是有效的，必須有清晰的反饋來(lái)提高估計(jì)精度。據(jù)此，針對(duì)這些影響因素作如下假設(shè)：

假設(shè)1：通勤者進(jìn)行出行方式?jīng)Q策時(shí)，已有出行用時(shí)經(jīng)驗(yàn)信息會(huì)產(chǎn)生錨定效應(yīng)，使出行者不斷對(duì)初始出行成本的評(píng)估水平調(diào)高調(diào)低，致使最終出行選擇意愿受到初始價(jià)值估計(jì)的顯著影響。當(dāng)有其他渠道給其提供出行信息時(shí)，通勤者會(huì)根據(jù)信息在初始成本評(píng)估的基礎(chǔ)上重新調(diào)整其出行方式?jīng)Q策。

假設(shè)2：在通勤者出行方式選擇意愿穩(wěn)定后，若通勤出行者獲得的出行信息能保證安全，即已得到關(guān)于安全性的有效反饋，那么通勤者考慮到這一新信息就可能在初始評(píng)估的基礎(chǔ)上調(diào)高出行選擇意愿水平；若未獲得有效反饋，則調(diào)低出行選擇意愿。根據(jù)問(wèn)卷調(diào)查結(jié)果，安全性因素是出行者在上班通勤時(shí)必定考量的因素。出行者通過(guò)已知信息判定是否得到關(guān)于安全性信息的清晰反饋及反饋是否有效。

假設(shè)3：在安全性信息反饋情況一定時(shí)，如獲得的出行信息能保證到達(dá)時(shí)間的準(zhǔn)確率，即已獲得關(guān)于到達(dá)時(shí)間準(zhǔn)時(shí)性的清晰反饋，那么通勤者考慮到這一新信息就可能在初始評(píng)估的基礎(chǔ)上調(diào)高出行選擇意愿；若未獲得清晰反饋，則調(diào)低出行選擇意愿。到達(dá)時(shí)間因素同樣具有很大的影響力，出行者在上班通勤時(shí)也會(huì)評(píng)估該因素。出行者通過(guò)已知信息判定是否已獲得關(guān)于到達(dá)時(shí)間準(zhǔn)時(shí)性的清晰反饋。

2.2 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)

實(shí)驗(yàn)采用2×2×2混合實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)。自變量為出行用時(shí)需求、安全性狀況和到達(dá)時(shí)間情況。

研究出行用時(shí)相關(guān)錨定效應(yīng)時(shí)，分別研究出行用時(shí)高和低兩種情況。因此，實(shí)驗(yàn)中出行用時(shí)經(jīng)驗(yàn)信息變量有兩個(gè)水平，一部分受試者(高錨組)提供的出行用時(shí)經(jīng)驗(yàn)信息為高時(shí)間需求水平(E1)，另一部分受試者(低錨組)提供的出行用時(shí)經(jīng)驗(yàn)信息為低時(shí)間需求水平(E2)。至2013年，全國(guó)平均上班花費(fèi)時(shí)間超過(guò)30 min的城市為23個(gè)，超過(guò)40 min的有12個(gè)，各省市的均值為37.9 min(見圖2)。綜合考慮目前全國(guó)通勤出行情況，高錨值組設(shè)為60 min，高于絕大多數(shù)出行者所需時(shí)間；低錨值組設(shè)為20 min，在全國(guó)通勤所需時(shí)間中處于較低位置。

圖2 各省市平均上班花費(fèi)時(shí)間

安全性狀況變量：一部分提供低安全性狀況(S1)，另一部分提供高安全性狀況(S2)。到達(dá)時(shí)間狀況變量：一部分已知低準(zhǔn)時(shí)到達(dá)率狀況(T1)，另一部分已知高準(zhǔn)時(shí)到達(dá)率狀況(T2)。因變量為在按順序給予信息的情況下每次出行選擇意愿水平。按高、中、低分別給予3、2、1分，每個(gè)被試者依次填寫3次自己出行選擇意愿的評(píng)估水平。若受試者分到僅包含經(jīng)驗(yàn)信息Ei的實(shí)驗(yàn)任務(wù)，在閱讀完Ei后，要給出出行選擇意愿水平；在閱讀完出行信息Si后，根據(jù)EiSi給出第二次出行選擇意愿水平；在閱讀完出行信息Ti后，根據(jù)EiSiTi作出第三次估計(jì)。實(shí)驗(yàn)問(wèn)卷設(shè)計(jì)見表1。

表1 實(shí)驗(yàn)問(wèn)卷簡(jiǎn)要設(shè)計(jì)方案

考慮到出行偏好、需求復(fù)雜多樣，被試對(duì)象應(yīng)包攬不同城市環(huán)境、職業(yè)背景下的出行者，來(lái)自外省的出行者實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)由網(wǎng)絡(luò)問(wèn)答獲得。實(shí)驗(yàn)中的通勤出行案例共8個(gè)，這8個(gè)案例隨機(jī)發(fā)放給被試通勤出行者，然后由其完成實(shí)驗(yàn)任務(wù)，每人只做分得的那個(gè)方案。在填寫前，參與者被告知盡量真實(shí)地填寫實(shí)驗(yàn)問(wèn)卷的問(wèn)題，以提高答案的有效性。參與人員共340人，回收實(shí)驗(yàn)問(wèn)卷320份，其中有效問(wèn)卷304份。描述統(tǒng)計(jì)結(jié)果見表2。

表2 實(shí)驗(yàn)問(wèn)卷描述統(tǒng)計(jì)結(jié)果

描述統(tǒng)計(jì)的均值表現(xiàn)出差異，但數(shù)據(jù)整體是否因新信息影響而顯著變化這點(diǎn)并不能確定，需進(jìn)行獨(dú)立樣本均值t檢驗(yàn)來(lái)驗(yàn)證差異顯著性，從而證明假設(shè)的成立。

2.3 差異顯著性分析

表3為E1和E2樣本均值t檢驗(yàn)結(jié)果。接受方差相等假設(shè)，兩組初始評(píng)估結(jié)果的方差有顯著差異(t=-2.534，P=0.012<0.05)，兩組出行選擇意愿存在顯著差異。在僅被提供較為模糊的出行用時(shí)經(jīng)驗(yàn)信息的情況下，出行選擇意愿依舊產(chǎn)生了顯著差異，證明出行經(jīng)驗(yàn)信息對(duì)出行選擇意愿有顯著影響。因此，假設(shè)1成立。

表3 E1和E2樣本均值t檢驗(yàn)結(jié)果

表4為有S1與無(wú)S1樣本均值t檢驗(yàn)結(jié)果，表5為有S2與無(wú)S2樣本均值t檢驗(yàn)結(jié)果。由表4可知：當(dāng)出行時(shí)間需求為高水平時(shí)，接受方差相等假設(shè)，兩組出行選擇意愿水平評(píng)估結(jié)果的方差有顯著差異(t=2.427，P=0.016<0.05)，即兩組出行選擇意愿存在顯著差異；當(dāng)出行時(shí)間需求為低水平時(shí)，接受方差相等假設(shè)，兩組出行選擇意愿水平評(píng)估結(jié)果的方差有顯著差異(t=2.147，P=0.033<0.05)，兩組出行選擇意愿存在顯著差異。由表5可知：當(dāng)出行時(shí)間需求為高水平時(shí)，接受方差相等假設(shè)，兩組出行選擇意愿存在顯著差異(t=-4.046，P=0.000<0.05)；當(dāng)出行時(shí)間需求為低水平時(shí)，接受方差相等假設(shè)，兩組出行選擇意愿存在顯著差異(t=-2.620，P=0.009<0.05 )。因此，假設(shè)2成立。

表4 有S1與無(wú)S1的樣本均值t檢驗(yàn)結(jié)果

表5 有S2與無(wú)S2的樣本均值t檢驗(yàn)結(jié)果

表6為有T1與無(wú)T1樣本均值t檢驗(yàn)結(jié)果，表7為有T2與無(wú)T2樣本均值t檢驗(yàn)結(jié)果。從表6可以看出：在低時(shí)間需求且低安全性的情況下，接受方差相等假設(shè)，低到達(dá)準(zhǔn)時(shí)率條件的影響較小(t=2.011,P=0.047<0.05)。從表7可看出：在高時(shí)間需求且高安全性的情況下，接受方差相等假設(shè)，高到達(dá)準(zhǔn)時(shí)率條件的影響較小(t=-2.004，P=0.048<0.05)。但所有情況下的兩組評(píng)估均值均有調(diào)整趨勢(shì)?？梢?，通勤者在安全性信息反饋情況一定時(shí)，如果獲得到達(dá)時(shí)間準(zhǔn)確率反饋信息，就有可能在初始出行成本評(píng)估的基礎(chǔ)上調(diào)整出行選擇意愿水平，假設(shè)3成立。

表6 有T1與無(wú)T1的樣本均值t檢驗(yàn)結(jié)果

表7 有T2與無(wú)T2的樣本均值t檢驗(yàn)結(jié)果

綜上，出行者進(jìn)行通勤方式?jīng)Q策時(shí)，會(huì)根據(jù)獲得的信息重新調(diào)整其出行選擇意愿水平，且調(diào)整程度受個(gè)人屬性影響，上述假設(shè)全部成立。實(shí)驗(yàn)結(jié)論如下：1) 出行信息對(duì)出行方式?jīng)Q策的影響顯著符合錨定效應(yīng)的作用機(jī)理，錨定效應(yīng)存在于出行方式?jīng)Q策中。2) 出行者會(huì)在不同程度上受到個(gè)體出行經(jīng)驗(yàn)信息的影響，實(shí)驗(yàn)中表現(xiàn)為數(shù)值錨影響顯著。3) 出行信息的錨定效應(yīng)具有一定感知遞減性。當(dāng)出行信息個(gè)數(shù)增多時(shí)，“全高”或“全低”水平的出行信息組對(duì)出行者的錨定效應(yīng)減弱。4) 出行者的出行方式?jīng)Q策受到個(gè)體經(jīng)驗(yàn)和出行信息的共同作用，內(nèi)在錨和外在錨均具有影響力。

3 結(jié)論與應(yīng)用建議

基于錨定效應(yīng)，從不同角度分析出行者受出行信息影響的這一現(xiàn)象。通過(guò)問(wèn)卷調(diào)查，對(duì)影響出行者的感知影響因素進(jìn)行分析，并以通勤出行者為研究對(duì)象，通過(guò)對(duì)實(shí)驗(yàn)任務(wù)的設(shè)計(jì)與分析，驗(yàn)證了錨定效應(yīng)在交通出行方式?jīng)Q策中的存在。為此，提出以下錨定效應(yīng)在交通領(lǐng)域的應(yīng)用建議：

(1) 公交優(yōu)惠政策影響研究。錨定效應(yīng)在價(jià)格研究中應(yīng)用廣泛，并存在于出行方式?jīng)Q策中?？苫阱^定效應(yīng)，研究出行方式?jīng)Q策中因個(gè)人屬性導(dǎo)致的差異。結(jié)合數(shù)據(jù)調(diào)查與分析，研究性別、年齡、職業(yè)、學(xué)歷、收入等因素在不同優(yōu)惠政策下的出行方式?jīng)Q策差異，為公交管理部門提供理論參考。

(2) 智能公交信息影響研究。目前的公交信息影響研究側(cè)重于公交出行信息的服務(wù)需求特征及情境條件下出行信息分析，往往忽略了出行者的個(gè)體出行經(jīng)驗(yàn)產(chǎn)生的影響。而錨定效應(yīng)可很好地將兩者融合，用于研究公交出行信息與出行者個(gè)體出行經(jīng)驗(yàn)共同作用下的公交出行行為。

(3) 優(yōu)化交通信息發(fā)布版塊。嘗試在信息發(fā)布渠道創(chuàng)建類似評(píng)價(jià)體系的經(jīng)驗(yàn)分享版塊，分類不同地區(qū)，基于大眾認(rèn)同率給路段打上“標(biāo)簽”，增強(qiáng)出行者獲得信息反饋的有效性，提高出行安全性和效率。

(4) 感知出行成本構(gòu)建過(guò)程優(yōu)化。目前的研究中感知出行成本的定性化、定量化很多情況下依賴于調(diào)查問(wèn)卷的設(shè)計(jì)方案，需不斷增加感知成本的影響因素。而錨定效應(yīng)可作為一種約束條件和判斷方法，幫助研究者更好地判斷因素的影響力，并優(yōu)化感知成本的定量化過(guò)程，減少感知偏差帶來(lái)的影響。