北京市共享汽車統計分析研究

張 巍，劉喜波

(北方工業大學 理學院，北京 100041)

1 前 言

“共享汽車”的推出，一方面是在城市緩解交通擁堵、減少碳排放的發展訴求下；另一方面是在大中城市車輛限行限購等政策以及買車難、養車成本高等情境下，滿足部分市民的用車需求。隨著國際社會對環境保護的高度關注，我國可持續發展政策的大力倡導，共享汽車作為一種新興的機動化模式成為很多市民代步工具的替代選擇。

本項調查研究的目的在于利用科學規范的抽樣調查和統計分析方法，針對共享汽車這一產業，以北京市為例，了解其使用狀況，探究影響公眾對共享汽車接受度的相關因素以期為相關企業提供具有理論基礎和現實意義的參考意見，從而有效地促進共享汽車市場拓廣及發展。

2 數據獲取

2.1 調查問卷設計

為了解廣大市民對北京市共享汽車接受度情況及對其的看法、使用者的直觀感受和滿意程度，筆者設計了2套調查問卷。大問卷共22道題，面向所有人群，主要涉及個人對共享汽車了解認識及使用情況、機動車擁有及需求情況、日常出行情況、對共享汽車服務需求、未來需求情況及個人基本信息。小問卷共11道題，面向使用過北京市共享汽車的人群，主要涉及使用目的、所用軟件、使用頻率、滿意及不滿意的因素、滿意程度、未來看法及個人基本信息。

2.2 樣本量設定

本次調查通過問卷調查的方式對北京市居民進行調查。樣本量的確定采用以下公式：

截至2016年北京市人口數為2170萬人，取k=0.5則抽取的樣本量為384，本次問卷最終回收數量為504份。

3 數據質量檢驗

3.1 信度分析

首先對回收來的數據進行信度分析，目的是考察數據來源的可靠性、一致性和穩定性，即測驗結果是否反映了被測者是穩定的、一貫性的真實特征。

針對此次調查，得到的信度分析結果如表1所示。

表1 信度分析

由表1可靠性分析看出，Alpha系數為0.871，基于標準化計算的Alpha系數為0.855，這兩個系數的信度水平都很高，說明本次問卷中量表的設計具有較高的信度，能夠獲得相對精確的分析結果。

3.2 效度分析

效度分析是為了檢驗數據的合理性，一般采用KMO值( Kaiser-Meyer-Olkin)和Bartlett球形檢驗來測試數據的有效程度。針對回收數據，得到的效度分析結果如表2所示。

表2 效度分析

表2中KMO值遠大于0.5的建議標準，總體各變量Bartlett球形檢驗的p值都小于0.05水平，說明問卷數據效度通過檢驗。

4 共享汽車接受度影響因素分析

4.1 北京市共享汽車認知及使用情況

圖1 被訪者對共享汽車了解情況

從圖1可以看出，80%的受訪者都了解或聽說過共享汽車，說明共享汽車的宣傳還是很到位的，共享汽車的大眾認知度還是很高的。

圖2 被訪者對共享汽車使用情況

從圖2可以看出，僅有17%的受訪者使用過共享汽車，而83%的受訪者未使用過共享汽車，說明共享汽車使用的普及度不高。調查顯示，使用過共享汽車的人的滿意度打分都在5分及以上，其中8分、10分的最多，其次是7分、9分，說明北京市共享汽車使用滿意度較高。

綜合數據表明，有73.84%的被訪問者對共享汽車的發展前景很看好，只有26.16%的人對共享汽車的前景持不看好態度。對于“未來是否會放棄買車，考慮選擇共享汽車作為日常代步工具”，基本上是1∶1的狀態，在共享經濟的大趨勢下，有55.36%的人群還是不愿放棄買車，有44.64%的人群會放棄買車，未來選擇共享汽車作為日常的代步工具。

4.2 關于是否看好共享汽車發展影響因素的回歸分析

本文將問卷中“15.您是否看好共享汽車的發展”作為因變量，選入問卷單選及量表題目作為自變量，通過采用向前逐步選擇法進行篩選，將變量剔除出模型的依據是條件參數估計的似然比統計量的概率值，然后進行二元Logistic回歸。經過迭代結果如表3所示。

表3為模型擬合優度統計量以及適配度檢驗結果匯總表。表中最終迭代結果的Cox & Snell R Square和Nagelkerke R Square值均大于0.15，說明模型的擬合效果良好。Hosmer-Lemeshow最終檢驗值為5.651，伴隨概率P=0.686>0.05，未達到0.05顯著水平，說明實際值和預測值沒有明顯差異，整體回歸模型的適配度良好。說明模型在可接受水平上的模型估計擬合了數據。

表3 模型匯總

表4 模型參數顯著性檢驗摘要

表4為最終擬合結果，有8個自變量入選，分別是Q5您上下班(或上下學)單程距離為？(Y1)；Q9-3筆者認為共享汽車可以改善汽車使用效率(Y2)；Q9-9筆者認為使用共享汽車沒有經濟風險(Y3)；Q9-19筆者認為汽車共享會是一種很有趣的體驗(Y4)；Q9-20筆者認為應該大力推廣共享汽車(Y5)；Q11-2筆者認為共享汽車押金退回周期不長(Y6)；Q11-4筆者認為共享汽車出行安全可以保障(Y7)；Q16在共享經濟大趨勢下，未來您是否會放棄買車，考慮選擇共享汽車作為日常代步工具?(Y8)。從表4中可以看出這8個變量Wald統計量Sig值均達到0.05顯著性水平，而常數項Wald統計量Sig值大于0.05，說明常數項未達到顯著性水平，因此不進入方程。故此這8個變量是解釋是否看好“共享汽車”發展影響因素的重要解釋變量。說明通勤距離、是否未來會放棄買車選擇共享汽車、共享汽車是否改變汽車使用效率、是否存在經濟風險、是否是一項有趣體驗、是否應該大力推廣、押金退回周期長短、出行是否安全與是否看好“共享汽車”發展有顯著關聯。

Logistic回歸模型為：

4.3 對共享汽車不同看法人群情況分析

利用決策樹算法，將大眾是否看好共享汽車的發展作為因變量，探究何種因素在影響大眾對共享汽車未來發展的態度中起決定性作用，將是否擁有私家車、是否擁有機動車駕駛證、小客車搖號情況、上下班單程距離、性別、年齡、教育程度、職業以及月收入作為自變量，運用CHAID決策樹算法，得到結果如圖3所示。

圖3 決策樹結果

從圖3可以看出，影響大眾對共享汽車未來發展前景態度最重要的因素為年齡，首先是31歲到40歲的人更易對共享汽車的前景持看好態度，其次是30歲以下及50歲以上的人；次影響因素為性別，女性比男性更易對共享汽車發展前景持看好態度；第三影響因素為是否擁有私家車，無私家車的人更易看好共享汽車未來發展前景。

5 結論與建議

本次調查的受訪者中有八成聽說過或了解共享汽車，僅兩成完全沒有聽說過。盡管為多數人聽說過共享汽車，但共享汽車使用并未普及，大眾對共享汽車的接受程度較低。本次調查中多數人看好未來共享汽車的發展，但是在未來選擇時也會更傾向擁有屬于自己的車輛而非與他人共享。

通過上文分析結果得到最能決定大眾對共享汽車是否看好的因素首先是年齡，其次是性別，最后是私家車的擁有情況。綜合各因素情況得到，北京市共享汽車潛在消費者主要特征為：小于40歲及50歲以上人群，其中小于30歲以及大于50歲人群中，女性比男性更看好未來北京市共享汽車發展。在該年齡段女性人群中，未擁有私家車比擁有私家車的更看好北京市未來共享汽車發展。

通過此次調查研究，筆者認為共享汽車的投入使用可以為北京市民帶來一些切實的便捷，提高城市汽車使用效率。但同時也存在一些缺乏管理、監管不到位等問題，這需要企業和政府進一步合作解決。筆者相信未來北京市共享汽車一定可以持續有效地在城市交通中、市民生活中發揮重要作用，實現真正的“共享”。