楊瑞寧
(東南大學,江蘇 南京 211189)
共享單車作為共享經濟時代出行服務的典型代表之一,具有方便、快捷、經濟等特點,可低成本高效率利用資源。隨著我國高校規模的擴大,校內共享單車已經成為學生往返校內基礎設施的重要交通工具。然而,共享單車存在的資源浪費、違規停車、押金管理等問題也降低了學生使用共享單車的意愿。分析學生使用共享單車意愿的影響因素,有助于運營人員根據情況調整運營策略,促進共享單車的發展推廣。
結構方程模型(SEM)是一種基于變量協方差陣來分析變量之間關系的一種統計方法,是因子分析及路徑分析的集大成者。SEM包含測量模型與結構模型兩部分。其中,測量模型用于分析觀察變量對潛在變量的影響,而結構模型用于分析潛在變量間的相互影響。本研究旨在運用SEM分析大學校園內共享單車使用意愿的影響因素,并對監管過程提出看法。
本研究吸納有關調查結果,充分考慮面向的研究對象,將調查因素分為個人特征因素、使用習慣因素及外部環境因素。個人特征因素包含性別、就讀院校類型、月生活費及專業類型;使用習慣因素包含共享單車的使用頻率、使用時長和認為共享單車運營時存在的問題。外界影響因素主要是收費情況及是否有指定的借還地點。具體屬性及對應的屬性水平如表1所示。

表1 屬性及對應屬性水平
本次問卷調查共收集到358份有效答卷,答卷來源如圖1(a)部分所示。問卷來源廣泛覆蓋全國不同地區,具有代表性。
本次問卷調查還收集了校內共享單車的主要運營方式,占比如圖1(b)部分所示。校內共享單車運營主要有三種方式:允許所有共享單車入校、不允許校外共享單車入校以及不允許任何共享單車入校。針對不允許共享單車入校的群體和還未上大學/已畢業的群體,本研究不予考慮。

圖1 調查結果來源與運營方式
根據實際情況,校園共享單車收費方式主要有免費、按一小時收費、按半小時收費和按月收費四種。將按小時收費的數據統一換算成按一小時收費。對按月收費的數據從高到低排序,根據其累計百分數,換算成按一小時收費。
需要說明,文章所列存在的問題根據預調查得出,提供其他選項,但由于在群體中選擇極少,不加以考慮。
觀察收集結果發現,收費情況雖為連續變量,但是在群體中取值范圍有限,但在本研究中依舊作為連續變量處理,進行-標準化。
運用Amos進行SEM構建,路徑圖及標準化系數如圖2所示。

圖2 結構方程模型路徑
首先要對模型整體的適配性進行評價,驗證模型的有效性。適配度評價往往包含如下四個方面:①總體的協方差陣與基于總體的假設模型的協方差陣之間的差異;②樣本協方差陣與樣本隱含協方差陣的差異;③基于總體假設模型隱含的協方差陣與樣本隱含協方差陣的差異;④總體協方差陣與基于樣本假設模型隱含的協方差陣的差異。
針對以上四個方面,本研究僅采取部分指標進行模型有效性說明,包含卡方自由度比、漸進殘差均方和平方根()、調整良適性適配指標()以及期望跨效度指數()。
卡方值統計量是用于衡量假設模型中的因果關系與數據之間的適配程度的重要指標??ǚ阶杂啥缺仍诖嘶A上利用自由度對卡方值進行修正,比值越小說明路徑圖與數據更適配,其計算如式(1)所示。其中,表示極大似然比卡方值,為模型自由度。

(1)


(2)


(3)

(4)
是關注的是整體誤差值,即總體協方差陣與基于樣本假設模型隱含的協方差陣的差異。一般認為,假設模型值小于飽和模型與獨立模型的ECVI值時,模型可移植性較好。其計算如式(5)所示。其中,表示極大似然比卡方值,為模型中自由參數個數,表示樣本量。

(5)
本研究整理模型估計結果如表2所示。表2說明,以上指標均符合適配度要求,理論模型較好的適配數據。需要說明,此處的適配度分析并不能代表模型的優良,模型的優良需根據有關理論分析判斷。

表2 適配度指標及要求
此外,在變更模型結構時,需滿足所變更模型值小于該模型值。
其他條件不變,根據圖3所示結果可得出以下有關結論:
(1)使用者認為運營中存在的問題越多,使用傾向越小。本研究在表1所提及的五項問題均在此范圍內。
(2)就個人特征影響因素來看,越符合男性、重點大學、理工類專業且生活費較少等特征,使用傾向越大。
(3)收費越高,使用傾向越小。
(4)使用傾向越小,使用頻率越小,平均使用時間越短。
(5)使用意愿可以有效表示使用傾向,但收集數據時仍受到其他未知不可控因素影響。
(6)有固定的還車地點,使用意愿越小,這可能是因為使用的便利性下降所致。
根據以上分析,共享單車管理者應針對本研究提及的五項問題進行改善,控制價格以實現帕累托均衡。與此同時,有固定換車點的高??梢栽诳煽胤秶鷥仍黾踊驍U大還車點。
本研究期望,后續研究可以對雨天、溫度較高的晴天以及單車與機動車混行等特殊情況加以分析,根據有關結論優化校園共享單車的配置與使用定價。
共享單車的健康運營對于高校、管理者以及學生而言都十分重要。構建更有效合理的運營機制則需要各方的共同努力,整治校園共享單車運營中的亂象刻不容緩。