考慮出行者心理需求的旅游出行服務使用意向研究

李婉瑩,關宏志,韓 艷

(1.北京交通大學 國家交通發展研究院 可持續交通創新中心,北京 100044;2.北京工業大學 交通工程北京市重點實驗室,北京 100124)

0 引 言

城市居民人口規模的增長和生活水平的提高帶來了旅游需求的增長,然而一系列旅游出行問題如:城郊旅游資源的可達性低、難以獲取實時出行信息和服務[1]等抑制了人們旅游需求的增長,與此同時,信息和通信技術的應用,又促進了出行服務的出現和發展。出行即服務(mobility as a service,MaaS)指以用戶為中心提供一站式出行服務。在MaaS環境下出行者的出行需求通過在一個集成的應用程序訂閱出行服務套餐來滿足[2]。MaaS的市場發展取決于許多因素,如法規、經濟效益和技術可行性等。關于消費者接受意愿的研究,從微觀經濟學的角度側重對收益和成本的分析,從社會心理學的角度則側重對使用意向認知動機過程的分析。隨著有限理性假說的提出,研究的焦點逐漸集中于認知過程[3]。根據用戶對MaaS的使用意向可能存在風險規避的假設,MaaS提供商必須深入了解B2C(Business-to-Consumer)市場中的需求方(即出行者)的使用意向以及影響使用意向的潛在因素。此類研究有利于支持MaaS的市場定位、針對不同用戶群體市場營銷手段的制定,及以用戶體驗為目標的服務設計的指導,也有助于對用戶是否存在向可持續出行行為轉變意向的探討,及對應用政策實施效果的評估。

芬蘭是MaaS商業化的先驅,自2016年以來,赫爾辛基居民已經能夠使用Whim應用程序預約和支付他們的日常出行費用。其他國家如荷蘭、瑞典、英國、德國、澳大利亞和美國也已經進行了一部分出行服務套餐的試驗。倫敦出行調查報告[4]顯示,43%的被調查者同意“如果MaaS有折扣我會訂閱套餐”,52%的被調查者擔心MaaS套餐不夠用,40%的被調查者愿意嘗試MaaS中包含的以前沒有使用過的出行方式;V.CAIATI等[5]研究發現,影響MaaS使用意向的影響因素包括出行者的社會經濟屬性(如年齡、性別、收入、教育程度)、當前的出行行為、服務屬性特征(尤其是服務訂購價格)、心理動機以及社會影響屬性;J.SCHIKOFSKY等[6]發現出行者對MaaS的期待包括值得信賴、簡單易用、公正全面和足夠靈活;H.STR?MBERG等[7]研究表明,提供靈活的、基于用戶需求的MaaS出行服務可以減少私家車的使用;T.FIOREZE等[8]研究發現對汽車依賴程度低、經常使用公共交通、關心環境和身體健康的居民更易接受MaaS;出行者使用MaaS套餐可以帶來許多益處,如:享有出行費用折扣、定制個性化出行套餐以及預算控制等[9];考慮到MaaS的收益,S.GUIDON等[10]認為應該將公共交通、汽車共享和停車換乘以套餐形式打包,而共享自行車仍設置為現收現付;M.MATYAS等[11]研究表明,MaaS套餐可以作為一種推廣共享出行方式的出行管理工具。此外,環保意識和出行習慣也被證明是影響出行者方式選擇的重要因素[12],采取有效的低碳交通政策可以提高出行者選擇低碳出行方式的意愿。

隨著新技術的突破、出行場景的更新以及人們對出行體驗的重視,越來越多的學者嘗試將MaaS與步行[13]、傳統公交[14]、共享單車[15]、鐵路運輸[16]、無人駕駛[17]等進行融合,或將MaaS應用于城際出行[18]、農村地區[19]、社區交通[20]等出行場景。考慮到出行者長期形成的旅游出行行為特點,MaaS與旅游交通的結合及應用有待進一步研究。在以旅游為目的的出行中,可以設置旅游服務與出行服務組合銷售的旅游出行服務套餐,從而更好地匹配旅游出行供需,提高多式聯運效率和整體服務鏈收益。因此,在MaaS環境下,如果能充分了解出行者的旅游出行服務使用意向,并在旅游出行中整合各種服務,將大大促進出行者由機動化出行向可持續的公共交通出行轉變。

為了探索影響出行者旅游出行服務使用意向的決定因素及各因素之間的相互關系,筆者設計了虛擬MaaS應用程序;借助問卷星在線調查平臺收集出行者的相關數據,提出了考慮心理因素的服務接受模型;分析了出行者MaaS使用意向的影響因素,定量驗證并解釋了模型中各潛在變量的因果關系和相互關系;討論了分組樣本建模結果,得到MaaS實踐和政策方面的重要啟示。

1 研究模型及假設

1.1 服務接受模型

根據產品服務系統理論,從產品到服務的過渡分為純產品、產品導向、使用導向、結果導向和純服務5種類型[21]。MaaS為出行者提供的是按需定制的出行服務和管理,包括出行規劃、預定票和出行方式使用服務等,屬于以結果為導向的PSS范疇。在不斷變化的社會進程中,MaaS有可能引導出一種新的共享出行范式,即人們的出行需求無須通過擁有私人汽車等交通工具便可得到滿足。因此,MaaS被廣泛認為能夠滿足那些不想擁有汽車、買不起汽車或無法駕駛汽車人們的出行需求。

基于理性行為理論提出的技術接受模型[22]難以準確解釋出行者采用MaaS的認知過程和決策機制。一方面,對于新型的出行服務如MaaS,通常不能假設出行者可以準確理解MaaS提供的各類復雜出行套餐及方案之間的效用;另一方面,借鑒交易成本理論[23],由于有限理性、不確定性、復雜性,及信息不對稱等因素的存在,出行者更加關注個體因素與交易環境因素交互影響下的交易成本,如服務價格及與服務使用相關的風險。

為了預測人們對服務的接受程度,在服務接受模型(service acceptance model,SAM)建模過程中,筆者考慮了出行者的心理需求和旅游出行服務特征。圖1為筆者構建的SAM框架。圖中,感知有用性(perceived usefulness,PU)、習慣模式一致性(habit schema consistency,HSC)、感知易用性(perceived ease of use,PEU)、感知風險(perceived risk,PR)和使用意向(behavioral intention to use,BIU)為SAM框架的基本結構,而心理需求因素(包括自主性/能力、關聯性和利他性)為SAM框架的輔助結構。

圖1 服務接受模型框架

1.2 研究假設

1.2.1 感知有用性和感知易用性

使用意向(BIU)即出行者愿意使用旅游出行服務的程度;感知有用性(PU)即使用旅游出行服務所帶來的期望效用,描述了該服務能被有效使用的程度;感知易用性(PEU)即使用旅游出行服務的容易程度。

1.2.2 習慣模式一致性

由于人們努力追求自我連續性和內部一致性,因此,出行方式選擇和行為意向可能會受到習慣的影響而產生自增效應[24]。習慣模式一致性(HSC)即出行者現有使用習慣模式和期望MaaS使用模式之間的認知一致性。基于認知失調理論假設,若能提供與出行者現有使用習慣一致的出行服務,則可避免產生認知差距,減少出行者對MaaS的偏見。因此,如果出行者現有使用習慣與其期望的MaaS使用模式之間保持一致,則他們更有可能采用MaaS服務。

在習慣模式高度一致的情況下,出行者可以更好地將出行經驗和習慣轉移到新的消費領域,從而影響出行服務的感知易用性;習慣模式一致性會帶來“光環效應”而導致認知偏差,即人們傾向于從某種事物的已知特征推斷出未知特征或整體效用,進而影響感知有用性。

1.2.3 感知風險

根據風險規避理論,旅游消費者在購買旅游產品時會面臨各種各樣的風險[25]。感知風險(PR)即出行者在購買出行服務時,由于無法預測和控制購后結果是否令自己滿意而面臨或體驗到的不確定性。

1.2.4 心理需求

SAM結構包含的心理需求可以分為利己和利他兩類,二者共同形成內在動機影響出行者的旅游出行服務使用意向。

自主性/能力和關聯性被稱為自決理論中個體的最基本心理需求[26]:自主性即出行者選擇的自由行為的多樣性和有意義的結果,能力即對個體行為實現期望結果的感知效用,關聯性即個人渴望與相關的其他人或社會同伴群體建立聯系[27]。以用戶為中心的MaaS相關服務可能會增強出行者的自主性感知并提高個人管理出行需求的能力。MaaS與出行者的生活方式有關,出行者與社會的關聯性或與同伴群體的歸屬感,會直接影響出行者對旅游出行服務的期望效用。來自社會的關聯性感知顯著影響出行者對新技術(如電動汽車)的接受意愿[28]。如果出行者認為使用MaaS會改變其與社會或同伴群體之間的實際聯系,這可能會影響他們的感知風險,進而影響使用意向。此外,越來越多的行為經濟學研究發現,出行者是有限理性的[29],其復雜的社會性偏好會影響決策,且在交通選擇中具有利他性偏好。基于利他或利社會的主觀心理需求會產生正向的態度,增強利他行為意向,并促進利他行為的實施。考慮到旅游出行服務的潛力,利他性偏好可能會促進出行者對旅游出行服務的感知有用性,從而提高使用意向。

SAM研究假設如表1。

表1 SAM研究假設

2 研究方法

2.1 問卷調查設計

采用網絡調查方式進行問卷調查,調查內容包括:

1)旅游出行服務介紹,按提供的出行方式可劃分為單方式旅游出行服務和多方式旅游出行服務;按服務的收費模式及有效期可劃分為預付費(包括日出行套餐、月出行套餐)和現收現付。除出行服務外,所有旅游出行服務套餐還包括旅游服務(景區門票和預訂服務),并一站式提供給用戶。圖2為基于MaaS理念設計的虛擬應用程序旅游出行服務。

圖2 基于MaaS理念的旅游出行服務應用

2)被訪者的基本信息,包括性別、年齡、教育程度,以及家庭擁車情況、出游偏好等。為了更真實可靠地反映被訪者對旅游出行服務的主觀使用意向,被訪者的年齡選擇18歲及以上。

3)被訪者的旅游出行服務使用意向詳見表2。

表2 模型變量描述

為了測量服務接受模型中的各項心理因素,設置問題項并在預調查基礎上適當修改和調整,以提高問卷調查的可靠性。所有題項采用5點李克特量表進行測量,將被訪者對測量問題項的認知程度分為:非常不同意、不同意、一般、同意、非常同意共5個等級,得分分別為1、2、3、4、5分,分值越高表示認同程度越高。

2.2 結構方程模型

筆者采用結構方程模型(structural equation modeling,SEM)分析影響旅游出行服務使用意向的主要因素。SEM 包括測量模型〔式(1)、式(2)〕與結構模型〔式(3)〕2部分[30]:

y=Λyη+δ

(1)

x=Λxξ+ε

(2)

η=Bη+Γξ+ζ

(3)

式中:y、x分別為內、外生顯變量所組成的向量;η、ξ分別為內、外生潛變量;Λy、Λx分別為內、外生顯變量在內、外生潛變量上的因子負荷矩陣;δ、ε為測量殘差矩陣;B為結構系數矩陣;Γ為結構系數矩陣;ζ為結構模型的殘差矩陣。

3 實例分析

筆者于2021年1月7日至2月9日開展了旅游出行服務的使用意向調查,調查采用網絡問卷形式,調查限于中國大陸地區。借助“問卷星”在線調查平臺,總計收回有效問卷1 945份,有效回收率為87.73%。

3.1 被訪者信息統計

表3為被訪者基本信息。本次調查中被訪者的年齡主要集中在18～40歲,占94.7%,受教育程度較高;88.9%的被訪者為學生或有固定職業,78.3%的被訪者月收入在1萬元以下;超過一半的被訪者為無車家庭,36.8%的家庭用車需協調(家庭小汽車數量小于駕照數量),僅有6.5%的家庭實現用車自由(家庭小汽車數量超過駕照數量);每周出游1～2次的被訪者最多(58.0%),61.8%的被訪者偏愛在城區出游,選擇在周末出游的被訪者比例最高(42.7%)。

表3 被訪者基本信息

3.2 信效度及效度檢驗

3.2.1 SAM信效度檢驗

筆者采用SPSS 22.0軟件對SAM進行信效度檢驗,結果見表4。可見:

表4 測量模型的一致性和可靠性、收斂效度

1)各潛在變量的克隆巴赫系數α≥0.7;問卷整體α= 0.903;均值M較高;各潛在變量的組合信度CR>0.8,具有較好的內部一致性。SAM通過信度檢驗。

2)潛在變量的因子載荷FL>0.6,平均提取方差AVE>0.5,SAM收斂效度達到要求。

3.2.2 SAM判別效度

表5為測量SAM判別效度的檢驗結果,同時,表中還列出了潛在變量間的相關系數值。可見:

表5 SAM判別效度的檢驗結果

1)各潛在變量的平均值M′>3.5,標準差S=0.766～0.942,表明被訪者對旅游出行服務的評價積極。

2)各潛在變量的AVE的算術平方根均大于相應潛在變量與其他變量間的相關系數值,說明SEM判別效度達到要求。

3.3 SAM路徑分析

利用軟件AMOS 24.0對式(1)～式(3)進行參數估計,采用χ2檢驗及擬合指數測量SAM的擬合效果。結果為:卡方自由度比χ2/d= 2.796,擬合優度指數GIF= 0.907,漸進殘差均方和的平方根RMSEA= 0.036,比較擬合指數CFI= 0.926,增值擬合度指標NFI= 0.92、IFI= 0.926。可見,SAM的適配度參數均滿足建議值,表明計算結果可信[31]。

SAM假設檢驗結果及SAM中各假設標準路徑系數β的T-value見表6。可見:

表6 SAM假設檢驗結果

1)T-value的絕對值均大于1.96,表明SAM假設均滿足要求,假設成立。

2)感知易用性對旅游出行服務使用意向的正向影響作用最大(β= 0.735);與感知易用性相比,感知易用性不是直接影響旅游出行服務使用意向的主要因素(β= 0.246);感知風險(β=-0.174)對使用意向起著重要的負向作用。

3)習慣模式一致性對使用意向的直接影響相對較小(β= 0.082),而是通過顯著影響感知易用性(β= 0.563)及感知有用性(β= 0.558)而間接影響使用意向。

4)心理需求是影響出行者的旅游出行服務使用意向的重要因素,自主性/能力需求通過正向影響出行者對MaaS的感知易用性(β= 0.593)和感知有用性(β= 0.513)間接影響使用意向;關聯性需求通過感知風險(β=-0.216)間接影響使用意向;利他性需求則會通過顯著影響感知有用性(β= 0.422)而間接影響使用意向。

表7為SAM中各潛在變量對旅游出行服務使用意向影響的直接效應(β)、間接效應(β′)以及總效應(βtotal=β+β′)。

表7 各潛在變量對旅游出行服務使用意向的影響效應

由表7可見:

1)根據βtotal,潛在變量對旅游出行服務使用意向的影響程度,從感知有用性→習慣模式一致性→自主性/能力→利他性→感知易用性→感知風險→關聯性依次遞減。

2)根據β,潛在變量對旅游出行服務使用意向的影響程度,從感知有用性→感知易用性→習慣模式一致性→感知風險依次遞減。

3)根據β′,潛在變量對旅游出行服務使用意向的影響程度,從習慣模式一致性→自主性/能力→利他性→關聯性依次遞減。

3.4 分組樣本模型路徑分析

針對不同用戶群體差異化提供出行服務信息,筆者根據被訪者的性別、年齡、教育程度、月收入、工作狀況和擁車情況進行分組建模,以進一步細分潛在市場。分組樣本的模型路徑分析結果如圖3(僅顯示p< 0.05的標準路徑系數β)。

圖3 分組樣本模型路徑分析結果

由圖3可見:

1)感知有用性對女性被訪者使用意向的直接影響顯著高于男性被訪者,男性被訪者的習慣模式一致性對其使用意向沒有顯著的直接影響。

2)年輕群體(18～25歲、26～40歲)感知有用性對其使用意向的影響顯著高于年長群體(41～65歲);僅中年群體(26～40歲)對MaaS的感知易用性會顯著影響其使用意向,并且,中年群體比年輕群體感知到的風險更高。

3)關聯性對感知風險的負向作用隨著被訪者教育程度的提高而增大;習慣模式一致性對被訪者使用意向的正向影響僅在教育程度碩士及以上的被訪者中顯著,而感知風險對被訪者使用意向的負向作用則在本科/大專及以上人群顯著。

4)感知有用性對被訪者使用意向的正向影響隨著被訪者收入的增加而降低;習慣模式一致性對被訪者使用意向的正向影響僅對低收入群體(月收入不超過5 000元)顯著,而利他性偏好對高收入群體(月收入超過20 000元)感知有用性具有相當顯著的正向影響。

5)感知易用性僅對在職被訪者使用意向的正向影響顯著;習慣模式一致性對在職被訪者感知有用性的正向影響最顯著;對學生和在職被訪者來說,關聯性需求對其感知風險的負向影響顯著。

6)無車家庭被訪者自主性/能力對感知有用性的直接影響最大,說明MaaS可以更好地滿足無車家庭人群的自主出行需求和利他性需求。

綜上,旅游出行服務的用戶群體具有異質性,其心理需求對使用意向影響顯著。

3.5 政策啟示

旅游出行服務可以通過服務體驗或價格吸引潛在用戶,在滿足出行者的心理需求的同時提高旅游出行服務使用意向。具體包括以下方面:

1)滿足出行者的自主性/能力需求。通過設置個人出行方式偏好、允許基于歷史出行記錄推薦最優出行服務方案,或提供“數字化出行清單”,如出行距離或不同出行方式的用戶占比,用戶可以更好地了解分析出行行為。

2)滿足出行者的關聯性需求。啟用社交功能,與他人共享出行路線以及在用戶社區發起拼單或合乘請求,可以節省出行成本和精力,增強與其他群體的關聯性。

3)滿足出行者的利他性偏好需求。提前設置個人出行目標并采用旅游出行服務推薦的最優方案,如更健康的或減少碳排放的出行方案,吸引用戶實施利他行為。

4)保持出行者的習慣模式一致性。基于出行者的使用習慣設計應用程序,可以提升用戶的感知有用性和感知易用性;獲取出行者在其他消費領域的習慣模式信息,也有助于旅游出行服務分析用戶偏好、推薦出行方案。

4 結 論

基于MaaS旅游交通條件,考慮出行者心理需求構建了服務接受模型SAM,探討了影響旅游出行服務使用意向的動機因素和決策機制。研究得到以下主要結論:

1)SAM中,所有假設均得到支持,包括將感知有用性、感知易用性和感知風險確定為直接影響旅游出行服務使用意向的潛在變量;出行者心理需求影響到感知有用性、感知易用性和感知風險,從而間接影響使用意向。

2)出行者的習慣模式一致性顯著影響旅游出行服務的感知有用性和易用性,進而間接影響使用意向。

3)應用SAM,不僅可以識別出行者的旅游出行服務使用意向,而且可以討論實際應用場景下出行者的長期選擇行為。