網約車與巡游車混合模式下的居民出行選擇意愿影響研究

高嵩林，雷晨陽，白耀東，胡金榜

網約車與巡游車混合模式下的居民出行選擇意愿影響研究

高嵩林，雷晨陽，白耀東，胡金榜

（長安大學 汽車學院，陜西 西安 710061）

網約車的出現為居民出行提供了一個全新的選擇。長久來看，網約車和巡游車混合經營將成為未來很長一段時間的主流經營模式。為了探究在這種模式下影響居民出行意愿的影響因素，在居民出行方式選擇的研究上集中于網約車和巡游車兩種。通過對出行者特征、出行特征和居民感知屬性三大方面設計調查問卷，建立了居民網約車和巡游車選擇差異的二元Logistic模型，利用SPSS軟件進行數據回歸分析。回歸分析結果顯示，在出行者特征中年齡、性別對居民出行選擇影響顯著；出行特征中，夜晚時間、有人同行、高峰時段影響顯著；居民感知屬性上，安全性影響顯著。為了進一步探究影響因素，獲取了網約車和巡游車一個月的訂單數據，根據訂單數據分析出行時間、出行距離和出行地區對居民選擇意愿的影響。

網約車；巡游車；出行選擇；二元Logistic模型；訂單數據

在共享經濟和智能手機成為時代潮流的當今社會，網約車緊緊抓住了機遇，充分發揮了互聯網的便利性，優化了社會資源配置，提高了出行便利性，緩解了居民的出行壓力。

相比網約車，傳統的出租車依然有自己的競爭優勢。出租車受政府監控，受出租車公司管理，司機的入職門檻相對網約車更高，各種行業規范也比網約車更加嚴格，對乘客提供了更加安全的出行保障[1]。

目前來看，網約車還不能完全取代巡游車，現今網約車和巡游車混合模式成為一種主流模式。居民出行對網約車和巡游車的選擇受到各種因素的影響。

在研究出行方式選擇的影響因素中，國內許多學者做了大量的研究。總結起來，影響出行方式選擇的因素主要包括出行特征（出行目的、出行時間和距離）、出行者特征（性別、年齡、職業和收入）、出行者感知因素（經濟性，安全性、舒適性、方便性）等[2-3]。

趙建有等從出行者個人、家庭角度和出行特征方面著手，探究了出行者年齡、職業、自行車擁有量、私家車數目、出行距離、出行時間等對出行方式的影響[4]。袁亮等在南京市內調查研究，著重考慮了出行者特征、交通工具特征、乘車價格和認知因素對居民網約車和巡游車出行選擇的影響[5]。張偉等根據長沙市的調查數據，研究發現出行者的收入水平，網約車的高質量的服務水平對出行者選擇網約車有積極影響[6]。FARZAD等在獲取了美國加利福利亞州居民使用網約車出行的頻率后，發現網約車使用頻率與人口統計變量之間沒有太大的關系，而與居民生活的土地利用性質和人口活動密度息息相關[7]。

針對影響居民出行選擇網約車和巡游車的各種因素設置調查問卷、收集數據，對數據進行了總結與整理。構建了二元Logistic模型，采用SPSS軟件對影響因素進行回歸分析，根據回歸結果得出顯著影響因素。在此基礎上，獲取了西安市網約車和巡游車一個月的訂單數據，根據訂單數據分析出行時間、出行距離和出行地區對居民選擇意愿的影響。

1 研究方法

1.1 調查問卷設置

根據國內外研究學者對居民出行方式影響因素的研究，總結了影響居民出行選擇的最主要的幾個方面，即出行者特征、出行特征及出行方式感知屬性。

在出行者特征方面，收集了居民的個人基本屬性：居民的性別、年齡、學歷、月收入。

在出行特征方面，有以下幾個問題：1）居民在高峰出行時，優先選擇網約車還是巡游車出行；2）居民在夜晚期間出行時，優先選擇網約車還是巡游車出行；3）居民有人同行時，優先選擇網約車還是巡游車出行。

出行感知屬性上主要研究居民在舒適性、安全性、經濟性、方便性四個方面對網約車和巡游車的感知情況，探究這些感知屬性對居民選擇網約車和巡游車出行的影響。

1.2 問卷發放與回收

在問卷篩選方面，由于本文集中研究西安市內的居民出行意愿影響因素，因此，將IP地址不是在西安市的問卷剔除。在問卷質量把控上，首先，將前后回答自相矛盾的問卷篩除；其次，剔除回答問卷時間過短的問卷。經過這些工作之后，一共回收到200份問卷，問卷的回收率為74.3%。

1.3 數據統計

在回收的200份問卷中，傾向于選擇網約車出行的有114人，選擇巡游車出行的有86人。具體的問卷統計結果如下所示。

1）性別

200份問卷中，其中男性的人數為104人，女性的人數為96人。男性占比52%，女性占比為48%。據第七次全國人口普查的數據報告顯示，西安市常住人口中男性占比51.07%，女性占比48.93%，調查樣本男女比例與西安市男女比例基本吻合。

2）年齡

本次調查將居民的年齡分為：18歲以下、18～25歲、26～30歲、31～40歲、41～50歲和50歲以上。圖1為年齡分布。

3）學歷

如圖2所示，調查樣本中本科學歷和研究生學歷共占比61%，相對而言高中及以下的學歷只占19%。

圖2 學歷分布

4）平均月收入

如圖3所示，將居民收入分為4個層次：0～2 000元、2 000～5 000元、5 000～10 000元、10 000元以上。其中0～2 000元的低收入者有44人， 2 000～5 000元的中低等收入者有68人，5 000～10 000元的中高收入者有77人，10 000元以上的高收入者有11人。

圖3 居民收入水平

5）夜晚出行

夜晚出行中優先選擇巡游車的人數為125人，選擇網約車的人數為75人。可見，出行時段為夜晚時，巡游車更受歡迎。

6）高峰出行

高峰時段，更傾向于巡游車出行的居民占到117人，網約車的占到83人。可見，居民在每天的高峰時間出行，對巡游車的需求更大。巡游車的優勢相較于網約車而言更大。

7）有人同行

在有人同行的情況下，傾向于選擇網約車的人數占到總人數的59%。結果表明，有人同行時，居民更傾向于選擇網約車。

8）感知因素

根據統計結果顯示，在方便性、安全性、舒適性、經濟性四個感知因素方面，居民更加認可網約車的舒適性，方便性。而多數人較為贊同巡游車安全性較網約車高。

1.4 模型選取

在本研究中，當城市居民在打車出行時傾向于選擇網約車因變量取值為1，傾向于選擇巡游車因變量取值為0。因變量為二值分類變量，所以采用二元Logistic模型。

Logistic模型建立之前要求自變量之間不存在多重共線性，即要求自變量相互獨立。自變量高度相關或者存在緊密聯系將會使回歸模型出現失真或者模型難以解釋結果的情況。判定自變量之間沒有多重共線性的指標是容忍度（Tolerance）大于0.1或者方差膨脹因子小于10。本模型將使用SPSS軟件進行多重共線性檢測，其檢測結果如表1所示。

表1 多重共線性檢測

自變量容忍度方差膨脹因子 性別0.9351.070 年齡0.5391.854 學歷0.6261.597 月收入0.5371.861 夜晚出行0.9211.086 高峰出行0.7581.319 有人同行0.7501.334 經濟性0.8541.171 安全性0.8051.241 舒適性0.6721.487 方便性0.6291.590

由此可知，問卷設置的自變量的容忍度和方差膨脹因子均在標準之內，自變量之間不存在共線性。

為了探究這些因素中顯著影響居民選擇網約車和巡游車的因素，本文用SPSS統計分析軟件，應用二元Logistic回歸分析，以巡游車為參照對象進行分析。各變量賦值情況如表2所示。

表2 變量賦值情況

變量名稱賦值情況 性別0=女性 1=男性 年齡1=18歲以下 2=18～25歲 3=26～30歲 4=31～40歲 5=41～50歲 6=50歲以上 學歷1=高中及以下 2=大專 3=本科 4=研究生 月收入1=0～2 000元 2=2 000～5 000元 3=5 000～10 000元 4=10 000元以上 夜晚出行0=巡游車 1=網約車 高峰出行0=巡游車 1=網約車 有人同行0=巡游車 1=網約車 經濟性更好0=巡游車 1=網約車 安全性更好0=巡游車 1=網約車 舒適性更好0=巡游車 1=網約車 方便性更好0=巡游車 1=網約車

2 Logistic回歸結果分析

2.1 SPSS回歸結果

數據進行整理后導入到SPSS軟件中，在SPSS軟件中對樣本數據進行二元回歸分析。對模型的擬合度檢驗采用霍斯默-萊梅肖檢驗。檢驗結果如表3所示。

表3 霍斯默－萊梅肖檢驗

步驟卡方自由度顯著性 16.36680.606

由檢驗結果可知：模型的顯著性為0.606，其值大于0.05，表明模型的擬合優度較高，能較好地與原始數據擬合。具體的回歸運算分析結果如表4所示。

2.2 數據分析

由表4可知，出行者特征、出行特征、感知因素都對居民出行選擇有顯著影響。具體結果分析如下：

1）出行者特征

在性別方面，相比于女性，男性選擇網約車的概率比是女性的1.145倍，顯著性<0.05，具有統計學意義。結果說明，男性群體比女性群體更容易選擇網約車。相較于50歲以上的居民，18歲以下、18～25歲、26～30歲和31～40歲的居民選擇網約車的概率比是50歲以上的居民的31.5、11.438、5.625、5.5倍，且值均小于0.05，具有統計學意義。反應了網約車的用戶普遍年輕化，相較于年紀偏大的居民，年輕人更加傾向于選擇網約車。對于網約車這一新興事物，年輕人更加容易接受。

2）出行特征方面

高峰時段選擇網約車的概率比是選擇巡游車的0.479倍（<0.05）。其回歸系數為?0.699，表明高峰時段對網約車的選擇有負面影響。在高峰時段，人們的出行需求更加集中，而西安市的巡游車市場規模比網約車大一些，通常來說，巡游車較網約車更容易打上車，因此居民為了追求打車效率，傾向于選擇傳統的巡游車。夜晚時間選擇網約車的概率比是巡游車的0.131倍（<0.05），其回歸系數為?2.035，表明夜晚時間出行對居民選擇網約車有著很大的負面影響。巡游車較網約車有更加完善的安全管理制度，在夜晚時間，居民考慮安全問題，更加傾向選擇巡游車。有人同行的情況下，居民選擇網約車的比例是巡游車的6.071倍（<0.05）。可見，居民在有人同行時，傾向于選擇網約車。

3）感知因素

在四個感知因素中，安全性對于居民網約車和巡游車的選擇意愿影響顯著（<0.05）。回歸系數為?0.604，表明安全性感知對選擇網約車出行具有顯著的負面影響。當居民出行考慮安全性因素時，會降低居民選擇網約車出行的意愿。

表4 回歸結果

變量B標準誤差瓦爾德自由度顯著性Exp(B)Exp(B) 的95%置信區間 下限上限 性別0.1360.2880.22310.0311.1450.6522.014 年齡=1年齡=2年齡=3年齡=4年齡=5年齡=63.4502.4371.7271.7051.012 1.3246.78610.00931.52.350422.299 0.8188.87410.00311.4382.30256.838 0.8723.92010.0485.6251.01731.097 0.8444.08110.0435.51.05228.752 0.8701.35110.2452.750.49915.143 0 學歷=20.2030.6070.11210.7380.8160.2482.683 學歷=30.4840.6620.53410.4651.6220.4435.939 學歷=42.1641.2682.91310.0888.7050.725104.461 學歷=1 0 月收入=1 0 月收入=20.3040.5770.27810.5981.3550.4384.196 月收入=31.0210.7241.98610.1592.7750.67111.480 月收入=40.5591.0750.27110.6031.7500.21314.378 高峰出行?0.6990.3005.42010.020.4790.2760.895 夜晚出行?2.0350.37329.754100.1310.0630.272 有人同行1.8040.34826.859106.0713.06912.009 安全性?0.6040.3542.91910.0410.5460.2731.093 經濟性1.2240.31515.06610.0873.4001.8336.309 舒適性0.0730.4220.02910.8641.0750.4702.461 方便性0.7190.3933.34310.0672.0520.9504.436

注：指回歸系數；Exp()指優勢比，表示度量自變量對因變量影響程度的大小。

3 實際訂單數據分析

3.1 數據的獲取

通過網約車和巡游車平臺，獲取了西安市網約車和巡游車在2020年12月一個月內所有的訂單數據。通過對數據的整理，得到了在2020年12月內網約車的有效訂單數據3 136 103次，巡游車6 215 544次。

原始數據中的信息包括：訂單ID、訂單日期、司機ID、乘客上車時間、下車時間、乘車費用、上車緯度與經度、下車緯度與經度等信息。

3.2 數據的分析

3.2.1出行時間

為了探究各時段居民對網約車和巡游車需求量的差異，將12月內網約車和巡游車訂單量按照一天中每個小時段進行了初步的分類。初步整理的數據如圖4所示。

從時段分布來看，巡游車訂單量從早上5點開始急劇上升，9點左右達到峰值，13點之前一直保持一個較高訂單量的穩定狀態。而網約車方面，在早上8點訂單量達到峰值后開始下降，并且降幅還比較大。此時正是出行的高峰時刻，許多居民都有上班、上學的剛性需求。從訂單量趨勢中可以看出，高峰時段，居民更傾向于選擇巡游車，這與前面得出的高峰時段對居民選擇網約車具有負面影響的結論吻合。

圖4還可明顯看出，從夜間0點到凌晨6點，居民更傾向于巡游車出行。總體而言，居民夜間出行的總體需求不大，但巡游車的訂單量都在網約車訂單量的10倍左右。多數人在夜間都選擇巡游車。這與上一章得出的夜晚時間對居民選擇網約車出行具有負面影響的結論吻合。巡游車更規范的管理，更高的安全性是吸引乘客在夜間選擇乘坐巡游車的主要原因。

圖4 網約車與巡游車分時段訂單分布

3.2.2出行距離

提取網約車和巡游車12月的訂單數據中每單的行駛里程，根據距離的長短，將行駛里程分為0～6 km、6～12 km、12～18 km、18～24 km、24～30 km和30 km以上。每段的訂單數據量如表5所示。

表5 各行駛里程段的訂單數據

行駛里程/km巡游車網約車 0～63 949 7021 709 287 6～121 607 758907 790 12～18404 611274 322 18～24118 54993 274 24～3048 12041 326 30以上86 70477 227

由表5可見，隨著出行距離的增大，巡游車和網約車的訂單數量逐漸減少。網約車和巡游車各單的行駛里程都集中在0～6 km和6～12 km。超過12 km后，網約車和巡游車的訂單量都急劇減少。為了進一步分析行駛里程與網約車和巡游車訂單量之間的變化關系，將表5的數據做成了可觀性高的折線圖，如圖5所示。

圖5 訂單量隨行駛里程變化趨勢

從圖5可以看出，巡游車與網約車之間的訂單差距越來越小，行駛里程在24 km以上時，兩者的訂單量相差無幾。在中短距離出行中，居民更加傾向于巡游車出行。而對于長距離出行，巡游車與網約車相差不大。中短距離出行耗時短，人們對出行的舒適性不高。而對于長距離出行，耗時長，舒適性成為居民出行的一個重要的考慮范疇。普遍舒適性高于巡游車的網約車，就吸引一部分人在長距離的出行中優先選擇了網約車。

3.2.3出行地區

原始的數據提供了每次訂單的乘客上、下地點的經度和緯度。利用ArcGIS軟件導入經緯度數據，得到網約車和巡游車的上、下客區域的熱力分布圖。圖6和圖7為網約車上、下客點熱力圖，圖8和圖9為巡游車上、下客點熱力圖。

圖6 網約車上客點熱力圖

圖7 網約車下客點分布熱力圖

圖8 巡游車上客點分布熱力圖

由熱力圖分析可知：網約車上車區域集中于小寨、鐘樓、體育場、高新區、丈八路。網約車下車區域集中在鐘樓、小寨、北客站、機場和丈八路。巡游車方面，上車地點集中在鐘樓、小寨、機場、北客站、西安北站和行政中心；下車地點集中在鐘樓、小寨、朱雀大街、西安汽車站。

在西安最熱門的區域，比如：小寨、鐘樓等地方，網約車與巡游車的需求都特別大。在這些熱門地區，居民需求十分集中。在西安北站、國際機場和火車站等地方，網約車和巡游車的需求也非常大，但是巡游車的需求要大于網約車，可見在西安的重點交通樞紐站，巡游車要比網約車承擔更多的運輸任務，居民在這種乘客比較集中的地方，也偏向于選擇出租車。網約車出行需求集中在諸如鐘樓、小寨、體育場和大雁塔等居民休閑、游玩的地方。總體而言，出行地區之間的差異也會影響居民對網約車和巡游車的選擇。

4 總結

根據回歸結果分析，性別、年齡、夜晚出行、高峰出行、有人同行，感知因素中安全性顯著影響居民對網約車和巡游車的選擇。根據西安市2020年12月份一個月的訂單數據信息可得，高峰時間出行，巡游車的需求更大，在夜間時刻，人們更傾向于選擇巡游車；長距離的出行對人們選擇網約車有正向影響；考慮出行地區，巡游車需求量重點集中在城市交通樞紐，如機場、北客站和火車站。網約車則集中在城市中休閑、娛樂中心。

[1] 曹祎,陶竑宇,羅霞.打車軟件使用率對出租車社會福利的影響[J].交通運輸系統工程與信息,2015,15(3): 1-6,24.

[2] ZHOU F,ZHENG Z,WHITEHEAD J,et al.Preference Heterogeneity in Mode Choice for Car-sharing and Shared Automated Vehicles[J].Transportation Research Part A:Policy and Practice,2020,132:633-650.

[3] 高永,安健,全宇翔.網絡約租車對出行方式選擇及交通運行的影響[J].城市交通,2016,14(5):1-8.

[4] 趙建有,袁華智,蹇小平,等.城市低收入人群出行方式選擇模型[J].長安大學學報(自然科學版),2012,32 (4):65-69.

[5] 袁亮,吳佩勛.城市居民對網約車與出租車的選擇意愿及影響因素研究:基于江蘇省調查數據的Logistic分析[J].軟科學,2018,32(4):120-123.

[6] 張偉,李星星.長沙市乘客乘坐網約車意愿影響因素的實證分析[J].經濟研究導刊,2017(24):118-123,168.

[7] FARZAD A,GIOVANNI C,SUSAN H,et al.What Influences Travelers to Use Uber? Exploring the Factors Affecting the Adoption of On-Demand Ride Services in California[J].Travel Behaviour and Soc- iety,2018(13):88-104.

Research on the Impact of Residents' Travel Choice Willingness under the Mixed Mode of Online Car and Cruise Car

GAO Songlin, LEI Chenyang, BAI Yaodong, HU Jinbang

( School of Automobile, Chang'an University, Xi'an 710061, China )

The emergence of online car rental offers a new choice for residents to travel. In the long run, the mixed operation of online car and cruise car will become the mainstream business model for a long time in the future. In order to explore the influencing factors of residents' willingness to travel under this mode, the research on residents' choice of travel mode focuses on online car and cruise car. By designing a questionnaire on the three major aspects of traveler characteristics, travel characteristics and residents' perception attributes, a binary Logistic model of the difference between residents' online car appointment and cruise car selection is established, and data regression analysis is carried out using SPSS software. According to the results of regression analysis, age and gender have a significant impact on residents' travel choice among the charac- teristics of travelers. Among the travel characteristics, night time, accompanied by people and peak hours have a significant impact. In terms of residents' perception attributes, security has a significant impact. In order to further explore the influencing factors, we obtain the one-month order data of online car and cruise car, and analyze the impact of travel time, travel distance and travel area on residents' willingness to choose according to the order data.

Online car;Cruise car;Travel choice;Binary Logistic model;Order data

U121；U491

A

1671-7988(2023)19-178-07

10.16638/j.cnki.1671-7988.2023.019.035

高嵩林（1999－），男，碩士研究生，研究方向為智慧交通，E-mail:1615633200@qq.com。