上海居民出行即服務（MaaS）的使用意愿分析

摘 "要：近年來，MaaS（Mobility as a Service）一詞在交通運輸領域被廣泛提及，通過整合多模式的出行方式和一站式的服務為出行者提供定制式的多元化出行體驗。文章通過問卷的形式，對上海居民進行調查，根據所收集的數據建立混合選擇模型，分析上海市居民對MaaS的使用意愿。結果表明，平均年齡在24歲以下，月收入在8 000元以內的女性居民會愿意使用MaaS，同時技術愛好者、多模式心態、家庭兒童數量以及日常出行方式選擇也對出行即服務的使用意愿有顯著影響。

關鍵詞：MaaS；意向調查；出行選擇；混合選擇模型

"中圖分類號：F570 " "文獻標志碼：A

DOI：10.13714/j.cnki.1002-3100.2023.07.017

Abstract： In recent years， the term MaaS（Mobility as a Service）has been widely mentioned in the field of transportation. It provides customized and diversified travel experience for travelers by integrating multi-mode travel modes and one-stop services. This paper investigates Shanghai residents in the form of questionnaires， establishes a mixed choice model based on the collected data， and analyzes Shanghai residents' willingness to use MaaS. The results show that female residents with an average age of less than 24 and a monthly income of less than 8 000 yuan will be willing to use MaaS. Meanwhile， technology enthusiasts， multi-mode mentality， the number of children in families and daily travel mode choices also have a significant impact on the willingness to use Mobility-as-a-Service.

Key words： MaaS; stated preference survey; travel choice; hybrid choice model

0 "引 "言

"多年來交通領域的發展仍舊是基于不同的交通運輸方式，關注自身交通方式的發展，從而導致眾多交通運輸服務供應商獨立提供服務，而缺乏一體化出行服務方式的提供。然而，集成、無縫的出行一直是出行者和出行服務供應商們持續追求的目

標[1]。2014年，出行即服務（Mobility as a Service，MaaS）一詞在Heikkil？覿的碩士論文[2]中被提出，并于同年在芬蘭赫爾辛基召開的歐洲智能交通系統大會（ITS）上被正式提出討論，由此MaaS逐漸成為交通運輸行業的熱門話題，該術語最初被定義為一個系統：由出行服務供應商向用戶提供全方位的出行服務。Jittrapirom[3]總結了MaaS的9個核心特征：運輸方式的整合、收費方式、單一平臺、多方參與、信息技術、用戶需求、訂閱要求、個性化和定制化。但是作者沒有區分這些特征中哪些是MaaS服務的必要條件和充分條件。而Kamargianni[4]則給出了MaaS基于三個要素：票務和支付集成、出行捆綁套餐以及信息和通訊技術。對于這三個要素，其中票務和支付集成是提供捆綁服務的必要條件，信息和通訊技術的使用則是對票務及支付集成的支撐，不過，目前尚不清楚怎樣的捆綁服務具備吸引力。Hensher[5]將MaaS定義為一種服務，將來自公共和私人的交通運輸服務供應商統一起來并管理出行服務，用戶可以使用單個賬戶支付。該定義明確了MaaS服務的兩個充分條件，一個是捆綁服務另一個是統一的出行服務平臺。這與Guidon[6]將MaaS表述為被用來描述交通運輸市場中捆綁服務的平臺的表述一致。

"MaaS被廣泛的認為是用單一平臺完成多式聯運服務的整合，實施這種多式聯運的整合的出發點是通過信息技術的發展提升交通方式的集約化水平，將交通方式作為捆綁的一部分提供，出行者可能會接觸到不常使用的出行方式，從而影響方式選擇并促進綠色出行[7]。許多國內城市也相應提出了MaaS戰略并有計劃開始實施，今年上海在推進MaaS建設方面也有新進展，創立了城市級MaaS平臺[8]。

"綜上，在現階段對用戶的MaaS出行方案選擇偏好進行研究的調查方法還是以意向調查構建離散選擇模型為主[9-12]。基于上述背景，本文選擇結合結構方程模型和離散選擇模型的混合選擇模型（Hybrid Choice Model，HCM）探究個體屬性及心理潛變量對MaaS服務使用意愿的影響，對模型結果進行分析并為后續出行即服務模式的發展做參考。

1 "研究方法與數據來源

1.1 "變量選取

通過總結現有研究發現，居民選擇出行即服務的使用意愿既與個體屬性變量有關，同時也受到不可觀測潛變量的影響[13]，個體的價值觀和心理特征會潛在的影響其使用意愿的選擇，在借鑒相關研究的基礎上[14-15]，本文設置技術愛好者和多模式心態兩個潛變量。技術愛好者代表對新技術的感知和興趣，多模式心態代表日常出行選擇的潛在意向。選項設計采用5分李克特量表，最終形成如表1所示的正式量表。

1.2 "模型介紹

混合選擇模型本質上是考慮潛變量的離散選擇模型，在出行即服務的使用意愿模型的構建中包含兩個子模型：一個是結構方程子模型，用于描述影響出行即服務的使用意愿的心理潛變量與其對應的觀測變量之間的因果關系。本文的潛變量與測量變量之間的關系可以表示為：

I=Λη+ε " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " "（1）

式（1）中：η為潛變量，I為測量變量，n為測量變量的編號，Λ為待估參數，ε為隨機誤差，服從均值為0的正態分布。

"另一個是離散選擇子模型，用于描述受訪者使用意愿與各變量之間的函數關系。

本文的離散選擇子模型的效用函數U可以表示為：

U=βx+δ " " " " " " " " " " " nbsp; " " " " " " " " " " "（2）

式（2）中：β為估計參數，x為個體屬性，δ為隨機誤差，服從均值為0且獨立同分布的Gumbel分布。

最后基于隨機效用理論[16]的效用最大化準則建立的混合選擇模型的效用函數可以表示為：

U=βη+βx+ζ " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " （3）

模型圖如圖1所示。

1.3 "數據收集

上海是我國公共交通最發達的地區之一，擁有里程數最大的地鐵線路網[17]，本文選擇在上海地區展開MaaS意向調查，具有一定代表性。數據在騰訊問卷上以網絡調查的形式發放，共收集問卷240份，經過甄別和篩選，其中有效問卷173份，問卷有效率為72.1%。研究樣本的個體屬性如表2所示。

2 "模型結果與分析

2.1 "模型檢驗

本文采用Mplus8.3軟件中穩健的極大似然估計法（Maximum Likelihood Robust Estimator， MLR）對模型的參數進行估計。對技術愛好者、多模式心態的驗證性因子分析結果如表3所示。

（1）雖然該模型的χ/df的值為1.78，但檢驗結果中卡方值顯著，該模型的RMSEA值為0.072＜0.08且不顯著，此外，CFI值＞0.9，TLI＞0.9，SRMR＜0.08，說明數據擬合良好。

"（2）該驗證性因子模型中，所有的因子負荷均大于0.5，且技術愛好者Cronbach's Alpha為0.849，多模式心態Cronbach's Alpha為0.760。

"（3）技術愛好者的CR值為0.853，多模式心態的CR值為0.767，均大于0.7。技術愛好者的AVE值為0.659，多模式心態的AVE值為0.457接近0.5。此外，技術愛好者的潛變量AVE根號值為0.812，多模式心態的潛變量AVE根號值為0.676，均大于兩個潛變量之間的相關系數值0.461，因而可以認為本量表數據具有較好的聚合效度以及區分效度。

"綜上，各指標值均在可接受范圍內，說明本文的潛變量模型的擬合優度可以接受。

2.2 "模型結果

"HCM模型估計結果如表4所示：

（1）在模型中的心理潛變量部分，相對于對MaaS不感興趣的群體，技術愛好者（估計值為0.975，P值

＜0.01）更加青睞MaaS這一全新的技術模式，而對于多模式心態（估計值為0.393，P值＜0.01）系數同樣顯著為正，擁有多模式心態的群體對出行即服務所帶來的單一平臺化的多模式出行有更高的使用意愿，這與Seheon[13]等人的研究結果一致。

"（2）在模型的個體屬性部分，只有性別（估計值為-0.223，Plt;0.05）、年齡為24歲及以下的啞變量（估計值為0.197，Plt;0.05）、月收入為8 000元及以下的啞變量（估計值為0.334，Plt;0.01）、家庭兒童數量（估計值為-0.34，Plt;0.01）以及小汽車用戶（估計值為-0.169，Plt;0.05）五個變量顯著影響居民對MaaS的使用意愿，其中性別的估計值為負，說明女性相對于男性對出行即服務更加感興趣。年齡為24歲及以下的啞變量系數顯著為正，說明出行即服務這一新興技術對年輕人群體具有吸引力。月收入為8 000元及以下的啞變量系數顯著為正，說明MaaS服務對收入較少的群體具有較大吸引力，這部分群體更加愿意嘗試這一新興的出行服務。家庭兒童數量（小學階段及以下）的系數顯著為負，說明出行即服務對有兒童需要照顧的家庭沒有吸引力，這部分群體更加愿意保持其現有的固定的出行方式。此外，小汽車用戶的系數顯著為負，說明MaaS現階段仍難以吸引日常出行以小汽車為主的群體，出行即服務這一模式仍有進一步探索和研究的必要。

2.3 "啟示建議

"（1）對于交通運輸服務供應商而言，一體化的出行服務方式是具有市場前景的，如何提供最適合個人需求的捆綁服務來吸引足夠多的消費者是十分重要的。

"（2）政府應加大和交通運輸服務供應商的合作，共同推動出行即服務的發展，以實現出行即服務的目標，即出行行為向更可持續化的方向轉變并更有效地使用交通系統。

3 "結束語

"本文在MaaS背景下對上海居民的出行即服務的使用意愿進行了調查，構建了包含心理潛變量的HCM模型，并對模型結果進行分析，研究發現：（1）技術愛好者群體和擁有多模式心態的群體對MaaS這一全新的出行服務感興趣，并對出行即服務有較強地使用意愿。（2）女性群體、年輕人群體、收入相對較少的群體均表現出對MaaS有使用意愿，說明未來更加成熟的MaaS服務將一定程度上影響并改變居民的出行選擇。（3）有兒童的家庭以及日常出行以小汽車為主的群體對MaaS不感興趣。后續研究中考慮加入情景假設部分，提供不同的情景下的出行即服務，以探究居民對于MaaS服務的支付意愿（Willingness to Pay，WTP）并優化模型，同時提出更有針對性的建議。

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