獎勵策略對大學生交通方式選擇行為的影響

李亞平　孫帥

摘要 依托智能手機App的綠色出行獎勵策略是引導大學生交通出行行為的重要手段，為識別現金獎勵和積分獎勵對大學生出行方式選擇行為的影響特征，基于Mixed Logit模型建立獎勵策略下大學生出行方式選擇行為分析模型，以鄭州市龍子湖高校園區內在校大學生為調查對象，獲取現金獎勵及積分獎勵下的大學生出行方式選擇行為分析數據并進行模型估計。結果表明，相較于積分獎勵，現金獎勵對大學生出行方式選擇行為的影響略大；獎勵策略下出行類App使用情況、出行距離及常用出行方式是影響大學生出行方式選擇的關鍵因素，且不同大學生對出行距離的感知具有顯著異質性。

關鍵詞 出行管理；積分獎勵；現金獎勵；出行方式；選擇行為

中圖分類號 U491.1文獻標識碼 A文章編號 2096-8949（2023）24-0182-04

0 引言

近年來隨著網絡科技的迅猛發展以及智能手機的廣泛普及，智能手機App滲透到人民生活的各個方面，以智能手機App為載體，以手機App（支付寶等）為服務媒介的獎勵策略（積分獎勵、現金獎勵）也逐步成為引導城市居民綠色出行的有效措施[1]。

相較于傳統交通需求管理策略，依托手機App的獎勵策略更加關注于低碳出行決策習慣的自主驅動，在內容及展現形式上更為靈活，且不宜引發因政府強制管理導致的公眾可接受性、公平性等問題。從實施過程來看，當前獎勵策略主要表現形式為積分獎勵和現金獎勵（含優惠券），不同表現形式對個體出行方式選擇行為的影響具有一定差異性。同時，從實施效果來看，當前獎勵策略對個體出行方式選擇行為的干預效力較低，難以配合已有交通管理策略實現不同城市及不同個體間差別化信息服務。識別差異化獎勵策略影響下出行方式選擇行為的變化規律，也成為評價獎勵策略干預效果、實現獎勵策略動態調整及優化的關鍵。

國內外研究學者從個體行為角度出發，針對獎勵策略對居民出行方式決策行為的影響展開了部分研究。研究手段主要是根據行為調查和意向調查數據，通過行為特征統計或離散選擇模型建模分析[2-6]。從研究內容上看，現有研究大多關注于現金獎勵策略，忽視了現有獎勵策略表現形式的靈活性，缺乏積分獎勵與現金獎勵的對比研究，難以有效指導獎勵策略的優化設計；從研究對象上看，現有研究通常以某區域常住居民為研究對象，缺乏對不同出行群體決策行為偏好異質性的精細化考量，而事實上不同出行群體對獎勵策略的關注度及敏感度具有一定差異，忽視群體差異特征難以從個性化服務角度提升獎勵策略的影響效力。

大學生作為城市交通出行的重要群體，受其自身生活特征影響，市內出行常用的出行方式主要是出租車（含網約車）和綠色交通（公共交通、自行車或步行）。相較于其他群體，大學生可能對獎勵策略的關注度及敏感度較高。但獎勵策略是否能有效地提升大學生綠色出行意愿，如何針對大學生出行需求開展獎勵策略實施與設計等問題，仍是智能手機App完善出行服務過程中的重要問題。

為此，該文將以大學生為研究對象，對比現金獎勵和積分獎勵對大學生出行方式選擇的影響效力，并基于Mixed Logit模型識別不同獎勵策略下影響大學生出行方式選擇的關鍵因素，為獎勵策略的設計與實施提供輔助決策支持，以期進一步提升大學生綠色出行粘度。

1 模型構建

Mixed-logit模型通過將出行方式屬性參數設置為隨機參數可有效表征出行者對于出行方式的偏好差異，分析結果更加符合實際。根據Mixed Logit模型理論，第n個大學生選擇第i個備選出行方式的效用可表示為：

式中，Uin——第n個大學生選擇第i個備選出行方式的效用確定項，供大學生出行方式選擇的備選出行方式有公交車、地鐵、共享單車、步行及出租車（含網約車）；εin——第n個大學生選擇第i個備選出行方式的效用隨機項；αi——常數項；Xin——第n個大學生選擇第i個備選出行方式的解釋變量向量，主要有個人基本屬性和出行特征屬性兩方面，其中出行距離、出行頻率為隨機變量，且服從正態分布；β——對應的變量待估參數向量。

第n個大學生選擇第i個備選出行方式的概率可表示為：

式中，θ——密度函數的未知參數；Cn——可供大學生n選擇的備選出行方式。

針對該模型，該文依托Biogeme軟件利用仿真極大似然估計法進行估計，其中采用Halton法完成對隨機參數的抽取，抽取總次數設定為500，并通過似然比檢驗判斷模型擬合效果。

2 問卷設計及調查

2.1 問卷設計

根據研究目的和獎勵策略下大學生出行方式選擇行為分析模型的需要，該文的調查內容包括3個方面：①個人基本屬性，基本信息（性別、年級、生活費）和出行服務類App使用情況（網約車App月使用頻次、共享單車App月使用頻次）；②最近一次校外出行特征屬性，包括出行目的、出行距離、該次出行方式、日常出行常用出行方式及同類出行頻率；③積分獎勵和現金獎勵策略下的出行方式選擇行為，其中，積分獎勵和現金獎勵策略的情景設計參考當前支付寶出行服務模式，積分獎勵為每選擇一次綠色出行方式（共享單車、公交、地鐵、步行）并通過手機App支付，行程每增加1.5 km可獲得50積分（50積分≈1元），積分可用于兌換獎勵產品（公仔玩偶、商場優惠券、電影票、手機等）；現金獎勵為每選擇一次綠色出行方式（共享單車、公交、地鐵、步行）并通過手機App支付，行程每增加1.5 km可獲得現金1元（現金以轉賬方式進入個人賬戶）。

2.2 問卷調查與樣本分析

針對該次調查需求，采用線上線下相結合的調查方式，利用問卷星進行問卷發布，通過掃碼分享的形式邀請鄭州市龍子湖高校園區內在校大學生填寫問卷。通過為期3 d（2021.6.12—2021.6.14）的調查最終共收回問卷462份，有效問卷435份（剔除回答時間小于30 s和IP地址為鄭州市外的無效問卷），樣本描述性統計結果如表1所示。

如圖1所示，列出了現金獎勵和積分獎勵策略實施前后下大學生出行方式選擇行為的變化情況，由圖可知，積分獎勵和現金獎勵能促使大學生提升公交車、地鐵、共享單車等綠色出行方式使用意愿。相對而言，大學生對現金獎勵更為敏感。此外，從出行方式維度來看，獎勵策略下大學生更傾向于選擇公交車或共享單車，這主要受調查地點限制，所選調查地點離地鐵站較遠，調查對象在進行校外出行活動時所選擇的主要綠色出行方式是公交車和共享單車。

3 模型估計及結果分析

為了明確識別獎勵策略下影響大學生出行方式選擇行為的因素，該文將公交車作為對比項，分別對現金獎勵和積分獎勵下的大學生出行方式選擇行為模型進行參數估計，估計結果如表2所示。由該表可知，含解釋變量的選擇模型相較于空模型具有顯著的統計學差異，模型擬合優度比值均達到了0.2以上，表明模型均具有一定的解釋力。

由表2可知，同一屬性對不同出行方式作用機理具有一定差異，且大學生出行方式決策行為偏好也隨出行距離和出行習慣的不同而改變，但與預期結果不同的是現金獎勵和積分獎勵下大學生出行方式選擇的影響因素相同，說明大學生對現金獎勵和積分獎勵的影響感知并無顯著差異。

在個人基本屬性方面，性別、年級及生活費對出行方式選擇行為的影響不顯著，表明獎勵策略下不同性別、處于不同年級、擁有不同可支配生活費的大學生在進行出行方式選擇行為時并無顯著差異，出行方式的選擇主要受出行距離、出行目的及常用出行方式等出行特征屬性影響。但從出行類App使用情況來看，獎勵策略下大學生網約車和共享單車的出行意愿隨網約車App使用頻次和共享單車App使用頻次的增加而增大。

在出行特征屬性方面，出行距離的系數為隨機系數，體現了獎勵策略下不同大學生對出行距離的偏好具有異質性。根據出行距離對各方式效用影響的期望平均值差異來看，隨著出行距離的增加，大學生對步行和共享單車出行距離的敏感度較大，對地鐵或網約車的出行距離敏感度較小。從方差分布情況來看，在95%置信水平下出行距離對地鐵和網約車的影響系數方差均不顯著，表明獎勵策略下不同大學生對地鐵及網約車的出行距離感知無顯著差異。但對步行和共享單車的出行距離感知差異較大，這可能是由于不同大學生對自行車或步行出行的積極效用感知（個人健康、環境保護、出行成本減少）及消極效用感知（安全性差等）具有顯著差異。同時常用出行方式是影響獎勵策略下大學生出行方式選擇的關鍵因素，這也說明了無論是積分獎勵還是現金獎勵，大學生出行方式選擇仍高度依賴于出行習慣。此外，與傳統以城市居民為研究對象的成果結論不同的是，獎勵策略下出行目的與出行頻率對大學生出行方式選擇行為的影響并不顯著，這主要是由于大學生校外出行時通常無嚴格出行時間限制，彈性與非彈性出行特征不明顯。

4 結論

該文基于Mixed Logit模型，構建了獎勵策略下大學生出行方式選擇行為的影響分析模型，并以鄭州市龍子湖高校園區實際調查數據為基礎進行了實證研究，解釋了個體基本屬性和出行特征屬性對各種出行方式選擇行為的影響作用，明確了現金獎勵和積分獎勵下影響大學生出行方式選擇行為的關鍵屬性，主要結論總結如下：

（1）現金獎勵對大學生出行方式選擇行為的影響要略大于積分獎勵，但兩種獎勵策略下影響大學生出行方式選擇的關鍵因素相同，主要有出行類App使用情況、出行距離和常用出行方式，基本特征屬性（性別、年級、生活費）、出行目的及出行頻率對大學生出行方式選擇行為的影響并不顯著。

（2）獎勵策略下隨著出行距離的增加，大學生對步行和共享單車出行距離的敏感度較大，對地鐵或網約車的出行距離敏感度較小。同時，不同大學生對地鐵及網約車的出行距離感知無顯著差異，但對步行和共享單車的出行距離感知差異較大。因此，在通過獎勵策略引導大學生綠色出行的過程中，可結合大學生的出行目的，一方面就近推薦出行目的地及目的地周邊優惠信息以吸引大學生就近出行，另一方面可與周邊商鋪或旅游景點合作，利用綠色出行支付憑證享多重優惠。

（3）大學生常用出行方式選擇習慣是影響獎勵策略效力的關鍵，因此，當大學生選定綠色出行方式時，可通過智能手機App進行個性化信息提供，如個人健康信息（行走步數、運動卡路里數等）或環境保護信息（減少的CO2排放量、PM排放量）強化大學生對綠色出行行為的自我認同感。

參考文獻

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