共享单车使用意愿的实证研究

发布时间：2021-03-30 19:15

　　城市化与机动化水平的不断提高,导致我国城市交通问题日益严重。近几年,信息技术水平的迅速提高使共享经济在中国得到了迅猛的发展,而共享单车作为一个新兴商业模式下的交通出行方式,也备受广大出行者的青睐。共享单车的最大价值在于“满足公众最后一公里”的出行需求。近年来,共享单车成为学术界研究热点之一。本论文以上海市交通出行调查数据为基础上,构建了包括使用意愿、出行者态度、有用性、易用性、共享单车的缺点等5个潜变量的结构方程模型,并运用SmartPLS软件进行参数估计。其次,建立了考虑个人属性、共享单车使用情况以及出行特征的多元Logit模型。最后,构建了考虑低碳出行意识潜变量的ICLV（Integrated Choice and Latent Variable）模型。多元Logit模型与ICLV模型的参数估计,是由Biogeme软件完成。参数估计结果表明,从共享单车使用意愿来看,共享单车的易用性对其有用性的正相关作用明显,且有用性、易用性对共享单车的态度正效用明显,而共享单车的缺点对使用态度的影响有限,说明出行者在使用中对于其缺点具有一定的包容性。从出行者的选择行为来看,路径中非机动车道覆盖率严... 

【文章来源】：大连理工大学辽宁省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：100 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
Abstract
1 绪论
    1.1 研究背景
        1.1.1 我国城市化与机动化发展进程
        1.1.2 存在的交通问题
        1.1.3 低碳出行的大力提倡
        1.1.4 共享单车的兴起
    1.2 研究意义与关键问题
    1.3 国内外研究现状
        1.3.1 理论与模型
        1.3.2 共享单车的相关问题
    1.4 研究内容与技术路线
        1.4.1 研究内容
        1.4.2 技术路线
2 模型理论基础
    2.1 结构方程模型
    2.2 离散选择模型
    2.3 ICLV模型
3 实验设计
    3.1 出行者出行选择行为部分
        3.1.1 个人属性
        3.1.2 个人对低碳出行的意识
        3.1.3 陈述性偏好实验设计
    3.2 共享单车使用行为与意愿部分
        3.2.1 研究变量与假设
        3.2.2 变量测量项设计
    3.3 问卷调查概况
        3.3.1 调查方式
        3.3.2 调查结果概况
4 共享单车使用意愿的影响因素分析
    4.1 正态性检验
    4.2 信效度分析
    4.3 显著性检验
    4.4 模型的估计结果
    4.5 结果分析与讨论
    4.6 本章小节
5 出行特征因素对出行方式选择的影响
    5.1 调查属性分析
        5.1.1 个人属性分析
        5.1.2 共享单车出行行为分析
    5.2 变量说明
    5.3 Multinomial Logit模型
        5.3.1 效用函数构建
        5.3.2 模型拟合结果
        5.3.3 模型拟合命中率
        5.3.4 结果分析与讨论
    5.4 本章小节
6 低碳出行意识因素对出行方式选择的影响
    6.1 潜变量的信效度分析
    6.2 Integrated Choice and Latent Variable模型
        6.2.1 变量说明
        6.2.2 模型构建
    6.3 模型拟合结果
    6.4 个人属性对低碳出行意识因素的影响分析与讨论
    6.5 模型的其他分析
        6.5.1 命中率对比
        6.5.2 弹性分析
        6.5.3 时间价值分析
    6.6 本章小结
7 研究结论与展望
    7.1 研究结论
    7.3 研究工作展望
参考文献
攻读硕士学位期间发表学术论文情况
致谢


【参考文献】：
期刊论文
[1]开展共享单车服务认证可行性及服务特征研究[J]. 杨珊珊,耿克姣.  交通世界. 2017(30)
[2]基于共享单车的调查分析——以摩拜和ofo为例[J]. 任海林,王硕硕,孔雨欣.  中小企业管理与科技(下旬刊). 2017(10)
[3]大学生参与高校图书馆创客空间意愿的影响因素研究[J]. 明均仁,张玄玄,张俊,郭财强.  图书情报工作. 2017(14)
[4]基于ICLV模型的通勤方式选择行为[J]. 付学梅,隽志才.  系统管理学报. 2016(06)
[5]基于ML模型的绿色出行方式选择行为研究[J]. 殷焕焕,张璐.  交通运输研究. 2016(01)
[6]基于出租车GPS数据的道路平均速度估计方法[J]. 丁涛杰,史殿习,李永谋.  计算机技术与发展. 2015(07)
[7]基于ICLV的托运人货运服务选择行为建模[J]. 陶学宗,张戎.  交通运输系统工程与信息. 2015(02)
[8]小汽车与公交车行程速度特性多维度对比分析[J]. 王玉焕,陈旭梅,贾显超,龚辉波,张溪.  交通信息与安全. 2014(06)
[9]考虑心理潜变量的出行方式选择行为模型[J]. 景鹏,隽志才,查奇芬.  中国公路学报. 2014(11)
[10]基于路径选择行为的自行车出行环境评价和改善[J]. 潘晖婧,朱玮,王德.  上海城市规划. 2014(02)

博士论文
[1]城市居民绿色出行行为的驱动机理与政策研究[D]. 杨冉冉.中国矿业大学 2016
[2]组织在采纳信息技术前后的行为影响因素比较研究[D]. 李怡文.同济大学 2006
[3]用户信息技术接受的影响因素模型与实证研究[D]. 方针.复旦大学 2005

硕士论文
[1]深圳市居民低碳出行行为影响因素研究[D]. 肖建斌.深圳大学 2017
[2]感知不确定性下公众对拥堵收费接受意愿的实证研究[D]. 谢璐瑶.北京交通大学 2017
[3]基于IPA的共享单车服务质量评价研究[D]. 谭淼.长安大学 2017
[4]基于计划行为理论的出行方式选择研究[D]. 于晓龙.山东理工大学 2015
[5]基于结构方程模型的信阳城市宜居性影响因素研究[D]. 喻超.河南大学 2014
[6]西安市骑行者休闲行为研究[D]. 孙红宁.陕西师范大学 2014
[7]城市公共自行车选择行为研究[D]. 罗赟.长安大学 2013
[8]西安市常规公交-地铁交通客流转移模型[D]. 马婷.长安大学 2011
[9]成都地铁1号线对城市通勤者出行方式影响研究[D]. 李淑朋.西南交通大学 2011
[10]PLS路径建模在2007北京市诚信调查中的应用研究[D]. 郝冉.首都经济贸易大学 2008



本文编号：3110005