不同商业模式下消费者购买纯电动汽车偏好及影响因素研究

发布时间：2020-10-27 21:23

　　 发展新能源汽车是摆脱石油对外依赖、实现能源安全和交通可持续发展的有效途径。作为战略性新兴产业,新能源汽车近年来得到了政府的大力支持,发展迅猛。然而,随着补贴的退坡和双积分政策的实施,新能源汽车产业对政策依赖性强、市场自主性低的弊端开始显现,供给与市场需求之间不平衡的矛盾日益突出。此外,在规模化生产进程中,电池、电机、电控等关键零部件的技术瓶颈也开始凸显。纯电动汽车作为以“节能减排”为核心理念而进入市场的产品,采纳率却很低。在短期内无法从技术上实现较大突破的情况下,通过商业模式实现优势互补,规避政策及技术领域尚未解决的难题,是加速纯电动汽车进入私人领域市场的捷径。基于此,本文立足私人消费者市场,以商业模式为突破口,考虑消费者个人的属性特征以及心理感知,根据车辆属性和商业模式设置了8种情景,结合陈述性偏好调查和正交试验设计,进行离散选择实验分析消费者偏好。以492份调查问卷的数据为基础,基于计划行为理论、消费者决策理论和随机效用理论,构建多指标多因果模型、混合选择模型和潜在类别模型,探究消费者对纯电动汽车认知和对租赁模式态度的影响因素,对比分析引入租赁模式前后消费者的偏好及显著影响消费者选择的因素。结果表明:(1)通过建立多指标多因果模型可得,心理感知对行为意向均有正向影响,作用程度从大到小依次是行为态度,行为习惯,认知及技术信心,感知行为控制,主观规范。(2)通过建立混合选择模型可得,在个人特征维度上,消费者的性别、受教育水平和购车预算会对消费者产生显著影响,其中,购车预算在引入租赁模式后影响显著;在车辆属性特征维度上,价格和加燃时间对消费者选择偏好影响最大,续航里程和燃料成本分别在引入租赁模式前和引入租赁模式后会对偏好产生显著影响;在心理潜变量维度上,熟悉纯电动汽车和对租赁模式持积极态度的消费者,租赁纯电动汽车的可能性更大。(3)通过潜在类别分析可得,性别、年龄、受教育程度、家庭小汽车拥有量、购车预算以及感知态度均会影响消费者对车辆属性的偏好,并且在不同商业模式中,各类别消费者对属性的敏感度不同。根据上述结果,给出以下建议:(1)注重对消费者行为态度和行为习惯方面的培养;(2)在研发方面,重点关注汽车成本和充电时间技术的提升和优化;(3)根据不同商业模式下消费者特征制定差异化服务方案;(4)补贴重心由购买端向充电桩建设端转移;(5)重视开发女性消费者市场。该论文有图19幅,表33个,参考文献86篇
【学位单位】：中国矿业大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2020
【中图分类】：F426.471;F713.55
【部分图文】：

协方差矩阵来分析变??量之间关系的统计方法，又称为协方差结构分析［２２］。其优势在于，不仅能够分析??多层次变量之间的内在关系，同时允许模型的外生和内生变量是可以无法直接观??测的潜在变量（如利用量表测量的心理变量！Ｉ，将心理变量进行量化，克服了传??统模型中不能考虑潜在变量、基本假设较多、无法解决互逆固果关系的缺陷。结??构方義模＿興由侧遣撲：型和结构模型两部分构成：概篇糢型表征潜变彙与观测突羹＇??之间的关系；结构模型是由各种潜变量组成的，描述潜变量之间的关系［２３］。如下??图２－１是一个典型的结构方程模型路径图。??④＿＿Ｘ２?人??＾?ｊ?ｉ〈人：？?ｙ２?＜?１?ｆ??／、〒一??Ａ）?？?Ｘ６?＾??图２－１结构方程模型路径图示例??Ｆｉｇｕｒｅ?２－１?Ｔｈｅ?ｅｘａｍｐｌｅ?ｏｆ?ｓｔｒｕｃｔｕｒａｌ?ｅｑｕａｔｉｏｎ?ｍｏｄｅｌ?ｒｏａｄｍａｐ??在示例图２－１中，ｘ、ｙ分别是（、Ｔ］的指标变量，其中Ｔ］为内生潜变量，（为外??生潜变量。５、￡：分别是ｘ、ｙ的误：變项，１表＾Ｋ（、ｒ｜与对应的ｘ、ｙ的．因子载菏６??单向窬头表示两个因素之间的影响是单向的，双向箭头表示两个变ｇ之间互为因??果关系。??在上述模型中，潜变量是指不能直接观测到或者测量出来的变量，霈要借助??指标变量进行表示。如在本研宄中消费者对纯电动汽车的认知和对租赁模式的态??度等心理变量无法通过观测直接获取，但是可以建立与心理变量相关的测量题项，??获取消费者对每一测量题项的评价或者感知来综合评判其对应的心理变賛：＊？在这．??一过程中心理变量就是潜变量，能够表征心理变量的测量题项就是指标变量。关??于潜变暈，又可以分为外

?顿论文???将消费者的态度、感知等因素加入到模型中来，通过己有的关于潜变量和心理测??量模型来整合选择模型，衡量不可观测变量９?２００２年，Ｂｅｎ－Ａｋｉｖａ等将潜变量引??入传统的离散选择模型中，实现了将心理变量纳入行为选择的建模与预测，研究??个体特征信息和态度对选择的影响，对行为具有更好的解释力［２８］。其模型理论框??架如图２－２所示：??卜广Ｊｙ?二、、?＼?１?＊??１?ｉ?ｉ崎狀找??Ｃ?—）??１?１?１?瓤???＞??图２－２混合选择模型理论框架??Ｆｉｇｕｒｅ?２－２?Ｔｈｅ?ｆｒａｍｅｗｏｒｋ?ｏｆ?ｍｉｘｅｄ?ｃｈｏｉｃｅ?ｍｏｄｅｌ?ｔｈｅｏｒｙ??模型中包括两个部分：潜变量模型和选择模型；而每个子模型中又包括多个??结构模型和测量模型。其中，矩形框内的变量为可观测的显变量，椭圆形中的变??量为不可观测的潜变釐，实线箭头反映了可观测变量和潜在变量效用的结构关系，??而虚线箭头则表示潜变量之间和指标变量关系的测量关系。具体而官，由于潜在??变量不能从选择模型中直接观察到，面此需要通过一组测量指标来确定，测量值??可以作为选择方案效用函数中的解释变量？。由于混合选择模型能更好地解释出行??者的出行行为，囡此在交通出行和市场行为研究领域方面的应用较为广泛［２９］。??２．?３．?４潜在类别模型??潜在类别模型起源于Ｌａｎｃａｓｔｅｒ随机效用模型，是通过间断的潜变量即类别??（ｃｌａｓｓ）变量来解释外显指标间的关联，使外显指标间的关联通过潜在类别变橐??来解释，进而维持其局部独立性的统计方法［３＜）］。潜在类别分析用于确定群体异质??性，个体的类别属性，旨在将一个大的异质

图３－１问卷结构??Ｆｉｇｕｒｅ?３－１?Ｑｕｅｓｔｉｏｎｎａｉｒｅ?ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ??
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本文编号：2859082