上海市居民新能源汽車出行行為研究

呂森森+吳旸+張揚

【摘要】基于計劃行為理論，結合上海居民新能源車出行的特點，構建新能源車出行行為影響因素理論模型，并對上海居民抽樣調查。采用SPSS對獲得的數據進行因子分析和回歸分。目的是找出新能源汽車出行行為的影響因素，為政府制定新能源汽車政策提供參考。

【關鍵詞】計劃行為理論 新能源汽車 出行行為

引言

目前，新能源汽車產業處于初期階段，仍然需要國家政策的扶持，因此，政府通過一系列補貼（購置補貼、電費補貼、免費牌照）政策鼓勵消費者購買新能源汽車，以上海為例，一系列優惠之下，插電式混合動力代表車型比亞迪秦的實際購車成本降至12萬-14萬元左右；這還不包括價值8萬元的免費車牌。因此，一系列的補貼政策使消費者購買新能源汽車的成本大大降低，而且由于新能源汽車用電成本低等優勢，購買者往往會選擇新能源汽車出行。

一、研究模型的構建

高育紅（2009）認為新能源汽車的產業發展成效還是取決于政府對此產業的扶持和補貼政策[1]。占銳等（2010）認為對新能源汽車針對私人消費者的補貼是一項很關鍵的政策，這將有利于拉動和刺激普通私人的購買意愿[2]。

基于上述分析，本研究認為，影響居民使用新能源汽車出行行為的影響因素主要包括5個方面：出行態度、主觀規范、政府政策、公共宣傳、交通設施。

二、樣本的信度和效度

本文采用SPSS軟件對所收集的數據進行整理和分析。采用 Cronbachs α值作為檢驗內部信度的標準，來檢驗題項是否能衡量同一個測量變量。本文對問卷整體和各個測量題項進行了可靠性分析，得出α值均在0.7以上，說明問卷內部具有良好的一致性。

本問卷測量項的設計與開發，在前人的提問方式上進行修改，并且試調研后對題項進行了修改和完善。問卷能夠反映影響居民使用新能源車出行行為的因素狀況，因此具有良好的內容效度。

本問卷的結構效度分析使用因子分析的KMO測度來進行檢驗，結果顯示KMO值為0.890>0.8，且Bartlett 的球形度檢驗sig=0.000，說明適合做因子分析。

三、數據分析

（一） 因子分析。

1.環境因素的因子分析

對環境影響因素的12個題項做因子分析，其KMO值為0.892>0.8，說明題項相關程度高，適合做因子分析。分析結果如下表：

2.個人因素因子分析

對個人因素的9個題項做因子分析，其KMO值為0.838>0.8，說明題項相關程度高，適合做因子分析。

以因子分析結果中兩因子所概括的信息與之前整理的文獻中的內容為依據，本文將兩主因子分別定義為：出行態度（travel attitude，TA）和主觀規范（subject norm，SN）。2個主因子的累計貢獻率為62.456%。

（二）回歸分析。

1.個人因素與出行行為的回歸分析

相關分析結果表明：出行行為與出行態度和主觀規范2因子的相關系數為0.684、0.455，并且在0.01顯著水平下顯著相關。因此，以使用新能源車出行態度和主觀規范因子為自變量，以出行行為因子為因變量做回歸分析。

2.環境與個人影響因素間的回歸分析

由相關分析結果表明：環境與個人影響因素間在0.01顯著水平下顯著相關。TA和SN的DW值分別為2.232、2.073，非常接近 2，殘差間沒有明顯的相關性，模型擬合效果很好，自變量系數皆顯著，進一步表明回歸分析具有統計學意義。因此，根據各項標準化回歸系數得到TA與SN的回歸公式，如下：

TA=0.366GP+0.363TF

SN=0.399GP+0.303PE

四、結論

經過以上的數據分析可以得出以下結論：

（1）影響上海市居民使用新能源汽車出行行為的主要因素包括出行態度和主觀規范，其中出行態度對出行行為的影響占主導地位，其影響力值達到0.601，這反映出我國居民出行主要受其對新能源汽車出行態度的影響。

（2）影響出行態度的因素包括政府政策和交通設施，從其與出行態度的回歸分析中可以得出自變量政府政策和交通設施的回歸系數分別為0.366、0.363，政府政策與出行態度的相關性較強，這說明政府為鼓勵居民購買新能源汽車采取的一系列措施，如購置補貼、免費牌照、免停車費等激發了居民使用新能源汽車出行的熱情。

（3）影響主觀規范的因素同樣也包括政府政策和公共宣傳，回歸系數分別為0.399、0.303，兩者相差不大，即政府對新能源汽車采取的優惠政策和媒體及相關人士（新能源車生產商、環保主義者）對新能源汽車的大力贊揚和倡導對居民選擇新能源車出行方面產生影響。

參考文獻：

[1]高育紅.新能源汽車未來展望[J].城市車輛，2009，（07）：27-28.

[2]占銳，聶彥鑫.補助刺激購買-電動汽車購買及補助方式簡述[J].當代汽車，2010，（02）：51-53.