出行感知理論下共享汽車服務模式

羅 薇， 王澤昊， 焦朋朋， 王 益， 姚麗亞

(1.北京建筑大學北京未來城市設計高精尖創新中心， 北京 100044； 2.清華大學土木工程系， 北京 100091； 3.北京理工大學機械與車輛學院， 北京 100081)

城市中過量的機動車，導致了交通擁堵、環境污染、停車困難等一系列的“城市病”。有限的社會交通資源與日益增長的出行需求之間的矛盾突出，為緩解該矛盾，符合“創新、協調、綠色、開放、共享”發展理念的新型城市出行方式應運而生，如共享單車、網約車、智能網聯車等[1-3]。共享汽車也是其中之一，因其節省資源、減少污染等優勢，受到了相關政府的鼓勵與扶持。國家層面，交通運輸部與住房城鄉建設部聯合發布《關于促進小微型客車租賃健康發展的指導意見》，其中明確提到鼓勵共享汽車發展，科學確定共享汽車定位。地方政府也相繼出臺鼓勵政策性文件，上海市政府出臺《關于本市促進新能源汽車分時租賃行業發展的指導意見》，鼓勵并規范共享汽車發展。北京市政府出臺《2018年北京市緩解交通擁堵行動計劃》，指出鼓勵引導新能源小客車分時租賃發展，增加電動小客車分時租賃用車網點。在此背景下，共享汽車在中國飛速發展。根據交通運輸部統計，中國共享汽車的服務覆蓋城市超過了80座，規模和總量突破了10萬輛，用戶群體達到了900萬。然而，共享汽車出行者使用體驗感不佳、站點地理位置不合理、接受度有限等問題不斷涌現，共享汽車未能達到緩解交通擁堵、降低能源損耗與環境污染等預期效果[4]。

受到政府鼓勵，社會效益卻未達期望值的共享汽車引起了學者們的關注，中外學者開展了一系列的研究。針對共享汽車出行對城市的影響，中外學者從環境影響、交通影響、經濟影響等角度開展了研究。夏凱旋等[5]從可持續發展的角度，引入經濟生態效率概念，研究表明，基于經濟生態效率理論的北京共享汽車服務具有比私家車更高的經濟生態效率。薛躍等[6]對共享汽車經濟社會特性和創新發展模式等進行了研究，提出推行共享汽車可以減少私家車保有量和使用量、減少服務汽車的公用基礎設施、減少出行者的出行費用、節約資源和減少排放。張淼等[7]認為共享汽車既能滿足了出行者的機動化出行需求，又能降低私家車的保有量和出行量，從而減少因私家車使用產生的溫室氣體排放。Mounce等[8]指出共享汽車可改善城市空氣質量，從空氣質量主要污染源的私家車到無污染的電動汽車的模式轉變將減少交通污染。Rabbitt等[9]分析了在都柏林和愛爾蘭引入共享汽車后的經濟和環境影響，并提出多種方案用于檢查影響共享汽車使用的經濟和環境因素。Yoon等[10]通過考慮基礎設施、車輛折舊、維護、燃料和收入等要素估算了共享汽車的經濟表現。

在重點研究共享汽車對社會影響的同時，部分學者們也對共享汽車發展模式開展了研究，如商業模式、運營模式等。王然[11]從顧客細分、價值主張、渠道通路等方面分析比較了新能源汽車分時租賃單邊平臺和新能源汽車分時租賃多邊平臺兩種商業模式的不同。涂穎菲等[12]基于共享汽車訂單數據分析了共享汽車租賃站點發展模式的類型。Perboli 等[13]通過蒙特卡洛模擬分析比較了不同共享汽車商業模式的費用。Münzel等[14]比較了單向、往返等四種汽車共享的商業模式的特征、成功經驗和發展潛力。Münzel等[15]進一步研究了B2C和P2P不同商業模式下共享汽車出行者的特征和動機。李牧南等[16]分析了當前中國共享汽車若干商業模式存在的問題，并結合共享經濟的基本經濟學屬性和特質提出若干相關政策建議。

交通管理、城市規劃、經濟管理等學科研究人員對共享汽車的城市影響和發展狀況均進行了細致研究，但鮮有學者以交通出行者的出行感知角度分析共享汽車服務模式。亟需深層剖析共享汽車服務模式，為完善共享汽車相關理論、相關政策制定等提供數據與理論支持。基于此背景，通過盧因行為模型將共享汽車服務模式從出行者感知的角度分為車輛要素和運營要素，利用網絡調查、電話訪問等多種手段獲取共享汽車企業服務模式要素現狀數據，進而通過關聯規則學習算法尋找共享汽車運營要素關聯度較高的車輛要素特征，辨別共享汽車服務模式。研究結果可為相關政府部門與運營企業提升共享汽車服務質量和相關政策制定等提供數據與理論支持，促進共享汽車創新、有序、規范發展。

1 理論基礎及數據獲取

1.1 理論基礎

人類行為學一直是熱點研究領域，美國學者庫爾特·盧因在《拓撲心理學原理》中首次提出著名的盧因行為模型[17]，后逐漸發展為研究人類行為的一般范式。盧因行為模型的基本原理是：人類的行為是個人與環境相互作用的產物，將影響人類行為的因素歸納為個人內在因素和外部環境因素結論具有廣泛適用性。盧因行為模型可表示為

B=f(P,E)

(1)

式(1)中：B為個人行為；P為個人的內在特征及其內在條件，P1,P2,…,Pn構成內在條件、特征的各種心理，如生理特征等；E為個人所處的外部環境，E1,E2,…,En構成外部環境的各種因素，如自然環如自然環境、社會環境等。

由盧因行為模型可知，出行者的出行行為也是在內部和外部環境雙重作用和驅動下，產生的一種決策以及能動反應[18]。因此，可將交通出行分為影響因素輸入→自主決策過程→行為調試與輸出3個步驟，如圖1所示。

圖1 出行流程Fig.1 Travel process

分析交通出行過程可知，其中自主決策過程中的感知信息并辨識信息作為接受影響因素和效用評估的關鍵部分，出行者的感知至關重要。出行者在使用共享汽車的流程中感知各項要素，如圖2所示，共享汽車使用流程可概括為4個步驟：注冊入會、預約租車、取車用車、還車繳費。

基于出行者在注冊入會、預約租車、取車用車、還車繳費的感知與需求，明確共享汽車服務模式要素體系包括車輛要素和運營要素，如圖3所示。其中，車輛要素指出行者所選擇的共享汽車車輛，包括車輛的品牌、車型檔次和車輛能源；運營要素指共享汽車企業為出行者提供的租賃服務，包括服務范圍、取還車方式、租賃渠道、流程自主性、支付渠道。共享汽車服務模式要素總結如表1所示。

圖2 共享汽車使用流程Fig.2 Use flow of carsharing

圖3 共享汽車服務模式要素分析思路Fig.3 Analysis mentality of service model factors for carsharing

1.2 數據獲取

結合共享汽車服務模式要素體系和專家訪談初步擬定調查問卷，并進行問卷預調查。預調查結果顯示被調查者普遍認為問卷可反映共享汽車服務

表1 共享汽車服務模式要素

模式要素并提出部分建議。采納預調查反饋意見后，最終編制形成共享汽車服務模式調查問卷。

調查問卷第一部分為共享汽車基本情況，目的為獲得企業性質、企業注冊城市等。第二部分為共享汽車企業的共享汽車車輛服務和運營服務情況，目的為獲得車輛品牌、車型檔次、車型能源、租賃渠道等服務模式要素現狀，進而解析共享汽車服務模式。

中國共享汽車行業的企業數量繁多，據交通部數據統計，早在2017年12月全國注冊共享汽車企業已超過400家，實際投入運營的企業超過100家。通過網上查詢、電話咨詢等方式，調研了中國范圍內共享汽車活躍運營的16個城市的42家共享汽車企業的服務模式要素現狀。

2 共享汽車服務模式要素現狀分析

2.1 共享汽車企業基本屬性

調研的共享汽車企業覆蓋中國16個城市，涵蓋各線等級城市，其基本屬性如圖4所示。共享汽車主要發展城市為北京、重慶、深圳、上海、杭州，所占比例分別為33.3%、16.7%、14.3%、7.1%、4.8%。說明現有共享汽車企業集中在一線城市。共享汽車企業性質集中在互聯網企業、國營車企、傳統租賃運營商、民營車企4種，所占比例分別為57.1%、14.3%、9.5%、7.1%。此外，新能源企業、外企車企等均加入了共享汽車大軍。

圖4 共享汽車企業基本屬性Fig.4 Nature of enterprise analysis

2.2 共享汽車車輛服務

59.5%共享汽車企業的車輛多于一個品牌；45.2%共享汽車企業的車輛僅為一個檔次，而其中73.7%的提供的為低檔次車輛；71.4%共享汽車企業提供的車輛為純電動汽車，僅有16.7%企業的車輛為傳統燃油汽車，另外，其他11.9%為純電動汽車和燃油汽車的組合，如圖5所示。

圖5 共享汽車車輛服務Fig.5 Vehicle factors analysis

2.3 共享汽車運營服務

共享汽車租賃渠道以自有應用(application，APP)為主，占7.38%，19%的同時使用自有APP和第三方平臺租賃，此外有7.1%僅使用第三方第三方平臺租賃；運營范圍以城市范圍為主，占92.9%，僅有7.1%在獨立區域進行運營；流程自主性以全程自助為主，占97.6%，僅有2.4%是全程自助和需要人工組合；取還車方式以基于網點異地取還為主，占95.2%，同時還存在自由取還、定點取還和基于網點異地取還組合，均占2.4%；計費方式以“時間+里程”為主，占61.9%，另外38.1%為時間計費；支付渠道以第三方支付為主，占97.6%，另外2.4%為第三方支付和現金的組合，如圖6所示。

圖6 共享汽車運營服務Fig.6 Operation factors analysis

綜上，共享汽車服務模式要素的特征如表2所示，通過重點挖掘各要素不同特征之間的內在聯系，從而確定共享汽車服務模式。

3 共享汽車服務模式建模分析

3.1 關聯規則學習基礎理論

關聯規則學習可從數據中找出頻繁出現的模式和規則，剖析數據之間的橫向關系并挖掘其內在共性，以實現描述數據庫中數據之間的關聯性的知識[19-20]。共享汽車服務模式辨識模型中的關聯規則學習相關定義如下。

(1)項與項集：共享汽車服務模式數據庫中不可分割的最小單位信息稱為項目，用符號i表示。項的集合稱為項集，設集合I={i1,i2,…,im}為項集，I中項目的個數為m，則集合I稱為m項集

(2)事務：假設集合I={i1,i2,…,im}是由共享汽車服務模式數據庫中所有項目構成的集合，t為I的子集，表示一次處理所含的項目，稱為一個事務，而T={t1,t2,…,tn}是由所有事務構成的事務集。某一共享汽車企業的全部服務模式要素構成一個事務，而全部共享汽車企業的服務模式要素形成一個事務集。

(3)項集的支持度：設A和B為汽車服務模式要素項目集，其中A?I，B?I在事務集T上有支持度Support，Support是T中包含A∪B的百分比，即概率P(A∪B)，可表示為

Support(A,B)=P(A∪B)

(2)

表2 共享汽車服務模式要素特征

(4)關聯規則：關聯規則可標識為一個形如A?B的蘊含式，其中A?I，B?I，且A∩B=?，關聯規則A?B表示當A中的項目出現時，B中的項目也隨之出現的規律。

(5)關聯規則支持度：關聯規則A?B的支持度是T中同時包含項集A和B的事務所占的比例，記為Support(A?B)，其值與Support(A,B)相等，可表示為

Support(A?B)=Support(A,B)=P(A∪B)

(3)

(6)關聯規則置信度：置信度Confidence是T中包含A的事物也包含B的百分比，即條件概率P(B|A)，可表示為

(4)

同時滿足最小支持度閾值和最小置信度閾值的規則稱為強關聯規則。

3.2 關聯規則學習模型構建

通過聯規則學習算法實現共享汽車服務模式的判別，可分為：數據預處理階段、訓練階段和分類階段。其核心為挖掘出滿足指定最小支持度和置信度閾值的關聯規則，進而修剪冗余、噪聲規則并構造分類器(圖7)。

圖7 基于關聯規則學習的分類流程Fig.7 Classification process based on association rule learning

模型構建具體流程如下所示。

(1)挖掘共享汽車服務模式要素大頻率項集：利用了向下封閉屬性：如果一個特征項集是頻繁項集，那么它的非空子集必定是頻繁項集。①先生成1項車輛要素的頻繁項集，再利用1項車輛要素的頻繁項集生成2項車輛參數的頻繁項集；②然后根據2項車輛要素的頻繁項集生成3項車輛要素的頻繁項集；③依次類推，直至生成所有的頻繁項集。

(2)生成強關聯規則：①從頻繁項目集合中生成強關聯規則，即生成滿足最小置信度、支持度的關聯規則；②先生成所有基于1項車輛要素的頻繁項集與運營要素后件的強關聯規則，然后再生成2項車輛要素的頻繁項集與運營要素后件強關聯規則；③依次類推，直至生成所有的強關聯規則。

(3)構造分類器：①對生成的關聯規則集合進行排序，按照置信度，支持度，集合基數，標簽頻度依次排序；②排序后的第一條關聯規則開始，若這條規則覆蓋3個車輛特征，將這條規則加入分類器，并且同時刪除所有未覆蓋3個車輛特征規則；③迭代步驟①，直到所有的特征被刪除或規則都被測試過停止。

3.3 共享汽車服務模式解析

通過對共享汽車車輛要素和運營要素的關聯規則分析，實現共享汽車服務模式辨識。以往研究表明關聯規則置信度大于60%、支持度大于20%，結果的可靠程度較高[21]。因此，在產生的359條關聯規則中，篩選置信度大于60%、支持度大于20%的規則，共11條，如表3所示。

表3表明，租賃渠道(自有APP)、服務范圍(城市范圍)、取還車方式(基于網點異地取還)、支付渠道(第三方支付)、流程自主性(全程自助)均與車輛品牌(單一品牌)、車型檔次(一個檔次)、車型能源(純電動汽車)三者存在強關聯；取還車方式(基于網點異地取還)、支付渠道(第三方支付)、流程自主性(全程自助)、租賃渠道(自有APP)、計費方式(時間+里程)、服務范圍(城市范圍)均與車輛品牌(多于一種品牌)、車型檔次(兩個檔次)、車型能源(純電動汽車)存在強關聯。因此，構造分類器后得到2種共享汽車服務模式，如圖8所示。

服務模式類別一為：車輛為單一品牌、一個檔次、純電動汽車；使用自有APP進行租賃、在城市范圍內進行運行，出行全程自助、基于網點異地取還；計費方式時間+里程和時間均存在，支付渠道第三方支付和組合均存在。服務模式類別二為：車輛為多于一個品牌、兩個檔次、純電動汽車；使用自有APP進行租賃、在城市范圍內進行運行，出行全程自助、基于網點異地取還、計費為時間+里程；支付渠道第三方支付和組合均存在。從車輛要素來看，服務模式一與服務模式二均以純電汽車為運營車輛；從運營要素來看，服務模式與服務模式二則均是在城市范圍內，出行者通過共享汽車自有APP全程自助租賃車輛，并且車輛是基于網點異地取還。由以上分析可知，共享汽車服務模式除了早期的分時共享、按需付費、隨借隨還3個特征外，共享汽車開始表現出互聯網飛速發展帶來的“電動化”“智能化”等特征，充分體現了車聯網、互聯網、移動互聯網等技術集成應用的特質。

表3 車輛要素和服務要素間關聯規則

圖8 共享汽車服務模式Fig.8 Carsharing service mode

4 結論

(1)共享汽車尚未在中國形成大規模市場，集中在一線城市，企業性質呈現多樣化，除了早期運營共享汽車的互聯網企業、國營車企、傳統租賃運營商、民營車企，新能源同時企業、外企車企等也加入了共享汽車大軍。共享汽車規模有限說明與成熟完善的常規城市出行方式相比，共享汽車可替代性高，暫時并非剛性需求，如何提高共享汽車的覆蓋范圍和出行接受度，是相關部門和運營企業需要重點關注的問題。而共享汽車企業性質的多樣化，應引起相關部門的注意，加強對企業的監管，規范共享汽車企業管理。

(2)共享汽車服務模式從出行者感知的角度可分為車輛要素和運營要素，基于關聯規則學習現有的共享汽車服務模式可分為2類。共享汽車企業還需要從2類服務模式的車輛要素和運營要素方面提高出行者的出行體驗，提高出行者的滿意度。

(3)分析2類共享汽車服務模式共有的5個特征(純電動汽車、自有APP、城市范圍、全程自助、基于網點異地取還)可知：共享汽車現階段以純電動汽車為主，出行受電量影響較大，科學合理布局充電樁設施是可持續發展共享汽車的關鍵步驟之一；共享汽車現有運營范圍以城市為主，并且取還車基于網點。在有限資源的城市范圍內如何布設共享汽車站點，既不占用過多的城市社會資源，又方便了出行者出行，是需要多部門齊心協力共同解決的問題；出行者多使用共享汽車企業自有APP租借共享汽車，并且全程自助。如何提升共享汽車APP界面使用感，應引起共享汽車企業重視，同時相關部門也應制定規范共享汽車APP的建議與措施。

(4)分析2類共享汽車服務模式不同之處(車輛品牌、車輛檔次、計費方式)可知：共享汽車服務模式中車牌品牌和車輛檔次的不同，說明不同出行者對服務質量和水平的要求不同，共享汽車企業應充分考慮出行者的不同需求，提供精細化的共享汽車服務；服務模式中的計費方式充分體現了共享汽車的“共享”二字，是分時段、按需求的，然而現有計費方式并未考慮城市路網的時空特性，共享汽車企業應考慮分時段、分區域的計費方式，做到提供私密化、高質量的服務的同時，并未增加城市路網的負擔。