城市居民私有泊位共享選擇行為及其影響因素的研究

□ 彭 威，呂軍威，趙明鈺

(上海工程技術大學 城市軌道交通學院，上海 201620)

1 前言

隨著互聯網技術的發展，共享交通的理念被大家所接受[1-2]。共享單車、共享汽車以及網約車等共享出行方式在一定程度上緩解了交通擁堵，共享停車的理念也為解決城市停車難的問題提供了新的方法[3]。利用不同屬性建筑物配建停車場在停車需求上的時空差異性[4]，通過互聯網平臺將暫時閑置的停車位資源共享給有需求的用戶，從而實現停車共享[5]。因此，共享停車通過提高既有泊位的利用率既可以解決城市停車設施不足的問題，也可以緩解城市道路交通擁堵的情況。

在共享停車理論與方法的研究中，Resha等[6]研究了如何利用共享停車理論來改善城市交通，通過分析停車現狀建立了共享停車模型。秦延平等[7]通過調查問卷的方式收集數據并分析，提出了一系列針對共享式停車問題的解決方法，并通過范例證實共享泊位對解決停車問題的有效性。陳永茂等[8]以共享停車理論為基礎，對建筑物配建停車位共享的可實施性與實施方法提出了一些指導建議。

在共享停車選擇行為的研究中，肖飛等[9]以停車泊位共享理論為背景，在混合土地利用模式的前提下，提出了一種基于泊位共享的停車需求預測模型及方法。Xie等[10]通過對特定駕車人群進行意向調查，建立多項Logit模型來分析特定人群的停車行為與出行方式選擇行為。周志勇等[11]總結國內外停車治理經驗與不足，選取停車者最關心的影響因素，采用聚類分析的方法建立智能停車選擇模型，從而提供全方位、多渠道的停車行為誘導服務。

從已有關于共享停車理論的研究成果中可以看出，國內外已有較為詳盡的有關共享停車理論與應用方面的研究，與停車行為選擇相關的研究也較為成熟，但大部分學者的研究重心都是針對錯時共享的時間層面與就近共享的空間層面以及停車共享的需求層面，針對城市居民私有泊位共享的供給層面的研究較少。因此，本文從共享泊位供給側出發，采用問卷調查的方法獲取研究數據，綜合選取研究變量，借助二元logistic模型構建城市居民私有泊位共享選擇行為概率模型，分析影響私有泊位共享選擇行為的顯著因素與影響程度，從而為政府制定泊位共享政策提供有力數據支撐。

2 城市居民私有泊位共享選擇行為模型構建

設P為城市居民私有泊位擁有者將泊位共享的概率，取值范圍為0～1，1-P為城市居民私有泊位擁有者不將泊位共享出去的概率，將比數P/(1-P)取自然對數得ln(P/(1-P))，即對P作logit變換，記為logitP，則logitP的取值范圍為(-∞,+∞)。以logitP為因變量，建立包含m個自變量的logistic回歸模型如下：

logitP=α+β1X1+β2X2+…+βmXm

(1)

在式(1)中，α為常數項，βm為解釋變量Xm的系數，Xm為解釋變量，表示m個城市居民私有泊位共享選擇行為的影響因素，由式(1)逆推可得

(2)

(3)

在上式中，式(2)表示城市居民私有泊位擁有者將泊位共享出去的概率P，式(3)表示城市居民私有泊位擁有者不將泊位共享出去的概率(1-P)，通常將這兩者之間的比值P/(1-P)稱為發生比。

3 問卷設計與分析

3.1 問卷設計

本文采用問卷調查的方式獲取研究數據，根據統計學原理設計《關于城市居民私有泊位共享意愿的調查》的調查問卷。由于在上海市中心區域通勤的用戶比較多，對共享停車位的需求也比較高，因此調查區域選擇在上海市徐匯區、閔行區，調查問卷于2021年10月7日-17日發放，調查對象為擁有私人泊位的城市居民。

針對擁有私人泊位的城市居民，我們將城市居民私有泊位共享選擇行為的影響變量分為五類因素共19種變量，如表1所示。

在表1中，除了考慮到個人因素對城市居民私有泊位共享行為的影響以外，本次調查還從私有泊位因素方面分析泊位擁有者的使用特征因素對泊位共享行為的影響，包括城市居民私有泊位主要使用時間、每日使用時長。在泊位因素中，還通過調查私有泊位擁有者的用車特征和泊位所處地段來分析城市居民私有泊位共享選擇行為的影響因素。除此之外，本文還從安全因素、社會因素以及收益因素的角度來分析共享泊位選擇行為的影響因素。

3.2 泊位擁有者基本信息分析

本次調查共發放問卷300份，剔除填寫不完整的與所填答案不符合實際的無效問卷49份，共計回收有效問卷251份，有效回收率83.7%。為了能夠了解私人泊位擁有者的基本信息特征，我們對所獲得的樣本數據中的個人信息進行全面的整理與統計，結果如表2所示。

表1 初始變量表

表2 泊位擁有者基本信息分布表

我們在表2中發現，在被調查者中，男性的人數要多于女性，占比為54.8%，與社會中駕駛員的性別分布情況基本一致。40歲以下人群的占比達到了78.4%，以青中年居多，40歲以上人群總計占比21.6%，總體居于少數。在受教育程度方面，以大學本科學歷為主，占比達到44.4%，其次為大專及以下學歷。月收入水平在3001～5000元的人數最多，占比29.6%，其次為5001～8000元，占比達到28%。駕齡在3年以下的人群占比最多，為67.6%，這應該與被調查者主要為青中年有關。在對泊位共享了解程度上，一半以上的人對泊位共享都有一些了解。以上被調查者的基本信息特征基本符合社會真實情況。

4 變量篩選與模型擬合

4.1 單因素回歸篩選變量

本文一共選取了19個變量來對擁有私人泊位的城市居民的泊位共享意愿進行分析，但并不是每一種變量都對城市居民私有泊位共享選擇行為有顯著的影響，為了排除不顯著的影響因素，確定最佳預測變量對logistic模型進行擬合，本文采用單因素回歸法來篩選變量。

在單因素回歸法中，我們利用SPSS軟件將19個變量逐個進行二元logistic回歸，由于各變量之間存在一定的相關性，且有一定的混雜因素，為了避免遺漏重要的影響因素，將顯著水平放寬到0.15[12]，將不顯著的因素剔除，最終剩余變量情況表3所示。

表3 影響顯著的變量表

從表3中的變量數量我們可以發現，在利用單因素回歸法剔除掉性別、駕齡、親友之間的普及度等不顯著的影響因素之后，總的變量數量由19個減為12個，剩余變量的顯著水平p值均小于0.15。在剔除掉對因變量影響不顯著的自變量之后，即可對剩余變量進行多因素二元logistic回歸分析來擬合模型。

4.2 多因素回歸擬合模型

為了保證在多因素回歸時變量中不存在共線性問題，且在多因素回歸的同時剔除掉不顯著因素，本文選擇逐步回歸法中的Forward:Wald法進行回歸分析，Exp(B)值的置信水平設為95%，利用SPSS進行回歸分析，最終得到回歸模型的擬合結果，如表4所示。

表4 回歸模型擬合結果表

根據表4我們可以得到私有泊位共享行為選擇概率模型：

Logit(p)=-2.381-0.611X1+0.717X2-0.546X3-0.761X4+0.567X5+0.591X6-0.663X7+0.427X10+0.765X12

(4)

由于回歸模型中自變量較多，且自變量中多包涵連續性變量，因此回歸模型的整體適配度采用Hosmer和Lemeshow檢驗，其原理是根據模型預測概率大小將所有觀察單位10等分，然后根據每一組中因變量各種取值的實測值與理論值計算Pearsonχ2，利用SPSS檢驗結果，如表5所示。

表5 Hosmer和Lemeshow檢驗結果表

從表5中的數據我們可以知道，在Hosmer和Lemeshow檢驗中，顯著性P=0.456大于0.05，說明模型擬合優度效果較好，自變量可以有效預測反應變量。回歸模型的Cox&Snell R2和Nagelkerke R2的計算值可以反應當前模型中自變量解釋了反應變量的變異占反應變量總變異的比例，利用SPSS計算其值分別為0.392、0.558，表明當前模型自變量與反應變量間關聯強度較高，可以認為模型的擬合程度較好。

4.3 模型擬合結果分析

根據模型擬合結果，我們可以得到以下結論：

①年齡、受教育程度、月收入水平、每日使用泊位時長、每周用車頻率、泊位所在地段、泄露個人隱私、政府出臺政策、經濟收益因素對城市居民私有泊位共享選擇行為有顯著影響。

②性別、駕齡、對泊位共享的了解程度、泊位主要使用時間、小區周邊用地類型、影響小區治安、使用者違規停車、app企業的管理措施、周圍親友之間的普及度、精神收益因素對城市居民私有泊位共享選擇行為的影響并不顯著。

③根據Exp(B)值即OR值來判斷各顯著影響變量對私人泊位共享選擇行為的影響程度，如圖1所示。

圖1 各顯著變量影響程度

通過分析圖1我們得知，各顯著變量的影響程度由大到小依次為：泊位共享所帶來的經濟收益因素(2.149)>受教育程度因素(2.048)>泊位所在地段因素(1.805)>每周用車頻率因素(1.763)>政府出臺政策因素(1.533)>月收入水平因素(0.579)>年齡因素(0.543)>泄露個人隱私因素(0.515)>私人泊位每日使用時長因素(0.467)，因此泊位共享所帶來的經濟收益因素對城市居民私有泊位共享選擇行為的影響程度最大，私有泊位的每日使用時長因素對城市居民私有泊位共享選擇行為的影響程度最小。

④年齡、月收入水平、每日使用時長、泄露個人隱私對城市居民私有泊位共享選擇行為起負向作用，即年齡越大、月收入水平越高、每日泊位使用時間越長、越擔心泄露隱私，擁有私人泊位的居民越不會將泊位共享出去。

⑤經濟收益、受教育程度、泊位所在地段、每周用車頻率、政府出臺政策對城市居民私有泊位共享選擇行為起正向作用，即經濟收益越高、受教育程度越高、泊位越靠近市中心、每周用車頻率越多、政府出臺相關激勵政策越多，擁有私人泊位的居民越愿意將泊位共享出去。

5 結論與建議

5.1 結論

本文針對城市居民私有泊位共享選擇行為及其影響因素進行了研究。首先，通過設計調查問卷對城市居民私有泊位共享選擇行為的影響因素進行調查，其次，借助SPSS軟件通過單因素回歸法篩選出對因變量影響顯著的因素，最后，以二元logistic模型為基礎利用逐步回歸法擬合城市居民私有泊位共享選擇行為概率模型。根據模型擬合結果我們發現年齡、受教育程度、月收入水平、每日使用泊位時長、每周用車頻率、泊位所在地段、泄露個人隱私、政府出臺政策、經濟收益因素對城市居民私有泊位共享選擇行為有顯著影響，且經濟收益因素的影響程度最大，每日泊位使用時長因素影響程度最小。

5.2 建議

①政府、企業出臺更多優惠政策。

從前文分析中不難發現，經濟收益因素對城市居民私有泊位共享選擇行為的影響程度最大，私人泊位共享的收益水平越高，泊位擁有者將泊位共享出去的概率越大，政府、企業可以出臺更多優惠政策或補貼，提高泊位共享的收益水平，從而吸引更多擁有私人泊位的城市居民將泊位共享，提高既有泊位利用率。

②對泊位共享價格進行區域化劃分。

在日常交通通勤中，由于不同區域對泊位的需求程度不同，泊位共享的價格也應不同，在對泊位需求高的區域，例如城市CBD區域，泊位共享的價格應該更高，泊位擁有者的收益水平也就更高，泊位擁有者將泊位共享出去的概率就越大。

③制定更完善的個人信息保障制度。

在安全因素中，泄露個人信息因素對私人泊位共享選擇行為影響顯著，人們越是擔心個人信息的泄露就越不會將泊位共享出去，因此政府和企業應該著手制定更加完善的個人信息保障制度，明確租車位用戶與出租車位用戶的權利與義務，確保用戶個人信息不會泄露。