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欧洲的移动风格和汽车共享使用:态度、行为、动机和可持续性
摘 要
欧洲城市汽车共享用户和非用户在出行模式和心理方面的概况是什么？两个子样本(1519名汽车共享用户和3695名非汽车共享用户)参与了一项被翻译成七种语言的调查，其中有36个问题涉及对汽车共享的态度、环境、政治取向、个人规范、不同交通方式的使用频率以及不同出行目的的交通方式选择。通过层次聚类分析，确定了五种不同的移动性风格，没有对聚类数量的先验限制。流动性风格的进一步特征是社会人口变量和使用汽车共享的动机。本文讨论了以研究为基础的决策和城市规划的含义，以保证长期的人类和环境安全。
关键词 汽车共享，交通行为，动机，态度
1导言
许多城市都制定了目标，以促进更可持续的流动性。可持续发展的概念越来越引人注目，尤其是在联合国启动可持续发展目标项目之后。可持续发展目标旨在通过经济增长、社会包容、环境可持续性和善治实现可持续性。从这一角度来看，应通过在不损害子孙后代需求的情况下解决社会增长问题，从整体上理解可持续性。
城市努力的一部分是改变交通行为，采用更多的多式联运方式，推广智能解决方案，减少私家车的使用。新交通系统的解决方案之一是汽车共享的概念。
汽车共享最初是由希望共享私人汽车使用的人组成的小型合作社，后来发展了基于车队的系统，这些车队可以每小时租用一次，使用后需要归还到同一地点。更多特点比汽车共享使用和它取决于哪种汽车共享服务是使用。
关于人口密集的城市地区的社会问题，交通拥堵已被确定为影响人们对幸福的看法的一个负面因素并且 由于旅行不满意而具有负面的遗留影响。
同样重要的是要指出，汽车共享服务可能不是解决交通拥堵的办法，它们甚至可能通过减少对公共交通的需求而造成交通拥堵。先前的研究已经确定，使用汽车共享可能会在一定程度上减少对公共交通的需求，在一定时期内，公共交通服务的效率不够。也有证据表明，汽车共享服务的某些部分的用户对汽车共享服务中的汽车可用性有更高的偏好，而不是对其他服务的需求(例如，公共交通可达性)。有许多关于汽车共享的研究，其中许多只关注客观数据，如地理信息系统分析，社会人口信息和家庭汽车拥有。然而，很少有研究调查与旅行行为和拼车使用相关的心理方面。
关于运输的心理学研究有着悠久的历史，其贡献的多样性是一个公认的研究领域的证据。在主要的贡献中，计划行为理论(TPB)以及习惯结构、环境问题、规范和价值观有助于理解旅行行为的复杂领域。
TPB假设行为可以通过意图来预测，而意图本身又通过态度、社会规范和感知行为来控制来预测。这一模型已被大量使用，并在许多研究中成功地用于调查旅行行为。
旅行行为的一个重要特征是它的重复性，尤其是在通勤行为方面。在类似的情况下，随着习惯通过行为的重复而变得更强，意图对行为的预测将会更少。习惯强烈的个人倾向于考虑较少的异地交通选择。根据这一原理，如果环境稳定，习惯成为交通方式选择的一个强有力的预测因素。
心理变量已经被用来作为一种手段来划分一个群体在态度和行为方面的交通。先前的研究发现，这些细分为解决旅行决策的环境依赖性提供了有价值的信息， 绘制跨国家的流动文化图，并调查私家车的未来模式选择。
最近，大型工业公司已经在世界各地的许多城市推出了免费浮动服务，在那里，汽车可以停放在给定服务区域内的任何地方。这些新的发展使汽车共享更受欢迎， 并鼓励交通系统的有希望的变化。
对汽车共享的研究表明，这些服务可以作为可持续交通的一种替代方式。汽车共享可能对私人汽车驾驶有潜在的替代作用，并补充公共交通，只要满足某些条件。此外，研究发现，这与积极旅行的增加有正相关，如骑自行车和步行[37]。通过减少二氧化碳排放，私人汽车的使用和停车区的需求，汽车共享有可能提供一个可持续的解决方案，涵盖密集的城市地区的环境和社会问题。
然而，关于汽车共享使用的研究主要调查了人口密集的城市地区的特定人群，没有自我选择偏好的控制。看看其他研究，结果显示，出行行为的改变和汽车共享使用之间的关系可能不像声称的那样简单。例如，汽车拥有量的减少更依赖于社会人口统计。
本研究旨在为交通研究做出整体贡献，其中包括交通行为研究的相关研究概述、心理变量测量以及社会人口变量，以描述汽车共享的用户和非用户群体，并讨论汽车共享服务对可持续性的影响及其与交通研究的相关性。
基于坚实的理论背景，本研究旨在填补文献中的一些空白。首先，汽车共享服务并没有在如此广泛的范围内作为一种流动方式的特征来考虑，包括不同城市间数据收集的心理和行为方面。第二，许多研究没有一个对照组进行比较。
第一个缺口是通过将汽车共享纳入基于行为、心理和社会人口变量的集群特征的交通场景中来填补的。所调查的行为方面是日常出行的交通方式和选择私家车作为不同出行目的的交通方式的习惯。调查的心理因素包括人们对汽车共享的态度、他们对环境的关注、个人对环境的规范、他们的政治取向，更具体地说，他们对环境的政治考虑，以及他们在决定使用汽车共享服务时认为重要的动机。关于第二个差距，增加了一个控制组，对汽车共享用户和非用户之间的可能差异进行更有价值的比较。
这项研究包括更大和更小的城市地区，主要覆盖意大利(17个)和瑞典(3个)城市(96%的样本)。为了确定拼车服务的设施和障碍，对与拼车使用相关的决策中涉及的心理、社会和行为方面进行了调查。
本文的重点是回答以下四个研究问题:
R1-在欧洲城市，汽车共享的用户和非用户在他们的出行模式和心理方面(例如，态度、汽车共享的可接受性、个人规范、环境问题)的概况是什么？
R2-它们有什么不同？
R3-当这些群体考虑使用汽车共享时，哪些动机与他们相关？
R4-汽车共享用户旅行更可持续吗？
这些问题是值得回答的，因为有了这些信息，城市规划者可以解决不同人群在以下方面的具体障碍
更可持续地旅行。此外，可以考虑不同社会阶层的交通模式和需求来制定解决方案，从而促进更好的流动性治理。
在接下来的章节中，我们将介绍调查方法，以及欧洲各城市的抽样调查。在结果部分，给出了聚类分析，并描述了汽车共享用户和非用户的移动性风格。最后一节从可持续性的整体角度对这些结果对不同利益相关者的影响进行了批判性讨论。
2 方法
2.1 仪器和程序
2018年4月至6月，问卷的七个在线版本以瑞典语、意大利语、德语、荷兰语、西班牙语、法语和英语向受访者分发。瑞典问卷是由哥德堡大学观点研究实验室针对斯德哥尔摩、哥德堡和马尔默版的、意大利版的“问-答”调查首先对居住在调查时至少有一个汽车 共享服务活跃的城市(即巴里、博洛尼亚、布雷西亚、 卡利亚里、卡塔尼亚、佛罗伦萨、热那亚、米兰、摩德纳、那不勒斯、帕多瓦、巴勒莫、帕尔马、罗马、都灵、威尼斯和维罗纳)的非用户代表进行抽样调查。此 外，汽车共享用户通过向两个汽车共享运营商(蓝鸟和 乐享)的客户分发调查问卷而成为目标。调查的管理集 中在这两个国家。然而，其他国家(德国、比利时、西 班牙和法国)通过社交网络(如项目网站、推特和领英) 和一个便利的组织样本获得了联系。
参与者可以通过链接访问问卷。在了解了汽车共享的定义后，参与者被问及他们是当前用户、以前的用户还是任何汽车共享服务的非用户，包括选择“我不熟悉汽车共享的概念”的选项。调查中对汽车共享的定义是“汽车共享是一种会员服务，适用于社区中所有合格的驾驶员。每次会员保留和使用车辆时，不需要单独的书面协议。汽车共享公司向其成员提供一周7天、24小 时共享汽车的分散网络。应该强调的是，司机之间不共享行程，只有不同的司机在不同的时间共享车辆”。报告不熟悉汽车共享概念的受访者没有收到关于汽车共享的具体问题。作者采用了这一方法程序，以保证回答的有效性，并避免诱导被调查者回答他们不熟悉的问题。
在随后的问卷调查中，共调查了36个问题，涉及对汽车共享的态度、环境、政治取向、个人规范、不同交通方式的使用频率以及不同出行目的的交通方式选择。因此，用于该分析的量表包含了与汽车共享相关的态度和行为方面的项目。
2.1.1 私家车习惯
这一措施，改编自Verplanken等人的包括一个声明和以下说明:“下面，列出了一些活动。您最有可能使用哪种旅行模式来完成这些活动？”。一个指数是用私家 车相对于其他交通方式(汽车共享、公共交通、摩托车、出租车、骑自行车、步行、其他)的选择频率之和计算出来的，用于七种旅行目的:拜访近亲/朋友、在市中心办点事、出去吃晚餐、在宜人的天气里远足、购买食品杂货、参观购物中心和周末活动。
2.1.2 日常出行的交通
关于这个项目的主要陈述是“如果你考虑你的日常旅行 (工作、学习、购物等)。)，您平均多久使用一次以下交通方式？”。参与者被要求按照以下标准回答:(5)每天； (4)4-6天/周；(3)1-3天/周；(2)每月一次/几次；(1)更少； (0)从不。测量了八种交通方式在日常出行中的使用频率: 私家车作为驾驶员、私家车作为乘客、汽车共享、公共 交通、摩托车、出租车、自行车和步行。这些指标随后 被分为三个分组，以供以后分析:私人机动化日常出行(私人汽车作为驾驶员，私人汽车作为乘客，汽车共享，摩 托车/踏板车和出租车)，主动日常出行(步行和骑自行车) 和公共交通日常出行。
2.1.3 态度、环境问题和个人规范量表
这些量表是根据以前对汽车使用的研究改编的。对汽车共享的态度通过基于7点李克特量表的四个项目来衡量，其中1 =非常弱，7 =非常强(例如:“我对在社会中实施汽车共享的支持是hellip;hellip;”)。环境问题通过两个项目在 7点李克特量表上进行测量，其中1 =非常同意，7 =强烈反对(例如:“我认为使用汽车会导致许多环境问题”)。个人标准是通过基于7点李克特量表的三个项目来衡量的，其中1=非常同意，7=非常不同意(例如:“如果我旅行更可持续，我会感觉很好”)。
2.1.4 政治方向
政治取向是通过“政治观点有时被称为lsquo;左rsquo;和lsquo;右rsquo;”来衡量的。一般来说，在这个尺度上你会把你的观点放在哪里？”答案基于1 (=最左边)到7 (=最右边)的等级。
2.1.5 绿色政治尺度
绿色政治尺度通过“政治问题有时在绿色环境尺度中被提及”这一项目来衡量。在这样一个绿色的天平上，你会把自己放在哪里？”答案基于1到7的等级。
2.1.6 动机
对于目前汽车共享的用户来说，这个概念是通过这样一个问题来衡量的:“在你看来，以下哪个动机是你使用 汽车共享的动机？”。对于不使用汽车共享的人，这个问题被换成了“在你看来，以下哪个选项会激励你使用汽车共享？”受访者可以在八个选择中选择一个以上的动机:M1(我家/工作场所附近汽车共享停车场的可达性)；M2(减少开支)；M3(更可持续地旅行)；M4(为了 旅行时更舒适)；M5(只有在我需要的时候才有车的便 利)；M6(为了避免对我自己的汽车的维护和修理承担 责任)；M7(避免寻找停车位或其他动机)；和M8(其他)。
3 结果
3.1 样本
该样本包括1519名汽车共享用户和3695名非用户。平均年龄在40至49岁之间，50.7%为男性，48.8%的人税前个人月收入达到euro; 2499，70%的受访者拥有大学学位或更高的edu学历。关于家庭概况，34.2%的人有两个人同 居，只有13.2%的家庭没有汽车，50.7%的家庭拥有一辆汽车。民族分布在意大利(51.7%)、瑞典(44.5%)和其他 国家(3.8%)。有关样本的更详细描述，请参见表2。鉴于各国抽样不平衡，对结果的解释主要集中在意大利和瑞典之间的差异
3.2 统计分析
在不同的聚类分析方法中，不同的学科有其传统的工作方法，为这种分析选择的方法是聚集层次聚类分析的流行方法，称为最小方差法或沃德方法。该方法旨在最大化组间异质性和组内同质性，与其他流行方法相比，该方法被认为是最准确的方法。
沃德方法将聚类的元素按一定的步聚在一起，遵循一个度量标准，并经常生成一个树形图来分析元素之间的距离。在每个步骤中，新的元素被包括在集群中，直到达到最优数量的集群。
为了形成聚类，该分析基于研究者建立的标准识别同质群体。本研究中的聚类变量为私家车偏好、日常出行交通(优先机动、主动和公共交通)、态度、环境关注、个人规范、政治取向和绿色政治尺度。
聚类分析可以分为监督和非监督方法。监督方法基于研究人员的规则集预先定义聚类的数量。在无监督的方法中，变量之间的自由交互被允许确定聚类，并且对聚类的数量没有先验限制。第二种方法用于当前的分析，根据数据定义聚类数。进行了两次单独的聚类分 析，一次只包括当前的汽车共享用户，另一次只包括非用户。第一次分析产生了三个集群，第二次分析产生了两个集群。集群被进一步描述和命名为移动性风格。上述引入的态度、环境关注和个人规范三个结构的内部一致性指数令人满意。克朗巴赫的阿尔法值是用来测试仪器一致测量概念的能力的。alpha;也是测试中误差量的估计值，从0到1变化(一般认为从0.7到0.95是令人满意的。克朗巴赫的态度阿尔法值对当前用户为0.69，对非用户为0.71；克朗巴赫对环境问题的alpha;值对当前用户为0.87，对非用户为0.91，对个人规范的alpha;值对当前用户为0.85，对非用户为0.88。
3.2.1 用户聚类分析
最大和最小聚类之间的比率大小为2.45，内聚力和分离是公平的(平均轮廓=0.3)。预测聚类的相关变量的 选择顺序为:环境关注、私家车偏好、个人规范、绿色 政治尺度、
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