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家庭对清洁汽车的需求和支付意愿
Dimitris Potoglou , Pavlos S. Kanaroglou，空间分析中心，地理和地球科学学院，麦克马斯特大学
摘 要
本文考察了在加拿大汉密尔顿大都市里，最可能影响家庭选择更清洁型汽车的因素和激励。数据收集是基于实验设计和一定的选择方法，通过一个网络调查得到的。可选择的替代品包括传统汽油汽车、混合动力汽车和可替代燃料汽车。每个选项是由一组不同的汽车属性和经济激励所描述，为每个调查对象而定制。掌控个人、家庭和当地居民的特点，一个嵌套Logit模型的参数表示，降低货币成本、购买税和低排放量将鼓励家庭采取更清洁型汽车。另一方面，激励措施，如免费停车和允许在高占有率车道一个人在车里开车的效果并不显著。此外,有限燃料的可获取性是一个家庭考虑采用另一种可替代汽车的关注点。最后，愿意为更清洁型汽车支付额外费用是基于估计参数来计算。
关键字：替代型燃料汽车；汽车需求；巢式逻辑模型；可持续性交通
第1章 介绍
汽车，城市交通的主导模式，产生了世界上六分之一的温室气体排放。这也是当地空气污染物的一个主要来源，如颗粒物(PM)，一氧化碳(CO)，氮氧化物(NOx)和挥发性有机化合物(VOC)( Fenger, 1999)。例如，在加拿大，运输排放占大约52%的氮氧化物,40%的CO,20%的VOCs和5%的PM排放(加拿大运输业,2004)。可替代燃料汽车(AFVs) 和汽油车相比预计将产生的排放下降了约40%，同时能保持灵活性和私人机动旅行性能。在特殊情况下,未来长期技术,如纯电动,混合动力和燃料电池汽车预计将实现比现在汽车减排80%。
然而，为实现大量AFVs在市场中的渗透，需要对汽车和燃料生产、加油设施网扩建进行大型的基础设施投资 (MacLeanet al., 2004)。伴随基础设施的发展，评估消费者采用更清洁型汽车的意愿是很重要的。因此， AFVs与那些传统的车辆相比在性能特征上呈现有吸引力的选项是重要的。构建一个对这些因素的理解和激励机制，可能会鼓励家庭采用AFVs，将有助于告知行业利益相关者去发展干预措施。
几项对AFVs的潜在需求的研究都是在加州进行的,而来自其他地方的研究经验是有限的。大多数的研究都是基于规定的选择(SC)方法和实验的设计技术,以家庭或个人为单位的分析(Louviere et al .,2000)。阿德勒的研究et al .(2003)观察三个假设的汽车选项:传统的汽油汽车，混合动力汽车和柴油汽车，分析来自大约3300个家庭的反应,估计一个嵌套的多项logit模型(NMNL)表明,节约燃油成本和燃料激励措施,如免税购买和免费停车,将鼓励加州的家庭采取更清洁型汽车。在加拿大，Ewing和Sarigollu(1998)开发了一种叫stated-choices的实验，来测试影响蒙特利尔郊区的通勤者考虑购买低和零排放汽车偏好的因素。除了汽车属性,他们测试了经济手段的重要性,如通勤成本和时间,这也都是很重要的。使用多项logit（MNL）模型评估显示,如果价格和性能特征是可比的,可能会有一个对清洁汽车的高需求。
本文提供了加拿大城市环境下的实证结果。相比美国的例子集中在国家和州的水平，我们的研究集中在城市规模,如在安大略的汉密尔顿大都市。除了汽车属性和家庭的社会人口和经济特征,我们介绍居住地社区特征(如城市形态测量)，作为一个家庭车型选择的协变量。在车型选择研究中邻里特征一直被忽视，除了直到最近，Cao et al. (2006)在对传统汽油汽车选择行为分析中介绍的社区特点。
我们看看是否车辆性能和家庭特征可能会影响在加拿大城市区域，对清洁交通工具技术的偏好,是否有任何可能影响这些偏好的城市形态特征，这些政策举措可能会鼓励采用更清洁型汽车和消费者为这些清洁型汽车支付额外的费用。
第2章 实验设计
重点是对短期清洁型汽车技术的需求，如混合动力和一个通用类型的可替代的燃料汽车(如天然气)。我们使用一定的选择方法来考虑三种车辆选择:传统的汽油,混合动力和可替代燃料汽车。每个选项是基于标签的七类/大小类别的车辆：微型,小型,中型,大型,小卡车,货车和运动型多用途车(SUV)。
车辆最重要的属性是基于前人的研究综述（potoglou and kanaroglou，印刷中），选择一组有限的属性来控制整体的认知复杂性，同时防止产生可能会引入干扰数据的受访者疲劳， (Fowkes Wardman,1988)。三个类型的属性选择:货币、非货币和环境(Bunch et al., 1993)。所有属性有四个层次,这样我们才能覆盖利益范围，同时允许估计的非线性效应。
货币属性被广泛认为是重要的,包括购买价格、年度燃料和维护成本(Mohammadian和Miller,2003)。这三个属性是为每个受访者定制的。具体来说,受访者表明他们的下一个车辆的类型，他们将花的钱的数量和它每年的预计使用率。年度燃料成本被计算为产品之间的年度报告使用率(公里/年)和平均燃料每公里成本(美分/公里)，与所选择的类别/尺寸类别是特定的。初步测试表明,受访者报告每周公里旅行预期是困难的,因此每年的使用率是包括在实验中的。
非货币性的属性包括燃料的可用性，购买混合动力或可替代燃料汽车的激励体制和加速度。燃料的可用性被定义为，在该区域内将提供可替代燃料的现有加油站的比例。激励被描述为家庭购买混合动力或可替代燃料汽车将获得的优势或奖励。这个实验中激励机制的选择是基于加拿大政府的可持续发展战略,包括:消除汽车销售税,免费停车和许可一名乘客在车辆中的汽车在高载客率车辆(HOV)专用车道行驶 (加拿大运输业,2004)。加速度被定义为要求车辆达到每小时100公里速度所需的时间(以秒为单位)。污染水平是一个包括在这个实验中的环境属性，是衡量一个家庭对车辆环保性能感知的评价指标。
所有属性和水平的结合将导致一个很大数量的选择集，这作为一个整体呈现给受访者是不现实的。为了克服这一障碍,同时保持统计效率,我们构造了一个实验设计矩阵组成的128个场景，使用离散选择实验的SAS宏(Kuhfeld,2005)。128 -场景矩阵是双设计矩阵的64种组合情景。首先是来自413个正交的主效应设计,其次来自213 个endpoint”主效应设计和测量替代品内双向属性间的交互效应。第二个矩阵只包括每个极端的属性(即水平。最小和最大的值)。这一策略可以解释嵌入在双向互动中的最大方差。而联合设计并不是正交的, 它有良好的条件和可能以合理的统计效率来解释效果(Louviere et al .,2000)。
为了避免疲劳和讨厌的效果,每个被调查者收到一组八个选择场景(Carson et al .,1994)。这是通过将128个场景划分为16组的八个场景来实现的。每组八个场景包含从首先64个场景矩阵中不更换和随机抽取的四个场景，和从其次64个场景矩阵中以相同的方式抽取的另外四个场景。出于16组场景共享考虑, 一个场景被随机抽取，无需更换，并被分配给一个受访者。在首先的16个受访者中,当16组场景被用完时,会重新开始所有16组场景的抽取过程。为了避免序列偏差，属性和它们的值以随机顺序出现在每个选择场景中(Iraguen Ortuzar,2004)。完整的在线问卷调查和特定选择调查可在:http://www.science.mcmaster.ca/ potogld / php / web / index2.php获得。
第3章 数据收集
通过互联网收集数据是一个相对较新的方法, 这可以用低成本独立收集观测数实现。响应时间明显短于传统的邮件或电话方法，并且不需要雇佣和培训面试人员((Dillman,2000)。随着网络调查的完成,收集到的数据是可以立即进行分析的,因为数字存储、管理和编码与数据采集程序同时发生。在特定选择情况下,互联网调查在高度定制的选择场景下提供了同样的灵活性设计,与目前的调查方法一样。
另一方面,互联网调查因为潜在的偏见和对检索到的样本弱的代表性受到了批评。限制的互联网访问和渗透被认为是在样本搜集过程中偏见的主要来源。这个问题在发展中国家可能是严重的,互联网访问和渗透对高收入和受教育人口是有限的(Iraguen and Ortuzar, 2004)。汉密尔顿地区以互联网访问和渗透各为57.8%和47.3%，在25个加拿大城市中排第11 (Kellerman, 2004)。另外,这种担忧可能对一些研究来说微不足道,特别是如果分析师寻求对子组拥有互联网用户特点的人口加强抽样。研究表明, 在AFVs的例子中,访问互联网的人拥有更高层次的教育,收入和环境敏感性，因此他们有更大的选择自由,往往会增加购买汽车清洁技术决策的可变性 (Ewing and Sarigollu, 2000)。这里的潜在过采样的这部分人口是相当理想的。
网络调查的另一个问题是缺乏控制,通常是在电话或面对面采访中的关于问题措辞的可能混淆。在这里,我们来测试问题的清晰度和通过双试点调查和前测调查的特定选择方案中的整体综合性。在试点调查中的受访者，通过电子邮件报告问题，并提出了一些改变，提高了问卷的整体性能。在检测前的调查中,受访者没有报告任何重大问题。
在传统的数据收集方法中,需要提供详细说明和尽可能培训被调查者,但是互联网的调查提供了灵活性,允许受访者专注他们的反应。这是问题的顺序由自动控制应用程序在后台操控的成果。后者提出了网络调查的优点之一,即在线问卷能合理的计划和测试。此外,特定选择场景互动让受访者检索车辆属性的定义和激励其在任何时候都能有选择的练习。
首先,我们联系了在大都市汉密尔顿的经理和人力资源人员的主要雇主。汉密尔顿市，麦克马斯特大学和汉密尔顿健康科学部门批准对员工的分布调查。具体来说,是通过电子邮件发送电子邮件邀请名单中提到的员工,同时,这项研究是通过本地内部网,麦克马斯特大学和当地报纸的网站被宣传。此外,我们实现了一个滚雪球的方法，通过让被受访者向领域的其他汉密尔顿居民推荐这项调查。跟随第一个电子邮件,另外四个提醒被送到潜在受访者邮件来激励参与。
实际的数据收集发生在2005年3月21日和4月30日之间, (Potoglou and Kanaroglou,2007)。在902个完成访问者中,602人表示,他们在未来5年会购买汽车, 被选取完成所规定的选择方案，在482个受访者成功的完成了所有八种场景下，得到了一个3856个观察的最后样本。特定选择实验的非可用信息为20%，表明大多数参与者理解练习的选择。
表3.1显示了受访者的样本特征，成功地完成了既定的选择与在汉密尔顿地区大城市的一般社会经济和人口特征的比较。虽然样本代表年轻，受过教育的和富裕的人口，清洁汽车对这类人而不是普通人群，可能更具吸引力(Ewing and Sarigollu, 1998)。但这些差异不会影响结果，因为本研究的重点是在多元框架内解释类型选择行为,控制了人口特征(Babbie,1998)。
汉密尔顿
样本：61.8%
2001年普查：53.8%
登打士
样本：9.1%
2001普查：2.5%
伯灵顿
样本：10.5%
2001普查：22.7%
斯托尼希腊
样本：5.7%
2001年普查：6.9%
格里姆斯比
样本：2.2%
2001年普查：3.0%
格兰布鲁克
样本：1.3%
2001年普查：1.7%
安克斯达
样本：4.6%
2001普查：4.7%
弗兰伯勒
样本：4.8%
2001普查：5.0%
图3.1收集样本的空间分布图
图3.1显示了收集样品的空间呈现与在研究区的实际人口分布的比较。高差异存在于邓达斯和伯灵顿的城市,第一个因为它靠近麦克马斯特大学,第二因为当地机构不愿意在该地区促进调查。
表3.1
对2001年加拿大普查的特定选择样本
受访者总数 496
CBER-CARs(%) 2001普查
性别 女性 55.6 51.3
男性 43.3 48.8
DK/拒绝 1.0 ---
受访者年龄组 16-24 9.9 12.9
25-34 30.6 13.2
35-44 23.2 16.6
45-54 26.0 14.1
55-64 8.7 9.6
gt;64 0.6 14.3
DK/拒绝 1.0 ---
高中或更低 14.7 52.0
受教育程度 大专文凭 21.8 25.5
本科学位 33.9 22.6
研究生学位 27.4
DK/拒绝 2.2 ---
家庭汽车数量 0 4.8 5.7
1 36.3 37.1
2 38.9 39.1
3 15.3 13.6
4 4.6 4.3
家庭收入($) gt;$25000 6.9 17.8
$25000至 20.4 29.0
$59999
$60000至 31.3 26.1
$85000
gt;$85000 28.4 27.1
DK/拒绝 13.1 ---
第4章 结果
4.1 散选择模型: 嵌套Log
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