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插电式混合动力电动汽车的消费者调查分析
摘要
插电式混合动力电动车（PHEV）显示出减少排放温室气体（GHG）的潜力，提高燃油效率，并提供不受电池容量限制的行驶里程。 然而，如果消费者不采纳这种新的技术，这些好处将不会实现。 已经开发了几种基于代理潜在市场渗透性的模型来建模，但可用数据的差距限制了这些模型的有用性。为了解决这个问题，我们使用亚马逊对1000名美国居民进行了调查，以便于更好地了解PHEV市场潜力的因素的渗透影响。 我们对调查结果的分析揭示了定量模式和相关性， 扩展现有文献。 例如，受访者感觉最强烈 关于减少美国运输能源消耗和减少温室气体排放，71％的受访者说他们会考虑追求紧凑型PHEV，而不是那些对这些问题感到最不强烈的人。 然而， 即使是最倾向于考虑一辆紧凑型PHEV也不愿意付出更多 超过几千美元的额外的价格。 与以前的研究一致， 我们发现金融和电池相关的关注仍然是PHEV市场渗透率扩大的主要障碍。 我们讨论基于代理 PHEV市场渗透模型的结果，我们如何帮助通知政府政策和制造商定价营销策略促进消费者采用PHEVs。
- 介绍
在全球，能源的来源与用途以及对气候变化的影响有关问题是环保辩论的前沿。 目前， 运输占美国温室气体（GHG）排放量的约三分之一，是增长最快的排放源。 插电式混合动力电动车（PHEV）为混合动力车。 通过电力提供的动力，PHEV可以显着减少GHG排放。这可能发生的程度取决于当前的区域来源发电，智能电网技术能力来证明电网效率和降低峰值需求发电转移煤炭清洁能源，包括天然气和可再生能源（例如，风能和太阳能），以及碳捕获和封存煤炭为动力的植物。
潜在的车辆电网技术可以进一步减少需求高峰期和因此对电网效率有正反馈。此外，PHEV和全电动车（EV）已经预测生命周期成本是比任一氢燃料电池或内燃机低得多。从消费者的角度来看，PHEV可以在没有EV范围限制的情况下大幅节省燃料成本; EPA / DOT
雪佛兰Volt的贴纸数据表明，车辆将在5年内相比新车辆平均节省6850美元的燃料成本。然而，不清楚消费者是否意识到这些潜在的节约，或者如果这样，相信贴纸数据或在决定购买哪辆车时，在合理的财务分析中使用它。尽管PHEV的好处，但实现最终取决于消费者购买新技术的意愿。
在2008年的调查中，接受调查的美国消费者中69％曾与PHEV技术，虽然公共意识的PHEVs现在正在增长。然而，仍然存在着广泛的共识涉及电动车辆（包括EV，PHEV和混合动力电动车辆）的电池，以及潜力充电不便。虽然以前的工作指出消费者愿意支付更高的燃油效率溢价，初步伏的销售没有达到预测等，并且被竞争否则类似的气体驱动的Cruze 。
现在对于模拟PHEV（和其他电动车辆）的潜在市场渗透存在极大的兴趣，潜在政策，激励，能源价格和影响消费者选择的其他因素。 尽管以前的消费者关于对PHEV采用态度的调查（在上一段中讨论），公布的数据中存在许多差距，并且存在一个需要更大的微观数据正确地告知潜在的PHEV市场渗透率模型 Daziano和Chiew，Eppstein等人，2011，以提高其作为决策支持工具的作用。坎贝尔等人提出了利用普查数据聚类分析，以确定高浓度区域潜在的早期采用替代燃料车辆，以通知区域基础设施的发展和政策有针对性的营销活动; 更好地理解人口变量和态度之间的互相关通过改善潜在的早期采用者的人口统计学特征，可以有益于这种方法。为了满足更多微观数据的需要，佛蒙特大学和桑迪亚国家实验室启动了一个广泛的在线调查，1000名声称成年美国居民使用亚马逊机械土耳其人（AMT）平台收集和分析定量数据，
vious调查。 我们的目标是收集数据，以（i）识别区分这些的消费者特征（如果有的话）愿意和不愿意考虑采用PHEV技术的人，（ii）确定可能会积极影响的可能因素，使消费者愿意考虑采用新的PHEV技术，（iii）评估多少额外的消费者可能愿意在未来预期节省燃料的情况下预先支付购买车辆，以及（iv）分析消费者人口统计和态度之间的关系。 简而言之，这次AMT消费者调查是旨在更好地理解与之相关的属性，以及可能影响人们购买决定的影响PHEV，以及消费者如何权衡短期和长期财务，便利和环境保护之间的权衡，重要性和关注。这项研究的具体目标是获得详细的定量数据。AMT是亚马逊提供的服务，用户可以发布或完成补偿任务。对AMT作为廉价数据收集工具的兴趣近年来已经显着增长作为一种调查工具的潜力已经在多个领域得到评估。这些研究表明，和传统的调查收集方法（例如，大学调查，现场商店调查或电话监控）比AMT数据是相对可靠的。心理学和社会科学研究表明，尽管“Turker”论坛参与的水平受到补偿和完成任务所需的时间的影响，电源相对不受影响。 此外，货币补偿不是参与AMT交易的唯一动机，娱乐价值和个人技能等因素也在各种选择和参与中发挥作用任务。为了尽量减少参与偏见，我们特别订购了问题，以便参与者不会意识到该调查与车辆购买态度有关，直到六个调查部分中的第三个;和PHEV焦点没有透露到第五节。我们只保留了所有六个部分完成并且通过的那些调查严格的质量控制测试。在本文中，我们提供每个AMT调查问题，分布和相关性的汇总数据苏美尔属性和态度，以及深入的统计分析，以阐明最有影响力和最具预测性的因素的消费者愿意考虑PHEVs。 虽然我们的结果与现有文献一致， 超越了以前已经发布的信息，将支持更多的数据驱动模型并提供有用的信息，以便为希望宣传PHEV的政策制定者和制造商提供更好的信息。完整调查应被公开提供给其他研究人员的额外分析。
2.材料和方法
2.1．AMT调查数据
该调查于2011年7月发布到AMT，并在1000名参与者终止，他们都表示美国居住和最低年龄18岁，已完成调查。为了鼓励完成，部分调查是在四个月进行，作为奖励提供作为完成整个调查的奖励，每个参与者获得2美元。 AMT 调查包括105个问题，分为6个部分，其中77个是顺序多选择风格（例如，根本不是 小，有点，很多，这是一个主要因素）。与标准李克特量表不同，假设相等，我们使用逻辑回归分析这些数据，在更保守的假设下反应变量是有序的。六个部分如下：I。 参加人口：年龄，收入，性别，教育，居住状况，居住区（即市区，郊区， 或农村），政治频谱的位置，所有权，估计的平均每日驱动，回收频率和 他们是否认为自己是一般技术的早期采用者。 II。 购买决策：广告和社会因素的影响表示对购买决策，如重要性 是否有人喜欢他们选择的产品和品牌。
III。 车辆购置：拥有的汽车数量和某些因素影响他们最近的重要性和 未来车辆购买（例如，车辆价格，类别和融资）。
IV。 环境和能源：对气候变化和美国能源独立的态度/关注。
V．PHEV 技术：关注或奖励影响他们愿意考虑购买混合动力汽车的重要性。
VI。 扣除问题：评估参与者可能是多少愿意支付前期车辆（不一定是PHEV），提供未来的好处，节省加仑汽油的框架，节省美元燃料，和减少地方气候变化影响的程度。 重要的是要注意，我们试图对调查问题进行说明，以故意分散关于贴标价格的关注 来自PHEV技术或PHEV模型可用性的其他属性。 在结果中，我们首先描述参与者图形（调查第一部分）以及影响最近和未来车辆购买的所述因素（调查第三部分） 分析对PHEV技术的态度（调查第V节）以及与调查第一节的回应的关系 通过IV。 我们最后对折扣问题进行分析（调查第六节）。
2.2 数据质量控制
如果参与者（i）有gt; 65个缺失的答案，（ii）在lt;200 s内完成了调查，（iii） 他们会在未来更多地支付更低的储蓄，或者（iv）用第一个分类回答大多数问题 反应，暗示参与者可能没有考虑答案。 为了最小化后者，问题是 没有默认答案，要求参与者选择答案; 因此，只有两个参与者 通过标准iv移除。 使用观察到的分布双峰来建立标准i和ii的阈值。 四 的完成的调查有65个以上的缺失答案; 剩余的调查有4个缺失答案的平均值 最大为27.初步测试表明该调查需要至少200秒完成; 和所有的调查与 洗涤次数gt; 200s，最小完成时间为288s，平均值为964s。 经过质量控制，911的1000 调查被认为是可靠的，并包括在随后的分析中。
2.3．统计方法
进行了用于探索分类调查数据之间的相关性和关系的统计方法使用JMPreg;Pro的10.0.0。 在105个调查问题中的77个中，答案被保守地视为序数数据;皮尔逊 Chi平方，似然比，Kendalls taub和Spearmans Rank相关性用于测试显着关联 和因素和PHEV态度，最大 第 6 页 0.05意义准则（ 低磷 -值之间的互相关 发现）。 消费者表示愿意考虑未来购买紧凑型PHEV的可能性 （独立于价格或其他车辆特性）使用序数逻辑回归，奇数比和 报告的95％置信区间。 我们的分析包括多组问题的多项Logistic回归， 官方统计模型的参与者报告他们“肯定”或“不会”考虑购买一个契约 PHEV。 对于后者，我们进行了5倍交叉验证; 对于5个试验中的每一个，我们使用85％的训练模型调查受访者随机选择并对剩余的15％进行测试，然后报告平均错误分类率 所有5个试验的训练和测试集。
3.结果
3.1． 人口统计
我们比较从下列来源调查人口国家的估计：国家人口，年龄和性别，收入（ 美国人口普查局的人口上网员工，2011 ），教育 （ 美国人口普查局2012年 ），置业（ 国家Multihousing委员会2012年居住地），区（ 美国人口普查局 新闻办公室，2012年 ），每户平均每天开车（车辆数 NHTS：全国家庭 旅行调查，2009年 ），政治座位（ 皮尤研究中心的人民和出版社，2005 ）和政党隶属 （ 琼斯，2011 ）。 尽管样本量小，参与者颇具代表性美国人口统计数据（的表1和图1 ），当然 更何况不是通过大专班（如，下辖调查 琼斯和瑞克林，2009年 ）或其他有限的人口统计 群体（例如， 加斯帕和安栋梁，2011; Musti和Kockelman，2011;皮埃尔等人2011 ）。 AMT和NHTS（加权）数据 每个家庭的平均车辆平均为1.7辆和1.9辆，具有相似的分布（ 图。 1二）; 和数量 来自47个国家在美国呈正比（R 2 = 0.91） 回应每个国家的2010年人口普查民粹参与者 （ 图.1一个）。 然而，相对于美国人口统计，AMT参与者表示每日驾驶距离稍短 （ 图1 C），较高的收入水平（ 图1 D），教育程度较高（中图1 E），年轻的年龄（ 图。 1 F），更多的女性（ 表1 ）， 更左倾政治和民主党（ 表1 ）。
3.2.影响最近和未来车辆购买的因素
参与者被提出了各种因素，并要求选择这些因素的重要程度，或 将在最近的车辆购买和假设的未来车辆购买（不参考PHEV） 技术在这一点上的调查）。 结果显示每个重要性回答的参与者的百分比 类别（其中1 =不是，2 =一点，3 =有点，4 =很多，5 =占优势 中位数反应 类以粗体显示（ 见表2 ）。 与车辆特性（即车辆类别，价格，MPG和性能）相关的调查因子具有最高的sta- 对参与者最近车辆购买的重要程度，并且在他们的声明中更加重要 接下来的车辆购置（ 表2 ）。 具体来说，对于参与者最近的购买，73.4％，48.4％和35.9％的参与者 分别关于车辆价格，MPG和性能回答重要性水平4或5。 这些百分比 折旧至91.5％，85.2％和46.4％，供未来购买。 还要注意，MPG移位的重要性的分类中位数 从最近购买的第3级到未来购买的第4级。 相反，选择重要性级别4或5的那些 车辆类别从最近购买的66.0％下降到未来购买的60.7％。
表1
国家和AMT调查人口统计.
图1国家和AMT调查人口的比较：（1）绘制了美国各州的人口调查数（47个州表示，R 2 = 0.91）， （b）每个家庭的车辆数量，（c）平均每日驾驶（平均调查反应：14.6plusmn;14），（d）收入，（e）教育和（f）年龄。社交和广告对参与者的车辆购买决定的影响据报道最不常见。 大多数参与者（69.7％）表示，其他人驾驶的车辆类型几乎没有影响（重要性级别1 或2）对未来车辆购买（ 表2 ）。社交和广告对参与者的车辆购买决定的影响据报道最不常见。 大多数参与者（69.7％）表示，其他人驾驶的车辆类型几乎没有影响（重要性级别1 或2）对未来车辆购买（ 表2 ）。
3.3. 影响潜在未来PHEV购买的因素
调查的第五节以如下开头： “插电式混合动力电动汽车（PHEV），如雪佛兰Volt，是一种新型的车辆，在电动汽车上高效运行， 三分之一的一定距离，然后在汽油上，直到电池被充电（这可以在家里做，如果出口 可用）。 本部分调查旨在评估您对独立的新型PHEV技术的态度 的价格或其他车辆属性。 为此，第五部分中的所有问题明确要求参与者假设（i）他们决定购买一辆新车（ii）具有所有其他所需车辆特征并在预算范围内的PHEV。 试图量化参与者愿意考虑采用新的PHEV技术，个人的变异性 被要求量化他们的舒适水平，当考虑购买/租赁新的PHEV技术基于观察PHEV在消费者车队中的市场份额。 在一个极端，参与者可以表明愿意成为第一个人之一 人们购买PHEV，而在另一个极端，他们永远不会考虑购买PHEV。在这些ex- 参与者可以从5个序数分类响应中选择（即，他们将考虑购买PHEV） ，他们在他们周围看到的车辆的1-10％，11-15％，26-50％，51-75％或76-100％是PHEV）。 这些自我报告的mar- KET股阈值作图（ 图2 ）作为每个序数响应范围的平均值的函数， 其平均阈值为25％，标准偏差为48％。 这个观察到的标准偏差要大得多 比的基于代理的PHEV市场渗透率模型假设20％的标准差 Eppstein的等。 （2011年） 。 这个 分布被截断到最小值0（使得值60表示创新者和早期采用者
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