电动汽车潜在消费者特征识别和市场接受度研究

王　宁晏润林，刘亚斐

(同济大学　汽车学院，上海　200092)

电动汽车潜在消费者特征识别和市场接受度研究

(同济大学汽车学院，上海200092)

摘要：发展电动汽车对促进节能减排、带动产业转型升级有重要意义。目前消费者对电动汽车的接受度不高是导致电动汽车市场发展缓慢的主要原因之一。研究电动汽车潜在消费者的特征和市场接受度不仅有利于探究市场发展的关键影响因素，而且也是政策制定的重要决策依据。本文在构建电动汽车市场接受度影响因素模型的基础上，通过网络调研1071名私家车车主，并运用卡方检验和多项Logistic回归等统计方法实证研究消费者对电动汽车接受度的主要影响因素。结果表明年龄、学历水平和家庭平均年收入对电动汽车的市场接受度有显著影响，消费者更倾向于购买电动汽车作为家庭第二辆车，其特征是本科学历、家庭平均年收入为15-30万元之间、对电动汽车比较了解和试驾过电动汽车。回归结果表明社会影响、充电便利性和感知风险是电动汽车市场接受度的主要影响因素，其中充电便利性因素对不愿意购买电动汽车的消费者的影响大于愿意购买电动汽车替换燃油车的消费者，从众心理是影响消费者愿意购买电动汽车替换燃油车的因素。最后，基于研究结果，本文为电动汽车产业的发展提出政策建议。

关键词：电动汽车；消费者特征；市场接受度；Logistic回归

一、引言

近十年来环境污染和能源危机问题已成为公众关注的焦点。2014年中国碳排放超过美国和欧盟的总和，达到98亿吨，交通运输领域的碳排放占13%，其中汽车所产生的排放占到七成。中国汽车千人保有量2014年底刚突破100辆，距离世界发达国家还有很大差距，汽车市场将长期保持平稳增长。随着汽车保有量的迅速增加，石油消耗总量逐年升高，2014年中国进口原油3.1亿吨，原油对外依存度达到59.6%，车用燃油占燃油总消耗量的比例也在逐年升高，2012年已近50%，石油能源安全形势严峻。由此可见，能源安全和环境保护问题成为中国汽车工业发展必须解决的关键问题。

电动汽车具有良好的节能减排效益，不仅能有效降低中国对于石油进口日益增长的依赖，而且有利于缓解环境污染问题，因此将成为未来交通系统的主要技术选择。为推动电动汽车产业的发展，中国政府加快推广应用和试点示范。在2009年1月，中国科技部、财政部、发改委、工业和信息化部共同启动了“十城千辆”示范运营计划，四部委首批选取了北京等13个城市，后在2010年又分两批扩大到总共25个城市，首先在公交、出租、公务、市政、邮政等公共领域，开展节能与新能源汽车的示范应用。从2010年起，四部委还在北京、上海、合肥、深圳、杭州、长春6个城市同时进行私人购买补贴试点。然而，到2012年12月底示范期结束时，所有示范城市车辆规模仅达到2.74万辆，只完成计划目标的约26%，而私人领域电动汽车的销售更是少的可怜。2013年9月，中央四部委又推出新能源汽车产业发展规划，2015和2020年实现电动汽车产销量分别达到50和500万辆。但是在2014年，新能源汽车的产销量分别为7.85和7.48万辆，距离2015年产销50万辆的规划目标还有很大差距。

与传统燃油汽车相比，电动汽车存在整车价格高、充电配套设施不完善与充电时间长等问题，导致消费者的接受度不高，从而制约了电动汽车的市场化推广。为了推动私人购买电动汽车的发展，中央政府和地方政府都积极出台了相关财税和非财税政策。财税政策主要包括购车补贴、购置税减免、充电设施建设补贴和充换电价格优惠等，非财税政策主要包括免收城市道路桥梁隧道车辆通行费和在市内通行不受尾号限制等。然而从目前的市场表现来看，私人电动汽车的消费市场并未得到有效发展。虽然中央和地方出台了相当积极的支持政策，但是最终市场化的发展完全取决于消费者的接受程度，由此非常有必要深入细致的研究电动汽车潜在消费者的市场接受程度、关键影响因素及相关特征，从而为政策的制定及市场的培育提供更好的决策支持。

本文首先总结消费者对电动汽车接受度的相关研究文献，分析影响电动汽车市场接受度的因素；其次基于上国内外学者在电动汽车市场接受度上的研究成果以及消费者的行为分析，构建了电动汽车市场接受度的影响因素结构模型，并确定研究方法；再次基于问卷调查数据，利用数据统计方法，得到实证研究结果；最后基于研究结果给出结论，并提出政策建议和未来研究方向。

二、文献综述

电动汽车的市场接受度受到很多因素的影响。国内外的相关研究集中在电动汽车的产品技术因素、消费者的人口统计特征和个性特征等内部因素以及政策、油价和基础设施等外部环境因素方面，相关的文献研究归纳总结如下：

(一)人口统计变量

人口统计变量包括性别、年龄、教育、职业、收入等方面的信息，是消费者的本质特性，是影响消费者市场接受度的决定性因素。Carley[1]在2011年调查了美国大城市的车主对插电式混合动力汽车的市场接受度，结果表明高学历的消费者对电动汽车的市场接受度更强。Knez[2]通过调研700名斯洛文尼亚的消费者以研究影响新能源汽车市场接受度的主要因素，结果发现年龄大的被调查者更倾向于选择新能源汽车。Patrick[3]通过对德国电动汽车消费者的调研分析发现私人电动汽车购买者的特征是中年男人，住在农村或郊区，而且每年出行里程较长。本文选取的人口统计变量包括：性别、受教育程度、婚姻状况、年龄、职业和家庭平均年收入。

(二)消费者的感知风险

Oliver和Rosen[4]通过对混合动力汽车消费者的调查得出，消费者的接受度受到其对于新产品感知风险的影响。感知风险是反向影响消费者市场接受度的因素，当消费者预期其购买后果具有不确定性时，就会产生感知风险。对于电动汽车，消费者缺乏相应的产品知识，因此会感知到风险。消费者感知到的风险越大，其电动汽车市场接受度就越小，即消费者的感知风险会直接影响其最终的购买行为。本文将消费者的感知风险归纳为三点：担心电动汽车的电池寿命过短；担心电动汽车技术不过关，质量不可靠；担心电动汽车不能及时充电，影响日常工作和生活。

(三)消费者的个性特征

Kahn[5]通过研究洛杉矶市混合动力汽车的购买者，发现环保主义者比非环保主义者更有可能购买混合动力汽车。Axsen[6]通过对加利福尼亚508个家庭的调查发现对电动汽车感兴趣的被调查者特征是有责任心、有环保意识和愿意支持国家发展。Hidrue[7]通过对美国3029名消费者的调研发现被调查者拥有新潮个性特征、倾向于接受新事物的被调查者更愿意购买电动汽车。许恬[8]通过实证分析发现对电动汽车市场接受度强的消费者生活形态大多是科技先行性和绿色环保型。消费者的个性特征是影响其对电动汽车接受度的内因之一。因此本文中影响电动汽车市场接受度的个性特征包括将消费者的环保意识、从众心理和新潮个性。

(四)电动汽车产品技术性能因素

电动汽车与传统燃油汽车相比，在性能方面有一定的优势，比如起步加速时间短，动力足够强劲；没有变速箱，易于操控；安全性较高；噪音小，驾乘舒适等。Ozaki和Sevastyanova[9]通过调研混合动力汽车消费者，得到与汽车性能相关的因素比如驾乘舒适、噪音小、自动挡、易于操作等是影响消费者采用的最重要的因素。德勤咨询公司[10]在美国做的一项调查表明电动汽车的可靠性是消费者首要考虑的因素之一。但是由于电池技术的制约，电动汽车的续航里程较短，一般为100-300公里，不能满足用户的长途出行。同时电池寿命也较短，这些因素都在一定程度上降低了消费者的市场接受度。

(五)电动汽车的使用成本

Caperello和Kurani[11]的研究表明，虽然电动汽车很高的购买成本阻碍了电动汽车的推广，但其相比传统汽车较低的使用成本是电动汽车推广的促进因素。Krupa等[12]通过对美国1000名居民的调研发现相比于电动汽车的环保效益，消费者更注重电动汽车能耗成本的降低，而且关注电动汽车能耗成本低的被调查者更有可能购买电动汽车。消费者在购车时除了考虑汽车性能因素外，还会考虑汽车购买之后的使用成本。电动汽车的百公里充电费用约为12元，远低于燃油车，而且电动汽车无需更换三滤，维修保养费用低。因此电动汽车较低的使用成本是吸引消费者的一个主要因素。

(六)电动汽车的营销推广

李美霞[13]在研究纯电动汽车购买决策的影响因素时指出，企业的促销活动有利于增加消费者对纯电动汽车的购买量，扩大市场占有率。除了电动汽车本身的性能和价格等自身条件外，营销推广也在一定程度上影响消费者的市场接受度。营销推广因素包括销售渠道、售后服务、广告宣传等方面。

(七)充电设施便利性

由于电池技术制约，电动汽车的续驶里程较短，不能满足用户的长距离出行，因此需要建设充电设施以消除用户的“里程焦虑”。Browne等[14]分析了电动汽车发展的阻碍因素，其中充电设施不完善是阻碍因素之一，当没有充电设施时，车主会产生里程焦虑。因此，充电设施的建设将有利于电动汽车市场的快速发展[15]。充电配套设施的完善程度和便利性是影响消费者对电动汽车市场接受度的重要因素。

(八)政府支持政策

在电动汽车产业发展初期，政府是电动汽车产业化及市场化的主要推动力量，政府对电动汽车产业制定的政策会对消费者电动汽车的市场接受度产生影响。政策主要分为财税政策和非财税政策，财税政策包括购车补贴、购置税减免、充电设施补贴和充电电费补贴等，非财税政策包括牌照减免、停车免费或不限行等。Gallagher和Muehlegger[16]认为相比于其他支持政策，税费补贴更加能够促进消费者对电动汽车的购买。Lane and Potter[17]通过调研分析阻碍英国清洁汽车推广的因素，结果表明政府的环保法规、油价政策、购买补贴和加能基础设施的建设会影响清洁汽车的采用率。Potoglou[18]通过网络问卷调查，运用巢式Logit模型分析结果表明购置税减免和成本降低可以有效促进电动汽车的使用，但是一些非财政政策如免费停车和使用专用车道等的效果不明显。

(九)电动汽车的社会影响

Turrentine和Kurani[19]通过调研美国57个家庭发现，电动汽车的环保性以及使用电动汽车体现的环保形象是影响消费者购买的重要推动因素。Graha-Rowe[20]通过调查英国40户家庭驾驶电动汽车的经验发现，有的车主因为电动汽车的环境效益而感觉良好，而其他车主却因为电动汽车外型或性能不佳而感到尴尬。Kurani[21]针对美国25个家庭的调研发现混合动力汽车的象征意义对他们的市场接受度影响很大，他们认为拥有一辆HEV可以表达成熟、智慧和与众不同等自我特征。Zhang[22]通过调查南京299个驾校学员，得出消费者对电动汽车的接受程度受到周围群体意见的影响。Jonn[23]通过RP和SP调研，基于离散选择模型得到口碑效应会对混合动力汽车的接受度产生影响。电动汽车不仅仅只是简单的交通工具，它所代表的社会象征意义也会一定程度上影响消费者的购买决策。同时消费者购买电动汽车不是一个独立的决策行为，它会受到外界环境的制约和影响。消费者的市场接受度会受到周围的参照群体、社会角色和家庭地位等的影响。

在构建电动汽车市场接受度的影响因素模型时，研究学者需要考虑各个因素对消费者接受度的影响。Faiers等[24]认为在研究消费者对电动汽车接受度的影响因素时，不仅要考虑消费者的感知价值和态度，还要考虑电动汽车的产品因素和外部环境因素等。Schuitema等[25]也表明影响消费者对电动汽车接受度的因素除了产品性能之外，还有消费者对电动汽车驾驶乐趣和象征意义的感知。黄伟芳[26]基于计划行为理论得出电动汽车市场接受度受到态度、从众心理、知觉行为控制、道德义务和自我认同5个变量的影响，同时消费者接受度在年龄、家庭月总收入和职业这三个变量上也存在显著差异。

三、研究模型与方法

电动汽车与传统燃油汽车相比，在产品性能方面有一定的优劣势，这些因素会影响消费者对电动汽车的接受度。消费者的自身特征如年龄、学历等人口统计变量和个性特征是决定消费者对电动汽车接受度的内在因素。其次，电动汽车的应用环境如政府政策、充电设施、售后服务和营销环境等是影响电动汽车接受度的外部因素。最后，消费者对电动汽车的价值感知与传播也会在一定程度上影响其对电动汽车的接受度，由于电动汽车不同于传统汽车的性能和价值，消费者在选择购买电动汽车时将考虑电动汽车的价值，如有环保效益、科技感强、可表达自我个性等，并将自我感知向周围群体传播。因此，基于以上国内外学者在电动汽车市场接受度上的研究成果，结合专家访谈调研，本文归纳总结了消费者对电动汽车接受度的影响因素，构建了电动汽车市场接受度的影响因素模型，如图1所示。模型中的影响因素包括消费者自身因素和外部影响因素，消费者自身因素又包括人口统计变量、消费者的感知风险和消费者的个性特征，而外部影响因素包括电动汽车产品技术性能、电动汽车的使用成本、营销推广、充电设施便利性、政府支持政策和电动汽车的社会影响。

本文通过网络问卷调查的方法来研究消费者对电动汽车市场接受度的影响因素。本文的研究对象为私家车车主，即电动汽车的潜在消费者。基于上述研究模型，本文设计的问卷涵盖了模型中电动汽车市场接受度的各个影响因素，在量表的设计过程中主要借鉴了现有的较为成熟的量表，这些量表都经过了大量实证研究的检验，并为众多相关领域专家学者所认可。在问卷设计完成之后，首先对部分消费者和专家进行调研访谈，根据他们的意见修改了部分题项。问卷的调查数据来源于搜狐汽车网站，共收集1206份问卷，剔除含有缺失值和异常值的无效问卷以及对电动汽车完全不了解的被调查者问卷135份，共获得有效问卷为1071份，有效率达到88.8%。问卷包括三部分，第一部分是测量电动汽车市场接受度各影响因素变量，共设计了涵盖这些变量的35个问题，运用五点李克特量表进行测量，1代表完全不同意，5代表完全同意；第二部分测量消费者对电动汽车的了解程度以及是否试驾过电动汽车；第三部分是测量消费者对电动汽车的接受度变量，此变量即为本文模型的因变量；第四部分是人口统计变量，包括性别、年龄、学历、职业和收入等。

本文采用SPSS21.0作为数据统计分析的工具，统计分析方法有：

(1) 描述性统计分析：用频数分析对人口统计变量和各影响因素变量进行各项描述统计。

(2) 交叉列联表分析：通过收集的样本数据，产生交叉列联表，得出不同人口统计变量在消费者市场接受度选择上的差异，并且在交叉列联表的基础上，运用卡方检验对各研究变量与市场接受度之间是否存在相关性进行检验。

(3) 相关分析：本文用皮尔逊相关系数来分析市场接受度影响因素之间的相关性，用以检验变量之间是否存在多重共线性问题。

(4) Logistic回归分析：Logistic回归是研究二分类或多分类观察结果与影响因素之间关系的一种多变量分析方法，本文采用多项Logistic回归来研究各影响因素变量与市场接受度之间的关系。

图1　电动汽车市场接受度模型

四、 研究结果

(一)样本描述统计分析

表1列出了被调查者人口统计特征变量的均值、标准差等基本统计特征。样本中男性比例占97.6%，远高于女性比例。年龄以中青年为主，集中在26-50岁年龄段，占样本总数的90.5%，这一年龄段应该是电动汽车购买的主要群体，因此重点对他们的调查所取得的数据更具有说服力。从受教育程度的维度来看，学历水平中等偏上，以大专和本科所占比例最高，占到72.2%。这一部分人接受了较多的教育，对事情有自己的看法和观点，因此他们在样本中占较大的比例同样会对我们的结果增添说服力。被调查者的家庭年收入水平中等，有65.0%的家庭年收入在5-20万之间，2013年我国城镇居民人均可支配收入为26955元，大多数被调查者年收入高于平均水平。职业分布相对较分散，其中比例超过20%的是党政机关干部/教师/警察和公司管理人员，比例在10%至20%的是普通职员和技术人员。

(二)问卷的可靠性分析

表2列出了市场接受度各影响因素的基本统计特征。从各影响因素的均值可以看出，除了营销因素和充电便利性因素之外，其它影响因素的均值都在3.20-4.12之间，说明消费者认为电动汽车在产品性能、使用成本、政府支持政策、社会影响等方面表现较好，消费者对电动汽车的感知风险较高。营销推广因素的均值较低说明电动汽车在营销方面的表现较差，充电便利性因素的均值较低说明电动汽车在充电设施方面发展不够完善，消费者充电不便利。在个性特征方面，被调查者拥有较强的新潮个性特征、从众心理和环保意识。

在本研究中，由于测量量表中的变量均用李克特5点量表测量，因此以Cronbach’s α系数来衡量量表的可靠性。一般认为Cronbach’s α系数越大，表示量表的内部一致性越高，α值大于0.70表示量表信度相当高，若α值在0.35与0.70之间，量表信度尚可，如果低于0.35则表示信度低，必须拒绝[27]。本研究中量表信度分析的结果如表2所示。从信度分析结果可以看出，各分量表和整个量表的Cronbach’s α系数在0.673-0.878之间，表明问卷具有较高的信度。

表1　样本人口统计变量描述性统计

(三) 电动汽车的市场接受度分析

通过调查消费者对电动汽车的接受度可知：超过90%的被调查者表示愿意购买电动汽车，而且更愿意购买电动汽车作为家庭第二辆车，愿意购买电动汽车作为家庭第二辆车的比例(47.4%)大于愿意购买电动汽车来替换燃油车的比例(43.3%)，结果如表3所示。

表2　样本量表描述性统计和可靠性分析

表3　电动汽车的市场接受度

为进一步了解消费者对电动汽车的接受度在人口统计变量上的差异，本文采用交叉列联表和卡方检验来分析人口统计变量与消费者接受度之间的相关性，结果如表4所示。

在性别方面，选择愿意购买电动汽车作为家庭第二辆车的被调查者中有98.2%是男性，这一比例在选择愿意购买电动汽车替换燃油车时下降至97.2%。卡方检验结果表明性别对电动汽车的市场接受度无显著影响(χ2=2.284；df=2；p=0.319>0.05)。需要注意的是本研究的调查样本中男性比例偏高(97.6%)。

在年龄方面，31-40岁年龄段和41-50岁年龄段的被调查者选择愿意购买电动汽车替换燃油车的比例(52.8%和29.5%)高于其他选择，而25岁以下和26-30岁年龄段的被调查者选择不愿意购买电动汽车的比例(7.1%和19.2%)高于其他选择，如图2所示。卡方检验结果表明年龄对电动汽车的市场接受度有显著的影响(χ2=20.044；df=8；p=0.01<0.05)。

在学历水平方面，初中及以下学历的被调查者选择不愿意购买电动汽车的比例(9.1%)高于其他选择，选择愿意购买电动汽车作为家庭第二辆车的被调查者中本科学历的比例最高(42.7%)，且本科学历的被调查者选择愿意购买电动汽车作为家庭第二辆车的比例高于其他选择，如图3所示。卡方检验结果表明学历水平对电动汽车的市场接受度有显著的影响(χ2=16.527；df=8；p=0.035<0.05)。

在职业方面，职业为普通职员的被调查者选择愿意购买电动汽车替换燃油车的比例(14.9%)高于其他选择，职业为企业主和股东的被调查者选择愿意购买电动汽车作为家庭第二辆车的比例(4.9%)高于其他选择，职业为党政机关干部/教师/警察和公司管理人员的被调查者选择不愿意购买电动汽车的比例(26.3%和25.3%)高于其他选择。卡方检验结果表明职业对电动汽车的市场接受度没有显著的影响(χ2=15.333；df=12；p=0.224>0.05)。

在家庭平均年收入方面，不愿意购买电动汽车的被调查者中收入在5万元以下的比例最高(36.4%)，收入为8-12万元之间的被调查者选择愿意购买电动汽车替换燃油车的比例(23%)高于其他选择，收入为15-20万元和20-30万元之间的被调查者选择愿意购买电动汽车作为家庭第二辆车的比例(16%和9%)高于其他选择，如图4所示。卡方检验结果表明家庭平均年收入对电动汽车的市场接受度有显著的影响(χ2=57.139；df=12；p=0.000<0.01)。

通过上述交叉列联表分析和卡方检验可以得到人口统计变量与电动汽车市场接受度之间的关系：性别和职业对电动汽车的市场接受度没有显著影响，而年龄、学历水平和家庭平均年收入这些变量均对电动汽车的市场接受度有显著影响。

除了人口统计特征变量对电动汽车的市场接受度有影响之外，消费者对电动汽车的了解程度和是否试驾过电动汽车也会影响其对电动汽车的市场接受度。图5列出了被调查者对电动汽车的了解程度与其电动汽车市场接受度之间的关系，可以看出对电动汽车不太了解的被调查者选择不愿意购买电动汽车的比例最高(19.4%)，而对电动汽车比较了解和非常了解的被调查者选择愿意购买电动汽车的比例较高(94.5%和91.4%)，同时卡方检验的结果也表明消费者对电动汽车的了解程度与其电动汽车市场接受度之间有关系(χ2=32.301；df=6；p=0.000<0.01)。图6列出了被调查者是否试驾过电动汽车与其市场接受度之间的关系，可知试驾过电动汽车的被调查者选择愿意购买电动汽车的比例较高(96.5%)，卡方检验结果表明消费者是否试驾过电动汽车与其电动汽车市场接受度之间有关系(χ2=13.448；df=2；p=0.001<0.01)。

表4　人口统计变量与市场接受度交叉列联表

通过以上分析我们可以得出结论：年龄在31-50岁之间、家庭平均年收入为8-12万元之间、对电动汽车非常了解和未试驾过电动汽车的消费者更有可能选择购买电动汽车替换燃油车，本科学历、家庭平均年收入为15-30万元之间、对电动汽车比较了解和试驾过电动汽车的的消费者更有可能购买电动汽车作为家庭第二辆车，30岁以下、初中及以下学历、家庭平均年收入为5万元以下、对电动汽车不太了解、未试驾过电动汽车的消费者更倾向于不愿意购买电动汽车。

(三)Logistic回归分析

为了进一步研究各影响因素变量与电动汽车市场接受度之间的关系及其影响程度，本文利用SPSS 21.0软件对电动汽车市场接受度进行多项Logistic回归估计分析，但是在进行Logistic回归分析之前，需先检验自变量之间是否存在多重共线性问题。通过SPSS软件计算研究变量的皮尔逊相关系数以确定变量之间的线性相关关系。相关系数的绝对值越大，相关性越强，通常情况下通过以下取值范围判断变量的相关性：相关系数为0.8-1.0表示极强相关，0.6-0.8为强相关，0.4-0.6为中等程度相关，0.2-0.4为弱相关，0.0-0.2为极弱相关或无相关，变量之间的相关性高可能导致多重共线性问题[28]。表5为变量的皮尔逊相关系数矩阵，各变量之间相关系数均小于0.7，变量之间相关性较低，表明无多重共线性问题。

图2　电动汽车市场接受度的年龄分布

图3　电动汽车市场接受度的学历水平分布

图4　电动汽车市场接受度的家庭年收入分布

图5　消费者对电动汽车的了解程度与市场接受度的关系

自变量产品性能营销因素使用成本政府政策充电设施社会影响感知风险新潮个性从众心理环保意识产品性能1营销因素0.319**1使用成本0.566**0.123**1政府政策0.440**0.454**0.426**1充电设施0.136**0.677**-0.068*0.284**1社会影响0.544**0.200**0.574**0.429**-0.0191感知风险0.240**-0.136**0.390**0.186**-0.234**0.408**1新潮个性0.406**0.211**0.434**0.329**-0.0070.655**0.313**1从众心理0.239**0.251**0.217**0.271**0.217**0.254**0.236**0.285**1环保意识0.435**0.242**0.449**0.396**0.076*0.638**0.264**0.527**0.319**1

**.在 0.01 水平(双侧)上显著相关。

*.在 0.05 水平(双侧)上显著相关。

图6　消费者是否试驾过电动汽车与市场接受度的关系

在构建多项Logistic回归模型的过程中，因变量Y有3个水平，分别是：不愿意购买电动汽车(设Y=0)，愿意购买电动汽车替换燃油车(设Y=1)和愿意购买电动汽车作为家庭第二辆车(设Y=2)，将“愿意购买电动汽车作为家庭第二辆车”作为参照组，对每一分类的水平作比较，得到2个Logistic模型，分别是Y=0与Y=2相比和Y=1与Y=2相比，即：

同时：P0+P1+P2=1

式中P(Y=m|X),(m=0,1,2)代表选择m水平的概率，i和j代表影响因素的编号。

模型中的自变量为产品技术性能、使用成本、营销推广、充电设施便利性、政府支持政策、社会影响、感知风险、新潮个性、从众心理和环保意识等10个影响因素，本研究通过SPSS软件进行多项Logistic回归得出电动汽车市场接受度的影响因素。模型得到仅含截距项的对数似然值为198.3，最终模型的卡方值是139.245，显著性为0.000，可见最终模型更为显著。同时Pearson卡方统计量和偏差卡方统计量对应的P值大于5%，不能拒绝实际值与预测值一致的假设，说明模型具有较好的拟合优度。多项Logistic回归分析得出的结果见表6所示。各统计量的显著性小于5%时认为回归的效果显著，说明影响因素指标与消费者对电动汽车的接受度之间存在因果关系。由表6可知，当因变量取“0”时，充电便利性、社会影响和感知风险这3个影响因素的显著性小于0.05。当因变量取“1”时，充电便利性、社会影响、感知风险和从众心理这4个影响因素的显著性小于0.05。两个Logistic回归方程分别为：

公式中的x1、x2、x3和x4分别表示充电便利性、社会影响、感知风险和从众心理变量。

(四) 讨论

在Logistic回归结果中，当因变量为“不愿意购买电动汽车”(即Y=0)时，充电便利性和社会影响变量的回归系数为负，说明与Y=2相比，当电动汽车的充电便利性和社会影响降低时，消费者不愿意购买电动汽车的概率增加。感知风险变量的回归系数为正，说明与Y=2相比，当消费者对电动汽车的感知风险增加时，其不愿意购买电动汽车的概率也相应增加。在这3个因素中，对消费者不愿意购买电动汽车影响最大的因素是社会影响，其次是充电便利性和感知风险。

表6　多项Logistic回归结果

当因变量为“愿意购买电动汽车替换燃油车” (即Y=1)时，充电便利性、社会影响和从众心理这3个变量的回归系数为正，说明与Y=2相比，当这3个变量值增加时，消费者愿意购买电动汽车替换燃油车的概率将增加。感知风险变量的回归系数为负，说明与Y=2相比，当消费者对电动汽车的感知风险增加时，其愿意购买电动汽车替换燃油车的概率将相应降低。在这4个因素中，对消费者愿意购买电动汽车替换燃油车影响最大的因素是社会影响，其次是感知风险、充电便利性和从众心理。以下分别针对这4个变量对消费者愿意购买电动汽车替换燃油车的影响作用进行分析：

1.社会影响变量的回归系数为正，表明社会影响的作用越大，消费者越有可能购买电动汽车替换燃油车。在控制其他变量的情况下，社会影响每增加一个单位，Y=1与Y=2的概率比将变成原来的1.397倍。电动汽车的社会影响主要是指电动汽车的社会象征意义和社交群体对消费者接受度的影响。电动汽车的社会象征意义包括环保效益和个性形象表达等，这些因素会促使有环保意识和个性特征鲜明的消费者更容易接受新技术，比如本文的研究对象电动汽车。此外，消费者所处的社会网络也会影响消费者对电动汽车的接受度，尤其在现代网络环境下，消费者对电动汽车的接受度不仅会受到邻居、朋友和熟人的影响，还会受到社交网站等的影响。因此政府在推广宣传电动汽车时不应只关注传统的传播媒介，还要关注社交网络的作用。

2.感知风险变量的回归系数为负，表明消费者对电动汽车的感知风险越大，其愿意购买电动汽车替换燃油车的概率越低。在控制其他变量的情况下，感知风险每增加一个单位，Y=1与Y=2的概率比将变成原来的0.765倍。考虑到电动汽车相比于传统燃油汽车的特殊性，消费者感知到的风险主要有：担心电动汽车的电池寿命过短；担心电动汽车技术不过关，质量不可靠；担心电动汽车不能及时充电，影响日常工作和生活。因此要降低消费者对电动汽车的感知风险，需要提升电动汽车的产品性能，提高电池寿命，同时完善充电设施建设，保障电动汽车及时充电。

3.充电便利性变量的回归系数为正，说明电动汽车充电越便利，消费者越有可能购买电动汽车替换燃油车。在控制其他变量的情况下，充电便利性每增加一个单位，Y=1与Y=2的概率比将变成原来的1.222倍。电动汽车的充电便利性一方面包括充电设施数量多，另一方面包括充电时间短。因此，需要建设完善的充电设施，满足消费者的使用需求，消除电动汽车使用者的“里程焦虑”。

4.从众心理变量的回归系数为正，说明消费者的从众心理越强，越有可能购买电动汽车替换燃油车。在控制其他变量的情况下，从众心理每增加一个单位，Y=1与Y=2的概率比将变成原来的1.188倍。当消费者所处的社交网络群体中购买电动汽车的人数增加时，其从众心理将促使其对电动汽车的接受度提高。因此，在电动汽车发展初期应注重加强试点推广，并深入挖掘和利用消费者的从众心理。

通过以上分析可知，要提高消费者对电动汽车的接受度，推动电动汽车的市场化推广，需要重视开发和宣传电动汽车的社会价值，完善充电设施建设，提升电动汽车的产品性能，降低消费者对电动汽车的感知风险。

五、结论

通过本研究可以发现：消费者的人口统计变量如年龄、学历水平和家庭平均年收入等会影响电动汽车的市场接受度，年龄小、学历水平低和家庭平均年收入低的消费者对电动汽车的接受度不强。此外，消费者对电动汽车的了解程度和是否试驾过电动汽车也会影响电动汽车的市场接受度。因此，政府在电动汽车产业发展初期可根据消费者的人口统计特征，有针对性地制定推广策略，比如考虑到学历水平高、家庭收入水平高的消费者对电动汽车的接受度较强，说明在发达的地区和城市优先实行电动汽车的试点推广是符合电动汽车市场特征和规律的，因此政府应继续推动电动汽车的试点推广，之后逐渐推广到其他地区和城市。而针对学历水平不高、家庭平均年收入较低的消费者，政府应深入挖掘他们的需求，推动企业生产质优价廉的微型电动汽车以满足这部分消费群体的需求。此外，研究发现，对电动汽车的了解程度低、未试驾过电动汽车的消费者对电动汽车的接受度不强。因此政府应加强对电动汽车的媒体宣传，并广泛地开展电动汽车的试驾、试用、短租等多种形式的活动，增强消费者对电动汽车的了解，从而扩大电动汽车的消费市场。

此外，研究还得到消费者不愿意购买电动汽车的影响因素有社会影响、充电便利性和感知风险，而愿意购买电动汽车替换燃油车的影响因素有社会影响、感知风险、充电便利性和从众心理。由此可见，政府在社会影响、感知风险和充电便利性这三个方面采取积极的措施将有效提高消费者对电动汽车的接受度。针对不愿意购买电动汽车的消费者，充电便利性对其的影响大于愿意购买电动汽车的消费者，因此政府应着重完善充电设施建设，提高电动汽车的充电便利性。针对愿意购买电动汽车的消费者，感知风险对其的影响大于不愿意购买电动汽车的消费者，且从众心理也会影响其对电动汽车的接受度，因此政府应着重降低消费者对电动汽车的感知风险并充分利用消费者的从众心理，进而提高消费者对电动汽车的接受度。基于以上分析，政府在推动电动汽车的市场发展时，应重视其社会影响因素，注重宣传使用电动汽车的环保性和其他社会象征意义，增强消费者对电动汽车社会价值的认知。同时，也应加快电动汽车相关的硬件配套设施建设，重点加强充电设施布局规划、标准制定、运营模式等方面的研究，为用户提供便利的充电服务。最后，政府应支持企业完善电动汽车的核心技术，提高产品质量，建立完善的售后服务体系，降低消费者的感知风险。

本文虽然取得了相关的研究成果，但还存在一定的研究局限，比如本文研究的对象是私家车用户，未考虑商业车队等，其次在研究私家车消费者对电动汽车的接受度时，也未区分纯电动汽车和插电式混合动力汽车，未来在这些方面还有待进一步的研究和分析。

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(本文责编：王延芳)

Identifying Consumer Characteristics and

Public Acceptance of Electric Vehicles in China

WANG Ning，YAN Run-lin,LIU Ya-fei

(School of Automotive Studies,Tongji University，Shanghai 200092，China)

Abstract：Electric vehicle is considered as a potentially effective technological innovation to save energy，reduce air pollution and promote the industrial upgrading.However，the low public acceptance of EVs leads to the failure of EV market penetration.Analyzing the potential EV consumers’ characteristics and their acceptance of EVs will help to promote EV adoption and have important policy implications.With the construction of the public acceptance model of EVs，this paper applies the chi-square test and a multinomial logistic regression model based on the questionnaires of 1071 online private car users to figure out the factors that have effects on the public acceptance for EVs.The results indicate that the variables of age，education level and annual income have significant effects on the public acceptance of EVs.Consumers are more likely to purchase EVs as a second car，whose characteristics are bachelor degree，annual income between 150,000 and 300,000 yuan，having a better understanding of EVs and having driven EVs before.The regression result indicates that the social influences，charging infrastructure readiness and perceived risks are the three important factors influencing consumers’ acceptance of EVs.The influence of charging infrastructure readiness on consumers who are not willing to purchase EVs is greater than those who are willing to purchase EVs to replace the traditional fuel vehicles.Besides，the consumers’ herd mentality is another factor affecting consumers’ acceptance to purchase EVs to replace the traditional fuel vehicles.Finally，policy implications on how to stimulate EV adoption are derived.

Key words:electric vehicle; consumer characteristics; public acceptance; logistic regression

中图分类号：C812

文献标识码：A

文章编号：1002-9753(2015)10-0070-15

作者简介：王宁(1977-)，男，山东莱阳人，管理学博士，同济大学汽车学院副教授，研究方向：消费者行为与新能源汽车产业化。

基金项目：国家科技支撑计划课题(2015BAG11B01)，上海市科技发展基金软科学研究重点项目(13692103600)。

收稿日期：2015-06-09修回日期：2015-09-20