上海市居民新能源汽车出行行为研究

吕森森+吴旸+张扬

【摘要】基于计划行为理论，结合上海居民新能源车出行的特点，构建新能源车出行行为影响因素理论模型，并对上海居民抽样调查。采用SPSS对获得的数据进行因子分析和回归分。目的是找出新能源汽车出行行为的影响因素，为政府制定新能源汽车政策提供参考。

【关键词】计划行为理论 新能源汽车 出行行为

引言

目前，新能源汽车产业处于初期阶段，仍然需要国家政策的扶持，因此，政府通过一系列补贴（购置补贴、电费补贴、免费牌照）政策鼓励消费者购买新能源汽车，以上海为例，一系列优惠之下，插电式混合动力代表车型比亚迪秦的实际购车成本降至12万-14万元左右；这还不包括价值8万元的免费车牌。因此，一系列的补贴政策使消费者购买新能源汽车的成本大大降低，而且由于新能源汽车用电成本低等优势，购买者往往会选择新能源汽车出行。

一、研究模型的构建

高育红（2009）认为新能源汽车的产业发展成效还是取决于政府对此产业的扶持和补贴政策[1]。占锐等（2010）认为对新能源汽车针对私人消费者的补贴是一项很关键的政策，这将有利于拉动和刺激普通私人的购买意愿[2]。

基于上述分析，本研究认为，影响居民使用新能源汽车出行行为的影响因素主要包括5个方面：出行态度、主观规范、政府政策、公共宣传、交通设施。

二、样本的信度和效度

本文采用SPSS软件对所收集的数据进行整理和分析。采用 Cronbachs α值作为检验内部信度的标准，来检验题项是否能衡量同一个测量变量。本文对问卷整体和各个测量题项进行了可靠性分析，得出α值均在0.7以上，说明问卷内部具有良好的一致性。

本问卷测量项的设计与开发，在前人的提问方式上进行修改，并且试调研后对题项进行了修改和完善。问卷能够反映影响居民使用新能源车出行行为的因素状况，因此具有良好的内容效度。

本问卷的结构效度分析使用因子分析的KMO测度来进行检验，结果显示KMO值为0.890>0.8，且Bartlett 的球形度检验sig=0.000，说明适合做因子分析。

三、数据分析

（一） 因子分析。

1.环境因素的因子分析

对环境影响因素的12个题项做因子分析，其KMO值为0.892>0.8，说明题项相关程度高，适合做因子分析。分析结果如下表：

2.个人因素因子分析

对个人因素的9个题项做因子分析，其KMO值为0.838>0.8，说明题项相关程度高，适合做因子分析。

以因子分析结果中两因子所概括的信息与之前整理的文献中的内容为依据，本文将两主因子分别定义为：出行态度（travel attitude，TA）和主观规范（subject norm，SN）。2个主因子的累计贡献率为62.456%。

（二）回归分析。

1.个人因素与出行行为的回归分析

相关分析结果表明：出行行为与出行态度和主观规范2因子的相关系数为0.684、0.455，并且在0.01显著水平下显著相关。因此，以使用新能源车出行态度和主观规范因子为自变量，以出行行为因子为因变量做回归分析。

2.环境与个人影响因素间的回归分析

由相关分析结果表明：环境与个人影响因素间在0.01显著水平下显著相关。TA和SN的DW值分别为2.232、2.073，非常接近 2，残差间没有明显的相关性，模型拟合效果很好，自变量系数皆显著，进一步表明回归分析具有统计学意义。因此，根据各项标准化回归系数得到TA与SN的回归公式，如下：

TA=0.366GP+0.363TF

SN=0.399GP+0.303PE

四、结论

经过以上的数据分析可以得出以下结论：

（1）影响上海市居民使用新能源汽车出行行为的主要因素包括出行态度和主观规范，其中出行态度对出行行为的影响占主导地位，其影响力值达到0.601，这反映出我国居民出行主要受其对新能源汽车出行态度的影响。

（2）影响出行态度的因素包括政府政策和交通设施，从其与出行态度的回归分析中可以得出自变量政府政策和交通设施的回归系数分别为0.366、0.363，政府政策与出行态度的相关性较强，这说明政府为鼓励居民购买新能源汽车采取的一系列措施，如购置补贴、免费牌照、免停车费等激发了居民使用新能源汽车出行的热情。

（3）影响主观规范的因素同樣也包括政府政策和公共宣传，回归系数分别为0.399、0.303，两者相差不大，即政府对新能源汽车采取的优惠政策和媒体及相关人士（新能源车生产商、环保主义者）对新能源汽车的大力赞扬和倡导对居民选择新能源车出行方面产生影响。

参考文献：

[1]高育红.新能源汽车未来展望[J].城市车辆，2009，（07）：27-28.

[2]占锐，聂彦鑫.补助刺激购买-电动汽车购买及补助方式简述[J].当代汽车，2010，（02）：51-53.