考虑公共充电站满意度的城市居民电动汽车出行意向研究

熊仁江，赵 航

(贵州师范大学 地理与环境科学学院，贵州 贵阳 550025)

0 引言

电动汽车作为新一轮能源革命的重要突破口，推行电动汽车出行是未来低碳交通发展的核心举措[1]。充电基础设施作为电动汽车运行的有力保障会影响居民电动汽车出行选择[2]。因此，精确识别充电站满意度对最终行为意向的影响是科学规划充电站的前提和基础，充分考虑充电站满意度的电动汽车出行意向研究，更符合实际，深入系统地分析车主在充电站满意度影响下的决策行为，可为城市规划提供理论支撑。

电动汽车出行是城市绿色健康发展的重要议题，已成为学者探讨的热点。已有研究中，主要从购买行为[3-6]和使用意向[7-8]两个方面讨论。在购买意向方面，学者发现购买态度、主观规范以及知觉行为控制是影响居民购买新能源汽车意向的重要变量[9]，还有将影响消费者购买意向分为消费者自身因素和消费者外部因素，而消费者对纯电汽车理论学习会对最终购买行为产生重要作用[10]，部分研究采用技术接受模型(Technology acceptance model，TAM)[11]、创新扩散理论(IDT)[12]、感知价值理论探讨电动汽车购买行为；还有研究验证了激励政策[13]、购买补贴[14]、环境意识[15]对购车行为的作用。而在使用意向中，有学者根据SP调查数据发现[16]，里程焦虑越低，使用电动汽车概率越大，反之越小，从个性—感知—行为意向框架出发，研究了消费者的个性和感知对电动汽车出行的影响机制[17]，还有以混合动汽车(HEV)用户为目标群体，采用计划行为理论模型，发现对HEV的态度、主观规范、知觉行为控制以及对环境的关注度都与HEV使用成正相关关系[18]，将计划行为理论(Theory of planned behavior，TPB)、技术接受模型(TAM)整合成技术接受与使用模型(UTAUT2)，考虑环境意识、社会影响等变量对电动汽车使用意愿的影响[19]。此外，学者还以共享汽车[20]、共享单车[21-22]、地铁[23]、公交[24]为研究对象分析了出行行为的影响机理。综上所述，已有研究考虑了态度、环保意识等心理潜变量对出行意向的影响，提高了结果的真实性，但并未深挖感知变量，考虑不全面。同时，研究出行意向多采用TAM、TPB理论、SEM(Structural equation modeling)等单一模型分析，并不能对出行意向进行准确的解释和预测。

充电站是提升电动汽车使用方便性的重要设施，已有研究少有考虑将充电站满意度变量加入到电动汽车出行选择行为模型中。因此，本文利用贵阳市中心城区城市居民调研数据，结合技术接受模型、计划行为理论，构建引入充电站满意度变量的电动汽车出行选择行为模型，探究各因素对出行意向的影响程度，以期为政府以及充电企业提供理论支持，促进交通可持续发展。

1 研究理论与模型

本文研究涉及被调研者的心理变化、出行感受等潜变量，而TAM、TPB、SEM能够较好地解释心理潜变量。因此，选用TAM等模型研究出行选择行为。

1.1 技术接受模型

技术接受模型(TAM)主要用来验证及预测人们对新技术的接受程度[20]，包括感知易用性、感知有用性、态度等变量。其理论核心认为态度影响行为意向，而感知易用性和感知有用性决定态度，理论模型见图1，其中感知易用性、感知有用性刻画了用户与新技术之间交互的便利程度。TAM模型引入到出行行为选择的研究中，广泛用于绿色出行方式，包括共享单车、新能源汽车、共享汽车等新兴交通出行方式研究。

图1 TAM模型基本框架[25]

1.2 计划行为理论

Ajzen提出的计划行为理论(TPB)，适用于描述个人出行时的心理变化、态度以及行为意向和行为决策[26]。该理论认为最终行为表现源于行为意向，而个人态度、知觉行为控制、主观规范三者与行为意向关系密切，且知觉行为控制在一定条件下可直接影响最终行为表现。如图2，态度，即个人对某项行为所持有积极还是消极的感受；主观规范，是人们是否采用某项行为而受到来自外界压力的感知；知觉行为控制，描绘了个人经验或期望对于行为决策的阻碍。TPB理论自提出以后，被应用于公交车、自行车等低碳出行行为研究，并不断发展完善，加入环境意识变量，使其具有更好的预测能力。

图2 TPB模型基本框架[20,27]

1.3 结构方程模型

结构方程模型(SEM)可利用观测变量解释潜变量，可更好的量化如感知易用性、态度、知觉行为控制等因素对电动车出行选择行为的影响。结构方程模型主要包括测量模型和结构模型，测量模型主要由潜变量和观察变量组成，解释内外生潜变量与内外生观测变量的关系，而结构模型主要说明潜变量与潜变量之间的关系,各模型形式如下[28]：

外生潜变量的测量方程式：X=λaξ+δ

(1)

内生潜变量的测量方程式：Y=λbη+ε

(2)

结构方程式：η=Bη+Γξ+ζ

(3)

式中：X、Y分别为外生潜变量、内生潜变量的观测变量，λa和λb分别为观测变量的因素负荷量，ξ、η分别为内生潜变量和外生潜变量的向量，δ、ε为变量的测量误差；Β和Γ分别为内生潜变量η、外生潜变量λ的影响系数，ζ为残差项。

1.4 模型构建

本文在TAM、TPB理论模型以及整理相关文献的基础上，运用TAM和TPB中6个潜变量来刻画出行者的心理变化，并将两模型整合可充分反映居民真实出行意向。已有研究用整合模型检验绿色出行意向[29]，得出感知易用性与感知有用性对行为意向产生影响，还有学者分析了居民购买新能源汽车的影响因素[30]。充电站作为电动汽车的“加油站”，居民对其布局、数量、充电速度等满意度会影响居民电动汽车使用。因此，考虑满意度变量可能使模型更全面，更具有解释力。

当居民对电动汽车满意时，会相应地对充电站也满意，而充电站满意度越高会进一步扩大电动汽车使用成本的优势，进而提升电动汽车出行意愿。充电站满意度越高引发居民对充电速度评价高，会提升居民感知有用性；同时，充电站满意度越高说明职住区充电站数量、布局能满足居民出行需要，削弱感知易用性。因此，本文提出多条待检验的电动汽车出行意向的潜变量路径，构建电动汽车出行选择理论模型，如图3所示。选取主观规范、知觉行为控制、感知有用性、感知易用性、态度、充电站满意度等作为模型核心潜变量，提出以下假设(表1)：

表1 模型假设 Tab.1 Model assumptions

图3 电动汽车出行行为意向理论模型结构图Fig.3 Structure diagram of theoretical model of electric vehicle travel behavior intention

2 问卷设计与检验

2.1 问卷设计与实施

研究问卷主要包括受访者的基本情况、电动汽车使用意向影响因素(感知易用性、感知有用性、态度、知觉行为控制等)以及出行的相关信息。为更好地测量潜变量，需要利用观测变量来反映，采用李克特量表(5级)评价每个指标。观测变量以及潜变量如表2所示，充电站满意度根据相关文献及资料可解释为充电站充电速度很快、充电价格合理、充电站内充电桩数量充足、充电站停车费比较合适、充电站分布合理。

表2 变量描述表Tab.2 Table description of variables

本研究以贵阳市中心城区的电动汽车用户为调查对象，采用网络问卷与现场调研方式相结合，以大型充电站点为主要调研地区。于2021年6月21日—2021年7与19日在贵阳市中心城区共发放问卷884份，有效776份，有效率87.8%，筛选出家中有电动汽车的网络问卷242份，实地调研问卷434份。其中，性别比例，男性(58.3%)略多于女性(41.7%)；年龄段，19～30岁的居民占72.3%，说明电动汽车使用者的年轻化；月收入方面，5 000～10 000元的居民占60.8%；受教育程度，高中及以上占83.3%；到最近充电站的时间主要在25分钟以上(33.1%)；出行目的以通勤和休闲娱乐为主；出行距离，>15～20 km、>20 km占比较小，分别占8.5%、5.6%，详细样本描述统计如表3。

表3 样本描述性统计表Tab.3 Sample descriptive statistics

2.2 信度效度检验

信度，即可靠性检验，指对数据可靠性程度的考量；效度，即有效性检验，信度检验是效度检验的前提和基础，而效度是信度检验的目的，它是指问题设计的合理程度。评估效度与信度通常选用 Cronbach'sα和KMO检验及Bartlett球形检验，结果如表4，各Cronbach'sα系数均大于0.7，总体大于0.8，各KMO大于0.6，总体大于0.8，Bartlett 球形检验的P小于0.05，通过检验，反映了数据稳定可靠，适宜进一步分析。运用CFA模型分析，发现感知有用性、感知易用性、态度、出行意向、知觉行为控制的测量结果满足要求，而主观规范、充电站满意度则需要调整改进，根据相关要求[28]分别剔除“SN4、SN5、CS1、CS5”指标。因素负荷量均大于0.6，观测变量能较好表征潜变量；组合信度(CR)大于0.7，表现数据内部良好的一致性，而平均方差抽取量(AVE)也是衡量收敛效度的重要指标，AVE大于0.5，反映模型内在质量理想。

从表4来看，各个观测变量都能较好的估计潜在变量，其因素负荷量愈高，测量变量对潜在变量的影响愈强。充电站满意度观测变量中，充电站充电速度、充电站内充电桩数量、充电站停车费显著影响居民对充电站满意度的评价；感知有用性变量中，电动汽车的续航里程、充电速度、电动汽车操作性能显著影响居民感知有用性；感知易用性变量中，居住地、工作地及周边充电站数量影响居民使用电动汽车的难易感知，其中工作地充电站数量影响最大。

表4 信度与效度检验结果Tab.4 Reliability and validity test results

续表4

3 结果分析

3.1 验证性因子分析

根据上文提出的假设，采用AMOS软件，输入调查数据，构建模型进行拟合分析研究，选择IFI、AGFI、GFI、NFI、CFI、卡方自由度比χ2/df、RMSEA为模型适配度评价指标。结果显示(表5)，各指标基本都达到标准，唯有卡方自由度比值适配稍显不足，这与数据样本有很大关系，但在大样本下，可放宽标准至1～5[31]，总的来讲，模型适配良好，模型能较好反映数据的真实状况。同时，运用最大似然估计法对前文提出的潜变量之间的关系进行检验，如表6所示，除H7 (感知易用性→感知有用性)临界比值的绝对值小于1.96，且显著性概率值P大于0.05，路径不显著，假设不成立外，即感知易用性没有对感知有用性造成影响，其余都通过检验。

表5 模型适配度检验结果Tab.5 Test results of model suitability

表6 假设检验结果Tab.6 Hypothesis test results

3.2 路径分析

图4显示了各个潜变量之间的关系，通过路径分析各潜变量对电动汽车出行意向的影响，如表7，充电站满意度、知觉行为控制、主观规范、感知易用性、感知有用性、态度均对出行意向产生显著影响，其中知觉行为控制、充电站满意度、感知有用性对出行意向产生直接和间接的影响，而感知易用性只对出行意向产生间接影响。

图4 总体结构方程模型图Fig.4 Overall structural equation model diagram

表7 各潜变量对电动汽车出行意向的影响效应Tab.7 Effects of potential variables on electric vehicle travel intention

在总效应方面，知觉行为控制对出行意向影响效应最大(0.464)，充电站满意度次之(0.432)，感知易用性最差(-0.088)，即出行者选择电动车出行主要取决于对出行难度的感知、充电站满意度感知以及态度；在直接影响中，影响效应由态度(0.386)、知觉行为控制(0.208)、主观规范(0.195)、充电站满意度(0.183)、感知有用性(0.114)依次递减，显示居民对电动汽车出行态度的感知将直接作用于出行选择；在间接影响中，影响程度为知觉行为控制(0.256)>充电站满意度(0.249)>感知有用性(0.105)>感知易用性(-0.088)，且知觉行为控制与充电站满意度的间接效应大于直接效应。

充电站满意度对出行意向存在间接效应(0.249)，一是通过态度变量的间接作用，二是借助感知有用性和态度作为间接变量，三是感知易用性和态度，最后是利用感知有用性变量产生间接影响。反映出居民对充电站满意度越高，会提高用户充电体验，使用电动汽车的态度更积极，最终选择电动车出行意向越强烈。在第四条间接路径中，充电站满意度会对感知有用性产生正向效应，即对充电站越肯定，也会影响居民对电动车产品的认同，继而改变对电动汽车的态度。

主观规范对电动汽车出行意向仅产生直接正向作用(0.195)，说明在外界的鼓励之下更利于选择电动车出行。即政府商家加大优惠补贴政策，可吸引居民选择电动车出行。同时，居民使用电动汽车会考虑周边社会关系的意见与看法，他人的意见也会影响电动车出行意向，在潜移默化中个人意愿与他人或集体逐渐达成一致，直接造成出行意向的改变。

态度对居民电动汽车出行意向有直接正向效应(0.386)，随着近年来居民环保意识的增强，开始倾向于绿色低碳的出行方式，电动汽车的接纳度、认可度也逐渐提高，其中电动汽车的舒适性、充电站满意度对态度影响显著。因此，改善电动汽车的舒适性、续航能力，可激发具居民使用电动汽车意向。

4 结论与建议

4.1 结论

本文在整合TAM、TPB模型基础上，利用贵阳市中心城区问卷调查数据，引入充电站满意度变量，对模型进行补充扩展，分析多种潜变量对居民选择电动汽车出行意向的影响效应，得出以下结论：

1)考虑充电站满意度变量的结构方程模型整体拟合度较好，验证了在电动汽车出行意向模型中加入充电站满意度的可行性，能在一定程度上提高模型精度，使其具更好的解释力和适用性，且提出的假设除H7外其余都通过检验。

2)在影响电动汽车出行意向变量中，知觉行为控制、主观规范、态度、充电站满意度、感知有用性表现为直接正向影响出行意向，而感知易用性表现为间接负向影响效应。态度对感知易用性、感知有用性、充电站满意度具存在间接效应，发挥桥梁作用，而充电站满意度对知觉行为控制存在间接作用，按总效应影响程度大小依次为知觉行为控制(0.464)>充电站满意度(0.432)>态度(0.386)>感知有用性(0.219)>主观规范(0.195)>感知易用性(-0.088)。

3)在观察变量测量与潜变量关系时，充电站数量指标最能代表居民对充电站满意度评价，因子载荷量0.80，感知易用性中，工作地充电站数量影响效果最强，间接也表明居民对工作区域充电方便性要求较高，态度感知变量中，电动汽车的环保节能性、低成本影响居民对电动汽车的态度和使用意向。

4.2 建议

根据研究成果，为进一步提高居民使用电动汽车出行的意向，提出以下两点建议：

1)知觉行为控制作为影响居民使用电动汽车意向的重要因素，应增强居民知觉行为控制感知。电动汽车是“绿色时代”产物，应继续扩大电动汽车节能、环保、舒适等优势，完善配套设施，降低出行难度，提高出行满意度，满足不同人群出行要求。减轻感知易用性对出行意向的负向效应，通过政府及充电站企业制定相关措施，利用大数据和互联网技术探寻充电需求热点，合理调度，规划新的充电站点，增设充电桩，对原有充电站进行补充和完善，构建全方位电动汽车充电网络，增强居民使用电动汽车出行的便捷性与舒适度。尤为关注在工作地的充电需求，可考虑优先布局的策略，然后再逐步扩展至居住地，实现供需平衡。

2)进一步提升充电站服务能力，避免出现“有车无桩，有桩无车”现象，企业应加大科研投入，着力解决充电速度问题。同时，制定合理的运营模式，加强对充电车辆停车费的管理，及时解决客户投诉等问题，维护良好市场秩序，打消车主顾虑。此外，要增强居民感知有用性，电动汽车生产商要严把质量关，简化车辆操作，保障车辆安全性，以此改变居民对电动汽车看法。加大电动车扶持及补贴宣传力度，凸显支持政策优势，提高主观规范效果感知，激发居民积极主动选择电动汽车出行欲望，并辐射更多居民参与。

3)继续引导居民树立低碳出行态度，是选择电动汽车出行的重要前提，使城市居民意识到电动汽车对于环境保护的效益，增强其使用低碳交通工具出行的意愿，培养居民可持续发展观，利于形成良好的绿色出行氛围，助力城市健康发展。

本文以贵阳市为调研区域，能反映一定的城市居民电动汽车出行意向影响因素，未来应适当扩大范围，探寻不同地域居民出行意向的影响因素；调研群体主要电动汽车用户为主，对于今后的研究可向电动汽车潜在用户扩展，分析对比不同群体的出行意向差异，可更好反映真实状况。