城市居民电动汽车出行意愿影响路径研究——基于模糊集定性比较分析（fsQCA）方法

熊仁江，赵 航，段梅花，黄 勇，魏 薇，刘思敏，贠艺涵

（贵州师范大学，地理与环境科学学院，贵阳 550025）

0 引 言

在我国为实现碳达峰和碳中和的目标愿景下，城市交通碳减排问题亟须解决[1]。电动汽车因低污染和低能耗的特点在一定程度上缓解了交通碳排放问题，从而受到政府的高度关注。为激发居民采用电动汽车出行意愿，政府和企业采取了大量举措。因居民积极的电动汽车出行意愿不仅在推广电动汽车出行中具有关键作用，并且对城市交通结构与环境状况的改善也有重要现实意义。因此，深入分析居民电动汽车出行意愿及其影响因素，可为城市管理者后期制定科学有效的电动汽车运营策略提供理论参考。

出行意愿是出行行为的前因变量，对最终的出行行为会产生巨大作用，因此，挖掘出行意愿的影响因素就成为学者研究的重点。从最开始关注个人社会经济属性[2-3]（性别、年龄、受教育程度、家庭收入、交通工具拥有量）的作用，逐渐转变到考虑客观建成环境[4]（可达性、土地利用混合度、人口密度、到市中心距离）的影响强度。出行意愿是较复杂的决策过程，要全面剖析就不能仅限于个人社会经济属性和建成环境等因素的作用。近年来，部分学者开始运用计划行为理论[5-7]、理性行为理论[8]和符号消费理论[9]分析得到出行态度、知觉行为控制、主观规范、名誉和个性显著影响居民出行意愿；同时采用技术接受模型[10]、MIMIC 模型[11]、随机森林模型[12]、结构方程模型[13]探索潜变量对居民出行意愿的影响。相对于其他出行方式的意愿研究，电动汽车出行意愿的研究起步较晚，有学者发现，居民使用电动汽车的意愿很大程度上取决于居民对电动汽车的接受程度[14]。尽管个人社会经济属性变量是影响电动汽车使用的重要因素，但研究结果却存在分歧，其中，家庭构成、年龄、性别对出行意愿的作用是积极的还是消极的仍不清楚[15]。随着时代发展，人们开始注重电动汽车本身的特性及基础设施的配备，研究表明，电动汽车价格对其使用意向有显著负效应[16]，而续航里程[16]、充电站密度[17]、电动汽车品牌数量[18]对居民选择电动汽车出行有显著的积极影响。随着研究不断深入，心理因素也逐渐得到学者重视，部分学者分析了环境意识、感知易用性和感知有用性[19-21]对居民电动车出行意愿的影响。但是，现有研究多从单一变量对出行意愿的影响是否显著及影响力有多大进行分析，而忽视因素间的联合效应。电动汽车出行意愿可能是多方面因素作用的结果，具有复杂性和多样性，并且影响因素可能具有非对称性。如传统观点认为，态度是影响出行意愿的重要因素，但现实中也会出现低出行态度，却有较高的出行意愿，反之亦然，然而传统回归很难解决这类非对称问题。因此，迫切需要运用组态构型分析电动汽车出行意愿的影响因素，寻找出变量的组合路径。

因此，研究基于贵阳市居民电动汽车出行意愿调研数据，以计划行为理论和技术接受模型为基础，采用模糊集定向比较分析（fuzzy-set Qualitative Comparative Analysis，fsQCA）方法探究居民心理变量如何交互影响出行意愿，以及提高居民电动汽车出行意愿的路径有哪些，这有助于丰富电动汽车出行意愿研究的理论和方法，优化城市基础设施建设，推动电动汽车发展。

1 理论背景和研究方法

1.1 理论背景

1.1.1 计划行为理论

计划行为理论（Theory of Planned Behavior，TPB）由Ajzen 提出，从理性行为理论继承发展而来，是用于预测和解释个体行为的心理模型，被广泛用于出行意愿的研究[22]。其核心论点为：行为意向作用于行为表现，对某项行为的态度、主观规范、知觉行为控制三大因素共同影响人们的出行意愿，而知觉行为控制还可直接影响最终行为表现，且变量间相互独立。一般而言，越积极的出行态度、更强的主观规范和知觉行为控制会引发更强的出行意向。随着研究的深入，TPB 理论不断发展完善，有学者提出了扩展计划理论（Extended Theory of Planned Behavior,EX-TPB）[23]，引入环境感知等变量，通过分析考虑环境意识的公交出行选择行为，发现环境意识可直接通过影响出行意愿而影响最终的选择行为[19]。因此，本研究运用加入环境意识变量的计划行为理论。

1.1.2 技术接受模型

技术接受模型（Technology of Acceptance，TAM）在分析人们对新技术的接受程度方面有很好的预测能力，主要变量包含感知易用性、感知有用性和态度[24-26]。其中，感知易用性是指人们使用新技术的难易程度，感知有用性则反映出人们使用技术后自我提升的程度。该模型认为人们的行为意向决定人们的最终行为，行为意向由态度和感知有用性共同决定，态度受到感知易用性和感知有用性的影响。因此，用户对电动汽车的接受程度，可以理解为用户对新产品的接受程度[13]。采用该理论，可预测人们的出行选择行为。

基于以上理论，将电动汽车出行意愿作为结果变量，把感知有用性、感知易用性、态度、主观规范、知觉行为控制和环境意识变量作为条件变量，构建电动汽车出行意愿行为理论模型，如图1所示。

图1 理论模型Fig.1 Theoretical model

1.2 研究方法

定性比较分析法是基于布尔代数的集合论组态分析，整合定性与定量方法的优势，表达一种非线性因果关系[27]。该方法认为变量对最终结果的影响不是独立的，而是取决于它与其他变量的组合，这为解释复杂因果关系提供了新的思路和方法，应用领域广泛。

fsQCA 通过引入隶属度概念成功解决了清晰集分析中的二分类条件问题，有助于理解变量间作用的复杂性和非对称性[28-29]，探究前因变量组合对结果变量的影响程度。fsQCA 的结果一般呈现复杂解、中间解、简约解[30]三种情况，参数解释则选用一致性和覆盖率作为判断标准。

（1）一致性，即单一变量或者多变量组合对结果变量影响的一致性程度。如果结果变量为Y，条件变量为X，一致性则解释了X是Y的子集的程度。一致性数值一般大于0.75[30]，数值越大，解释力越强，计算见下式：

式中：Xi为条件组合中的隶属分数；Yi为结果中的隶属分数。

（2）覆盖率，即条件变量组合在多大程度上解释了结果。如果结果变量为Y，条件变量为X，覆盖率衡量了X是Y的必要条件的程度。值越接近1，解释力越强，结果一般包括原始覆盖率和唯一覆盖率，计算见下式：

式中：Xi为条件组合中的隶属分数；Yi为结果中的隶属分数。

1.3 变量测量与数据来源

1.3.1 变量测量

本次调研主要包括感知易用性、感知有用性、态度、知觉行为控制、主观规范、环境意识、出行意愿7 个部分。采用李克特（Likert）5 级量表测量的方式，从“非常不同意”到“非常同意”赋值1～5。在居民电动汽车出行意愿影响变量构建中，参考已有多方面的研究更能反映情况的真实性，可进一步提高研究的准确性。所有测量项都尽量参考已有量表，用信度和效度进行考量，并根据本文研究的实际情况加以修改。量表设计见表1。

表1 量表设计Tab.1 Scale design

1.3.2 数据来源

通过文献梳理设计出贵阳市居民电动汽车出行意愿调查问卷。以贵阳市中心城区的出行者为调查对象，采用现场调研方式共发放400 份问卷，其中有效问卷324份，有效率81%。

本次调研样本中以男性为主（64.1%）；年龄段中19～30 岁的人最多，占50.6%；受教育程度中高中及以上占80%；月收入以5001～8000 元之间的居民为主，占46.2%。具体信息如表2所示。

表2 样本相关信息Tab.2 Sample-related information

续表2

2 变量标准

在进行模糊集定性比较分析时，需要利用隶属度将变量数值编码为0或1[30]。因为研究采用的是5 级李克特量表，原始数据并不满足这一要求，因此将出行意愿和影响因素取平均值，通过三值锚点法对数据进行校准，将完全隶属度设置5，完全不隶属值固定为1，交叉点设为3[27,29]。数据校准依靠fsQCA3.0完成，真值表见表3所示。

表3 真值表（部分）Tab.3 Truth table(partial)

3 结果分析

3.1 信度与效度分析

运用SPSS 和AMOS 软件对问卷数据进行信度和效度分析。以Cronbach’sα、标准化因素负荷量、组合信度（CR）和平均萃取变异量（AVE）作为检验标准，结果如表4所示。由于主观规范的测量变量SN4 和SN5 因素负荷量小于0.5[39]，未达到标准，故删除变量，最后用于分析的题目为21 个。Cronbach’sα值在0.735～0.873之间，均大于0.7，反映出数据可靠性好；标准化因素负荷量介于0.65～0.91间，均达到不低于0.60的标准；组合信度（CR）值在0.757～0.875，平均萃取量值（AVE）在0.510～0.708之间，均满足要求，表明数据有良好的信度和效度。

表4 变量分析结果Tab.4 Results of variable analysis

根据Kline[40]提出的效度检验要求，由表5 可知收敛效度值在0.510～0.708 间，符合大于0.5 的标准。区别效度检验利用各变量的AVE 开根号值与其他变量的相关系数进行对比，当其他相关系数小于AVE 的开根号值时，即证明各变量间有区别效度，结果如表6 所示。此外，CMIN/DF=2.3<3，CFI=0.92>0.9，TLI=0.905>0.9，IFI=0.921>0.9，RMSEA=0.065<0.08，也显示出模型整体拟合较好。

表5 区别效度分析Tab.5 Analysis of discriminant validity

3.2 必要性分析

必要性分析主要检验单个条件变量能否构成结果变量的必要条件，一般认为当一致性>0.9 时，条件变量才是结果变量的必要条件[29]。利用fsQCA3.0，对影响出行意愿的6个变量进行必要性分析，结果如表6所示。只有感知易用性和环境意识的一致性>0.9，可单独构成居民电动汽车出行意愿的必要条件，其余变量都不满足，因此，有必要进一步分析其余变量组合对结果变量的影响。

表6 单要素的一致性与覆盖率Tab.6 Consistency and coverage of individual factors

3.3 条件组态分析

运用fsQCA3.0 对324 份数据进行组态分析，得到简单解、中间解和复杂解。本文选用中间解和简单解定义核心条件与边缘条件，在中间解中出现也在简单解中出现定义为核心条件，仅在中间解中出现定义为边缘条件[41]。在得到条件组合路径之前，需要确定一致性阈值、案例频数阈值、PRI（Proportional Reduction in Inconsistency，PRI）一致性。一致性阈值一般要求＞0.75[42]，PRI要求≥0.75[41]。考虑到出行意愿的影响因素的复杂性并结合已有研究将一致性阈值设置为0.9[30]，而案例频数阈值设置受样本量影响大，且至少应包括75%的样本量[41]，因此将案例频数阈值设定为3，PRI为0.75，最终产生5条组态构型，如表7所示。

表7 影响电动汽车出行意愿的组态构型Tab.7 Group configurations affecting the intention to travel with electric vehicles

由表7可知，在技术接受模型和计划行为理论的交织作用下，得到5条实现电动汽车出行高意愿的组合路径。每条路径一致性均大于0.9，且整体模型的一致性大于0.8，说明5 条路径都是影响电动汽车出行意愿的充分条件，且其中每条路径至少含有两个变量，验证了电动汽车出行意愿的形成是多变量组合影响的结果。总体覆盖率为0.858，表明5 条路径能够解释85.8%的案例，原始覆盖率在0.464～0.735 之间，唯一覆盖率则介于0.010～0.104 间。在5 条路径中，唯一覆盖率最高的是路径T1，表明有10.4%的案例只能被该路径解释而不能被其他路径解释；唯一覆盖率最低为路径T5，显示出有0.7%的案例可以被该路径解释。具体路径分析如下：

T1：感知易用弥补型（感知易用性×环境意识×～主观规范×～知觉行为控制，～表示“非”）。其中低知觉行为控制为核心条件，环境意识和感知易用性为边缘条件，这是原始覆盖率和唯一覆盖率最高的一条路径。该路径表现为在缺乏知觉行为控制和主观规范下，无论居民有没有使用电动汽车出行的态度，但只要居民具有环境意识，且居住地或工作地布局的充电站能满足居民需求，就能激发其使用电动汽车出行意愿，直接反映出充电站数量及布局的重要性，也表现出环境意识和感知易用性在一定程度上弥补了知觉行为控制。这条路径主要刻画了一类上班人群，这类人群不在乎电动汽车的性能，他们的出行目的以上下班为主，因此非常在意职住地充电站的布局。近年来，电动汽车发展迅速，充电基础设施也不断完善升级，加之政府在推动绿色发展过程中提出的新理念，通过媒体宣传发挥其激励作用，提高了居民环境保护意识，为全面低碳出行营造了良好氛围。贵阳市作为第二批新能源汽车推广应用城市，在充电基础设施方面做出了巨大改善，据《贵州省电动汽车充电基础设施建设三年行动方案（2021—2023 年）》显示，贵阳市将于2021 年、2022 年、2023年分别新建成1200、1300、1400 个充电站，并完善公共停车场充电基础设施，加快构建高速公路、国省道、乡镇充电基础网络，实现电动汽车充电站县县全覆盖，逐步扫除电动汽车出行障碍。

T2：环境意识型（环境意识×态度×感知易用性×～知觉行为控制）。其中环境意识作为核心条件，感知易用性和态度为边缘条件。该路径表明即使电动汽车还不能满足居民现有出行要求，无论是否有优惠政策，但只要居民感知到保护环境的重要性，有强烈的环保意识，加之足够数量充电站的辅助，就会增强居民电动汽车出行意愿。此路径描述了一类既有环保意识又喜欢新兴出行方式的人群，此类人群一般受教育程度较高，因此十分注重环境保护以及使用电动汽车带来的好处。与路径T1 相比，该路径的居民不仅看重充电站的数量与分布，使用电动汽车的态度也备受关注。电动汽车作为新兴产品，居民对电动汽车性能价值属性等方面的担忧在所难免，而驾驶体验将直接影响使用意愿。当居民感知价值越高时，出行意愿相应也会提升，其中电动汽车行驶过程带来的环境友好性、经济性和满意度也是提高居民电动汽车出行意愿的主要推力。在中国质量协会发布的报道中，电动汽车的满意度已连续6 年增长，质量的持续提升成为使用满意度提高的重要因素。

T3：感知有用型（感知有用性×主观规范×环境意识×感知易用性）。该路径显示出主观规范、环境意识、感知易用性和感知有用性均为核心条件，表明无论居民是否有使用电动汽车出行的态度和知觉行为控制，只要在居住地或工作地布局有足够的充电站，且居民对电动汽车的续航能力、安全性、舒适性认同，同时，具备一定的环境保护意识，就会激发居民电动汽车出行意愿。此路径主要包含的是目前未拥有汽车的人群，因此他们对各方面的考虑都非常全面。该路径是5 条路径中满足要求最多的路径之一，满足这条路径的居民表现为对电动汽车性能及使用条件双侧重特征，注重电动汽车内在价值品质的同时，基础设施等外在条件也得满足，内外条件相结合，刺激居民电动汽车出行意愿。

T4：主观规范型（主观规范×环境意识×态度×感知有用性×～知觉行为控制）。其中，主观规范为核心条件，环境意识、感知有用性和态度为边缘条件。该路径表明即使居民有较低的知觉行为控制，但只要居民具备环境意识且倾向于选择电动汽车出行，同时享有电动汽车优惠政策，自然而然就会提升选择电动汽车出行的意愿。该路径与路径T3相比既有相似之处，也有差异，主要刻画了一类家中拥有多辆汽车的居民。对于这类居民来说，其身边家人和朋友的建议及使用电动汽车一系列的政策就显得格外重要。我国电动汽车发展时间较短，在推广使用过程中往往遭遇阻碍，因此，优惠政策就显得举足轻重，现阶段，地方政府出台了一系列提高居民电动汽车出行意愿的政策措施，而居民会根据政策的力度来决定是否使用电动汽车。一般来讲，出行者感知政策补贴越有利，出行越有保障，出行意愿也就越强，其中实施的财政补贴、电动汽车不限号和免费停车等政策都会对出行意愿有刺激作用。同时，社会规范和商家规范对居民电动汽车出行意愿也有影响，当出行者的家人和朋友支持其使用电动汽车以及商家通过广告宣传电动汽车的益处时，这便能有效引导居民选择电动汽车出行，提升其出行意愿。

T5：知觉行为控制型（主观规范×环境意识×知觉行为控制×感知易用性×～态度）。该路径是一致性最高，但也是唯一覆盖率最低的一条路径，其中主观规范、环境意识和感知易用性为核心条件，知觉行为控制是边缘条件。表明居民无论是否有感知有用性，即使缺乏电动汽车出行态度，但只要居民有高知觉行为控制、高主观规范、高环境意识和高感知易用性，就会产生较高的电动汽车出行意愿。此路径主要包含的是长期使用传统燃油车的人群，他们在长时间使用燃油车的过程中发现了其严重的缺点，开始青睐于电动汽车出行。该路径与其他路径相比，最大的特点是高知觉行为控制。同时，伴随职住地充电设施逐渐满足了出行者的需求，加上现阶段的出行者已经意识到汽车污染的严重性，认为自身对节能减排应承担一定的责任和义务，就导致他们使用电动汽车出行的愿意会更加强烈。

3.4 稳健性检验

由于fsQCA 的分析结果具有随机性和敏感性的特点，所以进行稳健性检验极为重要。稳健性检验方法一般分为集合论特定方法（改变案例频数阈值和调整一致性阈值）和统计论特定方法（改变数据来源）两种[41]。本文运用集合论特定方法，通过调整案例频数阈值（案例频数设置为2）来分析结果的稳健性。结果如表8所示，组态构型与原始基本一致，总体解的一致性值提高0.034，总体覆盖度下降了0.05，虽然路径少了一条，但与调整前存在子集关系，表明研究结果具有稳健性。

表8 调整案例频数的稳健性检验Tab.8 Robustness test for adjusting the frequency of cases

4 结 语

基于技术接受模型与计划行为理论，运用fsQCA 方法，探讨影响居民电动汽车出行意愿的路径组合，研究发现：

（1）在必要性分析中，只有感知易用性（0.949）与环境意识（0.961）可单独构成居民电动汽车出行意愿的必要条件，其余单个因素均不满足。在未来，政府应大力宣传低碳出行，提升居民环境意识，同时，加快充电站基础设施的升级，满足居民出行要求。

（2）通过模糊集定性比较分析得到5条高出行意愿组合路径，即感知易用弥补型、环境意识型、感知有用型、主观规范型、知觉行为控制型。5 条路径的总体覆盖率达到0.858，表明5 条路径可以解释研究中85.8%的案例，总体一致性值为0.891，高于0.8 的标准。所有因素在解释出行意愿时存在替代作用，当居民知觉行为控制较低时，但只要有高环境意识和感知有用性，或者主观规范，就能激发居民电动汽车出行意愿。

（3）在所有路径中，环境意识是出现频率最高的变量，凸显了引导居民树立环境意识以及培养社会责任感的重要性。当居民感受到保护环境的重要性，相应地居民电动汽车出行意愿也就大大提高。其次是感知易用性，即职住地的充电站数量和布局以及充电站内充电桩的数量对提升居民电动汽车出行意愿具有重要作用，合理规划职住地充电站，适当增加充电桩数量成为未来发展应解决的核心问题。因此，围绕环境意识和感知易用性构成了原始覆盖率和唯一覆盖率最高的组合路径。

5 讨 论

研究成果对提高居民电动汽车出行意愿和促进城市可持续发展具有重要意义。在未来，要针对不同群体的需求合理制定相应措施。首先，政府要加强环境保护的宣传力度，出台环保政策。环境意识是5条路径的核心条件，要注重对居民环境意识的培养，增强社会责任感，积极引导绿色低碳出行，特别是长期使用传统燃油车的居民要尤为加强培养环境意识，使全社会形成一种良好的低碳绿色出行氛围。其次，合理布局充电站。在组态效应中发现，感知易用性作为必要条件和辅助条件，尤其是对上班族来说，职住地科学合理的充电站布局和充足的充电桩数量有利于提升居民使用电动汽车的便捷性，直接影响其使用电动汽车出行的意愿。充电站是提高电动汽车使用率和方便性的重要设施，在未来，充电站布局应统筹规划，因地制宜，重点关注职住地居民充电需求，优先考虑交通可达性好、需求旺盛、基础设施完善的区域，保证满足常规充电需求的同时，适当增加充电桩数量，超前发展。第三，多途径宣传，凸显优惠政策优势。作为核心条件，提高居民主观规范感知可激发居民积极主动选择电动汽车出行，特别对于家中有多辆汽车的居民来说，有足够力度的优惠政策会让其优先考虑选择电动汽车出行。最后，提升电动汽车自身实力，打消居民顾虑。感知有用性也是核心条件之一，厂家应加强科研投入，解决居民关心的电动汽车的续航能力、安全性、舒适性问题，重视居民意见，不断改进，满足居民要求，只有这样才能形成持久的电动汽车出行意愿，助力交通可持续发展。本研究虽运用计划行为理论和技术接受模型涵盖了多方面的影响因素，但影响因素难免有考虑不周之处，且由于数据缺陷，文章并未研究不同人群对感知的差异从而形成不同的组态构型，未来可进一步探讨。