奖励策略对大学生交通方式选择行为的影响

李亚平　孙帅

摘要 依托智能手机App的绿色出行奖励策略是引导大学生交通出行行为的重要手段，为识别现金奖励和积分奖励对大学生出行方式选择行为的影响特征，基于Mixed Logit模型建立奖励策略下大学生出行方式选择行为分析模型，以郑州市龙子湖高校园区内在校大学生为调查对象，获取现金奖励及积分奖励下的大学生出行方式选择行为分析数据并进行模型估计。结果表明，相较于积分奖励，现金奖励对大学生出行方式选择行为的影响略大；奖励策略下出行类App使用情况、出行距离及常用出行方式是影响大学生出行方式选择的关键因素，且不同大学生对出行距离的感知具有显著异质性。

关键词 出行管理；积分奖励；现金奖励；出行方式；选择行为

中图分类号 U491.1文献标识码 A文章编号 2096-8949（2023）24-0182-04

0 引言

近年来随着网络科技的迅猛发展以及智能手机的广泛普及，智能手机App渗透到人民生活的各个方面，以智能手机App为载体，以手机App（支付宝等）为服务媒介的奖励策略（积分奖励、现金奖励）也逐步成为引导城市居民绿色出行的有效措施[1]。

相较于传统交通需求管理策略，依托手机App的奖励策略更加关注于低碳出行决策习惯的自主驱动，在内容及展现形式上更为灵活，且不宜引发因政府强制管理导致的公众可接受性、公平性等问题。从实施过程来看，当前奖励策略主要表现形式为积分奖励和现金奖励（含优惠券），不同表现形式对个体出行方式选择行为的影响具有一定差异性。同时，从实施效果来看，当前奖励策略对个体出行方式选择行为的干预效力较低，难以配合已有交通管理策略实现不同城市及不同个体间差别化信息服务。识别差异化奖励策略影响下出行方式选择行为的变化规律，也成为评价奖励策略干预效果、实现奖励策略动态调整及优化的关键。

国内外研究学者从个体行为角度出发，针对奖励策略对居民出行方式决策行为的影响展开了部分研究。研究手段主要是根据行为调查和意向调查数据，通过行为特征统计或离散选择模型建模分析[2-6]。从研究内容上看，现有研究大多关注于现金奖励策略，忽视了现有奖励策略表现形式的灵活性，缺乏积分奖励与现金奖励的对比研究，难以有效指导奖励策略的优化设计；从研究对象上看，现有研究通常以某区域常住居民为研究对象，缺乏对不同出行群体决策行为偏好异质性的精细化考量，而事实上不同出行群体对奖励策略的关注度及敏感度具有一定差异，忽视群体差异特征难以从个性化服务角度提升奖励策略的影响效力。

大学生作为城市交通出行的重要群体，受其自身生活特征影响，市内出行常用的出行方式主要是出租车（含网约车）和绿色交通（公共交通、自行车或步行）。相较于其他群体，大学生可能对奖励策略的关注度及敏感度较高。但奖励策略是否能有效地提升大学生绿色出行意愿，如何针对大学生出行需求开展奖励策略实施与设计等问题，仍是智能手机App完善出行服务过程中的重要问题。

为此，该文将以大学生为研究对象，对比现金奖励和积分奖励对大学生出行方式选择的影响效力，并基于Mixed Logit模型识别不同奖励策略下影响大学生出行方式选择的关键因素，为奖励策略的设计与实施提供辅助决策支持，以期进一步提升大学生绿色出行粘度。

1 模型构建

Mixed-logit模型通过将出行方式属性参数设置为随机参数可有效表征出行者对于出行方式的偏好差异，分析结果更加符合实际。根据Mixed Logit模型理論，第n个大学生选择第i个备选出行方式的效用可表示为：

式中，Uin——第n个大学生选择第i个备选出行方式的效用确定项，供大学生出行方式选择的备选出行方式有公交车、地铁、共享单车、步行及出租车（含网约车）；εin——第n个大学生选择第i个备选出行方式的效用随机项；αi——常数项；Xin——第n个大学生选择第i个备选出行方式的解释变量向量，主要有个人基本属性和出行特征属性两方面，其中出行距离、出行频率为随机变量，且服从正态分布；β——对应的变量待估参数向量。

第n个大学生选择第i个备选出行方式的概率可表示为：

式中，θ——密度函数的未知参数；Cn——可供大学生n选择的备选出行方式。

针对该模型，该文依托Biogeme软件利用仿真极大似然估计法进行估计，其中采用Halton法完成对随机参数的抽取，抽取总次数设定为500，并通过似然比检验判断模型拟合效果。

2 问卷设计及调查

2.1 问卷设计

根据研究目的和奖励策略下大学生出行方式选择行为分析模型的需要，该文的调查内容包括3个方面：①个人基本属性，基本信息（性别、年级、生活费）和出行服务类App使用情况（网约车App月使用频次、共享单车App月使用频次）；②最近一次校外出行特征属性，包括出行目的、出行距离、该次出行方式、日常出行常用出行方式及同类出行频率；③积分奖励和现金奖励策略下的出行方式选择行为，其中，积分奖励和现金奖励策略的情景设计参考当前支付宝出行服务模式，积分奖励为每选择一次绿色出行方式（共享单车、公交、地铁、步行）并通过手机App支付，行程每增加1.5 km可获得50积分（50积分≈1元），积分可用于兑换奖励产品（公仔玩偶、商场优惠券、电影票、手机等）；现金奖励为每选择一次绿色出行方式（共享单车、公交、地铁、步行）并通过手机App支付，行程每增加1.5 km可获得现金1元（现金以转账方式进入个人账户）。

2.2 问卷调查与样本分析

针对该次调查需求，采用线上线下相结合的调查方式，利用问卷星进行问卷发布，通过扫码分享的形式邀请郑州市龙子湖高校园区内在校大学生填写问卷。通过为期3 d（2021.6.12—2021.6.14）的调查最终共收回问卷462份，有效问卷435份（剔除回答时间小于30 s和IP地址为郑州市外的无效问卷），样本描述性统计结果如表1所示。

如圖1所示，列出了现金奖励和积分奖励策略实施前后下大学生出行方式选择行为的变化情况，由图可知，积分奖励和现金奖励能促使大学生提升公交车、地铁、共享单车等绿色出行方式使用意愿。相对而言，大学生对现金奖励更为敏感。此外，从出行方式维度来看，奖励策略下大学生更倾向于选择公交车或共享单车，这主要受调查地点限制，所选调查地点离地铁站较远，调查对象在进行校外出行活动时所选择的主要绿色出行方式是公交车和共享单车。

3 模型估计及结果分析

为了明确识别奖励策略下影响大学生出行方式选择行为的因素，该文将公交车作为对比项，分别对现金奖励和积分奖励下的大学生出行方式选择行为模型进行参数估计，估计结果如表2所示。由该表可知，含解释变量的选择模型相较于空模型具有显著的统计学差异，模型拟合优度比值均达到了0.2以上，表明模型均具有一定的解释力。

由表2可知，同一属性对不同出行方式作用机理具有一定差异，且大学生出行方式决策行为偏好也随出行距离和出行习惯的不同而改变，但与预期结果不同的是现金奖励和积分奖励下大学生出行方式选择的影响因素相同，说明大学生对现金奖励和积分奖励的影响感知并无显著差异。

在个人基本属性方面，性别、年级及生活费对出行方式选择行为的影响不显著，表明奖励策略下不同性别、处于不同年级、拥有不同可支配生活费的大学生在进行出行方式选择行为时并无显著差异，出行方式的选择主要受出行距离、出行目的及常用出行方式等出行特征属性影响。但从出行类App使用情况来看，奖励策略下大学生网约车和共享单车的出行意愿随网约车App使用频次和共享单车App使用频次的增加而增大。

在出行特征属性方面，出行距离的系数为随机系数，体现了奖励策略下不同大学生对出行距离的偏好具有异质性。根据出行距离对各方式效用影响的期望平均值差异来看，随着出行距离的增加，大学生对步行和共享单车出行距离的敏感度较大，对地铁或网约车的出行距离敏感度较小。从方差分布情况来看，在95%置信水平下出行距离对地铁和网约车的影响系数方差均不显著，表明奖励策略下不同大学生对地铁及网约车的出行距离感知无显著差异。但对步行和共享单车的出行距离感知差异较大，这可能是由于不同大学生对自行车或步行出行的积极效用感知（个人健康、环境保护、出行成本减少）及消极效用感知（安全性差等）具有显著差异。同时常用出行方式是影响奖励策略下大学生出行方式选择的关键因素，这也说明了无论是积分奖励还是现金奖励，大学生出行方式选择仍高度依赖于出行习惯。此外，与传统以城市居民为研究对象的成果结论不同的是，奖励策略下出行目的与出行频率对大学生出行方式选择行为的影响并不显著，这主要是由于大学生校外出行时通常无严格出行时间限制，弹性与非弹性出行特征不明显。

4 结论

该文基于Mixed Logit模型，构建了奖励策略下大学生出行方式选择行为的影响分析模型，并以郑州市龙子湖高校园区实际调查数据为基础进行了实证研究，解释了个体基本属性和出行特征属性对各种出行方式选择行为的影响作用，明确了现金奖励和积分奖励下影响大学生出行方式选择行为的关键属性，主要结论总结如下：

（1）现金奖励对大学生出行方式选择行为的影响要略大于积分奖励，但两种奖励策略下影响大学生出行方式选择的关键因素相同，主要有出行类App使用情况、出行距离和常用出行方式，基本特征属性（性别、年级、生活费）、出行目的及出行频率对大学生出行方式选择行为的影响并不显著。

（2）奖励策略下随着出行距离的增加，大学生对步行和共享单车出行距离的敏感度较大，对地铁或网约车的出行距离敏感度较小。同时，不同大学生对地铁及网约车的出行距离感知无显著差异，但对步行和共享单车的出行距离感知差异较大。因此，在通过奖励策略引导大学生绿色出行的过程中，可结合大学生的出行目的，一方面就近推荐出行目的地及目的地周边优惠信息以吸引大学生就近出行，另一方面可与周边商铺或旅游景点合作，利用绿色出行支付凭证享多重优惠。

（3）大学生常用出行方式选择习惯是影响奖励策略效力的关键，因此，当大学生选定绿色出行方式时，可通过智能手机App进行个性化信息提供，如个人健康信息（行走步数、运动卡路里数等）或环境保护信息（减少的CO2排放量、PM排放量）强化大学生对绿色出行行为的自我认同感。

参考文献

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