共享单车现金奖励调度策略的用户接受意愿研究

牟振华，闫康礼，李 想，梁维维，于 浩

（山东建筑大学 交通工程学院，山东 济南 250101）

0 引言

随着我国城市慢行交通系统的日益完善，共享单车备受青睐。数据显示，2018 年我国共享单车用户规模超过2.3 亿人[1]，单车累计投放量超过2 300 万辆[2]。然而，共享单车短时间的大规模增长在给人们出行带来便利的同时也产生了诸多问题，如高峰时段无车可借、单车调度成本高和管理不佳等。为此，激励效用下共享单车的用户自调度成为解决供需不平衡、利用效率低的关键方法。

采用奖励手段改变用户的借还车行为成为近年来的研究热点。Li 等[3]采用双向激励方式，提议给予非高峰期骑行者一定奖励以减少高峰期的供需矛盾，并建立了Stackelberg Game 分析模型；Haider 等[4]通过双层优化模型对共享单车实行动态价格奖励以实现运营最优化；Pfrommer等[5]根据系统当前和预测状态，以动态变化的奖励引导用户将自行车停放在附近未充分利用的站点；Angelopoulos 等[6]研究发现激励手段可以很好地实现车辆（自行车、摩托车或汽车）的供需平衡，减少运营商的人工调度成本；王瑜琼等[7]基于共享单车位置识别率，建立了奖罚机制下用户还车选择的混合策略博弈模型，发现奖励机制可以提高单车用户自调度的积极性。

另外，部分研究人员通过扩展的计划行为理论（Extended Theory of Planned Behavior,ETPB）与结构方程模型（Structural Equation Model,SEM）深入剖析了态度、主观规范、感知愉悦、骑行兴趣、感知价值等与共享单车使用意愿之间的关系[8-10]。牟振华等[11]基于SEM模型得出用户的疲劳忍受度是影响共享单车使用决策的关键因素；冉琳娜等[12]通过建立二项Logit 模型并运用SPSS进行参数标定，发现年龄和受教育程度对共享单车使用意向有显著影响；龚小林等[13]通过建立SEM 模型探讨了影响共享单车可持续发展的关键因素，指出采用高科技进行车辆停放和管理可以促进共享单车的发展。

上述文献分别从激励机制、共享单车使用意愿及行为等方面进行了研究，为共享单车进一步发展提供了思路。不同影响因素下用户对奖励策略的接受程度是基于奖励机制下用户自调度成败的关键。为此，需要进一步分析不同影响因素下用户对奖励调度的接受程度及各因素之间的关系。

本文引入扩展的计划行为理论（ETPB）模型，将社会规范、支付能力、体力、感知服务和感知绿色价值作为额外的行为影响预测变量，探究不同影响因素下用户对奖励调度的接受程度。然后，运用结构方程模型（SEM）检验所提出的假设，为基于奖励机制下的用户自调度提供理论支撑和实现途径。

1 场景说明和ETPB模型构建

1.1 基本场景

假设用户的既定行程是从点Oi前往点Di，但是Di点此时单车数量已经达到饱和状态，无需额外的单车在此停放，而与它相邻的Pi点单车供需失衡，运营商通过设置一定的现金奖励，引导用户将单车停放在Pi点，从而完成调度任务。本文研究场景中，假设用户行程是O1→P1→D1，用户从P1点到D1点需要步行一定距离，但是会获得相应的现金奖励。运营商通过APP 使用页面向用户推荐还车地点，同时显示相应的奖励额度，用户根据自己的实际情况进行选择。本文奖励调度场景如图1所示。

图1 奖励效应下用户调度场景

1.2 ETPB模型构建

计划行为理论（Theory of Planned Behavior,TPB）是由Ajzen[14]于1985 年提出的，主要用于研究个体特性与行为意向和行为决策之间的关系。该理论认为人的行为意向主要受到态度、主观规范、感知行为控制的影响，是经过深思熟虑的计划结果。最初的TPB 只是关注上述三种行为预测因子的影响，因而存在一定的局限性。为了克服这一局限性，研究人员开始将该理论扩展到不同的应用领域[15-16]。

用户接受奖励进行单车的自发调度是一个复杂的决策过程，受到诸多外部和内部因素的影响。根据相关研究成果，社会规范[17]、感知服务[18]、感知绿色价值[19]影响用户对共享单车的使用。此外，用户的体力和支付能力也是决定单车使用的关键因素。因此本文在模型中设计了社会规范、支付能力、体力、感知服务、感知绿色价值5 个构念，去探究不同影响因素下用户对奖励调度的接受程度。扩展的计划行为理论（ETPB）模型（见图2）和具体的假设如下。

图2 ETPB模型结构图

使用共享单车通勤属于绿色环保行为，绿色价值对用户的忠诚度有显著影响[20]，因此假设H1：感知绿色价值正向影响用户接受奖励调度单车；社会规范对人们的意图和行为有直接影响，该观点在公共交通通勤转换、个人行为意图预测等方面已被证明[21-22]，因此假设H2：社会规范对用户接受奖励调度单车有正向影响；不同体质的出行者对共享单车的使用意愿也会明显不同，人体机能对于人们的日常出行有着重要影响，根据其他行为领域研究，有理由认为体力满足计划行为理论对新增变量的要求[23]，因此假设H3：体力正向影响用户接受奖励调度单车；产品的感知服务是评价服务行业优劣的重要标准，可以直接影响用户的行为意向[24]，因此假设H4：感知服务对用户接受奖励调度单车有正向影响；用户在支付能力上的差异会影响其对奖励额度的接受程度和敏感度[25]，因此假设H5：支付能力正向影响用户接受奖励调度单车；此外，本文假设5 个构念之间存在正向相关性。

2 数据调查与分析

2.1 问卷设计

在正式开始问卷调查前，对50名随机用户进行问卷预调查，结合用户意见对问卷进行修正，形成最终的调查问卷。问卷量表采用1～5 的五分制李克特量表设计，其中1 表示“非常不赞同”，5 表示“非常赞同”。在计划行为理论相关的学术研究中，使用五分制李克特量表是常见且可接受的，并已在先前发表的论文中使用[26]。量表的设计如表1所示。

表1 构念题项设计

表1 （续）

2.2 样本描述

问卷于2019 年6 月份在济南中心市区以及高校、CBD 周围进行发放，调查形式分为实地问卷调查和网络问卷调查，发放问卷600 份，回收有效问卷519 份（有效率为86.5%）。被调查对象中男性291 人（56.15%），女性228 人（43.85%）；学生和上班工作人员占比较大，分别为35.27%和28.32%；消费水平每月在1200～2000 元的群体数量比较大，占比为54.62%；使用过共享单车的人数占比高达93.2%；对于现金奖励有了解的占42.5%；使用共享单车的目的以上下课、上下班、娱乐消遣为主。

2.3 信度和效度检验

通过探索性因子分析该调查问卷数据，旨在确定所提出的理论框架是否符合可靠性和有效性标准，本文采用SPSS 24.0进行数据分析。

对于信度分析，采用克朗巴哈系数测验调查问卷数据内容的一致性程度或可靠性程度，一般认为满足要求的克朗巴哈α系数（Cronbach′s α）应该均大于0.7[28]。表2 所示潜变量因子的克朗巴哈α系数均大于0.8，量表的信度均满足要求，这表明量表内部一致性很好，满足问卷设计的要求。

表2 影响因子均值、标准差、因子荷载及一致性分析表

对于效度分析，采用KMO进行评价验证，如果KMO＜0.5，需要重新调查处理，KMO 越大表示数据间相关性越强[29]。经效度分析可知KMO 为0.861，且Sig＜0.05，表示调查问卷获取数据可用于下一步因素分析。

如表2所示，潜变量的荷载系数均在0.7以上，临界比C.R.均满足要求（因为对感知绿色价值PGV3、社会规范SN3、体力PHY3、感知服务PS3进行分析时未标准化回归系数，固定为1，所以不需要进行显著性检验）。构建信度CR 均大于0.7，表明模型中每个潜变量中所有项目可以有效一致地解释该潜变量，构念假设合理。同时，潜变量的平均方差抽取量AVE 均大于基准值0.5，表示有良好的收敛效度。

3 结构方程模型检验

3.1 测量模型分析

测量模型描述了潜变量与指标间的关系，采用AMOS 23.0 进行模型的拟合优度检验。测量模型如图3 所示，将5 个构念作为潜变量，16 个题项作为观测变量，图中椭圆表示潜变量，矩形表示显变量，e1～e16表示观测变量对潜变量的误差，在该模型中误差均大于0.3，表示测量模型中各潜变量有较好的内在联系。

图3 测量模型路径图

测量模型采用拟合指数即拟合优度统计量进行检验，常用的关键指标为GFI,AGFI,CFI 和RMSEA 等，然后将实测值与建议值进行比较[30]。测量模型拟合优度分析见表3，关键指标均在允许范围内，表明拟合结果可以接受。

表3 测量模型拟合优度检验

3.2 结构模型分析

上述分析已经证明数据和假设均满足要求，为此，将数据导入AMOS 23.0 软件，得到结构方程模型路径系数分析效果，如图4 所示，其中单向箭头上的数字为因子荷载系数即路径系数，数值的大小表示自变量对因变量的影响大小。

结构模型拟合优度检验结果如表4所示。由表4 可知，拟合优度指标GFI,AGFI,CFI,NFI 和RFI 均大于0.8，RMSEA＜0.08，RMR＜0.05，表示模型的拟合优度较好，达到了能够接受的标准，原假设均成立，满足研究需要[30]。

图4 标准化路径系数分析图

表4 结构模型拟合优度检验

用户接受现金奖励并进行共享单车调度的行为决策直接受到感知绿色价值、社会规范、体力、感知服务和支付能力的影响，影响结果如表5 所示。数据显示，支付能力和体力对共享单车使用意愿决策影响最大（β1=0.156,C.R.=2.919;β2=0.236,C.R.=3.836），社会规范和感知服务对行为决策有直接影响（β3=0.136,C.R.=2.340;β4=0.133,C.R.=2.728），感知绿色价值对行为决策的影响最小（β5=0.119,C.R.=1.975）。因为C.R.临界比值相当于t检验的t值，该结果中均大于1.96，表明都达到了显著水平。因此假设H1、H2、H3、H4 和H5均成立。

表5 结构模型假设结果

4 对策建议

通过对上述测量模型和结构模型的分析，发现在实现单车供需平衡过程中，用户的调度行为决策受到多种因素的共同影响，为此提出以下建议。

（1）由模型可知，体力对用户接受奖励进行单车调度的决策有着关键性影响，图4 显示当步行距离为0.4～0.5km 时，因子荷载系数为0.87，这表明在该距离内用户对奖励调度的接受意愿最高，因此运营商在后期规划中可以适当增大站点密度，满足更多用户在体力允许范围内使用单车的需求，解决由于用户潮汐特性带来的车辆供需不平衡问题。

（2）支付能力对用户的奖励调度接受程度产生了重要影响，“目前计价方式昂贵”的因子荷载是0.81，这表明仍然有一部分用户不认同现在的骑行单价，因此运营商可以大力推广奖励调度模式，通过一定的现金奖励促使用户自觉完成单车调度。

（3）社会规范的因子荷载系数中，伴侣支持（SN3）为0.78，这表明伴侣的支持会促进用户接受奖励进行单车调度，同时也为目前共享单车发展提供了新思路——推出情侣共享单车。

（4）单车获取和单车质量对感知服务的影响比较大，因子荷载分别为0.87 和0.85，因此在小区门口、停车场、娱乐场所等人流量大的换乘点可以安放更多的奖励模式单车，促进单车的利用率，同时加强共享单车维护，提高单车质量，保证用户的用车感知达到最佳。

5 结语

本文基于扩展的计划行为理论，从社会心理学、行为学层面建立了现金奖励机制下共享单车用户自调度模型，根据实际调查数据，探究用户在不同影响因素下对奖励调度的接受程度，最后运用结构方程模型进行了验证性因子分析和模型假设检验，确定了各个因素之间的影响关系。数据的信度和效度均支持变量的提出，拟合优度也符合推荐值，模型的关键因子表明所提出假设均成立；研究结果证实了现金奖励可以促使用户主动地调度单车，表明运营商可以通过体力、支付能力、社会规范、感知服务和感知绿色价值合理规划单车停放站点，提高单车质量，完善奖励调度模式，实现单车的供需平衡。

需要指出的是，本研究中只考虑了部分变量对用户行为意识的影响，此外，建成环境、天气情况、用户社会经济属性等在单车的奖励自调度过程中也会扮演不同的角色，在今后研究中可以将更多的因素结合起来进行分析。此外，样本的容量也关系到结果的可信度，条件充足时可以分析大样本情境下不同奖励调度措施的实施效果，使得研究更符合实际情况；随着社会经济的发展，奖励额度也是实现用户自调度成功的关键因素，因此可以继续探究不同奖励额度下用户的接受程度。