机场汽车共享平台前景分析

□文/宋彦骅叶明海惠英

（1.同济大学经济与管理学院；2.同济大学交通运输工程学院上海）

机场汽车共享平台前景分析

□文/宋彦骅1叶明海1惠英2

（1.同济大学经济与管理学院；2.同济大学交通运输工程学院上海）

本文据共享经济概念，研究分析汽车共享在特殊情景下的使用意愿。基于对上海居民出行的问卷调查，构建定序因变量回归模型，统计分析机场出行模式下影响汽车共享加入意愿的因素，得出机场出行模式重点关注人群特征，为建设机场汽车共享平台提供研究基础。

汽车共享；共享经济；机场出行

收录日期：2015年9月26日

引言

2014年1月1日，我国出台了《关于北京市小客车合乘出行的意见》，首次给予市民拼车的合法身份。拼车新政首先明确了“合乘”的定义，一般指同一小区或毗邻小区业主出行路线相同的人搭乘，签订合乘协议拼车出行。其次，根据合乘目的，可分为上下班通勤的长期合乘、节假日返乡的长途短期合乘。再根据分摊费用可分为公益性合乘和互助性合乘，公益性合乘不收费；互助性合乘可以合理分摊出行过程中的油、电、气、高速通行费。《意见》主要满足了三大需求，减轻私家车主用车负担，解决乘客中不愿意乘坐公交、但又无法购买车辆或者机动车车牌尾号限行无法开车时的需求，以及起到一定程度的减少城市交通拥堵和节能减排的作用。《意见》一出台，让我们看到汽车共享平台在中国有很多的商机。

而2015年9月11日至13日在天津梅江会展中心召开的中国汽车产业发展（泰达）国际论坛再次强调了汽车共享的概念。论坛中，加州大学教授Daniel Sperling提出车辆的共享，结合目前的滴滴打车、Uber等App软件以及车联网等都预示了中国汽车行业正在进行一场新的“共享革命”。

一、文献综述

表1 世界各国汽车共享发展概况

汽车共享，广义来说是共享经济的一种，通过共享社会资源，提倡可持续发展来提高经济性。它的形式根据车辆资源共享、通勤资源共享、司机资源共享以及车辆产权共享的不同，主要可以分为租赁车、顺风车、拼车、出租车合乘等。

在1997年弗格森就提出了“总体而言，经济和人口原因促进了拼车的发展”，这也是汽车共享的前身；在1987年提奥分析了拼车者的性格特征以及促成的原因；接下来在1974年沃利斯、1977年德尔克、哈特根以及1978年霍洛维茨都对参与者的心理因素和态度进行了调查，并在之后包括1990年加利福尼亚、1993年北卡罗来纳州和格鲁吉亚针对性别进行研究分析；在1990年弗格森又对加利福尼亚南部针对拼车雇主的利益以及成本进行研究，而1984年里奥提出了宏观理论层面上的拼车经济学；在1987年提奥发现“只有十二分之一的通勤者能体验到高层面拼车的经济效益”以及“在车辆短缺、长途出行、高通勤成本负担等重要激励因素存在，乘客不需要任何组织的援助便会参加拼车”。

这种不同于私家车和公交系统的出行方式，既满足了随社会经济发展而增加的机动化需求，又有效减少了汽车交通的负面作用，在国外已经得到很好的发展以及实践：最早的汽车共享形式，瑞士苏黎世的“Sefage”汽车合作社；拥有6万个会员，2，000辆车，在400多个社区、900多个地方设立了服务网点的“欧洲汽车共享协会”；全欧洲最大、历史最悠久的瑞士“流动汽车共享瑞士”和德国“Stadtauto Drive”；再到日本、新加坡等地的陆续发展，可以说汽车共享这一概念在全世界都有了很好的推广与运用。另外，有国外研究表明汽车共享在机场接送、旅游等非通勤出行上具有较大市场。世界各国汽车共享的大致情况如表1所示。（表1）

从目前中国小汽车保有量的上升，到近年来出现的自发性汽车共享服务，包括顺风车、拼车等形式，都透露出汽车共享在以北京、上海为首的中国城市里的发展空间，由此可见汽车共享是值得中国研究发展的一种新型交通出行方式之一。

但由于我国与国外的交通基础设施、居民出行方式及习惯、城市基本结构存在差异，为了更好地研究其影响因素及适用性，本文选取最有可能发展汽车共享的上海作为研究城市，对个人、家庭因素以及在具有较大市场的机场出行模式，对汽车共享加入意愿的影响进行分析，并建立回归模型来反映其相关性。

二、相关调查

在经济学意义上，出行者的交通行为受到内在属性（出行者属性）、外在环境（交通方式属性、交通环境等）以及出行成本（油价、停车费、票价、时间价格等）等交互影响。

为分析个体出行模式对与汽车共享加入意愿，采用问卷调查，调查内容主要包括：

（一）个人和家庭情况：包括个人属性（性别、年龄、学历、职业、驾照、使用小汽车频率）；家庭属性（拥有车辆数、家庭年收入、住宅属性）；居住地公共交通条件的情况（到达附近地铁站时间）。

（二）机场出行：包括出行选择的交通方式、出行的时间、出行费用等。

（三）加入汽车共享意愿：本文研究的因变量即为消费者加入汽车共享的意愿程度，故在汽车共享组织已成熟发展的前提下，调查消费者加入汽车共享的意愿程度，共分为10档，1为非常不愿加入，10为非常愿意加入。

本次调查数据来源于汽车共享为2010～2011年调查问卷的数据，调查范围为上海市三个主要区域（浦东联洋社区、虹口山阴路社区以及长宁虹桥2号线沿线）调查。共获得调查数据271份，删除了无效或干扰数据37份，最后得234份有效数据。

表2 机场模式建模参数

三、定序因变量回归模型

由于我们将加入汽车共享的意愿程度分为不愿意加入、一般、非常愿意加入三个等级，且选项是有顺序，传统的二元logistic模型已不再适用，宜用等级回归，故本文选用定序因变量回归模型。

（一）模型构建。将调查数据分类整理。（表2）机场出行等级模型的基本模型可表示为：

式中，γj是第j个类别的累积概率，各类别的概率由两相邻等级的累积概率之差求得；θj是threshold中各类别所对应的参数估计值；β是各自变量的回归系数。

连接函数为Logit，因此：

经过四次拟合回归，剔除了性别、职业、驾照、住宅属性以及最近地铁站等对于加入意愿的影响不大的参数，其他参数的显著性≈0.05，基本符合显著性要求，说明这些自变量对汽车共享的加入意愿有统计学意义。

最终确定的模型参数如表3所示。（表3）

（二）模型评估。其模型拟合信息结果，如表4所示。（表4）

由表4可知，模型的显著性=0.001，P＜0.05，可见模型有统计学意义。

其拟合优度检验结果，如表5所示。（表5）

由表5可知，Pearsonx2的显著性=0.162，P＞0.05，偏差函数统计量Deviance（似然比x2检验）的显著性=0.427，同样P≈0.5，说明模型拟合良好。

预测准确率，首先先求得预测加入意愿所属等级和实际情况的交叉表，如表6所示。（表6）

由表6可得预测准确率为59.83%=（0+140+0）/234。

（三）模型结果分析。对选定的模型进行评定后，将根据估计值进行模型的计算。其加入意愿为不愿意的概率计算表7所示。（表7）由上述概率计算表可以得出：

1、在机场出行模式中，除了个人因素的原因，其“出行方式”、“出行时间”、“费用”为影响汽车共享加入意愿的主要影响因素。

2、在其他因素都取值为1时，对于“出行方式”来说（即序号10和11对比），使用其他交通方式出行的较选择私家车出行的选择汽车共享的概率，非常愿意高出0.211-0.109=0.102，一般高出0.636-0.607=0.029；而相对的，对汽车共享加入意愿持不乐观态度的，选择私家车出行的较使用其他交通方式出行的高出0.284-0.154=0.130。综上，使用其他交通方式出行的居民更愿意加入汽车共享组织，即呈反比。

3、在其他因素都取值为1时，对于“出行时间”来说（即序号10和12对比），出行时间大于40分钟的较出行时间小于40分钟的选择汽车共享的概率，非常愿意高出0.109-0.062= 0.047，一般高出0.607-0.513=0.094；而相对的，对汽车共享加入意愿持不乐观态度的，出行时间小于40分钟的较大于40分钟的高出0.425-0.284=0.141。综上，出行时间大于40分钟的居民更愿意加入汽车共享组织，即呈正比。

4、在其他因素都取值为1时，对于“费用”来说（即序号10和12对比），出租车预估费用小于50元的较费用大于50元的选择汽车共享的概率，非常愿意高出0.227-0.109=0.118，一般高出0.631-0.607=0.024；而相对的，对汽车共享加入意愿持不乐观态度的，出租车预估费用大于50元的较费用小于50元的高出0.284-0.141=0.143。综上，出租车预估费用小于50元的居民更愿意加入汽车共享组织，即呈反比。

5、在个人因素中，年龄、教育程度、小汽车拥有量、使用汽车频率、家庭年收入都对机场出行模式的汽车共享加入意愿有一定影响力。

6、在其他因素都取值为0时，对于“年龄”来说（即序号1和5对比），年龄小于30岁的比大于30岁的，在非常愿意加入汽车共享上高出0.145-0.100=0.045，一般的高出0.633-0.597= 0.036；而对于不愿意加入汽车共享上，年龄大于30岁的比小于30岁的要高出0.303-0.222=0.081。综上，可见年龄小于30岁的居民更愿意加入汽车共享组织，即呈反比。

表3 第四次回归参数估计值

表7 机场模式加入意愿概率表

7、在其他因素都取值为0时，对于“教育程度”来说（即序号1和6对比），受过较高教育程度的比没有受过的，在非常愿意加入汽车共享上高出0.231-0.145=0.086，一般基本持平；而对于不愿意加入汽车共享上，没有受过较高教育的比受过的要高出0.222-0.139=0.083。综上，可见受过较高教育程度的居民更愿意加入汽车共享组织，即呈正比。

8、在其他因素都取值为0时，对于“小汽车拥有量”来说（即序号1和7对比），没有车比拥有一辆以上小汽车的，在非常愿意加入汽车共享上高出0.145-0.090=0.055，一般的高出0.633-0.581=0.052；而对于不愿意加入汽车共享上，拥有一辆以上小汽车比没有汽车的要高出0.328-0.222=0.106。综上，可见没有汽车的居民更愿意加入汽车共享组织，即呈反比。

9、在其他因素都取值为0时，对于“汽车使用频率”来说（即序号1和8对比），每周使用1次以上比没机会使用小汽车的，在非常愿意加入汽车共享上高出0.215-0.145=0.070，一般基本持平；而对于不愿意加入汽车共享上，没机会使用小汽车比每周使用1次以上的要高出0.222-0.150=0.072。综合以上情况，可见有使用汽车需求的居民更愿意加入汽车共享组织，即呈正比。

10、在其他因素都取值为0时，对于“年收入”来说（即序号1和9对比），年收入大于5万元比年收入小于5万元的，在非常愿意加入汽车共享上高出0.238-0.145=0.093，一般基本持平；而对于不愿意加入汽车共享上，年收入小于5万元比年收入大于5万元的要高出0.222-0.134=0.088。综上，可见年收入大于5万元的居民更愿意加入汽车共享组织，即呈正比。

11、综上可得，汽车共享在于机场出行模式方面，对于年龄小于30岁、受过较高教育程度、没有驾照、不拥有私家车、有使用汽车需求以及年收入在5万元以上的居民来说，在去机场选择其他公共交通方式出行、出行时间大于40分钟、出租车预估费用小于50元，有一定的发展空间。

四、结束语

本文经过问卷调查以及模型分析结果得出，机场出行属于偶发性出行或非通勤出行，其模型拟合度较好，即乘客使用意愿较高。故汽车共享若能在此模式下发展，配合较高的汽车需求量能发挥更好的共享经济作用。表8为机场出行模型重点关注的人群特征。（

表8）

目前来看，市场上共享的平台，如滴滴、Uber等多以日常通勤作为主打市场，机场并没有被重点研究，故笔者认为可以将机场出行这种偶发性出行作为汽车共享发展的一块重点服务范围，推出相应的机场汽车共享平台。

另外，对于所得的机场出行模式模型，我们可以对不同情况进行其加入汽车共享意愿程度的预测，故本文有一定实际应用价值。

表4 第四次模型拟合信息

表5 第四次拟合度

表6 第四次加入意愿和预测相应类别交叉制表

表8 机场出行模式重点关注人群特征

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本文系国家自然科学基金项目：“基于出行决策行为机制的汽车共享效应研究”（项目批准号：51408430）

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