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      基于結(jié)構(gòu)方程的單位小汽車通勤合乘意向分析

      2022-02-25 06:27:18丁昱杰張凱張齡允盧海鵬
      運(yùn)輸經(jīng)理世界 2022年31期
      關(guān)鍵詞:合乘小汽車意向

      丁昱杰、張凱、張齡允、盧海鵬

      (南京信息工程大學(xué)自動(dòng)化學(xué)院,江蘇 南京 210044)

      0 引言

      隨著我國城市化發(fā)展速度的不斷加快,私家車保有量迅速增加,城市道路擁堵的問題也日益加重。在這種背景下,汽車合乘應(yīng)運(yùn)而生。私家車相比于公共交通出行,在舒適性、靈活性方面具有優(yōu)勢(shì)。但是小汽車出行占據(jù)大量的道路通行空間,使得空載率過高。國內(nèi)關(guān)于單位員工間的私家車合乘研究較少。大多數(shù)集中于利用算法解決路徑、定價(jià)、車輛調(diào)度方面的問題,魏軍奎[1]通過使用聚類算法和生成算法對(duì)OD 數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理,研究其有效性。李金洋[2]通過對(duì)比不同算法,分析了模型與算法的有效性和求解效率,總結(jié)出合乘出行具有明顯優(yōu)勢(shì)。很少從合乘者的角度出發(fā),挖掘內(nèi)在影響因素。針對(duì)以上問題,提出單位小汽車通勤合乘是一種基于常規(guī)合乘的新型合乘方式,通過該出行模式降低一人一車模式的空駛率,基于顧客滿意度模型,實(shí)現(xiàn)長(zhǎng)期穩(wěn)定的合乘關(guān)系模式。

      1 數(shù)據(jù)獲取

      1.1 問卷設(shè)計(jì)

      為了全面地對(duì)單位小汽車通勤合乘意向行為進(jìn)行分析,問卷共設(shè)置了23 個(gè)觀測(cè)變量。采用網(wǎng)上問卷調(diào)查的方式,最終得到了413 份有效的問卷樣本。所有量表均使用李克特五級(jí)量表,范圍從“非常不同意”至“非常同意”,最大值為5,最小值為1。變量定義和描述見表1。

      表1 變量定義及描述

      1.2 研究假設(shè)

      計(jì)劃行為理論(TRB)是由Icek Ajzen 提出的用于社會(huì)心理學(xué)解釋態(tài)度與行為之間關(guān)系的理論,從態(tài)度行為論,引入中介行為意圖、自變量主觀規(guī)范,形成理性行為理論,再引入自變量認(rèn)知行為控制,形成計(jì)劃行為理論。該理論認(rèn)為人的行為是經(jīng)過深思熟慮計(jì)劃的結(jié)果。

      引入了顧客滿意度指數(shù)模型中的變量,顧客滿意度指數(shù)模型(ACSI)處于一個(gè)相互影響相互關(guān)聯(lián)的因果互動(dòng)系統(tǒng)中,顧客即為有意向參與合乘的合乘者,該模型解釋整個(gè)合乘過程與整體滿意度之間的關(guān)系。主要選取感知價(jià)值、感知質(zhì)量、顧客抱怨這幾個(gè)變量。

      2 數(shù)據(jù)分析

      2.1 問卷的信效度檢驗(yàn)

      2.1.1 信度分析

      采用Cronbach's α 測(cè)量問卷的內(nèi)在信度,以檢驗(yàn)問卷的可靠性和可信性,反映被測(cè)數(shù)據(jù)真實(shí)程度的指標(biāo)。

      經(jīng)計(jì)算,感知價(jià)值的Cronbach's α 值最低,為0.798>0.7,滿足條件。說明該問卷的內(nèi)部一致性比較高、數(shù)據(jù)可靠性較高,問卷具有良好的信度,可以作為研究工具。

      2.1.2 效度分析

      通過探索性因子分析(EFA)、驗(yàn)證性因子分析(CFA)、收斂效度和區(qū)分效度多維度檢驗(yàn)問卷,綜合判斷量表是否具有較好的建構(gòu)效度。

      通過KMO 值和Bartlett 球形檢驗(yàn)判斷量表是否滿足因子分析的條件,以檢驗(yàn)相關(guān)矩陣中各變量間的相關(guān)性。結(jié)果表明:調(diào)查數(shù)據(jù)的KMO 值為0.905>0.7(標(biāo)準(zhǔn)),Bartlett 球形檢驗(yàn)值為6324.209,數(shù)值比較大,Bartlett P 值為0.000<0.01,說明該問卷適合進(jìn)行因子分析。

      接著進(jìn)行因子分析采取的是主成分分析法,結(jié)果顯示:旋轉(zhuǎn)累計(jì)平方和是79.51%,大于60%,各變量的因子載荷均高于0.6,說明提取的7 個(gè)因子包含的信息較全面,且未出現(xiàn)雙重因子負(fù)荷均高的情況,各觀測(cè)變量按照理論預(yù)設(shè)聚合到各維度下。綜合以上分析說明,選取的變量比較科學(xué)、合理。

      接著使用AMOS 軟件對(duì)量表進(jìn)行驗(yàn)證性因子分析(CFA),首先根據(jù)上面探索性因子分析結(jié)果建立驗(yàn)證性因子模型。

      結(jié)果見表2,AMOS 輸出指標(biāo)卡方與自由度之比χ2/df=1.428<3,說明模型擬合較好。適配度指數(shù)(GFI)=0.941,調(diào)整的適配度指數(shù)(AGFI)=0.923,基準(zhǔn)適配指數(shù)(NFI)=0.954、非規(guī)范擬合指數(shù)(TLI)=0.983和比較適配指數(shù)(CFI)=0.986,以上數(shù)值越接近1,模型適配度越好。近似誤差均方根(RMSEA)數(shù)值越小,說明模型擬合程度越佳,RMSEA 為0.032<0.05。綜上分析,驗(yàn)證性因子分析各項(xiàng)指標(biāo)均已達(dá)標(biāo),模型總體擬合度較好(見表2)。

      表2 模型擬合指標(biāo)

      由驗(yàn)證性因子分析結(jié)果可知,各題項(xiàng)因子載荷值在0.7~0.9,說明收斂效度較高;各維度的組合信度(C.R.)均大于0.7,達(dá)到標(biāo)準(zhǔn),其中感知價(jià)值(0.801)最低;平均提取方差值(AVE)均大于0.5,達(dá)到標(biāo)準(zhǔn),其中感知價(jià)值(0.574)最低;顯著性概率P<0.001。說明整體量表中7 個(gè)潛變量與各測(cè)量指標(biāo)變量存在顯著的關(guān)系,整體量表結(jié)構(gòu)模型構(gòu)建情況非常好。

      3 模型驗(yàn)證與結(jié)果分析

      3.1 模型建立

      運(yùn)用SPSS 軟件建立數(shù)據(jù)庫,并以此為基礎(chǔ)導(dǎo)入AMOS 軟件中進(jìn)行分析。根據(jù)理論模型,以主觀規(guī)范、知覺行為控制、顧客抱怨、感知質(zhì)量為自變量,以主觀態(tài)度、感知價(jià)值為中介變量,以合乘意向?yàn)橐蜃兞?,建立結(jié)構(gòu)方程模型,如圖1所示。

      圖1 結(jié)構(gòu)方程標(biāo)準(zhǔn)化路徑估計(jì)

      圖中估計(jì)參數(shù)有14 個(gè)標(biāo)準(zhǔn)化路徑系數(shù)值、23 個(gè)觀測(cè)變量的標(biāo)準(zhǔn)化因子載荷值以及26 個(gè)觀測(cè)誤差方差。通過對(duì)一些擬合指標(biāo)的測(cè)算衡量結(jié)構(gòu)方程模型是否成立。由結(jié)果可知,各項(xiàng)指標(biāo)均達(dá)標(biāo)。說明模型的擬合程度較好,模型可以接受。

      3.2 路徑分析

      由表3可知,模型的擬合指標(biāo)均達(dá)到標(biāo)準(zhǔn)要求,故對(duì)模型的路徑進(jìn)行分析。其中,主觀規(guī)范到感知價(jià)值的標(biāo)準(zhǔn)化路徑系數(shù)較小,臨界比值為1.816 小于標(biāo)準(zhǔn)值1.960,顯著性P 值為0.069 大于0.05,顯著性檢驗(yàn)未通過,表明路徑不顯著,故假設(shè)因果關(guān)系不成立;感知質(zhì)量到感知價(jià)值的標(biāo)準(zhǔn)化路徑系數(shù)較小,臨界比值為1.747 小于標(biāo)準(zhǔn)值1.960,顯著性P 值為0.081 大于0.05,說明感知質(zhì)量對(duì)感知價(jià)值沒有顯著的正向影響作用,故假設(shè)不成立。

      表3 結(jié)構(gòu)方程模型擬合指標(biāo)

      3.3 中介效應(yīng)檢驗(yàn)

      根據(jù)路徑分析的結(jié)果,假設(shè)檢驗(yàn)是成立的,為探究這些顯著的路徑里是否具有中介效應(yīng),在AMOS21.0 運(yùn)行Bootstrap 法直接檢驗(yàn)中介效應(yīng)的存在性。直接檢驗(yàn)的假設(shè)條件為H0∶ab=0。如果檢驗(yàn)結(jié)果得出的置信區(qū)間包含0,表示不存在中介效應(yīng)。重復(fù)5000 次,置信區(qū)間標(biāo)準(zhǔn)為95%,采用偏差校正法進(jìn)行檢驗(yàn)。采用AMOS 軟件自帶的語法將相關(guān)路徑全部賦值,分別計(jì)算非標(biāo)準(zhǔn)化和標(biāo)準(zhǔn)化的特定中介效應(yīng)。中介效應(yīng)檢驗(yàn)見表4。

      表4 中介效應(yīng)檢驗(yàn)

      結(jié)果可知,有8 條中介路徑,其中主觀規(guī)范-感知價(jià)值-合乘意向和感知質(zhì)量-感知價(jià)值-合乘意向的中介路徑上下區(qū)間均包含0,P 值大于顯著水平0.05,故假設(shè)不成立,中介效應(yīng)不成立。其他中介路徑上下區(qū)間均不包含0,P 值小于顯著水平0.05,故假設(shè)成立,中介效應(yīng)成立。

      3.4 模型解釋

      結(jié)合上述試驗(yàn),分析如下:

      其一,知覺行為控制是直接影響單位小汽車通勤合乘意向的最主要因素。知覺行為控制與合乘意向的標(biāo)準(zhǔn)化路徑系數(shù)越大,影響關(guān)系越強(qiáng),相關(guān)性越高,具有正向的顯著影響。其二,顧客抱怨對(duì)合乘意向具有負(fù)向影響。其標(biāo)準(zhǔn)化路徑系數(shù)為-0.181(t=-2.839,p=0.000<0.01),P 值小于0.05(假設(shè)成立),在t 的絕對(duì)值大于1.96 的情況下,負(fù)向影響關(guān)系顯著。

      4 結(jié)論

      提出一種能夠同時(shí)滿足合乘者和司機(jī)需求的、長(zhǎng)期穩(wěn)定的合乘關(guān)系模式——單位小汽車通勤合乘。結(jié)果發(fā)現(xiàn),知覺行為控制是直接影響單位小汽車通勤合乘意向的最主要因素,當(dāng)出現(xiàn)惡劣天氣、車輛供給不足、相關(guān)政策服務(wù)完善時(shí),單位小汽車通勤合乘會(huì)對(duì)通勤者產(chǎn)生一定的吸引力。

      顧客抱怨通過感知價(jià)值對(duì)合乘意向的負(fù)向影響最大。首先,管理者應(yīng)重視與政府、企業(yè)的合作,宣傳合乘具有節(jié)省出行費(fèi)用、節(jié)約社會(huì)公共資源、減少環(huán)境污染等優(yōu)點(diǎn);其次,通過算法優(yōu)化合乘路徑,較少繞行距離,提高準(zhǔn)時(shí)性、高效性;最后,還可以設(shè)定評(píng)價(jià)管理系統(tǒng),針對(duì)司機(jī)服務(wù)、車內(nèi)整潔度,方便后續(xù)合乘者參考。

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