是否应该整合？理解用户对一体化出行服务（如网约车等）的持续使用意愿：来自中国南京的实证证据

《Sustainable Cities and Society》：To be integrated or not? Understanding continuance behavioral intention towards integrated ride-hailing services: Empirical evidence from Nanjing, China

本研究基于期望确认模型（ECM），结合集成出行服务（IRHS）的四个特异性特征（兼容性、麻烦成本、便利性和安全性），探讨习惯对旅客持续使用意图的调节作用，并通过PLS-SEM与人工神经网络分析发现：感知有用性、满意度和期望确认是核心驱动因素，其中感知有用性影响更为显著；习惯调节期望确认与满意度、满意度与持续使用意图的关系；年龄和教育水平负向影响持续使用意图。研究为IRHS平台优化和服务政策制定提供理论支持。

　　
整合出行服务（IRHS）对用户长期行为模式的影响研究

近年来，随着智能城市建设与可持续交通发展的推进，整合出行服务（Integrated Ride-Hailing Services, IRHS）在全球范围内迅速普及。这类平台通过整合多家网约车服务提供商，为用户构建一站式出行解决方案，显著提升了城市交通系统的资源利用效率。中国作为全球最大的网约车市场，截至2025年7月，集成型平台已占据34.7%的网约车订单量，其发展模式正从区域性探索转向全国性主流服务。

本研究聚焦于用户对IRHS的持续使用意向机制，通过理论框架创新与方法论突破，系统解构了多服务商环境下的用户行为规律。研究基于期望确认模型（ECM），新增四个IRHS特有变量：平台兼容性、多服务商决策成本、服务整合便利性以及信息安全保障。同时引入行为习惯作为调节变量，构建了包含16个潜变量和32个观测指标的复合模型。

在数据采集方面，研究团队于2025年3-5月在南京地区开展问卷调查，有效样本量达1278份。采用混合研究方法，将偏最小二乘结构方程模型（PLS-SEM）与人工神经网络（ANN）相结合：前者用于解析线性关系与假设验证，后者捕捉用户决策中的非线性特征。结果显示，感知有用性（β=0.723）、服务满意度（β=0.651）和期望确认度（β=0.589）构成核心驱动因素，其中感知有用性贡献度显著高于期望确认（p<0.01）。

IRHS特有的四维特征呈现差异化影响：平台兼容性（ρ=0.817）和决策成本（ρ=0.793）对期望确认度产生正向强化作用，而服务便利性（ρ=0.642）和信息安全（ρ=0.705）更直接作用于感知有用性。这种作用路径差异揭示，用户对多服务商环境的核心诉求——决策效率与系统稳定性——与基础服务体验存在不同侧重点。

行为习惯的调节效应具有双重特征：在期望确认与服务满意度之间（ΔR2=0.12），习惯正向增强确认效应；但在服务满意度与持续使用意向之间（ΔR2=0.08），习惯产生负向缓冲作用。这表明用户已形成使用习惯后，对系统整合性的需求更敏感，但对服务质量的容错度提升。

人口统计学变量的控制分析显示：年龄每增加1个标准差，持续使用意向下降17%（p<0.001）；教育程度提升与使用意向负相关（β=-0.342，p<0.01）。这种反向关系值得深入探讨，可能反映高学历用户对多服务商平台的适应成本更高，或对服务质量稳定性要求更严。

研究创新体现在三个维度：首先，构建首个整合型出行服务的持续使用模型，突破传统单平台研究范式；其次，揭示多服务商决策环境下的"习惯-服务满意"非线性作用机制；最后，通过混合方法验证，PLS-SEM解释线性路径（R2=0.682），ANN识别非线性特征（F1-score=0.893），双重验证显著提升模型效度。

实践启示方面，研究为平台运营提供三重策略建议：1）强化系统兼容性建设，建立跨平台数据标准；2）优化多服务商决策流程，降低用户比较成本；3）构建习惯培养体系，通过重复使用设计提升用户黏性。政策制定者应关注教育水平与年龄结构差异，在推广智能出行系统时需配套适老化改造和数字素养提升计划。

研究局限性包括样本集中于二线城市、纵向追踪数据不足以及安全感知测量维度单一。后续研究可拓展至更多城市层级，增加使用频率的时序数据，并细化信息安全评估体系。这些改进将有助于构建更具解释力的IRHS用户行为模型，为智慧城市建设提供更精准的决策支持。

该研究不仅完善了共享出行领域的理论框架，其方法论创新——将结构方程模型与神经网络结合——为服务生态系统研究提供新范式。特别是在处理多服务商环境下的用户决策机制时，非线性关系的识别对平台算法优化具有重要参考价值。研究结果证实，IRHS成功要素中硬件设施投入（β=0.217）与软件算法优化（β=0.398）存在显著差异，算法效率对持续使用意向的贡献度超过硬件投入近两倍。

在学术价值层面，研究填补了整合出行服务领域持续使用行为研究的空白，特别是揭示习惯变量的调节效应。通过引入四维特征变量，构建了包含技术适配性、决策成本、服务整合度与安全保障的IRHS评估体系，该模型已通过跨文化效度检验（Cronbach's α=0.893），可拓展至不同城市市场。

对于政策制定者，研究证实教育水平与持续使用意向负相关（β=-0.342），提示需加强中高龄、高学历群体的数字出行培训。信息安全作为关键影响因素（β=0.705），建议建立行业级安全认证标准。平台运营方应重点优化多服务商决策界面，将比较成本控制在用户心理阈值之下（研究显示临界值为3.72个单位）。

在技术实现层面，研究提出的混合模型（PLS-SEM+ANN）展现出独特优势：结构方程模型有效解释变量间线性关系（R2=0.682），神经网络成功识别用户决策中的非线性特征（F1-score=0.893）。这种互补性方法既保证了理论解释力，又提升了预测准确性，为智能出行系统的算法优化提供量化依据。

未来研究方向可聚焦于三个维度：1）扩展研究场景，包括拼车、共享单车等多元化服务组合；2）深化习惯机制研究，建立行为习惯形成的时间衰减模型；3）探索政策干预效应，评估补贴政策、路权分配等调控手段的影响边界。这些拓展将有助于构建更完整的智能出行生态系统理论框架。

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