建模印度自行车共享采纳意愿的决定因素：SEM与ANN的协同作用

本研究扩展技术接受模型，纳入感知乐趣、主观规范等六因素，采用SEM-ANN分析印度公共自行车共享服务采纳意图。结果显示，感知有用性、乐趣、规范及功能性价值显著影响意图，而交易保证与感知风险不显著，为政策制定提供理论支持。

　　

Nidhi Kathait|Amit Agarwal

印度北方邦鲁尔基印度理工学院土木工程系

摘要

自行车共享作为一种智能、可持续和积极的交通方式，已经吸引了全球的关注。本研究旨在探讨影响人们在印度采用公共自行车共享服务（PBSS）行为意图的心理因素，而在印度，自行车共享仍处于起步阶段。通过评估人们对PBSS的先验接受度，可以了解技术引入初期各种心理因素的作用。为此，研究人员扩展了技术接受模型，将感知乐趣（PF）、主观规范（SN）、环境价值（EV）、健康价值（HV）、功能价值（FV）、感知风险（PR）和交易保障（TA）等心理变量纳入模型，同时保留了原有的变量（如感知有用性（PU）、感知易用性（PEoU）和行为意图（BI）。研究采用了一种混合的两阶段结构方程建模（SEM）- 人工神经网络（ANN）方法，既能评估因果关系，又能进行准确的预测分析。SEM-ANN分析结果表明，PU、PF、SN和FV是预测人们使用PBSS意图的最重要因素，其次是HV和EV。值得注意的是，TA和PR对BI没有统计学上的显著影响。然而，TA与PEoU呈正相关，而PR则对其有负面影响。尽管如此，PEoU对采用PBSS的行为意图没有显著的直接影响。这一研究结果有助于构建早期PBSS接受度的理论框架，为决策者和政策制定者在推广PBSS时提供了参考。

引言

交通运输部门是全球温室气体排放的主要来源，约占所有能源相关二氧化碳排放量的24%（国际能源署，2021年）。减少私人车辆拥有量、限制能源消耗以及减轻交通运输行业对环境和社会的负面影响，可以为实现可持续的城市未来铺平道路。电动或混合动力汽车以及自动驾驶汽车等可持续创新技术的采用，有可能彻底改变城市地区的客运方式，促进向更可持续的出行方式转变。虽然技术进步带来了潜在的好处，但过度消费和未充分利用资产的所有权问题已不再可持续（Botsman & Rogers, 2010）。随着城市化的加速和自然资源的压力不断增加，需要创新的消费模式来应对与高度依赖汽车的城市社会、经济和环境挑战（Calderón and Miller, 2019; Roukouni and Correia, 2020）。

近年来，作为公共自行车共享系统（PBSS）实施的共享出行服务在许多城市中越来越受欢迎（Shao et al., 2020; Shui and Szeto, 2020）。共享出行服务的普及和广泛采用归功于协作消费理念的兴起，这是一种由技术驱动的新型资源交换模式，鼓励人们将未充分利用的车辆资产共享，作为经济实惠且环保的出行方式替代方案（Botsman and Rogers, 2010; M?hlmann, 2015; Waqas and Najmi, 2023）。由于自行车共享无需支付购买和维护费用，且使用简单，因此被认为是一种具有成本效益、可持续且便捷的交通方式（?elebi et al., 2018; Halvadia et al., 2022; Kathait and Agarwal, 2025）。多项研究表明，自行车共享还可以减少交通拥堵、增加身体活动（Si et al., 2020）、降低人均燃油消耗和排放、提升个人出行体验（Ricci, 2015），并促进多模式交通连接（Shaheen et al., 2010）。然而，自行车共享的概念并未在全球范围内普及。根据以往的研究，这类服务在欧洲、中国、北美和南美洲的城市最为普遍（Dai et al., 2024; Fishman et al., 2013; Shaheen et al., 2010），澳大利亚、印度、巴西、墨西哥、印度尼西亚、泰国、马来西亚以及一些非洲国家也出现了新的市场（DeMaio, 2009; Meddin and DeMaio, 2021; Nikitas, 2019; Soltani et al., 2022）。同时，由于收入增加和对交通基础设施的投资，发展中国家（尤其是印度）的出行需求预计将大幅增长（Pucher et al., 2007; Vasudevan et al., 2021; Verma et al., 2021），这可能导致私人机动车辆继续恶化交通运输对环境和社会的负面影响。

在过去几十年里，印度的私人车辆拥有量显著增加（MORTH, 2019）。全国主要城市汽车拥有率上升的主要原因是公众对日常出行体验的期望与缺乏合适的公共交通系统之间的巨大差距（Verma et al., 2021），这些公共交通系统往往服务质量低下，如维护不足、班次不规律、安全措施薄弱等（Pucher et al., 2007）。事实上，从1994年到2007年，印度的公共交通份额下降了20%以上（MoUD, 2008）。自2000年以来，公路客运产生的排放量增加了四倍（国际能源署, 2016）。尽管像印度这样的发展中国家车辆拥有量呈上升趋势，但许多国家仍处于机动化的初期阶段（Cervero, 2013; Kutzbach, 2009; Tiwari et al., 2016）。与此同时，信息和通信技术（ICT）及智能手机技术的整合（ICEA, 2020）在这些国家得到了显著发展，为推动自行车共享等出行服务提供了重要支持。这意味着这些国家有潜力实施以技术为基础的可持续交通替代方案，以替代私人车辆。

特别是在印度，共享出行服务模式（尤其是车辆共享）正在经历快速变革，这得益于其便捷性和成本效益（Kathait & Agarwal, 2022）。事实上，印度的主要城市已经引入了自行车共享服务。自2017年以来，多个自行车共享系统开始运营，根据需求为市民提供自行车。印度政府意识到了自行车共享的优势，并在多个城市推出了相关项目（Kathait & Agarwal, 2022）。虽然自行车共享在环境可持续性和可持续城市交通系统方面具有优势，但为了持续取得进展，还需要高度重视消费者的接受度。由于这项技术在印度尚处于起步阶段，相关研究非常有限。需要评估人们的各种意图，以了解PBSS的潜力和接受度。此外，引入自行车共享的方式必须得到公众的广泛认可，否则可能会造成资源浪费。因此，在开发初期就需要评估用户接受度（Davis et al., 1989）。

本研究旨在通过基于技术接受模型（TAM, Davis (1989)）开发的采纳模型，来探讨印度民众采用PBSS的行为意图（BI）。研究的主要贡献如下：

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  为了实施创新的交通方式，了解人们的接受度及其背后的认知过程至关重要。这项研究有助于构建PBSS接受度的理论框架，为企业和政府领导者提供了将研究结果应用于规划、设计和实施阶段的途径，从而可能在推广后提高接受度。由于印度许多城市仍处于采用自行车共享的初期阶段，本研究旨在了解人们对PBSS的先验接受度（即在实际使用之前的接受度）。在部署PBSS之前，需要更多关于影响人们决策因素的详细信息。以往的大部分研究都是在技术已经成熟的高收入国家进行的。
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  本文提出了对信息系统领域最成熟的人类行为理论TAM的扩展，用于评估人们采用PBSS的意图。所提出的模型部分借鉴了TAM的心理学概念，并加入了六个额外因素：感知乐趣、主观规范、感知风险、交易保障、环境价值和健康价值。
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  考虑到消费者决策过程的复杂性和模型中的多个变量（超过六个），仅用线性模型评估研究目标可能过于简化。因此，本研究采用了两阶段SEM-ANN（结构方程建模-人工神经网络）方法，能够解释变量之间的线性和非线性关系。在探讨消费者决策过程的复杂性时，SEM-ANN的应用非常有用。
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  最后，研究结果为鼓励其他共享出行和共享经济服务（包括但不限于汽车共享、滑板车共享、住宿共享等相关服务）中的可持续消费行为提供了宝贵的见解和政策建议。

研究结构如下：第2节简要回顾了协作消费、自行车共享系统和用户采纳行为。第3节提出了PBSS的概念框架和各种假设。第4节介绍了研究方法、数据收集和用于验证假设的方法。第5节展示了分析结果，第6节总结了研究结果并指出了研究的局限性。

章节摘录

交通运输中的协作消费：共享出行与用户采纳

新兴的出行服务类型是共享出行，其核心理念是“使用而非拥有”（Shaheen & Chan, 2016）。这是一种通过技术中介实现资源共享和服务共享的方式，强调资源的有效利用、经济交换和互惠（Hartl et al., 2016）。为了描述这种消费趋势的不同方面，使用了不同的术语，如“基于使用的消费”（Botsman & Rogers, 2010）和“协作消费”（Bardhi &

调查设计与数据收集

本研究旨在评估人们在体验服务之前的初步接受度和未来使用意愿。需要注意的是，研究中考察的意图并不涉及实际行为，而是需要受访者进行心理模拟（Kahneman & Tversky, 1981）。为此，研究选择了北方邦首府德赫拉敦作为研究地点，该地区

结果

解释与推断

在新技术和共享经济的背景下，本研究探讨了影响印度人们采用和使用PBSS行为意图的因素。根据描述性统计数据分析，样本具有代表性，因此研究结果可以推广到具有相似社会人口特征的更广泛人群。总体而言，人们对接受PBSS作为出行方式持中立态度。

结论

本研究采用两阶段SEM-ANN技术，结合非线性神经网络框架，探讨了影响印度公众采用公共自行车共享系统（PBSS）的决定因素。部分基于TAM模型，研究了九个心理变量（感知有用性、感知易用性、感知乐趣、主观规范、感知风险、交易保障、环境价值、功能价值和健康价值）对用户行为的影响

CRediT作者贡献声明

Nidhi Kathait：撰写 - 审稿与编辑、可视化、验证、方法论、概念构建。Amit Agarwal：撰写 - 审稿与编辑、监督、方法论、概念构建。

利益冲突声明

作者声明没有已知的财务利益或个人关系可能影响本文的研究结果。