自动驾驶出租车出行选择行为分析

作     者：周佳静 

作者单位：北京交通大学 

学位级别：硕士

导师姓名：周辉宇

授予年度：2022年

学科分类：12[管理学] 02[经济学] 07[理学] 08[工学] 070103[理学-概率论与数理统计] 0202[经济学-应用经济学] 020208[经济学-统计学] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 020205[经济学-产业经济学] 082303[工学-交通运输规划与管理] 0714[理学-统计学（可授理学、经济学学位）] 0701[理学-数学] 0823[工学-交通运输工程] 

主      题：自动驾驶出租车 结构方程模型 弹性网络模型 混合logit模型 选择行为分析 

摘      要：近年来,中国经济以及汽车工业的快速发展,所带来的环境、交通、能耗等问题也日益突出。随着中国城镇人口、公路总里程和人均GDP的不断增长,对出行的需求也逐渐提高。而自动驾驶出租车的出现能够打破这一僵局。自动驾驶出租车(Robotaxi)也称无人驾驶出租车,是一种利用自动驾驶技术代替人工驾驶的新型出租车服务。那么,出行者对自动驾驶出租车的态度如何?出行者对自动驾驶出租车的出行选择受哪些因素影响?为解决以上问题,通过对文献资料的查阅,对自动驾驶出租车出行方式选择行为的影响因素进行了总结归纳。通过SP调查问卷,收集被调查者历史出行行为属性、个人社会经济属性以及心理潜变量等数据;设计离散选择试验,考虑不同情境变量,将出行距离、出行目的以及服务水平变量等属性置入SP试验场景,获取出行者选择公共交通、出租车/网约车、私人小汽车、自动驾驶出租车等出行方式的调查数据。本调查于2021年12月共回收有效问卷557份,将有效问卷全部用于数据分析。首先,通过技术接受度理论(TAM),结合感知风险与TAM,利用AMOS软件构建结构方程模型并进行回归分析,并通过结构方程模型的测量模型部分获得潜变量的适配值;其次,建立SEM-ML耦合模型进行自动驾驶出租车出行选择行为分析,使用STATA软件进行参数计算,通过弹性网络回归确认参数非零的出行者选择出行方案的影响因素;最后,将筛选出的解释变量放入混合logit模型,探究分析出行者选择自动驾驶出租车出行的影响因素及其作用机理,包括历史出行行为属性、出行情境变量、心理潜变量属性及个人社会经济属性变量。SEM-ML耦合模型的参数估计结果表明个人社会经济属性、历史出行行为属性、心理潜变量以及出行选择情境变量均显著影响出行者选择自动驾驶出租车出行。个人社会经济属性方面,性别、职业、月可支配收入、学历、私家车保有情况以及对自动驾驶出租车了解程度对试验结果的影响非常显著;历史出行行为特征变量中,次均出行距离、月交通费用以及各心理潜变量,包括感知有用性、感知易用性、感知风险、社群影响以及行为态度均是较显著的影响因子;情境变量中,出行目的、出行距离、出行费用、等待时间、出行时间、是否配备安全员以及换乘次数均显著影响自动驾驶出租车出行选择。