無人駕駛汽車購買意愿研究

金奚慧，干宏程，關(guān)金平，尹 裴，車麗萍

（1.上海理工大學(xué)超網(wǎng)絡(luò)研究中心，上海 200093；2.美國麻省理工學(xué)院土木與環(huán)境工程系，波士頓劍橋 02139；3.上海理工大學(xué)管理學(xué)院，上海 200093）

1 研究背景

隨著經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展，中國的汽車保有量不斷增長，城市道路交通擁堵、因疲勞駕駛造成的交通事故頻發(fā)、交通污染等問題成為城市發(fā)展的難題。近年來，“互聯(lián)網(wǎng)+”和大數(shù)據(jù)平臺的迅速發(fā)展給汽車工業(yè)帶來了深刻的變革，5G 技術(shù)以及人們對駕駛安全的重視和出行方式的改變，引領(lǐng)無人駕駛汽車（automated vehicles,AVs）進(jìn)入消費(fèi)者市場。因此，有必要展開公眾對AVs 購買意愿偏好的研究，深入分析影響公眾購買AVs 的影響因素。

AVs 接受度的涵義因?qū)W者而異，有相似亦有差別。唐立等［1］將AVs 接受度大致分為接受AVs 的可能性與態(tài)度、了解與信任程度、感知與關(guān)注點(diǎn)、支付意愿和使用偏好5 類?，F(xiàn)有文獻(xiàn)中，對接受AVs 可能性與態(tài)度、使用偏好的研究偏多，而對購買意愿的研究相對較少。例如，Schoettle 等［2］對中國和美國、日本、澳大利亞、英國、印度開展網(wǎng)絡(luò)問卷調(diào)查發(fā)現(xiàn)，不同地區(qū)的不同調(diào)查對象對AVs 的接受可能性、使用意向和購買意愿均有差異；Peng等［3］基于擴(kuò)展計(jì)劃行為理論（TPB）發(fā)現(xiàn)，主觀規(guī)范、AVs 相關(guān)技術(shù)、感知風(fēng)險(xiǎn)、感知行為控制是出行者使用AVs 的主要潛在障礙；Wu 等［4］基于技術(shù)接受模型（TAM）發(fā)現(xiàn)，感知有用性、感知易用性以及環(huán)保意識在受訪者對AVs 的接受度上有直接影響；楊潔等［5］在針對中國AVs 消費(fèi)市場接受度的調(diào)查中，通過描述性統(tǒng)計(jì)分析發(fā)現(xiàn)，過半數(shù)的受訪者愿意支付額外費(fèi)用購買或租賃AVs；游峰等［6］以廣州市為例，統(tǒng)計(jì)分析發(fā)現(xiàn)消費(fèi)者對AVs 技術(shù)持樂觀態(tài)度，90%的受訪者愿意購買AVs；Liu 等［7］通過PLS-SEM 模型和回歸分析，針對西安和天津兩大城市分析完全自動駕駛汽車（即Level5 級AVs）的支付意愿，結(jié)果表明34.3%受訪者愿意為AVs 技術(shù)額外支付超過2 900 美元，年輕人、學(xué)歷更高、收入更高的受訪者愿意為AVs 支付更多額外費(fèi)用，且社會信任和感知收益對支付意愿呈正相關(guān)，感知風(fēng)險(xiǎn)和恐懼呈負(fù)相關(guān)。這都表明，未來AVs 在國內(nèi)的市場相當(dāng)可觀。

AVs 作為一種新型的技術(shù)產(chǎn)品，會改變?nèi)藗儗鹘y(tǒng)汽車的認(rèn)知，從而影響人們的購買意愿，而針對AVs 購買意愿的研究目前還比較少，從新技術(shù)產(chǎn)品購買意愿方面，如今已進(jìn)入市場的新能源汽車能為未來AVs 的引入起到一定的參照作用，如王穎等［8］通過SEM 模型分析了感知風(fēng)險(xiǎn)和涉入程度對消費(fèi)者對新能源汽車購買意愿的影響；胡隆基等［9］基于TAM 并結(jié)合感知風(fēng)險(xiǎn)理論、石紅波等［10］從消費(fèi)者行為特征，分別開展新能源汽車購買意愿的實(shí)證研究；陳凱等［11］基于感知利益-感知風(fēng)險(xiǎn)框架，引入環(huán)境意識構(gòu)建SEM，檢驗(yàn)環(huán)境意識對新能源汽車購買意愿的影響。在其他新技術(shù)產(chǎn)品購買意愿方面，張應(yīng)語等［12］也根據(jù)感知利益-感知風(fēng)險(xiǎn)框架提出一系列假設(shè)，分析O2O（即線上到線下）模式下生鮮農(nóng)產(chǎn)品的購買意愿。

綜上，大部分針對AVs 的研究主要集中于接受意向與使用偏好的分析，而對于AVs 購買意愿的研究偏少，有的研究是通過描述性統(tǒng)計(jì)分析個(gè)人經(jīng)濟(jì)屬性等顯變量對AVs 購買意愿的影響，而很少分析心理潛變量產(chǎn)生的主觀行為意愿。不同于TPB/TAM等其他理論框架，感知利益-感知風(fēng)險(xiǎn)框架是消費(fèi)者行為研究中的主流框架，能深入分析消費(fèi)者的購買心理，且在新能源汽車等新技術(shù)產(chǎn)品購買意愿方面廣泛應(yīng)用。本研究基于此框架，針對目前技術(shù)已經(jīng)能夠達(dá)到的高度自動化無人駕駛汽車（即Level 4級AVs），構(gòu)建結(jié)構(gòu)方程模型，結(jié)合AVs 購買行為不同于傳統(tǒng)汽車、新能源汽車的優(yōu)勢與特點(diǎn)，引入技術(shù)興趣和享受駕駛兩個(gè)心理潛變量，作為在AVs進(jìn)入市場后影響消費(fèi)者購買心理的主要因素，深入分析公眾對AVs 的購買意愿。

2 模型建立

2.1 理論背景與模型構(gòu)建

BRA 模型（benefit-risk analysis model）是消費(fèi)者行為研究的主流框架，認(rèn)為消費(fèi)者對于購買意愿的選擇是由其感知利益、感知風(fēng)險(xiǎn)決定的［12］。該框架依據(jù)感知利益最大化、感知風(fēng)險(xiǎn)最小化為理論支持?；诖丝蚣埽狙芯恳爰夹g(shù)興趣、享受駕駛兩個(gè)心理潛變量，結(jié)合感知利益、感知風(fēng)險(xiǎn)，對AVs 購買意愿的影響因素進(jìn)行研究分析。

2.2 模型假設(shè)

（1）感知風(fēng)險(xiǎn)（perceived risk）。相關(guān)研究表明，感知風(fēng)險(xiǎn)會影響消費(fèi)者的購買決策，消費(fèi)者會根據(jù)感知風(fēng)險(xiǎn)最小原則選擇自己的購買行為。Bauer［13］首先提出感知風(fēng)險(xiǎn)理論，認(rèn)為消費(fèi)者在消費(fèi)行為中可能會產(chǎn)生無法預(yù)測的結(jié)果，存在風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)。Sweeney 等［14］認(rèn)為感知風(fēng)險(xiǎn)是一個(gè)影響消費(fèi)者購買意愿的重要因素，且顧客的感知風(fēng)險(xiǎn)和其購買意愿呈反向相關(guān)，即消費(fèi)者感知到的購買的商品風(fēng)險(xiǎn)越高，其購買意愿越低。由于AVs 目前尚未進(jìn)入消費(fèi)者市場，其使用風(fēng)險(xiǎn)存在不確定性，消費(fèi)者會擔(dān)心AVs 是否安全可靠、相關(guān)的法律能否保證AVs 的日常出行使用等問題。因此，本研究在研究模型中把感知風(fēng)險(xiǎn)作為重要的變量進(jìn)行考慮，并提出以下假設(shè)：

H1：感知風(fēng)險(xiǎn)對AVs購買意愿有顯著的負(fù)向影響。

（2）感知利益（perceived benefit）。消費(fèi)者對于購買意愿的選擇會受多因素影響，其中根據(jù)最大效用原則選擇自己的購買行為的過程為感知利益最大化。商品的感知利益是消費(fèi)者感知價(jià)值所在。Drucker［15］首先提出：顧客購買和消費(fèi)不是簡單的產(chǎn)品，而是一種價(jià)值。Zeithaml［16］指出感知利益與購買意愿呈同向變動關(guān)系，即消費(fèi)者感知到購買的商品利益越大，則其對該商品的購買意愿越高。王宗水等［17］從產(chǎn)品質(zhì)量感知、品牌價(jià)值感知、服務(wù)質(zhì)量感知等五方面探索家用汽車消費(fèi)過程中主要驅(qū)動要素與感知價(jià)值之間的關(guān)系。作為新型的出行方式，相比于普通的燃油家用汽車、混合動力汽車、純電動汽車，AVs 可以讓人們在行駛過程中處理其他事項(xiàng)、由系統(tǒng)控制汽車的運(yùn)行來釋放駕駛者的出行壓力等提供一系列的價(jià)值利益。因此，本研究在研究模型中把感知利益作為重要的變量進(jìn)行考慮，并提出以下假設(shè)：

H2：感知利益對AVs購買意愿有顯著的正向影響。

（3）技術(shù)興趣（technology interest）。對于新型自動駕駛技術(shù)興趣，Power［18］通過調(diào)查研究消費(fèi)者對AVs 駕駛輔助系統(tǒng)的付費(fèi)意向和使用意向，其中定義自動駕駛技術(shù)為“一種允許車輛在沒有任何人為干擾的情況下控制加速、制動和轉(zhuǎn)向的功能”，結(jié)果顯示37%的受訪者表示他們可能或肯定有興趣購買這種技術(shù)。AVs 的特點(diǎn)即它所配備的高級自動駕駛技術(shù)，對新型技術(shù)感興趣的人，這項(xiàng)技術(shù)會增加他們對駕駛本身帶來的樂趣與駕駛體驗(yàn)感，同時(shí)綜合感知AVs 所能給他們帶來的利益與價(jià)值，因此對新型技術(shù)感興趣的人會增加對AVs 的購買意向。因此，本研究在研究模型中把技術(shù)興趣作為可供參考的變量進(jìn)行考慮，并提出以下假設(shè)：

H3：技術(shù)興趣對AVs 購買意愿有顯著的正向影響。

H4：技術(shù)興趣對AVs 感知利益有顯著的正向影響。

H5：技術(shù)興趣對享受駕駛有顯著的正向影響。

（4）享受駕駛（enjoy driving）。由于AVs 通過系統(tǒng)控制車輛自主運(yùn)行，作為駕駛者往往會失去駕駛車輛的自身樂趣與自由感。Kyriakidis 等［19］發(fā)現(xiàn)，一些受訪者享受自己控制車輛時(shí)駕駛的樂趣而對使用AVs 不感興趣。Haboucha 等［20］則將享受駕駛作為心理潛變量加入模型中，通過隨機(jī)效用理論對AVs 的選擇使用偏好進(jìn)行量化。享受自己駕駛車輛樂趣的人會把駕駛樂趣加入其對AVs 感知利益的考慮，減少其對AVs 的購買意向。因此，本研究在研究模型中把享受駕駛作為可供參考的變量進(jìn)行考慮，并提出以下假設(shè)：

H6：享受駕駛對AVs 購買意愿有顯著的負(fù)向影響。

H7：享受駕駛對AVs 感知利益有顯著的負(fù)向影響。

基于以上假設(shè)分析，本研究構(gòu)建了無人駕駛汽車購買意愿的影響因素模型，主要包含的變量有5個(gè)：感知利益、感知風(fēng)險(xiǎn)、技術(shù)興趣、享受駕駛、購買意愿。如圖1 所示。

圖1 無人駕駛汽車購買意愿影響因素模型

3 數(shù)據(jù)獲取與分析

3.1 問卷調(diào)查

本次調(diào)查于2020 年1 月至3 月間進(jìn)行，選取中國部分城市持有效駕駛證且日常出行為駕車出行的用戶為調(diào)查對象，采用線上問卷調(diào)查，總共發(fā)放問卷335 份，回收問卷315 份，對回收到的問卷進(jìn)行篩選，剔除不合格（前后回答矛盾）和重復(fù)回答問卷后，最終得到有效問卷300 份（以下簡稱“樣本”），有效回收率為89.55%。本研究問卷研究的AVs 等級為Level 4，高度自動化，即在預(yù)設(shè)的路段（如高速、堵車時(shí)人流較少的城市路段等），汽車全程自動駕駛并承擔(dān)駕駛安全的責(zé)任，駕駛員對行車安全不再負(fù)責(zé)，不必監(jiān)視道路狀況（即駕駛員可以睡覺或離開駕駛位）；在這些預(yù)設(shè)的路段之外，駕駛員仍需要接管汽車，但有足夠的接管時(shí)間，如果駕駛員不接管回駕駛權(quán)時(shí)，車輛也能安全地終止自動駕駛模式（即車輛會自動停在路側(cè)）［21］。由于AVs 尚未進(jìn)入消費(fèi)者市場，為研究消費(fèi)者對AVs 購買意愿的影響因素，本研究采用偏好陳述調(diào)查（stated preference survey，SP 調(diào)查）方法。為保證消費(fèi)者能充分理解Level 4 等級的AVs 定義，在問卷開始前，受訪者需先觀看Level 4 AVs 定義視頻再回答問題，以保證問卷填答的真實(shí)有效性。

3.2 變量選取與統(tǒng)計(jì)性描述

對有效問卷數(shù)據(jù)的個(gè)人屬性變量進(jìn)行描述性統(tǒng)計(jì)分析，如表1 所示。

表1 樣本人口屬性

3.3 方差分析與均值比較

通過單因素方差分析（one-way ANOVA）和均值比較來分析具有個(gè)體差異的消費(fèi)者對于AVs 購買意愿是否具有顯著的差異性，結(jié)果如下（見圖2）：

（1）年齡（F=0.264，P=0.851）。方差分析表明，不同年齡段的人群對AVs 購買意愿沒有顯著性差異，但是從均值比較中發(fā)現(xiàn)，年齡越大，購買意愿相對越高，而56 歲以上的人群對于AVs 的購買意愿低于其他年齡段，這可能是老年人群對新技術(shù)的接受程度低于年輕人。

圖2 消費(fèi)者個(gè)人屬性對AVs 購買意愿的差異性比較

（2）性別（F=1.173，P=0.280）。方差分析表明，男性或女性對AVs 購買意愿沒有顯著性差異，但是從均值比較中發(fā)現(xiàn)，女性對AVs 的購買意愿略高于男性。

（3）婚姻狀況（F=0.936，P=0.334）。方差分析表明，已婚人群或未婚人群對AVs 購買意愿沒有顯著性差異，但是從均值比較中發(fā)現(xiàn)，未婚人群對AVs 的購買意愿略高于已婚人群，這可能是已婚人群往往會在采取消費(fèi)行為時(shí)更多地考慮家庭因素。

（4）年收入情況（F=3.781，P=0.011）。方差分析表明，不同的家庭年收入情況對AVs 購買意愿具有顯著性差異，并且從均值比較中可以看出，家庭年收入高的人群對AVs 的購買意愿越強(qiáng)。

（5）學(xué)歷（F=2.931，P=0.034）。方差分析表明，不同的受教育程度對AVs 購買意愿具有顯著性差異，并且從均值比較中可以看出，大學(xué)本科的人群相比其他教育背景的人群對AVs 的購買意愿較高，這可能是低學(xué)歷的人群對AVs 了解有所不足，而研究生以上學(xué)歷的人群往往會在做選擇時(shí)考慮更多相關(guān)因素，因此對AVs 持保留意見。

（6）居住區(qū)域（F=1.311，P=0.271）。方差分析表明，居住區(qū)域?qū)Vs 購買意愿沒有顯著性差異，但是從均值比較中可以看出，大城市市中心、中等城市人群對AVs 購買意愿高于其他人群，這可能是這類人群相較于郊區(qū)、小城市的人群，對于AVs 的了解程度更高，因此表現(xiàn)出的購買意愿相對較高。

3.4 潛變量量表設(shè)計(jì)

對潛變量的解釋如表2 所示，解釋量表是借鑒國內(nèi)外成熟的度量標(biāo)準(zhǔn)或根據(jù)AVs 具體情況改編而來，其中測量題目采用李克特（Likert）五點(diǎn)量表來衡量。

表2 潛變量量表

4 模型分析與驗(yàn)證

4.1 模型選取

利用結(jié)構(gòu)方程模型（SEM）能有效地處理潛變量，定量描述變量間的因果關(guān)系以及對AVs 購買意愿的影響，因此選擇SEM 來分析樣本。通過Mplus 軟件，采用極大似然估計(jì)法，通過各變量路徑載荷大小來分析潛變量之間的關(guān)系，以此驗(yàn)證模型假設(shè)的準(zhǔn)確性。

4.2 信度效度檢驗(yàn)

對于問卷進(jìn)行信度檢驗(yàn)，一般采用克朗巴赫系數(shù)（Cronbach'sα）值作為信度檢驗(yàn)系數(shù)，如表3 中α值所示，結(jié)果顯示本研究問卷信度良好。驗(yàn)證性因子分析結(jié)果顯示，變量的組合信度（CR），除了感知風(fēng)險(xiǎn)為0.66，略低以外，其余均大于0.7。由于感知風(fēng)險(xiǎn)的量表根據(jù)AVs 實(shí)際情況改編而來，因此系數(shù)偏低，而Fornell 等［27］對于CR 的建議值為0.6以上，所以總體來說，本研究問卷的變量具有較好的內(nèi)部一致性，可通過信度檢驗(yàn)。對于模型的效度來說，每個(gè)因子載荷均大于0.5 且顯著，平均提取方差（AVE）除感知風(fēng)險(xiǎn)略低以外，其余均大于0.5。參照Fornell 等［27］的建議值，模型變量的收斂效度基本達(dá)到要求。

表3 樣本模型驗(yàn)證性因子分析結(jié)果

通過對區(qū)別效度進(jìn)行檢驗(yàn)，如表4 所示，當(dāng)AVE 平方根大于該變量與其他變量之間的相關(guān)關(guān)系時(shí)，區(qū)別效度即達(dá)到要求［28］。綜上所述，本研究模型通過信度與效度檢驗(yàn)。

表4 樣本區(qū)別效度

4.3 模型擬合度檢驗(yàn)

通過對測量模型和結(jié)構(gòu)模型進(jìn)行驗(yàn)證性因子分析，對模型擬合度進(jìn)行分析，如表5 所示。其中，卡方自由度比小于3，比較適配度指標(biāo)（CFI）結(jié)果大于0.9，增值擬合度指標(biāo)（TLI）結(jié)果大于0.9，近似誤差均方根（RMSEA）結(jié)果小于0.08，結(jié)果符合吳明?。?8］提出的標(biāo)準(zhǔn)；標(biāo)準(zhǔn)化殘差均方根（SRMR）小于0.08，結(jié)果符合溫忠麟等［29］提出的標(biāo)準(zhǔn)。各擬合指標(biāo)在臨界范圍之內(nèi)，因此本研究模型的擬合度良好，可進(jìn)行路徑分析。

表5 樣本模型擬合度檢驗(yàn)結(jié)果

4.4 路徑關(guān)系檢驗(yàn)

通過路徑分析檢驗(yàn)假設(shè)路徑的顯著性，結(jié)果如表6 所示，其中顯著變量之間的影響關(guān)系系數(shù)均達(dá)到95%置信度的顯著性（P＜0.05）。標(biāo)準(zhǔn)化路徑系數(shù)反映了變量的影響作用大小，各潛變量對購買意愿的影響作用分別為：感知風(fēng)險(xiǎn)（-0.169）、感知利益（0.376）、技術(shù)興趣（0.471），其中感知風(fēng)險(xiǎn)對購買意愿有顯著的負(fù)向影響；技術(shù)興趣對感知利益的影響作用最為顯著，標(biāo)準(zhǔn)化路徑系數(shù)為0.898，并間接調(diào)節(jié)感知利益對購買意愿的作用；技術(shù)興趣對享受駕駛的影響作用為0.202。因此，前5 項(xiàng)假設(shè)得到支持，H6、H7因檢驗(yàn)結(jié)果不顯著而不能支持原假設(shè)。

表6 樣本結(jié)構(gòu)方程路徑系數(shù)及假設(shè)檢驗(yàn)結(jié)果

5 結(jié)論與建議

5.1 結(jié)論

本研究基于感知利益-感知風(fēng)險(xiǎn)理論框架構(gòu)建結(jié)構(gòu)方程模型，引入技術(shù)興趣和享受駕駛兩個(gè)心理潛變量，研究消費(fèi)者對AVs 購買意愿的影響因素。研究結(jié)果表明：

（1）感知風(fēng)險(xiǎn)對購買意愿有顯著負(fù)向影響，感知利益對購買意愿有顯著正向影響。盡管AVs 在如今的5G 時(shí)代已具備相當(dāng)高的自動駕駛級別，但消費(fèi)者對AVs 是否能不受外部干擾因素影響而安全行駛、相關(guān)法律法規(guī)是否能保證AVs 正常使用等風(fēng)險(xiǎn)問題仍持有保留意見；而當(dāng)消費(fèi)者對于AVs 在給他們產(chǎn)生利己利益時(shí)，從使用利益、享樂利益、情感利益等方面出發(fā)，都對AVs 的購買意愿產(chǎn)生正向影響。

（2）技術(shù)興趣對感知利益、享受駕駛、購買意愿都具有顯著的正向影響，而享受駕駛對購買意愿、感知利益影響不大。隨著5G 技術(shù)的不斷成熟化，汽車所配備的自動駕駛技術(shù)愈發(fā)智能化、人性化，相當(dāng)一部分人對于使用更高級別的自動駕駛技術(shù)產(chǎn)生興趣而產(chǎn)生購買意愿，同時(shí)人們也不會因?yàn)樽约合硎懿坏今{駛的樂趣與自由感而不購買AVs。

5.2 建議

基于此，本研究對政府部門制定AVs 的相關(guān)政策、車企和互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)改善車輛技術(shù)性能，把握消費(fèi)者心理提供以下兩點(diǎn)建議：

（1）政府管理部門在未來推廣使用AVs、制定車聯(lián)網(wǎng)等相關(guān)政策時(shí)，可以預(yù)先推廣無人駕駛的特殊車輛、特定路段的無人駕駛公交車輛等，以此加強(qiáng)公眾對AVs 的安全性、可靠性的認(rèn)知，為將來AVs 進(jìn)入消費(fèi)者市場起到一個(gè)良好的過渡作用；同時(shí)增加對AVs 的價(jià)值利益的推廣，以此增加公眾對AVs 的購買意愿。

（2）車企、互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)則可以集中對AVs 在功能上、搭載配備技術(shù)上等方面進(jìn)行升級開發(fā)，實(shí)現(xiàn)更高級別的人機(jī)交互，以此來提高消費(fèi)者對于無人駕駛車輛使用技術(shù)的興趣，增加公眾的利己利益，進(jìn)而提高消費(fèi)者對AVs 的購買意愿。

本研究從AVs 購買意愿的角度分析公眾對AVs的接受度，在之后的研究中，可以加入更多AVs 所特有的影響因素，結(jié)合個(gè)人、車輛等屬性綜合分析消費(fèi)者對AVs 購買意愿、使用意向、感知關(guān)注等，深入了解公眾對AVs 的接受度情況。