城市MaaS研究熱點文獻計量分析與發(fā)展啟示

劉好德，錢貞國，劉向龍，李香靜

（1.交通運輸部科學(xué)研究院，北京 100029；2.城市公共交通智能化交通運輸行業(yè)重點實驗室，北京 100029）

0 引言

隨著物聯(lián)網(wǎng)、移動互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能等新一代信息技術(shù)與城市交通出行服務(wù)的快速融合發(fā)展，城市智慧出行產(chǎn)業(yè)和生態(tài)也快速發(fā)展。智慧出行為緩解城市交通擁堵、減少汽車尾氣排放和環(huán)境污染，進而改善城市交通系統(tǒng)提供了一個整體的解決方案。近年來，以乘客為中心、多模式整合的“出行即服務(wù)”（Mobility as a Service,MaaS）成為城市智慧出行領(lǐng)域研究和發(fā)展的熱點。MaaS不僅是一種基于移動互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用平臺的服務(wù)，其理念是將基于資產(chǎn)所有權(quán)的交通供給轉(zhuǎn)移到按需獲取的交通服務(wù)，并且作為一種供消費的服務(wù)，是“一切皆服務(wù)”（Anything as a Service,XaaS）[1]在交通行業(yè)的應(yīng)用。自2014年芬蘭赫爾辛基的歐盟ITS 大會上首次提出MaaS 這一概念以來，世界一些主要城市相繼進行了MaaS的研究探索與應(yīng)用實踐[2]。

在國外，2017 年歐盟地平線科技計劃（HORIZON2020）啟動了MaaS4EU,iMOVE,MyCorridor等MaaS科技項目研發(fā)，典型城市MaaS應(yīng)用實踐形成了諸如赫爾辛基Whim、哥德堡UbiGo、漢堡Moovel、新加坡Zipster、華盛頓Incentrip、迪拜S′hail 等產(chǎn)品與服務(wù)。在國內(nèi)，隨著智慧出行技術(shù)應(yīng)用不斷深化，2019 年科技部啟動了國家研發(fā)計劃重點專項“城市智慧出行服務(wù)系統(tǒng)技術(shù)集成應(yīng)用”項目，一些城市也相繼開展了各具特色的MaaS 試點應(yīng)用，如北京MaaS 探索綠色出行碳普惠激勵模式；廣州MaaS 以乘車碼、電子車票為連接器整合多種交通方式；深圳MaaS 提供按需響應(yīng)的通勤服務(wù)等。

從國內(nèi)外實踐來看，成功實施MaaS 涉及諸多因素，MaaS可持續(xù)發(fā)展仍面臨著商業(yè)模式、數(shù)據(jù)治理以及用戶接受度等許多方面的障礙和挑戰(zhàn)。國外學(xué)者從需求調(diào)查分析[3-4]、政策環(huán)境考察[5-7]、理論與體系框架研究[8-10]、案例分析與交通仿真預(yù)測[11-13]、平臺研發(fā)[14-15]等方面對MaaS 展開了諸多研究。我國MaaS 發(fā)展尚處于探索階段，國際上的研究和實踐成果是重要的經(jīng)驗參考。目前，國內(nèi)學(xué)者的研究側(cè)重于基于國外案例的經(jīng)驗總結(jié)，對MaaS 發(fā)展模式、階段劃分、應(yīng)用前景等進行定性分析[16-18]，以及針對我國城市出行特點和需求，研究提出體系框架[19-20]和探索發(fā)展路徑[21-22]等，但總體上對國際上MaaS 研究進展的定量化、整體性回顧和體系性分析不足。

本文采用文獻計量方法[23]，結(jié)合專家咨詢，從知識圖譜的視角以可視化方式對城市MaaS 研究主題進行系統(tǒng)性綜述，分析國際上MaaS 發(fā)展脈絡(luò)、研究現(xiàn)狀與熱點趨勢，探究MaaS 理論研究、平臺建設(shè)和應(yīng)用推廣等方面的關(guān)鍵共性問題，以及國際上研究熱點對我國MaaS 發(fā)展的重要啟示。

1 研究方法與數(shù)據(jù)

1.1 研究方法

探究研究前沿和熱點的方法主要包括基于專家經(jīng)驗的定性分析方法和基于計算機識別的科學(xué)計量分析方法[24]。隨著信息技術(shù)及互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展，基于文獻數(shù)據(jù)庫和計算機識別的科學(xué)計量分析方法被廣泛應(yīng)用于各領(lǐng)域。文獻計量方法是根據(jù)文獻的數(shù)量和變化規(guī)律以及文獻之間的各種關(guān)系，判斷研究領(lǐng)域的力量分布，不同研究領(lǐng)域的研究方向，分析和預(yù)測研究熱點和發(fā)展趨勢[25]。文獻計量分析基本方法包括詞頻統(tǒng)計分析和共詞分析[26]。

本文采用CiteSpace 軟件針對城市MaaS 研究領(lǐng)域開展文獻計量分析。CiteSpace 軟件是由美國德雷塞爾大學(xué)計算機與情報學(xué)教授陳超美開發(fā)的科技文本挖掘及可視化軟件，能夠通過可視化的手段呈現(xiàn)科學(xué)知識結(jié)構(gòu)、規(guī)律和分布情況，主要功能包括共被引和耦合網(wǎng)絡(luò)分析、科研合作網(wǎng)絡(luò)分析、主題和領(lǐng)域共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)分析等[27]。

圖1 給出了本文研究的主要過程：（1）首先確定文獻來源數(shù)據(jù)庫，通過關(guān)鍵詞等條件檢索文獻，并結(jié)合人工篩選，得到有效文獻及其摘要等相關(guān)信息；（2）利用CiteSpace 軟件提取關(guān)鍵詞，并結(jié)合專家咨詢對關(guān)鍵詞進行合并和篩選等處理；（3）利用CiteSpace 軟件進行文獻計量分析，包括作者與機構(gòu)、關(guān)鍵詞共現(xiàn)和聚類分析等；（4）閱讀被引頻次高的文獻，根據(jù)關(guān)鍵詞聚類分析得到的研究熱點方向，分析并提出對我國MaaS研究與發(fā)展的啟示。

圖1 文獻計量分析技術(shù)路線

1.2 數(shù)據(jù)來源

文獻計量分析數(shù)據(jù)來源：科學(xué)網(wǎng)（Web of Science,WOS）核心文獻庫，檢索時間為2021 年12 月18 日，采用基本檢索功能，以“urban”或“city”為主題詞，并以“MaaS”“Mobility-as-a-Service”或“Mobility as a Service”作為關(guān)鍵詞，檢索2014—2021年所有期刊上發(fā)表的文獻。檢索式為：“(TS=(urban) OR TS=(city)) AND (TS=(Mobility-as-a-Service) OR TS=(Mobility as a Service))AND (AK=(MaaS) OR AK=(Mobility-as-a-Service)OR AK=(Mobility as a Service)) and 2014 or 2015 or 2016 or 2017 or 2018 or 2019 or 2020 or 2021(Publication Years) and Web of Science Core Collection(Database)”。通過逐一瀏覽檢索結(jié)果文獻記錄，剔除不相關(guān)的文獻，共檢索到有效文獻112 篇，文獻信息包括標題、摘要、關(guān)鍵詞、作者及單位、期刊等。從歷年文獻數(shù)量統(tǒng)計結(jié)果（見圖2）可以看出MaaS 是比較新的研究領(lǐng)域，2016 年之后才有文獻記錄，并且近3 年文獻數(shù)量呈快速增長趨勢，說明在MaaS 發(fā)展中存在著大量值得研究的科學(xué)問題。

圖2 WOS核心庫檢索的城市MaaS文獻歷年分布

2 文獻計量分析

2.1 研究力量分析

對本次采集的112篇文獻數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計分析，得到發(fā)文量2 篇以上的研究機構(gòu)有40 家，被引頻次5 次以上的作者有108 位，主要分布在澳洲、歐洲以及中國的一些大學(xué)，被引頻次排名前20的作者分布見表1。

表1 文獻被引次數(shù)排名前20的研究人員及其所屬機構(gòu)

圖3 為主要研究人員合作網(wǎng)絡(luò)。從合作研究情況來看，城市MaaS 屬于比較新的研究領(lǐng)域，處于探索和試點應(yīng)用階段，合作研究脈絡(luò)并不顯著，呈散發(fā)創(chuàng)新狀態(tài)。

圖3 主要研究人員分布及合作網(wǎng)絡(luò)

2.2 關(guān)鍵詞分析

利用CiteSpace 軟件進行關(guān)鍵詞處理和可視化分析，包括關(guān)鍵詞出現(xiàn)頻次統(tǒng)計和共現(xiàn)分析。分析過程中，詞頻閾值一般需要經(jīng)過多次試驗確定，以減少主觀性帶來的分析誤差，并需要對關(guān)鍵詞進行篩選和合并等處理，為關(guān)鍵詞共現(xiàn)分析提供更加合理的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。關(guān)鍵詞共現(xiàn)分析通過統(tǒng)計一組詞（兩兩一組）在同一篇文獻中出現(xiàn)的次數(shù)，并對這些詞進行聚類，以展示關(guān)鍵詞之間的親疏關(guān)系，發(fā)現(xiàn)主要研究熱點和方向。

（1）詞頻統(tǒng)計與關(guān)鍵詞處理

關(guān)鍵詞（“Term”詞）詞頻統(tǒng)計：關(guān)鍵詞來源包括文獻標題、摘要、作者關(guān)鍵詞、文檔關(guān)鍵詞，并以2016—2021 年的每一年作為分析切片（時區(qū)分割為1），閾值為（1,2,20）,（4,3,22）,（4,3,22），保留100%節(jié)點（即每個時區(qū)切片中的所有關(guān)鍵詞），分析得到出現(xiàn)頻次2次（含）以上的關(guān)鍵詞共125個。

考慮不同期刊來源文獻的關(guān)鍵詞命名不統(tǒng)一，以及從摘要中提取的關(guān)鍵詞較為零碎或概念泛化等因素，對關(guān)鍵詞進行篩選和合并處理，如將“sharedmobility”合并至“shared mobility”，結(jié)合專家咨詢法（德爾菲法）對關(guān)鍵詞進行遴選等。通過CiteSpace 軟件的系統(tǒng)配置表設(shè)置上述合并和篩選規(guī)則，實現(xiàn)關(guān)鍵詞的自動化處理。

（2）關(guān)鍵詞共現(xiàn)分析

選擇文獻中的標題、摘要、作者關(guān)鍵詞和文檔關(guān)鍵詞作為分析對象，以關(guān)鍵詞初步分析同樣的設(shè)置方法，逐一提取每個時區(qū)切片中的所有關(guān)鍵詞組成熱點關(guān)鍵詞庫，得到出現(xiàn)頻次2 次（含）以上的熱點關(guān)鍵詞共76 個，節(jié)點74 個，連線150 條。分析得到熱點關(guān)鍵詞共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)，如圖4 所示。

圖4 關(guān)鍵詞共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)及聚類分析結(jié)果

熱點關(guān)鍵詞共現(xiàn)分析結(jié)果包括關(guān)鍵詞的出現(xiàn)頻次、中介中心性（指一個關(guān)鍵詞擔任其他兩個關(guān)鍵詞之間最短聯(lián)系的次數(shù))、初現(xiàn)年（2016—2021 年之間某關(guān)鍵詞首次出現(xiàn)的年度）。根據(jù)熱點關(guān)鍵詞分析結(jié)果，提取排名前20 的熱點關(guān)鍵詞，見表2。

表2 出現(xiàn)頻次排名前20的熱點關(guān)鍵詞

表2 （續(xù)）

（3）關(guān)鍵詞聚類分析

基于關(guān)鍵詞共現(xiàn)分析，采用對數(shù)似然率（Log-LikeHoodratio,LLR）算法，對76 個熱點關(guān)鍵詞進行聚類分析，將中介中心性高的關(guān)鍵詞及其周邊有強烈共現(xiàn)關(guān)系的關(guān)鍵詞聚為一類，聚類共現(xiàn)圖譜與關(guān)鍵詞共現(xiàn)圖譜網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)具有一致性（見圖4），得到Q值為0.691 6，S均值為0.589 5。LLR 是能同時反映靈敏度和特異度的復(fù)合指標，更具有真實性。LLR 標簽詞是各聚類中的熱點關(guān)鍵詞。Q值即Modularity值，它是網(wǎng)絡(luò)模塊化評價指標，其取值區(qū)間為[0,1]。Q值越大，表示聚類越好。Q＞0.3 時，聚類顯著。S值即Silhouette 值，它是網(wǎng)絡(luò)同質(zhì)性評價指標。S值越接近1，表示網(wǎng)絡(luò)同質(zhì)性越高。S＞0.5 時，聚類結(jié)果為合理。

基于LLR 聚類標簽詞，結(jié)合對各聚類標簽詞出現(xiàn)的代表文獻的閱讀分析，對圖4 中的5個聚類進行命名，得到聚類序號0#～4#對應(yīng)的研究熱點領(lǐng)域，包括：發(fā)展障礙與挑戰(zhàn)、出行資源整合、多模式出行治理、共享出行服務(wù)、出行服務(wù)生態(tài)創(chuàng)新（見表3）。聚類分析結(jié)果S值均大于0.5，且部分已逼近1，因此聚類結(jié)果合理有效。

表3 關(guān)鍵詞聚類分析結(jié)果

表3 （續(xù)）

3 MaaS研究熱點分析

3.1 出行資源整合

從供給端來看，MaaS 不只是一個應(yīng)用程序，其核心是建立一種整合不同分離服務(wù)的新商業(yè)模式，包括市場化的共享服務(wù)、低利潤或由公共補助的公共交通。Hirschhorn 等指出：“整合應(yīng)該發(fā)揮所有模式的優(yōu)勢，并在不同模式之間提供有效的整合”[5]。Sochor 等提出了MaaS 四個層次的資源整合，即出行信息整合、預(yù)定與支付整合、服務(wù)供給整合、政策與社會目標整合等[8]。雖然新興服務(wù)如何與固定線路公共交通運營協(xié)同或競爭仍然是未知問題，但新技術(shù)融合應(yīng)用將不斷推動服務(wù)模式和解決方案創(chuàng)新。MaaS理念倡導(dǎo)按需出行，通過App 預(yù)約和規(guī)劃行程。新冠疫情對城市公共交通和共享出行造成很大沖擊，但同時也促進了需求響應(yīng)式公交（Demand Responsive Transport,DRT）的發(fā)展。未來，自動駕駛能滿足共享汽車的自動泊車和自動調(diào)度需求，“自動駕駛+共享化”將成為MaaS 交通多元化一個主流趨勢[28]。

出行資源整合策略可采用Geels 提出的多層視角理論[29]進行分析。該理論認為，社會-技術(shù)系統(tǒng)由微觀縫隙創(chuàng)新（Niche）、中觀結(jié)構(gòu)制度（Regime）、宏觀目標圖景（Landscape）三個功能層級構(gòu)成[30]。宏觀層面，政府或行業(yè)管理部門應(yīng)倡導(dǎo)提供制度框架，保障可持續(xù)出行。中觀層面，需要重視促成各利益相關(guān)者的合作。Smith 等認為商業(yè)模式是9個重要的MaaS 創(chuàng)新領(lǐng)域之一（其他的包括術(shù)語、目標、規(guī)章、技術(shù)、模式、選擇、合作、傳播）[9]。Jittrapirom 等在46位專家參與的德爾菲法研究中發(fā)現(xiàn)：交通運營商（根據(jù)當?shù)乇尘安煌梢允枪不蛩饺似髽I(yè)）是最理想的服務(wù)，其次是第三方出行服務(wù)提供方，而后是本地機構(gòu)[3]。Smith等認為在MaaS生態(tài)系統(tǒng)中采用新角色的商業(yè)機會是有限的或不存在的，因為這部分市場的利潤很少，而管理成本卻很高，且缺乏最終用戶支付意愿的證明[4]。微觀層面，需要對用戶出行需求及偏好有深入的調(diào)查和研究。MaaS發(fā)展的初始階段應(yīng)針對特定用戶，而后分階段地整合和提供多模式出行服務(wù)。Caiati 等人發(fā)現(xiàn)：有許多社會人口特征對是否訂閱MaaS 服務(wù)的決定具有統(tǒng)計上的顯著影響[6]。Guidon 等人發(fā)現(xiàn)：當公共交通、拼車和停車換乘服務(wù)以捆綁方式提供時，人們支付這些服務(wù)的意愿比單獨提供時更高，但低共享模式（即：出租車、共享自行車和共享電動車）可能不會被直接視為公共交通的互補選項[31]。

3.2 多模式出行治理

聚類標簽詞顯示了公共交通在城市MaaS 中受關(guān)注并具有核心地位。MaaS實現(xiàn)城市多模式出行，應(yīng)以公共交通為主體，加強各種出行方式之間的無縫銜接，通過協(xié)同分析服務(wù)能力和評估成效，進行動態(tài)規(guī)劃和施策，構(gòu)建高可達性的出行網(wǎng)絡(luò)，并體現(xiàn)社會公平性。在缺乏適當定價和監(jiān)管的情況下，更多個性化運輸服務(wù)的涌入可能會帶來負面后果，固定路線的公共交通可能會被個人化的點對點交通服務(wù)取代，這對確保道路容量、減少交通堵塞和發(fā)展可持續(xù)的城市形態(tài)都將帶來挑戰(zhàn)。因此，需要圍繞服務(wù)質(zhì)量監(jiān)管、信用體系建設(shè)、綠色出行激勵、信息安全保護和票價補貼機制等方面打造一套能適應(yīng)MaaS 模式的新的監(jiān)管服務(wù)體系[32]。

協(xié)作創(chuàng)新[33]和可持續(xù)轉(zhuǎn)型[29]管理可作為MaaS治理的理論和方法指導(dǎo)。協(xié)作創(chuàng)新管理理論方法被認為是破冰阻礙公共創(chuàng)新的政策僵局和組織孤島的關(guān)鍵工具[34]。政府的角色應(yīng)該是扶持創(chuàng)新并提供公平的競爭環(huán)境，確保私營企業(yè)能夠積極合作，可以在存在外部性和意外后果的情況下介入并進行監(jiān)管，但應(yīng)避免過早監(jiān)管?？沙掷m(xù)轉(zhuǎn)型管理旨在推動MaaS 各利益方在社會目標和未來交通可持續(xù)發(fā)展等宏觀愿景上廣泛達成共識，通過可選財政補貼等措施激勵公共交通主導(dǎo)的城市MaaS發(fā)展，將補貼的控制權(quán)轉(zhuǎn)給用戶，而不是供應(yīng)商。Smith 等認為立法者應(yīng)考慮允許公共參與者采取更靈活的手段以實現(xiàn)政策目標的任務(wù)，例如，擴大公共交通的定義，以包括更多的共享出行方式（即與模式無關(guān)的理念）[35]。

赫爾辛基、維也納和漢諾威的MaaS 案例顯示了不同的治理原則。國際公共交通聯(lián)會（The International Association of Public Transport,UITP）根據(jù)政府參與程度的不同，確定了MaaS 三種主要的組織和治理方法，包括商業(yè)整合模式、開放后臺模式、交通運營商整合模式。更廣泛的數(shù)據(jù)共享與服務(wù)集成是MaaS 可持續(xù)性的重要前提。瑞典的MaaS 路線圖規(guī)定了一個開放的MaaS 數(shù)據(jù)庫的標準，如果項目要從瑞典創(chuàng)新局獲得資金，則要求MaaS 試驗以標準化的方式進行開發(fā)和評估。

3.3 共享出行服務(wù)

共享出行本質(zhì)上強調(diào)交通工具的使用權(quán)和所有權(quán)的分離，以互聯(lián)網(wǎng)為實現(xiàn)媒介，以提高交通工具、空間資源利用效率為特征，對閑置交通資源進行整合再利用[36]。城市共享出行包括合乘共享（如順風(fēng)車和拼車）、小汽車共享、自行車共享、私人定制公交等服務(wù)?！拔⒊鲂小保╩icromobility）是一個新興服務(wù)領(lǐng)域，可提供短距離交通工具和服務(wù)，如自行車和踏板車共享（有時稱為個人出行裝備）。

共享出行模式可以為公共交通干線和支線銜接發(fā)揮作用。Guidon等提出：MaaS運營更好的做法是將公共交通與汽車共享、停車換乘服務(wù)捆綁在一起以提高支付意愿，并在按使用量付費的基礎(chǔ)上提供共享（電動）自行車和出租車服務(wù)[31]。Wang 等研究表明：基于MaaS 的共享單車可以在聯(lián)程運輸、出行、換乘、支付等方面提供靈活便捷的出行體驗，也使按需提供出行服務(wù)和實現(xiàn)可持續(xù)交通成為可能[37]。但動態(tài)共享出行系統(tǒng)是一個高度復(fù)雜的問題，需要研究人員高度重視。

Becker 等使用MATSim 對城市規(guī)模的交通系統(tǒng)進行了汽車共享、自行車共享和叫車服務(wù)的協(xié)同模擬，結(jié)果表明：汽車共享和自行車共享計劃的引入可以將交通系統(tǒng)能源效率提高7%，而網(wǎng)約車的影響似乎不太積極；如果在低密度地區(qū)使用共享模式作為公共交通的替代品，效率收益可能會更高[7]。

3.4 出行服務(wù)生態(tài)創(chuàng)新

發(fā)展MaaS 本身就是服務(wù)創(chuàng)新，同時也涉及到交通新業(yè)態(tài)和服務(wù)新模式，需加強可持續(xù)交通運營模式探究、綠色低碳出行生態(tài)體系構(gòu)建以及乘客可持續(xù)出行生態(tài)的行為機理研究。如果MaaS演進成了以小汽車使用為中心的出行整合，可能產(chǎn)生城市道路交通擁堵等負面影響[32]。因此，在MaaS 生態(tài)中公共交通的重要性成為探討的關(guān)鍵問題[38-40]。

多模式出行中各交通方式之間的競合關(guān)系研究也成為關(guān)注重點，一些學(xué)者通過系統(tǒng)建模等手段進行分析。Narayan 等基于多智能體仿真框架MATSim，針對典型全鏈出行場景下的固定模式公共交通與按需出行共享模式間的競合關(guān)系進行二類建模分析[11]。Pandey 等針對競爭面臨的DARP 和LAP 問題，提出了基于時間、空間、價格等因素的競爭合作模型[14]。為推動城市MaaS可持續(xù)發(fā)展，政企應(yīng)加強合作，打造MaaS 創(chuàng)新與合作生態(tài)，推動“票務(wù)聯(lián)動”和出行服務(wù)資源共享利用，將出行資源與生活消費、旅游出行等領(lǐng)域進行深度融合應(yīng)用[32]。

臨時拼車（Casual Carpooling）作為一種非正式的、臨時的、用戶經(jīng)營的拼車類型，可提高私人小汽車上座率，也得到一些學(xué)者關(guān)注。Gandia等通過對巴西拉夫拉斯市307 名大學(xué)生的定量調(diào)查分析認為：作為一種低技術(shù)含量的交通方式，在發(fā)展中國家，臨時拼車可能是一種可負擔得起的替代出行方式[41]。除了將重心放在城市之外，學(xué)者和實踐者最近也開始調(diào)查MaaS 的農(nóng)村應(yīng)用（如Eckhardt等[42]）。

3.5 發(fā)展障礙與挑戰(zhàn)

盡管城市和企業(yè)對MaaS 期望很高，但目前推出的各種解決方案尚未實現(xiàn)MaaS 的大規(guī)模應(yīng)用。MaaS的發(fā)展有許多障礙和挑戰(zhàn)，如體制制度改革、整合出行服務(wù)提供者、數(shù)據(jù)共享與隱私安全等。MaaS的發(fā)展被夾在個人交通服務(wù)制度與私家車制度之間，并取決于維持這兩種制度的結(jié)構(gòu)和做法的轉(zhuǎn)變[10]。Hensher等認為如果沒有任何針對私家車使用的改革措施，從社會影響的角度來看，MaaS 的好處微乎其微[43]。對UbiGo 的評估表明，“進一步傳播MaaS 的主要障礙可能是在服務(wù)提供公司和組織內(nèi)部之間，例如法規(guī)和制度的障礙”[12]。

開展市場需求和用戶需求調(diào)查是識別城市MaaS 障礙與挑戰(zhàn)的有效途徑之一，如使用SC/SP方法調(diào)查市場對MaaS 的需求[15,33,44-45]，一些以潛在的MaaS 用戶為重點的陳述偏好研究已經(jīng)對可能阻礙MaaS 應(yīng)用的因素有了深刻的認識。目前大部分研究主要關(guān)注于需求方/用戶偏好，在政府和企業(yè)界提供MaaS 服務(wù)的意愿方面研究較少。當前的出行習(xí)慣、既得利益和對當前交通相關(guān)成本的認識不足，導(dǎo)致了已試點運行的MaaS 服務(wù)與感知的出行需求之間不匹配。多種類型的合作障礙阻礙了發(fā)展進程，包括對如何分配責任的看法不一致、缺乏明確的領(lǐng)導(dǎo)、創(chuàng)新合作模式不足以及擔心被其他參與者控制和失去對發(fā)展軌跡的控制等[33]。

Pangbourne 等提醒在智慧轉(zhuǎn)型的過渡期要留意MaaS 可能面臨的挑戰(zhàn)，對城市治理效率和社會公平方面的影響感到擔憂，甚至懷疑MaaS 只是一種“華而不實的言辭”[46]。為了克服這個問題，Utriainen 等強調(diào)需要設(shè)計這樣的MaaS 系統(tǒng)，它能使得私家車使用是服務(wù)的補充，而不是與公共交通競爭[40]。此外，鑒于車輛占用率是提高可持續(xù)性的關(guān)鍵，促進拼車的舉措將很重要[13,47]。

4 對我國MaaS研究與發(fā)展的啟示

從國際上諸多的城市實踐和文獻研究成果來看，盡管對MaaS 理念有一些共同的理解，但MaaS的特征和邊界仍然較為模糊，也側(cè)面反映了MaaS發(fā)展在不同城市特征和出行場景需求下的差異性，如城市人口經(jīng)濟規(guī)模、出行結(jié)構(gòu)和規(guī)律特征等。目前，國內(nèi)城市MaaS 發(fā)展過程中存在著一些全球共性問題，面臨著諸多障礙和挑戰(zhàn)，如對發(fā)展什么樣的MaaS 缺乏共同的理解、體制機制不適應(yīng)、公私合作信任度低、缺乏商業(yè)模式創(chuàng)新、難以開放共享數(shù)據(jù)和吸引可能的目標用戶群體等?；谇拔难芯繜狳c的觀點和結(jié)論，針對我國城市在如何定位、建設(shè)、運營和治理MaaS 等方面進行總結(jié)分析，得到如下啟示。

（1）系統(tǒng)分析MaaS 的性質(zhì)與服務(wù)特征，科學(xué)把握其在交通系統(tǒng)中的定位與作用。MaaS在任何一種交通方式的基礎(chǔ)上更強調(diào)服務(wù)，“服務(wù)”是其最本質(zhì)的屬性。MaaS 不僅僅是一個App，也不應(yīng)僅僅是某些特定的出行組合方式，而是各種出行模式的服務(wù)方式轉(zhuǎn)型升級。需要從服務(wù)學(xué)的角度研究“出行即服務(wù)”對公共交通、共享交通、私人交通等方式的轉(zhuǎn)型要求，研究“出行即服務(wù)”模式下這些交通方式在服務(wù)的對象、服務(wù)的方式、系統(tǒng)的效率與效益等方面表現(xiàn)出來的新的特征變化，分析“出行即服務(wù)”背景下這些交通方式的公用性與共用性、市場性與經(jīng)營性特征變化規(guī)律，進而因地制宜研究MaaS 的內(nèi)涵，探索以廣義公共交通為主體發(fā)展MaaS 出行方式的路徑和策略，并研究MaaS 背景下各種出行方式對社會系統(tǒng)的正外部性量化與補償機制問題，通過“碳足跡”以及合作生態(tài)價值評估，補償具有準公共交通特征的MaaS 系統(tǒng)。一方面通過將補貼的控制權(quán)轉(zhuǎn)給用戶，促進MaaS 對各種交通方式資源的整合利用；另一方面彌補MaaS 生態(tài)系統(tǒng)新角色的商業(yè)機會和市場利潤空間的不足。

（2）研究各主體利益動力機制和競合機理，破解MaaS 平臺如何可持續(xù)運營的問題。傳統(tǒng)運輸企業(yè)間（如公交、地鐵、出租車）、新業(yè)態(tài)運輸企業(yè)間（網(wǎng)約車、共享單車等）、傳統(tǒng)與新業(yè)態(tài)運輸企業(yè)間、運輸企業(yè)與MaaS 平臺企業(yè)間均存在不同程度的競爭問題和合作空間。亟需洞悉各方的利益動力機制，研究建立MaaS 多主體間的競爭合作模型，形成一定層級與范圍的MaaS出行聯(lián)盟組織，規(guī)范不同運輸主體間的合作準則與協(xié)議。并推動出行服務(wù)與消費、金融、保險等各領(lǐng)域的融合，延伸MaaS 服務(wù)的價值鏈，構(gòu)建造血功能更強的商業(yè)模式與生態(tài)體系，提升MaaS生態(tài)系統(tǒng)的盈利性與可持續(xù)經(jīng)營能力。

（3）研究MaaS 潛在需求和供需耦合機理，突破MaaS 出行本征刻畫和系統(tǒng)構(gòu)建瓶頸。用戶需求方面，MaaS不同發(fā)展階段需要深入開展需求調(diào)查研究和平臺個性化設(shè)計，鎖定潛在的目標用戶群體，突破早期MaaS 票價套餐促銷具有的金融產(chǎn)品屬性，研究從出行（通勤、商旅等）本征角度設(shè)計MaaS 的出行服務(wù)整合方案，最大化滿足個性化出行需求，對于倡導(dǎo)集約化出行，解決集約化服務(wù)供給在精準匹配分散式出行需求之間的效能矛盾問題具有重要意義；系統(tǒng)構(gòu)建方面，MaaS系統(tǒng)的多服務(wù)出行方式不僅需要進一步解決數(shù)字化出行背景下計劃式服務(wù)方式間的“時間窗”類協(xié)調(diào)問題，更亟需研究揭示包括固定與可變混合出行需求耦合機理、多方式出行供給與多樣性需求的耦合機理，研究固定與靈活式服務(wù)耦合與柔性組織等科學(xué)問題。

（4）研究MaaS 交通需求與系統(tǒng)管理理論，突破可持續(xù)社會目標下的MaaS 協(xié)同治理難題。隨著MaaS 不斷整合各交通方式，給MaaS 綜合監(jiān)管和治理帶來挑戰(zhàn)，如MaaS 網(wǎng)絡(luò)化運營與各交通方式獨立管理之間的協(xié)同治理問題。需求管理面，突破傳統(tǒng)的如擁擠收費、限行、限購等“管、限、控”類的管理措施，從鼓勵、引導(dǎo)、激勵的角度，加大對如“預(yù)約出行”“碳普惠”等交通需求管理措施的研究和實施力度；系統(tǒng)管理層面，需要研究如何利用協(xié)作創(chuàng)新[26]管理等理論方法，推動研究構(gòu)建面向多元主體的“價值-信任-合作”新型關(guān)系的城市交通治理現(xiàn)代化理論架構(gòu)和方法[48]，提升MaaS 共建、共享、共治水平。需要研究如何利用可持續(xù)轉(zhuǎn)型[18]管理等理論方法，將MaaS 發(fā)展置于社會目標框架下，通過制定激勵綠色出行政策、建立大數(shù)據(jù)監(jiān)管平臺等措施，使得MaaS發(fā)展負外部性最小化，實現(xiàn)技術(shù)、制度、組織和社會經(jīng)濟子系統(tǒng)等方面的協(xié)同演化。

5 結(jié)語

城市MaaS 是智慧出行的新研究領(lǐng)域，近年來呈現(xiàn)快速發(fā)展趨勢。本文基于WOS核心文獻數(shù)據(jù)庫，采用文獻計量方法并結(jié)合專家咨詢，可視化展示和分析了國際上城市MaaS 研究力量分布和熱點方向。目前國際上MaaS 研究和實踐聚焦于出行資源整合、多模式出行治理、共享出行服務(wù)、出行服務(wù)生態(tài)創(chuàng)新等方面的創(chuàng)新解決方案，同時也面臨著諸多發(fā)展障礙和挑戰(zhàn)。城市MaaS發(fā)展到高級階段將以提供多模式、全鏈條、預(yù)約出行服務(wù)為特征，并通過聯(lián)程票務(wù)優(yōu)惠套餐服務(wù)等經(jīng)濟激勵手段，引導(dǎo)個體集約化出行，調(diào)控多模式出行需求、優(yōu)化服務(wù)供給，最終發(fā)展到與社會目標的完全整合，實現(xiàn)城市可持續(xù)出行。國內(nèi)城市MaaS 發(fā)展需要定位好MaaS 的性質(zhì)與服務(wù)特征，科學(xué)把握其在交通系統(tǒng)中的定位與作用，不斷創(chuàng)新治理和商業(yè)模式，融合和創(chuàng)新應(yīng)用人工智能、大數(shù)據(jù)、孿生仿真等新一代信息技術(shù)，突破理論研究和關(guān)鍵技術(shù)研發(fā)。

本文研究主要針對文獻關(guān)鍵詞進行詞頻統(tǒng)計、共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)和聚類分析，對熱點關(guān)鍵詞時間軸演變脈絡(luò)、引文分析等研究未深入展開，并且綜述性研究側(cè)重于面上的研究總結(jié)和熱點分析，對具體研究方向的現(xiàn)狀和問題分析不足。下一步研究將嘗試結(jié)合定制化開發(fā)，針對多元文獻數(shù)據(jù)源進行整合和多維度可視化分析，并重點針對國內(nèi)現(xiàn)階段如何定位和發(fā)展好MaaS，深入分析潛在的目標用戶、利益群體和各方需求，以期為城市MaaS實施的前期策劃提供有益參考。