发布时间:2020-09-09 10:35:13
UPASS项目组成员王雅璨教授及博士生苏端合作论文《Promoting considerate parking behavior in dockless bike-sharing: An experimental study》近日发表在国际期刊《Transportation Research Part A: Policy and Practice》（简称TRA）。TRA是交通研究领域的国际顶级期刊，系ABS（英国商学院协会）3星期刊，ABDC（澳大利亚商学院院长理事会）4星期刊（领域顶级期刊）。合作者还包括东京大学的杨楠教授和中国人民大学的王湘红教授。论文针对共享出行时代共享单车存在的用户乱停放行为，突破从改善运营和调度的常规视角，运用行为经济学的助推干预方法，借助随机实地实验来探究不同干预方法的行为响应效果，对大城市共享单车治理提供了新思路。
题目：Promoting considerate parking behavior in dockless bike-sharing: An experimental study
作者：Duan Su, Yacan Wang*, Nan Yang, Xianghong Wang
Su, D., Wang, Y*., Yang, N., Wang X.. Promoting considerate parking behavior in dockless bike-sharing: An experimental study, Transportation Research Part A: Practice and Policy. 2020. 140, 153-165. doi:10.1016/j.tra.2020.08.006
主要观点：
（1）传递乱停放负面社会影响的警告信息和小额金钱奖励都能有效促进用户的规范停放行为。虽然警告信息的行为激励效果稍弱于金钱奖励，但是其政策成本远低于后者，可以预见会带来一个更大的社会福利改善。
（2）整体来看，包含大部分人如何停放共享单车的社会规范信息并不能显著地改善用户的停放行为，但是对男性被试者有明显的激励作用，因此需要特别关注不同干预手段对异质性用户的差异效果。
（3）随机实地实验是一种交通行为和政策干预研究的高效度方法。实验分组的随机性和干预措施的可设计性为随机实地实验带来了可信性和创新性优势。这些优势尤其在研究负面交通行为时表现更为突出，可通过实地实验的巧妙设计，隐藏干预的真实目的，获得被试者真实的行为响应。
研究方法：
（1）设计随机实地实验
本研究是第一个使用随机实地实验（A Randomized Field Experiment）方法来研究共享单车用户的违规停放行为。通过被试者招募与实验组织，直接在现实情景中观察被试者的停放行为，来获得用户的真实行为响应。作者巧妙地将实验设计成一个“共享单车骑行活动”来隐藏实验目的，并将干预信息放置于活动的其中一个环节，从而减少霍桑效应（Hawthorne Effects）和社会期望偏差（Social Desirability Bias）带来的被试者行为偏误。在实验中，通过随机分组并分别对不同实验组的被试者发送不同的干预信息，探究体现社会规范和后果警告的助推信息和金钱奖励对被试者停放行为的影响。
（2）进行计量分析
研究数据主要通过随机实地实验和问卷进行收集。将是否规范停放共享单车作为研究的因变量，社会规范、警告、金钱奖励等干预措施作为主要的兴趣变量，并把其他人口统计信息、共享单车使用习惯作为控制变量，构建logit计量模型进行回归分析。
（3）主要结果
整体上社会规范信息并不能显著地改善用户的停放行为，但是其对男性被试者有明显的激励作用；警告信息与金钱激励具有显著的行为激励效果，分别使得用户的规范停放行为增加了18.0%和25.2%。
主要创新和学术价值：
（1）不同于以往文献侧重从共享单车企业的运营调度角度，本研究从用户行为这一源头来研究共享单车的乱停放治理问题。将行为经济学中的助推引入到交通行为管理中，并与经典经济学中的奖励机制进行了比较，评测不同干预手段对用户停放行为的影响以及社会福利效果。
（2）不同于以往的陈述性偏好调查问卷方法，本研究使用随机实地实验收集用户停车的真实行为数据，有助于纠正调查数据无法克服的行为偏差问题。在实地实验中通过一些巧妙的设计来隐藏研究目的，增加实验的效度。该方法可为未来关于共享单车用户的骑行、停放的行为研究提供实验设计参考，推动随机实地实验在交通行为研究中更广泛的运用。
（3）该研究对共享单车的管理政策具有启发意义，为用户行为干预提供了新的思路。研究发现：通过向用户发送有针对性的行为助推信息，告知其乱停放的行为后果，既可以显著地减少用户的违规行为从而缓解乱停问题，又易于用户接受、减少抵触心理，显著降低干预成本。
