综合选择视角应用中的感知优势

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英文标题：
《Perceived Advantage in Perspective Application of Integrated Choice and
  Latent Variable Model to Capture Electric Vehicles Perceived Advantage from
  Consumers Perspective》
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作者：
Milad Ghasri, Ali Ardeshiri, Taha Rashidi
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最新提交年份：
2019
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英文摘要：
  Relative advantage, or the degree to which a new technology is perceived to be better over the existing technology it supersedes, has a significant impact on individuals decision of adopting to the new technology. This paper investigates the impact of electric vehicles perceived advantage over the conventional internal combustion engine vehicles, from consumers perspective, on their decision to select electric vehicles. Data is obtained from a stated preference survey from 1176 residents in New South Wales, Australia. The collected data is used to estimate an integrated choice and latent variable model of electric vehicle choice, which incorporates the perceived advantage of electric vehicles in the form of latent variables in the utility function. The design of the electric vehicle, impact on the environment, and safety are three identified advantages from consumers point of view. The model is used to simulate the effectiveness of various policies to promote electric vehicles on different cohorts. Rebate on the purchase price is found to be the most effective strategy to promote electric vehicles adoption.
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中文摘要：
相对优势，或一项新技术被认为比其所取代的现有技术更好的程度，对个人采用新技术的决定具有重大影响。本文从消费者的角度研究了电动汽车相对于传统内燃机汽车的感知优势对其选择电动汽车的影响。数据来自澳大利亚新南威尔士州1176名居民的声明偏好调查。收集的数据用于估计电动汽车选择的综合选择和潜在变量模型，该模型将电动汽车的感知优势以潜在变量的形式纳入效用函数。从消费者的角度来看，电动汽车的设计、对环境的影响和安全性是三大公认的优势。该模型用于模拟不同政策在不同人群中推广电动汽车的有效性。购买价格回扣被认为是促进电动汽车采用的最有效策略。
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分类信息：

一级分类：Economics        经济学
二级分类：General Economics        一般经济学
分类描述：General methodological, applied, and empirical contributions to economics.
对经济学的一般方法、应用和经验贡献。
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一级分类：Quantitative Finance        数量金融学
二级分类：Economics        经济学
分类描述：q-fin.EC is an alias for econ.GN. Economics, including micro and macro economics, international economics, theory of the firm, labor economics, and other economic topics outside finance
q-fin.ec是econ.gn的别名。经济学，包括微观和宏观经济学、国际经济学、企业理论、劳动经济学和其他金融以外的经济专题
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PDF下载：
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2022-6-24 00:36:58 上传

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关键词：Conventional Contribution Quantitative perspective Internation

除了车辆属性外，个人对电动汽车的感知存在一个更持久的结构，这会影响他们的决策。先前的研究表明，消费者的态度（Jensen等人，2013年）、使用电动汽车引发的情绪（Moons和De Pelsmacker，2012年）、环境因素和消费者对环境问题的意识（Lane和Potter，2007年）都会影响电动汽车的采用率；然而，消费者对电动汽车相对优势的认知是inEVs采用过程中被忽视的一个方面。这项研究表明，消费者对电动汽车优势的认知对其采用电动汽车的决定有重大影响。因此，假设首席营销官会对消费者的感知产生一些影响。为了研究这一假设，开发了一个综合选择和潜在变量（ICLV）模型（Ben Akiva et al.，2002，Vij and Walker，2016）。P使用在澳大利亚新南威尔士州进行的在线调查校准了m odelare的参数rs。所开发的模型用于模拟决策者对各种支持政策的反应。为了区分消费者的不同认知及其对决策的影响，定义了三组社会人口属性来代表X代、Y代和Z代。本文的其余部分组织如下。第2节回顾了基于效用最大化理论对消费者参考价值进行建模的研究。第3节介绍了本研究的方法，并讨论了开发的ICLV模型的细节。第4节解释了数据收集过程，并提供了一些描述性统计数据。

此后，第5节介绍了模型估计结果，并将结果与之前的研究进行了比较。然后，使用开发的模型模拟各种目标群体对支持方案的敏感性，结果报告在第6节中。总之，这项研究的亮点在结论部分有所概括。2、文献回顾了以往基于效用最大化理论的电动汽车需求研究，使用状态参考（SP）数据来估计模型（Sierzchula等人，2014年，Potoglou和Kanaroglou，2007年，Hidrue等人，2011年）。使用已探明数据（RP）的研究，要么在聚合水平上进行分析（例如，见Sierzchula et al.，2014，Yeh，2007），要么通过SPsurveys丰富可用的RP数据（例如，见Brownstone et al.，2000，Axsen et al.，2009）。这主要是由于电动汽车的市场份额较低，这使得很难收集具有可接受部分电动汽车车主的无偏数据集（Zhang et al.，2011b），以及显示的优先数据集中车辆属性之间的多重共线性（Browns tone e t a l.，2000，a xsen e t al.，2009）。此外，SP surv使建模者能够在实施之前研究消费者对政策和法规的反应（Caulfield et al.，2010，Zhanget al.，2011b）。在SP调查中，每种产品都是通过一组潜在属性介绍给受访者的，这些属性对受访者的选择至关重要（Beggs等人，1981年）。estimatedmodel可用于计算电动汽车的市场份额（Brownstone et al.，2000，Ito et al.，2013），计算各种功能的支付意愿（Hidrue et al.，2011，Potoglou和Kanaroglou，2007），或开发基于代理的模型来模拟市场渗透率（Zhang et al.，2011a）。

味觉变化的重要性在早期对这一主题的研究中得到了承认，并利用各种方法来捕捉消费者的偏好异质性。例如，Dagsvik et al.（2002）估计了不同的logit模型来模拟不同年龄组和性别的偏好，Hidrue et al.（2011）估计了潜在类别模型来区分电动汽车和汽油车导向的个体。Jensen等人（2013年）开发了一个混合选择模型，以捕捉消费者在电动汽车试验前后的偏好变化。这些研究中的一个常见问题是基因ra中对EV和AFV的影响较低（Hidrueet al.，2011，Rezvani et al.，2015）。据报道，主要障碍是距离短、充电时间长、购买价格和运营成本高以及充电基础设施不足（Hidrue等人，2011年）。除了工具价值观之外，一些研究还调查了更多心理和社会变量的影响，如享乐和象征价值观（Schuitema et al.，2013，Burgess et al.，2013，Skippon and Garwood，2011），社会规范，环境态度（Hidrue et al.，2011），以及邻里条件（Potoglou和Kanaroglou，2007年）对消费者使用电动汽车的影响。例如，Moons和D e Pelsmacker（2012）将计划行为理论与情绪反应进行了扩展，并表明有效成分与电动汽车的使用高度相关。Schuitema等人（2013年）使用s结构方程建模来捕捉特征值和符号值对电动汽车和混合动力汽车采用意图的影响。Hidrue等人（2011年）将污染纳入了他们的SP调查，并计算了消费者为减少污染的INEV付费的意愿。

他们的研究发现减少污染意义重大，但他们得出的结论是，与环保或改善环境的设计相比，节油的影响更大。此外，他们还表明，与距离和充电时间相比，减少污染的支付意愿较低。Potoglou和Kanaroglou（2007）研究了居住地的邻里特征对家庭对清洁汽车偏好的影响。目前还没有研究调查消费者在采用电动汽车的决定中对电动汽车的看法。本研究中感知优势的概念与Moons和DePelsmacker（2012）对内脏和反射情绪的定义相关，因为这两种情绪都是人类心理中更具持久性的结构，容易导致他们决定是否采用电动汽车；然而，本研究中感知到的优势与电动汽车特有的感知有关，而Moons和Depelsmaker（2012）研究了对汽车驾驶的总体情绪。Schuitema et al.（2013）研究的享乐和符号属性也特定于E Vs，但Schuitemaet al.（2013）定义的这些属性受仪器值的影响，因此它们的值会随着可用替代品的特征而变化；鉴于本研究中的感知优势被定义为个人对电动汽车概念的认知反映，电动汽车是通过从该技术中获取知识和经验逐渐形成的，不会因可用汽车特征的变化而发生显著变化。我们对感知优势的定义与Egbue和Long（2012）研究中所研究的概念接近，或者与Zhang等人（2011b）在他们的研究中所称的“意识”接近。然而，这些研究都没有将测量的感知纳入选择建模环境。

Jens e n et al.（2013）的研究将态度成分作为一种最新的变量纳入了选择模型，但正如本研究所讨论的那样，他们没有区分消费者感知的各个方面。本研究发现，电动汽车的感知优势对消费者的选择有显著影响。此外，假设消费者对电动汽车的感知可以用他们的社会人口属性来解释。为了检验这一假设，根据对澳大利亚新南威尔士州潜在电动汽车客户的SP调查，开发了一个ICL V模型。ICLV以前曾被用于研究态度和习惯（Paulssen等人，2014年，Vij和Walker，2016年）对决策者选择的影响。本研究使用相同的概念来捕捉感知相对优势对消费者选择决策的影响。  =    +  （1） 在这个等式中，表示个人态度的（3×1）向量. 矩阵 忽略未知回归系数，以及是随机m扰动的（3×1）向量r，假设d为i.i.d.多变量正态wi，平均值为零，a（3×3）对角协方差矩阵由下式给出：∑ 其非零元素是要估计的参数。模型识别要求潜在变量  由多个ManifestIndicator操作. 本研究中的指标是对五点Likert量表调查问卷的回答，包括与陈述的一致程度，如图1所示。对于三个最新变量中的每一个，使用两个或更多不同的指标。总的来说，计量模型由十个指标组成。有序logit模型用于描述指标到最新变量的映射。

例如，在构造潜变量环境时，两个独立变量,得到了测量方程（2）。,  =    +  , +  ,（2） 在哪里,是一个（3×1）载体捐赠个体’s对两个Likert量表问题的回答，这两个问题测量了E V的环境影响值，是线性回归截距的（3×1）向量，是荷载的（3×1）向量,是一个测量误差的（3×1）向量，该向量在平均值为零的个体之间被求为i.i.d.多元正态分布，并且（3×3）对角协方差矩阵由以下公式给出：∑其非零元素也需要估计。对于要识别的测量子模式l，每个子模式的一个组件和必须固定，以便设置位置和比例. 剩下的两个潜在变量的测量方程是相似的。3.2. 离散选择子模型随机效用最大化模式l基于假设决策者（n）面对一个最终集相互排斥的备选方案 ( =  1, … , ), 这是所获得的最高性能。如等式（3）所示，每个备选方案的效用()  被描述为解释变量的函数，包括效用函数的系统（观察）部分，, 以及一些随机（未观测到的）分量，由扰动表示.  =     +  （3） 潜在变量的规模也可以通过限制∑  和∑λ、 如Daziano和Bolduc Daziano，R.A.和Bolduc，D.2013所述。通过aBayesian混合动力选择模型将环保偏好融入绿色汽车技术。Transportmetrica A：运输科学，9，74-106。。

然而，这两种方法在统计上是等效的，通常留给分析员选择更方便的形式。在我们的案例中，个人的选择集由三个选项组成。两种备选方案为购买电动汽车提供了不同的选择，而备选方案三则是一种既不选择可用选项也不选择可用选项的选项。可观测属性的线性函数用于任何备选方案效用函数的系统成分。关于的相关性在替代变量之间，对多项式logit和嵌套logit的两种规格进行了测试，发现MNL规格更适合对该数据建模。嵌套逻辑规范中的估计嵌套参数不在该参数的有意义范围内。以下（Vij a and Walker 2016），在本文中，我们有兴趣使用I CLV模型来理解决策的认知过程，因此，ICLV模型的选择可能性被计算为与测量指标相互作用的选择子模型。方程（4）显示了本研究离散选择模型中效用函数的系统部分。= (* )+ （4） 在这个等式中是一个关于电动汽车属性、政府支持和市场渗透率的可观察属性矩阵，以及是个人对设计、安全和环境态度的矩阵。我们所有的模型都是使用Python Biogeme同时估计的，Python Biogeme是一种开源免费软件，用于使用最大模拟似然法估计离散选择模型（Bierlaire，2016）。有关IC LV模型的详细信息，请参阅Vij&Wa lke r（2016）、Ben Akiva et al.（2002）和Bolduc et al.（2005）。4.

数据本研究的数据集来自澳大利亚新南威尔士州居民样本的SP调查。该调查于2018年10月26日至11月7日通过基于网络的界面进行在线管理。根据年龄、性别和收入等关键人口统计变量，根据新南威尔士州人口的构成，粗略地招募了受访者。表1显示了样本的描述性统计数据。表1–描述性汇总变量平均值（sd）百分比45.63（16.4）年龄组介于18和300之间。23（0.42）23.14%介于31和450.28（0.45）28.07%介于46和650.34（0.47）34.20%介于66和850.15（0.35）14.59%性别女性0.51（0.5）51.02%男性0.49（0.5）48.98%收入低于52k0.29（0.45）29.00%介于53和104K0.29（0.46）29.28%高于104K0.31（0.46）31.32%未指定0.1（0.31）10.41%全职0.43（0.49）42.75%部分时间0.19（0.39）19.33%未就业0.2（0.4）19.98%退休0.18（0.38）17.94%教育程度研究生0.21（0.41）21.00%本科0.39（0.49）39.41%TAFE证书或同等证书0.32（0.47）31.88%其他0.08（0.27）7.71%家庭结构有孩子0.31（0.46）30.76%夫妻无孩子0.36（0.48）35.78%单亲0.05（0.23）5.39%单身0.17（0.38）17.38%其他0.11（0.31）10.69%家用车所有权无车辆0.04（0.18）3.53%1车辆0.5（0.5）49.81%2+车辆0.36（0.48）35.50%3+车辆0.11（0.31）11.15%住宅0.67（0.47）67.10%公寓0.22（0.41）21.93%其他0.11（0.31）10.97%保有权类型所有者0.36（0.48）36.15%有抵押的所有者0.33（0.47）32.53%承租人0.29（0.46）29.46%其他0.02（0.14）1.86%levelsPrice数量（可用预算条件）快速计费之间的距离5。结果对模型结构成分中具有不同潜变量数的多个模型规格进行了测试，以获得本节中提出的规格。

该模型是最可靠的规范，具有最高的拟合优度度量，并具有大量的显著系数。5.1. 结构部分在检查了几个规范后，选择了具有三个潜在变量的结构作为最合适的规范。探索性因素分析（EFA）还建议使用相同数量的潜在变量来总结受访者的看法。图1显示了潜在变量和测量问题之间的关系。如图所示，我们称之为设计的第一个潜在变量包括消费者对电动汽车性能、可靠性和美学方面的感知。第二个潜在变量反映了消费者对电动汽车环境影响的选择，第三个潜在变量涉及电动汽车的安全方面。值得一提的是，Egbue和Long（2012）还考虑了技术特征、环境影响和安全性，以研究电动汽车的个人感知。表3显示了结构部分的估计系数。该表中的大量统计重要变量证实了社会人口属性影响消费者对电动汽车感知的假设。在69个输入变量中，56个变量和59个变量的有效性分别为95%和90%。5.1.1. 个人层面的属性年龄具有非线性影响；因此，对该变量的各种格式进行了检查，包括逐步、分段直线ar、四次ic和立方格式，并选择了拟合优度最高的有意义格式。为了消除年龄的影响，所有其他变量均为零，图2中绘制了潜在变量随年龄变化的曲线。