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user: 4. 模型建立与实证分析 4.1. 使用者认同度的列联分析 采用问卷第三部分量表处的调查数据作为模型的研究数据；以19个影响因素作为模型的解释变量，用 x i ( i = 1 ， 2 ， 3 ， ⋯ ， 19 ) 表示，探究对使用者认同度的影响程度。采用问卷第一部分使用者的基本特征及所提取的五个主成分为研究数据，从两个不同角度利用Logistic回归模型来预测共享单车的未来发展前景。具体使用者的基本特征见表2。 针对使用者基本特征进行对应分析及独立性检验，利用SPSS22.0运算结果如下： 利用SPSS22.0软件分析得表3。结果表明：性别、年龄、职业、使用目的均与使用者认同度呈显著性关系。 4.2. 探索性因子分析 影响使用者对共享单车认同度的19个显变量以特征值大于1为提取标准进行主成分分析，运行结果如表4所示，前五个主成分的累计贡献率达到了70.80%，选取五个主成分。 Table 2 Basic feature type of user 变量 数据类型 分类情况 满意度( P ) 定序三水平( P 1 、 P 2 、 P 3 ) 不满意、较满意、满意 性别( X 1 ) 定类两水平( X 11 、 X 12 ) 男、女 年龄( X 2 ) 定序四水平( X 21 、 X 22 、 X 23 、 X 24 ) <=18、19~27、28~45、>=45 职业( X 3 ) 定类五水平( X 31 、 X 32 、 X 33 、 X 34 、 X 35 ) 在校学生、政府事业人员、企业人员、个体经营者、其他 表2. 使用者基本特征类型 Table 3 Basic feature test valu 类别 χ 2 d f P 性别 年龄 职业 使用目的 19.962 35.313 36.656 51.482 4 12 16 20 0.001 0.000 0.002 0.000 表3. 基本特征检验值 Table 4 Principal component cumulative contribution rat Importance of components Comp.1 Comp.2 Comp.3 Comp.4 Comp.5 Proportion of variance 17.48 16.88 14.94 11.57 9.93 Cumulative proportion 17.48 34.36 49.30 60.87 70.80 表4. 主成分累计贡献率 利用方差最大化对因子进行旋转，得到表5，将五个公共因子命名为：灵活便捷、安全隐患、绿色环保、制度风险、性能舒适；分析五大因子发现，前三个因子占比依次为：17.48%，16.88%，14.94%，即使用者在使用共享单车的过程中看重共享单车的灵活便捷、安全隐患、绿色环保。 Table 5 Factor load ma 显变量 潜变量 车锁设计合理 0.730 灵活便捷 扫码取车还车方便 0.754 意愿选择路途与途径 0.744 取放方便，随停随取 0.709 受天气影响大 0.668 安全隐患 无年龄限制，儿童骑车危险 0.711 维修不及时，存在安全隐患 0.707 停放随意，不易找车 0.647 散落城市，影响市容 0.642 使用对象制度有待提高 0.594 绿色环保 骑车易于健康 0.762 减少噪声、废气污染 0.758 绿色环保、低碳出行 0.735 表5. 旋转后因子载荷图 Continued 图1. 各因子对应碎石图 通过图1知：碎石图显示：第一个因子的特征值很高，对解释变量原有的贡献最大；第五个因子以后的特征值对解释原有变量的贡献率很小，基本可以忽略，因此提取五个因子是较为合适的。因子得分模型为： F 1 = − 0.049 x 1 − 0.086 x 2 + 0.297 x 3 + 0.296 x 4 + 0.275 x 5 + 0.272 x 6 + 0.020 x 7               − 0.121 x 8 − 0.077 x 9 − 0.013 x 10 + 0.063 x 11 + 0.095 x 12 + 0.130 x 13 − 0.018 x 14               + 0.045 x 15 + 0.034 x 16 + 0.030 x 17 − 0.206 x 18 − 0.233 x 19 ， F 2 = − 0.065 x 1 − 0.050 x 2 + 0.017 x 3 − 0.108 x 4 − 0.006 x 5 + 0.046 x 6 − 0.199 x 7               − 0.001 x 8 − 0.137 x 9 + 0.125 x 10 + 0.063 x 11 + 0.322 x 12 + 0.289 x 13 + 0.266 x 14               − 0.123 x 15 − 0.096 x 16 − 0.095 x 17 + 0.209 x 18 + 0.230 x 19 ， F 3 = − 0.047 x 1 − 0.077 x 2 − 0.085 x 3 − 0.021 x 4 − 0.063 x 5 + 0.272 x 6 − 0.112 x 7               − 0.290 x 8 + 0.012 x 9 − 0.178 x 10 − 0.155 x 11 − 0.163 x 12 − 0.140 x 13 − 0.040 x 14               + 0.340 x 15 + 0.325 x 16 + 0.323 x 17 + 0.132 x 18 + 0.167 x 19 ， F 4 = 0.007 x 1 − 0.003 x 2 − 0.077 x 3 + 0.013 x 4 + 0.016 x 5 + 0.026 x 6 + 0.436 x 7               + 0.077 x 8 + 0.430 x 9 + 0.306 x 10 + 0.193 x 11 − 0.062 x 12 − 0.070 x 13 − 0.093 x 14               − 0.009 x 15 − 0.015 x 16 − 0.027 x 17 − 0.092 x 18 − 0.108 x 19 ， . 以五个公共因子为自变量，建立多元线性回归模型。运用SPSS22.0软件运行结果见表6 。 Table 6 Multiple linear regression paramete Model 4652.4.08 5 9304.82 F(5，206) = 151.260 Residual 12，672.20 206 61.52 Prob > F = 0.000 Total 59，196.28 211 9366.34 R-squared = 0.887 Adj R-squared = 0.781 Root MSE = 2.457 Pre Coef. Std. Err. T P > |t| Corr Cont 90.203 0.539 167.454 0.000 X1 7.091 0.540 13.133 0.000 0.423 X2 8.730 0.540 16.169 0.000 0.521 X3 6.228 0.540 11.535 0.000 0.372 X4 5.674 0.540 10.508 0.000 0.339 X5 4.797 0.540 8.884 0.000 0.286 表6. 多元线性回归参数 由表6，性能舒适对使用者认同度影响较小。多元线性回归表达式如下： (2) 该模型表示：对认同度影响最大的是安全隐患。结果表明：居民在确保安全的前提下，才会使用共享单车满足自己的使用需求；因此，共享单车若要有个较好的前景，应该从单车性能、制度保障、维修维护等方面加大治理力度。 4.3. 路径分析 以往学者针对影响因素这方面主要以结构方程为主，从建立假设到检验验证假设；而本文则仅仅利用路径模型图对上文因子分析提取的主成分进行验证。五个主成分能否较好的代表19个显性变量去描述潜变量使用者的认同度还有待检验。因此，进一步建立认同度之间的路径模型，来对其关系进行验证。 利用Amos21.0软件画出模型的初步路径图，如图所示： 图2. 测量模型 通过图2，各显变量与潜变量之间的路径系数大于0.5。即；灵活便捷、安全隐患、绿色环保、制度风险、性能舒适与使用者的认同度呈现正向关。(注：FLEX：灵活便捷，SECU：安全隐患，GREE：绿色环保，SYST：制度风险，PERF：性能舒适，SC：总得分)。 图3. 结构模型 由图3，灵活便捷与制度风险、性能舒适的直接关系分别为0.000、0.000；安全隐患与绿色环保的直接关系为0.000。即以上两两之间正向的关系较弱；其他两两之间不存在正向的关系，五个主成分之间是不相关的；其检验结果和建立结构模型前假设潜变量之间的协方差为零也是相吻合的；而所提取的五个主成分与认同度之间的路径系数分别为：0.423、0.521、0.372、0.339、0.286，即潜变量间呈正相关的关系，能很好的解释影响认同度的原因。 4.4. Logit模型构建——前景预测 共享单车是为了解决居民出行最后一公里的问题产生的，能够满足居民需求、迎合居民需求才是王道；因此本部分利用提取的五个主成分和使用者基本特征对使用者的满意度构建多项logistic模型，对共享单车的未来的发展前景进行简单预测。 Table 7 Model structur Logistic regression Number of obs = 212 LRchi2(20) = 130.607 −2Log likelihood = 388.418 Prob > chi2 = 0.000 Pseudo = 0.460 Pre Coef. Std.Err. Wald P > |z| [95% Conf. Interval] Cont 3.330 0.787 17.910 0.000 F1 1.829 0.429 18.200 0.000 6.229 2.688 F2 1.856 0.530 12.260 0.000 6.396 2.264 F3 2.313 0.505 20.949 0.000 10.102 3.752 F4 0.187 0.442 0.178 0.673 1.205 0.507 F5 1.933 0.442 19.174 0.000 6.913 2.910 表7. Logistic模型结果 以完全认同为被解释变量，以完全不认同为哑变量，以灵活便捷(F1)、安全隐患(F2)、绿色环保(F3)、制度风险(F4)、性能舒适(F5)为自变量建立的Logistic模型，运行结果显示：持完全认同观点的人群为66，占比31.3%，具体见表7。模型建立如下： L o g i t P 5 = exp ( 3.330 + 1.829 F 1 + 1.856 F 2 + 2.313 F 3 + 1.933 F 4 ) 1 + exp ( 3.330 + 1.829 F 1 + 1.856 F 2 + 2.313 F 3 + 1.933 F 4 ) (3) ln ( P ( y = 5 | x ) P ( y = 1 | x ) ) = 3.330 + 1.829 F 1 + 1.856 F 2 + 2.313 F 3 + 1.933 F 4 (4) 结果表明，绿色环保对共享单车前景的影响最大，其次是性能舒适、安全隐患、灵活便捷。因此，在未来共享单车发展的道路上，应注重共享单车车身的性能提高，同时应加大管理力度，确保在安全隐患方面赢得使用者信赖。 以基本认同为被解释变量，以完全不认同为哑变量，以灵活便捷(F1)、安全隐患(F2)、绿色环保(F3)、制度风险(F4)、性能舒适(F5)为自变量建立的Logistic模型，运行结果显示；持基本认同观点的人群为105，占比49.5%，具体见表8。模型建立如下： L o g i t P 4 = exp ( 4.265 + 0.758 F 1 + 1.619 F 2 + 2.313 F 3 + 1.933 F 4 ) 1 + exp ( 4.265 + 0.758 F 1 + 1.619 F 2 + 2.313 F 3 + 1.933 F 4 ) (5) ln ( P ( y = 4 | x ) P ( y = 1 | x ) ) = 4.265 + 0.758 F 1 + 1.619 F 2 + 2.313 F 3 + 1.933 F 4 (6) 结果表明，绿色环保对共享单车前景的影响最大，其次是性能舒适、安全隐患、灵活便捷。 Table 8 Model structur Logistic regression Number of obs = 212 LRchi2(20) = 130.607 −2Log likelihood = 388.418 Prob > chi2 = 0.000 Pseudo = 0.460 Pre Coef. Std. Err. Wald P > |z| [95% Conf. Interval] Cont 4.265 0.769 30.761 0.000 F1 0.758 0.367 4.276 0.039 1.040 4.377 F2 1.619 0.510 10.057 0.002 1.856 13.727 F3 1.326 0.448 8.770 0.003 1.566 9.060 F4 0.104 0.427 0.059 0.808 0.480 2.561 F5 1.740 0.428 16.493 0.000 2.460 13.186 表8. Logistic模型结果 4.5. 结论与建议 通过模型的建立及结果显示：使用者基本特征与认同度之间存在显著性差异，共享单车在划分停车布局时，应该充分考虑周围场所的分布；其次，对19个客观影响因素进行探索性因子分析、验证性因子分析，建立多元线性回归模型，五个影响因素中，安全隐患居于首位。因此企业应该重视共享单车质量、加大管理维修力度，成立维修管理机构，针对个别使用者不文明行为建立信用机制进行约束。最后，建立Logistic回归方程对共享单车未来发展趋势进行一个预测，进行相关系数的解释，发现绿色环保、性能舒适是影响使用者满意度的较大影响因素，该部分较蒋丽芹、吴宝泰 [ 3 ] 和崔梦蕾 [ 4 ] 的研究适当进行了创新。因此，新时代促进共享事物的可持续发展应该提高性价比、环保比。探索性因子分析提取主成分，本文结合实际情况选取23个影响因素，利用因子分析提前五个主成分，累计贡献率为70.8%；在蒋丽芹、吴宝泰 [ 3 ] 中利用因子分析法提取主成分，累计贡献率为64.378%。