共享汽车采纳影响因素分析：以发展中国家的一座特大城市为案例

在发展中国家，机动车化迅速上升，给可持续城市出行带来了严峻挑战。在过去的二十年中，共享汽车已成为推动智能出行解决方案的最重要替代方案之一，从而帮助减少空气污染和交通拥堵。然而，在其全面部署之前，了解消费者对共享汽车系统的接受度至关重要。本研究旨在通过在巴基斯坦拉合尔市发放陈述偏好（SP）问卷来评估公众对共享汽车系统的认知和接受度。收集的数据包含有关三种替代模式（共享汽车、私家车和出租车）的各种服务属性的详细信息，以及受访者的社会人口统计属性。数据分析和解释采用了经济计量模型，如多项式逻辑模型（MNL）、嵌套逻辑模型（NL）和随机参数逻辑模型（RPL）。研究结果显示，旅行时间、旅行费用、等待时间和隐私等多个通用属性被视为共享汽车采纳的重要影响因素。社会人口统计属性，包括年龄、教育程度、月收入、拥有驾驶执照的人数以及每周出行频率等，也被认为是显著因素。当前研究的结果能够为利益相关者和交通规划者提供宝贵的见解，以制定有效的共享汽车政策。