Лотерея номерных знаков в Китае: почему люди так хотят в ней участвовать?

Лотерея номерных знаков в Китае: Предисловие

Политика ограничения покупки транспортных средств сильно влияет на поведение людей, особенно на их участие в лотерее номерных знаков в Китае. В этой статье основное внимание уделяется социально-экономическим характеристикам и психологическим факторам граждан, участвующих в лотерее номерных знаков в Китае, которые могут служить ориентиром для политиков, стремящихся обеспечить рациональное участие в лотерее.

Модель Multi-Index и Multi-Causal была создана на основе социальной психологии в сочетании с теорией запланированного поведения (TPB). Воспринимаемая потребность в автомобиле, воспринимаемый поведенческий контроль, отношение к владению автомобилем и субъективные нормы рассматривались как четыре латентные психологические переменные. Более того, поведение участников лотереи номерных знаков в Китае в городах с политикой ограничения покупок было статистически проанализировано с точки зрения личных социально-экономических характеристик и психологических факторов.

Результаты эмпирического исследования показывают, что социально-экономические характеристики граждан имеют разную степень влияния на латентные переменные. Считается, что воспринимаемая потребность в автомобиле оказывает значительное прямое влияние на поведенческое намерение гражданина принять участие в лотерее, на которое также влияет воспринимаемый поведенческий контроль.

Отношение к владению автомобилем оказывает наибольшее влияние на поведение граждан по отношению к участию в лотерее номерных знаков в Китае, за которым следуют субъективные нормы, воспринимаемый поведенческий контроль и воспринимаемая необходимость автомобиля. В частности, экономическая выгода, связанная с предполагаемым поведенческим контролем, определяется в качестве критического фактора дальнейшего содействия участию в лотерее номерных знаков в Китае.

1. Лотерея номерных знаков в Китае: Введение

Для решения ряда экологических и транспортных проблем, вызванных быстрым ростом автомобилизации, Сингапур, Мехико, Шанхай, Гуанчжоу, Шэньчжэнь и Токио ввели политику ограничения на покупку транспортных средств. В 2011 году Пекин запустил политику лотереи номерных знаков в Китае (LPLP) для граждан, желающих приобрести легковые автомобили, ограничив количество новых выданных регистраций номерных знаков в Китае до 100 000 автомобилей в год.

С момента внедрения LPLP количество участников лотереи увеличилось, а процент выигрышей постепенно снизился из-за тотального контроля объема выдаваемых номерных знаков в Китае. Базовый процент выигрышей упал с 1:10,6 в первом периоде 2011 года до 1:3120 в шестом периоде 2020 года.

Кроме того, в 2014 году муниципальное правительство Пекина запустило политику постановки в очередь номерных знаков для транспортных средств на новых источниках энергии (NEV) в качестве альтернативного подхода к регистрации номерных знаков без участия в лотерее. Благодаря политике правительства, стимулирующей покупку NEV, большое количество заявок на номерные знаки переместилось в программу NEV, что привело к быстрому увеличению времени ожидания в очереди на регистрацию номерных знаков NEV. В ноябре 2019 года новые заявки на NEV пришлось ждать более 9 лет. Растущая сложность приобретения номерных знаков привела к ряду социальных проблем, таких как неконтролируемая торговля номерными знаками между людьми

Признано, что реализация политики ограничения номерных знаков значительно усложнила регистрацию номерных знаков. Осведомленность об очередях и неопределенности побудила большое количество людей участвовать в лотерее, даже если у них нет непосредственной необходимости в регистрации. В результате поощрение рационального участия в лотерее и стабилизация количества выигрышей стали критическими проблемами для политиков. Поэтому данное исследование направлено на анализ психологических факторов, влияющих на участие граждан в лотерее (стоянии в очереди), что может служить ориентиром для доработки LPLP для создания рациональной среды покупки автомобиля.

Поскольку Сингапур возглавил политику ограничения номерных знаков в 1990-х годах, ученые провели серию исследований в этой области. Feiqi Liu ввел политику ограничения номерных знаков в Пекине, Тяньцзине, Шанхае и Гуанчжоу и проанализировал влияние этой политики на местный парк частных автомобилей. Результаты показывают, что, несмотря на экономический рост, политика поддерживала относительно стабильное количество автомобилей на тысячу человек в этих городах. Yang проанализировал влияние LPLP на потребление энергии. Meisi Su оценил политику ограничения лотереи в Пекине.

Изучив политику ограничения покупки автомобилей в Гуанчжоу, Shenhao Wang пришел к выводу, что политика лотереи стала средством спекуляции для богатых, а не решением для бедных. Sandel сообщил, что лотереи и аукционы являются распространенными методами распределения ограниченных государственных ресурсов. Jianwei Ma проанализировал влияние LPLP на выбор автомобиля потребителями с экономической точки зрения, а Tao Li предложил методы оптимизации и улучшения текущего LPLP с точки зрения плана распределения квот.

Zhichun Li провел теоретический анализ планов распределения собственности на автомобили на основе лотереи, аукциона и гибрида этих двух способов; на основе модельного анализа была предложена наилучшая доля каждой схемы в плане реализации. Liwei Gao обнаружил, что не у всех обладателей номеров есть немедленный спрос на автомобиль. Дефицит, вызванный существующей политикой, изменил показатель спроса на покупку автомобилей с эластичного на жесткий.

Стремясь решить проблемы лотерейной политики, он предложил три меры по улучшению политики ограничения покупки транспортных средств в Пекине. Сосредоточив внимание на LPLP в Пекине, Chengxiang Zhuge исследовал влияние политики на отдельных пользователей электромобилей с течением времени, применив пространственно интегрированную городскую модель на основе агентов. Yang оценил влияние политики лотереи Пекина. Они обнаружили, что политика сократила общий парк автомобилей в Пекине на 14%.

Это также привело к значительному сокращению расстояния между транспортными средствами и движением в час пик как утром, так и вечером. Yang объединил информацию о том, выиграл ли член семьи в лотерею, с дневником путешествия человека, чтобы изучить, как приобретение автомобиля повлияло на поведение во время путешествий. Исследование показало, что лотерейная политика в Пекине не привела к значительному увеличению общего расстояния или времени в пути.

Zhang оценил влияние лотереи номерных знаков и политики субсидирования, а также других влиятельных факторов на намерение потребителей покупать электромобили. Основываясь на большой выборке данных, собранных в Пекине, они обнаружили, что как лотерея номерных знаков, так и политика субсидирования были одними из наиболее влиятельных факторов в продвижении электромобилей в Пекине. В прошлом исследования политики лотереи транспортных средств в основном были сосредоточены на оценке политики, корректировке схемы распределения индексов, влиянии политики на вид транспорта и влиянии политики на готовность покупать электромобили.

В соответствии с политикой ограничения лотереи транспортных средств поведение граждан можно разделить на два этапа в соответствии с правилами лотереи: первый шаг – это решение об участии в лотерее, а второй шаг – выбор покупки транспортного средства после выигрыша в лотерею. Тем не менее, предыдущие исследования влияния политики ограничения покупки транспортных средств на владение автомобилем гражданами и поведение при выборе поездок рассматривали только влияние объективных факторов (социально-экономические атрибуты, цель поездки, способ передвижения и т. д.) после выигрыша в лотерею.

Немногие ученые изучали роль политики ограничения покупки транспортных средств в участии граждан в лотерее. Помимо объективных факторов, психологические факторы существенно влияют на выбор поведения людей при принятии решений. В качестве важного инструмента в исследованиях психологии дорожного движения теория запланированного поведения широко использовалась для изучения использования транспортных средств и покупательских намерений, экологических намерений и так далее. Lars исследует переменные, определяющие намерение сократить использование автомобилей, моделируя структуру фазы изменения с помощью механизмов из теории запланированного поведения (TPB) и модели нормативной активации (NAM).

Основываясь на TPB, Wang исследовал готовность людей использовать гибридные электромобили (HEV) на основе их поведения. Peng Ju интегрировал психологические факторы, влияющие на совместное поведение автомобилей, в традиционную модель дискретного выбора. Затем модель смешанного выбора была использована для изучения выбора путешественниками поведения каршеринга. Результаты показали, что скрытые психологические переменные, такие как восприятие путешественниками полезности каршеринга, положительно повлияли на их поведение по выбору, и модель смешанного выбора лучше подходила, чем традиционная модель без скрытых переменных. Peng Jing предложил расширенную теорию планируемого поведения (ETPB) для тщательного изучения психологических факторов, вызванных влиянием познания и поведенческих привычек взрослых.

Исследование исследовало парадигму взаимосвязи между этими факторами, построив теоретические рамки выбора поведения студентов в Китае. Основываясь на онлайн-опросе в Швеции, Haustein использовал TPB для сравнения групп пользователей электромобилей с традиционными группами пользователей транспортных средств, и результаты показали, что отношение к принятию электромобилей является наиболее важным фактором, влияющим на граждан на выбор электромобилей. Oretiz-Peregrina использовала TPB для изучения факторов влияния отвлекающего вождения. Mingyu Huo использовал TPB для изучения поведения китайцев, использующих мобильные телефоны при переходе дороги. Основываясь на TPB, Huiling Wang исследовал взаимосвязь между готовностью и экологическим поведением в новой политике классификации мусора Китая.

Предыдущие исследования показали, что социально-экономические атрибуты и психологические факторы оказывают важное влияние на выбор поведения граждан. Однако анализ существующей исследовательской литературы показывает, что немногие ученые рассматривали влияние психологических факторов, особенно влияние на участие граждан в лотерее номерных знаков в Китае. Таким образом, данное исследование сосредоточено на следующих трех моментах:

• На основе теории запланированного поведения расширена воспринимаемая потребность в автомобиле, а различные психологические факторы, влияющие на участие граждан в лотерее, разделены на несколько переменных;
• Социальные атрибуты и психологические факторы объединяются в этом исследовании, чтобы создать модель готовности граждан участвовать в LPLP;

Целью данного исследования является изучение влияния этих факторов на участие граждан в автомобильной лотерее, что может стать отправной точкой для уточнения политики лотереи номерных знаков и рационального участия в лотерее. В результате улучшилось управление спросом на транспортные средства.

Остальная часть этой статьи организована следующим образом:

• Раздел 2 представляет модель MIMIC, которая используется в качестве модели поведения участия граждан в LPLP на основе TPB и его влияющих факторов.
• Раздел 3 описывает сбор данных и предварительный статистический анализ данных из Пекина, которые используются в качестве примера.
• Надежность скрытых переменных и результаты оценки модели обсуждаются в разделе 4.
• В разделе 5 представлены выводы и рекомендации для будущих исследований, а также предложения по оптимизации и корректировке текущего LPLP.

2. Лотерея номерных знаков в Китае: Методы

2.1. Лотерея номерных знаков в Китае: Теория запланированного поведения

Социальная психология – это теоретическая система, которая фокусируется на психологии людей в социальной среде. В этой области изучаются психологические и поведенческие модели отдельных лиц и групп в социальном взаимодействии. Репрезентативной теорией является Теория запланированного поведения (TPB), впервые предложенная Ajzen, которая может объяснить общее поведение в процессе принятия решений. Теория утверждает, что индивидуальные поведенческие решения определяются их поведенческими намерениями, на которые, в свою очередь, совместно влияет комбинация установок, субъективных норм и воспринимаемого поведенческого контроля.

Haustein рассматривал воспринимаемую необходимость в мобильности (PMN), определяемую фактическим спросом людей в соответствии с TPB, как восприятие людьми влияния мобильности на их личную среду обитания, которая затем влияет на выбор путешествия. Многие последующие исследования расширили PMN до TPB при анализе поведения во время путешествий. В данной статье основное внимание уделяется тому, влияет ли спрос на автомобили на готовность участвовать в LPLP. Таким образом, это исследование расширяет воспринимаемую потребность в автомобиле (PCN), скрытую переменную, основанную на TPB, путем включения воспринимаемой потребности в мобильности.

Мы построили расширенную теоретическую модель TPB, которая включает осознанную потребность в автомобиле, психологические факторы, поведенческое намерение участвовать в лотерее и поведение участия. Модель ETPB показана на рисунке 1, где в качестве промежуточной переменной используется поведенческое намерение участвовать в лотерее (BI), а результатом BI является решение об участии в лотерее (Behavior). Для модели предлагаются следующие гипотезы:

• Гипотеза 1 (H1). Отношение граждан к владению автомобилем (АТТ) положительно коррелирует с их поведенческим намерением участвовать в лотерее (BI);
• Гипотеза 2 (Н2). Субъективные нормы граждан (SN) положительно связаны с их поведенческим намерением участвовать в лотерее (BI);
• Гипотеза 3 (Н3). Воспринимаемый гражданами поведенческий контроль (PBC) положительно коррелирует с их поведенческим намерением участвовать в лотерее (BI);
• Гипотеза 4 (Н4). Воспринимаемый гражданами поведенческий контроль (PBC) положительно связан с их выбором участия в лотерее (Поведение);
• Гипотеза 5 (H5). Воспринимаемая гражданами потребность в автомобиле (PCN) положительно коррелирует с их поведенческим намерением участвовать в лотерее (BI);
• Гипотеза 6 (H6). Воспринимаемая гражданами потребность в автомобиле (PCN) положительно коррелирует с их выбором участия в лотерее (Поведение);
• Гипотеза 7 (Н7). Поведенческое намерение граждан участвовать в лотерее (BI) положительно коррелирует с их выбором участия в лотерее (Behavior).

На основе вышеизложенной теории была проведена оценка структурно-уравнительной модели готовности к участию в LPLP для анализа влияющих факторов готовности к участию в лотерее и влияния психологических факторов на поведение граждан при участии в лотерее путем анализа параметров в модель. Модель включает 5 латентных переменных: воспринимаемую потребность в автомобиле (PCN), субъективную норму (SN), воспринимаемый поведенческий контроль (PBC), отношение к владению автомобилем (ATT) и поведенческое намерение участвовать в лотерее (BI).

Двадцать шесть переменных измерения были проанализированы для интерпретации определенных скрытых переменных. В таблице 1 предоставлено подробное описание каждой скрытой переменной и ее измеряемой переменной. На основании соответствующей литературы по TPB для оценки измеряемых переменных применялась пятиуровневая шкала Likert.

2.2. Лотерея номерных знаков в Китае: Модель множественных показателей и множественных причин (MIMIC)

Психологические факторы, также называемые психологическими скрытыми переменными, представляют собой переменные, которые нельзя прямо и точно наблюдать, и которые получаются с помощью соответствующих наблюдаемых переменных с использованием уравнений измерения.

В модели MIMIC экзогенные и эндогенные переменные латентной переменной выражаются через структурную модель, и получается взаимосвязь между латентной переменной и связанной с ней переменной измерения.

Модель MIMIC может не только четко выражать экзогенные причины и эндогенные индикаторы латентных переменных через строгую структурную модель, получая степень влияния всех измеряемых переменных на латентные переменные, но также удобно применять формальный статистический тест на взаимосвязь. Schneider утверждал, что модель MIMIC не обязательно должна основываться на строгих ограничениях и предположениях. Модель может обрабатывать несколько скрытых переменных и эндогенных индикаторов и позволяет экзогенным причинам и эндогенным индикаторам содержать ошибки измерения.

Поэтому его теоретическая основа более гибкая, чем другие косвенные меры, и потенциально может включать все другие косвенные меры. Много индикаторные и много причинные модели могут интегрировать как причинно-следственную, так и индикаторную переменную, влияющие на латентные переменные, через строгую структурную иерархию моделей. Кроме того, он определил коэффициент влияния между измерением и скрытыми переменными. Модель MIMIC широко используется в теоретических исследованиях учеными

Многоиндексная и много причинная модель, по сути, представляет собой форму модели структурного уравнения, включающую две подмодели: модель измерения используется для описания взаимосвязи между скрытыми переменными и переменными измерения; структурная модель описывает взаимосвязь между скрытыми переменными и переменными, которые не объясняют вариацию.

Уравнение измерения показано в уравнении (1):

1) у= Λ η+ ε

Структурное уравнение показано в уравнении (2):

2) η= Г х + ζ

В формуле: η – латентный переменный вектор;

X – экзогенный наблюдаемый переменный вектор с причинно-следственной связью η;

у – представляет собой наблюдаемый вектор переменной индекса η;

εиζ – ошибки эндогенных и экзогенных переменных соответственно;

ΛиГ – матрицы коэффициентов с оцениваемыми параметрами.

Формула (1) подставляется в уравнение (2):

3) у= Λ ( Γ x + ζ) + ε = Π х + v

4) Π = Λ, v = Λ ζ _+ ε

В формуле (3) Π, v представлено уравнением (4).

Целью уравнения (3) для модели структурного уравнения является минимизация разницы между выборочной ковариационной матрицей S и ковариационной матрицей ∑. Предполагается, что элементы ковариационной матрицы ∑ являются функцией ∑ = ∑(θ) вектора параметров θ. Функция разности F = F (S, ∑(θ)) может быть использована для измерения разницы между выборочной ковариационной матрицей S и ∑(θ) на θ. Предполагая, что ζ и ε подчиняются нормальному распределению и не зависят друг от друга, Е( ζε ‘) = 0,Е(ζ2) =о2, Е(εε2) =Θ2,Θ2 являются нижними треугольными матрицами относительно v, то можно получить ковариационную матрицу, как в уравнении (5). После того, как модель идентифицирована, можно оценить различные параметры.

5) ∑ (θ) =Е(v v ‘) = о2Λ Λ ‘ + Θ2

Часть множественного индикатора (MI) модели MIMIC эквивалентна подтверждающему факторному анализу переменных ETPB. Часть модели, связанная с множественными причинами (MIC), может быть выражена следующей формулой:

6) ηli = γl1malei + γl2agei + γl3educationi + γl4cari + γl5commutei + γl6timei + γl7numberi + γl8qualifactioni + ζi

В уравнении: l – это отношение к владению автомобилем, субъективные нормы, воспринимаемая потребность в автомобиле, воспринимаемый поведенческий контроль, поведенческое намерение и другие скрытые переменные, которые представляют собой теоретические элементы ETPB; i наблюдается индивидуально.

Мульти индексная и мульти каузальная модель была создана для проверки внутреннего механизма среди латентных переменных в теории планируемого поведения, а также взаимосвязи между латентными переменными и индивидуальными экономическими и социальными атрибутами граждан. Модель основана на латентных переменных, а социально-экономические атрибутивные переменные вводятся в структурную модель для анализа корреляции между латентными переменными путешественников и показателями измерения.

Модель измерения с информацией о социально-экономических атрибутах используется для анализа связи между индивидуальными характеристиками путешественников и латентными переменными. Концептуальная диаграмма мульти индексной и много причинной модели показана на рисунке 2.

3. Лотерея номерных знаков в Китае: Анкетный опрос и проверка

Эмпирические данные были получены с помощью анкетного опроса. Респондентами в основном были люди с лотерейной квалификацией (имеющие водительские права без транспортного средства на свое имя). Чтобы обеспечить надежность и богатство выборки, в анкете был описан текущий сценарий LPLP в Пекине, чтобы все респонденты успешно поняли политику и ответили в соответствии со своей реальной ситуацией при различных сценариях. Содержание анкеты в основном включает информацию о личных и семейных социально-экономических качествах респондента и готовности участвовать в лотерее.

Дизайн анкеты в основном основан на шкале латентных психологических переменных TPB. Соответствующая корректировка была сделана в соответствии с практическими проблемами политики ограничения покупки транспортных средств, и был принят метод опроса RP.

Онлайн-анкеты были распространены 13 августа 2019 года через Questionnaire Star, широко используемую в Китае платформу для коммерческих онлайн-опросов. С помощью сервисной функции Questionnaire Star анкеты случайным образом раздавались пользователям, которые жили в Пекине и были старше 18 лет. Всего было собрано 528 анкет, после исключения явных противоречий и неполных ответов получено 430 валидных наборов данных, что составляет 81,4%.

Для конечной совокупности формула размера выборки выглядит следующим образом:

7) Формула

В формуле: n – выборочная потребность;

N – население;

α – уровень значимости;

k – квантиль;

P обычно устанавливается равным 0,05. Потому что установка 0,50 дает наиболее правдоподобный размер выборки.

Как правило, значимый уровень α был установлен равным 0,05, а квантиль k – 1,96, количество участников встряски – 3,3 миллиона, а минимальный размер выборки n – примерно 384. Количество действительных анкет – 430, а не 384, так что это соответствовало требованию.

Для SEM-анализа желаемое соотношение количества образцов к наблюдаемым переменным обычно составляет от 10:1 до 15:1. Модель структурного уравнения, построенная в этом исследовании, имеет 26 наблюдаемых переменных, поэтому желаемый размер выборки составляет не менее 260. В результате опроса было получено более 260 действительных вопросников, поэтому размер выборки респондентов является адекватным.

3.1. Лотерея номерных знаков в Китае: Анализ описательной статистики

В этом разделе представлены описательные статистические данные о социально-экономических характеристиках отдельных лиц в выборке. В выборке было несколько больше мужчин (58,14%), чем женщин. Образование респондентов в основном было неполным – 36,98%; 32,56% респондентов имели годовой доход семьи от 50 000 до 100 000 юаней; 74,65% людей имели право участвовать в лотерее (имеющие законные водительские права без зарегистрированного транспортного средства). Большинство домохозяйств состояло из 3 человек. Личная социально-экономическая информация представлена в таблице 2.

Результаты опроса седьмой национальной переписи населения в Пекине в 2020 году показывают, что в настоящее время в Пекине немного больше мужчин, чем женщин, и более высокая доля имеет высшее образование. Таким образом, данные опроса в этой статье согласуются с данными седьмой переписи населения в Пекине и являются репрезентативными для населения. Таким образом, данные могут отражать общие обстоятельства участия в лотерее среди постоянных жителей Пекина и могут быть использованы для анализа, описанного в последующих главах.

3.2. Лотерея номерных знаков в Китае: Проверка модели

Альфа-коэффициент Cronbach использовался для проверки надежности шкалы. Mallery и George заявили, что коэффициент надежности α больше 0,9 указывает на превосходную надежность; 0,8 или выше – это хорошо, 0,7 или выше – приемлемо, более 0,6 – в основном признается, более 0,5 – пограничным, а менее 0,5 – неприемлемым. Таблица 3 показывает, что альфа-коэффициент Cronbach каждой переменной больше стандартного значения 0,7, а общий коэффициент надежности Cronbach составляет 0,922. Сильная внутренняя согласованность указывает на то, что переменные имеют хорошую надежность.

Среднее извлеченное значение дисперсии (AVE) используется для оценки конвергентной валидности опросника, то есть величины вариации, объясняемой каждым фактором из всех пунктов, содержащихся в факторе. Значение AVE выше 0,5 указывает на то, что переменные-индикаторы могут эффективно объяснить скрытые переменные, а латентные переменные обладают хорошей надежностью и достоверностью. Таблица 3 показывает, что AVE каждой латентной переменной больше 0,5, что показывает, что вопросник имеет идеальную конвергентную валидность и может использоваться для дальнейших исследований и анализа.

На основе TPB, латентных переменных осознанной потребности в автомобиле (PCN) и необходимо было провести факторный анализ. SPSS использовался для проведения исследовательского факторного анализа образцов. Результаты теста Kaiser-Meyer-Olkin (КМО) и теста Bartlett на сферичность показаны в таблице 4. KMO = 0,905, больше 0,7, значение теста сферичности Bartlett является значимым (Sig. <0,001), что показывает, что существует сильная корреляция между наблюдаемыми переменными и условие факторного анализа выполнено. Суммарная объяснительная сила воспринимаемой потребности в автомобиле (PCN), субъективных норм (SN), воспринимаемого поведенческого контроля (PBC), отношения к владению автомобилем (ATT) и поведенческого намерения участвовать в лотерее (BI), которая выше 50%, что указывает на то, что шкала имеет хорошую надежность внутренней согласованности.

Метод максимальной дисперсии использовался для ортогонального поворота матрицы факторной нагрузки, и значение нагрузки превышало 0,5. Результаты в таблице 5 показывают, что шкала имеет хорошую структурную достоверность.

Затем был применен подтверждающий факторный анализ для проверки соответствия модели. Отношение степеней свободы хи-квадрат (х2/ дф), индекс согласия (GFI), скорректированный индекс качества соответствия (AGFI), среднеквадратический остаток (RMR), среднеквадратическая ошибка аппроксимации (RMSEA), нормированный индекс соответствия (NFI), инкрементальный индекс соответствия (IFI), и сравнительный индекс соответствия (CFI) использовались в качестве показателей оценки в этом исследовании. Среди них, х2/df является статистикой, которая напрямую проверяет сходство между выборочной ковариационной матрицей и предполагаемой ковариационной матрицей.

Чем ближе значение х2/df к 0, тем лучше данные наблюдения соответствуют модели. Как правило, когда х2/df значение меньше 3, модель подходит хорошо, а когда х2/df значение между 3 и 5, модель имеет приемлемую посадку. Значение больше 5 означает, что данные наблюдения плохо укладываются в модель, но на показатель влияет размер выборки. Результаты показаны в таблице 6. Результаты в таблице ниже показывают, что показатели пригодности модели соответствуют критериям, а общее соответствие модели хорошее.

4. Лотерея номерных знаков в Китае: Анализ моделей с несколькими индикаторами и несколькими причинами

С помощью оценки модели MIMIC была определена связь между индивидуальными социально-экономическими признаками участников лотереи и латентными переменными расширенной теории планируемого поведения, а также взаимная причинно-следственная связь между латентными переменными.

4.1. Лотерея номерных знаков в Китае: Анализ связи между индивидуальными социально-экономическими атрибутами и латентными переменными расширенной теории модели запланированного поведения

В таблице 7 показано влияние отдельных социально-экономических атрибутов на латентные переменные в ETPB. Результаты показывают, что не все личные социально-экономические характеристики оказывают значительное влияние на латентные переменные в модели MIMIC, а количество домохозяйств и ежедневные маршруты поездок не оказывают существенного влияния ни на одну из латентных переменных. Индивидуальные социально-экономические характеристики оказывают большее влияние на «отношение к владению автомобилем» и «воспринимаемый поведенческий контроль».

Возраст, доход семьи и наличие транспортного средства в домохозяйстве оказывают существенное влияние на отношение граждан к владению автомобилем, и коэффициенты пути составляют -0,118, 0,183 и -0,171 соответственно. Годовой доход домохозяйства и ATT оказывают значительное положительное влияние, в то время как возраст оказывает существенное отрицательное влияние на ATT.

Пожилые граждане относительно неохотно владеют автомобилями, потому что люди начинают больше заботиться о своей физической форме и склонны выбирать экологичный транспорт, такой как ходьба пешком и езда на велосипеде. Количество автомобилей в домохозяйстве также оказывает существенное негативное влияние на отношение к владельцам автомобилей, то есть чем больше автомобилей принадлежит людям в домохозяйствах, тем менее склонны владеть новыми автомобилями. Это может быть связано с трудностями с поиском парковки и увеличением стоимости владения автомобилем. Как результат, эти граждане не склонны владеть автотранспортными средствами.

Как работает предложение/аукционы по номерному номеру автомобиля Shanghai ICE:

• Проводим третью субботу каждого месяца
• В ноябре 158 693 заявки и 18 129 (11,4%) были успешными
• 91 600 юаней заплатили «счастливые» победители
• Обычно агент платит 10 000 юаней
• Ценовой диапазон для выигрышных заявок контролируется правительством
• Заявки должны делать ставки в «управляемом» ценовом диапазоне, чтобы иметь шанс на победу

Приблизительно 90 000 юаней выигрышная цена ставки/аукциона была довольно стабильной в течение многих лет.

Количество торгов медленно снижается, но это может измениться, когда новая когорта покупателей PHEV будет добавлена к торгам/аукционам.

Возраст оказывает значительное негативное влияние на SN, а коэффициент пути составляет – 0,142. SN описывает особое влияние ожиданий других людей и общества на человека. Данные показывают, что пожилые люди менее подвержены влиянию окружающих или внешнего мира при выборе участия в лотерее.

Количество людей в домохозяйстве, имеющих право на участие в лотерее, количество членов домохозяйства, участвующих в лотерее, и время, потраченное на участие в лотерее, оказывают значительное положительное влияние на PBC. Коэффициенты пути равны 0,19, 0,157 и 0,075 соответственно. Это показывает, что чем больше количество членов домохозяйства, имеющих право на участие в лотерее, чем больше членов домохозяйства, участвующих в лотерее, и чем дольше граждане участвуют в лотерее, тем меньше ожидаемое препятствие для участия в лотерее, и тем более оптимистично настроена публика в отношении выигрыша в лотерею.

Возраст оказывает значительное положительное влияние на PCN, а коэффициент пути составляет 0,191. Это показывает, что осознанная потребность в автомобиле для таких видов деятельности, как поездки на работу и в отпуск, постепенно увеличивается с возрастом.

Уровень образования оказывает существенное негативное влияние на BI, и его коэффициент пути составляет – 0,205. С точки зрения взаимосвязи с уровнем образования и наличием автотранспорта граждане с меньшей вероятностью будут участвовать в лотерее, если у них более высокий уровень образования и меньше людей в домохозяйствах без транспортных средств. Количество членов домохозяйства, которым необходимо добираться до работы на личном транспорте, оказывает существенное положительное влияние на поведенческое намерение участвовать в лотерее, и его коэффициент пути составляет 0,158. Это показывает, что чем больше в семье людей, которым необходимо добираться до работы на автомобиле, тем сильнее поведенческое намерение граждан участвовать в лотерее.

4.2. Лотерея номерных знаков в Китае: Анализ связи между латентными переменными расширенной теории запланированного поведения

Основываясь на действительных данных выборки, программное обеспечение AMOS использовалось для создания модели структурного уравнения. Выходной результат модели показан на рисунке 3. Стандартизированный коэффициент пути между переменными отражает величину прямого влияния между переменными. На рисунке 3 показано, что ATT, SN, PBC и PCN оказывают значительное положительное влияние на BI, а коэффициенты пути составляют 0,366, 0,262, 0,218, 0,213 соответственно. Уровень значимости ATT, SN и PBC составляет p < 0,001, а уровень значимости PCN – p < 0,01. Это указывает на то, что на поведенческое намерение участвовать в лотерее влияют ATT, SN, PBC и PCN, и, таким образом, гипотезы H1, H2, H3 и H5 доказаны.

BI и PBC оказывают значительное положительное влияние на поведение, а их коэффициенты пути равны 0,324 и 0,110 соответственно. Уровень значимости BI составляет p < 0,001, а уровень значимости PBC – p < 0,05. Это показывает, что BI и PBC влияют на отношение граждан к участию в лотерее. Следовательно, гипотезы H4 и H7 верны. Влияние PCN на поведение не прошло тест на значимость, поэтому гипотеза H6 неверна.

4.3. Лотерея номерных знаков в Китае: Анализ связи между скрытыми переменными и соответствующими наблюдаемыми переменными

В табл. 8 показаны предполагаемые взаимосвязи между латентными и наблюдаемыми переменными на основе MIMIC-модели готовности граждан участвовать в лотерее.

Выиграйте в лотерею в Пекине.

Оплатите 90 000 юаней на ставку/аукцион «налог» на покупку PHEV в Шанхае.

Ограничительная политика PHEV в 2 крупнейших городах. Довольно ясно, в каком сегменте центральное правительство хочет роста NEV.

Среди переменных ATT, ATT2 (коэффициент пути 0,93) и ATT3 (коэффициент пути 0,927) являются двумя самыми большими значениями коэффициента. Это свидетельствует о том, что комфорт и удобство поездки, связанные с владением автомобилем, мотивируют граждан участвовать в лотерее. Среди переменных SN SN3 имеет самый большой стандартизованный коэффициент пути 0,922, что указывает на то, что граждане уязвимы для влияния других граждан вокруг них, которые участвуют в лотерее. Среди переменных PBC стандартизированный коэффициент пути PBC3 составляет 0,943, а коэффициент пути PBC4 также высок 0,916, что указывает на возможность бесплатного участия в лотерее и потенциальные экономические выгоды, связанные с успешным применением номерного знака, являются основными. факторы, привлекающие граждан к участию в лотерее. Среди переменных PCN.

5. Лотерея номерных знаков в Китае: Выводы

В этой статье исследуется высокий энтузиазм граждан, участвующих в лотерее в соответствии с политикой ограничения номерных знаков. В рамках действующего LPLP многие люди, у которых есть срочный спрос на транспортные средства, испытывают трудности с получением номерных знаков транспортных средств в короткие сроки. Целью данного исследования является оценка поведения граждан в отношении участия в лотерее и проведение углубленного изучения механизмов влияния, лежащих в основе этого поведения.

Воспринимаемая потребность в автомобиле (PCN) оценивалась с использованием теоретической исследовательской базы TPB, и была построена модель MIMIC для проверки взаимосвязи между личными социально-экономическими характеристиками и скрытыми психологическими переменными. Результаты связи между потенциально психологическими латентными переменными и поведением граждан при участии в лотерее представлены следующим образом:

Отношение к владению автомобилем (ATT), субъективная норма (SN), воспринимаемый поведенческий контроль (PBC) и воспринимаемая необходимость в автомобиле (PCN) – это четыре латентные переменные, которые оказывают важное влияние на поведенческое намерение участвовать в лотерее (BI).

1) Индивидуальные социальные и экономические характеристики граждан оказывают значительное влияние на скрытые переменные в модели MIMIC. Среди них возраст оказывает значительное негативное влияние на отношение к владению автомобилем, субъективные нормы и поведенческое намерение участвовать в лотерее, в то время как возраст оказывает значительное положительное влияние на восприятие необходимости автомобиля. Уровень образования оказывает существенное негативное влияние на поведенческое намерение участвовать в лотерее.

Количество членов домохозяйства, нуждающихся в автомобиле для поездок на работу, оказывает существенное положительное влияние на поведенческое намерение участвовать в лотерее. Количество членов домохозяйства, имеющих право на участие в лотерее, количество членов домохозяйства, участвующих в лотерее, и общее время, проведенное в лотерее, оказывают значительное положительное влияние на воспринимаемый поведенческий контроль.

Годовой доход семьи оказывает существенное положительное влияние на отношение к владению автомобилем. Количество бытовых автотранспортных средств оказывает существенное негативное влияние на отношение к владению автомобилем. Это показывает, что политики могут классифицировать участников лотереи в соответствии с их социальными и экономическими характеристиками и устанавливать методы управления на основе этих классификаций.

2) Воспринимаемая потребность в автомобиле, воспринимаемый поведенческий контроль, отношение к владению автомобилем и субъективные нормы оказывают значительное положительное влияние на поведенческое намерение участвовать в лотерее.

Отношение к владению автомобилем оказывает наибольшее влияние на поведенческое намерение участвовать в лотерее. Главная привлекательность владения автомобилем – повышенный комфорт и удобство передвижения. Таким образом, лица, определяющие политику, могут учиться у городов с передовым опытом развития общественного транспорта, таких как Портленд, чтобы уменьшить зависимость граждан от поездок на автомобиле путем ограничения условий использования автомобилей и увеличения количества услуг общественного транспорта, тем самым снижая восприятие гражданами удобство и комфорт автомобильного путешествия.

Влияние субъективных норм на поведенческое намерение участвовать в лотерее свидетельствует о том, что наиболее сильную субъективную нормативную роль играет поведение близких и друзей. Сообщения, распространяемые средствами массовой информации, также могут играть важную субъективную нормативную роль. Основываясь на этом выводе, рациональное участие в лотерее можно усилить, предоставив общественный и экологичный транспорт, который может помочь исключить ненужные покупки автомобилей.

Воспринимаемый поведенческий контроль оказывает более сильное влияние на поведенческое намерение участвовать в лотерее, чем осознанная потребность в автомобиле. Возможность безвозмездного участия в лотерее и потенциальная экономическая выгода от регистрации госномера являются основными факторами, привлекающими граждан к участию в лотерее. В настоящее время граждане могут легко участвовать в лотерее бесплатно, а экономическая выгода от вторичной торговли номерными знаками становится все более значительной. Поэтому немалое количество граждан, проигравших в лотерею, стремятся арендовать или выкупить в пользование номерные знаки у других лиц. В ответ на это явление политики могут рассмотреть вопрос о повышении порога участия, чтобы препятствовать участию лиц, которые получают прибыль от лотереи, и тех, у кого гибкий спрос не хватает срочной потребности в автомобиле.

Воспринимаемая потребность в автомобиле наименьшее влияние на поведенческие намерения участвовать в лотерее. Среди связанных переменных спрос на поездки на личном транспорте является основным фактором, мотивирующим граждан участвовать в лотерее. Политики могут увеличить инвестиции и продвижение специализированных автобусов, совместного использования автомобилей и других видов транспорта, чтобы дополнить свободу комфорта и гибкость, которые дает поездка на работу на личном автомобиле. Правительство может установить соответствующие показатели для оценки необходимости использования автомобиля гражданами и принять различные правила проведения лотерей в соответствии с потребностями различных граждан в транспортных средствах, тем самым гарантируя, что граждане, остро нуждающиеся в автомобиле, будут иметь больше шансов выиграть в лотерею.

В будущих исследованиях другие факторы психологического влияния могут быть дополнительно введены в структуру TPB. Кроме того, могут быть разработаны и проверены другие модели психологического поведения, сочетающие эффективные меры адаптации для участников лотереи, чтобы еще больше улучшить понимание поведения граждан с различными социально-экономическими статистическими характеристиками, связанных с участием в лотерее.

Статья «Лотерея номерных знаков в Китае: почему люди так хотят в ней участвовать?» подготовлена Порталом PRC.TODAY по материалам сайта MDPI.

Если вам понравилась статья или появились вопросы, оставьте ваш комментарий или обсудите эту статью на форуме.

Регулятор рынка Китая разработал новые правила онлайн-рекламы

Как новый проект мер повлияет на вейп-индустрию Китая?