隨著我國(guó)城市化進(jìn)程的不斷推進(jìn),機(jī)動(dòng)車保有量迅速增加,交通擁堵和環(huán)境污染問(wèn)題不斷加重。引導(dǎo)城市居民減少個(gè)體機(jī)動(dòng)化出行,使用大容量的公共交通出行,成為緩解擁堵、控制污染排放的重要手段。本文關(guān)注個(gè)體在出行方式選擇過(guò)程中的心理因素,研究個(gè)體從小汽車出行轉(zhuǎn)移至運(yùn)量大、資源利用率高的公共交通出行方式出行的行為轉(zhuǎn)移機(jī)理。本文將個(gè)體機(jī)動(dòng)化出行向公共交通出行方式轉(zhuǎn)移看成是一個(gè)系統(tǒng)、動(dòng)態(tài)的過(guò)程,探究了在環(huán)境污染信息和個(gè)人運(yùn)動(dòng)信息情境下心理因素對(duì)個(gè)體機(jī)動(dòng)化出行向公共交通出行方式轉(zhuǎn)移的影響作用。首先,基于社會(huì)心理學(xué)理論,從小汽車出行的推力作用、公共交通出行的拉力作用、轉(zhuǎn)移的錨定力作用和信息情境的調(diào)節(jié)力作用出發(fā),選取了心理變量和信息情境變量;其次,基于PPM模型框架,構(gòu)建了個(gè)體機(jī)動(dòng)化出行向公共交通出行方式轉(zhuǎn)移意愿模型;借鑒成熟量表設(shè)計(jì)了調(diào)查問(wèn)卷,并提出了數(shù)據(jù)收集和分析方法;基于PLS-SEM算法,在模型探索階段完成對(duì)模型的修訂,調(diào)整了感知風(fēng)險(xiǎn)和環(huán)境態(tài)度心理變量測(cè)量項(xiàng),對(duì)信息情境變量的調(diào)節(jié)效果進(jìn)行了判斷;在模型驗(yàn)證階段,對(duì)探索階段的模型檢驗(yàn)結(jié)果做出進(jìn)一步驗(yàn)證,完成假設(shè)檢驗(yàn);最后,探討了模型的意義及應(yīng)用價(jià)值。本文構(gòu)... 

【文章來(lái)源】：東南大學(xué)江蘇省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁(yè)數(shù)】：83 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

我國(guó)民用汽車和私人汽車擁有量情況

第一章緒論1第一章緒論1.1研究背景與意義隨著我國(guó)經(jīng)濟(jì)的持續(xù)穩(wěn)定增長(zhǎng)、城鎮(zhèn)化進(jìn)程的不斷提升，大中城市規(guī)模持續(xù)擴(kuò)張，機(jī)動(dòng)車保有量持續(xù)增加。截至2018年底，全國(guó)機(jī)動(dòng)車保有量達(dá)3.27億輛,其中小型載客汽車2.01億輛，私家車占94%以上，達(dá)1.89億輛[1]。個(gè)體機(jī)動(dòng)化出行占居民出行方式的比重日益增大，由此帶來(lái)的交通擁堵問(wèn)題日益嚴(yán)重。我國(guó)近五年小型載客汽車和私人小汽車保有量情況如圖1-1所示[2]。同時(shí)，大量的機(jī)動(dòng)化交通也使污染物排放量特別是碳排放量持續(xù)增長(zhǎng)。2018年我國(guó)因能源使用產(chǎn)生的CO2排放量達(dá)94.81億噸，比2017年增長(zhǎng)了2.5%[3]。圖1-2展示了南京市“十二五”期間碳排放量的變化趨勢(shì)[4]，可以看出，南京市碳排放量呈逐年增長(zhǎng)趨勢(shì)，其中交通運(yùn)輸業(yè)的碳排放量位于前三名。根據(jù)國(guó)際能源署（IEA）的預(yù)測(cè)，至2030年，交通行業(yè)的碳排放量將占全球總量的41%[5]。在當(dāng)前生態(tài)環(huán)境日益惡化的背景下，綠色低碳化出行受到了越來(lái)越多的重視。圖1-1我國(guó)民用汽車和私人汽車擁有量情況圖1-2南京市“十二五”期間碳排放情況

歉鎏迥誆刻?缺淞亢屯獠殼榫騁蛩毓餐?饔玫慕峁??渲?態(tài)度包含信念、個(gè)人規(guī)范、價(jià)值觀等因素，情境包含價(jià)格、社會(huì)規(guī)范、獎(jiǎng)勵(lì)、制度、機(jī)會(huì)渠道等。Guagnano等[95]通過(guò)對(duì)居民生活垃圾回收行為的研究，進(jìn)一步證實(shí)了該理論，并認(rèn)為情境因素在環(huán)境態(tài)度和環(huán)境行為之間具有調(diào)節(jié)作用，即個(gè)體環(huán)境態(tài)度與情境因素對(duì)于環(huán)境行為的影響是互相依賴、此消彼長(zhǎng)的關(guān)系。當(dāng)外部環(huán)境條件效應(yīng)微弱時(shí)，環(huán)境行為主要受環(huán)境態(tài)度的影響，當(dāng)情境因素十分有利或不利時(shí)，會(huì)促進(jìn)或阻礙環(huán)境行為的發(fā)生，這時(shí)態(tài)度的影響作用被大大減弱。ABC模型可概括為如圖2-3所示的結(jié)構(gòu)。圖2-3態(tài)度-行為-情境理論模型2.3.2情境變量情境是在環(huán)境因素基礎(chǔ)上，加入人的主觀情感和認(rèn)知后形成的一種特殊環(huán)境。不同領(lǐng)域的研究對(duì)情境變量的選取方式不同，在從心理角度進(jìn)行個(gè)體決策行為分析的文章中，情境變量多為與認(rèn)知、價(jià)值、信息、政策等相關(guān)的影響因素。隨著心理學(xué)、社會(huì)學(xué)、行

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]上海市金山區(qū)初中生飲食、體力活動(dòng)與體重關(guān)系的研究[J]. 吳芃,高俊嶺,唐富榮,夏娟,楊忍忍,余金明.  中國(guó)健康教育. 2019(04)
[2]環(huán)境價(jià)值觀與生態(tài)消費(fèi)行為的關(guān)系研究——以消費(fèi)者感知效力為調(diào)節(jié)[J]. 朱建榮,周嚴(yán)嚴(yán),張媛,劉飛.  商業(yè)經(jīng)濟(jì)研究. 2019(03)
[3]旅游地產(chǎn)消費(fèi)意愿的影響因素——基于“推-拉-阻”模型[J]. 蔣志勇,李君.  開(kāi)發(fā)研究. 2018(06)
[4]基于Mixed Logit模型的新建軌道交通客流轉(zhuǎn)移預(yù)測(cè)[J]. 王立曉,曹建青,左志.  公路交通科技(應(yīng)用技術(shù)版). 2018(11)
[5]推拉理論視角下公眾電子支付轉(zhuǎn)移行為的動(dòng)力機(jī)制研究[J]. 李思齊,曾忠平.  電子商務(wù). 2019(03)
[6]基于PPM模型的移動(dòng)音樂(lè)平臺(tái)用戶轉(zhuǎn)移行為研究——以網(wǎng)易云音樂(lè)為例[J]. 夏立新,王凱利,程秀峰.  現(xiàn)代情報(bào). 2018(08)
[7]制定《南京市低碳發(fā)展促進(jìn)條例》的研究與建議[J]. 鄧賢峰,胡建嶺,王曉冬.  再生資源與循環(huán)經(jīng)濟(jì). 2018(06)
[8]基于感知風(fēng)險(xiǎn)理論模型的大學(xué)生移動(dòng)支付使用意愿分析[J]. 王國(guó)松,賈珮.  上海商業(yè)(理論版). 2017(11)
[9]環(huán)境價(jià)值觀與綠色消費(fèi)行為的實(shí)證研究[J]. 俎文紅,成愛(ài)武,汪秀.  商業(yè)經(jīng)濟(jì)研究. 2017(19)
[10]基于低碳心理潛變量Logit模型的出行方式預(yù)測(cè)模型[J]. 陳月霞,陳龍,查奇芬,景鵬,熊曉夏.  公路交通科技. 2017(09)

博士論文
[1]中國(guó)文化背景下消費(fèi)者價(jià)值觀對(duì)綠色消費(fèi)意愿影響機(jī)制研究[D]. 張?zhí)焓?吉林大學(xué) 2017
[2]基于移動(dòng)支付服務(wù)價(jià)值的互聯(lián)網(wǎng)支付用戶渠道轉(zhuǎn)移行為研究[D]. 陳洋.江蘇大學(xué) 2016
[3]城市居民綠色出行行為的驅(qū)動(dòng)機(jī)理與政策研究[D]. 楊冉冉.中國(guó)礦業(yè)大學(xué) 2016
[4]多元出行信息影響下的交通選擇行為研究[D]. 唐立.西南交通大學(xué) 2015
[5]小汽車通勤出行方式向公共交通轉(zhuǎn)移模型研究[D]. 楊露萍.北京交通大學(xué) 2014
[6]理解博客用戶向微博的轉(zhuǎn)移[D]. 曹雄飛.中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué) 2014

碩士論文
[1]綠色出行意愿的影響因素[D]. 李樂(lè).浙江財(cái)經(jīng)大學(xué) 2019
[2]電子商務(wù)用戶從PC端向移動(dòng)端轉(zhuǎn)移行為的影響因素研究[D]. 施亦菲.南京理工大學(xué) 2018
[3]基于結(jié)構(gòu)方程模型的我國(guó)居民環(huán)境行為影響因素分析[D]. 劉夢(mèng)情.東北財(cái)經(jīng)大學(xué) 2017
[4]大中小城市電動(dòng)自行車出行需求和方式轉(zhuǎn)移研究[D]. 章茵.東南大學(xué) 2017
[5]圖書館讀者轉(zhuǎn)移因素及成本分析研究[D]. 蔣祥婧.西南大學(xué) 2017
[6]基于出行者效用的城市通勤方式轉(zhuǎn)移模型研究[D]. 呂向茹.蘭州交通大學(xué) 2017
[7]生鮮農(nóng)產(chǎn)品購(gòu)買渠道從線下到線上遷徙意愿的實(shí)證研究[D]. 楊波.浙江財(cái)經(jīng)大學(xué) 2017
[8]北京市通勤者公共自行車選擇意向影響因素研究[D]. 黃鑫.北京交通大學(xué) 2016
[9]雙渠道環(huán)境下消費(fèi)者渠道遷徙行為的影響因素實(shí)證分析[D]. 陳霞.江西師范大學(xué) 2016
[10]移動(dòng)支付用戶的轉(zhuǎn)移意愿及其影響因素研究[D]. 衛(wèi)瀟.蘇州大學(xué) 2016



本文編號(hào)：2935238