Understanding the characteristics of car-sharing users and what influences their usage frequency

TRIPS体系结构 北京 样品(材料) 全球定位系统 约束(计算机辅助设计) 市场份额 汽车保有量 业务 计算机科学 估计 共享经济 持续时间(音乐) 中国 广告 营销 运输工程 电信 经济 公共交通 万维网 工程类 地理 机械工程 考古 并行计算 化学 管理 艺术 色谱法 文学类
作者
Beibei Hu,Yanli Zhang,Chuqing Feng,Xianlei Dong
出处
期刊:Information Processing and Management [Elsevier BV]
卷期号:60 (4): 103400-103400 被引量:7
标识
DOI:10.1016/j.ipm.2023.103400
摘要

Throughout the global market, the car-sharing industry continues to confront multiple headwinds. In China, the problem of the generally low frequency of car-sharing use by users (FCU) is a major constraint to its growth. In this study, we quantify the characteristics of car-sharing users and the main factors influencing the FCU based on the car-sharing order data and GPS trajectory data of users in Beijing, China. Considering that sample selection bias with car-sharing users can lead to biased and inconsistent parameter estimation, this paper constructs a multi-factor influence model of FCU based on the Heckman two-stage model. Particularly, whether users enter the market through coupons (IF-Coupons) is selected as the instrumental variable of the model. The results reveal that current car-sharing users are mainly young people aged 25–39 and predominantly men. Travelers tend to travel on weekdays, and those making short trips, and those who enter the car-sharing market using coupons are more likely to become car-sharing users. Based on the results for the FCU, the market potential of female car-sharing users is larger. Besides, the indicators of travel distance and duration, the tendency to use on weekdays, and station location can significantly influence the FCU. Our research contributes to provide scientific theoretical support for promoting the coordinated and sustainable development of the car-sharing market.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
小达人完成签到,获得积分10
刚刚
刚刚
悦耳的怀寒应助Wnn采纳,获得10
刚刚
刚刚
wanci应助医心一意采纳,获得10
1秒前
LL完成签到,获得积分10
1秒前
1秒前
黄晃晃完成签到,获得积分10
1秒前
高高大神完成签到,获得积分10
2秒前
Function发布了新的文献求助10
2秒前
小达人发布了新的文献求助10
3秒前
pain豆先生完成签到 ,获得积分10
3秒前
NexusExplorer应助ZHANAFEI采纳,获得10
3秒前
3秒前
小送完成签到,获得积分10
4秒前
hrs发布了新的文献求助10
4秒前
李健应助ZEB采纳,获得10
4秒前
小二郎应助xhtnt97采纳,获得10
4秒前
SciGPT应助哭泣的芷容采纳,获得10
5秒前
小易发布了新的文献求助10
6秒前
6秒前
Au_发布了新的文献求助20
7秒前
坦率雨灵关注了科研通微信公众号
8秒前
万千回忆发布了新的文献求助10
8秒前
8秒前
SKSK完成签到,获得积分10
8秒前
jin发布了新的文献求助10
9秒前
zenabia完成签到 ,获得积分0
9秒前
Akim应助胖蛋蛋蛋采纳,获得10
9秒前
9秒前
Lucas应助yang采纳,获得10
10秒前
10秒前
虾虾完成签到 ,获得积分10
10秒前
陈y发布了新的文献求助10
11秒前
冤家Gg发布了新的文献求助10
11秒前
抵澳报了完成签到,获得积分0
12秒前
英俊的擎汉完成签到,获得积分10
12秒前
13秒前
萤火微光完成签到,获得积分10
13秒前
13秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Cronologia da história de Macau 5000
Petrology and Plate Tectonics 800
Electrode Potentials 550
Matrix Methods in Data Mining and Pattern Recognition 510
Association of Reentry Well-Being with Psychological Distress, Employment, and Housing Instability 15-Months After Incarceration 500
Trees of tropical Asia : an illustrated guide to diversity 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 内科学 物理 复合材料 催化作用 细胞生物学 无机化学 光电子学 物理化学 电极 基因
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 7030556
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 8700256
关于积分的说明 18433194
捐赠科研通 6532319
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3112613
关于科研通互助平台的介绍 2191121
邀请新用户注册赠送积分活动 2088091