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系統識別號 U0002-2709201716154400
DOI 10.6846/TKU.2017.00989
論文名稱(中文) 應用科技接受模式及聯合分析法初探「交通行動服務(MaaS)」之使用意圖與服務屬性偏好特性
論文名稱(英文) The Analysis of Usage Intention and Preference of Service Attributes for “Mobility as a Service (MaaS)” Using Technology Acceptance Model and Conjoint Analysis
第三語言論文名稱
校院名稱 淡江大學
系所名稱(中文) 運輸管理學系運輸科學碩士班
系所名稱(英文) Department of Transportation Management
外國學位學校名稱
外國學位學院名稱
外國學位研究所名稱
學年度 105
學期 2
出版年 106
研究生(中文) 張皓筑
研究生(英文) Hao-Chu Chang
學號 603660191
學位類別 碩士
語言別 繁體中文
第二語言別
口試日期 2017-07-10
論文頁數 117頁
口試委員 指導教授 - 溫裕弘(yhwen@mail.tku.edu.tw)
委員 - 陳敦基(djchen@ntnu.edu.tw)
委員 - 胡凱傑(hkchieh@scu.edu.tw)
關鍵字(中) 交通行動服務(MaaS)
科技接受模式
聯合分析
使用意圖
服務偏好
關鍵字(英) Mobility as a Service (MaaS)
technology acceptance model (TAM)
conjoint analysis
usage intention
service preference
第三語言關鍵字
學科別分類
中文摘要
「交通行動服務(Mobility as a Service, MaaS)」為運輸領域的創新服務概念,MaaS亦成為當前許多國家與城市永續運輸政策推行的具體目標。MaaS係涵蓋大眾運輸、共享運具及私人運具之整合運輸服務平台,提供旅運者無縫、及戶之運輸服務。鑑於MaaS為一個創新運輸服務概念,在推行之際,若能先探究瞭解使用者對MaaS之行為意圖與偏好,確實具有研究空間與重要性。
本研究以使用者觀點,初探潛在使用者對MaaS的認知與使用意圖,以科技接受模式為基礎,合併考量創新擴散理論之相容性以及認知風險因素,建構擴展型科技接受模式。同時,亦彙整相關文獻歸納出MaaS的四個重要服務屬性以及屬性內容,以聯合分析模擬使用情境供受測者進行衡量,以瞭解使用者對於MaaS服務屬性與服務內容之偏好。
研究結果發現,本研究擴展型科技接受模式中僅有認知易用性影響態度之路徑關係不成立,其餘路徑關係皆成立,相容性、認知易用性、認知有用性、態度均對MaaS行為意圖具顯著正向影響,而認知風險具負向影響,對行為意圖之影響程度大小依序為:相容性、認知有用性、態度、認知易用性及認知風險。MaaS之服務屬性相對重要程度則依序為:票證形式、平台功能、購買方式及個人化/大眾化選擇。而依聯合分析結果對整體受測者進行集群分析,能劃分出五個偏好結構不同的集群,分別為:票證/購買方式並重群、偏好機動運具群、選項從眾群、嘗新月租群及重視平台功能群,可作為市場區隔之參考。
英文摘要
“Mobility as a Service (MaaS)” is an innovative concept of service in the transportation field. MaaS is enabled by combining transportation services from public transport, shared transport, and private vehicles through a unified platform that creates and manages the trips, which users can pay for with a single account. However, few researches have examined the behavioral intention for MaaS. It is an important topic to analyze the usage intention and preference of service attributes for MaaS in advance of the planning and implementation of MaaS.
This study empirically examines cognitions and behavioral intentions for using “Mobility as a Service (MaaS)”. Based on literature analysis, key factors and service attributes of MaaS are identified; namely, platform functions, transport mode integration, payment integration, ticketing integration, booking system, and personalization. This study applied Technology Acceptance Model (TAM) to analyze the relationships among perceived usefulness, perceived ease of use, compatibility, perceived risk, attitude, and usage intention of MaaS. The relationships proposed in the framework are tested using structural equation modeling. Analytical results of TAM demonstrated that compatibility, perceived ease of use, perceived usefulness, and attitude all have positive influences, and perceived risk has a negative influence on usage intention of MaaS. The influences are ranked as compatibility, perceived usefulness, attitude, perceived ease of use, and perceived risk. Furthermore, the preference of service attributes was also examined using Conjoint Analysis. From the results of conjoint analysis, the relative importance of service attributes were identified, namely, ticketing, platform functions, payment, and personalized/ordinary options. From the results of Cluster Analysis, the users were classified into five groups with different preference structures, namely, ticketing and payment concerned group, motorized mode preferred group, ordinary choice group, early adopter/monthly package group, and function concerned group.
第三語言摘要
論文目次
目錄
誌謝	i
中文摘要	iii
英文摘要	iv
目錄	vi
表目錄	viii
圖目錄	ix
第一章 緒論	1
1.1 研究背景與動機	1
1.2 研究目的	4
1.3 研究範圍	4
1.4 研究流程與架構	4
第二章 文獻回顧	7
2.1 交通行動服務(MaaS)	7
2.1.1 MaaS之定義	7
2.1.2 MaaS之發展	11
2.2 各國相關案例及運輸服務整合概況	13
2.2.1 國外運輸服務整合案例	13
2.2.2 國內運輸服務整合之規劃	21
2.3 科技接受行為理論	23
2.3.1 科技接受模式	23
2.3.2 創新擴散理論	26
2.3.3 認知風險	27
2.3.4 小結	28
2.4 聯合分析法	29
2.4.1 聯合分析法之理論與應用	29
2.4.2 聯合分析之執行步驟	30
2.4.3 小結	34
第三章 研究方法	35
3.1 研究架構	35
3.2 MaaS服務屬性之定義	37
3.3 擴展型科技接受模式之研究設計	41
3.3.1 研究模式	41
3.3.2 研究假說	42
3.3.3 衡量題項之設計	45
3.4 聯合分析之研究設計	47
3.4.1 MaaS服務之屬性與選項	47
3.4.2 聯合分析步驟	50
3.5 調查設計	52
3.5.1 訪談	53
3.5.2 問卷調查	54
3.5.3 資料蒐集方式	55
3.6 資料分析方法	55
第四章 實證分析與結果	59
4.1 樣本結構分析	59
4.2 擴展型科技接受模式分析	64
4.2.1 測量模式之檢測	65
4.2.2 結構模式之檢測	73
4.3 聯合分析結果	83
4.3.1整體受測者之偏好結構	83
4.3.2 分群受測者之偏好結構	86
第五章 結論與建議	100
5.1 結論	100
5.2 建議	102
參考文獻	104
附錄 問卷	111

--------

表目錄
表2.1 MaaS帶給多方之益處	11
表2.2 MaaS之SWOT分析	13
表2.3 各國運輸服務整合概況比較	20
表2.4 依產品表現方式區分之產品屬性	30
表2.5 兩因素法與整體輪廓法之優缺點	32
表3.1 MaaS的原則	38
表3.2 MaaS的服務構件	39
表3.3 本研究擴展型TAM構面衡量問項	46
表3.4 MaaS服務之屬性與選項	47
表3.5 MaaS聯合分析卡片設計	51
表3.6 模式配適度評鑑指標	57
表4.1 樣本基本統計	60
表4.2 受測者現用運具	61
表4.3 受測者使用交通運輸App時機	62
表4.4 受測者對MaaS月租套餐的期望運具	63
表4.5 最吸引受測者之MaaS優點	63
表4.6 擴展型TAM各因素之信度分析	64
表4.7 驗證性因素分析之參數估計表	66
表4.8 整體模式配適度	70
表4.9 模式之收斂效度檢驗	72
表4.10 模式之區別效度檢驗	73
表4.11 路徑關係檢定表	75
表4.12 整體模式影響效果表	80
表4.13 整體受測者選擇行為效用函數之校估結果	84
表4.14 整體受測者最偏好MaaS服務組合	86
表4.15 不同集群屬性重要程度之ANOVA檢定與事後多重比較	88
表4.16 不同集群選擇行為效用函數之校估結果	90
表4.17 各集群之最適MaaS服務組合	98

--------

圖目錄
圖1.1 研究流程圖	6
圖2.1 MaaS的兩種商業模式	12
圖2.2 法國蒙彼利埃運輸服務網路平台	16
圖2.3 法國蒙彼利埃之運輸服務	17
圖2.4 芬蘭於2017年始營運之MaaS平台—Whim	19
圖2.5 國內MaaS整合營運概念	21
圖2.6 國內MaaS平台示意圖	22
圖2.7 票證與付款整合示意圖	23
圖2.8 科技接受模式架構	25
圖2.9 整體輪廓法實例	32
圖3.1 研究架構圖	36
圖3.2 研究模式	42
圖4.1 MaaS行為意圖結構模式分析圖	74
圖4.2 整體受測者之MaaS服務屬性相對重要程度	84
圖4.3 整體受測者之成份效用值	85
圖4.4 不同集群屬性重要程度之比較	89
圖4.5 「票證/購買方式並重」群之成份效用值	92
圖4.6「偏好機動運具」群之成份效用值	92
圖4.7 「選項從眾」群之成份效用值	95
圖4.8 「嘗新月租」群之成份效用值	95
圖4.9 「重視平台功能」群之成份效用值	97
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中文部分
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