游戏化作为可持续城市交通中的技术创新：来自数字实地实验的证据

《Case Studies on Transport Policy》：Gamification as technological innovation in sustainable urban mobility: evidence from a digital field experiment

　　

数字和游戏化工具正日益被用于支持可持续城市交通政策，通过影响个体出行行为。本研究分析了三种游戏化激励方案——包容性（Inclusive）、竞争性（Competitive）和团结性（Solidarity-based）——如何在现实环境中影响可持续出行行为。该分析基于在意大利南部普利亚（Apulia）地区的三个中等城市进行的一项随机实地实验，涉及195名参与者，并通过应用程序和物联网（Internet of Things, IoT）设备收集了12,381次数字追踪的出行记录。结果表明，个体奖励方案（包容性和竞争性）支持了最稳定和广泛的参与，而将奖励转化为慈善捐赠的团结性方案则导致了更少和更短的出行。研究结果表明，游戏化可以通过支持可持续出行参与的动机来补充数字交通政策。包容性和基于绩效的设计似乎能更有效地维持参与，而团结性激励虽然更适合于意识和社区导向的目的，但与其他激励方案相比，可能产生较低的参与度。

**游戏化作为可持续城市交通技术创新：一项数字实地实验的论文解读**

**一、 研究背景与问题提出**

技术创新正在重塑城市设计、管理和规范城市服务的方式。过去十年，数字化已成为向智慧与可持续城市转型的关键驱动力，数据和技术支持着更高效、更环保的治理。在交通领域，数字化使得能够持续收集和处理大量关于出行行为、基础设施使用和环境状况的信息，为理解人们如何出行以及如何应对变化的激励措施和出行选择提供了分析基础。随着城市致力于交通系统脱碳，挑战不仅是技术性的，也是行为和制度性的，需要新的政策设计形式，以协调创新与公众接受度及长期可持续发展目标。

在此背景下，游戏化（Gamification）作为一种有前景的行为与技术工具应运而生。它被定义为“在非游戏情境中使用游戏设计元素”，通过将反馈、竞争和奖励融入日常活动来增强动机和参与度。近年来，交通学者和政策制定者开始探索将游戏化作为交通政策中的一项技术创新，利用数字追踪和激励系统来引导个体做出更可持续的出行选择。

然而，关于游戏化在现实出行情境中的实证证据仍然有限。先前的研究通常侧重于概念框架或小规模试点项目，关注方案引入前后的对比，而非哪种设计影响最大。不同激励结构（金钱性、竞争性或亲社会性）如何影响参与度和出行模式的问题依然悬而未解。尽管金钱激励和基于捐赠的机制（包括对慈善或环保事业的贡献）先前已在行为与可持续性相关干预中应用，但据研究人员所知，尚无实证研究在现实城市交通环境中，使用连续的、出行级别的行为数据来实施基于团结或捐赠的游戏化激励方案。现有研究通常孤立地考察这些方法，因此，关于不同游戏化激励逻辑在同一技术平台和政策环境中实施时，其相对表现如何的比较证据有限。此外，大多数研究将游戏化视为孤立的参与机制，而非更广泛的技术与行为政策创新的一部分。特别是，关于替代性的奖励框架如何不仅影响参与率，还影响可持续出行行为的强度和持久性，人们知之甚少。填补这一空白对于理解行为激励如何支持技术和基础设施措施以促进可持续交通至关重要。

本研究通过实证检验游戏化、技术创新与可持续出行行为之间的关系，为这一新兴领域做出贡献。研究基于在意大利普利亚地区三个城市进行的大规模随机激励实验。该项目将基于物联网的追踪与三种轮换的游戏化激励方案相结合，旨在鼓励使用自行车和公共交通代替私家车。实验设计交替使用包容性、竞争性和团结性三种激励方案，以评估不同的动机框架如何影响用户参与和出行行为。

**二、 研究方法概述**

本研究采用了一项基于实验的倡议，通过数字追踪和游戏化激励来促进可持续出行。实验在意大利普利亚地区的三个中等规模沿海城市——莫诺波利（Monopoli）、法萨诺（Fasano）和波利尼亚诺阿马雷（Polignano a Mare）实施。这些城市具有相似的人口规模、城市形态和通勤模式，私人汽车主导交通系统，但存在有限的自行车基础设施和本地公交服务。

技术实施依赖于一个集成了智能手机应用和专利物联网追踪系统的数字平台，该系统能够自动验证自行车或公共交通出行。参与者收到包含蓝牙传感器、手机支架等设备的出行工具包。系统记录出行距离、持续时间、时间和模式，并确保数据保护符合相关标准。所有激励均以可在当地合作商店兑换的数字代金券形式发放。

参与者通过公开招募获得，均为18岁及以上的成年居民、工作者或学生。最终，195名参与者在研究期间（2025年4月至8月）生成了12,381次经认证的出行级别观察数据。实验采用了跨三个城市的轮换激励设计，每个城市以不同的六周序列经历三种激励方案，总时长18周。这种交错轮换允许进行个人内和城市间的比较。

数据分析基于清理后的8,109次有效出行（来自171名参与者）数据集。为了评估不同游戏化方案对可持续出行行为的影响，研究人员估计了一系列计量经济学模型，重点关注三个主要结果：每次出行的距离、持续时间以及每位参与者在三种激励方案下进行可持续出行的频率。对于出行级别的距离和持续时间，使用了混合最小二乘法（pooled OLS）作为基线，并采用面板固定效应（Fixed-Effects, FE）和随机效应（Random-Effects, RE）模型以考虑未观察到的个体异质性。对于出行频率（计数结果），除了线性固定效应模型外，还估计了固定效应泊松（Poisson）和固定效应负二项（Negative Binomial）模型。

**三、 研究结果分析**

**5.1 描述性统计**
清理后的数据集包含8,109次经认证的出行，其中绝大部分（约99%）为自行车出行。平均出行距离为4.4公里，平均持续时间为20.7分钟。出行分布呈强烈的右偏态，证实了以短途日常出行为主、长途出行较少的特点。男性参与者的出行距离和持续时间长于女性。出行距离随年龄增长而增加，年长参与者可能更频繁地进行更长、可能是休闲导向的出行。季节性变化显著，从4月到8月，平均出行距离和持续时间稳步增加，在夏季达到峰值。通勤出行比非通勤出行更短、更快。

**5.2 不同激励方案的比较**
跨三种激励方案，出行距离中位数相似，但分布尾部不同。包容性方案产生的平均出行最短，但参与最规律。竞争性和团结性方案产生的平均持续时间更长，但总出行次数更少。这表明包容性方案鼓励频繁但较短的出行，而竞争性和团结性模式则与较少但较长的出行时段相关。参与模式也因城市而异：在法萨诺和莫诺波利，包容性设计占主导地位，而波利尼亚诺阿马雷的竞争性出行份额最高。

**5.3 计量经济学结果**
**5.3.1 混合最小二乘（OLS）结果**
在控制了人口统计学和背景因素后，团结性方案始终与更短、更快的出行相关，与包容性基线相比，距离缩短约14%，持续时间缩短约12%（p < 0.01）。竞争性方案在简单模型中显示出小的正系数，但在引入完全控制变量后这些效应消失，表明观察到的差异主要源于背景因素而非激励因素。

**5.3.2 固定效应（FE）与随机效应（RE）回归**
固定效应模型结果显示，在团结性方案下的出行距离仍短约5-6%（p < 0.05），而竞争性方案的影响可忽略不计。随机效应结果证实了相同的模式。这表明观察到的跨方案行为差异并非由未观察到的个人异质性驱动。

**5.3.3 激励方案对出行频率的影响**
所有模型结果一致表明，与包容性基线和竞争性方案相比，用户在团结性方案下进行的可持续出行次数更少。平均而言，团结性方案下的参与度明显较低（在线性设定中每月约少5-6次出行，或在固定效应负二项设定中减少约45%，在1%水平上显著）。这表明利他性激励鼓励通过社会贡献而非重复出行来参与，而竞争性和金钱性激励在维持频繁活动方面更有效。

**5.3.4 稳健性检验**
使用完全预处理数据集（包括移除GPS测量误差和超出合理范围的速度观察值）的结果与主要结果一致，确认了数据集的进一步抛光对估计值没有显著影响。

**四、 讨论与结论**

描述性和计量经济学证据共同提供了对参与者如何响应出行游戏的一致理解。可持续出行绝大多数基于自行车，参与度和出行长度受背景和时间因素影响。激励设计也影响了个体如何参与该计划。

基于个体奖励的包容性方案和竞争性方案产生了最稳定和广泛的参与，鼓励了不同用户群体的规律出行。将个人成就转化为捐赠的团结性方案刺激了社会动机的参与，但导致了更少和更短的出行，这与利他性而非功利性动机一致。这些结果表明，游戏化激励不仅影响可持续出行的数量，也影响参与的质量和动机。包容性和竞争性设计促进了广泛、稳定的参与，而团结性机制尽管培养了社区意识，却转化为较低的参与度。重要的是，实验的轮换设计结合个体固定效应模型的使用，使研究人员能够比较同一参与者在不同激励方案下的行为。因此，在团结性方案下观察到的出行频率和强度的降低反映了个人内部的行为变化，而非参与者构成的差异。

从政策角度看，游戏化应被理解为更广泛的可持续交通战略中一种补充性的行为工具。这些发现表明，实施数字交通平台或智慧出行计划的城市，可以通过将行为激励与现有基础设施和政策工具相结合，以强化可持续出行习惯。个体奖励设计对于维持持续的公民参与特别有效，而团结性模型可以有选择性地部署以吸引特定的动机群体。因此，有效的政策设计应构建行为激励以最大化参与度和长期行为改变。

**研究局限性**包括：证据来自意大利南部的三个中等城市，可能限制结果对更大都市区或不同交通基础设施和文化态度的地区的普适性；尽管实验设计包含公共交通，但观察到的出行主要基于自行车，因此分析主要反映了骑行行为；观察时间窗口有限且受季节模式影响；与许多基于应用程序的实地实验一样，存在从初始注册到积极参与之间的非 negligible 损耗，可能引入选择效应；尽管分析以高粒度捕捉行为结果，但潜在的动机机制无法直接观察，而是从行为模式推断。

**未来研究**方向包括：进行更长期的实验以评估游戏化激励引起的行为改变是否随时间持续；纳入更丰富的个体动机和异质性行为反应测量；在不同的城市和制度背景下复制类似实验；将来自游戏化系统的行为数据与城市规划和政策评估工具联系起来。

**结论部分翻译：**
本研究考察了不同的游戏化激励方案如何在现实城市环境中影响可持续出行行为。利用来自普利亚三个城市进行的大规模实地实验的详细出行级别数据，该分析结合了描述性和计量经济学证据，以评估对三种激励设计的行为反应：包容性、竞争性和团结性。

研究结果表明，游戏化可以有效地吸引公民并生成有价值的行为数据，但其对出行行为的影响取决于激励结构。描述性证据表明，自行车在很大程度上主导了可持续出行，且在不同城市、年龄组和季节间存在显著差异。计量经济学模型证实，激励设计、背景和时间因素（如出行目的、模式和季节性）解释了行为方差以及用户参与的方式。提供个体奖励的包容性方案和竞争性方案支持了最稳定和广泛的参与。相比之下，围绕利他性奖励构建的团结性方案引发了社会动机，但导致了更少和更短的出行。这种模式表明，即使是已经致力于可持续发展的个体，对直接和个人化的激励也比对集体或慈善奖励反应更一致。因此，仅凭可持续态度可能无法在没有有形的、对个人有意义的反馈的情况下转化为持续的行为。