Presentation Lanzini - Seminar ESAG/UDESC

40
Commuters and sustainable mobility: a research project on the determinants of travel mode choice in urban setting Florian March 14 th 2016 Prof. Pietro Lanzini, PhD

Transcript of Presentation Lanzini - Seminar ESAG/UDESC

Commuters  and  sustainable  mobility:  a  research  project  on  the  determinants  of  travel  mode  choice  in  urban  setting  

Florian                March  14th  2016  

Prof.  Pietro  Lanzini,  PhD  

Prof.  Pietro  Lanzini,  PhD      

Department  of  Management,  Cà  Foscari  University  (Venice)    Faculty  member  (CompeCCve  Analysis;  Principles  of  Business  AdministraCon;  Theories  and  Techniques  in  Management)    Previous  work  experiences:  

   Bocconi  University  (Milan,  Italy)      United  NaCons  Headquarters  (New  York  City,  USA)      Aarhus  University  (Aarhus,  Denmark)  

 Fields  of  research:  Sustainability;  Consumer  Behavior;  Mobility;  Pro-­‐environmental  Spillover  

h1p://virgo.unive.it/cami/  

To  download  a  free  copy  of  the  book,  please  visit  the  CAMI  website  at:  

Sustainable  mobility:    does  it  ma1er?  

Global  GHG  emissions  by  sector,  2014  

Source:  IPCC  

Within  the  transport  sector,  private  mobility  (that  is,  each  and  every  one  of  us)  is  the  main  responsible,  contribuKng  to  more  than  50%  of  all  

transport-­‐related  emissions  

…  sAll  on  the  increase,  from  the  1990s…  

Source:  Eurostat  

Indeed:  +130%  

Many  actors  are  involved  in  the  shiQ  to  a  new,  environment-­‐friendly  paradigm:      -­‐  InternaConal  bodies  (legislaKon,  standards,  etc.)  

-­‐  Local  PAs  (SUMPS,  etc.)  

-­‐  Industry  (innovaKon,  R&D,  etc.)  

-­‐  NGOs,  media  (awareness  campaigns,  etc.)  

-­‐  CiCzens  (the  main  actor:  no  public  policy  or  measure  can  be  successful  without  the  acCve  involvment  of  ciCzens)  

Current  mobility  trends  are  clearly  un-­‐sustainable  

InvesCgaCng  the  determinants  of  travel  mode  choice  in  urban  seVngs:    

an  extension  of  the  TPB  model  

-­‐  Income,  prices  and  economic  consideraKons  

-­‐  Infrastructures  and  convenience  of  different  transport  systems  

-­‐  Psychological  correlates  of  car/alternaKve  modes  use  

RQ  1-­‐  What  are  the  drivers  spurring  travel  mode  choices  and  the  adop4on  of  mobility  alterna4ves,  when  available?    

RQ  2-­‐  What  are  the  mutual  influences  with  other  behavioural  domains?    

RQ  3-­‐What  is  the  role  played  by  past  behavioural  pa<erns  in  terms  of  habits  strength?    

RQ  4-­‐  What  type  of  rewards  would  be  more  efficient  in  modifying  long-­‐established  behavioural  pa<erns  coherent  with  mobility  policies  goals?    

-­‐  Extensive  literature  review  on  the  theoreKcal  and  empirical  evidence  on  the  determinants  of  travel  mode  choice  (150  contribuKons)  

-­‐  Meta-­‐analysis  for  a  quanKtaKve  systemaKzaKon  of  the  evidence  (61  papers)  

-­‐  Empirical  invesCgaCon  with  primary  data  (Italian  sample=  250  grad  students)  

-­‐  Proposal  of  a  new  theoreCcal  framework  (habits,  spillover)  

-­‐  TesCng  in  Italy  and  Brazil  with  SEM  technique  

Dependent  variables:  travel  mode  in  terms  of  both  actual  behaviors              and  intenKons  (gap)                i)  car  (b)                ii)  non-­‐car  (b)                iii)  car  (i)                iv)  non-­‐car  (i)  

Predictors:  SubjecKve  norms;  descripKve  norms;  injuncKve  norms        A_tudes        Perceived  behavioral  control          Personal/moral  norms        Environmental  values        Habits        Awareness  of  consequences        AscripKon  of  responsibility        …    

Database:  the  structure  

-­‐      Only  papers  with  empirical  invesKgaKons  and  available  correlaKon  matrixes  are  considered  (61/150)    -­‐  The  effect  size  is  based  on  Person’s  R  coefficient  of  correlaKon  of  different  

studies  

-­‐  Fischer  Z  transformaKon  to  weight  the  sample  size  

-­‐  Χ2  and  I2  tests  of  homogeneity  

Meta-­‐analysis  

It  is  a  secondary  staKsKcal  research  tool,  that  synthesizes  evidence  coming  from  a  number  of  primary  studies.    We  have  many  empirical  studies  on  travel  mode  choice.  For  instance,  some  say  that  environmental  values  are  very  important,  some  say  they  have  liPle  impact,  some  say  they  are  irrelevant.  How  can  we  synthesize  this  informaAon?    

An  example  of  meta  analysis:  

We  want  to  collect  and  analyze  also  primary  data        

Center  for  Research  in  Social  InnovaAon  in  the  Public  Sphere  

Online  survey  (Italy  and  Brazil)    We  consider  all  the  main  predictors  of  travel-­‐mode  choice  (TPB,  values,  habits,  VBN,  etc.)    Goal:  600  respondents  from  the  two  Countries    

-­‐  Need  for  a  holisKc  approach    

-­‐  Habits  (in  the  survey)  

-­‐  Spillover  (future  steps)  

-­‐  IncenKves  (future  steps)  

Refinements  and  extensions    of  previous  methodological  frameworks  

A  step  forward  in  research:  

 Habits:  learned  sequences  of  acts  that  have  become  automaKc  responses  to  specific  cues,  and  are  funcKonal  in  obtaining  certain  

goals  or  end-­‐states’  

Carrying  out  the  XYZ  acCvity  is  something:      

(1=totally  disagree;  5=  enArely  agree)      I  do  frequently.  I  do  automaKcally.  I  do  without  having  to  consciously  remember.  That  makes  me  feel  weird  if  I  do  not  do  it.  I  do  without  thinking.  Would  require  effort    not    to  do  it.  That  belongs  to  my  (daily,  weekly,  monthly)  rouKne.  I  start  doing  before  I  realize  I’m  doing  it.  I  would  find  hard  not    to  do.  I  have  no  need  to  think  about  doing.  That’s  typically  ‘me’.  I  have  been  doing  for  a  long  Kme.  

I  refer  to  spillover  as  to  the  phenomenon  (and  related  mechanisms)    for  which  adopKng  an  environmentally  sound  behavior  in  one  

domain  spills  over  in  different  environmental  domains  

Are  sustainable  behaviors    correlated  with  eachother?  

•  self-­‐perception  theory  (Bem,  1972)    •  cognitive  dissonance  theory    (Festinger,  1957)    •  learning  theories  (Nigg  et  al.,  1999)  

Theories  suggesCng  a  posiCve  spillover  

…  or  a  negaCve  one  

•  Moral  licensing  (Khan  &  Dhar,  2006)    •  Contribution  ethics  (Guagnano,  Dietz,  &  Stern,  1994)  

•  Self-­‐serving  bias    

How  to  study  spillover  effects?    i)  IntervenKon  study  (survey  at  Kme  0,  then  you  implement  an  

experimental  intervenKon,  then  second  round  of  survey  on  the  same  sample)  

ii)  Real-­‐world  intervenKons  

IncenCves  

Monetary  inducements  vs  praise  rewards  

How  to  get  ciAzens  “on  the  hook”  

The  final  step  is  the  proposal  of  a  new  theoreCcal  framework,  and  the  tesCng  of  its  predicCve  capability  

We  depart  from  Theory  of  Planned  Behavior,  and  add  correlates  of  travel  mode  that  according  to  i)  the  metanalysis  and  ii)  our  empirical  invesKgaKon  seem  to  be  good  candidates  for  inclusion    

WHY?  

-­‐  Need  to  have  a  holisKc  approach,  and  focus  on  determinants            envisaged  by  different  theoreKcal  frameworks  

-­‐  Need  to  consider  the  specificiKes  of  the  behavioral  domain  (e.g.  commuKng  is  oQen  carried  out  repeKKvely,  in  a  stable  context,  so    

       that  habits  might  play  a  bigger  role  than  in  other  domains)  

-­‐  Social  pressure  is  not  as  high  as  in  other  domains  (e.g.  recycling)  

A_tudes  (YES)  SubjecKve  norms  (NO)  Behavioral  control  (YES)  +  Habit  strength  Proneness  to  spillover  …  

For  example,  I  might  speculate  that  the  new  theoreKcal  framework  might  be  based  on  the  

following  predictors  of  travel  mode:  

-­‐  Build  up  of  new  theory  -­‐  Second  survey  circulated,  focusing  on  those  elements  that  are  hypothesized  to  be  relevant  

-­‐  StaKsKcal  tesKng  of  the  predicKve  capability  of  the  new  model  (we  want  it  to  be  able  to  predict  travel  mode  choice  be1er  than  tradiKonal  TPB)  

-­‐  SEM  technique  (causal  modeling,  or  path  analysis,  which  hypothesizes  causal    

relaKonships  among  variables  and  tests  the  causal  models  with  a  linear  equaKon  system)  

The  project  in  a  nutshell:    -­‐  The  determinants  of  travel  choices:  state  of  the  art,  and  synthesis  of  exisKng  evidence  (meta  analysis)  

-­‐  Preliminary  survey  in  Italy  and  Brazil  on  the  determinants  of  travel  mode  

-­‐  Theory  building:  based  on  this  informaKon,  we  propose  a  new,  more  sophisKcated  model  

-­‐  We  test  it  adopKng  the  SEM  staKsKcal  technique  

-­‐  CiKzens  are  the  key  actor  for  any  policy  aimed  at  shiQing  to  more  sustainable  mobility  pa1erns  

-­‐  Since  “we  cannot  manage  what  we  do  not  know”,  it  is  crucial  to  understand  individual  choices  

-­‐  The  results  of  the  project  can  provide  the  informaKve  background  for  policy  makers  and  public  authoriKes  to  organize  sound  policy  measures,  communicaKng  effecKvely  with  ciKzens  (e.g.  incenKves,  habit  disrupKon,  etc.)  

Thank  you  very  much…  obrigado  

 [email protected]