摘要： 为了识别出共享电动汽车使用意愿的关键影响因素，通过文献梳理总结了绩效期望、努力期望、社会影响、便利条件、价格价值、习惯、环保意识、政府政策、感知风险九个潜变量，运用因子分析和 Lasso 回归以及机器学习中特征提取的方法对 527 份调查问卷进行了分析。结果表明：综合传统量化研究的变量显著性、Lasso 回归的正则化方法和机器学习模型的特征重要性度量，可以发现共享电动汽车的关键影响因素依次为环保意识、社会影响、价格价值、绩效期望和政府政策。研究结论对于新常态下如何推动我国电动汽车发展战略有重要的指导意义，同时将传统统计回归方法和机器学习的特征提取相结合的研究方法，也提供了用多方法相互验证来应对统计显著性的假阳性等问题的新思路。

关键词: 共享电动汽车；因子分析；Lasso 回归；特征重要性；统计显著性