陳瑩++程旭陽(yáng)++王新宇

[摘要]近年來，隨著移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的快速發(fā)展，移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)進(jìn)入出租汽車行業(yè)，打車軟件發(fā)展至今已經(jīng)成為一種盛行的打車方式。我們主要從打車軟件用戶的角度出發(fā)，深入研究影響打車軟件用戶使用意愿的各個(gè)影響因素?；谡霞夹g(shù)接受模型（UTAUT），感知價(jià)值理論，感知風(fēng)險(xiǎn)理論建立模型進(jìn)行研究。以方便用戶出行為目的為打車軟件平臺(tái)優(yōu)化建言獻(xiàn)策。

[關(guān)鍵詞]移動(dòng)打車軟件用戶；使用意愿；整合技術(shù)接受模型（UTAUT）；感知價(jià)值理論；感知風(fēng)險(xiǎn)

[DOI]1013939/jcnkizgsc201720141

2016年7月28日，交通運(yùn)輸部等七部委公布了《網(wǎng)絡(luò)預(yù)約出租汽車經(jīng)營(yíng)服務(wù)管理暫行辦法》，從國(guó)家法規(guī)的層面首次確立了網(wǎng)約車的法律地位。北京、上海兩地于2016年12月21日發(fā)布了網(wǎng)約車新規(guī)，規(guī)定了網(wǎng)約車的排放量、車型，司機(jī)的戶籍、年齡、駕齡等方面。而重慶也出臺(tái)了網(wǎng)約車管理辦法，并對(duì)相關(guān)方面進(jìn)行了規(guī)定和說明，而浙江等地也設(shè)置了網(wǎng)約車駕駛員從業(yè)資格證，以規(guī)范網(wǎng)約車市場(chǎng)。目前長(zhǎng)春市的網(wǎng)約車管理細(xì)則和資格證考試等尚在討論中。優(yōu)步已經(jīng)入駐長(zhǎng)春，又掀起了一股網(wǎng)約車的熱潮。隨著乘客打車難問題的日益凸顯和移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)群體日益增加，使用打車軟件召車在全國(guó)很多城市已較為常見，但也有不少人仍使用傳統(tǒng)的打車方式。

本文主要針對(duì)長(zhǎng)春市普遍人群對(duì)打車軟件的使用意愿進(jìn)行研究，深入了解二、三線城市移動(dòng)打車軟件用戶的使用意愿，分析出各個(gè)影響因素并比較其正反作用關(guān)系，從用戶的角度出發(fā)為打車軟件的改進(jìn)建言獻(xiàn)策。

1理論基礎(chǔ)

11整合技術(shù)接受模型（UTAUT）

在信息技術(shù)的接受和采納領(lǐng)域被廣泛運(yùn)用的模型是1986年Davis在他的博士論文中提出的TAM模型[1]，該模型是被用來解釋信息系統(tǒng)低使用率問題的理論模型。以這個(gè)模型的研究為基礎(chǔ)，許多的學(xué)者對(duì)其進(jìn)行了進(jìn)一步的研究希望其能被更多地運(yùn)用，隨著信息技術(shù)的不斷進(jìn)步，多個(gè)學(xué)科學(xué)者在20年間先后將理性行為理論（TRA）[2]、計(jì)劃行為理論（TPB）[3]、創(chuàng)新擴(kuò)散理論（IDT）[4]、用戶滿意理論（U&G）[5]等與TAM相結(jié)合，不斷完善TAM的理論模型，但實(shí)質(zhì)上仍沒有擺脫TAM模型的研究范式。

Venkatesh和Davis在整理技術(shù)接受采納的相關(guān)模型時(shí)，發(fā)現(xiàn)技術(shù)任務(wù)適配模型（Task-Technology Fit，TTF）[6]、創(chuàng)新擴(kuò)散理論（Innovation Diffusion Theory，IDT）、理性行為理論（Theory of Reasoned Action，TRA）、計(jì)劃行為理論（Theory of Planned Behavior，TPB）、動(dòng)機(jī)模型（Motivational Model，MM）[7]、組合技術(shù)接受模型和計(jì)劃行為理論的模型（Combined TAM and TPB，C-TAM-TPB）、PC利用模型（Model of PC Utilization，MPCU）[8]以及社會(huì)認(rèn)知理論（Social Cognitive Theory，SCT）[9]等八個(gè)理論在各自領(lǐng)域內(nèi)都具有其相應(yīng)的解釋力，所以對(duì)以上的理論進(jìn)行了整合，創(chuàng)造性地提出了整合技術(shù)接受模型（UTAUT）[10]。

UTAUT模型將以上八個(gè)理論中的各個(gè)重要概念抽象為四個(gè)核心理念，即績(jī)效期望、努力期望、社會(huì)影響和促成因素?？?jī)效期望是指人在個(gè)體上相信使用技術(shù)能夠幫助其在工作上獲得更好的表現(xiàn)的程度。努力期望是指?jìng)€(gè)體對(duì)技術(shù)易用程度的判斷。社會(huì)影響是指?jìng)€(gè)體受到他人的影響認(rèn)為自身應(yīng)該使用新事物的程度。促成因素則是指在個(gè)體上相信現(xiàn)有組織和技術(shù)的相互結(jié)合能夠支持技術(shù)使用的情況。同時(shí)，促成因素跨過使用意愿直接影響用戶的使用行為。而本文研究的是移動(dòng)打車軟件用戶的使用意愿及影響因素，主要研究的便是影響用戶使用意愿的因素，與UTAUT模型中的使用意愿相一致，所以借鑒模型中前三個(gè)的研究變量來進(jìn)行研究，詳見圖1。

12感知風(fēng)險(xiǎn)理論

人們對(duì)于新技術(shù)新產(chǎn)品的接受和使用與心理學(xué)因素也有關(guān)，“感知風(fēng)險(xiǎn)”這一概念最早出現(xiàn)于心理學(xué)中，哈佛大學(xué)研究學(xué)者Bauer與1960年將此概念引進(jìn)到市場(chǎng)營(yíng)銷學(xué)的領(lǐng)域，用于研究消費(fèi)者的購(gòu)買行為。Bauer則提出在雙方交易的過程中，消費(fèi)者將會(huì)面臨承受一定風(fēng)險(xiǎn)的問題，由于在消費(fèi)者每次的交易活動(dòng)過程中都有可能會(huì)帶來一些無法估計(jì)的未知風(fēng)險(xiǎn)，而產(chǎn)生的結(jié)果可能對(duì)消費(fèi)者是不好的[11]。由此產(chǎn)生無法估計(jì)的后果，將其定義為一種風(fēng)險(xiǎn)，由此消費(fèi)者的購(gòu)買行為是一個(gè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的過程。感知風(fēng)險(xiǎn)理論指的是消費(fèi)者在做出購(gòu)買有形產(chǎn)品或者是無形服務(wù)等的決策時(shí)，自身認(rèn)為將來可能會(huì)遭受到損失的程度的主觀評(píng)估。使用打車軟件也會(huì)存在一定的風(fēng)險(xiǎn)，如使用打車軟件叫到黑車可能存在人身財(cái)產(chǎn)安全，使用打車軟件叫車的費(fèi)用需要線上支付存在個(gè)人信息泄露銀行卡被盜等潛在風(fēng)險(xiǎn)等。這些風(fēng)險(xiǎn)的存在會(huì)都會(huì)影響用戶使用打車軟件叫車。

13感知價(jià)值理論

感知價(jià)值是營(yíng)銷學(xué)研究中的一個(gè)重要的概念，特別是在市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)如此激烈的今天。顧客產(chǎn)生的感知價(jià)值對(duì)企業(yè)來說已經(jīng)變得越來越重要了，而對(duì)于打車軟件市場(chǎng)也是如此。董大海等在研究中提出，消費(fèi)者的感知價(jià)值就是消費(fèi)者在購(gòu)買和使用某一特定產(chǎn)品的整個(gè)過程中獲得的效用和其付出成本的評(píng)判[12]。成海清則指出，消費(fèi)者感知價(jià)值是指消費(fèi)者在與企業(yè)和其提供的產(chǎn)品的整個(gè)接觸過程中，消費(fèi)者對(duì)于企業(yè)及其提供的產(chǎn)品的存在、作用及變化與顧客的需要相適應(yīng)或者相一致程度的感知和評(píng)價(jià)。[13]所以，感知價(jià)值理論也對(duì)移動(dòng)打車軟件用戶使用意愿有顯著影響。

眾所周知，打車軟件剛進(jìn)入市場(chǎng)便通過價(jià)格戰(zhàn)吸引消費(fèi)者注冊(cè)并使用打車軟件，隨著打車軟件的逐漸補(bǔ)貼力度變得越來越小，而且打車軟件優(yōu)惠券的使用也存在打車金額的限制。

到目前為止，國(guó)內(nèi)許多學(xué)者的研究是以TAM作為基礎(chǔ)模型，同時(shí)從用戶角度出發(fā)的對(duì)于移動(dòng)打車軟件用戶使用意愿及其影響因素的分析和研究比較有限，同時(shí)沒有深入剖析各類影響因素及其正反作用關(guān)系。而本文的研究將著重對(duì)此方面進(jìn)行研究。

2研究假設(shè)

UTAUT技術(shù)接受模型中的績(jī)效期望、努力期望和社會(huì)影響對(duì)于用戶的使用意愿具有顯著的影響，但是配合情況僅僅對(duì)于使用行為具有顯著的影響。而本文是對(duì)移動(dòng)打車軟件用戶使用意愿及影響因素而展開的，所以選取前三個(gè)變量對(duì)用戶的使用意愿進(jìn)項(xiàng)深入的研究?？紤]到用戶選擇使用打車軟件時(shí)會(huì)承擔(dān)一定風(fēng)險(xiǎn)，以及打車軟件有別于傳統(tǒng)打車方式的價(jià)格水平，對(duì)用戶使用意愿也有一定影響，所以在績(jī)效期望、努力期望、社群影響的基礎(chǔ)上，結(jié)合感知風(fēng)險(xiǎn)理論，并加入價(jià)格的影響建立了概念模型如圖2所示。

根據(jù)筆者的研究模型提出了如下的假設(shè)。

H1：努力期望顯著影響用戶對(duì)于打車軟件的使用情況

努力期望是指用戶個(gè)體主觀上認(rèn)為在使用打車軟件過程中的難易程度，所以當(dāng)移動(dòng)打車軟件更加便于用戶操作時(shí)，用戶會(huì)更加傾向于使用打車軟件。打車軟件是現(xiàn)如今新興的打車媒介，和傳統(tǒng)打的方式存在著很大的差別，習(xí)慣網(wǎng)上支付容易接受新技術(shù)的人群會(huì)主觀上認(rèn)為使用打車軟件更加地方便快捷。

H2：績(jī)效期望顯著影響用戶的使用意愿

績(jī)效期望是指用戶個(gè)體在使用打車軟件的過程中，其能夠?yàn)樽约旱某鲂刑峁椭蛶肀憷某潭龋?dāng)其為用戶提供幫助和便利的程度越大時(shí)，用戶對(duì)于打車軟件的使用意愿就會(huì)就越強(qiáng)。許多的人認(rèn)為打車軟件提高了出行的效率，可以使用客戶端叫車而不必走到固定的地點(diǎn)叫車而節(jié)約時(shí)間成本。

H3：社群影響顯著影響用戶的使用意愿

社群影響指用戶周圍使用者對(duì)于打車軟件的評(píng)價(jià)。當(dāng)用戶發(fā)現(xiàn)身邊的大多數(shù)朋友親人都在使用打車軟件叫車時(shí)，他們也會(huì)受到其影響開始接受并逐漸地使用打車軟件。密集的打車軟件廣告和打車紅包更推動(dòng)了用戶使用打車軟件。

H4：感知風(fēng)險(xiǎn)顯著影響用戶的使用意愿

感知風(fēng)險(xiǎn)指出消費(fèi)者在做出購(gòu)買有形產(chǎn)品或者是無形服務(wù)等的決策時(shí)，自身認(rèn)為其將來可能遭受到的損失程度的主觀上的評(píng)估。當(dāng)用戶覺得打車軟件安全有一定的保障時(shí)人們會(huì)傾向于使用打車軟件出行。打車軟件的投訴預(yù)處理功能，打車軟件駕車司機(jī)的信息會(huì)在平臺(tái)內(nèi)自動(dòng)顯示是打車軟件減小乘車風(fēng)險(xiǎn)的一個(gè)體現(xiàn)。

H5：感知價(jià)值水平顯著影響用戶的使用意愿

人們?cè)谑褂么蜍囓浖倪^程中總是會(huì)把打車軟件的價(jià)格和傳統(tǒng)打車方式相比較，當(dāng)兩種打車方式提供服務(wù)質(zhì)量差別不大時(shí)，打車軟件相對(duì)價(jià)格更優(yōu)惠時(shí)人們會(huì)傾向于使用打車軟件打車。當(dāng)打車軟件剛剛推出時(shí)由于巨額的補(bǔ)貼有大群的用戶加入到使用打車軟件叫車的陣營(yíng)，可是當(dāng)補(bǔ)貼降低時(shí)部分用戶降低打車軟件的使用頻率，甚至放棄使用。

3研究方法

31調(diào)查主體與調(diào)查地點(diǎn)

本研究是針對(duì)長(zhǎng)春市普遍群體對(duì)于打車軟件的使用意愿及影響因素研究，所以調(diào)查對(duì)象主要集中于17～50歲的人群，因?yàn)榇四挲g段的人群對(duì)于新事物的接受能力較強(qiáng)，有一定的經(jīng)濟(jì)能力，而且由于工作、生活、學(xué)習(xí)的需要對(duì)于打車軟件也有一定的需求。筆者調(diào)查地點(diǎn)為長(zhǎng)春市（不含周邊縣，所以筆者選擇在長(zhǎng)春市的各個(gè)區(qū)（朝陽(yáng)區(qū)、南關(guān)區(qū)、雙陽(yáng)區(qū)、綠園區(qū)、寬城區(qū)、二道區(qū)）進(jìn)行問卷發(fā)放以保證問卷樣本分布的合理性。

32問卷設(shè)計(jì)

第一部分是根據(jù)筆者構(gòu)建的模型來設(shè)計(jì)問題，績(jī)效期望、努力期望、社群影響、感知價(jià)格水平、感知風(fēng)險(xiǎn)下都對(duì)應(yīng)著各自的小題，同時(shí)采用 Likert scale，將問題答項(xiàng)設(shè)為5個(gè)等級(jí)，分別賦值1、2、3、4、5，即非常不同意、不同意、不確定、同意、非常同意。問卷的第二部分是用戶的基本信息，包括年齡，性別，最常使用打車軟件，每月使用打車軟件的次數(shù)等。問卷一共有17個(gè)測(cè)量項(xiàng)，見表1。

33抽樣方法與樣本特征

問卷的發(fā)放采用線上和線下相結(jié)合的方式進(jìn)行，一共發(fā)放了250份問卷收回193份，其中有效問卷180份，問卷的有效率為9326%。其中用過打車軟件的樣本數(shù)量為121，沒有用過的為59。

對(duì)于用過打車軟件的人群進(jìn)行進(jìn)一步的分析其中女性占比6529%，男性占比3471%，男性多于女性。其中年齡分為5～16歲、17～28歲、29～50歲和50歲以上。人群主要分布在17～28歲和29～50歲，17～28歲的人群占樣本總數(shù)的7603%，29～50歲的人群占樣本總數(shù)的2314%，樣本的統(tǒng)計(jì)分析描述如表2所示。

4數(shù)據(jù)分析及建議

41量表信度分析

信度（Reliability）即可靠性，它是指采取相同的方法對(duì)于同一對(duì)象進(jìn)行重復(fù)性的測(cè)量時(shí)所得出結(jié)果的一致性程度。筆者本次調(diào)查采用的是α信度系數(shù)法，利用了SPSS 220計(jì)算可以得到Cronbachs Alpha信度系數(shù)值如表3所示。

總量表的信度系數(shù)最好在08以上，在07～08可以接受；分量表的信度系數(shù)最好在07以上，06～07還可以接受。表3中，整體的Cronbachs Alpha值為0996，且各測(cè)量項(xiàng)基于標(biāo)準(zhǔn)化項(xiàng)目的Cronbachs Alpha值均在098～099表示量表十分可信。

42效度分析

本文用SPSS 220進(jìn)行效度分析，采用單項(xiàng)與總體相關(guān)分析來測(cè)量建構(gòu)效度。選擇KMO值與Bartlett球形檢驗(yàn)值的結(jié)果初步判斷所得調(diào)查數(shù)據(jù)是否能夠進(jìn)行因子分析。表4數(shù)據(jù)中，KMO值均大于或等于0500，顯著性全部為0000，符合了效度檢驗(yàn)的相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)，說明問卷的結(jié)構(gòu)效度符合標(biāo)準(zhǔn)，總體上達(dá)到應(yīng)有標(biāo)準(zhǔn)，總體效度良好，適合進(jìn)行因子分析。

43結(jié)構(gòu)方程模型分析

本文用SPSS 220AMOS進(jìn)行路徑分析，得到模型各測(cè)量系數(shù)的影響系數(shù)和顯著性水平如圖3所示。

基于UTAUT模型中的變量進(jìn)行分析：努力期望對(duì)用戶使用打車軟件的意愿有顯著的正向影響，說明支付方便快捷，操作簡(jiǎn)易，并且無須下載App可直接借助第三方平臺(tái)進(jìn)行網(wǎng)上約車的特點(diǎn)在一定程度上促進(jìn)用戶使用打車軟件。數(shù)據(jù)分析結(jié)果表明績(jī)效期望對(duì)用戶使用意愿的影響并不顯著，這可能是因?yàn)榇蜍囓浖诟叻鍟r(shí)段的快捷性并沒有滿足用戶的需求，而且推出的加價(jià)功能額度超出大多數(shù)用戶可接受的支付范圍，所以績(jī)效期望并沒有使用戶產(chǎn)生強(qiáng)烈的使用意愿。社會(huì)影響對(duì)用戶的使用意愿影響并不顯著，周圍同學(xué)、朋友、同事的使用和打車軟件平臺(tái)較大的廣告密度可能只是使用戶熟知打車軟件，但多年來形成的線下打出租車或其他方式出行的習(xí)慣并沒有使用戶產(chǎn)生強(qiáng)烈的使用意愿。

基于打車軟件的特征變量進(jìn)行分析：感知價(jià)格水平對(duì)用戶的使用意愿有顯著的負(fù)向影響，最初打車軟件平臺(tái)尚處于推廣階段時(shí)，運(yùn)營(yíng)商利用高額補(bǔ)貼吸引用戶，但近幾年來，打車軟件已為眾多人所熟知，但同時(shí)打車軟件補(bǔ)貼額度大幅下降，與線下打出租車費(fèi)用相差無幾，有時(shí)甚至更高，這樣勢(shì)必會(huì)造成用戶減少。根據(jù)數(shù)據(jù)分析結(jié)果可以發(fā)現(xiàn)感知風(fēng)險(xiǎn)性對(duì)用戶使用意愿沒有顯著的影響，用戶可能對(duì)于使用打車軟件過程中叫到的車輛的種類以及線上支付存在著一定的擔(dān)憂，但是這些并不會(huì)顯著地影響用戶對(duì)于打車軟件的使用從而顯著減少用戶的數(shù)量。

5意見與建議

51基于努力期望

根據(jù)之前的數(shù)據(jù)分析，筆者發(fā)現(xiàn)努力期望對(duì)打車軟件用戶使用有最顯著影響，因此當(dāng)前網(wǎng)約車平臺(tái)在操作界面簡(jiǎn)便方面需要做出改進(jìn)，以降低使用者所付出的努力。

一是簡(jiǎn)化操作界面：人們不用打車軟件的首要原因就是不會(huì)操作打車軟件，所以簡(jiǎn)化打車軟件的操作是一項(xiàng)首要任務(wù)，例如使用打車軟件需要在線支付這對(duì)于老年人來說可能就比較困難，可以增加司機(jī)確認(rèn)用戶線下支付的功能。

二是優(yōu)化派單系統(tǒng)和導(dǎo)航系統(tǒng)：部分用戶反映有時(shí)使用打車軟件叫車車輛離自己所在的位置太遠(yuǎn)，需要等待的時(shí)間較長(zhǎng)，影響了自己出行，有時(shí)使用軟件自帶的導(dǎo)航系統(tǒng)時(shí)會(huì)出現(xiàn)繞路甚至是導(dǎo)航錯(cuò)誤的情況。因此建議網(wǎng)約車平臺(tái)加大對(duì)技術(shù)方面的投入，盡量對(duì)軟件的派單系統(tǒng)與導(dǎo)航系統(tǒng)進(jìn)行優(yōu)化升級(jí)和及時(shí)更新，避免出現(xiàn)差錯(cuò)。

52基于感知價(jià)值

用戶在使用打車軟件時(shí)對(duì)花費(fèi)和服務(wù)體驗(yàn)較為在意，因此建議打車軟件平臺(tái)可以盡量降低行車的價(jià)格，或者在保持價(jià)格不變的情況下盡可能提高服務(wù)質(zhì)量，以提高用戶的出行體驗(yàn)，提高用戶對(duì)于使用打車軟件出行的感知價(jià)值。

53基于績(jī)效期望

筆者發(fā)現(xiàn)當(dāng)前打車軟件的加價(jià)叫車功能并不能使用戶特別滿意，不少受訪者都認(rèn)為使用加價(jià)功能并沒有很快地打到車，尤其是在上下班高峰期，同時(shí)加價(jià)幅度對(duì)用戶來說也有些大。因此，建議對(duì)加價(jià)叫車功能進(jìn)行優(yōu)化，降低加價(jià)幅度，同時(shí)加大車輛投放量，以滿足用戶在高峰期的出行需要。

54基于感知風(fēng)險(xiǎn)理論的建議

一是各網(wǎng)約車平臺(tái)加大對(duì)網(wǎng)約車車輛和司機(jī)的審核力度，同時(shí)加強(qiáng)支付方式的安全性，并且今后在長(zhǎng)春市進(jìn)行推廣時(shí)可以強(qiáng)調(diào)自身的安全性，打消部分市民心中的顧慮，從而進(jìn)一步擴(kuò)大用戶規(guī)模。

二是打車軟件售后增加人工服務(wù)功能：打車軟件的客服設(shè)置人工服務(wù)以方便乘車用戶遇到問題時(shí)能夠及時(shí)地解決，現(xiàn)階段有問題打電話則是提示發(fā)郵件使得許多用戶的問題不能得到良好的解決。

55基于社會(huì)影響

社會(huì)影響對(duì)于用戶的使用意愿具有一定影響，說明用戶較為重視周圍的人對(duì)打車軟件的評(píng)價(jià)，同時(shí)親友推薦也是打車軟件推廣的一個(gè)重要途徑。問卷受訪者中的很多用戶最開始了解打車軟件就是通過親戚朋友推薦。因此，建議打車軟件可以適當(dāng)提高對(duì)軟件分享者和推廣者的獎(jiǎng)勵(lì)，比如老用戶每邀請(qǐng)一名新用戶或者將行程分享便贈(zèng)送一張低門檻優(yōu)惠券，這樣可以提高老用戶的分享積極性，同時(shí)提高打車軟件在用戶中的口碑。

6結(jié)論

本文整合UTAUT模型并結(jié)合打車軟件的特征變量建立打車軟件用戶使用意愿模型。通過長(zhǎng)春市打車軟件使用現(xiàn)狀調(diào)研，進(jìn)一步分析不同的影響因素對(duì)用戶使用意愿的作用程度及其關(guān)系，并針對(duì)影響較為顯著的因素預(yù)測(cè)用戶使用意愿情況，提出可供打車軟件運(yùn)營(yíng)商參考的可行性建議。

本文對(duì)長(zhǎng)春市用戶使用打車軟件進(jìn)行了有益的探索，但仍可以進(jìn)一步研究。在構(gòu)建模型階段，雖然考慮了多個(gè)具有代表性的影響變量如努力期望、績(jī)效期望、感知價(jià)格水平等，但每個(gè)變量中包含的影響因素可能不止這些，因此可以在繼續(xù)研究中進(jìn)行逐步完善。本文所采用問卷調(diào)查的樣本是長(zhǎng)春市普遍群體，但大學(xué)生所占比例還是較大，未來研究可以考慮調(diào)整樣本比例，增加樣本的隨機(jī)性。

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