周林毅 于聰敏 馮君蕾

（武夷學院商學院區(qū)域綠色經(jīng)濟發(fā)展研究中心，福建 武夷山 354300）

中國作為世界上人口最多的國家，共享單車對于環(huán)境壓力資源壓力不可小覷，而解決最后一公里的出行問題也是眾多學者所探討的熱門話題。當以O(shè)FO企業(yè)為代表的共享單車企業(yè)從剛剛萌芽到一年之后共享單車企業(yè)數(shù)量噴井式的增長，經(jīng)營風險增大隨之收益率也會變得可觀。過去文獻探討的方向多數(shù)以公共與企業(yè)治理的角度探討共享單車議題（秦錚等[1]，2017 ；丁茂森等[2]，2017 ；郭建明[3]，2017） 的同時，認識合同的引致效果情況，應(yīng)有助于共享單車企業(yè)風險防范。

共享經(jīng)濟側(cè)重于對使用權(quán)的最大利用，將個體所擁有的沉沒成本閑置資源進行社會化利用。由于沉沒成本閑置資源并無新舊之分，而共享單車通過互聯(lián)網(wǎng)的平臺，讓消費者通過APP界面，租賃停在路上的共享單車，企業(yè)收取租金與押金，依靠押金孳息為生，因為消費者承租成本低廉，造成出租車輛容易損壞，而過去文獻對于共享經(jīng)濟合同的引致效果較少描述，成為共享經(jīng)濟風險治理暗箱。

二維碼是共享單車企業(yè)收款來源，也是共享單車破壞成本最低，破壞容易度等級最低的部件，而廈門軟件園的共享單車企業(yè)破壞以二維碼刮除最嚴重，占所有人為破壞事件的45.1%。如果共享單車企業(yè)能夠了解破壞者的動機、背景、特征、方式，就可以減少共享單車企業(yè)的損失，協(xié)助建立消費者誠信資料庫，降低企業(yè)經(jīng)營風險。

郭鵬[4]（2017） 利用問卷調(diào)查，提出共享單車消費者年齡在20～59歲間，學歷九成以上為大學本科及研究生，機關(guān)事業(yè)與在校生占使用者比例六成以上，文中顯示使用者以高學歷知識分子為主，過去多篇論文提出詳細列出政府治理舉措，呼吁公眾自覺遵守相應(yīng)的法律法規(guī)，在自身規(guī)范使用單車的前提下積極引導其他用戶行為，堅決制止亂停放、換鎖、涂改二維碼等破壞、私占共享單車的行為，促進共享單車使用誠信體系的建設(shè) （張澤華等[5]，2017；黃少卿[6]，2017；吳翟[7]，2017；董培[8]，2017；馬金懷[9]，2018 ；李葉[10]，2018）。

共享經(jīng)濟的實質(zhì)就是整合、利用社會的閑散資源，提高資源的利用率，現(xiàn)今已滲透了一系列共享經(jīng)濟的相關(guān)產(chǎn)業(yè)。共享單車是游客旅游當?shù)叵矏鄣男屡d交通工具之一，但是由于合同設(shè)計出現(xiàn)押金不足，無法支持運營風險損失問題，導致共享單車無法退款糾紛。由于共享經(jīng)濟在中國的發(fā)展時間還是非常的短暫，所涉及的法律條文、保險制度不完善，所涉及的企業(yè)風險評估制度待健全，探索以共享單車企業(yè)的共享經(jīng)營風險及其控制是十分必要和重要。

1 市場概況

2015年，OFO在北大校園興起，2016年，摩拜單車進入一線城市，隨即衍生的各家共享單車企業(yè)在大城市相繼成立服務(wù)，開啟了城市出行的全新模式。通過下載手機APP注冊使用，繳納99～299元不等的押金，用手機掃描車身二維碼，進行開鎖，便可以租賃單車，費用標準是每小時1～2元不等。由表1觀察，摩拜單車的押金為業(yè)界最高，299元，永安行的押金次之，為200元，OFO押金為99元最低。如果刮除二維碼，摩拜單車企業(yè)停止運營的損失，將高于其他共享單車企業(yè)。

表1 共享單車租賃成本

在政府政策與學者呼吁公眾自覺使用共享單車的情勢下，消費者亂放、換鎖、涂改二維碼等破壞、私占共享單車的行為與現(xiàn)象仍然存在，這些情況是否會與合同引致設(shè)計缺點有關(guān)，導致消費者在破壞風險成本較低的觀念下，無法更改現(xiàn)在的破壞情況，有必要再深入探討。

依據(jù)2017年武夷學院對廈門軟件園共享單車使用者調(diào)查418份問卷中，表2顯示騎行事故發(fā)生率在39.6%，消費者騎行曾經(jīng)遭遇自摔的比率占所有受訪者的31.03%，曾經(jīng)遇過二維碼刮除的消費者占45.1%，足見消費者惡意刮除二維碼的經(jīng)營風險，影響共享單車企業(yè)單車運營情況是比移動風險更高。

表2 廈門軟件園的共享單車消費者行車事故統(tǒng)計 /%

表3顯示事故形態(tài)與二維碼刮除相關(guān)觀察，自摔與二維碼刮除相關(guān)系數(shù)為0.100，在10%顯著水平下，消費者騎行遭遇自摔與消費者惡意刮除二維碼情況存在顯著正相關(guān)，表示部分消費者會因為騎行遭遇自摔而刮除二維碼，并想方設(shè)法使得共享單車營運中斷，讓共享單車企業(yè)停止營業(yè)。另外，肆意停放與二維碼刮涂呈現(xiàn)反向-0.227，在1%顯著水平下，表示在站點刮除二維碼的概率高于隨意停放的情況。匯整表3結(jié)果顯示，二維碼刮除事件發(fā)生在站點與消費者自摔情況的概率高于其他風險事故。

表3 消費者事故形態(tài)與二維碼刮除相關(guān)

2 合同風險引致理論

Rothshild等[11]（1976） 研究競爭保險市場下信息不對稱的情況發(fā)現(xiàn)高風險的人于公平保險費在線效用高于低風險的人，因此，低風險的人由于必須負擔高風險的人的風險，并且增加保險費至公平保險費。在共享單車的競爭合同中，高風險的消費者具備較高的概率讓騎行成為風險事故的因素，例如騎行年齡短、對車況不熟悉等。共享單車的取得成本低忽視安全特征，是引誘高風險者加入共享單車合同中極大的誘因。

Arrow[12]（1985） 提出最適訂定保險契約的簡單模型，利用此模型假設(shè)共享單車損失L發(fā)生的概率為p （x），x為單車租金，現(xiàn)有單車企業(yè)租車時有要求押金q元，若沒有意外發(fā)生，則共享單車的消費者財富為W-x+q，若意外發(fā)生則消費者的財富為W-x-q，在極大效用的情形下，

最適消費者發(fā)生意外付出成本為

最適的押金q為（1-p（x））q=p（x）q，若P （x） ＞0.5，則消費者會毫不愛惜單車，并且忽視行車安全。

倘若q的金額小于單車市場價值m，且，

表示消費者發(fā)生意外付出成本永遠低于發(fā)生意外的期望代價，則（1-p（x））q＜p（x）m，所有消費者都會毫不愛惜車子。中國的共享單車是否走到如此地步，須看消費者是否認為租賃成本低是導致意外事故發(fā)生的重要原因。

在共享單車的競爭合同中，高風險的消費者具備較高的概率讓騎行成為風險事故的因素，例如對車況不熟悉造成自摔等。對于消費者而言，自摔等事件在報復(fù)心態(tài)下，二維碼刮涂成本低于其他方式，是引誘消費者二維碼刮涂極大的誘因。

Arrow[12]（1985） 提出最適訂定保險契約的簡單模型，利用此模型假設(shè)共享單車消費者刮除二維碼發(fā)生的概率為p（q），現(xiàn)有單車企業(yè)租車時有要求押金q元，但是消費者只需要將車停妥，掃描二維碼歸還車輛，再刮除二維碼，q即為0元。

若消費者沒刮除二維碼，則共享單車的自摔者財富為W +q，若消費者刮除二維碼，則財富為W-q，在極大效用

最適消費者刮除二維碼付出成本為，

最適的押金q為（1-p（q））q=p（q）q，若P （q） ＞0.5，消費者不會愛惜單車，進行刮除二維碼。

倘若q的金額大于刮除二維碼后的報復(fù)企業(yè)利益減少金額m，

表示刮除二維碼后的期望金額小于不刮除利益， 則（1-p（q））q＞p（q）m，所有消費者都會毫不刮除二維碼。目前在q幾乎為0的情況下，（1-p（q））q＜p（q）m，m可以當作是單車企業(yè)少賺的利潤。如果單車企業(yè)能使用單車過度異常探頭，而且異常狀況必須人員解鎖，消費者利潤為-m，預(yù)期利潤分配為（1-p（q））q＞p（q）（-m），二維碼就不會被刮涂。

3 實證模型與假設(shè)

3.1 合同風險引致模型

本研究采用羅吉斯回歸 （logistic regression model） 理解造成共享單車發(fā)生損失意外消費者特征，并且了解共享單車消費者對于損失成本的看法。

式中：Y——應(yīng)變量；x——自變量；i——第i個受訪者；d——第d個變數(shù)；ε——誤差項，變量介紹與預(yù)期符號如表4。

依據(jù)學習曲線理論，消費者常使用共享單車，且使用共享單車時間越長，對于共享單車越熟悉，進一步發(fā)生損壞共享單車損害嚴重概率比較低，外勤工作人員、共享單車經(jīng)驗?zāi)甓取⑵骄T行時間等變量應(yīng)與發(fā)生損壞單車嚴重概率呈現(xiàn)反向符號。

依據(jù)合同引致理論，共享單車的租金較低，消費者比較容易有心理忽視的風險因素，使用車輛行為比較不規(guī)范，比較容易對車輛造成嚴重損害，所以，消費者認為租金價格低的主觀變量會與損壞單車嚴重概率呈現(xiàn)正向符號。

表4 變量介紹與預(yù)期符號表

在控制消費者特征方面，年齡、性別、上下班時方便出行的使用理由、辦公日騎行，本研究都予以考慮。在騎行事故分類上，模型考慮自摔、與行人擦撞、自行車輛對碰、與其他車輛擦撞等因素，并且了解其影響是否顯著。

3.2 二維碼刮除風險分析

本研究采用羅吉斯回歸 （logistic regression model） 研究共享單車發(fā)生損失意外消費者特征，并且理解消費者對于共享單車損失成本的看法。

式中：Y——應(yīng)變量；x——自變量；i——第i個受訪者；d——第d個變數(shù)；ε——誤差項，變量介紹與預(yù)期符號如表5。

表5 變量介紹與預(yù)期符號表

消費者會破壞車輛，可能的因素包括消費者自身心理因素、單車經(jīng)營模式，以及政府管理的力度。消費者自身心理因素包括自摔心理影響、滿意度低等，單車經(jīng)營模式造成因素包括容易發(fā)現(xiàn)、租金價格低、壞損嚴重不更新、肆意停放等。消費者自身心理因影響刮除二維碼的概率p （q），經(jīng)營模式使得破壞成本 （押金） q接近0與破壞利潤m大于0，間接影響刮除二維碼的概率p （q）。

4 實證結(jié)果

4.1 合同風險引致模型

4.1.1 樣本敘述統(tǒng)計

本研究樣本來自廈門軟件園共享單車使用者，取得418份問卷。依據(jù)表6顯示樣本平均年齡22.26歲，男性占總受訪者比例為35%，外勤工作占總受訪者比例為32%，有自摔經(jīng)驗的消費者占總受訪者的12%，與行人擦撞占的消費者占總受訪者的11%，有自行車輛對碰經(jīng)驗的消費者占總受訪者的12%，有與其他車輛擦撞經(jīng)驗的消費者占總受訪者的5%，54%的受訪者在辦公日騎行，受訪者平均騎行經(jīng)驗1.05年，57%的受訪者認為租金價格過低，55%的受訪者騎行理由是上下班時方便出行，每次平均騎行時間為20 min，OFO為市場最低租金與押金公司，有65%的受訪者使用過，34%的受訪者使同時認為租金價格過低且有遇到過單車嚴重損壞的經(jīng)驗。描述統(tǒng)計如表6所示。

表6 描述統(tǒng)計

續(xù)表6 描述統(tǒng)計

4.1.2 忽視行為單車價格下限

在控制租金價格過低的壞損嚴重情況下 （即P （X） ），假日與辦公日的損失率在均值檢定下有顯著的差異，假日平均損失概率39%，辦公日平均損失概率30%，差異在10%顯著水平下。另外，估算造成忽視騎行安全的車價下限 （m），估算的結(jié)果OFO最低，假日153元，辦公日234元，摩拜單車最貴，假期463元，辦公日706元，數(shù)據(jù)顯示下限仍然低于新車單車市場價格。假日與辦公日壞損嚴重的概率與可接受的價格下限如表7所示。

表7 假日與辦公日壞損嚴重的概率與可接受的價格下限

4.1.3 單車損失原因分析

（1） 全部樣本。實證結(jié)果分為全部樣本、辦公日樣本、假日樣本分析，依據(jù)表8全部樣本觀察得知，壞損嚴重情況以自摔變量系數(shù)為0.790，在10%顯著水平下，與其他車輛擦撞變量系數(shù)1.533，在1%顯著水平下，顯示不論辦公日或假日，壞損嚴重情況以自摔及與其他車輛擦撞兩原因為主。

在使用理由方面，上下班時方便出行變量系數(shù)為0.853，在1%顯著水平下，顯示上下班消費者造成壞損嚴重情況較其他消費者嚴重。在消費者特征方面，工作系數(shù)為-0.819，在1%顯著水平下，顯示外勤人員騎行較內(nèi)勤人員發(fā)生損失機會顯著較低。至于在辦公日騎行的損失概率變量系數(shù)為-0.654，在5%顯著水平下。

（2） 辦公日樣本。依據(jù)辦公日樣本觀察得知，壞損嚴重情況以自摔變量系數(shù)為1.719，在1%顯著水平下，與其他車輛擦撞變量系數(shù)2.413，在5%顯著水平下，自行車輛對碰變量系數(shù)1.154，在10%顯著水平下，顯示辦公日，壞損嚴重情況以自摔及與其他車輛擦撞兩原因為主外，再增加自行車輛對碰的原因。

在使用理由方面，消費者認為共享單車使得上下班時更方便出行變量系數(shù)為1.384，在1%顯著水平下，顯示上下班消費者造成壞損嚴重情況較其他消費者嚴重。在消費者特征方面，性別系數(shù)為-0.899，在1%顯著水平下，顯示女性造成單車嚴重損失比例顯著較男性高。工作系數(shù)為-0.792，在10%顯著水平下，顯示外勤人員騎行較內(nèi)勤人員發(fā)生損失機會顯著較低。

（3） 假日樣本。依據(jù)假日樣本觀察得知，壞損嚴重情況以消費者騎行遭受自摔變量系數(shù)為0.739，在10%顯著水平下，與其他車輛擦撞變量系數(shù)2.213，在5%顯著水平下，顯示假日，壞損嚴重情況以消費者騎行遭遇自摔及與消費者遭受與其他車輛擦撞原因為主。在共享單車使用理由方面，上下班時方便出行變量系數(shù)為0.500，在10%顯著水平下，顯示上下班消費者造成壞損嚴重情況較其他特征消費者嚴重。

綜合上述結(jié)果，在租金便宜造成嚴重損失概率的條件下，無論辦公日與假日，壞損嚴重情況以自摔及與其他車輛擦撞兩原因為主，自摔及與其他車輛擦撞都是與騎行消費者習慣有關(guān)系。在使用理由方面，認為上下班時方便出行的消費者比其他消費者更容易發(fā)生嚴重損失事故，也是與消費者習慣有關(guān)系。再加上外勤工作者騎行較內(nèi)勤人員發(fā)生損失機會顯著較低觀察，消費者的騎行技術(shù)及習慣是造成嚴重損失的潛在原因。

表8 羅吉斯回歸

4.2 二維碼刮除

4.2.1 樣本敘述統(tǒng)計

本研究樣本來自廈門軟件園共享單車使用者，取得418份問卷。依據(jù)表9，遭遇過二維碼刮涂的消費者占受訪者人數(shù)45.1%，自摔消費者占受訪者人數(shù)12.3%，認為租金價格低的消費者占受訪者人數(shù)57%，認為單車容易發(fā)現(xiàn)消費者占受訪者人數(shù)37.2%，遇過嚴重壞損消費者占受訪者人數(shù)57.7%，見過單車肆意停放消費者占受訪者人數(shù)60.8%，認為政府主導會改善消費者占受訪者人數(shù)27.3%，對于現(xiàn)在單車經(jīng)營狀態(tài)不滿意的消費者占受訪者人數(shù)14.3%，使用過OFO單車消費者占受訪者人數(shù)64.8%，使用過摩拜消費者占受訪者人數(shù)65.5%，足見消費者對于單車品牌會交叉使用。

表9 敘述統(tǒng)計

4.2.2 消費者刮除二維碼利益與成本模擬

在收取押金的情況下，消費者刮除二維碼發(fā)生的概率為p （q），依據(jù)樣本為45.1%，通過消費者的期望利益分析，表10介紹現(xiàn)行制度下的消費者一定會破壞二維碼，因為破壞二維碼達到懲罰企業(yè)的利益大于不懲罰企業(yè)的利益。如果通過改善機制，如拍照與計入信息檔案，進行告發(fā)，扣取押金，則消費者的預(yù)期心理利益將呈現(xiàn)為負數(shù)，二維碼就不會被刮除。成本模擬單位如表10所示。

4.2.3 消費者刮除原因分析

（1） 全部樣本。實證結(jié)果分為全部樣本、辦公日樣本、假日樣本分析，依據(jù)表11全部樣本觀察得知自摔系數(shù)0.690，在10%顯著水平下顯著，顯示消費者在騎行時，擁有自摔經(jīng)驗者會顯著增加刮除二維碼的概率。在經(jīng)營模式因素方面，容易發(fā)現(xiàn)企業(yè)的共享單車系數(shù)為0.583，在5%顯著水平下顯著，顯示企業(yè)的共享單車容易發(fā)現(xiàn)會助長消費者刮除二維碼的概率。車輛狀況方面，消費者遭遇壞損嚴重的車輛系數(shù)為-0.556，在5%顯著水平下顯著，表示壞損嚴重的車輛不會增加刮除二維碼的概率，沒有毀損的共享單車比較容易遭受刮除二維碼的事件。

共享單車被消費者肆意停放遭到破壞二維碼系數(shù)為-0.964，在1%顯著水平下顯著，顯示破壞者是在還車后才進行刮除二維碼的動作，所以系數(shù)顯著為負數(shù)。最后，在破壞的單車品牌方面，摩拜顯系數(shù)為0.643，在5%顯著水平下顯著，也顯示在現(xiàn)行經(jīng)營制度下，押金金額越貴，破壞者預(yù)期利益越高。

（2） 辦公日樣本。依據(jù)辦公日樣本觀察得知，肆意停放系數(shù)為-1.120，在1%顯著水平下顯著，顯示肆意停放降低消費者刮除二維碼的概率。辦公日破壞者選擇二維碼刮除的原因以還車后在站點為主，顯示在辦公日容易在站點被無原因破壞。摩拜共享單車企業(yè)顯系數(shù)為0.787，在5%顯著水平下顯著，也顯示共享單車企業(yè)設(shè)定的押金金額越貴，破壞者想懲罰共享單車企業(yè)的預(yù)期利益越高。

（3） 假日樣本。依據(jù)假日樣本觀察得知，自摔系數(shù)0.777，在10%顯著水平下顯著，顯示消費者在假期期間自摔經(jīng)驗會顯著增加刮除二維碼的概率。企業(yè)的共享單車容易被消費者發(fā)現(xiàn)系數(shù)為0.633，在1%顯著水平下顯著，顯示企業(yè)的共享單車容易被消費者發(fā)現(xiàn)助長消費者刮除二維碼的概率。壞損嚴重的車輛系數(shù)為-0.561，在5%顯著水平下顯著，表示壞損嚴重的車輛不會增加刮除二維碼的概率，沒有毀損的共享單車比較容易遭受刮除二維碼的事件。

共享單車被消費者肆意停放遭到破壞二維碼系數(shù)為-0.938，在1%顯著水平下顯著，顯示破壞者是在還車后才進行刮除二維碼的動作，所以系數(shù)顯著為負數(shù)。摩拜顯系數(shù)為0.511，在10%顯著水平下顯著，也顯示在現(xiàn)行經(jīng)營制度下，押金金額越貴，破壞者預(yù)期利益越高。

通過羅吉斯回歸分析（見表11），了解到二維碼破壞情況與原因，以消費者曾經(jīng)騎行自摔、企業(yè)的共享單車容易發(fā)現(xiàn)、完好的車輛、還車過后、品牌為主。值得注意的是在辦公日共享單車比較容易在站點被無原因破壞。

假期則共享單車被破壞的原因較辦公日多，摩拜被破壞的概率顯著高于其他品牌，顯示高押金在無法規(guī)范還車后消費者破壞行為情況下，提高破壞者報復(fù)共享單車企業(yè)行為預(yù)期利益。

表11 羅吉斯回歸

續(xù)表11 羅吉斯回歸

5 結(jié)論與建議

5.1 結(jié)論

5.1.1 合同風險引致模型

利用Rothshild and Stiglitz[11]（1976） 與Arrow[12]（1985）模型，推論現(xiàn)行騎行發(fā)生意外事故的原因在于合同風險引致設(shè)計問題，在單車價格高于押金的情況下，消費者認為租賃成本便宜，較容易忽視騎行安全。

通過均值差異檢定觀察，假日平均損失率顯著高于辦公日，并且利用推估模型估計消費者忽視安全行為單車價格下限，押金最便宜的OfO與最貴的摩拜單車假日與辦公日價格下限都是低于新單車成本，足見租賃合同預(yù)防消費者破壞的風險機制出現(xiàn)問題。

在租金便宜造成嚴重損失概率的條件下，壞損嚴重情況以消費者自摔及消費者曾與其他車輛擦撞兩為主要原因。研究顯示認為，上下班時方便出行的消費者比其他消費者更容易發(fā)生嚴重損失事故現(xiàn)象，外勤工作者騎行較內(nèi)勤人員發(fā)生損失機會顯著較低的情況，都與騎行消費者習慣造成嚴重損失有關(guān)。

5.1.2 二維碼刮除

利用Arrow （1985） 模型，推論破壞者刮除二維碼的原因，結(jié)果發(fā)現(xiàn)，以自摔、容易發(fā)現(xiàn)、車輛完好、還車過后、品牌為主，值得注意的是在辦公日容易在站點被無原因破壞。假期則破壞的原因較多，摩拜被破壞的概率顯著高于其他品牌，顯示高押金的共享單車企業(yè)，在無法規(guī)范還車后消費者的破壞行為情況下，使得企業(yè)無法運營成本高于其他業(yè)者，助長了破壞者報復(fù)行為預(yù)期利益。

在收取押金的情況下，消費者遇到刮除二維碼的發(fā)生概率為45.1%，通過消費者的期望利益分析，現(xiàn)行較低破壞成本的制度下，消費者在發(fā)生騎行不愉快時，破壞二維碼的概率增加，因為消費者認為破壞二維碼可以達到懲罰企業(yè)的利益大于不破壞二維碼情況的利益。

如果共享單車企業(yè)通過改善機制，讓想破壞二維碼的消費者預(yù)期心理利益呈現(xiàn)負數(shù)，此時二維碼就不會被刮除。改善機制部分包括，共享單車企業(yè)使用單車過度異常的探頭拍照，而且異常狀況必須人員解鎖，并且建立消費者誠信機制，如果違反誠信機制，惡意破壞共享單車，則扣取消費者前期繳納的押金，使得破壞共享單車的消費者其破壞預(yù)期利潤將為-m，預(yù)期利潤分配為，此時共享單車的二維碼就不會被刮涂。

5.2 研究建議

本研究目的僅僅針對合同風險引致效果進行探討，結(jié)果發(fā)現(xiàn)抵押金、低租金的租賃合同預(yù)防破壞風險機制出現(xiàn)問題，建議各家公司提高押金至等于或高于新車購買成本乘以發(fā)生損失概率的期望值，并且使用共享單車過度異常探頭，并且當共享單車遭遇異常狀況時，必須人員解鎖，排除消費者在騎行不愉快時，變成共享單車破壞者。在后續(xù)研究建議方面，針對放置單車的無因刮除二維碼行為情況，例如從企業(yè)市場競爭等角度進行討論。