張勁松,鄭 攀,周林縫

(中南民族大學 管理學院,湖北 武漢 430074)

一、問題提出

共享經(jīng)濟經(jīng)過飛速發(fā)展，現(xiàn)已覆蓋出行、金融等生產(chǎn)生活的各個領(lǐng)域。共享出行作為共享經(jīng)濟圈中發(fā)展迅猛的領(lǐng)頭羊，在經(jīng)濟新常態(tài)下體現(xiàn)出強大的資源重組和再分配的新勢能,受到了社會各界的廣泛關(guān)注。然而，共享出行在蓬勃發(fā)展、彰顯其強大生命力的同時，逐漸暴露出行業(yè)發(fā)展混亂、制度保障缺失等弊端，這些終將導致消費者對相關(guān)企業(yè)及其服務方的信任危機，長此以往，共享經(jīng)濟發(fā)展將日漸式微。

消費者對共享企業(yè)平臺方和服務方的信任及持續(xù)共享意愿直接關(guān)系著企業(yè)未來的發(fā)展。由此，國內(nèi)許多學者對共享出行平臺和服務信用機制及信用體系建設展開研究，但相關(guān)研究仍存在許多不足：一是基于消費者視角探究影響消費者對于平臺和服務方信任機制的研究尚處于起步階段，不同信任機制起到的作用如何、所產(chǎn)生的影響有何差異仍不明晰；二是研究方法較為單一，傳統(tǒng)的消費者信任機制研究通常運用技術(shù)接受模型、計劃行為理論等經(jīng)典營銷學理論，沒有從消費者的個體態(tài)度和心理感受的視角探討個體的行為或意愿；三是基于刺激反應理論視角對電子商務領(lǐng)域的消費行為研究已經(jīng)有所成果，但將該理論應用于共享經(jīng)濟領(lǐng)域消費行為的研究較為缺乏。

鑒于此，本文以共享出行服務為背景，應用刺激反應理論(S-O-R)，以用戶、平臺、服務方為研究對象，將消費者信任的影響因素劃分為內(nèi)部因素和外部因素。研究目的在于探究影響消費者對平臺和服務方信任的關(guān)鍵因素，探討以滴滴出行為代表的共享出行企業(yè)應當如何維持與提高用戶對于平臺和服務方的信任，并提出相應對策與建議，從而進一步提升用戶的使用意愿。

二、文獻綜述

(一)關(guān)于共享經(jīng)濟中用戶、平臺、服務方三者關(guān)系研究

平臺是指以滴滴為代表的共享出行企業(yè)平臺，服務方是指共享出行平臺的司機。共享出行平臺滿足了臨時性的分散雇傭與就業(yè)問題。司機可以根據(jù)自己意愿決定是否接受用車邀約，用戶也可以不用長期雇用一個司機和購置一輛汽車滿足自己分散的用車需求，這種模式降低了用戶和服務方的成本，帶來了很大的就業(yè)靈活性[1]。但是共享出行平臺創(chuàng)新的用工模式顛覆了傳統(tǒng)的雇傭關(guān)系，同時對全球的勞動法律法規(guī)也產(chǎn)生了巨大的沖擊[2]。共享出行的服務方和平臺是一種新型的勞動關(guān)系，服務方和平臺不是完全的從屬關(guān)系，滴滴公司對于使用自有車輛的司機不承認與他們的雇傭關(guān)系，故用戶對司機的信任不同于對傳統(tǒng)出租車司機。另外，在共享平臺的日常運營和用戶管理中,不斷出現(xiàn)因為用戶評價機制設計不完善而造成的用戶權(quán)益損害,從而引發(fā)一系列用戶糾紛[3]。因此，服務方缺乏平臺和社會的保障機制，用戶缺乏對服務方的信任，服務方和平臺法律關(guān)系的不清晰導致矛盾的頻繁發(fā)生。

(二)關(guān)于共享經(jīng)濟中消費者信任的相關(guān)研究

1.影響消費者信任因素的相關(guān)研究

波特曼(Botsman，2015)曾指出，人與人之間的信任是共享經(jīng)濟發(fā)展的重要基石[4]。與傳統(tǒng)電子商務中的在線信任不同，共享經(jīng)濟由于信任參與方較多，包括供應方、需求方、平臺、產(chǎn)品，所形成的信任類型也多元化和復雜化[5]。信任的含義會隨情景變化而發(fā)生改變，桑德拉加(Sundararajan，2016)認為共享經(jīng)濟中的信任是用戶預測平臺方和服務方如何提供服務的前提下表現(xiàn)出來的態(tài)度意愿[6]。李立威和何勤(2018)研究的共享經(jīng)濟中的信任類別包括：消費者對平臺方信任、消費者對供應方服務者信任、消費者對共享產(chǎn)品信任、供應方服務者對平臺方信任、供方服務者對需方消費者信任5種類型[7]。

共享經(jīng)濟中對信任影響因素的研究眾多。大多數(shù)學者肯定了消費者信任在共享經(jīng)濟中的重要性，不少學者從平臺、服務提供方和消費者需求層面實證分析了共享經(jīng)濟下影響消費者信任的前置因素[8]。梁(Liang，2015)研究表明，消費者風險感知顯著影響信任，而信任又進一步影響消費者的使用意愿[9]。瑞利等(Rayle et al.，2016)通過研究表明，共享經(jīng)濟的交易過程中用戶與服務方、平臺方的互動交流能有效促進用戶對這兩方的信任[10]。在住宿共享應用領(lǐng)域，許多學者以愛彼迎(Airbnb)在線短租平臺為研究對象探索消費者信任的影響因素。比如，亞伯拉罕等(Abrahao et al.，2017)發(fā)現(xiàn)愛彼迎在線短租平臺的聲譽系統(tǒng)以及平臺提供的星級評級和評論數(shù)量能夠拉近租客與房東之間的社會距離，進而顯著提高租客對房東的信任水平[11]。摩爾曼(M?hlmann，2016)發(fā)現(xiàn)保險保障、評論和平臺網(wǎng)絡規(guī)模是影響需求方對共享平臺信任的重要因素[5]。謝雪梅和石嬌嬌(2016)基于國內(nèi)短租平臺“小豬”的實證分析得出，預定歷史和點評機制對共享信任的建立有顯著影響作用[12]。

2. 消費者信任對使用意愿作用的相關(guān)研究

菲什拜和阿杰恩(Fishbein & Ajzen，1975)將意愿定義為個人發(fā)生主觀行為的機率[13]。使用意愿通常指代用戶愿意使用或購買某項服務或產(chǎn)品的態(tài)度強弱程度，具有明顯的主觀能動性。預測消費者是否實施購買行為的必要前提就是分析消費者的使用意愿。

共享經(jīng)濟是建立在信任基礎上的熟人模式，對信任的認知直接影響著大部分消費者對共享經(jīng)濟的信任及持續(xù)使用意愿，當消費者認為共享平臺能夠提供可靠、安全的共享交易環(huán)境并把消費者利益擺在優(yōu)先地位，消費者持續(xù)使用意愿就更強。在營銷領(lǐng)域，信任對消費者的行為意愿或態(tài)度起著決定性作用這一觀點在諸多研究中得到證實。比如，消費者能夠顯著正向影響購買意愿[14]。信任對移動商務持續(xù)使用意愿的影響最大[15]。有學者指出在共享經(jīng)濟背景下，信任是影響使用意愿的主要前置因素[16]，表明用戶使用意愿是共享經(jīng)濟中衡量消費者信任影響作用的重要變量。在共享經(jīng)濟領(lǐng)域，摩爾曼(M?hlmann，2015)研究證實信任與持續(xù)共享意愿之間存在正相關(guān)關(guān)系[17]。哈里斯切克等(Hawlitschek et al.，2016)研究發(fā)現(xiàn)，消費者信任正向驅(qū)動消費者參與P2P短租服務[18]。國內(nèi)相關(guān)研究也證實消費者信任正向影響持續(xù)共享意愿[8]。

(三)關(guān)于刺激反應(S-O-R)理論模型的相關(guān)研究

“刺激—反應”理論最初由行為心理學創(chuàng)始人約翰·沃森(John B．Watson)在巴甫洛夫(Pavlov)的條件反射實驗基礎上提出的，他將人類復雜的行為過程分解為兩個部分：刺激(S)和反應(R)。貝爾克(Belk，1975)在此模型基礎上，提出了營銷學領(lǐng)域的“刺激—機體—反應”模式[19]，該模式將機體接受刺激反應的心理狀態(tài)納入模型之中，并以“O”代表，能較為詳細地反映刺激到反應過程中消費者的心理狀態(tài)?！癝-O-R”模型的核心內(nèi)容為，個體態(tài)度和心理感受接受來自外部和內(nèi)部刺激后產(chǎn)生相應變化，并由這種變化的態(tài)度影響個體的行為或意愿[20]。

在S-O-R模型應用于使用意愿的研究中，比特內(nèi)(Bitner，1992)率先研究S-O-R模型中外部環(huán)境因素對用戶行為、員工行為的影響作用情況[21]。賀愛忠和龔婉深(2010)的實證研究結(jié)果表明，消費者的情感感知因素顯著作用于其對網(wǎng)店的信任；另外，情感感知因素和信任因素都顯著影響消費者的購買意愿[22]。

三、研究模型與假設

(一)研究模型構(gòu)建

王紅麗等(2017)通過定性研究編碼分析，對初始編碼階段的各個概念進行整合，得出信任對約車出行意愿影響編碼如下：信任表現(xiàn)包括對平臺的信任和對司機的信任；影響信任外部因素包括感知平臺制度有效性、互動歷史、對平臺熟悉度；內(nèi)部因素是用戶信任傾向[23]?；谏鲜鲅芯浚疚慕Y(jié)合S-O-R模型進行進一步探討。在當下信息傳播如此迅速的時代，消費者對平臺的信任容易受到身邊的朋友、親戚等較為密切的人群的影響。一般情況下，其他人的口碑傳播推薦會極大引起用戶的關(guān)注、了解，進而深入體驗和使用，該影響因素稱為社交影響[24]。除了受他人影響，共享出行平臺質(zhì)量也會影響消費者的信任。平臺質(zhì)量既包含網(wǎng)絡平臺對應的硬件設施，也包括平臺軟件方面的配置。另外，政府監(jiān)督也是影響消費者信任的重要因素，政府監(jiān)督主要是指政府、交管等部門對于共享出行行業(yè)領(lǐng)域的政策法規(guī)規(guī)范。本文選取社交影響、平臺質(zhì)量、政府監(jiān)督這三個外部因素。感知平臺制度有效性即是制度保障因素。最終選取社交影響、平臺質(zhì)量、政府監(jiān)督、制度保障和互動歷史作為外部因素，信任傾向作為內(nèi)部因素。吉芬(Giffin，1967)將信任的測量劃分為三個子維度，即正直信任(integrity)、能力信任(ability)和善意信任(benevolence)[25]。結(jié)合共享出行中的消費者信任特點，本文將采用吉勞對信任維度的劃分和界定，將能力信任、正直信任和善意信任作為衡量消費者對平臺方信任的考察標準，并在數(shù)據(jù)分析中將計算三個子維度的算術(shù)平均數(shù)作為平臺方信任的綜合指標。

研究模型共涉及11項測量變量，建立如圖1所示的研究概念模型。

(二)研究假設提出

1.外部因素與信任之間的關(guān)系

社交影響變量通常與營銷學、口碑理論、人際傳播和創(chuàng)新擴散等領(lǐng)域結(jié)合進行研究。但隨著互聯(lián)網(wǎng)的飛速發(fā)展，特別是社交網(wǎng)絡多元化的崛起，社交因素在衣食住行領(lǐng)域扮演著越來越重要的角色，正逐漸改變著人們的日常消費行為習慣。在共享出行領(lǐng)域，比如對滴滴出行的社會出行的影響主要來自于對滴滴出行的接觸，包括社交活動以及對滴滴出行社會聲譽和政府在政策法規(guī)上的相關(guān)規(guī)范性要求等。張景安和劉軍等(2009)在研究電商環(huán)境中客戶信任的形成路徑時也指出，身邊好友和知名博主或機構(gòu)對店家的宣傳和推介，會顯著提升用戶對平臺的信任[26]。

另外，共享出行領(lǐng)域相關(guān)研究表明，共享汽車平臺設計的APP或網(wǎng)站美感太差、邏輯混亂、問題頻發(fā)等，會直接給用戶帶來不可靠、不可信的第一印象，進而影響用戶對平臺的信任形成[27]。平臺質(zhì)量是影響消費者對平臺方信任形成最直接的感官因素。平臺質(zhì)量和設計影響用戶對共享平臺的信任，共享平臺在信息和隱私保護、功能和易用性等方面做得越好就越容易贏得用戶的信任，平臺質(zhì)量是影響消費者對平臺信任的重要因素[7]。

共享經(jīng)濟及其監(jiān)管近些年已成為各國政府高度關(guān)注的議題，與傳統(tǒng)行業(yè)相比，共享經(jīng)濟缺乏政府監(jiān)督[8]。其原因之一是共享經(jīng)濟給政府監(jiān)督帶來了眾多挑戰(zhàn)，出現(xiàn)許多監(jiān)管難題。有學者指出，政府監(jiān)督部門當前應著重解決共享經(jīng)濟下服務提供方與平臺之間的契約關(guān)系、平臺身份認證、保險、稅收、負面外部效應等方面的監(jiān)管問題[28]。當前許多共享平臺的運營處于灰色地帶，這既給共享參與者和第三方帶來不確定性，又給政府在保險、稅收、就業(yè)和公民權(quán)利等方面帶來監(jiān)管難題[29]。盡管困難重重，但政府監(jiān)督對消費者信任的建立起到重要作用，政府制定的法律法規(guī)可以降低消費者的風險感知，從而增強消費者信任。政府監(jiān)督力量的介入和間接管理(包括行政法規(guī)和政策引導)，能夠在一定程度上降低用戶對新型信息管理系統(tǒng)可能存在的不穩(wěn)定、不安全產(chǎn)生的擔憂[30]。據(jù)此，提出如下研究假設：

假設H1a：社交影響正向作用于消費者對平臺方信任。

假設H1b：平臺質(zhì)量正向作用于消費者對平臺方信任。

假設H1c：政府監(jiān)督正向作用于消費者對平臺方信任。

制度保障是進行一切商業(yè)交易活動的基石，有關(guān)學者已經(jīng)證明了在當今的信任體系中，制度信任維度有助于消費者對特定的對象形成信任，制度保障機制是由第三方或平臺本身建立和實施的承諾、法規(guī)、擔保、法律資源或其他程序，用以確保共享交易發(fā)生的適當條件[31]。在共享出行研究領(lǐng)域，克里斯托夫(Christoph，2017)以優(yōu)步(Uber)為研究對象，論證了平臺的保障制度建設，有助于用戶和平臺間、用戶和服務方之間信任的構(gòu)建[32]。此外，有學者研究了具體制度保障機制對消費者信任的影響，比如，平臺審核認證機制正向影響消費者對服務提供方的信任，平臺擔保機制和平臺聲譽機制正向影響消費者對平臺的信任[5]。

共享出行除了線上的互動，還有線下的互動交往。用戶乘車時，與司機在一個較為狹小、接近的環(huán)境中，會有一些簡單的交流。這種簡單的人際互動會使得用戶對司機有初步的印象?；芋w驗整體滿意的用戶會認為平臺在司機甄選、培訓和管理方面較為嚴格，進而表現(xiàn)出對平臺更為信任的態(tài)度。國外有學者研究表明，如果平臺司機過去的行為和用戶預期中的一樣，那么用戶的信任會增加[33]?；託v史除了指用戶與服務方之間的互動交流情況，也囊括了用戶的個人歷史經(jīng)驗。

據(jù)此，提出如下研究假設：

假設H1d：制度保障正向作用于消費者對平臺方信任。

假設H1e：制度保障正向作用于消費者對服務方信任。

假設H1f：互動歷史正向作用于消費者對服務方信任。

2.內(nèi)部因素與信任之間的關(guān)系

消費者的個人信任傾向，本質(zhì)上是個人基于歷史經(jīng)驗和自身性格特質(zhì)，對他人或事物進行心理評估的反映。在共享出行領(lǐng)域，用戶多大程度信任他人取決于個人的品格和對人性的信心。信任傾向高的用戶風險意識較低，對平臺和司機有較高的期許。而信任傾向低的用戶表現(xiàn)較為警惕，用戶會避開夜晚單獨出行，乘坐時會與家人、朋友聯(lián)系并告知位置、車輛信息等，傾向于懷疑司機的道德品質(zhì)?？梢酝茢?，用戶信任傾向?qū)κ欠裥湃纹脚_和司機均有影響。根據(jù)國外眾多研究，吉姆和普拉巴卡蘭(Kim & Prabhakar，2004)認為信任傾向是一種特定的個人表現(xiàn)，不會輕易因環(huán)境變化而發(fā)生改變[34]。邁爾等(Mayer et al.，1995)研究發(fā)現(xiàn)，信任傾向顯著影響信任的形成，同時對信任特征影響信任形成過程有調(diào)節(jié)作用[35]。李和圖爾班(Lee & Turban，2001)通過實證分析發(fā)現(xiàn)，信任傾向正向作用于消費者的初始信任建立[36]。據(jù)此，提出如下研究假設：

假設H2a：信任傾向正向作用于消費者對平臺方信任。

假設H2b：信任傾向正向作用于消費者對服務方信任。

3.服務方信任與平臺方信任之間的關(guān)系

在現(xiàn)有共享經(jīng)濟的信任研究中，楊等人(Yang et al.，2016)以Airbnb在線短租平臺為研究對象，分析發(fā)現(xiàn)用戶對房東的信任會轉(zhuǎn)移到對平臺的信任，進而促進他們再次使用或持續(xù)消費[37]。用戶通常認為認為，通過共享出行平臺的有關(guān)措施，能夠控制司機的來源進而降低風險。其次，平臺上的司機共同被平臺管理，有一定的組織性和紀律性，司機的行為與平臺的聲譽、口碑息息相關(guān)，平臺的口碑是由優(yōu)秀的司機帶來的，可以推斷，用戶對平臺的信任會體現(xiàn)在對平臺司機的信任上。賀明華和梁曉蓓(2018)通過實證研究表明消費者對服務提供方的信任正向影響對平臺及服務提供方的依戀,而消費者對平臺的信任僅正向影響對平臺的依戀水平,與對服務提供方的依戀水平無直接顯著關(guān)系[38]。據(jù)此，提出如下研究假設：

假設H3：消費者對平臺方信任正向作用于消費者對服務方信任。

4.信任與使用意愿之間的關(guān)系

在傳統(tǒng)的電商消費行為研究領(lǐng)域，交易雙方信任的建立一定程度上降低了交易的風險、省去了復雜的商品搜尋流程，從而節(jié)省了不少機會成本，提高了交易效率，信任的建立對交易的達成具有顯著影響[39]。在共享經(jīng)濟研究領(lǐng)域，信任對消費者使用意愿具有重要影響作用[40-41]。有學者基于Airbnb在線短租平臺進一步研究發(fā)現(xiàn)，用戶對房東信任和對平臺方信任都顯著影響其使用意愿[42]。霍利茨克等(Hawlitschek et al.，2016)也認為消費者對平臺方信任和對服務方信任都是正向作用于其使用意愿[43]?？梢酝茢?，消費者信任對消費者的態(tài)度和使用意愿起決定性作用。當消費者認為共享平臺能夠提供安全的交易環(huán)境，并且能夠?qū)⑾M者的利益放在首位，那么消費者使用共享出行意愿就更加強烈。據(jù)此，提出如下研究假設：

假設H4a：消費者對平臺方信任正向作用于消費者使用意愿。

假設H4b：消費者對服務方信任正向作用于消費者使用意愿。

四、研究設計

(一)問卷設計與預調(diào)研

本研究的調(diào)查問卷主要分為五個部分：第一部分為外部因素對信任形成的影響情況，主要包含制度保障、互動歷史、社交影響、平臺質(zhì)量、政府監(jiān)督等五個測量維度；第二部分為內(nèi)部因素對信任形成的影響情況，主要從消費者個人信任傾向維度進行測量；第三部分為平臺方和服務方信任測評，消費者對平臺方信任主要從能力信任、正直信任、善意信任三個子維度測量，消費者對服務方信任測量維度包含三個題項；第四部分為使用意愿的測評；最后一部分為個人基本情況調(diào)查，主要包括被調(diào)查者性別、年齡、學歷、職業(yè)、共享出行平臺使用類型、共享出行服務使用頻次等基本人口統(tǒng)計特征。問卷采用的是李克特七分量表，最低分“1”分表示“非常不同意”，最高分“7”分表示“非常同意”，其他分值對應的贊同程度依序遞增，選取七分量表制，一定程度上可規(guī)避樣本用戶打分時的“中庸”思維，從而較為準確地反映出樣本用戶的真實態(tài)度，收集到相對“真實”的樣本數(shù)據(jù)。另外，本研究的控制變量主要包含樣本統(tǒng)計的人口統(tǒng)計特征中的性別、年齡、學歷、職業(yè)等變量，除此之外，還結(jié)合了共享出行行業(yè)特性，將汽車共享出行服務類型、出行頻次也作為本研究的控制變量。

在開展正式問卷調(diào)研前，先對初始問卷進行了預調(diào)研分析并做出適當調(diào)整。預調(diào)研采取的是線上和線下相結(jié)合的調(diào)查方式，樣本均為隨機抽樣，開展時間為2018年6月上旬，線上通過問卷星平臺進行發(fā)放收集，線下主要采取一對一用戶訪談，篩選共享出行服務使用經(jīng)驗較為豐富的用戶作為主要調(diào)研訪談對象。問卷共計回收約125份，剔除無效答卷11份，保留有效問卷104份，進行信度效度檢驗分析。初步統(tǒng)計發(fā)現(xiàn)線上問卷被調(diào)查者主要分布在北上廣深等一線城市，線下調(diào)研主要在武漢市重點高等院校附近展開。對預調(diào)研收集后的有效問卷進行信度分析，經(jīng)分析修正后預調(diào)研問卷數(shù)據(jù)的克朗巴哈系數(shù)值為0.912(大于0.7)，卡方檢驗的顯著性是0.000，說明初始問卷的各題項間的差異性顯著，問卷整體信度較好，滿足科研實際需求。依據(jù)信度系數(shù)值進行相關(guān)修正后形成最終正式調(diào)查問卷。

正式調(diào)研采取線上“問卷星”付費形式調(diào)研收集問卷，從2018年9月下旬開始，發(fā)放收集時間約有半個多月，回收率為100%，總計回收402份，經(jīng)人工進一步篩選后保留有效問卷384份。

(二)描述性統(tǒng)計分析

在384份受訪對象中，男性參與調(diào)查樣本共計157份，女性參與調(diào)查樣本共227份，分別占比40.89%和59.11%。該比例與國家互聯(lián)網(wǎng)信息中心于2018年8月公布的第42次《中國互聯(lián)網(wǎng)絡發(fā)展狀況統(tǒng)計報告》(1)參見第42次《中國互聯(lián)網(wǎng)絡發(fā)展狀況統(tǒng)計報告》,http://www.cac.gov.cn/2018-08/20/c_1123296882.htm。中中國網(wǎng)民性別結(jié)構(gòu)占比(男女網(wǎng)民比例約為12∶13)較為相符。另外，通過分析受訪者年齡分布情況可知：18歲以下人群沒有相對穩(wěn)定的經(jīng)濟基礎，且大多數(shù)尚處于初高中義務教育階段，其使用共享出行的需求和頻次較少；35歲以上人群基本成家立業(yè)，擁有穩(wěn)定的收入來源，且大多數(shù)家庭均會配置相關(guān)交通工具，對共享出行的需求不是很迫切，該人群中甚至有一部分會以服務方角色參與到共享出行服務中。在受訪者學歷這一模塊分析發(fā)現(xiàn)，使用共享出行服務的人群大多為接受過高等教育的高學歷者，這類人群通常為一二線城市中的工薪白領(lǐng)階層，文化程度普遍較高，且具備一定經(jīng)濟基礎，樂于接受并嘗試新事物。因此，其對共享出行服務的選擇性更高。

(三)信效度檢驗

1.信度分析

通過軟件SPSS 23.0對384份有效樣本數(shù)據(jù)分析，問卷的Cronbach’sα為0.932，整體信度較高。另對各分量表的信度進行檢驗，分析結(jié)果如表1所示，各分量表的Cronbach’sα均大于0.6，符合信度檢驗要求。另外，除“社交影響”和“善意信任”維度中，刪除對應的SI3和FT1題項，相應維度有小幅度提升，但整體來看各分量表信度α系數(shù)結(jié)果檢驗較好，刪除題項對提高α系數(shù)作用意義不大；故在此保留上述SI3和FT1題項及相關(guān)數(shù)據(jù)，以便繼續(xù)進行后面的效度分析研究。

表1 各分量表信度、效度相關(guān)系數(shù)

2.效度分析

效度的檢驗包括聚合效度和區(qū)分效度兩部分，聚合效度是用來反映使用不同方法測量同一變量的結(jié)果是否分布較為集中或相似的程度，區(qū)分效度，是用來反映使用不同方法測量同一變量的結(jié)果是否分布較為分散或容易區(qū)分的程度。對384份有效樣本數(shù)據(jù)進行KMO效度檢驗，測算出問卷的整體KMO值為0.926>0.7，且Bartlett檢驗Sig值為0.000，說明樣本數(shù)據(jù)的整體聚合效度較好，可以進一步做因子分析。在軟件SPSS 23.0中通過“降維—因子分析”，得到的各變量因子載荷系數(shù)結(jié)果，各變量因子載荷系數(shù)均大于0.5，且對應的KMO值都在0.6以上，說明各變量的聚合效度較好。為進一步檢驗各分變量的區(qū)分效度，如表2所示，各分變量的CR系數(shù)均大于0.7，各變量的AVE平方根都大于各變量之間的相關(guān)系數(shù)，數(shù)據(jù)區(qū)分效度很好，可做進一步結(jié)構(gòu)方程模型分析。

表2 平均提取方差值平方根與各變量間的相關(guān)系數(shù)的比較

表2(續(xù))

(四)結(jié)構(gòu)方程模型檢驗

由于本文所構(gòu)建的研究模型結(jié)構(gòu)較為復雜，涉及測度變量較多，從模型整體性角度出發(fā)，采用軟件AMOS 21.0進行結(jié)構(gòu)方程模型分析，并對研究模型進行適當修正和假設驗證。構(gòu)建的結(jié)構(gòu)方程模型中，包括了制度保障、互動歷史、社交影響、平臺質(zhì)量、政府監(jiān)督、信任傾向、平臺方信任、服務方信任與使用意愿等變量。

如表3所示，初始模型的擬合優(yōu)度還需進一步完善。通常情況下，結(jié)構(gòu)方程模型修正包括模型擴展和模型限制兩類方式，表中可知通過MI指數(shù)和CR系數(shù)修正后的模型擬合結(jié)果。

表3 初始模型的擬合結(jié)果

由于回歸系數(shù)顯著性達到0.05時，CR的絕對值不小于1.96。因此依據(jù)CR指數(shù)的值是否大于1.96來判別需要刪除的路徑。經(jīng)對比發(fā)現(xiàn)，本文的研究模型需刪除的路徑包括：服務方信任對使用意愿和互動歷史對服務方信任，模型限制后的結(jié)果(見表3)中，擬合度的相關(guān)指標均有所提高，且修正后的模型更加符合數(shù)據(jù)特征，較能真實反應實際現(xiàn)實情況。圖2和表4分別是修正后的模型路徑系數(shù)情況和統(tǒng)計性檢驗結(jié)果。

圖2 修正模型的標準化回歸系數(shù)

表4顯示，修正后的模型回歸系數(shù)及統(tǒng)計性檢驗結(jié)果較為理想，由此可知：政府監(jiān)督、社交影響、平臺質(zhì)量、制度保障等因素對平臺方信任有顯著性影響，信任傾向、平臺方信任對服務方信任影響顯著，消費者的使用意愿則主要是受平臺方信任的影響，服務方信任對其影響不顯著。根據(jù)修正后的模型分析結(jié)果；本文提出的H1a、H1b、H1c、H1d、H2b、H3、H4a假設分別得到驗證，其余假設均不成立。

表4 修正模型的回歸系數(shù)和路徑驗證

注：***、**、*、分別表示0.01、0.05、0.1的顯著性水平。

五、結(jié)論分析與策略建議

(一)結(jié)論

通過正交數(shù)據(jù)分析和假設驗證可得出如下結(jié)論：

(1)社交影響和平臺質(zhì)量影響消費者對平臺方信任的作用顯著。社交因素主要反應在用戶身邊朋友對其“耳濡目染”的潛在影響，產(chǎn)品的口碑好壞經(jīng)人為傳播后，對消費者使用該類產(chǎn)品服務的意愿具有很大的影響，也給消費者帶來第一印象的好壞。另外，從眾心理和好奇心使然，也會讓人們在“不經(jīng)意間”或多或少地去了解甚至使用身邊朋友推薦的產(chǎn)品和服務，這一點在新鮮事物面前顯得更為突出和明顯。平臺質(zhì)量主要表現(xiàn)在平臺服務方提供的產(chǎn)品設計(如APP和網(wǎng)站)質(zhì)量、信息質(zhì)量以及注冊登錄等用戶體驗，在共享出行消費領(lǐng)域，消費者接觸的平臺質(zhì)量主要體現(xiàn)在移動端和PC端軟件網(wǎng)頁的使用上，由于這層接觸使得用戶對產(chǎn)品服務有更為直接的了解和認識，由此形成的直觀產(chǎn)品感知也更加明確、清晰?；谏鲜鰞蓚€層面，本文通過實證分析表明，在共享出行消費者使用意愿影響的研究中，社交因素和平臺質(zhì)量對消費者對平臺方信任的形成存在顯著影響作用。

(2)政府監(jiān)督和制度保障正向作用于消費者對平臺方信任。政府監(jiān)督主要包括政府等行政機構(gòu)制定的行業(yè)法律法規(guī)上，屬于外部規(guī)范制度；制度保障則主要涵蓋行業(yè)或企業(yè)自身制定的商業(yè)規(guī)范制度，以及相關(guān)運營保障機制(如安全保障、支付安全、信息安全體系等)，以維護企業(yè)自身和消費者合法權(quán)益，屬于內(nèi)部規(guī)范制度。已有研究表明，消費者對制度規(guī)范類因素感知比較敏感，同等條件下，在選擇同類產(chǎn)品服務時用戶更傾向于選擇各項保障制度規(guī)范齊全的商家或平臺消費。在共享出行行業(yè)領(lǐng)域，2017—2018年不斷曝出的網(wǎng)約車安全事件在網(wǎng)絡上引起了大批網(wǎng)民和媒體的關(guān)注，從側(cè)面也說明了制度保障和政府監(jiān)督因素在共享出行(特別是網(wǎng)約車)監(jiān)管中的重要作用。本文從調(diào)查問卷的數(shù)據(jù)分析中得出，政府監(jiān)督和制度保障因素正向作用于消費者對平臺方信任。

(3)信任傾向影響消費者對服務方信任的作用顯著，對消費者對平臺方信任作用不顯著。消費者的個人信任傾向反映的是消費者的態(tài)度感知，是消費者基于自身歷史經(jīng)驗和接受外界信息對信任對象做出的心理判斷。因此，這種基于情境的信任感知更多地與用戶直接接觸的服務方有關(guān)，與平臺方的關(guān)聯(lián)性較弱。本文通過實證分析驗證了信任傾向影響消費者對服務方信任的作用顯著的研究假設，消費者對平臺方信任的影響不顯著也符合實際推演情況。

(4)制度保障和互動歷史影響消費者對服務方信任的作用不顯著。制度保障主要側(cè)重于平臺方的綜合平臺設計、制度體系建立和保障機制建設等方面，這部分通常由企業(yè)方主導，共享出行中作為服務方的司機參與度較少，因此可以推斷出制度保障對服務方信任的形成影響較小，實證分析結(jié)果不顯著也驗證了這種推演?；託v史層面，其實是用戶基于與服務方和平臺方直接或間接接觸的歷史使用體驗做出的判斷，按假設估計，互動歷史應當對服務方信任具有顯著的影響作用。但通過實際調(diào)研發(fā)現(xiàn)，雖然互動歷史情況確實能影響到用戶對服務方信任，卻有相當數(shù)量的用戶是通過平臺方對服務方綜合服務情況進行評估，例如乘客對司機的評價、乘客對司機的投訴反饋等都是在平臺上進行，這部分信任其實轉(zhuǎn)移到了平臺方信任中。因此，在本次實證分析中，數(shù)據(jù)分析結(jié)果顯示互動歷史在消費者對服務方信任的影響作用不顯著。

(5)消費者對平臺方信任顯著影響其使用意愿，對服務方信任影響其使用意愿作用不顯著；消費對平臺方信任顯著影響其對服務方信任。在信任影響消費者使用意愿的路徑研究中，已有研究表明消費者對平臺方信任正向顯著影響其使用意愿，本文的實證分析也進一步驗證了這項假設。而服務方在共享出行中由于對應的是多個獨立主體，用戶難以對該群體形成較為穩(wěn)定的信任，因此數(shù)據(jù)分析結(jié)果顯示消費者對服務方信任對其使用意愿影響作用不顯著。另外，在共享出行的參與方主體中，消費者對平臺方的信任也會間接提升消費者對服務方的信任。

(二)策略和建議

通過對上述研究結(jié)論進行分析，并結(jié)合共享出行服務平臺運營實際，對相關(guān)平臺或企業(yè)提出如下實踐指導性的意見，希望為共享出行服務行業(yè)發(fā)展提供一定借鑒和參考價值。

(1)提升平臺整體質(zhì)量和響應效率。研究結(jié)果已經(jīng)表明，平臺質(zhì)量和社交影響因素顯著影響消費者對平臺方信任，進而影響消費者對共享出行服務的使用意愿。本文中的社交影響主要反映在產(chǎn)品服務的口碑效應上，他人和好友對出行服務的體驗評價會直接或間接影響用戶自身對產(chǎn)品服務的信任和使用意愿，而這種評價本質(zhì)上還是基于其使用經(jīng)驗和消費感知建立的。因此，提升共享出行平臺整體質(zhì)量，既包括軟件操作、界面設計等工具性質(zhì)量，也包括服務反饋、響應速率等感知性質(zhì)量，對提高消費者對平臺方信任，加強用戶對自身產(chǎn)品服務的好感度和信賴度，促進用戶使用共享出行服務的意愿轉(zhuǎn)化成消費行為有重要作用。

(2)加強制度規(guī)范和安全保障建設。制度規(guī)范和安全保障是共享出行服務發(fā)展的基石，是維護消費者生命財產(chǎn)安全的保護傘。本文通過實證分析也證實了制度保障和政府監(jiān)督對消費者信任形成的重要作用。制度規(guī)范和安全保障既是共享出行服務平臺或企業(yè)的“份內(nèi)事”，也是政府相關(guān)部門不可推卸的“責任”。近兩年來，頻頻爆出的網(wǎng)約車安全事件已經(jīng)為出行安全保障問題敲響了警鐘，更暴露出共享出行領(lǐng)域監(jiān)督管理嚴重不足的行業(yè)痛點。作為第三方服務平臺，共享出行企業(yè)不應將安全保障問題完全歸咎于司機、乘客自身安保意識不足等外因，而應以安全事故為戒，及時實時檢查平臺業(yè)務中存在的安全監(jiān)管漏洞。具體到實施方面，應從運營平臺相關(guān)的司乘認證體系、信用管理體系、安全保障體系、服務反饋體系和應急預警體系等方面加強建設，從平臺端把控和管理參與共享出行服務的消費者和服務者，切實保障三方應得權(quán)益。同時，共享出行企業(yè)也應當積極聯(lián)合政府和交管等部門，借助行政執(zhí)法力量，有效打擊出行服務中可能存在的違法犯罪活動，將出行安全風險降低到最低甚至沒有。此外，企業(yè)在制定平臺運營規(guī)則和保障體系時，也需要遵守政府等部門出臺的各項政策法規(guī)。通過企業(yè)自檢自查、法律法規(guī)約束、政企合作監(jiān)管，多方參與、多元管理，從源頭上消除出行風險的隱患，重拾消費者對共享出行平臺和政府相關(guān)部門信任，進而促進行業(yè)穩(wěn)定、健康發(fā)展。