惡性安全事件對分享經濟參與意愿的沖擊效應*
——基于網約車用戶的調查

許振宇

(福州外語外貿學院 經管學院，福建 福州 350202)

隨著互聯網技術的飛速發展，人類已進入信息化時代。無線網絡、智能手機、私人電腦的普及，為各類閑置資源在網絡平臺上的分享提供了可能。在國際國內資本的推波助瀾下，分享經濟逐步進入人們的生活，如滴滴出行、知乎、螞蟻短租、春雨醫生等，改變了人們原有的消費理念和消費習慣。

首先，分享經濟可讓更多閑散資源貢獻出來被人們共享，提高了資源的利用效率；其次，分享經濟可讓普通百姓通過網絡平臺獲得以往難以得到的資源，推進了社會公平；最后，分享經濟可創造大量靈活的就業崗位，提高了人民群眾的收入水平。

分享經濟具有很多優點，確實便捷了人們的生活，但也存在一些負面的社會問題。以網約車為例，自Uber誕生已經10多年了，惡行安全事件不時出現。2014年12月，印度一名網約車司機因涉嫌強奸女乘客遭到逮捕。2015～2019年，美國紐約、芝加哥等城市多名女性被網約車司機性侵。2018年我國也發生了兩起令人憤慨的惡性安全事件，河南鄭州空姐李某于5月5日晚被滴滴車司機奸殺，浙江溫州女孩趙某8月24日被滴滴順風車司機奸殺。除了性侵和殺人，網約車司機安全事件還包括搶劫盜竊、敲詐勒索、強制猥褻、無證駕駛、套牌運營、危險駕駛、惡意拒載、恐嚇辱罵、故意傷害、強制評星等。

當然，大部分網約車司機是遵紀守法的，但其中極少數不法分子的惡性安全事件，對網約車用戶產生了巨大的心理沖擊。顯然，惡性安全事件對分享經濟參與意愿的沖擊效應是一個值得探討的課題。目前，網約車平臺存在的準入監管不嚴格、客戶服務不及時、軟件系統不穩定等問題，也對分享經濟用戶參與意愿形成了較大的挑戰。

卓越、范永茂等主要從理論方面論證了分享經濟平臺的風險和防控，并無基于相關調查的實證研究[1-2]。分享經濟平臺較多，本文特以網約車為例，設計調查問卷，構建logistic模型，分析分享經濟用戶參與意愿的影響因素，應用脈沖響應函數和方差分解分析實證惡性安全事件的沖擊效應，可為分享經濟平臺和政府管理部門加強安全防控提供幫助。

一、網約車用戶參與意愿的調查研究

(一)調查問卷設計

調查問卷包括調查對象的基本信息、惡性安全事件產生的原因及存在的問題、用戶參與條件、參與主要原因、用戶服務評價、用戶參與意愿、對策建議等內容。該問卷共有12道題，其中有6道單選題和 6道多項選擇題，調查問卷的變量及賦值描述見表1。

表1 調查問卷的內容與賦值

(二)調查問卷統計

調查問卷發放時間為2018 年9月～2019年9月，即惡性安全事件后一年之內。發放地點為福州市、廈門市等，發放方式為微信、QQ與街頭隨機抽樣相結合，共計發放600 份。回收587 份，剔除無效問卷26份，回收率為97.8%，回收有效率為93.5%。

(三)樣本特征分析

由表2可以看出，調查對象的男性稍多，年齡以20～30歲年輕人為主，文化程度以高中及以下與本科生為主，工作狀況以就業與上學為主，月收入以3 000～5 000元為主。

表2 樣本描述性統計

(四)調查結果分析

1.安全事件產生原因

根據調查結果，可得惡性安全事件產生的原因主要是平臺準入監管不嚴(37%)，其次是客戶服務不及時(23%)，再次是司機群體整體素質低(15%)、個別司機心理扭曲(11%)、乘客防范意識不強(8%)，其他原因占5%。

2.注冊用戶參與意愿

根據調查結果，可得我國2018年惡性安全事件發生后，網約車注冊用戶一年后僅86%仍有打車意愿，惡性安全事件后不愿意打車占14%。

二、用戶參與意愿影響因素的實證分析

(一)信度效度分析

基于調查問卷數據的統計，應用SPSS軟件，得Cronbach’s Alpha系數為0.827，說明調查問卷具有較高的信度；KMO 值為 0.741，Bartlett 的球形度檢驗為1 673.56，說明各變量獨立不相關，樣本數據適合因子分析。

(二)主成分分析

采用主成分分析法求解因子載荷矩陣,選取特征值大于1的因子作為公因子,采用最大方差分析法進行因子旋轉,提取4個因子的總解釋率為72.15%，因子分別命名為：身體條件(X1)、生活保障(X2)、缺陷問題(X3)、服務優勢(X4)，見表3。

表3 旋轉后的載荷矩陣

(三)Logistic 模型

惡性安全事件后網約車用戶的參與意愿(是/否)服從二項分布，作為本研究的因變量Y，4個因子作為自變量，構建logistic模型，見表4。

表4 Logistic 模型估計結果

由表4可得，網約車服務的缺陷問題變量系數為-0.438，根據logistic模型可推導出：

=-0.052 7

那么，缺陷問題變量每增加1個單位，注冊用戶參與意愿的概率會減少5.27%，說明惡性安全事件對用戶參與意愿產生了負向的沖擊。

三、惡性安全事件對參與意愿的沖擊效應

為了深入探討惡性安全事件對用戶參與意愿的沖擊效應，特借助調查期(2018 年9月～2019年9月)“惡性安全事件產生的原因”變量(X31)與因變量(Y)的時間序列數據，構建VAR模型，進行脈沖響應分析(Impulse Response Function,輸出結果見圖1)和方差分解分析(Variance Decomposition,輸出結果見圖2)。

圖1顯示了惡性安全事件在一個標準差范圍內對網約車注冊用戶參與意愿的脈沖響應函數。可以得出，第1～5期X31對Y產生負向沖擊，在第3期負向沖擊達到最大，然后負向沖擊逐漸減弱，第5期達到0，這與第3期后網約車行業(滴滴出行公司)不斷修正自身錯誤(如下架順風車、制定網約車司機嚴格準入制度等)、用戶恐懼心理逐漸消失有關；第5～10期X31卻對Y產生正向沖擊，在第7期正向沖擊達到最大，說明網約車行業通過各項措施亡羊補牢，重新獲得了網約車注冊用戶的消費信心，第7～10期正向沖擊保持平穩。圖2顯示了網約車注冊用戶參與意愿變動方差由惡性安全事件導致的部分。可以得出，在1～5期注冊用戶參與意愿減少，與惡性安全事件關聯度從大約100%降到10%左右；第5～10期用戶參與意愿變化(增加或減少)只有約10%由惡性安全事件來解釋，而且其值保持穩定。

圖1 X31對Y的脈沖響應結果

圖2 Y因X31變動的方差分解結果

四、結語與討論

我國2018年惡性安全事件發生后，網約車注冊用戶一年后僅86%仍有打車意愿。網約車服務系統的缺陷問題變量每增加1個單位，注冊用戶參與意愿的概率會減少5.27%。惡性安全事件對用戶參與意愿產生負向沖擊，在第3期負向沖擊達到最大，然后負向沖擊逐漸減弱，第5期達到0。惡性安全事件產生的原因主要是平臺準入監管不嚴、客戶服務不及時、司機群體整體素質低，怎么解決這些問題呢？根據調查結果，主要對策建議是提高司機準入門檻、提高平臺反饋速度，部分調查對象也提出了一些有見地的建議：實行網約車運營標準化、在車頂上放置一個統一的標識、實現車內實時監控，定期存儲行車記錄和車內視頻等[3-6]。

惡性安全事件對分享經濟參與意愿的沖擊效應，目前沒有相關研究。分享經濟平臺較多，選取網約車平臺為例，分析惡性安全事件的沖擊效應，以達到拋磚引玉的目的。