基于消費者視角的智能快遞使用意愿實證研究＊

■ 蔣麗 余圓亮 梁昌勇

合肥工業大學管理學院 合肥 230000

0 引言

近年來，隨著電子商務蓬勃發展，網上購物交易量持續增多。據中國互聯網信息中心（CNNIC）發布第45次《中國互聯網發展統計報告》的報告顯示：我國網民數量近9.04 億，網上購物用戶數量近7.10 億，說明78.53%的網名進行過網購。此外，短短10年，淘寶在“雙十一”當天的交易突破4000余倍增長。電子商務蓬勃的發展，必然會帶動快遞服務業。據國家郵政局公布的數據：2020年1～5月份，全國快遞業務量累計完成264.1 億件，同比增長18.4%。快遞行業發展如此迅速，但同時也伴隨著一些問題及挑戰。龐中華[1]，李天齊[2]指出當前物流壓力集中在最后一公里配送環節上。楊聚平[3]指出當前我國最后一公里配送成本一直居高不下。

學術界對最后1公里配送模式展開豐富研究。王旭坪[4]等提出最后一公里配送存在3 種方式，即送貨上門、自助收發箱與智能快遞柜。送貨上門需配送員與收件人約好時間，但首次投遞失敗率高[5]。自助收發箱價格昂貴，體積大，效率低。因此，送貨上門和自助收發箱都不能成為最后1 公里主流的配送方式。因此，2012年智能快遞柜應運而生。

但目前，國內外從用戶的角度探究智能快遞柜的使用意愿的影響的還處于起步階段，相關文獻較少,大部分的研究只是針對于顧客自助設備。于競[5]認為智能快遞柜屬于顧客自助設備范疇。Parasuraman[6]等指出用戶個人特質是自提設備使用意愿的重要影響因素。Collier[7]等指出情景可衡量用戶完成一項任務的難易。在信息技術高速發展的時代背景下，物聯網產業快速發展，上述學者的研究視角較單一。安徽省教育部及合肥工業大學研究院設定相關基金，以鼓勵學生對相關技術及產品發展等情況進行研究。。本文將從資源配置理論和技術接受模型的研究視角出發，來探究哪類用戶群體樂于使用智能快遞柜，以及那些情景因素會影響到智能快遞柜的使用意愿，并針對研究結果，給出研究建議。

1 理論基礎

1.1 資源配置理論

資源配置理論可以解釋用戶如何優化認知資源完成任務[8]。該理論認為消費認知的資源有限，當任務與認知資源匹配，此時任務完成效率最大，當認知資源低于或高于任務時，任務完成效率將受到影響。Collier[7]等和Zhu[9]等使用資源配置理論研究用戶對自助設備的使用意愿。本文從資源配置理論及使用智能快遞柜所消耗資源出發，提出3個影響因子，即智能快遞柜的位置便利、包裹輕便和感知時間壓力。

1.1.1 智能快遞柜的位置便利

智能快遞柜的位置與用戶使用智能快遞柜取貨走過的路程長短及取件耗費的時間相關。于競[5]認為如果自提柜被安裝在一個運離消費者的位置，消費者就需要分配更多的認知資源來完成任務。本文提出如果智能快遞柜的位置越不便利，那么收貨人感知利用智能快遞柜取貨走過的路程的距離也就越長，或耗費的時間就越多。那么，用戶如果要使用智能快遞柜取貨的話，就會耗費更多的認知資源。用戶使用智能快遞柜收貨的意愿越低。Jones[10]等研究自提設備的位置便利與顧客滿意度之間的關系，并通過實證分析得出自提設備的位置越便利，用戶滿意度越高的結論。因此，本文提出如下假設：

H1：智能快遞柜的位置便利會正向影響智能快遞柜的使用意愿。

1.1.2 包裹輕便

消費者網上購物下單后，賣家會根據商品質量、規格等特性，包裝商品，其目的是保護商品及提高物流效率[14]。物流包裹主要由商品和包裝組成，可根據包裹的質量和體積大致分為包裹輕便與包裹不輕便兩類。當物流包裹體積小、質量輕，消費者通常不會選擇送貨上門服務，因為這可能會消耗很多時間成本。而是選擇使用智能快遞柜收貨，因為智能快遞柜一方面可以使用戶取件時間靈活，另一方面可以暫存快遞。但當物流包裹得體積大、質量重的話，用戶如果使用智能快遞柜收貨，則會消耗更多的認知資源，如體力等。這時用戶可能會更傾向于選擇送貨上門或其他消耗認知資源少的收貨方式。從上述包裹特性的情景介紹可以看出，包裹輕便與否也會影響用戶的認知資源分配，但是目前鮮有文獻研究包裹輕便對用戶收貨方式的影響。因此，本文提出如下假設：

H2：質量輕、體積小的包裹會正向影響智能快遞柜的使用意愿。

1.1.3 感知時間壓力

感知時間壓力是影響消費者行為的重要因素[11]，它會影響用戶認知資源的分配。Herrington[12]等發現感知時間壓力負向消費者購物行為，且負面影響消費者的購物滿意度[10]。Collier[7]等證明出感知時間壓力會強烈影響消費者采用自助服務?；谫Y源配置理論。如果消費者感知到時間壓力大，他就不會選擇送貨上門的收貨方式，而是選擇消耗當前時間資源少的替代方案進行收貨，如使用智能快遞柜。另外，周林[13]等指出智能快遞柜收件相較于送貨上門的方式更加柔性。因此，本文提出如下假設：

H3：感知時間壓力會正向影響智能快遞柜的使用意愿。

1.2 技術接受模型

1989年，Davis[15]首次使用技術接受模型研究計算機系統的使用意愿，經典的技術接受模型有六個維度，即感知有用性、感知易用性、外部變量、使用變量、行為意圖和實際使用行為。盛光華[19]等指出技術接受模型的內涵不斷豐富，外延不斷拓展，在解釋和預測新事物的接納行為非常有效。技術接受模型還應用于移動社交網絡[17]、網上銀行[18]、共享平臺[19]等使用意愿的研究。郭英之[20]等和Pietro[21]等拓展了技術接受模型。Shin[22]等利用拓展技術接受模型研究用戶使用自助服務的意愿。本研究將在技術模型的基礎上，提出感知有用性和個體創新性兩個變量。

1.2.1 感知有用性

感知有用性是指用戶主觀感受使用產品后，生活質量得到改善，或工作績效得到提高的結果[1]。Venkatesh[23]認為感知有用性對用戶使用意愿有重要影響。郭英之[17]等發現用戶使用移動支付購買旅游產品的感知有用性，對其使用移動支付購買旅游產品的意愿具有顯著促進作用。鄧峰[24]提出消費者使用意愿會隨著感知有用性的提高而增強。張鐠心[25]等發現用戶的感知有用性對持續使用微博的意愿有顯著正向影響。因此，本文提出如下假設：

H5：感知有用性會正向影響智能快遞柜的使用意愿。

1.2.2 個體創新性

Blake[26]等發現個體創新性越高，他在網絡購物時所花費的時間越多，瀏覽的產品也就越豐富，探索性就越強。Lu[27]等發現個體創新性越高，越容易實現渠道轉換。龐中華[1]和于競[5]發現個體創新性會正向影響用戶對自提設備的使用意愿。因此，本文提出如下假設：

H6：個體創新性會正向影響智能快遞柜的使用意愿。

基于上述假設，本文從情景因素和個人特質的視角，構建出基于用戶的智能快遞柜的使用意愿影響因素模型。如圖1所示。

圖1 智能快遞柜的使用意愿影響因素模型

2 研究方案設計

2.1 問卷設計

通過前文理論分析及假設內容，本文采用發放問卷的形式收集數據。模型共涉及六個變量：智能快遞柜的位置便利、包裹輕便、感知時間壓力、感知有用性、個體創新性和智能快遞柜的使用意愿。本文參考國內外相關量表，確定變量測量題項，如表1所示。變量測量一律采用Likert5級量表，從1到5表示被調查者的態度從“非常不滿意”過渡到“非常滿意”。

表1 變量測量題項和來源

2.2 問卷收集

基于研究目的和方便抽樣的原則，對智能快遞柜的周圍及使用用戶進行調查。為確保問卷填寫質量，對問卷發放地點與發放時間進行控制，調查地點選在大學、寫字樓和小區智能快遞柜附近。整個調查過程中共發放問卷350 份，收回問卷340 份，無效問卷25 份，有效問卷315 份，問卷有效率90.00%。所有的被調查者中女性與男性的人數比例為46.35：56.35，且62.22%的被調查者的年齡處于18～27 歲的階段。因此，這些被調查者具有代表性，能反映實際情況。

2.3 問卷信效度分析

信度是指采用同一方法對同一事物的多次測量的結果一致性程度，用信度系數表示。

效度分析用來分析量表的有效性程度。效度分為內容效度與結構效度。測量量表以經典文獻為基礎，問卷內容效度滿足要求。結構效度利用變量測量題的標準化因子負荷和平均抽取方差進行衡量。

由表3知，所有變量的CITC 值、Cronbach’s α 系數、標準化因子負荷和平均抽取方差都符合要求。因此，問卷的信度及效度標準，可進行后續分析。

表3 信效度檢驗

3 實證分析

3.1 相關性分析

相關性分析，即有助于判定自變量間是否存在共線性問題，也有助于判斷自變量對應變量的影響方向及強度。王培杰[29]認為問卷中的自變量間應該是中低度相關關系，而自變量與應變量間是中高度相關關系。本文變量的相關性分析結果如表4所示。

表4 變量之間的相關性分析結果

由表8知，智能快遞柜的位置便利、包裹輕便、感知時間壓力、感知有用性和個體創新性與智能快遞柜的使用意愿間都顯著相關。個體創新性與智能快遞柜的使用意愿之間的相關性系數最大，值為0.849，包裹特性與智能快遞柜的使用意愿之間的相關系數最小，值為0.331。大多數屬于中高度相關性關系。智能快遞柜的位置便利、包裹輕便、感知時間壓力、感知有用性之間和個體創新性間處于中低度相關性關系。因此，本文中變量間的相關性狀態良好。

3.2 模型擬合與假設檢驗

相關性分析中，已驗證變量之間的相關性關系。下文將采用逐步多元回歸（Stepwise Multiple Regression Analysis）分析方法，研究自變量對應變量影響方向及程度。分析結果如表5所示。

由表5可知，模型1、模型2、模型3、模型4 和模型5的容差介于0.407～1.000 之間，均大于0.1，VIF 值介于1.000～2.458，均小于10。因此，各變量不存在多元共線性問題。所有模型DW 值介于1.684 至1.982 之間，是1.5～2.5的子區間，表示回歸模型與隨機誤差不存在相關性。從模型1 至模型5，隨著變量的加人，調整系數R2逐漸增大，說明變量的解釋能力逐漸增強。模型5 調整判定系數R2為0.751，表示智能快遞柜的位置便利、包裹輕便、感知時間壓力、感知有用性和個體創新性可以解釋智能快遞柜的使用意愿75.1%的變異。

表5 變量的逐步多元回歸分析結果

模型5 中，感知時間壓力、包裹輕便、智能快遞柜的位置便利和個體創新性的標準回歸系數的顯著性Sig 值為0.000，小于0.001；而感知有用性的標準回歸系數的顯著性Sig 值為0.001，小于0.01。說明各變量回歸系數都顯著，但顯著級別存在差異。常數項Sig 值為0.888，大于0.05，表示常數項與0 無顯著差異，無需考慮。因此，本文采用模型5中變量的標準化系數建立回歸方程：

智能快遞柜的使用意愿=0.065*智能快遞柜的位置便利+0.118*包裹輕便+0.182*感知時間壓力+0.439*感知有用性+0.665*個體創新性

由回歸方程式知，感知時間壓力、包裹輕便、智能快遞柜的位置便利、感知有用性和個體創新性對智能快遞柜的使用意愿都具有顯著的正向作用。因此，假設H1、H2、H3、H4、H5、H6和H7成立。

3.3 研究結論

本文從資源配置理論出發，提出智能快遞柜的位置便利、包裹輕便和感知時間壓力3 個因素。由上述回歸方程系數可知，情景因素中，用戶的感知時間壓力對智能快遞柜的使用意愿影響最大，說明用戶的感知時間壓力越大，其對智能快遞柜的使用意愿越強。實際調查中發現，在下午5:30～7:30 這個時間段，使用智能快遞柜的人數較多。包裹輕便對智能快遞柜的使用意愿影響也將強。說明對體積較小、質量輕的包裹，用戶希望使用智能快遞柜收貨。智能快遞柜的位置便利的回歸系數是0.065，顯著Sig 值為0.018（0.05＞Sig＞0.01）。因此，智能快遞柜的位置便利對智能快遞柜的使用意愿的影響較弱。

本文從技術接受模型理論出發，提出感知有用性和個體創新性兩個因素。由上述回歸方程系數可知，用戶特質中，感知有用性和個體創新性都對智能快遞柜的使用意愿具有顯著的正向影響，且個體創新性的回歸系數大于感知有用性的回歸系數。

在智能快遞柜的使用意愿的回歸方程式中，技術接受模型確定的因素的系數值都大于資源配置理論確定的影響因素的系數值?？赡苁且驗榧夹g接受模型主要是用來衡量一款新產品或新技術，被用戶接受及使用的程度，智能快遞柜在市場上已發展8年多，用戶對智能快遞柜或多或少過有了解。因此，在后續智能快遞柜的使用意愿研究中，應淡化甚至不使用技術接受模型。此外，2020年4月，順豐宣布蜂巢智能快遞柜超時收費標準，這在一定程度上與用戶感知時間壓力這一因素的效益背反。因此，后續的研究中，考慮用戶感知壓力的同時，也需要考慮智能快遞柜的暫存成本。

5 研究建議

通過上述研究結論總結出如下3點建議：

第一，智能快遞柜的位置便利會顯著的影響消費者使用智能快遞柜的意愿。因此智能快遞柜的選址應盡量選在位置方便、用戶便利的地方，從而使用戶利用智能快遞柜取貨盡可能的方便。比如我們可以將智能快遞柜的位置選址在小區的主要出入口附近，這樣既可以方便用戶下班回家途中完成取件，同時又能方便快遞員使用智能快遞柜投件。這將顯著提高消費者使用智能快遞柜意愿，尤其對于那些早出晚歸的上班族人群。

第二，包裹輕便會顯著影響消費者使用智能快遞柜的意愿。吳曉紅[30]等提出當今快遞物流業普遍存在過度包裝的問題。因此要盡可能地對物流包裹的包裝進行“瘦身”，一方面可出臺相關政策來制止商家以賺取好評為目的的過度包裝；另一方面可以使用可降解的塑料袋和透明膠帶進行包裝。

第三，感知有用性和個體創新性會顯著的影響消費者使用智能快遞柜的意愿。因此，需要讓更多的消費者知道并了解智能快遞柜收件的好處。通過宣傳海報、微信掃碼、用戶訪談等渠道介紹智能快遞柜的好處，及未來的發展。從而使更多的消費者可以知道智能快遞柜能夠在何種情境下，為自身生活帶來便捷。