王 超,周璐好,任倩文
(長安大學 經濟與管理學院,陜西 西安 710064)
隨著生活節奏加快,“互聯網+餐飲”的商業組合極大程度豐富了現代居民用餐需求。截至2020年12月,我國外賣用戶規模達4.19億[1],外賣產業規模達8 353億元,外賣配送從業人員總數已突破700萬[2]?!盎ヂ摼W+餐飲”商業組合的蓬勃發展催生出消費者與點餐網絡平臺間的紐帶—外賣配送。而電動(自行)車等非機動車因速度快、體積小、穿行方便等優勢成為“互聯網+餐飲”配送服務主要交通工具。基于目前薪酬機制,外賣配送員片面追求配送效率而忽視自身及他人交通安全現象普遍存在,配送員在交通安全風險感知與配送效率感知間極易產生“感知失衡”,如圖1所示?!案兄Ш狻贝呱T如闖紅燈、逆行、超速行駛、騎車接打電話等不文明交通現象,形成有限文明下的有限安全交通困境,進而導致外賣配送群體成為城市出行“交通文明洼地”的集中體現,使城市交通面臨新的挑戰。
圖1 交通安全風險與配送效率間“感知失衡”
電動(自行)車交通事故一直是城市道路交通治理難點。部分學者開展外賣配送交通安全影響研究[3-4],但從外賣配送群體自身出發,開展關于外賣配送個體交通行為動機及影響因素的研究較少。
本文結合“互聯網+餐飲”業態特點,提出“感知失衡”是導致外賣配送群體交通違規現象主要原因,全面探討COVID-19對“感知失衡”影響關系,明確外賣配送“交通文明洼地”現象形成機理,為城市交通精細化管理提供啟示。
通過調研發現人因是影響道路交通安全事故最主要因素[5-6]。其中,個體駕駛態度與強行超車、超速等交通行為關聯緊密,對駕駛心理影響顯著,是導致交通事故發生主要因素[7-8]。相對機動車,電動(自行)車違規成本低、被懲罰概率小,導致外賣配送群體交通違規從眾心理現象顯著。
通過對風險駕駛行為進行規制,可有效減少致命性道路交通安全事故[9]。Li等[10]研究發現,對風險持有積極態度的個體更易產生攻擊性駕駛行為。人的冒險行為傾向能夠反映個體間潛在性格差異,是導致風險駕駛行為重要因素。對風險感知敏感的個體會通過采取預防措施(如減速、“一帶一盔”的正確使用等),將交通風險降至最低[11]。
從人口統計學及社會經濟變量進行分析,交通參與者基本屬性包括年齡、性別、婚姻狀態、收入、受教育程度等,均與交通事故存在一定關聯性[12]。外賣配送受平臺嚴格薪酬機制和消費者追求最短配送時長雙重限制,導致外賣配送員交通安全問題突出。部分學者嘗試從外賣配送路徑優化方面平衡顧客、網絡平臺以及配送員間利益關系[13-15],但在剛性準點率和超時懲罰限制下,配送員不會完全按照系統規劃路線進行配送。不同配送員對安全風險和配送效率感知程度不同,對配送路徑有不同選擇,為追求更高配送效率,忽視交通安全,進而出現外賣配送群體交通安全風險感知與配送效率感知間的失衡狀態,并最終導致交通事故發生。
本文設計包含配送員個人基本屬性、配送基本屬性、交通安全意識、交通行為傾向、對交通違規的態度、COVID-19健康成本感知、交通安全風險感知、配送效率感知8個維度調查問卷,開展新冠疫情背景下外賣配送交通安全風險感知與配送效率感知影響因素研究。本文以西安市外賣配送員為研究對象,通過預調研發現,調查問卷信度與效度良好。2020年5月21日至2020年5月31日采用線上、線下相結合的方式發放與回收問卷,線下發放問卷時,調研員全程對填寫過程進行監督,并及時解決受訪者遇到的問題,一定程度確保數據有效性。
研究對象均為駕駛電動(自行)車的外賣配送員,共回收問卷150份,有效問卷142份,有效率94.7%。其中,男性(95.8%)明顯多于女性(4.2%);年齡區間(占比)為31~40歲(37.32%)、41~50歲(26.06%)、26~30歲(23.24%)、18~25歲(11.27%)、51~59歲(2.11%),80后與90后已成為配送群體中堅力量,約占60%;受教育程度方面,包括高中/職高(45.07%)、初中及以下(30.99%)、大專(18.31%)、大學本科(5.63%),學歷分布較為集中;月收入方面,3 000~6 000元占57.04%,收入較可觀;就業渠道方面,近1/2(41.5%)配送員通過老配送員介紹加入外賣配送行業,存在一定群體效應。
運用秩和檢驗法驗證外賣配送群體年齡、受教育程度、就業渠道等影響因子對配送交通事故發生及嚴重程度具有顯著性影響(P<0.05)。利用SPSS 23.0軟件進行有序多分類Logistic回歸,以標定模型。模型似然比檢驗顯示有序多分類Logistic回歸模型具有研究意義(χ2=61.339,P<0.001),見表1。擬合優度檢驗顯示模型擬合良好(P=0.415>0.005)。取自變量顯著性概率臨界值為0.05,根據影響因子貢獻率發現,配送員年齡與就業渠道2個自變量對外賣配送交通事故及嚴重程度有顯著影響。隨配送員年齡增長,對配送事故影響作用先增大后減小,表明不同年齡段配送員交通違規意愿不同;通過中介/勞務公司介紹就業,對配送事故影響程度為顯著負向,說明配送員經中介/勞務公司培訓,可有效降低交通事故發生率;經老配送員介紹、自己求職或興趣愛好就業對配送事故影響程度為顯著正向。
表1 有序多分類Logistic回歸分析
交通安全意識、交通行為傾向、交通安全態度對外賣配送交通違法感知失衡影響程度KMO=0.861,Bartlett’s球形檢驗χ2=7 726.53,df=1 035,P=0.000,表明上述因素適合做因子分析。運用SPSS和AMOS對Cronbach’sα值和組合信度(CR)進行檢驗,結果見表2。所有變量CR值介于0.742~0.906之間,均滿足大于0.7,說明各變量信度較高。采用因子載荷和平均方差提取(AVE)2個指標分析收斂效度,各變量因子載荷系數介于0.502~0.835之間,且AVE值均大于0.5,說明測量收斂效度較高。
表2 驗證性因子分析及信度效度檢驗結果
表2(續)
基于檢驗和探索性因子分析結果,提出4點研究假定,見表3。
表3 研究假定
通過對研究模型整體適配度進行檢驗可得,擬合卡方值為χ2=1 853.993(P=0.000),自由度DF為651,卡方值與自由度比值χ2/df為2.848,符合比值在1~5之間的標準,近似誤差均方根RMSEA為0.047,滿足小于0.05的標準,表明給定理論模型與飽和模型差距滿足標準。相對擬合指數CFI,擬合優度指數GFI,標準擬合指數NFI,遞增擬合指數IFI,分別為0.913,0.911,0.937,0.912,均滿足大于0.9的評價標準,表明外賣配送交通安全風險與配送效率感知失衡影響因素模型擬合優度較好,感知失衡結構方程如圖2所示。
圖2 感知失衡結構方程
路徑檢驗結果見表4。由表4可知,所有路徑值均小于95%顯著水平,上述假設均得到驗證,且中介變量COVID-19健康成本感知調節作用顯著。
表4 路徑檢驗結果
根據圖2中標準化路徑系數與因子載荷系數,分析變量間因果關系,進而明確各變量間相互作用強弱,通過計算得到各構面間作用效果,見表5。
表5 交通安全風險感知與配送效率感知之間的作用效果
1)年齡對外賣配送交通事故影響程度呈先增大后減小的趨勢;中介/勞務公司介紹就業可有效降低外賣配送交通事故發生。
2)新冠疫情加劇外賣配送群體對交通安全風險感知與配送效率感知的失衡程度,對安全有序的外賣配送市場形成有一定制約作用。