共享出行模式中的消費者信任機理研究

余 麗，譚立勤，杜 鵬，鄧 宏，鄒侃妮，欒子雯

(成都理工大學 商學院，四川 成都 610059)

1 引言

隨著移動互聯網的大規模應用，共享經濟快速發展，共享經濟企業大量涌現，成為社會各界關注的熱點現象。目前，交通出行、房屋、餐飲、二手物品、資金、知識技能等眾多領域都涌現出了大量共享經濟平臺。共享出行是共享經濟在交通領域的表現形式，近年來，為滿足環保節能、提高交通工具利用效率的市場需求，共享出行行業迅速發展，但是在其快速發展的同時，共享出行行業也暴露出眾多問題，安全事故時有發生，如滴滴出行在2018年就發生多起女性傷害事件，共享出行平臺表現出的行業混亂、保障制度缺乏等現象已經嚴重影響消費者對共享出行平臺的信任，但是消費者對共享出行平臺的信任是共享出行平臺持續發展的重要因素，直接影響共享出行行業的未來，因此，想要推動共享出行平臺的長久健康發展就必須要建立長期有效的信任機制，基于此，本文從國內共享出行平臺出發，通過問卷調查形勢，探究共享出行中消費者的信任機理，找出影響消費者信任的關鍵因素，以期進一步解決共享出行平臺信任危機。

互聯網技術的進步催生了共享出行，由于共享出行的低成本、低污染以及高效率等特點，消費者對共享出行使用傾向越來越強[1]。國內外眾多學者已對共享出行進行研究，但是早期的研究主要集中于共享出行現狀，共享物品消費意愿以及共享出行的政府監管等方面，在共享出行現狀方面，張桅(2017)對我國共享單車現狀進行梳理，提出我國共享單車存在維修不及時、隨意停放、交通擁堵等眾多問題急需解決[2]；在共享出行消費意愿方面也有眾多文獻進行探討，朱振濤(2020)研究共享電動汽車使用意愿的關鍵影響因素，指出環保意識、社會影響、 價格價值、 績效期望和政府政策是影響消費者使用意愿的關鍵因素[3]，張榮花(2020)則提出性別、年齡、最常使用交通工具、日常通勤單程距離、出行距離和汽車共享服務收費標準均會對出行者的汽車共享服務選擇行為產生顯著影響[4]；由于我國對共享出行市場還存在著監管空白，共享出行對原有市場造成了一定的沖擊，為進一步完善共享出行市場，市場監管也成為共享出行研究的熱點之一，趙菊(2019)認為政府應順應互聯網發展的大趨勢，引導運營商建立有效的市場規則，利用社會化媒體建立有效的政府監管機制[5]，陶哲航(2019)指出我國對共享出行監管尚未實現現代化，應利用回應性監管、智慧監管等精華部分對監管方式進行創新[6]。隨著我國共享出行市場的進一步發展，共享出行逐漸暴露出行業發展混亂、制度保障缺失等弊端，導致消費者對共享出行出現信任危機[7]，基于此，國內眾多學者對共享出行模式中的信任問題進行探索，國內外學者主要從消費者信任的形成機理以及影響因素進行分析，在形成機理方面，賀明華(2020)從在線信任理論、制度信任理論及社會滲透理論出發對我國共享出行下消費者信任的前因和后果及其作用機制進行研究[8]，謝雪梅(2016)便已基于傳統的信任理論研究，考慮共享主體的個人特征，建立了共享經濟下信任形成機制的基本框架[9]。為了進一步解決共享出行中的信任危機，眾多學者對影響消費者信任的主要因素進行研究，閆強(2020)認為基于個人的信任、基于制度的信任、基于計算的信任和基于認同的信任對消費者信任具有顯著的影響[10]，唐佳璐(2017)基于共享環境、共享平臺、共享資源三個維度對信任關系建立的影響因素展開初步探索[11]。綜上所述，國內外學者對于共享出行模式中的信任問題進行了較多探討，由于研究角度的不同，所得出的結論也有所差異，但是深入研究共享出行模式中的信任機理無疑是進一步推動共享出行發展的必要途徑之一。

2 研究假設

從社會學觀點來說，信任是一種意圖或行為，反映了一方相信對方所做的不會對自己不利，認為他方行為值得信賴。平臺信任則是指消費者對于共享出行平臺的信任程度，是反映共享出行模式中消費者信任程度的重要指標之一，平臺信任屬于潛變量，無法對其進行直接測量，本文基于消費者每周使用共享出行平臺頻數、對共享出行平臺的依賴程度以及分享共享出行平臺意愿強度等多方面來反映消費者對于共享出行平臺的信任程度。

平臺質量是指共享出行平臺給予消費者的使用體驗，是影響消費者對共享出行平臺信任程度的重要因素之一，平臺質量涉及范圍廣，不適合用單一指標反映，無法對其進行直接測量，屬于潛變量。本文基于司機駕駛技術、平臺效率等多個方面全方面反映共享出行平臺質量，王燕斌(2020)在研究在線英語知識付費平臺質量對用戶持續使用意愿的影響時指出平臺質量能夠影響消費者對于平臺的信任程度，從而影響消費者的使用意愿，易鳳梅(2020)在研究農產品電商平臺服務質量對顧客黏性影響時也提出平臺質量是影響顧客信任的重要因素。

假設H1：平臺質量對平臺信任產生顯著的正向影響關系。

社交影響是指關于共享出行平臺的評價以及共享出現平臺的知名度等會影響消費者對于共享出行平臺的信任程度。伴隨著互聯網時代的到來，消費者在信息的獲取上具有極大的便利性，能隨時瀏覽關于共享出行平臺的總體評價，從而影響消費者對于共享出行的信任程度，張景安 ( 2009)在研究電商環境中客戶信任的形成路徑時也指出消費者身邊人或者是名人的推薦會推動消費者提高對于平臺的信任程度。

假設H2：社交影響對平臺信任產生顯著的正向影響關系。

政府監管是指政府對于共享出行平臺的監管程度，主要包括相關法律法規的制定以及政府的監管力度等，陶哲航(2019)在研究共享經濟下的政府監管時指出政府監管對于共享經濟發展顯得尤為重要，當缺乏政府監管時，市場秩序會顯得混亂，產品質量顯得參差不齊，良好的政府監管會規范競爭，提高產品質量，因此，政府監管對約束共享出行平臺，提高平臺質量具有重要的影響。

假設H3a：政府監管對平臺質量產生顯著的正向影響關系。

假設H3b：政府監管對平臺信任產生顯著的正向影響關系。

司機基本情況主要是指司機的性別、年齡等基本信息，謝雪梅(2016)在研究共享經濟下消費者信任形成機制時指出共享主體的學歷、性別和年齡等可以衡量主體個人的可信度、善良、誠意和能力等，這些共享主體個人特征會影響消費者對于共享平臺的信任。

假設H4：司機基本情況對平臺信任產生顯著的正向影響關系。

3 研究設計與論證

3.1 研究方法

本文主要采取問卷調查的方法對研究假設進行論證。調查問卷主要由兩部分構成：第一部分是個人基本情況調研，主要包括被調研者的性別、年齡、職業、月收入水平、學歷以及共享出行平臺使用類型和使用頻率等；第二部分主要是調查影響消費者對于共享出行平臺信任程度的因素，主要從平臺質量、社交影響、政府監管以及司機基本情況四個維度出發。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度，收集到相對真實的樣本數據。在正式問卷調研開始之前，先對問卷進行了預調研，主要采用線上調研方式在內部進行調研，通過問卷星平臺進行發放收集，通過內部調研對調查問卷問題及題量進行進一步的修改，以便更好地滿足調研需求。正式調研通過 “問卷星”平臺進行線上調研，發放收集時間約有半個多月，回收率為 100%，總計回收 222 份，滿足結構方程模型對于樣本量的要求。

在222份受訪對象中，男性參與調查樣本共計108份，占比48.6%，女性參與調查樣本114份，占比52.4%，受訪者主要來自四川、廣東、山東、重慶、山西、河北等27個省份。從年齡結構上來看，受訪者年齡主要集中在18～35歲之間，占比50%，這部分人具有較為穩定的收入，且有較大部分家庭未配置相關交通工具，對共享出行的需求較為迫切。從受訪者學歷來看，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，占比86.5%。從受訪者職業來看，主要是上班族，這類人具有穩定的收入，樂于接受并嘗試新事物，對共享出行服務的選擇性較高。

3.2 數據檢驗

通過SPSS23.0對222份有效樣本數據進行分析，樣本數據整體Cronbach’s α為0.874，樣本數據整體信度較高。同時對各分量的信度進行檢驗，其結果如表1所示，一般來講，分量表的α信度系數最好在0.7以上，0.6～0.7為可接受范圍，從表1可知，所有分量的Cronbach’s α值都在0.7以上，因此，從整體上來看，各分量α信度系數檢驗結果較好，由此可知，樣本數據的信度較好。

表1 各因子標準負荷、Cronbach’s α、CR和AVE值

在對樣本數據進行效度檢驗時，首先要分析數據的KMO值，如果此值高于0.8，則說明效度高；如果此值介于0.7～0.8之間，則說明效度較好；如果此值介于0.6～0.7之間，則說明效度可接受，如果此值小于0.6，說明效度不佳。在對222份有效樣本數據進行 KMO 效度檢驗，測算出樣本的整KMO值為0.837，大于0.8，并且Bartlett檢驗Sig值為0.000，說明樣本數據的整體效度較好，適合進行下一步的因子分析。從表1可知，各變量的因子載荷系數皆大于0.6，各分量的組合信度CR皆大于0.7，且平方差提取量AVE都大于0.5，說明各變量的效度較好，綜上所述，樣本數據效度較好，適合構建結果方程模型。

3.3 模型論證

本文使用SPSSAU分析軟件對結構方程模型進行分析，構建的結構方程模型中主要包括平臺信任、平臺質量、社交影響、政府監管以及司機基本情況等變量，并且以擬合指數來評價模型擬合情況。通過對模型進行多次修正，結果發現平臺質量、社交影響、司機基本情況等3個變量對平臺信任的影響是直接的，而政府監管對于平臺信任的影響是間接的，從而最終確定共享出行模式中消費者信任影響因素的作用路徑，運用SPSSAU分析軟件進一步對擬合指數進行計算，最終得到的擬合指數計算結果如表2所示。從表2可以看出，絕對擬合指數χ2/df=2.775<3,RMSEA=0.089<0.1,GFI=0.883,GFI雖然略小于0.9，但在可接受范圍之內，相對擬合指數 CFI=0.91，大于0.9，指標計算結果好，反映模型擬合情況的其他指標AGFI=0.83，略低于0.9，但在接受范圍之內，NFI=0.867，略低于0.9，也在可接受范圍之內，IFI=0.911>1,指標計算結果好，RMR=0.004<0.005，指標計算結果好，因此可以認為模型整體擬合良好，不需要對模型進行再次修正。

表2 模型擬合指數計算結果

表3 模型的回歸系數和路徑驗證

由表3和圖1可知，模型回歸系數及統計性檢驗結果較為理想。平臺質量對于平臺信任影響時，標準化路徑系數值為0.290>0，此路徑呈現出0.05水平的顯著性(z=2.271，p=0.023<0.05)，社交影響對于平臺信任影響時，標準化路徑系數值為0.291>0，此路徑呈現出0.05水平的顯著性(z=2.353，p=0.019<0.05)，司機基本情況對于平臺信任影響時，標準化路徑系數值為0.301>0，此路徑呈現出0.01水平的顯著性(z=3.504，p=0.000<0.01)，由此可知，平臺質量、社交影響和平臺對司機基本情況的披露都會對平臺信任產生顯著的正向影響關系。政府監管對于平臺質量影響時，標準化路徑系數值為0.711>0，并且此路徑呈現出0.01水平的顯著性(z=5.891，p=0.000<0.01)，因而說明政府監管會對平臺質量產生顯著的正向影響關系，但是政府監管對于平臺信任影響不顯著。根據模型分析結果可知，本文提出的H1、H2、H3a和H4假設得到驗證，H3b假設不成立。

4 結論與建議

4.1 結論

通過運用結構方程模型對調查問卷所得到的數據進行分析，得到以下結論。

(1)平臺質量對消費者信任具有顯著的正向關聯作用。共享出行模式中平臺質量主要體現在平臺服務方提供的產品設計 ( 如網站、APP、公眾號或對應的小程序 ) 質量、問題處理效率等方面，良好的用戶體驗會使消費者對共享出行平臺有了更加直觀、良好的產品感知，提升消費者對于平臺的好感度，從而提升消費者對于共享出行平臺的信任程度。

(2)社交影響對消費者信任具有顯著的正向關聯作用。社交影響主要體現在網絡評價或者是身邊朋友對消費者的潛在印象，共享出行平臺的好壞經人為傳播后，能夠對消費者是否使用該共享平臺造成很大的影響，會影響消費者對于平臺的第一印象，不僅如此，從眾心理和好奇心也會推動消費者去了解甚至使用身邊朋友推薦的產品和服務，基于他人特別是身邊人對于平臺的評價，消費者對于平臺的信任程度也會隨之改變，進而影響消費者對平臺的信任程度。

(3)司機基本情況對消費者信任具有顯著的正向關聯作用。司機的學歷、性別和年齡是消費者判斷司機可信度的重要依據，特別是在滴滴安全事故頻頻發生后，消費者在選擇共享出行平臺時，會下意識基于司機的基本信息來推測司機的可信度，從而對判斷出行是否安全。

(4)政府監管對平臺質量產生顯著的正向影響，對消費者信任產生間接影響。政府監督主要包括政府等行政機構制定的行業法律法規和政府監管執行力度，政府加強對于共享出行平臺的監管會進一步約束共享出行平臺，推動共享出行平臺進一步完善平臺建設，直接提高共享出行平臺質量，為消費者提供更好的使用體驗，進而增強消費者對于平臺的信任程度。

4.2 建議

首先，應加強平臺質量、效率建設。平臺質量是影響消費者信任的重要因素，共享出行平臺提高平臺外觀，反映速度以及增加必要功能等提升消費者對平臺的使用體驗感，增強消費者者的好感度；同時要加強對司機的審核以及加快平臺對于顧客投訴問題的處理效率，及時給予顧客反饋，減少顧客使用平臺的顧慮，通過影響顧客使用感，提升顧客對于平臺的好感度，影響共享出行平臺好評率，借助口碑宣傳，提高消費者對于平臺的信任程度。

其次，加強行業規范和安全制度建設，通過行業權威部門制定統一行業規范并采用相應技術對行車安全進行監控，保障行業規范性和行程安全性。再者加強司機審核制度和司機培訓，提高司機的綜合素質。最后政府應加強對共享出行平臺的監管，及時檢查平臺業務中存在的安全監管漏洞和制度漏洞，并及時在制定平臺制度規范，通過法律法規約束從源頭上消除出行風險的隱患，從而提升消費者對共享出行平臺的信任程度。