基于消费者视角的智能快递使用意愿实证研究＊

■ 蒋丽 余圆亮 梁昌勇

合肥工业大学管理学院 合肥 230000

0 引言

近年来，随着电子商务蓬勃发展，网上购物交易量持续增多。据中国互联网信息中心（CNNIC）发布第45次《中国互联网发展统计报告》的报告显示：我国网民数量近9.04 亿，网上购物用户数量近7.10 亿，说明78.53%的网名进行过网购。此外，短短10年，淘宝在“双十一”当天的交易突破4000余倍增长。电子商务蓬勃的发展，必然会带动快递服务业。据国家邮政局公布的数据：2020年1～5月份，全国快递业务量累计完成264.1 亿件，同比增长18.4%。快递行业发展如此迅速，但同时也伴随着一些问题及挑战。庞中华[1]，李天齐[2]指出当前物流压力集中在最后一公里配送环节上。杨聚平[3]指出当前我国最后一公里配送成本一直居高不下。

学术界对最后1公里配送模式展开丰富研究。王旭坪[4]等提出最后一公里配送存在3 种方式，即送货上门、自助收发箱与智能快递柜。送货上门需配送员与收件人约好时间，但首次投递失败率高[5]。自助收发箱价格昂贵，体积大，效率低。因此，送货上门和自助收发箱都不能成为最后1 公里主流的配送方式。因此，2012年智能快递柜应运而生。

但目前，国内外从用户的角度探究智能快递柜的使用意愿的影响的还处于起步阶段，相关文献较少,大部分的研究只是针对于顾客自助设备。于竞[5]认为智能快递柜属于顾客自助设备范畴。Parasuraman[6]等指出用户个人特质是自提设备使用意愿的重要影响因素。Collier[7]等指出情景可衡量用户完成一项任务的难易。在信息技术高速发展的时代背景下，物联网产业快速发展，上述学者的研究视角较单一。安徽省教育部及合肥工业大学研究院设定相关基金，以鼓励学生对相关技术及产品发展等情况进行研究。。本文将从资源配置理论和技术接受模型的研究视角出发，来探究哪类用户群体乐于使用智能快递柜，以及那些情景因素会影响到智能快递柜的使用意愿，并针对研究结果，给出研究建议。

1 理论基础

1.1 资源配置理论

资源配置理论可以解释用户如何优化认知资源完成任务[8]。该理论认为消费认知的资源有限，当任务与认知资源匹配，此时任务完成效率最大，当认知资源低于或高于任务时，任务完成效率将受到影响。Collier[7]等和Zhu[9]等使用资源配置理论研究用户对自助设备的使用意愿。本文从资源配置理论及使用智能快递柜所消耗资源出发，提出3个影响因子，即智能快递柜的位置便利、包裹轻便和感知时间压力。

1.1.1 智能快递柜的位置便利

智能快递柜的位置与用户使用智能快递柜取货走过的路程长短及取件耗费的时间相关。于竞[5]认为如果自提柜被安装在一个运离消费者的位置，消费者就需要分配更多的认知资源来完成任务。本文提出如果智能快递柜的位置越不便利，那么收货人感知利用智能快递柜取货走过的路程的距离也就越长，或耗费的时间就越多。那么，用户如果要使用智能快递柜取货的话，就会耗费更多的认知资源。用户使用智能快递柜收货的意愿越低。Jones[10]等研究自提设备的位置便利与顾客满意度之间的关系，并通过实证分析得出自提设备的位置越便利，用户满意度越高的结论。因此，本文提出如下假设：

H1：智能快递柜的位置便利会正向影响智能快递柜的使用意愿。

1.1.2 包裹轻便

消费者网上购物下单后，卖家会根据商品质量、规格等特性，包装商品，其目的是保护商品及提高物流效率[14]。物流包裹主要由商品和包装组成，可根据包裹的质量和体积大致分为包裹轻便与包裹不轻便两类。当物流包裹体积小、质量轻，消费者通常不会选择送货上门服务，因为这可能会消耗很多时间成本。而是选择使用智能快递柜收货，因为智能快递柜一方面可以使用户取件时间灵活，另一方面可以暂存快递。但当物流包裹得体积大、质量重的话，用户如果使用智能快递柜收货，则会消耗更多的认知资源，如体力等。这时用户可能会更倾向于选择送货上门或其他消耗认知资源少的收货方式。从上述包裹特性的情景介绍可以看出，包裹轻便与否也会影响用户的认知资源分配，但是目前鲜有文献研究包裹轻便对用户收货方式的影响。因此，本文提出如下假设：

H2：质量轻、体积小的包裹会正向影响智能快递柜的使用意愿。

1.1.3 感知时间压力

感知时间压力是影响消费者行为的重要因素[11]，它会影响用户认知资源的分配。Herrington[12]等发现感知时间压力负向消费者购物行为，且负面影响消费者的购物满意度[10]。Collier[7]等证明出感知时间压力会强烈影响消费者采用自助服务。基于资源配置理论。如果消费者感知到时间压力大，他就不会选择送货上门的收货方式，而是选择消耗当前时间资源少的替代方案进行收货，如使用智能快递柜。另外，周林[13]等指出智能快递柜收件相较于送货上门的方式更加柔性。因此，本文提出如下假设：

H3：感知时间压力会正向影响智能快递柜的使用意愿。

1.2 技术接受模型

1989年，Davis[15]首次使用技术接受模型研究计算机系统的使用意愿，经典的技术接受模型有六个维度，即感知有用性、感知易用性、外部变量、使用变量、行为意图和实际使用行为。盛光华[19]等指出技术接受模型的内涵不断丰富，外延不断拓展，在解释和预测新事物的接纳行为非常有效。技术接受模型还应用于移动社交网络[17]、网上银行[18]、共享平台[19]等使用意愿的研究。郭英之[20]等和Pietro[21]等拓展了技术接受模型。Shin[22]等利用拓展技术接受模型研究用户使用自助服务的意愿。本研究将在技术模型的基础上，提出感知有用性和个体创新性两个变量。

1.2.1 感知有用性

感知有用性是指用户主观感受使用产品后，生活质量得到改善，或工作绩效得到提高的结果[1]。Venkatesh[23]认为感知有用性对用户使用意愿有重要影响。郭英之[17]等发现用户使用移动支付购买旅游产品的感知有用性，对其使用移动支付购买旅游产品的意愿具有显著促进作用。邓峰[24]提出消费者使用意愿会随着感知有用性的提高而增强。张镨心[25]等发现用户的感知有用性对持续使用微博的意愿有显著正向影响。因此，本文提出如下假设：

H5：感知有用性会正向影响智能快递柜的使用意愿。

1.2.2 个体创新性

Blake[26]等发现个体创新性越高，他在网络购物时所花费的时间越多，浏览的产品也就越丰富，探索性就越强。Lu[27]等发现个体创新性越高，越容易实现渠道转换。庞中华[1]和于竞[5]发现个体创新性会正向影响用户对自提设备的使用意愿。因此，本文提出如下假设：

H6：个体创新性会正向影响智能快递柜的使用意愿。

基于上述假设，本文从情景因素和个人特质的视角，构建出基于用户的智能快递柜的使用意愿影响因素模型。如图1所示。

图1 智能快递柜的使用意愿影响因素模型

2 研究方案设计

2.1 问卷设计

通过前文理论分析及假设内容，本文采用发放问卷的形式收集数据。模型共涉及六个变量：智能快递柜的位置便利、包裹轻便、感知时间压力、感知有用性、个体创新性和智能快递柜的使用意愿。本文参考国内外相关量表，确定变量测量题项，如表1所示。变量测量一律采用Likert5级量表，从1到5表示被调查者的态度从“非常不满意”过渡到“非常满意”。

表1 变量测量题项和来源

2.2 问卷收集

基于研究目的和方便抽样的原则，对智能快递柜的周围及使用用户进行调查。为确保问卷填写质量，对问卷发放地点与发放时间进行控制，调查地点选在大学、写字楼和小区智能快递柜附近。整个调查过程中共发放问卷350 份，收回问卷340 份，无效问卷25 份，有效问卷315 份，问卷有效率90.00%。所有的被调查者中女性与男性的人数比例为46.35：56.35，且62.22%的被调查者的年龄处于18～27 岁的阶段。因此，这些被调查者具有代表性，能反映实际情况。

2.3 问卷信效度分析

信度是指采用同一方法对同一事物的多次测量的结果一致性程度，用信度系数表示。

效度分析用来分析量表的有效性程度。效度分为内容效度与结构效度。测量量表以经典文献为基础，问卷内容效度满足要求。结构效度利用变量测量题的标准化因子负荷和平均抽取方差进行衡量。

由表3知，所有变量的CITC 值、Cronbach’s α 系数、标准化因子负荷和平均抽取方差都符合要求。因此，问卷的信度及效度标准，可进行后续分析。

表3 信效度检验

3 实证分析

3.1 相关性分析

相关性分析，即有助于判定自变量间是否存在共线性问题，也有助于判断自变量对应变量的影响方向及强度。王培杰[29]认为问卷中的自变量间应该是中低度相关关系，而自变量与应变量间是中高度相关关系。本文变量的相关性分析结果如表4所示。

表4 变量之间的相关性分析结果

由表8知，智能快递柜的位置便利、包裹轻便、感知时间压力、感知有用性和个体创新性与智能快递柜的使用意愿间都显著相关。个体创新性与智能快递柜的使用意愿之间的相关性系数最大，值为0.849，包裹特性与智能快递柜的使用意愿之间的相关系数最小，值为0.331。大多数属于中高度相关性关系。智能快递柜的位置便利、包裹轻便、感知时间压力、感知有用性之间和个体创新性间处于中低度相关性关系。因此，本文中变量间的相关性状态良好。

3.2 模型拟合与假设检验

相关性分析中，已验证变量之间的相关性关系。下文将采用逐步多元回归（Stepwise Multiple Regression Analysis）分析方法，研究自变量对应变量影响方向及程度。分析结果如表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 之间，均大于0.1，VIF 值介于1.000～2.458，均小于10。因此，各变量不存在多元共线性问题。所有模型DW 值介于1.684 至1.982 之间，是1.5～2.5的子区间，表示回归模型与随机误差不存在相关性。从模型1 至模型5，随着变量的加人，调整系数R2逐渐增大，说明变量的解释能力逐渐增强。模型5 调整判定系数R2为0.751，表示智能快递柜的位置便利、包裹轻便、感知时间压力、感知有用性和个体创新性可以解释智能快递柜的使用意愿75.1%的变异。

表5 变量的逐步多元回归分析结果

模型5 中，感知时间压力、包裹轻便、智能快递柜的位置便利和个体创新性的标准回归系数的显著性Sig 值为0.000，小于0.001；而感知有用性的标准回归系数的显著性Sig 值为0.001，小于0.01。说明各变量回归系数都显著，但显著级别存在差异。常数项Sig 值为0.888，大于0.05，表示常数项与0 无显著差异，无需考虑。因此，本文采用模型5中变量的标准化系数建立回归方程：

智能快递柜的使用意愿=0.065*智能快递柜的位置便利+0.118*包裹轻便+0.182*感知时间压力+0.439*感知有用性+0.665*个体创新性

由回归方程式知，感知时间压力、包裹轻便、智能快递柜的位置便利、感知有用性和个体创新性对智能快递柜的使用意愿都具有显著的正向作用。因此，假设H1、H2、H3、H4、H5、H6和H7成立。

3.3 研究结论

本文从资源配置理论出发，提出智能快递柜的位置便利、包裹轻便和感知时间压力3 个因素。由上述回归方程系数可知，情景因素中，用户的感知时间压力对智能快递柜的使用意愿影响最大，说明用户的感知时间压力越大，其对智能快递柜的使用意愿越强。实际调查中发现，在下午5:30～7:30 这个时间段，使用智能快递柜的人数较多。包裹轻便对智能快递柜的使用意愿影响也将强。说明对体积较小、质量轻的包裹，用户希望使用智能快递柜收货。智能快递柜的位置便利的回归系数是0.065，显著Sig 值为0.018（0.05＞Sig＞0.01）。因此，智能快递柜的位置便利对智能快递柜的使用意愿的影响较弱。

本文从技术接受模型理论出发，提出感知有用性和个体创新性两个因素。由上述回归方程系数可知，用户特质中，感知有用性和个体创新性都对智能快递柜的使用意愿具有显著的正向影响，且个体创新性的回归系数大于感知有用性的回归系数。

在智能快递柜的使用意愿的回归方程式中，技术接受模型确定的因素的系数值都大于资源配置理论确定的影响因素的系数值。可能是因为技术接受模型主要是用来衡量一款新产品或新技术，被用户接受及使用的程度，智能快递柜在市场上已发展8年多，用户对智能快递柜或多或少过有了解。因此，在后续智能快递柜的使用意愿研究中，应淡化甚至不使用技术接受模型。此外，2020年4月，顺丰宣布蜂巢智能快递柜超时收费标准，这在一定程度上与用户感知时间压力这一因素的效益背反。因此，后续的研究中，考虑用户感知压力的同时，也需要考虑智能快递柜的暂存成本。

5 研究建议

通过上述研究结论总结出如下3点建议：

第一，智能快递柜的位置便利会显著的影响消费者使用智能快递柜的意愿。因此智能快递柜的选址应尽量选在位置方便、用户便利的地方，从而使用户利用智能快递柜取货尽可能的方便。比如我们可以将智能快递柜的位置选址在小区的主要出入口附近，这样既可以方便用户下班回家途中完成取件，同时又能方便快递员使用智能快递柜投件。这将显著提高消费者使用智能快递柜意愿，尤其对于那些早出晚归的上班族人群。

第二，包裹轻便会显著影响消费者使用智能快递柜的意愿。吴晓红[30]等提出当今快递物流业普遍存在过度包装的问题。因此要尽可能地对物流包裹的包装进行“瘦身”，一方面可出台相关政策来制止商家以赚取好评为目的的过度包装；另一方面可以使用可降解的塑料袋和透明胶带进行包装。

第三，感知有用性和个体创新性会显著的影响消费者使用智能快递柜的意愿。因此，需要让更多的消费者知道并了解智能快递柜收件的好处。通过宣传海报、微信扫码、用户访谈等渠道介绍智能快递柜的好处，及未来的发展。从而使更多的消费者可以知道智能快递柜能够在何种情境下，为自身生活带来便捷。