心理距离对网约车用户感知风险和信任的影响研究——基于解释水平理论视角

王 伟，李立威，刘雅芳

（北京联合大学 管理学院，北京100101）

分享经济又称“协同消费”，是近年来互联网经济背景下一种新的商业模式［1］。网约车作为一种典型的分享经济，通过互联网技术，将线下闲置的非出租车辆和司机提供的服务与人们的出行需求进行整合，并提供出行服务［2］。易观分析报告显示，网约车市场整体的交易规模增长超过400%，2018 年移动出行市场的交易规模达到3112.77亿元［3］。网约车是一种低成本、低能耗的出行方式［4］，作为公共交通的一种补充，缓解了出租车运力紧张和打车难的问题［2］，也吸引了私家车主加入平台，创造了新型就业机会［5］，但伴随着网约车的发展，安全事件也时有发生［6］。不断爆出的网约车安全事件不但给受害者人身和财产带来了巨大的损失，而且使得消费者对网约车平台感知风险骤增［7］，消费者甚至会产生不信任感，造成对网约车的抵触。

分享经济是一种点对点经济，交易的内容以服务为主，服务提供方和需求方之间是陌生的［8］。网约车作为分享经济的典型代表，提供的是乘车出行服务，服务的提供方（司机）和服务的需求方（乘客）之间是完全陌生的，二者通过网约车平台建立联系，乘客和司机面对面地接触，但安全问题也因此产生。此前有学者从心理距离的角度探究了产品伤害危机情景下对消费者的感知风险的影响［9，10］，但是这些研究的内容大多都是产品，鲜少有研究服务的情形［11］，且没有考虑分享经济这一新型经济模式的特殊背景。本文基于心理距离的角度，探索了网约车安全事件情景下消费者心理距离对其感知风险的影响，并在此基础上考虑了分享经济中的核心要素——信任，研究了感知风险对网约车平台信任和网约车司机信任的影响。

1 理论背景

1.1 心理距离与解释水平

心理距离是关于某件事情距离自我、此地、现在远或近的一种主观体验［12］。解释水平理论认为，对事件的解释水平会随着心理距离的变化而变化，进而影响个体对于事物的认知和判断。当某事件的心理距离较远时，人们会用抽象、去背景化、核心的特征去解释和表征，即高解释水平；当某事件的心理距离较近时，人们会用具体的、背景化的、表面的特征去解释和表征，也就是低解释水平。解释水平理论最早研究人们如何评价和处理时间距离［13］，后随着该理论的发展，心理距离逐渐形成了4 个经典的维度：时间距离、空间距离、社会距离和假设距离［14，15］。时间距离是指以此时为参照点，个体对于事件发生时间远近的一种知觉；空间距离是指以此地为参照点，个体对事件发生距离远近的一种主观感知；社会距离是指以自己为参照点形成的与他人之间的关系，比如自我与他人、朋友与陌生人；假设距离是指个体对于某件事发生的可能性大小的一种感知。

现有研究表明，心理距离会影响人们对事件的认识与判断［9，16］。尚志海在研究公众对灾害的可接受程度时发现，民众对灾害的主观判断受到心理距离的影响，在心理距离远的情况下，人们对灾害的风险和破坏性的认知会减小［17］。李亚林、景奉节在实验中发现，在企业发生负面事件后，消费者心理距离对感知背叛感的调节作用，如果心理距离越远，背叛感越小；如果心理距离越近，背叛感越强［18］。

1.2 感知风险

感知风险的概念最早由美国学者Bauer在20 世纪60 年代提出，最初应用于消费者行为领域。Bauer认为，感知风险是消费者主观上感知到的一种风险［19］。在传统的电子商务环境中，由于在线交易固有的不确定性和不可控性，消费者总是会感受到一定程度的风险［20］。如果消费者在购买产品或者享受服务的过程中遭受到风险，如买到假货，就会增加其风险感知水平，进而降低信任水平。网约车也不例外，消费者会感受到陌生人之间的线下交易带来的风险。卓越、王玉喜认为，网约车服务消费过程中的事前信息不对称、事中利益冲突和事后不可验证等问题，可能会使消费者面临信息传递失真、道德风险和机会主义等风险［21］；Chang W L、Wang J Y认为，安全和隐私风险是影响网约车等共享经济发展的关键问题［22］；陈雨、王颖、聂琼等利用鱼骨图，总结出了网约车情境下消费者面临的安全问题可以归结为交通安全、信息安全和人身财产安全3 类［4］。基于陈雨等的研究，本文将感知风险定义为：消费者了解到某网约车平台发生安全问题后，对于发生安全问题的网约车平台的一种风险感知。

1.3 信任

作为一种双边市场，分享经济的快速发展需要依靠广大消费者的参与［23］。分享经济中交易双方是陌生的且需要在平台上完成交易，因此建立双方的信任是关键问题［8］。信任甚至被认为是分享经济中的货币［24］，很多学者对分享经济中的信任做了分类。如，Hawlitschek F、Teubner T 与Weinhardt C 从供方的角度将信任划分为对需方的信任和对平台的信任，从需方的角度将信任划分为对平台的信任、对供方的 信 任 和 对 产 品 的 信 任［25］；Mcknight D H、Choudhury V与Kacmar C将信任划分为正直、能力和善意3 个维度［26］。在网约车领域，学者们同样关注信任问题：王红丽和陈茁运用定性和定量相结合的方法研究了网约车情景下信任对于用户出行意愿的影响机制，发现制度有效性和互动历史会显著影响用户对网约车平台的信任，对平台的熟悉程度和用户信任倾向对平台信任没有显著影响［27］；Lee Z W Y、Chan T K H 与Cheung C M K 通过对我国香港特区295 位Uber 使用者的调查发现，感知风险、感知收益、对平台的信任和感知平台质量是用户参与使用Uber的重要预测指标［28］；Mittendorf C在对网约车平台Uber 的研究中发现，消费者的信任倾向越强，其对Uber平台和Uber司机的信任就越强［29］。本文参考Mittendorf C的研究，将信任划分为对网约车司机的信任和对网约车平台的信任两种类型。

2 研究假设

2.1 心理距离与感知风险

与在线购物相比，网约车的最大特点是陌生的司机和消费者需要进行线下交易。在此交易方式的情景下，再加上不断爆发的网约车安全事件，使得消费者的风险感知陡然增加。考虑到本文定义的网约车安全事件已经发生，故只探讨消费者心理距离中的时间距离和社会距离对感知风险的影响。

Liberman N、Sagristano M与Trope Y［30］研究发现，时间距离会影响人们对事件的解释水平，对于远期发生的事件，人们的解释更加抽象，对于近期的事件，人们的解释会更加具体。如果网约车安全事件发生在距离现在很远的时间，人们对于这样的安全事件的解释就会变得抽象，在描述这些事情时会描述这个事件的一些总体特征，而忽略掉这些安全事件具体发生的经过。张晓君、黄微、李瑞研究证明，网络舆情是具有时效性的，人们不会关注过去事件太久的信息［31］。基于上述逻辑，如果网上报道的网约车安全事件发生在很久以前，消费者对网约车平台风险感知可能也会有所因此降低；如果网上报道的网约车安全事件发生在近期，消费者对网约车平台的风险感知则可能会增加。因此，本文提出假设1——时间距离对于网约车平台的感知风险具有显著的负向作用。

个体对他人与自己社会关系距离远近的感知，影响到个体判断。齐文娥和林川通过4 个实验检验了感知风险在社会距离和消费者购买生鲜产品中的中介作用，并验证了较近的社会距离对于购买意愿的提升作用［32］。在对品牌犯错事件对消费者认知的研究中，黄静、王新刚与童泽林发现在较远的社交距离下，人们对犯错品牌的负面评价程度越低；在较近的社交距离下，人们对犯错品牌的负面评价会增强［33］；范春梅、李华强与贾建民研究发现，风险事件越与自己紧密关联，越会对个人的感知风险产生较大的影响［10］。媒体上不断报道的网约车安全事件如果发生在与自己关系较远的人的身上，与消费者的社会距离较远，那么感知到的风险可能会较小，如果发生在较亲近的人的身上，感知到的风险可能会加大。因此，本文提出假设2——社会距离对于网约车平台的感知风险具有显著的负向作用。

2.2 感知风险与信任

消费者的感知风险会影响消费者的信任，这一观点在电子商务领域已得到证明。Pavlou P A 基于电子商务网站的研究发现，消费者的感知风险与信任负相关［34］；Kim D J、Ferrin D L、Rao H R 在网上购物研究中发现消费者的信任会对感知风险有负向影响［35］；赵冬梅、纪淑娴在B2C 拍卖网站情景的研究中发现信任对感知风险具有抑制作用［36］。在网约车情景下，有学者对二者的关系进行了研究。贺明华在对滴滴用户的实证研究中发现网约车消费者的感知风险负向影响信任［7］。Lee Z W Y、Chan T K H与Cheung C M K对网约车的研究中发现，用户对平台的信任与他们参与共享经济的感知风险负相关［28］。网约车服务的使用中，消费者和网约车司机相互之间是陌生的，网约车司机所使用的车辆往往也是以私家车居多，可能增加消费者对网约车平台和司机风险感知，可能降低消费者对平台和司机的信任。因此，本文提出假设3——感知风险对消费者对于网约车平台的信任具有显著的负向影响；假设4——感知风险对消费者对于网约车司机的信任具有显著的负向影响。

参考以往学者的相关研究，本文将年龄、性别、受教育程度、网约车的使用经历（是否乘坐过网约车），纳入模型作为控制变量，研究模型见图1。

图1 研究模型

3 数据来源和研究方法

3.1 问卷设计

调查问卷由两部分组成：一是搜集研究对象的基本信息，包括性别、年龄、受教育水平、网约车使用经历；二是主要调查心理距离、感知风险和信任问题。为确保问卷的信度和效度，采用或者改编自国内外学者的成熟量表，并采用李克特五级评分法来测量，从1 到5 分别表示非常不赞同、不赞同、不确定、赞同、非常赞同。问卷测量条目中时间距离、社会距离的测量条目根据网约车安全事件的情景对Spence A、Poortinga与Pidegon N［37］，李嘉［16］在心理距离研究使用的量表改编而成。感知风险和网约车平台信任借鉴Pavlou P A、Gefen D［38］等开发的量表，对网约车司机的信任量表改编自Mittendorf C［29］开发的量表。为保证问卷质量，进行预调研，并根据预调研结果对测量条目做调整。

3.2 数据来源

本文采用电子问卷方法进行数据收集。使用问卷星平台在2019 年11 月1 日到11 月10 日通过微信等社交平台进行问卷发放，共收集问卷321 份。排除问卷答题时间过短、测量题目答案相同的问卷31 份，共有290 份有效问卷，回收率为90.34%。调查对象主要是有网约车使用经历的消费者（表1）。

表1 样本的基本特征统计

3.3 研究方法

本文利用Smart PLS 软件，使用偏最小二乘的结构方程方法（PLS—SEM）。该方法适用于处理复杂模型，既适合对理论的验证，也适合探索性的研究，且不要求数据呈正态分布。

4 实证结果及分析

4.1 信效度分析

本文用Cronbach′sα系数、组合信度（CR）、因子载荷检验信度，采用平均方差提取因子（AVE）检验收敛效度。本文中各变量Cronbach′sα系数值、CR值、各测量项目的因子载荷均大于0.7，表明变量的信度较高；AVE大于0.5，说明变量具有良好的收敛效度，本文变量的AVE值均大于0.5，说明收敛效度较高。具体指标值见表2。

表2 信度和收敛效度检验

AVE的平方根如果大于变量之间的相关系数，说明变量之间具有良好的区别效度。本文计算了变量之间的相关系数及对应的AVE值的平方根，具体见表3。表3 中，相关系数为矩阵下半部分，对角线为对应变量的AVE 的平方根。由表3 可知，AVE的平方根均大于变量间的相关系数，表明变量间具有良好的区别效度。

表3 AVE 平方根与各因子相关系数

4.2 路径系数和显著性

本文主要应用Smart PLS 中的偏最小二乘算法和bootstrapping 方法生成的路径系数和t 值检验了各假设路径，具体检验结果见图2 和表4。

图2 路径系数

表4 路径系数显著性和R2

由表4 可见，心理距离因素中，时间距离和社会距离对感知风险有显著负向影响，路径系数达到-0.183和-0.349，分别在p ＜0.05 和p ＜0.001 的水平上显著。因此，假设1 和假设2 成立。感知风险对平台的信任和对司机的信任均有显著的负向影响，路径系数均为- 0.44，且均在p ＜0.001 的水平上显著。因此，假设3 和假设4 成立。控制变量中性别、年龄、教育水平、网约车使用经历对感知风险影响均不显著。验证了测量模型的信度和效度后，用R2评估结构模型。从R2值来看，研究模型中感知风险对平台的信任、对司机的信任R2值分别为0.238、0.193、0.194，均超过10%的基准值，表示模型具有较好的解释力。

5 结论与启示

主要结论：①时间距离和社会距离对消费者的感知风险具有显著的负向影响。时间距离方面，当网约车平台的安全事件发生在距离现在很远的时间时，人们对这些事件形成高解释水平，会形成对这些事件的抽象的、去背景的认知，从而使人们对于这些事件的风险感知降低；社会距离方面，网约车安全事件越不可能发生在自己或者家人身上，社会距离越大，人们对于网约车平台的风险感知也就越小。②感知风险对网约车平台信任和对网约车司机信任具有显著的负向作用。消费者对平台的感知风险增加会降低其对网约车平台和网约车司机的信任，这也基本反映了消费者在选择乘坐网约车时的风险意识对认知判断的影响。

启示：①降低网约车消费者的感知风险。网约车平台应充分重视消费者的心理距离对感知风险的影响，制定有效的安全保护措施，加大平台安全制度建设，加强对网约车司机的监督和管理，降低事故发生量，拉大消费者感知的时间距离和社会距离，减少风险。②提升网约车消费者对网约车平台和司机的信任。一是网约车平台应加强对网络车运营管理，降低消费者的感知风险；二是国家通过出台网约车健康发展的相关监管政策，增强消费者的信心。