杨冰清,高 珊,张 冕
(阜阳师范大学 数学与统计学院,安徽 阜阳 236037)
在共享经济的热潮下,涌现出很多以共享为噱头的产品,比如说“共享书屋”“共享美容室”“共享单车”,其中以共享充电宝在三线城市发展最为迅速。但随着共享充电宝在公众中的广泛使用,其在提供便捷的同时也遇到一系列挑战。安全得不到保障,近些年来充电宝自燃,爆炸等情况层出不穷;个人隐私得不到保障,如果不法之徒有意将芯片安装在充电宝内,可能会泄露手机内的个人信息;监管体系不完善,共享充电宝准入门槛低,行业存在内卷式的恶性竞争。
丁丹[1]通过问卷调研得出用户付费意愿与价格感知、内容感知、服务感知和个人收入有关,建立线性回归模型。李金海[2]研究使用场景的不同对共享充电宝感知有用性以及感知可靠性的接受程度,得出不同的使用场景用户对共享充电宝接受度也是不同的。有学者以小电科技为例用SWOT 进行发展策略分析[3]。
本文数据来源于对安徽省部分城市的问卷调研,样本有505 份,收回有效问卷500 份,数据各项指标如表1 所示。
表1 数据指标说明
共享充电宝满意度评价设计了10 个指标,采用李克特五级量表,每个指标分别按照“非常符合”“符合”“一般”“不符合”“非常不符合”设置5 个级别,其中对应得分为5、4、3、2、1 分[4]。评价指标中包含正指标和逆指标,正指标是指其数值越大对共享充电宝满意度越高的指标,逆指标是指其指标数值越大对共享充电宝满意度越低的指标[5]。采用如下公式将转化:
因子分析是探讨存在相关关系的变量之间是否存在不能直接观察到的但对可观测变量的变化起支配作用的潜在因子的统计分析方法[6]。这些潜在的因子是对之前变量的降维。其降维的前提是尽可能多地保留原始变量的信息且彼此因子不相关,然后用这降维后的公告因子作为原始数据的解释说明。当因子载荷矩阵结构不够简化时,可以通过因子旋转使因子具有更为鲜明的实际意义,同时使用因子得分对样本给出评价和排序。
进行因子分析的前提是需要先对数据进行KMO 检验和Bartlett 球形检验。KMO 检验变量间相关系数平方和和偏相关系数平方和之间大小关系的指标,Bartlett 球形检验是检验相关系数矩阵与单位矩阵是否存在显著差异。
由检验结果可知,KMO 值为0.9,我们一般把KMO 的值大于0.9 视为非常适合作因子分析,Bartlett 球形检验的近似卡方值为1804.353,Sig 远小于0.05,说明变量之间存在较高的相关性,可以进行因子分析。
表2 KMO 和Bartlett 球形检验结果
通过主成分分析法提取3 个公因子,各自方差贡献率为27.143%、20.571%、17.680%,累计总方差贡献率达到65.394%,说明较符合提取公因子的标准。通过正交旋转法得到旋转后的因子载荷矩阵见表3。
表3 旋转后的因子载荷矩阵和因子得分矩阵
由表3 可知,第一公因子包括X1、X2、X3、X4,可以看出第一个公因子F1 主要是用户对于共享充电宝的消费粘性,将其命名为消费粘性因子;第二公因子包括X5、X6、X7,可以看出第二个公因子F2主要是用户受共享充电宝价值观的影响,维护共享充电宝的良好运转,将其命名为价值观因子;第三个公因子包括X8、X9、X10,可以看出第三个公因子F3 主要是用户对于共享充电宝的安全性保持怀疑性,将其命名为自我防御因子。
根据因子得分矩阵可以计算用户对共享充电宝的满意度,可以得出如下得分表达式,其中ZXi是对原始数据进行标准化后的均值,Fi是在第i个因子上的得分,同理可以求出F2和F3的表达式。
以各公因子的方差贡献率占总方差贡献率的比重作为系数进行加权平均,从而得出用户的总体满意度[7]。
将结果带入公式,得出不同地区用户对于共享充电宝的消费倾向、价值观、自我防御和综合满意度得分及排名情况如表4。
表4 地区因子综合得分
在因子得分排名中可以对安徽省14 个地区共享充电宝用户的整体满意度有一个了解。提高共享充电宝用户满意度需要培养用户消费倾向,提高用户和产品的使用粘性,将共享充电宝的企业理念传达给用户,不断提高产品的研发能力和抵制利用共享充电宝为媒介的隐私侵犯,给用户营造一个安全隐私的使用环境和印象。
为推动共享充电宝市场的健康持续发展,我们从政府、企业和用户三个方面提出建议。政府应该建立完善的市场监管机制,提高共享充电宝市场的入市门槛,减少不正当恶性竞争,并加大力度对公民进行思想道德教育和宣传。企业应该健全数据安全加密性、隐私保护健全性,对充电宝从软硬件上加大投资力度,减少隐私泄露的危险,并将违规人员列入诚信黑名单,营造一个健康的共享空间。用户应该在使用共享充电宝的时候保持整洁,爱护公物,严以律己,合理合法地使用共享充电宝。