共享出行模式中的消费者信任机理研究

余 丽，谭立勤，杜 鹏，邓 宏，邹侃妮，栾子雯

(成都理工大学 商学院，四川 成都 610059)

1 引言

随着移动互联网的大规模应用，共享经济快速发展，共享经济企业大量涌现，成为社会各界关注的热点现象。目前，交通出行、房屋、餐饮、二手物品、资金、知识技能等众多领域都涌现出了大量共享经济平台。共享出行是共享经济在交通领域的表现形式，近年来，为满足环保节能、提高交通工具利用效率的市场需求，共享出行行业迅速发展，但是在其快速发展的同时，共享出行行业也暴露出众多问题，安全事故时有发生，如滴滴出行在2018年就发生多起女性伤害事件，共享出行平台表现出的行业混乱、保障制度缺乏等现象已经严重影响消费者对共享出行平台的信任，但是消费者对共享出行平台的信任是共享出行平台持续发展的重要因素，直接影响共享出行行业的未来，因此，想要推动共享出行平台的长久健康发展就必须要建立长期有效的信任机制，基于此，本文从国内共享出行平台出发，通过问卷调查形势，探究共享出行中消费者的信任机理，找出影响消费者信任的关键因素，以期进一步解决共享出行平台信任危机。

互联网技术的进步催生了共享出行，由于共享出行的低成本、低污染以及高效率等特点，消费者对共享出行使用倾向越来越强[1]。国内外众多学者已对共享出行进行研究，但是早期的研究主要集中于共享出行现状，共享物品消费意愿以及共享出行的政府监管等方面，在共享出行现状方面，张桅(2017)对我国共享单车现状进行梳理，提出我国共享单车存在维修不及时、随意停放、交通拥堵等众多问题急需解决[2]；在共享出行消费意愿方面也有众多文献进行探讨，朱振涛(2020)研究共享电动汽车使用意愿的关键影响因素，指出环保意识、社会影响、 价格价值、 绩效期望和政府政策是影响消费者使用意愿的关键因素[3]，张荣花(2020)则提出性别、年龄、最常使用交通工具、日常通勤单程距离、出行距离和汽车共享服务收费标准均会对出行者的汽车共享服务选择行为产生显著影响[4]；由于我国对共享出行市场还存在着监管空白，共享出行对原有市场造成了一定的冲击，为进一步完善共享出行市场，市场监管也成为共享出行研究的热点之一，赵菊(2019)认为政府应顺应互联网发展的大趋势，引导运营商建立有效的市场规则，利用社会化媒体建立有效的政府监管机制[5]，陶哲航(2019)指出我国对共享出行监管尚未实现现代化，应利用回应性监管、智慧监管等精华部分对监管方式进行创新[6]。随着我国共享出行市场的进一步发展，共享出行逐渐暴露出行业发展混乱、制度保障缺失等弊端，导致消费者对共享出行出现信任危机[7]，基于此，国内众多学者对共享出行模式中的信任问题进行探索，国内外学者主要从消费者信任的形成机理以及影响因素进行分析，在形成机理方面，贺明华(2020)从在线信任理论、制度信任理论及社会渗透理论出发对我国共享出行下消费者信任的前因和后果及其作用机制进行研究[8]，谢雪梅(2016)便已基于传统的信任理论研究，考虑共享主体的个人特征，建立了共享经济下信任形成机制的基本框架[9]。为了进一步解决共享出行中的信任危机，众多学者对影响消费者信任的主要因素进行研究，闫强(2020)认为基于个人的信任、基于制度的信任、基于计算的信任和基于认同的信任对消费者信任具有显著的影响[10]，唐佳璐(2017)基于共享环境、共享平台、共享资源三个维度对信任关系建立的影响因素展开初步探索[11]。综上所述，国内外学者对于共享出行模式中的信任问题进行了较多探讨，由于研究角度的不同，所得出的结论也有所差异，但是深入研究共享出行模式中的信任机理无疑是进一步推动共享出行发展的必要途径之一。

2 研究假设

从社会学观点来说，信任是一种意图或行为，反映了一方相信对方所做的不会对自己不利，认为他方行为值得信赖。平台信任则是指消费者对于共享出行平台的信任程度，是反映共享出行模式中消费者信任程度的重要指标之一，平台信任属于潜变量，无法对其进行直接测量，本文基于消费者每周使用共享出行平台频数、对共享出行平台的依赖程度以及分享共享出行平台意愿强度等多方面来反映消费者对于共享出行平台的信任程度。

平台质量是指共享出行平台给予消费者的使用体验，是影响消费者对共享出行平台信任程度的重要因素之一，平台质量涉及范围广，不适合用单一指标反映，无法对其进行直接测量，属于潜变量。本文基于司机驾驶技术、平台效率等多个方面全方面反映共享出行平台质量，王燕斌(2020)在研究在线英语知识付费平台质量对用户持续使用意愿的影响时指出平台质量能够影响消费者对于平台的信任程度，从而影响消费者的使用意愿，易凤梅(2020)在研究农产品电商平台服务质量对顾客黏性影响时也提出平台质量是影响顾客信任的重要因素。

假设H1：平台质量对平台信任产生显著的正向影响关系。

社交影响是指关于共享出行平台的评价以及共享出现平台的知名度等会影响消费者对于共享出行平台的信任程度。伴随着互联网时代的到来，消费者在信息的获取上具有极大的便利性，能随时浏览关于共享出行平台的总体评价，从而影响消费者对于共享出行的信任程度，张景安 ( 2009)在研究电商环境中客户信任的形成路径时也指出消费者身边人或者是名人的推荐会推动消费者提高对于平台的信任程度。

假设H2：社交影响对平台信任产生显著的正向影响关系。

政府监管是指政府对于共享出行平台的监管程度，主要包括相关法律法规的制定以及政府的监管力度等，陶哲航(2019)在研究共享经济下的政府监管时指出政府监管对于共享经济发展显得尤为重要，当缺乏政府监管时，市场秩序会显得混乱，产品质量显得参差不齐，良好的政府监管会规范竞争，提高产品质量，因此，政府监管对约束共享出行平台，提高平台质量具有重要的影响。

假设H3a：政府监管对平台质量产生显著的正向影响关系。

假设H3b：政府监管对平台信任产生显著的正向影响关系。

司机基本情况主要是指司机的性别、年龄等基本信息，谢雪梅(2016)在研究共享经济下消费者信任形成机制时指出共享主体的学历、性别和年龄等可以衡量主体个人的可信度、善良、诚意和能力等，这些共享主体个人特征会影响消费者对于共享平台的信任。

假设H4：司机基本情况对平台信任产生显著的正向影响关系。

3 研究设计与论证

3.1 研究方法

本文主要采取问卷调查的方法对研究假设进行论证。调查问卷主要由两部分构成：第一部分是个人基本情况调研，主要包括被调研者的性别、年龄、职业、月收入水平、学历以及共享出行平台使用类型和使用频率等；第二部分主要是调查影响消费者对于共享出行平台信任程度的因素，主要从平台质量、社交影响、政府监管以及司机基本情况四个维度出发。问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”，其他分值对应的赞同程度依序递增，选取七分量表制，一定程度上可规避样本用户打分时的 “中庸”思维，从而较为准确地反映出样本用户的真实态度，收集到相对真实的样本数据。在正式问卷调研开始之前，先对问卷进行了预调研，主要采用线上调研方式在内部进行调研，通过问卷星平台进行发放收集，通过内部调研对调查问卷问题及题量进行进一步的修改，以便更好地满足调研需求。正式调研通过 “问卷星”平台进行线上调研，发放收集时间约有半个多月，回收率为 100%，总计回收 222 份，满足结构方程模型对于样本量的要求。

在222份受访对象中，男性参与调查样本共计108份，占比48.6%，女性参与调查样本114份，占比52.4%，受访者主要来自四川、广东、山东、重庆、山西、河北等27个省份。从年龄结构上来看，受访者年龄主要集中在18～35岁之间，占比50%，这部分人具有较为稳定的收入，且有较大部分家庭未配置相关交通工具，对共享出行的需求较为迫切。从受访者学历来看，使用共享出行服务的人群大多为接受过高等教育的高学历者，占比86.5%。从受访者职业来看，主要是上班族，这类人具有稳定的收入，乐于接受并尝试新事物，对共享出行服务的选择性较高。

3.2 数据检验

通过SPSS23.0对222份有效样本数据进行分析，样本数据整体Cronbach’s α为0.874，样本数据整体信度较高。同时对各分量的信度进行检验，其结果如表1所示，一般来讲，分量表的α信度系数最好在0.7以上，0.6～0.7为可接受范围，从表1可知，所有分量的Cronbach’s α值都在0.7以上，因此，从整体上来看，各分量α信度系数检验结果较好，由此可知，样本数据的信度较好。

表1 各因子标准负荷、Cronbach’s α、CR和AVE值

在对样本数据进行效度检验时，首先要分析数据的KMO值，如果此值高于0.8，则说明效度高；如果此值介于0.7～0.8之间，则说明效度较好；如果此值介于0.6～0.7之间，则说明效度可接受，如果此值小于0.6，说明效度不佳。在对222份有效样本数据进行 KMO 效度检验，测算出样本的整KMO值为0.837，大于0.8，并且Bartlett检验Sig值为0.000，说明样本数据的整体效度较好，适合进行下一步的因子分析。从表1可知，各变量的因子载荷系数皆大于0.6，各分量的组合信度CR皆大于0.7，且平方差提取量AVE都大于0.5，说明各变量的效度较好，综上所述，样本数据效度较好，适合构建结果方程模型。

3.3 模型论证

本文使用SPSSAU分析软件对结构方程模型进行分析，构建的结构方程模型中主要包括平台信任、平台质量、社交影响、政府监管以及司机基本情况等变量，并且以拟合指数来评价模型拟合情况。通过对模型进行多次修正，结果发现平台质量、社交影响、司机基本情况等3个变量对平台信任的影响是直接的，而政府监管对于平台信任的影响是间接的，从而最终确定共享出行模式中消费者信任影响因素的作用路径，运用SPSSAU分析软件进一步对拟合指数进行计算，最终得到的拟合指数计算结果如表2所示。从表2可以看出，绝对拟合指数χ2/df=2.775<3,RMSEA=0.089<0.1,GFI=0.883,GFI虽然略小于0.9，但在可接受范围之内，相对拟合指数 CFI=0.91，大于0.9，指标计算结果好，反映模型拟合情况的其他指标AGFI=0.83，略低于0.9，但在接受范围之内，NFI=0.867，略低于0.9，也在可接受范围之内，IFI=0.911>1,指标计算结果好，RMR=0.004<0.005，指标计算结果好，因此可以认为模型整体拟合良好，不需要对模型进行再次修正。

表2 模型拟合指数计算结果

表3 模型的回归系数和路径验证

由表3和图1可知，模型回归系数及统计性检验结果较为理想。平台质量对于平台信任影响时，标准化路径系数值为0.290>0，此路径呈现出0.05水平的显著性(z=2.271，p=0.023<0.05)，社交影响对于平台信任影响时，标准化路径系数值为0.291>0，此路径呈现出0.05水平的显著性(z=2.353，p=0.019<0.05)，司机基本情况对于平台信任影响时，标准化路径系数值为0.301>0，此路径呈现出0.01水平的显著性(z=3.504，p=0.000<0.01)，由此可知，平台质量、社交影响和平台对司机基本情况的披露都会对平台信任产生显著的正向影响关系。政府监管对于平台质量影响时，标准化路径系数值为0.711>0，并且此路径呈现出0.01水平的显著性(z=5.891，p=0.000<0.01)，因而说明政府监管会对平台质量产生显著的正向影响关系，但是政府监管对于平台信任影响不显著。根据模型分析结果可知，本文提出的H1、H2、H3a和H4假设得到验证，H3b假设不成立。

4 结论与建议

4.1 结论

通过运用结构方程模型对调查问卷所得到的数据进行分析，得到以下结论。

(1)平台质量对消费者信任具有显著的正向关联作用。共享出行模式中平台质量主要体现在平台服务方提供的产品设计 ( 如网站、APP、公众号或对应的小程序 ) 质量、问题处理效率等方面，良好的用户体验会使消费者对共享出行平台有了更加直观、良好的产品感知，提升消费者对于平台的好感度，从而提升消费者对于共享出行平台的信任程度。

(2)社交影响对消费者信任具有显著的正向关联作用。社交影响主要体现在网络评价或者是身边朋友对消费者的潜在印象，共享出行平台的好坏经人为传播后，能够对消费者是否使用该共享平台造成很大的影响，会影响消费者对于平台的第一印象，不仅如此，从众心理和好奇心也会推动消费者去了解甚至使用身边朋友推荐的产品和服务，基于他人特别是身边人对于平台的评价，消费者对于平台的信任程度也会随之改变，进而影响消费者对平台的信任程度。

(3)司机基本情况对消费者信任具有显著的正向关联作用。司机的学历、性别和年龄是消费者判断司机可信度的重要依据，特别是在滴滴安全事故频频发生后，消费者在选择共享出行平台时，会下意识基于司机的基本信息来推测司机的可信度，从而对判断出行是否安全。

(4)政府监管对平台质量产生显著的正向影响，对消费者信任产生间接影响。政府监督主要包括政府等行政机构制定的行业法律法规和政府监管执行力度，政府加强对于共享出行平台的监管会进一步约束共享出行平台，推动共享出行平台进一步完善平台建设，直接提高共享出行平台质量，为消费者提供更好的使用体验，进而增强消费者对于平台的信任程度。

4.2 建议

首先，应加强平台质量、效率建设。平台质量是影响消费者信任的重要因素，共享出行平台提高平台外观，反映速度以及增加必要功能等提升消费者对平台的使用体验感，增强消费者者的好感度；同时要加强对司机的审核以及加快平台对于顾客投诉问题的处理效率，及时给予顾客反馈，减少顾客使用平台的顾虑，通过影响顾客使用感，提升顾客对于平台的好感度，影响共享出行平台好评率，借助口碑宣传，提高消费者对于平台的信任程度。

其次，加强行业规范和安全制度建设，通过行业权威部门制定统一行业规范并采用相应技术对行车安全进行监控，保障行业规范性和行程安全性。再者加强司机审核制度和司机培训，提高司机的综合素质。最后政府应加强对共享出行平台的监管，及时检查平台业务中存在的安全监管漏洞和制度漏洞，并及时在制定平台制度规范，通过法律法规约束从源头上消除出行风险的隐患，从而提升消费者对共享出行平台的信任程度。