王震 盧寶周

摘要：以平臺機制、平臺信任及持續(xù)共享意愿為出發(fā)點，構(gòu)建結(jié)構(gòu)方程模型，采用384名用戶的調(diào)研數(shù)據(jù)進(jìn)行假設(shè)檢驗。研究結(jié)果表明，出行平臺機制均正向影響平臺信任，平臺信任正向影響服務(wù)提供者信任及持續(xù)共享意愿，但是服務(wù)提供者信任與持續(xù)共享意愿之間無顯著影響。

關(guān)鍵詞：共享出行;制度機制;制度信任;持續(xù)共享意愿

中圖分類號：F272.3 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

文章編號：1006-1037（2021）03-0105-06

隨著信息科技、共享文化及平臺型企業(yè)的迅猛發(fā)展，共享經(jīng)濟(jì)已逐漸發(fā)展成為一種商業(yè)現(xiàn)象和經(jīng)濟(jì)模式。共享經(jīng)濟(jì)是指利用現(xiàn)代互聯(lián)網(wǎng)等信息技術(shù)，以使用權(quán)分享為主要特征，整合海量、分散化資源滿足多樣化需求的經(jīng)濟(jì)活動的總和[1]，是一種建立在共享基礎(chǔ)上的商業(yè)模式，個人資源通過點對點服務(wù)被有需要的用戶獲取，也稱為“協(xié)同消費”、“準(zhǔn)用型消費”等[2]。目前，以DiDi、Uber和Airbnb為代表的共享平臺展現(xiàn)了共享經(jīng)濟(jì)正高速發(fā)展。《中國共享經(jīng)濟(jì)年度發(fā)展報告（2019）》指出，2018年中國共享經(jīng)濟(jì)市場交易規(guī)模29 420億元，比上年增長41.6%。從市場結(jié)構(gòu)來看，生活服務(wù)、生產(chǎn)能力、交通出行三個領(lǐng)域共享經(jīng)濟(jì)交易規(guī)模位居前三，參與共享經(jīng)濟(jì)活動的人數(shù)超過7.6億人，參與服務(wù)提供者人數(shù)約為7 500萬人，同比增長7.1%。共享經(jīng)濟(jì)通過數(shù)字化平臺將需求用戶與服務(wù)提供者匹配起來，匹配過程體現(xiàn)了共享平臺數(shù)據(jù)種類多、數(shù)據(jù)更新和信息處理速度快的特點[3]。以資源共享為經(jīng)營模式的平臺型企業(yè)在展現(xiàn)出巨大發(fā)展?jié)摿Φ耐瑫r仍面臨許多問題。用戶對服務(wù)提供者群體的認(rèn)知片面和信任缺失是影響共享經(jīng)濟(jì)成為主流經(jīng)濟(jì)形態(tài)的重要因素。在共享經(jīng)濟(jì)的交換過程中，用戶的人身安全、財產(chǎn)安全以及對服務(wù)提供者群體的認(rèn)知存在一定的隱患和不確定性。其次，用戶對共享平臺的個體信任難以建立，進(jìn)而對共享平臺的服務(wù)提供者的信任就難以形成。信任轉(zhuǎn)移可以解決電子商務(wù)情境中信任構(gòu)建存在的問題，消費者對線上交易環(huán)境的信任可以轉(zhuǎn)移到交易對象的信任[4]?，F(xiàn)有研究并未揭示平臺機制有效性對平臺信任及其持續(xù)共享意愿的作用機理。因此，本文選擇中國主流出行平臺的普通用戶為調(diào)查對象，通過Smart PLS進(jìn)行實證分析，探討信任構(gòu)建及轉(zhuǎn)移的作用機理，有助于平臺企業(yè)培養(yǎng)與監(jiān)管服務(wù)提供者，促進(jìn)共享經(jīng)濟(jì)行業(yè)的平穩(wěn)、健康、可持續(xù)發(fā)展。

1 研究假設(shè)

1.1 平臺機制有效性與平臺信任

反饋機制（FM）是一種買方驅(qū)使的評價機制，可積累和宣傳賣方以往的交易行為或交易績效[5]。反饋機制的相關(guān)研究多側(cè)重電子商務(wù)和在線市場情境。在共享出行情境中，反饋機制能夠約束司機行為和反映司機服務(wù)質(zhì)量的滿意程度。用戶在平臺上發(fā)表對司機的評論與評價，會激勵司機提供更好的出行服務(wù)，在一定程度上阻止司機的不法意圖或行為。用戶在做出購買決策時，會對平臺方有較強的信任傾向。在線交易市場環(huán)境下，反饋機制的使用與參考，可減少服務(wù)提供者的機會主義行為，提高用戶對在線交易市場的信任。研究表明，電商情境中反饋機制能有效規(guī)避風(fēng)險[6]。當(dāng)出行平臺的反饋機制有效性高時，用戶會依據(jù)其反饋信息來評價該出行平臺的服務(wù)質(zhì)量，繼而提高對該平臺的信任水平。根據(jù)以上分析提出如下假設(shè)：

H1：反饋機制有效性正向影響用戶對平臺的信任。

第三方服務(wù)機制（EM）是電子商務(wù)環(huán)境中采用最廣泛的支付機制，支付方式被用戶信任的第三方授權(quán)，在買方收到購買的產(chǎn)品后，進(jìn)行確認(rèn)付款[7]。在共享出行情境中，用戶與服務(wù)提供者之間的交易同樣通過平臺的第三方支付來完成。用戶到達(dá)目的地后，會通過儲蓄卡賬戶、信用卡賬戶、微信零錢等完成移動支付。出行平臺通過建立穩(wěn)定的第三方服務(wù)機制，保障用戶在進(jìn)行在線交易時的安全性，確保交易環(huán)境受到平臺方的保護(hù)，將提高用戶對該出行平臺的信任水平。根據(jù)以上分析提出如下假設(shè)：

H2：第三方服務(wù)機制有效性正向影響用戶對平臺的信任。

司機審核機制（DSM）是指較權(quán)威官方機構(gòu)面向公眾汽車駕駛?cè)藛T領(lǐng)域的檢查篩選機制，以篩選出優(yōu)秀、合格的司機人員為目的[8]。審核內(nèi)容包括服務(wù)提供者有無犯罪史、銀行賬戶、信用等級、相關(guān)資質(zhì)或能力等。由于共享出行情境具有線上交易線下互動的特殊性，用戶與司機在出行途中完成互動。出行平臺需要建立嚴(yán)格的司機篩選機制來避免司機的不法行為及對用戶造成財產(chǎn)損失或人身傷害。有研究指出，審核與認(rèn)證可視為良好聲譽的代名詞。通過出行平臺的司機審核機制，有不良記錄或資質(zhì)較低的司機人員將被禁止加入出行平臺。司機審核機制的有效性會讓用戶感知到出行平臺正在努力篩選優(yōu)秀的服務(wù)提供者，進(jìn)而建立用戶信任。根據(jù)以上分析提出如下假設(shè)：

H3：司機審核機制的有效性正向影響用戶對平臺的信任。

緊急救援機制（URM）是針對緊急狀況或重大事故的執(zhí)行方案，可保障迅速有效地開展應(yīng)急與救援行動，是共享經(jīng)濟(jì)平臺中必不可少的機制。由于出行過程中意外事故的不確定性，緊急救援機制會在意外發(fā)生時，幫助用戶在第一時間內(nèi)發(fā)出求救或報警，將意外事故帶來的損失降到最低。當(dāng)緊急救援機制有效性較高時，用戶感知到平臺方為彌補意外事故的不可預(yù)測性帶來的損失采取了相應(yīng)的救援措施。當(dāng)緊急救援機制有效性較低時，用戶會認(rèn)為平臺制度機制不完善，并沒有履行相應(yīng)的義務(wù)，因此不再信任出行平臺[9]。根據(jù)以上分析提出如下假設(shè)：

H4：緊急救援機制有效性正向影響用戶對平臺的信任。

1.2 用戶信任和持續(xù)共享意愿

信任是一種信仰，受信方通過展示能力、誠實和仁慈來表現(xiàn)出與信任方期望的一致。信任也是削弱交易環(huán)境中不確定性、易損性、依賴性的重要機制。過往電子商務(wù)的研究中證明了用戶對在線平臺的信任正向影響消費者購買意愿（CUI）[10]。在共享出行情境中，用戶對出行平臺的信任（TP）代表了用戶對平臺的信任意圖，即用戶依賴特定在線平臺來滿足其出行服務(wù)要求的意愿。由于用戶與服務(wù)提供者的隨機匹配原則，絕大多數(shù)的交易雙方之間存在不確定性，因此用戶更依賴于第三方平臺進(jìn)行交易決策。若用戶對一個特定平臺建立了較強的信任水平，則用戶群體很可能繼續(xù)使用該平臺來滿足他們?nèi)粘３鲂行枨?。根?jù)以上分析提出如下假設(shè)：

H5：用戶對平臺的信任正向影響其持續(xù)共享意愿。

共享出行情境中，用戶對平臺的信任與用戶對司機群體的信任是兩個緊密關(guān)聯(lián)的實體。用戶與司機之間遵循隨機匹配原則，用戶難以建立對司機群體的信任，因此對司機群體信任的建立可能需要由平臺信任轉(zhuǎn)移到司機群體信任。信任轉(zhuǎn)移是個體通過某種關(guān)聯(lián)將對某個對象的信任轉(zhuǎn)移到其他對象的過程。線上平臺方可提供多種方式來幫助與服務(wù)提供者進(jìn)行溝通和建立信任關(guān)系。出行平臺實施有效的制度機制篩選駕駛員背景和檢查其駕駛記錄，能有效消除信息不對稱，贏得用戶信任。同時，出行平臺的反饋機制能起到監(jiān)管司機行為的作用[11]。因此，若出行平臺建立有效的制度機制，用戶的信任能夠從平臺轉(zhuǎn)移到司機群體。根據(jù)以上分析提出如下假設(shè)：

H6：用戶對平臺的信任積極影響其對司機群體的信任。

信任轉(zhuǎn)移過程是一個認(rèn)知的過程，即一個人通過某些關(guān)聯(lián)或聯(lián)想，對一個熟悉對象的信任可以轉(zhuǎn)移到另一個對象上去[12]。共享出行情境中，用戶對服務(wù)提供者的信任是用戶依賴特定在線平臺的司機群體以滿足其出行服務(wù)需求的意愿。鑒于隨機匹配原則，用戶對司機群體的信任就被視為影響再使用意愿的重要因素。以往的電子商務(wù)研究發(fā)現(xiàn)，用戶對網(wǎng)上賣家的信任可以幫助降低網(wǎng)上賣家產(chǎn)品由于信息不對稱引起的不確定性，這有利于促進(jìn)買家與賣家的交易成功[13]。共享出行情境中，若用戶對平臺方提供出行服務(wù)的司機群體有較強的信任，就會削弱用戶對交易、人身、財產(chǎn)安全等問題的擔(dān)憂，有利于用戶再使用行為的形成。根據(jù)以上分析提出如下假設(shè)：

H7：用戶對司機群體的信任正向影響其持續(xù)共享意愿。

2 研究設(shè)計

2.1 研究模型

基于制度信任理論和信任轉(zhuǎn)移理論，構(gòu)建平臺機制、平臺信任與持續(xù)共享意愿之間的關(guān)系模型，探討用戶視角下出行平臺信任構(gòu)建的作用機理，如圖1所示。

2.2 研究樣本

采用線上與線下問卷調(diào)查，問卷中設(shè)有反題項。根據(jù)反題項的填答情況及線上問卷填答時間（填答時間低于2分鐘視為無效問卷）進(jìn)行篩選，得到有效問卷384份，有效回收率為72.05%。刪除載荷因子<0.7的題項，測量模型中所有變量的Cronbach′s α系數(shù)均大于0.7，表明問卷具有較高信度[13]。問卷基本信息分布情況如表1所示。

2.3 變量測量

模型中所有變量均借鑒了已有成熟量表[14-15]，問卷采用Likert 7點量表進(jìn)行測量，最終各變量保留3到5個題項，采用線上線下同時發(fā)放問卷的方法，要求調(diào)查對象根據(jù)實際情況填寫。

3 研究結(jié)果

采用Harman單因子檢驗法將全部題項納入因子分析，提取到未旋轉(zhuǎn)的第1個主成分解釋率47.24%，并未發(fā)現(xiàn)單個因子占主導(dǎo)的情況，說明本研究不存在嚴(yán)重的同源方差問題。

3.1 信度與效度

各個變量的信效度指標(biāo)如表2所示（對角線顯示的是AVE的平方根值），所有變量的AVE值均大于0.5，表明量表具有良好的聚合效度。各變量AVE的平方根均大于各變量之間的相關(guān)系數(shù)，表明量表區(qū)分效度良好。

3.2 假設(shè)檢驗

使用Smart PLS 3.0來驗證所提出的假設(shè)，各模型的膨脹因子（VIF）值均小于3，表明各模型均不存在多重共線性問題。各變量之間的VIF值如表3所示。假設(shè)檢驗結(jié)果見表4，可知反饋機制有效性正向顯著影響用戶對平臺的信任（β1=0.248，p<0.01），第三方服務(wù)機制有效性正向顯著影響用戶對平臺的信任（β2=0.172，p<0.1），司機審核機制有效性正向顯著影響用戶對平臺的信任（β3=0.351，p<0.01），緊急求救機制有效性正向顯著影響用戶對平臺的信任（β4=0.167，p<0.05）。因此，假設(shè)H1、H2和H3獲得支持，通過假設(shè)檢驗。用戶對平臺的信任正向顯著影響持續(xù)共享意愿（β5=0.979，p<0.01），用戶對平臺的信任正向顯著影響對司機群體的信任（β6=0.759，p<0.01），用戶對司機群體的信任對其持續(xù)共享意愿的正向影響不顯著（β7=0.088，p>0.1）。因此，假H5和H6獲得支持，通過假設(shè)檢驗，而假設(shè)H7未通過假設(shè)檢驗。平臺信任、司機群體信任和持續(xù)共享意愿三個變量的解釋方差（R2）比例分別為65.6%、57.7%和56%，均超過了10%的基準(zhǔn)值[16]，因此，本研究模型具有較好的解釋力。

共享出行情境中，用戶對服務(wù)提供者群體的信任并不顯著影響其持續(xù)使用意愿，這與文獻(xiàn)[17]的研究結(jié)論相悖，但也說明了共享出行行業(yè)的特殊性。一方面，出行平臺通過制度機制建立起來制度信任，其信任對用戶持續(xù)使用意愿的作用掩蓋了司機群體信任對持續(xù)使用意愿的影響。另一方面，由于服務(wù)提供者群體是平臺經(jīng)過系統(tǒng)地篩選與審核，受到后期的監(jiān)管與制約，因此，群體信任在共享經(jīng)濟(jì)情境中可能不是影響持續(xù)共享意愿的重要因素。

4 結(jié)論

圍繞共享出行情境中制度機制、制度信任和群體信任之間的聯(lián)系以及如何影響用戶持續(xù)共享意愿這一核心問題展開研究。反饋機制、第三方服務(wù)機制、司機審核機制與緊急救援機制均積極影響平臺信任;平臺信任是平臺機制、司機群體信任和持續(xù)共享意愿之間的媒介，但用戶對司機群體的信任對持續(xù)參與意愿的影響不顯著，可能是用戶對服務(wù)提供者信任的作用被平臺信任與持續(xù)共享意愿之間正相關(guān)的作用掩蓋，弱化了用戶服務(wù)提供者信任對持續(xù)共享意愿的影響。針對共享出行平臺建立用戶信任提出管理建議。首先，平臺企業(yè)管理者應(yīng)該認(rèn)識到，平臺制度機制有利于平臺信任的構(gòu)建，除正文提到的四種機制外，平臺方應(yīng)建立有關(guān)安全保障的機制以持續(xù)提高用戶對平臺的信任。其次，平臺型企業(yè)應(yīng)著力構(gòu)建共享平臺與用戶之間良性互動環(huán)境并持續(xù)加大信任制度機制方面的投入。最后，平臺方應(yīng)嚴(yán)格執(zhí)行對服務(wù)提供者的篩選及審核，以確保與用戶線下互動的安全問題。本研究重點在于研究平臺信任的轉(zhuǎn)移過程及信任之間的掩蓋作用，今后將考慮風(fēng)險因素（如安全風(fēng)險，隱私風(fēng)險等）對信任的負(fù)向影響作用。

參考文獻(xiàn)

[1]BELK R. You are what you can access： Sharing and collaborative consumptiononline[J]. Journal of Business Research， 2014， 67（8）：1595-1600.

[2]HAMARI J， SJKLINT M， UKKONEN A. The sharing economy： Why people participate in collaborativeconsumption[J]. Journal of the Association for Information Science and Technology， 2016， 67（9）： 2047-2059.

[3]HORTON J J， ZECKHAUSER R J. Owning， using and renting： Some simple economics of the "sharing economy"[J]. Social Science Electronic Publishing， 2016， 66（9）： 4152-4172.

[4]HAWLITSCHEK F， TEUBNER T， WEINHARDT C. Trust in the sharingeconomy[J]. Swiss Journal of Business Research & Practice， 2016， 70（1）： 26-44.

[5]GEFEN D， PAVLOU P A. The boundaries of trust and risk： The quadratic moderating role of institutionalstructures[J]. Information Systems Research， 2012， 23（3）： 940-959.

[6]楊殿玲，王炬香. 電商平臺風(fēng)險規(guī)避與公平關(guān)切下供應(yīng)鏈最優(yōu)決策研究[J]. 青島大學(xué)學(xué)報（自然科學(xué)版）， 2019， 32（3）： 92-101.

[7]BELDAD A， JONG M D， STEEHOUDER M. How shall I trust the faceless and the intangible？ A literature review on the antecedents of onlinetrust[J]. Computers in Human Behavior， 2010， 26（5）： 857-869.

[8]SNDERSKOV K M， DINESEN P T.Trusting the state， trusting each other？ The effect of institutional trust on social trust[J]. Political Behavior， 2016， 38（1）：179-202.

[9]LU B Z， FAN W G， ZHOU M. Social presence， trust， and social commerce purchase intention： An empirical research[J]. Computers in Human Behavior， 2016， 56： 225-237.

[10] 韓建剛，李詠沙，孟昕，等. 大數(shù)據(jù)背景下技術(shù)創(chuàng)新管理的革新探索[J].青島大學(xué)學(xué)報（自然科學(xué)版）， 2019， 32（2）： 134-137+142.

[11] LEE Z W Y， CHAN T K H， BALAJI M S， et al. Why people participate in the sharing economy： An empirical investigation of Uber[J]. Internet Research， 2018， 28（3）： 829-850.

[12] ERT E， FLEISCHER A， MAGEN N. Trust and reputation in the sharing economy： The role of personal photos in Airbnb[J]. Tourism Management， 2016， 55： 62-73.

[13] GAZZOLA P，VTMNESCU E M， ANDREI A G， et al. Users' motivations to participate in the sharing economy： Moving from profits toward sustainable development[J]. Corporate Social Responsibility and Environmental Management， 2019， 26（4）： 741-751.

[14] GEFEN D， BENBASAT I， PAVLOU P. A research agenda for trust in online environments[J]. Journal of Management Information Systems，2008， 24（4）： 275-286.

[15] LU B Z， ZENG Q F， FAN W G. Examining macro-sources of institution-based trust in social commerce marketplaces： An empirical study[J]. Electronic Commerce Research and Applications， 2016， 20： 116-131.

[16] FANG Y L， QURESHI I， SUN H S， et al. Trust， satisfaction， and online repurchase intention： The moderating role of perceived effectiveness of e-commerce institutional mechanisms[J]. MIS Quarterly， 2014， 38（2）： 407-427.

[17] SHAO Z， YIN H. Building customers' trust in the ridesharing platform with institutional mechanisms： An empirical study in China[J]. Internet Research： Electronic Networking Applications and Policy， 2019， 29（5）： 1040-1063.