惡性安全事件對分享經(jīng)濟參與意愿的沖擊效應(yīng)*
——基于網(wǎng)約車用戶的調(diào)查

許振宇

(福州外語外貿(mào)學院 經(jīng)管學院，福建 福州 350202)

隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的飛速發(fā)展，人類已進入信息化時代。無線網(wǎng)絡(luò)、智能手機、私人電腦的普及，為各類閑置資源在網(wǎng)絡(luò)平臺上的分享提供了可能。在國際國內(nèi)資本的推波助瀾下，分享經(jīng)濟逐步進入人們的生活，如滴滴出行、知乎、螞蟻短租、春雨醫(yī)生等，改變了人們原有的消費理念和消費習慣。

首先，分享經(jīng)濟可讓更多閑散資源貢獻出來被人們共享，提高了資源的利用效率；其次，分享經(jīng)濟可讓普通百姓通過網(wǎng)絡(luò)平臺獲得以往難以得到的資源，推進了社會公平；最后，分享經(jīng)濟可創(chuàng)造大量靈活的就業(yè)崗位，提高了人民群眾的收入水平。

分享經(jīng)濟具有很多優(yōu)點，確實便捷了人們的生活，但也存在一些負面的社會問題。以網(wǎng)約車為例，自Uber誕生已經(jīng)10多年了，惡行安全事件不時出現(xiàn)。2014年12月，印度一名網(wǎng)約車司機因涉嫌強奸女乘客遭到逮捕。2015～2019年，美國紐約、芝加哥等城市多名女性被網(wǎng)約車司機性侵。2018年我國也發(fā)生了兩起令人憤慨的惡性安全事件，河南鄭州空姐李某于5月5日晚被滴滴車司機奸殺，浙江溫州女孩趙某8月24日被滴滴順風車司機奸殺。除了性侵和殺人，網(wǎng)約車司機安全事件還包括搶劫盜竊、敲詐勒索、強制猥褻、無證駕駛、套牌運營、危險駕駛、惡意拒載、恐嚇辱罵、故意傷害、強制評星等。

當然，大部分網(wǎng)約車司機是遵紀守法的，但其中極少數(shù)不法分子的惡性安全事件，對網(wǎng)約車用戶產(chǎn)生了巨大的心理沖擊。顯然，惡性安全事件對分享經(jīng)濟參與意愿的沖擊效應(yīng)是一個值得探討的課題。目前，網(wǎng)約車平臺存在的準入監(jiān)管不嚴格、客戶服務(wù)不及時、軟件系統(tǒng)不穩(wěn)定等問題，也對分享經(jīng)濟用戶參與意愿形成了較大的挑戰(zhàn)。

卓越、范永茂等主要從理論方面論證了分享經(jīng)濟平臺的風險和防控，并無基于相關(guān)調(diào)查的實證研究[1-2]。分享經(jīng)濟平臺較多，本文特以網(wǎng)約車為例，設(shè)計調(diào)查問卷，構(gòu)建logistic模型，分析分享經(jīng)濟用戶參與意愿的影響因素，應(yīng)用脈沖響應(yīng)函數(shù)和方差分解分析實證惡性安全事件的沖擊效應(yīng)，可為分享經(jīng)濟平臺和政府管理部門加強安全防控提供幫助。

一、網(wǎng)約車用戶參與意愿的調(diào)查研究

(一)調(diào)查問卷設(shè)計

調(diào)查問卷包括調(diào)查對象的基本信息、惡性安全事件產(chǎn)生的原因及存在的問題、用戶參與條件、參與主要原因、用戶服務(wù)評價、用戶參與意愿、對策建議等內(nèi)容。該問卷共有12道題，其中有6道單選題和 6道多項選擇題，調(diào)查問卷的變量及賦值描述見表1。

表1 調(diào)查問卷的內(nèi)容與賦值

(二)調(diào)查問卷統(tǒng)計

調(diào)查問卷發(fā)放時間為2018 年9月～2019年9月，即惡性安全事件后一年之內(nèi)。發(fā)放地點為福州市、廈門市等，發(fā)放方式為微信、QQ與街頭隨機抽樣相結(jié)合，共計發(fā)放600 份?；厥?87 份，剔除無效問卷26份，回收率為97.8%，回收有效率為93.5%。

(三)樣本特征分析

由表2可以看出，調(diào)查對象的男性稍多，年齡以20～30歲年輕人為主，文化程度以高中及以下與本科生為主，工作狀況以就業(yè)與上學為主，月收入以3 000～5 000元為主。

表2 樣本描述性統(tǒng)計

(四)調(diào)查結(jié)果分析

1.安全事件產(chǎn)生原因

根據(jù)調(diào)查結(jié)果，可得惡性安全事件產(chǎn)生的原因主要是平臺準入監(jiān)管不嚴(37%)，其次是客戶服務(wù)不及時(23%)，再次是司機群體整體素質(zhì)低(15%)、個別司機心理扭曲(11%)、乘客防范意識不強(8%)，其他原因占5%。

2.注冊用戶參與意愿

根據(jù)調(diào)查結(jié)果，可得我國2018年惡性安全事件發(fā)生后，網(wǎng)約車注冊用戶一年后僅86%仍有打車意愿，惡性安全事件后不愿意打車占14%。

二、用戶參與意愿影響因素的實證分析

(一)信度效度分析

基于調(diào)查問卷數(shù)據(jù)的統(tǒng)計，應(yīng)用SPSS軟件，得Cronbach’s Alpha系數(shù)為0.827，說明調(diào)查問卷具有較高的信度；KMO 值為 0.741，Bartlett 的球形度檢驗為1 673.56，說明各變量獨立不相關(guān)，樣本數(shù)據(jù)適合因子分析。

(二)主成分分析

采用主成分分析法求解因子載荷矩陣,選取特征值大于1的因子作為公因子,采用最大方差分析法進行因子旋轉(zhuǎn),提取4個因子的總解釋率為72.15%，因子分別命名為：身體條件(X1)、生活保障(X2)、缺陷問題(X3)、服務(wù)優(yōu)勢(X4)，見表3。

表3 旋轉(zhuǎn)后的載荷矩陣

(三)Logistic 模型

惡性安全事件后網(wǎng)約車用戶的參與意愿(是/否)服從二項分布，作為本研究的因變量Y，4個因子作為自變量，構(gòu)建logistic模型，見表4。

表4 Logistic 模型估計結(jié)果

由表4可得，網(wǎng)約車服務(wù)的缺陷問題變量系數(shù)為-0.438，根據(jù)logistic模型可推導(dǎo)出：

=-0.052 7

那么，缺陷問題變量每增加1個單位，注冊用戶參與意愿的概率會減少5.27%，說明惡性安全事件對用戶參與意愿產(chǎn)生了負向的沖擊。

三、惡性安全事件對參與意愿的沖擊效應(yīng)

為了深入探討惡性安全事件對用戶參與意愿的沖擊效應(yīng)，特借助調(diào)查期(2018 年9月～2019年9月)“惡性安全事件產(chǎn)生的原因”變量(X31)與因變量(Y)的時間序列數(shù)據(jù)，構(gòu)建VAR模型，進行脈沖響應(yīng)分析(Impulse Response Function,輸出結(jié)果見圖1)和方差分解分析(Variance Decomposition,輸出結(jié)果見圖2)。

圖1顯示了惡性安全事件在一個標準差范圍內(nèi)對網(wǎng)約車注冊用戶參與意愿的脈沖響應(yīng)函數(shù)。可以得出，第1～5期X31對Y產(chǎn)生負向沖擊，在第3期負向沖擊達到最大，然后負向沖擊逐漸減弱，第5期達到0，這與第3期后網(wǎng)約車行業(yè)(滴滴出行公司)不斷修正自身錯誤(如下架順風車、制定網(wǎng)約車司機嚴格準入制度等)、用戶恐懼心理逐漸消失有關(guān)；第5～10期X31卻對Y產(chǎn)生正向沖擊，在第7期正向沖擊達到最大，說明網(wǎng)約車行業(yè)通過各項措施亡羊補牢，重新獲得了網(wǎng)約車注冊用戶的消費信心，第7～10期正向沖擊保持平穩(wěn)。圖2顯示了網(wǎng)約車注冊用戶參與意愿變動方差由惡性安全事件導(dǎo)致的部分?？梢缘贸觯?～5期注冊用戶參與意愿減少，與惡性安全事件關(guān)聯(lián)度從大約100%降到10%左右；第5～10期用戶參與意愿變化(增加或減少)只有約10%由惡性安全事件來解釋，而且其值保持穩(wěn)定。

圖1 X31對Y的脈沖響應(yīng)結(jié)果

圖2 Y因X31變動的方差分解結(jié)果

四、結(jié)語與討論

我國2018年惡性安全事件發(fā)生后，網(wǎng)約車注冊用戶一年后僅86%仍有打車意愿。網(wǎng)約車服務(wù)系統(tǒng)的缺陷問題變量每增加1個單位，注冊用戶參與意愿的概率會減少5.27%。惡性安全事件對用戶參與意愿產(chǎn)生負向沖擊，在第3期負向沖擊達到最大，然后負向沖擊逐漸減弱，第5期達到0。惡性安全事件產(chǎn)生的原因主要是平臺準入監(jiān)管不嚴、客戶服務(wù)不及時、司機群體整體素質(zhì)低，怎么解決這些問題呢？根據(jù)調(diào)查結(jié)果，主要對策建議是提高司機準入門檻、提高平臺反饋速度，部分調(diào)查對象也提出了一些有見地的建議：實行網(wǎng)約車運營標準化、在車頂上放置一個統(tǒng)一的標識、實現(xiàn)車內(nèi)實時監(jiān)控，定期存儲行車記錄和車內(nèi)視頻等[3-6]。

惡性安全事件對分享經(jīng)濟參與意愿的沖擊效應(yīng)，目前沒有相關(guān)研究。分享經(jīng)濟平臺較多，選取網(wǎng)約車平臺為例，分析惡性安全事件的沖擊效應(yīng)，以達到拋磚引玉的目的。