基于感知價(jià)值的滴滴順風(fēng)車使用意愿影響因素分析

吳俊林 高叢

【摘 要】文章以“權(quán)衡說(shuō)”為理論基礎(chǔ)，基于感知價(jià)值模型，引入感知有用性、感知易用性、價(jià)格成本和時(shí)間精力等變量，建立順風(fēng)車乘客使用意愿影響因素模型，并利用SPSS 23.0和AMOS 21.0進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，完成模型驗(yàn)證和假設(shè)檢驗(yàn)。經(jīng)研究發(fā)現(xiàn)，使用意愿受到感知價(jià)值、感知有用性、感知易用性和感知風(fēng)險(xiǎn)的顯著影響，同時(shí)感知有用性、時(shí)間精力成本和感知風(fēng)險(xiǎn)顯著影響感知價(jià)值。最后，對(duì)研究結(jié)果進(jìn)行了討論，并對(duì)滴滴出行提出了順風(fēng)車的優(yōu)化建議。

【關(guān)鍵詞】順風(fēng)車；感知價(jià)值；使用意愿

中圖分類號(hào)：F719.9

一、引言

隨著智能終端的進(jìn)步和移動(dòng)支付的普及，移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的服務(wù)場(chǎng)景不斷增加，帶動(dòng)了打車方式發(fā)生從線下到線上的變化，由以前路邊攔車轉(zhuǎn)變?yōu)橐苿?dòng)出行。回首中國(guó)移動(dòng)出行發(fā)展史，在2012年前后，幾十家移動(dòng)出行企業(yè)誕生，到2016年滴滴做到一家獨(dú)大，風(fēng)起云涌在幾年間塵埃落定。

《網(wǎng)絡(luò)預(yù)約出租汽車經(jīng)營(yíng)服務(wù)管理暫行辦法》指出順風(fēng)車是一種不同于網(wǎng)約車的出行方式，是以互助而非營(yíng)運(yùn)為目的[1]。2017年末滴滴順風(fēng)車的月活用戶達(dá)到數(shù)百萬(wàn)，月訂單量達(dá)到數(shù)千萬(wàn)。然而2018年爆發(fā)“空姐事件”和“樂清事件”，滴滴在2018年8月下線順風(fēng)車業(yè)務(wù)并進(jìn)行整改優(yōu)化。因此，深入研究順風(fēng)車使用意愿的影響因素對(duì)滴滴企業(yè)整改順風(fēng)車并重新上線具有參考價(jià)值和重要意義。

二、相關(guān)研究及變量介紹

Dodds和Grewal（1991）提出使用意愿就是用戶對(duì)服務(wù)進(jìn)行使用的可能概率[2]。Lovelock（2000）表明，感知價(jià)值可能比滿意度或質(zhì)量更好地預(yù)測(cè)使用意愿，對(duì)于用戶而言，是否愿意使用主要看自身感知價(jià)值大小[3]。Zeithaml（1988）將感知價(jià)值從“利得”和“利失”角度劃分，服務(wù)帶給用戶的感知好處就是“利得”，獲取服務(wù)付出的成本就是“利失”，通過(guò)二者權(quán)衡對(duì)比就得到了感知價(jià)值[4]。

究意愿模型中，一般用感知利益代表“利得”。感知利益指的是產(chǎn)品或者服務(wù)本身的品質(zhì)和性能帶給用戶的正面效用。在技術(shù)接受模型中（Technology Acceptance Model），感知有用性和感知易用性共同決定用戶的態(tài)度和意愿[5]。在互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，網(wǎng)絡(luò)用戶的感知利益不僅僅要考慮是否有用，也會(huì)參考是否容易使用。本文考慮到順風(fēng)車用戶在使用順風(fēng)車過(guò)程中，考慮的不僅是可以通過(guò)順風(fēng)車到達(dá)目的地，還會(huì)考慮滴滴軟件的學(xué)習(xí)和使用是否方便、流程是否簡(jiǎn)單清晰，因此將用戶的感知利益拆分為感知有用性和感知易用性，二者共同構(gòu)成感知利益。

同時(shí)，研究中一般用感知成本代表“利失”。Wood和Scheer（1996）表示，感知成本除了在使用中付出的成本外，還包括用戶主觀上感知的風(fēng)險(xiǎn)，甚至風(fēng)險(xiǎn)可能對(duì)于用戶意愿的影響更加明顯[6]。即感知成本是由購(gòu)買成本和感知風(fēng)險(xiǎn)共同構(gòu)成的。同時(shí)，在一些使用意愿的研究中，發(fā)現(xiàn)隨著社會(huì)節(jié)奏的加快，用戶不再是單單考慮支付的價(jià)格，還會(huì)考慮使用所付出的時(shí)間和精力，因此很多研究將購(gòu)買成本進(jìn)行拆分[7]。本文考慮到乘客使用順風(fēng)車除了需要支付車費(fèi)外，由于預(yù)約制的緣故，還需要花時(shí)間精力來(lái)提前發(fā)單、關(guān)注是否有車主接單、和車主及時(shí)取得聯(lián)系等，因此將購(gòu)買成本拆分為價(jià)格成本和時(shí)間精力成本。

三、研究假設(shè)與模型建立

用戶對(duì)服務(wù)感知的利益越高，則感知價(jià)值越高。同時(shí)Zeithaml認(rèn)為感知利益會(huì)直接影響使用意愿。在前文已經(jīng)將感知利益分為感知有用性和感知易用性，基于此，提出假設(shè)：

H1：感知有用性與感知價(jià)值正相關(guān)；

H2：感知易用性與感知價(jià)值正相關(guān)；

H3：感知有用性與使用意愿正相關(guān)；

H4：感知有用性與使用意愿正相關(guān)。

感知成本由購(gòu)買成本和感知風(fēng)險(xiǎn)構(gòu)成，其中購(gòu)買成本可以拆解為價(jià)格成本和時(shí)間精力成本。在滴滴順風(fēng)車使用過(guò)程中，乘客在填寫訂單信息時(shí)就能立刻看到自己應(yīng)付的費(fèi)用以及時(shí)間預(yù)估，不確定性較小。同時(shí)，由于順風(fēng)車是一種共享式出行，場(chǎng)景限制在車內(nèi)這個(gè)密閉空間，且車主不像網(wǎng)約車一樣經(jīng)過(guò)嚴(yán)格篩選，所以乘客使用順風(fēng)車比網(wǎng)約車會(huì)產(chǎn)生更多的安全擔(dān)憂，同時(shí)由于順風(fēng)車車主可以隨時(shí)取消訂單從而影響出行，因此感知風(fēng)險(xiǎn)不確定性較大。在分析使用意愿一些研究中，通常假設(shè)購(gòu)買成本只單獨(dú)影響感知價(jià)值，而感知風(fēng)險(xiǎn)同時(shí)還會(huì)對(duì)使用意愿造成直接影響[7][8]。本研究考慮到順風(fēng)車感知風(fēng)險(xiǎn)不確定性較大，同樣假設(shè)價(jià)格成本和時(shí)間精力成本只影響感知價(jià)值，而感知風(fēng)險(xiǎn)可還直接影響使用意愿?；诖?，提出假設(shè)：

H5：價(jià)格成本與感知價(jià)值負(fù)相關(guān)；

H6：時(shí)間精力成本與感知價(jià)值負(fù)相關(guān)；

H7：感知風(fēng)險(xiǎn)與感知價(jià)值負(fù)相關(guān)；

H8：感知風(fēng)險(xiǎn)與使用意愿負(fù)相關(guān)。

乘客通過(guò)權(quán)衡“利得”和“利失”得到順風(fēng)車的感知價(jià)值，并依此做出是否使用的決策?；诖?，提出假設(shè)：

H9：感知價(jià)值與使用意愿正相關(guān)。

綜上所述，我們可以得到本次研究的理論模型，如下圖1。本模型是基于Zeithaml提出的“權(quán)衡說(shuō)”理論，通過(guò)對(duì)感知價(jià)值相關(guān)文獻(xiàn)研究和實(shí)證分析后提出合理假設(shè)得到的。

圖1 順風(fēng)車乘客使用意愿理論模型

四、數(shù)據(jù)收集與分析

4.1 問(wèn)卷設(shè)計(jì)

本研究建立八個(gè)問(wèn)卷模塊，分為基本信息、感知有用性、感知易用性、價(jià)格成本、時(shí)間精力成本、感知風(fēng)險(xiǎn)、感知價(jià)值和使用意愿。在基本信息中對(duì)被調(diào)研者的年齡、收入、學(xué)歷以及對(duì)順風(fēng)車了解程度等進(jìn)行調(diào)研。在七個(gè)變量模塊中采用李克特5級(jí)量表，選項(xiàng)從1到5，從小到大分別代表“很不同意”、“不同意”、“一般”、“同意”、“很同意”。

4.2 數(shù)據(jù)收集

為設(shè)計(jì)更加嚴(yán)謹(jǐn)規(guī)范的問(wèn)卷，本次研究的問(wèn)卷設(shè)計(jì)分為研究文獻(xiàn)、編制初始問(wèn)卷、預(yù)調(diào)研和修正形成最終問(wèn)卷四個(gè)步驟。在預(yù)調(diào)研階段會(huì)根據(jù)被調(diào)研者建議進(jìn)行修改，并根據(jù)數(shù)據(jù)分析結(jié)果對(duì)問(wèn)卷題目進(jìn)行修訂。在正式調(diào)研階段，主要采用網(wǎng)絡(luò)在線發(fā)放的方式，以90后的在校大學(xué)生和白領(lǐng)為主要調(diào)研對(duì)象，調(diào)研區(qū)域主要是北京、成都、合肥、濟(jì)南等一二線城市，共發(fā)放問(wèn)卷268份，回收有效問(wèn)卷223份，有效比例83.21%。

4.3 信度效度分析

信度反映了問(wèn)卷的可靠性，即對(duì)同一題目使用相同方法進(jìn)行調(diào)研的結(jié)果一致性程度。本研究使用α系數(shù)作為判斷標(biāo)準(zhǔn)，經(jīng)SPSS 23.0檢驗(yàn)，本次測(cè)量問(wèn)卷的整體信度是0.756，不同變量α系數(shù)均大于0.7，表明內(nèi)部一致性較好。

問(wèn)卷的效度反映的是有效性，即調(diào)研問(wèn)題和調(diào)查內(nèi)容的一致度，當(dāng)二者越一致，說(shuō)明效度越好。通過(guò)SPSS 23.0檢驗(yàn)，本次問(wèn)卷的KMO值為0.839，大于0.8，顯著性水平0.000，小于0.01，很適合進(jìn)行因子分析。通過(guò)因子分析，提取出了7個(gè)主成分因子，各主因子符合模型的各因素要求，總解釋率達(dá)到了78.872%，符合大于60%的要求。

五、模型檢驗(yàn)與分析

5.1 模型檢驗(yàn)

本研究通過(guò)Amos 21.0建立初始模型，代入數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和擬合度檢驗(yàn)分析，同時(shí)根據(jù)MI值對(duì)符合條件的誤差值進(jìn)行修正[9]，得到的擬合數(shù)據(jù)如表1?？梢园l(fā)現(xiàn)，擬合數(shù)據(jù)都在可接受范圍內(nèi)。

同時(shí)，模型的路徑分析結(jié)果如圖2所示。路徑系數(shù)及顯著性結(jié)果表示，假設(shè)H2和H5不成立，假設(shè)H1、H3、H4、H6、H7、H8、H9皆成立。

5.2 結(jié)果分析與啟示

通過(guò)模型分析和假設(shè)檢驗(yàn)結(jié)果可以知道除了感知易用性和價(jià)格成本對(duì)感知價(jià)值影響路徑不顯著外，其余路徑全部顯著。具體分析如下：

（1）感知價(jià)值主要是受到感知有用性、時(shí)間精力成本、感知風(fēng)險(xiǎn)三者影響。即對(duì)于順風(fēng)車乘客來(lái)講，對(duì)于順風(fēng)車的價(jià)值主要是由有用性、需要花費(fèi)的時(shí)間精力和可能的風(fēng)險(xiǎn)權(quán)衡。感知有用性越大，感知價(jià)值越大；時(shí)間精力成本越高，感知風(fēng)險(xiǎn)越大，感知價(jià)值越小。在三者影響中，感知風(fēng)險(xiǎn)和感知有用性對(duì)感知價(jià)值影響系數(shù)基本一致，時(shí)間精力成本影響最小。也就是說(shuō)，對(duì)乘客最重要的是順風(fēng)車的主觀有用和可能的風(fēng)險(xiǎn)，其次才是需要花費(fèi)的時(shí)間。

（2）使用意愿主要受到感知有用性、感知易用性、購(gòu)買風(fēng)險(xiǎn)和感知價(jià)值的影響。感知有用性越大、感知易用性越大、感知價(jià)值越大，使用意愿越強(qiáng)烈；感知風(fēng)險(xiǎn)越大，使用意愿越微弱。在四者的影響中，感知價(jià)值對(duì)使用意愿的影響比其他影響更強(qiáng)烈，即對(duì)于乘客而言，影響使用意愿最大的因素是感知價(jià)值。

（3）價(jià)格成本和感知易用性對(duì)感知價(jià)值的影響不顯著。對(duì)于價(jià)格成本對(duì)感知價(jià)值不顯著的原因，本研究認(rèn)為有以下幾個(gè)方面可以解釋：第一，貨幣成本低廉。作為移動(dòng)出行方式的一種，順風(fēng)車價(jià)格遠(yuǎn)低于出租車和快車專車，因此對(duì)于選擇移動(dòng)出行的乘客來(lái)說(shuō)，相對(duì)于使用網(wǎng)約車出行，使用順風(fēng)車出行時(shí)價(jià)格會(huì)大大降低，導(dǎo)致對(duì)價(jià)格成本不太敏感。第二，感知風(fēng)險(xiǎn)因素的爆發(fā)。移動(dòng)出行方式本就是將陌生的乘客司機(jī)圍在一個(gè)封閉空間內(nèi)，比使用其他產(chǎn)品的風(fēng)險(xiǎn)更大。而2018年“空姐事件”和“樂清事件”發(fā)生加重了乘客對(duì)于順風(fēng)車的風(fēng)險(xiǎn)感知，導(dǎo)致感知風(fēng)險(xiǎn)構(gòu)成為了感知成本的主要組成部分，相比而言，低廉的貨幣成本顯得不那么重要，乘客會(huì)更加關(guān)注主觀預(yù)期中的風(fēng)險(xiǎn)因素。這也是感知風(fēng)險(xiǎn)成為阻礙乘客進(jìn)行使用順風(fēng)車最主要因素的原因。對(duì)于感知易用性對(duì)感知價(jià)值不顯著的原因，本研究認(rèn)為是由于隨著滴滴出行產(chǎn)品經(jīng)理的不斷優(yōu)化，順風(fēng)車的使用流程簡(jiǎn)單，乘客在感知順風(fēng)車的價(jià)值時(shí)不需要考慮學(xué)習(xí)和使用軟件進(jìn)行衡量。

通過(guò)上述分析可以得到以下啟示：

（1）提高乘客的感知有用性和感知易用性，減少發(fā)單耗費(fèi)的時(shí)間精力成本。充分利用LBS、大數(shù)據(jù)分析和人工智能等信息技術(shù)，優(yōu)化乘客和車主的匹配精確度，同時(shí)對(duì)路線算法不斷優(yōu)化，確保雙方的順路程度，促使交易順利進(jìn)行和行程的按時(shí)開始結(jié)束，在提高用戶的有用性感知的同時(shí)可以提高車主的可接單率和平臺(tái)自身的運(yùn)營(yíng)效率。同時(shí)，優(yōu)化發(fā)單流程，增加新手指導(dǎo)，復(fù)雜的步驟增加浮層文字提示，幫助乘客進(jìn)行快速發(fā)單并完成行程，增加乘客的對(duì)操作的主觀感知便利程度的同時(shí)也可以降低耗費(fèi)的時(shí)間精力。

（2）降低乘客感知風(fēng)險(xiǎn)。在車主側(cè)，首先需要提高車主注冊(cè)門檻，避免有重大違章記錄的車主等，加強(qiáng)車主的質(zhì)量監(jiān)管和安全教育。第二，對(duì)注冊(cè)順風(fēng)車的車輛提高要求，審核嚴(yán)格把關(guān)，包括注冊(cè)車輛的軸距、排量等等要求。除此之外，滴滴需要對(duì)車主疲勞駕駛、超速駕駛、嚴(yán)重偏離路線駕駛等具有安全隱患駕駛行為具有相關(guān)的響應(yīng)辦法和應(yīng)對(duì)策略。在乘客側(cè)，軟件為行程中的乘客提供“一鍵報(bào)警”、“聯(lián)系緊急聯(lián)系人”、“行程分享”等保證安全措施，保證乘客安全。

（3）制定合理的費(fèi)用規(guī)則。與其他移動(dòng)出行方式比較，順風(fēng)車的重要優(yōu)勢(shì)體現(xiàn)在計(jì)價(jià)方式上。對(duì)于合理的計(jì)價(jià)規(guī)則和平臺(tái)抽成規(guī)則，有助于吸引乘客進(jìn)行使用。同時(shí)，不定期組織價(jià)格活動(dòng)，除了可以吸引大量新用戶，還能大大提升賬號(hào)活躍度，減少用戶流失，有效促進(jìn)交易生成。

【參考文獻(xiàn)】

[1]交通運(yùn)輸部. 網(wǎng)絡(luò)預(yù)約出租汽車經(jīng)營(yíng)服務(wù)管理暫行辦法[EB/OL]， http：//www.miit.gov.cn/n1146295/n1146557/n1146624/c5218603/content.html， 2016-08-25.

[2]W.B. Dodds， D. Grewal， K.B. Monroe. Effects of Price， Brand and Store Information on Buyers Product Evaluation. Journal of marketing research， 1991， Vol. 28（3）：307-319.

[3]Lovelock， C. H. （2000）. Service marketing （4th）. NJ： Prentice Hall International.

[4]Zeithaml， V.A. Consumer Perceptions of Price， Quality and Value： A Means end Model and Synthesis of Evidence [J]. Journal of Marketing， 1988， 52（3）： 2-22.

[5]Davis F D. Perceived Usefulness， Perceived Ease of Use， and User Acceptance of Information Technology [J]. Mis Quarterly， 1989， 13（3）： 319-340.

[6]C. Wood， M. Scheer. Incorporating Perceived Risk into Model of Consumer Deal Assessment and Purchase Intent. Advances in Consumer Research， 1996， 23（1）： 399-404.

[7]季文靜. 網(wǎng)絡(luò)消費(fèi)者使用意愿影響因素研究[D]. 濟(jì)南： 山東大學(xué)， 2013.

[8]王崇. 網(wǎng)絡(luò)消費(fèi)者使用意愿影響因素模型研究[D]. 哈爾濱： 哈爾濱工業(yè)大學(xué)， 2007.

[9]吳明隆. 結(jié)構(gòu)方程模型—AMOS的操作與應(yīng)用[M]. 重慶： 重慶大學(xué)出版社， 2007.