心理距離對網(wǎng)約車用戶感知風(fēng)險和信任的影響研究
——基于解釋水平理論視角

王 偉，李立威，劉雅芳

（北京聯(lián)合大學(xué) 管理學(xué)院，北京100101）

分享經(jīng)濟又稱“協(xié)同消費”，是近年來互聯(lián)網(wǎng)經(jīng)濟背景下一種新的商業(yè)模式［1］。網(wǎng)約車作為一種典型的分享經(jīng)濟，通過互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，將線下閑置的非出租車輛和司機提供的服務(wù)與人們的出行需求進(jìn)行整合，并提供出行服務(wù)［2］。易觀分析報告顯示，網(wǎng)約車市場整體的交易規(guī)模增長超過400%，2018 年移動出行市場的交易規(guī)模達(dá)到3112.77億元［3］。網(wǎng)約車是一種低成本、低能耗的出行方式［4］，作為公共交通的一種補充，緩解了出租車運力緊張和打車難的問題［2］，也吸引了私家車主加入平臺，創(chuàng)造了新型就業(yè)機會［5］，但伴隨著網(wǎng)約車的發(fā)展，安全事件也時有發(fā)生［6］。不斷爆出的網(wǎng)約車安全事件不但給受害者人身和財產(chǎn)帶來了巨大的損失，而且使得消費者對網(wǎng)約車平臺感知風(fēng)險驟增［7］，消費者甚至?xí)a(chǎn)生不信任感，造成對網(wǎng)約車的抵觸。

分享經(jīng)濟是一種點對點經(jīng)濟，交易的內(nèi)容以服務(wù)為主，服務(wù)提供方和需求方之間是陌生的［8］。網(wǎng)約車作為分享經(jīng)濟的典型代表，提供的是乘車出行服務(wù)，服務(wù)的提供方（司機）和服務(wù)的需求方（乘客）之間是完全陌生的，二者通過網(wǎng)約車平臺建立聯(lián)系，乘客和司機面對面地接觸，但安全問題也因此產(chǎn)生。此前有學(xué)者從心理距離的角度探究了產(chǎn)品傷害危機情景下對消費者的感知風(fēng)險的影響［9，10］，但是這些研究的內(nèi)容大多都是產(chǎn)品，鮮少有研究服務(wù)的情形［11］，且沒有考慮分享經(jīng)濟這一新型經(jīng)濟模式的特殊背景。本文基于心理距離的角度，探索了網(wǎng)約車安全事件情景下消費者心理距離對其感知風(fēng)險的影響，并在此基礎(chǔ)上考慮了分享經(jīng)濟中的核心要素——信任，研究了感知風(fēng)險對網(wǎng)約車平臺信任和網(wǎng)約車司機信任的影響。

1 理論背景

1.1 心理距離與解釋水平

心理距離是關(guān)于某件事情距離自我、此地、現(xiàn)在遠(yuǎn)或近的一種主觀體驗［12］。解釋水平理論認(rèn)為，對事件的解釋水平會隨著心理距離的變化而變化，進(jìn)而影響個體對于事物的認(rèn)知和判斷。當(dāng)某事件的心理距離較遠(yuǎn)時，人們會用抽象、去背景化、核心的特征去解釋和表征，即高解釋水平；當(dāng)某事件的心理距離較近時，人們會用具體的、背景化的、表面的特征去解釋和表征，也就是低解釋水平。解釋水平理論最早研究人們?nèi)绾卧u價和處理時間距離［13］，后隨著該理論的發(fā)展，心理距離逐漸形成了4 個經(jīng)典的維度：時間距離、空間距離、社會距離和假設(shè)距離［14，15］。時間距離是指以此時為參照點，個體對于事件發(fā)生時間遠(yuǎn)近的一種知覺；空間距離是指以此地為參照點，個體對事件發(fā)生距離遠(yuǎn)近的一種主觀感知；社會距離是指以自己為參照點形成的與他人之間的關(guān)系，比如自我與他人、朋友與陌生人；假設(shè)距離是指個體對于某件事發(fā)生的可能性大小的一種感知。

現(xiàn)有研究表明，心理距離會影響人們對事件的認(rèn)識與判斷［9，16］。尚志海在研究公眾對災(zāi)害的可接受程度時發(fā)現(xiàn)，民眾對災(zāi)害的主觀判斷受到心理距離的影響，在心理距離遠(yuǎn)的情況下，人們對災(zāi)害的風(fēng)險和破壞性的認(rèn)知會減?。?7］。李亞林、景奉節(jié)在實驗中發(fā)現(xiàn)，在企業(yè)發(fā)生負(fù)面事件后，消費者心理距離對感知背叛感的調(diào)節(jié)作用，如果心理距離越遠(yuǎn)，背叛感越??；如果心理距離越近，背叛感越強［18］。

1.2 感知風(fēng)險

感知風(fēng)險的概念最早由美國學(xué)者Bauer在20 世紀(jì)60 年代提出，最初應(yīng)用于消費者行為領(lǐng)域。Bauer認(rèn)為，感知風(fēng)險是消費者主觀上感知到的一種風(fēng)險［19］。在傳統(tǒng)的電子商務(wù)環(huán)境中，由于在線交易固有的不確定性和不可控性，消費者總是會感受到一定程度的風(fēng)險［20］。如果消費者在購買產(chǎn)品或者享受服務(wù)的過程中遭受到風(fēng)險，如買到假貨，就會增加其風(fēng)險感知水平，進(jìn)而降低信任水平。網(wǎng)約車也不例外，消費者會感受到陌生人之間的線下交易帶來的風(fēng)險。卓越、王玉喜認(rèn)為，網(wǎng)約車服務(wù)消費過程中的事前信息不對稱、事中利益沖突和事后不可驗證等問題，可能會使消費者面臨信息傳遞失真、道德風(fēng)險和機會主義等風(fēng)險［21］；Chang W L、Wang J Y認(rèn)為，安全和隱私風(fēng)險是影響網(wǎng)約車等共享經(jīng)濟發(fā)展的關(guān)鍵問題［22］；陳雨、王穎、聶瓊等利用魚骨圖，總結(jié)出了網(wǎng)約車情境下消費者面臨的安全問題可以歸結(jié)為交通安全、信息安全和人身財產(chǎn)安全3 類［4］?；陉愑甑鹊难芯浚疚膶⒏兄L(fēng)險定義為：消費者了解到某網(wǎng)約車平臺發(fā)生安全問題后，對于發(fā)生安全問題的網(wǎng)約車平臺的一種風(fēng)險感知。

1.3 信任

作為一種雙邊市場，分享經(jīng)濟的快速發(fā)展需要依靠廣大消費者的參與［23］。分享經(jīng)濟中交易雙方是陌生的且需要在平臺上完成交易，因此建立雙方的信任是關(guān)鍵問題［8］。信任甚至被認(rèn)為是分享經(jīng)濟中的貨幣［24］，很多學(xué)者對分享經(jīng)濟中的信任做了分類。如，Hawlitschek F、Teubner T 與Weinhardt C 從供方的角度將信任劃分為對需方的信任和對平臺的信任，從需方的角度將信任劃分為對平臺的信任、對供方的 信 任 和 對 產(chǎn) 品 的 信 任［25］；Mcknight D H、Choudhury V與Kacmar C將信任劃分為正直、能力和善意3 個維度［26］。在網(wǎng)約車領(lǐng)域，學(xué)者們同樣關(guān)注信任問題：王紅麗和陳茁運用定性和定量相結(jié)合的方法研究了網(wǎng)約車情景下信任對于用戶出行意愿的影響機制，發(fā)現(xiàn)制度有效性和互動歷史會顯著影響用戶對網(wǎng)約車平臺的信任，對平臺的熟悉程度和用戶信任傾向?qū)ζ脚_信任沒有顯著影響［27］；Lee Z W Y、Chan T K H 與Cheung C M K 通過對我國香港特區(qū)295 位Uber 使用者的調(diào)查發(fā)現(xiàn)，感知風(fēng)險、感知收益、對平臺的信任和感知平臺質(zhì)量是用戶參與使用Uber的重要預(yù)測指標(biāo)［28］；Mittendorf C在對網(wǎng)約車平臺Uber 的研究中發(fā)現(xiàn)，消費者的信任傾向越強，其對Uber平臺和Uber司機的信任就越強［29］。本文參考Mittendorf C的研究，將信任劃分為對網(wǎng)約車司機的信任和對網(wǎng)約車平臺的信任兩種類型。

2 研究假設(shè)

2.1 心理距離與感知風(fēng)險

與在線購物相比，網(wǎng)約車的最大特點是陌生的司機和消費者需要進(jìn)行線下交易。在此交易方式的情景下，再加上不斷爆發(fā)的網(wǎng)約車安全事件，使得消費者的風(fēng)險感知陡然增加?？紤]到本文定義的網(wǎng)約車安全事件已經(jīng)發(fā)生，故只探討消費者心理距離中的時間距離和社會距離對感知風(fēng)險的影響。

Liberman N、Sagristano M與Trope Y［30］研究發(fā)現(xiàn)，時間距離會影響人們對事件的解釋水平，對于遠(yuǎn)期發(fā)生的事件，人們的解釋更加抽象，對于近期的事件，人們的解釋會更加具體。如果網(wǎng)約車安全事件發(fā)生在距離現(xiàn)在很遠(yuǎn)的時間，人們對于這樣的安全事件的解釋就會變得抽象，在描述這些事情時會描述這個事件的一些總體特征，而忽略掉這些安全事件具體發(fā)生的經(jīng)過。張曉君、黃微、李瑞研究證明，網(wǎng)絡(luò)輿情是具有時效性的，人們不會關(guān)注過去事件太久的信息［31］。基于上述邏輯，如果網(wǎng)上報道的網(wǎng)約車安全事件發(fā)生在很久以前，消費者對網(wǎng)約車平臺風(fēng)險感知可能也會有所因此降低；如果網(wǎng)上報道的網(wǎng)約車安全事件發(fā)生在近期，消費者對網(wǎng)約車平臺的風(fēng)險感知則可能會增加。因此，本文提出假設(shè)1——時間距離對于網(wǎng)約車平臺的感知風(fēng)險具有顯著的負(fù)向作用。

個體對他人與自己社會關(guān)系距離遠(yuǎn)近的感知，影響到個體判斷。齊文娥和林川通過4 個實驗檢驗了感知風(fēng)險在社會距離和消費者購買生鮮產(chǎn)品中的中介作用，并驗證了較近的社會距離對于購買意愿的提升作用［32］。在對品牌犯錯事件對消費者認(rèn)知的研究中，黃靜、王新剛與童澤林發(fā)現(xiàn)在較遠(yuǎn)的社交距離下，人們對犯錯品牌的負(fù)面評價程度越低；在較近的社交距離下，人們對犯錯品牌的負(fù)面評價會增強［33］；范春梅、李華強與賈建民研究發(fā)現(xiàn)，風(fēng)險事件越與自己緊密關(guān)聯(lián)，越會對個人的感知風(fēng)險產(chǎn)生較大的影響［10］。媒體上不斷報道的網(wǎng)約車安全事件如果發(fā)生在與自己關(guān)系較遠(yuǎn)的人的身上，與消費者的社會距離較遠(yuǎn)，那么感知到的風(fēng)險可能會較小，如果發(fā)生在較親近的人的身上，感知到的風(fēng)險可能會加大。因此，本文提出假設(shè)2——社會距離對于網(wǎng)約車平臺的感知風(fēng)險具有顯著的負(fù)向作用。

2.2 感知風(fēng)險與信任

消費者的感知風(fēng)險會影響消費者的信任，這一觀點在電子商務(wù)領(lǐng)域已得到證明。Pavlou P A 基于電子商務(wù)網(wǎng)站的研究發(fā)現(xiàn)，消費者的感知風(fēng)險與信任負(fù)相關(guān)［34］；Kim D J、Ferrin D L、Rao H R 在網(wǎng)上購物研究中發(fā)現(xiàn)消費者的信任會對感知風(fēng)險有負(fù)向影響［35］；趙冬梅、紀(jì)淑嫻在B2C 拍賣網(wǎng)站情景的研究中發(fā)現(xiàn)信任對感知風(fēng)險具有抑制作用［36］。在網(wǎng)約車情景下，有學(xué)者對二者的關(guān)系進(jìn)行了研究。賀明華在對滴滴用戶的實證研究中發(fā)現(xiàn)網(wǎng)約車消費者的感知風(fēng)險負(fù)向影響信任［7］。Lee Z W Y、Chan T K H與Cheung C M K對網(wǎng)約車的研究中發(fā)現(xiàn)，用戶對平臺的信任與他們參與共享經(jīng)濟的感知風(fēng)險負(fù)相關(guān)［28］。網(wǎng)約車服務(wù)的使用中，消費者和網(wǎng)約車司機相互之間是陌生的，網(wǎng)約車司機所使用的車輛往往也是以私家車居多，可能增加消費者對網(wǎng)約車平臺和司機風(fēng)險感知，可能降低消費者對平臺和司機的信任。因此，本文提出假設(shè)3——感知風(fēng)險對消費者對于網(wǎng)約車平臺的信任具有顯著的負(fù)向影響；假設(shè)4——感知風(fēng)險對消費者對于網(wǎng)約車司機的信任具有顯著的負(fù)向影響。

參考以往學(xué)者的相關(guān)研究，本文將年齡、性別、受教育程度、網(wǎng)約車的使用經(jīng)歷（是否乘坐過網(wǎng)約車），納入模型作為控制變量，研究模型見圖1。

圖1 研究模型

3 數(shù)據(jù)來源和研究方法

3.1 問卷設(shè)計

調(diào)查問卷由兩部分組成：一是搜集研究對象的基本信息，包括性別、年齡、受教育水平、網(wǎng)約車使用經(jīng)歷；二是主要調(diào)查心理距離、感知風(fēng)險和信任問題。為確保問卷的信度和效度，采用或者改編自國內(nèi)外學(xué)者的成熟量表，并采用李克特五級評分法來測量，從1 到5 分別表示非常不贊同、不贊同、不確定、贊同、非常贊同。問卷測量條目中時間距離、社會距離的測量條目根據(jù)網(wǎng)約車安全事件的情景對Spence A、Poortinga與Pidegon N［37］，李嘉［16］在心理距離研究使用的量表改編而成。感知風(fēng)險和網(wǎng)約車平臺信任借鑒Pavlou P A、Gefen D［38］等開發(fā)的量表，對網(wǎng)約車司機的信任量表改編自Mittendorf C［29］開發(fā)的量表。為保證問卷質(zhì)量，進(jìn)行預(yù)調(diào)研，并根據(jù)預(yù)調(diào)研結(jié)果對測量條目做調(diào)整。

3.2 數(shù)據(jù)來源

本文采用電子問卷方法進(jìn)行數(shù)據(jù)收集。使用問卷星平臺在2019 年11 月1 日到11 月10 日通過微信等社交平臺進(jìn)行問卷發(fā)放，共收集問卷321 份。排除問卷答題時間過短、測量題目答案相同的問卷31 份，共有290 份有效問卷，回收率為90.34%。調(diào)查對象主要是有網(wǎng)約車使用經(jīng)歷的消費者（表1）。

表1 樣本的基本特征統(tǒng)計

3.3 研究方法

本文利用Smart PLS 軟件，使用偏最小二乘的結(jié)構(gòu)方程方法（PLS—SEM）。該方法適用于處理復(fù)雜模型，既適合對理論的驗證，也適合探索性的研究，且不要求數(shù)據(jù)呈正態(tài)分布。

4 實證結(jié)果及分析

4.1 信效度分析

本文用Cronbach′sα系數(shù)、組合信度（CR）、因子載荷檢驗信度，采用平均方差提取因子（AVE）檢驗收斂效度。本文中各變量Cronbach′sα系數(shù)值、CR值、各測量項目的因子載荷均大于0.7，表明變量的信度較高；AVE大于0.5，說明變量具有良好的收斂效度，本文變量的AVE值均大于0.5，說明收斂效度較高。具體指標(biāo)值見表2。

表2 信度和收斂效度檢驗

AVE的平方根如果大于變量之間的相關(guān)系數(shù)，說明變量之間具有良好的區(qū)別效度。本文計算了變量之間的相關(guān)系數(shù)及對應(yīng)的AVE值的平方根，具體見表3。表3 中，相關(guān)系數(shù)為矩陣下半部分，對角線為對應(yīng)變量的AVE 的平方根。由表3 可知，AVE的平方根均大于變量間的相關(guān)系數(shù)，表明變量間具有良好的區(qū)別效度。

表3 AVE 平方根與各因子相關(guān)系數(shù)

4.2 路徑系數(shù)和顯著性

本文主要應(yīng)用Smart PLS 中的偏最小二乘算法和bootstrapping 方法生成的路徑系數(shù)和t 值檢驗了各假設(shè)路徑，具體檢驗結(jié)果見圖2 和表4。

圖2 路徑系數(shù)

表4 路徑系數(shù)顯著性和R2

由表4 可見，心理距離因素中，時間距離和社會距離對感知風(fēng)險有顯著負(fù)向影響，路徑系數(shù)達(dá)到-0.183和-0.349，分別在p ＜0.05 和p ＜0.001 的水平上顯著。因此，假設(shè)1 和假設(shè)2 成立。感知風(fēng)險對平臺的信任和對司機的信任均有顯著的負(fù)向影響，路徑系數(shù)均為- 0.44，且均在p ＜0.001 的水平上顯著。因此，假設(shè)3 和假設(shè)4 成立?？刂谱兞恐行詣e、年齡、教育水平、網(wǎng)約車使用經(jīng)歷對感知風(fēng)險影響均不顯著。驗證了測量模型的信度和效度后，用R2評估結(jié)構(gòu)模型。從R2值來看，研究模型中感知風(fēng)險對平臺的信任、對司機的信任R2值分別為0.238、0.193、0.194，均超過10%的基準(zhǔn)值，表示模型具有較好的解釋力。

5 結(jié)論與啟示

主要結(jié)論：①時間距離和社會距離對消費者的感知風(fēng)險具有顯著的負(fù)向影響。時間距離方面，當(dāng)網(wǎng)約車平臺的安全事件發(fā)生在距離現(xiàn)在很遠(yuǎn)的時間時，人們對這些事件形成高解釋水平，會形成對這些事件的抽象的、去背景的認(rèn)知，從而使人們對于這些事件的風(fēng)險感知降低；社會距離方面，網(wǎng)約車安全事件越不可能發(fā)生在自己或者家人身上，社會距離越大，人們對于網(wǎng)約車平臺的風(fēng)險感知也就越小。②感知風(fēng)險對網(wǎng)約車平臺信任和對網(wǎng)約車司機信任具有顯著的負(fù)向作用。消費者對平臺的感知風(fēng)險增加會降低其對網(wǎng)約車平臺和網(wǎng)約車司機的信任，這也基本反映了消費者在選擇乘坐網(wǎng)約車時的風(fēng)險意識對認(rèn)知判斷的影響。

啟示：①降低網(wǎng)約車消費者的感知風(fēng)險。網(wǎng)約車平臺應(yīng)充分重視消費者的心理距離對感知風(fēng)險的影響，制定有效的安全保護(hù)措施，加大平臺安全制度建設(shè)，加強對網(wǎng)約車司機的監(jiān)督和管理，降低事故發(fā)生量，拉大消費者感知的時間距離和社會距離，減少風(fēng)險。②提升網(wǎng)約車消費者對網(wǎng)約車平臺和司機的信任。一是網(wǎng)約車平臺應(yīng)加強對網(wǎng)絡(luò)車運營管理，降低消費者的感知風(fēng)險；二是國家通過出臺網(wǎng)約車健康發(fā)展的相關(guān)監(jiān)管政策，增強消費者的信心。