□徐慧亮

一、引言

根據(jù)國家信息中心發(fā)布的報告顯示，中國共享經(jīng)濟總量占全球總量的44%，2018年規(guī)模將達到2,300億美元，預計未來幾年，將繼續(xù)保持年均40%的高增長勢頭。2025年預計共享經(jīng)濟規(guī)模會占到GDP的20%。

出行難，是困擾當前我國大城市生活中的一大難點，尤其是近兩年，私家車增長迅猛，汽車出行的比重越來越高，地面交通負荷嚴重，城市交通擁堵延遲指數(shù)不斷增加。雖然北京、上海、鄭州等城市推出單雙號限行的政策，但出行難問題未得到有效解決。軌道交通雖然能夠很好地緩解出行問題，但運力與實際需求間還是存在著巨大鴻溝。繼共享單車后，共享汽車成為共享出行中的一員，雖然應用時間不長，但是對緩解出行矛盾、推動經(jīng)濟發(fā)展起著積極的作用。雖然近兩年出現(xiàn)了部分共享汽車企業(yè)倒閉、退出市場等問題，但不可否認，共享汽車市場規(guī)模是非常龐大的。根據(jù)羅蘭貝格、前瞻產(chǎn)業(yè)研究院發(fā)布的數(shù)據(jù)顯示，2018年共享汽車市場規(guī)模預計為37億元，較2017年翻一倍，到2020年預計將達到120億元。尤其是2018年，伴隨著整車銷售的放緩，部分整車制造企業(yè)亦開始紛紛加速布局共享汽車領域。共享汽車的發(fā)展勢必會越來越穩(wěn)健、成熟，成為公眾日常出行中必不可少的部分。

根據(jù)相關數(shù)據(jù)顯示，共享汽車目標用戶群體主要集中在18～35歲，以都市年輕白領和大學生等群體為主。如何有效地分析目標受眾對共享汽車的接受、使用意愿，了解用戶的需求，是保證共享汽車穩(wěn)健發(fā)展的根本。

目前國內(nèi)針對共享出行使用意愿的實證研究已逐步展開，但針對共享汽車行為接受的研究還不夠深入，已有的研究結(jié)果更多是針對現(xiàn)有消費者的使用行為展開研究，而對潛在的用戶群體使用意愿的研究不夠。作為新興的交通出行方式，已有的研究未考慮個體創(chuàng)新對消費者使用意愿的影響。是否擁有駕照以及用戶的出行習慣對使用意愿的影響未展開研究。據(jù)此，本研究結(jié)合前人已有的研究，通過對江蘇地區(qū)用戶展開調(diào)研，旨在進一步探究、驗證影響用戶使用共享汽車的影響因素，能夠豐富行為意愿方面研究。

二、模型及假設

UTAUT模型是Venkatesh和Morris基于TAM研究的基礎上，提出績效期望、努力期望、社會影響、促成因素是影響使用者認知的四個核心維度，同時指出性別、年齡、經(jīng)驗和自愿會顯著調(diào)節(jié)四個維度[1]。UTAUT模型目前已廣泛應用于行為學、社會學等學科的用戶信息技術接受方面的研究[2]，相比TRA、TAM等模型，UTAUT模型具有更強的分析預測能力[3]。據(jù)此，本研究基于UTAUT理論，考慮到促成因素主要影響的是行為而非意愿，因此不做引入?？紤]到共享汽車作為新生的事物，引入感知風險維度，結(jié)合創(chuàng)新擴散理論引入個體創(chuàng)新維度，構建共享汽車使用意愿的五個維度。考慮到使用共享汽車需要駕照，私家車出行習慣和性別的影響，引入性別、有無駕照和日常習慣于私家車出行三個調(diào)節(jié)變量。

(一)績效期望。績效期望是指用戶在使用新技術或新服務的過程中，感知新技術或新服務能夠提高自身工作績效的預期。本研究中績效期望是指用戶感知使用共享汽車對其交通出行改善的程度。陳鶴陽等(2018)[4]研究表明績效期望顯著地影響用戶對移動圖書館的采納意愿。據(jù)此，本文提出研究假設：

H1a：績效期望顯著正向影響使用意愿

H1b：績效期望受性別、是否擁有駕照、是否私家車出行調(diào)節(jié)

(二)努力期望。努力期望是指用戶對于使用共享汽車的過程中自身感知學習使用的難易程度，黃國青等(2017)通過對消費者共享單車使用意愿的研究表明，努力期望顯著地影響共享單車的使用意愿。蘭靜等(2016)研究結(jié)果表明，努力期望會顯著地影響用戶使用電動汽車。陳鶴陽等(2018)證明了努力期望對用戶績效期望和使用意愿的顯著影響。據(jù)此，本文提出研究假設：

H2a：努力期望顯著正向影響使用意愿

H2b：努力期望顯著正向影響績效期望

H2c：努力期望受性別、是否擁有駕照、是否私家車出行調(diào)節(jié)

(三)社會影響。本研究所指的社會影響是指用戶受周圍群體和廣告宣傳影響而使用共享汽車的意愿。黃國青等(2017)研究結(jié)果表明用戶會顯著地受到周圍群體的影響。韓丹等(2018)[5]研究發(fā)現(xiàn)社會影響顯著地負向影響感知風險。據(jù)此，本文提出研究假設：

H3a：社會影響顯著正向影響使用意愿

H3b：社會影響顯著負向影響感知風險

H3c：社會影響受性別、是否擁有駕照、是否私家車出行調(diào)節(jié)

(四)個體創(chuàng)新。本研究所指的個體創(chuàng)新指的是用戶對新技術或新服務的接受程度很大程度上源自于用戶的個體創(chuàng)新因素。單汨源(2015)[6]個體創(chuàng)新性與感知風險呈負相關。據(jù)此，本文提出研究假設：

H4a：個體創(chuàng)新對使用意愿有顯著的正向作用

H4b：個體創(chuàng)新對感知風險有顯著的負向作用

(五)感知風險。自1960年Bauer提出感知風險理論，目前已被廣泛的引用。本研究所定義的感知風險是指用戶感知在使用共享汽車的過程中可能帶來的不良后果。韓丹(2018)研究結(jié)果指出感知風險顯著地負向影響農(nóng)產(chǎn)品用戶的購買意愿。胡隆基(2015)基于小型電動車使用意愿的研究，發(fā)現(xiàn)使用意愿受到感知風險顯著的負向影響。據(jù)此，本文提出研究假設：

H5a：感知風險對使用意愿有顯著的負向作用

H5b：感知風險受性別、是否擁有駕照、是否私家車出行調(diào)節(jié)

三、數(shù)據(jù)來源及實證檢驗

(一)問卷設計。本研究采用問卷調(diào)研的形式展開，鑒于理論模型中的變量較為成熟，在結(jié)合本課題的研究特點后進行了問卷設計，在問卷設計過程中借鑒了已有成熟的文獻題項，通過走訪相關專家進行深入訪談，與共享汽車用戶進行溝通交流，最終確定了問卷的調(diào)研題項。為確保問卷的有效性，在2018年6月20～2018年6月25日，開展了問卷預調(diào)研，共收集到57份有效問卷，結(jié)合問卷調(diào)研過程中存在的語義不清、語句不通順等問題，進行了一一調(diào)整，最終形成正式問卷。2018年7月20日～2018年10月27日，采取線下與線上相結(jié)合的形式進行了數(shù)據(jù)采集。

(二)樣本統(tǒng)計特征。共回收問卷374份，考慮到研究區(qū)域主要是江蘇地區(qū)，剔除了非省內(nèi)問卷和無效問卷35份，實際回收有效問卷339份，有效回收率90.64%。調(diào)研數(shù)據(jù)中，根本沒有聽說過共享汽車的人數(shù)為48人，占14.16%，大部分人都聽說或了解過共享汽車。為保證更好地分析使用意愿影響因素，本研究將從未聽說過共享汽車的人群予以剔除，最終獲取到291份有效問卷。

使用過共享汽車的人數(shù)27人，沒有使用過的人數(shù)264人。有駕照的人數(shù)189人，無駕照的人數(shù)102人。18～25歲占69.1%，其中，18～40歲占92.4%，與共享汽車目標用戶群體年齡分布基本一致，滿足目標用戶群體的特征。從性別結(jié)構來看，男性比例61.9%，女性用戶占38.1%，與現(xiàn)有共享汽車使用人群以男性為主基本相符。從學歷構成來看，本科及以上169人，占58.1%；大專及以下學歷122人，占41.9%。

(三)信度和效度檢驗。本研究運用SPSS21.0和AMOS21.0對采集到的數(shù)據(jù)展開信度和效度分析。信度分析采用Cronbachs Alpha系數(shù)作為檢驗樣本內(nèi)部信度的標準，并且根據(jù)因子載荷值判斷測量變量的AVE值和CR值。本研究中整個問卷的Cronbachs Alpha系數(shù)為0.914，各因子的Cronbachs Alpha系數(shù)均大于0.8，AVE值均大于0.5，CR值均大于0.7，如表1所示，說明量表具有較好的可靠性。

表1 驗證性因子信度分析

由表1可知，AVE值、CR值滿足收斂效度的要求，并且因子載荷值均大于0.5，說明具有較好的收斂效度。區(qū)別效度通常將AVE平方根與變量間的相關系數(shù)進行比較，AVE的平方根必須大于相關系數(shù)，才能說明變量的區(qū)分效度較好。表2中每個變量的AVE平方根大于相關系數(shù)，說明量表具有較好的區(qū)別效度。

表2 變量間區(qū)別效度分析

注：對角線中加粗數(shù)值為AVE值的平方根

表3 模型擬合指數(shù)及衡量指標

表4 路徑分析結(jié)果與假設檢驗

(四)模型檢驗。本研究運用Amos21.0檢測模型擬合指標，經(jīng)過模型的擬合與修正結(jié)果如表3所示，整體擬合優(yōu)度檢驗均能夠滿足要求。

根據(jù)路徑分析結(jié)果顯示，如表4所示，個體創(chuàng)新、績效期望、社會影響會顯著影響用戶使用共享汽車的意愿，而感知風險、努力期望對使用意愿影響不顯著，個體創(chuàng)新對感知風險有顯著的負向影響，努力期望對績效期望有顯著地正向影響，社會影響對感知風險的影響不顯著。

(五)調(diào)節(jié)作用檢驗。本研究調(diào)節(jié)變量有三個，分別是否擁有駕照、性別、是否私家車出行習慣。由于均是分類變量，根據(jù)溫忠麟觀點，可以采用多群組分析的形式。據(jù)此，設有機動車駕駛證(driver=0)、無機動車駕駛證(driver=1)，男性(sex=0)、女性(sex=1)，通常習慣于開車出行(car=0)、平常不習慣于開車出行(car=1)。在AMOS中通過分組命令估計兩組模型的路徑系數(shù)，結(jié)果如表5所示。

表5 調(diào)節(jié)變量路徑系數(shù)表

*表示p<0.1，**表示p<0.05，***表示p<0.01

由表5可知，績效期望對使用意愿的影響受到有無駕照的調(diào)節(jié)，社會影響對使用意愿的影響受到是否習慣于私家車出行的調(diào)節(jié)，而性別的調(diào)節(jié)作用不顯著。因此H1b部分成立，H2c不成立，H3c部分成立。

四、討論和建議

(一)結(jié)論。從路徑分析的結(jié)果來看，績效期望、社會影響和個體創(chuàng)新三個變量顯著地正向影響使用意愿，從影響作用大小來看依次為績效期望、個體創(chuàng)新、社會影響，而努力期望、感知風險對使用意愿的影響不明顯。有駕照的人會因為感知共享汽車有用而增強使用的意愿，無駕照的人不顯著。習慣于私家車的人更容易受到外界因素的影響而增強使用意愿。

績效期望的路徑系數(shù)最大，說明用戶非常注重共享汽車的有用性，使用效果越好，就會非常愿意去使用。綜合調(diào)研以及國內(nèi)相關的報告，共享汽車自投入市場以來，網(wǎng)點布局、車輛供應不足，車輛故障、維護不及時等是為人所詬病的主要因素，帶來的不滿直接降低了用戶感知，從而降低使用的意愿。因此，共享汽車企業(yè)在拓展市場的同時，積極關注用戶體驗，提高用戶的滿足感。重點圍繞車輛調(diào)度合理、網(wǎng)點布局優(yōu)化、加強車輛管理、保證車輛維修、保潔及時有效等方面展開，將共享汽車真正服務于用戶，讓用戶感覺到共享汽車能夠很好地滿足交通出行需要，在資源利用、優(yōu)化社會環(huán)境、用車養(yǎng)車方面具有先天的優(yōu)勢。

(二)建議。

1.加強宣傳。結(jié)合調(diào)研數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)，大多數(shù)被調(diào)研用戶是從新聞報道、周圍群體等方面聽說過共享汽車，對共享汽車沒有更加深入的了解，說明共享汽車的宣傳應予以加強。共享汽車企業(yè)在運用傳統(tǒng)媒介開展推廣的同時，應重點結(jié)合“80后”、“90后”以及未來的“00后”的特點，針對性地運用數(shù)字化媒體平臺(如微信、QQ、抖音、快手等)展開宣傳。針對私家車出行用戶易受社會宣傳的影響，在廣告宣傳的過程中，可重點圍繞成本優(yōu)勢、低碳環(huán)保等內(nèi)容加強宣傳。開展廣告宣傳的同時，共享汽車企業(yè)還應積極開展社會化營銷，尤其注重口碑營銷的作用，加強已有用戶群體的引導。

2.加強創(chuàng)新。對新生事物好奇、創(chuàng)新精神強的用戶更愿意使用共享汽車。共享汽車企業(yè)可通過增加汽車的車型款式，或增加車輛內(nèi)飾、信息化技術等迎合標新立異、追求潮流的人群，從而提高他們的使用意愿。

3.加強政府主導作用。共享汽車的發(fā)展離不開政府的政策鼓勵與支持，在共享汽車發(fā)展的過程中，政府應發(fā)揮積極主導作用，將共享汽車作為城市交通出行的一員新生力量，在政策法律上給予有效的支持。