恶性安全事件对分享经济参与意愿的冲击效应*
——基于网约车用户的调查

许振宇

(福州外语外贸学院 经管学院，福建 福州 350202)

随着互联网技术的飞速发展，人类已进入信息化时代。无线网络、智能手机、私人电脑的普及，为各类闲置资源在网络平台上的分享提供了可能。在国际国内资本的推波助澜下，分享经济逐步进入人们的生活，如滴滴出行、知乎、蚂蚁短租、春雨医生等，改变了人们原有的消费理念和消费习惯。

首先，分享经济可让更多闲散资源贡献出来被人们共享，提高了资源的利用效率；其次，分享经济可让普通百姓通过网络平台获得以往难以得到的资源，推进了社会公平；最后，分享经济可创造大量灵活的就业岗位，提高了人民群众的收入水平。

分享经济具有很多优点，确实便捷了人们的生活，但也存在一些负面的社会问题。以网约车为例，自Uber诞生已经10多年了，恶行安全事件不时出现。2014年12月，印度一名网约车司机因涉嫌强奸女乘客遭到逮捕。2015～2019年，美国纽约、芝加哥等城市多名女性被网约车司机性侵。2018年我国也发生了两起令人愤慨的恶性安全事件，河南郑州空姐李某于5月5日晚被滴滴车司机奸杀，浙江温州女孩赵某8月24日被滴滴顺风车司机奸杀。除了性侵和杀人，网约车司机安全事件还包括抢劫盗窃、敲诈勒索、强制猥亵、无证驾驶、套牌运营、危险驾驶、恶意拒载、恐吓辱骂、故意伤害、强制评星等。

当然，大部分网约车司机是遵纪守法的，但其中极少数不法分子的恶性安全事件，对网约车用户产生了巨大的心理冲击。显然，恶性安全事件对分享经济参与意愿的冲击效应是一个值得探讨的课题。目前，网约车平台存在的准入监管不严格、客户服务不及时、软件系统不稳定等问题，也对分享经济用户参与意愿形成了较大的挑战。

卓越、范永茂等主要从理论方面论证了分享经济平台的风险和防控，并无基于相关调查的实证研究[1-2]。分享经济平台较多，本文特以网约车为例，设计调查问卷，构建logistic模型，分析分享经济用户参与意愿的影响因素，应用脉冲响应函数和方差分解分析实证恶性安全事件的冲击效应，可为分享经济平台和政府管理部门加强安全防控提供帮助。

一、网约车用户参与意愿的调查研究

(一)调查问卷设计

调查问卷包括调查对象的基本信息、恶性安全事件产生的原因及存在的问题、用户参与条件、参与主要原因、用户服务评价、用户参与意愿、对策建议等内容。该问卷共有12道题，其中有6道单选题和 6道多项选择题，调查问卷的变量及赋值描述见表1。

表1 调查问卷的内容与赋值

(二)调查问卷统计

调查问卷发放时间为2018 年9月～2019年9月，即恶性安全事件后一年之内。发放地点为福州市、厦门市等，发放方式为微信、QQ与街头随机抽样相结合，共计发放600 份。回收587 份，剔除无效问卷26份，回收率为97.8%，回收有效率为93.5%。

(三)样本特征分析

由表2可以看出，调查对象的男性稍多，年龄以20～30岁年轻人为主，文化程度以高中及以下与本科生为主，工作状况以就业与上学为主，月收入以3 000～5 000元为主。

表2 样本描述性统计

(四)调查结果分析

1.安全事件产生原因

根据调查结果，可得恶性安全事件产生的原因主要是平台准入监管不严(37%)，其次是客户服务不及时(23%)，再次是司机群体整体素质低(15%)、个别司机心理扭曲(11%)、乘客防范意识不强(8%)，其他原因占5%。

2.注册用户参与意愿

根据调查结果，可得我国2018年恶性安全事件发生后，网约车注册用户一年后仅86%仍有打车意愿，恶性安全事件后不愿意打车占14%。

二、用户参与意愿影响因素的实证分析

(一)信度效度分析

基于调查问卷数据的统计，应用SPSS软件，得Cronbach’s Alpha系数为0.827，说明调查问卷具有较高的信度；KMO 值为 0.741，Bartlett 的球形度检验为1 673.56，说明各变量独立不相关，样本数据适合因子分析。

(二)主成分分析

采用主成分分析法求解因子载荷矩阵,选取特征值大于1的因子作为公因子,采用最大方差分析法进行因子旋转,提取4个因子的总解释率为72.15%，因子分别命名为：身体条件(X1)、生活保障(X2)、缺陷问题(X3)、服务优势(X4)，见表3。

表3 旋转后的载荷矩阵

(三)Logistic 模型

恶性安全事件后网约车用户的参与意愿(是/否)服从二项分布，作为本研究的因变量Y，4个因子作为自变量，构建logistic模型，见表4。

表4 Logistic 模型估计结果

由表4可得，网约车服务的缺陷问题变量系数为-0.438，根据logistic模型可推导出：

=-0.052 7

那么，缺陷问题变量每增加1个单位，注册用户参与意愿的概率会减少5.27%，说明恶性安全事件对用户参与意愿产生了负向的冲击。

三、恶性安全事件对参与意愿的冲击效应

为了深入探讨恶性安全事件对用户参与意愿的冲击效应，特借助调查期(2018 年9月～2019年9月)“恶性安全事件产生的原因”变量(X31)与因变量(Y)的时间序列数据，构建VAR模型，进行脉冲响应分析(Impulse Response Function,输出结果见图1)和方差分解分析(Variance Decomposition,输出结果见图2)。

图1显示了恶性安全事件在一个标准差范围内对网约车注册用户参与意愿的脉冲响应函数。可以得出，第1～5期X31对Y产生负向冲击，在第3期负向冲击达到最大，然后负向冲击逐渐减弱，第5期达到0，这与第3期后网约车行业(滴滴出行公司)不断修正自身错误(如下架顺风车、制定网约车司机严格准入制度等)、用户恐惧心理逐渐消失有关；第5～10期X31却对Y产生正向冲击，在第7期正向冲击达到最大，说明网约车行业通过各项措施亡羊补牢，重新获得了网约车注册用户的消费信心，第7～10期正向冲击保持平稳。图2显示了网约车注册用户参与意愿变动方差由恶性安全事件导致的部分。可以得出，在1～5期注册用户参与意愿减少，与恶性安全事件关联度从大约100%降到10%左右；第5～10期用户参与意愿变化(增加或减少)只有约10%由恶性安全事件来解释，而且其值保持稳定。

图1 X31对Y的脉冲响应结果

图2 Y因X31变动的方差分解结果

四、结语与讨论

我国2018年恶性安全事件发生后，网约车注册用户一年后仅86%仍有打车意愿。网约车服务系统的缺陷问题变量每增加1个单位，注册用户参与意愿的概率会减少5.27%。恶性安全事件对用户参与意愿产生负向冲击，在第3期负向冲击达到最大，然后负向冲击逐渐减弱，第5期达到0。恶性安全事件产生的原因主要是平台准入监管不严、客户服务不及时、司机群体整体素质低，怎么解决这些问题呢？根据调查结果，主要对策建议是提高司机准入门槛、提高平台反馈速度，部分调查对象也提出了一些有见地的建议：实行网约车运营标准化、在车顶上放置一个统一的标识、实现车内实时监控，定期存储行车记录和车内视频等[3-6]。

恶性安全事件对分享经济参与意愿的冲击效应，目前没有相关研究。分享经济平台较多，选取网约车平台为例，分析恶性安全事件的冲击效应，以达到抛砖引玉的目的。