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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.docxVIP

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.docx

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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

一、引言

随着互联网技术的飞速发展,分享经济模式在全球范围内迅速崛起,其中网约车行业作为典型的分享经济业态,在我国市场迅速扩张,深刻改变了人们的出行方式。据《中国分享经济发展报告2019》显示,2018年我国分享经济市场规模达到3.45万亿元,同比增长41.6%。网约车作为分享经济的重要组成部分,其市场规模也逐年扩大,根据《中国网约车行业分析报告》数据,截至2020年,我国网约车用户规模已超过4亿人。

然而,近年来网约车行业恶性安全事件频发,严重影响了用户的安全感和信任度。例如,2018年某网约车平台发生乘客被司机杀害的悲剧,引发了社会广泛关注。此类事件不仅对受害者家庭造成无法挽回的伤痛,也使得网约车行业的整体形象受到严重影响。据《网约车安全风险研究报告》显示,2018年至2020年,我国网约车行业安全事件发生率逐年上升,其中涉及乘客安全的案件占比超过60%。

在这样的背景下,网约车用户的分享经济参与意愿受到严峻挑战。一方面,安全事件的频发使得用户对网约车服务的信任度下降,担心自身安全受到威胁;另一方面,随着网约车市场竞争加剧,部分平台为了降低成本,忽视了服务质量与安全监管,进一步加剧了用户的不信任感。据《网约车用户满意度调查报告》显示,2019年网约车用户对服务的满意度仅为60%,相比2018年下降了10个百分点。因此,研究恶性安全事件对网约车用户分享经济参与意愿的冲击效应,对于提升网约车行业整体安全水平,促进分享经济健康发展具有重要意义。

二、文献综述与理论基础

(1)在分享经济领域,学者们对用户参与意愿的研究主要集中在信任、风险感知、服务质量等因素上。信任作为分享经济的基础,对用户参与意愿具有显著影响。例如,Botsman和Chesbrough(2010)提出,信任是分享经济成功的关键因素,它能够降低交易成本,提高用户满意度。在风险感知方面,学者们认为用户对风险的认知会影响其参与意愿。Gefen等(2003)指出,用户对风险的感知与其对服务的信任程度呈负相关关系。此外,服务质量也是影响用户参与意愿的重要因素。Parasuraman等(1985)提出的服务质量五维度模型,即可靠性、响应性、保证性、移情性和有形性,被广泛应用于分享经济领域。

(2)在安全事件对用户行为影响的研究中,学者们主要关注安全事件对消费者信任、购买意愿和忠诚度等方面的影响。例如,Dwyer等(1987)提出,安全事件会降低消费者的信任感,进而影响其购买意愿。在信任恢复方面,Zaheer和Uzzi(1995)提出,信任恢复需要时间、沟通和信任重建的努力。关于服务质量与安全事件的关系,Hartline和Jones(1996)的研究表明,安全事件会对服务质量产生负面影响,进而影响用户满意度。此外,学者们还探讨了安全事件对品牌形象和消费者忠诚度的影响。例如,Bhattacharya和Sen(2003)指出,安全事件会导致消费者对品牌的负面评价,从而降低品牌忠诚度。

(3)基于上述文献综述,本研究将结合网约车行业的特点,从信任、风险感知、服务质量等方面构建理论框架,探讨恶性安全事件对网约车用户分享经济参与意愿的冲击效应。首先,分析恶性安全事件对用户信任的影响,探讨信任恢复的途径;其次,探讨安全事件对用户风险感知的影响,分析风险感知与参与意愿之间的关系;最后,从服务质量的角度,分析安全事件对网约车服务质量的负面影响,以及如何提升服务质量以恢复用户参与意愿。通过综合分析这些因素,本研究旨在为网约车行业提供有益的政策建议,促进分享经济的健康发展。

三、研究方法与数据来源

(1)本研究采用问卷调查法收集数据,以网约车用户为调查对象。问卷设计遵循科学性和实用性原则,包括用户基本信息、安全事件认知、风险感知、信任度、服务质量评价以及分享经济参与意愿等维度。为确保问卷的信度和效度,在正式调查前进行预测试,并根据预测试结果对问卷进行修改和完善。

(2)数据收集主要通过线上平台进行,包括社交媒体、网约车平台官方微信公众号等。调查对象为我国各大城市的网约车用户,采用随机抽样的方式,确保样本的代表性。调查时间为2021年第三季度,共计发放问卷1000份,回收有效问卷800份,有效回收率为80%。在数据收集过程中,严格遵循匿名原则,保护受访者隐私。

(3)数据分析方法采用描述性统计、相关性分析和回归分析。首先,对样本的基本信息进行描述性统计,了解样本特征;其次,通过相关性分析,探究安全事件认知、风险感知、信任度、服务质量评价与分享经济参与意愿之间的关系;最后,运用回归分析,构建模型,验证恶性安全事件对网约车用户分享经济参与意愿的冲击效应。在数据分析过程中,确保数据的准确性和可靠性,以期为网约

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