共享经济模式下消费者隐私关注对协同消费意愿的影响——基于滴滴出行平台的实证研究

刘经涛，朱立冬

(安徽师范大学 经济管理学院，安徽 芜湖，241002)

2018年，共享经济市场交易额为29 420亿元，比上年增长41.6%；平台员工数为598万，比上年增长7.5%；共享经济参与者人数约7.6亿人，其中提供服务者人数约7 500万，同比增长7.1%(数据来源于《中国共享经济发展年度报告(2019)》)。具有低成本、高创新和可持续性特征的协同消费(Collaborative Consumption)已经成为消费新趋势。协同消费是一种人与人之间互助分享和共同消费的行为，对物品使用权的追求取代了所有权，重在享受消费过程中使用物品所带来的满足感和幸福感。在共享经济模式下，协同消费将人们对分享、租赁、交易、赠送和交换等传统活动的认知通过互联网技术或社区平台进行了颠覆性改变，从而以更低的价格、更快捷的方式满足对商品的自我需求，实现资源共享。然而消费者通过平台APP进行协同消费时，需要上传大量个人信息，如联系方式、身份证、家庭住址、银行账号等，这都涉及到消费者的个人隐私信息，在享受技术进步所带来的便利的同时，也面临着隐私泄露的风险。对隐私的关注度和保护度较高的消费者参与协同消费的意愿可能不强，会给协同消费模式的发展带来负面影响。如何通过保护个人隐私信息提高参与者信任感，进而拓展协同消费的参与者群体规模，是当下亟待解决的重要问题。

一、文献回顾与研究假设

(一)隐私关注

隐私关注测量的是共享经济平台用户在进行出行共享活动时对个人信息的关注程度。当平台用户意识到个人信息未经允许就被收集或者不清楚自己的信息如何被使用时，就会产生对隐私的关注。隐私关注是消费者行为研究中一个重要的研究变量，为了对消费者隐私关注进行测量，Malhotra等[1]340针对互联网用户制定了隐私关注量表(IUIPC)，将隐私关注划分为三个维度：控制、认知和收集。控制是消费者在面对风险时，自己对个人隐私信息的控制程度；认知是消费者对其隐私信息被收集、使用的关注程度；收集是消费者关注他人掌握自己具体数据的量与自身得到好处之比的程度。本文将隐私关注定义为消费者在参与协同消费下个人对其信息被收集和使用而带来的风险的认知和控制能力。在互联网环境下，消费者对隐私的关注会提高其对个人信息的把关要求，从而在一定程度上减少对信息上传、位置分享、授予权限、与陌生人建立好友关系等功能的使用。因此，众多研究者将视角投入到隐私关注对消费者意愿与行为的研究中，以期降低消费者的隐私关注，提高其参与意愿和行为。王洪伟等[2]认为用户在网络风险面前会强化自身的疑虑，从而拒绝提供个人信息或提供虚假信息；Fortes和Rita[3]证明了互联网环境下隐私关注对消费者网购行为具有显著的影响。协同消费行为仍属于移动互联网环境下的消费者行为，其行为特征仍受移动互联网环境的影响，移动互联网技术的成熟发展和应用筑起了共享经济模式下协同消费的成长之路。Baruh和Secinti[4]认为关注隐私的用户不太可能使用在线服务和共享信息，更有可能采取隐私保护措施；Liao、Li 和 Chen[5]发现消费者的隐私关注程度越高，其交易意向越低。而在共享经济模式下，人与人之间的沟通与交流比以往任何时候都便捷，消费者在参与协同消费时可能会对自己的隐私产生担忧，从而降低参与意愿，故在此过程中个人隐私问题也变得极其重要。提出以下假设：

H1a：隐私关注的控制维度负向显著影响协同消费意愿；

H1b：隐私关注的认知维度负向显著影响协同消费意愿；

H1c：隐私关注的收集维度负向显著影响协同消费意愿。

(二)信任

信任就是信任主体预期信任客体将在友好动机下完成有益结果而对其作出的资源或权力让渡。信任是行为和意愿的基础，也是触发条件。共享经济基本的构成要素包括供方、需方和平台，而共享发生的前提就是供需双方和平台之间的多重信任[6]，这与一般网上交易中以消费者信任为主体有所不同。因此，将共享经济消费者的信任对象划分为其他参与者信任和共享经济平台信任。促进陌生人之间的信任对于所有类型的共享平台来说都是极其重要的挑战，缺乏信任是导致交易被阻碍的不可逾越的鸿沟。相关研究表明，在人们参与或改变行为之前，必须对产品或服务有一种态度(积极的或消极的)，积极的态度会带来相对较高的信任度，而消极的态度则会产生较低的信任度甚至是不信任。这说明隐私关注度越高，消费者的信任度就越低，进而降低其参与意愿。大多数文献表明，隐私关注对消费者的信任具有负向影响。如Malhotra[1]350的研究表明互联网用户的信息隐私关注对其信任度具有负向影响；张晓娟和李贞贞[7]实证了智能手机用户的信息隐私关注对信息安全行为意向的影响会通过手机生产商和服务商的信任起作用；Okazaki等[8]证明了移动用户的信息隐私关注对其信任具有负向影响。因此，在共享经济模式下，消费者如果觉得个人隐私受到侵害，就会丧失对参与者和平台的信任。也就是说消费者越担忧参与协同消费造成个人信息隐私的泄露，对协同消费平台和其他参与者的信任也越少。提出以下假设：

H2a：隐私关注的控制维度负向影响消费者对协同消费平台的信任；

H2b：隐私关注的认知维度负向影响消费者对协同消费平台的信任；

H2c：隐私关注的收集维度负向影响消费者对协同消费平台的信任；

H2d：隐私关注的控制维度负向影响消费者对其他参与者的信任；

H2e：隐私关注的认知维度负向影响消费者对其他参与者的信任；

H2f：隐私关注的收集维度负向影响消费者对其他参与者的信任。

(三)协同消费意愿

个人在建立和管理共同资产的过程中进行合作必须承受外部压力，从而确保自身长远利益。Helena等[9]认为个人需要更有可能的合作来产生协同行为，并且他们之间还需要信任。产生于社会关系以及组织和机构的关系中的信任被认为是协同消费实践的重要促进者。为了建立信任，有一些必要的条件，包括面临风险、对损失的认识、各方利益的相互依赖、可供选择的选项以及其他各方期望的不确定性。Lamberton 和 Rose[10]指出，与其他类似的个体相比，具有相似行为的个体之间的信任可以产生高水平的共享，而不管共享商品或服务的使用模式和强度。共享经济模式下参与协同消费，参与方主要包含买方和卖方，双方的信任态度极大地影响了参与共享经济的可能性，对他人的协同意愿的信任更为重要，因为对监督和管理的需求会给消费者带来更多的不确定性。协同消费平台采取一些安全措施，比如身份验证、加密和保护信息等，可以增强参与者对平台的信任。与平台本身相关的一些因素(服务质量、网站或者客户端质量、声誉等)也会对平台信任产生积极影响。王丽红和陈茁[11]探究了信任对用户约车出行意愿的影响机制，证明了用户对平台的信任会影响其出行意愿，但用户对司机的信任却没有显著影响出行意愿。因此对协同消费平台和其他参与者的高强度信任会带来高水平的共享，强化协同消费参与意愿。协同消费行为中，消费者的信任分为两层，一是对平台的信任，二是对其他参与者的信任。提出以下假设：

H3a：消费者对协同消费平台的信任正向显著影响协同消费意愿；

H3b：消费者对其他参与者的信任正向显著影响协同消费意愿。

在传统电子商务环境下，不少学者研究发现用户对平台的信任会传递到对参与者的信任，如Verhagen等[12]的研究表明，在电子商务情境下，信任可以从平台传递到卖方。在协同消费中，平台通过一些措施控制并减少参与者的风险，提高平台信任的同时可以带动并增强消费者对其他参与者的信任程度。提出以下假设：

H4：平台信任正向显著影响参与者信任。

(四)信任的中介作用

李凯和王晓文[13]实证研究了个性化服务中的隐私问题，结果表明消费者对旅游网站的信任在隐私关注和行为意向之间起到中介作用。基于此隐私关注对信任以及信任对协同消费意愿的影响分析，提出以下假设：

H5a：消费者对协同消费平台的信任在隐私关注的控制维度与协同消费意愿间起中介作用；

H5b：消费者对协同消费平台的信任在隐私关注的认知维度与协同消费意愿间起中介作用；

H5c：消费者对协同消费平台的信任在隐私关注的收集维度与协同消费意愿间起中介作用；

H5d：消费者对协同消费参与者的信任在隐私关注的控制维度与协同消费意愿间起中介作用；

H5e：消费者对协同消费参与者的信任在隐私关注的认知维度与协同消费意愿间起中介作用；

H5f：消费者对协同消费参与者的信任在隐私关注的收集维度与协同消费意愿间起中介作用；

H5g：消费者对协同消费参与者信任在平台信任和协同消费意愿间起中介作用。

二、问卷设计与研究方法

(一)变量测量与问卷设计

本文所涉及的变量测量项均源于已有研究中被检验过的成熟量表，并结合共享出行平台特征进行适当的修改与完善，以确保最终问卷测量题项的合理性和适用性。其中，隐私关注三个维度的9个测量问项借鉴Malhotra[1]342开发的量表；平台信任和参与者信任的8个测量问项借鉴Mittendorf[14]开发的量表；协同消费意愿的4个测量问项借鉴Mittendorf[14]和Chiu等[15]开发的量表，以上每个题项均采用李克特7级量表来进行测量，“1～7”分别代表了“非常不同意”到“非常同意”。

(二)样本收集

对参与并使用过滴滴出行平台的用户进行问卷调查收集数据，共回收问卷305份，有效问卷273份。其中男性占34.4%，女性占65.6%；年龄层次主要集中于19～35岁之间，占93%；学历以本科和硕士为主，占81%。由此可知，含有协同消费特征的滴滴出行平台用户具有年轻化和高学历的特征。

(三)数据分析与结果

1.信度和效度检验

通过SPSS 20.0软件检验结构方程模型中各变量的信度和效度，结果如表1和表2所示。各变量的Cronbach’sα系数值都在0.868以上，除了控制和认知两个因子的Cronbach’sα系数值略小于0.7，其余因子的组合信度CR值也都在0.7以上，表明测量指标通过信度检验。在进行效度检验时，需要先进行模型拟合度分析。基于最大似然法，利用AMOS软件对模型拟合度多项指标进行检测，分析结果见表3。由表3可知，各项拟合指标都达到了建议值要求，模型拟合的效果较为理想。各变量的因子载荷值在0.710以上(AW2大于0.5，可以接受)，AVE(萃取平方根)不小于0.5，并且其AVE平方根值均高于与其他测量变量的相关系数值，表明测量指标通过区分效度检验。

表1 测量指标的信度和聚合效度检验

2.假设检验

运用Amos 17.0统计软件就总体样本对所构建的模型进行结构方程估计，结果如表4和表5所示。隐私关注的控制和收集两个维度对协同消费意愿有负向的显著影响(H1a，H1c成立)；认知维度对协同消费意愿虽有负向影响，却没有通过显著性检验(H1b不成立)；隐私关注的控制、认知和收集三个维度均对消费者平台信任和其他参与者信任具有显著负向影响(H2a-H2f成立)；消费者平台信任和参与者信任均对协同消费意愿具有正向显著影响(H3a，H3b成立)；同时消费者对协同消费平台的信任会正向显著影响对其他参与者的信任(H4成立)。

表2 测量指标的区分效度检验

注：对角线的值为AVE的平方根值。

表3 结构模型各拟合指数

表4 路径系数及显著性水平

表5 中介效应检验

使用Bootstrapping法分析参与者信任和平台信任的中介效应。利用SPSS PROCESS插件进行了5 000次的Bootstrap重复抽样后，得出表5中间接效应的估计值和95%的置信区间(Confidence Interval，CI)。结果显示，(隐私关注的控制维度→参与者信任→协同消费意愿)(隐私关注的认知维度→参与者信任→协同消费意愿)(隐私关注的收集维度→参与者信任→协同消费意愿)(隐私关注的控制维度→平台信任→协同消费意愿)(隐私关注的认知维度→平台信任→协同消费意愿)和(隐私关注的收集维度→平台信任→协同消费意愿)的间接效应估计值95%的置信区间不包含0，表明中介效应显著，而其他路径无中介作用(H5a-H5f成立，H5g不成立)。

三、结论与启示

协同消费发展模式在优化社会资源配置、提升消费者消费体验方面发挥着重大促进作用，然而消费者隐私被泄露的风险也大大提升，消费者的隐私关注会对其协同消费意愿产生影响。

第一，隐私关注的控制和收集两个维度对协同消费意愿具有显著的负向影响。但隐私关注的认知维度对协同消费意愿有负向影响却不显著，原因可能是较之于滴滴出行平台的便利性和实惠性，消费者对隐私信息的认知可以忽略不计，同时各大共享经济运营商平台初期为迅速占领市场，都会给予消费者大量优惠措施，激励其参与行为，消费者对隐私关注的认知与参与所带来的结果相比可能并不重要。第二，隐私关注的控制、认知和收集三个维度对平台信任和参与者信任均具有显著的负向影响。消费者对隐私关注度越高，对平台和服务提供者的信任度越低，在参与协同消费下，消费者会担心平台运营商过多地收集其隐私信息，并且内心会无形中形成较高的对隐私信息泄露的担忧。第三，平台信任和参与者信任在消费者隐私关注(控制、认知和收集维度)对协同消费意愿的影响中起中介作用。从相关系数可以看出，在所有的影响因素中，平台信任对协同消费意愿影响最强，其相关系数为0.553，消费者对平台的信任程度决定了其是否参与协同消费。而根据数据分析结果可知，隐私关注通过信任影响协同消费意愿，所以企业在增加隐私信息保护和明确隐私收集条例的同时，更要注意提升平台的可信任度，从而增加消费者协同消费意愿。第四，平台信任对参与者信任具有显著的正向影响。消费者在参与者协同消费中，对平台运营商的信任会传递到对参与者的信任，拉近陌生人之间的距离和关系，共创美好协同环境。

当前，共享经济在中国发展迅速，隐私与信任问题已经成为共享经济中不可忽视的问题。通过本文的研究，对激励消费者参与协同消费的启示主要有以下几点：(1)制定隐私保护政策。现阶段关于该领域的消费者隐私保护政策还有待完善，在共享经济领域没有指导性的根本法律，也没有行之有效的普适性公约，国家相关部门应尽快健全有关消费者网络隐私保护的法律法规，从法律保护层面给予消费者消费保障。(2)提高信任度。研究结果显示，信任在隐私关注(控制、认知和收集维度)对协同消费意愿的影响中起中介作用。要想提高消费者的协同消费意愿，共享经济企业必须强化措施，保护好消费者隐私信息，以提高用户的信任度。(3)提高平台规范度。用户在使用平台时，对平台的信任能够传递到其他参与者身上，在消费者观念中，因为这个平台而有了这些参与者，因此，企业应规范平台运营，建立用户在线反馈机制，提高平台的可信度和可靠度，增加APP社区功能，让用户可以通过社区进行实时交流互动，提高用户忠诚度和持续参与度。(4)强化平台的自我管理。企业应健全并公开消费者隐私保护说明，切实维护消费者的知情权，增强平台和企业自身的安全体系，避免黑客攻击客户隐私信息，合理妥善使用和保护消费者隐私信息，降低消费者对隐私信息泄露的担忧和风险感知。