共享经济平台用户黏性受损及修复研究

刘齐平，何国卿

(1.湖北经济学院 信息管理与统计学院，武汉 430205；2.中南财经政法大学 经济学院，武汉 430073)

1 引言

在共享出行领域几乎一家独大的“滴滴出行”，自成立以来，是从C2C模式的出租车、专车、快车一路迅速发展壮大而来的。滴滴顺风车直到2015年6月1日才上线运营，仅仅是对2013年以后逐渐做大的拼车行业的一个被动回应，在此后的发展中也仅占不到5%的业务比重。然而，正是这一寄托了共享经济的全部概念想象力、实际比重却不大的顺风车服务，为滴滴公司制造了迄今为止舆论影响最大的网约车安全事件，对所有具有潜在高风险的用户个人分享服务敲响了警钟，成为共享经济发展的一个重要转折点。2018年5月5日深夜和仅三个多月后的8月24日下午，在河南郑州和浙江乐清连续发生两起滴滴顺风车司机性侵并杀害女乘客的刑事案件，案件具体情况在媒体上已有充分报道。事件发生后，滴滴公司做出了道歉，暂停顺风车服务及全平台深夜服务，并承诺整改。在下线整改的近一年中，滴滴出行进行了艰苦的努力，并就整改方案与各方保持了密切的沟通，但至今仍然没有确定恢复服务的时间表。①

在导致安全事件的诸多原因中，既有偶然的外部因素，又有稳定的内部因素；在滴滴公司尝试做出的诸多道歉和整改措施中，既有功能性的修复策略，又有情感性的修复策略。对内外因的判断和对两类策略修复效果的评价都是因人而异的。共享经济用户信任及黏性行为不是一成不变的，而是会发生从信任及黏性行为的建立到巩固、从破坏到中断、从受损到修复这样一些动态的过程。滴滴顺风车事件这一典型的信任违背事件，为有关消费者信任受损与修复的学术研究提供了不可多得的自然实验的舞台。

2 相关文献回顾

由于共享经济用户信任是用户持续使用共享经济服务的基础之一，用户信任的破坏和修复过程与用户黏性的破坏和修复过程是同一的。对企业来说，用户信任是重要的社会资本，对品牌营销、产品销售和消费者的持续购买等均能发挥积极的作用；对用户来说，信任可以使其通过试探性的体验对企业产生清晰的认知和正面的情感，进而对企业所提供的产品和服务产生依赖以至忠诚，避免了付出大量的信息搜寻成本[1]。Mayer等[2]从信任对象的角度将信任划分为人格信任、人际信任、组织信任等多个层次。我们认为用户对共享经济服务的信任，是用户基于对共享经济商业模式和平台企业的认识和了解，在接受或提供共享经济服务时，对有关各方能力和善意的积极预期，以及在不确定的情境下愿意承受一定的风险和损害的心理状态。

尽管对企业报以信任的用户可以承受一定的风险和损害，但这种承受的意愿是十分有限的，会因实际发生的损害而很快地丧失殆尽[3]。由信任的这一侧面也可看出，信任不是静止不变的，而是一种动态发展的理性认知过程。用户的初始信任主要是认知上的，在后续的交易中，信任可能会受到损害，但也能加以修复[4]。在消费者信任形成的绝大多数研究中，对信任违背、受损和修复的论述仅仅是点到为止，对此问题的专门研究是最近十年间才出现的[5-7]。近年来，对信任动态演化的研究取得了不少进展，已经建立起包括信任违背归因理论、信任修复策略理论在内的信任受损和修复的基本概念和理论框架。

当施信方对受信方的意图和行为有了正面的信任期望、但却得到了与其期望不一致的结果时，便产生了信任违背[8]。也就是说，企业对消费者的信任违背是指消费者感知到企业没有达到其期望[9]。企业的信任违背往往是由企业的产品或服务失败造成的，其原因可能是产品或服务没有达到消费者期望，或消费者获取产品或服务过程的体验不佳[10]。但产品或服务失败并不必然导致信任违背，只有当消费者认为这一失败违反了自己与企业之间的心理契约时，才会构成对消费者信任的违背[11]。企业的信任违背会直接导致消费者的信任受损。

信任受损是信任修复的起点，也是企业制定信任修复策略的出发点和落脚点。信任受损的原因看似客观，但由于消费者的心理预设各不相同，所以其感受完全是主观的，也只有主观的归因过程、而不是客观的因果关系才是对信任受损产生实际影响的因素。在信任违背和受损事件发生后，企业及时进行信任修复是十分必要的，可以起到亡羊补牢的作用，甚至可以“坏事变好事”。因此，了解信任受损和修复的影响因素对企业采取有效的信任修复策略至关重要。已有研究主要从消费者因素、企业因素、企业与消费者之间的交互特征以及情境因素四个方面探讨信任修复的影响因素。信任违背归因对应于消费者因素，信任修复策略对应于企业因素，二者之间的组合效果对应于企业与消费者的交互特征，情境因素对应于与事件和受访者个体特征有关的一些控制变量。

当前的信任受损和修复研究仍存在一些不足：首先，现有的信任受损与修复研究大多采用情境模拟问卷或情境实验的方法，这种方法受研究者情境设定的诱导影响比较严重，并不能反映被试者在实际情境下、根据自身价值观做出选择和判断的行为，因而难以反映复杂现实中信任受损与修复及其影响因素的真实情况。其次，当前研究较多地集中于传统消费行业和政府部门，较少针对某个高度依赖用户信任的互联网行业展开实证分析，而后者正是互联网经济发展到目前阶段所十分需要的研究。最后，现有的信任受损与修复研究并没有将用户黏性作为研究的重要组成部分，事实上，对用户黏性的受损与修复目前尚未出现较为系统的研究。

3 研究模型与研究假设

在危机事件发生后，消费者会首先判断是企业内部因素还是外部因素导致了危机事件，如果是外部因素所导致，则信任不会受损；如果消费者认为危机确实是企业内部因素导致，那么他们会试图进一步确定危机事件的原因是企业能力不足、还是正直/善意缺陷。Malhotra 等研究了负面事件的外部归因和内部归因，发现只有受信方的内部因素才会影响他人的信任评价，因此外部归因有利于修复信任[12]；但Korsgaard等研究了领导者的负面行为，却发现内部归因有利于修复下属的信任[13]。

当消费者信任受损已成为既成事实之时，如何进行信任修复就成为企业最为关心的问题。不信任感可以进行修复，Xie等把信任修复定义为企业在面对负面事件时所采取的、旨在重建消费者的信任信念和信任倾向的积极行动[14]。消费者的信任违背归因类型在很多情况下对信任修复有不同影响。Wang等认为，正直/善意型信任违背造成的负面反应比能力型信任违背更强烈[15]。肖冰果发现各种修复策略对能力型信任受损的修复效果都比对诚信型信任受损好[16]。信任违背归因与信任修复策略对信任修复效果的影响中存在交互作用，这一点得到了许多文献的证实。凌静等发现否认策略对善意型信任受损的修复效果明显强于道歉策略[17]，[18]。邹欣晨证实了危机事件类型与信任修复策略对修复效果的影响存在交互作用[19]。徐彪发现否认策略和借口策略可以在一定程度上修复能力信任，但不能修复诚信信任，而道歉策略和理由策略对政府信任没有显著修复效果[20]。

消费者个体因素主要包括消费者的人口统计特征和性格特征，学者们常常把这两方面的因素作为控制变量进行分析。其中，人口统计特征主要涉及性别、年龄、种族、职业、收入、受教育程度等，而性格特征主要涉及个体的信任倾向，它指的是施信方在特定情形下信任受信方的意愿。个体的信任倾向对于信任的建立具有正向影响，尤其是在信任发展的早期阶段[21]。消费者的信任倾向会影响其看待信任违背事件的观点和视角，进而影响其对信任违背的反应。

同时，信任修复还会受到情境因素的影响，包括信任违背的严重性以及信任违背发生前消费者的初始信任程度。关于信任违背严重性的影响，企业的信任违背给消费者造成的损失越大，消费者对企业的信任下降程度就越大，负面情绪也越强[22]。关于初始信任的影响，在信任违背事件发生前消费者对企业的初始信任程度越高，消费者就越难察觉企业的信任违背行为；可是一旦察觉，信任受损程度也会相比一般情况更高；不过，最终的信任修复程度也更高。究其原因，一方面，信任发展程度越高，消费者就越容易将企业信任违背归因于外部偶然因素或认为情有可原；另一方面，消费者与企业之间建立的紧密的信任关系可以看作是消费者对企业的一种心理投资，当企业发生信任违背之后，消费者会自动以正面信息来冲淡负面信息的重要性，以保护先前的心理投资[23]。

根据以上理论分析，本文提出了如图1所示的概念模型和研究假设：

H1a：内部归因水平显著影响黏性受损程度；

H1b：外部归因水平显著影响黏性受损程度；

H2a：内部归因水平显著影响黏性修复程度；

H2b：外部归因水平显著影响黏性修复程度；

H3a：情感修复策略的感知效果显著影响黏性修复程度；

H3b：功能修复策略的感知效果显著影响黏性修复程度；

H4a：内部归因水平和情感修复策略感知效果的交叉项显著影响黏性修复程度；

H4b：内部归因水平和功能修复策略感知效果的交叉项显著影响黏性修复程度；

H4c：外部归因水平和情感修复策略感知效果的交叉项显著影响黏性修复程度；

H4d：外部归因水平和功能修复策略感知效果的交叉项显著影响黏性修复程度；

H5：黏性受损程度显著影响黏性修复程度。

图1 用户黏性受损与修复模型示意图

4 数据分析

4.1 数据来源

本文以滴滴出行用户为研究对象，以“滚雪球”方法利用问卷星网站收集问卷数据。调查从2018年9月15日开始，到9月22日结束，期间共回收问卷465份，经过矛盾题筛选，共得到396份有效问卷，有效问卷数符合样本量大于量表题项5倍的要求。

回答者主要来自湖北省武汉市(20.7%)，此外也涵盖了江苏、河南、上海、广东、安徽、浙江、北京等28个省区市及少量海外地区，既包括大中城市，又包括小城镇和偏远地区，其中有64个郑州样本、11个温州样本，分别来自于两次顺风车事件的发生地所在城市。样本在性别、年龄、学历、职业、收入等方面都具有很好的代表性。调查样本基本情况如表1所示，基本符合《2017年中国共享经济行业及用户研究报告》中的样本构成，说明本次调研样本较好地反映了参与共享经济模式用户的基本特征。

表1 调查对象基本情况统计

4.2 信效度分析

在进行因子分析之前，需要对各个量表问题进行信度分析，以剔除信度不高的问题。因子分析的重要前提之一是，原变量之间存在较强的相关性，所以在进行探索性因子分析之前，需要进行相关性检验。对所研究数据的检验结果是：KMO值为0.906，Bartlett球形度检验的卡方值17018.517、自由度为1485、显著性水平低于0.001。结果显示，KMO>0.8，说明变量之间的相关性好；Bartlett球形度检验也非常显著，说明样本相关矩阵存在公因子，因此对该数据适合进行因子分析。模型整体及各变量的α值均在0.7以上，表明本研究采用的量表具有良好的信度和内在一致性。此外，各个指标因子的AVE基本在0.50以上，因子间的相关系数均小于因子AVE的平方根，表明量表的收敛效度和各变量的区别效度也符合要求。

4.3 结构方程模型分析

为了研究用户对共享经济平台信任违背事件的内部归因和外部归因水平对用户黏性受损的影响，本研究采用AMOS 22.0软件和最大似然估计方法对结构方程模型进行了拟合。经检验，上述模型的拟合优度指标很接近推荐值，但仍需进行误差项相关性修正。在AMOS中，在View→Analysis Properties→Output中勾选Modification Indices(修正指标)，报表中将输出M.I.指标，它表示如果增加该关系，χ2会减少多少。根据M.I.指标，我们在模型设定中增加以下相关关系：e4<-> e5、e4<-> e7、e7<-> e8、e7<-> e9、e8<-> e9、e10<-> e11、e10<-> e13。估计修正模型，得到的拟合优度指标如表2：

表2 修正后黏性受损模型的拟合优度指标

各拟合优度指标均在推荐值范围以内，表明该模型与数据具有很好的适配度。经参数估计，模型因变量“黏性受损”的被解释方差为55.7%(即黏性受损因子的多元拟合优度Squared Multiple Correlation)。标准化的模型估计及假设检验结果如图2：

图2 黏性受损模型估计和假设检验结果

这说明，所设定模型的2个假设都在0.001的显著性水平上得到了支持：

表3 黏性受损模型假设检验结果

4.4 主成分回归分析

在探索性因子分析，已得到“功能策略”、“情感策略”、“内部归因”、“外部归因”、“黏性受损”、“黏性修复”、“停运影响”、“总体黏性”、“隐私顾虑”、“平台监管”等指标的得分数据，此外还有“初始信任”、“性别”、“年龄”、“教育程度”、“职业”、“收入”、“角色为乘客”、“角色为司机”等控制变量。另外，根据受访者IP地址所对应的地理位置，还整理出了受访者是否“位于事发省份”或“位于事发城市”的控制变量。以黏性修复因子得分为因变量，其他因子和控制变量等为自变量，进行主成分回归得到如表4结果：

表4 黏性修复影响因素主成分回归结果

以上回归的R2值为0.5421>0.5，方差解释率符合一般要求。从表4可以看出，用户对共享平台企业信任违背事件的内部归因水平和功能修复策略的感知效果对黏性修复程度具有显著影响。功能策略和内部归因、情感策略和外部归因的交叉项是显著的，而另外两种交叉项组合则不显著。除了总体黏性对黏性修复影响不显著之外，黏性受损、停运措施、隐私顾虑、平台监管、初始信任等因素都具有显著影响。在控制变量中，只有教育程度对黏性修复程度有显著的负面影响，其他控制变量，尤其是性别、是否位于事发地区，都没有显著影响。综合以上分析结果，我们将黏性修复影响因素模型的假设检验结果列表如表5：

表5 黏性修复模型假设检验结果

实证调查研究发现：(1)企业的功能修复策略越有效，黏性修复效果就越好；用户的内部归因水平越高，黏性修复效果就越差。此外，企业的情感修复策略效果和用户外部归因水平的影响不显著，说明道歉类策略基本无效，而用户的内部归因基本是与对企业的不信任联系在一起的。(2)黏性修复策略与用户归因类型之间存在交互影响，对于外部归因水平较高的用户，情感修复策略有显著效果，功能修复策略效果不明显；对于内部归因水平较高的用户，功能修复策略效果有显著效果，情感修复策略效果不明显。换言之，如果用户不认为信任违背事件是共享平台企业的内因所致，那么道歉策略就可以在一定程度上修复用户黏性；如果用户认为信任违背事件确实为企业的内因所致，那么道歉策略就没有明显效果，只有功能修复策略才有可能挽回用户的信任和黏性。(3)用户黏性受损程度和初始信任都对黏性修复效果有显著的正面影响。由于较大的信任违背事件所带来的“认知失调”反应，忠实用户事实上可能比企业更急于得到有效的信任修复，所以一旦修复措施实施到位，用户黏性的触底反弹会相对更快。(4)在所有控制变量中，只有教育程度对黏性修复效果有显著的负面影响，可见学历越高，对共享平台信任违背事件就越难以释怀，这可能是因为高学历受访者更能通过信任违背事件的表象看出涉事企业的一些深层次问题，从而难以在短期内接受企业的道歉和一般性的整改措施。年龄在p<0.10的显著性水平上对黏性修复效果有正面影响，这或许说明年轻人对顺风车事件中的人身伤害后果更加敏感。由于两次顺风车事件的受害者都是女性，而事发地在河南郑州和浙江温州，所以我们预期女性用户和这两个地区的用户群体会对事件有较为强烈的反响，黏性修复效果也会更差。然而结果显示，性别和地区的影响并不显著，这或许说明用户并未因自身身份和所处地区而受到超出一般理性判断的情绪化影响。另外，我们预期如果用户具有滴滴平台司机的身份，会更多地站在司机和平台的立场上看问题，从而有利于黏性的修复，而乘客的身份则有相反的效应。结果显示，这一因素也并未对用户产生情绪化的影响。

5 政策建议

对于共享经济服务这一新生事物来说，因缺乏成熟的业务模式和长期的运营经验，出现这样那样的问题在所难免。更重要的是，共享经济服务往往将用户的人身、财产和隐私暴露于服务平台和其他用户之前，一旦后两者出现问题，影响将十分严重。由于共享经济商业模式的用户黏性依赖于用户信任，其风险承受能力极为脆弱，以至于一个负面事件就有可能导致一个企业甚至一个行业的消亡，这绝非危言耸听。因此，在消费者信任受损事件发生之前和之后采取适当的措施来预防风险和修复信任，对共享经济商业模式来说就显得至关重要了。由本文的研究结论，可以得出如下政策建议：

(1)在黏性受损事件发生后，企业应采取尽可能有效的功能修复策略，以取得更好的黏性修复效果。尽管这可能对内部归因用户的信任水平带来一定的副作用，但总的来说仍然利大于弊。

(2)在事件发生后，企业也应采取一定程度的情感修复策略，如在大众传媒上诚恳道歉等，以尽可能挽回对该事件态度较为中立的外部归因用户的信任和黏性。但企业不应过度重视情感修复策略的积极效果，因为对内部归因用户来说，这种策略基本是无效的。

(3)由于用户初始信任水平对用户黏性修复效果具有显著的正影响，所以企业应在平时注重诚信建设，以便为无法完全避免的信任违背事件积累用户信任资本。

(4)由于较大的信任违背事件所带来的“认知失调”反应，忠实用户事实上可能比企业更急于得到有效的信任修复，所以在信任违背事件发生时，企业务必在第一时间进行表态和道歉，并出台有效的整改措施，以便使用户黏性更快地触底反弹。这就要求企业在平时就做好各类突发事件的应急预案，并做好内部的风险防控工作，以最大限度地提高公关反应速度和事故处理速度。

(5)对于像滴滴出行这样的行业巨头来说，由于消费者已经产生了固定的使用习惯和一定的用户黏性，所以通过“停运”或“离场”使用户感到不习惯、不方便，以博取舆论的同情往往是有效的。但这种“以退为进”的做法是一把双刃剑，一旦惹怒了用户和舆论，造成的不良影响会更大。

注释：

①滴滴重启顺风车的“前夜”.凤凰网，2019年7月25日.链接：http://tech.ifeng.com/c/7oal9u3Dm2y.