公众参与生鲜产品众包配送接单意愿影响因素研究*——基于UTAUT模型

□ 马千雅

(南京林业大学 经济管理学院，江苏 南京 210037)

1 引言

近年来，随着电子商务蓬勃发展，人们开始熟悉网购生鲜产品。由于生鲜电商需要自己安排人员从仓库将产品送交给分散且情况各异的顾客，特别是其对生鲜产品种类、数量、收货时间以及交通情况等方面要求都不同，再加上生鲜产品易腐易损等自然属性使顾客对配送的时效和质量等方面要求严格，传统配送方式面临的挑战不言而喻[1]。为解决这一问题，生鲜行业开始引入众包配送，它是一种以共享经济为基础，实现物流配送力量社会化、碎片化、降低快递企业物流成本的新型配送模式。简单来说，它通过互联网公开召集公众参与公司或机构原来交给员工的工作，目前采用众包配送的企业有盒马鲜生、京东到家以及每日优鲜等[2]。不过总体来看，目前参与众包配送的配送员人数较少，可能与业务流程复杂、配送风险高等诸多因素有关。为更好地解决这种新型配送模式下生鲜产品线上配送效率问题，需对影响公众参与众包配送意愿的影响因素进行研究。

2 生鲜产品的众包物流

2.1 生鲜产品配送现状

①生鲜产品配送成本高。生鲜产品有易腐易损的自然属性，为确保其配送完成时的新鲜度，配送过程中一般需要冷链配送。此外，由于生鲜产品标准化程度较低，不同产品之间对温度、包装等方面的要求各不相同，再考虑到退货等逆向物流困难的问题，生鲜电商的配送成本显著高于普通商品。

②生鲜产品配送时效性较低。为追求新鲜度，生鲜产品配送需要借助先进的信息处理与定位技术以迅速对顾客要求做出反应。然而，实际生活中顾客分布分散、路况拥堵等原因导致的交货延迟问题层出不穷，其势必导致产品质量、服务质量与顾客满意度下降[3]。

③生鲜产品配送时温控难度大。现阶段，由于快递员采取计件制工资，他们通常会选择最大化投递任务量，因而可能在配送途中缩水冷链配送，如减少冰块数量增加生鲜产品配送量甚至放弃冷链方式。这些情况造成生鲜产品新鲜度难以保障。

2.2 生鲜产品配送模式分类

除众包配送模式外，生鲜产品有“配送到户”“直营便利店”“社区店加盟”以及“生鲜自提柜”模式。配送到户又分两种形式，一是配送员取货后与其他产品混合配送到户；二是针对客户的需求定制化配送。这两种形式，前者无法保证冷链效果，而后者会显著增加成本。直营便利店模式是顾客在电商的线下便利店自提，顾客可以全面检验生鲜产品质量，出现问题能够实时处理，但这种模式需要将直营店设置在人口密集地区，增加了店铺和人员管理成本。社区店加盟是电商企业与社区利润分成，由电商提供冷藏等设备，社区提供配送服务。这种模式能够保证配送速度，减少等待时间，提升顾客满意度。但若出现产品损耗问题则难以区分责任。最后的生鲜自提柜模式是由电商企业将生鲜产品配送至放置在社区内的自提柜，然后再由顾客自行到自提柜提取[4]。这种模式同样能减少配送与接收时差问题，还能节约店租和人工成本，但需要安排好社区的协助工作并增加自提柜的成本与管理费用。

2.3 生鲜产品众包配送优势

首先，在共享经济的背景下，众包配送模式能优化社会资源配置并保障配送时效性。公众可在自身情况允许下“顺路”配送，赚取相应报酬，在操作规范的条件下，能够在降低配送成本的同时实现高频、快速且灵活的配送。

其次，众包配送利用公众的碎片化配送能够降低库存与库存选址等诸多成本。此外，电商只需为众包配送人支付低于本企业员工基本工资与福利的报酬，降低了企业运营成本[5]。

另外众包配送便于满足顾客的个性化需求。类似目前已实行的外卖配送，生鲜产品众包配送“一对一”的模式不仅保证时间的精确性，也能保证配送员与顾客之间有效沟通，较大幅度提高顾客的用户体验。

3 模型构建及基本假设

3.1 UTAUT模式概述

UTAUT模型是Venkatesh、Morris等学者通过借鉴技术适配模型(TTF)、创新扩散理论(IDT)、理性行为理论(TRA)、规划行为理论(TPB)、社会认知理论(SCT)、动机模型(MM)、PC利用型(MPCU)、复合的TAM与TPB模型(C-TAM-TPB)这八种主要的技术接受理论和行为意愿理论的基础上提出的一个较全面且完善的模型[6]。此模型中包括四个核心维度：社会影响、绩效期望、努力期望、促进条件。此外，有四个核心变量是具有显著影响的调节变量，包括性别、年龄、自愿性和经验。社会影响用来表征个体感知受周围群体的影响程度；绩效期望用来表征个体认为使用系统对工作的帮助程度；努力期望用来表征个体认为需要付出多少努力；促进条件用来表征个体感知组织在相关技术、设备方面对使用系统的支持程度。

3.2 研究假设的确定

基于测评模型中各影响因素间关系，做出如下假设:

H1：绩效期望正向影响众包配送参与意愿；

H2：努力期望正向影响众包配送参与意愿；

H3：社会影响正向影响众包配送参与意愿；

H4：促进条件正向影响众包配送参与意愿；

H5：社会影响与绩效期望相互正向影响；

H6：绩效期望与努力期望相互正向影响；

H7：努力期望与促进条件相互正向影响。

图1 参与意愿综合测评模型示意图

4 调查问卷的设计与调查

问卷在问卷星平台上设计，通过微信等聊天平台随机发放给各社区居民，此外还包含外卖配送员、有类似兼职经历的学生、生鲜超市员工等。问卷主要包括两个部分，第一部分主要收集被调查者的基本信息，包括性别、年龄、月家庭收入等，用于了解人口统计学特征对参与意愿的影响。第二部分主要是以模型中四大核心为基础细分的题目，采用李克特五点量表计分方式，从非常不同意到非常同意分成五个等距尺度，用于重点研究参与意愿的影响因素。此外，问卷也调查了接包者众包配送参与行为的情况。

表1 问卷题项设计

5 问卷结果与分析

5.1 描述性统计结果分析

调查共收集问卷207份，按规则剔除无效问卷后共回收有效问卷175份，有效问卷率为84.5%。调查对象男女比例接近2∶1，90%集中在20-40岁，70%的收入大约集中在10000-20000之间，其余各项统计结果分布相对合理。

5.2 信度分析

克隆巴赫系数是一种常用的信度系数，当α>0.6时，量表的信度在可接受范围之内；α>0.8时，量表信度较好。研究使用SPSS23.0，对四个核心变量(细分为16个题项)进行总体信度检验，Cronbach’s Alpha系数为0.882。说明调查问卷内部一致性较好。以下分别对每个变量进行信度分析，测量结果如表2所示，其信度指标均达到要求，说明问卷具有较好的稳定性。

表2 信度分析结果

5.3 效度分析

研究利用SPSS23.0对量表进行KMO和巴特利球形检验，若要进行因子分析，KMO值应在0.7以上，即量表具有较好的结构效度，并且巴特利特球形检验显著性水平小于0.01。本研究结果如表3所示，KMO=0.878，显著性水平小于0.01，满足要求。

表3 效度分析结果

5.4 拟合结果

将数据带入AMOS结构方程模型检测模型整体拟合优度，结果显示各项指标的适配度均较好，具体见表4。

表4 综合测评模型拟合指标

分析结果显示，大部分指标能达到理想参考值，模型拟合优度良好，说明实际的数据假设模型的契合度较高。之后的理论模型拟合输出数据见表5。

表5 理论模型拟合结果

结果显示，社会影响对参与意愿具有显著的正向影响(β=0.295，p<0.05)，假设成立；绩效期望对参与意愿具有显著的正向影响(β=0.624，p<0.05)，假设成立；努力期望对参与意愿具有显著的正向影响(β=0.391，p<0.05)，假设成立；促进条件对参与意愿具有显著的正向影响(β=0.208，p<0.05)，假设成立。此外，社会影响与绩效期望相互正向影响；绩效期望与努力期望相互正向影响；努力期望与促进条件相互正向影响。

6 模型结论及措施建议

6.1 模型结论

生鲜产品众包配送是将本应由专业派送人员完成的工作分派给非特定公众完成，因此，满意且合理的回报是吸引公众参与众包配送的首要因素，这一点由路径系数0.624可以明显反映出来。其次，当公众面对众包配送时，了解规则与要求的难易程度会显著影响公众的参与意愿，当规章易于把握时，公众更乐意选择参与。此外，社会影响，即身边的师长、同学、朋友或同事以及社会上对众包物流的评论等均会对公众的参与意愿造成影响，身边人的参与经验、社会知名度以及他人的推荐鼓励都有利于增加公众参与众包配送的意愿。而公众参与众包配送所需的资源、知识等促进条件如配送工具、配送路线、生鲜产品的保存知识，也会显著影响众包配送的参与意愿，如不能具备相应的促进条件，公众很难选择参与众包配送。

6.2 措施建议

首先，企业可采取针对性措施对众包平台进行合理定价，为配送员提供福利保障。影响配送员参与意愿程度最深的是配送所得回报是否有吸引力，因此企业应在平台公示合理的任务报酬，根据企业自身情况考虑设计部分奖惩机制[7]。此外应在平台上清楚显示任务起止点与距离、推荐路线与大致路况分析、配送产品信息与具体要求，让配送员切实意识到自己获得报酬所需责任，最终实现双方互利共赢。

其次，简化并优化众包配送规则，适时组织公众开展企业体验活动或业务培训。配送平台企业切忌将规则制定得过于冗长、复杂、苛刻，尽量将流程做到简洁且人性化，以免增加派送员的操作失误率。

另外要建立完善信用评价体系，强化对配送员配送服务质量、配送效率、顾客评价等多维度全过程评分。并依据信用评分决定其工资水平与接单权限，信用不良的配送员将被取消参与资格[8]。

而作为相关政府部门，可适当宣传已实行众包配送的企业实绩，让企业和公众感受并逐渐熟悉这种新兴的物流配送模式。此外政府和行业协会也可视情况为相关配送人员与车辆提供规范管理，如统一标识或着装、提供运输便利的相关特权等。