基于IDT的地铁配送接受度影响因素研究

李艳艳 王文宪

（1.安徽交通职业技术学院 安徽 合肥 230001;2.五邑大学 广东 江门 529020）

一、引言

机动车保有量和电子商务交易规模的增长，使得当前我国很多大城市地面交通的容量被进一步压缩。对于以公路运输为主的城市配送而言，地面交通状况的恶化会导致使得物流末端配送延误风险增加、配送效率低下，并进一步影响到物流服务水平。顺应绿色物流倡导，探索新型可持续发展的配送模式十分必要。地铁作为一种绿色运输方式，连通商业中心和集中居住区，充分利用地铁客运空挡时段进行物流配送对于缓解城市交通拥堵意义重大。

地铁配送在国内外引发众多学者的兴趣。Egbunike[1]以荷兰城市Cargo项目为案例，研究地下物流系统的可行性，并以访谈形式评估其实施效果。Kikuta[2]针对札幌城市布局特点，提出整合地铁与传统货运车辆以实现市中心与郊区货物运输的物流配送系统。Holguín[3]量化分析了纽约地铁在非高峰时段进行配送的经济影响。国内相关研究主要体现于地铁配送可行性以及发展模式的研究。刘崇献[4]分析了北京地铁在晚间和非高峰时段进行物流配送的可行性。马成林[5]主要针对地铁物流系统模式的设计相关参数进行研究。ZhaoL[6]等人将地铁网络应用到城市物流体系，改造地铁站为配送中心，以连接地面和地下物流系统，为客户提供物流服务。可以发现，上述有关地铁配送研究大多集中于对其应用现状、模式等方面的研究，鲜有基于用户视角对该配送方式的接受度以及影响因素的研究。鉴于此，基于创新扩散理论基础，选取相对优势、易用性、兼容性以及外部支持等因素作为地铁配送方式接受度的自变量，并分析性别与受教育程度对上述因素的调节作用，在此基础上，运用结构方程模型方法对问卷调查数据进行分析，从而更好地指导地铁配送方式推广服务。

二、创新扩散理论模型构建

20世纪60年代提出创新扩散理论（Innovation Diffusion Theory,IDT）的学者Rogers认为，创新扩散在本质上是指一种被视为新颖的事物或理念通过特殊渠道在社会中推广使用的过程[7]。该理论认为对于某类创新产品而言，其推广扩散的速度主要取决于如下几个因素：相对优势；易用性；兼容性；可试性；观察性。此外，产品传播渠道与社会对产品的支持程度也会造成一定的影响。

新事物扩散中，用户受教育程度亦会起到一定的调节作用，也就是说，在新事物采纳或行为选择过程中，不同学历用户对于新事物接受的因由与结果均可能存在一定的差异，识别这些差异机理对于更好地理解新事物的不同采纳动机，及其有效推广来说至关重要。基于地铁城市配送特性，并咨询了相关领域专家意见，本研究以相对优势、易用性、兼容性和外部支持作为自变量，以受教育程度作为调节变量，建构地铁配送接受度影响因素理论模型如图1所示，并提出相关研究假设如下：

图1 用户接受地铁配送方式影响因素理论模型

H1：相对优势与地铁配送接受度之间具有正向相关关系

相对优势是指使用创新产品相对于其取代产品所感知的优越程度。在本文背景下，当用户采用地铁配送时，会权衡该方式带来的差异，如果相比于传统配送方式，地铁配送可以使货物更加快捷的送达目的地，或者花费的配送费用更低时，用户将更愿意接受。

H2：易用性与地铁配送接受度之间具有正向相关关系

易用性是指使用创新产品相对于其取代产品所做出的努力程度。在本文背景下，当用户采用地铁配送时，如果货物取送流程更加容易，不需花费更多时间精力去熟悉时，用户将更愿意接受。

H3：兼容性与地铁配送接受度之间具有正向相关关系

兼容性是指使用创新产品相对于其取代产品在价值体系、经验以及潜在用户需求相一致的程度。在本文背景下，地铁配送所提供服务方式与功能如果能与用户需求以及取送货物经验较好地契合，用户将更愿意接受。

H4：外部支持与地铁配送接受度之间具有正向相关关系

外部支持是指使用创新产品相对于其取代产品时受到的外部助力。在本文背景下，如果地铁配送收到相关政策支持以及地铁部门合作，也会影响到用户接受程度。

H5：受教育程度对于上述自变量影响接受度存在着调节作用

受教育程度是一个人认识问题、思考问题的重要依据，受教育程度较低的人更加关注于事物的表面特性，而受教育程度较高的人更加倾向于从事物的内在联系进行思考，受教育程度的不同往往导致一个人对新事物接受动机的差异性，在本文背景下，研究假设受教育程度不同的用户对于相对优势、易用性、兼容性以及外部支持等4个影响因素的作用效果是不一样的。

三、问卷设计与数据收集

上述理论模型包括5个潜在变量，其中每个潜在变量又包含3～4个测量变量。结合地铁配送特点，设计测量变量如表1。问卷分为用户基本信息和影响因素评分两部分，采取李克特5点量表，测量范围从“非常不同意-1”到“非常同意-5”。

表1 地铁配送影响因素调查表

调查采用纸质问卷与电子问卷两种形式，纸质问卷当场发放及回收，电子问卷采用问卷星在各类社交软件上传播。共计发送问卷400份，删除44份无效问卷，保留有效问卷356份。其中，男性占比52.5%，女性占比47.5%；年龄18岁以下占比4.5%，18～35岁占比56.5%，35岁以上占比39.0%；大专院校及以下占比45.8%，大学本科占比34.6%，研究生及以上占比19.6%。

四、数据分析及模型检验

（一）测量模型有效性检验

测量模型的有效性检验包括信度检验和效度检验。

（1）信度检验。信度是指测量结果的可靠程度，具体体现为内部一致性系数（Cronbach’s Alpha）和组合信度（Composite Reliability,CR）两个指标。当变量的Cronbach’s Alpha和CR值均达到0.7时，一般可认为该测量模型的信度水平较好。由表2可知，地铁配送使用意愿模型各变量的Cronbach’s Alpha和CR值均在0.85以上，说明该测量模型的信度检验结果较好。

表2 验证性因子分析的相关指标

（2）效度检验。效度是指测量结果的有效程度，用于衡量测量结果是否真实反映出被测对象的特征，效度检验中的两个重要指标为聚敛效度和区分效度。其中，当测量模型的平均萃取方差（Average Variance Extracted,AVE）均达到0.5时，可认为其具聚敛性较好，当测量模型所有潜在变量的AVE值大于该潜在变量与其他潜在变量的相关系数时，可认为其区分性较好。由表3可知，各潜在变量的AVE值均大于0.7，且均大于与其他潜在变量间的相关系数，表明该测量模型的效度检验结果较好。

表3 潜在变量间相关系数与AVE平方根

（二）结构方程模型分析

基于结构方程模型（Structural Equation Modeling,SEM）的数据处理结果如图2所示，可以看出，用户对地铁配送的接受度受到相对优势、易用性、兼容性以及外部支持的共同影响，上述影响因素的显著性均达到0.05显著水平。

图2 用户接受地铁配送影响因素结构方程模型分析图

因此，在用户接受地铁配送的4个影响因素中，外部支持对地铁配送接受度的影响系数β为0.50，其中，反映外部支持的观察变量中ES1的均值为3.77，说明用户普遍认为虽然当前技术设施虽然可以支持地铁配送，但仍需要一定的提升空间，其余2个观察变量的均值都高于4.0，说明用户对地铁相关部门、物流公司以及政府能够给与资金、政策等方面支持抱有肯定态度；相对优势对地铁配送接受度的影响系数β为0.35，其中观测变量RA1与RA3的均值相对较高，说明用户对于地铁配送在提高配送效率和环节城市拥堵方面的优势较为看中；兼容性对地铁配送接受度的影响系数β为0.28，其中C3的均值最高达到4.32，表明多数用户主要认为相对于以往取货送货习惯没有大的改变前提下，他们较大程度上能够接受地铁配送这种形式；易用性对地铁配送接受度的影响系数β为0.21，其中前两个观察变量中的均值在4.0以上，表明用户认为取货送货方便程度对地铁配送的相对影响较大。

(三)受教育程度调节作用

将调查用户按照不同受教育程度分类分别做结构方程模型处理，结果如表4所示。

表4 采用者创新类型对各影响因素和地铁配送接受度之间关系的影响

由表4可知，对大专及以下学历用户而言，易用性和兼容性显著影响他们对地铁配送的接受度，影响系数分别为0.38和0.42，说明吸引他们接受地铁配送的主要原因是该配送方式本身易用性和以往同类事物的兼容性；对大学本科学历用户而言，相对优势、兼容性以及外部支持对他们的影响达到显著，影响系数分别为0.26、0.19和0.17，说明吸引他们接受地铁配送的主要原因是该配送方式本身具有的优势和以往同类事物的兼容性；对研究生及以上学历用户而言，影响他们对地铁配送接受度的显著因素是相对优势和外部支持，影响系数分别为0.28和0.37，说明吸引他们接受地铁配送的主要原因是该配送方式本身具有的优势和社会对该配送方式的支持程度。

五、结束语

本文基于创新扩散理论研究地铁配送接受度的影响因素，并分析了用户受教育程度对使用意愿的调节作用，结构方程拟合结果显示，研究所提出的5个假设均被论证，其中，外部支持、相对优势、兼容性以及易用性等因素对用户接受地铁配送方式具有较为显著的影响，影响系数分别为0.50、0.35、0.28、0.21，且随着教育程度的变化，用户接受地铁配送的因由亦发生变化。本文研究结论在地铁配送方式的推广过程中具有一定的指导和改进作用。由于调查范围仅限于中部不发达地区省会城市，样本量的代表性相对不足。此外，其他使用意愿影响因素及用户特征的调节作用有待进一步论证和研究。