张晓厚 石夫磊首都经济贸易大学信息学院

摘要：移动打车软件作为一种新的商业模式，缓解了乘客“打车难”和司机“空载率”高的问题，尽管许多研究开始关注移动打车软件的战略角色，但是对于专车服务与用户采纳行为的关系的认识还不够清晰。因此，以移动专车服务用户行为为研究对象，从用户感知专车服务的角度出发，构建专车服务的用户使用模型，通过问卷调查，利用SPSS软件分析和解释用户对专车服务的影响因素，为打车软件运营商提供相应的推广建议。

关键词：移动打车软件；专车服务；TAM；用户感知；影响因素分析

一、引言

截至2015年12月，我国手机网民规模达6.20亿，有90.1%的网民通过手机上网。据调查数据显示，57.1%的用户觉得网络预约车租车方便实用，习惯性的平时出行就会使用。专车服务和出租车服务共同构成移动打车软件的主要功能，专车偶发性使用频率较高，在整个市场中占比52.6%。从用户的需求看，专车弥补了市场运力不足。手机打车软件是一种应用程序，把乘客的打车信息与司机的服务意向进行链接，解决了乘客与司机信息不对称的矛盾，提高了司机的积极性，合理配置了车辆资源。

分析我国用户使用专车服务行为的影响因素,对于有目标的推进移动打车行业的建设十分重要。

本文以TAM为理论模型，从用户感知专车服务的角度出发，将感知价格水平、感知风险、感知娱乐性等外部变量加入模型，使用实证研究的方式，探索影响用户使用专车服务的因素，这对树立打车软件企业品牌形象、促进打车市场的积极创新和政府的有效管理均具有重要的参考意义。

二、理论基础

目前，打车服务用户行为的研究以实证研究为主，在若干研究中，使用最普遍的是“态度一意向一行为”模型。学术界广泛认为，技术接受模型（Technology Acceptance Model，简称 TAM）可以应用于新信息技术的接受和采纳研究中。Davis在理性行为理论(TRA)的基础上加以修正，提出了技术接受模型(TAM )。后来Vankatesh运用 TAM模型用来预测和解释用户在同某个信息系统进行一定时间的交互后采纳该系统的行为，旨在研究用户因为什么放弃或采用该信息系统。这个模型以个人关于技术的感知有用性(Perceived Usefulness)和感知易用性(Perceived Ease of Use)两个角度来分析影响用户接受信息技术的过程。国内外学者通过实证研究验证了TAM模型用来预测和解释用户行为是行之有效的。然而，单一的TAM模型解释能力有限，很多学者在进行实证研究时都会融入其他模型或变量来优化其解释效果。

三、模型构建

本文以TAM为基础理论模型，依据打车软件服务的用户感知，引入感知风险、感知价格水平、感知娱乐性、兼容性等外部变量，构建出了打车软件的用户使用模型，如图1所示。

图1打车软件用户使用模型

本模型一共包含8个变量，每个变量的定义都在考虑研究对象的基础上，参考前人的研究成果总结概括得到，如表1所示。

表1模型变量定义

四、研究方法

每个变量有3-5个测度项，被调查者凭主观意愿对各个问题选项打分，采用Likert5级评分方法，之后平均每个问题选项的分值，并归入该变量的均值中，在所构建的模型基础上，对各变量与使用态度、使用意向进行相关性分析。

（一）问卷设计

本研究问卷由以下二大部分构成：第一部分为受访者个人的基本信息，其中包括性别、年龄、教育程度等在内的个人基本特征，以及使用专车服务的基本情况（是否使用、使用频率等）。第二部分为用户对专车服务的个人感知测量。

（二）样本构成及特征

根据调查问卷，正式调研共发放140份问卷，回收138份，回收率为98.57%。筛选出来有效问卷124份，有效率为88.57%。除去的14份问卷包括：没有完整填写的问卷、明显随意填写的问卷等。本文的调查对象为使用过专车服务或者熟知专车服务用户，18岁到35岁年龄段的调查对象占比47.86%,企业人员的比例占45.71%，学生群体占比38.57%，其他占15.72%。。本文的研宄对象与中国互联网络信息中心调查统计的年龄段和职业分类保持一致,说明本次调查具有较高的可靠性。

（三）信度、效度检验

本文通过SPSS19.0软件计算Cronbach Alpha系数对问卷进行信度分析。Cronbach's Alpha值在0.7以上表示量表可信。利用Amos17.0分析收敛效度和区别效度。

由上表看出，各变量量表的 Cronbach‘s coefficient Alpha 系数均在0.8以上，信度达到理想程度，说明该题项设置合理，具备一定的解释贡献。问卷中所有测量变量所对应的各个题项的因子载荷量均大于0.7，且各测量变量的平均提取方差值AVE均大于0.5，说明本文的量表具有良好的收敛效度；此外，各测量变量的AVE值的平方根均大于其与其他变量之间的相关系数，表明本文量表具有良好的区别效度。总体来看，本研究所使用的各个变量及其所度量的含义都体现出较高的内部一致性和稳定性，适合进行下一步的分析。

（四）相关性分析

相关性分析的目的在于研究变量之间的不确定关系。本研究采用 Pearson 积差相关（Product-Moment Correlation）分析各变量间的线性关系，根据本研究理论模型主要包括以下三方面的相关关系：感知风险、感知娱乐性、感知价格水平、兼容性、感知有用性、感知易用性与使用态度之间的相关关系；感知风险、感知娱乐性、感知价格水平、兼容性、感知有用性、感知易用性与使用意向之间的相关关系；使用态度与使用意向之间的相关关系。

由表3可见，感知易用性、感知有用性、感知风险与使用态度的相关性较大，兼容性、感知易用性、感知娱乐性与使用意向的相关性较大，这表明了用户对打车软件操作、服务效率和安全性期待较高，软件操作便捷、一定的愉悦感和以往打车经历的满意心理可能会促使用户使用该软件。使用态度与使用意向的高度相关性证明该模型具有一定的有效性。

五、结语

从样本数据的结果可以提醒打车软件运营商重点关注以下三个方面：

安全性: 用户感知使用打车软件带来的风险会对其使用意向产生负面的影响。保护乘客的隐私安全，不仅是乘客的内心诉求，也是企业塑造品牌的重要途径。因此,打车软件的营运商十分有必要建立完善的风险控制体系,提升用户的信任感,降低风险发生几率，完善打车系统的漏洞，这样才有利于营运塑造良好的口碑。

兼容性：对已经使用过专车服务的用户进行奖励，创造一种愉悦的氛围。习惯专车服务的乘客往往不容易打出租车，因为不仅是自己的身份象征，而且更加乐于享受优质的专车服务。因此提高用户的满意水平，有利于提高用户粘性。

服务效率：优化定位技术、增加用户定位体验。精准的定位有利于更方便地连接乘客与司机，若有必要，可以对部分群体提供街景引导服务，减少两者见面的时间。

参考文献：

[1]中国互联网络信息中心.第37次中国互联网络发展状况统计报告[DB/OL]. www.cnnic.net.cn.2016.1:72-73

[2]Davis,F.D.Perceived usefulness, perceived ease of use, and user acceptance of information technology[J].MIS quarterly, 1989:319-340.

[3]Venkatesh, V.,F.D. Davis.A model of the antecedents of perceived ease of use: Development and test[J] .Decision sciences, 1996,27(3):451-481.

[4]Agarwal, R.,J. Prasad.Are individual differences germane to the acceptance of new information technologies?[J].Decision sciences, 1999,30(2):361-391.

[5]Carlsson,C.,et aLAsynchronous adoption patterns of mobile services[C].In Proceedings of the System Sciences, 2005. HICSS’05. Proceedings of the 38& Annual Hawaii International Conference on,Year.

[6]Moon, J.-W.,Y.-G.Kim.Extending the TAM for a World-Wide-Web context[J].Information & Management,2001,38(4):217-230.

[7]Moore,G.C,L.Benbasat.Development of an instrument to measure the perceptions of adopting an information technology innovation[J].Inforniation systems research,1991,2(3):192-222.

[8]辛欣译.创新的扩散/Rogers,EverettM[M].北京:中央编译出版社,2002.

[9]Fishbein,M.J.Ajzen.Belief, attitude, intention and behavior: An introduction to theory and research[M].1975.