打车软件用户使用意愿影响因素研究-上书房信息咨询
移动打车软件用户使用意愿及影响因素研究——以长春市为例
移动打车软件用户使用意愿及影响因素研究——以长春市为例2016年7月28日,交通运输部等七部委公布了《网络预约出租汽车经营服务管理暂行办法》,从国家法规的层面首次确立了网约车的法律地位。
北京、上海两地于2016年12月21日发布了网约车新规,规定了网约车的排放量、车型,司机的户籍、年龄、驾龄等方面。
而重庆也出台了网约车管理办法,并对相关方面进行了规定和说明,而浙江等地也设置了网约车驾驶员从业资格证,以规范网约车市场。
目前长春市的网约车管理细则和资格证考试等尚在讨论中。
优步已经入驻长春,又掀起了一股网约车的热潮。
随着乘客打车难问题的日益凸显和移动互联网群体日益增加,使用打车软件召车在全国很多城市已较为常见,但也有不少人仍使用传统的打车方式。
本文主要针对长春市普遍人群对打车软件的使用意愿进行研究,深入了解二、三线城市移动打车软件用户的使用意愿,分析出各个影响因素并比较其正反作用关系,从用户的角度出发为打车软件的改进建言献策。
1 理论基础1.1 整合技术接受模型(UTAUT)在信息技术的接受和采纳领域被广泛运用的模型是1986年Davis在他的博士论文中提出的TAM模型,该模型是被用来解释信息系统低使用率问题的理论模型。
以这个模型的研究为基础,许多的学者对其进行了进一步的研究希望其能被更多地运用,随着信息技术的不断进步,多个学科学者在20年间先后将理性行为理论(TRA)、计划行为理论(TPB)、创新扩散理论(IDT)、用户满意理论(U&G)[5]等与TAM相结合,不断完善TAM的理论模型,但实质上仍没有摆脱TAM模型的研究范式。
Venkatesh和Davis在整理技术接受采纳的相关模型时,发现技术任务适配模型(Task-Technology Fit，TTF)、创新扩散理论(Innovation Diffusion Theory,IDT)、理性行为理论(Theory of Reasoned Action,TRA)、计划行为理论(Theory of Planned Behavior,TPB)、动机模型(Motivational Model,MM)、组合技术接受模型和计划行为理论的模型(Combined TAM and TPB,C-TAM-TPB)、PC利用模型(Model of PC Utilization,MPCU)以及社会认知理论(Social Cognitive Theory,SCT)等八个理论在各自领域内都具有其相应的解释力,所以对以上的理论进行了整合,创造性地提出了整合技术接受模型(UTAUT)。
滴滴打车市场需求影响因素分析
滴滴打车市场需求影响因素分析
滴滴打车作为中国最大的网约车平台，几乎已经成为人们出行的首选方式之一。
其背
后的市场需求影响因素也十分复杂，包括以下几个方面：
1. 人口增长和城市化进程：随着中国人口的增长和城市化进程的不断推进，城市交
通拥堵成为一个日益突出的问题。
人们需要一个更加便捷、快速的出行方式，滴滴打车这
样的网约车平台满足了这一需求。
2. 机动车拥有量增加：中国的机动车拥有量不断增加，而受限于城市道路的有限性，传统出租车满足不了人们的出行需求。
滴滴打车的出现填补了这一空缺，为人们提供了更
多的出行选择。
3. 收入水平提高和消费观念的转变：随着中国经济的快速发展，人们的收入水平不
断提高，对出行便利性和舒适性的需求也在增加。
滴滴打车提供了更加舒适的出行方式，
满足了人们对出行品质的要求。
4. 移动互联网技术的发展：滴滴打车是在移动互联网技术的支持下诞生的，通过智
能手机上的应用程序，人们可以方便地叫车、支付费用等。
移动互联网技术的发展使得滴
滴打车这样的平台得以迅速发展，并且不断提升用户体验。
5. 司机和乘客的利益博弈：滴滴打车的司机和乘客之间形成了利益博弈的关系。
一
方面，由于滴滴打车的出现，司机可以通过平台提供的订单获得更多的收入来源；乘客可
以享受到更加优惠的出行价格和更好的服务品质。
滴滴打车市场需求的影响因素是多方面的，包括人口增长和城市化进程、机动车拥有
量增加、收入水平提高和消费观念的转变、移动互联网技术的发展以及司机和乘客的利益
博弈等因素。
这些因素的综合作用使得滴滴打车成为了一个备受欢迎的出行选择。
西北地区打车软件用户使用行为影响因素研究
在变量 。 综上所述 ， 本 文 以 整合 技 术 接 受 与 使 用 模 型 （ Ｕ Ｔ Ａ ｕ Ｔ） 为
有学者孟建以消费者为对象 、 以ｕ Ｔ Ａ ｕ Ｔ模 型为基础构建模 型
行为的主要 变量 ， 为打车软件 的运营商提供合理的营销建议 。
一
、
模 型构 建
移 动打 车软件是集 Ｌ Ｂ Ｓ 、 移动 支付 、 及 时通讯等 功能 于
一
体 的一款智能手机软件 。用户是 打车软件 的使 用者 ， 同时
也是使该软件赢利 的消费者 。 在研究影响用户打车软件 使用 行 为的 因素 时 ， 应 该把软件 自身 因素与个体行 为 、 心理 因素 同时考 虑在 内。 根据 Ｖ ａ ｎ ｋ ａ ｔ ｅ ｓ ｈ和 Ｄ ａ ｖ ｉ ｓ ￣ 等人的 Ｕ Ｔ Ａ Ｕ Ｔ模型 理论可得 ， 绩效期望 、 努力期望 、 社会影响均是直接影 响用户
移动 打车软件是 指在互 联网 的背 景下利用 智能手 机实 现司机与乘客供需 匹配的一款新型软件 。根据 中国 Ｉ Ｔ研究 中心 （ Ｃ Ｎ Ｉ Ｔ ） 正式 发布 （ ２ ０ １ ５年 中国移动 出行应 用市场 研究 报告》 显示 ， 截至 ２ ０ １ ５年 ６月 ， 中国专车安卓应用市场 ， 滴滴 专车（ 含一号专车 ） 下 载量 超 ２亿 ， 遥遥 领先于行业 中其他专 车应用 … 。打车软件 的出现在一 定程度 上解决 了乘客 “ 打车 难” 和司机“ 空载率” 高的问题 。 针对不 同类 型的打车市场 ， 国内外学者进行 了一系列 的 研究 。Ｊ ａ ｓ ｏ ｎ ￣ 以具体案例为基础分析了出租车市场在 固定 费 率下 的社会福利 问题 ； Ｊ ｅ ｎ ｓ ｅ ｎ ￣ 通 过讨论 美国部分 地区对 Ｕ— ｂ ｅ ｒ 的监管做法 和法 律规 定 ，为 中国打车软件提供 了相关经 验； 陈坤 等将 司机与乘客捆绑在一起 ， 研究打车软件 消费者 数量 和获得 效用之间 的关 系， 为打车软件 的发展研究提供 了 不 一样 的视角 ； 赵道致同 等基于委托代理模 型 ， 得 出打车软件 的出现对传统打 车收益 的影响 ； 杨旋 等从 博弈论 的角度 出 发 探讨打车 软件对我 国打车市场 均衡 的影 响 ； 曹炜 等构 建 了打车软件使用率与空载率量化关 系模 型 ， 得 到打车软件可 以解决 司机 空载率 高问题 的结论 。 打 车软件作 为新型的商业应用软件 ， 消费者 由于软件 的 使用而 引起 的需 求是今后研究 的重点方 向。纵观 国内外 ， 只
网约车使用意愿调查
网约车使用意愿调查随着科技的发展和人们出行方式的改变，网约车逐渐成为现代社会中重要的交通工具之一。
本文将通过调查分析，探讨人们使用网约车的意愿及其原因，以及相关的问题和前景展望。
一、背景介绍近年来，网约车行业迅速崛起，提供了便捷、实惠的出行选择。
不仅为乘客提供了优质的服务体验，也为司机提供了更灵活的工作机会。
然而，网约车行业也面临着诸多争议和挑战，需要进一步的探讨和解决。
二、调查目的和方法本次调查旨在了解人们对网约车的使用意愿，并分析其背后的因素。
我们通过在不同地区进行问卷调查的方式，收集了大量的数据，并对数据进行统计和分析。
三、调查结果与分析1. 网约车使用率根据调查结果显示，近九成的受访者曾经使用过网约车，这表明网约车已经成为人们日常出行的重要方式。
2. 使用网约车的原因调查结果显示，人们使用网约车的主要原因包括便捷性、价格相对低廉、服务质量高以及无需面对停车问题等。
不少人认为网约车为他们的出行带来了很大的便利。
3. 网约车的不足之处部分受访者提到了使用网约车的一些不便之处，如司机服务不稳定、路线选择不理想、白天与夜间的拼车情况差异较大等。
这些问题需要网约车平台持续改进和完善。
4. 政府管理和监管在调查过程中，一些受访者也提到了对网约车行业缺乏监管的担忧。
他们认为政府应该加强对网约车的管理和监管，以确保乘客的安全和权益得到保护。
5. 网约车的未来发展虽然网约车行业仍面临一些挑战，然而人们对其未来的发展持乐观态度。
他们认为随着技术的进步和服务的改善，网约车行业有望更好地满足人们的出行需求，并成为城市交通的重要组成部分。
四、结论与建议通过对网约车使用意愿的调查分析，我们可以得出以下结论和建议：1. 网约车已经成为人们日常出行的重要方式，具有广阔的市场前景和发展潜力。
2. 便捷性、价格低廉和服务质量高是人们使用网约车的主要原因，相关平台应持续提升服务质量，以满足用户需求。
3. 监管和管理是确保网约车行业健康发展的关键，政府应加强对网约车的管理和监管，保障乘客的权益。
滴滴打车市场需求影响因素分析
滴滴打车市场需求影响因素分析
滴滴打车是一家中国领先的出行平台，通过移动互联网技术，为用户提供网约车、专车、顺风车、出租车等多种出行服务。
在滴滴打车市场需求的影响因素方面，可以从以下几个方面进行分析：
1. 市场竞争：滴滴打车市场需求受到市场竞争的影响。
随着出行市场的逐渐成熟，竞争对手的增多使得用户具有更多的选择，滴滴打车需要不断提升自身服务质量和用户体验，以保持市场份额和吸引更多用户。
2. 科技创新：滴滴打车市场需求也受到科技创新的影响。
随着智能手机和移动支付的普及，用户更加便捷地使用滴滴打车服务。
滴滴打车也在技术方面不断创新，如自动驾驶技术的应用，使得用户对滴滴打车的需求不断增加。
3. 政策监管：政策监管是滴滴打车市场需求的重要影响因素。
政府的政策和规定对滴滴打车的发展和运营有着直接的影响。
政府对于网约车行业的管理规定、车辆准入标准等，都会对滴滴打车市场需求产生影响。
4. 人口结构和经济水平：人口结构和经济水平也是影响滴滴打车市场需求的因素之一。
随着城市化进程的加快和中产阶级的崛起，人们对于出行方式的需求也在发生变化。
年轻人和白领阶层更加注重出行的便捷性和舒适度，这对滴滴打车的市场需求是一个积极的影响因素。
5. 文化和社会环境：文化和社会环境也会对滴滴打车市场需求产生影响。
人们对于环保和共享经济的意识提升，对于滴滴打车这种共享出行方式的需求也会增加。
滴滴打车市场需求的影响因素有市场竞争、科技创新、政策监管、人口结构和经济水平、文化和社会环境等。
了解这些影响因素，并积极应对和适应变化，可以帮助滴滴打车更好地满足用户需求，保持市场竞争力。
移动打车软件用户行为研究
移动打车软件用户行为研究随着移动互联网的快速发展和智能手机的普及，移动打车软件的使用在城市生活中变得日益普遍。
通过移动打车软件，用户可以便捷地召唤车辆，不用面临传统出租车难找的问题，同时也避免了在大巴、地铁等公共交通工具上长时间等候的不便。
这篇文章将重点研究移动打车软件用户的行为，以进一步了解他们的使用习惯、满意度、决策频率以及对服务质量的要求。
一、使用习惯研究发现，移动打车软件用户普遍习惯性地使用该软件进行叫车。
无论是外出办事、购物还是休闲娱乐，用户都依赖这个软件解决交通问题。
尤其是在高峰时段和下雨天，用户更倾向于使用移动打车软件，因为它可以更有效地减少等待时间。
此外，用户对打车软件的评价也是决定使用习惯的重要因素。
软件界面友好、操作简单、预估价格准确、车辆调度及时等方面均对增加用户忠诚度起到重要作用。
用户会根据自己的使用体验来选择是否继续使用某个打车软件，因此提高软件的用户体验和服务质量是非常关键的。
二、满意度满意度是衡量用户对移动打车软件的重要指标之一。
一方面，用户对软件的满意度会影响他们对软件的继续使用以及推荐给他人的意愿。
另一方面，用户的满意度也会影响软件的口碑和知名度。
在满意度研究中，用户对准确的预估价格和等待时间非常重视。
用户希望软件能够提供准确的价格估计和车辆到达时间，以便他们做出合理的决策。
同时，对于司机的服务态度和车辆的整洁度等也会影响用户的满意度。
用户希望能够享受到舒适的乘车体验，这对于提高满意度和忠诚度至关重要。
三、决策频率用户在使用移动打车软件时的决策频率也是一个重要的研究点。
决策频率可以反映用户的使用需求和行为特点。
研究发现，用户在使用移动打车软件时的决策频率与多个因素相关。
首先，用户的出行需求会影响他们的决策频率。
有些用户在工作日更频繁地使用打车软件，而在休息日则较少使用。
其次，用户对软件的满意度也会对决策频率产生影响。
满意度越高的用户，越倾向于频繁使用打车软件。
此外，用户的收入水平和交通状况也会对决策频率产生一定的影响。
《2024年移动打车软件用户行为研究》范文
《移动打车软件用户行为研究》篇一一、引言随着移动互联网的快速发展，移动打车软件已成为现代城市出行的重要方式之一。
本文旨在研究移动打车软件用户的行为特征、使用习惯以及影响因素，以期为相关企业和平台提供有价值的参考和建议。
二、研究背景与意义移动打车软件以其便捷、高效、实惠的特点，吸引了大量用户的青睐。
随着市场竞争的加剧，了解用户行为特征和使用习惯，对于提高服务质量、优化产品功能、提升用户体验具有重要意义。
同时，对于企业和政府决策者来说，掌握用户行为数据也有助于制定更为精准的市场策略和政策。
三、研究方法与数据来源本研究采用定性和定量相结合的研究方法。
首先，通过文献回顾和案例分析，了解移动打车软件的发展历程、市场现状及用户行为特点。
其次，通过问卷调查、深度访谈和观察法，收集用户使用移动打车软件的行为数据。
最后，运用统计分析方法，对数据进行处理和分析。
四、用户行为特征分析1. 用户群体特征：移动打车软件用户以年轻人为主，其中以25-35岁的白领阶层和大学生群体居多。
这些用户群体具有一定的消费能力和需求，对移动互联网技术较为熟悉。
2. 使用习惯：用户在需要出行时，会通过手机APP或小程序随时随地进行叫车。
大多数用户会提前规划好行程并预约车辆，也有部分用户选择实时叫车。
在支付方式上，多数用户选择线上支付，以方便快捷为主。
3. 影响因素：影响用户选择移动打车软件的因素主要包括价格、服务质量、平台功能等。
其中，价格是用户最为关注的因素之一，服务质量则直接影响用户的满意度和忠诚度。
此外，平台的界面设计、功能丰富程度等也会对用户的使用体验产生影响。
五、用户行为影响因素分析1. 价格因素：价格是影响用户选择移动打车软件的重要因素之一。
用户在选择平台时，会关注不同平台的定价策略和服务费用。
因此，平台应提供合理的价格策略和优惠政策，以吸引和留住用户。
2. 服务质量：服务质量直接影响用户的满意度和忠诚度。
包括司机的服务态度、车辆卫生状况、行程安全等方面。
滴滴打车市场需求影响因素分析
滴滴打车市场需求影响因素分析
滴滴打车是一款非常受欢迎的打车软件，它的市场需求受到以下几个因素的影响：
1. 都市化水平：随着城市化进程的加快，人口流动性增强，需求量也相应增加。
大
城市中，人们常常需要出行，但又不方便自己开车，滴滴打车提供了一个便捷的解决方
案。
2. 交通拥挤程度：在交通拥堵的城市，民众选择使用滴滴打车的概率更高。
当道路
堵塞时，开车通常比打车更为耗时，加上停车难的问题，选择打车成为了更为便利的选
择。
5. 政策法规：政府对于网约车行业的政策法规也会对滴滴打车的市场需求产生影响。
一些城市对网约车行业出台了一些限制政策，比如限制车辆数量，对司机和乘客进行注册
等等。
这些政策法规的出台会限制滴滴打车的市场需求。
6. 安全和服务质量：滴滴打车的市场需求也受到安全和服务质量的影响。
如果滴滴
打车在安全和服务质量方面做得好，得到了用户的认可，那么市场需求就会相应增加。
反之，如果用户对滴滴打车的安全和服务质量存在疑虑，那么市场需求可能会受到影响。
滴滴打车市场需求的影响因素有很多，包括都市化水平、交通拥挤程度、消费能力、
宣传推广力度、政策法规、安全和服务质量等等。
了解和分析这些因素，可以更好地把握
市场需求的变化，为滴滴打车的发展提供参考。
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打车软件用户使用意愿影响因素研究移动互联网的快速发展促使各种创新移动应用的不断涌现，移动打车软件的出现在一定程度上缓解了乘客“打车难”与出租车“空载率高”这一矛盾，为乘客和出租车司机双方提供便利。
因此，以使用移动打车软件的乘客为研究对象，在UTAUT模型和初始信任理论的基础上，依据打车软件的自身特点加入感知趣味性、感知风险、感知价格水平等因素，构建理论模型，分析影响用户初始使用意愿的关键因素。
通过问卷调查，利用SPSS和AMOS软件进行数据分析，根据分析结果为移动打车软件运营商提供相应的管理和营销建议。
伴随着移动互联网的快速发展和手机智能化的不断增强，越来越多的用户使用智能手机上网。
正是由于手机上网人数的剧增，各类移动端应用层出不穷。
移动打车软件是指利用智能手机，实现出租车召车请求和服务的软件，它在一定程度上缓解了出租车市场上由于乘客、出租车司机信息不对称所造成的乘客“打车难”和出租车“空载率高”等问题。
数据显示，截至2014年12月，中国打车APP累计账户规模达1.72亿，其中，快的打车、滴滴打车分别以56.5%、43.3%的比例占据中国打车APP市场累计账户份额领先位置[1]。
目前的打车软件市场还处于发展阶段，打车软件运营商利用高额补贴策略吸引用户使用，但补贴减少或消失，势必会造成已有用户的流失，所以真正影响用户初始使用意愿的因素有哪些，打车软件运营商该如何进行有效的推广和管理，这是一个值得深入研究的问题。
针对不同类型移动软件，国内外学者对其用户使用意愿的研究有一定的进展。
Luo等[2]研究了信任、感知风险、自我效能和绩效期望对用户使用移动银行的影响，结果显示绩效期望是影响移动银行用户使用的决定性因素。
Kyusung等[3]基于TAM模型，研究社交网络手机游戏用户的使用意愿情况，结果表明社会规范、情景、感知娱乐性正向影响用户使用意愿。
赵忠平[4]基于TAM模型，结合创新扩散、感知娱乐等理论，建立移动游戏用户使用意愿模型，研究发现感知娱乐性对用户使用意愿的正向影响最显著。
李晶等[5]在TAM模型的基础上加入信息安全感知理论，研究影响移动图书馆用户使用意愿的关键因素，研究发现信息安全感知对移动图书馆的使用意愿具有直接影响作用。
基于UTAUT模型，从接受因素、风险因素和内容因素三方面分析微信用户使用意愿的影响因素，研究表明由绩效期望、努力期望、社会影响和促进条件四者构成的接受因素对微信用户使用意愿的正向影响最大。
虽然国内外针对各类创新移动应用的研究颇多，但由于移动打车软件是一种新型的移动端软件，国内外学者对打车软件用户行为意愿的研究甚少，目前只有林玉川[7]基于TAM模型，加入兼容性、主观规范、感知风险等因素，建立模型对国内打车软件用户行为展开实证研究。
经国外众多学者的实证验证，UTAUT模型对用户使用意图（行为）的解释能力高达70%，比以往任何一个模型都更为有效[8]。
并且本文主要研究打车软件用户的初始使用意愿，所以尝试整合UTAUT模型、ITM（初始信任）模型，再根据移动打车软件的特点加入感知趣味性、感知风险和感知价格水平，建立理论模型，从而研究影响移动打车软件用户初始使用意愿的因素，进而通过数据分析为打车软件运营商提供可行的管理、推广建议和参考。
1 理论基础1.1 UTAUT模型Davis[9]在理性行为理论（TRA）的基础上加以修正，于1989年提出了技术接受模型（TAM）。
后来Vankatesh和Davis等人[10]对TAM模型进行多次改进和扩展，最终整合了信息技术接受领域中的八大基础理论，在2003年提出了整合型技术接受模型（UTAUT）。
该模型由绩效期望、努力期望、社会影响和促成因素4个核心变量组成，其中前3个变量直接影响用户使用意愿，而促成因素对使用行为产生显著影响，模型如图1所示。
UTAUT模型已经被众多学者应用到移动互联网应用的研究中。
AbuShanab等[11]基于UTAUT模型研究约旦民众使用移动银行的行为，实证研究发现努力期望、绩效期望、社会影响和性别显著影响移动支付用户行为。
易涌征[12]整合了UTAUT模型、感知风险理论和情境理论，构建了移动支付用户接受模型，研究表明绩效期望、社会影响、努力期望、感知风险对使用意愿的直接影响显著。
经过国内外学者的研究验证，UTAUT模型对信息技术用户使用意愿的解释能力极高，而移动打车软件作为新型的移动应用，实际上也是信息技术在移动端的延伸，所以本文以UTAUT模型为基础，选取绩效期望、努力期望、社会影响作为影响打车软件用户使用意愿的因素。
1.2 初始信任理论McKnight[13]于1998年整合多学科关于信任的研究，建立了一个宽泛的初始信任模型，他指出初始信任的形成并不是基于以往的经历和第一手知识，而是在认知的过程中形成的。
初始信任理论最初应用在电子商务领域，随后大多数学者将该理论扩展到到移动互联网方面的研究中，例如移动支付、手机银行的用户使用意愿分析。
Kim等[14]在关于手机银行用户使用意愿的研究中，通过建立初始信任模型验证了信任倾向、结构保证以及相对优势对用户初始信任有显著影响。
Tiago等[15]整合UTAUT、TTF（理论任务匹配）和ITM（初始信任）模型，研究葡萄牙民众使用手机银行的意愿和行为，研究表明初始信任、绩效期望、技术特点、任务特点对用户使用意愿有显著影响。
由于使用移动打车软件需要用户利用真实手机号码注册，并且在线支付车费，所以用户对于该软件的初始信任会决定其是否愿意尝试使用。
初次使用移动打车软件时，用户没有任何经验可循，个人信任倾向、公司声誉和相对优势共同决定用户对于打车软件的初始信任。
因此本文选取这3个因素作为初始信任的影响因素，而初始信任作为影响用户使用意愿的因素之一。
2 模型建立与研究假设2.1 模型建立本文基于UTAUT模型和初始信任模型在移动应用用户使用意愿的现有研究[14]，同时依据打车软件自身特征加入感知趣味性、感知安全性、感知价格水平3种影响变量，建立移动打车软件用户使用意愿模型。
2.2 研究假设2.2.1 基于UTAUT模型在Vankatesh和Davis等提出的UTAUT模型中，绩效期望、努力期望、社会影响3个因素均正向影响用户的使用意愿。
在本文研究中，对上述4个测量变量的定义如下：（1）使用意愿：消费者认为自己会在未来某时使用移动打车软件的可能性。
（2）绩效期望：使用打车软件打车为用户提供便利和帮助的程度，打车软件为用户提供的帮助和便利越大，用户使用打车软件的意愿就越强。
（3）努力期望：用户主观认为的使用打车软件的难易程度，如果移动打车软件操作简单、方便使用，那么用户会更愿意尝试。
（4）社会影响：用户所感知到的周围其他人对其使用打车软件的支持程度。
当用户发现周围的朋友、同事都在使用打车软件时，也会受其影响成为打车软件的新用户，这样社会影响就对用户的使用意愿产生正向的影响。
由此，提出以下假设：H1：绩效期望对移动打车软件的用户使用意愿有正向影响。
H2：努力期望对移动打车软件的用户使用意愿有正向影响。
H3：社会影响对移动打车软件的用户使用意愿有正向影响。
2.2.2 基于初始信任理论Taylor等[16]指出相对优势是指当一项新服务通过改善用户经济效益、个人形象、方便和满意度，从而比现有服务提供更大的价值。
目前中国的出租车市场出现“打车难”、“空载率高”等问题，打车软件的出现在一定程度上缓解了这些问题，给用户带来了便利，节约其时间成本和经济成本，打车软件的这些优势能够促使用户对其产生初始信任。
由此，提出以下假设：H4：相对优势对移动打车软件用户的初始信任有正向影响。
个人信任倾向是个人对于他人或其他组织或团体信任的常规倾向[17]。
这种倾向与个人的文化背景、性格特征、生活阅历有关联，具有较高信任倾向的人往往更容易信任他人。
当用户面对移动打车软件这样的新型软件时，由于缺乏先验的信息，所以信任倾向在初始信任阶段是非常重要的。
由此，提出以下假设：H5：个人信任倾向对移动打车软件用户的初始信任有正向影响。
公司声誉在本文中是指移动打车软件运营商在社会公众中的知名度和美誉度。
在初始信任阶段，用户更容易对声誉高的公司所提供的服务产生信任。
Mcknight等发现消费者感知的商家声誉和消费者初始信任之间有直接的联系。
由此，提出以下假设：H6：公司声誉对移动打车软件用户的初始信任有正向影响。
本文中初始信任是指用户还未使用过移动打车软件时，根据自身的认知和判断所形成的对打车软件的信任。
部分学者针对手机银行、移动支付等的实证研究中已经验证了初始信任对于用户使用意愿的影响作用。
由此，提出以下假设：H7：初始信任对移动打车软件的用户使用意愿有正向影响。
2.2.3 基于打车软件的自身特点目前许多学者将感知趣味性引入到移动商务和应用的研究中，Bruner和Kumar在研究移动商务用户使用意愿时，验证了感知趣味性对用户使用意愿的显著影响。
熊莎在关于微信用户使用意愿影响因素的实证研究中，验证了感知趣味性正向影响微信用户使用意愿这一假设。
本文将感知趣味性定义为用户在使用打车软件打车的过程中，所感受到的快乐、有趣的程度。
移动打车软件作为新兴的移动应用，能够给用户带来不一样的打车体验，用户感知到的趣味性对其使用意愿有着积极的影响。
由此，提出以下假设：H8：感知趣味性对移动打车软件的用户使用意愿有正向影响。
本文中感知风险是指用户主观感知到的移动打车服务可能带来负效应的风险。
用户使用打车软件打车时，需要使用手机号码注册和手机支付费用，这会给用户带来隐私泄露和资金丢失的风险，用户感知到的这些风险会对用户的使用意愿产生负面影响。
由此，提出以下假设：H9：感知风险对移动打车软件的用户使用意愿有负向影响。
感知价格水平是指消费者在购买产品和服务时所支出的经济成本，是感知成本中的货币形式[21]。
Cheong[22]关于韩国互联网用户行为的研究中，验证了感知价格水平负向影响用户使用意愿的假设。
目前打车软件为用户免去起步价，并给予一定的价格补贴，用户感知到的价格水平相对较低，这样能够增强用户使用移动打车软件的意愿。
由此，提出以下假设：H10：感知价格水平对移动打车软件的用户使用意愿有负向影响。
3 研究方法3.1 量表设计本文采用问卷调查的方式进行模型检验。
所建模型包含11个测量变量，分别为相对优势（RB）、个人信任倾向（PPT）、公司声誉（FR）、初始信任（IT）、绩效期望（PE）、努力期望（EE）、社会影响（SI）、感知趣味性（PP）、感知风险（PR）、感知价格水平（PPL）、使用意愿（BI）。
最终问卷有35个测量题项，每个题项均采用李克特五点尺度，从非常不同意（1分）到非常同意（5分）加以测量。