分享经济背景下互联网约租车参与主体间双向信任研究

With the development of Internet and big data, the new concept of sharing economy has entered individuals’ lives. The emerging issues, such as the trust in internet ride sharing, has attracted attention of governments, industries and research fields. However, existing studies mostly focus on one-way trust relationships, the previous research method is confined to quantitative research. This study focuses on the topic of mutual trust issues between participants in the internet ride sharing platforms. We will use longitudinal interviews, surveys, second hand data and huge traffic big data in the research. We will also combine the analysis of behavioral research and big data analytics to build an interactive mutual trust model and refine it from platform perspective. This research will help the corporate management, government supervising, and policy making. Our research team has rich experience of user behavioral research, such as trust. We have obtained many experiences in previous publications and have the ability of the theoretical modeling. We have also got very good connections with Didi chuxing, and has the ability of data acquisition and analysis for this project. This project will have theoretical and practical implications to mutual trust relationships in internet ride sharing platforms, drivers and passengers. This projects also facilitates the development of the idea of “sharing”, and promote the integrative development of internet, big data and sharing economy.

随着互联网与大数据的发展，分享经济这一新概念已经逐渐深入到现代生活中。在分享经济背景下的新兴互联网约租车中，信任问题引起了政产学研各界重视。现有信任研究局限于一方对另一方的单向信任关系，在研究方法上局限于定量和实证，趋于单一。本研究围绕网约车参与主体间的双向信任这一重要议题，基于纵向访谈与问卷、文本资料和海量的出行大数据，将行为研究和大数据分析相结合，构建双向信任模型，并从平台视角优化模型，以期为企业管理、平台运营、政府监管与政策制定等提供借鉴参考。项目申请团队长期从事信任等用户行为的相关研究，前期科研成果丰富，在本项目上已具备理论基础，又因和滴滴出行长期保持紧密合作关系，具有大数据的获取和分析能力，能够有效确保本项目的顺利展开。本研究将为网约车平台、司机和乘客的信任研究提供创新理论贡献和实践指导意义，促进“共享”等发展理念的落地以及互联网、大数据与分享经济的融合发展。

网约车交易主体间双向信任对网约车发展至关重要。本项目从交易主体间的信任关系及影响因素、信任模型与影响机制和平台对交易主体间信任的影响与作用机制三方面展开研究，分析了交易主体间的不同信任类型，确定了交易主体间的信任关系以及不同关系视角下的信任影响因素，研究了交易主体间双向信任的预测方式，创新性地应用机器学习方法研究交易主体间的信任问题，阐述了网约车中交易主体间信任受市场内外部环境因素影响的方式与影响机制，揭示了交易主体偏好与行为的影响机制，提出了平台提升交易主体参与的可行方式。本项目超额完成计划任务，共发表/录用论文23篇，其中，项目负责人以第一或通讯在包括UTD24/FT50期刊MIS Quarterly（1篇）与Journal of Management Information Systems(2篇)以及TM、EJIS、I&M、DS等在内的国际顶级或权威SSCI期刊发表/录用论文16篇（JCR一区13篇，AIS Basket Journal顶刊6篇，ABS列表4星以上5篇，FMS A类5篇，ABDC列表A*类10篇）。依托相关内容组织SSCI期刊专辑（Special Issue）11期、在HICSS、AMCIS等组织本项目相关国际顶级会议分会9次。基于项目组在这一领域的深入研究，项目负责人在资助期内获教育部第八届高校科研优秀成果奖（人文社科）青年成果奖1项（排名第一）、中国信息经济学优秀成果奖1项，主持国家自科组织间（中韩）组织间国际合作研究项目1项，获得过ESI高被引和ESI热点论文等，获得UTD24/FT50期刊多名编委的肯定性好评与引用，还取得了重要企业实践应用效果。相关成果转化资政建议被省部级单位采纳11次，已上报中央10篇，获领导人国家级批示1篇。项目负责人发表独立署名主流媒体文章10篇，接受过中央电视台CGTN、人民日报社等主流媒体中英文采访报道10次。本项目期内培养毕业研究生14人，其中培养3位博士生毕业，均在国内“双一流”建设高校任职，已晋升副教授1人。项目组培养晋升海外高校USF商学院院长1人，受聘SSCI期刊GDN主编1人，培养国内青年教师晋升副教授2人，获中国人民大学杰出学者1人，入选国家级青年人才会评答辩1人。项目负责人指导硕博研究生合作于JMIS、TM、EJIS、I&M、DS等在内的国际顶级或权威SSCI期刊发表/录用论文14篇。