摘要:為降低外賣配送交通事故發生概率，通過有序多分類Logistic回歸分析個體屬性與交通事故關聯性，構建交通安全風險感知與配送效率感知失衡模型，分析外賣配送交通安全影響因素及路徑關系。結果表明:配送員年齡、入行渠道對交通事故影響顯著;COVID－19健康成本感知對交通安全風險感知和配送效率感知的失衡有顯著中介調節作用。要實現交通感知平衡狀態，互聯網平臺企業有必要按配送員年齡段、就業渠道實施差異化管理，樹立良好交通安全意識。研究結果可為破解外賣配送“交通文明洼地”提供啟示。

　　關鍵詞:外賣配送;交通安全;感知失衡;有序Logistic回歸;結構方程模型;文明交通

　　引言

　　隨著生活節奏加快，“互聯網+餐飲”的商業組合極大程度豐富了現代居民用餐需求。截至2020年12月，我國外賣用戶規模達4．19億［1］，外賣產業規模達8353億元，外賣配送從業人員總數已突破700萬［2］。“互聯網+餐飲”商業組合的蓬勃發展催生出消費者與點餐網絡平臺間的紐帶—外賣配送。而電動(自行)車等非機動車因速度快、體積小、穿行方便等優勢成為“互聯網+餐飲”配送服務主要交通工具。基于目前薪酬機制，外賣配送員片面追求配送效率而忽視自身及他人交通安全現象普遍存在，配送員在交通安全風險感知與配送效率感知間極易產生“感知失衡”，如圖1所示。“感知失衡”催生諸如闖紅燈、逆行、超速行駛、騎車接打電話等不文明交通現象，形成有限文明下的有限安全交通困境，進而導致外賣配送群體成為城市出行“交通文明洼地”的集中體現，使城市交通面臨新的挑戰。

　　1理論基礎

　　通過調研發現人因是影響道路交通安全事故最主要因素［5－6］。其中，個體駕駛態度與強行超車、超速等交通行為關聯緊密，對駕駛心理影響顯著，是導致交通事故發生主要因素［7－8］。相對機動車，電動(自行)車違規成本低、被懲罰概率小，導致外賣配送群體交通違規從眾心理現象顯著。

　　通過對風險駕駛行為進行規制，可有效減少致命性道路交通安全事故［9］。Li等［10］研究發現，對風險持有積極態度的個體更易產生攻擊性駕駛行為。人的冒險行為傾向能夠反映個體間潛在性格差異，是導致風險駕駛行為重要因素。對風險感知敏感的個體會通過采取預防措施(如減速、“一帶一盔”的正確使用等)，將交通風險降至最低［11］。

　　2數據來源與樣本屬性

　　2．1數據來源

　　本文設計包含配送員個人基本屬性、配送基本屬性、交通安全意識、交通行為傾向、對交通違規的態度、COVID－19健康成本感知、交通安全風險感知、配送效率感知8個維度調查問卷，開展新冠疫情背景下外賣配送交通安全風險感知與配送效率感知影響因素研究。本文以西安市外賣配送員為研究對象，通過預調研發現，調查問卷信度與效度良好。2020年5月21日至2020年5月31日采用線上、線下相結合的方式發放與回收問卷，線下發放問卷時，調研員全程對填寫過程進行監督，并及時解決受訪者遇到的問題，一定程度確保數據有效性。

　　2．2樣本屬性

　　研究對象均為駕駛電動(自行)車的外賣配送員，共回收問卷150份，有效問卷142份，有效率94．7%。其中，男性(95．8%)明顯多于女性(4．2%);年齡區間(占比)為31～40歲(37．32%)、41～50歲(26．06%)、26～30歲(23．24%)、18～25歲(11．27%)、51～59歲(2．11%)，80后與90后已成為配送群體中堅力量，約占60%;受教育程度方面，包括高中/職高(45．07%)、初中及以下(30．99%)、大專(18．31%)、大學本科(5．63%)，學歷分布較為集中;月收入方面，3000～6000元占57．04%，收入較可觀;就業渠道方面，近1/2(41．5%)配送員通過老配送員介紹加入外賣配送行業，存在一定群體效應。

　　3實證分析

　　3．1回歸分析

　　運用秩和檢驗法驗證外賣配送群體年齡、受教育程度、就業渠道等影響因子對配送交通事故發生及嚴重程度具有顯著性影響(P＜0．05)。利用SPSS23．0軟件進行有序多分類Logistic回歸，以標定模型。模型似然比檢驗顯示有序多分類Logistic回歸模型具有研究意義(χ2=61．339，P＜0．001)，見表1。擬合優度檢驗顯示模型擬合良好(P=0．415＞0．005)。取自變量顯著性概率臨界值為0．05，根據影響因子貢獻率發現，配送員年齡與就業渠道2個自變量對外賣配送交通事故及嚴重程度有顯著影響。隨配送員年齡增長，對配送事故影響作用先增大后減小，表明不同年齡段配送員交通違規意愿不同;通過中介/勞務公司介紹就業，對配送事故影響程度為顯著負向，說明配送員經中介/勞務公司培訓，可有效降低交通事故發生率;經老配送員介紹、自己求職或興趣愛好就業對配送事故影響程度為顯著正向。

　　3．2信度效度校驗

　　交通安全意識、交通行為傾向、交通安全態度對外賣配送交通違法感知失衡影響程度KMO=0．861，Bartlett’s球形檢驗χ2=7726．53，df=1035，P=0．000，表明上述因素適合做因子分析。運用SPSS和AMOS對Cronbach’sα值和組合信度(CＲ)進行檢驗，結果見表2。所有變量CＲ值介于0．742～0．906之間，均滿足大于0．7，說明各變量信度較高。采用因子載荷和平均方差提取(AVE)2個指標分析收斂效度，各變量因子載荷系數介于0．502～0．835之間，且AVE值均大于0．5，說明測量收斂效度較高。

　　4結論

　　1)年齡對外賣配送交通事故影響程度呈先增大后減小的趨勢;中介/勞務公司介紹就業可有效降低外賣配送交通事故發生。

　　2)新冠疫情加劇外賣配送群體對交通安全風險感知與配送效率感知的失衡程度，對安全有序的外賣配送市場形成有一定制約作用。

　　參考文獻

　　［1］互聯網絡信息中心．第47次互聯網絡發展狀況統計報告［Ｒ/OL］．(2021-02-05)［2021-04-13］．

　　［2］青年報．用戶規模近5億“外賣+”開啟行業發展新業態［EB/OL］．(2021-02-06)［2021-02-17］．

　　［3］張建斌，周璐好，王超．基于交通違法行為的外賣分級配送政府補貼機制研究［J］．重慶師范大學學報(自然科學版)，2021，38(1):69-75．ZHANGJianbin，ZHOULuhao，WANGChao．Ｒesearchonthegovernmentsubsidymechanismforthegradeddeliveryoffooddeliverybasedontrafficviolations［J］．JournalofChongqingNormalUniversity(NaturalScienceEdition)，2021，38(1):69-75．

　　［4］王雅坤，盧昕瑋，陳巧麗，等．外賣配送公共交通違法行為影響因素分析［J］．安全生產科學技術，2019，15(12):169-174．WANGYakun，LUXinwei，CHENQiaoli，etal．Analysisontheinfluencingfactorsofillegalbehaviorsinpublictransportdelivery［J］．JournalofSafetyScienceandTechnology，2019，15(12):169-174．

　　王超，周璐好，任倩文