基于外卖O2O的大众参与众包物流活动的行为因素分析

发布时间：2017-10-18 17:01

  本文关键词：基于外卖O2O的大众参与众包物流活动的行为因素分析

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【摘要】：伴随着资本疯狂涌入O2O领域,作为占据最大市场的外卖O2O的竞争也进入了如火如荼的阶段。在经历烧钱补贴大战之后,一些平台纷纷退出市场,最终形成了饿了么、美团外卖、百度外卖三足鼎立的外卖市场格局。然而因为外卖产品的特殊属性,如何保证在最短的时间内将外卖送到消费者手中,并确保食物的味道、温度、卖相不受影响是各大平台的核心关键,而物流配送是解决这一系列问题的重要要素。只有解决了物流配送问题,才能提高用户服务体验,因而各大外卖平台纷纷进入了一个“拼物流”的时代。本文基于此背景引入众包物流模式,并重点探讨大众参与众包物流活动的行为因素分析。首先,本文根据相关的文献回顾重点介绍了众包的概念以及国内外关于众包的研究现状,进而引出众包物流模式,分析了我国外卖O2O行业发展机遇以及目前普遍存在的两种物流配送模式,提出了众包物流模式这一以“轻资产”为切入点的配送模式将能更好的解决外卖O2O行业不断激增的订单物流问题,并阐述了众包物流模式具备的特征、优势、目前发展存在的不足以及相应的解决对策。其次,本文根据以往学者研究的技术接受整合模型构建了本文的研究理论模型,提出预期收益、预期努力、信任将会影响大众参与众包物流的意愿,同时参与意愿和促进条件共同影响大众的参与行为。重点介绍了本文的研究方法以及数据分析方法。最后,也是本文的重中之重,通过采用调查问卷的方法收集数据后,运用SPSS18.0和AMOS20.0统计软件对收集到的数据进行信度和效度分析,并使用AMOS20.0软件中结构方程模型(SEM)的分析方法对模型与数据进行拟合评价和假设检验并得出结论。本文的研究结果是大众参与众包物流平台的预期收益、预期努力、对发包方和平台的信任都会正向的影响大众的参与意愿,进而影响大众的参与行为,促进条件也会正向的影响大众的参与行为。通过本研究,将有助于众包物流平台运营者分析影响大众参与到平台完成任务的因素,为其今后的战略发展提出借鉴意义,促进越来越多的社会闲散运力加入到平台中,只有提高了众包物流平台的活跃度,才能保证外卖O2O平台的配送效率和用户服务体验,进而在激烈的竞争环境中始终保持领先的位置。
【关键词】：外卖O2O 众包物流 参与行为 结构方程模型
【学位授予单位】：浙江工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：F724.6;F252;F719.3
【目录】：

• 摘要3-5
• ABSTRACT5-10
• 1 绪论10-14
• 1.1 研究背景10-11
• 1.2 研究目的与意义11-12
• 1.3 研究方法与内容框架12-13
• 1.3.1 研究方法12
• 1.3.2 技术路线12-13
• 1.3.3 主要内容13
• 1.4 论文创新点13-14
• 2 文献综述14-21
• 2.1 众包文献综述14-19
• 2.1.1 众包的概念14-15
• 2.1.2 众包兴起的原因15-16
• 2.1.3 众包的研究现状16-18
• 2.1.4 众包的应用18-19
• 2.2 技术接受整合模型文献综述19-21
• 3 基于外卖O2O的众包物流模式的介绍21-27
• 3.1 外卖O2O行业发展机遇21-22
• 3.2 我国外卖O2O行业目前的物流配送模式22-24
• 3.3 众包物流的必要性与概念24
• 3.4 众包物流的特征24-25
• 3.5 众包物流的优势25
• 3.6 众包物流存在的问题及解决对策25-27
• 3.6.1 众包物流存在的问题25-26
• 3.6.2 解决对策26-27
• 4 研究模型与研究方法设计27-35
• 4.1 研究模型与假设27-30
• 4.1.1 预期收益28
• 4.1.2 预期努力28-29
• 4.1.3 信任29
• 4.1.4 促进条件29-30
• 4.1.5 参与意愿30
• 4.2 研究方法30-32
• 4.3 数据分析方法32-35
• 4.3.1 描述性统计分析32
• 4.3.2 信度分析32-33
• 4.3.3 效度分析33
• 4.3.4 结构方程模型分析33-35
• 5 数据分析35-46
• 5.1 样本构成分析35-36
• 5.2 描述性统计分析36-38
• 5.3 信度分析38
• 5.4 效度分析38-40
• 5.4.1 结构效度38
• 5.4.2 收敛效度38-40
• 5.4.3 区别效度40
• 5.5 整体结构方程模型分析40-46
• 5.5.1 结构方程模型的构建40-41
• 5.5.2 结构方程模型评估及检验41-42
• 5.5.3 整体模型适配度评价42-44
• 5.5.4 模型假设结果检验与解释44-46
• 6 总结46-48
• 6.1 结论与建议46-47
• 6.2 研究局限与研究展望47-48
• 参考文献48-51
• 附录51-53
• 致谢53

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本文编号：1056080