共享经济下消费者信任形成机制的实证研究_谢雪梅

Ｅｃｏｎｏｍｉｃｓ　　　　　　　　　　　Ｖ

ｏｌ．３５，Ｎｏ．１０Ｏｃｔ．，２０１６共享经济下消费者信任形成机制的实证研究

谢雪梅，石娇娇

（北京邮电大学经济管理学院，北京１００８７６

）摘　要：基于传统的信任理论研究，考虑共享主体的个人特征，建立了共享经济下信任形成机制的基本框架。以房屋共享领域的小猪短租为实例，通过基于ＳＰＳＳ软件的相关分析和基于ＬＩＳＲＥＬ软件的路径分析，研究了共享主体的个人特征对信任形成机制的影响。得出如下结论：在线评分趋于同质性，不能有效决定共享信任；短租日记和预定历史显著相关，即房东参与积极性影响共享信任；被催促数与预定历史正相关，产品信息已不能满足消费者需求，共享主体个人特征才是影响信任形成的关键因素。关键词：共享经济；信任机制；共享主体

中图分类号：Ｆ

４９　　文献标志码：Ａ　　文章编号：１００２－９８０Ｘ（２０１６）１０－０１２２－０６收稿日期：２０１６－０８－２２

作者简介：谢雪梅（１９６３—）

，女，上海人，北京邮电大学经济管理学院教授，信息管理与信息系统中心主任，博士生导师，博士；研究方向：电信与项目管理、社交网络信用管理，中国技术经济学会会员登记号：Ｉ０３０３００５１８Ｓ；石娇娇（１９９３—），女，四川人，北京邮电大学经济管理学院硕士研究生，研究方向：项目管理、技术经济、共享经济下的信任。

　　共享经济因了传统的商业模式、

提高了闲置资源的利用率而在国内外迅速发展，各领域都出现了大量的共享平台，中国也出台相关鼓励共享经济的健康发展。２０１５年中国共享经济的市场规模约为１９５６０亿元，

预计未来５年共享经济的年均增长速度在４０％左右［１］。共享的核心和基础是信任［

２］

，因此建立陌生人间的信任体系是共享经济健康发展的关键［

３］

。国内外对共享经济的研究主要停留在商业模式

和行业方面，缺少实证研究［

４］

。本文根据共享经济的发展轨迹，并基于信任理论模型，在理论层面找到影响共享信任的关键因素，在实践层面为共享平台的建设提供建议，以期共享经济更健康高效地发展。

１　研究背景

１９７８年美国的Ｊｏｅ　Ｌ．Ｓｐ

ａｅｔｈ教授首次提出共享经济，即一个由第三方创建、以信息技术为基础的

市场平台［５］

。共享经济是利用互联网、大数据等现

代信息技术整合和分享海量的、分散化的闲置资源，满足多样化需求的经济活动的总和，其本质是通过共享实现闲置资源的剩余价值，其中信任是共享经济健康发展的基础。

互联网的开放性和不可见性使得共享经济下的信任与传统信任具有很大差异—

——两者的信任对象、信任判断方式、地点和手段、信任方向都不同。

国内学者认为共享的本质是陌生人的网上交易，提出个人因素、产品商家因素、结构性保障共同

决定共享信任［

６］

。国外学者认为共享的本质是个人闲置资源的分享，影响共享成败的关键因素是共享主体的个人特征，还包括种族歧视、性别歧视和基于视觉的信任等。例如：Ｅｄｅｌｍａｎ和Ｌｕｃａ研究了纽约的Ａｉｒｂｎｂ价格列表，发现纽约非黑人房东出租房屋的价格比黑人同行高，且证明这是因为照片暴露了

他们的种族［７］

。Ｅｙ

ａｌ等通过研究共享经济的信任和声誉发现，房东提供的客户体验主要取决于两个

因素———产品特性和房东特性［８］

。图１呈现了Ｅｙ

－ａｌ的基本概念框架。从该框架可看出，

消费者的购买决定同时受产品和房东的影响。房东特性由两部分组成：基于在线评分的声誉；基于视觉（照片）的可信度和魅力。结合面部表情评估，Ｅｙａｌ证明了对房东可信度的视觉感知与对房东魅力的视觉感知是有联系的。感知的可信度对消费者决定的影响很大，房东魅力的影响要弱一些。可信度与魅力相互影响，即美貌虽然没有直接影响消费者的选择，但可能间接影响消费者信任的建立，即存在“美貌溢价”。该研究最终得出４个结论：第一，房东声誉即在线评分对价格和消费者预定的可能性没有影响，因为评分极高使之缺乏信息价值；第二，感知的可信度直接影响消费者的选择，且其影响力比房东魅力强；第三，在目前Ａｉｒｂｎｂ的情况下，

声誉评分方差极低，基２

２１

于视觉的信任比基于在线评分的声誉更能影响消费者的选择；第四，研究在线评分时引入分数方差会提高声誉对消费者的影响，但不能消除基于视觉的信任的影响

。

图１　共享领域信任的基本框架

２　共享信任机制框架设计

结合传统信任研究［９－

１６］和共享经济的独特特征［

１７－

２１］，本文认为影响共享信任的关键因素有：　　１

）共享平台与结构性保障。共享平台与结构性保障是基于制度的信任保障，其享平台是消费者权益保障的基础。法律法规等能减弱消费者的风险感知，促进信任的建立。

２

）共享主体个人特征。共享主体的个人特征最大程度地影响信任，主要有可信度、善良、诚意和能力４个维度。

３

）产品特征。产品特征包括质量、价格、有用性和便利性等传统的商品特征，共享经济作为Ｐ２Ｐ的分支具有个性化。

４

）消费者自身。包括信任倾向和个人接触经验。本文认同Ｚｕｃｋｅｒ建立的３种信任机制—

——基于制度的信任、基于特征的信任和基于过程的信任，但认为它们并非彼此、没有优劣，相反它们在时间上有先有后，在共享信任建立上存在相辅相成的互动关系，并尝试将共享主体的个人特征融入共享信任形成的关键环节。本文构建的共享经济下信任形成机制的基本框架如图２所示

。

图２　共享经济下信任形成机制的基本框架

　　共享经济是一个新领域，

对于消费者来说存在很多风险，因此决定共享的第一步是选择一个可信的平台。平台的选择取决于结构性保障。当消费者选定一个共享平台后，基于特征和过程的信任发挥作用，即产品特征和共享主体个人特征同时影响信任的建立、促进交易的发生。

当然，基于制度、特征和过程的信任只能促进初始信任的产生。若消费者在使用共享资源、感受服务后不满意，则初始信任消失；若满意，则初始信任可能转化为在线评价、口碑传播等，提高网站和共享主体的声誉、可信度等，进而成为其他消费者建立初始信任的影响因素。在共享经济下，消费者使用闲置资源时直接感受共享主体的服务，因此其在线反馈更多是对共享主体而非平台的评价。而共享资源的分散化和消费者的差异化，使得在口碑传播中大

多数消费者会选择推荐平台。

鉴于国内外对平台（网站）、产品特征和结构性保障研究得较多，且共享主体在共享过程中具有重

要作用，本文在实证分析时只研究基于过程的信任，即共享主体个人特征对信任建立的影响。

３　实证分析—

——以“小猪短租”为例房屋共享是通过互联网将市场上分散的闲置房源信息集中起来，并与有需求的用户直接建立联系，既能最大化利用房屋为房东带来收益，也能满足房客多样的个性化需求。房屋共享领域的领头羊是Ａｉｒｂｎｂ。自２００８年建立以来，Ａ

ｉｒｂｎｂ呈指数增长且具有巨大的增长潜力，截至２０１５年底顾客数已达

到１７００万，每月使用用户达１００万［２２］

。Ａｉｒｂｎｂ通过破坏性创新了传统住宿市场，改变了酒店业

３

２１　　　　　　　　谢雪梅等：

共享经济下消费者信任形成机制的实证研究　　

和消费者旅游的格局［

２３］

。出于对安全的考虑以及社会文化的影响，国内对房屋共享虽有一定的认知，但接受度并不高，加之Ａｉｒｂｎｂ的强势竞争，

其发展面临一定的阻碍［

３］

。３．１　基于共享主体个人特性的信任形成机制分析框架

本文以国内房屋共享领域的代表———倡导“让分享和信赖悄然发生”的“小猪短租”为例，选择有较多房源和一定市场的北京作为研究对象，分析共享信任的影响因素和形成路径。同时，因为国内外对产品特征研究得较多，所以本文忽略“产品特征”对信任建立的影响，只研究“共享主体个人特征”对信任形成机制的影响。具体的研究变量有１１个，即在线评分、房客点评、预定历史、学历、年龄、性别、短租日记、在线回复率、平均确认时长、订单接受率和芝麻信用。研究变量与维度的关系如图３所示

。

图３　共享主体个人特性的衡量维度及研究变量

注：图中的研究变量是在前人研究的基础上，结合共享经济特有的新指标得到的，其对共享信任有无影响及影响程度的大小需要在后续的实证研究中确定。

本文的研究假设如下：

第一，信任由消费者的选择来衡量，即本文相信，在房屋特性（价格、质量和便利性等）一定的情况下，消费者会选择更值得信赖的房东。

第二，预定历史既是消费者抉择前的参考因素，也是消费者抉择后的结果累积，即既是信任的影响因素，又是信任的结果；

第三，共享主体个人的可信度、善良、诚意和能力是可衡量的，由图３中的１１个研究变量反映。３．２　小猪短租平台上信任的关键影响因素

３

．２．１　非连续变量的描述性分析１

）在线评分不能决定消费者信任。电子商务发展初期，在线评分运用于交易互动体验。许多学者基于问卷调查和访谈的研究表明，在线评分会影响商家的声誉和可信度，进而影响消费者的选择和信任。然而，随着评分机制的普及和计算方式的变化，评分似乎不再重要。本文对１０４个样本数据进行描述性统计分析，发现在线评分的样本标准差小且均值超过４．９、５星好评率为７０％，据此可推断在线评分差异太小使得所包含的信息量不足以影响消费者的选择，即使在线评分影响消费者的信任，在评分同质化的共享平台，评分也不能有效决定消费者的选择和信任的产生。

２

）性别、年龄和学历可能影响消费者信任。女性房东占比为６６．３％，“８０后”房东占比为６

７．３％，拥有本科及以上学历的房东占比为７

８．８％。而研究时收集的１０４位房东具有如下特征：房客点评均超过１０条且样本平均房客点评达到７８条，预定历史均大于２０次且样本平均预定历史为２４２次。样本中的女性房东占比高于男性房东。假设房东的男女比例为１∶１，

则可推测预定历史和房客点评相对少的或被淘汰的房东中男性房东居多。年龄和学历的情况也是如此。本文认为，社会认同和自我感知的不同使得房东的性别、年龄和学历在一定程度上影响消费者的选择和信任。性别和学历不同导致产生的信任不同、带有一定偏见，但这种影响真实存在。共享主体个人信息雷达图见图４

。

图４　共享主体个人信息雷达图

３．２．２　连续变量的相关分析

采集“小猪短租”的房东各项基本信息并进行预处理后，本文运用ＳＰＳＳ软件进行Ｐｅａｒｓｏｎ相关分析。鉴于“开通个人主页的房东”信息较全，本文选取此类房东的数据进行相关分析，再通过对“未开通主页的房东”的静态分析和“基于时间轴的房东”的动态分析，对部分因素进行进一步的验证。

对于开通个人主页的房东，本文选取房东的短租日记、房客点评、预定历史、芝麻信用、在线回复率、平均确认时长及订单接受率这些连续性变量进行相关分析，得到如表１所示的相关矩阵。

４

２１技术经济　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　第３５卷　第１０期

表１　“开通个人主页的房东”的Ｐｅａｒｓｏｎ相关矩阵

短租日记

房客点评

预定历史

芝麻信用

在线回复率

平均确认时长

订单接受率评分

整洁卫生

描述相符

交通位置

安全程度

性价比

短租日记１　

０

．２５１＊

０．２２２＊

－０．０

２６　０．０４１－０．２４１＊０．１１１

－０．０８２－０．１１５－０．０６１－０．０２９－０．０７３　０

．０１４房客点评０．２５１＊

１　

０

．９５０＊＊０．２６９

＊

－０．１４４－０．１１１－０．００７－０．３４８

＊＊－０．３１２＊＊－０．３３８＊＊－０．２７２＊－０．２７０＊－０．２６２＊

预定历史０

．２２２＊０．９５０

＊

＊１　０．２０５－０．２６０＊－０．０１９－０．１５０－０．４０５

＊＊－０．３６５＊＊－０．４３４＊＊－０．２６５＊－０．３０２＊＊－０．３３０＊

＊芝麻信用－０．０２６　０．２６９＊

０．２０５　

１－０．０７０　０．０５６－０．１５７－０．０３０－０．０５６－０．０４９－０．０７２　０

．０４３－０．０４１

在线回复率０．０４１－０．１４４－０．２６０＊

－０．０７０　

１－０．２１２　０．４７３＊

＊０．２１９

＊

０．１９０　０．２２２＊

０．０５４　０．１１８　０．１２５平均确认时长－０．２４１＊－０．１１１－０．０１９　０．０５６－０．２１２　

１

－０．２６１＊

－０．０２２　０．０３０－０．０６８　０

．０７６－０．０２５－０．０５８

订单接受率

０

．１１１－０．００７－０．１５０－０．１５７　０．４７３＊

＊－０．２６１＊

１　０．１２７　０．１５６　０

．２１９＊

－０．２０８　０．１０５　０

．１３６　　注：

“＊”和“＊＊”分别表示相关系数在０．０５和０．０１的水平下显著（双尾）。　　根据相关矩阵中强相关因素的相关关系完成因

素互动图（见图５）。图５更直观地反映了因素之间存在的或正或负、或直接或间接的关系。

图５　房东信任的关键影响因素互动图

注：“＊”和“＊＊”分别表示相关系数在０．０５和０．０１的水平下显著

（双尾）

。根据相关矩阵和互动图，可得以下结论：第一，短租日记与房客点评和预定历史的相关系数在０

．０５的水平下显著，即有９５％的把握相信短租日记与房客点评和预定历史之间存在正向的线性关系；第二，房客点评与预定历史的相关系数（０．９５）在０．０１的水平下显著；

第三，芝麻信用与房客点评直接显著相关，与预定历史间接相关；第四，平均确认时长、在线回复率等反映房东态度即参与共享积极性的变量与其他变量之间存在直接或间接的相关关系。

　　预定历史既是信任的影响因素，

又是信任的结果。本文认为，其增量性更能表达消费者的选择和信任，故引入两个基于时间轴的变量———“预定历史差额”和“房客点评差额”。相关分析结果显示，短租日记与预定历史差额、房客点评差额显著相关。可以得出，在体验共享资源前，短租日记能影响消费者的选择和信任；在体验共享资源后，短租日记能影响消费者评论互动的积极性和参与度。

对于未开通主页的房东，平台不能展示其芝麻信用、短租日记等信息，但提供了被催促次数。对公布数据的变量进行相关分析后发现，催促次数与预定历史显著相关，两者的相关系数为０．７６２。可以推测，具有大量预定历史的人更期望被选择、被信任，同时也说明预定历史已不是消费者做出选择的决定性因素。在共享经济时代，人们倾向于更多地了解共享主体个人。

３

．３　关键影响因素的路径分析及结论本文建立的共享经济信任模型将共享主体个人特征分为能力、诚意、善良和可信度４个部分。鉴于此，在进行路径分析前，先进行探索性因子分析以检验本文的四维度模型是否适合。本文采用ＬＩＳＲＥＬ软件对图３所示的１１个变量进行主成分分析（ｐｒｉｎｃｉｐａｌ　ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ　ａｎａｌｙ

ｓｉｓ）以提取因子，各主成分的特征值及其解释的变异量见表２。

表２　因子的特征值和其解释的变异量

主成分１

主成分２主成分３主成分４主成分５主成分６特征值２．５６　１．８２　１．２９　１．２１　０．９６　０．８２变异量／％

２３．２５　１６．５４　１１．６８　１１．０１　８．７７　７．４９累积变异量／％

２３．２５　

３９．７９　

５１．４７　

６２．４８　

７１．２４　

７８．７４

　　根据保留因子的原则—

——保留因子的主成分特征值应大于１，需要保留４个因子，它们可以解释６

２．４８％（大于６０％，有意义）的变异量。该结果与本文假设的四维度模型相符，说明将共享经济信任分为４个维度是合理的。

在做模型假设时，本文已提出信任是可衡量的，

且预定历史和房客点评既是影响信任的关键因素，也是信任的结果，因此在进行路径分析时将衡量可信度、善良、诚意和能力的１１个指标作为路径的指出，将表示信任的２个指标（预定历史和房客点评）作为路径的指向。基于ＬＩＳＲＥＬ软件，利用结构方程的全模型方法进行路径分析，结果如图６所示。

５

２１　　　　　　　　谢雪梅等：

共享经济下消费者信任形成机制的实证研究　　

图６　基于共享主体个人特征的房东

信任形成路径图

由图６可以得出：

第一，与假设不同，一个变量可能影响２个因子维度，如短租日记影响诚意和可信度，在线回复率影响诚意和善良，芝麻信用影响诚意和能力。

第二，值得说明的是，学历对善良的影响只有０

．０１，而对能力的影响却有０．５５。根据结构方程分析方法，应将学历归属于能力，但结果显示这样会降低模型的拟合度，因此保留原模型。

第三，可信度、善良、诚意和能力单独影响信任的建立，相关系数分别为０．７２、０．３８、０．５９和０．０１，即可信度对信任的影响最大，其次是诚意，能力的影响最小。

第四，可信度、善良和诚意通过相互作用共同影响信任的建立，３个维度有较大的相关性，其中可信度与善良的相关系数（０

．５３）最大。在线评分与可信度负相关，可能是在线评分均过高，导致消费者对其失去信任度。

结合相关分析和路径分析，可得出如下结论：第一，在线评分不能有效影响消费者的选择，即不能有效决定共享信任；第二，预定历史和房客点评通过可信度影响共享信任的建立；第三，短租日记通过诚意间接影响可信度，进而影响共享信任的建立。

４　结语

４．１　建议

根据以上实证分析的研究结论，本文对共享经济下信任的建立提出一些可行性建议：

第一，鼓励共享主体个人真实而完整地公布信息。具有大量预定历史的人更多地被消费者或潜在消费者催促建立个人主页，完整而真实的个人信息能像产品特性一样影响消费者的信任和选择。

第二，切实保护共享主体个人的隐私安全。共享经济下分享的是商品的使用权而非所有权，所以交易双方都面临风险；像房东一样的资源分享者往往需要展示较多的个人信息以促进信任的建立，这需要平台在信息透明与隐私保护之间进行权衡，把握真正有效促进信任建立的信息。

第三，激励积极互动，建立信任社区。共享是从资源所有者和资源使用者的互动开始的，双方参与度和互动的积极性能很好地促进信任的建立。

第四，基于制度的信任是共享经济下初始信任建立的第一步。共享平台应落实安全和隐私保护，应做好对各领域共享的结构性保障，如

出台相应激励、评估平台的共享资质、授权相关部门给出有公信力的认证等。

４．

２　研究展望共享经济刚刚兴起，平台建设不成熟、数据量不足。本文针对共享主体个人特征对信任的影响研究存在一定的局限性：只研究了短租日记的数量对信任的作用，忽略了短租日记的质量；采集的数据有限等。

共享经济是互联网时代的产物，能精确匹配供需双方，并通过信息撮合来提高有闲置资源的利用率、创造社会价值。作为一种性的商业模式，共享经济有望重塑、企业、个人甚至每个社会领域的商业形态和思维方式。随着共享经济从概念到商业的落地实施，信任作为共享最基本的保障，对之进行深入研究具有深远意义。未来研究可从以下方面深入：完善以在线评分为基础的声誉机制；研究第三方认证信息对信任建立的作用；将基于特征的信任和基于过程的信任相结合进行研究；对共享经济消费者进行分类分析等。

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Ｅｍｐｉｒｉｃａｌ　Ｒｅｓｅａｒｃｈ　ｏｎ　Ｆｏｒｍａｔｉｏｎ　Ｍｅｃｈａｎｉｓｍ　ｏｆ

Ｃｏｎｓｕｍｅｒ　Ｔｒｕｓｔ　ｉｎ　Ｓｈａｒｉｎｇ　Ｅｃｏｎｏｍｙ

Ｘｉｅ　Ｘｕｅｍｅｉ，Ｓｈｉ　Ｊｉａｏｊｉａｏ

（Ｓｃｈｏｏｌ　ｏｆ　Ｅｃｏｎｏｍｉｃｓ　ａｎｄ　Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ，Ｂｅｉｊｉｎｇ　Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ　ｏｆ　Ｐｏｓｔｓ　ａｎｄ　Ｔｅｌｅｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ，Ｂｅｉｊｉｎｇ　１００８７６，Ｃｈｉｎａ）

Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｂａｓｅｄ　ｏｎ　ｔｈｅ　ｔｈｅｏｒｅｔｉｃａｌ　ｒｅｓｅａｒｃｈ，ｔｈｉｓ　ｐａｐｅｒ　ｅｓｔａｂｌｉｓｈｅｓ　ａ　ｆｒａｍｅｗｏｒｋ　ｆｏｒ　ｆｏｒｍａｔｉｏｎ　ｍｅｃｈａｎｉｓｍ　ｏｆ　ｔｒｕｓｔ　ｉｎ　ｓｈａｒｉｎｇ　ｅｃｏｎｏｍｙ　ｉｎ　ｗｈｉｃｈｉｎｄｉｖｉｄｕａｌ　ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ　ｏｆ　ｓｈａｒｉｎｇ　ｓｕｂｊｅｃｔ　ａｒｅ　ｃｏｎｓｉｄｅｒｅｄ．Ｔｈｅｎ　ｉｔ　ｔａｋｅｓ　Ｘｉａｏｚｈｕｄｕａｎｚｈｕ　ａｓ　ｔｈｅ　ｅｘａｍｐｌｅ　ｔｏ　ｓｔｕｄｙ　ｅｍｐｉｒｉｃａｌｌｙ　ｔｈｅ　ｉｍｐａｃｔ　ｏｆ　ｉｎｄｉ－ｖｉｄｕａｌ　ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ　ｏｆ　ｓｈａｒｉｎｇ　ｓｕｂｊｅｃｔ　ｏｎ　ｔｈｅ　ｆｏｒｍａｔｉｏｎ　ｍｅｃｈａｎｉｓｍ　ｏｆ　ｔｒｕｓｔ　ｂｙ　ｃｏｒｒｅｌａｔｉｖｅ　ａｎａｌｙｓｉｓ　ｂａｓｅｄ　ｏｎ　ＳＰＳＳ　ｓｏｆｔｗａｒｅ　ａｎｄ　ｐａｔｈ　ａｎａｌｙｓｉｓｂａｓｅｄ　ｏｎ　ＬＩＳＲＥＬ　ｓｏｆｔｗａｒｅ．Ｉｔ　ｉｓ　ｆｏｕｎｄ　ａｓ　ｆｏｌｌｏｗｓ：ｗｈｅｎ　ｍａｒｋｓ　ｇｉｖｅｎ　ｂｙ　ｐｅｏｐｌｅ　ａｒｅ　ｍｏｓｔｌｙ　ｔｈｅ　ｓａｍｅ，ｉｔ　ｃａｎｎｏｔ　ｄｅｃｉｄｅ　ｓｈａｒｉｎｇ　ｔｒｕｓｔ　ｅｆｆｅｃｔｉｖｅｌｙ；ｔｈｅｄｉａｒｙ　ｏｆ　ｓｈｏｒｔ－ｔｅｒｍ　ａｃｃｏｍｍｏｄａｔｉｏｎ　ｉｓ　ｃｌｏｓｅｌｙ　ｒｅｌａｔｅｄ　ｔｏ　ｂｏｏｋｉｎｇ　ｈｉｓｔｏｒｙ，ｗｈｉｃｈ　ｍｅａｎｓ　ｌａｎｄｌｏｒｄ＇ｓ　ｐｏｓｉｔｉｖｉｔｙ　ｈａｓ　ａ　ｇｒｅａｔ　ｉｎｆｌｕｅｎｃｅ　ｏｎ　ｓｈａｒｉｎｇ　ｔｒｕｓｔ；ｔｈｅ　ｔｉｍｅ　ｏｆ　ｂｅｉｎｇ　ｕｒｇｅｄ　ｉｓ　ｐｏｓｉｔｉｖｅｌｙ　ｃｏｒｒｅｌａｔｅｄ　ｗｉｔｈ　ｂｏｏｋｉｎｇ　ｈｉｓｔｏｒｙ，ａｎｄ　ｐｒｏｄｕｃｔ　ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ　ｃａｎｎｏｔ　ｍｅｅｔ　ｃｏｎｓｕｍｅｒｓ＇ｎｅｅｄｓ，ａｎｄ　ｔｈｅ　ｉｎｄｉｖｉｄｕａｌｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ　ｏｆ　ｓｈａｒｉｎｇ　ｓｕｂｊｅｃｔ　ｈａｓ　ｂｅｃｏｍｅ　ｔｈｅ　ｋｅｙ　ｆａｃｔｏｒ　ｉｎｆｌｕｅｎｃｉｎｇ　ｔｒｕｓｔ　ｆｏｒｍａｔｉｏｎ．

Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｓｈａｒｉｎｇ　ｅｃｏｎｏｍｙ；ｔｒｕｓｔ　ｍｅｃｈａｎｉｓｍ；ｓｈａｒｉｎｇ　ｓｕｂｊｅｃｔ

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　　　　　　　　谢雪梅等：共享经济下消费者信任形成机制的实证研究