The circular economy (CE) is an increasingly popular approach to create sustainable business. The aim of a CE is to attain a sustainable society and economy by avoiding and minimising resource consumption through multiple product-and-material loops (Ellen MacArthur Foundation [EMF], 2015). Sustainable consumption (SC) is a complex and ambivalent concept composed of two visibly opposite terms-consumption and sustainability. Existing definitions nevertheless show that the main aim of SC is to reach the harmony between the satisfaction of consumer needs and preservation of the environment (Piligrimiene, Žukauskaite, Korzilius, Banyte & Dovaliene, 2020). SC entails satisfying consumer needs while reducing negative impacts caused during material extraction, production and consumption (Mont and Plepys, 2008; Cooper, 2013).

SC emphasises individual actions of consumers in the areas of acquisition, usage and disposal of goods, products and services, taking into account the impact on ecological and socioeconomic conditions for today’s and future generations (Geng, Mansouri & Aktas, 2017). According to Phipps et al. (2013), SC is a compromise between environmental, social and economic aims, acquiring, using and utilising products, seeking global welfare for the present and future generations. SC, representing the demand side of the consumption/production coin, should allow for potential changes in consumer behaviour (Phipps et al., 2013). SC patterns are necessary to realise a sustainable society and economy (Druckman & Jackson, 2010). Customer SC behaviours facilitate the efficient use of underutilised resources (e.g. sharing spare household resource) and extend the life cycle of accessed products (e.g. keeping items in good conditions for others), thereby reflecting the significant potential of sustainability in the sharing economy (SE) (Munoz & Cohen, 2017). Second-hand clothing is an example of recycling that extends the life of products by reusing. Reuse of clothing is associated with reducing the amount of disposed clothing, thereby reducing environmental pollution (Farrant, Olsen & Wangel, 2010). Second-hand and vintage clothes are getting popular due to environmental benefits and also for a personal style (Johansson, 2010).

The main purpose of this paper is to identify the importance and to determine the influence of selected types of motives on the attitudes towards using collaborative fashion consumption (CFC) applications/ platforms and willingness to use them in the future.

The Concept of CFC

Collaborative consumption (CC) is one of the new consumption trends in consumer behaviour that includes an alternative approach to meeting needs. This trend is based on access to goods without the need to own and transfer property rights. In Belk (2014), the term 'collaborative consumption’ was defined as 'people coordinating the acquisition and distribution of a resource for a fee or other compensation’. CC is dynamically developing in various areas of human activity. The popularity of CC has significantly increased due to the development of digitalisation. Owing to the dissemination of smartphones, the development of mobile technologies, Internet accessibility and the proliferation of online payment, the CC has never been so easy and widespread (Muangmee, Kot, Meekaewkunchorn, Kassakorn & Khalid, 2021; Kapoor & Vij, 2021). The growing consumer awareness of environmental concerns and anticonsumerist attitudes also contribute to the development of CC. The areas in which it is most developed include transport, tourism, education, food, clothing, healthcare and leisure (Paczka, 2020). CC is most often studied in the context of the SE (Belk, 2014), prosumption (Ritzer & Jurgenson, 2010), sharing (Belk, 2010; Lamberton & Rose, 2012), access-based consumption (Bardhi & Eckhardt, 2012) or connected consumption (Schor & Fitzmaurice, 2015). The principal idea behind all of these approaches is to promote the notion of using, as opposed to owning, products (Iran & Schrader, 2017).

According to Iran and Schrader (2017), CFC is a consumption trend 'in which consumers, instead of buying new fashion products, have access to already existing garments either through alternative opportunities to acquire individual ownership (gifting, swapping or second hand) or through usage options for fashion products owned by others (sharing, lending, renting or leasing)’. CFC can be between peers; then, we are talking about 'pure cooperation’, a form that has existed since forever, when clothes were shared between family members prior to the industrial revolution (Belk, 2014). Nowadays, it could be organised by peers themselves either through online or offline platforms. But it can also take place between businesses and end consumers; then, we are talking about 'trading cooperation’. There are companies offering either service as substitutes for product ownership (renting and leasing) or second-hand retail service to make the purchase of new products dispensable (Iran & Schrader, 2017). Finally, CFC can be mediated by a third party; then, we are talking about 'sourcing collaboration’ (Henninger, Brydges, Iran & Vladimirova, 2021). On the basis of the literature review, the following forms of CFC can be distinguished: sharing, borrowing, reuse, charity, second-hand market, SC, anti-consumption, swapping, resale, take-back schemes and repurpose. These practices result in reduced new product acquisitions, increased product reuse and extended product life cycle (Armstrong, Niinimäki, Lang & Kujala, 2016). Various forms of CFC are accepted and practiced by consumers. Some people accept one or more form(s) of CFC, while others reject the concept entirely and are against sharing their clothes (Iran, Geiger & Schrader, 2018). In the apparel industry, the SE enables consumers to have access to fashion products that would not be accessible otherwise, achieving more variety in apparel choice (Balck & Cracau, 2015).

CFC has gained an increasing amount of attention among not only consumers but also academia (Lang, Seo & Liu, 2019). Researchers identify that CFC serves to not only reduce waste and negative environmental impact (Gopalakrishnan & Matthews, 2018) but also increase sustainability in the apparel industry (Geissdoerfer, Savaget, Bocken & Hultink, 2017).

The emergence of new information and communication technologies has caused significant changes in the rules of fashion sharing. Such activities, initially carried out only with family members or friends and acquaintances, gradually began to be undertaken also with previously unknown people. Access to new technology and digital platforms makes it easier to communicate at a distance and to find people who have spare resources and those who would like to use them. More and more platforms for CFC have emerged around the world, e.g. Rent the Runway, Share Wardrobe, GlamCorner, Dress & Go, Vinted, Zalando Pre-owned and E-Garderobe.com (Lee, Jung & Lee, 2021). Such platforms are having a serious impact on the fashion industry. Contemporary SE applications create a market form in which strangers rather than kin and communities exchange garments, thereby creating new ways of provisioning goods and services as well as opportunities for CC. Many consumers are becoming more open to renting and thrifting and, as a result, businesses are adapting by making the shift from not only selling products but also offering subscription services. An individual who cannot afford to buy luxury goods can rent various designer fashion items at lower prices. It is worth noting that CFC applies to different consumer segments of the clothing market. According to experts, CFC could rapidly grow into one of the fastestgrowing segments of retail in the next 10 years (Chieng, 2021).

Hypotheses Development and Conceptual Model

Users’ motivation to participate in CFC has been the subject of research by scientists all over the world for many years. Guiot and Roux (2010) distinguished three main categories of motives for second-hand shopping: critical motivations (distance from the consumption system, ethics and ecology), economic motivations (gratificative role of price, searching for a fair price) and hedonic/recreational motivation (treasure hunting, originality, social contact and nostalgia). Padmavathy, Swapana and Paul (2019) proposed a scale to measure online second-hand shopping motivation and focussed on economic motivation (price orientation, bargaining power and critical orientation), convenience motivation (usefulness and ease of use) and ideological motivation (need to be unique, nostalgia, trust and assurances). Based on a literature review, Becker-Leifhold and Iran (2018) identified the drivers of CFC from a consumers’ perspective — hedonic motives (e.g. availability of rare items, excitement, fun, satisfaction, treasure hunting, nostalgia and social interaction), utilitarian motives (smart purchase behaviour, fair price, frugality and bargains) and biospheric motives (environment-friendly consumption, prevention of wasteful disposal and distance from the system). Zaman, Park, Kim and Park (2019) distinguished six consumer orientations relevant to second-hand clothing shopping: frugality, style consciousness, ecological consciousness, dematerialism, nostalgia proneness and fashion consciousness. Park and Armstrong (2019) classified five basic consumer motivations for collaborative apparel consumption: saving money, saving time, finding desirable product assortment, utility and no burden of ownership. Cervellon, Carey and Harms (2012) have studied the influence of nostalgia, fashion involvement, need for uniqueness, need for status, frugality and value consciousness and environmental-friendly proneness on the intention to purchase second-hand fashion pieces (and vintage pieces). Xu, Chen, Burman and Zhao (2014), in their cross-cultural study, distinguished four perceived values for purchasing second-hand clothing: economic value, hedonic value or treasure hunting, uniqueness and environmental value. The results of their study have shown significant differences in second-hand clothing consumption behaviour between US and Chinese consumers. This justifies the conduct of research in individual countries, as the behaviour of consumers from different countries may differ significantly from each other.

The subject scope of our study includes the recognition of the impact of economic and utility motives (e.g. promotions, convenience and saving time), social motives (e.g. being a part of a group of people with similar interests, image and following trends) and ecological motives (e.g. to protect/care for the natural environment, to limit excessive consumption and to extend the life of the products) on attitudes towards CFC applications and the willingness to use them in the future.

Economic and Utility Motives

The analysed literature on the consumption of used clothing suggests that pragmatic motivations based on time and money saving play an important role in shaping attitudes towards second-hand buying (Williams & Paddock, 2003). Guiot and Roux (2010) state that economic motivations are important incentives of second-hand purchase behaviour. The results of a study conducted by Cervellon et al. (2012) have shown that the main driver for the purchase of second-hand clothes is frugality. Studies indicate that economic factors play the most important role for clients when making decisions on the use of SE (Barnes & Mattsson, 2016). However, it should be noticed that the findings of the study by Won and Kim (2020) suggest that utilitarian motives (saving money or maximising utility) do not affect consumer attitude towards fashion-sharing platforms. On the other hand, the findings of Ek Styvén and Mariani (2020) indicate that economic motivations influence positively the attitude towards buying second-hand clothing on SE platforms. The study by Yan, Bae and Xu (2015) has shown that college students’ shopping frequency for second-hand clothing was predicted by price sensitivity.

Based on a review of previous research, the authors propose the following hypotheses.

Hypothesis 1a (H1a): Economic and utility motives positively influence the attitudes towards using CFC applications/platforms.

Hypothesis 1b (H1b): Economic and utility motives positively influence the willingness to use CFC applications in the future.

Social Motives

Social motives are incorporated for instance in the possibility of getting to know other people who have similar desires (Benoit, Baker, Bolton, Gruber & Kandampully, 2017). Findings from a study by Angelovska, Èeh Èasni and Lutz (2020) suggest that motives such as meeting with people and social responsibility are significant predictors of participation in the SE. A study by Yan et al. (2015) suggests that consumers who shopped for second-hand clothing might do so for social reasons (among others). Psychological factors promote people to interact on peer-to-peer (P2P) platforms and form the basis for borrowing and rental mechanisms, as well as transferring ownership through exchange, donation or purchase of used goods (Hamari, 2013; Hamari, Sjöklint & Ukkonen, 2016; Piscicelli, Cooper & Fisher, 2015).

Based on a review of previous research, the authors propose the following hypotheses.

Hypothesis 2a (H2a): Social motives positively influence the attitudes towards using CFC applications/platforms.

Hypothesis 2b (H2b): Social motives positively influence the willingness to use CFC applications in the future.

Ecological Motives

The SE is part of ethical consumerism, and participation in it can be perceived as a form of sustainable consumer behaviour (Perlacia, Duml & Saebi, 2017). Sold sales, transition, renting or transferring unwanted/unnecessary clothes contributes to the extension of the product life, reduction of production and fashion waste (Perlacia et al., 2017; Sarigöllü, Hou & Ertz, 2021). Although participation in the sharing economy may potentially have a positive impact on the environment (Botsman & Rogers, 2010) (no resource consumption), it does not seem to be a strong motivator for many consumers (Habibi et al., 2016). Furthermore, Leismann, Schmitt, Rohn and Baedeker (2013) show that 'use instead of having’ patterns may also have undesirable ecological side effects, because customers can abuse shopping, which can eliminate positive environmental effects. Some studies suggest that purchase of second-hand clothes is not driven by ecological consciousness directly but through the mediating effect of bargain hunting (Cervellon et al., 2012). Findings from the study by Won and Kim (2020) indicate that hedonic and ecological motivation affects consumer attitude towards fashion-sharing platforms. Ek Styvén and Mariani (2020) found that perceived sustainability influences positively the attitude towards buying second-hand clothing on sharing-economy platforms. On the other hand, the study by Yan et al. (2015) did not confirm the relationship between environmental attitudes and the shopping frequency for second-hand clothing among college students. Those authors noticed, however, that second-hand shoppers tend to be more environmentally conscious than non-shoppers.

The literature review findings regarding the impact of ecological motives on attitudes towards SE/CC and participation in SE/CC are ambiguous. The authors propose the following hypotheses.

Hypothesis 3a (H3a): Ecological motives positively influence the attitudes towards using CFC applications/platforms.

Hypothesis 3b (H3b): Ecological motives positively influence the willingness to use CFC applications in the future.

Attitude

According to the theory of planned behaviour, an individual’s intention to perform a certain behaviour is determined by a combination of three factors: attitudes towards the behaviour, subjective norms and perceived behavioural control (Ajzen, 1991). The assumption of the positive influence of the attitude towards CC or second-hand shopping on behaviour intention (participation in CC or buying second-hand fashion) is supported in the literature. In the study by Hamari et al. (2016), attitude had a significant positive effect on behavioural intentions to participate in CC. Ek Styvén and Mariani (2020) suggest that attitude towards buying second-hand fashion positively influences behavioural intention to buy second-hand goods on P2P-SE platforms. Won and Kim (2020) indicate that consumers’ attitudes towards fashion-sharing platforms have a positive effect on their purchase intentions.

Based on a review of past research, the authors assume that the attitude towards CFC positively affects behavioural intention and thus propose the following hypothesis.

Hypothesis 4 (H4): The attitudes towards using CFC applications/platforms positively influence the willingness to use them in the future.

The following conceptual research model is proposed (Figure 1):

Research Design

The data was collected through an online research panel (Nationwide Research Panel Ariadna) with the use of an online survey in 2021 on a total of 412 Polish respondents. The non-random sampling method was used in the selection of the research sample. The structure of the research sample corresponded to the structure of adult Poles in terms of gender, age, education level and place of residence. The dataset was created with SPSS, version 27 (IBM). A confirmatory factor analysis (CFA) was performed and a structural equation model (SEM) was developed using AMOS, version 21.0. Based on prior studies, a multi-item measurement scale was developed to measure motives and attitude. Economic and utility motives, social motives, ecological motives and attitude were each measured with four items and behaviour intention with one item. All items were measured utilising a five-point Likert scale (1 = strongly disagree to 5 = strongly agree).

The selection of the research sample was carried out by the quota method (selection criteria: sex, age and place of residence). The structure of the research sample is presented in Table 1.

Measurement Model

Table 2 shows the results of the CFA, including factor loadings and descriptive statistics. Two of three motives to participate as a user of CFC platforms were of relatively high importance: economics and utility motives (EU) (meanEU = 3.88) and ecological (ECO) (meanECO = 3.65). Social (SOC) motives were considered by the respondents as less important (meanSOC = 3.22).

SEM was used to test the hypothetical relationships between observable and/or latent variables in experimental and non-experimental research (Konarski, 2009, p. 15). The SEM consisted of a structural and a measurement part — the structural part of the model describes the theoretical cause-and-effect relation or correlation between the studied phenomena, while the measurement part takes place when the analysed phenomena are not directly measurable (therefore, they are represented in the constructed model by unobservable/latent variables). This means that before starting the estimation of the SEM, its measurement part should be determined and verified. One of the methods of verification of the measurement model is by the use of CFA (Bedyńska & Książek, 2012, pp. 219–223). The reliability of the measurement instrument was tested using CFA, where the results showed acceptable model fit indices (Table 3).

The evaluation of the overall measurement model (Figure 2) and the assessment of reliability and validity of the constructs were performed with a CFA. In the process of evaluating the measurement model, the discriminant and convergent validities were verified — the discriminant validity measures the extent to which the factors intended to measure a specific construct are actually unrelated (Wang & Wang, 2012). The Fornell and Larcker approach for the assessment of discriminant validity was used (Fornell & Larcker, 1981). Within this approach, the average variance extracted (AVE) for each research construct should be higher than the square of the correlation between the construct and other constructs (Ode & Ayavoo, 2020). The diagonal (shown in bold with asterisks — *) elements shown in the table are the squares of multiple correlations between the research variables. As shown in Table 4, the AVE ranges from 0.57 to 0.81, while the diagonal values range from 0.75 to 0.90, indicating that the diagonal variables are higher than the AVE values (in rows); this result suggests that all constructs have appropriate discriminant validity. The data presented in the table shows that the measurement model has satisfactory discriminant validity.

Convergent validity measures the degree to which the factors measuring single constructs are consistent with each other. Convergent validity was assessed using composite reliability (CR) and AVE — the minimum values adopted in the analysis were such that AVE should be >0.5 (Fornell & Larcker, 1981), factor loadings should be >0.6 and CR should be >0.6 (Hair, Black, Babin & Anderson, 2009; Ahmed, Romeika, Kauliene, Streimikis & Dapkus, 2020; Popa & Dabija, 2019; Szczepańska-Woszczyna, 2021). On the basis of the obtained results, all three minimum values were reached, which suggests that the reliability and validity of the model and the constructs used are acceptable.

Structural Model

Based on the research conducted in the literature review, the results of CFA and the proposed hypotheses, a research model was developed and is graphically illustrated in Figure 3. All the fit indices of the SEM allow us to proceed to the verification of the research hypotheses.

Testing the Hypotheses

The test results for the hypotheses are shown in Table 5. The results indicate that ATT was influenced by EU (β = 0.410, p < 0.001), SOC (β = –0.195, p = 0.002) and ECO (β = 0.455, p < 0.001). We found that EU (β = 0.255, p < 0.001), SOC (β = –0.223, p < 0.001) and ATT (β = 0.706, p < 0.001) influenced BI. ECO has been found to be not significantly associated with BI. It should be noticed that the hypothesis regarding social motives (H2a and H2b) were not supported due to the negative effect of those factors on ATT and BI.

Discussion

Our study allowed to identify the importance and to determine the effect of economic and utility motives, social motives and ecological motives on the attitudes towards using CFC apps/platforms and behavioural intention regarding the willingness to use them. We investigated also the influence of attitude towards using CFC platforms on behavioural intention. As assumed, our study confirmed the effect of attitude on willingness to use CFC applications in the future.

The findings suggest that economic and utility motives were considered by the respondents to be the most important type of motivation for participation as a user (consumer) of CFC applications. The results confirm previous findings wherein economic/utility/frugality motivation was suggested to be a main or important driver of secondhand fashion consumption (Guiot & Roux, 2010; Cervellon et al., 2012). Furthermore, economic and utility motives significantly affected the attitude towards CFC apps and the willingness to use them in the future. Those conclusions are in line with the works of other researchers (e.g. Ek Styvén & Mariani, 2020; Yan et al., 2015). It should be recalled that the overall findings of prior studies in this area are ambiguous. In some studies, utilitarian motives (saving money or minimalising utility) did not affect consumer attitude towards fashion-sharing platforms (Won & Kim, 2020).

Social motives turned out to be the least important factor (among the three types of motivation) for participation in CFC as a consumer. While analysis of the literature suggests that social motives might be an important reason for second-hand clothing shopping behaviour (Yan et al., 2015) or can be a significant predictor of participation in the SE (Angelovska et al., 2020), our findings seem to be quite interesting in that aspect. In our research, social motives significantly affected both attitude towards CFC platforms and intention to use them in the future; however, the effect on those variables was negative.

Ecological motives were considered to be a relatively important factor for buying second-hand clothing through CFC platforms. Our study findings confirm that ecological motives positively influence the attitudes towards using CFC applications/platforms, which is in line with previous studies by Won and Kim (2020) or Ek Styvén and Mariani (2020). It should be noted, however, that our results did not support the hypothesis that those motives positively influence the willingness to use CFC applications in the future, same as in Yan et al. (2015). Ecological motivation can be seen as a quite important factor regarding participation in CFC platforms, but they may not directly affect the behavioural intention to use them.

Conclusions

The results of our research have shown that there is significant evidence to conclude that the most important motives for using online applications for collaborative fashion consumption were economic and utility motives. Moreover, their impact on attitudes towards these applications and the willingness to use them was confirmed. Past research demonstrates that second-hand consumers are more likely to be price-sensitive and motivated by low prices. Saving money is a key driver for consumers. Thus, low prices exert a major influence on consumers’ willingness to purchase second-hand goods (Cervellon et al., 2012; Guiot & Roux, 2010; Isla, 2013; Williams & Paddock, 2003). Ecological motives emerged as relatively important determinants of the use of CFC applications. Environmental and ethical benefits of garment reuse are also significant drivers according to previous research (Guiot & Roux, 2010; Waight, 2013; Xu et al., 2014). Social motives not only were the least important determinants of participation in CFC, but they seem to have a negative impact on both ATT and willingness to use CFC platforms.

From a theoretical perspective, this study contributes to the fashion literature by shedding light on the motivations for using CFC online platforms, especially in the context of the results on social motives. The findings presented in this article can be extremely valuable and useful in designing and implementing solutions to support CFC, such as mobile applications or dedicated websites. The results of our research can be used when designing activities in the field of marketing communication. In order to promote their applications/platforms, enterprises should first of all focus on economic and utility benefits, as well as on ecological aspects, and not focus on social benefits.

Limitations and future research directions

The study has several limitations. Because of the sample size and the selected method of sampling, the results cannot be treated as representative for the general population of Polish consumers who use CFC platforms to buy second-hand clothing. Due to the differences in consumer behaviour regarding various forms of participation in SE/CC, it should be kept in mind that the possibility of inference is limited only to CFC platforms. Our research was focussed on three types of motivation regarding the usage of CFC applications, so it would be a good idea to widen the spectrum of motives in future research. The research findings could be used to describe the consumer behaviour of Polish consumers; however, it should be noticed that due to cultural differences, the importance and the influence of motives for using CFC platforms can differ in other countries. It would be interesting to conduct cross-country research in that aspect. Future studies could also explore other forms of consumer behaviour regarding the usage of CFC platforms, e.g. consumer engagement.

Acknowledgements

The study was conducted within the research project Economics in the face of the New Economy financed within the Regional Initiative for Excellence programme of the Minister of Science and Higher Education of Poland, years 2019–2022, grant no. 004/RID/2018/19, financing 3,000,000 PLN.

References

1. Ahmed, R. R., Romeika, G., Kauliene, R., Streimikis, J., & Dapkus, R. (2020). ES-QUAL model and customer satisfaction in online banking: Evidence from multivariate analysis techniques. Oeconomia Copernic, 11, 59–93.

2. Ajzen, I. (1991). The theory of planned behavior. Organizational Behavior and Human Decision Processes, 50, 179–211.

3. Angelovska, J., Èeh Èasni, A., & Lutz, C. (2020). Turning consumers into providers in the sharing economy: Exploring the impact of demographics and motives. Ekonomska misao i praksa, 29(1), 79–100. Retrieved from https://hrcak.srce.hr/239585.

4. Armstrong, C. M., Niinimäki, K., Lang, C., & Kujala, S. (2016). A use-oriented clothing economy? Preliminary affirmation for sustainable clothing consumption alternatives. Sustainable Development, 24, 18–31. doi:10.1002/sd.1602

5. Balck, B., & Cracau, D. (2015). Empirical analysis of customer motives in the shareconomy. Working Paper Series, University of Magdeburg. Retrieved from https://www.fww.ovgu.de/fww_media/femm/femm_2015/2015_02.pdf

6. Bardhi, F., & Eckhardt, G. M. (2012). Access-based consumption: The case of car sharing, Journal of Consumer Research, 39(4), 881–898. doi:10.1086/666376.

7. Barnes, S., & Mattsson, J. (2016). Understanding current and future issues in collaborative consumption: A Four-Stage Delphi Study. Technological Forecasting and Social Change, 104, 200–211. doi:10.1016/j.techfore.2016.01

8. Becker-Leifhold, C., & Iran, S. (2018). Collaborative fashion consumption — Drivers, barriers and future pathways. Journal of Fashion Marketing and Management, 22, 189–208. doi:10.1108/JFMM-10-2017-0109

9. Bedyńska, S., & Książek, M. (2012). Statystyczny drogowskaz 3. Praktyczny przewodnik wykorzystania modeli regresji oraz równań strukturalnych; Szkoła Wyższa Psychologii Społecznej: Warsaw, POL, pp. 159–200, ISBN 9788363354053

10. Belk, R. W. (2010). Sharing. Journal of Consumer Research, 36(5), 715–734. doi:10.1086/612649.

11. Belk, R. W. (2014). You are what you can access: Sharing and collaborative consumption online. Journal of Business Research, 67(8), 1595–1600. doi:10.1016/j.jbusres. 2013.10.001.

12. Benoit, S., Baker, T. L., Bolton, R. N., Gruber, T., & Kandampully, J. A. (2017). Triadic framework for collaborative consumption (CC): Motives, activities and resources & capabilities of actors. Journal Business Research, 79, 219–227.

13. Botsman, R., & Rogers, R. (2010). What’s mine is yours. The rise of collaborative consumption.? New York: Harper Business.

14. Cervellon, M., Carey, L., & Harms, T. (2012). Something old, something used: Determinants of women’s purchase of vintage fashion vs second-hand fashion. International Journal of Retail & Distribution Management, 40(12), 956–974. doi:10.1108/09590551211274946

15. Chieng, F. Y. L. (2021). Collaborative fashion consumption: You don’t have to own high fashion to own it. Curtin Insight Articles. Retrieved from https://news.curtin.edu. my/insight/2021-2/collaborative-fashion-consumption-you-dont-have-to-own-highfashion-to-own-it/

16. Cooper, T. (2013). .Sustainability, Consumption and the Throwaway Culture. W: Walker S. and Giard J. (red.) The Handbook of Design for Sustainability, pp. 137–155, Bloomsbury Academic.

17. Druckman, A., & Jackson, T. (2010). The bare necessities: How much household carbon do we really need? Ecological Economics, 69(9), 1794–1804.

18. Ek Styvén, M., & Mariani, M. M. (2020). Understanding the intention to buy secondhand clothing on sharing economy platforms: The influence of sustainability, distance from the consumption system, and economic motivations. Psychology Marketing, 37(5) 1–16. doi:10.1002/mar.21334

19. Farrant, L., Olsen, S. I., & Wangel, A. (2010). Environmental benefits from reusing clothes. The International Journal of Life Cycle Assessment, 15(7), 726–736.

20. Fornell, C., & Larcker, D. F. (1981). Structural equation models with unobservable variables and measurement error: Algebra and statistics. Journal of Marketing Research, 18/3, 382–388.

21. Geissdoerfer, M., Savaget, P., Bocken, N. M., & Hultink, E. J. (2017). The circular economy — A new sustainability paradigm? Journal of Cleaner Production, 143, 757–768. doi:10.1016/j.jclepro.2016.12.048.

22. Geng, R., Mansouri, S. A., & Aktas, E. (2017). The relationship between green supply chain management and performance: A meta-analysis of empirical evidences in Asian emerging economies. International Journal of Production Economics, 183, 245-258. doi:10.1016/j.ijpe.2016.10.008

23. Gopalakrishnan, S., & Matthews, D. (2018). Collaborative consumption: A business model analysis of second-hand fashion. Journal of Fashion Marketing and Management, 22(3), 354–368. doi:10.1108/JFMM-05-2017-0049.

24. Guiot, D., & Roux, D. (2010). A second-hand shoppers’ motivation scale: Antecedents, consequences, and implications for retailers. Journal of Retailing, 86(4), 355–371. doi:10.1016/j.jretai.2010.08.002

25. Habibi, M. R., Davidson, A., & Laroche, M. (2017). What managers should know about the sharing economy. Business Horizons, 60(1), 113–121. doi:10.1016/j.bushor.2016.09.00

26. Hair, J.F. Jr., Black, W. C., Babin, B. J., & Anderson, R. E. (2009). Multivariate data analysis (7th ed., pp. 627–686). Upper Saddle River: NJ, USA: Pearson International Edition. ISBN 9780138132637.

27. Hamari, J. (2013). Transforming homo economicus into homo ludens: A field experiment on gamification in a utilitarian peer-to-peer trading service. Electronic Commerce Research and Applications, 12, 236–245 https://doi.org/10.1016/j.elerap.2013.01.004.

28. Hamari, J., Sjöklint, M., & Ukkonen, A. (2016). The sharing economy: Why people participate in collaborative consumption. The Journal of the Association for Information Science and Technology, 67, 2047–2059. doi:10.1002/asi.23552

29. Henninger, C. E., Brydges, T., Iran, S., & Vladimirova, K. 2021. Collaborative fashion consumption — A synthesis and future research agenda. Journal of Cleaner Production, 319, 128648.I doi:10.1016/j.jclepro.2021.128648

30. International EMF Project — Progress reports — June 2015–2016. Retrieved from https://www.who.int/publications/m/item/international-emf-project-progress-report2015-2016

31. Iran, S., & Schrader, U. (2017). Collaborative fashion consumption and its environmental effects. Journal of Fashion Marketing and Management, 21(4), 468–482. doi:10.1016/j.jclepro.2018.11.163

32. Iran, S., Geiger, A. M., & Schraeder, U. L. (2018). Collaborative fashion consumption — A cross-cultural study between Tehran and Berlin. Journal of Cleaner Production, 212, 313–323. doi:10.1016/j.jclepro.2018.11.163

33. Isla, V. L. (2013). Investigating second-hand fashion trade and consumption in the Philippines: expanding existing discourses. Journal of Consumer Culture, 13(3), 221–240. doi:10.1177/1469540513480167

34. Johansson, J. K. (2010). Global Marketing Strategy. Wiley International Encyclopedia of Marketing.doi:10.1002/9781444316568.wiem01024

35. Kapoor, A. P., & Vij, M. (2021). Want it, Rent it: Exploring attributes leading to conversion for online furniture rental platforms. Journal of Theoretical and Applied Electronic Commerce Research, 16, 188–207. doi:10.4067/S0718-18762021000200113.

36. Konarski, R. (2009). Modelowanie równań strukturalnych. Teoria i praktyka (p. 15). Warsaw, Poland: Wydawnictwo Naukowe PWN. ISBN 9788301160944

37. Lamberton, C. P., & Rose, R. L. (2012). When is ours better than mine? A framework for understanding and altering participation in commercial sharing systems, Journal of Marketing, 76(4), 109–125. doi:10.1509/jm.10.0368.

38. Lang, C., Seo, S., & Liu, C. (2019). Motivations and obstacles for fashion renting: A crosscultural comparison. Journal of Fashion Marketing and Management, 23(4), 519–536. doi:10.1108/JFMM-05-2019-0106

39. Lee, S. E., Jung, H. J., & Lee, K.-H. (2021). Motivating collaborative consumption in fashion: Consumer benefits, perceived risks, service trust, and usage intention of online fashion rental services. Sustainability, 13, 1804. doi:10.3390/su13041804

40. Leismann, K., Schmitt, M., Rohn, H., & Baedeker, C. (2013). Collaborative consumption: Towards a resource-saving consumption culture. Resources, 2(3), 184–203. doi:10.3390/resources2030184

41. Mont, O., & Plepys, A. (2008). Sustainable consumption progress: Should we be proud or alarmed? Journal of Cleaner Production, 16(4), 531–537.

42. Muangmee, C., Kot, S., Meekaewkunchorn, N., Kassakorn, N., & Khalid, B. (2021). Factors determining the behavioral intention of using food delivery apps during COVID19 pandemics. Journal of Theoretical and Applied Electronic Commerce Research, 16, 1297–1310. doi:10.3390/jtaer16050073

43. Munoz, P., & Cohen, B. (2017). Mapping out the sharing economy: A configurational approach to sharing business modeling. Technological Forecasting and Social Change, 125, 21–37. 44. Ode, E., & Ayavoo, R. (2020). The mediating role of knowledge application in the relationship between knowledge management practices and firm innovation. Journal of Innovation & Knowledge, 5, 209–217.

45. Paczka, E. (2020). Collaborative consumption i jej wpływ na rozwój przedsiębiorczości w obliczu zmian pokoleniowych. Przegląd Prawa I Administracji, 120, tom 2, 749–761. doi:10.19195/0137-1134.120.104.

46. Padmavathy, C., Swapana, M., & Paul, J. (2019). Online second-hand shopping motivation — Conceptualization, scale development, and validation. Journal of Retailing and Consumer Services, 51, 19–32. doi:10.1016/j.jretconser.2019.05.014

47. Park, H., & Armstrong, C. M. J. (2019). Is money the biggest driver? Uncovering motives for engaging in online collaborative consumption retail models for apparel. Journal of Retailing and Consumer Services, 51, 42–50. doi:10.1016/j.jretconser.2019.05.022

48. Perlacia, A. S., Duml, V., & Saebi, T. (2017). Collaborative consumption: Live fashion, don’t own it. Beta, 31, 6–24. doi:10.2139/ssrn.2860021

49. Phipps, M., Ozanne, L. K., Luchs, M. G., Subrahmanyan, S., Kapitan, S., Catlin, J. R., & Weaver, T. (2013). Understanding the inherent complexity of sustainable consumption: A social cognitive framework. Journal of Business Research, 66(8), 1227–1234.

50. Piligrimiene, Ž., Žukauskaite, A., Korzilius, H., Banyte, J., & Dovaliene, A. (2020). Internal and external determinants of consumer engagement in sustainable consumption. Sustainability, 12(4), 1349. doi:10.3390/su12041349

51. Piscicelli, L., Cooper, T., & Fisher, T. (2015). The role of values in collaborative consumption: Insights from a product-service system for lending and borrowing in the UK. Journal of Cleaner Production, 97, 21–29, doi:10.1016/j.jclepro.2014.07.032.

52. Popa, I. D., & Dabija, D. C. (2019). Developing the Romanian organic market: A producer’s perspective. Sustainability, 11, 467.

53. Ritzer, G., & Jurgenson, N. (2010). Production, consumption, prosumption: The nature of capitalism in the age of the digital 'prosumer’. Journal of Consumer Culture, 10(1), 13–36. doi:10.1177/1469540509354673

54. Sarigöllü, E., Hou, C., & Ertz, M. (2021). Sustainable product disposal: Consumer redistributing behaviors versus hoarding and throwing away. Business Strategy and the Environment, 30(1), pp. 340–356. doi:10.1002/bse.2624

55. Schor, J. B., & Fitzmaurice, C. J. (n.d.). Collaborating and connecting: the emergence of the sharing economy. Handbook of Research on Sustainable Consumption, 410–425. doi:10.4337/9781783471270.00039

56. Szczepańska-Woszczyna, K. (2021). Management theory, innovation, and organisation. A model of managerial competencies. Milton Park, UK: Routledge. ISBN 9780367485528

57. Waight, E. (2013). Eco babies: reducing a parent’s ecological footprint with second-hand consumer goods. International Journal of Green Economics, 7(2), 197–211. doi:10.1504/IJGE.2013.057444

58. Wang, Z., & Wang, N. (2012). Knowledge sharing, innovation and firm performance. Expert Systems with Applications, 39(10), 8899–8908.

59. Williams, C. C., & Paddock, C. (2003). The meanings of informal and second hand retail channels: some evidence from Leicester. International Review of Retail, Distribution and Consumer Research, 13(3), 317–336. doi:10.1080/0959396032000101372

60. Won, J., & Kim, B.-Y. (2020). The effect of consumer motivations on purchase intention of online fashion — Sharing platform. The Journal of Asian Finance, Economics and Business, 7(6), 197–207. doi:10.13106/JAFEB.2020.VOL7.NO6.197

61. Xu, Y., Chen, Y., Burman, R., & Zhao, H. (2014). Second-hand clothing: A cross-cultural comparison. International Journal of Consumer Studies, 38, 670–677. doi:10.1111/ijcs.12139

62. Yan, R.-N., Bae, S.Y., & Xu, H. (2015). Second-hand clothing shopping among college students: The role of psychographic characteristics. Young Consumers, 16(1), 85–98. doi:10.1108/YC-02-2014-00429

63. Zaman, M., Park, H., Kim, Y.-K., & Park, S.-H. (2019). Consumer orientations of secondhand clothing shoppers. Journal of Global Fashion Marketing, 10(2), 163–176. doi: 10.1080/20932685.2019.1576060

W artykule przedstawione zostały zachowania mieszkańców aglomeracji poznańskiej w zakresie korzystania z dostępnych usług oferowanych przez Miasto Poznań oraz instytucje i podmioty działające w sferze transportu. Rozwój zrównoważonych systemów transportowych w miastach, charakteryzujących się w znacznym stopniu innowacyjnymi rozwiązaniami determinuje ocenę poziomu jakości życia w mieście [Wyszomirski 2017]. Pojawiające się nowe propozycje ułatwień w codziennym „miejskim bytowaniu” dla mieszkańców są świadectwem, z jednej strony otwarcia się miasta na nowości technologiczne i dążenia do poprawy poziomu świadczenia usług publicznych, z drugiej zaś budowania wizerunku „smart city” i rozwoju oferty usług publicznych. Dynamiczny rozwój technologii informacyjno-komunikacyjnych i ich powszechna dostępność indukuje nowe rozwiązania biznesowe w zakresie procesu świadczenia usług indywidualnych jak i publicznych. Konsekwencją są korzyści związane z poprawą jakości życia przejawiające się w łatwości, dogodności i swobodzie dostępu do różnych usług transportowych. Coraz większe możliwości urządzeń mobilnych wspólnie z rosnącym dostępem do Internetu (przede wszystkim do Internetu mobilnego) i coraz niższymi kosztami korzystania z niego, nie tylko wpływają na rozwój e-commerce (i m-commerce), ale także skutkują postępującą wirtualizacją korzystania z różnego rodzaju usług, pojawieniem się nowych kategorii produktów, czy wzrostem znaczenia nowych trendów w zachowaniach konsumentów. Dwa z nich — prosumpcja i ekonomia współdzielenia — szczególnie dynamicznie rozwijają się w odniesieniu do zachowań rynkowych mieszkańców polskich miast. Celem głównym artykułu jest pokazanie stopnia innowacyjności zachowań mieszkańców aglomeracji poznańskiej w zakresie korzystania z nowych rozwiązań oferowanych na rynku usług transportowych w Poznaniu. W pierwszej części artykułu omówiono obserwowany na przestrzeni ostatnich kilku lat dynamiczny rozwój technologii informacyjno-komunikacyjnych (ICT) w Polsce, trendy w zachowaniach rynkowych konsumentów, stopień i zakres wykorzystywania przez Polaków technologii mobilnych, jak również zmiany zachodzące na rynku e-commerce i m-commerce. Dalej uwagę skupiono na ekonomii współdzielenia jej istocie i omówieniu wyników badań dotyczących uczestnictwa Polaków w tej formie konsumpcji. W części badawczej przedstawione zostały wybrane wyniki badań dotyczących innowacyjności mieszkańców aglomeracji poznańskiej z zakresie korzystania z nowych rozwiązań transportowych dostępnych w mieście zrealizowanych w Katedrze Marketingu Produktu Uniwersytetu Ekonomicznego w Poznaniu, a będące odzwierciedleniem praktycznych rozwiązań ekonomii współdzielenia i prosumpcji wdrażanych w mieście 1 .

Rozwój ICT w Polsce i ich wpływ na życie i zachowania rynkowe Polaków

Zachodzące od wielu lat w Polsce zmiany w zachowaniach rynkowych konsumentów, pojawianie się nowych kategorii produktów, czy generalna wirtualizacja życia, są konsekwencją dynamicznego rozwoju ICT. W 2008 roku jedynie 58,9% gospodarstw domowych w Polsce było wyposażonych w komputery, gdzie w 2018 roku odsetek ten wzrósł do 82,7%. Wielkość omawianego wskaźnika w dalszym ciągu (choć w coraz mniejszym stopniu) jest zależna od miejsca zamieszkania — komputer w domu posiadało w 2018 roku 86,6% mieszkańców dużych miast i 80,5% mniejszych miast i 81% obszarów wiejskich, a dekadę temu było to odpowiednio: 64%, 59,6% i 52,8%. W ostatnim dziesięcioleciu miał miejsce wręcz skokowy rozwój Internetu w Polsce. W 2008 roku dostęp do niego posiadało 47,6% gospodarstw domowych, a w 2018 roku było to już 84,2%. Należy jednak zaznaczyć, że w 2017 roku wskaźnik gospodarstw domowych z dostępem do Internetu był o 5 p.p. niższy od średniej dla Unii Europejskiej i o 16 p.p. niższy od Holandii będącej liderem w tym zakresie w UE [GUS 2012, 2018].

Z roku na rok zwiększa się także odsetek gospodarstw domowych posiadających dostęp do szerokopasmowego Internetu — w 2018 roku wyniósł on 79,3%. W 2017 roku wskaźnik ten w Polsce był o 7 p.p. niższy niż średnia UE-28. Rośnie również częstotliwość „bycia on-line” — codziennie lub prawie codziennie w 2018 roku z Internetu korzystało aż 63,9% Polaków, czyli o 6,7 p.p. więcej niż w 2016 roku [GUS 2018].

Zmiany zachowań rynkowych Polaków związane z rozwojem Internetu w pewnym stopniu obrazuje wykres 1, na którym przedstawiono cele korzystania z sieci w latach 2013 i 2017 [GUS 2017]. Zmiany są bardzo widoczne, czego odzwierciedleniem jest dynamiczny wzrost odsetka osób czytających lub pobierających czasopisma on-line, co stanowi oczywistą przyczynę spadku popularności prasy drukowanej. Internet w coraz większym stopniu staje się miejscem poszukiwania informacji o towarach i usługach m.in. za pomocą dedykowanych porównywarek cenowych.

Od wielu lat obserwować można tzw. efekt ROPO (ang. Research Online, Purchase Offline) polegający na zbieraniu przez klientów informacji o produktach (w tym usługach) w Internecie przed dokonaniem zakupu w placówce stacjonarnej. Wraz z dynamicznym rozwojem e-commerce w Polsce 2 w procesie zakupowym klientów obserwowany jest także odwrócony efekt ROPO (ang. Research Offline, Purchase Online) polegający na zbieraniu informacji przez klientów o produktach w placówce stacjonarnej (np. oglądając, przymierzając produkt, czy rozmawiając ze sprzedawcą), a dokonaniu zakupu w Internecie (przede wszystkim ze względu na niższą cenę).

Prostota i szybkość uzyskiwania informacji o produktach sprzyja rozwojowi trendu jakim jest smart shopping, który związany jest z poświęcaniem przez konsumentów swojego czasu i wysiłku na poszukiwanie informacji o produktach (w tym usługach) w celu znalezienia najbardziej atrakcyjnej cenowo oferty i uzyskania z tego tytułu oszczędności (Koniorczyk 2014). Jest to obecnie szczególnie proste przy wykorzystaniu internetowych porównywarek cenowych, czy też aplikacji z gazetkami handlowymi (promocyjnymi) na smartfony. Wyraźnie rośnie również częstość korzystania z bankowości internetowej, co jest wynikiem rosnącego dostępu do Internetu mobilnego i poprawiającym swoją funkcjonalność dedykowanym aplikacjom na urządzenia mobilne. Dla części klientów znacznie ograniczają lub wręcz eliminują one konieczność wizyty w stacjonarnych placówkach bankowych, gdyż prawie wszystko lub nawet wszystko co chcą wykonać w kontekście bankowości, mogą zrobić w dogodnym dla siebie momencie z poziomu smartfonu.

Według raportu Digital 2019 Polacy korzystając z jakiekolwiek urządzenia spędzają dziennie w Internecie średnio 6 godzin i 2 minuty. Wirtualizacja życia widoczna jest również szczególnie w odniesieniu do popularności portali społecznościowych, w których Polacy spędzają dziennie średnio 1 godzinę i 45 minut. W Polsce w 2019 roku z social mediów korzystało 18 mln (o 1 mln więcej niż rok wcześniej) aktywnych użytkowników, z czego 16 mln za pośrednictwem urządzeń mobilnych (o 2 mln więcej niż w 2018 roku) [DataReportal 2018 i 2019]. Z rosnącą popularnością portali społecznościowych powiązane jest tworzenie się tzw. wspólnot sieciowych — czyli grupy ludzi tworzących społeczną interakcję, uznające podobne normy zachowania lub praktyki w przestrzeni wirtualnej [Grzega, Kieżel 2017]. Postępująca wirtualizacja życia społeczeństw na całym świecie, nie odnosi się oczywiście jedynie do zachowań rynkowych — wspomniane wspólnoty wirtualne stają się wprawdzie źródłem informacji na temat produktów, ale należy podkreślić generalną zmianę w sposobie pracy, życia czy spędzaniu czasu wolnego, w tym przede wszystkim komunikowania się pomiędzy sobą — ze swoją rodziną lub znajomymi. Coraz częściej komunikacja ta przyjmuje charakter wirtualny — „tradycyjne” telefonowanie zastępowane jest wykonywaniem połączeń wideo za pomocą aplikacji mobilnych, wysyłanie SMS zastępowane jest „rozmową” na czatach w portalach społecznościowych, które mogą być tworzone dla całych grup znajomych. Co ważne, w kontekście zmian w zwyczajach zakupowych i zacierania się granicy pomiędzy konsumentem a sprzedawcą, w 2017 roku aż 20,4% Polaków wykorzystywało Internet do sprzedawania towarów (wykres 1).

W 2017 roku 64% Polaków posiadało smartfon [Mobee Dick 2018], a według raportu Digital 2019 aż 80% polskich internautów ogląda filmy na swoich smartfonach, 48% gra na nich gry, 51% wykorzystuje je do bankowości internetowej i 36% kupuje za ich pośrednictwem produkty [DataReportal 2019]. Dane Gemius natomiast pokazują, że smartfony są drugim najpopularniejszym urządzeniem wykorzystywanym do e-zakupów. Laptop wykorzystywany jest w tym celu przez 74% kupujących, smartfon przez 61%, komputer stacjonarny przez 54%, a tablet przez 27% [Gemius 2019]. Rozwój mobilnego Internetu i wzrost popularności smartfonów sprawia, że konsumenci są coraz częściej określani jako mobilni konsumenci, czy konsumenci 24/7, do których można dotrzeć w każdym miejscu z dostępem do Internetu o każdej porze dnia i nocy [Grzega, Kieżel 2017]. Tempo zachodzących w ostatnich latach zmian technologicznych, rozwój sieci 5G, czy widoczne zmiany we wzorcach zachowań nabywczych i konsumpcyjnych mieszkańców, każą przypuszczać, iż wirtualizacja życia Polaków będzie postępować, a wykorzystując urządzenia mobilne wykonywać będziemy coraz więcej czynności — związanych z różnymi sferami życia — począwszy od już teraz popularnych zakupów, czy korzystania z bankowości elektronicznej, przez opiekę zdrowotną, załatwianie spraw związanych z administracją publiczną, rozrywkę, czy zarządzanie inteligentnymi domami czy mieszkaniami. Należy jednocześnie mieć na uwadze, że rozwój technologii i sposób jej wykorzystania będzie prawdopodobnie silnie zdeterminowany przez postępy prac nad sztuczną inteligencją.

Uczestnictwo w ekonomii współdzielenia i prosumpcji jako przejawy innowacyjności polskich konsumentów

Korzystanie przez Polaków z mediów społecznościowych, pojawienie się tzw. konsumentów 24/7, czy smart shopping to trendy w zachowaniach świadczące o ich innowacyjności. Oprócz nich innowacyjne zachowania konsumentów związane są z wieloma innymi trendami, w tym między innymi z prosumpcją i ekonomią współdzielenia (sharing economy) [Baruk 2017, Zalega 2016]. Dogłębna analiza literatury przedmiotu dokonana przez S. K. Curtisa i M. Lehnera wskazuje, że rozwój sharing economy związany był/jest przede wszystkim z tzw. kryzysem gospodarczym zapoczątkowanym w 2007 roku, wzrostem nierówności społecznych, zwiększeniem świadomości ekologicznej, rozwojem technologii informacyjno-komunikacyjnych i po prostu wygodą. Stąd motywy uczestnictwa w tej ekonomii współdzielenia to w pierwszej kolejności motywy ekonomiczne, środowiskowe i socjalne [Curtis i Lehner 2019]. Samo pojęcie sharing economy funkcjonuje w literaturze przedmiotu od wielu lat, lecz w dalszym ciągu dostrzec można różnice w jego definiowaniu, czy jego związków z innymi pojęciami. Niektórzy wskazują, że ekonomia współdzielona określana jest także jako peer-to-peer economy, mesh economy, collaborative economy, czy collaborative consumption [Zgiep 2014].

Inni badacze zaznaczają, że używanie wymienionych wyżej pojęć a także innych (np. access economy, circular economy, gift economy, gig economy, rental economy, on-demand economy, collaborative economy, mesh economy, alternative finance) zamiennie z sharing economy jest nie do końca uprawnione. Z jednej strony bowiem te pojęcia w niektórych przypadkach ze sobą silnie powiązane i się przenikają, ale z drugiej strony niekiedy zakres poszczególnych pojęć wyraźnie się od siebie różni i np.

jedno pojęcie wychodzi poza ramy drugiego [Sobiecki G. 2016]. Według J. W. Pietrewicza i R. Sobieckiego (2016) sharing economy to forma organizacji prowadzenia działalności gospodarczej z wykorzystaniem platform internetowych, opartej na odpłatnym lub nieodpłatnym korzystaniu z dostępnych i niezagospodarowanych zasobów stanowiących własność innych podmiotów. Zdaniem A. Sundararajana sharing economy składa się z platformy internetowej (pobierającej prowizję) za pośrednictwem której dokonuje się opłat za dobra i usługi, przedsiębiorców i konsumentów. G. Petropoulos zwraca uwagę, że sharing economy polega na łączeniu ze sobą użytkowników w sieci, którzy chcą dzielić się ze sobą swoimi dobrami i usługami [Banaszek 2018].

W tym miejscu powstają dwa zasadnicze pytania. Pierwsze dotyczy tego, czy dzielenie się niezagospodarowanymi zasobami musi odbywać się z wykorzystaniem / za pośrednictwem platformy internetowej? Drugie z pytań jest być może bardziej kontrowersyjne, gdyż związane jest z istotą omawianego pojęcia — czy oferowane na rynku produkty, które mają w nazwie „sharing” i stają się coraz bardziej popularne w polskich miastach, a więc np. car-sharing, czy bike-sharing, nie wypaczają poniekąd idei ekonomii współdzielenia? Podawane jako sztandarowe przykłady ekonomii współdzielenia są przecież jedynie formami wynajmu oferowanego przez przedsiębiorstwa zainteresowanym klientom. Ideą sharing economy jest w końcu umożliwienie innym korzystania z niezagospodarowanych zasobów czyli z takich, z których dany podmiot w danym momencie nie korzysta. Czy można jednak mówić o niezagospodarowanych zasobach w przypadku modelu biznesowego opierającego się na dostarczeniu na rynek produktu w postaci krótkoterminowego wynajmu samochodów, w którym liczba udostępnianych w danym mieście samochodów na minuty jest dostosowywana po prostu do popytu na tę usługę? Idea sharing economy zakładała przede wszystkim „dzielenie się” nadwyżkami zasobów / niewykorzystywanymi zasobami (zwłaszcza osób prywatnych), a nie dostosowywaniem ilości zasobów (podaży samochodów, rowerów, skuterów, hulajnóg…) do zgłaszanego na nie zapotrzebowania. Odwołując się do bardzo ciekawego zestawienia definicji pojęć dokonanego przez G. Sobieckiego (2016) który przyjmuje, że sharing economy to: systemy, które ułatwiają dzielenie się nie w pełni wykorzystanymi zasobami lub usługami — odpłatnie lub bezpłatnie — bezpośrednio między podmiotami indywidualnymi lub organizacjami — czy wynajem samochodów / rowerów / hulajnóg / skuterów na minuty nie jest po prostu formą „gospodarki wynajmu” (wg. G. Sobieckiego — Systemy, które umożliwiają odpłatny wynajem zasobów, aby nie trzeba było ich kupować)? lub „gospodarki dostępności” (wg. G. Sobieckiego — Systemy, które umożliwiają płatność za dostęp do dóbr zamiast otrzymywania dóbr na własność). W przeciwnym razie wynajem kortu tenisowego na godzinę gry ze znajomym również należy traktować jako uczestnictwo w sharing economy. W literaturze przedmiotu można odnaleźć także opinie, że sharing economy odnosi się do konsumentów, którzy udzielają sobie czasowego dostępu do niewykorzystywanych zasobów, w tym również za pieniądze (np. poprzez wynajem, zamianę, czy wypożyczanie) [Vaskelainen i Piscicelli 2018]. Curtis i Lehner [2019] starając się zdefiniować pojęcie sharing economy w kontekście zrównoważonego rozwoju, postulują by z zakresu omawianego pojęcia wyłączyć modele wymiany B2C, w tym właśnie carsharing, czy bike sharing. Jak wspomniano wcześniej takie podejście do rozumienia czym jest sharing economy z wykluczeniem z tego pojęcia wspomnianych form „sharingu” z jednej strony może być odbierane jako kontrowersyjne, między innymi z uwagi na ilość prac naukowych, raportów komercyjnych, czy nawet badań GUS, w których zaliczane są one do ekonomii współdzielenia, ale z drugiej strony pozwala uwypuklić ideę tej koncepcji i jej systematyczny rozwój przedmiotowy jaki podmiotowy. Niezależnie od zajętego w tym zakresie stanowiska, korzystanie z samochodów, rowerów, skuterów, czy hulajnóg na minuty, wykorzystując w do tego aplikacje mobilne jest bez wątpienia przejawem innowacyjności (przynajmniej obecnie) w zachowaniach rynkowych konsumentów.

Zgodnie z przyjętymi przez GUS założeniami metodycznymi, z przeprowadzonych przez tę instytucję badań wynika, że Polacy coraz częściej są uczestnikami ekonomii współdzielenia (tabela 1). W coraz większym zakresie korzystają bowiem ze stron internetowych lub aplikacji służących do łączenia z sobą osób prywatnych oferujących usługi zakwaterowania lub transportu z prywatnymi odbiorcami tych usług. W 2017 roku ze stron lub aplikacji związanych z organizacją zakwaterowania korzystało 15% Polaków, gdzie rok później było to 17,1%. Analogiczne odsetki w odniesieniu do korzystania ze stron internetowych i aplikacji związanych z organizacją transportu wyniosły 6,2% i 7,2%. Dane GUS pokazują, że kobiety i mężczyźni w bardzo zbliżonym stopniu są uczestnikami ekonomii współdzielenia w kategoriach produktowych wchodzących w skład zakresu przedmiotowego badania. Wyraźnie różnice w tym zakresie obserwowalne są ze względu na miejsce zamieszkania, czy wiek; co nie powinno stanowić zaskoczenia.

Z jednej strony osoby w najmłodszej grupie wiekowej mogą po prostu nie posiadać odpowiednich środków finansowych do korzystania z różnego rodzaju produktów (w tym usług) związanych z zakwaterowaniem lub transportem, z drugiej strony natomiast grupa osób 55+ charakteryzuje się generalnie relatywnie niskim stopniem wykorzystywania technologii informacyjno-komunikacyjnych, stąd również korzystanie z ze stron internetowych i aplikacji w ramach ekonomii współdzielenia także jest na relatywnie niskim poziomie. Uczestnictwo w ekonomii współdzielenia zdeterminowane jest wielkością miejsca zamieszkania — może to wynikać z samej dostępności produktów zaliczanych do sharing economy, które są do dyspozycji przede wszystkim w dużych miastach (z powodzeniem przyjmują się w coraz większym stopniu również w mniejszych miejscach zamieszkania).

Mówiąc o gospodarce współdzielenia nie można zapominać również o wspomnianej na początku tego punktu — prosumpcji, której korzenie za sprawą A. Tofflera sięgają zdecydowanie bardziej wstecz w latach niż gospodarka współdzielenia. Ale też przez ponad pięćdziesiąt lat pojęcie prosumpcji (prosumenta) zmieniło swoją istotę i zakres przedmiotowy za sprawą rozwoju społeczno-gospodarczego, a przede wszystkim rewolucji w ICT [Baruk, Iwanicka 2015, s. 40]. Współczesny wymiar funkcjonowania każdego z rynków to głównie rezultat dynamicznych zmian w relacjach i ich zakresach między jego uczestnikami. A współczesne podejście do relacji i jej wielowymiarowości pomiędzy producentem/dostawcą a konsumentem zmieniło istotę prosumpcji, która stała się z jednym z istotnych elementów poprawy warunków życia, a w zasadzie podniesienia jego jakości w wymiarze indywidualnym i publicznym. Prosumpcja stała się również źródłem dla kreowania nowych rozwiązań czy doskonalenia dotychczasowych, a więc narzędzia ICT i ich dostępność sprawiły, że zmieniła się natura i możliwości komunikowania się w ramach związków i relacji pomiędzy uczestnikami rynku. Zatem nie tylko ważne stało się oferowanie konkretnych rozwiązań zaspokajających potrzeby konsumentów, ale także aktywność konsumentów w zakresie korzystania, kreowania pomysłów na doskonalenie i pojawienie się nowych dóbr i usług zaspokających nowe potrzeby lub stare w inny sposób. To co jest istotne w relacji między oferentem/dostawcą a konsumentem to wspólne dążenie do podnoszenia wartości dostarczanych/otrzymanych dóbr i usług [Szul 2018, s. 64]. Podnoszenie wartości to nic innego jak kreowanie wartości dodanej/dodatkowej, której tworzenie nie jest możliwe bez poznania opinii uczestników relacji na temat uzyskanych efektów oraz zbadania poziomu satysfakcji jej uczestników z wartości dostarczonej na poziomie podstawowym jak i zaspokojenia dodatkowych oczekiwań i pragnień.

W kreowaniu wartości dodanej nieocenione znaczenie ma wzajemna komunikacja tej wartości przez strony relacji, gdyż praktyka gospodarcza bogata jest w przypadki, w których brak działań komunikacyjnych, czy dbałości o stworzenie przestrzeni do wymiany doświadczeń, bądź też wymiany poglądów przekłada się na brak satysfakcji stron z relacji (najbardziej znany to Segway/Ginger — transporter miejski). Z kolei dobrym przykładem może być Uber, który w miarę rzetelnie podchodzi do kształtowania relacji z konsumentem poprzez jest systematyczną ocenę poziomu satysfakcji z usług. Ponadto dąży do rozszerzania oferty świadczonych usług począwszy od standardu Uber Pop, dalej Uber Black (samochodu o wyższym standardzie), Uber Eats, Uber Health, Uber Bike czy Uber Freight.

Innowacyjność zachowań mieszkańców aglomeracji poznańskiej w świetle badań korzystania ze środków transportu w mieście W artykule przyjęto za K. Gutkowską (2011) że innowacyjność konsumentów jest to stosunek konsumentów do innowacji rynkowych, a więc również ich gotowość do zakupu innowacyjnych produktów (w tym usług).

Innowacyjność jest cechą osobowości człowieka, a co za tym idzie może stanowić podstawę do różnicowania konsumentów, ze względu na ich stosunek do innowacji i prezentowane postawy wobec innowacji, które przede wszystkim przejawiają się tempem akceptacji innowacji produktowych. W klasycznym modelu dyfuzji innowacji E.M. Rogers (1983) wyszczególnił 5 grup konsumentów — innowatorów, wczesnych naśladowców, wczesną większość, późną większość i maruderów. Innowacyjność w zachowaniach mieszkańców aglomeracji poznańskiej przejawiać się więc będzie w akceptacji innowacji produktowych w zakresie przemieszczania się po mieście, a więc przede wszystkim w stopniu korzystania z platform łączących kierowców i pasażerów (np. Uber), czy usług wynajmu krótkoterminowego za pośrednictwem aplikacji mobilnych (np. samochodów, rowerów, skuterów, hulajnóg).

Z badania przeprowadzonego przez Instytut ARC Rynek i Opinia (na zlecenie firmy Straal i Digital Poland) wśród mieszkańców miast o populacji powyżej 100 tys. osób wynika, że w 2018 roku w grupie osób deklarującej korzystanie z usług typu „Mobility-as-a-Service” (MaaS) wyraźnie najpopularniejszą było wynajmowanie rowerów miejskich na minuty (61% wskazań). Kolejne miejsca pod względem odsetka wskazań zajęły: zamawianie licencjonowanej taksówki za pomocą aplikacji mobilnej (47%), zamawianie przejazdu samochodem wykorzystując do tego aplikację mobilną kojarzącą kierowców z osobami potrzebującymi transportu (35%), przejazd okazjonalny jednym pojazdem z podziałem kosztów przez jego uczestników (24%), wynajem samochodu na minuty/godziny (18%) i wynajem skutera na minuty/godziny (5%) [Straal i Digital Poland 2018].

Dla osób niekorzystających z MaaS najczęściej wskazywanym czynnikiem powstrzymującym przed tego typu usługami były przede wszystkim — preferowanie własnego pojazdu (48% wskazań), preferowanie korzystania z tradycyjnej komunikacji miejskiej (39%), brak odpowiedniej wiedzy/niejasne zasady korzystania (22%), lokalizacja pojazdów/stacji wypożyczeni (15%), mała dostępność/zbyt uboga oferta usługodawców (15%), czy obawy związane z błędnym naliczaniem opłat za usługę (14%).

Z przeprowadzonych badań wynika, że pomimo niezwykle dynamicznego rozwoju segmentu produktów transportowych związanych z wynajmem krótkookresowym pojazdów, wśród mieszkańców aglomeracji poznańskiej poruszanie się komunikacją miejską (tramwaj, autobus) i jazda własnym samochodem to zdecydowanie najpopularniejsze środki komunikacji w Poznaniu.

Z komunikacji miejskiej korzysta aż 85% mieszkańców aglomeracji poznańskiej, z czego 42,4% deklaruje, że robi to bardzo często lub wyłącznie.

Pewne różnice w popularności omawianej formy transportu widoczne są ze względu na płeć badanych. Wcale z komunikacji nie korzysta 19,3% mężczyzn i 11,5% kobiet, a zawsze/wyłącznie przemieszcza się nią po Poznaniu 17,6% kobiet i 11,1% mężczyzn. W tym miejscu należy zaznaczyć, że flota miejskiego przewoźnika została powiększona w 2019 roku o autobusy elektryczne i należy się spodziewać, że w wyniku każdego kolejnego zakupu taboru autobusowego zamawiane będą wyłącznie niskoemisyjne pojazdy. Posiadanie przez miasta innowacyjnego, zrównoważonego i bezpiecznego systemu transportu, to bardzo ważny aspekt smart mobility, czyli obszaru będącego jednym z filarów rozwijania miasta zgodnie z ideą smart city. Jednak problemy z punktualnością i czasem przejazdu na wielu trasach zarówno tramwajów i autobusów stają się przyczyną wyboru innych ofert przejazdu.

Z prywatnego samochodu jako środka transportu nie korzysta w Poznaniu jedynie 18,3% badanych, natomiast bardzo często lub wyłącznie tym środkiem transportu porusza się aż 50,8% respondentów. Podobnie jak to ma miejsce w odniesieniu do komunikacji miejskiej, także w przypadku jazdy prywatnym samochodem, widoczne są różnice ze względu na płeć. Jest on wyłączną formą przemieszcza się po Poznaniu dla aż 29% mężczyzn i 18,8% kobiet. I nie stanowi to zaskoczenia, albowiem jest on wygodnym i dostępnym w każdym momencie środkiem transportu, mimo coraz poważniejszych trudności z parkowaniem.

Prywatnym rowerem lub hulajnogą porusza się po Poznaniu aż 55,7% mieszkańców aglomeracji, ale należy zaznaczyć, że większość z nich robi to bardzo rzadko lub rzadko. Bardzo często lub wyłącznie z tych dwóch form przemieszczania korzysta 13,6% badanych. Oczywiście trzeba pamiętać, że częstotliwość korzystania z (zarówno prywatnych, jak wynajmowanych) rowerów i hulajnóg jest silnie uwarunkowana przez pogodę, czy po prostu porę roku. Należy mieć na uwadze również fakt, iż w ostatnich latach w Poznaniu rozbudowywana jest infrastruktura rowerowa.

W 2017 roku dostępnych było ok. 140 kilometrów dróg dla rowerów, dróg dla pieszych i rowerów oraz pasów ruchu dla rowerów. Przyjęty Program Rowerowy M. Poznania 2017–2022 z perspektywą do roku 2025, którego główne cele zakładają wykonania spójnej sieci tras rowerowych, zapewniających możliwość bezpiecznego i wygodnego poruszania się rowerem, jak również osiągnięcie 12% udziału przemieszczeń rowerowych w podziale zadań przewodu do roku 2025 (10% do roku 2022), zakłada powstanie do 2022 roku sieci dróg rowerowych łączących centrum Poznania z jego przedmieściami [Rada Miasta Poznania 2017]. Realizacja tego przedsięwzięcia poprawiająca warunki i możliwości poruszania się po Poznaniu rowerem, powinna oczywiście pozytywnie wpłynąć na wzrost popularności tej formy transportu.

W przypadku usług firm taksówkarskich korzysta 57,1% badanych (59,6% kobiet i 53,9% mężczyzn), ale robią to oni przeważnie bardzo rzadko (23,7%) lub rzadko (15,9%). Należy przypuszczać, że udział ten formy transportu w sposobie przemieszczania się po Poznaniu (jak i innych miastach) będzie się zmniejszał. W związku z pojawieniem się konkurencji w postaci aplikacji łączących kierowców i pasażerów (np. Uber), „tradycyjne” korporacje taksówkarskie zmuszone będą do zredefiniowania swojego modelu biznesowego, wprowadzania rozwiązań mobilnych i przede wszystkim podniesienia jakości świadczonych usług.

Uber obecny jest na polskim rynku od 2014 roku, od 2015 roku można korzystać z tej usługi w Poznaniu. W 2019 roku z przejazdów Uberem korzystała ok. połowa mieszkańców aglomeracji poznańskiej, a więcej w dalszym ciągu mniej niż ma to miejsce w przypadku taksówek. Warto jednak zwrócić uwagę, że często, bardzo często lub wyłącznie z Uberem jeździ 22,7% badanych, gdy w przypadku usług świadczonych przez taksówkarzy odsetek ten wynosi 17,5%. Trzeba przypomnieć, że w badaniach ARC Rynek i Opinia dla Straal i Digital Poland (2018), „jedynie” 35% osób korzystających z MaaS zamawiało przejazd samochodem przez aplikację mobilną kojarzącą kierowców z osobami potrzebującymi przejazdu (do których zalicza się właśnie Ubera), a z badań GUS wynikało, że jedynie 7,2% mieszkańców Polski w wieku 16+ korzystało w 2018 roku ze stron internetowych lub aplikacji związanych z organizacją transportu. Zrealizowane badania własne pokazały więc, że mieszkańcy aglomeracji poznańskiej charakteryzują się relatywnie większym stopniem innowacyjności w zachowaniach rynkowych, w zakresie korzystania z aplikacji mobilnych takich jak Uber, niż ogół Polaków. Dalszy rozwój Ubera i podobnych aplikacji uwarunkowany będzie przede wszystkim kwestiami prawnymi, zmianami funkcjonowania firm taksówkarskich i innowacyjnością polskich konsumentów, a także (co równie ważne) opłacalności pracy dla kierowców współpracujących z Uberem (i jemu podobnymi firmami).

Przeprowadzone badania pokazują, że z usługi carsharingu korzysta 19,2% mieszkańców aglomeracji. Podkreślić należy, że częstość jazdy samochodem na minuty jest relatywnie niska — jedynie 2,8% użytkowników przemieszcza się w ten sposób po Poznaniu co najmniej bardzo często. Trzeba pamiętać także, że usługi te są obecne na poznańskim rynku dopiero od połowy 2017 roku, stąd w najbliższych latach należy spodziewać się wzrostu popularności tej formy transportu. Tym bardziej, że również władze Miasta Poznania są przychylne idei carsharingu, jako alternatywy dla samochodów prywatnych i podejmują działania mogące wpłynąć na rozwój tej usługi np. wydzielają w mieście dedykowane miejsca postojowe dla samochodów na minuty. Warto również ponownie przywołać ogólnopolskie badania ARC Rynek i Opinia dla Straal i Digital Poland (2018), w których wynajem samochodu na minuty/godziny deklarowało 18% osób korzystających z MaaS, więc podobnie jak ma to miejsce w przypadku Ubera, również w odniesieniu do carsharingu, w zachowaniach mieszkańców aglomeracji poznańskiej widoczny jest wyższy poziom innowacyjności niż ogółu mieszkańców polskich miast (o populacji powyżej 100 tys. osób). Jednocześnie trzeba pamiętać, że dostępność floty samochodów na minuty (a także skuterów na minuty) różni się znacznie w zależności od miasta, a usługi tego typu zostały uruchomione jedynie w największych miastach w Polsce.

Według raportu Mobility-as-a-Service [Straal i Digital Poland 2018] aglomeracja poznańska jest jednym z najbardziej rozwiniętych regionów (po Warszawie, Lublinie, Kaliszu, Zielonej Górze i Łodzi) jeśli chodzi o liczbę rowerów publicznych. Liczba mieszkańców przypadająca na jeden rower publiczny wynosiła 439 osób, gdzie w Zabrzu wskaźnik ten wynosił 3487, w Tychach 2137, a Rzeszowie 1897. W zeszłorocznym sezonie (2018) Poznańskiego Roweru Miejskiego mieszkańcy aglomeracji jeździli na rowerach ponad 1,65 miliona razy, a liczba użytkowników zbliżyła się do 150 tysięcy [Poznański Rower Miejski 2018]. Z przeprowadzonych badań własnych wynika, że w 2019 roku rowerem na minuty poruszało się po Poznaniu 30,7% mieszkańców aglomeracji poznańskiej (27,5% kobiet i 34,7% mężczyzn), czyli w zasadzie tyle samo ile średnio w innych miastach powyżej 100 tys. mieszkańców. Ten środek transportu wykorzystywany był jednak przeważnie bardzo rzadko lub rzadko.

Kolejną nowością w ofercie, którą stanowią skutery elektryczne na minuty poruszało się 14,5% badanych z czego 11,3% bardzo rzadko lub rzadko. Jest to następny przykład niskoemisyjnej formy transportu i podobnie jak to ma miejsce w przypadku rowerów, należy mieć na uwadze, że korzystanie ze skuterów na minuty silnie uzależnione jest od warunków pogodowych. Co więcej na rynku (w tym poznańskim) od czasu wprowadzenia elektrycznych skuterów, w coraz większej ilości dostępne są również hulajnogi elektryczne na minuty. Ponownie jednak należy podkreślić, iż mieszkańcy aglomeracji poznańskiej w większym stopniu niż ma to miejsce w przypadku ogółu mieszkańców miast powyżej 100 tys. osób korzystają z tego środka transportu.

Pod koniec 2018 roku w Poznaniu wprowadzona została możliwość wypożyczania elektrycznych hulajnóg na minuty, a ich liczba systematycznie się zwiększa. Wyniki badań potwierdzają, że z hulajnóg elektrycznych na minuty korzystało w 2019 roku 18% mieszkańców aglomeracji. W tym miejscu należy zaznaczyć, że konsumenci mogą mieć uzasadnione obawy związane z użytkowaniem tego środka transportu, przede wszystkim wynikające z braku odpowiednich (jednoznacznych) przepisów prawnych regulujących to, do jakiej kategorii pojazdów powinny być zaklasyfikowane hulajnogi elektryczne, kto może być ich użytkownikiem, w jaki sposób/gdzie należy się nimi poruszać, czy z jaką prędkością można nimi jeździć, itp. (obecnie trwają prace legislacyjne w tym zakresie).

Z jednej strony hulajnogi elektryczne są kolejnym przykładem niskoemisyjnych środków transportu dostępnych dla mieszkańców polskich miast, ale z drugiej strony ich pojawienie się niesie za sobą pewne zagrożenia związane z bezpieczeństwem nie tylko użytkowników, ale także osób postronnych. Poruszanie się z relatywnie dużą prędkością po chodnikach stwarza bowiem bezpośrednie zagrożenie dla zdrowia pieszych, a zostawianie hulajnóg po skończeniu ich użytkowania na chodnikach, stwarza bezpośrednie zagrożenie dla innych użytkowników np. dla osób niewidomych czy o innych rodzajach fizycznej niepełnosprawności.

Zakończenie

Rozwój MaaS w Poznaniu traktować należy jako element polityki transportowej w mieście i powinien być rozpatrywany w kontekście zrównoważonego rozwoju całej aglomeracji poznańskiej oraz miasta przyjaznego mieszkańcom. Przy tendencji do systematycznego zmniejszania się liczby mieszkańców w Poznaniu i przenoszenia się do okolicznych gmin rośnie znaczenie mobilności w ich życiu codziennym. Przy stosunkowo niskiej ocenie przez mieszkańców Poznania poziomu świadczenia usług publicznego transportu miejskiego konieczne są działania w zakresie rozszerzenia oferty typu MaaS [Styś, Tubis, Zaborowski 2016, s. 59]. Obok korzyści w postaci zwiększenia mobilności mieszkańców aglomeracji niewątpliwie niesie ona za sobą wiele korzyści głównie natury ekologicznej, jak również udostępniania nowych rozwiązań komunikacyjnych w przestrzeni publicznej. Zarówno wzrost popularności wypożyczania rowerów miejskich, jak i samochodów, skuterów, czy hulajnóg na minuty prowadzi do zwiększania znaczenia niskoemisyjnego transportu, co wpisuje się w rozwijanie miasta zgodnie z ideą smart city. W najbliższych latach w zależności od uwarunkowań prawnych i rozwiązań infrastrukturalnych powinniśmy spodziewać się dalszego wzrostu popularności alternatywnych dla „tradycyjnych” środków przemieszczania się po mieście. Część z wchodzących dopiero na rynek rozwiązań lub będących na nim relatywnie krótko, jest użytkowana bowiem obecnie (odwołując się do modelu dyfuzji innowacji Rogersa) przede wszystkim przez innowatorów, wczesnych naśladowców i w coraz większym stopniu wczesną większość. Dynamiczny rozwój ICT, dostępności urządzeń mobilnych i coraz powszechniejsze ich wykorzystywanie powinny dodatkowo stymulować konsumentów do próbowania i korzystania z innowacji produktowych w zakresie transportu, a przedsiębiorstwa działające na tym rynku zmusić do zredefiniowania swojego modelu biznesowego dopasowanego do zmieniającego się dynamicznie otoczenia społeczno — gospodarczego, technologicznego oraz demograficznego. Zrealizowane badania pokazały, że w dalszym ciągu podstawowymi formami przemieszczania się po Poznaniu były komunikacja miejska i prywatny samochód, ale z drugiej strony mieszkańcy aglomeracji poznańskiej nie obawiają się korzystać z nowych, innowacyjnych produktów, co wskazuje na innowacyjność ich zachowań. Jest to szczególnie widoczne w przypadku korzystania z aplikacji mobilnej do łączenia kierowców i pasażerów, jaką jest Uber. Pomimo jego relatywnie krótkiego okresu obecności na poznańskim rynku, już prawie połowa badanych zadeklarowała, że korzystała z niego. Co więcej, odsetek osób podróżujących Uber często, bardzo często lub wyłącznie jest wyższy niż analogiczny odsetek wśród osób korzystających z jego tradycyjnej alternatywy jakim są taksówki. Mając na uwadze, że obecnie firmy wynajmujące samochody i skutery na minuty prowadzą swoją działalność jedynie w największych miastach w Polsce, można stwierdzić, że mieszkańcy aglomeracji poznańskiej także w przypadku carsharingu i skutersharingu wykazują się postawami świadczącymi o wysokim stopniu innowacyjności w swoich zachowaniach komunikacyjnych. Poza tym korzystanie z własnego roweru lub jego wypożyczanie na minuty w celu przemieszczania się stało się elementem krajobrazu komunikacyjnego Poznania i zaakceptowanym przez wielu mieszkańców, szczególnie widocznym w okresie sprzyjającej pogody. A rozszerzenie oferty o rowery ze wspomaganiem elektrycznym niewątpliwie może zachęcić kolejnych mieszkańców do korzystania z tej formy transportu. Natomiast skutery i hulajnogi na minuty jako środki transportu miejskiego należy traktować obecnie jako testowanie nowej propozycji komunikacyjnej w mieście, której znaczenie jest niewielkie. Niemniej w dobie przemian stylów życia i zachowań mieszkańców dużych miast, wzroście ofert udogodnień jak i znaczenia ekologii mogą one zyskać akceptację niektórych segmentów mieszkańców (szczególnie młodych otwartych na nowe możliwości komunikacyjne). Jednocześnie pamiętać, że zmiana dotychczasowych przyzwyczajeń (zachowań) komunikacyjnych mieszkańców wymaga systematyczności, solidności i zwiększania ich atrakcyjności (wartość dodana) w ich oferowaniu oraz łatwości i niezawodności w korzystaniu z nich. Wówczas proces akceptacji nowych rozwiązań będzie zdecydowanie szybszy i niewątpliwie będzie wpływał na wzmocnienie wizerunku miasta przyjaznego mieszkańcom.

Przypisy

1 Badanie zostało przeprowadzone w maju 2019 roku techniką wywiadu bezpośredniego z wykorzystaniem kwestionariusza ankietowego i kwotowym doborem próby badawczej, która liczyła 795 mieszkańców aglomeracji poznańskiej (Poznań — 525 mieszkańców, podpoznańskie gminy — 270 mieszkańców). Kryterium doboru jednostki badawczej stanowiły: płeć, wiek i miejsce zamieszkania (dzielnica, gmina).

2 Według raportów Gemius dla e-Commerce Polska [2016 i 2019] — w 2016 roku 48% polskich internautów dokonało kiedyś zakupów online, gdzie w 2019 roku było to już 62%. Z danych GUS (2018) z kolei wynika, że w 2018 roku zakupów przez Internet dokonało 47,8% w wieku 16–74 lata (prawie 14 mln osób), co stanowi wzrost o prawie 11 p p. w stosunku do 2015 roku.

Bibliografia

1. Baruk A. I., Prosumpcja jako sposób na osiągnięcie sukcesu przez przedsiębiorstwo. Zarządzanie i Finanse — Journal of Management and Finance, Vol. 14, No. 2/2016.
2. Baruk A. I., Iwanicka A. Prosumpcja jako trend konsumencki w opiniach potencjalnych konsumentów. Zeszyty Naukowe Uniwersytetu Szczecińskiego, Problemy Zarządzania, Finansów i Marketingu nr 41, t. 1, 2015.
3. Baruk A. I. Prosumpcja jako wielowymiarowe zachowanie rynkowe. Zakres aktywności współczesnych nabywców, PWE, 2017.
4. GUS, 2012. Społeczeństwo informacyjne w Polsce. Wyniki badań statystycznych z lat 2007–2011. Warszawa.
5. GUS, 2017. Społeczeństwo informacyjne w Polsce. Wyniki badań statystycznych z lat 2013–2017. Zakład Wydawnictw Statystycznych. Warszawa.
6. GUS, 2018. Społeczeństwo informacyjne w Polsce. Wyniki badań statystycznych z lat 2014–2018. Zakład Wydawnictw Statystycznych. Warszawa.
7. e-Commerce Polska. (2016). E-commerce w Polsce 2016. Gemius dla e-Commerce Polska. Izba Gospodarki Elektronicznej, Warszawa.
8. e-Commerce Polska. (2019). E-commerce w Polsce 2019. Gemius dla e-Commerce Polska. Izba Gospodarki Elektronicznej, Warszawa.
9. Koniorczyk 2014. Smart shopping a zachowania zakupowe polskich konsumentów, Handel Wewnętrzyny 2014; 3(350), 15–24.
10. DataReportal. Raport Digital 2018, https://datareportal.com/reports/digital-2018-poland
11. DataReportal. Raport Digital 2019, https://datareportal.com/reports/digital-2019-poland
12. Grzega U., Kieżel E. (2017). Trendy w zachowaniach konsumentów, W: M. Bartosik-Purgat (red.). Zachowania konsumentów. Globalizacja, nowe technologie, aktualne trendy,otoczenie społeczno-kulturowe. Warszawa, PWN.
13. Mobee Dick. 2018. POLSKA. JEST. MOBI 2018 .
14. PWC. 2018. Polacy na zakupach. 5 filarów nowoczesnego handlu.
15. Zalega 2016. Nowe trendy konsumenckie jako przejaw innowacyjnych zachowań współczesnych konsumentów. Nierówności Społeczne a Wzrost Gospodarczy, nr 46(2/2016).
16. Curtis, S. K.; Lehner, M., 2019. Defining the Sharing Economy for Sustainability. Sustainability, 11, 567.
17. Zgiep Ł., 2014. Sharing economy jako ekonomia przyszłości. Myśl Ekonomiczna i Polityczna, nr 4(47), s. 193–205.
18. Sobiecki G. 2016. Sharing economy — dylematy pojęciowe [w:] red. Poniatowska-Jaksch M., Sobiecki R., 2016. Sharing Economy (gospodarka współdzielenia), Oficyna Wydawnicza SGH — Szkoła Główna Handlowa w Warszawie.
19. Pietrewicz J. W. i Sobiecki R., 2016. Przedsiębiorczość sharing economy, [w:] red. Poniatowska-Jaksch M., Sobiecki R., 2016. Sharing Economy (gospodarka współdzielenia). Oficyna Wydawnicza SGH — Szkoła Główna Handlowa w Warszawie.
20. Banaszek M, 2018. Ekonomia współdzielenia w opinii urzędników i przedsiębiorców województwa świętokrzyskiego — wnioski z badań empirycznych. Ekonomia Społeczna Nr 1/2018, s. 57–67.
21. Vaskelainen, T. i Piscicelli, L. 2018. Online and Offline Communities in the Sharing Economy. Sustainability, 10, 2927.
22. Rada Miasta Poznania. (2017). Program Rowerowy Miasta Poznania 2017–2022 z perspektywą do roku 2025.
23. https://poznanskirower.pl/rekordy-wypozyczen-rowerow-miejskich-w-poznaniu-i-szamotulach/ [dostęp: 30.07.2019].
24. Gutkowska. 2011, Innowacyjność konsumentów wobec produktów żywnościowych jako warunek rozwoju rynku żywności. Konsumpcja i Rozwój, nr 1/2011.
25. Straal i Digital Poland 2018. Mobility as a Service PL. Warszawa.
26. Rogers, E. M. (1983). Diffusion of Innovations (Third Edition). The Free Press, A Division of Macmillan Publishing Co., Inc, Nowy Jork.
27. Styś, T., Tubis A., Zaborowski Ł. Inteligentny transport — wpływ na gospodarkę. Instytut Sobieskiego, Warszawa, 2016.
28. Szul, E., Prosumpcja młodych konsumentów — korzyści i wyzwania dla firm. Studies & b Proceedings of Polish Association for Knowledge Management, nr 88, 2018.
29. Wyszomirski, O. Zrównoważony rozwój transportu w miastach a jakość życia. Transport miejski i regionalny, 12/2017.