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用戶采納共享充電寶的行為意向研究

2019-05-25 07:54:46李金海陳龍豐丁碩
中國集體經濟 2019年13期

李金海 陳龍豐 丁碩

摘要:為了研究用戶采納共享充電寶的行為意向的影響因素及作用機制,文章在修正TAM模型的基礎上,探討了影響用戶采納的關鍵影響因素,構建用戶采納共享充電寶的行為意向影響因素理論模型。采用回歸分析以及結構方程方法對模型進行了實證檢驗及分析。研究表明,用戶采納共享充電寶的行為意向受感知有用性、感知易用性、感知可靠性以及使用場景的直接正向影響,用戶采納共享充電寶的行為意向受服務成本的直接負向影響。

關鍵詞:共享充電寶;用戶采納;行為意向

在今天,共享理念已經擁有了廣泛的用戶基礎。隨著互聯網web2.0時代的到來,各種網絡虛擬社區開始出現,用戶在虛擬社區上開始向陌生人分享信息。但社區上的分享形式主要局限在信息分享,而并不涉及任何實物的分享,大多數時候也并不帶來任何經濟的報酬。

近幾年,隨著網約車、共享單車等一系列實物共享平臺的出現,共享開始從純粹的信息分享,走向以獲得一定報酬為主要目的,基于陌生人且存在物品使用權暫時轉移的“共享經濟”。

于如今的中國消費者而言,共享經濟不再是一個陌生詞匯。數據顯示,2016年,我國共享經濟市場交易額約為34520億元,比上年增長103%。根據國家信息中心分享經濟研究中心預測,未來幾年,共享經濟將保持年均40%左右的高速增長,到2020年共享經濟的交易規模占GDP比重將達到10%以上。

隨著來電、小電、街電、Hi電等移動租賃平臺的加入,共享經濟開始落地于充電寶領域,出現了共享充電寶。據公開數據統計,自2017年3月至4月份這兩個月以來,共享充電寶領域所獲得融資金額約為12億元人民幣,是2015年共享單車剛出現時獲得融資額的近5倍。共享充電寶掀起了新一輪共享經濟的資本狂歡,但單獨供給側的推動并不能真正的維持共享經濟的繁榮,用戶規模才是維持共享經濟的基礎。數據顯示,2017年中國有近13億移動設備用戶,每天會產生超過10億次的充電行為,其中有1億多次充電行為發生在戶外。從這些數據可以看出,共享充電寶擁有大量的潛在用戶,但這些潛在用戶有沒有實際的使用共享充電寶的意向,以及哪些因素會影響用戶使用共享充電寶,是共享充電寶服務商在融資之外需要解決的關鍵問題。

國內外學者們對用戶采納與使用新技術的研究,大多數以學者Davis于1989年提出的技術采納模型(Technology Acceptance Model,TAM)為基礎。主要分析TAM中的感知有用性、感知易用性等因素對用戶采納與使用新技術的意向的影響。共享經濟作為近兩年提出的新概念,有關共享經濟的研究集中于共享經濟的商業模式以及內涵分析,較少關注共享經濟背景下某一新技術的研究,特別是側重于用戶采納與使用共享經濟新技術的意向研究。

一、理論及假設模型

(一)修正TAM模型

雖然大量文獻對基于TAM模型進行了研究,但部分文獻指出TAM模型的維度單一。部分文獻修正了TAM模型,構建了修正的TAM模型。Venkatesh等提出了擴展的TAM模型,引入了一系列的社會影響與認知結構變量,同時剔除了態度對行為意向的影響,提出了擴展的TAM模型,模型的解釋能力達到了40%以上。近年來,學者們不斷引入其他學科的理論模型來修正TAM模型,經驗證有效的理論如:理性行為理論、社會認知理論等。

共享充電寶的租用流程一般是,手機掃碼,支付100元押金,租借的充電寶1小時內免費使用,超過1小時后1元/小時。共享充電寶的使用會涉及到押金以及相關服務費用的結算,這會讀取用戶金融賬戶的信息及帶來一定的服務成本,這是與一般新技術的使用不同的,如我們使用政務系統并不用擔心金融賬號的信息安全,使用移動電子銀行也并不會有額外的費用。因此,本文在TAM模型的基礎上增加感知可靠性以及服務成本這兩個補充變量。

(二)基于修正TAM模型的假設

1. 感知有用性

感知有用性是指用戶對采納新的技術或服務,能否提高自身工作效率或生活質量的認知。在這里,感知有用性是指用戶出門是否經常性的忘記帶充電寶,手機是否會在使用過程中需要充電,然后使用共享充電寶是否會解決用戶的充電難問題。共享充電寶若能切實解決用戶出門在外手機充電難的問題,定能顯著提高用戶使用共享充電寶的意向。據此,提出假設H1。

H1:感知有用性顯著正向影響用戶采納共享充電寶的行為意向。

2. 感知易用性

在TAM模型中,感知易用性是另一個極為重要的影響因素,它是指用戶是否認為新的技術或服務是易于學習和使用的。不同于政務系統或移動電子銀行等新技術,共享充電寶的使用流程非常簡單,大致可以分為四步,掃碼、注冊、付款、借出。用戶在使用共享充電寶的過程中消耗學習新技術的時間越少,用戶使用共享充電寶的意向越強烈,據此,提出假設H2。

H2:感知易用性顯著正向影響用戶采納共享充電寶的行為意向。

3. 感知可靠性

在總結回顧前人關于諸如移動電子銀行等移動應用新技術的行為意向研究中發現,感知可靠性(或感知風險)是一個常見變量。共享充電寶的使用會涉及到用戶金融賬號的相關信息,這可能會導致用戶對使用共享充電寶的安全和隱私方面產生擔憂。而且,租借完共享充電寶后,需要還到相應的共享充電寶機柜,這時用戶就會擔憂附近有沒有機柜,所以可靠性會是用戶關系的一個重要因素。如果用戶沒有安全隱私方面以及對使用完歸還問題的擔憂,就能顯著提高用戶使用共享充電寶的意向。據此,提出假設H3。

H3:感知可靠性顯著正向影響用戶采納共享充電寶的行為意向。

4. 服務成本

用戶在使用共享充電寶時,需要根據使用時間的長短向服務供應商繳納相應的費用,這是共享充電寶與其他信息技術主要的不同點。在眾多有關增值服務的用戶采納研究中,服務成本經常會被作為一個重要的用戶影響因素來研究。Hung等的研究表明,服務成本對用戶采納移動服務的意向有顯著的影響。當用戶認為服務成本太高時,會對使用共享充電寶持保守的態度。只有用戶服務成本可以接受時,才會考慮采納共享充電寶。據此,提出假設H4。

H4:服務成本顯著負向影響用戶采納共享充電寶的行為意向。

(三)模型構建

基于上述分析,本文基于修正TAM模型,提出了4個假設,模型的基本框架如圖1所示。

二、研究方法

(一)問卷設計與樣本統計

本研究模型中的變量不能直接測量,通過構建多維的可測變量對其進行估計。為了確保變量的信度和效度,本文的問卷設計主要借鑒了國內外相關文獻研究中普遍采用的測量項目,并根據共享充電寶本身的特點進行了一定的修正,共設定了16個測度項,采用Likert七級量表,在咨詢相關專家以及小規模測試的基礎上,對初始的問卷進行修改,形成最終的問卷,限于篇幅,具體的問卷未列出。

問卷通過線上問卷星調查平臺以及線下方式共發放320份,有效問卷292份,有效率為91%。有效問卷數與測度項數比例達18.25:1,符合Nunnally和Berstein建議的樣本至少為測量題項5倍的基本研究要求。樣本信息統計顯示,收集的樣本數據符合我國手機網民的一般分布。

結構方程模型能夠同時處理多個因變量,并允許自變量和因變量測量誤差的存在,因此,本文采用AMOS檢驗假設,并用SPSS進行信度及效度分析。

(二)信度和效度檢驗

采用Cronbachsα測量各因子的信度,復合信度(CR)測量各測度項的內部一致性。采用驗證性因子分析(CFA)對變量的信度和收斂效度進行檢驗,結果如表1所示,各因子具有較好的信度,并且量表具有良好的收斂效度。

效度分析結果如表2所示,說明各因子之間具有較好的區別效度。

由表1與表2的分析結果可知,利用本研究設計的量表進行調查所得到的結果是可靠的。

(三)假設檢驗

本文主要選擇以下幾個擬合優度指標:卡方與自由度的比值X2/df、近似誤差的均方根RMSEA、Tucker-Lewis指數NNFI、比較擬合指數CFI、遞增擬合指數IFI、擬合優度指數GFI。表3顯示了變量擬合程度,可知理論模型的整體擬合程度較好。

本文采用AMOS21.0進行假設檢驗,路徑分析結果如圖2所示。

由圖2可知,感知有用性(H1)、感知易用性(H2)以及感知可靠性(H3)對用戶采納共享充電寶的行為意向具有顯著正向影響;服務成本(H4)對用戶采納共享充電寶的行為意向具有顯著負向影響。

三、結果討論

根據假設檢驗的結果,本文提出的4個假設,全部得到了支持。

感知有用性、感知易用性以及感知可靠性對用戶采納共享充電寶的行為意向具有直接的顯著正向影響,其中,感知有用性影響力最大,說明用戶最為看重共享充電寶的實用性;共享充電寶對解決用戶手機充電這一困境作用越大,用戶越愿意使用它。其次,感知可靠性的顯著性最強,說明感知可靠性是用戶是否采納共享充電寶必不可少的因素。另外,感知易用性的影響較弱,這是因為共享充電寶并不是第一種通過手機掃碼進行使用的技術,用戶對通過手機掃碼進行綁定使用的流程基本可以熟練掌握。最后,服務成本對用戶采納共享充電寶的行為意向具有顯著負向影響,因為一是每個手機充電的速度不同,而共享充電寶是按使用時間長短進行付費的;二是每個用戶對通過付費充電這種行為的接受程度也是不同的。

四、結論

本文在修正TAM模型的基礎上,引入感知可靠性以及服務成本這兩個補充變量,構建用戶采納共享充電寶的行為意向影響因素理論模型。研究發現,感知有用性、感知易用性以及感知可靠性對用戶采納共享充電寶的行為意向具有直接的顯著正向影響,,服務成本對用戶采納共享充電寶的行為意向具有顯著負向影響。因此,共享充電寶平臺應該重視平臺正規性的建設,消除用戶使用共享充電寶的安全隱患。本文是對共享經濟下的新技術進行的探索性研究,相關理論分析還不夠深入,有待進一步結合相關經濟理論以及消費者行為理論等對理論模型進行修正。

參考文獻:

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*基金項目:教育部人文社會科學研究項目“大數據環境下基于情境語義推理的移動個性化推薦研究”(編號:18YJCZH077);江蘇省社會科學基金項目“大數據視角下基于領域本體的網絡輿情預警研究”(編號:16TQB009);江蘇省高校哲學社會科學研究基金項目“大數據環境下基于情境語義推理的移動個性化推薦研究”(編號:2017SJB1892);江蘇省高校自然科學研究項目“基于情境語義推理的移動個性化推薦研究”(編號:17KJB520038);泰州市科技支撐社會發展計劃(指導性)項目(編號:201702)。

(作者單位:泰州學院)

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