基于擴展UTAUT模型的移動電子健康服務用戶使用意愿實證研究

蔣知義 王兆豐 劉 釗 鄒 凱

（1.湘潭大學圖書館 湖南湘潭 411105； 2.湘潭大學公共管理學院 湖南湘潭 411105）

1 引言

2018年，國務院辦公廳正式印發《關于促進“互聯網+醫療健康”發展的意見》[1]，以包容審慎的態度鼓勵發展“互聯網+醫療”。“互聯網+醫療”的發展不斷深化，豐富醫療服務供給，持續推動優質資源下沉，讓公眾通過互聯網享受更優質的醫療資源，不斷提升幸福感與獲得感。在此背景下，“丁香園”“春雨醫生”“微脈”等各具特色的移動電子健康服務平臺開始飛速發展，據艾媒咨詢的報告[2]，2015年中國移動電子健康服務用戶規模突破1億，2016年達到2.76億人，2018年達到5.34億人，在移動互聯網人口紅利逐漸消失的大環境下增速略有放緩，2020年用戶數量預計突破6億。這些服務平臺的出現，為用戶方拓寬了醫患之間的溝通渠道，降低了醫患間巨大的溝通成本，為醫護方提供了交流學習的平臺，提高了工作效率，優化了資源配置，降低了一定的服務成本。但在其帶來諸多利好的同時，由于市場魚龍混雜，且多起移動服務信息泄露事件讓用戶對于移動電子健康服務提供的隱私保障產生了強烈質疑。移動電子健康服務成為近年來學術界關注的新問題，本研究采用結構方程模型方法，構建移動電子健康服務用戶使用意愿影響因素模型，可幫助服務商更客觀地了解用戶需求，預測用戶行為，增加用戶黏性，促進服務推廣，為其提高服務質量和規劃資源建設提供參考。

2 文獻綜述與理論基礎

2.1 移動電子健康服務

移動電子健康服務是電子健康的一個分支，源于國外的“mobile eHealth”一詞，隨著信息技術與通信技術的快速發展而興起，并廣泛運用于醫療領域，主要體現在信息、服務、應用和設備四大方面。移動電子健康并沒有統一的定義，世界衛生組織將其界定為以電子技術方式將健康資源和護理加以轉化的一種服務。國外學者Eysenbach[3]將其定義為一種利用信息技術為醫療衛生提供更加優質和高效的服務，國內學者彭彧華等[4]認為其是信息技術在包括預防、診斷和隨診的醫療保健領域的全方位應用，國內學者張坤[5]將其界定為運用信息技術等手段幫助和加強醫療健康領域的預防、診斷、監控、治療和管理等一系列服務過程的統稱。本文借鑒已有文獻，認為移動電子健康服務是專業的醫療服務機構與互聯網服務提供商借助移動電子設備（如手機、平板電腦等）為用戶提供諸如健康資訊、醫院掛號、醫療咨詢、電子病歷等一系列多樣化的健康服務。

2.2 技術采納與利用整合理論（UTAUT）

UTAUT技術采納與利用整合理論是由Venkatesh和Davis[6]整合技術接受模型（TAM）及其擴展模型所提出的解釋外部變量對行為影響的模型。研究證明，UTAUT模型作為TAM模型的擴展，優于它的原始模型，可以更好地解釋與預測用戶的行為。在UTAUT中，Venkatesh認為一些外部變量能通過績效期望、努力期望與社會影響等因素間接影響使用意愿，并對用戶信息服務的實際使用產生一定影響。但隨著研究的深入，人們逐漸發現雖然UTAUT可以很好地解釋用戶的采納行為，但該模型在針對某些特定研究對象時，仍可能忽視一些重要問題，因此在使用時，應根據研究對象特性，對模型進行擴展。已有不少學者在移動健康領域的研究中結合了UTAUT及其擴展模型。國外方面， Koel等[7]在UTAUT模型基礎上，結合最小二乘法研究了基于移動設備的多功能服務可以幫助吸煙者戒煙的可能性，發現性能預期、便利條件、努力期望和社會影響是影響用戶使用的重要條件。Yuan S等[8]基于UTAUT2模型針對美國中西部大學的智能手機用戶研究了他們對于移動健康與健身服務的繼續使用影響因素，發現績效期望、享樂動機、價格價值與習慣是影響用戶繼續使用的關鍵因素，而努力期望與社會影響的效果并不顯著。國內方面，胡德華等[9]結合UTAUT模型與創新擴散理論構建了健康類App大學生用戶接受模型，發現績效期望和個人創新性對健康類App的使用意愿有正向影響, 感知成本和感知風險對使用意愿有負向影響,努力期望和社群影響對使用意愿有間接影響。王敬琪[10]在UTAUT模型基礎上引入現狀偏差理論構建模型以研究“互聯網+醫療”產品用戶偏好，發現感知收益、社群影響、保護信念三個方面對互聯網+醫療產品偏好影響顯著。

2.3 隱私關注與信任

“信息隱私”的概念最早由國外社會學者Westin[11]在1968年提出，他認為信息隱私指的是個人擁有自主決定傳播私人信息的時間、范圍、途徑和程度的權利，人們可以依據自身經驗對隱私是否被侵犯進行判斷，并采取相應舉措保護自身隱私。隱私關注（privacy concern）最早被引入學術研究是用于測量用戶在使用新技術時對于自身隱私信息的關注程度。隱私關注是信息隱私領域的核心概念之一，一般認為，隱私關注的升高會帶來使用意愿的降低，但這種關系有時會被毫無征兆地破壞，即表現出“隱私悖論”現象[12]。此時，信任理論開始被引入模型作為中介變量并取得了較好的效果。信任作為涉及交易與交換關系的基礎，在技術采納模型中被較為廣泛地運用。隱私關注—信任—行為意向的模型越來越受到學者們的關注。Metzger[13]的研究發現，隱私問題與自我披露之間的聯系是由信任所調節的，這些發現能在一定程度上解釋為什么隱私態度很少能預測實際行為，因為隱私問題的任何解釋力都會受到信任的調節。Bansal[14]等在研究用戶在線交易行為時，將信任作為隱私關注與信息披露意愿的中介變量，證實了信任的中介作用，發現隱私關注顯著影響信任從而影響用戶的個人信息披露意愿。Slyke[15]等在研究電子商務交易意愿時，通過具體評估用戶對信息隱私權的關注，發現隱私關注會影響知名商家的風險感知、信任以及交易意愿，證實了信任作為中介變量的中介效應。張曉娟[16]等在研究智能手機用戶個人信息安全時，將信任作為隱私關注與信息安全使用意愿的中介變量，發現隱私關注對使用意愿具有正向作用;信任在隱私關注與使用意愿之間起到中介作用。

綜上所述，技術接受模型主要用于預測用戶接受新技術的行為，以提高工作效率，而研究移動電子健康服務用戶使用意愿是為了讓廣大用戶得到更好的服務，除了考慮技術方面的因素，對用戶更注重的隱私安全保護也應當給予關注，因此有必要把技術接受模型與同用戶密切相關的隱私關注與信任理論相結合來探討影響用戶使用的因素。現有的研究雖已結合不同理論從各個角度探討了移動電子健康用戶使用行為的影響因素，但鮮有學者針對用戶自身健康水平與移動電子健康服務類型進行分類。基于此，本文結合UTAUT模型并將其適當擴展，構建用戶使用意愿影響因素模型，編制問卷收集數據，并展開進一步討論。

3 模型構建與研究假設

在文獻梳理與實際情況分析的基礎上，本研究的理論模型沿用UTAUT模型的績效期望、努力期望、社會影響為自變量，刪除了原有的自變量便利條件，加入自變量隱私關注以及中介變量信任，使用意愿依舊為因變量，選用性別、經驗、健康水平與服務提供商種類作為調節變量。

其中，績效期望表現為用戶認為系統有助于了解自身身體狀況，節約就醫時間，促進醫患溝通，使用戶得到更準確、合適、快捷的服務等。努力期望表現為用戶認為系統清晰易操作以及學會使用此系統的難易程度。社會影響表現為用戶感知對其有重要影響的人對于使用系統的認可程度。隱私關注表現為用戶認為系統會侵犯其隱私，竊取個人信息的可能性以及用戶對于個人信息保護的重視程度。信任表現為用戶感知服務商的可信程度。

對于調節變量，由于現階段使用移動電子健康服務需依托于移動電子設備，而長期使用移動電子設備的群體年齡段較為集中，因此剔除了調節變量“年齡”，且該服務的服務對象多為病患及醫護人員，因此剔除調節變量“自愿性”。沿用原UTAUT模型的調節變量性別、經驗，加入健康水平與服務提供商種類作為新的調節變量。由于移動電子健康服務與醫療健康密不可分，不同健康水平尤其對患有慢性疾病，長期處于亞健康的用戶來說，其使用服務的頻率、服務的需求可能與健康狀況良好的用戶有一定的差異。服務提供商種類方面，本文將提供商分為由政府、醫院作為服務提供主體的官方服務商以及由企業作為服務提供主體的第三方服務商。通常來說官方服務商開發的平臺會更注重服務效率，如一鍵報警、自動定位等功能可以提升救治效率；預約掛號、診中支付、在線查取報告單、辦理住院流程等服務可以提高就醫效率。而第三方服務商開發的平臺會更注重用戶體驗，功能更為齊全，種類更為豐富，大部分面向用戶（患者），幫助促進、管理、干預與改善用戶健康，小部分面向專業醫護人員，幫助醫護人員提高工作效率與專業能力。兩種服務類型側重不同，也許會對用戶的績效期望、努力期望以及隱私關注產生一定影響。

綜上所述，本研究構建的移動電子健康服務用戶使用意愿影響因素模型如圖1所示。

圖1 移動電子健康服務用戶使用意愿影響因素模型

根據模型，移動電子健康服務用戶的使用意愿受績效期望、努力期望、社會影響、隱私關注、信任的直接影響，社會影響與隱私關注通過中介變量信任，影響使用意愿。調節變量性別、經驗、健康水平、服務提供商種類分別對績效期望—使用意愿，努力期望—使用意愿，隱私關注—信任起調節作用。基于此，本文提出如下假設，如表1所示。

4 實證分析

4.1 量表設計與數據收集

為確保量表的信效度，本次調查問卷的問卷項參考過往文獻，并結合移動電子健康服務的特性進行修繕，對于借鑒的外文量表，為了減小語言差異帶來的影響，都進行了翻譯和文化調試。選擇李克特7分量表進行測驗，1分表示非常不認可，7分表示非常認可。問卷主要包括三大模塊：其一是移動電子健康服務的定義與簡介，其二是調查對象的個人信息（性別、經驗、健康水平、通常使用的服務提供商種類），第三模塊為問卷主干，即對六個潛變量的測量，共計19個題項。

表 1 移動電子健康服務用戶使用意愿影響因素假設

本研究采用問卷前測的方式對問卷內容進行檢查以減少語意方面存在的問題。研究組將50名某大學研究生二年級的同學作為前測對象，請他們針對問卷項目的意義與表達提供意見，此外還咨詢了研究移動電子健康服務、隱私安全等方面的專家，邀請專家為問卷提出改進建議，然后根據前測對象與專家的建議，再次修繕問卷。本次研究的問卷調查采用線上線下相結合的方式，線上以“豆瓣”“虎撲”“微博”等各大知名論壇用戶為主要調查對象，回收問卷后給予論壇積分或禮物作為填寫問卷的回報，增加答主的積極性；線下成立專門研究小組，由小組成員在大學校園內分發問卷。移動電子健康服務是以移動網絡和終端為主的信息服務，而論壇用戶與大學生是各類移動服務的主要用戶，樣本的選擇較為合理。本次研究總計發放500份問卷，篩除不完整與明顯不合格的問卷后，有效樣本共計428份，有效率將近85.6%。在本次調查中，男性占52.3 %，略高于女性。

4.2 信度與效度驗證

在本次研究中，使用Cronbach’s Alpha值檢驗問卷的信度，使用驗證性因子分析法，通過標準化因子載荷量計算出組合信度CR（Construct Reliability）與平均方差提取值AVE(Average Variance Extracted)檢驗問卷的效度。信效度檢驗結果如表2所示，Cronbach’s Alpha值與CR系數均大于0.8，AVE值均大于0.6，說明樣本數據擁有較好的信度與效度。

表 2 變量的信效度指標

4.3 結構方程模型驗證

使用AMOS24.0繪制本文的結構方程模型，如圖2所示，導入問卷數據進行模型檢驗。

圖 2 模型驗證結果

在結構方程模型中，根據AMOS提供的Chi-square/df、GFI、AGFI、NFI、CFI、RMSEA可以衡量量表整體結構的合理性，結果如表3所示。

表 3 模型適配度指標

由表3可知，本次研究的各項指標均在MacCallum等[17]推薦的可接受范圍內，可見本研究模型具有較好的適配度。

表 4 模型假設判斷

由表4可知，在提出的前六項假設中，有四項假設得到了驗證。績效期望與社會影響對于移動電子健康服務用戶使用意愿假設未能通過檢驗，即績效期望并不與使用意愿呈正相關，社會影響通過信任對使用意愿起間接影響，但不存在直接正向影響。

4.4 中介效應檢驗

表 5 中介效應檢驗與假設判斷

本文使用Bootstrap法且結合溫忠麟[18]提出的中介效應檢驗程序對信任維度的中介作用進行檢驗。使用AMOS24.0,設置Bootstrap=1000,置信度=95%，檢驗結果如表5所示。在社會影響為因變量、使用意愿為自變量、信任為中介變量的回路中，我們可以發現社會影響對使用意愿的直接效應為0.334（P＜0.05），間接效應為0.479（間接效應=社會影響對信任的路徑系數0.799（P＜0.05）＊信任對使用意愿的路徑系數0.600（P＜0.05）），總效應為0.813（總效應=直接效應+間接效應）。觀察有偏校正置信區間，發現社會影響對使用意愿的間接效應下限0.243，上限0.494，區間不包括0，因此社會影響對使用意愿，通過信任傳遞的中介效應顯著，間接效應大于直接效應（0.479＞0.334），為部分中介，假設H7成立。

在隱私關注為因變量、使用意愿為自變量、信任為中介變量的回路中，我們可以發現隱私關注對使用意愿的直接效應為-0.127（P＜0.05），間接效應為-0.563(-0.726（P＜0.05）＊ 0.775（P＜0.05）)，總效應為-0.690。有偏校正置信區間下限-0.502，上限-0.287，因此隱私關注對使用意愿，通過信任傳遞的中介效應顯著，間接效應大于直接效應（0.563＞0.127），為部分中介，假設H8成立。

4.5 調節效應檢驗

本次研究的調節變量有性別、經驗、健康水平、服務提供商種類，他們均為分類變量。溫忠麟等[19]提出，類別型調節變量，可采用多群組分析。為便于研究，研究者進行了分組設置：假設H9中男性（組1），女性（組2），假設H10中經常使用健康服務的用戶為經驗水平高（組1），偶爾使用或基本不使用健康服務的用戶為經驗水平低（組2），假設H11中非常健康幾乎不會生病與基本健康偶爾生病的用戶為健康水平高（組1），患有慢性疾病或經常生病與患有重大疾病或一年內有過住院經歷的用戶為健康水平低（組2），假設H12中官方平臺服務用戶（組1），第三方平臺服務用戶（組2）。

研究組使用多群組分析，研究重要變量間的系數是否存在明顯差異。對于不同性別、經驗、健康水平與服務提供商的用戶，對應的路徑圖是一樣的，但其回歸系數、方差、協方差等參數均可不同（本次研究主要觀察的是回歸系數），設置不同群組擁有相同的回歸系數（但外生變量的方差和協方差可不同），即在兩組中對測量模型的系數設置為相等，觀察系數的變化，如系數發生變化且通過顯著檢驗，說明假設成立，運算結果如表6所示。

表 6 調節效應檢驗與假設判斷

4.6 結果分析

本文結合移動電子健康服務特點，在原UTAUT模型中加入隱私關注作為自變量，信任作為中介變量，引入性別、經驗、健康水平、服務提供商種類作為調節變量，通過線上線下相結合發放問卷的調研模式，搭建移動電子健康服務用戶使用意愿影響因素模型，提出假設，利用SPSS24.0與AMOS24.0對回收的428份有效問卷進行數據處理與假設驗證，具體研究結論如下。

（1）績效期望—使用意愿

績效期望在本次研究中對于用戶使用意愿的影響未得到驗證。假設H1用戶的績效期望與其使用移動電子健康服務的使用意愿呈正相關，路徑系數為0.18，但臨界比值C.R.為0.409，小于1.96，顯著性概率值P為0.682，大于0.05，即該路徑不具有統計學意義。究其原因可能是因為如今移動電子健康服務市場混雜，許多服務平臺自身的定位不清，用戶難以在大量的移動電子健康服務平臺中找到滿足自身需求的應用，從而導致績效期望對于用戶的使用意愿影響不顯著。

（2）努力期望—使用意愿

努力期望在本次研究中對于用戶使用意愿的影響得到了驗證。假設H2用戶的努力期望與其對移動電子健康服務的使用意愿呈正相關，路徑系數為0.43，是對使用意愿影響最大的維度。可見移動電子健康服務的易用性是廣大用戶決定是否使用該服務的重要因素，值得服務商加以關注，應盡可能為用戶提供更方便易操作的服務，如簡化注冊過程，優化操作流程與導語設計，提升用戶體驗。

（3）社會影響—信任—使用意愿

在社會影響—信任—使用意愿路徑中，信任在社會影響與使用意愿的相關關系中起部分中介作用。社會影響通過信任維度間接影響用戶的使用意愿。用戶在一定群體內生活，在接觸新鮮事物時，聽取周圍人士的意見可以幫助減少決策成本，且出于對周圍重要人士的信任，其意見往往能夠極大影響用戶決策，社會影響—信任路徑系數高達0.62也可驗證這一點。可見，隨著移動電子健康服務的推廣與普及，使用者的宣傳與評價顯得尤為重要。社會影響的作用要求服務商重視自身的宣傳與口碑，社會認可度的提高有助于增強用戶的信任程度從而影響使用意愿。

（4）隱私關注—信任—使用意愿

在隱私關注—信任—使用意愿路徑中，信任在社會影響與使用意愿的相關關系中起部分中介作用。隱私關注通過信任維度間接影響用戶的使用意愿。可見，互聯網時代隨著數字技術的普及與更新，人們的隱私保護意識進一步加強，但現階段移動電子健康服務的隱私保障顯然還未能得到用戶的認可。為改變這一現狀，服務商應采取一定措施如嚴格遵守個人數據保護相關的法律法規并主動向用戶公示隱私保護政策等，從而建立與用戶之間的信任關系，以提升隱私關注水平較高的用戶對于服務的信任程度。

（5）調節變量

性別的調節作用在技術接受模型中，被多項研究所證實。但越來越多的研究表明，隨著全球經濟的發展，觀念的變化，性別所帶來的差距正在逐漸減小，所以性別的調節作用力也在逐漸減小。在本次研究中，性別作為調節變量僅調節了隱私關注，男性群體中隱私關注對信任的影響程度相較于女性群體更大。可見相較于女性用戶，男性用戶更加注重隱私安全問題。

經驗水平調節了績效期望與隱私關注，對于移動電子健康服務，經常使用的用戶更加注重績效期望與隱私關注，如能提升服務的功能與種類，進一步提高效率，提升表現，重視用戶隱私，建立完全的隱私保障制度，可能更能幫助移動電子健康服務留住老用戶。

健康水平調節了努力期望與隱私關注，移動電子健康服務的易用性對身體處于亞健康或經常需要就醫的用戶更為重要，可能是因為健康水平較低的用戶對于健康信息服務的使用頻率更多，復雜難懂的操作界面將會對他們產生更大的影響。低健康水平組的用戶對于自身隱私的關注度更高，保護經常就醫、頻繁出入醫院的用戶的隱私，對于服務商來說顯得尤為重要。

服務提供商種類調節了用戶的隱私關注，使用第三方服務平臺的用戶相較于使用官方服務平臺的用戶更為關注隱私保護的情況，可能是由于政府機關的公信力與口碑在一定程度上提升了用戶的信任感，而第三方機構開發的服務平臺由于信息不對等，用戶未必能第一時間全面了解服務商的信息，從而對自身隱私產生一定程度的顧慮。

5 結語

本文擴展了UTAUT模型，借助開放式問卷，研究影響移動電子健康服務用戶使用意愿的多種因素，實證結果發現，努力期望與信任對使用意愿的影響呈正相關。信任起部分中介作用，社會影響與隱私關注通過中介變量信任影響用戶使用意愿。本文將性別、經驗水平、健康水平與服務提供商種類作為調節變量，探究其對于用戶使用意愿影響因素的調節作用，研究發現男性用戶更加注重隱私安全問題；經常使用移動電子健康服務的用戶更加關注績效與隱私的問題；亞健康用戶對服務易用性要求更高，對隱私問題的關注程度較健康用戶稍高；使用第三方服務平臺的用戶較官方服務平臺用戶明顯更關注隱私安全問題。本文針對研究結果提出了一些建議，為大數據環境下用戶信息隱私安全的保護及服務商的管理實踐提供參照。

與此同時，本文存在一定的不足之處。首先，在選擇樣本方面，本文忽視了用戶社會身份等特征的差異，對移動電子健康服務適用對象的調查還不夠廣泛。其次，本文將服務提供商種類粗略地分為由政府、醫院作為服務提供主體的官方服務商與由企業作為服務提供主體的第三方服務商，沒能更加深入探究不同服務類型用戶間的差別。后期應根據移動電子健康服務類型與用戶個體化差異進行更加系統的實證研究。