刷臉支付應用場景及接受度研究

張小容 戴慶春 周映宏 吳玥瑤 宋可

[摘 要]2019年刷臉支付成為新的風口，支付寶、微信等相繼試水，從消費者角度看，刷臉支付的應用場景及接受度究竟如何？以重慶市居民為研究對象，借鑒技術接受度模型（TAM），設計相應問卷，選取合適樣本抽樣調研獲取數據，利用SPSS、Amos對數據進行分析，探究刷臉支付的應用場景及消費者接受度。研究發現，刷臉支付目前較多應用于公共出行、餐飲、超市場景，消費者希望未來能在醫療行業使用刷臉支付，對此技術安全性的擔心是影響消費者接受的最大阻礙。

[關鍵詞]刷臉支付;技術接受度模型;實證模型

[DOI]10.13939/j.cnki.zgsc.2021.03.182

隨著中國移動互聯網的發展，移動支付已成為中國網民支付的主要方式，據艾媒咨詢數據顯示，2019年移動支付用戶達到7.33億人，作為移動支付發展方向的刷臉支付，在2019年迎來了風口，支付寶推出“蜻蜓”，微信推出“青蛙”，相繼試水刷臉支付。刷臉支付的便捷性是毋庸置疑的，但是和所有新技術一樣，被市場接受需要一個過程，當下刷臉支付的應用場景及前景如何？消費者如何看待刷臉支付，接受度又如何？基于此，以重慶市民為研究樣本，展開實證研究。

1 模型構建與研究假設

1.1 技術接受度模型

1989 年，Davis 提出用TAM模型來解釋和預測在工作場所使用計算機的表現，[1]模型如圖1所示。技術接受模型（TAM）是在理性行為理論（TRA）的基礎上提出的，Dishaw和Strong證明了態度和行為在很大程度上是具有關聯性的，[2]而用戶嘗試一項新技術的態度可以由兩個變量解釋：感知易用性和感知有用性。[3]Bagozzi認為TAM模型過于簡單，不能充分解釋和預測個體接受行為，在模型中適當引入其他變量將提高模型的解釋能力。[4]目前TAM模型在解釋用戶對某一技術的接受上，是受到眾多學者認可的。且用戶對技術的接受度，在很大程度上會影響該技術的發展。

1.2 模型構建

在進行刷臉支付時，用戶的相關特征會被采集，需要考慮到其安全性，因此在本研究中加入感知風險性這一因素。刷臉支付是新型技術，所以在本次研究中加入個體創新這一因素能夠更好的進行研究。此外，在問卷的前期設計中，得到反饋用戶對個體創新的理解有偏差，針對個體創新的定義，將這一因素改為創新接受，以便被調查者在填寫問卷時能夠更好理解。

綜上所述，再將感知風險性、創新接受加入其中，得到研究初始模型。

1.3 研究假設

1.3.1 感知有用性和感知易用性

對于TAM模型而言，感知有用性和感知易用性這兩個因子是模型最基本的因素。感知有用性是指用戶個體主觀感知外部信息技術對工作績效的影響程度。[5]感知易用性指個體主觀認為使用某一信息技術的難易程度。[6]已有諸多研究證明感知有用性對使用態度和行為意愿有正向影響作用，這也與 Davis 給出的研究結論相一致。即用戶感受到使用刷臉支付能夠很好的滿足相關支付需求。綜上所述提出如下假設：

H1：感知有用性對用戶的使用態度產生正向影響。

H2：感知易用性對用戶的使用態度產生正向影響。

1.3.2 感知風險性

由于網絡的虛擬性，人們在互聯網上進行各類活動時會考慮多方面的因素，感知風險性是消費者在做某事之前所考慮到的相關風險性。用戶在進行刷臉支付時，相關的信息會被掃描且存入公司的系統中，若信息被盜取，后果非常嚴重等此類相關的風險問題。綜上所述提出如下假設：

H3：感知風險性對用戶的使用態度產生負面影響。

1.3.3 創新接受

創新接受是指個體愿意嘗試新的信息技術的程度。Agarwal和Prasad（1998）認為具備創新意識的人在遇到新事物時常表現出想要嘗試的意愿，在接觸新產品的過程中，偏向于主動嘗試和探究，在遇到困難時傾向于運用發散思維尋找解決問題的突破口。[7]綜上所述提出如下假設：

H4：創新接受對用戶使用態度產生正向影響。

1.3.4 使用態度

使用態度在本研究中具體表現為用戶對刷臉支付的感受或評價。Davis在其研究中指出，學習者對某項技術的使用態度會直接影響其行為意向，從而影響其實際行為。綜上所述提出如下假設：

H5：用戶使用態度對用戶行為意向產生正向影響。

2 研究設計

2.1 問卷設計及數據收集

此次調研問卷主要從三個部分進行設計。第一個部分是受訪者對刷臉支付使用情況的調查，包括是否使用刷臉支付、使用頻率、使用場景、拒絕使用的原因等。第二個部分是問卷主體，包含感知有用性、感知易用性、感知風險性、創新接受、使用態度、行為意向六個部分，采用李克特五級量表進行度量。第三個部分是受訪者基本信息的調查，包括性別、年齡、學歷、工作、月收入。問卷采用線上線下結合方式發放，最終共收回調查問卷331份，經過篩選最終確定312份有效問卷（限于論文篇幅，略去描述統計）。

2.2 數據分析

2.2.1 信度與效度檢驗

文章使用SPSS 22和AMOS 24進行數據處理，信度采用Cronbachs alpha 系數值進行檢驗，效度采用KMO和Bartlett檢驗，結果如表1、表2所示，感知有用、感知易用、感知風險、創新接受、使用態度、行為意向，各個因素的 Cronbachs alpha 系數都大于0.9，量表的 Cronbachs alpha 值為0.989，說明問卷具有較高的信度。KMO=0.965>0.7，Sig.=0.000<0.001，表明問卷結構效度很好。

KMO=0.965>0.7，sig.=0.000<0.001，問卷中設計的自變量之間具有一定的聯系，證明了問卷的有效性。

2.2.2 用戶整體偏好分析

本次調研中，使用過刷臉支付的受訪者占87.18%，沒有使用過的占12.82%。受訪者日常支付方式排名前三依次為掃碼支付、刷臉支付和銀行卡支付，說明受訪者日常還是以掃碼支付為主，但同時對刷臉支付的接納度較高。

大部分用戶每周使用刷臉支付5～10次，每周使用10次以上的較少。用戶使用刷臉支付最多的場景為公共出行，其次是餐飲，最后是超市、便利店和自助售賣機等;期望刷臉支付未來可以應用的場景中，最多的是娛樂行業和醫療行業。

2.2.3 結構模型假設檢驗

在對問卷量表信度、效度分析的前提下，進一步采用 AMOS 24 對所構建模型進行建模分析，以此揭示各變量之間的作用方向和程度，并對不理想的初始模型進行修正，得出最終模型和路徑關系（限于論文篇幅只給出最終模型），從而對前文所提假設進行檢驗。修正后的模型擬合指標均符合標準，詳見表4，因此認為此模型具有較好的模型配適度。

從表5 模型變量間的相關性可以看出，前文所提五項假設均通過檢驗，具體如表6所示。

3 結論及建議

3.1 結論

3.1.1 對用戶來說刷臉支付的安全性還需得到更多的保證

從感知風險性這一因素的分析中可以看出，用戶對刷臉支付存在的隱形風險非常關注，認為其安全性得不到保障，大部分的受訪者認為風險性較大，其中用戶最擔心的就是自己的個人信息及相關生物特征被泄露。

3.1.2 刷臉支付的應用場景較廣，前景較好

目前刷臉支付仍然處于一個初步的發展階段，從調查中可以發現目前刷臉支付普及度最高的場景主要是在公共出行、餐飲、超市這一方面。另外了解到用戶希望能在娛樂行業和醫療行業也能更加廣泛的應用。由此可以看出，在今后刷臉支付應用場景的不斷探索中，還有巨大的發展空間。

3.1.3 刷臉支付的內在特點會促使用戶對其的使用

感知有用性和感知易用性均是用戶對刷臉支付這項技術使用后的感受，從調查的結果看量表結果均值感知有用性為3.97，感知易用性為3.89，說明用戶非常認可刷臉支付的有用性和易用性，從而會促使用戶對刷臉支付的使用。3.2 建議

（1）政府應規范大數據時代面部信息利用需求的正當性，在法律中對公民信息安全與個人生物信息之間的邊界劃分清楚，企業也應在法律允許的范圍內對公民的信息進行相關的采集以及儲存，規范相關行業標準，維護用戶隱私數據的安全，嚴厲打擊濫用用戶信息的行為。法律要為技術的發展保留充足的空間，也為切實維護相關權利、合理分配利益做出清晰指引。

（2）2019年被認為是刷臉支付的元年，任何新技術的推廣，被消費者接納是需要一個過程的，要想縮短這個過程，需要政府、企業加大對刷臉支付的宣傳與推廣，鼓勵與刺激消費者積極嘗試并使用刷臉支付，快速拓展刷臉支付的應用場景，逐步破除消費者的接受壁壘。

參考文獻：

[1]SERENKO A， BONTIS N. A model of user adoption of mobile portals[J].Quarterly Journal of Electronic Commerce，2004，4（1）： 69-98.

[2]DISHAW T， STRONG M. Extending the technology acceptance model[J]. Information & Management，1999，36（1）： 9-21.

[3]DAVIS D.Perceived usefulness perceived ease of use and user acceptance of information technology [J].MIS Quarterly，1989，13（3）：319-340.

[4]BAGOZZI P. The legacy of the technology acceptance model and a proposal for a paradigm shift[J].Journal of the Association for Information System，2007，8（4）：244-254.

[5]李玥泓. 基于技術接受模型的大學生微信移動學習影響因素研究[D].曲阜：曲阜師范大學，2019.

[6]楊水清，魯耀斌，曹玉枝.移動支付服務初始采納模型及其實證研究[J].管理學報， 2012，9（9）：1365-1372.

[7]JIA F， PEI S， GEORGE L. Effects of innovativeness and trust on web survey participation[J].Computers in Human Behavior，2009（25）：144-152.

[基金項目]2020年重慶市教委人文社科項目（項目編號：20SKGH243）;2019年重慶市大學生創新訓練計劃項目（項目編號：S201911551010）。

[作者簡介]張小容，重慶科技學院學生，市場營銷專業;戴慶春，重慶科技學院市場營銷系教師，講師，研究方向：品牌管理、大數據營銷;周映宏，重慶科技學院學生，市場營銷專業;吳玥瑤，重慶科技學院學生，市場營銷專業;宋可，重慶科技學院學生，市場營銷專業。