雙循環背景下數字零售顧客交互創新軌道中技術采納行為研究

□ 豐佳棟

(內蒙古財經大學 工商管理學院，內蒙古 呼和浩特市 010070)

基于外部環境形勢的嚴峻化,考量多主體的利益分配,我國提出了雙循環發展戰略,主要思路是不斷探索國內外顧客需求以推進經濟多目標的實現。作為連接生產者和消費者的數字零售,其在戰略邏輯中獲取利潤的根本在于能夠聚集資源優勢。從服務顧客角度來看,數字零售業經歷了兩個階段,第一階段,是與信息技術規模化同步擴張階段。來自于資本和新技術的動力刺激了整體行業的飛速增長,并依靠網絡延伸,零售業迅速與生產商和供應商建立了強大的銷售平臺,吸引了大量的顧客群體。但是,由于信息的強進入方式,最終顧客一直處于被動接受服務和消耗精力的模式,感知受益程度呈遞減狀態,逐漸出現了數字鴻溝和發展瓶頸。因此,在其第二階段,即深化開拓顧客的戰略創新階段，數字零售業需要研究顧客消費過程中的行為意向對技術支撐的影響,分析其與創新技術交互行為的作用及關系,拓展顧客滿意途徑和提高顧客能動性,以完善“顧客需求中心型”創新服務思維。

一、雙循環背景下數字零售顧客交互創新軌道形成及技術采納行為影響作用

數字零售服務的顧客包括生產商、銷售商、流通商及各類最終顧客。與傳統行業相比,在其創新過程中,顧客技術采納行為意向會較強地反作用于組織,進而影響服務創新軌道。對此,張運生[1]提出創新四維度模型,認為其受到社會系統中軌道的制約,佐證了環境因素的重要性;李堅飛,韓慶蘭[2]則明確提出創新中的顧客行為作用;邢小強等[3]又強調了顧客的創新能動性，認為數字零售創新中顧客從單純服務接受者,成為多角度創新推進者。在創新四維度模型中,形成了從顧客技術采納行為方向的立體化延展,促進了創新軌道的運轉;而其他三個維度也通過軌道間接與顧客溝通。這樣,就構成數字零售創新維度顧客交互影響軌道,如圖1所示,而顧客接受態度及程度就成為創新的重要因素。

圖1 數字零售顧客交互創新軌道及技術采納行為作用示意圖

雙循環經濟中,顧客技術采納行為意向的重要性進一步顯現。首先,顧客技術采納行為的社會性特征演化可以推動數字零售服務概念創新。零售組織運用顧客信息系統進行數據挖掘,通過掌握影響顧客使用技術的方式和特點,建立創新服務概念構想,形成以關系為前提的技術創新采納動力。其次,顧客技術采納行為感知提升可以推動數字零售服務質量管理,升級顧客界面。第三,顧客技術采納行為中的差異化需求,可以促進數字零售技術平臺專業化交互界面的完善。第四,顧客技術采納行為特征可以延展服務構面,開拓數字零售網絡管理,擴大信息交流途徑,提高技術創新效率。第五,顧客技術采納行為可以推動制度執行,而其群體的采納行為和態度會影響創新制度的建設。

因此,雙循環中數字零售服務的創新維度與軌道需要從顧客技術采納行為中挖掘構念,通過多維交互界面作用于顧客行為。

二、文獻綜述及模型

(一)顧客技術采納行為理論沿革

所謂顧客行為是指顧客為了滿足生活或生產需求,購買所需產品服務的行為,主要研究基礎是菲斯本的理性行為理論[4],強調基于理性意志、態度和主觀規范對顧客行為意愿三個層面的影響。顧客技術采納行為[5]則是分析以信息技術服務中態度對行為的最終影響,其研究是基于理性行為理論中的技術接受模型和計劃行為理論。

1.技術接受模型理論影響顧客技術采納行為的外在表征

技術接受模型(TAM)主要從外部服務形成特點,分析顧客對新事物的態度,側重于以信息產品的技術擴散,評估顧客對新技術的接受程度[6],認為顧客意向決定行為[7]。一般用“感知有用性”和“感知易用性”測量顧客采納行為意向[4],前者是顧客感知到創新對其工作生活的提高程度,后者指感知到的難易程度[8];張培[9]進一步拓展了國內TAM創新應用領域并總結歸納了研究趨勢;王若宸[10]則分析了TAM感知有用性、易用性與態度的相互影響,顯示了顧客心理因素的反作用。這樣,技術接受模型(TAM)在顧客技術采納行為的外在表征性研究方面取得了比較豐富的成果。

2.計劃行為理論影響顧客技術采納行為的內在感知

計劃行為理論(TPB)是菲斯本[4]融合了態度、主觀規范和感知行為控制等內在決定因素對行為意向影響提出的,主要解決主觀認知差距;阿爾米[11]進一步認為三因素能夠比較明顯地表征顧客行為;貝婁[12]則利用TPB理論指出了認知對行為的作用;國內王小娟等[13]將TPB運用在在線顧客消費,表明行為受到感知控制及意愿的影響;魯耀斌,周濤[14]強調了行為內在決定因素的重要性。TPB理論被廣泛應用于技術性服務的顧客個體內在感知性采納行為研究,起到了很好的推動作用。

總之,作為一類通過信息技術深度介入顧客生活的服務，數字零售創新涉及到組織環境、傳遞途徑及服務方式等復雜因素,需要將技術接受模型和計劃行為理論兩類理論進行結合,綜合強調兩者對于顧客參與創新過程技術行為的交互影響,深入分析行為的作用過程。

(二)數字零售顧客交互創新軌道中技術采納行為的概念模型及假設

數字零售創新顧客技術采納行為研究既要考慮外在技術形成要素,也要考慮內在認知結構因素,這兩類因素的交互作用比較顯著地影響組織對于服務的創新設計、組織及呈現。在鮑斯等顧客決策基礎上[15],比較了兩種理論的核心原則,勾勒出關于零售創新中顧客技術采納行為的邏輯和假設,并結合每個理論中特有的、作用化元素,從介入交互作用方向,構建顧客技術采納行為模型 (CTABM),如下圖:

圖2 數字零售顧客交互創新軌道中技術采納行為的概念模型

CTABM概念模型從三層邏輯分析,第一層闡明顧客“感知創新”和“感知信任”等綜合因素的相互作用,形成與技術采納行為最終結果;第三層則從計劃行為理論的顧客內在認知差距,分析技術接受模型外在“感知有用性”和“感知易用性”,及對服務的“感知行為控制”;第二層就是兩層分析理論的核心交互點,即以態度強度和感知行為控制為中介變量的內在交互層。在具體研究中,分別從零售創新、顧客、技術采納行為三層關系提出假設。

1.感知創新、感知信任與中介變量的關系

首先,是感知創新(PI)和感知信任(PT)的概念形成。研究認為創新屬于感知范疇，顧客可以意識到其具有相當程度的風險,形成了感知創新與感知信任,表明顧客考慮創新度與風險的平衡。感知創新主要來自于服務提供過程,因其平臺會處理許多個人信息,在“信息盜用”和“大數據殺熟”等普遍存在的情況下,造成了顧客心理壓力[16]。而感知信任被視為電子服務或數字技術的關鍵成功因素,會形成感知創新減少[17];認為風險較低或信任度較高的顧客,更有可能嘗試使用創新,而缺乏信任導致顧客對服務的抵制,即:

H1.感知創新減少與感知信任增加相關。

其次,感知創新和感知信任對態度強度(AI)的影響。顧客創新感知和信任影響其使用數字零售服務技術態度和意圖,感知創新與態度控制是正向聯系[18],即感知創新增加會減少態度強度,描述為感知創新減少與態度強度增加;而感知信任增加一般會增加態度強度,即:

H2.感知創新減少與態度強度增加有關。

H3.感知信任增加與態度強度增加有關。

第三,感知創新和感知信任影響感知行為控制(PBC)。甄杰等[19]強調了感知創新風險升高和信任缺失導致交易放棄,認為高感知創新會對初始信任產生破壞性影響[20],而這種信任對于促進新服務技術的采用和使用至關重要,最終影響技術采納行為意圖,即:

H4感知創新減少與感知行為控制水平增加相關。

H5感知信任增加與感知行為控制水平增加相關。

2. 感知有用性、感知易用性與中介變量的關系

感知有用性(PU)和感知易用性(PEU)影響感知行為控制。首先,技術接受模型更側重于運用態度強度,從感知有用性和感知易用性這兩個維度向顧客行為延展,期望預測解釋他們對技術采納行為的貢獻及影響途徑[20]。其次,計劃行為理論揭示了感知行為控制增加與有用性和易用性之間的影響過程,提出了此“二性”對于采納行為形成的影響機制[21]。如果顧客認為服務技術更容易使用,也有用,但沒有太多感知控制權,推測其使用意圖可能很低;如果顧客擁有了感知控制權、容易做且有用,顧客可能會做出更積極預期技術采納行為的結果評估;如果顧客感知可以控制行為、但難度大,則預測可能會否定其技術行為意向,直接提出了行為控制對于兩性形成采納行為的作用。這樣,根據兩種理論的研究成果及相關作用,提出了感知行為控制和態度強度成為中間變量。第三,由于感知行為控制和態度強度對有用性和易用性存在較強的交互影響,根據前述強度,假設中只考慮前者,即:

H6感知易用性增加與感知行為控制增加相關;

H7感知有用性增加與感知行為控制增加相關;

3. 中介變量的相互關系

中間變量態度強度和感知行為控制分別來源于技術接受模型和計劃行為理論,感知行為控制是用來解釋顧客認為在多大程度上控制實際采納行為[7],而態度強度是指技術行為過程中的意向程度,兩者基本正相關,只是從不同的角度影響感知創新和感知信任、感知有用性和感知易用性[8]。

4. 中介變量與技術采納行為的關系

技術采納行為是顧客最終服務態度,包含顧客使用技術的態度、問題處理、協商態度及認可推薦。兩種理論都分別描述態度強度和感知行為控制作為技術采納行為預測因子的過程,技術接受模型通過態度強度,分析其對于服務感知和行為意圖的交互影響[7];計劃行為理論則主要通過對感知行為控制來預測行為意向,檢驗技術影響服務行為意向[22],即:

H8感知行為控制增加與技術采納行為增加相關。

H9態度強度增加與技術采納行為增加相關。

在國內，自1991年始，OSCE被浙江大學、華西醫科大學、中國醫科大學等高等院校在畢業考試中廣泛使用，用來考查學生臨床能力。相對于國外而言，OSCE在國內的應用較晚，首次在護理領域中的應用是在1996年由原北京醫科大學第一醫學院李秀琦使用改良后OSCE進行畢業考試。隨后國內多個醫科院校將其使用在護理專業，并檢測其信效度的問題。到目前為止，應用于應用型護理本科生的畢業考試中的院校比較少，主要集中在國內的民辦院校中。

三、實證研究

1.問卷調查

(1)問卷設計。問卷設計中,利用零售業現有的網絡平臺,選擇了可以代表數字零售服務創新技術的服務商類型,包括了多品類零售的淘寶、天貓,以電子商品為特色的京東，以餐飲、娛樂為主的美團等服務創新頻度高的平臺;考慮了顧客使用零售創新的必要條件;從生產商、銷售商及最終顧客等各顧客的全流程技術的感知、態度、行為及交互等一系列因素進行統計測量;問卷的基本結構包括品類、測度和分類問題等方面，利用創新頻度高的服務測量顧客使用技術的感知、態度和行為。分類問題主要包括:① 使用、合作和技術采納行為前信息收集途徑等因素感知;② 使用、合作和技術采納行為的選擇方式、頻度和原因;③ 使用、合作和技術采納行為時技術安全性的方面及原因;④ 哪些因素會導致減少使用、合作和技術采納行為的頻率等。

(2)抽樣和樣本數量的確定。本研究考慮了實證中問項與樣本數5∶1的比例,在問卷開發與驗證、理論模型及假設檢驗都盡量保證數量充分的樣本,相繼進行了350份問卷發放,確保概念測量的信度和效度;研究樣本由328名網絡活躍顧客組成,具有足夠的異質性,能夠滿足樣本代表性的要求;調查方式則采用信息平臺橫斷面的調查方式進行問卷發放;調查時間為2020年8月到2021年2月,在平臺收集標準顧客數據。

2.實證過程

(1)描述性統計分析。樣本的描述性統計主要是說明顧客的性別、年齡、受教育程度及技術采納情況。被調查者中男性144人，女性184人,占比56%和44%,考慮了男性顧客對于創新使用的積極性、對于交互方式接受程度高的特點;學歷結構由學士學位54%,碩士以上學位18%和其他28%組成,考慮了交互過程中,需要從主觀認知角度做出邏輯判斷和較理性的選擇;年齡分18-28(41%)、29-38(28%)、39-48(19%)、49-58(10%)、59-68(10%),符合網絡顧客的組成特點;職業方面,近36%從事技術專業或管理工作,42%從事技能工作,10%從事非技術工作,12 %從事學生工作,符合收入與消費的比率特征。

(2)變量測量。本研究通過對已有文獻的歸納得到了測量量表,并通過與專家深度訪談的方式加以確認;因變量技術采納行為測量采用李克特7點量表來衡量,直接考察其行為結果;4個(感知創新、感知信任;感知易用性、感知有用性)自變量分別從技術接受模型和計劃行為理論中提取;中介變量(感知行為控制、態度強度)是兩類理論共同的中介要素,直接代表顧客的態度行為。

(3)實證過程設計。本研究使用偏最小二乘的結構方程建模,測試交互項的潛在變量、樣本大小和路徑的數量,PLS回歸分析使用SmartPLS 3.0軟件。第一步,先在技術接受模型元素采用Davis的調查問題,計劃行為理論元素采用Taylor & Todd的7點李克特量表的調查問題,運用Debs等[7]的描述測量工具對交互因素進行測量。第二步,通過將感知易用性和感知行為控制, 感知有用性和態度強度的標度項分別相乘計算出了調節因子顯示中介變量。第三步,按照TAM元素和TPB元素分類,得出量表項目和詳細的心理特性基本要素。

(4)信度效度檢驗及結果顯示。信度和效度檢驗中,根據實際測量量表對樣本數據進行信度檢測所得出的結果,各單項量表條目平均提取方差值的測量信度,均大于標準最小值(0.7),表示7個變量達到了較好的信度。而區分效度主要考慮內部一致性、載荷量及因子載荷值三個判別標準,對7個變量進行構念。第一,交叉加載存在不確定問題,每個項目只能加載在預期的構造上,不能變更;第二,AVE的平方根超過了每個構式的項間相關值,表明已經達到了區別效度。另外,研究包含的潛在變量相關性,是根據HULT提出了以下擬合優度指數(GoF)指標解釋,結果中0.81的GoF被認為是可以接受的[7]。同時,為了建立預測標準,使用Debs等[7]蒙眼技術進行測量,所有正的內生值都被認為是預測性的。再者,顯著性關鍵構念顯示所有相關性均以p<0.01,為顯著性(雙尾檢驗)。

測量結果顯示,第一,單應答研究具備一定程度的固有共同方法方差(CMV)。由于CMV降低了發現顯著交互效應的能力,調查數據的調節假設并未被CMV破壞,可以提供包含交互系數檢查的緩和假說及更多潛在貢獻,并通過程序和統計技術來處理最小化潛在共同來源。

表1 信度和收斂效度構念

第二,在程序補救方面,通過分離標準變量和預測變量表象來平衡變量的測量順序,增加變量差異水平。第三,變量在不同頁面上的不同小節中呈現,不同子節使用了不同響應格式,受訪者需要同步,并使用廣泛的前測以保證被調查者匿名。第四,至于統計補救,單因素檢驗表明,單一因素沒有占方差的大多數;在未旋轉因素矩陣中包括了對模型最高因子作為控制變量和對因變量未產生顯著變化的方差解釋;且一個看似不相關標記變量只能解釋很小比例的方差。第五,由于任何潛在方法的偏差都無法解釋統計的顯著交互效應,共源偏差不是關鍵問題。這說明統計分析的過程具有合規性。

3. 研究結果

所有變量及假設經過統計分析,得出路徑系數如圖3所示,在使用數字零售網絡系統進行交易的顧客技術采納行為這一背景下9個假設都得到了支持。

注: * p<0.10, **p<0.05, ***p<0.01.圖3 結構方程模擬結果

圖4結果表明,第一,計劃行為理論提取的核心要素感知創新與感知信任呈顯著負相關(路徑系數=-0.28t;p<0.05),支持H1;感知創新與態度強度顯著負相關(路徑系數=-0.39t;p<0.05),與感知行為控制顯著負相關(路徑系數=0.16t;p<0.05),符合H2、H4。第二,感知信任增加與態度強度增加顯著正相關(路徑系數=0.16t;p<0.05),和感知行為控制顯著正相關(路徑系數=0.64t;p<0.05),支持H3、H5。第三,技術接受模型因素感知易用性對感知行為控制有顯著的正向影響(路徑系數=0.12t;p<0.05),支持H6;而感知有用性對感知行為控制有顯著的正向影響(路徑系數=0.20t;p<0.01),支持H7。第四,從TPB提取的核心要素感知行為控制對技術采納行為有顯著的正向影響(路徑系數為0.15t;p<0.05),支持H8;對于在TAM和TPB中的共享元素態度強度對技術采納行為的平均影響顯著(路徑系數為0.08t;p<0.01),支持H9。因此,結構方程的模擬結構基本驗證了模型的假設。

4.研究結論

從以上研究結果可以看出,首先,H1假設成立,表示顧客感知創新會降低其感知信任;H2、H4假設成立，表示顧客感知創新會降低態度強度和感知行為控制。這樣,對于男性且較年輕顧客比較容易相信零售創新,女性且高學歷顧客則認為創新可能會造成使用中不容易,且較難控制;結合H6、H7成立，在感知易用性、有用性和行為控制方面得分較高的創新模式比較適應于年紀較大顧客,而大部分高學歷顧客也更多地傾向于可以從內在了解感知風險的創新。其次,H3、H5假設成立,表示感知信任可以提高顧客使用創新的態度強度,增加感知行為控制。H6假設成立,表示顧客使用易用性可以提高行為控制水平,增加其使用幾率;結合H7假設成立,表示有用性符合顧客使用創新的主要目的。從感知性質角度,女性顧客和年紀較大顧客對于創新認知能力和態度相對較低,需要提高使用意愿;學歷較低和女性顧客對于創新試用可能性較低,需要推動有用性和易用性同步的可能。第三,H8假設成立,表示顧客如果體現出較強行為控制的感知,對于最終使用創新有積極影響。H9假設成立,表示顧客對于創新的態度會明顯影響其使用行為。研究發現,態度強度和感知行為控制作為兩個中介變量對于所有按顧客分類的行為影響強度都比較顯性,成為零售創新顧客交互的重要性能指標,直接代表顧客技術采納行為的可能實現程度。綜上所述,在數字零售顧客交互創新軌道受到其技術采納行為及相關因素影響的假設得到了支持,可以在一定程度上反映出顧客使用意圖對創新模式的潛在影響。

四、貢獻及局限

(一)理論啟示

本研究構建了數字零售顧客交互創新下的技術采納行為模型,對于服務顧客的四類理論研究形成一些啟示。首先,在數字零售創新中驗證了顧客采納行為理論。通過技術接受模型顧客的外在表征性和計劃行為的內在感知性,考察行為與控制效應的互動作用,結果顯著支持其交互影響,強調了零售創新中顧客行為的作用。第二,在數字零售創新中實證了服務價值理論。技術采納行為模型認為顧客平臺交易時,更容易看重服務價值中感知有用性和易用性程度以降低使用風險,同時也會考慮價值獲得中感知創新與風險的比較,都體現了顧客價值理論的核心理念。第三,在數字零售創新中豐富了顧客感知理論。技術采納行為模型認為感知創新和信任是檢驗創新行為的重要前因,感知有用性和易用性是過程因素,均顯著影響個體使用行為,多角度地考慮了顧客感知的影響,強調了感知因素的重要性。第四,在數字零售創新中強調了顧客需求理論。從顧客角度分析了差異化需求的基礎性,及其對創新的潛在影響。

(二)管理實踐啟示

運用顧客技術采納行為模型,從感知創新及信任為起點,結合感知易用性和有用性,延伸出態度和感知控制對于技術采納行為的影響,可以建立多元化顧客交互型數字零售創新體系,形成創新中不斷深入研究的途徑。一方面,高感知創新已被證明對建立顧客的初始信任是負影響。由于顧客對影響交易決策的網絡風險有著高度認識,感知創新風險的增加確實會降低使用傾向;感知信任是有效使用信息平臺的關鍵,其增加會提升行為意向。另一方面,技術表征的易用性和有用性對顧客行為意向有較好的測量作用,體現出使用傾向又會顯著影響行為意向,進而強化采納傾向。這樣,系統性研究結果表明,數字零售創新平臺應該推進可以降低感知創新或增加感知信任的活動,向顧客展示既有易用性、有用性又有行為控制性的服務,從縱向拓展經濟在顧客維度的延伸,促進內循環的運轉,增強外循環的可能性。

(三)局限性和未來研究方向

數字零售創新中的顧客行為理論研究還存在以下局限性，這也是未來學術研究的主要方向。第一,對顧客技術采納行為中的感知變化考慮深度不夠。由于創新技術持續更迭,認知水平和行為變化成為顧客技術采納與交互基礎。雖然通過模型處理了顧客對創新和信任的感知,但沒有考慮情感構建,限制了對顧客行為的解釋能力。第二,對顧客技術采納行為的環境因素缺乏動態研究。顧客使用數字零售服務并受到其創新體驗影響的程度會隨環境改變,進一步研究可以分析顧客行為適用于多形式數字化網絡平臺的途徑。第三,對顧客技術采納行為的具體方法還應不斷拓展。本研究采用了與之前技術接受模型和計劃行為理論研究一致的橫截面樣本,但在實證設計中沒有顯現創新和信任差異,結果可能是基于特定環境的,使得實證過程可能存在不足。第四,對顧客技術采納行為的研究可以納入更多的預測模型，以發現更多關鍵因素。有學者研究的是技術接受模型和計劃采納模型的比較和相互作用,未來研究可以進一步拓展這些模型的概念及影響,比如“動機模型”,以求提供更多的、適用性更強的見解。

在雙循環發展戰略中，數字零售平臺提供了很多新商業機會,促進了深度顧客交互化發展。本研究將技術接受模型和計劃行為理論的元素結合起來，構建了顧客技術采納行為模型,在解釋數字平臺進行顧客交互創新活動的意圖方面增加了更多的價值,可以改善顧客技術采納行為,是推動數字零售創新軌道升級和開拓經濟發展空間的有效途徑。□