智能技術革命背景下酒店機器人使用行為的影響機制研究

梁少華　曾國軍　賴嘉偉

[關鍵詞]智能技術;酒店機器人;技術接受;UTAUT理論模型;TOE框架

[中圖分類號] F590 [文獻標識碼] A [文章編號] 1674-3784（2023）01-0082-15

資本替代勞動是重要的產業問題，管理者需要思考如何通過改變要素投入獲取最大產出[1]。當前，勞動力資源短缺引致的用工荒使酒店業尋求新的勞動力替代工具，而消費端對科技感和服務效率的追求等因素驅動酒店不斷創新技術應用。在大數據、云計算、物聯網、神經網絡等智能技術的推動下，以提高資源配置效率為初衷的機器人應用成為資本替代勞動的新方向。國內市場占有率最大的酒店機器人提供企業北京云跡科技有限公司官網顯示，其酒店業合作伙伴包括雅高、萬豪、洲際、希爾頓等國際集團以及開元、首旅如家、華住、世茂等國內領軍集團，表明以機器人應用推動技術創新以提高資源配置效率和管理效益的變革已成為業界共識。技術接受是使用主體對技術進行符合預定功能或不符合預定功能的操作、利用和發揮的活動[2]37。然而，業界頻繁出現機器人幫倒忙、人工智能實際上是人工智障等言論，以及酒店服務是要溫度還是要便捷的討論，促使學界開始探究機器人技術的成熟度、顧客需求特征、顧客服務質量、人工服務替代、外觀設計等關鍵問題[3][4]2，因此，亟須對酒店機器人使用行為的影響因素及其作用機制進行探討，構建酒店機器人使用行為的一般性理論框架，并明確其使能因素和抑制因素，從而為解析酒店機器人應用遭遇的現實困境以及酒店機器人應用的可持續發展提供有價值的參考和建議。

1 研究綜述

1.1 酒店技術的應用與機器人

早期酒店技術的應用發展緩慢。有學者曾對計算機技術在幫助酒店經理滿足客人的要求方面是否發揮了作用進行研究，發現保守的管理給技術應用帶來了挑戰[5]。20世紀80年代，國內開始酒店物業管理系統的研究。隨后酒店技術應用拓展到網站、電子分銷渠道、電子采購和移動應用[6-8]。隨著人工智能、大數據、云計算、物聯網等技術的興起，基于云端的智能酒店管理系統（property managementsystem，PMS）、移動網站、賓客自助服務、酒店收益管理、物聯網客房、人工智能（artificial intelligence，AI）管理系統、酒店機器人和面部識別推動酒店實現顧客服務、內部管理和營銷三大層面的智能化[9-12]。在利用智慧化管理技術對珠三角地區高星級酒店業績影響的研究中發現，酒店在服務、管理和營銷等方面的智慧化均對業績產生積極的作用，并且智慧化與人性化的結合仍是重點考慮的方面[13]。有研究指出，影響酒店接受和實施人工智能的關鍵因素包括最高管理層支持、政府壓力或激勵、業務伙伴壓力、客戶壓力、競爭對手壓力和供應商支持，也包括感知可靠性、安全性、復雜性、相對優勢、兼容性、感知成本及組織準備、領導者或管理者特點和公司規模等[14]304。

人工智能技術推動服務機器人加速應用，通過綜合運用圖像識別和處理、自然語言處理等技術，促進了人機交流和互動。當前，酒店機器人的應用在國內外都還處于起步階段，國內相關研究較為缺乏，而國外研究從2020年開始呈增長趨勢。梳理已有研究發現：（1）學者普遍關注酒店機器人應用的動機，認為機器人可以使酒店補充人力服務，應對季節性用工問題 [15]。（2）機器人工作流程設計、分工和服務場景是現有研究探討的重點問題。Lee等識別了酒店中機器人可以代替的工作職責，并對應用機器人的物流系統進行優化設計[16]。Osawa等 的調查發現機器人可以融合到酒店不同服務場景，甚至完成一套完整的酒店服務流程[17]。Ivanov等強調機器人和人類之間的職責轉換，界定了機器人技術與酒店工作任務匹配的范圍[18]。（3）較多的研究聚焦于顧客這一重要的主體，探討顧客對機器人的認知、態度和行為等關鍵問題。 Lee等研究了顧客對機器人使用行為的認知，發現功能維度的績效預期、便利條件、創新性和情感維度的社會存在、享樂動機、感知重要性共6個要素積極影響了顧客的使用行為 [19]1，并且在Laura等的研究中，功能維度是顧客對機器人使用評價最多的維度，高達79.72%，機器人失誤會使顧客產生不安全感、沮喪和憤怒[20]9。Pinillos等認為應該從自主性、精確度和抗干擾能力3個維度衡量機器人的服務質量[21]39-40。機器人缺乏自主性和靈活性，對使用意向和行為產生負面的影響[22]。雖然機器人的擬人化影響顧客對使用機器人的績效期望和努力預期[23]，但顧客對機器人服務的期望偏向于技術性能和便利條件，是其選擇機器人酒店最關鍵的原因[19]10。機器人服務能夠顯著提升顧客的購買意愿，具體有人機交互維度中的擬人、感知智能和感知安全，以及技術接受變量、服務質量、同理心和信息共享等維度。對新技術的總體態度直接影響對機器人的使用態度，并且對顧客購買意向起到調節作用，技術接受程度高的參與者購買意愿高[24-27]。研究也從顧客感知角度對比了機器人與人類員工的服務，發現在交互質量和物理服務環境方面，人類員工服務的顧客感知高于機器人服務的顧客感知[4]613。（4）有學者提出應該關注酒店智慧化與員工忠誠度和滿意度之間的關系[13]84，因為酒店機器人應用顯著地影響了員工的離職傾向[28]172，表明需要平衡二者關系。

綜上，盡管學術界對酒店機器人應用的研究進行了多角度的探討，但仍存在以下不足：（1）缺乏以酒店管理者的視角考量應用技術意向和行為。酒店管理者作為決策者，是起關鍵作用的角色。有研究指出，當在企業中應用技術時， 應該重視企業管理人員和執行人員對技術的態度，應將管理人員和執行人員感知的有用性作為關注點[29]。酒店管理者需要綜合平衡各種宏觀和微觀環境變量，同時考量員工和顧客兩種技術使用主體，影響其技術接受的因素更為復雜。因此，從酒店管理者層面研究技術接受與應用能夠提供更系統、更全面的決策參考。（2）現有研究大多停留在對影響因素的發現和解釋層面，缺少對各種因素如何作用于酒店機器人應用意向和行為的機制研究，尤其缺少對酒店機器人應用使能因素和抑制因素的系統歸納和分析。

1.2 技術接受的研究

學者們以理性行為理論（theory of reasoned ac-tion，TRA）為基礎，基于不同情景發展出眾多用于解釋和預測技術應用意向和行為的理論模型，包括技術接受模型（technology acceptance model，TAM）、動機模型（motivational model，MM）、PC可用性模型（model of PC utilization，MPCU）、技術接受和使用統一理論模型（unified theory of acceptanceand use of technology，UTAUT）等，其中UTAUT理論模型被認為是最具普適性和解釋力的模型[30]。該模型綜合了8個模型的主要因素，認為技術使用意向受績效預期、努力預期、社會群體三大因素的影響，而使用意向和促成條件直接決定了技術使用行為。績效預期和努力預期是與技術本身有關的因素，社群影響和便利條件是與情景有關的因素。通過該模型，研究者能夠評估使用特定系統的意圖，從而識別在任何給定情境下技術接受的關鍵影響因素[31]。因此，本文對有關UTAUT 理論模型的文獻進行了系統回顧，發現每個UTAUT 理論模型中的關系都得到了相關研究的支持，但是沒有一項研究支持所有的UTAUT理論模型關系，大部分研究在使用UTAUT理論模型構面的同時，也包含其他構面。這說明，雖然UTAUT理論模型是一個整合模型，但是在實際應用中，需要對其進行拓展或調整，以適應特定情景。正如高芙蓉強調，技術接受模型只是一個階段性的結論， 通過再設計、再開發， 將會出現更新的替代模型[2]39。

在專門解釋組織的技術整合和采納行為時，創新擴散理論（diffusion of innovation theory，DOI）[32]和“技術-組織-環境”（technology-organization-environment，TOE）框架[33 ]被廣泛應用。創新擴散理論將便利性、兼容性、復雜性、可靠性和可感知性歸納為創新應具備的5個要素，認為創新擴散是一種基本社會過程，包括了解、興趣、評估、實驗和采納5個階段。TOE框架在綜合借鑒DOI理論的基礎上進行擴充發展，強調多層次的技術應用情景對技術應用效果的影響。技術因素、組織因素和環境因素是影響組織技術創新的三大因素。技術因素指的是技術本身的特征，包括相對優勢、復雜性、兼容性、可觀察性等維度。組織因素即組織的特征和資源，包括員工之間聯系結構、組織內部溝通過程、組織規模和閑置資源等。環境因素包括行業結構、競爭壓力、技術服務提供商以及監管環境等。目前，DOI理論和TOE框架已經被用于研究多種旅游和酒店領域新一代信息技術的采用行為，如旅游業IT 和網站、社交媒體營銷技術、虛擬現實、云計算技術、電子商務、客戶關系管理系統等。有學者運用DOI理論和TOE框架對智能代理技術在酒店食品供應鏈管理中的采用行為進行了研究，發現感知利益、可靠性、人力資源質量、信息密度和市場能力對酒店技術使用的態度有積極顯著的影響，而復雜性和成本則有負面的影響，態度進一步影響了使用意愿[34]。 基于TOE框架對影響酒店采用人工智能因素的研究發現，市場地位和客戶比相對優勢、復雜性和員工抵制等更有影響力，而內部IT專業知識、競爭和法律問題對人工智能采用的影響較小[35]。基于TOE框架的酒店預訂系統的研究發現兼容性、企業規模、技術能力和臨界質量與預訂系統呈正相關，而與復雜性呈負相關[36]。值得注意的是，TOE框架基本概念的具體指代由于研究對象及所屬領域的不同而存在差異，在特定的技術應用場景中，需要對其細化和拓展[37]。

綜上，本文認為技術接受模型在酒店機器人應用領域必將體現其語境的獨特性，酒店管理者對機器人技術接受的意向和行為也將呈現出不同的要素和關系表現。運用科學的程序和方法構建酒店機器人接受和使用模型，對發展服務領域組織情景中技術接受與應用的理論框架具有深遠的意義。

2 研究設計

2.1 研究方法和對象

質性研究用于理解人們的信仰、經驗、態度、行為和相互作用，能夠探索在真實情景中出現的新現象或新問題。扎根理論是一種在自然情景下對原始資料進行抽象概括，對社會現象進行探究和構建的質性研究方法 [38]，通過一套科學的程序和方法研究個體對真實世界的解釋或看法，從而構建探索性的理論模型。盡管當前技術接受領域已經構建了許多不同情境的模型和框架，然而酒店機器人這一特定情景下使用意向和行為的相關理論模型仍需進一步明確。扎根理論研究能夠探索主體對使用酒店機器人的看法，有利于闡明影響酒店機器人使用意向和行為的因素和作用機理。因此，本文采用扎根理論研究方法。

研究對象的選擇兼顧典型性和代表性。粵港澳大灣區是中國開放程度較高、經濟活力較強的區域之一，被視為發展人工智能與機器人最具潛力和影響力的區域，其有著豐富的自然旅游資源和深厚的人文資源，包括1個世界文化遺產，107家AAAA、AAAAA 級旅游景區[39-40]。此外，粵港澳大灣區經濟往來密集，商務交往頻繁，在可持續旅游資源和活躍經濟體的共同作用下，酒店業的發展異常興旺，已成為粵港澳大灣區的基礎性產業[41]376。粵港澳大灣區高檔（五星級/豪華）酒店的分布為：廣州103家，深圳73家，東莞46家，惠州38家，佛山32家，珠海21家，港澳68家，涵蓋國內外品牌[41]376。這些酒店符合機器人應用的主體特征，如綜合實力較強、服務水平要求高、更積極尋求服務效率提升和降低人力成本等困境的解決方案并能抵御創新帶來的風險等。因此，本文選取粵港澳大灣區的高檔酒店為研究對象。

2.2 樣本和數據收集

基于探究酒店機器人使用意向和行為的需要，已經使用以及未使用機器人的酒店皆被納入樣本的范疇。未使用機器人的酒店有助于明確酒店未產生使用意向的影響因素，采取便利抽樣和滾雪球抽樣的方法選取。已使用機器人的酒店以攜程網絡點評中關于機器人的評論數較多的酒店作為樣本。隨后，根據盧揚麗等報告的粵港澳大灣區高檔酒店地區分布的數據[41]376，利用配額抽樣確定樣本量的地區比例。

采用訪談法收集原始資料用于扎根分析，同時綜合網絡資料挖掘法和參與式觀察法進行數據之間相互驗證以提高分析的效度。訪談以酒店部門管理者為對象，以面對面或電話訪談的形式進行，訪談時長為35～50分鐘，并在征得被訪者同意后對訪談過程錄音。半結構化訪談提綱包括：（1）貴酒店是否使用機器人？ 使用/不使用的原因是什么？ （2）使用機器人之后，酒店的服務得到了哪些提升？ /您覺得如果使用機器人，酒店的服務會不會得到提升？ （3）您認為酒店機器人會不會取代人類員工？ 根據被訪者的回答進行追問。正式訪談前，分別對被訪者進行了預測試并確定下一步數據收集計劃。

扎根理論樣本量的確定遵循理論飽和原則，若繼續添加數據不會再產生新的主題、類別或關系，則表明理論達到飽和，停止收集數據[42]160。根據實際工作中樣本量在20～30單位之間最佳[42]158 的建議，本文分別于2019年9月、10月和2020年8月共訪談了21位來自粵港澳大灣區高檔酒店的部門管理者。先選取18個樣本進行扎根分析，再用3個樣本進行飽和檢驗（表1），結果發現并不會產生新的主題、類別或關系，表明現有樣本已達到理論上的飽和。21個樣本共計17家國際品牌酒店和4家國內品牌酒店，其中廣州5家、深圳4家、東莞2家、佛山2家、惠州2家、珠海2家、中山1家、港澳3家，符合地區配額原則;已經使用機器人的酒店有6家，棄用機器人的酒店有1家，計劃使用機器人的酒店有1家，符合酒店機器人未被大范圍應用的現狀;樣本的部門分布為：前廳部10人，人力資源部8人，餐飲部2人，客房部1人。

2.3 數據處理

訪談結束后，運用語音轉換工具對錄音進行處理。 MAXQDA 是一個綜合分析軟件，用于分析混合方法數據和定性發現，解析和分析各種社會和文化現象。本文借助MAXQDA 2020，按照扎根理論的開放編碼-主軸編碼-選擇編碼的分析過程[43]，對訪談文本資料進行編碼，提煉出相關的概念和范疇，并構建這些范疇之間的關系。

3 研究的編碼過程

開放編碼需要有步驟地處理資料的聚斂問題，通過逐字逐句分析原始文本，確認初始概念和發展范疇。要求研究者撇開主觀偏見，客觀地反映原始資料的本來面貌。本文先通過背靠背貼標簽定義現象，共建立了262個自由節點，再通過反復比較，將語義相同的節點進行歸類合并，剔除出現頻率較低的節點，最終發展出39個初始概念。隨后進行編碼比較，使其聚攏于更高的理論類屬。有不同意見時進一步討論，直至達成一致，最終確定了23個副范疇（表2）。

主軸編碼的任務是對開放編碼階段取得的范疇進行聚類，運用一定的邏輯關系將不同范疇進行聯結，并挖掘出聯結的軸心，即主范疇，從而進一步發展資料的理論建構。將23個獨立的副范疇進行歸納和演繹，最終得到績效預期、努力預期、社群影響、促成條件、感知成本、感知風險、使用經驗、組織特征和態度9個主范疇（表2）。

選擇性編碼旨在前兩個階段編碼的基礎上對各范疇繼續整合和凝練，用一個濃縮的核心類屬來說明整個研究的內涵。核心類屬具有統領性，通過完整的故事線將所有其他類屬串聯，發展出更具概括性的理論框架。本文結合文獻和研究主題，用酒店機器人使用行為的影響機制統領和概括所有類屬（圖1）。酒店管理者對酒店機器人在績效預期、努力預期、社群影響、促成條件、感知成本和感知風險6個核心維度的認知，直接作用于酒店機器人的使用態度，最終影響酒店機器人的使用意向和使用行為，其中使用經驗和組織特征是態度與意向關系的調節變量。績效預期主要包括外部動機、感知有用性、技術-任務匹配和相對優勢4個子因子。努力預期受到復雜性和感知易用性的影響，社群影響來自主體規范和社會影響，促成條件包括便利條件和知覺行為控制兩大要素。意外風險、系統風險和信息風險組成了感知風險的維度，感知成本來自額外成本和相對成本。使用經驗包括間接經驗和直接經驗的獲得，組織特征涵蓋了組織的規模、性質、定位和類型。

4 模型闡釋

根據選擇性編碼結果，構建了酒店機器人使用行為的影響機制模型（圖2）。該模型闡明了組織管理者視覺下，與技術本身有關的績效預期、努力預期、感知成本和感知風險4個要素，以及與環境有關的社群影響和促成條件2個要素，是影響酒店使用機器人意向和行為的關鍵變量，其中態度是這些關系的中介變量，對組織有關的使用經驗和組織特征起到調節作用。本模型拓展了酒店機器人情景下技術接受模型的理論框架，以下基于UTAUT理論模型和TOE框架對該模型各變量的內涵和關系做出綜合闡釋。

4.1 技術因素

（1）績效預期是個人感覺使用機器人對工作有所幫助的程度，包括外部動機、感知有用性、技術-任務匹配和相對優勢4個維度。動機是激發和維持有機體的行動，并將使行動導向某一目標的心理傾向或驅動力。酒店使用機器人是因為機器人被認為可以給酒店帶來額外的價值，包括代替人力、節省人力成本和提升口碑。感知有用性是用戶在使用某一特定系統時，主觀上認為其所帶來的工作績效的提升程度。感知有用性越高，對績效提升預期就越大。技術-任務匹配是酒店機器人與酒店的工作任務匹配的程度，匹配的工作任務能帶來較高的績效，相反則導致低的績效。相對優勢表明使用機器人在多大程度上被認為比人類員工更好，表現在服務標準化、避免人為過失和激勵員工等。（2）努力預期說明使用技術所需付出努力的程度，包括對酒店機器人復雜性和易用性的認知。復雜性是機器人被認為相對難以理解和使用的程度，包括故障處理、維修的復雜性和所需時間。復雜性越高，努力預期也越高。感知易用性是認為機器人易于使用的程度，主要有便利性和簡單化。感知易用性越高，努力預期越低。（3）感知成本是個體感知采用技術需要支出的費用，具體包括對機器人購買、配置的成本費用感知，以及機器人與人類員工相比的價格感知，即額外成本和相對成本。感知成本與使用態度呈反向關系。（4）感知風險是對采用技術可能引起的損失的預期。具體包括使用機器人可能給顧客帶來的人身傷害方面的意外風險，機器人運行程序出現故障導致的系統風險以及機器人收集客人信息帶來的潛在信息泄露風險。感知風險與使用態度呈反向關系。

4.2 組織因素

使用經驗是對機器人的使用或預期使用所產生的感知和反應。機器人技術擴散需要經過了解、興趣、評估、實驗和采納5個階段，這5個階段會積累間接經驗和直接經驗。酒店管理者通過實地考察和聆聽供應商技術人員的演示講解等途徑增進對酒店機器人的了解，在直接使用過程中形成了對機器人的主觀認知。良好的體驗將有利于形成積極的態度。組織特征涵蓋了組織的規模、性質、定位和類型，是與個體使用者不同的內涵要素，如年齡、性別、政治面貌等。組織特征在短時間內無法改變，屬于客觀稟賦條件。

4.3 環境因素

社群影響表示個人所感受到的受周圍群體的影響程度，包括主觀規范和社會影響2個子維度。主觀規范反映了相關群體認為酒店應該使用機器人的程度，受集團、業主公司、員工和消費者等主體利益訴求的影響。社會影響表明參照群體和社會情境對酒店應用機器人的決策產生積極或消極的影響，主要來自行業現狀和社會趨勢。促成條件是使用新技術和新系統的客觀支持條件，便利的客觀條件會增加用戶的使用意愿和使用行為。環境中的客觀因素使得酒店使用機器人的行為容易完成，包括供應商在機器人的維修、保養、系統更新和回收等方面的支持。知覺行為控制是對使用機器人的內部和外部約束的看法，包括第三方的設備匹配，如端口對接等。

5 使能因素與抑制因素

（1）績效預期

外部動機維度是使能因素，闡明了酒店使用機器人意愿產生的最初動力。在員工緊缺的情況下，酒店在資源配置時用機器人去彌補某些崗位的短缺，可以緩解用工壓力并節省人力成本。同時，酒店通過機器人應用創新獲取積極的口碑。感知有用性是機器人應用的核心利益，是酒店愿意使用機器人以及持續使用機器人的保障。樣本數據顯示，酒店機器人在提升服務效率和顧客滿意度、釋放人力和簡化工作流程方面形成了積極的感知，反映了資源配置的效率點。技術-任務匹配表明機器人能夠與酒店簡單化、重復化的工作任務匹配，但不能勝任人性化的工作任務，這與Ivanov等的研究結果[18]520吻合。相對優勢維度顯示酒店機器人在服務方面能夠避免人為過失和確保服務標準化，從而有利于服務質量的提高;而保護顧客隱私以及激勵員工的比較優勢，則體現了超出初始動機的附加價值，大大增強了對酒店機器人的績效預期。

然而，績效預期維度的抑制因素也顯而易見。酒店機器人的技術尚不夠成熟。已有研究發現，送物機器人導航系統不夠精確、語音識別容易受到周圍環境的干擾[21]28，而樣本數據表明入住機器人存在攝像頭識別率低等問題可能會給顧客帶來消極的情緒體驗。機器人程序化的設計，使其難以滿足顧客對個性化服務的需要，如制作多張房卡、排房和入住時間變動等，也無法通過深入細致的溝通以滿足顧客的需求。單個類型機器人的服務內容還比較有限，無法應對多樣化的工作任務。這些因素給酒店機器人的推廣和應用造成了較大的障礙。

（2）努力預期

對酒店而言，機器人應用的復雜性高，需要廠家提供技術支持，員工只能處理小故障。對顧客而言，機器人的感知易用性高。一是便利性，使用信用卡的客人可以直接在機器人的界面付款及打印賬單，這就避免了部分客人前臺排隊的焦慮，并大大節省了退房環節的時間成本;二是簡單化，由于采用了標準化的程序設計，流程簡潔、指引明確，適用于各種人群的操作。因此，復雜性是抑制因素，感知易用性是使能因素。

（3）社群影響

社群影響是與外部情景有關的因素。在主體規范維度上，酒店受到了集團、業主、員工以及消費者等相關利益群體的影響。集團化酒店必須遵循集團的發展戰略和統一部署，若得不到集團的批準，旗下酒店即使有使用機器人的意向，也難以實施。對于采取委托管理模式的酒店，還需兼顧業主公司的利益和許可，這在一定程度上增加了酒店使用機器人決策的復雜性。研究中，員工接受度的概念為研究提供了新的視覺，表明了組織情景技術應用主體的雙重性。員工和消費者都是機器人的使用者，因而在契合消費者需求的同時，亦需要審慎考慮員工的態度，如是否認為增加了工作人員的工作負擔等。因此，主體規范維度既可能是使能因素，也可能是抑制因素。在社會影響維度，行業現狀是酒店機器人應用的抑制因素。盡管機器人供應商與眾多國內外酒店集團建立了合作伙伴關系，現階段使用機器人的酒店數量依然偏少，未能在技術擴散上形成有效的示范效應[44]，導致很多酒店采取觀望的態度，如“機器人入駐酒店也是新興現象，有很多問題都尚未明晰（S21）”，從而阻礙了機器人的快速推廣和應用。社會趨勢維度是酒店機器人應用的使能因素。人工智能的快速發展奠定了經濟和社會的發展趨勢，有利于酒店對機器人應用形成積極的態度，如“如果大趨勢是智能化，酒店也會跟著這個趨勢走（S13）”。

（4）促成條件

供應商提供的便利條件是酒店機器人應用的使能因素，而酒店現有資源和制度方面的知覺行為控制則給機器人的應用造成了一定的制約。供應商的技術支持屬于附加產品層次，影響著機器人核心價值的實現。供應商通過提供員工技能培訓，如機器人維修、保養、系統更新和回收等附加服務，能夠解決酒店的后顧之憂，有利于增強機器人的使用意向。酒店為使用機器人需要整合物聯網、互聯網和云計算等技術建立強大的信息系統，從而對現有設備進行改造和升級以實現信息共享、人機交互、電梯感應、客房通話等功能，這增加了已運營酒店的壓力。同時，還涉及酒店各信息系統的兼容性問題，如為使用入住機器人和退房機器人，需確保其與前廳操作系統的兼容性，如被訪者（S16）認為：“如果機器人端口跟opera對接不了，使用酒店機器人就有難度”。酒店也需要對現有制度進行重新設計和調整，建立專門針對機器人的管理制度，在人員招聘、分工和考核等方面做出具體的安排。由于酒店機器人的引入將改變員工的工作方式和內容，酒店需要考慮員工的接受度，若不能在制度方面做出妥善的安排，將影響酒店的整體工作績效。

（5）感知成本

感知成本通常被認為是消費者情景的重要影響因素，而在組織情景中被弱化，原因是產品的使用者直接承擔了產品的貨幣成本。然而，由本研究可知，在酒店組織情景中，機器人的貨幣成本和效益同時被納入考慮的范疇，源于酒店部門經理作為中層管理者對酒店收益的考量，同時他們也不同程度地參與了機器人的采購與使用，需要平衡成本和效益之間的關系。酒店是否用智能技術代替人工，取決于酒店管理者對收益與成本的考慮。機器人的前期費用投入及其使用帶來的額外成本造成了較高的價格感知，而其效益的感知水平較低，導致機器人應用的感知價值較低。這可能是因為酒店試圖通過使用機器人節約人力成本的期望過高，而機器人的技術發展水平未能滿足酒店對提高工作績效的期望。正如有被訪者認為：“客房清潔，說實話，這個成本比較高，一年就3萬多元，這些錢還不如請個人（S04）”。可見，感知成本是機器人應用的抑制因素。

（6）感知風險

技術的開放性和不穩定性通常會造成一定的風險感知。智能技術的發展水平造成酒店機器人在使用系統上可能存在因不穩定性而引起的風險，如系統紊亂、機器人系統網絡接入的開放性以及信息監管的薄弱環節，將導致信息泄露帶來的風險。由于機器人線路的固定和對服務情景應對缺乏靈活性，導致服務過程中出現意外事故。這些都是影響酒店機器人使用意向和行為的因素。當然，也有被訪者（S01）認為，只要加強監管，就能盡量避免這些風險。

（7）使用經驗

使用經驗的豐富度能夠增強對機器人在績效預期、努力期望、促成條件和感知成本方面的深入認知，然而這種認知可能支持或阻礙使用意向的產生。以往研究大多關注個人對技術的直接使用經驗，對不同使用階段進行比較。本研究顯示酒店機器人的使用經驗分為使用前的間接經驗和使用后的直接經驗2個階段。間接經驗涵蓋了使用前各種渠道的信息獲得，有助于初步意向的產生，促使酒店進一步接觸機器人獲取更全面直觀的經驗，如實地考察、供應商到店演示和講解等。因此，使用前的良好經驗能增強使用意向，而不良經驗則會降低使用意向的水平，如“雖然說本酒店曾考慮引用，但是后面暫且延緩（S07）”。嘗試使用和正式使用的經驗獲得影響著使用行為，若酒店在使用過程中發現機器人難以達到預期績效，甚至帶來更多問題，則將終止機器人的使用。

（8）組織特征

組織特征在績效預期、社群影響和促成條件與使用意向的關系中起調節作用，兼具使能因素和抑制因素。規模大、服務對象復雜的酒店較不傾向使用機器人，因為機器人有限的服務項目難以應對復雜的服務情景。酒店的服務業特性決定了對人性化服務的要求，而當前機器人只能提供標準化、程序化的服務，限制了酒店對機器人使用意向的產生。高端酒店的服務標準較高，而酒店機器人難以提供較標準的服務，從而降低了機器人的使用意向。不同類型酒店的淡旺季不同，其內部規劃布局也差異較大，相對而言，度假型酒店較商務型酒店更為適合使用機器人。

6 結論與啟示

6.1 結論

酒店機器人的使用行為受到績效預期、努力預期、社群影響、促成條件、感知成本和感知風險6個因素的綜合影響，而態度和意向起到中介作用，組織特征和使用經驗則起到調節作用。績效預期的外部動機維度是使能因素，感知有用性、技術-任務匹配和相對優勢則既是使能因素也是抑制因素。努力預期包含復雜性和感知易用性2個維度，分別是酒店機器人應用的抑制因素和使能因素。社群影響包括主體規范和社會影響維度，主體規范中的集團、業主、員工和消費者都可能是使能因素或抑制因素，而社會影響中的行業現狀是抑制因素，社會趨勢是使能因素。促成條件由便利條件和知覺行為控制組成，同時包含使能因素和抑制因素。感知成本包括額外成本和相對成本，是機器人使用意向和行為的抑制因素。感知風險與顧客意外傷害、系統紊亂和信息泄露有關，是使用意向的抑制因素。使用經驗和組織特征則既是使能因素也是抑制因素。因此，在以上影響機制的作用下，酒店對使用機器人的積極態度和消極態度并存，未使用機器人的酒店總體使用意向處于較低水平，已使用機器人酒店則存在對機器人產生持續使用或棄用的行為表現。

6.2 貢獻

（1）本研究借鑒技術接受與應用領域的相關成果，綜合UTAUT理論模型和TOE框架，探尋了酒店機器人使用意向和行為的作用機制。與既有酒店機器人研究的文獻采取單一理論視角不同，本研究構建了基于UTAUT理論模型的拓展模型，并基于“技術-組織-環境”框架進行分析。驗證了UTAUT理論模型中績效預期、努力預期、社群影響、促成條件等在酒店機器人情景的有效性，拓展了包括感知風險、感知成本、使用經驗和組織特征等要素的角色。在Lin等研究[23]12 中針對顧客的享樂動機一定程度上與本研究的顧客認為“很有新鮮感，很有創意（S07）”對應，但該研究中影響績效預期和努力預期的機器人的擬人化這一因素，并沒有在本研究中得到體現。本研究進一步挖掘了酒店機器人情景下不同要素的特殊內涵，從而增強了實證研究的內在效果，尤其是主體規范中的員工接受度，回應了酒店機器人應用可能影響員工離職傾向的研究[28]172。（2）本研究系統識別了酒店機器人應用的使能因素和抑制因素。伴隨智能技術的快速發展，酒店在降低人力成本、提升服務效率方面的需求得以運用技術手段解決，然而現實中酒店機器人幫倒忙的各種言論，尤其是世界上第一家全機器人服務酒店日本Henn-na Hotel遭遇的現實困境，迫切需要探明酒店機器人應用的使能因素和抑制因素。相較于以往關于使能因素和抑制因素的研究[14]304，[45]，本研究增強了綜合因素的系統化和作用機制的探索。本研究表明無論是技術本身，還是來自組織和環境方面錯綜復雜的因素，都通過綜合作用影響著酒店使用機器人的意向和行為。技術因素中的提升服務效率、釋放人力、簡化工作流程、服務標準化和保護隱私都積極地促進了酒店機器人的使用，其中保護隱私和服務標準化2個維度豐富了已有研究成果，同時與感知風險中的信息泄露形成了對比，反映了顧客在員工“看得見的眼睛”和機器人“摸不著的大腦”中進行考量。環境因素中的競爭壓力促使酒店不斷創新顧客服務，通過使用酒店機器人為顧客提供新鮮感及提升服務效率。行業中的創新型酒店管理者率先考察和引入機器人技術，目前已有部分酒店開始使用機器人，然而由于受到各種抑制因素的制約，機器人被廣泛接受還需要一段過程。這些因素包括機器人技術上的不成熟、兼容性不足，對個性化、人性化服務需求滿足程度低，與人類員工比較不具成本優勢以及酒店的季節特征、開業年限、類型和集團化、業主公司等。

6.3 建議

（1）機器人應用方面：研究表明當前由于技術限制，酒店機器人在程序化、標準化的工作中能提升服務效率。因此，酒店需要正確認知機器人的角色，其與人類員工是合作關系而非競爭關系，機器人暫時無法取代人類員工。酒店應該在基層服務崗位加強人機協同，共同為顧客提供優質、高效的服務。鑒于研究表明員工的態度對酒店采用機器人產生影響，因此需要培養員工人-機協作的工作能力，盡快適應智能化的工作方式，掌握人-機協作的工作要領和技巧，提高酒店的整體服務水平。此外，Kim 等的研究發現在新冠疫情背景下，消費者對機器人酒店的態度更積極 [46]。因此，酒店應該把握好這種新的顧客需求給酒店機器人應用帶來的機遇，加大對機器人的推廣使用力度。（2）機器人研發方面：現階段酒店機器人的技術尚未成熟，導致其在人機交互、系統兼容、語音識別、自主性等方面未能滿足酒店的需求，從而降低了機器人的績效預期。技術制約也導致機器人無法滿足人性化、個性化的服務需求。因此，機器人研發企業應該正視新技術在引入期存在的客觀問題，注重收集機器人應用的反饋，加大技術研發的力度，確保程序化、標準化服務的效率。同時，應擴展機器人的功能和應用場景，使機器人能滿足酒店多樣化的需求。另外，本研究表明機器人購買或租賃費用不具有優勢，感知成本高。因此，機器人研發企業可以采取吸引投資、合作研發或委托研發的方式降低技術開發費用，提升機器人研發的技術水平，合理分攤研發費用。（3）機器人供應方面：針對酒店機器人復雜性高、維修過程長的問題，供應商應該為酒店提供完善的售后服務，在人員培訓、機器人維修、維護與保養、系統更新和設備回收等方面，積極滿足酒店的需求，及時解決各種問題。機器人感知風險高，應注意防范機器人在服務過程中可能帶來的顧客傷害、系統紊亂和信息泄露等風險，增強酒店應用機器人的信心。環境因素對酒店機器人應用造成了較大制約，表現在酒店機器人屬于新興現象，使用機器人的酒店不足，難以在行業形成示范帶動效應，大規模的宣傳推廣非常必要。機器人供應商應該通過電視、網絡、戶外等渠道，運用廣告、訪談、評論、事件等營銷手段，加大宣揚酒店機器人的比較優勢及發展前景，增強酒店、消費者和公眾對酒店機器人的間接認知，并打造良好的形象。使用經驗直接影響機器人的使用意向，因此還需要結合各種演示、講解和試用，增強酒店對機器人的直接經驗。酒店的組織規模、性質、定位和類型影響機器人的使用意向，機器人生產和供應應該以定制化滿足酒店的差異化需求。

6.4 不足之處

（1）本研究僅基于粵港澳大灣區的案例，也僅對高檔酒店進行了分析，樣本的代表性存在一定的局限，未來可以邀請不同檔次酒店的管理者開展研究，再完成多區域、不同國家間的比較。（2）盡管本研究對研究的方法進行了科學的設計，也嚴格遵循研究的步驟和流程，但難以避免質性研究的主觀性問題，后期需要對本研究構建的影響機制模型進行量化檢驗。（3）酒店機器人應用還處于起步階段，各種不確定性因素較多，未來人工智能的發展水平、酒店機器人信息的安全性等問題，都將對酒店機器人的應用帶來顯著的影響。因此，今后可以聚焦酒店機器人技術的研發和應用、人機協同下酒店的流程再造以及酒店機器人信息安全和隱私保護等方面的話題開展深入研究。