老年人對增強現實旅游場景的接受行為研究：基于TRI-UTAUT2模型

李驕陽 樊振佳

摘要：[目的/意義]針對老年群體，探究其對于新技術應用的接受行為并發現規律。[方法/過程] 基于整合科技接受模型（UTAUT2）和技術準備度（TRI）理論，構建老年群體對增強現實旅游場景的接受行為模型，提出研究假設，并采用問卷調查的方式收集數據，運用結構方程模型、SPSS和AMOS軟件驗證假設，對老年人群體中增強現實旅游場景的接受行為的影響因素進行研究。[結果/結論]老年群體中促成因素不能顯著影響使用意愿但顯著影響使用行為；老年群體中績效期望、努力期望、社會影響、價格價值和不舒適感是使用意愿的主要前因變量；老年群體中使用意愿是接受行為的顯著影響因素，享樂動機和缺乏安全感對其接受意愿并無顯著影響。

關鍵詞：老年人? ? 增強現實? ? 游客使用行為? ? 技術準備度? ? 整合科技接受模型

分類號：G203

引用格式：李驕陽， 樊振佳. 老年人對增強現實旅游場景的接受行為研究：基于TRI-UTAUT2模型[J/OL]. 知識管理論壇， 2023， 8（1）： 53-64[引用日期]. http：//www.kmf.ac.cn/p/332/.

1? 引言

第七次全國人口普查數據顯示，60歲及以上人口占全部人口的比重為18.7%（其中，65歲及以上人口比重為13.50%），國家統計局判斷目前中國已處于輕度老齡化階段。與2010年相比，60歲及以上人口的比重上升了5.44%，人口老齡化程度進一步加深，老年群體的生活狀態與生活質量逐漸引發人們的關注[1]。旅游行為被看作對老年人晚年生活質量產生積極影響的行為活動[2-3]。目前大多數學者認為，老年人擁有更多的閑暇時間和更強的出游期望，是符合旅游條件的群體，是旅游產業的重要參與者[4-6]。國務院《關于促進旅游業改革發展的若干意見》（國發〔2019〕31號）指出，要大力發展老年旅游，結合養老服務業、健康服務業發展，積極開發多層次、多樣化的老年人休閑養生度假產品，滿足多樣化、多層次的旅游消費需求，更加注重文化傳承創新。

近年來，信息技術的發展與旅游行業的結合日益密切，在“互聯網+”、智慧旅游不斷發展、延伸的背景下，創新型出游方式與商業模式不斷涌現。技術作為一種原生驅動力，為旅游行業產品創新、旅游活動組織與管理、游客旅游意向的增強提供了積極影響[7]。增強現實（augmented reality）是一項新穎的技術，憑借各類多媒體信息與真實世界進行交互，虛擬信息得以疊加到現實中的物體和空間，而這一過程會被個體感官所感知，從而獲得超越現實的感官體驗[8]。增強現實技術與旅游場景的結合為游客創造了逼真的感官體驗、在線互動的環境。旅游場景因其載體較為精煉、特征較為明顯，更容易與增強現實技術結合，從而虛擬還原歷史建筑、文化風俗和文物古跡，讓游客獲得更真實的體驗感，提升了旅客的旅游意愿和滿意度[9]。

但是，已有部分研究表明老年群體在面對新技術時呈現出使用意愿減弱、內心負擔加重等現象[10-12]，用于旅游場景的增強現實技術是否能被老年群體游客接受尚且缺乏實證研究，對影響老年群體游客接受增強現實技術的因素的研究略顯不足。技術接受模型（technology acceptance model，TAM）在過去的幾十年被學術界普遍用來解釋個體接受和使用新技術的影響因素[13]。不斷有學者探討研究在技術接受模型的基礎上通過增減、修改其他變量，增強對個體對新技術的接受意愿的解釋力，但卻鮮有對于旅游行業中老年客戶群體對新技術的接受行為研究[14]?？v觀當下及可見未來的人口結構，老年人群體在旅游業中的體驗令人關注，對新技術與旅游業融合結果的普適性及有效性提出了更高的要求。倘若不能對新技術在老年群體中接受行為得出研究結論，不利于充分釋放新技術對旅游產業的驅動能量，不利于多向挖掘老年群體旅游需要，甚至會對老年人旅游意愿產生消極刺激，與國務院提出的《關于促進旅游業改革發展的若干意見》要求存在顯著差距。

不同于過去專注于研究技術功能性對個體使用行為影響的思路，本文基于技術準備度（technology readiness index，TRI）理論和整合科技接受模型（unified theory of acceptance and use of technology2，UTAUT2），結合旅游情景及游客個性特質，構建了老年游客對于新技術的接受模型，對UTAUT2進行了技術準備度的補充分析，彌補了UTAUT2中對新技術產生敏感個性特征的老年群體的實證研究缺乏與解釋力不足的問題，從而為可預見未來人口結構下老年群體對旅游發展中的新技術接受行為提供知識基礎。本文將UTAUT2的補充自變量界定為不舒適感和缺乏安全感，繼而以修正的老年游客技術接受模型為研究框架，探討了老年游客對增強現實旅游場景的接受程度，對研究假設和概念結構模型開展實證研究，最后以研究結論為依據提出相關建議。

2? 理論模型和研究假設

2.1? 理論模型

2.1.1? 技術準備度

TRI理論認為，伴隨著一項新技術的出現，人們會相應產生各種情感反應，而此類復雜的情感反應可能是積極的或消極的，也有好惡程度強弱之分。由此，A. Parasuraman提出了TRI的概念來展現個體在完成日常生活和工作目標時使用新技術的傾向[15]。TRI包括4個維度：樂觀性（optimism）、創新性（innovativeness）、不舒適感（discomfort）和缺乏安全感（insecurity）。樂觀性是指個體對新技術秉持積極態度，對新技術表示樂觀和愿意接受；創新性是指個體認為其自身會成為新技術先行者或思想領袖的傾向；不舒適感是指個體對新技術具有不能駕馭和掌控的感受；缺乏安全感是指個體對新技術缺乏信任或對正常使用過程和后果表示懷疑和擔憂。樂觀性和創新性有助于個體對新技術使用意愿的提高，屬于積極影響因素；不舒適感和缺乏安全感則會降低個體對新技術的使用意愿，歸類為消極影響因素[16]。以上兩種因素共同作用于個體對新技術的接受過程，通過上述4個維度來影響技術在個體中的接受程度。

TRI最初的研究關注人們對新技術的出現而產生的主觀情緒及采用新技術的意愿，有研究發現TRI不僅針對某種特定技術適用，其適用范圍還包括具有技術性的產品和平臺及服務模式的接受和采納[17]。TRI強調用戶的準備狀態及情感偏好，適用于本研究中AR旅游場景的接受意愿。

2.1.2? 整合科技接受模型

UTAUT模型[18]是V. Venkatesh等在技術接受模型（TAM）研究的基礎上于2003年提出的，該模型被用于研究使用者的認知因素，包括4個關鍵變量：績效期望（performance expectancy）、努力期望（effort expectancy）、社會影響（social influence）和促成因素（facilitating conditions） [19]。其中，績效期望是指個體感覺采用新技術對結果有積極影響的程度；努力期望是指個體接受新技術所要付出的努力程度；社會影響是指個體被周圍群體評價和認同影響的程度；促成因素是指個體認為組織在相關技術、設備等方面對新技術的支持程度。UTAUT模型用于研究個體對新技術的接受和使用行為，其應用范圍存在局限，相比于UTAUT模型，UTAUT2模型認為享樂動機代表了使用一種技術的樂趣或快感，是技術接受和使用的重要決定性因素；價格價值代表了消費者的認知權衡，使用一項技術被感知到的積極程度是否大于其所付出的成本，可以預測其使用技術的行為意圖；習慣是一種反映先驗結果的知覺構建經歷，在不同場景甚至在潛在過程中，習慣會影響技術的使用；增加了享樂動機、價格價值和習慣這3個變量；刪除調節變量自愿性；增加促成因素對于使用意愿的影響關系。

2.1.3? 本研究的理論模型：UTAUT2與TRI相結合

UTAUT2模型對技術接受與使用行為具備良好的解釋力，但是在實際運用中為適應不同研究的需求會對模型中的變量進行調整。本文在構建老年人對增強現實旅游場景的接受行為理論模型時，結合增強現實技術的具體情景對原有UTAUT2模型中的變量進行調整，使模型更適應老年人對增強現實旅游場景的接受行為的研究需要。

首先，由于增強現實技術在我國剛剛起步，老年人群體中體驗增強現實技術的比例相對較低，老年人群體尚未形成特定的習慣，因此本文將刪除習慣變量。其次，技術準備度中代表老年人群體個性特質的不舒適感和缺乏安全感會影響增強現實技術的使用意愿，老年群體普遍不希望獲得消極的體驗感，因此本文中加入不舒適感和缺乏安全感這兩個變量。最后，筆者針對TRI與UTAUT2原始研究的問卷內容以及后續其他作者的問卷內容進行了嚴格比對，對于問卷部分內容呈現含義重復甚至問題重復的變量進行重新調整，其中技術準備度中樂觀性的衡量標準與情感體現已在UTAUT2模型中已得到涵蓋與體現，且創新性的衡量標準在老年人群體中不能獲得很好的辨識度與認可度，因此本文沒有加入樂觀性和創新性這兩個變量?；谝陨详U述，本文將個體的個性特質即TRI作為前因變量與UTAUT2結合，構建本研究的概念模型。

2.2? 研究假設

2.2.1? 績效期望與使用意愿

績效期望是指個體因使用新技術而感知到的獲利程度[20]。經過研究發現，個體對新技術的期望會對新技術的使用行為產生正向影響。S. Yuan等在研究健康軟件的用戶使用中發現，在諸多因素中，績效期望對使用意愿的影響最為明顯[21]。G. Baptista和T. Oliveira在研究移動銀行的用戶使用意愿中，得出績效期望顯著正向影響用戶使用意愿的結論[22]。本文中，老年群體使用AR旅游場景感知到有所獲得或幫助，正向影響老年群體對AR旅游場景的使用意愿?；谝陨戏治?，本文假設：

H1：績效期望正向影響老年人的AR旅游場景使用意愿。

2.2.2? 努力期望與使用意愿

努力期望是指個體對于新技術的易用程度的感知，是個體使用該新技術所需付出的努力程度。V. Venkatesh等研究發現，個體對新技術使用難易及所付出努力程度的感知不僅正向影響努力期望，而且進一步正向影響行為意愿[19]。本文中，AR設備的操作復雜程度越低，個體使用該技術所付出的努力越少，使用意愿越強。相反，系統操作復雜程度越高，使用新技術付出努力越多，使用意愿越弱。基于上述分析，本文假設：

H2：努力期望正向影響老年人的AR旅游場景使用意愿。

2.2.3? 社會影響與使用意愿

社會影響是指個體在組織或群體中受周圍環境或人群的影響程度。研究發現，個體傾向于與組織或群體中多數人的行為和態度相一致。H. Nysveen等的研究表明，組織或群體中他人的態度和行為會影響個體對移動服務的使用意愿和行為[23]。B. Kijsanayotin等的研究指出，社會影響對個體的計算機及網絡通訊的接收度有著顯著影響[24]。由此分析，在使用AR技術的活動中，個體的使用意愿會受到周圍組織或群體成員的影響?；谏鲜龇治觯疚募僭O：

H3：社會影響正向影響老年人的AR旅游場景使用意愿。

2.2.4? 促成因素與使用意愿和使用行為

V. Venkatesh將促成因素視為支持用戶使用新技術和新系統的客觀條件，認為便利的客觀條件正向影響用戶的使用意愿和使用行為[19]。S. Afshan和A. Sharif的研究發現，促成因素顯著影響消費者使用手機銀行的意愿[25]；王雪彬等對O2O模式下消費者網購農產品的實證研究發現，促成因素對消費者線上購買農產品的行為呈現顯著正向影響[26]。在本文中，個體所處環境對AR技術的支持態度會增強個體對AR技術的使用意愿。此外，部分老年群體行動能力不足，新冠疫情也一定程度上約束了個體的行動力，對老年群體的AR使用意向和行為產生影響。基于上述分析，本文假設：

H4：促成因素正向影響老年人的AR旅游場景使用意愿。

H5：促成因素正向影響老年人的AR旅游場景使用行為。

2.2.5? 享樂動機與使用意愿

享樂動機是指個體在使用新技術進行相關活動時獲得的愉悅感知。V. Venkatesh等的研究發現，消費者使用移動設備進行購物的享樂動機正向影響該技術的使用意愿[18]。S. A. Brown等的研究指出，享樂動機是影響用戶接受和使用新技術的重要因素[27]。有關信息系統的研究表明，個體對新信息系統的關注不僅在于實用性，而且在于娛樂性[28]。AR技術作為一種新的體驗模式，為個體提供了全面、細致的投射影像和富有趣味的感知體驗。基于上述分析，本文假設：

H6：享樂動機正向影響老年人的AR旅游場景使用意愿。

2.2.6? 價格價值與使用意愿

價格價值是指個體在使用新技術的活動中，對付出的貨幣、時間等成本與獲利之間的權衡。研究指出，以往技術接受研究中易被忽視的價格因素顯著影響著城市居民的寬帶使用意愿[29]；馬靜和董占鵬的研究發現，在可穿戴設備的接受行為研究中感知價值對消費者使用意愿產生顯著影響[30]。閆晨暉的研究發現，在無人零售消費者接受行為研究中價格價值對消費者使用意愿存在顯著正向影響[31]。在本文中，個體使用AR技術所感知到的體驗、滿足程度等若大于所需付出的各種成本，則個體的使用意愿會相應提高。基于上述分析，本文假設：

H7：價格價值正向影響老年人的AR旅游場景使用意愿。

2.2.7? 不舒適感與使用意愿

不舒適感是指個體認為新技術會打亂或破壞其舒適感并對其感知產生消極影響。J. C. Oh等研究表明不舒適感負向影響游客對新技術的使用意愿[32]。F. Costa和A. D. Bento的對用戶的研究結果顯示，不舒適感降低了用戶對新技術的使用意愿[33]。本文中AR技術對用戶產生的不舒適感會降低其對AR技術的使用意愿?；谏鲜龇治觯疚募僭O：

H8：不舒適感負向影響老年人的AR旅游場景使用意愿。

2.2.8? 缺乏安全感與使用意愿

缺乏安全感是指個體面對新技術產生不信任、不安全的感知。H. S. Kwon和L. Chidambaram在研究中認為缺乏安全感是個體面對新技術產生恐懼情緒的結果[34]；胡田和郭英之的研究發現，用戶若具有缺乏安全感的屬性，會對新技術使用意愿產生消極影響[35]。在本文中，缺乏安全感可以定義為個體對AR技術的不信任，如擔心是否能滿足預期效果、是否會泄露隱私等?；谏鲜龇治?，本文假設：

H9：缺乏安全感負向影響老年人的AR旅游場景使用意愿。

2.2.9? 使用意愿與使用行為

技術接受模型認為，個體對特定信息系統的接受意愿顯著影響個體使用系統的行為[13]；計劃行為理論認為，個體意愿在相當程度上影響其行為[36]。大量實證研究已證實使用意愿與使用行為間存在明顯正向關系，因此使用意愿可作為解釋使用行為的重要變量。在本文中，個體使用新技術的意愿越強，對新技術的接受和使用度越高?；谏鲜龇治觯疚募僭O：

H10：使用意愿正向影響老年人的AR旅游場景使用行為。

本文的研究概念模型見圖1：

3? 研究設計

3.1? 問卷設計及變量測量

基于以上研究假設，筆者設計了調查問卷對本文模型中12個變量進行采集與測量。調查問卷采用Likert七級量表，1代表完全不同意，2代表不同意，3代表比較不同意，4代表一般，5代表比較同意，6代表同意，7代表完全同意。問卷中的題項以國內外相關研究的成熟量表為基礎，結合AR技術的特點和現狀進行設計，見表1。

3.2? 抽樣調查和描述性統計分析

由于老年群體對AR技術可能沒有清晰的判別與認知，因此筆者將一段游覽AR旅游場景的視頻放入調查問卷中進行輔助說明與研究統計分析。由于處于疫情防控特殊階段，最終正式問卷于2022年1月9日-2022年1月21日通過線上專業調查網站“問卷星”進行發放，且問卷摘要中對受訪人年齡范圍做出了明確規定與提示，此外將問卷鏈接到微信、微博、QQ等社交平臺中具備老年群體特征的相關群聊與交流板塊。截至2022年1月21日，共收回337份問卷，通過對作答時間、漏答、連續性、異常值等進行分析的方式剔除無效問卷13份，最終得到有效問卷323份，有效率95.84%。樣本描述性統計情況如下：男性占比51.39%，女性占比48.61%；60-65歲的被調查者最多（占53.56%），其次是55-59歲（占比28.17%），66-69歲和70歲及以上占比分別為15.48%和2.79%；受訪者中初中及以下和高中/中專學歷最多，分別占比37.77%和39.94%，大專或本科和研究生及以上占比分別為18.27%和4.02%；工作狀態中，相當比例的受訪者已退休，占比80.19%，在崗和其他狀態占比分別為8.98%和10.84%；收入方面，受訪者月收入2 000元及以下占比為19.5%，2 001-4 000元占比48.61%，4 001-6 000元占比23.22%，6 000元以上占比8.67%；有65.33%的受訪者有過體驗增強現實技術的經歷，34.67%的受訪者未有過體驗增強現實技術的經歷。

3.3? 數據分析工具及程序

首先，本文采用SPSS 25.0針對問卷量表一致性進行分析，驗證各構念的Cronbach's α，判斷量表穩定性是否良好。其次，對問卷的KMO值和Bartlett球形檢驗系數進行分析，判斷顯著性水平，從而驗證問卷的結構效度是否適合進行因子分析，若效度良好則進一步進行驗證性因子分析。最后，本文用AMOS軟件對研究假設和實證模型進行檢驗。

4? 數據分析與結果驗證

4.1? 信度與效度檢驗

本文采用SPSS 25.0針對問卷量表一致性進行分析，得出各構念的Cronbach's α全部大于0.7，說明量表穩定性良好，問卷的KMO值和Bartlett球形檢驗系數分別為0.907和? ? ? ? ? ? ? 7 782.899，顯著性水平0.000，說明問卷的結構效度較高，適合進行因子分析，于是進一步進行驗證性因子分析。本文對數據進行驗證性因子分析（CFA）的結果見表2，文中研究概念的組合信度CR均大于0.7，平均方差抽取量AVE均大于0.5，表明本文測量模型具備良好的聚合效度。同時，本文構念的所有題項標準化因子負荷均高于0.6，表明本文測量模型體現了良好的聚合效度。

本文通過比較數據平均方差抽取量AVE的平方根與構念間相關系數來檢驗變量的區分效度，若AVE的平方根大于構念間的相關系數，說明文中變量具備良好的區分效度。檢驗結果見表3，文中全部構念的AVE平方根均大于構念間的相關系數，表明文中變量間具備良好的區分效度。

4.2? 模型擬合與假設檢驗

在前文信度與效度分析的基礎上，本文選擇c?/df、GFI、TLI、CFI、IFI、RMSEA等指標檢驗構念模型的擬合程度，標準化模型見圖2。數據結果顯示c?/df=1.690，處于標準區間1-3之間；GFI =0.888，略低于0.9的臨界標準；CFI=0.976、TLI=0.961、IFI=0.967，均大于臨界值0.9；RMSEA=0.046，小于臨界值0.08，表明本文構念模型與樣本數據間擬合度良好，假設模型的標準化參數輸出見表2。

假設檢驗結果如表4所示，本文中提出的10個假設中7個得到數據支持，H1、H2、H3、H5、H7、H8、H10通過了驗證，表明假設成立，即績效期望正向影響老年人的AR旅游場景使用意向、努力期望正向影響老年人的AR旅游場景使用意向、社會影響正向影響老年人的AR旅游場景使用意向、促成因素正向影響老年人的AR旅游場景使用行為、價格價值正向影響老年人的AR旅游場景使用意向、不舒適感負向影響老年人的AR旅游場景使用意向、使用意愿正向影響老年人的AR旅游場景使用行為。H4、H6、H9沒有通過驗證，即促成因素正向影響老年人的AR旅游場景使用意向、享樂動機正向影響老年人的AR旅游場景使用意向、缺乏安全感負向影響老年人的AR使用意向這3個假設不成立。

5? 結論與展望

5.1? 研究結論與啟示

本文通過納入技術準備度的概念，對UTAUT2模型進行了修正，構建了游客對于AR技術的使用意愿和接受模型與假設，通過問卷調查收集老年游客對增強現實旅游場景的接受行為的數據，并運用結構方程模型和SPSS、AMOS軟件進行驗證，對老年人增強現實旅游場景接受行為的影響因素進行實證研究，得出以下主要結論：

（1）老年群體中促成因素不能顯著影響使用意愿但顯著影響使用行為。檢驗結果顯示，H4不成立但H5成立，即促成因素不能顯著正向影響老年人的增強現實旅游場景使用意愿，但是可顯著正向影響老年人的增強現實旅游場景使用行為。促成因素的標準化路徑系數均大于0.4，表明促成因素是老年人產生使用行為的主要因素之一。促成因素具備高標準化路徑系數，說明促成因素的存在會顯著影響使用行為，老年人處在如今發達的科技環境中更容易被促成因素影響，在如今網絡及短視頻或新聞推送等不同類型APP的促成下，老年人可能在不產生使用意愿的前提下已經產生了使用行為，因此增強現實相關企業應加大在不同平臺的推送力度，使老年群體在多種促成因素的影響下主動或被動地產生使用行為，利用優質促成因素的利好趨向進行營銷和服務。

（2）老年群體中績效期望、努力期望、社會影響、價格價值和不舒適感是使用意愿的主要前因變量。研究結果顯示，H1、H2、H3、H7、H8均成立，其中績效期望、努力期望、社會影響、價格價值對使用意愿存在正向影響，不舒適感對使用意愿存在負向影響。這表明，增強現實相關企業應注重參與者的獲得感，降低操作難度，審慎提升或修改使用費用，擴張與社會各個群體的接觸程度與面積，加大宣傳推廣力度，使參與者的付出感與獲得感達到相對穩定、可接受的匹配程度；與此同時，不舒適感成為相關企業的改進方向，在用戶體驗方面，對老年人提出個性化服務方案，使其得到更加友好、簡便的界面與操作模式，消除參與者感到被監控的顧慮，降低參與者由于信息不對稱而產生的不信任感；對平臺的真實度、透明度提高要求，應及時與參與者溝通公司使命、愿景，盡力做到與參與者共情。

（3）老年群體中使用意愿是使用行為的顯著影響因素，享樂動機和缺乏安全感對其使用意愿并無顯著影響。研究結果顯示，H10成立，這表明使用意愿正向影響老年人的使用行為。H6、H9沒有通過檢驗，這表明享樂動機不能顯著正向影響老年人的使用意向、缺乏安全感不能顯著負向影響老年人的使用意向。因此相關企業仍應該注重參與者的產品體驗感，從而促進使用行為的發生；企業與平臺不必過度關注老年群體中的享樂動機和缺乏安全感，而應該更多聚焦于其他層面的關系處理，提供用戶操作示范、指導服務等老年群體幫扶功能，根據參與者喜好推薦合適的游覽方式與內容，鼓勵老年群體以知識獲得與細節研究等“標簽”進行產品參與，提升產品參與程度。

5.2? 討論與展望

5.2.1? 研究結論與啟示

UTAUT2是在多年TAM相關研究總結的基礎上對影響使用者認知因素進行研究探索的具備廣泛解釋力的模型，經過調整、補充后本文模型可能更具解釋效果。與以往類似研究結論不同，從本次研究結果來看，享樂動機、缺乏安全感與使用意愿的相關性不顯著，這可能是因為老年群體游覽旅游場景并非出于享樂動機，而可能是以豐富眼界、獲取知識為目的；老年群體可能更加關注資金安全而非信息安全，并未對信息安全有足夠的認識與警覺，而單純游覽增強現實旅游場景并不涉及銀行卡號、支付密碼等敏感信息的泄露，這或許可以解釋以上自變量與使用意愿的相關性不顯著問題。促成因素對使用意愿不具備顯著的解釋能力，卻能顯著影響使用行為，此結論的出現在以往研究中鮮有提及，這可能是因為在以往的研究中各類互聯網技術并未普及甚至出現，而當前國內大數據應用廣泛，網絡直播、短視頻及各類新聞推送等線上場景深入人們的生活，人們常常被動地接收到自己所關心內容之外的各類新奇活動與場景，從而產生反饋，再對使用意愿和行為產生影響。這種商業模式可以快速粘合大量受眾，創造大量機會并且可以通過大數據判斷產品是否足夠完備，從而進行下一步商業改進步驟。從這點來看，信息與技術的接受行為可能正在從“我好奇，我搜索”模式逐步轉變成“你推送，我選擇”模式。在這種情況下，產品參與者可能并不清楚自己想要什么，而是由于良好的體驗感，愿意繼續選擇該產品或技術。與以往的研究一致，績效期望、努力期望、社會影響、價格價值和不舒適感是使用意愿的主要前因變量。這說明了當今老年游客往往更加重視體驗過程與結果，關注自身期望與努力的匹配程度、使用過程的舒適程度，期望獲得良好的使用體驗。

老年群體中，技術準備度中不舒適感是表個性特征的因素之一，其對老年人使用意愿影響顯著，這表明技術準備度對使用行為意向有重要影響。因此本文將UTAUT2與TRI結合起來，賦予個性特征的因素，整合成綜合模型，具備一定的必要性。本研究結果表明，在特定階段和情境下，對UTAUT2進行必要的修正、擴展或改進存在相當程度的必要性。

5.2.2? 不足與展望

本研究的不足之處主要體現在：在現實中，增強現實旅游場景的接受行為可能不具備主動性，而是使用行為出現后，通過體驗感優劣做出是否繼續接受的選擇，因此模型中的意愿與行為影響關系可能并不是完全單向，本文僅做了單向檢驗，其深層次關系有待進一步檢驗。此外，本研究受訪對象主要為具備互聯網使用能力的老年用戶，盡管與AR技術接受潛在群體存在理論層面的高度重合可能性，但尚無法與之完全對應，這在一定程度上會形成研究結論的局限性。結合以上考慮，后續研究中一方面應考慮影響因素及推論間關系的復雜性，構建全面綜合的理論框架；同時，后續研究有待進一步降低抽樣偏差的可能性。

參考文獻：

[1] 中華人民共和國國家統計局. 中國統計年鑒2012[M]. 北京： 中國統計出版社， 2013.

[2] 任明麗， 李群績， 何建民. 身體狀況還是積極心態？——關于中國老年家庭出游限制因素的經驗分析[J]. 旅游學刊， 2018， 33（5）： 26-43.

[3] KIM H， WOO E， UYSAL M. Tourism experience and quality of life among elderly tourists[J]. Tourism management， 2015， 46（1）： 465-476.

[4] MOSCARDO G， GREEN D. Age and activity participation on the great barrier reef[J]. Tourism recreation research， 1999， 24（1）： 57-68.

[5] 馬桂順， 龍江智， 李恒云.不同特質銀發族旅游目的地選擇影響因素差異 [J]. 地理研究， 2012， 31（12）： 2185-2196.

[6] 姚延波， 侯平平.近十年國外老年旅游研究述評與展望[J]. 旅游論壇， 2019， 12（2）： 82-94.

[7] HJALAGER A M. A review of innovation research in tourism[J]. Tourism management， 2010， 31（1）： 1-12.

[8] AZUMA R， BILLINGHURST M， KLINKER G. Special section on mobile augmented reality[J]. Computers & graphics， 2011， 35（4）： vii-viii.

[9] CHUNG N， HAN H， JOUN Y. Tourists intention to visit a destination： the role of augmented reality（AR） application for a heritage site[J]. Computers in human behavior， 2015， 50（2）： 588-599.

[10] 蘇文成， 盧章平， 王正興.維護長者選擇的尊嚴：老年群體數字技術應用自主性行為概念模型 [J]. 圖書館論壇， 2021， 41（8）： 86-95.

[11] 錢宇星， 李浩， 倪珍妮， 等.論壇式網絡信息服務適老化困境與應對——以“銀齡網”關停為例 [J]. 圖書情報知識， 2021（2）： 68-78.

[12] WU W Q， WU Y J， WANG H X. Perceived city smartness level and technical information transparency： the acceptance intention of health information technology during a lockdown[J]. Computers in human behavior， 2021， 122（9）： 106840.

[13] SCHEPERS J， WETZELS M. A meta-analysis of the technology acceptance model： investigating subjective norm and moderation effects[J]. Information & management， 2007， 44（1）： 90-103.

[14] OH S H， KIM Y M， LEE C W， et al. Consumer adoption of virtual stores in Korea： focusing on the role of trust and playfulness[J]. Psychology & marketing， 2009， 26（7）： 652-668.

[15] PARASURAMAN A. Technology Readiness Index （TRI）： a multiple-item scale to measure readiness to embrace new technologies[J]. Journal of service research， 2000， 2（4）： 307-320.

[16] 周波， 周玲強， 吳茂英.智慧旅游背景下增強現實對游客旅游意向影響研究——一個基于TAM的改進模型[J].商業經濟與管理， 2017（2）： 71-79.

[17] LIN C H， SHIH H Y， SHER P J. Integrating technology readiness into technology acceptance： the TRAM model [J]. Psychology & marketing， 2007， 24（7）： 641-657.

[18] VENKATESH V， THONG J Y L， XU X. Consumer acceptance and use of information technology： extending the unified theory of acceptance and use of technology[J]. MIS quarterly， 2012， 36（1）： 157-178.

[19] VENKATESH V， MORRIS M G， DAVIS G B， et al. User acceptance of information technology： toward a unified view [J]. MIS quarterly， 2003， 27（3）： 425-478.

[20] 呂紅敏. 基于UTAUT2模型的無人超市消費者使用意愿影響因素研究[D].北京：北京郵電大學， 2020.

[21] YUAN S， MA W， KANTHAWALA S， et al. Keep using my health apps： discover users perception of health and fitness apps with the UTAUT2 model[J]. Telemedicine journal and e-health， 2015， 21（9）： 735.

[22] BAPTISTA G， OLIVEIRA T. Understanding mobile banking： the unified theory of acceptance and use of technology combined with cultural moderators[J]. Computers in human behavior， 2015， 50（9）： 418-430.

[23] NYSVEEN H， PEDERSEN P E， THORBJ RNSEN H. Intentions to use mobile services： antecedents and cross-service comparisons[J]. Journal of the Academy of Marketing Science， 2005， 33（3）： 330-346 .

[24] KIJSANAYOTIN B， PANNARUNOTHAI S， SPEEDIE S M. Factors influencing health information technology adoption in Thailands community health centers： applying the UTAUT model[J]. International journal of medical informatics， 2009， 78（6）： 404-416.

[25] AFSHAN S， SHARIF A. Acceptance of mobile banking framework in Pakistan[J]. Telematics and informatics， 2016， 33（2）： 370-387.

[26] 王雪彬， 周建華， 易法敏. O2O模式下消費者網購農產品的影響因素研究[J]. 南方農村， 2016（6）： 15-21， 39.

[27] BROWN S A， VENKATESH V. Model of adoption of technology in households： a baseline model test and extension incorporating household life cycle[J]. MIS quarterly， 2006， 22（4）： 205-218.

[28] 張敏， 林盛. 大學生對即時通訊軟件使用行為的影響因素研究[J]. 上海管理科學， 2016， 38（4）： 66-70.

[29] TSAI H S， LAROSE R. Broadband Internet adoption and utilization in the inner city： a comparison of competing theories[J]. Computers in human behavior， 2015， 51（10）： Part A： 344-355.

[30] 馬靜， 董占鵬. 可穿戴設備消費者接受度實證研究[J]. 未來與發展， 2015， 39（9）： 37-41.

[31] 閆晨暉. 基于UTAUT2的無人零售消費者接受行為研究[D]. 鄭州： 河南大學， 2019.

[32] OH J C， YOON S J， CHUNG N. The role of technology readiness in consumersadoption of mobile internet services between South Korea and China[J]. International journal of mobile communications， 2014， 12（3）： 229-248.

[33] COSTA F， BENTO A D. Factor from technology readiness index （TRI） as antecedents of technology acceptance model （TAM） [J]. Journal of the American Society for Information Science and Technology， 2008， 12（2）： 429-456.

[34] KWON H S， CHIDAMBARAM L. A test of the technology acceptance model： the case of cellular telephone adoption[C]// SPRAGUE R H J. Proceedings of the 33rd Hawaii international conference on system sciences. Maui： IEEE， 2000： 87-96.

[35] 胡田， 郭英之. 旅游消費者在線購買旅游產品的信任度、滿意度及忠誠度研究[J]. 旅游科學， 2014， 28（6）： 40-50.

[36] AJZEN I. The theory of planned behavior[J]. Organizational behavior & human decision processes， 1991， 50（2）： 179-211.

作者貢獻說明：

李驕陽：收集與處理數據，撰寫及修改論文；

樊振佳：確定論文選題框架，提出修改意見，完善研究內容并修改論文。

Acceptance Behavior of the Elderly in Augmented Reality Tourism Scenes：

Based on TRI/UTAUT2 Model

Li Jiaoyang? Fan Zhenjia

Business School， Nankai University， Tianjin 300071

Abstract：[Purpose/Significance] This paper aims to explore the acceptance behavior of the elderly for the application of new technologies and find out its regular pattern.[Method/Process] Based on the UTAUT2 and TRI， this paper constructed a behavior model of the elderly for the use of augmented reality tourism scenarios， put forward research hypotheses， collected data by means of questionnaire survey， and verified hypotheses by using structural equation model， SPSS and AMOS software， to verify the influencing factors of augmented reality tourism scene acceptance behavior among the elderly. [Result/Conclusion] The results show that： the contributing factors in the elderly group cannot significantly affect the use intention， but significantly affect the use behavior. Performance expectation， effort expectation， social impact， price value and discomfort are the main antecedents of use intention in the elderly group. The use intention of the elderly is a significant influencing factor of use behavior， and hedonic motivation and lack of security have no significant impact on their use intention.

Keywords： the elderly? ? augmented reality? ? tourist use behavior? ? TRI? ? UTAUT