人工智能背景下移动政务公众采纳意愿的研究

钱丽，王敏

(1.安徽建筑大学 公共管理学院，安徽 合肥 230601；2.安徽建筑大学城市管理研究中心，安徽 合肥 230601)

0 引言

人工智能在移动政务领域的广泛应用，有效缓解了政府公共服务人力资源紧张问题，不仅提高了政务服务效率和水平，也提升了公众参与社会治理的积极性。移动政务所具有的移动性和便捷性特点促进“互联网+政务”的整体发展，成为人工智能时代政府的一种新的服务模式。当前国家把移动政务的智能化水平建设提升到战略高度，要求重构政府服务流程和政府运作，打造服务型、整体型政府，通过政府主导和公众参与等方式创新社会治理体制，实现政府治理与公众参与的良性互动，推进社会治理的智能化、精细化、多元化[1，2]。2017 年国务院在新一代人工智能发展规划中提出，大力发展电子政务的智能应用，开发适于政府服务与决策的人工智能平台，加强政务信息资源整合和公共需求精准预测，畅通政府与公众的交互渠道[3]。2018 年国务院发布“互联网+政务服务”改革实施方案，提出运用人工智能技术在复杂社会问题研判、风险预警、应急处置、政策评估等重大战略决策方面推广应用，提升政务服务效能[4]。人工智能背景下，公众的认知与需求发生结构性的转变，移动政务智能化水平能否满足用户需求是服务的关键所在，因此，分析人工智能背景下移动政务公众采纳意愿具有重要的现实意义。

1 文献回顾

国外学者研究公众采纳行为的影响因素，主要是基于技术接受、信息系统持续使用、信任理论模型的拓展研究。Hujra、Aloudat[5]提出了整合技术接受模型，将使用信息系统的意图和后续使用行为归纳为预期性能、预期努力、社会影响和便利条件等4 个方面。Fan、Bhattacherjee[6]等人在技术接受模型中引入了消费者行为的期望确认理论，认为用户的满意程度积极影响其持续使用意愿，提出了信息系统持续使用模型。Anas、Katina[7]等人对应急管理中电子政务的社会接受度的问题进行研究，发现用户采纳行为受到个人意愿、系统有用性、以及平台移动性等因素决定。Nisreen、Izzeldin[8]等人认为公众采纳体现了移动政务服务的应用价值，通过分析发现用户接受程度、系统有用性、以及用户体验影响公众采纳行为，需要重视用户需求来提升公众采纳体验。Cyan、Price[9]等人在研究公众采纳行为过程中，认为用户信任因素会直接影响公众采纳意向，信任在需求与使用行为之间发挥着关键性的中介作用。Srivastava、Thompson[10]等人将对互联网的信任的概念扩展为对技术信任，结合技术接受模型、信任理论以及服务质量理论等理论构建研究模型，发现技术信任、服务质量是影响公众采纳意向的主要因素。

国内有关公众采纳基础理论模型的研究，主要在已有采纳模型基础上进行本土化整合研究。刘玲利、王冰[11]等在技术接受模型的基础上构建电子政务公众接受和持续使用综合模型，发现感知有用性、信息质量和期望影响用户接受和持续使用意愿。朱多刚、郭俊华[12]分析影响公众使用移动政务的关键因素，发现政府信任和IT 自我效能显著影响公众采纳意向。陈振娇，徐芳俐[13]等人研究电子政务服务质量和用户需求之间的关系，发现信息服务质量对市民持续使用意向有显著正向影响。汪岳新[14]研究政务微信用户采纳行为的影响因素，发现移动政务的移动性正向影响用户的感知易用性，感知易用性又正向影响用户的使用意愿。吕欣等[15]认为信息安全感知是指在涉及到网上纳税、个人身份认证等服务项目时，政务系统环境能够保障个人隐私安全，研究发现信息安全因素直接影响公众采纳意愿。徐晓林、张梓妍[16]研究公众信任、政务服务质量与持续使用意向之间的逻辑关系时发现公众信任显著影响政务服务中心信息质量、系统质量与服务质量。何哲[17]认为人工智能技术对传统政府的主体、行为模式、组织运作等都产生了深刻的影响，促进传统政府正在从单一的自然人的政务智慧集合逐渐演化为人机高度融合的泛政务智慧体系，形成人与人工智能密切融合的新的社会文明形态。陈涛，冉龙亚[18]等认为人工智能技术具有应用于政务服务领域的优越性，在身份认证、在线客服、信息搜索等方面有广阔的应用前景，提出加大研发利用力度、提升管理服务水平、加强数据安全保护以及建构伦理法律体系等多个方面，推动公众使用智能化政务服务。

综上所述，已有文献主要基于技术接受、信息系统持续使用、信任理论模型研究电子政务公众采纳行为，为本文提供一定的理论依据，但依然存在一些局限性：一是移动政务和传统电子政务之间的关系缺乏充分的讨论，移动政务相关理论构建不够完善，移动政务公众采纳影响因素的分析比较“碎片化”，缺乏人工智能技术对公众采纳行为的影响，人工智能技术应用程度决定移动政务的服务水平，也成为影响公众采纳意愿的重要因素；二是研究模型只能静态研究公众采纳行为规律，无法评估不同时期公众不断变化的需求行为，在一定程度上忽视了人工智能时代背景下公众采纳行为的变化，很少从公众心理和行为角度深化分析移动政务服务公众需求，以及公众采纳影响因素的演变规律。针对以上问题，本文从感知信任、人工智能外部环境、公众满意度层面多维度分析人工智能背景下移动政务公众采纳意愿的影响因素，构建具有可操作性并且可迭代应用的公众采纳模型，从公众心理和行为角度深入分析公众采纳行为的演变规律。

2 研究假设与模型构建

2.1 假设分析

基于以上文献分析，本文结合移动政务服务智能化特点，从感知信任、外部环境、用户满意度方面进行研究假设。

(1)感知信任方面。Niehaves[19]等人将对互联网的信任的概念扩展为对安全信任，结合技术接受模型、信任理论以及服务质量理论等理论构建研究模型，发现信息安全信任、服务质量是影响公众参与意向的主要因素。芮国强、宋典[20]认为政府服务能力体现公众对政府提供优良服务的意愿和能力的主观评价，影响政府信任，如果公众感知政府服务能力越高，那么对政府信任程度也会提高，采纳政务服务意愿就会越强。通过梳理相关文献，公众对服务的感知信任是采纳的前提条件，感知信任包括政府信任以及信息安全信任。其中政府信任主要是指公众对政府的执行力、服务能力等方面的信任，信息安全信任是指公众对互联网信息安全、服务机制、以及法律规章等方面的信任。

综上，提出以下研究假设：

TG：政府信任因素正向影响公众采纳意愿。

TI：信息安全信任因素正向影响公众采纳意愿。

(2) 外部环境方面。钱丽、王永[21]分析“互联网+政务”公众采纳行为的影响因素，发现社会影响、互联网技术因素正向影响用户采纳意愿。人工智能技术应用在移动政务服务领域，不仅提升了决策的科学性，也改善了服务的针对性和主动性，使公众获得更多的安全感和满足感，人工智能技术是推动政府转型、提升政务服务效率、增强用户体验的重要手段[22]，因此，公众采纳移动政务服务也受到人工智能技术优势的影响。鉴于上述讨论，提出以下研究假设：

SI：社会影响因素正向影响公众采纳意愿。

TS：人工智能技术因素正向影响公众采纳意愿。

(3)用户满意度方面。通过梳理相关文献，用户满意是指用户对移动政务服务智能化水平做出整体性评价后形成的满足程度，包括感知有用性和移动性，也就是用户使用政务服务平台感到便捷，并且能够提高办事效率、降低办事成本[23，24]。移动政务智能化是以大数据技术为基础，集约化大数据平台为依托，通过人工智能技术实现政府与公众之间的信息交换、业务办理的交互平台。基于以上分析，提出以下假设：

PU：感知有用性因素正向影响公众采纳意愿。

PM：移动性因素正向影响公众采纳意愿。

2.2 研究模型构建

通过以上假设，本文选取政府信任、信息安全信任、社会影响、人工智能技术优势、感知有用性、移动性等特性作为公众采纳意愿的影响因素，从多维角度分析公众采纳行为。如图1 所示。

图1 公众采纳模型设计

3 研究设计与实证分析

3.1 问卷设计与数据收集

本研究结合人工智能技术背景，分析公众采纳意愿的影响变量，采用问卷调查的方式收集数据，调查安徽省不同企业、政府、学校、医院等社会群体和社会组织的成员，这些社会成员大部分有登录移动政务平台办事的经历。问卷分为两部分：第一部分为人口统计学变量，包括性别、年龄、学历、职业4 个题项。在选择调查对象时涉及不同的性别、职业和受教育程度的调查人群，要求被调查对象对各问题表明态度，例如对移动政务的安全信任、政府信任感知、移动平台便捷性感知、人工智能技术应用满意度等测量进行评价。第二部分为使用行为变量。第二部分的所有测量题项(参见表1)都采用Likert5 点量表，“1”不感兴趣，“2”没有关注，“3”同意，“4”接受，“5”采纳。此次调查问卷共计发放820 份，剔除无效问卷，最终回收有效问卷720 份，有效回收率约为88%。在有效问卷中，男性占57%，女性占43%；教育程度方面，本科及以上占62%；公众职业方面，公司职员占比最大，达到45%，社会组织方面，企业占比28%。

变量定义与测量：借助安徽移动政务“皖事通”APP 平台，分析人工智能时代背景下移动政务公众采纳行为的影响因素，主要从感知信任，外部影响，用户满意度等方面展开变量测量，对各变量的定义如表1。

感知信任方面的测量：政府信任、信息安全信任两个变量。

外部环境方面的测量：社会影响、人工智能技术优势两个变量。

用户满意的测量：感知服务的有用性、移动性两个变量。

表1 测量变量

3.2 实证分析

实证分析采用SPSS 和LISREL 统计工具，对问卷数据进行信度、效度分析，验证假设变量之间的关联性，利用结构方程来统计采纳模型中路径系数，识别公众采纳意愿的影响程度。

3.2.1 信度分析

信度分析主要用来度量检测结果的一致性、稳定性和可靠性，确保测量误差对结果的影响尽可能的小。采用Cronbach’sAlpha 内部一致性系数进行信度检验，剔除CITC 值小于0.5 的指标题项，调查问卷所包含变量介于0.724～0.836 之间，并且问卷整体Cronbach’sAlpha 值为0.926，如表2 所示，充分表明该调查问卷具有较高信度。

表2 公众采纳意愿信度分析

3.2.2 效度分析

对于问卷的效度分析主要釆用了内容效度和结构效度。本研究所开发的调查问卷基于大量文献回顾的基础上设计，参照了移动政务领域应用最为广泛的技术接受模型、信任理论、信息系统持续使用模型，保证了问卷中的每个问题都有明确的依据。而且调查问卷接受了电子政务专家和调查对象开发者与推广者的修改建议，并根据预调查的结果进行了较好的修改。调查问卷开发过程的严谨性确保了其内容的有效性，即调查问卷具有较高的内容效度。

结构效度分析主要采用因子分析方法对问卷结构效度进行检验，首先通过对数据进行度量和球形度检验决定数据是否适用于因子分子。采用KMO(Kaiser-Meyer-Olkin)和Bartlett 的球形检验方法来检验，如表3 公众采纳意愿的KMO 测量值为0.949，Bartlett 球形检验的卡方值分别为4357(自由度为190)，且非常显著，两者均表明数据适合进行因子分析。

表3 公众采纳意愿 KMO、Bartlett检验

采用主成分分析方法进行验证性因子分析，把因子载荷值大于1 的题项或者小于0.5 的题项删除。最终公众采纳意愿的因子载荷如表4 所示，表中各变量的因子载荷系数均大于0.5，均满足了学术界通过验证所提出的最低数值要求，充分说明了本研究所用调查问卷具有较好的收敛效度和区别效度，即问卷具有较好的结构效度。

表4 公众采纳意愿主成分因子载荷

3.3.3 结构模型分析

利用软件LISREL 工具对结构方程模型各潜在变量进行路径分析，各潜变量路径分析及验证结果由表5 可知，由于社会影响对公众采纳意愿的显著性水平0.096＞0.05，表示社会影响对公众采纳意愿影响不显著。

除了SI-＞AD 路径(社会影响→公众采纳意愿)不显著以外，其他路径均较显著，验证了假设TG-＞AD、TI-＞AD、TS-＞AD、PU-＞AD、PM-＞AD 成立，即政府信任、信息安全信任、人工智能技术优势、有用性、移动性因素显著正向影响公众采纳意愿。结构方程模型如图2 所示：

表5 路径分析及验证结果

图2 结构方程模型

4 研究结论与启示

实证分析表明政府信任、信息安全信任的路径系数分别为0.38、0.42，说明政府信任、信息安全信任显著影响公众采纳意愿。政府在进行社会治理和提供移动政府服务过程中，对用户个人隐私的保护，不仅影响社会公众对政府职能部门的信任，还影响着公众对信息安全的信任，公众只有信任政府和政务信息服务环境，才会主动采纳移动政务服务。与此同时，移动政务在提供身份认证，PIN 码认证、短信验证码认证、指纹认证、人脸识别等认证服务时，其安全性因素也影响公众采纳行为，人工智能技术和方法在身份认证领域的深入应用是解决身份认证安全性的有效手段。因此，需要利用人工智能技术优化政府服务流程、加强移动政务信息安全建设，赢得公众信任。一方面，利用人工智能技术改善认证服务、鉴别用户个人身份，包括对用户的凭证识读与身份认证，为用户登录网上办事系统提供可信的身份验证，并且加强不同区域、行业和部门之间身份认证的互通互认，以身份标识结合数字证书作为网上统一身份凭证，建立多种便民登录方式的身份信任通道。另一方面，确保各方主体信息在网络传递中的安全性，从而满足公众对于移动政务大数据安全和隐私保护的需求。同时加强人工智能、大数据挖掘技术在应急管理、公共安全、精准推送服务等方面的应用，也为公众带来高效便利的移动政务服务。

社会影响的路径系数0.15，表明社会影响对公众采纳没有显著影响。人工智能技术路径系数为0.48，表明人工智能技术优势对公众采纳意愿产生显著影响。人工智能技术在移动政务领域的广泛应用，不仅提高了公共服务的效率，也改善了服务的主动性和针对性，有效解决了政府公共服务领域紧张的人力资源问题，同时促进公共服务透明化，改善了与用户之间的交流沟通，使公众有更多获得感和安全感。因此，政府需要顺应人工智能时代公众需求，通过人工智能技术改造现有的移动政务，强化服务的移动性、及时性和有效性；借助人工智能应用技术提高移动政务公众体验，加强在人脸识别技术在个税抵扣办理、养老金领取、电子证件办理等领域的技术应用，提高公众参与政务服务的积极主动性；针对不同群体利用人工智能技术提供个性化服务，按照个人办事、企业办事、法人办事等不同服务对象进行分类，在实施移动政务服务时需要注重改善公众的服务体验；充分利用人工智能技术优势推进移动政务智能化服务，包括在线客服、信息检索、行政审批、应急处置、身份认证、智能自助终端等领域，进一步提升公众满意度，提高移动政务公众采纳率。

实证分析表明移动政务平台的移动性对公众采纳意愿影响显著，路径系数是0.45。感知有用性路径系数是0.32，表明移动政务服务平台的有用性、移动性是公众采纳的重要影响因素。通过人工智能技术提供多元化政务服务，公众通过移动平台可以在医疗服务、教育培训、社会保障等方面获得更加精准、便捷、高效的服务，从而满足公众对服务的有用性、移动性需求。首先，政府需要构建一体化移动政务智能服务平台满足公众个性化需求，运用大数据、人工智能等新技术整合不同部门、区域、行业之间的数据，构建面向公众需求的移动政务服务平台，实现不同主体之间数据实时交流与共享，提高跨平台在线办事、智能互动、特色政务服务能力等。在此基础上，进一步提升对人工智能技术的科学使用，建设一站式移动政务服务，与政府网站、政务智能热线、政务服务大厅等平台实现有效协同，使得公众乐于接受并且持续采纳移动政务服务。只有让用户感受到政务服务平台所带来的便利性和有用性，才能真正使用户接受并且积极使用移动政务服务，充分体现移动政务服务的应用价值。

5 研究不足与展望

人工智能技术驱动着产业变革，对传统政务服务的理念、机制和体系产生了深刻的影响。政府通过人工智能技术应用不仅提高了移动政务服务效能，也使公众乐于接受并且持续使用移动政务服务。本文从多维角度分析公众采纳行为的特征，探索人工智能背景下公众采纳意愿的影响因素，研究结果表明加强移动政务信息安全建设有利于提升公众信任，利用人工智能技术优势有利于提高公众体验，构建一体化移动政务智能服务平台有利于推进公众采纳。

由于研究环境及条件所限，本文还存在以下不足：一是虽然样本已涉及不同职业、不同年龄阶段、不同受教育程度的公众，但样本量的局限性在所难免，研究结果的普适性有待进一步实证检验；二是研究数据主要是横截面数据，难以从时间维度对各变量间关系进行研究。利用人工智能技术优势提升移动政务务质量是“互联网+政务服务”深化改革的重要内容，对相关理论研究与实践探索都提出新的要求和挑战。本文仅就这一议题开展了少量工作，后期还应对公众参与、信息公开等相关变量的影响及其效度进行研究；同时，加强纵向时序研究，提升研究的系统性与完整性。