面向用户的开放政府数据采纳模型研究

陈美 梁乙凯

摘 要：[目的/意义]在技术采纳与应用整合理论（UTAUT）的基础上，结合开放政府数据的特点，提出了开放政府数据的用户采纳模型。[方法/过程]指出了感知风险、绩效期望、努力期望、社会影响等因素对用户采纳意愿的影响以及便利条件和采纳意愿对采纳行为的影响。通过PLS-SEM（偏最小二乘法—结构方程模型）的方法，对收集的问卷进行分析。[结果/结论]绩效期望、努力期望、社会影响对开放政府数据的采纳意愿的影响作用顯著，采纳意愿对采纳行为的影响作用显著。然而，感知风险对开放政府数据的采纳意愿的影响作用不显著，便利条件对开放政府数据的采纳行为的影响作用不显著。

关键词：开放政府数据;UTAUT;用户采纳模型;影响因素

DOI：10.3969/j.issn.1008-0821.2021.08.016

〔中图分类号〕G252.0;D035-39 〔文献标识码〕A 〔文章编号〕1008-0821（2021）08-0160-09

Research on User Adoption Model of Open Government Data

——Based on UTAUT Theory

Chen Mei1 Liang Yikai2

（1.School of Public Administration，Zhongnan University of Economics and Law，Wuhan 430073，China;

2.School of Management Science and Engineering，Shandong University of Finance and Economics，

Jinan 250014，China）

Abstract：[Purpose/Significance]Based on the technology adoption and application integration theory（UTAUT）and combining with the characteristics of open government data，a user adoption model for open government data is proposed.[Method/Process]This paper pointed out the influence of perceived risk，performance expectation，effort expectation，social influence and other factors on users adoption intention，as well as the influence of convenience and adoption intention on adoption behavior.The collected questionnaires were analyzed by PLS-SEM（Partial Least Squares-Structural Equation Model）.[Results/Conclusion]Performance expectation，effort expectation and social influence had significant effects on adoption intention of open government data，and adoption intention had significant effects on adoption behavior.However，perceived risk had no significant effect on the willingness to adopt open government data，and convenience had no significant effect on the adoption behavior of open government data.

Key words：open government data;UTAUT;user adoption model;influence factor

开放政府数据是指，政府通过加大对未开放的政府数据进行初始发布，或致力于使这类数据得到发布，促使政府自身或外部能较为便利地获取和再利用这些数据，从而实现负有透明度、參与性、协作的开放型政府[1]。作为新的“钻石矿”，大数据的意义不在于本身庞大的数据资源，而在于对这些数据进行开放利用;开放数据不是政府对拥有的数据进行利用，而是政府开放数据，社会公众、企业、社会组织和政府机构来对数据进行开发利用[2]。换言之，开放政府数据服务的关键是，如何将数据与用户需求相匹配，从而将政府数据的供给侧与数据开放的利用端连接起来[3]。开放政府数据是一个实践超前于理论的领域，而关于开放政府数据采纳的研究相对较少，且存在以下不足之处。①不少研究者从政策法规、平台建设、数据质量、保障机制、国内外实践、价值创造等方面进行开放政府数据研究，但这些研究只是强调了开放政府数据合理性的一面，并且处于理论构建阶段，较少构建理论模型;②尽管有关信息系统用户采纳问题的研究成果不少，但国内学者对开放政府数据的用户采纳等相关问题的研究相对较少;③现有关于开放政府数据采纳方面的研究仍然存在遗漏影响因素、模型解释力不足、结论稳健性和可推广性有待进一步验证等局限。除了已有影响因素，感知风险这个变量也可能影响开放政府数据采纳，但现有研究并未进行探究，需要进一步探析。因此，本研究关注如何提升用户对开放政府数据的采纳率，以用户采纳问题中解释力较强的UTAUT为基础，结合开放政府数据的具体特点而加入感知风险角度的其他影响因素，从而构建开放政府数据用户采纳模型，探讨影响用户采纳开放政府数据的意愿及实际采纳行为的因素。

1 研究理论

随着技术的发展，产生了用来探讨新信息技术的接受、使用与推广的相关理论。其中，被使用最多的一个理论便是技术接受模型（TAM），主要用来预测使用者接受新技术的程度。总体看来，不同时期出现了与技术接受模型相关的不同理论，如理性行为理论（TRA）[4]、计划行为理论（TPB）[5]、技术接受模型（TAM）[6]、动机理论（MM）[7]、技术接受模型和计划行为理论整合模型（C-TAM-TPB）[8]、计算机利用理论（MPCU）[9]、创新扩散理论（IDT）[10]、社会认知理论（SCT）[11]。由于用户行为研究的复杂性和研究者的局限性，上述理论没有一个可以完全覆盖所有的影响因素，每个理论都存在一定的局限性[12]。因此，Venkatesh V等针对以上8个理论模型的观点进行整合，提出技术采纳与应用整合理论（UTAUT）[13]。这一理论中4个影响行为意愿的维度分别为：绩效期望、努力期望、社会影响、便利条件，其中绩效期望、努力期望、社会影响是影响技术使用的主要决定因素;便利条件与行为意愿则影响技术采纳行为。经过实证研究发现，UTAUT对技术采纳和使用行为的解释能力高达70%，使得UTAUT能够在技术采纳和使用的研究上被有效应用。当使用者在采纳和使用技术时，会受到性别、年龄、经验和自愿性4个调节变量影响，因而需要依据不同的研究情境，对4个调节变量进行考虑和修正。即便如此，已有的研究也并不是直接照搬UTAUT，而在相关模型中呈现上述调节变量。同样地，本文虽然以UTAUT作为理论基础，但在研究模型中也并未放入UTAUT模型中的调节变量。

当前，有学者以TAM作基础模型，研究感知有用性、感知努力、组织文化、感知利益、外部影响、便利条件、感知风险、组织能力对政府部门发布开放数据意愿的影响[14]。这一研究在命题或具体所涉及内容上，均为本研究展开深入的研究提供了有益的参考和启迪，但现有研究忽略了西方理论在中国情境的适用性，这意味着来源于西方的采纳理论在中国情境的适用性也有待进一步实证检验，而且对开放政府数据用户影响因素的分析和研究仍然有限。因此，本文将从这方面开展研究。

2 研究假设与模型

2.1 研究假设

2.1.1 感知风险

感知风险的概念首先由Bauer R A提出，他认为消费者在实施消费行为时，购买决策的结果可能是无法预测且可能是不愉快的，意味着在消费行为上承担了某些风险[15]。Roselius T反驳以往学者将感知风险作为不确定感的界定，其认为感知风险是一种损失，即消费者在采取消费行为时可能遭受到的损失风险，而且这个风险会影响消费者对于购买决策的选择[16]。Jacoby J等将消费者的感知风险区分为5个重要类别：财务风险、功能风险、身体风险、心理风险和社会风险[17]。Paul P J等提出的第6个重要的风险为时间风险[18]。Stone R N等指出前5个风险加上时间风险可以88.8%解释整体消费者感知风险[19]。Featherman M S等将感知风险分为7个方面：绩效风险、财务风险、时间风险、心理风险、社会风险、隐私风险、整体风险[20]。

大数据时代的来临，为用户提供更便利的数据获取模式的同时，也使用户在通过数据门户获取数据时出现了各种风险。这使得用户会产生不安与疑虑，害怕因数据获取而产生一些损失。夏义堃认为，政府数据开放风险包括国家安全风险、政治风险、行政风险、隐私风险、社会风险[21]。因此，本研究结合开放政府数据的特性，依据Featherman M S等的观点，采取其所提出的绩效风险、时间风险、心理风险、社会风险、隐私风险5个层面来进行分析。

1）绩效风险：使用的开放政府数据不符合原本预期的需求。

2）时间风险：需要花费很多时间才能来使用开放政府数据。

3）心理风险：使用开放政府数据时，在数据还未下载以前，会让我心理感到焦虑。

4）社会风险：因不能有效使用开放政府数据而受到他人嘲笑、疏远而产生社会分化。

5）隐私风险：使用开放政府数据，会担心网络黑客可能会入侵我的账户及资料。

由于用户对风险承担的程度与能力都不相同，因而在相同的情况下，如果用户面临选择时，决策结果往往因人而异。用户的感知风险对其是否采纳开放政府数据会产生影响。用户感知的风险越大，就越小可能采纳开放政府数据。因此，本研究提出如下假设：

H1：用户对开放政府数据的感知风险会对其采纳意愿呈负向的影响。

2.1.2 绩效期望

绩效期望指个人相信使用技术产品或服务会有助于提升工作、学习绩效或对日常生活有帮助。就开放政府数据的采纳而言，如果人们不相信开放数据技术和应用程序会帮助他们更好地改进绩效或获取更多利益，那么他们更可能使用传统的工作方式。在UTAUT模型中，就绩效期望对行为意愿的影响而言，男性都比女性明显[22]。因此，本研究提出假设：

H2：用户对开放政府数据的绩效期望对其采纳意愿呈正向的影响。

2.1.3 努力期望

努力期望指个人使用技术产品或服务的容易程度。假如诸如开放数据平台、软件、工具和接口等开放数据技术是可用的，那么个人想表现更好的期望也会增加。开放政府数据的格式、语义、多样性、质量、可获得性等方面都影响了用户采纳开放政府数据的偏好。因此，本研究提出假设：

H3：用户对开放政府数据的努力期望对其采纳意愿呈正向的影响。

2.1.4 社会影响

社会影响指个人感知的重要，他人认为自己应该使用技术产品或服务的程度。用户在工作上可能受到同事、主管和他人的影响，使其产生采纳开放政府数据的意愿。已有研究显示，社会影响对技术使用和接受的行为意愿有影响，社会影响会受到性别、年龄、使用经验等变量的影响，也会因相关经验的增加而降低[23]。在UTAUT模型中，由于女性比较在乎他人的看法，因而社会影响对行为意愿的影响也较明显[24]。因此，本研究提出假设：

H4：开放政府数据用户的社会影响对其采纳意愿呈正向的影响。

2.1.5 便利条件

便利条件指个人所感受到组织、技术上相关设备对其使用的产品或服务的支持程度。尽管已有研究显示，便利条件并不是电子政务服务采纳意愿的最佳预测指标[25]，但研究表明，诸如网络、互联网连接、充分和适当的开放数据、开放数据基础设施等便利条件越好，那么开放数据使用意愿就越高[26]。此外，由于互联网的接入方式不同，因而用户对开放政府数据的使用也可能不同[27]。因此，本研究提出假设：

H5：开放政府数据用户的便利条件对其采纳行为呈正向的影响。

2.1.6 采纳意愿

采纳意愿指个人从事某项特定行为所呈现的意愿强度。就本研究而言，采纳意愿指用户愿意采纳开放政府数据的意愿强度，即意味着个人在多大程度认为开放政府数据的使用和接受能够体现自愿或自由意志。实际研究也表明，个人的实际行为表现会受到本身的行为意愿的直接影响。这意味着，要预测个体是否实际执行某项行为，就要了解个体从事某项行为的行为意愿。如果用户有采纳开放政府数据的行为意愿，在无其他条件影响下，将会出现实际的采纳行为。因此，本研究提出假设：

H6：采纳意愿对开放政府数据的采纳行为呈正向的影响。

2.1.7 采纳行为

根据Venkatesh V等[13]对于采纳行为的定义：采纳行为是一个可以直接测量的观测变量，可以用使用次数、频率等指标来加以衡量。因此，本研究中采纳行为是用“每周开放政府数据的使用次数”来测量。

2.2 研究模型

有关信息技术采纳行为意愿影响的研究蓬勃发展，因不同领域所提出的框架与变量越来越多，使研究者在研究上面臨建构、挑选模式的困难，意味着研究者必须从这些理论模式中挑选变量，从而建立新模式或选择较为适合的模型进行相关研究，但选择某个变量或模式时，经常忽略其他模式所具有的贡献，因而Venkatesh V等通过全面考虑，搜集了已有八大技术接受模式，进而提出一个整合性的理论——技术采纳与应用整合理论。与其他八大模式相比，UTAUT的解释力高达70%，因而UTAUT在技术接受模式研究上的重要性大大增加，而且被应用于不同领域。就国内而言，目前尚未有以UTAUT为基础的模型对开放政府数据用户采纳的研究，因而本研究以UTAUT为基础，选取模型中绩效期望、努力期望、社会影响、便利条件作为自变量，而且考虑开放政府数据的特点以及信息技术采纳问题中的其他相关因素，从感知风险的5个维度作为新的自变量：绩效风险、时间风险、心理风险、社会风险、隐私风险。研究模型如图1所示。

3 研究方法

3.1 量表设计

要研究用户在开放政府数据决策使用过程中的特征及规律，关键在于能否开发出具有较好信度和效度并且适合中国开放政府数据情景的量表。因此，本研究设计的观测变量参考自国外相关文献研究，具有理论依据;另一方面，充分考虑开放政府数据的独特特点，并将共性因素最大程度情境化，最终设计了22个观测变量，如表1所示。为了保证问卷效度，本研究进行了20人的预调查，结果表明量表具有较好的信度效度水平，并结合反馈意见对表达不准确、含义不明确的题项进行了调整。

3.2 数据收集

问卷调查采用网络问卷的形式进行发放。数据收集工作从2020年10月21日至31日。本次问卷调查共发放了132份问卷，实际回收110份，剔除因信息填写不完整等原因造成的无效问卷后，剩余80份有效问卷，样本描述性统计如表2所示。

4 数据分析与结果

基于方差的结构方程模型对复杂模型、非正态分布数据、小样本数据、形成性测量模型、单一测量指标的处理具有一定的优势，因此，PLS-SEM方法已广泛用于各种研究中。由于本研究概念模型复杂、且样本相对较少（已满足PLS-SEM分析的最低标准）以及含有单一测量指标，因此，本研究选用PLS-SEM进行数据分析。具体而言，利用Smart PLS 3.0软件对数据进行两步法分析。第一步是通过测量模型来评估构念的信度和效度，第二步评估结构模型。

4.1 测量模型

PLS-SEM评估测量模型的第一步是指标信度（Indicator Reliability），因子载荷量越大，代表潜在变量对测量变量的解释能力越强，表示“指标信度”越好。如表3所示因子载荷大于0.7，表明有较好的指标信度。

测量模型的内部一致性信度一般通过Cronbachs α（CA）、组合信度（Composite Reliability，CR）、ρA来衡量（Hair，2019）。表4显示所有构念的CA、ρA和CR在0.7以上，表明测量模型具有较好的信度。

聚合效度（Convergent Validity）是不同的观测变量可否用来测量同一潜变量，其判别标准是潜变量的平均提取方差（Average Variance Extracted，AVE），AVE值0.5以上表示可以接受的水平。

关系的结构模型系数是通过估计一系列回归方程式得出的，因此，在评估结构模型前，必须检查是否存在多重共线性，以确保其不影响回归结果。由表2可知方差膨胀因子（VIF）在1.063～1.601之间，远小于5的临界值，这表明模型不存在多重共线性问题。

本文利用Bootstrapping重复抽样的方法构造5 000个新样本对模型进行估计。从图2可知研究模型能解释行为意愿55%的方差、解释使用行为14%的方差，这说明研究模型具有较好的解释效果。

本研究提出的H2、H3、H4和H6得到验证，即绩效期望、努力期望、社会影响对开放政府数据的采纳意愿的影响作用显著，采纳意愿对采纳行为的影响作用显著。另外，感知风险对开放政府数据的采纳意愿的影响作用不显著，便利条件对开放政府数据的采纳行为的影响作用不显著，由此拒绝H1、H5。

5 结 论

在本研究中可以发现开放政府数据用户对使用开放数据表现更好的期望对使用开放政府数据的行为意愿的影响最大。从实际意义上说，这一发现可能指导政策和决策者采取相关行动来提高预期绩效。例如，设立促进开放政府数据使用的相关非营利组织，定时提供开放政府数据相关信息，并提供使用建议，让用户认为开放政府数据有助于其日常生活及实践活动，提升其绩效期望。本研究发现，使用开放政府数据的行为意愿的一个预测因子是努力期望。它证明了使用开放政府数据的努力的增加

会导致开放政府数据的接受和使用的减少。这表明，政府应该把重点放在消除使用开放政府数据的障碍上，而不是集中在数据的发布上。需要减少使用开放政府数据的工作量，例如，通过以容易再利用的格式发布政府数据，并优化开放政府数据平台，方便用户检索数据。为了减少使用开放政府数据的工作量，政府可以考虑设立开放政府数据咨询协助专责人员，协助用户在使用开放政府数据遇到问题或困难时，能提供其及时迅速的协助，提升其努力期望。例如，澳大利亚开放政府数据网站设置了用户联系窗口，以了解用户使用数据的情况并回答用户提问[29]。此外，社会影响是预测开放政府数据接受和使用的重要因素。因此，政府可以通过政府网站、电子邮箱、政务微博、政务微信等网络渠道，以及政府接待厅、电话等传统渠道传达社会信息，鼓励用户使用开放数据集，并使他们认识到需要创造这些数据集的公共价值。此外，政府还可以举办各種开放数据创新应用大赛，不仅能将各地擅长开放数据开发利用的群体集合起来寻找挖掘数据的完美方案，还可以吸引媒体针对这个比赛进行宣传，从而产生积极的口碑。

本研究以UTAUT为基础构建了开放政府数据用户采纳模型，并且通过问卷调查方式来进行实证研究。具体而言，以开放政府数据的使用者为问卷对象，问卷内容包括绩效期望、努力预期、社会影响、感知风险与人口统计变量等;各问卷项参考国内外学者的研究来建构，为配合研究主题稍微修改并进行小范围测试以进行初步分析和探讨，并于修正后作为正式问卷发放;人口统计变量因属类别数据，不必进行量化，其余应采用李克特五点尺度计分予以量化，分别为非常同意、一般、同意、不同意、非常不同意5个类别，依序给予1～5分作为问卷测量方式。最后对回收的问卷加以整理及分析，依据实证研究成果提出结论与建议。未来的研究可以朝着如下方面改进。第一，可朝着开放政府、开放数据技术、开放数据基础设施等方面开展用户采纳研究。第二，由于研究人员、公民、公务员、企业家、开发人员等个体会采纳开放政府数据来进行统计分析、整合数据、论文写作，因而可以将用户进一步细分，关注这些用户的采纳行为。第三，扩大研究对象，本研究的研究架构属于验证性因素分析，研究成果为探索性的现况解释，但本研究受限于时间、物力，仍然有不甚完备的地方。建议未来的研究可以扩大范围及样本数，比较其差异。第四，本研究以技术采纳与应用整合理论来编制调查问卷，编制完成后，虽经信效度检验，但仍有进步空间。技术采纳与应用整合理论不断演变，未来研究者可以通过其他技术接受理论为研究工具，从而对开放政府数据的接受度进行更佳预测。

参考文献

[1]陈美.美国开放政府数据的保障机制研究[J].情报杂志，2013，32（7）：148-153.

[2]陈美.政府数据开放利用：内涵、进展与启示[J].图书馆建设，2017，9（36）：44-50.

[3]陈美，曹阳赤.治理理论与开放政府数据服务的社会参与[J].现代情报，2020，40（6）：129-136.

[4]Fishbein M，Ajzen I.Belief，Attitude，Intention，and Behavior：An Introduction to Theory and Research[M].Reading，MA：Addison-Wesley，1975，6（2）：244-245.

[5]Bandura A.Social Foundations of Thought and Action[M].Englewood Cliffs，NJ：Prentice-Hall，1986：65.

[6]Davis F D，Bagozzi R P，Warshaw P R.User Acceptance of Computer Technology：A Comparison of Two Theoretical Models[J].Management Science，1989，35（8）：982-1003.

[7]Davis F D，Bagozzi R P，Warshaw P R.Extrinsic and Intrinsic Motivation to Use Computers in the Workplace[J].Journal of Applied Social Psychology，2010，22（14）：1111-1132.

[8]Taylor S，Todd P A.Understanding Information Technology Usage：A Test of Competing Models[J].Information Systems Research，1995，6（2）：144-176.

[9]Thompson R L，Higgins C A，Howell J M.Personal Computing：Toward a Conceptual Model of Utilization[J].MIS Quarterly，1991，15（1）：125-143.

[10]Rogers.The Diffusion of Innovations[M].New York：Free Press，1983：54.

[11]Bandurn A.Social Foundations of Thought and Action[M].Englewood Cliffs，NJ：Prentice-Hall，1986：65.

[12]蘇婉，毕新华，王磊.基于UTAUT理论的物联网用户接受模型研究[J].情报科学，2013，31（5）：128-132.

[13]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.

[14]Yang T M，Wu Y J.Examining the Socio-technical Determinants Influencing Government Agencies Open Data Publication：A Study in Taiwan[J].Government Information Quarterly，2016，33（3）：378-392.

[15]Bauer R A.Consumer Behavior as Risk Taking：Dynamic Marketing for a Changing World[M].Chicago：American Marketing Association，1960：34-36.

[16]Roselius T.Consumer Rankings of Risk Reduction Methods[J].Journal of Marketing，1971，35（1）：56-61.

[17]Jacoby J，Kaplan L B.The Components Of Perceived Risk[J].Advances in Consumer Research Association for Consumer Research，1972，3（3）：382-393..

[18]Paul P J，Tarpey L X.A Comparative Analysis of Three Consumer Decision Strategies[J].Journal of Consumer Research，1975，2（1）：29-37.

[19]Stone R N，Grnhaug K.Perceived Risk：Further Considerations for the Marketing Discipline[J].European Journal of Marketing，1993，27（3）：39-50.

[20]Featherman M S，Pavlou P A.Predicting E-services Adoption：A Perceived Risk Facets Perspective[J].International Journal of Human-Computer Studies，2003，59（4）：451-474.

[21]夏义堃.论政府数据开放风险与风险管理[J].情报学报，2017，36（1）：18-27.

[22]Venkatesh V，Morris M G，et al.Why Dont Men Ever Stop to Ask for Directions？Gender，Social Influence，and Their Role in Technology Acceptance and Usage Behavior[J].MIS Quarterly，2000，24（1）：115-139.

[23]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.

[24]Venkatesh V，Morris M G，et al.Why Dont Men Ever Stop to Ask for Directions？Gender，Social Influence，and Their Role in Technology Acceptance and Usage Behavior[J].MIS Quarterly，2000，24（1）：115-139.

[25]Rana N P，Williams M D，Dwivedi Y K，et al.Theories and Theoretical Models for Examining the Adoption of E-Government Services[J].e-Service Journal：A Journal of Electronic Services in the Public and Private Sectors，2012，8（2）：26-56.

[26]Huijboom N，Broek T.Open Data：An International Comparison of Strategies[J].European Journal of ePractice，2011，（1）：4-16.

[27]Sachs M.Open Government-Information Flow in Web 2.0[J].European Journal of ePractice，2010，（9）： 1-12.

[28]Venkatesh V，Thong J，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.

[29]相麗玲，陈梦婕.中外政府数据开放运行机制的实证分析[J].现代情报，2020，40（1）：134-143.

（责任编辑：陈 媛）