基于ISM 模型的智慧养老服务用户采纳行为影响因素研究

孟令琪，罗 娟

（上海工程技术大学 管理学院，上海 201620）

一、引言

智能科技与互联网应用成为当今社会发展的巨大推动力，而人工智能在养老服务领域的应用，成为平衡老年服务供需、提高专业化服务质量、缓解养老服务资源短缺的重要手段。2019 年国务院办公厅发布《关于推进养老服务发展的意见》（国办发[2019]5号）以及我国《“健康中国2030”规划纲要》的部署要求，都明确了提高养老服务发展质量在整个社会发展进程中的重要作用。在2017 年，工信部、民政部、卫计委联合印发《智慧健康养老产业发展行动计划（2017—2020 年）》，将智慧健康养老产业发展上升到国家战略[1]。结合相关研究，老年用户作为智慧养老服务模式的重要主体，提高其智慧养老模式接纳度，是推广和发展智慧养老服务模式的关键所在。

依据当前国内研究来看，针对智慧养老服务用户采纳行为的影响因素部分学者已经进行了相关研究。从老年人自身生活保障需求角度，白玫等（2015）通过对武汉市的调查发现，不同年龄阶段下的老年人会因为居住情况、经济情况、身体状况等因素的影响而对智慧养老服务产生不同的采纳意愿。高林等（2019）通过随机抽样的方法对滨城区社区智能养老需求意愿影响因素进行了分析，发现文化程度、经济情况、子女压力、自觉健康情况、自理能力、生活品质、精神需求、社会宣传力度、政策体制等影响因素对老年人的智能养老需求意愿有显著影响。毛羽等（2015）基于UTAUT 模型，提出了绩效期望、便利条件、感知安全、感知信任等8 个影响因素，研究认为便利条件是影响用户采纳智能养老服务的关键因素。同时，有学者认为智能养老服务用户的行为选择也受到外部风险因素的影响。朱海龙等（2020）从风险防控的角度分析了技术风险、伦理风险、法律风险、市场风险等新技术因素在智慧养老服务推广过程中产生的负面效果。张雷等（2017）认为智慧养老未来的市场发展前景乐观，但技术手段、标准制定等方面存在诸多问题，成为制约智慧养老模式推广的重要因素。

综合来看，影响智能养老服务用户采纳行为的因素复杂多样，现有研究大多基于实证探索，不断加入新增变量，以此来分析智慧养老服务用户采纳行为的影响因素，尽管提高了研究成果的全面性，但普遍缺乏针对各维度影响因素关联性的研究。因此，本文运用ISM 模型对影响智能养老服务用户采纳行为的因素进行梳理与分析，以期厘清各因素之间的相关关系和作用机理，为我国智慧养老模式发展提供借鉴。

二、ISM 模型基本原理

解释结构模型（ISM 模型）是一种利用数学形式上的拓扑运算对复杂的社会系统进行简化分析的方法，在针对智慧养老服务用户采纳行为的分析中，涉及多种因素的复杂关系研究，运用解释结构模型来分析用户采纳行为具有其合理性和有效性。ISM 相关建模步骤如下：在现有研究的基础上，对有关影响因素进行梳理归纳，厘清各要素间的逻辑关系，根据逻辑关系的不同构建邻接矩阵进而计算其可达矩阵，将可达矩阵划分为不同层级，最终构建出多层级框架结构的解释结构模型。

三、确定智慧养老服务用户采纳行为影响因素

通过对已有研究文献的分析和整理，筛选影响智慧养老服务用户采纳行为的关键因素，最终将这些因素归纳总结为服务效用、服务内容、个体特征、外部环境四大类，具体内容如表1 所示。

表1 智能养老服务用户采纳行为影响因素

四、模型的构建与分析

（一）模型构建

1.建立邻接矩阵。通过德尔菲法对相关领域专家进行意见征询，在确保研究科学合理的基础上对各影响因素之间的相关关系进行了确定，在此基础上建立了邻接矩阵A。行因素为Si，列因素为Sj，若Si对Sj有影响，则用“1”表示；若Si对Sj无影响，则用“0”表示。

表2 智能养老服务用户采纳行为影响因素邻接矩阵

2.计算可达矩阵。结合布尔运算法则，邻接矩阵若满足则（A+N）K-1≠（A+N）K=（A+N）K+1=R，矩阵R就是邻接矩阵A的可达矩阵。根据布尔运算法则，运用Excel 对可达矩阵进行求解，如表3 所示。

表3 智能养老服务用户采纳行为影响因素可达矩阵

3.可达矩阵层级关系划分。依据可达矩阵R，获得可以到达各行的列要素集合为R（Si），即先行集；可以到达各列的行要素集合为Q（Si），即可达集；行与列相互到达的集合为M1（Si）=R（Si）∩Q（Si）。根据集合M1（Si）得到第一层影响因素集合L1={11，12，13}，删除L1 集合内元素所对应的行和列。其余层级依据此原则进行逐级抽取，可得第二层级L2={3，4，5，8，9}，第三层级L3={1，2，10}，第四层级L4={6，7}。

根据表4 在R（Si）=R（Si）∩Q（Si）中得到最高层影响因素L1，并将其所在的行和列进行剔除，重复上述运算策略直至对所有要素进行层级划分。可得第一层级要素L1={S11、S12、S13}，第二层级要素L2={S3、S4、S5、S8、S9}，第三层级要素L3={S1、S2、S3}，第四层级要素L4={S6、S7}。

表4 可达集、先行集及两者交集结果

4.解释结构模型构建。通过对可达矩阵的层级划分，可以绘制多级阶梯有向图，进而构建出智能养老服务用户采纳行为的解释结构模型。

图1 智能养老服务用户采纳行为解释结构模型

（二）模型分析

由解释结构模型分析可知，13 个影响智能养老服务用户采纳行为的影响因素构成一个4 层阶梯系统。该系统中各阶层之间存在差异化特点，能够全面详细的解释智能养老服务用户采纳行为影响因素之间的作用机理，因此通过对模型的分析可以得到以下结论：

1.表层影响因素。制度规范、感知成本、社会因素是智能养老服务用户采纳行为的表层影响因素。在用户群体做出采纳行为决策的过程中，制度规范为其提供了重要的心理支持，出于对风险防范的考虑，用户需要有强有力的政策和法律支持，以此来获得安全保障，而制度规范的建立受到高效性、信息安全、服务质量和信息素养的影响，这些因素对于制度规范的建立和完善具有一定的催化作用。

感知成本和社会因素会对智能养老服务用户群体的心理偏好产生重要影响，如果感知成本符合预期效用定位，则用户会更加容易接纳智能养老服务，智能养老服务的高效性、服务质量以及用户的自我认知、信息素养都会直接影响老年群体的感知成本。而与社会因素相关的大众评价与宣传对老年群体的认知和采纳行为会产生十分重要的影响，当社会因素产生积极效果，则老年群体会更愿意采纳智能养老服务，反之，则会对智能养老服务产生抵触情绪。

2.中层影响因素。第二层共5 个影响因素是智能养老服务用户采纳行为的中层影响因素，分别为高效性、信息安全、服务质量、自我认知、信息素养，这些因素会对智能养老服务的制度规范、感知成本和社会因素产生直接影响，进而改变智能养老服务用户的采纳行为。其中，智能养老服务的高效性及服务质量受到设备的可操作性和服务相关性的影响，老年群体对智能养老服务的评价依据主要来源于对设备使用感和服务体验感，所以智能养老服务的可操作性和服务相关性是服务高效性和服务质量的直接影响因素。信息素养则受到用户群体学习行为及用户基础变量的直接影响，即老年群体接受和学习新鲜事物的能力会直接影响其对智能设备所获取信息的处理能力，同时老年用户群体的年龄、居住情况等基础变量也会对其信息获取能力产生影响。

3.深层影响因素。在解释结构模型中，第三层和第四层是智能养老服务用户采纳行为的深层影响因素，深层影响因素大多相对基础但却是智能养老服务用户采纳行为的根源性影响因素，分别为可操作性、服务相关性、学习行为、服务项目和用户基础变量。其中，智能养老服务所提供的服务项目和用户的年龄、学历等个人特征因素是智能养老服务用户采纳行为最底层的影响因素，虽然不能直接影响用户采纳行为但会通过作用于其他影响因素进而干预用户采纳行为。智能养老服务项目将直接对服务相关性产生影响，即智能养老服务项目设置的多样化程度与定制性能将直接影响服务提供与需求的适配性。用户基础变量对老年群体的学习行为和自我认知具有直接相关性。

五、结论及建议

（一）完善顶层设计，加强制度建设及法律规范

在智能养老服务用户采纳行为影响因素的解释结构模型的构建中可以看出制度规范发挥着重要的影响作用。要不断完善顶层设计，加强对智能养老服务中可能出现的道德风险及隐私安全等问题进行强制力约束。制度的建设也有利于智能养老服务模式的推广，加快形成统一的管理体系，进而增强用户对服务模式的接受度与认可度。智能养老服务涉及人身安全、信息安全、责任界定、质量监管等多个难点问题，只有加强对其的制度规范性建设才能够保证服务模式运转的安全性及可推广性。

（二）提高服务质量，打造人性化服务及应用适老性

智能养老服务用户关注的重点在于服务质量优劣，这直接影响着用户群体对其感知成本的标准，智能养老服务不能够仅仅停留在基础性生活服务方面，还要通过不断地优化升级来满足用户群体的个性化需求。同时，智能养老服务受众群体是老年人，受到自身文化程度及身体素质的影响，对于智能养老设备应用的适老性要求较高，所以要进行技术把关，简化智能养老服务使用及操作难度，还要定期开展社会调查，了解老年群体切身需求，进行个性化定制服务，以此来提高用户满意度。

（三）构建合理的价格机制，提高产品性价比及用户价格预期

价格因素是智能养老服务用户采纳行为的重要影响因素之一，要合理引导老年群体的价格预期，一方面，要建立完善的激励机制鼓励企业对智能养老产品的性能、质量和可操作性进行优化升级，以此来提高产品性价比和用户黏性。另一方面是采取多种途径降低用户群体所应支付的智能养老服务和产品价格。例如，可以引入“政府采购”的方式，向符合一定评估标准的老年人提供低于市场价格的产品和服务，或是构建社会、政府和个人共担付费机制，以此来促进老年用户群体的采纳行为。