双循环背景下数字零售顾客交互创新轨道中技术采纳行为研究

□ 丰佳栋

(内蒙古财经大学 工商管理学院，内蒙古 呼和浩特市 010070)

基于外部环境形势的严峻化,考量多主体的利益分配,我国提出了双循环发展战略,主要思路是不断探索国内外顾客需求以推进经济多目标的实现。作为连接生产者和消费者的数字零售,其在战略逻辑中获取利润的根本在于能够聚集资源优势。从服务顾客角度来看,数字零售业经历了两个阶段,第一阶段,是与信息技术规模化同步扩张阶段。来自于资本和新技术的动力刺激了整体行业的飞速增长,并依靠网络延伸,零售业迅速与生产商和供应商建立了强大的销售平台,吸引了大量的顾客群体。但是,由于信息的强进入方式,最终顾客一直处于被动接受服务和消耗精力的模式,感知受益程度呈递减状态,逐渐出现了数字鸿沟和发展瓶颈。因此,在其第二阶段,即深化开拓顾客的战略创新阶段，数字零售业需要研究顾客消费过程中的行为意向对技术支撑的影响,分析其与创新技术交互行为的作用及关系,拓展顾客满意途径和提高顾客能动性,以完善“顾客需求中心型”创新服务思维。

一、双循环背景下数字零售顾客交互创新轨道形成及技术采纳行为影响作用

数字零售服务的顾客包括生产商、销售商、流通商及各类最终顾客。与传统行业相比,在其创新过程中,顾客技术采纳行为意向会较强地反作用于组织,进而影响服务创新轨道。对此,张运生[1]提出创新四维度模型,认为其受到社会系统中轨道的制约,佐证了环境因素的重要性;李坚飞,韩庆兰[2]则明确提出创新中的顾客行为作用;邢小强等[3]又强调了顾客的创新能动性，认为数字零售创新中顾客从单纯服务接受者,成为多角度创新推进者。在创新四维度模型中,形成了从顾客技术采纳行为方向的立体化延展,促进了创新轨道的运转;而其他三个维度也通过轨道间接与顾客沟通。这样,就构成数字零售创新维度顾客交互影响轨道,如图1所示,而顾客接受态度及程度就成为创新的重要因素。

图1 数字零售顾客交互创新轨道及技术采纳行为作用示意图

双循环经济中,顾客技术采纳行为意向的重要性进一步显现。首先,顾客技术采纳行为的社会性特征演化可以推动数字零售服务概念创新。零售组织运用顾客信息系统进行数据挖掘,通过掌握影响顾客使用技术的方式和特点,建立创新服务概念构想,形成以关系为前提的技术创新采纳动力。其次,顾客技术采纳行为感知提升可以推动数字零售服务质量管理,升级顾客界面。第三,顾客技术采纳行为中的差异化需求,可以促进数字零售技术平台专业化交互界面的完善。第四,顾客技术采纳行为特征可以延展服务构面,开拓数字零售网络管理,扩大信息交流途径,提高技术创新效率。第五,顾客技术采纳行为可以推动制度执行,而其群体的采纳行为和态度会影响创新制度的建设。

因此,双循环中数字零售服务的创新维度与轨道需要从顾客技术采纳行为中挖掘构念,通过多维交互界面作用于顾客行为。

二、文献综述及模型

(一)顾客技术采纳行为理论沿革

所谓顾客行为是指顾客为了满足生活或生产需求,购买所需产品服务的行为,主要研究基础是菲斯本的理性行为理论[4],强调基于理性意志、态度和主观规范对顾客行为意愿三个层面的影响。顾客技术采纳行为[5]则是分析以信息技术服务中态度对行为的最终影响,其研究是基于理性行为理论中的技术接受模型和计划行为理论。

1.技术接受模型理论影响顾客技术采纳行为的外在表征

技术接受模型(TAM)主要从外部服务形成特点,分析顾客对新事物的态度,侧重于以信息产品的技术扩散,评估顾客对新技术的接受程度[6],认为顾客意向决定行为[7]。一般用“感知有用性”和“感知易用性”测量顾客采纳行为意向[4],前者是顾客感知到创新对其工作生活的提高程度,后者指感知到的难易程度[8];张培[9]进一步拓展了国内TAM创新应用领域并总结归纳了研究趋势;王若宸[10]则分析了TAM感知有用性、易用性与态度的相互影响,显示了顾客心理因素的反作用。这样,技术接受模型(TAM)在顾客技术采纳行为的外在表征性研究方面取得了比较丰富的成果。

2.计划行为理论影响顾客技术采纳行为的内在感知

计划行为理论(TPB)是菲斯本[4]融合了态度、主观规范和感知行为控制等内在决定因素对行为意向影响提出的,主要解决主观认知差距;阿尔米[11]进一步认为三因素能够比较明显地表征顾客行为;贝娄[12]则利用TPB理论指出了认知对行为的作用;国内王小娟等[13]将TPB运用在在线顾客消费,表明行为受到感知控制及意愿的影响;鲁耀斌,周涛[14]强调了行为内在决定因素的重要性。TPB理论被广泛应用于技术性服务的顾客个体内在感知性采纳行为研究,起到了很好的推动作用。

总之,作为一类通过信息技术深度介入顾客生活的服务，数字零售创新涉及到组织环境、传递途径及服务方式等复杂因素,需要将技术接受模型和计划行为理论两类理论进行结合,综合强调两者对于顾客参与创新过程技术行为的交互影响,深入分析行为的作用过程。

(二)数字零售顾客交互创新轨道中技术采纳行为的概念模型及假设

数字零售创新顾客技术采纳行为研究既要考虑外在技术形成要素,也要考虑内在认知结构因素,这两类因素的交互作用比较显著地影响组织对于服务的创新设计、组织及呈现。在鲍斯等顾客决策基础上[15],比较了两种理论的核心原则,勾勒出关于零售创新中顾客技术采纳行为的逻辑和假设,并结合每个理论中特有的、作用化元素,从介入交互作用方向,构建顾客技术采纳行为模型 (CTABM),如下图:

图2 数字零售顾客交互创新轨道中技术采纳行为的概念模型

CTABM概念模型从三层逻辑分析,第一层阐明顾客“感知创新”和“感知信任”等综合因素的相互作用,形成与技术采纳行为最终结果;第三层则从计划行为理论的顾客内在认知差距,分析技术接受模型外在“感知有用性”和“感知易用性”,及对服务的“感知行为控制”;第二层就是两层分析理论的核心交互点,即以态度强度和感知行为控制为中介变量的内在交互层。在具体研究中,分别从零售创新、顾客、技术采纳行为三层关系提出假设。

1.感知创新、感知信任与中介变量的关系

首先,是感知创新(PI)和感知信任(PT)的概念形成。研究认为创新属于感知范畴，顾客可以意识到其具有相当程度的风险,形成了感知创新与感知信任,表明顾客考虑创新度与风险的平衡。感知创新主要来自于服务提供过程,因其平台会处理许多个人信息,在“信息盗用”和“大数据杀熟”等普遍存在的情况下,造成了顾客心理压力[16]。而感知信任被视为电子服务或数字技术的关键成功因素,会形成感知创新减少[17];认为风险较低或信任度较高的顾客,更有可能尝试使用创新,而缺乏信任导致顾客对服务的抵制,即:

H1.感知创新减少与感知信任增加相关。

其次,感知创新和感知信任对态度强度(AI)的影响。顾客创新感知和信任影响其使用数字零售服务技术态度和意图,感知创新与态度控制是正向联系[18],即感知创新增加会减少态度强度,描述为感知创新减少与态度强度增加;而感知信任增加一般会增加态度强度,即:

H2.感知创新减少与态度强度增加有关。

H3.感知信任增加与态度强度增加有关。

第三,感知创新和感知信任影响感知行为控制(PBC)。甄杰等[19]强调了感知创新风险升高和信任缺失导致交易放弃,认为高感知创新会对初始信任产生破坏性影响[20],而这种信任对于促进新服务技术的采用和使用至关重要,最终影响技术采纳行为意图,即:

H4感知创新减少与感知行为控制水平增加相关。

H5感知信任增加与感知行为控制水平增加相关。

2. 感知有用性、感知易用性与中介变量的关系

感知有用性(PU)和感知易用性(PEU)影响感知行为控制。首先,技术接受模型更侧重于运用态度强度,从感知有用性和感知易用性这两个维度向顾客行为延展,期望预测解释他们对技术采纳行为的贡献及影响途径[20]。其次,计划行为理论揭示了感知行为控制增加与有用性和易用性之间的影响过程,提出了此“二性”对于采纳行为形成的影响机制[21]。如果顾客认为服务技术更容易使用,也有用,但没有太多感知控制权,推测其使用意图可能很低;如果顾客拥有了感知控制权、容易做且有用,顾客可能会做出更积极预期技术采纳行为的结果评估;如果顾客感知可以控制行为、但难度大,则预测可能会否定其技术行为意向,直接提出了行为控制对于两性形成采纳行为的作用。这样,根据两种理论的研究成果及相关作用,提出了感知行为控制和态度强度成为中间变量。第三,由于感知行为控制和态度强度对有用性和易用性存在较强的交互影响,根据前述强度,假设中只考虑前者,即:

H6感知易用性增加与感知行为控制增加相关;

H7感知有用性增加与感知行为控制增加相关;

3. 中介变量的相互关系

中间变量态度强度和感知行为控制分别来源于技术接受模型和计划行为理论,感知行为控制是用来解释顾客认为在多大程度上控制实际采纳行为[7],而态度强度是指技术行为过程中的意向程度,两者基本正相关,只是从不同的角度影响感知创新和感知信任、感知有用性和感知易用性[8]。

4. 中介变量与技术采纳行为的关系

技术采纳行为是顾客最终服务态度,包含顾客使用技术的态度、问题处理、协商态度及认可推荐。两种理论都分别描述态度强度和感知行为控制作为技术采纳行为预测因子的过程,技术接受模型通过态度强度,分析其对于服务感知和行为意图的交互影响[7];计划行为理论则主要通过对感知行为控制来预测行为意向,检验技术影响服务行为意向[22],即:

H8感知行为控制增加与技术采纳行为增加相关。

H9态度强度增加与技术采纳行为增加相关。

在国内，自1991年始，OSCE被浙江大学、华西医科大学、中国医科大学等高等院校在毕业考试中广泛使用，用来考查学生临床能力。相对于国外而言，OSCE在国内的应用较晚，首次在护理领域中的应用是在1996年由原北京医科大学第一医学院李秀琦使用改良后OSCE进行毕业考试。随后国内多个医科院校将其使用在护理专业，并检测其信效度的问题。到目前为止，应用于应用型护理本科生的毕业考试中的院校比较少，主要集中在国内的民办院校中。

三、实证研究

1.问卷调查

(1)问卷设计。问卷设计中,利用零售业现有的网络平台,选择了可以代表数字零售服务创新技术的服务商类型,包括了多品类零售的淘宝、天猫,以电子商品为特色的京东，以餐饮、娱乐为主的美团等服务创新频度高的平台;考虑了顾客使用零售创新的必要条件;从生产商、销售商及最终顾客等各顾客的全流程技术的感知、态度、行为及交互等一系列因素进行统计测量;问卷的基本结构包括品类、测度和分类问题等方面，利用创新频度高的服务测量顾客使用技术的感知、态度和行为。分类问题主要包括:① 使用、合作和技术采纳行为前信息收集途径等因素感知;② 使用、合作和技术采纳行为的选择方式、频度和原因;③ 使用、合作和技术采纳行为时技术安全性的方面及原因;④ 哪些因素会导致减少使用、合作和技术采纳行为的频率等。

(2)抽样和样本数量的确定。本研究考虑了实证中问项与样本数5∶1的比例,在问卷开发与验证、理论模型及假设检验都尽量保证数量充分的样本,相继进行了350份问卷发放,确保概念测量的信度和效度;研究样本由328名网络活跃顾客组成,具有足够的异质性,能够满足样本代表性的要求;调查方式则采用信息平台横断面的调查方式进行问卷发放;调查时间为2020年8月到2021年2月,在平台收集标准顾客数据。

2.实证过程

(1)描述性统计分析。样本的描述性统计主要是说明顾客的性别、年龄、受教育程度及技术采纳情况。被调查者中男性144人，女性184人,占比56%和44%,考虑了男性顾客对于创新使用的积极性、对于交互方式接受程度高的特点;学历结构由学士学位54%,硕士以上学位18%和其他28%组成,考虑了交互过程中,需要从主观认知角度做出逻辑判断和较理性的选择;年龄分18-28(41%)、29-38(28%)、39-48(19%)、49-58(10%)、59-68(10%),符合网络顾客的组成特点;职业方面,近36%从事技术专业或管理工作,42%从事技能工作,10%从事非技术工作,12 %从事学生工作,符合收入与消费的比率特征。

(2)变量测量。本研究通过对已有文献的归纳得到了测量量表,并通过与专家深度访谈的方式加以确认;因变量技术采纳行为测量采用李克特7点量表来衡量,直接考察其行为结果;4个(感知创新、感知信任;感知易用性、感知有用性)自变量分别从技术接受模型和计划行为理论中提取;中介变量(感知行为控制、态度强度)是两类理论共同的中介要素,直接代表顾客的态度行为。

(3)实证过程设计。本研究使用偏最小二乘的结构方程建模,测试交互项的潜在变量、样本大小和路径的数量,PLS回归分析使用SmartPLS 3.0软件。第一步,先在技术接受模型元素采用Davis的调查问题,计划行为理论元素采用Taylor & Todd的7点李克特量表的调查问题,运用Debs等[7]的描述测量工具对交互因素进行测量。第二步,通过将感知易用性和感知行为控制, 感知有用性和态度强度的标度项分别相乘计算出了调节因子显示中介变量。第三步,按照TAM元素和TPB元素分类,得出量表项目和详细的心理特性基本要素。

(4)信度效度检验及结果显示。信度和效度检验中,根据实际测量量表对样本数据进行信度检测所得出的结果,各单项量表条目平均提取方差值的测量信度,均大于标准最小值(0.7),表示7个变量达到了较好的信度。而区分效度主要考虑内部一致性、载荷量及因子载荷值三个判别标准,对7个变量进行构念。第一,交叉加载存在不确定问题,每个项目只能加载在预期的构造上,不能变更;第二,AVE的平方根超过了每个构式的项间相关值,表明已经达到了区别效度。另外,研究包含的潜在变量相关性,是根据HULT提出了以下拟合优度指数(GoF)指标解释,结果中0.81的GoF被认为是可以接受的[7]。同时,为了建立预测标准,使用Debs等[7]蒙眼技术进行测量,所有正的内生值都被认为是预测性的。再者,显著性关键构念显示所有相关性均以p<0.01,为显著性(双尾检验)。

测量结果显示,第一,单应答研究具备一定程度的固有共同方法方差(CMV)。由于CMV降低了发现显著交互效应的能力,调查数据的调节假设并未被CMV破坏,可以提供包含交互系数检查的缓和假说及更多潜在贡献,并通过程序和统计技术来处理最小化潜在共同来源。

表1 信度和收敛效度构念

第二,在程序补救方面,通过分离标准变量和预测变量表象来平衡变量的测量顺序,增加变量差异水平。第三,变量在不同页面上的不同小节中呈现,不同子节使用了不同响应格式,受访者需要同步,并使用广泛的前测以保证被调查者匿名。第四,至于统计补救,单因素检验表明,单一因素没有占方差的大多数;在未旋转因素矩阵中包括了对模型最高因子作为控制变量和对因变量未产生显著变化的方差解释;且一个看似不相关标记变量只能解释很小比例的方差。第五,由于任何潜在方法的偏差都无法解释统计的显著交互效应,共源偏差不是关键问题。这说明统计分析的过程具有合规性。

3. 研究结果

所有变量及假设经过统计分析,得出路径系数如图3所示,在使用数字零售网络系统进行交易的顾客技术采纳行为这一背景下9个假设都得到了支持。

注: * p<0.10, **p<0.05, ***p<0.01.图3 结构方程模拟结果

图4结果表明,第一,计划行为理论提取的核心要素感知创新与感知信任呈显著负相关(路径系数=-0.28t;p<0.05),支持H1;感知创新与态度强度显著负相关(路径系数=-0.39t;p<0.05),与感知行为控制显著负相关(路径系数=0.16t;p<0.05),符合H2、H4。第二,感知信任增加与态度强度增加显著正相关(路径系数=0.16t;p<0.05),和感知行为控制显著正相关(路径系数=0.64t;p<0.05),支持H3、H5。第三,技术接受模型因素感知易用性对感知行为控制有显著的正向影响(路径系数=0.12t;p<0.05),支持H6;而感知有用性对感知行为控制有显著的正向影响(路径系数=0.20t;p<0.01),支持H7。第四,从TPB提取的核心要素感知行为控制对技术采纳行为有显著的正向影响(路径系数为0.15t;p<0.05),支持H8;对于在TAM和TPB中的共享元素态度强度对技术采纳行为的平均影响显著(路径系数为0.08t;p<0.01),支持H9。因此,结构方程的模拟结构基本验证了模型的假设。

4.研究结论

从以上研究结果可以看出,首先,H1假设成立,表示顾客感知创新会降低其感知信任;H2、H4假设成立，表示顾客感知创新会降低态度强度和感知行为控制。这样,对于男性且较年轻顾客比较容易相信零售创新,女性且高学历顾客则认为创新可能会造成使用中不容易,且较难控制;结合H6、H7成立，在感知易用性、有用性和行为控制方面得分较高的创新模式比较适应于年纪较大顾客,而大部分高学历顾客也更多地倾向于可以从内在了解感知风险的创新。其次,H3、H5假设成立,表示感知信任可以提高顾客使用创新的态度强度,增加感知行为控制。H6假设成立,表示顾客使用易用性可以提高行为控制水平,增加其使用几率;结合H7假设成立,表示有用性符合顾客使用创新的主要目的。从感知性质角度,女性顾客和年纪较大顾客对于创新认知能力和态度相对较低,需要提高使用意愿;学历较低和女性顾客对于创新试用可能性较低,需要推动有用性和易用性同步的可能。第三,H8假设成立,表示顾客如果体现出较强行为控制的感知,对于最终使用创新有积极影响。H9假设成立,表示顾客对于创新的态度会明显影响其使用行为。研究发现,态度强度和感知行为控制作为两个中介变量对于所有按顾客分类的行为影响强度都比较显性,成为零售创新顾客交互的重要性能指标,直接代表顾客技术采纳行为的可能实现程度。综上所述,在数字零售顾客交互创新轨道受到其技术采纳行为及相关因素影响的假设得到了支持,可以在一定程度上反映出顾客使用意图对创新模式的潜在影响。

四、贡献及局限

(一)理论启示

本研究构建了数字零售顾客交互创新下的技术采纳行为模型,对于服务顾客的四类理论研究形成一些启示。首先,在数字零售创新中验证了顾客采纳行为理论。通过技术接受模型顾客的外在表征性和计划行为的内在感知性,考察行为与控制效应的互动作用,结果显著支持其交互影响,强调了零售创新中顾客行为的作用。第二,在数字零售创新中实证了服务价值理论。技术采纳行为模型认为顾客平台交易时,更容易看重服务价值中感知有用性和易用性程度以降低使用风险,同时也会考虑价值获得中感知创新与风险的比较,都体现了顾客价值理论的核心理念。第三,在数字零售创新中丰富了顾客感知理论。技术采纳行为模型认为感知创新和信任是检验创新行为的重要前因,感知有用性和易用性是过程因素,均显著影响个体使用行为,多角度地考虑了顾客感知的影响,强调了感知因素的重要性。第四,在数字零售创新中强调了顾客需求理论。从顾客角度分析了差异化需求的基础性,及其对创新的潜在影响。

(二)管理实践启示

运用顾客技术采纳行为模型,从感知创新及信任为起点,结合感知易用性和有用性,延伸出态度和感知控制对于技术采纳行为的影响,可以建立多元化顾客交互型数字零售创新体系,形成创新中不断深入研究的途径。一方面,高感知创新已被证明对建立顾客的初始信任是负影响。由于顾客对影响交易决策的网络风险有着高度认识,感知创新风险的增加确实会降低使用倾向;感知信任是有效使用信息平台的关键,其增加会提升行为意向。另一方面,技术表征的易用性和有用性对顾客行为意向有较好的测量作用,体现出使用倾向又会显著影响行为意向,进而强化采纳倾向。这样,系统性研究结果表明,数字零售创新平台应该推进可以降低感知创新或增加感知信任的活动,向顾客展示既有易用性、有用性又有行为控制性的服务,从纵向拓展经济在顾客维度的延伸,促进内循环的运转,增强外循环的可能性。

(三)局限性和未来研究方向

数字零售创新中的顾客行为理论研究还存在以下局限性，这也是未来学术研究的主要方向。第一,对顾客技术采纳行为中的感知变化考虑深度不够。由于创新技术持续更迭,认知水平和行为变化成为顾客技术采纳与交互基础。虽然通过模型处理了顾客对创新和信任的感知,但没有考虑情感构建,限制了对顾客行为的解释能力。第二,对顾客技术采纳行为的环境因素缺乏动态研究。顾客使用数字零售服务并受到其创新体验影响的程度会随环境改变,进一步研究可以分析顾客行为适用于多形式数字化网络平台的途径。第三,对顾客技术采纳行为的具体方法还应不断拓展。本研究采用了与之前技术接受模型和计划行为理论研究一致的横截面样本,但在实证设计中没有显现创新和信任差异,结果可能是基于特定环境的,使得实证过程可能存在不足。第四,对顾客技术采纳行为的研究可以纳入更多的预测模型，以发现更多关键因素。有学者研究的是技术接受模型和计划采纳模型的比较和相互作用,未来研究可以进一步拓展这些模型的概念及影响,比如“动机模型”,以求提供更多的、适用性更强的见解。

在双循环发展战略中，数字零售平台提供了很多新商业机会,促进了深度顾客交互化发展。本研究将技术接受模型和计划行为理论的元素结合起来，构建了顾客技术采纳行为模型,在解释数字平台进行顾客交互创新活动的意图方面增加了更多的价值,可以改善顾客技术采纳行为,是推动数字零售创新轨道升级和开拓经济发展空间的有效途径。□