智慧居家养老服务用户使用意愿影响因素研究

孙长智,赵艳蕊,武长奥

(长春工业大学 公共管理学院,吉林 长春 130012)

老年人口规模庞大和老龄化进程明显加快等老龄化问题逐渐成为众多国家面临的严竣的社会挑战,我国也不例外。第七次全国人口普查结果显示,我国60岁及以上人口为20 462万人,占比18.7%[1]。预计到2050年,我国60岁以上人口将接近5亿,老龄化问题将更加严重。如何将老龄化带来的挑战转化为机遇,提升养老服务的质量,满足老年人的需求,是刻不容缓的问题。随着互联网+、云计算等现代信息技术的发展,以家庭为核心、以社区为依托、以专业化服务为依靠的智慧养老模式逐步形成。智慧养老逐渐成为一种新的养老模式,能够满足老人的“衣食住行、康养乐护”等多样化的个性需求。我国政府对完善智慧养老服务也给予了相当多的政策支持,如国务院发布《关于印发“十四五”国家老龄事业发展和养老服务体系规划的通知》,指出要强化老年用品的科技支撑,推广智慧健康养老产品的应用,建立智慧健康养老标准体系。老年人作为智慧居家养老服务的直接使用者、消费者,了解并解释他们的使用意愿及其影响因素对智慧居家养老服务的发展具有重要意义。目前,我国智慧养老服务虽然取得了一些进展,但尚未完全成熟,在技术、推广、标准化等方面仍有待进一步完善和发展。而且,老年人对智慧养老服务的使用意愿尚不明确。因此,积极响应国家发展战略,探究智慧养老服务使用意愿及其影响因素是必然之举。在此背景下,本研究采用结构方程模型方法,构建智慧居家养老服务用户使用意愿影响因素模型,探究老年人智慧养老服务使用意愿的影响因素,并提出针对性建议,以期为政府、企业和社会全面推广智慧养老服务提供理论支持,提升老年人智慧居家养老服务参与意愿,从而提升老年人幸福感、满足感,促进老龄事业深层次高质量发展。

一、理论基础与研究假设

(一)理论基础

整合型科技接受模型(UTAUT模型)由学者Venkatesh和Davis于2003年在8个基础理论模型上提出,包括四个关键影响因素,即绩效期望、努力期望、社会影响和便利条件[2]。其中,绩效期望是指个人认为使用信息技术对工作的开展有所帮助的程度;努力期望是指个人使用系统的容易程度;社会影响是指个人感知重要的群体或环境影响其使用新技术的程度;便利条件是指个人感受到的组织在相关技术、设备方面对系统使用的支持程度。学者张钊等人以UTAUT模型与数字鸿沟理论为基础,探究了智慧养老服务用户使用意愿的影响因素,证实了UTAUT模型中的变量对智慧养老服务意愿的积极影响[3]。而且经实证检验,UTAUT模型对行为意向的解释力能达到70%,对使用行为的解释力能达到50%,是当前学术界探讨智慧养老服务使用意愿的重要理论基础。所以,本文主要采用这一模型开展相关研究。

感知风险的概念最早由Bauer教授于1960年提出。Bauer认为,感知风险是消费者对客观风险的主观感知,包括两个因素:对购买决策结果不确定性的感知和对购买决策后果严重性的感知。Deutsch是较早研究信任的学者,他认为一个人对另一个人或团体有信任感时,会相信对方按照其期望和利益行动,并且不会背离其信任,即信任建立在对他人行为的预测和期望的基础上[4]。学者毛羽、李东玲以武汉市“一键通”智慧设备为研究对象,在 UTAUT 模型基础上增加了感知安全和感知信任两个变量,构建了用户参与意愿的模型,发现用户面临的有利条件越多,就越容易采纳智慧居家养老服务[5]。目前,感知风险理论和信任理论已被广泛用于解释个体的行为意愿。因此,本研究在UTAUT模型的基础上,加入感知风险与感知信任两个变量,提出研究假设并构建研究模型,对老年用户参与智慧养老服务使用意愿的影响因素进行探究。

(二)研究假设

基于UTAUT模型,本文将绩效期望定义为居家老人使用智慧养老产品或服务对自己的生活有所帮助的程度。贾君枝发现,绩效期望显著影响老年用户使用移动医疗的态度与意愿[6]。关于老年人接受技术的研究也表明,当技术的有用性越高时,老年人就越有可能接受该技术,并且在使用技术过程中表现出更高的绩效。Guo等学者的研究表明感知有用性正向显著影响老年用户使用移动医疗的意愿[7]。赵红艳在研究智慧时代老年人使用微信的意愿时发现,老年人最看重的是微信的有用程度[8]。本研究认为,若老人感受到智能家庭照护服务能提高其生活质量,会更加愿意使用智慧居家养老服务。基于此,本文提出假设1:绩效期望对老年人的智慧居家养老使用意愿有显著正向影响。

基于UTAUT模型,本文将努力期望定义为老年人使用智慧居家养老服务的容易程度。调查显示,如果一项新的技术并不需要花费大量的时间和精力,人们就会更加主动地接受它。例如,学者蒋知义在研究移动电子健康服务的使用意愿时提出,努力期望是对使用意愿影响最大的维度,是用户决定是否使用该服务的重要因素[9]。老年人由于记忆能力和学习能力的衰退,对学习和使用智慧养老服务感到越来越困难。但老人如果感知到智慧居家养老服务的应用规则合理,操作流程简单、省时省力,将以积极的态度接受智慧居家养老服务。由此,本文提出假设2:努力期望对老年人的智慧居家养老使用意愿有显著正向影响。

基于UTAUT模型,本文将社会影响定义为老年人感知的身边重要的人或环境影响其使用智慧居家养老服务的程度。曹雪霏在评价影响患者互联网诊疗采纳意愿的因素时发现,社会影响与用户使用意愿成中度正相关[10]。智慧居家养老服务的概念目前并没有深入人心,身边其他人对智慧居家养老服务的观点、态度会在一定程度上影响老年人的使用意愿。但当老人身边的亲戚朋友正在使用或推荐使用智慧居家养老服务,或者从别的地方看到该服务的宣传与介绍时,他们就越有可能愿意了解并使用智慧居家养老服务。因此,本文提出假设3:社会影响对老年人的智慧居家养老使用意愿有显著正向影响。

基于UTAUT模型,本文将便利条件定义为老年人使用智能养老产品或服务所需的各种组织或设备等资源的便捷性程度。Kijsanayotin B等学者在研究健康信息技术的使用意愿的影响因素时指出,组织支持和技术支持是提升用户使用行为的重要因素[11]。如果有专业人员指导老人使用智能养老设备或服务,如社区开展培训讲座、向老人讲解智慧养老服务的使用方法,老年人将会乐意购买和使用智慧居家养老智能设备。对于一些经济条件不好的老人来说,如果能享受政府的财政补贴,将会在很大程度上提高他们的智慧居家养老参与意愿。因此,本文提出假设4:便利条件对老年人的智慧居家养老使用意愿有显著正向影响。

信任是所有商贸行为的基础,社会的运行更离不开信任。在用户对信息技术采纳行为的研究中,信任也受到了越来越多学者的关注。学者范昊发现用户的信任是智慧图书馆发展的基础,感知信任对于用户使用智慧图书馆人工智能服务具有显著的正向作用[12]。徐若然在探究用户对UGC智慧旅游服务平台的使用行为时发现,当用户认可该平台提供的信息与构建交易环境方面的能力时,他们就越愿意参与使用,即用户对该平台越信任,使用该平台的意愿就越强烈[13]。在智慧居家养老背景下,感知信任是指老年人对智慧养老产品或服务的信任程度。老年人认为智慧居家养老服务可信时,才会产生更高的使用意愿。因此,本文提出假设5:感知信任对老年人的智慧居家养老使用意愿有显著正向影响。

早在20世纪60年代,感知风险就被广泛应用在消费者行为研究中。同时,感知风险作为一个重要的解释个体行为意愿的影响因素,也得到了深入研究。Lee J H等学者对韩国人使用的认证电子文档管理局服务的意愿进行了研究,探讨了信任和感知风险对UTAUT模型核心结构的确切影响,而且感知风险被证明是使用意图的直接前因[14]。作为一种全新的养老模式,大数据在给用户带来便利的同时,也伴随越来越多的信息安全问题,比如老年人所担忧的隐私泄露等风险问题,当他们感知到使用智慧养老服务会伴随各种风险时,其使用意愿就会降低。根据风险感知理论,随着感知风险的降低,老人选择智慧家庭养老服务的意愿就会增强。另外,现代社会是一个风险社会,信任与风险总是结伴而生,信任意味着存在风险,如果没有达到个人或组织的预期,将会承担风险与损失。对于智慧居家养老服务而言,技术与知识的不确定性等风险会弱化老年人对智慧居家养老服务的信任程度,他们害怕承担风险与损失。由此,本文提出假设6:感知风险对老年人的智慧居家养老使用意愿有显著的负向影响;假设7:感知风险对老年人的智慧居家养老的感知信任有显著的负向影响;假设8:感知信任在感知风险与对使用意愿的影响关系中起中介作用。

综上所述,研究构建了智慧居家养老服务用户使用意愿的理论模型,如图1所示。

图1 智慧居家养老服务用户使用意愿的理论模型

二、研究设计

(一)变量测量

本部分将对涉及的变量进行量表设计和测量,具体来说,本研究将绩效期望、努力期望、社会影响、便利条件、感知信任、感知风险作为解释变量,将使用意愿作为被解释变量,并对以上7个变量做详细介绍(表1)。此外,老年人个体特征也会对他们使用智慧居家养老服务的意愿产生影响,比如:年龄、性别、收入、受教育水平、居住方式、身体状况等,为了保证研究的准确性,将上述变量作为控制变量进行研究。本文采用问卷调查的方式收集数据,采用Likert五点量表对老年人使用智慧养老服务的使用意愿进行调研,从1到5同意程度逐渐递增,其中“1”表示“非常不同意”,“5”表示“非常同意”。

表1 变量测量及题项

(二)数据收集

本研究利用本校学生资源,采用当面发放问卷、委托调查等方式,选取60岁及以上老年人作为调查对象,调研地点选择南京、杭州、苏州、北京、长春五个城市,这几个城市人口老龄化程度较高,而且每个城市都有较多基地、社区智慧养老服务的试点,具有一定的实践基础与经验,调查数据具有一定的代表性。研究主要采取线下纸质问卷与微信朋友圈转发线上问卷相互结合的方式进行一手资料的收集。由于本文的调查对象是老年人,考虑到老年人的受教育程度和视力情况、身体状况等因素,为了保证问卷的质量,在填写问卷时,部分问卷会由笔者按照问卷上的问题向老人提问,由笔者或老年人亲属记录老年人的回答。问卷收集过程采用现场收回、当场核对的方式,及时查漏补缺,确保问卷真实性。研究最终收集到纸质问卷171份,电子版问卷216份,共计387份,对不符合要求的问卷进行剔除后最终得到有效问卷为355份,样本数符合研究需要。在统计处理阶段,文章对线下纸质问卷采用Epidate3.1软件进行双人数据录入,在有错时用原始资料进行核验,以保证录入数据的正确性,最后和电子版问卷进行数据汇总。

三、实证分析

(一)描述性统计

本文针对收集到的355份有效问卷,对样本的6个方面的基本信息情况进行了样本描述性统计,如表2所示。

表2 样本基本特征统计分析

接下来对模型变量进行描述统计,可以先从全局上对智慧居家养老服务的使用意愿有一个认识。在本研究中变量描述统计分析是对数据集中趋势和离散情况的分析,集中趋势用平均数表示,离散情况用标准差、最小值和最大值表示。从表3可以看出,平均数都在3以上,使用意愿维度得分最高,为3.87分。其次为绩效期望维度,为3.76分,说明本文调查的老年人对智慧居家养老服务的有用性认知非常积极,他们对智慧居家养老服务的有用程度是较为肯定的。得分最低的为感知风险维度,为3.38分,说明老年人在使用智慧居家养老服务时明显感知到了智慧养老服务存在的风险,这是当前政府和企业应该重视的方面。另外,题项得分的最小值是1,最大值为5,且标准差都在1附近,得到的数据良好。

表3 变量的描述性统计分析

(二)信度和效度检验

信度也称为可靠性,用来考察测量量表的一致性和稳定性,管理学研究中通常采用克隆巴赫系数(Cronbach’s Alpha)来评估量表的内部一致性,如果Cronbach’s Alpha值大于 0.7,则说明量表具有较好的内部一致性。为了检验问卷的可靠性,本研究采用SPSS 26.0软件对量表的内部一致性进行了信度测试,结果如表4所示。由表可知,总量表的Cronbach’s Alpha值为0.851,同时七个分量表的信度也都大于0.8。从总体来看,量表的内部一致性较好,量表比较稳定,信度较高,该调查数据是可靠的。

表4 量表的可靠性分析

效度是指一种测量工具或手段能够准确的测出所需测量事物的程度,用于检验样本测量数据的准确性和有效性,本研究从结构效度、收敛效度和区别效度三个方面进行效度的检验。

首先在SPSS 26.0中用最大方差法对公因子进行提取,得出KMO值为0.872,Bartlett球形检验结果也符合标准。显著性水平P小于0.001,说明回收问卷中的数据适合做因子分析。通过上述分析,进一步对所收集到的数据用主成分分析法提取公因子,总共有7个因子被提取出来,而且提取的因子与本文的7个变量维度相吻合,累计方差解释度为79.86%,7个因子共提取出79.86%的信息量,这证明了样本数据的准确性,量表具有较好的结构效度。

本研究使用AMOS26.0软件进行验证性因子分析,检验各测量项的效度。用组成信度(CR)和平均变异数萃取量(AVE)作为收敛效度的评判维度:组成信度越高,表示构面内部一致性越高,越收敛,在研究中,通常建议该值高于0.7;平均变异数萃取量越大,潜变量被测量指标解释的变异量百分比越大,越收敛,在研究中,通常建议该值高于0.5。收敛效度检测的结果如表5所显示,各指标的标准化因素负荷量均大于0.7并且显著,信度系数(SMC)大于0.36,组合信度(CR)大于0.7,平均变异数萃取量(AVE)大于0.5,说明各测量指标信度较高,有较好的内部一致性并且具有良好的收敛效度。

表5 测量指标收敛效度

区分效度的检验就是看变量两两相关系数和AVE的比较,若相关系数都比相应的AVE平方根小,这就意味着区分效度好。区分效度检测的结果如表6所显示,各潜变量AVE值的均方根均大于该潜变量与其他潜变量间的相关系数,说明各潜变量间存在良好的区分效度。

表6 变量的区分效度检验

由以上分析可知,不管是收敛效度还是区别效度都满足了研究者们对于这两项指标的要求,从而证明了调查问卷的设计是合理的。

(三)结构方程模型分析

1.模型拟合度分析

结构方程模型(Structural Equation Modeling,SEM)是一种被广泛应用于问卷调查和实验数据处理的方法,其显著优点是:为无法一次得到清晰数据的潜变量给出了一个可观测的逻辑框架,并能将多种不可避免的误差引入到系统模型中进行数据处理。本研究在对信效度进行检验之后,接下来利用软件AMOS26.0构建SEM并展开模型拟合验证。首先对模型的适配度进行测算,采用极大似然估计对结构方程模型进行分析,得到模型的整体拟合度指标。因为较好的适配度代表该模型接近样本,可以继续进行SEM分析。模型拟合参数主要选择卡方与自由度的比值(χ2/df)、近似误差均方根(RMSEA)、拟合度指标(GFI)、调整后的拟合度指标(AGFI)、规范拟合参数(NFI)、渐增拟合度指标(IFI)、比较拟合度指标(CFI)这七个统计检验量。本文的各项拟合指数见表7,由表可知,该模型的卡方与自由度的比值为1.688,小于3,符合标准;RMSEA为0.043,小于0.08,符合标准;GFI、AGFI、NFI、IFI、CFI均不于一般判别标准0.9,符合标准。七项统计检验量均符合标准,说明该结构方程模型具有较高的拟合度。

表7 结构方程模型拟合度

2.模型路径检验

本文在经过模型拟合检验后,在AMOS26.0分析工具中录入数据检验初始概念模型,检验包含各变量之间的标准路径系数、临界比值C.R.以及相关性程度P值数据在内的值是否符合相关标准要求。对模型进行路径分析,得到各潜在变量间的路径回归系数及显著性水平如表8所示。

表8 结构方程模型路径系数

由表8可知,七个研究假设的临界比值C.R.的绝对值均大于1.96,P值小于0.01,通过了显著性检验,说明这七条假设是成立的。由此,前文所提研究假设H1～H7成立。

(四)中介效应分析

本研究使用Bootstrap法分析感知信任(PT)在感知风险(PR)和使用意愿(BI)关系间的中介作用。使用AMOS26.0,基于2000次抽样鉴定并分别计算总效应、直接效应和间接效应,结果如表9所示。通过对感知风险与使用意愿间的关系分析发现,感知风险对使用意愿的总效应的偏差校正(bias-corrected))95%置信区间为[-0.252,-0.109],百分位(percentile)95%置信区间为[-0.25,-0.106],均未包含0,证明感知风险与使用意愿间的总效应显著存在,作用强度为-0.178。感知风险对使用意愿的直接效应的偏差校正95%置信区间为[-0.21,-0.075],百分位95%置信区间为[-0.208,-0.074];间接效应的偏差校正95%置信区间为[-0.071,-0.01],百分位95%置信区间为[-0.071,-0.01],均未包含0,说明直接效应和间接效应均显著存在,且间接效应占比20.22%,感知信任对感知风险和使用意愿的关系起到部分中介作用。由此,假设8成立。

表9 中介效应检验

四、结论与建议

(一)结论

在未富先老、未备先老的背景下,推广智慧居家养老服务是我国面对人口老龄化的必然选择,探究老年人使用意愿对于推广智慧养老服务具有重要意义。本文为探究影响老年用户对智慧居家养老服务使用意愿的因素,提出研究假设,利用SPSS 26.0对收集到的355份问卷样本进行数据处理,运用AMOS26.0构建结构方程模型验证假设。结果显示:(1)研究量表的信度和效度都符合相关标准,证明问卷具有良好的可信性和可靠度,这为后来的结构方程分析奠定了基础。同时,探索性因子分析结果显示,提取公共因子后方差贡献率达到79.86%。这表明研究较好地反映了影响老年人参与智慧居家养老意愿的本质,说明UTAUT模型、感知信任与感知风险两个外部变量对老年人智慧居家养老的参与意愿有着良好的解释力度。(2)假设的八个路径关系全部成立,即:绩效期望、努力期望、社会影响、便利条件、感知信任正向影响老年人使用智慧养老服务的意愿;感知风险负向影响老年人使用智慧养老服务的感知信任与使用意愿;感知信任在感知风险与使用意愿之间起部分中介作用。

(二)提升智慧居家养老服务使用意愿的建议

1.丰富智慧居家养老服务内容

老年人判断智慧居家养老服务有用的标准在于是否满足其自身需求,所以,要丰富智慧居家养老服务内容,以提升绩效期望。要以老年人需求为核心,为他们提供多样化的养老服务,以提升智慧养老服务的有用性程度与绩效期望,从而提升老年人的使用意愿。一方面,扩大智慧居家养老服务的种类与范围。政府、企业等相关提供主体要树立“以需求为导向”的服务意识,扩大服务种类与范围,避免供不应求。例如,可以在日常家居生活、出行、医疗保健等服务基础上,增加智慧居家养老安全健康服务与精神慰藉服务。另一方面,提供精准服务。根据老年人生活习惯、基本需求和使用能力来开发智能家居、智慧养老APP与服务系统。精准把握智慧养老服务诉求,划分老年人的需求层次,根据需求层次和某一时期的主导需求来提供精准化、个性化的服务,如提供个性化的饮食建议和定制化的膳食方案、健康知识和养生教育、社交平台和线上社交活动、心理咨询和心理支持服务等。

2.推动服务适老化

面对无处不在的老年人“数字化的生活困境”,有研究指出应当开展针对老年人的信息化培训与增能。目前许多智慧养老平台和服务的使用界面和操作方式过于复杂,老年群体在使用时存在较大困难。技术层面的适老化改造,可以解决老年人学习能力不足导致的各类问题。为此,要积极推动智慧养老产品和服务平台的适老化,让智能产品和服务更易用,提升努力期望。企业在对智慧养老产品和平台进行设计开发的时候,应该以提升老年用户的体验感为目标,与老年人的生理和心理特点相一致,并且要与老年人的使用习惯相匹配,在设计过程中加入一些人性化的交互场景,让流程变得简单,让操作变得容易。但是,要注意到,在简化操作方面,并不能简单地通过删除内容来达到目的,开发者应该对平台上的产品和服务的交易功能进行优化,如提供清晰的导航和标签、定期更新和优化产品信息等。此外,考虑到老年人一般不具备较高的智能产品应用能力,企业或社区可以提供微视频讲解使用方法。

3.扩宽宣传渠道

为了提高老年人使用智慧养老服务的意愿,全社会都应该积极推动备老工作,促进新型家庭式养老的发展。第一,政府部门在宣传过程中应发挥主导作用。可以在政务微博、公众号等网络平台上对智慧居家养老服务的建设成果进行线上宣传,也可以通过组建工作小组深入社区进行线下宣讲。第二,社区也要大力倡导老年人使用智慧居家养老服务,提高老年人对智慧居家养老服务的认同度。可通过居委会、老年协会等组织对智慧养老服务进行宣传,通过多元传递,如传单、宣传栏、海报和视频播放的形式在社区内进行宣传,向老年人普及智慧居家养老的相关概念及政策,提升其了解程度。第三,充分发挥亲朋好友的影响力。子女是老人最为亲近、最为依赖的人,要积极帮助老年人学习使用智能手机等信息工具,帮助老年人加速对智慧科技的融入。社区可以创建智慧养老服务消费者社群,老人可以在社群中与同龄人交流使用心得,并分享自己使用智慧养老服务的经历,以个体带动群体,扩大智慧养老服务的影响力。

4.创造智慧居家养老服务使用的便利条件

要及时解决老年人在使用智慧居家养老服务时遇到的困难,为老年人提供便利的使用条件,从而提升使用意愿。第一,加强财税扶持和技术支持。政府可以通过税收优惠、信贷支持等为相关企业提供财税支持,吸引企业研发智能养老产品。也可以通过价格补贴等形式支持老人购买智慧养老服务。第二,推动多元主体协同合作。政府应充分发挥企业、社区、个人等多方面的积极作用,构建统一的居家智慧养老服务平台,加强与养老服务中介机构、服务企业等主体的合作,最终实现多元主体全方位地保障老年人畅通地使用其服务。第三,加强培训指导。多关注老年群体数字能力的培养,加强对老年群体的信息化教育,提高老年群体对互联网的应用能力。有关政府部门、社区、医疗机构、老年大学等可以利用多种渠道,对老人进行居家智慧养老所需的技能培训和指导,帮助更新老人的养老观和消费观,提升网络信息操作技能。另外,在培训过程中要重点关注文化程度较低的老人和高龄老人,消除其心理障碍和技能障碍,以保障其顺利使用智慧养老产品和服务。

5.完善智慧居家养老服务的保障体系

老人信息辨别能力较差,他们对于安全与隐私问题特别关注,很多老人由于害怕泄露隐私而不愿使用智慧养老服务。为此,要降低老年人所担忧的安全与隐私风险。第一,政府要加强信息安全立法。与第三方机构进行多方位监管,保障智慧养老网络安全,增强老年人对智慧养老的信任感。与此同时,要完善关于智慧居家养老服务的安全保障制度,强化在智慧居家养老服务平台上的数据管理和安全控制,对用户个人信息的收集、存储和使用等行为进行严格的规范,增强智慧居家养老服务用户的安全感和信任感。第二,政府要提升市场监管职能。要制定行业准入规则,规范市场秩序,严厉打击不正当竞争行为,严把养老服务提供者的入口关,引导和规范智慧养老行业,促进和保障老龄用品行业的可持续健康发展。第三,企业和社区要培育专业的人才。企业要注重研发人员的培育,可以和当地高校合作,开设专门的人工智能专业,保障研发的产品的安全性与适老性;社区要注重服务人才综合素质的培养,加强对养老服务人员的专业培训,使其为老年人提供更高质量的服务,从而提升老年人的智慧居家养老服务使用意愿。