基于UTAUT的农村用户移动信息消费使用影响因素研究

陈立梅+杨子婧+王露露

摘要：为研究农村用户移动信息服务使用情况，文章以苏南地区为例，基于UTAUT模型，引入信息质量和感知成本两个变量，构建了农村用户移动信息服务使用模型。利用结构方程对模型进行检验，得出结论如下：绩效期望、努力期望、社会影响和信息质量都对使用意愿产生正向影响；感知成本未对使用意愿产生负向影响；便利条件未对使用行为产生正向影响。并基于分析结果，提出了改善农村用户移动信息服务使用现状的建议。

关键词：移动信息服务；UTAUT；信息质量；感知成本

一、引言

随着信息技术的发展进步和社会经济节奏的加快，信息服务的内容和传播方式也变得更加具有灵活性、多样性。移动信息服务作为现代社会新兴的信息服务方式，越来越受到人们的广泛关注与支持。中国互联网信息中心（CNNIC）2016年8月份发布的《2015年农村互联网发展状况研究报告》显示，农村网民规模的增长速度回升，其手机网民增长十分明显。到2015年12月，农村网民规模达到1.95亿，与2014年相比，增长1694万。在农村网民中使用手机上网的用户数有1.70亿，相比2014年增加了2391万人；手机网民占农村总体网民的87.1%，相比2014年增加了5.2%。同时，手机上网比例也远远超过台式机和笔记本电脑，被越来越多的农村网民所青睐。

智能手机的快速普及，互联网在各地区的快速渗透，3G和4G业务时代的到来以及“宽带中国”、“三网融合”等一系列农村信息化建设工程的大力推广，促使农村地区的网络基础设施得以明显改善。为了更好地迎合农村用户在政治、经济、生产生活、社会娱乐等方面的新信息需求，就必须为其提供更具个性化的信息服务，尤其是能随时随地向用户提供的移动信息服务。对于运营商而言，农村市场作为未来盈利的重要潜在市场，其战略地位不容忽视。因此，本文试图从运营商角度出发，研究农村用户使用移动信息服务的影响因素，为运营商开拓农村市场提供建议。

二、文献综述

（一）UTAUT模型的解释

Venkatesh，Morris等通過总结历年来技术接受（TAM）模型相关研究工作，从探讨“影响使用者认知因素”的问题出发，提出了整合型技术接受模式（以下简称为“UTAUT”）。该模型中存在四个核心维度，分别为：绩效期望、努力期望、社会影响和便利条件。此外，UTAUT模型中还存在四个控制变量，即性别、年龄、经验和自愿等。

（二）UTAUT模型的应用

UTAUT已经开始应用于多个领域，涵盖电子商务、微博平台、移动支付、互联网金融、移动银行等信息技术与服务领域。例如：徐蕾等运用UTAUT模型研究了微型企业电子商务采纳行为的影响因素，结果证明了企业家特质、绩效期望、努力期望对微型企业电子商务采用意愿的显著影响。王钱永，毛海波结合UTAUT模型，分析了学生MOOC学习行为的影响因素，实证结果表明绩效期望、努力期望、周围影响和促成因素对学生的MOOC学习意愿和学习行为具有正向影响。

从新增变量来看，越来越多的学者基于原模型从自身研究领域出发，增加新的考察变量到基础模型中，构建出更适合的模型，其新增变量包括娱乐性动机、感知风险、感知成本、信息化需求、信任、个体创新性等。例如：刘影，范鹏飞从使用意图出发，对物联网应用用户接受现状进行探索分析，在原模型基础之上，增加了个体创新性与感知风险两个核心变量，结论证明个体创新性和感知风险两个新增变量对使用意图产生直接影响。苏婉等试图结合物联网的特性，基于技术采纳与利用整合理论，引入感知风险变量，提出了物联网用户接受模型。

（三）移动信息服务领域研究现状

在中国知网上搜索关键词“移动信息服务”，笔者发现，相关研究较多，其研究领域涵盖移动电子商务、移动阅读、3G和4G业务、移动政务、移动社交媒体、移动旅游等方面。

在涉及农村地区的移动信息服务研究中，理论性研究较多，主要包括发展策略研究、农村移动信息服务体系建设研究、平台设计与应用研究等。近年来，已有越来越多的学者开始关注农村移动信息服务领域的实证研究，例如，马凌，许建雷，潘泉宏以计划行为理论为基础，从用户创新性和对运营商信任两个视角，研究了三网融合背景下重庆农村地区信息服务消费者是使用意愿的影响因素。杨杰，张锐基于技术接受模型和信任理论，对影响农村移动信息服务用户的需求行为展开了实证研究。

三、研究模型与假设提出

（一）研究模型的提出

相较于技术接受模型（TAM）等传统用户接受行为方面的模型与理论，UTAUT模型的结构更加丰富，解释度也更高，且该模型目前被广泛运用于信息技术领域。因此，本文在原UTAUT模型基础上，考虑到移动信息服务的特点以及农村用户属于低收入群体的特征，增加感知成本与信息质量两个变量，构建了适合农村用户移动信息服务使用情况的概念模型，如图1所示。

（二）假设提出

1. 基于原模型的假设提出

本文将绩效期望定义为用户感觉使用移动信息服务对于工作与生活带来帮助的程度。Venkatesh等诸多学者均在研究中证明了绩效期望对于用户的正向影响。对于农村用户而言，如果他们认为使用移动信息服务能在生产生活中产生更大的帮助，就会对他们的使用意愿产生影响。因此，本文提出假设：

H1，绩效期望对农村用户的使用意愿产生正向影响。

本文将努力期望定义为用户认为使用移动信息服务的难易程度。Venkatesh在研究中指出了努力程度会对用户使用某一新技术的意愿产生影响。对于农村用户而言，如果他们认为在使用移动信息服务的过程中操作方便、简单易学，就会更愿意使用移动信息服务。因此，本文提出假设：endprint

H2，努力期望对农村用户的使用意愿产生正向影响。

本文将社会影响定义为周围的人群在使用移动信息服务过程中对于用户自身看法和态度的影响程度。Nysyveen等人指出，用户在公众环境下使用某一项移动服务时，必定会先观察其他人的行为，并受到其他人的影响。对于农村用户而言，当周围的亲朋好友或者有声望的人都在使用移动信息服务时，那么他们使用移动信息服务的意愿就会增强。因此，本文提出假设：

H3，社会影响对农村用户的使用意愿产生正向影响。

本文将便利条件定义为用户在使用移动信息服务时所感受到的相关技术设备的便利程度。对于农村用户而言，如果他们用于接受移动信息服务的设备、网络基础设施较为完善，就会直接对其使用行为产生影响。同时，如果用户对于移动信息服务的使用意愿越强烈，则会对其使用行为也产生积极影响。因此，本文提出假设：

H4，便利条件对农村用户的使用行为产生正向影响。

H5，使用意愿对使用行为产生正向影响。

2. 新增变量的假设提出

本文所指的感知成本是用户认为在使用移动信息服务时需花费的成本，包括设备的购买成本、上网费用、通讯费用等。诸多学者均在其研究中证实了感知成本对于用户使用意愿的影响，例如，王莉在研究3G业务接受影响因素时引入感知成本变量，并验证了其对于使用意愿的负向影响；王媛在研究4G业务用户采纳意愿影响因素中也证明了感知成本对于用户采纳意愿的负向影响。如果用户在使用移动信息服务过程中感知到成本花费过高，超出其承受范围，则他们就会拒绝使用移动信息服务。因此，本文提出假设：

H6，感知成本对农村用户的使用意愿产生负向影响。

本文所指的信息质量是指农村用户认为移动信息服务提供商提供的信息是否准确、有用、相关和可靠。陆敏玲在研究用户使用农村移动信息服务现状时，增加信息质量变量，并证明了信息质量对农民用户使用意愿的显著影响。当用户认为在使用移动信息服务过程中的信息是及时、准确、有效的，且有助于自身的社会工作，则他们的使用意愿会更强。因此，本文提出假设：

H7，信息质量对农村用户的使用意愿产生正向影响。

四、问卷设计与调研

结合移动信息服务的特点，借鉴国内外已有的成熟的量表，本文围绕“绩效期望”、“努力期望”、“社会影响”、“便利条件”、“感知成本”、“信息质量”、“使用意愿”、“使用行为”8个变量共设计了24个题项。问卷采用李克特5级量表，每个题项按从“1”到“5”分别设出“非常不同意”、“比较不同意”、“一般”、“比较同意”、“非常同意”五个选项。问卷发放的形式是在苏南地区不同城市农村地区随机发放问卷。本次调研实际回收问卷491份，剔除无效问卷，有效问卷为456份。

五、数据分析

（一） 信度分析

信度是指测量结果的一致性、稳定性以及可靠性，信度系数越高，则表明测量结果越可靠。在信度分析方法中，最常见的是通过Cronbachs Alpha值来测量问卷的信度。学者们一般认为，当Cronbachs Alpha系数值大于0.6时，问卷的信度是可以接受的。本文应用SPSS19.0对问卷数据进行信度分析，由表1可知，各潜在变量的Cronbachs α系数均大于0.6，因此，测量样本的信度较好，可做进一步研究。

（二）效度分析

结构效度分析最常见的一种实证方法就是因子分析法，在对各变量进行因子分析之前一般先需要通过KMO样本测度和Bartlett球形检验。如果KMO值越大，即越接近于1，则表明数据越适合做因子分析；如果KMO值小于0.5，则表明不适合进行因子分析。Bartlett球形检验是用来检验相关系数是否不同并大于0，显著的球形检验表明相关系数符合要求。结果显示，KMO样本测度为0.820，并且Bartlett球形检验的卡方统计值的显著性检验为.000，适合进行因子分析。

采用主成分分析法进行因素抽取，并对原始因素载荷系数做方差最大化旋转变化。从旋转成分矩阵可以得出，每个观测变量所对应的因子载荷数均大于0.5，说明各个变量间的构建效度良好。

（三）结构方程模型检验

结构方程模型是（SEM）是当代行为与社会领域量化研究的重要统计方法，对于各种因果模型可以进行模型辨识、估计与验证。本研究采用AMOS17.0对模型进行路径分析。模型的拟合值如表2所示，χ2/df小于3，RMSEA和RMR值均小于0.05，PNFI值大于0.5，其余评价指标值均在0.9左右，因此，本文所构建的结构方程模型拟合度良好。

拟合的模型路径分析结果如图2所示，绩效期望、努力期望、社会影响、信息质量都对农村用户移动信息服务的使用意愿产生正向影响，其中绩效期望的影响最为显著，其次是努力期望，再其次是信息质量，最后是社会影响。用户的使用意愿对使用行为产生正向影响。感知成本未对农村用户的使用意愿产生影响。便利条件也未对农村用户的使用行为产生直接影响。

六、研究结论与启示

综上所述，通过结构方程模型分析结果可知，本文所提出的7个假设中，有5个假设得到支持，即假设H1、H2、H3、H5、H7均成立；H4和H6不成立。

本次研究结果显示，便利条件未对使用意愿产生显著影响，这可能是因为苏南地区信息基础建设整体发展水平提升速度快，基础网络设施较为完善，网络环境良好，人们早已不需首要考虑网络状况的影响，使用移动信息服务对于该地区农村用户来说已十分便利。感知成本也未对农村用户的使用意愿产生显著影响，其结果可能由于苏南地区整体发展水平较高，其农村地区用户的收入水平相对而言也较高，用户在使用移动信息服务过程中所花費的成本在他们可承受的范围之类。endprint