卢守楠

摘要：为研究社交媒体对无人驾驶技术潜在用户态度的影响。本文在理论研究基础上提出融合TAM理论双路径模型，并构建社交媒体对潜在用户态度影响因素假设理论模型。通过调查北京市两所高校的356名高年级学生样本，利用Smart PLS 3.0进行计算验证该模型和假设。结果表明，社交媒体不直接显著影响潜在用户对该技术的信任和态度，但以技术信任和感知有用性、感知易用性、主观规范效应为中介作用显著影响态度;社交媒体显著影响潜在用户对无人驾驶技术的易用性认知和主观规范，并以易用性认知和主观规范效应为中介显著影响有用性认知;感知有用性和主观规范效应均能以直接或间接效应显著影响态度，感知易用性只能以感知有用性和技术信任为中介显著影响态度;模型研究还发现技术信任和感知有用性是人们对无人驾驶技术态度变化的主要影响因素。

Abstract： This paper is to study the impact of social media on the potential user attitudes of driverless technology. Based on the theoretical research， this paper proposes a two-path model of TAM theory and constructs a hypothetical theoretical model of the influence factors of social media on potential users. The model and hypothesis were verified by using Smart PLS 3.0 calculations by investigating 356 senior students from two universities in Beijing. The results show that social media does not directly affect the trust and attitude of potential users to the technology， but significantly affect the attitude mediated by technical trust and perceived usefulness， perceived ease of use， and subjective normative effect; social media significantly affects potential users' perception of usability and subjective norms of driverless technology， and uses usability and subjective normative effects as mediators to significantly affect usefulness perception; both perceived usefulness and subjective normative effects can significantly affect attitudes with direct or indirect effects. Perceived ease of use can only significantly influence attitudes through perceived usefulness and technical trust. Model research also finds that technical trust and perceived usefulness are the main influencing factors of people's attitude changes on driverless technology.

關键词：智能交通;社交媒体;融合TAM理论;无人驾驶技术;结构方程

Key words： intelligent transportation;social media;fusion TAM theory;driverless technology;structural equation

中图分类号：F713.5                                      文献标识码：A                                  文章编号：1006-4311（2020）06-0236-05

0  引言

2017年，工信部、发改委和科技部联合印发的我国《汽车产业中长期发展规划》提出，鼓励发展智能网联汽车（也叫无人驾驶汽车）产业。2018年10月，世界智能网联汽车大会在北京召开，标志着汽车产业正在从传统向智能化方向迈进。现阶段，国内外众多企业纷纷加入无人驾驶汽车研发和测试队伍，如以特斯拉、蔚来汽车为代表的非传统汽车厂商，以宝马、福特、通用为代表的传统汽车厂商，以优步、滴滴为代表的汽车分时租赁平台公司，以谷歌、百度为代表的各大IT和互联网公司等。尽管智能汽车产业有着政策扶持和企业宣传投入，消费者对无人驾驶汽车的态度并不明确。2018年3月，IPSOS发布一项关于全球无人驾驶汽车消费者调查报告显示，全球58%的受访者回应对无人驾驶技术的态度不确定，大多数人仍不信任无人驾驶技术。同年，美国路透社一项调查显示，超60%美国人不信任无人驾驶技术，调查人群的70%多更愿意相信传统人类操作，而非人工智能。创新扩散理论（Innovation Diffusion Theory）认为消费者的接受与采纳程度是影响新技术发展与扩散的主要原因。因此，研究分析潜在用户对无人驾驶汽车态度及对该技术信任的影响因素及影响过程显得尤为重要。

人们对新技术的认知受内外信息影响。根据CNNIC第43次统计报告，截止2018年12月，我国网民数量为8.29亿，朋友圈、QQ空间、微博等社交软件的使用率为83.4%、58.8%、42.3%，在各类APP使用时长占比上即时通信类最高，占比15.6%。随着网络用户向移动端、社交媒体迁移，越来越多的信息依托微信、微博等社交网络实现大众传播。当前社交媒体无疑已经成为国人接入信息的主要途径。企业的市场营销和广告也着力于社交化、视频化和智能化转变并基于用户的社交关系、兴趣和行为锁定目标受众，进而对用户的态度和行为产生显著影响。考虑到社交媒体用户集生产者、消费者和传播者为一体，本文以无人驾驶汽车潜在消费者为研究对象，将社交媒体（Social Media，SM）作为研究变量融入技术接受度模型（Technology Receiving Model，TAM），并结合技术信任（Technology Trust，TR）和主观规范（Subjective Normative，SN）变量构建潜在用户态度（Attitude，AT）影响因素假设模型。通过问卷调查的形式获取数据，采用结构方程模型（Structural Equation Model，SEM）研究影响潜在用户对该技术态度的因素及变量间相互关系。

1  理论基础与研究假设

用户行为研究存在不同的理论方法。购买决策理论（Purchasing Decision Theory）认为研究消费者购买行为是基于“完全理性人”假设。有限理性理论（Bounded Rationality Theory）认为，消费者的购买行为并不仅受自身意志控制，是内外部一系列因素的共同制约和影响的结果。社会交换理论（Social Exchange Theory）认为，社会信息的传递与交换过程会间接影响交换者参与的行为态度。理性行为理论（Theory of Rational Behavior，TRA）认为，行为意向受行为态度和主观规范影响。计划行为理论（Theory of Planned Behavior，TPB）认为，人的行为选择并非完全出于自愿，而是处在控制之下。之后Davis等[1]在前人研究基础上提出了TAM理论模型。三十年以来该模型获得了广泛的认同，并衍生出众多的扩展模型，如TAM2模型，在某些场景下提升了模型的解释度。但TAM模型的提出最初是为了研究组织内部用户对信息系统的使用意图，仅考虑技术本身和内部环境对态度和意图的影响而不涉及外界信息作用。随着信息技术从企业应用到个人市场的扩散，媒体影响和个体信任等因素成为学者新的考虑。Viswanath等[2]从“外部影响-用户认知-用户态度-行为意图”角度提出了扩展TAM模型。Carolina等学者运用扩展TAM模型证实了“外部影响（媒体影响和主观规范）-消费者感知-消费者行为意图”这一关系[3]。

有学者提出双路径模型（Elaboration Likelihood Model，ELM）研究用户的态度与行为。该模型描述消息如何影响人们态度的形成，进而影响其行为，并依据个体对信息甄别能力的差异，分别从中枢路径和边缘路径解释这一影响过程。本文考虑到用户技术信任对使用态度的影响，并结合无人驾驶汽车内在价值（有用性和易用性）和外部信息（如社交媒体和社会主观规范）作用，以此构建以社交媒体为主的中枢路径和以主观规范效应为主的边缘路径双路径态度影响因素模型，模型如图1所示，其变量之间详细的假设关系和理论背景如下。

1.1 基于TAM理论的消费者感知特性和信任

信任（Technology Trust，TR）是指消费者认为无人驾驶汽车操作与控制系统能够支持并满足其驾驶需求和操作的主观信念。在TAM理论中，感知有用性（PU）是指用户认为使用某项技术能够提高其工作效率的程度，反映了用户使用无人驾驶汽车对其工作及生活效率提高的程度;感知易用性（PEOU）是指用户认为使用某项技术或产品所需付出的努力程度，反映了用户感知到学习使用无人驾驶汽车的容易程度。在TPB理论中，主观规范（Subjective Norm，SN）是指个人对于是否采取某项特定行为所感受到的来自他人的社会压力，反映了用户使用无人驾驶汽车的行为受周围他人影响。有研究指出，消费者对技术内在价值认知和对主观规范效应的感知与技术信任之间存在的相关关系。杨翾等[4]在研究用户对余额宝的使用时也发现，感知有用性、感知易用性、主观规范会显著影响技术信任。因此，本文假设：

H1：感知易用性会影响消费者对技术的信任;

H2：感知有用性会影响消费者对技术的信任;

H3：主观规范会影响消费者对技术的信任。

1.2 基于TAM理论的消费者感知特性和态度

态度（Attitude，AT）是指消费者主观上对无人驾驶技术积极或消极的情感倾向。在经典TAM模型中，态度受感知有用性和易用性影响，感知易用性受有用性影响的关系在不同的研究背景下得以证实[1]。

自我认知与采纳行为受主观认知判断和外部环境因素共同影响。理性行为理论也指出人们对某项技术的态度不仅受自身认知影响，还受主观规范效应制约。潜在消费者对无人驾驶技术认知不足或在相关信息匮乏的情况下，其态度及对技术的有用性易用性认知均易受到来自外部環境的影响。也有相关行为研究发现用户对云技术的使用显著受到主观规范效应的影响[5]。因此，本文假设：

H4：感知易用性会影响消费者的态度;

H5：感知有用性会影响消费者的态度;

H6：主观规范会影响消费者的态度;

H7：感知易用性会影响感知有用性;

H8：主观规范会影响感知有用性。

媒体传播与主观规范效应存在相关关系。消费者的认知过程受两方面影响：①大众媒体、社交媒体等媒介传播，相关专家意见和其他非个人信息等;②人际间影响（即主观规范效应）。尽管学者们在不同背景下实证了主观规范效应对态度的影响关系，但却忽略了社交媒体与主观规范效应生产者的关系。在媒体影响下最先接收相关信息并使用新技术的人群会基于自身体验对他人产生规范效应。在本文中社交媒体（Social Media，SM）影响是指人们感知到的来自社交媒体建议其使用无人驾驶技术的程度。芈凌云等[6]在研究新能源汽车购买行为影响因素模型时指出，企业的宣传会影响消费者的心理态度。之后也有学者实证发现，主观规范效应会影响态度，而媒体传播会扩大主观规范效应对态度的影响[10]。因此，文本假设：

H9：社交媒体会影响主观规范;

H10：社交媒体会影响态度。

社交媒体对信息的传播扩散作用会影响用户对技术的认知判断。消费者在对产品信息缺乏了解或对技术认知不足会导致购买决策易受外部因素影响。Haaker等[7]在研究无线技术的用户采纳意愿时发现，主观规范效应会显著影响用户对技术的认知。在某些情景中，虽然主观规范效应会影响用户对产品的认知和判断，但是针对于无人驾驶汽车这一创新性技术在初始扩散阶段而言，只拥有极少数早期用户，此时媒体信息的传播更能在潜在消费者对技术有用性易用性认知以及技术信任方面产生影响。因此，本文假设：

H11：社交媒体会影响用户的有用性认知;

H12：社交媒体会影响用户的易用性认知;

H13：社交媒体会影响用户对技术的信任。

社会学观点认为信任与态度之间存在相关关系。郑大庆等[8]研究用户对数字图书馆技术采纳意图时发现，用户的网络信任和技术信任会显著影响态度。在本文研究中，当用户在与无人驾驶汽车交互过程中感知到技术的可靠性则会对其持以积极态度。因此，本文假设：

H14：用户的信任会影响用户的态度。

2  实证研究

2.1 问卷设计与数据收集

为了保证各变量及题项的内容效度，本研究六个潜在变量和测量变量均参考或改编自现有文献。其中社交媒体传播影响量表改编自文献[9];消费者主观规范量表参考自文献[10];感知易用性、感知有用性及态度量表来自文献[1]。问卷题项采用Linkert7级量表设计，其中1=完全同意，7=完全不同意。研究选取北京市一所文科院校和理工院校用户群体作为研究样本，通过纸质问卷进行调查，共计发放问卷405份，回收有效问卷356份，其中文科院校192份，理科院校173份，有效率87.9%。基本信息如表1所示。

2.2 信效度分析与模型检验

数据录入整理后，本文首先对量表的信度和效度进行了检验。本文测量量表的信度采用Cronbachs α系数和组合信度（CR）予以验证。分析结果表明，除社交媒体变量的Cronbachs α=0.76为可接受水平，其余变量Cronbachs α均远大于建议值0.70;CR值大小代表所构建的潜变量之间组成信度的高低，本研究中各变量的CR值在0.86-0.96之间，均大于推荐值。以上说明量表均具有良好的内部一致性、稳定性与可靠性（如表2所示）。

本研究变量的平均变异数抽取量AVE值均大于建议值0.5，说明具有较好的收敛效度。区别效度用以检测潜变量之间的差异程度，本文采用AVE方差、量表因子载荷及潜变量之间相关系数予以衡量。本研究的因子负载均大于建议值0.6，AVE平方根均大于变潜量之间的相关系数，据此判定量表具有良好的区别效度。具体的信度与效度检验结果参见表2和表3。

本文利用Smart-PLS 3.0软件对数据进行建模分析，显著性检验采用Bootstrapping进行抽样数为3000的重复抽样，实证分析结果如图2所示。

由如图2所示，感知易用性、感知有用性、主观规范、信任和态度的R2（被解释方差）分别为0.07、0.12、0.05、0.50和0.65，分析结果表明研究模型对潜在用户对该技术态度和信任具有良好的预测和解释效果。建模分析结果显示，除假设H4、H10、H11、H13不成立外，其余假设均通过检验显著成立。最终假设检验结果如图2、表4所示。

2.3 中介效应分析

本文采用学者们普遍接受的Bootstrap方法来检验用户信任、感知易用性、感知有用性和主观规范在自变量与因变量之间的中介效应，其中，间接效应值为每条路径上回归系数的乘积，结果如表5所示。在社交媒体对态度的影响路径中，其主导路径（W=0.049）表明以社交媒体为信息传播渠道能在一定程度上帮助提升人们对无人驾驶汽车的易用性认知，并间接影响有用性认知和态度。在社交媒体对信任的影响路径中，主导路径（W=0.078）表明社交媒体通过影响易用性认知来影响有用性认知和技术信任;次主导路径（W=0.059）表明社交媒体也会通过影响人们对无人驾驶技术的认知以形成规范效应达到间接影响他人对技术的信任的目的。从各潜变量对态度的总效用来看，感知有用性（总效用0.35）和信任（总效用0.42）为影响用户态度的主要因素;同时，感知易用性（总效用0.30）、感知有用性（总效用0.34）是影响技术信任的主要因素。同时，社交媒体以不同程度的直接或间接作用影响用户对有用性易用性认知及技术信任，达到影响用户态度的作用（总效应为0.27）。

3  结果讨论与分析

模型检验结果发现，社交媒体直接影响用户信任和态度的假设均不成立，社交媒体以有用性认知、易用性认知和主观规范为中介的影响假设除H4外均被验证。首先，可以发现消费者对无人驾驶技术的认知更加易受到与技术有用性和易用性等涉及技术内在价值信息的影响。其次，在态度改变的影响路径中，理性的消费者会以媒体信息中关于技术自身价值的内容为实际判断来决定其态度;在边缘路径中，消费者会以信息源的可靠性为判断依据来决定对无人驾驶技术的态度。再者，模型分析发现感知有用性（β=0.35，T=6.201）和技术信任（β=0.42，T=5.643）显著影响态度，无人驾驶汽车作为交通工具本身能否依据其固有价值来满足用户出行需求和这一智能化技术被应用于交通工具能否令用户信任其技术上的安全性是用户对其态度变化的重要影响指标。从社交媒体对信任（β=0.05，T=1.253）与态度（β=0.05，T=1.129）无直接显著相关关系，但以主观规范效应（β=0.22，T=2.445）为中介影响信任（β=0.27，T=2.859）和态度（β=0.10，T=3.037）时，关系是显著存在的。针对此现象不难理解，日前全球信息化进程不断加深，缺乏实际价值的过载信息呈现爆炸性增长，用户对信息的真實性产生怀疑，进而倾向于信任关系亲密的人的意见或建议，以达到减少购买风险的目的，这一结论同时验证了边缘路径对态度的影响机制。

外部影响-个体认知-个体态度是态度主要影响路径。相同信息采用不同的传播方式，会产生中枢路径和边缘路径两种影响过程。当以社交媒体为传播渠道时，最长影响路径为：社交媒体>易用性价值判断>有用性价值判断>信任>态度（总效应0.020），最短影响路径为：社交媒体>主观规范>态度（总效应0.022），但是，当以主观规范效应作为传播源时，最长路径为：主观规范效应>有用性价值认知>信任>态度（总效应0.024），最短路径为：主观规范效应>态度（总效应0.10），基于此可以认为，以人作为信息传播主体时，最长传播路径和最短传播路径传播效果均优于以社交媒体作为信息传播渠道。

参考文献：

[1]Davis F. Perceived usefulness， perceived ease of use， and user acceptance of information technology[J]. MIS Quarterly， 1989， 13（3）： 319-340.

[2]Venkatesh V， Bala H. Technology acceptance model 3 and a research agenda on interventions. Decision sciences， 2008， 39（2）： 273-315.

[3]López-Nicolás C， Molina-Castillo F J， Bouwman H. An assessment of advanced mobile services acceptance： Contributions from TAM and diffusion theory models. Information & Management，2008， 45（6）： 359-364.

[4]杨翾，彭迪云，谢菲.基于TAM/TPB 的感知风险认知对用户信任及其行为的影响研究——以支付增值产品余额宝为例[J]. 管理评论，2016，28（6）：229-240.

[5]Shuyuan M H， Mónica O V， Cheryl B. Trust or consequences？ causal effects of perceived risk and subjective norms on cloud technology adoption[J]. computers & security， 2017， 70： 581-595.

[6]芈凌云，俞学燕，杨洁.知识型消费者新能源汽车购买行为影响因素研究——基于扎根理论的探索[J].企业经济，2018，4： 19-26.

[7]Haaker T， Devos H， Bouwman H. Mobile service bundles： the example of navigation services[J]. Electronic Markets， 2007， 17（1）： 28-38.

[8]鄭大庆，王佳.数字图书馆读者接受研究——以上海财经大学图书馆为例[J].图书馆理论与实践，2011，11：63-66.

[9]Wonsang Y， Eun Y， Jaemin J. Drone delivery： factors affecting the publics attitude and intention to adopt[J]. Telematicals and Informatics， 2018， 35： 1687-1700.

[10]Schau H J， Gilly M C. We are what we post？ self-presentation in personal web space[J]. Journal of Consumer Research， 2003， 3： 385-404.