基于科技接受模型的ETC用戶使用行為研究

張 濤,張 燕，張文坤

(1. 煙臺大學，山東 煙臺 264005;2.山東中醫藥高等?？茖W校，山東 煙臺 264199；3.山東交通學院，山東 濟南 250357)

0 引言

電子不停車收費(Electronic Toll Collection，ETC)系統可以節省通行時間、提高燃油小路、減輕高速收費站擁堵，同時又可節約基建成本和降低運營成本，世界各國大力推行ETC技術[1]。

我國1996年開始與日本、美國企業交流學習不停車收費技術，1998年廣東省率先引進不停車收費設備，建成20余條不停車收費車道并投入使用[2]。為規范和促進ETC收費系統在國內的應用，交通運輸部指導交通運輸部公路科學研究所等有關單位制定ETC設備接口規范和技術指標，1999年在北京、廣東、江蘇、四川等省市開展ETC示范工程建設[2]。但是，由于管理體制、ETC應用范圍局限、車載設備費用高、折扣低、宣傳不足等原因導致我國ETC用戶數量低于預期[3]，2017年2月底我國ETC客戶數達到4 767.44萬[1],2019年2月底我國ETC用戶約為7 493萬[4]。

2019年上半年交通運輸部印發《關于大力推動高速公路ETC發展應用工作的通知》，2019年底實現全國高速公路不停車快捷收費的目標，各省汽車ETC安裝率要達到80%以上，使用率要突破90%。交通運輸部數據顯示，截止到2019年12月19日，全國ETC用戶累計達到19 223.44萬，超額完成發行目標。

但是，安裝ETC設備與使用ETC服務是兩個不同的概念，車主們安裝了ETC設備是否能夠使用ETC服務？為什么選擇使用ETC服務？車主ETC服務使用意愿受哪些因素影響？解決這些問題將有助于我們將ETC設備的持有者轉變為ETC服務的使用者。

科技接受模型(Technology Acceptance Model，TAM)從消費者感知、態度、行為意圖等方面來解釋消費者接受信息技術的過程，緯度具有代表性，被廣泛應用于科技產品消費者行為研究中，而運用到交通信息方面的研究較少，僅有李華強等[5]和王雨桐等[6]基于計劃行為理論和科技接受模型，分析了智能交通技術下居民綠色出行影響因素。王雨桐等[6]基于改進科技接受模型構建了研究模型，對駕駛員誘導信息的采用意愿進行了研究。ETC是一種新型的科技產品，可以使用科技接受模型分析我國車主ETC使用行為。

本研究將借鑒現有科技接受模型的相關研究結論，構建研究假設，分析ETC用戶的感知有用性、感知易用性、態度與行為傾向等之間的關系。

1 研究假設

1989年，Davis在理性行為理論(TRA)的基礎上構建了科技接受模型，從感知有用性(Perceived Usefulness)、感知易用性(Perceived Ease of Use)、態度(Attitude)和行為傾向(Behavior Intention)等方面解釋用戶接受信息技術的過程。根據科技接受模型，外部變量影響感知有用性和感知易用性；外部變量和感知易用性共同影響感知有用性；感知易用性和感知有用性共同影響態度；感知有用性和態度共同影響行為傾向[7]。隨著研究的深化，科技接受模型被引入了更多的內部和外部變量，內容更加豐富，形成了系統的模型體系,被廣泛應用于研究各種信息技術的接受，應用范圍越來越廣。

近年來，我國學者應用科技接受模型進行了深入的研究，驗證了科技接受模型核心變量間的關系。李進華、王凱利[8]和徐菲菲、黃磊[9]等驗證了感知易用性和感知有用性的關系。李進華、王凱利[8]研究結果表明感知易用性對感知有用性有顯著正向影響，感知有用性對行為意愿有顯著正向影響。徐菲菲、黃磊[9]研究結果發現，游客感知有用性、感知易用性顯著正向影響使用意愿；感知易用性對感知有用性有顯著影響、使用意愿對使用行為有顯著正向影響。

黃傳慧和明均仁[10]、王昶、呂夏冰和孫橋[11]、郭英之和李小民[12]和王若宸、母詠然等[13]的研究驗證了感知易用性和感知有用性對態度影響。黃傳慧和明均仁[10]研究結果表明，感知有用性、感知易用性、信息質量顯著影響學術用戶態度。王昶、呂夏冰和孫橋[11]研究結果表明：感知有用性、感知收益和主觀規范對“互聯網+回收”態度有正向影響，感知易用性和感知風險對態度作用并不顯著，但感知易用性可通過感知有用性對其產生間接影響。郭英之和李小民[12]研究發現：感知易用性顯著影響感知有用性，感知有用性顯著影響使用態度；使用態度顯著影響使用意愿。王若宸、母詠然等[13]實證結果表明：感知有用性、感知易用性顯著影響使用態度。

馬志浩和葛進平[14]、李浩君、冉金亭[15]和魏群義、姚媛和李藝亭[16]等的研究驗證了態度對于行為傾向的影響。馬志浩和葛進平[14]發現網絡直播平臺采納者的態度顯著影響直播品牌持續使用意圖，但非采納者的態度與其采納意圖負相關。李浩君、冉金亭[15]移動圖書館的用戶的感知有用性和態度正向影響行為意愿；系統質量和感知有用性正向影響用戶態度。魏群義、姚媛和李藝亭[16]研究表明，微信圖書館用戶的感知易用性、感知有用性通過使用態度間接影響用戶使用意愿。

上述研究均驗證了科技接受模型中核心變量：感知有用性、感知易用性、使用態度、行為傾向間的關系。參考以往研究結論，本研究提出如下假設：

假設1：用戶對ETC的感知易用性顯著影響感知有用性。

假設2：用戶對ETC的感知有用性顯著影響態度。

假設3：用戶對ETC的感知易用性顯著影響態度。

假設4：用戶對ETC的態度顯著影響行為傾向。

2 研究設計

2.1 研究對象

本研究使用線上調查方式實施正式調查，調查對象為ETC用戶。為保證調查回收資料的有效性，問卷中設置過濾性問題，排除不符合要求的被調查者。2019年3月1日～4月15日實施正式調查，共收集445有效問卷。本研究被調查者基本信息如表1所示。

表1 被調查者基本信息Tab.1 Basic information of questionnaire participants

2.2 測量工具

2.2.1 量表設計

本研究借鑒使用前人測量量表對于用戶對ETC的感知有用性、感知易用性、態度和行為傾向進行測量，各量表均使用李克特七點尺度。

(1)感知有用性

感知有用性為用戶使用特定應用系統將提高其工作績效的主觀概率[7]，也就是用戶感覺使用這項應用系統會給他們的生活或工作帶來便利，節省時間、提高效率。用戶對ETC感知有用性主要表現為用戶認為使用ETC能夠給車主帶來繳費便捷、節約時間、節約費用、降低油耗等方面的便利。本研究借用Liébana Cabanillas et al.[17]; Davis[7]的度量量表測量用戶的ETC感知有用性?！?=完全不同意”到“7=完全同意”，得分越高表明ETC用戶感知到的ETC有用性越高。本研究中，感知有用性的內部一致性信度科隆巴赫系數為0.755。

(2)感知易用性

感知易用性是指用戶在使用某種系統或新技術時，感知到的難易程度[7]。ETC的感知易用性主要體現在操作簡便、售后服務簡便、繳費便捷等方面。本研究借用Wang et al.[18]; Davis[7]的度量量表測量用戶的ETC感知易用性。 “1=完全不同意”到“7=完全同意”，得分越高表明ETC用戶感知到的ETC易用性越高。本研究中，感知易用性的內部一致性信度科隆巴赫系數為0.775。

(3)態度

態度是心理學的概念，指的是個人對某種事物、行為和思想的認知評價，一般情況下，態度包括3部分內容：認知、情感和行為表現，是一種主觀的傾向[19]。用戶對ETC態度主要指用戶熟悉ETC的知識、使用ETC服務時的感受和ETC使用情況。本研究中借用Moon J, Kim Y[20]的量表測量ETC用戶的態度， “1=完全不同意”到“7=完全同意”，得分越高表明ETC用戶對于ETC的態度越肯定。本研究中，態度的內部一致性信度科隆巴赫系數為0.742。

(4)行為傾向

行為傾向是指個人從事某個特定行為的主觀概率，個人的這種傾向越強代表實際從事該行為的可能性越大[21]。本研究中的行為傾向指用戶使用ETC的意愿，主要包括3部分內容：個人積極使用、重復使用、推薦使用。本研究使用Liébana Cabanillas et al.[17]的度量表測量ETC用戶的行為傾向，從“1=完全不同意”到“7=完全同意”七點尺度進行測量，得分越高表明ETC用戶使用ETC服務的可能性越高。本研究中行為傾向的內部一致性信度科隆巴赫系數為0.877。

2.3 統計分析方法

研究調查分為預調查和正式調查兩部分。預調查于2018年12月1日至2019年1月15日進行，采取便利抽樣選取50名ETC用戶實施調查。根據徐茂洲等[22]的建議，對預調查回收資料進行分析處理。分別計算感知有用性、感知易用性、態度、行為傾向4個潛變量所包含的各問題之間的相關系數，未發現相關系數高于0.9的問題。然后分別每個問題與所屬的潛變量之間的相關系數，未發現相關系數低于0.3的問題。本研究中，所有問題均符合要求，故均予以保留。

本研究中使用統計分析軟件SPSS24.0和AMOS24.0對各測量變量的信度、效度、區別效和模型的擬合度進行檢驗，探討用戶對ETC的感知有用性、感知易用性、態度與行為傾向之間的關系。

3 結果與分析

3.1 信效度分析

3.1.1 信度與效度檢驗

如表2所示，本研究中各潛變量的因子負荷量在0.659～0.953之間，各潛變量組成信度(CR)在0.725～0.886之間，各潛變量的平均方差提取值(AVE)在0.467～0.724之間，各項指標均符合Hair，Anderson，Tatham & Black[23]；Fornell & Larcker[24]的標準，感知有用性、感知易用性、態度和行為傾向4個潛變量均具有較高的信度和效度。

表2 信效度檢驗結果Tab.2 Result of reliability and validity test

注： ***表示p<0.001.

3.1.2 區別效度檢驗

根據Fornell & Lacker[24]的建議，各潛變量的平均方差提取值(AVE)開根號值大于其對應變量的相關系數，則各潛變量具有區別效度。表3中，對角線加粗值為感知有用性、感知易用性、態度、行為傾向的平均方差提取值(AVE)開根號值，對角線左下方為相關變量的相關系數。各潛變量平均方差提取值(AVE)開根號值均大于對角線左下方的相關系數。因此，本研究中感知有用性、感知易用性、態度和行為傾向各潛變量具有區別效度。

表3 區別效度檢驗結果Tab.3 Result of differential validity test

注：對角線加粗值為平均方差提取值(AVE)開根號值，左下三角為皮爾森相關系數。

3.2 整體模型的擬合度分析

對結構方程模型評價可根據數據特征、樣本規模及假設條件選擇相應的評價指標[25]。本研究參考應用最廣泛的CFI，RMSEA，TLI，GFI，NFI，AGFI等7種擬合度指標進行檢驗。如表4所示，本研究模型的各項指標均符合建議標準，表明本研究模型擬合度良好。

表4 模型擬合度指標及擬合結果Tab.4 Model fitting indicators and fitting result

3.3 假設檢驗

如圖4、表5所示，用戶對ETC的感知易用性對感知有用性、感知有用性對態度、感知易用性對態度、態度對行為傾向均有顯著影響(p<0.01)，說明假設1、假設2、假設3和假設4均成立。

表5 假設驗證結果Tab.5 Result of hypothesis test

注： ***表示p<0.001.

圖1 結構方程模型路徑分析結果Fig.1 Path analysis result of structure equation model

4 結論與建議

4.1 結論

本研究使用科技接受模型，探討了ETC用戶態度和行為傾向的影響因素，對于引導廣大車主安裝ETC設備、積極使用ETC服務具有重要意義。主要研究結論如下：

(1)用戶對ETC的感知易用性顯著影響感知有用性

用戶對ETC的感知易用性顯著影響感知有用性，表明用戶感知到的ETC的便利性和易操作性越多，所感知的有用性就越多。感知有用性是接受包括ETC在內的任何新技術的關鍵和最常用的前提，要提高ETC用戶的感知有用性，除了開發ETC更多的用途之外，還要在開發ETC產品時，注重ETC產品的使用便捷性和易操作性。

(2)用戶對ETC的感知有用性和感知易用性顯著影響態度

用戶對ETC的感知有用性和感知易用性顯著影響態度，表明用戶的感知有用性和感知易用性越高，態度越肯定。為提升ETC用戶的積極態度，應當提升ETC用戶的感知易用性和感知有用性。比如，開辟停車場、便利店等更多的使用場景，豐富ETC使用功能，開發具有自助服務功能的APP等，提升ETC用戶的感知有用性和易用性。

(3)用戶對ETC的態度顯著影響行為傾向

用戶對ETC的態度顯著影響行為傾向，這說明消費者個人對ETC產生興趣并有正面的主觀評價時，會極大地促進其對ETC的使用意圖。為更多地調動廣大車主ETC使用積極性，需要培養ETC用戶積極態度。

4.2 對策建議

基于上述研究結果，為進一步推廣ETC產品，讓用戶更積極地使用ETC服務,變ETC設備持有者為ETC服務使用者，相關機構可以從感知有用性、感知易用性和態度等方面進行努力。

(1)提升感知有用性

ETC卡作為單純的高速公路免停車儲值卡，功能過于單一，用戶的感知有用性過低。ETC發行方應根據客戶需求，與金融機構、保險公司等合作發行ETC信用卡，發行具備更多功能的ETC聯名卡。也可以跟停車場、飛機場等機構合作開發電子不停車收費系統，提升用戶對ETC的感知有用性。

(2)提升感知易用性

由于ETC卡需要到銀行或者高速公務服務站申請和安裝，不便利。ETC發行機構可跟銀行、保險公司、4S店等機構合作，為廣大車主提供便捷服務。ETC發行機構也可以積極運用網絡技術，開發相應的網站、APP、小程序等。廣大車主可在網上自行注冊、申請ETC服務，也可在及時查詢和打印ETC使用信息和高速通行票據，從而提升用戶對ETC的感知易用性。

(3)培養積極態度

為培育廣大車主對ETC的積極態度，可以嘗試改變現行優惠政策。ETC發行方可實行積分制，將ETC用戶類型、使用次數、里程數、消費金額折算成積分，進行客戶細分將客戶劃分為不同的星級，分別給予差別化的優惠政策，提升ETC服務質量，培養用戶積極態度。

本研究僅是對技術接受模型中核心構成因素間的假設作驗證性分析，在技術接受模型廣泛的應用中還有其他的因素和假設，后續研究可明確這些因素和假設，解釋特定環境中用戶接受或拒絕某種信息技術或信息系統的行為。本研究未將ETC用戶按照使用頻率進行細分，后續研究可根據使用頻率將用戶細分后實施群組比較，分別分析不同群組消費者行為和影響因素。