人臉識別支付用戶使用意愿研究

張慶杰 龔涵適

摘 要：基于用戶個人角度，依據問卷調查數據，運用結構方程模型，考量人臉識別支付用戶使用意愿。結果表明：社會影響、感知風險、感知易用性和感知有用性對使用意愿有直接影響；使用情境和個人創新對使用意愿有間接影響，其中使用情境通過感知易用性和感知有用性間接影響使用意愿的影響因素，個人創新通過感知易用性間接影響使用意愿。

關鍵詞： 人臉識別；移動支付；技術接受模型

中圖分類號：F49文獻標識碼： A文章編號：1003-7217（2018）05-0109-07

一、引 言

人工智能近年來成為世界主要發達國家競爭科技熱點，據中國互聯網信息中心最新發布的報告顯示中國的人工智能企業數量居世界第三[1]。中國在人工智能領域的新技術研發工作和產業應用方面成果不俗，相關專利申請數持續增長。尤其在人臉識別方面，百度、阿里、騰訊等企業研發出的人臉識別技術識別精準率高，速度快，多次在世界級比賽中取得領先成績。工業和信息化部最新發布的《促進新一代人工智能產業發展三年行動計劃（2018-2020年）》中指出到2020年，復雜動態場景下人臉識別有效檢出率將超過97%，正確識別率超過90%，支持不同地域人臉特征識別[2]。央行發布的2017年第三季度報告顯示移動支付業務已成為電子支付的主要渠道之一，規模僅次于網上支付[3]。移動支付作為我國數字經濟新業態新模式發展的代表，成為了近年來學術界的研究熱點，尤其是與移動支付有關的用戶接受使用行為更是專家學者們關注的重點。

人臉識別技術和移動支付在各自領域受到了專家學者的廣泛研究，但人臉識別支付作為兩者的結合，有關市場應用的實證研究并不多。當前大多數學者對移動支付的研究大都集中在移動支付的用戶接受行為、法律監管和安全性上，尚未對某類特定移動支付方式的接受行為進行研究。筆者以“刷臉支付”“人臉識別支付”等為關鍵詞在知網上進行文獻檢索，共找到2006年至2018年期間發表的文獻159篇：博碩士論文4篇，期刊65篇，報紙90篇，文獻內容多以介紹人臉支付市場應用情況、分析人臉識別發展的優勢和挑戰為主。現階段人臉識別支付在研究廣度和深度上不足客觀上影響了人臉識別支付的商業化推廣。因此，實證研究哪些因素可能影響用戶使用意愿，探究各項影響因素之間的關系，可在一定程度上解釋人臉識別支付的市場現狀。研究結果將對應用人臉識別支付的產品設計、目標客戶群定位、市場劃分及銷售推廣策略均有一定的借鑒意義。

研究以技術接受模型TAM（Technology Acceptance Model）為基礎，根據人臉識別支付特點和前人研究，有針對性地引入創新擴散理論IDT（Diffusion of Innovations Theory）、情境理論、社會影響和感知風險等因素，構建人臉識別支付的用戶使用意愿假設模型。通過問卷調查的形式獲取用戶數據，采用結構方程模型研究影響人臉識別支付用戶使用意愿的因素及相互關系，最后針對實驗結論給出相應政策建議。

二、理論基礎與研究假設

TAM模型被廣泛應用于用戶對新技術的采納意愿研究，Venkatesh（2000）認為TAM模型有著出色的穩健性和普遍適用性[4]，但是Bagozzi（2007）認為TAM模型過于簡單，難以充分解釋和預測個體接受行為，在模型中適當引入其他變量將提高模型的解釋能力[5]。本研究在TAM的基礎上，借鑒IDT創新擴散理論、使用情境理論和社會影響、感知風險等影響因素的特點，提出假設模型如圖1：

（一）使用情境理論

使用情境（Use Context）最早出現在消費者行為領域用于研究用戶的購買行為，Lavidge （1966）在研究時發現很多消費者的購買行為只會在特定或必要的情況下出現。進一步，Heijden（2005）將使用情境定義為用戶使用信息系統的社會背景，并認為使用情境與移動信息系統之間存在某種“相關”，正是這種“相關”使得用戶對移動信息系統有著積極的態度[6]。通過調查，Mallat（2007）發現情境因素像遇到緊急情況、事先未預期到的支付需要、排隊和缺乏其他可供選擇的支付方式等都會影響到用戶對移動支付的使用意愿，并且用戶表示在上述情境下，使用移動支付對自身最有利[7]。Gan（2016）實證研究用戶對移動支付的使用意愿時也證明，使用情境正向影響感知易用性和感知有用性，即用戶在時間緊張、需要排隊的環境下傾向于使用移動支付，特殊的環境可提高用戶對支付技術有用性和易用性的感知，進而提高使用意愿[8]。本文根據前人的研究經驗提出以下假設：

H1a：人臉識別支付的使用情境對其感知有用性有直接的正向影響。

H1b：人臉識別支付的使用情境對其感知易用性有直接的正向影響。

H1c：人臉識別支付的使用情境對其感知風險有直接的負向影響。

（二）創新擴散理論

創新擴散理論IDT最早由Rogers于1983年提出，通過整合信息，個體形成對創新的看法，進而影響他的創新采納態度[9]。Agarwal等人將個人創新（Personal Innovativeness）整合進技術接受模型，并將其定義為個人嘗試使用任何新信息技術的意愿[10]。個人創新被認為是用戶內在的不受環境因素影響的變量，代表了愿意擁抱改變的開放態度，具有一定的人群特征。用戶的個人創新性不僅可以增強他們采用該項技術時需要的信心，而且可以強化用戶對技術背后好處的感知。楊水清（2012）等人在研究移動支付服務用戶初始采納意愿時證明個人創新對感知風險有負向作用，即個人創新能力越強，對技術服務的感知風險越低[11]。在假設模型中加入個人創新將有助于解釋個人特征將如何影響用戶對技術的感知，完善用戶采納研究模型。 為此，提出以下假設：

H2a：人臉識別支付的個人創新對其感知有用性有直接的正向影響。

H2b：人臉識別支付的個人創新對其感知易用性有直接的正向影響。

H2c：人臉識別支付的個人創新對其感知風險有直接的負向影響。

（三）社會影響

TAM 一直以來被認為是研究信息技術領域用戶接受行為的重要模型，但它并不是最完美的，不少學者就曾指出TAM忽略了社會影響（Social Influence）這一關鍵因素。Venkatesh 和Davis（2000）在研究TAM時將社會影響加入到模型中，認為社會影響的完整構成包括主觀規范、自愿性和社會形象三個方面，并證明社會影響影響用戶的使用意愿，由此形成了新的技術接受擴展模型（TAM2），在該模型中，社會影響對用戶使用意愿有正向的影響。楊水清（2012）等人認為社會影響就是：“個人感知到的社會網絡對是否接受某種創新觀念或行為的壓力。本研究將社會影響定義為用戶對是否使用人臉識別支付技術而感受到的他人影響或社會壓力。Ikemoto（2015） 在研究了法國青年用戶對移動支付的態度后也證明社會影響將影響用戶對新技術的使用意愿，在社會交際中，用戶多會關注他人的行為，用戶在移動支付的使用態度和使用習慣上更容易受到它人的影響[12]。為此，提出以下假設：

H3a：人臉識別支付的社會影響對其使用意愿有直接的正向影響。

（四）感知風險

Bauer在研究消費者購買行為時指出風險的定義類似于不確定性[13]。感知風險（Perceived Risk）是個體因無法判斷不利后果是否發生而產生的主觀感受。在研究模型中加入感知風險因素是有意義的，一方面，人臉識別技術作為新技術，在金融領域中的應用場景還在進一步挖掘當中，普通用戶接觸人臉識別技術的場景十分有限；另一方面，人臉識別技術以生物特征為基礎，存在安全隱患：識別結果存在不確定；生物密碼被盜后將無法重置。因此，可將感知風險加入假設模型，實證研究感知風險對感知有用性和使用意愿的影響。Lee（2009）通過研究在線銀行的用戶使用意愿，得出感知風險與使用意愿存在負向影響，并對感知有用性有負向影響關系，即用戶對技術的感知風險越高，相應的感知有用性和使用意愿就越低[14]。謝曉文（2017）研究中國消費者使用手機支付時證明使用意愿將受到感知風險的顯著負向影響[15]。為此，提出以下假設：

H4a：人臉識別支付的感知風險對其感知有用性有直接的負向影響。

H4b：人臉識別支付的感知風險對其使用意愿有直接的負向影響。

（五）技術接受模型

技術接受模型TAM最早由國外學者Davis[16]提出，它是研究信息技術領域中用戶對特定系統使用意愿的經典模型。感知易用性是指個體對于使用特定系統容易程度的感知，感知有用性是指個體對于使用某個系統后績效提升的感知。Gan（2016）通過研究證明了TAM模型中三個變量間的相互關系[8]。人臉識別支付是人工智能和電子商務的結合，本身含有技術因素，近年來學者也普遍使用TAM模型研究電子商務領域的用戶接受行為，結果表明：用戶對技術的感知有用性和感知易用性越強烈，用戶使用意愿發生的可能性越大；用戶對技術的感知易用性越高，其感知有用性就越強。基于以往學者的研究，提出的假設如下：

H5a：人臉識別支付的感知易用性對用戶的感知有用性有直接的正向影響。

H5b：人臉識別支付的感知易用性對用戶的使用意愿有直接的正向影響。

H6a：人臉識別支付的感知有用性對其使用意愿有直接的正向影響。

三、變量測量與數據收集

（一）問卷設計

為了解影響用戶使用人臉識別支付意愿的構成因素、初步驗證本文假設模型是否合理，我們針對該領域的專家進行了訪談，并根據專家的建議

調整模型。本文基于相關研究中的成熟量表和專家反饋意見構建了含有26個測量項的預調研問卷，并在校園中小規模發放網上問卷110份，共收回有效問卷92份。根據預調研實驗的分析結果，去掉了語義有重疊的UC4。正式問卷有25個測度項（見表1），采用Likert7級量表測量。

（二）數據收集

本文的正式問卷采用網上發放的形式，調查對象是有過移動支付經歷的人。問卷共發放350份，實際收回的有效問卷313份，問卷的有效率為89.4%。人口特征描述統計顯示參與調查的男性占48.2%，女性占51.8%，性別比例均衡；青年人是本次調查的主體；教育水平普遍較高，本科及以上學歷占89.2%。綜合來看，問卷樣本有較好的代表性，基本可以覆蓋年輕人群體。具體的統計情況見表2。

四、數據分析

（一）信度和效度分析

本文采用SPSS20和LISREL8.8分析數據的信度和效度，并通過運用結構方程模型，對模型假設做檢驗[20]。利用主成分分析法抽取特征值大于1的因子共7個，7個因子累計解釋方差74%。通常認為，Cronbachs

SymbolaA@ 應當大于0.7，組合信度CR大于0.8，因子能夠解釋測度項的信息占比50%以上，即平均抽取方根大于0.5，所有標準化的因子負載大于0.5且達到顯著水平時，認為模型通過了聚合有效性檢驗。我們可以從表3中各測度項標準化因子載荷得出各個因子的內部一致性良好，因此，問卷滿足聚合有效性檢驗。表4反映了各因子相互之間的相關系數，通過依次比較因子系數矩陣對角線和非對角線數值我們可以看出各因子的AVE值的平方根都大于該因子與其他因子的相關系數，說明因子之間具有良好的區別有效性[21]。

（二）假設檢驗

結構方程模型結果（見表5）顯示12個假設中除了假設H1c、H2a 和H2c 不成立外，其余9個假設均通過了檢驗。本文使用情境對感知風險的直接影響并不存在，可能的原因是當前使用人臉識別技術的地方大都是正規、安全措施完善的地方（銀行、連鎖餐廳、車站安檢），這些客觀環境因素使得用戶對使用人臉識別支付的風險關注程度不高，且大多數用戶沒有使用人臉識別支付的習慣，僅憑有限的其它支付經驗參與調查，最后得出的結果與假設有出入是可以接受的。個人創新對感知有用性和感知風險的影響并不成立，原因可能與生物識別的特點有關。由于人臉特征的不穩定、隱私性弱、易被他人復制等特點，使得用戶的個人創新因素并不能幫助他有效的提高其對該種支付方式的有用性感知和降低對風險的感知。（1）TAM模型中的感知有用性和感知易用性都對使用意愿有正向影響，其中感知有用性的影響最大，路徑系數為0.32，感知易用性的影響因子系數次之為0.20，再者感知易用性對感知有用性有正向影響，路徑系數為0.35，結果驗證了假設H5a、H5b和H6a。 （2）使用情境對感知易用性和感知有用性有正向的影響，路徑系數分別為0.27和0.28，驗證了假設H1b和H1a。（3）個人創新對感知易用性有正向的影響，

路徑系數為0.41，驗證了假設H2b。（4）社會影響對使用意愿有正向影響，路徑系數為0.14，驗證了假設H3a。（5）感知風險對感知有用性和使用意愿都有負向影響，路徑系數分別為-0.12和-0.19，驗證了假設H4a和H4b。表6顯示了各潛變量間的直接效應與間接效應，其中間接效應的大小為每條路徑上回歸系數的乘積 。首先考慮使用情境對使用意愿的影響，主導路徑（權重0.090）表明恰當的使用情境有利于提升人臉識別支付的感知有用性，進而會使用戶對該項技術有更強烈的使用意愿。對用戶而言，個人創新性的差異將導致其對新技術的使用意愿產生不同的態度，個人創新對使用意愿的影響是完全間接地，其主導路徑（權重0.082）反映出個人的創新性越強越有利于感知易用性的提升，從而增強用戶對新技術的使

用意愿[22]。從各潛變量影響使用意愿的總效應來看，感知有用性（總效應0.32）、感知易用性（總效應0.31）和感知風險（總效應-0.23）在影響用戶使用意愿的眾多因素中占主要比例，使用情境和個人創新則通過不同程度的影響上述三種感知變量進而間接影響使用意愿，使用情境對使用意愿的總效應為0.20，個人創新對使用意愿的總效應為0.19，強度次于感知因素對使用意愿的影響。

（三）模型穩健性檢驗

本文在模型中引入參與調查用戶的性別、年齡作為控制變量，來檢驗假設模型的穩健性，檢驗結果如圖2所示：

可以發現，引入性別和年齡等控制變量后模型的各個因子之間的關系（標準路徑系數）和顯著性水平與前文基本保持一致，同時作為控制變量的性別和年齡對使用意愿的影響檢驗結果并不顯著。穩健性結果顯示感知有用性（總效應0.33）、感知易用性（總效應0.32）和感知風險（總效應-0.23）仍是影響用戶使用意愿的主要因素，使用情境（總效應0.20）和個人創新（0.19）通過影響用戶感知間接影響使用意愿，說明模型通過了穩健性檢驗。

五、結論與未來研究

本研究建立了基于人臉識別技術的移動支付用戶使用意愿模型，并得出了以下實驗結論：（1）技術接受模型在人臉識別支付的新背景下仍具有良好的解釋力。感知有用性、感知易用性都對使用意愿有直接正向影響，并且是影響使用意愿的主要因素。（2）使用情境直接正向影響感知易用性和感知有用性，從而間接地對使用意愿有正向影響。（3）社會影響對用戶的人臉識別支付使用意愿有直接正向的影響。（4）個人創新對感知易用性有直接正向影響作用，也就是說個人創新通過直接影響感知易用性從而間接影響使用意愿。（5）感知風險對感知有用性和使用意愿均有直接的負向影響作用，表明感知風險將降低用戶對人臉識別支付的使用意愿。

未來研究可以從下面幾個方面展開：（1）豐富假設模型。可以考慮其他影響用戶使用人臉識別支付技術的因素，比如感知成本、用戶的背景知識等。（2）擴大研究對象。商家和企業是人臉識別支付技術的研發者和推廣者，針對商家和企業的研究同樣不可忽視。

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（責任編輯：鐘 瑤）