智能手環用戶持續使用意愿影響因素研究：運動時間的調節作用

莫慶民，楊 婷

(1.澳門科技大學 商學院，澳門 999078；2.海南師范大學 旅游學院,海南 海口 571158)

1 引言

可穿戴技術是美國麻省理工學院媒體實驗室提出的創新概念，時至今日智能手環已經成為可穿戴設備的熱門產品。2020年中國可穿戴設備市場的出貨量近1.1億臺，同比增長7.5%，其中智能手環的出貨量約0.259億臺，市場銷售情況占比約23.5%，市場占有率約為13%。憑借較低的購買使用成本，智能手環已經成為消費者常見的可穿戴智能設備。用戶通過使用智能手環，能夠對自我的運動健康進行管理，讓使用者能夠評估自己的日常生活狀況，從而養成關注運動健康的積極習慣。目前智能手環的應用非常廣泛，尤其在運動行為監測、老年人社群、預防醫學等運動及健康領域[1～3]。近年來特殊形勢下，人們更加注重身體健康，針對有關運動健康的智能設備的居民消費和生活方式產生了影響和改變[4]。

因此，本研究以UTAUT模型為基礎，將有使用過智能手環的用戶作為研究對象，研究影響用戶持續使用智能手環的因素、和用戶的運動時長作為調節因素影響。UTAUT模型能夠提供用戶使用行為意愿的預測能力，為可穿戴設備產品的用戶接受和持續使用意愿提供具有參考意義的研究模型。通過用戶持續使用的實證結論，在一定程度上能夠對可穿戴設備智能手環的廠商提供用戶市場的推廣和營銷改善建議，促進廠商技術和營銷策略的積極發展。

2 研究理論的背景

2.1 智能手環

智能手環是一種能夠記錄用戶日常生活運動和健康數據，監測身體狀況健康指標的可穿戴智能設備[5]。通過記錄分析身體狀況健康指標數據，幫助用戶改善健康生活、管理身體健康狀況和改變用戶行為習慣[6，7]。而人體生理檢測研究中，心率監測在可穿戴設備中是重要的功能之一[8]。在大學體育課的健康數據研究中，運動手環能夠將學生的運動步數、運動軌跡、運動天數、體質健康數據進行收集分析[9]。智能手環的普及應用，提供了日常運動和身體狀況的信息，為用戶運動與健康的關注提供了重要的作用[10，11]。

2.2 技術采納與整合理論模型

目前信息技術研究中有多種的研究理論及模型，其中有研究個體行為意向的模型，如理性行為理論(TRA)[12]、計劃行為理論(TPB)[13]、動機模型(MM)[14]、社會認知理論(SCT)[15]和創新擴散理論(IDT)[16]。這些理論是建立在社會心理學的基礎上，用來預測各種各樣的行為。1989年，Davis[17]從理性行為理論(TRA)衍生出技術接受模型(TAM)。技術接受模型(TAM)包括兩個因素——感知有用性(PU)和感知易用性(PEOU)，它們影響對使用技術的態度，進而影響使用技術的行為意向(BI)，并且感知有用性對行為意向有直接影響,TAM是一個用戶確定新技術接受行為的應用模型。直到2000年，Venkatesh and Davis[18]在TAM中加入了主觀規范(SN)因素，并形成了TAM2模型。到了2003年，Venkatesh等[19]將8個重要的用戶接受模型及影響因素進行了整合，構建了一個用戶對技術接受使用的整合模型，命名為技術采納與整合理論(UTAUT)。

2.3 智能手環相關研究

目前國內對于智能手環的研究一方面主要是用戶的各類應用場景，如陳超舉[20]中學生運動手環使用習慣和鍛煉行為調查研究。陳詩佳等[21]基于智能手環運動狀態的音樂生成系統的應用研究。吳江等[22]健康類可穿戴設備用戶融入意向影響因素的實證研究。而另一方面，也主要集中在產品的使用和購買意愿的研究，如何泳雯等[3]探討社區老年人對使用智能手環的意愿。以及對購買方式和信息的創新性以及產品的創新性變化在新產品使用和購買影響的研究[23，24]。然而對于可穿戴設備智能手環的用戶持續使用意愿研究相對較少，科技產品的消費和使用對產品能否持續使用存在影響，在信息系統的研究中是比較重要的。而用戶的持續使用與再次購買的行為是相似的，“信息系統”的持續使用通常會給用戶帶來使用成本的變化[25]。因此，探討用戶對科技產品的持續使用意愿是有研究意義和實踐價值。

3 研究設計與假設

本研究以2003 年Venkatesh等[19]提出的技術采納與整合理論(UTAUT)為基礎進行文獻回顧，結合績效期望、努力期望、社群影響、促成因素的直接影響因素，技術采納與整合理論(UTAUT)是研究學者廣泛應用的技術接受用戶使用行為模型。研究通過問卷調查方式進行數據收集，通過采用Smart PLS(3.3.3) 以及SPSS(21.0)工具對智能手環用戶持續使用意愿影響因素研究模型的數據進行描述性、信度、效度、相關性、區別效度(HTMT)、調節效應、結構方程(PLS-SEM)等分析。

3.1 研究模型

UTAUT是技術接受用戶行為研究更為完善的整合理論研究模型，UTAUT理論模型不只是應用在單一情景的研究[26]。研究者通常會根據自己的研究情境對UTAUT基礎模型進行針對性的修改，使其能充分的解釋研究物件，因此本研究對智能手環用戶持續使用意愿影響因素修改構建了完整的研究模型，圖1為研究模型。

圖1 研究模型

3.2 績效期望與持續使用意愿

Venkatesh 等[19]將績效期望定義為個人的信息技術使用能夠幫助提高工作效率。而本研究將績效期望定義為智能手環能夠使用戶更有效持續使用了解運動健康狀況。這種可穿戴設備能夠幫助用戶有效了解自身健康狀況。因此，績效期望的研究假設是：

H1：績效期望對智能手環用戶的持續使用意愿有正向影響。

Venkatesh 等[19]將努力期望定義為個人認為系統是否容易使用，增加對系統使用感知到的易用性和易學性的使用意愿。而本研究將努力期望定義為用戶使用智能手環過程中，認為智能手環是否易于持續使用的影響程度。通過智能手環簡明易懂的界面設計，用戶在學習使用智能手環的操作方式變得簡單，使用戶在短期內能夠熟練和簡便的使用。因此，努力期望的研究假設是：

H2：努力期望對智能手環用戶的持續使用意愿有正向影響。

Venkatesh 等[19]將社群影響定義為個人感受到對于其重要的人認為應該使用新技術系統。而本研究將社群影響定義為用戶感知身邊重要的人認為應該或不應該持續使用智能手環的影響程度。智能手環作為一種新穎可穿戴的科技設備有著眾多的使用者，用戶在社會交際、日常生活、工作場所或專家媒體中能夠受到身邊的社交關系或有影響力的人使用和關注，影響用戶對智能手環持續使用的意愿影響程度。因此，社群影響的研究假設是：

H3：社群影響對智能手環用戶的持續使用意愿有正向影響。

Venkatesh等[27]將習慣定義為一種反映個人隨著時間推移累積的經驗結果知覺影響。而本研究將習慣定義為用戶的日常操作保持一致的知覺行為的程度。用戶在日常生活已經形成必要的行為操作，對日常使用智能手環有持續的使用習慣。因此，習慣的研究假設是：

H4：習慣對智能手環用戶的持續使用意愿有正向影響。

Meier等[28]認為個人健康的意識是對自身健康狀況、健康問題融入日常生活的意識程度。而本研究將健康關注定義為用戶留意身體的日常生活運動量、情緒的穩定、均衡飲食的攝入量以及科學的睡眠等狀態程度，通過智能手環具有的監測功能可以收集顯示日常運動記錄、卡路里消耗、睡眠質量的情況，用戶健康關注的意識對持續使用智能手環產生影響。因此，健康關注的研究假設是：

H5：健康關注對智能手環用戶的持續使用意愿有正向影響。

賀建國[29]認為運動時間是運動訓練的學術語，是身體運動構成的重要因素，同時認為運動是最健康有效的消脂方式。本研究運動時間指的是日常生活平均每日所花費運動時間的長短。吳繼周等[30]認為有規律的每日運動時間運動頻率人群的生活質量、生理健康、心理健康高于運動時間少的人群，并養成每日運動鍛煉的習慣。劉偉等[31]認為學生運動的習慣和體育意識能增強健康體質。吳鳳彬等[32]認為運動打卡的提醒和記錄功能有利于養成良好運動習慣。唐禮群[33]認為家長與孩子一同鍛煉可以增強運動的興趣。因此，運動時間在技術采納與整合理論模型的智能手環用戶持續使用意愿調節效應的研究假設是：

H6a：運動時間在績效期望和持續使用意愿之間具有調節作用。

H6b：運動時間在努力期望和持續使用意愿之間具有調節作用。

H6c：運動時間在社群影響和持續使用意愿之間具有調節作用。

H6d：運動時間在習慣和持續使用意愿之間具有調節作用。

H6e：運動時間在健康關注和持續使用意愿之間具有調節作用。

3.3 問卷設計

調查問卷的設計分為各測量構面指標的題項和人口特征題項兩部分。問卷設計是基于Venkatesh等[19]的績效期望、努力期望、社群影響、Venkatesh等[34]的持續使用意愿、Venkatesh等[27]的習慣變量根據本研究應用特征進行改變調整，并新增本研究智能手環的功能特征健康關注變量，以及與運動健康相關的運動時間作為調節因素。本研究調查問卷的測量尺度采用李克特(Likert)5點等級量表，分別以1表示“非常不同意”，2表示“不同意”，3表示“一般”，4表示“同意”，5表示“非常同意”。

3.4 數據收集

首先進行了50份問卷的預調查，并進行了數據初步分析，以確保問卷的有效性和信效度質量。研究通過“問卷星”網上調研專業機構，對有使用智能手環的用戶作為研究對象進行數據收集。Kass等[35]經驗法則指出每一個被分析的題項至少需要5～10個的樣本量。因此研究調查的樣本數量一共收集了278份數據，剔除34份無效問卷后，最終篩除得到有效問卷244份。有效問卷回收比例達到87.77%。

4 實證分析

4.1 人口特征樣本分析

本研究使用SPSS(21.0)統計分析軟件，根據有效問卷的樣本數據進行人口特征的描述性統計分析，如表1 所示。

表1 人口統計特征

4.2 信度和效度檢驗

本研究使用Smart PLS(3.3.3)統計分析軟件，對有效問卷各測量構面指標的題項進行信度和效度檢驗。建構效度方面，各個外部因子載荷量(PLS-Loading)數值均超過0.7，Hair等[36]表明各測量構面指標的題項具有很好的建構效度。Cronbach`s Alpha(α)系數和組合信度(CR)方面，各測量構面的數值均大于0.7，Hair等[36]表明各測量構面具有良好的信度。此外，各測量構面的平均方差變異量(AVE)的值均大于0.5，Hair等[36]表明各測量構面具有良好的收斂效度，如表2 所示。

表2 信度與效度

續表2

區別效度方面，各測量構面的平均方差變異量(AVE)的算術平方根的值均大于各測量構面之間相關系數的值，Fornell等[37]表明各測量構面具有良好的區別效度，如表3 所示。

表3 區別效度

4.3 結構模型分析

Hair等[38]的研究表示聚焦模型符合PLS-SEM研究模型的目標預測。Hair等[39]指出PLS-SEM適合用于現有的理論模型基礎上進行擴展研究,并從樣本數據中通過抽出放回的自助法方式隨機抽取5000個樣本，評估路徑系數的顯著性。本研究模型以技術采納與整合理論(UTAUT)進行拓展研究，由五個自變量測量構面和一個因變量測量構面形成的聚焦型模型，因此PLS-SEM結構模型適用于本研究。

本研究使用Smart PLS(3.3.3)對研究模型進行了分析，結果如圖2 、圖3所示，以及本研究模型的假設檢驗結果如表4所示。

圖2 研究模型結果

圖3 運動時間對習慣與持續使用意愿影響的簡單斜率分析

表4 假設檢驗結果

5 研究結論與建議

本研究基于技術采納與整合理論模型為基礎，以智能手環的健康運動管理功能和用戶使用特征，在研究模型中加入健康關注和習慣兩個測量構面，構建了智能手環用戶持續使用意愿研究模型。并引入用戶的運動時間作為調節變量，分析運動時間對持續使用意愿的調節作用。

5.1 結論

(1)Hair等[36]研究指出在社會科學研究中，研究模型的R方最少要達到0.25以上。本研究模型的R方值為0.628，表示各測量構面對持續使用意愿是具有高解釋力的研究預測模型。本研究中績效期望的路徑系數(β)為0.134，T值2.124(P<0.05) 績效期望對持續使用意愿具有顯著的正向影響，H1研究假設成立。努力期望的路徑系數(β)為0.160，T值3.194(P<0.05) 努力期望對持續使用意愿具有顯著的正向影響，H2研究假設成立。社群影響的路徑系數(β)為0.122，T值2.178(P<0.05) 社群影響對持續使用意愿具有顯著的正向影響，H3研究假設成立。習慣的路徑系數(β)為0.400，T值5.694(P<0.05) 習慣對持續使用意愿具有顯著的正向影響，H4研究假設成立。健康關注的路徑系數(β)為0.161，T值2.637(P<0.05) 健康關注對持續使用意愿具有顯著的正向影響，H5研究假設成立。績效期望、努力期望、社群影響、習慣的測量構面對智能手環用戶持續使用意愿有顯著的正向影響，與Lai等[40]移動即時通訊研究的結果一致。健康關注的測量構面對智能手環用戶持續使用意愿有顯著的正向影響，與曹丹等[41]健康信息的有用性和質量對信息采納行為研究的結果一致。

(2)運動時間在習慣與持續使用意愿影響的分析結果，調節效應路徑系數為-0.136，T值2.239(P<0.05)，H6d研究假設具有顯著的負向調節作用。本研究表明隨著使用習慣的下降，運動時間較低的用戶對使用智能手環的持續意愿將會顯著降低。

(3)在智能手環用戶持續使用意愿的理論研究中，習慣因素在本研究模型中是最大影響的測量構面，其次是健康關注、努力期望因素，而績效期望、社群影響因素在研究模型中影響相對較低。事實上，可穿戴設備——智能手環在2013年首發面世，隨著制造技術和生產線的日益成熟，歷經多年的市場沉淀已經有相對大量的忠誠用戶。因此，用戶的使用習慣符合智能手環用戶持續使用意愿的最大影響因素。在疫情時期，智能手環仍有較大的出貨量，可見用戶對于能夠獲悉自身健康狀況信息的設備具有相當高的關注，而且智能手環是一種高集成度的數據傳感器——可穿戴智能設備，其簡單易上手的特性讓用戶對智能手環不會產生使用負擔。因此健康關注和努力期望因素的影響符合研究結論。目前智能手環的普及應用，眾多的消費者用戶和身邊的親朋好友都有使用，健康狀況信息功能已經是此類可穿戴設備的必備功能，因此智能手環的績效期望和社群影響在本研究中屬于較低影響的測量構面，符合研究結論。

5.2 實踐建議

對于智能手環廠商而言，用戶對智能手環的使用已經形成習慣，具有較高的使用依賴。而累積和沉淀忠誠用戶是每個品牌廠商極其需要注意的。因此在營銷推廣方面，用戶對于健康信息的收集、傳遞、改善建議以及使用的易用和操作性仍然處于較高的重視程度，因此智能手環廠商需要在健康管理功能上著重創新。如在現有的睡眠監測、心率監測等功能上，加入血氧監測、血糖監測等健康監測功能，強化注重關注健康的用戶群體營銷影響。并且在功能增加的同時也要考慮其操作的簡易性，保持易用易操作的特性在智能手環產生持續積極影響。

根據國家統計局[42]第二次全國時間利用調查資料顯示，居民的平均鍛煉時間為31 min，本研究有43.4%用戶的運動時間在30 min以上，運動時間在平均值以上水平。研究發現，隨著使用習慣的下降，運動時間較低的用戶對使用智能手環的持續意愿將會顯著降低。因此如智能手環廠商面向運動健康的定位時，對于平時較少運動的用戶應該設法提升用戶對智能手環的使用習慣，如可以從智能手環的時尚性、百搭多變的方向著手，讓智能手環不只是運動健康的設備，而是一個隨用戶著裝而改變，兼顧運動健康功能和時尚搭配的可穿戴智能設備。對于注重日常運動的用戶，應該加強運動鍛煉的監測功能，如保持并增加常用的運動檢測項目(步行、跑步、騎行、游泳等)以及運動數據的記錄查閱功能，強化熱愛運動的用戶使用習慣。

5.3 研究局限

本研究是以特殊時期進行的研究調查，在樣本數據的收集上存在數據來源單一的情況，以互聯網在線方式(問卷星)進行的問卷收集，大部分的調查對象主要是中青年人群，因而對于年老的調查對象或沒有上網的調查對象有一定局限性。目前用戶對智能手環的持續使用意愿有較高的使用習慣，然而智能手環作為可穿戴設備，即使功能繼續迭代加強并具備一定的腕表功能后，與同為可穿戴設備的智能手表定位是有一定的重疊性。因此對于智能手環的后續相關研究，應該圍繞運動訓練、健康監測、醫療監護等領域，并參考智能手環用戶持續使用意愿因素影響研究的模型為基礎，對以上的領域進行拓展延伸研究。