云農業參與意愿影響因素研究*
——基于技術接受模型的分析

楊蒙山

（煙臺大學，山東 煙臺 264000）

發展農業，離不開科技支撐。云農業是在“互聯網+農業”下進行的一種新模式的探討，對耕種的流程進行網絡化設計，優化組合各個環節，通過技術手段使線上操作和線下種植相結合，模擬虛擬和現實的耕種場景，讓用戶足不出戶就能體驗田園耕種[1]。雖然云農業模式的探索實踐早已開展，但對絕大多數網絡用戶來說，云農業模式并沒有得到有效的推進，如果想吸引更多的用戶參與到其中，需要娛樂趣味強的互動[2]、充分的宣傳推廣[3]、合理的激勵機制[4]。

1 文獻回顧與假設提出

1.1 技術接受模型

技術接受模型（Technology Acceptance Model, TAM）是一個了解技術行為意向因素的有效感知理論模型。TAM模型被廣泛應用于研究用戶對各種信息技術的接受，基于技術接受模型的研究，指出其他變量影響模型核心變量的過程，如有用性、易用性、態度和使用者的實際接受和使用[5]。在TAM模型的基礎上，Venkatesh等構建了包含感知有用性和感知易用性的綜合模型TAM3[6]。在信息交織復雜變化的背景下，感知有用性和感知易用性這兩個關鍵變量解釋用戶的使用行為不再準確，因此該模型在運用時往往多方面同時擴展。而將感知娛樂性整合到TAM模型當中[7]，這為研究用戶在線參與云農業意愿的影響因素提供了理論支撐。

1.2 研究假設模型的提出

本研究以TAM3模型為依據，建立云農業參與影響因素的假設模型，主觀規范[8]、感知風險[9]和感知娛樂性[10]共同影響感知有用性；感知有用性和感知易用性共同影響態度，感知易用性同時影響感知有用性和態度[11]；態度影響使用意愿[12]。假設模型遵循TAM3模型的基本假設，為了保證模型的精煉性和解釋度，本研究共含7個變量，研究假設模型圖如圖1所示。

圖1 研究假設模型圖

1）主觀規范是指個人對于是否采取某項特定行為所感受到的社會壓力[13]。社會壓力可能來自外在的環境，就本研究而言，將主觀規范定義為：當用戶決定是否參與云農業時，受到來自身邊親朋好友對于參與云農業的意愿的影響程度[8]，且主觀規范對于農戶接受、使用云農業有著重要影響。因此，提出假設1，即H1：用戶對參與云農業的主觀規范正向影響其感知有用性。

2）感知風險是指用戶感知某種行為的不確定性和后果嚴重性，因而造成的風險[9]。已有研究表明，感知風險對余額寶使用意愿的影響是最顯著的[14]。因此，提出假設2，即H2：用戶對參與“互聯網+農業”的感知風險正向影響其感知有用性。

3）已有研究表明，感知娛樂性對移動互聯網服務的持續參與意愿具有積極的正向影響[10]。因此，提出假設3，即H3：用戶對參與云農業的感知娛樂性正向影響其感知有用性。

4）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[11]，但感知易用性和感知風險對態度作用并不顯著，而感知易用性可通過感知有用性對其產生間接影響。因此，提出假設4、假設5，即H4：用戶對參與云農業的感知易用性正向影響其感知有用性；H5：用戶對參與云農業的感知有用性正向影響其態度。

5）在研究中指出使用態度對使用意愿產生較大的路徑系數的顯著影響[12]。因此，提出假設6，即H6：用戶對參與云農業的態度正向影響其使用意愿。

2 研究設計

2.1 問卷編制

本研究基于一份“用戶在線參與云農業意愿”信息問卷而展開社會調查，問卷可分為“性別、年齡、收入等基本人口統計學”信息問卷和“在線參與云農業意愿量表”，一共設有28個題項，采用李克特五點量表法，即非常不同意、不同意、一般、同意、非常同意，分別用1~5分表示，通過量化來測量假設模型中的7個變量。

TAM模型中“主觀規范”“感知風險”“感知娛樂性”“感知有用性”“感知易用性”“態度”“使用意愿”變量涉及21個題項，借鑒Venkatesh等已有的研究成果[15]。根據徐茂洲等[16]的研究，計算了各題項的相關系數均低于0.9，且各題項的決斷值（CR）都達到顯著水平，故保留所有題項。

2.2 樣本及數據收集

通過采取線上問卷星隨機征集與在線下派發紙質版問卷相結合的調查方式，隨機抽樣發放問卷共計420份，去掉了有缺失值的問卷12份，本次通過隨機問卷調查形式獲得有效問卷數共408份，有效率達到了97.14%。本次在被抽取問卷調查者人群范圍中，男女比例基本能接近1∶1，年齡趨于18~30歲的群體之間，說明了隨機抽取調查問卷樣本中還是以年輕人群體為主。

3 數據分析

本研究采用SPSS24.0和AMOS26.0統計分析軟件對研究模型的信效度、模型擬合度進行分析，通過分析驗證了研究假設。

3.1 信度分析

信度分析即內部可靠性的分析，是人們用來分析衡量調查能否正確展開活動的重要數據基礎，反映著各個測量項數據與各個測量度變量間的相互一致性。當克隆巴赫α系數值和CR值均大于0.7時，各測量度項均具有良好可靠信度和可靠一致性。因此，應用SPSS24.0對有效問卷數據進行分析，結果表明克隆巴赫α系數值均＞0.7，并且各項CR值均＞0.7，故各測量題項具有良好的信度。結果如表1所示。

表1 信度分析

3.2 效度分析

效度法的測量分析技術是用于衡量測量工具方法或者任何檢測計量手段能夠迅速且準確反映出所需或可測量的具體事物質量值真實準確的程度。本研究采用對被觀測項的標準化因子載荷和平均方差提取量（AVE）來進行檢驗，若其AVE均＞0.5，則可說明在本實驗得到的以上各個可測量到的變量值均具有較高的準確度和效度。如表2所示，本研究標準化因子載荷和平均方差提取量（AVE）系數均＞0.5，即已基本證明包含了本項研究數據的模型達到了相對較高水準的收斂時效度。根據Fornell等[17]的建議，各因子的平均方差提取量（AVE）開根號值大于其對應變量的相關系數，則各因子具有區別效度。由表2可知，AVE、PU、PE、ENJ、SN、PR、ATT、BI各因子具有良好的區別效度。

表2 效度分析

4 實證分析

4.1 結構模型假設檢驗

本研究采用AMOS26.0進行分析。首先對模型的整體適配度進行檢驗，結果如表3所示。本研究參考應用最廣泛的X2/df、CFI、RMSEA、TEL、GFI、NFI、AGFI等7種擬合度指標進行檢驗。表中數據說明本研究模型擬合指標均在可接受的范圍內，因此，本研究模型的擬合度良好。

表3 模型擬合度

4.2 假設檢驗

如表4所示，用戶對在線參與云農業的感知風險、主觀規范、感知娛樂性、感知易用性對感知有用性，感知有用性對態度，態度對使用意愿均有顯著影響（P＜0.01），說明假設成立。

表4 結構方程模型路徑分析結果

5 研究結果

本研究以用戶在線參與云農業的意愿為切入點，探討影響用戶持續在線參與云農業的意愿的因素，結果顯示，用戶在線參與云農業的主觀規范、感知風險、感知娛樂性、感知易用性對感知有用性、感知有用性對態度、態度對使用意愿有顯著的正向作用。這一結論與Schierz等[8]、Koyama等[9]、Jin等[10]、王昶等[11]的研究結果相一致。其中，感知有用性直接影響態度，是用戶在線參與云農業的主要影響因素，感知娛樂性、主觀規范、感知風險在一定程度上通過感知有用性間接影響用戶的參與態度，是用戶在線參與云農業的有效影響因素。感知易用性通過感知有用性也間接影響用戶的參與意愿，因此也是用戶在線參與云農業意愿的重要影響因素。

6 對策建議

基于上述研究結果，為了讓更多的用戶積極參與到云農業當中，助力鄉村振興，本研究從用戶實際需求和云農業模式的探索實踐出發，提出以下建議：

1）降低感知風險。雙方根據協議內容約定種植過程，并將在專業的技術指導下開展農產品種植活動。詳細約定收購的基本價格、綠色防控以及質量審核等。

2）提高感知娛樂性。提升人機交互性，通過游戲化的設置使得人機互動趣味更加突出，提升用戶的持續參與興趣。

3）加強主觀規范。通過提高軟件操作的社群屬性來加強主觀規范，企業可以依托互聯網平臺進行多樣宣傳，吸引流量，并且通過游戲化社群激勵用戶持續參與，提高用戶的忠誠度。

4）提高感知有用性。通過平臺建設，可讓用戶全程監控自己的“一畝三分地”，追蹤綠色農產品的種植生產過程，賦予農產品無公害、營養豐富的產品特色，解決傳統農業行業不透明的痛點，提高用戶對農產品及平臺的信任度。