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[摘 要]旅游App是实现智慧旅游的一个重要工具，研究其下载使用影响因素有重要意义。文章在对技术接受模型（TAM）进行修正的基础上，通过结构方程模型（SEM）建立起旅游App下载使用行为影响因素模型。研究结果表明：（1）旅游者认知维度中的感知有用、感知易用对行为维度有显著影响，并且易用性感知显著 本文由WwW. DYLw.NeT提供，第一论文 网专业代写教育教学论文和毕业论文以及发表论文服务，欢迎光临dylw.nET影响有用性感知；（2）外部变量维度通过影响认知维度间接影响行为维度，其中，对感知易用性的影响最大；（3）旅游者认知维度中风险感知的强烈程度并不对其态度及行为产生负向影响。根据研究结果，向旅游App开发运营商提出建议：（1）重点关注信息查找和预订类工具的优化和开发；（2）总结并充分汲取现有应用的操作设计优点；（3）结合使用群体对自身能力的评估进行新应用开发；（4）重视应用的使用安全性。
[关键词]旅游App；影响因素；技术接受模型
[中图分类号]F59
[文献标识码]A
[文章编号] 1002-5006（2015）08-0026-09
引言
国家旅游局把2014年确定为“智慧旅游年”，智慧旅游建设的目的之一就是针对日益兴起的散客市场，满足游客海量的个性化旅游需求，而搭载在智能手机上的旅游App（Application）是实现智慧旅游的一个重要工具。网络的可移动性和易接近性给旅游者带来很大的变化，Tiwari和Buse指出，运营商不断尝试通过移动应用的便利性和提供足量的信息来满足商务旅行的需求，而这一切都离不开各种功能强大的App。尽管已经有部分移动商务的研究，但Ngai和Gunasekaran认为在未来还潜在着巨大的发展和变化，而且无论是国内还是国外，针对旅游移动应用的研究才刚刚起步。是什么因素影响旅游者下载使用App，这些影响因素之间有什么联系，以及通过影响因素的研究如何能为开发运营商们提供建议，这是智慧旅游建设及旅游App开发的重要问题，也正是本文所要研究的问题。
基于上述情况，本文在对技术接受模型（TAM）进行修正的基础上，采用结构方程模型（SEM）对影响旅游者下载使用旅游App的行为影响因素进行验证，分析各因素之间的相关关系，并以此为依据，向旅游App开发运营商提出建议。在自助旅游兴起的大背景下，研究旅游App这一重要的旅行工具，拓展了旅游电子商务的研究内容，同时也是对技术接受模型的延伸运用及完善，更是对智慧旅游建设的支持。
1 相关文献综述
1.1 技术接受模型
***年，Davis提出了用TAM模型来解释和预测在工作场所使用计算机的表现，技术接受模型（TAM）是在理性行为理论（TRA）的基础上提出的，Dishaw和Strong证明了态度和行为在很大程度上是具有关联性的，而用户尝试一项新技术的态度可以由两个变量解释：感知易用性和感知有用性。之后，Serenko和Bontis发现很多研究者频繁使用TAM来解释各主要因素如何影响个人接受一项新的技术。但是，将TAM模型用于对消费者的研究而不是公司职员时，需要对技术接受模型进行修正。在组织机构中把关注点放在“认知”上应该是合理的，因为很多雇员并不是出于自愿地去适应一项新的技术。然而，Moon和Kim认为消费者在做决定的时候是十分自由的，他们不需要考虑是否能适应这项新的技术，传统的TAM模型如果用来解释复杂的顾客环境就显得十分的困难。因此，许多学者在运用TAM模型时，根据不同的研究内容做了修正。TAM模型在旅游相关研究中也得到了广泛的应用，根据不同的研究内容，引入了不同的变量，但是对技术接受模型修正的应用，多集中于在线旅游电子商务的研究，引入了自我效能、心理动机、感知风险、服务质量等影响因素。技术接受模型运用在旅游App相关研究中的较少，Okumus使用技术接受模型研究消费者使用App预订餐厅的影响因素，在感知有用和易用的基础上，引入了感知愉悦、自我效能、社会规范以及技术障碍几个影响因素。
从研究的内容可以发现，TAM模型在旅游中的应用主要是围绕旅游电子商务展开的，大部分的研究集中在对在线旅游电子商务的影响因素和用户行为的研究上，学者们从各种不同的细分视角对在线旅游电商的影响因素及行为作了深入研究。相比之下，对正在逐步兴起的移动旅游电商的研究远远不足，已有的研究主要集中在不同群体对旅游移动电商的态度及接受度的研究。
本文在技术接受模型的基础上引入新变量，研究旅游App下载的影响因素，一方面再次对基础的技术接受模型进行验证，另一方面拓展了技术接受模型在旅游研究中的应用，同时，本文从旅游者使用旅游App行为的影响因素视角进行研究，在一定程度上丰富了对移动旅游电商的研究内容。
1.2 旅游App
近几年来，关于手机移动应用的研究逐渐增多，主要有6个方面，分别是对App不同领域的实际运用、发展趋势、广告设计、营销模式、客户端设计以及盈利模式的研究，而针对旅游App的研究所占比例较小。国外对旅游App的研究相较于国内更加细致和深入，Kwon在2012年对服务产业中的移动应用进行了研究，他采用TAM模型研究各影响因素与下载应用之间的关系，并采用因子分析和多元回归的方法进行验证，结论展示了促使顾客下载使用服务类移动应用的原因。Okumus在2013年研究了移动应用做为一个工具是如何促使消费者养成良好的饮食习惯，特别是在使用App进行餐饮预订时的表现。国内对旅游App的研究较少，主要涉及手机移动应用在博物馆导览中的使用研究，徐俐媛通过对国内外博物馆App的成功案例进行分析，认为手机移动应用有助于拓展博物馆教育的时空限制，增强博物馆与公众的互动；王春雷对美国迪士尼中App的运用进行了详细的介绍，展示了App的运用如何提高主题公园的运营效率和游客的满意度。
总的来说，关于旅游App的研究还处于起步阶段，角度少，已有的研究大多是针对某一类型的旅游App进行研究，缺少对旅游App整体特征及各类型间的对比评价，内容单一。劲旅智库将旅游App大致分为4个主要类型，分别是预订类（携程旅行、去哪旅行等），攻略类（旅游攻略、大拇指旅行等），分享类（面包旅行、在路上等）和工具类（航班管家、旅行翻译官等），但已有的研究没有针对这些不同类型的App使用展开对比研究。旅游App的主要优势属性，就是获取信息的即时性、多样性和可移动性，能够帮助旅游者在旅途过程中即时获取所需的多样化的信息。由于信息获取即时、信息丰富集中，能够让使用者获得更多优惠。因此，本文在技术接受模型的基础上研究旅游App下载使用行为的影响因素，结合旅游App的特殊属性，对多类旅游App的总体特征进行分析，拓展研究视角，丰富对旅游App的研究内容，其研究结果对旅游移动应用的开发及运营有着重要意义，同时也对智慧旅游的建设有参考性作用。 2 理论模型与假设
Hu和Lim等研究者认为，基础的TAM模型是十分杰出的模型之一，在多变的环境下被广泛应用于探索创新技术的接受度，并且展现出很强的预测能力。TAM有两个基本假设，第一：“感知有用”正向影响人们对一项新技术的接受态度；第二：“感知易用”也正向影响人们对这一新技术的接受态度。旅游App的有用性与易用性会影响人们对某一旅游App的热爱程度，因此会影响旅游者对这一旅游App的态度及下载使用行为。所以，根据TAM的基本理论，本文提出以下假设（图1）：
H1：旅游者对旅游App有用性的感知正向影响其对旅游App的态度及下载行为
H2：旅游者对旅游App易用性的感知正向影响其对旅游App的态度及下载行为
在TAM模型中，感知易用性通过感知有用性间接影响使用态度，感知有用性起到中间调节作用，而Lee和Strong也提出信息质量评价各维度之间并非独立，对易用性的感知会正向影响对有用性的感知，因此提出如下假设：
H3：旅游者对旅游App易用性的感知正向影响其对旅游App有用性的感知
McFarland和Hamilton指出，TAM模型在更广泛的应用于测试使用者对技术接受度时，需要研究模型所应该包含的新的结构，只有这样才能够加强模型的解释度和对接受行为的预测。除了感知有用和感知易用会对旅游者下载使用旅游App行为产生影响外，旅游者的风险感知也会影响其下载使用旅游App的态度及行为。感知风险最初是1960年由哈佛大学学者鲍尔从心理学角度延伸出来并运用到消费者行为领域的。他指出，“消费者的所有行为都会产生其自身无法准确预见的后果，而且部分后果很可能是令人不愉快的，所以从这个意义上讲，消费者的行为涉及到风险。旅游者进行旅游App的下载及使用的时候，不可避免地要输入用户名、密码等个人信息，在进行交易的环节中，甚至要输入银行卡的相关信息来完成交易。在这一过程中，旅游者虽然能够享受旅游App带来的便利和实用的各种功能，但是不可避免地对个人信息的安全感到担忧，2014年上半年“携程”这一知名旅游运营商被爆出泄露用户银行卡信息这一事件引起了不小的轰动，在一定程度上影响了消费者对旅游电商的信任度，基于上述问题，提出如下假设：
H4：旅游者对旅游App使用风险的感知负向影响其对旅游App的态度及下载行为
“自我效能”是指使用者对自身知识水平、技巧和能力的自我鉴定。Luarn和Lin指出自我效能这一影响因素已经在信息系统研究中得到了检验，Galpin等研究者得出，使用者对自我效能的评价越高，他们越倾向于尝试使用新技术。Lee等研究者在研究中发现，无论是在接受的初期，还是在接受的后期，自我效能都对感知有用和感知易用具有决定性的作用，因此提出如下假设：
H5：旅游者自我效能的评价正向影响其对旅游App有用性的感知
H6：旅游者自我效能的评价正向影响其对旅游App易用性的感知
“自我”是自己对自己存在及其状态、特点等的觉察和认识，是一种意识或心理过程。Hibaut和Kelly研究了自我角色是个体的社会地位或社会期望与个体能力相统一的产物，并且是通过特定的行为方式表现出来的，它具有互动、规范和自我表现3大功能。对自我的认知，在一定程度上会影响其心理活动及未来的行动，旅游者对自身旅游App的使用经验、接受新鲜事物能力的评价越高，就会从更多方面去评价新的技术，不仅是对实际操作的评价、更是对未知风险的评价，而对风险的感知也是旅游者的一种心理过程，自我效能的心理认识在一定程度上会影响旅游者的风险感知。基于以上分析，提出如下假设：
H7：旅游者自我效能的评价正向影响其对旅游App风险性的感知
3 研究设计与研究方法
3.1 问卷设计
问卷中潜变量“感知有用”、“感知易用”、“感知风险”、“行为态度”和“自我效能”的观测变量设定是在Davis的传统TAM模型及修正的TAM模型的基础上，结合旅游App的特征及属性建立对旅游App的接受评价体系。问卷除人口统计学特征之外，主要包括3个维度（认知变量、行为变量、外部变量）的5个潜变量，即感知有用性、感知易用性、感知风险性、态度与行为以及自我效能。观测变量的测试题采用5级李克特量表，5表示完全同意，l表示完全不同意。
3.2 样本及数据收集
本研究于2014年5月进行小范围的测试，在对测试结果进行分析的基础上，对问卷内容进行了调整。2014年6月初至6月末，通过专业的问卷网站——“问卷星”进行问卷的发放，同时使用纸质问卷对较为熟悉的旅游同仁发放，共回收问卷305份。问卷中设置了对是否有使用旅游App经历的判别，对结果为“否”的问卷进行剔除，最终回收有效问卷283份，问卷有效率为92.8%。问卷的描述性统计结果显示，调查对象的男女比例比较均衡，男女所占比例分别为48%和52%；就年龄而言，18-24周岁及25-30周岁的居多，分别占41%和44%；从学历来看，本科学历居多，约占70%；每个月的可自由支配收入3000-5000元人民币的居多，约占34%；51%的被调查对象为企业职员；接近50%的被调查者对象其手机App的使用经验超过2年。
3.3 数据分析方法
采用SPSS17.0对数据的信度和效度进行分析，然后采用AMOS17.0软件得出模型的拟合度和路径系数。
4 研究结果与分析
4.1 信度分析及效度分析
信度检验的目的在于评估量表数据的可靠度、稳定性和一致性，量表的信度越大，说明其测量的标准误差越小。运用SPSS17.0对测量指标进行信度分析发现，总量表的克朗巴哈系数a为0.902，认知维度的3个预测潜变量及行为维度和外部影响维度的2个预测潜变量的克朗巴哈系数6c都大于0.6。一般而言，a≥0.70时属于高信度，0.35≤a< 0.70时，属于信度尚可，因此，本研究所采用的样本数据具有较高的信度。 效度检验的目的在于考察量表中测量指标的有效性。运用KMO检验方法对量表进行结构效度检验，实际分析中，KMO值在0.7以上时效果较好，KMO值在0.5以下时不适合做因子分析，结果显示，量表的KMO值为0.886，说明样本数据的结构效度较好。
为了探索并验证认知、行为和外部影响3个维度的5个潜变量所构建的观察变量的可靠性和稳定性，运用SPSS17.0软件对3个维度分别进行探索性因子分析。均采用主成分分析法中的方差最大正交旋转法，按照载荷值大于0.5的标准进行因子提取，方差累计贡献率均达到60%以上。因子分析的结果显示，认知维度中可以提取3个公因子，公因子1命名为“感知有用”（包括X1、X2、X3、X4），公因子2命名为“感知易用”（包括X5、X6），公因子3命名为“感知风险”（包括X7、X8、X9）。行为维度提取1个公因子，命名为“行为态度”（包括Y1、Y2、Y3、Y4）。外部变量维度提取1个公因子，命名为“自我效能”（包括Z1、Z2、Z3）。这5个公因子刚好反映了本研究设计量表时考虑的5个潜变量，信度和有效程度也达到了较好的水平。各观测变量及其均值得分见表1。
4.2 模型修正
在假设模型拟合检验中，使用AMOS17.0作为分析工具对模型拟合度进行检验。X2是常用的检验结构方程模型的拟合性指标，但X2值会受到样本量的影响，用其检验模型拟合度并不可靠，可采用卡方与自由度比（X2 /df）替代，因此选取了X2 /df，绝对适配指数GFI、RMR、AGFI，增值适配指数NFI、RFI、TLI等指标对模型的最终拟合性进行判定。假设模型的拟合结果如表2所示（初始模型）。初始结构模型适配度指标中，RMR=0.064、AGFI=0.876、RFI=0.882均没有达到最优适配度指标，说明初始模型还需要进一步的修正。
根据修正标准及准则，使用AMOS提供的修正指标（M.I.）对模型进行修正，修正情况如下所示：（1）修正路径el一e2，修正理由：修正指标值（M.1.）=17.414（修正模型1）。（2）修正路径e14←→e15，修正理由：修正指标值（M.I.） =13.763（修正模型2）。（3）修正路径e9←→el0.修正理由：修正指标值（M.I.）=10.580（修正模型3）。修正后的适配度指标如表2所示。根据表2的结果，每做一次模型修正都能使卡方值有明显的减少，其他拟合指标都能得到明显的改善，提高了模型的适配度，因此这些修正在理论上是可行的，所以接受模型的修正结果。当再次尝试建立不同维度观测变量之间的联系时，发现新的结构关系没有修正模型3理想，因此本研究最终选择修正模型3为旅游App下载使用因素影响模型（图2）。
4.3 结果分析
（1）感知有用、感知易用与行为态度
通过分析发现，旅游者对旅游App有用性的感知显著影响旅游者的下载使用行为（表3），其路径系数为（0.398，p<0.001），假设H1通过检验。旅游App易用性的感知影响旅游者的下载行为，但是显著性相比有用性较小，路径系数为（0.309，p<0.01），假设H2通过检验，而且有用性感知对行为的影响略高于易用性。同时，从观测变量的均值分析中发现（表1），旅游者对于旅游App能够即时获取信息的赞同度最高（均值为4.20），其次分别是获取优惠价格（均值为4.01）、节约出行时间（均值为3.97）及制定个性化行程（均值为3.67）。因此可以得出，旅游者下载使用旅游App首先注重的是能够对信息进行即时的查找，其次注重能够获取优惠的价格，而对制定个性化行程的关注度相对较弱。
（2）感知易用与感知有用
旅游者对旅游App的易用程度的感知显著影响其对旅游App有用性的感知，路径系数为（0.590，p<0.001），假设H3通过检验。进一步观察感知易用的2个潜变量“操作容易”和“安装容易”，发现均值得分较高（表1），说明旅游者对当前正在运行的旅游App易用性评价较高，对于安装和实际操作的简易性程度比较满意。
（3）感知风险与行为态度
感知风险正向影响行为态度，路径系数为（0.273，p<0.001），结果与原假设相反，也就是说虽然旅游者感知到了旅游App的风险性，但并不对其下载使用旅游App产生阻碍，假设H4没有得到支持。同时注意到，感知风险的变量均值在3.6左右（表1），表示基本上赞同对风险的描述内容，即旅游者对于旅游App的使用安全性还存在着顾虑，但是对于旅游者实际使用旅游App的影响较弱。
（4）自我效能与感知有用、感知易用
自我效能对感知易用性有显著影响，路径系数为（0.555，p<0.001），对感知有用性影响的显著性较弱，路径系数为（0.202，p<0.005），假设H5、H6通过检验。同时从自我效能的变量均值得分中可以看出（表1），旅游者对自身的旅游App使用经验和对自身接受新事物的态度有积极的评估（均值在4以上），但是对自身掌握新技术的能力评估均值为3.2，是一种中立的态度。
（5）自我效能与感知风险
自我效能对风险感知有显著影响，其路径系数为（0.628，p<0.001），假设H7通过检验。结果表明，旅游者对自身接受新技术能力的评价越高，越是会从多方面去评价新技术，而风险性也是十分重要的一个考虑因素。
4.4 旅游App开发及优化建议
（1）重点关注信息查找和预订类工具的优化和开发
上述研究中表明，旅游者对旅游App有用性的感知显著影响其下载和使用行为，所以旅游App的功能用途就显得十分重要。在进一步分析中发现，旅游者对旅游Ap 本文由WwW. DYLw.NeT提供，第一论文 网专业代写教育教学论文和毕业论文以及发表论文服务，欢迎光临dylw.nETp信息即时查找和能够通过App预订获取优惠价格的感知强烈，说明旅游者对于这类旅游App的需求较为明显，他们会更多地关注和使用这一类的旅游App。因此，旅游App开发商们应该把更多的重点放在提高信息提供的及时性和预订服务体验之上，高度重视用户的个人体验，提高用户的黏性，进而为企业带来价值。同时也可以看出，目前市场上的攻略类、分享类的旅游App用户体验较弱，功能上存在一定缺陷，有较大的研究和挖掘空间。
