汪 聰，趙 潔

(安徽大學(xué) 商學(xué)院，安徽 合肥 230601)

隨著2019年《政府工作報(bào)告》“智能+”戰(zhàn)略的提出[1]，各行業(yè)進(jìn)行“智能+產(chǎn)業(yè)”模式的轉(zhuǎn)型升級(jí)，利用數(shù)字化技術(shù)創(chuàng)新服務(wù)，帶動(dòng)產(chǎn)業(yè)高速發(fā)展. 電子商務(wù)也借助人工智能等技術(shù)為用戶提供服務(wù)，擴(kuò)大了交易規(guī)模，2019年全國(guó)電子商務(wù)交易額達(dá)34.81萬(wàn)億元[2]. 雖然智能化服務(wù)給電子商務(wù)的發(fā)展帶來(lái)了好處，但據(jù)《中國(guó)青年報(bào)》的調(diào)查顯示，將近一半的受訪者認(rèn)為當(dāng)前智能客服并沒(méi)有達(dá)到理想效果，反而存在諸多問(wèn)題[3]，由此引發(fā)的用戶接受意愿不高甚至是抵觸回避[4]等現(xiàn)實(shí)問(wèn)題阻礙了智能化服務(wù)的深入推廣.

電商情境下有哪些因素會(huì)影響用戶接受智能化服務(wù)？又是如何發(fā)揮影響的？針對(duì)以上問(wèn)題，本文梳理相關(guān)研究發(fā)現(xiàn)：1)學(xué)者們?cè)谘芯恐悄芑?wù)的接受意愿時(shí)多會(huì)結(jié)合具體的應(yīng)用情境特點(diǎn)加以分析[5-7]，而在電商環(huán)境下該主題的文獻(xiàn)大多從技術(shù)應(yīng)用的角度出發(fā)，著重強(qiáng)調(diào)算法或系統(tǒng)平臺(tái)[4，8-9]等技術(shù)上的改進(jìn)，忽視了用戶需求端的分析. 2)學(xué)者們?cè)谘芯恐幸詡鹘y(tǒng)量化分析為主，這種方法認(rèn)為自變量和因變量之間的關(guān)系是線性的，考慮單個(gè)自變量對(duì)結(jié)果變量的凈影響[10]，沒(méi)有嘗試從變量組合的角度進(jìn)行分析，忽視了變量之間可能存在的相互作用.

綜上，本文綜合相關(guān)研究后，結(jié)合電商特點(diǎn)從變量組合視角出發(fā)，運(yùn)用fsQCA揭示影響用戶接受意愿的多個(gè)因素組合，旨在為企業(yè)提供可供選擇的方案集合，以便實(shí)現(xiàn)企業(yè)資源的最大化利用.

1 相關(guān)理論與文獻(xiàn)綜述

1.1 智能化服務(wù)相關(guān)研究

國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)智能化服務(wù)的研究主要集中在概念意義[11-13]、應(yīng)用模式分析[14-15]、應(yīng)用效果及改進(jìn)[4-9，16-17]三方面. 在應(yīng)用效果及改進(jìn)的研究中，學(xué)者們不僅分析了應(yīng)用智能化服務(wù)帶來(lái)的好處，如提高圖書(shū)館的工作能力[16]、提升交易效率降低成本、提升用戶體驗(yàn)[17]等；還研究了如何改進(jìn)以更好實(shí)現(xiàn)應(yīng)用效果，其中用戶需求端的研究旨在找出改進(jìn)方向，技術(shù)端的研究旨在提升服務(wù)質(zhì)量，而在電商情境下大多數(shù)學(xué)者從技術(shù)端出發(fā)研究算法優(yōu)化、推薦平臺(tái)、智能系統(tǒng)等[4，8-9]的構(gòu)建，對(duì)用戶需求端的影響因素分析較少，不利于技術(shù)的有效改進(jìn). 與此同時(shí)，用戶需求端的研究大多結(jié)合具體的應(yīng)用情境展開(kāi)，如學(xué)者錢(qián)春玲[5]在研究智能化服務(wù)的客戶接受意愿時(shí)結(jié)合銀行的情境特點(diǎn)考慮了安全性的影響；羅盛[6]在研究社區(qū)養(yǎng)老服務(wù)的接受意愿時(shí)也根據(jù)研究對(duì)象是老年人這一特點(diǎn)加入了技術(shù)焦慮變量；Yang等[7]則結(jié)合智能家居服務(wù)的特點(diǎn)研究了用戶對(duì)智能家居服務(wù)的接受度. 總之，結(jié)合電商特點(diǎn)進(jìn)行用戶需求端分析的文獻(xiàn)還較為匱乏.

綜上，本文將從用戶需求端的影響因素展開(kāi)研究，同時(shí)也將結(jié)合電商特點(diǎn)修正變量，以期使研究結(jié)論更加符合我們的電商環(huán)境.

1.2 模糊集定性比較分析法(fsQCA)

查爾斯·拉金[18-19]提出的定性比較分析法(QCA)從組合視角探究復(fù)雜因果關(guān)系，被認(rèn)為是定性與定量的融合[20]. 相關(guān)研究集中在介紹和應(yīng)用兩方面：夏鑫等[21]認(rèn)為QCA方法提供了一種新的研究邏輯并總結(jié)出它與傳統(tǒng)定量研究相比的三個(gè)優(yōu)勢(shì)；杜運(yùn)周、賈良定[22]則指出“這是管理學(xué)研究的一條新道路”. 在應(yīng)用方面，學(xué)者們根據(jù)樣本處理需要選擇不同的操作方法，其中模糊集定性比較分析法(fsQCA)用模糊得分表示結(jié)果和條件發(fā)生的程度，適合連續(xù)變量的研究，受到了許多研究者的采納. 徐廣平等[23]通過(guò)fsQCA探討了影響公司創(chuàng)業(yè)活躍度差異的多重并發(fā)因素和因果復(fù)雜機(jī)制；楊金龍等[24]運(yùn)用fsQCA對(duì)移動(dòng)學(xué)習(xí)的采納動(dòng)因進(jìn)行了組態(tài)效應(yīng)的分析，研究發(fā)現(xiàn)學(xué)習(xí)者自主性弱是導(dǎo)致移動(dòng)學(xué)習(xí)不采納的核心原因.

因此，本文將從組合視角出發(fā)，選擇fsQCA方法找出變量間組合發(fā)揮作用的機(jī)制，這也更符合現(xiàn)實(shí)世界多因一果等復(fù)雜現(xiàn)象的解釋.

1.3 UTAUT理論模型

Venkatesh等人[25]在2003年提出了技術(shù)接受與使用整合理論(Unified Theory of Acceptance and Use of Technology，UTAUT)，并在綜合已有的TAM、TRA、IDT、TPB等模型基礎(chǔ)上提煉出四個(gè)核心維度：績(jī)效預(yù)期、努力預(yù)期、社會(huì)影響和便利條件[26]. 自UTAUT模型提出至今，已在研究影響使用者認(rèn)知因素的相關(guān)認(rèn)知上得到了一致肯定，即被認(rèn)為可以有效剖析用戶的使用行為意愿[27]. 從應(yīng)用范圍來(lái)看，在國(guó)內(nèi)研究用戶使用意向時(shí)主要圍繞“互聯(lián)網(wǎng)+X”及移動(dòng)服務(wù)兩大領(lǐng)域展開(kāi)[27]，涉及互聯(lián)網(wǎng)教育、互聯(lián)網(wǎng)商務(wù)、移動(dòng)閱讀等多個(gè)主題. 程姍姍等[28]使用UTAUT和IS模型成功整合以往關(guān)于移動(dòng)學(xué)習(xí)接受度和影響因素的零碎研究，提出了新的移動(dòng)學(xué)習(xí)接受度和影響因素的理論框架；耿榮娜等[29]運(yùn)用UTAUT模型研究了社會(huì)化電子商務(wù)中用戶信息采納行為意向的影響因素；王雨等[30]運(yùn)用于研究大學(xué)生數(shù)字化閱讀的影響因素.

綜上，UTAUT模型在解釋用戶行為意向時(shí)得到了廣泛采用和肯定，因此本文也選取UTAUT模型變量以便系統(tǒng)地獲取影響因素，提高研究結(jié)果的有效程度.

2 智能化服務(wù)用戶接受意愿的影響因素

2.1 UTAUT模型變量

UTAUT模型包括績(jī)效預(yù)期、努力預(yù)期、社會(huì)影響和便利條件，前3個(gè)變量通過(guò)影響行為意愿作用于行為，便利條件直接影響行為本身，本文的研究問(wèn)題屬于行為意愿層面所以選取前三個(gè)變量.

績(jī)效預(yù)期是用戶認(rèn)為應(yīng)用某技術(shù)能幫助獲得績(jī)效的程度[25]，可看作TAM模型中的感知有用性[26]. 智能化服務(wù)是一種服務(wù)創(chuàng)新，感知有用性有利于創(chuàng)新事物的初步接受，對(duì)后續(xù)的采納與使用至關(guān)重要[31]. 即在用戶體驗(yàn)智能化服務(wù)的過(guò)程中，若感知到使用該服務(wù)帶來(lái)的好處越多，就越容易接受該服務(wù)[5-6，26]. 努力預(yù)期是指?jìng)€(gè)人在使用某一技術(shù)時(shí)預(yù)計(jì)愿意付出的努力程度，相當(dāng)于TAM模型中的感知易用性[25-26]. 用戶學(xué)習(xí)使用智能化服務(wù)需要花費(fèi)時(shí)間、精力等，若感知到的易用程度低，那么預(yù)計(jì)愿意付出的努力程度就低，接受意愿也會(huì)隨之下降[5-6，32]. 社會(huì)影響是指用戶在決定是否使用新技術(shù)時(shí)受他人影響的程度[25]. 人在社會(huì)中生存時(shí)會(huì)與他人產(chǎn)生聯(lián)系，為了保持團(tuán)體間的一致性或身份層面的認(rèn)同，其行為會(huì)受到他人的影響. 因此受到的社會(huì)影響越大，用戶接受意愿越高.

2.2 失控感知

控制感是個(gè)體對(duì)環(huán)境和自身行為控制水平的情感認(rèn)知[33]，包括實(shí)際控制和感知控制[34]. 當(dāng)失去自由選擇權(quán)或感覺(jué)到失去控制時(shí)，用戶會(huì)產(chǎn)生一種控制感受損的心理認(rèn)知狀態(tài)[35]，即失控感知. 智能化服務(wù)是基于傳感器對(duì)個(gè)人數(shù)據(jù)的收集來(lái)實(shí)現(xiàn)的，并會(huì)不斷進(jìn)行自適應(yīng)調(diào)試，給用戶展示篩選后的信息. 這種自主過(guò)濾掉不相關(guān)信息的舉動(dòng)使用戶失去自由選擇權(quán)，控制感受損[36]. 而在用戶面對(duì)智能客服時(shí)，提出的問(wèn)題并不能被理解，出現(xiàn)機(jī)械回答、答非所問(wèn)等現(xiàn)象也會(huì)讓用戶覺(jué)得不受自己控制. 研究表明控制感受損會(huì)讓用戶產(chǎn)生抗拒心理進(jìn)而出現(xiàn)回避行為或負(fù)面看待產(chǎn)品服務(wù)[4，36]. 王艷芝等[35]通過(guò)兩個(gè)情境模擬實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，企業(yè)的強(qiáng)迫好評(píng)行為會(huì)通過(guò)控制感受損消極影響用戶的好評(píng)意愿. Balta-Ozkan等[37]通過(guò)對(duì)公眾的訪談分析發(fā)現(xiàn)失控感知會(huì)阻礙其對(duì)智能家居服務(wù)的接受度. 因此失控感知會(huì)消極影響用戶接受意愿.

2.3 心理障礙

心理障礙是指用戶在接受一項(xiàng)新事物時(shí)可能存在的心理抵觸情緒. Mani等[38]認(rèn)為心理障礙可能源自于自我形象的不一致、技術(shù)焦慮、對(duì)新技術(shù)的懷疑以及對(duì)因?yàn)榧夹g(shù)減少的人際交往的需求等. 在電商環(huán)境下，人工服務(wù)大部分被機(jī)器所替代，由此產(chǎn)生的人際互動(dòng)隨之減少. 當(dāng)因智能客服的答非所問(wèn)產(chǎn)生焦急、憤怒等情緒，或因過(guò)于類似和頻繁的推薦感到煩躁時(shí)，用戶并不能得到情感化的交互與安撫. 當(dāng)情感上的人際交往需求得不到滿足時(shí)，用戶會(huì)因?yàn)榭咕艿蓉?fù)面情緒的產(chǎn)生造成心理障礙從而影響用戶行為. Marr[39]研究發(fā)現(xiàn)交互需求不滿足時(shí)產(chǎn)生的心理障礙會(huì)阻礙用戶使用自助服務(wù)技術(shù)；劉寶瑞等[40]也指出提供情感交流是讓用戶放心使用圖書(shū)館智慧服務(wù)的重點(diǎn)工作. 因此，心理障礙會(huì)降低用戶接受意愿.

根據(jù)復(fù)雜性理論，復(fù)雜系統(tǒng)內(nèi)的所有主體都在行動(dòng)并且相互影響，社會(huì)現(xiàn)象發(fā)生的原因條件之間多是相互依賴而非獨(dú)立的. 因此，解釋社會(huì)現(xiàn)象發(fā)生的原因需要用一個(gè)整體、系統(tǒng)的角度來(lái)看待[41]，據(jù)此本文提出以下命題：

命題1：五因素中任一因素都不是引致用戶接受意愿的必要條件，即任一因素都不是必須存在的.

命題2：智能化服務(wù)用戶接受意愿是多個(gè)因素相互影響下的結(jié)果，五因素以組合的形式共同發(fā)揮作用.

命題3：智能化服務(wù)用戶接受意愿的實(shí)現(xiàn)存在多個(gè)不同因素組合路徑，是一種多重路徑并發(fā)引致的結(jié)果現(xiàn)象.

通過(guò)以上命題假定任一因素或因素組合都是非必要存在，即可被替代的. 在管理實(shí)踐中，這意味著可以給企業(yè)提供多種可供選擇的方案，讓其根據(jù)自身的資源稟賦選擇某種組合以達(dá)到相同的目的，使企業(yè)資源得到最大化利用.

3 研究準(zhǔn)備與數(shù)據(jù)收集

3.1 問(wèn)卷設(shè)計(jì)與發(fā)放

本研究采用調(diào)查問(wèn)卷收集數(shù)據(jù). 問(wèn)卷包括甄別題、人口統(tǒng)計(jì)題和觀測(cè)變量題，其中觀測(cè)變量測(cè)量參考國(guó)內(nèi)外的成熟量表. 即UTAUT模型變量參考錢(qián)春玲[5]、羅盛等[6]、Venkatesh V et al.[25]、蘇婉等[26]；失控感知參考郭芳[33]、Balta-Ozkan N et al[37]；心理障礙參考Mani Z， Chouk I[38]；接受意愿參考Venkatesh V et al.[25]、Davis F D et al.[31]. 先在小群體范圍進(jìn)行預(yù)調(diào)研，根據(jù)信效度修正量表題項(xiàng)，形成最終問(wèn)卷發(fā)放.

3.2 數(shù)據(jù)收集和描述性統(tǒng)計(jì)

2020年1月8日在問(wèn)卷星平臺(tái)設(shè)計(jì)調(diào)查問(wèn)卷(https：//www.wjx.cn/m/53966378.aspx)，隨后通過(guò)微博、微信等社交媒體渠道和圖書(shū)館進(jìn)行線上、線下發(fā)放. 截至2020年1月18日回收完畢，共回收問(wèn)卷237份. 通過(guò)甄別刪除無(wú)智能化服務(wù)體驗(yàn)的29份及填涂不清、漏題等的31份，剩余有效問(wèn)卷177份，有效率達(dá)74.6%. 樣本的人口統(tǒng)計(jì)學(xué)特征為：女性112人占比63.3%，男性65人占比36.7%；年齡基本分布在21～39歲(92.7%)；受教育程度方面本科(53.1%)和碩士(39.5%)占比較大；職業(yè)以在讀學(xué)生(58.2%)和企業(yè)職工(33.9%)為主.

3.3 信度、效度檢驗(yàn)

首先進(jìn)行Harman單因素檢驗(yàn)[42]，結(jié)果顯示在未經(jīng)旋轉(zhuǎn)前第一個(gè)因子解釋了所有變量測(cè)量題項(xiàng)35.238%的變異，不占大多數(shù)，表明不存在明顯的同源偏差(CMV)問(wèn)題. 隨后進(jìn)行信度、效度檢驗(yàn)，結(jié)果均達(dá)到標(biāo)準(zhǔn)，數(shù)據(jù)良好(如表1、2所示).

表1 信度、效度檢驗(yàn)表

續(xù)表1

表2 區(qū)別效度檢驗(yàn)表

4 FsQCA因素組合分析

為了從組合視角研究不同因素是如何共同作用智能化服務(wù)的用戶接受意愿，找出引致用戶接受意愿的因素組合(構(gòu)型)，本研究運(yùn)用fsQCA軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)分析.

通過(guò)fsQCA軟件中的calibrate函數(shù)將問(wèn)卷數(shù)據(jù)校準(zhǔn)轉(zhuǎn)換為0～1的模糊隸屬度得分，此時(shí)需要選擇三個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)：完全非隸屬點(diǎn)、交叉點(diǎn)和完全隸屬點(diǎn)[43]. 根據(jù)樣本數(shù)據(jù)分布情況，本研究選取(10，90)百分位數(shù)作為完全非隸屬點(diǎn)和完全隸屬點(diǎn)，中位數(shù)作為交叉點(diǎn)進(jìn)行校準(zhǔn).

4.2 必要性檢驗(yàn)

在fsQCA 軟件中“Analysis-Necessary Conditions”完成必要性檢驗(yàn)[43]，以判斷單個(gè)條件存在(或不存在)是否為結(jié)果變量的必要條件. 其中，一致性(Consistency)是該變量為結(jié)果變量必要條件的程度，是一種可能性大小；覆蓋率(Coverage)反映有多少案例能解釋該變量的必要性[44]，是一種解釋力大小. 一般而言，當(dāng)一致性大于 0.9時(shí)，認(rèn)為該前因是結(jié)果的必要條件[45](結(jié)果如表3所示).

表中數(shù)據(jù)顯示，所有條件無(wú)論其存在與否對(duì)于用戶接受(不接受)意愿而言，它們的一致性Consistency值均小于0.9，由此作出判斷這五個(gè)前因條件中任一因素對(duì)引致用戶接受意愿來(lái)說(shuō)不存在必要性，證明了命題 1.

4.3 充分性分析

將案例按照條件的不同組合(即構(gòu)型)進(jìn)行歸類來(lái)構(gòu)建真值表，通過(guò)一致性和頻數(shù)閾值的設(shè)定剔除部分構(gòu)型，其中一致性是指該構(gòu)型引致結(jié)果發(fā)生的可能程度，可看作回歸分析中的P值，拉金建議一致性閾值至少大于0.75，大部分研究中設(shè)定為0.8；頻數(shù)是指某一構(gòu)型在真實(shí)的樣本中實(shí)際出現(xiàn)的次數(shù)，頻數(shù)閾值設(shè)定后需保留樣本量不低于總樣本量的 80%[46]. 本文中設(shè)定一致性閾值為0.8，頻數(shù)閾值為1.

基于篩選后的真值表分析會(huì)得到三種解：簡(jiǎn)約解、復(fù)雜解和中間解. 其中，復(fù)雜解可能會(huì)產(chǎn)生較多矛盾組合，簡(jiǎn)約解可能忽視較多信息，因此研究中多采用中間解進(jìn)行分析[47]. 另外，F(xiàn)iss[48]將中間解和簡(jiǎn)約解中共同包含的前因條件稱為核心條件，認(rèn)為其對(duì)于結(jié)果產(chǎn)生重要影響；而將僅包含在中間解且未在簡(jiǎn)約解中出現(xiàn)的前因條件稱為邊緣條件，認(rèn)為該變量對(duì)結(jié)果有輔助貢獻(xiàn). 本研究選取中間解分析時(shí)結(jié)合簡(jiǎn)約解中的構(gòu)型劃分核心條件，最終得到構(gòu)型結(jié)果如表4所示.

表4 引致用戶接受意愿的條件組合(構(gòu)型)

表示條件不存在或存在水平低；無(wú)符號(hào)表示存在與否不影響結(jié)果.

表中一致性是指該構(gòu)型引致結(jié)果發(fā)生的可能程度，可看作回歸分析中的P值；覆蓋率是指結(jié)果變量在多大程度上是由該方案引致的，是一種方案解釋力度大小的見(jiàn)證，可看作回歸分析中的R2. 其中原始覆蓋率是指案例樣本中能被該方案解釋的案例占比，凈覆蓋率是指樣本中僅能被該方案解釋的案例占比. 總體來(lái)看，表4中展示了4個(gè)構(gòu)型方案，各構(gòu)型方案和總體方案一致性的最低值為0.82，均在可接受閾值0.75以上[44]，證明表中所列的這些構(gòu)型均能夠在較高程度上引致用戶接受意愿. 表中每個(gè)構(gòu)型的原始覆蓋率均大于38%，說(shuō)明每種構(gòu)型方案能解釋38%以上的用戶接受意愿，同時(shí)4種構(gòu)型的總體方案覆蓋率為70.9%，說(shuō)明表中所示的四種構(gòu)型能在較好的程度上解釋用戶接受意愿.

除一致性和覆蓋率指標(biāo)外，每種構(gòu)型都是由不同的前因條件組合而成，不存在單獨(dú)條件的作用，證明了命題 2；并且一共有4種構(gòu)型可以引致用戶接受意愿，證明了命題 3.

5 結(jié)語(yǔ)

5.1 研究結(jié)論

根據(jù)表4可得引致用戶接受意愿的4種構(gòu)型：1)存在較高水平的績(jī)效預(yù)期和努力預(yù)期，且心理障礙不存在或存在水平低；2)存在較高水平的績(jī)效預(yù)期、努力預(yù)期和社會(huì)影響；3)存在較高水平的努力預(yù)期、社會(huì)影響且失控感知和心理障礙不存在或存在水平低；4)存在較高水平的績(jī)效預(yù)期、社會(huì)影響、失控感知和心理障礙.

用數(shù)學(xué)式對(duì)以上方案進(jìn)行匯總表達(dá)，其中符號(hào)“+”表示或者，符號(hào)“*”表示條件同時(shí)存在，符號(hào)“～”表示條件的否定面，符號(hào)“→”表示推導(dǎo)出. 總結(jié)后的公式為：

5.2 討論

根據(jù)上述研究結(jié)論，本文有以下幾點(diǎn)發(fā)現(xiàn)：

1)QCA確實(shí)能在一定程度上實(shí)現(xiàn)對(duì)現(xiàn)有理論的評(píng)估，是一項(xiàng)尤為有效的理論檢驗(yàn)工具. 觀察表4中的構(gòu)型2：較高水平的績(jī)效預(yù)期、努力預(yù)期和社會(huì)影響會(huì)引致用戶接受意愿，失控感知與心理障礙變量的存在與否不受限制. 可以發(fā)現(xiàn)其條件組合即為UTAUT模型中的變量組合，且在四個(gè)構(gòu)型方案中的原始覆蓋率(54%)最高，表明該構(gòu)型方案對(duì)樣本案例解釋力度最大，校驗(yàn)了UTAUT模型.

2)任一前因條件都不是引致用戶接受意愿的必要條件. 構(gòu)型1中社會(huì)影響與失控感知、構(gòu)型2中心理障礙、構(gòu)型3的績(jī)效預(yù)期和構(gòu)型4的努力預(yù)期分別證明了特定組合下變量存在的非必要性. 綜上所述，不同于以往研究所示的某因素要么顯著積極影響必須存在，要么消極影響必須消失的結(jié)果，本研究發(fā)現(xiàn)在不同條件組合下任一因素的存在與否不絕對(duì)，積極因素可以不存在，消極因素也可存在. 因此，企業(yè)在對(duì)智能化服務(wù)進(jìn)行優(yōu)化時(shí)可以著重選擇其中易突破的模塊進(jìn)行研發(fā)投入，達(dá)到有限資源的最大化利用.

3)績(jī)效預(yù)期是用戶接受智能化服務(wù)的關(guān)鍵要素，企業(yè)可重點(diǎn)研發(fā)該模塊. 構(gòu)型1、2、4中均需要存在較高水平的績(jī)效預(yù)期才能引致用戶接受意愿，由此看來(lái)電商環(huán)境下用戶最重視智能化服務(wù)的績(jī)效預(yù)期. 此外通過(guò)比較構(gòu)型2、3，可以發(fā)現(xiàn)存在較高水平績(jī)效預(yù)期時(shí)，失控感知和心理障礙帶來(lái)的負(fù)面影響會(huì)被抵消，所以要想提高用戶的接受程度，就要保證服務(wù)給用戶帶來(lái)較高的績(jī)效水平，以在一定程度上彌補(bǔ)其他因素帶來(lái)的負(fù)面影響，即使用戶控制感受損、心理障礙發(fā)生時(shí)也會(huì)有接受意愿.

本研究從用戶需求端出發(fā)探究影響因素，運(yùn)用fsQCA 找到引致用戶接受意愿的4種不同構(gòu)型，為智能化服務(wù)的優(yōu)化提供了方向指導(dǎo)，有利于企業(yè)研發(fā)資源投入的最大化利用. 但本研究在樣本數(shù)據(jù)方面以學(xué)生群體為主，此后可拓展發(fā)放渠道，考慮更多群體，提高結(jié)論普適程度.