《旅游学刊》

1.2 技术接受模型

Davis提出的技术接受模型（TAM）以理性行为理论（TRA）和计划行为理论（TPB）为基础，其中，TRA 和TPB 主要是解释个体行为的普适模型。TAM模型则是TRA模型在信息技术采纳过程中的演化，研究个体接受并采用某种新技术的影响因素，解释和预测个体的技术使用行为 [20]。TAM模型包括两个关键变量：感知有用性和感知易用性 [21]。感知有用性被定义为一个人使用特定系统对其工作绩效的提高程度。感知易用性被定义为一个人使用特定系统的难易程度。TAM模型认为，个体的使用行为由行为意愿决定，行为意愿由使用态度和感知有用性决定，使用态度由感知有用性和感知易用性决定，外部变量影响感知有用性和感知易用性，感知易用性通过感知有用性间接影响使用态度 [20]。TAM 模型结构严谨，具有高度的有效性和可靠性，在信息技术研究方面，成功地预测了用户接受和使用信息技术，获得了大量实证经验研究支持，已经成为用户接受信息系统的最有影响的研究模型之一 [22]。越来越多的学者用TAM 模型研究消费者网购、移动图书馆、在线学习等领域用户的使用意愿和使用行为 [23-26]。

近年来，TAM及其扩展模型在旅游研究中也得到了广泛应用。李东和和张鹭旭扩展TAM模型，构建旅游App下载使用影响因素模型，得出旅游者对旅游App的认知会影响其下载使用行为，具体表现为感知有用性和感知易用性对行为态度产生直接影响 [27]。徐菲菲和黄磊整合了TAM模型和任务-技术匹配模型（task-technology fit model，TTF），构建了景区智慧旅游系统使用意愿影响因素结构模型，得出影响用户接受景区智慧旅游系统的内外部因素主要有感知易用性、感知有用性、任务特征、技术特征、任务-技术匹配度及使用意愿6项 [28]；Kaushik等运用扩展的TAM 模型预测游客在离线的酒店自助服务技术的态度，发现信任因素比主观规范因素对游客态度的影响更为显著 [29]。

1.3 研究假设与理论模型

本文在TAM模型的基础上，结合移动短视频社交性和娱乐性的特点，构建了移动短视频的使用对游客行为意愿的影响模型。模型包含感知有用性、感知易用性、感知娱乐性、主观规范、交互性、使用态度和行为意愿7个核心研究变量。

感知有用性是指，旅游者使用移动短视频将有助于获得有效的旅游信息、提高出行效率的程度 [20]。感知易用性是指，旅游者掌握移动短视频应用的难易程度 [20]。TAM模型中，感知有用性和感知易用性都会影响用户对网站的态度，感知有用性会影响行为意愿 [20]。多位学者也证实，感知有用性和感知易用性会影响在线用户的参与态度 [30-31]。旅游者越是觉得使用移动短视频简单、方便，就越觉得移动短视频有用，对其评价更加积极。Hung 等将关于TAM应用的文章进行分类，其中绝大多数的文章表明，感知易用性会对感知有用性产生积极影响 [32]。

基于此，本文提出以下假设：

H1：感知有用性对旅游者的使用态度具有显著的正向影响

H2：感知易用性对旅游者的使用态度具有显著的正向影响

H3：感知有用性对旅游者行为意愿具有显著的正向影响

H4：感知易用性对感知有用性具有显著的正向影响

Hung等认为，现有的研究没有提供关于概念化和测量感知娱乐性的子维度的明确方向，并证实了感知娱乐性对使用态度有积极影响 [33]。Moon 和Kim将感知娱乐性作为内在动机因素，与TAM模型结合在一起，证实了感知娱乐性会正向影响用户对使用万维网的态度 [34]。本文将感知娱乐性作为内部影响因素，定义为旅游者在使用移动短视频了解旅游目的地时内心的愉悦程度。旅游者通过观看移动短视频，打发无聊的时间，得到放松和愉悦感。旅游者对移动短视频的感知娱乐性越强，对其评价越正面。

基于此，本文得出以下假设：

H5：感知娱乐性对旅游者的使用态度具有显著的正向影响

使用态度是指，旅游者在使用移动短视频时主观上给予正面或负面的评价 [20]。行为意愿是指，旅游者在使用移动短视频了解旅游目的地后可能采取的特定行为或行为倾向，如旅行意愿、推荐意愿和重游意愿 [20]。基于TAM的研究表明，对技术的态度是影响行为意愿的关键因素之一 [20,35-36]。当旅游者对移动短视频有正面看法时，行为意愿的可能性会增加。

基于此，本文提出以下假设：

H6：使用态度对旅游者行为意愿具有显著的正向影响

主观规范是指，旅游者感知到对他或她来说重要的人认为他或她是否应该使用移动短视频 [37]。大量研究通过在模型中添加外部变量来扩展TAM，以增强对用户接受行为的理解 [38]。许多心理学研究推测，主观规范是感知有用性的重要决定因素 [39]。Teo证实了作为外部变量的主观规范对职前教师使用计算机的感知有用性和感知易用性有正向影响 [40]。Marcinkiewicz 和Regstad 研究了主观规范对技术使用的影响，发现主观规范是计算机使用的最具预测性的因素，与自我能力、感知相关性和创新性并行 [41]。当一个对他或她来说重要的人认为一个系统是有用的、易于使用或乐于使用时，可能也会以同样的方式思考 [42]。

基于此，本文提出以下假设：

H7：主观规范对感知娱乐性具有显著的正向影响

H8：主观规范对感知有用性具有显著的正向影响

H9：主观规范对感知易用性具有显著的正向影响

交互性是指，旅游者通过移动短视频与发布者或粉丝之间的交流沟通 [43]。交互性被认为是信息系统中的一个关键特征，并且对感知易用性产生积极影响 [44]。用户能够轻松便捷地使用移动短视频进行各种形式的交互，与他人交换信息，增加自己的知识，从而使他们更有可能继续使用该系统 [45]。Hsu等认为，交互性与即时获取有用信息的能力有关 [46]。旅游者通过移动短视频与发布者或粉丝之间的沟通交流增加了乐趣。

基于此，本文提出以下假设：

H10：交互性对感知娱乐性具有显著的正向影响

H11：交互性对感知有用性具有显著的正向影响

H12：交互性对感知易用性具有显著的正向影响

基于上述假设，本文研究模型如图1所示。

图1 概念模型

Fig.1 Conceptual model

2 研究设计2.1 问卷设计

本文在设计问卷过程中选用了文献分析法和焦点小组访谈法确定研究变量。考虑到本文探究的是移动短视频使用对旅游者行为意愿（旅行意愿、推荐意愿和重游意愿）影响，故焦点小组访谈成员由9 人组成，主要集合3 类人群：（1）通过使用移动短视频产生旅游意愿且已经实现出游行为的旅游者；（2）通过使用移动短视频产生旅游意愿但尚未实现出游行为的旅游者；（3）使用移动短视频了解旅游目的地但未形成旅游意愿、在未来有潜在需求的旅游者。在此基础上，选择使用移动短视频的100 名旅游者作为研究对象进行预调研，对问卷设计中游客难以理解、存在歧义的问题进行了删除、修订和补充：一是删除了行为意愿变量中的“在未来我可能去移动短视频里拍摄的旅游目的地旅游”，这一问项与“在未来我愿意去移动短视频里拍摄的旅游目的地旅游”相似；二是将“我认为使用移动短视频了解旅游目的地很有趣”问项从使用态度变量调整到感知娱乐性变量；三是补充了使用态度变量中的“总的来说，我对使用移动短视频了解旅游目的地的评价是正面的”，增加了对使用移动短视频的总体评价。

问卷中包括对视频使用者性别、年龄、受教育程度、月收入和职业等调研对象个人基本信息的问项，也加入了移动短视频的使用频率、使用次数和年限等衡量旅游者移动短视频的使用经验和自发性的问项。感知有用性、感知易用性、感知娱乐性、交互性、主观规范、使用态度、行为意愿7 个核心潜变量的观测变量主要借鉴经典文献进行设计（文献来源具体见表1），共计28 个问项（测量题项具体见表1）。其中，现有研究中核心潜变量交互性的测量变量一般侧重于在社交平台上的交互 [47]。通过焦点小组的访谈，研究认为交互性也体现于与熟悉的朋友之间的交互，因此增设问项：“IT2 发布移动短视频后会得到朋友的响应（观看、点赞、评论等）”“IT3通过移动短视频能加深与朋友间的沟通交流”“IT4看到有趣的移动短视频内容我会分享给朋友”。传统的测量变量侧重于采用Likert 5 分等距尺度进行编制，数字1～5分别代表非常不同意、不同意、一般、同意、非常同意。

表1 变量测量题项

Tab.1 Variable measurement items

2.2 数据采集

本文主要探究移动短视频的使用对旅游者行为意愿的影响。调查对象为使用移动设备（如手机、平板电脑等）在移动短视频平台上观看短视频的用户。调查小组采用任意抽样法，在2019年3月11 日至3 月18 日期间通过微信、QQ 等平台线上和线下结合发放问卷。共发放问卷952 份，剔除无效问卷和未使用过移动短视频的调查问卷（240 份)，最终得到有效问卷712份，问卷有效率为81.2%。

样本构成中，总体样本男女比例约为1:2，男性占32.2%，女性占67.8%，年龄以19～30 岁为主（52.4%），受教育程度以本科为主（54.4%），月收入以5000 元及以下为主（63.7%），职业以学生为主（41.9%）。这是移动短视频的主要受众人群，对新技术的接受能力较强，有较多的空闲时间浏览和应用移动短视频 [27,50]。使用移动短视频的年限以两年以下为主（67.6%），这与移动短视频兴起的时间较短有关。每天都会看移动短视频的占36.5%，占比次之的是有需要时才用移动短视频（34.0%）。再者，每年旅行2～3次占46.2%，占比其次的是每年旅行1次（34.8%）。

3 数据分析和结果3.1 信度和效度检验

首先，选用Cronbach’s α系数对所得数据进行信度检验。Cronbach’s α系数越大，说明测量的信度越高，通常认为，当Cronbach’s α系数大于0.7时说明可靠性较高 [51]。本研究问卷整体信度为0.963，各潜变量的Cronbach’s α系数均大于0.7，信度较高，说明问卷内在一致性效果良好（表2）。其次，采用KMO检验对量表的效度进行检验。检验结果显示，问卷整体的KMO 值为0.962，大于最低标准值0.5，说明问卷适合做因素分析。再次，用标准载荷、平均方差萃取量（AVE）和组合信度（CR）反映聚敛效度 [52]。由表2 可以看出，显变量的因子载荷在0.693～0.936 之间，均大于0.5，说明量表具有较好的收敛性 [53]。各潜变量的AVE值在0.618～0.783之间，均大于0.5，说明这7个潜变量从对应的观测变量中获得了程度较高的变异量，测量模型具有很好的收敛性 [54]。组合信度是结构方程测量模型中用以检验潜变量的信度质量的指标，若潜变量的CR 值在0.6～0.7之间，表示测量模型的构念信度佳；若CR值在0.7以上，表示测量模型的构念信度良好 [55]。本研究的各潜变量的CR 值均大于0.7，说明研究模型的内部一致性很好。最后，采用AVE 值检验区分效度。若AVE 值均大于相对应的潜变量间相关系数的平方值，这说明区别效度好 [56]。经检验，本研究构念的区别效度良好。

表2 描述性统计量及量表信度与收敛效度检验

Tab.2 Deive statistics and reliability and convergent validity of the scale

3.2 模型拟合与修正

在信度和效度检验结果较好的前提下，本研究用Mplus 7软件进行结构方程模型建模。通过极大似然估计法对样本数据进行分析，得到了7 个潜变量和28个显变量组成的结构方程模型，对结构模型进行进一步的分析。原始模型的整体拟合效果较好，但修正指数（MI）的检验结果显示：外部因素的潜变量主观规范与交互性之间可能存在相关关系，假设预设两者之间的残差项存在共变关系，则卡方值将会降低214.878。而这一假设在理论上可以获得相关的支撑 [57]。显然，旅游者在使用移动短视频的过程中可能受到了各类人群的主观规范，但同时主要的互动也是与亲人、朋友、领导等进行。反之，如果旅游者有社交互动的需求也将会更加受到主要关系人的规范。因此接受这一修正，加入“e32➝e33”的路径。修正模型的适配度结果如下：卡方自由度比为3.329。一般情况下，认为卡方自由度比0.90为优），TLI为0.950（>0.90 为优），RMSEA 为0.057（