本文基于技术接受与使用统一理论（UTAUT）模型，分析了影响人脸识别支付使用意愿的关键因素（绩效期望、努力期望、社会影响和便利条件），考察了5种感知风险维度（时间风险、隐私风险、法律风险、财务风险和健康风险）对绩效期望和努力期望的影响。通过对412份有效问卷数据进行结构方程分析，结果表明，UTAUT模型中的4个影响因素对使用人脸识别支付的使用意愿有显著正向影响。隐私风险和财务风险是用户最为关注的风险维度，对绩效期望和努力期望均产生了显著的负向影响。揭示了不同风险在人脸识别支付采纳中的具体影响机制。
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理论背景与假设
1.1 UTAUT理论
UTAUT模型认为，绩效期望、努力期望、社会影响和便利条件4个关键变量能够显著影响人们对技术的行为意向（Behavioral Intension，BI）。
绩效期望（Performance Expectancy，PE）：指个体认为使用某技术将有助于提升其工作绩效的程度。若用户认为人脸识别支付能提升效率等，其使用意愿会增强，故提出假设H1：PE会正向影响公众使用人脸识别支付技术的BI。
努力期望（Effort Expectancy，EE）：是指用户在使用系统过程中感受到的努力程度，人脸识别支付在不同光线、角度和设备性能等条件下可能影响识别成功率，且额外的身份验证步骤和用户适应新技术的过程也可能影响便捷性体验，提出假设H2：EE会正向影响公众使用人脸识别支付技术的BI。
社会影响（Social Influence，SI）：指个体感受到来自亲戚、朋友、同事、上级等周围群体对自己是否应该使用新技术的影响程度。提出假设H3：SI会正向影响公众使用人脸识别支付技术的BI。
便利条件（Facilitating Condition，FC）指个人认为有支持其使用系统的组织和基础设施的程度，人脸识别支付的FC主要体现在技术设备的支持、支付环境和基础设施的完善以及技术服务的可获取性。提出假设H4：FC会正向影响公众使用人脸识别支付技术的行为意向BI。
1.2 风险感知理论
风险感知会对公众行为意向产生负面影响，将UTAUT与风险感知理论结合研究新技术使用意愿是学术重要方向。
感知时间风险（TR）指用户担心使用人脸识别支付可能导致时间浪费，如果系统能够提供快速高效的交易体验，降低用户的感知TR，有助于提升其对人脸识别支付的PE和EE，提出假设H5：TR会对PE产生负面影响；假设H6：TR会对EE产生负面影响。
感知隐私风险（PR）指使用时个人隐私泄露风险，为了保护隐私，用户可能需要采取额外的安全措施，增加了使用的复杂性和努力成本，从而降低他们的EE。提出假设H7：PR会对PE产生负面影响。假设H8：PR会对EE产生负面影响。
感知法律风险（LR）指使用人脸识别支付时可能面临的法律争议和保护不确定性，会使用户对技术的安全性和可靠性持怀疑态度，提出假设H9：LR会对PE产生负面影响；假设H10：LR会对EE产生负面影响。
感知财务风险（FR）指用户在使用人脸识别支付时对可能的金钱损失或额外成本的担忧，提出假设H11：FR会对PE产生负面影响；假设H12：FR会对EE产生负面影响。
感知健康风险（HR）指用户认为使用可能对健康造成威胁的概率，提出假设H13：HR会对PE产生负面影响；假设H14：HR会对EE产生负面影响。
本文基于UTAUT模型，结合多维度的感知风险，构建了人脸识别支付使用意愿的假设模型，如图1所示。
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数据和方法
中国是全球人脸识别支付应用的先行者，本研究采用方便抽样方法进行初步探索，以便快速获取较大规模的数据样本，识别影响用户使用意愿的关键因素。
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结果
Cronbach's α值在0.793-0.942，综合信度（CR）值在0.795-0.942，因子载荷值在0.701-0.948，平均方差提取率（AVE）值在0.564-0.845，模型拟合度良好，表明问卷内部一致性、收敛效度和区分效度均良好。
表1展示了结构模型评估的假设测试结果。结果表示，10个假设得到了支持，4个假设未得到支持。
表1 结构方程结果
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结论
基于UTAUT理论，探讨了影响用户接受人脸识别支付的关键因素，分析了感知风险对PE和EE的影响。结果显示，PE、EE、SI和FC 4个UTAUT的核心维度都对人脸识别支付的使用意愿有显著正向影响。PR和FR对PE和EE均有显著负向影响，LR和HR则分别对EE和PE具有显著的负向影响。这一结果为人脸识别支付技术的风险管理提供了更精准的视角，深化了对用户在技术接受过程中心理和行为复杂性的理解。
论文全文发表于《科技导报》2024年第23期，原标题为《感知风险下的采用：人脸识别支付接受度分析》，本文有删减，欢迎订阅查看。
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