韩啸，黄剑峰，龚泽鹏：将服务带回采纳：智能化养老应用采纳行为研究

一、 问题的提出

在“互联网+服务业”深度融合的战略背景下，智能化养老应用被视为破解服务供需不对称、资源分布碎片化和管理部门分散化难题的良方^[1]，正逐渐成为创新养老方式、解决养老服务结构性困境的行动趋势^[2]。网络效应表明，产品使用率的增加直接提升了产品为其用户创造的价值。广泛的用户使用是智能化养老应用创造价值、发挥效用的前提条件。但在实践中，智能化养老应用频频陷入“叫好声阵阵，使用者寥寥”的困境^[3]，当前研究认为，解决这一问题的关键是进一步降低技术门槛。根据该思路，只要提高技术友好度，智能化养老应用面临的采纳困境就将迎刃而解。然而，这一解释近年来在经验和理论层面都遭到质疑。

从经验事实来看，2020年11月，《国务院办公厅印发关于切实解决老年人运用智能技术困难实施方案的通知》要求各部门制定具体实施方案、各地政府推出相关示范案例与试点单元^[4]。可见，更加重视技术友好度的宏观环境正在形成，但各地智能化养老应用仍面临产品适老化不足、老年人体验感不好和产品采纳率不高等现象^[5]。这表明，一些未被观察到的机制仍在隐蔽地发挥作用，亟待探明。另外，从老年人对微信爆发式采纳来看^[6]，技术门槛并非阻碍他们采纳互联网产品的决定因素。在理论演进层面，已有研究预设，在商品主导的价值逻辑下，产品特征直接决定用户采纳行为，这忽视了价值逻辑变化所引起的机制转移^[7]510。如今用户不再满足被动接受^[8]，产品特征开始让位于用户体验到的服务价值^[9]，形成服务主导的价值逻辑。围绕产品特征建构的采纳模型对服务特征的讨论存在局限，存在一些研究盲点。例如，老年人体验到的服务特征如何影响其采纳行为？哪些服务特征是关键因素？

由价值逻辑转变引发采纳模型解释效用的变化，启发笔者从服务特征入手对采纳模型进行重新思考，将服务特征与老年用户的采纳行为纳入整体情境中，深入分析其中的复杂机制。理解这些变化背后蕴含的理论空间，重新认识智能化养老应用面临采纳困境的根本原因，发现推动老年人采纳智能化养老应用的关键因素，对进一步减少数字鸿沟、推动中国智慧养老高质量发展具有重要意义。

二、 “技术”还是“服务”：用户采纳行为的研究文献

用户采纳行为一直是信息系统/信息技术（IS/IT）研究的重要议题，学界开展了深入观察和细致分析。有研究从技术特征出发，讨论了技术的易用性、有用性、满意度等对用户采纳行为的影响，提出了一系列模型和理论，如技术接受模型（TAM）、任务—技术匹配理论（TTF）、整合技术接受模型（UTAUT）、信息系统成功模型（D&M模型）以及基于期望确认的信息系统持续使用模型（ECM-ISC）^[10]。也有研究讨论了服务特征与用户采纳行为的关联，如D&M模型中的服务质量因素^[11]。这些研究切入的角度不同，为理解用户采纳行为提供了多元化解释。

（一） 技术特征与用户采纳行为

Davis等于1989年提出的技术接受模型（TAM）是IS/IT采纳研究中最具影响的理论之一^[10]。虽然TAM的普适性与合理性在大量实证研究中得到了认可，但有研究指出，TAM包含的维度过于简单，实用性不足^[12]。为提高理论的解释度，研究重点逐渐转向对理论的整合与修正。2003年，Venkatesh等对理性行为理论、TAM、动机模型等多个模型进行了综合研究，提出了UTAUT^[13]。TAM和UTAUT都被学界广泛用于预测老年人对技术的采纳，但在众多实证研究中，有不少相互矛盾的结论。例如，有研究证明在智能手机和电子政务上，感知易用性对老年人的采纳意愿具有显著影响^{[14]49-73[15]}；而针对老年人采纳社交媒体的研究则发现，感知易用性对老年人采纳意愿的作用并不显著^[16]。再如，有研究使用UTAUT讨论老年人对智能养老服务应用的使用行为，发现绩效期望是显著影响因素^[17]；但在另一项研究中，绩效期望对老年人使用社交媒体的影响并不显著^[18]115。综上，技术采纳关注技术特征似乎是应有之义，但无法解释为何同一类技术产品却导向不同采纳结果。这些不同结论的研究表明，技术特征可能只是触发因素，并非决定因素。

（二） 服务特征与用户采纳行为

IS/IT用户采纳研究对服务特征的讨论不多，具有代表性的是D&M模型，其讨论了“服务质量”对用户采纳的影响。在DeLone和Mclean开发的第一代模型中仅包含系统质量和信息质量；为回应学界批评，提高模型解释度，第二代模型增加了服务质量，即用户获得的帮助质量，如响应力、准确性、技术能力和同理心^[11]。服务质量在随后一系列研究中表现出很好的解释力和稳健性^[19-20]。除D&M模型外，其他模型大都将服务特征纳入技术维度，将用户对技术的感知约等于对服务的感受，缺乏对服务特征的专门讨论。为此，一些学者尝试引入新的变量，增加对服务特征的讨论。例如，蒋骁等研究发现，对服务提供者的信任显著正向影响公众对电子政务服务的采纳意愿^[21]；杨水清等从在线金融服务的风险特点出发，发现感知风险负向影响采纳意愿^[22]。

从用户采纳延伸到服务评价，笔者研究进一步考虑诸如服务质量模型（SERVQUAL模型）和IT服务氛围的经典理论。SERVQUAL模型将服务质量定义为“用户对所获服务的整体评价，包括感知质量与客观质量”^[23]，具体包括可见性、可靠性、响应性、保证性、移情性五个维度，其因较强的解释性在学界被广泛使用。Jia和Reich提出的IT服务氛围，是指员工在工作中向客户提供服务时对所获组织支持的感知^[24]52。IT服务往往需要团队合作才能实现，因而组织内部对员工的各种支持与协作实践塑造了员工的氛围感知，进而引导他们的服务行为。尽管上述研究在丰富认识服务特征对用户采纳、服务评价等方面的影响提供了很好的参考，但仍未跳出商品主导的价值逻辑，对用户体验、感受到的服务特征、采纳行为之间的影响机制缺乏深入剖析。

（三） 智能化养老应用采纳行为研究进展

既有研究从促进和阻碍两个方面对智能化养老应用采纳行为展开分析。研究发现，感知有用性对老年人的技术接受行为具有重要影响^[25]。面对琳琅满目的智慧养老产品时，老年人更为注重结果导向，看重产品和服务的使用效果。老年人的自身需求作为重要的内驱动力，会促进其采纳智能化产品。例如，有过跌倒经历的老年人更可能采纳技术监测和预防跌倒的智能产品；健康状况不佳的老年人更乐于接受智能健康应用。有国外研究指出，使用成本较高、需求—技术不匹配是阻碍老年人采纳行为的主要因素^[26]。与之不同的是，中国目前的智慧养老服务主要为政府购买服务，以福利的形式为老年人配备设备，老年人需要支付的费用较低。因此，成本较高不是阻碍中国老年人采纳行为的主要因素。目前，较高智能化养老产品同质化倾向严重、适老化不足、缺乏后续服务、无法有效满足老年人对服务的需求等，是采纳率低的关键。尽管上述研究对智能化养老应用采纳行为的影响因素进行了细致讨论，得出了不少有益发现，但其整体思路仍延续着技术特征的分析路径，未能关注服务特征，亟须探究采纳行为分析的新路径。

（四） 进一步研究的空间

价值逻辑从商品主导转向服务主导，强调服务对用户采纳的重要性，表明了用户采纳行为相关研究的重心从技术特征到服务特征的变化。事实证明，技术能否得到成功应用，关键在于其是否满足用户需求，而不在于它是否为最先进技术。综上，当前研究较少涉及服务因素如何影响老年人对IS/IT的采纳，可能是造成目前采纳困境的主要原因。这启发笔者重新思考服务的重要性，将服务带回采纳，探索服务因素对推动老年人采纳智能化养老应用的作用机制，破解采纳困境。

三、 何种服务特征影响老年用户采纳行为：定性研究

笔者试图通过定性研究，确定服务特征是否会对老年人采纳智能化养老应用产生影响。综合老龄化程度和智慧健康养老应用试点等因素 ^①，选择上海、成都和深圳作为采访地。3位拥有丰富访谈经验的研究人员从2021年3月至5月，分别在3个城市的智慧健康养老应用试点示范街道（F、H和P）开展了两轮深度访谈，充分获取了新信息。第一轮访谈了31位老年人，第二轮访谈了28位老年人，受访群体具有不同的经济背景，退休后的年收入从3万元到100万元不等，具体分布情况如表1所示。

访谈结束后，采用扎根理论对访谈素材进行探索性研究。在资料分析过程中，根据持续比较的原则，不断提炼要素和修正理论。通过开放式编码、主轴编码和选择性编码3个步骤，捕获服务氛围、满意度和感知风险3个主范畴。部分访谈记录的编码过程如表2所示。

根据对59名有智能化养老应用使用经历的老年人进行的访谈，获取了第一手研究资料。围绕“老年人采纳智能化养老应用的影响因素”这一主线，以3个主范畴为基础，构建了“影响因素—激活意愿—推动行为”的老年人采纳智能化养老应用分析框架，如图1所示。

首先，通过扎根理论捕获的服务氛围，是指用户对服务商提供优质服务所付出努力的主观感知。其与Jia和Reich提出的IT服务氛围在内涵、指向上存在明显差异，IT服务氛围是指员工感知到的氛围，由服务领导、服务愿景、客户反馈与客户沟通四部分构成。笔者研究中的服务氛围由三部分组成：专业管理、良好沟通和服务评价。

一是专业管理，指为服务提供者采取行动进行规范、协调和管理服务的程度。目标设定理论指出组织的目标设定会对结果产生重要影响，成功的服务项目需要不断设定目标、强调标准规范以及协调冲突^[27]。如果管理者为员工设定了向客户提供专业化服务的目标，并有效规划和协调工作，员工会在服务中体现出公司对专业化的追求。

二是良好沟通，指服务提供者满足客户服务需求的交流程度。IT递送服务是一项复杂的工作，因此，服务提供者与客户沟通交流不仅需要“笑脸”，更需要建立以服务为导向的沟通策略，这允许服务提供者发挥更积极的作用。这点可以溯源至角色理论，如果服务提供者将其使命视为满足客户当前和潜在需求，其在与客户沟通交流时会更具主动性和适应性，超越满足客户当前需求，反之则停留在被动的意见收集、处理投诉等初级沟通阶段。

三是服务评价，指征求和处理客户关于服务专业性的反馈程度。评价对服务绩效具有重要影响。工作特征理论指出，评价作为一种反馈机制，被视为激励员工实现更高绩效的一个基本工作特征^[28]。目标设定理论也证明评价反馈能够使员工衡量他们在实现目标方面的进展，从而调整目标与绩效间的差距。智能化养老服务提供者为了满足客户需求，往往需要执行许多复杂而非结构化的任务，用户评价发挥着非常重要的作用，有助于管理者及时发现问题并找到问题的原因所在。

其次，感知风险在服务氛围和采纳意愿之间发挥中介作用。通过访谈分析可知，智能化养老应用这种服务模式也给老年用户带来了服务风险的顾虑。例如，侵犯隐私、不能按承诺履行服务职能等潜在风险，可能会对他们的采纳意愿产生负面影响。

最后，服务氛围通过满意度对采纳意愿产生作用。满意度被认为是决定用户采纳IS/IT产品或服务的关键因素。老年人对服务氛围的良好感知，会促使他们产生较高的满意度，进而提升对智能化养老应用的采纳意愿。

综上，通过访谈分析提取出服务氛围、满意度和感知风险，反映了老年用户采纳智能化养老应用的积极因素和消极因素。据此，勾勒出3对主范畴的关系结构，并对其内涵进行阐释，如表3所示。

四、 构建模型与提出假设

笔者根据定性研究的发现来建立模型，如图2所示。研究将重点分析服务氛围对采纳意愿的驱动作用以及满意度的中介作用，分析影响老年用户采纳智能化养老应用的过程机制。

（一） 服务氛围、满意度与采纳意愿

情境强度理论指出，个体受情境的驱使。例如，红灯代表一种强情境，在这种情况下，唯一适宜的行为是停车；相较之，黄灯是一种弱情境，这时一些司机会停车，而另一些司机试图闯过去。以智能化养老应用为例，老年用户感知到积极/消极的服务氛围是一种情境，会对其形成认知约束，影响他们作出满意或不满意的判断。可见，服务氛围会对用户满意度产生正向影响。Schneider等认为，服务氛围作为组织环境，体现了员工对待服务对象的行为与态度，影响着顾客的满意度^[29]。智能化养老应用的服务提供者通过专业管理、良好沟通与服务评价等让用户感受到其为提供优质服务而不断付出的努力，从而提升用户的满意度。由此，提出假设：

假设1. 服务氛围显著正向影响满意度。

服务提供者通过对提供优质服务的重视程度和实践程度来形塑用户对服务氛围的感知。用户感知到的服务氛围越积极，代表着服务提供者对提供优质服务越重视、所付出的努力越多。在智能化养老应用的情景中，老年人的采纳意愿往往容易受到一些客观因素的阻碍，如使用价值存疑、感知风险。但服务交付的专业化要求、满足用户需求的有效沟通和对服务结果的及时跟进等组织实践，塑造了老年人对智能化养老应用服务氛围的感知，消解了老年人对智能化养老应用的潜在忧虑，促使其形成较高的价值判断，产生采纳意愿。由此，提出假设：

假设2. 服务氛围显著正向影响老年用户采纳意愿。

满意度被认为是决定用户采纳IS/IT产品或服务的关键因素^[30]，智能化养老应用也不例外。大量研究表明，拥有高满意度的产品或服务可以提高用户的采纳意愿。例如，汤志伟等对政府网站的研究发现，满意度与采纳意愿显著正相关^[31]27；刘勍勍等发现，满意度对老年用户采纳互联网应用有显著正向影响^[32]89。可见，用户对智能化养老应用的满意度会正向影响其采纳应用的可能性。由此，提出假设：

假设3. 满意度显著正向影响老年用户采纳意愿。

假设3a. 满意度在服务氛围与老年用户采纳意愿之间发挥正向中介作用。

（二） 服务氛围、感知风险与采纳意愿

真正对个体产生影响的不是客观条件或事件，而是经过个体解释和加工后的信息。技术在创造便捷的同时也导致了如隐私泄露、网络病毒等负面影响，使得用户暴露在数字风险中。在笔者的研究中，感知风险主要指用户无法确定使用智能化养老应用能否满足自身需求。当用户对智能化养老应用服务氛围的感知越积极，其对服务以及服务提供者越信任；当用户感知到服务氛围较差，表明服务质量较低，用户主观上会对智能化养老应用产生不信任感，并对服务承诺产生质疑。因此，笔者认为，在智能化养老应用使用过程中，服务氛围与感知风险呈反向关系，并提出假设：

假设4. 服务氛围显著反向影响感知风险。

以信息技术创新为基础架构的智能化养老应用是创新传统养老服务方式的一次尝试。在技术快速迭代的今日，技术对用户的可靠承诺以及用户对技术的稳定预期已不复存在，随之而来的是流动的、碎片的以及情绪化的体验^[33]211。这种体验放大了用户对新技术、新产品的感知风险，并阻碍着用户采纳意愿的生成。正如金鑫在研究中指出的，用户对知识平台的采纳意愿与感知风险呈负向关系^[34]。据此，笔者认为，智能化养老应用用户的感知风险越高，其采纳意愿越低，并提出假设：

假设5. 感知风险显著负向影响老年用户采纳意愿。

假设5a. 感知风险在服务氛围与老年用户采纳意愿之间发挥反向中介作用。

（三） 采纳意愿与采纳行为

笔者研究中的采纳意愿是指个体通过使用智能化养老应用满足需求的看法或计划；采纳行为是指个体实际发生的使用智能化养老应用的具体行为，如信息查阅、在线获取服务。大量研究证明，个体的采纳行为是由采纳意愿决定的，采纳意愿越强，越有可能引发采纳行为^[13]。例如，刘炜发现老年用户对社会化网络服务的采纳意愿显著正向影响采纳行为^[18]115。由此，提出假设：

假设6. 老年用户采纳意愿显著正向影响其采纳行为。

综上，笔者提出智能化养老用户采纳的理论模型，如图2所示。

五、 问卷设计与数据收集

调查问卷中涉及变量的研究题项如表4所示。所有题项均使用Likert-7点量表进行测量，1代表“非常不同意”，7表示“非常同意”。变量题项的参考来源如下：采用Jia和Reich以及Wang等编制的问卷题项测量自变量“服务氛围”^[24]65[35]；参考Dwivedi等以及李洁等编制的问卷测量自变量“感知风险”^[33]227[36]；使用汤志伟等和刘勍勍等编制的题项测量自变量“满意度”^[31]29[32]96；自变量“采纳意愿”与因变量“采纳行为”借鉴贺建平和黄肖肖以及刘炜研究中使用的测量题项^{[14]58[18]117}。

首先，邀请3名从事相关领域研究的教授和3名从事智慧养老服务的产品经理，针对调查问卷的科学性、合理性和规范性进行评估，并根据其反馈的意见对问卷进行修改。然后，随机发放40份问卷进行预调查，在预调查通过后，依托上海交通大学健康长三角研究院、电子科技大学智慧治理研究院和电子科技大学深圳高等研究院进行问卷发放。分别选择位于上海、深圳和成都的智慧健康养老应用试点示范街道（K、W和L）作为调查数据采集点，3个街道等比发放150份问卷。在采集数据的过程中，笔者以现实中的某款老年人智慧健康管理App为调查情境，在受访者填答问卷前对其进行简单介绍，并让受访者对其功能进行具体操作，操作后立刻填答问卷。本次调研共发放问卷450份，实际回收问卷398份，去除无效问卷后，得到有效问卷322份。

六、 实证分析结果

（一） 描述性分析

主要研究变量的描述性统计分析如表5所示。

在下一步分析前，笔者对数据进行了共线性检验，VIF小于10，这表明并不存在明显的共线性问题，可以开展下一阶段的分析工作。

（二） 验证性因子分析

笔者使用验证性因子分析（CFA）来检验测量模型的信度、收敛效度和区分效度。通过标准因子载荷、组合信度和平均方差提取值（AVE）对问卷的收敛效度进行评价，计算各变量AVE的平方根值，构建矩阵，进行区分效度的判定。验证性因子分析的结果如表6所示。由表6可知，标准化因子载荷和组合信度得分都大于0.8，且所有变量的AVE都大于0.7，表明研究的收敛效度通过检验。通过构建的因子相关矩阵如表7所示。由表7可知，各变量AVE的平方根值为0.851～0.973，均大于各列其他变量的相关系数值，表明变量间具有良好的区分效果。笔者选择使用Harman单因素检验，即将问卷所有条目进行未旋转的因子分析，第一个主成分解释的变异量为23.27%，小于40%的判断标准，说明该问卷不存在严重的共同方法偏差问题。

（三） 拟合度分析

模型的拟合度分析主要是用来评估模型与数据的匹配程度，主要指标包括：绝对适配度指数、增值适配度指数、简约适配度指数等^[37]。借助Amos 21.0软件，得到本研究模型整体的拟合优度，如表8所示。由表8可知，模型的绝对拟合指数、相对拟合指数都达到了适配标准。

研究模型的路径分析结果如图3所示，假设检验结果如表9所示。由图3和表9可知，除假设4和假设5未通过检验外，其余假设都通过显著性检验。服务氛围对满意度具有显著正向影响，标准化路径系数为0.358，p<0.001；采纳意愿显著正向影响采纳行为，标准化路径系数为0.569，p<0.001；满意度显著正向影响采纳意愿，标准化路径系数为0.469，p<0.001；服务氛围对采纳意愿具有显著正向作用，标准化路径系数为0.221，p<0.001。

（四） 中介效应分析

参考温忠麟等的逐步检验方法^[38]对多重中介效应进一步分析，结果如表10和表11所示。在模型分析中服务氛围对采纳意愿的影响显著，采用逐步回归法的前提得到满足。引入Bootstrap（5000次）的检验结果显示，满意度在服务氛围与采纳意愿之间发挥正向中介作用（假设3a），但感知风险在服务氛围与采纳意愿之间的中介作用不显著（假设5a）。

七、 发现、贡献和不足

（一） 主要研究发现

笔者研究以探索“服务主导的价值逻辑”用户采纳行为模型为目标，运用扎根理论与结构方程模型来分析服务特征对老年人采纳智能化养老应用的作用机制。主要发现有：

第一，服务氛围和满意度是推动老年人采纳智能化养老应用的重要因素。与目前研究大多专注技术特征的路径不同，笔者引入新变量“服务氛围”，并对其作用进行分析检验，发现服务氛围对智能化养老应用的满意度、采纳意愿均会产生显著正向作用。另外，满意度对老年人采纳意愿具有显著正向影响，这一点发现与现有研究一致，老年人在接触智能化应用过程中所产生的满意度会显著影响他们的采纳意愿。

第二，满意度的产生依赖于老年人对服务氛围的感知。研究发现，服务氛围对老年人使用智能化养老应用的满意度具有显著正向影响。已有研究文献更多强调感知易用性、努力期望等技术特征变量对用户满意度的影响，而就服务特征对老年用户满意度的影响着墨不多。研究发现体现服务特征的服务氛围变量会对智能化养老应用用户的满意度产生显著正向作用。相较过去研究多从技术、服务质量等“硬性”要素出发来提升用户的满意度，研究发现作为“柔性”要素的服务氛围也对满意度有显著正向作用。

第三，感知风险并非阻碍老年人采纳智能化应用的主要因素。通过实证研究发现，感知风险与采纳意愿之间没有显著相关关系，这与现有研究发现不同。笔者认为原因可能有两点：一是风险指向存在不同。笔者在服务特征背景下强调的风险更多指向服务无法按时保质递送以及用户隐私泄露等，与技术特征背景下指向的宕机、对系统的不信任等风险有较大不同。伴随着稳定、成熟的技术，越来越多的老年人愿意接受网上银行、社交媒体、在线购物等应用，感知风险正在逐渐减小。二是随着信息技术的不断普及，老年人对于智能技术越来越熟悉，接触的增加有利于技术焦虑的减少。调查显示，中国老年人媒介素养水平最高，风险判断力较好^[39]。

（二） 理论贡献

目前，围绕如何促进老年人采纳IS/IT的讨论提出了不少富有洞见的观点与有益建议，但仍未跳出技术特征的分析思维，与当下服务导向的价值逻辑抵牾。笔者希望为促进老年人采纳智能化养老应用提供一个更为具体的参考路径，可能的理论贡献有三点。

第一，基于服务主导的价值逻辑构建IS/IT采纳行为新模型。已有研究延续商品主导的价值逻辑，强调技术特征对用户采纳的决定作用，忽视了现今价值逻辑已从商品主导转换为服务主导，并对服务主导逻辑下的IS/IT采纳讨论不足，致使对老年人采纳决策时面临的实际激励与约束缺乏认知，无法从服务主导的价值逻辑角度来把握当前老年人对智能化应用的采纳行为特点。为此，笔者立足服务主导的价值逻辑提出服务氛围变量，刻画出其对老年人采纳智能化养老应用的影响，在此基础上，构建IS/IT采纳行为新模型。笔者不仅在微观层面证实了服务因素的有效性，拓展了既有研究的论域，为未来研究提供了新方向，而且通过将服务带回采纳，为解释老年人为何采纳新技术应用提供了一个整体性的分析框架，如图4所示。

第二，发现服务氛围在促进老年人采纳意愿中的重要作用。在IS/IT采纳研究的众多经典模型中，有的强调技术特征对用户采纳行为的主要影响，也有的提及服务质量对用户采纳的积极作用，却没有研究分析服务氛围对采纳意愿的作用机制。这在一方面加重了现实中“重技术轻服务”的错位状态，另一方面阻碍着管理者打通生产者行动与消费者感知之间的联系。在快速变化的数字时代，服务氛围作为一种柔性要素，对用户的认知和态度发挥着重要影响。该研究发现，管理者除了应通过内部管控提升服务质量，还需要重视服务氛围的营造，让用户感知到他们为改进服务付出的努力。笔者通过实证研究提出服务氛围影响采纳意愿的路径，即服务氛围→满意度→采纳意愿，在丰富现有认识、为IS/IT采纳行为研究提供新分析工具的基础上，为管理者提供了实践新思路。

第三，确证在智能时代背景下满意度依然对用户采纳行为发挥着关键作用。在IS/IT采纳行为研究中，满意度一直被视为是推动用户采纳行为的重要因素。当前研究也不乏围绕智能化养老应用满意度与用户采纳行为的分析^[40-41]。但技术建构主义强调作为客观存在的技术能够建构用户的主观感受^[7]519。由此引发两个理论问题需要进一步确证：即在智能技术背景下用户满意度是否仍然重要？以及满意度与服务特征变量之间存在何种关联？有鉴于此，笔者通过实证分析发现，在智能技术背景下，满意度对用户采纳行为依然发挥重要作用，并且通过对满意度与服务氛围关系的检验发现，满意度对采纳意愿存在直接影响，满意度在服务氛围与采纳意愿之间发挥部分中介效应。这些发现无不指向一个重要议题，即满意度是提升老年人采纳意愿的关键点。无论是国家层面对技术适老化、服务精准化的强调，还是学界对智能化养老应用要“接地气”“找场景”的呼吁，都最终指向用户满意度，智能化养老应用只有满足用户需求，才能被用户认可与采纳。

（三） 研究不足

当然，研究还存在一些局限，有待于后续研究进一步弥补。首先，具有服务特征的变量有很多，笔者提出的服务氛围只是其中之一，其他变量尚需进一步讨论和验证；其次，笔者使用横截面数据进行分析，这在揭示服务氛围对采纳意愿的跨期效应方面可能有限；最后，笔者选择的样本来源城市的经济发展水平较高，调查对象普遍受教育水平较高，对技术的理解程度也较高，因而可能会导致研究发现存在偏误。

注释：

①截至2020年底，工信部、民政部和国家卫生健康委联合在全国开展四批次智慧健康养老应用试点示范，共有297个街道（乡镇）被授牌为智慧健康养老应用试点示范街道（乡镇），其中上海、成都和深圳共有73街道入选，占24.58%。上海、成都和深圳在发展智慧健康养老方面，均具有较强的技术基础和用户规模。就人口年龄结构而言，上海、成都和深圳分别处于深度、重度和轻度老龄化，能够全方位获取老年人对智能养老应用的态度和反应。

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北京航空航天大学学报(社会科学版), 2024, 37(4): 102-112.

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