《旅游学刊》| 蒲 波等：景区自助讲解器持续使用意愿的实证研究 ——基于层次回归与fsQCA的分析

景区自助讲解器持续使用意愿的实证研究 

蒲波^1,2， 胡佳玮¹， 马晨宇¹， Ian PHAU²
（1.四川农业大学商旅学院，四川 成都 611830；2.科廷大学管理与营销学院，澳大利亚西 澳大利亚珀斯 6102）

0 引言

原国家旅游局在“十三五”旅游业发展规划中强调，推动实施“智慧旅游城市、智慧旅游景区、智慧旅游企业、智慧旅游乡村”建设。智慧旅游是将旅游与科技结合，借助智能移动终端设备，以提高游客体验、提升游客满意度为目的的信息服务系统[1-2]。目前，我国旅游业进入数字化发展新阶段，实现旅游高质量发展，要素创新驱动是有力抓手之一。旅游业利用数字网络、数字技术等资源发展旅游市场，开辟文旅融合的智慧旅游，实现旅游文化挖掘、景点革新、经营模式转型等，使旅游消费逐渐向现代化方式转变[3]。面对国内人均收入水平提高、游客消费升级，智慧旅游所提供的个性化、定制化服务更好地迎合了旅游者的需求，这使得智慧旅游建设成为景区提升服务体验的重点之一。具体而言，在宏观上建立智慧旅游系统，在微观上开发智慧旅游设备，譬如自助讲解器、自助导览器等。游客作为智慧旅游活动的主体，其对智慧旅游系统与设备的使用体验会影响使用频率，进而影响智慧旅游建设的进程和高质量发展。

既有智慧旅游研究，主要基于智慧旅游系统和游客两个视角。前者集中于智慧旅游理论的研究[4-5]以及智慧旅游系统的设计、构建等[6-7]；后者重在探索智慧旅游系统对游客感知、行为和体验的影响。比如，徐若然[8]基于整合型科技接受（unified theory of acceptance and use of technology，UTAUT）模型，研究了用户生产内容类智慧旅游服务平台用户的使用行为；徐菲菲和黄磊[9]结合技术接受模型（technology acceptance model，TAM）和任务-技术匹配模型（tasktechnology fit，TTF）探索了游客对景区智慧旅游系统的使用意愿。鲜有研究关注智慧旅游系统中游客对具体设备的使用，如景区导览系统、自助讲解器等。此外，虽然有学者重点研究了游客对智慧旅游系统的初次使用情况，少有研究探索持续使用意愿的影响机制。在智慧旅游中，智慧旅游设备（如自助讲解器）作为景点与游客连接的纽带，游客在使用中会受到哪些因素的影响，如何影响游客旅游体验，是否会促进游客持续使用，这一系列问题有待进一步探索和解析。

本研究基于期望确认模型（expectation confirmation model，ECM）和技术接受模型，重在探索游客对景区自助讲解器持续使用意愿的影响因素。具体而言，通过层次回归分析检验研究假设；采用模糊集定性比较分析（fuzzy-set qualitative comparative analysis，fsQCA）解释多个前因条件之间相互依赖的复杂因果关系，进而对触发游客持续使用自助讲解器的前因进行构型分析。研究结论不仅能为景区管理人员提供实证依据，以促进游客持续使用自助讲解器，还能为景区智慧旅游系统建设提供参考借鉴。

1 文献回顾

1.1 智慧旅游

随着酒店业引入智能卡，拉开了智慧旅游的序幕。此后，学者们从不同视角对智慧旅游的概念及内涵进行了重点探索，但尚未达成统一共识[10]。一种观点认为，智慧旅游是旅游者在旅游活动中所接收的泛在化的旅游信息服务[4]；另一种观点认为，智慧旅游的本质是包括信息通信技术在内的智能技术在旅游业中的应用，是以提升旅游服务、改善旅游体验、创新旅游管理、优化旅游资源利用为目标，增强旅游企业竞争力、提高旅游行业管理水平、扩大行业规模的现代化工程[5]。同时，学者们从多学科视角探索了智慧旅游，如历史文献视角[11]、旅游信息服务视角[4]等。随着智慧旅游与其他领域的结合，形成了多个重要的研究议题。如，将智慧旅游与城市转型发展、乡村旅游结合[12-13]，将智慧旅游与游客体验结合[14]。智慧旅游设备作为景区智慧旅游建设的重要一环，其对游客体验的影响不容小觑[15]。

1.2 期望确认模型与技术接受模型

期望确认理论认为，消费者在消费产品后获得的体验与消费前所形成的对该产品的主观期望的符合程度将决定消费者再次消费该产品意愿的强弱[16]。依据“期望-确认-满意-意图”范式形成的期望确认模型认为，使用者在使用产品或服务前拥有初始期望，与实际使用绩效之间产生的落差就是期望确认度。Bhattacherjee整合技术接受模型和期望确认理论，提出了用于信息系统领域的期望确认模型（expectation-confirmation model of information system continuance，ECM-ISC）。他认为，期望确认度会影响用户信息系统使用的满意度和感知有用性，进而影响用户的持续使用意愿[17]。此后，该模型被广泛运用于互联网平台[18]、教育[19-20]、医学[21]、旅游[22]等领域，但鲜有学者将其运用于智慧旅游研究[23-24]。

技术接受模型基于理性行为理论，侧重研究个体感知对其行为的影响[17]，重在探索用户初次使用行为。而期望确认模型区分了用户初始采纳和持续使用这两种不同的行为[16]，并将用户满意度和期望确认度引入信息系统使用模型[17]，侧重探索用户的持续使用行为。了解游客对景区自助讲解器的使用情况，不仅需要研究游客初次使用意愿，还需要研究其持续使用意愿。

本研究以期望确认模型为主体，结合技术接受模型，引入媒介丰富度、信息质量等变量对期望确认模型进行拓展，以明晰游客持续使用自助讲解器的影响因素。

2 研究假设与理论模型

自助讲解器，又称为自动讲解器、旅游讲解器、景点讲解器等[25]。传统的手持自助讲解器历经迭代发展，其外形更人性化、功能更智能化。外形上，从最初的手持式有线耳机逐步发展为如今的挂耳式智能讲解器，便携性和易用性得到了极大的提升。功能上，传统的自助讲解器仅拥有单个景区的讲解功能，如今的自助讲解器不仅能够依靠精准的定位和感应系统自动识别景点从而驱动讲解器工作，而且在团队游中，导游或领队还可以对配有自助讲解器的成员进行语言切换、互动投影、掉队提醒等。相较导游讲解，自助讲解器有其独有的优势。一方面讲解的内容更丰富，另一方面语音语调可满足游客的个性化需求，进而提高游客的旅行体验。

自助讲解器可以被认为是一个可移动的数字平台，其信息质量主要包含信息资源的可靠性、时效性、新颖性等内容[25]。自助讲解器的信息内容由讲解词传达景区信息，具有更新的及时性以及信息的完整性、准确性、相关性等特征[26]。感知有用性是一个人使用某种科学技术后获得绩效提升的程度[27]。本研究中，感知有用性是游客在使用景区提供的自助讲解器后获得旅游体验的提升程度，讲解器传达内容质量的好坏，能够直接影响游客对景区景点的了解，进而影响游客的旅游体验，即感知有用性。

根据ECM-ISC，期望确认度是用户使用系统前的预期与使用中所获得的实际收益之间的差距[17]。本研究中，游客对自助讲解器的期望确认度是游客在景区内使用自助讲解器前对其产生的主观期望与使用自助讲解器实际体验的差距[28]。讲解器的核心是信息的传递，信息传递的质量会影响游客使用讲解器后的感受，进而影响期望确认度。刘鲁川等和郭晓东证明了信息质量正向影响期望确认度和感知有用性[29-30]。本文提出以下假设：

H1a：信息质量正向影响游客的感知有用性

H1b：信息质量正向影响游客的期望确认度

自助讲解器的媒介丰富度指讲解器为游客提供信息的丰富程度和满足用户需求的程度，包括信息质量的丰富度、信息内容的丰富度、表达方式的丰富度[31]。讲解器的媒介丰富度由信息的种类（时间、地点、历史人物、历史故事）、信息的语言版本等构成。如果自助讲解器不能给游客提供多种语言版本的讲解，例如无法给外国游客提供英文、法语、德语等语言版本的讲解，将降低游客对自助讲解器的期望确认度。同时，期望确认度的降低会导致游客游玩体验的降低，进而导致感知有用性的下降。此外，自助讲解器的媒介丰富度对用户感知有用性会产生重要影响[32]。本文提出以下假设：

H2a：媒介丰富度正向影响游客的感知有用性

H2b：媒介丰富度正向影响游客的期望确认度

Davis等[27]将感知易用性定义为“用户认为使用一个特定系统的容易程度”，即操作的难易程度。就自助讲解器而言，感知易用性是游客在使用自助讲解器时需要付出的努力程度以及学习成本，感知有用性的前提是使用讲解器，而是否使用讲解器在一定程度上由是否容易操作决定。根据TAM，感知易用性正向影响感知有用性[27]。研究表明，感知易用性与期望确认度有一定关系[33]。本文提出以下假设：

H3a：易用性正向影响游客的感知有用性

H3b：易用性正向影响游客的期望确认度

Legris等扩展了TAM模型，认为当用户在使用新的信息系统或技术时会考虑其他因素，诸如娱乐性、愉快度等，将其称之为感知趣味性[34-36]。本研究中，感知趣味性是游客在使用自助讲解器时能够为其增加的旅途乐趣，进而影响旅游体验[9]。当游客认为自助讲解器有趣时，会提高其使用的可能性，进而获得良好体验。游客感知到自助讲解器的趣味性越强，其感知到的有用性就会越强。此外，感知趣味性会对期望确认度产生正向影响[37]。本文提出以下假设：

H4a：感知趣味性正向影响游客的感知有用性

H4b：感知趣味性正向影响游客的期望确认度

在期望确认模型中，消费者根据自己的知识水平或经验建立了对某产品或服务的初始期望，在他们主动或被动地接受该产品或服务后，他们会将先前的期望与实际获得的体验进行对比，以确定对该产品或服务是否满意，并最终决定是否再次使用[16]。本文中，期望确认度基于旅游者视角，是游客在使用自助讲解器后的体验与使用前期望的符合程度。基于ECM-ISC，游客对自助讲解器的期望确认度将会正向影响满意度，游客感知有用性会对其满意度产生正向影响[17,38]。游客在使用自助讲解器时，可能因信息质量、感知易用性等前置变量产生不同的期望确认度和感知有用性，期望确认度可能会影响旅游者对自助讲解器的满意度。本文提出以下假设：

H5：期望确认度正向影响游客的感知有用性

H6：感知有用性正向影响游客的满意度

H7：期望确认度正向影响游客的满意度

H8：感知有用性在期望确认度和满意度之间起中介作用

满意度是消费者在消费时所表现出的整体态度，能够反映消费者在消费过程中喜欢或厌恶某产品或服务的程度[39]。在ECM-ISC中，用户持续使用意愿主要受感知有用性、用户满意度和期望确认度3 个变量的影响[17]。一般而论，智慧旅游建设有助于提升游客对景区的总体满意度[40]。具体而言，智慧旅游技术的使用会使游客产生深刻的游览记忆，这些记忆将影响他们再次游览[41]。游客在使用自助讲解器时，若该设备使其旅途愉快、满意，将对自助讲解器产生积极评价，进而增强持续使用意愿。本文提出以下假设：

H9：满意度正向影响游客持续使用意愿

H10：感知有用性正向影响游客持续使用意愿

H11：满意度在感知有用性和持续使用意愿之间起中介作用

综上，理论模型如图1所示。

                                             

图1 研究模型
Fig.1 Research model

3 研究方法

3.1 被试和取样

研究数据在2022 年2—3 月间通过见数平台（Credoma）收集。问卷调查主要采用随机抽样，以少量多次的形式在见数平台的数据集市中随机发放，并根据已回收样本情况进行下一次问卷收集的设置，重点关注性别、受教育程度、收入等人口特征，以保证样本的多样性和代表性。为防止受访者重复填写，对其IP 进行限制，一个IP 地址仅能填写一份问卷。回收问卷607份，删除回答时间过短、所有题项答案一样、鉴别题项不通过问卷193份，得到有效问卷414 份，问卷有效率为68.2%。有效样本覆盖了全国多个省份（自治区、直辖市），包含广东、山东、四川、河南、湖北、北京等省市。

被试中，女性样本233份，占比56.28%。婚姻方面，已婚占65.70%。年龄方面，18～30岁占54.35%，31～35 岁占28.50%。年轻人群体所占比例较大，与景区智慧旅游系统使用者多为年轻人有关[42]，这与目前使用新技术较为频繁的年轻群体吻合[43]。月收入方面，2000～5000 元占15.94%，5001～8000 元占27.54%，8001～17 000 元占36.47%。受教育程度方面，高中占8.94%，专科或本科占79.71%，硕士及以上占10.39%。职业方面，学生占17.15%，公务员/事业单位人员占14.01%，企业职员占58.21%。第一次接触自助讲解器的时间方面，1年以内占27.05%，1～3 年占57.49%。平均每年旅游次数方面，1～2 次占43.96%，3次占23.91%，4次及以上占22.95%。使用过自助讲解器次数方面，两次占30.70%，3 次占22.22%，4次及以上占29.47%。出游同伴方面，与亲人一同出游占59.18%，与朋友一起出游占38.41%。游玩目的地类型方面，自然类旅游景区占41.79%，历史文化类景区占56.80%。

3.2 变量测量

为确保问卷的内容效度，借鉴国内外相关的成熟量表，并结合游客使用自助讲解器的情境进行适当修改，形成调查问卷；采用5 点Likert 量表（1=完全不认同，5=完全认同）。

1）信息质量。采用Wixom 和Todd[44]的3 个条目测量量表，包含“我认为自助讲解器的讲解词是最新的”“我认为自助讲解器讲解的内容是准确的”等题项。该量表的内部一致性Cronbach’s α系数为0.701。

2）媒介丰富度。采用Daft 和Lengel[45]的9 个条目测量量表，包含“我认为自助讲解器讲解的信息内容种类齐全”“我发现自助讲解器提供了多种语言讲解版本”等题项。该量表的内部一致性Cronbach’s α系数为0.867。

3）易用性。采用Davis等[27]和Yen等[46]的4个条目测量量表，包含“短时间内，我能学会使用自助讲解器”“我使用自助讲解器很容易”等题项。该量表的内部一致性Cronbach’s α系数为0.737。

4）感知趣味性。采用Hsu 和Chiu[35]的3 个条目测量量表，包含“使用自助讲解器十分有趣”“使用自助讲解器十分新奇”等题项。该量表的内部一致性Cronbach’s α系数为0.758。

5）感知有用性。采用潘澜等[43]的3个条目测量量表，包含“自助讲解器的租赁价格很便宜”“自助讲解器讲解的内容很有用”等题项。该量表的内部一致性Cronbach’s α系数为0.708。

6）期望确认度。采用Thong等[47]和Bhattacherjee[17]的3个条目测量量表，包含“学习使用自助讲解器的过程比我想象的更简单”“实际使用自助讲解器的过程比我想象的更简单”等题项。该量表的内部一致性Cronbach’s α系数为0.708。

7）满意度。采用李武[48]的3 个条目测量量表，包含“相较人工导游，使用自助讲解器更能让我满意”“在景区旅游中，我选择使用自助讲解器是明智的”等题项。该量表的内部一致性Cronbach’s α系数为0.779。

8）持续使用意愿。采用王铮等[49]和Bhattacherjee[17]的3 个条目测量量表，包含“在未来的旅游中，我会选择使用自助讲解器”“在未来的旅游中，我愿意使用自助讲解器”等题项。该量表的内部一致性Cronbach’s α系数为0.756。

9）控制变量。选择性别、年龄、平均每年旅游次数、自助讲解器的使用次数作为控制变量。一是因为新事物或新技术的使用可能受年龄、性别的影响[42]；二是因为游客使用设备的次数可能影响其持续使用意愿[50]。

4 实证分析

4.1 信度效度分析

1）信度分析

采 用Cronbach’s α 和 组 合 信 度（composite reliability，CR）进行信度检验，所有变量的Cronbach’s α系数在0.701～0.867之间（表1），均大于0.7的标准[51]，表明测量量表具有良好的内部一致性。同时，所有变量的组合信度在0.697～0.876 之间，大于0.6 的标准[52]，表明量表的组合信度通过检验。这说明，研究设计的量表能够对所有潜变量进行可靠测量。

表1 主要变量的信度系数及收敛效度
Tab.1 Reliability coefficient and AVE of main variables

                                    

2）效度分析

从收敛效度和区别效度两个方面进行效度检验。采用平均变异数抽取量（average variance extracted，AVE）检验关键变量的收敛效度，所有变量的AVE大于0.36（表1），当AVE 在0.36～0.50 时是可接受门槛[52]，这表明收敛效度通过检验。另外，采用验证性因子分析（confirmatory factor analyses，CFA）检验关键变量之间的区别效度，将单因子模型、六因子模型、七因子模型、八因子模型进行对比（表2）。八因子模型的χ2/df 为2.373，小于3；CFI 为0.920，TLI为0.908，大于0.900 的标准；且RMSEA 为0.058，小于0.08，对实际数据的拟合度较好[52]，说明8 个潜变量之间具有良好的区别效度。

表2 主要变量的区别效度
Tab.2 Discriminant validity of main variables

                           

注：单因子模型将所有变量合成为一个因子；六因子模型将信息质量和媒介丰富度合成为一个因子，易用性和感知趣味性合成为一个因子，其余4个变量（感知有用性、期望确认度、满意度、持续使用意愿）为独立的因子；七因子模型把信息质量和媒介丰富度合成为一个因子，其余5个变量（易用性、感知趣味性、感知有用性、期望确认度、满意度、持续使用意愿）为独立的因子。

4.2 测量模型分析

表3 总结了变量的平均值、标准差及相关系数。信息质量（r=0.67，p＜0.01）、媒介丰富度（r=0.77，p＜0.01）、易用性（r=0.59，p＜0.01）、感知趣味性（r=0.68，p＜0.01）、期望确认度（r=0.69，p＜0.01）与感知有用性呈显著的正相关。信息质量（r=0.63，p＜0.01）、媒介丰富度（r=0.75，p＜0.01）、易用性（r=0.74，p＜0.01）、感知趣味性（r=0.62，p＜0.01）与期望确认度呈显著的正相关。此外，感知有用性（r=0.74，p＜0.01）、期望确认度（r=0.69，p＜0.01）与满意度呈显著的正相关。感知有用性（r=0.74，p＜0.01）、满意度（r=0.82，p＜0.01）与持续使用意愿呈显著的正相关。

表3 主要变量的平均值、标准差和相关关系
Tab.3 Means,standard deviation and correlations of main variables

                                             

                                                         注：n=414；**p＜0.01。

4.3 假设检验

采用层次回归的方法进行假设验证。层次回归是用一个或多个自变量来预测因变量，在预测变量加入时考虑了逻辑顺序，便于对两个或多个回归模型进行比较[53]。该方法常用于旅游组织行为[54-55]、旅游营销[56-57]、旅游情报[58]等领域的相关研究。

1）感知有用性的假设检验

H1a、H2a、H3a、H4a 分别提出自助讲解器的信息质量、媒介丰富度、易用性、感知趣味性对游客感知自助讲解器的有用性有显著的正向影响。为验证这4个假设，首先将感知有用性作为因变量，再加入控制变量（性别、年龄、平均每年旅游次数、使用次数），最后分别将4 个前置变量（信息质量、媒介丰富度、易用性、感知趣味性）纳入回归方程。由表4 可知，自助讲解器的信息质量（M2，β=0.63，p＜0.001）、媒介丰富度（M3，β=0.74，p＜0.001）、易用性（M4，β=0.55，p＜0.001）、感知趣味性（M5，β=0.63，p＜0.001）对感知有用性产生了显著的正向影响。H1a、H2a、H3a、H4a得到了数据支持。

表4 假设检验结果
Tab.4 Results of hypotheses testing

                                            

注：n=414；***p＜0.001，**p＜0.01，*p＜0.05；性别：1=男，2=女；年龄：1=＜18岁，2=18～24岁，3=25～30岁，4=31～35岁，5=36～40岁，6=41～60岁，7=＞60岁；平均每年旅游次数：1=1次，2=两次，3=3次，4=≥4次；使用次数：1=1次，2=两次，3=3次，4=≥4次；下同。

2）期望确认度的假设检验

H1b、H2b、H3b、H4b 分别提出自助讲解器的信息质量、媒介丰富度、易用性、感知趣味性对游客使用自助讲解器的期望确认度有显著的正向影响。为验证这4个假设，首先将期望确认度作为因变量，再加入控制变量（性别、年龄、平均每年旅游次数、使用次数），最后分别将4个前置变量（信息质量、媒介丰富度、易用性、感知趣味性）纳入回归方程。由表5 可知，信息质量（M7，β=0.60，p＜0.001）、媒介丰富度（M8，β=0.73，p＜0.001）、易用性（M9，β=0.71，p＜0.001）、感知趣味性（M10，β=0.58，p＜0.001）对游客使用自助讲解器的期望确认度产生了显著的正向影响。H1b、H2b、H3b、H4b得到了数据支持。

表5 假设检验结果
Tab.5 Results of hypotheses testing

                                            

3）感知有用性的中介效应检验

为检验感知有用性在期望确认度和满意度之间的中介作用，根据Baron 和Kenny[59]的建议，运用层次回归进行验证。

如表6 所示，游客使用自助讲解器的期望确认度（M13，β=0.66，p＜0.001）对满意度有显著的正向影响，H7 得到了验证。如果一个变量满足以下情况，就认为它起到了中介作用。①自变量的变化能够显著地解释中介变量的变化，即期望确认度的变化能够显著地解释游客感知有用性的变化（M11，β=0.65，p＜0.001），H5得到了验证；②中介变量的变化能显著地解释因变量的变化，即感知有用性的变化能显著地解释游客使用自助讲解器的满意度变化（M14，β=0.72，p＜0.001），H6得到了验证；③当控制以上两个途径时，自变量与因变量之间的作用比之前所表现出的显著作用减小了或不存在了，就认为其具有中介作用[60]。在加入中介变量感知有用性后，期望确认度对满意度的回归系数变小（M15，β=0.34，p＜0.001），即由M13中的0.66变成了M15中的0.34。同时，在加入感知有用性这个变量之后，模型的拟合优度变高了（M13，R2=0.50；M15，R2=0.62；ΔR2=0.12）。进而得出，游客对自助讲解器的感知有用性在期望确认度与满意度之间起部分中介作用，H8得到了验证。

表6 假设检验及中介效应检验结果
Tab.6 Results of hypotheses testing and mediating effect

                                     

注：表中17.52/17.75分别是层次回归中M11与M13的t值，表中20.37/11.32分别是层次回归中M14与M15的t值。

4）满意度的中介效应检验

如表7 所示，游客对自助讲解器的感知有用性（M17，β=0.71，p＜0.001）对持续使用意愿有显著的正向影响，H10 得到了验证。满意度的变化能显著地解释游客持续使用自助讲解器的变化（M18，β=0.79，p＜0.001），H9得到了验证。当控制以上两个途径时，在加入中介变量满意度后，感知有用性对持续使用意愿的回归系数变小（M19，β=0.29，p＜0.001），即由M17中的0.71变成了M19中的0.29。同时，在加入满意度这个变量之后，模型的拟合优度变高了（M17，R2=0.57；M19，R2=0.72；ΔR2=0.15）。由此得出，游客使用自助讲解器的满意度在感知有用性与持续使用意愿之间起部分中介作用，H11 得到了验证。

表7 假设检验及中介效应检验结果
Tab.7 Results of hypotheses testing and mediating effect

                                    

注：表中20.37/20.55分别是层次回归中M14与M17的t值，表中26.94/14.94分别是层次回归中M18与M19的t值。

5 模糊集定性比较分析（fsQCA）

传统的回归分析认为，自变量对因变量独立起作用；在控制其他因素情况下，强调了自变量对因变量的边际净效应；这无法分析多个前因条件相互依赖形成的复杂因果关系[61]。本研究探讨信息质量、媒介丰富度、感知易用性、感知趣味性等多个变量的复杂因果关系，采用fsQCA 能有效解决该问题。fsQCA 注重整体视角，认为自变量之间相互影响，并共同影响因变量，将研究对象视作多个前因变量不同组合方式的组态，并基于集合理论发现，条件变量之间的相互依赖性、组态等效性和因果非对称性，从而揭示多个自变量相互依赖而产生的复杂性因果关系[62]。因此，应用fsQCA 方法便于通过组态视角深入挖掘影响游客持续使用自助讲解器的原因及其复杂机制。

5.1 变量的选取和校准

运用fsQCA3.0软件进行fsQCA分析，需要对研究中涉及的变量进行校准，以提高结果的可解释性。具体而言，对各变量的题项取平均值，以平均值代表此变量的数值进行分析；然后根据Ragin 提出的5%（fully out）、95%（fully in）以及交叉点50%（crossover point）的标准对以持续使用意愿为结果变量的数据进行校准[63]。数据校准后，对各变量单项前因条件的必要性与充分性进行分析发现，各单项前因条件均未达到绝对必要条件的标准；同时，各前因条件也不是引致结果的充分条件[63]，因此需要分析构型对结果变量的影响。

5.2 fsQCA结果分析

首先构建2k 行的真值表，其中，k 为前因条件的个数，每一行代表一种可能的条件组合。在fsQCA分析中，一致性门槛值设定为0.8[64]，PRI（proportional reduction in inconsistency）的一致性阈值设置为0.7，可接受的个案数设为1[62]。选取信息质量、媒介丰富度、易用性、感知趣味性、感知有用性、期望确认度、满意度7个变量作为前因条件进行fsQCA分析。结果如表8 所示，自助讲解器持续使用意愿的模型总体一致性水平为0.960，各前因条件构型的一致性高于0.850，总体覆盖度为0.639，模型解释效果较好，形成了3类触发游客对自助讲解器持续使用意愿的构型模式。

表8 持续使用意愿的前因条件构型
Tab.8 Antecedent conditioning configuration of willingness to reuse

                                       

注：☉或☉表示该条件存在，⊗或⊗表示该条件不存在，“空白”表示该条件同时有存在和不存在两种可能，☉或⊗表示核心条件，☉或⊗表示辅助条件。

1）模式一（C1）：该触发类型包括3 个子模式（C1a、C1b、C1c），核心条件为高媒介丰富度、高期望确认度。子模式C1a 的辅助条件为高信息质量、高易用性、高感知趣味性、高感知有用性，构型为“信息质量·媒介丰富度·易用性·感知趣味性·感知有用性·期望确认度”。子模式C1b的辅助条件为高信息质量、高易用性、高感知趣味性、高满意度，构型为“信息质量·媒介丰富度·易用性·感知趣味性·期望确认度·满意度”。子模式C1c的辅助条件为低信息质量、高易用性、低感知趣味性、低感知有用性、高满意度，构型为“～信息质量·媒介丰富度·易用性·～感知趣味性·～感知有用性·期望确认度·满意度”，其中，～表示逻辑运算“非”。模式一的组态条件表明，当自助讲解器拥有丰富的媒介以及游客对自助讲解器的期望确认度较高时，无论满意度条件（C1a）或感知有用性条件（C1b）是否存在，该模式的组态至少能解释24.7%的高持续使用意愿，在子模式C1c 中表现较为突出。子模式C1c 中，即使信息质量、感知趣味性、感知有用性条件缺失，仍可以解释24.7%的游客高持续使用意愿。子模式C1c与子模式C1a（原始覆盖度为0.499）和C1b（原始覆盖度为0.522）相比，其解释程度（C1c 的原始覆盖度为0.247）大大降低，这说明自助讲解器的信息质量、感知趣味性和感知有用性在较大程度上影响了游客的持续使用意愿。模式一的3 个组态结果表明，游客持续使用意愿的高低，很大程度上取决于游客的期望确认度以及讲解器的媒介丰富度[65]。

模式一中，游客对自助讲解器所提供的信息内容、表达方式和媒介丰富度比较关注，这些因素将直接影响游客的满意度[31]，进而影响游客的持续使用意愿。游客在使用自助讲解器前会根据自身的知识水平或经验产生初始期望，在他们使用自助讲解器后，会将使用经历与之前的初始期望进行对比，以确定对该产品是否满意，并最终决定是否再次使用。期望确认度作为ECM 模型的核心变量之一，其作用机制通过影响游客的满意度从而影响持续使用意愿[16]。同时，媒介丰富度和期望确认度作为核心条件存在，二者共同对游客的持续使用意愿产生影响。此外，期望确认度和媒介丰富度以核心条件出现在3 个组态中，这说明游客十分注重自助讲解器的媒介丰富度以及自身的期望确认度。

2）模式二（C2）：该触发类型包括两个子模式（C2a、C2b），核心条件为高感知有用性、高期望确认度、高满意度。子模式C2a 的辅助条件为高信息质量、高易用性、高感知趣味性，构型为“信息质量·易用性·感知趣味性·感知有用性·期望确认度·满意度”。子模式C2b的辅助条件为高媒介丰富度、高易用性、高感知趣味性，构型为“媒介丰富度·易用性·感知趣味性·感知有用性·期望确认度·满意度”。模式二的组态条件表明，当游客对自助讲解器有较高的感知有用性、期望确认度以及满意度时，该模式的组态至少可以解释43.9%的高持续使用意愿，在子模式C2b 中表现较为突出。此外，对比分析上述两种子模式，除信息质量和媒介丰富度条件之外的其他组态条件相同。在子模式C2a 中，信息质量以辅助条件的形式存在，无论媒介丰富度条件是否存在，至少可以解释50.1%的持续使用意愿。但在子模式C2b中，媒介丰富度以辅助条件的形式存在，无论信息质量条件是否存在，至少可以解释43.9%的持续使用意愿。子模式C2b（原始覆盖度为0.439）与子模式C2a（原始覆盖度为0.501）相比，其解释程度有所减缩，表明自助讲解器的信息质量比媒介丰富度更能影响游客的持续使用意愿。模式二的两个组态结果表明，游客持续使用意愿的高低，很大程度上取决于游客的感知有用性、期望确认度和满意度[66]。

模式二中，游客比较关注讲解器的期望确认度、感知有用性和满意度，它们不仅在组态中以核心条件出现，还是ECM 的3 个核心变量，与持续使用意愿的结果具有很强的关联性。具体而言，期望确认度会影响游客的满意度和感知有用性，进而影响游客的持续使用意愿[17,67]。基于游客感知视角，3个核心变量属于游客对外界事物的感知。旅游感知是游客通过感觉器官获取旅游信息的心理过程[68]。游客使用自助讲解器会产生直接的感知，进而根据感知的好坏进行评估，从而作出相应的行为。换言之，游客若对自助讲解器使用过程感到满意，会驱使其再次使用。

3）模式三（C3）：该触发类型包括两个子模式（C3a、C3b），核心条件为高媒介丰富度、高感知有用性、高期望确认度、高满意度。子模式C3a的辅助条件为高信息质量、高易用性，构型为“信息质量·媒介丰富度·易用性·感知有用性·期望确认度·满意度”。子模式C3b的辅助条件为高信息质量、高感知趣味性，构型为“信息质量·媒介丰富度·感知趣味性·感知有用性·期望确认度·满意度”。模式三的组态条件表明，当游客感知的自助讲解器媒介丰富度较高、感知有用性较高、期望确认度较高以及满意度较高时，该模式的组态至少可以解释50.8%的高持续使用意愿，在子模式C3a 中表现较为突出。此外，对比分析上述两种子模式，除易用性和感知趣味性条件之外的其他组态条件相同。在子模式C3a中，易用性以辅助条件的形式存在，无论感知趣味性条件是否存在，至少可以解释50.8%的持续使用意愿。但在子模式C3b 中，感知趣味性以辅助条件的形式存在，无论易用性条件是否存在，至少可以解释53.1%的持续使用意愿。子模式C3b（原始覆盖度为0.531）与子模式C3a（原始覆盖度为0.508）相比，其解释程度有所提高，表明自助讲解器的感知趣味性比易用性更能影响游客的持续使用意愿。

模式三中，媒介丰富度[31]、期望确认度[16]、满意度[17]和感知有用性[27]以核心条件出现，共同影响游客对自助讲解器的持续使用意愿。子模式C3a 中，信息质量和易用性会影响游客的持续使用意愿。子模式C3b 中，信息质量和感知趣味性会影响游客的持续使用意愿。

综上3 种模式，大部分前置条件以核心条件或辅助条件存在，说明本研究的前置条件对结果变量持续使用意愿有明显的正向影响。对比3种模式的前因构型，模式三（C3）前因构型的前置核心条件最多，覆盖度大于模式二（C2）和模式一（C1）。具体而言，模式三（包括子模式C3a 和C3b）的核心条件比模式二（包括子模式C2a 和C2b）多了媒介丰富度，比模式一（包括子模式C1a、C1b和C1c）的核心条件多了感知有用性和满意度。具体而言，3种模式中，由于模式三的前置核心条件更多，更能解释结果变量（游客持续使用意愿）。与模式二相比，模式三中媒介丰富度[31]以核心条件出现，与感知有用性、期望确认度和满意度共同影响游客对自助讲解器的持续使用意愿。与模式一相比，模式三中感知有用性和满意度以核心条件出现，与媒介丰富度和期望确认度共同影响游客对自助讲解器的持续使用。

6 研究结论与讨论

6.1 研究结论

本文以期望确认模型为基础，以自助讲解器本身的特性和游客感知为潜变量，探讨了影响游客持续使用自助讲解器的因素，检验了感知有用性和满意度的中介作用，进而采用fsQCA研究了触发游客对自助讲解器持续使用意愿的前因构型。

第一，层次回归分析结果如下。1）自助讲解器的信息质量、媒介丰富度、易用性、感知趣味性正向影响游客使用自助讲解器的期望确认度和感知有用性。2）期望确认度正向影响感知有用性，感知有用性和期望确认度正向影响游客使用自助讲解器的满意度。3）游客使用自助讲解器的感知有用性和满意度正向影响游客的持续使用意愿。4）游客使用自助讲解器的感知有用性在期望确认度和满意度之间起中介作用，游客使用自助讲解器的满意度在感知有用性和持续使用意愿之间起中介作用。

第二，fsQCA 结果显示，触发游客持续使用意愿存在3种模式。模式一（C1）的核心条件为高媒介丰富度和高期望确认度。模式二（C2）的核心条件为高感知有用性、高期望确认度和高满意度。模式三（C3）的核心条件为高媒介丰富度、高感知有用性、高期望确认度和高满意度。3种模式中，高媒介丰富度和高期望确认度多次作为核心条件出现，佐证了其对持续使用意愿的正向影响。在一定程度上，高满意度多次以核心条件或辅助条件出现，佐证了其对持续使用意愿的正面影响。

第三，对比层次回归分析和fsQCA结果有以下发现。1）在层次回归分析中，感知有用性、满意度正向影响持续使用意愿。在fsQCA 持续使用意愿的构型中，感知有用性和满意度多次在构型中作为核心条件或辅助条件，进一步佐证了层次回归分析的结果。2）层次回归分析中，信息质量、媒介丰富度、感知易用性、感知趣味性正向影响期望确认度和感知有用性。在fsQCA持续使用意愿的构型中，媒介丰富度多次作为核心条件，信息质量、易用性和感知趣味性多次作为辅助条件，从数据上支持了选择期望确定度和感知有用性作为持续使用意愿前因变量具有合理性。

6.2 理论启示

首先，本文丰富了景区自助讲解器使用意愿的系列研究，是游客持续使用智慧设备前因探讨研究的有效补充。以往的研究运用UTAUT、TAM、TTF等模型重点探讨了感知风险、付出期望、感知有用性、感知易用性等因素[8-9,43]对游客初次使用旅游设备意愿的影响，但对持续使用情况的关注相对薄弱。本研究在充分考虑前人证实的影响因素（如感知有用性、满意度等）基础上，引入信息质量、媒介丰富度等因素，证实了这些因素是游客持续使用意愿的前因条件。

其次，本研究拓宽了期望确认模型在旅游中的应用范围。自该模型被提出以来，大量研究探讨了期望确认度、感知有用性、满意度对用户持续使用意愿的影响，例如在线教育[20,28,30,36]、医患关系[21]、在线购物[26]等。本研究将期望确认模型引入游客持续使用行为研究中，验证了ECM-ISC中4个变量间的相互关系，证明了期望确认度正向影响感知有用性[16,69]、感知有用性和期望确认度正向影响满意度[70]、感知有用性正向影响游客的持续使用意愿[70]、满意度正向影响持续使用意愿[17]。本研究把ECM 运用到智慧旅游研究领域，进一步丰富和拓展了ECM，深化了期望确认理论。

此外，本研究验证了信息质量、媒介丰富度、感知趣味性、易用性等因素对游客持续使用景区自助讲解器的影响，揭示了游客持续使用智慧旅游设备行为的影响机制。由于自助讲解器提供的是自助式信息服务，具有可靠性、准确性和相关性等特点，使得游客更容易根据使用感受确定是否继续使用。尽管有研究探讨了信息质量[26]、媒介丰富度[31]、有用性[27]、感知趣味性[34]对感知有用性的影响，但研究尚未与期望确认模型结合，未分析这4 个因素对期望确认理论中的感知有用性和期望确认度的影响。本研究不仅关注了自助讲解器期望确认度和有用性的前因变量，还阐明了感知有用性在期望确认度和满意度之间起中介作用。具体而言，符合游客期望的自助讲解器不一定让其满意，只有自助讲解器对游客有用才可以使其产生满意。换言之，需要关注信息质量、媒介丰富度、易用性、感知趣味性等条件，为感知有用性创造条件，进而使期望确认度正向影响满意度。

最后，本研究综合运用层次回归分析和模糊集定性比较分析，拓展了游客持续使用意愿相关研究的分析方法。既有研究主要采用结构方程模型和多元层次回归分析，或仅使用fsQCA，鲜有学者将层次回归分析与fsQCA 结合用于智慧旅游相关研究。本研究在层次回归分析的基础上，通过fsQCA发现影响游客持续使用自助讲解器的模式有3 种，这3种模式进一步佐证了层次回归分析的结果。

6.3 管理启示

本研究的发现可以帮助景区管理者更好地了解游客使用自助讲解器的情况，并根据游客的反馈对旅游体验进行升级。

1）提高自助讲解器的感知有用性是提升游客持续使用意愿的有效途径之一。通过提高游客的感知有用性来增加游客的持续使用意愿。以往研究表明，外部因素对感知有用性有显著影响[71]。外部因素可以通过影响感知有用性来影响游客的满意度，从而影响持续使用意愿。本研究中，影响感知有用性的因素有信息质量、媒介丰富度、易用性、感知趣味性。信息质量取决于讲解器提供的讲解词是否正确、完整以及内容及时更新等，而媒介丰富度取决于讲解器讲解的语言版本和讲解内容的丰富度、准确性等。易用性决定游客是否能快速熟悉讲解器的操作。因此，景区管理者可以从提高用户的感知有用性入手，提高游客的持续使用意愿。

2）增加游客的期望确认度是提升游客持续使用意愿的另一途径。游客的期望确认度取决于游客使用自助讲解器前的期望和使用后的体验差距。降低游客的期望难以实现，提高游客的期望确认度可以从提高游客的使用体验着手。首先，景区管理者需要科学设置自助讲解器租赁位置，以便游客容易找到讲解器。其次，完善讲解器本身的特性，例如信息质量、媒介丰富度等。最后，做好自助讲解器的体验反馈。景区管理者可以拓宽游客使用自助讲解器的反馈渠道，并且及时、正确地处理游客使用中遇到的问题。这在一定程度上能影响游客是否继续使用自助讲解器。

3）提高游客的感知趣味性是提升游客持续使用意愿的可能途径之一。感知趣味性与期望确认度之间的关系已在社交网站[72]情境下得以证明。同时，感知趣味性作为一种内在动机，会对游客的持续参与意向产生影响。游客期望确认度与持续使用意愿相关性明显[73]。景区管理者，一方面可以结合景区特色元素对自助讲解器的外观进行设计，增加其外表的吸引力；另一方面可以通过优化讲解器的操作步骤，增强其期望确认度，比如完善讲解器的定位功能，当游客走到下一个景点时，自动播放下一个景点的讲解内容。

7 研究局限与展望

本文将期望确认模型运用到智慧旅游研究中，从期望确认度与感知有用性视角梳理影响旅游者持续使用自助讲解器的前置变量，通过问卷调查收集数据，利用层次回归和fsQCA进行模型检验和数据分析，探索了自助讲解器的信息质量、媒介丰富度、易用性、感知趣味性对期望确认度和感知有用性的影响，进一步验证了期望确认模型在智慧旅游中的适用性。研究结果虽然可为后续的智慧旅游研究提供参考借鉴，但仍存在一定的局限。1）部分量表来自国外，虽然经过严格的翻译及多次检查，但在量表改编中难免存在语义偏差，进而造成受访者的主观理解误差。未来可开发具有中国情境的量表。2）持续使用意愿的影响因素，除文中提及的因素外，还有其他因素可能影响感知有用性和期望确认度，比如技术恐惧[74]、租用成本和时间压力[75]等。未来可根据相关理论融入其他因素。3）研究中尚未考虑性别、年龄或职业等差异对研究结果的影响。以年龄为例，年轻人更易接受新鲜事物或新技术，可能更乐于使用自助讲解器。未来可以考虑性别、年龄、职业等因素对游客持续使用自助讲解器的影响。4）fsQCA 方法难免有其局限性，如数据校准标准的选取、PRI门槛值的设定、冗余质蕴含项的选取等，均可能影响分析结果。未来可增加稳健性检验。5）研究重点关注了景区可租用手持式自助讲解器，尚未关注二维码语音讲解、手机App导览、微信导览等新兴的讲解方式。未来的研究可以考虑这些新设备，并考虑其租用成本。6）虽然问卷调查收集数据具有一定的合理性，但难以判断变量之间的因果关系。未来不仅可以采用多方法验证模型，还可以采用情境实验检验其因果效应[76]。