SCI论文（www.lunwensci.com）
【摘 要】 通过分析 387 份调查问卷，探讨了数智化时代中国消费者对高星级酒店智能化的态 度和使用意愿 。研究表明，消费者对酒店智能化持较强的支持态度和较高的使用意愿;感知有用 性和感知易用性对酒店智能化的态度有显著正向影响;感知风险对酒店智能化的态度有显著负 向影响;酒店智能化的态度和感知有用性对使用意愿有显著正向影响;酒店智能化的态度在感知 有用性和使用意愿之间起部分中介作用;消费者更青睐省时 、掌控感强 、便捷 、舒适 、增强体验 、 易学习 、易操作 、清晰易懂 、灵活易用 、速度快的酒店智能化设施和软件;部分人口统计学特征与 酒店智能化的态度和使用意愿有关 。此外，消费者认为智能酒店的技术稳定性和人性化程度有 待提高 。
【关键词】 酒店智能化,数字经济,使用意愿,感知有用性,感知易用性,感知风险
2022 年 1 月 12 日 ，国务院印发《“十四五 ”数字经济发展规划》，规划中明确到2025 年 ，中国数字 经济迈向全面扩展期 [1] 。近年来，随着科学技术的飞速发展，社会进入万物互联的时代，依托于呈指 数级增长的信息数据的建模训练，使得酒店业的服务 、营销 、运营与供应链管理等多个环节从信息化 到智能化的转变越来越成熟 。这种成熟的转变意味着我们进入了一个崭新的时代——数智化时代[2] 。
数智化技术已经成为酒店创新的驱动力 ，智能化软 、硬件设备成酒店标配 ，提升了用户服务体 验 。喜达屋 、希尔顿 、洲际 、温德姆 、世贸 、首旅等中外著名酒店集团已纷纷在旗下部分高星级酒店 推行 了 智 能化服 务 ;阿 里也跨 界 推 出无人 智 能酒 店 。 目前 ，酒 店 智 能化仍处 于发展 成长 阶段 ，如何 得到广大消费者认可成为酒店智能化发展成功与否的关键点，因此，我们通过研究消费者对高星级 酒店智能化的态度和使用意愿，将酒店智能化的实际情况和顾客需求对比分析，以期为高星级酒店 制定智能化发展策略提供参考 。
一、文献回顾
(一)酒店的智能化
智 能 化 酒 店 的 概 念 最 早 由 IBM 公 司 提 出 。酒 店 的 智 能 化 是 指 酒 店 拥 有 一 套 完 善 的 智 能 化 体 系，通过数字化与网络化技术实现酒店信息化交互服务与管理，能够带给消费者更加智能化的入住 体 验 [3][4] 。近 年 来 ，越 来越 多 的 高 星 级 酒 店 利 用 智 能化 的 设 备 和 软 件 改 变 了 传 统 的 酒 店 设施 、服 务 和流程 [5] 。
目前 ，酒店的智能化主要表现为三种状态 。 第一 ，用于服务顾客的设施和设备智能化 ，即酒店 的硬 件 智 能化 [6] 。其 中 典 型 代表 是 引 进服 务 型 智 能机 器 人 。从 2014 年 开 始 ，喜 达 屋 酒 店集 团 在 福 朋喜来登 、雅乐轩和 Elements 这三个旗下酒店品牌 ，推出机器人管家服务 。机器人管家“阿洛 ”的主要功能是充当酒店服务人员的助手 。它随时待命 ，负责协助服务人员把物品送至客房 。希尔顿酒 店集团在 2016 年与 IBM 合作 ，在美国弗吉尼亚州的麦克莱恩希尔顿酒店推出了机器人礼宾员康 妮 。 当顾客来到酒店前台 ，康妮可以像传统的礼宾员一样与客人互动 。依靠 IBM 沃森人工智能进 行计算和使用旅游数据库 WayBlazer，康妮可以实时查询和提供旅游景点相关信息 ，回答顾客的问 题 。通过不断地从互动经验中学习和完善，康妮可以更好地解答顾客的问题，以及提供优质的住客 关怀和服务 [7] 。
第二 ，用于服务顾客的软件智能化 ，即酒店的软件智能化 [6] 。智能化软件被用于改善顾客与酒 店的互动体验 。2015 年 5 月 ，丽笙旗下的爱德华酒店推出了数字虚拟助手智能聊天机器人“爱德 华”。顾客可以通过智能手机与爱德华进行互动 ，订购客房服务 ，并要求提供水疗 、餐厅 、酒店特色 和其他当地景点的各种建议 ，还可以处理投诉 。从 2017 年起 ，拉斯维加斯的康士登酒店引入了聊 天机器人 ，酒店客人可以通过短信联系幽默的聊天机器人罗丝 。罗丝不仅可以提供酒店周边的娱 乐 、美食和购物等信息，还可以陪顾客游戏和聊天，使其在酒店的逗留期间畅享愉悦的互动体验 [8] 。
第三 ，服务完全自动化的全场景智能酒店 ，即酒店的软硬件全面智能化 [6] 。海因娜酒店是日本 的一家全场景智能酒店 。酒店利用机器人和智能系统担任前台 、礼宾 、行李搬运 、点餐 、调酒 、清扫 等工作 。酒店前台接待员是两只机器恐龙和一位惟妙惟肖的机器人女士 。酒店顾客可以用英语或 日语和机器人接待员对话，直接刷护照办理入住，方便快捷 。机器人搬运工负责把顾客的行李运送 到房间 ，并将行李存放在私人储物柜里 。每间客房里都配备了一个智能语音服务机器人 Churi，它 可以控制房间里的音响 、照明 、温度湿度 ，还会打招呼 、唱歌 、猜谜语 ，以及介绍酒店内的基础情况 、 今天的特殊活动等 。酒店的无人酒吧从介绍 ，到提供商品 、结算 ，全程无人 。酒店内早餐也由自动 售货机全权负责 ，顾客可以选择自己喜欢的饮品和简餐 [9] 。“菲住布渴 ”无人酒店是阿里巴巴集团在 中国杭州开设的高科技智能酒店 。酒店不设前台 ，智能机器人“天猫精灵福袋 ”代替服务员 ，完成 对顾客的迎宾 、指引 。基于覆盖酒店内全场景的顾客身份识别 ，无感梯控 、无触门控自动进行人脸 识别 ，智能点亮入住楼层 ，自动开启房间门 ;借助无感体控定位系统 ，顾客离开房间的瞬间 ，电梯也 将自动响应等候 。进入房间 ，顾客专属的客房管家天猫精灵智能音箱被唤醒 ，可直接对室内温度 、 灯光 、窗帘 、电视 、咖啡机等进行语音控制 。顾客还可以通过客房管家发出送餐 、送水等客房服务 指令 ，随即会由机器人“天猫精灵太空蛋 ”和“天猫精灵福袋 ”将物品送到客房 [10] 。在中国成都的乐 易住无人智慧酒店 ，从顾客到达酒店直到离开酒店 ，所有的服务也都是由应用程序和机器人来提 供 。顾客可以通过微信公众号预订房间 ，入住登记只需刷身份证 、人脸识别即可 ，使用密码开锁或 通过手机客户端解锁房门，最后点击手机客户端上的按钮办理退房手续 。
据统计 ，截至 2018 年 ，中国已有 200多家酒店使用智能化设施 、设备或软件为顾客服务 。其中 运营时间较长的有 ，北京的隐世 ·叠院儿 、上海的 CitiGO 欢阁酒店 、杭州的黄龙饭店等 。在酒店智 能化发展过程中 ，很多互联网和物联网企业与传统酒店建立了合作 ，提供了数据 、智能硬件和平台 方面的技术支持 。例如，洲际酒店集团和百度建立了战略合作伙伴关系，联手在中国开发基于人工 智能的客房 。 阿里旅行 、石基与首旅如家成立的合资公司“未来酒店 ”也向单体酒店提供“智慧云 系统 ”等相关软硬件 ，在线选房 、刷脸入住及消费等功能也已经在杭州的“菲住布渴 ”酒店落地 。腾 讯则给酒店提供大数据 、云服务 ，为酒店物业的选择 、选址 、开业时候的定价策略提供帮助 。云迹 科技自主研发了包括智能室内送物机器人等一系列产品 ，并进入酒店 、商场 、写字楼等场景 。涂鸦 智能提供一站式人工智能物联网的解决方案，在酒店场景里，能够让更多的设备接入到涂鸦的平台 上，再赋能给酒店 。
由于酒店智能化设施 、设备和软件的快速发展 ，以及智能化产品对消费者使用体验的影响 ，酒 店智能化越来越受到业界和学术界的关注 。 目前 ，国内外关于酒店智能化的研究大多数是从智能 化技术及其应用的角度进行 ，较少从消费者的角度探讨消费者对酒店智能化设施和服务的态度及 使用情况 。
(二)消费者对酒店智能化的态度和使用意愿
许多研究表明在激烈的市场竞争中 ，消费者的态度和使用意愿是新技术或产品取胜的关键因素 。Curran 等( 2003 )认为 ，态度是决定消费者是否采纳使用特定技术的意图 ，以及对公司或商品 、 服务提供商保持忠诚的关键因素 [11] 。Eagly & Chaiken( 2007 )提出态度是一种心理倾向 ，表现为对 某一特定实体的某种程度的好恶评价 [12] 。Kotlor 等( 2017 )指出，态度描述了一个人对某个物体或想 法相对一致的评价 、感觉和倾向 [13] 。Mullet( 1985 )指出使用意愿是消费者在选择特定产品时的主观 倾向 ，并且被证实可以作为预测消费行为的重要指标 [14] 。Dodds( 1991 )等认为使用意愿是消费者选 择某种特定产品的主观概率或可能性 [15] 。刘丹等( 2017 )认为使用意愿是消费者购买某种特定商品 时的主观倾向或是对某种商品的购买计划，以此对消费者的购买行为进行预测 [16] 。
目前 ，少数研究探究了消费者对酒店智能化设施或服务的态度和使用意愿 。 Kuo 等人( 2017 ) 评估了我国台湾地区消费者对机器人的态度 ，并讨论了在台湾酒店采用机器人服务的可能性 [17] 。 Tussyadiah & Park( 2018 )通过实验室交互测试 ，检验了美国和英国消费者对酒店服务机器人的态 度和使用意愿 [18] 。Ivanov 等人( 2018 )调查了俄罗斯年轻人对酒店引入机器人的态度[19] 。Ivanov 等 人( 2018 )的 另 一 个 研 究 调 查 了 伊 朗 消 费 者 对 酒 店 机 器 人 的 态 度 [20] 。 Hong & Slevitch( 2018 )通 过 3x2 受试者间因子设计的实验方法，测试了美国顾客对酒店自助服务设施的满意度和使用意愿 [21] 。
目前的研究结果显示 ，不同地区的消费者对酒店智能化的态度和使用意愿存在差异性 。我国 台湾地区 、俄罗斯和伊朗消费者对智能机器人的态度，在很大程度上受社会上其他人对机器人的态 度 、对机器人相较人类的比较优势的认知、与机器人的互动经验和机器人的社交技能这三个因素的影 响 。大多数美国和英国消费者对酒店服务机器人和自助服务设施持积极态度 。Dinet&Vivian(2014) 的研究表明，性别影响人们使用机器人的意愿;女性不太愿意使用机器人和人工智能服务 [22] 。然而 ， Ivanov 等人( 2018 )的研究发现 ，人口统计学因素并不显著影响俄罗斯和伊朗消费者使用机器人的 意愿 [19][20] 。 因此 ，有必要针对不同地区的消费者进行专项研究 ，我们专注于调研中国大陆消费者对 高星级酒店智能化设施和服务的态度和使用意愿，进而给中国酒店运营提供参考依据 。
(三)技术接受模型(TAM)
对于新技术的推出 ，消费者态度的研究中最普遍的研究方法是运用技术接受模型(technology acceptance model ，TAM )。 Ujan 等人( 2016 )详细介绍了 TAM，并建议未来的研究可以使用 TAM 量 表来评估消费者对旅游业和酒店业中自助服务技术的态度 [23] 。
1985 年 ，Fred Davis 在其博士论文中提出了 TAM模型 ，主要用于分析用户对新事物和新技术的 接受程度 。Davis 提出用户对系统的态度是决定他将实际使用还是拒绝该系统的主要决定因素 。 而 用 户 的 态 度 主 要 受“ 感 知 有 用 性(perceived usefulness ，PU )”和“ 感 知 易 用 性(perceived ease of use，PEOU )”这两个主要因素的影响 。前者反映了用户在使用某种信息系统时对其工作或生活绩 效提高的程度 。后者反映了用户使用某种信息技术时感知到的容易使用的程度 。两者都会影响用 户对新事物和新技术的态度 [24] 。Davis( 1985 )还开发了一个李克特量表用来测量感知有用性 、感知 易用性和态度 。其中 ，感知有用性和感知易用性各包括 10 个题项;态度包括 5 个题项 。后来 ，Davis ( 1989 )进一步完善了最初的量表，将感知有用性和感知易用性的 10 个题项分别精简为 6 个题项，使 得 TAM 量表在实际工作中更为实用 [25] 。
我们的研究运用 TAM作为理论基础来研究消费者对酒店智能化设施和软件的态度 。根据感 知有用性(perceived usefulness ，PU )、感知易用性(perceived ease of use ，PEOU )和态度的关系 ，提出 假设 1 和假设 2 。Forsythe( 2003 )等指出 ，感知风险也是影响消费者态度和选择的重要因素 。感知 风险是指客户在考虑购买特定商品时感知到的风险的性质和量级 [26] 。相关研究中可以看到 ，感知 风险的存在会激发消费者的自我保护行为，感知风险越小，越有利于消费者产生正面态度，消费行为 的可能性也越大 。 因此 ，提出另外两个假设：感知风险对酒店智能化的态度有负向影响 ;感知风险 对酒店智能化的使用意愿有负向影响 。此外，酒店智能化是一项新技术，消费者使用行为决策符合 “ 感知 - 态度 -使用意愿 ”这一逻辑 ，因此 ，进一步假设：态度对酒店智能化的使用意愿有正向影响; 感知有用性对酒店智能化的使用意愿有正向影响 ;感知易用性对酒店智能化的使用意愿有正向影 响 。综上论述，提出以下 7 个假设 。相应地，扩展的 TAM模型和关系路径如图 1 所示 。
假设 1：感知有用性( PU )对酒店智能化的态度( AT )有正向影响 。
假设 2：感知易用性( PEOU )对酒店智能化的态度( AT )有正向影响 。
假设 3：感知风险( PR )对酒店智能化的态度( AT )有负向影响 。
假设 4：态度( AT )对酒店智能化的使用意愿( BI )有正向影响 。
假设 5：感知有用性( PU )对酒店智能化的使用意愿( BI )有正向影响 。
假设 6：感知易用性( PEOU )对酒店智能化的使用意愿( BI )有正向影响 。
假设 7：感知风险( PR )对酒店智能化的使用意愿( BI )有负向影响 。
二、研究设计
(一)问卷设计
通过发放网络调查问卷收集数据 。在问卷设计阶段，借鉴国内外相关研究文献的经典量表，然后 再根据高星级酒店的智能化特征进行适当修改，并咨询研究领域内的相关专家，根据他们的意见和建 议对问卷进行修订和补充 。 问卷主要由两部分组成：一是研究对象的基本情况 。包括性别 、年龄 、文 化程度 、家庭收入以及最近一次入住智能酒店的所在位置;二是研究模型中各潜在变量的测量变量 。 采用多维度量表对各变量进行估计，题项均来自相关参考文献 。采用李克特 7 级评分法，其中 1 分表 示“非常不同意”，7 分表示“非常同意”。量表共计包括 5 个部分，25 个题项，具体内容如表 1 所示 。 问 卷最后还包含一个开放性问题：请指出您之前入住的高星级智能酒店有待改进的地方。
(二)数据收集与样本描述性统计分析
2022 年 2 月至 3 月间 ，通过问卷星在线问卷调查系统进行问卷的发放 ，采用随机抽样的方法收 集样本数据 ，邀请入住过高星级智能酒店的顾客参与调研 ，累计收集 432份问卷 。通过对问卷进行 筛选，最终获得有效问卷 387 份，问卷有效率为 89.6% 。
从样本基本特征看(见表 2)，受访对象中女性占 51.9%，略高于男性;年龄在 30 ～ 39 岁占比最高 ( 33.9%)，其次是 18 ～ 29 岁( 26.9%);已婚占 57.1% ，高于未婚 ;职业主要集中在企业员工( 33.3%)和 私 营 企 业 家( 24.5%);文 化 程 度 主 要 集 中 在 本 科( 73.1%);家 庭 年 收 入 主 要 在 15万 元 到 30 万 元 ( 35.1%)之间 ;最近一次入住智能酒店的所在位置主要集中在江浙沪地区( 45.2%)，其次是珠三角 地区( 31.5%)。
表 3 汇总了 25 个量表题项的平均值和标准差 。首先 ，数据表明受访者对高星级酒店智能化持 较强的支持态度(平均值 =6.06 )和较高的使用意愿(平均值 =5.23 )。 酒店智能化态度的五个观测变 量的平均值按照由大到小排序为：具有吸引力( 6.53 )、明智( 6.31 )、有趣( 6.05 )、获益众多( 5.76 )、愉 悦( 5.64 )。 使用意愿的三个观测变量的平均值按照由大到小排序为：继续入住( 5.53 )、向亲友推荐 ( 5.19 )、优先考虑( 4.98 )。 其次 ，受访者对酒店智能化设施和服务的感知有用性(平均值 =5.96 )和感 知易用性(平均值=5.04 )都较高;同时感知风险较低(平均值=2.63 )。 感知有用性的六个观测变量的 平 均 值 按 照 由 大 到 小 排 序 为 ：省 时( 6.34 )、掌 控 感 强( 6.18 )、便 捷( 6.16 )、舒 适( 5.19 )、增 强 体 验 ( 5.62 )、整 体 有 用 性( 5.63 )。 感 知 易 用 性 的 六 个 观 测 变 量 的 平 均 值 按 照 由 大 到 小 排 序 为 ：易 学 习( 5.85 )、易操作( 5.61 )、清晰易懂( 5.22 )、灵活易用( 5.09 )、整体易用性( 4.68 )、速度快( 4.98 )。 表明 受访者更青睐省时 、掌控感强 、便捷 、舒适 、增强体验 、易学习 、易操作 、清晰易懂 、灵活易用 、速度快 的酒店智能化设施和软件 。感知风险的五个观测变量的平均值按照由小到大排序为：新冠病毒感 染( 2.38 )、人身安全( 2.54 )、个人隐私安全( 2.67 )、整体安全( 2.71 )、账户安全( 2.87 )。 表明受访者普 遍认为在智能酒店感染新冠病毒的风险较低 。
三、数据分析与假设检验
(一)信度和效度检验
利用 SPSS21.0 对问卷数据进行信度和效度分析和测量 ，结果如表 4 所示 。在信度检验方面 ，采 用内部一致性系数(Cronbach's Alpha)对问卷中的各个变量做信度分析 ，涉及感知有用性 、感知易 用性 、感知风险 、消费者对酒店智能化的态度和使用意愿这 5 个变量的 Cronbach's Alpha 分别达到 0.882 、0.913 、0.815 、0.829 、0.861.均高于基准值 0.7.说明变量的测量具有较好的信度 。 同时 ，问卷整 体 Cronbach's Alpha 值为 0.925.说明问卷的总体信度较高 。
在效度检验方面 ，首先对各个变量进行 KMO 和 Bartlett球形检验 。结果显示 ，各个变量的 KMO 值都大于 0.7.Bartlett 球形检验达到显著水平(p<0.01 )，说明数据符合要求 ，适合进行因子分析 。然 后采用主成分分析法 ，得到各测量项旋转后的因子载荷 ，结果表明 5 个因子的累计共同方差解释比 例分别达到 72.731% 、81.646% 、75.904% 、78.243% 、85.781% ，均大于 0.6.分析结果说明问卷采用的测 量量表具有良好的结构效度 。
利用 AMOS24.0 软件对量表进行验证性因子分析( CFA )。 非标准化估计值在 0.05 的水平上均 达到显著水平(p<0.01 )。 消费者对酒店智能化态度中的题项 AT4 因子载荷量较低且卡方值较高 ， 去 掉 该 题 项 ，模 型 拟 合 效 果 良 好 。感 知 易 用 性 中 的 观 测 变 量 PEOU2 的 因 子 载 荷 量 为 0.527.小 于 0.6.故将其删除 ，其他因子载荷量值均大于 0.6.表明各观测变量可以有效反映潜在变量的特征 。 由表 4 可以看出 ，每个观测变量的因子载荷 、平均方差萃取量 AVE 均大于 0.500.组合信度 CR 均大 于 0.700.说明问卷采用的测量量表具有良好的聚合效度 。
(二)相关性分析
涉及变量的描述性统计和相关性分析结果如表 5 所示 。感知有用性和酒店智能化的态度显著 正相关(p<0.01 )，相关系数 0.736;感知易用性和酒店智能化的态度显著正相关(p<0.01 )，相关系数 0.610;感知风险和酒店智能化的态度显著负相关(p<0.01 )，相关系数 -0.308;感知有用性和使用意 愿 显 著 正 相 关(p<0.01 )，相 关 系 数 0.472;感 知 易 用 性 和 使 用 意 愿 显 著 正 相 关(p<0.01 )，相 关 系 数 0.575;感知风险和使用意愿显著负相关(p<0.01 )，相关系数 -0.320 。此外 ，一些人口统计学特征也 与态度和使用意愿有关 。性别和酒店智能化的态度显著负相关(p<0.01 )，相关系数 -0.165;性别和 使用意愿显著负相关(p<0.01 )，相关系数 -0.140.表明男性消费者对酒店智能化的接受度和重购意 愿高于女性 。年龄和酒店智能化的态度显著负相关(p<0.01 )，相关系数 -0.208.表明青年和中年消 费者对酒店智能化的接受度高于年长消费者 。教育和酒店智能化的态度显著正相关(p<0.01 )，相 关系数 -0.107.表明高学历的顾客对酒店智能化的接受度更高 。 以上这些变量具有较强的相关关 系 。其他变量的相关性不显著 。
(三)模型拟合检验
运用 AMOS24.0 软件对提出的模型进行拟合检验 ，以检查理论模型和数据的适配度 。并运用极 大似然法分析研究模型的拟合度 。选取相对卡方值 ，结合绝对适配指标 RMSEA 、GFI 、AGFI，增值 适配指标 NFI 、CFI 、TLI 对模型最终拟合性进行判断 。根据软件给出的模型修正指标 ，遵循每次仅 修正一条路径的原则 ，删除了感知易用性的 PEOU2题项以及酒店智能化态度的 AT4 题项 。模型修 正后的主要检验指标如表 6 所示 。相对卡方值(x2/df)=1.163.RMSEA=0.064.GFI 、AGFI 、NFI 、CFI、 TLI 分别为 0.984、0.881、0.982、0.986、0.978.这些拟合指标均达到标准，由此判定模型拟合良好 。
(四)假设检验与结果分析
模型标准化路径系数和假设检验结果如表 7 所示 。初始假设 H1 、H2 、H3 、H4 、H5 均得到了支 持 ，只有 H6 和 H7没有得到支持 。路径结果表明 ，消费者的感知有用性( PU )和感知易用性( PEOU ) 均对酒店智能化的态度( AT )产生正向显著影响(p<0.01 )，路径系数分别为 0.426 和 0.410.H1 和 H2 被验证成立;同时，消费者的感知风险( PR )对酒店智能化的态度( AT )产生负向显著影响(p<0.01 )， 路径系数为 -0.278.与假设的方向一致 ，H3 被验证成立 。 比较而言 ，感知有用性( PU )对酒店智能化 的态度影响程度最大，感知易用性( PEOU )次之，感知风险( PR )影响最小 。
酒店智能化的态度( AT )对使用意愿( BI )产生正向显著影响(p<0.01 )，路径系数为 0.317.H4 被 验 证 成 立 。 消 费 者 的 感 知 有 用 性( PU )对 使 用 意 愿( BI )产 生 正 向 显 著 影 响(p<0.01 )，路 径 系 数 为 0.203.H5 被验证成立 。而感知易用性( PEOU )和感知风险( PR )对于使用意愿( BI )的影响在 p<0.01 下不显著，证明两者对使用意愿的直接影响并不大，因而 H6 和 H7 假设不成立 。为了更深入探讨潜变量之间的关系 ，进一步对中介效果进行检验 。采用 Bootstrap 对中介效果 进行检验 ，结果如表 8 所示 。 由于感知易用性( PEOU )与使用意愿( BI )、感知风险( PR )与使用意愿 ( BI )的影响关系未得到支持 ，因而只需考察酒店智能化的态度( AT )在感知有用性( PU )和使用意 愿( BI )之 间 的 中 介 效 应 。 结 果 显 示 ，在 95% 的 置 信 区 间 下 ，间 接 效 应 的 上 下 限 区 间 为 0.1503 和 0.2620.这个区间不包括 0.表明检验路径的中介效应显著 。此外 ，间接效应与总效应的点估计值之 比为 0.3462.表明中介效应在总效应中占比 34.62% 。 因此 ，酒店智能化的态度在感知有用性和使 用意愿之间起部分中介作用，即感知有用性可以酒店智能化的态度为中介影响消费者的使用意愿， 还可直接作用于消费者的使用意愿 。
问卷最后的开放性问题 ，请消费者指出之前入住的高星级智能酒店有待改进的地方 。其中最 多提及的两个方面：第一 ，智能技术不稳定造成的负面消费体验 。不少消费者指出“客房的人脸识 别和客房智能管家不太灵敏 ”以至于有时出现“刷脸开门失败需要返回前台拿房卡 ”以及“凌晨屋 内窗帘 、灯自动打开 ，电视 、音箱自动响起 ”等失控现象 。 第二 ，智能酒店缺乏人性化 、有温度的服 务 。 消费者提到“没有服务员的酒店感觉还是太冷清了 ”以及“无人酒店是高科技但冷冰冰的”。 此外 ，消费者还提到有待改进的方面包括首次使用智能设备缺乏指导 、性价比不高 、广告宣传少 、 智能产品设计不合理等 。
四、结论与建议
通过实证分析 ，探讨了现阶段中国消费者对高星级酒店智能化的态度和使用意愿 ，分析了感 知有用性 、感知易用性 、感知风险对酒店智能化的态度和使用意愿的影响及其途径 ，主要得出以 下六点结论及建议 。
一是中国消费者对高星级酒店智能化持较强的支持态度和较高的使用意愿 。从酒店智能化态 度的五个观测变量来看 ，消费者认为智能化酒店非常具有吸引力 ，选择智能酒店是一个明智的 、有 趣的 、有益的和愉悦的选择 。具体来看 ，消费者主要认同酒店智能化非常具有吸引力 ，是明智和有 趣 的 选 择(三 个 观 测 变 量 的 均 值 超 过 6.0 );但 是 获 益 感 和 愉 悦 感 相 比 之 下 仍 有 差 距(均 值 低 于 6.0 )。 可能的原因是不少中国消费者在现阶段是抱着猎奇的心态选择入住智能酒店 ，同时智能酒 店提供的利益价值和消费体验仍有提升空间 。从使用意愿的三个观测变量来看 ，消费者普遍愿意 未来继续入住智能酒店和向亲友推荐使用智能酒店(均值超过 5.0 );但是优先考虑智能酒店的意愿 相比之下仍有差距(均值低于 5.0 )。 可能的原因是智能酒店不能满足消费者的有些需求 ，在某些情 形下，消费者仍然优先选择传统酒店 。例如，酒店服务人员与顾客的情感交流带来的情感价值是无 人智能酒店无法实现的 。
二是部分人口统计学特征与酒店智能化的态度和使用意愿有关 。男性消费者对酒店智能化的 接受度和重购意愿高于女性;青年和中年消费者对酒店智能化的接受度高于年长消费者;高学历的 顾客对酒店智能化的接受度更高 。这与 Ivanov 等人( 2018 )针对俄罗斯和伊朗消费者的研究发现不 一致 ，但是与 Dinet&Vivian( 2014 )的研究相互印证 ，说明不同地区的消费者的确需要单独研究 。根 据我们的研究 ，建议中国的高星智能酒店可以侧重关注核心顾客的需求 ，即针对男性 、高学历的青 年和中年群体来设计和推广酒店的智能化设施和服务，可以起到事半功倍的效果 。
三是消费者的感知有用性和感知易用性显著正向影响消费者对酒店智能化的态度;同时 ，消费 者的感知风险显著负向影响消费者对酒店智能化的态度 。前两个分结论与技术接受模型多数已有 研究的结论相契合 。在技术接受理论一般模型中，感知有用性和感知易用性对态度产生正向影响， 研究的实证结果也支持这样的关系路径 。表明智慧酒店管理者应该注意提供和宣传智慧化设施和服务给顾客带来的实用性和易用性 ，包括省时 、掌控感强 、便捷 、舒适 、增强体验 、易学习 、易操作 、 清晰易懂 、灵活易用 、速度快的优势 。后面的 1个分结论是在技术接受模型上的延展 ，也被验证成 立 ，因此酒店管理者还应该注意降低潜在的风险 ，保障人身安全 、个人隐私安全和账户安全 。尤其 是结合感知风险的五个观测变量来看，智能酒店的新冠病毒感染的评价均值最低，表明受访者普遍 认为在智能酒店感染新冠病毒的风险较低 。在后疫情时代，高星智能酒店更应该保持这个优势，建 立有效的卫生安全保障机制，从而巩固公众对酒店智能化的正面态度和信心 。
四是酒店智能化的态度和感知有用性显著正向影响使用意愿 。酒店智能化的态度显著正向影 响使用意愿，说明消费者对酒店智能化的态度越积极，越愿意接受和使用该类型酒店 。该结论进一 步印证了面对酒店的智能化设施和服务 ，消费者的购买行为遵循个体感知 、形成偏好态度 、产生行 为倾向的过程 。感知有用性显著正向影响使用意愿 ，但感知易用性和感知风险对使用意愿的影响 不显著 。表明建立消费者对酒店智能化设施和服务有用感是提高消费者使用意愿的强有力手段 ， 但提高易用性和降低风险并不能直接增加消费者使用意愿的可能性 ，高感知易用性和低感知风险 引发积极态度，进而通过态度的传导作用，提升消费者的使用意愿 。
五是感知有用性通过态度的中介作用显著正向影响使用意愿 。感知有用性对酒店智能化的态 度和使用意愿均有显著正向影响 ，同时酒店智能化的态度在感知有用性与使用意愿之间发挥部分 中介作用 。结合我们研究的另一发现 ，感知有用性对态度的影响程度比感知易用性和感知风险都 大，在营销实践中管理者需要更重视加强对感知有用性的管理，将提升有用性和宣传有用性作为第 一要务，吸引更多的消费者接受并乐于使用智能化设施和服务 。
六是高星级智能酒店的技术稳定性和人性化程度有待提高 。虽然国内智能酒店建设已经有十 多年的时间 ，但是相对于效果和规模 ，目前总体仍处于初级阶段 。从消费者的反馈来看 ，部分酒店 采用的智能技术不稳定给顾客带来了负面消费体验 。一方面 ，高星级酒店可以适度引入市场上成 熟的智能化设备 ，但是暂缓采用尚不成熟的智能设备 ，减少不必要的错误 ;另一方面 ，在智能酒店 建立的初期 ，酒店需要一定的服务人员 ，他们承担着辅导消费者熟悉科技产品 、提供人际交流服务 以及确保智能设备正常运转的责任 。对于高星级酒店 ，情感交流和社交服务是高端体验的重要内 容 ，缺失人的交流和接待 ，缺乏人文关怀 、情感和精神体验的无人酒店 ，很难让消费者对酒店产生 黏性 。酒店需要避免科技进步 ，服务退步的问题 ，应该利用科技完成重复的 、繁重的 、低质量的劳 动，解放服务人员，使其为消费者提供有人性化 、有温度 、有质感的服务 。
【参考文献】
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