基于产品与消费者特征视角的健康科技产品购买意愿研究

张敏++罗梅芬++聂瑞

摘要：为识别健康科技产品购买意愿的影响因素，通过整合TAM理论、创新扩散理论、大五人格模型和健康信念模型，从产品和消费者特征的视角出发并充分考虑性别和健康信念的调节作用并提出研究假设构建理论模型。以苹果iWatch和小米手环的潜在消费者为研究样本问卷调研获取300份有效问卷，利用SPSS和SmartPLS软件验证假设和模型。结果表明，感知有用性、感知可靠性和消费者创新性均正向影响健康科技产品的购买意愿，其中消费者创新性还会受到外向型人格特质的直接影响；健康信念正向调节感知有用性对购买意愿的影响；性别能调节消费者创新性对购买意愿的影响。

关键词：健康科技产品；购买意愿；产品特征；消费者特征

DOI：10.13956/j.ss.1001-8409.2017.05.21

中图分类号：F713.55 文献标识码：A 文章编号：1001-8409（2017）05-0094-05

Research on the Purchase Intention of Healthtechnology

Products from the Perspectives of Product and

Consumer Characteristics

ZHANG Min， LUO Meifen， NIE Rui

（Center for Studies of Information Resources， Wuhan University， Wuhan 430072）

Abstract： To explore factors influencing consumers purchase intention of healthtechnology products， by integrating TAM theory， innovation diffusion theory， the big five model and the health belief model， this paper builds hypotheses and constructs the research model from perspectives of product characteristics and consumer characteristics together with the moderating effects of gender and health belief. Candidate customers of iWatch and Mi Band wristband are selected as research samples， 300 questionnaire surveys are acquired and SPSS and SmartPLS are applied to test the hypotheses and model. The results show that perceived usefulness， perceived reliability and consumer innovativeness all positively affect the purchase intention of healthtechnology products and extroversion has a positive impact on consumer innovativeness. Whats more， health belief moderates the effect of perceived usefulness on purchase intention and gender can moderate the effect of consumer innovativeness on purchase intention.

Key words：healthtechnology product； purchase intention； product characteristic； consumer characteristic

引言

近年来，包括北欧、中国在内的许多国家和地区均已全面进入“银发经济”时代，人口老龄化、慢性病防治及健康医疗成本不断增加已成为困扰各国政府的难题。在此背景下，探索疾病早期检测与预防、实现高效疾病管理、大幅降低社会医疗费用开支以及缓解医疗资源不足等具有重大的经济价值和社会意义。随着互联网健康和智能终端设备的普及与发展，健康科技產品因其在运动数据统计、健康数据监测等方面具有重要价值而成为健康和医疗服务领域的关注重点[1]。

现阶段健康科技产品领域的研究主要集中于：（1）可穿戴技术的实现和材料选取问题。周学思等分析了柔性传感技术应用于健康医疗领域时需要解决的关键技术、常用材料及应用进展[2]；Paola Pierleoni研究了针对老年人的摔倒检测算法的摔倒检测系统[3]；Seyedmostafa Safavi和Zarina Shukur基于医疗保健的隐私保密需求提出了可穿戴医疗系统的概念框架[4]。（2）健康科技产品购买及使用的行为研究。朱子健发现佩戴性、社会性、安全性、视觉性、高移动性等会影响用户的可穿戴设备使用行为[5]；顾忠伟等基于UTAUT2模型探索了可穿戴商品的初始信任和使用意愿问题，认为娱乐性、个性化和隐私性的关注度较高[6]。（3）可穿戴技术与医疗保健的改革问题。Omar M. Jeroudi通过与临床数据的对比分析探索了Google眼镜远程心电图解读的准确性问题[7]；Yubo Zhang等探索了信息显示方式、移动和性别对人与可穿戴设备的交互影响，发现慢跑会增加使用者与可穿戴设备交互的感知工作量和感知困难性进而会降低用户的沉浸体验[8]；Esther Granado Font等通过智能手机上的APP或健康类可穿戴设备对试验者进行干预可以有效地帮助肥胖者减轻体重[9]。

对国内外已有研究文献进行主题分析后发现，现阶段的研究力量主要集中于可穿戴设备的技术实现、功能探索等方面，对健康科技产品购买意愿和行为给予的关注较少，尤其是从产品和消费者特征双重视角展开的研究相对欠缺，而这恰是影响健康科技产业发展的重要环节。鉴于此，本文研究健康科技产品购买意愿的影响因素，基于产品和消费者特征的分析视角并重点关注健康信念和性别的差异性，提出研究假设和模型并予以验证。研究结论有助于健康科技产品生产厂商的营销方案设计，对健康科技产品开发者的产品设计、制造也能带来一些有益启示。

1 研究假设与研究模型

1.1 感知有用性对购买意愿的影响

健康科技产品需要借助信息技术的手段实现数据的收集、分析处理与结果展示，用户的感知有用性极大地影响用户的使用体验。感知有用性是指人们通过使用某种新技术或者新系统感知到的其工作绩效提升的程度[10]。本研究将感知有用性定义为个体认为使用健康科技产品对自身健康的改善与帮助程度。根据技术接受模型（Technology Accepted Model，TAM），感知有用性能够正向影响使用态度与使用意向。Ahmad Jamal的研究表明感知有用性能正向促进产品的购买意愿[11]。因此提出假设：

H1：感知有用性正向影响健康科技产品的购买意愿。

1.2 感知可靠性对购买意愿的影响

感知可靠性是指一方认为另一方有能力高效且可靠地完成工作[12]。Yishun Wang等的研究显示感知可靠性会正向促进用户对信息产品的使用意愿[13]。用户受监测的数据如健康指数、行为习惯和生活偏好等均隐含了大量可能被泄露的隐私信息，而系统能否提供给用户具有高度真实性和精确性的数据也备受关注。可认为感知可靠性包括健康科技产品软件系统的可信度以及个人隐私信息的安全性。因此提出假设：

H2：感知可靠性正向影响健康科技产品的购买意愿。

1.3 外向型人格特质对消费者创新性的影响

人格结构模型中最受关注的大五人格模型包含了5个主要的人格特质因素[14]。其中，外向型的人善于交际、健谈和乐观并拥有强烈的自我呈现和创建新的人际关系的欲望。消费者创新性是创新扩散理论中的一个重要概念并有多种定义，如Hauser将其定义为人们使用某种新产品的偏好和倾向[15]；Roehrich等则认为它是一种会让人们更乐于且较快地采纳、购买新产品的隐藏的个体特性[16]。本研究将其定义为消费者愿意较早地接受健康科技产品的程度，并认为外向型的性格特质会正向促进消费者的创新性。因此提出假设：

H3：外向型人格特质正向促进消费者创新性。

1.4 消费者创新性对购买意愿的影响

有研究指出，具有高创新性的个体会更积极地采纳新事物和新技术[17]。Jiunn Woei Lian等发现消费者创新性对消费者网上购物意愿有显著影响[18]。因此，提出假设：

H4：消费者创新性正向影响健康科技产品的购买意愿。

1.5 健康信念的调节作用

健康信念是指个人所拥有的关于疾病预防、健康维持和努力达到最优生活状态的观念系统[19]。健康信念模型（Health Belief Model，HBM）包含了感知疾病的易感性、感知疾病的严重性、感知健康行为的好处和感知健康行为的困难等4个与健康行为改变相关的关键因素 [20]。健康科技产品在一定程度上可以维持或改善人们的身体健康状况，健康信念越强的个体对健康科技产品的购买意愿也会越强。因此提出假设：

H5：健康信念正向调节感知有用性对购买意愿的影响；

H6：健康信念正向调节感知可靠性对购买意愿的影响；

H7：健康信念正向调节消费者创新性对购买意愿的影响。

1.6 性别的调节作用

研究显示性别差异会显著影响个体对新鲜事物的接受程度，如Kate Magsamen Conrad等的研究发现，性别会调节努力期望和便利条件对平板终端的使用意愿的影响[21]；B Blake等的研究发现男性消费者的创新性比女性高[22]。本研究认为，消费者创新性会对购买意愿产生影响，性别差异同样会导致创新性的差异。因此提出假设：

H8：性别能调节消费者创新性对购买意愿的影响。

根据上述分析，得到本研究的理论模型如图1所示。

2 研究方法

2.1 问卷设计

调查问卷包含用户基本情况的测量和模型中变量的测量两部分。首先通过外文文献获取问卷中因素所涉及的问项，并结合具体研究情境对问项进行了适当的调整。其中，感知有用性借鉴Fred D. Davis[14]的量表，有3个问项；感知可靠性由Yi-Shun Wang等[17]的量表改编

而来，有3个问项；外向型借鉴Oliver C. Robinson[23]的量表，有3个问项；消费者创新性由Ritu Agarwal和Jayesh Prasad[24]的量表改编而来，有2个问项；购买意愿借鉴了Paul A. Pavlou和Mendel Fygenson[25]的量表，有3个问项；健康信念由Irwin M. Rosenstock[26]的定义改编而来，有4个问项。变量问项全部采用李克特7级量表进行测量。为了保证问卷的准确性和可行性，在正式发放问卷前，选择30名用户进行问卷前测，之后将结果反馈至3名智能健康领域的研究专家，邀请他们根据前测结果修正问项从而形成最终的调查问卷。

2.2 数据收集和样本描述

选择当前颇受消费者青睐的“苹果iWatch”和“小米手环”两款产品的潜在消费者为研究对象。线下渠道主要选择苹果和小米体验店的顾客发放问卷，线上渠道主要选择了蘋果和小米的用户论坛发放问卷，共收回问卷338份，剔除回答时间过短或填写不完整或明显存在填写错误的问卷后最终获得300份有效问卷。其中，男性占44.7%，女性占55.3%。在年龄分布上，25岁及以下的人占比最大，为96.3%，而25岁以上的人群总共只占3.7%。受教育程度方面，本科和硕士占比最大，达到96.6%，大专及以下样本占1.7%，博士占1.7%。

3 模型验证

本研究采用基于偏最小二乘法的SmartPLS 2.0软件进行数据分析来验证模型。首先运行PLS Algorithm 算法验证测量模型，然后运行Bootstrapping算法进行1000次抽样分析结构模型。

3.1 测量模型验证

测量模型分析主要是验证信度和效度。信度可通过各变量的Cronbach's alphas值（α值）和组合信度CR值进行验证。聚合效度可通过各因子的平均萃取方差AVE值来检验，区别效度可通过比较各变量AVE值的平方根与变量间的相关系数进行检验。表1中，所有变量的因子负载取值均大于0.7，除消费者创新性的α取值为0.6914外，其他变量α取值均大于0.7，CR取值均大于0.7，表明量表的信度较好。

3.2 结构模型验证

通过路径系数和显著性水平可检验模型的假设是否成立。结构模型验证结果如图2所示。

3.3 调节效应验证

3.3.1 健康信念的调节作用分析

健康信念为连续型调节变量，因此使用SPSS19.0软件做层次回归来验证健康信念的调节作用。模型的调节结果如表3所示。表3数据显示，健康信念对消费者创新性和感知可靠性的调节作用不显著，sig值分别为0.345和0.063。健康信念对感知有用性的调节作用显著，sig值为0.040。假设H5成立而H6和H7不成立，即健康信念不能调节感知可靠性和消费者创新性对购买意愿的影响，但是能正向调节感知有用性对购买意愿的影响。

图3、图4和图5所示的交互作用图能更直观地验证健康信念对消费者创新性、感知有用性、感知可靠性与购买意愿的调节作用。其中，图3显示了健康信念对消费者创新性与购买意愿的不显著的负向调节作用，健康信念低时购买意愿由0.248上升到1.658，健康信念高时购买意愿由0.098上升到0.944。图4中，健康信念低时购买意愿由0.225增长到1.497，健康信念高时购买意愿由0.381增长到2.925，即健康信念的提高能增强感知有用性与购买意愿之间的相关关系，这与假设H5一致。图5显示了健康信念对感知可靠性与购买意愿的边缘显著的负向调节作用，健康信念低时购买意愿由0.387增长到2.631，健康信念高时购买意愿由0.111上升到1.035。

3.3.2 性别的调节作用分析

本研究采用将样本分为男女两组分别进行路径系数检验的方法来验证性别的调节作用，如图6和图7所示。检验结果显示，消费者特征中的外向型会显著正向影响消费者创新性，产品特征中的感知有用性和感知可靠性会显著正向影响购买意愿。对比图6和图7可发现，男性模型中的消费者创新性会显著正向影响购买意愿，而女性模型中的消费者创新性对购买意愿的影响不显著，说明性别对于消费者创新性对购买意愿的作用具有调节作用，假设H8成立。

4 结果分析

从产品特征和消费者特征因素来看，假设H1和H2成立，即感知有用性和感知可靠性对购买意愿均有积极的影响。感知有用性是人们认为使用健康科技产品对自身健康的维持或改善起作用，消费者的感知有用性会显著正向影响购买意愿。如前所述，健康科技产品通过与用户间的交互行为，在获取和生成有用信息的同时也带来了隐私泄露的风险，致使感知可靠性也会极大地影响购买意愿。假设H3和H4成立，即外向型人格显著正向影响消费者创新性，而消费者创新性会显著正向影响购买意愿，说明拥有外向型性格特质对消费决策的创新同样产生影响。此外，对于创新科技产品，消费者创新性越高其购买意愿也会越强。

从调节作用因素来看，假设H5成立而H6和H7不成立，即健康信念能正向调节感知有用性对购买意愿的影响，但不能显著调节消费者创新性和感知可靠性对购买意愿的影响。健康信念反映人们对自身健康状况的关注和保持健康的决心，拥有更强健康信念的消费者更有可能去购买对自身健康有益的科技产品。消费者创新性是对创新产品或技术的态度，其对购买意愿的影响与消费者的性格特质紧密相关，因而无法受到健康信念的调节。感知可靠性是对产品软件系统的可信度和安全性的感知，同样无法受到主观的健康信念的调节。假设H8成立，即性别能调节消费者创新性对购买意愿的影响，这一结论与之前的许多研究相符，即对于较高科技含量的创新性产品，男性的购买意愿会显著高于女性。

5 结语

基于本文的研究结果，可对健康科技产品的设计者、制造商和销售商参考提出以下意见和建议。

首先，对健康科技产品上中游的设计者和制造商来说，要注重产品的实用性和功能价值。产业链上游应重点关注产品的核心竞争力和核心功能价值，只有开发和设计出能持续改善用户健康状况的产品才会最大程度地刺激购买意愿。此外，要关注与硬件产品配套的软件系统的可信度和交互的稳定性，为消费者提供稳定可信的可穿戴设备运行环境，并提供充分的保障机制最大程度保障用户数据和信息的安全。

其次，对健康科技产品下游的销售商来说，要根据用户性格特质中的外向性和创新性的程度差异推出层级不同的营销设计方案。销售商可以针对外向型或创新型性格较显著的消费者加大营销力度，如根据用户在线购物的历史记录、浏览痕迹结合注册时提交的个人信息来判断该用户的性格特质、消费能力、消费倾向等关联信息进行个性化推荐，也可充分利用某些用户善于交际、乐于尝试新鲜事物的性格特点，采用精神或者物质方面的奖励发展其成为产品论坛的意见领袖，利用他们的社交能力对产品进行二次推广。此外，还可以针对不同性别人群进行差异化营销。可针对男性设计创新性更高的产品，而针對女性消费者则可从她们更关注的外观、有用性等方面进行推广和改善。

最后，对于整个产业界来说，要注意对用户进行健康信念的教育工作。应加强与消费者内在健康信念相关的知识和技能的宣传培训工作，逐渐培养和强化消费者的健康信念，能达到刺激消费欲望的目的。企业可以通过产品官网、产品论坛、产品社区等向消费者介绍产品、普及健康知识或技能等。

参考文献：

[1]许鑫. 可穿戴计算机设备的领域应用及其对信息服务的影响[J]. 图书情报工作，2015，13：74-81.

[2]周学思，钟荣华，王天辉.柔性传感技术及其在健康医疗领域中的应用[J].军事医学，2015，11：876-880.

[3]Pierleoni P， Belli A， Palma L， et al. A High Reliability Wearable Device for Elderly Fall Detection[J]. IEEE Sensors Journal， 2015， 15（8）：4544-4553.

[4]Seyedmostafa S， Zarina S. Conceptual Privacy Framework for Health Information on Wearable Device[J].Plos One，2014，9（12）：1-16.

[5]朱子健.情境因素对智能手表使用行为影响研究[J].中国新技术新产品，2015，7：10-12.

[6]顾忠伟，徐福缘，卫军.可穿戴商务消费者初始信任影响因素的实证研究[J].管理评论，2015，7：168-176.

[7]Jeroudi O M， George C， et al. Accuracy of Remote Electrocardiogram Interpretation With the Use of Google Glass Technology[J]. American Journal of Cardiology， 2015， 115（3）：374-377.

[8]Zhang Y， Rau P L P. Playing with Multiple Wearable Devices： Exploring the Influence of Display， Motion and Gender[J]. Computers in Human Behavior， 2015， 50：148-158.

[9]Granado Font E， Flores Mateo G， Sorlí Aguilar M， et al. Effectiveness of a Smartphone Application and Wearable Device for Weight Loss in Overweight or Obese Primary Care Patients： Protocol for a Randomised Controlled Trial[J]. BMC Public Health， 2015， 15（1）：1-6.

[10]Davis F D. Perceived Usefulness， Perceived Ease of Use， and User Acceptance of Information Technology[J]. Mis Quarterly， 1989， 13（3）：319-340.

[11]Jamal A， Sharifuddin J. Perceived Value and Perceived Usefulness of Halal Labeling： The Role of Religion and Culture[J]. Journal of Business Research， 2014， 68（5）：933-941.

[12]Ganesan S. Determinants of Long-term Oorientation in Buyer-seller Relationships[J]. Journal of Marketing， 1994， 58（2）：1-19.

[13]Wang Y S， Wang Y M， Lin H H， et al. Determinants of User Acceptance of Internet Banking： An Empirical Study[J]. Management Science Letters， 2014， 14（5）：501-519.

[14]Mccrae R R， John O P. An Introduction to the Five-factor Model and its Applications[J]. Journal of Personality， 1992， 60（2）：175-215.

[15]Hauser J R， Toubia O. The Impact of Utility Balance and Endogeneity in Conjoint Analysis[J]. Marketing Science， 2005， 24（3）：498-507.

[16]Roehrich G. Consumer Innovativeness ： Concepts and Measurements[J]. Journal of Business Research， 2004， 57（6）：671-677.

[17]楊水清，鲁耀斌，曹玉枝.移动支付服务初始采纳模型及其实证研究[J].管理学报，2012，9：1365-1372.

[18]Lian J W， Lin T M. Effects of Consumer Characteristics on Their Acceptance of Online Shopping： Comparisons among Different Product Types[J]. Computers in Human Behavior， 2008， 24（1）：48-65.

[19]苏丹，黄希庭.健康信念的研究取向与展望[J].西南大学学报（社会科学版），2014，4：84-90，183.

[20]Rosenstock I M. Why People Use Health Services[J]. Milbank Memorial Fund Quarterly， 1966， 44（3）：94-127.

[21]Magsamen Conrad K， Upadhyaya S， Joa C Y， et al. Bridging the Divide： Using UTAUT to Predict Multigenerational Tablet Adoption Practices[J].Computers in Human Behavior，2015，50：186-196.

[22]Blake B F， Neuendorf K A， Valdiserri C M. Innovativeness and Variety of Internet Shopping[J]. Internet Research， 2003， 13（3）：156-169.

[23]Robinson O C， Noftle E E， Guo J， et al. Goals and Plans for Big Five Personality Trait Change in Young Adults[J]. Journal of Research in Personality， 2015， 59：31-43.

[24]Agarwal R， Prasad J. A Conceptual and Operational Definition of Personal Innovativeness in the Domain of Information Technology[J]. Information Systems Research， 1998， 9（2）：204-215.

[25]Pavlou P A， Fygenson M. Understanding and Predicting Electronic Commerce Adoption： An Extension of the Theory of Planned Behavior[J]. Social Science Electronic Publishing， 2006， 30（1）：115-143.

（責任编辑：秦 颖）