智能技术革命背景下酒店机器人使用行为的影响机制研究

梁少华　曾国军　赖嘉伟

[关键词]智能技术;酒店机器人;技术接受;UTAUT理论模型;TOE框架

[中图分类号] F590 [文献标识码] A [文章编号] 1674-3784（2023）01-0082-15

资本替代劳动是重要的产业问题，管理者需要思考如何通过改变要素投入获取最大产出[1]。当前，劳动力资源短缺引致的用工荒使酒店业寻求新的劳动力替代工具，而消费端对科技感和服务效率的追求等因素驱动酒店不断创新技术应用。在大数据、云计算、物联网、神经网络等智能技术的推动下，以提高资源配置效率为初衷的机器人应用成为资本替代劳动的新方向。国内市场占有率最大的酒店机器人提供企业北京云迹科技有限公司官网显示，其酒店业合作伙伴包括雅高、万豪、洲际、希尔顿等国际集团以及开元、首旅如家、华住、世茂等国内领军集团，表明以机器人应用推动技术创新以提高资源配置效率和管理效益的变革已成为业界共识。技术接受是使用主体对技术进行符合预定功能或不符合预定功能的操作、利用和发挥的活动[2]37。然而，业界频繁出现机器人帮倒忙、人工智能实际上是人工智障等言论，以及酒店服务是要温度还是要便捷的讨论，促使学界开始探究机器人技术的成熟度、顾客需求特征、顾客服务质量、人工服务替代、外观设计等关键问题[3][4]2，因此，亟须对酒店机器人使用行为的影响因素及其作用机制进行探讨，构建酒店机器人使用行为的一般性理论框架，并明确其使能因素和抑制因素，从而为解析酒店机器人应用遭遇的现实困境以及酒店机器人应用的可持续发展提供有价值的参考和建议。

1 研究综述

1.1 酒店技术的应用与机器人

早期酒店技术的应用发展缓慢。有学者曾对计算机技术在帮助酒店经理满足客人的要求方面是否发挥了作用进行研究，发现保守的管理给技术应用带来了挑战[5]。20世纪80年代，国内开始酒店物业管理系统的研究。随后酒店技术应用拓展到网站、电子分销渠道、电子采购和移动应用[6-8]。随着人工智能、大数据、云计算、物联网等技术的兴起，基于云端的智能酒店管理系统（property managementsystem，PMS）、移动网站、宾客自助服务、酒店收益管理、物联网客房、人工智能（artificial intelligence，AI）管理系统、酒店机器人和面部识别推动酒店实现顾客服务、内部管理和营销三大层面的智能化[9-12]。在利用智慧化管理技术对珠三角地区高星级酒店业绩影响的研究中发现，酒店在服务、管理和营销等方面的智慧化均对业绩产生积极的作用，并且智慧化与人性化的结合仍是重点考虑的方面[13]。有研究指出，影响酒店接受和实施人工智能的关键因素包括最高管理层支持、政府压力或激励、业务伙伴压力、客户压力、竞争对手压力和供应商支持，也包括感知可靠性、安全性、复杂性、相对优势、兼容性、感知成本及组织准备、领导者或管理者特点和公司规模等[14]304。

人工智能技术推动服务机器人加速应用，通过综合运用图像识别和处理、自然语言处理等技术，促进了人机交流和互动。当前，酒店机器人的应用在国内外都还处于起步阶段，国内相关研究较为缺乏，而国外研究从2020年开始呈增长趋势。梳理已有研究发现：（1）学者普遍关注酒店机器人应用的动机，认为机器人可以使酒店补充人力服务，应对季节性用工问题 [15]。（2）机器人工作流程设计、分工和服务场景是现有研究探讨的重点问题。Lee等识别了酒店中机器人可以代替的工作职责，并对应用机器人的物流系统进行优化设计[16]。Osawa等 的調查发现机器人可以融合到酒店不同服务场景，甚至完成一套完整的酒店服务流程[17]。Ivanov等强调机器人和人类之间的职责转换，界定了机器人技术与酒店工作任务匹配的范围[18]。（3）较多的研究聚焦于顾客这一重要的主体，探讨顾客对机器人的认知、态度和行为等关键问题。 Lee等研究了顾客对机器人使用行为的认知，发现功能维度的绩效预期、便利条件、创新性和情感维度的社会存在、享乐动机、感知重要性共6个要素积极影响了顾客的使用行为 [19]1，并且在Laura等的研究中，功能维度是顾客对机器人使用评价最多的维度，高达79.72%，机器人失误会使顾客产生不安全感、沮丧和愤怒[20]9。Pinillos等认为应该从自主性、精确度和抗干扰能力3个维度衡量机器人的服务质量[21]39-40。机器人缺乏自主性和灵活性，对使用意向和行为产生负面的影响[22]。虽然机器人的拟人化影响顾客对使用机器人的绩效期望和努力预期[23]，但顾客对机器人服务的期望偏向于技术性能和便利条件，是其选择机器人酒店最关键的原因[19]10。机器人服务能够显著提升顾客的购买意愿，具体有人机交互维度中的拟人、感知智能和感知安全，以及技术接受变量、服务质量、同理心和信息共享等维度。对新技术的总体态度直接影响对机器人的使用态度，并且对顾客购买意向起到调节作用，技术接受程度高的参与者购买意愿高[24-27]。研究也从顾客感知角度对比了机器人与人类员工的服务，发现在交互质量和物理服务环境方面，人类员工服务的顾客感知高于机器人服务的顾客感知[4]613。（4）有学者提出应该关注酒店智慧化与员工忠诚度和满意度之间的关系[13]84，因为酒店机器人应用显著地影响了员工的离职倾向[28]172，表明需要平衡二者关系。

综上，尽管学术界对酒店机器人应用的研究进行了多角度的探讨，但仍存在以下不足：（1）缺乏以酒店管理者的视角考量应用技术意向和行为。酒店管理者作为决策者，是起关键作用的角色。有研究指出，当在企业中应用技术时， 应该重视企业管理人员和执行人员对技术的态度，应将管理人员和执行人员感知的有用性作为关注点[29]。酒店管理者需要综合平衡各种宏观和微观环境变量，同时考量员工和顾客两种技术使用主体，影响其技术接受的因素更为复杂。因此，从酒店管理者层面研究技术接受与应用能够提供更系统、更全面的决策参考。（2）现有研究大多停留在对影响因素的发现和解释层面，缺少对各种因素如何作用于酒店机器人应用意向和行为的机制研究，尤其缺少对酒店机器人应用使能因素和抑制因素的系统归纳和分析。

1.2 技术接受的研究

学者们以理性行为理论（theory of reasoned ac-tion，TRA）为基础，基于不同情景发展出众多用于解释和预测技术应用意向和行为的理论模型，包括技术接受模型（technology acceptance model，TAM）、动机模型（motivational model，MM）、PC可用性模型（model of PC utilization，MPCU）、技术接受和使用统一理论模型（unified theory of acceptanceand use of technology，UTAUT）等，其中UTAUT理论模型被认为是最具普适性和解释力的模型[30]。该模型综合了8个模型的主要因素，认为技术使用意向受绩效预期、努力预期、社会群体三大因素的影响，而使用意向和促成条件直接决定了技术使用行为。绩效预期和努力预期是与技术本身有关的因素，社群影响和便利条件是与情景有关的因素。通过该模型，研究者能够评估使用特定系统的意图，从而识别在任何给定情境下技术接受的关键影响因素[31]。因此，本文对有关UTAUT 理论模型的文献进行了系统回顾，发现每个UTAUT 理论模型中的关系都得到了相关研究的支持，但是没有一项研究支持所有的UTAUT理论模型关系，大部分研究在使用UTAUT理论模型构面的同时，也包含其他构面。这说明，虽然UTAUT理论模型是一个整合模型，但是在实际应用中，需要对其进行拓展或调整，以适应特定情景。正如高芙蓉强调，技术接受模型只是一个阶段性的结论， 通过再设计、再开发， 将会出现更新的替代模型[2]39。

在专门解释组织的技术整合和采纳行为时，创新扩散理论（diffusion of innovation theory，DOI）[32]和“技术-组织-环境”（technology-organization-environment，TOE）框架[33 ]被广泛应用。创新扩散理论将便利性、兼容性、复杂性、可靠性和可感知性归纳为创新应具备的5个要素，认为创新扩散是一种基本社会过程，包括了解、兴趣、评估、实验和采纳5个阶段。TOE框架在综合借鉴DOI理论的基础上进行扩充发展，强调多层次的技术应用情景对技术应用效果的影响。技术因素、组织因素和环境因素是影响组织技术创新的三大因素。技术因素指的是技术本身的特征，包括相对优势、复杂性、兼容性、可观察性等维度。组织因素即组织的特征和资源，包括员工之间联系结构、组织内部沟通过程、组织规模和闲置资源等。环境因素包括行业结构、竞争压力、技术服务提供商以及监管环境等。目前，DOI理论和TOE框架已经被用于研究多种旅游和酒店领域新一代信息技术的采用行为，如旅游业IT 和网站、社交媒体营销技术、虚拟现实、云计算技术、电子商务、客户关系管理系统等。有学者运用DOI理论和TOE框架对智能代理技术在酒店食品供应链管理中的采用行为进行了研究，发现感知利益、可靠性、人力资源质量、信息密度和市场能力对酒店技术使用的态度有积极显著的影响，而复杂性和成本则有负面的影响，态度进一步影响了使用意愿[34]。 基于TOE框架对影响酒店采用人工智能因素的研究发现，市场地位和客户比相对优势、复杂性和员工抵制等更有影响力，而内部IT专业知识、竞争和法律问题对人工智能采用的影响较小[35]。基于TOE框架的酒店预订系统的研究发现兼容性、企业规模、技术能力和临界质量与预订系统呈正相关，而与复杂性呈负相关[36]。值得注意的是，TOE框架基本概念的具体指代由于研究对象及所属领域的不同而存在差異，在特定的技术应用场景中，需要对其细化和拓展[37]。

综上，本文认为技术接受模型在酒店机器人应用领域必将体现其语境的独特性，酒店管理者对机器人技术接受的意向和行为也将呈现出不同的要素和关系表现。运用科学的程序和方法构建酒店机器人接受和使用模型，对发展服务领域组织情景中技术接受与应用的理论框架具有深远的意义。

2 研究设计

2.1 研究方法和对象

质性研究用于理解人们的信仰、经验、态度、行为和相互作用，能够探索在真实情景中出现的新现象或新问题。扎根理论是一种在自然情景下对原始资料进行抽象概括，对社会现象进行探究和构建的质性研究方法 [38]，通过一套科学的程序和方法研究个体对真实世界的解释或看法，从而构建探索性的理论模型。尽管当前技术接受领域已经构建了许多不同情境的模型和框架，然而酒店机器人这一特定情景下使用意向和行为的相关理论模型仍需进一步明确。扎根理论研究能够探索主体对使用酒店机器人的看法，有利于阐明影响酒店机器人使用意向和行为的因素和作用机理。因此，本文采用扎根理论研究方法。

研究对象的选择兼顾典型性和代表性。粤港澳大湾区是中国开放程度较高、经济活力较强的区域之一，被视为发展人工智能与机器人最具潜力和影响力的区域，其有着丰富的自然旅游资源和深厚的人文资源，包括1个世界文化遗产，107家AAAA、AAAAA 级旅游景区[39-40]。此外，粤港澳大湾区经济往来密集，商务交往频繁，在可持续旅游资源和活跃经济体的共同作用下，酒店业的发展异常兴旺，已成为粤港澳大湾区的基础性产业[41]376。粤港澳大湾区高档（五星级/豪华）酒店的分布为：广州103家，深圳73家，东莞46家，惠州38家，佛山32家，珠海21家，港澳68家，涵盖国内外品牌[41]376。这些酒店符合机器人应用的主体特征，如综合实力较强、服务水平要求高、更积极寻求服务效率提升和降低人力成本等困境的解决方案并能抵御创新带来的风险等。因此，本文选取粤港澳大湾区的高档酒店为研究对象。

2.2 样本和数据收集

基于探究酒店机器人使用意向和行为的需要，已经使用以及未使用机器人的酒店皆被纳入样本的范畴。未使用机器人的酒店有助于明确酒店未产生使用意向的影响因素，采取便利抽样和滚雪球抽样的方法选取。已使用机器人的酒店以携程网络点评中关于机器人的评论数较多的酒店作为样本。随后，根据卢扬丽等报告的粤港澳大湾区高档酒店地区分布的数据[41]376，利用配额抽样确定样本量的地区比例。

采用访谈法收集原始资料用于扎根分析，同时综合网络资料挖掘法和参与式观察法进行数据之间相互验证以提高分析的效度。访谈以酒店部门管理者为对象，以面对面或电话访谈的形式进行，访谈时长为35～50分钟，并在征得被访者同意后对访谈过程录音。半结构化访谈提纲包括：（1）贵酒店是否使用机器人？ 使用/不使用的原因是什么？ （2）使用机器人之后，酒店的服务得到了哪些提升？ /您觉得如果使用机器人，酒店的服务会不会得到提升？ （3）您认为酒店机器人会不会取代人类员工？ 根据被访者的回答进行追问。正式访谈前，分别对被访者进行了预测试并确定下一步数据收集计划。

扎根理论样本量的确定遵循理论饱和原则，若继续添加数据不会再产生新的主题、类别或关系，则表明理论达到饱和，停止收集数据[42]160。根据实际工作中样本量在20～30单位之间最佳[42]158 的建议，本文分别于2019年9月、10月和2020年8月共访谈了21位来自粤港澳大湾区高档酒店的部门管理者。先选取18个样本进行扎根分析，再用3个样本进行饱和检验（表1），结果发现并不会产生新的主题、类别或关系，表明现有样本已达到理论上的饱和。21个样本共计17家国际品牌酒店和4家国内品牌酒店，其中广州5家、深圳4家、东莞2家、佛山2家、惠州2家、珠海2家、中山1家、港澳3家，符合地区配额原则;已经使用机器人的酒店有6家，弃用机器人的酒店有1家，计划使用机器人的酒店有1家，符合酒店机器人未被大范围应用的现状;样本的部门分布为：前厅部10人，人力资源部8人，餐饮部2人，客房部1人。

2.3 数据处理

访谈结束后，运用语音转换工具对录音进行处理。 MAXQDA 是一个综合分析软件，用于分析混合方法数据和定性发现，解析和分析各种社会和文化现象。本文借助MAXQDA 2020，按照扎根理论的开放编码-主轴编码-选择编码的分析过程[43]，对访谈文本资料进行编码，提炼出相关的概念和范畴，并构建这些范畴之间的关系。

3 研究的编码过程

开放编码需要有步骤地处理资料的聚敛问题，通过逐字逐句分析原始文本，确认初始概念和发展范畴。要求研究者撇开主观偏见，客观地反映原始资料的本来面貌。本文先通过背靠背贴标签定义现象，共建立了262个自由节点，再通过反复比较，将语义相同的节点进行归类合并，剔除出现频率较低的节点，最终发展出39个初始概念。随后进行编码比较，使其聚拢于更高的理论类属。有不同意见时进一步讨论，直至达成一致，最终确定了23个副范畴（表2）。

主轴编码的任务是对开放编码阶段取得的范畴进行聚类，运用一定的逻辑关系将不同范畴进行联结，并挖掘出联结的轴心，即主范畴，从而进一步发展资料的理论建构。将23个独立的副范畴进行归纳和演绎，最终得到绩效预期、努力预期、社群影响、促成条件、感知成本、感知风险、使用经验、组织特征和态度9个主范畴（表2）。

选择性编码旨在前两个阶段编码的基础上对各范畴继续整合和凝练，用一个浓缩的核心类属来说明整个研究的内涵。核心类属具有统领性，通过完整的故事线将所有其他类属串联，发展出更具概括性的理论框架。本文结合文献和研究主题，用酒店机器人使用行为的影响机制统领和概括所有类属（图1）。酒店管理者对酒店机器人在绩效预期、努力预期、社群影响、促成条件、感知成本和感知风险6个核心维度的认知，直接作用于酒店机器人的使用态度，最终影响酒店机器人的使用意向和使用行为，其中使用经验和组织特征是态度与意向关系的调节变量。绩效预期主要包括外部动机、感知有用性、技术-任务匹配和相对优势4个子因子。努力预期受到复杂性和感知易用性的影响，社群影响来自主体规范和社会影响，促成条件包括便利条件和知觉行为控制两大要素。意外风险、系统风险和信息风险组成了感知风险的维度，感知成本来自额外成本和相对成本。使用经验包括间接经验和直接经验的获得，组织特征涵盖了组织的规模、性质、定位和类型。

4 模型阐释

根据选择性编码结果，构建了酒店机器人使用行为的影响机制模型（图2）。该模型阐明了组织管理者视觉下，与技术本身有关的绩效预期、努力预期、感知成本和感知风险4个要素，以及与环境有关的社群影响和促成条件2个要素，是影响酒店使用机器人意向和行为的关键变量，其中态度是这些关系的中介变量，对组织有关的使用经验和组织特征起到调节作用。本模型拓展了酒店机器人情景下技术接受模型的理论框架，以下基于UTAUT理论模型和TOE框架对该模型各变量的内涵和关系做出综合阐释。

4.1 技術因素

（1）绩效预期是个人感觉使用机器人对工作有所帮助的程度，包括外部动机、感知有用性、技术-任务匹配和相对优势4个维度。动机是激发和维持有机体的行动，并将使行动导向某一目标的心理倾向或驱动力。酒店使用机器人是因为机器人被认为可以给酒店带来额外的价值，包括代替人力、节省人力成本和提升口碑。感知有用性是用户在使用某一特定系统时，主观上认为其所带来的工作绩效的提升程度。感知有用性越高，对绩效提升预期就越大。技术-任务匹配是酒店机器人与酒店的工作任务匹配的程度，匹配的工作任务能带来较高的绩效，相反则导致低的绩效。相对优势表明使用机器人在多大程度上被认为比人类员工更好，表现在服务标准化、避免人为过失和激励员工等。（2）努力预期说明使用技术所需付出努力的程度，包括对酒店机器人复杂性和易用性的认知。复杂性是机器人被认为相对难以理解和使用的程度，包括故障处理、维修的复杂性和所需时间。复杂性越高，努力预期也越高。感知易用性是认为机器人易于使用的程度，主要有便利性和简单化。感知易用性越高，努力预期越低。（3）感知成本是个体感知采用技术需要支出的费用，具体包括对机器人购买、配置的成本费用感知，以及机器人与人类员工相比的价格感知，即额外成本和相对成本。感知成本与使用态度呈反向关系。（4）感知风险是对采用技术可能引起的损失的预期。具体包括使用机器人可能给顾客带来的人身伤害方面的意外风险，机器人运行程序出现故障导致的系统风险以及机器人收集客人信息带来的潜在信息泄露风险。感知风险与使用态度呈反向关系。

4.2 组织因素

使用经验是对机器人的使用或预期使用所产生的感知和反应。机器人技术扩散需要经过了解、兴趣、评估、实验和采纳5个阶段，这5个阶段会积累间接经验和直接经验。酒店管理者通过实地考察和聆听供应商技术人员的演示讲解等途径增进对酒店机器人的了解，在直接使用过程中形成了对机器人的主观认知。良好的体验将有利于形成积极的态度。组织特征涵盖了组织的规模、性质、定位和类型，是与个体使用者不同的内涵要素，如年龄、性别、政治面貌等。组织特征在短时间内无法改变，属于客观禀赋条件。

4.3 环境因素

社群影响表示个人所感受到的受周围群体的影响程度，包括主观规范和社会影响2个子维度。主观规范反映了相关群体认为酒店应该使用机器人的程度，受集团、业主公司、员工和消费者等主体利益诉求的影响。社会影响表明参照群体和社会情境对酒店应用机器人的决策产生积极或消极的影响，主要来自行业现状和社会趋势。促成条件是使用新技术和新系统的客观支持条件，便利的客观条件会增加用户的使用意愿和使用行为。环境中的客观因素使得酒店使用机器人的行为容易完成，包括供应商在机器人的维修、保养、系统更新和回收等方面的支持。知觉行为控制是对使用机器人的内部和外部约束的看法，包括第三方的设备匹配，如端口对接等。

5 使能因素与抑制因素

（1）绩效预期

外部动机维度是使能因素，阐明了酒店使用机器人意愿产生的最初动力。在员工紧缺的情况下，酒店在资源配置时用机器人去弥补某些岗位的短缺，可以缓解用工压力并节省人力成本。同时，酒店通过机器人应用创新获取积极的口碑。感知有用性是机器人应用的核心利益，是酒店愿意使用机器人以及持续使用机器人的保障。样本数据显示，酒店机器人在提升服务效率和顾客满意度、释放人力和简化工作流程方面形成了积极的感知，反映了资源配置的效率点。技术-任务匹配表明机器人能够与酒店简单化、重复化的工作任务匹配，但不能胜任人性化的工作任务，这与Ivanov等的研究结果[18]520吻合。相对优势维度显示酒店机器人在服务方面能够避免人为过失和确保服务标准化，从而有利于服务质量的提高;而保护顾客隐私以及激励员工的比较优势，则体现了超出初始动机的附加价值，大大增强了對酒店机器人的绩效预期。

然而，绩效预期维度的抑制因素也显而易见。酒店机器人的技术尚不够成熟。已有研究发现，送物机器人导航系统不够精确、语音识别容易受到周围环境的干扰[21]28，而样本数据表明入住机器人存在摄像头识别率低等问题可能会给顾客带来消极的情绪体验。机器人程序化的设计，使其难以满足顾客对个性化服务的需要，如制作多张房卡、排房和入住时间变动等，也无法通过深入细致的沟通以满足顾客的需求。单个类型机器人的服务内容还比较有限，无法应对多样化的工作任务。这些因素给酒店机器人的推广和应用造成了较大的障碍。

（2）努力预期

对酒店而言，机器人应用的复杂性高，需要厂家提供技术支持，员工只能处理小故障。对顾客而言，机器人的感知易用性高。一是便利性，使用信用卡的客人可以直接在机器人的界面付款及打印账单，这就避免了部分客人前台排队的焦虑，并大大节省了退房环节的时间成本;二是简单化，由于采用了标准化的程序设计，流程简洁、指引明确，适用于各种人群的操作。因此，复杂性是抑制因素，感知易用性是使能因素。

（3）社群影响

社群影响是与外部情景有关的因素。在主体规范维度上，酒店受到了集团、业主、员工以及消费者等相关利益群体的影响。集团化酒店必须遵循集团的发展战略和统一部署，若得不到集团的批准，旗下酒店即使有使用机器人的意向，也难以实施。对于采取委托管理模式的酒店，还需兼顾业主公司的利益和许可，这在一定程度上增加了酒店使用机器人决策的复杂性。研究中，员工接受度的概念为研究提供了新的视觉，表明了组织情景技术应用主体的双重性。员工和消费者都是机器人的使用者，因而在契合消费者需求的同时，亦需要审慎考虑员工的态度，如是否认为增加了工作人员的工作负担等。因此，主体规范维度既可能是使能因素，也可能是抑制因素。在社会影响维度，行业现状是酒店机器人应用的抑制因素。尽管机器人供应商与众多国内外酒店集团建立了合作伙伴关系，现阶段使用机器人的酒店数量依然偏少，未能在技术扩散上形成有效的示范效应[44]，导致很多酒店采取观望的态度，如“机器人入驻酒店也是新兴现象，有很多问题都尚未明晰（S21）”，从而阻碍了机器人的快速推广和应用。社会趋势维度是酒店机器人应用的使能因素。人工智能的快速发展奠定了经济和社会的发展趋势，有利于酒店对机器人应用形成积极的态度，如“如果大趋势是智能化，酒店也会跟着这个趋势走（S13）”。

（4）促成条件

供应商提供的便利条件是酒店机器人应用的使能因素，而酒店现有资源和制度方面的知觉行为控制则给机器人的应用造成了一定的制约。供应商的技术支持属于附加产品层次，影响着机器人核心价值的实现。供应商通过提供员工技能培训，如机器人维修、保养、系统更新和回收等附加服务，能够解决酒店的后顾之忧，有利于增强机器人的使用意向。酒店为使用机器人需要整合物联网、互联网和云计算等技术建立强大的信息系统，从而对现有设备进行改造和升级以实现信息共享、人机交互、电梯感应、客房通话等功能，这增加了已运营酒店的压力。同时，还涉及酒店各信息系统的兼容性问题，如为使用入住机器人和退房机器人，需确保其与前厅操作系统的兼容性，如被访者（S16）认为：“如果机器人端口跟opera对接不了，使用酒店机器人就有难度”。酒店也需要对现有制度进行重新设计和调整，建立专门针对机器人的管理制度，在人员招聘、分工和考核等方面做出具体的安排。由于酒店机器人的引入将改变员工的工作方式和内容，酒店需要考虑员工的接受度，若不能在制度方面做出妥善的安排，将影响酒店的整体工作绩效。

（5）感知成本

感知成本通常被认为是消费者情景的重要影响因素，而在组织情景中被弱化，原因是产品的使用者直接承担了产品的货币成本。然而，由本研究可知，在酒店组织情景中，机器人的货币成本和效益同时被纳入考虑的范畴，源于酒店部门经理作为中层管理者对酒店收益的考量，同时他们也不同程度地参与了机器人的采购与使用，需要平衡成本和效益之间的关系。酒店是否用智能技术代替人工，取决于酒店管理者对收益与成本的考虑。机器人的前期费用投入及其使用带来的额外成本造成了较高的价格感知，而其效益的感知水平较低，导致机器人应用的感知价值较低。这可能是因为酒店试图通过使用机器人节约人力成本的期望过高，而机器人的技术发展水平未能满足酒店对提高工作绩效的期望。正如有被访者认为：“客房清洁，说实话，这个成本比较高，一年就3万多元，这些钱还不如请个人（S04）”。可见，感知成本是机器人应用的抑制因素。

（6）感知风险

技术的开放性和不稳定性通常会造成一定的风险感知。智能技术的发展水平造成酒店机器人在使用系统上可能存在因不稳定性而引起的风险，如系统紊乱、机器人系统网络接入的开放性以及信息监管的薄弱环节，将导致信息泄露带来的风险。由于机器人线路的固定和对服务情景应对缺乏灵活性，导致服务过程中出现意外事故。这些都是影响酒店机器人使用意向和行为的因素。当然，也有被访者（S01）认为，只要加强监管，就能尽量避免这些风险。

（7）使用经验

使用经验的丰富度能够增强对机器人在绩效预期、努力期望、促成条件和感知成本方面的深入认知，然而这种认知可能支持或阻碍使用意向的产生。以往研究大多关注个人对技术的直接使用经验，对不同使用阶段进行比较。本研究显示酒店机器人的使用经验分为使用前的间接经验和使用后的直接经验2个阶段。间接经验涵盖了使用前各种渠道的信息获得，有助于初步意向的产生，促使酒店进一步接触机器人获取更全面直观的经验，如实地考察、供应商到店演示和讲解等。因此，使用前的良好经验能增强使用意向，而不良经验则会降低使用意向的水平，如“虽然说本酒店曾考虑引用，但是后面暂且延缓（S07）”。尝试使用和正式使用的经验获得影响着使用行为，若酒店在使用过程中发现机器人难以达到预期绩效，甚至带来更多问题，则将终止机器人的使用。

（8）组织特征

组织特征在绩效预期、社群影响和促成条件与使用意向的关系中起调节作用，兼具使能因素和抑制因素。规模大、服务对象复杂的酒店较不倾向使用机器人，因為机器人有限的服务项目难以应对复杂的服务情景。酒店的服务业特性决定了对人性化服务的要求，而当前机器人只能提供标准化、程序化的服务，限制了酒店对机器人使用意向的产生。高端酒店的服务标准较高，而酒店机器人难以提供较标准的服务，从而降低了机器人的使用意向。不同类型酒店的淡旺季不同，其内部规划布局也差异较大，相对而言，度假型酒店较商务型酒店更为适合使用机器人。

6 结论与启示

6.1 结论

酒店机器人的使用行为受到绩效预期、努力预期、社群影响、促成条件、感知成本和感知风险6个因素的综合影响，而态度和意向起到中介作用，组织特征和使用经验则起到调节作用。绩效预期的外部动机维度是使能因素，感知有用性、技术-任务匹配和相对优势则既是使能因素也是抑制因素。努力预期包含复杂性和感知易用性2个维度，分别是酒店机器人应用的抑制因素和使能因素。社群影响包括主体规范和社会影响维度，主体规范中的集团、业主、员工和消费者都可能是使能因素或抑制因素，而社会影响中的行业现状是抑制因素，社会趋势是使能因素。促成条件由便利条件和知觉行为控制组成，同时包含使能因素和抑制因素。感知成本包括额外成本和相对成本，是机器人使用意向和行为的抑制因素。感知风险与顾客意外伤害、系统紊乱和信息泄露有关，是使用意向的抑制因素。使用经验和组织特征则既是使能因素也是抑制因素。因此，在以上影响机制的作用下，酒店对使用机器人的积极态度和消极态度并存，未使用机器人的酒店总体使用意向处于较低水平，已使用机器人酒店则存在对机器人产生持续使用或弃用的行为表现。

6.2 贡献

（1）本研究借鉴技术接受与应用领域的相关成果，综合UTAUT理论模型和TOE框架，探寻了酒店机器人使用意向和行为的作用机制。与既有酒店机器人研究的文献采取单一理论视角不同，本研究构建了基于UTAUT理论模型的拓展模型，并基于“技术-组织-环境”框架进行分析。验证了UTAUT理论模型中绩效预期、努力预期、社群影响、促成条件等在酒店机器人情景的有效性，拓展了包括感知风险、感知成本、使用经验和组织特征等要素的角色。在Lin等研究[23]12 中针对顾客的享乐动机一定程度上与本研究的顾客认为“很有新鲜感，很有创意（S07）”对应，但该研究中影响绩效预期和努力预期的机器人的拟人化这一因素，并没有在本研究中得到体现。本研究进一步挖掘了酒店机器人情景下不同要素的特殊内涵，从而增强了实证研究的内在效果，尤其是主体规范中的员工接受度，回应了酒店机器人应用可能影响员工离职倾向的研究[28]172。（2）本研究系统识别了酒店机器人应用的使能因素和抑制因素。伴随智能技术的快速发展，酒店在降低人力成本、提升服务效率方面的需求得以运用技术手段解决，然而现实中酒店机器人帮倒忙的各种言论，尤其是世界上第一家全机器人服务酒店日本Henn-na Hotel遭遇的现实困境，迫切需要探明酒店机器人应用的使能因素和抑制因素。相较于以往关于使能因素和抑制因素的研究[14]304，[45]，本研究增强了综合因素的系统化和作用机制的探索。本研究表明无论是技术本身，还是来自组织和环境方面错综复杂的因素，都通过综合作用影响着酒店使用机器人的意向和行为。技术因素中的提升服务效率、释放人力、简化工作流程、服务标准化和保护隐私都积极地促进了酒店机器人的使用，其中保护隐私和服务标准化2个维度丰富了已有研究成果，同时与感知风险中的信息泄露形成了对比，反映了顾客在员工“看得见的眼睛”和机器人“摸不着的大脑”中进行考量。环境因素中的竞争压力促使酒店不断创新顾客服务，通过使用酒店机器人为顾客提供新鲜感及提升服务效率。行业中的创新型酒店管理者率先考察和引入机器人技术，目前已有部分酒店开始使用机器人，然而由于受到各种抑制因素的制约，机器人被广泛接受还需要一段过程。这些因素包括机器人技术上的不成熟、兼容性不足，对个性化、人性化服务需求满足程度低，与人类员工比较不具成本优势以及酒店的季节特征、开业年限、类型和集团化、业主公司等。

6.3 建议

（1）机器人应用方面：研究表明当前由于技术限制，酒店机器人在程序化、标准化的工作中能提升服务效率。因此，酒店需要正确认知机器人的角色，其与人类员工是合作关系而非竞争关系，机器人暂时无法取代人类员工。酒店应该在基层服务岗位加强人机协同，共同为顾客提供优质、高效的服务。鉴于研究表明员工的态度对酒店采用机器人产生影响，因此需要培养员工人-机协作的工作能力，尽快适应智能化的工作方式，掌握人-机协作的工作要领和技巧，提高酒店的整体服务水平。此外，Kim 等的研究发现在新冠疫情背景下，消费者对机器人酒店的态度更积极 [46]。因此，酒店应该把握好这种新的顾客需求给酒店机器人应用带来的机遇，加大对机器人的推广使用力度。（2）机器人研发方面：现阶段酒店机器人的技术尚未成熟，导致其在人机交互、系统兼容、语音识别、自主性等方面未能满足酒店的需求，从而降低了机器人的绩效预期。技术制约也导致机器人无法满足人性化、个性化的服务需求。因此，机器人研发企业应该正视新技术在引入期存在的客观问题，注重收集机器人应用的反馈，加大技术研发的力度，确保程序化、标准化服务的效率。同时，应扩展机器人的功能和应用场景，使机器人能满足酒店多样化的需求。另外，本研究表明机器人购买或租赁费用不具有优势，感知成本高。因此，机器人研发企业可以采取吸引投资、合作研发或委托研发的方式降低技术开发费用，提升机器人研发的技术水平，合理分摊研发费用。（3）机器人供应方面：针对酒店机器人复杂性高、维修过程长的问题，供应商应该为酒店提供完善的售后服务，在人员培训、机器人维修、维护与保养、系统更新和设备回收等方面，积极满足酒店的需求，及时解决各种问题。机器人感知风险高，应注意防范机器人在服务过程中可能带来的顾客伤害、系統紊乱和信息泄露等风险，增强酒店应用机器人的信心。环境因素对酒店机器人应用造成了较大制约，表现在酒店机器人属于新兴现象，使用机器人的酒店不足，难以在行业形成示范带动效应，大规模的宣传推广非常必要。机器人供应商应该通过电视、网络、户外等渠道，运用广告、访谈、评论、事件等营销手段，加大宣扬酒店机器人的比较优势及发展前景，增强酒店、消费者和公众对酒店机器人的间接认知，并打造良好的形象。使用经验直接影响机器人的使用意向，因此还需要结合各种演示、讲解和试用，增强酒店对机器人的直接经验。酒店的组织规模、性质、定位和类型影响机器人的使用意向，机器人生产和供应应该以定制化满足酒店的差异化需求。

6.4 不足之处

（1）本研究仅基于粤港澳大湾区的案例，也仅对高档酒店进行了分析，样本的代表性存在一定的局限，未来可以邀请不同档次酒店的管理者开展研究，再完成多区域、不同国家间的比较。（2）尽管本研究对研究的方法进行了科学的设计，也严格遵循研究的步骤和流程，但难以避免质性研究的主观性问题，后期需要对本研究构建的影响机制模型进行量化检验。（3）酒店机器人应用还处于起步阶段，各种不确定性因素较多，未来人工智能的发展水平、酒店机器人信息的安全性等问题，都将对酒店机器人的应用带来显著的影响。因此，今后可以聚焦酒店机器人技术的研发和应用、人机协同下酒店的流程再造以及酒店机器人信息安全和隐私保护等方面的话题开展深入研究。