摘要：本文以技术接受模型为理论基础，旨在探究不同维度知识背景对自动驾驶车辆使用意愿的影响，检验技术焦虑、技术自我效能感和信任感的中介作用及驾驶经验的调节作用。通过对633名被试进行问卷调查发现：有用性、可靠性和智能性维度知识背景正向影响自动驾驶车辆使用意愿；技术焦虑

目录

1 文献综述

1.1 自动驾驶技术知识背景的影响

1.2 知识背景引发的心理感受及其对于使用意愿的影响

2 研究模型与研究假设

2.1 研究模型

2.2 研究假设

3 研究方法

3.1 被试

3.2 研究方法

3.3 数据处理方法

4 数据分析结果

4.1 研究工具的有效性检验

4.2 结构方程模型的建立

4.3 有调节的中介模型检验

5 结果与讨论

5.1 知识背景对自动驾驶车辆使用意愿的影响：扩展TAM的解释

5.2 技术焦虑、技术自我效能感和信任感的中介作用

5.3 驾驶经验的调节作用

5.4 展望

6 结语

More

图1 技术接受模型

用户对于特定技术知识的深入了解，是其接纳并信任该技术的先决条件。因此，在自动驾驶技术日新月异、飞速发展的当下，其相关知识的普及却尚未能与技术创新的步伐同频。不同个体之间关于自动驾驶车辆的知识背景的差异显著，成为用户接受并信任该技术的一大障碍。目前，针对用户自动驾驶车辆知识背景的研究尚显不足，大多数研究者主要聚焦用户对某些具体知识的了解程度，或对知识类型的细化鲜有涉及。基于TAM的理念，综合一些文献中的研究要点，同时结合自动驾驶车辆的目前发展情况，将用户自动驾驶车辆的知识背景细化为以下几个维度。感知有用性（perceived usefulness）：这涉及到用户认为自动驾驶车辆对其日常生活和工作绩效提高的有用程度。用户可能关心自动驾驶技术能否减少驾驶疲劳、提高出行效率、增加安全性等方面。感知易用性（perceived ease of use）：这一维度反映了用户认为自动驾驶车辆使用的容易程度。用户可能担心技术操作的复杂性、界面的友好性及系统的响应速度等。感知可靠性（perceived reliability）：用户对于自动驾驶车辆当前使用的安全和可靠程度的评估至关重要，可能关注自动驾驶系统的故障率、对突发情况的应对能力，以及在紧急状况下的安全性能。感知智能性（perceived intelligence）：涉及到用户认为自动驾驶车辆的智能化程度。用户可能期待车辆具备高度智能的决策能力、环境感知能力，以及与其他车辆和交通系统的协同能力。

1.2 知识背景引发的心理感受及其对于使用意愿的影响

知识的缺乏与否并不直接导致使用意愿偏差，其中存在着许多中间状态，存在中介变量的间接作用。在新技术的使用过程中存在着普遍的技术焦虑现象，知识缺乏是触发这一现象的关键要素。技术焦虑与个体的自身能力评估紧密相连，进而影响了其使用技术的意愿，这种对自身能力的评估往往也与技术自我效能感（technology self-efficacy）密切相关。这种高水平的自我效能感在人机互动中尤为重要，对消费者采纳新技术产生积极影响。在自动驾驶领域，技术自我效能感的增强可能源于成功的驾驶体验，这些经历进而加深用户对自动驾驶车辆的信任。

此外，前文提到信任感、技术自我效能感和技术焦虑均与相关的使用经验存在联系。因此，将驾驶经验作为重要的调节变量纳入研究模型。这一考虑也受到Venkatesh等提出的整合型科技接受模式（unified theory of acceptance and use of technology，UTAUT）的启发，在UTAUT模型中，既往经验对付出期望、社群影响和配合情况与使用意愿之间的关系起到了关键的调节作用。

综合现有研究发现，技术焦虑、技术自我效能感和信任感均受到知识背景的影响，进而对使用意愿产生作用，而驾驶经验在其中可能起到一定的调节作用。然而，尚未有研究全面探讨并整合这些变量之间的相互作用路径。因此，本研究将在自动驾驶车辆的背景下，深入探究这一关系链，以期为自动驾驶技术的用户接受度提供更为全面的理论支持和实践指导。

1文献综述

2.1 研究模型

本研究旨在探究知识背景对人们自动驾驶车辆使用意愿的影响，扩展技术接受模型，引入感知有用性、易用性、智能性和可靠性作为知识背景的潜变量，构建结构方程模型，并分析不同知识背景下使用意愿建立过程中技术自我效能感、技术焦虑和信任感的中介作用，以及驾驶经验在易用性知识和信任感路径上对使用意愿影响的调节作用，识别显著影响使用意愿的主、客观变量，揭示变量与使用行为间的映射关系，图2为技术接受扩展模型。

图2 技术接受扩展模型

2.2 研究假设

根据TAM及其扩展模型可知，有用性、易用性、可靠性和智能性可作为自动驾驶相关的知识背景维度，促进使用意愿的提高，提出H1：有用性、易用性、可靠性和智能性作为知识背景的潜变量，将正向影响使用意愿。提出H2：技术自我效能感和信任感对使用意愿有正向影响，技术焦虑对其有负向影响。提出H3：有用性、易用性、可靠性和智能性维度知识背景负向影响技术焦虑，并通过这一负向影响，正向影响使用意愿。提出H4：有用性、易用性、可靠性和智能性维度知识背景正向影响技术自我效能感，并通过这一正向影响，正向影响使用意愿。提出H5：有用性、易用性、可靠性和智能性维度知识背景正向影响信任感，并通过这一正向影响，正向影响使用意愿。综合UTAUT模型和已有研究结论，考虑驾驶经验的影响，提出H6：驾驶经验调节有用性、易用性、可靠性和智能性作用于技术自我效能、技术焦虑和信任感的路径。假设H7：驾驶经验调节信任感、技术自我效能感和技术焦虑影响自动驾驶车辆使用意愿的路径。

2研究模型与研究假设

3.1 被试

通过问卷星平台在线发放和收取问卷，在全国范围内随机招募18~30周岁的调查对象，回收问卷共693份。经过数据清洗，筛除不符合要求的问卷，最终获得有效问卷共633份，有效率为91.34%。具体在人口学变量上的分布如表1所示。

表1 受测者的人口学变量统计情况

3.2 研究方法

采用李克特5点计分法构建自动驾驶车辆使用意愿影响因素评估体系（表2）。

表2 各变量测量量表

3.3 数据处理方法

问卷回收完毕后，先筛除不符合要求的问卷。其次，使用SPSS 23.0将符合处理水平的问卷数据进行录入和整理，对样本基本信息特征进行描述性统计，并对观测变量进行因子分析和信效度检验，进行相关分析。然后，对数据进行正态化处理，使用AMOS软件构建结构方程模型，在完成模型拟合度检验后进行路径分析、结构效度分析和各变量间的关系检验，再检验各中介效应的显著情况。最后，采用SPSS Process检验驾驶经验在易用性和信任感对使用意愿影响中的调节作用，验证结构方程模型的有效性，以期建立起一个有调节的中介模型。

3研究方法

4.1 研究工具的有效性检验

在共同方法偏差检验中，进行Harman单因子检验，未检出严重的共同方法偏差，能够进行进一步的数据分析。为验证其假设的科学性及合理性，首先对问卷的信度和效度进行分析（表3）。

表3 信度及聚合效度分析

使用AMOS23.0对模型各关系进行检验，结果显示，本量表的模型拟合指数在多个水平均达到了良好指标，模型整体得到了实证检验的支持。

4.2 结构方程模型的建立

以感知有用性、感知易用性、感知可靠性和感知智能性作为知识的潜变量，技术焦虑、技术自我效能感和信任感作为中介变量，使用意愿为因变量建立结构方程模型，相关路径系数如表4。

表4 相关路径系数检验

由结果可知，感知易用性维度作为自变量时的相关路径系数结果并不理想，因而将感知易用性维度删去，调整后的结构方程模型如图3，相关路径系数如表5所示。

图3 结构方程模型

表5 调整后模型的相关路径系数检验

结果表明，有用性、可靠性和智能性维度知识背景均正向影响使用意愿，验证了H1；技术自我效能感和信任感对使用意愿有显著正向影响，技术焦虑对其有显著负向影响，验证了H2；有用性、可靠性和智能性知识背景均显著负向影响技术焦虑，正向影响技术自我效能感和信任感，验证了H3、H4和H5中的直接相关影响。基于此，采用Bootstrap法进行中介路径检验，在95%置信区间内进行5000次抽样，检验结果见表6，也验证了H3、H4、H5。

表6 中介效应检验

4.3 有调节的中介模型检验

基于H6，信任感与使用意愿间或存在驾驶经验的调节作用，这对信任感的中介作用存在影响，需要进一步建立有调节的中介模型进行检验。在信任感路径，将感知智能性、感知可靠性和感知有用性各自作为自变量，使用意愿为因变量，驾驶经验为调节变量，采用性别和年龄作为协变量，使用Process宏中的Model 59进行检验。

第一，在感知有用性的模型中，有用性显著正向预测使用意愿；显著负向预测技术焦虑；显著正向预测技术自我效能感；显著正向预测信任感。驾驶经验与有用性的交互项显著负向预测技术自我效能感；显著负向预测信任感；但对使用意愿、技术焦虑的预测不显著；驾驶经验与技术焦虑的交互项显著正向预测使用意愿；但与信任感的交互项对使用意愿预测作用不显著，见表7。

表7 驾驶经验在感知有用性模型中的调节作用

第二，在感知可靠性的模型中，可靠性显著正向预测使用意愿；显著负向预测技术焦虑）；显著正向预测技术自我效能感；显著正向预测信任感。技术焦虑显著负向预测使用意愿；信任感显著正向预测使用意愿；技术自我效能感对使用意愿的预测不显著。驾驶经验与可靠性的交互项显著负向预测技术自我效能感；显著负向预测信任感；但对使用意愿、技术焦虑的预测不显著。驾驶经验与技术焦虑的交互项显著正向预测使用意愿，但与信任感、技术自我效能感的交互项对使用意愿的预测不显著，见表8。

表8 驾驶经验在感知可靠性模型中的调节作用

第三，在感知智能性的模型中，智能性显著正向预测使用意愿；显著负向预测技术焦虑；显著正向预测技术自我效能感；显著正向预测信任感。技术焦虑显著负向预测使用意愿；信任感显著正向预测使用意愿；技术自我效能感对使用意愿的预测不显著。驾驶经验与智能性的交互项显著负向预测技术自我效能感调节作用显著；显著负向预测信任感；但对使用意愿、技术焦虑的预测不显著。驾驶经验与技术焦虑正向显著预测使用意愿，但与信任感的交互项对使用意愿的预测不显著，见表9。

表9 驾驶经验在感知智能性模型中的调节作用

在中介效应的前半段，知识背景中的感知有用性、可靠性和智能性对信任感和技术自我效能感的影响均受到驾驶经验的负向调节，部分验证了H6的假设。在中介效应的后半段，技术自我效能感和技术焦虑对使用意愿的影响均受到驾驶经验的正向调节，部分验证了H7的假设。图4是部分调节作用图，作用趋势基本相同。

图4 驾驶经验在部分作用路径中的调节作用

4数据分析结果

基于技术接受模型，本研究验证了有用性、可靠性和智能性维度知识背景对自动驾驶车辆使用意愿的影响以及技术焦虑、技术自我效能感和信任感在其中的中介作用，并得到了驾驶经验在部分路径中的调节作用，H1~H6部分得到检验。最终的作用路径如图5所示（技术自我效能感对使用意愿的预测作用主效应不显著，但与驾驶经验的交互作用显著，因此，采用虚线表示）。

图5 实验结论示意

5.1 知识背景对自动驾驶车辆使用意愿的影响：扩展TAM的解释

本研究在经典的TAM基础上进行了拓展，不仅保留了其有用性和易用性两大核心维度，更结合了当前文献的研究，引入了可靠性和智能性两大维度。研究结果表明，感知有用性、可靠性和智能性三个维度在用户的自动驾驶车辆知识背景中占据了显著地位，它们均对用户的使用意愿产生了正向影响。然而，与预期不同的是，研究发现易用性维度在影响用户使用意愿方面并未显示出显著作用。基于这一认识，未来的自动驾驶技术推广策略或许应当更加侧重于强调其经济实用、效率提升及安全性能方面的优势。在推广自动驾驶技术时，需要更加谨慎地处理媒体宣传，确保公众能够准确理解自动驾驶技术的现状和未来发展趋势。

5.2 技术焦虑、技术自我效能感和信任感的中介作用

研究结果表明，认为自动驾驶车辆有用性、可靠性和智能性程度越高者的技术焦虑越低，从而更容易导致其使用意愿的提升，印证了前人的研究，技术焦虑属于针对新技术的负性态度，实际上也验证了TAM的有效性。针对技术自我效能感中介作用的研究结果与前人相符，这意味着既往经验和知识背景对技术自我效能感有着重要预测作用，个体自身认知和判断的发展能够促进自我效能感的发展，从而正向影响使用意愿。最后，信任感路径上的中介作用也得到了较好的证实，与前人的实证研究相符，这表明，在推广和应用自动驾驶技术时，建立用户信任是至关重要的。

5.3 驾驶经验的调节作用

首先，驾驶经验在知识背景的各项指标影响信任感的路径（即前半段路径）中起到了调节作用，在技术效能感中也获得了同样的结论。尽管在3个独立模型中，驾驶经验对于技术焦虑的调节作用均未达到显著水平，但这种不一致可能源于自动驾驶技术的特殊性。驾驶经验在心理感受影响使用意愿的路径中（即后半段路径）也起到了一定的调节作用。但因为技术效能感对于使用意愿是正向预测作用，而技术焦虑是负向预测作用，所以调节的形式还存在不同。比较意外的是，信任感作用于使用意愿的路径均未受到驾驶经验的影响，这与UTAUT模型的结果略有出入。

5.4 展望

在对本研究结论进行推广时，还需要考虑不同场景下的知识普及和教育，以增强公众对自动驾驶车辆在不同场景下的适应性。从自动驾驶的特异性角度来看，自动驾驶车辆具有高度的自主性和智能性，这是与其他交通工具的主要区别。未来研究需要特别关注这些特异性问题，并提供相应的知识支持和解释，以减少公众的疑虑和担忧，提高其对自动驾驶车辆的信任度和使用意愿。

5结果与讨论

尽管认为自动驾驶车辆越可靠、智能程度越高的用户对其使用意愿越强，但在消费行为实施前，针对自动驾驶车辆实际的可靠性和智能性进行合理化知识普及仍然必不可少。未来关于自动驾驶车辆的宣传需要将用户信任维持在合理水平，以避免由于相关知识的缺乏导致对这一技术的过度信任或不信任，也更需大众媒体面向驾驶经验不足者普及自动驾驶车辆相关知识。

6结语

本文作者：查验宣，南京师范大学心理学院，研究方向为工程心理学；李晶（通信作者），南京师范大学心理学院，教授，研究方向为工程心理学。

论文全文发表于《科技导报》2025年第3期，原标题为《知识背景对自动驾驶车辆使用意愿的影响——基于技术接受模型》，本文有删减，欢迎订阅查看。

白名单回复后台「转载」

☟

《科技导报》创刊于1980年，中国科协学术会刊，主要刊登科学前沿和技术热点领域突破性的成果报道、权威性的科学评论、引领性的高端综述，发表促进经济社会发展、完善科技管理、优化科研环境、培育科学文化、促进科技创新和科技成果转化的决策咨询建议。常设栏目有院士卷首语、智库观点、科技评论、热点专题、综述、论文、学术聚焦、科学人文等。

《科技导报》微信公众平台创建于2014年，主要刊登《科技导报》期刊内容要点，报道热点科技问题、科技事件、科学人物，打造与纸刊紧密联系又特色鲜明的新媒体平台。

科技导报公众号聚集了数万名专心学术的未来之星和学术大咖，添加编辑微信，让优秀的你有机会与志趣相同的人相遇。

来源：科技导报