周雨婧　岳昭彤　韓笑

摘 要：零售在日常生活中無(wú)處不見(jiàn)，從2009年到2018年，我國(guó)零售業(yè)的人工成本從占銷售比2.2%上漲到5.2%，并且依然有上行的趨勢(shì)，這無(wú)疑使得傳統(tǒng)零售行業(yè)面臨較大的經(jīng)營(yíng)與生存壓力。傳統(tǒng)零售行業(yè)積極尋找出路，無(wú)人零售產(chǎn)業(yè)以無(wú)人便利店、自動(dòng)販賣機(jī)的形式進(jìn)入投資者的視野。但是無(wú)人零售“熱”也僅風(fēng)靡了一年多的時(shí)間，多地的無(wú)人零售產(chǎn)業(yè)紛紛面臨倒閉。2020年，一場(chǎng)新冠疫情催發(fā)“無(wú)人”服務(wù)“卷土重來(lái)”，在以“隔離”為主要生活場(chǎng)景的新冠疫情期間，在“無(wú)接觸”的訴求下，不管是生鮮外賣的無(wú)接觸配送、自動(dòng)販賣機(jī)，還是“無(wú)人”商店都進(jìn)行得如火如荼，新冠疫情為無(wú)人零售帶來(lái)了全新的發(fā)展機(jī)遇和發(fā)展前景。為向無(wú)人零售的未來(lái)發(fā)展提出相關(guān)對(duì)策建議，本文基于Venkatesh等人提出的消費(fèi)者情境下的技術(shù)接受與使用整合模型（UTAUT2模型）探尋影響消費(fèi)者選擇無(wú)人零售產(chǎn)業(yè)的因素，分析無(wú)人零售與消費(fèi)者之間供需匹配中存在的問(wèn)題，得出相應(yīng)結(jié)論并提出相應(yīng)對(duì)策。

關(guān)鍵詞：后疫情時(shí)代;無(wú)人零售;UTAUT2模型

一、引言

2010年初，新冠肺炎疫情在我國(guó)暴發(fā)，而無(wú)人零售的概念也在本次新冠疫情中再次得到市場(chǎng)的關(guān)注，武漢火神山醫(yī)院的無(wú)人超市在營(yíng)業(yè)當(dāng)天就登上微博熱搜，一排排的智能取餐柜也在喜茶等知名企業(yè)的門店中出現(xiàn)，以便于實(shí)現(xiàn)“無(wú)接觸配送”服務(wù)?？梢哉f(shuō)，本次新冠疫情的暴發(fā)給無(wú)人零售行業(yè)提供了一次廣泛試錯(cuò)的機(jī)會(huì)。無(wú)人零售是新零售的一種形式。新零售借助如今大熱的互聯(lián)網(wǎng)，運(yùn)用大數(shù)據(jù)、人工智能等先進(jìn)技術(shù)手段，對(duì)商品生產(chǎn)與銷售過(guò)程進(jìn)行升級(jí)改造，將線上、線下和物流進(jìn)行深層次的融合，是一種新模式的零售。早在2016年，亞馬遜便在西雅圖推出了首個(gè)Amazon Go無(wú)人零售商店，通過(guò)電腦視覺(jué)、深度算法和類似于人體的感測(cè)器實(shí)現(xiàn)“拿完即走，無(wú)需排隊(duì)”的快速購(gòu)物。

無(wú)人零售的概念在提出之際便備受資本追捧，許多互聯(lián)網(wǎng)巨頭選擇進(jìn)入火爆的無(wú)人零售行業(yè)，一時(shí)間眾多的無(wú)人零售店鋪紛紛落地，但是僅一年之后，大量的無(wú)人零售店鋪被爆出虧損、裁員甚至倒閉等消息，國(guó)內(nèi)無(wú)人零售商鋪數(shù)量驟減，無(wú)人零售行業(yè)從風(fēng)口跌落。

雖然出師不利，但隨著人臉識(shí)別、移動(dòng)支付等新興技術(shù)的逐漸成熟，無(wú)人零售依然有望再次成為一個(gè)爆炸性業(yè)態(tài)。2020年，突如其來(lái)的新冠疫情更加使得無(wú)人零售的價(jià)值得以凸顯，消費(fèi)者的短期剛需受到刺激，無(wú)人零售的概念在更大范圍內(nèi)被接受和認(rèn)可，然而此次新冠疫情下無(wú)人零售的活力究竟是新冠疫情特殊時(shí)期的一個(gè)短期窗口還是長(zhǎng)線機(jī)會(huì)，尚需時(shí)間檢驗(yàn)。

針對(duì)此問(wèn)題，本文從消費(fèi)者需求端出發(fā)，以Venkatesh等學(xué)者提出的UTAUT2模型作為理論基礎(chǔ)，接觸目前的各種形式的無(wú)人零售，切身體會(huì)其運(yùn)營(yíng)現(xiàn)狀，并通過(guò)向消費(fèi)者發(fā)放問(wèn)卷收集用戶數(shù)據(jù)，借助UTAUT2模型了解其購(gòu)物體驗(yàn)，剖析消費(fèi)者選擇無(wú)人零售產(chǎn)業(yè)的影響因素，分析無(wú)人零售與消費(fèi)者之間供需匹配中存在的問(wèn)題，為下一階段無(wú)人零售真正融入日常生活，提供參考依據(jù)。

二、理論分析及文獻(xiàn)綜述

1.無(wú)人零售

零售這種活動(dòng)指向最終消費(fèi)者銷售商品或服務(wù)。自20世紀(jì)30年代起，零售經(jīng)歷了從百貨商店到超級(jí)市場(chǎng)，從購(gòu)物中心到倉(cāng)儲(chǔ)商店等一系列的演變逐步發(fā)展成熟。到20世紀(jì)末，隨著新技術(shù)革命的開(kāi)展，尤其是網(wǎng)絡(luò)通信技術(shù)的發(fā)展，以坐商、商販兩大原始形式為主的零售又出現(xiàn)了電話購(gòu)物、電視購(gòu)物、網(wǎng)上購(gòu)物等新業(yè)態(tài)。工業(yè)3.0時(shí)代，隨著互聯(lián)網(wǎng)進(jìn)入家家戶戶，網(wǎng)上購(gòu)物這一零售業(yè)態(tài)更受歡迎。消費(fèi)者通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)搜尋商品并下單，客戶線上支付后生產(chǎn)商經(jīng)由快遞公司將商品送至消費(fèi)者手中。這種零售業(yè)態(tài)拉近了生產(chǎn)者與消費(fèi)者之間的間隔，傳統(tǒng)零售企業(yè)紛紛轉(zhuǎn)向第三方平臺(tái)“試水”網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物。但隨著線上用戶增速減慢，線上流量帶來(lái)的紅利逐漸減少，零售企業(yè)開(kāi)始紛紛摒棄傳統(tǒng)線上零售，開(kāi)始將線上與線下融合。至此，新零售理念進(jìn)入了學(xué)者們的視角。

新零售概念一經(jīng)提出，就成為了一大社會(huì)熱點(diǎn)，很多學(xué)者都對(duì)新零售概念的內(nèi)涵進(jìn)行了不同程度和視角的解讀。鄢章華等（2017）指出新零售一詞并非概念上的創(chuàng)新，它只是以消費(fèi)者為中心，通過(guò)線上與線下融合的形式，獲取全方位數(shù)據(jù)、提升零售效率的一種零售業(yè)新事物。杜睿云等（2017）提出新零售不僅只將線上與線下融合，還深度融合了現(xiàn)代發(fā)展迅速的物流服務(wù)。在已有概念的基礎(chǔ)上，也有部分學(xué)者對(duì)新零售的貿(mào)易模式與更新路徑進(jìn)行了研究。如蔡小東等（2019）以京東商城為例，基于扎根理論，得到在新零售情景下包括產(chǎn)品營(yíng)銷等在內(nèi)的影響京東商城模式創(chuàng)新的四個(gè)中心范疇。

無(wú)人零售是新零售的一種形式，它其實(shí)很早就出現(xiàn)在社會(huì)日常生活中。例如車站常見(jiàn)的自助售貨機(jī)就是無(wú)人零售的一種方式。早在2016年底，首個(gè)Amazon Go無(wú)人零售商店就在西雅圖推出。目前學(xué)者對(duì)無(wú)人零售的研究還處于起步階段，主要集中于現(xiàn)狀、趨勢(shì)以及技術(shù)創(chuàng)新方面。曾國(guó)祥（2017）認(rèn)為當(dāng)前基于互聯(lián)網(wǎng)的第四次零售革命是超越互聯(lián)網(wǎng)的，人工智能技術(shù)推動(dòng)了無(wú)人零售產(chǎn)業(yè)的成長(zhǎng)。陳國(guó)元等（2019）提出從全渠道的新零售發(fā)展到無(wú)人零售，智能化、數(shù)字化技術(shù)的發(fā)展是重要?jiǎng)恿χ弧０≡频龋?019）探尋了新零售變遷視角下無(wú)人零售業(yè)態(tài)及其發(fā)展趨勢(shì)。

2.消費(fèi)者情境下的技術(shù)接受與使用整合（UTAUT2）模型

UTAUT2模型是在整合型技術(shù)接受與使用模型（UTAUT）的基礎(chǔ)上發(fā)展而來(lái)的。

Venkatesh等（2003）通過(guò)對(duì)理性行為理論、規(guī)劃行為理論等模型的整合，提出了UTAUT模型，如圖1所示。

Venkatesh等（2012）又在原有的UTAUT模型的基礎(chǔ)上進(jìn)行了進(jìn)一步的改良，如圖2所示。Venkatesh等的研究表明，UTAUT2模型與UTAUT模型相比，對(duì)使用意愿的解釋力由56%升至74%，對(duì)使用行為的解釋力也從40%升至52%。UTAUT2模型是研究消費(fèi)者行為解釋力較高的模型。

Bilal Eneizan等（2019）通過(guò)UTAUT2模型研究了約旦客戶對(duì)移動(dòng)營(yíng)銷的接受度。龔艷萍等（2020）基于UTAUT2模型研究了創(chuàng)意中插廣告特征對(duì)消費(fèi)者購(gòu)買意愿的因素。Azizi Seyyed Mohsen等（2020）利用UTAUT2模型研究了影響混合學(xué)習(xí)在醫(yī)學(xué)教育中接受度的因素。Araújo Vila Noelia等（2021）以溫泉旅游為例，研究了UTAUT2模型的應(yīng)用，認(rèn)為績(jī)效期望對(duì)旅游者購(gòu)買意愿的影響最大。

3.感知風(fēng)險(xiǎn)

哈佛大學(xué)的Bauer（1960）首先從心理學(xué)中衍生出了感知風(fēng)險(xiǎn)概念。Cox等（1964）確切地概括了感知風(fēng)險(xiǎn)的定義，認(rèn)為當(dāng)購(gòu)物后果不能滿足消費(fèi)者預(yù)期目標(biāo)時(shí)，就會(huì)產(chǎn)生感知風(fēng)險(xiǎn)。Cunningham等（1967）又對(duì)Cox的定義進(jìn)行了進(jìn)一步的修正，將感知風(fēng)險(xiǎn)分為不確定性和后果兩個(gè)因素。劉汝祎（2020）從感知利益、感知風(fēng)險(xiǎn)和顧客經(jīng)驗(yàn)的視角研究了影響無(wú)人零售的顧客接受意愿的諸多因素，得到了感知風(fēng)險(xiǎn)是無(wú)人零售消費(fèi)者接受度的影響因素之一的結(jié)論。

無(wú)人零售重視利用人臉識(shí)別、VR/AR、移動(dòng)支付等技術(shù)對(duì)傳統(tǒng)新零售行業(yè)的升級(jí)改造，在消費(fèi)體驗(yàn)有所升級(jí)的同時(shí)，有些消費(fèi)者也表示，對(duì)人臉識(shí)別、移動(dòng)支付等新興技術(shù)帶來(lái)的風(fēng)險(xiǎn)有所顧慮。

4.社會(huì)距離

Tarde（1921）最早使用“社會(huì)距離”來(lái)反映社會(huì)階層之間的差距。Poole（1927）將社會(huì)距離細(xì)分為主觀個(gè)體距離、客觀個(gè)體距離、主觀社會(huì)距離與客觀社會(huì)距離。Park（1950）用社會(huì)距離衡量群體之間、群體內(nèi)部個(gè)體之間的親密關(guān)系。

由于個(gè)人的心理狀態(tài)和社會(huì)組織分工不同，每個(gè)人都有著最適合自身的社會(huì)距離，在日常的非結(jié)構(gòu)化訪談中小組成員了解到，有些不習(xí)慣與人交流的消費(fèi)者，即日常社會(huì)距離較大者比較偏向于無(wú)人零售產(chǎn)業(yè)的使用。

三、研究設(shè)計(jì)

1.模型構(gòu)建及研究假設(shè)

無(wú)人零售產(chǎn)業(yè)自2017年發(fā)展至今，仍處于起步階段，目前無(wú)人零售產(chǎn)業(yè)并未形成較大的規(guī)模，大多數(shù)消費(fèi)者還未對(duì)無(wú)人零售形成特定的消費(fèi)習(xí)慣，因此本文在原有模型中刪去了習(xí)慣變量。

人臉識(shí)別、移動(dòng)支付等技術(shù)對(duì)傳統(tǒng)新零售行業(yè)的升級(jí)改造推動(dòng)了無(wú)人零售的發(fā)展，但部分消費(fèi)者對(duì)這些新興技術(shù)帶來(lái)的風(fēng)險(xiǎn)也有所顧慮。因此本文在研究模型中引入了Bauer提出的感知風(fēng)險(xiǎn)變量。

除此之外，由于無(wú)人零售最大的特點(diǎn)便是無(wú)人值守，社會(huì)中的每個(gè)人各自都有著最適合自身的社會(huì)距離，一些不習(xí)慣與人交流的消費(fèi)者，即日常社會(huì)距離較大者比較偏向于無(wú)人零售產(chǎn)業(yè)的使用。因此，本文在研究模型中引入了Tarde提出的社會(huì)距離變量。

各變量的定義及研究假設(shè)如表1所示。

2.問(wèn)卷設(shè)計(jì)

問(wèn)卷設(shè)計(jì)盡量參考了UTAUT2模型的測(cè)度方式，采用李克特五度量表，選項(xiàng)包括“非常不同意”、“不同意”、“一般”、“同意”、“非常同意”的五種程度。

四、調(diào)查結(jié)果及數(shù)據(jù)分析

本章將使用SPSS22.0和AMOS23.0軟件對(duì)其數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，以武漢、南京這兩個(gè)地區(qū)為例研究影響消費(fèi)者使用無(wú)人零售的因素以及各個(gè)變量之間的相互關(guān)系。

1.描述性統(tǒng)計(jì)

本文收集到來(lái)自南京、武漢地區(qū)的有效問(wèn)卷共479份，其中男性占38.0%，女性占62.0%;19歲-30歲的占68.1%;學(xué)歷本科及以上的占75.8%;在新冠疫情前后有無(wú)人零售使用經(jīng)歷的占81.8%。

在本調(diào)研中，自動(dòng)售貨機(jī)的使用者最多，占93.9%，而使用過(guò)開(kāi)放貨架和無(wú)人店的人數(shù)較少，這與自動(dòng)售貨機(jī)的投放數(shù)量大、覆蓋率相對(duì)較高而開(kāi)放貨架、無(wú)人店尚未大規(guī)模開(kāi)設(shè)有關(guān)。

在無(wú)人零售場(chǎng)景下最常選擇的商品品類的調(diào)研中，受訪者最常選擇的商品品類飲品占比最大，為92.6%;零食次之，為52.55%。相比之下，選擇購(gòu)買其他商品品類的受訪者占比較少。

2.信度分析

在對(duì)問(wèn)卷數(shù)據(jù)進(jìn)行分析之前，需要對(duì)量表的可靠性和一致性程度進(jìn)行檢驗(yàn)，本文運(yùn)用SPSS22.0軟件對(duì)量表數(shù)據(jù)進(jìn)行檢驗(yàn)，如表3（CR）所示，每個(gè)變量的信度都大于0.7，說(shuō)明本文的量表信度較好。

3.效度檢驗(yàn)

效度檢驗(yàn)分為收斂效度檢驗(yàn)和區(qū)別效度檢驗(yàn)。如表3所示，本文標(biāo)準(zhǔn)化因子載荷大于0.5、組合信度值（CR）大于0.7、平均方差抽取量（AVE）大于0.5，根據(jù)吳明隆提出評(píng)估收斂效度的三個(gè)標(biāo)準(zhǔn)，量表具有較好的收斂效度。區(qū)別效度是衡量變量之間是否存在明顯差異的指標(biāo)，本文各變量?jī)蓛芍g檢驗(yàn)結(jié)果如表4所示，表中對(duì)角線上各平均方差抽取量AVE值都大于相對(duì)應(yīng)變量Pearson相關(guān)系數(shù)的平方值，故具有良好的區(qū)分效度。

4.正態(tài)分布檢驗(yàn)

由表3可以看出，每個(gè)題項(xiàng)的樣本數(shù)據(jù)的峰度的絕對(duì)值都小于5，偏度的絕對(duì)值都小于2，基本可接受為正態(tài)分布，滿足進(jìn)行結(jié)構(gòu)方程模型分析的要求。

5.結(jié)構(gòu)方程模型分析

本文采用AMOS23.0對(duì)各變量進(jìn)行驗(yàn)證性因子分析。從表5可以看出，模型的χ2/df、RESEA、GFI、IFI、TLI、CFI、PNFI、PCFI的值均符合可接受標(biāo)準(zhǔn)，表明本文模型適配，可以用來(lái)驗(yàn)證研究假設(shè)。

6.方差分析

方差分析用于檢驗(yàn)多組樣本間是否有顯著差異。本文使用獨(dú)立樣本T檢驗(yàn)進(jìn)行方差分析。結(jié)果如表6所示，性別、地區(qū)對(duì)各個(gè)變量的影響不具有顯著水平，說(shuō)明性別、地區(qū)的不同對(duì)變量的影響不顯著。學(xué)歷對(duì)社會(huì)影響、價(jià)格價(jià)值、感知風(fēng)險(xiǎn)和社會(huì)距離四個(gè)變量的影響存在顯著性差異，對(duì)其他變量的影響不顯著。

五、研究結(jié)論

根據(jù)以上實(shí)證分析結(jié)果，筆者得到了如下結(jié)論。

（1）努力期望、享樂(lè)動(dòng)機(jī)對(duì)使用意愿具有顯著的正向影響。說(shuō)明消費(fèi)者在使用無(wú)人零售時(shí)對(duì)無(wú)人零售所感受到的容易使用的程度、用戶在使用無(wú)人零售業(yè)務(wù)時(shí)所產(chǎn)生的愉悅感對(duì)其使用意愿有重要影響。

（2）促成因素、使用意愿對(duì)使用行為具有顯著的正向影響。說(shuō)明消費(fèi)者自身或所在環(huán)境能夠?yàn)槠溥x擇無(wú)人零售業(yè)務(wù)所提供的條件、對(duì)于是否選擇使用無(wú)人零售業(yè)務(wù)的主觀意愿對(duì)其選擇使用無(wú)人零售業(yè)務(wù)有重要影響。

（3）使用意愿在促成因素與使用行為的關(guān)系中不存在中介效應(yīng)，促成因素顯著正向到直接影響消費(fèi)者的使用行為。重視用戶自身或所在環(huán)境能夠?yàn)槠溥x擇無(wú)人零售業(yè)務(wù)所提供的條件，如在消費(fèi)者生活場(chǎng)景中增加無(wú)人零售業(yè)務(wù)可以直接促成其使用行為。

（4）不同的性別對(duì)模型中變量的影響不顯著;南京、武漢兩地的不同對(duì)于無(wú)人零售消費(fèi)者接受模型中變量不存在顯著影響。說(shuō)明即使在新冠疫情下，武漢無(wú)人零售數(shù)量規(guī)模大大增加的情況之下，消費(fèi)者在疫情后也并沒(méi)有比南京消費(fèi)者更依賴無(wú)人零售的使用。

六、對(duì)策分析

前文的研究結(jié)果表明，消費(fèi)者對(duì)于無(wú)人零售的接納度仍有待提高，現(xiàn)階段的無(wú)人零售便利店仍不能很好地滿足消費(fèi)者對(duì)于無(wú)人零售的購(gòu)物需求。本部分將為后疫情時(shí)代的無(wú)人零售產(chǎn)業(yè)提出相應(yīng)的對(duì)策建議，使得后疫情時(shí)代的無(wú)人零售產(chǎn)業(yè)能夠真正深耕于消費(fèi)者的日常生活中。

首先，無(wú)人零售產(chǎn)業(yè)未來(lái)的發(fā)展中，應(yīng)該優(yōu)先滿足顧客購(gòu)買的核心需求，完善產(chǎn)品種類，滿足顧客“能買到需要商品”的基本需求。在此基礎(chǔ)上，需要考慮到個(gè)別特殊群體操作無(wú)人零售所面臨的挑戰(zhàn)。盡管自助結(jié)賬、移動(dòng)支付等已經(jīng)常態(tài)化，無(wú)人零售這種新興業(yè)態(tài)對(duì)顧客的消費(fèi)體驗(yàn)依然有著不小的沖擊，尤其是對(duì)于老年消費(fèi)群體而言更是一種挑戰(zhàn)，因此針對(duì)此類特殊群體應(yīng)該提供簡(jiǎn)化流程的“特殊通道”。

其次，處于后疫情時(shí)代，無(wú)人零售產(chǎn)業(yè)應(yīng)注重技術(shù)升級(jí)，優(yōu)化操作界面，簡(jiǎn)化購(gòu)買過(guò)程。在線下調(diào)研中發(fā)現(xiàn)，消費(fèi)者很容易遇到無(wú)法支付、支付過(guò)程錯(cuò)誤等特殊情況，此時(shí)則需要聯(lián)系工作人員為其處理相關(guān)問(wèn)題，使得原本以快速便捷為特色的無(wú)人零售購(gòu)物變得繁瑣漫長(zhǎng)，因此無(wú)人零售便利店需要加強(qiáng)優(yōu)化自身技術(shù)，降低出錯(cuò)率，保證消費(fèi)者能夠準(zhǔn)確無(wú)誤地購(gòu)買到所需要的商品，從而提高消費(fèi)者對(duì)于無(wú)人零售的滿意度和忠誠(chéng)度。

由于其學(xué)習(xí)、工作或生活的場(chǎng)所附近沒(méi)有無(wú)人零售相關(guān)的商鋪或設(shè)施，消費(fèi)者無(wú)法經(jīng)常使用無(wú)人零售業(yè)務(wù)。多家無(wú)人零售便利店因?yàn)榈乩砦恢闷?，也只能通過(guò)打折促銷手段來(lái)吸引客流。在后疫情時(shí)代——無(wú)人零售的復(fù)蘇期間，無(wú)人零售產(chǎn)業(yè)更應(yīng)該注意合理選址，既不可分布過(guò)于偏僻零散，也不可選址過(guò)于繁華承擔(dān)高昂的店鋪成本，同時(shí)也要避免盲目增加店鋪數(shù)量。認(rèn)真分析各選址地附近的潛在購(gòu)買群體的特質(zhì)和使用意愿，使得無(wú)人零售便利店能真正生根于消費(fèi)者的日常生活當(dāng)中。

目前無(wú)人零售產(chǎn)業(yè)主要采用兩種支付方式促進(jìn)消費(fèi)者體驗(yàn)的升級(jí)轉(zhuǎn)型，一種是無(wú)人掃碼支付，另一種是體感直接支付，此類新興科技雖然在一方面滿足了消費(fèi)者的好奇心，提高了其消費(fèi)購(gòu)買體驗(yàn)的愉悅感，但在另一方面也給消費(fèi)者帶來(lái)了一定的風(fēng)險(xiǎn)顧忌。目前消費(fèi)者對(duì)信息安全的重視與日俱增，后疫情時(shí)代的無(wú)人零售產(chǎn)業(yè)需要在強(qiáng)化科技帶來(lái)的新鮮感優(yōu)勢(shì)的基礎(chǔ)上，切實(shí)保障消費(fèi)者的信息安全，提高消費(fèi)者對(duì)無(wú)人零售的信賴度。

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作者簡(jiǎn)介：周雨婧（2001.02- ），女，漢族，江蘇南通人，南京師范大學(xué)商學(xué)院，本科在讀，研究方向：人力資源管理;岳昭彤（2000.11- ），女，漢族，內(nèi)蒙古包頭人，南京師范大學(xué)商學(xué)院，本科在讀，研究方向：金融學(xué);韓笑（2000.06- ），女，漢族，江蘇鹽城人，南京師范大學(xué)商學(xué)院，本科在讀，研究方向：工商管理