基于保护动机理论的健康APP用户使用研究

殷猛 李琪

〔摘要〕移动医疗发展迅速，医疗健康管理成为研究热点，为了研究用户对健康APP的采纳意愿及影响因素。本文从技术视角和健康行为改变视角，基于UTAUT理论和PMT理论构建用户使用意愿研究模型，通过调查问卷收集数据，并利用SPSS和AMOS进行统计分析和结构方程建模。研究发现：绩效期望、信任感知、社会影响和努力期望依次显著正向影响用户的使用意愿；信任感知正向影响用户的自我效能和反应效能；用户的自我效能和反应效能分别正向影响用户的绩效期望、努力期望和社会影响；并为医疗健康服务商及APP开发运维商提供建议。

〔关键词〕医疗健康；APP；使用意愿；UTAUT；保护动机理论；PMT

DOI：10.3969/j.issn.1008-0821.2016.07.012

〔中图分类号〕F71336；G203〔文献标识码〕A〔文章编号〕1008-0821（2016）07-0063-08

移动互联网发展迅速，据CNNIC《第36次中国互联网络发展状况统计报告》显示，手机网民规模截止到2015年6月底达到594亿人，移动上网设备逐渐普及，移动互联网与传统行业相融合，开发出与人类生活紧密相关的新应用，提升了网民的使用意愿，丰富了网民的生活，越来越多的用户通过下载使用各类手机应用满足自身各方面需求。

医疗健康作为网民生活中的关键问题，用户已经养成了通过互联网获取医疗健康信息的生活方式，在网上搜索健康信息、查询医院及医生信息已经成为很多用户就医前的习惯。现阶段用户获取医疗健康信息的途径主要有搜索引擎搜索；专业化医药健康信息服务网站；社区网站信息分享如微博、微信朋友圈等；以及基于移动端的健康APP。“互联网+健康”成为医疗健康产业发展的关键，健康APP是医疗健康服务机构提供医疗健康信息及服务，用户进行健康管理的基础，用户对健康APP的下载和使用意愿直接影响医疗健康服务商的商业模式及发展。因此用户是否采用健康APP？哪些因素影响用户的使用意愿以及各影响因素之间的相互关系成为服务商创新商业模式，开发运营维护健康APP，实现医疗健康线上线下融合的关键问题。

国内外对新技术的采纳及使用行为的研究已经非常成熟，主要以理性行为理论（TRA）、技术接受模型（TAM）以及整合技术采纳与使用统一理论（UTAUT）为基础，研究用户的主观规范、行为态度，新技术的易用性和有用性以及社会影响和便利条件对新技术采纳和使用行为的影响。关于移动医疗的研究，国内主要集中于移动医疗服务模式及发展[1]以及移动医疗APP健康信息需求的研究[2-3]，缺乏健康APP使用意愿及行为的研究。本文在前人研究的基础上，结合医疗健康的特殊性，引入保护动机理论（PMT）理论的影响因素，提出研究模型，研究影响用户下载使用健康APP的影响因素。

1文献综述

关于新技术采纳和使用研究，大部分学者从用户对新技术的感知角度，主要以理性行为理论（TRA）、技术接受模型（TAM）、技术采纳与使用统一理论（UTAUT）等为基础进行研究。Davis在理性行为理论的基础上，舍弃了TRA中的主观规范、规范信念等构成，提出了技术接受模型TAM[4]。用户采纳研究中大量基于TAM理论，引入其他特征变量来解释消费者某种特定新技术或服务的采纳。Luam等研究了用户对于移动银行的采纳，发现感知有用性、易用性、可信度、自我效能、金融成本等因素显著影响用户行为[5]。Ha等基于TAM提出用户接受移动游戏的模型，认为感知有用性、感知易用性、流体验、感知愉悦、感知吸引力和感知低付出影响用户态度[6]。Fang等发现影响用户使用移动游戏、移动交易和其他服务的因素各不相同，如感知趣味性影响其采纳移动游戏，感知有用性和安全影响用户从事移动交易，而感知有用性、易用性显著影响其采纳其他服务[7]。邓朝华等（2007）利用技术接受模型和网络外部性研究用户移动服务的使用行为[8]。

2003年Venkatesh等人在对TAM相关理论研究总结的基础上，整合技术接受与采纳八大理论，提出整合型技术接受与使用理论（UTAUT）来研究用户使用意愿和使用行为。UTAUT模型认为用户采纳信息技术主要受4个因素影响，包括绩效期望、努力期望、社会影响和便利条件，其中前3个影响因素直接影响消费者的意愿，便利条件对消费者行为具有直接显著影响，模型中加入了性别、年龄、经验和自愿性4个调节变量，如图1所示[9]。2012年Venkatesh等人在4大因素的基础之上，新增了享乐动机、价格价值、习惯3类因素，并在实证研究中证明新增的3类因素在消费者信任和新技术采纳方面具有重要作用[10]。解释力度更强，应用性更加广泛，被众多的学者根据研究对象，添加不同的影响因素用于不同的研究中。周涛整合UTAUT+TTF理论视角，研究移动银行用户的采纳行为[11]。严安直接利用UTAUT理论研究百度产品的用户使用行为[12]。顾忠伟采用UTAUT2，研究可穿戴商务初始信任形成的影响因素及初始信任对可穿戴设备使用意愿的影响[13]。

现阶段对移动应用的采纳和使用意愿的研究主要是在UTAUT理论的基础上加入其它影响因素，如感知风险、感知信任、感知娱乐性、用户满意度、交易成本等。Min等提出了改进的UTATU来解释用户对移动商务的采纳，该模型在原有UTAUT的基础上增加了系统满意、用户满意、便利和成本、用户特征和中国文化等解释变量[14]。陈洁在UTAUT理论的基础上加入感知娱乐性、感知安全、初始信任的影响因素，研究用户微信支付的使用意愿和使用行为[15]。万君在UTAUT模型的基础上加入感知风险、感知成本、激励和感知娱乐4个因素研究了消费者移动业务的使用意愿[16]。

医疗健康服务关乎用户生命安全，健康APP提供健康信息、医疗服务和健康管理等功能，用户根据自身对健康状况的认知改变用户行为，保护动机理论被广泛应用于研究用户健康行为的变化中[17]。保护动机理论（Protection Motivation Theory）是由Rogers提出，在健康信念理论模式（Health Belief Model，HBM）的基础上建立起来的[18]，认为影响健康行为的因素主要有严重性、易感性、自我效能和反应效能，目的是为了更好地解释健康相关行为的转变[19]。保护动机理论以认知过程中的威胁评估（严重性、易感性）和应对评估（自我效能、反应效能）为基础，根据综合评估的结果看是否产生保护动机，最终产生保护行为[20]。PMT理论被国内外学者大量应用于多个研究中，包括吸烟/慢性病健康教育、艾滋病防御、乙肝、安全性行为等领域，对健康行为进行解释、预测和干预[21-23]。部分研究者发现，保护动机理论的影响因素首先影响人们的态度，进而影响用户的行为，当威胁评估越高，行为改变的意愿越强烈，越有能力应对威胁评估，越容易改变行为[19，24]。Anderson和Agarwal研究了PMT理论以及与态度和意愿的关系，研究发现威胁评估和应对评估能够显著影响用户的态度和行为[25]。Yoon和kim将PMT应用于研究用户计算机安全使用行为研究发现，威胁评估和反应效能能够显著正向影响用户的使用意愿[26]。郭熙铜同样认为PMT理论对用户态度和行为的影响，因此通过加入控制变量研究用户对电子健康（E-health）和移动健康服务（Mobile Health Services）的采纳和使用意愿，通过实证分析发现自我效能和反应效能均能显著影响用户的使用态度[27-28]。

2模型构建及研究假设

现阶段关于移动商务的研究主要是以TAM和UTAUT等理论的基础上从新技术的视角探索用户使用新技术的影响因素及使用意愿，而对健康APP用户的下载使用意愿研究较少，且很少从用户健康行为的角度研究用户行为的改变，因此本文基于UTAUT模型和PMT理论构建用户下载使用健康APP的研究模型，并进行实证分析。健康APP主要为用户提供健康咨询、健康管理、医疗服务等服务功能，大量用户通过健康APP进行自我健康管理，自我健康诊断以及养生保健，能够显著改变用户的使用意愿。笔者认为健康APP的下载使用意愿，一方面和UTAUT理论的绩效期望、努力期望、社会影响、信任感知有关；另一方面和PMT理论中，用户面对健康问题时的自我效能和反应效能有关。因此本文在UTAUT模型的基础上，加入自我效能和反应效能的影响因素，构建本研究的理论模型如图2所示

21基于UTAUT模型的研究假设

在UTAUT模型中，影响用户使用意愿的因素主要有3个：绩效期望、努力期望、社会影响，便利条件直接影响用户的使用行为，如图1所示，Venkatesh等人认为便利条件是指消费者相信现有的组织和技术设备对于其使用该信息系统的支持程度，即采用新技术或服务所需要的技术支持和外部设备条件[10]。为了研究用户下载使用健康APP的意愿，因此本文研究中去掉了便利条件的影响因素。

绩效期望是指用户通过采纳新技术或服务，提高其工作绩效的程度，类似TAM中的感知有用性。诸多研究表明绩效期望对用户的使用意愿有显著影响。健康APP能够为用户提供健康咨询、健康管理以及医疗服务等功能，用户通过下载和使用健康APP可以在移动端直接查询健康信息，进行健康管理，能够显著增强用户的使用意愿，因此提出假设：

H1：绩效期望显著正向影响用户下载使用健康APP的意愿。

努力期望主要是指用户使用新技术或服务需要付出的努力程度，用户采用新的移动应用为自己提供服务的操作越简单，用户学习新技术所付出的努力越少，用户使用新技术的意愿越强烈[10]。医疗健康APP所提供的信息和服务功能具有一定的专业性，其信息不对称程度较高，但就其技术性而言，其操作和学习使用的难易程度将直接影响用户的使用意愿，因此提出假设：

H2：努力期望显著正向影响用户下载使用健康APP的意愿。

社会影响是指用户在使用或体验新技术或服务时，对消费者有重要影响的人认为其应该或不应该使用新技术或服务的态度，即用户的亲戚朋友对新技术或服务的认知程度和推荐使用程度。当对你重要的人或你朋友使用并向你推荐健康APP时，用户下载使用意愿会非常强烈。因此提出假设：

H3：社会影响将显著正向影响用户下载使用健康APP的意愿。

信任感知是影响用户采纳新技术或信息系统的主要影响因素，主要是指用户借助信息交互行为而表现出的对交往方能够履行他所被托付义务及责任的一种预期或保障感，即一方对另一方的信念或信心[29]，对于网络购物来讲，主要体现在对平台、卖家、产品、支付系统、物流运输的信任程度。一旦消费者缺乏信任，必将导致消费者不满，引起减少或不采纳该服务的可能性[30]。由于健康APP提供医疗健康咨询信息及服务，对健康APP的信任能够影响用户对所提供的信息和服务的信任，用户的信任度越高，下载使用健康APP的意愿越强烈，因此提出假设：

H4：信任感知显著正向影响用户下载使用健康APP的意愿。

22基于PMT理论的研究假设

保护动机理论的理论框架主要分为3个部分：信息源、认知中介过程、应对模式。其中认知中介过程是核心部分，即包括威胁评估（Threat Appraisal）和应对评估（Coping Appraisal），由威胁评估和应对评估的综合评价产生保护动机，进而产生应对模式[19]。威胁评估主要包括易感性（Perceived Vulnerability）和严重性（Perceived Severity）两个影响因素，严重性主要是指个体对一种行为对自身身心健康的危害程度的判断；易感性主要是指个体对于自己患某种疾病的可能性的主观判断后形成的主要信念。应对评估主要包括个体的自我效能（Self-efficacy）和反应效能（Response Efficacy），自我效能是指个体对自己采取某种保护性行为能力的直觉，即个体行为前对自己能够在什么水平上完成该行为活动所具有的信念、判断和主观自我感受。自我效能感知越高，个体对自身采取保护性行为的能力知觉越强。反应效能指个体对所采取的某种保护性行为是否起作用的知觉，个体越相信自身能够从所采取的行为中收益，个体采取某种行为的动机越强[31]。因此提出假设：

H5：个体的自我效能显著正向影响用户下载使用健康APP的意愿。

H6：个体的反应效能显著正向影响用户下载使用健康APP的意愿。

3模型测度及实证分析

前人基于UTAUT的研究主要通过调查问卷测度变量，而在研究保护动机理论中自我效能和反应效能对用户态度的改变也主要通过调查问卷进行变量的测度，因此本文根据前人研究设计调查问卷、进行预调研和实际调研收集数据、验证假设，进行实证分析，并根据分析的结果对模型进行修正。

31问卷设计及变量测度

本研究主要通过调查问卷收集数据，各个问项主要借鉴前人研究内容，其中UTAUT相关问项参照Venkatesh V[10]，自我效能和反应效能参照Johnston AC，Warkentin M[20]，信任感知参照Koufaris（2004）[32]。为了让被试者了解健康APP，调查问卷被设计为3个部分：第一部分为问卷描述和说明信息，说明了什么是健康APP，常用的健康APP包括哪些；第二部分为用户基本情况以及用户下载使用健康APP的情况；第三部分为对潜在变量的测度项。整个问卷参考前人的研究成果，结合健康APP的技术特性和健康安全特性设计。第三部分主要采用李克特7级量表进行设计，设计好的问卷首先发给西安交通大学电子商务专业专家查阅并提出修改意见，然后通过问卷星对50名被试进行预调研，根据调研的结果，修改问卷内容，形成最终问卷。

32数据收集及统计分析

调查问卷主要通过网络方式进行收集。在收集问卷后认为同一个变量测量问项中存在自相矛盾的答卷时为无效问卷。通过3种方式共收集378份问卷，删除其中31份无效问卷，共收集有效问卷347份，问卷有效率为918%。

通过对347份调查问卷的统计分析，样本的特征统计量如表1所示，男性占4323%，女性占5677%，而年龄主要集中在21～40岁之间，占据整个样本的8366%，被调查对象学历主要集中在大专、本科及研究生以上，占整个样本统计量的90%，且6311%的被调查对象具有医学健康的相关知识，7579%的用户正在使用健康APP，其中有84人没有使用健康APP，对于没有使用的原因，调查中要求被试者至少写出3条理由，因此对没有使用的原因，依据答卷中所出现的关键词进行整理分析，对主要关键词进行统计并分析如表2所示。

由表2可以看出，影响用户使用健康APP的主要原因主要集中在宣传力度不足，用户的认知度较低；用户的需求不足；缺乏专业的医疗健康知识难以判断信息的可靠性，信任度较低；手机应用较多，APP下载和使用麻烦不方便，用户使用付出的努力程度较大；移动终端、移动互联网、缺乏专业知识等的限制，用户缺乏使用的便利条件；移动医疗服务属于新兴服务产业，健康APP层出不穷且同质化较严重，身边亲朋好友的用户量较少，社会影响较低；大部分用户还更加习惯于线下直接去医院看医生，个人的习惯影响用户的使用态度。为了更直观的分析其影响因素，借助UTAUT等相关理论，将关键词反应出的问题进行变量归纳，发现影响用户使用意愿的主要变量有：社会影响、绩效期望、感知信任、努力期望、便利条件和个人习惯，而其中绩效期望、努力期望、社会影响和感知信任对用户使用意愿的影响最大，和研究假设中关于UTAUT理论的假设一致。

33假设检验及模型修正

本文实证分析主要通过SPSS210和AMOS210对数据进行信度和效度分析，并根据研究的概念模型，构建结构方程进行路径分析，根据修正指标对模型进行修正得出研究结果。

331信度和效度检验

假设检验中我们通常使用组合信度（CR）来衡量各个测量项的内部一致性，用Cronbachs α值来测量各个因子的信度，用平均抽取方差AVE来判断测量项的聚合效度。当CR和Cronbachs α的值均大约07时，可以认为测量模型具有较好的内部一致性。当AVE大于05时，可以认为测量项的聚合效度较好。如表3所示，本样本中潜在变量的Cronbachs α和CR值以及AVE值均符合指标要求，具有较好的信度，内部一致性和聚合效度。

332假设检验和模型修正

本文通过AMOS210对研究概念模型进行路径分析，检验模型的假设，路径系数如图3所示，模型修正前如图3所示，由标准化路径系数图可以看出，绩效期望、努力期望、社会影响和信任感知对用户的使用意愿均具有显著正向影响，和前人研究相一致，而PMT中自我效能显著影响用户的使用意愿，反应效能对用户的使用意愿负相关。为了验证模型的适配度，本文通过5个检验指标：χ2/df（卡方与自由度的比值）、GFI（拟合优度指数）、AGFI（修正拟合优度指数）、CFI（比较拟合指数）和RMSEA（近似误差均方根），根据本研究模型指标值评估，如表4修正前所示，理论模型的整体适配度较差，因此根据AMOS的修正指标，并结合相关的文献研究，进行逐步修正。修正结果如图4所示，模型修正后的整体适配度指标如表4修正后结果所示。整个模型修正后，其模型适配度均符合可接受条件，因此修正后的模型是可以接受的。

4研究结果及讨论

41研究结果

通过SPSS统计分析结果和AMOS标准化后的路径结果，如表3、图3和图4可以看出：

（1）通过分析用户没有使用健康APP原因的关键词，可以看出影响用户使用健康APP的主要因素依次是社会影响、绩效期望、感知信任、努力期望、便利条件和个人习惯。

（2）无论模型修正前还是修正后，原研究假设H1、H2、H3、H4、H5均显著得到支持，用户的绩效期望、努力期望、社会影响和感知信任以及自我效能均能够正向影响用户对健康APP的下载使用意愿，其中绩效期望、社会影响及信任感知影响较大，努力期望和自我效能影响次之。

（3）原研究模型中假设H6得不到支持。

（4）根据修正后的模型结果可以看出：自我效能均以显著水平正向影响用户的绩效期望、努力期望、反应效能和社会影响；反应效能显著影响用户的绩效期望和社会影响；用户的信任感知正向显著影响用户的自我效能和反应效能。

42研究讨论

（1）通过归纳分析可以看出影响用户使用下载健康APP的因素和研究假设中的影响因素相一致，其中阻碍用户使用的最大因素是社会影响感知不足，健康APP宣传不到位，很多用户不了解甚至不知道相关健康APP，而影响用户使用意愿的影响因素中绩效期望和信任感知的影响最大，用户对APP的有用性感知越强烈，用户信任度越高，用户越愿意采纳。因此在健康APP的开发和运维中不仅要注重APP针对个人用户的实用性功能开发，更应该注重平台内医疗服务、医疗信息、健康咨询的监管，同时注重健康APP的宣传推广营销策略，扩大APP的影响力。

（2）用户的信任感知能够显著影响用户的自我效能和反应效能，正向影响用户的使用意愿。个人用户对健康APP的信任度越高，对其所提供的信息和服务越信任，用户对自身能够在什么水平上通过APP解决自身健康问题的信念、判断以及主观自我感受越强烈，即用户使用健康APP的自我信心越强烈。同样能够增强用户采纳APP提供的信息和服务所获取收益解决健康问题的信心。信任仍然是影响用户使用意愿的主要原因，因此在APP的运维中要考虑通过不同的信用服务工具、信任策略等增强用户对APP及其提供信息和服务的信任，如通过充分显示在线医生的信息，通过悬挂第三方信用服务标志如信用印章，食品药品监督管理局印章等增强用户的信任感知。

（3）自我效能和反应效能是用户保护动机理论中的两个应对动机，通过修正模型可以看出，自我效能和反应效能通过用户的绩效期望、努力期望及社会影响进而影响用户的使用意愿。自我效能越强烈，用户对自我使用健康APP进行健康管理的信心越强烈，用户的有用性感知、易用性感知及社会影响感知越强烈，对通过APP解决健康问题的越有自信；反应效能越强烈说明用户对采用健康APP获取收益即能解决健康问题的信心越强烈，用户绩效期望和社会影响越强烈，对APP的有用性感知越强，使用意愿越强。因此APP运维商不仅要考虑如何增强用户的信任感知，更重要的是用户缺乏医疗健康知识，存在严重的信息不对称，如何通过APP及其他方式普及医疗健康知识，增强用户的自我判断能力和信念对于增强用户的使用意愿十分重要。

5研究结论及展望

医疗健康APP主要为用户提供医疗健康信息咨询、健康管理以及医疗服务等功能，即具有技术特性又与健康相关，因此本文旨从APP的技术视角以及健康行为视角出发，构建健康APP的使用意愿研究模型，通过实证分析，研究发现社会影响、绩效期望、努力期望及信任感知是影响用户下载使用健康APP的主要因素，而其影响作用依次是绩效期望、信任感知、社会影响、努力期望；用户的信任感知能够显著增强用户的自我效能和反应效能；用户的自我效能和反应效能通过绩效期望、努力期望和社会影响间接影响用户的使用意愿。这就说明用户对APP及其提供信息和服务的信任能够增强用户的应对评估，而用户的应对评估属于心理动机，通过直接影响UTAUT中的绩效期望及努力期望和社会影响进而间接增强用户的使用意愿。

保护动机理论广泛应用于研究用户面对健康问题时自身健康行为改变，其中严重性和易感性能够显著影响用户的行为变化，但健康APP属于医疗健康服务工具，用户并不一定具有某种具有严重性和易感性的健康问题，因此本研究中没有加入严重性和易感性的影响因素。通过统计数据可以看出，用户的便利条件及个人习惯同样是影响用户使用健康APP行为的主要原因，根据UTAUT理论，便利条件直接影响用户的使用行为，个人使用健康APP的习惯随着移动医疗的发展会逐渐形成，但是同样也是影响用户使用意愿的影响因素，因此未来的研究中可以加入个人习惯的变量。

健康APP是移动医疗的表现形式，用户对健康APP的使用意愿将直接影响移动医疗的研究和发展，因此移动医疗服务提供商及健康APP开发运营商一方面要调查分析基于移动端的用户的健康信息服务需求，开发完善满足用户需求的医疗健康服务功能，保障APP所提供的信息及服务的准确无误性，增强用户的有用性感知；另一方面运维商要切实做好宣传推广工作，加强APP的产品包装，通过医疗服务者及信息发布者的信息显示、食品药品监督管理局印章、各种信用服务保障工具等增强用户的信任，同时采用以个人用户为节点的网状传播方式利用朋友间的友情关系提高用户对APP的信任度。最后健康APP服务商可通过各种形式的宣传和推广工作，普及医药健康知识，提高大众的医疗健康认知能力，降低信息不对称，增强用户自身面对健康问题及健康管理时的自我效能和反应效能。如何降低医疗健康的信息不对称，如何设计增强用户信任感知的保障策略，如何满足用户的切实需求及有用性感知都将是未来研究移动医疗以及健康APP发展的关键问题。

参考文献

[1]邓朝华，莫秀婷.移动健康服务用户使用意愿的实证分析[J].中国卫生统计，2015，32（5）：867-871.

[2]徐倩，赵文龙.基于移动医疗App的用户健康信息需求分析[J].现代情报，2015，35（11）：79-82.

[3]徐倩，赵文龙.移动医疗App研究现状及启示[J].医学信息学杂志，2015，（9）：8-13.

[4]AJZEN，I.& FISHBEIN，M..Understanding Attitudes and Predicting Social Behaviour[M].Englewood Cliffs，NJ：Prentice-Hall，1980：25-60.

[5]Luarn P，Lin H H.Toward an Understanding of the Behavioral Intention to Use Mobile Banking[J].Computers in Human Behavior，2005，21（6）：873-891.

[6]Ha I，Yoon Y，Choi M.Determinants of adoption of mobile games under mobile broadband wireless access environment[J].Information & Management，2007，44（3）：276-286.

[7]Xiaowen F，Susy C，Jacke B，et al.Moderating Effects of Task Type on Wireless Technology Acceptance[J].Journal of Management Information Systems，2005，22（3）：123-158.

[8]邓朝华，鲁耀斌，等.基于TAM和网络外部性的移动服务使用行为研究[J].管理学报，2007，（2）：216-221.

[9]Venkatesh V，Davis F D.User Acceptance of Information Technology：Toward A Unified View[J].Mis Quarterly，2003，27（3）：425-478.

[10]Venkatesh V，Thong J Y L，Xu X.Consumer acceptance and use of information technology：extending the unified theory of acceptance and use of technology[J].MIS quarterly，2012，36（1）：157-178.

[11]周涛，鲁耀斌，张金隆.整合TTF与UTAUT视角的移动银行用户采纳行为研究[J].管理科学，2009，22（3）：75-82.

[12]严安.基于UTAUT的百度产品用户使用行为影响因素研究[J].现代情报，2013，32（11）：100-104.

[13]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，2015，27（7）：168-176.

[14]Min Q，Shaobo J I，Gang Q U.Mobile Commerce User Acceptance Study in China：A Revised UTAUT Model[J].Tsinghua Science & Technology，2008，（3）：257-264.

[15]陈洁，朱小栋.基于UTAUT和ITM整合视角的微信支付用户使用行为影响因素研究[J].现代情报，2015，35（4）：35-40.

[16]万君，郭婷婷，吴正祥.基于UTAUT模型的消费者移动互联网业务使用意愿影响研究[J].资源开发与市场，2015，31（10）：1224-1227.

[17]Herath T，Rao HR.Protection motivation and deterrence：A framework forsecurity policy compliance in organisations[J].Eur J Inform Syst，2009，18：106-125.

[18]Prentice-Dunn，Steven，Rogers RW.Protection Motivation Theory hand preventive health：beyond the Health Blief Meodel[J].HealthEduc Rs，e 1986，1（3）：153-161.

[19]Rogers R W.A protection motivation theory of fear appeals and attitude change1[J].The journal of psychology，1975，91（1）：93-114.

[20]Johnston AC，Warkentin M.Fear appeals and information security behaviors：Anempirical study[J].MIS Q 2010，34：549-566.

[21]王芸，肖霞，郑频频，等.保护动机理论在个体行为改变中的应用和发展[J].中国健康教育，2009，25（11）：853-855.

[22]刘彩.保护动机理论在健康行为解释、干预与预测中的应用研究[J].医学与社会，2015，28（7）：77-79.

[23]Pechmann C，Zhao G，Goldberg ME，Reibling ET.What to convey in antismokingadvertisements for adolescents：The use of protection motivation theory toidentify effective message themes[J].J Market，2003，67：1-18.

[24]Bulgurcu B，Cavusoglu H，Benbasat I.Information security policy compliance：An empirical study of rationality-based beliefs and information securityawareness[J].MIS Q，2010，34：523-548.

[25]Anderson CL，Agarwal R.Practicing safe computing：A multimedia empiricalexamination of home computer user security behavioral intentions[J].MIS Q，2010，34：613-643.

[26]Yoon C，Kim H.Understanding computer security behavioral intention in theworkplace：An empirical study of Korean firms[J].Inform Technol People，2013，26：401-419.

[27]Lv X，Guo X，Xu Y，et al.Explaining the Mobile Health Services Acceptance from Different Age Groups：A Protection Motivation Theory Perspective[J].International Journal of Advancements in Computing Technology，2012，4（3）：1-9.

[28]Guo X，Han X，Zhang X，et al.Investigating m-Health Acceptance from a Protection Motivation Theory Perspective：Gender and Age Differences[J].Telemedicine and e-Health，2015，21（8）.

[29]刘炜.基于扩展TTF和UTAUT模型的老年用户社会化网络服务采纳行为研究[J].软科学，2015，29（3）：120-124.

[30]Li D，Browne G J，Wetherbe J C.Why Do Internet Users Stick with a Specific Web Site？A Relationship Perspective[J].International Journal of Electronic Commerce，2006，10（4）：105-141.

[31]Maddux J E，Rogers R W.Protection motivation and self-efficacy：A revised theory of fear appeals and attitude change[J].Journal of experimental social psychology，1983，19（5）：469-479.

[32]Koufaris M，Hampton-Sosa W.The development of initial trust in an online company by new customers[J].Information & Management，2004，41（3）：377-397.

（本文责任编辑：郭沫含）