探索无人机食品配送的意图：UTAUT2、风险与消费者创新性的统一模型

《Journal of Retailing and Consumer Services》：Exploring intention to drone food delivery: A unified model of UTAUT2, risk and consumer innovativeness

无人机送餐服务接受度研究整合UTAUT2模型与SOR框架，基于上海1800名用户的调查数据，发现采用意愿受实用主义路径（社会影响、绩效期望等）和情感评估路径（创新特质、风险感知）共同驱动，收入对意愿存在显著人口统计影响。

　　

吴浩阳|张正汉|郭云涛|李兴华

教育部道路与交通工程重点实验室，同济大学交通学院，上海，201804，中国

摘要

随着无人机送餐（DFD）作为无人机技术的一项有前景的应用而出现，了解公众的接受度对于确保其成功采用和实施至关重要。现有研究尚未充分探讨多维理论框架如何共同影响DFD的采用，特别是个体特征之间的相互作用。本研究提出了一个综合模型UTAUT2-SOR，该模型结合了扩展的统一技术接受与使用理论（UTAUT2）、刺激-有机体-反应（SOR）范式以及人口统计变量，以考察影响个人采用DFD服务意向的因素。利用从上海1800名居民收集的调查数据，采用多指标多原因（MIMIC）建模方法来评估潜在的心理结构及其人口统计前因。研究结果揭示了两种不同的影响采用意向的路径。在功利主义路径中，社会影响和性能预期成为关键决定因素，同时还有无接触配送习惯、价格价值、享乐动机和便利条件等因素。在情感相关的评价路径中，创新特性和心理风险通过态度间接影响意向。收入也具有显著的人口统计效应，高收入群体表现出更强的采用意向。本研究展示了在早期自主配送背景下，功利主义和情感相关因素如何共同形成采用意向。文中还讨论了政策和营销方面的启示，以支持DFD服务的负责任部署并提高公众接受度。

引言

近年来，由于消费者偏好的变化、城市化进程的加快以及数字订购平台的广泛采用，全球对食品配送服务的需求迅速增长。到2024年底，全球在线食品配送市场的价值达到了3804.3亿美元，并预计到2030年将达到6183.6亿美元，2025年至2030年间的复合年增长率为9.0%（Grand View Research, 2025）。尽管如此，现有的配送系统仍面临持续的结构性挑战。在像美国和英国这样的发达国家，食品配送严重依赖汽车，导致司机短缺、劳动力和燃料成本高昂以及城市拥堵加剧（Allen et al., 2021; Li et al., 2026）。相比之下，中国和印度尼西亚等发展中国家主要依赖两轮车配送员，这引发了关于交通安全、事故风险和工作条件恶劣的紧迫问题（Tang et al., 2021; Zhou et al., 2026）。这些挑战加剧了对替代性最后一公里配送解决方案的兴趣。

在这种背景下，无人机送餐（DFD）——利用无人驾驶飞行器（UAV）在短距离的城市或郊区运送食物——作为一种有前景的补充方式应运而生。总体而言，DFD在不同配送场景中具有多种优势。通过避开地面交通，无人机可以提高配送速度和可靠性，尤其是在高峰时段或拥堵地区。电动无人机产生的温室气体排放也比汽油动力车辆少，使其成为潜在的更可持续的最后一公里选择。此外，无人机可以在地面基础设施有限的地区或在地面交通中断的紧急情况下维持配送服务。

除了这些普遍的优势外，DFD还提供了在中国等以两轮车配送员为主的国家中特别相关的特定情境优势。目前的试点部署表明，无人机主要用于特殊配送任务——例如跨河路线、时间敏感的高峰时段订单、高层办公楼以及车辆通行受限的区域——在这些情况下，传统配送员会面临长距离绕行、延误或更高的安全风险（Ali et al., 2019; Lyu et al., 2025; Zhang et al., 2023, 2024）。通过承担这些运营上的挑战，DFD可以减轻配送员的工作负担，在高峰时段提高配送可靠性，并在不削弱传统配送员在主流最后一公里网络中关键作用的同时提升整体系统效率（Tang et al., 2021; Zhou et al., 2026）。鉴于这些优势，预计全球无人机配送市场将从2024年的44亿美元增长到2030年的334亿美元，复合年增长率为37.3%（Global Industry Analysts, 2025）。这些趋势共同凸显了DFD在重塑食品配送系统方面的变革潜力。

尽管前景广阔，但DFD仍处于试点阶段。与许多新兴技术一样，消费者的接受度最终将决定其采用轨迹和长期可行性（Osakwe et al., 2022）。然而，其独特特性——如自主空中导航、有限的人机互动和新型服务界面——可能会显著影响消费者对安全性、可靠性和便利性的看法。因此，理解这些看法不仅对于加速部署至关重要，也有助于预见潜在的意外后果，包括隐私问题、噪音投诉和公众抵制。尽管已有研究开始探讨用户对基于无人机的配送服务的接受度（Leong and Koay, 2023; Liébana-Cabanillas et al., 2025），但在密集的城市环境中，实证证据仍然有限。

大多数关于DFD采用的研究依赖于既定的行为框架，如统一技术接受与使用理论（UTAUT）或计划行为理论（TPB）。虽然这些模型为技术接受提供了宝贵的见解，但它们往往强调功利主义信念和理性评估，常常忽视了对新颖和不熟悉服务可能特别重要的评价和情感机制。同时，关注新颖性、风险或体验动机的研究往往缺乏将这些因素与主流采用模型联系起来的连贯理论结构。此外，许多先前的研究排除了社会人口统计变量，限制了它们捕捉用户群体异质性和为针对性部署策略提供信息的能力。这些碎片化的方法导致文献中关于功利主义信念、情感评估和基于特质的倾向如何共同影响采用决策的概念不一致。来自零售无人机配送的最新证据进一步表明，解释消费者从现有选项转向基于无人机的服务需要整合创新障碍、购物动机和个人差异，强调了多理论框架的必要性（Sham et al., 2023）。

为了解决这些不足，本研究开发了一个综合框架，将扩展的统一技术接受与使用理论（UTAUT2）与刺激-有机体-反应（SOR）范式相结合，以调查消费者采用DFD的意向。UTAUT2用于捕捉认知和功利主义评估，而SOR则通过将态度作为关键中介机制来建模评价和情感过程，从而探讨寻求新颖性和感知风险如何影响采用意向。本研究使用对中国上海活跃食品配送用户的在线调查（定义为每周至少下一次订单的个体）分析了1600多个有效响应。应用多指标多原因（MIMIC）模型来估计心理结构的直接和间接效应，并考察社会人口统计特征如何因果地塑造这些感知。从理论上讲，本研究通过提供一个统一且概念连贯的框架，调和了基于功利主义信念的模型与评价和基于特质的视角，从而解决了关于功利主义信念、情感评估和基于特质的倾向如何共同影响采用决策的不一致性问题。从实际角度来看，它为政策制定者和服务提供商提供了可操作的见解，以设计有针对性的部署策略，提高用户群体的采用潜力，并减轻潜在的社会影响。

本文的其余部分组织如下：第2节回顾相关文献并介绍研究框架。第3节描述数据收集过程和分析方法。第4节报告实证结果，第5节进行讨论。第6节概述政策启示，第7节总结研究。

节选

文献回顾与研究框架

在本研究中，DFD采用意向被定义为个人在无人机送餐服务可用后有意使用的计划或准备状态。由于大多数DFD运营仍处于试点或测试阶段，意向是预测近期可能采用行为的最实用指标。这一概念不仅涵盖了对该技术效用、便利性和效率的理性评估，还包括了诸如热情等情感反应

调查设计

调查对象是居住在上海的常规食品配送服务用户。符合条件的受访者需要满足以下条件：（i）年满18岁或以上，（ii）在过去三个月中大部分时间居住在上海，（iii）在同一时期平均每周至少下一次食品配送订单。这些筛选标准确保参与者对现有配送平台有足够的了解，以便对其潜在的采用意愿做出明智的评估

测量模型

我们进行了全面的验证性因素分析（CFA）来评估测量模型的适当性。首先，使用完全共线性测试（Kock, 2015）检查了潜在的共同方法偏差（CMB）。所得到的方差膨胀因子（VIF）值均低于2.563，表明没有严重的CMB问题。其次，移除了三个项目（CDH4、PSY4和PRF1），因为它们的标准化因子载荷低于推荐的0.6阈值。排除这些项目后，

讨论

本节通过两个互补的理论路径解释了实证发现，这两个路径支撑了提出的UTAUT2-SOR模型。第一路径反映了源自UTAUT2的功利主义评估路径，第二路径反映了基于SOR视角的情感和象征路径。

政策启示

本研究的结果为政策制定者、配送平台和技术开发者提供了几项启示，以指导DFD的可持续和公平推广。以下段落不是简单回顾各个预测因素，而是解释了影响消费者接受的更广泛模式，并将其转化为可操作的建议。

首先，研究结果表明，DFD的早期公众接受度在很大程度上取决于人际信任的建立

结论

本研究通过结合UTAUT2与消费者创新性和感知风险视角，探讨了上海消费者对无人机送餐（DFD）的采用情况。利用大规模在线调查和MIMIC建模方法，我们研究了认知、情感和人口统计因素如何共同影响采用这种新兴服务的意愿。

CRediT作者贡献声明

吴浩阳：撰写——原始草稿、方法论、正式分析、数据整理、概念化。张正汉：撰写——原始草稿、软件、方法论、正式分析。郭云涛：撰写——审稿与编辑、监督、资源获取、数据整理、概念化。李兴华：撰写——审稿与编辑、资源管理、项目协调。

利益冲突声明

作者声明他们没有已知的竞争性财务利益或个人关系可能影响本文所述的工作。

致谢

本研究得到了国家自然科学基金（52272322）的支持。作者感谢匿名审稿人的建设性意见，这些意见有助于提高本文的质量。