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摘要：在电子商务背景下，通过问卷调查，运用spss 22.0软件，研究在个性化推荐系统中，用户的感知价值对接受意愿的影响以及用户的心理资本在感知价值与接受意愿之间的调节作用。经过多重分析，结果表明：感知收益与接受意愿意向呈正相關关系，感知成本与接受行为意向呈负相关关系；乐观对用户的感知收益与接受意愿之间呈正向调节关系，对感知成本与接受意愿意向之间呈增强的调节作用；希望对用户的感知收益与接受意愿之间呈负向调节关系；自我效能对感知收益与接受意愿意向之间呈负向调节关系。研究结论为开发商或电商进一步优化个性化推荐系统，获取更加满意绩效提供了一定的理论支持。
关键词：感知收益；感知成本；自我效能
中图分类号：F 713.36 文献标识码：A 文章编号：1672—7312（2017）04—0403—09
0引言
随着互联网信息技术不断发展和普及，尤其是在电子商务的虚拟环境下，人们可以越来越方便快捷地获得海量的商品信息，但同时出现的问题就是，在有限的时间里，面对庞杂“天量”的商品信息，信息的过载反而降低了其有效利用率，人们无法有效地辨别出哪一些信息是自己真正所需要的。为此基于人工智能技术的个性化推荐系统应运而生，为用户接受有效信息提供了方便。在电子商务领域，个性化推荐系统可以将碎片化的信息按照用户以往的阅读习惯，筛选出用户可能偏好的信息，并向用户进行推荐，会对公司销售额有显著的提高作用。比如根据Venture Beat的数据统计表明，亚马逊公司在使用个性化推荐系统之后，它在电子商务领域的销售额较之前有了35%的提高。
用户是否满意并愿意接受个性化推荐系统，与个性化推荐系统为用户带来的感知价值密切相关。感知价值是用户在体验产品或服务后对所付出的成本和得到的收益的一种总体评价。接受意愿是用户在对产品或服务感到满意后，所愿接受产品或服务的一种意向。但用户对个性化推荐系统的感知与接受意愿还受其他抽象因素的影响，比如二者与顾客的心理状态密切相关。心理资本作为个体的内在特质，其水平的高低是个体积极情感的反应，是个体获得积极向上、正向能量的源泉，高的心理资本会提高个人的心理认知水平，对个体的态度和行为都具有重要的影响作用。
心理资本程度不同的用户在面对个性化推荐系统时，所产生的心理状态是不同的，对个性化推荐系统的感知是不一样的。如果可以通过用户的心理资本影响其对感知价值的调节，进而影响其满意度和接受行为，那么则有望在改善系统本身和用户心理干预2个环节提高用户的接受意愿。然而，综合国内外相关文献后发现，对于心理资本的研究多数集中在主效应作用的分析上，而缺少对心理资本的调节作用的分析。因此，文中在探究应用个性化推荐系统的情境下，用户的感知价值对其接受意愿的影响作用时，引人心理资本作为调节变量，分析其在感知价值与用户接受意愿之间的调节作用。
1假设提出
1.1感受价值对接受意愿的影响
用户对个性化推荐系统的感知价值对其实际运行效果的好坏有直接影响。感知价值理论认为，用户的喜爱偏好对其做出最终决策产生影响。用户认为使用个性化推荐系统会给他们带来一定的收益，这就是用户的感知收益。同样，体验个性化推荐系统也会花费用户一定的时间和财力，这就会产生用户的感知成本。用户的感知成本和收益这两者之间的比较就会影响用户对个性化推荐系统的满意程度，进而会影响用户的接受意愿。
Zeithaml（1988）在对消费心理进行实证研究后得出，当消费者进行商品选购时，他们会对商品给自己带来的收益进行评估，如果消费者感知到该商品会对自己带来较大的收益，那么消费者的感知价值就会增加，并且较高水平的感知价值又会提高消费者接受该商品的可能性。故提出以下假设：
假设1：在应用个性化推荐系统的情境下，用户的感知收益与接受意愿正相关
假设2：在应用个性化推荐系统的情境下，用户的感知成本与接受意愿负相关
1.2心理资本的调节作用分析
用户的个性特点和心理过程影响其面对个性化推荐系统的感知价值，进一步还会对接受意愿产生影响。心理资本最早出现在与经济学、社会学和投资学相关的研究中而非市场营销的研究领域中。心理资本不同于其他变量，它是一种个体的、内在的、活跃的，是一种会对个体在体验商品或服务时的心理过程产生影响的人格特征变量，包括人们对自己的感知、对工作的态度、伦理定位和总的生活观点。Larson等多位学者最终对心理资本的定义进行了修正：个体在成长和发展的过程中所呈现出来的积极状态。如果个体所处的工作环境对自己的工作是有帮助，那么将正向影响个体的心理资本；当工作越富有挑战性时，个体的心理资本就会越强；个体的素质能力大小和心理资本的强弱并没有直接的影响关系。Seligman（2000）认为当个体产生某些积极的行为时，有很大一部分是由于心理资本的推动产生的。个体的工作绩效会随着心理资本的提高而提高，同时，随着个体心理资本的不断提高，个体也越来越容易对工作环境感到满意。心理资本作为个体在成长和发展过程中所表现出来的一种积极的心理状态，具有可测量、可开发、可管理等特征。现在通常使用的心理资本维度包含自我效能、乐观、希望等方面。
自我效能感是社会认知理论的核心概念，Ban-dura（1986）将其定义为“人们对他们组织和实施某种行为进而达到期望效果的能力的自我判断”。在对自愿购买的消费市场进行研究时，用户的自我效能感不仅会对产品或服务的感知价值产生影响，还会直接影响消费者的态度和采用意图。在用户对政府电子公共服务系统的接受意愿因素方面，用户的自我效能会对公众使用电子公共服务系统的态度产生正向的影响。因此，我们假设：
假设3：在应用个性化推荐系统的情境下，自我效能对感知收益与接受意愿有正向调节作用
假设4：在应用个性化推荐系统的情境下，自我效能会减弱感知成本对接受意愿的负向作用 对希望的概念的研究看法并不统一，大约可以分成2类：一种认为希望是一种情绪观点，如Marcel将希望看成是个人在陷入困境时的一种情感性质的应对方式；另一种则认为希望是一种认知观，如Gottschalk（1974）认为希望就是一种“大乐观”，表现在个人认为“积极的结果不仅会出现在个人的生活中，而且会出现在整个社会，甚至会出现在整个宇宙和纯粹精神或想象的事件中”。Snyder等人（1991）将希望定义为“一种积极的动机性状态，这种状态的基础是以追求成功的路径（指向目标的计划）与动力（指向目标的活力）的交互作用”。显然，希望会对用户的情绪产生一定作用的影响，继而会影响用户的价值评估，如果用户是积极充满希望的，则会产生积极正向的情绪，对事物有着更正向的评估。因此有假设：
假设5：在应用个性化推荐系统的情境下，希望对感知收益与接受意愿有正向调节作用
假设6：在应用个性化推荐系统的情境下，希望会减弱感知成本对接受意愿的负向作用
Seligman（1998）作为积极心理运动之父，将乐观解释为一种风格，也就是把积极的事件归因于自身的、持久的和普遍的原因，而把消极事件归因于外部的、暂时的和与情境有关的原因。乐观人群更容易对生活感到满意，他们的抗压性要强于悲观的群体。乐观的群体更容易接受生活中的挑战以及克服现实中的困难，他们积极向上地生活，乐于接受生活当中出现的新事物。因此提出以下假设：
假设7：在应用个性化推荐系统的情境下，乐观对感知收益与接受意愿有正向调节作用
假设8：在应用个性化推荐系统的情境下，乐观会减弱感知成本对接受意愿的负向作用
2变量测量
2.1心理资本的度量
文中的研究是选用三维度的视角。综合各类研究成果采用的心理资本度量维度，我们选取自我效能、希望和乐观3个维度来测度心理资本。2004年Luthans等人首先对心理资本理论渊源展开了讨论，并对心理资本应该涉及的维度进行了构建，同时还深入地研究了人力资源管理对工作实践的意义以及它与心理资本之间的关联，心理资本的概念、维度和地位最终被奠定。
但心理资本的划分标准并不唯一，常见的划分维度有2维度、3维度、4维度以及多维度的划分标准。但是在每个划分维度中，所包含的内容也是不尽相同的。有学者提出，心理资本是一个发展的概念，只要是符合积极组织行为标准的心理状态和心理要素都应该纳入心理资本的结构维度。在2维度划分中，Goldsmith等人（1997）认为，心理资本包含的是自尊和控制点2个维度。其中，自尊又是一个多维度的概念，它还包含着善良、价值、健康、社会能力以及外贸。控制点包含内部控制和外部控制，它是指个人对生活的一般看法。在3维度划分中，Luthans和Jensen（2003，2004，2005）多次强调心理资本是一种更高层次的核心竞争力，它是由希望、乐观和坚韧性（回复力）这3种积极心理状态构成。Larson等人（2004）也认为应该将心理资本划分为3个维度，但是他们所认为的心理资本应该包括自我效能感、乐观和回复力。在4维度划分中，应用最广泛的是Luthans、Youssef和Avolio（2006，2007）在一些定性研究中所提出的心理资本4维度的构成，这4个维度分别是自我效能、希望、乐观和韧性。Judge和Cole（2001，2006）认为的心理资本4维度构成与前者不同，他们认为心理资本应该是由自尊、自我效能感、控制点和情绪稳定性4个部分构成的。我国学者蒋建武，赵署明（2007）也支持4维度的构成，他认为心理资本是由信心、希望、乐观、坚韧这4个方面构成的。另外，在多维度的划分中，Letcher（2004）和Page等人（2004）支持5维度的划分。在国内的有关心理资本的研究中，田喜洲（2008）认为心理资本在包含4个基本维度之外，也还应该增加其他维度。曹鸣岐（2006）的研究則支持6维度的划分。
文中没有选取Luthans等人提出的4维度，没有将韧性纳入到心理资本构成中，主要是因为自我效能与韧性在一定程度上是重合的，两者都表现出在面对不确定环境时，所展现出来的一种积极心理状态。Schwarzer等学者（2005）对自我效能和其他相似概念进行了区分。在不同领域对某一具体研究对象进行探究时，自我效能对研究对象的行为具有更强的解释力。同时，叶柱轩（2009）在对心理资本构成的探究中提到坚韧性的相关因素涵盖了人类自身大量的积极品质，比如自尊、自我效能、责任感、成就动机、计划能力等。所以，韧性的涵盖面比自我效能宽泛，为了研究的细化，文中选用的是自我效能。
根据Luthans（2004）的心理资本量表选取了自我效能、希望、乐观3个维度的12道题。其中，自我效能包括4个题项：①很多人欣赏我的才能；②我的见解和能力超过一般人；③我总是能出色地完成各项任务；④我对自己的能力很有信心。希望设置了5个题项：①积极地学习和上作，以实现自己的理想；②我正在为实现自己的目标而努力；③我会充满信心地追求自己的目标；④我觉得生活是美好的；⑤我觉得社会上好人还是占绝大多数。乐观包括3个题项：①糟糕的经历会让我郁闷很久；②我觉得自己现在生活的很累、很辛苦；③压力大的时候，我会吃不好、睡不香。
2.2感知价值的度量
国内外学者对感知价值也没有形成统一的定义，但是大部分学者对感知价值的定义是基于收益和成本2个方面的权衡得出的，即感知价值应该包含的是感知收益和感知成本2个方面。也有的学者认为感知价值应该包含更多的维度。
文中将感知价值分为感知收益和感知成本，用户的感知价值大体来源有2个方面，一个是产品本身，另一个是产品的购买情景。因为文中所研究的个性化推荐系统本身并不需要用户购买，所以用户对个性化推荐系统的感知价值就是基于该系统本身，基于效用和情感来产生对其的感知价值。
根据感知价值研究的现有成果，感知收益分为了5个题项：①获得个性化推荐的信息会对你购物消费带来很多方便；②为你推荐符合偏好的商品能够有效减少你浏览和搜寻的信息量和时间；③个性化推荐的商品对你来说是获得商性价比产品的有效途径；④使用网站的个性化推荐能体现你尝试创新应用的意识；⑤推荐系统为你推荐的商品能给你意想不到的愉悦的感受。感知成本问题设置了4个题项：①购物过程中个性化推荐是想诱导你放弃最适合你的购买方案；②购物过程中个性化推荐中有很多无用，繁琐的信息影响了你的购物体验；③购物过程中个性化推荐的信息的可信度较低，安全不能保证。 2.3接受意向的度量
接受行为意向设置了2个题项：①我愿意经常浏览个性化推荐系统推送的信息；②购买个性化推荐系统推荐的商品是最好的选择。
上述题项均采用李克特5点量表的形式，1代表的是绝对不接收，5代表的是绝对接受。
3验证分析
3.1数据来源
问卷通过问卷星在网络上以及向路人随机进行发放，一共发放问卷247份，收回问卷202份，其中有效问卷178份，有效率为89%.在全部有效样本中，样本特征如下：在性别分布上，男性占42.9%，女性占57.1%；在年龄段分布上，18岁以下的占2.5%，18～25岁的占77.5%，26～30岁的占10.4%，31～40岁的占5.0%，40岁以上的占4.6%；在学历分布上，专科及其以下的占12.1%，本科占80.4%，硕士研究生占6.1%，博士研究生占1.4%；在购物频率分布上，基本没有的占4.3%，偶尔的占35.7%，经常的占46.4%，很频繁的占13.6%.
3.2信度效度检验
文中采用Cronbach’s alpha值来检验量表的信度，结果见表1，各研究变量的Cronbach’s alpha值均在0.6以上，该结果表明本问卷中个测量指标具有良好的内部一致性。根据各潜在变量在其因子载荷上都大于0.6，这表明各潜变量具有良好的聚合效度。根据平均方差（AVE）抽取量的开方和复合信度（CR）都在0.5以上，即量表通过效度检验。
根据表1各变量之间的相关系数来看，用户的感知收益与用户的接受意愿意向呈正相关关系，感知成本与用户的接受意愿意向呈负相关关系。在调节变量当中，自我效能与接受意愿意向的相关关系不显著，乐观与希望呈显著相关。但是，变量之间的相关性也恰好说明了在回归分析中可能存在多重共线性的问题，故对所有变量数据进行去中心化处理，再对它们进行回归分析。
3.3因子分析
文中首先对感知价值量表进行因子分析。分析结果为：KMO值为0.837，根据特征值大于1划分为2个因子，累计方差为59.544%，8个题项在各自的因子上的载荷均处于0.705～0.875之间，满足有关研究关于标准化因子载荷大于0.6的要求。在感知价值量表中，根据因子分析将8个题项划分成2个因子，一个因子是感知收益，一个是感知成本（见表2）。
其次再对心理资本量表进行因子分析。心理资本量表因子分析的结果如下：KMO值为0.920，根据特征值大于1划分为3个因子，累计方差为63.241%.在心理资本量表中，根据因子分析将12个题项划分成3个因子，第一个是希望，第二个是自我效能，第三个是乐观。这些题项在各自的因子上的载荷均处于0.677～0.863之间，满足有关研究关于标准化因子载荷大于0.6的要求（见表3）。
3.4假设检验
文中为了检验用户的感知价值和用户接受推荐服务的行为意愿之间的关系，以及心理资本的调节作用，以行为意向为因变量，以感知收益和感知成本组成的感知价值作为解释变量，将自我效能、希望和乐观作为调节变量，再将上述3项分别乘以感知收益和感知成本的乘积作为交叉项，利用SPSS 22.0软件，对数据进行分层回归分析。心理资本的调节效应得出的结果见表4.
从表4可以得出：在模型1中，感知收益对接受意愿呈正相关关系，相关系数为0.683，自我效能对用户的感知收益与行为之问的调节效应显著；在模型2中，感知收益对接受意愿呈正相关关系，相关系数为0.554，希望对用户的感知收益与行为之问的调节效应显著；在模型3中，感知收益对接受意愿呈正相关关系，相关系数为0.414，乐观对用户的感知收益与行为之间的调节效应显著；在模型4中，感知成本对接受意愿呈负相关关系，相关系数为-0.806，自我效能对用户的感知成本与行为之间的调节效应不显著；在模型5中，感知成本對接受意愿呈负相关关系，相关系数为-0.917，希望对用户的感知成本与行为之间的调节效应不显著；在模型6中，感知成本对接受意愿呈负相关关系，相关系数为-0.848，乐观对用户的感知成本与行为之问的调节效应显著。综上，用户的感知收益与接受意愿意向之间呈正向影响，感知成本与接受意愿意向呈负向影响，自我效能对用户的感知收益与用户接受意愿存在负向调节作用，希望对用户的感知收益与用户接受意愿存在调节作用，乐观对用户的感知价值与用户接受意愿存在调节作用。故文中原先的假设1，假设2，假设7成立；假设3，假设4，假设5，假设6，假设8不成立。
3.5讨论分析
从表4可以看出，假设1和假设2成立，表明用户的感知价值对用户的接受意愿意向存在影响。用户的感知收益与用户的接受意愿意向呈正相关关系，当用户认为个性化推荐会给自己带来更多的收益时，用户就会越容易接受和使用个性化推荐系统；用户的感知成本与用户的感知成本呈负相关关系，当用户认为使用个性化推荐会降低自己所花费的成本时，用户就会越容易接受和使用个性化推荐系统。
假设3和假设4不成立，心理资本中的自我效能和希望因素对感知收益与接受意愿意向之间存在着负向调节的作用。这与之前的一些研究结果相反，文中推测可能是由于用户的逆反心理、心理抗拒或是期望过高等原因造成的。班杜拉对人们自我效能的研究表明，高自我效能的人群更容易去接受那些危险系数高、富有挑战性的任务。但是，文中的个性化推荐系统并不需要用户去进行复杂的操作，可能那些拥有高自我效能的用户认为在面对如此简单的系统时自己的能力得不到有效发挥，从而产生了一种失落感、失败感。自我效能感较高的用户，他们的自尊心往往也会更高，他们对于自己掌握的知识有着较高的自信，基于劝说知识模型，他们可能会认为个性化推荐系统所推荐的信息是欺骗他们的，本能的产生一种心理抗拒，所以自我效能对用户的感知收益与用户接受意愿意向存在负向的调节作用。
假设5和假设6不成立，表明希望虽是寄托了人们对未来生活的美好向往，但是希望越大失望就越大。个性化推荐系统在用户日常生活中确实为用户带来了诸如便利、快捷等正向影响，但是可能是由于用户对个性化推荐系统的期望值要远远大于个性化推荐系统所能为用户带来的收益，又或者是个性化推荐系统在为用户进行推荐之前，用户已经有感兴趣的目标了，但是系统推荐的信息又与原先的目标不一致，这就使得用户要重新评估自己原先的目标，当用户觉得自己的目标受到阻碍时，就会产生厌烦的情绪，所以希望对用户的感知收益与用户接受意愿意向存在负向的调节作用。 假设7成立，表明乐观对用户的感知收益与用户接受意愿意向存在正向调节作用。许多研究结果表明乐观可以显著地预示积极情感，乐观程度高的人能够积极乐观地接纳现实生活中发生的事情，相信通过自己的努力美好的事情就会发生，越乐观的人越容易接受新事物，所以乐观对用户的感知收益与用户接受意愿意向存在正向的调节作用。假设8虽然通过了显著性检验，但是与原假设不一致。研究结果表明，乐观会增强感知成本与接受意愿之间的负相关关系。太过乐观的人有时候往往意识不到困难或者面对困难所做的准备不够充分，所以在面对困难时，他们会产生抵触心理，更加不愿意接受个性化推荐。
4结论与展望
4.1研究结论
文中考察了在电子商务背景下，心理资本当中的自我效能、希望和乐观对用户接受意愿意向的主效应分析和调节效应分析，得到的主要结论如下：①用户的感知价值对用户的接受意愿意向存在影响，感知收益对接受意愿存在正向影响，感知成本对接受意愿存在负向影响；②自我效能对感知收益与接受意愿之间呈负向调节作用；③希望对感知收益与接受意愿之间呈负向调节作用；④乐观对感知收益与接受意愿之间呈正向调节作用，对感知成本与接受意愿的负相关关系呈增强的调节作用。
4.2建议
1）从文中的结论①来看，用户的感知价值对用户的接受意愿意向存在影响，个性化推荐系统的开发商要优化自己的系统，降低用户在使用个性化系统时存在的不安感，减少个性化推荐系统存在的不安全性，提高用户在使用个性化推荐系统时的便利性。有的学者提出基于OCC模型對个性化推荐系统进行优化。首先，当用户在网站进行商品的浏览、对比，最终完成结账行为时，网站的客户端将这些行为进行监督和保存，并将用户的这些行为进行心理资本的量化处理，移交服务器端口进行保存处理。其次，对商品的特征做相应的处理，开始商品的特征由卖家进行描述，然后通过查看具有怎样心理资本特征的用户更乐于购买该商品，再将这种商品的特征进行相应的修改。再次，基于聚类算法对用户的心理资本特征和商品特征做预处理。最后，服务器端口运用用户心理资本特征预测算法，预估出在未来用户对哪些商品会有需求，并将这些信息发送到客户端，客户端将这些信息向用户进行推送。然后根据用户的反馈情况再对个性化推荐系统做进一步地改进。
2）从文中的结论②③来看，用户的自我效能和希望对感知收益与接受意愿的调节作用呈负向影响，这可能是缘于用户的心理抗拒。所以这就使得系统的开发者要适度引导，掌握好推荐系统弹出的频率，如果过度则会违背个性化推荐系统产生的初衷，也会引起用户的反感。同样，在呈现方式上，开发者也要进行创新，使得用户真正觉得个性化推荐是个性的，是新颖的。
3）从文中的结论④来看，乐观对用户的感知价值与接受意愿意向存在调节作用，用户应该保持乐观的心态，生活积极向上，尽可能地将生活中的不愉快、困难等负面影响进行积极的归因。而对于个性化推荐系统的开发者，就需要在系统中加入一些与乐观相匹配的元素，对用户进行积极的引导，使得用户更乐观地看待个性化系统的好与坏。
关键词：感知收益；感知成本；自我效能
中图分类号：F 713.36 文献标识码：A 文章编号：1672—7312（2017）04—0403—09
0引言
随着互联网信息技术不断发展和普及，尤其是在电子商务的虚拟环境下，人们可以越来越方便快捷地获得海量的商品信息，但同时出现的问题就是，在有限的时间里，面对庞杂“天量”的商品信息，信息的过载反而降低了其有效利用率，人们无法有效地辨别出哪一些信息是自己真正所需要的。为此基于人工智能技术的个性化推荐系统应运而生，为用户接受有效信息提供了方便。在电子商务领域，个性化推荐系统可以将碎片化的信息按照用户以往的阅读习惯，筛选出用户可能偏好的信息，并向用户进行推荐，会对公司销售额有显著的提高作用。比如根据Venture Beat的数据统计表明，亚马逊公司在使用个性化推荐系统之后，它在电子商务领域的销售额较之前有了35%的提高。
用户是否满意并愿意接受个性化推荐系统，与个性化推荐系统为用户带来的感知价值密切相关。感知价值是用户在体验产品或服务后对所付出的成本和得到的收益的一种总体评价。接受意愿是用户在对产品或服务感到满意后，所愿接受产品或服务的一种意向。但用户对个性化推荐系统的感知与接受意愿还受其他抽象因素的影响，比如二者与顾客的心理状态密切相关。心理资本作为个体的内在特质，其水平的高低是个体积极情感的反应，是个体获得积极向上、正向能量的源泉，高的心理资本会提高个人的心理认知水平，对个体的态度和行为都具有重要的影响作用。
心理资本程度不同的用户在面对个性化推荐系统时，所产生的心理状态是不同的，对个性化推荐系统的感知是不一样的。如果可以通过用户的心理资本影响其对感知价值的调节，进而影响其满意度和接受行为，那么则有望在改善系统本身和用户心理干预2个环节提高用户的接受意愿。然而，综合国内外相关文献后发现，对于心理资本的研究多数集中在主效应作用的分析上，而缺少对心理资本的调节作用的分析。因此，文中在探究应用个性化推荐系统的情境下，用户的感知价值对其接受意愿的影响作用时，引人心理资本作为调节变量，分析其在感知价值与用户接受意愿之间的调节作用。
1假设提出
1.1感受价值对接受意愿的影响
用户对个性化推荐系统的感知价值对其实际运行效果的好坏有直接影响。感知价值理论认为，用户的喜爱偏好对其做出最终决策产生影响。用户认为使用个性化推荐系统会给他们带来一定的收益，这就是用户的感知收益。同样，体验个性化推荐系统也会花费用户一定的时间和财力，这就会产生用户的感知成本。用户的感知成本和收益这两者之间的比较就会影响用户对个性化推荐系统的满意程度，进而会影响用户的接受意愿。
Zeithaml（1988）在对消费心理进行实证研究后得出，当消费者进行商品选购时，他们会对商品给自己带来的收益进行评估，如果消费者感知到该商品会对自己带来较大的收益，那么消费者的感知价值就会增加，并且较高水平的感知价值又会提高消费者接受该商品的可能性。故提出以下假设：
假设1：在应用个性化推荐系统的情境下，用户的感知收益与接受意愿正相关
假设2：在应用个性化推荐系统的情境下，用户的感知成本与接受意愿负相关
1.2心理资本的调节作用分析
用户的个性特点和心理过程影响其面对个性化推荐系统的感知价值，进一步还会对接受意愿产生影响。心理资本最早出现在与经济学、社会学和投资学相关的研究中而非市场营销的研究领域中。心理资本不同于其他变量，它是一种个体的、内在的、活跃的，是一种会对个体在体验商品或服务时的心理过程产生影响的人格特征变量，包括人们对自己的感知、对工作的态度、伦理定位和总的生活观点。Larson等多位学者最终对心理资本的定义进行了修正：个体在成长和发展的过程中所呈现出来的积极状态。如果个体所处的工作环境对自己的工作是有帮助，那么将正向影响个体的心理资本；当工作越富有挑战性时，个体的心理资本就会越强；个体的素质能力大小和心理资本的强弱并没有直接的影响关系。Seligman（2000）认为当个体产生某些积极的行为时，有很大一部分是由于心理资本的推动产生的。个体的工作绩效会随着心理资本的提高而提高，同时，随着个体心理资本的不断提高，个体也越来越容易对工作环境感到满意。心理资本作为个体在成长和发展过程中所表现出来的一种积极的心理状态，具有可测量、可开发、可管理等特征。现在通常使用的心理资本维度包含自我效能、乐观、希望等方面。
自我效能感是社会认知理论的核心概念，Ban-dura（1986）将其定义为“人们对他们组织和实施某种行为进而达到期望效果的能力的自我判断”。在对自愿购买的消费市场进行研究时，用户的自我效能感不仅会对产品或服务的感知价值产生影响，还会直接影响消费者的态度和采用意图。在用户对政府电子公共服务系统的接受意愿因素方面，用户的自我效能会对公众使用电子公共服务系统的态度产生正向的影响。因此，我们假设：
假设3：在应用个性化推荐系统的情境下，自我效能对感知收益与接受意愿有正向调节作用
假设4：在应用个性化推荐系统的情境下，自我效能会减弱感知成本对接受意愿的负向作用 对希望的概念的研究看法并不统一，大约可以分成2类：一种认为希望是一种情绪观点，如Marcel将希望看成是个人在陷入困境时的一种情感性质的应对方式；另一种则认为希望是一种认知观，如Gottschalk（1974）认为希望就是一种“大乐观”，表现在个人认为“积极的结果不仅会出现在个人的生活中，而且会出现在整个社会，甚至会出现在整个宇宙和纯粹精神或想象的事件中”。Snyder等人（1991）将希望定义为“一种积极的动机性状态，这种状态的基础是以追求成功的路径（指向目标的计划）与动力（指向目标的活力）的交互作用”。显然，希望会对用户的情绪产生一定作用的影响，继而会影响用户的价值评估，如果用户是积极充满希望的，则会产生积极正向的情绪，对事物有着更正向的评估。因此有假设：
假设5：在应用个性化推荐系统的情境下，希望对感知收益与接受意愿有正向调节作用
假设6：在应用个性化推荐系统的情境下，希望会减弱感知成本对接受意愿的负向作用
Seligman（1998）作为积极心理运动之父，将乐观解释为一种风格，也就是把积极的事件归因于自身的、持久的和普遍的原因，而把消极事件归因于外部的、暂时的和与情境有关的原因。乐观人群更容易对生活感到满意，他们的抗压性要强于悲观的群体。乐观的群体更容易接受生活中的挑战以及克服现实中的困难，他们积极向上地生活，乐于接受生活当中出现的新事物。因此提出以下假设：
假设7：在应用个性化推荐系统的情境下，乐观对感知收益与接受意愿有正向调节作用
假设8：在应用个性化推荐系统的情境下，乐观会减弱感知成本对接受意愿的负向作用
2变量测量
2.1心理资本的度量
文中的研究是选用三维度的视角。综合各类研究成果采用的心理资本度量维度，我们选取自我效能、希望和乐观3个维度来测度心理资本。2004年Luthans等人首先对心理资本理论渊源展开了讨论，并对心理资本应该涉及的维度进行了构建，同时还深入地研究了人力资源管理对工作实践的意义以及它与心理资本之间的关联，心理资本的概念、维度和地位最终被奠定。
但心理资本的划分标准并不唯一，常见的划分维度有2维度、3维度、4维度以及多维度的划分标准。但是在每个划分维度中，所包含的内容也是不尽相同的。有学者提出，心理资本是一个发展的概念，只要是符合积极组织行为标准的心理状态和心理要素都应该纳入心理资本的结构维度。在2维度划分中，Goldsmith等人（1997）认为，心理资本包含的是自尊和控制点2个维度。其中，自尊又是一个多维度的概念，它还包含着善良、价值、健康、社会能力以及外贸。控制点包含内部控制和外部控制，它是指个人对生活的一般看法。在3维度划分中，Luthans和Jensen（2003，2004，2005）多次强调心理资本是一种更高层次的核心竞争力，它是由希望、乐观和坚韧性（回复力）这3种积极心理状态构成。Larson等人（2004）也认为应该将心理资本划分为3个维度，但是他们所认为的心理资本应该包括自我效能感、乐观和回复力。在4维度划分中，应用最广泛的是Luthans、Youssef和Avolio（2006，2007）在一些定性研究中所提出的心理资本4维度的构成，这4个维度分别是自我效能、希望、乐观和韧性。Judge和Cole（2001，2006）认为的心理资本4维度构成与前者不同，他们认为心理资本应该是由自尊、自我效能感、控制点和情绪稳定性4个部分构成的。我国学者蒋建武，赵署明（2007）也支持4维度的构成，他认为心理资本是由信心、希望、乐观、坚韧这4个方面构成的。另外，在多维度的划分中，Letcher（2004）和Page等人（2004）支持5维度的划分。在国内的有关心理资本的研究中，田喜洲（2008）认为心理资本在包含4个基本维度之外，也还应该增加其他维度。曹鸣岐（2006）的研究則支持6维度的划分。
文中没有选取Luthans等人提出的4维度，没有将韧性纳入到心理资本构成中，主要是因为自我效能与韧性在一定程度上是重合的，两者都表现出在面对不确定环境时，所展现出来的一种积极心理状态。Schwarzer等学者（2005）对自我效能和其他相似概念进行了区分。在不同领域对某一具体研究对象进行探究时，自我效能对研究对象的行为具有更强的解释力。同时，叶柱轩（2009）在对心理资本构成的探究中提到坚韧性的相关因素涵盖了人类自身大量的积极品质，比如自尊、自我效能、责任感、成就动机、计划能力等。所以，韧性的涵盖面比自我效能宽泛，为了研究的细化，文中选用的是自我效能。
根据Luthans（2004）的心理资本量表选取了自我效能、希望、乐观3个维度的12道题。其中，自我效能包括4个题项：①很多人欣赏我的才能；②我的见解和能力超过一般人；③我总是能出色地完成各项任务；④我对自己的能力很有信心。希望设置了5个题项：①积极地学习和上作，以实现自己的理想；②我正在为实现自己的目标而努力；③我会充满信心地追求自己的目标；④我觉得生活是美好的；⑤我觉得社会上好人还是占绝大多数。乐观包括3个题项：①糟糕的经历会让我郁闷很久；②我觉得自己现在生活的很累、很辛苦；③压力大的时候，我会吃不好、睡不香。
2.2感知价值的度量
国内外学者对感知价值也没有形成统一的定义，但是大部分学者对感知价值的定义是基于收益和成本2个方面的权衡得出的，即感知价值应该包含的是感知收益和感知成本2个方面。也有的学者认为感知价值应该包含更多的维度。
文中将感知价值分为感知收益和感知成本，用户的感知价值大体来源有2个方面，一个是产品本身，另一个是产品的购买情景。因为文中所研究的个性化推荐系统本身并不需要用户购买，所以用户对个性化推荐系统的感知价值就是基于该系统本身，基于效用和情感来产生对其的感知价值。
根据感知价值研究的现有成果，感知收益分为了5个题项：①获得个性化推荐的信息会对你购物消费带来很多方便；②为你推荐符合偏好的商品能够有效减少你浏览和搜寻的信息量和时间；③个性化推荐的商品对你来说是获得商性价比产品的有效途径；④使用网站的个性化推荐能体现你尝试创新应用的意识；⑤推荐系统为你推荐的商品能给你意想不到的愉悦的感受。感知成本问题设置了4个题项：①购物过程中个性化推荐是想诱导你放弃最适合你的购买方案；②购物过程中个性化推荐中有很多无用，繁琐的信息影响了你的购物体验；③购物过程中个性化推荐的信息的可信度较低，安全不能保证。 2.3接受意向的度量
接受行为意向设置了2个题项：①我愿意经常浏览个性化推荐系统推送的信息；②购买个性化推荐系统推荐的商品是最好的选择。
上述题项均采用李克特5点量表的形式，1代表的是绝对不接收，5代表的是绝对接受。
3验证分析
3.1数据来源
问卷通过问卷星在网络上以及向路人随机进行发放，一共发放问卷247份，收回问卷202份，其中有效问卷178份，有效率为89%.在全部有效样本中，样本特征如下：在性别分布上，男性占42.9%，女性占57.1%；在年龄段分布上，18岁以下的占2.5%，18～25岁的占77.5%，26～30岁的占10.4%，31～40岁的占5.0%，40岁以上的占4.6%；在学历分布上，专科及其以下的占12.1%，本科占80.4%，硕士研究生占6.1%，博士研究生占1.4%；在购物频率分布上，基本没有的占4.3%，偶尔的占35.7%，经常的占46.4%，很频繁的占13.6%.
3.2信度效度检验
文中采用Cronbach’s alpha值来检验量表的信度，结果见表1，各研究变量的Cronbach’s alpha值均在0.6以上，该结果表明本问卷中个测量指标具有良好的内部一致性。根据各潜在变量在其因子载荷上都大于0.6，这表明各潜变量具有良好的聚合效度。根据平均方差（AVE）抽取量的开方和复合信度（CR）都在0.5以上，即量表通过效度检验。
根据表1各变量之间的相关系数来看，用户的感知收益与用户的接受意愿意向呈正相关关系，感知成本与用户的接受意愿意向呈负相关关系。在调节变量当中，自我效能与接受意愿意向的相关关系不显著，乐观与希望呈显著相关。但是，变量之间的相关性也恰好说明了在回归分析中可能存在多重共线性的问题，故对所有变量数据进行去中心化处理，再对它们进行回归分析。
3.3因子分析
文中首先对感知价值量表进行因子分析。分析结果为：KMO值为0.837，根据特征值大于1划分为2个因子，累计方差为59.544%，8个题项在各自的因子上的载荷均处于0.705～0.875之间，满足有关研究关于标准化因子载荷大于0.6的要求。在感知价值量表中，根据因子分析将8个题项划分成2个因子，一个因子是感知收益，一个是感知成本（见表2）。
其次再对心理资本量表进行因子分析。心理资本量表因子分析的结果如下：KMO值为0.920，根据特征值大于1划分为3个因子，累计方差为63.241%.在心理资本量表中，根据因子分析将12个题项划分成3个因子，第一个是希望，第二个是自我效能，第三个是乐观。这些题项在各自的因子上的载荷均处于0.677～0.863之间，满足有关研究关于标准化因子载荷大于0.6的要求（见表3）。
3.4假设检验
文中为了检验用户的感知价值和用户接受推荐服务的行为意愿之间的关系，以及心理资本的调节作用，以行为意向为因变量，以感知收益和感知成本组成的感知价值作为解释变量，将自我效能、希望和乐观作为调节变量，再将上述3项分别乘以感知收益和感知成本的乘积作为交叉项，利用SPSS 22.0软件，对数据进行分层回归分析。心理资本的调节效应得出的结果见表4.
从表4可以得出：在模型1中，感知收益对接受意愿呈正相关关系，相关系数为0.683，自我效能对用户的感知收益与行为之问的调节效应显著；在模型2中，感知收益对接受意愿呈正相关关系，相关系数为0.554，希望对用户的感知收益与行为之问的调节效应显著；在模型3中，感知收益对接受意愿呈正相关关系，相关系数为0.414，乐观对用户的感知收益与行为之间的调节效应显著；在模型4中，感知成本对接受意愿呈负相关关系，相关系数为-0.806，自我效能对用户的感知成本与行为之间的调节效应不显著；在模型5中，感知成本對接受意愿呈负相关关系，相关系数为-0.917，希望对用户的感知成本与行为之间的调节效应不显著；在模型6中，感知成本对接受意愿呈负相关关系，相关系数为-0.848，乐观对用户的感知成本与行为之问的调节效应显著。综上，用户的感知收益与接受意愿意向之间呈正向影响，感知成本与接受意愿意向呈负向影响，自我效能对用户的感知收益与用户接受意愿存在负向调节作用，希望对用户的感知收益与用户接受意愿存在调节作用，乐观对用户的感知价值与用户接受意愿存在调节作用。故文中原先的假设1，假设2，假设7成立；假设3，假设4，假设5，假设6，假设8不成立。
3.5讨论分析
从表4可以看出，假设1和假设2成立，表明用户的感知价值对用户的接受意愿意向存在影响。用户的感知收益与用户的接受意愿意向呈正相关关系，当用户认为个性化推荐会给自己带来更多的收益时，用户就会越容易接受和使用个性化推荐系统；用户的感知成本与用户的感知成本呈负相关关系，当用户认为使用个性化推荐会降低自己所花费的成本时，用户就会越容易接受和使用个性化推荐系统。
假设3和假设4不成立，心理资本中的自我效能和希望因素对感知收益与接受意愿意向之间存在着负向调节的作用。这与之前的一些研究结果相反，文中推测可能是由于用户的逆反心理、心理抗拒或是期望过高等原因造成的。班杜拉对人们自我效能的研究表明，高自我效能的人群更容易去接受那些危险系数高、富有挑战性的任务。但是，文中的个性化推荐系统并不需要用户去进行复杂的操作，可能那些拥有高自我效能的用户认为在面对如此简单的系统时自己的能力得不到有效发挥，从而产生了一种失落感、失败感。自我效能感较高的用户，他们的自尊心往往也会更高，他们对于自己掌握的知识有着较高的自信，基于劝说知识模型，他们可能会认为个性化推荐系统所推荐的信息是欺骗他们的，本能的产生一种心理抗拒，所以自我效能对用户的感知收益与用户接受意愿意向存在负向的调节作用。
假设5和假设6不成立，表明希望虽是寄托了人们对未来生活的美好向往，但是希望越大失望就越大。个性化推荐系统在用户日常生活中确实为用户带来了诸如便利、快捷等正向影响，但是可能是由于用户对个性化推荐系统的期望值要远远大于个性化推荐系统所能为用户带来的收益，又或者是个性化推荐系统在为用户进行推荐之前，用户已经有感兴趣的目标了，但是系统推荐的信息又与原先的目标不一致，这就使得用户要重新评估自己原先的目标，当用户觉得自己的目标受到阻碍时，就会产生厌烦的情绪，所以希望对用户的感知收益与用户接受意愿意向存在负向的调节作用。 假设7成立，表明乐观对用户的感知收益与用户接受意愿意向存在正向调节作用。许多研究结果表明乐观可以显著地预示积极情感，乐观程度高的人能够积极乐观地接纳现实生活中发生的事情，相信通过自己的努力美好的事情就会发生，越乐观的人越容易接受新事物，所以乐观对用户的感知收益与用户接受意愿意向存在正向的调节作用。假设8虽然通过了显著性检验，但是与原假设不一致。研究结果表明，乐观会增强感知成本与接受意愿之间的负相关关系。太过乐观的人有时候往往意识不到困难或者面对困难所做的准备不够充分，所以在面对困难时，他们会产生抵触心理，更加不愿意接受个性化推荐。
4结论与展望
4.1研究结论
文中考察了在电子商务背景下，心理资本当中的自我效能、希望和乐观对用户接受意愿意向的主效应分析和调节效应分析，得到的主要结论如下：①用户的感知价值对用户的接受意愿意向存在影响，感知收益对接受意愿存在正向影响，感知成本对接受意愿存在负向影响；②自我效能对感知收益与接受意愿之间呈负向调节作用；③希望对感知收益与接受意愿之间呈负向调节作用；④乐观对感知收益与接受意愿之间呈正向调节作用，对感知成本与接受意愿的负相关关系呈增强的调节作用。
4.2建议
1）从文中的结论①来看，用户的感知价值对用户的接受意愿意向存在影响，个性化推荐系统的开发商要优化自己的系统，降低用户在使用个性化系统时存在的不安感，减少个性化推荐系统存在的不安全性，提高用户在使用个性化推荐系统时的便利性。有的学者提出基于OCC模型對个性化推荐系统进行优化。首先，当用户在网站进行商品的浏览、对比，最终完成结账行为时，网站的客户端将这些行为进行监督和保存，并将用户的这些行为进行心理资本的量化处理，移交服务器端口进行保存处理。其次，对商品的特征做相应的处理，开始商品的特征由卖家进行描述，然后通过查看具有怎样心理资本特征的用户更乐于购买该商品，再将这种商品的特征进行相应的修改。再次，基于聚类算法对用户的心理资本特征和商品特征做预处理。最后，服务器端口运用用户心理资本特征预测算法，预估出在未来用户对哪些商品会有需求，并将这些信息发送到客户端，客户端将这些信息向用户进行推送。然后根据用户的反馈情况再对个性化推荐系统做进一步地改进。
2）从文中的结论②③来看，用户的自我效能和希望对感知收益与接受意愿的调节作用呈负向影响，这可能是缘于用户的心理抗拒。所以这就使得系统的开发者要适度引导，掌握好推荐系统弹出的频率，如果过度则会违背个性化推荐系统产生的初衷，也会引起用户的反感。同样，在呈现方式上，开发者也要进行创新，使得用户真正觉得个性化推荐是个性的，是新颖的。
3）从文中的结论④来看，乐观对用户的感知价值与接受意愿意向存在调节作用，用户应该保持乐观的心态，生活积极向上，尽可能地将生活中的不愉快、困难等负面影响进行积极的归因。而对于个性化推荐系统的开发者，就需要在系统中加入一些与乐观相匹配的元素，对用户进行积极的引导，使得用户更乐观地看待个性化系统的好与坏。