人工智能（Artificial Intelligence, AI）赋能数字服务平台在企业对企业（Business-to-Business, B2B）工业营销领域的应用日益广泛，然而相关研究仍显不足，尤其缺乏针对工业场景及印度等新兴市场情境下AI赋能平台的研究。为填补这一研究空白，研究人员采用探索性序贯混合方法设计。第一阶段，研究人员对行业从业者开展探索性焦点小组访谈，以识别影响AI赋能数字服务平台采纳的情境特异性因素；基于此阶段洞见，研究人员构建了扩展技术接受模型（Technology Acceptance Model, TAM）与计划行为理论（Theory of Planned Behaviour, TPB）的概念模型，将感知服务质量与变革型领导纳入其中。第二阶段，研究人员运用基于协方差的结构方程模型（Covariance-based Structural Equation Modelling, CB-SEM），对300家工业B2B企业的调查数据所提出的框架进行实证分析。研究发现，感知易用性、感知有用性和感知服务质量显著影响用户态度，而感知服务质量、主观规范及态度共同塑造采纳AI赋能数字服务平台的行为意向。研究还表明，变革型领导与态度之间存在中介关系，该关系通过感知易用性和感知有用性实现。此外，研究揭示了态度在感知服务质量与平台使用意向之间的中介作用。本研究通过整合变革型领导和服务质量扩展了TAM与TPB理论，并在新兴市场B2B工业情境中对AI赋能平台采纳进行了情境化分析，为实践者和决策者提供了可操作的指导建议。
## 一、研究背景与问题提出
数字服务平台已从本质上重塑了零售、网约车及酒店服务等多个行业。这类平台通过大规模获取分布式资源并利用网络效应，实现新型价值创造与创新模式，同时达成快速规模化发展。从理论视角审视，数字服务平台可从技术、经济和组织三个维度加以理解：技术视角将其界定为包含稳定核心组件与动态外围组件的模块化架构；经济视角视其为买卖双方价值共创与交易促进的源泉，尤其强调第三方贡献者的作用；组织视角则将数字平台视为促成商业网络形成的社会技术系统。
在此基础上，研究聚焦于AI赋能数字服务平台，这标志着平台演进的下一阶段。本研究将AI赋能数字服务平台界定为将数字服务交付与嵌入式AI能力（如预测性分析、基于机器学习的个性化推荐及智能自动化）相结合的技术驱动型B2B平台。此类平台具有多边市场特征，能够基于AI逻辑主动解析数据并调整行为。与传统多面平台主要促成交易不同，AI赋能平台通过适应用户需求来提升效率并改善决策质量。典型实例包括IBM Watson企业服务平台、西门子MindSphere工业物联网应用平台，以及Salesforce Einstein智能客户关系管理平台。
尽管AI与多面平台整合的特征及优势在消费导向服务领域已得到广泛讨论，但关于AI融入工业B2B平台的研究仍相对匮乏，尤其在新兴市场情境下更是如此。既有研究多集中于AI赋能平台创新的概念化，或聚焦于平台战略与治理，针对工业企业采纳行为的研究明显不足。高投资成本、回报不确定性及整合复杂性常构成采纳障碍。除技术准备度外，技术型产品或服务的采纳决策还受技术解决方案感知收益、员工信心及领导支持等因素的影响。
领导力是技术型产品或服务的关键赋能因素之一。成功的数字化转型领导者需具备远见卓识、以客户为中心、勇于承担风险、鼓励团队协作等特质。研究表明，愿景缺失与思维模式问题往往导致数字化转型失败。因此，领导力在激励各层级员工共同迈向转型方面发挥着关键作用。变革型领导是现有领导力模型中的重要类型，其与组织转型、激励及推动团队采纳新技术的能力呈显著正相关。通过有效传达数字化转型愿景，变革型领导能够促进新型数字工具与流程的采纳。变革型领导者的特征——如积极倾听、容忍风险的态度及以人为本的方法——为新兴技术实验创造了适应性环境。
尽管变革型领导在组织行为学文献中已得到充分研究，但其在塑造工业B2B情境下AI赋能服务平台用户层面采纳行为的作用尚缺乏实证探索。AI赋能平台相对技术复杂、存在算法不透明性且需要流程重构，较传统数字工具更具挑战性。研究表明，强大的愿景型领导力对于应对高度不确定、低任务透明度的技术不可或缺，其能够降低采纳相关焦虑并培育心理安全感。变革型领导在合法化AI赋能转型、将AI视为机遇而非威胁、培养将高级分析整合入日常工作所需的学习导向方面发挥着关键作用。因此，变革型领导作为基础性机制，促进员工解读、内化并最终助力AI赋能平台的采纳。
另一重要的采纳促进因素是感知服务质量。研究表明，尤其是AI赋能情境下，对高质量服务交付的感知有助于形成持续使用的积极态度与意向。AI赋能平台通过提供自动化、推荐和数据驱动决策改变了传统数字平台的性质，因此AI生成输出应体现高质量、可靠性、响应性和可信赖性，这与SERVQUAL和技术服务质量框架高度契合。尽管服务质量在服务营销文献中已得到广泛考察，但其对工业数字平台员工采纳的影响仍缺乏实证关注。
现有技术采纳文献虽提供了重要基础，但在解释上述动态方面存在明显局限。例如，TAM聚焦于感知有用性和感知易用性等认知驱动因素，而TPB则纳入了包括主观规范和感知行为控制在内的社会及控制相关影响因素。然而，关于什么因素决定技术采纳、在何种程度上发挥作用，以及哪些特征影响对替代传统系统的技术的接受或拒绝等关键问题仍有待解答。大多数先前研究将这些模型应用于消费导向或一般组织情境，忽视了工业B2B采纳的独特挑战。这一空白在新兴经济体中尤为突出，因其AI解决方案采纳率较低且数字成熟度参差不齐。尽管此类平台的特征及经济运营效益已得到广泛认可，但工业B2B情境下用户采纳的实证研究仍然稀缺。此外，B2B情境下AI平台层面的研究主要聚焦于战略或能力构建层面，而非用户接受背后的行为机制。
基于上述讨论，本研究旨在考察工业B2B市场情境下AI赋能数字服务平台的采纳问题，同时关注组织层面采纳驱动因素与个体层面用户接受因素。具体而言，研究回应以下问题：第一，哪些组织因素影响工业B2B企业对AI赋能数字服务平台的采纳与使用？第二，个体层面因素特别是变革型领导和感知服务质量如何影响工业B2B员工使用AI赋能数字服务平台的行为意向？
## 二、理论框架与技术方法
本研究采用序贯混合方法设计。首先，研究人员运用焦点小组方法对B2B从业者开展探索性定性研究；基于焦点研究发现构建研究假设。随后，研究人员进行基于问卷的定量调查以验证假设。
研究的理论基础建立在TAM和TPB之上。TAM为理解技术接受的核心认知驱动因素——如感知有用性和感知易用性——提供了坚实基础。然而，TAM的局限在于缺乏社会和控制相关维度，因此TPB被整合入模型。TPB通过纳入主观规范和感知行为控制，弥补了TAM的不足，表明社会压力和个体对执行行为的感知能力同样影响采纳行为。整合后的TAM-TPB模型为预测B2B企业采纳AI赋能平台的复杂决策过程提供了全面而稳健的框架。
选择TAM和TPB而非其他模型的理由在于其简洁性、实证支持和预测效力。其他模型如创新扩散（Diffusion of Innovation, DOI）模型虽然提供了更广泛的采纳过程视角，但更侧重于创新在人群中传播的原理，对个体层面决定因素关注不足且预测力较弱。技术接受与使用统一理论（Unified Theory of Acceptance and Use of Technology, UTAUT）虽为综合模型，但较TAM-TPB联合框架更为复杂且不够简洁。理性行为理论（Theory of Reasoned Action, TRA）作为TPB的前身，未纳入对技术采纳至关重要的感知行为控制因素。因此，整合TAM-TPB模型在理论稳健性、解释力和情境适应性方面取得了恰当平衡。
本研究使用的关键技术方法包括：（1）焦点小组访谈法——第一阶段对B2B从业者进行探索性定性研究，采用焦点小组方法识别影响AI赋能数字服务平台采纳的情境特异性因素；（2）问卷调查法——第二阶段基于第一阶段开发的假设，设计问卷对300家工业B2B企业进行数据收集；（3）基于协方差的结构方程模型——用于实证检验所提出的理论框架，评估测量项目的信度与效度，并进一步评估结构模型。
## 三、研究结果
**焦点小组访谈与框架开发**：焦点小组访谈识别出一系列与AI赋能数字平台采纳相关的主题，包括感知有用性、感知易用性、态度、社会影响、主观规范、感知行为控制、个人创新性、焦虑、隐私担忧、变革型领导和感知服务质量等。在后续的理论精炼和模型开发阶段，部分构念未被保留为独立预测变量。
**测量模型评估**：研究采用两步法检验模型，首先评估测量项目的信度和效度，随后评估结构模型。基于所提出的假设，研究人员构建了研究模型以深入理解TAM、TPB、变革型领导及感知服务质量等相关变量在AI赋能数字服务平台情境中的效应。
**假设检验结果**：实证分析结果表明，感知易用性、感知有用性和感知服务质量对态度具有显著影响；感知服务质量、主观规范和态度共同塑造行为意向；变革型领导与态度之间存在通过感知易用性和感知有用性实现的中介关系；态度在感知服务质量与使用意向之间发挥中介作用。
## 四、讨论与结论
研究发现证实了扩展TAM-TPB整合模型在B2B组织AI赋能数字服务平台情境中的预测效度。与先前研究一致，感知有用性和感知易用性被证实为对使用AI赋能平台态度的强预测因素，而态度进而影响行为意向。这些发现再次确认了TAM的核心假设。
更为关键的是，本研究通过引入变革型领导和感知服务质量扩展了传统技术采纳模型。变革型领导通过影响感知易用性和感知有用性间接作用于用户态度，这一中介机制揭示了领导力在技术采纳中的深层作用路径——变革型领导不仅直接提供数字化转型愿景，更通过提升员工对技术易用性和有用性的认知来促进采纳。感知服务质量则同时影响态度和行为意向，且通过态度间接影响使用意向，表明在AI赋能平台情境下，服务质量是驱动采纳意向的关键因素。
从理论贡献角度，本研究拓展了TAM和TPB的应用边界，将变革型领导和感知服务质量整合入传统技术采纳模型；提供了AI赋能数字服务平台在新兴市场B2B工业企业中采纳的首次实证考察之一；通过将其与更广泛的多面平台情境相区分，细化了对AI平台采纳的理解。
从实践意义角度，研究为新兴市场中考虑采纳AI赋能数字服务平台的工业B2B企业提供了重要启示。管理人员应重视变革型领导风格的培育，通过有效传达数字化转型愿景、鼓励创新和容忍风险来促进技术采纳；同时应确保AI赋能平台的服务质量，包括输出的可靠性、响应性和可信赖性，以培养员工的积极态度和采纳意向。
**研究结论**：本研究实证评估了扩展TAM-TPB框架在解释印度B2B工业情境中AI赋能数字服务平台采纳的应用。研究不局限于传统技术采纳模型，而是将变革型领导和感知服务质量整合入传统技术采纳模型，凸显了影响新兴市场数字服务平台的社会、组织和服务因素。研究为实践者和决策者提供了可操作的指导建议，同时为未来研究提供了理论基础。
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