夏立新　王凱利　程秀峰

〔摘 要〕[目的/意義]隨著國民經(jīng)濟(jì)的持續(xù)增長，人們的消費(fèi)從物質(zhì)需求轉(zhuǎn)向精神需求，移動(dòng)音樂平臺(tái)的發(fā)展迎來新的增長點(diǎn)。本文基于PPM模型，以網(wǎng)易云音樂為研究對象，通過實(shí)證方法分析用戶在移動(dòng)音樂平臺(tái)之間的轉(zhuǎn)移行為。[方法/過程]本文將不滿意度作為推動(dòng)因素（Push Factor），將財(cái)務(wù)轉(zhuǎn)移成本和關(guān)系轉(zhuǎn)移成本作為錨定因素（Mooring Factor），將網(wǎng)絡(luò)義務(wù)性和相對匱乏性作為拉動(dòng)因素（Pull Factor），假設(shè)其對用戶的轉(zhuǎn)移過程有影響，其中相對匱乏性由情感相對匱乏性、經(jīng)濟(jì)相對匱乏性和功能相對匱乏性所反映。[結(jié)果/結(jié)論]結(jié)果顯示，不滿意度、網(wǎng)絡(luò)義務(wù)性和相對匱乏性都正向顯著影響移動(dòng)音樂平臺(tái)用戶的轉(zhuǎn)移意愿，且用戶的轉(zhuǎn)移意愿正向顯著影響其實(shí)際轉(zhuǎn)移行為，而轉(zhuǎn)移成本則對用戶的轉(zhuǎn)移意愿無顯著影響。

〔關(guān)鍵詞〕PPM模型；移動(dòng)音樂平臺(tái)；用戶轉(zhuǎn)移；網(wǎng)易云音樂

DOI：10.3969/j.issn.1008-0821.2018.08.001

〔中圖分類號〕G203 〔文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼〕A 〔文章編號〕1008-0821（2018）08-0003-09

〔Abstract〕[Purpose/Significance]With the growing of the national economy，peoples consumption has shifted from material needs to spiritual needs.The development of the mobile music platform comes across a new growth point.Based on the Push-Pull-Mooring model，this paper takes Netease Cloud Music as the research object and analyzes the users switching behavior in the mobile music platform through the empirical method.[Method/Process]This paper assumed that the dissatisfaction as push factors，financial costs and switching costs as mooring factor，network obligation and relative deprivation as pull factors have influence on the users switching process.And the lack of deprivation was reflected by the relative lack of emotional，relative lack of economy and the relative lack of function.[Result/Conclusion]The results showed that dissatisfaction，network obligation and relative deprivation all positively affect the users switching intention，and the users switching intention positively affects their actual switching behavior.However，the capital assets and the relationship switching cost had no real impact on users switching intention.

〔Key words〕PPM model；mobile music platform；users switching behavior；Netease Cloud Music

移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的迅猛發(fā)展使得智能手機(jī)、平板電腦等移動(dòng)終端逐漸滲透進(jìn)人們的日常生活中，各類移動(dòng)平臺(tái)層出不窮。而國民經(jīng)濟(jì)的持續(xù)增長使得人們的消費(fèi)從物質(zhì)需求轉(zhuǎn)向精神需求，娛樂休閑平臺(tái)的發(fā)展迎來新的增長點(diǎn)，移動(dòng)音樂平臺(tái)即是如此。2017年8月，中國互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)信息中心（CNNIC）發(fā)布的第40次《中國互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展?fàn)顩r統(tǒng)計(jì)報(bào)告》顯示，截至2017年6月，我國手機(jī)網(wǎng)絡(luò)音樂用戶規(guī)模達(dá)到4.89億，較去年底增加2 138萬，占手機(jī)網(wǎng)民的67.6%[1]。由此可見，目前整個(gè)移動(dòng)音樂市場集中度越來越高，企業(yè)競爭由最初的吸引用戶過渡到搶用戶階段，移動(dòng)音樂平臺(tái)用戶轉(zhuǎn)移行為值得各企業(yè)及研究學(xué)者的關(guān)注。

長期以來，針對信息系統(tǒng)的研究大多從用戶接受（Users Adoption Behavior）的角度出發(fā)，包括接受意愿和接受行為、對新技術(shù)的滿意度及持續(xù)使用等方面[2-4]。然而，在信息系統(tǒng)發(fā)展階段，用戶在不同系統(tǒng)間的轉(zhuǎn)移行為（Switching Behavior）尤為常見。研究用戶轉(zhuǎn)移行為，有助于企業(yè)了解用戶需求，采取相應(yīng)的抑制轉(zhuǎn)移措施，防止用戶市場的不斷流失。此外，天生自帶“移動(dòng)基因”的網(wǎng)易云音樂，既沒有像蝦米音樂那樣多的用戶積累，也沒有像QQ音樂那樣強(qiáng)大的業(yè)務(wù)鏈支撐，但自2013年進(jìn)入人們視野以來，迅速吸引眾多用戶，擁有了強(qiáng)大的用戶群。本文以代表性個(gè)案網(wǎng)易云音樂為研究對象，結(jié)合用戶遷移理論和PPM模型，分析移動(dòng)音樂平臺(tái)用戶轉(zhuǎn)移行為的影響因素。

1 文獻(xiàn)綜述

1.1 用戶轉(zhuǎn)移

在社會(huì)學(xué)和人類學(xué)領(lǐng)域，用戶的遷移通常指在特定的時(shí)間內(nèi)，人們在物理空間上的移動(dòng)[5]。而對于用戶在信息系統(tǒng)間的遷移，則是網(wǎng)絡(luò)空間的轉(zhuǎn)移。Choi等將用戶轉(zhuǎn)移定義為用戶轉(zhuǎn)而使用另一公司的相關(guān)品牌、產(chǎn)品和服務(wù)[6]。Ye和Potter將用戶轉(zhuǎn)移定義為用戶減少或終止使用某一技術(shù)產(chǎn)品，轉(zhuǎn)而使用另一種能夠滿足其同樣需求的產(chǎn)品[7]。趙宇翔和劉周穎將用戶轉(zhuǎn)移行為分為3類：不同媒介下的用戶轉(zhuǎn)移、相同媒介下的用戶轉(zhuǎn)移、相同媒介不同質(zhì)的用戶轉(zhuǎn)移[8]。相關(guān)轉(zhuǎn)移研究也基本隸屬于這3類。關(guān)于不同媒介下的用戶轉(zhuǎn)移：曹玉枝、魯耀斌等以網(wǎng)上銀行為研究對象發(fā)現(xiàn)，用戶從網(wǎng)下到網(wǎng)上轉(zhuǎn)移使用意愿的因素為一般創(chuàng)新性、特定創(chuàng)新性、習(xí)慣和相對收益，且互聯(lián)網(wǎng)使用經(jīng)驗(yàn)對相對收益的感知有調(diào)節(jié)作用[9]；徐孝娟等基于用戶訪談內(nèi)容，從PPM模型視角，搭建了大學(xué)生圖書館用戶轉(zhuǎn)移行為框架并提出相應(yīng)假設(shè)[10]。關(guān)于相同媒介下的用戶轉(zhuǎn)移：趙宇翔、彭希羨等以微信為例，從社會(huì)網(wǎng)絡(luò)義務(wù)性、相對匱乏性、了解性信任及個(gè)人創(chuàng)新方面對用戶轉(zhuǎn)移過程有影響[11]；衛(wèi)瀟基于PPM模型總結(jié)了移動(dòng)支付用戶轉(zhuǎn)移意愿的影響因素，并驗(yàn)證了個(gè)人創(chuàng)新性和信任的調(diào)節(jié)作用[12]。關(guān)于相同媒介不同質(zhì)的用戶轉(zhuǎn)移，曹雄飛和Hsieh等都以PPM模型為基礎(chǔ)，研究了從博客到微博的轉(zhuǎn)移現(xiàn)象，認(rèn)為轉(zhuǎn)移成本和相對易用性等對用戶轉(zhuǎn)移意愿有影響[13-14]。本研究聚焦于用戶從其他移動(dòng)音樂平臺(tái)轉(zhuǎn)移至網(wǎng)易云音樂的過程，屬于相同媒介下的用戶轉(zhuǎn)移。

1.2 PPM理論

通過對用戶轉(zhuǎn)移相關(guān)研究的梳理可知，PPM模型適用于研究用戶轉(zhuǎn)移過程。PPM是Push-Pull-Mooring的簡稱，也叫推-拉-錨定模型，其將人們從某區(qū)域移動(dòng)到另一區(qū)域這一遷移行為的影響因素分為：推力、拉力和錨定三方面。該模型最早出現(xiàn)在人口學(xué)的研究中，后來Bansal等采用該模型解釋消費(fèi)者的轉(zhuǎn)換行為[15]，給出了影響消費(fèi)者轉(zhuǎn)換意愿的決定因素：①推動(dòng)作用，將消費(fèi)者趨離原渠道的因素；②拉動(dòng)作用，將消費(fèi)者拉進(jìn)另一渠道的正向因素；③錨定作用，阻礙消費(fèi)者發(fā)生轉(zhuǎn)換行為的因素。此代表性文獻(xiàn)意味著PPM模型對于解決信息系統(tǒng)領(lǐng)域用戶轉(zhuǎn)移問題有較強(qiáng)的適用性。

在PPM模型框架中，不滿意度（Dissatisfaction）是用戶產(chǎn)生轉(zhuǎn)移行為的關(guān)鍵因素，其作為用戶轉(zhuǎn)移的推動(dòng)因素已得到廣泛驗(yàn)證[16-17]。Fan等認(rèn)為當(dāng)用戶對現(xiàn)有信息系統(tǒng)不滿意時(shí)，很有可能會(huì)轉(zhuǎn)向其替代品以獲取更好的用戶體驗(yàn)[18]。Tao等認(rèn)為當(dāng)用戶對當(dāng)前信息系統(tǒng)滿意時(shí)，用戶的轉(zhuǎn)移意向較弱[19]。轉(zhuǎn)移成本（Switching Cost）則是常用的錨定因素。Maier等在研究用戶對于Facebook的非持續(xù)使用意愿時(shí)，將轉(zhuǎn)移成本分為認(rèn)知成本、安裝成本和沉沒成本3類[20]。衛(wèi)瀟在研究移動(dòng)支付用戶轉(zhuǎn)移意愿時(shí)，將轉(zhuǎn)移成本分為程序轉(zhuǎn)移成本、財(cái)務(wù)轉(zhuǎn)移成本和關(guān)系轉(zhuǎn)移成本[12]。PPM模型中的拉動(dòng)因素不一而足，Bhattacherjee等認(rèn)為替代品的相對優(yōu)勢會(huì)正向影響用戶的轉(zhuǎn)移行為[21]。Ye和Potter經(jīng)研究認(rèn)為感知相對易用性和感知相對安全性對用戶的轉(zhuǎn)移意向有顯著的正向影響[7]。

本研究以PPM為研究模型，將不滿意度和轉(zhuǎn)移成本分別作為推動(dòng)因素和錨定因素，并根據(jù)特定研究對象——網(wǎng)易云音樂提出拉動(dòng)因素，以分析移動(dòng)音樂平臺(tái)的用戶轉(zhuǎn)移行為。

1.3 基于社會(huì)網(wǎng)絡(luò)的遷移理論

在人類遷移學(xué)中，許多學(xué)者一直希望從社會(huì)網(wǎng)絡(luò)的角度探索影響人類遷移決定的相關(guān)因素。Massey的遷移積累因果關(guān)系理論將相對匱乏性（Relative Deprivations）作為遷移積累過程的刺激來源[22]。Runciman指出了相對匱乏性的4個(gè)條件[23]：當(dāng)某個(gè)人或群體：①意識(shí)到自己不具備某種資源X；②意識(shí)到他人/群體具有X；③期望擁有X；④同時(shí)這種期望是合理的，則該個(gè)體或者群體就會(huì)產(chǎn)生相對匱乏性。相對匱乏性是刺激人們思想與價(jià)值觀轉(zhuǎn)移的重要因素。Curran和Saguy用網(wǎng)絡(luò)義務(wù)性（Network of Obligation）來形容連接個(gè)體的作用力[24]。網(wǎng)絡(luò)義務(wù)性連接了個(gè)體及其親友，連接了時(shí)間與空間。此外，一些學(xué)者引入信任來進(jìn)一步補(bǔ)充解釋相對匱乏性和社會(huì)網(wǎng)絡(luò)義務(wù)性是如何影響人的遷移行為。通過對前人研究的總結(jié)梳理，Curran和Saguy提出了基于社會(huì)網(wǎng)絡(luò)的遷移理論，認(rèn)為社會(huì)網(wǎng)絡(luò)義務(wù)性、相對匱乏性和信任三者共同影響人們的遷移行為。其中，社會(huì)網(wǎng)絡(luò)義務(wù)性將遷移者和未遷移者聯(lián)系起來，相對匱乏性進(jìn)一步刺激未遷移者，信任則幫助遷移過程的形成[24]。彭希羨在研究微信這一社交媒體的用戶轉(zhuǎn)移行為時(shí)發(fā)現(xiàn)，社會(huì)網(wǎng)絡(luò)義務(wù)性、相對匱乏性和信任對實(shí)際轉(zhuǎn)移行為有影響，而相對匱乏性對轉(zhuǎn)移意向有影響[25]。鑒于此，本文選取社會(huì)網(wǎng)絡(luò)義務(wù)性和相對匱乏性作為拉力因素，納入本研究的PPM模型框架中。

2 研究假設(shè)及模型確定

2.1 研究假設(shè)

2.1.1 轉(zhuǎn)移意向和轉(zhuǎn)移行為（Switching Intention and Switching Behavior）

根據(jù)Venkatesh等提出的整合性技術(shù)接受模型（Unified Theory of Acceptance an Use of Technology，UTAUT）可知，用戶的行為意向和實(shí)際行為是兩個(gè)有區(qū)別的變量[26]。他認(rèn)為用戶在接受一個(gè)系統(tǒng)之前會(huì)首先產(chǎn)生使用它的意向。對于轉(zhuǎn)移過程而言，用戶首先會(huì)產(chǎn)生從一個(gè)信息系統(tǒng)轉(zhuǎn)移到另一個(gè)信息系統(tǒng)的意愿，而后產(chǎn)生實(shí)際的轉(zhuǎn)移行為。Bhattacherjee等證實(shí)了用戶IT轉(zhuǎn)移意向和實(shí)際轉(zhuǎn)移行為之間存在正向影響關(guān)系[21]，Hsieh等認(rèn)為社交網(wǎng)站用戶的轉(zhuǎn)移意愿正向影響其轉(zhuǎn)移行為[14]。因此本文提出以下假設(shè)：

H1：轉(zhuǎn)移意向顯著（正）影響移動(dòng)音樂平臺(tái)用戶的轉(zhuǎn)移行為。

2.1.2 不滿意度（Disatisfication）

在技術(shù)接受研究中，滿意度是影響用戶的持續(xù)使用意愿的重要因素。用戶對產(chǎn)品的滿意度越高，其持續(xù)使用意愿越強(qiáng)烈。相較于技術(shù)接受研究中對于滿意度和持續(xù)使用的關(guān)注，不滿意度往往是用戶產(chǎn)生轉(zhuǎn)移意愿的第一步。有研究顯示，當(dāng)用戶意識(shí)到替代品的吸引力時(shí)，不滿意度會(huì)對用戶轉(zhuǎn)移產(chǎn)生影響[27]。當(dāng)用戶對現(xiàn)有產(chǎn)品產(chǎn)生抱怨情緒，且有替代品可供選擇時(shí)，便有可能產(chǎn)生轉(zhuǎn)移意愿。Xu等以社交網(wǎng)絡(luò)為研究對象，認(rèn)為用戶對當(dāng)前SNS的不滿意度正向影響其轉(zhuǎn)移意愿[28]。本研究將不滿意度作為推動(dòng)因素，結(jié)合理論回顧中對PPM模型推動(dòng)因素的文獻(xiàn)梳理，提出以下假設(shè)：

H2：不滿意度顯著（正）影響移動(dòng)音樂平臺(tái)用戶的轉(zhuǎn)移意愿。

2.1.3 轉(zhuǎn)移成本（Switching Cost）

轉(zhuǎn)移成本是限制用戶轉(zhuǎn)移的因素之一，正是由于轉(zhuǎn)移成本的存在，促使消費(fèi)者選擇繼續(xù)使用其原有服務(wù)或產(chǎn)品。Burnham將轉(zhuǎn)移成本分為程序轉(zhuǎn)移成本、財(cái)務(wù)轉(zhuǎn)移成本和關(guān)系轉(zhuǎn)移成本3種類型，并在之后的研究中得到很好的驗(yàn)證[29]。當(dāng)用戶進(jìn)行音樂平臺(tái)的轉(zhuǎn)移行為時(shí)，會(huì)產(chǎn)生原有優(yōu)惠的損失及原有關(guān)系的丟失，特別是在如今音樂版權(quán)和音樂社交的發(fā)展越來越受到重視的大環(huán)境下，音樂平臺(tái)用戶的財(cái)務(wù)和關(guān)系因素尤其重要。由于諸多學(xué)者認(rèn)為隨著IT技術(shù)的不斷進(jìn)步和易用性的不斷提升，用戶轉(zhuǎn)移相對較輕松[21]。因此本文不考慮程序轉(zhuǎn)移成本，而選取財(cái)務(wù)轉(zhuǎn)移成本和關(guān)系轉(zhuǎn)移成本來考察用戶轉(zhuǎn)移行為。由此，本文提出以下假設(shè)：

H3：轉(zhuǎn)移成本顯著（負(fù)）影響移動(dòng)音樂平臺(tái)用戶的轉(zhuǎn)移意愿。

2.1.4 網(wǎng)絡(luò)義務(wù)性（Network of Obligation）

網(wǎng)絡(luò)義務(wù)性用于測度個(gè)體與他人的親密關(guān)系（如親人朋友等）對自身行為決策的影響。個(gè)體從對其很重要的人那里獲得某種未知的事物或人的評價(jià)，隨著未遷移者對遷移對象正向信息的積累，未遷移者的感知風(fēng)險(xiǎn)降低，從而產(chǎn)生遷移意愿。Cheng等通過對社交網(wǎng)站的研究發(fā)現(xiàn)，朋友間的相互影響對于用戶是否繼續(xù)使用某一社交網(wǎng)站或是轉(zhuǎn)向其他網(wǎng)站的影響巨大[30]。因此，本文將網(wǎng)絡(luò)義務(wù)性作為拉力因素，假設(shè)當(dāng)周邊的朋友或親人都發(fā)生了轉(zhuǎn)移行為，社會(huì)網(wǎng)絡(luò)義務(wù)性將傳達(dá)這些信息，從而影響個(gè)人的轉(zhuǎn)移意向。因此，本文提出以下假設(shè)：

H4：網(wǎng)絡(luò)義務(wù)性顯著（正）影響移動(dòng)音樂平臺(tái)用戶的轉(zhuǎn)移意愿。

2.1.5 相對匱乏性（Relative Deprivations）

相對匱乏性可以被定義為人們?nèi)狈δ骋皇挛锏母惺?，但是同時(shí)認(rèn)為自己應(yīng)當(dāng)擁有這一事物[31]。這一感受來自于自身與已擁有該事物的他人的對比，在用戶遷移行為研究中，相對匱乏性能較好反映轉(zhuǎn)移者與未轉(zhuǎn)移者對轉(zhuǎn)移對象的感受。當(dāng)轉(zhuǎn)移者對轉(zhuǎn)移對象的正向體驗(yàn)通過網(wǎng)絡(luò)義務(wù)性傳遞至未轉(zhuǎn)移者時(shí)，未轉(zhuǎn)移者會(huì)產(chǎn)生相應(yīng)的匱乏感，進(jìn)而產(chǎn)生轉(zhuǎn)移意愿。因此可以說，相對匱乏感更為全面地解釋了人們通過對比所帶來的“相對性”，體現(xiàn)了轉(zhuǎn)移對象的吸引力，因此將相對匱乏性作為拉力因素納入PPM模型中。

本文從情感、經(jīng)濟(jì)、功能3個(gè)方面探究相對匱乏性對于移動(dòng)音樂平臺(tái)用戶轉(zhuǎn)移過程的影響。功能相對匱乏性指用戶從他人處感知到的，自己應(yīng)該擁有卻從未體驗(yàn)到的，實(shí)際或技術(shù)上的利益價(jià)值[32]。就本文研究對象網(wǎng)易云音樂來說，用戶除了使用聽歌、識(shí)曲、評論、分享等基本功能外，也加入了音樂社交、歌手入駐、年末總結(jié)等新的功能和服務(wù)，使得用戶體驗(yàn)更加友善。經(jīng)濟(jì)相對匱乏性指用戶使用某一移動(dòng)音樂平臺(tái)所獲得的物質(zhì)益處。2015年底出臺(tái)的《關(guān)于大力推進(jìn)我國音樂產(chǎn)業(yè)發(fā)展的若干意見》中強(qiáng)調(diào)將“嚴(yán)厲打擊未經(jīng)許可傳播音樂作品的侵權(quán)盜版行為”，標(biāo)志著國家對音樂版權(quán)問題的重視[33]。各音樂平臺(tái)相繼推行了自己的會(huì)員制度和積分制度，其價(jià)格規(guī)定和積分機(jī)制不盡相同。一般而言，越多的用戶福利越能吸引用戶的使用，也即用戶的經(jīng)濟(jì)匱乏性會(huì)影響用戶的轉(zhuǎn)移過程。此外，當(dāng)用戶發(fā)現(xiàn)身邊的家人、同事、朋友等都在使用同一種音樂平臺(tái)，且該平臺(tái)為使用者帶來了更好的功能體驗(yàn)和經(jīng)濟(jì)利益時(shí)，他們會(huì)產(chǎn)生一種羨慕情緒，從而產(chǎn)生情感相對匱乏。情感相對匱乏性源自于用戶對音樂平臺(tái)精神上或心理上的需求，這種需求刺激用戶向身邊的人靠攏，以滿足情感的相對匱乏，從而產(chǎn)生轉(zhuǎn)移過程。因此，本文提出以下假設(shè)：

H5a：相對匱乏性顯著（正）影響移動(dòng)音樂平臺(tái)用戶的轉(zhuǎn)移意愿。

H5b：相對匱乏性顯著（正）影響移動(dòng)音樂平臺(tái)用戶的轉(zhuǎn)移行為。

綜上所述，本文模型中相關(guān)變量定義如表1所示：

2.2 模型確定

為確定最終的研究模型，本文以過去文獻(xiàn)中已具有信效度的題項(xiàng)為基礎(chǔ)，采用七點(diǎn)式李克特量表擬定問卷，并利用前測問卷進(jìn)行探索性因子分析。前期先通過問卷星在線平臺(tái)發(fā)布《移動(dòng)音樂平臺(tái)用戶轉(zhuǎn)移行為調(diào)查問卷》，發(fā)布時(shí)間為2017年12月3日，為期1周，共回收問卷133份，剔除無效問卷后剩余112份，有效率為84.2%。前測問卷的Cronbachs Alpha值為0.96，KMO值為0.920>0.7，且巴特利特球形檢驗(yàn)結(jié)果在0.01水平上顯著，適宜進(jìn)行因子分析。在SPSS中采用主成分分析及最大方差法進(jìn)行正交旋轉(zhuǎn)，共提取8個(gè)主成分，其結(jié)果如表2所示：

由表2可知，本量表共提取8個(gè)特征值大于1的因子，解釋了80.495%的總方差。其中經(jīng)濟(jì)相對匱乏性的測量項(xiàng)MD2在因子5和因子6上的載荷都大于0.5，故將MD2項(xiàng)刪去，剩余28個(gè)測量項(xiàng)。Cenfetelli及Bassellier認(rèn)為，一個(gè)良好的形成性變量的測量指標(biāo)間相關(guān)性較低且沒有多重共線[34]，本模型中ED、MD、FD三者的相關(guān)系數(shù)小于0.5，且VIF（方差膨脹因子）小于3.3，滿足要求。因此ED、MD、FD 3個(gè)一階因子通過形成性變量評估，作為相對匱乏性（RD）的測量因子。財(cái)務(wù)轉(zhuǎn)移成本和關(guān)系轉(zhuǎn)移成本旋轉(zhuǎn)為一個(gè)因子，故將其合并命名為財(cái)務(wù)和關(guān)系轉(zhuǎn)移成本（SC）。

由此可得到本研究的概念模型圖，如圖1所示：

圖1 移動(dòng)音樂平臺(tái)用戶轉(zhuǎn)移行為模型

3 研究過程

3.1 數(shù)據(jù)收集

在前測問卷的基礎(chǔ)上開始發(fā)放正式問卷，由于本研究涉及轉(zhuǎn)移過程中的轉(zhuǎn)移意愿和轉(zhuǎn)移行為兩個(gè)過程，故調(diào)查對象并不限制為使用網(wǎng)易云音樂的用戶。問卷分為兩部分，第一部分為人口統(tǒng)計(jì)及用戶使用移動(dòng)音樂平臺(tái)的情況；第二部分為變量的測量項(xiàng)。所有測量項(xiàng)均采用七點(diǎn)式李克特量表，表3列出了各測量項(xiàng)的個(gè)數(shù)及文獻(xiàn)來源。

正式問卷通過線上線下同時(shí)發(fā)放，發(fā)放時(shí)間為2017年12月15日，為期兩周，共收回問卷427份，并剔除未完成問卷、填寫時(shí)間過長或過短、答案連續(xù)10個(gè)及以上重復(fù)等無效問卷，以保證問卷的信效度。最后剩余問卷354份，有效率82.9%。表4給出樣本的基本特征，其中41.5%的用戶擁有兩個(gè)及以上的移動(dòng)音樂平臺(tái)，該數(shù)據(jù)表明對用戶轉(zhuǎn)移行為研究的必要性。

3.2 信效度檢驗(yàn)

在假設(shè)檢驗(yàn)之前，首先要對測量模型進(jìn)行信效度檢驗(yàn)。信度（Realiable）是用來衡量量表的可靠性或一致性，也稱作可靠性或一致性檢驗(yàn)。本研究用Cronbachs Alpha系數(shù)來測量內(nèi)部一致性信度。經(jīng)SPSS數(shù)據(jù)處理結(jié)果顯示，本研究中問卷的Cronbachs Alpha系數(shù)為0.967，各因子的Cronbachs Alpha系數(shù)均大于0.9，根據(jù)NUNALLY的Cronbachs Alpha系數(shù)大于0.7的標(biāo)準(zhǔn)，可以確認(rèn)該量表有較高的可靠性信度[35]。

效度（Validity）指量表在多大程度上能有效地表示所要表達(dá)的含義，主要用來測量指標(biāo)的有效性。本研究中樣本數(shù)據(jù)的KMO值為0.954，巴特利特球形檢驗(yàn)在p=0.000的水平上顯著，表明適合做因子分析。用主成分分析法進(jìn)行因子旋轉(zhuǎn)，在7次迭代中收斂，共抽取特征值大于1的因子8個(gè)，累計(jì)解釋方差81.51%，且各題項(xiàng)在其所屬因子下的因子負(fù)載均大于0.5，交叉載荷均小于0.5，表明量表有較好的效度，能有效測量想要測量的問題[36]。

為進(jìn)一步檢驗(yàn)量表的信度和效度，本研究計(jì)算了各因子的標(biāo)準(zhǔn)負(fù)載、平均抽取方差（AVE）、復(fù)合信度（CR）及各因子間的相關(guān)系數(shù)。對于形成性變量——相對匱乏性，筆者利用WarpPLS計(jì)算其一階因子的各指標(biāo)值，作為其測度項(xiàng)。由于各因子的CR值均大于0.7，表明該量表內(nèi)部一致性較高[37]。各因子的AVE值均高于0.5，表明量表的聚合效度較好[38]，具體值見表5。由于各因子的AVE值的平方根（表6對角線值）均大于因子間的相關(guān)系數(shù)，表明量表的區(qū)別效度較好[39]，具體值見表6。

3.3 假設(shè)檢驗(yàn)及模型擬合

本研究利用軟件PLS進(jìn)行假設(shè)檢驗(yàn)，模型結(jié)果如圖2所示，圖2標(biāo)注了標(biāo)準(zhǔn)化路徑系數(shù)及其顯著度。檢驗(yàn)結(jié)果顯示，6條假設(shè)中有5條得到支持，且都在p<0.001的水平上顯著。另外有一條路徑p值大于0.05，檢驗(yàn)未通過，假設(shè)H3未獲得支持。同時(shí)需要指出的是，作為形成性變量的二階因子——相對匱乏性，由其一階因子情感匱乏性、經(jīng)濟(jì)匱乏性、功能匱乏性較好地反映。Cenfetelli和Bassellier認(rèn)為，反映性變量與形成性變量的路徑系數(shù)反映了該反映性變量對形成性變量的相對重要性[34]。檢驗(yàn)結(jié)果顯示，相對匱乏性的3個(gè)一階變量均在p<0.001的水平上顯著，情感匱乏性、經(jīng)濟(jì)匱乏性和功能匱乏性的相對權(quán)重分別為0.798、0.742、0.862。此外，轉(zhuǎn)移意愿和轉(zhuǎn)移行為被解釋的方差分別為73%和51%，被解釋方差較高，說明該模型能較好地反映用戶轉(zhuǎn)移的整個(gè)過程。

從模型擬合情況來看，實(shí)際擬合指數(shù)均優(yōu)于建議值，說明假設(shè)模型與數(shù)據(jù)的擬合情況良好。其中卡方自由度比略大于建議值，可能是由于樣本量較多引起的，但其值仍可接受。詳細(xì)結(jié)果見表7。

4 結(jié)果討論與研究啟示

4.1 結(jié)果討論

經(jīng)以上數(shù)據(jù)結(jié)果可知，本研究的假設(shè)檢驗(yàn)支持除H3以外的所有假設(shè)，具體分析如下：

4.1.1 移動(dòng)音樂平臺(tái)用戶的轉(zhuǎn)移意愿與轉(zhuǎn)移行為的關(guān)系

圖2中顯示，轉(zhuǎn)移意愿到轉(zhuǎn)移行為的標(biāo)準(zhǔn)化路徑系數(shù)值為0.318，且在P<0.001的水平上顯著。由此可知，移動(dòng)音樂平臺(tái)的轉(zhuǎn)移意愿顯著影響其轉(zhuǎn)移行為，且兩者間呈正相關(guān)性，即轉(zhuǎn)移意愿越強(qiáng)烈，轉(zhuǎn)移行為越容易發(fā)生。根據(jù)UTAUT模型，本研究將轉(zhuǎn)移過程分為轉(zhuǎn)移意愿和轉(zhuǎn)移行為兩個(gè)過程，一般情況下，在實(shí)際的轉(zhuǎn)移行為發(fā)生前，用戶通常會(huì)先產(chǎn)生轉(zhuǎn)移意愿。研究結(jié)果顯示，轉(zhuǎn)移意愿顯著正向影響轉(zhuǎn)移行為，與已有研究相符[14，25]。

4.1.2 移動(dòng)音樂平臺(tái)用戶的不滿意度與轉(zhuǎn)移意愿的關(guān)系

模型檢驗(yàn)結(jié)果顯示，用戶不滿意度到轉(zhuǎn)移意愿之間的標(biāo)準(zhǔn)化路徑系數(shù)為0.355，且在P<0.001的水平上顯著。這表明，移動(dòng)音樂平臺(tái)用戶的不滿意度顯著正向影響其轉(zhuǎn)移意愿。就實(shí)際情況來看，當(dāng)用戶對產(chǎn)品的不滿意度較高時(shí)，他們更傾向于尋求其替代品，用戶粘性較弱，更容易產(chǎn)生轉(zhuǎn)移意愿。因此，提高用戶滿意度是避免用戶轉(zhuǎn)移的重要策略。

4.1.3 移動(dòng)音樂平臺(tái)用戶的網(wǎng)絡(luò)義務(wù)性與轉(zhuǎn)移意愿的關(guān)系

模型檢驗(yàn)表明，用戶的網(wǎng)絡(luò)義務(wù)性顯著正向影響轉(zhuǎn)移意愿，其路徑系數(shù)為0.141，且在P<0.001的水平上顯著。網(wǎng)絡(luò)義務(wù)性代表著周圍人的行為對用戶自身態(tài)度的影響，而人往往有著從眾心理并不斷尋求認(rèn)同感。因此，當(dāng)自己的親人朋友使用網(wǎng)易云音樂并對其表示認(rèn)可和贊同時(shí)，自身也會(huì)受到環(huán)境的影響。這也從側(cè)面反映了產(chǎn)品推廣和口碑的重要性。

4.1.4 移動(dòng)音樂平臺(tái)用戶的相對匱乏性與轉(zhuǎn)移過程的關(guān)系

圖2結(jié)果顯示，相對匱乏性同時(shí)正向影響轉(zhuǎn)移過程中的轉(zhuǎn)移意愿和轉(zhuǎn)移行為。其中相對匱乏性到轉(zhuǎn)移意愿的標(biāo)準(zhǔn)化路徑系數(shù)為0.323，到轉(zhuǎn)移行為的標(biāo)準(zhǔn)化路徑系數(shù)為0.415，且都在P<0.001的水平上顯著。當(dāng)用戶意識(shí)到使用網(wǎng)易云音樂會(huì)給自身帶來情感、經(jīng)濟(jì)、功能等方面的滿足時(shí)，更易于產(chǎn)生轉(zhuǎn)移使用網(wǎng)易云音樂的意愿。相對匱乏性不斷驅(qū)使用戶向新產(chǎn)品靠近，并最終使得轉(zhuǎn)移意愿成為實(shí)際的轉(zhuǎn)移行為，完成最終的轉(zhuǎn)移過程。

相對匱乏性作為一個(gè)形成性變量，由情感匱乏性、經(jīng)濟(jì)匱乏性、功能匱乏性所反映。三者的相對權(quán)重分別為0.798、0.742、0.862，且都在P<0.001的水平上顯著。有數(shù)據(jù)可知，此三方面對于相對匱乏性的權(quán)重較為接近，且功能匱乏性的權(quán)重最高，說明用戶對于產(chǎn)品的需求更加強(qiáng)烈，更加重視?？偟膩碚f，相對匱乏性的3個(gè)方面對于轉(zhuǎn)移過程中的轉(zhuǎn)移意愿和轉(zhuǎn)移行為都有相當(dāng)重要的影響。

4.1.5 移動(dòng)音樂平臺(tái)用戶的轉(zhuǎn)移成本與轉(zhuǎn)移意愿的關(guān)系

檢驗(yàn)結(jié)果顯示，轉(zhuǎn)移成本對轉(zhuǎn)移意愿無顯著影響，假設(shè)H3未獲得支持。本研究中主要對財(cái)產(chǎn)轉(zhuǎn)移成本和關(guān)系轉(zhuǎn)移成本進(jìn)行測量，換言之，則是移動(dòng)音樂平臺(tái)的財(cái)產(chǎn)轉(zhuǎn)移成本和關(guān)系轉(zhuǎn)移成本對用戶的轉(zhuǎn)移意愿無顯著影響。其原因可能為以下幾點(diǎn)：①大部分用戶可能僅滿足于音樂平臺(tái)提供的聽歌這一基本功能，不太注重會(huì)員積分及音樂社交等附加功能；②會(huì)員的可間斷性及音樂社交的弱關(guān)聯(lián)關(guān)系增強(qiáng)了用戶的可轉(zhuǎn)移性，轉(zhuǎn)移成本整體較低；③受調(diào)查樣本的限制，年輕的一代較早接觸移動(dòng)產(chǎn)品，學(xué)習(xí)能力和適應(yīng)能力較強(qiáng)，因此轉(zhuǎn)移成本并不能左右該群體對平臺(tái)使用的選擇，也即這一群體用戶基本不受轉(zhuǎn)移成本的影響。

4.2 研究啟示

本研究通過引入不滿意度、轉(zhuǎn)移成本、網(wǎng)絡(luò)義務(wù)性和相對匱乏性因素，對用戶轉(zhuǎn)移至移動(dòng)網(wǎng)易云音樂的過程進(jìn)行研究。根據(jù)以上研究結(jié)果，對音樂類平臺(tái)提出以下建議：

4.2.1 主動(dòng)掌握版權(quán)，實(shí)施差別化戰(zhàn)略

滿足用戶對音樂的基本需求是各音樂平臺(tái)發(fā)展的基礎(chǔ)，曲庫越豐富，產(chǎn)品的不可替代性越強(qiáng)。就樣本數(shù)據(jù)的基本調(diào)查信息可知，較多用戶會(huì)使用兩個(gè)以上的音樂平臺(tái)，這一方面顯示著用戶轉(zhuǎn)移的可能性；另一方面意味著市場后入者的機(jī)遇?！案偁帒?zhàn)略之父”邁克爾·波特認(rèn)為，差別化戰(zhàn)略就是“將產(chǎn)品或公司提供的服務(wù)差別化，樹立起一些全球產(chǎn)業(yè)范圍中具有獨(dú)特性的東西”。音樂平臺(tái)應(yīng)實(shí)施差別化戰(zhàn)略，主動(dòng)掌握版權(quán)，既可容納海量歌曲，減少用戶流失，也可引導(dǎo)用戶的付費(fèi)意識(shí)，探索完整的盈利模式。2018年2月10日，國家版權(quán)局推動(dòng)騰訊音樂與網(wǎng)易云音樂達(dá)成版權(quán)合作[40]，再次證明了版權(quán)問題對于用戶和平臺(tái)的重要性。然而，數(shù)字音樂版權(quán)之爭通過“政府調(diào)停”只能是暫時(shí)的，靠市場的無形之手來終結(jié)才是根本之法。

4.2.2 培養(yǎng)用戶口碑，擴(kuò)大產(chǎn)品影響力

產(chǎn)品在用戶中的良好口碑會(huì)通過網(wǎng)絡(luò)義務(wù)性傳遞給身邊的人，進(jìn)而吸引更多的潛在用戶，擴(kuò)大了產(chǎn)品的影響力。以網(wǎng)易云音樂為例，2018年1月2日，該平臺(tái)推出了名為“網(wǎng)易云音樂陪你溫暖同行”的年度總結(jié)H5，一時(shí)間，朋友圈便被截圖刷屏。也有非網(wǎng)易用戶試用了該功能，得到“很遺憾我們沒能陪你走過2017”的提示。網(wǎng)易云音樂平臺(tái)從用戶心理角度出發(fā)，利用大數(shù)據(jù)記錄了用戶一年來的痕跡，滿足了用戶的情感需求，也通過音樂社交的方式吸引了一部分新用戶。此外，歌曲評論也是網(wǎng)易云音樂的一大亮點(diǎn)，風(fēng)格各異，極能調(diào)動(dòng)用戶，朋友圈中也常有截圖分享有趣評論。年度總結(jié)和歌曲評論并不是網(wǎng)易云音樂所特有，但其口碑通過網(wǎng)絡(luò)義務(wù)性傳播，影響力最大，用戶的認(rèn)同度最高，這進(jìn)一步提升了該平臺(tái)的口碑。因此，各音樂平臺(tái)應(yīng)增強(qiáng)自身的創(chuàng)造力，塑造自身特點(diǎn)，為用戶提供新的、好的體驗(yàn)，形成良好口碑，以擴(kuò)大產(chǎn)品影響力。

4.2.3 優(yōu)化產(chǎn)品功能，切實(shí)服務(wù)用戶

移動(dòng)音樂平臺(tái)除了提供基本的歌曲庫外，還有每日推薦，聽歌識(shí)曲，歌單收藏，電臺(tái)訂閱等功能，不一而足。只有改進(jìn)已有功能，開發(fā)新的功能，減少用戶的相對匱乏性，才能切實(shí)服務(wù)用戶，避免用戶轉(zhuǎn)移。就每日推薦這一功能而言，推薦的精準(zhǔn)性需要音樂平臺(tái)不斷優(yōu)化，在保證用戶隱私安全和財(cái)產(chǎn)安全的基礎(chǔ)上，盡可能地捕捉用戶的真正喜好，使得推送功能發(fā)揮最大的效用。此外，根據(jù)以往音樂平臺(tái)用戶反饋，建議音樂平臺(tái)允許用戶將歌單設(shè)置為“私密”或者“公開”，更好地保護(hù)用戶隱私。音樂平臺(tái)也可通過分析用戶的公開歌單、喜歡的歌手、電臺(tái)節(jié)目等，根據(jù)匹配程度為用戶“推薦”好友，用戶可通過訪問對方的公開歌單等信息決定是否開展社交?？偟膩碚f，產(chǎn)品功能需要不斷優(yōu)化，以更好地服務(wù)用戶，但切記，功能的優(yōu)化需注重實(shí)用性，應(yīng)防止過度擴(kuò)充。

4.2.4 提高產(chǎn)品滿意度，增強(qiáng)用戶粘性

用戶對產(chǎn)品的整體滿意度對用戶忠誠度起決定性作用，滿意度越高，用戶對產(chǎn)品越忠誠，越不容易產(chǎn)生轉(zhuǎn)移意愿和轉(zhuǎn)移行為。當(dāng)用戶對A產(chǎn)品的某些需求得不到滿足時(shí)，可能會(huì)轉(zhuǎn)向B產(chǎn)品，然而轉(zhuǎn)移行為并不是瞬時(shí)發(fā)生的，也不意味著對A產(chǎn)品的完全摒棄。就音樂平臺(tái)而言，當(dāng)用戶在網(wǎng)易云音樂未找到某歌曲時(shí)，可能會(huì)轉(zhuǎn)向另一平臺(tái)，但當(dāng)用戶對網(wǎng)易云音樂的整體滿意度較高時(shí)，其使用該平臺(tái)的頻率也較高，這符合當(dāng)下用戶使用兩個(gè)及以上音樂平臺(tái)的現(xiàn)狀。因此，各音樂平臺(tái)需通過豐富曲庫、提升口碑、優(yōu)化功能等方式，不斷提高用戶對自身平臺(tái)的滿意度，以增強(qiáng)用戶粘性。提升產(chǎn)品滿意度，既保證了本產(chǎn)品的不可替代性，也為潛在用戶的轉(zhuǎn)移提供滿意的目標(biāo)，是自身競爭優(yōu)勢的集中體現(xiàn)。

5 結(jié)論與展望

本研究基于PPM模型，以網(wǎng)易云音樂為例，分析不滿意度、財(cái)產(chǎn)和關(guān)系轉(zhuǎn)移成本、網(wǎng)絡(luò)義務(wù)性、相對匱乏性對移動(dòng)音樂平臺(tái)用戶轉(zhuǎn)移過程的影響。結(jié)果顯示，除了轉(zhuǎn)移成本外，不滿意度、網(wǎng)絡(luò)義務(wù)性和相對匱乏性都對移動(dòng)音樂平臺(tái)用戶的轉(zhuǎn)移意愿有正向的顯著影響，且用戶的轉(zhuǎn)移意愿也會(huì)正向影響其實(shí)際轉(zhuǎn)移行為。本文的理論意義是將PPM模型與基于社會(huì)網(wǎng)絡(luò)的遷移理論相融合，豐富了用戶轉(zhuǎn)移行為的相關(guān)研究；實(shí)踐意義是基于檢驗(yàn)結(jié)果為移動(dòng)音樂平臺(tái)提出可操作性建議，滿足用戶需求，促進(jìn)平臺(tái)發(fā)展。

本研究雖取得階段性成果，但仍存在一定局限，需要在后續(xù)研究中加以改進(jìn)：①樣本代表性問題。由人口統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)可知，樣本中25歲以下群體占69.1%，學(xué)生占比為61.0%，屬于年輕一代，且占比均超過一半。該數(shù)據(jù)表明樣本覆蓋的群體不均衡，尤其是中老年用戶比例較小。在后續(xù)研究中應(yīng)有層次地選擇樣本數(shù)據(jù)，進(jìn)一步提高樣本的代表性；②模型需進(jìn)一步擴(kuò)充。本研究基于PPM模型，從推動(dòng)、拉動(dòng)和錨定因素著手，提出相關(guān)因子，研究移動(dòng)音樂平臺(tái)用戶的轉(zhuǎn)移行為。然而本文模型提出的因子有限，在后續(xù)研究中可豐富推動(dòng)、拉動(dòng)及錨定因素，并加入諸如習(xí)慣、個(gè)人創(chuàng)新等調(diào)節(jié)因素，進(jìn)一步優(yōu)化研究模型，更系統(tǒng)地探索移動(dòng)音樂平臺(tái)用戶轉(zhuǎn)移過程。

參考文獻(xiàn)

[1]CNNIC.第40次中國互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展?fàn)顩r統(tǒng)計(jì)報(bào)告[R].中國互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)信息中心，2016-01-22.

[2]甘春梅，宋常林.基于TAM的移動(dòng)圖書館采納意愿的實(shí)證分析[J].圖書情報(bào)知識(shí)，2015，（3）：66-71.

[3]李武.感知價(jià)值對電子書閱讀客戶端用戶滿意度和忠誠度的影響研究[J].中國圖書館學(xué)報(bào)，2017，43（6）：35-49.

[4]袁順波，張?jiān)?，臧金?移動(dòng)商務(wù)用戶持續(xù)使用行為實(shí)證研究綜述[J].圖書情報(bào)工作，2016，60（4）：142-147.

[5]Boyle P，Halfacree K H，Robinson V.Exploring Contemporary Migration[M].New York：Longman，1998.

[6]Choi J，Jung J，Lee S W.What Causes Users to Switch from a Local to a Global Social Network Site？The Culture，Social，Economic，and Motivational Factors of Facebooks Globalization[J].Computers in Human Behavior，2013，29（6）：2665-2673.

[7]Ye C，Potter R.The Role of Habit in Post-adoption Switching of Personal Information Technologies；an Empirical Investigation[J].Communications of the Association for Information Systems，2011，28（1）：585-610.

[8]趙宇翔，劉周穎.IT采納和使用中用戶轉(zhuǎn)移行為研究綜述[J].圖書與情報(bào)，2017，（5）：86-96.

[9]曹玉枝，魯耀斌，楊水清.影響用戶從網(wǎng)下到網(wǎng)上轉(zhuǎn)移使用意愿因素的研究[J].管理學(xué)報(bào)，2013，10（3）：404-412.

[10]徐孝娟，孫霄凌，彭希羨，等.由傳統(tǒng)圖書館到數(shù)字圖書館的用戶轉(zhuǎn)移行為研究——以大學(xué)生用戶為例[J].圖書與情報(bào)，2014，（4）：105-110.

[11]趙宇翔，彭希羨，朱慶華.社交媒體后續(xù)采納階段用戶轉(zhuǎn)移行為研究——以微信為例[J].情報(bào)學(xué)報(bào)，2016，35（2）：208-224.

[12]衛(wèi)瀟.移動(dòng)支付用戶的轉(zhuǎn)移意愿及其影響因素研究[D].蘇州：蘇州大學(xué)，2016.

[13]曹雄飛.理解博客用戶向微博的轉(zhuǎn)移[D].合肥：中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)，2014.

[14]Jung-Kuei Hsieh，Yi-Ching Hsieh，Hung-Chang Chiu，Yi-Chu Feng.Post-adoption Switching Behavior for Online Service Substitutes：A Perspective of the Push-pull-mooring Framework.

[15]Bansal H S，Taylor S F，James Y S.“Migrating” to New Service Providers：Toward a Unifying Framework of Consumers Switching Behaviors[J].Journal of the Academy of Marketing Science，2005，33（1）：96-115.

[16]Goode S.A Note on Service Switching：Evidence from Cloud Storage Service[J].Service Marketing Quarterly，2015，36（2）：153-172.

[17]Gustafsson A，Johnson M D，Roos I.The Effects of Customer Satisfaction，Relationship Commitment Dimensions，and Triggers on Customer Retention[J].Journal of Marketing，2005，69（4）：210-218

[18]Fan L，Suh Y H.Why do Users Switch to a Disruptive Technology？An Empirical Study Based on Expectation-Disconfirmation Theory[J].Information & Management，2014，51（2）：240-248.

[19]Wu Y L，Tao Y H，Li C P，et al.User-switching Behavior in Social Network Sites：A Model Perspective with Drill-down Analyses[J].Computers in Human Behavior，2014，43（2）：241-272

[20]Christian Maier，Sven Laumer.The Effects of Technostress and Switching Stress on Discontinued Use of Social Networking Service：A Study of Facebook Use.

[21]Bhattacherjee A，Limayem M，Cheung C M K.User Switching of Information Technology：A Theoretical Synthesis and Empirical test[J].Information & Management，2012，49（7）：327-333.

[22]Massey D S，Patrikious H，F(xiàn)agbule D O，et al.Social Structure Household Strategies and the Cumulative Causation of Migration[J].Population Index，1990，56（1）：3-26.

[23]Runciman W G.Relative Deprivation & Social Justice：Study Attitudes Social Inequality in 20th Century England[M].Berkeley，University of California Press，1966.

[24]Curran S R，Saguy A C.Migration and Cultural Change：A Role for Gender and Social Networks？[J].Journal of International Womans Studies，2013，2（3）：54-77.

[25]彭希羨.社會(huì)化媒體用戶后續(xù)接納轉(zhuǎn)移行為研究[D].南京：南京大學(xué)，2014.

[26]Venkatesh V，Morris M G，Davis G B，et al.User Acceptance of Information Technology：Toward a Unified View[J].MIS Quarterly，2003，27（3）：425-478.

[27]Patterson P G，Smith T.A Cross-cultural Study of Switching Barriers and Propensity to Stay with Service Provider[J].Journal of Retailing，2003，79（2）：107-120.

[28]Yunjie（Calvin）Xu，Yinping Yang.Retaining and Attracting Users in Social Networking Service：An Empirical Investigation of Cyber Migration[J].Journal of Strategic Information Systems，2014，23：239-253.

[29]Burnham T A，F(xiàn)rels J K，Mahajan V.Consumer Switching Costs：A Typology，Antecedents，and Consequences[J].Journal of Ancademy of Marketing Science，2003，31（2），109-126.

[30]Cheng Z Y，Yingping Y P，Lim J.Cyber Migration：An Empirical Investigation on Factors that Affect Users Switch Intentions in Social Networking Sites[C]//System Science，2009.HICSS09.42nd Hawaii International Conference on.IEEE，2009：1-11.

[31]Walker I，Smith H J，Relative Deprivation：Specification，Development，and Integration[M].Cambridge University Press，2002.

[32]Deng Z，Lu Y，Wei K K，et al.Understanding Customer Satisfaction and Loyalty：An Empirical Study of Mobile Instant Messages in China[J].International Journal of Information Management，2010，30（4）：289-300.

[33]國家新聞出版廣電總局.關(guān)于大力推進(jìn)我國音樂產(chǎn)業(yè)發(fā)展的若干意見[EB/OL].http：//www.gapp.gov.cn/news/1663/269733.shtml，2015-12-01.

[34]Cenfetelli R T，Bassellier G.Interpretation of Formative Measurement in Information Systems Research[J].MisQuarterly，2009，33（4）：689-707.

[35]Nunally J C.Psychometric Theory[M].New York：McGraw-Hill.1994：261-262.

[36]Kaiser H F.An Index of Factorial Simplicity[J].Psychometrika，1974，39（1）：31-36.

[37]Chin W W.The Partial Least Squares Approach for Structural Equation Modeling[M].1998：295-336.

[38]Bagozzi R P，Yi Y.On the Evaluation of Structure Equation Models[J].Journal of the Academy of Marketing Science，1998，16（1）：74-94.

[39]Fornell C，Larcker D F.Evaluating Structural Equation Models with Unobservable Variables and Measurement Errors[J].Journal of Marketing Research，1981，18（2）：39-50.

[40]國家版權(quán)局.國家版權(quán)局推動(dòng)騰訊音樂與網(wǎng)易云音樂達(dá)成版權(quán)合作[EB/OL].http：//www.ncac.gov.cn/chinacopyright/contents/518/358857.html.

（責(zé)任編輯：馬 卓）