翁士洪 周含笑

摘要：移動政務是政府面向公眾提供公共服務的新模式，如何使移動政務平臺被公眾接受并持續(xù)使用是政府在數(shù)字時代應關注的一個重點。采用虛擬社區(qū)意識理論（SOVC）以及技術采納與利用整合模型（UTAUT2），利用一項上海市問卷調(diào)查數(shù)據(jù)，運用結構方程模型探究虛擬社區(qū)意識在移動政務平臺使用行為與持續(xù)使用中的作用機理。研究結果表明，虛擬社區(qū)意識與移動政務平臺使用行為之間的直接聯(lián)系是顯著的，虛擬社區(qū)意識與移動政務平臺持續(xù)使用意愿之間呈正相關，而移動政務平臺的使用行為與持續(xù)使用意愿沒有顯著相關性?；谘芯拷Y果與現(xiàn)有的理論基礎，探討對我國移動政務建設的啟示與對未來研究的展望。

關鍵詞：虛擬社區(qū)意識（SOVC）；移動政務；持續(xù)使用意愿；技術采納與利用整合模型（UTAUT2）

中圖分類號：C915 文獻標志碼：A 文章編號：1007-9092（2022）01-0078-015

一、研究背景

互聯(lián)網(wǎng)技術正在深度地變革著公共治理，尤其隨著移動互聯(lián)網(wǎng)時代的到來，越來越多的人有了使用移動政務平臺的需求，這對政府治理創(chuàng)新和數(shù)字政府治理提出了新的要求。根據(jù)中國互聯(lián)網(wǎng)絡信息中心（CNNIC）最新發(fā)布的第47次《中國互聯(lián)網(wǎng)絡發(fā)展狀況統(tǒng)計報告》的統(tǒng)計，截至2020年12月底，我國手機上網(wǎng)用戶數(shù)達到了9.86億，網(wǎng)民使用手機上網(wǎng)的比例達99.7%，我國在線政務服務用戶規(guī)模達8.43億，占網(wǎng)民整體的85.3%，可見移動政務成了公眾最普遍的在線政務服務使用行為。①“互聯(lián)網(wǎng)+政務”的理念使政府部門網(wǎng)絡平臺的合作深化，政務服務流程改革深入，政務服務效率提升。從傳統(tǒng)紙質(zhì)媒體到政務微博、政務微信，再到政務APP，形成了“兩微一端”的移動政務平臺模式。政府數(shù)字化轉(zhuǎn)型與服務型政府建設一直在不斷地進步，公民與政府之間的距離不斷縮小。一場突如其來的重大突發(fā)公共衛(wèi)生事件更是極大地促進了公眾對政務公開與線上政務服務的需求，將移動政務平臺在突然間推向了疫情防控工作的前臺。然而，與此同時也顯露出不少地方政府治理中的現(xiàn)實問題。

在理論上，政務服務平臺等媒介使用一直是數(shù)字政府治理學界比較重視的研究領域，其中以公眾為中心是在線政務服務的核心理念，①已有研究表明，公眾的信息需求能夠影響其對政務媒介使用偏好。②首先，有許多地方政府已將社交網(wǎng)絡應用于移動政務平臺，作為改善與公眾的交流溝通和提高公眾信任度的方法，促進政務透明度和公眾的參與；其次，移動政務作為政府提供公共服務的新模式，是面向公眾的，其能否得到廣泛的采納、使用和擴散取決于用戶的使用意愿；最后，移動政務平臺在新冠肺炎疫情期間得到廣泛應用并加速發(fā)展，現(xiàn)在我們需要關注的不僅僅是如何更廣泛地使用，更要關注如何完善平臺的成熟度與易用度，提高服務質(zhì)量，增加用戶黏度。如何做到移動政務平臺以公眾為中心、及時滿足公眾需求、讓公眾持續(xù)使用仍然是一個挑戰(zhàn)。

那么，我們不禁要問，是什么因素在影響公眾對移動政務平臺的使用行為？公眾持續(xù)使用移動政務平臺的意愿由什么決定？解答這些疑問對于移動政務的建設與發(fā)展會有一定的幫助與啟發(fā)，有益于提升公眾的移動政務平臺使用意愿和對公共服務的滿意度。基于以上考慮，本研究借鑒虛擬社區(qū)意識理論（SOVC）及技術采納與利用整合模型（UTAUT2），著重探討公眾對虛擬社區(qū)的認知和意識，移動政務平臺被公眾采納后的使用行為與持續(xù)使用意愿的影響因素，通過問卷調(diào)查來探究虛擬社區(qū)意識在移動政務平臺使用行為與持續(xù)使用中的作用機理，這對于推動移動政務平臺的建設與有效利用具有一定的現(xiàn)實意義。

二、研究綜述、研究假設與模型建構

（一）虛擬社區(qū)意識（SenseofVirtualCommunity，SOVC）

社區(qū)意識理論最早由McMillan和Chavis（1986）③提出，社區(qū)意識（SOC）是公民積極參與公共事務的一個關鍵因素，其定義為具有歸屬感、認同感與共同信仰。目前研究認為社區(qū)意識分為四個維度：成員資格歸屬感、影響力、需求滿足情況、情感聯(lián)系④。很多學者認為傳統(tǒng)的社區(qū)意識也適用于虛擬社區(qū)，于是要引入虛擬社區(qū)意識概念，但Koh和Kim認為需求滿足情況和情感聯(lián)系這兩個元素并不是虛擬社區(qū)意識真正意義上的組成部分⑤；成員資格和影響力才是最重要的組成元素。⑥

虛擬社區(qū)意識（SOVC）是虛擬社區(qū)成員所擁有的一種歸屬感，是成員對彼此、對整個社區(qū)都能夠產(chǎn)生影響的一種感覺。⑦SOVC被定義為個體通過信息與通信技術（ICT）為媒介的溝通對特定社區(qū)的歸屬、身份和依戀的感知。①那些與虛擬社區(qū)保持較強關系的成員會產(chǎn)生更多的參與行為，而且更樂于與虛擬社區(qū)合作，從而通過不斷的參與和互動提高知識共享水平和用戶忠誠。虛擬社區(qū)意識有三個形成維度：歸屬感、沉浸感和影響力，分別反映了虛擬社區(qū)成員的情感、認知和行為方面。②

（二）技術采納與利用整合模型（UTAUT2）和用戶使用行為

在信息系統(tǒng)的接受與使用狀況研究方面，技術采納模型（TechnologyAcceptanceModel）是經(jīng)典模型，它是由Davis等學者在做使用者對信息系統(tǒng)的接受度的相關研究時，從理性行為理論的角度在1989年制定出來的。③技術采納模型認為信息系統(tǒng)的行為意向通過直接影響直接決定了使用行為，而其他的因素則是通過影響行為意向，從而對使用行為產(chǎn)生間接的影響。通過對TAM模型進行深入分析可知，其主要以感知有用性與感知易用性這兩方面為主要因素，對用戶的使用意愿和使用行為產(chǎn)生影響。④行為人對特定工具的使用所帶來的效率的感知程度即是感知有用性；而感知易用性主要指的是行為人對特定系統(tǒng)的使用程度。

技術采納與利用整合模型（UTAUT2）比之前的TAM模型更為完整，并且更具解釋力。Venkatesh等人為了對用戶的技術使用意向以及實際行為做出更全面更準確的解釋，于2003年整合以前學者提出的八個信息技術采納模型提出了技術采納與利用整合模型。該模型的理論來源包含了理性行為理論、技術接受模型等八種理論。該理論認為，努力期望、績效期望、便利條件以及社群影響四個因素決定了公眾對于信息技術的采納與使用。⑤

于是有研究將此模型用于分析技術采納后的用戶使用行為。Jasperson等將技術采納后的使用行為定義為個體在技術使用后所進行的“無數(shù)特征采用決策、特征使用行為和特征擴展行為”。⑥大多數(shù)早期的研究有助于理解在不同的技術采用背景下后續(xù)使用行為的影響因素，主要關注于用戶滿意度分析。然而，近年的研究發(fā)現(xiàn)在特定的技術采用環(huán)境中存在其他具有更強預測能力的因素。例如，Ong和Lin發(fā)現(xiàn)幸福感是在線社交網(wǎng)絡環(huán)境下持續(xù)意愿的最強預測因子，他們認為探索新的構造可能有助于理解持續(xù)使用該技術的意圖。⑦但也有學者發(fā)現(xiàn)，主要由“羊群行為”驅(qū)動的技術使用導致在技術采用后的階段中沒有達到最初的預期，從而增加了之前采納使用的技術在后續(xù)被中斷或放棄的風險。⑧

（三）虛擬社區(qū)意識和移動政務持續(xù)使用意愿

持續(xù)使用意愿被定義為一個公民在未來繼續(xù)使用政務平臺的程度。⑨與常常被用來衡量移動政務平臺采納的變量“技術使用意愿”相比，①當用戶已經(jīng)體驗過移動政務技術時，持續(xù)使用意愿被認為是更合適的變量。②有關移動政務用戶持續(xù)使用的研究，影響因素是重點，學者們主要從微觀層面探索影響移動政務用戶持續(xù)使用的影響。涂文琴主要基于ECM-ISC模型、習慣理論與執(zhí)行意向理論，對其進行了深入探究。③李永忠等人則基于更進一步拓展的ECM-ISC模型，并在TTF模型基礎上引入使用習慣因素進行實證研究，結果表明持續(xù)使用意愿和使用習慣都與移動政務APP持續(xù)使用行為呈正相關，而便利條件會對持續(xù)使用行為產(chǎn)生正面作用。④還有學者針對實用型移動APP用戶構建了一個測量模型，證實感知費用、感知有用性、感知用戶界面設計、期望確認以及習慣這五個自變量與用戶持續(xù)使用意愿呈正相關。⑤張曉娟、謝志成和鄧福成的研究結果表明政務APP的系統(tǒng)安全、服務功能與服務關懷對用戶持續(xù)使用意向具有顯著正向影響。⑥

然而，現(xiàn)有研究文獻很少研究虛擬社區(qū)意識在移動政務使用情境中的特殊性及其對移動政務持續(xù)使用意愿和行為的影響。這給本研究留下了相應的研究空間。以上對于理論的探討構成了本文提出研究假設的重要理論基礎。首先，已有研究已經(jīng)證實了虛擬社區(qū)意識對于增強虛擬社區(qū)中的社會支持具有顯著的積極作用。⑦Chen等發(fā)現(xiàn)當個人偏愛一個社區(qū)時，虛擬社區(qū)意識與消費者情境下的行為忠誠呈正相關。⑧Mijail等人對在線參與式預算項目進行調(diào)查研究，發(fā)現(xiàn)虛擬社區(qū)意識與公眾電子參與平臺的使用行為呈正相關。⑨因此，提出本文的第一個假設：

H1.虛擬社區(qū)意識（SOVC）對公眾移動政務平臺的使用行為有正面影響。

其次，虛擬社區(qū)意識（SOVC）可能與移動政務平臺持續(xù)使用行為的意愿有直接關系，而且該行為可能在該社區(qū)成員之間存在聯(lián)系時增強，瑏瑠研究表明公民的虛擬社區(qū)意識水平與電子參與的持續(xù)使用呈正相關。有學者認為，與歸屬感較弱的人相比，具有較強歸屬感的人會在虛擬社區(qū)中投入更多精力和時間，并對該社區(qū)逐漸產(chǎn)生依賴?，伂嫯斢脩魧δ硞€虛擬社區(qū)產(chǎn)生高歸屬感時，就會認為自己是該虛擬社區(qū)中的一員，并會努力、自主地發(fā)布有利于該虛擬社區(qū)發(fā)展的信息，不斷影響該社區(qū)的其他成員，同時投入更多時間向其他成員學習，最終與社區(qū)成員以及整個社區(qū)產(chǎn)生一種情感上的認同?，伂屢虼耍岢霰疚牡牡诙€假設：

H2.虛擬社區(qū)意識（SOVC）對公眾持續(xù)使用移動政務平臺的意愿有正面影響。

最后，根據(jù)前人的研究結果與理論基礎，如果當用戶已經(jīng)體驗過移動政務技術，并一直通過移動政務平臺獲得了更多便利或?qū)ι鐣龀鲐暙I，他就會一直保持使用這個系統(tǒng)的意愿。Mijail等人也研究了虛擬社區(qū)意識對公眾持續(xù)使用電子參與平臺意愿的間接影響。①因此，提出本文的第三個假設：

H3.移動政務平臺的使用行為對公眾持續(xù)使用移動政務平臺的意愿有一定的影響。

（四）研究模型的構建

除了上述兩兩變量間的相關性假設之外，我們還需要考慮這些變量之間的中介作用機理。中介效應發(fā)生在第三個變量介入（中介）其他兩個相關變量之間，即獨立變量的變化會導致中介變量的變化，而中介變量又會與因變量產(chǎn)生關聯(lián)。假設虛擬社區(qū)意識與移動政務平臺持續(xù)使用意愿呈正相關，那么移動政務平臺使用行為在虛擬社區(qū)意識和移動政務平臺持續(xù)使用意愿之間可能會存在中介作用。因此，提出如圖1結構模型圖所示的研究模型。為了簡化理論，該模型只有一個中介關系，是一個簡潔的中介模型。

三、研究數(shù)據(jù)與方法

（一）變量測量

在本文中，研究的對象主要包括政務微信、政務微博、政務客戶端，即“兩微一端”以及新興的政務短視頻、政務小程序等移動政務平臺。

1.虛擬社區(qū)意識（SOVC）。本研究采用了Koh和Kim等人的經(jīng)典定義，測量虛擬社區(qū)意識的三個形成維度：歸屬感、沉浸感和影響力。②

歸屬感：指成員作為社區(qū)一分子的歸屬感。成員可能會對虛擬社區(qū)所使用的信息技術產(chǎn)生強烈的影響，當一群公民或社區(qū)成員實現(xiàn)同一個目標時，他們可能會體驗到一種心理上的歸屬感，即使他們并不認識彼此。調(diào)查中通過以下選項來測量：“我覺得是政務平臺社區(qū)中的一個成員”“我覺得我很樂于參與政務平臺社區(qū)”“我覺得我在政務平臺社區(qū)很受歡迎”等。

影響力：指一個成員認為他們可以影響虛擬社區(qū)中的其他成員來分享個人觀點或目標的程度?；ヂ?lián)網(wǎng)促進了社會公眾之間的相互影響。在一個虛擬社區(qū)中，公民可能會體驗到對他人決定的影響力從而保持對這個虛擬社區(qū)的興趣。問卷中設置了以下選項來測量：“無特定目的，隨意瀏覽，娛樂自我或獲取信息”“較為被動地參與由其他人所發(fā)起的活動及討論議題”“主動參與由其他人所發(fā)起的活動及討論議題”“發(fā)起討論議題或規(guī)劃活動以吸引其他社區(qū)成員參與”“日常潛水，很少發(fā)表評論或想法”“經(jīng)常發(fā)表一些話題或參與討論”等。

沉浸感：指公民在使用系統(tǒng)時可能體驗到的持續(xù)探索狀態(tài)。當成員在虛擬社區(qū)中討論有意愿的項目時，他可能會沉浸在討論當中。①問卷中通過調(diào)查公眾在移動政務平臺上搜索信息的沉浸程度來測量，比如“我花了很多時間在移動政務平臺上搜索與瀏覽相關信息”“我沉迷于使用政務平臺”“我必須使用政務平臺”等。

2.移動政務平臺使用行為（USE）。主要通過調(diào)查詢問受訪人在這次新型冠狀病毒疫情之前及疫情期間，是否關注或使用過移動政務平臺，獲取有關信息的主要移動政務平臺類型和行為等。比如“您經(jīng)常參與的社交網(wǎng)絡”“您在使用社交平臺時會進行以下哪些操作？”“您接觸、訪問或使用下列政務公開及公共服務等應用APP的情況如何？”

3.持續(xù)使用意愿（CIU）。移動政務用戶的持續(xù)使用意愿是要測量一個公眾在使用過移動政務平臺之后，在未來繼續(xù)使用政務平臺的程度，設置的問題是“此次疫情過后，您會想在將來繼續(xù)使用移動政務平臺嗎？”比如選項：“我以后還會繼續(xù)使用移動政務平臺”“我以后還會經(jīng)常使用移動政務平臺”。

4.控制變量。根據(jù)前文中提及的習慣理論、執(zhí)行意向理論和技術接受模型等，將習慣和便利條件作為控制變量可能有助于了解移動政務平臺被采納使用后的驅(qū)動因素。習慣和便利條件是技術接受和使用的廣義統(tǒng)一理論（UTAUT）中選取的一部分變量。此外，本次調(diào)查還設計了以移動政務用戶的人口學特征作為控制變量。本研究中控制變量為年齡、性別、便利條件和習慣。

便利條件（FacilitatingConditions）。與移動政務平臺使用行為相關的外部因素，如來自政府、方法和推廣系統(tǒng)使用的支持和資源的可用性等都可能會影響公民使用移動政務平臺的行為。這些外部因素包括在便利條件中。②便利條件指的是個體對資源存在的感知和對使用技術的支持。調(diào)查中通過以下選項來測量：“我有使用政務平臺的必要資源”“我有使用政務平臺的必要知識”“政務平臺與我使用的其他技術兼容”“當我使用政務平臺有困難時，我可以從別人那里得到幫助”。

習慣（Habit）。習慣是通過行為的不斷重復所積累的經(jīng)驗并演變成為的一種本能，③影響用戶習慣的3個因素是環(huán)境的促進、產(chǎn)品使用的頻率和用戶的認可度。曾有研究表明，一旦習慣形成，它就會與未來的使用行為有直接的聯(lián)系。④有學者評估發(fā)現(xiàn)習慣與持續(xù)使用移動政務服務的意愿呈正相關。⑤習慣可能會對移動政務平臺持續(xù)使用意愿產(chǎn)生一定的影響。設置的問題是“使用移動政務平臺已經(jīng)成為我的一個習慣”“移動政務平臺使用的頻率”等。

（二）研究方法

本研究以使用過移動政務平臺的公眾為調(diào)研對象，采取在網(wǎng)絡上發(fā)放電子問卷的方式獲取數(shù)據(jù)。變量定義參考已有的文獻與相關理論，大致分為三個部分：年齡、性別、最高學歷等受訪者的基本特征；對政務服務信息的了解與獲取信息的來源、渠道；與研究假設相關的變量。

本文數(shù)據(jù)來源于由華東師范大學公共政策研究中心、社會組織與社會治理創(chuàng)新研究中心與澎湃研究所聯(lián)合發(fā)起的“新冠肺炎疫情與移動政務平臺使用行為的調(diào)查”。其中有關疫情信息獲取的渠道和政務服務應用平臺的類型在選項的設置上借鑒了清華大學數(shù)據(jù)治理研究中心的“數(shù)字技術與公共衛(wèi)生治理現(xiàn)代化問卷調(diào)查”。此次調(diào)查在2020年2月6日至3月24日期間通過網(wǎng)絡調(diào)查平臺實施，問卷是在線上發(fā)布，聯(lián)合澎湃新聞客戶端進行發(fā)放。樣本來自于全國各地，由于里面涉及到具體的社區(qū)通等移動政務平臺僅上海市采用，所以最后本研究問卷結果中只顯示了來自于上海市的樣本，經(jīng)過數(shù)據(jù)清理后，最后實際用于本文分析的有效問卷共395份。

本文利用SPSS23與SmartPLS軟件，采用相關分析、回歸分析與偏最小二乘結構方程模型（PLS-SEM）對假設進行驗證與分析以及對所提出的研究模型進行評價；采用描述統(tǒng)計分析、獨立樣本t檢驗對問卷被調(diào)查者的基本信息進行分析并從中發(fā)掘有意義的發(fā)現(xiàn)。

四、研究結果

（一）描述性統(tǒng)計分析

1.被調(diào)查者基本信息。本研究關于被調(diào)查者基本信息的描述性統(tǒng)計分析如表1所示。395份樣本中，其中男性占40.5%，女性占59.5%；樣本總體學歷偏高，83.8%的受訪者學歷在本科及以上；88.9%的受訪者網(wǎng)齡在4年以上；超過半數(shù)的受訪者年齡在20～29歲之間。由于問卷中設計了邏輯跳轉(zhuǎn)題，用于區(qū)分受訪者是否使用了移動政務平臺，該題選擇“是”的樣本可用于回歸分析、獨立樣本檢驗、結構方程模型分析，樣本數(shù)為217份，占收回問卷總樣本數(shù)的54.9%。這意味著本研究中，有超過半數(shù)的受訪者在新冠肺炎疫情期間使用了移動政務平臺，移動政務平臺的普及度可見一斑。

由于可用于回歸分析和結構方程模型分析的217個樣本中性別為男性的樣本數(shù)為73，女性樣本數(shù)為144，樣本數(shù)相差較大，所以使用獨立樣本t檢驗進行對比分析，分析結果顯示顯著性值均大于0.05，說明不同性別對移動政務平臺使用行為與持續(xù)使用意愿的影響并無差異。

2.樣本描述統(tǒng)計分析。此次問卷發(fā)放獲得的395個樣本中有54.94%的受訪者在疫情期間使用了移動政務平臺，這217位受訪者最常使用的移動政務平臺是政務微博（如上海發(fā)布等官方微博賬號）（60.37%）與政務微信（如上海發(fā)布、上海健康云等官方微信公眾號）（58.53%），其次是政務APP（例如上海市的“隨申辦市民云”“上海12345”“上海健康云”等APP）（39.63%），使用過政務服務小程序（微信、支付寶小程序）和政務短視頻（抖音、快手）（如“上海中心”）的受訪者均占總人數(shù)29.95%。隨著“健康碼”等新型措施的問世與全國范圍內(nèi)的推廣使得問卷發(fā)放后期使用過移動政務平臺的人數(shù)占比大大提高。使用過社區(qū)治理云服務（社區(qū)通、本地寶等）和“隨申碼”等專用政務APP的比例均超過6成。約40%的受訪者平均每周使用移動政務平臺4次以上，26.73%的受訪者每周使用移動政務平臺超過6次。

對于移動政務平臺的持續(xù)使用意愿方面，49.31%的受訪者表示有在未來繼續(xù)使用移動政務平臺的想法，39.17%回答以后還會繼續(xù)使用移動政務平臺，11.52%的稱以后還會經(jīng)常使用移動政務平臺。值得一提的是，在此次新冠肺炎疫情前沒有使用過移動政務平臺，疫情暴發(fā)之后才首次使用移動政務平臺的人占受訪者的17.51%，此次疫情在一定程度上促進了移動政務平臺的采納與使用行為。然后，進行獨立樣本t檢驗探究疫情期間是否初次使用對持續(xù)使用意愿之間的差異性分析。方差齊性檢驗的顯著性值小于0.05，后面的顯著性值都小于0.05，說明疫情期間移動政務平臺的使用行為是否是初次使用對持續(xù)使用意愿的影響有著顯著差異。

（二）信度與效度分析

1.信度分析。使用SPSS23中的可靠性功能對信度系數(shù)值（CronbachAlpha）進行分析，變量移動政務使用行為（USE）有10個題項，CronbachAlpha系數(shù)>0.8，代表信度很好，數(shù)據(jù)有較高的內(nèi)在一致性，可靠性較強；虛擬社區(qū)意識（SOVC）這個變量有3個題項，系數(shù)>0.7，信度較好，可靠性較強，此問卷設計較為合理；因為持續(xù)使用意愿（CIU）這個變量只有1個題項，所以未做信度分析（表2）。

2.效度分析。使用SPSS23的因子分析功能中的主成分分析法檢驗問卷的效度，通過KMO測度和Bartlett球性度檢驗驗證問卷的有效性，檢驗結果如表3所示。在效度分析中，KMO值為0.841（>0.8），Bartlett球性度檢驗的顯著系數(shù)是（0.000<0.05），表示此問卷效度良好（表3）。

（三）移動政務平臺使用行為與持續(xù)使用意愿的多元回歸分析

由SPSS23相關分析可知，自變量虛擬社區(qū)意識（SOVC）與移動政務平臺使用行為和持續(xù)使用意愿相關性的顯著性值均<0.05，說明虛擬社區(qū)意識與移動政務平臺使用行為有顯著相關性，虛擬社區(qū)意識與移動政務平臺持續(xù)使用意愿也有顯著相關性（表4）。

在控制變量中，“年齡”進行了重新編碼，使“25歲以下”=1，“25歲及以上”=0，同時，將“最高學歷”這個變量進行虛擬化處理，將占比最高的“本科”學歷作為對照組。當加入五個控制變量時，虛擬社區(qū)意識（SOVC）對移動政務使用行為（USE）影響的線性模型增加解釋的R方為0.180，顯著性F變化量為0.00，說明控制變量的加入是有意義的?？刂谱兞俊靶詣e”“年齡”“習慣”的顯著性值遠大于0.05，在因變量移動政務使用行為（USE）上沒有統(tǒng)計學意義；“便利條件”的顯著性值為0.01，“最高學歷”的顯著性值為0.014，在因變量移動政務使用行為（USE）上有統(tǒng)計學意義。便利條件與移動政務使用行為（USE）呈正相關；而最高學歷與移動政務使用行為（USE）呈負相關。R方?jīng)Q定了模型的預測能力，此線性模型解釋了18%的移動政務使用行為變化。F值對應的顯著性值為0.00，說明自變量對因變量有影響關系，自變量虛擬社區(qū)意識（SOVC）的B值與Beta值均大于0，B值約等于0.4，說明影響方向為正向影響（表5）。

而在虛擬社區(qū)意識（SOVC）對移動政務持續(xù)使用意愿（CIU）影響的線性模型中，加入五個控制變量后，增加解釋的R方為0.088，顯著性F變化量為0.023，是有意義的。“性別”“便利條件”“最高學歷”“年齡”的顯著性值大于0.05，在因變量移動政務持續(xù)使用意愿（CIU）上沒有統(tǒng)計學意義；“習慣”的顯著性值小于0.05，在因變量移動政務持續(xù)使用意愿（CIU）上有統(tǒng)計學意義。R方?jīng)Q定了模型的預測能力，此線性模型解釋了8.8%的移動政務平臺持續(xù)使用意愿。F值對應的顯著性值小于0.05，說明自變量對因變量有影響關系，自變量虛擬社區(qū)意識（SOVC）的B值與Beta值均大于0，說明影響方向為正面影響。習慣與移動政務持續(xù)使用意愿（CIU）呈顯著正相關。

如表6所示，將控制變量“年齡”重新編碼成為連續(xù)虛擬變量，并選取“年齡20～24歲”為對照組進行回歸分析；將定類變量“最高學歷”做虛擬化處理，并選取“本科”學歷作為對照組。

增加連續(xù)虛擬變量后，“性別”“習慣”的顯著性值大于0.05，在因變量移動政務使用行為（USE）上沒有統(tǒng)計學意義，總的來說“性別”“習慣”“年齡”對USE沒有顯著的影響?！氨憷麠l件”“最高學歷”的顯著性值小于0.05，在因變量移動政務使用行為（USE）上有統(tǒng)計學意義。

增加連續(xù)虛擬變量后，“性別”“便利條件”的顯著性值大于0.05，在因變量移動政務持續(xù)使用意愿（CIU）上沒有統(tǒng)計學意義；“習慣”的顯著性值小于0.05，在因變量移動政務持續(xù)使用意愿（CIU）上有統(tǒng)計學意義。這也和表5中的結果一致。

（四）移動政務平臺影響路徑的結構方程模型分析

此研究采用PLS-SEM（偏最小二乘結構方程模型）對研究模型進行評價，使用的軟件是SmartPLS3.0。路徑系數(shù)代表因變量與自變量之間的直接影響。本文中結構模型的路徑系數(shù)由SmartPLS3.0默認的PLS分析算法運算得出，為了結論的準確性與穩(wěn)定性，選擇的迭代次數(shù)為5000次。同時，使用了該軟件中的Bootstrapping算法反復抽取2000子樣本的方式進行多次運算，對路徑系數(shù)的顯著性進行估計。Bootstrapping算法是指利用有限的樣本數(shù)據(jù)，進行多次重置隨機抽樣，建立起足量的新樣本用來代表原來的樣本分布與特征。由于這個算法每次運算所抽取的樣本都是不同的，所以每次運算所得到的數(shù)據(jù)都是不同的，而抽取足夠多的樣本量可以使得這些數(shù)據(jù)差距變小變得很相似，從而使得對模型顯著性的估計結果更具可信度。若Bootstrapping算法運算得到的P值總是小于0.05，則表明該路徑具有顯著性。

圖2為PLS算法運算后得到的結構模型，箭頭中間的數(shù)字代表每條路徑的路徑系數(shù)R，圓形中的數(shù)字是R方，此模型解釋了11.2%的使用行為變化和3.1%的持續(xù)使用意愿的變化。

如表7所示，通過PLS算法運行結果，得到虛擬社區(qū)意識（SOVC）對移動政務平臺使用行為（USE）的影響路徑系數(shù)為0.334；通過使用Bootstrapping算法反復抽取2000子樣本進行運算對路徑系數(shù)的顯著性進行估計，得到P值為0.000，說明該路徑具有顯著性。有效的路徑表明假設H1得到了支持，即虛擬社區(qū)意識（SOVC）與公眾對移動政務平臺的使用行為（USE）呈顯著正相關。

虛擬社區(qū)意識（SOVC）對移動政務平臺持續(xù)使用意愿（CIU）的影響路徑系數(shù)為0.130；通過使用Bootstrapping算法進行運算對路徑系數(shù)的顯著性進行估計，得到P值為0.048（<0.05），有效的路徑表明假設H2得到了支持，虛擬社區(qū)意識（SOVC）與公眾持續(xù)使用移動政務平臺的意愿（CIU）呈正相關。

移動政務平臺使用行為（USE）對移動政務平臺持續(xù)使用意愿（CIU）的影響路徑系數(shù)為0.084，此路徑對應的P值為0.117（>0.05），進行多次Bootstrapping運算得出的P值始終都大于0.05，說明此路徑系數(shù)不顯著，即在此次新冠肺炎疫情背景下公眾對移動政務平臺的使用行為對持續(xù)使用意愿的影響不顯著，因此文中所構建的結構模型的中介效應不成立。

最后，將SmartPLS3.0對結構方程模型的分析結果與SPSS23的回歸分析結果進行對照，結論基本符合。

五、研究結論與啟示

（一）研究結論

本研究旨在探討虛擬社區(qū)意識在移動政務平臺使用行為與持續(xù)使用中的作用機理。基于上海市問卷調(diào)查收集的數(shù)據(jù)，研究發(fā)現(xiàn)虛擬社區(qū)意識與移動政務平臺使用行為之間的直接聯(lián)系是顯著的，虛擬社區(qū)意識與移動政務平臺持續(xù)使用意愿之間呈正相關，而移動政務平臺的使用行為與持續(xù)使用意愿沒有顯著相關性。

首先，本研究分析得出虛擬社區(qū)意識（SOVC）與公眾對移動政務平臺的使用行為呈正相關，說明假設H1成立。這個結論是與前人的研究結果一致的。①具有較強歸屬感的人會在移動政務平臺中投入更多的時間和精力，并逐漸產(chǎn)生依賴，認為自己是移動政務平臺中的一員，并會努力、自主地在該平臺發(fā)布信息，不斷影響該平臺的其他成員，同時投入更多時間向其他成員學習，與其他成員之間產(chǎn)生一種情感上的認同。

第二，使用移動政務平臺的便利條件與使用行為呈正相關，而使用移動政務平臺的習慣對持續(xù)使用行為有顯著的正向影響。

第三，虛擬社區(qū)意識（SOVC）與移動政務平臺的持續(xù)使用意愿呈正相關，說明假設H2成立。但是，移動政務平臺的使用行為與持續(xù)使用意愿沒有顯著的相關性，假設H3不成立。這與Mijail等人提出的中介效應結構模型不一致。①在本文情境下，虛擬社區(qū)意識與持續(xù)使用意愿有直接相關，而不是通過影響使用行為從而影響持續(xù)使用意愿。本文的結構模型經(jīng)分析驗證后不存在中介效應。那么如何解釋其為何沒有發(fā)生影響作用？也許可以從三方面來加以解釋：首先，中國網(wǎng)民使用手機上網(wǎng)的比例非常高，幾乎百分之百，而且對于移動政務平臺的接納度很高，日常手機支付成為常態(tài)，多數(shù)贊同為了方便可以舍棄一些隱私和安全，因而虛擬社區(qū)意識強的人自然更愿意使用移動政務平臺，移動政務平臺的持續(xù)使用意愿也就更強；而在多數(shù)西方國家，網(wǎng)民即使虛擬社區(qū)意識強，但要么考慮隱私和安全問題較多，要么移動政務平臺使用場景不是太多，對持續(xù)使用意愿的影響受到實際使用行為的調(diào)節(jié)，只有使用過程中體驗較好的人其持續(xù)使用意愿才會更強；其次，按常理，使用行為會影響持續(xù)使用意愿，使用的頻率和體驗會直接影響其持續(xù)使用意愿；如果體驗不是太好則會起相反作用，所以當使用范圍廣、頻率高但持續(xù)使用意愿不強，這說明使用的體驗不是太好，干擾了其持續(xù)使用意愿。這提醒我們要更加注重改善移動政務平臺的用戶使用體驗，優(yōu)化平臺使用流程，提高服務質(zhì)量，增加用戶黏度；最后，這可能是因為在新冠肺炎疫情的特定背景下，一些被公眾廣泛使用的功能在將來疫情結束后就會失去使用的意義；另外，公眾可能存在被動采納與使用移動政務平臺的可能性，在某些地區(qū)移動政務平臺被指定用作預約口罩等防疫物資的平臺，在全國范圍內(nèi)的大部分地區(qū)，防疫健康信息碼被用于個人健康狀況的認定。本研究的受訪者中有約17.5%是在疫情暴發(fā)之后才首次使用移動政務平臺的，疫情促進了公眾對于移動政務平臺的采納與使用行為。從之前的獨立樣本檢驗中可知，疫情期間移動政務平臺的使用行為是否是初次使用對持續(xù)使用意愿的影響有著顯著差異，或許疫情對移動政務平臺的采納與使用行為的影響不能延續(xù)到疫情結束后的后續(xù)使用中。綜上，所以才出現(xiàn)似乎與常理不符的現(xiàn)象，既然實證結果確實如此，這算是一個比較重點的發(fā)現(xiàn)。

（二）完善我國移動政務建設的啟示

由于疫情而采納與使用移動政務平臺的公眾與疫情之前就使用過移動政務平臺的公眾之間，持續(xù)使用移動政務平臺的意愿存在顯著差異。疫情期間公眾對移動政務的需求與使用對移動政務平臺的發(fā)展促進作用是巨大的，但疫情對移動政務平臺的采納與使用行為的影響可能不能延續(xù)到疫情結束后的后續(xù)使用中，政府應該采取措施提高用戶黏性與忠誠度，如更好地實現(xiàn)用戶間的互動。

在本研究中，便利條件與使用行為呈正相關，政府可以通過提升系統(tǒng)的信息易得度與設備的使用兼容度、操作容易度，促進公眾對移動政務平臺的使用行為；使用習慣與持續(xù)使用意愿呈顯著正相關，這說明習慣在移動政務平臺采納使用的后續(xù)階段是持續(xù)使用意愿的強大驅(qū)動力，政務平臺可以提高與用戶間的互動性與趣味性，設計每日打卡積分、每日互動小論壇等活動，培養(yǎng)用戶的使用習慣，從而提高用戶黏性與忠誠度。

（三）研究的局限性與展望

本研究采用線上發(fā)放調(diào)查問卷的方式進行數(shù)據(jù)收集，對我國移動政務公眾使用行為與持續(xù)使用意愿進行實證研究，有一定的理論以及現(xiàn)實基礎，但仍然存在一定的不足。

首先，移動政務的使用對象為上海的公眾，但最終收集到的有效樣本一共只有395份，在樣本數(shù)量上不足以代表我國公眾使用移動政務平臺的總體情況；并且本文選取的這395位調(diào)查對象無論在地理信息上，還是在年齡、性別、學歷等其他特征上，都不足以代表我國公眾。在未來的研究中，應該擴大調(diào)查的地域以及樣本數(shù)量，使得研究結果更具有實際意義。

第二，對于可能存在自變量與因變量互為因果或者不同變量作為因果變量的內(nèi)生性問題，本研究已經(jīng)采用結構方程識別出了中介效應，也進行了相關性檢驗排除多重共線性，所以不“存在虛假因果關系”。雖然我們選擇的變量提供了可靠的結果，但我們不能完全排除遺漏變量或非線性的可能性，這可能要在未來的研究中得到解決。

第三，本研究是在新冠肺炎疫情期間進行的，疫情的特殊性使得研究結果有一定的局限性，在平常時期的研究結果可能會有所不同。本文是對現(xiàn)有的所有移動政務平臺整體這個對象進行研究，未來的研究可以評估不同的環(huán)境背景和不同的移動政務平臺，還可以與此次新冠肺炎疫情期間的研究結論做比較，探討在不同的情境下或不同的移動政務平臺結論是否會有不同。

此外，這一研究結果又要聯(lián)系到虛擬社區(qū)意識在移動政務使用情境中的特殊性，并回答移動政務是如何構建用戶的虛擬社區(qū)意識的問題。移動政務平臺如何增強了虛擬社區(qū)意識，可能是有更大現(xiàn)實價值的研究主旨。網(wǎng)民的虛擬社區(qū)意識此前主要在政府留言板、網(wǎng)絡論壇BBS、微博PC客戶端等非移動政務平臺使用情境中形成的。對于兩微一端等移動政務平臺使用情境的虛擬社區(qū)意識，則產(chǎn)生于便攜式移動網(wǎng)絡終端設備更大的便利性使得各類移動通訊客戶端交流平臺廣泛使用從而形成了新型的更為便捷、快速、隨時隨地隨身的移動虛擬社區(qū)交流方式。這樣所形成的移動虛擬社區(qū)意識自然有其特殊性，需要對此深入的研究。有兩個問題值得關注：一個是虛擬社區(qū)意識的形成機制復雜，可能涉及到心理、經(jīng)濟、社會甚至政治等更為宏觀層面的機制，從移動政務平臺運用到增強社區(qū)意識之間作用機制的邏輯鏈條，目前并不明確，更是缺少現(xiàn)有研究文獻支撐這一論點。比如僅從公私合作視角來看，不同地方政府在建設移動政務平臺等數(shù)字政府過程中的思路和模式就呈現(xiàn)出較大差異，①更遑論其它。這里只是提出了一些初步的推論，需要后續(xù)深入研究驗證。另一個是本研究結果似乎并不支持移動政務平臺明顯增強了虛擬社區(qū)意識這一理論假設。本研究的結果表明，虛擬社區(qū)意識與移動政務平臺的持續(xù)使用意愿呈正相關，但是移動政務平臺的使用行為與持續(xù)使用意愿沒有顯著的相關性。這就是說，從現(xiàn)有研究結果難以推導出以下機制：移動政務平臺使用行為通過提高了公眾對移動政務平臺的持續(xù)使用意愿，從而增強了他們的虛擬社區(qū)意識。這說明在移動政務平臺使用行為和虛擬社區(qū)意識的中間可能存在其它尚未被識別出來的機制。因而，對于移動政務平臺的使用者如何形成良好的社區(qū)意識這一問題，后續(xù)還需更多探索性研究與驗證性研究。□

（責任編輯：石洪斌）

基金項目：國家自然科學基金面上項目“多維多層網(wǎng)絡視角下的‘互聯(lián)網(wǎng)+輿情’擴散機理及動態(tài)管控策略研究”（編號：71774111）。

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