袁順波
(浙江省社會(huì)科學(xué)院 杭州 310007)
隨著移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)和智能手機(jī)的普及,移動(dòng)商務(wù)在全球范圍內(nèi)得到了飛速發(fā)展,眾多場(chǎng)景下的移動(dòng)商務(wù)應(yīng)用如雨后春筍般涌現(xiàn)并得到社會(huì)大眾的廣泛認(rèn)可,各類(lèi)移動(dòng)商務(wù)系統(tǒng)用戶(hù)持續(xù)使用的相關(guān)話(huà)題也成為了當(dāng)下信息技術(shù)/系統(tǒng)用戶(hù)行為研究中的熱點(diǎn)。不少研究從不同的角度出發(fā),對(duì)移動(dòng)支付、移動(dòng)銀行等多種類(lèi)型的移動(dòng)商務(wù)用戶(hù)持續(xù)使用行為規(guī)律展開(kāi)調(diào)研與分析,其中,以ECM-ISC模型(Expectation-Confirmation Model of IS Continuance, 信息系統(tǒng)期望確認(rèn)模型)為基礎(chǔ)而進(jìn)行的探討是現(xiàn)有研究中的主流。ECM-ISC模型聚焦于用戶(hù)在初次使用信息技術(shù)/系統(tǒng)后是否繼續(xù)使用的行為機(jī)理,提出滿(mǎn)意度、期望確認(rèn)度和感知有用性是影響用戶(hù)持續(xù)使用意愿的重要因素[1]。與TPB(Theory of Planned Behavior,計(jì)劃行為理論)、TAM(Technology Acceptance Model,技術(shù)接受模型)等用戶(hù)采納模型相比,ECM-ISC模型對(duì)信息技術(shù)/系統(tǒng)用戶(hù)持續(xù)使用行為的解釋能力相對(duì)更優(yōu)。
截至目前,已有不少學(xué)者以ECM-ISC中部分或全部變量為基礎(chǔ)進(jìn)行移動(dòng)商務(wù)用戶(hù)持續(xù)使用研究,其結(jié)論也大多支持ECM-ISC中的假設(shè),即持續(xù)使用意愿/行為受滿(mǎn)意度、期望確認(rèn)度和感知有用性的影響。與此同時(shí),現(xiàn)有研究在影響強(qiáng)度、影響方向甚至統(tǒng)計(jì)顯著性等方面還存在著一定的差異,并未達(dá)成一致的結(jié)論。一般而言,在特定場(chǎng)景下模型的有效性不足或者研究者人為的偏差是導(dǎo)致上述差異出現(xiàn)的原因,模型的有效性不足主要指的是該模型可能并不適用于對(duì)移動(dòng)商務(wù)用戶(hù)持續(xù)使用行為進(jìn)行研究,而人為偏差則包括抽樣誤差、測(cè)量誤差、變異幅度差異、建構(gòu)效度差異以及其他數(shù)據(jù)或計(jì)算方法誤差等方面的問(wèn)題[2]。
元分析(Meta-analysis),又稱(chēng)薈萃分析,是一種對(duì)現(xiàn)有實(shí)證研究文獻(xiàn)進(jìn)行再次統(tǒng)計(jì)分析的方法,該方法可將獨(dú)立的研究結(jié)果進(jìn)行整合并形成一致性的研究結(jié)論,得到綜合性的評(píng)價(jià)結(jié)果,實(shí)現(xiàn)從個(gè)別結(jié)論到一般結(jié)論的科學(xué)歸納。同時(shí),元分析還可能識(shí)別出潛在的調(diào)節(jié)變量,發(fā)掘未來(lái)的研究問(wèn)題等[3]。有鑒于此,本文采用元分析方法,對(duì)ECM-ISC模型應(yīng)用于移動(dòng)商務(wù)用戶(hù)持續(xù)使用行為研究的有效性、變量之間關(guān)系的穩(wěn)定性以及可能的調(diào)節(jié)變量進(jìn)行驗(yàn)證,以期為后續(xù)研究提供參考。
目前信息技術(shù)/系統(tǒng)用戶(hù)持續(xù)使用行為的理論基礎(chǔ)主要分為兩大方面:基于用戶(hù)接受的相關(guān)理論和基于ECM-ISC模型的持續(xù)使用理論。在研究早期,學(xué)者大多以信息技術(shù)/系統(tǒng)接受模型為基礎(chǔ),進(jìn)一步開(kāi)展用戶(hù)持續(xù)使用的相關(guān)研究。但進(jìn)入新世紀(jì)后,越來(lái)越多的學(xué)者意識(shí)到,基于信息技術(shù)/系統(tǒng)用戶(hù)接受理論開(kāi)展持續(xù)使用研究存在著一定的局限,因而開(kāi)始探索從其他角度解釋用戶(hù)的持續(xù)使用行為規(guī)律。其中,Bhattacherjee認(rèn)為信息技術(shù)/系統(tǒng)用戶(hù)持續(xù)使用的行為規(guī)律與消費(fèi)者的再次購(gòu)買(mǎi)行為規(guī)律類(lèi)似,同樣受到滿(mǎn)意度、感知有用性等因素的影響,他以ECT(Expectation Confirmation Theory,期望確認(rèn)理論)為基礎(chǔ),從采納后用戶(hù)的心理動(dòng)機(jī)出發(fā),對(duì)影響信息技術(shù)/系統(tǒng)用戶(hù)持續(xù)使用的認(rèn)知信念和感受進(jìn)行理論驗(yàn)證后,提出了全新的ECM-ISC模型(見(jiàn)圖1)。該模型關(guān)注信息技術(shù)/系統(tǒng)采納后用戶(hù)的行為,能夠進(jìn)一步解釋用戶(hù)在初始采納后并未持續(xù)使用的前后不一致的深層次原因,而這也是TAM等模型無(wú)法解釋的現(xiàn)象[1]。
圖1 ECM-ISC模型
ECM-ISC模型主要包括期望確認(rèn)程度、感知有用性及滿(mǎn)意度等三個(gè)影響持續(xù)使用意愿的前因變量,其中,期望確認(rèn)程度直接影響用戶(hù)的有用性感知及滿(mǎn)意度、感知有用性則對(duì)滿(mǎn)意度及持續(xù)使用意愿產(chǎn)生直接影響,同時(shí),滿(mǎn)意度也是持續(xù)使用意愿的重要影響因素。Bhattacherjee指出,用戶(hù)即使在初次使用信息技術(shù)時(shí)其預(yù)期期望沒(méi)有得到有效確認(rèn)或者對(duì)信息技術(shù)/系統(tǒng)不夠滿(mǎn)意,但考慮到信息技術(shù)/系統(tǒng)對(duì)其工作或生活等是有用的,用戶(hù)還是可能會(huì)考慮持續(xù)使用該信息技術(shù)/系統(tǒng)。此后,Bhattacherjee等人在對(duì)模型進(jìn)行進(jìn)一步驗(yàn)證的時(shí)候發(fā)現(xiàn),感知有用性對(duì)滿(mǎn)意度的影響不夠穩(wěn)定,在不同環(huán)境下的實(shí)證結(jié)果不一致且理論支持有所不足,因而在修正后的模型中舍棄了該條影響路徑[4]。
ECM-ISC模型為信息技術(shù)/系統(tǒng)用戶(hù)持續(xù)使用行為研究提供了新的研究視角,從而在后續(xù)研究中得到了非常廣泛的應(yīng)用,Oghuma等人構(gòu)建了移動(dòng)即時(shí)通訊用戶(hù)持續(xù)使用模型,通過(guò)實(shí)證研究發(fā)現(xiàn)感知可用性、感知安全性、感知服務(wù)質(zhì)量以及期望確認(rèn)程度是影響其持續(xù)使用的重要因素[5];張海與姚瑞紅則以ECM-ISC模型為基礎(chǔ)構(gòu)建了移動(dòng)政務(wù)APP持續(xù)使用意愿模型,并明確了滿(mǎn)意度、感知有用性、期望確認(rèn)度、系統(tǒng)質(zhì)量等因素的作用[6]。
針對(duì)ECM-ISC的元分析,目前國(guó)內(nèi)外僅有少量相關(guān)文獻(xiàn),Lai等人對(duì)信息技術(shù)/系統(tǒng)用戶(hù)持續(xù)使用研究中基于ECM-ISC模型的期刊論文和會(huì)議論文進(jìn)行元分析,結(jié)果表明各變量之間顯著相關(guān)[7];韓嘯與李潔證實(shí)了模型中各假設(shè)均成立,不過(guò)發(fā)現(xiàn)個(gè)別變量關(guān)系的效應(yīng)值和失效安全系數(shù)偏低[3]。由上可見(jiàn),現(xiàn)有的分析均是在信息技術(shù)/系統(tǒng)整體環(huán)境下所開(kāi)展的,但不同類(lèi)型信息技術(shù)/系統(tǒng)的用戶(hù)行為規(guī)律并不完全一致,ECM-ISC模型的解釋能力也可能有所不同。因此,有必要選擇移動(dòng)商務(wù)這一類(lèi)應(yīng)用相當(dāng)廣泛的信息技術(shù)/系統(tǒng),對(duì)ECM-ISC模型的適用性、有效性及穩(wěn)定性展開(kāi)系統(tǒng)分析。
2.1研究流程完整的元分析流程一般包括文獻(xiàn)搜集、篩選分析對(duì)象、提取數(shù)據(jù)、進(jìn)行計(jì)算分析并得出結(jié)論等步驟。鑒于此,本研究將分成如下四個(gè)階段:a.從Web of Science、CNKI等國(guó)內(nèi)外數(shù)據(jù)庫(kù)中搜集與移動(dòng)商務(wù)用戶(hù)持續(xù)使用行為相關(guān)的文獻(xiàn);b.確定篩選標(biāo)準(zhǔn),選擇目標(biāo)文獻(xiàn);c.提取數(shù)據(jù),進(jìn)行計(jì)算與分析,包括基本元分析和調(diào)節(jié)作用分析;d.討論研究結(jié)果,得出研究結(jié)論。
2.2文獻(xiàn)搜集與篩選以Web of Science、ProQuest Digital Dissertation(PQDD)、中國(guó)知網(wǎng)和萬(wàn)方數(shù)據(jù)庫(kù)為文獻(xiàn)源,將“continue”“continued”“continuance”“post-adoption”等檢索詞與“mobile”組配進(jìn)行檢索并手工篩選后得到外文文獻(xiàn)53篇,以“持續(xù)”“采納后”等檢索詞與“移動(dòng)”“手機(jī)”等檢索詞組配進(jìn)行檢索并手工篩選后得到中文文獻(xiàn)71篇。
根據(jù)元分析的需要,本研究確定篩選標(biāo)準(zhǔn)如下:a.須是關(guān)于移動(dòng)商務(wù)用戶(hù)持續(xù)使用意愿或行為的實(shí)證研究;b.提供了相關(guān)的數(shù)據(jù),包括相關(guān)系數(shù)、樣本數(shù)量以及測(cè)度可靠性的相關(guān)數(shù)值;c.研究基于完整的ECM-ISC模型開(kāi)展,部分變量或影響路徑缺失的研究均予以排除;d.對(duì)各變量的界定、實(shí)證研究方法與最初提出ECM-ISC模型的文獻(xiàn)基本相同。根據(jù)以上標(biāo)準(zhǔn),最終獲得文獻(xiàn)42篇。各文獻(xiàn)的基本情況如表1所示。
表1 納入元分析的文獻(xiàn)信息
續(xù)表1 納入元分析的文獻(xiàn)信息
3.1效應(yīng)量選擇考慮到相關(guān)系數(shù)在用戶(hù)持續(xù)使用行為研究中使用相當(dāng)普遍,且易于觀測(cè)和記錄,因此本研究選擇相關(guān)系數(shù)作為測(cè)量ECM-ISC模型中變量之間關(guān)系的效應(yīng)量。同時(shí),有研究表明,在元分析中使用克朗巴哈α系數(shù)或組合信度(Composite Reliability, CR)作為效應(yīng)量對(duì)實(shí)際結(jié)果的影響有限[49]。故本研究也選擇克朗巴哈α系數(shù)或CR作為單篇文獻(xiàn)的效應(yīng)量。從42篇論文中收集到的效應(yīng)量如圖2所示,從中可以看出,效應(yīng)量值大多分布在0.5左右。
圖2 效應(yīng)量的莖葉圖
3.2模型選擇元分析中的模型有固定效應(yīng)模型和隨機(jī)效應(yīng)模型,固定效應(yīng)模型假設(shè)全部的樣本來(lái)自同一群體,因此有固定的效應(yīng)量。隨機(jī)效應(yīng)模型則假設(shè)樣本來(lái)自不同的群體,有不同的平均效應(yīng)量。考慮到國(guó)內(nèi)外文獻(xiàn)之間的異質(zhì)性,本研究選擇Hall以及Hunter等人提出的隨機(jī)效應(yīng)模型[50-51]。
3.3分析結(jié)果
3.3.1 合并效應(yīng)量 合并效應(yīng)量可反映變量間作用強(qiáng)度的大小。本研究使用克朗巴哈α系數(shù)或CR表示不同文獻(xiàn)中各變量的原始效應(yīng)量,在此基礎(chǔ)之上,采用Hunter-Schmidt方法,得到合并效應(yīng)量r(見(jiàn)表2),其計(jì)算公式為:
(1)
公式(1)中n代表單篇文獻(xiàn)中樣本數(shù)量的大小,ri是單篇文獻(xiàn)中的效應(yīng)量,k是搜集到的論文總數(shù)。從表2可以看出,各合并效應(yīng)量處于0.5~0.7的區(qū)間之中。
(2)
(3)
最終得出的樣本效應(yīng)量方差Varr:
(4)
從表2可以看出,最小的樣本效應(yīng)量方差值為0.0164,最大的則為0.0264,均處于可接受的范圍之內(nèi)。
3.3.3 置信區(qū)間 基于樣本效應(yīng)量方差,計(jì)算效應(yīng)量在置信水平為95%時(shí)的置信區(qū)間(Credibility Intervals, CI)
(5)
從表2可以看出,各CI值均大于0。
3.3.4 失安全系數(shù) 失安全系數(shù)(Fail-Safe Number, FSN)是使用最早和最廣泛的用于預(yù)測(cè)發(fā)表偏差的指標(biāo),它表示需要多少未發(fā)表的文章使已得到的顯著的結(jié)果變?yōu)椴伙@著。其計(jì)算公式為:
(6)
其中,Zi為由FisherZ分?jǐn)?shù)轉(zhuǎn)換而來(lái)的Z分?jǐn)?shù),k為文獻(xiàn)數(shù)量。結(jié)果顯示,各失安全系數(shù)值均相當(dāng)理想。
3.3.5 校正后的分析值 由于在測(cè)量誤差的影響下文獻(xiàn)中的原始效應(yīng)量(相關(guān)系數(shù))相較于實(shí)際值偏小,因此需要對(duì)原始效應(yīng)量進(jìn)行測(cè)量誤差的校正,其計(jì)算方法如公式(7)所示。
(7)
表2 基本元分析結(jié)果
4.1調(diào)節(jié)變量的選擇已有相關(guān)研究發(fā)現(xiàn)信息技術(shù)/系統(tǒng)用戶(hù)持續(xù)使用行為受到信任、年齡、文化等因素的調(diào)節(jié)作用,如Kourouthanassis等人的研究表明用戶(hù)自畫(huà)像和信任在滿(mǎn)意度對(duì)持續(xù)使用的影響上起著調(diào)節(jié)作用[52];Tan等人發(fā)現(xiàn)感知有用性對(duì)IT用戶(hù)持續(xù)使用的影響受到隱私關(guān)注的調(diào)節(jié)[53]。
學(xué)生群體接受性較強(qiáng)且信息收集相對(duì)較易,因而以學(xué)生群體為樣本在用戶(hù)行為研究中較為常見(jiàn),但也有研究認(rèn)為學(xué)生是一類(lèi)相對(duì)特殊的群體,在校學(xué)生使用移動(dòng)商務(wù)應(yīng)用的動(dòng)機(jī)大都出于其生活習(xí)慣,而且大部分學(xué)生在移動(dòng)商務(wù)中僅扮演消費(fèi)者的角色,對(duì)移動(dòng)商務(wù)應(yīng)用的需求與其他用戶(hù)群體可能會(huì)有一定的區(qū)別,因而難以代表一般的用戶(hù)群體。如Wu等人指出,用戶(hù)群體(學(xué)生/非學(xué)生)對(duì)TAM模型中各變量之間的關(guān)系以及信任對(duì)感知有用性的影響均有調(diào)節(jié)作用[54]。但也有研究發(fā)現(xiàn)前因變量對(duì)IT持續(xù)使用的影響不受用戶(hù)群體的調(diào)節(jié)[2]。
文化是因人類(lèi)共同生活的需要所創(chuàng)造出來(lái)的,同時(shí)也在它所涵蓋的范圍內(nèi)和不同的層面發(fā)揮著重要的功能和作用,人們的飲食起居、性格、習(xí)慣等等無(wú)不受文化潛移默化的影響。一般而言,國(guó)內(nèi)受到儒家文化的影響,人們的性格習(xí)慣偏向謙虛內(nèi)斂,而國(guó)外則更注重自由與開(kāi)放。如Hsu等人的研究發(fā)現(xiàn)自我呈現(xiàn)、信息查尋對(duì)社交媒體持續(xù)使用意愿的作用受到文化的調(diào)節(jié)[55]。
上述變量對(duì)移動(dòng)商務(wù)用戶(hù)的持續(xù)使用行為均有可能具有調(diào)節(jié)效應(yīng),但基于所收集文獻(xiàn)中各變量及樣本的實(shí)際情況,本研究選擇了用戶(hù)群體和文化這兩個(gè)變量,就其在移動(dòng)商務(wù)情景下對(duì)ECM-ISC模型中各變量之間關(guān)系的調(diào)節(jié)作用進(jìn)行分析。
4.2分析結(jié)果以SPSS軟件并結(jié)合Field & Gillet編寫(xiě)的宏,得到用戶(hù)群體和文化的調(diào)節(jié)作用結(jié)果(見(jiàn)表3)。
表3 調(diào)節(jié)效應(yīng)分析結(jié)果
從表3可以看出,就前因變量對(duì)移動(dòng)商務(wù)持續(xù)使用行為的影響而言,用戶(hù)群體和文化兩個(gè)因素并沒(méi)有顯著的調(diào)節(jié)作用,說(shuō)明學(xué)生在移動(dòng)商務(wù)應(yīng)用的持續(xù)使用行為上與其他一般群體并無(wú)太大區(qū)別,而文化對(duì)于人們“物質(zhì)”生活的影響也并無(wú)顯著作用。
a.在移動(dòng)商務(wù)用戶(hù)持續(xù)使用行為中,ECM-ISC模型中各合并效應(yīng)量都是顯著的,且處在0.5-0.7的區(qū)間中,表明ECM-ISC模型中各變量之間的關(guān)系處于中等以上的范圍,這有效地說(shuō)明了ECM-ISC模型中各假設(shè)是成立的,也表明ECM-ISC模型對(duì)于解釋移動(dòng)商務(wù)用戶(hù)持續(xù)使用行為是有效的(見(jiàn)圖3)。事實(shí)上,ECM-ISC模型已被大量研究作為解釋各類(lèi)信息系統(tǒng)用戶(hù)持續(xù)使用規(guī)律的理論基礎(chǔ)與模型,其作用也得到了廣泛的驗(yàn)證與認(rèn)可。移動(dòng)商務(wù)平臺(tái)作為信息系統(tǒng)應(yīng)用于商貿(mào)領(lǐng)域的典型代表,擁有信息系統(tǒng)所應(yīng)具備的共性,如對(duì)于用戶(hù)而言,移動(dòng)商務(wù)平臺(tái)必須能匹配其工作、生活中的需求,能提升工作績(jī)效或解決生活中的問(wèn)題。因此,ECM-ISC模型可有效解釋移動(dòng)商務(wù)用戶(hù)持續(xù)使用行為是在情理之中的。
圖3 ECM-ISC 模型變量關(guān)系效應(yīng)值示意圖
b.元分析結(jié)果顯示,合并效應(yīng)量的方差都處在可接受的范圍內(nèi)(0.01-0.03),其原因可能是樣本的效應(yīng)量來(lái)自于不同的調(diào)查樣本,不同的調(diào)查樣本都有自己的效應(yīng)量,而這正是隨機(jī)效應(yīng)模型期望得到的結(jié)果。當(dāng)然,不同樣本有不同的效應(yīng)量,也表明ECM-ISC模型中各變量之間的關(guān)系可能會(huì)受到諸如教育程度、年齡、性別等因素的調(diào)節(jié),因此應(yīng)用ECM-ISC模型來(lái)解釋移動(dòng)商務(wù)應(yīng)用的持續(xù)使用行為時(shí),不同的研究得出的結(jié)論可能會(huì)有所差異。
c.就ECM-ISC模型中五組變量之間的關(guān)系而言,相關(guān)性最強(qiáng)的為滿(mǎn)意度-持續(xù)使用意愿(SAT-CI, r=0.640),相關(guān)性最弱的為期望確認(rèn)程度-感知有用性(CON-PU, r=0.553),但兩者之間差距較小,說(shuō)明在移動(dòng)商務(wù)場(chǎng)景下,期望確認(rèn)程度、感知有用性、滿(mǎn)意度是持續(xù)使用意愿的重要影響因素,同時(shí)相互之間的關(guān)系也相當(dāng)緊密。同時(shí),校正前和校正后的效應(yīng)量都顯示出各變量之間存在著較大的相關(guān)性,也與現(xiàn)有的相關(guān)研究(如納入此次分析的文獻(xiàn))的結(jié)果基本保持一致。一般而言,移動(dòng)商務(wù)主要面向的是社會(huì)大眾,重點(diǎn)關(guān)注的是用戶(hù)生活中的各類(lèi)需求,如針對(duì)用戶(hù)購(gòu)物的移動(dòng)購(gòu)物、解決用戶(hù)線(xiàn)上社交的移動(dòng)社交媒體等,用戶(hù)更為關(guān)注移動(dòng)商務(wù)平臺(tái)能否有效解決問(wèn)題,其自主選擇權(quán)也相對(duì)更大,若其在使用后覺(jué)得不滿(mǎn)意或使用體驗(yàn)與在使用前對(duì)移動(dòng)商務(wù)的期望之間存在較大差距,則很有可能放棄繼續(xù)使用,這也在本次元分析中得到了證實(shí)。
d.雖然Bhattacherjee等人在修正后的ECM-ISC模型中舍棄了感知有用性-滿(mǎn)意度(PU-SAT)這一影響路徑,不過(guò)不少學(xué)者在后續(xù)研究中仍然在考察感知有用性對(duì)移動(dòng)商務(wù)用戶(hù)滿(mǎn)意度的影響,而本研究的分析結(jié)果也證明感知有用性對(duì)滿(mǎn)意度存在著顯著的影響(r=0.570)。今后相關(guān)研究可考慮在此基礎(chǔ)之上,對(duì)二者之間的關(guān)系進(jìn)行進(jìn)一步的探討,以更準(zhǔn)確地把握移動(dòng)商務(wù)用戶(hù)持續(xù)使用行為規(guī)律。
e.基于各效應(yīng)值的均值和樣本方差所得到效應(yīng)值的95%置信區(qū)間,校正前和校正后的區(qū)間值均不包含零,說(shuō)明各效應(yīng)值顯著不為零。一般而言,95%置信區(qū)間可揭示給定變量之間的相關(guān)程度有95%的概率落在指定的區(qū)間內(nèi),本研究的結(jié)果顯示各置信區(qū)間的下限值較大,說(shuō)明ECM-ISC模型中各變量之間影響強(qiáng)度較大。
f.五組變量關(guān)系中,最小的失安全系數(shù)值為93464(CON-PU),最大值為135513(CON-SAT)。一般而言,失安全系數(shù)反映的是當(dāng)元分析結(jié)果具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義時(shí),為排除發(fā)表偏差的可能,最少需要計(jì)算多少個(gè)未發(fā)表的研究報(bào)告才能使研究結(jié)論發(fā)生逆轉(zhuǎn),失安全系數(shù)越大說(shuō)明元分析結(jié)果越穩(wěn)定,結(jié)論被推翻的可能性越小。本研究中所有變量關(guān)系的失安全系數(shù)值均較大,說(shuō)明在移動(dòng)商務(wù)情景下,ECM-ISC模型中各變量之間的關(guān)系相當(dāng)穩(wěn)定,也表明基于ECM-ISC模型開(kāi)展移動(dòng)商務(wù)用戶(hù)持續(xù)使用行為研究是科學(xué)、合理的。
g.用戶(hù)群體對(duì)ECM-ISC模型中各變量之間的關(guān)系不存在調(diào)節(jié)作用,這表明在校學(xué)生可以代表一般群體作為持續(xù)使用行為的研究對(duì)象,不過(guò)已有研究發(fā)現(xiàn)用戶(hù)群體(學(xué)生/非學(xué)生)對(duì)IT接受行為具有調(diào)節(jié)作用[56]。因此,后續(xù)研究可就不同移動(dòng)商務(wù)用戶(hù)群體的行為進(jìn)行更多的調(diào)查與分析。與此類(lèi)似,文化的調(diào)節(jié)作用在社交媒體和移動(dòng)商務(wù)應(yīng)用的持續(xù)使用行為中呈現(xiàn)了不一致的結(jié)果,這表明文化對(duì)于不同的IT應(yīng)用可能存在不同的影響。
用戶(hù)采納是移動(dòng)商務(wù)成功的第一步,而持續(xù)使用則是影響其長(zhǎng)期發(fā)展并最終能否取得成功的關(guān)鍵因素。本研究使用H-S 等人提出的隨機(jī)效應(yīng)模型對(duì)基于期望確認(rèn)的移動(dòng)商務(wù)用戶(hù)持續(xù)使用研究進(jìn)行了元分析,其結(jié)果支持ECM-ISC模型的假設(shè)。同時(shí),本研究假設(shè)用戶(hù)群體和文化是移動(dòng)商務(wù)情境下ECM-ISC模型中的調(diào)節(jié)變量,但分析結(jié)果與假設(shè)相反,兩者均無(wú)調(diào)節(jié)作用,在未來(lái)的研究中有必要再作進(jìn)一步的探索。此外,本研究還驗(yàn)證了從原始ECM模型中被舍棄的關(guān)系“感知有用性-滿(mǎn)意度”的有效性,后續(xù)研究可對(duì)此關(guān)系的有效性、關(guān)系的意義和影響強(qiáng)度等方面開(kāi)展更加深入、全面的探討。