梁昌裔 楊金鑫 邵帥 鄭一曉
(中國政法大學 北京 100091)
招聘是傳統(tǒng)人力資源管理六大模塊之一,移動互聯(lián)網的發(fā)展催生出App線上招聘的新模式,即在手機端的App上,用人單位采用線上招聘,求職者進行線上求職。根據手機用戶使用App的頻數,通常可將手機用戶的行為分為App的初次使用和App的持續(xù)使用兩個階段。因此,探究大學生群體對求職App的持續(xù)性使用意愿關系到不同求職App的運營商如何在競爭激烈的求職App市場搶占市場份額,并且保持較高的瀏覽量和用戶量,以吸引更多優(yōu)質的企業(yè)入駐,形成良性循環(huán)。
本文將在文獻回顧的基礎上提出求職App對于大學生用戶群體持續(xù)性使用意愿的研究模型(見圖1)。期望確認理論旨在探討市場消費者是否愿意多次購買某一種產品或服務。該理論構建了消費者購前期望與購后績效表現的比較,以評估消費的滿意度,并作為下次購買或使用時的參考依據。新的信息系統(tǒng)持續(xù)使用模型認為,用戶群體繼續(xù)使用信息系統(tǒng)的意愿和消費者反復購買某一種商品或服務這一基本邏輯極為相似,它顛覆了傳統(tǒng)的用戶采納研究,該模型的四個變量為感知有用性、滿意度、期望確認程度、持續(xù)使用意愿;信息系統(tǒng)成功模型是解釋關于企業(yè)投資開發(fā)的某個信息系統(tǒng)成功與否的評價。后來在原有系統(tǒng)質量和信息質量的變量基礎上增加服務質量,該研究證明這三個變量均對用戶的滿意度產生顯著正向的影響,進而對用戶的持續(xù)使用意愿產生影響。理性行為理論的主觀規(guī)范最早源于社會心理學的研究,運用于對人們的某些行為進行解釋和預測。該理論認為主觀規(guī)范是指人在做出某種行為時,受到外界環(huán)境影響而促使其為某種行為的動因。因此本文基于上述理論提出H1-H7的假設并建立結構方程模型(如圖1所示),每條假設路徑均為正向:
H1:期望確認度正向顯著影響大學生用戶對求職App的感知有用性;
H2:期望確認度正向顯著影響大學生用戶對求職App的滿意度;
H3:感知有用性正向顯著影響大學生用戶對求職App的滿意度;
H4:感知有用性正向顯著影響大學生用戶對求職App的持續(xù)使用意愿;
H5:滿意度正向顯著影響大學生用戶對求職App的持續(xù)使用意愿;
H6a:系統(tǒng)質量正向顯著影響大學生用戶對求職App的滿意度;
做法:準備好材料,豬肉絞成肉泥,蒜頭切成末,香蔥切成末。加入鹽、胡椒粉、老酒,攪拌均勻后再加入蔥花、蒜末。均勻地裹上生粉。肉丸不需要太大,待油溫七八成熱時放肉丸,炸至金黃時撈出,可搭配彩椒或土豆條一起食用。
H6b:服務質量正向顯著影響大學生用戶對求職App的滿意度;
H6c:信息質量正向顯著影響大學生用戶對求職App的滿意度。
本文采用線上問卷進行數據的采集。線上問卷采集的手段選擇了問卷星在線調查平臺上制作和發(fā)布。調查問卷主要分為三個部分:研究介紹、調查對象的人口特征和量表部分。所有的觀測變量即問卷的題項直接或間接參考已有研究的成熟量表,因此可以保證問卷題項的科學性。本研究于2023年多次進行了線上問卷的發(fā)布和收集。最終本次問卷調查總共回收378份,在對其中30份不合格問卷進行篩除后,有效問卷共348份,有效問卷占回收問卷總量的92.06%,有效問卷量是問卷量表題項之和的10倍以上,滿足問卷調查樣本數量的要求。
本次有效問卷被調查者的基本情況:性別方面,男性占49.71%、女性占50.29%;教育程度,??普?5.11%、本科占49.14%、研究生占5.75%;每日使用頻率方面,少于一次的占31.61%、1~2次的占20.69%、3~4次的占26.72%、4次以上的占20.98%;在App平臺選擇方面,占總人數比例前三名分別為智聯(lián)招聘、前程無憂、Boss直聘,該統(tǒng)計結果與艾瑞咨詢報告的2022年中國網絡招聘App月總有效使用時間統(tǒng)計排名的前三名一致,這在一定程度上反映了本次調查數據具有較好的代表性。
本文首先運用SPSS 26.0和SPSSAU統(tǒng)計平臺對測量模型進行信效度檢驗。首先,表1中各題項的Cronbach’s α的信度系數值均達到0.9,說明研究數據信度質量很高;其次,本次針對共8個因子,以及26個分析項進行驗證性因子分析(CFA)。從表1可知,針對測量關系來看:8個因子對應的平均方差提取量AVE值全部大于0.5,且組合信度CR值全部高于0.7,意味著本次分析數據具有良好的聚合(收斂)效度。從表2可見,每個因子的AVE值平方根均顯著大于該因子與其他因子的相關系數,說明量表具有較好的區(qū)別效度。
表1 各因子標準負荷、Cronbach’sα、CR和AVE值
本文運用AMOS 27.0對初始理論模型進行結構方程模型分析。首先,為保證數據與理論模型相符,需要對模型的擬合度進行檢查。根據結構方程模型擬合標準,初始理論模型中的各擬合度:CMIN/DF(卡方值比自由度)=15.244,GFI=0.921,AGFI=0.682,TLI=0.843,CFI=0.950,RMSEA=0.203。在與擬合標準進行比較后發(fā)現,初始理論模型擬合程度不符合標準,因此,有必要做進一步修訂?;贏MOS軟件給出的模型修正指標(ModificationIndex),遵循每一次只對一條路進行校正,每次修改1條,執(zhí)行1次操作,且增列參數關系與結構方程模型假設不相悖。修正過程如下:期望確認程度與感知有用性的殘差項建立共變關系,可降低卡方值約63;主觀規(guī)范與滿意度的殘差項建立共變關系,可降低卡方值約10。經過擬合修正后,最終模型擬合指數如表3所示。
表3 結構方程模型適配度指數接受標準和數據擬合結果
模型修正完成后,各項指標均符合要求。整個模型對大學生用戶持續(xù)使用意愿的解釋率為67.8%,研究模型總體具有較好的解釋能力。修正模型的標準化相關系數如圖2所示,結果顯示所有假設路徑均顯著,其中H6a和H6b的顯著性水平小于0.01,其余假設顯著性水平均小于0.001。
圖2 求職類App大學生用戶持續(xù)使用意愿影響的模型(標準化系數)
假設H1~H5均成立,說明本文選擇以ECM-ISC模型為基礎提出的5個假設均成立。由此證明ECM-ISC模型在以求職App為特定對象的研究中仍有較強的適用性。由圖2可知,滿意度對持續(xù)使用意愿的影響最大,用戶對求職App的使用體驗越滿意,其持續(xù)使用意愿越強烈,這與類似的持續(xù)使用意愿研究相一致;假設H6a、H6b、H6c均成立,表明本文引入的理論框架信息系統(tǒng)成功模型提出的3個假設全部成立。說明在探討大學生對求職App的滿意度問題上,信息系統(tǒng)成功模型仍有較強的解釋力度和參考價值。
由圖2可知,信息質量的影響程度最大,系統(tǒng)質量次之,服務質量最小。由圖2可以看出,大學生用戶首先看重的是求職App信息的質量:反映出大學生最渴望獲取到內容真實且具有時效性的招聘信息。同時,系統(tǒng)質量對大學生用戶的滿意度也起著影響作用:App系統(tǒng)是否穩(wěn)定、操作界面是否符合用戶習慣、個人數據是否安全等,在很大程度上決定了用戶的體驗感。此外,服務質量也對滿意度有影響作用:豐富的應用可以滿足用戶不同的使用需求、及時的提醒服務提升用戶對于相關信息的獲取效率、有效的求職指引可以為用戶提供參考;假設H7成立,證明了本文引入理性行為理論中的主觀規(guī)范作為自變量的假設是成立的,從相關系數可以看出,主觀規(guī)范對持續(xù)使用意愿的影響較大。大學生群體接受產品和服務時,容易受親戚或同輩的影響,可能基于從眾的心理去接受某個產品或服務。
(1)進一步優(yōu)化求職App,提升系統(tǒng)性能。保證系統(tǒng)性能是任何成功App的首要條件,也是提升用戶感知有用性和滿意度的重要因素。一方面,求職App的開發(fā)者在設計應用功能和應用架構之初,應當明確核心價值、強調主要功能,使得求職App的UI設計符合用戶使用習慣;另一方面,在應用布局上要做到刪繁就簡與合理規(guī)劃,盡可能地減少多余或非必要的布局控件,使整個求職App的布局層更加清晰。通過系統(tǒng)性能的優(yōu)化工作,保證使用界面滿足用戶的使用偏好。
(2)完善隱私系統(tǒng),加強用戶信息安全。大數據時代,App業(yè)務的隱私合規(guī)問題愈發(fā)受到社會的重視,政府部門加大了數據保護的執(zhí)法力度。對于隱私安全的保護,求職App一方面應保證采集行為的合理性,特別是收集范圍應不超出業(yè)務功能實際需要,不收集與提供的服務無關的個人信息;另一方面,應嚴格履行數據收集的告知義務,例如在用戶注冊過程中推送的《隱私政策》,須告知用戶主體同意App提供者收集并使用的具體個人信息。
(3)豐富求職App的服務種類,提升用戶體驗感。當前求職App的服務較為單一化和同質化,未來產品的設計者可通過增加有針對性的增值服務來提高用戶的產品體驗,進而提高用戶滿意度。從求職者的角度來看,對于不同類型的求職者可以提供線上咨詢服務,例如大學生面試、簡歷和職業(yè)規(guī)劃等有針對性的咨詢服務。
(4)加大宣傳力度,注重口碑營銷。經過分析,證明主觀規(guī)范對于App的持續(xù)使用意愿有顯著影響和大學生用戶容易受到朋輩的影響而使用求職App。此外,App的用戶口碑對大學生用戶的選擇有著至關重要的影響。因此,求職App的運營商可以拓寬營銷渠道,利用網站廣告、軟件廣告、短視頻等新媒體手段大力宣傳App,并且可以選擇求職App的大學生用戶喜愛的公眾人物為App代言,形成良好的口碑,以此來維護甚至擴大其用戶群體。