新兴在线软件服务的用户接受影响因素研究

摘要

进入21世纪以来，信息技术(尤其是互联网技术)给企业带来了深刻的管理变革。新兴在线软件服务(Software as a Service，SaaS)正在以颠覆式创新重新谱写软件产业的格局。微软、IBM、SAP、Google、金蝶、金算盘、阿里软件等越来越多的国内外IT企业都希望通过为用户提供SaaS来增强自身产品及服务的差异化从而获取竞争优势。为加快SaaS的推广和普及，SaaS服务提供商亟需相关理论指导来促进SaaS的用户接受；而基于离线信息系统发展起来的传统个体技术接受相关理论在新兴电子服务的背景下需要做出新的解释和修正。因此，对SaaS的用户接受影响因素进行研究，具有较大的理论意义与实践价值。 本文作为这一领域的较早研究，主要目的在于通过深入剖析在线信息系统用户接受的特点，构建一个能够与SaaS特征相吻合的用户接受影响因素模型，从而更好地对SaaS用户接受做出解释。为此，本文主要提出了两个研究问题： 1.影响SaaS用户接受的主要因素有哪些? 2.影响SaaS用户接受的主要因素之间的关系如何?为研究上述两个问题，本文主要进行了两个研究： 1.开发SaaS电子服务质量量表saaSQual。本研究通过文献综述并结合对SaaS用户的306份开放式问卷调查结果提出了SaaS电子服务质量的4个维度：易用性、安全性、可靠性和响应性。接着，本研究通过基于76份问卷数据的前测和1012份问卷数据的探索性因子分析、验证性因子分析验证了这一维度结构，并得到了最终的SaaSQual量表； 2.对SaaS用户接受影响因素模型的检验。本研究首先构建了包含电子服务质量在内的SaaS用户接受影响因素模型；然后基于1532份样本数据，应用结构方程模型方法进行了数据统计分析与假设检验，对初始SaaS用户接受影响因素模型进行了修正。通过上述两个研究，本文主要得到了以下结论： 1.SaaS的电子服务质量主要由易用性、安全性、可靠性和响应性4个维度构成，这4个维度可以使用SaaSQual量表进行评价，并且都会对SaaS用户接受造成影响； 2.感知有用性、易用性、可靠性、响应性和社交影响会对用户使用SaaS的意向产生直接正向影响，而安全性只通过增强用户对SaaS有用性的感知而对用户使用SaaS的意向产生间接正向影响； 3.对于使用SaaS时间比较长的用户，安全性不会对他们使用SaaS的意向产生显著影响，但是使用SaaS时间比较短的用户，安全性仍然是他们使用SaaS过程中比较担忧的问题之一。基于上述研究结论，本文从增强SaaS感知有用性、提高电子服务质量和利用社交影响开展病毒性营销等角度为SaaS服务提供商提供了比较全面的运营策略和建议。本研究的理论贡献主要体现在以下两个方面： 1.本研究开发SaaS电子服务质量量表SaaSQual丰富了己有电子服务质量评价的研究，同时也为后续关于SaaS用户接受和服务质量管理的研究打下了基础； 2.本研究验证了TAM等技术接受相关理论在电子服务背景下的适用性，拓展了其适用范围；并且解释了电子服务质量对用户接受的影响作用，充实了技术接受研究中自变量的选择。

目录

文摘

英文文摘

论文说明：图表目录

1绪论

1.1研究背景与问题

1.1.1研究背景

1.1.2问题的提出

1.2研究内容与框架

1.2.1主要研究内容

1.2.2本文框架结构

1.3研究对象与方法

1.3.1研究对象界定

1.3.2主要研究方法

2文献综述

2.1 SaaS模式综述

2.1.1 SaaS的概念界定

2.1.2 SaaS的两大类别

2.1.3 SaaS的历史演变

2.1.4 SaaS的发展趋势

2.1.5 SaaS的用户接受

2.1.6本节内容小结

2.2技术接受研究综述

2.2.1技术接受研究的逻辑思路

2.2.2技术接受模型的发展历程

2.2.3本节内容小结

2.3服务质量研究综述

2.3.1营销领域服务质量研究的主要成果

2.3.2信息系统服务质量研究的发展历程

2.3.3电子服务质量的研究成果

2.3.4本节内容小结

3模型构建

3.1研究模型的提出

3.2变量定义与假设

3.2.1感知有用性(Perceived Usefulness)

3.2.2电子服务质量(E-Service Quality)

3.2.3社交影响(Social Influence)

3.2.4使用意向(Behavioral Intentionto Use)

4实证研究

4.1实证研究方法概述

4.1.1实证研究步骤

4.1.2问卷设计过程

4.1.3样本收集方法

4.1.4数据分析方法

4.2 SaaS电子服务质量量表SaaSQual开发

4.2.1产生题项

4.2.2量表前测

4.2.3量表修正

4.2.4量表检验

4.3 SaaS用户接受影响因素模型检验

4.3.1问卷设计与样本收集

4.3.2数据分析

4.3.3模型检验

5结果讨论

5.1原始假设检验

5.2路径效应分解

5.3概念模型修正

5.4模型调整解释

5.4.1对剔除路径γ23：感知有用性＜--可靠性的原因分析

5.4.2对剔除路径γ33：使用意向＜--安全性的原因分析

6结论与展望

6.1主要研究结论

6.2研究的创新点

6.3对业界的启示

6.3.1对SaaS服务提供商的启示

6.3.2对SaaS用户的启示

6.4研究不足与展望

参考文献

附录：调查问卷

致谢