it强制使用环境下员工象征接受模型研究

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1、IT强制使用环境下员工象征接受模型研宄摘要：基于ECM模型，提出一个分析信息技术强制使用环境下的员工象征接受综合模型。通过调查问卷收集数据，利用SPSS进行信度与效度分析，并采用AMOS对研究模型的假设进行检验。研宄结果表明，该模型能够很好地预测和解释信息技术强制使用环境下的员工象征接受行为。关键词：强制使用ECM象征接受信息技术分类号:C931.61、引言用户接受一直是信息技术(简称IT)领域的热点话题，国内外很多学者纷纷从行为科学的角度，借助技术接受模型(technologyacceptancemode，TAM)、期望确认模型(expectation

2、confirmationmodel，ECM)、理性行为理论(theoryofreasonedaction，TRA)等来研宄IT接受及持续使用行为，找出了影响用户接受的关键因素。但这些模型都以用户自愿使用IT为前提，假设用户对技术具有选择权。而当前组织越来越依赖于IT，员工被强制而非自愿使用IT，因此很难从其使用行为判断员工是否真正接受IT。Wang认为只有当员工在意愿上接受IT时，创新使用行为才可能会出现。同时员工的心理接受程度不同，其使用方式也存在差异，并产生不同的IT绩效。因此，在IT强制使用环境下，员工自愿接受非常重要。但当前大部分研究都以个体自愿

3、使用IT为前提，只有少数学者关注强制使用环境下的员工接受行为。Karahanna提出使用“象征接受”表示强制使用环境下员工对IT的心理接受程度，我国学者胡安安、黄丽华也从文化视角提出中国企业员工ERP象征接受概念模型，但至今仍缺乏对我国企业IT强制使用环境下员工象征接受的实证研宄，无法揭示出各因素对员工象征接受的影响机理。为了探索我国企业IT强制使用环境下，员工象征接受的影响因素及其作用机理，本文借鉴ECM模型，提出员工IT象征接受概念模型，并通过数据证明模型中各变量对象征接受的影响作用，为促进我国企业员工象征接受、改善员工IT绩效提供一定的理论依据。2

4、、理论模型与假设对于强制使用环境下的IT绩效，员工心理接受比行为意向更加重要。Karahanna利用“象征接受”代替“行为意向”，测度员工对IT的渴望、兴奋及热情度，以此来研究其心理接受程度。员工被企业强制使用IT后，在使用过程中通过对IT的判断和感知产生自愿使用意图，其心理接受过程实际上是一种采纳后行为，与用户采纳后的持续使用行为类似。因此，本文借鉴IT持续使用研究中的ECM模型，用“象征接受”代替“持续使用意向”，并结合强制使用环境的特点，综合考虑影响象征接受的其他因素，研宄强制使用环境下的员工心理接受行为。ECM模型是Bhattacherjee在2

5、001年基于消费者行为学的期望确认理论和经典TAM模型，提出的一个解释IT用户持续使用意向的模型。ECM模型包含4个因素：期望确认度、感知有用性、满意度和持续使用意向，并指出期望确认度积极影响感知有用性和满意度，感知有用性和满意度积极影响用户持续使用意向，同时感知有用性又积极影响满意度。首先，本文基于ECM模型的内核，用“象征接受”代替“持续使用意向”，提出如下假设：Hla：强制使用环境下员工的期望确认度将积极影响感知有用性；H2b：强制使用环境下员工的期望确认度将积极影响满意度；H1C：强制使用环境下员工的感知有用性将积极影响满意度；Hid：强制使用环

6、境下员工的感知有用性将积极影响象征接受；Hie：强制使用环境下员工的满意度将积极影响象征接受。任务技术匹配是指信息技术工具和员工工作的匹配度，反映了技术辅助完成工作的程度。Dishaw认为任务技术匹配影响个人的实际使用情况及个人对信息技术的态度。IT实施后会对员工的工作方式和内容带来改变，引起员工的抵制情绪和恐惧，从而影响其心理接受程度。员工在使用过程中，会对信息技术进行判断，如果其任务技术匹配度高，能很好地与其工作相结合，员工就会认为IT对其工作有帮助，其感知有用性就会增强。同时，任务技术匹配度高，员工就可以利用IT更好地完成工作，其心理抵触行为会减少

7、，满意度和心理接受程度也会越高。因此，本义提出如下假设：H2a：强制使用环境下员工感知的任务技术匹配度将积极影响感知有用性；H2b：强制使用环境下员工感知的任务技术匹配度将积极影u向满意度；H2c：强制使用环境下员工感知的任务技术匹配度将积极影响象征接受。主观规范是指个人在考虑执行某一行为时，他认为和自己有重要关系的人是否同意他的行为，即预期从事某一行为会受到的社会压力。Rawstome指出在强制使用环境下，主观规范对员工象征接受有重要影响作用。对于企业员工来讲，他处于企业社会关系环境中，其态度、观点及行为受到企业中相关人员的影响。IT的实施过程涉及部门

8、较广、人员较多，并具有较高的强制性，其基层员工受到企业内部环境的影II向会更加明