基于tam拓展模型的网约车用户使用意愿影响因素研究

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1、基于TAM拓展模型的网约车用户使用意愿影响因素研究[摘要]文章在TAM模型和社会交换理论的基础上，引入感知趣味和感知价格等变量，对TAM模型进行延伸和拓展，构建网约车用户使用意愿影响因素模型，并对模型进行了实证研究。研究表明，网约车用户的使用意愿受到感知有用性、感知易用性、感知风险和感知趣味4个因素不同程度的影响；感知价格对网约车用户的使用意愿和使用行为影响并不显著；感知有用性受到感知易用性的明显影响；同时感知有用性和使用意愿不同程度地影响用户的使用行为。研究模型拟合良好，较好地解释了网约车用户使用意愿的影响因素。[关键词]网约车；TAM模型；社会

2、交换理论；使用意愿[DOI]1013939/jcnkizgsc2017340961引言经济的高速发展使得社会由短缺经济逐步过渡到过剩经济，同时伴随着移动互联网、智能移动终端、大数据和云计算的快速发展，共享经济蓬勃发展起来。共享经济正在改造着传统的各行各业，在出行市场，网络约车的快速发展使其成为共享经济的代名词。网约车作为一种新兴的业态，在学术界还鲜有学者对其进行深入的实证研究，尤其是对网约车用户使用意愿影响因素的研究更是十分匮乏。在此背景下，本文尝试在TAM模型、社会交换理论的基础上，根据网约车业态的特点引入感知趣味和感知价格两个变量，以新的视角来

3、构建网约车用户使用意愿影响因素模型，在理论上对TAM经典模型进行拓展，使其解释范围更广；在实践上通过数据分析为网约车平台企业提供相关的理论支持和管理建议。2文献回顾与理论基础21文献回顾通过检索文献发现，国内外学者对网约车行业的实证研究还很少，尤其是对网约车用户使用意愿影响因素的研究更是极度欠缺，通过在中国知网检索发现，目前有林玉川基于TAM及其扩展模型，引入感知风险、感知娱乐性、感知价格水平等外部变量，构建出了打车软件的用户使用模型，并且运用实证的方法对国内打车软件的用户行为进行了研究；孟健等从UTAUT模型和初始信任理论出发，在研究中引入了感知

4、趣味、感知安全、感知价格水平等影响变量，建立相关模型，对打车软件用户的使用意愿影响因素进行了实证研究。22研究理论基础221TAM模型（TecnologyAcceptanceModel）TAM模型最初用来解释并预测消费者和一特定的信息系统进行多方面的交互后，是否愿意继续使用该系统。[3-4]一般来讲，用户使用网约车是通过移动端的App实现的，从本质上来讲，这种新型的移动软件也是信息技术在移动端的垂直深入，基于此本文在TAM模型的基础上，选取了感知易用性和感知有用性两个变量来构建本文的研究模型。222社会交换理论社会交换理论最早由社会学家霍曼斯（Ho

5、mans）提出，霍曼斯认为人类的一切行为都受到某种能够带来奖励和报酬的交换活动的支配。从某种意义上讲，社会交换理论为研究网约车用户使用意愿提供了一个新的视角，通常情况下用户的决策可以被描述为对某一行为带来的收益与风险的博弈，因此我们可以模拟用户是否使用网约车的决策过程，可以表述为：F（感知利益，感知风险）。3模型建立与研究假设31模型建立本文基于TAM模型和社会交换理论在移动应用用户使用意愿的现有研究，同时依据网约车行业自身特点引入了感知趣味和感知价格两个影响变量，建立如图1所示的研究模型。图1网约车用户使用意愿影响因素模型32研究假设基于TAM模

6、型、社会交换理论和网约车业态的自身特点，本文提出如下假设：H1：用户对网约车的感知有用性正向影响其使用意愿。H2：用户对网约车的感知易用性正向影响其使用意愿。H3：用户对网约车的感知易用性正向影?其感知有用性。H4：用户对网约车的感知风险负向影响其使用意愿。H5：用户对网约车的感知趣味正向影响其使用意愿。H6：用户对网约车的感知价格负向影响其使用意愿。H7：用户对网约车的使用意愿正向影响其使用行为。H8：用户对网约车的感知有用性正向影响其使用行为。H9：用户对网约车的感知价格负向影响其使用行为。4数据收集与研究方法41量表设计文章所建模型包含7个测

7、量变量，分别为感知有用性（PU）、感知易用性（PEU）、感知风险（PR）、感知趣味（PPF）、感知价格（PPL）、使用意愿（UI）、使用行为（UB）。每一个测量变量都由相应的测量题项构成，测量题项采用了5点里克特量表的形式，被试者在（1）“非常不同意”和（5）“非常同意”中进行选择。为了保证量表的效度，本文在量表设计中参考了国内外相关文献中成熟的量表，在此基础上结合网约车自身的特点和问卷预调查的结果，对量表进行了一定程度的修改和调整。42数据收集为了确保问卷和量表设计的合理性和有效性，文章的调查分为预调查和正式调查两个阶段，问卷发放采取随机抽样调查

8、的方式。预调查阶段，线上发放问卷100份，共收到有效问卷85份，对有效数据分析和处理后，对问卷的题项进行了进一步的优化，最