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本书主要从五个理论视角包括信息系统视角、社会心理学视角、用户体验视角、信任视角、隐私视角对移动商务用户行为进行了研究，涉及到UTAUT、TTF、ECT、IS成功模型、社会影响理论、社会资本理论、社会认知理论、流体验理论、信任理论、隐私理论等多个理论基础，研究了移动银行、移动支付、移动社区、移动购物、移动即时通信、移动LBS等多场景下用户行为机理，发现了影响技术采纳、用户持续使用、忠诚度等的因素。
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| 內容簡介： |
移动商务用户行为是信息系统领域的一个研究热点。如何采取有效措施改善用户体验、促进用户行为（包括采纳和持续使用），从而实现用户保持，进而获取竞争优势，是移动服务商亟须解决的问题。本书从信息系统、社会心理学、用户体验、信任、隐私5个理论视角对移动商务用户行为进行了研究，基于UTAUT、TTF、ECT、IS成功模型、社会影响、社会资本、社会认知、流体验、信任、感知公正和隐私等多个理论基础，研究了移动银行、移动支付、移动社区、移动购物、移动电视、移动即时通信、移动LBS等多场景下用户行为机理，发现了影响用户体验、隐私关注、技术采纳、用户持续使用、忠诚度等的显著因素。
本书适合从事信息系统、电子商务研究的专家学者与研究人员阅读与参考。
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| 目錄：
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目录
第1章信息系统视角
1.1整合TTF与UTAUT理论的移动银行用户采纳行为研究
1.2基于ECT的移动商务用户采纳后行为研究
1.3基于IS成功模型的移动商务网站关键成功因素研究
1.4移动社交App位置分享服务持续使用行为研究
第2章社会心理学视角
2.1基于社会影响理论的虚拟社区用户知识共享行为研究
2.2基于社会资本理论的移动社区用户参与行为研究
2.3基于社会认知理论的知识型社区用户持续使用行为研究
第3章用户体验视角
3.1流体验的定义及研究述评
3.2基于流体验的移动SNS用户忠诚度研究
3.3整合网络外部性与流体验视角的移动IM用户忠诚度研究
3.4交互性对移动商务用户流体验的作用研究
3.5移动电视用户流体验及采纳行为研究
第4章信任视角
4.1个性特征对移动商务用户信任的影响研究
4.2社会交互对社会化商务用户信任作用机理研究
4.3基于双因素理论的移动商务用户信任研究
4.4移动支付用户初始信任研究
4.5整合信任与转换成本视角的移动商务用户采纳后行为
研究
第5章隐私视角
5.1信息隐私关注研究述评
5.2隐私关注对移动商务用户行为的影响机理研究
5.3基于感知公正视角的移动LBS用户采纳行为研究
5.4信任与隐私风险对移动LBS用户行为的作用研究
参考文献
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前言
移动商务与云计算、大数据、物联网、人工智能等新兴信息技术正处于快速发展之中，并深刻地改变着人们的生产、生活方式。移动社交、移动支付、移动购物等多种移动服务已逐步普及，各类涉及移动商务企业（如百度、阿里、腾讯、京东等互联网企业）、移动终端制造商（如华为、小米等）、移动服务商（滴滴出行、美团点评等）已成为媒体关注的重心，传统企业也纷纷利用移动互联网进行转型升级，如开展O2O业务。相对于传统电子商务，借助于移动终端和移动通信网络，移动商务具有无处不在性、实时性、便利性、定位等优势，但同时也存在一些问题，如界面设计较差、响应速度较慢、支付安全缺乏、隐私信息泄露等，给用户体验和行为带来负面影响。因此，有必要研究移动商务用户行为机理，发现影响用户使用的显著因素，从而采取有效措施促进用户行为，确保移动商务模式的成功。作者为杭州电子科技大学教师，自参与2007年度国家自然科学基金重点项目移动商务的基础理论与技术方法研究以来，便积极开展移动商务模式与用户行为研究。当时，移动商务在国内尚不发达，处于2G时代，移动服务主要是语音和短信，移动终端主要是功能机，移动商务模式缺乏，用户采纳意愿不高。但随着移动通信技术的快速发展特别是4G的应用以及智能机（包括苹果手机等）的广泛使用，移动商务得到了快速发展，移动数据服务逐渐成为主流，这为开展理论研究提供了现实的场景和丰富的素材。基于此，作者从多个理论视角，包括信息系统、社会心理学、用户体验、信任、隐私等对移动商务用户行为进行了研究，取得了较好成果，先后承担了国家自然科学基金基于流体验视角的移动商务用户采纳行为研究和隐私关注对用户采纳移动位置服务LBS的作用研究等课题，在国内外期刊发表了一系列论文。本书即是对部分研究成果的总结。本书主要从信息系统、社会心理学、用户体验、信任和隐私5个理论视角对移动商务用户行为进行了研究，基于UTAUT、TTF、ECT、IS成功模型、社会影响、社会资本、社会认知、流体验、信任、感知公正、隐私等多个理论基础，研究了移动银行、移动支付、移动社区、移动购物、移动电视、移动即时通信、移动LBS等多场景下用户行为机理，发现了影响用户体验、隐私关注、技术采纳、用户持续使用、忠诚度等的显著因素。本书的出版得到了国家自然科学基金71371004、杭州电子科技大学计算机科学及技术学科特区、浙江省信息化与经济社会发展研究中心的资助。作者2017年1月
第3章用户体验视角用户体验是用户行为研究的一个热点，如何给用户提供最优体验是移动商务服务商亟须解决的一个重要问题。相对于传统电子商务，移动商务能给用户提供更好体验，如无处不在、即时服务、位置服务等，但与此同时也存在一些不足，如界面设计不够优化、响应速度较慢、输入不便、处理能力有限等，影响了用户的使用体验。本章基于流体验理论、网络外部性理论等，研究了用户体验的构成，考查了交互性对流体验的影响，分析了流体验对移动SNS用户、移动IM用户、移动电视用户行为的作用机理。3.1流体验的定义及研究述评流体验Flow由心理学家Csikszentmihalyi所提出［126,127］，他将流定义为当人们全身心投入时的整体感受。Novak等认为流体验作为一种状态，其特征包括： ①由交互性所激发的连续的响应； ②内在的愉悦性； ③伴随的自我意识的迷失； ④自我强化［128］。流体验代表了一种最优状态，表明用户所面临的挑战与其自身所拥有技巧达到较好匹配［129,130］。若挑战显著高于技巧，则用户将感到焦虑； 反之用户将感到厌倦。3.1.1流体验的构成由于流体验的概念较为抽象和宽泛类似于信任，对于其构成至今缺乏统一的认识［131］。大多数文献认为流体验是一个多维的概念，由多个变量组成，但对于流体验的具体构成因素尚没有达成一致。文献［132］认为B2C环境下用户流体验包括感知控制、购买愉悦、选择的满意。文献［133］认为流体验包括三个因素： 挑战、技巧、交互性。文献［72,134］认为流体验包括购买愉悦、感知控制、注意力聚集。文献［135］认为网上流体验包括4个维度： 注意力聚集、控制、好奇、时间分离。文献［136］认为流体验包括时间分离和愉悦两个因素。文献［124］认为流体验包括两个维度： 感知愉悦和注意力聚集。文献［137］发现用户使用电子邮件或即时通信工具时的流体验包括4个变量： 控制、注意力聚集、好奇和内在兴趣。文献［138］认为流体验包括时间感和购物愉悦感。从这些文献可以发现，流体验往往包括感知愉悦、感知控制、注意力聚集、好奇等因素。此外，考虑到构成流体验的多维变量之间存在相关，一些研究认为可将流体验的多个维度整合为二阶因子以使得模型更为简约。二阶因子包括反应型和形成型两种结构。反应型结构认为构成二阶因子的多个变量之间存在较强相关，其因果关系是从二阶因子指向一阶变量； 而形成型则认为构成二阶因子的多个变量之间相关度不大，其因果关系是从一阶变量指向二阶因子。在反应型结构方面，文献［139,140］发现流体验包括注意力聚集、感知控制、行为与意识的融合、时间转换、自我的超越、有目的的体验。文献［141］发现流体验包括控制、兴趣、注意力、好奇。文献［142］认为流体验包括控制、愉悦、注意力聚焦、兴趣。文献［143］发现流体验包括挑战、注意力集中、好奇、控制4个一阶维度。文献［144］基于流理论提出了认知吸收的概念，认知吸收包括5个一阶维度： 好奇、控制、时间分离、沉浸、愉悦。在形成型结构方面，文献［145］认为流体验包括挑战、注意力集中、控制、愉悦。从上述分析可以发现，大部分文献认为作为二阶因子的流体验是反应型结构。3.1.2网站特征与流体验网站作为用户与商家交互的媒介，其质量对用户的体验将会产生显著的作用。已有研究发现，网站的易用性、信息性、交互性、结构保障等特征将影响用户的流体验。1 网站易用性对流体验具有显著作用。若网站较难操作和使用，则用户需要花费更多的时间和精力去获取其所需信息或服务，用户体验将受到很大影响。文献［9］认为感知易用性和感知愉悦将影响移动游戏用户的流体验，流体验则决定用户的态度。文献［146］基于流理论，提出了感知趣味性来测度WWW用户流体验。研究结果表明，感知易用性显著影响感知趣味性，感知趣味性对用户态度和行为动机有显著作用。文献［147］研究了网上游戏用户的行为动机，研究结果发现，感知易用性对流体验有显著作用，流体验对行为动机作用显著。文献［139］的研究结果表明网站复杂性通过反馈、目标清晰度、技巧与挑战匹配等因素影响用户流体验。2 网站的信息性或内容也将影响用户流体验。用户访问网站的一个主要目的即是获取信息或服务，因此信息或内容质量将影响用户体验。文献［145］发现，消费者流体验受到网站信息性、有用性、娱乐性的显著影响，流体验显著影响其购买动机和返回动机。文献［148］采用认知聚集来测度移动电视用户的流体验。通过实证研究发现，移动电视的内容将影响用户的认知聚集，而认知聚集将决定用户感知有用性和感知易用性，并进一步决定用户的使用动机。文献［149］发现基于ERP培训的电子学习系统的内容、交互、界面等因素影响用户的流体验。3 网站的交互性对流体验也有显著作用。文献［136］的实证研究发现，网站交互性、吸引力显著影响用户流体验，流体验显著影响远程存在、用户对地点的了解。文献［150］发现交互性、感知易用性显著影响用户使用网上通信工具的流体验，用户流体验则影响其感知有用性、态度和行为动机。文献［134］发现网站的虚拟控制包括视觉控制和功能控制显著影响用户的流体验。文献［140］发现网站的反馈影响用户的流体验。文献［138］发现网站的交互速度、远程感知等因素影响用户的流体验。3.1.3用户特征与流体验用户流体验除了受到网站特征的影响之外，还受到用户自身能力特征、心理特征等因素的影响。能力特征包括自我效能、网络技巧等因素，心理特征包括社会感知、情绪等因素。1 用户的能力特征将影响其流体验。文献［72］通过实证研究发现，产品卷入、消费者网络技巧、搜索机制、挑战显著影响用户流体验，并进一步影响消费者返回动机。文献［144］通过实证分析发现，趣味性、个人创新性显著影响认知吸收类似于流体验，而认知吸收显著影响感知有用性和感知易用性，并进而决定用户行为动机。文献［140］发现用户技巧与挑战的匹配、目标清晰度将影响流体验。2 用户的心理特征如社会感知、情绪对流体验的获取也有显著作用。文献［141］发现消费者社会感知和觉醒将影响其流体验，其中觉醒的作用更为突出，流体验对快乐、娱乐价值、实利价值具有显著作用，并最终决定消费者购买动机。文献［135］发现了认知需要与情绪对用户流体验的作用。文献［151］认为顾客特征如感知风险、自信心将影响用户的流体验。3 部分研究综合了上述两个方面的因素包括能力和心理特征来分析消费者流体验。文献［128］发现，技巧、感知控制、挑战、觉醒、远程存在、时间扭曲、交互速度显著影响用户流体验。在这些影响因素中，远程存在、时间扭曲二者对流体验的作用最大。用户流体验对其浏览行为有显著作用。文献［152］的研究发现，清晰的目标、潜在控制、即时反馈、行为和意识的融合等因素显著影响用户流体验，流体验的结果包括积极和愉悦的情感。文献［139,140］认为清晰的目标、反馈、挑战与能力的平衡将影响网上购物用户流体验。3.1.4流体验与用户行为流体验将提升用户的满意度，促进用户的使用行为。大部分研究发现流体验对用户的态度和行为动机包括满意度、购买、使用、浏览、返回等有直接作用。文献［153］发现网上银行用户流体验影响用户的满意度和使用行为。文献［145］发现流体验决定用户返回和使用动机。文献［9］发现流体验显著影响移动游戏用户的态度。文献［146］的研究表明感知趣味性对用户态度和行为动机有显著作用。文献［147］的研究发现流体验对网上游戏用户的动机作用显著。文献［150］发现IM即时通信用户流体验影响其感知有用性、态度和行为动机。文献［72］发现购买愉悦将显著影响消费者返回动机。文献［128］的研究发现用户流体验对其浏览行为有显著作用。文献［154］发现流体验显著影响用户的网上浏览行为和态度，态度则决定用户的购买动机。文献［138］发现流体验影响用户的无计划购买和重复购买意愿。另外一些研究则发现流体验通过技术感知如感知有用性、易用性等因素间接作用于用户行为。文献［148］发现认知聚集通过感知有用性和感知易用性决定移动电视用户的使用动机。文献［144］发现认知吸收显著影响感知有用性和感知易用性，并进而决定用户行为动机。文献［155］发现认知吸收对感知有用性和感知易用性具有显著作用，但没有发现认知吸收对消费者购买行为的影响。文献［141］发现消费者流体验对快乐、娱乐价值、实利价值具有显著作用，并最终决定消费者购买动机。3.2基于流体验的移动SNS用户忠诚度研究3.2.1引言随着第4代移动通信技术4G的应用，移动商务将得到快速的发展。大量的互联网应用和服务如即时通信、网络游戏、社会网络服务Social Networking Services,SNS等在移动商务平台上也得到了广泛的应用。就SNS而言，许多移动服务商推出了手机版的SNS，如手机人人网、移动QQ空间等。由于移动SNS相对于互联网SNS来说，具有无处不在性用户可随时随地访问移动SNS、实时性等优势，从而在短时间内获取了大量的用户。但建立用户的忠诚度从而实现顾客保持对这些移动SNS来说却意味着较大的挑战，因为各移动SNS平台的功能和服务比较类似，并且用户的转换成本很低，非常容易即可从一个平台切换到另外一个平台。已有研究发现获取一个新用户的成本是保持一个老用户成本的5倍［33］，因此实现用户保持对于移动服务商来说至关重要。已有的研究往往基于信息技术采纳理论包括技术接受模型TAM、创新扩散模型IDT、任务技术匹配TTF等来考察影响移动商务用户采纳行为的因素，这些因素包括感知有用性、感知易用性、相对优势、兼容性、任务技术匹配等［8,30,34］，而较少考察用户体验的作用。但研究发现用户体验是影响其行为的重要因素［128］。此外，相对于电子商务的终端如PC而言，移动商务的终端如手机存在屏幕小、分辨率低、输入不方便等不足。此外，相对于固定网络来说，移动网络存在信号不稳定、响应速度慢等不足。这些不足将影响到用户对于移动SNS的体验，并进而影响用户忠诚度。因此，本书的目的是基于流理论，分析移动SNS的信息质量、系统质量对用户信任和流体验的作用，信任和流体验影响用户忠诚度。流体验作为一个二阶因子，包括感知愉悦、感知控制、注意力聚集。3.2.2研究模型与假设从3.1节的研究可发现，流体验往往包括感知愉悦、感知控制、注意力聚集等维度，因此本书将采用这三个维度来测度流体验，这三个维度在文献［72］中也得到了使用。感知愉悦反映了用户使用移动SNS中的快乐和愉悦感［156］。用户使用移动SNS不仅是为了获取信息，也往往基于娱乐的目的如使用SNS中的游戏。感知愉悦被认为是内在动机的一个主要变量，区别于作为外在动机的感知有用性。感知控制反映了用户对于活动和环境的控制。用户若具备较高的自我效能或者对移动SNS较为熟悉，则其感知控制将较高。注意力聚集则反映了用户的精力投入程度。由于移动商务用户往往从事多任务的活动，如在使用移动SNS的过程中使用移动即时通信IM，因此用户一定的注意力聚集是其获取较好体验的必要条件。信任被认为是一方基于对另一方的未来行为的积极的预期，而处于弱势地位的意愿［59］。由于移动商务的虚拟性、时空分离等特征，使得建立用户信任对于移动服务商来说非常重要。特别是用户在移动SNS中注册时，将向移动服务商提供许多真实的个人信息，如姓名、通信地址、手机号码、电子邮件等，这些信息有可能被移动服务商不当使用、共享甚至出售，从而给用户带来隐私风险。因此用户需要建立对移动服务商的信任来缓解这种风险和不确定性。信任作为一种信念被认为包括能力、诚实、善意等维度。能力表明移动服务商具备必要的知识和能力来提供用户需要的信息或服务； 诚实表明移动服务商将信守承诺，而不会欺骗用户； 善意表明移动服务商将会关注用户的利益，而不仅仅是其自身利益。信息质量反映了移动SNS提供的信息的准确性、完整性、时效性等方面。用户访问移动SNS的一个目的是获取信息，包括关于其好友的最新状态信息。若移动服务商提供的信息不准确、不完整或是过期的信息，将会引发用户对于移动SNS平台信息质量的担忧。系统质量则反映了移动SNS平台的可靠性、响应速度、易用性等方面。由于移动网络的不稳定性和速度较慢的原因，移动SNS平台的可靠性和响应速度可能受到较大影响。此外，相对于PC来说，移动终端存在屏幕小、输入不方便等局限，使得提供易用性高的系统平台对于移动服务商来说显得尤为重要。信息质量和系统质量是信息系统成功模型的两个因素，已有研究发现了它们对于用户行为的显著作用［51,157］。高质量的信息和系统平台反映了移动服务商的能力、诚实、善意，从而建立用户的信任。移动服务商需要投入较多的精力和资源来向用户提供一个高质量的SNS平台和高质量的信息，因此系统质量和信息质量将作为反映信任的信号特征，影响用户的信任。此外，信息质量和系统质量也将影响到用户的体验，包括感知愉悦、感知控制、注意力聚集。例如，移动SNS平台响应速度慢和不可靠，需要用户等待较长时间才能得到回复或者服务突然中断，则用户将很难获取较好的体验，包括愉悦、注意力聚集。另外，用户将感到对移动SNS缺乏控制，这也将影响其体验。因此：H1： 移动SNS的信息质量将影响用户的信任。H2： 移动SNS的信息质量将影响用户的流体验。H3： 移动SNS的系统质量将影响用户的信任。H4： 移动SNS的系统质量将影响用户的流体验。信任反映了用户对于移动服务商的能力、诚实、善意的信念，这将影响到用户的体验。用户若信任移动服务商，则期望未来能获取较好的体验，包括感知愉悦、感知控制、注意力聚集。另外，用户信任移动服务商，则将减少他们在监控移动服务商行为方面投入的精力，从而有助于他们将注意力聚集到主要方面使用移动SNS，并增加他们对于活动和环境的控制感。信任和流体验都将影响用户对于移动SNS的忠诚度。忠诚度反映了用户对于移动SNS的持续使用行为和推荐行为。信任将减少用户感知风险，从而促进其持续使用行为和忠诚度。流体验反映用户最佳的体验，也将提高其忠诚度。H5： 用户的信任将影响用户的流体验。H6： 用户的信任将影响用户忠诚度。H7： 用户流体验将影响用户忠诚度。图3.1显示了研究模型。
图3.1研究模型
3.2.3数据收集研究模型包括7个变量。对各变量均采用多指标进行测度，这些指标改编自已有文献，以提高量表的内容效度。问卷的最终指标及来源见表3.1。信息质量的4个指标反映了信息是否满足用户的需求、准确性、时效性和广泛性。系统质量的指标反映了移动SNS平台的可靠性、响应速度、易用性和导航功能。信任的指标反映了用户对移动服务商的能力、诚实、善意的信念。感知愉悦的指标反映了用户获取的趣味、激动和愉快。感知控制的指标反映了用户的平静感和控制感。注意力聚集的指标反映了用户的沉浸感、注意力聚集和全神贯注。忠诚度反映了用户的继续使用和推荐行为。
表3.1测度指标及其来源
因子测度项指 标 内 容来源信息质量INFQ系统质量SYSQINFQ1该移动SNS提供的信息是我所需要的INFQ2该移动SNS提供的信息是准确的INFQ3该移动SNS提供的信息是最新的INFQ4该移动SNS提供的信息是广泛的SYSQ1该移动SNS运行可靠SYSQ2该移动SNS响应速度快SYSQ3该移动SNS容易使用SYSQ4该移动SNS提供了较好的导航功能［118］信任TRUTRU1该移动SNS具有必要的知识与能力来完成其任务TRU2该移动SNS将信守承诺TRU3该移动SNS将会关注用户的利益，而不仅仅是其自身利益［64］
感知愉悦PE感知控制PC注意力聚集AFPE1我感到访问该SNS是有趣的PE2我感到访问该SNS是令人激动的PE3我感到访问该SNS是令人愉快的PE4我感到访问该SNS是好玩的PC1在访问该SNS过程中，我感到平静PC2在访问该SNS过程中，我感到处于自身的控制之中PC3在访问该SNS过程中，我感到迷惑反向指标AF1在访问该SNS过程中，我完全沉浸在其中AF2在访问该SNS过程中，我的注意力聚焦于内容AF3在访问该SNS过程中，我是全神贯注的AF4在访问该SNS过程中，我被内容所吸引［72］忠诚度LOYLOY 1我将继续使用该移动SNSLOY 2我将把该移动SNS推荐给其他用户LOY 3当使用移动社区时，我将把该移动SNS作为我的首选［64］
问卷在大学课堂发放并立即回收，在对问卷检查并去掉那些缺失值太多的问卷后，共得到有效问卷305份。一项调查报告表明学生群体是手机网民中的第二大群体比例为19.2%［28］，并且移动SNS作为一项新兴的服务，在年轻人中间特别是大学生中间应用较广，因此选取大学生作为样本是合适的。3.2.4数据分析与结果数据分析包括两个步骤，首先分析测量模型，考察量表的信度和效度，然后分析结构模型，检验模型假设［22］。第一步，进行主成分分析PCA来考察指标的负载结构是否清晰。在进行PCA之前，先检查KMO值及进行Bartlett球体检验。结果表明KMO值为0.9，Bartlett球体检验的值在0.001的水平显著，这表明数据适合进行PCA检验［23］。经过方差最大法旋转后的因子负载矩阵见表3.2，共抽取出了7个因子，解释了79.782%的方差。从表中可以发现，各指标在对应因子的负载远高于在其他因子的交叉负载，显示了清晰的因子负载结构，表明了较好的效度。表中倒数第二行列出了各因子的解释方差，最后一行列出了各因子的Cronbach 值，各因子的系数值均大于0.7，显示了较好的信度。
表3.2经过方差最大法旋转后的因子负载矩阵
AFSYSQINFQPETRULOYPCINFQ10.0190.0100.9150.1930.0390.006-0.056INFQ20.0950.2340.7190.0940.0970.1550.274INFQ30.0380.1420.7960.2560.1360.0440.011INFQ40.1640.0840.7560.2650.1010.1200.297SYSQ10.1980.8060.0480.1510.2320.1050.139SYSQ20.1190.8590.1570.0880.0780.0670.131SYSQ30.1820.8140.0530.1650.2370.1000.123SYSQ40.1510.8290.1670.1390.1970.1420.037PE10.0110.2450.2060.6920.0340.0940.328PE20.0240.0980.2290.8640.0860.1650.063PE30.1770.2420.2140.7400.0460.1700.028PE40.0490.0230.1880.7810.3010.1200.031PC10.3180.2160.1850.2500.0780.1830.641续表
AFSYSQINFQPETRULOYPCPC20.2210.1530.1990.1230.2250.1650.781PC30.3390.1160.0280.0230.3820.2260.595AF10.7810.2130.101-0.0010.1400.1590.260AF20.8580.1560.1360.0770.1290.2020.040AF30.8740.1500.0660.0960.1100.1690.204AF40.7940.139-0.0150.0770.2700.1590.157TRU10.2590.2730.0790.2150.7800.1580.196TRU20.2160.2630.1560.1330.7960.2030.194TRU30.2050.3090.1740.1440.7990.1880.128LOY10.2290.1160.0870.1960.1040.7850.233LOY20.2710.1340.0640.1860.3130.7720.184LOY30.2030.1450.1210.1620.1380.8490.063Var.%14.04113.73611.94711.70310.5139.7258.1170.9180.9170.8760.8650.9320.8860.793
第二步,采用结构方程模型软件LISREL对结构模型进行估算，检验模型的路径系数和显著性水平。模型的估算结果如图3.2所示。在进行估算时，发现信息质量的一个指标INFQ1与该因子的另外三个指标存在显著的共享误差方差，这将影响到因子的单一维度，因此去掉了该指标［158］。从图3.2中也可以发现，各指标在对应因子的负载均大于0.7，表明了较
图3.2LISREL估算结果
好的收敛效度。感知愉悦、感知控制、注意力聚集在二阶因子流体验的负载分别为0.56、0.89、0.73，并在0.001的水平显著。各内生变量包括信任、流体验、忠诚度被解释的方差分别为44.8%、65.9%、53%。表3.3列出了部分模型拟合指数的推荐值和实际值，从表中可发现，除了GFI之外，其他拟合指数的实际值均优于推荐值，显示了模型较好的拟合度。表3.4详细列出了各假设、路径系数值及p值。
表3.3拟合指数推荐值及模型实际值
拟合指数2dfGFIAGFICFINFINNFIRMSEA推荐值0.900.800.900.900.900.900.800.900.900.900.900.800.900.900.900.900.800.900.900.900.1否H5流体验感知有用性0.691p
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