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    移動打車軟件用戶使用意愿影響因素研究

    2016-02-15 07:07:09
    現(xiàn)代情報 2016年2期
    關(guān)鍵詞:意愿信任量表

    孟 健 劉 陽

    (武漢大學(xué)信息管理學(xué)院,湖北武漢430072)

    移動打車軟件用戶使用意愿影響因素研究

    孟 健 劉 陽*

    (武漢大學(xué)信息管理學(xué)院,湖北武漢430072)

    移動互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展促使各種創(chuàng)新移動應(yīng)用的不斷涌現(xiàn),移動打車軟件的出現(xiàn)在一定程度上緩解了乘客“打車難”與出租車“空載率高”這一矛盾,為乘客和出租車司機(jī)雙方提供便利。因此,以使用移動打車軟件的乘客為研究對象,在UTAUT模型和初始信任理論的基礎(chǔ)上,依據(jù)打車軟件的自身特點加入感知趣味性、感知風(fēng)險、感知價格水平等因素,構(gòu)建理論模型,分析影響用戶初始使用意愿的關(guān)鍵因素。通過問卷調(diào)查,利用SPSS和AMOS軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)分析,根據(jù)分析結(jié)果為移動打車軟件運營商提供相應(yīng)的管理和營銷建議。

    打車軟件;初始使用意愿;UTAUT模型;初始信任理論;感知風(fēng)險

    伴隨著移動互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展和手機(jī)智能化的不斷增強(qiáng),越來越多的用戶使用智能手機(jī)上網(wǎng)。正是由于手機(jī)上網(wǎng)人數(shù)的劇增,各類移動端應(yīng)用層出不窮。移動打車軟件是指利用智能手機(jī),實現(xiàn)出租車召車請求和服務(wù)的軟件,它在一定程度上緩解了出租車市場上由于乘客、出租車司機(jī)信息不對稱所造成的乘客“打車難”和出租車“空載率高”等問題。根據(jù)易觀智庫產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)庫發(fā)布的《中國打車APP市場季度監(jiān)測報告2014年第4季度》數(shù)據(jù)顯示,截至2014年12月,中國打車APP累計賬戶規(guī)模達(dá)1.72億,其中,快的打車、滴滴打車分別以56.5%、43.3%的比例占據(jù)中國打車APP市場累計賬戶份額領(lǐng)先位置[1]。目前的打車軟件市場還處于發(fā)展階段,打車軟件運營商利用高額補(bǔ)貼策略吸引用戶使用,但補(bǔ)貼減少或消失,勢必會造成已有用戶的流失,所以真正影響用戶初始使用意愿的因素有哪些,打車軟件運營商該如何進(jìn)行有效的推廣和管理,這是一個值得深入研究的問題。

    針對不同類型移動軟件,國內(nèi)外學(xué)者對其用戶使用意愿的研究有一定的進(jìn)展。Luo等[2]研究了信任、感知風(fēng)險、自我效能和績效期望對用戶使用移動銀行的影響,結(jié)果顯示績效期望是影響移動銀行用戶使用的決定性因素。Kyusung等[3]基于TAM模型,研究社交網(wǎng)絡(luò)手機(jī)游戲用戶的使用意愿情況,結(jié)果表明社會規(guī)范、情景、感知娛樂性正向影響用戶使用意愿。趙忠平[4]基于TAM模型,結(jié)合創(chuàng)新擴(kuò)散、感知娛樂等理論,建立移動游戲用戶使用意愿模型,研究發(fā)現(xiàn)感知娛樂性對用戶使用意愿的正向影響最顯著。李晶等[5]在TAM模型的基礎(chǔ)上加入信息安全感知理論,研究影響移動圖書館用戶使用意愿的關(guān)鍵因素,研究發(fā)現(xiàn)信息安全感知對移動圖書館的使用意愿具有直接影響作用。文鵬等[6]基于UTAUT模型,從接受因素、風(fēng)險因素和內(nèi)容因素三方面分析微信用戶使用意愿的影響因素,研究表明由績效期望、努力期望、社會影響和促進(jìn)條件四者構(gòu)成的接受因素對微信用戶使用意愿的正向影響最大。

    雖然國內(nèi)外針對各類創(chuàng)新移動應(yīng)用的研究頗多,但由于移動打車軟件是一種新型的移動端軟件,國內(nèi)外學(xué)者對打車軟件用戶行為意愿的研究甚少,目前只有林玉川[7]基于TAM模型,加入兼容性、主觀規(guī)范、感知風(fēng)險等因素,建立模型對國內(nèi)打車軟件用戶行為展開實證研究。經(jīng)國外眾多學(xué)者的實證驗證,UTAUT模型對用戶使用意圖(行為)的解釋能力高達(dá)70%,比以往任何一個模型都更為有效[8]。并且本文主要研究打車軟件用戶的初始使用意愿,所以嘗試整合UTAUT模型、ITM(初始信任)模型,再根據(jù)移動打車軟件的特點加入感知趣味性、感知風(fēng)險和感知價格水平,建立理論模型,從而研究影響移動打車軟件用戶初始使用意愿的因素,進(jìn)而通過數(shù)據(jù)分析為打車軟件運營商提供可行的管理、推廣建議和參考。

    1 理論基礎(chǔ)

    1.1 UTAUT模型

    Davis[9]在理性行為理論(TRA)的基礎(chǔ)上加以修正,于1989年提出了技術(shù)接受模型(TAM)。后來Vankatesh和Davis等人[10]對TAM模型進(jìn)行多次改進(jìn)和擴(kuò)展,最終整合了信息技術(shù)接受領(lǐng)域中的八大基礎(chǔ)理論,在2003年提出了整合型技術(shù)接受模型(UTAUT)。該模型由績效期望、努力期望、社會影響和促成因素4個核心變量組成,其中前3個變量直接影響用戶使用意愿,而促成因素對使用行為產(chǎn)生顯著影響,模型如圖1所示。

    圖1 UTAUT模型

    UTAUT模型已經(jīng)被眾多學(xué)者應(yīng)用到移動互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的研究中。AbuShanab等[11]基于UTAUT模型研究約旦民眾使用移動銀行的行為,實證研究發(fā)現(xiàn)努力期望、績效期望、社會影響和性別顯著影響移動支付用戶行為。易涌征[12]整合了UTAUT模型、感知風(fēng)險理論和情境理論,構(gòu)建了移動支付用戶接受模型,研究表明績效期望、社會影響、努力期望、感知風(fēng)險對使用意愿的直接影響顯著。經(jīng)過國內(nèi)外學(xué)者的研究驗證,UTAUT模型對信息技術(shù)用戶使用意愿的解釋能力極高,而移動打車軟件作為新型的移動應(yīng)用,實際上也是信息技術(shù)在移動端的延伸,所以本文以UTAUT模型為基礎(chǔ),選取績效期望、努力期望、社會影響作為影響打車軟件用戶使用意愿的因素。

    1.2 初始信任理論

    McKnight[13]于1998年整合多學(xué)科關(guān)于信任的研究,建立了一個寬泛的初始信任模型,他指出初始信任的形成并不是基于以往的經(jīng)歷和第一手知識,而是在認(rèn)知的過程中形成的。初始信任理論最初應(yīng)用在電子商務(wù)領(lǐng)域,隨后大多數(shù)學(xué)者將該理論擴(kuò)展到到移動互聯(lián)網(wǎng)方面的研究中,例如移動支付、手機(jī)銀行的用戶使用意愿分析。Kim等[14]在關(guān)于手機(jī)銀行用戶使用意愿的研究中,通過建立初始信任模型驗證了信任傾向、結(jié)構(gòu)保證以及相對優(yōu)勢對用戶初始信任有顯著影響。Tiago等[15]整合UTAUT、TTF(理論任務(wù)匹配)和ITM(初始信任)模型,研究葡萄牙民眾使用手機(jī)銀行的意愿和行為,研究表明初始信任、績效期望、技術(shù)特點、任務(wù)特點對用戶使用意愿有顯著影響。

    由于使用移動打車軟件需要用戶利用真實手機(jī)號碼注冊,并且在線支付車費,所以用戶對于該軟件的初始信任會決定其是否愿意嘗試使用。初次使用移動打車軟件時,用戶沒有任何經(jīng)驗可循,個人信任傾向、公司聲譽(yù)和相對優(yōu)勢共同決定用戶對于打車軟件的初始信任。因此本文選取這3個因素作為初始信任的影響因素,而初始信任作為影響用戶使用意愿的因素之一。

    2 模型建立與研究假設(shè)

    2.1 模型建立

    本文基于UTAUT模型和初始信任模型在移動應(yīng)用用戶使用意愿的現(xiàn)有研究[14],同時依據(jù)打車軟件自身特征加入感知趣味性、感知安全性、感知價格水平3種影響變量,建立移動打車軟件用戶使用意愿模型。本文的研究模型如圖2所示。

    圖2 移動打車軟件用戶使用意愿模型

    2.2 研究假設(shè)

    2.2.1 基于UTAUT模型

    在Vankatesh和Davis等提出的UTAUT模型中,績效期望、努力期望、社會影響3個因素均正向影響用戶的使用意愿。在本文研究中,對上述4個測量變量的定義如下:

    (1)使用意愿:消費者認(rèn)為自己會在未來某時使用移動打車軟件的可能性。

    (2)績效期望:使用打車軟件打車為用戶提供便利和幫助的程度,打車軟件為用戶提供的幫助和便利越大,用戶使用打車軟件的意愿就越強(qiáng)。

    (3)努力期望:用戶主觀認(rèn)為的使用打車軟件的難易程度,如果移動打車軟件操作簡單、方便使用,那么用戶會更愿意嘗試。

    (4)社會影響:用戶所感知到的周圍其他人對其使用打車軟件的支持程度。當(dāng)用戶發(fā)現(xiàn)周圍的朋友、同事都在使用打車軟件時,也會受其影響成為打車軟件的新用戶,這樣社會影響就對用戶的使用意愿產(chǎn)生正向的影響。

    由此,提出以下假設(shè):

    H1:績效期望對移動打車軟件的用戶使用意愿有正向影響。

    H2:努力期望對移動打車軟件的用戶使用意愿有正向影響。

    H3:社會影響對移動打車軟件的用戶使用意愿有正向影響。

    2.2.2 基于初始信任理論

    Taylor等[16]指出相對優(yōu)勢是指當(dāng)一項新服務(wù)通過改善用戶經(jīng)濟(jì)效益、個人形象、方便和滿意度,從而比現(xiàn)有服務(wù)提供更大的價值。目前中國的出租車市場出現(xiàn)“打車難”、“空載率高”等問題,打車軟件的出現(xiàn)在一定程度上緩解了這些問題,給用戶帶來了便利,節(jié)約其時間成本和經(jīng)濟(jì)成本,打車軟件的這些優(yōu)勢能夠促使用戶對其產(chǎn)生初始信任。

    由此,提出以下假設(shè):

    H4:相對優(yōu)勢對移動打車軟件用戶的初始信任有正向影響。

    個人信任傾向是個人對于他人或其他組織或團(tuán)體信任的常規(guī)傾向[17]。這種傾向與個人的文化背景、性格特征、生活閱歷有關(guān)聯(lián),具有較高信任傾向的人往往更容易信任他人。當(dāng)用戶面對移動打車軟件這樣的新型軟件時,由于缺乏先驗的信息,所以信任傾向在初始信任階段是非常重要的。

    由此,提出以下假設(shè):

    H5:個人信任傾向?qū)σ苿哟蜍囓浖脩舻某跏夹湃斡姓蛴绊憽?/p>

    公司聲譽(yù)在本文中是指移動打車軟件運營商在社會公眾中的知名度和美譽(yù)度。在初始信任階段,用戶更容易對聲譽(yù)高的公司所提供的服務(wù)產(chǎn)生信任。Mcknight等[18]發(fā)現(xiàn)消費者感知的商家聲譽(yù)和消費者初始信任之間有直接的聯(lián)系。

    由此,提出以下假設(shè):

    H6:公司聲譽(yù)對移動打車軟件用戶的初始信任有正向影響。

    本文中初始信任是指用戶還未使用過移動打車軟件時,根據(jù)自身的認(rèn)知和判斷所形成的對打車軟件的信任。部分學(xué)者針對手機(jī)銀行、移動支付等的實證研究中已經(jīng)驗證了初始信任對于用戶使用意愿的影響作用。

    由此,提出以下假設(shè):

    H7:初始信任對移動打車軟件的用戶使用意愿有正向影響。

    2.2.3 基于打車軟件的自身特點

    目前許多學(xué)者將感知趣味性引入到移動商務(wù)和應(yīng)用的研究中,Bruner和Kumar[19]在研究移動商務(wù)用戶使用意愿時,驗證了感知趣味性對用戶使用意愿的顯著影響。熊莎[20]在關(guān)于微信用戶使用意愿影響因素的實證研究中,驗證了感知趣味性正向影響微信用戶使用意愿這一假設(shè)。本文將感知趣味性定義為用戶在使用打車軟件打車的過程中,所感受到的快樂、有趣的程度。移動打車軟件作為新興的移動應(yīng)用,能夠給用戶帶來不一樣的打車體驗,用戶感知到的趣味性對其使用意愿有著積極的影響。

    由此,提出以下假設(shè):

    H8:感知趣味性對移動打車軟件的用戶使用意愿有正向影響。

    本文中感知風(fēng)險是指用戶主觀感知到的移動打車服務(wù)可能帶來負(fù)效應(yīng)的風(fēng)險。用戶使用打車軟件打車時,需要使用手機(jī)號碼注冊和手機(jī)支付費用,這會給用戶帶來隱私泄露和資金丟失的風(fēng)險,用戶感知到的這些風(fēng)險會對用戶的使用意愿產(chǎn)生負(fù)面影響。

    由此,提出以下假設(shè):

    H9:感知風(fēng)險對移動打車軟件的用戶使用意愿有負(fù)向影響。

    感知價格水平是指消費者在購買產(chǎn)品和服務(wù)時所支出的經(jīng)濟(jì)成本,是感知成本中的貨幣形式[21]。Cheong[22]關(guān)于韓國互聯(lián)網(wǎng)用戶行為的研究中,驗證了感知價格水平負(fù)向影響用戶使用意愿的假設(shè)。目前打車軟件為用戶免去起步價,并給予一定的價格補(bǔ)貼,用戶感知到的價格水平相對較低,這樣能夠增強(qiáng)用戶使用移動打車軟件的意愿。

    由此,提出以下假設(shè):

    H10:感知價格水平對移動打車軟件的用戶使用意愿有負(fù)向影響。

    3 研究方法

    3.1 量表設(shè)計

    本文采用問卷調(diào)查的方式進(jìn)行模型檢驗。所建模型包含11個測量變量,分別為相對優(yōu)勢(RB)、個人信任傾向(PPT)、公司聲譽(yù)(FR)、初始信任(IT)、績效期望(PE)、努力期望(EE)、社會影響(SI)、感知趣味性(PP)、感知風(fēng)險(PR)、感知價格水平(PPL)、使用意愿(BI)。最終問卷有35個測量題項,每個題項均采用李克特五點尺度,從非常不同意(1分)到非常同意(5分)加以測量。為了確保問卷的有效性,本文的量表設(shè)計參考了國內(nèi)外相關(guān)文獻(xiàn)中相對成熟的指標(biāo)體系,并結(jié)合打車軟件使用的特點進(jìn)行一定的修改和調(diào)整。其中,相對優(yōu)勢、初始信任兩者的測量量表主要參考了文獻(xiàn)[7,14]中的量表,個人信任傾向的測量量表主要參考了文獻(xiàn)[23],公司聲譽(yù)的測量量表主要參考了文獻(xiàn)[14,23],績效期望、努力期望、社會影響、使用意愿四者的測量量表主要參考了文獻(xiàn)[7,24],感知趣味性、感知風(fēng)險、感知價格水平的測量量表主要參考了文獻(xiàn)[25]。

    3.2 樣本收集

    為了確保問卷結(jié)構(gòu)和量表設(shè)計的合理性,在正式調(diào)查前先對初步設(shè)計的問卷進(jìn)行了預(yù)調(diào)查。線下隨機(jī)發(fā)放100份問卷,回收問卷98份,其中有效問卷45份,并對這些有效數(shù)據(jù)進(jìn)行了信度和效度分析,根據(jù)分析結(jié)果對問卷題項進(jìn)行了一定的修正和刪改。最終正式問卷調(diào)查采用了線上線下相結(jié)合的方式進(jìn)行,線上通過專業(yè)的問卷調(diào)查網(wǎng)站問卷星(http:∥www.sojump.com/)發(fā)放問卷,線下隨機(jī)發(fā)放紙質(zhì)問卷進(jìn)行調(diào)查。正式問卷的發(fā)放不局限于武漢地區(qū),還包含上海、南京、鄭州、北京等各大城市,最終共發(fā)放問卷400份,線上、線下各200份,最終回收問卷386份,剔除沒有使用過打車軟件和填寫不完整、不認(rèn)真的問卷,剩余有效問卷295份。有效問卷的樣本統(tǒng)計描述如表1所示。

    表1 樣本統(tǒng)計描述

    3.3 數(shù)據(jù)分析

    3.3.1 量表信度分析

    信度是指量表測量結(jié)果的一致性或穩(wěn)定性的程度。本文利用SPSS17.0軟件計算各個測量變量的Cronbach's Alpha值,結(jié)果如表2所示。Cronbach's Alpha值在0.7以上表示量表可信,0.8以上表示量表較可信,0.9以上表示量表十分可信。如表2所示,量表整體的Cronbach's Alpha為0.901,各測量變量的組合信度CR值均大于0.7,且均接近或大于0.8,而11個測量變量的Cronbach's Alpha值中最小為0.771,均大于0.7,并且大部分變量的Cronbach's Alpha值都在0.8以上,所以本文的量表具有良好的信度。3.3.2 量表效度分析

    表2 Cronbach's Alpha值

    本文利用Amos17.0軟件分析量表的收斂效度和區(qū)別效度,效度分析結(jié)果如表3、表4所示。表3中所有測量變量所對應(yīng)的各個題項的因子載荷量均大于0.7,且各測量變量的平均提取方差值A(chǔ)VE均大于0.5,說明本文的量表具有良好的收斂效度;表4中各測量變量的AVE值的平方根(對角線上的數(shù)值)均大于其與其他變量之間的相關(guān)系數(shù),表明本文量表具有良好的區(qū)別效度。

    表3 收斂效度分析結(jié)果

    表4 區(qū)別效度分析結(jié)果

    3.3.3 結(jié)構(gòu)方程模型分析

    本文利用Amos17.0軟件進(jìn)行SEM統(tǒng)計分析,驗證各個測量變量之間的關(guān)系,檢驗?zāi)P图僭O(shè)。首先經(jīng)過軟件運算得到的模型各項適配度指標(biāo)如表5所示,其中除了NFI的值在可接受的范圍內(nèi),其他各項指標(biāo)值均處于理想范圍,可見本文所建理論模型具有良好的擬合效度。然后通過路徑分析得到模型各測量變量之間的影響系數(shù)和顯著性水平,分析結(jié)果如圖3所示。可見本文提出的10個假設(shè)中有8個成立,假設(shè)H2、H9不成立,表明努力期望、感知風(fēng)險對打車軟件用戶使用意愿的影響并不顯著。

    表5 模型整體適配度指標(biāo)

    圖3 路徑分析結(jié)果

    4 結(jié)果分析及實踐意義

    基于UTAUT模型的影響變量,其中社會影響對打車軟件用戶使用意愿的正向影響最為顯著,說明用戶在選擇是否使用打車軟件時,很大程度上會受到身邊親戚、朋友、同事、同學(xué)的影響。而績效期望的正向影響也較顯著,說明用戶很看重打車軟件能否為自身提供出行便利和幫助。數(shù)據(jù)分析結(jié)果表明努力期望對打車軟件用戶使用意愿的影響并不顯著,這可能因為移動市場上的各類軟件層出不窮,簡單易用已經(jīng)成為移動軟件的基本特性,所以打車軟件的易用性并沒有使用戶產(chǎn)生強(qiáng)烈的使用意愿。

    基于初始信任理論的影響變量,首先相對優(yōu)勢、個人信任傾向和公司聲譽(yù)三者均顯著正向影響用戶對打車軟件的初始信任,且相對優(yōu)勢的影響系數(shù)最大。可見打車軟件相較于線下打車的優(yōu)勢,如方便用戶出行、節(jié)省其時間和費用等,最能夠促使用戶產(chǎn)生初始信任。而公司聲譽(yù)是指打車軟件運營商的知名度和美譽(yù)度,譬如快的打車、滴滴打車分別依托于阿里巴巴和騰訊兩大互聯(lián)網(wǎng)巨頭,基于這些公司的聲譽(yù),用戶會更愿意信任其所提供的產(chǎn)品和服務(wù)。最終,這3個因素通過初始信任正向影響用戶對打車軟件的使用意愿。

    基于打車軟件特征的影響變量,其中感知趣味性顯著正向影響打車軟件的用戶使用意愿,現(xiàn)在的打車軟件通過增加專車、快車板塊來完善軟件功能,為用戶提供更多更好的服務(wù),這種線上打車的體驗與以往的線下打出租相比,更加好玩有趣,這一點能夠吸引更多潛在用戶的嘗試。而感知價格水平負(fù)向影響用戶使用意愿,目前打車軟件處于推廣階段,各打車軟件運營商利用高額補(bǔ)貼紅包吸引用戶,雖然在滴滴打車和快的打車兩大巨頭合并后,降低了補(bǔ)貼額度,但跟線下打出租相比費用偏低,所以能夠有效推動用戶的使用。感知風(fēng)險對用戶使用意愿的負(fù)向影響并不顯著,用戶可能對于打車軟件也有一定的隱私風(fēng)險、經(jīng)濟(jì)風(fēng)險方面的擔(dān)憂,但這些并沒有明顯降低用戶的使用意愿。

    本文的分析結(jié)果可以為打車軟件運營商提供一些管理和營銷建議:

    (1)打車軟件用戶的使用意愿容易受到社會影響的推動,所以可以借助于口碑營銷來增加打車軟件的用戶量。要想形成良性的口碑營銷鏈,最核心的還是要保障產(chǎn)品和服務(wù)的質(zhì)量,也就是說打車軟件運營商需要根據(jù)用戶的反饋改進(jìn)完善打車軟件的功能、界面設(shè)計等;而司機(jī)提供的線下實體服務(wù)也會影響用戶的滿意度和口碑傳播,運營商可以通過定期為旗下合作的出租車公司司機(jī)或?qū)\囁緳C(jī)提供培訓(xùn)課程,提高司機(jī)的服務(wù)態(tài)度和意識,從而給用戶提供更好的用戶體驗,使其進(jìn)行正面的口碑傳播。

    (2)可以從自身優(yōu)勢、公司知名度、美譽(yù)度入手,通過各種推廣渠道提升打車軟件的知名度和美譽(yù)度,給潛在用戶留下良好印象,增強(qiáng)其對打車軟件的初始信任程度,進(jìn)而影響其使用意愿。

    (3)保障用戶的優(yōu)惠體驗,打車軟件最初進(jìn)入市場時向用戶發(fā)放大量打車補(bǔ)貼紅包,成功吸引大規(guī)模的用戶使用。而在2015年2月滴滴打車、快的打車合并重組之后,補(bǔ)貼紅包和優(yōu)惠的減少勢必會造成部分用戶流失,為了減少用戶流失同時保障自身利益,打車軟件運營商可以通過其他途徑為用戶提供優(yōu)惠體驗,例如用戶賬戶積分兌換乘車費或禮品,這樣不僅能夠保障用戶的優(yōu)惠體驗,還能夠增加用戶的粘性和忠誠度。

    5 結(jié) 語

    本文整合UTAUT模型和ITM模型所建立的打車軟件用戶使用意愿模型從3個角度考慮了影響用戶初始使用意愿的多種因素,其對打車軟件用戶使用意愿的解釋更加全面,能夠有效預(yù)測用戶對于打車軟件的初始使用意愿情況,進(jìn)而為打車軟件運營商更好地推廣管理打車軟件提供建議和參考。

    本文對移動打車軟件用戶初始使用意愿的影響因素進(jìn)行了有益的探索,但仍有進(jìn)一步研究空間。本文在構(gòu)建用戶使用意愿模型時,雖然考慮了績效期望、初始信任等眾多具有代表性的影響變量,但影響打車軟件用戶使用意愿的因素可能不止這些,可在后續(xù)研究中進(jìn)行擴(kuò)展和完善。此外,本文問卷調(diào)查的樣本主要是大學(xué)生群體,雖然也包含部分公司職員和公務(wù)員,但所占比例不大,所以為了增加研究結(jié)論的普遍適用性,未來研究可以考慮擴(kuò)大樣本種類和樣本量,增強(qiáng)樣本的隨機(jī)性。

    [1]易觀智庫.中國打車APP市場季度監(jiān)測報告2014年第4季度[DB/OL].http:∥www.enfodesk.com/SMinisite/newinfo/articledetail-id-418731.html,2015.

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    (本文責(zé)任編輯:郭沫含)

    Influence Factors of Users'Intention for Using Mobile Taxi Booking Software

    Meng Jian Liu Yang*
    (School of Information Management,Wuhan University,Wuhan 430072,China)

    The rapid development of mobile Internet has prompted various innovative mobile applications,while the emergence of mobile taxi booking software,to a certain extent,provides much more benefits to passengers and taxi drivers.This paper aimed to investigate the influence factors of users'initial usage intention of using mobile taxi booking software.Based on the UTAUT model and the initial trust theory,a theoretical model is built and improved by adding factors such as perceived playfulness,perceived risk and perceived price level according to the characteristics of taxi booking software.Then this paper carried out the questionnaire survey to collect sample data,and analyzed the data by using SPSS and AMOS software.Finally,according to the analysis results,the paper provided corresponding management and marketing advice for taxi booking software'operators.

    taxi booking software;initial usage intention;UTAUT model;initial trust theory;perceived risk

    10.3969/j.issn.1008-0821.2016.02.005

    G250.73

    A

    1008-0821(2016)02-0025-07

    2015-09-14

    孟 ?。?967-),女,副教授,博士,碩士生導(dǎo)師,研究方向:電子商務(wù)技術(shù)、信息系統(tǒng)。

    劉 陽(1993-),女,碩士研究生,研究方向:移動商務(wù)和用戶行為。

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