云視頻會(huì)議用戶持續(xù)使用意愿影響因素研究

朱張祥 邱笑予 孟奕爽

摘要：云視頻會(huì)議能夠滿足企事業(yè)單位開展不同線上業(yè)務(wù)的需求，但目前學(xué)術(shù)界對(duì)其用戶持續(xù)使用意愿或行為的探討較少。通過整合信息系統(tǒng)期望確認(rèn)模型和任務(wù)-技術(shù)匹配理論，本文提出云視頻會(huì)議用戶持續(xù)使用意愿影響因素理論模型，并基于203份有效問卷數(shù)據(jù)對(duì)相關(guān)模型假設(shè)進(jìn)行了實(shí)證檢驗(yàn)。結(jié)果表明：技術(shù)特征和任務(wù)特征正向影響任務(wù)-技術(shù)匹配度，任務(wù)-技術(shù)匹配度和滿意度則正向影響持續(xù)使用意愿，期望確認(rèn)和感知有用則正向影響滿意度。此外，任務(wù)-技術(shù)匹配度和期望確認(rèn)正向影響感知有用，轉(zhuǎn)換成本則被證實(shí)正向影響拒絕改變。本文研究結(jié)論能夠?yàn)榉?wù)供應(yīng)商的平臺(tái)推廣和功能優(yōu)化等活動(dòng)提供理論指導(dǎo)。

關(guān)鍵詞：云視頻會(huì)議；持續(xù)使用意愿；信息系統(tǒng)期望確認(rèn)模型；任務(wù)-技術(shù)匹配理論

中圖分類號(hào)：G431文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼： ADOI：10.3969/j.issn.1003-8256.2021.02.009

開放科學(xué)（資源服務(wù)）標(biāo)識(shí)碼（OSID）：

0引言

依賴于硬件系統(tǒng)的傳統(tǒng)視頻會(huì)議技術(shù)已被廣泛應(yīng)用于政府和企事業(yè)單位，但因其高昂的成本仍使大多數(shù)企業(yè)瞠乎其后。隨著云計(jì)算技術(shù)的不斷發(fā)展，云視頻會(huì)議逐步走入人們的視野，實(shí)現(xiàn)用手機(jī)、電腦等終端設(shè)備隨時(shí)隨地開展視頻會(huì)議或線上業(yè)務(wù)。受2020年新冠肺炎疫情的影響，各企事業(yè)單位和教育部門響應(yīng)國家政策推遲了復(fù)工復(fù)學(xué)，并紛紛采取線上遠(yuǎn)程辦公和遠(yuǎn)程教學(xué)的形式，諸如釘釘、騰訊會(huì)議和Zoom等云視頻會(huì)議平臺(tái)不僅成為各企事業(yè)單位開展線上辦公和視頻會(huì)議的首選，也成功跨界在線教育，被全國師生普遍采納[1]。然而，面對(duì)激增的用戶數(shù)量和使用需求，眾多云視頻會(huì)議平臺(tái)均出現(xiàn)了不同程度的技術(shù)短板，功能需求不匹配、音視頻質(zhì)量不佳、視頻會(huì)議人數(shù)限制等問題也逐漸凸顯。同時(shí)，隨著疫情防控形勢好轉(zhuǎn)，各企事業(yè)單位和教育部門逐步復(fù)產(chǎn)復(fù)工復(fù)學(xué)，原有用戶是否仍會(huì)繼續(xù)使用云視頻會(huì)議平臺(tái)成為了服務(wù)運(yùn)營商所關(guān)注的問題。

信息系統(tǒng)（Information Systems，IS）持續(xù)使用行為研究一直是學(xué)術(shù)界關(guān)注的焦點(diǎn)[2]，通過整合IS期望確認(rèn)模型（Expectation Confirmation Model，ECM）以及任務(wù)-技術(shù)匹配理論（Task-Technology Fit，TTF），本文對(duì)云視頻會(huì)議平臺(tái)的用戶持續(xù)使用意愿影響因素進(jìn)行研究，研究結(jié)論不僅拓展了相關(guān)理論的應(yīng)用邊界，還為服務(wù)供應(yīng)商的平臺(tái)推廣和功能優(yōu)化升級(jí)等實(shí)踐活動(dòng)提供了理論指導(dǎo)。

1文獻(xiàn)回顧和理論基礎(chǔ)

1.1云視頻會(huì)議

云視頻會(huì)議[3]屬于軟件視頻會(huì)議的一種形式，以云計(jì)算為核心，由服務(wù)供應(yīng)商建設(shè)云計(jì)算中心，無須大規(guī)模改造網(wǎng)絡(luò)和配備專業(yè)IT人員，只需采用租用服務(wù)的形式，即可實(shí)現(xiàn)移動(dòng)狀態(tài)下的多方視頻溝通。與硬件視頻會(huì)議相比，云視頻會(huì)議更加不受空間的限制，用戶可以隨時(shí)隨地發(fā)起和參與會(huì)議。使用者按需購買服務(wù)，費(fèi)用低且不需要進(jìn)行系統(tǒng)維護(hù)；會(huì)議終端的選擇性也更多，可以是電腦也可以是智能手機(jī)。目前關(guān)于云視頻會(huì)議的研究較多集中于概念、平臺(tái)技術(shù)開發(fā)以及在高校，企業(yè)等不同行業(yè)應(yīng)用的定性探討，聚焦于微觀層面?zhèn)€人使用行為方面的研究并未受到關(guān)注。

1.2信息系統(tǒng)持續(xù)使用

信息系統(tǒng)持續(xù)使用指用戶初始接受后并未中斷使用某一特定信息系統(tǒng)的持續(xù)使用意向或行為，與之相似的概念有繼續(xù)使用、采納后行為，等等[2，4-5]。信息系統(tǒng)用戶行為相關(guān)研究指出，初始采納行為是信息系統(tǒng)取得成功的重要，然而相對(duì)于初始采納而言，信息系統(tǒng)能夠長期存活和獲得最終成功更多依靠用戶的持續(xù)使用[6-7]。從心理學(xué)角度以及眾多研究結(jié)果來看，影響持續(xù)使用行為的最大因素是持續(xù)使用意愿，加上持續(xù)使用意愿的測量較為便利，而持續(xù)使用行為更多需要采用跟蹤方式的縱向研究方法，因而學(xué)者們主要關(guān)注持續(xù)使用意愿而非持續(xù)使用行為。

目前關(guān)于信息系統(tǒng)持續(xù)使用意愿或行為研究主要以使用與滿足理論、期望確認(rèn)模型等為理論基礎(chǔ)，采用理論或模型擴(kuò)展、組合或修正等方式來構(gòu)建諸如教育學(xué)習(xí)、社會(huì)服務(wù)、社交、娛樂、政務(wù)和商務(wù)等不同領(lǐng)域信息系統(tǒng)的持續(xù)使用意愿或行為影響因素研究模型[2]，但此類研究所構(gòu)造模型的適用范圍受限，在解釋云視頻會(huì)議用戶持續(xù)使用意愿影響因素等方面存在一定的局限性。

2理論模型與研究假設(shè)

2.1期望確認(rèn)模型

信息系統(tǒng)期望確認(rèn)模型ECM來源于市場營銷領(lǐng)域的期望確認(rèn)理論（Expectation Confirmation Theory，ECT）。ECT最初用于消費(fèi)者行為領(lǐng)域的消費(fèi)者滿意度和購買后行為，為了讓ECT更加適用于信息系統(tǒng)持續(xù)使用行為研究，Bhattacherjee[4]對(duì)ECT進(jìn)行了一些修改，提出了信息系統(tǒng)持續(xù)使用的期望確認(rèn)模型ECM，成為了信息系統(tǒng)持續(xù)使用意愿研究的重要理論基礎(chǔ)。該理論提出期望確認(rèn)直接影響感知有用和滿意度，感知有用則對(duì)滿意度產(chǎn)生影響的同時(shí)，也通過滿意度間接影響持續(xù)使用意愿。

為了彌補(bǔ)ECM僅關(guān)注持續(xù)使用意愿的缺陷，Limayem & Cheung[5]以萬維網(wǎng)用戶持續(xù)使用行為為研究對(duì)象，關(guān)注了習(xí)慣在信息系統(tǒng)持續(xù)使用意愿和持續(xù)使用行為之間的顯著調(diào)節(jié)作用，以及習(xí)慣的前因變量，并廣泛應(yīng)用在了各類信息系統(tǒng)持續(xù)使用行為研究，取得了豐富的研究成果。

期望確認(rèn)是指用戶對(duì)信息系統(tǒng)使用預(yù)期和實(shí)際性能之間一致性的感知[4]。在ECM中，期望確認(rèn)是影響用戶感知有用和滿意度的重要變量。在本研究中，當(dāng)用戶在使用云視頻會(huì)議平臺(tái)后，對(duì)平臺(tái)實(shí)際性能的感知與使用前對(duì)平臺(tái)績效的期望相當(dāng)，甚至感知實(shí)際性能更好時(shí)，用戶會(huì)認(rèn)為該平臺(tái)對(duì)其開展線上業(yè)務(wù)或在線教育是有用的，并且對(duì)該平臺(tái)提供的服務(wù)感到滿意，進(jìn)而間接促進(jìn)持續(xù)使用意愿的產(chǎn)生。故提出假設(shè)：

H1：期望確認(rèn)正向影響云視頻會(huì)議平臺(tái)用戶的感知有用；

H2：期望確認(rèn)正向影響云視頻會(huì)議平臺(tái)用戶滿意度。

感知有用，作為影響IS初始采納的關(guān)鍵變量，最早由Davis[8]在技術(shù)接受模型（Technology Acceptance Model）中提出。ECM將感知有用定義為用戶對(duì)使用信息系統(tǒng)產(chǎn)生預(yù)期收益的感知[4]，并證實(shí)其是影響滿意度和持續(xù)使用意愿的重要因素。當(dāng)初始采納用戶使用云視頻會(huì)議平臺(tái)后，感知平臺(tái)能很好的促進(jìn)其在線業(yè)務(wù)的開展，并有效提高了其工作或教學(xué)績效后，其對(duì)該平臺(tái)的滿意度會(huì)隨之產(chǎn)生，進(jìn)而會(huì)產(chǎn)生持續(xù)使用平臺(tái)的意愿。鑒于此，本文提出假設(shè)：

H3：云視頻會(huì)議平臺(tái)感知有用正向影響用戶的滿意度。

滿意度是用戶在使用后對(duì)系統(tǒng)的綜合評(píng)價(jià)，是用戶對(duì)系統(tǒng)從使用體驗(yàn)、使用績效等多方面的整體感知，是影響用戶持續(xù)使用意愿的直接因素[5]。諸多研究已經(jīng)驗(yàn)證了滿意度對(duì)持續(xù)使用意愿的正向顯著影響。因此提出以下假設(shè)：

H4：云視頻會(huì)議平臺(tái)用戶的滿意度正向影響其持續(xù)使用意愿。

技術(shù)只有被使用且與任務(wù)相匹配時(shí)才能產(chǎn)生更高的績效[9]，多數(shù)研究也提出需要將使用視角與匹配視角進(jìn)行整合，才能獲得關(guān)于信息技術(shù)使用績效更好的解釋力度[10-11]。本文擬對(duì)任務(wù)-技術(shù)匹配理論TTF和ECM進(jìn)行整合，以獲得更高的關(guān)于云視頻會(huì)議平臺(tái)用戶持續(xù)使用意愿的解釋力度。

2.2任務(wù)-技術(shù)匹配模型

TTF最早由Goodhue和Thompson[12]提出，用于衡量新技術(shù)是否能夠支持用戶完成任務(wù)，包括任務(wù)特征、技術(shù)特征、任務(wù)-技術(shù)匹配度、使用行為和個(gè)人績效等要素，反映了技術(shù)和任務(wù)需求之間內(nèi)在的邏輯關(guān)系。其中，任務(wù)特征、技術(shù)特征以及任務(wù)-技術(shù)匹配度是TTF的核心[13]。技術(shù)特征指新技術(shù)可以支持用戶完成其想要完成的任務(wù)，本研究將技術(shù)特征定義為云視頻會(huì)議平臺(tái)為用戶提供的多人視頻、文件傳輸?shù)裙δ堋Ｈ蝿?wù)特征指用戶希望通過新技術(shù)完成的任務(wù)，對(duì)于某信息系統(tǒng)用戶來說，是否使用系統(tǒng)往往取決于任務(wù)，而不是系統(tǒng)的質(zhì)量或有用性。本研究將任務(wù)特征定義為用戶希望借助云視頻會(huì)議平臺(tái)完成的工作需求和特征。根據(jù)TTF，較復(fù)雜的任務(wù)特征將降低任務(wù)-技術(shù)匹配度，即當(dāng)任務(wù)的難度提升時(shí)，技術(shù)將很難滿足任務(wù)的需求。

任務(wù)-技術(shù)匹配度則被界定為“使用者對(duì)于信息系統(tǒng)或信息服務(wù)滿足其任務(wù)需求程度的感知”[14]。本研究中任務(wù)-技術(shù)匹配度是指用戶在使用云視頻會(huì)議平臺(tái)開展遠(yuǎn)程會(huì)議時(shí)，平臺(tái)所提供的功能對(duì)用戶使用計(jì)劃的支持程度?？梢灶A(yù)見，云視頻會(huì)議平臺(tái)只有被使用且與用戶需要開展線上業(yè)務(wù)或在線教育等任務(wù)相匹配時(shí)才能產(chǎn)生較高的績效，進(jìn)而促進(jìn)其系統(tǒng)有用性感知。

同時(shí)，用戶會(huì)根據(jù)工作任務(wù)與技術(shù)之間的匹配性評(píng)估該技術(shù)的性價(jià)比，從而調(diào)整其使用行為[11]。較多研究也證實(shí)了任務(wù)-技術(shù)匹配度對(duì)使用產(chǎn)生了正向影響[9，15]。在云視頻會(huì)議平臺(tái)使用情境下，本文認(rèn)為以往結(jié)論同樣成立，即用戶感知任務(wù)-技術(shù)匹配度會(huì)影響其持續(xù)使用意愿。

基于上述考慮，提出如下假設(shè)：

H5：任務(wù)特征正向影響用戶感知使用云視頻會(huì)議平臺(tái)的任務(wù)-技術(shù)匹配度；

H6：技術(shù)特征正向影響用戶感知使用云視頻會(huì)議平臺(tái)的任務(wù)-技術(shù)匹配度；

H7：用戶感知使用云視頻會(huì)議平臺(tái)的任務(wù)-技術(shù)匹配度正向影響感知有用；

H8：用戶感知使用云視頻會(huì)議平臺(tái)的任務(wù)-技術(shù)匹配度正向影響持續(xù)使用意愿。

2.3拒絕改變和轉(zhuǎn)換成本

那些性格上對(duì)改變有較強(qiáng)抵抗力的人不太可能打破常規(guī)，不太可能改變他們的想法，更可能在面對(duì)改變時(shí)感到情緒壓力[16]。因此，拒絕改變可以探究用戶對(duì)新技術(shù)的接納程度[17]。這一變量被廣泛用于研究電子信息技術(shù)和醫(yī)療技術(shù)的接納程度[18]。對(duì)于云視頻會(huì)議平臺(tái)用戶來說，一段時(shí)間形成的平臺(tái)使用習(xí)慣和基于此平臺(tái)開展工作的模式使得個(gè)體已經(jīng)適應(yīng)這一服務(wù)平臺(tái)，進(jìn)而對(duì)不同于云視頻會(huì)議平臺(tái)的其他工作或教學(xué)方式持較為抵觸的心理，并形成關(guān)于正在使用的云視頻會(huì)議平臺(tái)較高的有用性感知，因此，提出假設(shè)：

H9：拒絕改變正向影響云視頻會(huì)議平臺(tái)用戶的感知有用。

轉(zhuǎn)換成本可以被理解為顧客計(jì)劃或?qū)嶋H停用當(dāng)前產(chǎn)品導(dǎo)致的一次性成本，包括貨幣性成本、時(shí)間成本、心理成本[19]。轉(zhuǎn)換成本被視為一種防止用戶脫離當(dāng)前服務(wù)關(guān)系的障礙，并在信息系統(tǒng)領(lǐng)域發(fā)揮著重要的作用[20]，被多數(shù)研究證實(shí)對(duì)各類信息系統(tǒng)持續(xù)使用和服務(wù)忠誠度產(chǎn)生顯著影響。在本研究中，轉(zhuǎn)換成本是指用戶為了從當(dāng)前的云視頻會(huì)議平臺(tái)轉(zhuǎn)換成其他形式會(huì)議平臺(tái)并熟練操作而花費(fèi)的時(shí)間和精力，以及采用新的會(huì)議平臺(tái)模式可能會(huì)帶來的難以預(yù)測的麻煩。如果用戶需要耗費(fèi)大量時(shí)間和精力去掌握新的會(huì)議平臺(tái)模式和操作流程，用戶就會(huì)容易產(chǎn)生拒絕改變現(xiàn)有的基于云視頻會(huì)議平臺(tái)工作模式的心理。鑒于此，將轉(zhuǎn)換成本納入了影響因素模型中，提出假設(shè)：

H10：轉(zhuǎn)換成本正向影響拒絕改變；

H11：轉(zhuǎn)換成本正向影響云視頻會(huì)議平臺(tái)用戶的感知有用；

H12：轉(zhuǎn)換成本正向影響云視頻會(huì)議平臺(tái)用戶的滿意度。

綜上，構(gòu)建研究模型，如圖1所示。

3研究設(shè)計(jì)與問卷搜集

3.1問卷設(shè)計(jì)

本研究采用問卷調(diào)查方式搜集數(shù)據(jù)并做假設(shè)驗(yàn)證。問卷由兩部分組成：第一部分是模型變量的測量題項(xiàng)。第二部分是關(guān)于調(diào)查對(duì)象基本信息和使用情況的調(diào)查。變量測量題項(xiàng)參考了國內(nèi)外相關(guān)研究的成熟量表，結(jié)合云視頻會(huì)議的特征進(jìn)行的情境化修改，具體內(nèi)容如表1所示。

3.2數(shù)據(jù)搜集

本研究采用現(xiàn)場發(fā)放和轉(zhuǎn)發(fā)在線問卷鏈接相結(jié)合的方式進(jìn)行問卷搜集。現(xiàn)場發(fā)放問卷于2020年4月份前往不同企事業(yè)單位和高校進(jìn)行，期間會(huì)邀請被試回答是否使用過云視頻會(huì)議平臺(tái)，若回答“使用過”，則要求填寫問卷，期間共發(fā)放問卷150份，回收121份；在線問卷則在問卷開頭設(shè)置是否使用過云視頻會(huì)議平臺(tái)，若使用過則繼續(xù)填寫問卷，若沒使用過則直接跳到問卷結(jié)尾并結(jié)束調(diào)查，共獲取在線填寫的問卷118份。兩種方式共回收239份問卷，除去36份填寫不完整或答案完全一致等無效問卷，最終回收有效問卷203份，表2為樣本人口統(tǒng)計(jì)信息。

受訪者以女性居多，203份有效樣本中，女性134份，占比66%；年齡在18至35歲的受訪者占比78.4%，說明云視頻會(huì)議平臺(tái)用戶具有年輕化的特點(diǎn)；受教育程度主要為大學(xué)本科及以上，占76.3%，體現(xiàn)了云視頻會(huì)議平臺(tái)用戶高學(xué)歷的特征；受訪者的工作性質(zhì)集中于學(xué)生和私營企業(yè)，分別占比41.9%和38.9%，這也反映了此次研究調(diào)查的背景環(huán)境，受到疫情影響，學(xué)校和企業(yè)都無法及時(shí)返校和復(fù)工，通過云視頻會(huì)議平臺(tái)開展工作的需求增加了。月收入水平集中在8000元以下，占比86.2%。同時(shí)對(duì)受訪者近期云視頻會(huì)議平臺(tái)的使用情況做調(diào)查，將近半數(shù)的受訪者使用次數(shù)在1到3次，近三成的受訪者使用過8次以上，反映了用戶對(duì)平臺(tái)的使用較為頻繁。

4數(shù)據(jù)分析和結(jié)果

本文采用SmartPLS3.0進(jìn)行信效度和假設(shè)驗(yàn)證。

4.1信度與效度

本研究信度和效度檢驗(yàn)結(jié)果如表3所示。其中，所有測量變量的Cronbachsα系數(shù)均大于0.7，組合信度CR均在0.8以上，說明本研究樣本數(shù)據(jù)具有較好的信度；所有變量的因子載荷值和AVE值均高于0.5，說明收斂效度較好。

此外，表4中各變量AVE平方根顯著大于該變量與其他變量之間的相關(guān)系數(shù)值，說明本研究測量量表的區(qū)分效度較高。

4.2假設(shè)檢驗(yàn)

通過SmartPLS3.0對(duì)各變量之間的路徑系數(shù)β、t值和p值進(jìn)行計(jì)算，檢驗(yàn)結(jié)果如表5。具體地，任務(wù)特征（β= 0.288，p < 0.001）和技術(shù)特征（β= 0.641，p < 0.001）對(duì)云視頻會(huì)議平臺(tái)用戶感知的任務(wù)-技術(shù)匹配度產(chǎn)生正向影響，故假設(shè)H5和H6成立。

任務(wù)-技術(shù)匹配度（β= 0.540，p < 0.001）和期望確認(rèn)（β= 0.321，p < 0.001）對(duì)感知有用產(chǎn)生顯著的正向影響，而拒絕改變（β= -0.120，p < 0.05）對(duì)感知有用的影響雖然顯著，但是值為負(fù)，故假設(shè)H1、H7成立，而H9不成立；

用戶對(duì)平臺(tái)的感知有用（β= 0.288，p < 0.01）和采納后的期望確認(rèn)（β= 0.388，p < 0.001）對(duì)滿意度產(chǎn)生顯著的正向影響，故假設(shè)H2和H3成立；任務(wù)-技術(shù)匹配度（β= 0.597，p < 0.001）和滿意度（β= 0.172，p < 0.05）對(duì)用戶持續(xù)使用意愿有顯著的正向影響，故假設(shè)H4和H8成立；此外，用戶感知到的轉(zhuǎn)換成本對(duì)拒絕改變的心理有顯著影響（β= 0.752，p < 0.001），但對(duì)用戶感知有用的影響（β= 0.081，p > 0.05）不顯著，而對(duì)滿意度的影響（β= -0.163，p < 0.05）雖然顯著，但是為負(fù)，因此假設(shè)H10成立，而H11和H12均不成立。

5結(jié)果討論

本文以云視頻會(huì)議平臺(tái)用戶持續(xù)使用意愿影響因素為研究主題，構(gòu)建了相應(yīng)的理論模型，并基于203份調(diào)查問卷數(shù)據(jù)，對(duì)模型中的相關(guān)假設(shè)進(jìn)行驗(yàn)證?；趯?shí)證結(jié)果，可以做以下討論：

（1）本文證實(shí)任務(wù)特征和技術(shù)特征對(duì)云視頻會(huì)議平臺(tái)用戶感知的任務(wù)-技術(shù)匹配度產(chǎn)生正向影響，且從路徑系數(shù)來看，技術(shù)特征的影響更大，這與以往大部分的研究結(jié)論是一致的[9，24]。即在本文情境下，如果個(gè)體越需要使用云視頻會(huì)議平臺(tái)開展線上業(yè)務(wù)，而平臺(tái)也具備足夠的功能滿足個(gè)體的需求，則任務(wù)-技術(shù)匹配程度越高。

此外，本文也證實(shí)云視頻會(huì)議平臺(tái)的任務(wù)-技術(shù)匹配程度正向影響用戶的感知有用和持續(xù)使用意愿。以往較多研究在不同的信息技術(shù)服務(wù)情境下均證實(shí)了任務(wù)-技術(shù)匹配度對(duì)感知有用的顯著影響[25-26]。這說明用戶在使用云視頻會(huì)議平臺(tái)開展工作的過程中，平臺(tái)提供的功能對(duì)用戶需求的滿足程度極大地影響了用戶對(duì)平臺(tái)有用性的感知。這就要求平臺(tái)供應(yīng)商應(yīng)以用戶任務(wù)需求為出發(fā)點(diǎn)，滿足用戶基本需求再逐步開發(fā)輔助功能。同時(shí)應(yīng)時(shí)刻關(guān)注用戶的使用反饋，基于用戶反饋?zhàn)龀鱿鄳?yīng)的技術(shù)調(diào)整，持續(xù)完善用戶需求與平臺(tái)技術(shù)功能的匹配程度，進(jìn)而促進(jìn)用戶持續(xù)使用意愿。

（2）本文證實(shí)了期望確認(rèn)正向影響感知有用，并且和感知有用共同對(duì)滿意度產(chǎn)生正向影響，滿意度則顯著影響用戶持續(xù)使用意愿。以往多數(shù)以ECM為理論基礎(chǔ)對(duì)不同信息系統(tǒng)服務(wù)的用戶持續(xù)使用意愿進(jìn)行研究，并證實(shí)了其中不同變量之間的顯著關(guān)系，本文的實(shí)證結(jié)論再一次證實(shí)了ECM在云視頻會(huì)議用戶持續(xù)使用這一情境下的適用性，拓展了ECM的應(yīng)用邊界，豐富了這一研究主題的理論體系。由這一實(shí)證結(jié)論，服務(wù)供應(yīng)商需要注重用戶體驗(yàn)，在充分調(diào)查用戶需求的基礎(chǔ)上開發(fā)相應(yīng)功能，盡量實(shí)現(xiàn)用戶的預(yù)期要求，進(jìn)行提升服務(wù)有用性感知和滿意度，提升持續(xù)使用意愿。

（3）拒絕改變和轉(zhuǎn)換成本在信息系統(tǒng)用戶持續(xù)使用決策過程中產(chǎn)生的影響在不同情境下均得到了檢驗(yàn)[17，27-28]。潘瀾等[29]的研究證實(shí)轉(zhuǎn)換成本顯著調(diào)節(jié)了滿意度和感知有用對(duì)智慧旅游APP持續(xù)使用意愿的影響。本文的實(shí)證結(jié)果支持了轉(zhuǎn)換成本對(duì)拒絕改變的顯著正向影響，但是其對(duì)滿意度的影響顯著為負(fù)，且拒絕改變對(duì)感知有用的影響也為負(fù)。這一情況可能的解釋在于本研究中大部分被試的云視頻會(huì)議平臺(tái)使用次數(shù)并不多，使用狀態(tài)接近于初始采納，且大多在強(qiáng)制情境下使用。以往針對(duì)強(qiáng)制使用情境下的信息系統(tǒng)用戶初始采納決策相關(guān)研究均有證實(shí)拒絕改變對(duì)個(gè)體感知有用的負(fù)向影響，以及轉(zhuǎn)換成本對(duì)滿意度的負(fù)向影響。此外，轉(zhuǎn)換成本對(duì)感知有用的直接影響不顯著，可能的解釋在于轉(zhuǎn)換成本高導(dǎo)致拒絕改變的心理，進(jìn)行負(fù)向影響感知有用，即拒絕改變完全中介了轉(zhuǎn)換成本對(duì)感知有用的影響。

據(jù)此結(jié)論，云視頻會(huì)議供應(yīng)商需要盡量宣傳并保障云視頻會(huì)議平臺(tái)能夠很好滿足個(gè)體業(yè)務(wù)需求，同時(shí)要強(qiáng)調(diào)個(gè)體轉(zhuǎn)換新的會(huì)議平臺(tái)所需付出的時(shí)間、金錢、情感和心理上的努力。此外，要在功能開發(fā)上盡量做到簡單易操作，收費(fèi)方面需要在核心功能免費(fèi)的基礎(chǔ)上適當(dāng)添加增值服務(wù)。另外，通過免費(fèi)培訓(xùn)和積極宣傳的方式減輕用戶心理和情感上的負(fù)擔(dān)，多方位促進(jìn)用戶持續(xù)使用意愿。

6總結(jié)與展望

本文以云視頻會(huì)議平臺(tái)為研究對(duì)象，通過問卷調(diào)查方法研究了用戶持續(xù)使用意愿影響因素和路徑，旨在為信息系統(tǒng)用戶持續(xù)使用行為這一領(lǐng)域做出理論貢獻(xiàn)的同時(shí)，也為該服務(wù)平臺(tái)供應(yīng)商的相關(guān)管理實(shí)踐提供理論指導(dǎo)。

當(dāng)然，本研究也不可避免存在一些局限性，需要在后續(xù)研究中予以重點(diǎn)關(guān)注。首先，本研究問卷調(diào)查過程中采用自報(bào)告（self-report）形式獲取數(shù)據(jù)，仍然會(huì)造成潛在的共同方法偏差問題；其次，本研究問卷調(diào)查過程中主要以學(xué)生用戶和企業(yè)用戶為主，但云視頻會(huì)議平臺(tái)在企業(yè)辦公中的應(yīng)用情境較多，同時(shí)企業(yè)與學(xué)生的使用需求也不盡相同，故本文的研究結(jié)論缺乏普適性。今后的研究可以針對(duì)企業(yè)用戶和學(xué)生用戶，進(jìn)行對(duì)比分析；再者，本研究假設(shè)用戶自愿使用云視頻會(huì)議平臺(tái)，未考慮企業(yè)單位強(qiáng)制員工使用云視頻會(huì)議平臺(tái)的情況，后續(xù)需要考慮自愿程度不同對(duì)用戶持續(xù)使用意愿的影響。此外，本文大多數(shù)被試的使用經(jīng)歷較少，對(duì)本文的研究結(jié)論產(chǎn)生了一定程度的影響，后續(xù)研究需要尋找使用經(jīng)歷較豐富的被試對(duì)本文的研究結(jié)論進(jìn)行進(jìn)一步驗(yàn)證。

參考文獻(xiàn)：

[1]中國互聯(lián)網(wǎng)信息中心.第45次中國互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展?fàn)顩r統(tǒng)計(jì)報(bào)告[R].北京：中國互聯(lián)網(wǎng)信息中心， 2020.

[2]程慧平，金玲.國內(nèi)IT/IS用戶持續(xù)使用研究現(xiàn)狀分析[J].情報(bào)科學(xué)， 2018， 36（4）： 171-176.

[3]李珊珊.云視頻會(huì)議在高校的應(yīng)用研究[J].福建電腦， 2016，（7）： 102-103，137.

[4]BHATTACHERJEEA.Understandinginformationsystems continuance：anexpectationconfirmationmodel[J].MIS Quarterly， 2001， 25（3）： 351-370.

[5]LIMAYEM M，CHEUNG C M K.How habit limits the predictive power of intention： the case of information systems continuance [J]. MIS Quarterly， 2007， 31（4）： 705-737.

[6]劉倩，周密，趙西萍.信息系統(tǒng)習(xí)慣對(duì)持續(xù)使用影響的研究述評(píng)與過程性框架[J].軟科學(xué)， 2014， 28（11）： 123-127.

[7]楊雪，王詠，王全勝.移動(dòng)商務(wù)采納、使用、持續(xù)使用：多視角的研究回顧[J].南大商學(xué)評(píng)論， 2013， （3）： 140-162.

[8]DAVIS F D. Perceived usefulness， perceived ease of use， and user acceptance of information technology [J]. MIS Quarterly， 1989， 13（3）： 319-340.

[9]李雷，楊懷珍，譚陽波，等.任務(wù)技術(shù)匹配理論研究現(xiàn)狀述評(píng)與趨勢展望[J].外國經(jīng)濟(jì)與管理， 2016， 38（1）： 29-41.

[10]陶洪，徐福緣.任務(wù)技術(shù)匹配模型研究綜述[J].研究與發(fā)展管理， 2012， 24（4）： 24-31.

[11]應(yīng)洪斌，郭琳，竇偉.基于TTF和TAM整合視角的移動(dòng)工作支持系統(tǒng)使用意向研究[J].管理工程學(xué)報(bào)， 2012， 26（4）： 176-182.

[12] GOODHUE D L， THOMPSON R L. Task-technology fit and individual performance [J]. MIS Quarterly， 1995， 19（2）： 213-236.

[13]徐菲菲，黃磊.景區(qū)智慧旅游系統(tǒng)使用意愿研究——基于整合TAM及TTF模型[J].旅游學(xué)刊， 2018， 33（8）： 108-117.

[14] BANDAWE C. A synopsis of the field of health education in Malawi [J]. Malawi Medical Journal， 2009， 21（4）： 159-162.

[15] DISHAW M T，STRONG D M.Extending the technology acceptance model with task–technology fit constructs[J]. Information & Management， 1999， 36（1）： 9-21.

[16] OREG S.Resistance to change： Developing an individual difference measure [J]. Journal of Applied Psychology， 2003， 88（4）： 680-693.

[17] NOV O， YE C. Users personality and perceived ease of use of digital libraries： The case for resistance to change [J]. Journal of the American Society for Information Science and Technology， 2008， 59（5）： 845–851.

[18] DENG Z， MO X， LIU S. Comparison of the middle-aged and older users adoption of mobile health services in China [J]. International Journal of Medical Informatics， 2014，83（3）： 210-224.

[19]胡昌平，李霜雙，馮亞飛.感知風(fēng)險(xiǎn)對(duì)個(gè)人云存儲(chǔ)服務(wù)持續(xù)使用意愿的影響——轉(zhuǎn)換成本的調(diào)節(jié)作用分析[J].現(xiàn)代情報(bào)， 2019， 39（5）： 64-73.

[20]錢穎，王西子，倪君彧.轉(zhuǎn)移成本在在線用戶的忠誠度中的研究評(píng)述[J].情報(bào)雜志， 2015， 34（3）： 203-206.

[21] HOWARD M C ， ROSE J C . Refining and extending task–technology fit theory： creation of two task–technology fit scales and empirical clarification of the construct[J]. Information & Management， 2018， 56（6）.DOI： 10.1016/j.im.2018.12.002.

[22] WANG S L， LIN H I. Integrating TTF and IDT to evaluate user intention of big data analytics in mobile cloud healthcare system[J]. Behaviour & Information Technology， 2019， 38（9）： 974-985.

[23] BURNHAM T A，F(xiàn)RELS J K，MAHAJAN V.Consumer switching costs： A typology， antecedents， and consequences [J]. Journal of theAcademy of Marketing Ence， 2003， 31（2）： 109-126.

[24] VATANASAKDAKUL S， AOUN C， PUTRA Y H S. Social media in micro-enterprises： exploring adoption in the indonesian retail sector [J]. Journal of Global Information Management， 2020， 28（3）： 184-203.

[25] WU B，CHEN X.Continuance intention to use MOOCs： Integrating the technology acceptance model （TAM） and task technology fit （TTF） model [J]. Computers in Human Behavior， 2017， 67： 221-232.

[26] DANG Y M， ZHANG Y G， BROWN S A， et al. Examining the impacts of mental workload and task-technology fit on user acceptance of the social media search system [J]. Information Systems Frontiers， 2020， 22： 697-718.

[27]張繼東，蔡雪.基于用戶行為感知的移動(dòng)社交網(wǎng)絡(luò)信息服務(wù)持續(xù)使用意愿研究[J].現(xiàn)代情報(bào)， 2019， 39（1）： 71-78.

[28]楊海娟，原薇，王文艷.國內(nèi)外社交類應(yīng)用持續(xù)使用研究綜述[J].情報(bào)科學(xué)， 2017， 35（3）： 164-170.

[29]潘瀾，林璧屬，方敏，等.智慧旅游背景下旅游APP的持續(xù)性使用意愿研究[J].旅游學(xué)刊， 2016， 31（11）： 65-73.

Research on Influencing Factors of Cloud Video Conference Users Continuance Usage Intention

ZHU Zhangxiang，QIU Xiaoyu，MENG Yishuang

（College of Tourism， Hunan Normal University， Changsha 410081，China）

Abstract： Cloud video conference can meet the needs of enterprises and public institutions to carry out different online businesses， but there are few academic discussions on users continuous usage. By integrating the Information System expectation confirmation model and the task-technology fit model， this paper proposed a theoretical model of factors affecting users willingness to continue using cloud video conference， and conducted an empirical test on relevant hypotheses based on 203 valid questionnaires. Empirical results show that technical characteristics and task characteristics positively affect the task-technology fit， while task-technology fit and satisfaction positively affect the continuous usage intention， and the expectation confirmation and perceived usefulness positively affect satisfaction. In addition， tasktechnology fit and expectation confirmation positively affect perceived usefulness， while switching costs has been shown to have positive impact resistance to change. The conclusion of this paper can provide theoretical reference for service operators practical activities such as platform promotion and function optimization.

Keywords： cloud video conference； continuance usage intention； IS/IT expectation confirmation model； task-technology fit model