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基于TAM的志愿者信息管理平臺采納研究
發布時間：2023-07-22 14:05
目錄
摘 要 I
Abstract II
第一章 緒論 1
1.1研究背景 1
1.1.1全球信息化時代 1
1.1.2中國的信息化浪潮 1
1.1.3志愿服務信息化建設 2
1.2問題的提出 4
1.3研究對象 5
1.4研究目的及意義 6
1.4.1研究目的 6
1.4.2研究意義 7
1.5研究思路 7
1.6研究框架和方法 8
1.6.1研究框架 8
1.6.2研究方法 9
第二章 文獻綜述 11
2.1技術接受模型及相關理論 11
2.1.1理性行為理論 11
2.1.2計劃行為理論 12
2.1.3技術接受模型 13
2.2本研究借鑒的其他理論 15
2.2.1任務技術匹配理念 15
2.2.2同輩效應 16
2.3志愿者信息管理平臺相關介紹 18
2.3.1志愿者信息管理平臺的概念、特色及架構 18
2.3.2志愿者信息管理平臺的研究現狀 19
2.4本章小結 21
第三章 研究設計 22
3.1研究假設與概念模型 22
3.2對主要變量的解釋說明 22
3.2.1感知易用性 22
3.2.2感知有用性 23
3.2.3任務技術匹配度 23
3.2.4同輩效應 23
3.2.5平臺使用意向 23
3.3研究假設 24
3.3.1同輩效應 24
3.3.2任務技術匹配度 24
3.3.3技術接受模型固有變量的相關假設 24
3.4 問卷設計與發放 25
3.4.1問卷結構 25
3.4.2問卷變量的測量及其來源 25
3.4.3問卷發放形式 27
3.4.4問卷統計方法說明 27
3.5本章小結 28
第四章 實證分析 29
4.1問卷的發放與回收情況 29
4.2樣本概況分析 29
4.2.1樣本構成 29
4.2.2樣本描述性統計分析 30
4.3信度和效度分析 32
4.3.1信度分析 32
4.3.2效度分析 33
4.4相關分析 37
4.4.1感知有用性與其它因素的相關關系 37
4.4.2同輩效應與感知易用性的相關關系 38
4.4.3感知有用性、感知易用性、同輩效應與平臺使用意向的相關關系 38
4.5回歸分析 38
4.5.1感知有用性、同輩效應、感知易用性與平臺使用意向的回歸分析 39
4.5.2同輩效應、感知易用性、任務技術匹配度與感知有用性的回歸分析 40
4.5.3同輩效應與感知易用性的回歸分析 41
4.6本章小結 42
結論 43
5.1研究結論 43
5.2對策及建議 46
5.3研究創新點 47
5.4研究局限與展望 47
5.4.1研究局限 47
5.4.2未來展望 48
參考文獻 49
附錄 志愿者信息管理平臺使用意向調查問卷 54
攻讀碩士學位期間取得的研究成果 56
致謝 57
圖清單
圖 1-1 中國網民規模和互聯網普及率 2
圖 1-2 2013-2016 年中國志愿服務發展指數四項比較 3
圖 1-3 2016 年全國注冊志愿者與非注冊志愿者對比圖 4
圖 1-4 廣州市志愿者信息管理平臺數據對比 5
圖 1-5 研究框架圖 9
圖2-1理性行為理論模型（TRA） 11
圖2-2計劃行為理論模型（TPB） 12
圖2-3技術接受模型（TAM） 14
圖 3-1 研究模型圖 22
表清單
表 2-1 國內志愿者信息管理平臺研究現狀歸納表 19
表 3-1 研究變量的測量指標及其來源 25
表 4-1 樣本基本情況表 29
表 4-2 各問項的描述性統計分析結果 31
表 4-3 變量的信度分析結果 32
表 4-4 感知有用性因子分析結果 34
表 4-5 感知易用性因子分析結果 35
表 4-6 任務技術匹配度因子分析結果 35
表 4-7 同輩效應因子分析結果 36
表 4-8 平臺使用意向因子分析結果 36
表 4-9 感知有用性與其它因素的相關分析結果 37
表 4-10 同輩效應與感知易用性的相關分析結果 38
表 4-11 感知有用性、感知易用性、同輩效應與平臺使用意向的相關分析結果 38
表 4-12 感知有用性、同輩效應、感知易用性與平臺使用意向的回歸分析結果 39
表 4-13 同輩效應、感知易用性、任務技術匹配度與感知有用性的回歸分析結果 40
表 4-14 同輩效應與感知易用性的回歸分析結果 42
表 5-1 研究假設驗證結果匯總表 43
第一章 緒論
1.1研究背景
1.1.1全球信息化時代
信息化作為現今社會先進生產力的代表，引領著社會進一步向前發展，新一輪的科 技革命由此引發，它使人們的生產方式和生活方式發生了巨大的變化。同時，信息技術 和產業的涌現，也是對經濟多樣化和全球化趨勢的回應［1］。人類正迎來第三次浪潮文明， 農耕社會和機器工廠正逐漸退出人類社會的主流，過去的時期正慢慢被信息時代替代， 即是由工業社會的社會形態進化到信息化社會。根據阿爾文•托夫勒(AlvinToffler)在他 的著作里對“信息化時代”的表述，第三次浪潮大約始于1950 年代中期，被稱為信息革 命，以發掘和創新知識為重點［2］。
世界正迎接著知識經濟時代的到來，它正是以信息技術為核心。現代社會材料跟能 源是重要的戰略資源，而信息資源的重要性也逐漸變得跟這兩者不相上下。信息技術被 廣泛應用、先進技術與傳統產業快速融合；信息產業的高經濟增長使其發展成世界范圍 內的備受關注的新興產業；信息技術已成為一個助推器，對促進國民經濟和社會發展產 生巨大作用；信息化水平已成為判斷一個城市或地區是否具有足夠的實力和現代化的重 要指標。所以，加快信息化建設是全球各國和地區都十分重視的一項國家發展戰略。
1.1.2中國的信息化浪潮
對中國的信息技術的發展可以追溯到上世紀 80 年代初，從全國電子信息技術應用 的大力推廣為起點。在那之后，黨中央提出了關于國民經濟和社會發展的第十個五年計 劃的建議，指出信息化是當今世界經濟和社會發展的潮流所向，也在中國的產業升級和 工業化、現代化等方面具有巨大的影響力。由于信息化是牽涉整個現代化局面的重要對 策，國家大力推進并將國民經濟和社會信息化放在首要位置。今天的信息化對促進經濟、 科技、軍事的發展起到了巨大的推動作用，尤其是對國民經濟起著重要作用的企業。信 息化不僅關系到企業生存的外部環境，而且關系到企業的內部創新能力、財務狀況、組 織結構和人才發展，信息化對企業影響深遠。在國內目前的信息化發展過程中，互聯網 作為核心特征被單獨提煉，并與各行各業如商務行業、服務行業、金融行業等進行全面 整合，“互聯網+”的概念由此被提出。
除企業外，信息化對個人的工作、生活、學習和文化傳播都產生了深遠的影響，促
進了國民素質的提高和人的全面發展。根據相關數據可以發現，截至 2017 年末，我國 互聯網用戶的數字達到 7.72 億，普及率達到55.8%（見圖1-1），高于世界平均水平近 5%，高于亞洲平均水平近 10%[3]。全年新入網的用戶增加了 5.6%，達到四千多萬人， 由數據和圖表可知，我國的互聯網用戶的增長數字呈平穩向上的趨勢。
圖 1-1 中國網民規模和互聯網普及率
資料來源：CNNIC,《中國互聯網絡發展狀況統計報告（2018年1月）》
1.1.3志愿服務信息化建設
（1）志愿服務快速發展
根據《2016年中國志愿服務發展指數報告》的結果，通過近1 17 萬家志愿服務組織 開展的各種主要領域的志愿服務活動，有 5806.61 萬名志愿者參與并捐贈了 15.97 億小 時的服務時間，志愿者為社會貢獻了等同于49.565億元的經濟價值。根據圖1-2所示， 以 2013 年到 2016 年的志愿服務數據作總體比較，能看出我國志愿服務事業呈現出增長 較為快速的發展趨勢，尤其增長顯著的是志愿者的志愿服務時間和他們所貢獻的價值。
圖1-22013-2016年中國志愿服務發展指數四項比較
資料來源：《2016 年中國志愿服務發展指數報告》
總體看報告的內容，能從中總結出我國志服務發展有比較明顯的三個特征：首先， 人均志愿服務時間和專業志愿服務比率在整體志愿服務中的比例有明顯升幅；其次，通 過地區比較發現，志愿服務在北京和東部城市的發展勢頭相對較為迅速，明顯與其他地 區存在差距；三是國家正加大投入對志愿服務的信息化建設。
（2）志愿者信息管理平臺的興起
過去，志愿者的招募、活動發布及報名、志愿時數統計、志愿者培訓等業務，較多 以線下組織、親臨現場或電話聯系等形式開展，電子平臺如電腦、電子表格等充其量是 作為數據統計的工具。但是社會在發展，志愿者伴隨時代的日新月異而持續增加，年輕 人比以往更加愿意注冊成為志愿者參與社會服務，為城市的發展做出貢獻。傳統的紙質 管理方式越來越難以跟上社會發展的步伐，對人、事、物的管理成本也越來越高。隨著 互聯網的普及，技術的發展，越來越多的年輕人有更多方便有效的途徑來獲取信息［4］， 尤其是手機應用如網頁瀏覽器、微信、QQ和微博等。為了適應志愿服務事業的快速發 展，實現多角色一站式的現代管理體系，國家、地方各級單位均有開發建設志愿者信息 管理平臺。平臺的主要功能是志愿者根據所需的志愿活動進行報名、服務到崗登記和統 計志愿服務時數，在此基礎上促使個人、團體或組織、服務的供需對接，實現志愿服務 的信息化管理，為志愿者和志愿隊伍、組織提供方便快速的全方位志愿服務管理。志愿 服務的信息化建設有利于提高志愿隊伍的管理水平，從而進一步提高志愿者為社會服務 的水平和效果［5］。
1.2問題的提出
盡管信息管理平臺是一個具有實用性的系統工具，然而現階段我國志愿者對平臺進 行運用的情況并沒有像預期一樣。本研究以20 16 年全國統計數字及20 17 年廣州市兩個 志愿者信息管理平臺的幾個數據，舉例說明志愿者總人數與使用信息管理平臺的人數對 比。
根據圖 1-3 的數據顯示，截至20 16年，中國官方注冊（在官方信息管理平臺登記 注冊）志愿者人數總計接近7300萬人。然而，根據報告推算，未使用信息管理平臺進 行任何注冊登的志愿者接近為6300萬人（指的是參與過志愿服務組織的活動并有記錄， 但沒有使用官方的志愿者信息管理平臺登記注冊的志愿者）I6】。
7400
圖 1-3 2016 年全國注冊志愿者與非注冊志愿者對比圖
資料來源：《2016 年中國志愿服務發展指數報告》
此外，還選取了廣州市志愿者中知名度和使用度較高的兩個平臺作簡單調查（見圖
1-4）：根據“志愿廣東”網站的統計，廣東省注冊志愿者數字為 182.7 萬人，使用廣東志
愿網的人數為94.6萬人，占51.7%；而“志愿時”網站則統計廣州市有750.3萬人登記為
志愿者，但使用信息管理平臺的志愿者是293萬人，占總人數的39%（以上所有數據截 止至2017年11 月）。這說明雖然信息管理平臺在近幾年來對于人們來說已經比較常見， 越來越多的志愿者在參與活動和管理服務時也己經開始接受和使用這種新的方式，但是 人們日常使用網絡主要還是以獲取信息和休閑娛樂為主，志愿者信息管理平臺并沒有像 其他互聯網服務，例如微博等社交平臺那樣獲得快速的增長。
800
700
600
500
400
300
200
100
■登記人數（萬人）綴使用平臺注冊人數（萬人）
圖 1-4 廣州市志愿者信息管理平臺數據對比
可以說，中國志愿服務和志愿者信息管理平臺的興起，顯現出志愿服務在信息化管 理方向的未來的良好前景。國內各級政府、部門、企業投入大量人力物力開展志愿者信 息管理平臺服務，加速平臺布局，爭取平臺能夠擴大推廣。然而，積極熱情的投入并沒 有換來應有的規模和使用量的增長，豐富的服務信息及廣泛的宣傳推廣，反襯的是志愿 者信息管理平臺叫好不叫座的境地。雖然信息管理平臺方便快捷，然而實際的注冊用戶 比例與志愿者的數量不相匹配。因此，探索志愿者信息管理平臺的使用意向及其影響因 素，有助于開發人員、志愿者服務管理部門和其他社會組織和機構了解用戶需求，研發 設計出志愿者愿意使用的信息管理平臺。
1.3研究對象
在本文的研究過程中，以各大高職院校在校大學生志愿者作為研究對象。之所以選 擇在校大學生，主要原因有以下兩點：
首先，我國志愿服務事業開始一日千里、蓬勃發展的起點，是 1993 年底由共青團 中央倡議施行的中國青年志愿者行動，由此為開端，青年志愿者一直是志愿者隊伍中的 主力軍。據不完全統計，在國內共有約 8000 萬青年為社會提供志愿服務，貢獻的時數 超過 41億小時，這個群體正成為如今我國志愿服務事業的最重要力量之一。
其次，在青年志愿者中，大學生始終作為隊伍中的主要力量，是參加各類志愿服務 的重要骨干。同時，他們也是一個積極的、知識淵博的、有創新精神和冒險精神的群體， 大學生喜歡接收新資訊和使用新技術，是志愿者信息管理平臺主要希望吸引使用的核心 目標對象。以本人所在工作單位為例，在過去的 5 年中，招募注冊了 2728名志愿者， 其中就有 1658 名是大學生志愿者。此外，按照相關機構提供的數據可知，我國的互聯 網用戶的年輕化趨勢明顯，統計至2017 年底，在中國近 8 億的互聯網用戶之中，30 歲 以下的青年用戶群體占了其中的4.08億之多。總的看來，熱衷于新技術和新消費、娛樂 模式的青年用戶群體，極大地為互聯網應用的普及提高了速度［3］。基于此，圍繞大學生 志愿者對信息管理平臺此類嶄新的服務管理方式的采納因素展開深入探析，相關結論能 夠作為研究別的志愿者群體的重要依據。
1.4研究目的及意義
1.4.1研究目的
本研究通過收集、整理、梳理和總結大量國內外相關文獻，參考已有研究結論的合 理和適用的部分，在技術接受模型（TAM）的基礎上引入任務技術匹配理論，同時結合 同輩效應理論，構建概念模型探討志愿者對信息管理平臺的采納因素，發掘符合志愿者 需求和期望的信息管理平臺設計和建設要素。通過實證研究和分析，系統檢驗不同因素 對志愿者使用平臺傾向的相應作用，從而立足不同層面解釋志愿者接受行為。
本研究將采用發放紙質問卷的方式展開實證調查，利用 SPSS 軟件分析實證調查所 得的有效數據，希望最終能解決下列若干問題：
（1） 結合技術接受模型，對志愿者信息管理平臺使用意向的影響因素模型予以全 面的建立和檢驗。
（2） 了解目前志愿者對信息管理平臺的認知情況，什么因素對志愿者的使用意向 產生了作用。
（ 3）針對相關因素的影響水平與彼此關聯展開深入分析。
（4）根據研究結論，為志愿者信息管理平臺的研發和推廣提出相關建議。
1.4.2研究意義
（1）理論意義
技術接受模型（TAM）是一種用于對信息系統利用率低問題作出檢驗和說明的理論 模型，它在1989年由學者Davis首次提出，適用于本文的研究問題。同時，技術接受 模型在現代信息系統中對于用戶接受技術的研究也是最成熟的研究領域之一。就志愿者 信息化管理這一領域而言，我國學者主要于技術角度展開研究，幾乎未圍繞使用者的視 角以及引進模型等層面展開深入分析。對于志愿者信息管理平臺而言，其是政府機構力 推的項目，圍繞志愿者于接受與使用行為里的影響因素展開深入分析，是于公益服務方 面進行的新的積極探索，以期讓志愿者管理具有全新的分析角度，讓越來越多的研究人 員對信息管理平臺所具有的影響予以充分重視，有助于通過信息管理平臺保證志愿服務 數據的準確完整，實現志愿服務數據的共享與交換，為發掘并剖析志愿服務大數據、搜 集服務需求、優化資源配置、豐富服務項目、開拓服務范圍、提升服務效果奠定堅實的 基礎。
（ 2 ）實踐意義
相比平臺的重要性，我國的志愿者信息管理平臺不僅在開發上起步較晚，且目前仍 然處于需要推廣的初級發展階段，使用率較低。面對如此現狀，研究志愿者對信息管理 平臺的采納、做好志愿服務信息平臺的改進和推廣使用工作，是改善志愿者信息管理的 有效方法。因此，對志愿者、志愿團體、志愿服務項目等均具有重要意義。
本文希望通過引入經典模型的實證研究來了解志愿者接受信息管理平臺的意愿及 其影響因素，在分析所得數據的基礎上獲得結論，從而幫助開發人員、各級政府部門或 社會組織掌握志愿者的需求，推出有關志愿者與志愿團隊非常認可的信息管理服務，不 僅為志愿者信息管理平臺本身，更是為其他信息化管理系統提供借鑒，幫助開發商把握 并針對信息管理系統采納和使用意向的影響因素來制定策略進行技術升級及宣傳推廣， 提升使用者對信息管理系統的忠誠度，在整體上促進信息化管理的良性發展。
1.5研究思路
本研究注重理論總結和實證分析相結合，采用文獻研究與線下紙質問卷調查相結合 的方法實施研究。以技術接受模型為理論基礎和核心，并借用任務技術匹配理論和心理 學中的同輩效應理論中的合理成分，通過理論推導和分析變量之間的復雜關系，探討任 務技術匹配度、同輩效應、感知有用和感知易用等變量與志愿者信息管理平臺使用意向 的關系，并以此構建志愿者信息管理平臺使用意向影響因素模型。同時，本研究把被調 查者的基本信息、網絡使用經驗、接受網上信息管理經驗等個體差異進行了描述性統計 分析，在定性分析的基礎上引入實證分析，以實證分析為主體系統地討論了變量之間的 相互影響，為有效設計開發及推廣志愿者信息管理平臺提供理論基礎。
本人長期在民辦社會工作服務機構從事社工工作，工作領域之一正是志愿者管理及 發展，機構位于廣州市大學城附近，日常開展工作有較多機會接觸到在校大學生志愿者。 在完成本研究的過程中，可以一方面認真研究國內外學者的有關此課題的學術著作，了 解國內外志愿服務和志愿者管理的形勢；另一方面積極參與工作單位的日常工作，開展 具體服務，直接接觸志愿者及志愿隊伍，能對志愿者有比較直接的觀察和接觸，了解他 們的具體情況，掌握更多的一手資料。在深入調查現狀，掌握充足材料和信息的基礎上， 借鑒海外或我國部分省、市的相關經驗，通過相關理論對志愿者信息管理平臺的采納研 究進行建模、分析和評價，并提出一些具有參考價值的建議。
1.6研究框架和方法
1.6.1研究框架
本研究各章節及其主要內容分別如下：
第一章：緒論。著重圍繞選題背景進行敘述，對研究問題予以提出，同時圍繞諸多 內容（包括研究目的以及研究方式等）展開詳細敘述。
第二章：文獻綜述。對技術接受模型等相關研究、本文引入或借鑒的其他理論的國 內外研究現狀，及志愿服務信息化建設的相關介紹，進行了梳理和回顧。
第三章：研究與設計。在前一章的基礎上，立足于已有分析結果，對有關研究假設 以及概念模型予以闡述，定義了研究中使用的變量。以過往研究為基礎，結合相關研究 問題與對象所具有的特點對測量量表予以確立。同時，對問卷的組成、發放和統計方法 進行了敘述。
第四章：實證分析。通過收集問卷調查的數據，對調查數據進行處理。首先借助于 樣本主要狀況對調查狀況予以熟知，同時圍繞樣本展開描述性統計分析；通過 SPSS 軟 件檢驗了測量量表的信度和效度；最后對研究假設和概念模型進行了驗證分析，并對相 應的統計結果展開闡述。
第五章：結論與建議。總結了實證分析的結果，對各項結果加以描述和進一步分析， 同時對有關結果予以闡述。對此次研究工作存在的問題進行敘述，同時給出了針對此研
究的今后展望。
本研究屬于規范實證研究，圖 1-5是詳細的分析框架：
第一章：緒論
說明研究背景、意義及論文結構
理論研究 \7
第三章：研究設計 構建志愿者信息管理平臺采納模 型，在前人研究的基礎上提出研究 假設，設計本文研究量表。
第四章：實證分析
通過實證調查數據分析、驗證模型
實證分析
第五章：結論與建議
提出相關建議與未來研究展望
圖 1-5 研究框架圖
1.6.2研究方法 本研究著重選擇下列研究方式，分別是文獻研究、問卷調查以及統計分析等。 針對文獻研究：借助于圍繞大量有關文獻展開細致的查閱，梳理了現有的 TAM 模 型研究成果，總結了前人的研究成果，嘗試確定技術接受模型與志愿者采納信息管理系 統的契合點，引入新的理論和變量，構建了對應的模型架構，給出本研究的對應思路。
針對問卷調查研究：此部分是實證分析里的核心步驟，借助于問卷調查的形式對志 愿者使用信息管理平臺的相關信息予以采集，隨后圍繞有關數據展開統計與深入研究。 在確定變量模型并征求相關意見后，采用國際通用的里克特（Likert）量表法設計問卷, 通過線下發放紙質問卷獲得統計數據。
統計分析研究：本研究借助于 SPSS 軟件圍繞相關數據展開深入探析，涉及描述性 統計探析、效度與信度探析、相關分析及回歸分析，以確定各變量和志愿者信息管理平 臺使用意向之間的關系，按照獲得的相關結果圍繞研究假設及概念模型展開檢驗，最后 獲得此次研究的相應結論，同時提出了有關建議。
第二章 文獻綜述
2.1技術接受模型及相關理論
本研究所依據的理論模型——技術接受模型（TAM）,是1989年的時候由Davis 等學者基于理性行為理論（TRA）和計劃行為理論（TPB）提出的。出于對技術接受模 型予以全面掌握的目的，首先圍繞涉及計劃行為理論和理性行為理論的有關文獻展開深 入分析與概括。
2.1.1理性行為理論
理性行為理論（Theory of Reasoned Action，簡稱TRA），其為圍繞個體行為關聯展 開預測和解釋的相關理論模型，由著名研究人員Fishbein于1975年進行闡述。在針對 用戶態度與行為間關聯展開探析的大量理論模型里，此理論引起了廣泛關注。該理論立 足社會心理學層面，分析哪些要素對人類活動具有影響，是其中一個最基礎最有影響的 人類行為理論。理論模型（見圖 2-1）是基于這樣一個假設：行為結果在個體執行行為 之前會被合理考慮，它包括 4 個變量：態度、主觀規范、行為意向和行為。對于個體而 言，其行為意向會被主觀規范以及態度影響，其中的具體行為將遭受行為意向直接影響。 早在1980年，Fishbein和Ajzen就對理性行為理論所對應的主要假設予以明確：（1） 大部分人的具體行為將遭到自身的影響以及控制；（2）個體具有的行為意向可以迅速
對行為是否最終將產生予以決定［7］。
圖2-1理性行為理論模型（TRA）
該模型圍繞個體行為所對應的動機展開初步探尋和解釋，即不管什么要素，必須借
助于態度以及主觀規范，方可對個體行為造成間接作用。然而，由于模型是建立在人的 理性行為假設的基礎上，它只解釋了理性行為的影響因素，而不能從組織環境中個人意 志控制的行為動機來解釋模型。
學者們在 TRA 提出后展開了更多研究：
Crites和Fabrigar等學者（1994）主張此理論所強調的研究方式，沒有完全探究到 最后的決定會被情感因素對所影響的可能性和強度［8］。
French 和 Sutton 等學者（2005）對個體參加體育運動展開深入分析時，認為 TRA 進行了區分，因而擁有極佳的預測作用［9］。
同時，部分研究人員主張，此理論模型于差異的國家以及文化里具有差異的適用水 平，比如Green和Lee（1991 ）通過研究發現，美國人在購物時受到態度的影響更多， 相比之下韓國人受到主觀規范的影響更大［10］。
國內學者于丹和董大海等（2008）在回顧和總結現有理論成果時發現，現有的研究 更多集中于對單一變量的深化，缺乏對對模型整體的研究［11］。
概括而言，僅在行為滿足“人是理性的”這一主要假設時，理性行為理論方可施展預 測以及解釋作用，然而個體活動常常遭到部分外界無法抵抗的要素所影響，導致產生一 些自我意識不能控制的行為，這時 TRA 的解釋和預測能力便會被削弱。其為此理論最 明顯的不足。
2.1.2計劃行為理論
計劃行為理論（Theory of Planned Behavioral，簡稱 TPB）是 Ajzen （1985）基于自 己的TRA模型之上提出的［12］。旨在對原模型圍繞個體行為展開預測以及解釋所對應的 精度給予提升，著名學者Ajzen對變量感知行為控制（Perceived Behavior Control，縮寫 PBC）予以引進，詳見圖2-2所示：
圖2-2計劃行為理論模型（TPB）
對于感知行為控制而言，其意為個體圍繞某個行為所對應的困難水平展開評判之后 所形成的感知，對個體立足已有經驗所預測相應障礙，倘若個體覺得自身具有大量資源 或機遇時(諸如技能以及時間等)，他們對某一特定的行為預估的困難就越小，行為就 越受他們意志的支配。這一理論認為，個人行動的意志力存在兩個極端，一方完全由意 志控制，而另一方未遭到意志所控制。對于大部分人而言，其對應的行為處在兩個極端 之間，提高針對行為控制變量所具有的感知之后，能夠恰當地對未遭到控制的行為進行 預測以及解釋。
計劃行為理論雖然得到了學術界的肯定，但許多學者仍希望提高它的解釋和預測效 果，因此會對模型增加新的變量，這里面的最常出現的變量為行為經驗。Ajzen本人 (2002)隨后證實以往經驗會影響研究結果，部分狀況里甚至比模型里別的變量具有更 顯著的作用；Kang和Hahn等學者(2006)的研究顯示，民眾過往的購物經驗對線上消 費意向的影響很明顯［13］。
國外的諸多研究領域也有廣泛使用該理論，如Orbell (2001 )、Fang(2004)分別 以該理論來解釋居民消費意愿的改變因素，Truong(2009)圍繞消費人員對網上視頻播 放平臺的使用意向展開深入分析，著名學者Luarn等(2005)圍繞金融服務所涉及的用 戶意向展開分析，研究者Godin(1996)圍繞對醫療服務購買意向存在作用的要素展開 分析。
在中國，學者們也同樣廣泛應用該理論在本土的研究活動中，如劉澤文等(2006) 探討如何在工作場合使用和對此理論予以評判；郭巖等(2007)對主婦買醬油具有相應 作用的要素展開深入分析；學者丁靖艷(2006)基于此理論對不恰當的駕駛行為予以分 析等。過去一段時間內，伴隨電子商務的迅猛發展，我國越來越多的人開始圍繞網絡消 費行為展開分析。舉例而言，著名學者穆曈等(2011)借助于網絡消費里的信息獲取以 及購買活動，圍繞計劃行為理論模型對我國在線消費者行為所具有的適用性進行分析， 通過深入探究我國網絡消費者的行為后發現，感知行為控制變量對行為意向具有相應的 作用，而網絡所具有的便利性同樣將作用于購買意愿［14］。
2.1.3技術接受模型
2.1.3.1技術接受模型的概念與觀點
自二十一世紀第一個十年起，信息技術飛速發展的同時正面臨著越來越多的挑戰， 信息技術、信息系統首先需要被用戶理解和接受，并通過各種手段使信息系統能夠適用 于各種人群，這是信息技術研究領域需要優先考慮的。其中，技術接受模型（Technology Acceptance Model，TAM）（詳見圖2-3）為現階段大部分研究人員贊同的其中一個最優 秀的信息系統及相關研究范疇的技術接受理論，被廣泛應用于研究新技術的采納和使 用。該模型包括感知有用性、感知易用性、態度、行為意向等變量及它們之間的關系。
Davis 引入了感知有用性和感知易用性兩個影響使用態度的重要變量，其中感知有用性 是指個體對特定信息系統有用程度的認知，感知易用性是指個人對具體信息系統使用困 難程度的認知。通過建立起合理的技術接受模型，有助于分析內部信念、態度與行為意 向及與它們相關的外部因素的相互作用提供了一個模型基礎［15］。
圖 2-3 技術接受模型（ TAM）
伴隨信息技術的持續更新換代，大量研究人員把技術接受模型融進諸多理論中，包 括理性行為理論（TRA）、計劃行為理論（TPB）、創新擴散理論（IDT）、用戶滿意 理論（U&G）等等，持續對TAM理論模型予以全面改進；此外，TAM所對應的研究對 象逐步自公共人群變成具體人群，所對應的研究方向同樣自起初的模型架構變成主要圍 繞外界變量展開分析，進而持續對模型所具有的解釋水平予以提升，從最初的百分之十 提升至目前的百分之四十到六十。當前，TAM已成為信息系統、信息管理等領域重要 的研究理論模型。
2.1.3.2技術接受模型的驗證與補充
Davis等學者于1986年圍繞MBA學生對文字處理器予以接受的過程進行深入分析, 認為技術接受模型具有優于理性行為理論的解釋力［16］。
學者Mathieson（1991）圍繞高中生對某類信息技術予以接受展開分析后主張，計 劃行為理論和技術接受理論都包含極佳的解釋作用，同時TAM極易進行實施，而TPB 則更加全面［17］。
學者 Todd 等人（1995）立足技術接受模型和計劃行為理論彼此融合展開分析，認 為感知行為控制以及主觀規范依舊為必要的基本變量，模型里必須包含這些變量［18］。
Agarwal 等學者（1999）通過深入分析后主張，不同的個體特點將形成不一樣的感 知有用性，使用者所在位置以及文化水平等諸多因素都會較為顯著的影響感知有用性 ［19］。
Davis 在 2000 年在原有模型的基礎上進行了改進，把更多外部變量歸進模型里，且 對行為態度予以去除，以期深入分析別的變量圍繞行為意向所具有的直接作用，形成了 TAM 的擴展模型［20］。
學者Paul等（2003）圍繞TAM展開探究，主張TAM所對應的解釋力極強，且倘 若提高創新以及接受因素，則其具有更好的解釋力［21］。
同時，大量研究人員圍繞差異的用戶群體展開深入分析，例如Adams（1992）等學 者圍繞學生［22］、Agarwal（2003）等學者面向在校教師［23］、學者Slyke（2009）等面向醫 生［24］、以及Lee等學者（2006）圍繞長者［25］等。借助于諸多相關探析工作可知，TAM 圍繞對信息技術對各類群體的接受行為包含相應的解釋效力，然而變量彼此關聯所對應 的意義以及方向是有差異的。基于此，研究者將人口變量視作中間變量歸入研究當中， 舉例而言，Gefen等學者（1997）加入性別［26］、學者Morris等（2005）加入歲數［27］等諸 多要素，都發現于用戶接受行為里具有相應作用。技術接受模型現已是現代研究信息系 統接受的最具影響力的模型之一［28］。
雖然上述理論模型各有不同的方向和側重點，但都涉及個體的行為意向、態度等變 量，目的都是通過研究信息系統的不同變量與個人的態度和使用意向彼此的關聯，為信 息體系立足于使用者的需要與運用感受采集相關信息，為技術的進步發展提供依據。根 據以上對文獻的梳理和總結，已有不同學者對不同群體和領域的接受信息技術研究的基 礎。由于本研究針對的對象為大學生志愿者，具有一定的群體特征，他們不僅是學生、 青少年，而且是具有特定的身份學生和青少年，他們使用信息管理平臺的目的也不是網 絡消費或休閑娛樂，志愿者信息管理平臺有一定的工作任務特點，因此，需要引入不同 的變量來完善志愿者信息管理平臺采納的研究。
2.2本研究借鑒的其他理論
2.2.1任務技術匹配理念
根據上述綜述，雖然TAM模型應用廣泛，但基于技術視角的模型是單向的。它不 考慮技術與工作任務之間的交互作用，影響技術使用行為。根據多位學者的研究顯示， 技術任務匹配是影響用戶感知的重要外部因素。任務技術匹配理論，是借助于對認知心 理與行為展開深入研究，進而對信息技術于用戶任務績效里的影響機理進行反映，并對 信息技術和任務需求二者間的關聯展開充分體現的理論。通過技術任務匹配理論和技術 接受模型的有效結合，可以更全面地理解用戶對新技術的使用行為。Dishaw和Strong 發現，TAM和任務技術匹配理論能更好地解釋用戶的使用信息技術的整合［29］。
2.2.1.1任務技術匹配理論的基本觀點
1995年，古德休和湯普森發表了《任務技術適配性和個體績效》一文，其為首篇涉 及任務技術匹配理論的文獻資料。此文章用“技術—績效鏈” (TechnologytoPerformance Chain，簡稱TPC)闡述了該理論的基本架構［30］。對對“匹配理論”而言，其基本組成涉 及下列方面：(1)任務特點；(2)技術特點；(3)個人特點以及(4)任務技術匹配， 其中前三個要素被視作個人操作技術所對應的觸發點，而第四個要素為個人操作技術所 對應的主要要求，其被定義成“個體實施任務期間的技術對其的支持程度”。該理論還說 明，個體取得相應績效之后，將形成針對結果的相關評判，如果績效區別于期盼形成的 結果，則會適當調整對結果的預期［31］。
2.2.1.2任務技術匹配理論與技術接受理論的結合
許多學者將任務技術匹配變量融進技術接受模型里，圍繞其對個體技術認知以及技 術采納活動的相應作用展開深入探析。感知有用性是技術接受模型里的基本變量(Davis 等， 1989)，其圍繞個體對技術所對應的感知有用水平予以充分反映，學者們分別以不 同的對象開展研究，探討任務技術匹配如何影響感知有用性及其影響程度，各種對象分 別有Mathieson和Keil( 1998)的使用結構化查詢語言的用戶、Junglas和Watson(2003) 的無線個人數字助理技術用戶、王長林等(2011)的移動政務系統用戶、盛亞和尹寶興 (2011)的企業資源計劃系統用戶、Lee和Lehto(2013)的You Tube網站用戶、Ma 等(2013)的在線學習系統用戶等，這些研究有效填補了 TAM未以匹配視角分析技術 采納的空白［32］。
上述研究里同時也證實了，感知有用性能夠很好地被任務技術匹配解釋，后者對前 者有明顯的正向影響。這些都表明了不只是技術或任務的因素會影響感知有用性，還有 二者之間的匹配程度也會對感知有用性產生影響，這一結論為技術采納領域提供了新的 研究視角，本研究也借用了這一結果，把技術任務匹配度引入概念模型之中，探討技術 與任務之間的匹配對志愿者對信息管理平臺的感知有用性的影響情況。
2.2.2同輩效應
一般認為，同輩群體指的是一個非正式群體，由相似的身份、年紀、喜好、觀念和 行為的人組成［33］。群體能夠借助于社會支持以及社會抑制效應對個體的活動以及績效產
生相應作用［34］。同輩效應來源于心理學，指由于同輩群體一般生活的社會文化環境和經
歷的歷史事件都是相近的，群體成員的發展會因此受到共同的影響［35］。一個群體與其他 年齡組之間的差異，是由相似的文化背景、社會習俗、價值觀、經驗、教育水平、習慣 和習慣所造成的，而不是由真正的心智發展造成的［36］。同輩群體普遍存在于青少年中， 他們來往緊密，見面交流的時間長、間隔短，同輩之間影響巨大［37］。同輩群體對群體內 個人的影響始于大約6歲的兒童期，隨著年歲的增加，影響力漸趨加大，到15-20歲時 是影響的最高峰［38］。
同輩群體中多數成員會為了被整個群體接受，而保持相近的行為與習慣，從而變成 相應的群體準則。對于群體準則而言，其為無形的，然而其可以對群體成員予以充分約 束。它們能夠具有對群體予以維護、對成員認知予以規范以及對成員行為予以相應指導 的影響，讓成員可以體驗到群體帶給他們的凝聚力、歸屬感以及認同感(范安平等學者， 2003)。這也被稱為同輩壓力(周曉虹， 2006)，即同輩群體中大多數成員的大部分成 員所具有的看法將產生一類讓所有成員和大部分人保持統一的無形推動力，讓他們改變 本身的態度、觀念、意愿、行動以維持群體一致，因此成員為適應群體規范可能會表現 出從眾行為。
對于同輩群體或同輩效應的研究，目前我國的學者們主要選擇中小學生為研究對 象，以同輩群體如何影響青少年的諸多層面(包括心理發展等)視作研究對象，幾乎未 深入分析具有較高學歷水平的同輩群體［39］。然而依然存在部分研究人員圍繞大學生以及 成年人進行同輩效應的有關分析：
學者 Paola 等(2010)圍繞大學生展開深入分析后認為，同輩群體會積極影響大學 生諸多方面(例如個性發展等)。
黃澤龍和盧靜(2011)的研究證明在大學生同輩群體之間，普遍存在著時間、空間
的便利性，心理共融性、情感發展同期性等［40］。
唐細容等(2013)通過研究，摸索成年人認知功能的發展軌跡與認知退化的路徑［41］。
鄭蔚(2016)指出當前研究大學生同輩群體的基本方向共有三個，分別是社會化、
有效管理和思想政治教育，為分類研究該群體給予參考依據［42］。
可見，同輩效應在成年人尤其是大學生群體的學習、行為、心理、個性發展和認知 等維度都會產生影響。在大學生志愿者中，工作或學習的過程中接觸較多，個體的行為 較容易發生相互影響，因此本變量在大學生志愿者采納服務領域也是可以借鑒的。由此 假設，志愿者個體在做出某采納行為的決策時，也容易受到同輩效應的影響。志愿者同 輩效應變量同時也借鑒了經濟學中的“網絡外部性”這個概念，因為這一概念中也包含著 經濟學原理，即隨著消費量的增加，產品的個體效用也會隨之得到提升。
綜上所述，本研究把外部性概念與青少年群體同輩效應相結合，引入于本文的志愿 者對信息管理平臺的采納研究之中。
2.3志愿者信息管理平臺相關介紹
根據前文所述，社會各界不可避免的迎來了大數據時代，并隨之掀起了“信息化”浪 潮。互聯網在志愿服務中越來越顯示其重要作用，志愿服務為了建立一種相對鞏固的關 系模式，管理好規模日趨變大的志愿者群體和豐富多樣的服務項目，降低人力資源成本， 也需要實現信息資源互聯和共享，建立志愿者信息管理平臺就是一個重要途徑。隨著“互 聯網+”的使用與推廣，各省市也一直在增加和完善志愿者信息管理平臺的功能和內容。 如志愿者信息管理平臺的功能從初期簡單的信息發布、志愿者注冊以及項目展示，發展 和完善到現在的時長公示、親子體驗、組織團體管理等［43］。
我國高度重視志愿服務的信息化建設，各級政府都發布了相關文件為平臺的建設給 予指引，《志愿服務信息系統基本規范》指出“信息化管理的志愿者信息管理平臺是發 展壯大志愿者隊伍、合理配置志愿服務資源、提升志愿服務效能的重要載體，是利用現 代信息技術推動志愿服務事業發展的有效手段。”中央文明委《關于深入開展志愿服務 活動的意見》提出要“建立完善志愿者注冊管理系統和志愿服務信息平臺，并實現互聯 互通、信息共享”；《關于推進志愿服務制度化的意見》要求“依托全國志愿者隊伍建設 信息系統志愿服務信息平臺，為有意愿、能勝任的社區居民進行登記注冊……實行服務 記錄的異地轉移和接續”［44］。此外，共青團中央、紅十字會、全國婦聯等組織也加大了 在信息化領域的投入。國家提出的大數據和“互聯網+”行動戰略為志愿服務的信息化建 設打下了堅實基礎，互聯網技術的發展和社會治理模式的創新無疑為志愿服務實現跨界 合作創造了機遇，而信息化建設在推動志愿服務的全面創新中所起到引導作用將越發明 顯。
2.3.1志愿者信息管理平臺的概念、特色及架構
( 1 )平臺概念
志愿者信息管理平臺是在充分吸收借鑒已有信息系統建設經驗的基礎上，運用信息 發展的新技術，整合和優化志愿服務的開展和管理流程而開發建設的信息管理平臺，它 為廣大志愿者、機構和志愿服務管理部門提供包括登記注冊、服務工時記錄、數據統計 分析在內的豐富志愿服務流程和信息管理服務。
（2）平臺特色
①供需對接的志愿服務效率工具。按照“統籌協調、分類分級管理”的原則，集合多 種志愿服務要素，實現需求與供應的即時對接，協助志愿服務組織和志愿者高效開展和 參與志愿服務活動。
②規范透明的志愿服務管理體系。精確記錄、切實反映組織及個人的志愿服務情況, 使志愿服務的制度和管理規范更健全發展，促進志愿服務管理更加公開透明。
③社會運作的志愿服務發展模式。逐步引入公共服務和社會愛心資源，逐步實現平
臺的自我造血運營。
（3）管理架構
①架構模式：為確保志愿服務線上管理與線下活動無縫對接，平臺基于各地各單位 的現實架構在平臺上搭建相應的組織管理架構，并賦予相應的管理權限。
②架構分類：目前平臺的管理架構分為地市、行業和高校等三類，每個類型之下可 細化到具體的單位、組織，可由用戶依權限自行設置和更改。
③架構權限：平臺的組織架構權限按上下級劃分設置，上一級組織可以審核、管理 其下一級組織的志愿服務活動、注冊個人及組織用戶等；與此相對應，下級組織對它的 上級組織負責。
2.3.2志愿者信息管理平臺的研究現狀
（1）國內研究
目前，志愿者活動在社會上蓬勃發展，許多學者和專家積極探索了志愿服務領域的 多方面問題，包括志愿服務對社會產生的價值及其意義、志愿服務發展面臨的問題、遇 到的困難和未來趨勢等，但是從用戶接受的角度開展的研究較少，相關研究一般集中于 對系統的技術探討、設計、分析與實現，具體見下表：
表 2-1 國內志愿者信息管理平臺研究現狀歸納表
年份 文章 作者 刊物 主要內容
2008 志愿者組織人力資源信息系 統研究 徐柳 科技管理
研究 闡述人力資源信息系統的涵 義、志愿者組織人力資源信息 系統應用和開發應注意的問題
表 2-1 國內志愿者信息管理平臺研究現狀歸納表（續）
年份 文章 作者 刊物 主要內容
2010 對構建上海市社區特奧志愿
服務信息平臺的研究 周瑩 上海體育
學院 根據上海社區特奧志愿服務的
特點構建信息平臺
2012 基于C/S架構的青年志愿者
管理系統 林舜謙 電子科技
大學 采用 C/S 架構進行青年志愿者 管理系統設計、開發系統
2012 基于業務流程優化的志愿者
管理信息系統分析與設計 王洋，王
強強，徐
華平 計算機光
盤軟件與
應用 針對中國礦業大學學生志愿者 活動中出現的問題分析研究，
找到解決辦法并以此構建志愿
者管理系統
2013 基于 Struts 的志愿服務管理 系統的設計與實現 王浩楠 電子科技
大學 采用 Struts 對志愿服務管理系 統進行設計開發及應用
2013 濟南市志愿者管理系統的設
計與實現 毛百川 山東大學 根據濟南市志愿服務的特點設
計管理系統
2013 基于 MVC 模式的社區志愿 者管理信息系統設計與實現 郭群 電子商務 采用 MVC 模式進行社區志愿 者管理信息系統設計和開發
2013 引入信息化手段 優化志愿
服務管理機制 蔣韻 管理觀察 研究鎮江市注冊志愿者信息管
理系統的實踐與應用
2014 地方高校黨員志愿服務信息
化平臺構建與探索 黃潮，朱
曉姝 玉林師范
學院學報 對平臺的基本框架、功能設計
進行研究和探索
2014 基于移動網絡的志愿者管理
系統 翁露莎，
周國健，
吳文豪 電腦知識
與技術 通過分析問題，搭建具有針對
性的軟件系統框架，設計出具
有移動性的志愿者管理系統
2017 基于 ASP.NET MVC 模式的 高校志愿服務信息系統的設 計與實現 吳春艷 福建電腦 采用 ASP.NET MVC 框架進行 系統設計、開發系統
（2）國外志愿服務信息化建設情況
歐美國家已建立非常全面的志愿者管理工作模式以及管理工作平臺，其中志愿者管
理工作信息化水平非常高，這些國家的管理機構能夠借助于網絡進行相關志愿者管理工 作，讓現代互聯網所具有的信息化資源得到有效運用［45］。美國的志愿服務管理部門和民 間志愿隊伍都通過互聯網實現了志愿者管理工作的信息化和智能化［46］。
目前，國內外研究在有關志愿者或志愿服務的研究更多關于系統開發、制度建設、
立法等維度的分析，有關用戶對信息管理平臺采納的討論和研究比較罕見，因此，基于 志愿者接受的視角來研究信息管理平臺采納的文獻較為缺乏。但是根據上述的文獻梳理 和總結，有不同學者對網絡購物、移動商務平臺、移動即時通訊系統等做過非常多的采 納研究，我們能從技術接受模型理論及文獻研究中獲得一些信息支持本研究。
2.4本章小結
本章對本次研究所應用的理論進行了總結與梳理，在對國內外相關文獻充分研究的 基礎上，以技術接受模型(TAM)為基礎，參考計劃行為理論(TPB),理性行為論(TRA)， 引入任務技術匹配度和同輩效應兩個變量，并對志愿者信息管理平臺的概念、架構及國 內外研究現狀等加以歸納。
第三章 研究設計
3.1研究假設與概念模型
借助于文獻綜述里的深入分析，立足技術接受模型，將感知有用性以及感知易用性 為基礎，引入了任務技術匹配度及同輩效應兩個理論作為變量，以技術接受模型為理論 基礎和核心將其進行結合，對模型進行擴展，最終形成研究模型如圖 3-1所示。
圖 3-1 研究模型圖
3.2對主要變量的解釋說明
下面，將簡要描述模型的主要組成部分和研究假設。鑒于許多學者已經在不同的任 務環境和技術背景中，對用戶的感知有用性、感知易用性、使用意向等問題進行過深入 的探討和研究，于文獻里同樣可以發現對應的部分變量指標視作參考，有助于此次研究 工作的展開。本研究對不同變量指標予以參考，圍繞志愿者信息管理平臺所對應的運用 狀況，聯系研究對象以及研究內容所對應的特點展開整理和調整。
3.2.1感知易用性
Davis 把感知易用定義為消費者對使用一種技術的容易程度的認知，在志愿者信息 管理平臺的使用中，可指志愿者認為登錄平臺、使用平臺各功能模塊的操作非常容易， 其中的感知易用性能夠被解釋成志愿者認為運用信息管理平臺的容易水平。舉例而言， 是不是極易明白平臺的運用方式，檢索志愿服務的相應過程有無便利，借助平臺參與志
愿服務是否方便等等。
3.2.2感知有用性
按照著名學者Davis (1989)的主張，所謂感知有用性，其意為個人主張信息技術 的運用將推動工作績效提高的水平。于本研究里，將感知有用性解釋成志愿者主張借助 于平臺能夠增加志愿服務的效率和提升成效的程度，例如平臺是否能提高信息登記、管 理、統計功能的效率，是否有助于提高志愿服務效果和服務成效。
3.2.3任務技術匹配度
任務與技術的高度匹配意味著用戶可以使用該技術產生與任務期望一致的結果，即 技術能夠滿足用戶完成任務的需要。在本研究所討論的志愿者采納信息管理平臺背景 下，當信息管理平臺提供的服務和技術跟志愿者的工作產生較好的匹配性時，志愿者就 會意識到信息管理平臺滿足了他們完成特定任務的需求，從而會提高志愿者對該平臺的 有用性感知。
3.2.4同輩效應 基于網絡外部性與同輩效應的相關分析結果，于互聯網信息技術方面，潛在使用者 所感知的同輩用戶人數越高，則更期盼進入此用戶網絡，此外，當新使用者進入以后， 他所能夠感知到的已存在同輩使用者的運用水平越高，他將更希望今后依然運用此技 術。在此次研究工作里，將同輩效應定義成志愿者所能夠感知的運用信息管理平臺的別 的同輩志愿者的人數、使用平臺的廣泛性與平臺的有用、易用性感知等，比如志愿者在 使用信息管理平臺時感受到的周圍同學和朋友使用平臺的規模，以及信息管理平臺在學 校、志愿者群體中的流行程度，通過平臺在志愿者群體中的使用規模感受平臺的有用和 易用性等。
3.2.5平臺使用意向
在本研究中，平臺使用意向反映的是志愿者在信息管理平臺上登記注冊、使用平臺 服務的意愿，這是志愿者行動所涉及的必要因素。以往的大量研究結果已表明，行為意 向是一個在預測用戶使用行為上比較可靠的觀察變量。本研究的平臺使用意向定義為志 愿者愿意使用或繼續在志愿服務中使用信息管理平臺。
3.3研究假設
3.3.1同輩效應
在人類的經濟生活里，個人的選擇活動會遭到別的個體的相應作用，信息管理平臺 在志愿者之間的擴散同樣為一個社會化過程。本研究引入了同輩效應理論，旨在對此類 個體間存在的作用關聯進行描述。本研究將同輩效應定義為志愿者所感知到的同輩間使 用信息管理平臺的數量規模、使用平臺的普遍性、對平臺的有用、易用評價等。舉例而 言，大學生志愿者對信息管理平臺開始使用之前，其感受到身邊使用平臺的朋友或同學 人數；信息管理平臺在學校、志愿者群體里的普及水平；還有大學生志愿者對平臺開始 使用之后，其感受到自身朋友使用平臺的次數以及于平臺上的活躍水平；志愿者從團隊 成員、同學及好友的使用規模和頻率感受平臺是否有用和易用。基于以上結論，我們得 出假設：
假設Hl：志愿者的同輩效應正向影響其對信息管理平臺的感知易用性。
假設H2：志愿者的同輩效應正向影響其對信息管理平臺的感知有用性。
假設H3：志愿者的同輩效應正向影響其對信息管理平臺的使用態度。
3.3.2任務技術匹配度
任務與技術的高度匹配意味著用戶可以使用該技術產生與任務期望一致的結果，即 技術能夠滿足用戶完成任務的需要。在本研究所討論的志愿者采納信息管理平臺背景 下，當信息管理平臺提供的服務(技術)和志愿者的工作任務產生較好的匹配性時，志 愿者就會意識到信息管理平臺滿足了他們完成特定任務的需求，從而會提高志愿者對該 平臺的有用性感知。基于以上論述，我們提出如下假設：
假設H4：任務技術匹配正向影響志愿者對信息管理平臺的感知有用性。
3.3.3技術接受模型固有變量的相關假設
Davis (1989)圍繞技術接受模型具有以下認識，即：在一定程度上，感知易用性 能夠對感知有用性予以增強，并共同影響行為意愿。TAM模型重點關注的內容就是感 知有用性、感知易用性、使用意向這三者之間的關系。多位學者已經證明了感知有用性 和感知易用性對使用意向存在積極影響，以及感知易用性對感知有用性存在積極影響。 因此，本研究遵循這一框架，提出以下假設：
假設H5：志愿者的感知易用性正向影響其對信息管理平臺的感知有用性。
假設H6：志愿者的感知易用性正向影響其對信息管理平臺的使用意向。
假設H7：志愿者的感知有用性正向影響其對信息管理平臺的使用意向。
3.4 問卷設計與發放
3.4.1問卷結構
本研究所對應的調研問卷采用封閉式自填問卷，所有的題項均選用客觀選擇題形式
呈現，是更有助于調研對象理解和答題的問卷形式，且容易進行編碼以及記錄。此問卷 包含以下組成：
第一部分：問卷說明。于此部分對調研目的和填寫方法進行說明。 第二部分：基本資料。于此部分掌握調研對象相關信息，還有被訪人員在網絡方面 的運用經驗等。
第三部分：問卷正文。這部分重點研究模型框架里的五個變量，即志愿者對信息管 理平臺的感知有用性、志愿者對平臺所具有的感知易用性、志愿者圍繞平臺的使用意向， 還有任務技術匹配度和志愿者之間的同輩效應。全部測量題項均采用5分制Likart量 表，被訪人員圍繞所有問題按照自身態度進行評判， 1 至5分依次具有下列含義，即：
(1) “完全不同意”、(2) “比較不同意”、(3) “不確定”、(4) “比較同意”和(5) “完 全同意”。
在問卷初稿設計完成之后，先邀請了擁有豐富志愿服務工作經驗的志愿工作者、志 愿組織管理者及資深志愿者試做問卷，經過閱讀和討論，對語義表達、題目設計等問題 進行了糾正。最終的問卷詳見附錄。
3.4.2問卷變量的測量及其來源
本文基于對已有探究工作的借鑒，對測量此研究不同變量的所有題項予以合理設
計，詳細如表 3-1：
表 3-1 研究變量的測量指標及其來源
變量 測量指標 來源
用戶特征 性別、使用互聯網時間、使用網上信息管理平臺經驗
等 Kolte( 1998)
表 3-1 研究變量的測量指標及其來源（續）
變量 測量指標 來源
感知有用
性 該平臺有助于提高志愿服務效果 Davis(1989) [47]、
Saepan( 2014) [48]、 黃杰( 2013) [49]、 陳昌根(2014) [50]、 劉惠珠( 2014) [51]
該平臺有助于提高志愿服務成效
平臺的信息登記、管理、統計功能很有用
整體而言，該平臺對參與志愿服務有幫助
感知易用 性 該平臺的使用方法容易掌握
借助該平臺為參與志愿服務提供幫助是容易的
使用平臺檢索志愿服務的過程很便利
整體而言，該平臺容易使用
任務技術
匹配度 平臺的志愿者管理功能有助于提高志愿服務效率 Goodhue( 1995) [52]、
Klopping 等( 2004) [53]、Staples 等
( 2004) [54]、Mayer 等( 1995) [55]
平臺的團隊管理功能有助于提高志愿服務效率
平臺的活動管理功能有助于提高志愿服務效率
整體而言，信息管理平臺的各項功能有助于完成志愿
服務
同輩效應 在使用平臺前，我認為平臺在志愿者群體中很流行 翟姍姍( 2008) [56]、
Rohlfs( 1974) [57]、
Katz 等( 1985) [58]
因為較多同學/朋友使用，所以我打算使用平臺
因為較多同學/朋友使用，所以我覺得平臺為有用的
因為較多同學/朋友使用，所以我覺得平臺容易使用
較多同學/朋友加入平臺，我具有更強意愿繼續使用
同學/朋友越頻繁地使用平臺，我具有越強的意愿繼續
使用
平臺使用
意向 我愿意在志愿服務中使用該平臺 Fishbein & Ajzen ( 1975 ) [59] 、
Koufaris( 2002) [60]
我會堅持在志愿服務中使用該平臺
我會向親朋好友推薦使用平臺
3.4.3問卷發放形式
確立問卷后，開始展開發放與回收問卷。此調研著重于線下展開，本人通過多年學 習及工作經驗，邀請各大高職院校的志愿者團體填寫問卷，以及通過工作接觸向在本單 位注冊的大學生志愿者發放問卷邀請他們參與調查。
3.4.4問卷統計方法說明
結束問卷調查之后，對有效初始數據予以回收。借助于SPSS軟件以及科學統計方 式圍繞不同變量存在的關聯展開探析，對假設以及理論模型予以驗證。在統計分析方面， 其對應的詳細方式為：
( 1 )樣本概況分析
圍繞統計的整體構成展開相應地敘述，著重通過百分比等諸多方式展開描述，并對 調查樣本的特點及其在志愿者信息管理平臺中的應用進行了統計和描述。
( 2)樣本統計性描述分析
本研究通過分析樣本的峰度和偏度對數據進行描述性分析，以查看數據是否符合分 析的分布要求，這是需要在任何分析之前先做的。峰度是反映數據分布曲線高聳或是扁 平的指標，偏度是描述數據分布的左右對稱程度的一個特征數據：當分布完全對稱時， 偏度系數為 0；當分布右偏，偏度系數大于 0；當分布左偏，則偏度系數小于 0。
( 3 )信度分析 在問卷調查階段，其對應的結果極易被一系列偶然因素所影響(包括環境調查等)， 此類因素會對調查結果所具有的平穩性以及一致性造成相應作用，因此每項研究對調查 數據的可靠性進行分析是必要的。信度(Reliability)是指測量量表的可靠性和準確性。 本研究借助于內部一致性檢驗問卷里全部項目所對應的一致性。 克倫巴赫系數 (Cronbach's coefficient alpha，Cronbach a)能夠對數據遭到隨機誤差作用的水平予以充 分體現，通常主張alpha值比0.5小，則意味著信度小而無法接受，在0.5至0.7范圍內 則具有一般的可靠性而尚能接受，超過0.7時則表明具有良好的信度，量表相應題項的 內部一致性較高。
( 4)效度分析
所謂有效性，其意為問卷可以對研究人員的需求特征展開合理評估，同時把其細分 成收斂效度、內容效度以及結構效度。此次研究工作著重對內容效度以及結構效度展開 研究。所謂內容效度，其意為問卷里所包含的測量題項和測量目的對應的符合水平，此 次研究工作所確立的量表對眾多有關文獻予以借鑒，并經過資深志愿服務工作人員和志 愿者給予意見，對問卷所涉及的內容效度予以充分保證。所謂結構效度，其意為問卷對 理論假設予以正確檢驗的水平，此次研究工作先圍繞不同問項對應的相關性展開 KMO 樣本測度以及Bartlett球體檢驗，在保證相關性較高的基礎上，接著通過因子分析圍繞 結構效度展開檢驗。
( 5)相關分析
相關分析的目的是研究變量之間的不確定性關系，這是一個描述客觀事物與其與適 當統計指標的關系的密切關系的過程。借助于SPSS軟件里所具有的Pearson積差相關 分析圍繞不同變量存在的關聯展開驗證，按照此研究理論模型著重涉及下列相關關系： 感知有用性和感知易用性存在的相關關系；感知易用性、同輩效應、感知有用性以及平 臺使用意向存在的相關關系；感知有用性和任務技術匹配水平存在的相關關系，以此探 討變量之間是否有顯著影響。
( 6)回歸分析
回歸分析和相關分析于具體運用里存在緊密關聯，于相關分析里，變量所對應的地 位為相同的，只討論變量間是否存在相關；但對于回歸分析而言，其分析的為一個隨機 變量Y對其他隨機變量X的所對應依賴關聯的函數形式。為了分析理論模型中自變量 與因變量的相互關系，本研究采用多元逐步回歸分析法展開探討。
3.5本章小結
本章以技術接受模型(TAM)為基礎，引入任務技術匹配度和同輩效應兩個變量， 構建研究模型。并對實證分析的問卷進行設計，以期通過調研獲得相關數據后進行分析。
第四章 實證分析
4.1問卷的發放與回收情況
本次研究完全采用線下發放紙質問卷調查的形式，調查時間為2017年11月1日至 12月15日。根據研究的需要，本次問卷的發放對象為廣州地區在校大學生，通過工作 接觸向廣州市內各大高校志愿者團體以及在本單位注冊的大學生志愿者派發問卷邀請 他們參與調查。
調查共在線下發放紙質問卷243份，完成調查工作之后回收238份問卷，對未滿足 規范的或無效的問卷予以剔除，最后獲得215份有效問卷，滿足數據分析的相關要求， 接下來針對樣本狀況展開統計分析。
4.2樣本概況分析
4.2.1樣本構成
我們應對樣本所的基本情況予以熟知，再對樣本數據進行深入分析。首先對被訪者 的性別、使用互聯網時間、每周的互聯網使用時間以及網上信息管理平臺使用經驗等展 開基本統計，詳見下表：
表 4-1 樣本基本情況表
特征變量 項目類別 樣本數量 百分比(%)
性別 男 93 43.3
女 122 56.7
使用互聯網時間 1 年以下 0 0
1-2 年 10 4.7
2-3 年 37 17.2
3-5 年 78 36.3
5 年以上 90 41.9
每周使用互聯網的
時間 1 小時以下 2 0.9
1-3 小時 45 20.9
3-10 小時 58 27.1
10-20 小時 76 35.3
20 小時以上 34 15.8
表 4-1 樣本基本情況表（續）
特征變量 項目類別 樣本數量 百分比（%）
網上信息管理平臺
使用經驗 從未 3 1.4
1-3 個 77 35.8
3-5 個 111 51.6
5 個以上 24 11.2
以下就本次研究的樣本在每個特征變量上所顯示的分布情況作出說明：
（1） 性別：男性占43.3%,女性占56.7%，男女比例大致平衡。學者Hernan和Rosa （2010）的研究顯示，性別因素將明顯作用于用戶技術采納行為，此次研究工作涉及的
樣本對性別因素基本維持平衡。
（2） 使用互聯網時間：從調查結果顯示，大學生志愿者網絡經驗比較豐富，網齡 5 年以上的大學生占 41.9%， 3-5年的站36.3%，網齡3年以下的被調查者加起來只占22% 左右。
（3） 每周使用互聯網的時間：由于學業和娛樂的需要，大學生使用互聯網的機會 較多，包括搜索資料、游戲、休閑娛樂等，大學生每周使用網絡的時間在10-20小時之 間的最多，占 35.3%， 3-10小時占27.1%， 1-3 小時占 20.9% ，每周上網20小時以上的 大學生也有15.8%，而每周使用互聯網1 小時以下的被調查者只有2人，占 0.9%。
（4） 網上信息管理平臺使用經驗：大學生對于類似的信息管理平臺并不陌生，學 校內網、各種網站或論壇等系統都是大學生經常使用的平臺， 1-3 個及3-5個管理平臺 使用經驗的比例達到87.4%，有較多網絡平臺使用經驗、達到5個以上的占 11.2%，從 未使用過的大學生占 1.4%。
4.2.2樣本描述性統計分析
本研究對收集的樣本數據運用 IBM SPSS 22進行平均值、標準差、偏度和峰度分析。 偏度（Skewness）是描述數據分布的左右對稱程度的一個特征數據：當分布完全對稱時， 偏度系數等于0；當分布右偏，偏度系數大于0；當分布左偏，則偏度系數小于0。峰度 （Kurtosis）是反映數據分布曲線高聳或是扁平的指標，當峰度為3時數據呈正態分布； 當峰度大于3時，意為曲線峰值比正態分布高；倘若峰度比3 低，則意味著峰值曲線比 正態分布低。
一般認為，當數據分析結果的偏度小于等于2、峰度小于等于5時，樣本數據符合
正態分布的要求。本研究對樣本數據的描述性統計分析結果如下表：
表 4-2 各問項的描述性統計分析結果
問項 最小值 最大值 平均值 標準差 偏度 峰度
統計 標準差 統計 標準差
Q1 1 5 3.61 0.740 -1.046 0.166 1.081 0.330
Q2 1 5 3.53 0.847 -1.151 0.166 2.013 0.330
Q3 2 5 3.63 0.718 -0.611 0.166 0.164 0.330
Q4 2 5 3.65 0.694 -0.918 0.166 0.542 0.330
Q5 2 5 3.69 0.528 -0.920 0.166 0.472 0.330
Q6 1 5 3.98 0.750 -0.881 0.166 0.834 0.330
Q7 2 5 3.63 0.705 -1.110 0.166 0.567 0.330
Q8 1 5 3.58 0.698 -0.876 0.166 0.675 0.330
Q9 1 5 3.68 0.862 -1.231 0.166 2.384 0.330
Q10 1 5 3.54 0.926 -0.812 0.166 1.029 0.330
Q11 2 5 3.67 0.690 -0.826 0.166 0.554 0.330
Q12 2 5 3.66 0.684 -0.420 0.166 0.159 0.330
Q13 2 5 3.60 0.669 -0.826 0.166 0.272 0.330
Q14 2 5 3.66 0.597 -0.376 0.166 0.080 0.330
Q15 2 5 3.62 0.726 -0.902 0.166 0.310 0.330
Q16 2 5 3.66 0.780 -0.576 0.166 0.013 0.330
Q17 1 5 3.60 0.784 -1.803 0.166 3.556 0.330
Q18 2 5 3.62 0.672 -1.046 0.166 0.538 0.330
Q19 2 5 3.59 0.697 -0.579 0.166 0.079 0.330
Q20 1 5 3.67 0.736 -1.154 0.166 2.279 0.330
Q21 1 5 3.67 0.689 -0.673 0.166 0.935 0.330
從表4-2可知，本研究中各問項比較平均，在3.53與3.98之間；各問項的反映樣
本數據對樣本平均值偏離情況的標準差在0.528-0.926之間，為不超過平均值的百分之 三十，符合研究要求。而分析結果顯示，樣本數據的偏度系數在-1.803 與-0.376之間， 峰度系數在0.013 與3.556之間，各個問項基本符合正態分布，可以作進一步分析研究。
4.3 信度和效度分析
4.3.1信度分析
信度主要用于檢驗測量量表的正確性或是精確性，亦指測量數據未受測量誤差影響 的程度；或是測量結果的穩定、一致、可靠與可信賴的程度。一份準確且高信度的測量 量表不會因為測量時間、地點、天氣、被訪者當時的心情等外在條件影響測量結果。
本研究通過IBM SPSS 22軟件的Cronbach a系數計算研究變量對應題項所涉及的內 部一致性，對問卷里被調查人員填寫全部題項所對應的一致性展開檢驗。Cronbach a系 數可以反映數據受到隨機誤差影響的程度，a值通常大于0而小于1, a值大于等于0.7 表明量表的信度很高； 0.5到0.7之間表明可靠性一般尚可接受；小于0.5表示信度不佳 不可接受，量表中存在需要拋棄的項目。而當量表中的測量項目個數小于6時，數據的 可靠性可以由大于0.6的Cronbach a系數說明。
本研究利用215份正式樣本，先圍繞問卷所對應的整體信度系數展開分析，問卷對 應的總Cronbach a系數是0.939,表明量表的總信度良好；其次對問卷各題項的Cronbach a系數進行分析，結果如表4-3所示。
表 4-3 變量的信度分析結果
研究變量 題目 刪除問項 后的a值 Cronbach a
感知有用
性 該平臺有助于提高志愿服務效果 0.746 0.809
該平臺有助于提高志愿服務成效 0.733
平臺的信息登記、管理、統計功能很有用 0.763
整體而言，該平臺對參與志愿服務有幫助 0.795
感知易用
性 該平臺的使用方法容易掌握 0.768 0.752
借助該平臺為參與志愿服務提供幫助是容易的 0.657
使用平臺檢索志愿服務的過程很便利 0.616
整體而言，該平臺容易使用 0.706
任務技術
匹配度 平臺的志愿者管理功能有助于提高志愿服務效率 0.738 0.828
表 4-3 變量的信度分析結果（續）
研究變量 題目 刪除問項
后的a值 Cronbach a
任務技術
匹配度 平臺的團隊管理功能有助于提高志愿服務效率 0.755 0.828
平臺的活動管理功能有助于提高志愿服務效率 0.823
整體而言，信息管理平臺的各項功能有助于完成志
愿服務 0.800
同輩效應 在使用平臺前，我認為平臺在志愿者群體中很流行 0.737 0.772
因為較多同學/朋友使用，所以我打算使用平臺 0.772
因為較多同學/朋友使用，所以我覺得平臺為有用 的 0.736
因為較多同學/朋友使用，所以我覺得平臺容易使 用 0.736
較多同學/朋友加入平臺，我具有更強意愿繼續使 用 0.719
同學/朋友越頻繁地使用平臺，我具有越強的意愿 繼續使用 0.724
平臺使用
意向 我愿意在志愿服務中使用該平臺 0.649 0.738
我會堅持在志愿服務中使用該平臺 0.636
我會向親朋好友推薦使用平臺 0.671
量表總Cronbach a系數 0.939
由該表可知，根據信度的判別標準，本研究的信度系數均在 0.7 以上，表明調查數 據是可靠的。從結果來看，全部變量與所測數據都具有非常顯著的內部一致性以及穩定 性，能夠展開下一步研究工作。
4.3.2效度分析 所謂效度，就是有效性，意為測量量表所對應的測量結果對所要調查信息予以準確 體現的水平。倘若測量結果和調查信息具有顯著的一致性，那么具有極大的效度；否則 具有不高的效度。
所謂內容效度，其意為問卷里所包含的測量項目和測量目的對應的一致水平，因為 此次研究工作所運用問卷涉及的測量項目主要在相關文獻基礎上進行了改變，有關變量 被大量研究人員所認可，同時本研究于最后印發問卷展開調查以前，通過試調研及咨詢 了相關行業資深工作人員和志愿者的意見，圍繞問卷的一些內容展開改進，因而此問卷 對應的內容效度非常高。所謂結構效度，其意為問卷對理論假合理驗證的水平。本研究 對問卷的結構效度使用了因子分析法進行檢驗。一般來說，同一維度中的因子載荷大于 0.5 表明效度較高，效度與因子載荷的數值成正比。效度越高則題項之間的相關性越強， 越適合進行因子分析。
本研究運用IBM SPSS 22軟件對各個變量量表展開KMO樣本測度以及Bartlett球 體檢驗對不同問項存在的相關性進行檢驗。通常認為，如果KMO值小于0.6時不適合 進行因子分析， KMO 值跟1 越接近表示越好。本研究的分析結果如下：
4.3.2.1感知有用性因子分析
表 4-4 感知有用性因子分析結果
研究
變量 題項 因子載
荷量 特征值
方差百分比 KMO 值 Bartlett 球體檢驗
近似卡方 自由度 顯著性
1 0.818
感知有 2 0.842 2.549 0.769 280.537 6 0.000
用性 3 0.793 63.730%
4 0.736
如表4-4所示，圍繞感知有用性涉及的不同問項展開相應的Bartlett球體檢驗以及 KMO檢驗。對于KMO值而言，其對應數值是0.769，按照KMO檢驗的相應標準，倘 若數值超過0.6,則意味著可以進行因子分析。對于Bartlett球體檢驗而言，其對應的顯 著性值為 0.000，比 0.01 要低，這意味著相關數據信息存在相關性，這進一步意味著能 夠展開因子分析。針對不同問項所對應的因子載荷而言，其數值全比0.5要高，通過因 子分析獲得相應公共因子，對應的特征根是2.549，能夠解釋63.730%的方差，這意味 著不同問項設計能夠確保擁有極佳的結構效度，可以通過此因子展開隨后的研究工作。
4.3.2.2感知易用性因子分析
表 4-5 感知易用性因子分析結果
研究
變量 題項 因子載
荷量 特征值
方差百分比 KMO 值 Bartlett 球體檢驗
近似卡方 自由度 顯著性
5 0.604
感知易 6 0.811 2.299 0.739 210.701 6 0.000
用性 7 0.852 57.466%
8 0.742
依據表4-5相關數據可見，圍繞感知易用性所對應的不同問項展開Bartlett球體檢 驗以及KMO檢測。對于KMO值而言，其對應的數值是0.739,按照KMO檢驗相應的 標準可知，此數值比0.6高，則意味著能夠展開因子分析。針對Bartlett球體檢驗而言， 其對應的顯著性數值為 0.000，比 0.01 要低，這意味著數據包含相關性，進一步意味著 能夠展開因子分析。對于不同問項而言，其相應的因子載荷全比0.5高，由因子分析提 取出一個公共因子，特征根為2.299，解釋了方差的57.466%，說明各問項設計可以保 證較好的結構效度，能用該因子進行后續分析。
4.3.2.3 任務技術匹配度因子分析
表 4-6 任務技術匹配度因子分析結果
研究
變量 題項 因子載
荷量 特征值
方差百分比 KMO 值 Bartlett 球體檢驗
近似卡方 自由度 顯著性
任務技
術匹配
度 9 0.870
10 0.856 2.654 0.780 334.442 6 0.000
11 0.738 66.360%
12 0.788
如表4-6所示,對任務技術匹配度的不同問項展開Bartlett球體檢驗以及KMO檢測。 對于KMO值而言，其對應數值是0.780,按照KMO檢驗的相關要求可知，此數值比 0.6高，意味著能夠進行因子分析。針對Bartlett球體檢驗而言，其對應的顯著性數值是 0.000，比 0.01 要小，這意味著數據包含相關性，進一步意味著能夠展開因子分析。對
于不同問項所對應的因子載荷而言，其對應數值全比0.5高，通過因子分析獲得公共因 子，對應的特征根是2.654，解釋66.360%的方差，說明各問項設計可以保證較好的結 構效度，能用該因子進行后續分析。
4.3.2.4同輩效應因子分析
表 4-7 同輩效應因子分析結果
研究
變量 題項 因子載
荷量 特征值
方差百分比 KMO 值 Bartlett 球體檢驗
近似卡方 自由度 顯著性
同輩效
應 13 0.692 2.817
46.948% 0.824 282.049 15 0.000
14 0.525
15 0.687
16 0.697
17 0.748
18 0.738
由表4-7可見，對同輩效應涉及的不同問項展開Bartlett球體檢驗以及KMO檢測。 對于KMO檢測而言，其對應數值為0.824,按照相關標準可知，此數值比0.6要高，意 味著能夠展開因子分析。針對Bartlett球體檢驗而言，其對應的顯著性數值是0.000,比 0.01 要低，意味著這些數據包含相關性，進一步意味著能夠展開因子分析。對于不同問 項所對應的因子載荷而言，其全比 0.5高，由因子分析提取出一個公共因子，特征根為 2.817，解釋了方差的 46.948%，說明各問項設計可以保證較好的結構效度，能用該因子 進行后續分析。
4.3.2.5平臺使用意向因子分析
表 4-8 平臺使用意向因子分析結果
研究
變量 題項 因子載
荷量 特征值
方差百分比 KMO 值 Bartlett 球體檢驗
近似卡方 自由度 顯著性
平臺使
用意向 19 0.812 1.969
65.645%
20 0.820 0.687 137.952 3 0.000
21 0.798
如表4-8所示，圍繞平臺使用意向涉及的不同問項展開Bartlett球體檢驗以及KMO 檢測。對于KMO檢測而言，其對應的數值是0.687,按照KMO檢驗相關規定，此數值 比0.6要高，則意味著能夠展開因子分析。對于Bartlett球體檢驗而言，其對應的顯著性 數值為 0.000，比 0.01 要低，這意味著這些數值包含相關性，進一步意味著能夠展開因 子分析。對于不同問項所涉及的因子載荷而言，其全比0.5要高，由因子分析提取出一 個公共因子，特征根為1.969，解釋了方差的 65.645%，這意味著不同問項設計能夠對 極佳的結構效度予以確保，可以通過此因子展開接下來的研究工作。
4.4相關分析
相關分析(Correlation Analysis)是研究問卷變量之間是否存在一定的依賴關系，并 討論其具體方向和關聯程度。模型回歸有無意義，應先明確不同變量彼此的相關性。對 不同變量彼此的關聯予以驗證之后，對應的回歸分析結果才包含意義。
本研究主要以IBM SPSS 22的Pearson相關系數分析圍繞模型里不同變量對相關關 系展開深入探析。
4.4.1感知有用性與其它因素的相關關系
表 4-9 感知有用性與其它因素的相關分析結果
感知有用性
感知易用性 相關系數
顯著性 0.729**
0.000
任務技術匹配度 相關系數
顯著性 0.709**
0.000
同輩效應 相關系數
顯著性 0.811**
0.000
**.在置信度(雙測)為 0.01 時，相關性是顯著的
依據表 4-9 有關數值可知，感知有用性與任務技術匹配度、同輩效應以及感知易用
性所對應的Pearson相關系數依次為0.709、0.811和0.729,于置信度是0.01的顯著性
水平上和 0存在顯著性差異，這些數值意味著上述維度全部都顯著作用于志愿者對信息
管理平臺的感知有用性。
4.4.2同輩效應與感知易用性的相關關系
表 4-10 同輩效應與感知易用性的相關分析結果
感知易用性
同輩效應 相關系數
顯著性 0.662**
0.000
**.在置信度（雙測）為 0.01 時，相關性是顯著的
由表4-10可以看出，感知易用性和同輩效應的Pearson相關系數對應的數值是 0.662，于置信度是0.01的顯著性水平上和0存在顯著性差異，結果說明同輩效應會對 志愿者的感知易用性產生顯著影響。
4.4.3感知有用性、感知易用性、同輩效應與平臺使用意向的相關關系
表 4-11 感知有用性、感知易用性、同輩效應與平臺使用意向的相關分析結果
平臺使用意向
感知有用性 相關系數
顯著性 0.799**
0.000
感知易用性 相關系數
顯著性 0.676**
0.000
同輩效應 相關系數
顯著性 0.773**
0.000
**.在置信度（雙測）為 0.01 時，相關性是顯著的
從上表可知，志愿者的平臺使用意向和感知有用性、感知易用性和同輩效應所對應 的相關系數依次是0.799、0.676以及0.773，于置信度是0.01的顯著性水平上和0存在 顯著性差異，基于此能夠確定感知有用性、感知易用性與同輩效應全和平臺使用意向具 有顯著的相關關系，也就是說，志愿者對信息管理平臺的使用意向都會受這些因素的影 響。
4.5回歸分析
回歸分析是一種以相關分析視作基礎的統計方式，能夠充分明確不同變量有無彼此 依存關聯。在相關分析中，變量都是平等的，僅對變量彼此依存關聯的緊密水平予以描 述，無法對不同變量彼此的作用關聯進行充分體現，而回歸分析是相關分析的進一步深 入以及補充，可以加深對定性分析的結論的理解，以及得出各要素之間的依賴關系的程 度，從而進一步揭示了元素之間的內在規律。
旨在對最終回歸方程所對應的可靠性予以確保，此次研究工作先圍繞數據展開多重 共線性檢驗，基本方式為借助于容差（Tolerance,縮寫成t值）以及方差膨脹因子（全 稱Variance Inflation Factor,縮寫為VIF）進行檢驗，本研究以SPSS軟件的回歸分析功 能進行驗證。通常來說，容差在0到1之間，t值越接近0表明變量間的共線性越強。 同時，當VIF大于等于100時，表示變量間的多重共線性非常強；當VIF在10到100 之間時，表示變量之間的多重共線性比較強；只有當VIF在1到10之間時，才表示變 量間不存在多重共線性。
4.5.1感知有用性、同輩效應、感知易用性與平臺使用意向的回歸分析
按照相關分析對應數值可知，感知有用性、感知易用性、同輩效應與平臺使用意向 具有顯著相關性，因此對這幾個變量之間的回歸關系進行分析，結果如表4-12顯示。
表 4-12 感知有用性、同輩效應、感知易用性與平臺使用意向的回歸分析結果
模型 調整后
的R平
方 非標準化系數 標準系數 t 顯著性 共線性統計
B 標準差 Beta 容差 VIF
1 （常量） 0.637 0.891 0.144 6.199 0.000
感知有用性 0.764 0.039 0.799 19.397 0.000 1.000 1.000
2 （常量） 0.341 0.167 2.042 0.042
感知有用性 0.681 0.480 0.063 0.503 7.625 0.000 0.343 2.919
同輩效應 0.433 0.078 0.366 5.546 0.000 0.343 2.919
3 （常量） 0.153 0.180 0.850 0.396
感知有用性 0.690 0.400 0.069 0.419 5.789 0.000 0.277 3.615
同輩效應 0.397 0.078 0.335 5.068 0.000 0.332 3.013
感知易用性 0.167 0.063 0.149 2.640 0.009 0.453 2.206
a.因變量：平臺使用意向
本次分析的因變量為平臺使用意向，依據表4-12相關數據能夠發現，在三次迭代 之后，感知易用性、感知有用性以及同輩效應開始步入回歸方程，對應的 VIF 值以及容 差全于恰當區間里，這意味著沒有多重共線性問題，模型調整后的R平方由0.637上升 至 0.690。
按照不同變量步入回歸方程的次序能夠發現，感知有用性最為顯著作用于平臺使用 意向，接著為同輩效應，而最弱的為感知易用性。
從分析結果中得知，感知有用性的t值為5.789,此值比2要高；對應的顯著性值是 0.000，比 0.05 要低，這意味著因變量平臺運用意向以及自變量感知有用性的回歸關系 滿足要求，對應的標準化系數值是0.419，這意味著感知有用性會顯著正向作用于平臺 使用意向。本研究的假設H7成立。
其次，同輩效應的t值為5.068,顯著性0.000小于0.05,說明作為因變量的平臺使 用意向和自變量同輩效應的回歸關系通過了驗證，標準化系數為0.335，意味著同輩效 應會顯著正向作用于平臺運用意向。本研究的假設H3成立。
最后，感知易用性對應的t值是2.640,具有的顯著性數值（0.009）比0.05低，這 意味著因變量平臺運用意向與自變量感知易用性對應的回歸關系符合要求。對于標準化 系數而言，其相應的數值是0.149，這意味著感知易用性將顯著正向作用于平臺運用意 向。本研究的假設H6成立。
4.5.2同輩效應、感知易用性、任務技術匹配度與感知有用性的回歸分析 其次，圍繞任務技術匹配度、感知易用性和感知有用性的對應關聯展開回歸分析， 具體信息見表 4-13。
表 4-13 同輩效應、感知易用性、任務技術匹配度與感知有用性的回歸分析結果
模型 調整后
的R平
方 非標準化系數 標準系數 t 顯著性 共線性統計
B 標準差 Beta 容差 VIF
1 （常量） 0.656 -0.042 0.182 -0.229 0.819
同輩效應 1.005 0.050 0.811 20.215 0.000 1.000 1.000
2 （常量） -0.487 0.175 -2.777 0.006
同輩效應 0.721 0.724 0.060 0.584 12.107 0.000 0.561 1.781
感知易用性 0.402 0.057 0.343 7.110 0.000 0.561 1.781
表 4-13 同輩效應、感知易用性、 任務技術匹配度與感知有用性的回歸 分析結果（續）
3 （常量） -0.458 0.171 -2.676 0.008
同輩效應 0.734 0.592 0.070 0.477 8.476 0.000 0.392 2.554
感知易用性 0.359 0.057 0.306 6.342 0.000 0.534 1.874
任務技術匹配度 0.167 0.049 0.181 3.440 0.001 0.451 2.220
a.因變量：感知有用性
因變量為感知有用性，由表4-13分析結果可見，經過三次迭代后同輩效應、感知 易用性和技術任務匹配度逐漸進入回歸方程，容差在0-1之間，對應的VIF值處于1至 10區間內，全位于合理區間里，這意味著沒有多重共線性的問題，模型在調節整理以后 的R平方由0.656上升至0.734。
按照不同變量步入回歸方程的次序能夠發現，同輩效應最顯著作用于感知有用性， 其次是感知易用性，最后是任務技術匹配度。
從表4-13的分析結果中得知，同輩效應的t值為&476,此值比2高；對應的顯著 性是 0.000，比 0.05 要低，這意味著因變量感知有用性與自變量同輩效應對應的回歸關 系符合要求。對于標準化系數而言，其相應的數值是 0.477，這意味著同輩效應正向作 用于感知有用性。本研究的假設H2成立。
其次，針對感知易用性，其對應的t值是6.342,比2要高，相應的顯著性值（0.000） 要比 0.05 低，這意味著因變量感知有用性與自變量感知易用性對應的回歸關聯符合要 求。對于標準化系數而言，其對應數值是 0.306，這意味著感知易用性正向作用于感知 有用性。本研究的假設 H5 成立。
最后，針對任務技術匹配度，其對應的t值是3.440,相應的顯著性值（0.001）比 0.05 低，這意味著因變量感知有用性與自變量任務技術匹配度所對應的回歸關聯符合要 求。對于標準化系數而言，其對應數值是 0.181，這意味著任務技術匹配度正向作用于 感知有用性。本研究的假設H4成立。
4.5.3同輩效應與感知易用性的回歸分析
借助于相關分析可知，感知易用性與同輩效應之間存在顯著的相關關聯，因而此次 研究工作圍繞感知易用性與同輩效應展開相應的回歸分析，具體數值見表4-14。
表 4-14 同輩效應與感知易用性的回歸分析結果
模型 調整后
的R平
方 非標準化系數 標準系數 t 顯著性 共線性統計
B 標準差 Beta 容差 VIF
1 （常量）
同輩效應 0.436 1.108
0.700 0.199
0.054 0.662 5.581
12.900 0.000
0.000 1.000 1.000
a.因變量：感知易用性
表 4-14 顯示，看出經過一次迭代，同輩效應步入回歸方程，對應的 VIF 以及容差 數值全處于恰當區間里，這意味著沒有多重共線性的問題。對于t值而言，其相應的顯 著性值（0.000）比 0.05 要低，這意味著因變量感知易用性與自變量同輩效應對應的回 歸關聯符合要求。對于標準化系數而言，其對應數值是 0.700，這意味著同輩效應正向 作用于感知易用性。本研究的假設H1成立。
4.6本章小結
通過多種方式對問卷數據的統計與深入分析，研究結果發現，感知有用性、感知易 用性和同輩效應都對志愿者對信息管理平臺的使用意向產生顯著的正向影響，任務技術 匹配度則通過影響感知有用性來發揮間接影響；感知易用性對感知有用性有正向影響； 同輩效應也對感知有用性和感知易用性有正向影響。本研究的各項假設成立。
結論
本研究借助于文獻研究以及問卷測量的方式，建立了志愿者信息管理平臺采納模 型。針對本章節，我們圍繞以上所述理論探析與統計分析展開概括總結，并基于此次研 究工作的結論，對志愿者信息管理平臺的設計和推廣提出相關建議，最后對下一步的研 究進行展望。
5.1 研究結論
本研究通過IBM SPSS 22的數據分析，聯系全文所述不同研究方式對應的結果，此 次研究對應的概念模型假設最終驗證結果詳見表5-1。
表 5-1 研究假設驗證結果匯總表
編號 研究假設 驗證結果
H1 志愿者的同輩效應正向影響其對信息管理平臺的感知易用性。 成立
H2 志愿者的同輩效應正向影響其對信息管理平臺的感知有用性。 成立
H3 志愿者的同輩效應正向影響其對信息管理平臺的使用意向。 成立
H4 任務技術匹配正向影響志愿者對信息管理平臺的感知有用性。 成立
H5 志愿者的感知易用性正向影響其對信息管理平臺的感知有用性。 成立
H6 志愿者的感知易用性正向影響其對信息管理平臺的使用意向。 成立
H7 志愿者的感知有用性正向影響其對信息管理平臺的使用意向。 成立
本文在大量閱讀和梳理相關文獻之后，針對志愿者對信息管理平臺的采納意向的作 用因素進行深入分析，將技術接受模型視作理論根基，立足于感知易用性和感知有用性， 引入任務技術匹配度和同輩效應兩個變量，將其與TAM模型進行結合，最終形成研究 模型并提出相關假設。
本文首先對樣本的基礎情況、網絡使用經驗和類似信息管理系統使用經驗進行了描 述性分析，在保證良好的信度和效度基礎上，圍繞概念模型里的基本變量展開相關分析， 涉及作用于感知有用性的要素和感知有用性之間的相關關系；感知易用性和同輩效應彼 此的相關關系；感知有用性、感知易用性、同輩效應與平臺使用意向之間的相關關系。 接著圍繞模型里的變量展開多元逐步回歸分析，從而通過定量的形式對不同變量存在的 關聯展開描述，進而全面熟知概念模型對應的影響機制。
通過實證研究我們可以從分析結果中得知，經典的技術接受模型即使在現今的信息 化時代依然適用。將同輩效應以及任務技術匹配度引進模型里，可以圍繞技術接受模型 對志愿服務方面所具有的解釋力予以增強。通過深入分析可知，感知易用性顯著作用于 感知有用性，任務技術匹配度和同輩效應對感知有用性有顯著影響，而志愿者之間的同 輩效應、對信息管理平臺的感知有用性和感知易用性都對平臺的使用意向產生影響。
（1） 影響志愿者的平臺使用意向的各因素分析
在相關分析中，同輩效應、感知易用性以及感知有用性和平臺使用意向于0.01的水 平上存在顯著相關。感知有用性、同輩效應以及感知易用性分別進入回歸方程里，對應 的回歸系數依次是0.419、0.335以及0.149。對于感知易用性以及感知有用性而言，其 顯著地正向作用于使用意向，該結果符合其他研究人員的相關論斷。
同時，在現實生活中，技術進步和市場競爭的激烈讓使用者具有更豐富的選項，應 用和技術二者間存在的性能差異持續降低乃至于朝著同質化方向發展，于此類狀況下， 運用便捷的操作可以大大提高用戶體驗。只有通過簡化操作，才能使產品在志愿者群體 中的普及程度最大化。
本研究中通過調查和分析發現，志愿者之間的同輩影響與志愿者的平臺使用意向具 有顯著相關性，即志愿者運用平臺的意愿將伴隨自身朋友以及同學的看法以及運用狀況 而發生顯著變化。伴隨諸多全新技術或系統的陸續產生，志愿者面對大量選擇時同樣具 有因信息的膨脹而造成的煩擾，這導致志愿者具有諸多選項時，會重視同輩用戶的態度 和評價，在同輩效應的影響之下周圍環境以及其他人的看法將對志愿者運用信息管理平 臺所對應的態度造成顯著影響。
當然，作為一種信息管理工具，實現志愿者個人、團隊和服務管理是平臺的核心功 能，因而能否讓使用者對信息管理工作予以完美完成同樣是取得志愿者青睞的重要因 素。必須對功能的效用予以充分保證，方可讓志愿者形成信賴，進而希望今后依然使用 該平臺。
（2） 影響志愿者對平臺的感知有用性的各因素分析
感知有用性在本研究的相關分析結果中，與感知易用性、同輩效應、任務技術匹配 度性在 0.01 的水平上顯著相關，在回歸分析中，這兩個變量都進入了回歸方程，系數分 別為0.477、0.306和0.181。可知在大學生志愿者群體中，同輩效應對感知有用性的影 響最大，其次是感知易用性。
本研究通過對研究假設的調查和分析，證實同輩效應對感知有用性具有顯著的正向 影響。倘若志愿者在未使用或未熟知信息管理平臺期間，察覺到附近大量的人全在使用 該平臺，為了和群體維持趨同并取得他們的認同，志愿者往往也會計劃對平臺予以使用， 同時于自身潛意識里覺得此平臺必然為有用的，不然不會這么受歡迎；對平臺開始使用 以后，倘若志愿者察覺到附近群體于平臺上的顯著活躍度，同樣將促使自己依然選擇此 平臺，和附近人群展開互動。概括而言，倘若同輩效應為積極的，則將圍繞志愿者感知 平臺所對應的有用性形成積極的成效，倘若附近人群對平臺沒有較高的熱情乃至于負面 地評判，則志愿者同樣將從主觀層面對此平臺予以排斥，不能感受到平臺所具有的功能 性。
另外一方面，在對任務技術匹配的研究中，分析結果發現其對感知有用性有顯著正 向影響。志愿者使用信息管理平臺的整個過程，實質上就是將信息管理平臺作為工具， 完成志愿服務日常工作、活動中的某項具體任務的過程。不僅技術接受理論中相關變量 會影響志愿者對信息管理平臺的采納，具體志愿工作中的任務與信息技術匹配程度也同 樣能對其造成影響。信息管理平臺在開發設計或更新時，應充分考慮平臺信息技術特性 與志愿者任務特性的適配性是否足夠。任務技術匹配的理念要求信息管理平臺在服務中 應從志愿者的具體任務出發，提供的信息技術應與志愿者具體任務匹配，通過測評信息 管理平臺的信息技術、志愿者具體任務及兩者的適配對于信息管理平臺使用的影響，理 清志愿者對該信息技術的有用認知與該信息技術在具體任務中的有用認知的關系，研究 信息管理平臺某項技術是否適合完成志愿者某項具體任務的要求。例如平臺中的志愿者 個人管理、團隊管理和服務管理等各項功能的設置如果能符合志愿者實際開展管理和服 務的情況和需求，志愿者更能感受到平臺的有用性。這個結論也與文獻綜述中學者們的 研究結論一致。
不管是著名學者Davis (1989)所主張的常規技術接受模型，又或為Cheong (2005) 等研究人員圍繞模型展開地驗證和補充，都圍繞感知易用性對感知有用性具有的正向顯 著作用開展了相關的驗證，本研究所獲得的結果同樣如此。志愿者使用平臺期間，倘若 具有非常明晰的操作界面以及便于理解的操作方式，讓志愿者能夠順暢地運用平臺所具 有的功能為自身服務，則將使志愿者提高對平臺的有用認知，更愿意接受該平臺。
(3)影響志愿者對平臺的感知易用性的因素分析
同輩效應在相關分析里，和感知易用性于0.01的水平上存在顯著相關，此變量于回 歸分析里同樣進入最后的回歸方程，對應的系數是0.662，因而回歸分析與相關分析具 有相同的結果。
群體或口碑對所有處在其中的個人都具有顯著的影響，在積極的同輩群體背景下， 志愿者一方面積極地和附近志愿者圍繞此平臺對應的操作方式展開交流，另一方面在溝 通期間掌握大量的知識，因而志愿者可以有效解決學習對應操作期間所面臨的困難，進 而體會到平臺是極易掌握與運用的。
5.2對策及建議
（1） 人性化的平臺用戶體驗
立足于研究結論里感知易用性對志愿者的平臺使用意向具有顯著的正向作用，功能 以及技術的發展只有緊扣用戶體驗，以用戶為本位，才能突出優勢吸引用戶關注使用。 用戶體驗是指用戶使用產品時所獲得的主觀感受，將極大地受到技術或功能的易用性影 響。開發者需要根據志愿者的特點分析出一些共同行為傾向和群體特征，再將自己置于 具體的使用場景下進行換位思考。除了常見的外觀設計和操作需要考慮之外，還應該細 心研究志愿者的心理需求。好的平臺設計者要學會仔細的觀察生活，將一些生活中的日 常習慣應用到產品設計的細節中去，能夠在不影響性能和主要功能的情況下給用戶一些 驚喜等等。依據本研究的分析結果可知，感知易用性一方面對志愿者所具有的使用意向 造成直接作用，另一方面對志愿者感知平臺的有用性造成相應作用。建議平臺在優化版 面期間保持人性化導向的理念，在對平臺推廣模式予以探索的同時，對安全性與操作方 式的簡便性之間的平衡予以確保。
（2） 符合志愿者任務需求的技術研發與應用 基于任務技術匹配度對感知有用性具有正向影響的研究結論，平臺需要準確把握志
愿者在志愿服務工作中的需求，志愿服務包含什么內容和服務的延伸范圍，志愿者需要 何種技術來完成對服務的開展和管理，進一步提升志愿服務成效。這就要求平臺不僅需 要提高對技術的研發，并且要加強對志愿服務領域的深入了解，在志愿服務領域開發有 特色的、能為志愿者在工作中提供切實幫助的技術和應用，才能提高志愿者對信息管理 平臺的使用率。
（3） 具有群體針對性的差異化功能設置、宣傳與推廣
在實證研究中發現，志愿者之間的同輩效應對感知有用、感知易用及使用意向構成 直接的顯著影響，這意味著對還未使用平臺的志愿者而言，同輩效應將明顯增強用戶對 平臺所具有的認知水平。對于同輩效應而言，其同樣存在正負兩類，其中正向的同輩效 應會提升用戶對不同新技術以及新產品于諸多層面的正面感知以及評判。這表明運營商 以及開發商應積極創造出多種形式的宣傳來積極推動技術以及產品的擴散。
在平臺的功能性和趣味性方面，志愿者信息管理平臺需要明確自我的定位，確定產 品針對的用戶群體的特點和喜好。可以根據用戶群體的特點進行不同的設置，為各種人 群提供個性化的選擇。宣傳推廣方面，平臺在過去所采用的傳播方式主要可以概括為兩 種，一種是以官方文件通知或推廣，另一類即為借助于用戶所對應的關系鏈展開口碑傳 播。越來越多的志愿者借助于上述方式對平臺加深了解，特別是口碑傳播，然而口碑傳 播不易進行控制，萬一在志愿者之中傳播了負面的評價，所造成的消極作用將無法預估。 基于此，對平臺而言，應借助于不同途徑持續對平臺所具有的正面口碑予以加強。由于 尚未使用平臺注冊的志愿者數量眾多，因而平臺具有獲得更多用戶的潛力，旨在推動更 迅捷以及更高效的擴散，因此建議在受眾對媒介的挑選層面，能夠圍繞各個群體，借助 于常規大眾媒介或新媒體，例如青少年群體更喜歡在互聯網或移動應用上進行交流和溝 通、接收和發布信息，而長輩們則更傾向于報刊、電視等傳統媒體；電視廣告中俊男靚 女的青春形象和時尚的宣傳更容易博得同齡青少年的好感，而樸素、實用的宣傳則更容 易獲取中老年人的認同等，平臺需要針對群體特性開展差異化的宣傳與推廣。
5.3研究創新點
（1）基于用戶角度的公益服務信息管理平臺采納研究 把技術接受模型用于包括志愿服務在內的公益服務信息管理平臺的研究，目前在國 內外比較少見，針對志愿者群體對信息管理平臺的采納研究同樣在國內外少見，本研究 通過對志愿者調查來構建影響志愿者對信息管理平臺采納行為的意向的模型，對于公益 服務信息化建設的研究來說也有一定程度的創新和改進。
（2）引入新變量豐富TAM模型 本研究通過對志愿服務和志愿者群體特點的分析，引入新的變量豐富拓展技術接受 模型的應用范圍，收集實證數據分析驗證模型的正確性，為更多研究領域提供參考。
5.4研究局限與展望
5.4.1 研究局限
本文基于文獻回顧，借助于實證研究方式圍繞志愿者平臺使用意向所涉及的影響要 素展開深入分析，把同輩效應以及任務匹配度融進常規的技術接受模型里，對本研究所 提出的概念模型予以闡述，借助于紙質問卷調查展開統計分析，根據分析結果驗證與總 結了概念模型中的相關假設。
因為受制于資源以及時間等方面，還有本人自身能力以及經驗的不足，所以本研究
依然存在一些不足。
(1)將大學生視作研究樣本，具有代表性不全面的不足。雖然大學生是志愿者的 主力軍，但是大學生具有非常高的文化層次，非常熱衷于新事物，這導致他們的研究結 論作為一個研究樣本，可能無法全面反映志愿者隊伍的整體情況。此外，因為將大學生 視作樣本，所以并未充分顧及志愿者個人特點對信息管理平臺使用意向的作用，例如人 口統計變量里所包含的年齡、受教育層次等。
(2)樣本中具有215份為有效樣本，全部分布在廣州地區的大學生中，缺少對不 同地域可能存在的差異的分析。對樣本數量和地理范圍存在一定的限制，這樣使得研究 結果相對于總體水平可能會有一定的誤差。
5.4.2未來展望
立足前文所述的本研究里具有的問題，圍繞今后的研究工作給出下列建議：
( 1)在更廣范圍里展開調查以及取樣，圍繞人口統計變量對志愿者信息管理平臺 采納意向的影響作出細致的研究。
(2)能夠將更多因素(例如信任等)引進模型里，從而較好地對志愿者使用信息 管理平臺的意向和行為進行解釋與預測。
(3)擴大樣本的地域覆蓋范圍，使得研究結果更具代表性。
參考文獻
[1]王眾托.信息化與管理變革[J].中外管理導報，2002, 7： 27-32
[2]托夫勒.第三次浪潮[M].黃明堅.中信出版社，2006
[3]中國互聯網絡信息中心.中國互聯網絡發展狀況統計報告[R].北京：中國互聯網絡信息 中心， 2018
[4]青珂莫•志愿者管理體系的流程分析與構建[D].北京：清華大學，2008
[5]徐柳•我國志愿者組織發展的現狀、問題與對策[J].學術研究，2008, 05(2): 67-72 ⑹翟雁，辛華，宋煜.2016年中國志愿服務發展指數報告[R].北京：中國社會科學院社會 政策研究中心， 2017
[7]Fishbein M ， Ajzen I.Understanding Attitudes and Predicting Social Behavior [M].NJ:Prentice-Hall， Englewood Cliffs， 1980
[8]CritesSL， FabrigarLR， Petty R E.Measuring theAffective and Cognitive Properties of Attitude:Conceptual and Methodological Issues[M].Personality and Social Psychology Bulletin， 1994： 619-634
[9]French David P， Sutton S， Hennings S， etc.The Importance of Affective Beliefs and Attitudes in the Theory of Planned Behavior:Predicting Intention to Increase Physical Activity[J].Journal of Applied Social Psychology， 2005： 1824-1848
[10]Lee C ， Green R T.Cross-Cultural Examination of the Fishbein Behavioral Intentions Model[J].Journal of Intentional Business Studies， 1991： 289-305
[11]于丹，董大海，劉瑞明，原永丹.理性行為理論及其拓展研究的現狀與展望J].心理科 學進展.2008， 16(5)： 796-802
[12]Ajzen I.From Intentions to Actions:A Theory of Planned Behavior ， in J.Kuhl &J.Beckmann.Action-Control： From Cognition to Behavior[M].Heidelberg:Springer， 1985
[13]Kang H， HahnM， Fortin D R， HyunYJ， Eom Y.Effects of Perceived BehavioralControl on the Consumer Usage Intention of E-coupons[J].Psychology & Marketing ， 2006， 23(10)： 841-864
[14]穆瞳，黃奇棟,馬劍紅.基于計劃行為理論的網絡消費行為研究J].人類工效學，2011,
17(3)
[15]Davis F D， Perceived Usefulness ， Perceived Ease of Use， and User Acceptance of
Information Technology[J].MIS Quarterly，1989，13（ 3）：318-340
[16]Davis F D， Bagozzi R P， Warshaw P R.User Acceptance of Computer Technology:A Comparison of Two Theoretical Models[J].Management Science，1989，35（ 8）： 982-1003
[17]Mathieson K.Predicting User Intentions:Comparing the Technology Acceptance Model with the Theory of Planned Behavior[J].Information Systems Research，1991，2（ 3）：173-191
[18]Todd P A ， Taylor.Understanding Information Technology Usage:A Test of Competing Models[J].Information Systems Research，1995，6：144-176
[19]Prasad J ， Agarwal R.Are Individual Differences Germane to the Acceptance of New Information Technologies?[J].Decision Sciences，1999，30（ 2）：361-391
[20]Davis F D，Venkatesh，Viswanath.A Theoretical Extension of the Technology Acceptance Model:Four Longitudinal Field Studies[J].Management Science，2000，46（ 2）：186-204
[21]Paul，John Ingham，Legris，Pierre Collerette.Why Do People Use Information Technology? A Critical Review of the Technology Acceptance Mode[J].Information & Technology，2003， 40：191-204
[22]Adams D A，Nelson R R，Todd P A.Perceived Usefulness，Ease of Use，and Usage of Information Technology:A Replication[J].MIS Quarterly，1992，16（ 2）：227-247
[23]Agarwal R，Lewis W，Sambamurthy V.Sources of Influence on Beliefs about Information Technology Use:An Empirical Study of Knowledge Workers[J].MIS Quarterly，2003，27（ 4）： 657-678
[24]Slyke C V，Llie V，Parikh M，Courtney F.Paper Verse Electronic Medical Records：The Effects of Access on Physicians'Decisions to Use Complex Information Technologies[J].Decision Sciences，2009，40（ 2）：213-241
[25]Lee M K ，Lam J C.Digital Inclusiveness-Longitudinal Study of Internet Adoption by Older Adults[J].Journal of Management Information Systems，2006，22（ 4）：177-206
[26]Gefen D ，Straub.The Relatibe Importance of Perceived Ease of Use in is Adoption:A Study of E-Commerce Adoption[J].Journal of the Association for Information Systems，2000， 1（ 8）：1-28
[27]Morris M ， Venkatesh v.Gender and Age Differences in Employee Decisions about New Technology:An Extension to the Theory of Planned Behavior[J].IEEE Transactions on Engineering Management，2005，52（ 1）：69-84
[28]吳茹雙.微信用戶使用態度影響因素研究一一基于技術接受模型理論[D].上海：上海 交通大學，2013
[29]Dishaw MT ， Strong DM.Extending the technology acceptance model with task-technology fit constructs[J].Information & Management，1999，36(1)： 9-21
[30]Goodhue D L ， Thompson R L.Task-technology fit and individual performance[J].MIS Quarterly，1995，19( 2)： 213-236
[31]GoodhueD L.Task-technology fit:Acritical (but often missing) construct in models of information systems and performance[A].Human-Computer Interaction and Management Information Systems:Foundations[C].NewYork:Sharpe ME，Inc，2006： 184-204
[32]李雷，楊懷珍，譚陽波，簡兆權.任務技術匹配理論研究現狀述評與趨勢展望J].外國 經濟與管理， 2016， 38(1)： 29-41
[33]胡文靖.大學生同輩群體的特征與類型初探J].文獻研究，2009 (2) : 205-207
[34]斯蒂芬•沃切爾.社會心理學[M].南京：江蘇教育出版社，2008
[35]孫菩,徐成芳，劉巖.大學生同輩群體思想政治教育研究述評[J].江西師范大學學報(哲 學社會科學版)， 2015
[36]劉春雪.同輩群體對青少年道德社會化影響的心理機制研究[J].湖北社會科學，2008
( 09)
[37]譚莉.論同輩群體對青少年社會化的影響[J].科教文匯(下旬刊)，2007 (10)
[38]徐丹.同輩團體理論在遠程開放教育管理中的應用[J].開放教育研究，2012, 18 (5):
79-84
[39]龍君偉，曾先.論同輩學習環境及其作用機制[J].教育理論與實踐，2004 (23)： 48-51
[40]黃澤龍，盧靜.同輩群體對大學生學習心理影響的調查研究[J].西北醫學教育，2011, 19(6)： 1237-1239
[41]唐細容，蔣莉，曾慧，姚樹橋.成人認知功能的發展與老化：一項控制同輩效應的橫 斷研究[J].心理發展與教育，2013 (3) : 262-267
[42]鄭蔚.大學生同輩群體研究的三個基本方向[J].吉林省教育學院學報，2016, 32 (8):
143-146
[43]王銳蘭，楊姚.上海志愿服務信息化建設的比較與思考[J].西部皮革，2017, 21 (39):
94-96
[44]民政部社會工作司.全國志愿服務信息系統用戶使用手冊[S].中國志愿服務網站， http://www.chinavolunteer.cn/show/1032162.html， 2016年11 月1 日
[45]Wu H T， Lu X C， Zou D C， et a1.A study on volunteer augmentation navigation technology[J].ScienceChina Physics， Mechanics and Astronomy， 2011， 54（6）： 1029-1034
[46]Williams G， Widnall J ， Evans P， et a1.Could failure of the spring ligament complex be the driving force behind the development of the adult flatfoot deformity[J].The Journal of Foot and Ankle Surgery， 2014， 53（2）： 152-155
[47]Davis F D.Perceived usefulness ， perceived ease of use ， and user acceptance of information technology[J].Mis Quarterly， 1989， 12（3）： 319-340
[48]Saenpan， Analysis of factors affecting the adoption of social commerce:A case study of facebook[R].Technology management college of innovation Tammasat University， 2014
[49]黃杰.基于改進模型的消費者移動購物接受影響因素研究[R].北京：北京郵電大學，
2013
[50]陳昌根.020模式下電子商務用戶接受影響因素實證研究[R].北京：北京郵電大學，
2014
[51]劉惠珠.B2C平臺化消費者接受意向影響因素研究[R].揚州：揚州大學，2014
[52]Goodhue D L.Understanding user evaluations of information systems[J].Management Science， 1995， 41（12）： 1827-1844
[53]Klopping I M ， McKinney E.Extending the technology acceptance model and the
task^technology fit model to consumer e-commerce[J].Information Technology, Learning,
and Performance Journal， 2004， 22（1）： 35-48
[54]Staples DS， Seddon P.Testing the technology-to-performance chain model[J].Journal of 0rganizational and End User Computing， 2004， 16（4）： 17-36
[55]Mayer RC ， Davis JH ， Shoorm an FD.An Integrative Model of 0rganizational Trust[J].Academy of ManagementReview， 1995， 20（3）： 709-734
[56]翟姍姍.網絡效應與網絡外部性[J].現代商貿工業，2008, 20 （4） : 216-217
[57]Rohlfs J.A Theory of Interdependent Demand for A Communications Service[J].Bell Journal of Economics， 1974， 5（ 1）： 16-37
[58]Katz M， Shapiro C. Network Externalities ， Competition and Compatibility[J]. American Economic Review， 1985， 7： 424-440
[59]Fishbein M， Ajzen I.Belief， Attitude， Intention and Behavior:An Introduction to Theory and Research， Addison-Wesly， Reading， MA， 1975
[60]Koufaris M ， Applying the technology acceptance model and flow theory to online consumer behavior Information Systems Research[R]， 2002， 13： 202-224
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