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整合TTF与VAM视角的RFID手机支付用户使用意愿研究
作 者: 黄涅熹
导 师: 刘渊
学 校: 浙江大学
专 业: 管理科学与工程
关键词: RFID手机支付 价值接受模型 任务技术匹配理论 使用意愿
分类号: TP391.44
类 型: 硕士论文
年 份: 2012年
下 载: 142次
引 用: 1次
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内容摘要
RFID手机支付作为物联网和移动互联网融合的一种新兴商业模式,将成为未来支付的重要方式。目前RFID手机支付研究领域中重点关注了信息安全和实现技术研究,而相应的采纳与接受研究却比较匮乏。以往的研究表明用户对信息技术的采纳是信息技术成功实施的关键。卓越的用户认知价值是用户采纳与接受的关键驱动力,用户对RFID手机支付价值的认知不足是制约RFID手机支付发展的瓶颈之一。因此,基于感知价值分析影响用户采纳RFID手机支付的因素,对于实践中如何突破这个瓶颈具有重要的理论意义。本文在对手机支付采纳与接受影响因素相关文献回顾的基础上,整合任务技术匹配理论(TTF)与价值接受模型(VAM)理论,构建RFID手机支付用户使用意愿模型,再通过用户访谈和问卷调查,对收集到的数据采用结构方程模型进行估算,最后得到了以下研究结论:(1)RFID手机支付用户的感知价值由感知收益与感知付出构成,感知收益包括感知有用性、感知娱乐性、感知相容性,而感知付出包括感知费用、感知易用性和感知风险。其中,感知有用性、感知娱乐性、感知相容性、感知费用均正向影响感知价值,而感知风险负向影响感知价值。感知价值对用户使用的使用意愿具有显著正向影响,且感知价值在感知收益各维度和感知付出部分维度对使用意愿的影响中起中介作用。(2)任务技术匹配度对感知收益各维度和感知付出各维度均有显著影响。其中,任务技术匹配度对感知有用性、感知娱乐性、感知相容性、感知费用和感知易用性存在着正向影响,对感知风险存在着负向影响。感知收益各维度和感知付出部分维度在任务技术匹配度和感知价值的关系中起中介作用。
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全文目录
致谢 4-5 摘要 5-6 Abstract 6-11 图目录 11-12 表目录 12-14 1 绪论 14-28 1.1 研究背景 14-19 1.1.1 现实背景 14-17 1.1.2 理论背景 17-19 1.2 研究问题的提出 19-22 1.3 研究范围的界定与对象的选择 22-24 1.3.1 研究范围的界定 22-23 1.3.2 研究对象的选择 23-24 1.4 研究方法与研究框架 24-26 1.4.1 研究方法 24-25 1.4.2 研究框架 25-26 1.5 主要创新点 26-28 2 文献综述 28-62 2.1 RFID手机支付相关介绍 28-33 2.1.1 RFID手机支付的定义 28-29 2.1.2 手机支付的分类 29-30 2.1.3 RFID手机支付的特点 30 2.1.4 RFID手机支付的相关技术 30-33 2.2 技术接受理论相关研究 33-40 2.2.1 理性行为理论 33-34 2.2.2 计划行为理论 34-35 2.2.3 技术接受模型 35-37 2.2.4 技术接受模型的扩展 37-40 2.3 手机支付用户采纳与接受研究回顾 40-45 2.4 价值接受模型理论 45-52 2.4.1 感知价值的定义 45-46 2.4.2 消费者感知价值的构成与分类 46-49 2.4.3 价值接受模型 49-52 2.5 任务技术匹配理论相关研究 52-56 2.6 任务技术匹配理论与技术接受理论整合研究进展 56-60 2.7 文献综述小结与研究述评 60-62 2.7.1 文献综述小结 60 2.7.2 研究述评 60-62 3 研究模型与假设 62-72 3.1 研究模型提出的基础 62-66 3.1.1 VAM理论 62-64 3.1.2 TTF理论 64-66 3.2 研究模型的构建 66 3.3 变量定义与研究假设 66-72 3.3.1 任务技术匹配度与感知价值各维度 66-68 3.3.2 感知价值各维度与感知价值 68-70 3.3.3 感知价值与使用意愿 70 3.3.4 研究假设的归纳 70-72 4 问卷设计与数据采集 72-92 4.1 问卷设计过程 72-73 4.2 变量测量 73-80 4.2.1 任务技术匹配度 73-74 4.2.2 感知有用性(功能价值) 74-75 4.2.3 感知娱乐性(情感价值) 75-76 4.2.4 感知相容性(社会价值) 76 4.2.5 感知费用(货币付出) 76-77 4.2.6 感知易用性(时间和精力付出) 77-78 4.2.7 感知风险(精神付出) 78 4.2.8 感知价值 78-79 4.2.9 使用意愿 79-80 4.3 小规模访谈 80-84 4.3.1 用户访谈 80-82 4.3.2 专家访谈 82-84 4.4 小规模样本前测 84-90 4.4.1 信度分析 84-86 4.4.2 效度分析 86-90 4.5 最终问卷形成 90-91 4.6 数据采集 91-92 4.6.1 问卷发放对象的选择 91 4.6.2 正式问卷的发放方式 91-92 5 模型验证 92-120 5.1 样本描述性统计 92-94 5.1.1 问卷回收情况 92 5.1.2 样本构成描述 92-94 5.2 正式样本信度分析 94-95 5.3 正态分布检验 95-97 5.4 验证性因子分析 97-103 5.5 结构方程全模型检验与修正 103-120 5.5.1 模型构建 104-107 5.5.2 模型拟合指标评价 107-110 5.5.3 模型修正 110-113 5.5.4 假设检验 113-116 5.5.5 路径分析 116-120 6 研究结论和展望 120-126 6.1 整体研究结论 120-121 6.2 理论贡献与实践启示 121-124 6.2.1 理论贡献 121-122 6.2.2 实践启示 122-124 6.3 研究局限与展望 124-126 参考文献 126-138 附录1 访谈提纲 138-140 附录2 实证研究调查问卷 140-144 作者简历及在学期间所取得的主要科研成果 144
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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 计算技术、计算机技术 > 计算机的应用 > 信息处理(信息加工) > 模式识别与装置 > 光模式识别及其装置
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