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技术接受模型（Technology Acceptance Model，TAM）

什么是技术接受模型

　　1989年，技术接受模型(Technology Acceptance Model，简称TAM)是Davis[1]运用理性行为理论研究用户对信息系统接受时所提出的一个模型，提出技术接受模型最初的目的是对计算机广泛接受的决定性因素做一个解释说明。

　　技术接受模型提出了两个主要的决定因素：①感知的有用性(perceived usefulness)，反映一个人认为使用一个具体的系统对他工作业绩提高的程度；②感知的易用性(perceived ease of use)，反映一个人认为容易使用一个具体的系统的程度。

　　技术接受模型(参见图1)认为系统使用是由行为意向(behavioral intention)决定的，而行为意向由想用的态度(attitide toward using)和感知的有用性共同决定，想用的态度由感知的有用性和易用性共同决定，感知的有用性由感知的易用性和外部变量共同决定，感知的易用性是由外部变量决定的。外部变量包括系统设计特征、用户特征(包括感知形式和其他个性特征)、任务特征、开发或执行过程的本质、政策影响、组织结构等等，为技术接受模型中存在的内部信念、态度、意向和不同的个人之间的差异、环境约束、可控制的干扰因素之间建立起一种联系。

技术接受模型的发展

　　1、知识管理系统接受模型的结构

　　目前，越来越多的组织意识到组织竞争力依赖于对智力资源的有效管理，使得知识管理迅速成为一个非常重要的组织职能[2]。知识管理包括大范围的复杂的组织、社会和行为的因素，尽管如此，信息技术仍是目前研究知识管理的一个主要因素。基于知识管理是由信息有关的技术所支撑，采用技术接受模型对知识管理系统的接受进行研究。该模型主要测度技术接受模型两个主要因素——感知的有用性、易用性与用户使用知识管理系统的意向，以及实际使用之间的关系。

　　该研究模型同Davis最初的技术接受模型相比较，没有考虑想用的态度这个因素，是因为Davis在1989年发现想用的态度在感知的有用性对使用的行为意向的影响方面只起部分调解作用，由于在该研究模型中没有涉及到影响感知的有用性、感知的易用性的因素，所以外部变量也没有包括在该研究模型中。

　　2、ERP应用系统接受模型的结构

　　企业资源计划是一个能够处理包括财政、人力资源、制造、物质管理、销售和分配在内的多种功能的系统[3]。实施ERP需要大量的组织资源并存在由大量投资所带来的风险，相比传统的简单的信息技术系统的实施是一个完全不相同的信息技术应用范畴。

　　在该研究模型中，着重研究影响技术接受模型中两个主要的因素——感知有用性和感知易用性的因素[4]。模型包括了技术接受模型主要的因素同时定义了三个外部变量：ERP系统的计划交流，对ERP系统所产生利益的共识，ERP系统的训练[5]。在组织中，最先可能接受ERP系统的是高级管理工作者，ERP系统的计划交流使得关于ERP系统的信息从高级管理人员流向其他的人员[6]，对ERP系统能产生利益的共识[7]是指同行以及管理人员之间对ERP系统价值所达成的共识，ERP系统的训练[8]包括内部训练和外部训练，是指对用户的一系列培训。

　　3、lnternet应用接受模型的结构

　　近年来，越来越多的企业使用Internet，特别是在共享重要的信息资源时[9]。开发基于Internet的系统以及建立企业内部的互联网有助于打破供应者与需求者之间时间和距离的障碍以减少成本提高生产率．企业使用Intenlet主要用来收集信息，但怎样取得企业所期望的信息是企业使用Internet的一个主要障碍[10]。收集与任务有关的信息已成为使用Internet的一个主要方面，更为重要的是信息处理的性能也越来越取决于信息与组织任务的匹配程度。

　　在该研究模型中，使用技术接受模型对个人的工作业绩进行评估。对日常工作中Internet使用的评估主要依据个人对使用与任务有关的网站和Intranet的印象。为了实证研究工作人员对与任务有关的Internet的使用，综合运用了技术接受模型和Choo[11]的信息行为模型，信息行为模型主要说明人们怎样通过信息的需求—搜寻—使用循环来降低任务的不确定性。以信息行为模型的三步循环为基础，从三方面对工作中Internet的使用进行评估研究。在信息需求方面，主要就相关的信息能否解决问题的个人判断进行模拟研究，提出因素—相关性[12]；在信息搜寻阶段，使用两个技术因素——感知的有用性、易用性和一个个人因素——想用的态度对个人的评估进行研究；在信息使用阶段，用感知的业绩进行研究，对用户来说，相比具体的使用Internet，评估制定的决策所带来的结果和使用Internet能解决的实际问题更为重要一些。

　　4、Online Shopping接受模型的结构

　　近几年来，大量网上零售商的破产使得人们对商家一消费者(B2C)网上销售模式的过度乐观的期望有所降低．目前，B2C电子商务还处于发展初期，传统销售渠道仍具有明显的优势，尽管如此，B2C电子商务作为一种销售媒介并没有消失。

　　Amazon，eBay，Travelocity这几个电子商务网站持久稳定的发展显示出电子商务零售商有能力克服时间和空间上的障碍为消费者提供更好的服务——大量的产品信息，专家建议，定制化服务，快速的订单过程，电子产品的快速交付等等。但同时也存在着很多挑战，尤其是在网站界面设计、订单填写、付款方式，以及消费者个人信息的保护上。

　　采用技术接受模型对Online Shopping接受进行研究，但由于消费者在选择零售商时，享有更多的自主权，所以还必须考虑除了感知的有用性和易用性这两个因素之外其他因素的影响，包括兼容性、隐私、安全、规范的信念和自我效用。

　　5、基于无经验和有经验消费者的Online Stores接受模型的结构

　　吸引新的消费者并留住已有的消费者是电子商务成功的关键[13]。消费者对网上商家的信任在吸引新的消费者和留住已有的消费者两方面都起着重要的作用，尤其是消费者对网上商店是否可信的判断将会影响新老消费者参与电子商务的意愿[14]。信任在电子商务中格外重要，因为消费者在这种不确定环境中更容易被商家利用。Amazon，tom就在没有征求消费者同意的情况下与第三方机构共享消费者个人的信息。虽然消费者的信任是影响消费者接受并使用电子商务的一个很重要的因素，但并不是唯一的因素。在进行网上交易时，消费者通过商家的网站与商家进行交互，与其他信息技术的应用一样，决定开始使用网站并且继续使用它同样取决于技术接受模型中两个关键因素——感知的有用性和易用性。这样对Online Stores接受的研究就可以从两个紧密联系并且互补的方面进行：一个商家，一项信息技术。

　　在该研究模型中，以Amazon.com为研究对象，使用技术接受模型和电子商务的熟悉与信任模型(familiarity and trust mode1)[15]从上述两个方面对消费者的网上购买意向进行研究。

技术接受模型主要因素的测度

　　不同的技术接受模型因为接受的对象不同，其因素也有差异。对这些因素的测量是实证的基础，不同技术接受模型的因素测度比较见表1：

　　表1 不同应用系统技术接受模型主要因素的比较分析

技术接受模型的实证研究分析

　　在对各个研究模型进行实证研究时，首先根据研究模型确定模型的自变量、中间变量、因变量，然后选择适当的样本对各个变量进行数据采样，对采样的数据进行分析并得出相应结论。

　　1、不同技术接受模型的变量分析

　　不同的技术接受模型具有不同的拓扑结构，实证的变量也各不相同，表2分析了经典的实证研究文献的模型变量。

　　表2 不同技术接受模型的变量比较分析

　　2、实证研究中数据的采样和数据分析方法(见表3）

　　表3 研究方法比较研究

　　出于方便和成本的考虑，大部分实验的受试者为大学的本科生或研究生。实验过程一般为：首先让学生访问一个网站，之后让他们根据访问网站的感受填写问卷，也有直接让受试者填写问卷。问卷编制采用Likert法，即每个问题提供5或7种选择，以5种为例分为：很不赞同(1)，不赞同(2)，既不赞同也不反对(3)，基本赞同(4)，很赞同(5)，这符合人们判断问题的方式。问卷回收之后进行甄别，剔除那些不合格的；然后检验问卷的信度和效度，再采用各种方法，如主成分分析法、结构方程模型、多元线性回归等方法来验证模型。

参考文献

[1]Davis F．Perceived usefulness，perceived ease of use，and user acceptance of information technology[J]．MIS Quarte，1989，13(3)：319—341．
[2]Davenport T H，Grover V．General perspectives on knowledge management：Fostering a research agenda[J]．Journal of Management Information Systems，2001，18(1)：5—23．
[3]Davenport T H．Mission critical：Realizing the promise of enterprise systems[M]．Boston，MA：HBR Press，2000．
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[13]Jarvenpaa S L，Todd P A．Consumer reactions to electronic shopping on the World Wide Web[J]．Int J Electron Commerce，1997，5(2)：59—88．
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