狠狠撸

狠狠撸Share a Scribd company logo

以创新扩散理论探究资讯系统成功模式下行动商务型态之研究(纸本封面合併)

?
?
D
Dennis Lo
1 of 22
Download to read offline
以创新扩散理论探究资讯系统成功模式下行动商务型态之研究(纸本封面合併)
以创新扩散理论探究资讯系统成功模式下行动商务型态之研究(纸本封面合併)
以创新扩散理论探究资讯系统成功模式下行动商务型态之研究(纸本封面合併)
以创新扩散理论探究资讯系统成功模式下行动商务型态之研究(纸本封面合併)
以創新擴散理論探究資訊系統成功模式下行動商務型態之研究 晁瑞明 1 羅君平 2 1 國立聯合大學資訊與社會研究所助理教授 rueyming@nuu.edu.tw 2 國立聯合大學資訊與社會研究所研究生 dennisduck0623@gmail.com 摘要 隨著無線網路的普及化，業已帶動台灣行動商務的發展，企業組織為因應全球化 進程，提升競爭能力，均致力於改善資源的利用，為企業生存之本。行動商務具有因 地制宜的特性，對於組織而言，能真正達到無所不在的資源運用。然行動商務屬電子 商務及資訊系統的範疇，行動使用者其行為意願與使用行為是行動商務導入成敗的關 鍵。 本研究以行動商務為創新科技的觀點，結合資訊系統成功模式探討行動使用者對 行動商務系統的使用意圖與使用行為，分析行動商務導入成功的影響因素。並以研究 模型探討潛在變項之間的影響關係，適合應用結構方程模式(Structured Equation Modeling, SEM)進行分析與探討各構面之間的關係，以及針對因果模式進行假說檢 定。根據本研究建構之行動商務採用行為模式所提出的 SEM 架構研究成果指出，行 動商務之系統、資訊與服務品質，以及創新特性之相對優勢、複雜性、相容性與可觀 察性，皆顯著影響行動使用者對行動商務系統的使用意圖與使用行為。本研究應可成 為後續關於滿意度、個人與組織績效的指標性研究。 關鍵詞：電子商務、行動商務、創新擴散理論、資訊系統成功模式
以創新擴散理論探究資訊系統成功模式下行動商務型態之研究 1. 前言 近年來，隨著網際網路的發展與手持裝置使用率的提升，業已帶動台灣地區行動 商務的崛起。台灣整體經濟體系競爭激烈，企業無不致力於縮短作業時程，以期增加 工作效率，以至網際網路為基礎的電子化架構逐漸成為企業營運的主體。當電子商務 已成為企業內部與合作夥伴間資源規劃與交易利器之際，不論是管理階層或員工，透 過電子商務系統即可快速掌握企業之營運狀況。然而，對於流動性高的商務人士而言， 更需要適當的機制以進行資訊查詢或商務交易，行動商務便能滿足這些人們的需求。 以行動商務輔助電子商務的發展，讓企業資源達到真正無所不在(Ubiquitous)地運用， 是關乎企業 E 化經營的重要議題。 行動商務(Mobile Commerce, M-commerce)，簡而言之，即透過行動通訊器材執行 電子商務運作。有別於電子商務之有線交易，行動商務是使用 PDA、手機或筆記型電 腦等可攜式設備，並透過無線網路之連結，以進行商業化之交易活動。在企業發展行 動商務之前，必需達成網際網路無線化，讓使用者隨時隨地都可以透過網路存取資源， 除了達到資源利用最佳化，同時也收到節省成本之功效。在此前提之下，企業行動商 務發展的普及率，可謂企業長久生存的重要條件。本研究基於行動商務應用於企業內 外部發展的觀點，將瞭解各企業所採用之行動商務平台之特性，以期企業電子商務之 發展更有效率、彈性。 相較於傳統商務交易模式，行動商務結合行動裝置與無線網路架構，將成為一種 「創新」的交易模式。Rogers (1995)定義「創新」為：「被採用的個人或團體視為一個 全新的方法、實踐或物體」。行動商務提供實體商品影像化、產品搜尋簡約化、售後服 務線上化、貨幣交易虛擬化等特性，使用者僅需登入商務平台即可進行相關商務活動， 對於組織或個人而言，可說是創新交易的典範。 然而，創新的科技未必能夠為人們所接納，行動商務唯有使用者願意使用，並且 實施於組織相關商業活動中，創新之行動商務模式方可視為被應用且發揮其效能。 Rogers (2003)的創新擴散理論(Innovation Diffusion Theory, IDT)舉出創新事物的特性 影響到使用者對「創新」的接受程度，為了解組織成員採用行動商務之意願的分析工 具；除此之外，行動商務建構於資訊科技架構之上，屬於資訊系統之範疇，同時兼具 電子商務系統之特性，DeLone and McLean (2003)所提出之電子商務資訊系統成功模式 (Updated Information System Success Model)可評估使用者採用行動商務之意願，本研究 希冀藉由結合 IDT 與資訊系統成功模式分析使用者採用行動商務平台之使用意圖及行 為。 本研究擬以位於竹南科學園區之高科技產業群體為對象，針對企業成員對行動商 務之創新特質、相關品質，分析組織成員應用行動商務系統之影響因素，以歸納員工 對系統的使用意圖與使用行為。
2. 文獻探討 2.1 行動商務(Mobile Commerce, M-commerce) 行動商務為行動電子商務(Mobile Electronic Commerce)之簡稱，係指在網路上透 過手持裝置進行的商業交易活動(Tarasewich et al., 2002; Shih and Shim, 2002)，其特質 在於交易媒介為可隨身攜帶之設備，如手機、筆記型電腦或 PDA，以及無線網路提供 使用者隨時隨地登入使用。傳統電子商務多使用個人電腦，透過有線網路存取相關資 源與進行交易，行動商務多了移動性質，毋需待在辦公室中即可完成商務活動。行動 商務具有幾個特性(如圖 1)，使其優於傳統電子商務(Siau et al., 2001; Clarke III, 2001)： 1. 無所不在(Ubiquity)－透過行動裝置，商業實體可以在任何時間及地點與顧客 聯繫；此外，使用者亦可在任何時間及地點取得有興趣的資訊。以此觀點而言， 使用者與組織可以透過行動商務隨時隨地獲取想要的服務與應用。 2. 個人化(Personalization)－網際網路充斥各種不同的資訊、服務與應用，使用者 也擁有眾多選擇。由於持有行動裝置的使用者常有各種不同的資訊或服務需 求，行動商務應用將提供個人化的資訊與服務給特定使用者。 3. 機動性(Flexibility)或方便性(Convenience)－由於行動裝置的可攜性，使得使用 者可以在任何場合，如會議、旅途，經由行動裝置處理交易或接受資訊。 4. 散播性(Dissemination)－有些無線網路架構支援同時傳送資料給特定區域的行 動使用者，此功能將訊息能夠更有效率地傳播給廣大消費人口。 5. 定點性(Localization)－有別於有線之電子商務，行動商務可定位網際網路使用 者所在地，是其一大優勢。應用全球定位功能，服務供應商可以更精確地辨識 使用者所在位置，並且依其地區特性傳送地方化的資訊及服務。 Mobile Commerce 無所不在 地點性 協調性 便利性 散播性 彈性 個人化 圖 1 行動商務之特性
2.2 創新擴散理論 Rogers (2003)認為，在一個社會系統，一項被個人或團體認為「新的」事物或方法， 這就是「創新」。與創新有關的訊息，經由某種管道，隨著時間的過去不斷傳播出去， 這個傳遞過程即為「擴散」。歸納創新擴散的四個主要影響因素為：創新、傳播管道、 時間以及社會體系，各因素的組成要素綜述如下： 1. 創新特性的認知 (Perceived Attributes of Innovation, PAI) (1) 相對優勢(Relative Advantage)－人們認為新事物優於原事物的程度； (2) 相容性(Compatibility)－創新與現存的價值、經驗與需求之間的一致程度； (3) 複雜性(Complexity)－理解和使用某項創新的相對難度； (4) 可試驗性(Triability)－某項創新在有限的基礎上可試驗的程度； (5) 可觀察性(Observability)－創新所展現的成果能被人們察覺到的程度。 2. 傳播管道 (Communication Channel, CC) 創新需透過特定的管道才能向外擴散，傳播管道大致可分為大眾傳播與人際傳播。 大眾傳播即大眾傳播媒體將創新資訊大量傳遞給社會中的個體；兩級傳播 (Two-step flow of communication)就是意見領袖自大眾媒體獲得訊息後，再影響他 人的概念或認知，此即人際傳播(Katz & Lazarsfeld, 1955)。 3. 時間(Time, T) 創新擴散過程牽涉到時間的推移，影響創新擴散的時間因素主要在於個人接受創新 的心理變化過程、每個人對創新採納的不同認知，以及社會整體層面的接受率。關 於創新擴散的時間特質，敘述如下： (1) 創新決策的過程(Innovation-decision Process)－此過程可分五個階段(參見圖 2)，即知曉(Knowledge)、說服(Persuasion)、決策(Decision)、執行(Implementation) 與確認(Confirmation)。人們最初知曉創新的存在及其作用，逐漸對創新抱持 贊同態度，而決定採納並執行創新，最後肯定這項創新所帶來成果。 圖 2 創新決策過程
(2) 個人對創新的採納－Rogers (1995)將創新接受者的特性分為五類，即創新者 (Innovator)、早期採納者(Early Adopters)、早期大多數(Early Majority)、晚期 大多數(Late Majority)與落後者(Laggards)。愈早期採納創新的人愈具有冒險精 神、資訊來源廣；愈晚期採納創新的人愈趨於保守、謹慎、較少正式社會接 觸。 (3) 社會體系的接受率－在特定社會體系中人們對創新接受的速率。社會體系中 初始僅有少數人願意採納創新，此即創新者；隨著時間的過去，採納人數逐 漸增加，直至體系成員近乎全數採納創新為止。 4. 社會體系(Social System, SS) 創新擴散是某項創新在社會體系中，經由某種管道向個人或團體傳佈的過程，故社 會體系是創新擴散不可或缺的要素。社會體系是由相關聯的人或團體組成的集合， 成員間共同參與活動或解決問題，以達成共同的目標。社會體系有其特殊的社會結 構、社會規範以及意見領袖，這些都是影響創新擴散的因素。 以本研究而言，使用者對創新事物特性的認知，在於行動商務與過去的商務模式 相比較後產生之優勢、是否與先前的商務模式相互兼容、是否易於了解及操作、是否 可以進行試驗、以及使用後之成效是否易於觀察，以上都是影響使用者對行動商務系 統導入之使用意圖的因素，故本研究透過 IDT 來判斷行動商務使用者對於行動商務系 統的使用意願，為未來分析其導入成功與否的前置研究。 2.3 資訊系統成功模型 資訊系統的導入(Implementation)，最受關注的議題就是如何讓資訊系統能夠成功 的實施。無論資訊科技的功能有多強大，對績效提升的潛力有多大，若不被接受，達 到使用者的滿意度，資訊科技將失去其本身的價值。因此，如何排除資訊系統可能造 成的障礙(Barrier)，是產官學界在衡量資訊系統成功共同關心的重要議題(Lin, 2005)。 2.3.1 資訊系統成功模式 DeLone and McLean (1992)曾針對 MIS 的議題提出幾個疑問：MIS 的參考準則、 依變項、建立累積傳統、MIS 對於電腦科技的研究與 MIS 實務之間的關係，說明當時 資訊系統的研究尚未有分析的法則。DeLone and McLean 組織多元性的相關研究，呈 現資訊系成功的整合概念，提出綜合性的方法理論。資訊系統成功模式以六個類別為 衡量變數：系統品質(System Quality)、資訊品質(Information Quality)、使用(Use)、使 用者滿意度(User Satisfaction)、個人績效(Individual Impact)、組織績效(Organizational Impact)，模式如圖 3 所示，系統與資訊品質同時影響到資訊系統的使用以及使用者滿 意度，再進而影響到個人績效，甚至整個織織的營運績效。
圖 3 資訊系統成功模式 Pitt et al. (1995)認為 DeLone 所提出之資訊系統成功模式並未考慮到資訊部門的服 務角色，因此修正模式加入「服務品質(Service Quality)」，指出系統品質、資訊品質與 服務品質三者共同影響使用與使用者滿意度。因此，DeLone and McLean 彙整學者的 相關研究，在其更新後的資訊系統成模式(Updated D&M IS Success Model)中加入服務 品質構面，並分析電子商務系統成功模式，整合個人與組織績效成為單一的影響變項 －淨效益(Net Benefits)，應用層面更為廣泛(DeLone and McLean, 2002; DeLone and McLean, 2003)。 2.3.2 電子商務資訊系統成功模式 由於資訊系統的角色在過去十年間已逐漸改變且更進步，相關研究論文不斷產 出，資訊系統成功模式顯然已不適用。DeLone and McLean (2003)回顧學者的資訊系統 相關研究，著手更新資訊系統成功模式(參見圖 4)。本研究依據學者定義將影響資訊系 統成功的構面整理如下(DeLone & McLean, 1992; DeLone & McLean, 2003; Seddon, 1997; Rai et al., 2002; Ishman, 1996)： 圖 4 Updated D&M IS Success Model 1. 資訊品質 資訊品質在於資訊系統所產生的輸出品質，可說是語意上的成功(Semantic Success)。資訊品質的測量變項為輸出內容的精確性、及時性、完整性、關聯性與一致 性。資訊系統的涵蓋層面廣泛，以決策支援系統為例，資訊品質尚包含決策資訊的產 生，故資訊品質的測量工具並不適用於所有的資訊系統(Seddon, 1997)。
2. 系統品質 系統輸出資訊的處理能力，可說是技術上的成功(Technical Success)。Liu and Arnett (2000)將網站成功的系統品質整理為快速存取、快速錯誤回復、正確運作與運算、安 全性、達到安全性與易用性的平衡付費方式與支援所有領域的協調功能。系統品質以 系統的易用性、功能、可信度、複雜度、反應時間、資料品質、整合性、重要性與可 維護性等衡量之。 3. 服務品質 資訊系統組織扮演資訊提供者(生產資訊產品)與服務提供者(提供支援服務)的角 色，故服務品質會影響到系統的使用與滿意度。Pitt et al. (1995)將服務品質歸納為五個 面向：有形性(Tangibles)、可靠性(Reliability)、回應性(Responsiveness)、保證性 (Assurance)、情感(Empathy)；DeLone & McLean (2003)以此五個構面發展測量工具， 認為服務品質即軟硬體是否最新、系統是否可依賴、是否為使用者提供及時的服務、 是否具備完整工作能力的知識、以及以客為尊的心態。 4. 使用意願/系統使用 使用意願是一種態度，系統使用是一種行為，兩者為一體兩面。Fishbein and Ajzen (1975)指出人類從事某行為，必定由其本身的行為意圖所決定。所謂行為意圖就是「個 人欲從事某項行為的主觀機率」，有助於分析使用者對於行動商務的使用意願。使者程 度可以是實際操作時間、報表分析時間、使用次數、使用人數、或者是純粹以使用/ 不使用衡量之。同時，自願或被動使用也是重要的影響因素，在電子商務系統中通常 都是自願使用(Molla & Licker, 2001)。 5. 使用者滿意度 Oliver (1980)定義顧客滿意度為消費者對商務品感受愉快或失望的程度。以系統面 而言，滿意度即使用者對於系統使用的滿意程度，係指評估實際使用後，使用者對資 訊、系統、服務品質的反應程度，衡量的內容包括：系統硬體滿意度、介面滿意度、 資訊滿意度、接受度與整體滿意度等。正面的使用經驗會帶來高滿意度，同樣地，隨 著使用者滿意度的提升，使用意願與實際使用的情形也會增加。 6. 淨效益 由於績效影響涉及到個人、群組、組織、產業，甚至整個社會面，以及系統使用 與使用者滿意度包含正面及負面的經驗，故 DeLone and McLean 將原模式之個人與組 織績效整合為淨效益。關於個人層面的效益，Torkzadeh and Doll (1999)以四個因素： 任務生產力(Task Productivity)、任務創新度(Task Innovation)、消費者滿意度(Customer Satisfaction)、以及管理控制度(Management Control)，作為衡量資訊科技工作績效的工 具。
3. 研究方法 3.1 IDT 與資訊系統成功模型之關聯性 經過上述文獻探討與研究目的，本研究應用 Rogers 所提出的創新擴散理論，結合 DeLone and McLean 所提出的資訊系統成功模型，分析行動使用者對於行動商務的使 用意圖與行為。根據 Rogers 的研究，創新特性的認知可解釋 49%~87%個人採納創新 的程度，適用於分析使用者對於創新科技的使用意圖。資訊系統成功模式以三種品質 探討使用意圖，其中系統品質已涵蓋相對優勢與複雜性(Moore and Benbasat, 1991)，並 未考慮其相容性、可試驗性與可觀察性等構面，本研究將這三項創新特性納入研究架 構中。圖 5 所示本研究之為研究架構及其理論依據。 資訊品質 系統品質 -相對優勢 -複雜性 服務品質 使用意圖 DeLone and McLean, 2003; Seddon, 1997 Davis, 1989; Liu and Arnett, 2000; Moore and Benbasat, 1991; Liu and Wang, 2005 Karahanna et al. 1999; Liao et al. 1999; Plouffe et al. 2001 可試驗性 Karahanna et al. 1999; Liao et al. 1999; Plouffe et al. 2001 可觀察性 DeLone and MeLean, 2003; Pitt et al., 1995; Lin and Wang, 2005 相容性 Karahanna et al. 1999; Liao et al. 1999; Plouffe et al. 2001 使用行為 Davis, 1989; Taylor and Todd, 1995; Venkatesh, 2003 圖 5 研究架構 3.2 研究模型 本研究假設當個人認為行動商務優於過去的商務模式、操作方式相容於既有系統 程度較高者，對於行動商務的使用意圖較佳；再者，個人認為行動商務所提供的資訊 與服務品質愈好，將有更高的使用意圖。資訊系統成功模型中缺乏對於新舊系統相容 性、新系統可試驗性與可觀察性的探討，本研究認為相容性愈高，使用者對系統功能 較為閑熟，會有較高的使用意圖；此外，系統若能為使用者試用，且容易觀察其導入 成果，對於行動商務系統的使用會有較正向的態度。本研究模型如圖 6 所示。
圖 6 本研究之研究模型 3.3 研究假說 1. 系統品質與使用意圖 Davis (1989)在關於資訊科技接受度的研究中，定義認知有用性為「使用特定的資 訊系統會提高工作績效的期望主觀機率」，以及認知易用性為「使用者認知系統操作的 容易程度」。Moore and Benbasat (1991)的研究中指出，相對優勢與認知有用性相關， 認知易用性可解釋為 IDT 的複雜性，即創新特性的認知對於認知有用性與認知易用性 有正向影響關係。Lin and Wang (2005)在探討行動商務的使用態度中指出，認知易用 性正向影響使用者對於行動商務的認知可信度(Perceived Credibility)。以本研究而言， 系統品質中的相對優勢為行動商務與原商務模式比較之優點，複雜性為行動商務系統 的操作難易度。 H1：行動商務系統品質對使用意圖有正向影響； H1a：行動商務系統相對優勢對使用意圖有正向影響； H1b：行動商務系統複雜性對使用意圖有正向影響。 2. 資訊品質與使用意圖 DeLean and MeLean (1992)指出，資訊品質是衡量資訊系統輸出的工具。系統輸出 品質愈好，可以合理推測使用者的使用意圖愈高。有許多學者亦曾對資訊品質作過相 關的實證研究(Seddon and Kiew, 1996; Seddon, 1997; Wu and Wang, 2006)。本研究定義 資訊品質為商務人士對於行動商務系統輸出內容品質的優劣。 H2：行動商務資訊品質對使用意圖有正向影響。 3. 服務品質與使用意圖 Thompson (1991)、Venkatesh (2003)的研究以促成條件作為影響使用意願之前置因
素，促成條件被定義為「可獲得的導引手冊、操作指南或可幫助解決困難的個人或群 組」，與 IS 部門、ISP 所提供的服務相關。Lin and Wang (2005)預測消費者對行動商務 的使用意願，以認知可信度為影響使用意圖的因素，與 Pitt et al. (1995)及 DeLone and McLean (2003)之觀點契合。本研究商務系統使用者在面臨困難的同時，若能及時獲得 服務解決問題，將更有意願使用行動商務系統。 H3：行動商務服務品質對使用意圖有正向影響。 4. 相容性、可試驗性、可觀察性與使用意圖 Karahanna et al. (1999)、Liao et al.(1999)及 Plouffe et al.(2001)皆曾以創新特質對於 態度或使用意圖作相關研究。以商務人士的觀點考量，新舊系統相容性高，可節省系 統轉換的學習成本；系統提供的試用功能多，較易於熟習應用；系統成果展示性高， 使用者較能預估使用績效。本研究之相容性為行動商務與原商務系統功能的共通性， 可試驗性為行動商務系統提供的試用程度，可觀察性為運用行動商務所能觀察到的成 效。 H4：行動商務系統相容性對使用意圖有正向影響； H5：行動商務系統可試驗性對使用意圖有正向影響； H6：行動商務系統可觀察性對使用意圖有正向影響。 5. 使用意圖與使用行為 Fishbein and Ajzen (1975)、Ajzen (1991)的研究中指出，行為意圖是影響實際行為 的前置因素；而且 Davis (1989)、Taylor and Todd (1995)、以及 Venkatesh (2003)探討資 訊系統的使用，亦認為系統使用意圖會影響最終的使用行為。本研究基於行動商務為 資訊科技之範疇，定義使用意圖為使用者採用行動商務的意願，使用行為為實際採用 行動商務的行為。 H7：行動商務系統使用意圖對使用行為有正向影響。 3.4 研究對象 資策會 MIC 的調查結果顯示，整合網路與行動的行動網路(Mobile Internet)將成為 2010 年到 2030 年的最大商機，各項應用與服務逐漸轉換至行動網路上，其中行動音 樂(Mobile Music)、行動電視(Mobile TV)與定位服務(Location Based Services)將成為行 動商務的殺手級應用。行動網路的擴展，帶動相關行動產業的興起，使得行動商務市 場規模呈現成長狀態。行動商務的使用者，以有商務需求之人士為主，高科技產業群 體的商務人士多追求隨時隨地皆能方便與組織或顧客溝通，亦有能力使用行動商務系 統。由於行動商務市場日益擴大，行動商務的特性也將影響其發展態勢；再者，高科 技產業經營導向符合行動商務的特質，為衡量使用者對於行動商務採用之行為模式，
本研究以竹南科學園區群聚之高科技產業人士為研究對象，進行實證研究。本研究採 用網路問卷發放方式，回收問卷 378 份，剔除無效問卷 56 份，以有效問卷 322 份進行 統計分析。 4. 分析方法 本研究模型為探討潛在變項之間的影響關係，適合應用結構方程模式(Structured Equation Modeling, SEM)進行分析，故採用 SEM 軟體 LISREL 7.2 版來探討各構面之 間的關係，並針對因果模式進行假說檢定。根據本研究建構之行動商務採用行為模式， 提出 SEM 架構圖，如圖 7 所示。 圖 7 LISREL 模式圖 5. 研究結果 5.1 常態性檢定與複共線性檢定 本研究採用 SEM 進行資料分析，為符合結構方程的基本假設，需進行常態性 (Normality)檢定與複共線性(Multicollinearity)檢定。本研究利用偏態係數(Skewness)與 峰度係數(Kurtosis)進行資料的常態性評估，如表一所示。
表一：常態性基本假設檢定結果 測量指標 變數名稱 偏態(Skewness) 峰度(Kurtosis) 測量指標 變數名稱 偏態(Skewness) 峰度(Kurtosis) 係數 Z 值 係數 Z 值 係數 Z 值 係數 Z 值 SQR1 0.09 0.63 0.27 0.59 CPA1 0.32 1.74 0.00 0.01 SQR2 0.20 1.16 -0.71 -2.05 CPA2 0.21 0.70 0.52 1.58 SQR3 0.25 1.11 -0.23 -1.03 CPA3 0.15 0.88 0.12 0.35 SQR4 0.15 0.64 -0.71 -2.07 CPA4 0.07 0.60 0.33 1.00 SQC1 0.31 0.92 -0.71 -2.07 CPA5 0.18 0.55 0.04 0.26 SQC2 0.16 0.22 -0.01 -1.00 TRI1 0.23 1.32 -0.35 -1.07 SQC3 0.05 0.20 -0.38 -1.02 TRI 2 0.06 0.33 -0.61 -1.78 IQ1 0.19 1.93 -0.13 -0.57 TRI 3 0.05 0.27 -0.63 -2.22 IQ 2 0.34 0.99 0.00 0.01 OBS1 0.33 1.97 -0.13 -0.58 IQ 3 0.46 1.33 0.39 1.15 OBS2 0.28 1.51 0.10 0.05 IQ 4 0.18 0.10 -0.21 -0.66 OBS3 0.26 1.52 0.40 1.16 SEQ1 0.08 0.41 -0.61 -1.79 BI1 0.00 0.02 -0.26 -0.77 SEQ 2 0.27 1.00 0.50 1.49 BI2 0.06 0.33 0.61 1.79 SEQ 3 0.14 0.58 0.65 1.93 BI3 0.17 1.05 0.88 2.35 SEQ 4 0.19 1.09 -0.33 -1.01 BE1 0.12 0.73 -0.66 -1.93 SEQ5 0.27 0.89 -0.21 -0.99 BE2 0.19 1.09 0.33 0.98 BE3 0.32 1.89 0.20 0.60 所謂複共線性即變數之間存在相關，本研究表列各變數之相關係數矩陣，以檢測各 潛在變數之間的關係，相關矩陣如表二所示。 表二：潛在變數之相關分析矩陣 構面 SQR SQC IQ SEQ CPA SE TRI OBS BI BE SQR 1.00 SQC 0.77 1.00 IQ 0.43 0.37 1.00 SEQ 0.45 0.44 0.55 1.00 CPA 0.69 0.51 0.26 0.36 1.00 SE 0.55 0.34 0.24 0.35 0.55 1.00 TRI 0.48 0.50 0.50 0.39 0.40 0.52 1.00 OBS 0.61 0.48 0.39 0.43 0.18 0.45 0.47 1.00 BI 0.47 0.43 0.56 0.58 0.34 0.44 0.37 0.25 1.00 BE 0.58 0.16 0.48 0.42 0.67 0.23 0.60 0.46 0.37 1.00
根據以上檢定結果，整體偏態係數與峰度係數之 Z 值皆落在±2.58 之間，符合常態 性基本假設；各變數之間相關係數皆小於 0.8，即變數間不存在共線性問題。顯示本研 究模型整體上符合結構方程模式基本假設，適合進行模型契合度(Goodness of Fit)分 析，以瞭解構念之間的因果關係。 5.2 模式修正 本研究以驗證素因素分析(Confirmatory Factor Analysis, CFA)檢驗因素結構與理論 相符合的程度，將觀察變項建立成測量模式，判斷其參數估計量、t 值，以確定測量 指標的適用程度。測量變項與潛在變項的多元相關平方值(Squared Multiple Correlations, SMC)反映測量變項被潛在變項解釋的百分比，可判定測量變項的個別信度。關於整體 參數估計的結果，本研究參照 RMSEA、NFI、GFI 等指標作為模型修正的依據。LISREL 中的修正指標(Modification Index, MI)為參數篩選與模型修飾的具體依據，MI 值大於 5 時，表示模型有修正的必要。本研究依據上述測量模式修正方式，提出修正後的測量 題項(參見表三)。 表三：模式修正後數值 潛在構面 測量變項 因素負荷量 t 值 SMC MI 系統品質- 相對優勢 SQR1 0.55 10.95 0.77 4.12 SQR2 0.51 10.29 0.85 1.99 SQR3 0.68 15.57 0.79 3.01 SQR4 0.42 7.80 0.87 2.22 系統品質- 複雜性 SQC1 0.60 10.38 0.69 0.66 SQC2 0.46 8.76 0.90 4.99 SQC3 0.47 8.85 0.96 1.06 資訊品質 IQ1 0.94 11.96 0.63 1.89 IQ 2 0.65 12.48 0.74 4.88 IQ 4 0.77 13.92 0.74 3.63 服務品質 SEQ1 0.79 20.24 0.67 2.63 SEQ 2 0.79 18.20 0.63 0.85 SEQ 3 0.66 10.53 0.88 2.64 相容性 CPA1 0.84 15.66 0.58 1.93 CPA3 0.86 17.51 0.62 0.01 CPA5 0.76 16.52 0.77 1.56 可試用性 TRI1 0.41 8.14 0.42 1.86 TRI 2 0.71 14.01 0.60 3.68 TRI 3 0.58 10.12 0.51 2.47
潛在構面 測量變項 因素負荷量 t 值 SMC MI 可觀察性 OBS1 0.89 19.13 0.63 4.01 OBS2 0.49 9.16 0.49 3.99 OBS3 0.55 9.99 0.50 3.21 行為意圖 BI1 0.43 7.68 0.85 0.56 BI2 0.75 13.96 0.64 3.00 BI3 0.83 16.45 0.63 2.99 使用行為 BE1 0.41 7.06 0.47 1.91 BE2 0.45 8.33 0.62 0.69 BE3 0.50 9.78 0.59 0.99 模式修飾後，需再進行模型契合度分析，確認各項指標皆達標準後，即可進行假說 檢定。LISREL 的模式契合度通常以χ2 /df、NFI、CFI、IFI、GFI、RMSEA 等指標判 斷模型的配適度。本研究之模式契合度檢定如表四所示，各項指標值皆達到水準。 表四：模型契合度指標值 契合度指標 判斷值 檢定數值 χ2 /df <3 1.98 NFI ≧0.9 0.94 CFI ≧0.9 0.90 IFI ≧0.9 0.96 GFI ≧0.9 0.96 RMSEA ≦0.05 0.04 5.3 假說驗證與結果分析 假說檢定結果如下表(表五)所示，除 H5(可試驗性→使用意圖)不顯著，其他假說檢 定結果皆達顯著水準。 表五：假說檢定結果 代號 假說 路徑係數 T 值 檢定結果 H1 系統品質→使用意圖 0.53*** 6.08 成立 H1a 相對優勢→使用意圖 0.18** 2.61 成立 H1b 複雜性→使用意圖 0.46*** 4.20 成立 H2 資訊品質→使用意圖 0.31*** 3.45 成立 H3 服務品質→使用意圖 0.51*** 5.74 成立
代號 假說 路徑係數 T 值 檢定結果 H4 相容性→使用意圖 0.36*** 4.75 成立 H5 可試驗性→使用意圖 0.05 1.01 不成立 H6 可觀察性→使用意圖 0.58*** 6.17 成立 H7 使用意圖→使用行為 0.53*** 6.13 成立 註： *: t - Value > 1.96(P< 0.05) ; **: t - Value > 2.58(P<0.01); ***: t - Value > 3.29(P<0.001) 從表五的研究結果可得知，行動商務整體系統品質及其子構面相對優勢、複雜性直 接影響到系統的使用意圖，行動商務系統所輸出的資訊品質以及其提供的服務品質對 使用意圖都有正向的影響；相容性被解釋為行動商務與其他商務系統相符合的程度， 對使用意圖也有正向影響；行動商務系統的可試驗性，在本研究中不被行動商務使用 者認為會影響到使用意圖；行動商務系統展現成果的可觀察性，對使用意圖亦有直接 正向的影響。使用意圖越強，更能驅使行動商務使用者採用行動商務系統。 根據資訊系統成功模式指出，資訊系統導入成功與否會受到其系統、資訊與服務品 質的影響，本研究之行動商務系統亦屬資訊系統之一，其品質亦符合 DeLone and MeLean 之論點，直接驗證了資訊系統成功模式。在關於創新特性的檢驗中，相對優 勢、複雜性屬於行動商務系統與其他相關電子商務系統相較之下的優勢，相容性以行 動商務系統為主思考其功能與其他電子商務系統功能共通的程度，可觀察性是行動商 務實際成果的展現，均符合 Rogers 的定義；唯可試驗性檢定結果不顯著，本研究推斷 與行動商務使用者先前使用之電子商務系統相關，電子商務若提供完善的試用功能， 行動商務使用者便毋需耗費心力再次試驗行動商務系統。根據科技接受模式(TAM)， 使用意圖對使用行為的影響在研究得到驗證。雖然資訊系統模式將使用意圖及使用視 為相同變數，在不明瞭行動商務系統實際使用的情況下，以使用意圖來分析其可能的 使用行為，對於系統導入成功的分析較有助益。 6. 結論與建議 為增加產業競爭力，各企業組織無不致力於整合資源，減低營運成本，電子商務的 導入便整合了企業內外部資源，使得組織成員可以快速分享資訊及進行交易活動。電 子商務系統是在個人電腦與有線網路的基礎上建構出來的，為因應全球化組織的發 展，無所不在的應用應蘊而生，行動商務於是產生。然則，新系統的導入端賴使用者 有意願使用方可視為有用，最佳衡量方式就是瞭解其使用意圖。有鑑於此，本研究為 補足資訊成功模式未提及之使用者認知觀點，結合創新擴散理論以探討商務系統使用 者對行動商務系統的使用意願與使用行為，經過實證分析後，得到以下結論： 1. 行動商務系統，如同其他資訊系統，其系統、資訊、服務品質為商務使用者 所重視，未來在行動市場的發展上，應致力於提升這三項品質。 2. 行動商務系統的相容性高，代表商務系統使用者可以在短時間內熟習使用， 對於商務人士追求快速方便而言，將大幅縮短時間成本，進而提升其使用意
願。 3. 行動商務系統導入的成果是否易於展示，可降低商務人士的不確定性，因為 成效容易感受到，對於提升工作績效亦有幫助，而更有意願嘗試使用。 行動商務在台灣的發展尚屬新生兒階段，未來的發展態勢如何？是否易於導入？導 入後是否能夠實施成功？這些都是影響行動商務未來勢趨勢的因素。本研究以資訊系 統角度衡量行動商務系統，以商務人士為主探討使用意圖，乃在於為後續研究滿意度、 個人績效與組織績效提供有力的支持依據，亦期望對行動商務在台灣能夠日益茁壯。 參考文獻 1. Ajzen, I. “Theory of Planned Behavior,” Organizational Behavior and Human Decision Processes (50), 1991, pp. 179-211. 2. Clarke III, I. “Emergine Value Propositions for M-commerce,” Journal of Business Strategies (18:2), 2001, pp. 133-148. 3. Davis, F.D. “Perceived Usefulness, Perceived Ease of Use, and User Acceptance of Information Technology,” MIS Quarterly, Sept. 1989, pp. 319-340. 4. DeLone, W.H. and McLean, E.R. “Information System Success: The Quest for the Dependent Variable,” Information Systems Research (3:1), 1992, pp. 60-95. 5. DeLone, W.H. and McLean, E.R. “Information Systems Success Revisited,” Proceedings of the 35th Hawaii International Conference on System Sciences, 2002. 6. DeLone, W.H. and McLean, E.R. “The DeLone and McLean Model of Information Systems Success: A Ten-Year Update,” Journal of Management Information Systems (19:4), 2003, pp. 9-30. 7. Fishbein, M. and Ajzen, I. Belief, Attitude, Intention and Behavior: An Introduction to Theory and Research, Addison-Wesley, Reading, MA, 1975. 8. Ishman, M.D. “Measuring Information Success at the Individual Level in Cross-Cultural Environments,” Information Resources Management Journal (9:4), 1996, pp. 16-28. 9. Karahanna, E., Straub, D.W., and Chervany, N.L. “Information Technology Adoption Across Time: A Cross-Sectional Comparison of Pre-Adoption and Post-Adoption Beliefs,” MIS Quarterly (23:2), 1999, pp. 183-213. 10. Katz, E. and Lazarsfeld, P. Personal Influence, New York: The Free Press, 1995. 11. Liao, S., Shao, Y.P., Wang H., and Chen, A. “The Adoption of Virtual Banking: an Empirical Study,” International Journal of Information Management (19), pp. 63-74. 12. Lin, T.C. Management Information Systems: The Strategic Core Competence of e-Business, Taipei: Best Wise, 1995. 13. Liu, C. and Arnett, K.P. “Exploring the Factors Associated with Web Site Success in the Context of Electronic Commerce,” Information & Management (38), 2000, pp. 23-33. 14. Molla, A. and Licker, P.S. “E-Commerce Systems Success: An Attempt to Extend and Respecify the DeLone and MacLean Model of IS Success,” Journal of Electronic
Commerce Research (2:4), 2001, pp. 131-141. 15. Moore, G.C. and Benbasat, I. “Development of an Instrument to Measure the Perceptions of Adopting an Information Technology Innovation,” Information Systems Research (2:3), 1991, pp. 192-222. 16. Oliver, R.L. “A Cognitive Model of the Antecedents and Consequences of Satisfaction Decisions,” Journal of Marketing Research (17:4), Nov. 1980, pp. 460-469. 17. Pitt L.F., Watson R.T., and Kavan C.B. “A Measure of Information Systems Effectiveness,” MIS Quarterly (19:2), Jun. 1995, pp.173-187. 18. Plouffe, C.R., J. Hulland, M. Vanderbosh. “Richness versus Parsimony in Modeling Technology Adoption Decisions: Understanding Merchant Adoption of a Smart Card-based Payment System,” Information Systems Research (8:3), pp. 208-222. 19. Rai, A., Lang, S.S., and Welker, R.B. “Assessing the Validity of IS Success Models: An Empirical Test and Theoretical Analysis,” Information Systems Research (13:1), 2002, pp. 50-69. 20. Rogers, E.M. Diffusion of Innovation (4th ed.). New York: The Free Press, 1995. 21. Rogers, E.M. Diffusion of Innovation (5th ed.). New York: The Free Press, 2003. 22. Siau K., Lim E. and Shen Z. “Mobile Commerce: Promises, Challenges, and Research Agenda,” Journal of Database Management (12:3), July-Sept. 2001, pp. 4-13. 23. Shih, G. and Simon S.Y. Shim. “A Service Management Framework for M-commere Applications,” Mobile Networks and Applications (7), 2002, pp. 199-212. 24. Tarasewich, P., Nickerson R.C. and Warkentin M. “Issues in Mobile E-commerce,” Communication of the Association for Information System (8), 2002, pp. 41-64. 25. Seddon, P.B. “A Respecification and Extension of the DeLone and McLean Model of IS Success,” Information Systems Research (8:3), Sept. 1997, pp.240-253. 26. Seddon, P.B. and Kiew M.Y. “A Partial Test and Development of DeLone and Mclean’s Model of IS Success,” Australasian Journal of Information Systems (4:1), 1996, pp. 90-109. 27. Taylor, S. and Todd, P.A. “Understanding Information Technology Usage: A Test of Competing Models,” Information Systems Research (6:4), 1995, pp. 144-176. 28. Thompson, R.L., Higgins, C.A., and Howell, J.M. “Personal Computing: Toward a Conceptual Model of Utilization,” MIS Quarterly (15:1), 1991, pp. 124-143. 29. Torkzadeh, G. and Doll, W.J. “The Development of a Tool for Measuring the Perceived Impact of Information Technology on Work,” Omega-The International Journal of Management Science (27), 1999, pp. 327-339. 30. Venkatesh et al. “User Acceptance of Information Technology: Toward A Unified View,” MIS Quarterly (27:3), 2003, pp.425-478. 31. Wu, J.H. and Wang, Y.M. “Measuring KMS Success: A Respecification of the DeLone and McLean’s Model,” Information & Management (43), 2006, pp. 728-739.
A Study of Using Innovation Diffusion Theory to Explore the Patterns of Mobile Commerce under Information System Success Model Ruey-ming Chao1 Chun-ping Lo2 1 Assistant Professor of Institute of Information and Social Science, National United University 2 Graduate Student of Institute of Information and Social Science, National United University Abstract This study focuses on the concept of creative technology, and combines information system success model to explore mobile user’s behavioral intention and actual behavior on mobile commerce system. In order to analyze the relationships between latent variables, this study applies structured equation modeling(SEM) to probe into all constructs in the model, and test the casual model. By the result of SEM, we confer that the system, information and service quality of mobile commerce system, and the relative advantage, complexity, compatibility and observability , significantly influence mobile user’s behavioral intention and actual behavior. This study could be the representative research of the following-up studies concern about Satisfaction, personal and organizational performance. Keywords: Electronic Commerce, Mobile Commerce, IDT, Information System Success

More Related Content

以创新扩散理论探究资讯系统成功模式下行动商务型态之研究(纸本封面合併)

  • 5. 以創新擴散理論探究資訊系統成功模式下行動商務型態之研究 晁瑞明 1 羅君平 2 1 國立聯合大學資訊與社會研究所助理教授 rueyming@nuu.edu.tw 2 國立聯合大學資訊與社會研究所研究生 dennisduck0623@gmail.com 摘要 隨著無線網路的普及化，業已帶動台灣行動商務的發展，企業組織為因應全球化 進程，提升競爭能力，均致力於改善資源的利用，為企業生存之本。行動商務具有因 地制宜的特性，對於組織而言，能真正達到無所不在的資源運用。然行動商務屬電子 商務及資訊系統的範疇，行動使用者其行為意願與使用行為是行動商務導入成敗的關 鍵。 本研究以行動商務為創新科技的觀點，結合資訊系統成功模式探討行動使用者對 行動商務系統的使用意圖與使用行為，分析行動商務導入成功的影響因素。並以研究 模型探討潛在變項之間的影響關係，適合應用結構方程模式(Structured Equation Modeling, SEM)進行分析與探討各構面之間的關係，以及針對因果模式進行假說檢 定。根據本研究建構之行動商務採用行為模式所提出的 SEM 架構研究成果指出，行 動商務之系統、資訊與服務品質，以及創新特性之相對優勢、複雜性、相容性與可觀 察性，皆顯著影響行動使用者對行動商務系統的使用意圖與使用行為。本研究應可成 為後續關於滿意度、個人與組織績效的指標性研究。 關鍵詞：電子商務、行動商務、創新擴散理論、資訊系統成功模式
  • 6. 以創新擴散理論探究資訊系統成功模式下行動商務型態之研究 1. 前言 近年來，隨著網際網路的發展與手持裝置使用率的提升，業已帶動台灣地區行動 商務的崛起。台灣整體經濟體系競爭激烈，企業無不致力於縮短作業時程，以期增加 工作效率，以至網際網路為基礎的電子化架構逐漸成為企業營運的主體。當電子商務 已成為企業內部與合作夥伴間資源規劃與交易利器之際，不論是管理階層或員工，透 過電子商務系統即可快速掌握企業之營運狀況。然而，對於流動性高的商務人士而言， 更需要適當的機制以進行資訊查詢或商務交易，行動商務便能滿足這些人們的需求。 以行動商務輔助電子商務的發展，讓企業資源達到真正無所不在(Ubiquitous)地運用， 是關乎企業 E 化經營的重要議題。 行動商務(Mobile Commerce, M-commerce)，簡而言之，即透過行動通訊器材執行 電子商務運作。有別於電子商務之有線交易，行動商務是使用 PDA、手機或筆記型電 腦等可攜式設備，並透過無線網路之連結，以進行商業化之交易活動。在企業發展行 動商務之前，必需達成網際網路無線化，讓使用者隨時隨地都可以透過網路存取資源， 除了達到資源利用最佳化，同時也收到節省成本之功效。在此前提之下，企業行動商 務發展的普及率，可謂企業長久生存的重要條件。本研究基於行動商務應用於企業內 外部發展的觀點，將瞭解各企業所採用之行動商務平台之特性，以期企業電子商務之 發展更有效率、彈性。 相較於傳統商務交易模式，行動商務結合行動裝置與無線網路架構，將成為一種 「創新」的交易模式。Rogers (1995)定義「創新」為：「被採用的個人或團體視為一個 全新的方法、實踐或物體」。行動商務提供實體商品影像化、產品搜尋簡約化、售後服 務線上化、貨幣交易虛擬化等特性，使用者僅需登入商務平台即可進行相關商務活動， 對於組織或個人而言，可說是創新交易的典範。 然而，創新的科技未必能夠為人們所接納，行動商務唯有使用者願意使用，並且 實施於組織相關商業活動中，創新之行動商務模式方可視為被應用且發揮其效能。 Rogers (2003)的創新擴散理論(Innovation Diffusion Theory, IDT)舉出創新事物的特性 影響到使用者對「創新」的接受程度，為了解組織成員採用行動商務之意願的分析工 具；除此之外，行動商務建構於資訊科技架構之上，屬於資訊系統之範疇，同時兼具 電子商務系統之特性，DeLone and McLean (2003)所提出之電子商務資訊系統成功模式 (Updated Information System Success Model)可評估使用者採用行動商務之意願，本研究 希冀藉由結合 IDT 與資訊系統成功模式分析使用者採用行動商務平台之使用意圖及行 為。 本研究擬以位於竹南科學園區之高科技產業群體為對象，針對企業成員對行動商 務之創新特質、相關品質，分析組織成員應用行動商務系統之影響因素，以歸納員工 對系統的使用意圖與使用行為。
  • 7. 2. 文獻探討 2.1 行動商務(Mobile Commerce, M-commerce) 行動商務為行動電子商務(Mobile Electronic Commerce)之簡稱，係指在網路上透 過手持裝置進行的商業交易活動(Tarasewich et al., 2002; Shih and Shim, 2002)，其特質 在於交易媒介為可隨身攜帶之設備，如手機、筆記型電腦或 PDA，以及無線網路提供 使用者隨時隨地登入使用。傳統電子商務多使用個人電腦，透過有線網路存取相關資 源與進行交易，行動商務多了移動性質，毋需待在辦公室中即可完成商務活動。行動 商務具有幾個特性(如圖 1)，使其優於傳統電子商務(Siau et al., 2001; Clarke III, 2001)： 1. 無所不在(Ubiquity)－透過行動裝置，商業實體可以在任何時間及地點與顧客 聯繫；此外，使用者亦可在任何時間及地點取得有興趣的資訊。以此觀點而言， 使用者與組織可以透過行動商務隨時隨地獲取想要的服務與應用。 2. 個人化(Personalization)－網際網路充斥各種不同的資訊、服務與應用，使用者 也擁有眾多選擇。由於持有行動裝置的使用者常有各種不同的資訊或服務需 求，行動商務應用將提供個人化的資訊與服務給特定使用者。 3. 機動性(Flexibility)或方便性(Convenience)－由於行動裝置的可攜性，使得使用 者可以在任何場合，如會議、旅途，經由行動裝置處理交易或接受資訊。 4. 散播性(Dissemination)－有些無線網路架構支援同時傳送資料給特定區域的行 動使用者，此功能將訊息能夠更有效率地傳播給廣大消費人口。 5. 定點性(Localization)－有別於有線之電子商務，行動商務可定位網際網路使用 者所在地，是其一大優勢。應用全球定位功能，服務供應商可以更精確地辨識 使用者所在位置，並且依其地區特性傳送地方化的資訊及服務。 Mobile Commerce 無所不在 地點性 協調性 便利性 散播性 彈性 個人化 圖 1 行動商務之特性
  • 8. 2.2 創新擴散理論 Rogers (2003)認為，在一個社會系統，一項被個人或團體認為「新的」事物或方法， 這就是「創新」。與創新有關的訊息，經由某種管道，隨著時間的過去不斷傳播出去， 這個傳遞過程即為「擴散」。歸納創新擴散的四個主要影響因素為：創新、傳播管道、 時間以及社會體系，各因素的組成要素綜述如下： 1. 創新特性的認知 (Perceived Attributes of Innovation, PAI) (1) 相對優勢(Relative Advantage)－人們認為新事物優於原事物的程度； (2) 相容性(Compatibility)－創新與現存的價值、經驗與需求之間的一致程度； (3) 複雜性(Complexity)－理解和使用某項創新的相對難度； (4) 可試驗性(Triability)－某項創新在有限的基礎上可試驗的程度； (5) 可觀察性(Observability)－創新所展現的成果能被人們察覺到的程度。 2. 傳播管道 (Communication Channel, CC) 創新需透過特定的管道才能向外擴散，傳播管道大致可分為大眾傳播與人際傳播。 大眾傳播即大眾傳播媒體將創新資訊大量傳遞給社會中的個體；兩級傳播 (Two-step flow of communication)就是意見領袖自大眾媒體獲得訊息後，再影響他 人的概念或認知，此即人際傳播(Katz & Lazarsfeld, 1955)。 3. 時間(Time, T) 創新擴散過程牽涉到時間的推移，影響創新擴散的時間因素主要在於個人接受創新 的心理變化過程、每個人對創新採納的不同認知，以及社會整體層面的接受率。關 於創新擴散的時間特質，敘述如下： (1) 創新決策的過程(Innovation-decision Process)－此過程可分五個階段(參見圖 2)，即知曉(Knowledge)、說服(Persuasion)、決策(Decision)、執行(Implementation) 與確認(Confirmation)。人們最初知曉創新的存在及其作用，逐漸對創新抱持 贊同態度，而決定採納並執行創新，最後肯定這項創新所帶來成果。 圖 2 創新決策過程
  • 9. (2) 個人對創新的採納－Rogers (1995)將創新接受者的特性分為五類，即創新者 (Innovator)、早期採納者(Early Adopters)、早期大多數(Early Majority)、晚期 大多數(Late Majority)與落後者(Laggards)。愈早期採納創新的人愈具有冒險精 神、資訊來源廣；愈晚期採納創新的人愈趨於保守、謹慎、較少正式社會接 觸。 (3) 社會體系的接受率－在特定社會體系中人們對創新接受的速率。社會體系中 初始僅有少數人願意採納創新，此即創新者；隨著時間的過去，採納人數逐 漸增加，直至體系成員近乎全數採納創新為止。 4. 社會體系(Social System, SS) 創新擴散是某項創新在社會體系中，經由某種管道向個人或團體傳佈的過程，故社 會體系是創新擴散不可或缺的要素。社會體系是由相關聯的人或團體組成的集合， 成員間共同參與活動或解決問題，以達成共同的目標。社會體系有其特殊的社會結 構、社會規範以及意見領袖，這些都是影響創新擴散的因素。 以本研究而言，使用者對創新事物特性的認知，在於行動商務與過去的商務模式 相比較後產生之優勢、是否與先前的商務模式相互兼容、是否易於了解及操作、是否 可以進行試驗、以及使用後之成效是否易於觀察，以上都是影響使用者對行動商務系 統導入之使用意圖的因素，故本研究透過 IDT 來判斷行動商務使用者對於行動商務系 統的使用意願，為未來分析其導入成功與否的前置研究。 2.3 資訊系統成功模型 資訊系統的導入(Implementation)，最受關注的議題就是如何讓資訊系統能夠成功 的實施。無論資訊科技的功能有多強大，對績效提升的潛力有多大，若不被接受，達 到使用者的滿意度，資訊科技將失去其本身的價值。因此，如何排除資訊系統可能造 成的障礙(Barrier)，是產官學界在衡量資訊系統成功共同關心的重要議題(Lin, 2005)。 2.3.1 資訊系統成功模式 DeLone and McLean (1992)曾針對 MIS 的議題提出幾個疑問：MIS 的參考準則、 依變項、建立累積傳統、MIS 對於電腦科技的研究與 MIS 實務之間的關係，說明當時 資訊系統的研究尚未有分析的法則。DeLone and McLean 組織多元性的相關研究，呈 現資訊系成功的整合概念，提出綜合性的方法理論。資訊系統成功模式以六個類別為 衡量變數：系統品質(System Quality)、資訊品質(Information Quality)、使用(Use)、使 用者滿意度(User Satisfaction)、個人績效(Individual Impact)、組織績效(Organizational Impact)，模式如圖 3 所示，系統與資訊品質同時影響到資訊系統的使用以及使用者滿 意度，再進而影響到個人績效，甚至整個織織的營運績效。
  • 10. 圖 3 資訊系統成功模式 Pitt et al. (1995)認為 DeLone 所提出之資訊系統成功模式並未考慮到資訊部門的服 務角色，因此修正模式加入「服務品質(Service Quality)」，指出系統品質、資訊品質與 服務品質三者共同影響使用與使用者滿意度。因此，DeLone and McLean 彙整學者的 相關研究，在其更新後的資訊系統成模式(Updated D&M IS Success Model)中加入服務 品質構面，並分析電子商務系統成功模式，整合個人與組織績效成為單一的影響變項 －淨效益(Net Benefits)，應用層面更為廣泛(DeLone and McLean, 2002; DeLone and McLean, 2003)。 2.3.2 電子商務資訊系統成功模式 由於資訊系統的角色在過去十年間已逐漸改變且更進步，相關研究論文不斷產 出，資訊系統成功模式顯然已不適用。DeLone and McLean (2003)回顧學者的資訊系統 相關研究，著手更新資訊系統成功模式(參見圖 4)。本研究依據學者定義將影響資訊系 統成功的構面整理如下(DeLone & McLean, 1992; DeLone & McLean, 2003; Seddon, 1997; Rai et al., 2002; Ishman, 1996)： 圖 4 Updated D&M IS Success Model 1. 資訊品質 資訊品質在於資訊系統所產生的輸出品質，可說是語意上的成功(Semantic Success)。資訊品質的測量變項為輸出內容的精確性、及時性、完整性、關聯性與一致 性。資訊系統的涵蓋層面廣泛，以決策支援系統為例，資訊品質尚包含決策資訊的產 生，故資訊品質的測量工具並不適用於所有的資訊系統(Seddon, 1997)。
  • 11. 2. 系統品質 系統輸出資訊的處理能力，可說是技術上的成功(Technical Success)。Liu and Arnett (2000)將網站成功的系統品質整理為快速存取、快速錯誤回復、正確運作與運算、安 全性、達到安全性與易用性的平衡付費方式與支援所有領域的協調功能。系統品質以 系統的易用性、功能、可信度、複雜度、反應時間、資料品質、整合性、重要性與可 維護性等衡量之。 3. 服務品質 資訊系統組織扮演資訊提供者(生產資訊產品)與服務提供者(提供支援服務)的角 色，故服務品質會影響到系統的使用與滿意度。Pitt et al. (1995)將服務品質歸納為五個 面向：有形性(Tangibles)、可靠性(Reliability)、回應性(Responsiveness)、保證性 (Assurance)、情感(Empathy)；DeLone & McLean (2003)以此五個構面發展測量工具， 認為服務品質即軟硬體是否最新、系統是否可依賴、是否為使用者提供及時的服務、 是否具備完整工作能力的知識、以及以客為尊的心態。 4. 使用意願/系統使用 使用意願是一種態度，系統使用是一種行為，兩者為一體兩面。Fishbein and Ajzen (1975)指出人類從事某行為，必定由其本身的行為意圖所決定。所謂行為意圖就是「個 人欲從事某項行為的主觀機率」，有助於分析使用者對於行動商務的使用意願。使者程 度可以是實際操作時間、報表分析時間、使用次數、使用人數、或者是純粹以使用/ 不使用衡量之。同時，自願或被動使用也是重要的影響因素，在電子商務系統中通常 都是自願使用(Molla & Licker, 2001)。 5. 使用者滿意度 Oliver (1980)定義顧客滿意度為消費者對商務品感受愉快或失望的程度。以系統面 而言，滿意度即使用者對於系統使用的滿意程度，係指評估實際使用後，使用者對資 訊、系統、服務品質的反應程度，衡量的內容包括：系統硬體滿意度、介面滿意度、 資訊滿意度、接受度與整體滿意度等。正面的使用經驗會帶來高滿意度，同樣地，隨 著使用者滿意度的提升，使用意願與實際使用的情形也會增加。 6. 淨效益 由於績效影響涉及到個人、群組、組織、產業，甚至整個社會面，以及系統使用 與使用者滿意度包含正面及負面的經驗，故 DeLone and McLean 將原模式之個人與組 織績效整合為淨效益。關於個人層面的效益，Torkzadeh and Doll (1999)以四個因素： 任務生產力(Task Productivity)、任務創新度(Task Innovation)、消費者滿意度(Customer Satisfaction)、以及管理控制度(Management Control)，作為衡量資訊科技工作績效的工 具。
  • 12. 3. 研究方法 3.1 IDT 與資訊系統成功模型之關聯性 經過上述文獻探討與研究目的，本研究應用 Rogers 所提出的創新擴散理論，結合 DeLone and McLean 所提出的資訊系統成功模型，分析行動使用者對於行動商務的使 用意圖與行為。根據 Rogers 的研究，創新特性的認知可解釋 49%~87%個人採納創新 的程度，適用於分析使用者對於創新科技的使用意圖。資訊系統成功模式以三種品質 探討使用意圖，其中系統品質已涵蓋相對優勢與複雜性(Moore and Benbasat, 1991)，並 未考慮其相容性、可試驗性與可觀察性等構面，本研究將這三項創新特性納入研究架 構中。圖 5 所示本研究之為研究架構及其理論依據。 資訊品質 系統品質 -相對優勢 -複雜性 服務品質 使用意圖 DeLone and McLean, 2003; Seddon, 1997 Davis, 1989; Liu and Arnett, 2000; Moore and Benbasat, 1991; Liu and Wang, 2005 Karahanna et al. 1999; Liao et al. 1999; Plouffe et al. 2001 可試驗性 Karahanna et al. 1999; Liao et al. 1999; Plouffe et al. 2001 可觀察性 DeLone and MeLean, 2003; Pitt et al., 1995; Lin and Wang, 2005 相容性 Karahanna et al. 1999; Liao et al. 1999; Plouffe et al. 2001 使用行為 Davis, 1989; Taylor and Todd, 1995; Venkatesh, 2003 圖 5 研究架構 3.2 研究模型 本研究假設當個人認為行動商務優於過去的商務模式、操作方式相容於既有系統 程度較高者，對於行動商務的使用意圖較佳；再者，個人認為行動商務所提供的資訊 與服務品質愈好，將有更高的使用意圖。資訊系統成功模型中缺乏對於新舊系統相容 性、新系統可試驗性與可觀察性的探討，本研究認為相容性愈高，使用者對系統功能 較為閑熟，會有較高的使用意圖；此外，系統若能為使用者試用，且容易觀察其導入 成果，對於行動商務系統的使用會有較正向的態度。本研究模型如圖 6 所示。
  • 13. 圖 6 本研究之研究模型 3.3 研究假說 1. 系統品質與使用意圖 Davis (1989)在關於資訊科技接受度的研究中，定義認知有用性為「使用特定的資 訊系統會提高工作績效的期望主觀機率」，以及認知易用性為「使用者認知系統操作的 容易程度」。Moore and Benbasat (1991)的研究中指出，相對優勢與認知有用性相關， 認知易用性可解釋為 IDT 的複雜性，即創新特性的認知對於認知有用性與認知易用性 有正向影響關係。Lin and Wang (2005)在探討行動商務的使用態度中指出，認知易用 性正向影響使用者對於行動商務的認知可信度(Perceived Credibility)。以本研究而言， 系統品質中的相對優勢為行動商務與原商務模式比較之優點，複雜性為行動商務系統 的操作難易度。 H1：行動商務系統品質對使用意圖有正向影響； H1a：行動商務系統相對優勢對使用意圖有正向影響； H1b：行動商務系統複雜性對使用意圖有正向影響。 2. 資訊品質與使用意圖 DeLean and MeLean (1992)指出，資訊品質是衡量資訊系統輸出的工具。系統輸出 品質愈好，可以合理推測使用者的使用意圖愈高。有許多學者亦曾對資訊品質作過相 關的實證研究(Seddon and Kiew, 1996; Seddon, 1997; Wu and Wang, 2006)。本研究定義 資訊品質為商務人士對於行動商務系統輸出內容品質的優劣。 H2：行動商務資訊品質對使用意圖有正向影響。 3. 服務品質與使用意圖 Thompson (1991)、Venkatesh (2003)的研究以促成條件作為影響使用意願之前置因
  • 14. 素，促成條件被定義為「可獲得的導引手冊、操作指南或可幫助解決困難的個人或群 組」，與 IS 部門、ISP 所提供的服務相關。Lin and Wang (2005)預測消費者對行動商務 的使用意願，以認知可信度為影響使用意圖的因素，與 Pitt et al. (1995)及 DeLone and McLean (2003)之觀點契合。本研究商務系統使用者在面臨困難的同時，若能及時獲得 服務解決問題，將更有意願使用行動商務系統。 H3：行動商務服務品質對使用意圖有正向影響。 4. 相容性、可試驗性、可觀察性與使用意圖 Karahanna et al. (1999)、Liao et al.(1999)及 Plouffe et al.(2001)皆曾以創新特質對於 態度或使用意圖作相關研究。以商務人士的觀點考量，新舊系統相容性高，可節省系 統轉換的學習成本；系統提供的試用功能多，較易於熟習應用；系統成果展示性高， 使用者較能預估使用績效。本研究之相容性為行動商務與原商務系統功能的共通性， 可試驗性為行動商務系統提供的試用程度，可觀察性為運用行動商務所能觀察到的成 效。 H4：行動商務系統相容性對使用意圖有正向影響； H5：行動商務系統可試驗性對使用意圖有正向影響； H6：行動商務系統可觀察性對使用意圖有正向影響。 5. 使用意圖與使用行為 Fishbein and Ajzen (1975)、Ajzen (1991)的研究中指出，行為意圖是影響實際行為 的前置因素；而且 Davis (1989)、Taylor and Todd (1995)、以及 Venkatesh (2003)探討資 訊系統的使用，亦認為系統使用意圖會影響最終的使用行為。本研究基於行動商務為 資訊科技之範疇，定義使用意圖為使用者採用行動商務的意願，使用行為為實際採用 行動商務的行為。 H7：行動商務系統使用意圖對使用行為有正向影響。 3.4 研究對象 資策會 MIC 的調查結果顯示，整合網路與行動的行動網路(Mobile Internet)將成為 2010 年到 2030 年的最大商機，各項應用與服務逐漸轉換至行動網路上，其中行動音 樂(Mobile Music)、行動電視(Mobile TV)與定位服務(Location Based Services)將成為行 動商務的殺手級應用。行動網路的擴展，帶動相關行動產業的興起，使得行動商務市 場規模呈現成長狀態。行動商務的使用者，以有商務需求之人士為主，高科技產業群 體的商務人士多追求隨時隨地皆能方便與組織或顧客溝通，亦有能力使用行動商務系 統。由於行動商務市場日益擴大，行動商務的特性也將影響其發展態勢；再者，高科 技產業經營導向符合行動商務的特質，為衡量使用者對於行動商務採用之行為模式，
  • 15. 本研究以竹南科學園區群聚之高科技產業人士為研究對象，進行實證研究。本研究採 用網路問卷發放方式，回收問卷 378 份，剔除無效問卷 56 份，以有效問卷 322 份進行 統計分析。 4. 分析方法 本研究模型為探討潛在變項之間的影響關係，適合應用結構方程模式(Structured Equation Modeling, SEM)進行分析，故採用 SEM 軟體 LISREL 7.2 版來探討各構面之 間的關係，並針對因果模式進行假說檢定。根據本研究建構之行動商務採用行為模式， 提出 SEM 架構圖，如圖 7 所示。 圖 7 LISREL 模式圖 5. 研究結果 5.1 常態性檢定與複共線性檢定 本研究採用 SEM 進行資料分析，為符合結構方程的基本假設，需進行常態性 (Normality)檢定與複共線性(Multicollinearity)檢定。本研究利用偏態係數(Skewness)與 峰度係數(Kurtosis)進行資料的常態性評估，如表一所示。
  • 16. 表一：常態性基本假設檢定結果 測量指標 變數名稱 偏態(Skewness) 峰度(Kurtosis) 測量指標 變數名稱 偏態(Skewness) 峰度(Kurtosis) 係數 Z 值 係數 Z 值 係數 Z 值 係數 Z 值 SQR1 0.09 0.63 0.27 0.59 CPA1 0.32 1.74 0.00 0.01 SQR2 0.20 1.16 -0.71 -2.05 CPA2 0.21 0.70 0.52 1.58 SQR3 0.25 1.11 -0.23 -1.03 CPA3 0.15 0.88 0.12 0.35 SQR4 0.15 0.64 -0.71 -2.07 CPA4 0.07 0.60 0.33 1.00 SQC1 0.31 0.92 -0.71 -2.07 CPA5 0.18 0.55 0.04 0.26 SQC2 0.16 0.22 -0.01 -1.00 TRI1 0.23 1.32 -0.35 -1.07 SQC3 0.05 0.20 -0.38 -1.02 TRI 2 0.06 0.33 -0.61 -1.78 IQ1 0.19 1.93 -0.13 -0.57 TRI 3 0.05 0.27 -0.63 -2.22 IQ 2 0.34 0.99 0.00 0.01 OBS1 0.33 1.97 -0.13 -0.58 IQ 3 0.46 1.33 0.39 1.15 OBS2 0.28 1.51 0.10 0.05 IQ 4 0.18 0.10 -0.21 -0.66 OBS3 0.26 1.52 0.40 1.16 SEQ1 0.08 0.41 -0.61 -1.79 BI1 0.00 0.02 -0.26 -0.77 SEQ 2 0.27 1.00 0.50 1.49 BI2 0.06 0.33 0.61 1.79 SEQ 3 0.14 0.58 0.65 1.93 BI3 0.17 1.05 0.88 2.35 SEQ 4 0.19 1.09 -0.33 -1.01 BE1 0.12 0.73 -0.66 -1.93 SEQ5 0.27 0.89 -0.21 -0.99 BE2 0.19 1.09 0.33 0.98 BE3 0.32 1.89 0.20 0.60 所謂複共線性即變數之間存在相關，本研究表列各變數之相關係數矩陣，以檢測各 潛在變數之間的關係，相關矩陣如表二所示。 表二：潛在變數之相關分析矩陣 構面 SQR SQC IQ SEQ CPA SE TRI OBS BI BE SQR 1.00 SQC 0.77 1.00 IQ 0.43 0.37 1.00 SEQ 0.45 0.44 0.55 1.00 CPA 0.69 0.51 0.26 0.36 1.00 SE 0.55 0.34 0.24 0.35 0.55 1.00 TRI 0.48 0.50 0.50 0.39 0.40 0.52 1.00 OBS 0.61 0.48 0.39 0.43 0.18 0.45 0.47 1.00 BI 0.47 0.43 0.56 0.58 0.34 0.44 0.37 0.25 1.00 BE 0.58 0.16 0.48 0.42 0.67 0.23 0.60 0.46 0.37 1.00
  • 17. 根據以上檢定結果，整體偏態係數與峰度係數之 Z 值皆落在±2.58 之間，符合常態 性基本假設；各變數之間相關係數皆小於 0.8，即變數間不存在共線性問題。顯示本研 究模型整體上符合結構方程模式基本假設，適合進行模型契合度(Goodness of Fit)分 析，以瞭解構念之間的因果關係。 5.2 模式修正 本研究以驗證素因素分析(Confirmatory Factor Analysis, CFA)檢驗因素結構與理論 相符合的程度，將觀察變項建立成測量模式，判斷其參數估計量、t 值，以確定測量 指標的適用程度。測量變項與潛在變項的多元相關平方值(Squared Multiple Correlations, SMC)反映測量變項被潛在變項解釋的百分比，可判定測量變項的個別信度。關於整體 參數估計的結果，本研究參照 RMSEA、NFI、GFI 等指標作為模型修正的依據。LISREL 中的修正指標(Modification Index, MI)為參數篩選與模型修飾的具體依據，MI 值大於 5 時，表示模型有修正的必要。本研究依據上述測量模式修正方式，提出修正後的測量 題項(參見表三)。 表三：模式修正後數值 潛在構面 測量變項 因素負荷量 t 值 SMC MI 系統品質- 相對優勢 SQR1 0.55 10.95 0.77 4.12 SQR2 0.51 10.29 0.85 1.99 SQR3 0.68 15.57 0.79 3.01 SQR4 0.42 7.80 0.87 2.22 系統品質- 複雜性 SQC1 0.60 10.38 0.69 0.66 SQC2 0.46 8.76 0.90 4.99 SQC3 0.47 8.85 0.96 1.06 資訊品質 IQ1 0.94 11.96 0.63 1.89 IQ 2 0.65 12.48 0.74 4.88 IQ 4 0.77 13.92 0.74 3.63 服務品質 SEQ1 0.79 20.24 0.67 2.63 SEQ 2 0.79 18.20 0.63 0.85 SEQ 3 0.66 10.53 0.88 2.64 相容性 CPA1 0.84 15.66 0.58 1.93 CPA3 0.86 17.51 0.62 0.01 CPA5 0.76 16.52 0.77 1.56 可試用性 TRI1 0.41 8.14 0.42 1.86 TRI 2 0.71 14.01 0.60 3.68 TRI 3 0.58 10.12 0.51 2.47
  • 18. 潛在構面 測量變項 因素負荷量 t 值 SMC MI 可觀察性 OBS1 0.89 19.13 0.63 4.01 OBS2 0.49 9.16 0.49 3.99 OBS3 0.55 9.99 0.50 3.21 行為意圖 BI1 0.43 7.68 0.85 0.56 BI2 0.75 13.96 0.64 3.00 BI3 0.83 16.45 0.63 2.99 使用行為 BE1 0.41 7.06 0.47 1.91 BE2 0.45 8.33 0.62 0.69 BE3 0.50 9.78 0.59 0.99 模式修飾後，需再進行模型契合度分析，確認各項指標皆達標準後，即可進行假說 檢定。LISREL 的模式契合度通常以χ2 /df、NFI、CFI、IFI、GFI、RMSEA 等指標判 斷模型的配適度。本研究之模式契合度檢定如表四所示，各項指標值皆達到水準。 表四：模型契合度指標值 契合度指標 判斷值 檢定數值 χ2 /df <3 1.98 NFI ≧0.9 0.94 CFI ≧0.9 0.90 IFI ≧0.9 0.96 GFI ≧0.9 0.96 RMSEA ≦0.05 0.04 5.3 假說驗證與結果分析 假說檢定結果如下表(表五)所示，除 H5(可試驗性→使用意圖)不顯著，其他假說檢 定結果皆達顯著水準。 表五：假說檢定結果 代號 假說 路徑係數 T 值 檢定結果 H1 系統品質→使用意圖 0.53*** 6.08 成立 H1a 相對優勢→使用意圖 0.18** 2.61 成立 H1b 複雜性→使用意圖 0.46*** 4.20 成立 H2 資訊品質→使用意圖 0.31*** 3.45 成立 H3 服務品質→使用意圖 0.51*** 5.74 成立
  • 19. 代號 假說 路徑係數 T 值 檢定結果 H4 相容性→使用意圖 0.36*** 4.75 成立 H5 可試驗性→使用意圖 0.05 1.01 不成立 H6 可觀察性→使用意圖 0.58*** 6.17 成立 H7 使用意圖→使用行為 0.53*** 6.13 成立 註： *: t - Value > 1.96(P< 0.05) ; **: t - Value > 2.58(P<0.01); ***: t - Value > 3.29(P<0.001) 從表五的研究結果可得知，行動商務整體系統品質及其子構面相對優勢、複雜性直 接影響到系統的使用意圖，行動商務系統所輸出的資訊品質以及其提供的服務品質對 使用意圖都有正向的影響；相容性被解釋為行動商務與其他商務系統相符合的程度， 對使用意圖也有正向影響；行動商務系統的可試驗性，在本研究中不被行動商務使用 者認為會影響到使用意圖；行動商務系統展現成果的可觀察性，對使用意圖亦有直接 正向的影響。使用意圖越強，更能驅使行動商務使用者採用行動商務系統。 根據資訊系統成功模式指出，資訊系統導入成功與否會受到其系統、資訊與服務品 質的影響，本研究之行動商務系統亦屬資訊系統之一，其品質亦符合 DeLone and MeLean 之論點，直接驗證了資訊系統成功模式。在關於創新特性的檢驗中，相對優 勢、複雜性屬於行動商務系統與其他相關電子商務系統相較之下的優勢，相容性以行 動商務系統為主思考其功能與其他電子商務系統功能共通的程度，可觀察性是行動商 務實際成果的展現，均符合 Rogers 的定義；唯可試驗性檢定結果不顯著，本研究推斷 與行動商務使用者先前使用之電子商務系統相關，電子商務若提供完善的試用功能， 行動商務使用者便毋需耗費心力再次試驗行動商務系統。根據科技接受模式(TAM)， 使用意圖對使用行為的影響在研究得到驗證。雖然資訊系統模式將使用意圖及使用視 為相同變數，在不明瞭行動商務系統實際使用的情況下，以使用意圖來分析其可能的 使用行為，對於系統導入成功的分析較有助益。 6. 結論與建議 為增加產業競爭力，各企業組織無不致力於整合資源，減低營運成本，電子商務的 導入便整合了企業內外部資源，使得組織成員可以快速分享資訊及進行交易活動。電 子商務系統是在個人電腦與有線網路的基礎上建構出來的，為因應全球化組織的發 展，無所不在的應用應蘊而生，行動商務於是產生。然則，新系統的導入端賴使用者 有意願使用方可視為有用，最佳衡量方式就是瞭解其使用意圖。有鑑於此，本研究為 補足資訊成功模式未提及之使用者認知觀點，結合創新擴散理論以探討商務系統使用 者對行動商務系統的使用意願與使用行為，經過實證分析後，得到以下結論： 1. 行動商務系統，如同其他資訊系統，其系統、資訊、服務品質為商務使用者 所重視，未來在行動市場的發展上，應致力於提升這三項品質。 2. 行動商務系統的相容性高，代表商務系統使用者可以在短時間內熟習使用， 對於商務人士追求快速方便而言，將大幅縮短時間成本，進而提升其使用意
  • 20. 願。 3. 行動商務系統導入的成果是否易於展示，可降低商務人士的不確定性，因為 成效容易感受到，對於提升工作績效亦有幫助，而更有意願嘗試使用。 行動商務在台灣的發展尚屬新生兒階段，未來的發展態勢如何？是否易於導入？導 入後是否能夠實施成功？這些都是影響行動商務未來勢趨勢的因素。本研究以資訊系 統角度衡量行動商務系統，以商務人士為主探討使用意圖，乃在於為後續研究滿意度、 個人績效與組織績效提供有力的支持依據，亦期望對行動商務在台灣能夠日益茁壯。 參考文獻 1. Ajzen, I. “Theory of Planned Behavior,” Organizational Behavior and Human Decision Processes (50), 1991, pp. 179-211. 2. Clarke III, I. “Emergine Value Propositions for M-commerce,” Journal of Business Strategies (18:2), 2001, pp. 133-148. 3. Davis, F.D. “Perceived Usefulness, Perceived Ease of Use, and User Acceptance of Information Technology,” MIS Quarterly, Sept. 1989, pp. 319-340. 4. DeLone, W.H. and McLean, E.R. “Information System Success: The Quest for the Dependent Variable,” Information Systems Research (3:1), 1992, pp. 60-95. 5. DeLone, W.H. and McLean, E.R. “Information Systems Success Revisited,” Proceedings of the 35th Hawaii International Conference on System Sciences, 2002. 6. DeLone, W.H. and McLean, E.R. “The DeLone and McLean Model of Information Systems Success: A Ten-Year Update,” Journal of Management Information Systems (19:4), 2003, pp. 9-30. 7. Fishbein, M. and Ajzen, I. Belief, Attitude, Intention and Behavior: An Introduction to Theory and Research, Addison-Wesley, Reading, MA, 1975. 8. Ishman, M.D. “Measuring Information Success at the Individual Level in Cross-Cultural Environments,” Information Resources Management Journal (9:4), 1996, pp. 16-28. 9. Karahanna, E., Straub, D.W., and Chervany, N.L. “Information Technology Adoption Across Time: A Cross-Sectional Comparison of Pre-Adoption and Post-Adoption Beliefs,” MIS Quarterly (23:2), 1999, pp. 183-213. 10. Katz, E. and Lazarsfeld, P. Personal Influence, New York: The Free Press, 1995. 11. Liao, S., Shao, Y.P., Wang H., and Chen, A. “The Adoption of Virtual Banking: an Empirical Study,” International Journal of Information Management (19), pp. 63-74. 12. Lin, T.C. Management Information Systems: The Strategic Core Competence of e-Business, Taipei: Best Wise, 1995. 13. Liu, C. and Arnett, K.P. “Exploring the Factors Associated with Web Site Success in the Context of Electronic Commerce,” Information & Management (38), 2000, pp. 23-33. 14. Molla, A. and Licker, P.S. “E-Commerce Systems Success: An Attempt to Extend and Respecify the DeLone and MacLean Model of IS Success,” Journal of Electronic
  • 21. Commerce Research (2:4), 2001, pp. 131-141. 15. Moore, G.C. and Benbasat, I. “Development of an Instrument to Measure the Perceptions of Adopting an Information Technology Innovation,” Information Systems Research (2:3), 1991, pp. 192-222. 16. Oliver, R.L. “A Cognitive Model of the Antecedents and Consequences of Satisfaction Decisions,” Journal of Marketing Research (17:4), Nov. 1980, pp. 460-469. 17. Pitt L.F., Watson R.T., and Kavan C.B. “A Measure of Information Systems Effectiveness,” MIS Quarterly (19:2), Jun. 1995, pp.173-187. 18. Plouffe, C.R., J. Hulland, M. Vanderbosh. “Richness versus Parsimony in Modeling Technology Adoption Decisions: Understanding Merchant Adoption of a Smart Card-based Payment System,” Information Systems Research (8:3), pp. 208-222. 19. Rai, A., Lang, S.S., and Welker, R.B. “Assessing the Validity of IS Success Models: An Empirical Test and Theoretical Analysis,” Information Systems Research (13:1), 2002, pp. 50-69. 20. Rogers, E.M. Diffusion of Innovation (4th ed.). New York: The Free Press, 1995. 21. Rogers, E.M. Diffusion of Innovation (5th ed.). New York: The Free Press, 2003. 22. Siau K., Lim E. and Shen Z. “Mobile Commerce: Promises, Challenges, and Research Agenda,” Journal of Database Management (12:3), July-Sept. 2001, pp. 4-13. 23. Shih, G. and Simon S.Y. Shim. “A Service Management Framework for M-commere Applications,” Mobile Networks and Applications (7), 2002, pp. 199-212. 24. Tarasewich, P., Nickerson R.C. and Warkentin M. “Issues in Mobile E-commerce,” Communication of the Association for Information System (8), 2002, pp. 41-64. 25. Seddon, P.B. “A Respecification and Extension of the DeLone and McLean Model of IS Success,” Information Systems Research (8:3), Sept. 1997, pp.240-253. 26. Seddon, P.B. and Kiew M.Y. “A Partial Test and Development of DeLone and Mclean’s Model of IS Success,” Australasian Journal of Information Systems (4:1), 1996, pp. 90-109. 27. Taylor, S. and Todd, P.A. “Understanding Information Technology Usage: A Test of Competing Models,” Information Systems Research (6:4), 1995, pp. 144-176. 28. Thompson, R.L., Higgins, C.A., and Howell, J.M. “Personal Computing: Toward a Conceptual Model of Utilization,” MIS Quarterly (15:1), 1991, pp. 124-143. 29. Torkzadeh, G. and Doll, W.J. “The Development of a Tool for Measuring the Perceived Impact of Information Technology on Work,” Omega-The International Journal of Management Science (27), 1999, pp. 327-339. 30. Venkatesh et al. “User Acceptance of Information Technology: Toward A Unified View,” MIS Quarterly (27:3), 2003, pp.425-478. 31. Wu, J.H. and Wang, Y.M. “Measuring KMS Success: A Respecification of the DeLone and McLean’s Model,” Information & Management (43), 2006, pp. 728-739.
  • 22. A Study of Using Innovation Diffusion Theory to Explore the Patterns of Mobile Commerce under Information System Success Model Ruey-ming Chao1 Chun-ping Lo2 1 Assistant Professor of Institute of Information and Social Science, National United University 2 Graduate Student of Institute of Information and Social Science, National United University Abstract This study focuses on the concept of creative technology, and combines information system success model to explore mobile user’s behavioral intention and actual behavior on mobile commerce system. In order to analyze the relationships between latent variables, this study applies structured equation modeling(SEM) to probe into all constructs in the model, and test the casual model. By the result of SEM, we confer that the system, information and service quality of mobile commerce system, and the relative advantage, complexity, compatibility and observability , significantly influence mobile user’s behavioral intention and actual behavior. This study could be the representative research of the following-up studies concern about Satisfaction, personal and organizational performance. Keywords: Electronic Commerce, Mobile Commerce, IDT, Information System Success