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科技接受模式之後涉分析
曾威智 政治大學 企業管理學系 100355506@ nccu.edu.tw 樓永堅 政治大學 企業管理學系 [email protected] 摘要 科技接受模式(TAM)可用來評估、預測使用者對於新資訊科技的接受程度，但這理 論被運用在不同問題、背景和研究方法，也導致研究結果有些分歧。在國內也越來越多 人對於TAM 的價值產生質疑。因此本研究針對國內 2002-2012 年近 10 年間發表在博士 論文、中文期刊上共36 篇文章，40 筆資料，將原本 TAM 理論擴充至 7 個構面、14 組 關係，本研究也進一步針對「資料來源」、「問卷類型」、「受訪對象」、「樣本大小」、「採 用對象」等調節因素進行後設分析，結果發現在14 組關係中有 6 組關係是比較穩定的， 而且本研究所探討之調節因素的確對某些關係具有調節效果。 關鍵詞：科技接受模式、TAM、知覺有用性、知覺易用性、後涉分析A Meta-Analysis of TAM
Tseng, Wei-Chih National Chengchi University Department of Business Administration
100355506@ nccu.edu.tw Lou, Yung-Chien National Chengchi University Department of Business Administration
The technology acceptance model (TAM) is one of the most wildly tested models of technology acceptance. Many TAM studies are characterized by different methodological and measurement factors, resulting in conflicting and somewhat confusing findings which vary considerably in terms of statistical significance, direction and magnitude. The paper
conducted a meta analysis based on 36 selected empirical articles (inclusive of 40 researched data, 7 integrated constructs and 14 discussed relations) searched from thesis, TSSCI, and the journal in Taiwan. Furthermore, in the investigation also conducted a moderator analysis for the effort of different study characteristic of article source, survey, respondents, sample and user. The result suggest that 6 relations (PU→BI、PEU→BI、PEU→PU、PU→A、A→BI、 BI→U) are more stable in our research, and the moderator indeed affect some relations in TAM.
科技接受模式之後涉分析
壹、研究動機
科技接受模式(Technology Acceptance Model, TAM)由 Davis (1989)所提出， TAM 以理性行為理論為基礎，逐步發展出基礎理論模式的變項，主要是根據使用 者對資訊科技的「知覺有用性」與「知覺易用性」來分析使用者對資訊科技的使用 意願。TAM 已經被許多的實證研究用來作為模式構建之理論基礎，且已經累積了 相當大量之實證支持，與其他相關理論模式比較，TAM 具有精簡、構念明確性、 有力的理論基礎以及大量的實證支持等優點，TAM 可用來評估、預測使用者對於 新資訊科技系統的接受程度，該模式被廣泛應用於資訊科技相關的研究領域，但也 因為TAM 可以被廣泛的應用，因此這理論被運用在不同問題、背景和研究方法， 也導致研究結果有些分歧。在此情況下也越來越多人對於TAM 的價值產生質疑。 在國內外開始有學者以TAM 為主軸或結合包含 TAM 的相關理論進行研究探
討，並針對TAM 進行後設分析(Meta Analysis) (e.g., Ma & Liu 2004; 洪新原 2005; King & He 2006; Yousafzai, Foxall, & Pallister 2007a 2007b)，但放眼國內卻未曾有學
者針對國內的相關研究進行後設分析。因此本研究針對國內從2002-2012 年近 10
年的時間發表在博士論文、中文期刊上共有36 篇文章，有 40 筆資料，本研究除了
探討原本Davis(1989)所提出的 TAM 外，並整理國內相關研究於 TAM 理論之擴充
構面(7 個構面、14 個關係)，進行後設分析。 貳、文獻探討
科技接受模式(TAM)是由 Davis (1989)發展用以研究接受資訊系統(Information System, IS) 和資訊科技 (Information Technology, IT) 的決定因素，以預測個人使用 資訊系統和資訊科技的行為意圖與接受的程度。TAM 以理性行動理論(TRA)模式 為基礎，而其研究提出知覺有用性(Perceived Usefulness, PU)與知覺易用性
(Perceived Ease of Use, PEU)二種特別的概念，來表示系統使用的前因，使用者在使 用科技上，會依其行為意願做合理的推測。而且，其行為意願會受到其使用態度的 影響，也就是說當一個人對科技使用的態度越正面，便會越有意願使用該科技，而 對該科技的接受度也就會越高。 Davis (1989)在其研究指出，影響系統使用的變項中，最重要的兩個決定因素 為知覺有用性與知覺易用性，所以該模式主要是以使用者對資訊科技的知覺有用性 及知覺易用性來分析使用者對資訊科技之使用意願，而且其研究也指出，知覺易用 性會影響到使用者對新科技的知覺有用性，這兩者是成正向的關係，也就是說，當 使用者認為某種新科技很容易使用時，會連帶提升使用者對該科技的有用性認知。
圖1: 科技接受模式理論(TAM)架構圖 資料來源：Davis (1989)
TAM 模式中有五個構面，分別是知覺有用性、知覺易用性、態度、行為意圖 與使用系統的實際行為，TAM 架構如圖 1 所示，各構面的解釋分述如下：
知覺有用性(Perceived Usefulness, PU)：是指使用者對特定的應用系統是否能 產生使其工作更有效率的心理認知，認知有用的程度越高，對系統的使用意願也就 會越高。也就是說，使用者主觀地認為使用該科技對其本身的工作表現及未來是有 所助益的。知覺易用性(Perceived Ease of Use, PEU)：是指使用者對特定應用系統容 易使用與否的認知程度，若產生易用的認知程度越高，則對系統的使用意願也會越 高。也就是說，當使用者對使用該系統的易用性知覺越高，就代表使用該系統時， 可讓使用者免於學習上的困難，或者根本不需要太多的心力去學習新的系統。
態度(Attitude toward Use)：就是指個人對於表現特定行為的正向或負向評價。 依 TAM 模式，使用態度就是指使用資訊科技時的態度(Attitude，簡稱 A)，同時 受到知覺有用性認知（PU）與知覺易用性認知（PEU）的影響，當使用者認知到 系統有用性及易用性越高時，則對系統所持的態度更趨於正向。其迴歸關係式可表 示為：A=PU+PEU。行為意圖(Behavioral Intention to Use)：是指意圖決定使用者對 於資訊科技的使用，而其中知覺有用性和態度對於意圖扮演著舉足輕重的角色，依 TAM 是認為行為意圖(Behavioral Intention to Use，簡稱：BI)，會同時受到個人的 使用態度(A)與知覺有用性(PU)的影響，其迴歸關係式可表示為：BI=A+PU。實際 使用(Actual System Use)：是指意圖越強烈時，實際使用該系統的行為強度也就會
越強。在之後有許多學者以TAM 為基礎，進行應用並加以分析,其關係如圖 2 的
TAM 的 10 條關係變數(e.g., Mathieson 1991; Davis 1993; Taylor & Todd 1995a 1995b; Agarwal & Prasad 1999; Dishaw & Strong 1999; Venkatesh & Morris 2000; Venkatech & Davis 2000）。
圖2: 科技接受模式理論(TAM)中的 10 組變數關係圖
本研究針對台灣博士論文，TSSCI 與非 TSSCI 研究，使用華藝線上資料庫與 國家圖書館全國博碩士論文進行搜尋，關鍵字包括:TAM、科技接受模式、科技採 納、Technology Acceptance Model 等，最後共找出共 36 篇文章(詳見附錄)，40 筆
資料，本研究針對資料進行TAM 理論構面與關係之探討與擴充，最終有 7 個構面
參、研究架構 根據上面資料與文獻之探討，本研究針對資料進行TAM 理論構面與關係之探 討與擴充，最終有8 個構面、14 個關係(圖 3)，進行後設分析。 圖3:本研究架構 本研究將針對會影響研究結果的變數進行討論，包括: 資料來源、問卷類型、 受訪對象、樣本大小及採用對象等進行探討。 （一）資料來源 資料品質的評估，主要是依賴在產生資料的過程以及所有的設計和生產資料 的程序，因為統計資料品質對於研究很重要(e.g., Wand & Wang 1996 ; McGilvray 2008)，而資料品質又常取決於發表的期刊，對於分析結果有很大的影響，因此本 次研究針對國內所發表的研究分成博士論文、TSSCI 和非 TSSCI 三種。 （二）問卷類型 在過去認為紙本問卷調查會帶來比較高的回應率，但使用網路問卷具有快 速、有彈性與省成本的優勢，因為使用電子的方式來調查，它和用郵寄的方式一樣， 具有可選受訪者的特性，在過去也有許多學者針對研究方式是藉由紙本問卷或網路 問卷進行調查(e.g., Krosnick 1999; Dillman 2000; Cook et al 2000)，發現不同方式的 問卷類型對於研究結果會有影響，因此本研究將問卷類型分成線上(on-line)或紙本 (paper)兩種。
（三）受訪對象
以學生當做受訪對象在收集問卷時是比較方便的，而學生樣本是否具有代表 性常受到質疑，但學者在時間、成本的衡量下，仍有許多研究以學生為受訪對象(e.g., Burnett & Dunne 1986)，因此本研究也將受訪對象分為學生與非學生樣本。
（四）樣本大小
研究者應該根據分析方式來確定其樣本數目，而本次所蒐集的36 篇文章大都
以線性結構方程模式(SEM)進行分析，而 Hair et al. (1995)認為以 SEM 進行分析時，
其樣本最好小於400，因此本研究將樣本數在 400 以下設為小樣本，400 以上設為
大樣本加以探討。 （五）採用對象
Fishbein & Ajzen (1975)指出是否為自願性使用是 TRA 成立的重要基本假設，
肆、研究結果 一、TAM 關係之後設統合分析結果
本研究針對收集的36 篇文章，40 筆資料，14 個關係進行整理，如下表 1 所
示每個關係的ES(Average of Fisher’s z-scores)、Nfs0.05(Fail safe N)、SEes(Standard error of the mean ES)、Z(z-test)、CIes0.05(Confidence interval)、Q(Homogeneity analysis)、Total VAR(Total Valence)等(e.g., Rosenthal 1984; Wolf 1986, Lipsey & Wilson 2001)，其結果如下表 1 所示，其中在 Nfs0.05 有幾個關係的值比較小或為 負值，表示在台灣的研究中較少討論到此關係，而在每個CIes0.05 的範圍都不含 0， 表示每個關係之ES 分佈是有效的。 Q 的檢測是為了檢驗從收集到的研究所測得之 ES 是否在相同的構念下，亦即 各研究間所顯示的差異源自同一母群體的抽樣誤差，而在本研究中除了PU→U、 PEU→U、PU→T、BI→P 之 Q 不顯著外，其他關係的 Q 都達顯著，即表示這些研 究並非估計相同的母數，或許有其它調節變項影響了整體成效（即平均ES），需進 一步分析可能影響整體成效變異的因素，因此將進一步做調節效果分析。 表1:TAM 關係後設統合分析結果 關係 有 顯 著 無 顯 著 無 探 討 總樣 本數 (40)
ES Nfs0.05 SEes Z CIes0.05 Q (df) Sig. TotalVAR PU → BI 25 5 10 40 0.40 156.15 0.01 47.13 0.38 <M< 0.41 1695.37 (29) *** 0.28 PEU → BI 10 6 24 40 0.50 21.78 0.01 38.65 0.48 <M< 0.53 2513.53 (15) *** 0.76 PEU → PU 28 2 10 40 1.28 80.40 0.01 149.28 1.27 <M< 1.30 75834.63 (29) *** 5.36 PU → A 18 1 21 40 0.61 37.85 0.01 59.17 0.59 <M< 0.63 195.93 (18) *** 0.29 PEU → A 16 3 21 40 0.34 -0.76 0.01 33.23 0.32 <M< 0.36 2338.66 (18) *** 0.31 A → BI 18 0 22 40 1.68 178.00 0.01 158.70 1.66 <M< 1.70 13562.10 (17) *** 1.08 BI → U 7 0 33 40 0.63 7.98 0.01 43.72 0.60 <M< 0.65 696.43 (6) *** 0.32 PU → U 1 0 39 40 0.28 -0.97 0.05 5.50 0.18 <M< 0.37 0.00 (0) 0.00 PEU → U 1 0 39 40 0.33 -0.96 0.05 6.62 0.23 <M< 0.43 0.00 (0) 0.00 BI → P 1 0 39 40 0.41 -0.94 0.05 7.59 0.30 <M< 0.51 0.00 (0) 0.00 PU → SAT 6 1 33 40 0.27 -5.46 0.01 20.35 0.25 <M< 0.30 163.85 (6) *** 0.08 PEU → SAT 4 2 34 40 0.17 -3.99 0.01 12.15 0.14 <M< 0.19 249.13 (5) *** 0.17 SAT → BI 3 0 37 40 0.47 -2.25 0.03 16.32 0.42 <M< 0.53 7.39 (2) * 0.01 Sat → P 1 1 38 40 -0.22 -0.96 0.05 -4.80 -0.31 <M< -0.13 16.26 (1) *** 0.04 註: ***表示 p<0.005;**表示 p<0.01;*表示 p<0.05 二、調節效果分析 （一）Qw 與 Qb 之探討
其中Qw (Pooled within groups homogeneity)為組內之變異數指標，Qb (Between groups homogeneity)為組間之變異數指標。若某一調節變項之 Qb 達顯著性差異，
表示該調節變項對整體效果值有顯著影響，以下將針對「資料來源」、「問卷類型」、
1. 資料來源
下表2 為各路徑在「資料來源」之 Qw、Qb 彙整表，從下表可發現在 PEU→PU、
A→BI、BI→U 的關係下，其 Qb 達顯著，表示這些關係會受「資料來源」所影響， 也就是這些關係受不同「資料來源：TSSCI/博論/非 TSSCI」所調節。
表2: 各路徑在「資料來源」之 Qw、Qb 彙整表
關係 資料來源 ES Q (df) Sig. Qw (df) Sig. Qb (df) Sig. TSSCI 0.44 1598.78 (9) *** 博論 0.28 33.80 (10) *** PU→BI 非TSSCI 0.55 177.59 (11) *** 29.01 (30) 0.50 (1) TSSCI 0.81 2205.72 (5) *** 博論 0.09 92.18 (7) *** PEU→BI 非TSSCI 0.43 41.14 (7) *** 36.62 (19) *** 2.91 (1) TSSCI -0.12 4721.07 (9) *** 博論 2.41 77789.52 (10) *** PEU→PU 非TSSCI 0.48 242.98 (11) *** 786.08 (30) *** 42.73 (1) *** TSSCI 0.76 497.28 (5) *** 博論 0.62 519.67 (9) *** PU→A 非TSSCI 0.49 55.98 (5) *** 2533.30 (19) *** 0.49 (1) TSSCI -0.10 552.00 (5) *** 博論 0.39 1391.48 (9) *** PEU→A 非TSSCI 0.51 262.33 (5) *** 24.09 (19) 2.41 (1) TSSCI 1.01 164.38 (4) *** 博論 2.00 10931.79 (9) *** A→BI 非TSSCI 0.86 233.95 (5) *** 78.40 (18) *** 10.58 (1) *** TSSCI 0.00 0.00 (0) 博論 0.52 132.28 (4) *** BI→U 非TSSCI 1.24 241.68 (3) *** 7.86 (7) 10.35 (1) *** TSSCI 0.00 0.00 (0) 博論 0.00 0.00 (0) PU→U 非TSSCI 0.28 0.00 (1) 0.00 (1) 0.75 (1) TSSCI 0.00 0.00 (0) 博論 0.00 0.00 (0) PEU→U 非TSSCI 0.33 0.00 (1) 0.00 (1) 1.08 (1) TSSCI 0.19 0.00 (1) 博論 0.31 0.07 (2) PU→SAT 非TSSCI 0.18 145.80 (4) *** 3.00 (7) 0.13 (1) TSSCI 0.00 0.00 (0) 博論 0.00 0.00 (0) BI→P 非TSSCI 0.41 0.00 (1) 0.00 (1) 1.62 (1) TSSCI 0.40 0.00 (1) 博論 0.21 6.68 (2) * PEU→SAT 非TSSCI -0.11 148.47 (3) *** 3.53 (6) 1.80 (1) TSSCI 0.59 0.00 (1) 博論 0.45 0.00 (1) SAT→BI 非TSSCI 0.39 0.00 (1) 0.00 (3) 0.25 (1) TSSCI 0.00 0.00 (0) 博論 0.00 0.00 (0) Sat→P 非TSSCI -0.22 16.26 (2) *** 7.67 (2) * 0.48 (1) 註: ***表示 p<0.005;**表示 p<0.01;*表示 p<0.05
2. 問卷類型
下表3 為各路徑在「問卷類型」之 Qw、Qb 彙整表，從下表可發現在 BI→U
的關係下，其Qb 達顯著，表示其關係會受「問卷類型」所影響，也就是這些關係
受不同「問卷類型：paper / on-line」所調節。
表3: 各路徑在「問卷類型」之 Qw、Qb 彙整表
關係 問卷類型 ES Q (df) Sig. Qw (df) Sig. Qb (df) Sig. 紙本 0.48 1762.67 (20) *** PU→BI 線上 0.00 100.04 (10) *** 102.38 (30) *** 1.18 (1) 紙本 0.57 2389.87 (13) *** PEU→BI 線上 0.30 0.05 (3) 146.43 (16) *** 0.37 (1) 紙本 -0.27 30343.93 (18) *** PEU→PU 線上 0.00 37790.45 (12) *** 1583.01 (30) *** 0.36 (1) 紙本 0.51 754.82 (10) *** PU→A 線上 0.09 311.98 (9) *** 69.84 (19) *** 0.91 (1) 紙本 0.14 1351.99 (10) *** PEU→A 線上 0.01 984.52 (9) *** 63.64 (19) *** 0.08 (1) 紙本 0.80 471.72 (9) *** A→BI 線上 0.05 9317.18 (9) *** 147.34 (18) *** 2.87 (1) 紙本 1.56 0.00 (1) BI→U 線上 0.13 365.02 (6) *** 15.69 (7) * 10.48 (1) *** 紙本 0.00 0.00 (1) PU→U 線上 0.02 0.00 (0) 0.00 (1) 0.00 (1) 紙本 0.00 0.00 (1) PEU→U 線上 0.02 0.00 (0) 0.00 (1) 0.00 (1) 紙本 0.00 0.00 (1) BI→P 線上 0.02 0.00 (0) 0.00 (1) 0.00 (1) 紙本 0.18 145.80 (4) *** PU→SAT 線上 0.02 0.00 (3) 6.70 (7) 0.13 (1) 紙本 -0.11 148.47 (3) *** PEU→SAT 線上 -0.01 0.00 (3) 7.67 (6) 0.05 (1) 紙本 0.39 0.00 (1) SAT→BI 線上 0.06 0.00 (2) 0.00 (3) 0.57 (1) 紙本 0.00 16.26 (2) *** Sat→P 線上 -0.02 0.00 (0) 1.01 (2) 0.00 (1) 註: ***表示 p<0.005;**表示 p<0.01;*表示 p<0.05 3. 受訪對象 下表4 為各路徑在「受訪對象」之 Qw、Qb 彙整表，從下表可發現在 A→BI、 BI→U 的關係下，其 Qb 達顯著，表示這些關係會受「受訪對象」所影響，也就是 這些關係受到不同「受訪對象：非學生 / 學生」所調節。 表4: 各路徑在「受訪對象」之 Qw、Qb 彙整表
關係 受訪對象 ES Q (df) Sig. Qw (df) Sig. Qb (df) Sig. 非學生 0.44 1691.84 (17) ***
PU→BI
學生 0.00 270.79 (13) *** 106.97 (30) *** 1.77 (1) PEU→BI 非學生 0.58 2432.40 (10) *** 153.19 (16) *** 0.67 (1)
學生 0.30 13.38 (6) *** 非學生 0.39 6804.87 (18) *** PEU→PU 學生 0.00 81247.46 (12) *** 1427.44 (30) *** 1.40 (1) 非學生 0.61 714.74 (9) *** PU→A 學生 0.09 414.91 (10) *** 68.37 (19) *** 2.46 (1) 非學生 0.46 1821.76 (9) *** PEU→A 學生 0.01 694.10 (10) *** 61.59 (19) *** 1.83 (1) 非學生 1.37 2247.14 (8) *** A→BI 學生 0.05 10906.12 (10) *** 201.92 (18) *** 15.83 (1) *** 非學生 1.09 178.02 (3) *** BI→U 學生 0.13 255.37 (4) *** 21.62 (7) *** 8.42 (1) *** 非學生 0.00 0.00 (1) PU→U 學生 0.02 0.00 (0) 0.00 (1) 0.00 (1) 非學生 0.00 0.00 (1) PEU→U 學生 0.02 0.00 (0) 0.00 (1) 0.00 (1) 非學生 0.00 0.00 (0) BI→P 學生 0.02 49211.73 (1) *** 0.00 (1) 0.00 (1) 非學生 0.27 163.85 (7) *** PU→SAT 學生 0.02 0.00 (0) 8.23 (7) 0.58 (1) 非學生 0.17 249.13 (6) *** PEU→SAT 學生 -0.01 0.00 (0) 15.10 (6) *** 0.29 (1) 非學生 0.47 7.39 (3) SAT→BI 學生 0.06 0.00 (0) 0.00 (3) 1.59 (1) 非學生 0.00 16.26 (2) ** Sat→P 學生 -0.02 0.00 (0) 1.05 (2) 0.00 (1) 註: ***表示 p<0.005;**表示 p<0.01;*表示 p<0.05 4. 樣本大小 下表5 為各路徑在「樣本大小」之 Qw 與 Qb，從中可發現在 PEU→PU、A→BI 的關係下，其Qb 達顯著，表示這些關係會受「樣本大小」影響，也就是會受「樣 本大小:大 / 小樣本」所調節。 表5: 各路徑在「樣本大小」之 Qw、Qb 彙整表
關係 樣本大小 ES Q (df) Sig. Qw (df) Sig. Qb (df) Sig. 大樣本 0.29 163.06 (13) *** PU→BI 小樣本 0.00 14.94 (10) 2.93 (23) 0.82 (1) 大樣本 0.43 33.85 (4) *** PEU→BI 小樣本 0.30 2457.73 (12) *** 144.92 (16) *** 0.15 (1) 大樣本 2.05 58348.47 (11) *** PEU→PU 小樣本 0.00 27148.91 (19) *** 1612.69 (30) *** 40.40 (1) *** 大樣本 0.60 367.18 (9) *** PU→A 小樣本 0.09 755.87 (10) *** 1946.81 (19) *** 2.50 (1) 大樣本 0.35 1887.02 (9) *** PEU→A 小樣本 0.01 659.03 (10) *** 58.23 (19) *** 1.09 (1) 大樣本 1.82 10475.07 (8) *** A→BI 小樣本 0.05 2604.70 (10) *** 195.21 (18) *** 30.00 (1) *** 大樣本 0.46 7.16 (3) BI→U 小樣本 0.13 91.59 (4) *** 3.40 (7) 1.08 (1) PU→U 大樣本 0.00 0.00 (0) 0.00 (1) 0.00 (1)
小樣本 0.02 0.00 (1) 大樣本 0.00 0.00 (0) PEU→U 小樣本 0.02 0.00 (1) 0.00 (1) 0.00 (1) 大樣本 0.32 3.49 (3) PU→SAT 小樣本 0.02 118.58 (4) *** 5.12 (7) 0.85 (1) 大樣本 0.22 9.51 (3) * PEU→SAT 小樣本 -0.01 175.07 (3) *** 0.14 (6) 0.50 (1) 大樣本 0.45 0.00 (1) SAT→BI 小樣本 0.06 6.99 (2) * 0.00 (3) 1.50 (1) 大樣本 0.00 0.00 (0) BI→P 小樣本 0.02 0.00 (1) 0.00 (1) 0.00 (1) 大樣本 0.00 0.00 (0) Sat→P 小樣本 -0.02 16.26 (2) *** 0.97 (2) 0.00 (1) 註: ***表示 p<0.005;**表示 p<0.01;*表示 p<0.05 5. 採用對象 採用對象中的「自願性使用」指的是主動接受科技的大眾，而「非自願性使 用」指的是非自願性使用科技的公司員工。下表6 為各路徑在「採用對象」之 Qw、 Qb 彙整表，從下表可發現在 PEU→PU、A→BI 等關係下，其 Qb 達顯著，表示這 些關係會受「採用對象」所影響，也就是這些關係受不同「採用對象: 自願性 /非 自願性」所調節。 表6: 各路徑在「採用對象」之 Qw、Qb 彙整表
關係 採用對象 ES Q (df) Sig. Qw (df) Sig. Qb (df) Sig. 自願性使用 0.37 404.75 (26) *** PU→BI 非自願性使用 0.00 1491.49 (4) *** 42.68 (30) 0.68 (1) 自願性使用 0.34 61.69 (12) *** PEU→BI 非自願性使用 0.30 2012.78 (4) *** 31.00 (16) * 0.01 (1) 自願性使用 1.54 89343.63 (26) *** PEU→PU 非自願性使用 0.00 4000.67 (4) *** 2877.14 (30) *** 12.02 (1) *** 自願性使用 0.61 1129.85 (19) *** PU→A 非自願性使用 0.09 0.00 (0) 95.42 (19) *** 1.41 (1) 自願性使用 0.34 2588.13 (19) *** PEU→A 非自願性使用 0.01 0.00 (0) 100.27 (19) *** 0.55 (1) 自願性使用 1.68 13562.10 (18) *** A→BI 非自願性使用 0.05 0.00 (0) 379.54 (18) *** 13.57 (1) *** 自願性使用 0.63 696.43 (7) *** BI→U 非自願性使用 0.13 0.00 (0) 47.33 (7) *** 1.26 (1) 自願性使用 0.00 0.00 (0) PU→U 非自願性使用 0.02 0.00 (1) 0.00 (1) 0.00 (1) 自願性使用 0.00 0.00 (0) PEU→U 非自願性使用 0.02 0.00 (1) 0.00 (1) 0.00 (1) 自願性使用 0.00 0.00 (1) BI→P 非自願性使用 0.02 0.00 (0) 0.00 (1) 0.00 (1) 自願性使用 0.29 116.70 (6) *** PU→SAT 非自願性使用 0.02 0.00 (1) 6.32 (7) 0.37 (1) 自願性使用 0.20 100.09 (5) *** PEU→SAT 非自願性使用 -0.01 0.00 (1) 5.34 (6) 0.23 (1)
自願性使用 0.47 7.39 (3) SAT→BI 非自願性使用 0.06 0.00 (0) 0.00 (3) 0.89 (1) 自願性使用 0.00 0.00 (1) Sat→P 非自願性使用 -0.02 0.00 (1) 0.00 (2) 0.00 (1) 註: ***表示 p<0.005;**表示 p<0.01;*表示 p<0.05 （二）調節效果分析結果整理 本研究以組間變異數分析(Qb)來進行調節變項「資料來源」、「問卷類型」、「受 訪對象」、「樣本大小」、「採用對象」之探討，其調節結果如下表7 所示。 表7: 各構面關係在各調節變項彙整表 調節變數 關係 資料來源 問卷類型 受訪對象 樣本大小 採用對象
PEU→PU 非TSSCI > TSSCI 博論 > 大樣本 > 小樣本 自願性使用 >非自願性使用 A→BI 博論 > TSSCI > 非TSSCI 非學生 > 學生 大樣本 > 小樣本 自願性使用 > 非自願性使用 BI→U 非TSSC > 博論 > TSSCI 紙本 > 線上 非學生 > 學生 伍、結論 TAM 的研究在過去二十幾年的發展後，已被用在各種接受新資訊的各種研究 上，不管是在理論的擴充、不同背景或是各種方法上的應用，都已累積出許多研究 成果，本研究收集國內博士論文、中文期刊共36 篇應用 TAM 的相關研究，針對 資料進行TAM 理論構面與關係之探討與擴充，最終有 40 筆資料、7 個構面與 14 個關係，進行後涉分析。 在過去TAM 研究中，研究者通常較關心有哪些變數關係已累積出一致而可靠 的結果，哪些又是目前實證研究中比較少討論或不一致的，在本研究TAM 的 14 組變數關係中，以Nfs0.05 為認定基礎(表 1)以知覺有用性(PU)→行為意圖(BI)、知 覺易用性(PEU)→行為意圖(BI)、知覺易用性(PEU)→知覺有用性(PU)、知覺有用性 (PU)→態度(A)、態度(A)→行為意圖(BI)、行為意圖(BI)→實際行為(U)，這六組是 比較穩定的，此結果和洪新原等(2005)以 TAM 相關研究之國際期刊所為研究對象 進行後涉分析有類似結果，因此建議在未來研究中可以繼續重覆驗證，而其他組關 係在未來作為研究假說時就需要比較謹慎。 本研究除了擴充TAM 理論構面外，也試圖找到會影響理論中構面關係的一些 調節因素包括「資料來源」、「問卷類型」、「受訪對象」、「樣本大小」與「採用對象」， 由表7 可發現當知覺易用性→知覺有用性在資料來源為「博士論文」、或樣本大小 為「大樣本」、或採用對象為「自願性使用」時，其關係會比較強；當態度→行為 意圖在資料來源為「博士論文」、或受訪對象為「非學生」、或樣本大小為「大樣 本」、或採用對象為「自願性使用」時，其關係會比較強；當行為意圖→實際行為 在資料來源為「非TSSCI」、或問卷來源為「紙本」、或受訪對象為「非學生」時，
其關係會比較強，這樣的結果也提供研究者在做TAM 相關研究時應該要注意的因 素。 本研究僅針對「資料來源」、「問卷類型」、「受訪對象」、「樣本大小」、「採用 對象」等6 個調節變數進行探討，但在 TAM 相關研究中，仍存在著許多重要的調 節變數，如:使用者個別差異、資訊科技難易程度等，這些都是未來可再作進一步 討論的。另外本研究僅選用國內期刊、博士論文為研究對象，可以為國內TAM 研 究累積一些研究成果，並給國內研究者更多後續研究方面之建議，但為避免檔案抽 屜(File Drawer)的取樣誤差問題，未來之研究可納入更多研討會或學者進行中的研 究。 陸、參考文獻
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