为了试图回答本书提出的第一个研究问题，即UTAUT中的行为信念（绩效期望、努力期望）、社会信念（社会影响）是如何影响用户接受移动政务服务的？本部分将回顾国际MIS的主流研究方向——IT采纳研究，在介绍常用的九个IT采纳理论模型之后，对各理论模型进行了分析和比较。本书指出UTAUT相比以往任何IT采纳模型都有较强的解释力，因此将以UTAUT作为本书的理论基础模型。
一、理性行为理论（TRA）
理性行为理论（TRA）是由Fishbein和Ajzen[1]最早开始提出的。TRA源于社会心理学领域，该理论认为行为意向是人类行为的决定性因素。TRA的理论逻辑是信念影响态度，而态度改变行为意向，行为意向决定实际行为的产生。理性行为理论持有这样的观点，即在从事或不从事某一特定行为时，个体能够做出理性和进行系统性思考。换句话说，TRA认为人类基本都是理性的，且能够系统化的去使用本身所获得的信息。据此假设，Fishbein和Ajzen（1975）认为个人的特定行为表现是由其本身的行为意愿所决定的，而此行为意愿则是由对于该行为的态度和本身的主观规范所决定的。该理论主要用于预测和解释人类的行为模式。理论结构如图2．1所示，变量说明如下：
图2．1 理性行为理论（TRA）
资料来源：Fishbein，M．，Ajzen，I．，Belief，attitude，intention and behavior：An introduction to theory and research，Addison-Wesley，Reading，MA，1975。
（1）行为意向：该变量是行为的主要前因变量，它是一个个体从事特定行为的认知过程，而行为是个体从事的可被观察的行动。这意味着行为意向是个体从事或不从事未来特定行为的有意识计划。
（2）态度：该变量能够解释人类行动，被定义为“个体对从事某项特定行为时的积极或消极评价”。它是由行为信念和结果评估决定的。因此，如果关于目标行为的过去经验是积极的，那么态度就会对行为意向产生积极影响，反之，则是消极影响。行为信念是一个行为导致特定结果的主观可能性。在TAM中，Davis认为这些行为信念是感知有用性（PU）和感知易用性（PEOU）（下面章节会具体论述）。[2]
（3）主观规范：指的是社会环境对个体行为意向的影响，对当事人来说一些重要的人对于他一些特定行为的看法。该概念类似于社会认知理论中的社会影响，指的是家人、朋友、同事、同龄群体和社会团体等。这些群体的观点会成为个体遵守的主观信念。Ajzen和Madden认为规范信念是指重要的人或团体支持或不支持个体从事行为的可能性。[3]根据TRA模型，主观规范是规范信念和服从动机的结果。
TRA可以写成数学方程式为BI＝A＋SN，这意味着信念通过态度或主观规范影响行为意向和特定行为。[4]TRA由于模型简洁预测力强而被广泛用来解释和预测人们的行为，但是TRA也有许多局限。
该理论的前提假设是个人的行为是出于本身理性的思考判断，因此，当研究所要预测的行为符合此项假设时，TRA具有较强的解释力；而当研究涉及的行为会受到机会、资源、个人能力、知识或需要他人协助等非意志因素的影响时，TRA的解释力就弱。尽管Fishbein和Ajzen认为其他任何影响行为的因素都是通过影响态度和主观规范来间接影响行为的，并将这一类因素定义为外部变量，但他们忽略了如此纷繁众多的“外部因素”与态度、主观规范的内在联系，导致了部分领域和情境下TRA的解释力大打折扣。[5]
根据相关文献对TRA的讨论，TRA的应用有所限制，具体来说理由如下：
（1）TRA的基本假设中，人们的大部分行为表现，是在自己意志控制下进行的，因此当研究的行为是属于自我意志控制的行为时，TRA的预测效果是可以信赖的，但如果研究的行为依赖诸如个人能力、有无资源、合适机会和团队合作等，而非自我意志控制的因素才能实施的行为，则TRA的预测效果和解释力将会下降。
（2）有许多外部环境因素会影响人们对行为的认知、信念而间接影响行为态度。因此在具体应用TRA时，需要综合考虑相关外部因素的影响。
二、计划行为理论（TPB）
Fishbein和Ajzen（1975）所提出的TRA中，假设个人的行为均出于本身理性的判断，但最大的缺陷是若当事人受到非理性或不可控制的因素而做出决定时，则该理论的解释力将会下降，于是Ajzen提出了计划行为理论（TPB）。[6]TPB延续了理性行为理论的观点，并针对其不足之处，加入感知行为控制（PBC）这一新的变量，从而形成了计划行为理论的概念模型，如图2．2所示。
图2．2 计划行为理论（TPB）
资料来源：Ajzen，I．，The theory of planned behavior，Organizational behavior and human decision processes，1991，50（2）：179-211。
Ajzen（1991）认为人类的行为并非完全受到个人理性的控制，有些行为是必须依赖外界才能得到资源，因此在理性行为理论模型中加入感知行为控制变量，该控制概念涵盖了个人理性控制和非理性控制的行为。因而计划行为理论中包含了三个主要影响变量，即态度、主观规范和感知行为控制，其中态度和主观规范是理性行为理论的延续，感知行为控制则是新加入的变量。[7]感知行为控制是指个人表现特定行为时所感觉到的难易程度，是将行为由理性控制扩展至非理性控制的概念，计划行为理论认为除了态度、主观规范等理性因素外，人们想表现某一特定行为时可能受到其他非理性因素的影响，如资源、机会、时间、技术和能力等。这些外在因素不一定能被个人所控制。感知行为控制也可能对实际行为有直接的影响。Ajzen认为即使个人想从事某一行为，但若没有能力、资源或机会，则个人也不可能去做。因此计划行为理论指出个人的行为意愿受到态度、主观规范、感知行为控制的影响，而感知行为控制与行为意愿又直接影响实际行为。
尽管TPB将感知行为控制加入以弥补TRA的不足，但TPB在某些方面也有其局限性。例如，Eagly和Chaiken发现一些因素也会对行为意向和实际行为（例如，习惯，道德约束）产生影响[8]，但在TPB中仍未得到解决。第二，作为TRA的补充，TPB仍坚持行为意向和实际行为之间关系的内在逻辑，这仍然需要特定情境条件才能预测实际行为。[9]换句话说，信念始终是特定情境化的，而不能够被大大简化。因此，每次都需要根据特定背景和人群修改测量题项。[10]根据Eagly和Chaiken（1993）的论述，PBC和BI之间的关系假定个体决定从事特定行为，因为他们觉得他们能够达到。另外，TPB中PBC变量的操作性问题也被提出质疑。
与TPB中增加一个变量PBC相反，Manstead和Parker指出行为的个人规范和情感评估能够解释BI相当多的方差变异。[11]这个研究发现表明，除了TPB，在解释和预测行为意向和实际行为时，仍有其他许多因素。认识到该模型的局限性，Ajzen（1991）认为除了目前发现的一些变量，还需要发现一系列其他能够解释BI的因素。
三、技术接受模型（TAM）
技术接受模型（TAM）是Davis参考了理性行为理论（TRA）发展而来，主要是用于解释和预测使用者对信息技术的采纳行为。[12]Davis（1989）认为个体对新技术的实际使用行为受到行为意愿的影响，因此希望借助技术接受模型来说明技术被用户接受与使用的主要影响因素，进而能够有效预测信息系统的用户行为，就此点而言，TAM与TRA是一致的。然而TAM与TRA不同的是，TAM认为感知有用性和感知易用性是使用者决定是否采用该信息系统的两个决定性因素（如图2．3所示），理论变量说明如下。
图2．3 技术接受模型（TAM）
资料来源：Davis，F．D．，Perceived usefulness，perceived ease of use，and user acceptance of information technology，MIS quarterly，1989，13（3）：319-340。
（1）感知有用性：是指使用者相信使用信息系统能够增加自己工作绩效的程度，也就是使用者相信某一特定信息系统会增进他工作表现的程度。有用性认知表达了系统用户对工作表现的期望，当用户觉得该系统对他的工作有所帮助时，他会对此系统抱持正面的态度。
（2）感知易用性：是指用户相信使用该信息系统是省时省力的程度，如果用户相信使用该信息系统并不会花费太多的努力，则他也会对此系统抱持正面的态度。TAM也认为易用性认知会正向影响有用性认知；换言之，如果使用者认为一个信息系统是容易使用，且是省时省力的，他也会认为这个信息系统会对他的工作效能有所提升。
（3）行为意向：是指促使个人在未来使用某一项系统的力量强度，也就是个人在主观意识下，打算采用某种技术或信息系统的可能性。TRA认为意愿是影响用户是否真正使用某一信息系统的决定性因素，任何其他可能影响信息系统使用的因素，如有用性认知、易用性认知、态度等，都是借由意愿这个中间变量来影响实际使用行为。
此外，Davis（1989）认为会有许多外部变量通过影响有用性与易用性认知，最终影响使用行为；而Davis自己也曾尝试在扩充的TAM中加入主观规范、印象、工作关联性等外部变量，透过这些外部变量对有用性认知的影响，探讨其最终对使用行为的影响。[13]
TAM是专门用于解释和预测个人对计算机技术的使用行为，从出现那刻到后来发展演变证明了TAM是一个简洁而又解释力很强的模型，并被广泛应用于组织环境、计算机技术和各类用户群体。[14]例如，电子邮件，语音邮件等技术工具[15]、个人电脑使用[16]、DBMS[17]、电子表格[18]等。
尽管在信息系统研究领域TAM的强大应用和解释能力并被广泛引用，但其仍有局限性。最经常提到的是使用的自我测量。[19]这可能会导致主观的共同方法偏差，或者扭曲或者夸大自变量和因变量之间的随机关系。[20] TAM的第二个局限是始终未能用使用行为的真实数据加以测试，仅仅是使用信念、态度和意向等变量进行线性回归，以此揭示使用意向和实际行为之间的关系。[21][22]第三个局限是其解释力，尽管模型能够解释40%的行为意向变异量，但还有60%未能得以合理解释。
四、创新扩散理论（IDT）
创新扩散理论（IDT）是Rogers在1962年时提出的。他认为创新是一个观念、做法或事物且采用的个人或团体认为它是新的，就是创新。而扩散是个过程，即在一段时间内，社会体系中的成员借由特殊渠道来进行沟通。也就是说创新扩散主要由创新、时间、沟通渠道和社会体系四个要素构成的。[23]
Rogers在1962年提出创新扩散理论后，在1971年提出更完整的创新决策过程模式，之后他对该模式进行了修正，分别在1983年和2003年都提到创新扩散理论，并将创新扩散过程定义为一个新构想，从创新或创造的来源，散播到最终使用者的过程，并将此过程分为五个阶段：
（1）知识产生阶段：消费者知道创新事物的存在，并对其有一些认识和了解。认知包括了三个层次，由低到高依次为：对创新存在的认知；对如何正确使用创新的认知；对创新背后工作原理的认知。同时先前状况和决策单位特质会影响认知阶段。先前状况强调的是潜在使用者以往采纳创新的经验、现在面临的问题和对解决方案的需求、对采用创新的态度，以及社会对其采用创新的看法。决策单位特质则是由一些社会经济特征、人格变量和沟通行为习惯去分析潜在使用者。
（2）说服产生阶段：个人或其他决策单位对创新形成喜欢或不喜欢的态度。创新特性和传播渠道会影响说服阶段。
（3）决策阶段：个人或其他决策单位对创新做出采用或拒绝的活动。决策的结果可能采用或拒绝该创新。虽然Rogers认为采用之后可能会继续采用或不采用，而拒绝后也可能继续决绝或较晚采用，但Rogers对于后续的议题则较少探讨。
（4）实现阶段：个人或其他决策单位把创新的结果具体付诸实施。在实施的以前阶段都是只是心理层次的活动，但是实施包含了真正的行为改变。
（5）确认阶段：当个人对先前的创新决策寻求进一步的证实，如果出现与先前冲突的情况，可能会更改之前的决策。消费者如果接触到对于该创新事物的负面信息，可能会转变其态度，因此在确认阶段提供支援性的信息给已经采用的个体或决策单位是相当重要的。
Rogers根据采用者接受创新事物的时间点将其分为五类，其中创新采用者在所有接受创新性产品的消费者中占前2．5%，而早期采用者则是占其后的13．5%，早期大众者占34%，晚期大众者占34%，落后者占16%。其中创新采用者被认为是比较具有冒险精神，后跟进者以及落后群体一般被认为是比较保守传统的消费者。
Rogers[24]认为个人或决策单位决定采用某项创新技术并不只是一时的行为，而是经过一系列活动和决策的模式，影响这一系列活动和决策的模式的五个创新特质是：
（1）相对优势，即某项创新相对于它所替代的原有事物具有的优点[25]，某项创新可被社会系统内成员感知的相对优势与该创新的采纳率成正比。例如感觉到新产品提供较佳的形象、便利或是满足等。当消费者感觉新产品的相对优势越高时，采用创新的可能性越高。该变量反映了使用创新产品的效率和便利程度，和TAM中的感知有用性概念意思接近。
（2）兼容性，即创新与现有的各种价值观、以往的各种实践经验以及潜在采纳者的需求相一致的程度[26]，社会系统成员所感知到的某个创新的相容程度与该创新的采纳率成正比。所以消费者所感受到的新产品兼容性越高，则该新产品被采纳的可能性也就越高。
（3）复杂性，即创新在多大程度上被采纳者认为是难以理解和难以使用与操作的[27]，创新被感知的复杂性与它的采纳率成反比，所以当消费者感觉到新产品使用的困难程度越高时，他们采用新产品的可能性越低。
（4）可试用性，即在一定的条件下，是否可以通过试用来测试创新的
model of utilization，MIS quarterly，1991，15（1）：125-143．效果，创新的可试用性与创新的采纳率成正比。创新可以在有限的基础上被试验的程度，创新可以设计具有高度的可实验性以降低对新事物的不了解、不确定性，可以加快采用的速度。
（5）可观察性，即在多大程度上创新的结果是显而易见的[28]，创新的可观察性与创新的采纳率成正比。创新本身或创新被采用后的结果，可被其他人观察到的程度。创新的导入如果容易被别人观察到，可以通过别人的转述、使用和推广来评价新事物，被采用的速度也将会加快。
Moore和Benbasat（1991）以Rogers创新扩散理论为基础，另外设计量表针对创新特性作了进一步的深入研究，提出了八个创新特性。其中的相对优势、兼容性、可试用性、易于使用和Rogers（1983）所提出的相对优势、可试用性、兼容性和复杂性是一致的。在可观察性方面，则进一步分为结果展示和可视性，另加入形象性和自愿性。以下就Moore和Benbasat（1991）新增的创新特性做个别说明：
（1）结果展示：采用创新产品所产生的结果是明确的。
（2）可视性：采用创新产品的前后差异结果是显而易见的。
（3）形象性：创新产品的采用可以增强个人形象或社会地位的程度。
（4）自愿性：创新产品的采用是出于自愿的行为或是受到指示。
此外，Moore和Benbasat（1991）在其研究中也特别指出，相对优势和易于使用与Davis（1989）所提出的技术接受模型中感知有用性和感知易用性是相似的。
五、社会认知理论（SCT）
20世纪70年代，美国心理学家Bandura结合行为主义和社会学习理论提出了社会认知理论。该理论被广泛应用于医疗、决策管理、教育和信息系统等学科。[29]社会认知理论以环境（E）、个人（P）及其行为（B）的三个概念的交互作用来说明个人的行为（图2．4）。个人通过自己的行为创造出环境条件，而环境条件又以交互作用的方式影响人的行为，因此人对于环境因素并非仅仅是被动的反应者，在某些情况下，人是环境事件发展的创造者。社会认知理论中的环境因素指社会规范、准则和同级鼓励；而个人变量则包含了个人的感觉、动力、特质、动机、意识判断和有意向的行动。个人行为受到不同情境影响而产生个人、行为、环境三方面的相互关连。在该互动模式中两两变量间所产生的影响力并非完全对等或固定，互动强度依赖不同活动、不同个人以及不同环境而有所差异，甚至在单一变量内也会发生交互作用，例如行为变量中，不同行为间可能会产生正向或负向的共变性。[30]
图2．4 社会认知理论（SCT）
资料来源：Bandura，A．，Self-efficacy：Toward a Unifying Theory of Behavioral Change，Psychological Review，1977，84（2）：191-215。
过去各种行为理论对于人类行动如何通过直接经验而学习和改变已有相当深的探讨，但是受限于早期机械主义的限制和阻碍而无法将个人心理与环境等因素纳入考量。社会认知理论摒除了行为是受到内在驱动的说法，因为内在驱动无法解释一个特定行为何以在不同的情境、个人和时间里会有频率和强度方面的差异。社会认知理论将学习视为一种经过认知处理的知识获取，关键在于个人替代、符号和自我调节能力所扮演的重要角色，在环境、个人因素的交互影响下产生各种复杂的学习行为。
在社会认知理论中，个人的自我效能是非常重要的概念之一。自我效能的定义是指个人达成其特定工作的自我能力的判断。在自我效能的测量中，主要包含大小、强度和概化能力。自我效能的大小是指个人相信他能执行不同工作困难的程度，而自我效能的强度是指个人评判他在从事某一特定工作时坚信的程度。因此，通过对自我效能大小和强度的测量，就可得知个人自信心的程度有多强。最后，概化能力是指个人的自我效能适用于不同状况下的强度。
有关自我效能概念框架的形成，主要源自本杜拉对自我效能的探讨。Gist（1987）[31]、Gist和Mitchell（1992）回顾自我效能的相关文献，整理出一个概念模型。[32]随后，Marakas通过文献整理的方式提出一个电脑自我效能的概念性架构，该架构包括多个影响电脑自我效能的前因（如过去的绩效）、电脑自我效能、电脑绩效和中介因素（如目标认同度）和调节因素（如性别、时间等）。[33]在自我效能前因方面，Bandura（1977）认为个人过去的绩效是影响自我效能最重要的前因。当一个人在某个领域中拥有成功的经验，对于其自我效能的提升是有相当多的助益；反之，如果个人得到的是失败的经验，就有可能减低其自我效能。过去的绩效和自我效能的正向关系已在决策管理和信息系统使用的研究中得到实证支持[34]。
六、动机模型（MM）
动机模型（MM）源于心理学，主要用于解释人的行为。Drucker认为，动机不仅是静态的心理过程，也是动态的建构过程。因此，动机是指个人在受到个体内外部环境因素的刺激后导致实际行为发生前的一种心理过程，等到心理过程积累到一定程度，则个体会有实际行为的发生。如果刺激来源于个人或工作本身，如个人兴趣、冒险倾向或工作具有挑战性等，称为内部动机；反之，若刺激主要来源于个人或工作之外，如金钱、职位或权力等，则称为外部动机。
许多研究者使用动机模型来理解技术接受。Venkatesh区分了不同的培训方法，目的是分析它们对内部动机的影响。[35]作者认为提升培训使用技术设备的易用性是很重要的，因为能够提升技术接受和使用。作者得出结论，使用电脑的意向受到用户对使用电脑的有用性感知影响。因此，系统的易用性可能会对有用性和接受意向产生影响。[36]在同样使用TRA来解释人类行为，动机也被用来解释人们的行为。在技术采纳的主流研究中，有充分的实证支持内部动机和外部动机是个体使用技术的主要决定因素。
七、PC利用模型（PCUM）
Triandis基于心理学的态度和人际行为，提出PC利用模型（MPCU），主要用于预测个人对于信息技术的接受和使用程度。[37]与Ajzen和Fishbein的TRA一样，Triandis认为行为是态度、主观规范和行为的期望后果的结果。
Thompson等人将此模型用于预测新技术应用的使用行为。模型主要包括六个主要变量：工作适配、复杂性、社会因素和促成条件。[38]工作适配是指个人认为运用技术在某种程度上可以提高工作的绩效；复杂性是指个人认为更新后的技术难于理解和应用；社会因素是指在特定的社会条件下，个体内化群体的主观文化并形成特定的社会认同程度；促成条件是指使用者认为某些情景是促成IT使用的客观因素。
八、整合型技术接受模型（UTAUT）
Davis认为，技术接受模型（TAM）对于技术接受行为来说，主要目的是提供一个基础理论，以解释外部变量对行为意愿的影响；而近些年来，随着相关研究的展开，加入到TAM中的变量也越来越多。[39]为了试图解释TAM不能够解释的60%变异量，Ventakesh和Davis提出了TAM2。TAM2模型的构建是富有吸引力的，但是仍然没有克服TAM的局限性，因此需要该领域的进一步探索发现。[40]于是Venkatesh等人便对这些年来的研究进行了系统的整理，在整理的过程中也发现有许多学者使用过的变量各有特色，对各不同的领域也都有解释力，于是他对这些变量进行了一次整合，提出了整合性技术接受模型（UTAUT），如图2．5所示。[41]
图2．5 整合型技术接受模型（UTAUT）
资料来源：Venkatesh，V．，Morris，M．G．，Davis，G．B．et al．，User acceptance of information technology：toward a unified view，MIS Quarterly，2003，27（3）：425-478。
在这个理论模型中，Venkatesh（2003）把以前学者所提出的理论框架整合成四个主要方面，分别是绩效期望（Performance Expectancy，PE）、努力期望（Effort Expectancy，EE）、社会影响（Social Influence，SI）和便利条件（Facilitating Conditions，FC），另外还加入四个调节变量：性别（Gender）、年龄（Age）、经验（Experience）和自愿（Voluntariness of Use）。研究结果证实该理论模型的解释力度高达70%，比以往任何理论模型的解释力都要强。表2．1显示了UTAUT各变量的定义和包含的其他变量。以下对该理论模型中的变量做详细的说明：
表2．1 UTAUT变量定义
资料来源：Venkatesh，V．，Morris，M．G．，Davis，G．B．et al．，User acceptance of information technology：toward a unified view，MIS Quarterly，2003，27（3）：425-478。
1．绩效期望（Performance Expectancy）
绩效期望指的是使用者使用信息系统对其工作绩效有所助益的程度。其中包含了五个变量：感知有用性（Perceived Usefulness）、外在动机（Extrinsic Motivation）、工作相关性（Job-Fit）、相对优势（Relative Advantage）、成果期望（Outcome Expectations）。由过去的研究可知，追求绩效的男性和年轻群体比其他人更重视期望绩效的获得。
2．努力期望（Effort Expectancy）
努力期望指的是使用者认为使用系统的容易程度。[42]在这个变量中包含了感知易用性（Perceived Ease of Use）、系统复杂性（Complexity）、操作简单性（Ease of Use），通常指的是该系统是否容易让他人熟悉使用，进而影响到接受度，在具体的研究中，通常这些变量会受到年龄和性别的影响，一般来说女性或年龄较大者影响较为显著，但该情况会随着经验的累积而改变。
3．社会影响（Social Influence）
社会影响指的是使用者感觉到他人认为他是否应该使用该系统（Venkatesh et al．，2003）。包含了主观规范（Subjective Norm）、社会因素（Social Factors）和公众形象（Image），Venkatesh（2003）等学者认为社会影响与使用意愿之间的关系会受到性别、年龄、经验和自愿使用等因素的影响，但会随着经验的增加而减少其影响。
4．便利条件（Facilitating Conditions）
便利条件指的是个人所感受到组织在相关技术、设备方面对系统使用的支持程度，其中所包含的变量有感知行为控制（Perceived Behavior Control）、便利条件（Facilitating Conditions）和兼容性（Compatibility），Venkatesh（2003）等人认为影响该变量的因素主要是使用者的年龄和经验。
调节变量主要包含了性别、年龄、经验和自愿等四个变量；在过去的研究中可以发现，有许多研究指出这些变量对结果的影响，而在UTAUT中，更进一步发现当这些控制变量有了复合作用（complex interaction）后，影响会更为显著。UTAUT模型调节变量影响结果详细情况见表2．2所示。
表2．2 UTAUT模型调节变量影响结果
资料来源：Venkatesh，V．，Morris，M．G．，Davis，G．B．et al．，User acceptance of information technology：toward a unified view，MISQuarterly，2003，27（3）：425-478。
尽管使用UTAUT模型去分析用户IT采纳行为的研究不多，但这并不意味着该模型与其他理论模型相比较差。相反，在最近的跨组织和跨文化的研究中，该模型得到了充分重视和应用。例如Koivimaki等使用UTAUT模型研究芬兰北部移动服务用户采纳行为；[43]Eckhardt等分析了德国公司组织内工作群体（上级和同事）的社会影响；[44]Curtis等研究了美国非盈利组织的社交媒体采纳；[45]Verhoeven等研究了比利时大学的电脑使用行为。这些研究结果显示，该模型对使用意向的解释能力可以达到60%。[46]除了应用于不同类型环境，UTAUT模型还被许多研究者加以扩展和修正。例如，Wang等基于UTAUT模型，另外加入感知娱乐性和学习自我管理，分析台湾人使用移动学习的行为，结果显示新加入的两个变量对行为意向和使用行为都产生显著影响。[47]在另外一个研究中，Wang和Wang等将UTAUT模型中加入感知娱乐性、感知价值和计算机自我效能，并且删除了使用行为变量。研究发现感知价值和自我效能对采纳意向有显著影响，而感知娱乐性却对行为意向无显著影响。[48]朱红灿等基于UTAUT及其扩展模型提出，心理行为概念中的公众的渠道选择偏好、国情及公众政府信息获取的现状、特点等因素也应被包含在公众获取政府信息网络渠道使用意愿模型之中。[49]
UTAUT是一个功能强大的模型，因为模型简洁和强大的解释力，但也遭到了一些批评。例如，模型过于简洁而忽视了很多其他重要的变量因素。Bagozzi认为模型的强大解释力（R 2）只有包含这些调节变量（年龄，性别，使用经验和自愿性）时才成立，因此它与TAM和TAM2相比未必简洁。[50]另外，有人批评模型中的变量测量的模糊性。例如，便利条件的测量综合了感知行为控制、便利条件和兼容性等变量，因此用这些变量的哪些题项测量就会使人觉得很困惑。
九、期望确认理论（ECT）
探讨系统的持续使用，必须针对随着时间而增加对系统使用经验加以探讨，影响系统的持续使用或物品的再次购买，使用者的满意度是最为关键的因素。探讨使用者（消费者）对系统的持续使用或重复购买比较常见的理论是期望确认理论。[51]满意度的概念源于社会心理学，是一种社会的经验现象（Oliver，1993），用于评估活动者对经验的感知绩效。根据期望确认理论，满意度由实际感知绩效与期望绩效的差决定（Oliver，1980，1993）。而期望确认理论有关顾客满意度和再次购买或持续接受服务等相关的实证研究，许多学者的研究都证实了这一结论[52]。
Oliver（1980）提出的期望确认理论成为一般消费者满意度的基础理论框架，具体见图2．6所示。该理论表达的是消费者以购前（使用前）预期与事后实际感知绩效的比较结果，判断是否满意。ECT主要理论框架和因果关系如图2．6。该理论框架说明了消费者再购买意愿过程Oliver（1980），消费者根据对某项特别的产品或先前购买产品时所得到的服务的表现、绩效进行预期（t1），该预期也可能会影响消费者对产品的态度和购买倾向。购买后，消费者会根据实际使用的使用情况，对产品的绩效（t2）产生新的感知。当产品绩效超过预期时，则产生正面不确认；当产品绩效等于预期时，则产生确认；产品绩效低于预期时，产生负面不确认。
图2．6 期望确认理论
资料来源：Oliver，R．L．，A Cognitive Model of the Antecedents and Consequences of Satisfaction Decisions，Journal of Marketing Research，1980，17（4）：460-469。
接着，消费者购买前的预期和购买的不确认程度二者将影响消费者的满意程度。最后，消费者的满意程度会重新改变对产品的态度和购买该产品的倾向，会深深影响消费者的再购买行为，即满意度越高，再购意愿会也会越高，反之则再购意愿越低（Anderson and Sullivan，1993；Oliver，1980；Oliver，1993）。
十、理论模型比较
以上回顾的IT采纳理论模型都是比较常见和应用最为广泛的。各理论模型都有自己的特殊之处，为了对主要的9个理论模型进行比较和分析，本书将这些理论模型总结并比较如表2．3。分别从该理论模型的主要应用分析单位、产生的学科背景、关键变量、理论建构者，并且将最初的理论引入到IT采纳研究加以拓展论述。各理论模型的比较具体如表2．3所示。
表2.3 TI采纳主要理论模型比较
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