2 科研用户的数字资源利用影响因素分析
1989年，Davis研究用户接受信息系统的因素，提出了技术接受模型（Technolo-gy Acceptance Model,TAM），最初目的是解释计算机应用技术被广泛接纳的决定性因素。技术接受模型认为在组织中影响个体是否接受信息技术的因素是感知技术的有用性和易用性，这两个因素决定个体的行为意向。感知有用性是指个体主观认为使用某一技术或系统对其工作绩效的提高程度；感知易用性是指个体主观感受到的使用某一技术或系统的难易程度[11]。这一假设也在过往的实证研究中被证明是成立的[12]。感知易用性对感知有用性也会产生影响，一般情况下感知易用性越高，感知有用性也越高。
随后，Davis,Bagozzi,Warshaw等[13]学者以及Venkatesh,Morris等[14]学者将技术接受模型设定如图1所示。
图1 技术接受模型
Venkatesh和Davis（2000）[15]在TAM的基础上加入社会影响和认知帮助过程相关因素来帮助解释感知有用性和行为意向，扩展后的模型被称为TAM2，如图2所示。其中，社会影响相关因素主要包括主观规范、自愿性、形象等，认知帮助过程相关因素主要包括工作相关性、结果质量、结果明确性、感知易用性等。
图2 技术接受扩展模型
此后，学者进一步提出了技术接受统一理论模型（The Unified Theory of Acceptance and Use of Technology,UTAUT）等扩展模型。TAM及相关扩展模型在众多领域得到运用，证实了TAM及相关扩展模型的有效性。
Goodhue和Thompson于1995年提出任务技术适配理论（Task-Technology Fit Theory,TTF），核心思想是信息系统的使用及其效果很大程度上取决于任务、技术和系统功能的匹配程度，Klopping和Mckinney利用TAM与TTF的整合模型研究B2C电子商务中消费者的购买行为[16]，发现TTF对感知有用性、感知易用性和行为意向具有显著影响。
在前期文献调研和相关研究的基础上，本文提出了科研用户数字资源利用影响因素的初始理论模式。其中，将用户利用行为影响因素大致可以分为任务因素（感知有用性）、技术因素（感知易用性）、环境因素（主观规范）和个体因素（个人经验、人口统计学变量）四大类，并通过任务技术适配度、行为意愿等中间变量影响实际行为。结合这些要素，提出了科研用户数字科技资源利用影响因素模式框架，如图3所示。
图3 科研用户数字科技资源利用影响模式
3 实证研究设计
3.1 研究设计方案
（1）问卷设计
根据前文构建的科研用户数字科技资源利用理论模式，确定了感知有用性、感知易用性、主观规范、个人经验，以及性别、年龄、职称等人口统计学变量、任务技术适配度、行为意向、实际行为、效果满意度等变量，在问卷中设计相应的测量指标。问卷除了对上述重要变量的测量指标进行调查，还从人口统计学变量、数字科技资源利用动机、利用数字资源的影响因素及行为意向、个人创新意识、数字科技信息资源利用行为、数字科技资源利用障碍、数字科技资源利用效果与满足情况等方面展开调查，以便更全面更完整地了解情况、获取数据。问卷中主要变量的测量指标如表1所示。
表1 问卷主要变量的测量指标
为避免调查问卷存在语义或理解上的问题，使被调查者误解题目表达的意思而误答问卷，影响问卷的效度，在正式进行大规模问卷调查之前，先选择30个被调查者进行了问卷预调查，根据被调查者反馈的信息和预调查数据的分析，对问卷初稿进行了修改和调整，最终确定正式的调查问卷。
（2）数据收集
受时间和精力的限制，问卷调查选取了清华、北大等高校和中科院、中信所、农业、医学、理工等科研机构的研究人员，通过电子邮件和短信、电话等方式联系相关机构的科研人员，主要采用网络调查的方式进行，配以少量纸质版问卷调查。
调查问卷从2014年1月10日起开始发放，截止2014年3月10日，在问卷星上回收网络问卷407份，电子邮件回收Microsoft Word版问卷74份，纸质问卷50份，共计531份。网络问卷由于在问卷星上直接发布，无法计算回收率，邮件和纸质版问卷的回收率为100%。其中，无效问卷84份。去掉上述废问卷后，剩余有效问卷共514份，回收问卷有效率为96.8%。
通过采用Cronbach’sα系数进行了信度检验，表明问卷中变量的测量具有良好的内部一致性。为确保问卷的构造效度，使用SPSS 19.0软件对问卷收集的数据进行了探索性因子分析。分析结果表明，使用的问卷具有较好的信度和效度。