數(shù)字圖書館信息質(zhì)量、系統(tǒng)質(zhì)量與服務(wù)質(zhì)量整合研究

孟猛+朱慶華

〔摘 要〕 [目的]為提高數(shù)字圖書館的信息質(zhì)量、系統(tǒng)質(zhì)量及服務(wù)質(zhì)量，增加用戶感知效果，增強(qiáng)用戶黏性。[方法]本文以理性行為理論、技術(shù)接受模型、技術(shù)接受與利用整合理論為基礎(chǔ)，通過引入信息系統(tǒng)成功模型的信息質(zhì)量、系統(tǒng)質(zhì)量、服務(wù)質(zhì)量三個(gè)變量，結(jié)合已有研究成果，構(gòu)建數(shù)字圖書館信息質(zhì)量、系統(tǒng)質(zhì)量及服務(wù)質(zhì)量整合模型。運(yùn)用探索性因子分析、驗(yàn)證性因子分析、結(jié)構(gòu)方程模型對(duì)數(shù)字圖書館的用戶行為意愿進(jìn)行實(shí)證研究，并利用R語言編寫程序，計(jì)算該模型的統(tǒng)計(jì)力。[結(jié)果與建議]結(jié)果顯示，信息質(zhì)量對(duì)感知有用正向影響顯著、系統(tǒng)質(zhì)量對(duì)信息質(zhì)量以及服務(wù)質(zhì)量和感知有用正向影響顯著、服務(wù)質(zhì)量對(duì)感知易用正向影響顯著等。該模型統(tǒng)計(jì)力非常高，表明對(duì)本文的分析結(jié)果有足夠的信心。根據(jù)對(duì)研究結(jié)果的討論，提出了如何提高數(shù)字圖書館的信息質(zhì)量、系統(tǒng)質(zhì)量及服務(wù)質(zhì)量的建議。[意義與局限]最后對(duì)本文的研究意義和局限性進(jìn)行了探討。

〔關(guān)鍵詞〕數(shù)字圖書館；信息質(zhì)量；系統(tǒng)質(zhì)量；服務(wù)質(zhì)量；結(jié)構(gòu)方程模型；R語言

DOI：10.3969/j.issn.1008-0821.2017.08.001

〔中圖分類號(hào)〕G250.76 〔文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼〕A 〔文章編號(hào)〕1008-0821（2017）08-0003-09

〔Abstract〕[Objective] In order to improve the information quality，system quality and service quality of Digital Library increase the users Perception effect and enhance the users stickiness. [Methods] The article was based on Theory of Reasoned Action，Technology Acceptance Model and the Unified Theory of Acceptance and Use of Technology，by introducing three variables of the Information System Success Model： Information Quality，System Quality and Service Quality，and combined with existing research results and constructed the integration model of information quality，system quality and service quality of Digital Library. And the Exploratory Factor Analysis，Confirmatory Factor Analysis and Structural Equation Model were used for empirical research on user behavior intention of Digital library，and the Statistical power of the integration model was calculated by compiling R language program. [Results/Proposals] The results showed that information quality has a significant impact on perceived usefulness，system quality has a significant impact on information quality，service quality and perceived usefulness，and service quality has a significant impact on perceived ease of use. The statistical power of the model was very high，which showed that the results of the article have enough confidence. According to discuss the results of the study，the article put forward some proposals on how to improve the information quality，system quality and service quality of the Digital Library.

[Implications/ Limitations] Finally，the implications and limitations of the study were discussed.

〔Key words〕digital Library；information quality；system quality；service quality；structural equation modeling；R language

數(shù)字圖書館是一個(gè)以數(shù)字資源建設(shè)為基礎(chǔ)、以用戶需求為中心、以各種信息技術(shù)為手段的綜合信息資源服務(wù)系統(tǒng)平臺(tái)，其在用戶信息檢索、挖掘、利用等過程中扮演著重要角色。近年來，隨著人類由IT時(shí)代進(jìn)入DT時(shí)代后，信息數(shù)量急劇增長(zhǎng)，用戶對(duì)信息需求有了更高要求，使得數(shù)字圖書館由“以資源建設(shè)為中心”向“以用戶服務(wù)為中心”轉(zhuǎn)變，提高用戶滿意度，增加用戶感知效果，增強(qiáng)用戶黏性。從近幾年來國內(nèi)外學(xué)者的研究成果看，主要集中在三個(gè)方面。第一，用戶滿意度方面，胡昌平等[1]認(rèn)為用戶滿意度是數(shù)字圖書館服務(wù)質(zhì)量的重要衡量指標(biāo)，并運(yùn)用結(jié)構(gòu)方程模型對(duì)高校數(shù)字圖書館用戶滿意度影響因素及這些因素之間的關(guān)系進(jìn)行研究。研究發(fā)現(xiàn)，信息供給、信息檢索及個(gè)性化服務(wù)質(zhì)量直接影響用戶滿意度；Masrek和Gaskin [2]為了檢驗(yàn)用戶滿意度的決定因素，通過結(jié)構(gòu)方程模型對(duì)一種基于重新指定的信息系統(tǒng)成功模型進(jìn)行分析測(cè)試。結(jié)果表明，信息質(zhì)量、系統(tǒng)質(zhì)量、服務(wù)質(zhì)量、感知有用性、感知易用性和認(rèn)知吸收是數(shù)字圖書館用戶滿意度非常重要的預(yù)測(cè)因素；Lee， Seung Ah和Kim， Heesop [3]以及Lee和Baek [4]也開展了相關(guān)研究。第二，用戶行為方面，劉錦宏等[5]以用戶行為關(guān)系理論和科技接受模型為基礎(chǔ)，構(gòu)建移動(dòng)數(shù)字圖書館用戶行為模型并開展實(shí)證調(diào)查研究。并根據(jù)研究結(jié)論，提出如何提高數(shù)字圖書館的普及率，吸引更多用戶使用移動(dòng)數(shù)字圖書館的建議；易紅[6]、張聰[7]及DeLone和McLean [8]也都開展了相關(guān)研究。第三，人機(jī)交互方面，李月琳等[9]探討用戶與數(shù)字圖書館不同維度交互及對(duì)交互績(jī)效的影響。結(jié)果顯示，技術(shù)維度的“界面易用性”、“導(dǎo)航清晰性”和“欄目信息組織合理性”，信息維度的“所獲信息充分性”及任務(wù)維度的“獲得任務(wù)所需信息的信心”對(duì)數(shù)字圖書館的交互績(jī)效有顯著影響；劉國曉等[10]從人機(jī)交互的角度探討影響用戶技術(shù)接受的三個(gè)方面：用戶、系統(tǒng)、服務(wù)，并通過因子分析對(duì)這三個(gè)方面進(jìn)行公因子提取，得到修正后的用戶技術(shù)接受影響因素。

國內(nèi)外學(xué)者在數(shù)字圖書館用戶滿意度、用戶行為及人機(jī)交互方面已有一定的研究，對(duì)數(shù)字圖書館提高用戶滿意度、增加用戶感知效果、增強(qiáng)用戶黏性，提供有益參考。但還未發(fā)現(xiàn)整合數(shù)字圖書館信息質(zhì)量、系統(tǒng)質(zhì)量及服務(wù)質(zhì)量，研究在信息檢索過程中用戶對(duì)數(shù)字圖書館的感知效果及使用態(tài)度和意向。鑒于此，本文以理性行為理論（TRA）[11]、技術(shù)接受模型（TAM）[12]、技術(shù)接受與利用整合理論（UTAUT）[13]為基礎(chǔ)，通過引入DeLone和McLean [8]的信息系統(tǒng)成功模型的信息質(zhì)量、系統(tǒng)質(zhì)量、服務(wù)質(zhì)量三個(gè)變量，結(jié)合Wixom和Todd [14]以及Xu等[15]的研究成果，構(gòu)建數(shù)字圖書館信息質(zhì)量、系統(tǒng)質(zhì)量及服務(wù)質(zhì)量整合模型。運(yùn)用探索性因子分析、驗(yàn)證性因子分析、結(jié)構(gòu)方程模型（Structural Equation Modeling，SEM）對(duì)數(shù)字圖書館用戶的感知效果及使用態(tài)度和意向進(jìn)行實(shí)證研究。以期對(duì)提高數(shù)字圖書館的信息質(zhì)量、系統(tǒng)質(zhì)量及服務(wù)質(zhì)量，增加用戶感知效果，增強(qiáng)用戶黏性具有一定的實(shí)踐指導(dǎo)意義。

1 概念模型與研究假設(shè)

1.1 概念模型

技術(shù)接受模型（TAM）將社會(huì)心理學(xué)中的理性行為理論（TRA）運(yùn)用到管理信息系統(tǒng)（MIS），通過感知有用、感知易用、使用態(tài)度、使用意向以及外部變量等因素，解釋和預(yù)測(cè)人們對(duì)信息技術(shù)的接受程度[16-17]。數(shù)字圖書館作為提供信息資源的平臺(tái)，用戶在信息檢索過程中的感知效果直接影響后續(xù)的使用態(tài)度和意向。基于此，本文通過對(duì)理性行為理論（TRA）[11]、技術(shù)接受模型（TAM）[12]、技術(shù)接受與利用整合理論（UTAUT）[13]以及DeLone和McLean [8]的信息系統(tǒng)成功模型的研究，參照Wixom和Todd [14]及Xu等[15]的研究成果，綜合考慮數(shù)字圖書館管理信息系統(tǒng)特性，提出基于TAM的數(shù)字圖書館信息質(zhì)量、系統(tǒng)質(zhì)量及服務(wù)質(zhì)量整合模型，如圖1所示。在該模型中，信息質(zhì)量[18]是指用戶對(duì)數(shù)字圖書館所提供信息支持信息需求的感知，通常與信息質(zhì)量有關(guān)的屬性是準(zhǔn)確性、及時(shí)性、精確性、完整性、相關(guān)性等；系統(tǒng)質(zhì)量[18]是指用戶對(duì)數(shù)字圖書館在檢索和傳遞信息中的性能感知，測(cè)量系統(tǒng)質(zhì)量的屬性一般是可用性、可靠性、有效性、效率等[19]；LibQUAL[20]基于SERVQUAL[21][22]的概念模型，將服務(wù)質(zhì)量定義為“用戶感知和期望之間的差異”，與服務(wù)質(zhì)量有關(guān)的主要屬性是可訪問性、可靠性、集成性、響應(yīng)性等[18-19]。關(guān)于數(shù)字圖書館信息質(zhì)量、系統(tǒng)質(zhì)量及服務(wù)質(zhì)量三者的關(guān)系，本文將提出假設(shè)并進(jìn)行實(shí)證研究。

1.2 研究假設(shè)

1）信息質(zhì)量。信息質(zhì)量是指用戶對(duì)數(shù)字圖書館所提供信息支持信息需求的感知。如果數(shù)字圖書館能提供及時(shí)、完整、準(zhǔn)確的信息服務(wù)，提高信息檢索的查全率和查準(zhǔn)率等，那么用戶在使用數(shù)字圖書館時(shí)，感知有用性將會(huì)增加。同時(shí)，用戶在評(píng)價(jià)服務(wù)質(zhì)量時(shí)，不僅考慮與服務(wù)有關(guān)的因素，還考慮對(duì)信息質(zhì)量的感知。由此，提出如下假設(shè)：

H1a：信息質(zhì)量正向影響用戶對(duì)數(shù)字圖書館的感知有用性。

H1b：用戶對(duì)信息質(zhì)量的感知正向影響用戶對(duì)服務(wù)質(zhì)量的感知。

2）系統(tǒng)質(zhì)量。Xu等[15]認(rèn)為當(dāng)用戶被要求評(píng)估信息質(zhì)量或服務(wù)質(zhì)量時(shí)，他們會(huì)自然而然地考慮系統(tǒng)質(zhì)量，也就是說當(dāng)用戶評(píng)價(jià)信息質(zhì)量或服務(wù)質(zhì)量時(shí)，他們不僅評(píng)估與信息質(zhì)量或服務(wù)質(zhì)量有關(guān)的因素，而且也會(huì)評(píng)估和描繪他們對(duì)系統(tǒng)質(zhì)量的感知。系統(tǒng)質(zhì)量是指用戶對(duì)數(shù)字圖書館在檢索和傳遞信息中的性能感知。如果數(shù)字圖書館運(yùn)行可靠、性能穩(wěn)定、容易訪問，靈活適應(yīng)用戶各種信息需求，及時(shí)回應(yīng)用戶信息檢索請(qǐng)求，那么用戶在使用數(shù)字圖書館時(shí)，感知有用性和感知易用性將會(huì)增加。由此，提出如下假設(shè)：

H2a：用戶對(duì)系統(tǒng)質(zhì)量的感知正向影響用戶對(duì)信息質(zhì)量的感知。

H2b：用戶對(duì)系統(tǒng)質(zhì)量的感知正向影響用戶對(duì)服務(wù)質(zhì)量的感知。

H2c：系統(tǒng)質(zhì)量正向影響用戶對(duì)數(shù)字圖書館的感知有用性。

H2d：系統(tǒng)質(zhì)量正向影響用戶對(duì)數(shù)字圖書館的感知易用性。

3）服務(wù)質(zhì)量。服務(wù)質(zhì)量是指用戶對(duì)數(shù)字圖書館感知和期望之間的差異，也就是滿足用戶需求的程度。如果數(shù)字圖書館能夠給用戶提供個(gè)性化自動(dòng)信息推薦、在線咨詢參考等服務(wù)，

用戶就不需要為了獲取想要的服務(wù)，花費(fèi)時(shí)間和精力去查找，從而感知數(shù)字圖書館的好處。如果數(shù)字圖書館能夠向用戶提供各種使用教育培訓(xùn)及APP、QQ、微信等服務(wù)，用戶就會(huì)更好地使用數(shù)字圖書館，感知易用性將會(huì)增加。由此，提出如下假設(shè)：

H3a：服務(wù)質(zhì)量正向影響用戶對(duì)數(shù)字圖書館的感知有用性。

H3b：服務(wù)質(zhì)量正向影響用戶對(duì)數(shù)字圖書館的感知易用性。

4）感知易用。感知易用是指用戶認(rèn)為數(shù)字圖書館很容易使用。當(dāng)用戶感覺數(shù)字圖書館不需要長(zhǎng)時(shí)間學(xué)習(xí)或培訓(xùn)就可以很容易使用，他們就會(huì)嘗試去使用。但是，當(dāng)用戶感覺數(shù)字圖書館很難使用，很大程度上將會(huì)影響用戶對(duì)數(shù)字圖書館的感知有用性，也就是說用戶的感知有用性將受到感知易用的影響。由此，提出如下假設(shè)：

H4a：感知易用性正向影響用戶對(duì)數(shù)字圖書館的使用態(tài)度。

H4b：感知易用性正向影響用戶對(duì)數(shù)字圖書館的感知有用性。

5）感知有用。感知有用是指用戶認(rèn)為數(shù)字圖書館可以提高工作效能。當(dāng)數(shù)字圖書館能夠滿足用戶需求、提高用戶效率、改善用戶績(jī)效時(shí)，用戶將具備足夠的動(dòng)力去使用它。而且，Davis[12]等通過實(shí)證研究得出結(jié)論感知有用性是信息技術(shù)使用意向的主要決定因素。由此，提出如下假設(shè)：

H5a：感知有用性正向影響用戶對(duì)數(shù)字圖書館的使用態(tài)度。

H5b：感知有用性正向影響用戶對(duì)數(shù)字圖書館的使用意向。

6）使用態(tài)度。使用態(tài)度是指用戶對(duì)數(shù)字圖書館持久性的評(píng)價(jià)、感覺。當(dāng)用戶認(rèn)為使用數(shù)字圖書館檢索信息是一個(gè)不錯(cuò)的主意、有效的想法、明智的選擇時(shí)，他們?cè)敢饨?jīng)常使用數(shù)字圖書館檢索信息，樂意推薦身邊的朋友使用數(shù)字圖書館，未來還愿意繼續(xù)使用數(shù)字圖書館檢索信息。由此，提出如下假設(shè)：

H6：使用態(tài)度正向影響用戶對(duì)數(shù)字圖書館的使用意向。

2 研究變量與樣本估算

2.1 研究變量

本文將數(shù)字圖書館信息質(zhì)量、系統(tǒng)質(zhì)量及服務(wù)質(zhì)量整合模型的變量界定為7個(gè)研究變量，分別是信息質(zhì)量、系統(tǒng)質(zhì)量、服務(wù)質(zhì)量、感知有用、感知易用、使用態(tài)度和使用意向。研究變量的概念定義及相關(guān)文獻(xiàn)的資料來源如表1所示。

2.2 樣本估算

結(jié)構(gòu)方程模型（SEM）作為一種大樣本分析方法，根據(jù)Hair等[23]的建議，一般樣本數(shù)應(yīng)為觀測(cè)變量的10～15倍。本文研究模型觀測(cè)變量為23個(gè)，按照Hair等[23]的建議，樣本量應(yīng)為230～345個(gè)。同時(shí)，本文結(jié)合MacCallum， Browne和Sugawara[24]的研究，通過R語言編程計(jì)算樣本數(shù)，設(shè)H0：RMSEA=0.05，在模型整體統(tǒng)計(jì)力（Power）為0.8，對(duì)立假設(shè)H1：RMSEA=0.07，預(yù)估自由度224的情形下，計(jì)算樣本數(shù)約為139.0625個(gè)。因此，本文研究的樣本數(shù)為233個(gè)，滿足結(jié)構(gòu)方程模型（SEM）分析對(duì)樣本數(shù)的要求。

3 數(shù)據(jù)來源及模型分析

3.1 量表設(shè)計(jì)與數(shù)據(jù)采集

根據(jù)模型中所涉及的研究變量，在參考國內(nèi)外學(xué)者研究中的量表結(jié)構(gòu)的基礎(chǔ)上，進(jìn)行問卷設(shè)計(jì)。所有測(cè)量題項(xiàng)的衡量尺度均采用李克特（Likert）五級(jí)等距量表，其中“1”為很不同意、“2”為不同意、“3”為一般、“4”為同意、“5”為很同意。本次問卷調(diào)查時(shí)間為2016年10～12月，調(diào)查對(duì)象為對(duì)南京大學(xué)、東南大學(xué)、海南大學(xué)、南京審計(jì)大學(xué)、中南林業(yè)科技大學(xué)的在校研究生和本科生。其中，南京大學(xué)、東南大學(xué)、南京審計(jì)大學(xué)進(jìn)行現(xiàn)場(chǎng)發(fā)放紙質(zhì)問卷，海南大學(xué)、中南林業(yè)科技大學(xué)通過郵寄方式發(fā)放紙質(zhì)問卷。每所學(xué)校發(fā)放問卷100份，共發(fā)放問卷500份，回收問卷465份，回收率為93%，剔除全部選“1”或“5”及其它無效問卷32份，有效問卷433份，有效率為86.6%。其中，200份問卷用于探索性因子分析，233份問卷用于驗(yàn)證性因子分析及結(jié)構(gòu)方程路徑分析。

3.2 探索性因子分析

信度分析主要基于真分?jǐn)?shù)測(cè)量理論，用于測(cè)度指標(biāo)體系的內(nèi)部一致性；效度分析用于測(cè)度問卷的邏輯結(jié)構(gòu)合理性。本文采用SPSS24.0對(duì)回收的200份有效問卷進(jìn)行信度和效度分析，其中問卷的信度分析采用Cronbachs Alpha系數(shù)；效度分析采用KMO和巴特利特檢驗(yàn)球形度檢驗(yàn)。結(jié)果顯示，所有變量的Cronbachs Alpha>0.7；KMO值均大于0.5，且Sig.值均為0.000。說明樣本測(cè)量數(shù)據(jù)可信、量表總體有效，適合做結(jié)構(gòu)方程分析。但是在做結(jié)構(gòu)方程分析之前，還需要進(jìn)行驗(yàn)證性因子分析。

3.3 驗(yàn)證性因子分析

1） 收斂效度的驗(yàn)證。Thomopson[25]認(rèn)為做結(jié)構(gòu)方程模型分析之前應(yīng)先對(duì)測(cè)量模型進(jìn)行分析，Segars[26]和 Jackson等[27]也認(rèn)為做結(jié)構(gòu)模型之前一定要評(píng)估測(cè)量模型。據(jù)此，本文采用AMOS22.0，對(duì)測(cè)量模型進(jìn)行驗(yàn)證性因子分析，結(jié)果如表2所示。從表2可知，信息質(zhì)量、系統(tǒng)質(zhì)量、服務(wù)質(zhì)量、感知有用、感知易用、使用態(tài)度和使用意向的因素負(fù)荷量在0.524～0.948之間，且顯著；組成信度在0.722～0.851之間，平均方差萃取量在0.398～0.658之間，符合Hair等[28]及Fornell和Larcker[29]的標(biāo)準(zhǔn)：因素負(fù)荷量>0.5，組成信度>0.6，平均方差萃取量>0.5，多元相關(guān)系數(shù)的平方>0.5。該模型除系統(tǒng)質(zhì)量的平均方差萃取量低于0.5外，但仍屬于可接受范圍，其余均符合標(biāo)準(zhǔn)，因此七個(gè)構(gòu)念均具有收斂效度。

2） 區(qū)別效度的驗(yàn)證。區(qū)別效度分析用于驗(yàn)證模型構(gòu)念之間相關(guān)性在統(tǒng)計(jì)上是否有差異。Bagozzi和Yi建議平均方差萃取量（AVE）的算術(shù)平方根應(yīng)大于構(gòu)念之間Pearson相關(guān)數(shù)的絕對(duì)值，此時(shí)表明構(gòu)念之間有較好的區(qū)分效度[30]。據(jù)此，本文進(jìn)行了區(qū)分效度的驗(yàn)證，結(jié)果如表3所示。從表3可知，對(duì)角線粗體字為平均方差萃取量（AVE）算術(shù)平方根，下三角為構(gòu)念之間的Pearson相關(guān)系數(shù)。該模型除服務(wù)質(zhì)量、系統(tǒng)質(zhì)量的區(qū)分效度稍低外，仍可以接受，因此該模型構(gòu)念之間具有區(qū)別效度。

通過對(duì)測(cè)量模型收斂效度和區(qū)別效度的驗(yàn)證，該模型可以做結(jié)構(gòu)方程分析。

3.3 結(jié)構(gòu)方程路徑分析

3.3.1 模型路徑系數(shù)分析

本文采用AMOS22.0對(duì)該模型的路徑關(guān)系進(jìn)行了分析，除信息質(zhì)量對(duì)服務(wù)質(zhì)量H1b、系統(tǒng)質(zhì)量對(duì)感知易用H2d、服務(wù)質(zhì)量對(duì)感知有用H3a的路徑系數(shù)不顯著外，其它都顯著。通過刪除H1b、H2d、H3a這三條路徑，對(duì)假設(shè)檢驗(yàn)進(jìn)一步分析，檢驗(yàn)結(jié)果均顯著影響，如表4所示。

3.3.2 模型整體擬合度與正態(tài)分析

SEM分析的必要條件是要有不錯(cuò)的模型擬合度指標(biāo)[31]，模型擬合度指標(biāo)越好說明SEM理論模型矩陣與樣本矩陣越接近。本文模型擬合度指標(biāo)參照Iacobucci[32]的建議：卡方與自由度之比（CMIN/DF）約為3；擬合優(yōu)度指數(shù)（GFI）、調(diào)整擬合優(yōu)度指數(shù)（AGFI）、比較擬合指數(shù)（CFI）約為0.9；近似誤差均方根（RMSEA）在0.9以內(nèi)，以及Doll[33]的建議：擬合優(yōu)度指數(shù)（GFI）>0.8、調(diào)整擬合優(yōu)度指數(shù)（AGFI）<0.9，表示該模型是可以接受的。而且，SEM分析需要觀測(cè)數(shù)據(jù)符合正態(tài)分布，Gao等[34]認(rèn)為單變量正態(tài)是指樣本中每一個(gè)變量的分布，多變量正態(tài)是指樣本中所有變量的聯(lián)合分布。Kline[35]建議單變量正態(tài)：每個(gè)觀測(cè)變量的skewness和kurtosis值得絕對(duì)值應(yīng)在3～10之間；Bentler[36]建議多變量正態(tài)：Multivariates C.R.≤5。經(jīng)正態(tài)評(píng)估發(fā)現(xiàn)，符合單變量正態(tài)，但是Multivariates C.R.= 21.113，不符合多變量正態(tài)。原因在于變量與變量之間相關(guān)比較高，容易違反多變量正態(tài)，導(dǎo)致卡方值膨脹，擬合度變差，低估標(biāo)準(zhǔn)誤，影響顯著性估計(jì)。因此，需要采用Bollen-Stine bootstrap進(jìn)行模型整體擬合度修正[37-39]，并根據(jù)所有擬合度指數(shù)的計(jì)算方法重新計(jì)算模型整體擬合度指數(shù)，如表5所示。從表5可知，模型擬合度較好，可以接受，修正后的數(shù)字圖書館信息質(zhì)量、系統(tǒng)質(zhì)量及服務(wù)質(zhì)量整合模型標(biāo)準(zhǔn)化路徑系數(shù)圖，如圖2所示。

3.4 R語言程序編寫與統(tǒng)計(jì)力鑒定

本文采用Maccallum[40]的統(tǒng)計(jì)力分析方法計(jì)算該模型的統(tǒng)計(jì)力，該方法基于RMSEA和非中心卡方分布對(duì)三個(gè)不同的零假設(shè)進(jìn)行測(cè)試。這三個(gè)零假設(shè)中，前兩個(gè)是接近適配假設(shè)（the close-fit hypothesis）（H0：ε0≤0.05）和精確適配假設(shè)（the exact-fit hypothesis）（H0：ε0=0），第三個(gè)假設(shè)是非接近適配假設(shè)（the not-close-fit hypothesis）或（H0：ε0≥0.05），也就是接近適配假設(shè)（the close-fit hypothesis）反向。據(jù)此，本文以H0：ε0=0.05，分別計(jì)算H1：ε1=0.01和H1：ε1=0.08數(shù)字圖書館信息質(zhì)量、系統(tǒng)質(zhì)量及服務(wù)質(zhì)量整合模型的統(tǒng)計(jì)力。通過編寫R語言程序，計(jì)算結(jié)果為在0.9991668～0.9999346之間，表明該模型統(tǒng)計(jì)力非常高，對(duì)本文的分析結(jié)果有足夠的信心。

4 結(jié)論

4.1 結(jié)果討論

本文在總結(jié)已有研究成果的基礎(chǔ)上，通過整合數(shù)字圖書館信息質(zhì)量、系統(tǒng)質(zhì)量及服務(wù)質(zhì)量，構(gòu)建數(shù)字圖書館信息質(zhì)量、系統(tǒng)質(zhì)量及服務(wù)質(zhì)量整合模型，開展用戶在信息檢索過程中對(duì)數(shù)字圖書館的感知效果及使用態(tài)度和意愿的研究，這是本文的創(chuàng)新之處。根據(jù)本文構(gòu)建的概念模型，提出研究假設(shè)和問卷設(shè)計(jì)并進(jìn)行相應(yīng)的數(shù)據(jù)采集，結(jié)合探索性因子分析、驗(yàn)證性因子分析、結(jié)構(gòu)方程路徑分析以及R語言編寫程序計(jì)算模型統(tǒng)計(jì)力，研究發(fā)現(xiàn)如下結(jié)論：

4.1.1 信息質(zhì)量對(duì)感知有用正向影響顯著

劉錦宏等[5]研究發(fā)現(xiàn)內(nèi)容質(zhì)量對(duì)感知有用有正向影響關(guān)系。Wixom和Todd[14]以及Xu[15]認(rèn)為信息質(zhì)量對(duì)信息滿意度有顯著影響，進(jìn)一步影響用戶對(duì)數(shù)字圖書館的感知有用性。如果數(shù)字圖書館能夠向用戶提供及時(shí)、全面、無差錯(cuò)的信息服務(wù)，提高用戶檢索信息的查全率和查準(zhǔn)率等，用戶會(huì)認(rèn)為數(shù)字圖書館很有用，使用意愿也會(huì)增加。因此，建議應(yīng)加強(qiáng)數(shù)字圖書館信息資源的建設(shè)，比如電子期刊庫（萬方期刊數(shù)據(jù)庫、維普期刊數(shù)據(jù)庫、中國知網(wǎng)期刊數(shù)據(jù)庫、Elsevier ScienceDirect、SpringerLink等）、電子圖書庫（超星數(shù)據(jù)庫、方正數(shù)據(jù)庫、SpringerLink等）、學(xué)位論文庫（商業(yè)學(xué)位論文數(shù)據(jù)庫（國內(nèi)外）、自建學(xué)位論文數(shù)據(jù)庫等）以及多媒體資源庫（視頻數(shù)據(jù)庫、特色資源庫、光盤庫、PPT數(shù)據(jù)庫、圖片數(shù)據(jù)庫、音樂數(shù)據(jù)庫等）。

4.1.2 系統(tǒng)質(zhì)量對(duì)信息質(zhì)量、服務(wù)質(zhì)量和感知有用正向影響顯著

Xu等[15]認(rèn)為當(dāng)用戶評(píng)價(jià)信息質(zhì)量或服務(wù)質(zhì)量時(shí)，他們不僅評(píng)估與信息質(zhì)量或服務(wù)質(zhì)量有關(guān)的因素，而且也會(huì)評(píng)估和描繪他們對(duì)系統(tǒng)質(zhì)量的感知。劉錦宏等[5]研究發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)質(zhì)量對(duì)內(nèi)容質(zhì)量有正向影響關(guān)系。如果數(shù)字圖書館運(yùn)行可靠、性能穩(wěn)定、容易訪問，而且能夠靈活適應(yīng)用戶各種信息需求，并及時(shí)回應(yīng)用戶信息檢索的請(qǐng)求，用戶會(huì)認(rèn)為使用數(shù)字圖書館能夠滿足自身需求、提高效率、提升成績(jī)，進(jìn)而影響使用態(tài)度和意愿。因此，建議加強(qiáng)數(shù)字圖書館硬件、軟件、服務(wù)、人員等投入力度，具體可根據(jù)GB/T 20984-2007標(biāo)準(zhǔn)給出的資產(chǎn)分類方法[41]，確保數(shù)字圖書館系統(tǒng)運(yùn)行可靠、性能穩(wěn)定，滿足用戶的各種信息需求，同時(shí)做好數(shù)字圖書館信息安全管理工作。

4.1.3 服務(wù)質(zhì)量對(duì)感知易用正向影響顯著

Masrek和Gaskin[2]研究發(fā)現(xiàn)數(shù)字圖書館的服務(wù)質(zhì)量對(duì)用戶滿意度有顯著影響，而且該結(jié)論已被Lee， Seung Ah和Kim， Heesop [3]以及Lee和Baek [4]的研究證實(shí)。因此，數(shù)字圖書館如果能夠積極向用戶開展各種服務(wù)工作，比如根據(jù)用戶行為習(xí)慣和偏好，實(shí)現(xiàn)個(gè)性化定制，包括信息自動(dòng)推送、書目自動(dòng)推薦等，用戶就不需要為了獲取想要的服務(wù)，花費(fèi)時(shí)間和精力去查找，將會(huì)增強(qiáng)用戶黏性，增加用戶滿意度。同時(shí)，數(shù)字圖書館如果能夠向用戶提供各種數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的使用教育培訓(xùn)以及APP、QQ、微信等服務(wù)，用戶就會(huì)感覺到數(shù)字圖書館很容易使用。

4.1.4 感知易用對(duì)感知有用正向影響顯著

該結(jié)論已被Davis等[12]、Wixom和Todd[14]、Xu等[15]的研究證實(shí)。如果用戶在使用數(shù)字圖書館的過程中，感覺到數(shù)字圖書館的操作簡(jiǎn)單、易學(xué)、交互界面清晰，而且容易找到用戶所需要的信息，那么將會(huì)增加用戶對(duì)數(shù)字圖書館的感知有用性。因此，建議數(shù)字圖書館應(yīng)加強(qiáng)頁面設(shè)計(jì)工作，比如使用合適的背景、顏色、字體和版面對(duì)數(shù)字圖書館信息資源進(jìn)行展示，同時(shí)采用導(dǎo)航工具條、網(wǎng)站地圖等整合顯示各種信息資源，引導(dǎo)用戶沿著正確路線檢索信息資源，防止“迷航”。

4.1.5 感知有用對(duì)使用態(tài)度和使用意向正向影響顯著

Davis等[12]通過實(shí)證研究得出結(jié)論感知有用性是信息技術(shù)使用意向的主要決定因素。Wixom和Todd[14]、Xu等[15]認(rèn)為感知有用直接影響使用態(tài)度和使用意向。因此，當(dāng)數(shù)字圖書館能夠滿足用戶信息檢索需求、提高用戶工作效率、改善用戶工作績(jī)效時(shí)，用戶將具備足夠的動(dòng)力去使用它，而且用戶使用意向也將增加。

4.1.6 使用態(tài)度對(duì)使用意向正向影響顯著

劉錦宏等[5]、Davis等[12]、Venkatesh等[13]、Wixom和Todd[14]、Xu等[15]研究發(fā)現(xiàn)用戶對(duì)信息系統(tǒng)的使用態(tài)度對(duì)其使用意向有顯著影響。因此，如果用戶發(fā)現(xiàn)使用數(shù)字圖書館檢索信息是一個(gè)很好的主意、有效的想法、明智的選擇時(shí)，他們對(duì)數(shù)字圖書館使用的傾向、意愿將會(huì)增加，而且愿意經(jīng)常使用數(shù)字圖書館查詢信息，并樂意推薦身邊的朋友使用數(shù)字圖書館，而且未來還愿意繼續(xù)使用數(shù)字圖書館查詢信息。

4.2 研究意義與局限性

本文研究的目的是探討如何提高數(shù)字圖書館的信息質(zhì)量、系統(tǒng)質(zhì)量以及服務(wù)質(zhì)量，進(jìn)而增加用戶感知效果，增強(qiáng)用戶黏性。基于此，本文構(gòu)建了數(shù)字圖書館信息質(zhì)量、系統(tǒng)質(zhì)量及服務(wù)質(zhì)量整合模型，并運(yùn)用探索性因子分析法、驗(yàn)證性因子分析法、結(jié)構(gòu)方程模型分析法對(duì)數(shù)字圖書館的用戶行為意愿進(jìn)行了實(shí)證研究，通過編寫R語言程序，對(duì)數(shù)字圖書館信息質(zhì)量、系統(tǒng)質(zhì)量及服務(wù)質(zhì)量整合模型的統(tǒng)計(jì)力進(jìn)行了計(jì)算。該研究的意義包括兩個(gè)方面：一、理論方面：在以理性行為理論（TRA）、技術(shù)接受模型（TAM）、技術(shù)接受與利用整合理論（UTAUT）為基礎(chǔ)，研究數(shù)字圖書館用戶行為、滿意度以及人機(jī)交互方面，還未發(fā)現(xiàn)整合信息質(zhì)量、系統(tǒng)質(zhì)量以及服務(wù)質(zhì)量進(jìn)行圖書館用戶行為研究。未來的研究者可利用該模型對(duì)如何提高數(shù)字圖書館的信息質(zhì)量、系統(tǒng)質(zhì)量以及服務(wù)質(zhì)量作進(jìn)一步的探索。二、實(shí)踐方面：該研究對(duì)提高提高數(shù)字圖書館的信息質(zhì)量、系統(tǒng)質(zhì)量以及服務(wù)質(zhì)量有一定的實(shí)踐指導(dǎo)意義，數(shù)字圖書館工作人員可根據(jù)本文的研究開展相應(yīng)的工作，從而達(dá)到提高數(shù)字圖書館用戶感知效果，增強(qiáng)用戶黏性的目的。

當(dāng)然，本文的研究也有一定的不足之處。主要集中在兩個(gè)方面：一、由于所搜集的樣本來自高校，只能在一定程度上反映高校數(shù)字圖書館信息質(zhì)量、系統(tǒng)質(zhì)量以及服務(wù)質(zhì)量的情況，對(duì)非高校用戶關(guān)于數(shù)字圖書館信息質(zhì)量、系統(tǒng)質(zhì)量以及服務(wù)質(zhì)量的情況并不了解。未來的研究可以考慮這類群體的情況反饋，尤其公共數(shù)字圖書館用戶對(duì)數(shù)字圖書館信息質(zhì)量、系統(tǒng)質(zhì)量以及服務(wù)質(zhì)量的情況反饋。二、該模型中系統(tǒng)質(zhì)量與服務(wù)質(zhì)量的構(gòu)念之間標(biāo)準(zhǔn)化路徑系數(shù)為0.88，稍微有點(diǎn)偏高，表明系統(tǒng)質(zhì)量與服務(wù)質(zhì)量的構(gòu)念之間可能受共線性問題的影響。盡管該模型統(tǒng)計(jì)力非常高，而且對(duì)分析結(jié)果有足夠的信心，但是本文下一步的研究將探索通過構(gòu)建系統(tǒng)質(zhì)量與服務(wù)質(zhì)量的二階模型或應(yīng)用偏最小二乘法[42]來解決共線性問題。

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（本文責(zé)任編輯：郭沫含）