UTAUT及其在信息系統研究中的應用與展望

李思豫 袁勤儉

摘? 要：[目的/意義]UTAUT被廣泛應用于用戶的信息技術使用意向與行為研究中，梳理和總結UTAUT在信息系統領域的重要研究成果，有助于研究者們把握UTAUT未來研究的思路和方向。[方法/過程]將研究問題分為技術采納研究、用戶滿意度研究、技術持續使用研究和技術推薦研究4個方面，總結研究取得的成果，并指出存在的問題和未來的研究方向。[結果/結論]現有研究存在“缺乏縱向研究”“模型結構不完善”“部分影響因素存在爭議”“缺乏實際行為的驗證研究”“技術推薦問題無直接結論”和“缺乏組織環境下的研究”等問題，進行動態分析、引入豐富的調節變量、結合客觀數據驗證用戶實際行為、完善技術推薦問題研究、結合組織特征分析技術使用行為、拓展新技術和新型系統的應用研究、關注系統設計及優化問題等都是未來值得關注的研究方向。

關鍵詞：UTAUT;信息技術與系統;用戶意向與行為

DOI：10.3969/j.issn.1008-0821.2020.10.018

〔中圖分類號〕G201? 〔文獻標識碼〕A? 〔文章編號〕1008-0821（2020）10-0168-10

UTAUT and Its Application and Prospect in the

Field of Information System Research

Li Siyu? Yuan Qinjian*

（School of Information Management，Nanjing University，Nanjing 210023，China）

Abstract：[Purpose/Significance]UTAUT is widely used in the research of users intent and behavior of using IT.Combing and summarizing the important researches of UTAUT in the field of information system will help researchers grasp future ideas and directions of UTAUT research.[Method/Process]This study divided the research issues into four aspects（the adoption of technology，users satisfaction issue，the continuance use of technology and the recommendation of technology），summarized the research results and pointed out the existing problems and future research directions.[Result/Conclusion]The existing researches have limitations such as“lack of longitudinal research”，“imperfect model structure”，“controversial function of some factors”，“lack of verification on actual behavior”，“no direct conclusion of recommendation issue”and“lack of research in organizational environment”.Future research should pay attention to dynamic analysis，introduction of rich moderators，verification of users actual behavior with objective data，improvement of research on recommendation issue，behavior of using IT in organizational environment，application research in new technologies and systems as well as system design and optimization issues.

Key words：UTAUT;information technology and system;users intention and behavior

技術接受與使用統一理論（Unified Theory of Acceptance and Use of Technology，以下簡稱“UTAUT”）由Venkatesh V等于2003年提出，其核心思想是：績效期望、努力期望、社會影響和促成條件會影響用戶的技術使用意向與行為，并且性別、年齡、經驗和自愿性對這種影響起調節作用[1]。

UTAUT作為解釋用戶技術使用意向與行為的重要理論，在信息系統研究中得到了廣泛的應用。為了把握UTAUT的發展與應用現狀，一些學者對UTAUT進行了相關的綜述性研究，主要集中在以下3個方面：1）知識圖譜的總覽。Williams M D等利用文獻計量法分析了UTAUT相關文獻的重要作者、常用方法和研究熱點[2]。2）模型框架的梳理。Venkatesh V等總結了UTAUT模型框架在應用中的拓展形式，包括新的外生機制、新的內生機制、新的調節機制和新的結果機制[3]。3）UTAUT影響要素及其關系的總結。韓嘯基于國內文獻分析了UTAUT核心要素間的相互作用[4]，Dwivedi Y K等則運用薈萃分析法探究了UTAUT核心要素和拓展要素間的關系[5]，還有學者運用文獻計量法和內容分析法總結了UTAUT在信息技術采納中的影響因素[6]。

在信息系統領域，用戶的技術使用意向與行為都可以基于UTAUT進行有效的解釋，因此，UTAUT在信息系統研究中的應用越來越受到學界的關注。然而，由以上研究可知，現有的綜述性文獻主要集中于對知識圖譜的總覽、模型框架的梳理以及影響要素的總結，還未見以研究問題為導向的綜述性文獻。因此，為了幫助學者較為全面地了解UTAUT及其在信息系統領域的應用現狀，本文將首先對UTAUT的起源及演化進行簡要的介紹，然后對UTAUT在國內外信息系統中的應用現狀進行梳理和歸納，并指出現有研究中存在的問題以及今后值得關注的研究方向。

1? UTAUT的起源及演化

11? UTAUT的起源

在UTAUT提出之前，學界主要運用理性行為理論（TRA）、計劃行為理論（TPB）、技術接受模型（TAM）、動機模型（MM）、TAM-TPB復合模型（C-TAM-TPB）、PC利用模型（MPCU）、創新擴散理論（IDT）以及社會認知理論（SCT）8個理論模型來解釋用戶的技術使用意向與行為。然而實際應用發現這8個模型各有側重，在技術使用意向與行為研究中都存在視角單一、要素不全的問題，這導致了模型解釋力的低下。為了彌補這一缺陷，Venkatesh V等在這8個模型的基礎上進一步提出了UTAUT，構建了以績效期望（Performance Expectancy）、努力期望（Effort Expectancy）、社會影響（Social Influence）和促成條件（Facilitating Conditions）為決定因素，性別（Gender）、年齡（Age）、經驗（Experience）和自愿性（Voluntariness）為調節因素的模型框架[1]，如圖1所示。其中，績效期望是指個人認為使用該系統將有助于自己獲得收益的程度，是由TAM的感知有用性、MM的外在動機、MPCU的工作適配、IDT的相對優勢、SCT的成果期望整合而成的要素;努力期望是指個人認為使用該系統的輕松程度，是由TAM的感知易用性、MPCU的復雜性和IDT的易用性整合而成的要素;社會影響是指對他人認為自己應該使用該系統的重要程度的感知，是由TRA的主觀規范、MPCU的社會因素和IDT的形象整合而成的要素;促成條件是指個人認為存在支持系統使用的組織和技術基礎結構的程度，是由TPB的感知行為控制、MPCU的促成條件和IDT的兼容性整合而成的要素;此外，經驗是指個人對該類系統的體驗程度;自愿性是指個人認為使用該系統是出于自由意志的程度。經檢驗，UTAUT與8個基礎的理論模型相比性能上有了顯著的提升，其對行為意向的解釋力能達到70%，對使用行為的解釋力能達到50%。值得注意的是，UTAUT是在組織環境下提出的，主要用于解釋組織中員工的技術使用意向與行為，因此，在脫離組織的環境下，模型的解釋力將會下降。

12? UTAUT的演化

為了進一步探究非組織環境下用戶的技術使用意向與行為，Venkatesh V等對UTAUT的模型結構進行了調整，將理論的應用情景拓展到了消費者情景中，由此提出了UTAUT2[7]，如圖2所示。UTAUT2在UTAUT的基礎上新增了享樂動機（Hedonic Motivation）、價格價值（Price Value）和習慣（Habit）3個要素作為技術使用意向與行為的決定因素，并保留了性別、年齡和經驗3個調節因素。其中，享樂動機是指使用該系統所帶來的樂趣或愉悅，由于在消費者情景下，內部動機是用戶技術使用的重要驅動力，而UTAUT只強調了外部動機對用戶技術使用的影響，因此UTAUT2基于動機理論將享樂動機作為影響用戶技術使用的內部動機對模型進行了補充;價格價值是指個人在感知收益和使用成本之間的認知權衡，與組織中的系統使用不同，消費者在系統使用中必須承擔與系統和服務購買相關的成本，因此價格價值也是用戶技術使用的重要影響因素;習慣是指個人由于學習而傾向于自動做出某種行為的程度，不少學者表明擴展行為意向與使用行為之間的驅動機制對于用戶的技術使用研究十分必要，已有研究為這種模型拓展提供了支持，比如Limayem M等在萬維網持續使用研究中發現習慣在行為意向與持續使用行為之間具有調節作用，這表明習慣影響著消費者的技術使用[8]，因此UTAUT2將習慣作為影響用戶技術使用意向與行為的重要決定因素;此外，由于消費者的技術使用意向與行為主要取決于自身的意志，不存在被迫消費的情況，因此自愿性在模型中的調節作用不再成立，故將其從模型中剔除。經檢驗，在消費者情境下UTAUT2的性能相較于UTAUT有所提升，對行為意圖的解釋力能達到74%，對使用行為的解釋力能達到52%。

2? UTAUT在信息系統研究中的應用進展

21? UTAUT在技術采納研究中的應用

在信息技術飛速發展的當下，促進用戶的技術采納對于技術的生存與發展至關重要。然而影響用戶采納意向與行為的因素復雜多樣，用戶特征、用戶感知等都與之密切相關，作為解釋用戶技術使用的關鍵理論，UTAUT在此問題中具有重要的參考價值，因此，許多學者運用UTAUT來解釋不同服務領域中用戶的技術采納。

211? UTAUT在知識服務類技術采納研究中的應用

學生是知識服務的主要對象，部分學者研究了學生對知識服務類技術的采納意向與行為。明均仁等研究了高校學生在移動圖書館采納中的行為模型，發現績效期望是影響學生行為意愿的主觀因素，能夠對其行為意愿產生直接影響[9]。王錢永等則發現努力期望是影響本科生MOOC學習意圖的直接因素[10]，然而在大學生移動圖書館采納研究中，明均仁等卻沒有發現這樣的關系，只證明了努力期望能夠通過績效期望間接影響其采納意愿[11]。另外，Abu-Al-Aish A等在移動學習研究中發現，社會影響，特別是講師的影響，是學生技術采納意向的重要影響因素[12]，而陳鶴陽等關于移動圖書館的研究卻表明社會影響不會對學生的采納意愿產生影響[13]。此外，許玲等研究了促成條件在大學生移動學習采納中的作用，發現其影響并不顯著[14]，但趙英等在研究中卻發現促成條件顯著影響著大學生的MOOC接受與使用行為，還發現感知趣味性也是影響大學生MOOC使用意愿的重要因素[15]。另外，在調節因素研究中，許玲等指出經驗是大學生采納移動學習的主要調節因素，而性別和年齡的調節作用并不顯著[14]，在大學生MOOC接受與使用研究中，趙英等卻發現性別能夠調節感知趣味性與使用意愿之間的關系[15]，此外，Abu-Al-Aish A等在高校學生移動學習采納研究中并未發現經驗對技術采納的調節作用[12]。

信息交流服務系統按照用途可以分為專用信息系統和通用信息系統，已有研究主要集中于探索專用信息系統采納的影響因素。在專用信息系統中，政務信息系統因專注于信息和通信技術的整合[46]而成為學界關注的熱點。在電子政務采納研究中，Rana N P等發現績效期望、努力期望、社會影響和促成條件是用戶采納意向的主要影響因素，其中，促成條件可以直接影響用戶的采納意向，而其余因素只能通過影響用戶的態度間接影響其采納意向[47]。在移動政務采納中，朱多剛等則發現努力期望不僅能通過績效期望和感知信任間接影響用戶的使用意向，還能對用戶使用意向產生直接的影響[48]，而在政務社交媒體研究中，吳云等卻發現公眾的付出預期與其使用意愿之間沒有顯著的關系[49]。此外，Gupta B等研究了政府員工的電子政務采納行為，發現男性員工和女性員工在電子政務采納中沒有明顯差異[46]，而Wang Y S等在信息亭研究中卻發現，性別能夠調節公眾的技術采納意向，具體而言，男性用戶的績效期望對其采納意向的影響更強，而女性用戶在技術采納時更容易受社會因素的影響，另外，研究還發現年齡也是公眾采納意向的重要調節因素，老年用戶在技術采納中受努力期望的影響更為顯著[50]。除了政務信息系統外，用于學術交流的社交媒體也受到學界的關注。Gruzd A等采用半結構式訪談法研究了學者的社交媒體采納行為，發現UTAUT的4個核心要素在學術界的社交媒體采納中都發揮著重要的作用，其中，績效期望和社會影響是學者們采用社交媒體進行學術交流的主要驅動因素，而努力期望和促成條件在一定程度上阻礙了學者對學術社交媒體的采納[51]。在學術虛擬社區研究中，吳士健等也發現績效期望、努力期望、社會影響和便利條件是用戶使用學術虛擬社區進行知識共享的決定性因素，此外還發現，用戶的感知知識優勢能顯著調節4個決定性因素與用戶使用意愿之間的關系[52]。

部分研究還分析了信息交流服務中通用系統的用戶采納意向與行為。Lin C P等研究了即時通訊技術的采納，發現社會影響和努力期望能直接影響大學生的技術采納意向，其中，社會影響對大學生采納意向的影響最為顯著，還發現促成條件能直接影響大學生的技術采納行為[53]。文鵬等在微信用戶使用意向研究中也證實了同樣的關系，此外還發現績效期望也有助于提高用戶的微信使用意愿，當用戶認為微信相對于其他工具具有更高的優越性時，用戶會更傾向于使用微信[54]。

此外，其他信息技術的采納研究也受到學界的關注。在區塊鏈技術采納研究中，Queiroz M M等發現績效期望和社會影響能顯著提高專業人員的技術采納意向，而促成條件與采納意向之間的關系在不同地區特征下表現不同，具體而言，在發展中國家，促成條件是阻礙區塊鏈技術采納的關鍵因素，而在發達國家，由于其已具備必要的促成條件來支持區塊鏈技術的采納，因此促成條件對采納的影響并不顯著[55]。在云存儲服務研究中，曹越等發現績效期望、努力期望和社會因素都能影響用戶的采納意向，還發現友好的界面和簡單的操作等都是促進用戶采納行為的促成條件，此外，研究還指出用戶的性別和經驗在云存儲服務的采納中沒有顯著的調節作用[56]。部分學者還分析了移動打車軟件使用意愿的影響因素，研究發現社會影響對用戶使用意愿的影響最為顯著，用戶的選擇在很大程度上受到身邊熟人的影響，研究還發現績效期望也是提高用戶使用意愿的重要因素，在決定是否使用移動打車軟件時，用戶看重的是打車軟件給自己帶來的便利和幫助，此外，研究還指出感知趣味性能夠積極影響用戶的使用意愿，而感知價格水平在技術推廣階段是阻礙用戶使用的主要因素，另外，努力期望在移動打車軟件中對用戶采納意愿的影響并不顯著[57]。

由上述研究可知，UTAUT在技術采納中的應用研究非常豐富，但仍存在一些不足，對以上研究成果與不足總結如下：1）從應用領域來看，當前研究主要集中在知識服務、交易服務、健康服務和信息交流服務領域，鮮有UTAUT在娛樂服務和生活服務領域中的應用;2）從數據分析方法來看，已有的研究多采用偏最小二乘法來分析UTAUT中各要素對用戶技術采納的影響，只有少數研究運用神經網絡方法進行分析，由于神經網絡方法既可以檢測線性關系又可以檢測非線性關系，因此具有更好的分析效果，未來可以推廣神經網絡方法在研究中的應用;3）從數據收集方法來看，研究多采用問卷調查法，數據可靠性難以驗證，未來可以使用系統生成的用戶行為數據或者專業評估者的評估數據進行研究以增加數據的可靠性;4）從影響因素來看，績效期望在各服務領域中都是影響用戶采納的重要因素，而努力期望在知識服務和信息交流服務中的作用、社會影響在知識服務和交易服務中的作用、促成條件在知識服務、交易服務和健康服務中的作用仍存在爭議，此外，性別和年齡在技術采納中的調節作用也未得出一致的結論，今后的研究可以借助元分析進一步探討存在爭議的因素在各類技術采納中的作用;5）從研究熱點來看，與移動知識服務、線上交易服務和移動健康服務相關的技術及系統是近幾年的研究熱點，隨著技術的發展，5G技術、VR技術、AI技術以及物聯網等新興技術在未來生活中將會呈現出越來越高的應用價值，相應的，智慧辦公、智能家居等新型系統的應用也會越來越廣泛，這些技術與系統都是今后值得關注的研究方向;6）從研究情景來看，當前研究多脫離組織環境探討獨立個體的技術采納，鮮有研究結合組織特征進行分析，未來研究可以結合組織的結構特征分析組織中各級員工的技術采納差異。

22? UTAUT在用戶滿意度研究中的應用

用戶滿意度是評價信息系統成功與否的關鍵指標[58]，對用戶的技術選擇和采納后行為有著重要的影響。用戶滿意度與用戶的技術使用密切相關，滿意度的形成依賴于使用過程中用戶對各種因素的感知，因此部分學者利用UTAUT來研究用戶滿意度的影響因素。

在泛在學習技術研究中，Shin D H等發現績效期望和努力期望顯著影響著用戶的滿意度[59]。在急診環境下的電子病歷使用研究中，Maillet 等也得出了相同的結論，此外還發現促成條件也能直接影響護士的滿意度，而社會影響與護士滿意度之間沒有顯著的直接關系，只能通過影響績效期望和電子病歷的實際使用評價間接作用于護士的滿意度[60]。Easingwood C等則按照準備、目標、定位和發行4個技術發布階段[61]分析了不同階段中影響用戶滿意度的關鍵因素，研究發現在電子政務技術的準備階段，社會影響對公眾滿意度的影響最為顯著，提高公民意識、擴大技術的社會影響力是提高滿意度的關鍵手段;在目標階段，績效期望、努力期望和促成條件能影響目標用戶的需求滿足感，從而對公眾滿意度產生顯著的影響;在定位階段，績效期望是公眾滿意度最重要的影響因素，由于電子政務技術的定位是替代傳統的政府服務訪問手段，因此，在此階段突顯電子政務技術的性能優勢是提高用戶滿意度的關鍵途徑;而在發行階段，績效期望、努力期望和促成條件能有效緩解公眾對電子政務技術使用的擔憂，因此三者對公眾滿意度的影響最為顯著[62]。

由上述研究可知，UTAUT的四要素都能直接或間接影響用戶的滿意度，且不同技術發布階段，影響用戶滿意度的關鍵因素不同。今后對滿意度問題的研究可以從以下幾方面進行改進：1）不同用戶對技術的關注點不同，這將導致各用戶滿意度的不一致，因此，有必要討論不同年齡、不同性別以及不同經驗的用戶滿意度水平之間的差異;2）還沒有研究從技術類型角度討論用戶的滿意度，未來研究可以討論不同技術類型下用戶滿意度影響因素之間的差異。

23? UTAUT在技術持續使用研究中的應用

信息技術的最終成功依賴于用戶的持續使用[63]，只有當信息技術被持續使用時，企業才能獲得穩定的價值。技術持續使用是一種長期的技術使用行為[63]，因此，UTAUT在此問題中也同樣適用。

現有研究主要探討了技術持續使用的影響因素。在敏捷信息系統持續使用研究中，Hong W等發現感知有用性、促成條件和用戶習慣可以直接影響用戶的持續使用意向，而感知易用性與持續使用意向之間沒有顯著的直接關系，只能通過感知有用性和滿意度對持續使用意向產生間接的影響，另外，社會影響與用戶持續使用意向之間的關系并不顯著[64]。然而在電子學習研究中，Mohammadyari S等將社會影響分為個人影響和組織影響，進一步分析了社會影響在技術持續使用中的作用，結果發現社會影響是用戶持續使用意向的重要影響因素，一方面，組織影響直接影響著用戶的持續使用意向;另一方面，個人影響能通過影響績效期望和努力期望間接影響用戶的持續使用意向[65]。除了對決定因素的研究外，部分學者還討論了調節因素在技術持續使用中的作用。高峰研究了網絡教學方式的持續使用，發現年齡能夠調節績效期望與持續使用意向之間的關系，年長教師的持續使用意向更容易受績效期望的影響，此外，性別和經驗也是教師持續使用意向的調節因素，女性教師和沒有網絡教學經驗的教師往往更容易受社會因素的影響[66]。然而，Shin D H等在泛在學習技術研究中卻發現，經驗對用戶持續使用意向的影響并不顯著[59]。

此外，還有學者分析了用戶持續使用意向的形成過程。Venkatesh V等借助UTAUT和期望確認理論分析了電子政務持續使用意向的形成，發現用戶持續使用意向的形成過程是一個期望確認過程，在此過程中，UTAUT中的績效期望、努力期望、社會影響和促成條件是用戶進行期望確認的4個方面，對各方面的肯定性確認能夠積極影響用戶在各方面的使用后感知，進而提高用戶的持續使用意向[67]。

由上述研究可知，績效期望、努力期望、促成條件和用戶習慣都能直接或間接影響用戶的持續使用意向，而社會影響在技術持續使用中的作用還存在爭議，另外，性別和年齡能夠調節用戶的持續使用意向，而經驗的調節作用還有待進一步的確認，未來的研究可以通過擴大樣本的種類和數量，增強樣本隨機性和多樣性，以驗證社會影響和經驗在技術持續使用中的作用。此外，UTAUT的四要素是用戶進行期望確認的4個方面，對各方面的肯定性確認有助于提高用戶的持續使用意向。另外，技術持續使用是一個長期的持續過程，而已有研究多采用橫截面數據，缺乏對技術持續使用的動態分析，未來研究可對用戶行為進行持續跟蹤以獲取縱向數據，動態分析用戶的持續使用行為。

24? UTAUT在技術推薦研究中的應用

用戶的技術推薦是一種高效且低成本的技術宣傳途徑，能為企業創造額外的商業價值。由于技術推薦是一種技術采納后行為，與用戶的技術使用行為密切相關，因此，有學者運用UTAUT來解釋用戶的技術推薦意向與行為。

在生物識別技術的采納與推薦研究中，Miltgen C L等發現用戶的技術采納意向能夠直接影響其推薦意向，而其他因素只能通過用戶的采納意向間接作用于用戶推薦意向，其中，感知有用性和促成條件能夠通過采納意向間接影響用戶的推薦意向，而感知易用性和社會影響對用戶推薦意向的影響并不顯著[68]。然而，在微信支付的使用及推薦意向研究中，常亮卻發現便利條件不能影響用戶的推薦意向，而社群影響能夠通過使用意向間接對用戶的推薦意向產生積極影響[69]。在移動支付推薦意向的影響因素研究中，Oliveira T等也發現了相同的結論，此外還分析了UTAUT2中的享樂動機和價格價值在技術推薦中的作用，研究發現享樂動機和價格價值并不是用戶推薦意向的影響因素[70]。

綜上所述，目前研究存在以下幾點不足：1）研究只檢驗了績效期望、努力期望、社會影響和促成條件等因素與用戶推薦意向之間的間接關系，對技術推薦問題的解釋不夠直接，未來研究可探索UTAUT/UTAUT2中的要素對用戶推薦意向的直接影響;2）已有研究表明用戶的使用意向是其推薦意向最直接的影響因素，績效期望是用戶推薦意向的間接影響因素，而努力期望、享樂動機和價格價值對用戶推薦意向的影響并不顯著，另外，社會影響和促成條件在技術推薦中的作用還存在爭議，未來研究可拓展UTAUT在其他技術中的應用以進一步探討促成條件和社會影響對用戶推薦意向的影響;3）研究多以推薦意向為終點，還未見對用戶推薦行為進行深入分析的研究。

3? 結論與展望

通過梳理UTAUT在信息系統領域中的研究成果可以發現，研究大多集中在“不同服務領域的技術采納研究”“用戶滿意度研究”“技術持續使用研究”和“技術推薦研究”這4個方面。

現有研究主要存在如下幾點不足：1）研究多采用橫截面數據，然而隨著時間的變化，用戶的經驗和需求也在不斷發展，縱向數據更有助于理解變量重要性的動態變化規律以及變量間的因果關系;2）模型影響因素考慮不完整，許多潛在因素在研究中未被發掘，阻礙了對各因素作用機制的研究;3）用戶的行為意向并不總能代表用戶的實際行為，目前多數研究只分析了用戶的行為意向，而沒有分析用戶的實際行為，有必要進一步驗證各影響因素對用戶實際行為的影響;4）研究數據多通過問卷調查方法采集，數據容易受主觀因素的影響而與真實情況有出入，數據質量無法保證，導致研究結論缺乏說服力;5）5G技術、VR技術、AI技術以及物聯網等新興技術正在快速發展之中，在生活中的應用也越來越廣泛，由此衍生出的各類新型信息系統也越來越豐富，目前UTAUT在這些新興技術與新型系統中的應用較為缺乏;6）系統設計及優化與用戶的技術使用密切相關，已有研究分析了技術采納、用戶滿意度、技術持續使用和技術推薦中的用戶行為特征和影響因素，這些都能為系統的設計及優化提供指導，然而，目前還沒有UTAUT在系統設計及優化中的應用研究;7）在技術推薦問題中，研究只驗證了各影響因素與用戶推薦意向之間的間接關系，還未得出直接的研究結論，變量間的直接關系還需要進一步的驗證;8）當前研究仍存在不一致的結論，努力期望、社會影響和促成條件等決定性因素以及性別、年齡和經驗等調節因素在部分研究問題中的作用還有待考證;9）UTAUT是在組織環境下提出的理論，然而現有研究多脫離組織環境對獨立個體進行分析，還沒有研究結合組織特征分析用戶的技術使用行為。

基于如上幾點不足，未來的研究可以從以下幾方面進行改進和探索：1）對研究問題進行持續的跟蹤，獲取縱向研究數據，以探究變量之間的因果關系和動態規律;2）通過引入UTAUT2中的要素和潛在的調節因素，完善模型的結構，提高模型的解釋力;3）收集用戶的行為數據，在行為意向研究的基礎上進一步探索UTAUT的要素對用戶行為的影響，完善用戶行為研究;4）盡可能使用客觀數據，或者將客觀數據與主觀數據相結合，以保障數據的真實有效性，可以運用系統日志中的用戶行為數據或通過工具實時捕捉用戶與系統的交互數據進行研究;5）拓展UTAUT的應用領域，著手研究UTAUT在5G技術、VR技術、AI技術和物聯網等新興技術以及相關信息系統中的應用，同時，持續關注這些技術的最新發展狀況，使UTAUT的應用研究與最新技術趨勢保持同步;6）運用UTAUT解決系統設計及優化問題，探索用戶使用意向及行為的影響因素，并據此為系統設計及優化提供參考，此外，還可以分析面向不同系統類型、不同用戶群體的系統功能設計及界面設計方案;7）構建用戶推薦意向與各影響因素之間的直接關系模型，運用偏最小二乘法或神經網絡法驗證變量間的直接關系;8）通過擴大樣本量、拓展應用場景，討論各影響因素在不同場景中的作用，并對研究結果進行分析和歸納以得出一般性結論;9）在組織環境中研究組織員工的技術使用行為，可以結合組織的結構、文化等特征分析組織員工的技術使用特征。

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（責任編輯：郭沫含）