虛擬社區(qū)意識、使用行為與移動政務(wù)平臺持續(xù)使用

翁士洪 周含笑

摘要：移動政務(wù)是政府面向公眾提供公共服務(wù)的新模式，如何使移動政務(wù)平臺被公眾接受并持續(xù)使用是政府在數(shù)字時代應(yīng)關(guān)注的一個重點(diǎn)。采用虛擬社區(qū)意識理論（SOVC）以及技術(shù)采納與利用整合模型（UTAUT2），利用一項(xiàng)上海市問卷調(diào)查數(shù)據(jù)，運(yùn)用結(jié)構(gòu)方程模型探究虛擬社區(qū)意識在移動政務(wù)平臺使用行為與持續(xù)使用中的作用機(jī)理。研究結(jié)果表明，虛擬社區(qū)意識與移動政務(wù)平臺使用行為之間的直接聯(lián)系是顯著的，虛擬社區(qū)意識與移動政務(wù)平臺持續(xù)使用意愿之間呈正相關(guān)，而移動政務(wù)平臺的使用行為與持續(xù)使用意愿沒有顯著相關(guān)性。基于研究結(jié)果與現(xiàn)有的理論基礎(chǔ)，探討對我國移動政務(wù)建設(shè)的啟示與對未來研究的展望。

關(guān)鍵詞：虛擬社區(qū)意識（SOVC）；移動政務(wù)；持續(xù)使用意愿；技術(shù)采納與利用整合模型（UTAUT2）

中圖分類號：C915 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A 文章編號：1007-9092（2022）01-0078-015

一、研究背景

互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)正在深度地變革著公共治理，尤其隨著移動互聯(lián)網(wǎng)時代的到來，越來越多的人有了使用移動政務(wù)平臺的需求，這對政府治理創(chuàng)新和數(shù)字政府治理提出了新的要求。根據(jù)中國互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)信息中心（CNNIC）最新發(fā)布的第47次《中國互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展?fàn)顩r統(tǒng)計(jì)報告》的統(tǒng)計(jì)，截至2020年12月底，我國手機(jī)上網(wǎng)用戶數(shù)達(dá)到了9.86億，網(wǎng)民使用手機(jī)上網(wǎng)的比例達(dá)99.7%，我國在線政務(wù)服務(wù)用戶規(guī)模達(dá)8.43億，占網(wǎng)民整體的85.3%，可見移動政務(wù)成了公眾最普遍的在線政務(wù)服務(wù)使用行為。①“互聯(lián)網(wǎng)+政務(wù)”的理念使政府部門網(wǎng)絡(luò)平臺的合作深化，政務(wù)服務(wù)流程改革深入，政務(wù)服務(wù)效率提升。從傳統(tǒng)紙質(zhì)媒體到政務(wù)微博、政務(wù)微信，再到政務(wù)APP，形成了“兩微一端”的移動政務(wù)平臺模式。政府?dāng)?shù)字化轉(zhuǎn)型與服務(wù)型政府建設(shè)一直在不斷地進(jìn)步，公民與政府之間的距離不斷縮小。一場突如其來的重大突發(fā)公共衛(wèi)生事件更是極大地促進(jìn)了公眾對政務(wù)公開與線上政務(wù)服務(wù)的需求，將移動政務(wù)平臺在突然間推向了疫情防控工作的前臺。然而，與此同時也顯露出不少地方政府治理中的現(xiàn)實(shí)問題。

在理論上，政務(wù)服務(wù)平臺等媒介使用一直是數(shù)字政府治理學(xué)界比較重視的研究領(lǐng)域，其中以公眾為中心是在線政務(wù)服務(wù)的核心理念，①已有研究表明，公眾的信息需求能夠影響其對政務(wù)媒介使用偏好。②首先，有許多地方政府已將社交網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于移動政務(wù)平臺，作為改善與公眾的交流溝通和提高公眾信任度的方法，促進(jìn)政務(wù)透明度和公眾的參與；其次，移動政務(wù)作為政府提供公共服務(wù)的新模式，是面向公眾的，其能否得到廣泛的采納、使用和擴(kuò)散取決于用戶的使用意愿；最后，移動政務(wù)平臺在新冠肺炎疫情期間得到廣泛應(yīng)用并加速發(fā)展，現(xiàn)在我們需要關(guān)注的不僅僅是如何更廣泛地使用，更要關(guān)注如何完善平臺的成熟度與易用度，提高服務(wù)質(zhì)量，增加用戶黏度。如何做到移動政務(wù)平臺以公眾為中心、及時滿足公眾需求、讓公眾持續(xù)使用仍然是一個挑戰(zhàn)。

那么，我們不禁要問，是什么因素在影響公眾對移動政務(wù)平臺的使用行為？公眾持續(xù)使用移動政務(wù)平臺的意愿由什么決定？解答這些疑問對于移動政務(wù)的建設(shè)與發(fā)展會有一定的幫助與啟發(fā)，有益于提升公眾的移動政務(wù)平臺使用意愿和對公共服務(wù)的滿意度。基于以上考慮，本研究借鑒虛擬社區(qū)意識理論（SOVC）及技術(shù)采納與利用整合模型（UTAUT2），著重探討公眾對虛擬社區(qū)的認(rèn)知和意識，移動政務(wù)平臺被公眾采納后的使用行為與持續(xù)使用意愿的影響因素，通過問卷調(diào)查來探究虛擬社區(qū)意識在移動政務(wù)平臺使用行為與持續(xù)使用中的作用機(jī)理，這對于推動移動政務(wù)平臺的建設(shè)與有效利用具有一定的現(xiàn)實(shí)意義。

二、研究綜述、研究假設(shè)與模型建構(gòu)

（一）虛擬社區(qū)意識（SenseofVirtualCommunity，SOVC）

社區(qū)意識理論最早由McMillan和Chavis（1986）③提出，社區(qū)意識（SOC）是公民積極參與公共事務(wù)的一個關(guān)鍵因素，其定義為具有歸屬感、認(rèn)同感與共同信仰。目前研究認(rèn)為社區(qū)意識分為四個維度：成員資格歸屬感、影響力、需求滿足情況、情感聯(lián)系④。很多學(xué)者認(rèn)為傳統(tǒng)的社區(qū)意識也適用于虛擬社區(qū)，于是要引入虛擬社區(qū)意識概念，但Koh和Kim認(rèn)為需求滿足情況和情感聯(lián)系這兩個元素并不是虛擬社區(qū)意識真正意義上的組成部分⑤；成員資格和影響力才是最重要的組成元素。⑥

虛擬社區(qū)意識（SOVC）是虛擬社區(qū)成員所擁有的一種歸屬感，是成員對彼此、對整個社區(qū)都能夠產(chǎn)生影響的一種感覺。⑦SOVC被定義為個體通過信息與通信技術(shù)（ICT）為媒介的溝通對特定社區(qū)的歸屬、身份和依戀的感知。①那些與虛擬社區(qū)保持較強(qiáng)關(guān)系的成員會產(chǎn)生更多的參與行為，而且更樂于與虛擬社區(qū)合作，從而通過不斷的參與和互動提高知識共享水平和用戶忠誠。虛擬社區(qū)意識有三個形成維度：歸屬感、沉浸感和影響力，分別反映了虛擬社區(qū)成員的情感、認(rèn)知和行為方面。②

（二）技術(shù)采納與利用整合模型（UTAUT2）和用戶使用行為

在信息系統(tǒng)的接受與使用狀況研究方面，技術(shù)采納模型（TechnologyAcceptanceModel）是經(jīng)典模型，它是由Davis等學(xué)者在做使用者對信息系統(tǒng)的接受度的相關(guān)研究時，從理性行為理論的角度在1989年制定出來的。③技術(shù)采納模型認(rèn)為信息系統(tǒng)的行為意向通過直接影響直接決定了使用行為，而其他的因素則是通過影響行為意向，從而對使用行為產(chǎn)生間接的影響。通過對TAM模型進(jìn)行深入分析可知，其主要以感知有用性與感知易用性這兩方面為主要因素，對用戶的使用意愿和使用行為產(chǎn)生影響。④行為人對特定工具的使用所帶來的效率的感知程度即是感知有用性；而感知易用性主要指的是行為人對特定系統(tǒng)的使用程度。

技術(shù)采納與利用整合模型（UTAUT2）比之前的TAM模型更為完整，并且更具解釋力。Venkatesh等人為了對用戶的技術(shù)使用意向以及實(shí)際行為做出更全面更準(zhǔn)確的解釋，于2003年整合以前學(xué)者提出的八個信息技術(shù)采納模型提出了技術(shù)采納與利用整合模型。該模型的理論來源包含了理性行為理論、技術(shù)接受模型等八種理論。該理論認(rèn)為，努力期望、績效期望、便利條件以及社群影響四個因素決定了公眾對于信息技術(shù)的采納與使用。⑤

于是有研究將此模型用于分析技術(shù)采納后的用戶使用行為。Jasperson等將技術(shù)采納后的使用行為定義為個體在技術(shù)使用后所進(jìn)行的“無數(shù)特征采用決策、特征使用行為和特征擴(kuò)展行為”。⑥大多數(shù)早期的研究有助于理解在不同的技術(shù)采用背景下后續(xù)使用行為的影響因素，主要關(guān)注于用戶滿意度分析。然而，近年的研究發(fā)現(xiàn)在特定的技術(shù)采用環(huán)境中存在其他具有更強(qiáng)預(yù)測能力的因素。例如，Ong和Lin發(fā)現(xiàn)幸福感是在線社交網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下持續(xù)意愿的最強(qiáng)預(yù)測因子，他們認(rèn)為探索新的構(gòu)造可能有助于理解持續(xù)使用該技術(shù)的意圖。⑦但也有學(xué)者發(fā)現(xiàn)，主要由“羊群行為”驅(qū)動的技術(shù)使用導(dǎo)致在技術(shù)采用后的階段中沒有達(dá)到最初的預(yù)期，從而增加了之前采納使用的技術(shù)在后續(xù)被中斷或放棄的風(fēng)險。⑧

（三）虛擬社區(qū)意識和移動政務(wù)持續(xù)使用意愿

持續(xù)使用意愿被定義為一個公民在未來繼續(xù)使用政務(wù)平臺的程度。⑨與常常被用來衡量移動政務(wù)平臺采納的變量“技術(shù)使用意愿”相比，①當(dāng)用戶已經(jīng)體驗(yàn)過移動政務(wù)技術(shù)時，持續(xù)使用意愿被認(rèn)為是更合適的變量。②有關(guān)移動政務(wù)用戶持續(xù)使用的研究，影響因素是重點(diǎn)，學(xué)者們主要從微觀層面探索影響移動政務(wù)用戶持續(xù)使用的影響。涂文琴主要基于ECM-ISC模型、習(xí)慣理論與執(zhí)行意向理論，對其進(jìn)行了深入探究。③李永忠等人則基于更進(jìn)一步拓展的ECM-ISC模型，并在TTF模型基礎(chǔ)上引入使用習(xí)慣因素進(jìn)行實(shí)證研究，結(jié)果表明持續(xù)使用意愿和使用習(xí)慣都與移動政務(wù)APP持續(xù)使用行為呈正相關(guān)，而便利條件會對持續(xù)使用行為產(chǎn)生正面作用。④還有學(xué)者針對實(shí)用型移動APP用戶構(gòu)建了一個測量模型，證實(shí)感知費(fèi)用、感知有用性、感知用戶界面設(shè)計(jì)、期望確認(rèn)以及習(xí)慣這五個自變量與用戶持續(xù)使用意愿呈正相關(guān)。⑤張曉娟、謝志成和鄧福成的研究結(jié)果表明政務(wù)APP的系統(tǒng)安全、服務(wù)功能與服務(wù)關(guān)懷對用戶持續(xù)使用意向具有顯著正向影響。⑥

然而，現(xiàn)有研究文獻(xiàn)很少研究虛擬社區(qū)意識在移動政務(wù)使用情境中的特殊性及其對移動政務(wù)持續(xù)使用意愿和行為的影響。這給本研究留下了相應(yīng)的研究空間。以上對于理論的探討構(gòu)成了本文提出研究假設(shè)的重要理論基礎(chǔ)。首先，已有研究已經(jīng)證實(shí)了虛擬社區(qū)意識對于增強(qiáng)虛擬社區(qū)中的社會支持具有顯著的積極作用。⑦Chen等發(fā)現(xiàn)當(dāng)個人偏愛一個社區(qū)時，虛擬社區(qū)意識與消費(fèi)者情境下的行為忠誠呈正相關(guān)。⑧Mijail等人對在線參與式預(yù)算項(xiàng)目進(jìn)行調(diào)查研究，發(fā)現(xiàn)虛擬社區(qū)意識與公眾電子參與平臺的使用行為呈正相關(guān)。⑨因此，提出本文的第一個假設(shè)：

H1.虛擬社區(qū)意識（SOVC）對公眾移動政務(wù)平臺的使用行為有正面影響。

其次，虛擬社區(qū)意識（SOVC）可能與移動政務(wù)平臺持續(xù)使用行為的意愿有直接關(guān)系，而且該行為可能在該社區(qū)成員之間存在聯(lián)系時增強(qiáng)，瑏瑠研究表明公民的虛擬社區(qū)意識水平與電子參與的持續(xù)使用呈正相關(guān)。有學(xué)者認(rèn)為，與歸屬感較弱的人相比，具有較強(qiáng)歸屬感的人會在虛擬社區(qū)中投入更多精力和時間，并對該社區(qū)逐漸產(chǎn)生依賴。瑏瑡當(dāng)用戶對某個虛擬社區(qū)產(chǎn)生高歸屬感時，就會認(rèn)為自己是該虛擬社區(qū)中的一員，并會努力、自主地發(fā)布有利于該虛擬社區(qū)發(fā)展的信息，不斷影響該社區(qū)的其他成員，同時投入更多時間向其他成員學(xué)習(xí)，最終與社區(qū)成員以及整個社區(qū)產(chǎn)生一種情感上的認(rèn)同。瑏瑢因此，提出本文的第二個假設(shè)：

H2.虛擬社區(qū)意識（SOVC）對公眾持續(xù)使用移動政務(wù)平臺的意愿有正面影響。

最后，根據(jù)前人的研究結(jié)果與理論基礎(chǔ)，如果當(dāng)用戶已經(jīng)體驗(yàn)過移動政務(wù)技術(shù)，并一直通過移動政務(wù)平臺獲得了更多便利或?qū)ι鐣龀鲐暙I(xiàn)，他就會一直保持使用這個系統(tǒng)的意愿。Mijail等人也研究了虛擬社區(qū)意識對公眾持續(xù)使用電子參與平臺意愿的間接影響。①因此，提出本文的第三個假設(shè)：

H3.移動政務(wù)平臺的使用行為對公眾持續(xù)使用移動政務(wù)平臺的意愿有一定的影響。

（四）研究模型的構(gòu)建

除了上述兩兩變量間的相關(guān)性假設(shè)之外，我們還需要考慮這些變量之間的中介作用機(jī)理。中介效應(yīng)發(fā)生在第三個變量介入（中介）其他兩個相關(guān)變量之間，即獨(dú)立變量的變化會導(dǎo)致中介變量的變化，而中介變量又會與因變量產(chǎn)生關(guān)聯(lián)。假設(shè)虛擬社區(qū)意識與移動政務(wù)平臺持續(xù)使用意愿呈正相關(guān)，那么移動政務(wù)平臺使用行為在虛擬社區(qū)意識和移動政務(wù)平臺持續(xù)使用意愿之間可能會存在中介作用。因此，提出如圖1結(jié)構(gòu)模型圖所示的研究模型。為了簡化理論，該模型只有一個中介關(guān)系，是一個簡潔的中介模型。

三、研究數(shù)據(jù)與方法

（一）變量測量

在本文中，研究的對象主要包括政務(wù)微信、政務(wù)微博、政務(wù)客戶端，即“兩微一端”以及新興的政務(wù)短視頻、政務(wù)小程序等移動政務(wù)平臺。

1.虛擬社區(qū)意識（SOVC）。本研究采用了Koh和Kim等人的經(jīng)典定義，測量虛擬社區(qū)意識的三個形成維度：歸屬感、沉浸感和影響力。②

歸屬感：指成員作為社區(qū)一分子的歸屬感。成員可能會對虛擬社區(qū)所使用的信息技術(shù)產(chǎn)生強(qiáng)烈的影響，當(dāng)一群公民或社區(qū)成員實(shí)現(xiàn)同一個目標(biāo)時，他們可能會體驗(yàn)到一種心理上的歸屬感，即使他們并不認(rèn)識彼此。調(diào)查中通過以下選項(xiàng)來測量：“我覺得是政務(wù)平臺社區(qū)中的一個成員”“我覺得我很樂于參與政務(wù)平臺社區(qū)”“我覺得我在政務(wù)平臺社區(qū)很受歡迎”等。

影響力：指一個成員認(rèn)為他們可以影響虛擬社區(qū)中的其他成員來分享個人觀點(diǎn)或目標(biāo)的程度。互聯(lián)網(wǎng)促進(jìn)了社會公眾之間的相互影響。在一個虛擬社區(qū)中，公民可能會體驗(yàn)到對他人決定的影響力從而保持對這個虛擬社區(qū)的興趣。問卷中設(shè)置了以下選項(xiàng)來測量：“無特定目的，隨意瀏覽，娛樂自我或獲取信息”“較為被動地參與由其他人所發(fā)起的活動及討論議題”“主動參與由其他人所發(fā)起的活動及討論議題”“發(fā)起討論議題或規(guī)劃活動以吸引其他社區(qū)成員參與”“日常潛水，很少發(fā)表評論或想法”“經(jīng)常發(fā)表一些話題或參與討論”等。

沉浸感：指公民在使用系統(tǒng)時可能體驗(yàn)到的持續(xù)探索狀態(tài)。當(dāng)成員在虛擬社區(qū)中討論有意愿的項(xiàng)目時，他可能會沉浸在討論當(dāng)中。①問卷中通過調(diào)查公眾在移動政務(wù)平臺上搜索信息的沉浸程度來測量，比如“我花了很多時間在移動政務(wù)平臺上搜索與瀏覽相關(guān)信息”“我沉迷于使用政務(wù)平臺”“我必須使用政務(wù)平臺”等。

2.移動政務(wù)平臺使用行為（USE）。主要通過調(diào)查詢問受訪人在這次新型冠狀病毒疫情之前及疫情期間，是否關(guān)注或使用過移動政務(wù)平臺，獲取有關(guān)信息的主要移動政務(wù)平臺類型和行為等。比如“您經(jīng)常參與的社交網(wǎng)絡(luò)”“您在使用社交平臺時會進(jìn)行以下哪些操作？”“您接觸、訪問或使用下列政務(wù)公開及公共服務(wù)等應(yīng)用APP的情況如何？”

3.持續(xù)使用意愿（CIU）。移動政務(wù)用戶的持續(xù)使用意愿是要測量一個公眾在使用過移動政務(wù)平臺之后，在未來繼續(xù)使用政務(wù)平臺的程度，設(shè)置的問題是“此次疫情過后，您會想在將來繼續(xù)使用移動政務(wù)平臺嗎？”比如選項(xiàng)：“我以后還會繼續(xù)使用移動政務(wù)平臺”“我以后還會經(jīng)常使用移動政務(wù)平臺”。

4.控制變量。根據(jù)前文中提及的習(xí)慣理論、執(zhí)行意向理論和技術(shù)接受模型等，將習(xí)慣和便利條件作為控制變量可能有助于了解移動政務(wù)平臺被采納使用后的驅(qū)動因素。習(xí)慣和便利條件是技術(shù)接受和使用的廣義統(tǒng)一理論（UTAUT）中選取的一部分變量。此外，本次調(diào)查還設(shè)計(jì)了以移動政務(wù)用戶的人口學(xué)特征作為控制變量。本研究中控制變量為年齡、性別、便利條件和習(xí)慣。

便利條件（FacilitatingConditions）。與移動政務(wù)平臺使用行為相關(guān)的外部因素，如來自政府、方法和推廣系統(tǒng)使用的支持和資源的可用性等都可能會影響公民使用移動政務(wù)平臺的行為。這些外部因素包括在便利條件中。②便利條件指的是個體對資源存在的感知和對使用技術(shù)的支持。調(diào)查中通過以下選項(xiàng)來測量：“我有使用政務(wù)平臺的必要資源”“我有使用政務(wù)平臺的必要知識”“政務(wù)平臺與我使用的其他技術(shù)兼容”“當(dāng)我使用政務(wù)平臺有困難時，我可以從別人那里得到幫助”。

習(xí)慣（Habit）。習(xí)慣是通過行為的不斷重復(fù)所積累的經(jīng)驗(yàn)并演變成為的一種本能，③影響用戶習(xí)慣的3個因素是環(huán)境的促進(jìn)、產(chǎn)品使用的頻率和用戶的認(rèn)可度。曾有研究表明，一旦習(xí)慣形成，它就會與未來的使用行為有直接的聯(lián)系。④有學(xué)者評估發(fā)現(xiàn)習(xí)慣與持續(xù)使用移動政務(wù)服務(wù)的意愿呈正相關(guān)。⑤習(xí)慣可能會對移動政務(wù)平臺持續(xù)使用意愿產(chǎn)生一定的影響。設(shè)置的問題是“使用移動政務(wù)平臺已經(jīng)成為我的一個習(xí)慣”“移動政務(wù)平臺使用的頻率”等。

（二）研究方法

本研究以使用過移動政務(wù)平臺的公眾為調(diào)研對象，采取在網(wǎng)絡(luò)上發(fā)放電子問卷的方式獲取數(shù)據(jù)。變量定義參考已有的文獻(xiàn)與相關(guān)理論，大致分為三個部分：年齡、性別、最高學(xué)歷等受訪者的基本特征；對政務(wù)服務(wù)信息的了解與獲取信息的來源、渠道；與研究假設(shè)相關(guān)的變量。

本文數(shù)據(jù)來源于由華東師范大學(xué)公共政策研究中心、社會組織與社會治理創(chuàng)新研究中心與澎湃研究所聯(lián)合發(fā)起的“新冠肺炎疫情與移動政務(wù)平臺使用行為的調(diào)查”。其中有關(guān)疫情信息獲取的渠道和政務(wù)服務(wù)應(yīng)用平臺的類型在選項(xiàng)的設(shè)置上借鑒了清華大學(xué)數(shù)據(jù)治理研究中心的“數(shù)字技術(shù)與公共衛(wèi)生治理現(xiàn)代化問卷調(diào)查”。此次調(diào)查在2020年2月6日至3月24日期間通過網(wǎng)絡(luò)調(diào)查平臺實(shí)施，問卷是在線上發(fā)布，聯(lián)合澎湃新聞客戶端進(jìn)行發(fā)放。樣本來自于全國各地，由于里面涉及到具體的社區(qū)通等移動政務(wù)平臺僅上海市采用，所以最后本研究問卷結(jié)果中只顯示了來自于上海市的樣本，經(jīng)過數(shù)據(jù)清理后，最后實(shí)際用于本文分析的有效問卷共395份。

本文利用SPSS23與SmartPLS軟件，采用相關(guān)分析、回歸分析與偏最小二乘結(jié)構(gòu)方程模型（PLS-SEM）對假設(shè)進(jìn)行驗(yàn)證與分析以及對所提出的研究模型進(jìn)行評價；采用描述統(tǒng)計(jì)分析、獨(dú)立樣本t檢驗(yàn)對問卷被調(diào)查者的基本信息進(jìn)行分析并從中發(fā)掘有意義的發(fā)現(xiàn)。

四、研究結(jié)果

（一）描述性統(tǒng)計(jì)分析

1.被調(diào)查者基本信息。本研究關(guān)于被調(diào)查者基本信息的描述性統(tǒng)計(jì)分析如表1所示。395份樣本中，其中男性占40.5%，女性占59.5%；樣本總體學(xué)歷偏高，83.8%的受訪者學(xué)歷在本科及以上；88.9%的受訪者網(wǎng)齡在4年以上；超過半數(shù)的受訪者年齡在20～29歲之間。由于問卷中設(shè)計(jì)了邏輯跳轉(zhuǎn)題，用于區(qū)分受訪者是否使用了移動政務(wù)平臺，該題選擇“是”的樣本可用于回歸分析、獨(dú)立樣本檢驗(yàn)、結(jié)構(gòu)方程模型分析，樣本數(shù)為217份，占收回問卷總樣本數(shù)的54.9%。這意味著本研究中，有超過半數(shù)的受訪者在新冠肺炎疫情期間使用了移動政務(wù)平臺，移動政務(wù)平臺的普及度可見一斑。

由于可用于回歸分析和結(jié)構(gòu)方程模型分析的217個樣本中性別為男性的樣本數(shù)為73，女性樣本數(shù)為144，樣本數(shù)相差較大，所以使用獨(dú)立樣本t檢驗(yàn)進(jìn)行對比分析，分析結(jié)果顯示顯著性值均大于0.05，說明不同性別對移動政務(wù)平臺使用行為與持續(xù)使用意愿的影響并無差異。

2.樣本描述統(tǒng)計(jì)分析。此次問卷發(fā)放獲得的395個樣本中有54.94%的受訪者在疫情期間使用了移動政務(wù)平臺，這217位受訪者最常使用的移動政務(wù)平臺是政務(wù)微博（如上海發(fā)布等官方微博賬號）（60.37%）與政務(wù)微信（如上海發(fā)布、上海健康云等官方微信公眾號）（58.53%），其次是政務(wù)APP（例如上海市的“隨申辦市民云”“上海12345”“上海健康云”等APP）（39.63%），使用過政務(wù)服務(wù)小程序（微信、支付寶小程序）和政務(wù)短視頻（抖音、快手）（如“上海中心”）的受訪者均占總?cè)藬?shù)29.95%。隨著“健康碼”等新型措施的問世與全國范圍內(nèi)的推廣使得問卷發(fā)放后期使用過移動政務(wù)平臺的人數(shù)占比大大提高。使用過社區(qū)治理云服務(wù)（社區(qū)通、本地寶等）和“隨申碼”等專用政務(wù)APP的比例均超過6成。約40%的受訪者平均每周使用移動政務(wù)平臺4次以上，26.73%的受訪者每周使用移動政務(wù)平臺超過6次。

對于移動政務(wù)平臺的持續(xù)使用意愿方面，49.31%的受訪者表示有在未來繼續(xù)使用移動政務(wù)平臺的想法，39.17%回答以后還會繼續(xù)使用移動政務(wù)平臺，11.52%的稱以后還會經(jīng)常使用移動政務(wù)平臺。值得一提的是，在此次新冠肺炎疫情前沒有使用過移動政務(wù)平臺，疫情暴發(fā)之后才首次使用移動政務(wù)平臺的人占受訪者的17.51%，此次疫情在一定程度上促進(jìn)了移動政務(wù)平臺的采納與使用行為。然后，進(jìn)行獨(dú)立樣本t檢驗(yàn)探究疫情期間是否初次使用對持續(xù)使用意愿之間的差異性分析。方差齊性檢驗(yàn)的顯著性值小于0.05，后面的顯著性值都小于0.05，說明疫情期間移動政務(wù)平臺的使用行為是否是初次使用對持續(xù)使用意愿的影響有著顯著差異。

（二）信度與效度分析

1.信度分析。使用SPSS23中的可靠性功能對信度系數(shù)值（CronbachAlpha）進(jìn)行分析，變量移動政務(wù)使用行為（USE）有10個題項(xiàng)，CronbachAlpha系數(shù)>0.8，代表信度很好，數(shù)據(jù)有較高的內(nèi)在一致性，可靠性較強(qiáng)；虛擬社區(qū)意識（SOVC）這個變量有3個題項(xiàng)，系數(shù)>0.7，信度較好，可靠性較強(qiáng)，此問卷設(shè)計(jì)較為合理；因?yàn)槌掷m(xù)使用意愿（CIU）這個變量只有1個題項(xiàng)，所以未做信度分析（表2）。

2.效度分析。使用SPSS23的因子分析功能中的主成分分析法檢驗(yàn)問卷的效度，通過KMO測度和Bartlett球性度檢驗(yàn)驗(yàn)證問卷的有效性，檢驗(yàn)結(jié)果如表3所示。在效度分析中，KMO值為0.841（>0.8），Bartlett球性度檢驗(yàn)的顯著系數(shù)是（0.000<0.05），表示此問卷效度良好（表3）。

（三）移動政務(wù)平臺使用行為與持續(xù)使用意愿的多元回歸分析

由SPSS23相關(guān)分析可知，自變量虛擬社區(qū)意識（SOVC）與移動政務(wù)平臺使用行為和持續(xù)使用意愿相關(guān)性的顯著性值均<0.05，說明虛擬社區(qū)意識與移動政務(wù)平臺使用行為有顯著相關(guān)性，虛擬社區(qū)意識與移動政務(wù)平臺持續(xù)使用意愿也有顯著相關(guān)性（表4）。

在控制變量中，“年齡”進(jìn)行了重新編碼，使“25歲以下”=1，“25歲及以上”=0，同時，將“最高學(xué)歷”這個變量進(jìn)行虛擬化處理，將占比最高的“本科”學(xué)歷作為對照組。當(dāng)加入五個控制變量時，虛擬社區(qū)意識（SOVC）對移動政務(wù)使用行為（USE）影響的線性模型增加解釋的R方為0.180，顯著性F變化量為0.00，說明控制變量的加入是有意義的。控制變量“性別”“年齡”“習(xí)慣”的顯著性值遠(yuǎn)大于0.05，在因變量移動政務(wù)使用行為（USE）上沒有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義；“便利條件”的顯著性值為0.01，“最高學(xué)歷”的顯著性值為0.014，在因變量移動政務(wù)使用行為（USE）上有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。便利條件與移動政務(wù)使用行為（USE）呈正相關(guān)；而最高學(xué)歷與移動政務(wù)使用行為（USE）呈負(fù)相關(guān)。R方?jīng)Q定了模型的預(yù)測能力，此線性模型解釋了18%的移動政務(wù)使用行為變化。F值對應(yīng)的顯著性值為0.00，說明自變量對因變量有影響關(guān)系，自變量虛擬社區(qū)意識（SOVC）的B值與Beta值均大于0，B值約等于0.4，說明影響方向?yàn)檎蛴绊懀ū?）。

而在虛擬社區(qū)意識（SOVC）對移動政務(wù)持續(xù)使用意愿（CIU）影響的線性模型中，加入五個控制變量后，增加解釋的R方為0.088，顯著性F變化量為0.023，是有意義的。“性別”“便利條件”“最高學(xué)歷”“年齡”的顯著性值大于0.05，在因變量移動政務(wù)持續(xù)使用意愿（CIU）上沒有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義；“習(xí)慣”的顯著性值小于0.05，在因變量移動政務(wù)持續(xù)使用意愿（CIU）上有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。R方?jīng)Q定了模型的預(yù)測能力，此線性模型解釋了8.8%的移動政務(wù)平臺持續(xù)使用意愿。F值對應(yīng)的顯著性值小于0.05，說明自變量對因變量有影響關(guān)系，自變量虛擬社區(qū)意識（SOVC）的B值與Beta值均大于0，說明影響方向?yàn)檎嬗绊憽Ａ?xí)慣與移動政務(wù)持續(xù)使用意愿（CIU）呈顯著正相關(guān)。

如表6所示，將控制變量“年齡”重新編碼成為連續(xù)虛擬變量，并選取“年齡20～24歲”為對照組進(jìn)行回歸分析；將定類變量“最高學(xué)歷”做虛擬化處理，并選取“本科”學(xué)歷作為對照組。

增加連續(xù)虛擬變量后，“性別”“習(xí)慣”的顯著性值大于0.05，在因變量移動政務(wù)使用行為（USE）上沒有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義，總的來說“性別”“習(xí)慣”“年齡”對USE沒有顯著的影響。“便利條件”“最高學(xué)歷”的顯著性值小于0.05，在因變量移動政務(wù)使用行為（USE）上有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。

增加連續(xù)虛擬變量后，“性別”“便利條件”的顯著性值大于0.05，在因變量移動政務(wù)持續(xù)使用意愿（CIU）上沒有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義；“習(xí)慣”的顯著性值小于0.05，在因變量移動政務(wù)持續(xù)使用意愿（CIU）上有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。這也和表5中的結(jié)果一致。

（四）移動政務(wù)平臺影響路徑的結(jié)構(gòu)方程模型分析

此研究采用PLS-SEM（偏最小二乘結(jié)構(gòu)方程模型）對研究模型進(jìn)行評價，使用的軟件是SmartPLS3.0。路徑系數(shù)代表因變量與自變量之間的直接影響。本文中結(jié)構(gòu)模型的路徑系數(shù)由SmartPLS3.0默認(rèn)的PLS分析算法運(yùn)算得出，為了結(jié)論的準(zhǔn)確性與穩(wěn)定性，選擇的迭代次數(shù)為5000次。同時，使用了該軟件中的Bootstrapping算法反復(fù)抽取2000子樣本的方式進(jìn)行多次運(yùn)算，對路徑系數(shù)的顯著性進(jìn)行估計(jì)。Bootstrapping算法是指利用有限的樣本數(shù)據(jù)，進(jìn)行多次重置隨機(jī)抽樣，建立起足量的新樣本用來代表原來的樣本分布與特征。由于這個算法每次運(yùn)算所抽取的樣本都是不同的，所以每次運(yùn)算所得到的數(shù)據(jù)都是不同的，而抽取足夠多的樣本量可以使得這些數(shù)據(jù)差距變小變得很相似，從而使得對模型顯著性的估計(jì)結(jié)果更具可信度。若Bootstrapping算法運(yùn)算得到的P值總是小于0.05，則表明該路徑具有顯著性。

圖2為PLS算法運(yùn)算后得到的結(jié)構(gòu)模型，箭頭中間的數(shù)字代表每條路徑的路徑系數(shù)R，圓形中的數(shù)字是R方，此模型解釋了11.2%的使用行為變化和3.1%的持續(xù)使用意愿的變化。

如表7所示，通過PLS算法運(yùn)行結(jié)果，得到虛擬社區(qū)意識（SOVC）對移動政務(wù)平臺使用行為（USE）的影響路徑系數(shù)為0.334；通過使用Bootstrapping算法反復(fù)抽取2000子樣本進(jìn)行運(yùn)算對路徑系數(shù)的顯著性進(jìn)行估計(jì)，得到P值為0.000，說明該路徑具有顯著性。有效的路徑表明假設(shè)H1得到了支持，即虛擬社區(qū)意識（SOVC）與公眾對移動政務(wù)平臺的使用行為（USE）呈顯著正相關(guān)。

虛擬社區(qū)意識（SOVC）對移動政務(wù)平臺持續(xù)使用意愿（CIU）的影響路徑系數(shù)為0.130；通過使用Bootstrapping算法進(jìn)行運(yùn)算對路徑系數(shù)的顯著性進(jìn)行估計(jì)，得到P值為0.048（<0.05），有效的路徑表明假設(shè)H2得到了支持，虛擬社區(qū)意識（SOVC）與公眾持續(xù)使用移動政務(wù)平臺的意愿（CIU）呈正相關(guān)。

移動政務(wù)平臺使用行為（USE）對移動政務(wù)平臺持續(xù)使用意愿（CIU）的影響路徑系數(shù)為0.084，此路徑對應(yīng)的P值為0.117（>0.05），進(jìn)行多次Bootstrapping運(yùn)算得出的P值始終都大于0.05，說明此路徑系數(shù)不顯著，即在此次新冠肺炎疫情背景下公眾對移動政務(wù)平臺的使用行為對持續(xù)使用意愿的影響不顯著，因此文中所構(gòu)建的結(jié)構(gòu)模型的中介效應(yīng)不成立。

最后，將SmartPLS3.0對結(jié)構(gòu)方程模型的分析結(jié)果與SPSS23的回歸分析結(jié)果進(jìn)行對照，結(jié)論基本符合。

五、研究結(jié)論與啟示

（一）研究結(jié)論

本研究旨在探討虛擬社區(qū)意識在移動政務(wù)平臺使用行為與持續(xù)使用中的作用機(jī)理。基于上海市問卷調(diào)查收集的數(shù)據(jù)，研究發(fā)現(xiàn)虛擬社區(qū)意識與移動政務(wù)平臺使用行為之間的直接聯(lián)系是顯著的，虛擬社區(qū)意識與移動政務(wù)平臺持續(xù)使用意愿之間呈正相關(guān)，而移動政務(wù)平臺的使用行為與持續(xù)使用意愿沒有顯著相關(guān)性。

首先，本研究分析得出虛擬社區(qū)意識（SOVC）與公眾對移動政務(wù)平臺的使用行為呈正相關(guān)，說明假設(shè)H1成立。這個結(jié)論是與前人的研究結(jié)果一致的。①具有較強(qiáng)歸屬感的人會在移動政務(wù)平臺中投入更多的時間和精力，并逐漸產(chǎn)生依賴，認(rèn)為自己是移動政務(wù)平臺中的一員，并會努力、自主地在該平臺發(fā)布信息，不斷影響該平臺的其他成員，同時投入更多時間向其他成員學(xué)習(xí)，與其他成員之間產(chǎn)生一種情感上的認(rèn)同。

第二，使用移動政務(wù)平臺的便利條件與使用行為呈正相關(guān)，而使用移動政務(wù)平臺的習(xí)慣對持續(xù)使用行為有顯著的正向影響。

第三，虛擬社區(qū)意識（SOVC）與移動政務(wù)平臺的持續(xù)使用意愿呈正相關(guān)，說明假設(shè)H2成立。但是，移動政務(wù)平臺的使用行為與持續(xù)使用意愿沒有顯著的相關(guān)性，假設(shè)H3不成立。這與Mijail等人提出的中介效應(yīng)結(jié)構(gòu)模型不一致。①在本文情境下，虛擬社區(qū)意識與持續(xù)使用意愿有直接相關(guān)，而不是通過影響使用行為從而影響持續(xù)使用意愿。本文的結(jié)構(gòu)模型經(jīng)分析驗(yàn)證后不存在中介效應(yīng)。那么如何解釋其為何沒有發(fā)生影響作用？也許可以從三方面來加以解釋：首先，中國網(wǎng)民使用手機(jī)上網(wǎng)的比例非常高，幾乎百分之百，而且對于移動政務(wù)平臺的接納度很高，日常手機(jī)支付成為常態(tài)，多數(shù)贊同為了方便可以舍棄一些隱私和安全，因而虛擬社區(qū)意識強(qiáng)的人自然更愿意使用移動政務(wù)平臺，移動政務(wù)平臺的持續(xù)使用意愿也就更強(qiáng)；而在多數(shù)西方國家，網(wǎng)民即使虛擬社區(qū)意識強(qiáng)，但要么考慮隱私和安全問題較多，要么移動政務(wù)平臺使用場景不是太多，對持續(xù)使用意愿的影響受到實(shí)際使用行為的調(diào)節(jié)，只有使用過程中體驗(yàn)較好的人其持續(xù)使用意愿才會更強(qiáng)；其次，按常理，使用行為會影響持續(xù)使用意愿，使用的頻率和體驗(yàn)會直接影響其持續(xù)使用意愿；如果體驗(yàn)不是太好則會起相反作用，所以當(dāng)使用范圍廣、頻率高但持續(xù)使用意愿不強(qiáng)，這說明使用的體驗(yàn)不是太好，干擾了其持續(xù)使用意愿。這提醒我們要更加注重改善移動政務(wù)平臺的用戶使用體驗(yàn)，優(yōu)化平臺使用流程，提高服務(wù)質(zhì)量，增加用戶黏度；最后，這可能是因?yàn)樵谛鹿诜窝滓咔榈奶囟ū尘跋拢恍┍还姀V泛使用的功能在將來疫情結(jié)束后就會失去使用的意義；另外，公眾可能存在被動采納與使用移動政務(wù)平臺的可能性，在某些地區(qū)移動政務(wù)平臺被指定用作預(yù)約口罩等防疫物資的平臺，在全國范圍內(nèi)的大部分地區(qū)，防疫健康信息碼被用于個人健康狀況的認(rèn)定。本研究的受訪者中有約17.5%是在疫情暴發(fā)之后才首次使用移動政務(wù)平臺的，疫情促進(jìn)了公眾對于移動政務(wù)平臺的采納與使用行為。從之前的獨(dú)立樣本檢驗(yàn)中可知，疫情期間移動政務(wù)平臺的使用行為是否是初次使用對持續(xù)使用意愿的影響有著顯著差異，或許疫情對移動政務(wù)平臺的采納與使用行為的影響不能延續(xù)到疫情結(jié)束后的后續(xù)使用中。綜上，所以才出現(xiàn)似乎與常理不符的現(xiàn)象，既然實(shí)證結(jié)果確實(shí)如此，這算是一個比較重點(diǎn)的發(fā)現(xiàn)。

（二）完善我國移動政務(wù)建設(shè)的啟示

由于疫情而采納與使用移動政務(wù)平臺的公眾與疫情之前就使用過移動政務(wù)平臺的公眾之間，持續(xù)使用移動政務(wù)平臺的意愿存在顯著差異。疫情期間公眾對移動政務(wù)的需求與使用對移動政務(wù)平臺的發(fā)展促進(jìn)作用是巨大的，但疫情對移動政務(wù)平臺的采納與使用行為的影響可能不能延續(xù)到疫情結(jié)束后的后續(xù)使用中，政府應(yīng)該采取措施提高用戶黏性與忠誠度，如更好地實(shí)現(xiàn)用戶間的互動。

在本研究中，便利條件與使用行為呈正相關(guān)，政府可以通過提升系統(tǒng)的信息易得度與設(shè)備的使用兼容度、操作容易度，促進(jìn)公眾對移動政務(wù)平臺的使用行為；使用習(xí)慣與持續(xù)使用意愿呈顯著正相關(guān)，這說明習(xí)慣在移動政務(wù)平臺采納使用的后續(xù)階段是持續(xù)使用意愿的強(qiáng)大驅(qū)動力，政務(wù)平臺可以提高與用戶間的互動性與趣味性，設(shè)計(jì)每日打卡積分、每日互動小論壇等活動，培養(yǎng)用戶的使用習(xí)慣，從而提高用戶黏性與忠誠度。

（三）研究的局限性與展望

本研究采用線上發(fā)放調(diào)查問卷的方式進(jìn)行數(shù)據(jù)收集，對我國移動政務(wù)公眾使用行為與持續(xù)使用意愿進(jìn)行實(shí)證研究，有一定的理論以及現(xiàn)實(shí)基礎(chǔ)，但仍然存在一定的不足。

首先，移動政務(wù)的使用對象為上海的公眾，但最終收集到的有效樣本一共只有395份，在樣本數(shù)量上不足以代表我國公眾使用移動政務(wù)平臺的總體情況；并且本文選取的這395位調(diào)查對象無論在地理信息上，還是在年齡、性別、學(xué)歷等其他特征上，都不足以代表我國公眾。在未來的研究中，應(yīng)該擴(kuò)大調(diào)查的地域以及樣本數(shù)量，使得研究結(jié)果更具有實(shí)際意義。

第二，對于可能存在自變量與因變量互為因果或者不同變量作為因果變量的內(nèi)生性問題，本研究已經(jīng)采用結(jié)構(gòu)方程識別出了中介效應(yīng)，也進(jìn)行了相關(guān)性檢驗(yàn)排除多重共線性，所以不“存在虛假因果關(guān)系”。雖然我們選擇的變量提供了可靠的結(jié)果，但我們不能完全排除遺漏變量或非線性的可能性，這可能要在未來的研究中得到解決。

第三，本研究是在新冠肺炎疫情期間進(jìn)行的，疫情的特殊性使得研究結(jié)果有一定的局限性，在平常時期的研究結(jié)果可能會有所不同。本文是對現(xiàn)有的所有移動政務(wù)平臺整體這個對象進(jìn)行研究，未來的研究可以評估不同的環(huán)境背景和不同的移動政務(wù)平臺，還可以與此次新冠肺炎疫情期間的研究結(jié)論做比較，探討在不同的情境下或不同的移動政務(wù)平臺結(jié)論是否會有不同。

此外，這一研究結(jié)果又要聯(lián)系到虛擬社區(qū)意識在移動政務(wù)使用情境中的特殊性，并回答移動政務(wù)是如何構(gòu)建用戶的虛擬社區(qū)意識的問題。移動政務(wù)平臺如何增強(qiáng)了虛擬社區(qū)意識，可能是有更大現(xiàn)實(shí)價值的研究主旨。網(wǎng)民的虛擬社區(qū)意識此前主要在政府留言板、網(wǎng)絡(luò)論壇BBS、微博PC客戶端等非移動政務(wù)平臺使用情境中形成的。對于兩微一端等移動政務(wù)平臺使用情境的虛擬社區(qū)意識，則產(chǎn)生于便攜式移動網(wǎng)絡(luò)終端設(shè)備更大的便利性使得各類移動通訊客戶端交流平臺廣泛使用從而形成了新型的更為便捷、快速、隨時隨地隨身的移動虛擬社區(qū)交流方式。這樣所形成的移動虛擬社區(qū)意識自然有其特殊性，需要對此深入的研究。有兩個問題值得關(guān)注：一個是虛擬社區(qū)意識的形成機(jī)制復(fù)雜，可能涉及到心理、經(jīng)濟(jì)、社會甚至政治等更為宏觀層面的機(jī)制，從移動政務(wù)平臺運(yùn)用到增強(qiáng)社區(qū)意識之間作用機(jī)制的邏輯鏈條，目前并不明確，更是缺少現(xiàn)有研究文獻(xiàn)支撐這一論點(diǎn)。比如僅從公私合作視角來看，不同地方政府在建設(shè)移動政務(wù)平臺等數(shù)字政府過程中的思路和模式就呈現(xiàn)出較大差異，①更遑論其它。這里只是提出了一些初步的推論，需要后續(xù)深入研究驗(yàn)證。另一個是本研究結(jié)果似乎并不支持移動政務(wù)平臺明顯增強(qiáng)了虛擬社區(qū)意識這一理論假設(shè)。本研究的結(jié)果表明，虛擬社區(qū)意識與移動政務(wù)平臺的持續(xù)使用意愿呈正相關(guān)，但是移動政務(wù)平臺的使用行為與持續(xù)使用意愿沒有顯著的相關(guān)性。這就是說，從現(xiàn)有研究結(jié)果難以推導(dǎo)出以下機(jī)制：移動政務(wù)平臺使用行為通過提高了公眾對移動政務(wù)平臺的持續(xù)使用意愿，從而增強(qiáng)了他們的虛擬社區(qū)意識。這說明在移動政務(wù)平臺使用行為和虛擬社區(qū)意識的中間可能存在其它尚未被識別出來的機(jī)制。因而，對于移動政務(wù)平臺的使用者如何形成良好的社區(qū)意識這一問題，后續(xù)還需更多探索性研究與驗(yàn)證性研究。□

（責(zé)任編輯：石洪斌）

基金項(xiàng)目：國家自然科學(xué)基金面上項(xiàng)目“多維多層網(wǎng)絡(luò)視角下的‘互聯(lián)網(wǎng)+輿情’擴(kuò)散機(jī)理及動態(tài)管控策略研究”（編號：71774111）。

① 中國互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)信息中心（CNNIC）：《第47次〈中國互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展?fàn)顩r統(tǒng)計(jì)報告〉》，http：//www.cac.gov.cn/2021-02/03/c_1613923423079314.htm。

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⑨HartmutHoehleandViswanathVenkatesh，“MobileApplicationUsability：ConceptualizationandInstrumentDevelopment”，MISQuarterly，vol.39，no.2（June2015），pp.435-472.

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③涂文琴：《移動政務(wù)用戶持續(xù)使用行為影響因素研究———基于促進(jìn)與抑制雙重視角》，電子科技大學(xué)2018年碩士學(xué)位論文，第4-6頁。

④李永忠、謝隆騰、陳靜：《移動政務(wù)服務(wù)公眾持續(xù)使用行為研究》，《合肥工業(yè)大學(xué)學(xué)報》（社會科學(xué)版），2018年第6期。

⑤吉中平：《實(shí)用型移動應(yīng)用用戶持續(xù)使用行為的實(shí)證研究》，廈門大學(xué)2014年碩士學(xué)位論文，第8-10頁。

⑥張曉娟、謝志成、鄧福成：《“互聯(lián)網(wǎng)+政務(wù)”環(huán)境下政務(wù)APP建設(shè)的探索———以政務(wù)APP“云端武漢”為例》，《電子政務(wù)》，2018年第2期。

⑦Yuan-HuiTsai，Sheng-WuuJoe，Chieh-PengLin，Rong-TsuWang，andYu-HsiangChang，“ModelingtheRelationshipbetweenIT-mediatedSocialCapitalandSocialSupport：KeyMediatingMechanismsofSenseofGroup”，TechnologicalForecastingandSocialChange，vol.79，no.9（June2012），pp.1259-1604.

⑧Chun-DerChen，Shu-ChenYang，KaiWang，andCheng-KiangFarn，“AntecedentsandConsequencesofSenseofVirtualCommunity：TheCustomerValuePerspective”，In：Proc.7thWorkshoponE-business（WeB2008）（December2008），pp.56-73.

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④TaoHu，ThomasF.Stafford，WilliamJ.Kettinger，XihuiP.Zhang，andHuaDai，“FormationandEffectofSocialMediaUsageHabit”，JournalofComputerInformationSystems，vol.58，no.4（February2018），pp.334-343.

⑤NarvadhaVeeramootoo，RobinNunkoo，andYogeshK.Dwivedi，“WhatDeterminesSuccessofanE-governmentService？ValidationofAn IntegrativeModelofE-filingContinuanceUsage”，GovernmentInformationQuarterly，vol.35，no.2（April2018），pp.161-174.

①Yuan-HuiTsai，Sheng-WuuJoe，Chieh-PengLin，Rong-TsuWang，andYu-HsiangChang，“ModelingtheRelationshipbetweenIT-mediatedSocialCapitalandSocialSupport：KeyMediatingMechanismsofSenseofGroup”，TechnologicalForecastingandSocialChange，vol.79，no.9（June2012），pp.1259-1604.

①M(fèi)ijailNaranjo-Zolotov，TiagoOliveira，SwenCasteleynb，andZahirIranic，“ContinuousUsageofE-participation：TheRoleoftheSense ofVirtualCommunity”，GovernmentInformationQuarterly，vol.36，no.3（July2019），pp.536-545.

①鄭躍平：《我國數(shù)字政府建設(shè)的主要模式：基于公私合作視角的對比研究》，《治理研究》，2021年第4期。