[PR] Status Quo Bias for User Resistance

Author(s): Kim, H.-W.; Kankanhalli, A.
Title: Investigating User Resistnace to Information Systems Implementation: A Status Quo Bias Perspective
ResearchSource: MIS Quarterly, 33(3), 2009, pp. 567-582

[摘要]
IS導入的使用者抗拒是新系統失敗的主要原因，過去研究曾探索使用者抗拒之原因，對於使用者如何評估與新系統之變革以及抗拒之決定的理解仍有缺口，特別是缺乏使用者決策之解釋，亦即現況偏好(status quo bias)之概念，也就是使用者抗拒可能是因為想要保持在目前情況下的偏誤或偏好；此研究發展一個用來解釋使用者在新系統導入前的抗拒，結合科技接受、抗拒、與現狀偏好觀點，透過新企業系統導入為情境檢驗模型，並現示轉換成本在增加使用者抗拒中的主要角色，轉換成本亦在其他前置因素(同僚意見與變革自我效能)與使用者抗拒間扮演中介角色；認知價值與組織支持變革發現可以降低使用者抗拒，此研究有助於瞭解使用者接受與抗拒新IS導入之理論面，並提供組織管理抗拒之建議。

• [緒論]
  使用者抗拒已經被視為影響IS導入專案失敗的重要因素，一項針對375間組織的調查發現，使用者抗拒是大型IS 導入的首要挑戰 (ITtoolbox, 2004)，特別是那些在社會面與科技面都有所變革的IS (Gibson, 2003)，為了回應這些變革，使用者會抗拒新的IS，造成專案期間的延遲、超支、與新系統的低使用率 (Beaudry & Pinsonneault, 2005; Kim & Pan, 2006)，IS導入前的使用者抗拒是廣泛而且對IS成功相當重要 (Markus, 2004)。
  雖然使用者抗拒很重要，但只有少數研究針對使用者抗拒提供理論解釋，較多以個案的方式而非量化的實徵驗證；此研究之目的為推導與實徵檢驗導致使用者抗拒因素之理論模型，此理論發展聚焦於導入前，因此，從過去文獻找出不同的科技接受或抗拒之前置因素，現狀偏好觀點 (Samuelson & Zeckhauser, 1988)能提供新IS相關變革演變之理論解釋，以及使用者抗拒之理由，以此觀點整合過去文獻，並透過新企業系統導入之調查進行驗證。
  
• [理論背景與架構]
  2.1 科技接受
  新系統導入時，使用者可能會基於與系統相關變革之評估而選擇接受或抗拒 (Joshi, 2005)，這是可能用來解釋使用者接受或抗拒之理論基礎，科技接受研究採用包括TAM、TPB、UTAUT之理論。
  TAM (Davis, 1989)假定兩信念(有用性與易用性)能預測個人的科技使用意圖，TPB (Ajzen, 1991)考量廣泛影響科技接受行為的解釋基礎 (Taylor & Todd, 1995)，人們的行為受到三個考量的影響：(1) 行為信念：行為的可能結果與相關評估；(2) 規範信念：他人所期望之規範與這些期望所伴隨之動機；(3) 控制信念：促進或抑制某行為表現之因素與這些因素的強度，而控制信念更進一步區分為內部與外部控制 (Ajzen, 2002)；UTAUT企圖統整科技接受之前置因素 (Venkatesh et al., 2003)，解釋績效期望、付出期望、社會影響、與促進情境如何影響行為意圖與使用行為，這些信念被用來解釋使用者對新IS科技接受之評估，本研究將之用於理解使用者抗拒行為。
  
  2.2 使用者抗拒
  IS研究中的使用者抗拒被視為是有害反應(adverse reaction) (Hirschheim & Newman, 1988)，或是使用者感受到新IS導入相關變革的反抗 (Markus, 1983)，此研究將使用者抗拒定義為使用者對新IS導入相關變革之反抗，Lapointe & Rivard (2005)發現有四份研究提供使用者抗拒之理論解釋：(1) Markus (1983)：以系統特性與使用的社會情境交互作用來解釋，主要可以在新系統所造成之組織內權力分配變革，而導致使用者的抗拒；(2) Marakas & Hornik (1996)：以使用者對新系統相關威脅之回應；(3) Martinko et al. (1996)：使用者基於內外在影響對新系統的歸因，此歸因會導致使用者抗拒的負向期望的結果與效能期望；(4) Joshi (1991)
  Lapointe & Rivard (2005)提出一流程模型包括初始情境、交互作用、威脅、與行為，初始情境與客觀的抗拒交互作用而發展決定抗拒行為的威脅之感受，系統結果的實際經驗與外部因素引發下組交互作用與行為，這些模型強調失去或威脅感對使用者抗拒的重要性，但對如何評估並無法得知。
  與本研究較接近的為淨導入模型 (equity-implementation model, EIM) (Joshi, 1991)，使用者以淨值來評估新系統導入相關之變革，淨值是變革結果與變革投入之差異，若無淨值則會抗拒變革，本質上，EIM提出一種變革的成本效益分析，成本表示結果的減少與投入的增加，而效益是增加結果與減少投入。此研究提出兩種增強對變革評估之理解：(1) 考量變革評估的其他影響；(2) 考量理論解釋。
  
  2.3 SQBT
  SQBT目的是去解釋人們對維持目前狀態或情境的偏好，Samuelson & Zeckhauser (1988) 以三個類別描敘現狀偏好的解釋：(1) 理性決策制定 (rational decision making)：也就是在轉換到新選項之前對相關成本與效益之評估，成本較效益大時會導致現狀偏好，從理性決策觀點，可以判別出兩種成本：轉變成本(採用新情境所發生的成本)與不確定成本(心理的不確定與感受到新選擇之風險)；(2) 認知錯覺 (cognitive misperceptions)：規避損失為人類決策制定中可觀察到的心理原則 (Kahneman & Tversky, 1979)，即使損失會被放大；(3) 心理契約 (psychological commitment)：包括沉入成本、社會規範、及控制下的付出 (Samuelson & Zeckhauser, 1988)；沉入成本指先前之承諾，造成不情願的轉換到新選擇，此研究中，這些成本包括與過去工作方式相關的技巧，在轉換到新IS後便會失去；社會規範指在工作環境中對變革的普通規範，可能會增加或減弱個人的現況偏好；控制付出指個人決定其本身情境之慾望；社會規範與控制類似科技接受文獻中的規範與控制信念 (Ajzen, 1991)。
  表1以SQBT分類過去IS研究所判別之使用者抗拒之成因，個人的保守、死板、慣性、或歸因風格構成歸避風險的認知錯覺，與SQBT中的淨效益相同，過去研究認為淨負效益、成本大於效益、或負向結果預期會是使用者拒絕的理由。就轉換成本，過去研究指出像是失去權力、缺乏系統品質所造成更多付出、或是工作本質/安全的變革所造成的必要學習，都是使用者抗拒的理由。不確定的本身以及恐懼是使用者抗拒的原因，而就沉入成本，認為我去有市場的技術是主要原因。從社會規範觀點，同事對新系統的反應是抗拒的原因，另外還有內、外部的控制因素也是抗拒的原因。
  
  2.4 整合架構
  根據TPB，行為信念會產生對某行為喜好與不喜好之態度，規範信念是來自認知社會壓力或主觀規範，控制信念是來自認知行為控制；某行為之態度是指某行為的表現程度是正值或負值 (Ajzen, 2002)，若某行為被認為可以提供相較於目前個人狀態的優勢時為正，此研究中以認知價值 (perceived value)，指以成本效益來評估與新系統相關變革 (Kahneman & Tversky, 1979)，對應到理性決策制定中的淨效益與EIM中的net equity，而SQBT中的規避損失原則是以如何評估變革的認知價值來量化。
  此研究中，與認知價值相比較的效益與成本分別為轉換效益與轉換成本，因為被用來將目前現況轉換成新系統，轉換效益是指轉換到新選擇相關的效用，增加產出減少投入，轉換成本是指與轉換相關的害處，增加投入減少產出；同僚通常是個人在工作相關議題上的重要參考，因為同僚意見是個人在工作環境中所認同的重要社會規範 (Lewis et al., 2003)，行為控制包括內、外在部份，變革自我效能與組織變革支援分別為內、外在媒介 (Ajzen, 2002)。圖1顯示TPB、SQBT、EIM與此研究構念之對應。
  
• [模型假說]
  認知價值(PV)：認知與新IS相關變革之淨效益 (Kahneman & Tversky, 1979)，根據SQBT，認知價值是從現況改變到新情境下所引發的成本帶來的效益，若認知價值低時，使用者可能會有較高的抗拒，過去文獻也指出，人們傾向最大化其決策制定之價值 (Sirdeshmukh et al., 2002)，因此較不可能去抗拒有較高認知價值之變革：
  H1：認知價值對使用者抗拒有負向效果。
  轉換成本(SC)：從現況轉換到新IS所引發的認知缺點，包括轉換成本、不確定成本、與沉入成本；轉換成本包括與變革相關的短暫費用與永久損失，當費用與損失增加時，人們會因希望減少損失而更不願意去變革 (Kahneman & Tversky, 1979)；人們也傾向在制定決策中避色不確定性，在不確定的情況下感覺到不適當的行為 (Brown & Venkatesh, 2005)，不確定性會造成負面心理反應 (Inder & O'Brien, 2003)，也就是造成使用者偏向現況；因為人們不願放棄對現況的投資，因為沉入成本會讓使用者抗拒：
  H2：轉換成本對使用者抗拒有正向效果
  除了SC對UR的直接效果外，也預期有透過PV的中介效果，就理性決策制定原則，高轉換成本會降低淨效益或認知價值，因為淨效益是以加校的成本效益來評估。
  H3：轉換成本對認知價值有負向效果
  轉換效益(SB)：使用者從現況轉換到新系統所認知效用，轉換後可能會增加績效並相對的報酬，而增加變革的認知價值。
  H4：轉換效益對認知價值有正向效果
  變革自我效能被視為能增加控制感覺的內部因素，以Bandura (1995)為主，變革自我效能 (SEC)：個人有信心擁有足夠的能加去適應新系統；使用者有較高的自我效能會較有信心面對變革。
  H5：變革自我效能對使用者抗拒有負向效果
  變革自我效能亦可能透過轉換成本影響使用者抗拒，高自我效能會認為有較低的不確定與轉換成本。
  H6：變革自我效能對轉換成本有負向效果
  組織變革支持 (OSC)：組織提供促使使用者儘早適應新系統，例如訓練與提供資源會影響使用者對新系統變革的反應 (Hirschheim & Newman, 1988)。
  H7：組織變革支持對使用者抗拒有負向效果
  如果管理支對會增加科技的易用性 (Lewis et al., 2003)，組織以訓練及資源來支持變革可以降低認知適應固難，而降低轉換成本，也就是組織變革支持會透過降低轉換成本而影響使用者抗拒。
  H8：組織變革支持對轉換成本有負向效果
  同僚意見(CO)：對同僚喜歡新系統相關變革的感知，因為需要社會支持，但也害怕不配合的約束，使用者會傾向符合其同僚的意見 (Ajzen, 2002; Lewis et al., 2003)。
  H9：同僚意見對使用者抗拒有負向效果
  同僚意見也會透過轉換成本與轉換效益間接影響抗拒，同僚意見被內化後，可能會改變原本的轉換成本與效益。
  H10：同僚意見對轉換成本有負向效果
  H11：同僚意見對轉換成本有正向效果

• [研究方法]
  驗證資料來自某新ES使用者的實徵調查，接洽一些即將要推動新系統的組織，與其主管談話以得知使用者對該系統的態度，目標組織顯示出使用者對新系統有所憂慮，並且可能抗拒之。
  
  3.1 目標組織與系統
  一間超過5,800個員工的IT服務公司，提供許多IT服務，包括IS顧問、IS解決方案、與IS開發，該公司發展一新的ES名為NOP，花費12個月進行客製化，NOP為企業入口網站與KMS之結合，主要功能有全公司溝通與任務處理、同事間的協同合作、個人排程、與知識管理；為了NOP專案，公司重設計並自動化工作流程，透過導入BPMS處理任務以整合相關系統的工作流程，導入也帶來許多組織變革，包括科技、任務、與人；所有員工必須使用NOP系統來處理其任務，因此造成多重的變革。....(略)
  
  3.2 問項發展
  PV修改自Sirdeshmukh et al. (2002)，包括投入的時間與努力、面對的困難、與損失；SB來自Moore & Benbasat (1991)；SC來自Jones et al. (2000)...(略, 見表2)
  
  3.3 資料蒐集
  NOP上線前5天，除了調查資料外，也與使用者與及PM進行訪談，隨機選了500名員工，有202份有效問卷，包含10個企業單位；比較較早與較晚回覆的兩組受測者，發現在性別、年齡、年資、與職位沒有顯著差異。
  
• [資料分析與結果]
  
• [討論與意涵]
  
• [結論]
  

[PR] Estimating the CMA effect with MA

Author(s): Sharma, R.; Yetton, P.; Crawford, J.
Title: Estmating the Effect of Common Method Variance: The Method-Method Pair Technique with an Illustration from TAM Research
Source: MIS Quarterly, 33(3), 2009, pp. 437-490
[摘要]
本研究利用以MA為基礎的方法，估計同源誤差(CMV)對個別理論效度的影響之估計，並以個別研究所使用之CMV方法之函數來解釋研究間觀察相關之變異，擴充單一方法研究，並以PEU及U間的觀察相關為例，說明如何使用此技術。

• [緒論]
  因共同方法所造成的衡量間人為共變，會膨漲觀測相關並提供理論檢驗的虛假支持 (Campbell & Fiske, 1959)，CMV是社會科學研究潛在的效度威脅，Doty & Glick利用一個例子說明CMV的強度對研究結果的效度有威脅，Woszczynski & Whitman (2004)估計約有一半以上的IS研究受到影響，Malhotra et al. (2006)認為IS領域偏誤的程度並不大，且不構成效度威脅，CMV是否對IS文獻發現有潛在效度威脅？
  要處理這個問題需要一種可以讓研究者評估那些CMV會影響個別研究領域發現的技術，估計CMV效果是一個方法上的主要挑戰 (Podsakoff et al., 2003)，多處理多方法 (multitrait-multimethod, MTMM)技術是最被接受估計CMV影響之技術 (Doty & Glick, 1998; Podsakoff et al., 2003)，而社會科學領域通常使用單一方法衡量 (mono-method measurement)，造成MTMM不可行；反而使用包括 Harman 單因子檢定，以及marker variable technique (Podsakoff et al., 2003)，這些技術的效度仍需建立。
  此研究利用MTMM方法變異原則，發展MA為主的技術，從使用單一方法衡量之研究發現估計CMV效果，MTMM仰賴個別研究中方法與處理設計上的差異，以評估衡量的收斂與區別效度，並評估CMV對結果之影響。本研究以目前研究間方法之變異進行CMV效果之估計，將挑戰從設計控制CMV之個別研究，到以MA進行累積實徵研究之理論檢驗。
  本研究先回顧CMV之文獻，並說明方法成對技術 (method-method pair)，並以TAM文獻中的PEU與U間之關係為例，分析發現，超過56%相關變異可以用方法之效果來說明，與Malhotra et al.之結論不同，認為CMV對IS研究結果有潛在效度威脅。
  
• [CMA Effect]
  社會科學研究之衡量會受限於衡量誤 (Burton-Jones & Gallivan, 2007; Podsakoff et al., 2003)，受測者對衡量的回覆可以區分為兩個要素 (Le et al., 2009, p. 13)：(1) 潛在構念之效果；(2) 不同衡量產物 (artifacts)之效果；這些衡量誤會在從觀察分數計算構念層次關係估計時引入偏誤 (Doty & Glick, 1998; Le et al., 2009)，當用共同或相似的方法
  衡量兩個變數時，衡量誤在兩分數中共變，包括偏誤其相關 (見圖1)，因此，觀察相關被膨漲。
  Podsakoff et al. (2003) 將觀察相關區分為三個部份：
  觀察相關 = 構念層次相關 + CMV產生之虛假相關 + 誤差
  上述誤差項包含非CMV之衡量誤差，CMV通常會膨漲觀察相關 (Le et al., 2009, p.13)，衡量誤差則會減少觀察相關，後者可以透過校正衡量信度來處理 (Hunter & Schmidt, 2004; Schmidt et al., 2003)
  
  2.1 MTMM
  兩種被提出用來控制CMV效果的方法：(1) MTMM：要求研究者應使用多種處理來操作各個變數，並用多種方法衡量該處理 (Campbell & Fiske, 1959)；(2) 單一方法研究設計，包括 Harman 單因子檢定及marker variable technique，這些方法的效度可以參考附錄A，本研究以MTMM為發展的點，故以下回顧之。
  MTMM是由Campbell & Fiske (1959)提出，除了用來評估研究衡量之區別與收斂效度外，也用來評估來自CMV之效度威脅，主要的概念以方法間的變異來估計CMV效果，因Campbell & Fiske沒有排除替代的技術，MTMM通常視為使用多重，且在個別研究中最大差異方法以獲得各個處理 (Williams et al., 1989)，分析MTMM資料，目前較多使用SEM技術 (Williams et al., 2003)，能讓研究者估計處理、方法與誤差變異之程度，並估計控制方法效果與衡量誤差之構念相關 (Millsap, 1995; Podsakoff et al., 2003)。
  雖然以MTMM解釋相關矩陣中的型態較少在IS領域使用，Straub et al. (2004)指出一些例子，如Venkatraman & Ramanujam (1987) 用MTMM來評估收斂效度，兩種資料收集方式，自我報導與檔案資料，以三種處理：銷售成長、獲利成長、及獲利性來取得商業經濟表現之構念，雖然一開始處理是指個人特性，也就是他們用來發展MTMM技術中用來反應人格特性研究之情境。
  研究以MTMM技術來報導CMV影響社會科學中研究結果的影響 (williams et al., 1989)，分析28份研究之MTMM矩陣，Doty & Glick (1998, p. 394)認為共同方法造成對觀測相關中度的26%偏誤，Podsakoff et al. (2003, p. 80)發現，當有CMV時之解釋變異為35%，沒有則變成11%。
  其限制是要求在個別研究中使用多種方法來獲得代表各構念之多重處理 (Doty & Glick, 1998)，也因為這樣繁重的要求，許多研究採用單一方法衡量構念，如用Likert-type問項，缺乏多重方法，使得在研究中的效用大小無法被區分為構念相關與虛假相關。另一個限制是，並沒有一個可以用來區分方法相似程度，例如計算不同方法衡量變數之相關如何影響觀察相關。Spector (1987)分析十個MTMM矩陣，發現資料中並沒有方法差異；Williams et al. (1989)假設其方法並不是最大差異下再次檢驗資料，卻發現有方法變異，這樣衝突的結果顯示需要發展方法來評估方法對CMV之敏感度。
  
  2.2 MA
  研究者要評估CMV對實徵結果在理論的影響主要有兩個挑戰：(1) 現有在單一方法研究中用來控制CMV技術之效度還沒建立；(2) 沒有足夠的MTMM矩陣可以進行以MTMM為主之技術。有些學者累積來自多個領域之MTMM矩陣以估計平均CMV (Doty & Glick, 1998)，其他研究者分析特別因素對CMV之效果，如：Crampton & Wagner (1994)從組織行為與人力資源管理研究中使用自我報導的40,000相關之CMV效果，這分析能突顯CMV對觀察相關之效果，但不能讓研究者去估計某研究領域之程度。
  此研究所提出之技術是基於單一方法研究間的方法差異，以解釋研究間效用大小之差異，單一方法研究中的效用大小包含CMV之效果，其強度無法在各研究中被估計 (Avolio et al., 1991)，這些效用是研究中用來衡量IV與DV方法之函數：方法的相似度愈高時，則預期增加方法間的共變異，且增加結果被偏誤的可能性 (Doty & Glick, 1998, p. 379)，且當方法對方法變異愈敏感時，則效果會增加，例如自我報導的Likert尺度對上主觀衡量。
  作者提出可以用研究間方法變異來估計CMV對多個單一方法研究之結果的影響，此效果為MMP用來衡量DV與IV之函數，研究在衡量變數的方法上不同，則CMV效果在研究間也不同，例如用Likert衡量會受到CMV的限制，使用主觀衡量則較不會 (Podsakoff et al., 2003)。
  過去研究指出許多方法因素會增加CMV對觀察效用大小之效果，包括：使用抽象構念與相同的回覆格式 (Doty & glick, 1998; Podsakoff et al., 2003)，IV與DV來自相同來源與同一時間點會有較大的CMV效度威脅。也就是，觀察效用大小會對衡量焦點變數之MMP的CMV而有所差異，CMV造成的偏誤程度可以用研究中所使用之MMP為函數計算研究間的效用大小，MA為基礎的技術適合用來評估個別研究間的差異 (Erez et al., 1996)。
  MA是在控制誤差與衡量產物效果下，用來系統化的累績多研究發現 (Hunter & Schmidt, 2004)，估計研究間CMV之效果，有助於在控制下進行實徵證明的累積，因為在個別研究中，通常受限於在個別研究中無法估計之誤差與偏誤 (Avolio et al., 1991; Hunter & Schmidt, 2004)。
  MMP以MTMM為發展基礎，兩種技術依賴將效用大小變異區分為構念效果與CMV之效果，MTMM並不說明多方法使用之CMV的敏感性，而MMP提供一矩陣來估計之，另外，MTMM依賴研究中方法設計差異，MMP針對研究間的實際差異。主要有兩個貢獻：(1) 將估計CMV之問題重製為MA之應用，讓研究者可以從單一方法之研究結果來看CMV之效果；(2) 讓研究者可以針對特地研究領域估計CMV之效果。
  
  
• [MMP]
  
• [例子]
  
• [討論]
  
• [結論]
  
• [附錄]

[PR] MA Turnover

Author(s): Joseph, D.; Ng, K.-Y.; Koh, C.; Ang, S.
Title: Turnover of Information Technology Professionals: A Narrative Review, Meta-Analytic Structural Equation Modeling, and Model Development
Source: MIS Quarterly, 31(3), 2007, pp. 547-577

[摘要]
本研究結合敘述回顧與MA技術，以得到有關IT人員流動現存研究之洞察；回顧33份研究發現43個IT人員離職意圖之前置因素，可以利用March & Simon (1958)的 distal-proximal turnover framework對照；MASEM結果顯示，proximal工作滿意(反應缺乏轉換意圖)與認知工作選擇(反應流動容易度)部份中介更末梢的個人特性、工作與組織因素、及IT離職意圖之關係；提出一個新IT流動理論模型，呈現未來研究之命題。

• [緒論]
  儘管目前有將IT工作配置於海外，IT流動率的問題依然存在(Adams et al., 2006)，因為IT人才供應的減少、戰後嬰兒潮從IT職場退休、以及組織的IT應用成長，都造成IT人力市場的吃緊(Hecker, 2005)。
  過去20年雖然有超過30份相關研究，仍缺乏一個系統化的議題回顧，能有效瞭解或判別文獻中重要的缺口；因此，本研究利用敘事回顧與MA回顧並反映出我們對IT流動的累績知識。
  此研究主要分為三個區塊：(1) 呈現敘事性回顧，簡要回顧管理文獻中主要的流動理論，並整理IT流動之研究；(2) MA：[a] 建立流動意圖(TI)與其他前置因素之關係強度；[b] 進行一連串的調節分析，以找出研究間的差異；[c] 利用MASEM進行模型檢定；(3) 整合兩方法的發現，並發展新的IT流動理論。
  
• [敘述回顧]
  2.1 流動理論 (turnover theories)
  許多理論被提出來說明為何員工會自願離開組織，包含：組織均衡理論(organizational equilibrium theory; March & Simon, 1958)、期望符合理論(met expectations theory; Porter & Steers, 1973)、鏈結模型(linkage model; Mobley, 1977; Mobley et al., 1978)、流動展開模型(unfolding model of turnover; Lee & Mitchell, 1994; Lee et al., 1999; Lee et al., 1996)、以及工作內嵌理論(job embeddedness theory; Mitchell & Lee, 2001)。
  -OET- March & Simon認為，當個人認為其對組織的貢獻超過從組織所得到之誘因時會產生離職；這種誘因-貢獻平衡受到兩個因素影響：(1) 某人的離職欲望，為某人對工作環境滿意度之函數；(2) 某人離職容易度，受到決定顧用能力的總體與個人因素影響。後來的流動理論主要從此理論模型出發，包含解釋離職欲望與離職容易度，或解釋離職決策。
  -MET- 從OET出發，Porter & Steers(1973)假定期望滿足是離職決定的重要因素，期望滿足的定義：某人在工作上所遭遇的正負面經驗與他所期望的遭遇間的差異，包括獎勵、升遷、及和同僚與上司間的關係。
  -LM- Mobley的模型得到許多實徵結果支持，提出許多工作滿意與離職間的中介鏈結，工作不滿意度會引發一連串的撤回心態(withdrawal cognitions)，而造成尋找工作的行為。
  -UM- Lee & Mitchell (1994) 認為當人們要離去時，會有四種不同的心路歷程，而離職的過程通常是某種刺激所引發，這事件會讓員工深入思考對該工作的判斷，這個刺激會被納入某人的信念與印象系統，當刺激引發事先規劃好的行動時，會在不考量對組織或工作的個人情感而離去，若沒有觸發事先的腳本，則要忍受額外的認知思考，例如評估工作滿意與工作選擇，該模型的主要貢獻為納入一種離職的推動路徑。
  -JET- 上一模型解釋某人如何與為何決定離開某組織，但沒有處理為何某些人是不情願的離開，Mitchell et al. (2001)認為某人會留在某組織是因為他們陷入避免他們離開的網子中，若他們與其他人有強連結，且有較佳工作與溝通適配，若離開組織則需要犧牲更多，納入影響某人是否容易離去的非工作因素。
  大部份的理論都可以追朔到March & Simon的OET，除了強調TI與TB間的關係，UM與JET認為並非所有人都是因為不滿意或找到更好工作才離職，可能是受到非工作的事件所推動。
  
  2.2 敘述性回顧 (narrative review)
  為了找出IT相關研究，尋找電子資料庫(ACM Digital Library & EBSCOhost)以及ISWorld所例出的期刊，為了避免受到只有發表研究結果之偏誤(Hunter & Schmidt, 1990; Rosenthal & DiMatteo, 2001)，發出未發表研究請求(ISWorld, OCIS, SIGMIS-CPR)。最後找到51篇研究，將18篇後來刊出的研討會論文刪除後，最後共33篇研究。
  這些研究中，只有兩篇真的去討論實際離職行為(TB)(Bartol, 1983; Josefek & Kauffman, 2003)，其他則探討離職意圖(TI)，因為意圖是在心理學(Fishbein & Ajzen, 1975)與離職研究(Hom et al., 1992; Mobley et al., 1978)中發展良好的行為前置因素，大量TI的研究是去瞭解TB重要一步，在Hom et al. (1992)的MA，TI與實際離職之估計母體相關為0.36。
  從31份TI研究，此研究判別出43個前置因素，並分為6大類：
  
  將43個前置因素，根據March & Simon的理論套入，發展如下的結構模型：
  2.3 IT離職意圖結構模型
  探討內部因素(distal)與外部(proximal)因素間的關係，前者是指間接影響的因素，包括JR、IA、OR，後者是指較直接的因素，包括DM、EM(Kanfer, 1991)。因此，作者認為描述個人、工作、與組織的內部因素會影響DM與EM之外部因素，最後影響TI(March & Simon, 1958)。
  -Proximal-
  許多MA指出DM為離職模型之重要中介構念，會以工作滿意度或組織承諾的方式呈現 (Gaertner, 1999; Hom & Griffeth, 1995; Mowday et al., 1982; Price & Mueller, 1986)，但並沒有MA評估EM做為末梢因素的其他路徑，根據March & Simon之論點，作者認為DM(低工作滿意度)與EM(認知工作選擇)與TI有正相關，根據Mobley (1977)離職模型，也認為JS可以中介DM與TI之關係 (Hom et al., 1992)。
  -Distal-
  (IA) IT離職研究有關個人特性主要有：(1) 人口統計：包括年齡、性別、及婚姻狀況，年齡與婚姻狀況通常以控制變數的方式表示，職涯階段與發展理論 (Levinson et al., 1978; Miller & Form, 1951)認為老員工對工作與組織比較滿意，因此有較低的DM，基本的原因在於老員工比年輕員工有機會進入高層管理，因此增加聲望與信心 (Miller & Form, 1951)，然而IT技術環境與內容的改變，較老的員工可能有較低的工作滿意 (Kacmar & Ferris, 1989; Regev, 1998; Sturman, 2003)，造成生產力降低且無法滿足工作需求 (Gist et al., 1988; McEvoy & Cascio, 1989)；成人發展研究指出，個人在不同的發展階段會影響員工的優先順序 (Veiga, 1983)，當家庭責任增加時，EM就會降低 (Fingold et al., 2002)；已婚會有較多的財務壓力 (Doran et al., 1991)，也要考慮另一半的工作狀況，所以EM也會降低；相對於另外兩個因素，性別在IT研究中很到較多關注，許多研究指出，女性員工因為在升遷機會受限下會有較高的DM (Baroudi & Igbaria, 1995; Igbaria & Chidambaram, 1997)，因為較少機會與資原而有較低的EM (Ahuja, 2002)，因為結構上阻礙與較少工作機會，女性會碰到所謂glass ceiling的問題 (Gutek, 1993)；(2) 人力資本：包括教育、年資、組織年資，大部份將這些因素視為控制變項 (Igbaria & Greenhaus, 1992; Moore, 2000)，根據人力資本理論 (Becker, 1975)與市場訊息理論 (Spence, 1973)，作者認為人力資本對EM有正向影響，前者認為個人的教育與經驗讓他們更具市場性，也更能離職，後者認為個人的生產力並不被潛在雇主察覺，因此個人特性提供市場相關生產力資訊，會影響某人的可雇用性(employability)，專業無用論(theory of professional obsolescence; Ang & Slaughter, 2000; Dubin, 1990)認為人力資本與EM為負向關係，因此若IT人員的年資愈大，愈有可以會有專業無用的情況，大部份會用忽略新技術並限制其專業到與其有相似職能之參考群組 (Pazy, 1994)，這種適應不良的行為會降低更新需求(Schamback, 1994)，並限制其IT工作選擇，因此導致較低的EM (Joseph & Ang, 2001)；(3) 動機：指的是那些影響工作付出的方向、強度與堅持之個人特性 (Kanfer, 1991)，大部份討論動機與TI的直接關係，例如：資訊處理限制(Joseph & Ang, 2001)、負面情緒 (Moore, 2000)，過去研究發現，負面情感對工作滿意度與組織承諾有負向關係 (Thoresen et al., 2003)，因為負面情緒會讓某人更注意負面刺激，並影響遭遇負面經驗的客觀可能性，其他動機，如職涯導向與成就需求，可能會透過EM來影響TI (Judge et al., 1995)。
  
  (JR)
  IT研究已檢驗三種工作相關因素：工作特性、角色行為、角色壓力，被視為直接與間接的因素，Moore (2000)發現work exhaustion對TI的直接效果，Lee (2000)發現角色模糊、角色衝突、潛在工作動機受到工作滿意度中介與TI之關係，Guimaraes & Igbaria (1992)發現範圍擴展活動透過工作滿意與組織承諾影響TI。
  Boundary spanning activities：此研究認為範圍擴展活動會透過DM影響TI，雖然目前的研究結果是混淆的，BSA可以因為角色壓力降低工作滿意度 (Kahn et al., 1964)，或是因為潛在效益而增加 (Au & Fukuda, 2002)。Role stressors：角色模糊與角色衝突會降低工作滿意度 (Jackson & Schuler, 1985)，而增加TI，例如過多工作量 (Bakker et al., 2005)、工作-家庭衝突 (WFC; Greenhaus et al., 1997)；相反的，工作自主性與涉入程度會因為增加內在動機而降低TI (Jackson & Schuler, 1985)。Job performance：績效較高的人會得到較多的獎勵，而更滿意 (Dreher, 1982; Martin et al., 1981)。
  
  (OR)
  Pay and advancement：個人對公司的感受會影響他們是決留下或離去的決定 (Mitchell et al., 2001)，過去研究曾探討升遷與階層位置及TI之直接關係 (Igbaria & Siegel, 1992)，而獎勵之公平性與組織報酬與TI之直接 (Igbaria & Siegel, 1992)與間接 (Pare et al., 2000)相關研究皆存在；Sacrifice, Fit, and Links：JET觀點認為，組織因素會透過DM與EM影響TI (Mitchell et al., 2001)，作者認為個人升遷、位階、與報酬會影響犧牲程度，而獎酬公平性與人力資源實務會影響個人與組織間的適配，社會支援以及工作單位規模會影響個人與他人在組織中的連接，這些都會增加個人內嵌於組織的程度 (Mitchell et al., 2001)，Mitchell et al. (2001) 發現工作內嵌程度與工作滿意度及組織承諾有正相關，但與EM有負相關。
  
  2.4 小結
  雖然實徵研究累積許多離職研究，但缺乏一個有系統化的文獻整合，回顧相關文獻後，得到四個觀察：(1) 大部份研究著重於預測TI，而無法瞭解實際的離職意圖；(2) 有許多前置因素被討論，很多只討論一次，造成知識累積不易；(3) 大部份因素與管理研究相似，無法提供針對IT離職的獨特解釋；(4) 大部份研究是以March & Simon的理論出發，著重DM與EM對TI之解釋，但近期相關離職模型並未被IT領域著墨。
  
  
• [MA回顧]
  先建立前置因素對TI效果的存在與強度，進行調節分析檢驗不同研究間結果變異，有些認為BSA、組織年資、任務報酬與TI是正相關，有些缺是負相關；有些研究發現年齡、姓別、與教育程度與TI有顯著關係，有些為不顯著；即使方向是一致，但仍有強度上的差異。MASEM能讓研究者用更精確與理論導向的方式來進行量化回顧，並非所有關係都要來自所有研究，因為可以利用MA計算母體相關 (Viswesvaran & Ones, 1995)。最後進入MA分析的有26份研究，5份研究因為無法得到數據而從31份中去除 (樣本大小、相關、F、t、卡方)；並刪除19個前置因素，因為只被研究過一次。
  
  4.1 變量關係MA
  為了估計母體相關的強度，利用各研究的相關 (利用Hunter & Schmidt之公式進行轉換)、相本大小、與信度計算零階效用大小，利用Hunter & Schmidt之程式(1998版)計算母體相關，利用樣本大小進行加權以說明抽樣誤差，用相關調整以說明衡量誤差，若沒有信度統計量，則使用Hunter & Schmidt的分配調整法。
  24個變項中，有15個跟IT離職意圖顯著相關，外部因素除了continuance commitment不顯著，其他都顯著，包括：情感承諾、職涯滿意度、工作滿意度、認知工作選擇。至於人口統計，只有婚姻狀況有顯著；人力資本只有IT年資有顯著；工作相關因素顯著的有：BSA、工作自主性、工作績效、角色模糊、角色衝突、工作量、超量工作；組織相關因素只有獎勵公平性與層級位階。
  
  4.2 調節分析
  利用可能造成研究間結果不一致的特性進行調節分析 (Lipsey, 1994)，故檢驗幾個調節項：樣本年齡與性別比例、TI之構念化與操作心、前置因素的操作化。結果對一些不顯著研究有一些解釋，年輕的男人會較年輕的女人易離職，當員工為年輕人，組織年資對TI是正向影響，對年長的則為負向。參考附錄A
  
  4.3 MASEM
  利用Viswesvaran & Ones (1995) 所提出之MASEM程序，先估計所有變數之成對相關，以取得相關矩陣，從相關矩陣刪掉10個變數，因為這些變數有大量的關係遺漏值，另外去除2個變數讓模型的多元共線性最小。計算所有研究之樣本大小的調和平均，調和平均較算數平均或總樣本平均來得穩健，給予路徑分析最佳樣本大小之近似值 (Viswesvaran & Ones, 1995)。
  以13個變數之相關矩陣檢驗所提出之結構方程模型：所有組織因素與人口統計因素與工作滿意度及認知工作選擇間有關係，所有工作相關因素只有跟工作滿意有關係，所有人力資本因素只跟認知工作選擇有關，工作滿意與認知工作選擇與離職意圖有關；允許所有外部因素間可相關，除了人口統計因素。另外估計兩個選擇模型：(1) 部份中介模型，加上外部因素與離職意圖之直接關係；(2) 直接模型，所有前置因素都與離職意圖有直接關係。
  根據MacCallum et al. (1996)之建議，此研究檢驗共變異矩陣，以評估共變異矩陣之穩定性，並比較三個模型間的適配統計量，NNFI、CFI、GFI應大於0.90 (Bentler & Bonnett, 1980)；SRMR小於0.08 (Hu & Bentler, 1998)；RMSEA應小於0.05 or 0.08 (Browne & Cudeck, 1993)；同時進行卡方差異檢定選擇模型的相對適配，最後採用Sobel檢定 (Sobel, 1982)評估工作滿意與認知工作選擇是否具有中介角色。
  
  4.4 結果
  部份中介模型在各項指標上的表現，都較完全中介與直接效果模型來得好，且卡方差異檢定的結果也會為顯著；即部份中介效果與資料最為適配。與預期相同，工作滿意度與離職意圖為負向關係，而認知工作選擇與離職意圖為正向關係。
  工作相關因素中，範圍擴展活動與工作滿意度有正向關係，但與離職意圖與直接關係，角色模糊與角色衝突皆與工作滿意有負向關係，而角色衝突與離職意圖間有直接正向關係，工作表現與工作滿意間為正向關係，同時與離職意圖為負向關係。組織因素中，薪資與工作滿意及認知工作選擇間有正向關係，並且與離職意圖間有負向關係；升遷性與工作滿意無關係，但與認知工作選擇有正向關係，且與離職意圖間有負向關係。人口統計變數中，年齡與工作滿意及工作選擇為負向關係，且跟離職意圖間無關係；女性呈現較高的工作滿意度，而與男性在認知工作選押沒有差異，而男性有較高的離職意圖。人力資本因素中，教育程度與認知工作選擇有負向關係，且與離職意圖有正向關係；組織資歷則不支持。
  Sobel test的結果發現，工作滿意度可中介：範圍擴展活動、工作表現、角色模糊、角色衝突、性別、年齡、以及薪資；認知工作選擇可中介：薪資、升遷、年齡、及教育程度。
  http://davidakenny.net/cm/mediate.htm
  
  4.5 討論
工作滿意度與認知工作選擇之中介效果發現，有兩個主要的研究意涵：(1) 表示仍有其他的中介因素存在；(2) 提供更深入的離職意圖洞察；有些結果與理論預期不同，表示必須考量IT專業的特殊情境；MASEM也強調一些複雜關係，例如：高薪資會同時提高工作滿意度與認知工作選擇，這可以用來解釋為何薪資與離職意圖之相關不顯著；同樣的升遷與教育程度之不顯著也可以用中介效果來解釋。
此MA主要有兩個研究限制：(1) 相對小樣本(K = 26)，造成必須排除一些前置因素；(2) 採用相關矩陣，而非共變異矩陣進行估計，可能會高估標準誤 (Cudeck, 1989)，故個別參數的檢定顯著應更為保守 (Harrison et al., 2006)。


• [發展情境模式]
  未來IT研究應著重：(1) 檢驗實際離職行為與意圖間的關係；(2) 運用當代離職理論以增加對IT離職現象的瞭解；(3) 將IT情境納入離職理論中。進一步提出未來IT離職研究的情境模型(見圖3)，包括：(1) 連接離職意圖與行為；(2) 使用像是展開模型與JET來解釋IT離職；(3) IT情境的特別前置因素應以不同分析層次進行研究。
  
  5.1 個人層次分析
  無論在方法與理論上，IT離職研究的缺乏造成文獻上重要的缺口，方法上，使用自我報導的離職意圖產生與其他自我報導構念間誇張的關係，理論上，不同情境與群體間均發現意圖與行為間關係強度，實徵上，本研究發現的一些對IT離職意圖之關係與一般離職研究有些差異，亦即無法推論到IT情境，因此，有時採用離職意圖做為離職行為的替代變數可能會導致較弱或不正確的推論，也證明評故實際離職行為的重要性。
  故建議未來IT離職研究應將IT離職行為視為重要的依變數，可以試著討論個人層次意圖與行為間的調節變項，例如：專業過時(professional obsolescence)，從threat-rigidity theory觀點(Staw et al., 1981)來說，IT人員有專業過時會對其專業能力造成威脅，進而限制在尋找工作其間的資訊處理，則認為自己有較高的專業過時之IT人員其關係應較弱，為了檢驗此理論，應進行縱貫性研究來評估IT離職意圖與過時的感受，之後透過公司取得離職記錄，需要考量適當的時間間隔 (time-lag)，要將基本離職率的效果考量 (Steel, 2002)，並使用適當的資料分析技術，如：survival analysis (Dickter et al., 1996)。
  另外，可以檢驗較少研究之情境調節變項，如：國家文化，在較嚴格的文化中，組織的目標大於個人目標，所以會受到社會規範與價值影響；或像是雇用條款的組織因素，會限制員工的離去。
  另一個缺口是較少其他理論用來解釋IT離職，儘管過去十年在離職理論的發展，IT研究主要依賴March & Simon的組織均等理論來解釋離職，當代理論觀點如：展開模型與JET都能提供對IT離職現象重要的新見解，也提供未來研究的許多機會。
  運用展開模型可以瞭解引發IT離職的因素，以及不同的決策途徑(Lee & Mitchell, 1994)；實徵研究可以先從不同的決策制定途徑開始，找出較符合IT人員的方式，那些是IT人員典型造成離職決定的shocks？IT人員較常衝動或考慮過後的離職？或是不同性質的IT人員是否有不同的離職決定路徑。另外，可以針對自願離職進行質性研究，回朔為何會離職，以及其決策流程，可以從"shock"事件著手，可以利用展開模型解釋之，找出IT人員的主要路徑。未來研究可以運用JET檢驗新的心理學構念，例如：連結、適配、與犧牲來解釋離職；也可以試著操作化專業領域。
  
  5.2 跨層次分析：IT情境
第三個缺口是忽略IT情境，情境是指與現象有關的環境，可以協助解釋現象(Cappelli & Sherer, 1991)，通常是比調查的分析層級高 (Mowday & Sutton, 1993)，情境會對個人行為有重要影響 (Cappelli & Shere, 1991)，透過提供限制或機會 (Johns, 2001)；Ang & Slaughter (2000)將IT情境區分為環境(如：技術趨勢、IT人力市場、與國家文化)與公司(IT策略、結構、生命週期、規模、IT角色、與IT人力資源實務)。
以展開模型為例，技術趨勢如何影響IT人員的離職決定，若某人將技術變革視為一種威脅，且有事先的一套劇本，可能會在不深入思考後就此離開公司，或是不再從事這個職業 (Joseph & Ang, 2001)。另外，像是IT產業的規模，若只有少數工作選擇下，即時有shock也不會選擇離職。
兩份最近IT離職研究發現，內部人力市場 (Ang & Slaughter, 2004)與人力實務 (Ferratt et al., 2005)會影響IT離職率，未來研究可以針對組織實務的變革，可能成為IT人員離開公司的shock；或以Ferratt et al. (2005)針對公司的人力資源實務如何透過工作內嵌影響IT離職，以HLM檢視人力資源實務在公司間的差異。


• [研究意涵]
  6.1 研究貢獻
  首先透過質性與量化的IS大量研究回顧，敘述性與MA互補下，找出IT離職研究的焦點與未來研究；提供理論整合，運用March & Simon的理論來解釋目前用來說明IT人員離職意圖之前置因素 (Bacharach, 1989)，透過採用MASEM來進行模型驗證；發展新的理論模型並指出目前IT研究中主要的缺口。
  
  6.2 實務貢獻
讓主管知道如何留住員工，除了工作滿意度很重要之外，並強調管理工作滿意度以留下有價值的員工；指出那些人比較可能離去；可以選擇相關的人力資源策略以發展提供員工保障之社群為主的環境，以留住人才 (Ferratt et al., 2005, p.246)


• [結論]
  雖然IT領域有關IT離職的研究已經約20年，此研究為第一篇針對此議題進行回顧的研究，除了瞭解現況外，並針對IT離職提出模型，同時強調末來的三大研究方向：(1) 意圖與行為間的關係；(2) 更多理論與更嚴謹的研究設計；(3) 理論化與檢驗情境因素之影響。
  
• {Moderator Analysis}
  Follow Viswesvaran & Ones' (1995) method
  
  A1. Method
  將可能說明研究間變異的研究特性進行編碼，因為所以研究必須都要包含相關資訊，所以僅針對以下變數進行編碼：樣本的年齡與性別比率、離職意圖之操作化、前置因素之操作化；在樣本的年齡性別比率，主要記錄該研究的平均年齡是大於或小於40歲，且大於40%為女性。判斷值是基於勞力統計指出，平均IT人力為40歲，且約60%為男性 (Meares & Sargent, 1999)。
  離職意圖方面，區分是以衡量留下或離開，以及是以單一或多個問項組成；而前置因素也有一些差異，包括：年齡與組織年資是以實際值或是對數轉換；薪資是連續或類別尺度；教育程度的類別數；角色模糊與角色衝突是完全採用過去衡量或有修改；組織承諾是用15或9題的Organizational Commitment Questionnaire (OCQ, Porter et al., 1976) 或非OCQ尺度 (Meyer & Allen, 1990; Mobley et al., 1978)。
  針對所有估計母體相關計算Q同質性統計量，顯著表示某關係在跨研究中的效用大小有足夠的變異，將資料依調節變數分組，另外針對各組進行MA，比較估計相關是否有方向的不同，並計算Z統計量以檢定是否可以做為調節項 (Hunter & Schmidt, 1990, p. 438)
  
  A2. Results
  表2中的Q同質性統計量指出，有7個前置變項在跨研究間無差異，17 個顯著中，有8個無法進行調節項檢定，故針對9個前置變項，結果在附錄的表中。
  
  A3. Discussion
  年輕男性較年輕女性會離去，可以用來解釋為何在性別與意圖間是不顯著；另外，組織年資的不顯著，可能是因為員工年齡的影響，可能因為年輕人較少沉入成本，或較少調適到新工作環境的問題。此分析的限制在於研究數量過少，
  

[PR] MA GSS

Author(s): Dennis, A. R.; Wixom, B. H.; Vandenberg, R. J.
Title: Understanding Fit and Appropriation Effects in Group Support Systems via Meta-Analysis
Source: MIS Quarterly, 25(2), 2001, pp. 167-193

[摘要]
過去GSS相關研究的結果並不一致，此研究發展一個整合模型，解釋GSS對績效的效果，即Fit-Appropriation Model, (FAM)，並認為GSS績效受到兩種因素的影響：(1) 任務與GSS結構之適配(即溝通與資訊處理的支援)；(2) 適當支援，使群組透過訓練、推廣與軟體限制以協助有效將GSS結構整合以滿足其流程。利用MA整理與分類過去文獻，當用使用得當，GSS可以增加想法，花費較少時間，且較沒有GSS之參與者更滿意；適配(fitting)對GSS結果(決策品質、想法)較有影響，而適當支援對過程(耗費時間、過程滿意度)較有影響。

• [緒論]
  過去針對GSS效益的研究結果並不一致，與人工支援相比較，決策品質: (Chidambaram & Jones, 1993)提升、(Straus & McGrath, 1994)下降；想法數量：(Gallupe et al., 1992)增加、(Straus & McGrath, 1994)減少；決策時間：(Denni et al., 1996b)更快、(George et al., 1990)更久；滿意度：(Anson et al., 1995)較滿意、(Gallupe et al., 1992)較不滿意。
  MA經常被用來解釋在許多研究中被推定為衝突之結果，一開始似乎衝突的結果，一但利用MA統計分析則變得一致(see Hunter & Schmidt, 1990)；1990早前的兩份MA研究結果相當不確定，McLeod(1992)及Benbasat & Lin (1993)認為GSS只能稍微地改善決策品質與產生的想法數，但卻會增加完成任務的時間並降低參與滿意度，同時強調效果並不一致，並認為可能有許多調節項會影響GSS使用對績效。雖然有提出可能的調節因素，但並沒有提出一如何應用GSS之架構。
  1990s早期出現幾個理論可以提供GSS使用一些新的洞查，兩個主要思想學派主導過去十年的IT對一般系統與GSS之研究：決策理論學派與制度學派；(1) 決策理論學派：採用理性模式，來自認知與社會心理學，著重於發展新的任務-技術適配模型(TTF)，透過檢視任務需求與GSS提供能力間的適配，可以更有效解釋與預測績效(Dennis & Valacich, 1999; Zigurs & Buckland, 1998)；(2)制度學派： 將科技視為一種變革的機會，而不是變革的因素，並且著重於某社會組織採用某科技所發生的社會演變，近期研究著重於瞭解群組如何調校GSS到其工作流程，以及影響適當流程的因素(DeSanctis & Poole, 1994; Wheeler & Valacich, 1996)。
  此研究利用MA整理過去15年間的研究結果，先將上述兩學派整合成為一FAM模式，透過檢視GSS與任務間的適配，及各群體間的調適，以瞭解並解釋GSS對積效的效果。過去研究主要針對無經驗者，故此模型的範圍亦是如此。


• [過去理論與研究]
  2.1 GSS 結構
  GSS能改變資訊交換的本質與群組討論的決策流程，有許多種GSS存在，可以透過GSS提供的社會結構來區別，社會特性是GSS所提供的特殊能力(DeSanctis & Poole, 1994)；其中有三種社會結構特別重要(Zigurs & Buckland, 1998)：(1) 溝通支援(communication support)：例如parallelism、anonymity；(2) 資訊處理(information processing support)：包含評估、蒐集、與整合資訊、組織與分析資訊；(3)流程結構(process structure)：定義群體在某任務上如何有效率且有效地工作，例如任務綱要、群組規範。
  2.2 Fit
  又被稱為情境理論學派(contingency theories)，主要有兩點批評：(1) 大部份缺乏一致的理論基礎，主要來自實徵資料而非理論，而新資料可能會產生不一致；(2) 決定論者。
  TTF認為科技的使用為許多來自科技設定與任務間的不同結果(Goodhue & Thompson, 1995)，適配可以用許多方式操作(Iviari, 1992; Venkatraman, 1989)，決策學派較常使用Venkatraman的"剖析差異適配(fit as profile deviation)"方法(與Iviari的系統方法相似)，也就是事先針對不同的任務定義好理想的GSS能力剖析(Zigurs & Buckland, 1998)。
  為了發展GSS fit 剖析，本文從以下兩個理論觀點出發：(1) 媒體同步理論(media synchronicity theory, MST)：強調GSS之溝通能力與任務需求間的適配(Dennis & Valacich, 1999)，MST認為完全電子溝通特別適合需要進行資訊傳遞的任務，同時可以找出許多不同的可能，因為允許同步溝通且不需要高度回應，而口語溝通適合需要收斂的任務，且需要快速回應；但MST認為大部份的決策任務同時需要資訊傳遞與一連串收斂的行動，因此結合兩種型態的溝通會是最佳適配；(2)任務科技適配理論(task-technology fit theory, TTFT)：資訊處理應該與任務適配，對單一目標的任務，例如產生想法，並不需要資訊處理的功能，因為著重的不是個人的產出而是群體，但對於決策制定任務而言，資訊處理就較為重要(Zigurs & Buckland, 1998)，需要發展對情境與選擇的共同理解，並對最佳結果有共識。
  最後，定義理想的GSS剖析的三要素：(1) 一般任務：當目標是去產生許多想法與選項時，TTF會在使用電子溝通時存在；(2) 決策制定任務：當目標是在定義好的選項中選擇，TTF會在結合電子與口語溝通使用，並且提供資訊處理支援時存在；(3) 混合任務：目標是產生組選項並選擇之，TTF會在產生想法的子任務中使用電子溝通，並在選擇的子任務中使用電子與口語溝通進行資訊處理時存在。
  2.3 Appropriation
  制度學派認為人們以許多方式調適科技，因為人們使用科技至少因為能與任務配合，Todd & Benbasat (2000)認為TTF會影響個人與群體使用科技的方式，進而影響其績效，也就是fit本身並不會影響績效，而是透過使用；因為社會結構的演進需要相當的時間，所以目前較多研究GSS的調適過程，亦即群體將GSS所提供功能調整到新的結構中。
  為發展調適流程，本文從兩個主要理論觀點出發：(1) 調適性結構理論(adaptive structuration theory, AST)：當GSS一開始被引入群體中，首先檢視其結構並判別何時與如何需要使用，最後會發展規範與習慣的新結構(DeSanctis & Poole, 1994)，這種調適過程可能是完全採用設計者的結構(faithful)，或是使用非原本預期之結構(unfaithful; ironic)，群體最終績效端視群體如何調適GSS能力；(2) 流程限制調適性結構理論(process restrictive adaptive structuration theory, PRAST)：完全(faithfulness)調適受到流程結構影響(Wheeler & Valacich, 1996)，例如群體如何使用GSS執行任務(Zigurs & Buckland, 1998)，本文著重三個比較積極的方法：facilitation：透過群體成員或外部個人提供，直接介入阻止不完全調適並鼓勵完全調適(Griffith et al., 1998)；restrictiveness：GSS限制個人行為的程度，讓個人更不容易用不完全調適的方式進行(Silver, 1990)；training：有關結構與何時使用。
  當某群體第一次使用GSS時，必須決定如何調適，其結構會影響是否採用GSS本身的結構，一但調適並且有使用經驗，則會產生規範，而流程結構會變得較不重要。
  2.4 FAM
  三種GSS特性中，溝通支援與資訊處理相同在於提供群體選擇是否使用所提供的方式進行，可以想成enabling structures；而流程結構會限制群體行為往設計者所設想的方式進行(Wheeler & Valacich, 1996)，流程結構會影響調適，故將之視為appropriation support，可能來自GSS本身的限制或外在因素。完全調適應用於與GSS與任務有適配時。
  FAM認為TTF為改善績效之必要而非充分之條件，也就是需要調適過程調節，即便有適配，但如果沒有適當的調適，則績效仍然無法改善，如圖：
  
  調適本身也會受到適配影響，過去研究並沒有appropriation與habitual routines相關衡量，故從研究模型去除。
  2.5 研究假說
  為了發展研究假說，首先要先定義績效，因為不同研究者使用不同的方式操作，本研究採用Drazin &Van de Van (1985)、Benbasat & Lim (1993)、以及Dennis & Kinney (1998)以三種要素定義績效：(1) 效能(effectiveness)，像是決策品質與想法數量；(2) 效率(efficiency)，例如完成任務的時間；(3) 參與者對過程或結果的滿意度。
  TTF是良好績效的必要但非充分條件，沒有GSS調適配合，績效是較不可能被改善。
  H1：當有需要的TTF與調適存在時：(a) 改善決策品質；(b) 產生更多想法；(c) 需要較少時間完成任務；(d) 參與者對結果較滿意；(e) 參與者較滿意過程。
  H2：當有TTF時，有調適存在時：(a) 改善決策品質；(b) 產生更多想法；(c) 需要較少時間完成任務；(d) 參與者對結果較滿意；(e) 參與者較滿意過程。
  H3：當有TTF時，但沒有調適存在：(a) 改善決策品質；(b) 產生更多想法；(c) 需要較少時間完成任務；(d) 參與者對結果較滿意；(e) 參與者較滿意過程。
  H4：當沒有TTF與調適存在時，在以上五種結果不會有變化。


• [研究方法]
  3.1 選擇研究
  透過查詢11個資料庫，並人工查詢MIS、心理與管理期刊與研討會論文，閱讀先前文獻回顧，並徵求GSS-L listerv使用之研究；最後只針對發表文獻(期刊與研討會論文)，雖然McLeod(1992)認為刪除D會產生偏誤，作者利用呈現fail-safe-n值，以評估當有多少非顯著的未發表論文存在時，能讓不顯著的效用大小之觀測平均降為0；刪除以e-mail及聊天軟體之研究，最後有250份研究，期間為1980~1999；選擇有報導實驗組(使用GSS)與對照組(不透過GSS互動)之結果，並且提供五種DV之平均與標準差(或其他統計量)。
  最後共有61份研究，一些常被引用的文獻因為沒有包括這五個變數而未納入，或是沒有提供直接比較，約一半的研究將GSS與非GSS和一些IV交乘，這種情況會將這些比較解構，並視為不同的資料點(Hunter & Schmidt, 1990)。
  4份實徵研究因為有兩組比較所以被納入MA分析中，有些學者認為不應該在以實驗為主之MA中加入實徵資料；Hunter & Schmidt (1990)認為：(1) 雖然效用大小之強度有所差異，但若理論基礎有效，則其方向應為一致；(2) 要判別方法上的弱點並不容易，排除研究至少被視為一種誤差；因此，作者根據Hunter & Schmidt之建議，以沒有實徵研究之資料進行相同分析並比較之。
  3.2 依變數衡量
  (1) 決策品質：群組選擇之正確性，有些研究以二元變或者是與最佳解之距離來衡量。
  (2) 想法數量：來自想法產生任務的想法個數，或決策任務中的非一般決策數。
  (3) 效益：完成任務的時間。
  (4) 流程滿意度
  (5) 結果滿意度
  許多研究只報導總滿意度，此研究並沒有去判別這些研究是分屬那一類型，而是選擇不包含這些研究；許多研究很自然的以任務來分類，完全想法產生之研究並沒有決策品質或時間的衡量，大部份決策制定研究並不包含想法產生的衡量。
  3.3 分析程序
  利用Hunter & Schmidt (1990)發展的三階段比較程序進行假說檢定，一開始研究先被分為數組，接著針對各組進行MA並產生統計量，利用t檢定比較各組間之統計量是否有顯著差異。
  -1-研究分組
  將資料分為四組：(1) 有適配、有協助；(2) 有適配，沒有協助；(3)沒有適配，有協助； (4) 沒有適配，沒有協助；利用"ideal profiles"來決定是否有適配存在(使用電子溝通進行一般任務；使用結合電子與口語的溝通與資訊處理進行決策制定)，其中一個評分者閱讀研究並依照研究描述將之編為產生、決策制定或混合；同一個評分者也將溝通支援方式編碼分為只用電子、只用口語、或混合；最後評分者記錄是否有資訊處理；聯絡其中4篇研究之作者以確定一些資訊，另一個評分者評30份研究，發現有三個差異，則評分者間信度為0.97(3/[30*3])，編碼之結果進一步以GSS研究設計描述驗證(Fjermestad & Hiltz, 1999)。
  那些以電子溝通進行想法產生任務被視為適配，結合電子與口語溝通，並且使用第二級結構進行決策制定任務也視為適配，若任務是結合想法產生與決策制定，則使用在這兩部份的流程都視為適配；適當協助是指Wheeler & Valacich (1996)所定義的適當中介是否呈現(facilitation, restrictiveness, appropriation training)， 若有促進者透過指導群組如何使用GSS，主動指派參與者使用適當的GSS(Facilitation)，若使用者雖然可以選擇用或不用，但對於何時與如何用無權決定(Restrictiveness)，若群組被教導如何使用GSS並以小組的方式在執行實驗前進行相似的工作，評分者間效度為0.93。
  -2-分組MA
  計算給定DV之加權平均效用大小，首先計算各個變數的效用值(effect size, d)，利用Cohen (1977)提出的公式，將GSS的平均減掉非GSS平均，將這個差值除以標準差，轉換後淨效用代表差異被標準化至統一尺度，則效用大小可以被統計計算與評估，正效用大小指的是GSS使用效果平均在所有研究會增加DV結果(例如：正向決策品質效用大小表示品質改善，而時間正效用表示需要更多時間)。
  -3-T-tests
  假說1, 2, 3為單向，故使用單尾檢定，H4為非方向性，故使用雙尾檢定。


• [研究結果]
  4.1 總效果
  一開始計算所有研究的效用大小(effect sizes)，各研究間呈現，當使用GSS，會產生較多數量的想法、需要更多時間完成任務、並且會降低對過程的滿意度，但對決策品質或結果滿意度沒有影響，與過去相關的MA結果有些差異(McLeod, 1992; Benbasat & Lim, 1993)。
  fail-sate-n是指需要多少未顯著效用大小之未發表研究才能讓觀測平均效用大小降為0，若異質性Q顯著或解釋變異小於75%，表示這些研究中有重要的差異存在(Hunter & Schmidt, 1990)。
  4.2 H1
  比較有TTF+A與沒有TTF，發現在決策品質上並沒有顯著差異，兩組研究中的平均效用大小都沒有跟0有顯著差異，也就是GSS群體與非GSS使用者所產生之決策沒有差異；雖然在產生想法數上有顯著差異，然而在兩組研究中皆顯著與0有差異，也就是有TTF的表現會較好。結果亦顯示，GSS使用較少時間完成任務。對於結果滿意度並沒有顯著差異，但對於過程則有差異存在。
  4.3 H2
  結果顯示只有時間與過程滿意度有顯著差異，也就是當有調適時，需要較少時間完成任務，且對過程更滿意，但對決策品質、想法數量、及結果滿意度沒有影響。
  4.4 H3
  結果顯示有無TTF對決策品質、想法數量有影響。
  4.5 H4
結果顯示有A時會改善流程滿意度。


• [討論]
  McLeod(1992)首先使用MA統整GSS之整體效果，提供研究者與實務者對GSS有一般性的瞭解以及那些個別研究應該進行比較；Benbasat & Lim (1993)的MA包含更多的研究，並著重於調節因素上；Fjermestad & Hiltz (1999)尋找更多的研究以尋求調節變數；幾乎同時，非統計的回顧也指出GSS在趨勢與個別研究上有不一致的現象，並提出中介項，例如：群體、任務、及GSS使用方式，都會造成差異。
  此研究主要貢獻在於使用FAM整理GSS在不同情境的使用效果，透過瞭解適配與調適的存在與否，能更有效的理解與預測GSS使用之效應，MA的結果顯示，若適當的使用GSS，則可以增加想法數量與流程滿意度、減少所需時間，但對決策品質與結果滿意度沒有影響。
  此研究有包含四份實徵研究，然而實徵研究較實驗設計的結果正向支持，雖然這可能是研究方法所致，但Dennis et al. (1991)認為這是研究群體與任務所造成，而非研究方法本身。大部份將實徵研究排除後的分析與之前結論相同，除了H1a，也就是對決策品質的影響，排除後為顯著，因為移除後，對於時間這個變項的衡量會產生樣本不足的問題，故有保留之必要。
  當有適配而無調適時，能改善決策品質與增加想法數量，且使用GSS的群組會花較多時間，且對於過程較不滿意，沒有採用GSS之群組透過習慣性的規則運作，雖然不能有效的產生想法或好的決策，但至少可以快速進行(Gersick & Hackman, 1990)。當有TTF時A能使GSS融入工作流程，改善效率與參與者對流程滿意度，因此FFT能改善結果效能，而A能透過改善效率與流程滿意度而改善流程。
  在缺乏適配時提供調適並無法改善效率或效能，但可以減輕對於流程的不滿意，另外，有適配無調適較無適配有調適不滿意，但比無適配無調適滿意。A的存在若有TTF則可以減少所需時間。
  
  5.1 研究意涵
  提出一整合模型，可供未來研究驗證，並可運用在不同的領域；從實徵觀點，仍有一些明顯缺乏的研究，例如同時有TTF與A並研究時間或滿意度；從理論觀點，在同時有TTF與A的分組中，其決策品質與時間的變異統計量可以判別具有相同的變異，則不可能存在調節項，而對想法數量與滿意度而言是有調節項存在。
  未來可以從對想法產生與參與者滿意度，做為發展預測績效之新理論的出發點，想法數之效用大小-.34 ~ 3.60，因此有必要找出造成此變異的調節項；結果顯示，流程滿意度與A之間密切相關，因為實驗設計的參與者並沒有投入興趣，因此結果顯示對結果滿意度較少的影響，支持Briggs et al. (1997)之論點。
  結果顯示，A是否存在對效能沒有太大的影響，但若是要討論時間或滿意度，則A為重要因素，過去實驗研究與實徵研究間在時間與滿意之結果存在不一致，實驗結果認為GSS使用會降低滿意度並增加所需時間，而實徵結果剛好相反，本研究認為可能是因為A是否存在所造成。Facilitation雖然被視為重要因素，但在過去實驗研究收到較少關注，Bostrom et al. (1996)等人研究這些推廣者的行為如何影響，這些行為包括：將GSS工具配合任務；視需要修改議程；區別會議目標、議題項目、與期間；著重結果；為參與者建立開放的環境。未來研究應設計並檢驗GSS介入以不需外部介入。
  建議資料應盡量包括American Psychological Association：(1) 樣本大小；(2) 衡量信度；(3) 平均與標準差；(4) t分數、F分數、或統計值；(5) 研究設計的細部資料；有些研究因為沒滿足條件被捨棄。這份研究是針對對GSS不熟悉的對象，因此A扮演影響績效之重要角色。
  
  5.2 實務意涵
  本研究結果可以回應"在什麼情況下，GSS的使用可以改善或損害群體績效?" 過去研究結果說明，GSS的使用可以改善決策品質、增加想法數、增加所需時間、但對過程滿意度沒影響、並降低結果滿意度 (Benbasat & Lim, 1993)。若適當使用，則可以增加想法數、花費較少時間、且參與者更滿意；若沒有fit且沒有A，雖然仍然會產生較多想法，但會花較多的時間，且會較不滿意。
  

[PR] 多層次管理研究

Organizations do not behave; people do.
~ Roberts, Hulin, & Rousseau (1978)

Authors: 林鉦棽、彭台光
Title: 多層次管理研究: 分析層次的概念、理論和方法
Source: 管理學報, 2006, 23(6), pp. 649-675

[摘要]

此研究的目的在整理與評述過去相關多層次研究的概念、理論和方法的發展

1. 組織現象為多層次的現象，用單層次的角度解釋多層次現象的缺點，將會遺漏重要的解釋變項，導致錯誤解讀並累積錯誤的知識。不同的分析模式所得到的結果也不同。
2. 主要分兩大主題：(a) 何謂分析層次？(b) 層次誤用問題？
   
   • 分析層次
     過去的做法是向個人收集資料進行變項關係檢測，做法有(i) 處理個人層次的分析；(ii) 把同組織的個人資料aggregate，得到組織分析結果； (iii) 以組織為單位分析比較各單位的個人層次資料。若要討論分析層次可以從理論、資料收集與分析、假說推導與概化等方法去討論。
     
   • 層次誤用
     分析層次愈高，相關係數通常愈高，因為低層次的異常值會在彙總的過程中被中和掉，信度也是如此；高低層次計算的相關係數不會相同，除非樣本代表性與樣本特性相同；Group fallacy，描述群體行為時，可以把群體視為一個加總的整體，但解釋群體行為時，不能視為一個整體，必須籨下一層的組成元素去看才有意義，這樣才能正確解釋群體行為的產生過程。
     當有意義的低層次變異被平均化後，高層次構念間無法表達出真正的關係結構，Robinson (1950)將高層次的相關係數稱為ecological係數，所以後來將高層次的關係往下推論到低層次關係所犯的錯，稱為"生態謬誤(ecological fallacy)"；最容易出現在以高層次角度的研究，因為只能從個人取得資料，但又做了宏觀分析，再向下進行推論，而且宏觀的相關係數通常較大，
     Hofstede (1984)發現"倒生態謬誤(reversed ecological fallacy)"，一般self-report資料是個人層次的，只對微觀層次有意義，在宏觀層次不一定有意義，近年被稱為"原子謬誤(atomistic fallacy)"，所以加總前要先有理論基礎，且要符合組內一致、組間有差異的條件。
     
3. 
   

[PR] KT Meta-analysis

Author(s): van Wijk, R.; Jansen, J. J. P.; Lyles, M. A.
Title: Inter- and Intra-Organizational Knowledge Transfer: A Meta-Analytic Review and Assessment of its Antecedents and Consequences
Source: Journal of Management Studies, 2008, 45(4), pp. 830-853

雖然有許多概念式與定性的組織知識轉移(OKT)統合研究，較少以量化的方式去整合過去研究，此研究利用彙總分析方法 (MA)，檢驗影響組織與網絡層次之前置因素如何影響組織的KT，另外包含KT與組織結果之關係，同時呈現組織間與組織內、KT方向性、及衡量特性如何調節這些關係。

1. [緒論]
競爭的商業環境讓組織知識成為維持競爭力的重要來源，許多公司透過策略聯盟與併購獲得知識，公司內部的知識移轉也能提供競爭優勢，因此KT在策略與組織研究中變得相當重要。

2. [研究背景]


3. [模型、假設]


4. [研究方法與分析結果]


5. [結論與討論]
   

[PR] Multichannel Dissynergy

Author(s): Falk, T., Schepers, J., Hammerschmidt, M., & H. H. Bauer
Title: Identifying Cross-Channel Dissynergies for Multichannel Service Providers
Source: Journal of Service Research, 2007, 10(2), pp. 143-160

作者針對多服務通路環境中的衝突進行探討，以現狀偏好理論為基礎，試圖找出非線上通路滿意度與新型態自我服務通路感受間的關係；針對639位目前已使用非線上投資服務的顧客進行調查，結果發現非線上通路滿意度會降低認知有用性，同時會增加線上通路的認知使用風險；信任(機構)同時呈現增強與抑制採用效果，另外，非線上通路滿意與認知有用性在男性、老人、與較少網路使用經驗者上呈現較強的負相關。

1. [緒論]
   近來許多傳統服務提供者運用科技來提供自我服務通路(SSC)，能讓顧客在不需要直接服務人員的參與下產生服務，讓這些組織不需要昂貴員工調整的同時處理各種需求，因此可以增加生產力同時節費，顧客亦可從增加服務彈性、更大的服務流程控制，相較於過去服務更省時的一個選項。
   SSC的使用者增加，卻不見得是一件好事，許多多通路服務提供者開始體會通路衡突所帶來的影響，甚至有些業者因為擔心，而停止提供其他通路的服務；過去許多研究並未將傳統通路對於新通路的評估與使用的影響納入討論，目前有研究提出通路綜效(synergy)：將通路視為互補，也就是對於某通路的偏好會增加使用其他通路的可能性，仍有學者警告這種結合的結果也可能為負向(Verhoef, Neslin, & Vrromen, 2007)，更有學者觀察到侵蝕效果(cannibalization)；過去多以計量經濟模型來研究通路衝突，也就是侵蝕如何影響整體績效，本研究欲找出決定通路評估之認知過程(最終將影響通路選擇行為)。
   Montoya-Weiss, Voss, & Grewal (2003)指出通路間的競爭效果：目前使用通路的認知服務品質與線上通路使用有負相關，此研究引入評估通路反綜效(evaluative channel dissynergies)的概念，來探索通路衝突的成因與機制，以及如何可以減輕。本文的重點在判別多重通路衝突下的認知流程，以解釋對SSC採用的卻步。並認為主要有三大貢獻：(1) 運用現狀偏好：使用傳統通路可以視為選項之一，而線上通路則為新的選項，人們在面對多種選擇時，較傾向目前狀態；(2) 信任的角色：是否可以減輕通路衝突影響；(3)個人特性調節效果檢定。



2. [研究背景]
   <多通路評估>
   同時使用非線上與線上服務通路，服務提供者可以根據使用者需求與購買型態調整，同時增加服務範圍與銷售量，顧客則依情況或交易相關因素選擇使用。過去研究有探討SSC採用因素，像是創新特性、個人差異、以及顧客意願(readiness)，但並沒有檢驗傳統非線上通路與新線上通路的交互作用。
   大部份研究認為同一個提供者不同通路間有綜效關係，對某一通路的滿意度讓顧客惠顧、增加使用另一通路的使用意圖(Wallace, Giese, & Johnson, 2004)，Strebel et al. (2004)認為某通路的使用機率是其他通路認知品質的函數，也有學者比較傳統與科技通路在非例行工作上的滿意度有互補效果，例行工作並沒有發現。此研究通路衝突可以觀察，用來解釋為何沒有互補效果，Montoya-Weiss等人(2003)發現舊通路的正面評估會抑制創新通路的使用，為了預測新通路使用，並產生互補關係，應探索顧客對不同通路評估的動因；此研究提出dissynergy的概念，重點在探討多通路衝突的認知流程。
   [註：dissynergy指的是評估上的衝突，而非經濟上]
   <現狀偏好論>
   新古典經濟理論認為，當消費者面臨選擇時，如果某個選項取代目前選項的效用時，就會進行替換，許多研究質疑這樣的論點，特別是當個已經有某種選擇意見時，即使有效用替代發生，仍然傾向之前的決定，這種異常的決策現像被稱為現狀偏好(status quo bias)，對於研究顧客行為扮演重要角色(Kahneman, Knetsch, & Thaler, 1991)。
   許多不同實徵研究提供此假設證明(p.145-146)；從策略管理觀點，過去相關決策與行為將影響目前決策進行(March & Simon, 1993)，多次重覆決策會產生慣性行為，但現狀偏好不全然是慣性，因為前之行為不需要多次執行，且或是要各別決策者去執行，因此不需要本人產生也會有現狀偏好情形。
   從認知與行為心理學觀點，Anderson(2003)區分四大決策規避效果：延遲決策(choice deferral)、現狀偏好、忽略(omission bias)、無為(inaction inertia)；背後主要的機制在於失去感(loss aversion)，人們傾向較關注可能的損失，而不是可能得獲得(Kahneman, Knetsch, & Thaler, 1991)；從避免後悔理論觀點出發，人們會尋找決策中最小的懊悔，因此選擇維持現狀是常見的決策手段(Tsiros & Mittal, 2000)。
   從行為經濟觀點，學者指出每個人都有接受意願(WTA)與付出意願(WTP)，許多研究發現WTA大於WTP，這樣的買賣偏好提供一個經濟學的現狀偏好支持，並稱為捐贈效果(endowment effect)
   <相較理論>
   慣性與轉換成本是兩個較接近的理論，Meuter et al. (2005)認為需要建立慣性以影響個人使用創新技術的意願，與現狀偏好相比較，慣性理論主要有兩點差異：(1) Meuter et al. (2005)認為慣性是情境式的個人差異，而現狀偏好反應對於前次決策後悔預期的個人行為反應；(2) 與SSC評估無關，僅為顧客與特定技術互動下的自我感受。
   轉換成本：顧客從某提供者轉移到另一提供者所發生的一次性成本(Burnham, Frels, & Mahajan, 2003, p. 110)，可分為程序型(procedural)、財務型(financial)、關係型(relational)，轉換成本有助於瞭解個人買賣偏好的不對稱，提供較理性的角度，為了解釋現狀偏好，非理性的因素應該同時考量，其他差異：(1) 轉換成本是一次性現象，但現狀偏好在持續互動中有持續效果；(2) 較少運用在同一提供者的多通路分析；(3) 通常用來預測轉換行為，但此研究只運用現狀偏好做為評估的基礎；(4) 採用不代表完全轉換。



3. [模型、假設]
   運用現狀偏好理論，此研究預期顧客目前所使用的通路將有系統地影響SSC評估，概念模型中這些評估利用認知有用性與認知風險替代，首先假設現狀偏好對新SSC的認知有用與認知風險有直接效果，接著以科技接受觀點加入使用意圖構念，Montoya-Weiss等人(2003)提出非線上通路評估與線上使用有直接路徑，於是提出兩種可能的中介路徑。
   H1: 傳統通路的滿意度降低SSC的認知有用性
   根據現狀偏好理論，人們傾向保持現狀，在多通路情況，則是顧客會較喜觀使用目前的通路，選項的認知有用性應該比目前所提供的更重要，才會讓顧客轉移，即便在WTA與WTP上有差異，對顧客而言，這種不對稱可視為是提供的選項之認知有用性偏誤。
   Montoya-Weiss et al.(2003)檢驗可選擇通路評估會影響線上通路的使用，並以認知服務品質來替代評估，對先前通路有較高的認知品質，則較不會去使用線上通路，此研究以滿意度表示通路績效的評估，Johnson, Anderson, & Fornell (1995)將滿意度定義為：一種累績且抽象的構念，用來描述顧客對產品或服務的總消費經驗，另外有研究也認為滿意度較服務品質適合用來預測消費者的意圖與行為，有研究發現SQ通常是滿意圖的決定因素(Cronin, Brady, & Hult, 2000)。
   應用現狀偏好理論，滿意現狀的使用者會較處在一個不確定的使用者認為SSC較不有用，這種現象可以用特定角色指向現狀的偏好理論(preference theory)，對應偏好順序的對稱且可逆而放棄某些穩定性的標準假設，推論現狀偏好理論可透過將偏好順序(視目前參考層次)前置來改善偏好理論，可以用個人的現狀表示，在多通路情境中，利用顧客對目前通路的滿意度反應參考層次，故傳通通路的滿意度會造成低估新選擇的有用性。
   H2: 傳統通路的滿意度增加SSC的認知風險
   心理風險、績效風險、財務風險、時間風險；有些顧客在使用自我服務技術時會有心理風險，標準化的程序不允許任何個人問題，同時也不具有傳統服務的一些隱性的情節，時間風險會因為投入學習而產生，因為擔心釣魚問題而有財務風險。
   應用現狀偏好理論，滿意現狀的使用者會較處在一個不確定的使用者感受更有風險，當個人更重視可能損失時，則當滿意程度提升時，會更容易有現狀偏好。較滿意的顧客更想維持他們的滿意程度，而會造成對其他選擇的產生風險(Gotlieb et al., 1994)，改變現狀不但需要行動，同時對新狀態產生不確定(Ritov & Baron, 1992; Burmeister & Schade, 2005)。
   H3: 認知風險會降低認知有用性
   過去較少討論這兩者間的關係，從Lu, Hsu, & Hsu (2005)的研究結果推論，若認為有高風險時，會認定較低的有用性。
   <信任>
   H4: 對服務提供者的信任會增加SSC的認知有用性
   H5: 對服務提供者的信任會降低SSC的認知風險
   信任讓顧客主觀地排除不喜歡但可能發生的提供者行為，像是透過降低在線上與非線上的風險、恐懼、與複雜度 (Gefen, Karahanna, & Straub, 2003)，Jarvenpaa et al.(2000)發現信任可以降低從網路購物風險，Pavlou (2003)認為信任產生對SSC的正向態度。
   特定通路的正向評估可能轉移到品牌，且影響與該品牌相關的新通路，整體滿意度與信任會形成態度，並刺激有利的行為意圖 (Van Birgelen et al., 2002)。
   H6: 對服務提供者的信任會增加傳統通路的滿意度
   相對於對SSC評估有效意，此研究也預期對服務提供者的信任會強化現狀偏好，同時間接地抑制SSC採用，行銷在動態通路研究認為，信任被認為是服務滿意度的重要因素 (Geyskens, Steenkamp, & Kumar, 1998)，主要來自社會交換論(SET)，認為顧客會偏愛跟他們信任且對其關係中相關義務有共同理解的服務提供者交易(Blau, 1964)，作者認為基於去經驗所建立關於服務提供者的總體評估，能強化顧客對使用目前特定服務的滿意度。
   H7: 認知有用性會增加使用意圖
   從科技接受論角度，認知有用性會正向影響個人使用科技通路的意圖，並有很多的實徵研究可以支持這關係 (Schepers & Wetzels, 2007)。
   H8: 認知風險會降低使用意圖
   認知風險被視為網路交因的主要因素 (Jarvenpaa et al., 2000)，Dowling & Staelin (1994)提出當SSC認知風險無法降到可接受的層次時，會成為採用的障礙，顧客甚至不去評估該選項。
   <調節效果>
   H9a: 對男性而言，非線上通路滿意度與認知有用性的負向關係會較強
   性別與年齡會影響個人的感受、態度與表現 (Morris, Venkatesh, & Ackerman, 2005)，男性與女生對任務與刺激有不同的反應，無論是線上或非線上情境；男性較強調完成度與達成，且較高任務導向 (Venkatesh & Morris, 2000)；女性會考量互動關係價值，同時較容易遵照、或被專家說服與影響 (Lin & Ding, 2006)，同時比男性更重視服務與實體環境 (Hofstede, 1980)，而且對網路較不感興趣 (Garbarino & Strahilevitz, 2004)。
   男性較容易因為關係品質的下降而立即的變換品牌，對於目前狀態的衝突與不滿意會採取強烈的作法 (Lin & Ding, 2006)，因此當目前的滿意度少量下降時，會對線上選項有更正面的態度，女生相對地較在決策情境中有耐心與理解 (Lin & Ding, 2006)，會試圖先解決目前的不滿意。
   H9b: 對男性而言，非線上通路滿意度與認知風險的正向關係會較強
   研究認為女性比男性較傾向規避風險，且較關注安全與隱私的議題，因此較不信任電子商務，且不認為網路購物可行且方便 (Rodgers & Harris, 2003)。另外女性較不武斷，所以風險評估較不受到外部因素影響，所以當男性發現目前滿意度下降時，會認為風險相對提高。
   H10a: 對年輕人而言，非線上通路滿意度與認知有用性的負向關係會較弱
   H10b: 對年輕人而言，非線上通路滿意度與認知風險的正向關係會較弱
   過去研究認為年長者較不願冒風險且避免不確定性 (Hofstede, 1980)，並選擇他們熟悉的庇護方式 (Morris & Venkatesh, 2000)，因此較不能接受新的概念，年輕人認為新通路是附加的虛擬生活，而不是非線上與線上的取捨。
   H11a: 對有高度網路使用經驗的人而言，非線上通路滿意度與認知有用性的負向關係會較弱 H11b: 對有高度網路使用經驗的人而言，非線上通路滿意度與認知風險的正向關係會較弱
   電腦效能與焦慮被認為是科技採用的重要因素 (Czaja et al., 2006)，運用到此研究中，想知道現狀偏好是否也發生在沒有學習新系通阻礙的人，此研究透過衡量受測者的網路經驗來得知是否有自我服務焦慮，過去研究也曾使用 (Nysveen & Pedersen, 2004)。
   作者認為較有網路經驗的人，會有較低的現狀偏好，因為他們對服務提供的網路通路較適應，會減少認知風險並增加有用性 (Montoya-Weiss, Voss, & Grewal, 2003)，所以會視線上通路為附加而非取捨。



4. [研究方法與分析結果]
   <資料蒐集>
   以複雜的財務投資服務為實驗情境，這類服務較少透過網路進行，而有些使用者開始訊問相關的服務，將銀行實體的投資服務視為現狀，網路通路表示新創的服務管道。並從某間德國銀行隨機選擇顧客，單一銀行的目的要控制可能的機構相關干擾，為了確保能評估現狀，作者確定所有參與者目前都有透過非線上通路的投資服務。
   運用準實驗環境(quasi-experimental) (Dabholkar & Bagozzi, 2002)：(1) 訊問對非線上通路的滿意度；(2) 提供現上環境；(3) 執行線上前測問卷。為增加參與，受測者可參與樂透。
   最後有639份完整調查。
   修改現有的衡量工具，除了行為意圖是以兩極形容詞的7點Likert量表，剩下的都是以7點Likert量表對某描述的同意程度，問項來源如下：
   
   
   
   
   
   
   
   
   使用最大概似估計衡量模型並觀察CFA的factor loadings，皆超過Anderson & Gerbing (1988)建議值0.50，合成信度皆大於建議值0.70 (Nunnally, 1978)。將認知風險視為二階的構念，四個一階維度都有足夠大的負荷值，且四個維度間都有顯著相關，因此收斂於一個共同的構念 (Bauer, Falk, & Hammerschmidt, 2006)。利用Fornell & Larcker (1981)的檢定來檢驗區別效度，即各構念的AVE平方應大於與其相關的所有構念。
   <分析結果>
   整體模型適配指數皆滿足要求，非線上滿意度與使用意圖的總效果為-0.36，因此非線上通路的滿意度會降低轉換到創新服務通路的可能性；信任對使用意圖的總效果只有0.03，透過認知有用性強化採用，並透過非線上滿意度增加抑制效果。檢驗信任對意圖的直接效果，發現並不顯著，且並沒有顯著增加模式適配。
   將樣本區分為男性與女性檢驗假說9，比較兩模型的路徑係數，某個模型的關係是開放估計，另一個模型則固定，比較卡方值是否顯著；年齡為連續變數，所以採用潛在變數交互作用估計技術 (Ping, 1996; James, Mulaik, & Brett, 1982)：(1) 前提是指標變數只能有一個構念；(2) 所有的題項要平均集中 (mean cntered)；(3) 將各滿意度與網路經驗的指標交乘產生非線性的交互作用指標變數；(4) Ping(1996)建議重新取得衡量模型的負荷與誤差變異；(5) 線性與交互作用潛在變數關係可可以採用兩步驟結構模型估計，當非性指標的負荷與誤差變異視為方程式中可得的常數。
   因為年齡與經驗是單問項，故loading值設為1，誤差變異設為0，將非線性指標變數的誤差變異視為指標變數的變異，乘上1-滿意度的標準負荷平方。
   檢視滿意度與意圖間直接效果是否顯著，以解釋PU與PR是完全或部份中介效果；結果模式並沒有顯著改善，接著利用Salanova et al. (2005)的方法，以基本模型估計的未標準化係數固定中介變數與DV的關係，並比較有直接關係的模型間的卡方值，若沒有顯著差異則為完全中介，結果表不PU與PR有完全中介效果。
5. [結論與討論]
   此研究重點在探討在多通路服務環境中的通路衝突，即檢視個人對現況的滿意度是否影響對服務選擇的評估，故引用重要的決策陷阱：現狀偏好 (Hammond, Keeney, & Raiffa, 2006)，結果顯示在SSC認知有用存在現狀偏好，亦即顧客利用現行通路會造成認為新SSC較無用；認知風險也有現狀偏好現象，從理性觀點來看，滿意的顧客並不期望更多的績效不確定性，所以比不滿意的使用者更不想要冒風險。
   PU與PR完全中介滿意度與使用意圖，與過去研究一致 (Davis, 1989)，不顯著的直接相關表示，轉換成本理論無法完全解釋通路衝突；另外也呈現信任的不同角色，過去較強調信任的強化採用角色，因為會增加滿意度而間接影響；考量個人特質的調節，只有在滿意度與PU，顯示滿意度與PR的穩定性，男性較易受影響，年輕人與有網路經驗較不會。
   公司可以解構不同的服務階段，依服務傳遞流程段來區別路提供者，e.g. Dell；若協調太貴時，而通路整合不可行，此時著眼於單一通路，可利用攻擊式行銷 (Neslin et al., 2006)強化對新通路的認知有用性，針對不同特性設計策略。
   研究限制：(1) 回覆是依照模擬結果，長期或實際使用；(2) 可整合慣性與交易成本理論到未來研究；(3) 未包含認知易用與SSC複雜度... (2009/06/09)