閆薇宇　吳建華　袁勤儉

編者按： 本期所刊發(fā)的這４ 篇論文屬于我刊特約南京大學信息管理學院袁勤儉教授研究團隊有關＂ 信息管理實證研究重要理論的研究應用及其展望＂ 的部分研究成果。這４ 篇論文分別介紹了任務技術匹配理論、威懾理論、解釋水平理論、互動儀式鏈理論的源起及其演化， 并分析了這些理論在信息系統研究領域中的應用現狀， 還指出了信息系統研究中可以運用這些理論的潛在領域。

《任務技術匹配理論及其在信息系統研究領域的應用與展望》一文在簡述任務技術匹配理論的源起及其演化之后， 不僅綜述了其于用戶使用信息技術意愿研究、用戶使用信息技術績效研究、信息技術對用戶滿意度影響研究、用戶持續(xù)使用信息技術意愿研究等應用， 還指出群體層面的研究有所欠缺、新型技術的特征對任務技術匹配產生的影響鮮有研究等問題?！锻乩碚摷捌湓谛畔⑾到y研究領域的應用與展望》一文發(fā)現威懾理論在信息系統研究領域的應用主要集中于信息系統安全、數字盜版行為和在線社交媒體偏差行為等方面， 指出威懾理論的敏捷性與不利行為的直接因果關系研究， 不同國家、不同文化背景和不同社交平臺的威懾策略特點和效果的橫向比較研究是未來值得關注的研究方向?！督忉屗嚼碚摷捌湓谛畔⑾到y研究領域的應用與展望》一文在梳理解釋水平理論在信息系統研究領域的相關研究之后， 認為相關研究的主題集中在消費者在線購買意愿、用戶社交網絡隱私悖論成因、信息系統設計與采納等方面， 并提出拓展心理距離的應用場景、構建基于解釋水平理論的意愿行為預測模型、比較不同信息系統研究對象間的感知差異等都是未來研究值得關注的方向。《互動儀式鏈理論及其在信息系統研究領域的應用與展望》一文在綜述互動儀式鏈的理論內涵及發(fā)展歷程之后， 發(fā)現目前互動儀式鏈理論在信息系統研究領域中的研究主題集中于社會化媒體用戶行為研究、信息技術服務研究與知識分享行為研究等方面， 并提出未來可從研究視角差異化、研究方法多樣化以及用戶群體細分化等方向創(chuàng)新互動儀式鏈理論在信息系統領域中的應用與研究。

我們期望本期專欄的４ 篇研究論文可以貢獻有價值的知識， 不僅為學界同仁學習這些理論提供一定的幫助， 還能為信息管理學乃至整個管理學應用這些理論的實證研究夯實基礎。

關鍵詞： 任務技術匹配； 信息系統； 使用意愿； 績效； 滿意度

ＤＯＩ：１０．３９６９ ／ ｊ．ｉｓｓｎ．１００８－０８２１．２０２４．０７．０１３

〔中圖分類號〕Ｇ２０１ 〔文獻標識碼〕Ａ 〔文章編號〕１００８－０８２１ （２０２４） ０７－０１４７－０８

Ｇｏｏｄｈｕｅ Ｄ Ｌ 等［１］ 于１９９５ 年提出了任務技術匹配（Ｔａｓｋ－Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ Ｆｉｔ， 簡稱“ＴＴＦ”）理論的理論模型。ＴＴＦ 理論的核心思想是： 如果信息技術的能力與用戶必須執(zhí)行的任務相匹配， 那么信息技術更有可能得到使用， 并且對績效產生積極影響。

ＴＴＦ 理論自提出以來， 廣泛應用于信息系統領域之中。為幫助學界了解ＴＴＦ 理論及其應用現狀，部分學者曾對相關成果進行梳理， 主要集中在以下兩個方面： 一是ＴＴＦ 理論的內涵與發(fā)展。Ｃａｎｅ Ｓ等［２］ 梳理了不同學者對于ＴＴＦ 理論的定義、用來解釋ＴＴＦ 理論的各種研究方法及其應用環(huán)境的差異， 指出ＴＴＦ 理論缺乏一個統一的定義； 曾雪鵑［３］總結了ＴＴＦ 理論的發(fā)展過程， 將其分為提出階段、擴展階段和整合階段， 表明了ＴＴＦ 理論具有較強的應用性。二是ＴＴＦ 理論變量的測量與實際應用。陶洪等［４］ 對于ＴＴＦ 理論模型中不同變量的測度進行了總結， 并概述了其與其他理論模型的整合應用； 李雷等［５］ 在此基礎上， 總結了ＴＴＦ 理論的直接應用， 并著重強調了其在非工作領域的適用性。然而， 前人的研究側重于對理論本身以及實際應用的概述， 未對ＴＴＦ 理論在信息系統研究領域依據研究問題進行系統綜述和評價。故本文擬介紹ＴＴＦ理論的源起和演化， 并結合信息系統領域中現有的ＴＴＦ 理論研究， 對目前ＴＴＦ 理論在信息系統領域的應用進行分析， 以期探索未來可能的研究方向。

１ＴＴＦ 理論的源起及其演化

１.１ＴＴＦ 理論的源起

Ｇｏｏｄｈｕｅ Ｄ Ｌ 等［１］ 認為， 信息技術所提供的功能與其所支持的任務需求相匹配， 會更有助于任務的完成， 然而在信息系統成功模型等之中則缺少或者隱含了這一關鍵構念。因此， 為了更好地揭示任務、技術與績效的內在機理， 他們提出ＴＴＦ 理論的初始模型， 即技術績效鏈。技術績效鏈認為技術必須被使用并匹配其所支持的任務才能產生績效，更準確地描述了技術、用戶任務和使用三者與績效之間的關系。在信息系統研究的背景下， 技術涉及計算機系統和用戶支持服務， 以幫助用戶完成任務；任務特征所關心的是那些可能促使用戶更加依賴信息技術某些方面的特征； 任務技術匹配指任務需求和技術功能之間的一致性程度。Ｇｏｏｄｈｕｅ Ｄ Ｌ［６］ 又通過實證檢驗了技術績效鏈模型中的任務特征、技術特征和用戶特征各自對任務技術匹配的影響， 以及三者之間的交互效應對任務技術匹配的影響， 得出的結果說明了技術的價值取決于用戶所完成的任務， 而用戶有能力評價其所使用技術的任務技術匹配程度。至此， ＴＴＦ 理論得以正式確立。圍繞ＴＴＦ理論核心思想構建的理論模型如圖１ 所示。

１.２ＴＴＦ 理論的演化

在ＴＴＦ 理論和其基本框架提出之后， 學者們又對該理論的應用場景進一步完善和補充。起初Ｇｏｏｄｈｕｅ Ｄ Ｌ 等［１］ 對于ＴＴＦ 理論的研究僅限于個人工作層面， 為了擴展ＴＴＦ 理論的應用范圍， Ｚｉｇｕｒｓ Ｉ等［７］ 基于任務復雜性及其與群體支持系統技術相關維度的關系， 在工作場景中提出了群體支持系統環(huán)境下的ＴＴＦ 理論， 首次將該理論運用于群體工作層面。后來， 又有學者將ＴＴＦ 理論應用于非工作環(huán)境中， 在工作領域之外擴展了很多應用范疇。Ｗｅｌｌｓ ＪＤ 等［８］ 研究了ＴＴＦ 理論在電子商務領域的應用， 開發(fā)了電子商務背景下的任務技術匹配變量， 根據電子商務的特征開發(fā)技術特征變量、任務特征變量和用戶特征變量， 并驗證了這些變量之間的關系， 建立了與電子商務相關的ＴＴＦ 模型。而ＤＡｍｂｒａ Ｊ 等［９］對于ＴＴＦ 理論在工作領域之外的網絡服務應用展開了多項研究， 開發(fā)了整合模型和相應的量表來評估網絡服務滿足傳統工作領域之外的信息需求程度，又開發(fā)了一組變量來測量用戶對非工作環(huán)境下的網絡服務的使用績效， 并驗證了ＴＴＦ 理論可以用來評價網絡使用［１０］ 。ＴＴＦ 理論在非工作環(huán)境中的應用，表明了ＴＴＦ 理論模型可以通過細化其任務特征、技術特征和任務技術匹配， 適用于更多不同的背景以用于指導具體的實踐， 具有良好的穩(wěn)健性。

２ＴＴＦ 理論在信息系統研究領域的應用進展

２.１ＴＴＦ 理論在用戶使用信息技術意愿研究中的應用

ＴＴＦ 理論認為， 當用戶認為信息技術能夠滿足完成任務的需求時， 就會提高對使用結果的預期，進而產生使用這一技術的意愿。因此， 部分學者研究了ＴＴＦ 理論在用戶使用信息技術意愿研究中的應用。

有學者將ＴＴＦ 理論應用于移動技術使用意愿的研究。Ｖｏｎｇｊａｔｕｒａｐａｔ Ｓ 等［１１］ 從任務技術匹配的角度解釋了用戶對平板電腦的采用， 指出信息搜尋任務和移動技術的匹配以及績效期望對實際使用意愿有直接影響。Ｈｏｕ Ｗ 等［１２］ 則以ＴＴＦ 理論的視角，對管理者使用移動商務智能的原因提供解釋， 表明管理者的管理任務與移動信息技術的匹配是促進管理者對于移動商務智能使用意愿的重要原因。而Ｏｌｉｖｅｉｒａ Ｔ 等［１３］ 通過提出ＴＴＦ 等整合模型來理解用戶對移動銀行的感知、對移動銀行服務的初始信任以及技術與移動銀行任務特征的匹配之間的重要性和關系， 研究發(fā)現， 滿足銀行需求的任務與無線移動技術的匹配對用戶使用意愿有總體影響。類似地，Ｐａｇａｎｉ Ｍ［１４］ 開發(fā)了一個影響無線高速數據服務采用的面向業(yè)務的因素模型， 并對歐洲和美國的１２家公司進行了研究， 發(fā)現不同公司的任務與無線移動技術的匹配在影響采用無線高速數據服務的意愿方面起著重要作用。此外， Ｖａｔａｎａｓａｋｄａｋｕｌ Ｓ 等［１５］研究了在零售行業(yè)運營的印度尼西亞微型企業(yè)對社交媒體的采用， 結果表明， 零售任務和移動社交技術的匹配是影響微型企業(yè)采用社交媒體積極態(tài)度的重要因素。而Ｏｍｏｔａｙｏ Ｆ Ｏ 等［１６］ 則通過調查尼日利亞３ 所大學數字圖書館的任務技術匹配情況， 確定了任務特征、技術特征、個人特征以及學生任務與遠程終端技術的匹配是影響大學生對于數字圖書館使用意愿的因素。Ｋｈａｎ Ｉ Ｕ 等［１７］ 也通過整合的ＴＴＦ模型， 來考察影響發(fā)展中國家學生采用大規(guī)模開放在線課程的因素， 研究結果證實了任務特征和技術特征在促進任務技術匹配中的顯著貢獻、在線學習任務與信息和通信技術的匹配對用戶使用意愿的積極影響。在新冠肺炎疫情期間， Ｙａｍｉｎ Ｍ Ａ Ｙ 等［１８］考察用戶對采用無線傳感器網絡技術以實現更好的醫(yī)療保健系統的行為， 表明了遠程醫(yī)療任務和無線傳感器技術的匹配以及便利條件是決定用戶采用無線傳感器網絡使用意愿的最重要因素。

還有一些學者研究了ＴＴＦ 理論在其他信息技術中使用意愿的應用。Ｒａｔｎａ Ｓ 等［１９］ 將ＴＴＦ 理論應用于酒店預訂信息系統， 證實了任務技術匹配和信息系統的使用存在正向交互作用， 這意味著酒店預訂任務與信息和通信技術的匹配程度越高， 信息系統的使用意愿就越高。這樣的關系也存在于其他的研究中， Ｄａｒａｄｋｅｈ Ｍ［２０］ 提出一個模型， 將ＴＴＦ 理論作為用戶打算采用自助分析工具進行報告和分析任務的關鍵前提， 通過對在約旦不同行業(yè)工作的２１１ 名商業(yè)用戶進行問卷調查， 發(fā)現分析數據的任務與自助分析技術的匹配是用戶對自助分析工具的有用性和易用性感知的重要預測因素， 而感知有用性和感知易用性都對用戶采用自助分析工具的意愿有積極影響。Ｍｏｏｎ Ｙ Ｊ 等［２１］ 則使用ＴＴＦ 模型解釋餐飲員工使用銷售點系統的意愿， 聚焦于關注度較少的個人特征， 結果表明， 個人特征直接影響任務技術匹配， 并通過餐飲員工銷售任務和銷售點技術的匹配對使用意愿產生間接影響。類似地， Ｃｈａｏ ＣＭ 等［２２］ 結合ＴＴＦ 等理論， 解釋臺灣學生的網絡日志學習使用行為， 表明當學習任務與Ｗｅｂ２ ０ 技術相匹配時， 即學生認為網絡日志有助于他們更好地控制學習活動和管理時間時， 他們的行為意向更高，這反過來增強了他們對網絡日志學習的理解， 并增加了他們的使用意愿。在研究電子商務的使用中，Ｋｌｏｐｐｉｎｇ Ｉ Ｍ 等［２３］ 整合了ＴＴＦ 等模型， 在該模型中， 軟件維護任務與信息技術的匹配影響使用行為的前置因素， 包括感知有用性、感知易用性和使用意愿， 使用意愿受感知有用性和感知易用性影響。Ｃｈａｎｇ Ｈ Ｈ［２４］ 則研究了消費者在基于網絡拍賣中智能代理采用的行為意向， 結果顯示， 在線拍賣任務與智能代理技術的匹配增加了消費者再次使用在線拍賣網站的意愿。另外， Ａｌｊｕｋｈａｄａｒ Ｍ 等［２５］ 考察用戶在在線環(huán)境中成功完成任務的驅動因素和后果，認為任務特征和網站特征之間的匹配可以預測用戶使用意愿， 指出專注于增強與任務不太匹配的網站特征是無效的， 因為這會減緩在線任務的成功完成。

綜上所述， 學者們針對ＴＴＦ 理論在用戶使用信息技術意愿方面做了較多的研究， 但以下方面仍然需要改進： 首先， 當前研究主要側重于用戶個體應用層面， 后續(xù)的研究可以更多關注組織層面對于信息技術的使用意愿， 深入挖掘組織群體的任務技術匹配狀況； 其次， 用戶的主體認知對于信息技術的使用意愿起到重要的調節(jié)作用， 未來的研究可以著眼于用戶對任務的認知、對信息技術功能的認知等因素對于任務技術匹配的調節(jié)狀況； 最后， 隨著虛擬現實等新型技術的飛速發(fā)展， 用戶對于新型技術的使用意愿成為了未來重要的研究方向， 之后的研究可以關注新型技術的功能與任務的匹配程度，探索新型技術新的應用場景。

２.２ ＴＴＦ 理論在用戶使用信息技術績效研究中的應用

ＴＴＦ 理論認為， 利用技術完成復雜的任務需要付出較大努力， 隨著任務技術匹配程度的降低， 完成任務則需要付出更多的努力， 任務與技術的匹配程度越高， 對個人績效的正向影響越大， 而低水平的匹配則對個人績效有負向影響。因此， 學者們主要將ＴＴＦ 理論應用于工作績效和非工作績效的研究。

２.２.１ ＴＴＦ 理論在信息技術對用戶工作績效影響研究中的應用

工作績效是ＴＴＦ 理論自創(chuàng)立之初最主要的研究范疇， 諸多學者研究了ＴＴＦ 理論在工作績效中的應用。Ａｒｏｎ Ｒ 等［２６］ 研究了數字化醫(yī)療信息對醫(yī)生慢性護理績效的影響， 發(fā)現績效提高的結果是由醫(yī)生執(zhí)行的慢性護理任務與醫(yī)療保健信息技術之間的相互匹配所驅動的。Ｎｏｒｚａｉｄｉ Ｍ Ｄ 等［２７］ 則聚焦于ＴＴＦ 理論應用較少的中層管理人員， 研究影響管理者工作績效的因素， 并將感知阻力和用戶阻力這兩個重要因素引入到影響經理的任務績效因素中， 最終發(fā)現港口行業(yè)中層管理人員任務和內部網技術的匹配與使用和感知阻力顯著相關， 感知阻力是使用的預測因子， 使用情況可以預測性能， 但不能預測用戶的抵觸情緒， 使用和用戶抵觸之間沒有關系。Ｎｏｒｚａｉｄｉ Ｍ Ｄ 等［２８］ 還研究了任務特征、技術特征、任務技術匹配等因素如何影響港口中層管理人員的工作績效， 結果表明， 大多數中層管理者認為港口任務與內部網的匹配可以提高他們的工作績效， 任務技術匹配顯著預測使用情況， 并解釋中層管理人員工作績效的差異。而Ｈａｅｇｅｍａｎｓ Ｔ 等［２９］ 針對手動輸入數據錯誤的問題， 提出了“手動獲取數據的錯誤原因” 框架， 首次將ＴＴＦ 理論應用于數據采集環(huán)境， 研究發(fā)現， 為了防止手動數據輸入中的錯誤， 較高的手動數據輸入任務與信息技術的匹配比具有較高正確輸入數據的意圖， 更能提升工作績效。另外， Ｄｉａｒ Ａ Ｌ 等［３０］ 分析了印度尼西亞公共采購計劃信息系統實施的決定因素及其對采購人員績效的影響， 發(fā)現電子采購任務與信息技術的匹配成為影響采購人員績效的主要因素。

結合時代背景， ＴＴＦ 理論在工作績效方面也表現出了一些嶄新的價值。Ａｂｅｌｓｅｎ Ｓ Ｎ 等［３１］ 研究了２０１９ 年新冠肺炎疫情期間任務技術匹配對個人的孤獨感和工作績效的影響， 研究發(fā)現， 通過基于ＴＴＦ 理論設計信息通信技術， 個人在家中工作時不但不太可能感到孤獨， 而且更有可能在與工作相關的任務中表現得更好， 這項研究為任務與技術在影響心理狀態(tài)和間接影響工作相關結果方面的匹配提供了一個新的視角， 擴展了對應用ＴＴＦ 理論的理解。

２.２.２ＴＴＦ 理論在信息技術對用戶非工作績效影響研究中的應用

雖然ＴＴＦ 理論最初用于研究工作績效， 但隨著其內涵的不斷發(fā)展， 越來越多關于ＴＴＦ 理論的研究集中于非工作績效方面。Ｙｕ Ｔ Ｋ 等［３２］ 利用整合的ＴＴＦ 模型， 從學習者績效的角度來理解學習者的行為、感知和影響， 發(fā)現在線學習任務與學習系統功能的匹配可以使學習者達到更高的學習效率。Ｔａｍ Ｃ 等［３３］ 研究了影響移動銀行個人績效的決定因素， 結果顯示， 用戶的移動銀行使用任務與移動信息技術的匹配是個人績效的重要前因。類似地，Ｌｅｅ Ｋ Ｃ 等［３４］ 利用ＴＴＦ 模型， 解釋了影響移動商務績效和用戶接受度的關鍵因素， 指出了任務技術匹配和移動商務使用是影響移動商務績效的主要因素，商務任務與移動技術的匹配是實現移動商務的個人績效的主要因素。而Ｗｉｄａｇｄｏ Ｐ Ｐ 等［３５］ 通過研究探討任務技術匹配與個人績效對Ｘ 世代（１９５６—１９８０）信息技術使用的影響之間的關系， 實證發(fā)現信息技術與Ｘ 世代用戶任務的匹配性越好， 就越會在提升個人績效方面對Ｘ 世代使用信息技術產生影響。

綜上所述， 用戶使用信息技術績效的研究尚有以下可改進之處： 首先， 任務技術匹配受到人們情感狀態(tài)的調節(jié)作用， 但現有研究較少關注這方面的因素， 未來可以關注用戶的情感狀態(tài)怎樣通過調節(jié)用戶績效， 進而對任務技術匹配程度產生影響； 其次， 用戶對于技術熟練程度的不同， 可能會調節(jié)用戶績效， 進而影響任務技術匹配程度， 后續(xù)的研究可以關注用戶的信息技術使用水平對績效的影響；最后， 智能機器人技術常常用于微創(chuàng)手術等領域，這種關系到醫(yī)療健康的技術與相關任務的匹配方面的研究顯得尤為重要。因此， 未來需要更加關注智能機器人等技術在用戶績效研究中的應用。

２.３ＴＴＦ 理論在信息技術對用戶滿意度影響研究中的應用

用戶滿意度不僅在評價信息系統成功方面得到了廣泛使用， 也在很大程度上影響著用戶決定是否繼續(xù)使用該信息系統， ＴＴＦ 理論可以解釋用戶如何使用適當技術完成自身任務， 從而產生滿足感。因此， 諸多學者探究了信息系統中有哪些因素會對用戶滿意度產生影響。Ｋａｒｉｍｉ Ｊ 等［３６］ 通過將環(huán)境不確定性維度與ＴＴＦ 理論聯系起來， 并將用戶滿意度與數據、信息系統和信息系統支持作為３ 個可測量的結構進行測量， 擴展了關于用戶滿意度的研究，指出任務特征對用戶關于數據的滿意度有直接和間接的影響， 非常規(guī)和相互依賴的任務越多， 用戶對數據的滿意度就越低， 這一研究也體現了當面臨環(huán)境不確定性時， 用戶會經歷更多非常規(guī)和相互依賴的任務。Ｌｉ Ｈ Ｔ［３７］ 則基于ＴＴＦ 等模型提出并驗證了一個政府網站公眾滿意度指數模型， 表明公眾的任務與政府網站支持的技術匹配度越高， 公眾對有用性的感知越高， 進而直接或間接影響政府網站公眾滿意度， 但這一研究只考慮了中國的政府網站，未必適用于其他國家（地區(qū)） 不同文化背景下的政府網站。而Ｒａｔｎａ Ｓ 等［３８］ 通過了解員工在酒店預訂信息系統實施中的績效， 考察任務技術匹配對信息系統用戶滿意度的影響， 該研究發(fā)現， 酒店預訂任務與信息通信技術性能的匹配顯著影響用戶滿意度。Ｍａｒｃｏｌｉｎ Ｂ Ｌ 等［３９］ 從反面角度提出感知任務和技術不匹配可能會導致用戶認為技術無效， 不利于任務完成， 從而引起對技術的不滿。另外， 在決策支持系統中， Ｊａｒｕｐａｔｈｉｒｕｎ Ｓ 等［４０］ 將滿意度分為對決策的滿意度以及對系統技術的滿意度， 并證明決策任務與地理信息系統技術的匹配對兩者都產生直接影響， 而在辯證決策支持系統中則證明了任務技術匹配對技術滿意度的顯著影響［４１］ 。Ｄｅｎｎｉｓ Ａ Ｒ等［４２］ 還對群體滿意度進行了研究， 結果表明， 任務技術匹配會影響對群體支持系統的采用， 當任務與技術匹配良好且合理采用時， 能夠提高決策的質量與效率， 并且進一步提高用戶的滿意度。

由上述可知， 目前相關研究仍有待改進： 首先，同一種技術的功能有可能與多種任務相匹配， 未來的研究可以對比同一技術在不同任務場景下所產生的用戶滿意度的差異； 其次， 用戶使用技術的主動性存在差異， 不同用戶的主動程度會影響任務技術的匹配程度， 進而對用戶滿意度產生影響， 未來可以研究用戶使用技術主動性的差異如何調節(jié)任務技術匹配和滿意度之間的關系； 最后， 隨著諸多新型技術的發(fā)展， 信息技術的改進對于用戶滿意度也會產生較大的影響， 未來可以研究技術的改進對于任務技術匹配程度產生的影響， 分析新型技術的特征是否與任務更加匹配并提高用戶的滿意度， 進而判斷引入這些技術是否是值得的。

２.４ＴＴＦ 理論在用戶持續(xù)使用信息技術意愿研究中的應用

ＴＴＦ 理論表明， 使用技術的經驗可能導致用戶得出結論， 即該技術對性能的影響比預期的更好（或更差）， 從而改變他們對持續(xù)使用的預期， 進而影響未來的持續(xù)使用意愿。因此， 部分學者研究了ＴＴＦ 理論在用戶持續(xù)使用信息技術意愿研究中的應用。任務技術匹配可以直接影響用戶持續(xù)使用信息技術的意愿， Ｙｕａｎ Ｓ 等［４３］ 將ＴＴＦ 模型引入企業(yè)內容管理， 調查影響用戶對移動銀行的持續(xù)使用意愿的因素， 從用戶對技術的感知和任務技術匹配的角度研究了用戶的持續(xù)使用意愿， 證實用戶感知到的使用移動銀行的任務與移動通信技術的匹配直接影響持續(xù)使用意愿。任務技術匹配也會通過影響用戶感知有用性、用戶滿意度等， 間接影響用戶持續(xù)使用信息技術的意愿。Ｌｉｎ Ｗ Ｓ 等［４４］ 將ＴＴＦ 理論用于解釋激勵學習者繼續(xù)使用電子學習系統的因素，提出在線學習任務和網絡信息技術的匹配會影響感知有用性與滿意度， 進而對持續(xù)使用意愿產生影響。Ｈｕａｎｇ Ｔ Ｃ Ｋ 等［４５］ 則利用整合的ＴＴＦ 模型， 檢驗數據挖掘工具使用連續(xù)性的決定因素， 結果表明， 提高企業(yè)決策質量的任務與數據挖掘技術的匹配對用戶滿意度和感知有用性有直接影響， 對持續(xù)使用意愿有間接影響。類似的研究也出現在醫(yī)院和護理的相關信息系統中， Ｃｈｅｎｇ Ｙ Ｍ［４６］ 提出ＴＴＦ 的集成模型， 以檢驗作為醫(yī)師信念前因的質量因素和任務技術匹配是否能影響醫(yī)師對基于云的醫(yī)院信息系統的持續(xù)使用意愿和使用績效， 研究證實了醫(yī)生感知的信息質量、系統質量、一般技術支持服務質量和云存儲服務質量均對他們在基于云的醫(yī)院信息系統中感知醫(yī)療保健任務與云計算技術的匹配產生積極影響， 這共同解釋了他們對系統的滿意度， 并隨后導致他們對系統的持續(xù)使用意愿的影響。同樣地，Ｃｈａｎｇ Ｉ Ｃ 等［４７］ 通過ＴＴＦ 理論來評估長期護理信息系統的持續(xù)使用意愿， 發(fā)現長期護理任務和信息通信技術的匹配會通過對滿意度與績效的影響， 從而對持續(xù)使用意愿產生間接影響。此外， 相比起績效，滿意度對持續(xù)使用意愿的影響更為強烈。另外， ＷｕＢ 等［４８］ 研究用戶對于在線課程ＭＯＯＣ 平臺的持續(xù)使用意愿時， 發(fā)現在線課程完成任務與虛擬技術的匹配會對感知有用性產生影響， 從而對持續(xù)使用意愿產生影響， 感知有用性會通過對用戶態(tài)度的影響，間接影響持續(xù)使用意愿。

由上述可知， 目前這方面的研究仍有需要改進的地方： 首先， 對于用戶持續(xù)使用信息技術意愿的研究大多采用用戶自我報告的形式， 然而持續(xù)使用意愿時間跨度較長， 一些回答可能會由于用戶記憶模糊導致記憶偏差， 而且難以確認受訪者回答的真實性， 未來的研究可以考慮納入同事之間的評價或工作日志等， 降低研究誤差； 其次， 用戶持續(xù)使用信息技術的意愿注重用戶行為的可持續(xù)性， 但現有的研究往往都是短期內的研究， 缺乏對于用戶持續(xù)使用意愿的長期演變分析， 未來可以使用深度訪談、自然實驗等方法進行縱向的動態(tài)分析； 最后， 區(qū)塊鏈技術有望轉變數字交易的安全性和可信度， 對于區(qū)塊鏈技術的持續(xù)使用意愿也是未來重要的研究方向， 但這種技術相對復雜， 未來可以通過ＴＴＦ 理論的視角， 來探究技術的復雜性是否會降低任務與技術的匹配程度， 削弱用戶對信息技術的持續(xù)使用意愿， 進而判斷持續(xù)使用區(qū)塊鏈等復雜技術的可行性。

３結論與展望

通過前文綜述發(fā)現， 自Ｇｏｏｄｈｕｅ Ｄ Ｌ 等［１］ 于１９９５ 年提出ＴＴＦ 理論以來， 其應用先是從起初的個人工作層面拓展到群體工作層面， 再拓展應用于非工作環(huán)境。ＴＴＦ 理論在信息系統研究領域的應用已經積累了一定數量的研究成果， 具體而言， ＴＴＦ理論的應用主要集中在用戶使用信息技術意愿、用戶使用信息技術績效、信息技術對用戶滿意度影響、用戶持續(xù)使用信息技術意愿４ 個方面。

然而， 現有研究還存在一些不足： 首先， ＴＴＦ理論的應用已經從個體層面擴展到了群體層面， 但當前的研究仍然主要側重于用戶個體應用層面， 對于群體層面的研究仍有所欠缺； 其次， 用戶的認知和情感狀態(tài)等對任務技術匹配起到重要的調節(jié)作用， 雖然已有學者在ＴＴＦ 理論應用的背景下， 研究了孤獨感等情感狀態(tài)對于工作績效的影響， 但用戶對技術的熟悉程度以及無聊、興奮等情感狀態(tài)對于任務技術匹配的影響卻較少受到關注； 第三， 同一技術在不同任務場景下的任務技術匹配有可能存在差異， 當前研究缺乏技術在不同場景下的橫向對比； 最后， 隨著技術的發(fā)展， ＴＴＦ 理論也被應用于諸多新型技術的應用之中， 但新型技術的特征具體會對任務技術匹配產生哪些影響卻鮮有研究。

為了進一步完善并豐富ＴＴＦ 理論及其應用研究， 今后的研究可以從以下幾個方面進行拓展： 首先， 從ＴＴＦ 理論的演化過程來看， ＴＴＦ 理論并非一成不變的， 其理論內涵和應用環(huán)境不斷擴充和發(fā)展， 以適應更多的實際應用和時代的進步， 未來ＴＴＦ 理論的研究應該更加關注群體層面的研究， 繼續(xù)擴充其內涵和應用， 引入用戶對技術的熟悉程度等更多調節(jié)變量， 將ＴＴＦ 理論與其他更多的理論或模型進行整合應用， 以達到更良好的應用效果；其次， 同一技術在不同的場景下可能會對任務技術匹配產生不同的影響， 這對于研究技術更適合于哪些場景有著重要意義， 未來可以對技術在不同場景的應用進行橫向對比； 最后， ＴＴＦ 理論正不斷被應用于新型技術， 未來可以繼續(xù)探索新型技術新的應用場景， 并判斷引入這些新型技術的可行性。