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〔摘要〕个人云存储拥有广泛用户群体，为揭示用户特征对其使用个人云存储感知和意愿的影响，本文通过问卷调查收集数据，采用单因素方差分析方法，将用户特征视为控制变量，将用户使用感知和意愿作为因变量，分析用户特征对个人云存储使用的影响。结果显示：对使用感知和意愿影响较多的因素依次是个人云存储使用频次、个人云存储使用年限、个人云存储使用情境和用户是否具有计算机专业背景，其中个人云存储使用频次对所有因变量都有显著影响；而人口统计学特征总体来说影响不大，其中年龄和职业对所有的因变量影响都不显著。在因变量中，受个体特征影响最大的变量是感知易用性，分别受到性别、是否具有计算机专业背景、个人云存储使用年限、频次和情景的影响，其次受用户特征影响的因变量是感知有用性、感知信任和使用意愿。
〔关键词〕个人云存储；用户特征；用户行为；单因素方差分析
DOI：10.3969/j.issn.1008-0821.2017.05.004
〔中图分类号〕G2502〔文献标识码〕A〔文章编号〕1008-0821（2017）05-0019-09
The Effect of User Characteristics on Personal Cloud Storage AcceptionCheng Huiping1Wang Jianya2
（1.School of Economics and Management，Hubei University of Technology，Wuhan 430068，China；
2.School of Business，Tianjin University of Finance Economics，Tianjin 300222，China）
〔Abstract〕Personal cloud storage has a wide range of user groups，in order to reveal the effect of user characteristics on users perception and intention of personal cloud storage，the paper adopted one factor analysis of variance（ANOVA）to analysis the effect of user charactistics on personal cloud storage adoption by taking users characteristics as control variable，users perception and intention as the dependent variablesin forms of data collecting by questionnaire.The resultsare concluded as follows.According to the impact on use perception and intention，the facors were as following in turn：personal cloud storage use frequency，the period of personal cloud storage adoption，personal cloud storage usage channels and whether the user has a computer professional background or not.Among them，personal cloud storage use frequency had significant impact on all the dependent variables.And the overall impact of demographic characteristics was small；age and occupation had not a significant effect on all the dependent variables.As for the dependent variables，the biggest variable influenced by individual characteristics was perceived ease of use，which was influenced by gender，whether a person has computer professional background or not，the years，frequency and channels of using personal cloud storagerespectively，then the dependent variablesare affected by the user characteristics including perceived usefulness，perceived trust and willingness to use.
〔Key words〕personal cloud storage；user charactoeristics；user behavior；one way ANOVA
个人云存储是云计算技术向个人信息管理领域的延伸，Gartner预测个人云将取代个人电脑成为用户数字生活的中心[1]。个人云存储引发了个人信息管理模式的革命，改变了用户长久以来本地存储的习惯，能够满足泛在网络环境下的个人信息管理需求。個人云存储的影响力不断增强，引起了业界和学界的重视和讨论，特别是在用户态度、采纳行为方面吸引了大量研究者对之进行研究。个人云存储是个人云服务最重要的应用之一，吸引了不同的年龄、性别、职业、学历背景和使用经历的用户关注，然而不同的用户群体之间在使用体验上是否存在差异，还需进一步研究。尽管国内外研究者在调查研究中也大都关注到对用户特征的收集，如曹越等[2]，Moryson等[3]，Lee[4]等的研究，但往往仅作为调研对象特征和代表性的论证，没有专门研究不同特征的用户群体对个人云存储使用的影响。在此背景下，本文以用户特征对个人云存储使用的影响为研究主题，开展调查与分析研究，以期把握不同特征群体对个人云存储的使用体验，为个人云存储市场利益相关者提供决策依据，也为后继研究提供方向指导。 1个人云存储用户特征及使用体验变量选取
11个人云存储用户特征变量的选取
本文基于国内外相关研究中对用户特征的调查进行分析，曹越等[2]在研究用户采纳云存储服务影响因素中，调研了用户的性别和使用经验特征；Moryson等[3]研究德国消费者使用云计算服务是调研了用户的性别、年龄、IT使用年限和使用情境（个人、商业）特征；Tan等[5]调研用户使用SaaS服务时调研了用户的以前使用经验和IT技能；Goode[6]调研使用云存储服务用户行为时调研了替代性云存储供应商数量；Lucia-Palacios等[7]在研究用户使用云服务的转换成本时调研了用户的性别特征；Asadullah等[8]在进行用户使用云计算服务意愿实证研究是调研了用户的年龄、性别和教育层次特征。综上，本文将用户特征分为两大类：一类是用户的人口统计特征，包括性别、年龄、学历、职业、是否具有计算机专业背景；另一类是用户的互联网和云存储使用经历特征，包括互联网使用年限、个人云存储使用时间、使用频率、使用情境。
2017年5月第37卷第5期现？代？情？报Journal of Modern InformationMay，2017Vol37No52017年5月第37卷第5期用户特征对个人云存储使用的影响May，2017Vol37No512个人云存储用户使体验变量的选取
对个体用户而言，用户对一项信息技术的使用体验是用户是否决定持续使用该信息技术的重要因素，Davis的技术接受模型（TAM）指出个体用户使用信息技术的关键因素是感知有用性、感知易用性和使用意向。个人云存储作为一项创新的信息技术应用，改变了用户长期以来本地存储的习惯，主要用来进行个人信息管理，其使用行为属于一种典型的个人信息技术采纳行为。因此，本文以TAM模型为理论基础，此外，艾媒资讯的《2016年中国个人云盘行业研究报告》指出，频发的云盘企业事件让用户产生不安全感、不信任感[9]。因此，本文加入信任感知的研究，最终选定感知有用性、感知易用性、感知信任和使用意愿作为用户使用体验变量。
2研究设计
21数据收集
参考已有研究中成熟的量表，根据本文目标进行修正和调整，感知有用性设计4个测量题项，感知易用性设计5个测量题项，感知信任设计7个测量题项，使用意愿设计4个题项，然后咨询专家进行内容效度检验；小范围预调研，进行构建效度检验和信度检验，经数据分析检验和修正问卷，直到问卷具有较高的信度，生成正式问卷，然后进行大规模调查。
22分析方法
为研究用户特征对个人云存储使用的影响，即检验因为不同用户特征构成的不同用户群体在感知和意愿上的差异，本研究采用单因素方差分析（One-way ANOVA），用于多个样本均值之间的比较，推断不同样本组所代表的总体均数是否相等，即一个控制变量的不同水平分别代表不同的组，判断这些组的均值是否有显著差异，如果差异显著，则表明控制变量对因变量有影响[10]。单因素方差分析的对应假设H：控制变量不同水平下各组均值有显著性差异，检验统计量F的表达式为：
F=SSA/（k-1）SSE（n-k）=MSAMSE
F服从自由度为（k-1，n-k）的F分布，依据F分布表，查出概率值P，對于显著性水平（默认为005），若，则接受假设H，各组均值存在显著差异，即各组的均值在控制变量的不同水平下有显著的不同，控制变量对因变量有影响；否则拒绝假设H，各组的均值不存在显著差异，控制变量对因变量没有影响。单因素方差分析仅判断出了控制变量对因变量的影响是否存在，如果分组情况在两组以上，还需要利用多重比较分析来判定，进一步分析哪些组之间存在显著差异。本文将用户特征视为控制变量，将用户使用感知和意愿视为因变量，判断不同特征组的用户群体对个人云存储使用感知和意愿的差异。
3结果分析
31样本特征
本文要求被调查对象有使用个人云存储的经历。采用纸质和网络问卷两种形式，调查对象收到调查邀请后自愿填写，纸质问卷发放200份，有效问卷136份，有效问卷回收率为68%，网络共回收问卷435份，有效问卷为324份，问卷有效率为745%，问卷在发放时没有区分用户专业背景，回收后统计，计算机专业背景的用户数有203人，占总被调查者的441%，非计算机专业背景的用户数有257人，占559%，在大规模调研条件下，说明两类人群数量差别不大。样本的人口统计特征，如表1所示，样本的互联网和云存储使用经历，如表2所示。
32人口统计学特征变量对个人云存储使用的影响
在下文的分析中，显著性小于005表示由不同特征构成的用户组之间存在显著差异，如果是两组以上还需要进行多重比较分析。多重比较分析时，分组是从上而下，分别是1组、2组、3组，以此类推，如“1～5”，指第1组和第5组存在显著差异。
321人口统计学特征变量对感知有用性的影响
除“是否具有计算机专业背景”特征外，其他各水平的人口统计学特征对感知有用性的影响不显著，可以解释为，不同性别、年龄、受教育程度和职业的人群对个人云存储感知有用性的认识没有显著差异；并且感知有用性的均值大于4分，总体来说，用户对个人云存储的感知有用性评价较高。是否具有计算机专业背景对感知有用性影响显著，可以看出，具有计算机专业背景的用户群体对个人云存储的感知有用性的均值高于非计算机专业用户群体，说明具有计算机专业用户群体认为个人云存储对他们更有用，而非计算机专业用户群体相对较低。
322人口统计学特征变量对感知易用性的影响
不同人口统计学特征构成的组对感知易用性的影响如表4所示，除“性别”和“是否具有计算机专业背景”特征外，其他各水平的人口统计学特征组对感知易用性影响不显著，即不同年龄层次、不同学历和不同职业的用户对感知易用性的评价相对一致，均值大都在35以上，接近40，说明个人云存储的感知易用性较高。不同性别的感知易用性存在显著差异，男性组用户的感知易用性均值高于女性用户，可以解释为，男性用户认为个人云存储更容易操作和使用；同理，具有计算机专业背景用户的感知易用性的均值高于非计算机专业背景用户，这也符合常理，计算机专业背景的用户使用和操作计算机软件的能力通常高于非计算机专业用户，所以，他们感觉到使用和操作个人云存储比非计算机专业用户更容易。 323人口统计学特征变量对感知信任的影响
不同人口统计学特征构成的组对感知信任的影响如表5所示，除学历外，其他各水平的人口统计学特征对感知信任的影响不显著。在学历中，本科组用户和硕士组用户感知信任差异显著，硕士组用户的感知信任度低，本科组用户的信任度最高。感知信任均值大都在3分以上，总体来说，用户对个人云存储倾向于较信任。
324人口统计学特征变量对使用意愿的影响
不同人口统计学特征对使用意愿的影响如表6所示，各水平的人口统计学特征对采纳行为意向不显著，均值在35分以上，总体来说，用户对个人云存储采纳持比较积极的态度。
33互联网和云存储使用经历对采纳行为的影响
331互联网和云存储使用经历对感知有用性的影响
互联网和个人云存储使用经历对感知有用性的影响分析，如表7所示，互联网使用年限对感知有用性影响不显著，但个人云存储使用年限、频次和使用情境对感知有用性影响显著。经过多重比较分析，个人云存储使用年限的不同水平下，使用年限1年以下的组相比使用2～3年的组、3年以上的组的感知有用性低，相比极少使用的组的感知有用性高，1年以下的组和1～2年的组没有显著区别。可见，个人云存储使用年限越长的用户感知有用性越高。个人云存储使用频次不同水平下，“每天都会使用”的组相比“每月使用若干次”、“极少使用，特殊情况才会使用”、“用过，但已经不在用”的组的感知有用性高，“每周使用若干次”相对于“极少使用，特殊情况才会使用”、“用过，但已经不在用”的组的感知有用性高，“每月使用若干次”相对于“极少使用，特殊情况才会使用”、“用过，但已经不在用”的组的感知有用性高。可见，个人云存储使用频次越高者感知有用性越高。在个人云存储不同使用情境下，“多终端同时使用”相比单独使用“电脑客户端”、“移动客户端”的组的感知有用性高。可见，“多种端同时使用”的组的感知有用性最高。
332互联网和云存储使用经历对感知易用性的影响
互联网和个人云存储使用经历对感知易用性的影响分析，如表8所示，互联网使用年限对个人云存储感知易用性影响不显著，个人云存储使用年限、频次和使用情境对感知易用性有影响。经过多重比较分析，个人云存储使用1年以下的组相比1～2年的组、2～3年的组、3年以上的组、极少使用的组感知易用性低，使用3年以上的组感知易用性最高，1～2年的组和3年以上的组感知易用性低。可见，个人云存储使用年限越长的组，感知易用性越高。在使用频次水平比较下，“每天都会使用”的组的感知易用性最高，高于“每月使用若干次”、“很少使用，特殊情况下才会使用”、“用过，但已不再使用”的组，“每周使用若干次”的组的感知易用性高于“很少使用，特殊情况下才会使用”、“用过，但已不再使用”的组，“每月使用若干次”的组的感知易用性高于“很少使用，特殊情况下才会使用”、“用过，但已不再使用”的组，可见，使用频次越高，感知易用性越高。在个人云存储不同使用情境下，“多终端同时使用”相比单独使用“电脑客户端”、“移动客户端”的组的感知易用性高，最常 “使用Web浏览器访问”的组比单独使用“移动客户端”的组的感知易用性高，总体来看，“多终端同时使用”的组的感知易用性最高。
333互联网和云存储使用经历对感知信任的影响
互联网和个人云存储使用经历对感知信任的影响分析，如表9所示，个人云存储使用年限和使用情境对感知信任影响不显著，网络使用年限和个人云存储使用频次对感知信任有影响。经过多重比较分析，网络使用年限在10年以上的组相比1～3年的组感知信任度低，说明使用年限较长者的感知信任度低；在使用频次水平比较下，“每周使用若干次”的组比“很少使用，特殊情况下才会使用”、“用过，但已不再使用”的组的感知信任度高，“每月使用若干次”的组的感知信任高于“用过，但已不再使用”的组和“每月使用若干次”的组，说明使用频率较大者感知信任度高。
334互联网和云存储使用经历对使用意愿的影响
互联网和个人云存储使用经历对使用意愿的影响分析，如表10所示，互聯网使用年限对使用意愿影响不显著，个人云存储使用年限、频次和使用情境对使用意愿有影响。经过多重比较分析，个人云存储使用1年以下的组相比1～2年的组、2～3年的组、3年以上的组的使用意愿低，比极少使用的组使用意愿高，这说明个人云存储使用时间长的用户使用意愿高于使用时间短者；在使用频次水平比较下，“每天都会使用”的组的使用意愿最高，高于“每周使用若干次”、“每月使用若干次”、“很少使用，特殊情况下才会使用”、“用过，但已不再使用”的组，“每周使用若干次”的组的使用意愿高于“很少使用，特殊情况下才会使用”、“用过，但已不再使用”的组，“每月使用若干次”的组的使用意愿高于“很少使用，特殊情况下才会使用”、“用过，但已不再使用”的组，“很少使用，特殊情况下才会使用”的组的使用意愿高于“用过，但已不再使用”的组，可见，在不同使用频次下的使用意愿区别明显，使用频次越高，使用意愿越强烈；在个人云存储不同使用情境下，“多终端同时使用”相比单独使用“电脑客户端”、“移动客户端”、“使用Web浏览器访问”的组的使用意愿高，总体来看，“多终端同时使用”的组使用意愿最高。
4结论与启示
根据前面用户特征对采纳行为的影响分析结果，将所有用户特征对采纳行为的影响汇总，如表11所示，可以发现，用户特征中，对采纳行为影响较多的因素依次是个人云存储使用频次、个人云存储使用年限、个人云存储使用情境和用户是否具有计算机专业背景，其中个人云存储使用频次对所有因变量都有影响；而人口统计学特征总体来说影响不大，其中年龄和职业对所有的因变量影响都不明显，可见，个人云存储作为一种创新的应用，在不同的用户群体中感知差异不是很明显，这也说明个人云存储可以适用于各类人群。因变量中，受个体特征影响最大的变量是感知易用性，分别受到性别、是否具有计算机专业背景、个人云存储使用年限、频次和情景的影响，其次是感知有用性、感知信任和使用意愿。 本研究对实践的指导意义在于：
1）个人云存储市场利益相关者应首要关注不同使用频次的用户，对不同使用频次的用户提供不同的市场经营策略，这是因为处于不同使用频次用户的群体，在感知有用性、感知易用性、感知信任和使用意愿上均有较显著的差异；
2）应关注用户的个人云存储使用年限和使用情境，不同使用年限的用户或不同使用情境的用户，对个人云存储的感知有用性、感知易用性和使用意愿有较显著差异；
3）个人云存储是一项广泛的应用，在不同年龄和职业用户中的差异不明显，年龄仅对感知易用性有差异，学历仅对感知信任有差异，建议个人云存储市场利益相关者不用特别区分不同用户年龄、性别、学历和职业上的差别，但是需要特别设计产品的使用容易度，因为感知易用性是最容易受用户特征影响的因素，个人云存储产品设计者应多关注云存储使用的可得性，进一步减少使用的复杂性，考虑不同用户群体的接受能力。
本研究对理论的指导意义在于对未来的研究者，可以区分不同的用户群体再进行用户使用行为的研究，以便于产生更有实践指导意义的研究结论。
参考文献
[1]Gartner.Gartner says the personal cloud will replace the personal computer as the center of users digital lives by 2014[DB/OL].http：∥www.gartner.com/newsroom/id/1947315，2014-06-19.
[2]曹越，畢新华.云存储服务用户采纳影响因素实证研究[J].情报科学，2014，32（9）：137-141.
[3]Moryson H，Moeser G.Consumer Adoption of Cloud Computing Services in Germany：Investigation of Moderating Effects by Applying an UTAUT Model[J].International Journal of Marketing Studies，2016，8（1）：14-32.
[4]Lee Y C.Why do people adopt cloud services？Gender differences[J].Social Science Information，2016，55（1）：78-93.
[5]Tan X，Kim Y.User acceptance of SaaS-based collaboration tools：a case of Google Docs[J].Journal of Enterprise Information Management，2015，28（3）：423-442.
[6]Goode S.A Note on Service Switching：Evidence From Cloud Storage Services[J].Services Marketing Quarterly，2015，36（2）：153-172.
[7]Lucia-Palacios L，Pérez-López R，Polo-Redondo Y.Enemies of cloud services usage：inertia and switching costs[J].Service Business，2016，10（2）：447-467.
[8]Asadullah A，Oyefolahan I O，Bawazir M A，et al.Factors Influencing Users Willingness to Use Cloud Computing Services：An Empirical Study[M]∥Recent Advances in Information and Communication Technology 2015.Springer International Publishing，2015：227-236.
[9]艾媒咨询.2016年中国个人云盘行业研究报告[R].http：∥www.iimedia.cn/45865.html，2016-11-01.
[10]薛薇.SPSS统计分析方法及应用[M].北京：电子工业出版社，2004：144-149.
（本文责任编辑：郭沫含）2017年5月第37卷第5期现？代？情？报Journal of Modern InformationMay，2017Vol37No52017年5月第37卷第5期面向突发事件的微信舆情生态治理研究May，2017Vol37No5
〔关键词〕个人云存储；用户特征；用户行为；单因素方差分析
DOI：10.3969/j.issn.1008-0821.2017.05.004
〔中图分类号〕G2502〔文献标识码〕A〔文章编号〕1008-0821（2017）05-0019-09
The Effect of User Characteristics on Personal Cloud Storage AcceptionCheng Huiping1Wang Jianya2
（1.School of Economics and Management，Hubei University of Technology，Wuhan 430068，China；
2.School of Business，Tianjin University of Finance Economics，Tianjin 300222，China）
〔Abstract〕Personal cloud storage has a wide range of user groups，in order to reveal the effect of user characteristics on users perception and intention of personal cloud storage，the paper adopted one factor analysis of variance（ANOVA）to analysis the effect of user charactistics on personal cloud storage adoption by taking users characteristics as control variable，users perception and intention as the dependent variablesin forms of data collecting by questionnaire.The resultsare concluded as follows.According to the impact on use perception and intention，the facors were as following in turn：personal cloud storage use frequency，the period of personal cloud storage adoption，personal cloud storage usage channels and whether the user has a computer professional background or not.Among them，personal cloud storage use frequency had significant impact on all the dependent variables.And the overall impact of demographic characteristics was small；age and occupation had not a significant effect on all the dependent variables.As for the dependent variables，the biggest variable influenced by individual characteristics was perceived ease of use，which was influenced by gender，whether a person has computer professional background or not，the years，frequency and channels of using personal cloud storagerespectively，then the dependent variablesare affected by the user characteristics including perceived usefulness，perceived trust and willingness to use.
〔Key words〕personal cloud storage；user charactoeristics；user behavior；one way ANOVA
个人云存储是云计算技术向个人信息管理领域的延伸，Gartner预测个人云将取代个人电脑成为用户数字生活的中心[1]。个人云存储引发了个人信息管理模式的革命，改变了用户长久以来本地存储的习惯，能够满足泛在网络环境下的个人信息管理需求。個人云存储的影响力不断增强，引起了业界和学界的重视和讨论，特别是在用户态度、采纳行为方面吸引了大量研究者对之进行研究。个人云存储是个人云服务最重要的应用之一，吸引了不同的年龄、性别、职业、学历背景和使用经历的用户关注，然而不同的用户群体之间在使用体验上是否存在差异，还需进一步研究。尽管国内外研究者在调查研究中也大都关注到对用户特征的收集，如曹越等[2]，Moryson等[3]，Lee[4]等的研究，但往往仅作为调研对象特征和代表性的论证，没有专门研究不同特征的用户群体对个人云存储使用的影响。在此背景下，本文以用户特征对个人云存储使用的影响为研究主题，开展调查与分析研究，以期把握不同特征群体对个人云存储的使用体验，为个人云存储市场利益相关者提供决策依据，也为后继研究提供方向指导。 1个人云存储用户特征及使用体验变量选取
11个人云存储用户特征变量的选取
本文基于国内外相关研究中对用户特征的调查进行分析，曹越等[2]在研究用户采纳云存储服务影响因素中，调研了用户的性别和使用经验特征；Moryson等[3]研究德国消费者使用云计算服务是调研了用户的性别、年龄、IT使用年限和使用情境（个人、商业）特征；Tan等[5]调研用户使用SaaS服务时调研了用户的以前使用经验和IT技能；Goode[6]调研使用云存储服务用户行为时调研了替代性云存储供应商数量；Lucia-Palacios等[7]在研究用户使用云服务的转换成本时调研了用户的性别特征；Asadullah等[8]在进行用户使用云计算服务意愿实证研究是调研了用户的年龄、性别和教育层次特征。综上，本文将用户特征分为两大类：一类是用户的人口统计特征，包括性别、年龄、学历、职业、是否具有计算机专业背景；另一类是用户的互联网和云存储使用经历特征，包括互联网使用年限、个人云存储使用时间、使用频率、使用情境。
2017年5月第37卷第5期现？代？情？报Journal of Modern InformationMay，2017Vol37No52017年5月第37卷第5期用户特征对个人云存储使用的影响May，2017Vol37No512个人云存储用户使体验变量的选取
对个体用户而言，用户对一项信息技术的使用体验是用户是否决定持续使用该信息技术的重要因素，Davis的技术接受模型（TAM）指出个体用户使用信息技术的关键因素是感知有用性、感知易用性和使用意向。个人云存储作为一项创新的信息技术应用，改变了用户长期以来本地存储的习惯，主要用来进行个人信息管理，其使用行为属于一种典型的个人信息技术采纳行为。因此，本文以TAM模型为理论基础，此外，艾媒资讯的《2016年中国个人云盘行业研究报告》指出，频发的云盘企业事件让用户产生不安全感、不信任感[9]。因此，本文加入信任感知的研究，最终选定感知有用性、感知易用性、感知信任和使用意愿作为用户使用体验变量。
2研究设计
21数据收集
参考已有研究中成熟的量表，根据本文目标进行修正和调整，感知有用性设计4个测量题项，感知易用性设计5个测量题项，感知信任设计7个测量题项，使用意愿设计4个题项，然后咨询专家进行内容效度检验；小范围预调研，进行构建效度检验和信度检验，经数据分析检验和修正问卷，直到问卷具有较高的信度，生成正式问卷，然后进行大规模调查。
22分析方法
为研究用户特征对个人云存储使用的影响，即检验因为不同用户特征构成的不同用户群体在感知和意愿上的差异，本研究采用单因素方差分析（One-way ANOVA），用于多个样本均值之间的比较，推断不同样本组所代表的总体均数是否相等，即一个控制变量的不同水平分别代表不同的组，判断这些组的均值是否有显著差异，如果差异显著，则表明控制变量对因变量有影响[10]。单因素方差分析的对应假设H：控制变量不同水平下各组均值有显著性差异，检验统计量F的表达式为：
F=SSA/（k-1）SSE（n-k）=MSAMSE
F服从自由度为（k-1，n-k）的F分布，依据F分布表，查出概率值P，對于显著性水平（默认为005），若，则接受假设H，各组均值存在显著差异，即各组的均值在控制变量的不同水平下有显著的不同，控制变量对因变量有影响；否则拒绝假设H，各组的均值不存在显著差异，控制变量对因变量没有影响。单因素方差分析仅判断出了控制变量对因变量的影响是否存在，如果分组情况在两组以上，还需要利用多重比较分析来判定，进一步分析哪些组之间存在显著差异。本文将用户特征视为控制变量，将用户使用感知和意愿视为因变量，判断不同特征组的用户群体对个人云存储使用感知和意愿的差异。
3结果分析
31样本特征
本文要求被调查对象有使用个人云存储的经历。采用纸质和网络问卷两种形式，调查对象收到调查邀请后自愿填写，纸质问卷发放200份，有效问卷136份，有效问卷回收率为68%，网络共回收问卷435份，有效问卷为324份，问卷有效率为745%，问卷在发放时没有区分用户专业背景，回收后统计，计算机专业背景的用户数有203人，占总被调查者的441%，非计算机专业背景的用户数有257人，占559%，在大规模调研条件下，说明两类人群数量差别不大。样本的人口统计特征，如表1所示，样本的互联网和云存储使用经历，如表2所示。
32人口统计学特征变量对个人云存储使用的影响
在下文的分析中，显著性小于005表示由不同特征构成的用户组之间存在显著差异，如果是两组以上还需要进行多重比较分析。多重比较分析时，分组是从上而下，分别是1组、2组、3组，以此类推，如“1～5”，指第1组和第5组存在显著差异。
321人口统计学特征变量对感知有用性的影响
除“是否具有计算机专业背景”特征外，其他各水平的人口统计学特征对感知有用性的影响不显著，可以解释为，不同性别、年龄、受教育程度和职业的人群对个人云存储感知有用性的认识没有显著差异；并且感知有用性的均值大于4分，总体来说，用户对个人云存储的感知有用性评价较高。是否具有计算机专业背景对感知有用性影响显著，可以看出，具有计算机专业背景的用户群体对个人云存储的感知有用性的均值高于非计算机专业用户群体，说明具有计算机专业用户群体认为个人云存储对他们更有用，而非计算机专业用户群体相对较低。
322人口统计学特征变量对感知易用性的影响
不同人口统计学特征构成的组对感知易用性的影响如表4所示，除“性别”和“是否具有计算机专业背景”特征外，其他各水平的人口统计学特征组对感知易用性影响不显著，即不同年龄层次、不同学历和不同职业的用户对感知易用性的评价相对一致，均值大都在35以上，接近40，说明个人云存储的感知易用性较高。不同性别的感知易用性存在显著差异，男性组用户的感知易用性均值高于女性用户，可以解释为，男性用户认为个人云存储更容易操作和使用；同理，具有计算机专业背景用户的感知易用性的均值高于非计算机专业背景用户，这也符合常理，计算机专业背景的用户使用和操作计算机软件的能力通常高于非计算机专业用户，所以，他们感觉到使用和操作个人云存储比非计算机专业用户更容易。 323人口统计学特征变量对感知信任的影响
不同人口统计学特征构成的组对感知信任的影响如表5所示，除学历外，其他各水平的人口统计学特征对感知信任的影响不显著。在学历中，本科组用户和硕士组用户感知信任差异显著，硕士组用户的感知信任度低，本科组用户的信任度最高。感知信任均值大都在3分以上，总体来说，用户对个人云存储倾向于较信任。
324人口统计学特征变量对使用意愿的影响
不同人口统计学特征对使用意愿的影响如表6所示，各水平的人口统计学特征对采纳行为意向不显著，均值在35分以上，总体来说，用户对个人云存储采纳持比较积极的态度。
33互联网和云存储使用经历对采纳行为的影响
331互联网和云存储使用经历对感知有用性的影响
互联网和个人云存储使用经历对感知有用性的影响分析，如表7所示，互联网使用年限对感知有用性影响不显著，但个人云存储使用年限、频次和使用情境对感知有用性影响显著。经过多重比较分析，个人云存储使用年限的不同水平下，使用年限1年以下的组相比使用2～3年的组、3年以上的组的感知有用性低，相比极少使用的组的感知有用性高，1年以下的组和1～2年的组没有显著区别。可见，个人云存储使用年限越长的用户感知有用性越高。个人云存储使用频次不同水平下，“每天都会使用”的组相比“每月使用若干次”、“极少使用，特殊情况才会使用”、“用过，但已经不在用”的组的感知有用性高，“每周使用若干次”相对于“极少使用，特殊情况才会使用”、“用过，但已经不在用”的组的感知有用性高，“每月使用若干次”相对于“极少使用，特殊情况才会使用”、“用过，但已经不在用”的组的感知有用性高。可见，个人云存储使用频次越高者感知有用性越高。在个人云存储不同使用情境下，“多终端同时使用”相比单独使用“电脑客户端”、“移动客户端”的组的感知有用性高。可见，“多种端同时使用”的组的感知有用性最高。
332互联网和云存储使用经历对感知易用性的影响
互联网和个人云存储使用经历对感知易用性的影响分析，如表8所示，互联网使用年限对个人云存储感知易用性影响不显著，个人云存储使用年限、频次和使用情境对感知易用性有影响。经过多重比较分析，个人云存储使用1年以下的组相比1～2年的组、2～3年的组、3年以上的组、极少使用的组感知易用性低，使用3年以上的组感知易用性最高，1～2年的组和3年以上的组感知易用性低。可见，个人云存储使用年限越长的组，感知易用性越高。在使用频次水平比较下，“每天都会使用”的组的感知易用性最高，高于“每月使用若干次”、“很少使用，特殊情况下才会使用”、“用过，但已不再使用”的组，“每周使用若干次”的组的感知易用性高于“很少使用，特殊情况下才会使用”、“用过，但已不再使用”的组，“每月使用若干次”的组的感知易用性高于“很少使用，特殊情况下才会使用”、“用过，但已不再使用”的组，可见，使用频次越高，感知易用性越高。在个人云存储不同使用情境下，“多终端同时使用”相比单独使用“电脑客户端”、“移动客户端”的组的感知易用性高，最常 “使用Web浏览器访问”的组比单独使用“移动客户端”的组的感知易用性高，总体来看，“多终端同时使用”的组的感知易用性最高。
333互联网和云存储使用经历对感知信任的影响
互联网和个人云存储使用经历对感知信任的影响分析，如表9所示，个人云存储使用年限和使用情境对感知信任影响不显著，网络使用年限和个人云存储使用频次对感知信任有影响。经过多重比较分析，网络使用年限在10年以上的组相比1～3年的组感知信任度低，说明使用年限较长者的感知信任度低；在使用频次水平比较下，“每周使用若干次”的组比“很少使用，特殊情况下才会使用”、“用过，但已不再使用”的组的感知信任度高，“每月使用若干次”的组的感知信任高于“用过，但已不再使用”的组和“每月使用若干次”的组，说明使用频率较大者感知信任度高。
334互联网和云存储使用经历对使用意愿的影响
互联网和个人云存储使用经历对使用意愿的影响分析，如表10所示，互聯网使用年限对使用意愿影响不显著，个人云存储使用年限、频次和使用情境对使用意愿有影响。经过多重比较分析，个人云存储使用1年以下的组相比1～2年的组、2～3年的组、3年以上的组的使用意愿低，比极少使用的组使用意愿高，这说明个人云存储使用时间长的用户使用意愿高于使用时间短者；在使用频次水平比较下，“每天都会使用”的组的使用意愿最高，高于“每周使用若干次”、“每月使用若干次”、“很少使用，特殊情况下才会使用”、“用过，但已不再使用”的组，“每周使用若干次”的组的使用意愿高于“很少使用，特殊情况下才会使用”、“用过，但已不再使用”的组，“每月使用若干次”的组的使用意愿高于“很少使用，特殊情况下才会使用”、“用过，但已不再使用”的组，“很少使用，特殊情况下才会使用”的组的使用意愿高于“用过，但已不再使用”的组，可见，在不同使用频次下的使用意愿区别明显，使用频次越高，使用意愿越强烈；在个人云存储不同使用情境下，“多终端同时使用”相比单独使用“电脑客户端”、“移动客户端”、“使用Web浏览器访问”的组的使用意愿高，总体来看，“多终端同时使用”的组使用意愿最高。
4结论与启示
根据前面用户特征对采纳行为的影响分析结果，将所有用户特征对采纳行为的影响汇总，如表11所示，可以发现，用户特征中，对采纳行为影响较多的因素依次是个人云存储使用频次、个人云存储使用年限、个人云存储使用情境和用户是否具有计算机专业背景，其中个人云存储使用频次对所有因变量都有影响；而人口统计学特征总体来说影响不大，其中年龄和职业对所有的因变量影响都不明显，可见，个人云存储作为一种创新的应用，在不同的用户群体中感知差异不是很明显，这也说明个人云存储可以适用于各类人群。因变量中，受个体特征影响最大的变量是感知易用性，分别受到性别、是否具有计算机专业背景、个人云存储使用年限、频次和情景的影响，其次是感知有用性、感知信任和使用意愿。 本研究对实践的指导意义在于：
1）个人云存储市场利益相关者应首要关注不同使用频次的用户，对不同使用频次的用户提供不同的市场经营策略，这是因为处于不同使用频次用户的群体，在感知有用性、感知易用性、感知信任和使用意愿上均有较显著的差异；
2）应关注用户的个人云存储使用年限和使用情境，不同使用年限的用户或不同使用情境的用户，对个人云存储的感知有用性、感知易用性和使用意愿有较显著差异；
3）个人云存储是一项广泛的应用，在不同年龄和职业用户中的差异不明显，年龄仅对感知易用性有差异，学历仅对感知信任有差异，建议个人云存储市场利益相关者不用特别区分不同用户年龄、性别、学历和职业上的差别，但是需要特别设计产品的使用容易度，因为感知易用性是最容易受用户特征影响的因素，个人云存储产品设计者应多关注云存储使用的可得性，进一步减少使用的复杂性，考虑不同用户群体的接受能力。
本研究对理论的指导意义在于对未来的研究者，可以区分不同的用户群体再进行用户使用行为的研究，以便于产生更有实践指导意义的研究结论。
参考文献
[1]Gartner.Gartner says the personal cloud will replace the personal computer as the center of users digital lives by 2014[DB/OL].http：∥www.gartner.com/newsroom/id/1947315，2014-06-19.
[2]曹越，畢新华.云存储服务用户采纳影响因素实证研究[J].情报科学，2014，32（9）：137-141.
[3]Moryson H，Moeser G.Consumer Adoption of Cloud Computing Services in Germany：Investigation of Moderating Effects by Applying an UTAUT Model[J].International Journal of Marketing Studies，2016，8（1）：14-32.
[4]Lee Y C.Why do people adopt cloud services？Gender differences[J].Social Science Information，2016，55（1）：78-93.
[5]Tan X，Kim Y.User acceptance of SaaS-based collaboration tools：a case of Google Docs[J].Journal of Enterprise Information Management，2015，28（3）：423-442.
[6]Goode S.A Note on Service Switching：Evidence From Cloud Storage Services[J].Services Marketing Quarterly，2015，36（2）：153-172.
[7]Lucia-Palacios L，Pérez-López R，Polo-Redondo Y.Enemies of cloud services usage：inertia and switching costs[J].Service Business，2016，10（2）：447-467.
[8]Asadullah A，Oyefolahan I O，Bawazir M A，et al.Factors Influencing Users Willingness to Use Cloud Computing Services：An Empirical Study[M]∥Recent Advances in Information and Communication Technology 2015.Springer International Publishing，2015：227-236.
[9]艾媒咨询.2016年中国个人云盘行业研究报告[R].http：∥www.iimedia.cn/45865.html，2016-11-01.
[10]薛薇.SPSS统计分析方法及应用[M].北京：电子工业出版社，2004：144-149.
（本文责任编辑：郭沫含）2017年5月第37卷第5期现？代？情？报Journal of Modern InformationMay，2017Vol37No52017年5月第37卷第5期面向突发事件的微信舆情生态治理研究May，2017Vol37No5