文摘
如今,区块链技术(BCT)贡献对解决复杂工业系统(cis)的挑战。旅级战斗队的复杂性降低现金数据存储检索系统的金融、市场营销、供应链、库存和其他部门。本研究的目的是调查的因素,影响专业适应的旅级战斗队的意图独联体使用技术接受模型的扩展。实现研究目标,理论研究模型是由多个假设(H1-H6),即,perceived usefulness, perceived ease of use, perceived innovativeness, knowledge, risk, and trust after conducting the relevant literature survey in the context of BCT. Next, each hypothesis is tested by exploring the survey data of a sample of 287 professionals of different BCT user’s companies such as retailing, e-commerce, manufacturing, and construction. Survey data is analyzed by executing the structural equation modeling with AMOS software. The factors and latent constructs loadings, reliability, convergent, discriminant, model fit-measurement, structural model, and the path analysis are conducted. The results reveal that the H1, H2, and H4–H6 dropped the positive impact and effect on professionals’ intention to use the BCT in CISs. But, H3 has no effect for enhancing the intention of professionals to use BCT.
1。介绍
中断技术带来了非凡的cis的功能的变化。供应链(SC)起着至关重要的作用在提高效率以及独联体的生产力。公司在执行操作可以使用新兴的和激进的技术比他们的竞争对手。区块链技术(BCT)就是这样一种新兴技术,它带来了竞争优势,使独联体平稳运行。旅战斗队,进行事务性数据库的实现之间的平等独立党派的共识(1]。学力测验是一个“数字,不可变的,在近乎实时的分布式分类按时间顺序记录事务”使流程更简单、高效、透明、和安全2]。旅级战斗队不同于现有技术在四个方面:nonlocalization(分散)、安全、可审核性、和智能执行(3),它有不同的应用程序在cis。尽管许多优点的旅级战斗队cis的不同做法,区块链技术的采用是有限的(4]。旅级战斗队仍处于初级阶段,必须克服许多barriers-behavioral,组织,技术或策略的采用cis按[5,6]。
一些研究组织的旅级战斗队接受模型在不同的行业,在大多数发表的旅级战斗队的研究文件处理安全问题。发现不足的研究资料发布审计专业人士的注意在独联体的旅级战斗队的适应。因此,为了解决上述问题,目前的研究集中在检查的因素,可以影响的关注在今天的cis专业人士采用银联信讬。袋等。7],Grzegorczyk [8,萧9),Dalmarco et al。10],Kouaib和Almulhim [11施),和王12],Patanakul和Rufo-McCarron [13),Sahu et al。14- - - - - -16],Sahu et al。17)对多变量分析有助于检查和提高旅级战斗队的性能。戴维斯提出的技术接受模型(18)是一种广泛采用的理论来描述一个人的行为对新技术。发现的最合适的模型来检验一个人的欲望和意愿对技术的使用(19]。两个关键的先例,即感知有用性和感知易用性对旅级战斗队按Patanakul解释用户的行为和Rufo-McCarron13]。
看到的是感知有用性等因素(18),感知易用性,18,20.],创新性[21),信任,动机(22),和风险(23)被发现是最重要的因素调查专家的行为向适应cis的旅级战斗队。也观察到,技术接受模型(TAM)可以扩展知识或专家数据(24]。区块链技术(BCT)相对新技术,及其验收由易用性等因素影响,效用和风险。技术接受模型是合适的框架来理解用户的验收cis的旅级战斗队。当前研究关注调查的影响因素,激励旅级战斗队的专业适应女性通过使用技术接受模型(25- - - - - -27]。
本研究的目的是评估的影响因素及其假说获得专业人士的目的采用cis的旅级战斗队。检查结果,作者计划使用结构方程建模和AMOS软件。的贡献对框架研究的目的是描述如下:(我)帧一个新的理论研究模型基于技术接受模型的参考。(2)构建新的理论研究模型的因素及其假说通过进行现存文献调查领域的旅级战斗队采用cis。(3)进行可靠、收敛和判别测试评估模型的有效性。(iv)评估模型也适合测量和评估的结构模型。(v)进行路径分析得出的影响因素及其假说获得专业人士的目的采用cis的旅级战斗队。
研究分为以下部分。部分2(理论背景、研究模型和假设开发)包括以下部分:BCT用法(部分的增长2。1),理论基础技术接受模型(部分2。2(部分),理论研究模型2。3),假设发展(部分2。4)。研究方法(部分3)介绍与其相关的部分,即。措施(部分3所示。1)和材料(部分3所示。2)。部分4处理数据分析和模型试验,可靠性和有效性评估(部分4.1)包括可靠性测试(部分4.1。1)、聚合效度(部分4.1。2)和区分效度(部分4.1。3)。模型试验包括fit-measurement模型(模型部分4.2),模型fit-structural模型(部分4.3),和路径分析结果(部分4.4)。最后,讨论(部分5),这项研究的意义和贡献(部分6),结论和未来的研究方向(部分7介绍了)。
2。发展的理论背景、研究模型和假设
2.1。区块链技术的增长(BCT)使用
对业务操作旅级战斗队有深远的影响。BCT是分布式和高度安全平台,莱杰,或数据库的values-everything钱,资产,股票、债券、知识产权、言行,音乐,艺术,甚至投票28,29日]。学力测验是一个“数字,不可变的,在近乎实时的分布式分类按时间顺序记录事务”使流程更简单、高效、透明、和安全2]。它是一个潜在的技术应用在不同行业提高运营效率。BCT-based应用程序覆盖了供应链、金融、电子商务交易、产品可追溯性,用户信用、金融服务、信任系统、新能源等。30.]。例如,旅级战斗队有其应用领域的旅游管理订票和忠诚度计划31日),数据隐私,医疗安全与共享32),和金融服务33]。至关重要的组织采用旅级战斗队在复杂工业系统提高效率和性能。
2.2。理论基础技术接受模型
提出的技术接受模型(18提供国际患者安全分类的概念性框架研究采用旅级战斗队。TAM作为模型来理解用户行为对新技术的接受和信息系统。它是基于这样一个前提:个人使用某些技术从使用中获得益处。根据TAM,使用态度是基于两个主要因素:感知易用性和感知有用性18]。感知易用性是“在多大程度上使用的技术被认为是容易和轻松”(34]而感知有用性是“程度的使用技术被认为是有用的和有用的”(34]。技术接受模型的上下文中被广泛验证移动购物35),社交媒体的使用(36),和店内技术(37]。虽然谭是一个合适的框架,采用新技术,采用区块链在组织水平是至关重要的。旅级战斗队相对新技术及其应用是受到某些因素的影响。因此,目前的研究扩展了TAM和知识(24],创新性[21),信任,动机(22),和风险(23)的更好的解释和理解用户的行为。
2.3。理论研究模型
目前的研究集中在调查的因素,影响工业专业人士的注意力或行为向采用cis的旅级战斗队。达到相同,构成的研究提出了一个理论研究模型假设H1-H6认为创新性等知识,风险,和信任。模型是由使用戴维斯提出的技术接受模型的基础(18]。理论研究模型如图1在假设H1-H6显示。
2.4。假设开发
2.4.1。感知有用性
感知有用性(PU)发现的关键影响因子确定验收的技术由一个独立的个体。聚氨酯是概念化”用户的特定价值的主观视角的应用系统/技术,可以增加或减少用户的工作表现”(18]。用户倾向于研究新技术确定是否会增加他/她的工作或活动的性能。这一调查有助于发展的感知技术对性能的提高。他们将继续使用应用程序当且仅当不存在失调之间的感知和经验。研究人员建立了一个重要的关系感知有用性以及行为意向使用技术的网上购物21),电子政务的学习(38),手机银行(22),网上银行(39),和酒店的平板电脑应用程序(40]。感知有用性之间的积极关系和意图是证实了采用银联信讬Kamble et al。41)和Nuryyev et al。42]。因此,我们假设如下:H1:感知有用性有积极影响的意图使用旅级战斗队。
2.4.2。感知易用性
感知易用性的一个关键是外生结构在技术接受模型,提出影响用户验收的一个具体的信息系统/技术。它被定义为“在多大程度上特定的技术将从生理或心理自由努力”(18,20.]。在目前的研究中,感知易用性的用户都是免费的从生理或心理努力使用特定技术被认为是。先前的研究显示,一个重要的感知易用性和用户意图之间的关系在手机银行使用技术(22),网上银行(39),酒店的平板电脑应用程序(40),和农业技术43]。在旅级战斗队的情况下,一个重要的感知易用性和意图之间的关系采用由Nuryyev最近经审计的出版社。(42]。因此,我们假设如下:H2:感知易用性有积极影响的意图使用旅级战斗队。
2.4.3。感知到的创新性
创新是一种人格特质,显示一个人的意图尝试新事物(44和渴望是不同的45]。创新是一个关键因素采用新兴技术。研究证明了一个积极的用户感知的创新性和行为意向之间的关系向云教室(46),远程移动支付服务(47),移动互联网48),饮食和移动应用程序(49]。Nuryyev et al。42)支持创新性感知之间的关系和意图使用旅级战斗队。因此,我们假设如下:H3:感知到的创新有积极影响的意图使用旅级战斗队。
2.4.4。知识
知识被定义为”意识,意识或熟悉通过经验或学习”(50]。用户的知识产品的了解和使用它的先决条件。在技术的背景下,知识指的是专业知识和技能,获得理解一个特定的技术的使用。研究断言一个重要积极的知识之间的关系和意图的情况下可再生能源(51和网站使用24]。必须有技术知识的旅级战斗队使用它,最佳水平。Knauer和曼52)发现了一个积极的知识及行为意图使用BCT之间的关系。因此,我们假设如下:H4:知识具有积极作用的意图使用旅级战斗队。
2.4.5。风险
Mandrik和保53)将风险定义为“不确定和焦虑的感觉关于行为和可能产生的负面结果的严重性或重要性的行为”。进一步,它被描述为“一个用户对潜在的不确定性的负面结果的使用产品”(54]。风险的主要原因之一个人避免采用新技术,它减少了收养意图(陈55])。研究显示负关联个人的感知风险,采用电子商务56),移动银行服务57),和远程移动支付服务47]。研究人员发现消极的风险之间的关系和意图的旅级战斗队(58,59]。因此,我们假设如下:H5:风险有负面影响的意图使用旅级战斗队。
2.4.6。信任
信任是概念化作为“现有当一方的信心交换伴侣的可靠性和完整性”(60]。信任是消费者行为的一个关键决定因素(61年];因此,它在一个产品开发用户的信任是至关重要的,服务或技术。信任的概念得到了重视预测个体的行为意向62年]。许多研究表明积极的信任和用户意图之间的关系对于在线旅游购买(63年)、电子商务(64年)、移动金融服务(14),和远程移动支付服务47]。在旅战斗队,相信展览积极与行为意向的关系(59,65年]。因此,我们假设如下:编辑:信任有积极影响的意图使用旅级战斗队。
3所示。研究方法
3.1。措施
研究目的研究因素影响的收养行为或专业人士的注意解决cis的供应链运作的旅级战斗队。测量项目为当前研究改编自先前的研究。这些项目被修改以适合旅级战斗队的上下文。测量项目的感知有用性和感知易用性都是改编自所在et al。66年]。创新性的项目是来自阿加瓦尔和普拉萨德(67年]。知识的三项因素是提取高et al。15]。风险因素的测量语句得到从et al。68年]。信任是测量有三个项目,起草从Suh和汉69年]。最后,行为意向由戴维斯检查基于技术接受模型(18]。
所有的测量项检查用五点李克特规模从1完全不同意5完全同意。一个试点测试30受访者进行测试的有效性。解决供应链行业专家使用银联信讬业务咨询,确保内容效度的测量仪器。
3.2。材料
供应链经理/专家在各种行业,如零售业使用旅战斗队,电子商务,通过网络调查和制造接触引擎或仪器收集数据。受访者根据立意抽样咨询模式从不同的印度部分地区。在线问卷调查共有700名员工,其中315响应返回/记录。28个问卷是不完整的。最后,287可用的样本收到了41%的反应率数据分析。
4所示。数据分析
4.1。信度和效度评价
以下4.4.1。可靠性测试
结构的可靠性/因素评估基于量表的阿尔法和综合可靠性(CR)测试,曾经潜伏构造的调查样本数据,见表1。结构的内部一致性是衡量使用量表的阿尔法,应该超越0.70所显示的头发等。16]。从表2,它是指出,克伦巴赫的α和复合结构超过截止值的可靠性,从而保证了数据的可靠性结构/因素。
4.1.2。聚合效度
聚合效度是由使用平均方差提取(AVE)测试在同一调查样本数据的潜在结构。潜伏构造,AVE值高于阈值,即0.60所称的头发等。16]。从表2,AVE值计算出所有的结构都超过0.60,从而证实了聚合效度的结构/因素。
4.1.3。区分效度
它是评估基于共享之间的方差因素(70年]。判别有效性确认如果平均方差的平方根提取多因素之间的相关性构造和其他因素/结构。从表3,斜值(AVE的平方根)比非对角的值(之间的相关性因素/构造和其他因素/构造确认)。因此,我们可以保证结构的区分效度/因素。
4.2。模型Fit-Measurement模型
的度量模型是否适合测试后潜伏构造符合信度和效度的标准(收敛和区分效度)的评估。结构方程建模(SEM)工具在阿莫斯软件是用来测试指标的健康。模型被使用卡方检验/ Df(CMID / df),均方根残余(RMR),均方根误差近似(RMSEA),比较适合指数(CFI),定额的健康指数(NFI), Tucker-Lewis指数(TLI),拟合优度(GIF)。
从表4,所有Bentler[建议的合适指标符合标准71年胡锦涛和Bentler [],72年)、头发等。16],金姆和桑达尔[73年],hensel et al。74年),确保测量模型是合适的。表5显示测量模型的语句和来源。
4.3。模型Fit-Structural模型
确认后的健康测量模型,模型结构评估的健身使用结构模型。相同的测试进行CMID / df、RMR, RMSEA, CFI, NFI, TLI和GFI指数。表6显示所有的值由Bentler远高于阈值称为(71年胡锦涛和Bentler [],72年)、头发等。16],金姆和桑达尔[73年],hensel et al。74年]。因此,找到合适的结构模型。
4.4。路径分析结果
它是观察从表7H1-perceived用途(β= 0.133, )和H2-perceived易用性(β= 0.309, )有最重要的影响的目的专业人员采用旅战斗队,而H3-perceived创新性没有影响的目的。H4-knowledge (β= 0.139, )和H6-trust (β= 0.323, )表现出积极的影响和H5-risk (β= 0.16, )被证明是一个负面影响的意图使用旅级战斗队。除了H3,所有的假设,即。,H1, H2, H4, H5, and H6, are accepted.
如前所述,表1处理行业以及工作经验的员工,这是解决调查问卷邀请。收到287个样本进行数据分析。表8描述的因素和潜在的结构载荷分析,证实了相关性的因素/主要构造和潜伏构造。表2显示,可靠性分析,证实的可靠性因素。表3确认/构造之间的组间关联因素。表4描绘了判别有效性和证实了因素之间的差异。接下来,fit-measurement模型和结构模型进行了分析,在桌子上4,该模型fit-measurement证实假说的有效性,在桌子上6,证实了理论研究的结构模型。最终,表7表现出专业人员/员工的积极和消极的注意力在处理采用银联信讬的供应链运作cis。
5。讨论
研究调查员工的主观感知各种公司对六个关键因素/结构,影响意图使用在解决采用银联信讬的供应链运作cis。基于技术接受模型理论研究模型框架和测试使用经验数据。因素/构造研究的研究工作被认为有用,感知易用性、感知到的创新性,知识、风险、信任、和使用意图。研究的结果表明,感知有用性有显著积极影响(H1),打算使用银联信讬的沙玛的研究(22)和Kamble et al。41]。这表明旅级战斗队的有用性是必需的采用旅级战斗队。感知易用性是正相关的意图使用(H2),符合金正日的研究(40)和Nuryyev et al。42]。认为创新没有显著的影响(H3)打算使用银联信讬。结果可能是由于样品的体积小和响应来自各种行业。接下来,一个积极的关系和知识向银联信讬打算使用它(H4)发现,支持研究的结果由爆炸等。51)和Knauer曼(52]。风险是负相关(H5),打算使用银联信讬的结果类似于斯莱德et al。47)和Guych et al。58]。信任有积极影响画打算使用(代替)。很明显从假设的结果表7所有的假设(H1, H2, H4, H5和代替接受H3除外。
6。这项研究的意义和贡献
领域的研究进展的文献旅级战斗队采用cis的供应链操作的照顾。该研究试图桥之间的差距旅级战斗队和采用的技术接受模型。作为贡献的一部分,理论研究模型是由多个假设(H1-H6),即,perceived usefulness, perceived ease of use, perceived innovativeness, knowledge, risk, and trust after conducting the relevant literature survey in the context of BCT. Next, each hypothesis is tested by exploring the survey data of a sample of 287 professionals of different BCT user’s companies. To test each hypothesis to use BCT, as discussed from Tables1- - - - - -4和表6- - - - - -8,因素潜伏构造载荷、可靠性、收敛,区分效度,fit-measurement模型,模型fit-structural模型和路径分析进行审计专业人员/员工的积极和消极的注意力在处理采用银联信讬的供应链运作cis 4.0在今天的行业。的影响,管理人员可以采用了调查工作的正面和负面的关注员工个人或特定公司和其他先进技术,对采用银联信讬。,谷歌支付贝宝Paytm等等。
7所示。结论和未来的研究方向
进行了研究提出了一个理论研究模型由多个假设(H1-H6),即、感知有用性、感知易用性、感知到的创新性,知识,风险,和信任。的因素和潜在的结构载荷、可靠性、收敛、判别、模型fit-measurement和结构模型。最终,路径分析测试结构/因素,即感知有用性、感知易用性、感知创新性,知识、风险、信任、和使用意图使用银联信讬基金会技术接受模型。感知易用性和感知有用性被发现在解决关键预测采用银联信讬的供应链运作cis (75年]。研究建立了积极影响H1, H2,和H4-H6专业人士有意使用cis中的旅战斗队,H3没有影响增强专业人士使用旅级战斗队的意图。
研究了某些事项,为未来的研究可以考虑。这项研究是在印度,进行地理限制可能会影响研究的能力,进一步的研究可能将在其他国家,和文化差异可以测试。这项研究是横断面和定量,定性研究可能产生更好的见解。研究局限于少数选择行业使用区块链技术在复杂工业系统。这项研究不包括从技术接受模型的态度;未来的研究可能包括成本、享乐性价值和态度行为意向的预测因子。进一步的研究可能会测试用户体验的调节作用在区块链技术的采用。这项研究只集中于区块链技术,未来的研究可能与区块链集成物联网技术。
数据可用性
使用的数据来支持本研究的结果可在表中7。
的利益冲突
作者宣称没有利益冲突有关出版的手稿。