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关于学术期刊相关论文范文参考文献,与中文数字学术期刊用户价值模型实证相关论文答辩
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,并根据中文数字学术期刊及其用户需求特点将两项指标加以细化——感知利得分为信息价值、功能价值和情境价值,感知利失分为非货币成本和货币成本,以此构建中文数字学术期刊用户价值构成要素模型,如图1所示.图1数字学术期刊用户价值模型
关于用户价值感知利得的构成,学术界观点不一.门罗认为感知利得是一个包括物理属性、服务属性和特定使用情境下的技术支持的结合体[21]；科特勒认为感知利得由产品价值、服务价值、人员价值和形象价值四部分构成[22]；拉皮埃尔则在研究中提出感知利得的十个要素,分别为可选解决方案、产品质量、产品定制、及时回应、柔性、可靠性、技术能力、形象、信任和团结[23].本文结合中文数字学术期刊的特点,将中文数字学术期刊用户价值感知利得分为3个一级要素,6个二级要素和20个三级要素（见表1）.与感知利得构成相似,关于感知利失构成要素也有许多不同主张.门罗认为顾客在采购物品时面临的所有成本及理论上的感知利失,包括购买价格、获取、运输、安装、订单处理、维修成本和表现不佳风险等[24].泽瑟摩尔在金钱成本基础上增加了时间成本、搜寻成本和心理成本[25].科特勒则提出了类似的时间、精力和心理三种非货币成本[26].本文结合数字学术期刊特征,将中文数字学术期刊用户价值感知利失分为2个二级要素、7个三级要素（见表1阴影部分）.
3实证研究方案与步骤
在对中文数字学术期刊特性及其用户需求特点进行理论分析的基础上建立的用户价值感知要素模型需要通过实证分析来进一步加以检验和修正.实证研究的方案与步骤如下.
3.1预调查与设计问卷
在上述中文数字学术期刊用户价值模型以及查阅大量相关文献的基础上,进行了实证研究的问卷设计.为了让问卷设计更趋于合理和科学,在问卷设计过程中采用个别访谈和焦点小组讨论等方法进一步收集资料,初步形成由27个问题构成的中文数字学术期刊用户价值要素测量问卷.然后用调查问卷预调研了35名武汉大学在校学生,对27个变量分别计算均值、方差,运用SPSS进行频次统计后,删除了均值和方差较小、频次较低的变量,根据实际调查结果结合被调查者的建议,调整和增加了一些要素,最终得到有27个要素的李克特（Liket）五级量表问卷.
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3.2数据获取与样本描述
正式调查同时在网上进行在线调查与实地的纸质问卷调查.在线调查以在线专业调查网站“问卷星”为问卷发布收集平台.考虑到调查的可行性,传统纸质调查主要以武汉大学、华中科技大学、华中师范大学在校学生为主要调查对象.
整个调查历时半个月,总共发放问卷272份,经人工、机器排查基本数据后回收有效问卷254份,有效回收率93.4%.有效问卷中男性127人,女性127人,男女比例各占50%.对用户学科背景进行分析,发现人文社科领域人数占53%,自然科学与工程技术领域占剩下的47%,学科分布基本均等.年级层次的样本统计情况中,大学本科生63.4%,硕士研究生33.1%,博士研究生3.5%,各年级分布人数比例基本符合现今高等学校升学比例.在用户接触中文数字学术期刊时长方面,“一年至三年”的选择率最多,这与年级分布本科生居多的统计结果相吻合,其余选项的选择结果也较为平均.
3.3数据分析
本文主要采用因子分析法对问卷调查数据进行处理和分析.因子分析的基本思想是根据因子之间相关性的大小把变量分组,使得同组变量之间相关性较高,而不同组的变量相关性较低,每组变量代表一个基本结构[27].以下将通过对27个中文数字学术期刊用户价值感知要素做因子分析,检测变量之间是否存在相互依存关系,然后找到较少的几个可以反映数据基本结构和本质特征的因子作为一级要素公因子,从而验证并修正本文已构建的中文数字学术期刊用户价值模型.所采用的分析工具SPSS的因子分析步骤分为检测因子分析可行性、提取公因子、命名因子和计算各样本的因子得分四个阶段.根据因子分析的前提条件,实证分析的统计样本数量至少应该为变量的5倍.本调查问卷中共有34个变量,至少需要170份样本数量；本文实际回收调查数据量为254份,在样本数量上满足SPSS因子分析的需求.
接下来,通过KMO检测和巴特利特（Bantlett）球体检验评估本问卷变量间的相关性,以确定问卷变量是否适合做因子.一般来说,KMO检测值越接近于1,测量变量间的相关性就越强,原有变量就越适合作因子分析；Bartlett统计值的显著性概率小于或等于0.01时,相关矩阵不是单位矩阵,可做因子分析[28].由表2可知,本问卷KMO样本测度为0.888,Bartlett球体检验值为2330.717,显著性概率P等于0.000<0.01,说明问卷变量存在相关性,可以进行因子分析.
接下来提取公因子数.用SPSS因子分析功能中的主成份分析法抽取公因子.在1—27号因子（编号参见表1）中出现了7个特征值大于1的变量.其中,第一个因子的特征值为9.871,解释了原有27个变量总方差的37.152%；第二个因子的特征值为4.005,解释原有27个变量总方差的12.426%,累积方差贡献率为49.578%.以此类推,直到第七个因子累计方差贡献率达到了77.166%,解释了原有大部分变量的方差总值,符合构建因子变量的要求.为了进一步说明,本文对27个变量的共同度进一步分析检测.共同性越高,表示该变量与其他变量可测量的共同性质越多,该题项的重要性越大；共同度低,在因子中的重要度就低.一般来说,共同度低于0.4的变量应该去除[29].SPSS共同度分析结果显示,本文调查问卷各变量的共同度均大于0.4,可全部保留原有问卷变量数.
在提取了7个公因子后,开始命名各变量公因子.在因子变量的命名过程中,常用到可使每个因子具有最高载荷且变量数目最小的方差最大法对因子载荷矩阵实行正交旋转以使因子具有命名解释性.在此基础上,本文对中文数字学术期刊用户价值全部要素统计数据进行了因子载荷矩阵8次正交旋转和信度检测,结果如表3所示.可以看出,原来27个子测试项目分别归属于对应载荷最大的因子,并被归为7个不同的因子.因子在各测试项目上的载荷在0.5—0.9附近,表明该问卷具有一定的构思效度.从各因子包含的最广泛意义以及用户感知角度出发,本文将对这7个公因子进行命名.
因子1：包括假设模型“产品价值”一级要素中的“格式规范”“栏目合理”两个“编排质量”要素,“丰富性”“原创性”两个“内容质量”要素,以及“体验性”下的“响应速度”等五个要素.这些要素主要描述用户使用中文数字学术期刊时可以真切感受到的期刊质量,因此仍将因子1命名为“产品质量”.
因子2：由假设模型中的“订阅费用”“发文费用”“功能费用”“服务费用”四个子项目构成,与模型中的“货币成本”完全吻合,主要描述用户在使用中文数字学术期刊中花费的金钱成本,因此仍称为“货币成本”.
因子3：由假设模型中的“在线帮助”“个性化服务”“订阅服务”“互动评论”四个子项目构成,与模型中“情境价值”下的“服务性”项完全一致,主要描述中文数字学术期刊提供给用户正常使用时所需的各项服务措施,因此命名为“服务”.
因子4：由假设模型中的“搜寻成本”“筛选成本”“发文成本”三个子项目构成,与模型中的“非货币成本”完全吻合,主要解释用户在使用中文数字学术期刊中所付出的时间、精力,因此仍称为“非货币成本”.
因子5：由假设模型中的“时效性”“可获得性”“阅读方式多样化”和“易用性”组成,分属原来假设模型的“内容质量”“基本功能”以及“体验性”模块.“时效性”指数字学术期刊出版周期短、内容新颖；“可获得性”指期刊可以通过多种网络查询途径获取；“阅读方式多样化”指期刊提供多种阅读方式,如在线阅读、离线阅读（PC阅读、手机阅读、电子阅读器阅读）等；“易用性
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