第二節 技術接受模型及其發展

技術接受模型（Technology Acceptance Model，以下簡稱TAM）是Davis提出的一個用以解釋和預測個體信息技術接受和使用的理論模型。^[31]該模型自提出以來，在信息技術研究領域得到廣泛的應用。據許煒的元分析研究顯示，有24個學科不同程度地參與了TAM相關的研究，涉及計算機科學、管理學、心理學等多個領域。^[32]2006年1月SSCI（社會科學引用索引）顯示，最早由Davis（1989）和Davis等人（1989）發表的兩篇關于TAM研究的文章的索引總數分別為：Davis（1989）628次，Davis等人（1989）531次，總共為1159次。^[33]2006年后有關TAM的文獻更是倍增。^[34]TAM已成為個人信息技術接受和采納研究領域最有影響力和最廣泛采用的理論之一。以下就TAM的提出及后續發展研究進行綜述。

一 技術接受模型

TAM源自于社會心理學人類行為研究領域的一個通用理論——理性行為理論（Theory of Reasoned Action，以下簡稱TRA）^[35]。數十年來，TRA在社會科學各個領域得到廣泛應用，被認為是預測和解釋人類行為的最基礎、最具影響力的理論之一。TRA的基本假定認為人是理性的，在進行某一行為前會綜合各種情況考慮行為的意義和結果，然后決定是否采取行動。一般來說，個體傾向于按照能夠使自己獲得有利結果并且也能夠符合他人期望的方式來行為。其基本原理如圖2.5所示。

圖2.5 理性行為理論（TRA）

TRA通過“行為意向”“行為態度”“主觀規范”等變量來解釋和預測人的行為。行為意向（Behaviour Intention ）是指個體為了進行某一行為打算付出努力的程度，行為意向越強，實現該行為的可能性就越大。個體的行為意向受兩方面因素的影響：來自個人的行為態度（Attitude toward Behaviour）和來自他人的主觀規范（Subjective Norm）。行為態度是指個體對從事某一行為所持的積極或消極的情感，它是由個體對行為結果發生的可能性的感知（稱為結果信念）和對這一結果的重要程度的估計所決定的；主觀規范則是指個體對多數重要他人認為他是否應該從事某一行為的感知程度，它反映了重要他人所產生的社會壓力對個體行為決策的影響。主觀規范由個體的規范信念（Normative Belief）和遵從動機（Motivation to Comply）共同決定。所謂規范信念是指個體對重要他人期望他是否應進行某一行為的感知；遵從動機是指個體服從重要他人或團體期望的傾向。^[36]簡言之，行為態度反映個人認為某一行為是好還是壞，主觀規范反映他人認為某行為是好還是壞，行為態度和主觀規范影響行為意向，而行為意向決定實際行為。

TRA是一個通用的理論框架，可以套用到研究個體行為的眾多領域，與過去單純地從態度、個人特征、人口統計學特征等因素出發預測或解釋人類行為的理論相比更具優勢。因此，Davis在其1986年完成的博士論文中將其應用于計算機技術的接受行為研究，并對其進行改進提出了TAM。1989年Davis及其同事公開發表的兩篇論文又對TAM做了進一步的整理^[37][38]，形成較為完善的專門用于信息技術接受和使用行為研究的理論模型。在TAM中，Davis提出了兩個新的概念：“有用性感知”（Perceived Useful）和“易用性感知”（Perceived Ease of Use）。有用性感知是指用戶認為使用某一技術能夠提高其工作績效的程度；易用性感知是指用戶認為使用某一技術的容易程度或使用某一技術可減少所花費的努力的程度。^[39]

TAM認為，個體的技術使用行為由其行為意向直接決定，而行為意向又受行為態度和有用性感知共同決定，行為態度的形成則受有用性感知和易用性感知的影響，易用性感知同時還影響有用性感知。TAM還強調，所有外部因素如系統特性、培訓、系統設計階段的使用者參與等均通過有用性感知和易用性感知間接影響用戶對某一技術的接受。TAM的核心思想可歸結為三點：（1）行為意向直接決定人們使用新技術的行為；（2）有用性感知是技術使用行為意向的主要決定因素；（3）易用性感知是技術使用行為意向的次要決定因素。簡言之，某一技術是否有用以及是否易用，決定著用戶是否會實際使用和使用程度。TAM的結構如圖2.6所示。

圖2.6 技術接受模型（TAM）

TAM源自TRA，但又進行了很多修改。TAM與TRA的主要區別表現為以下幾個方面：

首先，以有用性感知和易用性感知兩個變量取代了TRA中決定行為態度的行為信念。Davis從期望理論中的“使用績效感知”（Perceived use-performance）概念提煉出有用性感知，又從Bandura的自我效能理論中的“自我效能”概念得到啟發，衍生出易用性感知，并把TRA中抽象的“行為信念”概念具體化為有用性感知和易用性感知兩個因素。Davis 等人聲稱“有用性感知和易用性感知是計算機接受行為的主要相關因素”^[40]。

另一個重要區別是TAM舍棄了TRA的主觀規范變量。從TAM中排除主觀規范變量的主要原因是它缺乏心理學基礎。Davis等人指出，主觀規范“是TRA的一個最不穩定的因素”，很難區分主觀規范對行為意向的影響是直接的還是間接的，因為主觀規范對行為意向的影響包含了內化（internalization）、同化（identification）和遵從（compliance）三個機制，在遵從機制下主觀規范可能會直接影響行為意向，而在內化機制下主觀規范可能是通過有用性感知間接影響行為意向。^[41]另外一個原因是Davis等人的研究沒有發現主觀規范和技術接受行為的顯著關系，盡管這可能是由于他們所研究的系統（字處理軟件）的個體應用性質和主觀規范測量工具本身缺乏心理學依據所導致。Davis 等人建議：“需要針對我們所得出的關于主觀規范的結論的一般性做進一步的研究，以更好地理解社會因素對使用行為的影響，并探討這種影響背后的條件和機制。”^[42]

與TRA相比，TAM的另一個重要的改變是包含了有用性感知和行為意向的直接關系，而在TRA中行為信念只是通過態度間接地影響行為意向。對此，Davis等人解釋道：“在組織內部環境下，如果人們相信使用某一系統將會提高他們的工作績效，那么不管對使用該系統持積極還是消極的情感，他們都會產生使用該系統的意向。”^[43]

另外，TAM增加了“外部變量”因素，其目的是為探討其他外部因素與使用行為的關系提供一個基礎，但認為這些外部變量均通過有用性感知和/或易用性感知間接地對行為意向產生影響。最后，在信念（有用性感知和易用性感知）的測量上，Davis等人專門開發了測量量表，對于不同的技術、情境、對象和行為，只要根據具體研究情境修改量表的關鍵詞語即可方便地生成測量工具，使TAM的應用操作非常簡單易行。

自1986年Davis提出TAM以來，在信息技術領域得到廣泛應用，但后續研究對TAM的幾個因素之間的關系一直存有不同的見解，特別是對行為態度變量的中介作用提出了質疑。實際上，Davis 等人的研究已經發現態度只是用戶在情緒上所反映出來的對技術的喜惡，不能完整地傳遞有用性感知和易用性感知對技術使用行為意向的影響。^[44]比如在工作場所，用戶可能由于受到上級的壓力而使用某項技術，而其本身對該項技術可能是深惡痛絕的，因此用戶在工作場所使用技術，并不一定表示他對該技術持有積極的態度。同時他們還發現態度變量并沒有提高模型的解釋力。因此，1996年Davis和Venkatesh對TAM進行修正^[45]，舍棄了原始TAM中的態度變量。修正后的模型結構如圖2.7所示。

圖2.7 修正后的TAM

在信息技術接受研究領域中，TAM與TRA相比處于優勢，因而得到廣泛的應用并被充分檢驗，成為該研究領域影響最大、最優秀、最穩健、最簡潔易懂的理論模型之一。^{[46][47][48][49]}然而，與TRA一樣，TAM隱含了技術采納行為是基于個人意志的假設，沒有考慮到環境的影響及用戶自身條件的限制，模型只提供了用戶對技術特征的認知即有用性感知和易用性感知有限的信息。TAM提出后，因其所具有的優勢和局限性，引發了大量研究，從而使TAM理論本身得到進一步發展。以下幾節將就TAM模型的研究和發展情況進行討論。

二 技術接受模型的進一步發展

TAM提出后，研究者在很多研究背景下針對各種信息技術進行了多方面的研究，使得技術接受理論不斷完善和發展。Lee、Kozar和Larsen于2003年發表的一篇論文將TAM的研究發展劃分為介紹（Introduction）、驗證（Validation）、擴展（Extension）和深化（Elabortion）四個階段。^[50]圖2.8顯示了這四個階段的概況。

圖2.8 TAM研究的四個階段

Venkatesh、Davis和Morris在2007年發表的一篇論文中也對以往的TAM研究進行了總結，^[51]他們采用了一個更寬泛的方法探討了技術采納研究的發展，并與其他兩個研究領域（社會心理學和組織行為學）進行了比較，最后將技術采納研究分為幾個主要的里程碑階段。雖然Venkatesh、Davis和Morris的研究論文在年代上比Lee、Kozar和Larsen的論文更近，但本書還是根據后者對TAM研究的發展進行討論，因為后者關注的重點是TAM及其擴展的演進，而前者包括了與本研究無關的其他領域的一個模型。然而，兩個研究有很多重疊，如Venkatesh等人的研究關注的重點在于TAM的復制和推廣研究，這一點在Lee等人的研究中也有涉及。所以，本書在討論時也結合了Venkatesh等人的研究。

（一）模型介紹階段

在TAM提出后，相關研究主要針對兩個不同的方向開展，即：（1）復制研究；（2）TAM和TRA的關系研究。

復制研究。很多早期研究嘗試采用不同研究背景和新的技術對TAM進行驗證。總起來說，TAM模型及其測量工具是穩定的，其主要關系得到各研究的支持。TAM驗證性研究采用了各種類型的信息技術，包括電子郵件、專家系統、CASE工具、音頻郵件、數字圖書館、電子表格軟件、電子醫療系統等。^[52]同時，也在很多不同的國家對TAM進行了驗證，如美國、日本和沙特阿拉伯。^[53]這一階段的研究表明，在對用戶的技術接受行為的解釋上TAM保持了很好的一致性和效度。^[54]

另一個研究方向是試圖比較TAM和TRA的差異。如：Davis等人以MBA學生采納文字處理系統的數據對TRA和TAM進行了比較，研究在兩個時間點收集了數據。他們發現TAM（第一個時間點R²=0.47，第二個時間點R²=0.51）比TRA（第一個時間點R²=0.32,第二個時間點R²=0.26）可更好地解釋用戶的接受意向。^[55]Hubonna 和Cheney通過對TAM和TPB（計劃行為理論，TRA的改進版本，詳見第二章第三節）比較發現，TAM比TPB略具優勢，而且TAM更加簡單、容易使用，可更好地解釋用戶的技術接受。^[56]

總之，Lee等人通過對這一階段的TAM研究的分析認為，TAM可以成功地預測和解釋不同環境、不同技術的信息系統接受行為，同時他們還發現，與其他模型相比，在預測用戶計算機接受上，TAM更加簡潔、易用，且預測力更強。^[57]

（二）模型驗證階段

TAM研究的驗證階段采納了Bejar（1980）的建議，他認為“穩健的測量工具可提高研究的價值”^[58]。Venkatesh 等人也指出，TAM研究應建立良好的預測效度^[59]。在模型驗證階段，研究者試圖“在不同技術、環境和任務中，確保TAM研究可真正地使用一個準確測量用戶接受行為的工具”^[60]。

Lee 等人列舉了很多研究文獻以證明TAM測量工具的信度和效度。在這些文獻中，Adams 等人1992年在不同的環境中針對不同的信息技術，復制和擴展了Davis的原始研究，發現有用性感知和易用性感知的測量工具有著良好的信度和效度。^[61]Hendrickson 等人發現有用性感知和易用性感知量表的測量—再測（test-retest）信度是可信且有效的。^[62]Szajna在對47位MBA學生的數據庫管理系統選擇行為差異分析中發現有用性感知和易用性感知具備很好的預測效度。^[63]總之這一階段的研究表明，TAM模型的因素測量工具具備滿意的信度、效度和一致性。

（三）模型擴展階段

在確定TAM測量工具具備滿意的信度和效度后，研究者開始“在TAM中引入新的變量，提出各變量之間的各種關系，并尋找TAM主要變量（有用性感知和易用性感知）的前提（或外部）變量”^[64]。這種引入新變量的努力是該階段的兩個研究方向之一。例如：Igbaria和Livari的一項研究探討了組織因素的影響。該研究表明用戶培訓、計算機支持和管理支持顯著地影響有用性感知、易用性感知和微電腦的使用。^[65]Agarwal和Prasad以5個個人的差異變量作為有用性感知和易用性感知的外部變量對TAM進行擴展，研究發現了培訓和有用性感知、先前經驗、工作任期、教育水平、在技術使用中的角色和易用性感知之間的關系。^[66]

這一階段的另一研究方向是確定TAM應用的邊界條件。對此Adams等人建議：“需要探討中介因素對TAM變量的影響，如文化、性別、任務和信息系統類型。”^[67]如：Straub研究發現，文化因素對通信媒體的態度和選擇具有很重要的影響。^[68]Gefen和Straub在一項研究中探討了用戶信息系統接受上的性別差異，發現男性更易受有用性感知的影響，而女性更易受易用性感知和主觀規范的影響。^[69]此外，Gefen和Straub還探討了任務類型的影響，他們將WWW使用分成信息查詢和產品購買兩種任務類型，發現易用性感知顯著地影響WWW上的產品購買行為，但對信息查詢行為的影響不顯著。^[70]

總之，這一階段的研究為解釋信念（有用性感知和易用性感知）和它們的前提變量之間的因果關系提供了有益的知識積累，進一步加深了我們對個人信息技術接受現象的理解。

（四）模型深化階段

這一階段對TAM研究的深化主要采取了兩種方式：一是解決以往研究存在的局限性，二是綜合以往研究提出新一代技術接受模型。表2.2 列舉了Lee 等人通過對101個TAM研究進行分析發現的主要局限性。^[71]

表2.2 TAM研究的局限性總結

關于模型的綜合，Lee等人提及2000年Venkatesh和Davis提出的TAM2^[72]。他們“為了對模型進行深化，綜合了以往的研究結論并對以往研究提出的問題進行反思”^[73]。在TAM2中提出很多重要的、關鍵的因素，如有用性感知的一些決定因素。另外，他們還進行了很多研究以解決以往TAM研究提出的問題，如Venkatesh進行的一項研究中包括了Davis在提出TAM時排除的主觀規范變量，并檢驗了與實際使用行為的關系。^[74]另有研究探討了有用性感知和易用性感知的心理學根源。^[75]2003年Venkatesh等人綜合以往十幾年研究形成的8個技術接受和采納模型，提出技術接受和使用統一理論模型（簡稱UTAUT）。^[76]2008年Venkatesh 和Bala提出TAM3^[77]，增加了易用性感知的一些決定因素（關于TAM2、TAM3和UTAUT的詳情參見下文）。

Venkatesh等人指出，這一階段研究的大多數結論有助于我們理解技術采納和使用的關鍵預測因素的認知基礎（前提和干預）；但另一方面也發現這些研究尚未成熟，需要對已有知識進行評估，確定未來的研究方向。^[78]

三 幾個技術接受擴展和整合模型

（一）技術接受擴展模型——TAM2

技術接受擴展模型（Extension of The Technology Acceptance Model，簡稱TAM2）^[79]是Venkatesh和Davis在TAM的基礎上提出的，其目的是尋找除有用性感知和易用性感知以外的其他重要因素以及解釋有用性感知的因素。TAM2的突出貢獻是引入了社會影響過程（social influence process）和認知工具性過程（cognitive instrumental process）兩個復合變量來解釋有用性感知和使用意向。理論模型如圖2.9所示。

圖2.9 技術接受擴展模型（TAM2）

社會影響過程反映個人在信息技術采納決策過程中受到的社會系統中重要他人或相關他人的影響，這類變量包括主觀規范（Subjective Norm）、社會形象（Image）和自愿性（Voluntariness）；認知工具性過程是指人們通過認知比較，形成對有用性感知的判斷，即該系統是否有能力達到他們的要求。這類變量包括工作相關性（Job Relevance）、輸出質量（Output Quality）、結果可展示性（Result Demonstrability）以及以前理論中已有的易用性感知。社會影響過程和認知工具過程包括的各變量的定義見表2.3。

表2.3 TAM2中社會影響過程和認知工具過程各變量的定義

Venkatesh和Davis在引入不同信息系統的4個組織中分三個時間點（實施前、實施后一個月和實施后三個月）收集數據對TAM2進行了檢驗。這4個組織中有2個為強制使用情境，2個為自愿使用情境。數據分析結果顯示，在信息系統實施前，人們使用信息系統的行為意向由有用性感知（β=0.62）和易用性感知（β=0.20）共同決定。3個月后，行為意向直接受有用性感知影響（β=0.79），而易用性感知只是通過有用性感知（β=0.24）間接影響行為意向。這一結果說明社會影響過程和認知工具性過程極大地影響了用戶對信息技術的接受程度。在三個時間點上，有用性感知被解釋了40%—60%的方差，行為意向被解釋了34%—53%的方差。^[80]

該研究還發現，在社會影響過程中，主觀規范正向影響社會形象，同時主觀規范和社會形象均直接影響有用性感知，且隨著用戶系統使用經驗的增加，主觀規范對有用性感知的影響會減弱。此外，在強制使用背景下，主觀規范還會影響行為意向，且隨著用戶系統使用經驗的增加，主觀規范對行為意向的影響也會變弱。^[81]

基于以上研究結果，Venkatesh和Davis總結提出了社會影響過程的三種機制，即：遵從（compliance）、內化（internalization）和同化（identification）^[82]。在強制使用情境下，主觀規范的影響為遵從機制，主觀規范直接影響行為意向。此種情況下，個人認識到組織中的社會行動者（social actor）想要他使用某一信息技術，并且感到這些社會行動者擁有獎勵或懲罰的權力，這時個人就會遵從這些社會行動者的意見采用該技術。但隨著時間的流逝，強制使用環境下的遵從影響逐漸消失。內化和同化兩種機制不受環境的強制和自愿性質影響，即強制和自愿兩種情境下內化和同化均會發生。在內化機制下，主觀規范通過影響有用性感知間接影響行為意向。也就是說，當一個人感到是重要他人認為自己應該使用某一信息技術時，他會將重要他人的意見整合到自己的信念結構中，因為他有可能認為，重要他人的意見是不會錯的，他們認為技術有用就一定是有用的。在同化機制下，主觀規范通過社會形象影響有用性感知。這時，如果一個人感到工作群體中的重要人物認為他應該使用某一技術創新，并感到使用該技術創新會提升他在工作群體中地位，那么他就會認為技術是有用的。

對于認識工具過程，該研究發現，易用性感知、結果可展示性、工作相關性、產出質量均會直接影響有用性感知。并且工作相關性與產出質量會發生交互影響，產出質量越高，工作相關性對有用性感知的影響就越強。

與TAM相比，TAM2的主要貢獻在于給出了有用性感知的驅動力來源，并重新引入了社會影響因素，發現了在強制背景下，除有用性感知和易用性感知外，主觀規范也會對行為意向產生直接影響。此外，Venkatesh和Davis提出的社會影響的三種機制進一步加深了我們對社會影響因素對技術接受行為的作用機理的理解。

（二）技術接受模型3—TAM3

TAM2的重要貢獻之一是識別了有用性感知的決定因素，而Venkatesh和 Bala在2008年的一項研究中，對TAM2進行進一步擴展提出了一個新的模型，不僅可識別有用性感知的決定因素，而且還識別了易用性感知的決定因素，他們將其命名為技術接受模型3（Technology Acceptance Model 3,簡稱TAM3）^[83]。

在TAM3中，有用性感知的決定因素同TAM2，在此不再重述。Venkatesh和Bala（2008）將易用性感知的決定因素分為錨定因素和調整因素兩大類。錨定和調整是指在沒有把握的情況下，人們通常利用某個參照點“錨”（anchor）來降低不確定性，然后通過一定的調整得出最后決策。在TAM3中錨定因素包括計算機自我效能（Computer Self-Efficacy）、外部控制感知（Perceptions of External Control）、計算機焦慮（Computer Anxiety）和計算機趣味性（Computer Playfulness）；調整因素包括愉悅性感知（Perceived Enjoyment）和客觀可用性（Objective Usability）。這些影響易用性感知的因素定義見表2.4。和TAM2一樣，TAM3保留了自愿性和使用經驗兩個調節因素，圖2.10顯示了Venkatesh和Bala提出的TAM3理論模型。

表2.4 TAM3中影響易用性感知的兩類因素定義

續表

圖2.10 技術接受模型3（TAM3）

Venkatesh和Bala進行了一項為時6個多月的縱向研究對該模型進行檢驗。該研究在四個組織中進行，其中兩個組織為自愿使用信息技術的情境（一家為娛樂業，調查了負責產品發布的54名員工；一家為遠程服務業，調查了負責銷售的65名員工），兩個組織為強制使用信息技術的情境（一家為銀行，調查了負責會計管理的58名員工；一家為公共管理組織，調查了38名會計），研究在4個時間點收集了數據：信息技術投入1周后、1個月后、3個月后和6個月后。研究結果顯示，在不同時間點TAM3可解釋易用性感知52%—67%的方差，可解釋行為意向40%—53%的方差，并且可解釋使用行為31%—36%的方差。^[84]

關于有用性感知的決定因素，除發現隨著使用經驗的增加，易用性感知對有用性感知的影響變強外，其他結論與Venkatesh和Davis（2000）對TAM2的研究是一致的，在此不再重復。TAM3比TAM2的改進集中在對易用性感知的決定因素的識別。在Venkatesh和Bala的研究中發現，計算機自我效能、外部控制感知、計算機焦慮和計算機趣味性等四個錨定因素是易用性感知的重要預測因素，在所有時間點上它們對易用性感知均有顯著影響，但隨著使用經驗的增加，計算機焦慮對易用性感知的影響逐漸減弱；對于兩個調整因素愉悅性感知和客觀可用性來說，在技術使用的中后期它們對易用性感知的影響才得以體現。在對于行為意向的預測和解釋上，該研究發現，有用性感知在所有時間點都強烈地影響行為意向，而易用性感知對行為意向的影響隨著用戶使用經驗的增加而變弱，最終表現為影響不顯著。此外，主觀規范對行為意向的影響在強制使用情境下要大于自愿使用情境，且在自愿使用情境下，主觀規范對行為意向的影響隨著用戶使用經驗的增加會越來越弱。^[85]

Venkatesh和Bala根據對TAM3的研究結果指出，為了促進用戶的接受和使用，在實施前宜從信息技術的設計、用戶參與、管理支持和激勵等方面進行干預，在實施后則可在培訓、組織支持和同行支持等方面提供條件。^[86]Venkatesh和Bala的研究結論及建議為本研究提供了不少啟示。

（三）技術接受和使用統一模型（UTAUT）

技術接受和使用統一理論模型（Unified Theory of Acceptance and Use of Technology，簡稱UTAUT）^[87]是Venkatesh等人在理性行為理論（TRA）、技術接受模型（TAM）、動機理論（Motivational Model,簡稱MM）、計劃行為理論（Theory of Planned Behavior，簡稱TPB）、TAM和TPB整合模型（Combined TAM and TPB,簡稱C-TAM-TPB）、計算機使用模型（Model of PC utilization,簡稱 MPCU）、創新擴散理論（Innovation Diffusion Theory,簡稱IDT）、社會認知理論（Social Cognitive Theory,簡稱SCT）8個理論模型的基礎上提出的一個綜合模型。該模型綜合8個理論模型的因素提出了影響信息技術接受的四個核心變量：“績效期望”（Performance Expectancy，簡稱PE）、“努力期望”（ Effort Expectancy，簡稱EE）、“社群影響”（Social Influence，簡稱 SI）和“促進條件”（Facilitating Conditions，簡稱 FC），四個變量的定義見表2.5。

另外，模型還引入性別（Gender）、年齡（Age）、經驗（Experience）和使用自愿性（Voluntariness of Use）四個變量作為調節變量。其研究模型如圖2.11所示。

表2.5 UTAUT的構念、來源以及定義

圖2.11 技術接受與采納統一模型（UTAUT）

Venkatesh等人實施了一項縱向研究對這一模型進行了檢驗。該研究選取四個組織（一家中型制造公司、一家投資咨詢公司、一家小型會計服務公司和一家小型國際投資銀行）作為研究環境，前兩個組織為自愿使用信息技術系統，后兩個單位為強制使用。研究從三個時間點對數據進行收集，即系統應用前、系統應用1個月后及應用3個月后，被試為這些公司的215位員工。數據分析結果表明，員工使用信息技術系統的行為意向取決于績效期望、努力期望和社群影響，用戶行為取決于行為意向和促進條件，四個調節變量分別影響各核心變量與技術接受之間的關系。Venkatesh等人根據其研究結果指出，UTAUT可解釋行為意向70%的方差，要遠遠高于上述8個模型17%—53%的解釋力。^[88]

具體到每個變量對用戶信息技術接受的影響，Venkatesh等人研究發現，績效期望在大多數情況下是行為意向的決定因素，并且對于男性和年輕用戶來說這種影響更大。努力期望對行為意向的影響會受性別、年齡和使用經驗的影響，對于女性、年老者和使用經驗較少者影響更大，且隨著使用經驗的增加努力期望的影響會降低。社群影響反映了周圍人群和環境的影響程度，它對行為意向的影響依賴于所有4個調節變量。具體來說，女性和年老者更容易受他人的影響；在強制使用情境下，社群影響對行為意向的影響更強；在信息技術使用的早期階段社群影響較為重要，隨著個人使用經驗的增加，社群影響的程度會減弱。促進條件影響使用行為，并且受年齡和使用經驗的調節，對于具有較多使用經驗的年老用戶來說，這種影響較顯著。^[89]

UTAUT吸收了8個模型的研究成果同時又保持了模型的簡約性，為相關研究提供了理論基礎。但我們也應該認識到，UTAUT的4個關鍵因素整合自TRA、MM、TAM等8個模型的14個因素，對這4個因素的測量也建立在8個模型的測量量表的基礎上。Venkatesh等人測量UTAUT的關鍵因素時使用了8個模型中最理想的題項，看似消除了諸多測量風險，但也影響了各因素的內容效度。如他們將創新擴散理論的重要概念相容性整合到促進條件變量中，但相容性強調的是用戶感到技術與自己的需求、價值觀等相符合的程度，很難理解它是否可以反映促進條件因素所指的使用信息技術所需要的組織和資源支持上的便利性。實際上，Venkatesh等人的UTAUT研究最后在測量促進條件變量時也沒有來自相容性變量的題項，說明相容性確實不能反映促進條件這一概念，這也預示著UTAUT并沒有真正將創新擴散理論整合進來。其他三個核心因素也存在類似的問題，這些問題的存在為未來研究對UTAUT的修正或擴展提供了空間。