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user: 5. 数据分析 5.1. 信度检验 本文利用Smart partial least square (Smart PLS)软件对数据进行信度检验，Cronbach’s Alpha系数作为衡量标准(Cronbach’s Alpha系数和Composite Reliability值以0.7为最小可接受值)。从表3检验结果可以看出，所有变量的Cronbach’s alpha值都大于0.7，Composite Reliability (复合信度)值均大于0.8。结果表明本研究的调查问卷具有良好信度以及良好内部一致性。 Table 1 Source table of research latent variables and item 潜变量 测量题项 代码 设计来源 感知易用性 (PE) 1) 粮食融通仓所提供的服务是简单易懂的 PE1 Davis，1989 李后建，2012 杨翾，2016 2) 粮食融通仓的使用步骤和操作规则是清楚且容易理解的 PE2 3) 通过专家的讲解，很容易理解粮食融通仓的基本原理 PE3 4) 对我而言，熟练使用粮食融通仓不是一件难事 PE4 感知有用性 (PU) 1) 使用粮食融通仓能解决一时的资金短缺问题 PU1 蔡志坚，2010 叶梦琪，2015 2) 使用粮食融通仓可以使粮食得到专业的储存 PU2 3) 使用粮食融通仓能够更好的生产、销售粮食 PU3 感知风险 (PR) 1) 我担心使用粮食融通仓会花费很多时间和金钱 PR1 Stone & Gronhaug，1993 Hofacker，1998 郭春侠，2014 2) 我担心使用粮食融通仓，其服务不到位 PR2 3) 我担心使用粮食融通仓，不能达到预期要求 PR3 主观规范 (SN) 1) 是否使用粮食融通仓，我会考虑专家的意见 SN1 宾幕容，文孔亮， 周发明，2017 2) 是否使用粮食融通仓，我会考虑乡邻的意见 SN2 3) 是否使用粮食融通仓，我会考虑村干部的意见 SN3 结果展示 (RD) 1) 看过新闻报道说粮食融通仓对农户有帮助 RD1 李后建，2012 Rogers，1995 2) 听过乡邻分享使用粮食融通仓的心得，觉得不错 RD2 3) 可以轻易地发现粮食融通仓所带来的好处 RD3 态度 (AT) 1) 使用粮食融通仓对我而言是有益的 AT1 Bagozzi，2001 2) 使用粮食融通仓来融资是好主意 AT2 3) 使用粮食融通仓可以改善种粮中遇到的问题 AT3 行为意愿 (BI) 1)近期，我会经常关注粮食融通仓内容 BI1 Ajzen & Fishbein，1975 2) 如果条件成熟，我会考虑使用粮食融通仓 BI2 3) 我愿意了解和使用粮食融通仓开发出的更多服务 BI3 4) 我愿意把粮食融通仓推荐给周围需要的人 BI4 表1. 研究潜变量与题项的来源表 Table 2 Descriptive statistic 类别 选项 数量 百分比 性别 男 149 65.6% 女 78 34.4% 年龄 18岁~25岁 6 2.6% 26岁~35岁 74 32.6% 36岁~50岁 122 53.7% 51岁~65岁 20 9.0% 65岁以上 5 2.1% 受教育程度 没上过学 14 6.0% 小学 67 30.0% 初中 108 48.0% 高中/中专/技校 31 13.0% 大专及大学以上 7 3.0% 了解程度 没听说过 39 15.0% 听说过但不太了解 68 32.1% 了解 78 34.4% 非常了解 42 18.5% 表2. 描述性数据统计 Table 3 Reliability and validity test result Construct Item Factor Loading Cronbach’s alpha Composite Reliability Average Variance Extracted (AVE) AT AT1 0.872 0.877 0.924 0.802 AT2 0.907 AT3 0.907 BI BI1 0.937 0.943 0.963 0.897 BI2 0.975 BI3 0.930 PE PE1 0.835 0.710 0.838 0.734 PE2 0.786 PE3 0.765 PR PR1 0.951 0.926 0.953 0.870 PR2 0.904 PR3 0.943 PU PU1 0.817 0.711 0.839 0.734 PU2 0.814 PU3 0.756 RD RD1 0.902 0.815 0.883 0.717 RD2 0.808 RD3 0.827 SN SN1 0.850 0.792 0.874 0.704 SN2 0.925 SN3 0.913 表3. 信度、效度检验结果 5.2. 效度检验 通过信度检验后，还需要对所研究变量的有效性进行检验。检验数据效度的方法一般是进行验证性因素分析，本节主要对区分效度和聚集效度进行分析。根据表3检验结果可知，所有潜变量的因子载荷数值都是大于0.7，且大部分是在0.8以上，说明t值显著；所有潜变量的平均变异抽取量值都大于0.7，表明本文研究模型的聚集效度良好。根据表3检验的数据结果可知，各个潜变量的平均变异抽取量平方根都是大于不同潜变量之间的相关系数的，这代表本文研究模型具有良好的区分效度(表4)。 5.3. 结果分析 本研究选用结构方程模型作为分析工具，使用Smart PLS软件，对回收的227分调查问卷进行分析，利用Bootstrapping重抽样技术对研究模型的路径系数的显著性进行检验。本文Sample值设置为2000，95%的置信区间，通过对Ｔ值检验来对结构模型路径的显著性进行测量。当T值大于2时，结构模型的路径系数具有显著性。如表5是模型的标准化路径系数估计值。对农户参与粮食融通仓行为意愿影响的路径中，假设H1、H3、H5、H6、H8、H10和H12成立，假设H2、H4、H7、H9、H11不成立。 Table 4 Differential validity analysi AT BI PE PR PU RD SN AT 0.896 BI 0.699 0.947 PE 0.043 0.059 0.796 PR −0.485 −0.226 −0.091 0.933 PU 0.095 0.006 0.725 −0.148 0.796 RD 0.711 0.395 0.131 −0.602 0.198 0.847 SN 0.165 0.045 0.183 0.596 0.221 0.277 0.839 表4. 区别效度分析 Table 5 Hypothesis testin 假设 路径 路径系数 T Statistics (|O/STDEV|) 是否支持假设 H1 PU -> AT 0.292 2.888 支持 H2 PU -> BI 0.049 0.930 不支持 H3 PE -> PU 0.812 5.599 支持 H4 PE -> AT 0.050 0.463 不支持 H5 PR -> PU −0.230 2.610 支持 H6 PR -> AT −0.596 6.973 支持 H7 PR -> BI −0.155 1.825 不支持 H8 SN -> AT 0.202 2.355 支持 H9 SN -> BI 0.020 0.291 不支持 H10 RD -> PE 0.231 2.872 支持 H11 RD -> PU 0.074 1.506 不支持 H12 AT -> BI 0.776 5.004 支持 表5. 假设检验 从表5的结果中，农户参与粮食融通仓的行为意愿很大程度上由农户对于粮食融通仓的态度决定的(0.776)，而粮食融通仓的感知有用性对农户参与其中的行为意愿的影响较弱(0.049)，主要是通过态度间接影响行为意愿(0.292 × 0.776 > 0.049)。感知风险对农户参与粮食融通仓的行为意愿有微弱作用(−0.155)，说明农户对粮食融通仓服务的操作、技术风险认知不是影响农户是否参与新型物流融资平台的主要因素。社会规范主要通过态度间接影响行为意愿(0.202 × 0.776 > 0.020)，说明农户在对一项新服务不熟悉的时候，主观规范对农户的影响可能会比较明显，但是随着使用经验的增加，对他人意见的依赖程度就会显著的降低。结果展示对农户参与粮食融通仓服务的感知易用性具有显著的正向影响，但对感知有用性主要是通过对感知易用性产生间接影响(0.231 × 0.812 > 0.074)。感知有用性对态度具有正向影响(0.292)，但感知易用性主要通过感知有用性对使用态度产生间接影响(0.812 × 0.292 > 0.050)。社会规范对态度具有较弱的影响(0.202)，而感知风险对态度的直接影响大于其间接影响(−0.230 × 0.292 > −0.596)。