制度压力对云计算内化影响的实证研究

胡冬兰，王念新，贾 昱，葛世伦

(江苏科技大学经济管理学院，江苏 镇江 212003)

0 引言

近几年来，随着云计算技术的发展，企业云计算采纳率逐步上升，然而在已采纳云计算的企业中，云计算的使用率并不高，且大部分应用于人力资源管理系统、客户关系管理系统、电子邮件系统等非关键业务领域，云计算技术作为可快速获取的便捷化信息技术服务模式，应用率并没有预期的高。

云计算采纳问题早已成为信息系统界学者关注的热点问题之一，学者对云计算采纳影响因素的研究取得丰富的成果，然而大部分的研究都是对云计算采纳前阶段的影响因素分析，对采纳后阶段内化过程的研究较少。但是云计算采纳前活动和采纳后活动并不是完全一致，原因在于云计算的使用是一个长期的过程，和其他信息技术一样具有创新壁垒高以及强递增收益等特点，使得云计算在采纳之后并不能立即被广泛应用，因此导致了云计算在采纳前和采纳后的影响是不同的。

因此，本文提出一个基于制度理论的云计算内化过程的理论模型，应用实证的方法检验制度压力以及企业高层管理者支持对云计算在企业内化过程的影响，这对提高云计算在企业中的使用率有一定的启示。

1 文献综述与理论假设

1.1 制度压力与云计算内化

在过去，制度理论被广泛地应用于社会科学和管理的研究。近几年，信息系统领域的很多学者使用基于制度主义的视角来解释信息技术采纳和扩散过程，认为影响创新采纳和扩散的关键因素更多是外部制度压力而不仅仅是基于利益的驱动。例如Christian［1］等将制度压力作为外部关键因素研究其对企业采纳网格计算意愿的影响;LeeAnn Kung［2］也将制度压力作为外部压力研究其对企业采纳SaaS 意愿的影响，结果表明制度压力对企业采纳SaaS 意愿不仅有直接的影响还有间接的影响;Hefu Liu［3］研究表明，不同的制度压力对企业采纳基于网络的供应链管理系统的意愿有不同的影响;S.Saya［4］研究了制度压力在企业采纳云计算决策中对其技术特性感知和实物期权的影响。从以上的研究可以看出，制度压力对企业采纳信息技术的意愿有着显著的影响。此外，也有研究指出制度压力不仅影响信息技术采纳决策，而且影响信息技术实施的整个过程，如Gosain［5］认为制度压力不仅在企业采纳ERP 等企业信息系统的决策中发挥作用，在ERP 实施后期也有着强有力的影响;Liang［6］等研究了制度压力对ERP 实施后在企业内化过程的影响，表明制度压力对ERP 内化有较大的推动作用。

Dimaggio and Powell［7］将制度压力分为3 类:模仿压力、强制压力和规范压力。

1)模仿压力主要来源于企业感知到的竞争者行为的成功，反应了企业对所处环境和竞争状态的认知［3］。当组织的技术难以理解、目标含糊或者环境不确定性强的时候，组织会观察获得成功的竞争者的行为，一般会把竞争者的成功归因于他们的战略选择，进而通过采取相同的措施来模仿竞争者的成功。

2)强制压力来源于企业所依靠的其他组织以及社会文化期望施加的正式或非正式压力，拥有控制权的组织可以强制改变其他组织的结构或者执行某些行为［7］。组织环境中由于依赖关系而形成的强制压力包括控制了稀缺资源的供应商、占有大部分营业额的重要客户［1］、组织需要遵循的某些政府法规［2］或组织要遵循的行业协会的某些规定等。

3)规范压力是专业化标准以及专业化群体对组织影响的结果，组织期望符合专业化标准而采纳相关专业化群体认为合法的系统或技术，作为社会合法化的一种形式。当规范压力很高时，组织采纳创新技术不是因为创新技术的潜在效益和投资回报而是因为创新技术采纳者数量的潮流压力［8］，这些创新技术采纳者主要是与组织关系密切的组织［1］(例如:客户、供应商、竞争者、上级组织、行业协会、政府机构等)。

模仿压力、强制压力和规范压力在云计算使用过程中的作用不如采纳前显著，但其在云计算使用过程中也有着一定的影响，例如当云计算使用过程中碰到流程重组所带来的组织成员抵制或资金周转等方面的困难时，若是组织对制度压力的感知没有那么显著时，有可能放弃对云计算的使用。

1.2 高层管理态度与云计算内化

高层管理者在云计算内化过程中有重要的作用，因为云计算的采纳涉及资源的整合和流程的重组［9-10］，高层管理者的支持可以为云计算内化过程中所需要的资源、资金提供保障，他们对云计算的积极态度和对云计算实施项目的支持可以让员工感受到云计算的重要性，同时他们的能力可以影响组织中其他成员接受和使用云计算，有助于云计算在企业中广泛使用。然而高层管理者对云计算的态度一方面取决于他们对云计算技术的认知，如使用云计算技术是否能给企业带来切实的利益等，一方面还受到外部环境的影响，因此在不同的制度环境下，高层管理者对云计算使用的态度有可能不同，导致在条件相同的情况下云计算使用程度可能不一致。因此，笔者认为制度压力不仅直接影响云计算的内化程度，同时还会通过高层管理人员间接影响云计算的内化过程。此外，Liang［6］对ERP 内化过程的研究也表明了制度压力对信息技术内化过程同时有直接和间接的影响。基于此，在本文中假设:

1)H1:模仿压力对高层管理者支持云计算内化有正向的影响作用;

2)H2:强制压力对高层管理者支持云计算内化有正向的影响作用;

3)H3:规范压力对高层管理者支持云计算内化有正向的影响作用;

4)H4:高层管理者的支持对云计算内化有正向的影响作用。

综上分析，笔者提出理论模型如图1 所示。

图1 研究模型

2 研究方法和假设检验

2.1 问卷与研究变量设计

本研究所用的问卷主要包括3 个部分:个人信息、企业信息和测量项。测量项主要包括3 个部分:制度压力、高层管理者态度以及云计算内化。通过对相关文献的综合研究，高层管理支持综合Oliveira［10］、Ian Foster［11］、Adamantios Diamantopoulos［12］的量表，包括4 个测量项。模仿压力、制度压力、规范压力选取Hefu-Liu、Christian、Kung Leeann［1-3］的量表，包括4 个测量项，云计算内化参考了Liang 等［6］的量表，包括5 个测量项。在已有研究的基础上，通过与IS 研究学者的多次讨论，开发了初始的调查问卷，除了填写个人信息和企业的基本信息之外，其他问题都采用李克特5 点式量表，根据方便抽样的原理，将该问卷在50 家企业中进行了小规模的前测，将表达不准确的问题进行重新设计和修正，形成最终调查问卷。

2.2 研究样本

2014 年8 月9 至2014 年9 月1 号，通过问卷星样本服务，以企业的信息技术部门主管为主要填写对象，进行问卷回收，总共回收问卷623 份。对回收问卷进行初步筛选，删除了问卷星上答题时间太短、回答问题前后矛盾、所有答案问题都一样的问卷43 份。为了保证研究结果的有效性，还需要对回收问卷进行再次筛选。由于云计算的采纳和实施主要涉及高层管理以及信息技术部门，因此，回答问题的主要对象是企业的高层以及信息技术部门主管，对非该职位的答题者不予考虑。经过再次筛选，共有39 份问卷不能满足以上要求，最后将171 个未采纳云计算的企业剔除在外，因此最终共有376 份问卷进入最后的数据分析和模型拟合阶段。表1 是样本的描述性统计分析，调研的企业分布于上海、广东、北京、江苏、浙江等29 个省、市和自治区，从表1 中可以看到，样本企业中制造企业占49.5%，服务业企业占50.5%;大型企业21.3%，中型企业47.3%，小型企业31.4%。总之，研究样本具有广泛的代表性。此外，问卷填写者的职位都是企业高层以及信息技术部门主管，对云计算内化过程更熟悉，保证了样本的可信度。

表1 样本描述性统计(N=376)

考虑到问卷中有些内容涉及企业一些敏感度信息从而导致无响应偏差。根据Armstrong 和Overton［13］的建议，后面回收的样本可能和无响应者相似，应用最先收回的1/4 问卷和最后收回的1/4 问卷在主要研究变量上进行了组间均值比较，选择最早收回的89 份问卷和最后收回的89 份问卷，组间均值比较的结果显示2 组样本在员工数量、年收入、所属行业等关键研究变量上都不存在响应偏差(P=0.05)，从而保证样本中不存在拒答误差的问题，整体样本具有无偏性。

2.3 共同方法偏差

由于调查问卷中的所有问题数据均来自于同一填写者，可能会存在共同方法偏差(Common Method Variance，CMV)［14］。笔者在研究过程中，分别利用程序控制方法和统计控制方法降低CMV 的程度。在程序控制上，采用填写者匿名、设置反向问题、问题项重测等方法;在统计控制上，应用Harman 的单因素检验［15］，评估CMV 的程度，将所有测量项放一起做因子分析，求未旋转时的第一个主成分的方差解释量，为24.76%，并没有占到大多数，因此CMV 并不严重，不会对构念之间的路径系数产生严重影响。

2.4 测量模型评价

变量的信度分析结果如表2 所示，本文中5 个变量的Crobach's α 值，除了高层管理支持0.69，略小于0.7，其他变量的Crobach's α 值均大于0.7，组合信度均大于0.7，平均提取方差(Average Variance Extracted，AVE)值均大于0.5，能够满足研究所需要的信度和收敛效度要求。

辨别效度通过比较构念的平方根与对应构念间相关系数绝对值进行检验，计算构念的相关系数，然后将AVE 平方根值置于相关系数矩阵表的对角线上进行比较，结果如表3 所示，所有构念的AVE 平方根均大于其所在行与列相关系数的绝对值，说明每个量表均通过了判别效度检验。

表2 变量的信度和收敛效度检验

表3 变量的辨别效度检验

2.5 结构方程模型分析

1)假设检验。

在本文中以SmartPLS 为数据分析工具，应用调查所获得的376 份样本数据对研究模型进行拟合，并用Bootstrapping 算法(Samples=2000)对结构方程模型的路径系数进行显著性检验。整体拟合分析得到的标准路径系数和R2如图2 所示。因此，本研究中的假设有H1、H3 和H4 获得了支持，而假设H2 没有获得支持。

图2 模型拟合结果

2)中介作用的检验。

在本文中采用结构方程建模检验高层管理支持的中介作用。首先，构建3 个比较模型:部分中介作用模型(M1)、完全中介作用模型(M2)和不中介作用模型(M3)。部分中介模型说明3 个制度压力对云计算内化的直接作用与经由高层管理支持影响云计算内化的间接作用同时存在;完全中介模型说明3 个制度压力仅能通过高层管理支持影响云计算的内化;不中介模型说明制度压力不能经高层管理支持影响云计算的内化。表1 为3 个结构模型的检验结果。笔者采用文献［16］所建议的方法来检验高层管理支持的完全中介作用，即高层管理支持在制度压力和云计算内化之间起完全中介作用必须满足4 个条件:①制度压力与高层管理支持显著相关;②制度压力与云计算内化显著相关;③高层管理支持与云计算内化显著相关;④当进行制度压力与云计算内化分析时，高层管理支持与云计算内化的关系消失。由表4 可见，在加入高层管理支持后，模仿压力与云计算内化之间的关系变得不显著，说明高层管理支持在模仿压力与云计算内化之间起到了完全中介的作用;强制压力在加入高层管理支持前后，其余云计算内化之间的关系都不显著;规范压力在加入高层管理支持前后，其与云计算内化之间的关系都是显著的，说明高层管理支持在模仿压力与云计算内化之间起部分中介作用。因此，得到研究结果如图3 所示。

图3 研究结果

表4 3 个结构模型的比较

3 结果与讨论

从本研究可以看出，不同的制度压力以不同的方式影响企业云计算内化。模仿压力会显著正向影响高层管理支持，但对企业云计算内化没有直接影响，而会通过高层管理支持间接地影响企业云计算内化，这与笔者的假设是一致的，也与现实相符，企业员工对竞争者或者他人的成功感知没有高层管理者感知强烈，作为企业的高层管理，在感知到竞争者使用云计算技术后获得成功，会把对方的成功归因创新技术的使用，从而采取同样的措施模仿对方的成功，其在云计算方面的积极态度可以让企业员工感知到云计算技术的重要性，继而促进云计算技术的广泛使用。强制压力对云计算内化既没有直接影响也没有间接影响，这与笔者的假设不一致，但在一定程度上符合中国的情况，现有对云计算采纳的政策主要是以鼓励采纳为主，没有强制性的法规要求企业采纳云计算，行业内也没有强制使用云计算的规定，重要客户或供应商对云计算的使用在现阶段也不会对企业的云计算采纳产生强制的作用。规范压力则对云计算内化不仅有直接的显著影响，还会通过高层管理支持间接显著影响企业云计算内化。规范压力主要是来云计算采纳者数量的潮流压力，这些潮流压力会被企业管理层和企业业务层员工感知，使得他们在工作中更多的使用云计算来进行日常的业务管理。

4 结论与启示

4.1 主要结论和贡献

研究结果表明，模仿压力会显著正向影响高层管理支持，并通过高层管理支持间接地影响企业云计算内化，但对企业云计算内化没有直接影响;强制压力对云计算内化既没有直接影响也没有间接的影响;规范压力不仅显著正向影响企业云计算内化，还会通过高层管理的支持间接影响企业云计算的内化。本研究在一定程度弥补了现有云计算采纳研究的不足。首先，对云计算的内化进行了研究，而现有文献大部分都是对云计算采纳前的研究;其次，从制度理论的新视角来研究云计算内化过程中的影响因素;最后，探讨了高层管理支持在制度压力与云计算内化之间关系的中介作用。

1)对管理的启示。

从研究结果可以看出，企业高层管理的支持在企业云计算内化过程中发挥着重要的作用。因此，应该从高层管理做起，在采纳云计算技术后，继续将云计算的使用纳入到战略高度，将云计算技术应用到企业的所有流程和产品创新中，同时，高层管理者要积极参与到云计算的应用过程中，否则可能会降低企业员工运用云计算技术进行业务操作的积极性，不利于推进云计算技术在企业的内化，不利于发挥云计算技术的重要价值作用，不利于企业借助云计算技术提升竞争优势。模仿压力与规范压力都显著影响企业云计算的内化，因此企业应该置身于云计算的应用环境中，密切关注国家相关云计算采纳的优惠政策、竞争者的采纳策略动态及变化以及供应商与消费者对云计算采纳的态度，更好地利用云计算为来增强自身在竞争力。

2)对政府的政策建议。

尽管中国已出台了一些关于云计算的优惠政策，但大部分是针对云计算服务提供商的，以扶持云计算产业的发展，但实际上对推动云计算在我国的广泛应用还没有产生太大的作用。作为一项创新技术服务，云计算的内化不可能通过政府的强制性法规来执行，因此，需要国家政策制定者制定一些关于企业云计算使用的友好性政策，如激励性的云计算使用的政策法规，实施对云计算使用企业的优惠政策，如低息贷款、项目扶持、低税率等，鼓励企业更多地将云计算技术应用到企业的所有业务流程中和流程中，加强企业的信息化程度。

4.2 局限性和未来研究方向

本研究的局限主要在于数据的收集，对企业应用云计算的类型没有具体的划分，如云计算应用的类型包括SaaS、PaaS、IaaS，部署方式包括公有云、私有云、混合云等，不同的云计算类型和部署方式其内化过程可能不同，影响也有可能不同，因此未来的研究中，可以针对特定类型的云计算内化过程进行研究。此外，不同行业和不同大小的企业的高层管理者态度对云计算内化过程中的影响效果可能不一样，因此不同行业、不同规模的企业云计算内化过程等研究方向值得进一步研究。

［1］Messerschmidt C M，Hinz O.Explaining the adoption of grid computing:An integrated institutional theory and organizational capability approach［J］.Journal of Strategic Information Systems，2013，22(2):137-156.

［2］Kung LeeAnn，Cegielski C，Kung Hsiang-Jui.Environmental pressure on software as a service adoption:An integrated perspective［C］// AMCIS.2013:1-9.

［3］Liu Hefu，Ke Weiling，Wei Kwok Kee，et al.The role of institutional pressures and organizational culture in the firm's intention to adopt internet-enabled supply chain management systems［J］.Journal of Operations Management，2010，28(5):372-384.

［4］Saya S，Pee L G，Kankanhalli A.The Impact of institutional influences on perceived technological characteristics and real options in cloud computing adoption［C］// International Conference on Information Systems.2010:1-11.

［5］Gosain S.Enterpriseinformation systems as objects and carriers of institutional forces:The new iron cage?［J］.Journal of the Association for Information Systems，2004，5(4):151-182.

［6］Liang Huigang，Nilesh S，Hu Qing，et al.Assimilation of enterprise systems:The effect of institutional pressures and the mediating role of top management［J］.MIS Quarterly，2007，31(1):59-87.

［7］Dimaggio P，Powell J，Walter W.The iron cage revisited:Institutional isomorphism and collective rationality in organizational fields［J］.American Sociological Review，1983，48(2):147-160.

［8］Abrahamson E.Management fashion［J］.Academy of Management Review，1996，21(1):254-285.

［9］Low Chinyao，Chen Yahsueh，Wu Mingchang.Understanding the determinants of cloud computing adoption［J］.Industrial Management ＆ Data Systems，2011，111(7):1006-1023.

［10］Oliveira T，Thomas M，Espadanal M.Assessing the determinants of cloud computing adoption:An analysis of the manufacturing and services sectors［J］.Information ＆Management，2014，51:497-510.

［11］Foster I，Zhao Yong，Raicu I，et al.Cloud computing and grid computing 360-degree compared［C］// Grid Computing Environments Workshop，2008.GCE'08.2008:1-10.

［12］Diamantopoulos A，Siguaw J.Formative versus reflective indicators in organizational measure development:A comparison and empirical illustration［J］.British Journal of Management，2006，17(4):263-282.

［13］Armstrong J，Overton T.Estimating nonresponse bias in mail surveys［J］.Journal of Marketing Research，1977，14(3):396-402.

［14］Podsakoff P，Mackenzie S，Lee J，et al.Common method biases in behavioral research:A critical review of the literature and recommended remedies［J］.Journal of Applied Psychology，2003，88(5):879-903.

［15］Podsakoff P，Organ D.Self-reports in organizational research:Problems and prospects［J］.Journal of Management，1986，12(4):531-544.

［16］Baron，R，Kenny D.The moderator-mediator variable distinction in social psychological research:Conceptual，strategic，and statistical considerations［J］.Journal of Personality and Social Psychology，1986，51(6):1173-1182.