人—信息系统交互效率的影响因素及测度模型研究

王金山, 陈鹏飞

(1.石家庄经济学院 研究生学院,河北 石家庄 050031;

2.石家庄经济学院 商学院,河北 石家庄 050031)

人—信息系统交互效率的影响因素及测度模型研究

王金山1, 陈鹏飞2

(1.石家庄经济学院 研究生学院,河北 石家庄 050031;

2.石家庄经济学院 商学院,河北 石家庄 050031)

人—信息系统交互效率是企业信息化背景下企业效率的重要组成部分。通过分析人—信息系统交互效率的内涵,提出了交互效率的影响因素分析框架和人—信息系统的影响因素,并通过问卷调查的方法收集到实际数据,在数据分析的基础上识别出影响交互效率的关键性因素,构建了人—信息系统交互效率的测度模型并进行了验证性分析。

人—信息系统交互效率;影响因素;测度模型

一、引言

在信息经济时代,企业的竞争已从规模经济、范围经济向效率经济转变。为提升企业的反应速度和运作效率,企业信息化已成为众多企业的必然选择。在企业信息化环境下,人—信息系统的交互成为企业系统信息运作的核心部分,企业的绝大部分任务都需要通过人—信息系统的交互才能完成。在此背景下企业任务的完成效率绝大多数取决于人—信息系统的交互效率。然而,在企业信息化背景下企业的人—信息系统交互效率同时受到诸多因素的影响,这些因素存在于多个层面且纷繁复杂难以识别[1]。因此,研究解决企业信息化环境下人—信息系统交互效率的影响因素及其交互效率的测度问题具有重要的理论意义和实际应用价值。

目前关于人—信息系统的交互效率的研究主要从人的因素、IS(信息系统)的交互界面、IS的功能、IS的响应时间等方面进行。在人的因素方面,研究者多侧重于个体的认知操作能力方面的研究。根据人的认知过程,提出认知综合模型[2]。也有部分学者综合了人的行为和认知模式提出操作模型、认知模型、思维模型[3]以及信息加工模型[4]。在IS交互方面,学者们提出了 IS界面设计应考虑人的认知能力和信息系统性能匹配的原理[5]。有些学者通过分析人机系统中操作差错的类型,提出了在设计阶段提高认知效率的交互界面设计原则和方法[6～7]。在 IS响应方面,Nass指出当计算机里的代理人(agent)和受测者人格特质相同时,其交互满意度较高;Isbister和Nass指出受测者比较喜欢语言和非语言线索一致的角色,此时信息的接收度较高;有些学者认为人的情感对工作效率有很大的影响,并建议通过管理人的情感来提高效率[8]。通过分析,笔者认为目前的相关研究存在以下两个问题:一是企业信息化背景下企业H-IS交互效率的影响因素较宏观;二是企业信息化背景下H-IS交互效率影响因素的作用过程不明晰。因此,企业信息化背景下企业 H-IS交互效率的研究必须从其影响因素入手,找出关键性的影响因素,并且构建测度影响因素的定量模型,才能更清晰地了解这些影响因素的作用机理,才能有的放矢地提高企业的H-IS交互效率。

人—信息交互效率可以从狭义和广义两个方面来理解。从狭义上讲,人与信息系统交互效率可以理解为单个人与信息系统交互独立完成任务的效率,交互过程包括人到信息系统和信息系统到人的信息交换两部分。从广义上讲,人—信息系统交互效率是指多个人使用新系统协同完成系列任务的整体效率,交互过程不仅涉及到个人与信息系统的信息交换,还涉及到IS不同模块之间的信息交换、不同部门之间的沟通与协调等。本文提出的人—信息系统交互效率的定义是:在企业信息化环境下,为完成某项具体任务,个人、信息系统、管理、任务和环境五个方面的影响因素按照一定的机理作用于人与信息系统组成的交互系统,协同完成任务的效率。其中可从用户可感知到的交互时间、交互过程满意度及交互效果三个方面来衡量人—信息系统交互效率。

二、人—信息系统交互效率的影响因素分析

(一)人—信息系统交互效率影响因素分析框架

根据对交互效率内涵的分析,本文构建了人—信息系统交互效率影响因素概念模型(如图1所示),以便更好地分析人—信息系统交互效率的影响因素。

图1 人—信息系统交互效率影响因素概念模型

该模型中,人的因素、信息系统因素及任务因素是三大主要因素。人的因素和信息系统因素直接影响并决定人—信息系统交互效率的高低。其中,信息系统和任务是两个客观因素,一方面,当系统选型、投入使用后,其效用通过任务的达成表现出来。同时,人的素质及人的管理结构决定了系统的使用效率,因此要充分重视人在系统中的作用。另一方面,人和信息系统及任务之间是交互作用的,三者匹配性的优劣也会影响交互的效率。因此,最佳的效率需要人、信息系统及任务三方的配合与良好的匹配。管理因素虽然不直接作用于交互效率,但是它通过管理工具、管理方法、管理制度等约束且支持人和信息系统的效用,最终保障人—信息系统的交互效率。环境因素制约人的生理、心理、行为等,从而间接影响人—信息系统的交互效率[9]。影响因素作用于人—信息系统,最终以交互效率的提高或降低而告终。人—信息系统交互效率最终服务于组织效率。

(二)人—信息系统交互效率影响因素的确定

依据上述模型,可以从人、IS、任务、交互环境和管理等五个方面来筛选 H-IS交互效率的影响因素。其中人的因素方面主要从心理、生理、个体差异、工作能力等四个方面来衡量;信息系统方面则从系统的有用性、可用性两个方面来分析,具体从系统功能、系统界面、系统速度来衡量;对于任务方面则从任务的性质和特征方面来衡量;对于管理和环境因素方面,分别从与组织信息化氛围息息相关的企业文化、组织结构、激励机制及工作环境等来分析。具体的分析结构如图2所示。

图2 人—信息系统交互效率影响因素分析

为了比较客观全面地收集到影响交互效率的因素,笔者分别以现场观察、调查问卷和个体访谈的方法分别对郑州＊＊汽车制造公司的财务管理、生产管理、办公自动化等系统,石家庄＊＊＊气体器械的EMS系统,河南＊＊公司的金碟ERP系统的实施情况进行了调研。根据调研的资料和多次征求IS领域多位专家的意见,对初始影响因素集进行修订,并最终得到了72个影响因素指标(见表1)。

(三)人—信息系统交互效率关键影响因素识别

由以上分析可知,在企业信息化背景下的人、任务、IS、管理和环境五个层面存在着诸多因素对交互效率产生着影响。并且这些影响因素之间并不是完全独立的,往往存在着较强的相关关系。因此笔者认为,在研究影响因素对交互效率的影响机理之前,需要先对这些影响因素进行降维,并识别出关键的影响因素,从而使影响因素的作用机理研究更具有科学性。于是,笔者分别在全国范围内近20家制造型企业共发放问卷350份,回收341份,回收率为97%。剔除可能影响调查效果的41份废卷,最终有效问卷共计300份,问卷的有效率为85%。据此对问卷数据进行了处理。

1.信度、效度分析

主要检验问卷的内部一致性和建构效度。根据量表信度检验的结果可知:H-IS交互效率影响因素量表的总体信度为0.945,说明影响因素量表的信度非常高;用户因素、IS因素、任务因素、环境因素和管理因素的信度依次为 0.934、0.938、0.956、0.846 和 0.936,且其 Item-Total相关系数均大于0.35,说明这五个分量表的测量条目信度是比较高的。由此可见,H-IS交互效率影响因素的内部一致信度较高。

表1 企业信息化背景下 H-IS交互效率的影响因素

2.因子分析

确定出人、任务、IS、管理和环境五层面的 HIS交互效率影响因子。本文采用主成分法来提取公共因子。采用正交旋转方法来获得各因子的负载值,限于篇幅,仅将用户层面的SPSS运算分析过程列示如下。

(1)用户层因子分析结果。KMO和巴特莱特球体检验结果显示,KMO样本测度值为0.856,高于0.7,适合做因子分析,同时巴特莱特球体检验的χ2统计值的显著性概率是0.000,小于1%,拒绝相关系数矩阵为单位矩阵的零假设,说明数据具有相关性,也适宜做因子分析(见表2)。

表2 KMO和巴特莱特球体检验

旋转后的因子载荷矩阵表明,用户因素总共提取4个因子,4个因子的特征根累积解释了总体方差变异的69.03%(见表3)。

由此将因子分析的结果和因子命名的具体情况列示在表4中。

表3 用户因素量表旋转后的因子载荷矩阵

由于其他四个层面影响因素的因子分析过程与上述过程类似,本文仅将分析结果列示见表5。

(2)相关分析。进行用户、IS、任务、管理和环境的因子与 H-IS交互效率的度量指标之间的Pearson相关分析,对相关系数的显著性进行检验。结果表明,这些因子与交互效率的度量维度之间均存在显著的相关关系。

表4 用户层面因子分析结果

(3)回归分析。将用户、信息系统、任务、管理和环境的因子作为自变量,分别对人—信息系统交互效率的三个维度进行回归(回归分析的结果见表6),将进入回归方程的影响因子作为人—信息系统交互效率的关键性影响因子。同时根据回归模型的分析,方程的方差膨胀因子需满足0

表5 交互效率影响因素的因子分析结果

表6 人—信息系统交互效率回归的总体效果参数表

三、人—信息系统交互效率测度模型

(一)测度模型的提出

H-IS交互效率可从狭义和广义的方面来进行理解。狭义的交互效率强调速度,做得越快越好,产出越多越好,主要用单位时间产出的多少来度量,适用于产出可以量化且结果唯一的情况。

广义的交互效率不仅体现在时效、速度、理想的产出投入比率上,更重要的是体现在质量和效果上。企业信息化环境下 H-IS交互的结果通常不是唯一的,且没有统一的度量标准,不能仅从数量上衡量,还要考虑结果的有效性、交互过程中人所耗费的心智等特点。我们认为对企业信息化背景下H-IS交互效率的度量必须从狭义和广义的角度进行综合度量。据此,可以把用户可感知到的交互时间、交互满意度及交互效果作为H-IS交互效率的度量指标。其中,交互时间快慢的感知是基于传统的效率指标的考虑;交互过程满意度的感知包括:用户对协同过程中协作方式的满意感、IS的有用性和易用性评价等方面;结果有效性感知包括:交互主体对交互结果的有效性感知、交互上游对交互下游工作支持度的感知等。

管理学意义的效率的测度公式为:效率=有效结果/投入量,其中,由于投入量和结果有不同的表现形式,因此效率也有不同的表现形式。本文根据对人—信息系统交互效率的定义及测度维度的分析,认为在企业信息化背景下 H-IS交互效率的的测度公式可表示为

其中:EH-IS表示 H-IS交互效率;eH-IS表示交互效果;SH-IS表示交互满意度;tH-IS表示交互时间。

交互效果、交互满意度及交互时间受到各方面因素的影响。如果把此三者看作因变量的话,那么其影响因素就是自变量。又由于这些影响因素数目繁多,且有些影响因子的影响效应很小,如果将这些影响因子全部纳入公式的话,不仅容易造成公式的繁琐,而且在具体应用方面也存在很大困难。因此,本文只在交互效果、交互满意度和交互时间这三个维度的影响因子中选取了影响效应较大的12个关键影响因子(见表6)作为自变量纳入公式之中。根据上文对交互效果、交互满意度和交互时间的定义,可得公式(2)～(5)。

其中,ki表示交互效果的12个影响因子的影响效应的归一化系数;xi表示交互效果的12个影响因子的标准化值。

其中,hi表示交互满意度的12个影响因子的影响效应的归一化系数;xi表示交互满意度的12个影响因子的标准化值。

其中,fi表示交互时间的12个影响因子的影响效应的归一化系数;xi表示交互时间的12个影响因子的标准化值。

据此可将公式(1)表示为

(二)测度模型的检验

为了进一步检验上文提出模型的合理性,我们把调研中的实际数据带入到上述模型进行了计算,并与企业 H-IS效率的实际情况进行了比较。

首先,我们依据SEM的外生变量关键影响因子对结果变量的综合效应计算出ki,hi,fi的具体值,归一化后的计算结果见表7。

表7 影响因子系数表

其次,根据上文对各个因子的定义,从实际调研的问卷数据中提取出三个企业的数据。分别对企业X、企业 Y和企业Z的12个外生潜变量的外生观测变量的数据进行整理,规定每一个观测变量的李克特量表的分值为该观测变量的分值,将所用的观测变量分值加总即为每一个因子的标准分值。各个影响因子的具体分值见表8。

表8 三个企业的影响因子分值

将上述数据纳入公式(5),经计算得到样本企业总体H-IS交互效率测度值结果为:EH-IS(X)=3.259;EH-IS(Y)=2.044;EH-IS(Z)=2.345。计算结果说明,企业X的交互效率最高,企业 Y的交互效率最低,企业Z的交互效率介于二者之间。经过调研发现,企业X属于大型的国有企业,其员工素质、工作环境和信息化管理水平等方面均比作为中小企业的企业 Y和Z高。因此其 H-IS交互效率在三个企业中最高是可以理解的。而通过比较企业 Y和Z发现二者在硬件设施方面几乎是相同的,但是企业Z在不久前进行了一次为期15天的企业信息系统使用技能加强培训,这一点可能是造成其 H-IS交互效率略高的原因之一。经对模型的验算证明,所建模型用于企业的H-IS交互效率是可行的、有效的。

四、结论与建议

本文从分析企业信息化背景下企业的 H-IS交互效率的内涵出发,在提出了人—信息系统交互效率影响因素概念模型的基础上,分析了影响交互效率的因素。在筛选出影响因素指标的基础上,通过问卷调查的方式收集实际数据,然后通过统计分析方法识别出影响交互效率的关键影响因子,最后从交互效率的三个测量维度构建了企业信息化背景下企业人—信息系统交互效率的理论测度模型并进行了实际验证,为提高企业H-IS交互效率提供了理论和实际应用方法。

为提高企业 H-IS交互效率,我们认为应从以下几方面入手:一是着力提升工作资源环境。重点改善企业的计算机配置、提高网络速度、改善支持交互过程的工作硬件配置和布局等;二是提升企业的IS性能。主要是加强企业IS功能的柔性与合理性,增强 IS界面的友好程度,提高 IS的容错性、兼容性,增强 IS的智能性、降低 IS的故障发生率等。三是提高信息的共享性。设置合理的权限访问制度,保证组织结构的稳定性,设定统一的数据存储格式,建立方便快捷并能及时反馈的沟通渠道,建立协同工作的长效机制。四是提高交互主体的认知操作能力。可以通过培训提高交互主体的信息素养、信息处理能力、增强计算机操作技巧与操作经验。五是合理地进行任务的安排。任务的安排应尽可能使交互主体能充分发挥自身的特长及优势,增强其工作的自我效能感,施加适度的工作压力,健全交互过程中的协作与沟通机制,对人才的管理与使用应科学合理,使交互主体感到被组织重用,增强组织承诺,以便管理交互主体的情绪等。

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The Research on Influencing Factors of Human-Information SystemInteractive Eff iciency and the Measurement Model

WAN GJ in-shan1, CHEN Peng-fei2

(1. Graduate School , Shijiazhuang University of Economics , Shijiazhuang 050031 , China ;
2. Business School , Shijiazhuang University of Economics , Shijiazhuang 050031 , China)

Human-information system interactive efficiency is an important part of businessefficiency in t he context of enterprise information. This paper , by analyzing t he content s of humaninformationsystem interactive efficiency , has given an analytical f ramework of the influencing factorsof interactive efficiency and influencing factors of human-information systems. And t hrough t he survey, the act ual data have been collected , and based on t he data analysis , key factor s affecting t he efficiencyof interaction have been identified , t he human-information system interactive efficiency and t hemeasurement model have been built and t he verifying analysis has been made in t his paper .

human-information system interactive efficiency ; influencing factors ; measurementmodel

F270.7

ADOI10.3969/j.issn.1671-1653.2010.02.001

1671-1653(2010)02-0001-07

2010-04-17

河北省科学技术研究与发展计划项目 (09213502D)

王金山 (1952-),男,吉林梅河口人,石家庄经济学院研究生学院教授,硕士生导师,主要从事企业战略与技术创新、企业电子商务与信息管理研究。