高洪濤,王舜,程美超,程曉

(1.淮北師范大學 體育學院,安徽 淮北 235000;2.山東財經(jīng)大學 統(tǒng)計與數(shù)學學院,山東 濟南 250100)

自從2021年國務院印發(fā)《全民健身計劃(2021－2025年)》以來,國民的身體健康在國家層面得到不斷重視,人們投身體育運動的熱情也尤為高漲[1],在此背景下形式多樣的移動健身應用程序(APP)應運而生,呈井噴式增長[2]。艾瑞咨詢在《智能運動現(xiàn)狀及未來趨勢指南2018》中表示跑步是當下最受歡迎的運動之一,可以堪稱全民第一運動[3]。在如此巨大的跑步需求啟發(fā)下,各種跑步類運動APP為了吸引大量用戶都投入了十足的精力,根據(jù)比達網(wǎng)(Big Data－Research)發(fā)布的《2021年1月運動健身類APP排行》“悅動圈”和“小米運動”(排名前三的跑步類運動APP)用戶使用人數(shù)已達到3 511.3萬,由此可見在“互聯(lián)網(wǎng)＋”背景下用戶在日常跑步鍛煉中運用相關APP進行記錄打卡的行為正逐漸成為一種習慣[4]。

跑步類運動APP的快速發(fā)展引起了國內(nèi)外學者的廣泛關注,通過對已有文獻的梳理發(fā)現(xiàn),當前研究大多僅僅只涉及跑步類APP的運動和移動電商等領域,且多數(shù)研究側重于跑步類APP在高校教育、課程設置等方面的作用,而忽視了用戶對其使用意向的研究,但用戶作為推動跑步類運動APP產(chǎn)業(yè)發(fā)展的“引擎”,其使用意向更應該受到重視,研究其使用意向對開發(fā)適切于大眾需要的運動App產(chǎn)品來說有著重要的意義?；诖?本文以用戶對跑步類APP使用意向作為研究對象,使用TAM模型、TRI理論為基礎,通過構建結構方程模型以此來剖析各因素對使用意愿的影響。

1 理論基礎

1.1 技術接受模型(TAM)

1989年戴維斯(Davis)等[5]人提出了技術接受模型(Technology Acceptance Model,TAM),該模型經(jīng)常作為研究人們對新信息技術行為意向影響因素的理論模型,用戶對于新技術的使用意向受到感知有用性和感知易用性的影響,進而影響使用意愿,最終潛移默化的控制其使用行為。技術接受模型由感知特性構成,主要包括:感知有用性(Perceived Usefulness):指個體感知新技術對其效率的提升程度;感知易用性(Perceived Ease of Use):指個體感知新技術對其操作的難易程度。

1.2 技術準備度(TRI)

技術準備度(Technology Readiness Index)可以理解為一種多維度的心理架構,通常用以推測用戶使用新系統(tǒng)或技術來完成日常工作與生活傾向性的一種理論模型[6],四種不同維度的個性特征構成了技術準備度,它們相互作用共同決定了個體對新技術的使用意向。技術準備度的變量是多方面的,主要包括:

樂觀主義(Optimism):這是一個對于新技術的使用較為積極的概念,即相信新技術可以為個體生活工作提供更多的效率和控制。

創(chuàng)新主義(Innovativeness):對于新技術有想要征服它的心理動向,有想成為技術指導者的傾向。

不舒適感(Discomfort):個體認為無法控制新技術反而會被其控制的負面感受。

不安全感(Insecurity):對于新技術并不能完全信任,對其能否完成既定目標與效果上存在一定質疑。

1.3 技術準備度與技術接受模型(TRAM)

雖然TAM理論模型已被證實能較好地預測用戶對于新技術的使用意向,但麥克法蘭(Mcfarland)等[7]認為,TAM對個體特征的關注度不夠,應增加其變量范圍,以進一步增強對技術接受行為的解釋和預測。通過研究發(fā)現(xiàn),TRI理論中的變量能夠從四個維度推理判斷個體對待新技術的使用態(tài)度與看法,而TAM模型的變量能夠用來預測和說明個體對于新技術或信息使用行為,因此雖然二者側重點并不相同,但是技術接受模型和技術準備度在一定情況中是存在著某種關聯(lián)。為了對技術準備度(TRI)進行科學測試,帕拉蘇拉曼(Parasuraman)與美國公司Rock Bridge Associates進行了量表指數(shù)開發(fā),共歷時三個階段,由最初的44個初始項目池到最終確定到四個維度共36個題項,但它仍然存在一定場合下不適用的問題,如文獻[8]研究發(fā)現(xiàn),TRI受到文化背景不同的影響,中美兩國顧客在相同環(huán)境下,中國顧客的不舒適感與不安全感要高于美國顧客。文獻[9]也發(fā)現(xiàn),在創(chuàng)新精神這一維度中男性要比女性對待新技術或系統(tǒng)時的接受程度更高。為了改善這一問題,文獻[10]將TAM與TRI相結合形成新的結構模型TRAM,通過研究發(fā)現(xiàn),技術接受模型(TAM)與技術準備度(TRI)之間存在因果關系,即TRI的個性特質變量對TAM的感知變量均產(chǎn)生影響,但技術準備度中的變量削弱了感知易用性與使用意向之間的影響系數(shù),同時在易用性、有用性與使用意向三者之間起到重要的調節(jié)。朱姆(Juam)等[11]也將TRAM模型用于消費領域,發(fā)現(xiàn)該模型適用于文化差異背景下的消費行為。這與本文所探討的跑步類運動APP的使用意向研究不謀而合,在技術接受模型(TAM)的基礎上進行拓展,引入技術準備度(TRI)將個性特質作為前因變量,能夠調節(jié)用戶的個體差異問題,彌補單一模型的不足。本研究的概念模型如圖1所示:

圖1 TRAM概念模型

2 研究假設

基于對上述技術準備度與技術接受模型的分析探討,可以發(fā)現(xiàn)用戶在跑步時是否使用跑步APP進行鍛煉類似于用戶在某種特定情況下是否接受信息或技術。由此,我們可以將二者模型合二為一,構建用戶對于跑步APP使用意向影響因素的假設模型,并以此結構為準,進而研究分析使用意向的相關影響因素。

2.1 樂觀主義對跑步APP感知的影響

Parasuraman等[12]將樂觀主義定義為用戶對技術的積極態(tài)度,即如果用戶認為新技術的出現(xiàn)與使用會讓工作生活更加便捷的話,個體往往更容易接受新技術的出現(xiàn)。羅赫里希(Roehrich)[13]認為,樂觀主義是“人們在面對困難時總報以積極向上態(tài)度去面對”的一種傾向。泰勒(Taylor)等[14]通過研究證明在未知風險下,樂觀者比悲觀者更容易以積極態(tài)度面對困難局面。因此,樂觀的人更可能認為對跑步類運動APP的使用對其身體鍛煉具有積極正面的作用。綜上提出以下假設:

H1a:樂觀主義正向影響跑步類運動APP感知有用性。

H1b:樂觀主義正向影響跑步類運動APP感知易用性。

2.2 創(chuàng)新精神對跑步APP感知的影響

文獻[15]認為,創(chuàng)新精神是個體在面對新技術時是否樂于去嘗試應用的意愿程度。卡拉哈納(Karajanna)等[16]研究表明,創(chuàng)新能力和創(chuàng)新意識較強的人在接受新技術時會表現(xiàn)出較強的自信心。盡管新技術所帶來的價值還不明確,所帶來的收益也并不明顯,但他們?nèi)匀幌鄬芬鈬L試使用新技術。林(Lin)等[17]認為當個體的創(chuàng)新精神水平越高時他們在面對新興移動技術時的使用態(tài)度會比普通人更為積極。文獻[18]研究發(fā)現(xiàn),創(chuàng)新精神對技術接受模型中的變量均會產(chǎn)生積極影響。綜上提出以下假設:

H2a:創(chuàng)新精神正向影響跑步類運動APP感知有用性。

H2b:創(chuàng)新精神正向影響跑步類運動APP感知易用性。

2.3 不舒適感對跑步APP感知的影響

Parasuraman等[12]將不舒適感定義為個體在使用新技術時感覺缺乏應有的控制并對此產(chǎn)生焦慮的感知,這將抑制個體對新技術的使用態(tài)度。哈克巴斯(Hackbarth)等[19]通過研究發(fā)現(xiàn),個體在面對新技術時不安全感而產(chǎn)生的焦慮會對TAM中感知變量產(chǎn)生負面影響。科斯特(Costa)等[20]認為,不適感會降低個體對新技術產(chǎn)生消極態(tài)度,從而影響使用意愿。因這種不舒適感會對跑步類運動APP的感知變量產(chǎn)生負面影響。綜上提出以下假設:

H3a:不舒適感負向影響跑步類運動APP感知有用性。

H3b:不舒適感負向影響跑步類運動APP感知易用性。

2.4 不安全感對跑步APP感知的影響

Parasuraman等[12]認為不安全感是指個體對于新技術的到來感到有危機感,懷疑其工作能力是否對己有利并對其產(chǎn)生的后果感到擔憂,這將對個體使用新技術產(chǎn)生負面影響。文獻[21]認為,缺乏安全感是由于人們面對新技術或系統(tǒng)的先天恐懼所產(chǎn)生的。陳(Chen)等[22]認為,對于新技術的接受態(tài)度消極的原因主要是出于對安全與信息泄露的擔憂而產(chǎn)生的。文獻[18]指出,個體在面對新技術所出現(xiàn)的不安全將會對用戶的使用行為產(chǎn)生消極影響。綜上提出以下假設:

H4a:不安全感負向影響跑步類運動APP感知有用性。

H4b:不安全感負向影響跑步類運動APP感知易用性。

2.5 技術接受模型中變量之間的影響

根據(jù)戴維斯(Davis)[23]提出的TAM模型可得知,感知有用性受到感知易用性的影響。感知易用性會將感知有用性當作中介間接影響使用意向。當用戶在認為新技術或新信息系統(tǒng)容易上手時,他們會對其有用性產(chǎn)生更積極的態(tài)度。伍金(Woojin)等[24]研究發(fā)現(xiàn),顧客的感知有用性越是積極他們使用預定系統(tǒng)的意愿也越強烈。同樣,文卡塔斯(Venkatesh)等[25]發(fā)現(xiàn),對使用意向影響較大的因素是感知有用性。因此,感知有用性會直接影響使用意向。綜上提出以下假設:

H5:感知有用性與跑步類運動APP的使用意向正相關。

H6:感知易用性與跑步類運動APP的使用意向正相關。H7:跑步APP感知易用性對感知有用性起到正向影響。

2.6 技術準備度與跑步類APP使用意向的關系

文獻[26]指出,為了更為科學地檢驗個性特質在用戶面對新技術或新模型時使用意向的影響,應該將TRI理論納入TAM模型中。巴斯戈澤(Basg?ze)[27]指出,技術準備度將會正向影響用戶在消費購物方面的意向。文獻[18]發(fā)現(xiàn),四個維度個性特征中的激勵因素影響越高時,個體對其的使用意向也會提高;當抑制因素影響越高時,則出現(xiàn)相反情況。綜上提出以下假設:

H8:技術準備度影響跑步類運動APP的使用意向。

基于上述假設,本文研究框架如圖2所示:

圖2 假設框架模型

3 研究工具與方法

3.1 變量測試與數(shù)據(jù)采集

本研究在前文提出的研究框架以及用戶感知態(tài)度、使用意向研究的基礎之上,主要采用Parasuraman等[28]開發(fā)的技術準備度量表2.0,并對Davis[23]在TAM模型中的變量進行適當改編,通過研究和歸納國內(nèi)外相關使用意向研究量表和指標,再結合實際情況,與相關專家討論后,提取出適合本文的測量指標(見表1)。

表1 變量測試關系與來源

首先,問卷調查了用戶的基本情況、是否使用過跑步類運動APP、使用頻率等基本信息;其次,調查了受訪者的個性特征、感知態(tài)度、使用意向,共29道測試題。采用likert5級量表,選項從“非常同意”到“非常不同意”共有5個。

本文所涉及的跑步APP主要是指具有跑步功能、跑步指導、心理輔導、任務制定、輔助教練指導學員跑步等功能的APP,如咕咚、悅跑圈、約跑等移動應用程序。2021年12月至2022年2月,利用問卷星編制問卷,進行數(shù)據(jù)收集,截至2022年2月28日,通過微信、QQ等社交平臺發(fā)出的問卷共收到350份。對收到的問卷進行篩選剔除15份無效問卷,有效問卷共計335份,有效率達95.71%。

4 結果與分析

4.1 信度檢驗

根據(jù)統(tǒng)計學原理,本研究使用克隆巴赫系數(shù)(Cronbach’s Alpha)驗證信度,從本研究結果來看,本問卷中量表的各個選項相關性均大于0.5(見表2),說明變量中各選項設置合理,不需要刪除題項。此外本研究只有創(chuàng)新性量表的克隆巴赫系數(shù)值在0.7～0.8以內(nèi),其余量表總體值均大于0.8。根據(jù)統(tǒng)計學原理,當該系數(shù)值在0.7～0.8之間時,量表的信度一般,當該系數(shù)值在0.8～0.9之間時,量表信度較高,由此可見,該量表進行數(shù)據(jù)分析可信度較高。

表2 問卷信度檢驗結果

4.2 效度檢驗

利用SPSS22.0對335份數(shù)據(jù)進行分析,得到本問卷KMO值為0.831(大于0.7時效果最好),巴特利特(Bartlet)球形檢驗系數(shù)為1 462.489,顯著性水平sig值為0.000,說明問卷的結構效果良好。具體分析結果如表3所示:

表3 問卷效度分析結果

根據(jù)統(tǒng)計原理,當標準因子負荷大于0.5小于0.95時才能表示模型適配度良好,因此,刪除標準化因子負荷值小于0.5的第1、6、13、17選項,剩余題項組合信度CR均大于0.7,同時在潛變量中收斂效度AVE均大于0.45,由此可見問卷區(qū)別效度良好。具體數(shù)值如表4所示:

表4 驗證性因子分析結果

4.3 模型與假設檢驗

結構方程模型又被稱為潛變量模型,通過路徑分析來檢驗各變量之間的因果關系[31]。因此,本研究也將使用結構方程模型(SEM)來檢驗各變量直接的關系以及驗證所提出的使用意向模型能否得到支持。根據(jù)各參數(shù)估計的評價指標與適切情況(見表5),該模型的RMSEA、AGFI、GFI、TLI、CFI、IFI、NFI沒有達到理想要求,因此對模型進行修正,刪除因素荷載小于0.5的參數(shù)得到正確模型(見圖3)進行數(shù)據(jù)分析,圖3能夠清晰反映出本研究中的樂觀主義、創(chuàng)新精神、不舒適感、不安全感、感知有用性、感知易用性與使用意向為潛變量,LG2－LG5、SS1－SS3、CX2－CX4、AQ1－AQ3、PU1－PU4、PE1－PE4、UI1－UI4為顯變量,e1－e29為誤差變量,修正后所有顯變量的因子荷載均大于標準值要求的0.6,最終得到適配的擬配模型。具體擬合指數(shù)如表6所示:CMIN/DF＝2.408,RMR＝0.068,RMSEA＝0.070(小于標準值3、0.05與0.08時),說明適配度較好;GFI＝0.904,AGFI＝0.805,均大于0.8的臨界值,說明具有較好擬合度;CFI＝0.924,NFI＝0.878,TLI＝0.912,與理想值0.9誤差不大,因此可以說樣本模型與數(shù)據(jù)模型具有良好的適配度。

圖3 假設模型的標準化輸出結果

表5 模型擬合度評價指標比較

表6 修正后模型適配度指數(shù)表

在本結構模型中,運行Amos22.0軟件得到的結果如表7所示。對非標準化條件下模型的回歸系數(shù)和顯著性系數(shù)p值進行檢驗,根據(jù)路徑分析結果可以看出除了H1a、H3a、H3b、H4a、H5不成立外,其他假設都成立。

表7 檢驗假設輸出結果

5 結果討論

本文通過TAM模型和TRI理論,從用戶的個性特質、用戶感知以及使用意向三個方面提出對于影響跑步類運動APP使用意向的因素,遵循科學性原則并通過SPSS軟件和SEM對假設進行驗證,由此可見本研究數(shù)據(jù)是可靠有效的。因此根據(jù)研究結果,得到下述結論:

5.1 個性特征與感知有用性的關系

通過對用戶使用意向影響因素的模型推導,得出創(chuàng)新性特質是用戶感知有用性的主要影響因素,并且創(chuàng)新性特質對其有用性產(chǎn)生正向影響(其余特征H1a、H3a、H4a均不成立)。分析其原因大致有兩點:一方面,隨著“互聯(lián)網(wǎng)＋體育”的推廣與應用,新興的信息技術與系統(tǒng)在體育領域發(fā)揮著巨大的作用,在運動健身中人們已經(jīng)接受并習慣了新技術或系統(tǒng)對整個過程的介入,甚至已經(jīng)習慣通過使用新技術來處理日常生活或工作事務。久而久之,人們對于新信息技術的使用態(tài)度與意向敏感程度下降,最終導致用戶對新技術或系統(tǒng)的感知有用性越來越小,這也從一方面解釋了在技術準備度的四個維度中僅有創(chuàng)新精神對感知有用性產(chǎn)生主要影響,而其余特質均不產(chǎn)生顯著影響;另一方面,在特定情況下用戶樂于與技術發(fā)展并肩同行,并且期待對新技術的使用能夠提高生活與工作效率。因此,用戶在跑步過程中使用APP加以輔助運動,能夠提高他們的感知價值。

5.2 個性特質與感知易用性的關系

當用戶的個性特質(技術準備度)作為前因變量時,對用戶感知特性均會產(chǎn)生影響,進而影響用戶對跑步類運動APP的使用意向。通過假設驗證發(fā)現(xiàn),四個維度的用戶個性特質對用戶感知都有著不同影響結果,在這類個性特質中,用戶的樂觀主義、創(chuàng)新精神和不安全感對感知易用性起到主要影響,其中樂觀性特征、創(chuàng)新性特征和感知易用性呈現(xiàn)正相關。僅有不舒適感對跑步類APP的感知易用性呈現(xiàn)負相關,說明用戶樂觀主義、創(chuàng)新精神、不安全感是通過感知易用性的中介作用對使用意向產(chǎn)生影響,這一結果恰好與文獻[32]的研究結果一致,即用戶在接受新信息技術時,個體的樂觀主義與創(chuàng)新精神起到了重要的推動作用,樂觀與創(chuàng)新程度越高時,感知有用性越高;不安全感越高時,感知易用性越低。說明用戶對跑步類運動APP的接受程度較高,跑步類APP能夠在跑步時配合穿戴式設備監(jiān)控心率、步幅步頻、時間配速等,讓用戶在跑步過程中得到更多的控制,對感知有用性起到了正向的影響。感知易用性受到不安全感的負面影響,這說明,跑步類APP雖然能夠很好地記錄用戶在跑步時的各項身體數(shù)據(jù),但同時存在一系列的安全問題譬如用戶的健康數(shù)據(jù)、支付信息、個人資料被泄露等問題,這都是在一定程度上造成用戶感知缺乏安全感的原因[33]。

5.3 用戶個性特征與技術準備度與使用意向的關系

根據(jù)研究結果表明,假設H5不成立,說明用戶對跑步類APP的感知有用性對使用意向不產(chǎn)生顯著影響,因此在跑步類APP的營銷推廣中不必在此處浪費過多資源。深究其原因在于跑步這項運動的特殊性,它不需要特定的體育用品或器材,跑步類APP對其也只是起到輔助的作用,并不能左右用戶的使用意向[34－35]。但是假設中H6、H8成立,能夠表明從感知角度來看,用戶感知易用性和技術準備度對跑步類運動APP的使用意愿有重要影響。此外,技術準備度的標準化路徑系數(shù)大于用戶對易用性的感知,由此看出與跑步類運動APP本身相比,個性化特征是影響用戶是否使用跑步類運動APP更重要的因素。

6 建議

6.1 提供更多個性化和專業(yè)化服務

研究結果顯示,顧客的創(chuàng)新特征對跑步APP的感知有用性、易用性和使用意向有著顯著正向影響。因此,跑步類APP不能僅僅為用戶提供基礎服務功能,還應該注重相關功能內(nèi)容的創(chuàng)新性,在大力推廣跑步類運動APP的同時,更要注重用戶的專業(yè)化、個性化服務,以更加優(yōu)異的品質吸引用戶,盡可能地滿足用戶的健康需求,切實有效地改善用戶健康狀況[36]。

6.2 嚴格檢查用戶數(shù)據(jù)，提高用戶安全感

根據(jù)研究結果顯示,用戶在跑步類運動APP的感知易用性與使用意向方面受到缺乏安全感的影響。由此,想要跑步類運動APP在用戶鍛煉時得到更多的使用并發(fā)揮更大的作用,就必須使用戶數(shù)據(jù)得到保護,保障用戶權益的透明化,相關措施可以主要從兩個方面入手:一是要消除用戶對于健康數(shù)據(jù)泄露的疑慮,APP可與用戶在線上簽訂相關條款;二是根據(jù)傳播學中“意見領袖”理論,可以引入資深跑步達人或蘇炳添、劉翔等專業(yè)運動員分享運動理論與教學,以此增強用戶對跑步APP進行鍛煉效果的信任感[37－38]。除此以外,跑步APP還存在數(shù)據(jù)記錄不準確的問題。因此,如何在不借助專業(yè)儀器的情況下正確收集數(shù)據(jù),這將會給跑步類運動APP的未來發(fā)展提出考驗[39]。

6.3 優(yōu)化設計，提高用戶感知易用性

根據(jù)研究結果顯示,感知易用性將直接影響使用意向,用戶在跑步時選擇使用相關APP是為了更好地控制跑步過程中的配速、心率、節(jié)奏等,以此達到最佳的鍛煉效果,因此不希望有太多的難度限制,所以跑步類運動APP必須簡化界面操作等流程,讓使用過程一目了然,促進用戶對跑步類運動APP的使用[40]。如果操作界面過于復雜,會讓用戶產(chǎn)生消極態(tài)度,因此在跑步類運動APP的設計上要以用戶為主體,用戶主體意識增強了,則更會放心大膽地在跑步時去嘗試運用相關APP加以輔助[41]。

6.4 注重體醫(yī)結合，挖掘大數(shù)據(jù)價值

所謂體醫(yī)結合,是指以公眾參與體育為重點,以體育運動的方式配合甚至替代醫(yī)療,為公眾提供科學、系統(tǒng)的身體指數(shù)監(jiān)測、體育健身計劃、體育風險評估、運動損傷護理等相關產(chǎn)品,幫助人們提高體質和健康水平。跑步類運動APP正可以利用其龐大的用戶數(shù)量,跟蹤用戶運動數(shù)據(jù),充分利用大數(shù)據(jù)優(yōu)勢,準確劃分用戶群體,打造“硬件＋軟件＋數(shù)據(jù)”的健康監(jiān)管模式[42]。

6.5 重視功能創(chuàng)新，提升用戶體驗感

跑步運動類APP研發(fā)重心不能僅側重手機這一新媒介,也應該嘗試與運動手環(huán)、運動手表等可穿戴設備共同發(fā)揮作用,實時記錄用戶在跑步時的各項生理數(shù)據(jù),每周或半個月向用戶反饋各類指標及數(shù)據(jù)讓用戶對其運動有良好的監(jiān)控,培養(yǎng)用戶科學跑步健身的習慣(如每周跑步的次數(shù)、單次跑步的里程數(shù)、跑步時的適當心率),以此來展示跑步APP對于提升個人健康的有效性,提高用戶體驗感,使得更多用戶參與其中[43]。

7 研究不足與展望

本研究中所探討的用戶使用意向假設模型是在TAM模型與TRI理論基礎上所構建的,主要變量為用戶感知與個性特征,但在現(xiàn)實生活中同樣存在其他因素對其使用意向產(chǎn)生影響,如不同年齡性別的受眾人群、自我效能、消費能力、感知風險等因素。因此,研究中所得出的數(shù)據(jù)與結論還是存在一定局限性。未來,若要豐富對跑步類運動APP使用意向的研究,可以從以下幾個方面入手:(1)研究方法及數(shù)據(jù)獲取渠道需要多元化?，F(xiàn)階段關于使用意向的相關研究數(shù)據(jù)都是通過問卷調查法獲取,但用戶接受新技術是一個動態(tài)、復雜的過程,數(shù)據(jù)只能反映當時用戶態(tài)度,隨著時間推移,感知易用性會隨之減弱,且感知有用性也會發(fā)生變化。因此,研究方法多元化會成為該領域的研究趨勢[44];(2)拓展具有領域特征的整合模型。在研究使用意向時選取順應實際情況的相應理論模型加以組合,豐富相關基礎研究[45];(3)豐富模型變量。增加用戶年齡、性別、受教育水平以及收入情況等現(xiàn)實變量進行實證研究,加強模型解釋力度[46]。