SaaS对IT人员的社会技术影响

理解企业使用软件即服务所产生的社会技术影响

基于个体层面数据的混合方法分析

摘要

鉴于软件即服务（SaaS）具有成本效益和灵活性提升等优势，决策者越来越多地部署该技术以支持业务流程以及核心业务流程。然而，SaaS集成对公司IT组织的影响通常直到实施完成之后才显现出来。因此，本文研究了内部IT部门中的IT专业人员对SaaS影响的认知。为了分析使用SaaS的企业中内部IT专业人员日常工作流程的变化，我们首先设计并检验了一个适当的定量研究模型。在第二步中，我们通过从内部IT专业人员和最终用户的视角调查四个SaaS案例来进行三角验证。此步骤构成了本研究的定性部分。根据实证结果可以推断，随着SaaS使用水平的提高，感知的个人工作结果（如工作满意度、工作接受度、工作重要性）方面会出现社会技术不稳定性。这对IT专业人员尤为明显。我们的宝贵发现有助于管理层理解，在推动SaaS采用意愿的同时，平衡其社会技术后果的必要性。

关键词 软件即服务 IT专业人员 社会技术系统理论 调查 专家访谈

1 引言

尽管软件即服务（SaaS）具有用户友好性1以及相关的诸多优势（例如成本效益和可扩展性）（Youseff et al. 2008; Marston et al. 2011），但不应忽视SaaS可能对公司员工产生的深远的社会技术影响。虽然最终用户可能乐于使用创新且有益的SaaS解决方案，但内部IT专业人员却面临着大量任务：他们需要负责管理多样化信息架构和分布式数据的整体基础设施，以及在内部和外部数据流中管理软件（Leimeister et al. 2010; Hoberg et al. 2012）。

在转向软件即服务（SaaS）时，一些特定任务（如软件定制和工程）原本由企业内部完成，现在则转由云计算（CC）提供商负责（Marston et al. 2011）。然而，也有一些内部任务变得更加重要或需要进行调整，例如IT安全性和IT架构的管理（Loske et al. 2014；Gupta et al. 2013）。

因此，根据SaaS使用的程度，公司现有的IT能力和组织IT结构很可能会显得不足。而由于内部IT专业人员负责管理SaaS流程，因此在实施此类系统后，他们的工作尤其会经历重大变化和干扰。当SaaS应用于较为复杂的核心业务流程时，这一点尤为明显，因为这些流程通常需要专业知识。因此，IT专业人员可能对该类新系统产生负面态度（Venkatesh等 2010；Boudreau和Robey 2005；Volkoff等 2007）。

因此，深入了解IT专业人员对SaaS实施导致其工作范围变化的认知至关重要。通过掌握这些知识，可以理解相关反应及其伴随的后果。尽管已有研究聚焦于供应商选择（例如，本良 A和赫斯2011；温德等人 2012；霍贝尔等人2012）或实施过程（例如，洛等人 2011；施耐德和孙亚文2016），但迄今为止，作者通常仅以论证‐演绎的方式假设SaaS的组织影响，且该问题在宏观层面往往仅被粗略提及（摩根和康博伊2013；马斯顿等人2011）。

但除此之外，SaaS实施的驱动因素及其特定的社会技术视角也不容忽视。因此，必须同样纳入SaaS的最终用户（例如来自销售或物流部门的人员），以便通过更广泛的实证基础全面评估对IT专业人员的影响，并能够比较各种不同视角。

我们开展了一项个体层面的研究（Bala 2013），并运用了社会技术系统（STS）理论。这是一种源自组织行为学的强大理论，常用于研究组织内的信息技术（IT）实施以及由IT驱动的变革（例如，Lyytinen 和 Newman 2008；Bala 和 Venkatesh 2013）。我们聚焦于以下研究问题：当软件即服务（SaaS）被用于核心业务流程时，是否会影响IT专业人员的工作认知；如果会，这些认知是否与最终用户的工作认知显著不同？

本文的结构如下：在接下来的部分中，我们评估了现有研究，讨论了本研究的理论基础，并推导出我们的研究模型及相关假设。在第三部分，我们概述了涉及方法论、数据分析和局限性的定量研究。随后，我们探讨了定性研究。在第五部分，我们将已开展的研究进行整合，并在讨论中突出重要发现。最后，在第六部分对本文进行总结。

2 背景

2.1 相关研究

首先，我们进行了系统性文献综述（Webster 和 Watson 2002）。为此，我们检索了AIS期刊排名列表中提到的前30本信息系统期刊的数据库、主要信息系统会议（ICIS和ECIS）的论文集，以及ACM和IEEE数字图书馆中的相关文章。我们在文章标题和摘要中使用的检索词为：（cloud OR saas OR outsourc*）AND（organization* OR social OR employ* OR professional）。

通过这种方式，我们发现尽管这些论文描述了不同的云计算服务类型，但相应的分析和讨论仍停留在宏观层面。因此，这些论文也缺乏针对相应云计算服务模型和部署的适当结论（Mell 和 Grance 2011）。

然而，我们确定了三个与本研究相关且彼此关联的研究领域。

第一个领域集中于CC对公司内部组织流程的整体影响。在此，社会视角仅占整体的一小部分。这些关于CC的总体商业影响研究往往主要关注最终用户方面。因此，我们将该领域命名为“对终端用户的微观影响”。

相比之下，第二个领域——“对IT专业人员的微观影响”——受到的关注要少得多，因而存在更大的需求积压。第三个领域着眼于各种较为成熟的信息系统与IT组织适配之间的相互关系，承认组织在IT实施、维护和使用方面存在不足。该领域被归类为“来自先前系统的经验教训”。

我们对微观-最终用户层面的影响（例如，使用云计算公司的员工）的分析表明，大多数论文更加强调云计算的优势。例如，Marston 等人（2011）和 Leimeister 等人（2010）强调了不同职能员工之间可能实现的互操作性。此外，通过使用智能手机或平板电脑等移动设备，最终用户能够更加高效地使用企业信息系统。Polyviou 等人（2014）指出可移植性作为仅次于成本优势的关键实施因素，证实了这一观点。其他研究人员认为，当最终用户对内部IT人员的依赖减少时，最终用户的工作绩效和易用性会提高（Gupta 等人 2013；Meer 等人 2012）。

关于对微-层次上IT专业人员的影响，情况呈现出更为复杂的局面。作者认为其具有战略重要性，主要原因在于云计算使用伴随着企业IT结构的重大修改，从而引发大量组织内部的挑战。Morgan和Conboy（2013）在分析三家案例企业时，采用技术‐组织‐环境框架作为理论基础。在组织层面，他们发现IT经理的担忧在于可能失去对其IT环境的控制，这是决定是否使用云计算的一个重要方面。

此外，IT专业人员担心他们可能会被裁撤。Morgan和Conboy（2013）得出结论认为，为了适应云环境，相应地调整技能与能力是必不可少的。一些作者，例如Janssen和Joha（2011），以及Venters和Whitley（2012），就IT专业人员新出现的能力要求轮廓展开了广泛的讨论。此外，Winkler和Brown（2013）发现IT治理逐渐转向影子IT，这将IT部门与其他利益相关者隔离。然而有趣的是，Lee等人（2013）揭示，在韩国，社会因素（如IT资质和文化）甚至比风险顾虑更主要地成为反对云计算采纳的理由。

作为本文的前期工作，耶德和特特贝格（2015）分析了软件即服务对内部IT专业人员的影响，并发现SaaS实施后其认知发生了显著变化。

因此，综上所述，有必要区分云计算对不同利益相关者的影响，因为各自的前提条件存在显著差异。与耶德和特特贝格（2015）的论文相比，本研究旨在通过方法三角验证整合最终用户，并从实证结果中推导出更具差异化的含义，从而采取更为整体性的方法。

第三个领域，经验教训，范围较广，涵盖了先进的IT系统对组织转型和业务绩效所产生的影响。Hong和Kim（2002）确定，在20世纪90年代，实施企业资源规划（ERP）系统的大量努力出现了异常高的失败率。通过他们的研究，作者从“ERP的组织适配性”角度探讨了导致这一高失败率的原因。原因在于，企业开始放弃使用内部开发的软件，转而采用应用采购的软件应用，而这些软件通常未能充分适应内部IT需求。类似原因导致基于信息技术的业务流程再造举措的失败率较高（75%）（Bashein等，1994）。

Sykes等（2014）、Benlian（2013）、Bala（2013）、Wang（2010）、Wang等（2006）以及Lee等（2004）的研究也强调了社会与技术协同的重要性。这表明，在实施新的IT系统过程中，对社会与技术协同的需求迄今被低估了。

2.2 社会技术系统理论

社会技术系统理论认为，一个组织单元是由两个相互关联的子系统组成的——社会子系统（人员和社会/心理结构）与技术子系统（技术和任务），它们虽有独立的起源，但拥有共同的目标（Venkatesh 等 2010；Rousseau 1977；Bostrom 和 Heinen 1977）。

由于社会和技术子系统必须递归地交互以完成任务，工作系统既涉及物理产品也涉及社会结果。关键问题在于建立一种系统均衡，使两个子系统的各个组成部分内部及之间形成稳定相互关系，以实现所谓的‘‘联合优化’’（Rousseau 1977；Lyytinen 和 Newman 2008）。

社会技术系统理论的一个特定论点尤为引人关注。根据该理论，任一子系统在内部或外部结构上的修改都会不可避免地导致整个系统的不稳定性。这可能导致个体对系统产生高度的负面情绪以及“生产力损失”。因此，每当某一子系统发生修改时，必须考虑到个体的认知和焦虑（Holman等，2005）。

根据Marston等人（2011）的观点，我们假设在核心业务流程中实施公共SaaS及相关IT流程将直接导致社会技术系统平衡出现组织错位和/或不稳定性。我们认为，在实施SaaS时，IT专业人员与最终用户之间的任务变更程度存在差异。此外，对于企业的IT专业人员而言，出现不希望的不稳定性可能性更高。

因此，为了理解IT专业人员如何应对SaaS趋势，并将IT专业人员的认知与最终用户认知进行比较，我们在研究中采用了社会技术系统理论。社会技术系统理论旨在对个体层面进行分析，这与我们捕捉已发生情况所导致的认知和行为的意图高度契合。

尽管社会技术系统理论的假设提出已有一定时间，但我们确信，尤其是社会技术系统为本文提供了充分的理论基础。因此，我们考虑了与社会技术系统理论相关的大部分主题性理论和实证研究，并将其与本研究情境下的软件即服务研究联系起来。

2.3 内部IT专业人员的研究模型与假设

在本节中，我们推导出旨在回答研究问题第一部分的研究模型，即IT专业人员对SaaS采用所引起变化的认知。此处，我们明确考虑公共SaaS。我们将社会技术系统（STS）的四个主要构念——组织结构、人员、任务和技术（Bostrom和Heinen 1977；Venkatesh等，2010）——进行区分，并基于现有研究推导出关键的前因变量。通过整合所有相关构念的概念化，我们进一步完善了模型及相应的假设（见图1）。

从我们的角度来看，社会子系统与技术子系统的对齐可以通过两个因变量来评估：感知的个人流程绩效（PIPP）和感知的个人工作结果（PIJO）。因此，我们首先介绍本研究的两个核心构念，然后回溯其前因。（对于本研究的所有构念，除CISU外，我们均使用“感知的”这一术语，以表明分析是在个人层面进行的。）

从PIPP开始，我们认为对感知的流程复杂性的修改（增加或减少）将对个体的PIPP产生影响。我们遵循Bala（2013）将过程绩效定义为个人认为自己能够在多大程度上有效且高效地执行工作的程度，这同时构成了有效性和效率两个构念项目PIPP。尽管这是一种主观评估，但我们高度重视工作流程的变化对IT专业人员自我评估（关于其有效性、效率和性能）所产生的影响。这为我们提供了发现潜在生产力损失的机会。

关于PIJO，我们假设在SaaS实施后，感知的技术和组织变化将直接影响个体的工作结果。当组件数量增加且组件之间的相互依赖性存在冲突时，应对日益复杂的工作任务极具挑战性。由于普遍存在不确定性以及对组件的理解不足（例如知识和技能），这种情况进一步加剧（Blecker和Kersten 2006）。

在我们的研究模型中（参见图1），我们分析个体的感知工作结果，考虑以下软性因素作为项目（例如，Sykes 2014；Venkatesh 等人 2010）：工作满意度、工作接受度以及工作重要性。如果IT专业人员感知到其工作职责发生巨大变化，这极有可能影响他们的工作结果。如前所述，一个完全不同的工作领域需要一套新的和/或不同的任务，和/或不同的信息与资源。一些IT专业人员可能会发现应对他们发生根本变化的工作流程十分困难。

成熟的文献和社会技术系统理论已经发现，个体员工倾向于保持其日常惯例的现状，以避免失去已采用的深刻成果对工作流程和结构的理解（例如，习惯；Gersick 1991）。对其工作习惯的任何修改都会影响他们的个人工作绩效，因为他们正在努力应对新的情况（Beaudry 和 Pinsonneault 2005）。此外，工作任务和结构的剧烈修改很可能导致信息技术专业人员产生负面反应。这是因为专业人员被迫偏离他们长期以来形成的惯例、习惯和关系，而这些正是他们成功的基础（Bala 2013）。因此，我们提出如下假设：

假设1 ：由SaaS采用引起的感知的信息技术组织变革越高，对（a）感知的工作结果和（b）感知的流程绩效的负面影响就越大。

H2 ：由SaaS采用引起的感知的技术变化的激进程度越高，对（a）感知的工作结果和（b）感知的流程绩效的负面影响就越大。

根据STS理论的社会视角，我们预计一些内部IT专业人员在工作流程的复杂性方面会经历较大的变化，而另一些人相较于实施前的工作重点可能只经历较小的修改（Marston等人2011；Bala 2013）。传统的STS理论假设，通过新信息技术的实施，能力的多样性将增加。工作的性质尤其会因任务范围的拓宽、职责的承担以及个人任务关系的变化而改变（Steers和Porter 1991；Venkatesh等人2010）。

然而，就SaaS而言，这些传统观念并不能直接转移，因为某些任务将会扩展（例如，提供商管理、IT安全管理），而其他职责将转移给CC提供商（例如，服务器管理）。为了进一步明确这一点，我们遵循Bala（2013）的观点，认为复杂性在“组件复杂性”方面发生了变化。参与SaaS实施过程和运维的IT专业人员，可能会在其责任范围内遇到越来越多的不同要素或组件。这使我们引出与SaaS使用相关的活动变化、信息和资源需求项目，并将其聚合为感知到的IT组织变革（PIOC）这一构念。随着员工职责范围内的组件数量增加，新工作领域所需的工作要求也随之改变。这可能导致信息超载或任务冲突（Wang 2010；Campbell 1988；Wood 1986）。

此外，影响工作职责各个组件的修改甚至可能涉及相应职位整体要求概况的转变（Wood 1986）。因此，组织必须适当地应对这种社会技术状态的不匹配。特别是在SaaS实施初期，由于现有知识仍然有限，要确定适当的调整程度相当困难（Wang和Ramiller 2009）。我们将上述组件复杂性因素纳入变量PIOC中，从而提出假设：

H3 ：公共SaaS实施所引起的感知的技术变革越激进，对公司感知的IT组织变革的影响就越大。

关于感知的技术变化，我们根据文献区分了三个主要主题：IT安全、IT架构和接口。然而，随着SaaS变更和SaaS实施数量的增加，这三个因素将进一步强化因变量感知的技术变革激进性（PTCR），该变量指个人理解和评估特定核心工作流程中相应措施的能力。其中，激进性代表了新颖性、有限经验或与现有知识和实践的偏离程度（Aiman‐Smith 和 Green 2002）。因此，我们通过以下条目来构建此构念：理解相关步骤的顺序、预测相关步骤以及提高技术变革速率（Gupta 等人 2013；Cegielski 等人 2012）。

在几乎所有涉及云服务风险和技术挑战的论文中，都证实了安全任务会经历重大变化（例如，Marston et al. 2011；Cegielski et al. 2012；Benlian et al. 2010）。我们认同Ackermann et al.（2012）的观点，他们将云服务背景下的感知安全风险定义为“当采用云服务作为交付模式时，企业系统和数据的IT安全性相关的感知风险”。特别是在云服务提供商在全球范围内运营并遍布全球数据中心网络的情况下，存在特定的安全风险。此外，这些云服务提供商似乎并未针对安全漏洞的责任问题提供非常特殊的法律框架（Marston et al. 2011；Brender 和 Markov 2013）。为了正确评估这些风险，并相应地向相关流程负责人提供建议，具备基础IT安全知识是必不可少的。伴随数据与服务的异地托管（即各种形式的外包）而来的安全变更，涉及指派能够访问客户数据且精通省略服务攻击防护、边界安全性策略、资源耗尽、数据备份和合规性。Ackermann等人（2012）的研究，Loske等人（2014）发现机密性的破坏是最重要的IT安全性风险。先前研究和STS理论指出，在此背景下，对负面安全后果评估的不确定性是一个关键因素（例如，Featherman和Pavlou 2003）。因此，基于这些有价值的文献，我们将所提及的项目归为变量感知的IT安全变化（PISC），该变量由采用SaaS所引发。

为了实现便捷的数据交换，获得企业系统与提供商系统之间透明清晰的接口配置至关重要。SaaS提供商通过标准界面提供其服务。客户特定配置仅能在通用代码之上的元数据层，使用供应商提供的接口来实现（Benlian等，2010）。当使用定制化跨企业SaaS时，这一操作问题变得更加复杂。正是通过与外部环境的接口，组织暴露于相关技术不确定性之中（Cegielski等，2012）。参照Benlian等（2010）所确定的关键问题，云计算用户别无选择，只能接受提供商的升级和更新，因为在大多数情况下接口不具备向后兼容性。这就引出了变量感知的接口配置变化（PICC）。更具体地说，我们旨在通过STS标准方法（例如，Bala，2013）来研究这一问题。因此，为了深入探讨接口配置，我们分析了所需资源、所需信息以及所需工作流程的变化。

最终，服务与系统能够在跨平台和基础设施的情况下被访问，并且能够顺畅地协同工作（超越操作界面配置）。因此，要充分利用诸如便捷的数据交换、跨物理服务器的顺畅访问、用户的多个入口点以及支持多种数据类型的系统等功能，其基本前提是具备适当的IT架构（Malladi 和 Krish‐nan 2012；Venters 和 Whitley 2012；Susarla 等 2010）。我们将这一点操作化为感知的IT架构变化（PIAC）。同样，该构念的单项指标旨在分析在PIAC背景下所需资源、所需信息以及所需工作流程的变化。

回到图1的起点，企业期望从公共SaaS中获得主要优势，例如成本效益、有效的跨企业协调以及流程性能提升，以及更高的流程灵活性（Bharadwaj 等人，2013；Wind 等人，2012）。一些研究者预测，采用公共SaaS的企业将获得全新的、创新性的能力（McAfee，2011；Marston 等人，2011）。因此，SaaS实施的驱动因素多种多样，无法一概而论。

然而，我们的研究并非着眼于宏观层面的发现，而是旨在关注个体层面。在本研究的组织层面，反映使用增加的自变量被操作化为公司针对核心业务流程的不断增加的SaaS使用（CISU）。市场上存在多种公共SaaS解决方案，涵盖从基础支持服务到能够支持企业核心流程的广泛服务。除了希望通过云计算提高效率并解决关键问题外，企业也可能由于最终用户的需求（如降低内部/心理负担和流程清晰）而被迫实施云计算。我们认为，将公共SaaS应用于其核心流程的内部IT部门将面临更大的修改和挑战。除了普遍的SaaS使用之外，我们还认为，后续的构念及因果关系在SaaS被用于核心业务流程的情况下尤为成立。因此，我们提出如下假设：

假设H4 ：由于软件即服务使用所导致的（a）IT安全、（b）接口配置和（c）IT架构方面的感知任务变更越高，感知的技术变化就越剧烈。

H5 ：公司公共SaaS使用的强度越高，感知到的（a）安全性、（b）接口配置以及整体（c）IT架构的变化程度就越高，同时感知到的（d）技术变革激进性以及（e）感知到的IT组织变革也越高。

2.4 内部IT专业人员和最终用户的研究模型

在前面的第2.3节中，我们仅考虑了IT专业人员。由于我们假设SaaS实施对IT专业人员的个体认知具有特别强烈的影响，因此我们有意选择根据他们特定的工作环境来调整研究模型。然而，采用这种方法也存在忽视用户企业中其他相关个体（例如最终用户）认知的风险，从而导致精英偏见。

因此，我们将已提出的研究模型（参见图1）扩展到了“最终用户”维度。因此，我们将构念PIJO和PIPP预先定义为基础，并从内部IT专业人员和最终用户的两个角度分析这些构念。初始研究模型（参见图1）与附加研究模型之间的重要关系如图2所示。

此外，在第2.3节中，我们提出并推导出假设，并旨在通过定量方式对其进行检验。根据Danermark（2002，第153页）的观点，在第二步中，我们应用定性研究来“借助定量方法分析的结果，对其中某些要素进行更深入的描述”。

3 定量研究

3.1 定量研究方法论

我们认为定量研究是本文的主要研究，而定性研究可被视为一种附加解释，也涉及最终用户。为了以定量方式回答研究问题并检验我们的研究模型（见图1），从而实现对结果的统计推广，我们开展了一次横截面调查（Pinsonneault和Kraemer 1993）。

在可行的情况下，我们采用了基于现有研究的构念的测量项目（参见参考文献中的相关内容）并将其与我们的上下文相匹配。所有构念均根据Jarvis等人（2007）和Petter等人（2007）提出的决策标准，在所确定的模型中作为反射型构念进行操作化定义。构念采用多个题项在五点李克特量表上进行测量（详见在线附录中关于单个构念的信息）。

数据收集通过线上方式进行（借助两个面向专业人士的社交网络平台），于2014年4月至8月期间进行。具体而言，我们寻找在德语国家（德国、奥地利和瑞士）使用软件即服务的企业中，具有至少2年SaaS实施实际经验的IT专业人员。由于我们的研究模型不适用于SaaS提供商的IT专业人员的工作状况，因此将其排除在调查范围之外。

此外，我们重点关注将软件即服务用于核心业务流程的案例，因为我们认为这些案例更为复杂，因此不仅对公司，而且对IT部门都更具研究价值。由于我们了解到区分核心与非核心业务流程较为困难，因此我们将这一判断交由IT专业人员决定。此外，我们要求受访者仅考虑“公共”软件即服务，因为其他部署模式（Mell和Grance 2011）的外包程度较低（私有、混合，以及社区）从而导致轻微的组织变化。

由于这些严格的搜索限制，我们仅从IT专业人士那里收到了102份完整的问卷。然而，我们必须从样本中排除21名受访者，因为他们对SaaS使用的了解不足；他们在工作场所的SaaS使用经验少于2年。在数据筛选过程中，由于存在不可靠的回答（例如，所有问题均回答5分），我们又从剩余的81名受访者中排除了另外15人（Marcoulides 和 Saunders 2006）。

最终，66份有效且完整的问卷被用于数据分析，实际回应率为22.0%。根据Muthe´n和Muthe´n（2002）提出的至少80%的统计功效]计算结果表明，所采用的样本量是足够的。表1给出了受访者概况的概述。其中，“IT”行业领域包括多个行业，例如印刷行业。

为了检验共同方法偏差（CMB），我们进行了哈曼单因子检验，以调查测量变量之间的大部分协方差是否可由一个因素解释（Podsakoff et al. 2003）。结果产生了6个因素；其中最高的因素解释了36.12%的方差，表明CMB在本研究中不是问题。

3.2 定量研究的数据分析

我们采用了结构方程建模（SEM）来检验测量模型和结构模型。为了评估测量量表并检验研究假设，我们选择了基于组件的偏最小二乘法（PLS）程序。与其他结构方程建模方法（例如，线性结构关系模型）不同，偏最小二乘法（PLS）程序并不一定要求响应数据服从正态分布（Chin 1998）。由于我们的数据不符合这一情况，我们有意选择偏最小二乘法（PLS）方法进行分析。为了评估构念指标的分布，我们进行了柯尔莫哥洛夫‐斯米尔诺夫检验和夏皮罗‐威尔克检验。为评估我们的模型，我们严格遵循了MacKenzie等人（2011）以及Burda和特特贝格（2013）的方法。

在评估测量模型时，我们首先评估了所定义构念的单项信度和收敛效度。为此，我们检查了各个项目在其假设构念上的因子载荷以及平均方差提取量（AVE）。

下一步是通过比较每个构念的平均方差提取量（AVE）的平方根与所有其他构念间的相关系数，来分析已定义构念的区分效度。第三，我们通过计算组合信度（CR）和克朗巴赫α系数（CA）值来检验内部一致性和量表信度（参见表2）。所进行的检验表明，具有足够高的效度以及适当的信度（Chin 1998；Fornell 和 Larcker 1981；Gefen 等 2000）。（有关测量模型评估的更多细节，请参见在线附录）。

为了检验我们的载荷和系数的显著性，我们采用了具有66个案例和5000个样本的Bootstrap重抽样技术（Hair等，2013）。在PLS分析框架内获得的估计值如图3所示。其中还包括标准化路径系数、路径显著性（双侧检验）以及解释方差量（R2）。

图3表明，就R2值而言，所确定的模型解释了工作结果变异的49.2％，过程绩效变异的17.1％，感知技术变革变异的61.9％，以及变异的46.4％在感知的组织变化方面。受访者的概况作为控制变量：总计起来，它们在感知的工作结果中额外占2.9%，在感知的过程绩效中占0.9%。然而，我们的控制变量对工作结果和过程绩效的所有路径系数均不显著。

鉴于图3中显著的路径系数，Chin（1998）认为大于0.2的范围即为显著。对于这些显著的路径系数，我们以95%的置信水平（即显著性水平a= 0.05）检验了相应的置信区间，所有参数值均未被拒绝。然而，有三条路径（PICC → PTCR、PIAC → PTCR、PTCR → PIPP）不符合Chin上述条件。尽管其中两条路径系数的大小表现出轻微但显著的影响，我们仍进行了伪F‐检验，以分析PIAC和PTCR分别对PTCR和PIPP中解释方差增加的影响是否显著。检验结果显示路径PIAC → PTCR的效应量较小但显著，为0.040（F < .19，p < 0.050）。在此，以95%的置信水平，该参数效应量范围为0.032至0.042（置信区间）。此外，路径PTCR → PIPP无显著效应量。综上所述，假设H4b和H2b（在图3中标记为‘‘n.s.’’）未获支持，而其余假设则得到支持。

初步得出结论，我们考察了感知的技术任务变更（安全性、接口、架构）以及公司SaaS使用增加对感知的技术变革激进性和感知的IT组织变革的影响，然后分析其对IT专业人员个体在工作结果认知和工作过程绩效方面的影响。

毫不奇怪的是，感知的信息技术组织变革似乎对感知的技术变革激进性具有滞后效应，这在我们的模型中显示出第三高的显著路径系数。这些变化代表了对感知的社会技术变革程度的总体评估，这种机制特别对感知的个人工作结果产生了不利影响。

此外，随着SaaS使用导致的感知组织变化程度上升，IT专业人员注意到他们的感知的个体过程绩效（这是另一个主观构念）有所下降。然而，由于该构念的R2值相当低，可以合理推断其他因素（如“感知有用性”）可能对工作绩效产生更为严重的影响。无论如何，根据社会技术系统理论和我们的研究模型，我们发现将公共SaaS用于核心业务流程会对社会子系统产生显著的负面影响。

3.3 主要局限性

其中一个主要限制因素是，该样本基于来自不同德语国家的受访者的数据。尽管调查样本在受访者特征方面呈现出一组广泛的数据，但研究结果不应推广到其他地区和国家。

此外，该调查没有区分实施后的各个时间点。此外，尽管软件即服务是云计算领域内的一个特定发展，但它是一种相对较新的IT范式，其应用正在迅速增长（Van der Meulen 和 Rivera 2014）。因此，在现阶段，大多数公司对软件即服务的“文化与策略”没有或仅有很少的经验（Marston 等人2011）。根据现有研究，创新信息系统的优势只有在一定时间滞后后才会显现（Sykes 等人 2014）。因此，IT专业人员感知到的由于软件即服务带来的个人职业状况的变化程度，很可能在一段时间后回归到实施前的水平。

此外，我们区分了软件即服务在核心与非核心流程中的使用情况，而忽略了其他服务变体。例如，供应链服务可能导致与金融服务的软件即服务不同的研究发现。

本调查中采用的单一信息源方法将在下一节中通过从IT专业人员和最终用户的角度考察四个软件即服务案例来进行三角验证。

理解企业使用软件即服务所产生的社会技术影响

基于个体层面数据的混合方法分析

4 定性研究

4.1 定性研究方法论

如前所述，在第3节中，我们仅分析了IT专业人员。然而，这样做可能存在精英偏见，因为我们忽略了使用软件即服务的公司中其他相关人员的认知，例如最终用户。因此，我们旨在平等考虑最终用户和内部IT专业人员在第4节中的情况。随后，为了对定量研究结果提供更深入和全面的描述，我们按照Daner‐mark（2002）的方法进行了定量研究，并采用定性方法进行定性研究。在定性研究中，我们通过深入的专家访谈收集了数据。

我们遵循了Kirsch（2004）提出的模型，该模型包含三个要求：（1）确定项目案例，（2）确定采访对象，以及（3）确定访谈的进行方式。为了获得整体图景，我们对每家公司的最终用户和IT专业人员分别进行了访谈。我们找到了四家总部位于德国且在核心业务流程中使用软件即服务的案例企业，并分别对这两类相关人员进行了访谈。

八次访谈于2015年3月进行，平均每次持续70分钟。我们采用半结构化指南并结合开放式问题（详见在线附录中的问卷指南）。问卷包含三个阶段：第一和第二阶段旨在收集个人信息及SaaS背景情况，第三阶段则聚焦于个体感知。无论受访者的职业如何，所有受访者均采用相同的问卷指南，这与我们研究模型中的两个完全依赖构念PIJO和PIPP保持一致。

转录访谈用于通过开放编码过程进行分析，该过程包括分解、重组和持续比较（Locke 2001；Strauss 和 Corbin 1998，第102页）。为此，我们选取了每份转录文本中的主要陈述。随后，我们将这些陈述进行归类，以揭示类别和子类别。通过将类别与其子类别相关联，逐渐形成一个编码文件，有助于理解关系（Strauss 和 Corbin 1998，第123页），并实现对构念的单项指标更全面的评估。以下将引用部分访谈摘录。四个案例的概况见表3。

4.2 定性研究的数据分析

如前所述，我们对四家案例企业进行了八次专家访谈，以进行定性数据分析。这四个案例均提供了有益的实证洞察，并满足软件即服务覆盖其核心业务流程的要求。

在第一家案例公司（参见表3）中，销售负责人发起了一项用于客户关系管理（CRM）的软件即服务实施。“我被这一想法所吸引：向客户现场实时展示销售数据和-发展趋势”，他继续说道，“我觉得这数据可用性和便捷的短期数据处理提高了客户对我的专业认可。该IT专业人员确认，所采用的软件即服务优于之前基于电子邮件应用的CRM工具。但与此同时，他指出需要投入大量精力来管理ERP系统与不断变化的外部CRM服务需求之间的数据接口。

在第二种情况下，公司实施了用于电子发票的软件即服务，主要是为了降低负责手动开票和付款的租赁人员的人工成本。该SaaS的采用源于公司的精益办公倡议。接受访谈的会计师很高兴公司使用了这项服务，因为对于标准化发票而言，手动工作量已主要被该服务所取代。她表示：“在某种程度上，我的工作从任务型工作转向了协调型工作。”在此案例中，IT专业人员相较于SaaS使用前的状态并未感知到重大变化。尽管他在实施阶段存在数据安全担忧，但他发现繁琐的IT任务得以有效外包。此外，他表示：“通过标准化的发票格式，我们在精益思维过程中迈出了重要一步。”

在第三种情况下，原始设备制造商（OEM）要求供应商案例公司使用通用SaaS，以提高供应链稳定性。通过使用软件即服务，客户服务代理能够在线执行数据管理（交货日期、物料类型、物料数量等），而不必发送和接收特定的Excel文件并使用点对点EDI。IT专业人员抱怨说：‘‘他们[原始设备制造商（OEM）]最初只要求一些简单的管理功能…，而现在我们却创造了一个在线怪物’’。他表达了自己现在不得不处理新的、耗时任务的担忧。

在第四个也是最后一个案例中，该公司将软件即服务（SaaS）用于成品的出货。对货物数据的灵活访问提高了公司生产部门与销售部门之间的透明度。同时，由于实现了高效捆绑，也有助于降低运费成本。尽管物流代表表示该系统对其日常工作提供了强有力的支持，并喜欢这个“更高级的方案”，但IT专业人员却感到极为挫败，并指出“他们[最终用户]每周都会提出新概念”。他进一步表示：“我们使用类似云计算的服务已经超过15年了，但之前没有人关注。如今，云服务提供商的大规模营销活动以及各种在线服务引发了最终用户的过度期望。”表4总结了专家访谈的结果。

表3 SaaS使用案例概况
特征	案例1	案例2	案例3	案例4
行业领域	消费品	IT服务提供商	汽车	汽车
SaaS领域	客户关系管理层	数字支付和发票	供应链管理层	运输和货运管理层
SaaS使用持续时间	3年	2年	3年	2年
IT工作	专业IT基础设施负责	信息技术顾问和SAP FI/CO模块	SAP SD模块的关键用户	高级IT顾问
最终用户的工作区域	销售总监	会计师	客户服务代理	初级物流经理

表4 专家访谈结果
案例#	工作角色	感知的个人工作结果(PIJO)	感知的个体过程绩效(PIPP)
案例1	最终用户	增加 ?1	增加 ?1
	IT专业人员	减少 -1	无变化 ?/-0
案例2	最终用户	增加 ?1	增加 ?1
	IT专业人员	无变化 ?/-0	增加 ?1
案例3	最终用户	减少 -1	无变化 ?/-0
	IT专业人员	减少 -1	减少 -1
案例4	最终用户	增加 ?1	无变化 ?/-0
	IT专业人员	减少 -1	无变化 ?/-0
Sum	最终用户	增加？2	增加？2
	IT专业人员	减少-3	无变化 ?/-0

根据编码过程（参见第4.1节），我们依据专家陈述对两个构念PIPP和PIJO在SaaS实施前后的单项指标进行评分（增加为1，不变为0，-1表示减少）。随后，我们询问受访者是否同意该评分。针对每位专家，我们将个体回答汇总为整体构念认知（三个单项指标的平均值）。最后，我们将所有案例的得分相加，以获得总体情况。

5 补充定性研究结果与讨论

5.1 实证结果整合

实证研究提供了若干有价值的见解。Venkatesh等人（2013）提出了一种元推论分析路径，用于解释混合方法的研究结果（定量研究结果 [ 定性研究结果 [ 元推论）。尽管我们已经展示了定量和定性研究结果（参见第3.2节和4.2节），但现在我们旨在通过元推论来实现两者的整合。

如前所述，定量分析是我们的主要研究领域，而定性分析则提供了差异化的视角。在试图对齐这两项研究时，图1的起始处有一个接触点，即起点CISU；此外，两项研究存在明确的交汇点，即终点PIJO和PIPP（参见图2）。然而，所有其他构念之间（除CISU、PIJO和PIPP之外；参见图1）的关系仅对IT员工有效，因此，预期的两项研究的封装使得这些其他构念的对齐变得困难。

对于CISU，定性研究证实了被调查公司实施SaaS的意愿正在增强。但定性研究揭示了一个重要方面：这种意愿可能是主动型（案例1和4）、反应型（案例2）或外部驱动型（案例3）。这三种变体当然可能对图3中的构念产生显著不同的影响。例如，外部驱动的SaaS实施本身可能并不一定构成对公司而言的最佳解决方案（在PISC、PICC和PIAC方面），但它可能被视为在底层供应链网络中运作的一项必要条件。

考虑到PIJO和PIPP，我们得出结论：IT专业人员与最终用户之间确实存在显著差异。IT专业人员对SaaS实施及持续数据迁移的影响感受更为强烈。从四个案例来看，IT专业人员中仅有一项“性能”提升。相比之下，最终用户主要持积极认知SaaS或在服务并非由其发起时倾向于持中立认知。因此，我们的研究明确表明：SaaS使用带来的负面影响尤其体现在内部IT专业人员的认知上。

从方法论角度来看，这一结果证明了所采用的混合方法研究设计是合理的。IT专业人员的PIJO和PIPP构成了定性分析与定量分析之间的两个交叉点，同时也代表了负面影响的来源，这两者不能彼此独立地考虑：一方面是最終用户的SaaS需求不断增加（参见CISU和表4），另一方面是内部结构变化（参见图3）。

5.2 对理论的启示

从社会技术系统理论的有用性对本研究的意义出发，该理论假设系统是由人员组成的网络，主要关注系统对自身及其工作的影响（Bala 2013）。我们的研究结果表明，个体具有多种偏好，且这些偏好大多彼此不一致。这种不匹配可归因于个体的认知局限以及内在的角色/目标冲突（例如，为短期任务使用新的软件即服务 vs. 以高质量为目标采用该软件即服务）。鉴于通常情况下不完美的软件即服务实施和使用情况（参见第2.1节），任务冲突变得更加激烈。因此，社会技术系统理论为在足够详细的层面上理解此类冲突提供了一个相当合适的框架。

此外，信息技术研究激励作者开展更多采用混合方法的实证研究，并呼吁在信息技术研究中进行数据和方法三角验证（例如，Loos 等人 2011；Venkatesh 等人 2013）。我们发现三角验证对我们研究极为重要，特别是由于所选择的个体层面设计。这有助于我们更全面地理解认知，同时仍能敏感地捕捉到两个相关角色的不同视角。

我们的方法使我们能够在IT专业人员和最终用户之间进行切换，并比较各自的结果。通过考虑多种核心软件即服务解决方案、不同组织以及两个特定角色，我们的研究获得了更高的稳健性。因此，我们符合Venkatesh等人（2013）关于混合研究方法的目的（例如，确保互补的视角、推导出发展性设计、弥补弱点）。

从结果来看，我们希望首先讨论受软件即服务引入数量增加影响不显著的两条路径（参见PICC → PTCR, PTCR → PIPP图3）。针对所需的接口配置，我们假设这一点更多地依赖于相应软件即服务的更新频率，而非其他构念。然而，我们尚未研究受访者之间的更新频率在多大程度上存在差异。

关于对降低个人绩效影响不显著的问题，存在多种可能的解释。例如，整个公司内的软件即服务成功可能会产生减弱效应，这种效应可能由受益部门以及整个公司的忠诚度所驱动。而且如前所述，可能还有其他重要因素（如有用性）我们并未进行检验。

针对我们的研究问题（参见第1节），IT专业人员与最终用户之间显然存在明显分离。尽管在所有信息系统事务中发现一定程度的分离是自然现象，但SaaS的实施似乎显著扩大了内部IT专业人员与最终用户之间的差距。然而，对IT的访问已被“民主化”，最终用户对功能的需求日益提高（参见图CISU 3中的）。虽然使用更直观、移动化、最新且贴近真实环境IT的技术可以取悦最终用户，但同时可能挫败IT专业人员（参见图PTCR 3中的）。此外，本研究与先前研究（如Benlian等，2010）一致，表明安全性和架构变更构成了内部IT员工面临的主要挑战（参见图PISC和PIAC 3中的）。

本研究为社会技术系统理论和云计算文献提供了有趣的发现。从观念角度来看，IT专业人员通常会主动追求最新的信息技术、拥有创新想法或开明地对待任务。但本研究表明，IT员工尤其受到SaaS采用后所引发的结构性和组织性变革的影响，从而导致技术子系统与社会子系统之间的干扰。因此，“理想”状态与受影响的IT员工之间的差距可能会加大。正如我们在引言部分所看到的，这些影响迄今为止主要被认为是论证‐演绎性的。基于先前的研究，本文为这一假设提供了实证基础。

根据社会技术系统理论，Burns和Stalker（1961，第120页）提出了一个有价值的概念，可能有助于理解IT员工与最终用户之间这种被发现的分离现象。他们区分了有机结构与机械结构。其中，有机形式的特点是更具非结构化、更不确定且更灵活，而机械式结构的变化频率较低，且更为正式。

Burns 和 Stalker（1961）认为，机械式结构对于财务和销售等管理职能更为有效。将这一概念应用于我们的研究结果，我们认为最终用户无需进行变化在有机结构与机械结构之间，由于软件即服务的使用仅为其日常任务带来轻微（且在大多数情况下有益的）变化。

相反，由于面临新的日常任务，IT专业人员经历的变化频率更高，这意味着他们现有的组织结构变得不适用（参见图PIOC 3中的3）。新任务需要更有机结构的可能性很高，而这当然会为IT专业人员带来一些不期望且隐蔽的变化。当在机械式结构中工作时（例如，权利和责任有明确界定；主要为垂直互动；个人工作被视为与整个组织相分离），尽管任务的完成需要更加有机的结构（例如，以共同目标进行网络化协作；与外部合作伙伴更多接触；任务之间需要相互协调调整），这可能导致较低的个人工作结果（参见图PIJO 3中的3），从而加剧诸如不满或工作重要性降低等负面后果。

如前所述，企业在有效管理组织信息技术变化方面通常并不成功（参见第2.1节）。本研究结果表明，当软件即服务被广泛用于核心业务流程时，组织层面的修改是绝对必要的，因为新的软件即服务任务与以往的任务存在显著差异（参见图PIOC 3中的情况）。在一定程度上，使用软件即服务解决方案会导致内部IT部门的权限/控制力丧失，并引发一种隐性的、反应型的内部重组。

这可以从我们模型中的个体感知中检测到，同时符合Probst（2003）提出的工作特性。基于这些原因以及考虑到无数有意或隐蔽的变化，我们认为SaaS实施对公司而言远比最初设想的更具挑战性。更具挑战性对企业而言远比最初设想的困难。

5.3 实践意义

然而，为了防止生产力损失（参见第2.2节），需要积极且适当的IT组织重构过程，而这一过程又高度依赖于SaaS使用的程度。在个体层面对受影响的IT工作进行重新设计时，社会技术系统理论讨论了三个主要领域（例如，Venkatesh 等人 2010；Bala 2013）：（1）控制，（2）团队协作，以及（3）多技能化。我们则希望区分短期、中期和长期行动。

关于第一个涉及短期行动的领域，我们建议在使用软件即服务之前，为受影响的IT专业人员和最终用户制定一份联合优化使用指南，以降低感知变化的剧烈程度。这包括一种社会‐通过偏差控制的技术风险管理，可以增强相关人员对共同核心软件即服务流程的理解，并可能缓解最终用户的压力职位。

考虑到第二个方面，访谈表明IT专业人员在面对新问题时主要感到孤立无援。因此，我们建议成立中期SaaS小组委员会，由成员讨论问题并完善最佳实践和标准（例如检查清单）。在较小的企业中，这些委员会可以在不同公司之间实施。这有助于减少工作不确定性。

第三，必须引入长期多技能发展战略。尽管专家访谈并未显示出SaaS知识的缺乏（这可能是因为受访者与采访者之间的个人距离较近所致），但调查凸显了知识需求发生的根本性变化。随着SaaS使用的数量不断增加，组织需要为未来所需的技能概况变化做好准备。开发和运维的重要性将下降，而对安全与集成专家、服务管理专家以及精通SaaS市场人员的需求将显著增加。企业必须在其长期人员和组织发展战略中应对这一趋势。由于越来越多的业务流程将绕过内部结构，因此持续教育相关利益相关者（如通常并非IT专业人员的最终用户）了解SaaS应用的风险显得尤为重要。

我们希望以从以往IT外包趋势中学到的经验来总结这些启示。第三个相关研究领域（参见第2.1节）表明，在20世纪90年代，IT外包安排的数量过高，这后来导致了强烈的“回包”趋势（Hirschheim 和 Lacity 1998）。因此，在某个时间点，一旦外包合同结束，企业便开始将相关职能重新引入内部。其原因包括成本增加、服务质量差或战略方向的调整等。这些公司经历了IT能力的逐渐流失，而重建内部知识和结构所需的努力异常巨大。鉴于当前SaaS采用率急剧上升的情况，企业已难以准确预测其未来的IT架构。

因此，在考察有机或机械式结构以及重新设计IT岗位的领域时，企业应始终将回包的可能性纳入考虑范围。

6 结论

关于SaaS和CC的研究始于技术性调查，评估数据安全等风险因素以及可扩展性和虚拟化等优势（例如，Youseff 等人 2008）。这种严格的技术视角一经提出便受到批评，因为研究开始同时涵盖经济视角（例如，Leimeister 等人 2010），讨论按需付费模式等财务优势。

Marston 等人（2011）撰写了最早促使研究者平等关注环境、文化特别是社会视角的论文之一。迄今为止，这方面的工作仅偶尔开展，且主要以论证性‐演绎性方式进行。本文旨在促进人们认识到，除了技术和经济方面的风险与机遇外，还存在社会风险与机遇。

我们的实证结果表明，尤其是那些参与此类实施的IT专业人员，经历了显著的变化。对于内部IT专业人员以及其他利益相关者而言，SaaS带来了互操作性、性能提升和更新等优势。本研究指出，当前IT专业人员对SaaS所带来的风险极为关注。因此，管理层必须理解两个STS子系统，以为成功的SaaS实施和可持续的SaaS使用奠定坚实的基础。因此，当决策者打算将SaaS用于核心业务流程时，必须将社会和组织影响作为一个重要的决策维度加以考虑。这或许能够确保在“不外包社会层面”的前提下进行外包服务。