盗版行为中的利己主义与利他主义 ——一个基于心理冲突的双决策模型

论文摘要

盗版已经成为全球（尤其是中国）软件使用中一个重要问题。先前针对盗版软件使用行为的研究可以归结为三种理论视角：（1）威慑理论（General Deterrence Theory, GDT）侧重于分析人们对惩罚的担心对其盗版行为的影响；（2）道德决策理论（Ethical Decision-making Theories）则认为人们基于盗版行为对他人可能带来的影响来决定是否实施盗版行为的,即利他主义（Altruism）;（3）理性决策理论（Rational Decision Making Theories）,诸如理性行为理论（Theory of Reasoned Action, TRA）和计划行为理论（Theory of Planned Behavior, TPB）,则认为人们根据盗版行为为自己带来的收益和损失作为决策的基础,即利己主义（Egoism）。尽管这些不同的视角给我们带来很多具有启发性的结论,先前的研究仍然存在两个重大的理论缺陷：（1）缺乏对不同理论视角进行整合分析；（2）缺乏运用权变（Contingency）思维对先前的理论进行深入分析,未能对理论的适用条件给出明确的指示。为了弥补第一个理论缺陷,该文提出三种方法以整合上述的三种理论视角：（1）平行整合（Parallel Integration）将威慑过程,道德决策过程以及理性决策过程视作影响盗版行为的三种平行机制；（2）顺序整合（Sequential Integration）则关注三种机制的发生顺序,具体而言,该文认为威慑过程将先于道德决策过程与理性决策过程,道德决策过程又将先于理性决策过程；（3）交互整合（Interactive Integration）则将道德决策过程与理性决策过程看做相互竞争（Competing）的两种决策过程,他们之间将形成一种替代效应（Substitution Effect）.为了弥补第二个理论缺陷,该文解析了两个变量的调节作用。一个变量用于描述电子产品的特性,具体而言,公共品特性（Public Good）。该文指出人们是否将软件视作公共品将影响到道德决策过程对盗版行为的作用强度。另一个变量用于描述社会环境的特性,具体而言,盗版行为的社会接受度（Social Acceptance）,并且指出惩罚系统（Sanction Systems）对于两种决策过程的影响是受到盗版行为的社会接受度的调节的,即惩罚系统的威慑作用只在某些条件下成立。在本文中,感知的惩罚（Perceived Punishment）用于刻画威慑作用机制,其包括惩罚的可能性（Punishment Certainty）与惩罚的严重性（Punishment Severity）两个子维度；道德判断（Moral Judgment）用于代表道德决策机制；理性判断（Rational Judgment）用于代表理性决策机制。本文通过在线问卷调查的方式收集了253份问卷用于数据分析。数据分析结果显示：（1）感知的惩罚,道德判断与理性判断可以直接地作用于盗版意愿（Piracy Intention）:（2）感知的惩罚可以间接地通过道德判断和理性判断影响盗版意愿；（3）道德判断和理性判断作为两种竞争机制,他们之间具有替代效应：（4）公共品意识（Public Good Perception）可以调节道德判断与理性判断之间的替代效应；（5）社会接受度可以弱化感知惩罚与道德判断及盗版意愿之间的关系。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第一章 绪论
• 1.1 问题陈述
• 1.2 研究问题与目的
• 1.3 本研究对于理论和实践的贡献
• 1.4 本文的结构安排
• 第二章 文献综述
• 2.1 威慑理论
• 2.2 理性决策理论
• 2.2.1 理性行为理论与计划行为理论
• 2.2.2 技术接受模型
• 2.3 道德决策理论
• 2.3.1 道德发展模型
• 2.3.2 四成分模型
• 2.3.3 问题-权变模型
• 2.4 人口统计学变量
• 2.5 先前文献总结
• 第三章 理论扩展
• 3.1 先前文献的理论缺陷
• 3.1.1 缺乏理论整合
• 3.1.2 缺乏权变思维
• 3.2 理论整合
• 3.2.1 平行整合
• 3.2.2 顺序整合
• 3.2.3 交互整合
• 3.3 权变因素
• 3.3.1 公共品意识
• 3.3.2 社会接受度
• 第四章 研究模型与假设
• 4.1 直接作用假设
• 4.2 间接作用假设
• 4.3 交互作用假设
• 4.4 权变作用假设
• 4.4.1 公共品意识
• 4.4.2 社会接受度
• 第五章 研究方法
• 5.1 研究设计
• 5.2 量表设计
• 5.2.1 量表开发
• 5.2.2 量表确认
• 5.3 数据收集流程
• 第六章 数据分析
• 6.1 数据分析方法
• 6.2 测量模型
• 6.2.1 信度
• 6.2.2 收敛效度
• 6.2.3 区分效度
• 6.2.4 多重共线性分析
• 6.2.5 共同方法偏误
• 6.3 结构模型
• 6.3.1 平行,顺序,与交互作用假设
• 6.3.2 权变作用假设
• 6.4 假设与结果总结
• 第七章 讨论与结论
• 7.1 结果讨论
• 7.1.1 后验分析:中介作用
• 7.1.2 后验分析:中介调节作用
• 7.1.3 主要发现总结
• 7.2 本文局限性
• 7.3 理论贡献
• 7.4 实践贡献
• 7.5 贡献总结
• 参考文献
• 附录A 因子负荷矩阵
• 附录B 缩写
• 致谢
• 在读期间发表的学术论文与取得的研究成果