《International Journal of Innovation Studies》：Adoption intentions of cloud-based business intelligence technologies among SMEs in Palestine: A PLS-SEM, ANN, and moderation analysis
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在巴勒斯坦，中小企业（SME）构成经济支柱，但面临财务、基础设施与制度等多重障碍。研究人员基于技术–组织–环境（TOE）范式，引入环境动荡（ET）作为调节变量，对11省397名中小企业领导者数据展开研究，采用偏最小二乘结构方程模型（PLS-SEM）与人工神经网
在巴勒斯坦，中小企业（SME）构成经济支柱，但面临财务、基础设施与制度等多重障碍。研究人员基于技术–组织–环境（TOE）范式，引入环境动荡（ET）作为调节变量，对11省397名中小企业领导者数据展开研究，采用偏最小二乘结构方程模型（PLS-SEM）与人工神经网络（ANN）混合方法，从解释与预测双视角考察云端商业智能（cloud-based BI）技术采纳意向的驱动因素。结构模型显示，全部8个前因变量均显著预测采纳意向，标准化效应|β|介于0.244至0.302，95%置信区间不含零，效应量f2为0.22至0.32；感知风险（PRisk）负向影响意向，其余前因正向影响。PLS-SEM与ANN一致表明竞争压力（ComPres）为首要决定因素，员工参与（EmpInv）与法规遵从（RegComp）亦居强预测因子之列；兼容性（Compa）、感知易用性（PEase）、管理承诺（ManCom）属中等重要性，数字成熟度（DigMat）作用强但偏支持性。ANN确认跨方法收敛，中层预测因子排序有微小偏移。ET仅作选择性有限边界条件，仅现两处显著交互：强化管理承诺对意向的作用，削弱竞争压力的作用。PLS-Predict的Q2大于零且均方根误差（RMSE）低于线性基准，支持预测效度。结果在动荡社会经济环境下精炼TOE框架：外部压力与组织准备对意向的塑造远强于ET。研究发现可助政策制定者与中小企业主优先缓释风险，同时强化竞争压力、法规遵从、管理承诺与员工参与以推动云端BI采纳。
研究背景与问题提出：在加速数字化时代，巴勒斯坦中小企业贡献约九成私营就业，却受资金、治理与基础设施约束，先进数字技术应用率低（PCBS 2022显示企业用云仅7.2%，AI仅4.7%）。既有文献多聚焦云ERP、云会计或一般BI采纳，缺云端BI采纳意向研究；上下文多来自约旦、印度等，缺巴勒斯坦这类资源受限且政治波动场景；方法上以线性PLS-SEM为主，少有非线性与预测重要性交叉验证。因此研究人员将云端BI采纳意向定位为数据赋能创新能力的预采纳指标，而非创新结果，依托TOE框架嵌入ET边界条件，填补上下文、经验与方法三重缺口。
主要技术方法：研究人员于2025年6—7月通过非概率配额抽样联合目的性筛选，从约旦河西岸11省商会联络未采纳云端BI的397家中小企业决策者（剔除已用云BI者及异常值），用IBM SPSS 27与SmartPLS 4做测量模型（外载荷0.784—0.972、CR 0.891—0.984、AVE 0.672—0.939、HTMT<0.85）与结构模型检验；以G*Power定最小样本109；用PLS-SEM估线性路径与ET调节交互，以ANN（多层感知器）估显著预测因子相对预测重要性，形成解释—预测互补的混合范式。
研究结果：引言部分阐明云端BI对资源受限中小企业可降低基建成本、促数据驱动决策，且巴勒斯坦微小型企业占比98.8%，亟需分析能力。文献综述中2.1定义云端BI为BI与云计算融合；2.2给出采纳意向（ITACBBIT）概念；2.3列14项既往研究表证上下文与方法缺口；2.4指三类理论张力（技术认知vs环境压力、云BI兼具技术接受与组织准备、ET双向性）。2.5研究模型与假设发展：技术因素（H1 Compa+、H2 PEase+、H3 PRisk?）、组织因素（H4 DigMat+、H5 ManCom+、H6 EmpInv+）、环境因素（H7 ComPres+、H8 RegComp+）共8主效应显著；ET调节（H9—H16）仅H13（ManCom×ET+）与H15反向（ComPres×ET削弱）成立，其余不显著，证ET为有限边界条件。方法论3节说明定量混合抽样与PLS-SEM+ANN理由。数据分析4节：4.1收423清至397例；4.2描述统计覆盖省配额（希伯伦超18、纳布卢斯少8）；4.3测量模型判别效度靠HTMT与Fornell-Lacker；共方法偏差用标记变量法（Lin等2015）证β漂移≤0.001、R2=0.727不变；结构模型内VIF 1.018—1.067，多元偏度峰度非正态故用PLS非协方差SEM；假设检验中八主效应β 0.244—0.302全显著，PRisk β=?0.255，ET仅两交互显著（ManCom×ET简斜率正、ComPres×ET简斜率负）；ANN敏感性排序前三位为ComPres、EmpInv、RegComp，与PLS-SEM一致但中层微移；Q2_predict=0.697，PLS-Predict RMSE低于线性模型。
讨论与结论翻译：研究人员在动荡社会经济环境下精炼TOE框架，表明外部压力（竞争、法规）与组织准备（管理承诺、员工参与、数字成熟度）比ET更能塑造意向；ET不作宽泛调节而只选择性强化管理承诺、削弱竞争压力。混合PLS-SEM–ANN确认主预测因子稳健并揭示跨方法预测重要性微差。预测效度由Q2>0与更低RMSE支持。结论为政策制定者与巴勒斯坦中小企业主应优先缓释感知风险，同时借竞争压力、法规遵从、管理承诺与员工参与推进云端BI采纳，以培育数据赋能创新能力；研究将ITACBBIT从前因而非结果端接入创新研究，限未采纳SME且西岸可达样本，不推及已采纳者或加沙。论文发表于《International Journal of Innovation Studies》。
