| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第10-22页 |
| 1.1 研究背景及研究问题的提出 | 第10-14页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第10-13页 |
| 1.1.2 研究问题的提出 | 第13-14页 |
| 1.2 研究目的与意义 | 第14-16页 |
| 1.2.1 研究目的 | 第14页 |
| 1.2.2 研究意义 | 第14-16页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第16-20页 |
| 1.3.1 微博 | 第16-17页 |
| 1.3.2 企业领导者 | 第17-18页 |
| 1.3.3 微博的使用行为 | 第18-19页 |
| 1.3.4 在线人脉 | 第19-20页 |
| 1.3.5 研究现状评述 | 第20页 |
| 1.4 研究内容 | 第20-22页 |
| 第2章 理论基础及模型构建 | 第22-33页 |
| 2.1 微博概念及相关理论 | 第22-24页 |
| 2.1.1 微博的概念 | 第22页 |
| 2.1.2 微博的分类 | 第22-24页 |
| 2.1.3 微博营销理论 | 第24页 |
| 2.2 企业领导者概念和作用 | 第24-25页 |
| 2.3 使用行为理论 | 第25-27页 |
| 2.3.1 微博使用行为理论 | 第25-26页 |
| 2.3.2 企业领导者微博使用行为 | 第26-27页 |
| 2.4 社会资本理论与在线人脉 | 第27-29页 |
| 2.4.1 社会资本理论 | 第27-28页 |
| 2.4.2 企业领导者在线人脉 | 第28-29页 |
| 2.5 研究模型的提出 | 第29页 |
| 2.6 研究假设的提出 | 第29-32页 |
| 2.6.1 企业领导者微博使用行为对其在线人脉的影响 | 第30页 |
| 2.6.2 企业领导者微博的使用连续性对其在线人脉的影响 | 第30页 |
| 2.6.3 职位对模型调节作用的影响 | 第30-31页 |
| 2.6.4 行业对模型调节作用的影响 | 第31页 |
| 2.6.5 工作经历对模型调节作用的影响 | 第31-32页 |
| 2.7 本章小结 | 第32-33页 |
| 第3章 研究方法与测量 | 第33-38页 |
| 3.1 样本的选取 | 第33页 |
| 3.2 数据搜集 | 第33-34页 |
| 3.3 研究变量的解释 | 第34-37页 |
| 3.3.1 企业领导者微博的使用行为 | 第34-35页 |
| 3.3.2 企业领导者职位 | 第35页 |
| 3.3.3 企业领导者所处的行业 | 第35-36页 |
| 3.3.4 企业领导者的工作经历 | 第36页 |
| 3.3.5 企业领导者在线人脉 | 第36-37页 |
| 3.4 本章小结 | 第37-38页 |
| 第4章 模型的检验与分析 | 第38-56页 |
| 4.1 样本描述性统计分析 | 第38页 |
| 4.2 模型构成要素分析 | 第38-40页 |
| 4.3 样本人口统计变量方差分析 | 第40-41页 |
| 4.4 模型变量相关性检验 | 第41-42页 |
| 4.5 回归方程分析 | 第42-46页 |
| 4.5.1 使用强度与在线人脉的回归分析 | 第43-45页 |
| 4.5.2 使用连续性与在线人脉的回归分析 | 第45-46页 |
| 4.6 企业领导者自身因素的调节作用分析 | 第46-54页 |
| 4.6.1 企业领导者职位高低的调节作用 | 第46-49页 |
| 4.6.2 企业领导者行业的调节作用 | 第49-52页 |
| 4.6.3 企业领导者工作经历的调节作用 | 第52-54页 |
| 4.7 分析结果总结 | 第54-55页 |
| 4.8 本章小结 | 第55-56页 |
| 第5章 研究结果与策略分析 | 第56-61页 |
| 5.1 研究结果讨论 | 第56-57页 |
| 5.2 企业领导者策略分析 | 第57-59页 |
| 5.2.1 企业领导者自身策略分析 | 第57-59页 |
| 5.2.2 企业领导者营销策略分析 | 第59页 |
| 5.3 微博运营商策略分析 | 第59-60页 |
| 5.4 本章小结 | 第60-61页 |
| 结论 | 第61-64页 |
| 参考文献 | 第64-69页 |
| 致谢 | 第69页 |