| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-19页 |
| ·研究背景 | 第9-15页 |
| ·中国互联网用户增长迅速 网民结构发生变化 | 第9-11页 |
| ·中国支付环境及微额支付系统的发展情况 | 第11-13页 |
| ·虚拟货币的主要分类与发展现状 | 第13-15页 |
| ·问题的提出 | 第15页 |
| ·研究的目的 | 第15-16页 |
| ·研究创新点 | 第16页 |
| ·研究的意义 | 第16-17页 |
| ·研究方法与框架 | 第17-19页 |
| ·研究方法 | 第17页 |
| ·研究框架 | 第17-19页 |
| 第二章 相关研究文献综述 | 第19-34页 |
| ·虚拟货币相关概念及国内外研究概况 | 第19-23页 |
| ·虚拟货币的起源和发展 | 第19-20页 |
| ·虚拟货币的相关定义 | 第20-21页 |
| ·虚拟货币的分类 | 第21-22页 |
| ·虚拟货币的特性 | 第22-23页 |
| ·网络忠诚度的相关文献综述 | 第23-30页 |
| ·传统客户忠诚(Customer Loyalty)的概念性研究 | 第23-25页 |
| ·网络忠诚度(E-loyalty)的概念性研究 | 第25-26页 |
| ·传统忠诚度影响因素研究 | 第26-27页 |
| ·网络忠诚度影响因素研究 | 第27-30页 |
| ·TAM理论和沉浸理论相关文献综述 | 第30-34页 |
| ·以TRA模型和TAM模型来研究网络忠诚度 | 第30-32页 |
| ·以沉浸理论(Flow理论)来研究网络忠诚度 | 第32-34页 |
| 第三章 模型的构建与假设探讨 | 第34-46页 |
| ·模型构建基础 | 第34-35页 |
| ·各变量的定义和衡量 | 第35-37页 |
| ·自变量的定义和衡量 | 第35页 |
| ·中间变量的定义和衡量 | 第35-37页 |
| ·结果变量的定义和衡量 | 第37页 |
| ·研究假设 | 第37-41页 |
| ·感知有用性(PU)和网络忠诚度(EL) | 第37-38页 |
| ·感知信任(PT)和网络忠诚度(EL) | 第38页 |
| ·感知体验(PE)和网络忠诚度(EL) | 第38-39页 |
| ·社会性影响(SF)和网络忠诚度(EL) | 第39-40页 |
| ·习惯(HA)和网络忠诚度(EL) | 第40页 |
| ·虚拟货币(VM)和其它 | 第40-41页 |
| ·测量模型的提出 | 第41页 |
| ·问卷设计 | 第41-43页 |
| ·问卷的设计思路 | 第41-42页 |
| ·样本的选取及问卷的回收 | 第42-43页 |
| ·研究方法 | 第43-46页 |
| ·描述性统计分析 | 第43页 |
| ·信度效度分析 | 第43页 |
| ·结构方程分析 | 第43-46页 |
| 第四章 数据分析 | 第46-61页 |
| ·基本情况描述 | 第46-49页 |
| ·样本基本资料分析 | 第46-47页 |
| ·变量的描述性统计 | 第47-49页 |
| ·因子分析与信度检测 | 第49-54页 |
| ·虚拟货币和习惯的因子分析 | 第49-50页 |
| ·中间变量的因子分析 | 第50-52页 |
| ·网络忠诚度的因子分析 | 第52页 |
| ·组合信度与萃取变异量分析 | 第52-54页 |
| ·因子分析与效度检测 | 第54页 |
| ·相关关系检验及结果 | 第54-55页 |
| ·回归分析 | 第55-61页 |
| ·虚拟货币对网络忠诚度的作用机制分析 | 第57-59页 |
| ·社会性影响的驱动力回归分析 | 第59-60页 |
| ·感知体验的驱动力回归分析 | 第60-61页 |
| 第五章 研究结论及建议 | 第61-66页 |
| ·研究结论探讨 | 第61-63页 |
| ·虚拟货币的发展方向 | 第63-64页 |
| ·未来新进入者探讨 | 第64-65页 |
| ·研究的不足与展望 | 第65-66页 |
| 参考资料 | 第66-71页 |
| 附录: 调查问卷 | 第71-78页 |
| 致谢 | 第78-79页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第79页 |