消費者網(wǎng)絡(luò)購物行為意向影響因素研究

祝長華，林姍姍，林李堅，葉紫君

（韶關(guān)學院 數(shù)學與統(tǒng)計學院， 廣東 韶關(guān) 512005）

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消費者網(wǎng)絡(luò)購物行為意向影響因素研究

祝長華，林姍姍，林李堅，葉紫君

（韶關(guān)學院 數(shù)學與統(tǒng)計學院， 廣東 韶關(guān) 512005）

摘要：為研究影響消費者購物行為意向的因素，在Davis技術(shù)接受模型基礎(chǔ)上加入網(wǎng)站因素與感知服務質(zhì)量兩個變量，結(jié)合感知有用，感知易用，感知風險3個變量構(gòu)建消費者購物行為意向模型.通過調(diào)查問卷收集數(shù)據(jù)，利用R軟件R3.1.3對數(shù)據(jù)進行信度與效度分析，驗證問卷的可靠性、準確性.再運用LISREL8.7構(gòu)建結(jié)構(gòu)方程模型檢驗感知易用、感知風險、感知服務質(zhì)量與消費者網(wǎng)絡(luò)購物行為意向顯著的因果關(guān)系，從而確定影響消費者網(wǎng)絡(luò)購物行為的關(guān)鍵因素.

關(guān)鍵詞：網(wǎng)絡(luò)購物；行為意向；TAM模型；結(jié)構(gòu)方程模型

進入新世紀以來，隨著科技技術(shù)的飛速發(fā)展，網(wǎng)絡(luò)的普及和應用越來越廣，滲透到人們?nèi)粘Ｉ畹姆椒矫婷?電子商務也應運而生，并日益壯大，其中在線購物是電子商務的一個重要組成部分.根據(jù)中國互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)信息中心 （CNNIC） 發(fā)布的《第35次中國互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展狀況統(tǒng)計報告》顯示，截至2014年12月底，我國網(wǎng)絡(luò)購物用戶規(guī)模達到3.61億，較2013年底增加5 953萬人，增長率為19.7%；我國網(wǎng)民使用網(wǎng)絡(luò)購物的比例從48.9%提升至55.7%［1］.網(wǎng)絡(luò)購物是傳統(tǒng)購物的一種新型延伸，固然存在著一些傳統(tǒng)購物方式所沒有的特性.與傳統(tǒng)的購物方式相比，網(wǎng)絡(luò)購物存在如下特點：買家收貨前無法對商品進行感受，只能依靠店家發(fā)布的商品平面圖和參數(shù)；網(wǎng)上購物更多的時候是錢貨分離的；售后問題解決不方便等等.這些網(wǎng)絡(luò)購物的風險會影響消費者的購買決策.問卷設(shè)計了影響消費者網(wǎng)絡(luò)購物的因素有：使用網(wǎng)絡(luò)購物平臺的操作能力、熟悉度、網(wǎng)絡(luò)購物經(jīng)驗、網(wǎng)上商城的風評、店家的信譽度、產(chǎn)品信息的豐富度、支付方式、購物網(wǎng)站頁面的設(shè)計、售后服務、買家評價、商品性價比等.網(wǎng)絡(luò)購物消費者是電子商務和網(wǎng)絡(luò)營銷的群眾基礎(chǔ)，影響消費者網(wǎng)絡(luò)購物行為決策因素的研究，是商家制定經(jīng)營策略的立足點.通過對影響因素的研究分析，能讓商家了解消費者的消費行為，制定營銷戰(zhàn)略，從而提升銷售利潤.

本文從消費者的角度，參考和借鑒其他文獻的基礎(chǔ)上，設(shè)計了調(diào)查問卷，并采用技術(shù)接受模型（TAM）分析影響消費者的因素，從而為商家提供實際可行的經(jīng)營建議.

1 模型準備

1.1 數(shù)據(jù)來源

為確保問卷的有效性，本文在參考現(xiàn)有文獻的基礎(chǔ)上采用李克特量表法設(shè)計問卷.問卷共有四部分：第一部分：問卷簡介.向被調(diào)查者說明調(diào)查的目的.第二部分：受訪者的背景基礎(chǔ)資料.第三部分：消費者的網(wǎng)絡(luò)購物經(jīng)驗情況調(diào)查，包括消費者接觸網(wǎng)絡(luò)時長和網(wǎng)絡(luò)購買經(jīng)歷調(diào)查.第四部分：調(diào)查問卷的主體部分.影響網(wǎng)絡(luò)購物行為意向相關(guān)因素調(diào)查.主要包括感知有用，感知易用，感知風險，網(wǎng)絡(luò)購買意向，感知服務質(zhì)量和網(wǎng)站因素五個部分.共發(fā)放280份問卷，回收有效問卷262份，問卷有效率為93.57%.本次調(diào)查的樣本中，男性占39.69%，女性占60.31%.年齡在18～25歲，占94.66%，26～35歲占3.44%，36～50歲占1.91%.大學本科占78.24%，大專占11.45%，高中及以下占8.78%，研究生及以上占1.53%.有過網(wǎng)絡(luò)購物經(jīng)驗的占98.85%，沒有網(wǎng)絡(luò)購物經(jīng)驗的占1.15%.

1.2 技術(shù)接受模型（TAM模型）簡介

Davis于1986年在其博士論文中首次提出TAM模型［2］.TAM模型植根于理性行為理論，認為系統(tǒng)使用是由行為意向決定的，其中的行為意向是由想用的態(tài)度和感知的有用性這兩方面共同決定，想用的態(tài)度又由感知有用性和感知易用性來決定.所以該模型的兩個主要決定因素分別是感知有用性和感知易用性.模型中還包含外部變量，它間接地影響使用者的使用意圖與行為.

2 消費者網(wǎng)絡(luò)購物行為影響因素分析模型

2.1 消費者網(wǎng)絡(luò)購物行為影響因素模型的建立

基于技術(shù)接受模型，建立本文模型.假設(shè)感知服務質(zhì)量、感知有用、感知易用、感知風險、網(wǎng)站因素這五個因素影響網(wǎng)絡(luò)購物意向.并假設(shè)前面四個因素顯著正向的影響網(wǎng)購意向，網(wǎng)站因素顯著影響網(wǎng)絡(luò)購物意向.這五個因素的定義分別是：網(wǎng)絡(luò)購物中，賣家為消費者提供的售前，售后以及咨詢等服務；網(wǎng)絡(luò)購物中，消費者對于在線購物快捷，方便，高效和價格的感受；網(wǎng)絡(luò)購物中，消費者比較容易使用各種工具和容易明白網(wǎng)絡(luò)購物的流程；網(wǎng)絡(luò)購物中，消費者遭受損失的可能性；網(wǎng)站自身的網(wǎng)頁界面，包括圖像、音效、信息查詢等各種信息服務.網(wǎng)絡(luò)購物意向指網(wǎng)絡(luò)購物中，消費者由于各種因素的影響最終形成的購買可能性.由于變量不能直接測量，因此本文通過結(jié)構(gòu)方程模型來整合模型中的潛變量以及代表性的指標變量，分析影響消費者網(wǎng)絡(luò)購物行為意向的因素以及各因素之間的關(guān)系.在參考其他文獻研究表的基礎(chǔ)上［3-6］，設(shè)計了測量各個變量的測量問項，如表1所示.

2.2 問卷的結(jié)構(gòu)及內(nèi)容分析

信度分析［2］，又稱為可靠性分析，在測量項目信度一致性時，通常采用衡量內(nèi)部一致性的信度指標：克朗巴哈系數(shù)（Cronbach's Alpha），Cronbach's Alpha值一般介于0到1之間，越接近1表示各測量項目之間一致性越強，一般情況下，Cronbach's Alpha為0.6即為最小可接受信度，在0.6～0.7之間表示一般信度，在0.7～0.8之間表示信度較好，大于0.8表示具有較高的內(nèi)部一致性.普遍認為，當校正的項目總體相關(guān)性（CITC）小于0.3，且刪除該項后量表的Cronbach's Alpha系數(shù)顯著增加，則選擇刪除該測量項目.總體信度分析結(jié)果，如表2所示.

由表2可知，6個被測變量的Cronbach's Alpha值及總體均大于0.8，其中總體Cronbach's Alpha值達到了0.918，具有較高的信度，符合本文研究要求.本文還對感知有用、感知易用、感知風險等單個因素的信度進行分析.各變量中的各個測量項目的CITC遠遠大于0.3，說明各測量項目符合研究要求.

效度［2］是用來衡量測量的有效性和準確性，常用于效度分析的方法主要有兩種：內(nèi)容效度和結(jié)構(gòu)效度.內(nèi)容效度主要采用專家邏輯分析法.結(jié)構(gòu)效度主要采用因子分析法.因子分析是一種降維的多元統(tǒng)計方法.通過將多個相關(guān)聯(lián)的指標轉(zhuǎn)化為幾個少數(shù)不相關(guān)的綜合指標.本文采用結(jié)構(gòu)效度中的因子分析法，來檢驗調(diào)查問卷的效度.在分析前，先進行KMO測量和Bartelert球形檢驗，以測量問項之間是具有相關(guān)性，是否適合做因子分析.當KMO值越大，表示各問項間的相關(guān)性越高；大于0.7則適合做因子分析.Bartelert球形檢驗也是測量檢驗問項之間的相關(guān)系數(shù)的，當檢驗值小于0.05時，則適合做因子分析.本文利用R軟件，對模型涉及的感知有用、感知易用、感知風險、感知服務質(zhì)量、網(wǎng)站因素、網(wǎng)絡(luò)購物意向6個變量28個測量項目進行因子分析.表3是KMO和Bartlett的檢驗結(jié)果.

由表3可知，KMO值為0.964明變量之間相關(guān)性很強，Bartelert球形檢驗的P值小于0.05，適合做因子分析.

表1 變量測量表

表2 總體信度分析

表3 KMO 和 Bartlett 的檢驗

結(jié)構(gòu)效度主要采用因子分析中的累積方差率和因子負荷進行評價.累積方差率表示公因子對問卷的累積解釋能力；因子負荷表示問項對變量的相關(guān)程度.表4是對感知有用進行因子分析的結(jié)果，共提取一個因子，解釋了74.29%的方差.

表4 感知有用因子分析表

分別對感知易用、感知風險、感知購物意向、感知服務質(zhì)量、網(wǎng)站因素，進行因子分析可得解釋方差能力分別為：81.662%，75.358%，70%，75.715%，76.688%.從表4的分析結(jié)果可以看出，各解釋能力較好，問卷的效度是有效的.

3 結(jié)構(gòu)方程模型分析

3.1 結(jié)構(gòu)方程模型

結(jié)構(gòu)方程模型（Structural Equation Model；SEM）［2］是基于變量的協(xié)方差矩陣來分析變量之間關(guān)系的一種統(tǒng)計方法，由此SEM亦稱為協(xié)方差結(jié)構(gòu)分析.它是一種建立、估計和檢驗因果關(guān)系的模型的統(tǒng)計方法.它包含可觀測變量和潛在變量（無法直接度量的變量，但可以通過可測指標來間接度量）.它客服了傳統(tǒng)的統(tǒng)計分析方法不能有效地處理潛在變量，且不允許有多個因變量存在測量誤差等不足.它能夠很好的分析單項指標對總體的作用及分析各指標間的相關(guān)關(guān)系.本文利用LISREL8.7統(tǒng)計軟件構(gòu)建結(jié)構(gòu)方程模型，由信度分析與效度分析結(jié)果可知，模型具有較好的內(nèi)在質(zhì)量.下面采用結(jié)構(gòu)方程模型的擬合優(yōu)度以及路徑分析檢驗變量之間的相互關(guān)系.本文的模型用了感知易用、感知風險、感知服務質(zhì)量三個變量來研究消費者網(wǎng)絡(luò)購物行為意向.由圖2可知各變量之間的關(guān)系都得到了驗證.

圖2 結(jié)構(gòu)方程模型

3.2 模型擬合優(yōu)度分析

模型擬合優(yōu)度分析是用來驗證所構(gòu)建的模型與數(shù)據(jù)的擬合程度.評價模型擬合優(yōu)度的指標有許多，本文選取標準卡方檢驗（/df）、擬合優(yōu)度指數(shù)（GFI）、調(diào)整后的擬合優(yōu)度指數(shù)（AGFI）、近似均方根誤差（RMSEA）、非規(guī)范擬合指數(shù)（NNFI）、規(guī)范擬合指數(shù)（NFI）以及相對擬合指數(shù)（CFI）來檢驗模型的整體擬合情況［4］.標準卡方檢驗的值（/df）小于5，表示擬合良好.擬合優(yōu)度指數(shù)（GFI）在0到1之間較好，越接近于1表示所構(gòu)建模型的適合度良好.而調(diào)整后的擬合優(yōu)度指數(shù)（AGFI）值大于0.9，說明所構(gòu)建的模型適合度良好.但在實際應用中接受范圍只要GFI和AGFI的值大于0.8就可以接受.近似均方根誤差（RMSEA）的值應小于0.1，若大于0.1代表模型擬合度不佳.非規(guī)范擬合指數(shù)（NNFI）、規(guī)范擬合指數(shù)（NFI）、相對擬合指數(shù)（CFI）的值均大于0.9，說明模型擬合度良好［2］.經(jīng)過分析本文所構(gòu)建的模型整體擬合度良好，見表5.說明樣本數(shù)據(jù)支持本文對消費者行為意向所做出的假設(shè).

表5 模型擬合優(yōu)度指標值

3.3 路徑系數(shù)顯著性檢驗

通過路徑系數(shù)的大小可以判斷變量間是否存在相關(guān)關(guān)系以及關(guān)系的強弱，當路徑系數(shù)通過顯著性檢驗，說明兩變量相關(guān)，反之不然.路徑系數(shù)T值的絕對值應大于2，才表明相應的潛在變量間存在相關(guān)關(guān)系.

表6 路徑分析結(jié)果

由表6可知H1與H2通過了檢驗，消費者的“感知易用”的標準化路徑系數(shù)為0.51，證明消費者的“感知易用”會顯著正向影響其網(wǎng)絡(luò)購物意向.同理，消費者的“感知服務質(zhì)量”正向影響其網(wǎng)絡(luò)購物意向，即網(wǎng)上店家良好的售前、售后服務會吸引消費者.其中主要表現(xiàn)為賣家的溝通性即賣家對待買家的服務態(tài)度以及對自家商店商品的熟悉程度、當消費者對所購買的商品不滿意或者商品存在質(zhì)量問題，店家提供了高素質(zhì)的售后服務、在交涉過程中客服所表現(xiàn)出來的耐心，一一解答消費者的疑問，力爭做到最好的解決方案.這些會給消費者留下良好印象，勢必客源不斷.但“感知風險”沒有通過檢驗.參考相關(guān)文獻，一般來說，感知風險會負向影響消費者的網(wǎng)絡(luò)購物意向.網(wǎng)絡(luò)存在的危險性、個人信息的泄露都會造成消費者的擔心，從而抑制網(wǎng)絡(luò)購物意向.

4 結(jié)語

本研究運用結(jié)構(gòu)方程模型對消費者網(wǎng)絡(luò)購物行為影響因素進行了分析，研究結(jié)論如下：（1）消費者感知網(wǎng)絡(luò)購物使用各種工具和熟悉網(wǎng)絡(luò)購物流程越容易，其網(wǎng)絡(luò)購物意向就越大.消費者感知“網(wǎng)購易用”主要體現(xiàn)在網(wǎng)上提供的購物流程是否清晰，搜索商品是否容易，商品查詢、物流、訂單狀態(tài)是否容易看到，網(wǎng)上購物操作對于個人來說是否簡單易操.經(jīng)過文章分析，感知易用在對消費者的購物意向的正向影響最為顯著，說明感知“網(wǎng)購易用”是構(gòu)成其網(wǎng)絡(luò)購物行為的主要原因.消費者覺得，網(wǎng)絡(luò)購物的操作流程簡易，便會選擇這種方式購物.（2）消費者感知賣家為消費者提供的售前，售后以及咨詢等服務質(zhì)量越好，其網(wǎng)購意向就越大.消費者“感知服務質(zhì)量”主要體現(xiàn)在商家售前、售后服務是否重要和商家提供的付款方式和收貨方式是否多樣，經(jīng)過對調(diào)查數(shù)據(jù)的分析，消費者的“感知服務質(zhì)量”會正向影響其網(wǎng)絡(luò)購物意向，即網(wǎng)上店家良好的售前、售后服務會吸引消費者，其中主要表現(xiàn)為賣家的溝通性即賣家對待買家的服務態(tài)度.當消費者對所購買的商品不滿意或者商品存在質(zhì)量問題，店家若提供了高素質(zhì)的售后服務，在交涉過能提供較好的解決方案.

針對商家的建議.商家應該加強團隊的銷售服務質(zhì)量，可以通過開展一些關(guān)于提升服務質(zhì)量的培訓課程.其次提升售前服務質(zhì)量，也就是完善消費者和賣家的溝通機制，保證消費者在網(wǎng)絡(luò)購物過程中遇到問題能得到賣家的耐心解答.針對售后服務，應該重視產(chǎn)品和服務的使用情況以及消費者的反饋意見.針對網(wǎng)站的建議.網(wǎng)站可以通過打造良好的搜索渠道，便于消費者能夠更好地搜索產(chǎn)品.如唯品會特賣，很多消費者第一鎖定了化妝品特賣這一搜索渠道，使得消費者購買時有了更傾向性的選擇；比如米折網(wǎng)，通過打折的形式讓更多消費者覺得可以更容易地搜索到價格便宜的商品.

樣本的局限性.此次的調(diào)查問卷大部分局限于廣東省內(nèi)，學生樣本占了大部分的比例，無法確定判斷樣本是否具備足夠的典型性.調(diào)查誤差.本文采用的是網(wǎng)絡(luò)問卷的調(diào)查方式，借用問卷星調(diào)查平臺收集數(shù)據(jù)，無法確保答卷者認真詳細閱讀了問卷的各項測量問題，其次，在問卷調(diào)查結(jié)束后，對答卷者的IP地址進行了篩選，防止重復填寫的現(xiàn)象，但是存在同一答卷者通過多個IP地址進行填寫情況.問卷設(shè)置變量的測量問項不夠準確.模型中測量變量通過問卷中測量問項的方式呈現(xiàn)，由文中可知測量變量的信度和效度都比較好，但通過因子分析可以看出設(shè)置的問項中有些是可以概括在一個影響變量下的，使得模型最后的構(gòu)建與實際假設(shè)的存在一定偏差，因此對于設(shè)置的測量問項還有待提高.

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（責任編輯：邵曉軍）

中圖分類號：F724.6

文獻標識碼：A

文章編號：1007-5348（2016）02-0007-06

［收稿日期］2015-10-16

［作者簡介］祝長華（1983-），女，湖南郴州人，韶關(guān)學院數(shù)學與統(tǒng)計學院講師，碩士；研究方向：數(shù)理統(tǒng)計.

The Research on the Influence Factors of Consumer Online Shopping Behavior Intention

ZHU Chang-hua， LIN Shan-shan， LIN Li-jian， YE Zi-jun

（Department of Mathematics and Statistics， Shaoguan University， Shaoguan 512005， Guangdong， China）

Abstract:This paper mainly studies the impact of consumers shopping intention， with Davis's technology acceptance model based on the joining of two variables of site factors and perceived service quality， combined with the perceived usefulness， perceived ease of use，and perceived risk these three variables， and builds consumer shopping behavior intention model. Through the questionnaire survey collected data， the data reliability and validity analysis used R software R3.1.3 and data to verify the reliability and accuracy.Furthermore， by using lisrel8.7 it constructed the structural equation model to test the perceived ease of use， perceived risk， perceived service quality and consumer behavior of online shopping intention which had obvious causality to determine key factors in influencing consumers' online shopping behavior.

Key words:network shopping； behavior intention； TAM model； structural equation model