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    基于TAM的農(nóng)村電商接受度實證研究

    2018-07-23 11:49:46呂有清黃山青
    宿州學(xué)院學(xué)報 2018年2期
    關(guān)鍵詞:易用性外部性信度

    呂有清,黃山青

    滁州學(xué)院管理系,滁州,239000

    在商務(wù)部電子商務(wù)進(jìn)農(nóng)村綜合示范、國務(wù)院扶貧辦的電商扶貧等一系列政府政策以及阿里巴巴的“千縣萬村”、京東的“星火燎原”等各方的共同推動下,電子商務(wù)正加速向農(nóng)村滲透。據(jù)阿里研究院數(shù)據(jù)顯示,農(nóng)村網(wǎng)絡(luò)零售額在全國網(wǎng)絡(luò)零售額的占比持續(xù)提升。盡管農(nóng)村電商在近年來取得了突飛猛進(jìn)的發(fā)展,但對于龐大的農(nóng)村市場而言,目前使用淘寶等電商平臺的用戶仍然較少,較多因素制約著農(nóng)村電子商務(wù)的發(fā)展[1]。因此,基于農(nóng)村用戶視角,探究電子商務(wù)接受度問題具有重要的理論與實踐意義。本文擬將技術(shù)接受模型(TAM)引入農(nóng)村電商接受行為研究中,識別影響農(nóng)村電商接受行為的主要因素,提出理論假設(shè)與初始模型,通過問卷調(diào)查的方式獲取數(shù)據(jù),運用統(tǒng)計分析工具對理論模型進(jìn)行驗證,最后提出相關(guān)建議,以促進(jìn)農(nóng)村電子商務(wù)的進(jìn)一步發(fā)展。

    1 理論模型與研究假設(shè)

    TAM是Davis根據(jù)理論行為理論(TRA)提出的,主要研究用戶對新技術(shù)的接受行為[2]。目前,已有部分學(xué)者將該模型引入電子商務(wù)的理論與實證研究中,如Aron等[3]。本文在參照TAM模型的基礎(chǔ)上,將網(wǎng)絡(luò)外部性作為外部變量,并考慮感知風(fēng)險變量對農(nóng)村電商接受度的影響作用,構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)外部性、感知易用性、感知有用性、感知風(fēng)險和農(nóng)村電商接受度之間關(guān)系的理論模型,如圖1所示。

    圖1 農(nóng)村電商接受度模型

    網(wǎng)絡(luò)外部性:隨著使用同一產(chǎn)品或服務(wù)的用戶數(shù)量變化,每個用戶所獲得的效用也發(fā)生正向變化[4]。鄧朝華等利用技術(shù)接受模型,探討了移動服務(wù)使用行為問題,驗證了網(wǎng)絡(luò)外部性對感知易用性和感知有用性均有顯著的正向影響[5]。當(dāng)農(nóng)村互聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)設(shè)施的不斷完善、農(nóng)村電子商務(wù)示范點的設(shè)立與發(fā)展以及農(nóng)村淘寶服務(wù)代理商等第三方平臺渠道的下沉等,使用淘寶等電商平臺的農(nóng)村用戶將逐漸增多。用戶數(shù)量的增多影響著感知的有用性[6],給農(nóng)戶的工作、生活帶來了極大的效用。同時,農(nóng)村用戶在使用過程中的頻繁交流,有利于用戶對農(nóng)村電商技術(shù)的學(xué)習(xí)與掌握。由此,得到以下假設(shè):

    H1網(wǎng)絡(luò)外部性正向影響感知有用性

    H2網(wǎng)絡(luò)外部性正向影響感知易用性

    感知易用性和感知有用性:感知易用性和感知有用性是TAM模型的兩個關(guān)鍵因素,決定著用戶接受新技術(shù)的行為[7]。感知易用性是指農(nóng)村用戶使用淘寶等電商平臺的難易程度,而感知有用性是指農(nóng)村用戶使用電商平臺獲取產(chǎn)品或服務(wù),以提升其工作、生活效益的預(yù)期期望。根據(jù)TAM模型,用戶接受行為是由接受態(tài)度決定的,而接受態(tài)度是由感知易用性和有用性共同決定的,且感知有用性又是由感知易用性決定的。李瓊等同樣認(rèn)為若某項新技術(shù)難以學(xué)習(xí)與使用,則會降低用戶對該技術(shù)感知的有用性[8]。由此,得到以下假設(shè):

    H3感知易用性正向影響感知有用性

    H4感知易用性正向影響農(nóng)村電商接受度

    H5感知有用性正向影響農(nóng)村電商接受度

    感知風(fēng)險:感知風(fēng)險是指用戶在購買某種商品或服務(wù)時感知的不確定性。隨著互聯(lián)網(wǎng)不斷滲透,用戶不得不考慮網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用的安全問題[9]。農(nóng)村用戶在最初使用電商平臺時,必然會衡量交易過程中可能發(fā)生的各種風(fēng)險,如資金、質(zhì)量等。本文認(rèn)為用戶感知的風(fēng)險越大,則拒絕淘寶等電商平臺的可能性就越大。由此,得到以下假設(shè):

    H6感知風(fēng)險負(fù)向影響農(nóng)村電商接受度

    2 問卷設(shè)計與數(shù)據(jù)收集

    2.1 問卷設(shè)計

    本研究的調(diào)查問卷包含兩部分內(nèi)容,一是基本情況信息,如職業(yè)、受教育程度等;二是5個變量的測量題項,每個變量至少包含3個題項,均是在借鑒成熟量表的基礎(chǔ)上,針對農(nóng)村電商特定研究對象加以修正,如表1所示。

    表1 測量題項及來源

    2.2 數(shù)據(jù)收集

    本文選取安徽省明光市、蕪湖縣等電子商務(wù)進(jìn)農(nóng)村綜合示范縣(市)為調(diào)研區(qū)域,通過“判斷抽樣”和“滾雪球抽樣”的方式,本次調(diào)查共發(fā)放問卷455份,回收有效問卷385份,有效回收率84.6%,基本信息統(tǒng)計如表2所示。

    3 模型評估與假設(shè)檢驗

    3.1 信度分析

    本文采用α信度系數(shù)法分析樣本量表的信度,總樣本的Cronbach′s α為0.923,各變量量表的信度分析結(jié)果如表3所示,均大于0.6可接受水平,且CITC值均在0.5以上,量表具有較好的穩(wěn)定性,通過信度檢驗。

    表2 基本信息統(tǒng)計情況

    3.2 效度分析

    首先進(jìn)行探索性因子分析,SPSS運行結(jié)果顯示KMO值為0.839,Bartlett球形檢驗的Sig.值為0.000。同時,按照特征值大于或等于1的原則進(jìn)行因子萃取,共得到5個特征值大于1的公共因子,且被萃取的5個因子共解釋了總體方差的78.674%變異。運用最大變異法(Varimax)進(jìn)行因子旋轉(zhuǎn),結(jié)果如表3所示。

    其次對探索性因子分析萃取出的5個公共因子進(jìn)行驗證性因子分析,結(jié)果如表3所示, CR值均大于0.8,AVE值亦達(dá)到0.5的最低要求,所有擬合指標(biāo)均達(dá)到理想標(biāo)準(zhǔn)。同時,各變量的AVE平方根都大于變量間的相關(guān)系數(shù),如表4所示。故量表通過了效度檢驗,可以作進(jìn)一步的結(jié)構(gòu)方程模型分析。

    表3 信度與效度檢驗結(jié)果

    (續(xù)表)

    變量測量項EFA因子載荷CFA因子載荷CITCCRAVECronbach's α驗證性分析擬合指標(biāo)感知易用性X210.9070.940.894X220.8790.870.823X230.8670.890.850X240.7580.780.7400.926 60.760 30.925GFI=0.92PGFI=0.65CFI=0.97感知有用性X310.6820.920.731X320.6700.930.724X330.8440.570.752X340.8330.560.7140.843 30.587 50.874NFI=0.95RMSEA=0.065χ2/df=2.618感知風(fēng)險X410.6460.620.753X420.8920.960.865X430.8640.780.833X440.8930.900.8660.892 80.681 10.912農(nóng)村電商接受度Y10.8590.850.744Y20.8790.950.810Y30.7030.650.6990.8630.682 50.847

    表4 區(qū)別效度檢驗結(jié)果

    注:表示P<0.001,雙尾檢驗。對角線上為平均方差抽取量的平方根:

    3.3 假設(shè)檢驗

    運用AMOS 21.0軟件進(jìn)行SEM分析,并根據(jù)吳明隆等對因果模型提出的修正方法[13],對初始模型進(jìn)行修正。從圖2和表5可以看出,所有標(biāo)準(zhǔn)化載荷系數(shù)均在0.5以上, S.E.值均為正值,C.R.值均大于1.96,相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)化路徑至少達(dá)到0.05的顯著水平。從擬合指標(biāo)來看,只有AGFI(0.887)值未達(dá)到理想標(biāo)準(zhǔn),但大于0.8可接受水平,且其他擬合指標(biāo)均達(dá)到理想標(biāo)準(zhǔn)。整體而言,理論假設(shè)模型與實際數(shù)據(jù)間可以有效契合。故理論假設(shè)H1~H6均得到數(shù)據(jù)分析結(jié)果的支持。

    表5 模型的擬合結(jié)果

    注:、、表示P<0.001、P<0.01、P<0.05,雙尾檢驗。

    圖2 所有變量間結(jié)構(gòu)關(guān)系修正模型分析

    4 結(jié) 論

    本文以技術(shù)接受模型為基礎(chǔ),納入網(wǎng)絡(luò)外部性和感知風(fēng)險因素,構(gòu)建了農(nóng)村電商接受度的理論模型。實證檢驗結(jié)果表明,TAM模型同樣適用于農(nóng)村電商接受行為,即網(wǎng)絡(luò)外部性、感知易用性、感知有用性和感知風(fēng)險直接或間接影響著農(nóng)村用戶對電子商務(wù)的接受行為。本文構(gòu)建的模型,對于農(nóng)村電商的推廣與發(fā)展具有重要參考意義。對于電子商務(wù)運營商而言,不同變量對用戶接受度的影響程度有顯著的差異,因此應(yīng)重點做好關(guān)鍵變量的引導(dǎo),以促使農(nóng)村用戶接受電子商務(wù);對于農(nóng)村用戶而言,通過了解電子商務(wù)的使用動機(jī),更加明確自身的喜好與需求,以選擇匹配度較高的電子商務(wù)形式。

    本文構(gòu)建的農(nóng)村電子商務(wù)接受度模型僅僅是初步探索,在一定程度上豐富了農(nóng)村電子商務(wù)及接受度理論的研究內(nèi)容,但由于時間、水平等因素的限制,仍然存在一些不足之處以及值得深入探討的空間。首先,本研究實證部分的樣本來自于安徽省部分地區(qū),樣本的區(qū)域選擇、容量等方面的限制,使得本文研究結(jié)論的普適性和可靠性有待于進(jìn)一步檢驗。其次,農(nóng)村電子商務(wù)接受程度與電商平臺績效的關(guān)系等問題有待深入探究。

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