1、網上購物行為影響因素實證研究截至2005年12月31號，中國網民已經達到1.11億萬人，居世界第二位，僅次于美國（注：CNNIC：第17次中國互聯網絡發展狀況統計報告，。）。但是與互聯網的飛速發展形成鮮明對比，我們網絡消費者明顯地對網絡購物缺乏正面認識及信任，只有20%的消費者有過網上購物經歷，且超過一半的網絡購物者購買次數在3次以下（注：CNNIC：第17次中國互聯網絡發展狀況統計報告，。）。因此本文認為，有必要對消費者接受網絡購物渠道的決策過程進行研究，識別影響消費者網絡購物的主要因素，以便網上零售商采取針對性的營銷戰略與組合。一、理論回顧與假設1.創新接受理論戴維(Davis,1989)

2、在理性行為理論的基礎上提出了技術接受模型(TAM,Technology Acceptance Model)，試圖從人的心理、行為角度探討個體接受或拒絕使用某項特定新技術的影響因素。該模型認為，個體對新技術的態度取決于其對新技術特征的感知感知有用(PU,Perceived Usefulness)和感知容易使用(PEOU,Perceived Easy Of Use)，PU指個體相信新技術能夠提高其工作績效或產出的程度。而PEOU指個體認為使用新技術花費較少精力的程度；個體態度與PU進而共同影響到消費者的使用意圖，而使用意向是決定實際使用的唯一因素。在PU與PEOU間，戴維還證實PEOU會正向影響P

3、U，因為個體使用系統所省下的精力，可以分配到其他活動中并創造效用，其構建模型如圖1所示。圖1TAM圖示由于網絡購物環境下，消費者不僅具有傳統購物者職能，他還是信息、技術的使用者，本質上網絡購物可以視為信息技術的一種延伸，因此TAM被廣泛地應用于研究消費者接受網絡購物行為，并證實具有良好的效力。但TAM也存在一些缺陷，例如沒有考慮到消費者的個體差異、網絡購物風險的影響、社會文化因素等等，因此許多學者在應用TAM時均不同程度地對其進行了修正或補充。例如，卡斯和芬內克(Cass,Fenech,2003)在TAM的基礎上，引入了消費者個性、網絡經驗、購物導向三個主要外生變量，實證分析顯示，延伸模型能夠

4、解釋35%的購物態度和28%的購物行為。程華(2003)在TAM的基礎上引入感知風險、人口統計因素、對互聯網態度和網絡經驗的影響，延伸的TAM模型能夠解釋31%的購物行為。以上學者的研究說明，TAM經過適當的修改與擴展可用以預測消費者的網絡購物行為。2.網絡購物影響因素由于研究者的角度、方法、內容的不同，國內外對于哪些因素影響到消費者購物態度與行為目前還沒有一致的結論。鑒于本質上消費者采用網絡購物是一種渠道的選擇行為，本文側重于從渠道特性和個體特性兩個角度探討影響消費者購物的主要因素。(1)渠道特性。消費者的感知渠道特性指網絡購物渠道的IS特性，TAM識別了兩個關鍵的渠道特性變量，即感知網絡購

5、物有用(PU)和感知網絡購物容易使用(PEOU)，其中PEOU對PU還存在顯著的正向影響。PU指消費者感知用internet作為購物渠道能夠提高佃她購物的產出的程度。相對于傳統的購物渠道，網絡可以提供豐富的產品信息、降低購物的時間與成本，允許24小時服務，提高消費者在購物過程中感知的控制力等等。當消費者感知網絡購物渠道提供的效用越多時，他就越傾向于網絡購物。PEOU指消費者感知在網絡上購物花費較少的精力，包括感知網絡購物方便，包括方便的訂購程序、清晰易懂的交易界面，方便的付款手續、方便的退貨程序及便捷的買賣雙方溝通等。從創新特征的角度來看，當個人知覺到創新的困難程度愈高，采用創新的可能性愈低，

6、因此只有消費者感覺到網絡購物容易時，才愿意接納這種購物方式。此外，亞文帕斯和托德(Jarvenpaa,Todd,1997)的研究還表明另一渠道特性感知網絡購物風險(PR)是阻礙消費者購物的主要因素。作為一種虛擬購物方式，網絡渠道相對蘊含更高的風險，消費者在網絡上購物無法檢測與試用商品，對產品質量的判斷充滿不確定性，此外，以虛擬與開放為特征的網絡，更容易發生欺騙、拒絕退貨、資料泄露等事件，從而阻礙消費者在網絡上購物。(2)個體特性。經過文獻整理，國內外研究經常考察的個體特性因素包括消費者人口統計特征、消費者的網絡經驗和消費者購物導向。根據創新擴散理論，早期的創新使用者具有一些如收入高、年輕、教育

7、水平高等統計特征，許多實證與調查支持以上的觀點。中國網絡熱點調查顯示網絡購物者主要是男性、18-30歲、未婚的學生、教師或技術人員，平均月收入在500-2000間（注：CNNIC：2004年中國互聯網絡熱點調查，,2006。）。哈佛曼(Haffman,1996)研究表明，網絡購物者往往是男性、白人、受過高等教育、收入較高，在計算機或相關領域工作，但隨著網絡人口的普及，人口統計特征的影響將逐步下降。與國外相比，網絡購物在我國還處在發展初期階段，某些人口統計特征還是具有一定的影響作用。影響消費者網絡購物的另一個重要因素是消費者的計算機、網絡經驗。李等人(Li et al,1999)指出，網絡為一種

8、新興的購物方式，消費者需要具備一定的相關網絡知識與技能，如檢索信息、了解零售網站的信息、使用計算機與購買程序等。隨著消費者網絡經驗的增加，掌握的網絡購物技能及信息資源也隨之增加，從而越有可能在網絡上購物。其次，宮琦和費爾南德斯(Miyazaki,Fernandez,2001)指出，盡管風險是阻礙消費者網絡購物的重要原因，但是大多數的風險感知源自于消費者對這種全新遠程購物方式的不熟悉，因此單純的網絡經驗、技能可以降低對風險的感知，從而提高購物意向與實際購買。傳統理論認為，購物導向在消費者的渠道偏好中起著非常重要的作用，它指個體對購物行為的總體傾向。李等人(Li et al,1999)認為消費者購

9、物導向可以分為4種：便利型，重視購物的便利性；體驗型，重視產品購物前的試用與體驗；娛樂型，重視購物的樂趣與社會交往；價格型，消費者對價格非常敏感。不同的購物導向對網絡購物的偏好有所不同。互聯網作為一種購物渠道，便利是其最大的優勢。消費者可以輕易地在任何時間、任何地點、搜尋并購買自己所需要的產品，避免了實體商店購物的一系列麻煩。因此對于便利導向的消費者而言，網絡購物提供的效用比較大，比較容易使用，也越傾向于網絡購物。然而另一方面，網絡渠道也存在無法接觸產品、缺乏娛樂性等缺陷。在網絡上，消費者無法真正地觸摸到、感覺到及試用產品，對體驗導向消費者而言，網絡購物變得十分的不方便和不確定，從而更傾向于傳

10、統的購物方式；此外，網絡購物環境下，商品的展示、買賣雙方的交互及交易過程都是通過冰冷的互聯網與計算機完成的，它無法滿足消費者購物時的人際互動、社會交往等方面的需求，因此網絡購物對娛樂導向型消費者的吸引力比較低。最后，價格導向消費者對網絡渠道沒有明顯的偏好，雖然網絡渠道比傳統的銷售渠道能夠提供更低的價格，但是中國物流、配送系統尚不發達導致送貨成本比較高，而該部分成本通常由消費者承擔，這會抵消掉網絡的價格優勢。基于上述的分析和TAM模型，本文提出以下假設H1：消費者對網絡購物的態度越正面，網絡購物意向越高；H2：消費者購物意向越高，網絡購物的可能性越高；H3：消費者感知網絡購物越有用，(a)對網絡

11、購物的態度越積極，(b)網絡購物意向越高；H4：消費者感知網絡購物越容易，(a)對網絡購物的態度越積極，(b)感知網絡購物有用水平越高；H5：消費者感知網絡購物風險越高，對網絡購物的態度越負面，網絡購物意向越低，實際購物可能性越低；H6：性別、年齡、收入、教育水平對消費者購物態度、意向及實際購物有一定的影響；H7：網絡經驗越豐富，(a)對網絡購物態度越正面，(b)購物意向越高，(c)網絡購物可能性越高；H8：體驗型購物導向對(a)網絡購物態度；(b)網絡購物意向；(c)網絡購物行為存在負面影響。H9：便利型購物導向對(a)網絡購物態度，(b)網絡購物意向，(c)網絡購物行為有積極的影響。H10

12、：娛樂型購物導向對(a)網絡購物態度，(b)網絡購物意向，(c)網絡購物行為存在負面影響。H11：價格購物導向對(a)網絡購物態度，(b)網絡購物意向，(c)網絡購物行為沒有影響。二、研究方法1.數據收集研究在2005年8月10日至2005年9月10日期間，以在線調研、自我報告形式進行問卷調查。調研對象是18歲以上的，每周使用網絡超過一個小時的網民。由于18歲以下的網民通常都是一些中學生，他們沒有足夠的經濟實力，上網的目的通常是聊天、交友、游戲，對網絡購物也難以有客觀獨立的見解，故排除該部分對象。基于時間及成本的考慮，調研以便利抽樣及雪球抽樣進行，由調研者通過即時通訊軟件向熟悉的朋友發送信息，

13、并請求其將此信息轉寄其它朋友，如此達到廣大的傳播效果。最終獲得樣本354份，有效問卷312份，問卷有效率為88.14%，其中有購物經歷145人，占樣本總體46.5%。樣本人口統計結構與16次統計報告基本一致，具有一定的代表性。2.變量測量模型中主要變量，國外已在網上零售背景下做過大量的研究，并形成相對成熟的指標度量結構，故本文在國外研究的基礎上，結合國內情況，對各變量的指標項目進行修改與補充，指標均采用李克特5分量表法。各變量的計量尺度、指標數目及來源如表1所示。表1變量定義、指標數目和出處資料來源：作者整理。人口統計因素性別、年齡、收入、教育水平均參照中國互聯網絡發展統計報告評分法；消費者網

14、絡經驗由計算機使用年限、網絡使用年限和平均每周使用網絡時間三個指標取均值測量，變量測量均參照程華(2003)的評分法；實際網絡購物由消費者的網絡購物次數及購物金額兩個指標衡量。3.量表檢驗量表檢驗通常包括效度檢驗與信度檢驗兩部分。本研究所用量表均提取自國外較成熟的研究成果，且采用平行翻譯法確保量表的準確性，故具有良好的內容效度。為保證量表的可靠性，本文采用信度分析進行信度檢驗，檢驗結果如表2所示：表2信度分析結果所有的因子信度都超過0.7的可接受水平，說明量表具有良好的信度，可用以驗證模型假設。三、數據分析與假設檢驗本文采用結構方程模型來檢驗假設，使用AMOS5.0軟件。為增加測量指標的可靠性

15、和參數估計的穩定性，將各因子取均值進入模型檢驗。通過幾種模型的修正及競爭模型的比較，得出現有條件下最優模型（如圖2所示）。擬合優度指標P=0.2770.05,X2/df=1.187小于2,GFI=0.987,AGFI=0.967,NFI=0.972,RFI=0.945,IFI=0.996,TLI=0.991,CFI=0.995均大于0.9,RMSEA=0.025小于0.05，各指標均滿足統計學要求說明本模型的數據擬合能力非常好。資料來源：作者整理。圖2網絡購物影響因素模型根據以上模型，本文得出以下主要結論：(1)消費者網絡購物態度對網絡購物意向具有顯著的影響作用，而購物意向對購物行為具有顯著的

16、影響，支持假設1、假設2。(2)在渠道特性因素中，PU、PEOU對網絡購物態度具有顯著的影響作用，且PEOU正向影響PU，支持假設H3a、H3，但與TAM不同，研究發現PU與購物意向間不存在顯著的因果關系，國內外不少研究也發現類似的結論。值得注意的是，研究發現消費者的感知風險對購物行為沒有任何影響，拒絕H5，這與大多數的研究相矛盾。本文推斷傳統購物者與網絡購物者的購物差異，可能得歸因于兩者的心理特性差異，如風險規避程度、創新性。相對而言，風險規避程度較低，具有創新精神的消費者更樂于采用新技術并承擔相應的風險，當然這需要未來的研究進一步驗證。(3)人口統計因素除收入外，對消費者購物行為均無影響，

17、部分支持H6。這說明性別、年齡和教育水平只是起到一種類似門檻的作用，它決定了消費者是否是網民，而不決定其是否在網絡上購物。此外，研究表明，收入越高，消費者網絡購物的次數與額度越高，但是收入對消費者的購物態度與意向均無影響。(4)消費者購物導向因素中，體驗導向對消費者購物意向與實際購物有顯著的負面影響，說明消費者越是希望看到、摸到、聽到、嗅到、試用產品，他網絡購物意向越低，越少在網絡上購物，支持H8b,H8c；價格導向、娛樂導向、便利導向對消費者的渠道信念感知、購物決策均無影響，拒絕H9,H10，支持H11。值得注意的是，盡管中國消費者宣稱其在網絡上購物的主要原因是便利與節省時間，研究卻發現便利導向沒有任何影響，程華(2003)也得出相同結論。本文認為，由于網絡技術、相關配套設施等方面原因，消費者經常碰到網頁打不開、界面打開速度慢、送貨時間長等不便因素，因此網絡購物并沒有提供確實的便利。四、結論本文通過結構方程模型對消費者網上購物模型進行了實證研究。研究發現，感知網絡購物容易、感知網絡購物有用、消費者網絡經驗、收入和體驗型購物導向是決定消費者網絡購物決策的5個關鍵因素。根據這一些結論