网上购物行为影响因素实证研究

1、网上购物行为影响因素实证研究截至2005年12月31号，中国网民已经达到1.11亿万人，居世界第二位，仅次于美国（注：CNNIC：第17次中国互联网络发展状况统计报告，。）。但是与互联网的飞速发展形成鲜明对比，我们网络消费者明显地对网络购物缺乏正面认识及信任，只有20%的消费者有过网上购物经历，且超过一半的网络购物者购买次数在3次以下（注：CNNIC：第17次中国互联网络发展状况统计报告，。）。因此本文认为，有必要对消费者接受网络购物渠道的决策过程进行研究，识别影响消费者网络购物的主要因素，以便网上零售商采取针对性的营销战略与组合。一、理论回顾与假设1.创新接受理论戴维(Davis,1989)

2、在理性行为理论的基础上提出了技术接受模型(TAM,Technology Acceptance Model)，试图从人的心理、行为角度探讨个体接受或拒绝使用某项特定新技术的影响因素。该模型认为，个体对新技术的态度取决于其对新技术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指个体相信新技术能够提高其工作绩效或产出的程度。而PEOU指个体认为使用新技术花费较少精力的程度；个体态度与PU进而共同影响到消费者的使用意图，而使用意向是决定实际使用的唯一因素。在PU与PEOU间，戴维还证实PEOU会正向影响P

3、U，因为个体使用系统所省下的精力，可以分配到其他活动中并创造效用，其构建模型如图1所示。图1TAM图示由于网络购物环境下，消费者不仅具有传统购物者职能，他还是信息、技术的使用者，本质上网络购物可以视为信息技术的一种延伸，因此TAM被广泛地应用于研究消费者接受网络购物行为，并证实具有良好的效力。但TAM也存在一些缺陷，例如没有考虑到消费者的个体差异、网络购物风险的影响、社会文化因素等等，因此许多学者在应用TAM时均不同程度地对其进行了修正或补充。例如，卡斯和芬内克(Cass,Fenech,2003)在TAM的基础上，引入了消费者个性、网络经验、购物导向三个主要外生变量，实证分析显示，延伸模型能够

4、解释35%的购物态度和28%的购物行为。程华(2003)在TAM的基础上引入感知风险、人口统计因素、对互联网态度和网络经验的影响，延伸的TAM模型能够解释31%的购物行为。以上学者的研究说明，TAM经过适当的修改与扩展可用以预测消费者的网络购物行为。2.网络购物影响因素由于研究者的角度、方法、内容的不同，国内外对于哪些因素影响到消费者购物态度与行为目前还没有一致的结论。鉴于本质上消费者采用网络购物是一种渠道的选择行为，本文侧重于从渠道特性和个体特性两个角度探讨影响消费者购物的主要因素。(1)渠道特性。消费者的感知渠道特性指网络购物渠道的IS特性，TAM识别了两个关键的渠道特性变量，即感知网络购

5、物有用(PU)和感知网络购物容易使用(PEOU)，其中PEOU对PU还存在显著的正向影响。PU指消费者感知用internet作为购物渠道能够提高佃她购物的产出的程度。相对于传统的购物渠道，网络可以提供丰富的产品信息、降低购物的时间与成本，允许24小时服务，提高消费者在购物过程中感知的控制力等等。当消费者感知网络购物渠道提供的效用越多时，他就越倾向于网络购物。PEOU指消费者感知在网络上购物花费较少的精力，包括感知网络购物方便，包括方便的订购程序、清晰易懂的交易界面，方便的付款手续、方便的退货程序及便捷的买卖双方沟通等。从创新特征的角度来看，当个人知觉到创新的困难程度愈高，采用创新的可能性愈低，

6、因此只有消费者感觉到网络购物容易时，才愿意接纳这种购物方式。此外，亚文帕斯和托德(Jarvenpaa,Todd,1997)的研究还表明另一渠道特性感知网络购物风险(PR)是阻碍消费者购物的主要因素。作为一种虚拟购物方式，网络渠道相对蕴含更高的风险，消费者在网络上购物无法检测与试用商品，对产品质量的判断充满不确定性，此外，以虚拟与开放为特征的网络，更容易发生欺骗、拒绝退货、资料泄露等事件，从而阻碍消费者在网络上购物。(2)个体特性。经过文献整理，国内外研究经常考察的个体特性因素包括消费者人口统计特征、消费者的网络经验和消费者购物导向。根据创新扩散理论，早期的创新使用者具有一些如收入高、年轻、教育

7、水平高等统计特征，许多实证与调查支持以上的观点。中国网络热点调查显示网络购物者主要是男性、18-30岁、未婚的学生、教师或技术人员，平均月收入在500-2000间（注：CNNIC：2004年中国互联网络热点调查，,2006。）。哈佛曼(Haffman,1996)研究表明，网络购物者往往是男性、白人、受过高等教育、收入较高，在计算机或相关领域工作，但随着网络人口的普及，人口统计特征的影响将逐步下降。与国外相比，网络购物在我国还处在发展初期阶段，某些人口统计特征还是具有一定的影响作用。影响消费者网络购物的另一个重要因素是消费者的计算机、网络经验。李等人(Li et al,1999)指出，网络为一种

8、新兴的购物方式，消费者需要具备一定的相关网络知识与技能，如检索信息、了解零售网站的信息、使用计算机与购买程序等。随着消费者网络经验的增加，掌握的网络购物技能及信息资源也随之增加，从而越有可能在网络上购物。其次，宫琦和费尔南德斯(Miyazaki,Fernandez,2001)指出，尽管风险是阻碍消费者网络购物的重要原因，但是大多数的风险感知源自于消费者对这种全新远程购物方式的不熟悉，因此单纯的网络经验、技能可以降低对风险的感知，从而提高购物意向与实际购买。传统理论认为，购物导向在消费者的渠道偏好中起着非常重要的作用，它指个体对购物行为的总体倾向。李等人(Li et al,1999)认为消费者购

9、物导向可以分为4种：便利型，重视购物的便利性；体验型，重视产品购物前的试用与体验；娱乐型，重视购物的乐趣与社会交往；价格型，消费者对价格非常敏感。不同的购物导向对网络购物的偏好有所不同。互联网作为一种购物渠道，便利是其最大的优势。消费者可以轻易地在任何时间、任何地点、搜寻并购买自己所需要的产品，避免了实体商店购物的一系列麻烦。因此对于便利导向的消费者而言，网络购物提供的效用比较大，比较容易使用，也越倾向于网络购物。然而另一方面，网络渠道也存在无法接触产品、缺乏娱乐性等缺陷。在网络上，消费者无法真正地触摸到、感觉到及试用产品，对体验导向消费者而言，网络购物变得十分的不方便和不确定，从而更倾向于传

10、统的购物方式；此外，网络购物环境下，商品的展示、买卖双方的交互及交易过程都是通过冰冷的互联网与计算机完成的，它无法满足消费者购物时的人际互动、社会交往等方面的需求，因此网络购物对娱乐导向型消费者的吸引力比较低。最后，价格导向消费者对网络渠道没有明显的偏好，虽然网络渠道比传统的销售渠道能够提供更低的价格，但是中国物流、配送系统尚不发达导致送货成本比较高，而该部分成本通常由消费者承担，这会抵消掉网络的价格优势。基于上述的分析和TAM模型，本文提出以下假设H1：消费者对网络购物的态度越正面，网络购物意向越高；H2：消费者购物意向越高，网络购物的可能性越高；H3：消费者感知网络购物越有用，(a)对网络

11、购物的态度越积极，(b)网络购物意向越高；H4：消费者感知网络购物越容易，(a)对网络购物的态度越积极，(b)感知网络购物有用水平越高；H5：消费者感知网络购物风险越高，对网络购物的态度越负面，网络购物意向越低，实际购物可能性越低；H6：性别、年龄、收入、教育水平对消费者购物态度、意向及实际购物有一定的影响；H7：网络经验越丰富，(a)对网络购物态度越正面，(b)购物意向越高，(c)网络购物可能性越高；H8：体验型购物导向对(a)网络购物态度；(b)网络购物意向；(c)网络购物行为存在负面影响。H9：便利型购物导向对(a)网络购物态度，(b)网络购物意向，(c)网络购物行为有积极的影响。H10

12、：娱乐型购物导向对(a)网络购物态度，(b)网络购物意向，(c)网络购物行为存在负面影响。H11：价格购物导向对(a)网络购物态度，(b)网络购物意向，(c)网络购物行为没有影响。二、研究方法1.数据收集研究在2005年8月10日至2005年9月10日期间，以在线调研、自我报告形式进行问卷调查。调研对象是18岁以上的，每周使用网络超过一个小时的网民。由于18岁以下的网民通常都是一些中学生，他们没有足够的经济实力，上网的目的通常是聊天、交友、游戏，对网络购物也难以有客观独立的见解，故排除该部分对象。基于时间及成本的考虑，调研以便利抽样及雪球抽样进行，由调研者通过即时通讯软件向熟悉的朋友发送信息，

13、并请求其将此信息转寄其它朋友，如此达到广大的传播效果。最终获得样本354份，有效问卷312份，问卷有效率为88.14%，其中有购物经历145人，占样本总体46.5%。样本人口统计结构与16次统计报告基本一致，具有一定的代表性。2.变量测量模型中主要变量，国外已在网上零售背景下做过大量的研究，并形成相对成熟的指标度量结构，故本文在国外研究的基础上，结合国内情况，对各变量的指标项目进行修改与补充，指标均采用李克特5分量表法。各变量的计量尺度、指标数目及来源如表1所示。表1变量定义、指标数目和出处资料来源：作者整理。人口统计因素性别、年龄、收入、教育水平均参照中国互联网络发展统计报告评分法；消费者网

14、络经验由计算机使用年限、网络使用年限和平均每周使用网络时间三个指标取均值测量，变量测量均参照程华(2003)的评分法；实际网络购物由消费者的网络购物次数及购物金额两个指标衡量。3.量表检验量表检验通常包括效度检验与信度检验两部分。本研究所用量表均提取自国外较成熟的研究成果，且采用平行翻译法确保量表的准确性，故具有良好的内容效度。为保证量表的可靠性，本文采用信度分析进行信度检验，检验结果如表2所示：表2信度分析结果所有的因子信度都超过0.7的可接受水平，说明量表具有良好的信度，可用以验证模型假设。三、数据分析与假设检验本文采用结构方程模型来检验假设，使用AMOS5.0软件。为增加测量指标的可靠性

15、和参数估计的稳定性，将各因子取均值进入模型检验。通过几种模型的修正及竞争模型的比较，得出现有条件下最优模型（如图2所示）。拟合优度指标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，各指标均满足统计学要求说明本模型的数据拟合能力非常好。资料来源：作者整理。图2网络购物影响因素模型根据以上模型，本文得出以下主要结论：(1)消费者网络购物态度对网络购物意向具有显著的影响作用，而购物意向对购物行为具有显著的

16、影响，支持假设1、假设2。(2)在渠道特性因素中，PU、PEOU对网络购物态度具有显著的影响作用，且PEOU正向影响PU，支持假设H3a、H3，但与TAM不同，研究发现PU与购物意向间不存在显著的因果关系，国内外不少研究也发现类似的结论。值得注意的是，研究发现消费者的感知风险对购物行为没有任何影响，拒绝H5，这与大多数的研究相矛盾。本文推断传统购物者与网络购物者的购物差异，可能得归因于两者的心理特性差异，如风险规避程度、创新性。相对而言，风险规避程度较低，具有创新精神的消费者更乐于采用新技术并承担相应的风险，当然这需要未来的研究进一步验证。(3)人口统计因素除收入外，对消费者购物行为均无影响，

17、部分支持H6。这说明性别、年龄和教育水平只是起到一种类似门槛的作用，它决定了消费者是否是网民，而不决定其是否在网络上购物。此外，研究表明，收入越高，消费者网络购物的次数与额度越高，但是收入对消费者的购物态度与意向均无影响。(4)消费者购物导向因素中，体验导向对消费者购物意向与实际购物有显著的负面影响，说明消费者越是希望看到、摸到、听到、嗅到、试用产品，他网络购物意向越低，越少在网络上购物，支持H8b,H8c；价格导向、娱乐导向、便利导向对消费者的渠道信念感知、购物决策均无影响，拒绝H9,H10，支持H11。值得注意的是，尽管中国消费者宣称其在网络上购物的主要原因是便利与节省时间，研究却发现便利导向没有任何影响，程华(2003)也得出相同结论。本文认为，由于网络技术、相关配套设施等方面原因，消费者经常碰到网页打不开、界面打开速度慢、送货时间长等不便因素，因此网络购物并没有提供确实的便利。四、结论本文通过结构方程模型对消费者网上购物模型进行了实证研究。研究发现，感知网络购物容易、感知网络购物有用、消费者网络经验、收入和体验型购物导向是决定消费者网络购物决策的5个关键因素。根据这一些结论