消费者移动购物采纳行为的影响因素研究

张玮建

【摘要】消费者使用手机进行购物已经成为一种全新的消费形式，本文使用技术接受模型进行实证分析，结果表明手机移动购物的有用性、易用性，对移动购物的感知风险与感知成本皆会在不同程度上影响消费者的采纳行为，同时消费者对移动终端的亲密程度也会对消费者移动购物的意愿产生影响。对此情况，移动商务企业与移动终端的生产商应从以上方面改进移动购物使用体验，以促进消费者对移动购物的采纳。

【关键词】移动购物采纳行为技术接受模型

在媒介环境学中，波斯曼指出：“媒介和技术是环境，它们影响我们个人和集体的生活方式。”移动新媒体作为一种全新的媒介终端，对个人行为产生的影响不可小觑。其中，使用手机所进行的移动购物正逐渐改变人们的消费习惯。消费者为何愿意采纳移动购物？移动购物是否能刺激其消费欲望？这些都是亟待解决的问题。本文以技术接受模型作为基础理论展开研究，并借鉴学者对电子商务的研究成果，结合移动新媒体的特征，对消费者的移动购物采纳行为进行研究。

一、理论基础

通过对学者们的研究总结，本文将移动购物定义为：“使用移动终端（如智能手机、平板电脑等）通过无线网络连接在淘宝、京东、凡客等电子商务网站上购买实物或虚拟商品或服务的一种行为。”在国内市场，以淘宝网、天猫网、当当网等为代表的电商企业都已经开始了布局，在各个平台上的手机客户端已经能够实现商品搜索、浏览、下单、支付、订单管理、物流查询、评价反馈等全部功能。在对移动电子商务消费者行为的研究中，国内外学者最常使用理性行为理论模型、创新扩散理论模型、技术接受理论模型等作为理论基础，其中，技术接受模型作为最广泛使用的模型之一，其合理性和科学性已得到了论证。

技术接受模型（TAM）于1989年由美国阿肯色州立大学学者Davis等人提出。该理论以“理性人”为前提，认为在个体的行为选择是理性的条件下，其因接受信息或劝告而导致的行为变化就是可以预测的，也就是说若已知个体的信念、态度、行为意向的话就可以预测其实际的行为。Davis在此理论的基础上引入了“感知有用性”和“感知易用性”两个变量，用来描述用户接收信息技术的影响因素。其中，感知有用性指个体使用一个新的信息技术所能对工作效率有效改进或提升的感知程度；感知易用性是指个体使用一个新的信息技术所需要付出的努力的难易程度的期望。感知有用性和感知易用性都会影响使用态度，并且个体对感知易用性的感知程度也会影响对感知有用性的认识。同时，使用态度影响使用意图，使用意图再影响使用行为。但是，由于技术接受模型在解释某些现象时显得过于简单，因此国内外学者通常会对其进行拓展，增加若干外部变量和感知变量等等，构成相对综合的模型进行研究。

二、研究模型与假设提出

基于以上的理論根据，本研究将以技术接受模型为核心，保留感知有用性、感知易用性两个原有变量，同时依据过去学者的研究经验将感知风险、感知成本等变量也考虑其中，最后依据移动新媒体的特征和实际观察中的感受和判断，加入亲密度这一全新变量；在因变量上，由于使用态度能够有效预测其使用行为，为了降低复杂性得到更加明确的结果，因此选择使用态度为因变量。并提出以下假设：

H1：消费者对移动购物感知有用性的提升将正向影响其移动购物的使用意愿。

H2：消费者对移动购物感知易用性的提升将正向影响其对移动购物的感知有用性。

H3：消费者对移动购物感知易用性的提升将正向影响其移动购物的使用意愿。

H4：消费者对移动设备的亲密度将正向影响其对移动购物的感知易用性。

H5：消费者对移动设备的亲密度将正向影响其移动购物的使用意愿。

H6：消费者对移动购物感知风险的提升将负向影响其移动购物使用意愿。

H7：消费者对移动购物感知成本的提升将负向影响其移动购物的使用意愿。

三、问卷设计与发放

在对国内外学者过去实证研究中所使用的变量量表进行梳理、提取、整合的基础上，形成初始问卷。同时，经信度分析，五个测度项的整体信度Alpha值均大于0.7，具有较好的稳定性和一致性。

在样本的选择上，由于学生和年轻白领对新生事物接受较快，消费水平也与网购较为匹配，本研究特将18-30岁的在校学生和年轻白领作为主要调查对象。同时，由于研究能力和时间的限制，本次研究采用的小样本调查，主要以网络调查的形式进行，发放问卷100份，最终回收有效问卷82份。

四、数据分析与结果讨论

1、人口统计学分析

从调查样本的性别分布情况看，男性28人，占总人数的34.15%；女性54人，占总人数的65.85%。其中，年龄在18-24岁之间的总人数的52.44%；25-30岁的占32.93%；31-35岁和35岁以上的人较少，占7.32%。从调查样本的学历分布情况来看，本科学历占到总样本的一半；硕士生占到34.15%；高中及以下与大专学历的较少，分别有3人和10人，占3.66%和12.2%；从调查样本的可支配收入分布情况来看，收入在2500-5000元之间的人最多，占总人数的32.93%；5000-8000元的有15人，占18.29%。

2、数据分析

本研究对理论模型进行了实证研究，模型中提出了6个变量和它们之间的7条假设，通过调研数据分析得到变量与变量之间的关系，在关于移动购物的消费者接受影响因素方面得出以下结论：

（1）消费者在使用移动购物时，其感知有用性和感知易用性对其使用意愿有正向影响，同时，其感知易用性能够正向影响其感知有用性。

在回归分析中，假设H1：“消费者对移动购物感知有用性的提升将正向影响其移动购物的使用意愿。”（β=0.592，P< 0.01）得到验证。假设H2：“消费者对移动购物感知易用性的提升将正向影响其移动购物的使用意愿。”（β=0.726，P<0.01）得到验证。假设H3：“消费者对移动购物感知易用性的提升将正向影响其移动购物的使用意愿。”（（β=0.636，P<0.01）得到验证。这一结果与Davis在1989年提出的技术接受模型理论相一致，说明该模型同样能适用于移动购物的研究中。

（2）消费者对移动终端的亲密度能够正向影响其感知易用性，同时对其使用意愿也有显著影响。

在回归分析中，假设H4：“消费者对移动设备的亲密度将正向影响感知易用性。”（β=0.484，P<0.01）得到验证，假设H5：“消费者对移动设备的亲密度将正向影响其移动购物的使用意愿。”（β=0.553，P<0.01）同样得到了验证。由此可以看出，消费者对于移动终端的依赖程度的确能够影响其感知易用性，这可能是因为经常使用移动终端的消费者对于使用方法更加熟悉，他们已经习惯使用移动终端来处理一些日常事务，其使用意愿也会更加强烈。

（3）消费者对移动购物的感知风险对使用意愿的影响并不显著，对移动购物的感知成本则负作用于使用意愿，是消费者采纳移动购物的阻碍因素。

在相关性分析中，假设H6：“消费者对移动购物感知风险的提升将负向影响其移动购物使用意愿。”没有得到证实。而感知成本则负作用于使用意愿，但这种关系同样不够显著，因此假设H7只得到了部分证实。出现这样结果的原因可能是因为目前移动运营商们较为关注手机安全上的问题，各种网购类APP在安全支付，个人信息保护等方面做得比较好，因此消费者对此并没有太多的顾虑；而在感知成本上，一方面，使用移动购物与移动终端的硬件紧密关联，而性能较好的手机或者平板电脑的价格都较为高昂，这对于多数消费者来说都有一种顾虑；另一方面，消费者的流量成本也是相当大的，因此消费者可能会出于这些原因而不愿使用移动终端进行购物。但是由于本次研究选择的样本较少，而且样本有一部分为学生群体，他们对于成本上的敏感度可能没有已工作人士那么高，因此出现的结果不够显著也是可以解释的。

五、相关建议

（1）移动商务企业应该突出移动购物的独特优势，注重对移动购物有用性的宣传。移动购物相对于传统的网络购物或者实体购物，其最大的优势就是“移动性”，这种方式在一定程度上提升了消费者的购物效率，同时也不会影响消费者的购物体验。

（2）移动商务企业应该注重改进移动终端和购物类APP的操作体验，提升移动终端购物的易用性。在研究中我们已经证实消费者对于移动购物易用性的感知影响他们的使用意愿，基于此種现象，移动购物运营商应加强对移动客户端的开发力度，比如注重对界面的设计和简化，减少冗余繁琐的功能，简化支付操作，加强与用户之间的互动等等。这样才能让消费者在使用移动终端购物时感觉更容易上手，节省其学习和熟悉的时间，加强用户黏度。

（3）加强技术研发，尽快降低移动购物的使用成本。移动购物的成本主要包括购买移动终端的成本以及使用时的流量成本。一方面移动终端的生产商应该注重对技术的提升，降低其硬件成本，以更加优惠的价格来吸引更多的购买者。另一方面，运营商也应该注重对流量资费的控制，让更多的人能够享受移动购物的便利。

（4）加强使用者对移动终端使用的依赖性。在研究中我们已经证实消费者对移动终端的亲密度会影响其感知的易用性和感知有用性，同时其亲密度最终也会对使用意愿有积极的影响。其实这种关系是双向的，只有当消费者对移动终端的操作感到满意，认为使用它们能够为自己的生活带来便利和帮助时，他们才会更愿意去使用移动终端。因此，移动终端开发商应根据消费者的不同需求，对以上因素通力打造，加强用户黏性。

六、研究不足和展望

本研究虽然勾勒了消费者采纳移动购物的基本轮廓，但是在研究样本的选取上仍存在不足，在后续的研究中，需要扩展样本数量，以及在年龄、教育程度、职业和地域上的分布范围。消费品的种类也会影响消费行为，未来的研究可以对消费品进行细分，研究其中的差别。

参考文献

①Jen-Her Wu， Shu-Ching Wang. What drives mobile commerce？ an empiricalevaluation of the revised technology acceptance model [J]， Information & Management 42（2005）719-729

②Alain Yee-Loong Chong， Felix T. S. Chan， Keng-Boon Ooi. Predicting consumerdecisions to adopt mobile commerce： Cross country empirical examination between Chinaand Malaysia[J]. Decision Support Systems 53（2012）34-43

③郑称德、刘秀、杨雪，《感知价值和个人特质对用户移动购物采纳意图的影响研究》[J].《管理学报》，2012（10）

④胡佳佳，《移动网络购物用户接受模型研究》[D].北京林业大学，2012

（作者：上海交通大学媒体与设计学院硕士）

责编：姚少宝