基于UTAUT 模型的网络团购意愿影响因素

李燕，王东华(大连理工大学管理与经济学部，辽宁大连116024)

基于UTAUT 模型的网络团购意愿影响因素

李燕，王东华
(大连理工大学管理与经济学部，辽宁大连116024)

［摘要］在UTAUT模型的基础上，加入网络团购的产品因素、感知风险以及网购经验三个新的变量，构建了消费者网络团购意愿影响模型并提出相关假设，之后实证检验分析了模型和假设的合理性。主要采用问卷调查的方法获取研究数据，利用SPSS19. 0和AMOS17. 0进行实证分析，研究结果指出影响消费者网络团购意愿的影响因素先后是:绩效期望、努力期望、网购经验、感知风险、产品因素、促进条件、社会影响;并且验证了UTAUT模型在网络团购这种新型的电子商务模型下的消费者的接受过程，网络团购感知风险负向直接影响网络团购行为意愿，社会影响并不直接影响网络团购行为意愿，产品因素通过影响绩效期望来影响网络团购行为意愿。

［关键词］网络团购; UTAUT模型;感知风险;行为意愿;影响因素

一、引言

网络团购( Online Group－buying)是以计算机和互联网技术为依托而产生的一种新型的购物方式，是有相同购买意愿的用户以团购网站为平台所联合起来购买同一种产品或服务的商业性活动。目前对网络团购的研究多限于从网络团购现象、网络团购模式、网络团购特性以及网络团购的优劣势等方面进行的定性研究，在网络团购行为意愿方面的研究比较少。因此本研究以UTAUT模型为基础，结合感知风险理论，增加网络团购感知风险这一变量，并结合网络团购的特性，引入网络团购产品特征，因为网络团购是在普通网上购物的基础上发展起来的，本文还研究探索了网购经验对网络团购行为意愿的影响，分析影响网购团购行为意愿的因素以及之间的相互关系，以期为我国网络团购网站的运营以及商家的营销提供可参考性意见。

二、理论及研究假设

(一) UTAUT模型

2003年，Venkatesh、Morris和Davis等对理性行为理论( TRA)、计划行为理论( TPB)、技术接受模型( TAM)、动机模型( MM)、创新扩散理论( IDT)、社会认知理论( SCT)等八个模型中的二十多个变量进行归纳整合，提出了技术采纳利用整合理论( Unified Theory of Acceptance and Use of Technology，UTAUT)［1］。模型的检验结果显示，UTAUT比八个基础模型分别测量的结果都较好，对使用者信息技术接受的解释能力达到近70%。

在UTAUT模型中，八个模型中的二十多个变量被整合为四个核心变量以及四个调节变量。核心变量:绩效期望( Performance Expectancy)、努力期望( Effort Expectancy)、社会影响( Social Influence)和促进条件( Facilitating Conditions) ;调节变量:性别( Gender)、年龄( Age)、经验( Experience)

和使用自愿性( Voluntariness of Use)。对于四个控制变量，虽然八个原有模型并未涉及，但是不同学者曾对其都展开过相关研究，验证了控制变量的作用。UTAUT模型如图1所示。

图1　UTAUT理论模型

(二)模型构建与假设提出

网络团购是以计算机和互联网技术为依托而产生的一种新型的购物方式。消费者进行网络团购包含两方面的过程:第一方面是对网络团购模式的接受过程，相当于对新技术的接受过程，可以利用UTAUT模型进行分析;第二方面是消费者在产品因素、感知风险、网购经验等因素的影响下，最终形成网络团购行为意愿。本研究在UTAUT模型的基础上加入产品因素、感知风险以及网购经验变量，对UTAUT模型进行补充，以此建立消费者的网络团购意愿模型。

本文研究消费者的网络团购意愿，因而对UTAUT原有理论模型中的内容，仅保留了绩效期望、努力期望、促进条件、社会影响和行为意愿这五个变量以及其之间的关系。理论模型如图2所示。

图2　理论模型

1．产品因素

产品因素是指团购网站上提供的产品的原价、现价、折扣率、品牌、客户评价、有效期限、使用地点、使用其他限制等信息。产品本身是吸引顾客购买的根本，郑淞月等以美团网的餐饮类产品为研究对象的研究中，研究结果显示产品折扣率、产品有效期、使用限制影响购买行为，而商品品牌、消费地理位置对购买行为的影响并不明显［2］。CNNIC的网络团购调查报告也显示产品或服务的价格折扣、地理位置、需要程度、服务提供商品牌、消费时间期限、用户评价等因素是影响消费者进行团购的主要因素［3］。宁连举、张莹认为是消费者在进行网络团购时最关注的的产品团购价格［4］。McKechnie等研究显示产品团购价格的不同呈现方式对消费者个人的选择偏好、感知价值和商家促销效果的影响是不一样的［5］。消费者在网站页面感知到的产品因素与自身感知到的绩效期望有一定关系。对此，本文提出以下假设:

H1:网络团购产品因素影响网络团购绩效期望。

2．绩效期望

绩效期望是指网络团购服务能够为消费者提供所需的产品或者服务，给其生活、学习及工作带来便利及有用的程度。与Davis( 1986)所提出技术接受模型中的感知有用性概念类似［6］。根据Davis和Venkatesh等( 2003)等人的假设，在信息技术的使用接受过程中，绩效期望会对行为意愿产生正向影响。本研究借用UTAUT模型假设，提出以下假设:

H2:网络团购绩效期望正向直接影响网络团购行为意愿。

3．努力期望

努力期望是指消费者对网络团购所感知到的使用便易程度。与Davis( 1986)所提出的技术接受模型中的感知易用性概念类似，Davis等人假设并验证了在信息技术使用过程中，感知易用性会对感知有用性产生正向影响，之后也有众多学者验证了这一假设。故提出以下假设:

H3:网络团购努力期望影响网络团购绩效期望。

在Venkatesh等提出的UTAUT理论模型中，努力期望会直接影响个人的行为意愿。在网络团购中，网络团购操作流程的简易程度可以影响个人的兴致，操作越简单越会促进个人的参与热情，反之，则会带来消极影响，降低对网络团购的使用度。所以，网络团购努力期望与网络团购行为意

愿有一定的关系。提出以下假设:

H4:网络团购努力期望正向直接影响消费者网络团购行为意愿。

4．促进条件

石芝等学者研究表明，促进条件会正向影响努力期望［7］。也就是说当消费者个人感知促进条件越高时，其对行为过程中出现的可能问题无法解决的困难感知度就会越低，从而努力期望会越高。提出以下假设:

H5:消费者感知到的网络团购促进条件影响网络团购努力期望。

5．社会影响

郭贤达( 2009)在研究口碑和专家评论对于感知风险的影响时，研究结果发现消费者个人对风险的感知，会在亲朋好友的劝说、良好的在线口碑、数量大的参团人数等得到降低［8］。提出以下假设:

H6:网络团购社会影响负向影响消费者的感知风险。

在UTAUT理论模型以及其他的专家学者针对信息技术的研究中已经验证社会影响对信息技术的使用意愿有显著影响。Nysveenetal的研究也显示消费者个人在公共环境使用移动服务时，会事先观测他人的行为，并且会受到其他人的影响。提出以下假设:

H7:消费者受到的网络团购社会影响正向影响消费者网络团购个人行为意愿。

6．感知风险

感知风险是指消费者在使用网络团购时，预计可能发生或者与预期不符的不好的结果产生的心理感知。Pavlou( 2003)［9］、Sandra( 2003)［10］、江若尘等［11］的研究结果表明感知风险负向影响消费者的购买行为意愿。网络团购是一种新型的网上购物模式，尤其是服务类产品团购，比普通商品更不可避免的面临着交易的财务风险，个人隐私风险，描述与实际不符，售后服务不满意等风险，这些风险会在一定程度上影响消费者的行为意愿。提出以下假设:

H8:网络团购的感知风险负向直接影响网络团购行为意愿。

7．网购经验

根据经验可知有过网络购物经验的消费者与未参加过网络购物的消费者相比，其感知风险能力是不同的，网上购物经历越多的消费者可以更好的预测到未知风险的可能性。于是假设网购经验对感知风险存在影响，提出以下假设:

H9:消费者的网购经验负向影响网络团购感知风险。

网络团购是在网上购物的基础上发展而来的，其操作基本流程与普通网购是类似的，所以对参与过网上购物的用户来说，进行网络团购是比较容易掌握的。所以，认为网购经验对努力期望有一定影响。假设:

H10:消费者的网购经验影响网络团购努力期望。

网上购物刚刚兴起时，与传统购物有巨大的不同，这一新兴事物通过一段时间被人们接受。目前网络团购是一种新兴的网上购物模式，支付形式与网上购物方式相差不大，都是通过网上银行、支付宝等。网络团购虽不同于网上购物，但是网上购物是团购的基础，网上购物为网络团购的发展奠定了良好的基础。假设:

H11:消费者的网购经验正向直接影响网络图团购行为意愿。

三、问卷设计与数据搜集

(一)问卷设计

问卷主要分为三个部分:第一部分是问卷说明，简要介绍本次问卷调查的目的;第二部分是问卷的主体，包括产品因素、绩效期望、努力期望、社会影响、促进条件、感知风险、网购经验以购买意愿八个潜在变量，变量皆采用李克特五点量表，其中“1”表示非常不同意，“2”表示比较不同意，“3”表示说不清楚，“4”表示比较同意，“5”表示非常同意;第三部分是填写者的个人基本信息，包括性别、年龄、最高学历、职业以及月可支配收入等情况，采用单项选择题供被调查者选择。

为了验证相关的变量测量量表在这项研究中的科学性，在大规模发放前进行了预测试。由于预测试是小样本的测试，因此通过发放纸质的问卷和电子版问卷共计45份，收回42份问卷，93. 3%的问卷回收率;在已经回收的问卷中，剔除了3份无效问卷。剔除的标准是:第一个是问卷本身是不完整的，第二个是问卷中出现明显前后矛盾。此次预调研产生39份有效问卷，有效率为86. 7%。通过SPSS19. 0进行了信度以及效度分析，各变量的Cronbach＇s Alpha系数均高于0. 70，而且各变量的KMO值均大于0. 6，且Sig值均为0. 000，小于0. 01的标准，说明各变量适合进行因

子分析，同时所有题项的因子负荷值都在0. 6以上，说明各指标设置合理，能有效测量各变量。最终形成包含32个题项的调查问卷。

(二)数据搜集

本研究采用现场发放纸质调查问卷和“问卷星”在线问卷调查两种方式，在使用在线问卷调查时采用滚雪球的方式，对在校大学生以及各职业的社会人员进行了数据采集，保证了样本的随机性和全面性。在经过两周左右的数据收集后，最终通过网络渠道收集到248份问卷，100份问卷现场全部回收，总共搜集到348份问卷。按照一定的规则对问卷进行剔除，剔除32份无效问卷，最后回收316份有效问卷，总的问卷有效率为90. 8%。

四、数据分析与假设检验

本次接受调查的消费者人群中女性消费者占到56. 3%，男性消费者为43. 7%，女性消费者的比例高于男性消费者;样本年龄主要分布在20～39岁之间，占据了80%左右;最高学历主要在专科以上，其中本科以上的消费者占到总体的87. 3%;在职业分布上，调查对象所占比例最高的是企业/公司人员，其次是学生群体;在月可支配收入方面，有近九成的调查对象的月可支配收入都在5 000元以下，各项指标均与中国互联网络信息中心发布的团购用户特征相吻，表明样本可以反映网络团购用户的真实情况。

(一)信度分析及效度分析

本研究采用Cronbach’s Alpha系数来进行信度分析，利用SPSS19. 0进行，分析结果显示，所有变量的信度系数大于0. 70，整体量表信度为0. 926，所以量表具有可靠性，有一定的价值。

本文量表主要借鉴了前人的研究成果，并在预测时借鉴了十几个专家和同学的意见做出了一定修改，因此量表可以满足内容效度。同时各变量的KMO指均大于0. 60，显著性水平小于0. 01，因子分析得出的主因子，解释度均在50%以上，说明符合效度检验的条件。信度及效度分析结果如表1所示。

(二)假设检验分析

本研究利用AMOS17. 0对消费者网络团购意愿影响模型进行拟合分析。从模型各项指标来看，本研究的模型拟合度较好，各评价指标皆在可接受范围之内。因此，本研究的网络团购意愿影响模型从统计上是可以接受的［12］。具体拟合度指标如表2所示。

由表2可以看出，模型拟合的几个评价指标都达到了可以接受及以上的水平，说明数据与模型拟合情况较好，可进行下一步的假设检验工作。

依据AMOS17. 0构建的结构方程模型路径分析结果，各变量之间的路径系数图和显著关系如图3和表3所示。

模型中网购经验对感知风险以及社会影响对行为意愿这两条路径不显著，因此删除这两条路径对模型进行修正，并构建结构方程模型进行再次验证，修正后的模型拟合度指标如表4。

从表4可以看出，修正后的模型拟合度指标均优于之前的模型拟合度指标，说明修正后的模型比之前的模型可以更好的解释网络团购用户行为意愿。修正后的最终路径系数如图4所示。

(三)假设模型验证结果

模型假设验证结果如表5所示。

表1　各变量信度及效度分析结果

表2　模型拟合度结果

图3　模型路径系数图

表3　模型假设检验结果

根据各变量之间的路径系数，我们可以计算出各变量对行为意愿的直接影响、间接影响和总影响，从而判断出各变量度行为意愿的影响大小。如表6所示。

从表6可以看出，按照总效果的影响大小，我们可以对变量进行以下从大到小排序:绩效期望、努力期望、网购经验、感知风险、产品因素、促进条件、社会影响。

五、结论

本研究在UTAUT模型的基础上，加入网络团购的产品因素、感知风险以及网购经验三个新的变量，构建了消费者网络团购意愿影响模型并提出相关假设，还实证检验分析了模型和假设的合理性。主要的研究结论如下:

通过实证研究验证了UTAUT模型在网络团

购这种新型的电子商务模型下的消费者的接受过程。研究结果表明，绩效期望、努力期望正向影响消费者网络团购行为意愿，这与前人研究结果一致。绩效期望对行为意愿的路径系数为0. 48，努力期望对行为意愿的路径系数为0. 19，因为网络团购的操作流程与网络购物的操作流程相似，同时现代消费者对于网络技术的学习能力比较强，网络团购对消费者而言已不似之前困难，故在本研究中努力期望对行为意愿的直接影响并不是十分明显。研究结果还显示，网络团购努力期望正向影响网络团购绩效期望，这与Davis( 1989)提出的技术接受模型的研究结果一致。同时，促进条件会正向影响网络团购努力期望，与前人研究结果也一致。在本研究结果中:社会影响负向影响网络团购感知风险，但是社会影响对网络团购行为意愿并没有直接影响。这可能是因为:相对于网络购物，参与网络团购的是年轻化的学生以及白领，他们更加追求自我和自身个性化的展示，周围人以及所在群体可以降低其对网络团购的感知风险，但并不能直接影响他们的行为意愿。

网络团购的产品因素正向影响网络团购绩效期望，即网站上呈现的产品特征会通过绩效期望来影响行为意愿。所以在产品特征展示方面，要把相关的价格折扣、地理位置、消费期限、自身品牌以及各消费者的良好评价予以展示，以提升消费者的绩效期望。

网购经验正向影响网络团购行为意愿，路径系数为0. 25;同时网购经验对网络团购努力期望有正向影响，路径系数为0. 28;但网购经验对消费者网络团购感知风险影响并不显著，这可能是因为消费者的感知风险是消费者进行网上购物所固有存在的，不会因为网购经验的多少而带来改变。

表4　修正模型拟合度结果

图4　修正模型路径系数图

表5　模型假设验证结果

表6　各变量对行为意愿的影响效果

网络团购的感知风险负向直接影响行为意愿。大量的研究都已证实消费者感受到的感知风险会对消费者的购买意愿有负向影响，这里不再赘述。但是，感知风险对行为意愿的路径系数为－0. 29，根据表6，我们可知感知风险对行为意愿的影响效果排在第四位，较之前的研究效果明显减弱，这可能是因为网络团购这一新型的电子商务模式有巨大的优惠性，而且是以传统的网上购物为基础兴起的，从而对感知风险这一变量对行为意愿的影响效果有影响作用。

［参考文献］

［1］Venkatesh V，Morris M G，Davis G B，etc．User acceptance of information technology: Toward a unified view［J］．MIS quarterly，2003，( 3) : 425－478．

［2］郑淞月，刘益，杨伟，等．基于美团网的产品因素对网络团购影响因素实证研究［J］．管理学报，2013，( 3) :397－403．

［3］中国互联网信息中心．2011年中国团购用户行为调查报告［R］，北京:中国互联网信息中心，2011．

［4］宁连举，张莹莹．网络团购消费者购买选择行为偏好及其实证研究:以餐饮类团购为例［J］．东北大学学报:社会科学版，2011，( 5) :404－409．

［5］McKechnie S．Effects of discount framing in comparative price advertising［J］．European Journal of Marketing，2012，( 11) : 1501－1522．

［6］Davis F D．Perceived usefulness，perceived ease of use，and user acceptance of information technology［J］．MIS quarterly，1989，( 3) : 319－340．

［7］石芝．移动旅游服务用户接受研究［D］．成都:西南交通大学，2007．

［8］郭贤达．口碑和专家评论对于感知风险的影响［D］．北京:北京大学，2009

［9］Pavlou P A．Consumer acceptance of electronic commerce: integrating trust and risk with the technology acceptance model［J］．International journal of electronic commerce，2003，( 3) : 101－134．

［10］Forsythe S M，Shi B．Consumer patronage and risk perceptions in Internet shopping［J］．Journal of Business Research，2003，( 11) : 867－875．

［11］江若尘，徐冬莉，严帆．网络团购中感知风险对信任及购买意愿的影响［J］．现代财经，2013，( 1) :87－96．

［12］Bentler P M．Comparative fit indexes in structural models［J］．Psychological bulletin，1990，( 2) : 238．

［责任编辑:李效杰］

经济管理研究

doi:10．3969/j．issn．1672－5956．2015．04．013

［作者简介］李燕，1991年生，女，山东济宁人，大连理工大学硕士生，研究方向为运营管理，(电子信箱) liyan－dlut@ 163．com。王东华，1957年生，女，辽宁大连人，大连理工大学副教授，研究方向为工业工程和运营管理。

［收稿日期］2014-09-30

［中图分类号］F713. 5

［文献标识码］A

［文章编号］1672-5956( 2015) 04-0073-07