张瑞聪 孙玉莹 占南
摘 要:在农村网络购物消费需求的刺激下,发展农村电子商务对于提高农村居民生活质量、加快农村信息化建设和进一步推动电子商务的发展具有重要的现实意义。本研究拓展并丰富了农村居民网络购物相关理论,选取河南省农村居民为调研对象,对其网络购物特点及采纳行为进行实证分析,探讨农村网购消费市场发展中的制约因素,从而针对当前存在的问题提出相应的对策。
关键词:农村居民;网络购物;农村电商;影响因素
中图分类号:G322.7 文献标识码:A 文章编号:1671-0037(2019)3-21-9
DOI:10.19345/j.cxkj.1671-0037.2019.03.04
1 引言
随着互联网经济的日益发展和农民生活水平的不断提高,农村居民网络购物凸显巨大的潜力。农村地区的网络购物是电子商务在农村扩散和进一步促进农村信息化的重要途径之一。近年来,在国家一系列支农、惠农政策的作用下,农村消费也在不断升级换代。2017年“中央一号文件”提出推进农村电商发展[1],通过开发农村网购消费市场,可以有效改善农民生活品质和进一步扩大内需。农村逐渐成为各大电商平台重点布局开发的新市场,在农村网络购物消费行为和需求的刺激下,发展农村电子商务对于提高农村居民生活质量、加快农村信息化建设和进一步推动电子商务的发展具有重要的现实意义。
目前,国内学者从不同的角度对影响农村居民消费的因素进行了研究。中国农村居民的消费模式主要分为以基本需求满足为目的的机能需求模式、追求品质质量的核心需求模式和注重产品品质与自身身份地位等匹配的外延需求模式[2],提出加强农村信息基础设施建设、完善政府补贴政策、优化农村消費环境和发展农村金融等对策建议[3-7]。农村电商的发展丰富了农村居民的消费选择,促进了农村经济的发展,因而开拓农村网购市场十分重要[8]。关于农村网络消费问题的研究主要分为3类:第一类是对农村网购发展情况的研究,学者们指出农村网购消费中存在信息基础设施建设不健全、消费结构水平低、观念落后和物流配送系统不健全等问题,并进一步提出优化农村地区网络购物的发展策略[9]。第二类是学者们开始采用问卷调研对农村居民网购行为进行实证研究,分析影响农村网购发展的主要因素,并提出加强农村基础设施建设、加大农村网络消费宣传、提升农民网购体验、优化商品及配套服务、降低感知风险等建议[10-13]。例如,包旭阳对城乡居民网购行为影响机制进行研究[14];胡发刚、周华清、徐志刚等对农村居民网购消费特点及其影响因素进行实证研究[15-17];谢佩洪从消费者视角探讨农村居民网购支付意愿影响因素[18]。第三类是对不同农村地区进行个案调研并为政府或者电商企业提出进一步发展农村电商的建议。例如,马银戌等以石家庄市为例,对农村网购满意度进行调查研究[19];屈剑虹基于温江区永宁镇的农民网购行为进行实证分析[20];牛华勇等对河北省保定市定兴县某村村民网上行为进行实证研究[21];胡发刚对安徽省农村网络消费问题及对策进行研究[22]。
据国家统计局调查数据显示,2017年全国总人口约13.9亿人,其中农村人口(除城镇人口以外的全部人口)约为5.7亿人[23],2018年农村网民人数为2.11亿,农村地区实现网络零售额12 448.8亿元[24]。河南省是我国中部一个重要的农业人口大省,据2017年河南省国民经济和社会发展统计公报统计,河南省常住人口9 559.13万人,其中农村人口4 764.27万人,占总人口比重的49.84%[25]。因此,农村居民是未来河南省电子商务发展潜在的巨大消费群体。截至2017年7月,河南省电商进农村省级以上综合示范县已达61个[26],河南省农村市场网购消费成为新兴潜力市场。农村居民网络购物采纳行为受到经济因素和市场因素的影响,也与农民个体的消费习惯和消费群体的内在互动等有关。因此,本文选取河南省农村居民为调研对象,对其网络购物特点及采纳行为进行实证分析,利用多次实地调研农村居民网络消费所获数据进行模型建构和实证分析,从微观角度深入分析农村居民网络购物行为影响因素,探讨农村网购消费市场发展中的制约因素,从而针对当前存在的问题提出相应的对策。
2 理论基础
“行为”首先是一个心理学范畴的概念,在众多关于行为的心理学研究中,美国心理学家卢因(Kurt Lewin)提出了关于人类行为的著名公式B=F(P,E),指出人类行为是个体内在因素(如感觉与知觉、学习与记忆、动机、态度与情感等)与环境的函数,是作为主体的人和作为客体的环境的综合效应[27]。通过对相关行为理论的归纳与阐述,为下文进一步探讨农村居民网络购物采纳行为的影响因素奠定理论基础。
2.1 技术接受模型
Fishbein等人在1975年所提出的理性行为理论(Theory of Reasoned Action,TRA)是对个体行为过程进行解释和预测的重要理论。TRA认为个体行为态度和主观规范决定了个体的行为意向,具体的行为可以由指向该行为的具体态度来预测[28]。在TRA理论基础上,Davis提出了技术接受模型(Technology Acceptance Model,TAM),该模型最初是专门用于解释计算机使用行为的,为解释外部变量对内在使用意愿的影响提供了理论基础。TAM模型是目前被广泛应用的信息技术接受模型,主要是针对服务或技术工具的使用意愿和接受程度进行评价,进而分析影响用户对服务或技术采纳的因素。TAM认为外部变量通过感知有用性和易用性对使用意愿产生影响,用户的实际行动由使用意愿来预测[29]。随着信息技术的发展,TAM模型被广泛应用于电子商务和网络用户行为等领域的用户使用意愿研究中,模型的适应性和可靠性得到广泛的肯定。农村居民网络购物采纳行为的问题属于信息技术采纳的研究领域,借鉴此模型框架更加有利于进一步探讨影响农村居民网络购物采纳的主要因素。
2.2 创新扩散理论
创新扩散理论(The Innovation Diffusion Theory,IDT)是Rogers在1962年提出的,他认为创新是比较新颖的概念。基于创新扩散概念,Rogers提出了一个较为完整的创新决策过程理论(1971年)和创新扩散理论(1983年)。创新扩散理论从兼容性等多个角度研究技术的接受程度,并用于预知和说明创新的采纳和扩散行为[30]。一般而言,创新扩散的过程包括获取、采纳决策、采纳说服、实施和识别6个阶段。由于创新可能被采纳,因而创新的比较优势是决策者感知的相对优势而不是创新的真正优势。决策主体感知到的相对优势随着创新的扩散和应用速度的增加而增加。农村地区信息技术和受教育程度等不同会造成人们对网络购物这一新事物认知和接纳程度的不同,从本研究角度出发,探讨个人创新性对农村居民接纳新事物的影响作用。
2.3 整合技术接受与使用模型
整合技术接受与使用模型(Unified Theory of Acceptance and Use of Technology,UTAUT)是Venkatesh等人将技术接受模型(TAM)、社会感知理论(SCT)、理性行为理论(TRA)、计算机利用理论(MPCU)、计划行为理论(TPB)等几个关键的重要模型进行分析和整合后提出的。Venkatesh等人将上述八大模型中的变量进行检验和测量,最终提出了整合型技术接受与使用理论。整合型技术接受与使用理论把8个模型中的论点整合为“社会影响”“促成因素”“努力期望”和“绩效期望”4个核心构念以及年龄、自愿性、性别和经验4个调节变量。绩效期望是个人认为使用信息技术可以帮助其在工作中取得更好的表现;努力期望是个人认为信息系统是否易用;社会影响是个人意识到他人认为其是否应该使用新信息技术的程度;促成因素是个人相信现有组织与技术结构能够支持信息技术使用的程度[31]。
3 模型与假设
本文基于TAM模型、创新扩散理论和UTAUT模型,结合国内现有学者的研究结果和河南省农村地区的实际状况进行研究,充分考虑农村居民的购物习惯和体验等因素,构建了农村居民网络购物采纳行为影响因素模型,提出理论假设,并进一步明确各潜变量及其之间的关系。
3.1 研究假设
3.1.1 个人创新性。Rogers指出个人创新度的不同会导致消费者对新技术的接受态度不同,个人创新性高的用户通常更快地接受创新技术。个人创新性反映出用户在面对新事物时所表现的一种内在、持续的特征。创新性后来被引用到消费者行为学,Lee将个人创新性定义为使用者在其所处的社会环境下相对于其他人使用或者接受一项创新事物的程度[32]。随着移动互联网和智能手机的普及,农村居民可以利用闲暇时间进行网络购物,进一步丰富自己的物质和文化需求。王丽荣[33]、王冬[34]通过研究指出新生代农民工对新事物接受度较高,习惯于通过网络购买所需商品。本文将个人创新性定义为农村居民能够很快接受并使用网络购物的倾向,可以理解为一种个人特质,这种特质能够驱使部分农村居民比周围的人更早地接纳网络购物技术并使用新技术。
基于此,提出以下假设。
H1:农村居民的个人创新性对网络购物态度具有正向影响。
H2:农村居民的个人创新性对网络购物行为意向具有正向影响。
3.1.2 感知有用性。Davis在TAM模型中首次提出感知有用性,并将感知有用性定义为用户感知使用新技术能提高其工作效率的程度。Davis指出当用户能够便捷地利用新技术完成任务,并为其工作、学习或生活带来便利时,用户会更倾向于接受这种技术,也会乐于将该技术介绍给亲人或朋友。Venkatesh首次在UTAUT模型中提出绩效期望这一概念,绩效期望是基于TAM模型中感知有用性而提出的,并将其定义为消费者预计使用某项技术能在多大程度上提高自身的工作效率[35]。TAM模型中的感知有用性同UTAUT模型中的績效期望在本质上是一致的,后续诸多学者已证实感知有用性(绩效期望)显著影响使用意愿。王保花等研究指出农村居民很大程度上还会受到传统的节俭消费观念的影响,关注商品的实用性和使用的便捷性,这是其购物时优先考虑的因素[36]。井涛等从流通视角研究发现,网购有用性和渠道便利性是农村网购消费渠道发展的影响因素[37]。本文的感知有用性是指农村居民认为使用网络购物能够满足日常生活需要的程度。
基于此,提出以下假设。
H3:农村居民对网络购物的感知有用性对其网络购物态度具有正向影响。
H4:农村居民对网络购物的感知有用性对其网络购物行为意向具有正向影响。
3.1.3 感知易用性。Davis在技术接受模型中提出感知易用性,并将其定义为用户感知新技术容易使用的程度。Venkatesh结合TAM模型和创新扩散理论在UTAUT模型中提出努力期望这一概念,并将其定义为用户感知使用新技术的容易程度。Venkatesh指出努力期望会显著影响用户使用新技术的意愿,即当用户觉得学习这项技术很容易、操作流程简单、不需要花费太多时间和付出太多努力时,用户就会倾向于使用该项技术;反之,当用户觉得新技术操作流程较为烦琐,需要花费大量时间精力来学习使用该技术时,用户对该技术的使用意愿便会减弱[38]。周华清指出网购安全可操作、商品及配套服务、购买便捷性是影响农村网购消费行为的主要因素[39]。胡发刚等指出网络接入因素包括上网速度、便利性、上网设备情况等,这是农村居民网络消费的前提和基础[40]。本文的感知易用性是指农村居民所体验到的网络购物容易实施的程度,包括上网速度和设备、网购操作流程、物流配送等方面。
基于此,本文提出以下假设。
H5:农村居民对网络购物的感知易用性对其网络购物态度具有正向影响。
H6:农村居民对网络购物的感知易用性对其行为意向具有正向影响。
3.1.4 社会影响。社会影响即主观规范,是指个体行为会受到周围社会环境的影响,Venkatesh在UTAUT模型中再次提出主观规范对使用意愿的影响[41],后续学者均验证了Venkatesh的观点。农村居民的消费行为会受到相关群体的影响,表现出一定的从众性。李宝库研究指出,个体将群体看作是可靠的信息来源,农村居民居住和生活的内聚亲和性和频繁互动性区别于城市居民,从而使得群体对个体成员有更大的影响[42]。牛华勇等人指出,农村地区信息相对封闭并且传递较慢,口碑传播成为主要的信息交流方式,农村居民参与网购极易受从众心理的影响[43]。本研究中的社会影响是指农村居民所处的周围环境及其亲戚朋友对使用网络购物的态度,这会对其行为产生一定的影响。如果亲戚朋友对网络购物具有积极态度,则农村居民使用网络购物的意愿就会增强。
基于此,提出以下假设。
H7:农村居民所处的社会影响对其网络购物态度具有正向影响。
H8:农村居民所处的社会影响对其网络购物行为意向具有正向影响。
3.1.5 农村居民网络购物态度。态度是人们后天习得的对某一事物持久的喜欢或不喜欢的反应倾向,并且态度可以准确地预测行为。Chan通过对我国消费者绿色购买行为的研究发现,消费者对于绿色购买行为的态度通过绿色购买意愿这个中介因素影响了购买行为[44]。Jean等人研究表明,情感因素(喜欢、快乐、骄傲、不喜欢、失望和害怕)是对顾客在线购物意愿进行预测的重要变量[45]。本文的网购态度是指农村居民对待网络购物喜欢或不喜欢的反应倾向,是预测其实际行为的变量,也是农村居民实施网络购物行为最为直接的决定性因素。
基于此,提出以下假设。
H9:农村居民网络购物态度对其行为意向具有正向影响。
3.2 构建模型
基于上文的理论基础和研究假设,本研究提出农村居民网络购物采纳行为影响因素模型(如图1所示),包括6个潜变量和16个观测变量。其中,个人创新性的测量问项有2个,分别用PI1、PI2表示;感知有用性的测量问项有3个,分别用PU1、PU2、PU3表示;感知易用性的测量问项有3个,分别用PEOU1、PEOU2、PEOU3表示;社会影响的测量问项有2个,分别用SI1、SI2表示;农村居民网络购物态度的测量问项有3个,分别用UA1、UA2、UA3表示;采纳行为意向的测量问项有3个,分别用BI1、BI2、BI3表示。
4 实证研究
4.1 问卷设计及数据收集
本文采用问卷调查法搜集研究数据,为保证问卷的可靠性和科学性,在发放正式问卷之前,课题组选取洛阳市周边村庄的居民实施小规模发放预调查问卷并一对一访谈。预调研后根据访谈对象所反映的问题对问卷的文字表述、答题数量和题项设置进行修改并最后确定正式问卷。正式问卷共设置25个问题,其中第一部分为个人基本信息;第二部分为量表题项,主要测量农村居民在使用网络购物过程中的自我感受和评价等。本次正式调研共发放240份问卷,收回206份,剔除无效作废问卷,共180份有效问卷,表1列出了本次调研样本的基本特征信息。
河南省农村网购消费者以35岁以下的年轻人为主,占所有网购消费者的66.8%,男性占40.3%,女性占53.7%,反映出农村网购消费中女性是消费的主要力量,这也与农村家庭分工中男主外、女主内的特征一致。参与网购的人群中53.3%的人具有高中及以上学历,有固定收入的职员(31.1%)成为网购中的主要消费群体,每月网络购物所花费的金额多在500元以内(77.2%)。随着智能上网设备的普及、宽带网速的提升及其资费的降低,92.3%的农村居民主要利用智能手机进行网络购物,网购平台也主要是选择淘宝(71.8%)、拼多多(76%)和京东(74%)。拼多多作为新兴社交电商平台在农村地区发展速度较快,正是由于其基于移动设备的社交属性满足了农村居民信息传播的需要。当前农村购物环境相对落后,网络购物对改善农村居民的生活质量起到了重要的作用,从表中显示农村居民网购商品种类为服装(66.3%)、日用百货(39.2%)、鞋靴(26.5%)、化妆品(22.1%),充分反映了当前农村地区年轻人主要的消费需求和消费目的,农村居民的消费意识也在不断升级并向城市地区靠拢。
4.2 问卷信度与效度分析
信度是指测验或量表工具所测得结果的稳定性及一致性,量表的信度與其测量标准误差呈反比。内在信度最常使用的方法是Cronbachs Alpha系数(α系数),α系数愈高,代表量表的内部一致性愈佳。在本研究中,各个潜变量的信度分析结果如表2所示,表明问卷具有较好的内部整体一致性。
效度分析包括内容效度和结构效度,主要是指测试问卷的有效性。其中,KMO值越大,相关性越高,样本效度越高,因子贡献率越高。本研究整体变量的Bartlett和KMO检验如表3所示,整体KMO度量为0.871,表明农村居民网络购物影响因素间的数据重叠程度较高,适合作因子分析。
4.3 假设检验
本文的研究模型是以消费者行为相关理论模型为基础构建的,由SPSS信效度分析检验研究变量中因子的可靠性、稳定性和有效性以后,利用AMOS17.0对模型进行验证后得到如图2所示的农村居民网络购物采纳行为影响因素模型的标准化路径系数图。
通过AMOS软件对模型进行路径检验,可以得到模型适配检验表、研究假设检验结果表(如表4、表5所示)。
4.4 结果分析与实践意义
在研究假设中,假设1“农村居民的个人创新性对网络购物态度具有正向影响”和假设2“农村居民的个人创新性对网络购物行为意向具有正向影响”没有通过验证,原因可能是本次调研对象主要是长期居住在农村的群体,这部分人群的受教育程度普遍较低,信息获取和交流的渠道相对较少,缺乏对未知事物探索的能力和对新事物的好奇心,在个人需求得以满足的情况下很少有意识关注新信息和新技术,对新事物的接受能力也较差。网络购物相较于传统的实体购物“集市”和便利商店而言,属于新兴的商品交易模式,在选取购物网站、鉴定商家产品、下单咨询、网购支付等一系列过程中需要花费较多的精力,对于农村居民而言商品价格才是其选择网络购物的首要因素。假设6“农村居民对网络购物的感知易用性对其行为意向具有正向影响”未通过验证,原因是农村居民决定去实施网络购物行为不是由网络购物所提供的便捷程度决定的,农村传统的实体购物平台为农民购买日常生活用品提供了更强的便利性,因而对网络购物缺乏足够的需求。而且农民受传统购买模式的影响,习惯面对面的交易付款模式,网购支付程序及其安全性也会阻碍农民进行网络购物。
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Abstract: Stimulated by the consumption demand of rural online shopping, the development of rural e-commerce has important practical significance for improving the life quality of rural residents, accelerating the construction of rural informatization and further promoting the development of e-commerce. This research has expanded and enriched the related theories of rural residents online shopping. With rural residents in Henan Province as the research objects, it made an empirical analysis on the characteristics and adoption behaviors of their online shopping, probed into the restrictive factors in the development of rural online shopping market, and put forward corresponding countermeasures to solve the current problems. The countermeasures include strengthening the infrastructure construction in rural areas and improving the rural e-commerce ecosystem; popularizing the knowledge of online shopping and cultivating the habit of online shopping; utilizing innovative marketing methods based on social network and improving farmers satisfaction; encouraging government departments and e-commerce platform enterprises to interact with each other to further ensure the quality of online goods.
Key words: rural residents; online shopping; rural E-commerce; influence factors