基于TPB的社区团购参与意愿关系模型构建

汪 标

(常州工业职业技术学院，江苏 常州 213000)

0 引言

社区团购是依托线下实体社区，由团长通过线上社交工具发起，社区成员先在线上预定付款，后在特定时间到线下指定地点自行提货的团购模式。社区成员的积极参与是社区团购模式成功运行的关键，也是社区团购平台集中关注的问题。对社区团购参与行为进行深入分析和研究，不仅可以丰富社区团购的研究内容，也可以为社区团购的持续发展提供参考。

计划行为理论是针对人行为的一种研究理论，包括行为态度、主观规范、感知行为控制和行为意向等变量内容，主要解释人类决策过程中的社会心理。社区团购的参与行为也会受到人心理的影响，因此可以使用计划行为理论来研究社区团购参与行为。

1 社区团购参与意向初始关系模型构建

计划行为理论包括三个决定行为意向的核心变量：行为态度、主观规范和感知行为控制。其中行为态度是个人对某种特定行为的正向或负向的评价；主观规范是他人对某人实施某种特定行为的正向或负向评价；感知行为控制是个人预期在采取某一特定行为时，自己可以控制或掌握的程度，涉及到能力或控制等因素。

本研究在计划行为理论的基础之上，引入3个与消费行为关系密切的变量：感知价格、感知信任和预期后悔，构建了基于计划行为理论的社区团购参与意向初始关系模型(见图1)。

图1 基于计划行为理论的社区团购参与意向初始关系模型

2 量表设计

本研究共涉及7个变量，包括：行为态度、主观规范、感知行为控制、感知价格、感知信任、预期后悔和行为意向。此处基于对前人研究的归纳整理，结合研究目的和研究假设，考虑社区团购的特点和实际情况，采用修改已有量表测量题项文字描述的方式确定量表题项内容，使其符合每个变量的操作型定义。具体测量题项见表1。量表全部采用五级李克特量表度量，度量范围从“非常不同意”到“非常同意”。

表1 研究量表的变量、题项和来源

3 数据收集

本研究采取调查问卷的方式收集数据。问卷设计主要分为3部分：一是说明调查问卷的主要目的，介绍什么是社区团购；二是社区团购消费者的基本情况调查，包括性别、年龄、教育程度、月可支配收入、社区团购参与次数、社区团购遇到商品质量问题频次等；三是社区团购中潜变量的测度，包括上面提到的7个变量。

本次问卷调查对象是了解或参与过社区团购的消费者，考虑到调研对象的代表性、时间和成本等方面，调查采用线上方式，主要通过问卷星(专业问卷调研网站)平台进行，收回调查问卷331份，其中有效问卷268份。

对收集的数据进行样本描述性统计分析，结果见表2 样本人口统计学特征。参与社区团购的消费者主要以女性为主，占总体样本的62.3%，这是因为社区团购一般以生活性消费为主。消费者的年龄主要分布在20～45岁之间，占总体样本的93.6%。参与调查的社区团购消费者教育程度主要是本科，占总体样本的67.9%，和消费者年龄结构相一致；此类用户多是“80、90后”，基本上都受过高等教育，对新事物的接受能力较强，月可支配收入基本在4000元以上。社区团购参与次数以10次以内为主，10次以上的消费者占样本总数的27.6%。社区团购过程中的商品质量问题频次以“很少”居多，占样本总数的79.9%。由上可以看出，社区团购消费者以女性群体为主，大部分接受过大学本科教育，可支配收入处于中上等水平，但社区团购参与度不高，大部分都在10次以下。

表 2 样本人口统计学特征(N=268)

4 数据分析

4.1 信度分析

信度是测定量表中同一主题下各问题间是否具有较高的内在一致性，包括量表的整体信度和各潜变量的信度。潘煜等指出，克隆巴赫系数(α)大于0.7表明量表整体信度较高，组合信度(CR)大于0.6表明量表中观测变量与其所对应的潜变量之间具有较好的内部一致性[8]。本研究采用SPSS25.0统计软件对行为态度(BA)、感知价格(PP)、预期后悔(AR)等7个潜变量的23个观测变量进行信度和组合信度(CR)分析。统计得到问卷Cronbach’s α的整体值为0.916，各潜变量值在0.580-0.869之间，见表3。

表 3 量表信效度检验结果

本研究中感知行为控制(PBC)、行为态度(BA)、行为意向(BI)3个变量的α系数偏低，分别为0.580、0.609、0.654，对应的组合信度(CR)分别为0.761、0.776、0.814，其余变量的α系数均在0.7以上。考虑到当前消费者对社区团购的了解程度不够，消费意向不是很明确，在一定程度上会影响其对变量的测量，且该三个变量的组合信度(CR)均高于0.6，且都在0.7以上。因而本研究选择放弃α系数最低的感知行为控制(PBC)变量，选择接受行为态度(BA)、行为意向(BI)两个变量，此两个变量的α系数都在0.6以上。

4.2 效度分析

量表效度由内容效度和结构效度两个部分构成。

4.2．1 内容效度

内容效度主要指问卷量表对所要研究主题的涵盖程度。本研究中的量表均借鉴经过国内外研究验证的成熟量表，能有效度量研究问题。且量表形成后在小范围内开展了预测，通过征求被调查者的意见和建议，修改问卷量表题项的语言表述，以确保量表问题在内容上的有效性，因而有较好的内容效度。

4.2．2结构效度

结构效度可以从收敛效度和区分效度两方面衡量。

(1)收敛效度。采用主成分因子分析法对每一个潜变量的观测指标进行方差最大正交旋转，得到标准因子载荷系数，除了BA2和PBC2两个因子之外，均大于0.6。由于感知行为控制(PBC)变量在信度分析阶段已经被放弃，下面要结合组合信度(CR)和平均提炼方差(AVE)判断行为态度(BA)是否可以接受。

组合信度(CR)是模型内在质量的判别准则之一[9]，本研究中的组合信度(CR)值均在0.7以上，说明模型内在质量良好。平均提炼方差(AVE)是一种收敛效度指标，一般判别的标准是要大于0.5[10]，本研究中除了已经放弃的感知行为控制(PBC)变量外，行为态度(BA)变量的平均提炼方差(AVE)为0.466，小于0.5，结合BA2的因子载荷系数小于0.6的情况，本研究决定放弃行为态度(BA)变量。

(2)区分效度。为避免构面之间共线性问题的出现，需要对模型的区分效度进行检验，检验方法通常用信赖区间法、SEM系数估计法和评价变异量抽取法[11-12]。本研究运用平均变异量抽取法，来测定量表的区分效度。平均变异量抽取法是指在CFA分析时取得每个构面的AVE值，利用AVE值与每个构面的相关系数平方做比较，或者利用AVE算术平方根值与每个构面的相关系数做比较，如果前者大于后者则证明区分效度存在[9]。不考虑已经放弃的两个变量行为态度(BA)和已经感知行为控制(PBC)，利用平均提炼方差(AVE)算术平方根值分析变量的区分效度，AVE算术平方根在表3中已计算出来，此处利用AMOS25.0计算出各潜变量之间的相关系数。据表4可知，本研究中所有变量平均提炼方差(AVE)的算术平方根均大于其所在行、列相关系数的绝对值，说明量表变量与变量之间具有较高的区分效度[7]。

表 4 量表的区别效度检验

5 社区团购参与意向关系模型的修正

通过信度分析，本研究选择放弃α系数最低的感知行为控制(PBC)变量。收敛效度分析过程中，本研究决定放弃行为态度(BA)变量。基于放弃的两个变量对原有模型进行修正，为了保持前后的一致性，修正后的模型原有假设编号保持不变，即修正后的模型包括研究假设H2、H4、H5和H6，见图2。

图2 修正后的社区团购参与意向关系模型

该模型确定了对社区团购参与意向影响的4个变量：主观规范、感知价格、感知信任和预期后悔，为社区团购参与意向关系的进一步研究奠定了基础。