1、大学生网络购物行为影响因素模型检验 摘要：本文在前人的研究基础上总结出相关大学生网络购物行为的影响因素，运用 TAM理论和方法，将感知风险、知名度、网购经验等外部因素添加进 TAM模型，从而构建了大学生网络购物影响因素技术接受模型，并对模型进行验证。 下载 关键词： TAM；大学生网购；结构方程 一、技术接受模型 技术接受模型（ TAM）是由 Davis 等学者年在理性行为理论（ TRA）的基础上，舍弃 TRA中主观规范的概念而提出的模型。该模型主要是解释和预测用户对某一新系统的接受程度，在该模型中，感知有用、感知易用和外部环境共同作用于用户是否接受该系统的可能性。技术接受模型（ TAM）的核
2、心思想在于对产品或服务的使用行为是由使用态度引起的，同时使用态度又是由感知有用和感知易用所决定的，而感知有用是由外部变量和感知易用所决定，感知易用由外部变量所决定。外部变量是指对产品或服务的培训时间、政策影响、产品或服务的原始特点。 TAM 为信息技术为主的新技术的应用提供了一个理论模型，通过其可了解使用者态度和意图以及外部变量对信息技术使用的影响。 二、模型的提出 通过相关学者对 TAM 模型变量及定义研究成果的基础上，通过对大学生网络购物特点的分析，提出了基于 TAM模型提出了大学生网络购物行为的技术接受模型的扩展模型，表明了大学生参与网购的各因素之间的关系，如图 1 所示。 该模型通过传
3、统 TAM 模型提出，感知易用和感知有用影响消费者行为意向；网购经验影响消费者感知易用；网购平台知名度影响消费者感知有用；同时网购经验 影响消费者的感知风险；其次感知易用、感知有用、感知风险、网购经验和知名度共同影响消费者行为意向；最终行为意向影响消费者的使用行为。 三、实证研究 本文通过调查问卷的方式，来检验上述所提出的假设模型，以得出影响大学生网络购物的影响因素。该问卷多渠道发放，包含纸质问卷，微信问卷等，本次调研共发出 200份问卷，收集回 140份有效问卷。结合本次调查问卷分为三个部分：第一部分为用户基本信息，涵盖年龄层次、学历水平、网购经历以及消费水平等；第二部分为感知家居 O2O心
4、理，涵盖感知有用、感知易用、感知风 险以及知名度认知；第三部分为使用行为调研，涵盖网购经验、行为意向和使用行为调研。调查问卷由 31 个问题组成，问卷中除了调查者基本信息外，本问卷后两部分问题均采用李克特五级评分方式进行评价。采用 SPSS和 AMOS统计分析软件作为数据分析工具。 SPSS主要完成信度分析、效度分析和因子分析。 AMOS 则用来对模型进行分析，评价模型与问卷数据之间的拟合度，对假设模型进行调整和修正。 （一）信度与效度分析 本研究使用 SPSS19.0对调查问卷所收集的数据进行 Cronbachs 信度检测。 Cronbachs 系数值介于 0 到 1 之间，值越大，表示问卷
5、项目间相关性越好，内部一致性可信度越高。信度值 0.8 时，因素信度相当好；0.80.7 时，量表信度较好； 0.70.6 时，则可以接受。通常为了保证研究的准确度，在研究过程中当的值大于 0.7的时候，才被认为量表具有较高的内部一致性。检测结果见表 1。 从表中可以看到相关因子的 Cronbachs 的数值都大于 0.7，整体量表信度为 0.932，因此该调查问卷的相关因素具有很好的信度，整体整个问卷具有很高的可靠性，有一定的研究价值。 本文对效度分析 采用的是因子分析， KMO 值 0.9 时，表现为显著；0.9KMO 值 0.8 时，表现为良好； 0.8KMO 值 0.6 时，可以接受；
6、0.6KMO 值 0.5 时，勉强接受； 0.5KMO 值时，不接受。 效度分析结果见表 2。经过计算， Bartlett 的球形度检验为 0.00，小于0.05，因此拒绝巴特利球形检验的零假设，说明数据适合做因子分析；并且计算得出的总量表的 KMO 为 0.797，处于 0.6 到 0.8 之间，说明这份问卷的变量可以反映影响大学生网络购物的因素。 （二）结构方程模型 通过以 上分析，本文所提出的影响因子均通过了信度及效度检验，笔者根据建立的大学生网络购物技术接受模型，通过 AMOS 21.0 程序，构建了结构方程模型，得到七个潜在变量，七个误差项和 25 个测量指标。通过 AMOS 21.
7、0 程序对假设关系进行检验，采用最大似然估计法对调查问卷收集到的相关数据进行测试。结构方程模型如图 6-1 所示。 Amos 提供了一种简单便捷的方法，叫做 CR（ Critical Ratio）。 CR 值是一个统计量，使用参数估计值与其标准差之比构成。 Amos 同时给出了 CR 的统计检验相伴概率 p，模型可以根 据 p 值进行路径系数 /载荷系数的统计显著性检验。在该检验中若 CR绝对值大于 1.96，且相应的 p值小于 0.05，则可以认为这个路径系数在 95%的置信度下在显著性差异。 通过计算， 10 个假设均通过了验证，经验证后大学生网络购物接受行为模型如图 2 所示。 从图 2
8、 大学生网络购物接受行为模型验证结果可以看出，网购经验与感知易用的显著性临界比（ C.R.）为 5.956，其绝对值大于， 1.96，且 P 值为0.001小于 0.05，通过了显著性水平检验。同理可得知，其余关系也均大于临界比 1.96 且 P 值小于 0.05，因此所有的假设关系都通过了显著性水平的检验。 四、结论 根据实证分析得出，前文假设的 10个假设关系都成立且有显著关系，结合结构方程模型路径系数分析，得出以下结论： 网购经验对感知易用的路径系数为 0.59，正向影响着消费者感知大学生网络购物的易用性，与假设一致。 易用性对感知有用的路径系数为 0.48，知名度对感知有用的路径系数为
9、0.58，均正向影响着消费者感知大学生网络购物的有用性，与假设一致。 网购经验对感知风险的路径系数为 0.27，正向影响着消费者对大学 生网络购物的风险感知，与假设一致。 感知有用性对行为意向的路径系数为 0.65，感知易用性对行为意向的路径系数为 0.28，感知风险对行为意向的路径系数为 -0.19，网站知名度对行为意向的路径系数为 0.28，感网购经验对行为意向的路径系数为 0.27，均影响着消费者在大学生网络购物行为意向，与假设一致。 行为意向对使用行为的路径系数为 0.93，正向影响着消费者使用大学生网络购物的行为，与假设一致。（作者单位：成都理工大学） 基金项目：四川省大学生创新创业训练项目 项目编号： 201510616038 参考文献： 耿波 .基于 TAM的消费者网络购物意向的影响因素分析 J.统计与决策，2012（ 23）： 105-107. 葛志远，杨丽霞，沈佳 .TAM 模型在电子商务领域的扩展性应用综述 J.商业时代， 2012（ 12）： 45-46. 张圣亮，袁佳，李小东 .大学生消费者网络团购意向实证研究 基于TAM 和 ISSM 整合模型 J.江汉学术， 2015（ 1）： 13-20. 缪玲 .基于 UTAUT模型的移动学习行为意愿影响因素研究 J.广州广播电视大学学报， 2015， 15（ 2）： 7-13.
