影响河南省大学生网购行为因素研究

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1、影响河南省大学生网购行为因素研究  【摘要】网络技术的发展,使得网络购物变得日益的便捷。越来越多的人选择在网上实现其购物活动。大学生做为一个高学历人群,对新兴事物接受能力强,比其他人更容易使用网络进行购物,大学生已经成为了网上购物的主要群体。本文通过在技术接受模型中加入的信任和感知风险,构建了新的大学生网上购物的意图模型。并且通过结构方程模型的实证检验,进一步的确认影响大学生网上购物的因素。【关键词】网上购物技术接受模型结构方程模型一、序言20世纪90年代以来,互联网迅速渗透到经济、社会和文化生活的每一个角落

2、。大学生作为网络使用的主力军,已经成为了网络购物市场中一个不能忽视的重要组成部分。通过本文的研究,了解更多的关于大学生网上购物的行为、内容和特点,有利于企业在网上销售的过程中,制定合理、合乎逻辑的市场战略和目标。二、理论模型随着市场经济的快速发展,市场形势的变化已经成为了影响市场活动的主要因素。本文主要采用的理论模型是技术接受模型。7技术接受模型(TAM)是戴维斯在1989年在理性行为理论的基础上提出的,用于研究用户对信息系统的接受程度。理性行为理论主要是用于解释客体态度和行为不一致的情况。戴维斯通过舍弃理性

3、行为理论中的主观规范概念,并吸收其他相关理论,提出了技术接受模型(见图一)。该模型主要包括两个主要的决定因素:感知有用性和感知易用性,前者反映了一个人认为使用一个具体的系统对他工作业绩提高的程度;后者反映一个人认为使用一个具体的系统的容易程度。图1技术接受模型在使用技术接受模型了解消费者的态度和行为的过程中,使用较多的外部变量主要有三类即网站相关特征、组织特征以及和消费者个人相关的特征。三、研究假设及研究变量(一)研究假设(1)感知有用性。网上购物的感知有用性指利用网络更好地完成购物活动,提高购物效率。网上商

4、店为消费者提供了大量的产品信息、有竞争力的价格以及多种类型的商品,从而减少了体力,时间和金钱的支出。可以帮助消费者感知网上购物的有用性,提高消费者网上购物的意图。因此,我们可以得出假设1:H1:大学生越强烈的感觉网上购物有用,就越容易形成一个活跃的网上购物意向。7(2)感知易用性。网上购物的感知易用性指消费者花费尽可能小的努力就可以实现网上购物。相关研究表明,如果消费者觉得某项服务的使用更简单,他们的态度就会更倾向于使用这样的服务。因此,我们可以得出假设2和3:H2:大学生越强烈的感觉网上购物易于使用,就越会

5、感觉网上购物的有用;H3:大学生越强烈的感觉网上购物有用,就更容易产生积极的网上购物意向。(3)感知风险。网上购物的感知风险是指对于网上购物的结果感到不确定。由于不能直接看到或接触到商品,所以它很可能满足不了需要。Vellido等人(2000)发现,消费者网上购物的感知风险对网上购物有直接的影响[9]。因此,我们可以得出的假设4:H4:越小的网上购物感知风险,更容易使大学生形成良好的网上购物意向。(4)信任。不确定性和风险是产生信任问题的根源。在交易过程中,信任促进合作,增进人际沟通。因此,信任可以降低网上购

6、物的感知风险,促进购物意向。Chircu等人的研究(2006)发现信任对网上购物有直接的正面的影响。因此,我们提出假设5和6:H5:越强的网上购物信任,就会产生越小的网上购物风险感知;H6:越强的网上购物信任,越容易形成良好的购物意向。(二)变量的选择7根据上文陈述,测量大学生网上购物接受度模型的变量如下:感知有用性用4个指标来衡量:提高购物效率,节省时间和精力,节省资金,能够买到在商场不能买到的商品;感知易用性用两个指标来测量:过程简单,易于学习;感知风险用7个指标来衡量:财务风险,安全风险,社会风险,心理

7、风险,时间成本和机会成本;信任将用2个指标来衡量:安全的网上购物和网上购物的成熟技术;网上购物意向用3个指标来衡量:计划网上购物,建议朋友网上购物,增加网上购物的数量和频率。四、样本选择本次调查的对象全部是河南省郑州大学的在校本科大学生。本次共调查了200位同学,回收问卷185份,其中无效问卷35份,有效问卷150份,由73名男孩和77名女孩组成,具体的赝本特征如表一所示。(二)网上购物的接受模式测试结构方程模型由测量方程和结构方程组成,用来测试衡量指标和潜变量之间的关系,同时还可以用来测量潜变量之间的关系。

8、因此,结构方程模型可以同时估计测量方程和结构方其中,x和y分别表示显化变量ξ和η,Λx和Λy分别表示潜变量和显变量之间的回归系数矩阵,δx和εy表示明显的变化。7在本文中,我们使用LISREL8.7软件测试在此模型中的所有假设,其结果显示于表三。LISREL软件还提供了结构方程模型的拟合优度,如表四所示,网上购物接受模型的拟合优度检验符合要求。因此,这个模型的整体拟合度是非常好的。六、结论7实证研究

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