手機APP廣告點擊意愿的影響因素研究

□段 鋼 蔣杉杉

[電子科技大學 成都 610054]

引言

Venkatesh和Davis發現在不同的研究領域，技術任務、理論行為、計劃行為等各種理論模型對各種行為都具有一些解釋能力，二位學者將這幾大模型中的各個變量進行組合檢測，從而得出了一種新的理論，即整合型技術接受與使用行為理論（Unified Theory of Acceptance and Use of Technology，即UTAUT）。該模型經過大量學者的研究總結，證明在很多領域都比其它模型具有更高的解釋度[1]。

基于UTAUT模型，將對以下問題進行研究：（1）分析影響用戶采納手機APP廣告的關鍵因素；（2）分析各因素對用戶點擊手機APP廣告的影響性質。

一、研究模型和研究假設

（一）研究模型

在目前國內外研究的基礎上，選擇UTAUT作為理論模型基礎，并結合手機APP廣告的特點，加入了感知風險、廣告效用期望和APP效用期望等三個變量[2]，并把手機用戶的性別、手機品牌、手機尺寸以及手機流量作為控制變量[3]，引入感知隱私安全重要性作為調節變量去調節感知風險和手機APP廣告點擊意愿二者間的關系，構建了手機APP廣告點擊意愿的影響因素研究模型，如圖1，并對該模型進行實證研究。

（二）變量的定義

各變量的定義如表1所示。

表1 變量的定義

（三）研究假設

基于上述模型和分析，提出如下假設：

H1：用戶的廣告效用期望與點擊手機APP廣告意愿正相關。

H2：用戶的APP效用期望與點擊手機APP廣告意愿正相關。

H3：社會影響與手機APP廣告點擊意愿正相關。

H4：感知風險與手機APP廣告點擊意愿負相關。

H5：感知隱私安全重要性正向調節感知風險對點擊意愿的影響。

H6：性別、手機品牌、手機尺寸和手機流量對廣告效用期望與手機APP廣告點擊意愿之間的關系有顯著影響。

H7：性別、手機品牌、手機尺寸和手機流量對APP效用期望與手機APP廣告點擊意愿之間的關系有顯著影響。

H8：性別、手機品牌、手機尺寸和手機流量對社會影響與手機APP廣告點擊意愿之間的關系有顯著影響。

（四）變量的測量

在參考相關文獻的基礎上，設計了各變量的量表，如表2所示。

表2 變量量表

（五）問卷設計、發放和回收

1.問卷初測

在問卷初稿設計好之后，先請專業人士提出了修改意見，修正了諸如問項語意表述，頁面設計等問題。在2013年1月初，發放10份問卷進行了小規模的問卷初測，并在此基礎上進行調整和完善形成了共25個問項的正式問卷。

2.問卷發放和回收

通過發放紙質問卷200份，又通過網絡問卷調查平臺“問卷星”和人大經濟論壇、微博、QQ等方式發放電子問卷200份，兩個途徑共發放問卷400份，最后紙質途徑發放的問卷收回了182份，通過網絡平臺收集的問卷有173份。

二、實證分析

（一）信度和效度分析

1.效度分析

本研究采用巴特利特球形檢驗（Bartlett Test of Sphericity）及KMO（Kaiser-Meyer-Olkin）檢驗。通過對25個問項進行因子分析獲得5個因子，最終樣本數據得出了5個因子，而且測量項對研究變量的解釋度都超過了70%，能夠解釋很多的信息這說明問卷具有良好的結構效度[4]。

2.信度分析

對問卷數據進行Cronbach’s Alpha信度檢驗，得到其值均大于0.7，表明本文所采用的量表具有良好的信度[5]。

（二）主模型驗證

根據提出的模型，我們采用極大似然估計法，對問卷數據進行正態檢驗，結果如表3。

表3 樣本正態性檢驗

（續表）

從表3結果可以看出問卷樣本數據的偏度和峰度值都符合正常值，所以該樣本服從正態分布。

對主模型進行的擬合度分析，結果如表4所示。

表4 主模型擬合度指標

從表4的結果可以得到模型的各個指標均在建議值范圍內，證明手機APP廣告點擊意愿影響因素的主模型具有很好的模型擬合度，模型不需要進行修正。

對主模型進行路徑分析，結果如表5所示。

表5 主模型路徑系數

通過分析發現，主模型所有路徑系數都達到顯著性水平（p<0.05）[6]，路徑分析結果見圖2。

圖2 主模型路徑圖

（三）調節效應驗證

我們在主模型的基礎上引入了感知隱私安全重要性作為調節變量來調節感知風險和手機APP廣告點擊意愿的關系。由于它是潛變量，所以采用結構方程的方法來進行調節效應的檢驗。交互項的模型擬合度見表6所示。

表6 交互項CFA模型擬合度

由表6可以看出，該測量模型的卡方/自由度為2.061，其余指標顯示模型具備良好的擬合度。

通過對調節變量的信度和效度的檢驗之后，我們把感知隱私安全重要性和感知風險的交互項添加到主模型，并對其進行了一個調節效應的驗證，如表7所示。

表7 調節效應驗證結果

根據表7的結果顯示，我們知道交互項的回歸系數為顯著，交互效應為0.852，主效應模型為0.561，

計算出F2=2.641，大于建議的閾值0.15；所以，我們認為感知隱私安全重要性對感知風險和手機APP廣告點擊意愿直接的關系起了調節作用。結果顯示路徑系數為正，所以正向調節二者之間的關系。

（四）群組分析

我們僅分析各控制變量對模型中的路徑關系是否有顯著影響，所以在分析中采用了多群組結構模型的分析方法，各群組的臨界比值結果見表8。

表8 多群組臨界比值

綜合以上分析，各研究假設的驗證結果如表9。

表9 假設支持情況

如表9所示，經驗證，所有研究假設都通過了假設檢驗。

三、結論與啟示

根據研究結果顯示感知風險對手機APP用戶點擊廣告的意愿影響程度最大，其次是APP效用期望。同時，感知隱私安全重要性對感知風險和手機APP廣告點擊意愿起到了一定的調節作用，并且對于不同的性別個體，不同的手機品牌，不同的手機尺寸和不同的手機流量對點擊廣告都會有一定的影響。其中得出了性別對社會影響與點擊意愿的路徑具有顯著性的影響，手機品牌對APP效用期望有顯著性的影響，手機尺寸、手機流量對廣告效用期望和APP效用期望與點擊意愿的關系有顯著性的影響。各手機APP廣告平臺商都應該給予一定的重視。

[1]VENKATESH V, DAVIS F D.A Theoretical Extension of the Technology Acceptance Model: Four Longitudinal Field Studies[J].Management Science, 2000, 46(2): 186-204.

[2]宮承波.新媒體的多維審視[M].北京: 中國廣播電視出版社, 2008.

[3]謝愛珍.基于UTAUT大學生手機移動學習使用意愿影響因素研究[D].浙江師范大學, 2012.

[4]FORNELL C, LARCKER D F.Evaluating Structural Equation Models with Unobservable Variables and Measurement Error[J].Journal of Marketing Research, 1981, 18(1): 39-50.

[5]MARSH H W, WEN Z, HAU K T.Structural equation models of latent interactions: Evaluation of alternative estimation strategies and indicator construction[J].Psychological Methods,2004, 9(3): 275-300.

[6]吳明隆.結構方程模型——AMOS的操作與運用[M].重慶: 重慶大學出版社, 2009.