個人創新性對網絡購買服裝意向的影響分析
——基于擴展“計劃行為理論”模型

葉繪英

（安順學院旅游學院，貴州安順 561000）

個人創新性對網絡購買服裝意向的影響分析
——基于擴展“計劃行為理論”模型

葉繪英

（安順學院旅游學院，貴州安順 561000）

與他商品相比，在網絡上購買服裝所面臨的風險更大，因為個顧客不能親自試穿將要購買的商品.因此了解影響網絡購買服裝意象的因素具有必要性和重要性.此研究利用擴展計劃行為理論探討個人創新性.通過對105份淘寶用戶調查問卷分析，結論顯示個人創新性對網絡購買服裝的意向沒有直接影響，而是通過影響對網絡購買服裝的態度而間接影響網絡購買服裝的意向.

個人創新性；計劃行為理論；網絡購買服裝意向

1 引言

自從1969年因特網的出現以來，經過近45的發展，網絡已經得到了普及，1990年，因特網用戶僅為100萬左右，到2006年增加至7億，而最近的報告顯示其用戶已超過18億.而網絡的普及，網絡購物也網絡購物也逐漸成為了最新型的購物模式.網絡購物降級了商家的銷售成本，其商品不分地域地面向所有網絡用戶，增加了賣出的機率，從而為商家帶來利益.而價格便宜，商品繁多，購買方便等為消費者到來了實惠.至今網絡已經發展成為世界上最大的市場［1］.很多歐洲國家網直絡購物用戶約占總人口的50%，而美國2010年的網絡銷售額也達到了400億美元以上.根據商務部數據統計，2013年中國網絡銷售額超過10萬億，其中零售交易額超過1.85萬億，成為了全球最大的網絡零售市場［2］.

盡管網絡購物已經越來越流行，但是仍有大量的消費者對選著網絡渠道購買商品在猶豫.通過比較，因為費者不能夠在購買前試穿［3］，網絡購買衣服的風險高于其他商品.因此了解影響消費者網絡購物行為的因素具有一定的現實和理論意義.

2 文獻回顧

2.1 網絡購物研究

在20年代初期，隨著網絡安全的發展，網絡購物逐漸贏得了公眾的信任.進而被越來越多的買家和賣家所接受［4］.例外網絡商品基本囊括了所以的商品和服務類型,如書籍，女性商品，旅游，酒店、電子等等.與其實體店相比，網絡商品種類多，多樣性高等特點.因為網絡購物在零售業的重要性，學者對這個領域的的研究興趣也漸增.2000以前，只有少量關于網絡購物課題的研究.然而，在那之后，很多學者開始研究和調查網絡購物行為.Khosrow-pour （2004）提到,了消費者網絡購物行為可以幫網絡零售商瞄準潛在顧客,并通過發展和完善網絡購物來獲得更多的效益［5］.

學者的研究表明，影響消費者網絡購物行為的因素有很多，如態度，年齡，個人創新性等.例外，也有大量的學者從其他方面研究了網絡購物.例如，Degeratu和Rangaswany（2000）通過比較消費者網絡購物和實體店購物的行為，發現消費者在網絡上購物時對價格更敏感［6］.而Childers（2001）研究了消費者動機，進而把消費者動機分為了兩個類型：享樂動機和實用動機［7］.

雖然網絡購物越來越普及，但仍然有大量的消費者對選著網絡渠道購物存在疑慮［9］.Cha（2010）從購物者角度解釋了原因,他認為最重要的原因是消費者在購買前不能夠試穿［8］，因為無法辨別是顏色和款式是否適合自己.因此，盡管網絡購物更加方便和便宜，但是依然有一部分消費者更喜歡選擇傳統渠道購買服裝.Goldsmith（2003）研究證實了年齡、性別、種族等人口學變量與選著網絡購物沒有關聯，而對網絡購買服裝的態度對其選擇網絡進行購買服裝有重要的影響［9］.關于個人創新性的研究，很多學者把重點放在了解釋其對個人選擇使用新科技的研究上.研究證明，因為個人創新性的程度不同，對接受新科技的態度、意向也不同［10］,有研究發現個人創新性更高的人越能夠接受在網絡購買服裝.

2.2 計劃行為理論

在過去的研究中，有一些模型用來解釋個人行為，其中最著名的三個模型是理性行為理論（TRA），計劃行為理論（TPB）和技術接受模型. Fishbein&Ajizen（1975）［11］提出來的.根據這個理論，采取行為的意圖對個人表現行為有直接的決定作用.同時，行為意圖又取決與個人對行為的態度和主觀規范.（見圖3-1）

圖2-1 理性行為理論模型

Ajizen（1985）［12］發現，個人行為不是僅僅受意向的影響，而這也限制了TRA的解釋個人行為的作用性.于是一個復合的TRA模型被提出，也就是TPB.從模型對比上來說TPB模型是在TRA模型的基礎加入了一個行為意圖的絕定因素，即是認知行為受控.（見圖3-2）而此能夠直接影響行為意向和實際行為.

圖2-2 計劃行為理論

在TPB被，提出后，就被廣泛運用于解釋和預測個人和組織行為.除此之外，很多研究者對TRA 和TPB模型進行了比較，發現TPB模型行為的預測優越于TRA模型.

而隨著信息技術的發展，Davis（1989）［13］提出了一個用于解釋和預測個人在信息技術上采取或執行行為的模型即技術接受模型（TAM）.而此模型的理論基礎則是理性行為理論.在TAM模型中，Davis應用理性行為理論中的因果聯系因素也就是行為態度，行為意向和實際行為之間的關系來分析個人對信息技術的采用.對于采用信息技術，Davis認為個人對采用信息技術的態度取決于感知易用和感知有用.在基于TRA的基礎，通過研究實證分析，TAM模型被引出（見圖表3-3）.

圖表2-3 技術接受模型

3 研究假設和方法

通過對研究模型的回顧，本文提出了一個擴展的的研究模型.（見圖3-2）

根據ATM理論，個人對信息科技的態度對取決于感知易用性和感知有用性.而本文“信息科技”被指定為網絡購物.

圖3-1 擴展的計劃行為理論模型

綜合以上對文獻和模型的相關研究，提本文出了9個假設：

假設1（H1）：網絡購物態度（ATT）對網絡購買服裝意向有顯著影響.

假設2（H2）：主觀規范（SN）對網購購買服裝意向有顯著影響.

假設3（H3）：認知行為受控（PBC）網絡購買服裝意向有顯著影響.

假設4（H4）：感知易用（PEU）對網絡購買服裝態度有顯著影響.

假設5（H5）：感知有用（PU）對網絡購買服裝態度有顯著影響.

假設6（H6）：個人創新性（PI）對感知網絡購物有用有顯著影響.

假設7（H7）：個人創新性（PI）對感知網絡購物有用顯著影響.

假設8（H8）：個人創新性（PI）對網絡購買服裝意向有顯著影響.

假設9（H9）：個人創新性（PI）對網絡購買服裝態度有顯著影響.

本研究對淘寶130位淘寶用戶發起網絡問卷調查.但只收回了105分，回復率約為20%.樣本的特征包括了人口學特征和行為性特征.人口學個涉及了年齡，性別，社會職務和家庭年收入.了測試這些決定因素，采用的Link的5點量表.年齡，家庭年收入，在網絡上購買服裝的經驗將用順序數據來測試；而頂類型數據則用于測試性別和社會職位.

4 數據分析

4.1 樣本分析

問卷調查發到了500個郵件地址.但是只收到了105份，其回復率僅為約20%.樣本特征包括了人口學特征和行為性特征.人口學特征涉及了了三個方面：年齡，性別，社會職位.男性和女性受訪者各占51.4%和48.6%.超過一半的參與者年齡在26-35歲之間，約為58.1.而18到25歲的占了38.1%.例外大多數的參與者都是全職工作者.（見表4-1）行為性特征涉及了三個方面：在網絡上購買過衣服，每周在網絡上消耗的時間，已經使用網絡多少年.數據顯示有64.8的參與者在網絡上購買服裝，而有76.2%的參與者每周上網超過20小時.同時，超過38.1%的回復者已經使用網絡超過8年，而僅有3位回復者使用網絡的時間低于2年.

表4-1 人口學特征統計

表4-2 行為特征統計

4.2 測試假設分析

本文采用SPSS16.0中的數據回歸分析來測試上文中提出的8個假設.表格4-8展示了對關于網絡購買服意向的相關假設分析，即H1,H2,H3,H8表格中可以看出對網絡服裝的態度（ATT）（（β=.48, p＜.01in mode 1,β=.46,P＜.01 in model 2），顯示了其對網絡購買服裝意向有顯著影響.因此可得知假設1成立.然而主觀規范（SN）（β=-.04,p=.74 in model 1,β=-.05,p=.67 in model 2）,認知行為控制（β=.07,p=.56）和個人創新性（β=.07,p=.44）的回歸分析結果都表明其對網絡購買服裝意向沒有顯著影響.因此假設,2,3和8均不成立.

表4-9為關于網絡購買服裝的態度回歸分析.在模式1，態度（ATT）被作為獨立變量，而感知有用（PU）和感知易用被作為自變量.回歸數據（Adjust R2=.47,p＜.05）暗示回歸結果有顯著性.同時也意味著感知易用（β=.33,p＜.05 in model 1 and β=.27, p＜.05）和感知有用（β=.40,P＜.01 in model 1,β=.38, P＜.01）和對網絡購買服裝的態度有顯著影響.因此假設4和假設5成立.在模式2中，加入了變量個人創新性，回歸分析結果（Adjust R2=.499,P＜.05）顯示,PI（β=.31,P＜.01）對網絡購買服裝的態度有顯著影響，而同時對感知有用和感知易用也有顯著影響，因此假設6,7和9均成立.

表4-3 對網絡購買服裝意向回歸分析

表4-4 對網絡購買服裝態度回歸分析

通過對模型的檢測，此模型能夠解釋個人的網絡購買服裝的意向.但是有其中假設2，3和假設8不成立.因此根據此結果，作者提出了修正后的模型（見圖4-1）.

圖4-1 修正后的擴展計劃行為理論模型

5 結論

通過文獻的調查，本文在基于前有的計劃行為理論模型上，提出了一個擴展的計劃行為理論模型和8個假設.為了證實假設成立與否，作者采用了郵件問卷調查方式收集了原始數據；一共收集了105份有效問卷.進而應用SPSS 18.0作為處理數據的工具對數據進行了回歸分析.回歸分析數據顯示，9個假設中，假設1,4,5,6，7,和9成立，而假設2,3,8不成立.假設驗證結果暗示了個人創新性對網絡購買服裝意向沒有的影響，而可通過影響對網絡購買服裝的態度間接影個響行為印象，從而影響實際的購買行為.

〔1〕Levine，J.R.and Young，M.L.（2010）The Internet for Dummies，Indiana：Wiley Publishing lnc.

〔2〕中華人民共和國商務部.關于促進電子商務和服務流通方式（2013）［EB/OL］http：//www.guancha.cn/economy/2014_06_04_234747.shtml.

〔3〕Black，K.（2009）For contemporary decision：Statistics，（6th ed），Apteral：R.R.Denoelley.

〔4〕Okonkwo，U.（2010）Luxury Online：Styles，Systems，And Strategies，New York：Macmillan Publishers Ltd.

〔5〕Khosrow-pour，M.（2004）Innovation Through Information Technology，London：Idea Group Publishing.

〔6〕Degeratu，A.M.，Rangaswany，W.（2000）Consumer choice behaviour in online and traditional supermarkets：the effects of brand name，price，and other search attributes，International Journal of Research in Marketing，17，55-78.

〔7〕Childers，T.，Carr，C.，Peck，J.and Carson，S. （2001）‘Hedonic and Utilitarian Motivations for Online Retail Shopping Behavior，'Journal of Retailing Vol.77，pp.511-535.

〔8〕Cha，S.（2010）Consumer responses after an unsatisfactory online apparel shopping and return experience：shopping orientation and perceivedjusticeapproaches.Corvallis：Oregon State University.

〔9〕Goldsmith，R.EandGoldsmith，E.B（2003）‘Buying apparel over the Internet'，Journal of Product&Management，Vol.11.No.2，pp. 89-102.

〔10〕Soloman，J and Garratt，D.（2009）Essentials of Economics（5th ed），Essex：Prentice Hall.

〔11〕Fishbein，M.，and Ajzen，I.（1975），Belief，Attitude，Intention and Behavior：An Introduction to Theory and Research.Reading，Mass：Addison-Wesley.

〔12〕Ajzen，I.（1985）“From intentions to action：a theory of planned behavior”in Kuhl，J and Beskmann，J.（Eds）ActionControl：From Cognition to Behavior.New York：Springer.

〔13〕Davis，F.D.（1989）‘Perceived Usefulness，Perceived Ease of Use，and User Acceptance ofInformationTechnology'JournalofMIS Quarteriy，Vol.13，No.3，pp.319-340.

F768.3

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1673-260X（2015）05-0038-04