基于TAM的農村電商接受度實證研究

呂有清，黃山青

滁州學院管理系，滁州，239000

在商務部電子商務進農村綜合示范、國務院扶貧辦的電商扶貧等一系列政府政策以及阿里巴巴的“千縣萬村”、京東的“星火燎原”等各方的共同推動下，電子商務正加速向農村滲透。據阿里研究院數據顯示，農村網絡零售額在全國網絡零售額的占比持續提升。盡管農村電商在近年來取得了突飛猛進的發展，但對于龐大的農村市場而言，目前使用淘寶等電商平臺的用戶仍然較少，較多因素制約著農村電子商務的發展[1]。因此，基于農村用戶視角，探究電子商務接受度問題具有重要的理論與實踐意義。本文擬將技術接受模型(TAM)引入農村電商接受行為研究中，識別影響農村電商接受行為的主要因素，提出理論假設與初始模型，通過問卷調查的方式獲取數據，運用統計分析工具對理論模型進行驗證，最后提出相關建議，以促進農村電子商務的進一步發展。

1 理論模型與研究假設

TAM是Davis根據理論行為理論(TRA)提出的，主要研究用戶對新技術的接受行為[2]。目前，已有部分學者將該模型引入電子商務的理論與實證研究中，如Aron等[3]。本文在參照TAM模型的基礎上，將網絡外部性作為外部變量，并考慮感知風險變量對農村電商接受度的影響作用，構建網絡外部性、感知易用性、感知有用性、感知風險和農村電商接受度之間關系的理論模型，如圖1所示。

圖1 農村電商接受度模型

網絡外部性：隨著使用同一產品或服務的用戶數量變化，每個用戶所獲得的效用也發生正向變化[4]。鄧朝華等利用技術接受模型，探討了移動服務使用行為問題，驗證了網絡外部性對感知易用性和感知有用性均有顯著的正向影響[5]。當農村互聯網基礎設施的不斷完善、農村電子商務示范點的設立與發展以及農村淘寶服務代理商等第三方平臺渠道的下沉等，使用淘寶等電商平臺的農村用戶將逐漸增多。用戶數量的增多影響著感知的有用性[6]，給農戶的工作、生活帶來了極大的效用。同時，農村用戶在使用過程中的頻繁交流，有利于用戶對農村電商技術的學習與掌握。由此，得到以下假設：

H1網絡外部性正向影響感知有用性

H2網絡外部性正向影響感知易用性

感知易用性和感知有用性：感知易用性和感知有用性是TAM模型的兩個關鍵因素，決定著用戶接受新技術的行為[7]。感知易用性是指農村用戶使用淘寶等電商平臺的難易程度，而感知有用性是指農村用戶使用電商平臺獲取產品或服務，以提升其工作、生活效益的預期期望。根據TAM模型，用戶接受行為是由接受態度決定的，而接受態度是由感知易用性和有用性共同決定的，且感知有用性又是由感知易用性決定的。李瓊等同樣認為若某項新技術難以學習與使用，則會降低用戶對該技術感知的有用性[8]。由此，得到以下假設：

H3感知易用性正向影響感知有用性

H4感知易用性正向影響農村電商接受度

H5感知有用性正向影響農村電商接受度

感知風險：感知風險是指用戶在購買某種商品或服務時感知的不確定性。隨著互聯網不斷滲透，用戶不得不考慮網絡應用的安全問題[9]。農村用戶在最初使用電商平臺時，必然會衡量交易過程中可能發生的各種風險，如資金、質量等。本文認為用戶感知的風險越大，則拒絕淘寶等電商平臺的可能性就越大。由此，得到以下假設：

H6感知風險負向影響農村電商接受度

2 問卷設計與數據收集

2.1 問卷設計

本研究的調查問卷包含兩部分內容，一是基本情況信息，如職業、受教育程度等；二是5個變量的測量題項，每個變量至少包含3個題項，均是在借鑒成熟量表的基礎上，針對農村電商特定研究對象加以修正，如表1所示。

表1 測量題項及來源

2.2 數據收集

本文選取安徽省明光市、蕪湖縣等電子商務進農村綜合示范縣(市)為調研區域，通過“判斷抽樣”和“滾雪球抽樣”的方式，本次調查共發放問卷455份，回收有效問卷385份，有效回收率84.6%，基本信息統計如表2所示。

3 模型評估與假設檢驗

3.1 信度分析

本文采用α信度系數法分析樣本量表的信度，總樣本的Cronbach′s α為0.923，各變量量表的信度分析結果如表3所示，均大于0.6可接受水平，且CITC值均在0.5以上，量表具有較好的穩定性，通過信度檢驗。

表2 基本信息統計情況

3.2 效度分析

首先進行探索性因子分析，SPSS運行結果顯示KMO值為0.839，Bartlett球形檢驗的Sig.值為0.000。同時，按照特征值大于或等于1的原則進行因子萃取，共得到5個特征值大于1的公共因子，且被萃取的5個因子共解釋了總體方差的78.674%變異。運用最大變異法(Varimax)進行因子旋轉，結果如表3所示。

其次對探索性因子分析萃取出的5個公共因子進行驗證性因子分析，結果如表3所示， CR值均大于0.8，AVE值亦達到0.5的最低要求，所有擬合指標均達到理想標準。同時，各變量的AVE平方根都大于變量間的相關系數，如表4所示。故量表通過了效度檢驗，可以作進一步的結構方程模型分析。

表3 信度與效度檢驗結果

(續表)

變量測量項EFA因子載荷CFA因子載荷CITCCRAVECronbach's α驗證性分析擬合指標感知易用性X210.9070.940.894X220.8790.870.823X230.8670.890.850X240.7580.780.7400.926 60.760 30.925GFI=0.92PGFI=0.65CFI=0.97感知有用性X310.6820.920.731X320.6700.930.724X330.8440.570.752X340.8330.560.7140.843 30.587 50.874NFI=0.95RMSEA=0.065χ2/df=2.618感知風險X410.6460.620.753X420.8920.960.865X430.8640.780.833X440.8930.900.8660.892 80.681 10.912農村電商接受度Y10.8590.850.744Y20.8790.950.810Y30.7030.650.6990.8630.682 50.847

表4 區別效度檢驗結果

注：表示P<0.001，雙尾檢驗。對角線上為平均方差抽取量的平方根：

3.3 假設檢驗

運用AMOS 21.0軟件進行SEM分析，并根據吳明隆等對因果模型提出的修正方法[13]，對初始模型進行修正。從圖2和表5可以看出，所有標準化載荷系數均在0.5以上， S.E.值均為正值，C.R.值均大于1.96，相關標準化路徑至少達到0.05的顯著水平。從擬合指標來看，只有AGFI(0.887)值未達到理想標準，但大于0.8可接受水平，且其他擬合指標均達到理想標準。整體而言，理論假設模型與實際數據間可以有效契合。故理論假設H1～H6均得到數據分析結果的支持。

表5 模型的擬合結果

注：、、表示P<0.001、P<0.01、P<0.05，雙尾檢驗。

圖2 所有變量間結構關系修正模型分析

4 結 論

本文以技術接受模型為基礎，納入網絡外部性和感知風險因素，構建了農村電商接受度的理論模型。實證檢驗結果表明，TAM模型同樣適用于農村電商接受行為，即網絡外部性、感知易用性、感知有用性和感知風險直接或間接影響著農村用戶對電子商務的接受行為。本文構建的模型，對于農村電商的推廣與發展具有重要參考意義。對于電子商務運營商而言，不同變量對用戶接受度的影響程度有顯著的差異，因此應重點做好關鍵變量的引導，以促使農村用戶接受電子商務；對于農村用戶而言，通過了解電子商務的使用動機，更加明確自身的喜好與需求，以選擇匹配度較高的電子商務形式。

本文構建的農村電子商務接受度模型僅僅是初步探索，在一定程度上豐富了農村電子商務及接受度理論的研究內容，但由于時間、水平等因素的限制，仍然存在一些不足之處以及值得深入探討的空間。首先，本研究實證部分的樣本來自于安徽省部分地區，樣本的區域選擇、容量等方面的限制，使得本文研究結論的普適性和可靠性有待于進一步檢驗。其次，農村電子商務接受程度與電商平臺績效的關系等問題有待深入探究。