技术接受模型应用案例

技术接受模型案例分析：基于技术接受模型的电子商务信任实证研究一、电子商务背景作为一种新兴的商业模式•与传统购物模式相比B2C具有其特有的优势。比如：网络商店中的商品种类多且没有商店营业面积限制、网络购物没有任何时间限制、购物成本低、网上商品价格相对较低、商品容易查找等。但是，与传统购物模式相比.B2C电子商务在发展过程中也存在着诸多障碍，比如：网络安全问题、配送物流问题、售后服务问题等。理论界和实践界已经普遍认为信任是影响B2C发展的重要因素。电子商务信任相对于传统商务信任而言更加复杂.电子商务是通过国际互联网和供应商网站界面来实现•所以电子商务信任除了体现出传统商务的交易属性以外，还包括技术属性。因此，对于电子商务信任的研究也主要包括两个方向，第一种研究方向是技术方向。主要是从顾客对电子商务技术的接受情况来研究顾客对电子商务的接受状况，这种方向将Davis(1989)技术接受模型(TechnologyAcceptanceModeloTAM)运用到电子商务的研究中，通过对IT技术的“感觉有用”(per-ceivedusefulness，PU)和“感觉容易使用"(per-ceivedease一of-use.PEU)来研究顾客对电子商务的接受程度：第二种研究方向是从交易属性来研究顾客对电子商务的接受情况•这种研究方向主要从电子商务交易过程的特征角度。来探讨信任在电子商务进行中的重要作用•因为电子商务比传统商务具有更大的风险和不确定性。信任在交易过程中的作用甚至超过价格对顾客产生的影响(Hoffman，1996)，信任在电子商务交易过程中起到了降低社会不确定性的作用。但是现有研究存在以下问题：电子商务信任既有技术属性又有交易属性。如单纯从一个角度进行研究，不能得出令人信服的结论；研究数据主要集中在欧美，缺乏亚洲的经验数据;国内相关研究，方法过于简单，仅仅使用简单的统计分析方法无法对具有潜变量的电子商务进行科学的研究。将信任纳入到Davis(1989)的技术接受模型中。对电子商务信任的技术属性和交易属性进行综合考量，利用中国电子商务顾客数据。并运用结构方程模型进行分析和验证。二、概念模型以Davis(1989)的技术接受模型(TAM)为基础.将信任因素纳入到模型中，并结合Gefen(2003)所构建的信任模型思想。构建电子商务信任模型(如图所示)。技术接受模型(TAM)与电子商务技术接受模型(Davis,1989)是关于技术接受方面最具有代表性的理论模型•许多的实证研究表明，TAM可以对IT领域的许多技术接受行为进行研究(Gefen,2003)。电子商务使用的网站本质上是一种信息技术。因此对网络购买行为。可以使用TAM进行研究。按照TAM的观点。对于一种创新的IT技术.潜在使用者是否使用该技术受两种对于该技术的认识。一种是感觉这种新的IT技术是否有用(per-ceivedusefulness，PU)。另一种是感觉这种新的IT技术是否容易使用(perceivedease—of—use.PEOU)。其中PU是潜在使用者在特定情况下对新的IT技术所能产生的效用的主观判断；而PEOU是指潜在使用者对于学习和运用该新的IT技术的所做的认知努力程度。我们假设TAM中的影响路径在电子商务的研究中同样适合，也就是说对于电子商务越是有用并且越是容易使片j，顾客越是愿意(IntendedUse.IU)米用电子商务技术：假设1(H1)：感觉有用(PU)对于顾客对B2C电子商务网站的使用意图(IU)产生积极的影响。假设2(H2):感觉容易使用(PEOU)对于顾客对B2C电子商务网站的使用意图(IU)产生积极的影响。假设3(H3):感觉容易使用(PEOU)对于感觉有用(PU)产生积极的影响。电子商务信任与使用意图许多学科都对信任进行了研究，如心理学、社会学、政治学、经济学、管理学等。关于信任的定义也很多，由于观点的不同，信任研究对象的不同，信任的解释也不一样。McKnight,Cumming&Chervany(1998)将信任定义为一个人相信及有意愿去依赖另一个交易伙伴，会实行其义务和诺言.而其行为对成员有积极的影响。Coleman(1990)认为信任是强调信任者的期望及承担风险的意愿，提出信任为信任者基于对被信任者会做出与己方有利行动的期望，在不考虑自身监控对方行为能力的情况下。而承受被对方行为伤害的可能的意愿［17］。Yoon(2001)则认为信任是一个人相信及有意愿去信赖另一个团体并指出信任存在某些弱点。也就是说存在失去某些价值的风险，而易造成潜在性的伤害性。由此可见信任与承诺风险有关⑵］。换言之.当消费者相信电子商务供应商而进行交易时也同时将自己暴露在潜在性的伤害当中。在现有的关于电子商务信任的研究中，有一部分研究对电子商务信任进行了维度划分，如McKnight，Cumming&Chervany(1998)将信任分成信任意图和信任信念两个维度；Mayer，DavisandSchoorman(1995)将信任的维度分为能力(Abili一ty)、正直(Integrity)、善意(Benevolence)二个。也有一部分研究将电子商务信任不进行维度划分，而从总的信任(OverallTrust)角度进行研究(Doney，P.M.andJ.P.Cannon，2004)。因为研究的重点在于研究信任在顾客采用电子商务中的作用，可以采用总的信任.而不进行各维度的划分。根据现有的研究结果表明对于电子商务供应商的高水平的信任，将提高顾客的使用意图(IU)水平•正如其他传统商务过程中，与卖方进行交易，买方必须拥有足够程度的信任。在电子商务的环境下。卖方更加容易采取机会主义行为•因此，在电子商务信任水平的提高。可以促进顾客使用电子商务的动机。假设4(H4):对电子商务供应商的信任(TRUST)将使顾客对B2C电子商务网站的使用意图(Iu)产生积极的影响。电子商务信任与感觉有用。信任水平的增加同样可以增加顾客对电子商务感觉有用的水平。电子商务网站是否有用一方面依靠相关技术属性的有效性.比如高级的搜索引擎等；另一方面也依靠IT技术背后的人本属性.这是IT技术背后的非技术层面。电子商务信任一方面体现了对技术的信任，更重要的是对IT技术背后的人本属性的信任，因此电子商务信任水平的提高对PU产生积极的影响。假设5(H5):电子商务供应商的信任(TRUST)将使顾客对感觉有用(PU)产生积极的影响。电子商务信任与感觉容易使用。顾客对于电子商务容易使用的感觉一方面促进了顾客对电子商务的接受程度，因为如果消费者在使用电子商务时需要很多的专业知识、或者使用程序繁杂.那么顾客在使用电子商务过程中势必要增加更多的时间成本去学习相关知识•这将会导致顾客放弃使用电子商务。另外，如果顾客感觉容易使用，顾客将会认为电子商务供应商在客户关系方面进行很大程度的投资•这在一定程度上增加了信任。假设6(H6):感觉容易使用(PEOU)对电子商务信任(TRUST)有积极影响。三、研究设计资料收集与问卷设计研究主要是对B2C电子商务信任进行研究，研究以中国上海地区的互联网使用者为对象。问卷采用E—mail形式.调查由2006年11月5号至2007年4月5号截至。共计回收226份问卷。最后得到有效样本共计221份。本问卷采用Likert五尺度量表。问卷设计以David(1989)、Gefen(2003)就PU、PEOU、IU以及电子商务信任量表为依据。各问卷项的Cron.bach'sAlpha均在0.7以上。所有量表经过中文翻译，并且根据文化背景不同•以及在不影响原题意的前提下进行修正，同时也请专家就量表内容的合适情况进行了修正。资料分析方法。研究已经具备一个完整模型.而研究目的是验证这个模型的因果关系。并且探讨各概念间的相互影响的关系•而非探索性的研究。这种因果关系需要以验证因素分析(ConfirmatoryFactorAnalysis,CFA)来进行测量。因此，以结构方程模型为主要分析工具，来分析模型的适合度、各结构变量之间的关系强弱等。四、研究结果1•样本捕述与分析。研究调查共回收226份。有效问卷221份。人口结构统计显示，受访者女性49%,男性51%,受访者男女约各占一半。平均年龄为23岁，教育程度大专以上占58%之多。受访者中学生占问卷的82%。受访者中有17%曾使用电子商务进行购物。2•信度效度分析。为使收集的资料能够精确反映出真实现象及分析结果具有策略意义，必须先进行问卷的信度及效度验证。其结果如表1所示。所有的Cron—bach'sAlpha均在0.7以上，具有信度。在问卷效度方面。研究为达要求的效度，以相关的理

论为基础。参考过去实证研究的问卷，并多次与专家修正。故本问卷应具有内容效度Cronbach'SAlpha系数结构变量Cronbach'sAlpha信任-(TRUST)0.728感觉容易使用(PEOU)0.719感觉有用(PU)0.823使用意图(IU)0.7273.结构方程模型分析。结构方程模型(strueturalequationmodeling.SEM)利用联立方程组求解，但它没有很严格的假定限制条件。同时允许自变量和因变量存在测量误差。传统的因子分析虽然允许潜在变量设立多元标识•也可处理测量误差•但是它不能分析因子之间的关系。而结构方程模型既能处理测量误差•又可分析潜在变量之间的结构关系，因此。近些年来信息系统领域也运用它进行实证研究。LISREL是SEM的统计分析软件.它由瑞典Uppsala大学的Joreskog和Sorbom编写而成。使用LISREL经过分析以后，模型的整体适合度结果如下表所示：结构方程模型适合度分析&直欄■指标参粉结构方程模型适合度分析&直欄■指标参粉准值皓呆N/A765.46dfN/A—269xVdf"<3.002.S5GH<0.90_0.76|AGF1<0.000.78NF(<0.90-0.65NNH"0,78'CFIsawai)92由上表的整体适合度分析监测以后，发现f达765.46。P—value为0.00小于参考值(0.05)达到显著性水平，其他适合度指标GFI=0.76小于参考值(0.9)、AGFI=0.78略小于参考值(0.8)、NFI=0.65低于参考值(0.9)、NNFI略小于参考值(0.9)、CFI=0.82略小于参考值(0.9)、RMSR=0.092达到可接受水平。由此可见，适合度监测以后，显示研究模型并没有完全通过结构模型分析，仍有修正空间。下表为检测每种结构变量所对应的问项数.以及剔除低负荷量问卷后的处理结果。剔除部分结构变量的问项后。重新进行分析，修正结构方程模型适合度分析与各类指标值达到要求。修正模型的验证性因子分析。NFI仍略小于参考值.NNFI与GFI提升至0.85、CFI提升到0.87，AG兀、RMSR达到可接受水平.显示研究模型没有完全通过结构模型分析，但仍可以接受。就结构模型分析，研究假说多呈现符合假说的显著正向支持。结构变量对应的问项数结构变量原有题数剩余题数信任(TRUST)75感觉容易使用(PEOU)64感觉有用(PU)64使用意图(IU)224•假设检验。所采用的信任模型的四个结构变量TRUST、PEOU、PU、IU之间的影响关系进行检验。LISREL结构方程模型如图所示：由图的结果可知.感觉有用(PU)与使用意图(IU)之间的Beta值为0.39。P值＜0.0l,具有显著水平，所以假设1获得支持。感觉有用(PEOU)与使用意图(IU)之间的Beta值为0.24,P值＜0.01.具有显著水平.所以假设2获得支持。感觉容易使用(PEOU)与感觉有用(PU)之间的Beta值为0.53,P值＜0.0l,具有显著水平，所以假设3获得支持。对电子商务供应商的信任(TRUST)与使用意图(IU)之间的Beta值为0.27,P值＜0.Ol,具有显著水平•所以假设4获得支持。对电子商务供应商的信任(TRUST)与感觉有用(PU)之间的Beta值为0.26,P值＜0.01,具有显著水平，所以假设5获得支持。对电子商务供应商的信任(TRUST)与感觉容易使用(PEOU)之间的Beta值为0.27,P值＜0.01,具