网络购物行为研究的基本理论和模型

近年来，众多学者提出了很多理论和模型来解释和预测消费者网络购物的行为。其中很多是基于依据推理的行为理论、计划行为理论、技术接受模型、创新扩散理论和信息强化模型等理论构建模型。

一、依据推理的行为理论

美国学者阿杰恩(Ajzen)和菲什拜因(Fishbein)于1975年提出了依据推理的行为理论(Theory of Reasoned Action，TRA)。依据推理的行为理论源自社会心理学，是用来解释及预测个人行为的一门科学。该理论阐明了行为信念、行为态度和主观规范之间的因果关系。依据推理的行为理论的前提是人的理性。在进行某行为之前，会事先考虑到行为本身的后果，然后再决定是否进行该行为。因此，依据推理的行为理论有两个假设:第一，大部分人的一般行为表现是受个人意志控制的，而且是合乎理性的;第二，个人对某行为的行为意愿决定着该行为是否产生。也就是说，个人所进行实际行为的外在表现是由行为意愿决定的，并且行为意愿由行为态度和主观规范决定。^[15]依据推理的行为理论模型如图4-9所示。

图4-9　依据推理的行为(TRA)模型

从众动机(Motivation to Comply)是指人们按照这些重要人士或专家的期望进行行为的动机。主观规范(Subjective Norm)是指人们对于是否进行某行为的约束力的认知，意思是指人们通过感受外界环境的行为标准、期望、规范及希望其顺从这些标准的力量而形成的行为准则。行为信念(Behavioral Beliefs)是指人们认为某行为可能产生的结果以及发生的概率。行为后果评价(Evaluations of Behavioral Outcome)是人们对目标行为所产生结果/后果的评价。行为态度(Attitude Toward Behavior)是指人们对一个特定行为的积极或消极的感觉。规范性信念(Normative Belief)是指个人对于社会中重要人物或专家们对于是否进行某种行为的信念和要求。行为意愿(Behavior Intention)是指人们进行某行为的意愿和动机。

二、计划行为理论(TPB)

依据推理的行为理论的设计前提是人是理性的，因此是对人们意志力控制下的实际行为的预测。但是，实际情况是，个人对自己行为的意志控制往往还受到许多其他因素的干扰和影响，有时人不能完全控制自己的行为，因此大大降低了依据推理的行为理论中对个人行为的解释力和预测力。反观依据推理的行为理论的基本假设，阿杰恩主张将个人对行为的意志控制力视为一个连续的灰色的中间体，一端是完全在意志控制之下的行为，另一端则是完全不在意志控制之下的行为。而人类大部分的行为落于此两个极端之间的某一点或一个区域。因此，要预测不完全在意志控制之下的行为，有必要增加感知行为控制这个变量。因此，阿杰恩将依据推理的行为理论加以延伸和扩展，提出了计划行为理论(Theory of Planned Behavior，TPB)，希望能够对个人行为的预测及解释更具有力度。计划行为理论增加了感知行为控制这个控制因素来完善依据推理的行为模型。由感知行为控制与行为态度和主观规范共同决定行为意愿。同时，感知行为控制可直接作用于行为。^[16]图4-10为阿杰恩所提出的计划行为理论(TPB)的模型架构。

图4-10　计划行为理论(TPB)

这里，控制信念(Control Belief)是指对行为控制可能性的知觉和决心。知觉力(Perceived Power)是指对行为控制难易程度的感知和体验。感知行为控制(Perceived Behavior Control)是指个体对完成行为的难易程度的评价。控制信念由知觉力权重形成感知行为控制指标。计划行为理论模型比依据推理的行为理论模型在解释个体行为方面拥有更多的解释力。但是，当个人对行为的控制接近最强的程度，或是控制问题并非个人所考虑的因素时，则计划行为理论的预测效果与依据推理的行为理论是相近的。

三、技术接受模型

以依据推理的行为理论为基础，戴维斯(Davis)在1986年提出技术接受模型(Technology Acceptance Model，TAM)，用来解释和推测使用者对于信息系统(IS)或者信息技术(IT)的接受度。技术接受模型基于依据推理的行为理论，将影响信息系统接受度的因子模式化，引入了感知有用和感知使用方便两个重要的变量因子。技术接受模型能够解释影响使用者对信息系统接受度的情况。研究者可以识别和预测某系统是否能被接受，从而进行适当的修正工作。^[17]

通过技术接受模型，可以探讨外部因子对内部因素、信念、态度以及意愿的影响。戴维斯等人(Davis，et al.，1986)研究发现，个体使用系统意愿与使用系统的行为显著相关性是决定使用者行为的主要因素，其他因素通过影响意愿来间接影响使用者行为。他们通过对107名使用者使用Word软件意愿的追踪调查，发现技术接受模型预测使用者采用软件的效果较好，并发现感知系统有用对行为意愿有很强的影响，且感知系统使用方便在使用初期影响作用较小，但使用一段时间后的影响作用增加。由于技术接受模型严谨的结构、高度的有效性、可靠性和一致性，已经获得许多理论和实证研究的支持，能成功地预测和解释使用者接受和采用信息系统和信息技术的行为，如使用者接受Word软件、Excel工作簿、电子邮件、语音信箱等。技术接受模型是目前最有影响的消费者接受信息系统的模型之一。

技术接受模型提出个体使用信息系统的行为由使用者的意愿决定。意愿由个体对信息系统的态度和他对信息系统有用的感知共同决定;态度由感知信息系统有用和感知信息系统使用方便两个信息变量共同决定;感知有用性受感知信息系统使用方便和外在变量影响。感知信息系统有用是指个体感知到使用系统后增加了其工作绩效和效率的程度。感知信息系统使用方便是指个体感知到使用系统后可以节省努力的时间和程度。其他因素，如使用者特性、系统设计特征等会通过影响信念、态度或者意愿来影响消费者接受信息系统。技术接受模型见图4-11:

图4-11　技术接受模型(TAM)

程华等在研究中国网络购物的消费者意愿模式时对技术接受模型做了一定的调整，如图4-12所示。^[18]

图4-12　改进的技术接受模型(TAM)

许多学者通过研究影响消费者接受信息技术的主要影响因素来解释个体对信息技术的态度、意愿和行为。一些理论研究和实证研究支持使用者感知、态度、行为意愿和真正采用信息技术之间存在很强的相关关系(Igbaria，et al.，1995;Mathieson，1991;Taylor，Todd，1995)。技术接受模型认为个体使用信息技术的行为本身(Behavior)由使用系统的行为意愿(Behavior Intention)决定。行为意愿是个体倾向完成特定行为的强度和迫切度。行为意愿由个体对使用系统的态度(Attitude)和感知信息系统有用(Perceived Usefulness)共同决定。态度反映个体对使用系统的喜欢或不喜欢的感觉及其强度，它由感知有用和感知使用方便(Perceived Ease of Use)共同决定。感知有用受感知使用方便和外在变量(External Variables)影响。感知有用是指个体相信使用一种特定的系统将增加工作绩效的程度。感知使用方便是指个体期望使用系统免于努力的程度。

由于技术接受模型严谨的结构、高度的有效性和可靠性，获得多种理论和模型支持，如期望理论、自我评价效率理论、成本收益理论和创新研究等(Davis，1989)，并且在不同背景下被普遍应用，成为消费者接受信息系统的最有影响的研究模型之一。技术接受模型研究运用领域:采用计算机使用的报告，使用Word软件、Autocad软件、Excel软件的意愿;使用电子邮件、声音邮件、视窗系统软件，采用新的ERP的意愿等(Davis，et al.，1989，1992;K.Mathieson，1991;Moore，Benbasat，1991，1996; Thompson，et al.，1991;Adams，et al.，1992;Subramanian，1994; Venkatesh，Davis，1994，2000;Straub，1994，1995，1997;Chin，Todd，1995;Taylor，Todd，1995a，1995b;Igbaria，et al.，1995;Chau，1996; Szajna，1996;Gefen，et al.，1997，1998，2000;Karahanna，et al.，1999);预测使用者采用互联网的意愿(T.Fenech，1998;A.L.Lerderer，et al.，1998，2000);消费者对网上零售的态度、采用电子商务意愿(购物与搜寻信息)、网上购物行为(Norden，2001; Lei-da Chen，et al.，2002;Marios，2001;T.L.Childer，et al.，2001; Gefen，Straub，2000，2003)在总结了自戴维斯等人(1989)之后把技术接受模型用之于电子商务信任研究的十个模型后，基特等人(Keat，et al.，2004)归纳了一个整合模型，如图4-13所示。

图4-13　基特等人(2004)归纳并建议使用的整合模型

在上述模型中，技术接受模型的两个关键变量，即感知有用性和感知易用性，都被认为会对信任产生直接的影响。从技术接受模型原型的关注点来看，这种信任主要反映的是消费者对计算机和因特网技术系统的信任。但是，在B2C电子商务中，当消费者在访问特定在线供应商的电子商务网站时，由于该网站代表的就是相应的特定在线供应商，所以，我们可以推论，消费者对该电子商务网站的感知有用性和感知易用性评价将会影响消费者对特定在线供应商的信任态度。

由于技术接受模型的有效性，许多学者基于技术接受模型对消费者接受网上零售的态度、采用电子商务意愿(网络购物与网上搜寻信息)、网上购物行为等进行了理论和实证研究。陈等人(Lei-da Chen，et al.，2002)对消费者接受网上零售进行了实证研究，发现信念、态度和意愿之间的关系可以很好地解释和预测消费者的网上购物行为。T.L.查德等人(T.L.Childer，et al.，2001)在感知网上购物有用和感知网上购物方便使用两个信念的基础上，增加了消费者感觉网上购物娱乐性变量，并以浏览便利性和网络访问体验为外在变量，对改进的技术接受模型进行了理论和实证研究。应用技术接受模型来研究消费者网上购物行为是基于这样考虑的:一是，技术接受模型被广泛地用来解释使用者对新系统、新技术的接受、使用过程和结果;二是，网上购物是一种新的购物方式，是使用新的技术—互联网技术实施购物的过程;三是，对消费者来说，网络购物可以看成是新技术的接受、使用的过程和结果。应用技术模型在一定程度上更多地强调网络购物的技术和工具的性质，淡化了消费者的主观能动性。网上购物是指消费者通过网络购买物品和服务的行为，固然或多或少地与计算机和网络的使用有关，但消费者在网上搜索信息、评价物品、与卖方交流沟通、形成购买意愿、支付货款、等待接受送货等整个购物过程显然不是网络本身的工具属性所能涵盖的。网上购物者具有双重特性，他既是商品的购买者，又是计算机和网络的使用者，两者是密切结合在一起、无法割裂的。过于注重网络的工具属性轻视消费者的购买决策过程会导致研究的边缘化。创新扩散模型正是基于这一种思想而被采用的。

四、创新扩散理论

依据推理的行为理论为研究网上购物行为提供了良好的理论架构，但正如笔者上节所述，它淡化了消费者作为购物主体的本身的主观能动性。创新扩散理论提供了消费者对网上购物的具体认知维度，有利于更好地认清网上购买意愿的主体影响因素。创新对采用者来说，是一种采纳新思想、新产品的新体验和过程(Rogers，1983;Zaltman，Duncan，Holbek，1973)，只要一个想法对个人是新的观念，便称作创新(Rogers，1983;Lionberger，1960)。创新采用是指人们决定使用一项创新，尽管并不是必然要使用它。罗尔斯(Rogers，1962)则定义创新采用是一种持续、完全使用一项创新的决定。罗杰斯在1983年对于消费者采用过程提出一个修正模型(Revised Adoption Process Model)，称之为创新决策过程模型(Innovation Decision Process)，此模型是指消费者在知晓了某一项创新后，产生了对创新事物的态度，决定是否采用或拒绝，并加以执行，随后再重新确定这一决定的过程。因此，创新决策过程模型可由以下五个阶段来说明:第一，认识阶段(Knowledge Stage)，消费者知道创新产品的存在，并对于该项产品的功能获得部分的了解;第二，说服阶段(Persuasion Stage)，消费者内心对于创新产品会形成喜爱或不喜爱的态度，并主动地寻求有关创新产品的资讯;第三，决策阶段(Decision Stage)，消费者会积极地致力于选择采用或拒绝该创新产品;第四，执行阶段(Implementation Stage)，消费者会处于使用或不使用该创新产品的状态，毕竟采用新观念和实际去实行是两回事;第五，反馈阶段(Confirmation Stage)，消费者会试图坚守先前所采用之决策，但也可能获得更多的冲突信息而改变决策。个人在创新扩散与采用的过程中，会受到以下三个方面的影响:个人的创新性，每个人对于创新的接受程度有显著的差异;他人的影响力，采用创新会受到他人的影响;创新的类型，个人对创新特征的认知对创新的采用与否起着决定作用。

经过大量研究，罗杰斯(Rogers，1983)提出创新的性质决定人们是否采用，影响创新扩散的五大因素是:相对优势、相容性、复杂性、可观察性和可尝试性。另外，认知风险也是影响创新的一个重要特征(Bauer，1960;Ostlund，1974;Webster，1969)。

相对优势(Relative Advantage)是指被感觉到的使用创新所带来的优势程度。它一般表现为经济收益、增加有效性或其他收益(Davis，et a1.，1989;Roger，1983)。技术创新扩散是指某种创新以一定的渠道，随着时间的推移，在社会系统的各种成员间进行沟通和传播的过程。人们在接纳新产品、新思想和新技术的态度上有明显的差别，在同一社会体系中，某些个体比其他成员相对早地采用新产品，而有些人很晚才采用新产品。采用过程随着时间的变化而呈现正态分布曲线。创新扩散初期采用的人数很少，随着时间的推移，采用的人数逐渐增加，直到到达顶峰，然后逐渐减少。创新者(Innovator)是第一批接受创新构思的人，约占购买者人数的2.5%;早期采用者是随后采用创新构思的人，约占13.5%(Bauer，1960;Ostlund，1974;Webster，1969)。罗杰斯认为早期创新者是冒险的。早期采用者是一个社会系统中，相对年龄较轻、有较高社会地位、财务状况较佳、有较专业化的工作、心智能力超过晚期采用者的人，他们更善于利用比较客观和广泛的信息进行决策(Rogers，1983)。托纳兹克和克兰(Tornatzky，Klein，1982)在创新研究中发现相对优势是影响个体创新采用的一个重要因素;泰勒和托德(Taylor，Todd，1995)在研究消费者采用创新科技时发现，当消费者越能认知到创新产品较先前所使用的产品有更大的相对优势时，越有可能采用创新产品。重要的并不是创新具有的真正优势，而是个体感觉到的采用创新所带来的优势的大小和程度。感觉到的相对优势越大，采用创新的动机就越强，速度就越快。

相容性(Compatibility)是指使用创新与潜在消费者的价值观、审美观、以往行为的经验和需要一致性的程度。实证研究发现相容性和采用行为存在正相关关系(Ettlie，et al.，1984)。因为采用不兼容的创新通常需要先采用新的价值体系，而它往往是一个相对较慢的过程，所以采用与社会现存的价值观、社会系统标准不兼容的创新速度往往较慢。

复杂性(Complexity)是指感觉到的理解接受和使用创新的困难程度。研究表明，容易理解的创新易被人们采用，而复杂创新需要更多的技巧、实施和运行努力，所以会减少采用的频率。复杂性普遍被认为是采用创新的负面影响因子(Tornatzky，Klein，1982)。

可观察性(Observability)，是指使用创新后产生的结果可被观察到以及容易向其他人传播的程度，即是使用创新能通过口头、图像或视听方式传播的程度。罗杰斯(Rogers，1983)提出早期创新采用者比晚期采用者更倾向于这种感觉。结果容易被观察到的创新，可以刺激同事、朋友、邻居讨论创新，产生采用者需要的评估信息，有助于创新的采用和扩散(Zaltman，Duncan，Holbek，1973)。

可尝试性(Trialability)是指创新可以在大范围或大规模使用前小范围内实施和试验的程度。罗杰斯(Rogers，1983)认为，当创新可以被试验和小范围、小批量使用时，会减少个体采用创新的不确定性程度。采用者可以在实践中学习，会增加采用的可能性。参与和分割小试验会影响组织(Zaltman，Duncan，Holbek，1973)和个体(Rogers，1983)的采用。

认知风险(Perceived Risk)是指个体使用创新时对不确定性和不利后果的认知。消费者的所有行为都会产生其本身无法准确预见的后果，并且其中部分后果很可能是让人十分不愉快的，从这个角度来说，消费者的行为伴随风险(Bauer，1964)。当消费者认知到创新产品的风险水平越低时，越有可能采用创新的产品，认知风险与消费者的采纳意愿之间有显著的负相关性(Lyman E.Ostlund，1974)。

根据创新扩散理论，网络购物作为一种创新的购物方式，消费者个人在采用或使用网络购物的过程中，主要受到三个方面的影响，即个人的创新性、他人的影响力(社会影响)及网络购物的创新特征(孙扬，浙江大学硕士毕业论文)，其中个人的创新性对网络购物特征的认知对创新的采用起着决定作用。创新扩散理论下的网络购买意愿研究模型如图4-14所示。

图4-14　创新扩散理论下的网络购买意愿研究模型