呂有清，黃山青

滁州學(xué)院管理系，滁州，239000

在商務(wù)部電子商務(wù)進(jìn)農(nóng)村綜合示范、國務(wù)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(wù)正加速向農(nóng)村滲透。據(jù)阿里研究院數(shù)據(jù)顯示，農(nóng)村網(wǎng)絡(luò)零售額在全國網(wǎng)絡(luò)零售額的占比持續(xù)提升。盡管農(nóng)村電商在近年來取得了突飛猛進(jìn)的發(fā)展，但對于龐大的農(nóng)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(nóng)村電子商務(wù)的發(fā)展[1]。因此，基于農(nóng)村用戶視角，探究電子商務(wù)接受度問題具有重要的理論與實(shí)踐意義。本文擬將技術(shù)接受模型(TAM)引入農(nóng)村電商接受行為研究中，識別影響農(nóng)村電商接受行為的主要因素，提出理論假設(shè)與初始模型，通過問卷調(diào)查的方式獲取數(shù)據(jù)，運(yùn)用統(tǒng)計(jì)分析工具對理論模型進(jìn)行驗(yàn)證，最后提出相關(guān)建議，以促進(jìn)農(nóng)村電子商務(wù)的進(jìn)一步發(fā)展。

1 理論模型與研究假設(shè)

TAM是Davis根據(jù)理論行為理論(TRA)提出的，主要研究用戶對新技術(shù)的接受行為[2]。目前，已有部分學(xué)者將該模型引入電子商務(wù)的理論與實(shí)證研究中，如Aron等[3]。本文在參照TAM模型的基礎(chǔ)上，將網(wǎng)絡(luò)外部性作為外部變量，并考慮感知風(fēng)險(xiǎn)變量對農(nóng)村電商接受度的影響作用，構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)外部性、感知易用性、感知有用性、感知風(fēng)險(xiǎn)和農(nóng)村電商接受度之間關(guān)系的理論模型，如圖1所示。

圖1 農(nóng)村電商接受度模型

網(wǎng)絡(luò)外部性：隨著使用同一產(chǎn)品或服務(wù)的用戶數(shù)量變化，每個(gè)用戶所獲得的效用也發(fā)生正向變化[4]。鄧朝華等利用技術(shù)接受模型，探討了移動服務(wù)使用行為問題，驗(yàn)證了網(wǎng)絡(luò)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(dāng)農(nóng)村互聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)設(shè)施的不斷完善、農(nóng)村電子商務(wù)示范點(diǎn)的設(shè)立與發(fā)展以及農(nóng)村淘寶服務(wù)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(nóng)村用戶將逐漸增多。用戶數(shù)量的增多影響著感知的有用性[6]，給農(nóng)戶的工作、生活帶來了極大的效用。同時(shí)，農(nóng)村用戶在使用過程中的頻繁交流，有利于用戶對農(nóng)村電商技術(shù)的學(xué)習(xí)與掌握。由此，得到以下假設(shè)：

H1網(wǎng)絡(luò)外部性正向影響感知有用性

H2網(wǎng)絡(luò)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(gè)關(guān)鍵因素，決定著用戶接受新技術(shù)的行為[7]。感知易用性是指農(nóng)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(nóng)村用戶使用電商平臺獲取產(chǎn)品或服務(wù)，以提升其工作、生活效益的預(yù)期期望。根據(jù)TAM模型，用戶接受行為是由接受態(tài)度決定的，而接受態(tài)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(rèn)為若某項(xiàng)新技術(shù)難以學(xué)習(xí)與使用，則會降低用戶對該技術(shù)感知的有用性[8]。由此，得到以下假設(shè)：

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(nóng)村電商接受度

H5感知有用性正向影響農(nóng)村電商接受度

感知風(fēng)險(xiǎn)：感知風(fēng)險(xiǎn)是指用戶在購買某種商品或服務(wù)時(shí)感知的不確定性。隨著互聯(lián)網(wǎng)不斷滲透，用戶不得不考慮網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用的安全問題[9]。農(nóng)村用戶在最初使用電商平臺時(shí)，必然會衡量交易過程中可能發(fā)生的各種風(fēng)險(xiǎn)，如資金、質(zhì)量等。本文認(rèn)為用戶感知的風(fēng)險(xiǎn)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(shè)：

H6感知風(fēng)險(xiǎn)負(fù)向影響農(nóng)村電商接受度

2 問卷設(shè)計(jì)與數(shù)據(jù)收集

2.1 問卷設(shè)計(jì)

本研究的調(diào)查問卷包含兩部分內(nèi)容，一是基本情況信息，如職業(yè)、受教育程度等；二是5個(gè)變量的測量題項(xiàng)，每個(gè)變量至少包含3個(gè)題項(xiàng)，均是在借鑒成熟量表的基礎(chǔ)上，針對農(nóng)村電商特定研究對象加以修正，如表1所示。

表1 測量題項(xiàng)及來源

2.2 數(shù)據(jù)收集

本文選取安徽省明光市、蕪湖縣等電子商務(wù)進(jìn)農(nóng)村綜合示范縣(市)為調(diào)研區(qū)域，通過“判斷抽樣”和“滾雪球抽樣”的方式，本次調(diào)查共發(fā)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(tǒng)計(jì)如表2所示。

3 模型評估與假設(shè)檢驗(yàn)

3.1 信度分析

本文采用α信度系數(shù)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(jié)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(wěn)定性，通過信度檢驗(yàn)。

表2 基本信息統(tǒng)計(jì)情況

3.2 效度分析

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

其次對探索性因子分析萃取出的5個(gè)公共因子進(jìn)行驗(yàn)證性因子分析，結(jié)果如表3所示， CR值均大于0.8，AVE值亦達(dá)到0.5的最低要求，所有擬合指標(biāo)均達(dá)到理想標(biāo)準(zhǔn)。同時(shí)，各變量的AVE平方根都大于變量間的相關(guān)系數(shù)，如表4所示。故量表通過了效度檢驗(yàn)，可以作進(jìn)一步的結(jié)構(gòu)方程模型分析。

表3 信度與效度檢驗(yàn)結(jié)果

(續(xù)表)

變量測量項(xiàng)EFA因子載荷CFA因子載荷CITCCRAVECronbach's α驗(yàn)證性分析擬合指標(biāo)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(fēng)險(xiǎn)X410.6460.620.753X420.8920.960.865X430.8640.780.833X440.8930.900.8660.892 80.681 10.912農(nóng)村電商接受度Y10.8590.850.744Y20.8790.950.810Y30.7030.650.6990.8630.682 50.847

表4 區(qū)別效度檢驗(yàn)結(jié)果

注：表示P<0.001，雙尾檢驗(yàn)。對角線上為平均方差抽取量的平方根：

3.3 假設(shè)檢驗(yàn)

運(yùn)用AMOS 21.0軟件進(jìn)行SEM分析，并根據(jù)吳明隆等對因果模型提出的修正方法[13]，對初始模型進(jìn)行修正。從圖2和表5可以看出，所有標(biāo)準(zhǔn)化載荷系數(shù)均在0.5以上， S.E.值均為正值，C.R.值均大于1.96，相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)化路徑至少達(dá)到0.05的顯著水平。從擬合指標(biāo)來看，只有AGFI(0.887)值未達(dá)到理想標(biāo)準(zhǔn)，但大于0.8可接受水平，且其他擬合指標(biāo)均達(dá)到理想標(biāo)準(zhǔn)。整體而言，理論假設(shè)模型與實(shí)際數(shù)據(jù)間可以有效契合。故理論假設(shè)H1～H6均得到數(shù)據(jù)分析結(jié)果的支持。

表5 模型的擬合結(jié)果

注：、、表示P<0.001、P<0.01、P<0.05，雙尾檢驗(yàn)。

圖2 所有變量間結(jié)構(gòu)關(guān)系修正模型分析

4 結(jié) 論

本文以技術(shù)接受模型為基礎(chǔ)，納入網(wǎng)絡(luò)外部性和感知風(fēng)險(xiǎn)因素，構(gòu)建了農(nóng)村電商接受度的理論模型。實(shí)證檢驗(yàn)結(jié)果表明，TAM模型同樣適用于農(nóng)村電商接受行為，即網(wǎng)絡(luò)外部性、感知易用性、感知有用性和感知風(fēng)險(xiǎn)直接或間接影響著農(nóng)村用戶對電子商務(wù)的接受行為。本文構(gòu)建的模型，對于農(nóng)村電商的推廣與發(fā)展具有重要參考意義。對于電子商務(wù)運(yùn)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(yīng)重點(diǎn)做好關(guān)鍵變量的引導(dǎo)，以促使農(nóng)村用戶接受電子商務(wù)；對于農(nóng)村用戶而言，通過了解電子商務(wù)的使用動機(jī)，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(wù)形式。

本文構(gòu)建的農(nóng)村電子商務(wù)接受度模型僅僅是初步探索，在一定程度上豐富了農(nóng)村電子商務(wù)及接受度理論的研究內(nèi)容，但由于時(shí)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(shí)證部分的樣本來自于安徽省部分地區(qū)，樣本的區(qū)域選擇、容量等方面的限制，使得本文研究結(jié)論的普適性和可靠性有待于進(jìn)一步檢驗(yàn)。其次，農(nóng)村電子商務(wù)接受程度與電商平臺績效的關(guān)系等問題有待深入探究。