2018消费者网络团购参与意愿的实证探讨

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随着团购网站的高速发展，国内已经涌现上千家团购网站，比较著名的有拉手团、淘宝聚划算、汤团网、美团网等。团购网站数量的增加使得网络团购市场出现一些问题，比如缺乏行业规范，产品质量良莠不齐，售后无法保障等等，使得消费者对网络团购态度日益谨慎，从而阻碍网络团购行业的健康发展。对于团购网站而言，如何让消费者接受并参与本网站的团购，就成了一个重要的研究课题。
对于网络商家来说，消费者市场是商家市场营销活动的出发点和归宿点，也最终决定着消费品生产经营企业的市场需求水平。团购网站应将消费者的需求放在重要位置，站在消费者的角度更加全面地了解用户对网络团购的接受和使用行为，认识到哪些是影响消费者参与网络团购的重要因素，从而对自身进行改进，进而促进网站发展。基于技术接受模型（TAM）模型，增加信任因素，构建网络团购的消费者接纳模型，并进行实证研究。
1　国内外相关文献评述
1.1　关于技术接受模型的研究
技术接受模型（TAM）是西方学者Davis运用TRA理性行为理论专门研究用户对信息系统接受时所提出的一个模型。Davis[1]提出的技术接受模型中有2个主要因素，一个是感知有用性其定义为个体用户预期感觉到在组织内部中使用具体的应用系统，可以提高他或她的工作业绩的程度。另一个是感知易用性，其定义为个体用户预期使用目标系统的容易程度。王萌、曹细玉[2]就技术接受模型的局限性进行研究，认为消费者对信息技术的接受行为受到社会文化环境因素、个体因素和产品因素的共同影响，并在此基础上提出了拓展的技术接受模型。许炜[3]第一次采用可视化引文分析方法对TAM领域的研究进行实证分析，为其他研究领域进行学术趋势分析提供范例。
1.2　消费者网购的影响因素研究
Vijayasarathy[4]确定4个因素影响个体对网上购物的态度，分别是产品感知、购物经验、客户服务和消费风险。个人的主观规范主要由个体的配偶、父母、兄弟姐妹和朋友对网络购物的态度所影响。冯炜[5]通过实证研究认为产品因素是一个影响网络消费者信任的重要因素，且网页设计便利性对网络消费者信任没有显著影响，因此企业需全方位把握消费者心理，调整网络营销的经营重点，更好地展开网络营销。徐连[6]于大学生网络团购意愿的研究，该研究基于技术接受模型提出对消费者感知网络团购的行为意向的影响顺序依次是感知网络团购有用性、网购经验、感知网络团购的流行度、感知网络团购的优惠性、感知网络团购产品消费的便利性、感知网络团购的易用性、感知网络团购的风险性。
目前国内外关于消费者网上购物以及技术接受模型的研究很多很丰富，对研究起到了很好的参考作用，但对于消费者网络团购参与意愿影响因素的研究还没有系统化。因此，重点研究的目的在于结合当前我国网络团购行业的实际营销环境，运用技术接受模型，增加信任因素，分析影响消费者网络团购参与意愿的因子，以此找出目前我国团购网站应该努力的方向，提出针对团购网站的一些建议，以期对我国网络团购的健康发展有所裨益。
2　消费者网络团购参与意愿研究设计模型的构建与假设
2.1　模型的提出
网络团购对许多人来说是新技术、新产品，那么消费者对于这种购物方式的接受过程也应遵从技术接受的理论框架。因此以TAM技术接受模型为基础来构建网络团购的消费者接纳模型，并以此为框架，来研究影响消费者接纳并参与网络团购的关键因素。整合主要效用的TAM模型，如图1所示。
研究模型以技术接受模型为理论基础，根据实际情况将信任引入这一模型。同时，将个体因素和产品因素作为外部变量，系统探讨其对感知有用和感知易用及信任和参与意愿的影响，为有效市场细分提供理论基础。
2.2　消费者网络团购参与意愿模型各要素关系假设
根据消费者接纳参与行为产生的各要素，以及各要素之间的关系，得出以下假设：
3　消费者网络团购参与意愿的研究设计
3.1　问卷的基本情况
研究调查过程中，主要采用集中时间发放与回收的形式进行调研，把问卷发给所有可能填写的被调查者。采用Likert5级量表。
3.2　问卷调查情况统计
调查共发放问卷115份，回收110份，问卷回收率为95.7%。在110份问卷中，无效问卷3份，有效问卷数量为107份，有效回收率在93%左右。
主要变量的测量指标，如表1所示。
研究样本的基本统计资料，如表2所示。
4　实证分析
4.1　信度分析
4.2　效度分析
对问卷的结构效度，主要通过因子分析来检验。同一维度中，因子载荷越大（通常为0.5以上），表明收敛效度越高，即彼此之间的相关度越高，越适合作因子分析。利用107份有效问卷，对各个变量量表进行因子分析，结果如表3所示。因子载荷均在0.5以上，表明适合作因子分析。
4.3　相关分析
相关分析是研究变量之间关系密切程度的一种统计方法，相关系数是以数值的方式精确地反映2个变量之间线性关系的强弱程度。相关系数的取值范围都在-1和+1之间，如果系数r＞0，则表示两变量存在正相关；反之，则存在负相关。一般认为，当相关系数的绝对值大于0.8时，2个变量之间具有较强的线性关系；而绝对值小于0.3时，2个变量之间的线性关系较弱。Spearman相关系数及显著性，如下页表4所示。
4.4　回归分析
回归分析是一种应用极为广泛的统计方法，它用于分析事物之间的统计关系，侧重考察变量之间的数量变化规律，并通过回归方程的形式描述和反映这种关系。采用SPSS13.0，对影响消费者参与团购网站的因素与参与意愿的关系进行了回归分析。自变量是个体因素、产品因素、感知有用、感知易用和信任这5个因素；因变量是参与意愿，具体如下页表5～表8所示。
从表中可以看出，有3条显著路径：
第一条为个体因素感知有用性参与意愿；
第二条为个体因素感生易用性参与意愿；
第三条为个体因素信任参与意愿。
4.5　实证分析结论
（1）假设检验结论。综合以上数据，本节将各个研究假设的验证成果汇总，如表9所示。
（2）模型修正。根据前面的分析，得到修正后的消费者网络团购接纳行为的模型，如图2所示。
（3）结论。从分析结果来看，个体因素对于感知有用、感知易用以及信任都有显著影响，产品因素与感知有用、感知易用、信任以及参与意愿无显著关系。因为网络团购是一个新型的购物