張燕 牛司建 張濤

[摘 要] 基于TAM構(gòu)建大學生網(wǎng)絡直播購買行為研究模型，研究大學生網(wǎng)絡直播購買行為影響機理。通過調(diào)查問卷收集數(shù)據(jù)，運用SPSS26.0和SmartPLS3.0統(tǒng)計分析軟件進行描述性分析和假設(shè)檢驗。研究發(fā)現(xiàn)：大學生對網(wǎng)絡直播的感知易用性影響感知有用性，感知易用性和感知有用性影響態(tài)度，感知有用性和態(tài)度影響行為意愿。

[關(guān)鍵詞] 網(wǎng)絡直播;購買行為;技術(shù)接受模型

[中圖分類號] F721.7[文獻標識碼] A[文章編號] 1009-6043（2020）10-0070-02

一、引言

根據(jù)《第45次中國互聯(lián)網(wǎng)絡發(fā)展狀況統(tǒng)計報告》，截止2020年3月我國網(wǎng)民規(guī)模達到9.04億人，較2018年底增長7508萬人，互聯(lián)網(wǎng)普及率達到64.5%。其中，網(wǎng)絡直播用戶為5.60億人，使用率為62.0%。2020年3月電商直播用戶規(guī)模達到2.65億，占網(wǎng)購用戶的37.2%，占直播用戶的47.3%。

近年來，電商與直播開展深度融合，成為網(wǎng)絡消費的新亮點。淘寶上線獨立直播平臺、拼多多聯(lián)合快手進行直播推廣、京東購物車接入抖音、網(wǎng)易考拉上線短視頻購物推薦頻道、去哪兒網(wǎng)與斗魚直播聯(lián)合推出旅游直播平臺。

關(guān)于網(wǎng)絡直播的研究多集中于網(wǎng)絡直播監(jiān)管、網(wǎng)絡直播技術(shù)、盈利模式等內(nèi)容，網(wǎng)絡直播對消費者購買行為的影響因素和影響機理研究較少。因此，本文使用科技接受模型的角度對大學生網(wǎng)絡直播的使用行為進行探討。希望通過本研究為網(wǎng)絡電商和直播平臺提供啟示和建議，從而提高網(wǎng)絡直播用戶的購買轉(zhuǎn)化率和用戶體驗。

二、理論和研究假設(shè)

技術(shù)接受模型（Technology Acceptance Model，TAM）由Davis et al.（1989）[1]提出，核心變量主要包括感知易用性（Perceived Ease of Use，PEU）、感知有用性（Perceived Usefulness，PU）、態(tài)度（Attitude，ATT）和行為意向（Behavior Intention，BI）。Davis et al.（1989）主張，使用者對信息的感知易用性和感知有用性會影響態(tài)度，感知有用性和態(tài)度會影響行為意向。

技術(shù)接受模型被提出來之后，被國內(nèi)外學者結(jié)合不同的理論進行擴展，我國學者在移動APP、在線課程、移動支付、電子政務等多個領(lǐng)域應用技術(shù)接受模型分析了用戶行為。

周沛等（2020）[2]基于技術(shù)接受模型構(gòu)建研究模型模型，分析了購物APP用戶持續(xù)使用影響因素。許雪琦和張婭雯（2020）[3]基于信息系統(tǒng)技術(shù)接受和使用統(tǒng)一整合理論，分析了移動學習平臺用戶使用意愿影響因素。郭英之和李小民（2018）[4]基于技術(shù)接受模型與計劃行為理論，分析了消費者使用移動支付購買旅游產(chǎn)品意愿。朱多剛和郭俊華（2016）[5]以技術(shù)接受模型為理論框架，分析了移動政府網(wǎng)站質(zhì)量對用戶滿意和持續(xù)使用行為的影響。

關(guān)于網(wǎng)絡直播對于消費者購買行為影響的研究較少，主要有劉海鷗等（2018）[6]、劉鳳軍等（2020）[7]、劉洋等（2020）[8]、孟陸等（2020）[9]等。劉海鷗等（2018）[6]借助CAS量表模型，建立青少年卷入網(wǎng)紅經(jīng)濟行為歸因模型，分析了青少年卷入行為及其影響因素。劉鳳軍等（2020）[7]以質(zhì)性研究和定量研究相結(jié)合的方式，構(gòu)建了網(wǎng)紅直播對消費者決策影響的理論框架，分析了網(wǎng)紅直播對消費者購買意愿的影響及其機制。劉洋等（2020）[8]基于SOR理論，構(gòu)建研究模型，分析了直播購物特征對消費者沖動性購買和目的性購買行為的影響機理。孟陸等（2020）[9]通過定性研究和定量研究相結(jié)合的方式，構(gòu)建了研究模型，分析直播網(wǎng)紅信息源特性對消費者購買意愿的影響。

基于技術(shù)接受模型與相關(guān)研究結(jié)論，本研究提出如下假設(shè)：

H1：大學生對網(wǎng)絡直播的感知易用性顯著影響感知有用性;

H2：大學生對網(wǎng)絡直播的感知易用性顯著影響態(tài)度;

H3：大學生對網(wǎng)絡直播的感知有用性顯著影響態(tài)度;

H4：大學生對網(wǎng)絡直播的感知有用性顯著影響行為意向;

H5：大學生對網(wǎng)絡直播的態(tài)度顯著行為意向。

三、研究設(shè)計

（一）問卷設(shè)計與測量工具

本研究主要通過調(diào)查問卷收集數(shù)據(jù)。調(diào)查問卷共分為三部分：網(wǎng)絡直播使用情況、網(wǎng)絡直播購物行為潛變量、被調(diào)查對象基本信息。本研究中所使用大學生對網(wǎng)絡直播的感知易用性、感知有用性、態(tài)度、行為意向等潛變量，均參考借鑒前人成熟量表，各量表均使用李克特7點尺度進行測量。其中，感知易用性參考Davis（1989）[1]、感知有用性參考Chungetal.（2015）[10]和Davis（1989）[1]、態(tài)度參考Bookeretal.（2012）[11]、行為傾向參考Parketal（2012）[12]的量表進行測量。各量表科隆巴赫Alpha系數(shù)在0.878-0.942之間，符合Nunnally和Bernstein（1994）[13]建議標準，說明均具有良好的內(nèi)部一致性信度。

（二）數(shù)據(jù)收集及樣本統(tǒng)計

調(diào)查問卷使用問卷星進行設(shè)計和數(shù)據(jù)收集，共收集問卷351份。為保證數(shù)據(jù)的質(zhì)量，刪除前后回答矛盾的問卷和作答時間少于兩份中的問卷，共刪除了29份問卷，保留322份問卷。被調(diào)查者基本信息顯示，女性201名占62.4%的比重，3年級學生129人占40.1%比重，84.5%的被調(diào)查者有網(wǎng)絡購物經(jīng)歷，24.8%的被調(diào)查者有網(wǎng)絡直播網(wǎng)絡購物經(jīng)歷。

四、實證分析

本研究使用SPSS26.0和SmartPLS3.0統(tǒng)計軟件對回收數(shù)據(jù)進行描述性統(tǒng)計分析和測量模型信效度分析、假設(shè)檢驗。

（一）信度和效度

Fornell和Lacker（1981）[14]建議，因子載荷量、組合信度（CR）、克隆巴赫系數(shù)大于0.7時，測量項目具有良好的信度;平均抽取變異量（AVE）大于0.5時，測量項目具有良好的收斂效度;各潛變量平均抽取變異量（AVE）的平方根值均大于各潛變量相關(guān)系數(shù)時，各潛變量具有區(qū)別效度。如表1所示，各項指標均符合專家建議的標準，故本研究各個測量項目具有良好的信度和效度。

（二）假設(shè)檢驗

本研究使用Smart PLS3.0進行假設(shè)檢驗，根據(jù)Chin（2010）[15]和Hairetal.（2017）[16]的建議使用拔靴估計（Bootstrapping）參數(shù)設(shè)定為5000次進行檢驗。由表2可知，假設(shè)檢驗結(jié)果T值均大于1.96，P值均小于0.01，置信區(qū)間均不包含0，假設(shè)1、2、3、4、5均成立。

五、結(jié)論與建議

本研究使用技術(shù)接受模型探討了大學生對網(wǎng)絡購物直播的使用行為和影響因素，各研究假設(shè)均成立，支持了前人的研究結(jié)論。

（一）網(wǎng)絡直播的感知易用性顯著影響感知有用性

網(wǎng)絡直播的感知易用性（β=0.789，P<0.001）顯著地影響感知有用性，網(wǎng)絡直播越容易操作，感受到的有用性越高。網(wǎng)絡電商企業(yè)和直播平臺應從操作界面、下單、付款等方面讓用戶感覺到容易操作。

（二）網(wǎng)絡直播的感知易用性和感知有用性顯著影響態(tài)度

在線課程的感知易用性（β=0.421，P<0.001）和感知有用性（β=0.461，P<0.001）顯著地影響了用戶的態(tài)度。網(wǎng)絡電商企業(yè)和直播平臺可以通過為用戶提供準確的商品信息，實時幫助用戶消除各種疑問等措施來培養(yǎng)網(wǎng)絡直播用戶的積極態(tài)度。

（三）大學生對網(wǎng)絡直播的感知有用性和態(tài)度顯著影響行為意圖

大學生對網(wǎng)絡直播的感知有用性（β=0.229，P<0.01）和態(tài)度（β=0.566，P<0.001）顯著地影響了用戶的行為意向。網(wǎng)絡電商和網(wǎng)絡直播平臺應加強與大學生用戶的溝通，為用戶提供真正能滿足其需求的個性化商品信息，讓用戶感受到相關(guān)商品的價值和培養(yǎng)積極態(tài)度，通過內(nèi)容種草、實施互動等方式提升用戶的購買轉(zhuǎn)化率。

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[責任編輯：王鳳娟]