引 言
当下，互联网产业已成为现今社会不可替代的产物，应运而生的网络营销也无时无刻不在影响着人们消费观念的转变以及各种消费决策的制订。互联网改变了人类的生活习惯，也创造了新的商业模式和消费行为方式。一是基于互联网的高度互动性、匿名性、便利性和个性化等特征，越来越多的人们接触到网络并应用网络平台发表见解、分享信息或获取资源（Godes、Mayzlin,2004;Kozinets,2002;Nelson、Otnes,2005）。消费者使用电子媒介进行沟通已经越来越普遍，人们之间的虚拟互动也正在迅速扩散。二是各行各业中的企业都越来越意识到网络技术所带来的全方位的挑战，从而努力在营销战略与营销策略上寻找相应的变革机会和发展对策（Smith、Menon、Sivakumar,2005）。同时，消费者也越发习惯于将网络作为购买信息搜集的主要来源并在网上实施购买行为。用于比较备选方案的信息，只需几秒钟的搜索就可以完全呈现在自己面前，其方便快捷性使人们足不出户就可以得到自己需要的信息并完成购买活动。
随着购物类互联网平台的逐渐成熟和人们生活习惯的改变，“逛网店”已成为时下的一种流行趋势。可见，网络市场虚拟并扩大了传统市场的范畴，对企业传统的生产模式、经营理念、营销模式提出了挑战。
研究假设与模型构建==本研究综合考虑用于消费者网上购物行为研究的理论模型，从中提炼出计算机自我效能感、任务技术匹配、感知有用性、感知易用性、创新特性、网上购物态度和网上购物行为意愿共 7 个构念，并根据目前已有相关文献的研究成果在各变量之间提出了研究假设。
1.计算机自我效能感
自我效能感的概念最初是由 Bandura（1977） 提出的，意指对实现特定目标所需要的组织和执行行为能力的信念。此后，Bandura（1986）又将计算机自我效能感定义为：个体对其自身使用计算机能力的一种判断。由于互联网是人们实施网上购物的平台，因此，Bandura（1997）还从社会认知学的角度，提出了互联网自我效能感（Internet Self-Efficacy,ISE）的概念。Eastin（2002）、O'Cass 和 Fenech（2003）将这一概念定义为：一个人对于其组织和成功使用互联网能力的信任。该研究还分析了ISE 对消费者网络购物态度和网络购物行为的影响。
本研究侧重于考察消费者对其自身计算机及互联网使用双重能力的判断。因此，笔者将计算机自我效能感定义为：消费者对其自身使用计算机及互联网完成网上购物活动所具备能力的综合评价和判断。
2.任务技术匹配
Goodhue、Thompson（1995）认为，任务技术匹配，是指某种技术对个体完成任务的支持程度。更具体地讲，任务技术匹配，是任务需求、个人能力、技术功能三者之间的关系。实际上，这一概念更为确切的命名应当是“任务-个人-技术匹配”,但是为了使用方便，就将其简单命名为“任务技术匹配”,并被用来作为用户评估信息系统工具性作用的基础。本研究对任务技术匹配的定义是：消费者所感知到的计算机和互联网对其商品信息搜寻及购买任务的重要程度。
笔者从以往的研究中发现，信息系统对于个体完成任务的重要程度大体上包括两个方面：一是信息系统对个体提高其任务完成绩效的重要性程度；二是信息系统在任务执行过程中的安全可靠性程度。因此，本研究拟通过两个维度对任务技术匹配进行研究，即任务技术绩效性匹配和任务技术可靠性匹配。
颜奕仁（2002）发现，计算机自我效能感对任务技术匹配具有显着的影响。Dishaw、Strong（2006）提出的 CSETAM TTF 整合模型研究中，也包括计算机自我效能感对任务技术匹配的影响作用。Compeau 和 Higgins（1995）、Venkatesh 和 Davis（1996）、Igbaria 和 Iivar（i1995）等的研究也表明计算机自我效能感对任务技术匹配具有直接的影响作用。
基于以上研究成果，笔者提出假设 1:
H1:计算机自我效能感显着正向影响任务技术匹配。
H1a:计算机自我效能感显着正向影响任务技术绩效性匹配。
H1b:计算机自我效能感显着正向影响任务技术可靠性匹配。
3.感知有用性和感知易用性
Davis（1989）、Taylor 和 Todd（1995）将感知有用性定义为：一个人对其自身使用某个系统将提高其工作绩效的信任程度。Davis（1989）、Adams 等（1986）认为，感知易用性，是指一个人对其自身使用某个系统不用耗费任何力气的信任程度。笔者对上述两个构念的概念界定为：
感知有用性，是指消费者感知到的网上商品信息搜寻及购买的方便快捷程度；感知易用性，是指消费者感知到的使用互联网进行商品信息搜寻及购买的容易程度。
Oliver、Shapiro（1993）发现，一个人的自我效能感信念越强，其获得期望的行为结果的可能性就越大。Ajzen（2002）对计划行为理论进行了扩展，通过将自我效能感作为行为控制变量，来处理人们缺乏对行为完全执行控制力的情况。Dishaw、Strong（2006）在新扩展的 CSE TAMTTF 整合模型所建立起来的新连接中，就包括计算机自我效能感与感知易用性之间的关系。研究者们将技术接受模型与计算机自我效能感相联系，研究的结果显示，感知易用性与计算机自我效能感的关系最密切。Davis（1989）提出，感知易用性与自我效能感的概念类似，两者之间具有紧密的关系。Venkatesh、Davis（1996）认为，计算机自我效能感作为自变量，会直接影响感知到的系统易用性。Chan、Lu（2004）发现，计算机自我效能感能够通过影响感知易用性，间接影响受试者的行为倾向。Hasna（2006） 在一项关于计算机自我效能感对计算机培训和学习的影响研究中，验证了计算机自我效能感对感知易用性具有直接正向影响的假设。
基于以上研究成果，笔者提出假设 2:H2:计算机自我效能感显着正向影响感知易用性。
用户对系统使用的感知有用性影响要素问题，是由Robey（1979）在其研究中提出来的。Goodhue、Thompson（1995）认为，任务技术匹配对系统使用的影响，通过任务技术匹配与系统使用后果信念之间的连接来表现。这是因为任务技术匹配是决定系统有用性、重要性、优越性等重要影响因素。Legris 等（2003）检验了感知有用性和感知易用性在系统特征与系统使用可能性之间的中介作用。Klopping、McKinney（2004）的研究发现，任务技术匹配在电子商务环境下，对感知有用性和感知易用性都具有正向影响作用。Dishaw、Strong（2006）认为，感知有用性和感知易用性都会受到任务技术匹配的影响。
基于以上研究成果，笔者提出假设 3、假设 4:
H3:任务技术匹配显着正向影响感知有用性。
H3a:任务技术绩效性匹配显着正向影响感知有用性。
H3b:任务技术可靠性匹配显着正向影响感知有用性。
H4:任务技术匹配显着正向影响感知易用性。
H4a:任务技术绩效性匹配显着正向影响感知易用性。
H4b:任务技术可靠性匹配显着正向影响感知易用性。
Davis 等（1989）提出，感知易用性对感知有用性具有直接显着性影响的假设，但该假设不可逆。这是因为感知有用性与系统使用对工作绩效（工作过程和工作成果）的总体影响有关，而感知易用性只与使用系统的过程绩效有关。Heijden（2000）指出，感知有用性是网站重复光顾意愿的强大的影响因素，而感知易用性是通过感知有用性间接地影响网站重复光顾意愿的。
基于以上研究成果，笔者提出假设 5:
H5:感知易用性显着正向影响感知有用性。
4.创新特性
创新性在新产品采纳过程领域被研究者广泛关注。
Robertso （1971）、Midgley 和 Dowling（1978）、Hirschman（1980）、Rogers（1983）都在其研究中开始关注到创造性这一概念，它反映了消费者对在其经验领域内的新产品或新观念的接受程度。Midgley、Dowling（1978）将与生俱来的创造性定义为：个体对新观念的接受程度及做出与他人经验无关的创新性决策的程度，并且保持创新的最早采纳者。Rogers（1995）将个人创新性定义为：个体比某一系统中的其他成员更早地接受新观念的程度。跟随这一理念，Agarwal、Prasad（1998）将个人创新性应用于信息技术范畴并将其定义为：个体试用一种新技术的意愿。笔者认为，创新特性是指消费者尝试新的信息技术的主观意愿。
Bandura（1982）曾指出，个体的自我评价在其知识和行为之间具有中介作用，个体所感知到的自我效能可能正向影响其行为选择、努力的付出与持久性、思维模式和情绪反应。也就是说，自我效能感知较高的个体可能更具创新性。由于目前计算机自我效能感主要被应用于教育领域的研究中，因此，关于自我效能感与个人创新性和创新行为之间关系的研究中也多集中于该领域。Jin（2004） 实证验证了大学生的自我效能感与创新行为之间的重要关系。Beghetto（2006）在研究中发现，自我效能感较高的学生，对其在各学科领域中的学术能力具有更为积极的评价，并且在为自己制订计划以及参加课余学术活动和团队活动等方面表现得更为积极。这两个概念之间的关系研究还被广泛应用于组织管理领域。Tier-ney、Farme（r2002）在研究中分析了创新自我效能感的形成与作用机制，并实证检验了创新自我效能感对个体创新行为及绩效的积极作用。他们还发现，创新自我效能感比工作效能感更好地预测了个体的创新行为和绩效。
冯旭等（2009）实证检验了自我效能对个人创新性之间的关系，认为企业员工在相关领域内所具备技能的自我评价，在一定程度上有助于其有效地解决问题，并有利于其发展与创新能力相关的一系列技能和从事相关创新性工作。笔者将这些研究成果应用于消费者网上购物的研究情境中。
基于以上研究成果，笔者提出假设 6:H6:计算机自我效能感显着正向影响创新特性。
我们可以设想，创新特性通过 TAM 模型中的变量对网上购物行为意愿的间接影响作用。根据创新扩散理论，由于早期采纳者的知识、经验、技术竞争力、自信心等方面的因素都高于其他群体（Moore,1991;Roger,1962），他们比晚期采纳者对同样的技术感知到的挑战性要低。因此，较高创新性的个体可能比较低创新性的个体感觉网上购物更为容易。Yi 等（2006）通过对网上购物和掌上电脑（PDA）两种创新事物的研究，揭示了个体创新是感知易用性所有前因变量中较为重要的一个。
Jashapara、Ta（i2006）认为，个人在信息技术方面的创新性，对其在虚拟环境下学习的感知易用性具有积极的影响。Enrique 等（2008）在针对西班牙网络消费者的实证研究中，证实了个体的创新特性对其网上购物行为意愿的正向影响作用。
基于以上研究成果，笔者提出假设 7:H7:创新特性显着正向影响感知易用性。
5.网上购物态度与网上购物行为意愿
根据期望─价值理论，Fishbein、Ajzen（1975）指出，态度是个人对特定对象所反应出来的一种持续性的喜欢或不喜欢的预设立场，也可说是个人实行某特定行为的正 向或 负向 的 评价 .Venkatesh 等（2002）、Pagani（2006）将技术使用态度定义为：一个人对于使用某个系统的全部情感反映。笔者认为，网上购物态度（AttitudeToward Oline Shopping,ATOS），是指消费者对于网上商品信息搜寻和网络购物积极的或负面的感觉。
Davis（1989），Bellman、Lohse 和 Johnson（1999）认为，购买意愿就是未来将要购买的可能性。根据 Zwass（1996）的研究，网上交易的意愿，就是消费者从事与网站零售商之间进行商业信息共享、商务关系维持、商品交易等交换活动的倾向。笔者认为，网上购物行为意愿（Online Shopping Behavior Intention,OSBI），是指消费者想要采取网上商品信息搜寻及实施购买行为的倾向。
Joseph、Vyas（1984）关注包括个体智力的、感知的、态度特征的创新性研究，并认为这种创新性是创新事物采纳的重要决定因素。Amicha（i2002）阐述了网络用户的个性特征对其网络使用行为的重要作用。与此同时，Hills、Argyle（2003）也发现，个体的网络使用与其不同的个性紧密相关。Blake 等（2003）、Citrin 等（2000）、Gold-smith（2000）提出，创新性对消费者网上购买信息搜寻和网上购买决策都具有直接、积极的影响。Limayem 等（2000）发现，创新性一方面直接影响网上购物行为，另一方面通过消费者态度和购买意愿间接影响网上购物行为。Rogers （1995）、Agarwal （2000）、Lu,Yao 和 Yu（2005）、Wang,Pallister 和 Foxal（l2006）也在研究中提到，个人的创新性影响消费者对创新事物的接受程度，并显着影响消费者网络购物行为意愿。Enrique 等学者（2008） 提出了融入消费者个性特征的 TAM 扩展模型。
该研究结果显示，消费者的创新性正向影响其网上购物行为意愿。
基于以上研究成果，笔者提出假设 8:H8:创新特性显着正向影响网上购物行为意愿。
Davis（1989）在技术接受模型中提出，感知有用性和感知易用性均正向影响态度。Dishaw、Strong 在 TAM 和TTF 的整合模型中也再次验证了这一结论。此外，在基于 TAM 模型、TAM TTF 整合模型、TAM PR 整合模型的网络购物采纳行为的诸多研究中，感知有用性和感知易用性对消费者网络购物态度的正向影响作用都被得到了 证 实 （Leo,2009;Fong 等 ,2007;Winklhofer、Enew,2006;Suh、Han,2000）。
基于以上研究成果，笔者提出假设 9、假设 10:H9:感知有用性显着正向影响网上购物态度。
H10:感知易用性显着正向影响网上购物态度。
根据 Davis（1989）、Gefen 等（2003）、Chang（2008）的研究成果，感知有用性比感知易用性与系统使用行为之间的关系更加紧密。Igbaria 等（1994）认为，感知有用性和感知娱乐性分别对计算机技术的接受具有影响作用，并且这些因素可用来解释网络使用情况。Teo 等（1998）的研究发现，感知有用性对互联网使用行为意愿具有显着的影响，而感知易用性和感知娱乐性对互联网使用行为意愿的影响性只是部分得到支持。
基于以上研究成果，笔者提出假设 11:H11:感知有用性显着正向影响网上购物行为意愿。
Fishbein（1967）提出，消费者的行为意愿是其态度的结果。Fishbein、Ajzen（1980）认为，要预测消费者行为，就必须先了解其意愿，而消费者态度只不过是决定其行为意愿的因素之一。Kim、Hunte（r1993）提出，许多行为模型都表明，态度通过行为意愿而影响实际行为。因此，研究者必须了解消费者的行为意愿，从而达到利用态度预测实际行为的目的。Helander、Khalid（2000）研究发现，消费者对电子商务的态度对网上购买具有显着的影响。
Klein（1998）提出，互联网可能影响消费者的信息搜寻行为，积极的网络使用态度可能会增加他们的网络信息搜寻行为。Shim 等（2001）实证检验了网络购买态度对网络信息搜寻的影响性。Goldsmith 和 Bridges（2000）、Shim 等（2001）发现，积极的网络购物态度显着提高网络购买行为意愿。Kim 等（2003）、Yoh 等（2003）发现，消费者网上购买服装意愿受到网上服装购买态度的影响。
基于以上研究成果，笔者提出假设 12:H12:网上购物态度显着正向影响网上购物行为意愿。
通过上述的理论分析和研究假设，笔者构建出本研究的理论模型，如下图所示：1.描述性统计分析笔者利用 SPSS17.0,对所有测量变量的数据进行描述性统计分析。从输出的结果可看出，测量变量的问项均值都超过了 3,说明调研对象对各个测量问项的感知或评价都高于平均水平。从偏度和峰度看，所有问项偏度的绝对值均小于 3,峰度的绝对值均小于 8.因此，可认为样本在所有变量的测量结果上近似符合正态分布的假设，适合进行下一步研究。
2.信度与效度分析
（1）信度分析。本研究的信度检验，采用 Cronbach‘α系数作为判断各个因子所包含测量问项内部一致性的依据。同时，还采用“修正条款的总相关系数”、“删除问项后 Cronbach’α 系数”作为信度分析的标准。可看出，所有问项的“修正条款的总相关系数”均保持在临界值0.4 以上，并且删除任何问项后，其测量因子相应的Cronbach‘α 系数都将降低，这说明各个测量问项的设计合理。同时，各个因子的 Cronbach’α 系数在 0.861~0.923 之间，远高于 0.7 的临界值，说明问卷内部一致性较好。综合看来，本研究模型信度水平良好。
（2） 效度分析。本研究主要通过分析模型适配度（Model Fit）、因子负荷量（Factor Loading）、组合信度（Composite Reliability）、平均方差抽取量（Average Vari-ance Extracted）等指标作出效度判断。利用 AMOS 7.0 输出的模型适配分析结果显示：卡方自由度比值为 1.870,小于 3,表示模型适配较佳；RMSEA 值为 0.048,小于 0.05,表示模型适配非常好；NFI、RFI 分别为 0.896、0.884,略低于 0.9 的评价标准，但尚可接受；TLI、NFI、CFI 分别为 0.949、0.943、0.949,均大于 0.9,并且接近 0.95,表示模型适配良好。此外，各潜在变量的组合信度 CR 值介于0.863 与 0.924 之间，都超过了 0.6 的临界值，表明研究模型的内部一致性较好。各潜在变量的 AVE 值介于 0.586 与 0.708 之间，均在 0.5 的标准以上，表明模型收敛性较好。综合看，本研究模型的聚合效度较好。由于本研究所选取的各构念之间的用词及描述存在近似之处，因此，采用 Anderson、Gerbing（1998）提出的置信区间检验法（Confidence Interval Test），验证区别效度。本研究共涉及 8 个潜在变量，因此对 28 对（C82）变量之间的区别效度进行了检验。结果显示，两两潜在变量之间均有区别。
因此，可认为本研究各概念之间的区别效度较好。
3.路径分析
笔者采用 AMOS 7.0 建构用于本研究的结构方程模型，8 个潜在变量和 36 个观测变量之间建立路径关系，然后，对各因子的测量模型参数以及模型路径系数进行检验，以判断假设是否成立。本研究认为，如果 P 值小于0.05,T 值大于 1.96,且路径作用方向与假设一致，即可认为接受原假设，否则拒绝原假设。
根据这个原则发现，任务技术可靠性匹配对感知有用性的路径系数不显着，P 值大于 0.05,且标准化路径系数的值为负，与假设相悖。因此，拒绝假设 H3b.其余假设的 P 值均小于 0.05,且除 H8 以外的假设 P 值均小于0.001.同时，标准化路径系数均为正向影响关系，符合原假设。因此，这些假设均通过了验证。
综合上述分析，假设 H1、H2、H4、H5、H6、H7、H8、H9、H10、H11、H12 均通过了验证，而假设 H3 则部分通过了验证。
结论与进一步研究方向
1.研究结论与讨论
（1）网上购物态度、感知有用性、创新特性 3 个因素，对消费者网上购物行为意愿具有预测作用。首先，网上购物态度对其网上购物行为意愿的影响最为显着（β=0.53,p<0.001）；其次，感知有用性对网上购物行为意愿的影响（β=0.24,p<0.001）；最后，消费者的创新特性也显着正向影响其网上购物行为意愿（β=0.13,p<0.01）。从上述结论可看出，消费者对于网络购物已形成的喜好或不喜好的倾向，比其感知到的网络购物的重要程度更加显着正向影响其网上购物行为意愿。其主要原因可能在于，网络购物的优越性更多地体现在它能够给消费者带来个性化、时尚性、价值观等方面的满足；消费者感知到的网络购物，对其完成购买任务的重要程度比其自身的创新特性更能影响其网上购买行为意愿。说明网络消费者在追求新鲜感和刺激性的同时，其购买行为正逐渐趋于理性化。
（2）感知有用性对消费者网上购物态度的影响（β=0.57,p<0.001），比感知易用性对网上购物态度的影响（β=0.41,p<0.001）更加显着。这一研究结果说明，消费者之所以喜欢并赞成利用网络作为商品信息搜寻并实施购买行为的工具，主要是因为网络所提供的大量有用信息有助于消费者提高购买决策的准确性。
（3）从消费者信息技术接受程度的影响因素看，计算机自我效能感对感知易用性的影响最为显着，而任务技术绩效性匹配对感知有用性的影响最为显着。任务技术匹配中的绩效性匹配维度，对感知有用性正向影响的假设得到支持（β=0.41,p<0.001），而可靠性维度对感知有用性正向影响的假设被拒绝（β=-0.03,p>0.05）；任务技术匹配的绩效性维度和可靠性维度均正向影响感知易用性。其中，任务技术绩效性匹配（β=0.29,p<0.001）比任务技术可靠性匹配（β=0.17,p<0.001）对感知易用性的影响更为显着；消费者个人的创新特性显着正向影响感知易用性（β=0.30,p<0.001）；计算机自我效能感显着正向影响感知易用性（β=0.44,p<0.001）；感知易用性显着正向影响感知有用性 （β=0.33,p<0.001）。上述结论说明，个体对自身计算机使用与操作能力的主观评价与感知，积极地影响其感知到的网络购物操作过程的简便易懂程度，从而间接影响其网上购物态度及行为意愿。同时，消费者对计算机及网络与提高其完成购买任务绩效之间匹配程度的感知，是决定感知有用性的主要因素，其任务技术绩效性匹配通过感知有用性，影响消费者网上购物态度与网上购物行为意愿。
（4）计算机自我效能感显着正向影响创新特性（β=0.46,p<0.001）。这一观点在网络消费者行为的研究中是一个理论上的创新。此外，还可认为，作为前因变量的计算机自我效能感，能够通过创新特性间接地影响消费者网上购物行为意愿。
（5）计算机自我效能感显着正向影响任务技术绩效性匹配（β=0.48,p<0.001）、任务技术可靠性匹配（β=0.29,p<0.001）。这一结论进一步验证了 Dishaw、Strong（2006） 在 CSE TAM TTF 整合模型中提出的计算机自我效能感和任务技术匹配之间的影响关系。可见，计算机自我效能感不仅能够直接影响感知有用性，还可通过任务技术绩效性匹配间接影响感知有用性。
2.研究不足与展望
虽然本研究试图囊括更多的网络消费行为的研究理论和网上购物行为意愿的影响因素，并在这方面取得创新和突破，但是尚有部分同网络购物行为意愿相关的变量未被考虑，主要包括感知风险、感知价值、交易成本、消费者信任、控制变量的影响等。
本次研究对象偏向于终端消费者，而无法涵盖企业顾客网络购买行为研究。因此，研究成果只能应用在基于 B2C 电子商务平台的购物网站中。另外，由于时间上的限制，未对网上购物行为意愿对实际行为的预测作用并展开深入的验证。事实上，即使已形成较强购买意愿的消费者在作出最终的购买决策并实施购买行为时，仍需要刺激性要素的激励或强大的购买动机支持，否则很可能会放弃购买行为或延迟购买行为。
针对上述研究局限，在今后的网络购物行为研究中，应突破模型构建和数据分析手段上的难度，更为完整地考虑相关变量的影响作用，从而更加全面地解释消费者网上购物行为意愿形成的路径和原因。同时，应进一步挖掘企业购买者的网上购买决策过程和购买行为特征，并提出相应的网络营销策略，为面向 B2B 网络销售平台的商家提供适用的建议。
后续研究可将本研究成果中提出的理论模型进行延伸，进一步验证消费者网络购物行为意愿对网络购买行为的影响作用。由于行为意愿与实际行为之间存在时间差，因此调研工作必须分阶段进行。也就是说，首先选择一个时间点对消费者的网络购物行为意愿进行调研，然后在对两者发生时间间隔进行估计的基础上，再选择另外一个时间点对其实际网络购买行为进行考察，从而利用获得的数据进行实证分析，以验证网购意愿对网购行为的预测作用。
