外文原文
An empirical study on predicting user acceptance of e-shopping on the Web
1.Introduction
Electronic commerce generally refers to the sale and purchase of products and services on the Internet; consumer purchasing decisions mainly depend on indi- vidual evaluations of the value of products or services. Keeney [27] used a value proposition of e-commerce to represent customer evaluations, defining it as the net value of the benefits and costs associated with the transacted products or services in the processing of finding, ordering and receiving. With this, evaluations of outcomes about fundamental transaction objectives may influence buyersrsquo;decisions. For B2C e-commerce, electronic-shopping (e-shopping) involves intensive communication of information, and thus is an interac- tive behavior involving consumers and firms, conducted via the Internet or World Wide Web (WWW). Sellers can easily enter an e-market, reducing the costs of constructing and maintaining e-stores, especially of production, delivery, and storage of digital products or on-line services. From the perspective of consumers, an e-market is a trading center that supports the main e-shopping processes—from searching and requesting target products/services, through evaluating and select- ing candidate products or services, to ordering, delivery, and final payment. The new channel of e-shopping thus has changed the relationship between consumers and firms. Thus, e-shopping is treated as a voluntary behavior in which consumers become more active and autonomous during a transaction [21].
2.Literature review
2.1.Technology acceptance model
According to the theory of reasoned action (TRA) model [4,13], an individualrsquo;s performance in a specific behavior is determined by his or her behavioral inten- tions, which themselves are jointly determined by individual attitudes and subjective norms. Attitudes are defined as the positive or negative feelings of an individual toward a specific behavior, and these are influenced by individual beliefs. An extended model of TRA, namely the theory of planned behavior (TPB) was derived by adding perceived behavioral control as a determinant of behavior [2,3]. TRA and TPB have been empirically validated, and both mod- els are widely used for predicting or explaining cognitive and affective behavior using the belief– attitude–intention–behavior relationship in social psychology.
Building upon TRA, Davis [9] proposed the tech- nology acceptance model (TAM) to explain and pre- dict user acceptance of information systems (IS) or information technology (IT). Davis [11] defined perceived usefulness (PU) as, lsquo;lsquo;the degree to which a person believes that using a particular system would enhance his or her job performancersquo;rsquo;, and defined perceived ease of use (PEOU) as, lsquo;lsquo;the degree to which a person believes that using a particular system would be free of effortrsquo;rsquo;. Within TAM, PU is a major factor, and PEOU is a secondary factor, in determining system usage. Moreover, Davis suggested that PEOU has a positive, indirect effect on system usage through PU. Empirical studies of TAM have shown that usage of IS is determined by user behavioral intentions, which themselves are jointly determined by user PU and attitudes toward using the IS, the last of which are jointly determined by user PU and PEOU. This also has a positive but indirect effect on attitude through PU [10]. Many IS studies have been conducted based on the TAM, since PU and PEOU are two general beliefs suited to predicting IS usage. All relevant empirical studies, such as the measurement of user acceptance of IT [1], and the self-reported usage of IS [43], have supported the hypothesis of TAM that PU is directly related to IT/IS usage. Different from prior studies [8,17], Venkatesh and Davis [46] have shown that PEOU has a positive, direct effect on user accep- tance of IT. However, no consistent conclusions have yet been reached about the effect of PEOU on IS/IT usage.
2.2 Technological and organizational support
Triandis [45] stated that facilitating conditions determine individual behavior. According to him, facilitating conditions represent the objective envir- onmental factors that allow individuals to use an IS or IT. As verified in prior studies, organizational facil- itating conditions affect individual use of PCs at work [38,44], and technological facilitating conditions determine individual intentions to use the Internet/ WWW [7]. Moreover, organizational support not only influences PU and PEOU, but also affects the use of PCs [22,24]. Briefly, technological and organizational support can determine IT behavior.
3.Extended model and research hypotheses
Based on the belief–attitude–intention–behavior relationship in the TRA, this study proposes a model (Fig. 1) extending TAM to predict consumer e-shop- ping behavior. The model not only includes PEOU, PU, attitudes toward e-shopping and user acceptance, but also adopts the Web environmental factors as the facilitating conditions of e-shopping, and includes perceived quality with respect to the websites by following Davisrsquo;s [12] TAM involving system vari- ables. Moreover, the empirical study tests the extended model using a questionnaire-based (as summarized in Appendix A) survey to explore the possible antece- dent–consequence relationships.
3.1.User acceptance of e-shopping
When a consumer asks for product or service infor- mation, places an order, or pays over the Internet/ WWW, he or she will have perceptions of the target products or services, and will perform the transaction after evaluating its value in terms of benefits and costs. Perceptions of value as
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译文
关于用户对网上电子购物接受预测的实证研究
- 研究背景介绍：
电子商务通常指互联网上的产品和服务的销售和购买;消费者购买决策主要取决于对产品或服务价值的个人评估。 Keeney [27]使用电子商务的价值主张来表示客户评估，将其定义为在处理发现，订购和接收过程中与交易产品或服务相关的收益和成本的净值。因此，对基本交易目标的结果进行评估可能会影响买方的决策。对于B2C电子商务，电子购物（电子购物）涉及密集的信息交流，因此是涉及消费者和企业的互动行为，通过互联网或万维网（WWW）。卖家可以轻松进入电子市场，降低建设和维护电子商店的成本，尤其是数字产品的生产，交付和存储或在线服务的成本。从消费者的角度来看，电子市场是一个交易中心，它支持主要的电子购物流程 - 从搜索和请求目标产品/服务，评估和选择候选产品或服务，到订购，交付和最终付款。电子购物的新渠道因此改变了消费者与企业之间的关系。因此，电子购物被视为一种自愿行为，消费者在交易期间变得更加主动和自主[21]。
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文献综述
- 技术接受模型
根据推理行为理论（TRA）[4,13]，个体在特定行为中的表现取决于他或她的行为意向，而这些行为意向本身是由个体态度和主观规范共同决定的。 态度被定义为个体对特定行为的正面或负面感受，而这些都受个人信仰的影响。 一个扩展的TRA模型，即计划行为理论（TPB）是通过将行为控制作为行为决定因素而加以推导出来的[2,3]。 TRA和TPB已经经验证实，并且这两种模型被广泛用于使用社会心理学中的信念 - 态度 - 意向 - 行为关系来预测或解释认知和情感行为。
基于TRA，Davis [9]提出了技术接受模型（TAM）来解释和预测用户对信息系统（IS）或信息技术（IT）的接受程度。戴维斯[11]将感知有用性（PU）定义为：“一个人相信使用特定系统会提高他或她的工作绩效的程度”，并将感知易用性（PEOU）定义为“一个人认为使用某个特定系统的程度是毫不费力的“。在TAM中，PU是主要因素，而PEOU是决定系统使用情况的次要因素。此外，Davis建议PEOU通过PU对系统使用产生积极的、间接的影响。 TAM的实证研究表明，IS的使用由用户行为意图决定，用户行为意图由用户PU和使用IS的态度共同决定，最后一个由用户PU和PEOU共同决定。这也通过PU对态度产生了积极但是间接的影响[10]。许多信息系统研究都是基于TAM进行的，因为PU和PEOU是两种适合预测信息系统使用的一般信念。所有相关的实证研究，如用户对IT接受度的测量[1]，以及自我报告的IS使用情况[43]支持TAM的假设，PU与IT / IS的使用直接相关。与以前的研究[8,17]不同，Venkatesh和Davis [46]表明，PEOU对用户对IT的接受有积极的直接影响。然而，关于PEOU对IS / IT使用的影响尚未得出一致的结论。
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- 技术和组织支持
特里南迪斯[45]指出，促进条件决定个人行为。 据他说，促进条件代表了允许个人使用信息系统或信息技术的客观环境因素。 正如先前的研究所证实的那样，组织便利条件影响个人电脑在工作中的使用[38,44]，技术促进条件决定了个人使用互联网/ WWW的意图[7]。 此外，组织支持不仅影响PU和PEOU，还影响PC的使用[22,24]。 简而言之，技术和组织支持可以确定IT行为。
3.扩展模型和研究假设
基于TRA中的信念 - 态度 - 意向 - 行为关系，本研究提出了一个扩展TAM的模型（图1）来预测消费者的电子购物行为。该模型不仅包含了PEOU，PU对电子购物和用户接受的态度，而且还采用了Web环境因素作为电子购物的便利条件，并且包含了跟随Davis的[12] TAM涉及系统变量。此外，实证研究使用基于调查问卷的方法（如附录A中总结的）调查测试扩展模型，以探索可能的前因后果关系。
3.1.用户接受电子购物
当消费者要求提供产品或服务信息，下订单或通过互联网/ WWW支付时，他或她会对目标产品或服务有所认识，并将在评估其利益方面的价值后执行交易和成本。对电子购物中的价值评估的认识被称为用户在这里接受电子购物。基于TRA的假设，本研究采用用户接受度来表示个人对电子购物的行为意向。因此，用户接受度被用作预测实际消费者电子购物行为的替代指标。鉴于互联网/ WWW [35]上产品类型和交付模式的多样性，产品和服务分为物理产品，如个人电脑或手机，数字产品（如软件）和在线服务（如酒店）注册。从电子购物流程的角度来看，这表明订购，请求购买后服务，接收交付和在线支付是消费者与电子购物公司之间交易的四个主要阶段。因此，用户接受度分为用户接受产品/服务和用户接受在线服务。根据TRA中行为意图与行为之间的关系，更大的用户接受度意味着对电子商店的意愿增加。
3.2.对电子购物的态度
根据TRA的操作定义，个体对行为的态度由个体对行为后果的情感信念及其评价决定。正如TRA和TAM提出的那样，预期态度会影响使用信息系统的行为意图。因此，本研究假定个人对电子购物的态度会影响用户的接受程度。如图1所示，对以下关于态度的假设进行了测试：
假设1a.个人对电子商店的态度对用户对[实体产品/数字产品/在线服务]的接受度有积极影响。
假设1b.个人对网上购物的态度对用户对网上[订购/购买后服务/收货/付款]的接受度有积极影响。
3.3.被认为有用
根据TAM的假设和实证结果[33]，原始PU与用户对IS的态度及其使用呈正相关。一个网站可以被视为一个IS，并向其用户提供信息。因此，消费者只有在网站有效帮助他们完成交易时才可以进行电子购物。我们认为PU是被感知的价值（或感知的收益），将其定义为消费者感知的电子购物的有效性。在修订了戴维斯对PU的定义之后，电子购物的PU被定义为，个人认为在网络上交易会提高他或她购物效果的程度。以下与修订PU有关的假设是：
假设2a.个人PU积极影响电子购物的态度。
假设2b.个人PU积极影响用户对[实体产品/数码产品/在线服务]的接受程度。
假设2c.个人PU在线上积极影响用户对[订购/售后服务/收货/付款]的接受程度。
3.4.轻松使用网络和易于使用在线交易
虽然戴维斯发现PEOU与系统使用正相关，但他推断，如果PU受控，PEOU不会影响系统使用。然而，Venkatesh和Davis也提出了PEOU与使用意向之间的正相关关系。分析以前研究中的影响差异表明，随着用户对IS / IT的亲和力增加，PEOU对信息系统/信息技术使用的影响减小。重申，如果IT的复杂性非常低，PEOU不会影响IT使用。因此，PEOU分为两部分：网上PEOU（PEOUW）和在线交易PEOU（PEOUT）。前者是指易于浏览，而后者则指易于交易。下面对PEOUW的以下假设进行测试，以探索扩展模型中的前后关系：
假设3a.个人PEOUW对电子购物的态度产生积极影响。
假设3b.个人PEOUW对PU产生积极影响。
假设3c.个人PEOUW对PEOUT产生积极影响。
假设3d.个人PEOUW对用户对[实体产品/数字产品/在线服务]的接受度产生积极影响。
假设3e.个人PEOUW产生用户在线接受[订购/购买后服务/接受/付费]积极影响。
此外，还测试了关于PEOUT的以下假设：
假设4a.个人PEOUT对电子购物的态度有积极影响。
假设4b.个人PEOUT对PU有积极影响。
假设4c.个人PEOUT对用户对[实体产品/数字产品/在线服务]的接受程度有积极影响。
假设4d.个人PEOUT对用户在线接受[订购/售后服务/收货/付款]积极影响。
3.5.网络环境
根据Triandis的模型，便利条件决定了IS / IT使用行为。同样，网络环境是电子购物的重要促进因素。通常，大多数消费者在电子市场中进行电子购物之前评估Web环境。我们选择Web安全和访问成本作为环境构造，并使用个人感知来衡量它们。
3.5.1.Web安全
考虑在网上购物的消费者非常关心支付风险或个人风险[26]，这主要取决于安全性。在调查对基于互联网的电子银行的态度时，廖和祥[30]发现系统安全是客户对系统使用态度的重要决定因素。而且，系统安全的所有措施都是针对访问Web的安全性进行的。因此，我们测试以下假设：
假设5a.网络安全正面影响着电子购物的PEOUW。
假设5b. Web安全性正面影响着电子购物的PEOUT。
假设5c.网络安全正面影响着电子购物的PU。
假设5d.网络安全正面影响个人对电子购物的态度。
假设5e. Web安全性正面影响用户对[实体产品/数字产品/在线服务]的接受度。
假设5f.网络安全在线上积极影响用户对[订购/售后服务/收货/付款]的接受程度。
3.5.2访问成本
访问Web的成本是搜索使用电子市场的消费者成本的重要部分[41]。我们将访问成本定义为包括网络速度和访问互联网的成本，这两者都很容易衡量。因此测试了以下假设：
假设6a。访问成本负面影响电子购物的PEOUW。
假设6b。访问成本对电子购物的PEOUT产生负面影响。
假设6c。访问成本负面影响电子购物的PU。
假设6d。访问成本会对个人对电子购物的态度产生负面影响。
假设6e。访问成本对用户对[实体产品/数字产品/在线服务]的接受度有负面影响。
假设6f。访问成本对用户在线接受[订购/售后服务/收货/付款]产生负面影响。
3.6.用户对互联网/ WWW的满意度
以前的研究表明，用户信息满意度影响IS [16,18,25]，系统使用[6]的有效性，并且直接或间接影响IS通过IS使用的性能[23]。尽管Davis在他的TAM中没有包含用户信息满意度，但我们根据之前的研究对其进行了修订，并将其定义为用户满意Internet / WWW。关于电子购物，这项研究有望推导出美国，PU和PEOU之间的新关系。由于消费者通常在购物前通过互联网/ WWW搜索信息，因此本研究推断美国直接或间接影响用户对电子购物的接受程度：
假设7a.个人美国对电子购物的PEOUW有积极的影响。
假设7b.个人美国对电子购物的PEOUT产生积极影响。
假设7c.个人美国积极影响电子购物的PU。
假设7d.个人美国积极影响电子购物的态度。
假设7e.个人美国积极影响用户对[实体产品/数字产品/在线服务]的接受程度。
假设7f.个人美国对用户在线接受[订购/售后服务/收货/付款]有积极影响。
3.7.网购的质量
消费者通常期望网站支持他们在网上购物。例如，他们可能需要准确或可用的目标产品或服务信息，可靠的访问产品或服务的网站以及良好的服务。根据期望值法，这些对电子购物的看法被称为：感知的信息质量，系统和服务
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