基于DTPB的移动O2O商务消费者采纳行为研究

李普聪，钟元生



基于DTPB的移动O2O商务消费者采纳行为研究

李普聪，钟元生

(江西财经大学软件与通信工程学院，江西南昌330032)

为揭示影响消费者对生活服务类移动O2O商务采纳的关键因素及其相互关系，基于分解的计划行为理论(DTPB)，从信任、情景感知及感知价值视角，对移动O2O商务消费者采纳行为进行实证研究。通过问卷调查, 收集283份有效问卷, 采用SPSS 和SmartPLS软件进行统计分析。研究结果表明，已有的移动商务消费者采纳行为研究的部分结论在移动O2O场合同样成立，但在移动O2O商务环境下，（1）消费者的行为态度对行为意向的影响远大于感知行为控制及主观规范对行为意向的影响；（2）感知价值对消费者使用态度的影响远大于服务提供商信任和情景感知，而情感与社会价值对用户总体感知价值的影响超过便利性价值和经济价值；（3）技术信任对使用态度没有直接影响，但会通过影响服务提供商信任间接影响用户的使用态度和使用意向。因此, 移动O2O服务提供商应采取有效措施来提升用户的感知价值，引导消费者行为态度，而不能仅强调技术先进。

移动O2O商务；消费者采纳；分解的计划行为理论；结构方程模型；偏最小二乘

0 引言

O2O是一种将互联网(Online)和线下(Offline)商务机会相结合的商务模式，泛指通过有线或无线互联网提供商家的销售信息，聚集有效的购买群体，顾客在线支付后，再凭各种形式的凭据，去线下商品或服务供应商那里完成消费，让互联网成为线下交易的前台。目前O2O的形式和应用领域都有了很大扩展，根据线上和线下作为服务前端的先后顺序不同，O2O可分为Online to Offline (用户在线上购买或预定服务或商品，然后到线下商家那里享受服务或取货)和Offline to Online (用户通过线下实体店体验并选好商品，然后通过线上下单来预定商品)，根据应用领域的不同，O2O可分为实物商品O2O与本地生活服务O2O[1]。与传统的消费者在商家直接消费的模式不同，在O2O商务模式中，整个消费过程由线上和线下两部分构成，线上平台为消费者提供消费指南、优惠信息、便利服务（在线预订、在线支付、地图指引等）和分享平台，而线下商户则专注于提供服务。不同于传统电子商务线上商家与线下商家的竞争关系，O2O商务强调线上与线下的结合，线上为线下服务，其本质是将线上用户引导到线下消费，特别适合于需要产品+服务或者通过非标准化服务才能完成的生活类消费或体验式消费，相对传统的电子商务“电子市场+物流配送”模式，O2O模式大多采用“电子市场+到店消费”模式。

随着互联网对国民经济渗透的持续深入，生活服务业成为互联网下一步渗透的重点。2010年后，我国通过网络购买本地生活服务的市场规模迅速增大，艾瑞咨询数据显示，2012年中国本地生活服务在线商务用户规模达到1.35亿，市场规模达到755.6亿元，本地生活服务已经成为当前O2O商务发展最快、应用最多的领域[1]。生活服务领域天然的位置相关性决定了移动终端更有利于O2O商务的发展，手机的随身性与用户的实时性生活需求吻合，利用手机的随身性、用户身份的唯一性、位置的可追踪性等特征，可帮助商家抓住大量潜在的即兴消费用户，开拓更大的市场空间。互联网及智能终端的普及，改变了人们信息获取和购物消费的习惯，也带动了企业营销方式、业务流程、资源配置等方面的一系列变革，基于移动终端的本地生活服务类移动O2O应用日渐受到业界的关注和资本市场的青睐，因此，了解用户对这类移动O2O商务的态度和使用意向，研究移动O2O商务用户采纳的影响因素，对于移动O2O应用的投资、设计、开发、推广和运营，均有重要作用。

1 相关研究回顾

1.1 O2O商务的相关研究

O2O概念自2010年8月被Alex Rampell首次提出后[2]，国内外企业界及学术界人员已有不少研究与实践。企业界，阿里、腾讯、苏宁等线上线下企业巨头都纷纷提出自己的O2O商务战略，在面向餐饮、住宿、旅游、娱乐、打车等的众多生活服务领域，各类移动O2O商务应用软件更是层出不穷，如携程旅游、美团、快的打车等。学术界，伴随着O2O概念的兴起，研究者已开展了众多研究，主要包括以下方面：①O2O概念与商业模式研究，如Ji等分析了O2O商务流程和关键节点，提出了基于O2O的零售企业核心竞争力的椎体模型[3]；魏国强等将LBS技术和O2O模式应用于移动电子商务，针对生活服务市场，分析了移动O2O商务的业务模式[4]；高嘉勇等比较了O2O和F2F（Factory to Family）两种模式的差异和优劣势，分析了O2O商务的未来发展[5]。②移动O2O应用研发研究，如：Hsieh等针对O2O商务提出了一种的基于BP神经网络算法为用户提供现实世界商店信息的推荐算法[6]；Lin等设计了一种用交互图来描述交互样式的形式化语言用于建立O2O应用的人机接口规范，方便服务提供商与软件开发人员之间的交流[7]。③O2O商务相关支持技术研究，如Chen等构建了一个O2O服务质量评价系统，通过模糊综合评价法进行O2O服务质量综合评价[8]，李亚龙等针对目前O2O商务信用管理的现状，提出O2O平台与第三方信用服务机构合作的电子商务信用管理机制[9]。④O2O商务行业应用与案例研究，如：储益翔根据家具行业的自身特点，提出了O2O模式下消费者购买家具商品的决策模型[10]；张波在国内出版了首部关于O2O的著作，通过大量案例分析了O2O在营销、支付和消费体验三大方面的巨大作用，并从实践层面总结了O2O的产品设计、O2O组织的构建与组织文化、O2O的运营[11]。

由于O2O概念提出不久，尚处商务模式理解与实践探索阶段，经搜索Elsevier、SPRINGER、ISI、Emerald、Google学术、中国知网等数据库发现，管理类或电子商务类的重要期刊上尚未发现以O2O为直接研究对象的理论论文发表，仅有少量文章简要探讨了O2O商务研究商业模式、应用研发、支持技术和行业应用等，但在用户采纳方面尚缺乏完整、深入的理论研究。

1.2 移动商务用户采纳的相关研究

无论技术多么先进，用户采纳是技术使用及实现其潜在价值的先决条件。在移动商务领域，用户采纳行为一直是研究者们关注的热点问题，众多学者运用不同理论、从不同视角提出各种构念，对用户采纳行为进行了广泛的研究。已有的移动商务用户采纳研究主要包括以下方面：①根据研究视角的不同，重点研究某一方面因素对移动商务用户采纳的影响，如：赵琳、鲁耀斌等从客户满意度角度，分析了服务质量和公平通过用户满意度对移动服务用户采纳行为的影响[12]；周涛研究了感知价值的四个维度对移动商务用户采纳行为的影响[13]；闵庆飞等从信任视角，分析了技术信任、服务提供商信任和基于制度的信任对用户移动商务采纳的影响[14]；②针对某特定的移动商务类型的用户采纳研究，如：Niina等研究了用户上下文对移动票务服务用户采纳行为的影响作用，结果表明用户上下文在移动性对使用意向的影响中起中介作用[15]；Paul等通过修正TAM模型分析移动支付服务的用户采纳，结果表明兼容性、个体移动性和主观规范对用户的采纳行为有显著影响[16]；周涛等基于UTAUT、TTF，研究了移动银行的用户采纳行为，发现绩效期望、任务技术适配度、社会影响和促进条件对用户采纳行为有显著作用[17]；林家宝等基于TAM研究移动证券的用户采纳，发现信任是用户对移动证券产生使用动机的关键要素，而用户对移动证券的信任受感知的有用性、感知的安全、信任倾向和信息质量影响[18]。③移动商务用户采纳的比较研究，如：鲁耀斌等基于DTPB，分析了影响用户对通信和娱乐两类移动服务采纳的因素的差异[19]；Chong基于TAM和创新扩散理论，比较了中国与马来西亚两国用户对移动商务的采纳行为[20]；Hung等以Hofstede的五个文化维度作为TAM的调节变量，比较了台湾与马来西亚两个地区文化特征对移动商务用户采纳的影响[21]；④移动商务采纳的元分析，如：Zhang等基于对移动商务用户采纳的元分析，研究了东西方文化特征对移动商务用户采纳的调节效应[22]。

纵观已有的移动商务采纳研究可见：①过去受屏幕大小的影响及手机功能和移动带宽的限制，移动商务并未获得广泛应用，对移动商务用户采纳的研究大多以移动服务、移动商务等笼统概念为主题，少数针对特定移动商务基础业务（如移动支付、移动银行、移动广告等）和移动通讯类业务（如短信、彩信等），对交易类移动商务的用户采纳研究几乎没有。移动O2O商务作为一种全新的交易类移动商务模式，其用户采纳问题是值得我们研究的一个新课题，可补充以往研究的缺失；近年来，业界强调用互联网思维改造传统行业，比如出租车行业、旅游、住宿、餐饮等等，这类行业受移动宽带和智能手机的普及所引起的变革影响最大，机会最多，但理论明显跟不上实践要求。②过去，由于可用的移动商务应用很少，消费者对移动商务接触较少、了解不深，对移动商务用户采纳各影响因素的认识并不全面。随着移动互联网的普及和移动商务应用类型的丰富，以前研究中发现的影响因素的作用可能会发生重大改变，一些过去可能有显著影响的因素，随着环境的变化，其影响作用越来越小甚至变得不显著，而一些过去并不显著或尚未受关注的因素开始对移动商务的用户采纳产生影响。因此需要我们在新形势下，对移动商务的新商业模式（移动O2O商务）重新全面、深入地检验这些影响因素的显著性。③以往用户采纳研究对用户感知价值、使用情景等关注较少，而移动O2O商务直接交易为目的，用户受感知价值和使用情景的影响较大，在目前电子商务整个大环境下，交易风险、商家失信问题依然存在，因此需要我们对这些因素作进一步的研究。

2 研究模型与假设

图1 移动O2O商务消费者采纳模型

从研究方法上看，已有的移动商务用户采纳研究可分为两大类：一是基于经典用户采纳理论模型（如TAM、TPB、TTF、UTAUT等），根据所选视角，对经典模型扩充一些构念展开研究，如文献【16～19】，二是直接根据研究视角提出用户采纳影响因素的假设，构建结构方程模型对假设进行检验，如文献【13～15，20～23】。鉴于大多数重点期刊论文都选择第一类方法，且已有的多个研究证明DTPB通过附加分解变量能更准确地理解用户采纳行为的影响因素，相对其它理论模型具有更强的解释力[24,25]，因此本文选择以经典的用户采纳行为理论DTPB为基础，结合移动O2O商务移动性、位置相关性、实时性的特点，整合信任、情景感知及感知价值等理论的重要思想，对移动宽带网络环境下基于移动终端的生活服务类移动O2O商务的用户采纳行为进行研究，分析影响移动O2O商务用户采纳的因素。研究模型如图1所示。

2.1 分解的计划行为理论

Fishbein和Ajzen在社会心理学的基础上提出了理性行为理论，指出个体行为在一定程度上可由行为意向进行合理推断，而行为意向由主观规范和行为态度来决定的[26]，其中，主观规范是指个人在是否采取某特定行为时所感受到的社会压力，即那些对个人行为决策有影响的个人或团体对于其是否采取某特定行为所发挥的影响作用大小。在TRA的基础上，Ajzen增加感知的行为控制作为行为意向的影响因素，提出了计划行为理论[27]，其中，感知的行为控制是指个人预期在采纳某一特定行为时所感受到可以控制的程度，反映了个人对该行为所具有的能力和预期的阻碍，当个人认为自己拥有的资源和机会越多，预期的阻碍就越小，对行为的控制就越强。Taylor和Todd将TPB的主观规范、感知的行为控制和行为态度三个核心构念进一步分解为更详细的信念维度作为模型的解释变量，如将主观规范分解为上级影响和同侪影响，将感知的行为控制分解为自我效能、资源促进条件和技术促进条件等，提出了分解的计划行为理论[28]，进一步提高了模型对技术使用行为的解释能力。电子商务领域众多用户采纳行为研究已证明计划行为理论对用户使用意向的解释作用，鲁耀斌等将基于TPB和DTPB分析移动通信服务和移动娱乐服务的用户采纳影响因素的差异，发现主观规范、感知的行为控制和行为态度决定用户的使用意向，而信任和个体创新性影响用户的使用态度[19]；鲁耀斌等基于TPB、TAM及心流理论分析了即时消息的用户采纳行为，发现用户的感知有用性和感知娱乐性显著影响用户的使用态度，主观规范、感知的行为控制和使用态度对用户使用意向也有显著影响[29]。因此，本文以DTPB作为研究移动O2O商务用户采纳的基础理论，提出以下假设：

H1：主观规范正向影响用户的移动O2O商务使用意向；

H2：感知的行为控制正向影响用户的移动O2O商务使用意向；

H3：行为态度正向影响用户的移动O2O商务使用意向；

在移动O2O商务应用的采纳过程中，由于移动O2O商务主要是生活服务类应用，其使用完全出于自愿，不同于单位组织中的技术采纳，不受上级命令影响，但易受周围朋友、同事或亲人的影响，因此其主观规范主要由同侪影响决定。用户的信息化技能、以往类似软件的使用经验及是否拥有相关资源（如智能手机、流量资费承受能力等）会影响用户对使用移动O2O应用行为控制能力的感知，即感知的行为控制易受自我效能、资源促进条件的影响。基于上述分析，我们提出以下假设：

H4：同侪影响正向影响主观规范；

H5：自我效能正向影响感知行为控制；

H6：资源促进条件正向影响感知行为控制；

2.2 信任

信任问题一直是电子商务领域一个重要的研究课题，已有的众多研究都证明信任对用户电子商务采纳的行为态度和行为意向有重要影响。鲁耀斌等将信任作为用户行为态度的影响变量，研究表明信任显著影响用户的行为态度，进而影响用户的使用意向[19]。Siau在研究移动商务信任时，认为移动技术和移动商务提供商是影响移动商务消费者信任的两个方面[30]。闵庆飞等将信任分为技术信任、服务提供商信任和基于制度的信任三个方面，研究表明服务提供商信任和基于制度的信任可直接影响用户的总体信任及行为意向，而技术信任对总体信任及行为意向无直接影响，但会影响服务提供商信任产生间接影响[14]。

移动O2O商务作为移动商务的一种新型商业模式，其用户采纳同样也受到用户信任的影响，特别是在当前我国移动通信安全技术还不完善、商家诚信度不高的情况下，人们对于交易安全、支付安全、隐私保护、商家诚信等方面都存在较大担忧，可见信任对于移动O2O商务的用户采纳有重要影响。基于上述分析，我们将信任作为影响移动O2O商务用户采纳的一个重要因素进行检验，把信任作为行为态度的一个决定影响因素，并将信任分解为技术信任和服务提供商信任，提出以下假设：

H7：技术信任正向影响用户对移动O2O商务的使用态度；

H8：服务提供商信任正向影响用户对移动O2O商务的使用态度；

H9：技术信任正向影响服务提供商信任；

2.3 情景感知

移动终端通常都是个人使用，一个终端对应一个用户，通过移动终端可定位当前用户，还可通过历史记录识别用户的兴趣爱好等特征。基于用户的位置信息，移动O2O应用可让用户随时随地查询所需要的服务，还可实时向用户推送商家的相关服务信息，如附近的出租车、最近的餐馆，以及附近商场的打折及优惠信息等，这些信息通常适应用户移动过程中临时起意的购物意向，满足用户与位置相关的突发性实时消费需求。这种根据用户的位置信息，结合用户偏好特征，为用户提供服务信息的特性，即情景感知，是实现对用户个性化服务的重要基础，对用户的使用态度和使用意向有重要影响。已有的研究表明情景感知对用户对移动商务的使用意愿有显著影响，Niina等研究发现用户上下文对用户移动票务服务的使用意向有显著影响，并且在移动性对用户使用意向的影响中起中介作用[15]；陆敏玲等研究发现感知情景、感知个性化、泛在性及感知风险对用户移动购物的使用意向有显著影响[23]；陈天娇、胥正川等研究发现情景感知服务的特性要素中，情景性、个性化、自适应性和人机交互性都是影响人们移动商务接受意愿的要素[31]。基于上述分析，我们作以下假设。

H10：情景感知正向影响用户对移动O2O商务的使用态度；

2.4 感知价值

用户感知价值是决定用户行为的重要因素，自20世纪90年代以来越来越成为国外学者与企业家共同关注的焦点。Zeithaml指出感知价值是顾客所能感受到的利得与其在获取产品或服务中所付出的成本进行权衡后，对产品或服务效用的整体评价[32]。对于感知价值的组成，众多学者提出了不同的分解方法，Sheth等将顾客感知价值分为功能性价值、社会性价值、情感性价值、认知性价值和条件价值[33]，陶蓓丽等在研究网络购物中顾客感知价值对用户关系品质的影响时，将顾客价值分为功能、情绪、社会与网络等四个层面，节省金钱价值、节省时间价值、便利性价值等十一个构面[34]。众多研究都表明感知价值对用户移动服务使用意向有显著影响，Turel等将感知价值分解为性能/质量价值、情感价值、金钱价值和社会价值，发现感知价值显著影响用户对移动增值服务的使用意愿[35]；周涛等研究表明感知价值显著影响用户对移动增值服务的信任和满意度，进而决定用户行为动机[13]。基于上述分析，结合移动O2O商务的特点，本文将感知价值分解为经济价值、便利性价值、情感与社会价值三个构面。经济价值指用户通过使用移动O2O服务获取价格优惠等方面所感知的价值；便利性价值指移动O2O服务带来的心力的节省，如可随时随地地搜索和订购服务、便捷支付等；情感与社会价值指用户在使用移动O2O服务时所获取的快乐、愉悦等体验以及在社会交往过程中所感知的社会认同等。不同用户其关注的价值重点不同，有的主要考虑经济价值，有的主要考虑便利性价值，还有的追求消费体验的快乐，三者之间并不一定存在强相关，因此本文把它们作为用户整体感知价值的形成型指标，而非反映型指标，提出以下假设：

H11~H13 用户感知的经济价值、便利性价值、情感与社会价值正向影响其对移动O2O商务的整体感知价值；

H14 用户整体感知价值正向影响用户的移动O2O商务使用态度。

3 研究方法

3.1 问卷设计

为检验上述移动O2O商务消费者采纳模型，采用问卷调查的方式，对各构念进行测量。除人口统计特征及使用经历等相关问项外，其它指标均采用Likert 7级量表进行评分，从“完全不同意”到“完全同意”。初始问卷包含14个构念、45个测量变量，除少数指标问项根据研究目标自设外，其它绝大部分指标问项参考已有文献进行改编，以保证量表的内容效度，并请3名移动商务研究领域的专家对问卷进行审核和测试，然后在某高校具有移动O2O商务使用经验的部分博士生、硕士生及高年级本科生中进行预测。根据他们的意见及预测结果，对部分问项描述进行修改，确保指标表述的准确性和可理解性，并删除一些信度不高的问项，最终形成一个包含14个构念、39个问项的调查问卷，如表1所示。

表1 问卷变量、指标内容及其改编来源文献

资料来源：作者整理

3.2 数据采样

表2 样本描述统计

*注：部分受访者虽未听说过O2O商务概念，但实际上已使用过相关应用。

资料来源：作者整理

在经过专家评审及预测后，根据最终形成的问卷进行大规模采样。问卷的发放形式包括书面问卷和网络电子问卷两种，其中书面问卷的调查对象包括江西南昌两所高校的高年级本科生及研究生，网络问卷的调查对象包括几所高校的教师及北上广深等大城市工作的往届毕业生及其同事、朋友等。之所以这样选择调查对象，是因为移动O2O商务是一种新生事物，高校学生及教师易于理解和接受移动O2O商务相关概念和服务，而几个城市的移动O2O应用发展较快，地处这些地方的受访者大多了解相关移动O2O商务应用，甚至已有使用经验，他们都是移动O2O商务早期的受众，易于保证回收量表的有效性。另外，Chau在对信息系统领域大量研究的元分析中也发现学生样本与员工样本在研究的可靠性上没有显著差异[36]。

由于O2O的概念提出不久，部分受访者可能使用过某种移动O2O商务应用，但不一定了解这一术语，因此在发放的问卷中，对移动O2O商务的概念进行了详细说明。移动O2O商务应用种类繁多，本文主要研究生活服务类移动O2O商务的用户采纳行为，根据目前此类应用的发展现状，我们将其划分为汽车服务类、在线短租类、餐饮娱乐类、旅行住宿类、电子优惠券、订票服务类等类型，在调查问卷的指导语中列举了各类型所对应的一些典型手机应用软件（如快的打车、蚂蚁短租、美团，携程旅游、布丁优惠券、手机影票等），引导用户选择感兴趣的应用下载并试用，帮助受访者更好的理解本研究所涉及的行为意愿的目标及各问卷题项的含义。本次采样共发放问卷350份，回收问卷332份。通过对所有回收样本逐份检查，去除如数据存在缺失、数据明显乱填等无效样本49份，最后获得有效样本共283份。根据Gorsuch的观点，题项与受试者的比例最好为1:5，受试总样本总数不得少于100人[37]，本文问卷量表题项有39项，最后获得的有效样本数为283份，符合理论要求。样本统计特征如表2所示。

3.3 建模方法选择

目前在有关技术采纳模型的研究方面，结构方程模型己经成为了一种行之有效的研究方法。基于协方差方法的结构方程（CB-SEM）和基于偏最小二乘方法的结构方程（PLS-SEM）是目前国内外普遍采用的两种模型估计方法。PLS-SEM是将主成分分析、典型相关分析和多元线性回归结合进行迭代估计的一种因果建模方法。与CB-SEM 对数据分布假设要求严格不同，PLS-SEM 应用非参数推断方法，对数据分布没有要求，可以对非正态分布样本数据进行处理。CB-SEM 需要大样本，而PLS-SEM 可以在小样本条件下获得比较理想结果。此外，CB-SEM的测量模型一般只能采用反映型模式，而PLS-SEM的外部模型既可以是反映型模式，也可以形成型模式。由于本文所提出的假设模型中感知价值是一个形成型指标，通过对问卷样本数据的描述统计分析可见调查数据的分布有偏，且不能验证观测变量服从多元正态分布，根据 Hair 等总结的模型选择经验规则[38]，本文选择 PLS-SEM 模型对移动O2O商务消费者采纳构建实证模型，采用SmartPLS2.0路径建模工具来进行数据分析，测试本文提出的假设模型。

表3 信度和效度检验结果

资料来源：作者整理

4 数据分析与结果

PLS-SEM的检验与CB-SEM检验相似，均包括测量模型的检验与结构模型的检验。测量模型的检验包括信度与效度检验。结构模型的检验主要包括结构模型的拟合优度和路径系数显著性检验。

4.1 唯一维度检验

唯一维度检验用于检验反映型外部模型中观测变量反映的潜变量是否唯一，实质是检验测量模型的收敛效度。通常有三种工具用于外部模型的唯一维度检验：模块的主成分分析、Cronbach’s参数及Dillon-Goldstein’s值。从主成分分析角度，如果相关矩阵第一特征值大于1，第二特征值小于1或远远小于第一特征值，则说明潜变量的观测变量具有唯一维度。当Cronbach’s参数及Dillon-Goldstein’s值大于0.7时，也说明潜变量的观测变量具有唯一维度。表3给出了模型所涉及到的各潜变量唯一维度检验的统计结果。从表中可见，各潜变量的第一特征值均大于1，第二特征值均小于1，相应的Cronbach’s参数及Dillon- Goldstein’s值均大于0.7，说明模型中所有测量变量集都具有维度唯一性。

4.2 外部模型检验（收敛效度和区别效度检验）

外部模型定义了各模块中显变量是如何与潜变量相关的。表4列出了外部模型的估计结果，包括外部权重（outer weight）、载荷（outer loading）和平均方差提取量（AVE）。在PLS中，各题项的信度是通过检查显变量对潜变量的负荷来评价，其标准是负荷量大于0.7。从表4可见，除TiT1和TiT2外，其它题项的Loading值均超过0.7。由于这两项都超过0.6，非常接近于0.7，为保证量表的完整性和后续测试的完整性，将其保留在后面的分析中。平均方差提取量（AVE）用于评价反映型构念的收敛效度，一般认为AVE至少要大于0.5，即潜变量能够解释50%以上的观测变量方差变异量。从表4可见，所有潜变量的AVE值在0.5343到0.8713，均超过0.5，说明各构念都具有良好的收敛效度。评价区别效度的方法通常有两种，Fornell-Larcker准则和交叉载荷，前者要求各构念的AVE的平方根要超过它与模型中其它构念的相关系数，后者要求观测变量的因子载荷高于它所有的交叉载荷。表3右半部分给出了各构念相关系数及其AVE平方根（对角线元素），表4给出了各观测变量交叉载荷矩阵。从表3可见各潜变量的AVE平方根均大于它与其它变量的相关系数，从表4可见所有反映型题项在其对应的构念上有较高的负载，且都超过在其它构念上的负载，因此，各潜变量具有良好的区别效度。

表4 外部模型估计结果及交叉载荷

资料来源：作者整理

4.3 PLS路径建模结果：内部模型

外部模型通过验证后，就可估算出反映各潜变量间关系的内部模型。通过SmartPLS对模型进行计算，内部模型路径系数及2统计量如图2所示，内部模型检验结果如表5所示。从图2及表5可见，除H7外，其余假设均得到支持，主观规范、感知行为控制、行为态度和行为意向的拟合优度2分别为30.6%、46.3%、38.3%和36.9%。R2的评判标准在不同领域存在较大差异，在消费者行为研究领域，2高于0.2，模型就被视为拟合较好，在市场营销研究领域，认为2低于0.25拟合优度较差，拟合优度较好的模型2应高于0.75[38]。本研究属于消费者行为研究领域，可见研究结果具有较好的拟合优度。

图2 模型假设检验结果

表5 内部模型结果

注：“***”表示在1%显著水平下显著，“**”表示在5%显著水平下显著，“*”表示在10%显著水平下显著（双尾）。

5 讨论与启示

基于前述数据分析结果，在本文所涉的生活服务类移动O2O商务应用中，可以发现：

(1)与以往多个使用TPB理论的用户采纳行为研究的实证结果不同，在影响移动O2O商务用户采纳行为意向的因素中，各因素总影响力大小排序为：行为态度量(β=0.43, ρ<0.01)，感知的行为控制(β= 0.16, ρ<0. 01)，主观规范(β= 0.10, ρ<0.1)。该结果异于以往结论：文献【19】对移动通信服务与移动娱乐服务的用户采纳及文献【29】对即时消息的用户采纳研究都认为感知的行为控制对用户采纳意向的影响力大于行为态度。这说明随着智能手机的普及、移动通信资费的下降及用户对智能手机的熟练使用，用户的自我效能和资源促进条件都获得了改善，因此，相对以往的移动商务用户采纳研究，在移动O2O商务的采纳过程中，感知的行为控制对行为意向的影响力正在下降。

(2)同侪影响(β=0.55, ρ<0.01)对主观规范有显著正影响，进而影响用户的行为意向。这说明由于移动O2O商务目前还处于早期发展阶段，使用者都是一些追求时尚、喜欢尝试新鲜事件的年青人或都市白领，用户对移动O2O商务的采纳较易受到周围朋友、同事或同学的影响。因此，在移动O2O商务的推广过程中，应关注相关群体的兴趣和爱好，通过开发针对相应人群所需的O2O应用，并注意加强客户的引导与宣传，通过人群内部朋友间的相互推荐，实现品牌扩散。

(3)自我效能(β=0.49, ρ<0.01)和资源促进条件(β=0.33, ρ<0.01)显著正影响感知行为控制，进而影响移动O2O商务消费者使用意愿。这说明由于移动O2O商务是一种新兴的移动互联网应用，需要一定的知识和技能才能熟练使用，而且移动O2O商务使用需要配备智能手机并消耗数据流量，对于年龄偏大、技术或经济接受能力差的部分人群存在一定阻碍，影响了它们对移动O2O商务的采纳。因此，为推动移动O2O商务应用的使用，应用开发商应注意不同人群的特点，设计交互友好的人机界面，以简化操作、降低用户使用难度，终端设备提供商应逐步降低销售价格，推动智能手机的普及，移动通信运营商应逐步降低数据流量资费，并不断改善网络覆盖率和稳定性，提升移动通信带宽，减少用户所受的资源约束。

(4)与以往大多数研究中技术信任直接影响用户使用态度或行为意向的结论不同，本研究发现技术信任对行为态度的作用并不显著，但显著影响用户对服务提供商的信任(β=0.18, ρ<0.05)，通过服务提供商信任间接影响用户的行为态度。这与文献【14】中技术信任对用户总体信任影响无直接影响，但通过服务提供商信任间接影响用户整体信任的结论相似。这说明尽管用户对移动O2O商务在技术安全性方面的信任程度不高，但随着电子商务的普及，技术安全性已有所提高，技术信任不再是阻碍人们使用移动O2O商务的直接原因，但由于技术的复杂性，用户无法完全了解技术是否保证安全，转而寻找可靠的服务提供商，认为可靠的服务提供商会采用更可靠的技术解决方案，因此技术信任会通过服务提供商信任对用户的使用态度产生影响。虽然电子商务发展已有多年，但商家各类不诚信现象（如以次充好、假冒伪劣、售后态度恶劣等）仍时有发生，这也影响到用户对新的移动O2O商务的信任，使服务提供商信任成为影响移动O2O商务用户使用态度的一个重要因素。因此，线上和线下服务提供商都应努力提高自己的服务水平，诚信经营，确保服务质量，从而吸引和留住消费者。

(5)情景感知(β=0.23, ρ<0.01)对消费者的行为态度有显著影响，进而影响用户的使用意向。这说明移动O2O商务的使用与用户的使用情景（如时间、位置和环境）有很大关系，如在上下班高峰期、难打车的地方和天气恶劣的时候，用户会使用手机打车软件进行服务预定，并愿意加价获取服务。因此，移动O2O服务提供商在设计开发新的应用时，应充分理解用户的使用情景，对准移动O2O商务实时性、移动性、便携性的目标，开发出具有颠覆性的创新应用。

(6)在对用户行为态度有显著影响的三个因素中，感知价值的路径系数最大，影响力最强。这说明在移动O2O商务的采纳中，用户首先关注的是其能为用户所带来的价值。而感知价值各组成要素影响力大小排序为：情感与社会价值(β=0.60, ρ<0.01)、便利性价值(β=0.34, ρ<0.05)、经济价值(β=0.30, ρ<0.05)：①情感与社会价值影响作用最大，说明在移动O2O商务的使用中，用户比较重视这一服务是否能为他带来的乐趣以及社会的认同。这一结论与现实相符，因为移动O2O商务的使用者多为年轻一代，他们非常注重服务质量以及消费过程中所感受到的愉悦和快乐，同时为跟上时尚，防止自己在群体中落伍，他们也更有动力去接受各类新的移动O2O商务应用。因此，移动O2O商务应用的开发和运营过程中，移动O2O服务提供商在推出一种新的应用时，应深刻了解用户群体的情感与社会价值需求，线下服务提供商应更加重视服务质量，以提升用户的消费体验。②便利性价值对总体感知价值的影响居中，说明用户使用移动O2O商务的一个重要原因是为了方便，希望能随时随地查找和获取所需的服务。因此，在进行移动O2O应用开发时，应多关注用户对便利性的需求，③经济价值的影响作用是最小，说明用户为了获得较高的社会价值、情感价值和方便性，愿意牺牲一点经济利益，即用户在使用移动O2O商务时，有时对价格并不太敏感。这一结果在现实中可得到证明，比如打车软件的使用中，许多用户为了打到车，愿意接受加价①。用户并不单纯地关注价格，愿意为高质量的服务付出高价，为移动O2O服务提供商和线下商家带来了一个机遇，通过迅速响应用户需求并提供高品质的服务可实现自身的收益。

6 结论

移动O2O商务本质上是第三方消费中介服务，是连接消费者与线下服务提供商的桥梁，通过使用移动O2O商务应用，消费者能更加便捷、实惠地获取所需服务，商家也能更好地挖掘潜在用户，扩大客源。随着智能手机的普及、生活服务类O2O应用的逐步推广、消费者使用手机软件熟练度的提高，移动O2O商务必将获得巨大发展，吸引更多企业投入到移动O2O商务的应用开发、商务运营或线下服务的提供中来，他们都希望深入了解影响用户对移动O2O商务采纳的关键因素。论文的主要贡献有：

1）在国内外首次对移动宽带网络环境下，基于智能手机的移动O2O商务的用户采纳行为进行了研究。以往研究大多是针对笼统概念的移动商务或某些移动商务技术支持服务，或是针对2G或2.5G窄带网络下功能手机的特点来分析的。当前移动通信技术的发展、网络带宽的提升，改变了过去手机功能限制和屏幕大小的束缚，移动O2O商务的应用环境发生了显著变化，很多影响用户采纳的因素需要在新的应用背景下进行重新检验。本研究针对的是当前移动商务领域发展最前沿的生活服务类移动O2O商务应用，研究了以往研究较少涉及的交易类移动商务应用的用户采纳行为，丰富了移动商务消费者行为理论。

2）通过增加信任、情景感知及感知价值等构念修正DTPB模型，构建了基于DTPB的移动O2O商务消费者采纳结构方程模型，分析了影响用户对移动O2O商务使用意向的决定因素，揭示了各影响因素在移动O2O商务用户采纳中影响作用的相对大小，与以往仅考虑某方面因素（如文献【13】只考虑感知价值、文献【14】只考虑信任、文献【31】只考虑情景感知）的移动商务采纳研究模型相比，获得的新分析模型对移动O2O商务中用户采纳行为的分析更加全面、更加合理。

3）研究发现了两个与以往移动商务用户采纳研究不同的结论，反映出了当前移动互联网背景下，移动O2O商务用户采纳行为所具有的一些新的特点：①不同于以往众多使用TPB或DTPB的用户采纳研究中感知的行为控制影响力大于行为态度的结论，本文发现在移动O2O商务的用户采纳中，行为态度对用户使用意向的影响作用大于感知的行为控制和主观规范；②不同于与以往众多研究中技术信任对使用态度有直接影响的结论，本文发现在移动O2O商务的用户采纳中，技术信任对使用态度没有直接影响，但会通过影响服务提供商信任间接影响用户的使用态度和使用意向。

4）通过对实证结果的分析讨论，为移动O2O商务相关企业开展移动O2O商务业务提供了一些的有针对性的建议。

与所有实证研究一样，本文的研究工作也存在一些不足之处，一是在样本收集方面，出于样本采集的方便性目的，所收集的样本中学生样本占大多数，他们相对其它社会成员有更多的时间和兴趣下载和使用各类手机应用，因此可能更易接受移动O2O商务，会在一定程度上影响实证结果的准确性。未来我们将进一步丰富样本的人群分布，将其实验结果与本研究的结果进行比较研究。二是本研究所用分析数据主要来自于相对发达的城市，由于各地文化及信息化发展水平不同，其结果并不一定完全适用于所有地区，未来我们将对更多地域的用户进行采样，并对不同地区样本进行比较研究。

[1] 艾瑞咨询集团(分析师黄渊普).2011-2012年中国本地生活服务O2O市场研究报告[R]. http://report.iresearch.cn/1850.html, 2013-1-18.

[2] Alex Rampell. Why Online2Offline Commerce Is A Trillion Dollar Opportunity [EB/OL]. http://techcrunch.com/2010/08/07/ why- online2offline - commerce -is- a-trillion-dollar-opportunity/, 2010- 08 -07.

[3] Ji SW, Sun XY, Liu D. Research on core competitiveness of Chinese retail industry based on O2O [J].Advanced Materials Research, 2014,834: 2017~ 2020.

[4] 魏国强,刘颖.基于LBS和O2O的移动电子商务业务模式研究[J].科技创业月刊,2012,(6):36-37.

[5] 高嘉勇,乐春霞.电子商务模式从O2O到F2F的蜕变[J].商业时代, 2012,(27):35-36.

[6] Hsieh HC, Chen YC, Lin HC. Improved precision recommendation scheme by BPNN algorithm in O2O Commerce [A]. In e-Business Engineering (ICEBE), 2013 IEEE 10th International Conference on [C]. Beijing: IEEE Press, 2013.281-285.

[7] Lin CJ, Lee TT, Lin CH, et al. Establishing interaction specifications for Online-to-Offline (O2O) service systems [A]. In Proceedings of the Institute of Industrial Engineers Asian Conference 2013 [C]. Singapore: Springer, 2013.1137-1145.

[8] Chen QJ, Zuo XJ, Chen QJ, et al. Constructing an O2O service quality appraisal system based on fuzzy comprehensive evaluation method [A]. In Proceedings of the 9thInternational Symposium on Linear Drives for Industry Applications [C]. Berlin Heidelberg: Springer, 2014.37-42.

[9] 李亚龙,张莉. O2O电子商务信用管理机制研究[J].电子商务,2013,(9): 11-12.

[10] 储益翔.家具行业的O2O模式分析研究[J].中国管理信息化,2013,16(3):68-70.

[11] 张波.O2O移动互联网时代的商业革命[M].北京:机械工业出版社, 2013.

[12] Zhao L, Lu YB, Zhang L, et al. Assessing the effects of service quality and justice on customer satisfaction and the continuance intention of mobile value-added services: an empirical test of a multidimensional model [J]. Decision Support Systems, 2012, 52(3): 645-656.

[13] 周涛.基于感知价值的移动商务用户接受行为研究[J].杭州电子科技大学(社会科学版),2007,3(4):32-36.

[14] Min QF, Meng DC, Zhong QY. An empirical study on trust in mobile commerce adoption [A]. In IEEE International Conference on Service Operations and Logistics, and Informatics [C]. Beijing: IEEE Press, 2008,1.659-664.

[15] Niina M, Matti R, Virpi KT, et al. The impact of use context on mobile services acceptance: the case of mobile ticketing [J]. Information & Management, 2009,46(3):190-195.

[16] Paul GS, Oliver S, Bernd W. Understanding consumer acceptance of mobile payment services: an empirical analysis [J]. Electronic Commerce Research and Applications, 2010,9(3):209-216.

[17] Zhou T, Lu YB, Wang B. Integrating TTF and UTAUT to explain mobile banking user adoption [J]. Computers in Human Behavior, 2010, 26(4): 760-767.

[18] 林家宝,鲁耀斌,张金隆.基于TAM的移动证券消费者信任实证研究[J].管理科学,2009,22(5):61-62.

[19] Lu YB, Chen ZY. Understanding mobile communication and entertainment services usage: a comparison study [J]. Int. J. Internet and Enterprise Management, 2010,6(3):193-212.

[20] Chong AYL, Chan FTS, Ooi KB. Predicting consumer decisions to adopt mobile commerce: cross country empirical examination between China and Malaysia [J]. Decision Support Systems, 2012, 53(1):34-43.

[21] Hung CL, Chou JCL, Chung RY, et al. A cross-cultural study on the mobile commerce acceptance model [A]. In Management of Innovation and Technology (ICMIT), 2010 IEEE International Conference [C]. Beijing: IEEE Press, 2010.462-467.

[22] Zhang LY, Zhu J, Liu QH. A meta-analysis of mobile commerce adoption and the moderating effect of culture [J]. Computers in Human Behavior, 2012，28(5):1903-1911.

[23] 陆敏玲,曹玉枝,鲁耀斌.基于移动商务特征视角的移动购物用户采纳行为研究[J].情报杂志,2012,31(9):202-207.

[24] Hung SY, Chang CM. User acceptance of WAP services: test of competing theories [J]. Computer Standards and Interfaces, 2005, 27(4): 359-370.

[25] 高峰.教育技术的接受和采纳:几个相关理论的比较[J].开放教育研究,2009,15(6):37-41.

[26] Fishbein M, Ajzen I. Belief, attitude, intention and behavior: an introduction of theory and research [M]. USA: Addison-Wesley, 1975.

[27] Ajzen I. The theory of planned behavior [J]. Organizational Behavior and Human Decision Processes, 1991,50(2):179-211.

[28] Taylor S, Todd PA. Understanding information technology usage: a test of competing models [J]. Information System Research, 1995,6(2): 144-175.

[29] Lu YB, Zhou T, Wang B. Exploring Chinese users’ acceptance of instant messaging using the theory of planned behavior, the technology acceptance model, and the flow theory [J]. Computers in Human Behavior, 2009,25(1):29-39.

[30] Siau K, Sheng H, Nah F, et al. A qualitative investigation on consumer trust in mobile commerce [J]. Int. J. Electronic Business, 2004,2(3): 283-300.

[31] 陈天娇,胥正川,黄丽华.情景感知服务的用户接受模型研究[J].科技进步与对策,2007,24(2):142-147.

[32] Zeithaml VA. Consumer perceptions of price, quality and value: a means-end model and synthesis of evidence [J].Journal of Marketing, 1988,52(3): 2-22.

[33] Sheth JN, Newman BI, Gross BL. Why we buy what we buy: a theory of consumption values [J]. Journal of Business Research, 1991,22(2): 159-170.

[34] 陶蓓丽.网路购物顾客价值对顾客关系品质的影响之实证研究[J].中山管理评论,2006,14(2):517-549.

[35] Turel O, Serenko A, Bontis N. User acceptance of wireless short messaging services: deconstructing perceived value [J]. Information & Management, 2007,44(1):63-73.

[36] Chau PYK. On the use of construct reliability in MIS research: a meta-analysis [J].Information & Management,1999,35(4):217-227.

[37] Gorsuch RL. Factor analysis [M](2ndedition). Hillsdale, NJ: Lawrence Erlbaum Association,1983.

[38] Hair JF, Ringle CM, Sarstedet M. PLS-SEM: indeed a silver bullet [J]. Journal of Marketing Theory and Practice, 2011,19(2): 139-151.

① 在本文调查时，国内打车软件推广以补贴出租车司机为主，未对消费者进行大规模补贴，与当前消费者为追求使用奖励的现象所表明出的追求经济利益而大量采纳的现象有异，但本结论同国外打车软件公司Uber的加价现象相吻合。

Consumers’ Adoption of Mobile O2O Commerce Based on DTPB

LI Pu-cong, ZHONG Yuan-sheng

(School of Software and communication engineering, Jiangxi University of Finance and Economics, Nanchang 330032, China)

O2O (Online to Offline) refers to a business pattern that combines Internet (Online) and offline business opportunities. It provides sales information about effective purchasing groups through wired or wireless Internet, and makes the Internet become the foreground of the offline trading. Under this pattern, customers may complete consumption with offline product suppliers or services suppliers by various forms of credentials after paying online. Because of the proliferation of mobile and online commerce of the local life services, and the cultivation of netizen’s consumption habit, mobile O2O commerce has become an important development direction of O2O. Various O2O applications of local life service which based on mobile terminal have become the business focus of numerous O2O enterprises. Therefore, enterprises need to spend more efforts in understanding user’s attitude and intention to use mobile O2O commerce, and studying important user adoption factors of mobile O2O commerce.

Firstly, the article analyzed the definition and classification of O2O commerce, pointed out the difference between O2O commerce and the traditional service mode, and reviewed the current status of national and international studies of O2O commerce and user adoption of m-commerce. Then, consumer adoption model of mobile O2O commerce was constructed to examine consumers’ adoption behavior of life service mobile O2O commerce by using the decomposed theory of planned behavior (DTPB) as the basic model. Our model includes the additional constructs of trust, context awareness and perceived value as influential factors of the behavioral attitude to revise DTPB. The perceived value listed above is decomposed into economic value, convenience value, and emotional/social value.

Users in Nanchang, Hangzhou, Beijing, Shanghai, Guangzhou and other places of China were investigated through a survey. A total of 283 valid data were collected. To test the model and its assumptions, the structural equation model based on partial least squares approach was applied and statistical analyses were performed on the sample data using SPSS and SmartPLS. The empirical result shows: (1) subjective norms, perceived behavioral control and behavior attitudes have significantly positive impact on customers’ intention to use mobile O2O commerce. The past researches of user’s adoption of mobile commerce show that the influence of perceived behavioral control on the intention to use is greater than behavioral attitude. Different from the previous finding, the influence of behavioral attitudes on the intention to use is greater than perceived behavior control and subjective norm in the content of mobile O2O commerce; (2) Among the influential factors of behavioral attitude, the influence of general perceived value on consumer’s behavioral attitude is considerably greater than trust in service providers and context awareness; (3) Among the three components of the perceived value of consumers, the influence of emotional/social value on the general perceived value is greater than convenience value and economic value; (4) Trust of mobile technology has no direct effect on consumers’ behavioral attitudes, but it can indirectly influence behavioral attitude through the trust of service providers.

Lastly, some pertinent suggestions were proposed for relevant enterprises of mobile O2O commerce on the basis of the empirical research results. Instead of simply emphasizing the advancement of technology, the service providers of mobile O2O commerce should take effective measures to improve the perceived value of consumers and guide consumers’ behavioral attitudes.

mobile O2O commerce; consumer adoption; decomposed theory of planned behavior; structural equation model; partial least squares

中文编辑：杜 健；英文编辑：Charlie C. Chen

F713.36

A

1004-6062(2016)04-0102-10

10.13587/j.cnki.jieem.2016.04.013

2013-07-26

2014-04-26

国家自然科学基金资助项目（71361012）；江西省自然科学基金资助项目（20132BAB201050）；江西省科技厅工业支撑计划资助项目（20123BBE50091）

李普聪（1978—），男，江西宁都县人；江西财经大学软件与通信工程学院讲师，博士研究生，研究方向：移动商务，信息管理。