时间压力对消费者移动购物意愿的影响研究

刘 梦 玮，　汤 定 娜

(中南财经政法大学 工商管理学院， 湖北 武汉 430073)

一、引　言

2007年iPhone的诞生，将手机带入了移动智能时代，也为移动购物时代的到来奠定了基础。移动购物，又称手机购物，是指用户以手机为终端，通过移动通信网络连接互联网进行的电子商务活动[1]。根据中国电子商务研究中心的统计数据，2017上半年移动购物市场规模达22 450亿元，同比增长39.7%，移动购物在网络购物市场中占比超过70%。[2]过去10年来，移动购物一直呈快速增长的趋势。移动购物的快速增长主要源于消费者购物习惯的转移。一方面，中国互联网络信息中心(CNNIC)的统计数据显示，2014年手机网民规模首超PC端网民规模，2015年移动端购物占网络购物的比例首超PC端占网络购物的比例，消费者移动购物的习惯已经基本养成，PC端的流量增长也逐渐趋缓并向移动端转移。另一方面，移动购物的快速增长也源于零售企业的渠道扩展、大力投资移动端，甚至很多新兴企业仅推出移动端业务。在此背景下，对消费者的移动购物接受行为进行研究具有重要的现实意义。

移动购物也引起了学者们的广泛关注。目前的文献主要应用技术接受模型(TAM)、价值接受模型(VAM)、创新扩散理论(IDT)、理性行为理论(TRA)和计划行为理论(TPB)等来解释消费者对移动购物的接受行为[3]。在以上理论模型中，技术接受模型的应用最为广泛，其科学性和合理性也得到了较高程度的认可。技术接受模型的精髓在于提供了一个“外部因素—态度—行为—结果”的逻辑分析框架[4]。本文基于技术接受模型，结合认知资源理论提出了一个移动购物意愿的影响因素模型。

目前对移动购物接受行为的研究中很少有学者考虑时间压力因素的影响。但事实上，时间压力是当今消费者普遍都会面临的一个问题，也是消费者选择移动购物的重要原因。根据谷歌调研显示，51%的消费者选择移动购物方式的首要驱动因素是节省时间[5]。另一方面，时间压力是消费心理学的一个重要研究变量，对消费者决策具有显著的影响[6]。但遗憾的是，很少有文献对时间压力在移动购物中的作用进行探讨。基于此，本研究试图探寻时间压力对移动购物意愿的影响机制，研究结论将丰富移动购物的理论研究，对于零售商如何更有效地吸引移动客户也具有重要的现实意义。

二、文献综述与研究假设

1.时间压力和移动购物

移动终端近年来得到商家的青睐，发展迅速。与此同时，移动购物也吸引了众多学者的关注，移动购物(Mobile shopping)领域的科研成果呈现快速且持续的增长。陆敏玲、曹玉枝和鲁耀斌[1]认为移动购物，也可以称之为手机购物，是指消费者以手机为终端，通过移动通信网络连接互联网进行的电子商务活动。与传统的网络购物相比，移动购物的独特优势包括无处不在性、个性化和情境提供。本文中作者采用了陆敏玲、曹玉枝和鲁耀斌对于移动购物的定义。已有研究表明，消费者对移动购物方式的采用受到感知有用性、感知易用性、感知价值、感知风险以及消费者创新性[3]等诸多因素的影响。但是，很少有学者将时间压力作为移动购物意愿的前置因素来进行研究。

根据李爱梅等[7]的观点，时间压力是个体对拥有时间感知不足甚至匮乏的一种主观心理状态。目前，学者们主要从时间分配和社会角色两个角度进行定义。Szollos[8]从时间分配的角度对时间压力进行了界定：时间压力是指个体对没有时间去做想做或者需要做的活动的主观体验；Drach-Zahavy 和Freund[9]则从社会角色的角度对时间压力进行了界定：时间压力是个体意识到某个角色的义务与责任超出了其能力和时间范围的程度。我们认为，第一种定义更能从本质上反映时间压力的真正内涵，因此，本研究采用第一种定义。

时间压力对消费者行为的影响引起了诸多学者的关注。已有研究表明：时间压力会降低消费者对主动推荐的心理抗拒，进而增强其接受意愿[10]，也会显著减弱消费者的信息加工能力，降低其决策效率[11-12]，还会增加消费者的冲动购买意愿[6]。但是，以时间压力与移动购物意愿之间关系为对象的研究却较少。我们认为时间压力对消费者的移动购物意愿具有显著的影响，原因主要基于两点：(1)根据解释水平理论(CLT)，人对远心理距离的事物会倾向于用高解释水平表征，而对近心理距离的事物则倾向于用低解释水平表征。时间压力导致消费者对时间距离的感知较近，对事物的解释水平较低，不太可能对目标产品进行高度理性的评估，更容易受到移动购物环境下海量信息以及各种促销和推广的影响，因此更容易接受移动购物的购买方式。(2)情绪调节理论认为，当个体被激发出某种情绪后，会及时采用相应的策略来抑制冲动，调整自己的反应，从而使得自己的行为规范满足社会准则。已有研究表明，时间压力会导致抑郁形成[13]，与幸福感呈负相关关系[14-15]，由此可见，时间压力会给消费者带来消极的情绪体验。而移动购物给消费者带来愉悦的体验[16]，因此，时间压力大的消费者很有可能通过移动购物获得愉悦体验，来达到调节自身情绪的目的。综上所述，我们提出假设：

H1：消费者时间压力越大，其移动购物意愿越强烈。

2.感知便利性的中介作用

感知便利性是指消费者对购物过程中所付出的时间、精力和心理成本的感知[17]。感知便利性(Perceived Convenience)是消费者选择移动购物方式的首要原因，但感知便利性具体包含哪些维度并没有得到一致的结论。很多学者认为便利性是一个多维度的概念[18-19]。Yale和Venkatesh[18]指出便利性包含6个维度：时间利用(Time utilization)、易获得性(Accessibility) 、便携性(Portability) 、合适性(Appropriateness) 、轻便性(Handiness) 和不愉快避免(Avoidance of unpleasantness)；Brown[19]认为便利性应包含5个维度：时间便利(Time convenience)、空间便利(Place convenience)、获得便利(Acquisition convenience)、使用便利(Use convenience)和执行便利(Executive convenience)；Gehrt和Yale则认为便利性由时间(Time)、空间(Place)和努力(Effort)3个不同的维度构成[20]；Berry则将便利性划分为决策便利、渠道便利、交易便利、受益便利和售后便利5个维度[20]。与前两种维度划分相比，Gehrt和Yale对便利性维度的划分既简单且全面，但是存在明显的弱点：一是这3个维度之间高度相关并非完全独立和互斥；二是这种划分方法在实践中缺乏可操作性。Berry等将时间和努力维度融入到消费者购买决策过程，形成了以消费者行为为基础的便利性维度，更加科学合理，在实践中可操作性也更强[21]。

购买决策理论认为消费者的购买决策过程是一个系统的决策活动过程。大量的实证研究将消费者购物过程简化为三阶段购物模型，即信息搜寻阶段、购买阶段和购后阶段。与传统购物方式相比，消费者移动购物的首要前提是要接入网络，而且移动购物能够让消费者随时随地接入网络购买商品也是其区别于传统购物和互联网购物的显著特征[1]。因此，本研究借鉴已有研究成果，在“信息搜寻—购买—购后”三阶段购物模型基础上，增加了“接入”，将移动购物的感知便利性划分为4个维度，即接入便利性、搜索便利性、交易便利性和购后便利性。接入便利性是指消费者接入移动互联网进而接触到零售商所感知的时间、精力和心理成本；搜索便利性是指消费者在信息搜寻过程中所感知的时间、精力和心理成本；交易便利性是指消费者完成一笔交易所感知的时间、精力和心理成本；购后便利性是指消费者在购买之后再次与企业接触所感知的时间、精力和心理成本[20]。

根据认知资源理论，个体会根据认知和动机资源选择不同的信息加工方式。当资源匮乏时，个体会采用启发式信息加工策略；当资源充足时，个体则会采用更加彻底的信息加工方式——分析式信息加工策略。时间压力会消耗个体的认知资源，因此在时间压力下，处于资源匮乏状态的消费者更倾向于使用低认知资源消耗的启发式策略，即自动快速的加工方式[22]。已有研究表明，便利性是移动购物的重要特征[23]，而便利能够帮助消费者节省时间和精力[20]。移动购物在接入、搜索、交易以及售后上的便利性皆有利于消费者提高购物效率、节省时间和精力，与消费者快速进行信息加工的目的一致，所以，时间压力大的消费者对感知便利性的体验更强烈。因此，我们提出假设：

H2：时间压力对感知便利性产生正向影响。

H2a：时间压力对接入便利性产生正向影响。

H2b：时间压力对搜索便利性产生正向影响。

H2c：时间压力对交易便利性产生正向影响。

H2d：时间压力对购后便利性产生正向影响。

根据技术接受模型理论，新技术的外部特征影响消费者对新技术的采纳和接受，而感知便利性是移动购物的重要外部特征[23]。已有文献表明，移动购物的便利性特征是消费者接受移动购物方式的重要原因。谷歌调研显示，42%的消费者使用移动购物的首要驱动因素是便利性[5]。众多研究也表明：感知便利性(Perceived convenience)，而不是有用性，是移动购物者最为看重的[24-26]。Jih[27]通过中国台湾大学生样本数据实证发现，消费者的感知便利性越高，其移动购物意愿越强烈。Wang等[28]则认为，消费者更倾向于使用移动购物方式来购买习惯性产品。因为对于购买过的习惯性产品，消费者不需要搜寻大量的信息来辅助决策。虽然与PC端相比，移动手机的屏幕更小，功能也更有限，但是它能够为习惯性需求提供足够的便利。因此，我们提出假设：

H3：感知便利性对移动购物具有正向影响。

H3a：接入便利性对移动购物具有正向影响。

H3b：搜索便利性对移动购物具有正向影响。

H3c：交易便利性对移动购物具有正向影响。

H3d：购后便利性对移动购物具有正向影响。

基于以上分析，本研究构建理论模型如图1所示。

图1　时间压力、感知便利性和移动购物意愿关系模型

三、研究设计

1.变量的测量

本研究中所有构念的量表均采用国外文献中已有的成熟量表，其中，时间压力的测量量表主要来源于Herrington和Capella的研究[29]，感知便利性的测量量表主要来源于Jiang的研究[21]，移动购物意愿的测量量表来源于Kim等[24]以及Lu和Su[30]的研究，并结合移动购物情境作了适当的文字修正。同时，对所有的量表采用“双向翻译”方法，最终确定中文题项，具体见表1。最终，问卷共包括6个变量20个题项，对所有题项均采用李克特7级量表进行衡量，其中，1表示“非常不同意”，7表示“非常同意”。

2.数据收集

为了提高量表的信度和效度，尽可能避免被调查者在阅读问卷过程中产生歧义，在正式调研之前，我们首先进行了一次小规模的预调研，然后根据预调研呈现的问题对量表中的题项进行了适当的修正。正式调研于2016年8月通过在线调研平台“问卷星”共收集数据320份，剔除无效样本37份，最后得到有效样本282份。在此次被调查对象中，女性为143人，男性为139人，占总样本人数比例分别为50.7%和49.3%；年龄主要集中在20～29岁，人数为209人，占总样本人数的74.1%，其次是30～39岁，人数为49人，占比17.4%；职业主要集中在学生和企业职工，人数分别为153人和88人，占总样本比例分别为54.3%和31.2%；学历以专科和本科居多，共占比80%； 每月平均支出主要集中在1000～2999元，人数 145人，占比51.4%，其次是3000～4999元，人数为62人，占比22%； 每月移动购物频率以“4～6次”和“7～9次”为主，分别占总样本人数的48.2%和31.9%。

四、实证分析

1.信度与效度分析

本研究使用SPSS 21.0来进行可靠性检验。采用Cronbach’sα系数和组合信度(CR)来检验量表的信度。如表1所示，所有变量的Cronbach’sα系数值在0.806～0.920之间，且总量表信度Cronbach’sα系数值为0.904，符合大于0.7的标准，表明量表的内部一致性良好；6个变量的CR值在0.808～0.921之间，都大于0.6，表明量表具有良好的组合信度。

表1　验证性因子分析结果

本研究使用AMOS 21.0软件，通过验证性因子分析来检验量表效度，验证性因子分析模型拟合结果如表2所示，结果表明模型拟合良好。在内容效度方面，本研究中所有变量的测量均来源于国外成熟量表，而且在预调研基础上又对这些量表进行了修订，由此确保本研究中的量表具有良好的内容效度。在收敛效度方面，如表1所示，模型中所有因子中各题项的标准负载均在0.700～0.915之间，完全符合因子载荷大于0.500的要求，而且所有题项各因子均在p<0.001的标准上显著；同时，各因子的平均抽取方差(AVE)在0.548～0.744之间，均大于0.500，这说明本量表具有良好的收敛效度。在判别效度方面，采用比较各个因子的AVE平方根与该因子和其他因子之间的相关系数的大小来进行判断，如表3显示，6个因子的AVE平方根均大于其相应的相关系数，这说明量表具有良好的判别效度。

2.假设检验

使用AMOS 21.0对结构方程模型进行假设检验。整体模型拟合指数如表4所示，绝对拟合指数(χ2/df)为2.358，符合小于3的标准，近似误差均方根RMSEA为0.069，符合小于0.080的标准。 拟合指标除了GFI(0.892)和AGFI(0.867)略小于0.900以外，其他拟合指数CF1(0.928)、NF1(0.909)和IFI(0.929)都满足大于0.900的标准，可见，模型的数据拟合情况良好。

结构方程模型假设检验结果如图2所示。

表2　验证性因子分析模型拟合指数

表3　因子AVE值平方根与因子间相关系数矩阵

注：对角线加粗的是AVE的平均值，非对角线的值是各变量之间的相关系数。

表4　模型拟合指数标准值及实际值

图2　结构方程检验结果注：***、**、*分别表示p<0.001、p<0.01、p<0.05。

如图2数据所示，H1在p<0.05的水平上显著，即时间压力对移动购物意愿产生正向影响，也就是说时间压力越大，消费者使用移动购物方式的意愿越强烈；H2也得到了支持，具体而言，H2a、H2b和H2c在p<0.001水平上显著，H2d在p<0.01水平上显著，即时间压力对感知便利性的4个维度都具有显著的正向影响；H3同样得到了支持，具体而言，H3a在p<0.05的水平上显著，H3b和H3d在p<0.01水平上显著，H3c在p<0.001水平上显著，即感知便利性的4个维度对于移动购物意愿都具有显著的正向影响。图2数据也显示出，接入便利性、搜索便利性、交易便利性、购后便利性和移动购物意愿的被解释方差分别为14%，23%，16%，4%和59%。

3.中介作用检验

根据Zhao[31]以及Preacher和Hayers[32]对中介检验的建议，采用Bootstrap方法来检验中介效应是否存在。选择模型4，样本量选择5000，置信区间设置为95%，Bootstrap取样方法选择偏差校正的非参数百分位法。数据结果表明：4个中介变量共同发挥的中介作用显著(0.0752，0.2356)，且效应大小为0.1557；接入便利性(LLCI=0.0271，ULCI=0.1376)、搜索便利性(LLCI=0.0617，ULCI=0.1935)和交易便利性LLCI=0.0576,ULCI=0.1872)起部分中介作用，中介效应大小依次为0.0759，0.1277，0.1201；购后便利性LLCI=-0.0086,ULCI=0.0634)的中介效应不显著。

五、结　论

本研究在技术接受模型和认知资源理论的基础上，采用结构方程方法考察了时间压力对移动购物意愿的影响，并检验了感知便利性的中介作用。研究发现：(1)时间压力对移动购物意愿具有显著的正向影响，时间压力越大，消费者采用移动购物方式的意愿越强烈；因此，对商家来说，时间压力大的消费者是重要的目标客户群，因为与一般消费者相比，他们接受移动购物方式的可能性更大。(2)接入便利性、搜索便利性和交易便利性的中介效应显著。因此，商家在对目标顾客进行广告宣传时，应该突出展现移动购物的便利性特征；在营销实践上，也应该着重在购物便利性上作出努力，让消费者真真切切感受到购物的便利性。考虑到搜索便利性和交易便利性在消费者移动购物决策中发挥了重要的中介作用，接入便利性虽然也发挥了中介作用，但是中介效应相对较小，商家在购物便利性的努力上，应该尤其关注搜索和交易的便利性。(3)购后便利性在时间压力对移动购物意愿作用中的中介效应不显著，其原因可能是在快速生活节奏下和巨大的时间压力下，消费者首先考虑的是如何快速完成购物目标，更看重搜索和交易的便捷程度，购后便利性对消费者来说并非首要考虑的因素。另一个可能的原因是移动购物顾客退换货首先要在线上渠道提交退换货申请，申请通过后再经由第三方物流向商家寄回物品，需要等待较长时间，消费者的感知购后便利性程度并不高。那么，商家一方面可以考虑尽力缩短退换货的流程，帮助消费者节省时间和精力；另一方面可以考虑借助实体渠道的力量，支持线上购物、线下退换货，以期实现多种渠道之间的互补。

本研究探索了时间压力对移动购物意愿的影响机制，但是仍然存在一些不足：首先，本研究样本相对较小，将来的研究中可以扩大调研样本；其次，本研究是从静态视角来探讨消费者对移动购物便利性的感知和移动购物意愿，并未考虑随着各种移动技术和社会化媒体的发展消费者对便利性感知的变化及其后续影响，将来可以考虑通过纵向数据探讨消费者对移动购物便利性的感知变化和移动购物意愿变化过程；再次，不同人口统计特征、不同心理特质的消费者对时间压力和便利性的感知很可能存在差异，本研究并未对其进行探讨，未来的研究可以进一步探讨不同顾客群体在时间压力和感知便利性上的差异；最后，对于不同类型的零售企业，消费者对便利性的需求可能也是不一样的，而本文并未对零售企业类型的差异进行讨论，因此在未来的研究中，不同类型的零售商在感知便利性维度上的差异也值得关注。

参考文献：

[1] 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)：202-206.

[2] 中国电子商务研究中心. 2017年(上)中国网络零售市场数据监测报告[EB/OL]. (2017-09-13)[2017-09-13]. http://www.100ec.cn/zt/17wllsbg1/.

[3] 刘遗志，汤定娜. 消费者创新性对移动购物行为的影响机制研究——基于计划行为理论视角[J]. 大连理工大学学报(社会科科版)，2015，36(3)：40-46.

[4] 王渊，白永秀. 时间压力下序贯决策研究进展——基于TAM 扩展框架的评述[J]. 经济管理，2013，35(8)：181-188.

[5] Google Shopper Marketing Council. Mobile In-Store Research：How In-store Shoppers are Using Mobile Devices [EB/OL]. (2014-12-17) [2014-12-17]. https://www. thinkwithgoogle. com/researchstudies/mobile- in-store. html].

[6] 赵占波，杜晓梦，梁帆，等. 产品类型和时间压力对消费者网络冲动性购买倾向的影响[J]. 营销科学学报，2015，11(2)：118-132.

[7] 李爱梅，颜亮，王笑天，等. 时间压力的双刃效应及其作用机制[J]. 心理科学进展，2015，23(9)：1627-1636.

[8] SZOLLOS A. Toward a psychology of chronic time pressure:conceptual and methodological review[J]. Time &Society,2009,18(2-3):332-350.

[9] DRACH-ZAHAVY A,FREUND A. Team effectiveness under stress:a structural contingency approach[J]. Journal of Organizational Behavior,2007,28(4):423-450.

[10] 王艳萍，程岩. 参考组与时间压力影响下在线消费者对主动式推荐的心理抗拒及接受意愿分析[J]. 管理评论. 2013，25(2)：70-78.

[11] 王大伟. 决策制定过程中的时间压力效应[J]. 心理研究，2009，2(6)：42-46.

[12] 王大伟，刘永芳. 归因风格、时间压力对购买决策影响的实验研究[J]. 心理科学,2008，31(4):905-908.

[13] ROXBURGH S. “There Just Aren’t Enough Hours in the Day”:the mental health consequences of time pressure[J]. Journal of Health and Social Behavior,2004,45(2):115-131.

[14] VAN EMMERK I H,JAWAHAR I M. The independent relationships of objective and subjective workload with couples’ mood[J]. Human Relations,2006,59(10):1371-1392.

[16] AGREBI S，JALLAIS J. Explain the intention to use smartphones for mobile shopping [J]. Journal of Retail Consumer Service,2015(22):16-23.

[17] BERRY L L, SEIDERS K,GREWAL D. Understanding service convenience [J]. Journal of Marketing,2002,66(3):1-17.

[18] YALE L,VENKATESH A. Toward the construct of convenience in consumer research [J]. Advances in Consumer Research,1986,13(1):403-408.

[19] BROWN L G. Convenience in services marketing [J]. Journal of Services Marketing,1990,4(1):53-59.

[20] 郭国庆，杨明海. 营销科学的新问题:便利理论的研究评述及启示[J]. 经济与管理评论，2012，12(4)：38-44.

[21] JIANG L,YANG Z,JUN M. Measuring consumer perceptions of online shopping convenience [J]. Journal of Service Management,2013,24(2):191-214.

[22] YOUNG,D L,GOODIE A S,HALL D B,et al. Decision making under time pressure,modeled in a prospect theory framework[J]. Organizational Behavior and Human Decision Processes,2012,118(2):179-188.

[23] OKAZAKI S,MENDEZ F. Exploring convenience in mobile commerce:moderating effects of gender [J]. Computers in Human Behavior,2013,29(3):1234-1242.

[24] KIM H W,CHAN H C,GUPTA S. Value-based adoption of mobile internet:an empirical investigation[J]. Decision Support Systems，2007,43(1):111-126.

[25] MAGURA B. What hooks m-commerce customers?[J]. MIT Sloan Management Review,2003,44(3):9-16.

[26] MAHATANANKOON P,WEN H J,LIM B. Consumer-based m-commerce:exploring consumer perception of mobile applications[J]. Computer Standards &Interfaces,2005,27(4):347-357.

[27] JIH W J. Effects of consumer-perceived convenience on shopping intention in mobile commerce:an empirical study[J]. International Journal of E-Business Research,2007,3 (4):33-48.

[28] WANG J H,MALTHOUSE E C,KRISHNAMURTHI L. On the go:how mobile shopping affects customer purchase behavior[J]. Journal of Retailing,2015,91(2):217-234.

[29] HERRINGTON J D,CAPELLA L M. Shopper reactions to perceived time pressure [J]. International Journal of Retail & Distribution Management,1995,23 (12):13-20.

[30] LU H, SU P Y. Factors affecting purchase intention on mobile shopping web sites [J]. Internet Research,2009,19(4):442-458.

[31] ZHAO X,LYNCH J G,CHEN Q. Reconsidering baron and kenny:myth and truth about mediation[J]. Journal of Consumer Research 2010,37(2):197-206.

[32] PREACHER K J,HAYES A F. Asymptotic and resampling strategies for assessing and comparing indirect effects in multiple mediator models[J]. Behavior Research Methods,2008,40(3):879-891.