用户移动购物影响因素分析

□文/岳大龙 肖志雄

（安徽大学管理学院 安徽·合肥）

［提要］ 众多学者对用户移动购物影响因素进行广泛研究，但不同的研究者通过不同的方法以及研究对象得出较为不同的研究结论。本文采用元分析方法对国内外24篇相关实证研究文献进行综合分析，在纳入研究的10个影响因素中，除个体创新未通过显著性检验外，其他的影响因素均有正向的影响。其中，感知有用性、感知易用性、优惠政策、便利性、感知费用呈显著强相关关系；感知价值、感知风险和使用意愿呈中度相关；消费体验呈弱相关。同时，针对研究结论，对于研究结果进行分析，并给出建议。

随着移动互联网以及移动智能设备技术的快速发展，各种基于网络的商务交易应用层出不穷，这其中就有移动购物。网络和移动支付技术的巨大进步，使得移动设备的购物体验不断优化，再加上移动购物相较于实体购物的明显优势，消费者的购物方式也逐渐从线下转向线上。电商公司也看到了移动购物的巨大潜力，通过开发软件、补贴客户等措施，吸引用户购物方式的转变。中国互联网协会发布的第51 次《中国互联网发展报告》指出，我国网民数量截至2022 年12 月已达到10.67 亿，且手机是上网最主要的设备，手机上网的比例达到了99.7%，人均上网时间持续增加，截至2022 年12 月，我国网民平均每周上网时间达到了28.5 个小时；我国移动购物用户达到了8.42亿，较2021 年增长了5，968 万，占整体网民的81.6%。移动购物目前是人们进行购物的主要方式，移动购物软件已经是移动设备所必备的功能。随着移动购物的普及以及对人们生活方式所产生的巨大变化，越来越多的学者就这一现象进行了深入的研究，这其中就包括对用户移动购物影响因素的研究。目前已有很多学者对于用户移动购物的影响因素进行了实证研究，但是由于研究时间以及研究变量的不同导致结论不统一，甚至有些研究的结果有矛盾的地方，这种情况不利于该问题的系统化、理论化发展。而元分析可以对以往的对于移动购物的实证研究进行再分析，有效降低以往研究的误差，得出更加全面的认识，更客观、直接地解释其中的影响因素，从而为该研究方向提供一定的实践以及理论指导的作用。

一、文献回顾

（一）移动购物的概念。移动购物是指消费者在移动端的设备上购买商品和服务的新型购物方式。基于此设备，用户可以随时随地访问购物网络平台，进行商品和服务的购买。一些学者也将移动购物定义成在线购物活动在移动端的延伸。与移动商务相比，移动购物是移动商务的一种，移动购物特指使用手机、平板等移动设备在网络平台上进行交易活动，是包含与被包含的关系。郭斌认为移动购物就是广义上的手机购物，是用户在随身携带的智能移动设备如手机、平板等，通过移动通讯网络进行产品或者服务购买的行为。通过梳理移动购物的相关概念，本文认为可以将移动购物定义为：消费者使用移动终端在互联网上购买商品或服务的消费活动。

（二）移动购物的影响因素。目前关于移动购物的研究，国内外均有较多的研究成果，包括在不同背景下对于消费者的移动购物行为和消费方式的研究。研究的方法包括定性和定量等，研究对象也分布较广，包括老年人、成年人、大学生、女性、城市居民和农村居民等。国外的Assarut、Eiamkanchanala 和Durdana 在用户面对着不同的产品和服务类型时探究了消费价值观、个人主观因素和使用移动购物行为之间的关系。Holmes、Byrn 和Rowley 分析用户在不同情境下的购买行为，发现用户选择移动购物的主要原因在于其的易用性和便捷性，这也是移动购物与传统线下购物相比最主要的特点。Yang 在计划行为理论的基础上对用户移动购物影响因素进行了建模，认为感知有用性是用户选择移动购物的主要影响因素。近些年，国内的学者也较为关注用户移动购物的影响因素研究。陈容针对用户移动购物的持续使用意愿，在ECM 的基础模型上增设了感知风险这一因素，认为优惠政策是重要的影响因素。许缦在对不同的用户群体包括性别、年龄以及职业等分别进行分析后，得出便利性是影响用户移动购物持续使用的最重要影响因素。这与陈容的研究结论存在着差异。奚曦对城市居民的移动购物影响因素进行研究之后得出感知有用性和感知易用性是影响用户购买意愿的主要正向影响因素。李文和刘咏梅选择湖南省长沙市的居民作为研究对象，探究其使用移动商务的影响因素，他们在TAM 模型中引入了个人因素（包括教育、年龄、性别和收入）、感知创新和感知风险等因素，形成了一个更为全面的理论模型，并对其进行了实证检验，得出了各个因素对居民的移动商务采纳行为之间的影响关系。杨路明等整合了技术接受模型、感知风险理论和创新扩散理论，认为感知有用性和感知易用性是主要的影响因素。陆敏玲则认为感知风险对移动购物有显著的影响作用。张伟、杨婷等认为在当前冲动消费较为普遍的背景下，感知易用性对购买意愿产生正向影响。徐恒梅分析了微信小程序购物的用户使用影响因素，她指出感知风险是主要影响因素。周沛、伏苏云等以高校学生作为研究对象，认为感知有用性和感知个体创新是影响用户移动购物的重要因素。刘琳在对天津财经大学的大学生购物网站App 购物影响因素进行实证研究后，则认为感知易用性是较为显著的影响因素。

本研究将使用元分析的方法，在对用户移动购物影响因素的研究进行整合后，用定量的方法检验用户移动购物影响因素的关系强度，并系统客观地对各影响因素的影响效果进行评价，得出具有一致性和稳定性的研究结果，并为把握用户移动购物影响因素的理论提供依据。

二、研究设计

（一）研究方法与步骤。本文采用元分析方法对于用户移动购物的影响因素进行研究。分析是指对于一个研究内容基于多个独立研究的实证分析结论的基础上进行综合再分析的定量研究方法，具有合并、整合、总结和评价的功能。元分析对大量的研究结论进行再分析可以使得研究结果更加客观，避免了由于样本来源、样本数量、研究方法、模型等的不同导致的研究结果的偏差。元分析方法是在1976 年由Class 提出，目前已在心理学、教育学和管理学中广泛使用，且有大量的书籍来介绍元分析，一些应用软件也相继问世供研究人员进行相关问题的分析。选择元分析来研究用户移动购物的影响因素可以更加明确、全面系统地呈现研究结果，使得研究结论更具有说服力。

本文的研究步骤为：（1）根据确定的关键词对于本文所需要的文献进行横向和纵向上的全面搜集；（2）对于收集到的文献根据研究方法的要求进行认真全面的筛选；（3）将纳入研究的文献进行格式化处理，主要包括数据编码工作；（4）对于目标文献里的相关数据使用CMA 软件进行包括异质性检验、关系强度判断以及发表偏倚等内容的分析，并对结果进行总结。

（二）文献检索与筛选。元分析方法的使用要求尽可能全面地检索所要研究问题的文献，这就要求在文献检索阶段通过多种渠道进行文献的搜索与采集。因此，本文构建了以下检索策略：（1）中文文献以“移动购物”或“移动商务”并且包含“手机”“或“APP”为主题或关键词，搜集的文献类型较全，包括期刊论文、学位论文等，对中国知网、万方、维普等数据库进行检索。（2）外文文献检索以“mobile shopping”或“M-commerce”并且包含“mobile”或“APP”为主题或关键词，对Web of Science、PQDT博硕论文文摘数据库等期刊数据库进行全面检索。（3）本研究还通过Google scholar 检索那些未发表的重要研究文献，并通过对论文的参考文献进行筛选分析。共检索到相关文献9，879篇，其中包括学术期刊论文7，226 篇，会议论文487 篇，学位2，166 论文篇。接着对于检索到的文献进行筛选：（1）筛选的原则为保留实证研究论文，定性研究以及综述类的论文不符合本研究的研究范围。（2）一些定量研究的论文，只进行了简单的问卷分析，未使用系统性方法对数据进行分析、研究，这类文献也不列入本研究的研究范围。（3）研究样本具有独立性。按照上述的检索策略进行筛选，共得到24 篇相关文献，其中中文文献16 篇，外文文献8 篇，覆盖的研究类型包括期刊、硕博学位论文等。为尽可能减少在编码过程中产生的误差，本研究的数据编码工作由几位同学通过多轮的反复工作并核验后共同完成。（图1）

图1 元分析研究样本筛选流程图

（三）文献编码与处理。对于纳入本研究的文献首先会对其进行数据编码，本文的编码主要包括两个方面：首先进行文献内容特征的数据编码，主要包括文献的作者、发表时间、文献的类型、影响因素等；本研究数据编码的第二个部分是效应量统计的数据，包括样本数量以及因素的相关系数或者t 值、F 值等。本研究所选的作为效应量的值是影响因素的相关系数r 值表现变量和影响因素之间的关系。如果所选的文献未显示r值，可以通过相关的效应公式进行转化。在对目标文件进行编码时，如果在同一个研究中展示了多个相关系数的情况，会计算相关系数的平均值作为该研究的效应值；如果文献中包含了多个样本或者在时间序列上的不同，本研究会视其为不同的研究分别纳入到Mete 分析中。

为了保证数据编码的客观性和准确性，本研究由两位同学分别进行独立编码工作。在进行分别独立编码之后，再相互核对两人的编码表，并对编码不同的查看原文和相关资料进行修正，最终编码的一致性为89.8%。

三、数据分析

（一）异质性检验。作为元分析方法的一个重要步骤，异质性检验主要用于分析纳入分析范围内的研究之间是否具有异质性。异质性检验指的是针对同一研究不同研究结果可能出现的差异，该检验通过分析所选研究之间的组间方差来判断各独立研究之间是否存在异质性。若组间方差较大，说明研究之间的异质性较大。本研究所分析的各研究的研究对象不同，研究方法也各有差异，所以要进行异质性检验。本研究所采用的异质性的研究方法为Q 检验结果P 小于0.05 或I2统计量大于50 时，则说明存在异质性，应选用随机效应模型进行效应值合并计算；反之，则表明研究之间不存在异质性，应选用固定效应模型合并效应量。

本研究的异质性检验结果如表1 所示，可以看到，各影响因素的Q 值均在0.05 的置信水平上显著，I2检验中，大多数的因素集中在90 以上，少数是低于90 的，表明各影响因素之间有着较强的异质性，应当采用随机效应模型进行效应值的合并计算。（表1）

表1 异质性检验结果一览表

（二）发表偏倚。发表偏倚是在使用元分析方法时所必要的检验，发表偏倚也被称作是“文件抽屉”的问题，是指一些显著性较高的文章更容易被发表出来，而一些显著性不高的文章则没有被发表出来或没有被元分析的研究所引用，导致元分析的结果较真实情况产生较大偏差。偏倚的出现会对元分析的结果产生较大的影响，使得研究结论产生偏差。所以，在进行元分析时，研究者会借助各种技术来判断是否存在发表偏倚。本研究将使用漏斗图和失安全系数相结合进行分析。首先通过表3 的失安全系数来进行分析，失安全系数越大，则说明该结论越不会受到发表偏倚的影响，通常认为当失安全系数大于5K+10时（K 为独立研究数）可以认为通过了发表偏倚检验；当失安全系数小于判断标准时则需要考虑是否存在发表偏倚，需要进一步的分析来验证。检验结果如表3 所示，经过计算，只有个体创新的失安全系数低于判别要求，其失安全系数为6，低于标准30（5K+10，K 为独立研究数，K=4），其余影响因素的失安全系数都远高于判断标准，可以认为是不存在发表偏倚的。因此，我们对个体创新这一影响因素进行使用漏斗图和Trim and Fill方法进行再次检验，检验结果如表2 所示。若经过剪补法处理后，效应量未发生较大变化，但是将个体创新这一影响因素向右剪补1 项研究后，改动后的点为0.132，95%置信区间为［-0.067，0.316］，大于调整前的数值，因此可以认为个体创新这一影响因素存在着发表偏倚。（表2、表3）

表2 剪补法检验结果一览表

表3 元分析结果一览表

因此，可以认为感知有用性、优惠政策、感知价值、感知易用性、感知风险、使用意愿、消费体验、便利性、感知费用9 个变量不存在发表偏倚的问题，只有个体创新存在发表偏倚问题。

（三）关系强度。本研究通过随机效应模型对于所采纳的影响因素模型进行元分析，所得出的结果如表3 所示，效应量r代表了变量与用户移动购物影响因素之间的相关关系。在社会科学领域，效应量r 临界值的划分采用由J.Cohen 提出的划分标准，当r 值在0～0.1 之间时，可以认为基本不相关，当r 值在0.1～0.3 之间为低显著性，r 值在0.3～0.5 之间时为一般显著，当r 值大于0.5 时为高显著性。由表3 可知，在10 个变量中，除个体创新未通过显著性检验外（P>0.05），其余的影响因素与用户移动购物影响因素均存在显著相关关系（P<0.05），且95%置信区间均不包含0，说明个体创新的影响不显著。从分析结果来看，感知有用性（r=0.538）、优惠政策（r=0.653）、感知易用性（r=0.521）、便利性（r=0.557）、感知费用（r=0.536）与用户移动购物的影响因素显著强相关，感知价值（r=0.447）、感知风险（r=0.495）、使用意愿（r=0.415）与用户移动购物的影响因素呈中度相关，只有消费体验（r=0.282）呈弱正相关。

四、结果讨论

本研究采用元分析的方法，对于用户移动购物的影响因素进行整合分析，从所纳入本研究分析的10 个影响因素进行分析，得出了对于用户移动购物影响因素的可靠且稳定的研究结论。本研究得出以下研究结论和启示：第一，从整体的元分析来看，优惠政策和便利性的效应量最大，可以看出用户通过移动设备进行网购的主要因素是网购的优惠力度以及便利性相对于在实体店购物有了较大程度的提升，这也是网购与线下购物相比最大的优势体现。用户使用移动设备进行网购时，一方面卖方省去了人力以及房租的成本并通过薄利多销的方式降低了商品的定价，高度透明；另一方面用户可以在设备上看到商品的不同店家的不同产品，以此进行比较，选择质优价廉的合适产品。第二，感知有用性、感知便利性和感知费用也与用户移动购物影响因素高度相关。使用意愿和感知价值对于用户移动购物影响因素呈中度相关以及消费体验对呈正向弱相关可以看出，用户在使用移动设备进行网购时可能较多地存在着冲动消费的情况出现。由于移动购物的便利性，通过移动设备就可以在购物软件上挑选各种商品，会增加人们进行网购的时间以及频率，还会有人通过浏览购物软件的商品打发时间，这样不可避免就会增加实际购物的频率，存在冲动消费的可能性。第三，从元分析得出的影响因素来看，对于用户来说，网络购物相较于实体购物有着便利和价格上的巨大优势，方便了用户选到质优价廉的商品，提升了生活的便利性。但是，用户在网络购物时也要考虑到自身的实际需求，减少冲动消费。第四，对于商家来说，自身所具有的优惠政策和便利性是当今网络购物受到用户欢迎的主要原因，所以在进行商品销售时要继续提供优质价廉的商品来吸引用户。

本研究采用元分析的方法，很好地整合了前人的相关研究，在对过去的研究结论进行汇总分析后得出了新的结论，为未来的研究提供了可以参考的新观点。但是研究中依然存在一些不足之处：（1）本研究在进行元分析时选用了不同研究背景以及不用研究对象的研究进行分析，为对其调节变量进行分析，在以后的研究中可以细化移动购物影响因素的变量，从其他角度进行分析。（2）在进行文献筛选时发现，在该研究的研究文献中，虽然研究的总量较多，但是实证类的研究数量较少，导致纳入研究的论文数量较少，可能使研究的因素不够全面。