臺灣博碩士論文加值系統

Davis（1986）所提出的科技接受模式（Technology Acceptance Model）被廣泛應用於網路購物的探討，然而，傳統通路目前仍為目前一般大眾最主要購物管道（2005年網路購物市場僅佔國內整體零售市場規模1.94%），過去探討科技接受模式對網路購物行為的研究均未考慮到傳統購物對網路購物可能造成的的影響。
因此，本研究將傳統購物行為納入研究設計，將購物行為以網路購物金額與傳統購物金額高低劃分為四個族群－傳高網高、傳高網低、傳低網高與傳低網低四類。探討科技接受模式是否仍能有效地解釋四類購物行為族群之網路購物行為，並嘗試找出其他影響消費者網路購物變數－生活型態、便利性，提出可解釋網路購物行為之科技接受模式修正模型；最後，討論在科技接受模式基礎下，滿意度於網路購物中所扮演的角色。
援引國內外期刊之量表為本研究問卷的基礎，採六點尺度，以學生與上班族為便利抽樣對象，得有效樣本數795筆，透過Logistic、階層迴歸、ANOVA及MANOVA等統計分析，得研究結論與貢獻有四：
（1）納入傳統購物行為於研究設計後發現，科技接受模式仍可作為四類不同購物類型族群的區隔變數，彌補過去研究結論不周延的部分；其中在上班族與學生中，「傳高網高」者對於購物網站的知覺有用性與知覺易用性最高，而其行為意圖則在四群中佔第二；「傳低網低」者對購物網站有最低的知覺有用性與知覺易用性。
（2）生活型態亦可作為不同購物類型族群之區隔變數，其中上班族的「傳高網高」者為高追求流行傾向且高社群參與度，而順從傳統傾向為四群中次高；「傳低網低」則為四群中最低追求流行傾向且最低社群參與度者。
（3）本研究將網路購物行為細分為消費者是否上購物網站、有無網路購物經驗及網路購物金額的高低分別探討之；其中科技接受模式和便利性會顯著影響消費者是否上購物網站；科技接受模式、生活型態之社群參與度、科技生活型態和便利性等是影響消費者有無網路購物經驗的變數；網路購物金額的高低則會受到科技接受模式和滿意度的影響。
（4）在以科技接受模式為基礎下，探討滿意度的角色研究發現，消費者的知覺有用性、知覺易用性會透過滿意度正向影響網路購物金額。

指導教授推薦書………………………………………………………i
口試委員會審定書……………………………………………………ii
授權書…………………………………………………………………iii
謝辭……………………………………………………………………iv
中文摘要………………………………………………………………v
英文摘要………………………………………………………………vi
目錄……………………………………………………………………vii
圖目錄…………………………………………………………………ix
表目錄…………………………………………………………………x
第一章 緒論…………………………………………………………1
1.1 研究背景…………………………………………………………1
1.2 研究動機與目的…………………………………………………2
第二章 文獻回顧……………………………………………………3
2.1 科技接受模式……………………………………………………3
2.2 生活型態…………………………………………………………8
2.3 便利性……………………………………………………………13
2.4 滿意度……………………………………………………………16
第三章 研究方法……………………………………………………19
3.1 研究假設…………………………………………………………19
3.2 問卷設計…………………………………………………………22
3.3 研究對象與資料蒐集……………………………………………28
3.4 分析方法…………………………………………………………29
第四章 資料分析……………………………………………………32
4.1 敘述性統計分析…………………………………………………32
4.2 效度分析與信度分析……………………………………………39
4.3 相關分析…………………………………………………………44
4.4 科技接受模式與網路購物行為分析……………………………45
4.5 購物行為分類……………………………………………………48
4.6 科技接受模式與購物行為分析…………………………………50
4.7 生活型態與購物行為分析………………………………………55
4.8 生活型態、便利性與網路購物分析……………………………58
4.9 科技接受模式、滿意度與網路購物金額分析…………………61
第五章 結論與建議…………………………………………………62
5.1 研究結論與管理意涵……………………………………………62
5.2 研究貢獻、研究限制與未來研究………………………………66
參考文獻………………………………………………………………67
附錄：問卷……………………………………………………………72

英文部分
1.Aiello, C., and Rosenberg, L. J. (1976), Consumer Satisfaction: Toward an Integrative Framework, Proceedings of the Southern Marketing Association, 169-171.
2.Anderson, Rolph E. (1973) “Consumer dissatisfaction: the effect of disconfirmed expectancy on perceived product performance,” Journal of Marketing Research, Vol. 10(1), 38-44.
3.Arnould, E., Price, L., and Zinkhan, G.. (2003), Consumers, 2ND ed., McGraw-Hill：N.Y..
4.Berry, L. L., Seiders, K., and Grewal, D. (2002) “Understanding service convenience,” Journal of Marketing, Vol. 66(3), 1-17.
5.Bhatnagar, A., Misra, S., and Rao, H. R. (2000) “On risk, convenience and internet shopping behavior,” Communications of the ACM, Vol. 43(11), 98-105.
6.Brown, L. G. (1989) “The strategic and tactical implications of convenience in consumer product marketing,” Journal of Consumer Marketing, Vol. 6(3), 13-19.
7.Cardozo, R. N. (1965) “An experimental study of consumer effort, expectation, and satisfaction,” Journal of Marketing Research, Vol. 2(3), 244-249.
8.Chen, L.-D., Gillenson, M. L., and Sherrell, D. L. (2002) “Enticing online consumers: an extended technology acceptance perspective,” Information＆Management, Vol. 39(8), 705-719.
9.Davis, F. D. (1986), A technology acceptance model for empirically testing new end - user information systems: theory and results, Sloan School for Management, MIT, Doctor Dissertation.
10.Davis, F. D. (1989) “Perceived usefulness, perceived ease of use, and user acceptance of information technology,” MIS Quarterly, Vol. 13(3), 319-340.
11.Davis, F. D., Bagozzi, R. P., and Warshaw, P. R. (1989) “User acceptance of computer technology: a comparison of two theoretical model,” Management Science, Vol. 35(8), 982-1003.
12.Demby, E. H. (1989) “Psychographics revisited: the birth of technique,” Marketing Research, Vol. 6(2), 26-29.
13.Devaraj, S., Fan, M., and Kohli, R. (2002) “Antecedents of B2C channel satisfaction and preference: validating e-commerce metrics,” Information Systems Research, Vol. 13(3), 316-333.
14.Fishbein, M., and Ajzen, J. (1975), Belief, attitude, intentions and behavior: an introduction to theory and research, Addison-Wesley: Boston.
15.Gefen, D., Karahanna, E., and Straub. D. W. (2003), “Trust and TAM in online shopping：an integrated model,” MIS Quarterly, Vol. 27(1), 51-90.
16.Handy, C. R., and Pfaff, M. (1975) “Consumer satisfaction with food products and marketing service,” Economic Research Service, U.S. Department of Agriculture, Agricultural Economic Report, No.281.
17.Hawkins, D. I., Best, R. J, and Coney, K. A. (1995), Customer Behavior: Building Marketing Strategy, 8th ed., McGraw Hill: N.Y..
18.Howard, J. A., and Jagdish, N. S. (1969), The Theory of Buyer Behavior, Wiley: N.Y..
19.Jean, C., and Cohen, J. (1995) “Segmenting by consumer time shortage,” Journal of Consumer Marketing, Vol. 12 (1), 32-44.
20.Kaiser, H. F. (1974) “An index of factorial simplicity,” Psychometrika, Vol.39, 31-36.
21.Koufaris, M. (2002) “Applying the technology acceptance model and flow theory to online consumer behavior,” Information Systems Research, Vol. 13(2), 205-223.
22.Larson, R. C. (1987) "Perspectives on queues: social justice and the psychology of queuing," Operations Research, Vol. 35(6), 895-905.
23.Lazer, W. (1963) “Life style concepts and marketing,” in Stephen Greyserm, Toward Scientific Marketing, 140-151. AMA：C. A..
24.Legris, P., Ingham, J., and Collerette, P. (2003) “Why do people use information technology？A critical review of the technology acceptance model,” Information＆Management, Vol. 40(3), 191-204.
25.Luqmani, M., Yavas, U., and Quraeshi, Z. A. (1994) “A convenience-oriented approach to country segmentation: implications for global marketing strategies,” Journal of Consumer Marketing, Vol. 11(4), 29-40.
26.Meuter, M. L., Ostrom, A. L., Roundtree, R. I., and Bitner, M. J. (2000) “Self-service technologies: understanding customer satisfaction with technology-based service encounters,” Journal of Marketing, Vol. 64(3), 50-64.
27.Nunally, J. C. (1978), Psychometric Theory, 2ND Ed., McGraw-Hill: N. Y..
28.Oliver, R. L. (1980) “A cognitive model of the antecedents and consequences of satisfaction decisions,” Journal of Marketing Research, Vol. 17(4), 460-469.
29.Plummer, J. T. (1974) “The concept and application of life-style segmentation,” Journal of Marketing, Vol. 38(1), 34-37.
30.Segars, A.H. and Grover, V. (1993) “Re-examining perceived ease of use and usefulness: a confirmatory factor analysis,” MIS Quarterly, Vol. 17(4), 517-525.
31.Shang, R.-A., Chen, Y.-C., and Shen, L.(2005), “Extrinsic versus intrinsic motivations for consumers to shop on-line,” Information＆Management, Vol. 42(3), 401-413.
32.Shih, H.-P. (2004) “An empirical study on predicting user acceptance of e-shopping on the Web,” Information＆Management, Vol. 41(3), 351-368.
33.Szymanski, D. M., and Hise, T. R. (2000) “E-satisfaction: a initial examination,” Journal of Retailing, Vol. 76(3), 309-322.
34.Taylor, S., and Todd, P. A. (1995a) “Assessing IT usage: the role of prior experience,” MIS Quarterly, Vol. 19(4), 561-570.
35.Taylor, S., and Todd, P. A. (1995b) “Understanding information technology usage: a test of competing models,” Information Systems Research, Vol. 6(2), 144-176.
36.Tom, G., and Lucey, S. A. (1997) "A field study investigating the effect of waiting time on customer satisfaction,” Journal of Psychology, Vol. 131(6), 655–660.
37.Venkatesh, V., and Davis, F. D. (2000) “A theoretical extension of the technology acceptance model: four longitudinal field studies,” Management Science, Vol. 46(2), 186-204.
38.Venkatesh, V., Morris, M. G., Davis, G.. B., and Davis, F. D. (2003) “User acceptance of information technology: toward a unified view,” MIS Quarterly, Vol. 27(3), 425-478.
39.Vijayasarathy, L. R. (2003) “Predicting consumer intentions to use on-line shopping: the case for an augmented technology acceptance model,” Information＆Management, Vol. 41(6), 747-763.
40.Wells, W.D., and Tigert, D.J. (1971) “Activities, interest, opinions,” Journal of Advertising Research, Vol. 11(4), 27-35.
41.Well, W.D.(1974) “Life style and psychographics: definitions, users and problems,” in Wells, W.D., Life Style and Psychographics, AMA: Chicago, 325-363.
42.Winters, L. C. (1989) “SRI announces VALS 2,” Marketing Research, Vol. 1(2), 67-69.
43.Yale, L., and Venkatesh, A. (1985) “Toward the construct of convenience in consumer research,” Proceedings of Association for Consumer Research: UT, 403-408.

中文部分
1.Shaun, S.和Wheeler, J.（2003），創造顧客感動的品牌管理，初版，哈佛企業管理顧問股份有限公司：台灣。
2.mimiko、greg、果子離、達爾文、漂浪、turtle（2001），五年級同學會，初版，圓神出版：台灣。
3.別蓮蒂（2000），生活型態白皮書－2000年台灣消費習慣調查報告，初版，商周出版：台北。
4.王濟川、郭志剛（2004），Logistic迴歸模型－方法及應用，二版，五南圖書出版股份有限公司：台北。
5.李正文、陳煜霖（2005），“服務品質、顧客知覺與忠誠度間關係之研究－以行動通訊系統業為例”，顧客滿意學刊，第一卷第一期。
6.邱皓政（2005），量化研究與統計分析：SPSS中文視窗版資料分析範例解析，二版，五南圖書出版股份有限公司：台北。
7.東方線上股份有限公司（2004），EICP 2004東方消費者行銷資料庫書面年鑑。
8.東方線上生活型態生活研究小組（2002），科技行銷Data Book，初版，商周出版：台北。
9.唐資文（2005），顧客網路瀏覽行為與網路購物行為之科技接受模式分析，東華大學企業管理研究所博士論文。

電子資料
1.Computer Industry Almanac（2006）, “Worldwide Internet users top 1 billion in 2005“， http://www.c-i-a.com/pr0106.htm（2006/06/09）。
2.Scheleur, S., King, C., and Shimberg, M.（2006）, “Quarterly retail e-commerance sales 4th quarter 2005”，http://www.census.gov/mrts/www/data/html/05Q4.html（2006/06/09）。
3.US Census Bureau，http://www.census.gov/mrts/www/efaq.html（2006/06/09）。
4.李雅萍（2006），2005年12月底止台灣上網人口，資策會IDEAS-FIND，http://www.find.org.tw/find/home.aspx?page=many&id=134（2006/06/09）。
5.陳誼樺、周樹林（2005），台灣網路使用者行為分析，資策會資訊市場情報中心MIC -AISP情報顧問服務網站，http://mic.iii.org.tw/intelligence（2006/06/09）。
6.陳誼樺（2006），eShopping 從消費行為探索線上購物商機，資策會資訊市場情報中心MIC -AISP情報顧問服務網站，http://mic.iii.org.tw/intelligence（2006/06/09）。
7.張旨華（2005），購物習性偏好及追求低價 可能成為線上購物業致命傷，資策會電子商務研究所AIC，http://mic.iii.org.tw/intelligence（2006/06/09）。
8.拓璞產業研究所（2006），Yahoo!奇摩B2C線上購物成長潛力佳，http://www.2300.com.tw/column/ShowContent.asp?contentid=17383（2006/06/09）。