农村居民网络购物采纳行为影响因素分析——基于创新扩散理论、TAM模型和UTAUT模型.docx

农村居民网络购物采纳行为影响因素分析——基于创新扩散理论、TAM模型和UTAUT模型
农村居民网络购物采纳行为影响因素分析——基于创新扩散理论、TAM模型和UTAUT模型
摘要：随着互联网技术的进一步普及和发展，农村居民网络购物的规模不断扩大。本文通过综合利用创新扩散理论、TAM模型和UTAUT模型，对农村居民网络购物行为影响因素进行深入研究和分析。研究发现，农村居民的网络购物采纳行为受到创新扩散理论中的观察模仿、见解传播和决策创新等因素的影响；同时，TAM模型中的感知有用性和感知易用性以及UTAUT模型中的个人认知因素、社会影响因素和技术支持因素也对农村居民网络购物采纳行为具有重要影响。因此，提高农村居民网络购物采纳行为的关键是增强农村居民对网络购物的感知有用性和感知易用性，同时提供个人认知因素、社会影响因素和技术支持因素的有效配合。
关键词：农村居民，网络购物，影响因素，创新扩散理论，TAM模型，UTAUT模型
1.引言
如今互联网技术的迅速发展和普及已经改变了人们的生活方式，网络购物作为互联网的重要应用领域之一，已经逐渐深入到人们的日常生活中。从市场的角度来看，网络购物已经成为一种很重要的商业模式和营销渠道，对于商家和消费者都具有巨大的吸引力。农村地区是我国的重要经济组成部分，随着农村物资流通体制的改革和农村居民收入的逐渐提高，农村居民的网络购物需求也在不断增加。因此，深入研究和分析农村居民网络购物采纳行为的影响因素，对于促进农村电子商务的发展和推动农村经济的增长具有重要意义。
2.相关理论与模型
2.1创新扩散理论
创新扩散理论是由罗杰斯（1962）首次提出的，主要是用来解释和预测创新采纳的过程。根据创新扩散理论，创新的采纳过程可以分为五个阶段，包括意识、兴趣、评估、试验和采纳。农村居民网络购物采纳行为也可以被看作是一种创新的采纳行为，因此创新扩散理论有助于解释农村居民网络购物采纳行为的影响因素。
2.2TAM模型
TAM模型是由戴维斯（1989）提出的，通过研究用户对于信息技术的采纳行为，尤其是个人计算机的采纳行为，揭示了个人对于信息技术采纳的心理过程。TAM模型认为，个人对于信息技术的采纳行为主要基于其对于该技术的感知有用性和感知易用性。农村居民对网络购物的采纳行为也可以用TAM模型进行分析和解释。
2.3UTAUT模型
UTAUT模型是由佩鲁兹（2003）提出的，通过研究用户对于各种信息技术采纳行为，构建了一个综合性的理论框架。UTAUT模型主要包括个人认知因素、社会影响因素和技术支持因素三个维度。农村居民网络购物采纳行为也可以从UTAUT模型的角度进行分析和研究。
3.影响因素分析
3.1创新扩散理论因素分析
农村居民的网络购物采纳行为受到创新扩散理论中的观察模仿、见解传播和决策创新等因素的影响。观察模仿是指农村居民通过观察他人的购物行为来学习和采纳网络购物的行为。见解传播是指通过信息网络和社交媒体等渠道传播和分享网络购物的体验和见解，从而影响农村居民的购物行为。决策创新是指农村居民在购物时考虑到网络购物的便利性、价格和产品质量等因素，从而作出购物决策。
3.2TAM模型因素分析
根据TAM模型，农村居民对网络购物的采纳行为主要取决于其对于网络购物的感知有用性和感知易用性。感知有用性是指农村居民对于网络购物能给自己带来的好处和价值的认知，例如方便快捷、商品选择多样等。感知易用性是指农村居民对于网络购物的使用过程是否简单方便，例如网站界面的友好程度、支付方式的多样性等。
3.3UTAUT模型因素分析
根据UTAUT模型，影响农村居民网络购物采纳行为的因素可以分为个人认知因素、社会影响因素和技术支持因素三个维度。个人认知因素主要包括农村居民对于网络购物的态度、知识和经验等。社会影响因素主要包括他人的推荐和意见、社交网络的影响以及家庭和朋友的支持等。技术支持因素主要包括网络的稳定性、安全性、售后服务等。
4.结论与建议
综上所述，农村居民网络购物采纳行为受到多种因素的影响，其中创新扩散理论中的观察模仿、见解传播和决策创新等因素，TAM模型中的感知有用性和感知易用性以及UTAUT模型中的个人认知因素、社会影响因素和技术支持因素都对农村居民网络购物采纳行为具有重要影响。因此，为了促进农村居民的网络购物采纳行为，需要采取有效的措施。首先，可以通过农村居民之间的信息共享和经验交流，加强网络购物观念的传播和分享，提高观察模仿和见解传播的效果。其次，可以提供更加方便快捷的网络购物平台和支付方式，提高网络购物的感知易用性。最后，可以加强对于农村居民的培训和教育，提高其对于网络购物的认知和理解，同时提供社会影响因素和技术支持因素的配合，使其更加容易接受和采纳网络购物行为。
参考文献：
戴维斯,F.D.,波姆菲勒,E.M.,&克玛几,