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【摘 要】随着移动通信技术的迅猛发展及4G网络的应用，移动购物已经成为新的生活方式。作为一种新兴的商务模式，移动购物的用户使用行为会受到多方面因素的影响。因此，探讨移动购物消费者的使用意愿就显得尤为重要。本文回顾了移动购物的研究情况，以移动消费者为对象，采用理论与实证研究相结合的方法讨论移动消费者进行在线购物的影响因素。
【关键词】电子商务；企业管理；影响；策略
1 .导言
网络信息技术的不断发展与完善，以及世界经济的快速发展，引发了电子商务的迅猛发展。作为网络经济时代的一种主流商务模式，电子商务推动了经济的全球化，给企业带来了前所未有的机遇与挑战。移动电子商务是电子商务发展过程中的一种形式，移动购物应用在移动电商中增长迅速。通过对移动网购消费者的问卷调查，获得相应的数据，利用SPSS软件对影响消费者移动购物因素进行实证分析，得到7个公共因子起到主要作用，然后对公因子进行加权求和得到影响消费者移动购物因素的综合评价模型。
2. 研究内容
本次研究主要是采用问卷调查的形式对消费者移动购物行为的影响因素进行市场调查，问卷采用LIKERT五级量表进行设计，要求被访问对象从不同意到很同意表明自己的看法。然后利用统计分析的方法对提出的问题进行简化分析，了解消费者移动购物行为的影响因素，为电商企业改进移动购物环境提供一些参考依据。
3 .研究设计
3.1 问卷设计与编制
本次研究的数据通过问卷调查的方法获取。为了保证问卷的科学合理性，本文所设计的问卷调查表结合以往学者的研究成果和问卷调查量表，形成了消费者基本情况和移动购物影响因素两个方面的问卷调查表。其中，消费者基本情况调查设计了10个问题，采用单选或多选的方式；移动购物影响因素设计了8个指标28个问题，采用是LIKERT五级量的方式。
3.2 数据收集与分析
数据的收集考虑到成本、发放的范围、问卷回收质量等因素，本次研究问卷设计采用网络发放和纸质版人工发放相结合的方式。网络发放主要是通过朋友圈及好友发布链接，然后通过网络问卷调查平台收集信息，调查对象的地理位置相对分散，年龄结构也相对合理。纸质问卷调查主要针对在校大学生为主，因此调查对象来源单一，年龄结构也比较单一。本次调查共发放150份问卷调查表，共回收150份问卷调查表，然后剔除无效问卷8份，有效问卷是142份，问卷回收率是100%，问卷有效率是94.7%。
4. 基于因子分析的实证研究
因子分析是将多个实测变量简化为较少变量的方法，利用因子分析能简化问题，更能反映事物的本质。
4.1 问卷信度检验
对于量表的可靠性程度的检验，要对问卷进行信度检验，本研究中采用Cronbach’s a系数来估计。如果信度系数在0.80以上的量表就具有非常高的内部一致性，信度系数小于0.60，说明问卷可靠性程度很低，最好不要选择该量表。利用SPSS18.0软件对问卷信度进行检验的结果是Cronbach’s a值是0.919，由此可以判断消费者移动购物行为的问卷调查表信度较高。
4.2 问卷效度检验
4.2.1 初始变量的相关性检验。
相关分析主要是用于描述变量之间线性相关程序的强弱，并用适当的统计指标表示出来的过程，通过相关分析可以从影响着某个变量的许多变量中判断哪些变量是显著的，哪些是不显著的。把初始的数据收集整理后，使用Pearson分析方法进行二元变量相关分析，在分析时采用双尾检验，并进行显著性水平检验，如果数据**在0.1水平（双侧）上则显著相关，数据*在0.05水平（双侧）上则显著相关。发现相关系数矩阵（28*28矩阵，具体数据略）在检测后很多数据都符合这两个条件，说明有必要做因子分析。
4.2.2 KMO检验和Bartlett球形检验。
通过KMO样本测度和巴特莱特球体检验进一步对变量之间的相关性检验，判断检验数据是否适合因子分析。一般情况检验的数据大于0.9效果最佳，在0.7以上表明可以接受，在0.5以下说明不宜做因子分析。本研究检验的数据在0.850（表1），进一步说明适合做因子分析。
4.3 因子分析
通过因子分析的可行性检验后，本研究采用主成分分析法，并结合最大方差因素旋转法，抽取特征值大于1的截取因子。表2显示了每个因子解释的总方差比例，以及累积的方差比例，通过结果可以看出，前7个因子的特征值都是大于1的，且解释的累积方差比例达到了65.662%，这7个因子在消费者移动购物影响因素中起主要作用。
影响消费者移动购物的主要因素可以评价为：因子1说明的是对移动购物平台的信任性；因子2说明外部环境影响消费者移动购物；因子3说明移动购物的风险性因素；因子4说明掌握移动购物知识越多，越易用性；因子5说明移动购物的愉悦性，因子6说明移动购物的交易成本；因子7说明移动购物的便捷性。
4.4 综合评价模型
对以上因子分析的7个公因素进行加权求和，可得到影响消费者移动购物因素的综合评价模型。本文采用最大方差因素旋转法得到的方差贡献率作为加权变量（见表2），得到的结果依次为：12.102、11.351、10.524、9.922、8.069、7.544、6.150。由此，用MF表示综合评价得分，可以得到影响消费者移动购物因素的综合评价模型如下：
MF=12.102*F1+11.351*F2+10.524*F3+9.922*F4+8.069*F5+7.544*F6+6.150*F7
5 .总结
根据研究的结果可以看出，消费者移动购物影响因素的程度依次是移动购物平台的信任程度、移动购物的外部环境因素、移动购物的风险性因素、移动购物过程简单易用性因素、移动购物愉悦性、移动购物交易成本和移动购物便捷性等因素的影响。其中，消费者对移动购物平台的信任程度影响程度最大，反映了消费者对移动电商企业的信任程度，品牌电商企业的移动客户端受到消费者的认可；其次是外部环境因素，反映了消费者受到企业的宣传推荐等活动的影响，以及受消费者朋友圈对移动购物的使用程度影响；第三是消费者考虑移动购物的风险性因素，如支付风险、个人信息风险等，其他的易用性、愉悦性、成本因素和便捷性也是消费者考虑的因素。
根据研究得到几点管理启示：一是电商企业在做好PC端网购的品牌时，也要要加强移动端品牌的形成，可以增加用户的信任程度；二是要加强宣传和口碑营销；三是电商企业要加强移动客户端的风险控制和对消费者的风险教育；四是提高购物的便捷性和易用性，讓普通消费者不具备非常专业的知识情况下，利用碎片化时间随时随地的购物；五是降低消费者的购物成本，如赠送购物流量等方式。六是尽量提高购物的乐趣，在移动客户端增加用户的参与程度。相关企业应该高度重视影响消费者使用移动电子商务的主要因素，改善移动电子商务的软硬件，提高消费者开展移动电子商务的积极性，从而推动我国移动电子商务的健康快速发展。
参考文献：
[1]游宇.移动电子商务在线购物意向的影响因素研究[D].广东商学院，2013.
[2]管筱星.移动支付的用户接受行为影响因素研究[D].首都经济贸易大学，2014.
【关键词】电子商务；企业管理；影响；策略
1 .导言
网络信息技术的不断发展与完善，以及世界经济的快速发展，引发了电子商务的迅猛发展。作为网络经济时代的一种主流商务模式，电子商务推动了经济的全球化，给企业带来了前所未有的机遇与挑战。移动电子商务是电子商务发展过程中的一种形式，移动购物应用在移动电商中增长迅速。通过对移动网购消费者的问卷调查，获得相应的数据，利用SPSS软件对影响消费者移动购物因素进行实证分析，得到7个公共因子起到主要作用，然后对公因子进行加权求和得到影响消费者移动购物因素的综合评价模型。
2. 研究内容
本次研究主要是采用问卷调查的形式对消费者移动购物行为的影响因素进行市场调查，问卷采用LIKERT五级量表进行设计，要求被访问对象从不同意到很同意表明自己的看法。然后利用统计分析的方法对提出的问题进行简化分析，了解消费者移动购物行为的影响因素，为电商企业改进移动购物环境提供一些参考依据。
3 .研究设计
3.1 问卷设计与编制
本次研究的数据通过问卷调查的方法获取。为了保证问卷的科学合理性，本文所设计的问卷调查表结合以往学者的研究成果和问卷调查量表，形成了消费者基本情况和移动购物影响因素两个方面的问卷调查表。其中，消费者基本情况调查设计了10个问题，采用单选或多选的方式；移动购物影响因素设计了8个指标28个问题，采用是LIKERT五级量的方式。
3.2 数据收集与分析
数据的收集考虑到成本、发放的范围、问卷回收质量等因素，本次研究问卷设计采用网络发放和纸质版人工发放相结合的方式。网络发放主要是通过朋友圈及好友发布链接，然后通过网络问卷调查平台收集信息，调查对象的地理位置相对分散，年龄结构也相对合理。纸质问卷调查主要针对在校大学生为主，因此调查对象来源单一，年龄结构也比较单一。本次调查共发放150份问卷调查表，共回收150份问卷调查表，然后剔除无效问卷8份，有效问卷是142份，问卷回收率是100%，问卷有效率是94.7%。
4. 基于因子分析的实证研究
因子分析是将多个实测变量简化为较少变量的方法，利用因子分析能简化问题，更能反映事物的本质。
4.1 问卷信度检验
对于量表的可靠性程度的检验，要对问卷进行信度检验，本研究中采用Cronbach’s a系数来估计。如果信度系数在0.80以上的量表就具有非常高的内部一致性，信度系数小于0.60，说明问卷可靠性程度很低，最好不要选择该量表。利用SPSS18.0软件对问卷信度进行检验的结果是Cronbach’s a值是0.919，由此可以判断消费者移动购物行为的问卷调查表信度较高。
4.2 问卷效度检验
4.2.1 初始变量的相关性检验。
相关分析主要是用于描述变量之间线性相关程序的强弱，并用适当的统计指标表示出来的过程，通过相关分析可以从影响着某个变量的许多变量中判断哪些变量是显著的，哪些是不显著的。把初始的数据收集整理后，使用Pearson分析方法进行二元变量相关分析，在分析时采用双尾检验，并进行显著性水平检验，如果数据**在0.1水平（双侧）上则显著相关，数据*在0.05水平（双侧）上则显著相关。发现相关系数矩阵（28*28矩阵，具体数据略）在检测后很多数据都符合这两个条件，说明有必要做因子分析。
4.2.2 KMO检验和Bartlett球形检验。
通过KMO样本测度和巴特莱特球体检验进一步对变量之间的相关性检验，判断检验数据是否适合因子分析。一般情况检验的数据大于0.9效果最佳，在0.7以上表明可以接受，在0.5以下说明不宜做因子分析。本研究检验的数据在0.850（表1），进一步说明适合做因子分析。
4.3 因子分析
通过因子分析的可行性检验后，本研究采用主成分分析法，并结合最大方差因素旋转法，抽取特征值大于1的截取因子。表2显示了每个因子解释的总方差比例，以及累积的方差比例，通过结果可以看出，前7个因子的特征值都是大于1的，且解释的累积方差比例达到了65.662%，这7个因子在消费者移动购物影响因素中起主要作用。
影响消费者移动购物的主要因素可以评价为：因子1说明的是对移动购物平台的信任性；因子2说明外部环境影响消费者移动购物；因子3说明移动购物的风险性因素；因子4说明掌握移动购物知识越多，越易用性；因子5说明移动购物的愉悦性，因子6说明移动购物的交易成本；因子7说明移动购物的便捷性。
4.4 综合评价模型
对以上因子分析的7个公因素进行加权求和，可得到影响消费者移动购物因素的综合评价模型。本文采用最大方差因素旋转法得到的方差贡献率作为加权变量（见表2），得到的结果依次为：12.102、11.351、10.524、9.922、8.069、7.544、6.150。由此，用MF表示综合评价得分，可以得到影响消费者移动购物因素的综合评价模型如下：
MF=12.102*F1+11.351*F2+10.524*F3+9.922*F4+8.069*F5+7.544*F6+6.150*F7
5 .总结
根据研究的结果可以看出，消费者移动购物影响因素的程度依次是移动购物平台的信任程度、移动购物的外部环境因素、移动购物的风险性因素、移动购物过程简单易用性因素、移动购物愉悦性、移动购物交易成本和移动购物便捷性等因素的影响。其中，消费者对移动购物平台的信任程度影响程度最大，反映了消费者对移动电商企业的信任程度，品牌电商企业的移动客户端受到消费者的认可；其次是外部环境因素，反映了消费者受到企业的宣传推荐等活动的影响，以及受消费者朋友圈对移动购物的使用程度影响；第三是消费者考虑移动购物的风险性因素，如支付风险、个人信息风险等，其他的易用性、愉悦性、成本因素和便捷性也是消费者考虑的因素。
根据研究得到几点管理启示：一是电商企业在做好PC端网购的品牌时，也要要加强移动端品牌的形成，可以增加用户的信任程度；二是要加强宣传和口碑营销；三是电商企业要加强移动客户端的风险控制和对消费者的风险教育；四是提高购物的便捷性和易用性，讓普通消费者不具备非常专业的知识情况下，利用碎片化时间随时随地的购物；五是降低消费者的购物成本，如赠送购物流量等方式。六是尽量提高购物的乐趣，在移动客户端增加用户的参与程度。相关企业应该高度重视影响消费者使用移动电子商务的主要因素，改善移动电子商务的软硬件，提高消费者开展移动电子商务的积极性，从而推动我国移动电子商务的健康快速发展。
参考文献：
[1]游宇.移动电子商务在线购物意向的影响因素研究[D].广东商学院，2013.
[2]管筱星.移动支付的用户接受行为影响因素研究[D].首都经济贸易大学，2014.