3Gir.lib.ksu.edu.tw/bitstream/987654321/4761/1/(陳嵩...9 1 ! " #$ 3G 4

第十一屆兩岸中華文化與經營管理學術研討會

D-9-1

3G手機市場接受行為之研究－以崑山科大在職學生為例

陳嵩

崑山科技大學企業管理系

陳寶如

崑山科技大學企業管理研究所

摘要

隨著行動通訊技術的快速發展與進步，3G 手機提供的廣泛服務、快速傳輸功能雖遠勝於市場主流的

第二代行動電話，惟目前 3G 手機的市場普及度仍極有限。因此，瞭解潛在消費者對 3G 手機的購買意願、

及影響其購買意願的可能原因，是本研究的重要目的。本研究主要以科技接受模式(TAM)為主軸，並將創

新擴散模式(IDM)的相容性概念納入 TAM 模式的信念構面，首先以知覺信念變數（包括知覺有用性、知

覺易用性、知覺相容性）來預測潛在消費者購買 3G 手機的可能性，其次推論影響潛在消費者知覺信念變

的可能前因，並以崑山科技大學 421 位在職學生為問卷調查的驗證對象。路徑分析結果顯示，(1)受試者

年齡愈長、知覺 3G 手機的易用性及有用性愈低；(2)受試者的個人創新性及電腦自我效能對其知覺 3G 手

機的易用性、有用性及相容性皆呈顯著正向影響，其中又以個人創新性的影響度最大；(3)受試者的個人

創新性、知覺 3G 手機有用性及相容性對 3G 手機購買意圖皆呈顯著正向直接影響；(4)受試者知覺 3G 手

機易用性主要透過知覺有用性間接影響 3G 手機購買意圖。最後研究者依據實證結果提出建議供 3G 手機

通訊業者參考。

關鍵字：3G手機、科技接受模式(TAM)、創新擴散模式(IDT)

壹、緒論

在政府積極推動電信自由化、開放行動網路通

訊服務下，目前以第 2 代全球行動通訊系統(Global

System For Mobile Communication , GSM)為主的行

動電話市場發展迅速，其普及率更超過 100％（交

通部電信總局，2005 年報）。由於行動通信市場的

發展已趨成熟，為保有舊有客戶並爭取新客戶，業

者莫不投資於更大頻寛的行動通信系統，以提供多

樣化加值服務和提高通信服務品質系統。而為因應

快速變遷的通訊環境，結合行動上網、傳輸速度更

佳的第三代行動電話(3rd Generation Mobile System,

3G)手機的出現，更讓電信設備業者、手機製造商，

到電信公司與內容服務供應商視 3G 手機是未來產

業中致勝的關鍵利器之一。

相較於第 1 代類比式手機(Advanced Mobile

Phone Service, AMPS)、及現今主流的第 2 代行動通

訊系統(GSM)，3G 手機（即第三代行動通訊系統）

其傳輸速度更快，可提供的服務範圍更廣。自 2005

年 7 月國內五家業者 1（亞太行動寬頻、台灣大哥

大、遠傳電信、中華電信與威寶電信）取得 3G 執

照紛紛開台後，台灣的3G用戶數也快速增加 2，2006

年 1 月到 2007 年 10 月，3G 使用者已經從一百四

十五萬人增加到六百二十六萬。目前 2G 的用戶仍

有一千六百萬人，預估到 2009 年 3G 用戶將超過

2G。雖然擁有 3G門號的用戶快速增加，真正使用

3G 服務的用戶卻只佔用戶數的一小部份。以寬頻

上網為例，根據國家通訊傳播委員會統計，到 2007

年十月，只有九十六萬名 3G 手機寬頻上網的用

戶。換句話說，每六個擁有 3G 手機的人當中，只

有一個人使用 3G 手機上網。因此如何有效地使廣

大的消費群族接受、使用 3G 手機的服務，是目前

業者所關切之課題。

目前已有許多研究者提出各種理論模式來解

釋潛在使用者對創新科技產品的採用過程，其中又

以科技接受模式(technology acceptance model, TAM)

是最被廣泛驗證、模式最精簡、解釋力高、變數關

係最穩定的模式(Fu, Farn & Chao, 2006; Lin & Lu,

2000；Venkatesh, 2000)。因此，本研究以科技接受

模式為主軸，並將創新擴散模式(Rogers, 1991)的相

容性概念納入TAM模式的信念構面，以三個知覺信

念變數（即知覺有用性、知覺易用性、知覺相容性）

來預測潛在消費者購買3G手機的可能性。

此外，TAM模式主張，外部變數 (external

variables)--如組織因素(組織支持)、系統特徵(Lin &

Lu, 2000)、社會影響力與個人特質差異等，主要透

過知覺信念變數間接影響個人對創新資訊科技的

採用。由於本研究所探討之主題為個人採用3G手機

之決策過程，因此本研究將外部變數侷限於個人差

異層面，僅探討潛在消費者的個人差異（包括人口

統計變項、個人特質與類似產品的使用經驗）是否

會影響潛在消費者的認知信念、購買意圖。希望本

研究結果對3G手機業者的市場拓展能有所助益。

貳、文獻探討與研究假設

本章首先說明第三代行動通訊發展來源，其次

說明科技接受模式與創新擴散模式，並提出整本研


D-9-2

究之整合性的模式與假設推論，以下依序說明之。

1 亞太行動寬頻於2003年7月開台，其他四家業者按

照時間依序為：台灣大哥大（2005/05/25）、遠傳

電信(2005/0713)、中華電信（2005/07/26）與威寶

電信（2005/12/06）。 2 統計資料來源：商業周刊，第1049期，頁82-85。

2.1 第三代行動通訊

由國際電信聯盟 (International Telecommunication

Union, ITU)(1985)提出的第三代行動通信概念，

其目的除了制訂可提供高速率數據服務能力的

行動通信系統技術標準外，主要是希望在 21 世

紀時，全世界能有共通的行動通信系統標準，達

成提供無縫隙(Seamless)服務環境的目的。目前全

球 3G 行動通訊系統有 WCDMA、CDMA2000 和

TD- SCDMA 三個主流技術，以下分別說明之

1. 寛頻分碼多工接取 (Wideband Code Division

Multiple Access, W-CDMA)：W-CDMA 的標準由

歐洲與日本廠商，包含 Nokia、Sony Ericsson 與

NTT DoCoMo 所主導，其網路系統是由現有的

GSM 系統為基礎發展而來。其優勢在於支持的廠

為均為有的手機領導廠商，且其提供 GSM 邁向

3G 服務的相容平台。

2.CDMA2000：為現有的窄頻 CDMA ONE 系統升

級的標準，由美國國家標準協會 (American

National Standards Institute, ANSI)結合非 GSM標

準團體所組成的，此技術較 W-CDMA 成熟，但

由於目前歐洲仍未有電信業者採用 CDMA 2000

的系統，因此在全球漫遊時相較 W-CDMA 就顯

得困難。

3. 分時同步分碼多工接取 (Time Division

Synchronous Code Division Multiple Access,

TD-SCDMA/TDMA)：此系統為混合多個標準的

技術（包含 CDMA、TDMA等），為大陸官方主

導成立的大唐電信集團自行研發，並於 1999 年

時與德國西門子公司合作開發的 TD-SCDMA 技

術，也是目前由華人所提出並主導的唯一國際標

準。

由於第三代行動電話(3G)結合當前發展最快的

兩項產業—行動通訊與網際網路，且是建構在 2.5

代行動通訊之上的一種新科技，其傳輸速率可高達

2Mps，與現行家中的固定式寬頻上網傳輸速率不相

上下。而台灣於 2002 年完成五張 3G執照的拍賣，

分別由遠傳電信、威寶電信、台灣大哥大、中華電

信與亞太行動寛頻所得。惟隨著台灣 3G 發展至今

已屆一年多（以 2005 年起算），但眾所期盼的市場

接受度卻不如通信業者所預期般熱烈。因此，如何

將 2G 行動通信之用戶轉換為 3G 行動通訊用戶，實

為目前各家通訊業者所必須思考之課題。

2.2 科技接受模型

科技接受模型(Technology acceptance model,

簡稱 TAM)係 Davis、Bagozzi & Warshaw 於 1989

年提出，至今已成為最廣泛用以預測、解釋潛在使

用者接受創新科技的模式之一。TAM 原始模型如

圖 1所示。

TAM理論假定潛在使用者主要依據理性的成

本／效益取捨來決定資訊科技的使用(Compeau,

Higgins & Huff, 1999)。TAM以四個階段程序來解釋

資訊科技被個人接受的過程 (Burton-Jones &

Hubona, 2006)：(1)外部變項（如使用者訓練、個人

能力、資訊科技的種類等）影響使用者對使用該系

統的信念 (beliefs)-- 包括知覺有用性 (perceived

usefulness, PU)及知覺易用性(perceived ease of use,

PEOU)；(2)使用者信念影響其使用該系統的態度

(attitudes)；(3)使用者態度影響使用該系統的行為意

圖(behavioral intention, BI)；(4)使用意圖決定該系統

使用之（usage）的程度。

TAM模型中最主要的兩個信念構面分別為「知覺

有用性（perceived usefulness, PU）」與「知覺易用

性(perceived ease of use, PEOU)」。知覺有用性意指

『在組織的環境中，使用者對於使用特定的應用系

統將會提高其工作績效表現的期望主觀機率』，認

知易用性意指『使用者認為目標系統的使用不需太

費心思的預期程度』(Davis et al., 1989)。

TAM模式主張，知覺有用性除了會直接影響

態度外，對行為意圖亦有直接影響，即當使用者的

知覺有用性愈高其採用態度愈正向，其行為意圖也

愈高。其次，知覺易用性除對態度有直接的影響

外，對於知覺有用性也有直接之影響，即知覺易用

性愈高、知覺有用性亦愈高。此外，TAM理論的一

個重要特性是，每一類的變項（信念、態度、及意

圖）是完全中介其前因變項(Agarwal & Prasad,1999;

Venkatesh, 1999.2000)。惟某些研究發現態度在

PU—BI間並非完全中介，因此有些研究者將態度變

項自模式中排除 (如Venkatesh, Morris, Davis &

Davis, 2003; Venkatesh, Speier & Morris, 2002;

Venkatesh, 1999)。

2.3 創新擴散模型

Rogers (1995)提出的創新擴散模式(IDM)是常

被用以預測與解釋創新產品被採用以及擴散的一

個行為模式 (Moore & Benbasat, 1991)。Rogers

(1995)將創新擴散定義為「創新事物在社會系統的

成員中，在特定管道經過一段時間後的溝通過程」

。此外， Rogers (1995)提出「認知屬性理論」，主

張潛在採用者在決定是否採用「創新」時，是根據

個人對此『創新屬性』的認知。『認知創新屬性』

的定義分別說明如下。

1.相對優勢(relative advantage)：相對於被取代的舊

事物，創新所具有的優勢程度。若創新被認可的

相對優勢愈高，其被接受程度也會愈高，即擴散

速度愈快。

2.相容性(compatibility)：創新產品與目前的價值體

系、過往經驗，以及需求吻合的程度。若個人愈

不需要改變自己來配合新產品，便較有可能提早

用。

3.複雜性(complexity)：了解和使用某項創新的難易

程度，而難易程度的判定也是一種自由心證。若


D-9-3

新事物愈容易被理解，擴散的速度愈快。

4.可試用性(trialability)：創新是否可以在有限的資

源上被驗證的程度。可以階段性被檢視或試用的

創新，會比無法進行階段性實驗的創新事物更快

被採納。

5.可觀察性(observability)：創新的後果可以讓旁人

觀察的程度。若創新的結果愈容易讓旁人看見，

那麼其接受度就愈高。

Tornatzky and Klein (1982)針對過往75個有關

創特質影響創新採用的研究所進行的彙整分析

(meta-analysis)發現，相對優勢、相容性及複雜度，

對採用創新科技是最具有解釋能力的三個屬性。

Moore & Benbasat (1991)及Shirley & Todd (1995a,

1995b)的研究亦顯示，影響創新擴散行為的主要認

知創新特性是相對優勢、相容性、及複雜度三個構

面。

2.4 TAM理論模型的擴展

由於 TAM較為精簡、高預測能力、構面關聯

穩定性高(Venkatesh & Davis, 2000；Mathieson &

Chin, 2001)，因此是最廣被用來解釋潛在使用者科

技接受行為的模式之一 (Igbaria, Guimaraes &

Davis, 1995；Karahanna ＆ Limayem, 2000)。值得

注意的是，回顧過往文獻時可發現，TAM 理論多

運用在資訊軟體科技的採用探討(Burton-Jones &

Hubona, 2006；Fu, Farn & Chao, 2006)，運用在實

體產品的研究則相對較少。相對的，創新擴散模型

的特色在於擁有完整的信念構面，不過該模型的運

用多數是有形創新產品採用的研究（王淑賢，2002

；Rogers 著，唐錦超譯，2006）。由於 Tornatzky and

Klein (1982)的彙整分析(meta-analysis)發現，『相

對優勢、相容性及複雜度』對採用創新科技是最具

有解釋能力的三個屬性；Moore & Benbasat (1991)

則認為，創新擴散模式的創新特質--『相對優勢』

相當於科技接受模式中的『知覺有用性』、『複雜性

』相當於科技接受模式中的『知覺易用性』，因此

本研究特將創新擴散模式之「知覺相容性」構面納

入 TAM 模型的知覺信念，做為科技接受模式之擴

展。以下即依據擴展的 TAM 模型分別提出本研究

假設推論。

2.5 產品知覺信念與購買意圖的關聯

本研究首先依據擴展的 TAM 模型架構，說明

各產品知覺信念（知覺易用性、知覺有用性、與知

覺相容性）與 3G 手機購買意圖之關聯，並據以提

出假設。

2.5.1 知覺 3G手機有用性的影響

本研究針對 3G 手機使用者情境，將知覺有用

性定義為「相較於 2G 行動通訊所提供的服務與功

能而言，潛在消費者知覺 3G 行動通訊能更快速且

精確的下載、上傳資訊(包括影音與數據服務)，並

滿足使用者的需求」。TAM 的理論主張，知覺有用

性對行為意圖有顯著的正向直接影響。在實證研究

方面，以 3G 行動通訊為主題來驗證 TAM 理論的

文獻相當稀少，但應用於資訊科技（資訊系統、軟

體等）領域的研究卻相當豐富，亦相當支持 TAM

的理論主張。例如Wang, Lin & Luarn (2006)探討使

用行動服務意願的研究發現，民眾知覺有用性對其

行為意圖呈顯著正向影響；其他研究（如馮炫竣，

2000；李美慧，2001；莊文郁，2002；王偉臣，2003

；黃森煌，2004；McKechnie, Winklhofer ＆ Ennew,

2006；Cheng, Sheen ＆ Lou, 2006）亦支持此結果

。本研究依據 TAM 的理論主張提出下列假設。

假設 1：潛在消費者知覺 3G 手機的有用性對其 3G

手機購買意圖呈顯著正向影響。

2.5.2 知覺 3G手機易用性的影響

本研究針對 3G 手機使用者情境，將知覺易

用性定義為「潛在消費者知覺使用 3G 行動通訊可

以輕鬆、毫不費力、快速上傳或下載個人所需資訊

或使用其他服務的程度」。TAM 的理論主張，知覺

易用性對知覺有用性有顯著正向的直接影響。在實

證研究方面，以 3G 行動通訊為主題來驗證 TAM

理論的文獻相當稀少，但應用於資訊科技（資訊系

統、資訊軟體）相關的領域卻相當豐富，亦相當支

持 TAM 的理論主張。例如Wang et al., (2006)針對

民眾使用行動服務意願的研究中發現，知覺易用性

不但會透過知覺有用性間接影響採用行動服務的

意願，且知覺易用性亦會對使用意圖有顯著正向的

直接影響。其他相關之研究（如王偉臣，2003；陳

孟功，2003；張義富，2004；Fu et al., 2006）亦支

持此結果。本研究根據 TAM 的理論主張及前述實

證發現提出下列假設。

假設 2：潛在消費者知覺 3G 手機的易用性對其 3G

圖 1 原始科技接受模

知覺

有用性

知覺

易用性

態度行為意圖實際使用外部

變數


D-9-4

手機購買意圖呈顯著正向影響。

假設 3：潛在消費者知覺 3G 手機的易用性對其知

覺 3G 手機有用性呈顯著正向影響。

2.5.3 知覺 3G手機相容性的影響

Rogers (1995)將相容性定義為「創新產品與

目前的價值體系、過往經驗，以及潛在接受者的需

求吻合的程度」。本研究參考 Rogers (1995)的定義

及 3G 手機使用者情境，將知覺相容性定義為「潛

在消費者使用 3G 手機與個人過往的價值觀、過往

經驗與需求契合的程度」。理論上，若個人愈不需

要改變自已來配合 3G 手機，愈可能提早採用 3G

手機。在實證研究方面，雖然目前尚乏研究以 3G

行動通訊的採用來驗證前述推論，但運用於資訊科

技（資訊系統、資訊軟體）相關的領域卻相當豐富

，亦相當支持本研究之先前論述，例如：Cooper &

Zmud (1990)與 Premkumar, Ramamurthy & Nilakant

(1994)的研究發現，在眾多的自變數中，相容性對

資訊科技使用意願的影響佔有十分重要的角色。本

研究將根據前述分析提出下列假設。

假設 4：潛在消費者知覺 3G 手機的相容性對 3G

手機使用意圖呈顯著正向影響。

2.6 個人差異與產品知覺信念的關聯

TAM 理論主張，外部變項(external variables)

是透過信念變項（即 PU 及 PEOU）間接影響潛在

使用者的使用意圖及行為；換言之，信念變項是外

部變項的完全中介變項(Burton-Jones & Hubona,

2005; Venkatesh & Davis, 2000)。Mathieson & Chin

(2001)整理過往資訊科技的研究，將外部變項歸納

為四種屬性，其中使用者屬性包含使用者的教育程

度、年齡、工作／系統經驗、與自我效能等。而

Zumd (1979)的研究亦指出，外部變數中之個人差

異（如人格特質、年齡、教育程度等）在資訊科技

研究的重要性是不曾間斷。本研究依研究動機與目

的，將個人差異定義為「潛在消費者在人口變項、

個人特質、及情境變項上的差異」(Agarwal &

Prasad, 1999)，其中人口變項包括性別及年齡，個

人特質包括電腦自我效能及個人創新性，情境變數

包括個人過去類似產品的使用經驗，以下分別說明

之。

2.6.1 人口變項與產品知覺信念的關聯

影響個人決策制訂過程的要素除了外在因素

及環境因素(social context)，個人因素亦為重要的

影響前因之一；個人因素又可概分為人格特質（如

創新傾向、學習能力、價值觀、內外控信念、冒險

傾向、成就動機等）與人口特徵變項（如性別、年

齡、教育程度與背景等）。然而與人格特質相比，

人口特徵變項不但客觀、簡單、易觀測、易瞭解，

且與特定的信念、價值觀、能力有關(Hambrick &

Mason, 1984)，因此許多實證研究即以人口特徵變

項作為價值觀、認知基礎的替代指標，探討人口特

徵變項對於個人決策制訂過程的影響。例如陳嵩、

蔡明田、張淑昭 (1997)、Thomas Litschert and

Ramaswamy (1991)探討高階經理的人口特徵變項

對事業策略的影響、人口特徵變項與事業策略的配

適對經營績效的影響。此外，亦有研究者探討消費

者的人口特徵變項對創新科技產品採用過程的影

響(如朱家賢，2003；張義富，2004；Gefen & Straub,

1997)。由於本研究對象為崑山科大夜間部學生，

學歷同質性接近，因此本研究僅探討潛在消費者的

性別及年齡對 3G 手機採用過程之影響。

(1)年齡

許多實證研究指出，不同年齡者其價值觀、

自我能力、風險承擔與學習能力呈顯著差異性。例

如，年長者對自我學習能力及工作效能的認知具有

遞減的傾向(Hertzog & Hultsch, 2000；Bandura,

1997)，且會傾向迴避投入高要求之決策情境中

(Hertzog & Hultsch, 2000)，避免從事有礙財務安

全、生涯安全的冒險行為 (Sturdivant, Ginter &

Sawyer, 1985)，對於工作環境的改變具有較高抗拒

程度、傾向接受相似任務的工作指派(Sharit &

Czaja, 1994)。研究者據此判斷，消費者的年歲愈

長、預期新科技的有用性愈低、新科技愈難學習或

使用、知覺新科技與過去的使用習慣愈差異愈大。

在實證研究方面，雖然以 3G 行動通訊為主

題來驗證年齡—知覺信念關聯性的研究相當缺

乏，但在資訊科技（資訊系統、資訊軟體）領域的

研究卻相當支持本研究之先前論述，且多數研究顯

示年齡愈長者知覺資訊科技的易用性愈低(如張義

富，2004；朱家賢，2003；馮炫竣，2000；McCloskey,

2006; Porter & Donthu, 2006; Burton-Jones &

Hubona, 2005)；惟部份研究(如 McCloskey, 2006;

Burton-Jones & Hubona, 2005)顯示，年齡對知覺資

訊科技的有用性之直接影響並不顯著，年齡主要透

過知覺易用性間接影響受試者對資訊科技有用性

的知覺。本研究依據前述理論及過去實證研究發現

提出下列假設。

假設 5a：潛在消費者的年齡愈長、知覺 3G 手機的

有用性愈低。

假設 5b：潛在消費者的年齡愈長、知覺 3G 手機的

易用性愈低。

假設 5c：潛在消費者的年齡愈長、知覺 3G 手機的

相容性愈低。

(2)性別

實證研究顯示，男女兩性在決策制訂過程有

顯著差異。例如 Hofstede (1980)研究文化特性比較

時發現，男性在冒險、權力獲得、成就動機的需求

明顯高於女性；Minton & Schneider (1980)發現，

男性比女性較易受到與生產力有關之因素（如實用

性）的激勵而採用科技；朱家賢(2003)發現，男性

對資訊科技的使用意向比女性來的高。此外，

Venkatesh and Morris（2000）以 TAM 理論探討性

別對工作場合科技採用與維持的影響，彼等發現男

性的科技使用決策深受他們認知有用性的影響，女

性則深受認知易用性的影響。

在實證研究方面，以 3G 行動通訊為主題來


D-9-5

驗證性別--知覺信念的研究相當缺乏，但應用於資

訊科技的研究卻顯示，男性知覺新資訊科技有較高

的易用性（如張義富，2004；馮炫竣，2000；Gefen

& Straub, 1997）及有用性（如張義富，2004；麥

孟生，2000；馮炫竣，2000）。本研究參酌過去的

研究發現提出下列假設。

假設 6a：男性潛在消費者的知覺 3G 手機有用性顯

著高於女性潛在消費者。

假設 6b：男性潛在消費者的知覺 3G 手機易用性顯


假設 6c：男性潛在消費者的知覺 3G 手機相容性顯


2.6.2 個人特質與產品知覺信念的關聯

同一組織的兩個成員即使面對相同的組織及

社會環境，個人特質對新資訊系統的知覺亦有重大

的影響，進而影響對系統的接受 (Avlonitis &

Panagopoulos, 2005)。本研究參酌過去有關研究，

將重要的個人特質區分為電腦自我效能(computer

self-efficacy) 、及個人創新性 (personal

innovativeness)，以下分別說明之。

(3)電腦自我效能

電腦自我效能的概念主要源自 Bandura (1986)

的一般性自我效能。Bandura (1977)將自我效能定

義為「個人對其達成特定任務的能力之自信程度」

，並提議自我效能的衡量應依據特定行為及心理功

能的考量來調整。Compeau & Higgins (1995a)則提

出電腦自我效能概念，並將電腦自我效能定義為「

個人知覺其利用電腦（軟體）以完成任務的能力之

自信程度」，並發展出一具信度與效度的電腦自我

效能量表。Venkatesh & Davis (1996)則主張將電腦

自我效能視為 PEOU 的重要前因，這是因為與低

自信的人相比，對學習使用資訊科技能力深具自信

的人可能視特定資訊科技較易使用。Thompson,

Compeau & Higgins (2006)進一步主張，如果一個

人對其學習使用資訊科技的能力深具自信，他較可

能料想他能將這個科技做有成效的使用。

在實證研究方面，過去的研究即顯示，不但一

般性自我效能對特定 IT 的知覺有用性呈顯著正向

影響 (Compeau & Higgins, 1995b; Compeau,

Higgins & Huff, 1999)，電腦自我效能對特定 IT 的

知覺有用性亦呈顯著正向影響 (Roca, Chiu,

Mart’nez, 2006; Hasan, 2006; Thompson et al., 2006;

Agarwal, Sambamurth & Stair, 2000; Venkatesh &

Davis, 1996)。此外，Venkatesh (2000)的研究更顯

示，低電腦自我效能者對討論的科技有較負面的個

人知覺。本研究將根據前述分析提出下列假設。

假設 7a：潛在消費者知覺電腦自我效能對知覺 3G

手機有用性呈顯著正向影響。

假設 7b：潛在消費者知覺電腦自我效能對知覺 3G

手機易用性呈顯著正向影響。

假設 7c：潛在消費者知覺電腦自我效能對知覺 3G

手機相容性呈顯著正向影響。

(4)個人創新性

Rogers (1995)將創新性(innovativeness)定義為

與他人相比，個人在採用創新上是相對較早的，此

卻無法解釋為什麼有的人較早採用、有的較晚採

用。Agarwal & Prasad (1998)將個人創新性(personal

innovativeness, PI)定義為「個人嘗試任何新資訊科

技的意願之程度」。在實證研究方面，Schillewaert,

Ahearne, Michael , Frambach, Ruud & Moenaert

(2005)發現，創新取向的銷售人員較習慣使用電腦

科技、能更靈巧的使用電腦科技、更能領悟系統對

銷售活動的有用性，因此銷售人員的個人創新性與

SFA 系統採用間存有直接的關係。此外，Thompson

et al., (2006)針對學生使用 Microsft Access軟體的

未來接受意願進行研究，亦證實個人創新性愈高，

其知覺易用性、有用性、及使用意圖愈高。準此，

本研究依據前述分析及過去的實證研究結果提出

下列假設。

假設 8a：潛在消費者個人創新性愈對其知覺 3G 手

機的易用性呈顯著正向影響。

假設 8b：潛在消費者個人創新性愈對其知覺 3G 手

機的有用性呈顯著正向影響。

假設 8c：潛在消費者個人創新性愈對其知覺 3G 手

機的相容性呈顯著正向影響。

2.6.3 情境變項--類似產品功能使用經驗與產品知

覺信念的關聯

Szajna (1996)主張經驗在瞭解資訊科技使用者

之信念-意願-使用的關係上，扮演著關鍵的決定性

角色； Rogers (1983)亦主張，經驗的有無對於是

否接受創新產品有著正向的影響。在實證研究方

面，McKechnie et al., (2006)的研究發現，個人經驗

對於知覺易用性、知覺有用性與使用行為有正向顯

著之影響。此外，馮炫竣(2000)針對民眾使用

ATM、電話銀行與網銀行的使用意圖行研究顯

示，過去的經驗對民眾使用這三種交易方式具有顯

著之影響；陳孟功(2003)針對學生進行校園無線區

域網路的研究，結果顯示過去經驗對知覺易用性呈

顯著正向影響，惟對知覺有用性現負向顯著影響。

Agarwal & Prasad (1999)針對新資訊科技的採用研

究結果顯示，經驗對知覺易用性呈正向顯著影響

外，惟對知覺有用性的影響未達顯著水準，僅透過

知覺易用性產生間接影響。由於過去的研究多顯示

經驗會影響認知信念與使用意圖，因此，本研究針

對上述之分析，提出下列相關之假設。

假設 9a：潛在消費者個人類似產品使用經驗愈豐

富、知覺 3G 手機易用性愈高。

假設 9b：潛在消費者個人類似產品使用經驗愈豐

富、知覺 3G 手機有用性愈高。

假設 9c：潛在消費者個人類似產品使用經驗愈豐

富、知覺 3G 手機相容性愈高。

參、研究設計

本研究依據研究目的及研究假設提出如圖 2

的研究架構。


D-9-6

3.2 研究對象選擇

為驗證本研究之假設推論，將以崑山科技大學

夜間在職學生工學院及商管學院各五班學生為對

象，透過問卷調查蒐集受試者的個人差異（包含人

口統計變項、個人特質與情境變項）、3G 手機知覺

信念、3G 手機購買意圖等資訊。

3.3 問卷量表設計

本研究問卷共分五個部份，以下分別說明之。

1.人口統計變項：包含性別、年齡。

2.個人特性：本研究以 Compeau & Higgins

(1995a)的 computer self-efficacy 量表（共 10

題）來衡量受試者的電腦自我效能認知，以

Agarwal & Prasad (1998) 的 personal

innovativeness 量表（共 4 題）來衡量受試者

的個人創新性認知。

3.情境因素：以類似產品功能（如訊息傳遞、圖

鈴下載等功能）的使用經驗來衡量（共 5題）。

4.知覺信念：本研究參考 Davis et al.,(1989)、廖

御超(2006)、黃敏峰(2006)的知覺有用性問卷

共設計 5個題項來衡量個人對 3G手機有用性

的知覺；參考 Davis et al.,(1989)、廖御超(2006)

的知覺易用性問卷共設計 5 個題項來衡量個

人對 3G 手機易用性的知覺；參考 Rogers

(1995)、廖御超(2006)、謝銘仁(2005)的知覺

相容性問卷共設計 3 個題項來衡量個人對 3G

手機相容性的知覺。

5.購買意圖：本研究參考陳盈秀(2005)、楊雙羽

(2005)、謝雅菱(2005)購買意圖問卷共設計 5

個題項來衡量潛在消費者對 3G 手機的購買

意圖。

3.4 問卷調查與有效樣本結構

本研究以崑山科技大學夜間在職的工學院及

商管學院各五班學生為正式問卷受試對象，總共發

出427份問卷，回收427份；扣除填答不全的回卷，

實得有效回卷421份。有效樣本中57.24%為男性、

56.29%為商管學生、83.61%介於21~30歲之間。

3.5 量表信、效度分析

本研究問卷所使用的題項乃依據文獻探討、研

究目的，並參考前測結果後形成。以下將依序說明

各量表的信、效度分析結果。

3.5.1 外部變項（個人差異與情境變項）量表信、

效度分析

除了性別、年齡外，本研究探討的外部變項上

包括個人特質（個人創新性、電腦自我效能）及情

境變項（使用經驗）三個子量表（共15個題項）。

經Item-to-total分析後，使用經驗子量表刪除2個題

項；剩餘的13個題項之整體MSA值達0.87，適合進

行因素分析。經最大變異數直交轉軸因素分析共萃

取出特徵值大於1的三個因素，累積解釋變異量

71.16％（參見表1）。由於各因素組成問項的

Cronbach’s Alpha值皆大於0.80，顯示量表具有良好

的信度。此外，各因素構面的組成題項與本研究原

始設計相一致，顯示本量表具適當建構效度。本研

究以各因素構面組成問項的原始量表分數加總平

均值來衡量受試者之個人差異變項與使用經驗。

3.5.2 知覺信念量表之信、效度分析

信念量表包含三個子量表，分別為知覺有用性

（5題）、知覺易用性（5題）與知覺相容性（3題）。

各子量表經 item-to-total 分析，知覺有用性刪除 1

個題項，剩餘 12 個題項之整體 MSA 值達 0.91，

適合進行因素分析。經最大變異數直交轉軸因素分

析共萃僅取出特徵值大於 1 的二個因素。惟以特徵

值(eigenvalue)高於 1 為標準，在量表問項少於 20

題時萃取的因素數目會有偏低的現象 (Hair,

Anderson, Tatham & Block, 1995)，因此本研究參酌

陡梯測驗(scree test)，將特徵值小於 1、但接近 1

的因素納入。結果信念量表共萃取出三個因素，累

積解釋變異量 80.66%（參見表 2）。由於各因素組

成問項的 Cronbach’s Alpha 值皆大於 0.80，顯示量

表具有良好的信度。此外，各因素構面的組成題項

與本研究原始設計相一致，顯示本量表具適當建構

效度。本研究以各因素構面組成問項的原始量表分

數加總平均值來衡量受試者知覺 3G 手機的有用

H9

H 7.8

H 5.6

H3

H2

H1

外部變項知覺信念

人口變項

•性別 •年齡

個人特質

•電腦自我效能

•個人創新性

情境變項

•類似產品使用

經驗

知覺有用性

知覺易用性

知覺相容性

3G 手機購

買意圖

H4

圖 2 研究架構


D-9-7

性、易用性及相容性。

3.5.3 購買意圖量表之信、效度分析

本研究 3G 手機購買意圖子量表的原始設計為

5 個題項， Cronbach’s Alpha 值達 0.94，顯示量表

具有良好的信度。此外，本研究以受試者「現在是

否是 3G手機使用者」為效標，進一步以 t檢定(t-test)

考驗已使用 3G 手機者與未使用 3G 手機者在購買

表 1 個人差異量表因素轉軸結果摘要 (N=421)

因素負荷量因素構面與組成題項

F1 F2 F3

使用經驗(Alpha 值=0.88) 請問您是否使用資訊科技產品（如電腦、PDA、

智慧型手機等）的上網功能進行下列活動：

� 收發電子郵件的活動

------------------------------------------------------------------------------- 0.85 0.05 -0.01

� 搜尋生活資訊(如網路訂票、電子地圖、法律或美容知識等情報)的活動

-------------- 0.85 0.00 0.10

� 資料下載的活動

------------------------------------------------------------------------------------- 0.82 0.08 0.11

� 線上聊天或線上交友的活動

---------------------------------------------------------------------- 0.79 -0.03 0.06

� 下載影片 (新聞、電影與戲劇等 )、音樂或遊戲 (不限種類 ) 的活動

---------------------- 0.78 0.14 0.14

電腦自我效能(Alpha 值=0.91) 依據過去的經驗，當我拿到一個新的套裝軟

體後，

� 即使我以前未曾使用過類似的套裝軟體，我也會使用套裝軟體來完成工作

---------- 0.07 0.87 0.26

� 即使周圍沒人告訴我怎麼操作，我也會使用套裝軟體來完成工作

---------------------- 0.06 0.85 0.26

� 即使只有軟體手冊可以參考，我也會使用套裝軟體來完成工作

------------------------- 0.07 0.85 0.29

� 只要我曾看過其他人使用過它，我也會使用套裝軟體來完成工作

---------------------- 0.01 0.77 0.32

個人創新性(Alpha值=0.84)

� 我喜歡試驗新的資訊科技

------------------------------------------------------------------------- 0.03 0.34 0.68

� 一般來說，我對『試用新資訊科技』通常抱著積極正面的態度

------------------------- 0.15 0.26 0.72

� 假使我得知某項新的資訊科技，我會尋求方法去試用這項新科技

---------------------- 0.12 0.26 0.85

� 在同事 /周遭的朋友之中，我通常是第一個試用新的資訊科技

---------------------------- 0.09 0.25 0.83

特徵值 3.39 3.14 2.76

累積解釋變異量(％) 26.08 50.53 71.76

表 2 信念量表因素轉軸結果摘要 (N=421)

因素負荷量因素構面與組成題項

F1 F2 F3

知覺易用性(Alpha值=0.93)

� 要學會如何使用 3G 手機的服務，我覺得不需要花費太多時間

--------------------------- 0.87 0.18 0.15

� 我覺得學習如何使用 3G 手機的服務，是非常簡單的事

----------------------------------- 0.87 0.20 0.14

� 對我來說， 3G 手機是容易使用的

---------------------------------------------------------------- 0.85 0.27 0.22

� 對我來說， 3G 手機的操作方法與介面都是清楚且容易理解的

--------------------------- 0.84 0.22 0.19


D-9-8

� 對我來說，使用 3G 手機去做我想做的事（上網下載資料、收集最新資訊

等）是很容易的

------------------------------------------------------------------------------------------------

-

0.68 0.37 0.30

知覺有用性(Alpha值=0.91)

� 使用 3G 手機讓我可以快速擷取生活資訊，隨時更新最新相關資訊，提升

我生活的效能

------------------------------------------------------------------------------------------------

----

0.30 0.83 0.25

� 使用 3G 手機，可以提升我工作的品質與便利

----------------------------------------------- 0.22 0.80 0.36

� 使用 3G 手機讓我可以快速擷取工作所需資訊，隨時掌握最新情況，提升

我工作的效能

------------------------------------------------------------------------------------------------

----

0.29 0.80 0.27

� 使用 3G 手機，可以提升我生活的品質與便利性

-------------------------------------------- 0.26 0.79 0.35

知覺相容性 (Alpha值=0.88)

� 使用 3G 手機能滿足我上網的需求

--------------------------------------------------------------- 0.18 0.34 0.84

� 使用 3G 手機能符合我之前使用手機之習慣

--------------------------------------------------- 0.20 0.32 0.84

� 使用 3G 手機上網與我過去上網的經驗相似

--------------------------------------------------- 0.33 0.33 0.72

特徵值 3.86 3.26 2.54

累積解釋變異量(％) 32.33 59.49 80.66

意圖上的差異。T-test 檢定結果顯示，已使用 3G

手機者的購買意圖顯著高於未使用 3G 手機者(t=

6.10, p


D-9-9

表 3 修正模式路徑分析結果

路徑假設方向標準化路徑係

數實證結果

知覺有用性 → 購買意圖 H1(+) 0.14* 支持

知覺易用性 → 購買意圖 H2(+) 0.01 不支持

知覺易用性 → 知覺有用性 H3(+) 0.38*** 支持

知覺相容性 → 購買意圖 H4(+) 0.29*** 支持

年齡 → 知覺有用性 -0.08* 支持

年齡 → 知覺易用性 -0.07* 支持

年齡 → 知覺相容性

H5(-)

-0.06 不支持

性別 → 知覺有用性 0.02 不支持

性別 → 知覺易用性 -0.02 不支持

性別 → 知覺相容性

H6(+)

-0.03 不支持

電腦自我效能 → 知覺有用性 0.14** 支持

電腦自我效能 → 知覺易用性 0.20*** 支持

電腦自我效能 → 知覺相容性

H7(+)

0.19** 支持

個人創新性 → 知覺易用性 0.42*** 支持

個人創新性 → 知覺有用性 0.17*** 支持

個人創新性 → 知覺相容性

H8(+)

0.40*** 支持

類似產品使用經

驗 → 知覺易用性 0.09* 支持


驗 → 知覺有用性 0.08* 支持


驗 → 知覺相容性

H9(+)

0.04 不支持

個人創新性 → 購買意圖新增 0.25***

內生潛在變項被解釋變異量(R2)

知覺易用性知覺相容性知覺有用性購買意圖

0.35 0.31 0.38 0.34

註：標準化迴歸係數採單尾考驗；*: p


D-9-10

間接影響。此結果與張義富(2004)、王偉臣

(2003)、陳孟功(2003)、麥孟生(2000)、萬金生

(2000)、James, Pirim, Boswell, Reithel & Barkhi

(2006)、Fu et al., (2006)、Wang et al., (2006)、

McCloskey (2006)、Thompson et al., (2006)、

Cheng et al., (2006)、Lin ＆ Lu (2000) 的研究

結果相同。

3. 年齡對知覺 3G 手機信念之影響：本研究顯

示，年齡對知覺 3G 手機易用性、有用性呈負

向顯著影響，這與馮炫竣(2000)、McCloskey

(2006)、Porter ＆ Donthu (2006)的研究結果相

一致。這意謂年長者會知覺其學習能力有降低

的趨向(Hertzog and Hultsch, 2000)、會有較低

的自我效能知覺(Bandura, 1997)。惟年齡對知

覺 3G 手機相容性影響未達顯著水準，可能是

因為受試者當中僅有 95人(22.57％)是 3G手機

的實際使用者，多數受試者無法實際體認利用

3G 手機上網是否與以往利用個人電腦或其他

設備上網等其他的經驗是否一致。

4. 性別對知覺 3G 手機信念之影響：本研究顯

示，性別對於知覺 3G 手機信念（易用性、有

用性與相容性）的影響皆未達顯著水準。但本

研究的相關分析（參見表 4.1）顯示，性別與

易用性、相容性間呈顯著負相關，與個人創新

性、電腦自我效能等變數間亦呈顯著負相關，

因此研究者判斷性別可能是透過個人創新

性、電腦自我效能等變項間接影響受試者的知

覺信念。

5. 電腦自我效能對知覺 3G 手機信念之影響：本

研究結果顯示，電腦自我效能對知覺 3G 手機

的信念（易用性、有用性與相容性）呈顯著正

向影響，本研究結果與張義富(2004) 、葉芳枝

(2003)、Hasan (2006)、Roca et al., (2006)、

Thompson et al., (2006)的結果相同。過去的研

究指出，高度電腦自我效能信念可降低個人對

科技創新的抗拒、提昇對資訊科技的接受度

(Ellen, Bearden & Sharma, 1991)。此外，早期

有關電腦自我效能的研究(Chau, 2001；Hong,

Thong, Wong & Tam, 2001; Agarwal et al.,

2000；Johnson & Marakas, 2000)均證實，電腦

自我效能在了解個人對資訊科技的反應上扮

演了一個關鍵性的角色。本研究顯示，電腦自

我效能不但透過知覺信念變項對購買意圖產

生間接影響，對購買意圖亦呈直接顯著影響。

6. 個人創新性對知覺 3G 手機信念之影響：本研

究顯示，個人創新性對知覺 3G 手機的信念（易

用性、有用性與相容性）呈顯著正向影響，本

研究結果與游明輝 (2004)、葉芳枝(2003)、

Thompson et al., (2006)的研究結果相一致。

7. 類似產品使用經驗對知覺 3G 手機信念之影

響：本研究顯示，類似產品使用經驗愈豐富、

知覺 3G 手機之易用性與有用性愈高。本研究

結果與陳孟功(2003)、馮炫竣(2000)、Mckechnie

et al., (2006)的研究結果相同。

5.2 理論貢獻

本研究結合科技接受模型(TAM)與 Rogers

(1983)之創新擴散模型(IDM)，並將其應用於 3G 手

機購買行為意圖的研究上。本研究模式證實，兩個

模型的整合更能有效解釋消費者對 3G 手機接受行

為（解釋力更高達 34%）--TAM 模型的知覺有用

性、及 IDM 模型的知覺相容性則是影響潛在消費

者 3G 手機購買意圖的兩個重要信念。此外，本研

究顯示，年齡、個人創新性、電腦自我效能等外部

變項主要透過知覺 3G 手機信念間接影響購買意

圖，本研究結果部份支持 TAM 模型的理論主張--

外部變數主要係透過個人信念間接影響其態度與

使用意圖(Davis et al., 1989)，也驗證了中介變數－

知覺 3G 手機信念的重要性。

5.3管理意涵

本研究依據實證分析結果，對 3G 手機業者提

出以下幾點建議。

1.本研究顯示，潛在消費者的個人創新性（或電

腦自我效能）愈高，其知覺 3G 手機的易用

性、有用性、及相容性亦愈高；潛在消費者

知覺 3G 手機的易用性、有用性、及相容性愈

高，其購買意圖亦愈高。因此本研究建議，

3G 手機業在初期的目標市場區隔應鎖定－具

高度個人創新性與高電腦自我效能的消費

者。依據該目標市場消費者的特性與需求，

設計 3G 手機加值服務與特定功能。其次，再

以獨特廣告手法搭配互動性活動做為組合

（以 3G 手機為主題的創意設計競賽或電腦

遊戲等），吸引此目標市場的消費者目光，加

深此類消費者的對 3G 手機產品的形象與特

色；再以優惠的組合（如免費加值服務 500

元內或其他異業合作之禮券等）或新型 3G 手

機與門號等促銷活動提升該目標市場消費者

的購買意願。

2.本研究顯示，知覺 3G 手機的易用性、有用性、

及相容性等信念，是影響潛在消費者 3G 手機

購買意圖的重要前因。因此本研究建議，3G

業者的行銷點應鎖定將 3G 手機的易用、有用

性、及相容性等產品特性，透過整合性的行

銷溝通手法傳達給消費者。例如，在 3G 手機

易用性的特色方面，應強調 3G 手機的操作與

介面均是清楚且容易理解、不需花費額外的

時間去學習的事；在 3G 手機有用性的特色方

面，強調 3G 手機的加值服務可滿足消費者

娛樂、理財、行動地位等各種不同的需求，

可讓消費者隨時、隨地的即時更新在生活或

工作方面所需的最新資訊，提昇消費者的工

作與生活效能，進一步改善其工作與活的品

質與便利性。讓消費者知曉『3G 手機並非僅

有通話與語音功能而已，更可能是生活與工

作的好幫手』，提升 3G 手機在消費者心中的


D-9-11

地位，進而增加消費者使用其他加值服務的

頻率。

參考文獻 1. 王偉臣(2003)，行動加值服務採用意願之研

究，國立中山大學傳播管理研究所碩士論文。

2. 王淑賢(2002)，消費者創新採用之研究--以第

三代無線通訊為例，國立台灣科技大學企業

管理研究所碩士論文。

3. 朱家賢(2003)，醫師接受 PACS之關鍵因素探

討，國立台灣大學公共衛生學院醫療機構管

理系研究所碩士論文。

4. 李美慧(2001)，科技接受模式在非同步網路學

習系統使用意向之應用，國立中正大學資訊

管理研究所碩士論文。

5. 唐錦超(譯者，2006)，創新的擴散（初版），

台北市：遠流。

6. 張義富(2004)，壽險業行銷業務自動化之研

究，淡江大學國際貿易學系國際企業學系在

職專班研究所碩士論文。

7. 梁世安、余國瑋(2005)，以科技接受模式探討

二輪式電動代步車消費者接受程度，行銷評

論，第 2 卷,第 2期，135~148頁。

8. 莊文郁(2002)，企業採用新資訊科技之影響因

素研究--以ADSL為例，國立雲林科技大學資

訊管理研究所碩士論文。

9. 陳嵩、蔡明田、張淑昭(1997)，總經理人口特

徵、產品／市場策略、經營績效關係之實證

研究，管理學報，第14卷第4期，頁585-610。

10. 陳世耀(2006)，3G 真的能在台灣起飛嗎？天

下雜誌，341期，176-181頁。

11. 陳孟功(2003)，校園無線區域網路(WLAN)－

科技接受模式(TAM)之研究，國立高雄師範

大學工業科技教育學研究所碩士論文。

12. 陳盈秀(2005)，網路書店瀏覽者之產品涉入、

知覺風險影響其購買意願之研究，南華大學

出版事業管理研究所碩士論文。

13. 麥孟生(2000)，個人心理類型、自我效能及態

度對電腦學習成效之影響，國立中央大學資

訊管理學系研究所碩士論文。

14. 游明輝(2004)，影響消費者網站特性認知、線

上購物接受程度及線上購物意圖因素之研究

--以嬰兒紙尿褲產品為例，輔仁大學管理學研

究所碩士論文。

15. 馮炫竣(2000)，消費者使用電子銀行為研究--

以 ATM、電子銀行及網路銀行為例，元智大

學管理系碩士論文。

16. 黃敏峰(2006)，影響使用第三代行動電話服務

之因素，國立成功大學交通管理科學研究所

碩士論文。

17. 黃森煌(2004)，銷售員對於銷售力自動化系統

的使用意圖研究--以壽險業為例，國立台北科

技大學商業自動化與管理學研究所碩士論

文。

18. 楊雙羽(2005)，以價格、設計為調節變數探討

大學品牌知名度對校園商品購買意願之影

響，大葉大學事業經營研究所碩士論文。

19. 萬金生(2000)，自我效能預測使用者接受資訊

科技的實證研究 --以學生學習電腦技能為

例，高雄餐旅學報，第三期，1~11頁。

20. 葉芳枝(2003)，國軍醫院主管採用顧客關係管

理之意願及影響關鍵因素之研究--以國軍醫

院為例，國立中正大學資訊管理研究所碩士

論文。

21. 廖御超(2006)，影響採用創新產品之相關因素

探討--以3G手機為例，國立東華大學企業管

理學系研究所碩士論文。

22. 應廣輝(2004)，影響業務人員使用個人數位助

理意願因子之探討，中興大學高階經理人碩

士在職專班研究所碩士論文。

23. 謝雅菱(2005)，製造來源國與品牌名稱對消費

者購買意願影響之研究--以國際性服飾品牌

為例，大葉大學國際企業管理學系研究所碩

士論文。

24. 謝銘仁(2005)，智慧型手機在物流業營業司機

之接受度研究--以新竹貨運為例，國立成功大

學交通管理科學研究所碩士論文。

25. Agarwal, R., Sambamurthy, V. and R.M. Stair

(2000), “Research Report: the Evolving

Relationship between General and Specific

Computer Self-Efficacy – an Empirical

Assessment,” Information Systems Research,

11, 418–430.

26. Agarwal, Ritu and Jayesh Prasad (1998), “A

Conceptual and Operational Definition of

Personal Innovativeness in the Domain of

Information Technology,” Information Systems

Research, 9(2), 204-215.

27. Agrawal, Ritu and Jayesh Prasad (1999), “Are

Individual Difference Germane to the

Acceptance of New Information Technologies,”

Decision Sciences, 30(2), 361-391.

28. Avlonitis, George J. and Nikolaos G.

Panagopoulos (2005P, “Antecedents and

Consequences of CRM Technology Acceptance

in the Sales Force,” Industrial Marketing

Management, 34(4), 355-368.

29. Bandura, A. (1977), “Self-Efficacy: Toward a

Unifying Theory of Behavioral Change,”

Psychological Review, 84 (2), 191−215.

30. Bandura, A. (1986), Social Foundations of

Thought and Action, Englewood Cliffs, NJ:

Prentice Hall.

31. Bandura, A. (1997), Self-efficacy: the exercise

of control, New York：W.H. Freeman

32. Bantel, K. A. and S. E. Jackson (1989), “Top

Management and Innovations in Banking: Does

the Composition of the Top Team Make a

Difference?” Strategic Management Journal,

10, 107-124.


D-9-12

33. Burton-Jones, A. and G.S. Hubona (2006), “The

Mediation of External Variables in the

Technology Acceptance Model,” Information &

Management, 43(6), 706-717.

34. Burton-Jones, Andrew and Geoffrey S. Hubona

(2005), “Individual Differences and Usage

Behavior: A Technology Acceptance Model

Assumption,” The Data Base for Advances in

Information System, 36(2), 58-77.

35. Chau, P. Y. K. and P. J. H. Hu (2001),

“Information Technology Acceptance by

Individual Professionals: A Model Comparison

Approach,” Decision Sciences, 32, 699–719.

36. Cheng J. M. S., Sheen G. J. and G. C. Lou

(2006), “Consumer Acceptance of the Internet

as a Channel of Distribution in Taiwan—a

Channel Function Perspective,” Technovation,

26(7), 856-864.

37. Compeau, D. R. and C. A. Higgins (1995a),

“Computer Self-Efficacy: Development of a

Measure and Initial Test,” MIS Quarterly, 19(2),

189-211.

38. Compeau, D. R. and C. A. Higgins (1995b),

“Application of Social Cognitive Theory to

Training for Computer Skills,” Information

Systems Research, 6(2), 118-143.

39. Compeau, D. R., Higgins, C. A. and S. Huff

(1999), “Social Cognitive Theory and

Individual Reactions to Computing Technology:

A Longitudinal Study,” MIS Quarterly, 23(2),

145-158.

40. Cooper, R. B. and R. W. Zmud (1990),

“Information technology implementation

research：a technological diffusion approach,”

Management Science, 36(2), pp.123.

41. Davis, F. D., Bagozzi, R. P. and P. R. Warshaw

(1989), “User Acceptance of Computer

Technology: A Comparison of Two Theoretical

Models,” Management Science, 35(8),

982-1003.

42. Ellen, P. S., Bearden, W. O. and S. Sharma

(1991), “Resistance to Technological

Innovations: An Examination of the Role of

Self-Efficacy and Performance Satisfaction,”

Academy of Marketing Science Journal, 19(4),

297-307.

43. Fu, J-R., Farn C-K and W-P. Chao (2006),

“Acceptance of Electronic Tax Filing: A Study

of Taxpayer Intention,” Information &

Management, 43(1), 109-126.

44. Gefen, D. and D. W. Straub (1997), “Gender

Differences in the Perception and Use of

E-mail: An Extension to the Technology

Acceptance Model,” MIS Quarterly,21(4),

389-400.

45. Hair, Jr. Joseph F., Anderson, R. E., Tatham, R.

L. and W. C. Black (1995), Multivariate Data

Analysis, 3rd ed., N. Y.: Macmillan Publishing

Company.

46. Hambrick, D. C. and P. A. Mason (1984),

“Upper Echelons: The Organization as

Reflection of Its Top Managers,” Academy of

Management Journal, 9, 193-206.

47. Hasan B. (2006), “Delineating the Effects of

General and System-Specific Computer

Self-Efficacy Beliefs on IS Acceptance,”

Informational & Management, 43(5), 565-571.

48. Hertzog, C. and D. F. Hultsch (2000),

“Metacognition in adulthood and old age,” In

Craik F, Salthouse T, editors. The handbook of

aging and cognition. 2nd edition. Mahwah,

New Jersey: Lawrence Erlbaum Associates,

417–66.

49. Hofstede, G.. (1980), Culture’s Consequences:

International Differences in Work Related

Values, London: Sage.

50. Hong, W., Thong, J. Y. L., Wong, W. M. and K.

Y. Tam (2001), “Determinants of User

Acceptance of Digital Libraries: An Empirical

Examination of Individual Differences and

System Characteristics,” Journal of

Management Information Systems, 18,

97–124.

51. Igbaria, M., Guimaraes, T. and G. B. Davis

(1995), “Testing the Determinants of

Microcomputer Usage via a Structural Equation

Model,” Journal of Management Information

Systems, 11(4), 87-114.

52. James, T., Pirim, T., Boswell, K., Reithel, B.

and R. Barkhi (2006), “Determining the

Intention to Use Biometric Devices： An

Application and Extension of the Technology

Acceptance Model,” Journal of Organizational

and End User Computing, 18(3), 1-24.

53. Johnson, R. D. and G. M. Marakas (2000),

“Research Report: The Role of Behavior

Modeling in Computer Skills

Acquisition–Toward Refinement of the

Model,” Information Systems Research, 11,

402-417.

54. Karahanna, E. and M. Limayem (2000),

“E-mail and V-mail Usage: Generalizing across

Technologies,” Journal of Organizational

Computing and Electronic Commerce, 10(1),

49-66.

55. Lin, J. C-C. and H. Lu (2000), “Towards an

Understanding of the Behavioral Intention to

Use a Web Site,” International Journal of

Information & Management, 20(3), 197-208.

56. Mathieson K., Peacock E. and W. W. Chin

(2001), “Extending the Technology Acceptance

Model: The Influence of Perceived User

Resources,” Advances in Information Systems,

33(3), 86-112.

57. McCloskey, D.W. (2006), “The Importance of

Ease of Use, Usefulness, and Trust to Online

Consumers: An Examination of the Technology

Acceptance Model with Older Consumers,”

Journal of Organizational and End User

Computing, 18(3), 47-65.


D-9-13

58. McKechnie S., Winklhofer H. and C. Ennew

(2006), “Applying the Technology Acceptance

Model to the Online Retailing of Financial

Services,” International journal of retail &

distributional management, 34(4/5), 388-410.

59. Minton, H. L. and F. W. Schneider (1980),

Differential Psychology, Prospect Heights, IL:

Waveland Press.

60. Moore, G. C. and I. Benbasat (1991),

“Development of an Instrument to Measure the

Perceptions of Adopting an Information

Technology Innovation,” Information Systems

Research, 2(3), 192-222.

61. Porter C.E. and N. Donthu (2006), “Using the

Technology Acceptance Model to Explain how

Attitudes Determine Internet Usage: The Role

of Perceived Access Barriers and

Demographics,” Journal of Business Research,

59(9), 999-1007.

62. Premkumar, G., Ramamurthy, K. and S.

Nilakanta (1994), “Implementation of

Electronic Data Interchange：An Innovation,”

Journal of Management Information Systems,

11(2), 157-186.

63. Roca J. C., Chiu C-M, and F. J. Martınez

(2006), “Understanding E-learning

Continuance Intention：An Extension of the

Technology Acceptance Model,” International

Journal of Human-Computer Studies, 64(8),

683-696.

64. Rogers, E. M. (1995), Diffusion of innovations.

N.Y.: Free Press.

65. Schillewaert, N., Ahearne, Michael J.,

Frambach, Ruud T. and Rudy K. Moenaert

(2005), “The Adoption of Information

Technology in the Sales Force,” Industrial

Marketing Management, 34(4), 323-336.

66. Sharit, J. and S. J. Czaja (1994), “Aging,

Computer-Based Task Performance, and

Stress：Issues and Challenges,” Ergonomics, 37,

559-577

67. Shirley, T. and P. A. Todd (1995a),

“Decomposition and Crossover Effect in the

Theory of Planned Behavior: A Study of

Consumer Adoption Intentions,” International

Journal of Research in Marketing, 12 (2),

137-155.

68. Shirley, T. and P. A. Todd (1995b),

“Understanding Information Technology

Usage ： A Test of Competing Models,”

Information System Research, 6(2), 144-177.

69. Sturdivant, F. D., Ginter, J. L. and A. G. Sawyer

(1985), “Manager’s Conservatism and

Corporate Performance,” Strategic


70. Szajna, B. (1996), “Empirical Evaluation of the

Revised Technology Acceptance Model,”

Management Science, 42, 85-92.

71. Thomas, A. S. and J. Peyrefitte (1996), “The

Impact of Management Discretion on Firm

Performance,” Journal of Business Strategies,

13(1), 21-41.

72. Thomas, A. S., Litschert, R. J. and K.

Ramaswamy (1991), “The Performance Impact

of Strategy- Manager Co-alignment: An

Empirical Examination,” Strategic


73. Thompson R., Compeau D. and C. A. Higgins,

2006, Intentions to Use Information

Technologies：An Integrative Model, Journal of

Organization and End User Computing, 18(3),

25-46.

74. Tornatzky, L. and K. J. Klein (1982),

“Innovation Characteristics and Innovation

Adoption Implementation：A Meta-Analysis of

Findings,” IEEE Transaction Engineering

Management, 29(1), 28-45.

75. Venkatesh, V. (1999), “Creation of Favorable

User Perceptions: Exploring the Role of

Intrinsic Motivation,” MIS Quarterly, 23(2),

239-260.

76. Venkatesh, V. (2000), “Determinants of

Perceived Ease of Use: Integrating Control

Intrinsic Motivation, and Emotion into the

Technology Acceptance Model,” Information

Systems Research, 11(4), 342-365.

77. Venkatesh, V. and F. D. Davis (1996), “A

Model of the Antecedents of Perceived Ease of

Use: Development and Test,” Decision

Sciences, 27(3), 451-481.

78. Venkatesh, V. and F. D. Davis (2000), “A

Theoretical Extension of the Technology

Acceptance Model: Four Longitudinal

Studies,” Management Science, 46(2),

pp.186-204.

79. Venkatesh, V., and Morris, M. G. (2000), “Why

Don’t Men Ever Stop to Ask for Directions?

Gender, Social Influence, and Their Role in

Technology Acceptance and Usage Behavior,”

MIS Quarterly, 24(1), 115-139.

80. Venkatesh, V., Morris, M. G., Davis, G. B. and F.

D. Davis (2003), “User Acceptance of

Information Technology: Toward a Unified

View,” MIS Quarterly, 27(3), 425-478.

81. Venkatesh, V., Speier, C. and Michael G. Morris

(2002), “User Acceptance Enablers in

Individual Decision Making about Technology:

Toward an Integrated Model,” Decision

Sciences, 33(2), 297-316.

82. Wang, Y-S., Lin, H-H. and P. Luarn (2006),

“Predicting Consumer Intention to Use Mobile

Service,” Information Systems Journal, 16(2),

157-179.

83. Zumd, R. W. (1979), “Individual Differences

and MIS Success: A Review of the Empirical

Literature,” Management Science, 25(10),

966-979.

Documents

3Gir.lib.ksu.edu.tw/bitstream/987654321/4761/1/(陳嵩...9 1 ! " #$ 3G 4