理性行為理論 Theory of Reasoned Action (TRA)

理性行為理論(Theory of Reasoned Action, TRA) (Ajzen & Fishbein, 1980)及計畫 行為理論(Theory of Planned Behavior ,TPB) (Ajzen, 1985, 1991)被運用在探討人類特 定行為模式等研究上。TRA理論源自於社會心理學，主要探討態度、行為意圖及實際 行為間的關聯性。此理論已經被應用在許多領域，像是醫學心理學、企業資源規劃 (Enterprise Resource Planning, ERP)以及專家系統(expert system)等等。在TRA理論應用 在商業領域的案例研究中曾提到，消費者的實際行為是由消費者的行為意圖所控制，

而行為意圖的產出則來自於態度(attitude)及主觀規範(subjective norm, SN)。態度是指 行為人本身對於特定行為的喜好程度。主觀規範則是指行為人週遭事物或人對於特定 行為的認知意見，進而影響行為人對特定行為的喜好(Ajzen & Fishbein, 1980)。在商 業領域的應用中，TRA可由態度面合理的預測人類對於特性行為表現的意圖，並且此 預測是根據消費者本身是否喜好做出該行為，而不是因為行為人喜好該商品或服務，

進而做出訂購的動作。除了態度外，消費者對於特定行為意圖的表現也會受到其他人 的社會規範信念所影響(Hansen, Møller Jensen, & Stubbe Solgaard, 2004)。由此可知，

TRA理論主要說明人類的行為表現主要被態度與行為規範所影響。

2.2.2 計畫行為理論 Theory of Planned Behavior (TPB)

在TRA理論發表後不久,該理論學者Ajzen在1991年也提出由TRA理論演進的另 一理論-計畫行為理論(Theory of Planned Behavior, TPB)。TPB是延伸自TRA理論的使 用限制，主要加入行為人因為個人對於特定行為的控制能力或資源的限制而造成不完 整的意志控制(incomplete volitional control)(Ajzen, 1991)。Ajzen學者認為非動基因素 像是必要的機會與資源，如時間、金錢、技巧、團隊合作等等，統稱為認知行為控制 (Perceived Behavioral Control, PBC)的項目應該被加入一起探討，因此該學者將PBC加 入TRA理論後而形成新的TPB理論。Ajzen學者給予PBC的定義如下：行為人是否有能 力去達成特定行為端看其是否有機會及資源去達成該行為(Ajzen, 1991)。TPB理論很 廣泛的被應用於預測在不同背景及條件下是否做出特定行為的理論模型，因此，過去 以TPB為理論架構探討網路消費者行為的研究結果，是可以被合理的期待其結果的有 效性(Pavlou & Fygenson, 2006)。根據過去文獻記載(Sheppard, Hartwick, & Warshaw, 1988)，TPB已經被評估過其預測人類行為的可行性，並且已被採用在多種領域中。

TPB理論在預測及解釋人類行為的研究中，是其中一種最有影響性的理論。下圖將分 別解釋TRA、PBC、TPB三者的理論架構：

圖 2-1TRAPBCTPB 理論模型

2.2.3 技術接受模型 Technology Acceptance Model (TAM)

技術接受模型(Technology Acceptance Model, TAM)(Davis, 1986)是另一個被廣泛 應用在預測電子商務市場中消費者購買行為的理論。TAM 被發展來解釋終端消費者 行為及消費者使用資訊系統的執行性。該理論是基於 TRA 因果關係來說明個人接受 信息技術(Information Technology, IT)的行為。TAM 指出使用者對於 IT 技術的認知有 用性(Perceived Usefulness, PU)及認知易用性(Perceived Ease of Use, PEOU)將會是影 響使用意圖(usage intention)的關鍵因素。認知有用性在此被定義為使用者認為使用一 個特定的資訊系統將提高他或她的工作表現程度(Davis, 1989)。認知易用性則被定義 為使用者認為使用特定資訊系統可以減少付出努力或是更自由使用的程度(Davis, 1989)，換句話說，就是使用者使用特定資訊系統可以更加輕鬆自在的達成其目的。

TAM 在研究使用者接受新技術的關鍵因素領域中是其中一種最常見的模型(Lin

& Chan, 2009)。此模型藉由輸入外部變因來觀察使用者行為，並且此模型的特性較為

開放性，可進行跨文化及跨領域的研究。我們可以藉此理解使用者在使用新資訊科技 的滿意度及是否會持續做出使用行為。TAM 模型架構如下所示：

圖 2-2 TAM 理論模型

2.2.4 認知地圖 Cognitive map（CM）

TRA、TPB及TAM等理論各有各的特色，在預測人類行為的研究中皆提供很大的 彈性與靈活性可運用在不同的環境條件下，且在過去研究中已被證實其有效性並應用 在多個領域中。該理論在電子商務的消費者購買決策的研究中，甚至還更進一步的細 分不同的主題預測消費者行為，像是信任、形象、風險、行銷等等。研究人依據有興 趣之主題，找出該主題中會影響消費者購買決策的因子，進行因子對於消費者網路購 物影響的探討。然而，由於影響消費者購買決策的面向太多、因子太雜，少有文獻整 合所有可能的影響因子進行因子關聯性的統整，因此，對於電子商務市場的消費者購 買動機及影響因素難以有全面性的了解。基於這個原因，本研究選擇認知地圖當作整 合因子的工具，希望盡可能的收集影響因子並計算出完整的影響消費者購買途徑進行 探討。

認知地圖(Cognitive Map, CM)起源於1948年Tolman學者的老鼠走迷宮實驗中，藉 由老鼠的實際行為了解人類的臨床表現(Tolman, 1948)。認知地圖是指在特定環境條 件下，被認為存在的態度或屬性的一種關係的表示(Zhang et al., 1989)。取得任意兩個 元素，可觀察一方的狀態或運動是否會影響到另一元素的動作或狀態(Montazemi &

Conrath, 1986)。

認知地圖自1948年開始不斷的被改良，並且可完整的應用在醫學科學、股票市場、

決策制定、軍事及環境心理學等等不同的領域。認知地圖主要著重在抓取影響因子間 抽象的因果關聯性，特別是影響方向、信號及因果獨立性三者。認知地圖試圖抓住信 念系統的定性結構(Qualitative Structure of a Belief System)，此地圖藉由信念因子的雙 向關係可進行決策制定(Wellman, 1994)。

認知地圖的優勢在於其可洞察特定的決策環境，即便該決策環境的資訊可能很難 被取得。除了可收集特定決策環境下的資訊並且加強我們對於該環境的理解外，它還 能夠找出可能被忽略的見解。即使地圖無法找出更多的見解，它也可以被當作一種資 訊系統進行分析，換句話說，認知地圖可被當作子集的數據庫，引導資訊的投入以方 便設計相關的資訊系統(Montazemi & Conrath, 1986)。

認知地圖的特性可以被使用於支援決策制定且可被當作一種捕捉零散資訊的工

2.3 因子收集

本研究為了呈現最完整的認知地圖，必須盡可能的收集全部相關的文獻、因子及 其關聯性，我們使用其中一種強力的文獻收集工具-Thomson Data Analyzer，以協助我 們達成這麼目標。Thomson Data Analyzer 對於管理與抽取來自於公司內部或商業數據 庫中的商業關鍵見解相當強大，此工具不僅可篩選出適合的資訊，也能對於選出的資 訊加以進行分析，並且以多種樣式呈現，像是表單、矩陣、關聯圖或是放射線圖等等。

由這些分析圖可看出相關文獻的數量及與本研究主題的相關度以及統計其中的關鍵 字。

第一步：為了使收集來的文獻具有可信度，本研究採用來自 SSCI 的文獻並且鎖 定四大主題排行前 20 名的期刊，分別是管理、商業、商業與金融、經濟等四大類，

詳細期刊清單如附件一。由於本研究主題限制在電子商務並且著重於購買行為決策，

因此輸入以下幾個關鍵字進行文獻查找，分別是“電子商務(E-commerce)”、“B2C”、“購 買(purchase/purchasing)”、“決策制定(decision making)”、“認知地圖”以及“消費者 (customer/consumer)”。關鍵字文獻搜尋結果如圖 2-3 所示，共 769 篇文獻與本研究相 關。

圖 2-3 關鍵字搜尋結果

第二步：本研究將收集到的文獻進行關鍵字統計並產出一 38 乘 38 的因子矩陣如 表 2-1 與表 2-2 所示。由此表可看出同時擁有縱軸與橫軸因子的文獻共有幾篇，例如 由表可知共有 144 篇文獻同時包含購買及消費者兩個關鍵字。另外，此表也可看出七 百多篇文獻中可統整出 38 個關鍵字。

第三步：接下來選擇與本研究較相關的因子以取得所需的資訊，因此以電子商務 為主軸，選擇所有包含“電子商務”關鍵字與“購買”、“消費者”、“購買決定”等關鍵字 組合的文獻進行整合，如表 2-1 與表 2-2 圈選之範圍。由於其中包含許多重複或不相 關的文獻，為了將重複者及不同主題之文獻刪除，本研究將在下一步閱覽所有被挑選 文獻的摘要及結論以挑選出最適當的文獻採納。

表 2-1 因子矩陣一

表 2-2 因子矩陣二

另一方面，本研究輸出另一放射線圖以確定文獻收集的狀況，在放射線圖中每一 個點代表一篇至十篇文獻(當該組文獻數量破百時，每個點將代表十篇文獻)，而每一 層放射線代表一個因子，圖型重疊的部分代表共有多少數量的文獻同時具備重疊層數 的因子。例如，如圖 2-4 所標記(→)，表示共有 144 篇文獻同時具備“購買”及“消費者”

圖 2-4 因子統計之放射線圖

此圖也提供另一種解釋，由此圖可知即使過去有大量的文獻研究過購買決策，但 特別針對電子商務市場進行的購買決策研究卻僅有 47 篇(圖中 e-commerce 關鍵字後 僅顯示 47)，可說是相當的少。

第四步：雖然在步驟二時篩選出超過五百篇文獻，但扣除重複計算的文獻後僅剩 下 150 篇。為了挑出更接近本研究主題的文獻，我們閱覽此 150 篇文獻的摘要及結果 挑出最適合留下的文獻進行整合。最後，共有 23 篇文獻與本研究主題-“利用認知地 圖預測消費者在電子商務市場中的購買決策”高度相關。其他被剃除的文獻並非完全 排除，其結論大部分被包含於此 23 篇高度相關的文獻中，接下來，我們將解是因子 的定義以及本研究將因子簡單分為七大類進行說明。

步驟一：由WOB資料庫收集相關文獻

第五步：基於收集而來的文獻中每篇皆有自己探討的面向，本研究根據文獻中提

主觀規範(subject norms)和認知行為控制(perceived behavioral control, PBC)為行為意 圖(behavior intention)的前導因子(antecedent factors)，接著行為意圖在影響實際行為 (real behavior)。然而，過去學者((Pavlou & Fygenson, 2006)曾對於TPB理論中的PBC 部份提出一些模糊地帶的質疑，並且在經過實際驗證後給予兩項不同的維度補充說明，

分別是自我效能(self-efficacy, SE)及可控制性(controllability)。根據Bandura (1986)的定 義，自我效能代表行為人判斷自己是否可執行特定行為的能力；可控制性則是指行為 人判斷本身是否有足夠的資源與機會執行特定行為(Ajzen, 2002a)。換言之，自我效能

分別是自我效能(self-efficacy, SE)及可控制性(controllability)。根據Bandura (1986)的定 義，自我效能代表行為人判斷自己是否可執行特定行為的能力；可控制性則是指行為 人判斷本身是否有足夠的資源與機會執行特定行為(Ajzen, 2002a)。換言之，自我效能