網路銀行接受度之研究

行政院國家科學委員會專題研究計畫 成果報告

網路銀行接受度之研究

計畫類別： 個別型計畫

計畫編號： NSC93-2416-H-011-003-

執行期間： 93 年 08 月 01 日至 94 年 07 月 31 日 執行單位： 國立臺灣科技大學資訊管理系

計畫主持人： 盧希鵬

計畫參與人員： 國立台灣科技大學 資訊管理學系

報告類型： 精簡報告

報告附件： 出席國際會議研究心得報告及發表論文 處理方式： 本計畫可公開查詢

中 華 民 國 94 年 8 月 18 日

行政院國家科學委員會補助專題研究計畫成果報告

※※※※※※※※※※※※※※※※※※※※※※※※※

※※

※

※ 網路銀行接受度之研究 ※

※

※

※

※※※※※※※※※※※※※※※※※※※※※※※※※

※

計畫類別：;個別型計畫 □整合型計畫 計畫編號：NSC 93-2416-H-011-003

執行期間： 93 年 8 月 1 日至 94 年 7 月 31 日

計畫主持人：盧希鵬教授

執行單位：國立台灣科技大學資訊管理學系

中 華 民 國 94 年 9 月 20 日

行政院國家科學委員會專題研究計畫成果報告

網路銀行接受度之研究

An integrated evaluation model of e-government web site satisfaction:

from service quality and adoption behavior perspectives

計畫編號：NSC 93-2416-H-011-003 執行期限：93 年 8 月 1 日至 94 年 7 月 31 日 主持人：盧希鵬教授 國立台灣科技大學資訊管理系 壹、 中文摘要

網路銀行發展的關鍵在於使用者的接 受度。網路銀行是建構於網路環境的開放 式資訊系統，具有較高的風險存在，且使 用者的行為意願易受到彼此間互動的影 響。因此，本研究以 TAM 為基礎，輔以 創新擴散理論、認知風險及社會影響為理 論基礎，建構出網路銀行接受模型，並主 張區隔網路銀行的潛在採用者與實際使用 者，分析影響兩者對網路銀行的接受度的 關鍵因素。結果發現（1）潛在採用者的意 願受到相對優勢、認知風險與正面態度的 影響，反之，實際使用者的意願則受到相 對優勢與正面態度的影響；（2）個人的使 用經驗有助於降低認知風險；（3）潛在採 用者的態度受到社會因素影響，實際使用 者則不受其影響。

關鍵字： 網路銀行、科技接受模型、創新

擴散、認知風險、社會影響 Abstract

The key issue of the development of Internet Banking is to increase the user’s acceptance of it. Internet Banking is a kind of information system that provides services via the WWW, which in terms has higher potential risks. In addition, user’s behavioral intention is easily affected by the interaction among people around. Therefore, this study based on TAM, applies the following theories “Diffusion of Innovation”,

“Perceived Risk” and “Social Influence” to develop the “Internet Banking Acceptance Model”. Furthermore, this study is differentiate the sample into two subgroup, namely the potential adopters and the actual

users, to examine the affecting factors of peoples’ acceptance of Internet Banking.

The result shows that: 1. The Potential adopter’s intention is affected by “relative advantage”, “perceived risk” and “attitude”.

However, the actual user’s intention is affected only by “relative advantage” and

“attitude” . 2. The actual user’s experiences of using the Internet banking can reduce the perceived risk. 3. Social Influence is going to affect the attitude toward the Internet banking for the adopters while actual users will not.

Keywords: Internet Banking, TAM, Diffusion of Innovation, Perceived Risk, Social Influence

貳、 緣由與目的

隨著資訊科技的成熟及網路雙向互動模 式的興起，逐漸帶動線上理財市場的發展。根 據研究調查顯示，網路銀行理財人口的普及率 逐年增加，預計不久的將來，網路銀行理財將 成為台灣網友上網的主要活動之一。

網路銀行發展的關鍵在於使用者的接受 度，充分瞭解使用者對網路銀行的認知及關鍵 影響因素，有助提升網路銀行理財服務的普及 率。

探究過去網路銀行相關研究發現，許多 學者以實際使用者（User）為研究對象，忽略 潛在採用者（Potential Adopter）的重要性。事 實上，兩者採用或繼續使用資訊科技之行為模 式並非完全相同，關鍵影響因素亦有所差異

（Karahanna et al ., 1999)，以實際使用者為對

象所研究出來的結果並無法完全反映出網路

銀行潛在採用者之行為。根據資策會電子商務

應用推廣中心（FIND）引述亞太區國際網路 評量機構 iamasia（亞洲評量）調查結果發 現，46%的網友未來有透過網路銀行理財的意 願，顯示台灣的線上理財市場擁有可觀的成長 潛力（FIND，2001）。因此，本研究認為有 必要區隔網路銀行的潛在採用者與實際使用 者，分就兩者對網路銀行的接受度進行更深入 的分析研究。

其次，學者進行網路銀行接受度之相關 研究時，多以技術層面因素的考量為主，如以 科技接受模型、認知創新特質及認知風險等，

探究消費者使用網路銀行的關鍵影響因素

（Liao, 1999；張宗彬，民 91），有關社會層 面影響因素的探討則略顯不足。許多研究證實 社會規範的確足以影響個人的行為意願

（Karahanna et al., 1999），此外，本研究認為 在網路時代下，使用者彼此間的互動更為頻 繁，因此，有必要納入社會影響的考量，探究 其他相關的影響因素。綜觀上述，本研究以 TAM 為基礎，結合創新擴散理論、認知風險 及社會影響為本研究之理論基礎，建構出網路 銀行接受模型，目的在於探討下列兩個問題：

一、暸解網路銀行潛在使用者與實際使用者採 用/繼續使用網路銀行意願之關鍵影響因素；

二、比較網路銀行的潛在使用者與實際使用者 兩者行為模式的異同之處。

參、 結果與討論

本研究資料收集的對象主要分為網路銀行 使用者與網路銀行潛在採用者兩族群，透過網 路問卷的方式進行調查，歷時兩個星期，潛在 採用者回收 191 份，實際使用者回收 105 份，

共計 296 份有效問卷。年齡大部分集中在 20 歲-29 歲（潛：73%；實：67%），以大學、研 究所畢業者居多（潛：64%；76%）。

在各項網路銀行提供的服務中，潛在採用者 最想採用的網路銀行服務為「信用卡卡務交 易」（31%） ，實際使用者最常用的服務且最滿 意的網路銀行服務皆段為「投資理財」（最常 用：57%；最滿意：41%）。

正式施測時，首先檢測兩份問卷的信效度以 確 保 結 果 的 準 確 度 ， 本 研 究 以 Cronbach’s Alpha 衡量問卷的信度，結果顯示兩份問卷的 Cronbach’s Alpha 值介於 0.71～0.96 之間（如 下表一），顯示正式問卷具內部一致性。隨後 再以因素分析法衡量問卷的效度，兩份問卷經 轉軸後之成份矩陣各萃取了八個成份（大眾媒 體資訊影響、人際網絡資訊影響、參考群體規 範影響、相對優勢、認知易用性、認知風險、

相容性及可試用性），其中「採用網路銀行影 響因素模型」剔除掉發散的三個項目（相對優 勢 4、相對優勢 5 及認知風險 3），「繼續使用 網路銀行影響因素模型」剔除掉發散的 1 個項 目（認知風險 3） 。各構面之特徵值均大於一，

顯示本研究具有良好的建構效度。

表一、信度分析表

構面 研究變數

Cronbach’s Alpha（潛在 採用者）

Cronbach’s Alpha（實際 使用者）

大眾媒體資訊影響 0.8194 0.8034 人際網絡資訊影響 0.8077 0.8692 社會影響

參考群體規範影響 0.8364 0.8828 相對優勢 0.8799 0.9234 認知易用性 0.8711 0.9137 行為信念

認知風險 0.7931 0.7341 相容性 0.8676 0.8979 降低認知

風險策略 可試用性 0.8091 0.7111 態度 態度 0.8752 0.9606 意願 行為意願 0.9043 0.9582

本研究採用 Pearson 相關分析來檢驗研究 模型所提出兩變數之的相關假設，結果顯示兩 個模型中，除「採用網路銀行影響因素模型」

的「認知風險－相容性」與「認知風險－可試 用性」及「繼續使用網路銀行影響因素模型」

的「認知風險－可試用性」外，大部分的變數 之間都存在顯著的相關。

研究假說則採用複迴歸統計分析進行驗

證。研究發現，潛在採用者採用網路銀行的態

度主要受到「參考群體規範影響（0.135

）」、

「相對優勢（0.235

）」、「認知易用性

（0.331

）」、「認知風險（-0.15

）」、「相 容性（0.403

）」及「可試用性（0.167

）」

的影響，解釋能力為 53%（R

=0.529）；採用 網路銀行的意願主要受到「態度（0.701

）」、

「相對優勢（0.333

）」 、 「認知風險（-0.096

）」

的影響，解釋能力為 61%（R

=0.609）。

實際使用者繼續使用網路銀行的態度主 要受到「相對優勢（0.437

）」、「認知易 用性（0.331

）」、「認知風險（-0.135

）」

的影響，解釋能力為 65%（R

=0.646）；採用 網路銀行的意願主要受到「態度（0.671

）」、

「相對優勢（0.333

）」，解釋能力為 82%

（R

=0.821）。

在兩個研究模型中，認知易用性均顯著 影響相對優勢（潛：0359

；實：0.565

），

解釋能力各為 13%及 32%（潛：R

=0.125；實：

R

=0.319）。採用網路銀行影響因素模型的相 容性及可試用性並未直接影響認知風險，然而 在繼續使用網路銀行影響因素模型，相容性顯 著影響認知風險（-0.394***）解釋能力為 11%

（R

=0.113）。

彙整研究結果可得路徑分析圖如左圖所 示。

本研究各關鍵影響因素之相關發現與結 論分別整理如下：

(1) 社會影響構面：潛在採用者與實際使用 對網路銀行的態度與意願皆未受到外界 提供的資訊所影響，本研究認為可能由 於多數銀行業者並未透過大眾媒體推廣 網路銀行的概念，再加上網路銀行理財 牽涉到個人隱私及財務資訊，因此個人 較無法獲得網路銀行相關資訊；此外，

潛在採用者對網路銀行的態度受到參考 群體的規範影響實際採用者對網路銀行 的態度則完全不受他人影響，僅對潛在 採用網路銀行的態度造成影響。

(2) 行為信念構面：潛在採用者知覺網路銀 行具有較高的認知風險，且顯著影響其 採用網路銀行的態度與意願，然而對實 際使用者來說，認知風險雖影響其繼續 使用網路銀行的態度，卻不會直接影響 其意願。由此可知，認知風險確為影響 個人對網路銀行接受度的關鍵因素，而 個人的使用經驗有助於降低認知風險。

(3) 降低認知風險策略構面：對潛在採用者 而言，可試用性與相容性顯著影響其對 網路銀行的態度；而對繼續使用者而 言，相容性並未直接影響態度，而是透 過認知風險間接影響態度。本研究認為 由於潛在採用者未真正使用過網路銀 行，且大多數的網路銀行並無提供試用 機制，縱使相容性與可試用性顯著影響 其態度，卻無法降低其知覺採用網路銀 行可能發生的風險；反之，對實際使用 者而言，相容性雖不會直接影響其繼續 使用網路銀行的態度，卻有助降低認知 風險。

根據本研究之研究結果與結論，影響潛在 採用者與實際使用者採用與繼續使用網路銀 行態度與意願之關鍵因素及行為模式確有不

大眾媒體資訊影響

人際網絡資訊影響

參考群體規範影響 社會影響

相對優勢 R2=0.125

認知易用性

認知風險 R2=0.001 行為信念

0.359***

採用網路銀行的態度 R2=0.529

採用網路銀行的意願 R2=0.609

相容性 可試用性

創新認知風險降低策略 0.135*

0.333***

0.235***

0.331***

-0.15**

-0.096*

0.403*** 0.167**

採用網路銀行影響因素模型

0.701***

大眾媒體資訊影響

人際網絡資訊影響

參考群體規範影響 社會影響

相對優勢 R2=0.319

認知易用性 認知風險 R2=0.113 行為信念

0.359***

採用網路銀行的態度 R2=0.646

採用網路銀行的意願 R2=0.821

相容性 可試用性

-0.394***

0.333***

0.437***

0.331***

-0.135**

繼續採用網路銀行影響因素模型

0.671***

同，綜合上述，分別提出學術研究上及實務應 用上之建議，分述如下：

一、 學術研究上

1. 後續研究可進一步以使用者「透過網路銀 行交易經驗」為區隔條件，區隔出網路銀 行交易的潛在族群（如查詢資訊者）及實 際使用族群（如（如轉帳、繳款者），分 別探究影響兩者透過網路銀行交易之關 鍵影響因素。

2. 後續研究可應用本研究架構，進行其他資 訊科技接受度之相關研究，進一步驗證本 研究架構之有效性。

3. 後續研究可延伸本研究之概念，於進行資 訊科技接受度之相關研究時，除考量資訊 科技特性外，並區隔研究族群，以分別建 構適切之研究模型。

二、 實務應用上

Moore（1999）根據創新科技採用生命 週期區分五類消費群體，並將整個創新採 用市場區隔為「早期市場」與「主流市場」，

前者主要由創新者及早期採用者所組成，

後者則由早期大眾、晚期大眾所組成，兩 個市場的消費族群價值觀有極大的差異，

且從早期市場轉移至主流市場的過程存在 鴻溝。本研究所區隔出網路銀行的實際使 用者與潛在採用者，即分別為網路銀行的

「早期市場」與「主流市場」消費群，由 上，本研究根據研究發現，分別從「早期 市場」與「主流市場」的經營及如何從早 期市場跨越至主流市場等三方面提出實務 上的建議：

1. 早期市場_實際使用者

根據研究結果所指出的關鍵影響因素，本 研究建議業者應可透過線上操作手冊、精 簡操作過程等方式強化網路銀行的易用 性；此外，亦可透過人性化介面的設計，

如網路櫃檯、線上服務人員等擬人化功能 介面，或不定期更新相關軟硬體以提昇網

站效能等方式，使實際使用者知覺網路銀 行 不 僅 操 作 簡 便 且 較 其 他 方 式 更 具 優 勢，進而提高其繼續使用網路銀行理財的 意願。

2. 主流市場_潛在採用者

根據研究結果指出，本研究建議業者可透 過經營虛擬社群或設置討論區的方式，運 用社群或網友的影響力，提昇潛在採用者 對網路銀行的好感；此外，亦可開放部分 試用功能或模擬網路銀行理財機制，讓潛 在採用者增加對網路銀行的認知，進而提 高其採用網路銀行理財的意願。

3. 跨越鴻溝_從早期市場跨越至主流市場 Moore（1999）認為欲成功地由早期市場

「跨越」至主流市場，關鍵在於觀察及分 析比較兩種市場消費群的特性與差異。因 此，本研究建議業者首先需暸解影響網路 銀行潛在採用者與實際使用者採用與繼 續使用網路銀行之關鍵因素及行為模式 之異同處，針對不同的目標族群制定不同 的行銷策略，以達到分群行銷的目的及效 益。舉例來說，面對潛在採用者時，需強 調網路銀行理財與個人理財習慣、經驗的 相容程度及提供試用機制，並加強宣導網 路銀行理財安全措拖，如網站安全等級及 個人隱私保密條款等；面對實際使用者 時，則強調網路銀行較其他理財方式便 利、省時等優勢及操作上的簡便等。

肆、 計畫成果自評

本計畫於執行期間內完成所有預期之研 究目標。其結果不僅驗證 TAM、創新擴散理 論與網路銀行接受模型對於評量網路銀行接 受度與滿意度之解釋力，且提供學術、實務建 議予相關單位在提昇網路銀行服務接受度時 應注意之方向與原則。

本計畫之相關結果已投稿至國際資管研

討會，並被接受刊登。[Hsi-Peng Lu, Huei-Ru

Fion Tsai, Wu Jo-Yu, “iBAM: Internet Banking

Acceptance Model,”CORS/SCRO-INFORMS

International Meeting Banff, Canada, May 16-19, 2004]

伍、 參考文獻

《參考網址》

[1] 資策會電子商務應用推廣中心（FIND）：

http://www.find.org.tw/0105/home_new.asp

《中文期刊》

[1] 方世榮譯，Philip Kotler (民 87)， “行

銷管理學-分析、計劃、執行、與控制＂ ，

東華書局。

[2] 張仕明，民 90，“網路銀行特性、知覺風 險及使用意願之研究＂文化大學國際企 業管理研究所碩士論文。

[3] 張宗彬，民 91，“網路銀行知覺風險與使 用意願之研究＂，大葉大學資訊管理研究 所碩士論文。

[4] 陳銘祥，民 90，“消費者類型與知覺風險 對網際網路購物意願影響之研究＂，銘傳 大學資訊管理研究所碩士論文。

[5] 賴哲亨，民 89，“參考群體建議類型對消 費者決策的影響＂，國立中央大學企業管 理研究所碩士論文。

《英文期刊》

[1] Adams, D. A., Nelson, R. P. and Todd, P.

A. (1992), “Perceived Usefulness, Ease of

：

[2] Ajzen, Icek (1991), “The Theory of

Behavior and Human Decision Processes, 50, pp.179-211.

[3] Asch, S. E.(1952), “Social Psychology,”

New York：Prentice-hall.

[4] Bansal, Harvis S. and Voyer, Peter A.

(2000), “World-of Mouth Process within a Service Purchase Decision Context,”

Journal of Service Research, Vol.3, No. 2, pp.166-177.

[5] Bauer, R. A. (1960), “Consumer Behavior

Dynamic Marking for Changing World, Chicago AMA Proceedings, pp.24.

[6] Chen, Lei-da, Gillenson, Mark L. and Sherrell, Daniel L. (2002), “Enticing

：

Information & Management, 39, pp.705-719.

[7] Chin, W. and Todd, P. A. (1995), “On the

Use, Usefulness, and Ease of Use of Structural Equation Modeling in MIS Research

：

Quarterly, Vol.19, No.2, pp.237-246.

[8] Davis, Fred D. (1989), “Perceived

pp.319-339.

[9] Derbaix, C. (1983), “Perceived Risk and

：

Psychology, Vol.3, No.2, pp.19-39.

[10] Deutsch, M. and Gerard, H. B. (1955), “A

Social Psychology, 51, pp.629-636.

[11] Dowling G. R and Staelin R. (1994), “A model of perceived risk and intended risk-handling activity＂ Journal of Consumer Research, 21, pp.119-134.

[12] Fishbein, M. and Ajzen, I. (1975), Belief,

：

Reading, MA：Addision-Wesley.

[13] Kassarjian, Harold, H. and Robertson, Thomas, S.,(1981), “Perspectives in

3

Edition.

Glenview, IL ： Socott, Forsman, and Company.

[14] Karahanna, Elena, Straub Detmar W., and Chervany Norman L. (1999),

“Information Technology Adoption Across Time

：

Vol.23, No.2, pp.183-213.

[15] Liao, S., P. Shao, H. Wang and A. Chen (1999), “The Adoption of Virtual

：

International Journal of Information Management, 19, pp.63-74.

[16] Mitchell, V. W. and Greatorex, M. (1993),

“Risk Perception and Reduction in The Purchase of Consumer Services,” The

Service Industries Journal, Vol.13, No.4, pp.179-200.

[17] Moon, J. W., Kim, Y. G.. (2001),

“Extending the TAM for a

World-Wide-Web Context,” Information &

Management, 38, pp.217-230.

[18] Moore, Gary C., Benbasat, Izak (1991),

“Development of an Instrument to Measure the Perceptions of Adopting an Information Technology Innovation,”

Information Systems Research 2：3, pp192-222.

[19] Rogers, E. M. (1995), “Diffusion of

New York：Free Press.

[20] Stone, Robert N. and Gronhaung, Kjell (1993), “Perceived Risk ：

Marketing, Vol.27, No.3, pp.39-50.

[21] Szajna, B. (1994), “Software Evaluation

：

Quarterly, Vol.18, No.3, pp.319-324.

[22] Tan, Margaret and Teo Thompson S. H.

(2000), “Factors Influencing The

Adoption of Internet Banking,” Journal of

The Association for Information Systems, Vol.1, Article 5, pp.1-42.

[23] Tan, Soo Jiuan (1999), “Strategies for

Marketing, Vol.16, No.2, pp.163-180