เอ็ม-คอมเมิร์ซ : การทดสอบการยอมรับพาณิชย์อิเล็กโทรนิกส์ผ่านอุปกรณ์เคลื่อนที่ ในกรุงเทพมหานคร ประเทศไทย : อิทธิพลตัวแปรกำกับของระดับการศึกษาของผู้ใช้งาน
Article Sidebar
เผยแพร่แล้ว:
เม.ย. 11, 2020
คำสำคัญ:
พาณิชย์อิเล็กทรอนิกส์ผ่านอุปกรณ์เคลื่อนที่ การถดถอยกำลังสองน้อยที่สุดบางส่วน ทฤษฎีพฤติกรรมตามแผน
Main Article Content
บทคัดย่อ
งานวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์ในการทดสอบการเปิดรับการทำธุรกรรมพาณิชย์ผ่านอุปกรณ์สื่อสารเคลื่อนที่ (M-commerce) ในด้านการซื้อสินค้าอุปโภคบริโภคในประเทศไทย ผู้วิจัยใช้ทฤษฎีพฤติกรรมตามแผนในการทดสอบการยอมรับของผู้ใช้งานอุปกรณ์สื่อสารเคลื่อนที่ต่อการซื้อสินค้าอุปโภคบริโภคบนอุปกรณ์ดังกล่าว งานศึกษานี้ได้ขยายผลเพิ่มเติมจากทฤษฎีพฤติกรรมตามแผนเดิม โดยใช้ระดับการศึกษาของผู้ใช้งานเป็นตัวแปรกำกับของความสัมพันธ์ระหว่างแรงจูงใจในการเปิดรับการทำธุรกรรมพาณิชย์ผ่านอุปกรณ์สื่อสารเคลื่อนที่ และพฤติกรรมการเปิดรับธุรกรรมพาณิชย์ผ่านอุปกรณ์สื่อสารเคลื่อนที่ โดยข้อมูลที่ใช้ในการทดสอบได้มาจากผู้ใช้งานโทรศัพท์เคลื่อนที่ในกรุงเทพมหานคร ประเทศไทยจำนวน 168 คน โดยใช้แบบสอบถามในการเก็บข้อมูล ผลลัพธ์จากการวิเคราะห์ผ่านวิธีการถดถอยกำลังสองน้อยที่สุดบางส่วน (Partial least squares regression: PLS) พบว่า 7 ใน 8 ของสมมติฐานของทฤษฎีพฤติกรรมตามแผนได้รับการรับรองแบบมีนัยยะสำคัญทางสถิติ ผลการวิจัยทำให้เห็นว่าทัศนคติ, บรรทัดฐานทางสังคมเกี่ยวกับการทำธุรกรรมพาณิชย์ผ่านอุปกรณ์สื่อสารเคลื่อนที่ส่งผลต่อพฤติกรรมการยอมรับของผู้ใช้งานผ่านความตั้งใจในการใช้งานการทำธุรกรรมพาณิชย์ผ่านอุปกรณ์สื่อสารเคลื่อนที่ นอกเหนือจากนั้น ผลงานวิจัยพบว่าผู้ใช้งานที่มีระดับการศึกษาสูงมีแนวโน้มยอมรับการทำธุรกรรมพาณิชย์ผ่านอุปกรณ์สื่อสารเคลื่อนที่มากกว่าผู้ใช้งานที่มีการศึกษาที่ต่ำกว่า งานวิจัยนี้เสนอแนะให้บริษัทคำนึงถึงทัศนคติของผู้ใช้งานเกี่ยวกับการทำธุรกรรมพาณิชย์ผ่านอุปกรณ์สื่อสารเคลื่อนที่ โดยไม่เพียงพิจารณาเฉพาะเรื่องความง่ายของส่วนต่อประสานกับผู้ใช้แต่ควรพิจารณาด้านความปลอดภัยในการใช้งานด้วย และมุ่งเน้นไปที่ผู้ที่มีอิทธิผลต่อผู้ติดตามเพราะเป็นคนที่สามารถดึงดูดผู้ใช้งานใหม่เข้ามาได้
Article Details
รูปแบบการอ้างอิง
สุธาทร พ. . (2020). เอ็ม-คอมเมิร์ซ : การทดสอบการยอมรับพาณิชย์อิเล็กโทรนิกส์ผ่านอุปกรณ์เคลื่อนที่ ในกรุงเทพมหานคร ประเทศไทย : อิทธิพลตัวแปรกำกับของระดับการศึกษาของผู้ใช้งาน . วารสารวิทยาลัยดุสิตธานี, 13(2), 307–329. สืบค้น จาก https://so01.tci-thaijo.org/index.php/journaldtc/article/view/241074
ประเภทบทความ
บทความวิจัย
นโยบายการพิจารณากลั่นกรองบทความ
- บทความวิจัยและบทความวิชาการทุกเรื่องที่จะได้รับการตีพิมพ์ต้องผ่านการพิจารณากลั่นกรองโดยผู้ทรงคุณวุฒิ (Peer Review) ในสาขาที่เกี่ยวข้อง จำนวน 3 ท่าน/บทความ
- บทความ ข้อความ ภาพประกอบและตารางประกอบที่ลงตีพิมพ์ในวารสารเป็นความคิดเห็นส่วนตัวของผู้เขียน กองบรรณาธิการไม่จำเป็นต้องเห็นด้วยเสมอไป และไม่มีส่วนรับผิดชอบใด ๆ ถือเป็นความรับผิดชอบของผู้เขียนแต่เพียงผู้เดียว
- บทความที่จะได้รับการตีพิมพ์จะต้องไม่เคยตีพิมพ์ เผยแพร่ที่ใดมาก่อน และไม่อยู่ระหว่างการพิจารณาของวารสารฉบับอื่น หากตรวจสอบพบว่ามีการตีพิมพ์ซ้ำซ้อน ถือเป็นความรับผิดชอบของผู้เขียนแต่เพียงผู้เดียว
- บทความใดที่ผู้อ่านเห็นว่าได้มีการลอกเลียนหรือแอบอ้างโดยปราศจากการอ้างอิง หรือทำให้เข้าใจผิดว่าเป็นผลงานของผู้เขียน กรุณาแจ้งให้กองบรรณาธิการวารสารทราบจะเป็นพระคุณยิ่ง
เอกสารอ้างอิง
1. Abbad, M. M. (2013). E-banking in Jordan. Behaviour & Information Technology, 32(7),
681-694.
2. Abu-Shanab, E. A. (2011). Education level as a technology adoption moderator. Paper presented at the 2011 3rd International Conference on Computer Research and Development.
3. Ajzen, I. (1991). The theory of planned behavior. Organizational behavior and human decision processes, 50(2), 179-211.
4. Antoniadis, I., Saprikis, V., & Poltitis, K. (2014). Investigating internet users’ perceptions towards online shopping: An empirical study on Greek university students. Paper presented at the Proceedings of the International Conference on Contemporary Marketing Issues, (ICCMI).
5. Bermudez, M. E. (2002). A mobile commerce challenge model. Proceedings of the Scuola Superiore.
6. Bhattacherjee, A. (2000). Acceptance of e-commerce services: the case of electronic brokerages. IEEE Transactions on systems, man, and cybernetics-Part A: Systems and humans, 30(4), 411-420.
7. Brislin, R. W. (1970). Back-translation for cross-cultural research. Journal of cross-cultural psychology, 1(3), 185-216.
8. Chin, W. W. (1998). The partial least squares approach to structural equation modeling. Modern methods for business research, 295(2), 295-336.
9 Delcourt, M., & Kinzie, M. (1993). Computer technologies in teacher education: the measurement of attitudes and self-efficacy. Journal of research and development in education, 27(1), 35-41.
10. Efron, B., Rogosa, D., & Tibshirani, R. (2004). Resampling methods of estimation. . International Encyclopedia of the Social & Behavioral Sciences, 13216-13220.
11. Fornell, C., & Larker, D. (1981). Structural equation modeling and regression: guidelines for research practice. Journal of Marketing Research, 18(1), 39-50.
12. Hair, J., Black, W., Babin, B., & Anderson, R. (2009). Multivariate Data Analysis 7th Edition Pearson Prentice Hall: JOUR.
13. Hernández, B., Jiménez, J., & Martín, M. J. (2010). Customer behavior in electronic commerce: The moderating effect of e-purchasing experience. Journal of Business Research, 63(9-10), 964-971.
14. Hootsuite. (2019, February 1). Digital 2019 Thailand. Retrieved from https://www.twfdigital.com/blog/2019/02/thailand-digital-usage-stats-2019/.
15. Hyman, L., Lamb, J., & Bulmer, M. (2006). The use of pre-existing survey questions: Implications for data quality. Paper presented at the Proceedings of the European Conference on Quality in Survey Statistics.
16. Insa-Ciriza, R. (2001). ECommerce and mCommerce in Southern Europe. European Retail Digest, 23-25.
17 Kalinic, Z., & Marinkovic, V. (2016). Determinants of users’ intention to adopt m-commerce: an empirical analysis. Information Systems and e-Business Management, 14(2), 367-387.
18. Katawetawaraks, C., & Wang, C. (2011). Online shopper behavior: Influences of online shopping decision. Asian Journal of Business Research, 1(2).
19. Khalifa, M., & Shen, K. N. (2008). Drivers for transactional B2C m-commerce adoption: Extended theory of planned behavior. Journal of Computer Information Systems, 48(3), 111-117.
20. Kini, R. B. (2009). Adoption and Evaluation of Mobile Commerce in Chile. Electronic Journal of Information Systems Evaluation, 12(1).
21. Kline, R. (2005). Methodology in the social sciences: Principles and practice of structural equation modeling (2nd ed.). New York ….
22. Kock, N., & Lynn, G. (2012). Lateral collinearity and misleading results in variance-based SEM: An illustration and recommendations. Journal of the Association for Information Systems, 13(7).
23. Mathieson, K. (1991). Predicting user intentions: comparing the technology acceptance model with the theory of planned behavior. Information systems research, 2(3), 173-191.
24. Meadows, K. A. (2003). So you want to do research? 5: Questionnaire design. British journal of community nursing, 8(12), 562-570.
25. Mishra, S. (2014). Adoption of M-commerce in India: applying theory of planned behaviour model. The Journal of Internet Banking and Commerce, 19(1), 1-17.
26. Nunnally, J. (1978). Psychometric methods: New York: McGraw-Hill.
27. Pascual-Miguel, F. J., Agudo-Peregrina, Á. F., & Chaparro-Peláez, J. (2015). Influences of gender and product type on online purchasing. Journal of Business Research, 68(7), 1550-1556.
28. Petter, S., Straub, D. W., & Rai, A. (2007). Specifying formative constructs in information systems research.
29. Rammstedt, B., & Rammsayer, T. H. (2002). Self-estimated intelligence: Gender differences, relationship to psychometric intelligence and moderating effects of level of education. European Psychologist, 7(4), 275.
30. Shao Yeh, Y., & Li, Y.-M. (2009). Building trust in m-commerce: contributions from quality and satisfaction. Online Information Review, 33(6), 1066-1086.
31. Sundström, M., Balkow, J., Florhed, J., Tjernström, M., & Wadenfors, P. (2013). Inpulsive Buying Behaviour: The Role of Feelings When Shopping for Online Fashion. Paper presented at the 17th The European Association for Education and Research in Commercial Distribution.
32. Thongpapanl, N., Ashraf, A. R., Lapa, L., & Venkatesh, V. (2018). Differential Effects of Customers’ Regulatory Fit on Trust, Perceived Value, and M-Commerce Use among Developing and Developed Countries. Journal of International Marketing, 26(3), 22-44.
33. Troutman, M., & Timpson, S. (2008). Effective Optimization of Web Sites for Mobile Access: the transition from eCommerce to mCommerce. Journal of Interactive Advertising, 9(1), 65-70.
34. Wu, W.-Y., Quyen, P. T. P., & Rivas, A. A. A. (2017). How e-servicescapes affect customer online shopping intention: the moderating effects of gender and online purchasing experience. Information Systems and e-Business Management, 15(3), 689-715.
681-694.
2. Abu-Shanab, E. A. (2011). Education level as a technology adoption moderator. Paper presented at the 2011 3rd International Conference on Computer Research and Development.
3. Ajzen, I. (1991). The theory of planned behavior. Organizational behavior and human decision processes, 50(2), 179-211.
4. Antoniadis, I., Saprikis, V., & Poltitis, K. (2014). Investigating internet users’ perceptions towards online shopping: An empirical study on Greek university students. Paper presented at the Proceedings of the International Conference on Contemporary Marketing Issues, (ICCMI).
5. Bermudez, M. E. (2002). A mobile commerce challenge model. Proceedings of the Scuola Superiore.
6. Bhattacherjee, A. (2000). Acceptance of e-commerce services: the case of electronic brokerages. IEEE Transactions on systems, man, and cybernetics-Part A: Systems and humans, 30(4), 411-420.
7. Brislin, R. W. (1970). Back-translation for cross-cultural research. Journal of cross-cultural psychology, 1(3), 185-216.
8. Chin, W. W. (1998). The partial least squares approach to structural equation modeling. Modern methods for business research, 295(2), 295-336.
9 Delcourt, M., & Kinzie, M. (1993). Computer technologies in teacher education: the measurement of attitudes and self-efficacy. Journal of research and development in education, 27(1), 35-41.
10. Efron, B., Rogosa, D., & Tibshirani, R. (2004). Resampling methods of estimation. . International Encyclopedia of the Social & Behavioral Sciences, 13216-13220.
11. Fornell, C., & Larker, D. (1981). Structural equation modeling and regression: guidelines for research practice. Journal of Marketing Research, 18(1), 39-50.
12. Hair, J., Black, W., Babin, B., & Anderson, R. (2009). Multivariate Data Analysis 7th Edition Pearson Prentice Hall: JOUR.
13. Hernández, B., Jiménez, J., & Martín, M. J. (2010). Customer behavior in electronic commerce: The moderating effect of e-purchasing experience. Journal of Business Research, 63(9-10), 964-971.
14. Hootsuite. (2019, February 1). Digital 2019 Thailand. Retrieved from https://www.twfdigital.com/blog/2019/02/thailand-digital-usage-stats-2019/.
15. Hyman, L., Lamb, J., & Bulmer, M. (2006). The use of pre-existing survey questions: Implications for data quality. Paper presented at the Proceedings of the European Conference on Quality in Survey Statistics.
16. Insa-Ciriza, R. (2001). ECommerce and mCommerce in Southern Europe. European Retail Digest, 23-25.
17 Kalinic, Z., & Marinkovic, V. (2016). Determinants of users’ intention to adopt m-commerce: an empirical analysis. Information Systems and e-Business Management, 14(2), 367-387.
18. Katawetawaraks, C., & Wang, C. (2011). Online shopper behavior: Influences of online shopping decision. Asian Journal of Business Research, 1(2).
19. Khalifa, M., & Shen, K. N. (2008). Drivers for transactional B2C m-commerce adoption: Extended theory of planned behavior. Journal of Computer Information Systems, 48(3), 111-117.
20. Kini, R. B. (2009). Adoption and Evaluation of Mobile Commerce in Chile. Electronic Journal of Information Systems Evaluation, 12(1).
21. Kline, R. (2005). Methodology in the social sciences: Principles and practice of structural equation modeling (2nd ed.). New York ….
22. Kock, N., & Lynn, G. (2012). Lateral collinearity and misleading results in variance-based SEM: An illustration and recommendations. Journal of the Association for Information Systems, 13(7).
23. Mathieson, K. (1991). Predicting user intentions: comparing the technology acceptance model with the theory of planned behavior. Information systems research, 2(3), 173-191.
24. Meadows, K. A. (2003). So you want to do research? 5: Questionnaire design. British journal of community nursing, 8(12), 562-570.
25. Mishra, S. (2014). Adoption of M-commerce in India: applying theory of planned behaviour model. The Journal of Internet Banking and Commerce, 19(1), 1-17.
26. Nunnally, J. (1978). Psychometric methods: New York: McGraw-Hill.
27. Pascual-Miguel, F. J., Agudo-Peregrina, Á. F., & Chaparro-Peláez, J. (2015). Influences of gender and product type on online purchasing. Journal of Business Research, 68(7), 1550-1556.
28. Petter, S., Straub, D. W., & Rai, A. (2007). Specifying formative constructs in information systems research.
29. Rammstedt, B., & Rammsayer, T. H. (2002). Self-estimated intelligence: Gender differences, relationship to psychometric intelligence and moderating effects of level of education. European Psychologist, 7(4), 275.
30. Shao Yeh, Y., & Li, Y.-M. (2009). Building trust in m-commerce: contributions from quality and satisfaction. Online Information Review, 33(6), 1066-1086.
31. Sundström, M., Balkow, J., Florhed, J., Tjernström, M., & Wadenfors, P. (2013). Inpulsive Buying Behaviour: The Role of Feelings When Shopping for Online Fashion. Paper presented at the 17th The European Association for Education and Research in Commercial Distribution.
32. Thongpapanl, N., Ashraf, A. R., Lapa, L., & Venkatesh, V. (2018). Differential Effects of Customers’ Regulatory Fit on Trust, Perceived Value, and M-Commerce Use among Developing and Developed Countries. Journal of International Marketing, 26(3), 22-44.
33. Troutman, M., & Timpson, S. (2008). Effective Optimization of Web Sites for Mobile Access: the transition from eCommerce to mCommerce. Journal of Interactive Advertising, 9(1), 65-70.
34. Wu, W.-Y., Quyen, P. T. P., & Rivas, A. A. A. (2017). How e-servicescapes affect customer online shopping intention: the moderating effects of gender and online purchasing experience. Information Systems and e-Business Management, 15(3), 689-715.
