การทดสอบความสัมพันธ์ระหว่างความตั้งใจในการยอมรับการพาณิชย์บนอุปกรณ์เคลื่อนที่และพฤติกรรมการยอมรับการพาณิชย์บนอุปกรณ์เคลื่อนที่ในสินค้าอิเล็กทรอนิกส์
Article Sidebar
เผยแพร่แล้ว:
ส.ค. 3, 2021
คำสำคัญ:
เอ็ม-คอมเมิร์ซ การพาณิชย์บนอุปกรณ์เคลื่อนที่ ทฤษฎีพฤติกรรมตามแผน สินค้าอิเล็กทรอนิกส์ สินค้าอิเล็กทรอนิกส์เพื่อผู้บริโภค
Main Article Content
บทคัดย่อ
จุดประสงค์ของวิจัยนี้คือ การทดสอบการยอมรับการพาณิชย์บนอุปกรณ์เคลื่อนที่ (เอ็ม-คอมเมิร์ซ) ในการซื้อสินค้าอิเล็กทรอนิกส์เพื่อผู้บริโภคโดยใช้ทฤษฎีพฤติกรรมตามแผน ข้อมูลที่ใช้ในการทดสอบนั้นได้มาจากการเก็บแบบสอบถามจากผู้ตอบแบบสอบถามจำนวน 386 คน ผลการวิจัยโดยวิธีถดถอยกำลังสองน้อยที่สุดบางส่วน (PLS-SEM) พบว่า ทัศนคติต่อพฤติกรรมและการคล้อยตามกลุ่มอ้างอิงนั้นมีผลต่อความตั้งใจใช้ช่องทางการพาณิชย์บนอุปกรณ์เคลื่อนที่และความตั้งใจนั้นยังทำหน้าที่เป็นตัวแปรส่งผ่านไปสู่ยังการตัดสินใจใช้ช่องทางการพาณิชย์บนอุปกรณ์เคลื่อนที่อีกด้วย
Article Details
รูปแบบการอ้างอิง
สุธาทร พ. . (2021). การทดสอบความสัมพันธ์ระหว่างความตั้งใจในการยอมรับการพาณิชย์บนอุปกรณ์เคลื่อนที่และพฤติกรรมการยอมรับการพาณิชย์บนอุปกรณ์เคลื่อนที่ในสินค้าอิเล็กทรอนิกส์. วารสารวิทยาลัยดุสิตธานี, 15(2), 280–296. สืบค้น จาก https://so01.tci-thaijo.org/index.php/journaldtc/article/view/249350
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
Ajzen, I. (1991). The theory of planned behavior. Organizational behavior and human decision processes, 50(2), 179-211.
AlSondos, I., & Salameh, A. (2020). The effect of system quality and service quality toward using m-commerce service, based on consumer perspective. Management Science Letters, 10(11), 2589-2596. doi: 10.5267/j.msl.2020.3.035
Brislin, R. W. (1970). Back-translation for cross-cultural research. Journal of cross-cultural psychology, 1(3), 185-216.
Changchit, C., Cutshall, R., Lonkani, R., Pholwan, K., & Pongwiritthon, R. (2019). Determinants of online shopping influencing thai consumer’s buying choices. Journal of internet Commerce, 18(1), 1-23. doi: 10.1080/15332861.2018.1496391
Chhonker, M. S., Verma, D., Kar, A. K., & Grover, P. (2018). m-commerce technology adoption. The Bottom Line. doi: 10.1108/BL-04-2018-0020
Cui, Y., Mou, J., Cohen, J., Liu, Y., & Kurcz, K. (2020). Understanding consumer intentions toward cross-border m-commerce usage: A psychological distance and commitment-trust perspective. Electronic Commerce Research and Applications, 39, 100920.
Farrar, D. E., & Glauber, R. R. (1967). Multicollinearity in regression analysis: the problem revisited. The Review of Economic and Statistics, 92-107.
Fornell, C., & Larker, D. (1981). Structural equation modeling and regression: guidelines for research practice. Journal of Marketing Research, 18(1), 39-50.
Frolick, M. N., & Chen, L.-D. (2004). Assessing M-Commerce Opportunities. Information Systems Management, 21(2), 53-61. doi: 10.1201/1078/44118.21.2.20040301/80422.8
Hair, J. F., Sarstedt, M., Ringle, C. M., & Mena, J. A. (2012). An assessment of the use of partial least squares structural equation modeling in marketing research. Journal of the academy of marketing science, 40(3), 414-433. doi: https://doi.org/10.1007/s11747-011-0261-6
Henseler, J., Ringle, C. M., & Sarstedt, M. (2015). A new criterion for assessing discriminant validity in variance-based structural equation modeling. Journal of the academy of marketing science, 43(1), 115-135. doi: https://doi.org/10.1108/APJBA-05-2019-0109
Kock, N., & Lynn, G. (2012a). Lateral collinearity and misleading results in variance-based SEM: An illustration and recommendations. Journal of the Association for Information Systems, 13(7).
Krairit, D. (2018). The new face of Internet user typology: the case of Thailand. Journal of theoretical and applied electronic commerce research, 13(2), 58-79. doi: 10.4067/S0718-18762018000200106
Liang, T.-P., & Wei, C.-P. (2004). Introduction to the special issue: Mobile commerce applications. International journal of electronic commerce, 8(3), 7-17. doi: 10.1080/10864415.2004.11044303
Liu, S. (2020). Consumer electronics - Statistics & Facts. Retrieved 9 May 2021, from https://www.statista.com/topics/4408/consumer-electronics/
NBTC. (2021). Internet Users in Thailand. Retrieved on 31 May 2021. From http://webstats.nbtc.go.th/netnbtc/INTERNETUSERS.php
Ngai, E. W., & Gunasekaran, A. (2007). A review for mobile commerce research and applications. Decision support systems, 43(1), 3-15. doi: 10.1016/j.dss.2005.05.003
Nunnally, J. (1978). Psychometric methods: New York: McGraw-Hill.
Pandey, S., & Chawla, D. (2020). Exploring Factors That Drive Adoption of Various Categories of M-commerce: An Emerging Market Study. Global Business Review, 21(2), 526-546.
Piazza, A. J., Knowlden, A. P., Hibberd, E., Leeper, J., Paschal, A. M., & Usdan, S. (2019). Mobile device use while crossing the street: Utilizing the theory of planned behavior. Accident Analysis & Prevention, 127, 9-18. doi: https://doi.org/10.1016/j.aap.2019.02.006
Preacher, K. J., & Leonardelli, G. J. (2001). Calculation for the Sobel test: An interactive calculation tool for mediation tests.
Ringle, C. M., Sarstedt, M., Mitchell, R., & Gudergan, S. P. (2020). Partial least squares structural equation modeling in HRM research. The International Journal of Human Resource Management, 31(12), 1617-1643. doi: https://doi.org/10.1080/09585192.2017.1416655
Siau, K., Lim, E.-P., & Shen, Z. (2001). Mobile commerce: Promises, challenges and research agenda. Journal of Database Management (JDM), 12(3), 4-13. doi: 10.4018/jdm.2001070101
Singh, S., & Srivastava, S. (2020). Exploring the moderating role of product type in Indian m-commerce fashion and electronics market. International Journal of Logistics Systems and Management, 36(1), 61-91. doi: 10.1504/IJLSM.2020.107227
Suthatorn, P. (2019). M-commerce: Examining the Adoption of Mobile Commerce in Bangkok, Thailand: The Moderating Effect of Education Level. Dusit Thani College Journal, 13(2), 307-329.
Tiwari, R., & Buse, S. (2007). The mobile commerce prospects: A strategic analysis of opportunities in the banking sector: Hamburg University Press.
Troise, C., O'Driscoll, A., Tani, M., & Prisco, A. (2021). Online food delivery services and behavioural intention – a test of an integrated TAM and TPB framework. British Food Journal, 123(2), 664-683. doi: 10.1108/BFJ-05-2020-0418
Wan, C., Shen, G. Q., & Choi, S. (2017). Experiential and instrumental attitudes: Interaction effect of attitude and subjective norm on recycling intention. Journal of Environmental Psychology, 50, 69-79. doi: https://doi.org/10.1016/j.jenvp.2017.02.006
Yang, S., Li, L., & Zhang, J. (2018). Understanding consumers’ sustainable consumption intention at china’s double-11 online shopping festival: An extended theory of planned behavior model. Sustainability, 10(6), 1801. doi: https://doi.org/10.3390/su10061801
AlSondos, I., & Salameh, A. (2020). The effect of system quality and service quality toward using m-commerce service, based on consumer perspective. Management Science Letters, 10(11), 2589-2596. doi: 10.5267/j.msl.2020.3.035
Brislin, R. W. (1970). Back-translation for cross-cultural research. Journal of cross-cultural psychology, 1(3), 185-216.
Changchit, C., Cutshall, R., Lonkani, R., Pholwan, K., & Pongwiritthon, R. (2019). Determinants of online shopping influencing thai consumer’s buying choices. Journal of internet Commerce, 18(1), 1-23. doi: 10.1080/15332861.2018.1496391
Chhonker, M. S., Verma, D., Kar, A. K., & Grover, P. (2018). m-commerce technology adoption. The Bottom Line. doi: 10.1108/BL-04-2018-0020
Cui, Y., Mou, J., Cohen, J., Liu, Y., & Kurcz, K. (2020). Understanding consumer intentions toward cross-border m-commerce usage: A psychological distance and commitment-trust perspective. Electronic Commerce Research and Applications, 39, 100920.
Farrar, D. E., & Glauber, R. R. (1967). Multicollinearity in regression analysis: the problem revisited. The Review of Economic and Statistics, 92-107.
Fornell, C., & Larker, D. (1981). Structural equation modeling and regression: guidelines for research practice. Journal of Marketing Research, 18(1), 39-50.
Frolick, M. N., & Chen, L.-D. (2004). Assessing M-Commerce Opportunities. Information Systems Management, 21(2), 53-61. doi: 10.1201/1078/44118.21.2.20040301/80422.8
Hair, J. F., Sarstedt, M., Ringle, C. M., & Mena, J. A. (2012). An assessment of the use of partial least squares structural equation modeling in marketing research. Journal of the academy of marketing science, 40(3), 414-433. doi: https://doi.org/10.1007/s11747-011-0261-6
Henseler, J., Ringle, C. M., & Sarstedt, M. (2015). A new criterion for assessing discriminant validity in variance-based structural equation modeling. Journal of the academy of marketing science, 43(1), 115-135. doi: https://doi.org/10.1108/APJBA-05-2019-0109
Kock, N., & Lynn, G. (2012a). Lateral collinearity and misleading results in variance-based SEM: An illustration and recommendations. Journal of the Association for Information Systems, 13(7).
Krairit, D. (2018). The new face of Internet user typology: the case of Thailand. Journal of theoretical and applied electronic commerce research, 13(2), 58-79. doi: 10.4067/S0718-18762018000200106
Liang, T.-P., & Wei, C.-P. (2004). Introduction to the special issue: Mobile commerce applications. International journal of electronic commerce, 8(3), 7-17. doi: 10.1080/10864415.2004.11044303
Liu, S. (2020). Consumer electronics - Statistics & Facts. Retrieved 9 May 2021, from https://www.statista.com/topics/4408/consumer-electronics/
NBTC. (2021). Internet Users in Thailand. Retrieved on 31 May 2021. From http://webstats.nbtc.go.th/netnbtc/INTERNETUSERS.php
Ngai, E. W., & Gunasekaran, A. (2007). A review for mobile commerce research and applications. Decision support systems, 43(1), 3-15. doi: 10.1016/j.dss.2005.05.003
Nunnally, J. (1978). Psychometric methods: New York: McGraw-Hill.
Pandey, S., & Chawla, D. (2020). Exploring Factors That Drive Adoption of Various Categories of M-commerce: An Emerging Market Study. Global Business Review, 21(2), 526-546.
Piazza, A. J., Knowlden, A. P., Hibberd, E., Leeper, J., Paschal, A. M., & Usdan, S. (2019). Mobile device use while crossing the street: Utilizing the theory of planned behavior. Accident Analysis & Prevention, 127, 9-18. doi: https://doi.org/10.1016/j.aap.2019.02.006
Preacher, K. J., & Leonardelli, G. J. (2001). Calculation for the Sobel test: An interactive calculation tool for mediation tests.
Ringle, C. M., Sarstedt, M., Mitchell, R., & Gudergan, S. P. (2020). Partial least squares structural equation modeling in HRM research. The International Journal of Human Resource Management, 31(12), 1617-1643. doi: https://doi.org/10.1080/09585192.2017.1416655
Siau, K., Lim, E.-P., & Shen, Z. (2001). Mobile commerce: Promises, challenges and research agenda. Journal of Database Management (JDM), 12(3), 4-13. doi: 10.4018/jdm.2001070101
Singh, S., & Srivastava, S. (2020). Exploring the moderating role of product type in Indian m-commerce fashion and electronics market. International Journal of Logistics Systems and Management, 36(1), 61-91. doi: 10.1504/IJLSM.2020.107227
Suthatorn, P. (2019). M-commerce: Examining the Adoption of Mobile Commerce in Bangkok, Thailand: The Moderating Effect of Education Level. Dusit Thani College Journal, 13(2), 307-329.
Tiwari, R., & Buse, S. (2007). The mobile commerce prospects: A strategic analysis of opportunities in the banking sector: Hamburg University Press.
Troise, C., O'Driscoll, A., Tani, M., & Prisco, A. (2021). Online food delivery services and behavioural intention – a test of an integrated TAM and TPB framework. British Food Journal, 123(2), 664-683. doi: 10.1108/BFJ-05-2020-0418
Wan, C., Shen, G. Q., & Choi, S. (2017). Experiential and instrumental attitudes: Interaction effect of attitude and subjective norm on recycling intention. Journal of Environmental Psychology, 50, 69-79. doi: https://doi.org/10.1016/j.jenvp.2017.02.006
Yang, S., Li, L., & Zhang, J. (2018). Understanding consumers’ sustainable consumption intention at china’s double-11 online shopping festival: An extended theory of planned behavior model. Sustainability, 10(6), 1801. doi: https://doi.org/10.3390/su10061801
