国内学术界对TAM的研究从2003年开始，随后该领域成为网络购物行为研究的热点。文章对近年来基于TAM模型的网络购物行为的研究成果的分析，对改进和扩展TAM模型的各类变量、研究对象进行了统计分析，以期为进一步的基于TAM的网络购物行为的研究提供理论基础。
信息技术采纳模型（Technology
Acceptance
Model：TAM）一直是信息系统学科的重点研究领域。TAM模型起初主要用于解释和预测新技术使用者的行为，因为网络购物也可以认为是一种新技术的接受和使用，在1986年，Fred
Davis将TAM引入用于解释和预测网络购物用户行为，并将被逐步推广应用到电子商务领域。近年来，随着电子商务在我国的快速发展，越来越多的学者开始关注对网络购物行为的研究，而基于TAM模型的网络购物行为的研究也随之成为热点。本文将就近年来国内学者对基于TAM模型的网络购物行为的研究成果进行总结和分析，找出基于TAM模型的网络购物行为研究的空白点，以期进一步开展针对性的研究。
以“TAM”，“技术接受”，“网络购物”，“网上购物”为检索词在中国学术期刊网上进行相关的文献检索，共获得40余篇文献。通过对这40余篇文献进行对比研究，发现近年来我国以TAM模型为理论基础，对网络购物行为的研究呈现出以下几种现状。
1.
网络购物行为影响因子的扩充
TAM模型是在理性行为理论的基础提出的，该模型（图1）提出感知有用（PU）和感知易用（PEU）两个重要的变量作为技术接受行为的衡量指标。
基金项目：基于TAM模型的大学生网上购物行为影响因素研究——以贵阳地区为例（黔科合J字LKS[2012]44号）
图1.
TAM模型1
基于TAM模型的网络购物行为的研究中，所有研究都是以感知网络购物有用和感知网络购物易用两个指标为基础，但由于TAM模型认为使用是由BI决定的，而BI是由A和PU共同决定的，Ａ由ＰＵ和PEU共同决定，PU由PEU和外部变量共同决定，PEU是由外部变量决定的，当TAM模型用于研究网络购物行为时，仅用PU和PEU两个变量无法完全解释网络购物行为的影响因素。但TAM模型提供了一个理论基础，在此基础上，学者们进行了一定的改进和延伸。
1.1.
增加新的感知变量，以加强模型的预测力和解释力
表1
新增感知变量频数
新增感知变量
频数
感知风险
12
网购安全
6
服务质量
5
娱乐
2
商品价格
2
社会群体
1
顾客满意度
1
创新性
1
与接受信息技术相比，消费者接受网络购物模式受影响因素多，主要有消费者个人因素，如年龄、性别、收入等；心理因素，如信任、感知风险、个性等；销售商因素，如公司大小、声誉、网站设计等2。根据文献检索结果分析，55%的研究中增加了新的感知变量。表1数据显示，网络购物行为影响因素主要侧重于：
（1）感知风险。相关研究表明，消费者购买时倾向于减少其感知风险而不仅仅是最大化其感知利益，感知风险在消费者购买行为的解释上更强有力3。
（2）网购安全。网络购物作为一种虚拟的电子商务交易形式，交易信息的安全一直是消费者最担心的问题。根据CNNIC《2013年中国网络购物市场研究报告》（2014）4数据显示，非网购用户不使用网络购物的一大原因是“不安全”（占21.2%）。同时，调查结果表明，网络安全，尤其是支付交易安全，是制约电子商务发展的瓶颈。用户个人隐私信息安全，信用卡信息安全，数据传输安全等问题对电子商务的发展都有阻碍作用。
（3）服务质量。当前各购物网站层出不穷，所售商品、购物流程同质化程度越来越高，网站的服务质量是获得竞争优势的法宝。艾瑞咨询公司经过调查表明，物流配送的效率与质量、退换货的方便程度和客户服务水平是用户选择购物网站服务的重要因素5。
1.2.
使用不同的外部变量影响PU和PEU，进一步测试A和BI
根据文献检索结果分析，75%的研究中增加了外部变量用于进一步测试A和BI。表2数据显示，有影响作用的外部变量主要集中在：
（1）信任。每笔商业交