從傳統的實體商店購物到現今的網路購物，網際網路的出現逐漸改變了消費者的消費模式，從傳統店家轉變至虛擬門市，消費者網購意願的增加已經明顯影響台灣的零售市場。因此網購相關文獻也相當多元，其中包含消費者背景對網購行為之影響，然而多數國內文獻多以單一城市或大學的消費者作為研究對象，無法解釋台灣整體網購族群的情況，因此本研究透過中研院資料調查中心的個人家戶數位機會調查資料為基礎，應用Heckman Two-Stage模型之估計方法，更全面對台灣消費者網購行為進行分析。此外，本文依據網購市場發展的不同階段，選取2010、2012、2016三個年度資料，討論台灣網購市場從穩定成長、劇烈變動到逐漸飽和的三個階段，欲了解此三年度中消費者背景對網購金額影響的程度變化。本文的估計過程以三種包含不同電腦變數的模型來進行，依不同層面的電腦和網路使用情況變數討論該主題，另外，也加入人力資本變數及工作相關變數進行討論。研究結果發現使用經驗年數越長與善用網路資源的消費者的網購金額越高，而家中網路設備優渥則不是影響網購金額的重要因子。此外，高所得、男性和壯年人口的網購金額也較高，居住地區及職業的差異只有特定年份或特定職業變數對網購金額才有影響，總體而言，居住地區及職業別對網購金額的影響較不顯著。

The appearance of the internet has changed consumers’ consumption habit from traditional store shopping to online shopping. Because consumers spend more money on internet these days, scholars began to research on issues related to this new consumption behavior. However, we found that most existing literature in Taiwan only focus on the online shopping behavior for a small group of consumers, so their findings cannot explain the phenomenon of overall online shoppers in Taiwan. Therefore, this study aims to examine the online shopping behavior based on the island wide data drawn from the “Digital Opportunity Survey for Individuals and Household.” Our empirical approach applies the Heckman’s two-stage procedure. We select the years 2010, 2012 and 2016 to study, according to the different stages of the development of online shopping market, in order to understand the difference in factors that affect the amount of online shopping during this three years. We consider three models that contain different network usage related variables. In addition, we also discuss human capital variables and work-related variables. The results indicate that consumers who have used internet for a longer time or make better use of web resources tend to have higher amount of online shopping. Additionally, people who have higher income spend more money on internet. Males also spend more money than females on online shopping. Finally, online purchasing power of the prime-aged people are better than that of teenage and old-aged people.

目錄
第壹章 緒論 1
第貳章 文獻回顧 3
第一節 國外相關文獻 3
第二節 國內相關文獻 5
第參章 實證模型 8
第肆章 資料來源與變數說明 14
第一節 資料來源與變數簡介 14
第二節 變數分類與定義 16
一、 被解釋變數—網購金額 16
二、 三種模型之解釋變數—電腦及網路使用相關變數 17
三、 結構式模型之解釋變數—薪資 19
四、 縮減式模型之解釋變數—人力資本變數 19
五、 縮減式模型之解釋變數—工作特徵變數 20
第伍章 消費者背景對網購金額的影響估計結果 22
第一節 第一階段之估計結果 22
第二節 兩類變數對網購金額之影響結果 23
第三節 電腦及網路使用相關變數對網購金額之影響結果 25
第陸章 結論 28
參考文獻 30




表目錄
表1: 模型之變數歸類表 11
表2: 樣本資訊表 15
表3: 變數定義表 33
表4: 第一階段估計結果 35
表5-1: 薪資與網路使用年數對網購金額影響之估計結果 36
表5-2: 薪資與網路設備對網購金額影響之估計結果 36
表5-3: 薪資與網路使用情況對網購金額影響之估計結果 37
表6-1: 人力資本、工作特徵與網路使用年數對網購金額影響之估計結果 38
表6-2: 人力資本、工作特徵與網路設備對網購金額影響之估計結果 40
表6-3: 人力資本、工作特徵與網路使用情況對網購金額影響之估計結果 42

一、 中文文獻
1. TWNIC (2017)，《台灣寬頻網路使用調查報告》，台北: 台灣網路資訊中心。
2. MIC (2016-2018)，「網購大調查系列」，台北: 資策會。
3. MIC (2018)，「行動支付大調查系列」，台北: 資策會。
4. MIC (2017)，「網購消費者調查」，台北: 資策會。
5. 國家發展委員會 (2016)，《持有手機民眾數位機會調查報告》，台北: 行政院國家發展委員會。
6. 中央社通訊社 (2017)，「陸智慧手機用戶世界第一 普及不如台灣」，台北: 中央通訊社。取自: https://www.nownews.com/news/20171018/2627383
7. 教育部國民及學前教育署(2006)，《學習領域課程綱要》，台北: 教育部國民及學前教育署。
8. 國家發展委員會 (2015-2017)，《持有手機民眾數位機會調查報告》，台北: 行政院國家發展委員會。
9. 行政院性別平等會 (2010-2016)，「重要性別統計資料庫」，台北: 行政院性別平等委員會。
10. 馮韻庭 (2017)，《電腦及網路使用對薪資之影響的實證研究》，國立清華大學經濟系碩士論文。
11. 鄭瓊茹 (2012)，“大學生網路購物態度與意願之探討”，《工程科技與教育學刊》，9卷(3期)，頁 267-280 。
12. 何超仁 (2011)，《影響消費者對網路購物意願之關鍵因素探討》，逢甲大學電子商務碩士在職專班碩士論文。
13. 魏育生 (2010)，《台中地區民眾網路購物行為之研究》，朝陽科技大學休閒事業管理學系碩士論文。
14. 李義昭、邱炳勳、鄭魁香 (2009)，“網路購物之購買意願探討-以台南市都會地區為例”，《高苑學報》，15卷，頁283-307。
15. 吳昌儒 (2002)，《網際網路商品消費行為決策因素》，國立清華大學工業工程與工程管理學系碩士論文。
16. 曾鈐潮 (2000)，《大學生購物方式偏好行為之研究》，中央大學工業管理研究所碩士論文。
17. 李雙華 (1998)，《網路購物消費者降低知覺風險之研究》，大葉大學事業經營研究所碩士論文。
18. 姚基仁 (1998)，《影響消費者網路購物行為之因素探討》，淡江大學碩士論文。
19. 余國維 (1997)，《消費者特性與產品特性對網際網路購物意願之影響》，國立成功大學交通管理科學研究所碩士論文。
20. 湯嘉恆 (1998)，《消費者之網路購物資訊環境態度、購買涉入、網路使用行為對網路購物意願之影響探討----以國立大學學生為例》，國立交通大學經營管理研究所碩士論文。











二、 英文參考文獻
1. Hardia A. and Sharma K. (2013). “Empirical Study of Factors Affecting Online Shopping Amongst Youths.” Global Journal of Management and Business Studies, Volume 3, 91-96.
2. Nagra G. and Gopal R. (2013). “A Study of Factors Affecting on Online Shopping Behavior of Consumers.” International Journal of Scientific and Research Publications, Volume 3(6), 1-4.
3. Pew Research Centre (2001), “Holidays Online 2001.”
取自http://www.pewinternet.org/2002/01/01/holidays-online-2001/
4. Richa D. (2012). “Impact of Demographic Factors of Consumers on Online Shopping Behavior: A Study of Consumers in India.” International Journal of Engineering and Management Sciences, Volume 3(1), 43-52.
5. Zhou, L., Dai L. and Zhang D. (2007). “Online Shopping Acceptance Model — A Critical Survey of Consumer Factors in Online Shopping.” Journal of Electronic Commerce Research, Volume 8(1), 41-62.