壽險業在現代商業金融社會中一直扮演著重要角色，在過去40年中是成長最快的行業。近年來，伴隨經濟環境改善與全球資訊科技的進步，政府致力於推行保險電子商務，促進壽險市場發展更盛。網路壽險價格上的優勢、購買的便利吸引了不少客戶對網路投保壽險蠢蠢欲動，但網路資訊的安全性、網上投保的知覺風險、網路壽險產品的認知等原因又使得他們對線上投保持保留態度。

有鑒於此，本研究試圖研究探究消費者態度、促銷活動、產品涉入度與知覺風險對消費者線上投保壽險意願之影響關係。針對影響顧客購買動機之主要因素，提供正確且適當的行銷策略以提高壽險客戶的購買意願。本研究以臺灣消費者為實證物件，採用調查問卷形式，針對有效回收的320分有效樣本資料進行結構方程分析。

分析結果顯示，消費者對網路壽險產品的態度對其線上投保之意願有正向的影響效果；促銷活動對消費者投保網路壽險的意願有正向影響效果；產品涉入越高，消費者線上投保壽險的意願就越高；另外消費者的知覺風險越高，其投保網路壽險的意願就越低。

最後結合實證分析結果向壽險業者提出行銷上之建議，希望能對網路壽險的經營有所助益。

ABSTRACT

The life insurance business, which was one of the fastest growing industries, has been playing an important role in modern financial society. Recently, as the improvement of economy environment and the development of technology, the government is committed to the implementation of insurance e-business, which is good to the development of life insurance. The benefits of online life insurance such as the lower price, convenience of purchase, attract many customers to join it. But the network security, the perceive risk of online insures behaviors, the cognitive of e-life insurance products, allow them to maintain reservation about the online purchase intention.

In view of this, the paper attempt to explore the impact of consumer attitude, promotion, product involvement, and perceive risk on purchase intention. For affected consumer’s major factor in purchase motivation, providing accurate and appropriate marketing strategies to improve the life insurance customer’s purchase intention. This paper take Taiwan’s consumer as the research objects, using the questionnaire form, and SEM to analysis the 320 sub-effective samples.

It’s found that on life online insurance market, consumer attitude has a positive effect on online purchase intention. The promotion also has a positive effect on online purchase intention. Consumer’s online purchase intention is higher when their life insurance product involvement is improving. While the perceive risk has a negative effect on purchase.

At last, this paper made some suggestions to life insurance companies in accordance with the empirical conclusions, which may good to the e-life insurance business.

目次

表次

圖次

第一章　緒論

第一節　研究背景與動機

起初互聯網路（Internet）主要是提供學術資訊交換之用，但隨著使用者人數的增加，及使用者介面的豐富化和多元化，逐漸吸引經營業者的興趣與參與，並隨著商機及利潤的驅使，使得網路上所提供的服務更加細緻（Leiner, 1996）。在資訊科技的推波助瀾下，互聯網路已徹底顛覆了民眾的生活，甚至影響社會整體經濟發展。朱正忠與張景勳（2000）指出，造成互聯網路流行主要原因有：1.資源可以共用；2.快速取得資訊；3.資訊的大寶庫；4.無地域限制；5.擁有無限商機。基於以上因素，使得電子商務（Electronic Commerce, EC）近年內被廣泛地應用。電子商務讓愈來愈多的消費者在網路上可自行尋求服務，市場競爭更加激烈，也徹底改變了企業整體運作的方式，企業需要充分運用網路和資訊科技來轉化與改造其核心業務流程，以達提升經營業績之目的。

保險業曾被稱之為「最後的沉睡巨人」（高其心，2001）。網際網路時代到來，使得這個沉睡的巨人蘇醒，逐漸向訊息技術敞開了大門。據美國的行業協會分析，未來十年內，超過三成的商業保險險種和近四成的個人險種將在互聯網路上線上交易。壽險業在現代商業金融社會中一直扮演著重要角色，在過去40年中是成長速度最快的行業。國外許多知名保險公司已經在保險業務特別是壽險行銷中引進電子商務。通過網路媒體，傳統壽險行銷手段發現變革，壽險業者不僅拓展了業務，更完善了服務體系。根據Clemmer, David and Todd（2000）的統計與預測，1997年美國民眾網上投保金額已達到3.9億美元，預計2003年將快速增長至480億美元。據美國某公司調查，有50%的以上的線上用戶通過網路查詢車輛保險費率，25%以上用戶願意在網上購買保單。林文昌（2002）研究發現，臺灣民眾願意透過互聯網路購買保險產品的比例也接近2成。以上資料顯示保險業的電子商務市場是值得重視與期待的。武克美與朱琪花（2001）指出，網路保險行銷具有以下明顯優勢：1.經營成本低廉，業者線上銷售保單，可以節省花費在營業網點和業務員身上的費用，還有印刷費與資料保管費等，從而降低保險費率，能更好地吸引客戶。2.信息量大，具有互動效應，借助網際網路，客戶可以隨時隨地訪問多個保險公司的網站，比較保險產品的價格，從中選擇最適合的險種，而且聯機通訊具有之互動功能，能方便雙方的溝通。3.可以促進保險宣傳和市場調查的電子化，加快新產品的推出。4.節省行銷時間與空間，加速新保險產品的推出與銷售。由於網際網路的存在，客戶不需要等待業務員的回復電話，便可自行查詢訊息，瞭解保險產品情況。

近年來，我國壽險業也開始發展電子商務業務，然而成長速度卻不想電子商務其他產業那麼快速。但由於多種因素限制，臺灣的壽險業者未一窩蜂地湧入網路市場，而消費者對網上投保壽險似乎也持保留態度。消費者心理學認為，消費者購買意願對消費者購買行為有重要影響。比較於傳統行銷方式，壽險網路行銷大大降低了經營成本。通過互聯網路出向客戶出售保單或提供服務要比傳統行銷方式節省5成至7成費用（高其心，2001），如臺灣某保險公司推出網上投保強制機車險，一年只要560元，但透過實體通路投保，一年強制機車險保費是767元；另還有買保險附送油票的促銷活動。價格上的優勢、購買的便利吸引了不少客戶對網路投保壽險蠢蠢欲動，但網路資訊的安全性、網上投保的知覺風險、網路壽險產品的認知等原因又使得他們對網上投保持保留態度。Flynn and Goldsimth（1993）指出產品涉入度高低不同，對消費者在購買商品時的訊息搜集、促銷推廣活動參與度、產品購買意願行為面向有顯著影響。

經由上述得知，對於壽險業者而言，若想迅速解開壽險網路行銷之瓶頸，是經營業績得到快速提升，必須先瞭解客戶之需求，針對影響顧客購買動機之主要因素，提供正確且適當的行銷策略以提高壽險客戶的購買意願。

第二節　研究目的

依據上述研究動機可知，本研究所欲探討的是影響壽險客戶網路投保之因素，因此本研究所探討的問題包括：

1.金錢性或非金錢行促銷方式對否影響壽險顧客網上投保意願。

第三節　研究流程

本研究流程如圖1所示，第一階段為初期發展階段，從研究之背景引發研究動機與目的，並透過國內外相關理論與文獻，以瞭解網上投保、促銷方式、網路資訊安全、產品認知及消費者購買意願，並探討各變項之間的關聯性。第二階段為研究構建階段，經由相關理論與文獻探討後，導出實證研究架構與假設，並由先前搜集之文獻資料擬定出研究變數之操作性定義。第三階段為研究搜集與分析階段，以問卷調查方式搜集資料，並對回收資料進行統計分析，最後撰寫研究結果，提出具體的結論與建議。

本文之研究架構共分為五章，依據研究流程步驟所寫。第一章緒論，說明本文之研究背景與動機、研究目的、研究流程；第二章為相關

文獻探討，回顧電子商務與壽險、促銷、資訊安全、網路壽險認知及消費者購買意向等相關文獻，以瞭解研究變數之影響關係；第三章為研

究模式與研究方法，依據文獻探討及相關的理論為藍圖，進而提出本研究架構的相關構念之定義，操作化及各研究假設的推演；第四章為資

料分析，詳述資料的搜集，檢定本研究所提出的各項假說，並對研究結果加以描述；第五章為結論與建議，依據分析之結果歸納結論，提出

第二章　文獻探討

第一節　網路壽險之相關文獻

壹、網路交易

網路交易有廣義與狹義之分。廣義的網路交易，指在網路上提供商品或服務，並提供訂購用的表單（Fill-out Forms）者稱之（吳政達，1998）。王傳芬（1997）則認為，只要雙方當事人關於契約成立與生效過程中之全部或一部是透過電腦網路之通訊方式加以完善者，皆應包含在廣義的網路交易之中。

所謂狹義的網路交易，是指從流覽商品廣告或服務、訂購商品或要求提供服務、到付款、扣賬等交易流程全部在網路上完成者，方可稱之為網路交易，亦即交易行為全部網路化，若有其中有一步驟非由線上完成，則不屬於網路交易之範疇（吳政達，1998）。比方說，只線上上流覽廣告、或是仍需透過電話、傳真、郵政遞送或其他方式方可訂購產品或服務時，則在狹義的網路交易定義下，均不得將其歸類為網路交易。

貳、網路保險

網路保險也稱為網上保險，有時也稱為現在保險或保險電子商務。從狹義上講，是指保險公司或新興的線上保險仲介機構利用網路技術，向客戶提供產品查詢、線上投保、線上賠付等保險服務；廣義上講，網路保險還包括保險業者基於網路技術的經營管理活動，以及在此基礎上的保險公司之間、保險公司與公司股東、保險監理、稅務、商業管理機構等之間的交易和訊息交流活動（馬敏，2001）。

網路保險是一種新興保險行銷服務，利用這種服務，顧客可以不受時間與空間限制，無論在家裏或者辦公室，只要可以上網，可隨時根據需要享受保險服務，並共用網路保險提供的線上資源。

國外已經實現完整的網路保險銷售模式，消費者可以通過網路實現保險訊息查詢、保險計畫書設計、投保、繳費、核保、承保、保單訊息查詢、保全變更、續期繳費、理賠與給付等保險全過程之線上完成。其具體程式為：客戶流覽保險公司網站，確認後提交，保險公司收到投保意向後及時核保並與客戶進行確認，客戶通過電子銀行轉賬系統或信用卡方式將保費自動轉入公司，然後保單就正式生效，至此網路的保險合約的訂立。此外，客戶還可利用線上售後服務系統，線上查詢整個簽訂合同、劃交保費的過程。

參、網路壽險概況

隨著金融資訊時代的到來，網路壽險在美國、歐洲等地區發展迅速。Brown and Goolsbee（2000）的研究指出，美國在1990年代由於網際網路和虛擬網站之快速成長，對於人壽保險價格有重大衝擊。網路使用人口比例每增加1成，則群體保費平均價格下降5%以上。從1996年起，美國一些保險網站，提供消費者線上投保、對保險產品報價業務，顧客必須線上上回答一些個人基本資訊，包括年齡、性別、嗜好和所購買的保障等等，但許多客戶仍難以透過網路來購買，須經由保險經紀再交涉才得以成交。這是由於一些保險核保的技術層面較高，難以線上上完成交易，故1996年保險的虛擬網站所提供的網路保險交易焦點鎖定在定期壽險。在其調查的1997年保單中，美國的學者、學生、軍人平均實用網際網路者約49%，而工人、服務員、農夫約22%，30歲使用網路的消費者占46%，45歲者占34%。在高密度網際網路地區，人壽保險價格較1992年樣本水準低32%，而低密度網際網路地區價格則低13%。作為全球最大的保險及資產管理集團之一的法國AXA集團，早在1996年就施行網上直銷業務。2005年，英國約有2成的壽險產品在網際網路上銷售。日本也出現了首家完全通過網際網路銷售保險業務的保險公司。

目前臺灣壽險公司中，提供線上投保服務的有13家（分別為終於信託局、臺灣人壽、英國保誠人壽、國泰人壽、中國人壽、南山人壽、國華人壽、新光人壽、富邦人壽、三商美邦人壽、遠雄人壽、大都會人壽、紐約國際人壽），這13家壽險公司主推「旅行平安險」投保服務。南山人壽最近也推出「意外骨折及特定手術傷害保險」與「南山不分紅定期壽險」業務。壽險業者主推旅行保險之原因可歸納為以下三點：1.保單條款易懂：要保人可自行閱讀保單條款，其內容較易理解，無需業務人員特別解釋說明。2.核保過程簡單：只要輸入投保資料即可投保，不想醫療保險或傷害保險等需要先檢附醫師診斷書或其他相關資料等複雜手續。3.投保時效性：對某些顧客而言，旅行可能是非計畫中行程，使用網路可立即快速地完成投保。由於旅行平安的簡易性和時效性，故被認為是較適用於網路投保的險種。

一個完整的線上投保流程通常包含以下步驟：1.產品簡介及使用說明；2.同意事項；3.輸入保單基本資料；4.確認保單資料；5.核保結果；6.線上信用卡付款。然而國內13家提供線上投保服務的壽險公司中，只有少數幾家公司能完成以上6個步驟，大多數線上投保只是在網路上填寫資料及試算保費，之後再交由保險人員協助完成後續投保步驟。在此情況下，消費者還是必須與保險業務員碰面，或以郵寄方式才能取得保單，如此網路投保的便利性就大打折扣，但這卻是讓那些對線上交易安全性有顧慮的消費者願意採取的方法。

第二節　消費者購買意願

壹、購買意願與行為

消費者購買意願是行為意向（behavior intention）的一種，其定義為：消費者購買某種產品或服務之主觀概率或可能性（Dodds, Monroe & Grewal, 1991）。所謂行為意向或意向是指，關於我們未來會做什麼的主觀判斷（Black, Miniard & Engel, 2001），或是指個人關於態度標的物將進行一項明確的活動或行為之可能性或傾向，且這些要素可能包含實際的消費者行為（Smith & Swinyard, 1982）。

根據Fishbein and Ajzen（1975）研究，意願為決定行為之一種特定方式。消費者對某種產品或服務的態度，再加上外界因素的作用，會構成消費者的購買意願，而購買意願可視之為顧客選擇某一產品或服務的主觀傾向，並經證明可作為預測消費者行之重要指標。Eagly and Chaiken（1995）也指出，意願為一種不同於態度之心理概念，代表了他或她在實施一項行為而付出努力的有意識有計劃之個人動機。其他相關研究中，有人或將意願界定為一個實施一行為之可能性，或者界定為在未來實施一項行為的一種預估[1]。Fishbein and Ajzen（1975）認為，消費者是否對某一物件採取特定的行動，是由採取行動的人的主觀意願所決定。故要預測消費者的投保網路壽險的行為，必須瞭解消費者的意願。

早期的一項對7種產品類別的研究中，Banks（1950）發現表達購買意願的受調查民眾中，有超過6成發生實際購買行為，在說不打算購買的人中，有2成8購買了該產品。最高的實現率（意願與實際購買行為一致）發生在咖啡與清潔劑上，最低實現率發生在雪糕上[2]。Bagozzi and Baumgarten（1989）在一項對雜誌讀者的研究中發現，被調研讀者中有6/7的意向與行為都有密切聯繫。McQuarrie（1998）對電腦軟體購買者的研究發現，大型電腦用戶的意願與行為的關係密切相關，其反映了較豐富的知識與較高的參與產生了意願與行為之間更密切的聯繫。Katona（1960）提出，對汽車購買意願與實際行為有密切關係，在表示計畫或可能購買一輛新車的消費者中，有63%第二年購買了新車；在表示不打算購車的消費者中有29%的消費者購買了新車。該實現率與Banks研究中的實現率基本一致，兩項研究均表明消費者意願對其購買行為的預測能力。
　

[1] Koballa, T. R.(1988). The Determination of Famale Junior High-School Students’ Intentions to Enroll in Elective Physical Science Courses in High-School: Testing The Applicability of The Theory of Reasoned Action. Journal of Research in Science Teaching, 25: 479-492.

[2] Seymour Banks.(1950). The Relationship between Preference and Purchase of Brands. Journal of Marketing, 15(10):145-157.

長期以來，許多研究檢視了消費者意願對購買行為的影響。Fishbein and Ajzen（1975）提出的理性行為理論（theory of reasoned action, TRA）被視為該領域研究之基礎，且目前研究表明，改理論架構的適用性是毋庸置疑的[1]。

貳、理性行為理論（TRA）

TRA理論是一個在消費行為中普遍應用的分析架構，該架構的研究源於一些美國學者對具有普遍意義的認知、感受與行為關係的研究，後被廣泛用於消費者行為研究，以解釋顧客的商品購買意願，如牙膏、汽車、服裝與食品等。

TRA理論之基本觀點認為，一個人的行為是由他採取行為的意願所決定，而該意願，反過來是他對行為之態度與他主觀規範的函數。即，預測某人是否將採取某行為，最好辦法是瞭解其意願——是否打算去採取某種行為。影響意願的要素有2個，一個是對該行為的態度是贊成或反對；另一個是主觀規範（Subjective Norm），亦即頭腦中存在某些社會或自己所屬群體之行為準則，也就是自己對履行改行為所感知到的社會壓力。TRA理論之整體模式如圖2所示。

[1] Blair H. Sheppard, Jon Hartwick, &Paul R. Warshaw.(1988). TRA: A meta-analysis of past research with recommendations for modifications and future research. Journal of Consumer Research.

圖2 TRA理論模式

資料來源：M.Fishbein and I.Ajzen（1975）

TRA理論認為，所有對意願之影響皆通過態度與主觀規範的仲介作用發生的。在關於TRA模式的研究中，許多研究是探查模型中兩個影響行為意願的要素的相對重要性，如Etter（1975）做的購買汽車研究；Wu（2003）關於線上購物的研究認為態度直接影響購買決策；近期一項針對大陸消費者國外品牌服裝購買意願研究表明，態度對購買意願的影響顯著大於主觀規範[1]。最近一項關於行動電話購買行為的研究表示[2]，在購買國外品牌行動電話上，態度對其購買意願的影響大於主觀規範對購買意願的影響大於主觀規範，更進一步地，對於多次持有行動電話的消費者而言，主觀規範對其購買意願的影響甚至不再顯著。故考慮到時間與精力等諸多因素限制，本次研究沒有將態度與主觀規範兩個要素同時納入，而只選擇態度研究其對投保網路壽險意願之影響。

第三節　態度

為使消費者對產品或服務持有有利的消費意願，則需要使消費者對產品或者服務產生有利之態度。而對一個產品或服務有利的態度並不一定能促成有利的購買意願。對此學術界的解釋是：消費者對某一產品或服務有利的態度並不代表他們一定會對購買此產品或服務產生有利的態度。故研究人員區分了兩類態度，即對事物的態度（attitude toward the dbject）與對行為的態度（attitude toward the behavior）。而TRA理論中的態度即為對行為之態度，該理論認為，對某物件的態度並非衡量態度有效之基礎。一些研究也證明瞭該觀點，Ryan and Bonfield（1968）研究認為，購買一個品牌的態度與行為的相關性要比對該品牌自身態度與行為的相關性要高；Wilson, Matthew and Harvey（1975）檢驗了對牙膏的購買意向與行為，也發現對購買某品牌的態度與行為之間的關係要比對該品牌本身的態度與行為之間關係更密切。

Day（1970）認為態度包含認知（cognition）、情感（affect）與意圖（conation）。認知指藉由整合對態度對目標事物的直接經驗與相關資訊而取得的知識與知覺；情感是指人們對於特定目標物物件所持有的情緒或感覺；意圖則指人們對於態度目標物的佔有意圖。在行銷領域中，意圖可視為消費者之購買意願，即以特別之方法採取特定的行為或行動。學者們普遍認為態度是多元概念，包括認知態度與情感態度。而TRA模型只提供了一種對行為的認知性驅動的評價方法，沒有直接說明情感性要素在預測行為方面的作用[3]。新的研究表明，對情感要素的調查，可以幫助拓展關於消費者行為意願之研究。Cox and Blount（2000）發現由情感支撐實現一個目標與強烈的承諾來追尋個人目標緊密相連，且2者均與準備採取行動顯著相關。

通過整理相關文獻發現，截止目前，與傳統的認知性態度的測量相比，已有6個研究增加了對情感態度的測量。其中一個研究兩類態度量表的關聯性[4]，是通過一些保健行動的自我報告進行測量。David（2005）研究指出，區別認知態度與情感態度的模式要比單獨測量總體態度的模式具有更好的擬合性，且區別了情感態度的模型對購買意願的解釋能力明顯增強。Ryan（1978）以購買牙膏購買行為進行研究，認為情感態度對行為意圖的解釋力要明顯高於認知態度的解釋力。Ryan（1982）另外一個研究指出，認知態度透過情感態度來影響行為意圖。Bagozzi（1982）通過157名大學生與教職員的捐血資料探討認知、情感、行為意圖間的因果關係，認為認知態度可直接或間接透過情感態度來影響行為意圖。廖元方（民70）通過探討600名家長的儲蓄行為發現，情感態度預測行為意圖的能力大於認知態度，且二者存在因果關係。潘明全（1991）運用LISREL分析600多為股票投資人認為，其股票購買意願受到情感態度影響。李建賢（1995）的調查認為，顧客情感態度與消費者購買自用小客車之行為存在明顯正相關。從上述分析可以看出，情感態度對行為意向的影響要明顯高於認知態度，故在認知態度變數中，本研究從認知態度與情感態度兩方面考慮消費者態度對線上投保意願的影響。

第四節　促銷

促銷活動（promotion）是一種有別於人員推銷、廣告與公告報導的一種刺激消費者購買與經銷商有效性的行銷活動（吳德君，2007）。學者對促銷給出了多種定義:

Blattberg and Neislin（1990）定義促銷為一種專注於行為的行銷事件，其目的在於針對與企業有關之顧客行為造成直接刺激，在參與程度非常低的購買行為中，消費者可能只因為促銷而購買產品或服務，並表示在這類行為中，促銷方式比經濟誘因來的重要。

Kotler（1991）認為，促銷活動為由一些包羅萬象的誘因工具組成，大多具有短期性質，主要目的是刺激消費者或經銷商，對於某一產品或服務採取提前購買或者購買較多數量，也指出促銷活動之目的在於鼓勵消費者使用、購買更多的商品或服務，及爭取未使用者使用。

王又鵬（1996）則認為促銷可刺激終端顧客或行銷通路中其他成員的興趣使用或購買，目的在於藉著暫時性的誘因在刺激業務員、經銷商及最終購買者，使其配合製造商之計畫。

促銷是國外行銷寶庫中使用最為廣泛的一把爭奪市場的武器。國外研究認為，促銷能對消費者產生刺激作用，是由於促銷能為顧客提供某些利益。據美國有關資料顯示，在爭奪市場的種種招式中，用於促銷的費用已經超過廣告費用。據Donnelly市場調查顯示，美國自1973至1983年，廣告平均年增長率為9%，而促銷平均年增長率為12%，高出廣告增長率3個點。從促銷的應用廣泛性和形式來看，促銷比廣告應用更加廣泛，形式也很豐富。以折價券為例，1980年代美國每年有超過900億張折價券在市場上流通，平均每人每年所收到的折價券超過400張，總量足夠圍繞地球50圈。

據Printer’s Ink統計。促銷活動的主要形式有以下幾種：競賽（contest）與抽獎（sweepstakes）、隨貨贈品（premium）、折扣券（coupon）、免費樣品（free sample）、退款優惠（refund）等。Campbell and Diamond（1990）按照誘因是否能與產品售價相互比較，分成金錢性促銷工具及非金錢性促銷工具兩類。金錢性促銷工具是指誘因以貨幣單位呈現且能與產品售價相互比較，如折扣、價格券；非金錢性促銷指誘因以非貨幣性方式呈現，且此誘因不與產品或服務價格相互比較，如抽獎、贈品等。本次研究結合壽險網路行銷之特點，認為其促銷方式主要有兩種，分別為降價促銷及贈品促銷。

Kotler（2000）認為，降價是指廠商或者經營業者提供比產品或者服務原來售價更低的價格給消費者。其目的有如下幾項：1.降低企業過剩的產能；2.利用低成本搶佔市場。經過降價促銷使消費者產生購買促銷產品或服務的消費行為，並能夠獎勵現有的產品或服務使用者，鼓勵他們增加對促銷產品或服務的購買數量。目前國內企業與經銷商使用最普遍的就是降價促銷，價格折扣能讓消費者或經銷商低於正常水準的價格獲得某這特定物品、服務或者利益。其核心理念是：推行者讓利，接受者省錢。與傳統的壽險行銷方式相比，網路壽險行銷能大大降低經營成本。這是由於網站的後期維護成本較低，相對於開設營業點的銷售成本與廣告成本都將大大減少。根據有關市場統計資料，通過網際網路向消費者出售保單或提供服務要比傳統行銷通路節省 58%-71%的費用，經營成本下降是降價促銷稱為可能，而價格促銷是目前國內壽險公司吸引顧客網上投保的主要方式。

贈品促銷則是廠商給予消費者以免費或提供相對極低成本獲得某些產品或服務為誘因，來縮短產品或服務與消費者的距離。有學者認為，使用贈品促銷的目的與場合一般有以下幾種：1.促使消費者從競爭品牌改用自己的品牌；2.為例保持產品使用頻率的穩定；3.促使消費者試用新的產品或服務，接受新品牌；4.要開闢新的細分市場；5.測試廣告活動的效果；6.擴大公司或品牌某一有紀念意義事件的影響。故贈品促銷是顧客進行購買決策的一種刺激，它能刺激顧客產生購買意向，或者能給顧客一種良好的品牌印象，導致未來購買的可能，而且達到刺激需求之目的。

第五節　涉入度

消費者行為中，一項重要的影響要素就是「涉入」（involvement）。涉入理論最早可以追溯到心理學領域中的自我涉入心理研究，而消費者領域對涉入度之興趣始於對電視廣告與低涉入程度學習的早期研究（Krugman, 1965）。近年來由於消費者決策過程的研究，對涉入度的研究興趣有被提高。

關於涉入度至今還沒有一個可以共同接受的定義，但可以操作的概念就大量存在。Houston and Rothschild（1978）定義涉入度為：當一個產品或服務類別與某人內心深處秉持之價值體系或自我概念相聯繫時，就會發生產品涉入。Mitchell and Andrew（1981）把涉入度看成是一種激發的內在狀態，該激發主要包括3個方面：強度、方向與持續性。Mittal（1983）認為涉入度是被一種特定刺激所挑起的激發、興趣與驅動力的數量。Rothschild（1984）認為涉入度是一種無法觀察到的激發、激勵與興趣狀態，它被一種特殊的刺激或情形所激發，並有驅動特性，它所帶來的後果類型通常是訊息搜索過程與做出決策。Mittal（1989）指出，產品涉入度有一個為多數研究者公認之特徵：即產品涉入度是消費者對某些種類的產品或服務而提升起的一種激發狀態，它來自產品或服務對於消費者的相關性。

涉入度作為一個對許多消費者購買行為後果有引發或刺激作用的變數。多年來研究證明，涉入程度對消費者一系列行為結果具有影響力，包括搜尋行為與資訊處理（Bloch, 1986）。通常消費者在購買產品或服務時會積極地搜索與處理資訊，以做出合理的選擇與決策（Markin & Narayana, 1975）。但是由於日常大量的消費行為不重要，不會涉及廣泛的資訊搜索或對選擇的替代品複雜的評價（Olshavsky & Granbois, 1979），故一般以涉入度水準把消費行為分為高涉入度消費行為與低涉入度消費行為（Engel & Blackwell, 1982）。一些教科書簡單預測了不同涉入程度對消費者行為的影響：當消費者涉入程度高時會從事大量行為，如積極搜索訊息、廣泛選擇、積極處理資訊等，但低涉入程度時可能不從事這些行為。Laurent and Kapferen（1985）研究中，選擇兩類行為結果用於測量涉入度對消費者行為的貢獻。一個是選擇過程的廣泛性，包括三個構面：用於比較品牌屬性的數量、時間間距、選擇期間的關注程度；另一個是訊息搜索程度，包括三個構面：保持永久知曉產品或服務種類的趨勢、對關於產品種類的文章和電視節目的興趣、看產品種類廣告的傾向。Krugman認為，依據涉入程度，消費者在購買決策過程的廣泛性（表現為用於比較品牌產品屬性的數量、決策過程的長短、達到極度滿意水準的願望）或者訊息處理的廣泛性（表現為訊息搜索的範圍、對廣告的接受性、陳列期間認知反應的數量與類型）上有較大差異。如消費者在接受廣告溝通時可能積極或被動，會擴大或限制他們對溝通的處理。與該差別相適應，廣告者可能會考慮大量的操作構面，如媒體類型、重複程度、訊息長度、訊息語氣與訊息數量等（Tygbjee, 1979）。理論上講，預測涉入程度能強烈影響消費者決策過程與訊息搜索。當所有前導要素都被考慮到時，涉入程度就很容易獲得，這對調查該要素對消費者行為的影響是很有用的。

Assal（1981）認為，高度涉入的消費者會：

1.通過廣泛的選擇中尋找他們期望的最大化滿意，例如：比較許多品牌、花費大量時間、使用多種屬性。

2.從替代資源中積極搜尋資訊。

3.更容易受到參考群體意見的影響。

4.在產品、品牌選擇過程中更可能表達他們的生活方式與個性特徵

5.通過意識階段認知的資訊處理，傳達理解、態度與行為。

第六節　知覺風險

關於知覺風險至今還沒有一個可共同接受之定義。Bauer（1960）最早定義知覺風險，他認為可以視消費者之行為為一種風險承擔，由於消費者的每次行為，都可能產生無法預測之結果，這些結果至少有一些是可能令人不愉快的，而這種無法預測的結果，便可以視為風險，因此消費者行為乃是一種對風險的承擔。

繼Bauer之後，Cox（1967）指出，當消費者認識到他購買行為可能無法滿足其購買目標時，即會產生知覺風險，而消費者可能難以清晰地指出其購買目標，也沒有想到「風險」的概念，但他的行為還是會受到知覺風險影響。Cox（1967）認為知覺風險由以下兩類要素組成：

1.消費者於消費之前，感知到其消費行為會產生不利後果之可能性；

2.當購買後果不利時，消費者個人主觀上所感知受到損失的大小。

Cunningham（1967）研究認為，知覺風險具有高度個別性與時間動態性。不同產品或服務之間存在「知覺風險層級」（hierarchy），對多數消費者而言，對某些產品或服務的知覺風險可能會會比其他產品要高，但不同消費者的知覺風險肯能會有差異，即某人知覺為高風險的購買情感，但另外一人可能感知到的風險很低；另外，消費者在某一時間知覺風險高，但在未來時期裏，不能感知到風險很低，反之亦然。故Cunningham（1967）認為知覺風險為下列二因素的函數：

1.不確定因素：消費者對事件發生的主觀可能性；

2.結果因素：時間發生後所導致的危險性。

Forsythe & Shi（2003）定義知覺風險為考慮特定的線上購買決策時，主觀決定的預期損失。從可查到之文獻來看，目前學者對於知覺風險之研究，大多數參考Cox（1967）及Cunningham（1967）的研究為依據。

除了上述的二要素外，多數學者認為，知覺風險為一多構面之概念。他們紛紛提出各類研究知覺風險之構面。Woodside（1968）認為知覺風險包括社會、功能與經濟三個構面。Roselius（1971）認為，知覺風險包括四個構面：

1.時間損失（time lose）：產品無法使用，因調整、修理或者退還所造成的時間及精力浪費；

2.危險損失（hazard lose）：產品品質不良對身體造成的傷害；

3.自我損失（ego lose）：購買的產品有瑕疵，對消費者造成的精神上損失；

4.金錢損失（money lose）：產品品質不良，消費者為修理、替換產品造成金錢上的損失。

Jacoby & Kaplan（1972）提出五構面概念，包括：

1.生理風險（physcial risk）：使用該產品對消費者生理上造成的傷害；

2.心理風險（psychological risk）：使用該產品對消費者自我感知形象不符；

3.績效風險（performance risk）：購買產品後，使用不及預期；

4.財務風險（financial risk）：購買該產品可能會導致金錢上損失；

5.社會風險（social risk）：購買該產品會改變別人對購買者的看法。

針對網際網路消費者行為的研究，Hofacker（1998）認為消費者線上購物會面臨五項知覺風險：

1.時間風險：消費者流覽購物網站浪費太多時間，導致搜尋目標商品耗費太多時間；

2.網店風險：線上購物由於不能直接接觸到產品，容易引起人緊張；

3.品牌風險：消費者對不熟悉或不知名品牌產品而產生不確定感；

4.安全風險：消費者擔心個人資料和信用卡資料會被盜用；

5.隱私權風險：消費者擔心由於線上購物而需要登記的個人資料會被洩露。

Tan（1999）研究中講網路購物的知覺風險分為兩類：一類是有關於網際網路本身的風險，另一類則是任何遠端的購物行為（指買賣雙方沒有實際接觸，透過中間媒介來進行交易活動，例如郵購、電視購物、線上購物等方式）皆會產生風險。

有網路購物的相關研究指出，消費者對線上購物之最大隱憂在於網路隱私與網路資訊安全性問題（Swaminathan et al & Jarvenpaa et al, 1999），Mooney（2000）認為，網路交易中的隱私權風險，即個人資訊如交易、信用、個人等資料，在不被授權的情況下被使用的風險，對於網路消費者有很大的影響。由於本次研究主要針對消費者線上投保壽險之意願進行，並結合前人研究，故將消費者網上投保壽險的知覺風險購面定義為：時間風險、網店風險、財務風險（Hofacker, 1998; Jacoby & Kaplan, 1972）、安全風險及隱私權風險（Hofacker, 1998）。

[1] Shen, D., Dickson, M. A., Lennon, S., et al. (2003). Culture influences on Chinese consumers’ intentions to purchase apperal: Test and extension of the Fishbein Behavioral Intention Model. Clothing and Textiles Research Journal, 21(2): 89-99

[2] 张黎，马京晶(2005)。消费者对产品的消费经验、产品的文化含意与Fishbein模型，2005JMS年会，北京：188-203。

[3] Eagly, A. H., & Chaiken, S.(1993). The psychology of attitude. For Worth, TX: Harcourt Brace Jovanovich.

[4] Ajzen, I., and Timko, C.(1986). Correspondence between health attitudes and behavior. Basic and Applied Social Psychology, (7): 259-276

第三章　研究設計

第一節　研究架構

研究依據前章的文獻探討，分析消費者態度、促銷、產品涉入度與知覺風險對顧客網上投保壽險意願之影響。故本次研究依據上述研究文獻的整理及推論提出研究架構如圖3所示：

第二節　研究假設

壹、態度與線上投保意願

歐蓁瑛（2007）研究發現，消費者對壽險的認知態度與認知規範可直接投保意願，也可透過情感態度與主觀規範影響投保意願。且消費者的情感態度與認知態度均對投保壽險意願有顯著影響。因此，基於上述研究論點，本研究提出的第一個研究假設為：

假設H1：消費者對於線上壽險的態度對其投保意願有正向影響。

貳、促銷與線上投保意願

保險經營成本過高一直是保險業發展的瓶頸，而線上銷售可以極大改善這種不良狀況。網上銷售壽險可以免去代理、業務員等中間環節，只需要支付低廉的網路服務費便可保證市場份額，降低了保險公司經營成本。根據國外諮詢機構調查顯示，通過網路出售保單或者提供服務可以比傳統行銷方式節省58%-71%的費用，成本下降使線上壽險業務長期的低價促銷稱為可能。價格促銷可以增加產品銷量，根據Raghubir and Corfman（1999）研究，價格促銷可以創造出經濟誘因，吸引消費者產生購買意願。Seibert（1997）指出消費者比較偏好直接降價的促銷方式。林建煌（2005）認為當消費者面對非意料中的降價或優惠資訊最難抵擋購買的衝動。Strang（1976）則發現贈品活動比折扣促銷更吸引顧客的注意。王維元，潘承瑋，陳穎峰（2006）研究指出，促銷與顧客的線上投保意願顯著正相關。故本文提出的第二個研究假設為：

假設H2：促銷對消費者線上投保壽險之意願有正向影響作用。

參、涉入度與線上投保意願

Bateson（1985）認為，消費者的涉入程度不同，所產生出來的意願與心中的承諾狀態也會不同。當消費者評估產品屬性時，即對產品有了涉入性，其涉入程度不同，對產品屬性的瞭解也不同（Dowling & Stealin, 1994; Childers,1996）。Kelley and Davis（1994）認為，顧客的高涉入度會對該產品所屬公司產生較高的承諾，像是認同其企業目標與價值。Slama and Tashcian（1985）指出，購買決策涉入的高低，會影響到相關的購買態度與購買意向。根據Kasarjian（1981）研究也發現，低涉入度的消費者，較不會進行購買行為。因此，本文提出第三個假設為：

假設H3：涉入度越高，消費者線上投保壽險的意願就越高。

肆、知覺風險與線上投保意願

Tan（1999）認為，有高度風險知覺的消費者與網路購物意願有負向影響。Vijayasarathy and Jones（2000）指出消費者知覺風險對其網路購買意願有負向影響。Jarvenpaa（2000）研究中，不同規模的購物網站與網路商店，會對消費者信任、知覺風險與購買意願產生不同影響，其中知覺風險會負向影響消費者購買意願。Pavlou（2003）指出在電子商務不確定的情形下，知覺風險會降低消費者的網購意圖。這是由於知覺風險會增加負面預期，導致在消費者購買意願上有負面影響Pavlou and Gefen（2004）。Liaw（2005）線上上購物環境的研究中發現，低感知風險消費者有較高的線上購買意願。因此，本文提出的第四個研究假設為：

假設H4：消費者的知覺風險越高，線上投保壽險的意願就越低。

第三節　研究變數之操作性定義

壹、消費者態度

Day（1970）認為態度包含認知、情感與意願。Fishbein and Ajzen（1975）認為態度是指個人對、事、物或行為的正面或負面的評價，包括好惡、好壞、利弊等感覺。Walter（1978）認為態度是經由學習形成，但會受到性別、年齡、社會階層、個性特徵、生活形態、價值觀、家庭親友、社會文化與經濟因素等影響。經由消費者態度文獻之探討，本研究採用Fishbein and Ajzen（1975）之定義。態度包括認知態度與情感態度，Bagozzi等人在研究中明確區分了認知態度與情感態度，並給出了情感態度量表。本研究主要採用Fishbein and Bagozzi提出認知態度量表與情感態度量表。茲將各構面操作性定義、問項與文獻來源整理於表1：

表1 消費者態度操作性定義與衡量

構面

操作性定義

題項

文獻來源

認知態度

消費者對線上投保壽險產品的認知情況

1.線上投保壽險很有必要。

2.線上投保壽險很方便。

3.推出線上投保業務是負責任的

Fishbein（1975）

Bagozzi（2001）

情感態度

消費者對線上投保壽險產品的情感愛好

4.對線上投保壽險很感興趣。

5.對線上投保壽險感到舒適

6.線上投保業務很有吸引力

Bagozzi（2001）

貳、促銷

按照吳德君（2007）對促銷的定義，促銷是一種有別於人員推銷、廣告與公告報導的一種刺激消費者購買與經銷商有效性的行銷活動。依據文獻探討所述，本研究採用價格促銷與贈品促銷作為促銷的兩個構面，茲將各構面操作性定義、問項與文獻來源整理於表2：

表2 促銷操作性定義與衡量

構面

操作性定義

題項

文獻來源

價格促銷

能以優惠的價格線上上投保壽險

1.網上的壽險產品採取降價的促銷活動會提高您的購買意願。

2.可能因為降價促銷而進行網上投保活動。

Zeithaml（1988）

贈品促銷

線上投保壽險時，加送同等于現金折扣金額的贈品。

3.網上壽險產品推出贈品促銷會提高的您的購買意願。

4.可能會因為想獲得贈品而進行網上投保活動。

Zeithaml（1988）

參、涉入度

Rothschild（1984）認為涉入度是一種無法觀察到的激發、激勵與興趣狀態，它被一種特殊的刺激或情形所激發，並有驅動特性，它所帶來的後果類型通常是訊息搜索過程與做出決策。依據文獻探討所述，本研究將訊息搜尋或做出決策作為涉入度的兩個構面。茲將各構面操作性定義、問項與文獻來源整理於表3：

表3 涉入度操作性定義與衡量

構面

操作性定義

題項

文獻來源

訊息搜尋

線上上投保壽險時訊息搜尋範圍

1.很關心線上投保壽險的相關資訊。

2.詢問並參考他人線上投保的經驗。

3.對線上壽險業務相關的廣告感興趣

Assal（1981）

Laurent（1985）

Kapferen（1985）

做出決策

決定線上上投保壽險時的一系列決策行為

4.在網上選擇合適的壽險產品是很複雜的工作。

5.仔細比較線上各類壽險產品的特質，再進行投保。

6.決定是否線上上投保壽險要耗費較長時間

Assal（1981）

Laurent（1985）

Kapferen（1985）

肆、知覺風險

Bauer（1960）將知覺風險消費者之行為為一種風險承擔，由於消費者的每次行為，都可能產生無法預測之結果，這些結果至少有一些是可能令人不愉快的，而這種令人不愉快的結果，便可視之為一種風險。按照Hofacker（1998）； Jacoby and Kaplan（1972）的觀點，網上投保壽險的知覺風險購面包括：時間風險、網店風險、財務風險、安全風險及隱私權風險。茲將各構面操作性定義、問項與文獻來源整理於表4：

表4 知覺風險操作性定義與衡量

構面	操作性定義	題項	文獻來源
時間風險	流覽壽險網站浪費太多時間，導致投保壽險耗費太多時間	1.會擔心由於流覽網站而浪費太多時間。 2.擔心由於尋找合適的產品而浪費太多時間	Hofacker（1998） Jacoby （1972） Kaplan（1972）
網店風險	不能和壽險業務員進行實際接觸而緊張	3.由於沒有跟業務員實際接觸而緊張 4.由於沒有簽署紙質保單而感到緊張	Hofacker（1998） Jacoby （1972） Kaplan（1972）
財務風險	線上投保可能會導致金錢上損失	5.擔心自己的金錢受到損失	Hofacker（1998） Jacoby （1972） Kaplan（1972）
安全風險	擔心個人資料和信用卡資料會被盜用	6.擔心信用卡數據被盜	Hofacker（1998） Jacoby （1972） Kaplan（1972）
隱私權風險	由於線上投保而需要登記的個人資料會被洩露	7.擔心個人資料發生外泄	Hofacker（1998） Jacoby （1972） Kaplan（1972）

伍、購買意願

Eagly and Chaiken（1995）指出，意願為一種不同於態度之心理概念，代表了他或她在實施一項行為而付出努力的有意識有計劃之個人動機。依據文獻探討所述，本探究將消費者購買意願之操作性定義、問項與文獻來源整理與表5：

表5 消費者購買意願操作性定義與衡量

構面

操作性定義

題項

文獻來源

購買意願

個人對於未來1年到3年內線上投保壽險的主觀概率

1. 線上投保壽險的經驗

2.願意在網路上投保壽險嗎？

3.未來1年內會線上上投保壽險嗎？

4.未來1-3年內會線上上投保壽險嗎？

Toneatto（1987）

Binik（1987）

賴蕙君（2001）

第四節　問卷設計

本次研究為了衡量消費者態度、促銷、涉入度、知覺風險與消費者線上投保壽險意願之間的關係，依據前述章節設計研究問卷。問卷之問題皆參照國內外學者研究所構建。此外，問卷通過小範圍測試，對於某些題項稍作修改，以符合國內文化與研究主題之敍述，並組織相關學科的專家與碩士生對問捲進行探討，最後成為正式問卷並發放之。

問卷的第一部分答題者的個人基本資料，本文採用的人口統計變數共有6項，分別為性別、婚姻狀況、職業、受教育情況與月收入情況，以利用敍述性統計分析樣本資料結構。

問卷第二部分是衡量消費者態度，問項之設計乃參照學者之研究所構建，如表6所示。量表內容共有6題，採用Likert五點量表。由最低（1分）至最高（5分）分別代表「非常不同意」、「不同意」、「無意見」、「同意」、「非常同意」。

表6消費者態度之問項設計

衡量之變數

問項題號

問項設計之依據

認知態度

2.1～2.3

Fishbein（1975）

Bagozzi（2001）

情感態度

2.4～2.6

問卷第三部分是衡量促銷對線上投保意願之影響，問項之設計乃參照學者之研究所構建，如表7所示。量表內容共有6題，以Likert五點量測試。

表7促銷活動之問項設計

衡量之變數	問項題號	問項設計之依據
價格促銷	3.1～3.3	Zeithaml（1988）
贈品促銷	3.4～3.6	Zeithaml（1988）

問卷第四部分是衡量消費者涉入度，問項之設計乃參照學者之研究所構建，如表8所示。量表內容共有6題，以Likert五點量測試。

表8 涉入度之問項設計

衡量之變數	問項題號	問項設計之依據
訊息搜尋	4.1～4.3	Assal（1981）；Laurent（1985）；Kapferen（1985）
做出決策	4.4～4.6	Assal（1981）；Laurent（1985）；Kapferen（1985）

問卷第五部分是衡量消費者知覺風險，問項之設計乃參照學者之研究所構建，如表9所示。量表內容共有7題，以Likert五點量測試。

表9 知覺風險之問項設計

衡量之變數	問項題號	問項設計之依據
時間風險	5.1～5.2	Hofacker（1998） Jacoby （1972） Kaplan（1972）
網點風險	5.3～5.4
財務風險	5.5
安全風險	5.6
隱私權風險	5.7

問卷第六部分是衡量消費者購買線上壽險之意願，問項之設計乃參照學者之研究所構建，如表10所示。量表內容共有4題，以Likert五點量測試。

表10 消費者購買意願之問項設計

衡量之變數	問項題號	問項設計之依據
購買意願	6.1～6.4	Toneatto（1987）；Binik（1987）；賴蕙君（2001）

第五節　資料分析與統計方法

本次研究的資料分析為依據各變數進行基本分析與整體模式兩部分。基本分析方面採用Excel2003與SPSS11.5 for Windows軟體進行，而整體模式部分採用Amos7.0軟體進行分析，茲將各部分分析方法分別敍述如下：

壹、敍述性統計分析

敍述性統計分析是用圖示與數位（統計量）來表現樣本資料之分佈與特徵，也反應了總體分佈及特徵。其內容主要是利用次數分配瞭解受測人員之分佈情形，對各變數之平均值作一種概略性描述。

貳、信度分析

信度是關於一種現象的測度(Scale)提供的穩定性與一致性效果的程度（Camines, Zeller 1979）。信度有兩個構面：內在重複性與內在一致性（Zikmund, 1995）。內在一致維度是衡量某一測度條款與測量同一變數的其他測度條款之間相關能力的一種重要的驗證性測度。本研究採用Cronbach α係數來檢定問卷中各因素之衡量變數的內在一致性程度。Cronbach α係數是估計某一測度中測量條款所能表示的要測量的結構變數內涵之程度（Pedhazu, Schmelkin, 1991）。Nunnally（1978）建議若Cronbach α係數大於0.7則表示內部一致性高可以接受。

參、效度分析

效度（validity）是指問項能夠真正衡量出研究人員的所要衡量事物之真實程度，它是揭示結構變數與它的測量題項之間的關係（Zikmurid, 1995）。效度一般有三種類型：內容效度（content validity）、收斂效度（convergent validity）與區別效度（discriminant validity）。本次研究利用結構方程模式衡量進行模式的合適度檢定，以檢定各構面是否具有足夠之收斂效度與區別效度。所謂內容效度分析是指所選的項目是否能代表所要測量的內容或主題。由於本次研究的指標是利用已經過前人嚴格論證後的量表，經由文獻探討，並參考多位學者的意見進行合理篩選後得出的，內容效度可以保證。

肆、結構方程模式（Structural Equation Modeling，SEM ）分析

結構方程模式是基於變數的協方差矩陣來分析變數之間關係的一種統計方法。本研究利用Amos7.0統計軟體，建立結構方程模型，檢定變數之路徑係數是否具有顯著性，籍以檢定研究假設。結構方程模式除注重先驗性外，還包括許多不同的統計技術，其處理的是整體模式的比較，因此所參考的指標並非以單一參數為主要考慮，研究者提出了許多契合指標用以評價模型的結果。Amos提供了多種指數以評價和調整假設的模型。根據Bollen（1988）與侯傑泰（2004），本研究選取以下指數以評價模型之契合程度：

1.卡方（χ²）係數：在類比資料研究中，當產生資料與用來擬合數據的模型完全相同時，χ²可用來恰當地反應模型的契合程度（侯傑泰，2004），但是，χ²對樣本量過於敏感，尤其時樣本量大於200時（Hair et al, 1992），樣本容量容易影響χ²值及其檢驗結果。

2.卡方自由度比（χ²/df）：在SEM分析中，可以計算χ²/df來反應模型契合程度。χ²/df值越小，表示模型契合程度越高，按照Carmines and Mciver（1985）的觀點，χ²與自由度的比值應該不大於0.3，而Wheaton（1997）等人認為該指標小於5也可以接受。本次研究以該指標不超過5為界，在此範圍內，模型契合程度良好。

3. 近似誤差均方根（RESMA）：RESMA是Steiger and Lind(1980)提出的，被廣泛應用至今。當df（自由度）接近0時，RESMA就變得很不穩定。與RMR相比，RESMA受樣本的影響較小，對參數過少的誤設模型還稍微敏感一些（Marsh & Balla, 1994），是比較理想的指數。近似誤差指數是越小越好，Steiger（1990）認為，RESMA低於0.1表示好的契合；低於0.05表示非常好的契合；低於0.01表示出色的契合，這種情形應用上幾乎碰不到。

4. 非規範契合指標NNFI（即TLI）：Bentler and Bonett（1980）提出用虛擬模式為基準來衡量模型的契合改進程度，賦予Tucker and Lewis（1973）的TLI新的內涵，命名為非規範契合指數（NNFI）。NNFI會因樣本的波動超出0-1範圍。根據Bentler（1980）推薦的界值，NNFI高於0.9即表示很好的契合。

5. 修正NFI契合指標（IFI）：Bollen（1988）研究了一種修正NFI的方法，能減少該指數的平均值對樣本規模的依賴，並考慮設定模型自由度的影響。這種改進指標標誌為IFI。IFI的範圍從0（契合度差）到1（完美契合），通常建議的值是高於或等於0.9。

6. 比較契合指標CFI：CFI指標是Bentler（1990）提出來的，它是通過與獨立模型相比較來評估契合程度，運用了非中心的卡方分佈與非中心性的參數τ_i。τ_i值越大，模型設定的錯誤越大，τ_i＝0表示完全契合。CFI受樣本量影響較小，即使是對小樣本估計模型契合也能做的很好。CFI取值範圍在0-1.0之間，越接近1.0越好，一般認為，該指標大於0.9表示模型契合很好（Bentler, 1990）。

第四章　研究分析與發現

第一節　敍述性統計分析

本研究共發放問卷450份，經回收共計400份，回收率達88.8%，經回收樣本篩選後，有效樣本共計320份，有效回收率達70.8%。本文針對有效問卷回收部分，將「網路投保壽險意願」依其性別、婚姻狀況、年齡、教育程度、職業、月收入情況所得資料做分類基礎，將樣本基本資料分析如下：

表11 樣本基本資料

變項名稱

項別

人數

百分比

累計百分比

性別

男

女

100

220

31.3

68.8

31.3

100.0

婚姻狀況

分居

離婚

喪偶

未婚

已婚

130

179

2.2

40.6

55.9

2.8

3.4

44.1

100.0

年齡

20歲以下

21-30

31-40

41-50

51-60

61歲以上

2.2

30.9

29.4

25.6

10.3

1.6

2.2

33.1

62.5

88.1

98.4

100.0

教育程度

大學

高中職

國中以下

研究所

專科

116

36.3

28.4

4.7

3.4

27.2

36.3

64.7

69.4

72.8

100.0

職業

電子資訊業

服務業

家管業

金融、保險業

軍公教

其他

商業

無業

學生

製造業

164

2.8

11.6

2.5

51.3

5.0

4.7

6.6

3.4

11.6

2.8

14.4

16.9

68.1

73.1

77.8

84.4

85.0

88.4

100.0

月收入

10萬以上

2-4萬

2萬以下

4-6萬

6-8萬

8-10萬

161

2.8

50.3

9.1

25.6

8.4

3.8

2.8

51.1

60.2

88.1

96.6

100.0

由表11可以看出，在受訪民眾中，就性別來看男性填答者共有100位占31.3%，女性填答者共有220位占68.8%，女性人數較高於男性，此情形與男女消費習慣有關，女性通常較樂於消費（黃靜芳，民95年），在網路消費環境中也是女性人數較多，也造成了問捲髮放過程中女性填答者較多的情形。

婚姻狀況部分，已婚者比例高達55.9%，此與樣本之年齡有關，在本研究中21-30歲高達30.9%，其次為31-40歲，占29.4個百分比，排第三位的是41-50歲年齡段，占25.6%，此三組距之人數總計占了全部的85.9%，此與21-50歲正是消費力最旺盛的年齡層密切相關。

受調查者之職業部分，以金融、保險業居冠，占51.3%，其次為服務業與製造業，各占11.6%。受教育程度方面，專科以上學歷之樣本占66.9%，如此高之比例與目前教育普及度高有關係。

樣本之平均月收入部分，月收入2萬-4萬者最多，占50.3%，其次為月收入4萬-6萬，占25.6%，二者共計占樣本之75.9%。

第二節　各構面問項平均值與標準差統計分析

針對有效樣本之問卷分析，採用敍述性統計分析方法求的各問項平均值與標準差，藉以明瞭「消費者態度」、「促銷」、「涉入度」、「知覺風險」、「購買意願」各構面對題項知覺感受程度。

壹、消費者態度

由表12消費者態度題項共計有6題，統計結果可知受訪民眾在除「我覺得線上投保壽險很方便」題外，其餘題項之平均值均高於3以上，表明受訪者對這些問項特別倚重，題項「我覺得線上投保壽險很方便」平均值為2.90，接近於3，表明其受到一般同意程度。

表12 消費者態度構面之平均值與標準差

題項	平均值	標準差
2.1您覺得網上投保壽險是？	3.21	1.029
2.2我覺得線上投保壽險很方便	2.90	1.091
2.3您覺得壽險公司推出線上投保壽險業務是？	3.17	1.009
2.4您對於線上投保壽險很感興趣。	3.25	1.059
2.5線上上投保壽險讓您感覺很舒適。	3.22	1.068
2.6壽險公司推出的線上投保業務對您很有吸引力。	3.30	1.066

貳、促銷構面

由表13促銷題項共計有4題，統計結果可知受訪民眾在除「您認為網上的壽險產品採取降價的促銷活動會提高您的購買意願」題外，其餘題項之平均值君高於3以上，表明受訪者對這些問項特別倚重，題項「您認為網上的壽險產品採取降價的促銷活動會提高您的購買意願」平均值為2.90.接近於3，表明其受到一般同意程度。

表13 促銷構面之平均值與標準差

題項	平均值	標準差
3.1您認為網上的壽險產品採取降價的促銷活動會提高您的購買意願。	2.90	1.111
3.2您可能因為降價促銷而進行網上投保活動。	3.05	1.128
3.3您認為網上壽險產品推出贈品促銷會提高的您的購買意願。	3.08	1.078
3.4您可能會因為想獲得贈品而進行網上投保活動。	3.30	1.032

參、涉入度構面

由表14涉入度題項共計有6題，由統計結果可知題項「我對與線上壽險業務相關的廣告很感興趣」平均值為3.02，表明受訪者對這個問題特別倚重，其餘題項平均值皆在2以上，表明其受到一般同意程度。

表14 涉入度構面之平均值與標準差

題項	平均值	標準差
4.1我很關心線上投保壽險的相關資訊。	2.98	1.034
4.2我會詢問並參考他人線上投保的經驗。	2.72	1.027
4.3我對與線上壽險業務相關的廣告很感興趣。	3.02	1.021
4.4我認為在網上選擇合適的壽險產品是很複雜的工作。	2.55	1.034
4.5我會仔細比較線上各類壽險產品的特質，再進行投保。	2.61	1.023
4.6覺得線上投保與否會耗費我要用較長的時間考慮。	2.41	.0997

肆、知覺風險構面

表15知覺風險題項共計有7題，由統計結果可知題項「線上投保壽險時，我會擔心信用卡數據被盜」與「線上投保壽險時，我會擔心個人資料發生外泄」平均值為1.88與1.78，表示受訪者對信用卡資料被盜與個人資料外泄存在相當疑慮。其他問項平均值皆在2以上，表明其受到一般同意程度。

表15 知覺風險構面之平均值與標準差

題項	平均值	標準差
5.1線上上投保壽險，我會擔心由於流覽網站而浪費太多時間。	2.37	.875
5.2線上上投保壽險，我擔心由於尋找合適的產品而浪費太多時間。	2.25	.854
5.3線上投保壽險，我會由於沒有跟業務員實際接觸而緊張。	2.35	1.018
5.4線上投保壽險，我會由於沒有簽署紙質保單而感到緊張。	2.17	.944
5.5線上投保壽險時，我會擔心自己的金錢受到損失。	2.16	.967
5.6線上投保壽險時，我會擔心信用卡數據被盜。	1.88	.839
5.7線上投保壽險時，我會擔心個人資料發生外泄。	1.78	.781

伍、消費者購買意願構面

由表16消費者購買意願題項共計4題，由統計結果可知題項「請問您的線上投保壽險的經驗是？」平均值為2.14，表明多數受訪者沒有網路投保壽險之經歷，其餘題項平均值均在3以上，表明受訪者對這些問題特別倚重。

表16 消費者購買意願構面之平均值與標準差

題項	平均值	標準差
6.1請問您的線上投保壽險的經驗是？。	2.14	.517
6.2請問你願意在網路上投保壽險嗎？	3.54	1.076
6.3您未來1年內會線上上投保壽險嗎？	3.57	1.095
6.4您未來1-3年內會線上上投保壽險嗎？	3.40	1.140

第三節　各構面之信度與效度分析

壹、信度分析

一個測驗的信度在於表示表示測驗內部各專案間是否相互符合，及兩次測驗是否前後一致。一般通常以Cronbach’s α係數衡量同一構念下個項目之一致性（黃俊英，林震岩，1994）。Nunnally（1978）認為量表的信度水準應在0.7以上，α值大於0.7表示表示各題項內部一致性很高，α值介於0.35-0.7之間，則在首次發展量表的探索性研究中尚屬可接受水準，α值小於0.35表食信度很低，應予以刪除。

一、消費者態度信度分析

消費者態度信度分析的結果如表17所示，其中構面為認知態度與情感態度,其Cronbach’s α係數分別為0.8595、0.9355，而消費者態度變項的Cronbach’s α係數為0.9391，信度水平均超過Nunnally（1978）所建議之0.7的水準。

表17 消費者態度衡量量表信度分析

量表問項

Item-Total Correlation

Alpha if Item Deleted

Cronbach’s α

消費者態度（6題項）

認知態度

2.1您覺得網上投保壽險是？

2.2我覺得線上投保壽險很方便

2.3您覺得壽險公司推出線上投保壽險業務是？

.7062

.7439

.7552

.8285

.7950

.7846

.9391

.8595

情感態度

2.4您對於線上投保壽險很感興趣。

2.5線上上投保壽險讓您感覺很舒適。

2.6壽險公司推出的線上投保業務對您很有吸引力。

.8530

.8834

.8638

.8170

.8930

.9086

.9355

二、促銷信度分析

促銷信度分析結果如表18所示，其構面分為價格促銷、贈品促銷，其Cronbach’s α係數分別為0.9242、0.9074，而促銷變項的Cronbach’s α係數為0.9473，信度水平均超過Nunnally（1978）所建議之0.7的水準。

表18 促銷量表衡量量表信度分析

量表問項

Item-Total Correlation

Alpha if Item Deleted

Cronbach’s α

促銷（4題項）

價格促銷

3.1您認為網上的壽險產品採取降價的促銷活動會提高您的購買意願。

3.2您可能因為降價促銷而進行網上投保活動。

.8582

.9032

.9473

.9242

贈品促銷

3.3您認為網上壽險產品推出贈品促銷會提高的您的購買意願。

3.4您可能會因為想獲得贈品而進行網上投保活動。

.8974

.8349

.9074

三、涉入度信度分析

涉入度信度分析結果如表19所示，其構面分為訊息搜尋、做出決策，Cronbach’s α係數分別為0.8990、0.6758，而涉入度構面的Cronbach’s α係數為0.8192，按照Nunnally（1978）所建議，並考慮到此次為首次發展量表的探索性研究，三項Cronbach’s α係數均在可接受水準。

表19 涉入度量表衡量量表信度分析

量表問項

Item-Total Correlation

Alpha if Item Deleted

Cronbach’s α

涉入度（6題項）

訊息搜尋

4.1我很關心線上投保壽險的相關資訊

4.2我會詢問並參考他人線上投保的經驗。

4.3我對與線上壽險業務相關的廣告很感興趣。

.8100

.7838

.8063

.8471

.8695

.8503

.8192

.8990

做出決策

4.4我認為在網上選擇合適的壽險產品是很複雜的工作。

4.5我會仔細比較線上各類壽險產品的特質，再進行投保。

4.6覺得線上投保與否會耗費我要用較長的時間考慮。

.5329

.5153

　

.6470

.5211

.7395

.5695

.6758

四、知覺風險信度分析

知覺分險信度分析結果如表20所示，其構面分為時間風險、網店風險、財務風險、安全風險、因素權風險，時間風險、網店風險的Cronbach’s α係數分別為0. 9000，0.6758，其餘三個構面為但題項，無需計算Cronbach’s α係數，而知覺風險構面的Cronbach’s α係數為.9114，信度水平均超過Nunnally（1978）所建議之0.7的水準。

表20 知覺風險量表衡量量表信度分析

量表問項

Item-Total Correlation

Alpha if Item Deleted

Cronbach’s α

知覺風險（7題項）

時間風險

5.1線上上投保壽險，我會擔心由於流覽網站而浪費太多時間。

5.2線上上投保壽險，我擔心由於尋找合適的產品而浪費太多時間。

.6810

.7228

.9114

. 9000

網店風險

5.3線上投保壽險，我會由於沒有跟業務員實際接觸而緊張。

5.4線上投保數顯，我會由於沒有簽署紙質保單而感到緊張。

.7383

.7708

　

.8306

.6758

財務風險

5.5線上投保壽險時，我會擔心自己的金錢受到損失。

---

安全風險

5.6線上投保壽險時，我會擔心信用卡數據被盜。

---

隱私權風險

5.7線上投保壽險時，我會擔心個人資料發生外泄。

---

五、消費者購買意願信度分析

消費者購買意願信度分析結果如表21所示，其構面的Cronbach’s α係數為.7745，信度水平均超過Nunnally（1978）所建議之0.7的水準。但其「分項對總項的相關係數」（Item-to-Total Correlation）中，作為衡量內部一致性，題項「6.1 請問您的線上投保壽險的經驗是？」低於0.5之標準（吳萬益，林清河，2001），刪除後，各題項之Item-to-Total Correlation係數均超過0.5，且構面的Cronbach’s α係數提高至0.9398，故剔除題項6.1。

表21 消費者購買意願量表衡量量表信度分析

量表問項

Item-to-Total Correlation

Alpha if Item Deleted

Cronbach’s α

消費者購買意願（4題項）

6.1 請問您的線上投保壽險的經驗是？

6.2請問你願意在網路上投保壽險嗎？

6.3您未來1年內會線上上投保壽險嗎？

6.4您未來1-3年內會線上上投保壽險嗎？

.2149

.8225

.8557

.8552

.9398

.5705

.5459

.5421

.7745

貳、效度分析

在建構效度檢驗方面，本研究採用區別效度分析與收斂效度分析來衡量量表之效度。

一、區別效度

區別效度是指能夠實證的區別一個概念與另外一個概念之差異，能夠指出何者與此概念無關，若相關程度低，則區別效度好。區別效度可以通過探索性因素分析（EFA）進行驗證。有研究表明，若能很好地區別各個變項，則題項符合區別效度。原則上在進行探索性因素分析時應該將所有變項都納入到因素分析中（Bentler，1987）。依據變項因素之取捨標準，對樣本進行主成份分析，取出特徵值大於1之因素，之後將分析結果以最大變異轉軸法，進行直交轉軸，各個變數所屬因素負荷量大於0.5以上（Anderson, Tatham & Black, 1995）。因素分析結果如表22所示。其中，Kaiser-Meyer-Olkin（KMO）是用於檢驗在所有結構變數層面的樣本量充分性問題。這個指數是檢驗當前因素分析的樣本量是否足夠。一般而言，KMO高於0.90被認為是顯著的；高於0.80被認為是良好的；高於0.60被認為是可以容忍的；高於0.50的被認為是很勉強的；低於0.50將被認為是不可接受的。本研究以一般研究建議的0.60作為臨界值。因素分析結果顯示，每個題項在其假設之因素上都有較高的負荷，而在其他因素上負載較低，KMO值為0.922，並通過Bartlett（P<0.000）球形檢驗，能夠較好地區別各個變項的衡量。由此上述分析說明本次研究的各個變數之間具有較好的區別效度。

表22 變項探索性因素分析

Item	Component
Item	1	2	3	4	5
2.1	.470	.636	-.062	-.142	.190
2.2	.388	.754	-.055	-.077	.084
2.3	.393	.680	-.105	-.094	.234
2.4	.379	.623	-.116	-.056	.210
2.5	.393	.646	-.096	-.015	.213
2.6	.478	.640	-.112	-.037	.191
3.1	.763	.423	-.069	-.002	-.176
3.2	.823	.364	-.069	.018	-.187
3.3	.844	.303	-.028	.020	-.171
3.4	.862	.243	.003	.028	-.040
4.1	.417	.628	-.140	.290	-.008
4.2	.403	.619	-.069	.406	-.184
4.3	.417	.589	-.089	.314	.011
4.4	.047	.718	.362	.024	.094
4.5	.294	.659	-.001	.385	-.178
4.6	.011	.814	.260	.126	-.044
5.1	.005	-.258	.681	.365	.164
5.2	-.015	-.199	.726	.366	.219
5.3	-.157	-.167	.765	.205	.120
5.4	-.144	-.066	.834	.040	.037
5.5	-.077	-.100	.863	.009	-.132
5.6	-.069	.084	.815	.012	-.310
5.7	-.067	.138	.809	.049	-.304
6.2	.762	.278	-.175	.043	.272
6.3	.766	.220	-.134	.105	.334
6.4	.750	.296	-.169	.124	.253

注：（1）Extraction Method: Principal Component Analysis

（2）Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization

（3）a Rotation converged in 9 iterations

（4）KMO=0.932

二、收斂效度

收斂效度主要測試以一個變數發展出的多項問項，最後會否收斂於一個因素中。收斂效度可以採用兩種方法檢定：第一，對題項進行探索性因數分析（EFA），如果每個題項在其因數上都有較高的載荷，並且在其他因數上載荷較低，說明測量具有收斂效度；第二，對測項進行驗證性因數分析（CFA），如果每個題項對其所在的潛在變數的估計的參數都具有統計意義，說明該測量具有收斂效度。

在前一階段區別效度的檢定中，通過探索性因素分析，可知本次研究測量量表的各個題項在其所在的假定因素上都有較高的載荷，在其他因素上載荷基本小於0.5，即每個變項所發展出的各題項，最後都較好地收斂於一個構念上，說明本次研究的衡量具有收斂效度。

在對樣本進行驗證性因素分析（CFA）之前，本研究採取近年來國外學者普遍做法，首先將各變數的衡量題項合併為更少的問項，這裏將5個變項所對應的各個題項均合併為2個題項（侯傑泰，溫忠鱗，成子娟，2004），採用平均值作為相應的取值。採用這種方法之目的在於提高衡量題項的可靠性，增加參數估計的穩定性（Mavnodo & Farrell，2000）。驗證性因素分析過程採用AMOS7.0軟體實施，採用最大似然推估（likelihood estimation），分析結果如圖4所示。結果顯示，各變異變數各自題項的負荷值均高於0.5，具有統計意義。在模式參數的推估上，自由度（df）為80，卡方（χ²）值為215.088，卡方與自由度之比值為2.698，小於國外研究建議的5之標準；模式的契合指數RESMA值為0.098，小於Steiger（1990）提出的低於0.1為出色契合之標準；NNFI指數的值為0.912，高於Bentler（1980）推薦的界值；IFI指數值為0.960，一般認為該指數高於0.9即表示好的契合（Bentler，1980）；CFI指數值為0.96，該指數高於0.9即表示好的契合（Bentler，1980）。按照Steenkamp & Trijp（1991）的做法，收斂效度通過驗證性因素分析標準化因素負荷及其顯著性判斷，如果各個變項下因素負荷均高於0.5，則說明該衡量具有收斂效度。從上述驗證性因素分析得出的結果，說明本次研究具有顯著的收斂效度。

第四節　整體模式建立與分析

壹、研究模式之結構方程表示

結構方程分析（Structural Equation Modeling，SEM ），是基於變項的協方差矩陣來分析變數之間關係的一種統計方法。結構方程分析被大量應用於解決社會科學資料方面的複雜的多元關係的一個強有力工具，它是兩種方法性框架之集成：來源於心理學與心理測量學的因素分析與經濟計量學的路徑分析。因此，標準的結構方程是由衡量與模式與結構模型兩部分構成。衡量模式用於識別每個結構變數的指標與評估每個結構變數之可靠性，為評估結構關係做好準備；結構模式是指模式中結構變數之間的關係。測量模式用於檢驗平均值能否用於待檢定之研究模式，結構模式用於檢定帶檢驗的路徑的統計顯著性。

結構方程的一般數學形式為：

η＝Bη＋Γξ＋ζ

其中，η是潛在內生潛變數或者內生變數m×1階任意向量；ξ是自變數，或者潛外生變數的n×1階任意向量；B是結構模型中，η變數的m×n階相關係數矩陣；Γ是結構模型中ξ變數的n×n階相關係數矩陣；ζ是結構關係中的m×1階任意向量。

由上述模式的評估結論顯示，本研究各變項、構念的信度、效度均已達到可接受之水準水準，故以2個可指標代替多重衡量指標應是可行的。因此本研究採用與驗證性因素相同之方法，將各構念的衡量題項劃分為數量更少的指標，題項之間的合併以前文獻探討劃分之構面為標準，即將本次研究涉及的5個研究變數之構面所對應的各題項均合併為各項指標，用平均值作為相應之取值。合併後共有7個指標，分別為：va1（認知態度）、va2（情感態度）、va3（價格促銷）、va4（贈品促銷）、va5（資訊搜尋）、va6（做出決策）、va7（時間風險，網店風險）、va8（財務風險、安全風險、隱私權風險）、va9（投保壽險之意願）、va9（未來線上投保壽險之意願），採用這種方法的目的在於提高測量指標之可靠性，增強參數推估之穩定性。

在圖5中描述的結構方程模式中含有5個潛變數：消費者態度（ξ1）、促銷（ξ2）、涉入度（ξ3）、知覺風險（ξ4）、購買意願（η1）。除購買意願為假設因變數（內生潛變數）外，其餘變數皆為假設自變數（外生潛變數）。

本次研究的4個原假設可以由該模式中的4個因果關係表示。設H1可以由圖中的γ11表示；假設H2可以由圖中的γ21表示，假設H3可以由圖中的γ31表示；假設H4可以由圖中的γ41表示。

貳、各構面相關性分析

本研究為瞭解顧客態度、促銷活動、涉入度、知覺風險與線上投保壽險意願之相關程度，利用SPSS11.5進行相關分析，取得各構面衡量變數之平均值、標準差及相關係數矩陣，進而說明其各構面衡量變數之間均有顯著相關，所以適合進行結構方程分析，結果如表23所示。

表23 各變數Pearson相關係數分析

變數

平均數

標準差

va1

va2

va3

va4

va5

va6

va7

va8

va9

va10

消費者態度

va1

va2

促銷

va3

va4

涉入度

va5

va6

知覺風險

va7

va8

購買意願

va9

va10

3.095

3.256

2.978

3.20

2.908

2.525

2.29

1.941

3.54

3.500

.922

1.001

1.080

1.010

.972

.793

.789

.781

1.706

1.043

.841

.686

.630

.640

.243

-.269

-.169

.642

.648

.749

.742

.711

.268

-.268

-.207

.705

.738

.873

.665

.283

-.240

-.188

.654

.670

.636

.267

-.513

-.127

.654

.676

.465

-.156

-.178

.576

.625

.333

.286

.197

.240

.706

-.257

-.229

-.238

-.229

.932

參、結果分析

結構方程分析結果如圖6所示。在分析結果方面，本研究分為理論模式的評估與假設關係的驗證兩部分加以敍述。

一、理論模式評估

關於模式契合度之評估，Bagozzi and Yi（1988）指出要從基本的契合度標準、整體模式契合度、模式內在結構契合度等三方面來加以估量。下列為本研究以此三方面對所提出之理論模式加以評估：

1.基本的契合度標準

此標準用於檢定理論模式之細列誤差、辨認問題、或輸入有誤等，此部分的衡量水準是：衡量指標的衡量誤差不能有負值或各因素的負荷值不能太低（低於0.5）或者太高（高於0.95），且是否達到顯著水準。由圖13可知本研究在各個潛在變數的衡量指標的因素負荷值均達顯著水準，其衡量誤差也沒有出現負值，因此整體模式在可接受範圍之內。

2.整體模式契合度

此標準乃用於衡量整體模式與觀察樣本的契合程度，此方面的契合度衡量有許多指標，學者將其分為三種類型：絕對契合度指標、增量契合度衡量指標、簡要適合度指標等（侯傑泰，2004）。茲將以上三類型指標分述如下：

a.絕對契合度指標：用於確定整體模式可以預測共變數或相關矩陣之程度，衡量指標有卡方（χ²）係數、卡方自由度比指標、平均殘差平方根（RMSR）、平均值近似誤差平方根（RESMA）、契合度指標（GFI）等。圖13顯示本研究整體理論模式之絕對契合度指標為：χ²=71.666，χ²/df=3.258，RMR=0.078，RESMA=0.084，GFI=0.957，其中χ²/df、RESMA、GFI之值均在合理範圍之內（Bentler，1980；侯傑泰，2004），GFI值更超過0.9的理想水準。

b.增量適合度指標：用於比較所發展的理論模式與虛無模式，其衡量指標有調整的契合度指標（AGFI）、基準的配合指標（NFI）、比較契合度指標（CFI）、比較契合指標CFI。由圖13可知本研究整體理論模式的增量契合度衡量指標為：AGFI=0.894，NFI=0.974，CFI=0.982，IFI=0.982，均在合理範圍之內（Bentler，1980；侯傑泰，2004）。

c.簡要契合度指標：用於調整契合度衡量，才能比較含有不同估計係數數目的模式，以決定每一估計係數所能獲得的適合程度，衡量指標有簡要的基準配合指標（NFI）、簡要的契合度指標（GFI）、非規範契合指標NNFI（即TLI）。由圖13可知本研究整體理論模式的簡要契合度指標為： NFI=0.974，PGFI=0.383，TLI=0.963。NFI與PGFI值應介於0-1之間，越大越好，但無一定標準（黃俊英，2000）。由於契合度指標眾多，只要根據其中多個指標準則顯示模式的契合度好，就可以從某些角度認為研究整體理論模式可以接受，其他指標也要參考，但不能離界值太遠（侯傑泰，2004）。本研究按照前一章之敍述，選取以下指數以評價模型之契合程度：卡方（χ²）係數、卡方自由度比（χ²/df）、近似誤差平方根（RESMA）、非規範契合指標NNFI（即TLI）、修正NFI契合指標（IFI）、比較契合指標CFI，以上指標數值均在本研究設定的合理範圍之內，故本研究理論模式的整體契合程度可以接受。

3.模式內在結構契合度

CMIN

Model	NPAR	CMIN	DF	P	CMIN/DF
Default model	33	71.666	22	.000	3.258
Saturated model	55	.000	0
Independence model	10	2808.480	45	.000	62.411

RMR, GFI

Model	RMR	GFI	AGFI	PGFI
Default model	.078	.957	.894	.383
Saturated model	.000	1.000
Independence model	.466	.290	.132	.237

Baseline Comparisons

Model	NFI Delta1	RFI rho1	IFI Delta2	TLI rho2	CFI
Default model	.974	.948	.982	.963	.982
Saturated model	1.000		1.000		1.000
Independence model	.000	.000	.000	.000	.000

RMSEA

Model	RMSEA	LO 90	HI 90	PCLOSE
Default model	.084	.063	.106	.005
Independence model	.438	.424	.452	.000

圖6 結構方程分析結果

4.模式內在結構適配度分析

在各變數間影響效果分析方面，由圖6可知，消費者態度與顧客購買意願的因徑係數為γ11=0.566，表示消費者對網路壽險的態度與其線上上投保壽險之意願有正向的因果聯繫；促銷活動與消費者購買意願的因徑係數γ21=0.284，顯示促銷活動對消費者線上上投保壽險之影響有正向影響效果；產品涉入度與消費者購買意願的因徑係數γ31=0.117，顯示產品涉入度與消費者線上投保壽險之意願有正向影響效果；產品知覺風險與消費者購買意願的因徑係數γ41=-0.211，顯示知覺風險與消費者線上投保壽險意願有負向影響效果。

此外，由圖6的分析顯示，衡量模式包括消費者態度、促銷活動、產品涉入度、知覺風險與購買意願。在消費者態度的建構上，由各構面之因素負荷量加以比較得知，顧客對線上壽險的態度中，情感態度是最為重要之因素，其次為認知態度。此結果顯示，若要提升消費者對網路投保壽險之態度，則須重視其對消費者的情感刺激。

在促銷活動的建構上，由各構面之因素負荷量加以比較得知，價格促銷活動與贈品促銷活動對消費者的影響效果皆不相上下，故若要增加消費者對網路投保壽險之意願，則須重視這兩種促銷方式的使用。

在產品涉入度的建構上，由各構面之因素負荷量加以比較得知，消費者在網路壽險產品的涉入度中，資訊搜尋是最為重要之因素，故若要增加民眾對網路壽險產品之涉入度，則須增加對線上壽險投保方面訊息的投放，讓消費者搜尋資訊的難度降低。

在知覺風險的建構上，由各購買之因素負荷量加以比較得知，民眾對於線上壽險的知覺風險中，財務風險、隱私權風險與安全風險是為最重要之因素，故若要降低消費者對網路壽險的知覺風險，則須在網站安全、支付安全與資訊保密上多增加投入。

肆、各潛在變數之影響效果與假設驗證

各潛在構面與構念的t檢驗結果如表24、25所示，本研究接續將研究假設驗證結果加以說明。

表24 各構念t檢驗分析結果

Item	Test Value = 0
	t	df	Sig. (2-tailed)	Mean Difference	95% Confidence Interval of the Difference
	t	df	Sig. (2-tailed)	Mean Difference	Lower	Upper
VA1	60.038	320	.000	3.0948	2.9934	3.1962
VA2	58.150	320	.000	3.2562	3.1461	3.3664
VA3	49.344	320	.000	2.9781	2.8594	3.0969
VA4	56.672	320	.000	3.20	3.09	3.31
VA5	55.511	320	.000	2.9083	2.8053	3.0114
VA6	56.947	320	.000	2.5250	2.4378	2.6122
VA7	51.823	320	.000	2.29	2.20	2.37
VA8	44.403	320	.000	1.9406	1.8546	2.0266
VA9	58.794	320	.000	3.54	3.42	3.66
VA10	60.021	320	.000	3.5000	3.3853	3.6147

注：*p<0.5, **p<0.01, **p<0.001

表25 理論結構模式之路徑係數與假設檢驗

路徑關係	路徑係數	t 值	對應假設	檢驗結果
消費者態度－> 線上投保意願	0.566	7.445	H1	成立
促銷活動－> 線上投保意願	0.284	8.710	H2	成立
產品涉入度－> 線上投保意願	0.117	14.796	H3	成立
知覺風險－> 線上投保意願	-0.211	16.750	H4	成立

來源：本研究整理

假設H1：消費者對於線上壽險的態度對其投保意願有正向影響

本研究假設一消費者對於線上壽險的態度對其投保意願有正向影響（H1），從圖6、表24、表25分析整理的理論模式之路徑係數中，可以發現消費者態度對其網路投保壽險的意願有正向的影響效果，表示消費者對網路壽險的態度越好，其投保網路壽險的意願也就越高。因此本研究假設一可獲得支持。

假設H2：促銷活動對消費者線上投保壽險之意願有正向影響作用

本研究假設二促銷活動對消費者線上投保壽險之意願有正向影響作用（H2），從圖6、表24、表25分析整理的理論模式之路徑係數中，可以發現網路壽險產品的促銷活動對消費者線上投保壽險之意願有正向的影響效果，表示消費者對促銷活動越感興趣，其投保網路壽險的意願也就越高。因此本研究假設二可獲得支持。

假設H3：涉入度越高，消費者線上投保壽險的意願就越高

本研究假設三涉入度越高，消費者線上投保壽險的意願就越高（H3），從圖6、表24、表25分析整理的理論模式之路徑係數中，可以發現消費者對網路壽險產品的涉入程度對其線上投保的意願有正向的影響效果，表示消費者對壽險產品的涉入程度越高，其投保網路壽險的意願也就越高。因此本研究假設三獲得支持。

假設H4：消費者的知覺風險越高，線上投保壽險的意願就越低

本假設四消費者的知覺風險越高，線上投保壽險的意願就越低（H4），從圖6、表24、表25分析整理的理論模式之路徑係數中，可以發現消費者對網路壽險產品的風險知覺程度對其線上投保之意願有負向的影響效果，表明消費者對壽險產品的知覺風險程度越高，其投保網路壽險的意願也就越低。因襲本研究假設四獲得支持。

第五章　結論與建議

本章分成三節，第一節提出研究結論；第二節依據結論提出實務上的管理涵義與建議；第三節針對研究限制進行說明，並對後續研究提出建議。

第一節　結論與討論

壹、理論模式配置之發現

本研究根據文獻探討建置理論模式，並利用結構方程方法分析理論架構，探討在網路壽險產品中，消費者對產品的態度、線上壽險的促銷活動、消費者對線上壽險產品的涉入程度、消費者對線上投保壽險的知覺風險對其線上投保壽險之意願的影響。本研究經由結構方程模式的適配度檢定，顯示理論研究模式適配度符合可接受的契合度檢定水準，表示本研究之理論結構模式可獲得支援，故本研究結論認為，這個五個構念間確實存在顯著影響關係。

貳、消費者態度對線上投保意願的影響

本研究在整體理論模式上的研究結果發現，消費者態度對顧客在網路上投保壽險的意願有正向的影響效果（路徑係數γ11=0.566），故本研究之假設H1獲得支持。歐蓁瑛（2007）發現，消費者對壽險的認知態度與認知規範可直接投保意願，也可透過情感態度與主觀規範影響投保意願。本研究發現認知態度與情感態度的因素負荷值均顯著，此結果與歐蓁瑛（2007）的研究結果相符合。

參、促銷活動對線上投保意願的影響

本研究在整體理論模式上的研究結果發現，壽險產品的促銷活動對顧客在網路上投保壽險的意願有正向的影響效果（路徑係數γ21=0.284），此結果與王維元、潘承瑋、陳穎峰（2006）的研究結果相符合，說明價格促銷、贈品促銷能顯著影響消費者線上投保壽險之動機，對投保意願有顯著影響，故本研究之假設H2獲得支持。

肆、涉入度對線上投保意願的影響

本研究在整體理論模式上的研究結果發現，民眾對於壽險產品的涉入程度對消費者在網路上投保壽險的意願有正向的影響效果（路徑係數γ31=0.117），此結果與Slama & Tashcian（1985）、Kasarjian（1981）的研究結果相負荷，故本研究之假設H3獲得支持。

伍、知覺風險對線上投保意願的影響

本研究在整體理論模式上的研究結果發現，消費者對壽險產品的知覺風險對其在網路上投保壽險的意願有負向的影響效果（路徑係數γ41=-0.211），顯示消費者對於網路壽險產品的風險感知程度能顯著影響其投保之動機，與投保意願負相關。此結果與Pavlou（2003）等人的研究結果相負荷，故本研究之假設H4獲得支持。

第二節　管理涵義

本節就本研究實證資料分析結果與發現，分別對消費者態度、促銷活動、涉入度、知覺風險這四個構念向壽險業者提出行銷上之建議，希望能對網路壽險的經營有所助益。

壹、消費者態度

依照整體理論模式的衡量模式分析得知，認知態度的因素負荷量為0.689，情感態度的因素負荷量為0.986，這表示顧客較期望接受舒適便捷之服務，此為提升消費者對線上投保情感態度之重要因素。此外，題項「我覺得線上投保壽險很方便」的因素負荷量為0.754，乃該構念所有題項之最高，為提升消費者態度之重要因素，壽險業者應推出更方便、舒適的線上投保業務，讓消費者在網路上投保更加便捷。

貳、促銷活動

依照整體理論模式的衡量模式分析得知，價格促銷活動的因素負荷量為0.947，贈品促銷活動的因素負荷量為0.923。這表示價格促銷、贈品促銷皆為促銷之重要因素，當顧客在選擇網路壽險產品時，有促銷活動的產品明顯更受消費者的青睞，因此壽險業者應多推出促銷活動，以刺激消費者的投保動機，提高他們的投保意願。

參、產品涉入度

依照整體理論模式的衡量模式分析得知，資訊搜尋的因素負荷量為0.973，做出決策的因素負荷量為0.525，這表示資訊搜尋為涉入度之重要因素。當顧客選購網路壽險產品時，會搜集資訊以便瞭解所有可能選擇產品，因此壽險業者應該思考如何讓顧客接觸到自身的產品訊息，藉由提供多樣化的接觸管道與溝通形態，增加顧客對網路壽險產品的認知。

肆、知覺風險

依照整體理論模式的衡量模式得知，時間風險與網店風險的因素負荷量為0.586，財務風險、安全風險與隱私權風險的因素負荷量分別為0.863、0.815、0.809，這表示此三因素為知覺風險之重要因素。也就說網站的信用卡付款安全、個人資訊的保密性為左右消費者投保壽險意願之最重要因素，因此壽險業者應該注意提高壽險網站的安全性，為顧客投保提供安全、保密的服務。

第三節　研究限制與後續研究建議

在研究時間、經費及個人學識的限制上，雖然本研究力求周嚴，然仍受到以下研究限制尚未有能涵蓋之處。故針對本研究不足之處，提供幾點建議，以作為後續研究者未來探討指出。

壹、研究限制

一、研究範圍

礙於時間、經費問題無法對所有市場的消費者進行調查，本研究範圍大多限制在金融服務業，較少涉及其他行業，而不同行業消費者會因為環境的影響有不同的消費者特性，所以不同行業的消費者有可能會對研究結果產生不一樣的結論。

二、問卷設計

本研究問卷主要由理論文獻、相關實證結論及同門間討論設計而成。設計時力求題項能涵蓋完整之解釋能力，但又必須權衡文字、題數適中，以使受訪者能順利填答，因此可能有尚未包含的題項。

三、樣本資料

受到時間及研究經費之限制，本研究採用橫斷面的樣本資料作為實證之依據，只觀察單一時間點下消費者對網路投保壽險的看法，並無法知悉其後續行為之變化情況。

貳、後續研究建議

一、實證資料

本研究以橫斷面作為研究方法，只觀察消費者某一時間點下的消費行為，後續研究者若在條件許可的情況下應以縱斷面的研究方式來搜集樣本資料，進一步對消費者做追蹤調查。

二、加入其他變數

本研究只研究態度、促銷、涉入度及知覺風險對線上投保壽險意願之影響，而影響消費者投保意願的因素還有許多，未來可以考慮將其他不同的變數加入研究範圍之內，並考慮以人口統計變數區分消費者。

參考文獻

王維元，潘承瑋，陳穎峰（2006）。網路商店消費者滿意度之研究—以臺灣地區線上投保為例。2006創新、整合與應用研討會。

劉博華（2008）。網路購買意願影響因素之研究—以青少年為例，未出版之碩士論文，昆山科技大學企業管理研究所。

許弘裕（2005）。服務品質、顧客價值對消費者行為意向之研究—以國內一家壽險業為例，未出版之碩士論文，朝陽科技大學保險金融管理系。

劉崇義（2002）。顧客滿意之研究—以壽險業為例，未出版之碩士論文，私利中原大學企業管理研究所。

朱惠中（2007）。影響網路書店購買意願之實驗室研究，未出版之碩士論文，國立中央大學資訊研究所。

張黎，馬京晶(2005)。消費者對產品的消費經驗、產品的文化含意與Fishbein模型，2005JMS年會，北京：188-203。

張哲銘（2005）。人身保險市場之消費者行為探討—以國泰壽險公司為例，未出版之碩士論文，國立東華大學企業管理研究所。

陳美夙（2000）。臺灣產、壽險業行銷通路整合策略之探討—談如何推動壽險業務員販售產險商品，2000第四屆中華文化與經營管理學術探討會論文集。

陳良南（2006）。人壽保險行銷通路偏好研究—以台南區域為例，未出版之碩士論文，國立高雄第一科技大學。

吳文雄、侯君溥、林沛樺（2006）。人壽保險業電子化經營模式初探，中華管理評論國際學報，9（3），1-39。

吳德君（2007）。促銷方式、促銷情景對購買意願的影響——購買方式與產品涉入為幹擾變數，未出版之碩士論文，大同大學事業經營研究所。

鄭曉平（2006）。以延伸科技接受模型探討消費者線上投保人壽保險之意願，未出版之碩士論文，樹德科技大學資訊管理研究所。

鄭濟世（1999）。我國保險業未來發展趨勢與保險革新，保險專刊，53：7-24。

林沛樺（2001）。人壽保險電子商務經營模式初探，未出版之碩士論文，國立中山大學資訊管理學系。

林萬福（2006）。產險業進入電子保單的時代，保險大道，45：2。

楊大瑋（2000）。網路購物影響因素之研究，未出版之碩士論文，大同大學事業經營研究所。

範家榮（2007）。臺灣網路使用者對電子保單的認知與購買意願，未出版之碩士論文，逢甲大學保險系碩士班。

榮泰生（1999）。消費者行為，台中：五南圖書出版公司。

郭永夷（2001）線上投保壽險知覺風險衡量與抑制及購買意願之關係，未出版之碩士論文，逢甲大學保險研究所。

賀力行、林淑萍、蔡明春(2001)。統計學：觀念、理論與方法。臺北縣：前程企業管理有限公司。

歐蓁瑛（2007）。態度與主觀規範對行為意圖之影響研究——以壽險業為例，未出版之碩士論文，國立成功大學企業管理學系碩士班。

柯維林（2006）。網路拍賣之知覺風險、風險管理措施、信任與購買意向關係之研究，未出版之碩士論文，東吳大學國際貿易系碩士班。

黃靜芳（2007）。運用結構方程探討咖啡連鎖店服務品質、感受價值、品牌權益、顧客滿意度、顧客忠誠度關係之研究—以臺北市咖啡連鎖店為例，未出版之碩士論文，國立東華大學企業管理學系。

溫忠鱗，侯傑泰，馬什赫伯特（2004）。結構方程檢驗：擬合指數與卡方準則，心理學報（36），186-194。

潘承瑋（2007）。線上投保之網路服務、資訊安全及投保印象對滿意度之研究，未出版之碩士論文，樹德科技大學金融保險研究所。

廖若筠（2007）。消費者購買網路保險意圖關鍵因素之研究，未出版之碩士論文，中原大學國際貿易系。

廖子賢（2005）。從網路效用觀點探討網路購買意願之影響因素，未出版之碩士論文，淡江大學企業管理學系碩士班。

Anderson J C, Gerbing D W.(1988). Structural Modeling in Practice:A Review and Recommended Two-Step Approach. Psychological Bulletin, 103(3): 411-423.

Ajzen, I., &Timko, C.(1986). Correspondence between health attitudes and behavior. Basic and Applied Social Psychology, (7): 259-276

Bentler. P. M, &Chou C.P.(1987). Practical Issues in Structural Modeling. Sociological Methods and Research, 16 (August): 78-117.

Blair H. Sheppard, Jon Hartwick, &Paul R. Warshaw.(1988). TRA: A meta-analysis of past research with recommendations for modifications and future research. Journal of Consumer Research.

Dennies M. Patten.(2002), Given or take on the internet: an examination of the disclosure practices of insurance firm web innovators. Journal of Business Ethics, 36: 247-259.

Eagly, A. H., &Chaiken, S.(1993). The Psychology of Attitudes. Fort Worth, TX: HarcourtBrace Jovanovich.

Engel, J. F., Blackwell R. D. & Miniard, P. W.(2001), Consumer Behavior, Harcourt College Publisher, 9^th ed.

I.Ajzen, &M. Fishbein.(1975). Belief, Attitude, Intention and Behavior: An Introduction to Theory and Research. Reading, Mass: Addison-Wesley.

Koballa, T. R.(1988). The Determination of Famale Junior High-School Students’ Intentions to Enroll in Elective Physical Science Courses in High-School: Testing The Applicability of The Theory of Reasoned Action. Journal of Research in Science Teaching, 25: 479-492.

Kotler. P.(2003). Marketing Management, 11^th ed, NY: Prentice-Hall.

Nunnally J C.(1978). Psychometric Theory. New York: McGraw Hill

Mavnodo F T, Farrell M A.(2000). Maeket Orientation, Measure Invariance. Consumer and Business Markets. Australian Journal of Management, 25(2): 221244.

Mazis, M. B. Ahtola, O. T. & Klippel, R. E.(1975). A comparison of four multi-attribute models in the prediction of consumer attitude. Journal of Consumer Research, 2(1), 38-53.

Seymour Banks. (1950). The Relationship between Preference and Purchase of Brands. Journal of Marketing, 15(10):145-157.

Shen, D., Dickson, M. A., Lennon, S., et al. (2003). Culture influences on Chinese consumers’ intentions to purchase apperal: Test and extension of the Fishbein Behavioral Intention Model. Clothing and Textiles Research Journal, 21(2): 89-99.

Zeithaml, Valarie A., Leonard L. Berry & A. Parasuraman.(1993), The nature and determinations of customers expectations of service. Journal of the Academy of Marketing Science, Vol.21:1-12.

附錄 A

研究問卷

親愛的先生/女士您好：

這是一份學術性的研究問卷，目前正在從事有關於「消費者線上投保壽險意願」方面的調查。完成問卷約花費您5分鐘，您所提供的寶貴意見，將是本研究可否順利完成之關鍵。

本問卷採取不記名方式作答，您所回答及個人資料，絕對僅供學術研究之用，保證不對外公開，敬請安心填答，請勿跳題或漏答。僅致以萬分謝意，感謝您的協助與支持、敬祝：

身體健康，萬事如意

一、個人基本資料

以下調查是有關於您個人的基本資料，請您依據本身實際情況在適合的□中打『√』。

1、性別： □男性 □女性

2、婚姻狀況： □未婚 □已婚 □分居 □離婚 □喪偶

3、年齡： □20（含）歲以下 □21-30歲 □31-40歲

□41-50歲 □51-60歲 □61歲以上

4、教育程度： □國中以下 □高中職 □專科 □大學 □研究所

5、職業： □軍公教 □商業 □電子資訊業 □製造業 □服務業

□金融、保險業 □學生 □家管業 □無業 □其他___

6、月收入情況：□2萬（含）以下 □2萬-4萬（含） □4萬-6萬（含）

□6萬-8萬（含） □8萬-10萬（含） □10萬以上

二、消費者態度構面

以下是調查您對於網路上銷售壽險之看法，請您依據本身實際情形在適合的□中『√』。

2.1您覺得網上投保壽險是？

□非常必要 □必要 □無意見 □不必要 □非常不必要

2.2我覺得線上投保壽險很方便

□非常同意 □同意 □無意見 □不同意 □非常不同意

2.3您覺得壽險公司推出線上投保壽險業務是？

□很負責任的 □負責任 □無意見 □不責任 □非常不負責任

2.4您對於線上投保壽險很感興趣。

□非常同意 □同意 □無意見 □不同意 □非常不同意

2.5線上上投保壽險讓您感覺很舒適。

□非常同意 □同意 □無意見 □不同意 □非常不同意

2.6壽險公司推出的線上投保業務對您很有吸引力。

□非常同意 □同意 □無意見 □不同意 □非常不同意

三、促銷構面

以下是調查您對於壽險線上促銷活動之看法，請您依據本身實際情形在適合的□中『√』。

3.1您認為網上的壽險產品採取降價的促銷活動會提高您的購買意願。

□非常同意 □同意 □無意見 □不同意 □非常不同意

3.2您可能因為降價促銷而進行網上投保活動。

□非常同意 □同意 □無意見 □不同意 □非常不同意

3.3您認為網上壽險產品推出贈品促銷會提高的您的購買意願。

□非常同意 □同意 □無意見 □不同意 □非常不同意

3.4您可能會因為想獲得贈品而進行網上投保活動。

□非常同意 □同意 □無意見 □不同意 □非常不同意

四、涉入度構面

以下是調查消費者對於網路壽險業務之涉入程度如何，請您依據本身實際情形在適合的□中『√』。

4.1我很關心線上投保壽險的相關資訊

□非常同意 □同意 □無意見 □不同意 □非常不同意

4.2我會詢問並參考他人線上投保的經驗。

□非常同意 □同意 □無意見 □不同意 □非常不同意

4.3我對與線上壽險業務相關的廣告很感興趣。

□非常同意 □同意 □無意見 □不同意 □非常不同意

4.4我認為在網上選擇合適的壽險產品是很複雜的工作。

□非常同意 □同意 □無意見 □不同意 □非常不同意

4.5我會仔細比較線上各類壽險產品的特質，再進行投保。

□非常同意 □同意 □無意見 □不同意 □非常不同意

4.6覺得線上投保與否會耗費我要用較長的時間考慮。

□非常同意 □同意 □無意見 □不同意 □非常不同意

五、知覺風險構面

以下是調查您對於網上投保壽險風險的看法，請您依據本身實際情形在適合的□中『√』。

5.1線上上投保壽險，我會擔心由於流覽網站而浪費太多時間。

□非常同意 □同意 □無意見 □不同意 □非常不同意

5.2線上上投保壽險，我擔心由於尋找合適的產品而浪費太多時間。

□非常同意 □同意 □無意見 □不同意 □非常不同意

5.3線上投保壽險，我會由於沒有跟業務員實際接觸而緊張。

□非常同意 □同意 □無意見 □不同意 □非常不同意

5.4線上投保數顯，我會由於沒有簽署紙質保單而感到緊張。

□非常同意 □同意 □無意見 □不同意 □非常不同意

5.5線上投保壽險時，我會擔心自己的金錢受到損失。

□非常同意 □同意 □無意見 □不同意 □非常不同意

5.6線上投保壽險時，我會擔心信用卡數據被盜。

□非常同意 □同意 □無意見 □不同意 □非常不同意

5.7線上投保壽險時，我會擔心個人資料發生外泄。

□非常同意 □同意 □無意見 □不同意 □非常不同意

六、消費者購買意願構面

6.1 請問您的線上投保壽險的經驗是？

□未曾進行過線上投保 □現在有過線上投保經歷

6.2請問你願意在網路上投保壽險嗎？

□非常願意 □願意 □無意見 □不願意 □非常不願意

6.3您未來1年內會線上上投保壽險嗎？

□非常可能 □可能 □無意見 □不可能 □非常不可能

6.4您未來1-3年內會線上上投保壽險嗎？

□非常可能 □可能 □無意見 □不可能 □非常不可能

本問卷到此結束，請您再檢查一遍，若有遺漏之處，敬請補填回答。在此感謝您的合作，謝謝。

ABSTRACT

目 次

表 次

圖 次

第一章 緒論

第一節 研究背景與動機

第二節 研究目的

第三節 研究流程

第二章 文獻探討

第一節 網路壽險之相關文獻

壹、網路交易

貳、網路保險

參、網路壽險概況

第二節 消費者購買意願

壹、購買意願與行為

貳、理性行為理論（TRA）

第三節 態度

第四節 促銷

第五節 涉入度

第六節 知覺風險

第三章 研究設計

第一節 研究架構

第二節 研究假設

壹、態度與線上投保意願

貳、促銷與線上投保意願

參、涉入度與線上投保意願

第三節 研究變數之操作性定義

壹、消費者態度

肆、知覺風險

伍、購買意願

第四節 問卷設計

第五節 資料分析與統計方法

壹、敍述性統計分析

貳、信度分析

參、效度分析

肆、結構方程模式（Structural Equation Modeling，SEM ）分析

第四章 研究分析與發現

第一節 敍述性統計分析

第二節 各構面問項平均值與標準差統計分析

壹、消費者態度

壹、信度分析

一、消費者態度信度分析

二、促銷信度分析

三、涉入度信度分析

四、知覺風險信度分析

五、消費者購買意願信度分析

貳、效度分析

一、區別效度

二、收斂效度

第四節 整體模式建立與分析

壹、研究模式之結構方程表示

貳、各構面相關性分析

參、結果分析

CMIN

肆、各潛在變數之影響效果與假設驗證

第五章 結論與建議

目次

表次

圖次

第一章　緒論

第一節　研究背景與動機

第二節　研究目的

第三節　研究流程

第二章　文獻探討

第一節　網路壽險之相關文獻

第二節　消費者購買意願

第三節　態度

第四節　促銷

第五節　涉入度

第六節　知覺風險

第三章　研究設計

第一節　研究架構

第二節　研究假設

第三節　研究變數之操作性定義

第四節　問卷設計

第五節　資料分析與統計方法

第四章　研究分析與發現

第一節　敍述性統計分析

第二節　各構面問項平均值與標準差統計分析

第四節　整體模式建立與分析

第五章　結論與建議