El objetivo de este trabajo es examinar los efectos moderadores en la adopción del e-commerce según sea el estado de difusión de este en un país, haciendo énfasis en las características que presenta cada país según el desarrollo de este canal comercial.
Se realizó un análisis exploratorio con datos segundarios que permitió encontrar relaciones primarias del desarrollo del e-commerce y las variables de adopción que se usan para describirla, como lo son la influencia social y expectativas de esfuerzo.
The aim of this paper is to examine the moderating effects in the adoption of e-commerce as the diffusion state in a country, emphasising the characteristics presented by each country according to the development of this commercial channel.
Secondary exploratory data analysis showed primary relationships of development of e-commerce adoption and variables used to describe it, such as social influence and expectations of effort.
Existen importantes diferencias entre el proceso tradicional de compra y la compra on-line; el más importante es el grado interactivo tecnológico (Agudo-Peregrina, Pascual-Miguel, & Chaparro-Peláez, 2014). Este componente ha generado en el análisis académico la utilización de modelos de adopción de tecnología para estudiar el comportamiento del consumidor virtual en países o regiones con diferentes enfoques o áreas de estudio, como por ejemplo en turismo (Bukhari et al., 2013; San Martín & Herrero, 2012; Escobar-Rodríguez & Carvajal-Trujillo, 2014); banca on-line (Kaplan & Nieschwietz, 2003) o compras en general (Tan, Chong, & Lin, 2013).
Sin embargo, aunque generalmente se presenta el contexto de aplicación de estas investigaciones en países con alto desarrollo de las nuevas tecnologías de la información, Internet e e-commerce (Europa, Norte América y países asiáticos como China y Corea del Sur), existen pocos estudios que describan esta dinámica en países en vía de desarrollo, lo que no ha permitido una investigación teórica avanzada sobre el tema (Mesías, Giraldo, & Díaz, 2011).
Si bien es cierto que los estudios encontrados constatan el efecto moderador de la cultura u otro tipo de factores sociales (Tan et al., 2013; Yoon, 2009), son pocos los estudios que tienen en cuenta las diferencias que se presentan entre países desarrollados y países en vías de desarrollo o del tercer mundo.
El grado del desarrollo en la adopción del comercio electrónico a nivel mundial es diferente según la zona geográfica. Algunas regiones presentan un letargo digital, especialmente en Latinoamérica y el Caribe, donde es contundente que existe un retraso en el desarrollo de la infraestructura y en la adopción de servicios de Internet, en el despliegue de alta capacidad de trasmisión, en la oferta de servicios de acceso, en la calidad a precios asequibles y en la extensión del acceso a las regiones y poblaciones más pobres o apartadas. Todo esto genera la gran «brecha digital», que es la medida de la desigualdad entre países en el acceso y uso de las nuevas tecnologías de comunicaciones como el Internet y la telefonía móvil; lo que puede ser un gran elemento moderador de la compra electrónica según recientes estudios (Jordán, Galperin, & Peres, 2010; Landau, 2012).
Por tanto, el objetivo de este trabajo será examinar si el nivel de desarrollo del Internet en un país afecta la difusión del uso del comercio electrónico y, por consiguiente, describir las diferencias para los compradores entre las relaciones de compra electrónica que se presenten.
Como objetivos específicos se tienen:- -
Realizar una revisión de la literatura acerca de las variables que influyen en la compra electrónica, así como de los elementos moderadores, con el fin de detectar posibles tendencias o características del comprador virtual.
- -
Determinar a partir de fuentes secundarias si existe relación alguna entre las variables que explican el uso del e-commerce y el nivel de desarrollo de un país.
El estudio del comportamiento del consumidor frente al uso de una innovación, especialmente aquellas relacionadas con la tecnología, ha generado el interés de muchas disciplinas de las ciencias sociales con el fin de identificar los factores que influyen en su uso.
Una primera clasificación presentada en los años 60 es la teoría de la difusión de las innovaciones propuesta por Rogers (1995), en la que establece una serie de principios por los que una innovación general es difundida en una sociedad; se usa el término de difusión como el proceso mediante el cual una innovación es comunicada a través de unos canales en un periodo de tiempo a todos los integrantes de una sociedad, siendo la llave de los grandes cambios sociales en la humanidad.
En los años siguientes, la Psicología social, cognitiva y conductual comenzó a desarrollar diferentes teorías que tratan de profundizar en el conocimiento de las relaciones entre actitudes, intenciones y comportamientos (Agudo-Peregrina Ángel, 2014). Surgió, en primer lugar, la teoría de la acción razonada de Fishbein y Ajzen citados por Bonera (2011), los cuales proponen un modelo en el cual la intención es el factor que genera un comportamiento; dicha intención esta afectada por la actitud hacia el comportamiento y la norma subjetiva. La teoría cognitiva social presenta un modelo de comportamiento basado en la influencia de factores personales, ambientales y el mismo comportamiento del individuo, teniendo como concepto importante la autoeficacia (Bandura, 1977; Bonera, 2011). La teoría del comportamiento planeado también añade el concepto de control percibido a la teoría de la acción razonada. La teoría más aplicada en el estudio del e-commerce es el modelo de adopción tecnológica, en el cual se predice el comportamiento ante la intención de una conducta mediante la actitud del individuo, afectada por la utilidad percibida y la facilidad de uso percibido (Bukhari et al., 2013).
Finalmente, todos los modelos de adopción de tecnología fueron agrupados en una propuesta por Venkatesh et al. (2003), Venkatesh, Thong James, & Xu (2012) bajo la teoría unificada de adopción de una tecnología llamada UTAUT, en la que se agrupan 5 constructos: expectativas de desempeño, expectativas de esfuerzo, influencia social, condiciones facilitantes e intención de uso que, bajo la influencia de aspectos moderadores (género, edad y experiencia) describen con más información los motivos del uso del e-commerce en una sociedad (tabla 1).
Teorías de Adopción del e-Commerce agrupadas en UTAUT
| Teoría/Modelo | Constructo | Correspondencia/constructo UTAUT |
|---|---|---|
| Teoría de la acción Razonada (TRA) (Fishbein & Ajzen, 1975) Modelo de Aceptación tecnológica (TAM) (Davis, 1989; Davis et al., 1989) Modelo motivacional (MM) (Davis et al., 1992) Teoría del Comportamiento planeado (TPB) (Ajzen, 1991; Ajzen & Driver, 1991) Teoría de la difusión de innovación (IDT) (Moore & Benbasat, 1991) | Norma subjetiva Rendimiento percibido Facilidad de uso Norma subjetiva Motivación extrínseca Motivación intrínseca Norma subjetiva Control percibido Ventaja relativa Facilidad de uso Imagen Visibilidad | Influencia social (SI) Expectativa de rendimiento (PE) Expectativa de esfuerzo (EE) Influencia social (SI) Influencia social (SI) Expectativas de esfuerzo (EE) Influencia social (SI) Condiciones facilitantes (FC) Expectativa de rendimiento (PE) Expectativa de esfuerzo (EE) Influencia social (SI) Condiciones facilitantes (FC) |
Fuente: Adaptado de Escobar y Carvajal (2014).
Tomando como referente las variables que explican la adopción del e-commerce por medio del modelo perfeccionado en UTAUT2 por Viswanath y Xin (2012), se tienen descritas hasta el momento las siguientes relaciones de adopción (tabla 2), así como los estudios que las soportan.
Estudios empíricos de adopción del e-commerce
| Variable adopción del e-commerce | Literatura que soporta en e-commerce |
|---|---|
| Expectativas de rendimiento | Los estudios de Kim et al. (2009); Tan et al. (2013); Mesías et al. (2011) y Escobar-Rodríguez y Carvajal-Trujillo (2014) las validan |
| Expectativas de esfuerzo | Son significativas en los estudios de Escobar-Rodríguez y Carvajal-Trujillo (2014); Tan et al. (2013) y Kim et al. (2009) |
| Influencia social | Validada por: Kim et al. (2009); Escobar-Rodríguez y Carvajal-Trujillo (2014); no valida en el estudio de Tan et al. (2013) por usar una muestra de jóvenes «generación Y» |
| Condiciones facilitantes | validados en muchos estudios por ejemplo: Escobar-Rodríguez y Carvajal-Trujillo (2014); Tan et al. (2013); Bonera (2011) |
| Hábito | No es validado por la mayoría de estudios según Agudo-Peregrina Ángel (2014), pero es validado como segundo predictor por el mismo autor para compra on-line en España |
| Motivaciones hedónicas | Pueden no ser validas para nuevos usuarios según Agudo-Peregrina Ángel (2014); se validan por Bonera (2011) y Escobar-Rodríguez y Carvajal-Trujillo (2014) |
| Orientación a los precios bajos | Es validado por Bukhari et al. (2013) y Bonera (2011) |
| Calidad Confianza seguridad percibida Privacidad percibida | Validada por Bonera (2011); Kim et al. (2009); Mesías et al. (2011) y Escobar-Rodríguez y Carvajal-Trujillo (2014) |
| Orientación innovadora | Validada por Escobar-Rodríguez y Carvajal-Trujillo (2014) y San Martín y Herrero (2012) |
| Riesgo percibido | validado por Agudo-Peregrina et al. (2014) |
Fuente: Elaboración propia.
Las expectativas de rendimiento, definidas como el grado en el que el uso del sistema genera algún tipo de beneficio (Kim, Kim, & Shin, 2009); las expectativas de esfuerzo que se asemejan al concepto de facilidad de uso percibido del e-commerce; la influencia social parte del concepto de norma subjetiva y relaciona influencia de factores sociales e imagen; las condiciones facilitantes agrupan el control de comportamiento percibido de la tecnología y su compatibilidad, y son muy influyentes en la compra on-line según Agudo-Peregrina Ángel (2014); la motivación hedónica, o aquellas motivaciones asociadas al placer o disfrute de la compra (Agudo-Peregrina Ángel, 2014); el hábito, relacionado con la intención y el uso continuado de la compra on-line (Agudo-Peregrina Ángel, 2014); la orientación a los precios bajos, interpretada como el coste de oportunidad de precio frente a otros canales de compra (Bukhari et al., 2013); la confianza, definida como la creencia de que el vendedor se comportará de manera ética y no se aprovechará de la vulnerabilidad del comprador (Bukhari et al., 2013); la orientación innovadora, definida como el deseo de probar una nueva tecnología (Rogers, 1995); finalmente, el riesgo percibido o las posibles consecuencias negativas que se derivan del uso de la compra, se han encontrado relaciones significativas con efecto negativo sobre la intención de compra (Agudo-Peregrina Ángel, 2014) (fig. 1).
Moderadores de la adopción del e-commerce
El modelo de adopción presentado por Venkatesh et al. (2003, 2102) presenta 4 tipos de moderadores: género, edad, experiencia de uso y voluntad de uso, con estudios concluyentes sobre su influencia indirecta o directa sobre la compra on-line (tabla 3). Recientemente, se han sumado los factores socioeconómicos, de los cuales hay pocos estudios que prueben su efecto moderador para el nivel de estudios (Agudo-Peregrina Ángel, 2014), aunque el nivel social ha sido siempre influyente en las innovaciones tecnológicas. Según Rogers (1995), el sistema económicosocial de cada sociedad afectará el proceso, generándose una barrera o brecha de acceso a la innovación. Por ejemplo, el estatus social, porque las oportunidades de acceso a las nuevas tecnologías son mayores en aquellos individuos pertenecientes a los niveles altos económicamente, incrementando más el efecto moderador de estas sobre el e-commerce.
Influencia de los factores moderadores de la compra on-line
| Moderador | Resultados | Autor |
|---|---|---|
| Género | Los hombres responden más que las mujeres a la compra on-line de manera práctica, orientada a precios bajos y ausencia de interacción social | Alreck y Settle (2002); Çelik y Yilmaz (2011); Dittmar y Howard (2004); Zhou y Xu (2007) |
| Edad | Los estudios son contradictorios, algunos resultados dicen que los jóvenes son quienes más tienden a comprar por Internet debido a la novedad de esta tecnología; tiene, por tanto, más influencia positiva el ser joven sobre varias relaciones de la adopción de compra, pero otros estudios afirman que son las personas de edades mayores las que influyen, por lo que no se puede determinar su validez | Venkatesh et al., 2003; Venkatesh et al., 2012; Bhatnagar et al. (2000) |
| Experiencia de uso | La antigüedad que tienen los usuarios de Internet afecta positivamente a la compra on-line (la facilidad de uso o expectativas de esfuerzo); así mismo afecta negativamente la percepción de riesgo percibido y, por ende, mejora la confianza | Hui et al. (2007); Dholakia y Uusitalo (2002); Bhatnagar et al. (2000) |
| Factores socioeconómicos | Nivel de ingresos: no existen estudios que analicen el efecto moderador del nivel de ingresos, pero en la mayoría de los estudios de adopción se ha comprobado que los compradores tienden a tener niveles de ingresos altos. Nivel de estudios: los estudios sobre adopción demuestran que son mayores los niveles de compradores con niveles altos de formación; así mismo, otros resultados validan que, a mayor nivel de estudios, menor es la expectativa de esfuerzo, se reduce el riesgo percibido y aumenta la confianza | Garin-Munoz y Perez-Amaral (2011); Hui et al. (2007); Chen y Dhillon (2003) |
Fuente: Adaptado de Agudo-Peregrina Ángel (2014).
Por tanto, se proponen las siguientes hipótesis:H1 La influencia social incide en la adopción del e-commerce cuando su estado de desarrollo es inicial. Las expectativas de esfuerzo inciden en la adopción del e-commerce cuando su estado de desarrollo es avanzado.
Para la consecución de los objetivos propuestos, y teniendo en cuenta las limitaciones para obtener y analizar datos empíricos, este estudio se realizó tomando como fuente datos secundarios. El análisis se divide en 2 partes principales.
En la primera parte se realizó una búsqueda bibliográfica específica que no pretendió ser un estudio bibliométrico, ya que su objetivo consistió en elaborar una base de datos propia para validar las hipótesis. Por consiguiente, se buscaron estudios empíricos con ecuaciones estructurales (SEM) que contuvieran al menos una de las 2 variables que se examinaron posteriormente, las cuales son influencia social y expectativas de esfuerzo.
En la segunda parte, se desarrolló un análisis exploratorio que consistió en analizar las relaciones de las variables que intervienen en la compra on-line. Se hizo inicialmente con la variable influencia social y, de igual manera, con la variable expectativa de esfuerzo, teniendo como herramienta de medición la significación de los coeficientes Path como indicadores de influencia de una variable explicativa frente a una explicada (Fornell & Larcker, 1981). Todos los datos secundarios obtenidos presentaban características que permitían la comparación de sus resultados, al contener todos un análisis estadístico del mismo orden (SEM).
Finalmente, se presentan los resultados de la verificación de las hipótesis y las conclusiones.
Búsqueda de información secundariaEl enfoque usado para examinar las hipótesis propuestas fue una revisión de la literatura, partiendo de la búsqueda y observación en las principales bases de datos: Emerald, Scopus y Web of Science (tabla 4).
Técnica de búsqueda adoptada
| Elaboración de la base de datos |
| • Búsqueda realizada en el periodo comprendido de junio–diciembre de 2015 teniendo en cuenta los siguientes criterios: |
| • Las palabras claves fueron: modelo, e-commerce, TAM, UTAUT, B2C, purchase |
| • Estudios empíricos recientes (2000-2015) acerca de los constructos que influyen en la adopción del e-commerce en países |
| • Cambiar el orden de las keywords como filtros iniciales con el propósito de no descartar artículos que pudieran no contener una u otra palabra |
| • Debido a los pocos estudios realizados, no se tuvieron en cuenta los tipos de transacción on-line (servicios, compras, bancos, productos), ni tampoco la representatividad de la muestra (muestras pequeñas en su mayoría) |
| • Solo se eligieron los estudios empíricos que usaran técnicas estadísticas |
| • Se descartaron libros y memorias de conferencias, finalmente se puso, como filtro lógico, aquellos artículos a los que se podía acceder al archivo para descargar y leer |
Fuente: Elaboración propia.
TAM: modelo de adopción tecnológica; UTAUT: teoría unificada de adopción de una tecnología.
Se encontraron publicados aproximadamente 202 artículos que contenían estudios empíricos sobre adopción del e-commerce, de los cuales se pudo acceder a una muestra de 25 artículos; algunos contenían estudios cruzados que comparaban por lo menos 2 países, por lo que el total de estudios aumentó finalmente a 28 (tabla 5).
Elaboración de la base de datos
| Autor | Modelo de adopción | País | Muestra | Brecha digital alta | Coeficientes estandarizados respecto a la intención de compra o recompra (nivel de significación validadoa) | |||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| PE | EE | SI | FC | HM | PO | HT | TI | PT | PR | |||||
| Escobar-Rodríguez y Carvajal-Trujillo (2014) | UTAUT2 | España | 1.296 | No | 0,099a | 0,085a | 0,146a | 0,105a | 0,026a | 0,249 | 0,061 | 0,273 | − | |
| Castañeda, Frías, & Rodríguez (2009) | TAM | España | 331 | No | 0,33a | 0,34a | − | − | − | − | − | − | − | − |
| San Martín y Herrero (2012) | UTAUT | España | 1083 | No | 0,41a | 0,10 | 0,02 | 0,05 | − | − | − | 0,18a | − | − |
| Tan et al. (2013) | UTAUT | Corea del Sur | 150 | No | 0,166a | 0,248a | 0,066 | 0,525a | − | − | − | − | − | − |
| Tan et al. (2013) | UTAUT | Malasia | 150 | Sí | 0,444a | −0,122 | 0,001 | 0,482a | − | − | − | − | − | − |
| Kim et al. (2009) | TAM | Corea del Sur | 495 | No | 0,42a | 0,25a | 0,31a | − | − | − | − | − | 0,38a | − |
| Chang y Zhu (2011) | TAM | Taiwán | 705 | No | 0,42a | 0,20a | − | − | − | − | − | − | 0,47a | −0,26a |
| Venkatesh et al. (2012) | UTAUT2 | Hong Kong | 1.512 | No | 0,21a | 0,16 | 0,14 | 0,16a | 0,23a | 0,14a | 0,32a | − | − | − |
| Gefen et al. (2003) | TAM | EE. UU. | 213 | No | 0,40a | 0,25a | − | − | − | − | − | − | 0,26a | − |
| Chiu et al. (2014) | TAM | China | 150 | Sí | 0,18a | 0,28a | − | − | 0,16a | − | − | − | 0,33a | − |
| Kanchanatanee, Suwanno, & Jarernvongrayab, (2014) | TAM | Tailandia | 430 | Sí | 0,098 | 0,188 | − | − | − | − | − | − | − | − |
| Lee y Chang (2011) | TAM | Corea | 749 | No | 0,31a | −0,11 | − | − | 0,41a | − | − | − | − | − |
| Delafrooz, Paim, & Khatibi (2011) | TRA | Malasia | 370 | Sí | 0,179a | 0,225a | − | − | 0,16a | 0,52a | − | − | 0,44a | − |
| Ayo, Adewoye, & Oni (2011) | TAM | Nigeria | 549 | Sí | −0,093 | 0,192a | − | − | − | − | − | − | 0,08a | −0,08a |
| Sheng & Zolfagharian (2014) | RA | EE. UU. | 243 | No | 0,59a | − | − | − | 0,35a | − | − | − | − | − |
| Çelik y Yilmaz, 2011 | TAM | Turquía | 606 | Sí | 0,65a | − | − | − | 0,23a | − | − | − | 0,17a | − |
| Palvia (2009) | TAM | EE. UU. | 496 | No | 0,22a | 0,23a | − | − | − | − | − | − | 0,56a | − |
| Li y Tang (2010) | TAM | China | 287 | Sí | 0,11a | 0,13 | − | − | − | − | − | − | 0,93a | − |
| Yoon (2009) | TAM | China | 270 | Sí | 0,130a | 0,198a | − | − | − | − | − | − | 0,45a | − |
| Capece et al. (2013) | TAM | Italia | 304 | No | 0,74a | 0,474a | − | − | − | − | − | − | 0,64a | − |
| Al-Maghrabi y Dennis (2011) | TAM | Arabia Saudí | 459 | Sí | 0,19a | − | 0,19a | − | 0,58a | − | − | − | − | − |
| Mesías et al. (2011) | TAM | Colombia | 497 | Sí | 0,332a | 0,00 | − | − | − | − | − | − | 0,43a | − |
| Lin (2010) | TAM | Taiwán | 242 | No | 0,50a | 0,37a | − | − | − | − | − | − | − | − |
| Abbasi et al. (2011) | TAM | Pakistán | 935 | Sí | 0,30a | 0,10 | 0,12 | − | − | − | − | − | − | − |
| Abbasi et al. (2011) | TAM | Portugal | No | − | − | − | − | − | − | − | 0,119a | − | − | |
| Abbasi et al. (2011) | TAM | Austria | No | − | − | − | − | − | − | − | 0,148a | − | − | |
| Al-Qeisi y Al-Abdallah (2013) | UTAUT | Jordania | 224 | Sí | 0,412a | 0,16 | − | − | − | − | − | − | − | − |
| Riffai, Grant, & Edgar (2012) | UTAUT | Omán | 315 | Sí | 0,345a | 0,178 | − | − | − | − | − | − | − | |
Fuente: Elaboración propia.
EE: expectativas de esfuerzo; FC: condiciones facilitantes; HM: motivaciones hedónicas; HT: hábito; P: orientación a los precios bajos; PE: expectativas de rendimiento; PR: riesgo percibido; PT: confianza; SI: influencia social; TAM: modelo de adopción tecnológica; TI: innovación en tecnología; UTAUT: teoría unificada de adopción de una tecnología.
A partir de dicha muestra se elaboró la base de datos propia con el fin de obtener las relaciones de afectación de las variables influencia social y expectativas de esfuerzo sobre la compra electrónica; para ello, se tomaron los resultados de cada uno de los estudios, con los valores Paht para todas las posibles relaciones generadas en los modelos usados, que en su mayoría fueron modelo de adopción tecnológica y UTAUT (tabla 6).
Análisis de significación de las relacionesPara evaluar si existe una relación entre el grado de difusión del Internet y la adopción del e-commerce se examinarán los factores que son latentes en cada nivel propuesto en la teoría de innovación tecnológica y que fueron examinados en los estudios encontrados tomando los valores con significación estadísticamente influyentes en los resultados (tabla 6).
Resultados influencia en la compra electrónica de la influencia social y las expectativas de esfuerzo
| Autor | Modelo adopción | País | Muestra | Validez y significación respecto de la compra electrónicaa | |
|---|---|---|---|---|---|
| EE | SI | ||||
| Escobar-Rodríguez y Carvajal-Trujillo (2014) | UTAUT2 | España | 1.296 | 0,085a | 0,146a |
| Castañeda et al. (2009) | TAM | España | 331 | 0,340a | − |
| San Martín y Herrero (2012) | UTAUT | España | 1.083 | 0,100 | 0,020 |
| Tan et al. (2013) | UTAUT | Corea del Sur | 150 | 0,248a | 0,066 |
| Tan et al. (2013) | UTAUT | Malasia | 150 | −0,122 | 0,001 |
| Kim et al. (2009) | TAM | Corea del Sur | 495 | 0,250a | 0,310a |
| Chang y Zhu (2011) | TAM | Taiwán | 705 | 0,200a | − |
| Venkatesh et al. (2012) | UTAUT2 | Hong Kong | 1.512 | 0,160 | 0,140 |
| Gefen et al. (2003) | TAM | EE. UU. | 213 | 0,250a | − |
| Chiu et al. (2014) | TAM | China | 150 | 0,280a | − |
| Kanchanatanee et al. (2014) | TAM | Tailandia | 430 | 0,188 | − |
| Lee y Chang (2011) | TAM | Corea | 749 | −0,110 | − |
| Delafrooz et al. (2011) | TRA | Malasia | 370 | 0,225a | − |
| Ayo et al. (2011) | TAM | Nigeria | 549 | 0,192 | − |
| Sheng y Zolfagharian (2014) | RA | EE. UU. | 243 | − | − |
| Çelik y Yilmaz (2011) | TAM | Turquía | 606 | − | − |
| Palvia (2009) | TAM | EE. UU. | 496 | 0,230a | − |
| Li y Tang (2010) | TAM | China | 287 | 0,130 | − |
| Yoon (2009) | TAM | China | 270 | 0,198 | − |
| Capece et al. (2013) | TAM | Italia | 304 | 0,474a | − |
| Al-Maghrabi y Dennis (2011) | TAM | Arabia Saudí | 459 | − | 0,190 |
| Mesías et al. (2011) | TAM | Colombia | 497 | 0,000 | − |
| Lin (2010) | TAM | Taiwán | 242 | 0,370a | − |
| Abbasi et al. (2011) | TAM | Pakistán | 935 | 0,100 | 0,120 |
| Abbasi et al. (2011) | TAM | Portugal | 935 | − | − |
| Abbasi et al. (2011) | TAM | Austria | 935 | − | − |
| Al-Qeisi y Al-Abdallah (2013) | UTAUT | Jordania | 224 | 0,164 | − |
| Riffai et al. (2012) | UTAUT | Omán | 315 | 0,178 | − |
Fuente: Elaboración propia.
EE: expectativas de esfuerzo; SI: influencia social; TAM: modelo de adopción tecnológica; UTAUT: teoría unificada de adopción de una tecnología.
a Nivel de significancia validado.
Se encontraron pocos estudios que tuvieran en cuenta este factor, debido a que muchos autores omitían evaluar la relación de la norma subjetiva o influencia social con el uso del comercio electrónico y, por tanto, solo ocho países la testaron, obteniendo resultados contrarios tanto para países desarrollados como para pobres o en vías de desarrollo; sin embargo, se puede explicar el porqué de estos resultados; por ejemplo, para España, el estudio de Escobar-Rodríguez y Carvajal-Trujillo (2014) se centró solo en examinar la compra de billetes electrónicos de avión, por lo cual, el sesgo en el tipo de compra no valida sus resultados para el uso en general del e-commerce. Así mismo, el estudio de Corea del Sur de Kim (2009) es de 6 años atrás, por tanto, la difusión en este país podría estar en etapas menos incipientes por ese entonces, lo que permite entender por qué en el estudio de Tan et al. para el año 2013 ya no se valida la influencia social en el uso del e-commerce para el mismo país (tabla 6).
Por consiguiente, los resultados muestran que la hipótesis 1 se puede valorar de manera preliminar como probable. Es decir, la influencia social es la variable que más caracteriza el nivel del desarrollo del e-commerce en un país, ya que el análisis de cada caso muestra señales similares entre la influencia social y su afectación sobre la intención de uso del e-commerce cuando la difusión en un país se encuentra en niveles iniciales y poca o nula significación cuando el estado de desarrollo del e-commerce y su difusión dentro de una sociedad es avanzado, conclusión que se acerca a los resultados de los estudios de Gefen et al. (2003) con relación a la influencia social y la compra electrónica en un país con alto grado de desarrollo del Internet.
Expectativas de esfuerzo en la adopción del e-commerceLas expectativas de esfuerzo se definen como la percepción del usuario de la facilidad en el uso del comercio electrónico. Están relacionadas directamente con factores como la experiencia o la familiaridad (San Martín y Herrero, 2012; Venkatesh et al. (2012); Lee & Chang, 2011) y pueden deberse a que incluyen otras variables como las motivaciones hedónicas o el hábito, factores que sí influyeron positivamente y que pueden probar que los compradores de países desarrollados han trasformado sus expectativas de esfuerzo en dichas variables.
Ocurre el caso contrario en aquellos países donde el e-commerce se encuentra en niveles iniciales o atrasados, por una afectación alta de la brecha digital, donde la significación de las expectativas de esfuerzo son nulas o muy bajas. Esto demuestra que para sus usuarios aún el uso del e-commerce se les dificulta y no encuentran facilidad en su uso (solo Malasia presenta significación [Tan et al., 2013], debido a que está sesgado hacia población joven entre 18 y 25 años, con lo que pierde validez poblacional) (tabla 6).
Los resultados de la comprobación de la hipótesis 2 demuestran que el nivel de desarrollo del e-commerce en un país está inversamente relacionado con la significación de la variable expectativas de esfuerzo sobre la compra electrónica. Se encuentra que, en los países donde es inicial su desarrollo, esta variable no es significativa y que ocurre lo contrario en países desarrollados, siendo alta la influencia de las expectativas de esfuerzo en la compra electrónica.
Como aspecto final resaltable del análisis de los datos, se presenta la falta de comprobación del efecto moderador de los niveles socioeconómicos, debido a que no se encontraban en la mayoría de los estudios análisis que permitieran verificar las características socioeconómicas de los compradores, salvo reseñas puntuales del efecto moderador de características poblacionales en las muestras, sobre todo por la edad y el género, que no son los indicados para examinar en este estudio.
ConclusionesEl objetivo de este estudio era examinar si el nivel de desarrollo del Internet en un país afecta la difusión del uso del comercio electrónico y, por consiguiente, describir las diferencias entre compradores electrónicos que se pudiesen derivar de las razones de uso de este novedoso canal comercial, dependiendo del grado de la brecha digital existente.
La revisión de la literatura constató que existen elementos moderadores de la compra electrónica que están ligados a variables intrínsecas del consumidor como, por ejemplo, clasificar a los compradores dependiendo del uso del e-commerce, novatos o habituales, hombres o mujeres, grupos de edades, etc. (Agudo-Peregrina et al., 2014; Mattila, Karjaluoto, & Pento, 2003). Se hallaron pocos estudios que examinen moderadores extrínsecos a los compradores, aquellos factores físicos, económicos, políticos, sociales que también influyen en los consumidores electrónicos. Por consiguiente puede afectar directamente el uso o no de la compra electrónica por parte de los usuarios de dicha tecnología, como lo exponen Rogers (1995) o Jordán et al. (2010), sobre la afectación de externalidades (brecha digital) que pueden influir de manera directa en la dinámica del e-commerce.
Se encontró una relación teórica entre la difusión del e-commerce y las características de adopción de compra individual, que permite ratificar, para el caso de la compra electrónica, los planteamientos de Rogers (1995) sobre los tipos de compradores virtuales dependiendo del nivel de difusión del Internet dentro de un país, tomando como variables explicativas la influencia social y las expectativas de esfuerzo.
Este estudio exploratorio ha validado las hipótesis propuestas y tiene como conclusiones, en primer lugar, que el comercio electrónico cumple con las condiciones evolutivas de una innovación tecnológica propuestas por Rogers (1995). Por tanto, como primera relación que se propone, (H1) la influencia social tenderá a niveles altos de afectación sobre la intención de uso del e-commerce cuando su difusión en un país se encuentre en niveles iniciales, y perderá dicha influencia a medida que la brecha digital disminuya y el desarrollo del e-commerce aumente. Existen nuevos conceptos de influencia social para estados desarrollados del e-commerce que se generan dentro de la misma Red, ligados a la interacción entre los agentes virtuales denominados «comunidades virtuales», grupos de influencia en la Red, entre otros. Según Brodie et al. (2013), es creciente la tendencia de los compradores on-line a participar activamente en procesos de interacción entre ellos mismos con el fin de compartir información acerca de sus experiencias de compra virtual, los cuales no deben confundirse con el concepto primario de influencia social ligado a las personas físicas. Como segunda relación, (H2) las expectativas de esfuerzo y las condiciones facilitantes tenderán a tener niveles altos de influencia sobre la intención de uso del e-commerce cuando su difusión en un país se encuentre en niveles de masificación o de alta difusión en la sociedad. Cabe destacar que cuando se miden otras variables relacionadas con el uso del e-commerce como, por ejemplo, las motivaciones hedónicas, o el hábito, se puede trasladar dicha influencia, debido a que para este tipo de usuarios es común su uso y les puede generar otros incentivos para comprar.
Las implicaciones de este trabajo en la investigación de marketing digital aporta el análisis del efecto moderador de la brecha digital como novedad en el estudio de los modelos de adopción del e-commerce. Los resultados han demostrado que los lineamientos de la teoría de difusión de las innovaciones propuesto por Rogers (1995) explican en gran medida los resultados de examinar el perfil de los consumidores electrónicos en los países.
Por todo ello, los resultados de esta investigación exploratoria ofrecen un precedente para entender de manera práctica un modelo que permite determinar características poblacionales dependiendo del grado de la brecha digital y de los posibles moderadores socioeconómicos que puedan presentarse. Es un análisis interesante para las empresas y gobiernos para conocer el perfil de su comprador, el tipo de productos y servicios adecuados para comercializar, teniendo en cuenta dichas características.
Frente a la latencia de la brecha digital en muchos países, se debe seguir por parte de los gobiernos en la reducción de la desigualdad en el acceso y uso de Internet para que el desarrollo del e-commerce pueda difundirse a estados de masificación y, por tanto, el consumidor electrónico no sea afectado por barreras de acceso o de uso, y se logre que el acceso a las compras por internet sea efectivo.
Finalmente, a las empresas les puede ayudar a entender el porqué de su mercado, las características que tienen sus compradores, y a determinar qué país o región puede tener mejores oportunidades para la venta electrónica según su segmento o nicho.
Las limitaciones de este estudio parten de la elaboración de una base de datos propia con la dificultad de encontrar datos secundarios que permitieran realizar un análisis con una cantidad más significativa de datos. Así mismo, no se pudo analizar el elemento moderador socioeconómico porque en la mayoría de los estudios obtenidos no se analizaron estos factores dentro de cada muestra.
Las futuras líneas de investigación se pueden considerar en 2 ejes centrales. El primero será la contrastación de las relaciones propuestas entre brecha digital y adopción del e-commerce, teniendo en cuenta que hasta el momento son escasos dichos estudios en la literatura, con la salvedad de que en los últimos años se está utilizando el modelo UTAUT (Al-Qeisi et al., 2015; Escobar-Rodríguez y Carvajal-Trujillo, 2014), lo que permitirá usar los estudios posteriores para elaborar una base de datos que contenga mayor información que permita corroborar el efecto moderador de la brecha digital en la adopción del comercio electrónico.
En cuanto a la segunda línea de investigación, es clara la deficiencia en el estudio del e-commerce en los países pobres o en vías de desarrollo, la necesidad de investigar estas relaciones no solo en el comercio electrónico, sino también entre empresas y clientes (B2C), entre empresas (B2B), entre personas (C2C) o entre gobierno y ciudadano (e-Gobierno) lo que requiere que se apliquen modelos que ofrezcan mayor información sobre este sector de gran desarrollo actualmente.
