隨著今日網路的發展，各地區無線網路科技的技術成熟，造就鮮食販賣機這一波新興科技產品在解決購買餐點的重要角色。本研究目的是以整合式科技接受模型為基礎，並且加入嘗新價值此一構面，來進行鮮食販賣機的使用者的使用意圖研究與探討。本研究使用網路問卷的方式收集資料進行實證研究，共收集了196份有效問卷。
透過蒐集與整理的文獻，設計一份鮮食販賣機使用者對於使用鮮食販賣機的接受度特性主題量表後進行問卷調查，爾後進行SmartPLS路徑分析，依照本研究的研究結果：影響鮮食販賣機的使用者使用意圖有正向的影響有三個構面，分別是(1)績效預期(2)社群影響(3)嘗新價值。最後本研究根據研究結果提供實務意涵，以提供鮮食販賣機廠商市場發展之參考 。

With the development of the Internet today, the technology of wireless network technology in various regions has matured, creating a wave of emerging technology products of fresh food vending machines in solving the important role of buying meals. The purpose of this research is based on the integrated technology acceptance model, and adding the dimension of taste value, to conduct research and discussion on the user's intention of using fresh food vending machines. This research uses the way of online questionnaire to collect data for empirical research, and a total of 196 valid questionnaires are collected
Through the collection and sorting of documents, a questionnaire survey was conducted on the acceptance characteristics of fresh food vending machine users for the use of fresh food vending machines, and then a SmartPLS path analysis was carried out. According to the research results of this study: There are three dimensions to the positive impact of user intentions, namely (1) Performance Expectancy, (2) Social Influence, and (3) Epistemic Value. Finally, this research provides practical implications based on the research results to provide a reference for the market development of fresh food vending machine manufacturers.

論文審定書 i
誌謝 ii
摘要 iii
Abstract iv
目錄 v
圖次 vii
表次 viii
第一章 緒論 1
第一節 研究背景 1
第二節 研究動機 2
第三節 研究問題與目的 2
第四節 研究方法與流程 3
第二章 文獻探討 4
第一節 鮮食產品的定義 4
第二節 智慧販賣機的簡介 4
第三節 嘗新價值( Epistemic Value) 6
第四節 整合式科技接受模式 8
第三章 研究方法 13
第一節 研究假說 13
第二節 研究架構 15
第三節 量表設計 16
第四章 資料分析與討論 18
第一節 樣本基本資料分析 18
第二節 模型驗證 20
第三節 結構模型與假說驗證 25
第五章 結論與建議 27
第一節 研究結果與建議 27
第二節 理論與實務意涵 27
第三節 研究限制與未來研究方向 28
參考文獻 30
附錄　本研究正式問卷 40

參考文獻
一、 中文部分
1. 張鴻昌，2004，員工對企業內部網路接受度之研究－以中鋼為例，國立中山大學企業管理研究所碩士論文
2. 黃應欽，2006，創新科技產品採用之研究－以網路電話為例，國立成功大學企業管理研究所碩士論文
3. 黃耀煌，2020，以整合科技接受模式 UTAUT，探討事故關係人使用交通事故資料網路系統申請資料之意圖研究---以高雄市為例，中山大學資訊管理學系碩士在職專班。
4. 蔡秉儒，2004，影響壽險業務員採用行動壽險業務系統因素之研究，樹德科技大學資訊管理研究所碩士論文
5. 張祐源，2019，黏著度與UTAUT對直播平台持續關注之研究，大葉大學資訊管理研究所碩士論文
6. 蘇淵稜，2021，以計畫行為理論探討都市消費者於超商購買鮮食意圖－以滷味為例，崑山科技大學企業管理研究所碩士論文
7. 沈維君，2021，以科技接受模式探討智慧型販賣機使用意圖以有機小農產品為例，中華大學工業管理學系科技管理所碩士論文
8. 卓瑋珊，2015，探討顧客知覺價值對再購意願、口碑及付費意願之影響 —以LINE貼圖為例，健行科技大學國際企業經營所碩士論文
9. 蕭淑芳，2019，智慧熟食販賣機經營策略研究分析-以 H 公司為例，逢甲大學經營管理碩士在職學位學程碩士論文。
10. 胡琬柔，2020，了解使用智能販賣機的消費者行為意圖的決定因素，國立臺北大學企業管理學系碩士論文。
11. 余麗卿，2020，美粧智能販賣機使用意願研究- 以科技接受模型探討，東吳大學企業管理學系碩士論文。
12. 謝佳芳，2019，便利商店科技應用之投資效益評估： 以鮮食商品智慧型販賣機為例，國立高雄科技大學行銷與流通管理系碩士論文。
13. 黃國芳，2021，智販機消費者接受度研究-以手搖飲品產業為例，國立清華大學高階經營管理碩士在職專班碩士論文。
14. 陳艾琳，2020，運用層級分析法研究影響消費者使用OK Mini智販機之考量因素，中華大學企業管理學系碩士論文。
15. 詹明智，2020，泰國消費者使用食物和飲料販賣機之影響因素，淡江大學經營管理全英語碩士學位學程碩士論文。
16. 蔡詠蓁，2020，以科技接受模式探討智慧販賣機消費行為意圖之研究-以國軍福利中心為例，康寧大學企業管理研究所碩士論文。
17. 李忻育，2017，物流智取櫃之研究—科技接受模式之應用，國立臺灣海洋大學碩士論文。
18. 邱怡嘉，2016，以整合性科技接受使用模型與消費價值理論 探討使用者對於 Instagram 之實際行為，國立屏東大學商業自動化與管理學系碩士班碩士論文。
19. 黃玉英，2020，嘗新價值、感知價值對無人門市租車使用意願之影響，國立雲林科技大學資訊管理系碩士班碩士論文。
20. 鄭全閎，2019，以科技接受模式與消費價值理論探究使用網路訂餐APP因素，國立成功大學經營管理碩士學位學程(AMBA)碩士論文。
21. 汪珍，2015，紙相機購買意圖之研究：應用消費價值理論及科技接受模型，逢甲大學國際經營管理碩士學位學程碩士論文。
22. 周承儒，2019，以整合科技接受模型UTAUT探討數位學習課程(MOOCs)平台使用者對E-learning之行為意向之研究，國立屏東大學資訊工程學系碩士班碩士論文。
23. 陳潔瑩，2020，以UTAUT探討跨境電商平台的再購意願，大葉大學資訊管理學系碩士班碩士論文。
24. 陳雪羚，2014，運用UTAUT探討消費者對寵物APP之科技接受度，國立臺北科技大學工業工程與管理系碩士班碩士論文。
25. 謝其利，2015，智慧手錶使用行為之研究 －UTAUT模型之應用，國立臺北大學企業管理學系碩士班碩士論文。
26. 邱立淙，2014，以整合性科技接受模式(UTAUT)探討餐飲服務訂餐App之使用者行為研究，國立彰化師範大學資訊管理學系所碩士班碩士論文。
27. 蔡儀銘，2011，以UTAUT模式對多媒體智慧話機的探討，國立高雄應用科技大學電機工程系碩士班碩士論文。
28. 邱浩政，2006，社會與行為科學的量化研究與統計分析，第二版，臺北市：五南圖書出版股份有限公司
29. 吳明隆，2003，SPSS 統計應用學習實務：問卷分析與應用統計，初版，臺北市：知城數位科技股份有限公司
30. CBNData 資料月報，600 億美元自動販賣機王國奇觀：日本案例有什麼值得我們學習？，https.//www.cbndata.com/information/43356，造訪日期：2021 年 3 月。
31. 天下雜誌，無人店之後不到 2 坪面積的機器，成了便利商店的下一個戰場？， https://www.cw.com.tw/article/5095001?template=transformers，造訪日期：2021 年 3 月。
32. 2020台灣網路報告，https://report.twnic.tw/2020/，造訪日期：2021 年 3 月。
33. 莊鈞諺、張嘉祥，從智慧販賣機到無人微型商店發展趨勢，電工通訊季刊，2020年6月號
34. 郭仁宗(2020)。探討影響消費者持續使用智慧化無人商店意願之研究。屏東大學學報 -管理類，3，1-26。
35. 彭康麟、謝伊萍(2014)。智慧型販賣機之服務設計－服務體驗工程方法之應用。管理 資訊計算，3(2)，255-270。
36. 鄭傑夫(2020)。探討食物型選物販賣機對於消費者需求動機之影響，觀光與休閒管理期刊202006 (8:1期)
37. 劉馥瑜(2019)。不到一坪的戰場----四大超商全面爭設智販機。商周，線上檢索日期：2021年3月8日，取自網址：
https://www.businessweekly.com.tw/focus/blog/3000429
38. 張惟綜(2018)。從夾娃娃機熱潮 談自動販賣機文化。取自
https://games.yahoo.com.tw/。
39. 勝治日本留學機構（2014）。自動販賣機「吃的用的都買得到」。取自
https://syouzi.pixnet.net/blog/post/236183945
















二、 英文部分
1. Adams, D.A., R.R.Nelson & P.A.Todd (1992), Perceived usefulness, ease of use, and usage of information technology: A replication. MIS Quarterly, 16, pp.227-250.
2. Adapa, S., Fazal-e-Hasan, S., Makam, S., Azeem, M., & Mortimer, G. (2020). Examining the antecedents and consequences of perceived shopping value through smart retail technology. Journal of Retailing and Consumer Services, 52, 101901.
3. Ajzen , I. , ＆ Madden , T. J.(1986), “Prediction of goal–directed behavior: attitudes , intention and perceived behavioral control” , Journal of Experimental Social Psychology , 22 , pp.453-474.
4. Ajzen, I. (1991), The theory of planned behavior. Organ. Behavior and Human Decision Processes. 50, pp.179-211.
5. Bauer, R. A. (1960). Consumer behavior as risk taking. In: Hancock, R.S., (Ed.), Dynamic marketing for a changing world, Proceedings of the 43rd. Conference of the American Marketing Association, Chicago, IL, 389-398.
6. Becker, J.-M., Klein, K., & Wetzels, M. (2012). Hierarchical latent variable models in PLS-sem: Guidelines for using reflective-formative type models. Long Range Planning, 45(5-6), 359-394.
7. Bingjun, S.,Dejia,Y.,Jiachen,W.,& Weiyi,H(2018). Is unmanned store a new solution to retailing or it’s just a stunt? Retrieved from
https://medium.com/@15251012/is-unmanned-store-a-new-solution-retailing-or-its-just-a-stunt-47a680668065
8. Blut, M., Wang, C., & Schoefer, K. (2016). Factors influencing the acceptance of self-service technologies: a meta-analysis. Journal of Service Research, 19(4), 396-416.
9. Chen, C., & Tsai, J. (2019). Determinants of behavioral intention to use the personalized location-based mobile tourism application: An empirical study by integrating TAM with ISSM. Future Generation Computer Systems, 96, 628-638.
10. Cronin, J. J., Brady, M. K., & Hult, G. T. M. (2000). Assessing the effects of quality, value, and customer satisfaction on consumer behavioral intentions in service environments. Journal of Retailing, 76(2), 193-218.
11. Compeau, D. R., Higgins, C. A., & Huff, S.(1999). Social cognition theory and individual reactions to computing technology : A longitudinal study1. MIS
12. Dabholkar, P. A. (1996). Consumer evaluations of new technology-based self-service options: an investigation of alternative models. International Journal of Research in Marketing, 13(1), 29-51.
13. Davis, F. (1989). Perceived usefulness, perceived ease of use, and user acceptance of iInformation technology. MIS Quarterly, 13(3), 319-340.
14. Davis, F.D. (1986), A technology acceptance model for empirically testing new end-user information system: theory and results. Ph.D. dissertation, MIT Sloan School of management, Cambridge, MA. (TAM)
15. Davis, F. D., Bagozzi, R. P., & Warshaw, P. R.(1992). Extrinsic and Intrinsic Motivation to Use Computers in the Workplace. Journal of Applied Social Psychology, 22(14), 1111- 1132.
16. Davis, F., Bagozzi, R., & Warshaw, P. (1989). User acceptance of computer technology: A comparison of two theoretical models. Management Science, 35(8), 982-1003.
17. Fazal-e-Hasan, S., Amrollahi, A., Mortimer, G., Adapa, S., & Balaji, M. (2021). A multi-method approach to examining consumer intentions to use smart retail technology. Computers in Human Behavior, 117, 106622.
18. Fishbein, M. & I. Ajzen, 1975, Belief, Attitude, Intention and Behavior: An Introduction to Theory and Research. Addison-Wesley, Boston, MA.
19. Fornell, C. R. & Larcker, F. F. (1981), “Structural Equation Models with Unobservable Variables and Measurement Error,” Journal of Marketing Research, 18, pp.39-51.
20. IoT Business News (2020). The installed base of connected vending machines worldwide to reach 8.9 million by 2024. Retrieved February 6, 2021, from https://iotbusinessnews.com/2020/03/18/95171-the-installed-base-of-connected-vendi ng-machines-worldwide-to-reach-8-9-million-by-2024/
21. Kamal, S., Shafiq, M., & Kakria, P. (2020). Investigating acceptance of telemedicine services through an extended technology acceptance model (TAM). Technology in Society, 60, 101212.
22. Kuo, Y.-F., Wu, C.-M., & Deng, W.-J. (2009). The relationships among service quality, perceived value, customer satisfaction, and post-purchase intention in mobile value-added services. Computers in Human Behavior, 25, 887-896.
23. Lee, H.-J., Lee, M.-Y., & Fairhurst, A. (2009). The importance of self-service kiosks in developing consumers’ retail patronage intentions. Managing Service Quality, 19(6), 687-701.
24. Lin, J.-S. C., & Chang, H.-C. (2011). The role of technology readiness in self-service technology acceptance. Managing Service Quality: An International Journal, 21(4), 424-444.
25. Manis, K., & Choi, D. (2019). The virtual reality hardware acceptance model (VR-HAM): Extending and individuating the technology acceptance model (TAM) for virtual reality hardware. Journal of Business Research, 100, 503-513.
26. Market Study Report. (2020). Smart Vending Machines Market Forecast 2020-2025, Latest Trends and Opportunities. Retrieved from
https://www.aeresearch.net/smart-vending-machines-market-49951
27. Matthew, M. L., Ostrom, A. L., Roundtree, R. I., & Bitner, M. J. (2000). Self-Service Technologies: Understanding Customer Satisfaction with Technology-Based Service Encounters. Journal of Marketing, 64(3), 50-64.
28. Moore,G.C., and Benbasat,I., “Development of an instrument to measure the perceptions of adopting an information technology innovation,” Information System Research, Vol.2 No.3,pp. 192-222,1991.
29. Murena, E., Sibanda, V., Sibanda, S., & Mpofu, K. (2020). Design of a control system for a vending machine. Procedia CIRP, 91, 758-763.
30. Nass, R. (2017, December 20). Smart vending machines deliver uptime for operators, experiences for users. Insight.tech. Retrieved March 7, 2012, from https://www.insight.tech/content/smart-vending-machines-deliver-uptime-for-operator s-experiences-for-users
31. O'Shea, D. (2019). Study: 73% of consumers want self-service technology.
32. Patni, H. (2020). Self Service Technology Market — Industry Analysis, Size, Share, Growth, Trends, and Forecast 2020–2026. Retrieved from
https://medium.com/@HiManshuPaTni_/self-service-technology-market-industry-analysis-size-share-growth-trends-and-forecast-edb47391b7fe
33. Procool. (2018). Unmanned Store VS. Vending Machine. Retrieved from https://www.procoolmfg.com/unmanned-store-vs-vending-machine/
34. Robert Kang.(2021) Taiwan’s Retailers Deploy Smart Vending Machines in Bid for Competitive Edge. Retrieved from
https://research.hktdc.com/en/article/NzM3MDg3Mjk1
35. Schiffman, L. G. and Kanuk, L. F., Consumer Behavior, 4th ed., New Jersey, Prentice-Hall, 1991.
36. Shin, J. H., Min, D., Wan, L., and Kim, J. H. 2009. IT service 2.0: A case study of smart vending machines in Beijing. Journal of Service Science, 1 (2): 227-243.
37. Solano, A., Duro, N., Dormido, R., & González, P. (2017). Smart vending machines in the era of internet of things. Future Generation Computer Systems, 76, 215-220.
38. Taylor, S. A., & Baker, T. L. (1994). An assessment of the relationship between service quality and customer satisfaction in the formation of consumers’ purchase intentions. Journal of Retailing, 70(2), 163-178.
39. Time, E. D. (2020). Global Intelligent Vending Machine Market 2020-2024 | The Growing Demand for Cashless Vending Machines to Boost the Market Growth | Technavio. Retrieved from
https://www.businesswire.com/news/home/20200319005289/en/Global-Intelligent-Vending-Machine-Market-2020-2024-Growing
40. Trotter, C. (2018). Unmanned, automated retail – is it the future? Retrieved from https://www.insider-trends.com/unmanned-automated-retail-is-this-the-future/
41. Tsai, C. G., & Ontoeva, I. (2013). An Empirical Study of Consumers' Online Shopping Behavior Based on the Technology Acceptance Model (TAM). Journal of Global Business Openration and Management, 5, 201-212.
42. Venkatesh, V., & Davis, F. D. (1996). A model of the antecedents of perceived ease of use: Development and test. Decision Sciences, 27(3), 451-481.
43. Venkatesh et al., 2012. V. Venkatesh, J.Y. Thong, X. Xu.Consumer acceptance and use of information technology: Extending the unified theory of acceptance and use of technology. MIS Quarterly, 36 (1) (2012), pp. 157-178
44. Wang, Y.-c. (2019). Taiwan's Next Convenience Store Battlefield? Retrieved from https://english.cw.com.tw/article/article.action?id=2394
45. Weijters, B., Rangarajan, D., Falk, T., & Schillewaert, N. (2007). Determinants and outcomes of customers’ use of self-service technology in a retail setting. Journal of Service Research, 10(1), 3-21.
46. JN Sheth, BI Newman, BL Gross (1991 ). Why we buy what we buy: A theory of consumption values, pp.187-194
47. Yan, L., Tan, G., Loh, X., Hew, J., & Ooi, K. (2021). QR code and mobile payment: The disruptive forces in retail. Journal of Retailing and Consumer Services, 58, 102300.
48. Zhang, H., Li, D., Ji, Y., Zhou, H., Wu, W., & Liu, K. (2020). Toward new retail: A benchmark dataset for smart unmanned vending machines.IEEE Transactions on Industrial Informatics, 16(12), 7722-7731