影响顾客网上购物因素的实证研究
摘 要：网络购物中的心理障碍是阻碍网民在网上购物的重要因素。本文从口碑的正负两方面，信任的两个维度即能力信任和善意型信任，以及感知的网络风险几个方面考量它们对顾客网上购物的购买意愿的影响。并将顾客群体分为购买者和浏览者两类，分别考察不同因素对其购买意愿的影响程度，采用SEM软件进行实证?分析。? 毕业论文网 /2/view—461881.htm 关键词：网络购物；购买者；浏览者；口碑；信任；感知的网络风险? 中图分类号：F062.5 文献标识码：A 文章编号：1003—5192(2008)04—?0053—?06 An Empirical Analysis of Factors Influencing Consumers’ Online Shopping ? YE Shu—yu, CHEN Hua—ping, SHEN Xiang, LI Yan? (School of Management, University of Science and Technology of China, Hefei 230052, China) ? Abstract:Psychological barrier is the key factor that prevents internet users from online shopping. This paper examines how the word—of—mouth (both positive and negative sides), two components of trust (competence and goodwill), and perceived web risk influence consumes’ online purchase intention. We divide the consumes into two groups: buyers and browsers, and investigate the influence of identified factors on consumer’s online purchase intention for each group respectively. The empirical analysis is performed though SEM software.? Key words:online shopping; buyers; browsers; word—of—mouth; trust; perceived web risk ?? 1 引言? 随着电子商务的发展和网络的普及,消费类电子商务蓬勃发展,各种网络市场和网络商城相继诞生。然而, 网络购物似乎并未因其具有的独特优越性而产生应有的效应。据统计,网络购物只占全部消费类购物总量的1%。虽然这个结果的客观原因是中国的网民还较少。但不可忽视的是, 网络购物中的心理障碍也是极为重要的因素。研究者指出一些顾客更愿意在网络上搜索产品信息，他们浏览商品信息但是并不购买，商家应该对这部分的顾客给予更多的关注。我们将顾客群体分为两类：(1)购买者?在网络上购买商品；(2)浏览者?用网络来搜索商品信息但在实际店铺中购买［1］。不同的顾客群体必然在对网上购物的态度即影响他们网上购物意愿的因素上存在一定的?差别。? 2 理论基础? 在线交易往往不是同步发生物品和货币的交换，时间和空间的分离对于交易的双方来说是很平常的。顾客需要给网络上商家提供一些敏感的个人信息（比如电子邮箱地址，电话号码）和财务信息（比如银行卡号码）［2］。缺乏信任是顾客不从网上商家购买商品最常见的理由之一 ［3］。事实上，顾客在跟大部分网络商家交易过程中都不能足够信任对方［4］。? 在TRA (Theory of Reasoned Action)理论下，通过降低网络上商家的投机主义和提高因特网安全性等保证，信任产生积极的影响。因此，对网络商家的信任能够作为一个显著的行为信念来影响顾客态度，最终对顾客进行网上购物的行为意愿产生影响。? 社会学习理论认为个人从自己周围的人获得网上商家可信任的信息再整合到他们自己的信任体系中［5］。如果潜在顾客不能把这些信息整合到他们自己的信任体系中，他们可能不会在网上购买商品。因为只有当顾客相信商家的时候他们才能在购买商品时候感到放心。Stewart认为传播信息也许能够建立对于未知个体的初始信任（如因特网）。社会网络理论认为当服务很难评价的时候时候非正规的交流渠道是传播市场信息的主要方法［6］。顾客的信息渠道不仅包括通过他们直接接触社会获得的直接信息，也包括口碑等间接信息。? 口碑已经在顾客选择上显示出重要的作用，它比传统的营销工具比如个人推销或者各种广告更有影响力［7］。因此，口碑对于顾客网上购物购买意愿的影响作用也是不可忽视的。? 根据心理学中风险偏爱特征的实证研究，在风险条件下决策者对备择方案的选择并不是一味地追求效用的最大化，而是在效用和风险水平两者可接受的情况下得到妥协。顾客在进行简单的在线购买时候表现出迟疑，主要是因为考虑到风险因素［8］。因此，风险被作为顾客接受电子商务的重要障碍，顾客采用和使用网络时候对风险的感知一直都在研究中［9,10］。? 3 研究模型? 模型包括几个部分：口碑?分为正面口碑和负面口碑，信任―包括信任的两个维度能力信任和善意型信任，可感知的网络风险以及购买意愿。模型如图1所示。? 图1 研究模型 3.1 口碑(word—of—mouth)? 口碑定义为口头的、人与人之间关于品牌、产品和服务之间的交流，在接受者和交流者之间进行，并且接受者将这个看作一个非商业的行为。随着网络的使用，bbs、网上测评、反馈机制以及电子邮件创建了一种新的非正式交谈，被定义为电子口碑［11］。研究表明，网络图标广告，网站链接等虽然是购物网站的主要推广渠道，但是在对购买者的影响上却及不上周围人的推荐或者网上论坛等其他渠道获得的推荐信息。由Forrester Technographics最近的研究指出，网络上大约8％的顾客是由口碑驱动的顾客［11］。口碑包括正面和负面的口碑。正面的口碑会增加人们的网上购物意愿，而负面口碑则会减少人们的网上购物意愿。提出如下假设：? H1 正面口碑与网上购物的购买意愿正相关。? H2 负面口碑与网上购物的购买意愿负相关。? 3.2 感知的网络风险(perceived web risk )? 感知的网络风险意味着在一定程度上使用者认为使用网络是不安全的，即可能带来负面的结果［12］。对于很多人来说，在网上浏览信息是安全的，但是在网上交易却需要承担风险。感知的网络高风险性将影响顾客在网络上共享自己的个人信息直到最后的购买。市场营销的研究人员指出感知风险影响购买行为。感知风险跟交易意愿的关系可以由感知行为的观点来解释，在TPB(Theory of Planned Behavior)模型中有描述。由于态度影响行为，降低感知风险能够影响交易的意愿。Jarvenpaa et al.认为降低顾客对网上商店的感知风险可以增加他们在网上商店的购买［13］。感知的网络风险是对购买意愿起消极影响的因素。?。
H3 感知的网络风险与网上购物的购买意愿存在显著的负相关关系。? 3.3 信任(trust)? 心理学家Quelch 和 Klein认为：信任是将电子商务上升到一个全新的高度的关键因素，能够刺激人们在网络购买商品。许多研究者提出来将信任作为B2C电子商务中重要的影响因素。比如说Palmer, Bailey和Faraj认为建立顾客信任对于网络上的卖家来说是提高B2C电子商务增长的要素。Jarvenpaa和Tractinsky认为信任对于顾客的的购买意愿有直接的影响［13］。Keen认为信任是电子商务的基础。? 虽然在很多文献中对信任的类型都有不同的分类方法，一种常用的分类方法是将信任分为两类：能力信任(competence)和善意型信任(goodwill)［14］。能力信任指的是商家有能力满足给顾客的承诺。善意型信任是指商家表现出一致的、可靠的和诚实的态度，以及商家能够真诚地关心顾客的利益即商家愿意帮助顾客。由于信任与购买意愿存在正相关关系［15］，信任的两个维度与购买意愿也存在同样的相关关系。假设如下：? H4 能力信任与购买意愿之间有显著的正相关关系。? H5 善意型信任与购买意愿之间有显著的正相关关系。? 信任的产生只有在存在风险的环境中才是必要的［16］。在网上交易中信任之所以非常重要是因为电子交易相比传统的交易，虚拟环境所带来的不确定性更高。同Mayer et al.的定义类似，风险是信任出现的必要条件。如果没有感知风险的存在，信任也不会发展。事实上，信任和风险的关系是非常复杂和具有交互性的。一般认为信任与风险之间存在显著的负相关关系，我们采用这种相关关系。信任的两个维度与感知的网络风险之间关系假设如下：? H6 能力信任与感知的网络风险之间有显著的负相关关系。? H7 善意型信任与感知的网络风险之间有显著的负相关关系。? 口碑不仅仅是直接对于顾客的购买意愿造成影响，口碑另一方面，通过影响顾客的信任来间接影响他们的购买意愿。即正面、负面口碑与信任的两个维度分别都存在着相关关系。? H8 正面口碑与能力信任之间存在显著的正相关关系。? H9 正面口碑与善意型信任之间存在显著的正相关关系。? H10 负面口碑与能力信任之间存在显著的负相关关系。? H11 负面口碑与善意型信任之间存在显著的负相关关系。? 4 数据采集与分析? 4.1 数据采集? 所有的指标都是采用之前已有研究使用的，为了适应本文内容做了小的修正。指标问题采用Likert的7度量表，从强烈不同意到强烈同意。? 总共搜集有效问卷363份。问卷中首先回答是否曾经在网上购物，然后回答是否利用网络来搜索商品信息。若第一个问题回答“是”的人归为购买者；第一题回答为“否”，第二题回答为“是”归为浏览者，两题均回答为否则是完全不利用网络购物的人群，本文不做考查。需要说明的一点是，一些购买者可能既是购买者又是浏览者。在我们的研究中，浏览者定义为从来不在网络上购买商品，仅仅用网络来获取商品信息的顾客。经统计，购买者147份，浏览者174份，两类顾客群体所收有效问卷共321份。人口统计相关内容如表1所示。统计结果与中国互联网络信息中心（CNNIC）发布的第二十次“中国互联网络发展状况统计报告” 的统计结果基本吻合，从另外一个角度说明了本次调查数据的代表性［17］。? 4.2 数据分析? 第1步 采用统计软件SPSS 13.0 测度了量表的信度。Cronbach α是最常用的用来度量量表可靠性的一个统计量。Wandersee提出Cronbach α值大于0.62 时，表明数据是可接受的。Price认为Cronbach α大于0.7 时，数据具有良好的可靠性。编制的量表具有较好信度，各因子的均值和Cronbach α值见表2。? 第2步进行了主成分分析来检验量表的效度。首先进行了巴特立球体检验，并观察KMO值以确认量表是否适合进行主成分分析。结果显示KMO值为0.859， 巴特立球体检验的结果在P=0.000 的水平上显著，这些数据表明量表适合进行主成分分析。采用最大方差法对因子进行旋转， 旋转后的因子矩阵见表3。从表3中可以发现，所有的指标基本在各自归属的因子上的负载都较高，而在其它因子的负载则相对较低，这表明了量表具有较好的收敛效度和区别效度。? 第3步采用结构方程模型（SEM） 软件［18］?AMOS 5 来检验假设的模型。将数据分为浏览者和购物者两类人群，检验的结果分别如图2、图3 所示。此外，AMOS还给出了许多关于模型拟合优度的指数［19］。根据运算结果，比较推荐值和模型的实际值，可以发现模型的拟合优度较好。 5 结论? （1）Richins & Root—Shaffer［20］指出口碑对顾客的购买行为存在显著的影响。对于浏览者来说，正面口碑和负面口碑对于购买意愿均存在一定影响，但差距不大，它们的路径系数分别为0.23和?—0.27，H1、H2成立。研究指出当消费者认为信息的来源是高度可靠时，就比较容易接受信息并依据这些信息修改或重新建立自己对某种产品或服务的态度［11］。口碑是高可信度的信源，在与亲戚、朋友、同事等周围人交谈有关消费问题的时候，一般不受什么限制或拘束，他们之间相互信任程度较高，很自然地接受周围人的意见。同时,口碑信息更具有活力，更容易进入消费者的记忆系统［21］。当顾客普遍认为口碑的提供者并非出于商业目的而作出的宣传，故信息的来源是较为可靠的。他们愿意相信这些信息，从而影响了自己对网上购物的态度即购买意愿。? East等认为负面口碑的影响大于正面口碑［22］，但这一点对于浏览者来说，表现的不明显。实证数据结果显示对于购买者来说，正面口碑对于他们的购买意愿并没有显著的影响，负面口碑到购买意愿的系数却较高，为—0.44，即在购买者人群模型中只有H2成立。依据Wilson和Peterson的理论［23］，口碑信息的接受者会依据口碑信息与以前判断标准的一致性来过滤口碑信息 。社会学习理论认为潜在顾客如果不能将已有信息整合到自己的信任体系中，他将不会与商家进行交易。由于购买者已经有在网络上购物的经验，他们不会因为获得的关于网上购物的正面信息而增加在网上购物的意愿。但若他们获得的关于网上购物的信息是负面的，他们却可能采信这种态度而降低网上购物的意愿。? （2）信任在网络交易中，帮助人们克服感知的风险，并影响购买意愿［24］。在浏览者人群模型分析结果中可以看到，善意型信任对感知的网络风险负相关关系成立，路径系数为—0.65，善意型信任与购买意愿的路径系数为0.33，H5、H7成立。在购买者人群模型结果分析中，能力信任与感知的网络风险路径系数为—0.16，与购买意愿的路径系数为0.41，H4、H6成立。但对于不同类型的人群，信任起作用的维度不同。对于购买者，能力信任和购物意愿以及感知的网络风险之间的显著相关关系均是存在的，但善意型信任和购物意愿以及感知的网络风险之间的显著相关关系都不成立。购买者看中的是商家的能力，他们认为有能力的商家才是值得信任的商家，可以降低网络购物的风险性，提高他们的购物意愿。对于浏览者，他们关注的是商家的诚信度。只有诚信度高，愿意关注顾客利益的商家才能降低他们的感知风险性，提高购物意愿。研究指出,“中国人彼此之间存在着普遍的不信任。中国人的信任不是建立在信仰共同体的基础之上，而是建立在血缘共同体的基础之上，即建立在家族亲戚关系或准亲戚关系之上，是一种难以普遍化的特殊信任”。中国人的这一特殊性就决定了一些普适性的，建立在社会信任感基础上的理论在中国会出现偏差或者不相符合的情况。“善意型信任必须建立在共同的信仰、友谊、情感的基础上。”因此，在中国会有数量众多的离线购买者。他们的存在，不仅仅是对网购缺乏信任，也是对实体商店的诚信缺乏信任。对他们来说，善意型信任和消费意愿是正向相关的。进入网络购买层次的消费者，处在一个新的社会环境下，“失去了对“人情”和“关系”网的依赖，面临较高的社会不确实性，不得不和他人建立信任和合作关系的现实。”“中国人一旦脱离了这两项因素的束缚，反而会增强对他人的信任倾向。”这时候，消费者关注的是绩效风险，以及与其负向相关的能力信任。?。
（3）根据感知风险理论，在网络购买过程中，消费者可能会感知到各种各样的风险，因为他们面临着不确定性和各种无法预期的后果。所以，消费者感知到的风险越多，购买的可能性就越小。根据模型结果，两类人群的感知的网络风险对于购买意愿的影响均是显著存在的，H3在两个模型里均成立。在网络购物的环境下，影响消费者认知风险的也有一些新的因素。譬如，消费者的知识、信息搜寻成本、虚拟经验、虚拟社群参与程度的不同，其认知风险有很大不同。就感知的网络风险来说，浏览者感知风险对于购买意愿的影响系数为—0.21 ，但购买者仅为—0.09。正是因为购买者对于风险的敏感度不高，所以他们更容易选择在网上购物。浏览者往往都是风险规避者，不喜欢冒险，他们倾向于在网上浏览商品信息却不购买，因为浏览商品信息对于他们来说是几乎无风险的，但在网上购物却是存在一定风险的。 Li［25］等学者比较系统地考察了娱乐导向、体验导向、便利导向和经济导向这4个购物导向与消费者网上购物行为之间的关系，指出在网上购物的消费者与没有网上购物的消费者相比，他们的便利导向比较强，体验导向比较弱，而这两类人在娱乐导向和经济导向上没有明显区别。对网上购物有显著影响的因素很有可能对感知风险也有显著影响，或者是通过影响感知风险进而影响到网上购物。比如，消费者网上购物时无法接触和体验产品，因此那些体验导向比较强的消费者比一般人群更容易感到购物结果的不确定性，从而感知到比较大的风险。? 参 考 文 献：? ［1］?Soopramanien D G R, Robertson A. Adoption and usage of online shopping: an empirical analysis of the characteristics of “buyers” “browsers” and “non—internet shoppers”［J］. Journal of Retailing and Consumer Services, 2007, 14: 73—?82.? ［2］?Bhattacherjee A. Individual trust in online firms: scale development and initial trust［J］. Journal of Management Information Systems, 2002, 19(1): 213—243.? ［3］?Lee M K O, Turban E.A trust model for consumer internet shopping［J］. International Journal of Electronic Commerce, 2001, 6(1): 75—91.? ［4］?Grabner S, Kaluscha E A. Empirical research in on—line trust: a review and critical assessment［J］. International Journal ofHuman—Computer Studies, 2003, 58: 783—?812.? ［5］?Bandura A. Social learning theory［M］. General Learning Press, New York, 1977.? ［6］?Granovetter M. The strength of weak ties［J］. American Journal of Sociology, 1973, 78: 1360—1380.? ［7］?Gruen T W, Osmonbekov T, Czaplewski A J. eWOM: the impact of customer—to—customer online know—how exchange on customer value and loyalty［J］. Journal of Business Research, 2006, 59:449—?456.? ［8］?Featherman M S, Pavlou P A. Predicting e—services adoption: a perceived risk facets perspective［J］. International Journal of Human—Computer Studies, 2003, 59: 451—?474.? ［9］?Kim K, Prabhakar B. Initial trust and the adoption of B2C e—commerce: the case of internet banking ［J］. The Data Base for Advances in Information Systems, 2004, 35(2): 50—?64.? ［10］?Lim N. Consumers’ perceived risk: sources versus consequences［J］. Electronic Commerce Research and Applications, 2003, 2: 216—228.? ［11］?Armelini G, Villanueva J. Electronic word of mouth: what do we know about this powerful marketing tool［J］. E—Business Center PricewaterhouseCoopers & IESE, 2006, 11(2): 38—?47.? ［12］?Grazioli S, Jarvenpaa S. Perils of internet fraud: an empirical investigation of deception and trust with experienced internet consumers［J］. IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, 2000, 30 (4): 395—?410.? ［13］?Jarvenpaa S L, Tractinsky N, Vitale M. Consumer trust in an internet store［J］. Information Technology and Management , 2000, 1(1—2): 45—71.? ［14］?McKnight D H, Choudhury V, Kacmar C. Developing and validating trust Measures for e—commerce: an integrative typology［J］. Information Systems Research, 2002, 13(3): 334—359.? ［15］?Gefen D, Karahanna E, Straub D W. Trust and TAM in online shopping: an integrated model ［J］. MIS Quarterty, 2003, 27(1): 51—90.?。
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