李思曼 王宇航 李亞平
摘要:在技術接受模型、交易成本理論和顧客滿意度理論的基礎上,提出了基于顧客滿意度消費者網上購物決策模型,并通過結構方程模型方法對所建模型進行實證研究。基于顧客滿意度消費者網上購物決策模型對消費者網上購物行為具有較好的解釋度。
關鍵詞:顧客滿意度;感知風險;感知信任;結構方程模型
中圖分類號:F713.36文獻標識碼:A
一、引言
隨著互聯網普及,網上零售逐漸成為一種新的購物渠道。致力于研究互聯網環境下消費者行為和影響消費者購買因素分析的文獻也層出不窮,但絕大部分文獻都是依托在TAM理論基礎上來探查互聯網環境下消費者行為傾向的前因,也有一部分文獻是基于交易成本理論來分析影響消費者網上購物的因素。雖然這些研究成果能夠在一定程度對消費者網上購物行為進行解釋,但是離全面解釋影響消費者網上購物行為還有一定差距,其主要表現在TAM模型和基于交易成本理論模型都是從單一的視角對互聯網環境下消費者行為進行分析,過于強調信任與風險,忽略了顧客滿意這一層面。筆者提出了基于顧客滿意度的消費者網上購物決策綜合模型來全面分析和解釋影響消費者網上購物行為的因素,對電子商務企業具有一定的理論和實踐指導意義。
二、基本理論及模型建立
(一)基本理論
1技術接受模型(Technology Acceptance Model,TAM)。技術接受模型旨在解釋和預測使用者經過一段時間與系統交互后接受信息系統的狀況。TAM主要研究個體接受或拒絕信息系統主要影響因素,解釋使用者信念、態度、意圖和實際行為之間的關系。
2交易成本理論。交易成本理論假設交易主體會以最經濟的方式完成一項交易,該理論很好地解釋了交易主體偏好某一特定交易形式的原因所在。Li—ang and Huang運用交易成本理論研究了消費者在線交易傾向,指出搜尋成本、比較成本(價格或屬性的比較)、驗貨成本(檢查想要購買的產品)、產品交付成本(產品從賣方運至買方的成本)與售后服務成本等會成為影響消費者交易傾向的直接原因。
3顧客滿意度理論。對顧客滿意內涵的正確理解與確定是進行顧客滿意研究的基礎。美國密歇根大學和美國質量研究中心教授佛耐爾(Claes Fornell)構建了具有因果關系的瑞典顧客滿意指數(sCSB)測評模型,該模型中顧客滿意指數是指通過特定的因果關系模型對顧客滿意程度的測評結果。
(二)消費者網上購物決策模型假設
目前電子商務法律還不完善,網上交易風險明顯高于傳統購物渠道,需要信任作為社會復雜性的簡化機制替代法律和習俗,增進交易效率。感知風險概念認為消費者會因擔心消費目的無法達到而成為風險承擔者,風險對消費者而言意味著不確定、不愉快和焦慮,是影響消費者行為的重要因素之一。影響消費者感知風險和信任的前因主要有信息質量,即網站上所提供的各種信息的可靠度,隱私保護、公司名譽、感知安全、第三方支付等。基于上述原因,筆者做出如下假設:


1感知信任能積極影響消費者的購買意愿,消費者越信任其購買可能性越大。
2感知信任對感知風險起負的作用,會使感知風險降低。
3感知風險對消費者購買意愿起消極作用,感知風險越大其購買可能性越小。
4感知易用性積極影響消費者購買意愿。
5感知易用性同時積極影響顧客滿意度。
6顧客感知滿意度對購買意愿起積極影響作用。
7感知利得對消費者購買意愿起積極影響作用。
8感知利得對顧客感知滿意度起積極影響作用。
三、實證分析
在研究方法的選擇方面,考慮到涉及的變量較多、岡果關系復雜、度量指標眾多,用一般多元回歸等傳統統計方法效率較低,效果不理想。而結構方程模型結合了驗證性因子和路徑分析技術,能夠準確處理關于潛變量(Latent variable)的多原因、多結果問題,是分析復雜數據的理想工具,因此選擇結構方程模型研究方法。數據的統計分析采用統計軟件SPSSl3.0 for windows和結構方程建模軟件AMOS6.0進行。統計分析主要包括數據的信度分析、效度分析等。AMOS6.0則被用來對網上購物環境下顧客購買影響因素的假設模型進行分析驗證,對假設模型的路徑進行分析。
(一)數據來源
數據來源于問卷調查,共調查了哈爾濱市、西安市、濟南市、北京市、福州市、深圳等六個城市的高校學生和在職人群。本次調查共發放問卷381份,實際回收329份,回收率達到86.35%,除去填寫不完整的問卷,有效問卷274份,占回收問卷的83.28%,問卷總的有效率是71.92%。本次調查問卷共包含5個變量,按照樣本數和變量數的比值10:1才能滿足要求,所以本次調查樣本符合結構方程模型樣本量要求。
(二)量表信度檢驗
為了解問卷的可靠性和有效性,需要對問卷進行信度分析。信度是指測量數據與結論的可靠性程度,即測量工具能否穩定地測量到要測量的事項的程度。筆者主要通過運用SPSS13.0,對樣本數據進行可靠性檢驗。以Cronbach's系數來判斷各變量的內部一致性程度,當a>0.6時,則認為各個變量具有較好的內部一致性,可靠性較好;若a<0.3,則為低信度。
從表1的分析結果可以看出,除去感知風險能力的Cronbachs a系數稍低為0.693外,其他變量的Cronbachs Alpha系數基本超過0.8或接近0.8,反映了比較高的內部一致性,問卷的信度是符合分析要求的。
(三)量表效度檢驗
效度是指測量工具確能測出其所要測量的特質的程度。效度越高,表示測量結果越能顯示所要測量對象的真正特質。
采用因子分析對調查問卷的結構效度進行檢驗,通過因子分析來評價問卷內部條目與其反映的結構間的關系。
對量表進行KMO和Bartlett檢驗,目的是檢驗此組變量是否存在潛在結構,KMO為0.848,大于0.6,表明變量存在較好因子結構,量表可以進行困子分析。Bartletts Test of Sphericity的統計量對應的Sig,值為0.00小于顯著性水平0.01,說明結果是顯著的,原始變量之間存在相關性,適合于做因子分析。經過方差最大法旋轉,選取特征值大于1的因子,各因子負載都大于0.5,反映因子與該類變量的關系密切,因子的累計方差解釋比例大于50%,對問卷設計的貢獻較大,表明問卷的設計有較好的結構效度。
(四)模型擬合度檢驗
在進行結構方程模型SEM(Structural Equation Modeling)數據分析之前,對研究模型中的每一個指標的正態性檢驗采用了偏度與峰度值估計,數據的偏度與峰度值均在-2和+2之間,滿足SEM要求數據符合正態分布的要求。
(五)模型整體擬合性檢驗
模式的適配度乃是指假設模式(理論映含模式)與觀察資料問一致性的程度。主要指標見表2。
表2顯示了整體模型的各項擬合度指標。從表中可以看出,各項擬合度指數均達到比較良好的擬合效果,表明模型與數據擬合較好,各項指標均能較好地滿足擬合指數所設定的標準。
(六)結構模型假設檢驗
在結構方程模型假設檢驗判定標準中,判別回歸系數是否顯著不為零的標準是臨界比值(Critical Ra-tio,簡稱C.R.),當c.R.的絕對值大于等于1.96時,回歸系數的數值就可以認為它在顯著性水平0.05下與零存在顯著差異。表3是結構方程模型的各項參數估計值。
通過對檢驗結果的分析,可以得到如圖l所示的結構方程修正模型。
四、結論及展望
筆者通過實證研究分析證明顧客滿意度、感知風險、感知信任、感知利得和感知易用性共同影響著消費者網上購買意愿,感知利得和感知易用性同時還通過影響顧客滿意度來影響消費者購買行為,感知信任和感知風險之間也存在著影響關系。
筆者只是從外部因素分析影響消費者網上購物行為,而沒有考慮到內部因素,即消費者個人特征。不同的消費群體具有不同的消費體驗,比如,有的消費者是風險偏好型,這時感知風險這一變量可能對他的影響就不明顯。所以在后續的研究中,可以考慮通過細分網絡消費者,然后針對不同的消費群體進行影響消費者網上購物行為因素分析。