014-p9消费者网上购物感知风险构面研究

1、学生组三等奖消费者网上购物感知风险构面研究李广辉、杨毅、金玉芳 大连理工大学管理学院摘要：网络购物风险是影响消费者网上购买的一个重要制约因素，揭示网上购物风险构面对互联网企业制定消除消费者感知风险的策略具有重要的现实意义。本文首先对感知风险构面已有研究进行回顾与总结，然后利用焦点小组与深度访谈技术对消费者网上购物感知风险进行了定性探查，从而形成网络环境下消费者感知风险构成的初始要素，最后通过网络调研搜集数据，并使用因子分析等统计技术得出了消费者网上购物感知风险的四个构面：网络零售商核心服务风险、网络购物伴随风险、个人隐私风险和假货风险。关键词：互联网 感知风险 感知风险构面自从1997年7月美

2、国政府正式发布“全球电子商务政策框架”以来，在全球范围内掀起了一股电子商务的热潮1。众多的企业开始在网上直接向消费者销售产品，但这种B2C电子商务的发展并不尽如人意。根据上海艾瑞市场咨询有限公司2003年底的调查显示，中国2003年网上零售额为7.9亿元人民币，而2003年中国社会消费品零售总额达到44674.8亿元人民币，网上零售仅占到0.02。而另外一份根据中国互联网络中心2003年7月的调查，网民将网上购物作为其上网主要目的的比例仅为0.22。以上数据表明，消费者网上购物的金额相对较少，经常上网购物的比例更少。而致使该现状存在的原因是什么呢？根据eDataPower调研咨询网站的调查显示

3、，有76的消费者认为网上购物风险较大是不选择网上购物的主要原因3。Burke（1997）也认为企业要想发展他们的在线零售业务，必须要寻求方法来降低消费者感知到的风险4。因此风险被认为是消费者网上购物的主要障碍567。那么，网络环境下究竟有哪些是消费者网上购物时所关注的风险呢？本文就此进行研究并尝试予以回答。1 文献回顾风险（risk）这个概念在20世纪20年代在经济学领域变得相当流行8。从那个时候起，它被成功地应用到经济学、财政学及其他决策学科里面9。在1960年美国营销协会第43届年会上，哈佛大学的Bauer教授首次把风险这个概念引入到营销领域。感知风险理论是用来解释消费者的购买行为，主要是

4、把消费者行为视为一种风险承担（risk taking）行为10，因为消费者在考虑购买时并不能确定产品的使用结果，故实际上消费者承担了某种风险，这是感知风险的最初含义。1.1感知风险的概念与测量在Bauer教授之后，有很多的学者研究了感知风险，并对感知风险的定义不断进行完善和补充，得到大多数学者赞同的是Cunningham的定义，他把感知风险分成下列两个因素：1.不确定性（uncertainty consequence）：消费者对于某件事情是否发生的主观概率；2.后果（consequence）：如果事情发生后，其结果的危险性。自从Cunningham在1967年将感知风险的两个组成成分之后，这个

5、概念就成为后续感知风险研究的主流11。最早的感知风险测量也是由Cunningham（1967）提出来的，他以不确定性与结果损失的乘积来测算感知风险的大小，在测量上使用顺序尺度（Ordinal Scale），以直接的方式询问受访者关于危险（Danger）和不确定性（Uncertainty）的感受，再将二者相乘，得出感知风险值11。虽然在已有文献中没有提及这种计算方法的理论基础是什么，但Peter和Ryan（1976）认为它可能来自于概率论12。1.2 感知风险的构面Bauer教授在提出感知风险概念的时候，并没有提出感知风险包含哪些内容，或者哪些类型。Cox（1967）提出感知风险可能与财务或者心

6、理风险有关，Cunningham（1967）消费者认为消费者感知到的风险可能包括社会后果、资金损失、物理的损伤、时间损失和产品性能等问题。之后众多学者研究了感知风险包含的构面，到目前为止，许多对感知风险的研究采用的都是六构面：财务风险、功能风险、时间风险、身体风险、社会风险和心理风险。笔者在文献检索中发现，已有研究在测量这些风险构面时，大多是直接询问消费者对构面的风险感知，而不涉及构面所包含的内容。Stone and Gronhaug（1993）也注意到这个问题，认为已有的研究实际上都忽略了结构的准则维度（criterion dimensions of construct）问题，而这个问题是B

7、ettman在1975年就早已指出的13。Stone弥补了这个局限，对于每一个构面都利用三个要素来测量，得出上述六构面，它们对总的感知风险的解释能力达88.8 作者所使用的方法是将六个构面与总感知风险之间进行回归分析。13 作者所使用的方法是将六个构面与总感知风险之间进行回归分析。上述感知风险构面的研究主要是与某种具体的产品或者服务相关，但风险的产生不仅与产品有关，也与产品的购买环境有很大的关系14。消费者在商店购买时会感知到风险15，对于邮购或电话购物这种居家购买（in-home shopping）会感知到更大的风险16。有些研究人员认为居家购买之所以被认为是一个高风险的行为，主要原因有以下

8、几个：（1）缺少提前检查产品的机会；（2）在返回有问题商品时比较困难；（3）比较怀疑邮件定购的商业道德1718。网上购物作为一种新的居家购物方式，同样存在这三个风险，可以看出这三个风险并不属于六构面中的任何一个，这表明居家购买这种方式包含了不同于传统环境的感知风险类型。笔者在文献检索过程中，尚未发现网上购物感知风险构面的专门研究，已有的研究主要集中在某些感知风险与消费者某种行为之间的关系。例如，Sandra和Bo Shi（2002）研究了互联网下消费者感知到的财务风险、产品绩效风险、心理风险和时间风险，以及他们与消费者网上行为的关系19；Anthony等人（2001）认为消费者感知的网络的隐私

9、风险和安全风险是B2C电子商务的主要障碍，他们研究了这两种风险与消费者网上经历及其网上行为的关系5；Anne-Sophie Cases（2002）对网上感知风险与降低感知风险方法关系进行了研究6；Rong Chen和Feng He（2003）对网上感知风险，品牌知识与选择网上购物行为三者之间的关系进行了研究7。笔者认为已有网上购物感知风险构面或类型方面的研究主要存在以下三点局限：没有明确提出消费者网上购物感知风险的构面；已有的研究都是直接借用传统环境下感知风险构面代替网上购物感知风险构面，笔者理解这也是研究人员出于简化自己研究的考虑，因为构面的形成是一个比较复杂、并且工作量较大的工作。（2）

10、忽略了构面的准则维度问题；由于并没有统一的标准，因而各研究在理解感知风险时并不一致。（3） 样本选择过于单一。很多学者往往用消费者对于某个购物网站的感知代替其对于网上购物的感知风险。2 网上购物感知风险要素探查通过文献回顾，笔者共收集到10个已研究的感知风险构面。在这10个构面的基础上，笔者对消费者进行了深度访谈和焦点小组访谈，探查在已有的构面下消费者网上购物感知风险的要素有哪些。同时，还得到了3种已有构面不能涵盖感知风险要素，笔者将其暂时命名为“服务风险”。这样，笔者共得到了24个网上购物感知风险要素，如表1。将上述24个感知风险要素连同与消费者的人口统计变量形成调查问卷，进行了预测试。对每

11、一个要素都询问消费者感知到的此种风险的“发生可能性”与“后果严重性”，对于“发生可能性”，采用从“可能性很小”到“可能性很大”7级量表进行测量，对于“后果严重性”，采用从“非常不严重”到“非常严重”7级量表进行测量。预测试采用方便抽样的方法，调查了18位消费者。在采用问卷调查的同时，还对每一位消费者进行了个人的访谈，记录下消费者对于问题的问法，有无未包含的要素等问题的意见。通过预测试发现消费者认为L1与L23，L2与L24这两对要素代表了相似问题，所以将要素L23与L24删除，用L1 与L2代替即可。预测试中并未发现消费者提及新的风险，也说明现有要素已基本涵盖了消费者对网上购物感知到的风险。在

12、预测试基础上，对部分问题的问法做了调整，形成了最终问卷。表1 收集的网上购物感知风险要素感知风险构面1包含要素2感知风险构面包含要素财务风险L1货款损失隐私风险L13个人信息丢失L2信用卡被盗损失L14购物习惯被追踪时间风险L3信息搜寻时间过长L15未经允许的联系L4交付时间过长来源风险L16网站真实性风险L5取货时间过长L17网站信息风险L6退货时间过长服务风险L18退换风险绩效风险L7假货风险L19维修风险L8产品功能风险L20无销售人员风险心理风险L9心理压力交付风险L21交付丢失风险身体风险L10身体伤害L22交付损坏风险社会风险L11来自同事的评价支付风险L23网上支付失败L12来自

13、家庭的评价L24黑客盗用信用卡注：1. 其中服务风险构面为访谈中得到，其余构面是从文献中得到； 2. 这些要素是通过探查消费者在这些构面上感知到的风险得来。 3 数据收集与样本描述为了确保正式调查样本的来源更加可靠，笔者与eDataPower调研咨询网合作进行，从eDataPower的会员数据库中随机抽取部分会员，作为本次研究的样本。eDataPower以电子邮件的形式向其会员发送调查问卷。这样样本有以下两个优点：（1）样本具有较强的代表性表2 样本基本信息描述描述指标比例描述指标比例性别男：67.2婚姻已婚： 49女：32.8未婚： 51接触互联网时间半年之内：2.9网上购物频率0次： 33

14、.8半年1年：7.8只有1次： 7.81年3年：24.5很少： 33.83年之上：64.7经常： 2.4收入（元）1000以下：28.9学历初中以下： 20.410001999：47.5高中： 34.820002999：14.7大专： 37.730005999：5.4本科及以上1510000以上：1eDataPower是新成立的网上调研咨询公司，要成为其会员必定对互联网的使用比较熟悉，这样的群体无论其有无网上购物经历，都一定在互联网的使用过程中接触过网上购物这种购物方式，因而他们对于网上购物的感知风险也更加准确。（2）采用随机抽样的方法更加科学。依据概率理论，根据会员编号从eDataPower

15、会员中随机抽取了211名受试者。选取出来的样本特征如表2所示。4 数据分析4.1项目分析项目分析目的在于求出该要素的“决断值”（Critical ratio；简称CR值），如果该要素的CR值达到显著性水平，则说明该要素具有鉴别能力，保留，否则删除。同时，CR值越大，说明该要素的鉴别能力越强，当CR值很低时，可以删除。分析结果显示，所有要素的CR值都达到了显著水平（P0.05）。各要素的CR值如表3所示。表3 各要素的决断值要素决断值备注要素决断值备注L1-10.554*L12-2.578删除L2-11.743*L13-14.382*L3-8.154*L14-12.946*L4-11.408*L

16、15-12.896*L5-8.250*L16-13.035*L6-12.055*L17-14.931*L7-10.032*L18-10.232*L8-13.169*L19-11.115*L9-11.028*L20-13.195*L10-7.026*L21-16.282*L11-3.197删除L22-15.724*注：*代表p0.001。从表3可以发现，要素L11和L12的决断值过低，因此考虑删除两个要素。同时因为所有要素测量的都是消费者网上购物感知风险，所以每一个要素应该与总感知风险呈显著性相关。在进行相关性分析时发现，要素L12与总感知风险相关性不显著，因此考虑删除要素L12删除，印证项目分

17、析的结果。经过项目分析和相关性分析后，删除了要素L11和L12，对余下20个要素进行进一步分析。4.2 因子分析因子分析的目的是通过从20个要素中提取若干因子，这些因子能够在最大程度上说明消费者对于网上购物的感知风险，这些提取的因子也被称为构面。分析结果显示剩余20个要素的KMO值为0.906，说明适合做因子分析。根据学者Kaiser（1974）的观点，如果KMO值小于0.5时，较不适合做因子分析，此处的KMO值达到0.906，表示非常适合进行因子分析。此外，Bartletts球形检验的2值为2499.358（自由度为190），达到显著，代表母群体的相关矩阵间有共同因素存在，适合进行因子分析。

18、旋转后的因子矩阵如表3所示。因子分析共提取了4个因子，累计解释了方差变动的65.8。表3 因子分析正交旋转后的结果题项因子原序号内容新序号1234L17网站信息风险I10.814L18退换风险I20.791L19维修风险I30.787L21交付丢失风险I40.674L16网站真实性风险I50.635L22交付损坏风险I60.634L20无销售人员风险I70.629L8产品功能风险I80.515L1货款损失I90.747L3信息搜寻时间过长I100.713L4交付时间过长I110.663L2信用卡被盗损失I120.625L5取货时间过长I130.569L14购物习惯被追踪I140.737L15未

19、经允许的联系I150.691L13个人信息丢失I160.679L10身体伤害I170.631L6退货时间过长I180.659L7假货风险I190.616L9心理压力I200.557网站信息风险、退换风险、维修风险、货物运送风险、网站真实性风险、损坏风险、无销售人员风险和产品功能风险在因子1上的负载较高，笔者将其命名为“网络零售商核心服务风险”构面；货款损失、信息搜寻时间过长、交付时间过长、信用卡被盗损失和取货时间过长在因子2上的负载较高，笔者将其命名为“网络购物伴随风险”构面；购物习惯被追踪、未经允许的联系、个人信息丢失和身体伤害在因子3的负载较高，笔者将其命名为“个人隐私风险”构面；退货时间

20、过长、假货风险和心理压力在因子4上负载较高，笔者将其命名为“假货风险”构面。因此，通过因子分析后，初步共得到了四个构面。4.3 信度分析在因子分析之后，为了进一步了解上述要素及提取的各个构面在测量感知风险上的可靠性和有效性，要做信度检验。表4 总量表与各构面的可靠性系数总量表网络零售商核心服务风险网络购物伴随风险个人隐私风险假货风险Alpha系数0.93420.91400.81220.84130.7401信度分析的结果显示，各构面的系数都在0.7401之上，而且总量表的系数为0.9289，表明最终形成的感知风险构面，信度颇佳。但对于构面“个人隐私风险”，发现如果去除要素L10“身体伤害”，这个

21、构面的系数变为0.8413，将此要素插入其他构面中后信度分析结果显示也不合适，因此将此要素删除，那么“个人隐私风险”构面的系数为0.8413。最终的信度分析结果如表4所示。4.4效度分析量表效度分析是量表测量了真正要测量的概念的程度，即量表的有效性。评价有效性的一个主要指标就是架构有效性（Construct Validity），因为他涉及到对测量工具的理论基础的理解。这里主要用收敛有效性来测量量表的架构有效性。收敛有效性反映的是测量同一概念的不同测量工具之间的关联程度。在此研究中，笔者检验的是样本在各个构面上的得分与其对总感知风险的得分的关联程度。检验的方法是进行均值分析，我们将消费者的总感知

22、风险的评分设为控制变量，将其得分分为三类：“低”，得分在13；“一般”，得分为4；“高”，得分为57，而将因子分析后的四个构面设为因变量，各构面的得分在因子分析后的标准化数据。各构面的得分如表5所示。可以看出所得量表与“总的感知价值”变量具有较强的一致性。说明量表具有较好的有效性。表5 量表与总感知风险的一致性总感知风险量表各构面的得分网络零售商核心服务风险网络购物伴随风险个人隐私风险假货风险低-0.7055073-0.5926404-0.3312305-0.4413423一般-0.3121317-0.1151482-0.2071628-0.0302670高0.39841010.2651917

23、-0.20077210.17709875 结论通过上述步骤的分析之后，得到了消费者网上购物感知风险的四个构面：网络零售商核心服务风险、网络购物伴随风险、个人隐私风险和假货风险。如表6所示。下面笔者对这四个感知风险构面进行简要的解释。网络零售商核心服务风险：从这个风险包含的8个要素看， I1和I5原属于感知风险要素探查结果（见表1）中的来源风险构面，I2、I3和I7是属于服务服务风险构面，I4和I6属于交付服务方面的，I4和I6是属于交付风险构面，I8是属于绩效风险构面。这些要素合并在一起构成这个构面，说明在网络这种非面对面的交易中，消费者认为网络零售商应承担更多的责任。对企业来讲，如何能消除消

24、费者在这些方面的顾虑，变得非常的重要。网络购物伴随风险：这个构面指的是如果网上购物可能会出现的一些随之而来的风险，I9和I12是原属于感知风险探查结果中的财务风险构面，I10、I11和I13是属于时间风险构面。这意味着消费者想要网上购物的话，必须要承担一定的财务风险和时间风险，这些风险与网络零售商可能并非是直接相关的，例如，财务风险的出现可能是由于网络安全的问题，并不属于网络零售商的核心服务。个人隐私风险：这个构面指的是在网上购物时要填写的个人的资料，可能反过来要侵害消费者的隐私，给消费者造成一些不必要的麻烦。此构面与感知风险探查结果一样。假货风险：这三个要素中，I18原属于感知风险探查结果中

25、的时间风险构面，I19属于来源风险构面，I20属于心理风险构面。在分析过程中发现，I18与I19、I20这两个的风险的相关性非常大，笔者理解这可能是由于消费者认为如果出现了假货，则I19与I20就有很大可能出现，因而将这个构面命名为假货风险。表6 最终的消费者网上购物感知风险构面构面可靠性系数条款数编号条款因子负载网络零售商核心服务风险0.91408I1网站信息风险0.814I2退换风险0.791I3维修风险0.787I4货物运送丢失风险0.674I5网站真实性风险0.635I6货物运送损坏风险0.634I7无销售人员风险0.629I8产品功能风险0.515网络购物伴随风险0.81225I9货

26、款损失0.747I10信息搜寻时间过长0.713I11交付时间过长0.663I12信用卡被盗损失0.625I13取货时间过长0.569个人隐私风险0.84313I14购物习惯被追踪0.737I15未经允许的联系0.691I16个人信息丢失0.679假货风险0.74013I17退货时间过长0.659I18假货风险0.616I19心理压力0.5574 本研究的贡献与局限4.1贡献本研究对互联网环境下消费者感知风险的研究贡献主要体现在以下几个方面：（1）拓展原有的测量网上感知风险在单个产品购买环境下的研究，而研究消费者对于网上购物的感知风险，增强其适用性； （2）得出了一个互联网环境下消费者感知风险

27、的测量量表；（3）填补了目前国内对互联网环境下感知风险研究的空白。4.2局限（1）本研究样本是从eDataPower会员中随机抽样而来，但其会员可能并不能代表整个网民。（2）一个概念构面要应该经过多次检验，本文只进行了一次，其他学者可以用新的样本来检验和拓展本研究的结论。（3）另外，对于可信性和有效性的检验，有多种统计方法，方法的不同可能会造成结果的差别，本研究只选用了一种方法进行分析，后续研究应该比较多种方法之间的差别。（4）结论中的第四个构面“假货风险”的命名显得有些牵强，应该继续深入探查该构面及其所包含的要素。参考文献：1大卫范胡斯.电子商务经济学. 范胡斯等. 北京：北京机械工业出版社

28、, 2000: 12 中国互联网络信息中心. 中国互联网络发展状况统计报告. 2003年7月3 edatapower调研咨询公司. 消费者网上购物感知风险调查. 2004年8月. 未发布4 Burke, R.R. Do you see what Isee? The Future Of Virtual Shopping,Journal of The Academy of MarketingScience, 1997(25): 352360.5 Anthony D Miyazaki, Ana Fernandez. Consumer Perceptions Of Privacy And Securi

29、ty Risks For Online Shopping. The journal of consumer affairs. 2001(1): 27-446 Anne-Sophie Cases. Perceived Risk And RiskReductionStrategies InInternet Shopping. The international Review of Retail, Distribution and Consumer Research. 2002(10): 375-3947 Rong Cheng, Feng He. Examination Of Brand Knowl

30、edge, PerceivedRisk And Consumers Intention To Adopt AnNline Retailer. Total Quality Management & Business Excellence. 2003(6): 677-6938 Knight, F.（1921）Risk,Uncertainty, and Profit, New York: A. M. kelley9 Dowling, Grahame R.; Staelin, Richard. A Model Of Perceived Risk And Intended Risk-Handling A

31、ctivity. Journal of Consumer Research, Jun94, Vol. 21 Issue 1:119-13410 Ross, Ivan. Perceived Risk And Consumer Behavior: a critical review. Advances in Consumer Research, 1975, Vol. 2 Issue 1:1-1811 Mitchell, Vincent-Wayne. Consumer Perceived Risk: Conceptualisations And Models. European Journal of

32、 Marketing, 1999, Vol. 33 Issue 1/2: 163-19512 Peter, J.P. and Ryan, M.J. (1976), An Investigation Of Perceived Risk At The Brand Level, Journal ofMarketing Research, Vol. 13, pp. 184-8.13 Stone, R.N. and Gronhaug, K. (1993), “Perceived Risk: Further Considerations For The MarketingDiscipline”, Euro

33、pean Journal of Marketing, Vol. 27 No. 3, pp. 372-94.14 Hisrich, Robert D., Dornoff, Ronald J., Kernan, Jerome B. Perceived Risk In Store Selection. Journal of Marketing Research (JMR), 1972(4): 435-43915Cox DF, editor. Risk taking and information handling in consumer behavior.Boston: Graduate Schoo

34、l of Business Administration, Harward University,1967.16Akaah J, Korgaonkar P. A conjoint investigation of the relative importanceof risk relievers in direct marketing. J Advertising Res 1998;28(4):38 44 (August/September).17Spence HE, Engel JF, Blackwell RD. Perceived risk in mail-order and retailstore buying. J Mark Res 1970;7:3649 (August).18Gillett PL. A profile of urban in-