感知风险、信任与网上购买行为关系研究

#优秀论文参评与交流稿感知风险、信任与网上购买行为关系研究于坤章杨智宋泽

（湖南大学工商管理学院市场营销系,湖南410082）摘要本文在感知风险和信任文献回顾的基础上，构建网上购买行为影响模型。通过网上问卷调查收集相关数据，利用结构方程模型软件Lisrel8.54对该模型进行检验。结果显示研究模型具有良好的预测性，感知风险和信任是消费者网上购买行为的重要影响变量。最后本文根据实证结论提出相应的管理建议及其后续研究方向。关键词感知风险，信任，网上购买行为，结构方程模型0导论网上购物相对于传统销售渠道拥有更多的竞争优势，如允许消费者收集更多的商品信息、进行价格比较和信息反馈，给消费者提供24小时全天候销售服务。同时作为一种新型无店面直销形态降低了销售成本，消费者获得了价格节省，且无需承担由直接面对销售人员而引起的心理压力。由此学者和实务人员推论，消费者会大量从事网上购物。但现实并非如此，据《第十五次中国互联网络发展状况统计报告》，84%互联网使用者成为“浏览器购物者”，在互联网上收集商品信息，在传统销售渠道进行购买[1]，其主要担心交易安全、产品质量、售后服务及厂商信用得不到保障。不难看出，感知风险和信任缺失已成为发展网上购物的重要障碍，但目前还缺乏文献就此进行相关实证研究予以定量解释。现有文献对网上购物背景下感知风险的操作化定义存在较大分歧，一般直接应用产品风险替代感知风险，显然这种应用并不恰当，以致感知风险与购买意图之间的真实效应无法被准确揭示。此外众多学者只关注信任对网上购买态度的直接效应，忽视其间接作用机理。依据风险决策理论，风险是信任和购买行为之间有效的中介变量，而先前研究都遗漏了此中介效应，这难免使实证研究中信任至购买意图的影响效应结论存在较大差异。因此有必要在理论框架内，通过实证研究系统地探讨感知风险、信任与网上购物行为之间的复杂因果关系。理论回顾及模型假设感知风险1960年Bauer最早从心理学角度提出感知风险概念并运用于消费者行为研究中，认作者简介：于坤章（1952-），男，汉族，教授，电话：86E-mail：kunzhangywq@;杨智（1969－），男，汉族，副教授，电话：86E-mail：yangmkt@126.com宋泽（1981－），男，汉族，硕士生，电话：86E-mail：songze@为消费者行为都是源自目标和利益动因[2]，当其预期收益无法达到期望水平时，消费者便会不愉快，并承担了某种风险，这就是感知风险，它由行为后果不利造成的潜在损失和个体对发生不利后果的主观概率构成[3]。感知风险并非单一维度变量，网上购物背境下，绩效、财务、心理、时间风险构面被广泛提及和认同[4]。构面涵义如下：(1)绩效风险是消费者因产品效用达不到期望水平而引起地预期损失，网上购物的虚拟交易性质使消费者无法对产品质量进行亲自检验，决定了网上购物的绩效风险高于传统购物渠道；(2)财务风险是消费者因错误购买决策所承担的经济损失，由价格付出和维持成本构成，还包括信用卡等金融信息可能被窃的潜在损失，消费者拒绝提供信用卡信息已成为发展网上购物的障碍之一[4]；(3)心理风险主要产生于消费者因错误购买决策和隐私暴露而导致的自尊伤害，更为严重的是因达不到购买目标而造成的形象损害和自我否定；(4)时间风险意味着消费者寻找合适商品等所付出时间、努力、精力和学习成本。网上购物与传统购物明显差异在于，消费者购前缺乏检验商品的机会，购后发现商品缺陷也很难通过利益补偿机制获得损失弥补，而且对购物网站销售行为缺乏实质监控。故网上购物感知风险较高，实证研究也表明风险规避者很少使用网上购物[5]。但感知风险影响的是购买态度还是购买意图研究结论并不统一。Jarvenpaa和Todd(1997)认为感知风险影响购买态度，同购买意图之间却不存在直接效应[6]。然而Vijayasatathy和Jones(2000)通过实证发现感知风险同购买态度和购买意图之间均有直接负向影响[7]。一般而言，感知风险会导致消费者焦虑、紧张，从而对购物态度产生影响，同时消费者也会基于感知风险计量，推迟或取消购买决策，对购物意图也存在着直接影响。故本文提出和验证下述两个研究假设。H：感知风险对网上购买态度有负向的显著影响0H：感知风险对网上购买意图有负向的显著影响11.2信任信任拥有复杂的属性，包含伦理、道德、情感、价值和自然特性，至今还没有一个被学术界普遍接受的定义[8]。市场营销学信任研究集中在关系营销和渠道管理中，强调信任能够减少关系成本，增进厂商、渠道成员、消费者的交易利益，注重交易伙伴的诚实、善良等信任品质变量。Anderson和Weitz(1990)指出信任是信任者确信被信任者会实现其需要⑼。Anderson和Narus(1990)认为信任是对交易伙伴善意、诚实、可靠等信念的判断，即认为对方会执行有利于己方的行为，而不会进行损害交易伙伴的非预期行为[10]。信任内含下述特征，(1)信任意味着信任方承担因授信而产生的风险和弱点，是非理性行为；(2)由于信息不对称和有限理性，信任者只能凭借个人或社会信号机制来预测正面行为结果出现的概率，故信任是主观测度；(3)授信结果对信任者具有价值是信任存在的前提，这种价值体现在经济、情感、认同、美学等方面。信任也是一个多维度背景变量，通过网上购物背景下的信任构面文献整理发现，正直、仁爱和能力构面被普遍提及。(1)正直是指被购物网站会怀着善良意图与消费者签订契约，提供真实、准确的交易信息，交易行为符合一般的社会交易准则；(2)仁爱是指购物网站对消费者的付出，超越自身利益的考量，包括对消费者的责任心和同情心，它可以减少交易不确定性和避免机会主义行为；(3)能力是购物网站是否胜任消费者委托行为的胜任程度，消费者根据过去的经验，包括自身体验或他人转述，进行判断。信任本质上是社会复杂性的简化机制，降低交易过程的不确定性，节省交易成本，用来替代法律和习俗，促进合作和人际交往[11]。消费者根据综合信息，感知到交易对象的正直、仁爱和能力后，会使其认为交易对象值得信任，并愿意去依赖交易对象的行为与行为结果以达到自身目的。因此从消费者认知角度，信任能够降低网上交易风险和技术风险，形成积极的购买态度和购买意图，更多地从事网上购买。综上所述，本文提出和验证下述两个研究假设。H：信任对网上购买态度有正向的显著影响2H：信任对网上购买意图有正向的显著影响31.3感知风险与信任的关系感知风险和信任之间的因果关系错综复杂，可分为两种类型。中介关系，感知风险是信任与购买行为的中介变量[11。]信任减少了信息处理复杂性和不确定性，从而降低了交易风险，此观点得到了Mayer、Davis等学者的支持，他们还进一步阐述到，信任同消费者的风险承担行为正相关，信任有助于提高消费者风险容忍度。调节关系，此关系认为在不同感知风险水平下，信任对行为的效应有所不同，两者之间并非单纯线性关系。但至今还未有实证研究能证明存在此调节关系，不过也从一个侧面揭示出感知风险对信任与购买行为确实存在着重要影响。因此本文认同第一种观点，信任是消费者主观上降低感知风险的有效机制。同时根据理性行为理论，购买态度是购买意图的前因。基于上述分析，故提出和验证下述两个假设。H：信任对感知风险有负向的显著影响4H：网络购买态度对网络购买意图有正向的显著影响5为了有助于理解感知风险、信任与购买行为之间的因果关系和上述假设，图1描绘了它们之间复杂的关系。3图1研究假设模型研究方法量表设计本文所涉及的四个变量量表，国内外相关研究已经有了较多论述。我们根据中国的文化特征对这些量表进行了适当的调整与改进。在此基础上，采集50份样本进行初试，借以评估问卷长度、含义清晰程度和题项的重要程度。最后，通过80份网上问卷对量表进行信度和效度检验，剔除了一些不可靠指标，至此形成本研究正式采用的计量量表。其中，感知风险为财务、绩效、心理和时间风险4个构面共12个指标，信任为正直、仁爱、和能力3个构面共10个指标，用于测度购买态度和购买意图的指标各为4个。分析方法由于研究所涉及的变量及其指标众多，一般回归分析方法很难准确揭示出各变量之间的复杂关系。而结构方程模型结合了验证性因子和路径分析技术，包含测量模型和结构模型，能很好地求解多变量问题。同时也可避免诸如“不正确解”、“因子不确定性”和“违背分布假设”等局限[12]，因而成为本文使用的模型验证的统计方法。样本选择为了收集足够多的高质量数据来验证本研究假设模型，在探索性研究和小组访谈的基础上，本研究从淘宝、易趣购物网站随机各选取500位注册用户，用电子邮件进行问卷调查，共回收到有效问卷178份，符合结构方程的样本量要求。所有抽样对象都有网上购物经历，熟悉本研究内涵，理解潜变量及指标内涵。实证分析3.1量表检验通过对量表的内部一致性、组成信度、平均变异抽取量、会聚效度和区分效度等指标的检验，我们深刻地剖析了量表描述特定概念内涵的充分性和适当性。首先，量表表现出较好的内部一致性，所有潜变量的Cronbach'sa系数都明显大于有关研究所建议的最小临界值0.70。其中，感知风险是0.76，信任是0.76，购买态度是0.84，购买意图是0.85。通过验证性因子分析发现，所有潜变量组成信度(CompositeReliability)都大于0.7这一可接受水平，本研究最低为0.73。同时，每个潜变量的平均变异抽取量(AverageVarianceExtracted,AVE)都大于0.51，从而满足了大于0.50的标准。其次，对于所有测度指标而言，标准化的因子负荷也都明显高于有关研究所建议的最低临界水平0.50，本研究中相应的最小值是0.50，而且都具有较强的统计显著性(PV0.05),充分显示了所有量表具有极强的会聚效度。在95%置信区间内，信任和感知风险的各构面之间的相关系数不包括1，表明信任量表具有良好的区分效度。从综合信度和效度检验可知，本研究量表可靠且有效，能用于模型假设研究验证。3.2模型拟合度评价模型有效性主要通过绝对拟合度、简约拟合度和增值拟合度等指标，对协方差阵和相关矩阵的预测程度，评价模型的简约程度，以及对理论模型与虚无模型的对比结果进行分析。拟合指数标准和本模型各拟合指数见表1。表1模型拟合度指数表指标绝对拟合度简约拟合度增值拟合度X2/dfGFISRMRRMSEAPNFIPGFINFINNFICFI评价标准<3>0.9<0.08<0.06>0.5>0.5>0.9>0.9>0.9本模型0.900.960.0550.0090.600.650.750.950.96整体拟合参数的检验需要对三类参数进行综合评价，因为随着样本数量、自由估计参数的多寡，各类参数都存在失真的可能[12]。本研究除了NFI略低于标准外，其他拟合指标都超过标准要求，且卡方值也不显著(P=0.45>0.05),说明本研究模型拟合较好。假设验证感知风险和信任指标较多，为提高运算精确度，本研究使用构面代替指标进入结构方程模型，此方法在众多实证研究中被广泛使用[12，]经Lisrel运算的结果整理在表2。从表2可见，除了H没有得到证实外，其他假设都获得支持。研究发现模型共同解1释了70.9%网上购物意图方差变异量，因此研究模型具有良好的预测能力，同时证实了表2结构参数和路径系数假设关系T值路径系数结论H0感知风险一＞网上购物态度-2.53-0.48支持H1感知风险一＞网上购物意图1.540.35不支持信任一＞网上购物态度2.060.34支持厶H3信任一＞网上购物意图2.800.56支持h4信任一＞感知风险-2.47-0.39支持网络购买态度一＞购买意图2.230.63支持感知风险和信任是影响消费者进行网上购物的重要变量。H成立说明，感知风险对购买态度有负向的显著影响，抑制了消费者树立积极的购0买态度。同时通过路径系数比较发现，相对于信任，感知风险对消费者购买态度影响较大，这也再一次证实了学者们提出的消费者更关注利益损失而不是利益获得，以及风险规避型消费者不容易进行网上购物的结论。H成立说明，消费者对购物网站的信任，2有助于塑造积极的购买态度。H成立说明，信任不但对购买意图有直接效应，也存在3着态度变量的间接效应。可见信任能够透过态度行为阶段，直接产生行为意图。H成4立说明，感知风险是信任与购买行为的中介变量，部分中介了两者的影响效应，此结论同Lumman等学者判断相一致。可见引入感知风险中介变量后，部分解决了现有研究中信任至行为研究的分歧。现实中，消费者感知到购物网站能力、正直和仁爱等信任特征后，主观上降低了购买行为的复杂性和不确定性，提高了风险容忍度，确信网上购物所能获得的利益。两者之间的路径系数达到0.26，可见信任对感知风险影响较大，提高购物网站的信任度是有限降低网上购物感知风险的良好途径。H5成立说明且路径系数为0.75说明，购买态度是购物意图有效的预测变量。只要购物网站能够在消费者心中树立积极形象，消费者就会更多的利用网上购物。H并未得到研究证实，说明感知风险并不1必然对购买态度起抑制作用，两者无直接显著影响，这同Jarvenpaa和Todd研究发现相一致。结论本文用结构方程模型对理论模型进行了实证研究，把感知风险和信任理论纳入到网上购买行为研究中，证实了感知风险和信任是消费者网上购物行为的重要影响变量，特别是感知风险对网上购物态度塑造具有较大影响力。因此发展网上购物，购物网站必须降低消费者感知风险和提升网上购物的信任度，不然消费者仅仅只是“浏览器购物者”通过实践承诺——兑现的良性循环塑造诚信品牌，不断地提高消费者对网站的认知度和美誉度，吸引消费者进行网上购物。对整个BtoC网络销售行业来说，建立独立行事的第三方信任认证机制，对购物网站进行信任评级，方便消费者进行网上购物风险识别，将有助于消费者对购物网站建立信任。根据Roselius的消费者降低风险偏好研究结论[20]购物网站可以通过价格保证、免费样品、退货保证、第三方检验和口碑宣传等策略，有效降低消费者感知风险，进而塑造购物网站的良好形象和品牌忠诚。学者们还进一步发现降低感知风险的最有效方法是信息搜寻，故购物网站必须有效、充分发布和加工自身信息，抓住消费者注意力满足其信息需求。同时我们还发现感知风险同网上购买意图之间没有显著关系，现有理论还能难从机理上对此进行解释，故还需进一步进行理论推导和实证验证。同时本文虽然提取了信任和感知风险的最主要构面，这并不表示不存在其它构面，故后续研究应该扩大构面范围。最后本研究的两个变量已经能够很好地预测消费者网上购买行为，但为了更加精确理解消费者网络购买行为，还可以考虑学者们所提出的其他影响因素，如口碑、品牌等。参考文献SandraM.Forsythe,BoShi(2003),“ConsumerPatronageAndRiskPerceptionsInInternetShopping”.JournalofBusinessResearch,56,867-875.BauerRA(1960),“ConsumerBehaviorasRiskTaking:DynamicMarketingforaChangingWorld”,Proceedingofthe43rdConferenceoftheAmericanMarketingAssociation,389-398.ConninghamSM(1967),“TheMajorDimensionsofPerceivedRisk”.InCox，RiskingTakingandinformationHandlinginConsumerBehavior,GraduateSchoolofBusinessAdministration.Boston:HarvardUniversityPress.Pires,Stanton,Eckford(2004),“InfluenceonthePerceivedRiskofPurchasingOnline”.JournalofConsumerBehavior,4,118-131.Tan(1999),“StrategiesforReducingConsumer'sRiskAversioninInternetShopping”.JournalofConsumerMarketing,16,163-180.Jarvenpaa,Todd(1997),“ConsumerReactionstoElectronicShoppingontheWorldWideWeb”.InternationalJournalofElectronicCommerce,2:59-88.Vijayasarathy,Jones(2000),“PrintandInternetCatalogShopping:Assessingattitudeandintention”.InternetResearch,10,191-202.Rousseau,Sitkin,Burt,Camerer(1998),“NotSoDifferentAfterAll:ACross-DisciplineViewofTrust”.AcademyofManagementReview,Vol23,No3,393-404.Anderson,Weitz(1990),“DeterminantsofContinuityinConventionalchannels”.MarketingScience,8,310-23.Anderson,Narus(1990),“AModelofDistributorFirmandManufacturerFirmWorkingPartnerships”.Jou