林海 鄢平 严中华 李斌宁
[摘要]大量研究证明信任和不信任是相对独立但共存的一对概念,并且其前置因素是存在差异的。但是,相关研究还是初步的,尤其在消费者初次网络购物时,哪些因素影响信任,哪些因素影响不信任,仍是急待进一步明晰的问题。本文首先就相关研究进行文献综述,在此基础上提出有关理论假设;其次,基于赫茨伯格的双因素理论,采用结构方程建模方法,对相关假设进行有关实证验证;最后,对本文研究结果进行了总结,并对进一步研究的方向和具体在线网站设计实践提供一些建议。
[关键词]网络购物;信任;不信任;前置因素;双因素理论;影响因素
[中图分类号]F274.6
[文献标识码]A
[文章编号]1008-0821(2015)04-0031-04
近年来,我国电子商务蓬勃发展,网络购物已被广泛接受,尤其成为年轻人的主流购物方式。然而,在高度不确定的虚拟环境下,消费者更倾向于不信任,以避免潜在的不利后果。诸多购物网站为了吸引流量并提高购物转化率,增强信任、减少不信任成为首先考虑的问题。尽管推动信任建立的机制已被广泛研究,但是大部分的研究没有考虑不信任的因素。近年来,一些研究发现信任与不信任并非是一个维度的两极,而是同时存在于消费者感知中的、不同维度中的有关联但又相对独立的不同构念,产生信任的因素与减少不信任的因素不同,形成的机理也不一样。但是,相关研究还是初步的,尤其在消费者初次网络购物时,哪些因素影响信任,哪些因素影响不信任,仍是急待进一步明晰的问题。本文研究试图就一问题进行有益的探讨,以弥补现有研究工作缺憾。具体而言,本文首先就相关研究进行文献综述,在此基础上提出有关理论假设;其次,基于赫茨伯格的双因素理论,采用结构方程建模方法,对相关假设进行有关实证验证;最后,据此,提出提高购物网站信任、降低其不信任以促进消费者初次在线购物行为的对策建议。
1 文献回顾与理论假设
1998年,Lewicki等在《管理学会评论》发表了文章《信任与不信任:新的关系和现实》,系统分析了不信任是与信任不同的概念和构念,将不信任的研究引向高潮。尤其密歇根州立大学信息系统教授McKnight带领的团队在电子商务不信任问题的研究工作卓有成效。自1998年该团队发表第一篇有关电子商务信任和不信任之间关系的研究论文以来,陆续还发表了有关论文39篇,其中,实证研究论文达12篇;专门讨论电子商务不信任问题的论文达8篇。所有相关论文被引用次数总数达9234,H指数达到27,110指数为37。McKnight研究团队无论从理论上还是实证上,都验证了在电子商务的情境中,不信任不是与信任居于同一维度中的相对立的概念,而是相对独立但与信任又并存的不同构念。并且证实,信任对购买意图具有积极促进作用,而不信任对购买意图具有消极影响。但是可惜的是,该研究团队在不信任和信任前置因素差异方面的探讨略显薄弱。
然而Carol and Choon(2009)的研究及时弥补了McK-night研究团队这一缺陷。Carol and Choon(2009)用赫茨伯格的双因素理论,将网站特征因素分为保健因素和激励因素,并界定保健因素是与网站基本功能密切相关属性集合,而激励因素是与网站提供的额外增值服务密切相关的属性集合。该实证研究结果显示,技术功能、情境规范和信息质量属于保健性因素,而认知享受、知识和技能获得、愿意定制属于激励因素,结构保证、容易使用和认知的有用性属于混合因素,第三方认证和客户信息反馈对信任和不信任的影响不显著。但近年的相关研究并得到同样的结果,例如,Yong-Sheng Chang(2013)选择了消费者特征(包括信任/不信任倾向,在线专门知识或技能)和网站特征因素(包括导航和外观,信息的有用性和准确性,品牌力量,订单实现,隐私和安全)进行相关实证研究,结果显示,除信息的有用性和准确性、隐私和安全没有证实对信任和不信任有影响外,其他因素都被验证对信任和不信任有交叉影响,因此该结果并没有区别出仅仅对信任或不信任单独影响的前置因素,也就无法归类于保健因素或激励因素。
导致现有研究结果不一致的原因,除各自选择的前置变量及其界定不同外,还有一个原因就是文化与环境的差异所致。Carol and Choon(2009)特别强调,其研究结果的普适性需要在其他地区和国家进行进一步验证。为了进一步厘清信任和不信任的双因素归类问题,本文综合选取相关研究中出现频率较高的前置因素(如表1所示),作为本论文研究的前置变量,借鉴现有研究结论,在中国的在线购买环境下,进行进一步的相关实证研究,具体假设如下:
H1:信任与不信任之间相互独立但共存。
H2:技术功能、情境规范、问题解决导向、信息质量属于保健因素,对不信任具有显著影响。
H3:乐趣、提供知识技能、定制化意愿、额外赠品/折扣属于激励因素,对信任具有显著影响。
H4:有用性、使用便利性、结构保障、累计评价、品牌力量属于混合因素,对信任和不信任都有具显著影响。
2 研究方法
在本文中,信任被定义为“网上购物者对网络供应商的信赖,即使在面临预期风险的条件下仍愿意进行网上购物。认为供应商会按照通常认可的做法提供承诺的产品或服务”。我们采用Lewicki and Tomlinson的不信任定义:对网络供应商的动机、目的和行为产生怀疑,认为会对网上购物者利益产生损害。由于不信任,一个网上购物者会担心从事交易遭受损失。我们采用Carol and Choon(2009)对保健因素和激励因系的定义,即保健因素是“对在线销售网站履行交易的必要、基本功能的整体评价”;激励因素是“对在线销售网站促进访问者浏览和交易的激励程度的整体评价”。根据有关学者(McKnigh et.al.2002;Gefen et al.2000;Carol and Choon,2009)严中华,2010;Yong Sheng Chang,2013)前期研究的结果,我们总结了前置因素的操作定义,作为本论文研究的基础(如表2所示):endprint
本研究中前置因素问题解决导向采用Kim et al.(2008)的题项、品牌力量采用Yong Sheng Chang(2013)的题项、累计评价采有Pavlou and Gefen(2004)的题项、额外赠品/折扣采用Liang and Lai,2002的题项,其他变量均采用Carol and Choon(2009)设计的题项,并且所有题项都经过本土化处理。
本研究以在校大学生为调研对象,用7点李克特法量表法设计问卷,并进行相关数据收集。具体方法是(1)指定7个售卖手机、ipad等数码产品网站(以深圳市和广州市为主);(2)以近期有购买数码产品意向的学生为对象;(3)事先受访者未曾在该网站购买过产品。共发出问卷1000份,回收650份,剔除掉重复浏览者以及不完整问卷,共有合格问卷604份,有效率为60.4%。使用统计分析软件IBM SPSS19.0和AMOS7.0版,在数据收集完成后,通过Cronbach's系数来检验原始量表的信度,α值均在0.8以上,KMO样本测度和Bartlett球体检验结果KMO值为大于0.8,且Banlett统计值小于0.001。每个构念的题项载荷都高于0.80,平均方差提取值的平方根(AVE)都高于0.80,而且多数都在0.90以上。每个构念的AVE都大于构念间相关系数的平方值。所有这些都表明模型中构念有很好的聚合效度和区别效度。此外,因子分析也表明共同方法偏差在数据中没有问题。
3 数据分析
3.1信任与不信任相异但共存分析
我们对比高低的信任与高低的非信任之间组合,用SPSS 19.0交叉表分析程序分析。表3表明:所有样本中(n=604)有69.4%(419)个处在象限2和象限3中,表明高信任与低不信任并存、低信任与高不信任并存是主要现象。有趣的是,30.4%(185)样本落在象限1和象限4中,表示高的信任和高的不信任,以及低的信任和低的不信任是共同存在的,这为本研究的关键命题H1假设提供了实证支持,即信任和信任是相对独立的不同概念,在个体中是可以同时存在的。
3.2模式拟合度与相关性分析
构建结构方程模型其匹配拟合度指标均基本符合要求(x2=696.5,df=234,x2/df<3,GFI=0.901,CFI=0.905,RMSEA=0.063),说明模型能够得到数据支持,是合理有效的。假定信任和不信任之间不是单向的,而是存在因果关系,采用一种非递归模型即限制两个双向关系的回归系数等于S(1,2),然后经过标准化估计后输出标准化回归系数值(如图1,表4所示)。
该模型检验了在初次购买情境下,信任和不信任影响因素的差异性。实证检验表明,保健因素对不信任的预测(b=-0.632,p<0.001)强于对信任的预测(b=0.231,p<0.01);而激励因素对信任的预测较强(b=0.717,p<0.001),而对不信任的影响不显著。
经过验证,技术功能(b=0.796,p<0.001)、情境规范(b=0.685,p<0.001)、解决问题导向(b=0.234,p<0.01)、质量保证(b=0.717,p<0.001)都对保健因素有正向影响。
乐趣(b=0.685,p<0.001)、提供知识技能(b=0.542,p<0.001)、定制化意愿(b=0.763,p<0.001)、额外的赠品/折扣(b=0.846,p<0.001)都对激励因素有正向影响。
有用性(b1=0.652,p<0.001;b2=0.132,p<0.01)、使用便利性(b1=0.432,p<0.001;b2=0.543,p<0.01)0、结构保障(b1=0.523,p<0.01;b2=0.423,p<0.01)、累计评价(b1=0.361,p<0.01;b2=0.534,p<0.01)和品牌力量(b1=0.213,p<0.001;b2=0.877,p<0.001)作为混合因素都对保健因素和激励因素都有显著影响。
4 研究结论
通过实证研究,在中国在线购买的情境下,H1、H2、H3和H4四个假设都得到实证,说明信任和不信任的前置因素是存在差异的。具体而言,不信任存在不同于信任的前置因素并可归类于保健因素,例如技术功能、情境规范、解决问题导向、质量保证;信任也存在不同于不信任的前置因素并可归类于激励因素,例如,乐趣、提供知识技能、定制化意愿、额外的赠品/折扣都对激励因素有正向影响;但也存在一些同时影响信任和不信任的前置因素,可称之为混合因素,例如有用性、使用便利性、结构保障、累计评价和品牌力量。
本研究再次验证了Carol and Choon(2009)的许多假设,不同的研究结果是,本研究证明了客户反馈机制即累计评价,对中国大陆在线购买者信任和不信任存在显著影响,Carol and Choon(2009)的研究没有证实这一点。另外,本研究也证实了Yong Sheng Chang(2013)关于品牌力量的假设。
本研究抽取的样本主要是初次在一个新网站购买的大学生,样本量不大,结果普适性问题还需要未来进一步验证,样本可以涉及文化程度不同的人群。另外,将来的研究还可以探讨以成熟的网上消费者为样本时,信任和不信任前置因素的差异程度,包括与本次的研究结果相对,其前置因素归因保健因素和激励因素的变化情况。
(本文责任编辑:孙国雷)endprint