在线品牌社区中技术信任促进电子商务初始信任的转移机制

谢康，杨文君，肖静华

(中山大学管理学院，广东广州510275)



在线品牌社区中技术信任促进电子商务初始信任的转移机制

谢康，杨文君，肖静华

(中山大学管理学院，广东广州510275)

摘要:信任是影响电子商务发展的重要因素。本研究基于信任转移理论，构建了在线品牌社区中技术信任对电子商务初始信任的作用机制模型。通过对社区中尚未购买产品的成员进行网络问卷调查，利用结构方程模型对研究假设进行检验。结果表明电商初始信任转移的促进机制如下:技术信任通过促进社区成员间的信息共享和知识学习进而促进消费者之间的网络人际信任，最终影响消费者对社区提供商或商家的信任。其中技术有用性对信息共享和知识学习的影响最为显著，信息共享对认知信任的影响最为显著，知识学习对情感信任的影响最为显著。这些发现证实了在线品牌社区中的技术信任可以促进商家初始信任的形成，为电子商务企业实现快速发展提供了新的路径。

关键词:技术信任;信息共享;知识学习;信任转移机制;网络人际信任;商家信任

1　引言

电子商务信任分为制度信任、技术信任和商家信任［1］，是影响消费者网上购物决策的关键因素［2］。现有研究主要探讨了制度信任对商家信任的影响作用［3，4］，缺乏技术信任对商家信任的影响作用研究。近年来，技术信任的概念受到了西方学者的广泛关注［5］，并逐渐成为电子商务研究的热点，但国内学者对相关概念的研究成果还较为缺乏，尤其缺乏技术自身特性对商家信任的影响作用研究。中国当前社会背景下的制度信任较为薄弱［6］，同时构建和完善制度信任是一个长期复杂的过程，现有制度无法适应电子商务快速发展的现实要求。因此，中国情境下如何通过技术信任构建电商信任成为学术界和电商企业广泛关注的研究课题。

此外，Mcknight等［2］认为信任转移是构建电子商务初始信任的重要机制。大量现有研究发现了信任源与信任目标间的信任转移现象。虽然研究结果丰富，但很少有学者对两者间信任转移的促进机制进行研究，无法解释对信任源的信任如何产生。Lu等［7］从制度信任的视角对该问题进行了分析，但从技术信任视角对这一问题的研究甚少，尤其是从技术自身特性的角度。鉴于此，本文在Stewart的信任转移理论的基础上［8］，从技术自身特性出发，构建了技术信任对商家初始信任的影响机制模型，并通过统计分析方法验证了该模型的合理性。本研究在分析技术信任的作用过程中融入了人际互动和信任转移，以更深刻地了解在线品牌社区中技术信任对商家信任的影响机理。本文丰富和完善了国内技术信任的理论研究，同时也为电子商务企业开拓市场空间，实现快速发展提供了新的参考路径。

2　理论基础和研究假设

2.1技术信任的内涵

自从Ratnasingam和Pavlou［9］提出技术信任的概念以来，有学者认为技术信任属于制度信任的范畴［9，10］，是制度信任的延伸和扩展，强调技术信任是一种非治理结构。研究表明，制度视角下的技术信任对电商信任和消费者购买态度产生显著影响。也有学者将技术信任划分到人际信任的范畴，运用人际信任的维度对技术信任进行测量。Komiak和Benbasat［11］发现对在线推荐代理的能力、正直和善意的信任会影响消费者对其建议的采纳。Mcknight等［5］首次从技术特性本身对技术信任进行研究，认为技术视角下的技术信任应成为未来研究关注的焦点，并将其定义为个体对信息技术的功能性、有用性和可靠性的信任。其中功能性是指人们相信该信息技术具备他们完成任务的功能或特性的信念;有用性是指人们相信该信息技术可以为使用者提供足够和及时帮助的信念;可靠性是指人们相信该信息技术可以一直正常运作的信念。与制度视角和人际视角下的技术信任概念不同，技术视角下的技术信任强调消费者对技术本身特性产生的信任。

2.2技术信任对人际互动的影响

本文借鉴Mcknight等［5］的研究成果，将技术信任的维度分为功能性、有用性和可靠性。本文中技术信任主要指在线品牌社区成员对BBS的技术信任。

在线品牌社区中的人际互动包括信息共享和知识学习［12］。其中信息共享是指以互联网为媒介，个体之间通过电子邮件、在线论坛等形式分享各种文字、图片、多媒体信息等显性知识［13］;知识学习是指以互联网为媒介，个体之间通过电子邮件、在线论坛等形式对虚拟社区成员的隐性知识的学习［12］。BBS是以计算机为媒介，将数字化的信息、资料和资讯，在用户之间进行交换与转移，从而实现沟通的技术［14］。它是信息共享和知识学习的物质基础。

多数学者认为技术信任的三个维度与技术的使用紧密相关。从功能性来看，技术具备一定的功能是用户使用技术的前提。交流技术只有在具备交流功能的基础上，才会促进用户间的学习和交流，加快信息的共享和知识的学习。从可靠性来看，任何技术的研发和生产都少不了可靠性试验。企业通过技术可靠性能有效保护用户的信息安全，防范用户的机会主义行为，降低道德风险，促进用户对技术的使用。从有用性来看，用户通过技术可以获取及时有用的帮助，是用户使用技术的一个重要因素。电子商务市场中快关系的研究表明，交流技术(本文以BBS为例)的有效使用，能够有效促进买卖双方的人际互动，进而产生快关系［6］。本文基于技术特性的视角分析技术信任如何影响虚拟社区成员间的人际互动，从功能性、可靠性、有用性三个维度对BBS技术信任和虚拟社区成员之间的人际互动的关系提出如下假设:

H1虚拟社区成员对交流技术(BBS)的技术信任促进成员间的信息共享和知识学习。

H1a BBS的功能性可以促进虚拟社区成员之间的信息共享。

H1b BBS的功能性可以促进虚拟社区成员之间的知识学习。

H1c BBS的可靠性可以促进虚拟社区成员之间的信息共享。

H1d BBS的可靠性可以促进虚拟社区成员之间的知识学习。

H1e BBS的有用性可以促进虚拟社区成员之间的信息共享。

H1f BBS的有用性可以促进虚拟社区成员之间的知识学习。

2.3人际互动对网络人际信任的影响

网络人际信任不仅是人际信任的一个维度，同时还是网络信任的一种类型。国内外学者尚未对其形成统一定义，但Naquin和Paulson在回顾在线信任和人际信任的基础上，对网络人际信任进行了界定。他们认为网络人际信任是指在有风险的网络人际互动过程中，个人相信和愿意基于他人言辞、行为和决策采取行动的程度［15］。赵竞等在人际信任的基础上将网络人际信任划分为认知信任和情感信任两个维度［16］。其中认知信任(Cognition-based Trust)指在互联网情景下，信任方对被信任方能力和可靠性的理性期望;情感信任(Affect-based Trust)指在互联网情景下，信任方依赖被信任方感觉安全和舒适的程度。

现有研究表明虚拟社区成员通过沟通和互动可以弥补不确定感，进而促使信任的产生［17］。基于社会信息过程模型的研究表明，虚拟社区成员通过信息共享和知识学习，可以获得并学会辨别商家和产品的信息，促进人际信任的形成［17］。Ou等的研究也证实了买卖双方的信息交流可以促进买方对卖方的信任［6］。我们认为共享的信息受到全体社区成员的监督，社区成员更愿意相信;在知识学习的过程中，社区成员之间需要更深层次的交流与互动，进而增强社区成员之间的理解和认同，最终实现成员间的网络人际信任。

以往研究认为在组织、虚拟团队等多个背景下，认知信任对情感信任具有正向影响。比如，Mcallister认为认知领先于情感的形成，对情感起着基础性作用［18］; Johnson和Grayson研究发现，在服务行业，消费者对金融服务供应商的信任既包括认知信任，也包括情感信任，其中，认知信任对情感信任有显著正影响［19］。相对于情感信任，认知信任较粗浅且不够专一，更多地是表面现象，缺乏细化。在虚拟社区的研究背景中，目前还缺乏对认知信任和情感信任间关系的验证。根据以上理论研究，本文提出如下假设:

H2虚拟社区成员之间的人际互动促进虚拟社区成员之间的网络人际信任。

H2a虚拟社区成员之间的信息共享促进成员间的认知信任。

H2b虚拟社区成员之间的信息共享促进成员间间的情感信任。

H2c虚拟社区成员之间的知识学习促进成员间的认知信任。

H2d虚拟社区成员之间的知识学习促进成员间的情感信任。

H2e虚拟社区成员之间的认知信任正向影响情感信任。

2.4网络人际信任对商家信任的影响

消费者对商家的信任作为制约电子商务持续良性发展的一个关键问题，早已成为电子商务研究者和实践者共同关注的问题。自从Mayer等［20］提出信任的概念以来，学界对信任的概念、维度和影响因素进行了广泛研究。Ou等在此基础上将商家信任定义为买方感知卖方的能力(如技能、能力，产品的特点)、正直(遵循一系列买方可以接受的原则)和善意(善意地对待买方)的程度，并将其划分为能力、正直和善意三个维度［6］。时空的隔离和产品的不确定性导致消费者更倾向于与他们信任的商家进行交易。因此，提高消费者对商家的信任是降低其感知风险的关键因素。

信任转移是构建消费者初始信任的一种机制，该理论认为信任可以从一个值得信任的个体向另一个与之相关的未知个体发生转移。Stewart［8］指出信任转移过程涉及信任方、被信任方和第三方等主体，其中第三方是信任转移的来源，被信任方是信任转移的目标。根据转移渠道的不同，信任转移分为渠道内信任转移和渠道间信任转移［21］。其中渠道内信任转移［21，22］的信任源与信任目标来自于同一渠道，包括线下至线下的信任转移和线上至线上的信任转移两种类型。渠道间信任转移［23］中的信任源和信任目标来自于不同的渠道，主要包括线下至线上的信任转移和线下至移动环境的信任转移两种类型。Lu等通过对淘宝社区成员的问卷调查发现，对社区成员的认知信任影响对淘宝网的信任［7］。Dabholkar和Sheng通过实验设计指出消费者对相关物体间的信任可以相互转移［24］。我们认为消费者会将社区其他成员视为社区的一份子，对其他成员的信任会转移至对社区商家的信任。基于此，本文提出如下假设:

H3虚拟社区成员之间的网络人际信任促进对社区商家的信任。

H3a虚拟社区成员之间的认知信任正向影响对商家的信任。

H3b虚拟社区成员之间的情感信任正向影响对商家的信任。

图1　研究模型

除以上基础假设外，本研究控制了人口特征学变量，如性别、年龄和教育程度。现有研究表明，相比男性，女性更不容易信任他人［25］。我们得到最终的研究模型，见图1。

3　研究方法

3.1研究样本

本研究调查对象为小米社区成员。确认这一数据来源主要鉴于小米社区有以下几个特点:交易型社区、开放型社区、用户基数大。同时艾瑞咨询和百度于2014发布的“大数据解析小米手机成功之道”报告中指出小米用户结构与中国使用虚拟社区的网民结构属性大致相同，样本具有较大代表性。2014年11月，小米社区同城会高校联盟俱乐部部长协助研究人员筛选调查对象并以俱乐部内部邮件名义将问卷发送给社区成员，以确保更高的回收率。问卷调查持续1个月，共发放问卷570份，收回490份，剔除无效问卷74份，有效问卷共416份，有效回收率73%。男性254人，女性162 人; 19岁以下96人，20～29岁276人，30～39岁42人，40岁以上2人;高中及以下18人，大专152人，本科170人，硕士及以上76人;学生256人，企事业单位人员40人，其他80人;月消费者水平2000元及以下326人，2001～5000元70人，5001元及以上80人。

3.2研究工具

本研究选用的量表包括:(1)技术信任。根据Mcknight等［5］的量表，功能性有3个题项;可靠性有4个题项;有用性有4个题项。(2)信息共享。根据Ridings等［13］的量表，包含4个题项。(3)知识学习。根据Kankanhalli等［12］的量表，包含3个题项。(4)人际信任。根据Mcallister［18］的量表，认知信任有8个题项;情感信任有4个题项。(5)商家信任。根据Ou等［6］的量表，包含7个题项。为避免无关变量的影响，我们控制了性别、年龄和教育程度。除控制变量外，所有量表均采用Likert 7点评分，1表示完全不赞成，7表示完全赞成。

4　数据分析与结果

4.1信效度分析

数据质量分析结果表明，全部变量的Cronbach’sα系数在0.74至0.94之间，组合信度(CR)均大于0.6，在0.89至0.94之间，说明量表具有较高的信度。所有指标在各自构念上的因子载荷显著，标准化系数在0.54至0.88之间，表明量表具有较高的收敛效度。各构念的平均抽取方差(AVE)均高于0.5，在0.67至0.90之间，同时均大于其相关系数的平方值，表明各变量具有良好的区分效度。

4.2变量的描述性统计和相关分析

本研究采用SPSS统计软件对所有变量的均值、方差进行计算，并计算变量之间的相关系数。结果表明:功能性与信息共享(r =0.172，p＜0.05)及知识学习(r =0.241，p＜0.01)显著相关;可靠性与信息共享(r =0.252，p＜0.01)及知识学习(r = 0.119，p＜0.05)显著相关;有用性与信息共享(r = 0.278，p＜0.01)及知识学习(r = 0.331，p＜0.01)显著相关;信息共享与认知信任(r = 0.443，p＜0.01)及情感信任(r = 0.193，p＜0.01)显著相关;知识学习与认知信任(r = 0.387，p＜0.01)及情感信任(r =0.292，p＜0.01)显著相关;认知信任与情感信任(r = 0.284，p＜0.01)及商家信任(r = 0.284，p＜0.01)显著相关;情感信任与商家信任(r =0.458，p＜0.01)显著相关。这些结果为本研究的假设提供了初步的支持。

4.3关系模型的验证

本研究利用AMOS 21.0统计软件对前面提出的假设模型予以验证。路径分析结果如图2所示。由图2所知，所有假设得到验证。技术信任的功能性、可靠性和有用性对信息共享存在显著关系，路径系数分别为0.151、0.272和0.287，分别在0.05、0.001和0.001水平下显著。技术信任的功能性、可靠性和有用性对知识学习存在显著关系，路径系数分别为0.200、0.182和0.364，分别在0.01、0.05和0.001水平下显著。因此假设H1的6个分假设全部得到验证。信息共享对认知信任和情感信任都存在显著关系，路径系数分别为0.453和0.169，两者都在0.001水平下显著，因此假设H2a 和H2b得到验证。知识学习对认知信任和情感信任都存在显著关系，路径系数分别为0.349和0.207，两者都在0.001水平下显著，因此假设H2c 和H2d得到验证。认知信任对情感信任和商家信任都存在显著关系，路径系数分别为0.306和0.303，两者都在0.001水平下显著，假设H2e和H3a得到验证。情感信任对商家信任也存在显著关系，路径系数为0.480，在0.001水平下显著，假设H3b得到验证。该模型中对信息共享和知识学习的被解释方差分别为43.300%和39.000%;对认知信任和情感信任的被解释方差分别为48.900%和30.400%;对商家信任的被解释方差为50.500%。我们控制了人口学统计变量(年龄、性别和教育水平)对商家信任的影响。各人口学变量对商家信任均没有显著影响，原因可能有以下几点:首先，本文研究样本男性比例较大;其次，使用小米产品的对象比较年轻化，年龄层比较集中，本研究超过61.057%的样本都处于20～29的年龄阶段;最后小米社区的成员77.404%都是大专以上学历，接受过高等教育。教育可能会通过锻炼个体的理性思维进而提升个体对可信度的准确判断，但并未对个体固有的信任倾向造成影响。总之，除人口学变量外，我们的数据分析支持了所有假设。

模型的拟合指数值均接近或超出可接受水平，其中χ2/df值为2.309，RMSEA值为0.074，GFI值为0.865，说明模型的绝对拟合水平较好; NFI值为0.875，CFI值为0.910，说明模型的相对拟合水平较好。因此，可以看出研究假设模型与数据总体拟合良好。

图2　路径分析结果

5　结论与讨论

5.1研究结论

本研究采用问卷调查，通过模型构建和实证分析，研究了在线品牌社区中技术信任对商家信任的作用机制，有力地解释了在线品牌社区中技术信任如何影响商家信任。技术信任作为一种有别于制度和人格特质的新要素，能够通过加强个体间的互动促进成员间的网络人际信任，进而转移至电商初始信任。本研究对技术信任和信任转移理论进行了丰富和扩展，从理论和实证的角度回答了信任源是如何产生的，并形成了以下研究结论:(1)在线品牌社区中技术信任通过提高社区成员间的信息共享和知识学习进而影响成员间的认知信任和情感信任。这意味着虚拟社区新成员对交流技术的有用性、可靠性和功能性信任会促使人们更愿意进一步采纳和使用该技术与其他成员进行互动，进而促进成员间网络人际信任的形成。技术有用性对信息共享和知识学习影响最大。同时信息共享和知识学习影响社区成员间网络人际信任的形成，这意味着人际信任不仅可以促进信息共享［26］，信息共享也可以影响人际信任。以往研究关注个体或组织间信任对信息共享的影响，但研究信息共享对信任的影响却非常稀少。其中信息共享对认知信任的影响最大;知识学习对情感信任的影响最大。(2)网络人际信任中认知信任正向影响情感信任，而对社区成员的认知信任和情感信任显著影响商家信任。这意味着对虚拟社区成员的信任可以转移至对社区服务提供商或商家的信任。认知信任与情感信任存在显著正向相关关系，该结果对以后的相关研究提供了一定的实证依据。另外，情感信任对商家信任的影响最为显著。这些发现不仅弥补了现有信任文献中对技术信任研究的不足，还在一定程度上丰富了技术信任的影响作用研究，同时也是对技术视角下技术信任研究的有益补充。

5.2实践启示

本研究对电子商务企业技术产品的设计和开发提供了现实指导。电子商务企业在技术产品的设计过程中，可以从技术层面对产品的有用性、功能性和可靠性进行分析，以提高消费者的技术信任水平。(1)电子商务企业在技术产品的设计过程中要注重提高产品的有用性，有用性是消费者对技术产品实现技术信任的必要条件。消费者只有在使用过程中能够获得及时有效的帮助，才能获得对相关产品的认可，进而增进对该技术产品的信任度。(2)电子商务企业在技术产品的设计过程中要注重提高产品的可靠性，可靠性是技术产品得到广泛认可与使用的重要保证。相关技术产品只有具备了可靠性，能够长期稳定地服务于消费者，使消费者对其产生依赖效应，该技术产品才能在不断的使用过程中实现消费者对其信任。(3)电子商务企业在技术产品的设计过程中要注重提高产品的功能性，功能性是技术产品赖以生存和发展的基础。相关技术产品只有能够帮助消费者实现特定的目的，发挥特定的作用，解决特定问题，才能得到广泛的推广和使用，进而获得消费者的认可与信任。尽管本研究以信息共享技术为例，但是各类技术都有其自身特性，随着技术的发展，这些技术如何设计，欲带来怎样的效果，都是系统设计开发者值得考虑的问题。同时本文为构建消费者对电商的信任也提供了一些启示:(1)随着消费者技术信任的建立，电子商务企业必须注重为消费者建立良好的沟通环境，以促使消费者之间的信息共享和知识学习。通过技术信任为消费者之间的人际互动创造宽松的网络技术环境，消除消费者之间的空间和距离障碍，促进消费者之间信任的建立。(2)信任转移是电子商务企业获取消费者信任的重要渠道。企业可以通过建立在线品牌社区，加强消费者之间的人际信任，进而通过信任转移实现对商家的信任。

5.3研究局限与展望

由于各种主客观原因的限制，本研究也存在如下不足。首先，本研究信任转移过程仅重点考察了信任源的作用，但未考虑信任源与信任目标间的关系对商家初始信任的影响作用，这是未来研究需高度关注的。其次，本研究的样本区位主要集中在广州和郑州，且样本量相对较小，覆盖面不广，研究结果的代表性有待考虑，后续研究应扩大样本来源的分布区域和样本量。

参考文献:

［1］闵庆飞，季绍波，孟德才.移动商务采纳的信任因素研究［J］.管理世界，2008，(12):184-185.

［2］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.

［3］Pavlou P A，Gefen D.Building effective online marketplaces with institution-based trust［J］.Information Systems Research，2004，15(1):37-59.

［4］Pavlou P A，Dimoka A.The nature and role of feedback text comments in online marketplaces:implications for trust building，price premiums，and seller differentiation［J］.Information Systems Research，2006，17(4):392-414.

［5］Mcknight D H，Carter M，Thatcher J B，et al..Trust in a specific technology:an investigation of its components and measures［J］.ACM Transactions on Management Information Systems，2011，2(2):1-25.

［6］Ou C X，Pavlou P A，Davison R M.Swift guanxi in online marketplaces:the role of computer-mediated communication technologies［J］.MIS Quarterly，2014，38(1):209-230.

［7］Lu Y，Zhao L，Wang B.From virtual community members to C2C e-commerce buyers:trust in virtual communities and its effect on consumers’purchase intention ［J］.Electronic Commerce Research and Applications，2010，9(4):346-360.

［8］Stewart K J.Trust transfer on the world wide web［J］.Organization Science，2003，14(1):5-17.

［9］Ratnasingam P，Pavlou P A.Technology trust in internetbased inter-organizational electronic［J］.Journal of Electronic Commerce in Organizations，2003，1(1):12-41.

［10］赵学锋，陈传红，申义贤.网站制度对消费者信任影响的实证研究［J］.管理学报，2012，9(5):715-722.

［11］Komiak S Y，Benbasat I.The effects of personalization and familiarity on trust and adoption of recommendation agents［J］.MIS Quarterly，2006，30(4):941-960.

［12］Kankanhalli A，Tan B C，Wei K.Contributing knowledge to electronic knowledge repositories:an empirical investigation［J］.MIS Quarterly，2005，29(1):113-143.

［13］Ridings C M，Gefen D，Arinze B.Some antecedents and effects of trust in virtual communities［J］.The Journal of Strategic Information Systems，2002，11 (3):271-295.

［14］Herring S C.Computer-mediated communication on the internet［J］.Annual Review of Information Science and Technology，2002，36(1):109-168.

［15］Naquin C E，Paulson G D.Online bargaining and interpersonal trust［J］.Journal of Applied Psychology，2003，88(1):113-120.

［16］赵竞，孙晓军，周宗奎，等.网络交往中的人际信任［J］.心理科学进展，2013，21(8):1493-1501.

［17］周军杰，左美云.线上线下互动、群体分化与知识共享的关系研究——基于虚拟社区的实证分析［J］.中国管理科学，2012，20(6):185-192.

［18］Mcallister D J.Affect-and cognition-based trust as foundations for interpersonal cooperation in organizations ［J］.Academy of Management Journal，1995，38(1):24-59.

［19］Johnson D，Grayson K.Cognitive and affective trust in service relationships［J］.Journal of Business Research，2005，58(4):500-507.

［20］Mayer R C，Davis J H，Schoorman F D.An integrative model of organizational trust［J］.Academy of Management Review，1995，20(3):709-734.

［21］Wang N，Shen X，Sun Y.Transition of electronic wordof-mouth services from web to mobile context:a trust transfer perspective［J］.Decision Support Systems，2013，54(3):1394-1403.

［22］Yang S Q，Chen Y G，Wei J.Understanding consumers’web-mobile shopping extension behavior:a trust transfer perspective［J］.Journal of Computer Information Systems，2015，55(2):78-87.

［23］Yang Q，Huang L，Xu Y.Role of trust transfer in ecommerce acceptance［J］.Tsinghua Science＆Technology，2008，13(3):279-286.

［24］Dabholkar P A，Sheng X J.Consumer participation and the trust transference process in using online recommendation agents［J］.Journal of Consumer Satisfaction Dissatisfaction and Complaining Behavior，2012，25 (2):96-117.

［25］李建标，李朝阳.信任是一种冒险行为吗?——实验经济学的检验［J］.预测，2013，32(5):39-49.

［26］Zhao L，Lu Y，Wang B，et al..Cultivating the sense of belonging and motivating user participation in virtual communities:a social capital perspective［J］.International Journal of Information Management，2012，32 (6):574-588.

The Research on Transfer Mechanism of E-Commerce Initial Trust Facilitated by Online Brand Community’s Technology Trust

XIE Kang，YANG Wen-jun，XIAO Jing-hua
(School of Business，Sun Yat-sen University，Guangzhou 510275，China)

Abstract:Trust is an important factor to affect the development of e-commerce.Based on trust transfer theory，this paper explores the influential mechanism of online brand community’s technology trust on e-commerce initial trust.We use an online survey to collect data from community members who haven’t trading experience and test hypotheses by structural equation modeling.Results show that the facilitating mechanism of trust transfer in e-commerce is as follows:technology trust facilitates online interpersonal trust among consumers by facilitating information sharing and knowledge learning among virtual community members，which eventually affects consumers’trust in vendors or VC service providers.Particularly，helpfulness has the most significant effect on information sharing and knowledge learning; information sharing is the most significant factor to cognition-based trust; knowledge learning has the most significant effect on affectbased trust.The findings confirm that online shopping community’s technology trust can facilitate the formation of Seller’s initial trust，and provide a new path for e-commerce enterprise to achieve rapid development.

Key words:technology trust; information sharing; knowledge learning; trust transfer mechanism; online interpersonal trust; trust in sellers

基金项目:国家自然科学基金资助项目(71371198)

收稿日期:2015-09-17

中图分类号:F724.6

文献标识码:A

文章编号:1003-5192(2016)02-0069-06

doi:10.11847/fj.35.2.69