感知一致性对消费者移动购物行为的影响：基于Web-移动的跨渠道视角

施 亮,鲁耀斌,杨水清

(1.华中科技大学管理学院，湖北 武汉 430074； 2.浙江财经大学信息学院，浙江 杭州 310018)



感知一致性对消费者移动购物行为的影响：基于Web-移动的跨渠道视角

施 亮1,鲁耀斌1,杨水清2

(1.华中科技大学管理学院，湖北 武汉 430074； 2.浙江财经大学信息学院，浙江 杭州 310018)

移动购物已经成为电子商务发展的新趋势，但传统成功的电子商务模式并不能直接复制到移动情境中。基于分类理论，本研究构建了3个因素用于解释在"web-移动"服务延伸的情境中消费者的评价和行为意愿，这3个因素分别是：对来源的评价、对目标的评价、以及对来源和目标关系的评价。我们力图解答以下2个问题：消费者对来源的评价(例如web的服务质量)是否会影响到他们对目标的评价(感知的移动服务质量和沉浸体验)？来源和目标的关系(感知web-移动服务的一致性)如何影响消费者对目标的评价，如何影响消费者的移动购物意愿？根据以上思路，我们建立了结构方程模型，除借鉴先前学者的研究设计了“感知信息的一致性”、“web服务质量”、“移动服务的沉浸体验”、“感知移动服务质量”4个变量外，还发展了“感知系统的一致性”这个变量用来调查消费者的移动购物意愿。针对以上变量我们设计了20个问题的问卷，多途径邀请京东商城的移动购物用户参与调查，并针对回收的277份有效问卷的数据进行了实证研究。研究结果表明：消费者对web渠道服务质量的评价正向影响其对移动渠道的感知服务质量和沉浸体验。研究还发现感知Web-移动渠道的信息一致性显著影响消费者对移动渠道的感知服务质量和沉浸体验，进而显著影响消费者的移动购物行为。我们的研究不仅为将来的多渠道研究提供了更多的思路，同时也建议商家在进行多渠道经营时，应在保障服务质量的同时保持渠道间提供信息的一致性。

移动购物；移动商务；系统一致性；信息一致性；消费者行为

1 引言

随着移动互联网技术的发展和智能手机的普及，我国手机网民的数量急剧增长，至2014年底我国手机网民达到5.57亿。与此同时，移动购物市场发展迅速，CNNIC数据显示，2014年我国手机网络购物用户规模达到2.36亿，增长率为63.5%，是网络购物市场整体用户规模增长速度的3.2倍。大量基于传统互联网环境的商务活动已经扩展到了手机环境[1]，例如，全球最大的在线零售商Amazon和中国最大的在线B2C交易平台京东商城(www.jd.com)也分别于2009年6月和2011年2月推出了手机客户端。结合移动渠道，企业能扩宽他们的经营范围，建立稳固的消费者基础并提升销售利润[2]。

在电子商务模式的演化过程中，学者们针对各类相关问题展开了研究。部分相关研究在单一情境中去探讨影响电子商务和移动商务消费者行为的影响因素[3-5]，另一些研究分析了多渠道情景中的移动购物行为[6-7]，例如，Aldás[8]在2009年发现包括创新能力、适应能力和个人喜好等个性特征能正向影响消费者手机购的意愿。基于计划行为理论，Yang[9]在2012年检验了技术特征对消费者移动购物行为的影响。消费者的技术特征包括三个变量：技术的自我效能，消费者技术创新能力和使用经验的水平。San-Martin等[10]在2013年发现信任、涉入度和创新能力是影响消费者移动购物满意度的重要指标。多渠道情景中的移动服务采纳问题也得到了越来越多的关注。例如，基于信任转移理论，Lu Yaobin等[11]在2011年检验了在web和移动的多渠道情景中移动支付的采纳。他们发现在web支付中的信任显著地影响到延伸的手机支付行为中，这种信任又成为影响移动支付的要素之一。此外，在电子口碑相关的研究领域，Song Peijian等[12]年也同样发现在web服务中的信任显著影响到相应的移动服务中，并且进一步影响到移动购物行为，蒋国银，马费成等[13]通过智能计算实验平台,研究了在线到移动环境下消费接受行为的演化。

尽管存在以上研究成果，但消费者对移动服务评价(来自web服务和web与移动服务的关系的评价)以及这种评价是如何影响到消费者移动服务意向的相关机制仍需进一步研究。而且，先前的研究主要关注外在动机对移动服务采纳的影响，内在动机(用户经验)对它的影响很少被提及。与动机有关的文献指出个人的行为同时受到内在和外在动机的影响。消费者接受或者使用某个技术是因为使用这个技术是令人快乐的或者是使用它能带来好处[14, 15]。使用技术的绩效如何是外在动机，而内在动机是使用技术后自我满足的评价。基于分类理论的观点，消费者对目标评价判断的基础是先前在其记忆中存储的评价分类，其影响的程度取决于两者之间的相似度的高低。

在本文的研究中，从web平台延伸到移动平台可以看作是消费者基于已有的web分类评价延伸到移动评价的过程。基于此，利用分类理论，本研究试图去分析从web到移动购物环境延伸的机制。在本文的讨论中，我们分别利用感知移动服务的质量和沉浸体验来测量使用者的外在和内在动机。本文还基于分类理论，构造了3个基于分类的因素用于解释在“web-移动”服务延伸的情境中消费者的评价和行为意愿，这3个基于分类的因素分别是：对来源的评价，对目标的评价，还有对来源和目标关系的评价。本文以移动购物行为为对象，希望解释以下2个问题：(1)消费者对来源的评价(例如web的服务质量)是否会影响到他们对目标的评价(感知的移动服务质量和沉浸体验)？(2)来源和目标的关系(感知web-移动渠道的一致性)如何影响消费者对目标的评价以及消费者的移动购物意愿？

本文接下来的论述包含3个部分：第2部分为研究的模型与假设；第3部分是量表的设计与结果分析；最后是结语。

2 研究的模型与假设

基于分类理论和创新采纳的相关研究，本文提出了一个研究模型，用来检验在“web-移动”服务延伸的情境中消费者购物的意愿，见图1。

分类行为发生在事物被认知、区分和理解的过程中。人们基于自我感知的相似或者类似性对事物进行分类。这种基于分类的评价允许人们去构造和简化他们接触的世界，让他们在复杂的环境中有效地工作[16]。

我们选择分类理论作为理论框架在“web-移动”服务延伸的情境中去理解移动购物意愿的原因来自于以下几点：第一，分类是人们日常认知、推理和决定的基础；第二，在“web-移动”服务延伸情境中，消费者会自然地利用先前web端的评价与现在移动端的服务进行同类关联，这个过程与分类理论的基本假设是一致的。

2.1 对目标的评价

服务质量是消费者对服务的优点或特色的总体评价[17]，当消费者对移动服务的质量给出有利的评价时，他们就更倾向于去采纳或使用这个服务。已有一些研究对服务质量与行为意愿之间的关系进行了验证。例如，2003年Montoya-Weiss等[18]发现在多渠道情景中，感知的在线质量是正向影响在线渠道的使用意向的。类似的，Yang Shuiqing等[19]研究发现在线渠道的感知质量是对在线渠道的使用意向存在显著正向影响。因此，本文提出假设：

假设1(H1): 感知移动服务质量正向影响消费者的移动购物意愿。

在学术界，沉浸体验一直以来都被作为一种重要的内部动机用来解释人机互动行为，沉浸反映了一种特殊的行为特征，即人们感觉他们已经全身心地投入其中[20]。通过阅读信息系统(IS)领域的研究文献，我们发现沉浸已经被广泛地利用来解释消费者在移动商务中的行为，包括：手机游戏，移动可视电话，移动网络，移动社交网络服务和移动购物等。例如，Liu Yong和Li Hongxiu[21]检验了移动游戏中的沉浸体验并发现认知专注的沉浸经历显著影响使用移动网络的意愿；Chen等[22]在2012年发现沉浸经历正向地影响延伸到移动可视电话的使用意愿； Zhou Tao[23]则研究了移动购物的沉浸体验，发现沉浸的经历正向影响移动购物的意愿，基于上述研究，我们假设：

假设2(H2): 移动服务的沉浸体验正向影响消费者的移动购物意愿。

在当前的研究内容中，我们讨论了移动的服务质量会影响用户的经历，因为相对缓慢的手机反应速度和复杂的移动输入设备会减少消费者感知的娱乐性并在他们在购物的操作过程中感到沮丧。例如，当消费者使用移动购物，他们会因为移动购物系统的网络连接失败和不稳定感到恼火。反之，如果移动零售商提供了一个可信赖，反应迅捷并且专业的手机移动服务，他们的消费者在使用移动购物的过程中可能会更容易产生沉浸体验[23]。因此，我们提出：

假设3(H3): 感知移动服务质量正向影响消费者移动服务的沉浸体验。

2.2 对来源的评价

随着web服务向移动服务发展，消费者在享受现有服务的同时也能享受例如基于位置或情境的新型服务，而这些服务在之前的web环境中是没有的。消费者在接触移动商家时，他们对该商家先前的web服务质量已经有了印象，因为延伸的移动服务分享了相同的品牌，消费者会利用web的服务体验去评估现有的移动服务。如果消费者对先前的web服务质量印象好，那么他们对现有的移动服务也会产生好感，反之亦然。

基于分类理论，Song Peijian等[24]2010年检验了在线环境中的品牌延伸，发现感知主打品牌的质量对子品牌的质量有正向影响。类似的，2013年Yang Shuiqing等[25]也发现线下感知的服务质量正向影响线上的服务质量感知。另外，基于感知服务质量的传递，Lee等[26]研究发现消费者线下服务的感知和印象会显著影响他们的在线沉浸体验。根据以上研究结论，我们可以合理地推测消费者对web服务的评价会影响移动服务质量的感知和沉浸体验。

假设4(H4): web服务质量正向影响消费者对移动服务的质量感知(H4a)和沉浸体验(H4b)。

2.3 来源和目标之间的关系

根据分类理论，相同的感知和印象能够从一个目标传递到另一个目标，主要依赖被感知的两个目标都被人们划分到同一分类源中。根据D&M信息系统成功模型的框架，我们将感知的一致性构分解成多维的结构，包括系统的一致性和信息的一致性。对感知的传递的研究在实证领域已经得到了广泛的关注。例如，Delgado等发现对已知品牌感知显著影响消费者对未知相似在线品牌的购买意愿；同样地，Song Peijian等[24]也发现来源产品和延伸产品感知的相似性和匹配度也对延伸产品的质量感知有正向影响；基于现有的工作，Lee等[26]检验了从web到移动门户网站的转换行为，发现感知服务平台的匹配正向影响感知的易用性和感知的结果；Wang Nan等[27]也发现感知的功能一致性作为感知相似性的一部分显著影响移动服务的信任，它反过来又影响移动服务的使用意向。在本文的研究中，如果延伸的移动服务和来源的web服务在系统和信息方面感知是一致的，那么这种感知很容易就能从web传递到移动服务中来。基于先前的研究，我们认为来源与目标感知的一致性会正向影响消费者对目标的评价。所以，我们做出如下假设：

假设5(H5): 感知信息一致性正向影响移动服务的质量感知(H5a)和沉浸体验(H5b)。

假设6(H6): 感知系统一致性正向影响移动服务的质量感知(H6a)和沉浸体验(H6b)。

3 量表设计与结果分析

3.1 调查的对象与量表设计

3.1.1 调查对象的设定

本研究的调查对象为京东商城的移动购物用户，主要基于以下2个原因：第一，京东商城是目前中国最大的B2C在线平台之一，基于2013年6月的统计，京东商城的用户达到了1亿，移动用户也超过了6千万，这就确保了我们研究参与对象的可获取性。第二，京东商城在开始其web购物服务7年后开始提供移动购物服务，这就能保证服务延伸的时间顺序。

3.1.2 测量工具与手段

我们使用的指标是在先前的研究中被验证过的，但也经过修改后以适合我们的研究情境。问卷采用7级李克特量表，选项从1(非常不同意)到7(非常同意)。信息一致性的3个指标借鉴了Lee和Kim[2]的研究，用于测量在web和移动购物服务中的产品，价格政策和促销信息的一致性。此外也借鉴了Nelson，Todd和Wixom[30]和Song Peijian等[31]的研究去评价消费者对web和移动购物服务关联性强度的感知。Web服务质量和感知移动服务质量的指标我们借鉴了Kim等[32]和Zhou Tao[23]的研究去分别测量信赖度，保险性，热情度和服务的个性化等在web和移动服务中的服务质量和购物环境。移动服务中沉浸体验的3个指标借鉴了Lee等[26]测量在移动购物服务中的娱乐性，注意力的集中度和控制力等成果。我们还借鉴了Bhattacherjee等[33]关于使用移动服务意向的指标。因为没有找到合适的指标去测量系统的一致性。基于Gilbert等[34]的建议，我们发展了新的指标去测量系统一致性。首先，我们参考了大量与多渠道有关的文献来设计测量指标；其次，我们收集了数据进行验证性因子分析(CFA)去简化刻度；接下来，我们通过偏最小二乘(PLS)评估模型结构的信度和效度；最后，我们基于以上3个步骤，获得了系统一致性的3个指标，它们显示了高的信度和效度，具体测量指标见表1。

表1 模型的变量与测量指标

3.2 调查结果分析

3.2.1 样本统计

本研究数据的收集采用在线调查问卷方式进行。本研究采用多种方式招募参与者。首先，研究人员将调查表的超链接发布在京东商城的论坛上邀请用户参与问卷调查；其次，采用滚雪球的方式将调查表的超链接和邀请文字发给QQ和微信上的朋友；最后，我们发现京东商城的微博拥有大量粉丝，所以还利用了微博采用发送短消息的方式邀请粉丝参与调查。为了鼓励大家参与调查，所有被邀者都被告知在完成问卷后，有10%的机会获得抽奖回报。调查期间，共有2200个邀请信息被发送出去，我们收到了336个反馈信息。所有的反馈我们都进行了详细查看，删除了那些每题都选择相同答案的问卷和答案漏填过多的样本，最终得到的有效问卷为277份，占所有发放问卷的12.5%。根据参与者填写的信息，我们发现：48.7%参与者为男性占，51.3%的为女性；79%的参与者年龄在20-30岁之间；58%的参与者拥有本科以上学历；72.2%的人拥有京东商城3年以上的web购物经历，具体的描述见表2。

表2 样本的人口特征

3.2.2 量表的信度与效度

验证性因子分析被用来测试模型的聚合和区分效度。如表3所示，变量的cronbach’s α和聚合效度(CR)的系数区间在0.783到0.961，高于0.7的推荐值水平。变量的标准符合都在0.8以上(P<0.001)，显示了良好的测量效度。变量的平均方差抽取值高于0.5的标准值，显示了良好聚合效度。

为了进一步测试区分效度，我们对比了变量之间的AVEs方根抽取值，如表4所示，每个变量的AVEs方根抽取值大于其他结构的相关系数值，显示了良好的区分效度。

表3 量表的信度

表4 量表的区分效度

*p<0.05,**p<0.01, ***p<0.001。

本研究采用了2种统计分析用于评估潜在的共同方法偏差。第一，借鉴Podsakoff和 Organ[35]的研究，本研究将模型中的6个变量进行了Harman的单因素测试，主成分分析的结果显示，没有单一因素可以解释大部分的协方差变量，说明我们的研究中不存在共同方法偏差的问题。第二，由观察指标转化而来的关联所有的单个指标变量的一个新的共同方法因素的测量模型被提出并和原始模型进行了比较。独立变量解释的平均方差值为0.79，而被共同方法偏差解释的平均方差只有0.0003。进一步，所有的独立变量负荷都在p<0.001的水平，大部分的共同方法偏差因子负荷是不显著的。这再次显示共同方法偏差在我们的研究中，并不显著。

3.2.3 路径分析与假设的验证

我们的研究模型和相应的假设我们采用偏最小二乘的工具分析(PLS-Graph version 3.01060)。作为一种基于要素的方法，PLS只需要最小的样本和残值分布，还能处理多维和单维度模型分析。在我们的研究中，感知的一致性是多维的构念，包括系统的一致性和信息的一致性，所以，采用PLS对我们的研究是更合适的。如图2中所示，我们研究模型中提出的所有假设除了假设6(感知系统一致性)以外，都得到了支持。统计结果显示感知的移动服务质量和沉浸体验与使用移动服务的意向是正相关的，假设1和2得到了验证；感知服务质量到沉浸体验的路径在(P<0.001)的水平上是显著的，支持了假设3；Web的服务质量与移动服务的感知服务质量和沉浸体验正相关，支持了假设4；感知的信息的一致性对移动服务质量和沉浸体验的路径值也是显著的，支持了假设5。

*p<0.05,**p<0.01,***p<0.001图2 模型检验结果

3.3 对结果的解释

本文调查了“web-移动”服务的延伸过程中决定移动端购物意愿的相关因素，研究取得了几个重要发现：

第一，感知移动服务质量和移动服务中的沉浸体验正向影响使用移动服务的意向。这为Davis等[14]的研究提供了支持，他们强调外部动机和内部动机都是行为意向的决定因素。特别是，感知移动服务质量比移动服务的沉浸体验的估计系数和显著水平相对更强，说明外部因素决定消费者使用移动购物意愿时的重要性。另外，当前的研究也发现感知移动服务质量对移动服务的沉浸体验有强的影响，这个发现进一步强化了绩效因素对促成消费者移动端购物意愿的重要作用。

第二，当前的研究发现消费者对web服务的评价正向影响他们对移动服务的评价(包括感知的移动服务质量和沉浸体验)。与Lee等[26]的研究一致，本文的这个结果对基于web服务来源的感知会被传递到移动的环境中提供了进一步的证据，这个发现暗示商家保持高水平的web服务质量将对他们移动商务服务的口碑带来正面的影响。

第三，本研究也发现消费者在接受web页面延伸到移动服务的过程中，感知信息的一致性扮演着重要的角色，而感知系统一致性的作用并不明显。根据现有研究的分类，本研究的结果显示，当商家在web页面和移动页面提供一致信息的情况下，消费者更倾向于利用现有感知去看待延伸的服务。我们的研究说明分类理论不仅可以在单一渠道研究感知的传递过程，还能够解释多渠道环境中的移动购物行为。如果商家希望将他们的消费者吸引到移动端，他们必须保持web和移动端在信息内容方面的高度一致性，这对尽快获得消费者的认同是有利的，这个结果和蒋国银，马费成等的研究结论是一致的[13]。而电脑和移动设备使用的习惯方式是不太一样的，所以系统和操作方式是否一致，对移动服务的体验和质量感知的影响并不明显。

4 结语

利用分类理论的框架，我们的研究检验了消费者在“web-移动”延伸情境中，通过关注web和移动服务内外部关系的影响来评价和使用移动服务的行为。 我们的研究结果显示web服务质量和感知信息的一致性显著地影响消费者的采纳行为，这种研究结果提供的不仅仅是理论方面的解释，同时也在实践领域洞悉了商家是如何处理这种服务的延伸过程。

我们提供的理论贡献在于，第一，当前的研究将分类理论扩展到一个多渠道的情境。由于移动商务是未来电子商务的主流，我们探索消费者在web-移动的延伸环境中的行为现有的创新采纳研究提供了文献依据。第二，我们的实证研究揭示了来源和目标的关系是如何影响消费者的使用意愿以及对目标的评价的，丰富了移动服务评价和采纳的研究内容。第三，目前少有在多渠道情景下检验消费者移动服务采纳行为的外部和内部动机，我们的研究为以上方面提供了文献支持。第四，我们研究提出的感知系统的一致性和信息的一致性等变量可以被其他学者参考，用于在未来web到移动的服务延伸的情境中调查消费者的行为。

我们的研究提供的实践启示包括：第一，商家应该更加关注内部和外部的因素，如感知的移动服务质量和相关的沉浸体验，因为这两者都显著地影响消费者的行为意向。特别地，商家应该确保他们的消费者能享受到可信赖、迅捷、专业化和个性化的移动服务，因为消费者感知移动服务的质量能通过沉浸体验直接或间接地提升他们采纳服务的意愿。第二，商家应该意识到消费者对来源评价的重要性，本研究发现感知先前的web服务质量对消费者评价延伸的移动服务有显著的影响。所以，那些希望从web端转向移动服务的商家，应该首先在现有web页面保持高水准的服务质量，这样，消费者才能对延伸的移动服务产生相似的正面评价。第三，商家应该意识到来源和目标之间关联性的重要性，我们的研究发现感知“web-移动”信息的一致性显著影响消费者对商家移动服务的评价。拥有高水平web服务质量的商家应该尝试提升在移动服务的关联性，这将有利于移动服务的推广，例如，商家可以在两个平台间提供一致的产品和价格信息，同时使用相同或相近的品牌名称或商标。

[1] 中国互联网信息中心. 第35次中国互联网络发展状况统计报告[R/OL].[2015-2-13].www.cnnic.net.cn/hlwfzyj/hlwxzby/hlwtjbg/201502/t20150203_51634.htm.

[2]Lee H H,Kim J. Investigating dimensionality of multichannel retailer's cross-channel integration practices and effectiveness: Shopping orient-ation and loyalty intention[J]. Journal of Marketing Channel,2010, 17(4):281-312.

[3] 邓爱民，陶宝，马莹莹. 网络购物顾客忠诚度影响因素的实证研究[J]. 中国管理科学,2014,22(06): 94-102.

[4] 陈文晶，张红娜，万岩，等. 网络环境下顾客忠诚的形成机制研究[J]. 中国管理科学,2015, 23(7): 127-133.

[5] 陆敏玲，曹玉枝，鲁耀斌. 基于移动商务特征视角的移动购物用户采纳行为研究[J]. 情报杂志,2012,31(09): 202-207.

[6] Lin H H. The effect of multi-channel service quality on mobile customer loyalty in an online-and-mobile retail context[J]. The Service Industries Journal,2012, 11(32): 1865-1882.

[7] 刘向东. 移动零售下的全渠道商业模式选择[J]. 北京工商大学学报(社会科学版), 2014,29(03): 13-17.

[8] AldásManzano J, RuizMafé C, Sanz-Blas S. Exploring individual personality factors as drivers of M-shopping acceptance[J]. Industrial Management & Data Systems,2009, 109(6): 739-757.

[9] Yang K. Consumer technology traits in determining mobile shopping adoption: An application of the extendedtheory of planned behavior[J]. Journal of Retailing and Consumer Services, 2012, 19(5): 484-491.

[10] San-Martin S,López-Catalán B. How can a mobile vendor get satisfied customers?[J]. Industrial Management & Data Systems,2013, 113(2): 156-170.

[11] Lu Yaobin, Yang Shuiqing, Chau P Y K,et al. Dynamics between the trust transfer process and intention to use mobile-payment services: A cross environment perspective[J]. in-formation& management, 2011, 8(48): 393-403.

[12] Song Peijian, Zhang Cheng, Zhang Ping. Online information product design: The influence of product integration on brand extension[J]. Decision Support Systems, 2013, 54(2): 826-837.

[13] 蒋国银，马费成，刘行军. 在线到移动环境下消费接受行为的演化研究:基于计算实验方法[J]. 中国管理科学, 2014,22(11): 97-104.

[14] Davis F D,Bagozzi R P,Warshaw P W. Extrinsic and intrinsic motivation to use computers in the workplace[J]. Journal of Appli-ed Social Psychology, 1992, 22(14): 1111-1132.

[15] TeoT S H, Lim V K G,Lai R Y C. Intrinsic and extrinsic motivation in Internet usage[J]. Omega,1999, 27(1): 25-37.

[16] Ozanne J L, Brucks M,Grewal D. A study of information search behavior during the categorization of new products[J]. Journal of Consumer Research,1992, 18(4): 452-463.

[17] Parasuraman A,Zeithaml V A,Berry L L. SERVQUAL: A multiple-item scale for measuring consumer perceptions of service quality[J]. Journal of Retailing, 1988, 64(1): 12-37.

[18] Montoya-Weiss M M, Voss G B,Grewal D. Determinants of online channel use and overall satisfaction with a relational, multi-channel service provider[J]. Journal of the Academy of Marketing Science, 2003, 31(4): 448-458.

[19] Yang Shuiqing, Lu Yaobin, Gupta S,et al. Does context matter? The impact of use context on mobile internet adoption[J]. Inter-national Journal of Human-Computer Interaction, 2012, 28(8): 530-541.

[20] Sung J, Yun Y. Toward a more robust usability concept with perceived enjoyment in the context of mobile multimedia service[J]. International Journal of Human Computer Interaction,2010, 2(1): 12-32.

[21] Liu Yong, Li Hongxiu. Exploring the impact of use context on mobile hedonic services adoption: An empirical study on mobile gaming in China[J]. Computers in Human Behavior,2011, 27(2): 890-898.

[22] Chen W K, Huang H C,Chou S C T. Understanding what determines consumers' expanded use of mobile videophones[J]. Behaviour& Information Technology, 2012, 31(10): 935-967.

[23] Zhou Tao. An empirical examination of continuance intention of mobile payment services[J]. Decision Support Systems, 2013, 54(2): 1085-1091.

[24] Song Peijian, Zhang Cheng, Xu Xunjie,et al. Brand extension of online technology products: Evidence from search engine to virtual communities and online news[J]. Decision Support Systems, 2010, 1(49): 91-99.

[25] Yang Shuiqing ,Lu Yaobin,Gupta S. An empirical investi-gation of mobile services' cross-categorypromotions[J]. International Journal of Mobile Communications, 2013, 11(6): 580-596.

[26] Lee K C, Kang I,Mcknight D H. Transfer from offline trust to key Online perceptions: An empirical study[J]. IEEE Transactions on Engineering Management, 2007, 54(4): 729-741.

[27] Wang Nan, Shen Xiaoliang, Sun Yongqiang. Transition of electronic word-of-mouth services from web to mobile context: A trust transfer perspective[J]. Decision Support Sys-tems, 2013, 54(3): 1394.

[28] Delgado-Ballester E,Hernández-Espallardo M. Effect of brand associations on consumer reactions to unknown online brands[J]. Intenational Journal of Electronic Commerce, 2008, 12(3): 81-113.

[29] Lee S H, Chang B H. Factors influencing the use of portals on mobile internet devices[J]. International Journal of Mobile Communications, 2013, 3(11): 279-298.

[30] NelsonR R, Todd P A,Wixom B H. Antecedents of information and system quality: An empirical examination within the context of data warehousing[J]. Journal of Management Information Systems. 2005, 21(4): 199-235.

[31] Song Peijian, Zhang Cheng, Chen Wenbo,et al.Understanding usagetransfer behavior between non-substitutable technologies: Evidence from instant messenger and portal[J].Engineering Management, IEEE Transactionson, 2009, 3(56): 412-424.

[32] KimH W, Xu Yunjie,Koh J. A comparison of online trust building factors between po-tential customers and repeat customers[J]. Journal of the Associ-ation for Information Systems,2004, 10(5): 392-420.

[33] Bhattacherjee A, Park S C. Why end-users move to the cloud: A migration-theoretic analysis[J]. European Journal of Information Systems,2013, 23(3): 1-16.

[34] Gilbert A, Churchill Jr. A paradigm for developing better measures of marketing constructs[J]. Journal of Marketing Research,1979, 16(1): 491-504.

[35] Podsakoff P M, Organ D W. Self-reports in organizational research: Problems and prospects[J]. Journal of Management, 1986, 12(4): 531-544.

The Effect of Consistency Perception on Consumer Mobile-shopping Behavior：A Perspective on Cross Channel of Web-Mobile

SHI Liang1, LU Yao-bin1, YANG Shui-qing2

(1.School of Management, Huazhong University of Science and Technology, Wuhan 430074, China；2.School of Information, Zhejiang University ofFinance& Economics, Hangzhou 310018,China)

Mobile shopping has become a new trend in the development of e-commerce, but the traditional successful e-commerce model cannot be directly applied to the mobile situation. In our study, three factors are constructed to interpret the behavior of consumers in terms of service evaluation and purchase intention based on categorization theory. Those factors are: evaluation of sources, evaluation of the targets and evaluation of the relationship between sources and targets. This study try to answer the following two questions: whether the evaluation of the sources (web service quality) of consumers will affect their evaluation of the targets (perceived mobile service quality and flow experience)? How can the relationship between source and target (perceived web- mobile service consistency) affect consumer's evaluation of the target, and how to influence the consumer's willingness to purchase in the mobile network environment? According to the above problems, the structural equation model is established, and five variables are construtcted to investigate their influence on consumer behavior intention. Four variables are designed inspired by the previous studies, which are: ‘perceived information consistency’, ‘web service quality’, ‘flow experience’, ‘perceived mobile service quality’. Besides, a new variable, ‘perceived system consistency’,is developed to enrich the framework. A questionnaire of twenty questions are desingned to invite mobile service users of "www.jd.com" to participate in the survey, and 277 valid questionnaires are gotten. The empirical results show that consumers' evaluation of web service quality has positive influence on the perception of service quality and flow experience of the mobile channel. It is also found that perceived Web- mobile channel information consistency significantly affect the consumer's perception of the mobile channel service quality and flow experience, and then significantly affect the consumer's mobile phone shopping behavior. Our research not only provides more ideas for cross channel research in the future, but also suggests organization should ensure the quality of service while maintaining the consistency of information between channels, when they committed to multi-channel business.

mobile-shopping；m-commerce；informationconsistency；system consistency；consumer behavior

2015-06-08；

2016-06-13

国家自然科学基金资助项目(71332001、71061160505)；教育部博士点基金项目(20120142110042)；华中科技大学现代信息管理研究中心资助项目

鲁耀斌(1966-)，男(汉族)，湖北孝感人，华中科技大学管理学院副院长，教授，博士生导师，研究方向：电子商务、信息管理、项目管理等，E-mail： luyb@hust.edu.cn.

1003-207(2017)05-0070-08

10.16381/j.cnki.issn1003-207x.2017.05.009

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