B2C移动电子商务客户信任影响因素的实证分析

徐向龙

池州学院商学院，池州，247000



B2C移动电子商务客户信任影响因素的实证分析

徐向龙

池州学院商学院，池州，247000

为研究B2C移动电子商务环境下的客户信任影响因素，在已有研究的基础上，选取相应指标，通过探索性因子分析和结构方程模型进行验证，从而建立B2C移动电子商务客户信任影响模型。结果表明：商家信誉、商家口碑、互动服务、信息质量、商品价格、页面美观度、情景服务指标构成的商家因素对客户信任有显著影响；B2C平台知名度、应用安全性、应用易操作性、支付安全性、网络普联性、法律保障、第三方认证和物流服务指标构成平台和环境因素对客户信任有显著影响；而客户购物经验、操作熟练程度、个人倾向以及舆论影响指标构成客户因素对客户信任无显著影响，并从B2C平台和商家的角度提出了提升客户信任的建议。

B2C移动电子商务；客户信任；探索性因子分析；结构方程模型

1 相关研究与问题提出

据中国互联网络信息中心《2015年中国网络购物市场研究报告》数据，2015年全国网络零售交易额达到3.88万亿元，其中，B2C交易额2.02万亿元，手机网络购物的比例达54.8%[1]，可见，B2C移动电子商务已经被用户广泛认可。在B2C移动电子商务中，商家和客户之间的交易通过网络和移动客户端进行，由于网络交易的匿名性和流动性，使得客户信任成为交易成功的关键[2]。

目前，对电子商务中的客户信任研究，国内诸多学者在Davis[3]提出的技术接受模型基础上进行了改进研究，如杨光明等研究认为，感知的有用性、消费者信任倾向和结构性保障均显著影响消费者对移动电子商务的初始信任[4]。王德胜通过实证发现，感知交易安全性、感知网站品质和感知商家声誉等具体感知因素对网络购物中消费者信任有显著的正向影响[5]。

根据电子商务中的参与实体，Kim将电子商务中客户信任体系归纳为消费者行为、制度、信息、产品、交易和技术六个维度[6]。Yeh等研究表明，用户满意度以及网站、技术和商家的服务质量影响移动商务信任的建立[7]。于兰、郭零兵等从消费者、商家、技术和交易环境四个方面建立影响变量与消费者信任的理论模型[8-9]。

根据移动电子商务的特点，Lee通过实证研究认为，普遍连接、背景提供、用户控制、响应性、连通性和个性化六个交互性特征对用户信任有显著影响[10]。Li认为设计美学和定制化对移动商务信任产生影响[11]。徐旭等认为无线网络的普及性、应用软件的安全性等因素对客户信任度有显著影响[12]。

目前，国内外学者从不同角度对电子商务和移动电子商务中的客户信任问题进行了定性和定量研究，并建立了相应的理论和模型，而专门研究基于B2C模式的移动电子商务客户信任问题较少。移动电子商务应用背景区别于传统线上电子商务[13]，B2C模式在资信认证、技术服务等方面也有别于C2C、B2B等模式。随着网络技术的发展、移动通讯设备性能的提升以及人们对B2C移动电子商务的认可，B2C移动电子商务客户信任背景正发生变化，如何正确理解B2C移动电子商务中的客户信任影响因素，从而建立消费者的信任，这对B2C商家和电子商务平台都具有重要意义。

2 测评模型的构建

在综合相关学者的研究基础上[2-16]，选取20个影响B2C移动电子商务客户信任观测指标和3个客户信任观测指标，并设置相应的问卷测量项，对客户信任影响进行分析，如表1所示。

3 实证分析

3.1 问卷设计与数据收集

通过问卷星平台设计并发放调查问卷。为保证问卷的科学和合理性，在正式问卷调查前，对若干有过B2C移动购物经验的人进行预调查，以检测问卷的结构是否合理、语义表达是否顺畅，从而对问卷作进一步修改，最终形成正式调查问卷。调查问卷的设计包括用户基本信息和B2C移动电子商务客户信任影响因素观测指标调查两部分，对问卷测量项采用李克特5点量法，依次赋予非常同意、同意、一般、不同意、非常不同意 “5、4、3、2、1”的分值，让用户根据主观感受给每项指标打分。本次共回收有效问卷335份，根据研究需要，将调查问卷的数据分成118份和217份两部分，前者用于探索性因子分析，后者用于结构方程验证分析。

表1 B2C移动电子商务客户信任影响因素观测指标与问卷测量项

3.2 探索性因子分析

选取的20项观测指标未经严格理论验证与B2C移动电子商务客户信任直接相关，因此，首先通过探索性因子分析，对原始数据进行降维处理，探索各项指标的内在结构联系，并找出其中的公共因子。在进行探索性因子分析中，因月收入指标与其他指标相关系数均在0.3以下，而其他指标之间相关系数都在0.3以上，提示该项指标不适宜进行因子分析，因此将月收入指标剔除。

采用KMO和Bartlett球形检验，确定指标数据是否适合进行因子分析，采取主成分分析和特征值大于1的方法提取公因子，并使用方差最大化正交旋转，找出公共因子并进行命名。因子分析结果显示，KMO值为0.892且通过了Bartlett球形检验，说明原始数据很合适进行因子分析。原始变量的共同度均在50%以上，提取3个公共因子，累计方差贡献率达66%，说明因子分析结果能够反映和解释大部分原始变量信息。旋转后的因子载荷矩阵(表2)结果显示，各项观测指标旋转后因子载荷均在0.5以上，第一类公因子包含商家信誉、商家口碑、互动服务、信息质量、商品价格、页面美观度、情景服务7项指标，由于这些因素反映出B2C商家提供的信息和服务措施，因此命名为商家因素因子。第二类公因子包含B2C平台知名度、应用安全性、应用易操作性、支付安全性、网络普联性、法律保障、第三方认证和物流服务，这些指标主要反映了B2C平台的特征和电子商务发展环境，因此命名为平台和环境因子。第三类公因子包含购物经验、操作熟练程度、个人倾向和舆论影响指标，反映出客户个体因素，因此命名为客户因素因子。

表2 旋转后的因子载荷矩阵

根据探索性因子分析结果，构建B2C移动电子商务客户信任影响模型如图1。

3.3 信度与效度分析

(1)信度分析：用于检测问卷的可靠性和内部一致性。本文采用克朗巴哈α系数(Cronbachs Alpha)法对问卷进行信度检验，当Alpha系数值达到0.7以上时，可认为问卷具有较好的信度[17]。对问卷数据和客户因素、商家因素、平台和环境、客户信任各潜变量进行信度检验(表3)结果，问卷整体信度和四个潜变量信度Cronbachs Alpha系数值均在0.8以上，显示问卷信度良好。

图1 B2C移动电子商务客户信任影响模型

测量项整体信度客户因素商家因素平台和环境客户信任克朗巴哈α系数0.9410.8890.9110.8820.848

(2)效度分析：效度是指所测量到的结果反映所想要考察内容的程度。本文采用结构效度来测量问卷的效度，一般用因子分析来进行检验。对问卷进行因子分析，结果显示，KMO值为0.923，原始变量共同度均在50%以上，因子载荷取值在0.5以上，显示问卷结构效度良好。

3.4 结构方程模型检验

运用Amos 21软件对提出的模型进行验证，模型拟合效果良好，各项路径系数如表4所示。

4 结论与建议

Amos路径分析结果显示，B2C移动电子商务中影响客户信任的主要因素有商家因素以及平台和环境因素，且平台和环境对客户信任的影响略高于商家因素，而客户因素对客户信任的影响不显著。

客户因素主要包括客户购物经验、操作熟练程度、个人倾向以及舆论影响，表明这些因素对客户信任影响不大。

商家信誉、商家口碑、互动服务、信息质量、商品价格、页面美观度、情景服务构成商家因素指标，这些因素对客户信任有显著影响，且都是B2C商家可控因素。因此，B2C商家需要注重自身信誉和口碑的维护，及时与客户进行互动交流，处理好客户抱怨。商品的信息质量和页面美观度从内容和形式上让客户对商品有关信息进行了解，商家需要提供全面而真实的商品信息，丰富页面美观程度，以此加深客户信任。根据客户的个人信息、消费信息、位置信息等提供合适的情景服务，也有助于提升客户信任。

构成平台和环境因素主要包括B2C平台知名度、应用安全性、应用易操作性、支付安全性、网络普联性、法律保障、第三方认证和物流服务。B2C平台知名度、应用安全性、应用易操作性、支付安全性是B2C平台企业的可控因素，B2C平台需提升相关用户体验。网络普联性、法律保障、第三方认证和物流服务是环境方面对客户信任的影响，B2C平台企业积极参与电子商务立法和第三方认证、担保和物流服务建设等工作，可以为维护消费者权益提供保障，提升客户物流服务体验，打造良好的B2C移动电子商务产业生态环境，从而增强客户对B2C移动电子商务的信任。同时，商家进行相关的认证，也可以增强客户对商家的信任。

随着B2C移动电子商务的快速发展和普及，其客户信任研究越来越值得引起B2C平台和商家的重视。B2C平台企业和商家应当从自身层面积极做好相关工作和服务，降低移动电子商务中的交易成本，增强客户信任。

表4 路径分析结果

[1]中国互联网络信息中心.2015年中国网络购物市场研究报告[R].北京：中国互联网络信息中心，2016

[2]王宏伟，夏远强.网络购物中客户信任影响因素的实证研究[J].情报杂志，2009，28(1)：79-82

[3]Davis,F D,Bagozzi R P,Warshaw P R.User acceptance of information technology:a comparison of two theoretical models[J].Manangement Science,1989,35(8):892-1003

[4]杨光明,鲁耀斌,刘伟.移动商务消费者初始信任影响因素的实证研究[J].情报杂志,2009,28(7):175-179

[5]王德胜.网络购物中影响消费者信任的感知因素实证研究[J].山东社会科学,2010,24(12)：45-49

[6]Kim Dan J,Song Yong I,Braynov S B.A Multidimensional Trust Formation Model in B- to-C E-commerce:A Conceptual Framework and Content Analyses of Academia/Practitioner Perspectives [J].Decision Support Systems,2005,40(8):143-166

[7]Yeh Y S,Li Y M.Building trust in m-commerce:contributions from quality and satisfaction[J].Online Information Review,2009,33(6):1066-1086

[8]于兰.B2C移动商务中消费者信任影响因素及其测度的研究[D].北京：北京邮电大学经济管理学院,2009：29-38

[9]郭零兵,罗新星,朱名勋.移动商务用户信任行为影响因素及建立路径[J].系统工程,2013,31(7)：120-126

[10]Lee T.The impact of perceptions of interactivity on customer trust and transaction intentions in mobile commerce[J].Journal of Electronic Commerce Research,2005，6(3)：165-180

[11]Li Y M,Yeh Y S.Increasing trust in mobile commerce through design aesthetics[J].Computers in Human Behavior,2010,26(4):673-684

[12]徐旭,刘红军.基于BP神经网络模型的移动电子商务客户信任评价[J].统计与决策,2016,26(10)：60-63

[13]周涛,鲁耀斌,张金隆.基于感知价值与信任的移动商务用户接受行为研究[J].管理学报,2009,6(10):1407-1412

[14]任曼,杜荣,樊卫国.网上营销的客户信任影响因素实证研究[J].情报杂志,2010,29(7):198-202

[15]Gupta A,Madan P,Gupta S.Factors influencing B2C m-commerce satisfaction and trust towards m-commerce service providers[J].Journal of Pure and Applied Science & Technology,2012,2(1):59-65

[16]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,2008,24(12):184-185

[17]荣泰生.Amos与应用方法[M].重庆：重庆大学出版社,2009:79-82

(责任编辑：周博)

10.3969/j.issn.1673-2006.2017.02.008

2016-11-04

徐向龙(1989-)，安徽池州人，硕士，助教，研究方向：企业信息资源管理。

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