网络购物中消费者个体特征对感知风险的影响研究

2018-11-10 06:18洪丽君梁莎杨冰陈嫚嫚
神州·下旬刊 2018年10期
关键词:网络购物电子商务

洪丽君 梁莎 杨冰 陈嫚嫚

摘要:近几年,电子商务的迅速发展不仅使得传统企业转型升级,也使得消费者消费方式发生了改变,随之而来的还有消费风险。基于物联网、大数据等下一代信息技术的广泛应用,网络购物消费模式将更加广泛地融入我们的生活。在此背景下,网民作为网购主体,分析其对风险感知的差异性具有较强的现实性和实践性。本文以性别、年龄、受教育程度、与互联网的接触时间以及平均每月网上购买次数这5个特征为着手点,分析风险认知个体感知差异的原因以及不同群体最容易感知的风险类型。为了不仅局限于大学生这个群体,拟通过网络平台和线下问卷调查相结合的方式向全国各地广泛发放问卷调查,并利用SPSS20.0对收回来的有效问卷226份进行分析,根据分析结果验证风险感知差异的假设,提出具有针对性的个人信息保护措施,积极推动双方持续在线交易率、成功交易率的上升,以促进电子商务的繁荣发展。

关键词:网络购物;感知风险;个体特征;电子商务

1.引言

自 20 世纪90 年代开始,电子商务在中国迅速发展,网络购物作为电子商务的核心也逐渐被人们接受,并占据重要市场,尤其是在易接受新科技事物的中青年人群中,更得到广泛应用。根据中国互联网络中心(CNNIC)发布的第41份《中国互联网络发展状况统计报告》,截至 2017 年 12 月,中国网购用户达到5.33 亿,同比增长14.3%,占网民总体的69.1%。同时,使用网上支付的用户数达到5.31亿,年增长率为11.9%,此外,2017年中国网上零售额达到7.18亿,比上年增长32.2%,增速比上年快6个百分点。目前,从我国互联网发展所取得的成就来看,电子商务在互联网的迅猛发展下得到了巨大推动,而网络购物作为电子商务的核心部分也逐渐开始占据主要市场,自然也会更加贴近我们的生活。

目前,不同学者对网络购物模式下的感知风险维度也给出了相应的解释。陈璐在2016年基于因子分析及结构方程模型,发现网上商店不可靠风险、产品功能风险、资金损失风险、物流配送风险和个人信息泄露风险五个维度对大学生网络购物感知风险有积极正向影响。徐林玉(2017)在她的研究中,从经济风险、功能风险、隐私风险、社会风险、时间风险、身体风险、服务风险和心理风险八个方面入手,以大学生为研究对象,建立了基于信号检测理论测试方法的模型,评估其在线购物风险感知能力。本次研究的目的在于,扩大目标对象范围,研究网购消费者群体个人特征对于风险感知能力的强弱和感知风险维度的差异性,提高线上购物服务的质量,降低感知风险并通过分析影响消费者对风险感知差异性的因素,向网络零售商提供改进建议,为消费者创造更高质量的消费环境,有效提高用户满意度。

2.研究内容

2.1假设模型建立

在明确目前网络购物的发展现状及相关文献研究的基础上,提出个体特征对感知风险差异性影响的假设,并以技术接受模型TAM为基础开展研究。技术接受模型TAM,是从消费者对产品的感知开始,即感知易用性和感知有用性,在网络购物这一环节,将假定消费者在只有在使用相关技术和平台过程中,感知易用和感知有用才会形成态度,而态度的好坏最终影响消费者的购买意愿。具体模型图如图1所示:

2.2问卷调查

本次设计的调查问卷共有两部分组成。第一部分为个体特征,包含人口统计学变量和個人网购的相关经历,本部分主要是测量个体对风险感知差异的主要原因;第二部分为感知风险的测量,在基于风险感知理论的条件下,主要利用18个问题描述从侧面测量八个风险维度,具体包括:经济风险、功能风险、时间风险、身心风险、隐私风险、交付风险、服务风险和社会风险。同时设置各个风险维度的评价指标体系,并用数字1-5来表示风险发生的可能性。(1表示完全不可能;2表示不可能;3表示不确定;4表示可能;5表示完全可能)。

2.3分析方法

文章采用主成分分析法来进行因子分析。通过分析,提取感知风险公因子,并对其进行均值排序。此外,在个人特征对感知风险差异的影响因素上,通过独立 t 检验和单因素方差分析方法,分析性别、年龄、学历、接触互联网时间、线上购买次数、收入、职业对风险维度感知的影响。在风险对网购意愿度的影响上,借用线性回归模型,采用逐步回归的方法,测量六个因子对网购意愿的影响度。

3.结果分析

本文经过对226份样本进行同统计分析,针对消费者个人特征对风险感知差异的问题,借用线性回归模型,分析了六个风险维度对网购意愿度的影响力。主要结论如下:

(1)首先,在网络购物感知风险均值排序上,对六个新维度进行均值计算,得出风险感知发生可能性从大到小依次是信任风险、物流运输风险、权益风险、心理风险、社会评价风险和经济风险,如表1所示;

(2)再次,在个人特征对感知风险差异的影响因素上,通过独立 t 检验和单因素方差分析方法,得出性别这一特征在信任风险和权益风险上存在显著差异,年龄在信任风险、权益风险、社会评价风险、经济风险、心理风险五个维度上有显著差异,学历在信任风险、权益风险、社会评价风险、经济风险上有显著差异,但是接触互联网时间和线上购买次数两个特征在六个维度上均未显示任何差异。在均值图中,对特征呈现显著差异的维度进行细化研究,可以看出55岁以上的群体对信任风险、经济风险感知最显著,18-25岁群体对权益风险感知最显著,26-30岁群体感知社会评价风险、经济风险、心理风险最高。本科学历感知信任风险最高,研究生及以上学历感知权益风险和经济风险最显著,高中及以下学历对社会评价风险感知强烈。

(3)最后,在风险对网购意愿度的影响上,借用线性回归模型,采用逐步回归的方法,研究风险与在线购买意愿度之间的相关性,得出影响网购意愿的三大主要因素是信任风险、社会风险、物流运输风险。同时建立标准化回归方程,通过系数表3看出,物流运输风险对网购意愿度的影响力最大,心理风险影响力最小。最后得出的经验回归方程和标准化回归方程为:

y=0.869+0.375X1+0.015X2+0.116X3+0.346X4-0.001X5-0.058X6

y=0.483X1+0.019X2+0.217X3+0.506X4-0.001X5-0.095X6

然而,本次研究通过旋转成分矩阵得到的六个因子的累积贡献率为 71%,说明风险维度的划分还存在一定局限性,还需要结合实际不断探索。另外,电子商务市场规模还在不断扩大,因此,消费者感知的风险可能会越来越多样,所以在后续的研究中希望能丰富风险评价指标体系。

参考文献:

[1]Chang,M.L.,Lai,M.,&Wu;,W.Y.(2010).The influences of shopping motivation on adolescent online-shopping perceptions.African Journal of Business Management,4(14),2728-2742.

[2]陈璐,张玉清,苏娟.网络购物感知风险测量结构方程模型分析——以高校大学生为例[J].南昌航空大学学报(社会科学版),2016,18(01):52-59.

[3]徐林玉,张德化,汪伟忠.大学生网购风险感知能力评估[J].内蒙古财经大学学报,2017,15(3):74-79.

[4]Chunhua XIE.The Influence of Perceived Risk on Purchase Intention——A Case study of Taobao Online Shopping of Fresh of Fruit[J].Asian Agricultural Research,2017,9(05):30-35.

[5]Lin-Yu X U,Zhang D H,Wang W Z.Online shopping risk perception ability of College Students[J].Journal of Inner Mongolia University of Finance&Economics;,2017.

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