網絡店鋪屬性如何影響網絡購物決策

點擊進入人民網獎學金專題

●2012年度“人民網優秀論文獎”獲獎名單揭曉

2012年度“人民網優秀論文獎”獲獎名單10月30日揭曉，南京大學姚倩同學的論文《網絡店鋪屬性如何影響網絡購物決策——基於感知風險與信任的討論網絡集群對政府形象的影響及對策研究》獲得二等獎，以下是論文全文：

摘要：網絡購物持續發展，買家和賣家在網絡店鋪中進行信息交流、服務與交易，本文從網絡店鋪切入，基於感知風險和信任，討論網絡店鋪的店鋪服務、店鋪產品、店鋪規模、店鋪信譽、店鋪的認証身份、店鋪品牌等屬性對消費者消費決策的影響。結果表明，消費者感知的隱私風險會負向影響消費決策，信任會正向影響消費決策﹔網絡店鋪的屬性中，店鋪服務的可信性與移情性負向影響消費決策，店鋪產品、店鋪信譽的動態得分、店鋪的認証身份和店鋪品牌會正向影響消費決策，其中信任對消費決策的影響最為突出。店鋪鋪服務的可靠性與敏感性、服務的情境、店鋪規模、店鋪信譽的累積信用並不直接影響消費者決策，但能促進消費者信任的產生。而服務的可靠性與敏感性、店鋪信譽的累積信用可以降低消費者感知的隱私風險。

關鍵詞：網絡購物，網絡店鋪，消費決策，感知風險，信任

一、 引言

中國互聯網絡信息中心（CNNIC）發布的《第29次中國互聯網絡發展狀況統計報告》顯示：截至2011年12月底，中國網民規模達到5.13億，在較多網絡應用服務使用率下降的同時，商務類應用滲透率依然保持穩步提升態勢，其中網絡購物用戶規模達到1.94億人，與2010年相比網購用戶增長3344萬人，增長率達到20.8%。據鳳凰網報道，2010年淘寶網注冊用戶達到3.7億，在線商品數達到8億，淘寶網單日交易額峰值達到19.5億元，分別超過北京、上海、廣州三地社會消費品零售單日額。艾瑞咨詢（2012）的調查顯示，2012年第一季度中國網購市場的份額中，C2C市場方面淘寶網穩居第一，市場份額佔95.2%，從含平台式B2C市場來看，天貓（淘寶商城）佔2012第一季度交易額份額51.5%（2011年全年天貓佔比51%），在B2C市場中份額進一步提升。

在網站的交易平台上，賣家用戶經營網絡店鋪，買家用戶在網絡店鋪中與賣家用戶進行信息交流、服務與交易，在這個過程中，什麼因素會影響消費者作出消費決策呢？

本文以網絡店鋪為切入口研究消費者的網絡購物決策，網絡店鋪是指基於網絡技術、借助商品交易平台發布商品信息，進行商務洽談、商品銷售、支付和客戶服務的非獨立域名的數字空間（李雁，2007）。本文的探討C2C、B2C平台上的網絡店鋪，研究對象為：基於網絡技術、借助淘寶網、天貓網（淘寶商城）的交易平台發布商品信息，進行商務洽談、商品銷售、支付和客戶服務的非獨立域名的賣家用戶經營的數字空間。

從網絡店鋪出發，以淘寶網、天貓網的顧客進行樣本，本文通過問卷調查採集買家用戶在網絡店鋪進行消費、作出消費決策的過程中對網絡店鋪與賣家用戶的態度與需求，研究此過程中影響消費者作出消費決策的因素，特別是揭示網絡店鋪的哪些屬性和因素會影響消費者的消費決策。通過分析，得出的結論將能夠幫助賣家用戶更好地理解消費者在網絡店鋪進行消費時的關注點，及其對消費者消費決策產生的影響，以幫助賣家用戶更有針對性地經營網絡店鋪，更大程度地滿足消費者的需求。

二、 文獻回顧

感知風險被認為是影響消費決策的重要因素。Bauer（1960）將感知風險的概念從心理學引入到消費者行為的討論范疇，指出消費者行為是一種風險承擔行為，而消費者在做出購買決策時需要承擔結果無法確定的風險，他認為，消費者在做出消費決策的時候，會選擇感知風險最小的方案。Michell（1999）認為消費者在做出購買決策時傾向減少感知風險。消費者感知風險的大小與其消費意願呈反比（Steven，2004）。Vellido研究並發現與網上購物觀點相關的9個因子，其中，使用者的感知風險是主要的區分因子。David Kunhlmeie研究了網上購物前因變量，發現感知風險與購買意願之間存在負向關系。

信任也被認為是影響消費決策的重要因素。Gefen（2000）通過對Amazon.com網站使用者的研究發現，信任程度越高，進行實際消費的可能性更高。Mahmood等（2004）在研究正也發現信任和經濟條件是影響網絡購物的兩個主要因素。國內學者於坤章、宋澤（2005）通過實証研究發現信任、網絡購物感知使用方便及感知有用是影響購買態度的主要因素。在網絡購物中，消費者與商家無法面對面，雙方之間的交易是通過網絡這一虛擬空間來進行的，同時網絡購物不能像傳統購物那樣滿足消費者對所購買商品觸摸、比較的需要。因此在網絡購物環境中，信任對於網絡消費者購買決策的影響比對傳統購買決策更為重要（陳慧、李遠志，2007）。

許多學者的研究均表明，感知風險和信任時影響消費者網絡購物決策的重要因素，因此，本文基於感知風險和信任來討論網絡購物中消費者和網絡店鋪的關系，研究網絡店鋪的屬性對消費者網絡購物決策的影響。

消費者在網絡購物的過程裡，會接觸網絡店鋪的方方面面，受到網絡店鋪各種屬性和特征的影響，針對網絡店鋪而言，其中究竟有哪些因素能基於信任和感知風險，對消費者的消費決策產生影響，需要一個總體的。陳慧、李遠志（2007）對國內外電子商務條件下消費者購買決策影響因素的主要研究成果進行了回顧與評論，指出影響網絡消費者購買決策的主環境因素包括價格、品牌、網站設計、信任等。針對環境因素，國內研究者對網站設計、產品類別等進行了研究，例如陳家成、黃庭翊、戰玉冰（2011）研究了網站設計對消費者購買決策的影響。國內研究者還研究了口碑等第三方信息對消費決策的影響，如孫道銀、李桂娟（2010）研究了網絡零售網站提供的他人評價、銷量排序以及商品推薦這三種典型功能對消費者的購買決策的影響，得出他人評價影響較大的結論。劉侃、 謝敬、庄玉龍（2010）進行了大學生網絡購物決策影響因素的實証研究，從商家服務、商家商品、網站設計、購物安全性、信用特別是已購商品者的評價、購物費用、物流服務等方面進行討論。

從文獻回顧中可以發現，影響消費者網絡購物的消費決策的因素十分復雜。經過梳理，本文從店鋪服務、店鋪產品、店鋪規模、店鋪信譽、店鋪的認証身份、店鋪品牌六個方面研究網絡店鋪的特征對消費者消費決策的影響，以揭示這些因素與消費者感知風險、消費者信任和消費決策的關系。

（一） 感知風險

感知風險概念最初由美國學者Raymond Bauer（1960）提出，他將這個心理學概念引入消費行為研究中。他認為，消費者的任何購買行為都可能無法確知其預期的結果是否正確，而某些結果可能令消費者不愉快。Salam等（1998）把網購感知風險定義為“對於網購財務損失的主觀預期”。Sandra（2003）等人基於感知風險的傳統定義，將“網上感知風險”定義為“消費者在考慮當次的網上購買時對損失發生的主觀預期”。於丹、李廣輝等（2006）將網購感知風險定義為消費者在考慮網購時對網購方式存在的不利后果的嚴重性和可能性的主觀預期。本文研究的是消費者與賣方用戶及其網絡店鋪之間的關系，而非消費者對網購方式的感知，因此，本文將感知風險定義為消費者在考慮當次於特定網絡店鋪進行網絡購物時，對其不利后果的嚴重性和可能性的主觀預期。

感知風險的維度即感知風險所具體包含的內容，學者在研究感知風險時，根據側重和研究路徑不同，總結出不同的感知風險的維度，主要分類如下表（藺豐奇、劉益，2007）：

表 1感知風險維度

注：◎表示所採納的對應維度。

國內學者董大海、李廣輝和楊毅（2005）通過因子分析得到了消費者網上購物感知風險的四個維度：網絡零售商核心服務風險、網絡購物伴隨風險、個人隱私風險和假貨風險。李寶玲（2010）在《消費者網上購物的感知風險研究》一書中通過文獻梳理和訪談、問卷調查得到了經濟風險、功能風險、時間風險、心理風險、隱私風險、交付風險、服務風險、身體風險八個維度。本文研究網絡購物，同時針對消費者在網絡店鋪感知的風險而非購物網站平台和物流方面，因此經濟風險、交付風險、身體風險等方面並不屬於本文研究的范圍。基於前人的研究貢獻，本研究將消費者感知風險的因子定義為功能風險、時間風險、心理風險、隱私風險、服務風險。

對網絡購物感知風險的影響因素，李寶玲（2010）進行了歸納和總結：

表 2感知風險影響因素

影響因素 測量項目 參考文獻

消費者因素 網絡使用經驗 Miyazaki, Fernandez, 2000

網上購物經歷 Forsythe & Shi, 2003

風險態度 Warnery, 1996

消費者信任 Mittchell, 1999

零售商因素 零售商的聲譽 Einwiller, 2003

零售商的信用 Cheung & Lee, 2000

網站因素 網站安全性 Cheung & Lee, 2000

網站便捷性 Mcknight & Chervancy, 2000

網站可信度 Bhatnagar, 2000;Hofman, 1995

產品因素 產品信息 Olson, 1977

產品屬性 王唯鳴，2002﹔John Stanton，2000

產品價格 Martin， 1999

互聯網因素 網絡技術的安全性 Balfour， 1998

信息保護的有效性

其中，網絡店鋪的聲譽、產品等因素被作為影響消費者感知風險的因素來研究，所以本文提出第一個研究問題：

研究問題一： 網絡店鋪服務、產品、規模、信譽、認証身份、品牌等網絡店鋪屬性如何影響消費者網絡購物中的感知風險？

（二） 信任

在社會學領域，信任是指在一個社團之中，成員對彼此誠實、合作行為的期待，基礎是社團成員共同擁有的規范，以及個體隸屬於哪個社團的角色，其所指的規范可能是深層的價值觀（Fukuyama，1995）。在經濟學領域，信任是一種風險行為，一種理性的市場交易行為，理性行為者隻有在預期收益大於預期損失時，才會給予對方信任。在營銷學領域，信任應同時包含信念和行為意願這兩個維度，是指在不確定的交易環境下，交易一方對交易的可靠性和誠實性有信心時的一種存在的心理與行為狀態（Dyer & Chu，2000）。網絡消費者信任是指在網絡消費可能存在風險的情況下，消費者認為商家誠信和可靠的積極態度（付琛，2010）。國內學者蔡鑫、李憶（2010）將信任分為對互聯網絡的信任、對網上商店的信任、對第三方機構的信任三個維度。本文以網絡店鋪作為切入點，研究消費者在網絡購物的過程中，對網絡店鋪的信任，信任的對象為網絡店鋪。基於此，本文將消費者信任定義為，消費者於特定網絡店鋪進行網絡購物時時，對該賣家用戶和網絡店鋪誠信和可靠的積極態度。

針對信任的構成，Rempel，Holmes 和Zanna（1985）把信任分為可預測性（predictability）、可靠性（dependability）和信心（faith）三個維度。Lewis和Weigert（1985）把信任分為：基於認知的信任和基於情感的信任。Mayer，Davis提出了能力、善意和誠實為值得信任的三個主要特征。Gefen（2002）探討了網上消費者信任，認為這種信任是由能力、正直和善意三大維度組成的。國內學者葉樹昱、陳華平、沈祥、李燕（2008）將信任分為能力信任(competence) 和善意型信任(good will)。付琛（2010）在其碩士論文中歸納出：能力泛指一些功能性的、特殊的技能，比如人際關系能力、工作上的見識、判斷力等（Mayer，Davis & Sehoorman，1995）﹔善意指消費者在排除對方有利己動機后，相信對方善待自己的程度，基於善意的信任即個體相信商家在做出決策時具有良好的意願和誠實的信念（Kramer，1999）﹔誠實（與正直均為Integrity釋義）指對網絡商家過去行為的一致性，對商家具有強烈公正意識的信念等。基於此，本文將信任包含了三個維度： 正直的信任、對善意的信任、對能力的信任。

Jarvenpaa, Tracinsky & Vitale（2000）在研究消費者對網絡商店的信任時，探討了網絡商店規模和聲譽兩個前因。Ribbink, van Riel, Liljander & Streukens(2004)研究了電子商務背景下的服務品質、滿意度與信任。國內學者對影響網絡購物中信任的因素也進行了廣泛的研究。如管益杰、陶慧杰、王洲蘭、宋艷（2011）將指出網站使用體驗、商家信譽和商家規模影響信任信念﹔陳明亮、汪貴浦、鄧生宇、孫元（2008）的研究結果表明無網絡購物經驗的消費者，基於對賣家聲譽、網站安全性和網站易用性等反映客體(賣家和網站)特征的因素的感知，判斷是否應當信任賣家﹔王德勝（2010）通過實証得出：感知交易安全性、感知網站品質和感知商家聲譽等具體感知因素對網絡購物中消費者信任有顯著的正向影響。王小寧、張仙鋒、李琪（2009）基於淘寶網數據研究發現了賣家的消費者保障和信用評價對信任的影響。多種因素對消費者的信任產生了影響，因此本文提出第二個研究問題：

研究問題二： 網絡店鋪服務、產品、規模、信譽、認証身份、品牌等網絡店鋪屬性如何影響消費者網絡購物中對網絡店鋪的信任？

（三） 網絡店鋪屬性的影響

消費者購買決策是指消費者為了滿足自己的某種需求，進行信息搜尋、分析和評價，在可供選擇的兩個或者兩個以上的購買方案中選擇並且實施最佳的購買方案，以及購后評價的活動過程（周晶晶，2010）。趙明（2006）認為消費者是否對某一對象採取特定的行動，是由採取行動的人的意願所決定，要預測消費者行為，必須了解消費者的意願（謝桂，2011）。根據Fishbein（1975）的定義，意願是個人從事特定行為的主觀概率，經由相同的概念延伸，網絡購買意願（purchase intention）即消費者從事特定購買行為的主觀概率。Dodds和Grewal與Monroe（1991）認為，網絡購買意願可視為消費者選擇某一產品的主觀傾向。本文研究的消費者消費決策，不僅指消費決策的行為，也包含了消費者購買的意願，將消費決策定義為消費者當次於特定網絡店鋪進行網絡購物時，在該店鋪進行消費的主觀傾向和購后評價，以及再次在該店鋪進行消費的主觀傾向。

消費者感知風險與消費者的消費意願存在負向的相關關系（Steven，2004﹔David Kunhlmeie，2005），因此本文提出第三個研究問題：

研究問題三： 網絡購物中消費者對網絡店鋪感知的風險如何影響消費者的購物決策？

Gefen（2000）通過對Amazon.com網站使用者的研究發現，信任程度越高，進行實際消費的可能性更高。國內外學者的研究也發現信任時影響消費者消費決策的重要因素，基於此本文提出以下研究問題：

研究問題四： 網絡購物中消費者對網絡店鋪的信任如何影響消費者的購物決策？

經過梳理，本文從店鋪服務、店鋪產品、店鋪規模、店鋪信譽、店鋪的認証身份、店鋪品牌六個方面研究網絡店鋪的特征對消費者消費決策的影響，這些因素不僅基於感知風險與信任影響消費者網絡購物的決策，同時也能直接影響消費者的消費決策，因此為了更好揭示這些因素與消費者感知風險、消費者信任和消費決策的關系，本文提出以下的研究問題：

研究問題五： 網絡店鋪服務、產品、規模、信譽、認証身份、品牌等網絡店鋪屬性如何影響消費者的網絡購物決策？

本文研究網絡購物的消費者和網絡店鋪之間的關系，作為一個整體性的研究，本文試圖建立一個基於感知風險和信任，展示網絡店鋪的影響消費者的消費決策的各個因素的模型。在理論文獻綜述和研究問題提出的基礎上，提出本研究的模型，其中，控制變量主要包括個體特征（年齡、性別、月均生活費等）、網絡使用行為（網齡、每天上網時間）和網絡購物行為（網絡購物經驗、網絡購物頻率、每天上淘寶網時間、網絡購物類別、網絡購物金額等）。

圖 1 研究假設圖示

三、 研究方法

（一） 樣本

本文通過問卷調查搜集資料。調查樣本來自南京大學抽樣採用隨機抽樣的方法，以宿舍樓為單位，按宿舍編號進行隨機抽樣。研究採用入戶調查的形式，訪問員進入宿舍發放調查問卷，由受訪者自填問卷。問卷調查在2012年3月21到3月26日期間進行，調查對象是使用過淘寶網平台（包括淘寶網、天貓網）進行網絡購物的南京大學在校大學生，實際回收有效問卷樣本376個，樣本覆蓋了本科生、碩士研究生和博士研究生三個群體，男女比例為51.1:48.9，並使用SPSS17.0軟件對樣本數據進行分析。

（二） 測量維度

1. 店鋪服務

基於申文果等人（2006）、謝桂（2006）、趙偉（2010）等研究中提出的所提出的量表，店鋪服務的測量共分為三個因子店鋪服務的可靠與敏感、店鋪服務的可信與移情、店鋪服務的情境， KMO值為0.890，累計解釋變量61.243%。

其中店鋪服務的可靠與敏感指網絡店鋪能迅速並流暢地為消費者提供安全可靠的服務、給出並遵守承諾﹔店鋪服務的可信與移情指網絡店鋪的的服務能給人安定的心理感受並充分考慮消費者的需求﹔店鋪服務的情境指網絡店鋪為消費者提供的服務場景，主要指店鋪的版面設計、布局等。

2. 店鋪產品

根據楊琪（2011）中使用的測量維度，本文採用了三個題項測量店鋪產品的變量，其KMO值為0.591，累計解釋變量60.745%。

3. 店鋪規模

根據馮煒（2010）、趙偉（2010）中採用的的測量維度，本文使用了三個題項測量店鋪規模的變量，其KMO值為0.685，累計解釋變量為68.313%

4. 店鋪信譽

根據劉琳（2011）的量表，參考淘寶平台上網絡店鋪顯示的與信譽相關的不同種類的積分、得分和其他消費者評價等信息，本文對店鋪信譽的測量分為兩個因子：店鋪累積信用和店鋪動態評分。其中，店鋪累積信用反映了以前的買家對賣家交易整個過程的整體印象﹔店鋪動態得分反映了買家對賣家過去交易中涉及的服務和發貨的印象，其CKMO值為0.762，累計解釋變量77.788%。

5. 店鋪的認証身份

參考劉琳（2011）設計了有關店鋪在網絡購物平台上獲得的認証身份的題項，根據淘寶網交易平台的實際情況，包括“該店鋪簽署《消費者保障服務協議》，並已提交保証金對我有積極的影響”、“實名認証中‘支付寶實名認証’對我有用”、“該店鋪是淘寶商城的店鋪這一信息對我有用”三個題項，其KMO值為0.634，累計解釋變量67.741%。

6. 店鋪品牌

基於周晶晶（2010）中對店鋪品牌的研究，測量了店鋪品牌的變量，其KMO值為0.906，累積解釋變量56.663%。

7. 感知風險

本文研究的是消費者在網上購物過程中針對網絡店鋪的感知風險，李寶玲（2010）在《消費者網上購物的感知風險研究》一書中對感知風險量表的研究與歸納的基礎上，使用了與網絡店鋪密切相關的消費者感知風險的維度的測量題項，將感知風險的因子定義為功能風險、時間風險、心理風險、隱私風險、服務風險，在經過因子分析處理后，包括產品功能與信息檢索風險、等待與心理壓力的風險、隱私風險三個因子，其KMO值為0. 816，累計解釋變量63.598%。

其中產品功能與信息檢索風險指消費者感知到的購買的產品性能不如預期的風險和網絡店鋪內容過多導致耗費太長時間尋找產品的風險。等待與心理壓力風險指消費者感知到的訂貨到收貨的時間過長、售后服務不完善導致尋求服務時間過長造成的風險以及擔心自己做出了錯誤的消費決策或焦急等待的心態所產生的風險。隱私風險指消費者網絡店鋪進行消費時感知的因個人信息外泄或被盜用所產生的風險。

8. 信任

基於Mayer的信任研究，根據付琛（2010）中使用的量表，本文使用了9個題項測量消費者在網絡店鋪進行網絡購物消費時對店鋪產生的信任。其KMO值為0.900，累計解釋變量為55.811%。

9. 消費決策

基於齊懿冰（2007）、劉琳（2011）等人的研究，本文從購買意願、推薦意願、再次購買意圖、正面評價四個角度設計了四個題項測量消費者在網絡購物過程中的消費決策，“我願意在該店鋪購買產品”、“我會將該店鋪推薦給朋友”、“在購買商品后，我願意再次在該店鋪購買自己需要的商品”和“我對該賣家的評價是正面的”四個題項的KMO值為0.792，累計解釋變量為70.277%。

四、 研究發現與討論

消費者感知風險分為產品功能與信息檢索風險、等待與心理壓力的風險、隱私風險三個因子，分別以其作為因變量，網絡店鋪的屬性和控制變量作為自變量進行回歸分析。

表3的結果顯示，對產品功能與信息檢索風險而言，在不考慮店鋪信譽因素時，模型調整R2為0.022（sig.<0.1），店鋪服務的三個因子與它沒有顯著的相關關系（sig>0.1）﹔店鋪產品對其具有負向影響 (β=-0.181，sig.≦0.01)﹔店鋪規模正向影響產品功能與信息檢索風險(β=0.131，sig.<0.1)﹔店鋪的認証身份、店鋪品牌均和產品功能能與信息檢索風險沒有顯著的相關性（sig.>0）。

對等待與心理壓力的風險而言，店鋪服務中的“服務的可靠性與敏感性”可以降低該風險(β=-0.126，sig.<0.1)，而另外兩個因子“服務的可信性與移情性”、“服務的情境”與該風險沒有顯著的相關關系（sig>0.1）﹔店鋪產品、店鋪規模對消費者感知的等待與心理壓力風險沒有顯著相關關系（sig.>0.1）﹔店鋪信譽中的“店鋪動態得分”正向影響該風險(β=0.104，sig.<0.1)﹔店鋪的認証身份正向影響該風險(β=0.226，sig.≦0.001)﹔店鋪品牌負向影響消費者。

對隱私風險而言，店鋪服務中的“服務的可靠性與敏感性”可以降低該風險(β=-0.163， sig.≦0.001)，而另外兩個因子“服務的可信性與移情性”、“服務的情境”與該風險沒有顯著的相關關系（sig>0.1）﹔店鋪產品正向影響消費者感知的隱私風險(β=0.184，sig.≦0.01)﹔店鋪規模、店鋪認証身份、店鋪品牌對消費者感知的隱私風險沒有顯著相關關系（sig.>0.1）﹔店鋪信譽中的“店鋪累積信用”負向影響隱私風險(β=-1410.104，sig.<0.1)，而店鋪信譽另一個因子“店鋪動態得分”與隱私風險沒有顯著的相關關系（sig.>0）。

這回答了研究問題一，網絡店鋪屬性中的店鋪產品屬性可以降低消費者在網絡店鋪感知的產品功能與信息檢索風險，而店鋪規模會增大消費者感知到的產品功能與信息檢索風險。在店鋪規模加大的情況下，消費者接觸的內容可能會過多，消費者瀏覽、搜索、辨別這些信息的時間等成本更高，有更高的可能性需要耗費太長的時間進行信息檢索，因此可能感知到更高的產品功能與信息檢索風險。

此外，消費者的網絡購物經驗負向影響消費者感知的產品功能與信息檢索風險（(β=-0.119，sig.<0.1)。消費者網絡購物的經驗豐富時，消費者對網絡購物的流程更為熟悉，消費者能夠更為熟練地開展網絡購物的進程，並權衡利弊，規避風險。

而網絡店鋪屬性中的店鋪服務的可靠性與敏感性、店鋪品牌可以降低消費者在網絡店鋪感知的等待與心理壓力的風險，而店鋪信譽中的店鋪動態得分、店鋪的認証身份會增大消費者感知到的等待與心理壓力的風險。服務的可靠性與敏感性為消費者提供及時的承諾，可以較少消費者對發貨速度、售后服務、決策錯誤等方面的負面期待，降低其感知的風險。

此外，消費者的網齡正向影響消費者感知的等待與心理壓力的風險(β=0.143，sig.≦0.01)消費者月均生活費負向影響等待與心理壓力的風險(β=-0.103，sig.<0.1)。網齡較長的網絡購物消費者，接觸網絡的時間較久、范圍較廣、程度較深，有可能有更多的機會面對網絡世界中不確定的一面，而其不確定和由不確定帶來的使用者的心理壓力。

對隱私風險而言，網絡店鋪屬性中的店鋪服務的可靠性與敏感性、店鋪累積信用可以降低消費者感知的隱私風險，而店鋪產品屬性和消費者感知到的隱私風險正相關。

此外，消費者月均生活費負向影響隱私風險(β=-0.115，sig.<0.1)。

表 3 消費者感知風險的回歸分析

以消費者信任作為因變量，網絡店鋪的屬性和控制變量作為自變量進行回歸分析，結果（表4）顯示，店鋪服務的三個因子“服務的可靠性與敏感性”（β=0.338，sig.≦0.001）、“服務的可信性與移情性”(β=0.266，sig.≦0.001)和“服務的情境”（β=0.009，sig.<0.1）與正向影響消費者對網絡店鋪的信任﹔店鋪產品正向影響信任(β=0.146，sig.≦0.01)﹔店鋪規模正向影響信任（(β=0.086，sig.<0.1)﹔店鋪信譽的“店鋪累積信用”因子正向影響信任（(β=0.1416，sig.≦0.001)，但其“店鋪動態得分”因子與消費者信任的關系並不顯著(sig.>0.1)﹔店鋪的認証身份與信任沒有顯著的相關性(sig.>0.1)﹔而店鋪品牌正向影響信任（(β=0.182，sig.≦0.001)。

這回答了研究問題二，網絡店鋪屬性中的店鋪服務、店鋪產品、店鋪規模、店鋪累積信用、店鋪品牌都會對消費者對網絡店鋪的信任產生正向的影響。

其中，β值最大的因子為店鋪“服務的可靠性與敏感性“、”店鋪服務的可信性與移情性”，均為店鋪服務的因子，店鋪服務三個因子的β值總和也高於其他網絡店鋪的屬性，針對消費者對網絡店鋪產生的信任，店鋪服務是重要的影響因素。

此外，消費者每天上網的時間對消費者的信任具有正向影響（(β=0.76，sig.<0.1)。每天上網時間較長的網絡購物消費者，接觸網絡的范圍較廣、程度較深，對網絡的了解比較深，有更多的機會面對網絡世界中不確定的一面的同時也有更多機會面對網絡世界中值得信任的一面，也會促進網絡購物的消費者有更多的機會產生信任，且隨著熟悉度的增加，對消費者的信任程度也有促進作用。

表 4 消費者信任的回歸分析

以消費者的消費決策作為因變量，消費者的感知風險、信任和網絡店鋪的屬性，以及控制變量作為自變量進行回歸分析，結果（表5）顯示，感知風險中的“隱私風險”因子負向影響消費決策（β=-0.071，sig.<0.1），另外兩個因子“產品功能與信息檢索風險”“等待與心理壓力的風險”則與消費決策沒有顯著的相關關系（sig.>0.1）﹔信任對消費決策產生正向影響（β=0.623，sig.≦0.001）。店鋪服務的三個因子中“服務的可信性與移情性”負向影響消費決策（β=-0.157，sig.≦0.001）、“服務的可靠性與敏感性”和“服務的情境”與消費決策沒有顯著的相關關系（sig.>0）﹔店鋪產品正向影響消費決策(β=0.076，sig.<0)﹔店鋪規模與消費決策沒有顯著的相關性（sig.>0.1）﹔店鋪信譽的“店鋪動態得分”因子正向影響消費決策(β=0.064，sig.<0.1)，但其“店鋪累積信用”因子與消費者信任的關系並不顯著(sig.>0.1)﹔店鋪的認証身份正向影響消費決策（β=0.075，sig.<0.1），店鋪品牌對消費決策有正向影響（β=188，sig.≦0.001）。

這回答了研究問題三和問題四，消費者感知的隱私風險會負向影響消費決策，信任會正向影響消費決策。

結果也回答了研究問題五，店鋪服務的“可信性與移情性”負向影響消費決策﹔而店鋪產品、店鋪信譽的動態得分、店鋪的認証身份和店鋪的品牌會正向影響消費決策。店鋪服務的可信性與移情性指指網絡店鋪的的服務能給人安定的心理感受並充分考慮消費者的需求，其與消費決策的正相關（r=0.206，sig.≦0.01），考慮其他因素后，在回歸中對消費決策產生負向影響，這或許是因為在特定的網絡店鋪進行消費時，消費者接受的信息量很大，店鋪產品、店鋪信息等已經提供了足夠了信息給消費者進行參考進行消費決策，或者消費者對網絡店鋪已經對店鋪產生信任，不再需要過多的信息，和服務，也不希望受到打擾，而此時過分“殷勤”的服務，可能造成消費者的逆反心理，因而負向影響消費決策。

其中，信任的β值最高，說明對於消費者做出消費決策，信任的影響力最大。

表 5 消費決策的回歸分析

五、 結論與不足

從數據分析結果可知，消費者對網絡店鋪的信任對網絡購物決策的影響最為突出，比較信任和感知風險對消費決策的影響，發現信任對消費決策的影響遠大於感知風險的影響，雖然消費者感知風險對消費決策的負向影響也得到的証實，但兩者影響力的不同於預期並不一致，這可能是因為消費者在做出消費決策的考量時，更容易感受到積極的信任情感，受到其鼓勵，而不易被負面的感知風險情感和考量，受到挫折。因此網絡店鋪的經營者需要培養消費者的信任感，促使其作出消費決策，店鋪產品、店鋪品牌等店鋪屬性不僅能直接正向影響消費者的消費決策，而且對消費者信任產生正面影響，網絡店鋪經營者需要不斷提供物美價廉的產品，並打造自身的店鋪品牌﹔店鋪鋪服務的可靠性與敏感性、服務的情境、店鋪規模、店鋪累積信用盡管並不直接與消費者決策具有顯著的正向影響關系，但是，這些店鋪屬性都能促進消費者信任的產生，因此同樣值得經營者的注意。消費者感知的隱私風險會負向影響消費者購物決策，而產品功能與信息檢索風險、等待與心理壓力的風險並不與消費者購物決策顯著相關，可見，消費者十分重視隱私的安全，網絡店鋪的經營者可以從提高服務的可靠性與敏感性、店鋪累積信用來降低消費者感知的隱私風險。

本文中展現店鋪信譽的共有兩個因子，分別為“店鋪累積信用”、“店鋪動態得分”，前者反映了以前的買家對賣家交易整個過程的整體印象，后者反映了買家對賣家過去交易中涉及的服務和發貨的印象﹔前者側重時間的導向，在淘寶的累積信用顯示體系中，網絡店鋪成立的時間長短也可以影響累積信用得分的高低，能更好地體現網絡店鋪自成立以來的中的信譽，后者則側重事件的導向，能更好地體現網絡店鋪在服務、發貨等具體行為上的表現得來的信譽。從表1和表5的回歸結果分析可以看出，對信任而言，“店鋪累積信用”有顯著相關關系而“店鋪動態得分”無，對消費決策而言，“店鋪動態得分”有顯著相關關系而“店鋪累積信用”無，消費者在對網絡店鋪產生信任的過程中，更關注店鋪整體的信譽，而在做出具體的消費決策時，消費者更關注網絡店鋪的具體信用評價。而在相關分析中，消費者信任和“店鋪累積信用”（r=0.363，sig.≦0.01）和“店鋪動態得分”（r=0.185，sig.≦0.01）均相關，消費這消費決策和“店鋪累積信用”（r=0.337，sig.≦0.01）和“店鋪動態得分”（r=0.225，sig.≦0.01）亦均相關。這樣的出入不能排除用於測量店鋪信譽的量表信度、效度存在不足的可能性，也可能是因為淘寶的信譽機制並不能真正反映店鋪的信譽，需要進一步完善和討論。

本研究調查問卷本身具有局限性。在設計問卷時，參考和修改了前人的問卷題項，部分題項對研究針對網絡店鋪的信任、感知風險代表性不足，例如原假設中感知風險的“若對產品不滿意，與店鋪溝通、退貨或維修可能時間會很長”、“在該店鋪購買的產品可能缺少相應的售后服務保障，如退貨、維修”題項因在兩個因子的含義上比較模糊而於因子分析階段予以剔除﹔“若買到的商品出現問題，可能很難找到店主或客服進行交涉”因為載荷度偏低予以剔除，導致修正后的量表中缺少了專以售后服務為中心的感知風險部分，沒有進行研究。

而數據分析的結果裡，有關不同維度的感知風險進行回歸得出模型R方與調整R方偏低，其解釋力度不夠強，代表性不足。數據分析中存在與其他研究結果嫌煩的情況，例如店鋪信譽中的店鋪動態得分對消費者感知的等待與心理壓力風險產生負向影響，此類結果並沒有足夠的理論支撐，不易解釋，而其代表性亦不足，需要在題項設計的明晰和全面性、抽樣的代表性等方面加以完善，才能給出更有意義的結果。

參考文獻

中文文獻

[1] 蔡鑫、李憶，電子商務中影響消費者信任的構成要素及其前因變量[J]，商業時代，2010 (35)，41-42.

[2] 陳慧、李遠志，電子商務條件下消費者購買決策影響因素探析[J]，北京郵電大學學報(社會科學版)，2007(2)，1-4+24.

[3] 陳明亮、汪貴浦、鄧生宇、孫元，初始網絡信任和持續網絡信任形成與作用機制比較[J]，科研管理，2008 (5)，187-195.

[4] 董大海、李廣輝、楊毅，消費者網上購物感知風險構面研究[J]，管理學報，2005 (1)，55-60.

[5] 董雅麗、李曉楠，網絡環境下感知風險、信任對消費者購物意願的影響研究[J]，科技管理研究，2010(21)，134-137.

[6] 馮煒，消費者網絡購物信任影響因素的實証研究[D]，浙江大學，2010.

[7] 付琛，網絡口碑對消費決策的影響機制研究[D]，浙江大學，2010.

[8] 管益杰、陶慧杰、王洲蘭、宋艷，網絡購物中的信任[J]，心理科學進展，2011(8)，1205-1213.

[9] 胡文渝、金永生、李靜，網絡購物中信息搜索的感知價值對購物意願的影響[J]，北京郵電大學學報(社會科學版)，2011 (3)，31-37.

[10] 井淼、周穎、周潔如，消費者網上購物的感知風險研究[J]，市場營銷導刊，2004 (Z1)，37-39.

[11] 李寶、胡宏力，網上購物感知風險及對策研究[J]，中國流通經濟，2007 (2)，52-54.

[12] 李寶玲，消費者網上購物的感知風險研究[M]，北京：經濟管理出版社，2010年.

[13] 李寶玲、李琪，網上消費者的感知風險及其來源分析[J]，經濟管理，2007 (2)，78-83.

[14] 李春天、涂洪波、路強，網絡環境下消費習慣對消費者購買決策影響研究[J]，現代商貿工業，2010(18)，236-237.

[15] 李丁丁、鄭霞、王麗，C2C電子商務中消費者感知風險對其決策的影響[J]，企業導報，2011(6)，222-223.

[16] 李紅主編，統計分析軟件及應用實驗[M]，北京：經濟科學出版社，2008.

[17] 李莉、王靜，從“觀望者”到“購買者”——中國旅游電子商務消費者購買決策行為探析[J]，旅游學刊，2008(5)，49-56.

[18] 李晴主編，消費者行為學（第2版）[M]，重慶：重慶大學出版社，2009.

[19] 李思志，網絡購物感知風險研究[D]，遼寧工程技術大學，2011.

[20] 李雁，我國網絡店鋪的發展與營銷策略研究[D]，河海大學，2007.

[21] 梁建芳、李筱勝，電子商務環境下女性服裝消費行為分析[J]，浙江理工大學學報，2011 (5)，728-733.

[22] 藺豐奇、劉益，消費者感知風險研究：國外文獻綜述[J]，營銷科學學報，2007第3卷第 2輯.

[23] 劉侃、謝敬、庄玉龍，大學生網絡購物決策影響因素的實証研究[J]，中國商貿，2010(14)，86-87.

[24] 劉琳，基於信譽和管制機制的消費者網上購物決策研究[D]，浙江大學，2011.

[25] 劉順忠，數理統計理論、方法、應用和軟件計算[M]，武漢：華中科技出版社，2005.

[26] 齊懿冰，基於網絡信任的消費者購買決策的研究[D]，吉林大學,2007.

[27] 榮曉華，消費者行為學（第三版）[M]，大連：東北財經大學出版社，2011.

[28] 申文果、汪純孝、謝禮珊，電子與傳統服務質量對顧客信任感和忠誠感的影響研究[M]，廣州：中山大學出版社，2006.

[29] 宋曉玉、丁輝、李丹，網絡購物的消費者信任問題[J]，經營與管理，2007 (6)，56-58.

[30] 孫道銀、李桂娟，網絡購物決策的影響因素調查[J]，銷售與市場(管理版)，2010 (2)，23-27.

[31] 孫祥、尤丹蓉、陳毅文、王二平，網上購物環境中消費者相關因素對認知風險的影響[J]，人類工效學，2005 (4)，11-13+16.

[32] 孫祥、張碩陽、尤丹蓉、陳毅文、王二平，B2C電子商務中消費者的風險來源與風險認知[J]，管理學報，2005 (1)，45-48+54.

[33] 王德勝，網絡購物中影響消費者信任的感知因素實証研究[J]，山東社會科學，2010(12)，45-49.

[34] 王宏偉、夏遠強，網絡購物中客戶信任影響因素的實証研究[J]，情報雜志，2009(1)，79-82.

[35] 王利艷，電子商務環境下女性消費者的購買決策分析[J]，中國商貿，2011(31)，178-179.

[36] 王守中，我國B2C消費者初始信任的建立[J]，消費經濟，2007 (1)，52-55.

[37] 王小寧、張仙鋒、李琪，信任影響因素對消費者網絡購物行為的影響:學生與職員的視角[J]，消費經濟，2009 (5)，53-55+59.

[38] 王震勤、董荔、胡志穎，網絡購物環境下感知風險類型及風險水平分析[J]，商場現代化，2009 (6)，153-154.

[39] 魏佔宏、張陽東，第三方信息對網絡購物決策的影響分析——以淘寶網為例[J]，價格理論與實踐，2009 (9)，71-72.

[40] 謝桂，情境因素對網絡購買意願影響的研究[D]，山西財經大學，2011.

[41] 徐琳，網絡購買決策的影響因素:賣家地域特征[J]，經濟論壇，2006 (7)，98-99.

[42] 楊琪，消費者網上購物感知風險的前置影響因素[D]，西南財經大學，2011.

[43] 姚公安、覃正，消費者對電子商務企業信任保持過程中體驗的影響研究[J]，南開管理評論，2010(1)，99-107.

[44] 姚秀麗，消費者行為及網絡購物[M]，北京：科學出版社，2010.

[45] 葉全福、侯倫，基於感知風險的消費者網絡購物決策模型研究[J]，管理學家(學術版)，2011(6)，66-75.

[46] 葉樹昱、陳華平、沈祥、李燕，影響顧客網上購物因素的實証研究[J]，預測，2008 (4)，53-58.

[47] 於丹、董大海、金玉芳、李廣輝，基於消費者視角的網上購物感知風險研究[C]，中國市場學會2006年年會暨第四次全國會員代表大會論文集，2006.

[48] 於丹、董大海、劉瑞明、原永丹，網上購物風險來源、類型及其影響因素研究[J]， 大連理工大學學報(社會科學版)，2007(2)，13-19.

[49] 於坤章、宋澤，信任、TAM與網絡購買行為關系研究[J]，財經理論與實踐，2005(5)， 119-123.

[50] 張茉、陳毅文，產品類別與網上購物決策過程的關系[J]，心理科學進展，2006 (3)， 433-437.

[51] 趙偉，C2C交易中買方信任的獲取問題研究[D]，中國海洋大學，2010.

[52] 周沖、唐曉華，網絡購物中的信任問題分析[J]， 商場現代化，2006(14)，154.

[53] 周晶晶，在線客戶評論對消費者購買決策的影響力研究[D]，浙江大學，2010.

[54] 朱巧妮、顧慶良，服裝在線消費的決策滿意度模型構建[J]，經濟師，2011 (7)， 45-46.

[55] 艾瑞咨詢：http://ec.iresearch.cn/17/20120426/170802.shtml.

[56] 鳳凰網：http://news.ifeng.com/gundong/detail_2011_01/07/4078519_0.shtml.

[57] 中國互聯網絡信息中心（CNNIC）：第29次中國互聯網絡發展狀況統計報告

英文論文：

[1] Anderson James C, Gerbing David W. Structural equation modeling in practice: a review and recommended two-step approach [J]. Psychological Bulletin. 1988. 103(3). 411-423.

[2] Anne Sophie Cases. Perceived risk and risk reduction strategies in Internet shopping [J]. The International Review of Retail, Distribution and Consumer Ressearch. 2002(10). 677-693.

[3] Bettman JR. Perceived risk and its components: a model and empirical test [J]. Journal of Marketing. 1973. 10(2). 184-190.

[4] Chang Man Kit, Cheung Waiman, Lai Vincent S. Literature derived reference models for the adoption of online shopping [J]. Information and Management. 2005. 42(4). 543-559.

[5] Kuhlmeter D, Knight G. Antecedents to internet-based purchasing: a multinational study [J]. International Marketing Review. 2005. 22(4). 460-469.

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

[7] McKngith D, Norman L Chervany. Initial trust formation in new organizational relationships [J]. The Academy of Management Review. 1998. 23(3). 473-490.

[8] McKnight D H, Choudhury V, Kacmar C. The impact of initial trust on intentions to transact with a web site: a trust building model [J]. Journal of Strategic Information Systems. 2002(11). 297-323.

[9] Paul Peter J, Lawrence. A comparative analysis of three consumer decision strategies [J]. Journal of Marketing. 1975(6). 29-37.

[10] Pavlou P. Consumer acceptance of electronic commerce: integrating trust and risk with the technology acceptance model [J]. International Journal of Electronic Commerce Research and Applications. 2003. 7(3). 101-134.

[11] Rong Chen and Feng He. Examination of brand knowledge, perceived risk and consumers’ intention to adopt an online retailer [J]. Total Quality Management & Business Excellence. 2003(14). 677-693.

[12] Sandra M Forsythe, Bo Shi. Consumer patronage and risk perceptions in Internet shopping [J]. Journal of Business. 2003(56). 867-875.

[13] Vellido P L, Meehan K. Quantitative characterization and prediction of online purchasing behavior: a latent variable approach [J]. International Journal of Electronic Commerce. 2000. 4(4). 83-104.

[14] William Wilkie, Edgar Pessemier. Issues in marketing’s use of multi-attributes models [J]. Journal of Marketing. 1973. 10(2). 184-190.