中国网上购物成功因素实证检验

邓之宏，钟利红

（深圳信息职业技术学院，广东 深圳 518029）

一、引 言

随着网络购物环境的改善，中国网上交易增长迅速。截至2008年底，中国网民规模达到2.98亿人，已跃居世界第一位，网络购物用户已经达到7400万人［1］，网商数量已经超过5000多万［2］，网上购物交易额超过1000多亿元。虽然如此，网上销售额在社会商品零售总额的比例还是很低，目前仅占1.3%，与美国的3.5%比较，还有很大的成长空间。

如何让顾客从传统购物模式转向网上购物模式？哪些是顾客评价网上购物价值的因素？Keeney指出网上购物模式成功与否，最终在于顾客对网上购物的信任以及顾客对网上交易净值的感知，顾客以净值作为选择网上交易与否的价值判断标准［3］。Keeney根据价值焦点思维模式（value-focused thinking approach），将顾客对于网上购物所关心的因素视为价值，将价值转换成目标，并把目标分为手段目标（means objectives） 与基础目标 （fundamental objectives）［3］，通过访问100多位受访者，确认影响网上购物的91项目标，并将其分为25类，其中9类为基础目标，16类为手段目标［3］。基础目标有助于了解影响顾客网上购物的相关事项，代表顾客所关心的最终价值，也影响其总体满意度；手段目标有助于设计与开发网上购物系统，建立有效的搜索、购物、付款与收货程序，并有助于基础目标的实现。Keeney虽然没有指出衡量这些目标的具体方式，但是他所提出的基础目标和手段目标为问卷的设计奠定了坚实的基础。

Torkzade以Keeney所提出的91项目标为主，并扩充至125项，希望能够掌握更多的顾客网上购物价值，同样分为手段目标和基础目标，其中手段目标共分15类72项，基础目标共分9类53项［4］。Torkzadeh以125项目标进行问卷调查，采用两阶段的探索性因子分析（Exploratory Factor Analysis），得到5个因子21项目标来衡量手段目标，分别命名为产品选择性、在线付款、卖方可信度、购物行程和交易错误，同时得到4个因子16项目标来衡量基础目标，分别命名为网络便利性、网络环境、客户关系和产品价值。最后，Torkzadeh.提出以阶段二所提取的基础目标作为评价顾客满意度的模型，即影响网上购物成功的因素包括网络便利性、网络环境、客户关系和产品价值。Chang重新检验Torkzadeh所提出的阶段二的手段目标和基础目标，采用验证性因子分析（Confirmatory Factor Analysis）进行检验，结果支持Torkzadeh.在阶段二所提取的手段目标和基础目标［5］。

从目前收集到的国内文献来看，该领域尚处于初级阶段。邓之宏，邵兵家（2009）采用Torkzadeh所提出的125个测量项目进行两阶段的在线问卷调查和探索性因子分析，以深圳市具有网上购物经验的大学生为调查对象，实证研究了影响中国网上购物成功的因素。通过对有效样本进行探索性因子分析，得到手段目标4个因子16题项，分别命名为产品选择性、交易错误、卖方可信性和购物系统有效性，基础目标4个因子18题项，命名为购物便利性、客户关系、产品价值和网络环境［6］。文献［6］没有对研究结果的有效性进行检验，本文拟采用二阶验证性因子分析对其结果进行实证检验。

二、研究设计

表1 手段目标和基础目标的因子和题项

（一）数据收集

首先采用文献［6］利用探索性因子分析得到的手段目标4个因子16题项和基础目标4个因子18题项制作在线调查问卷，因子和主要问卷题项如表1所示，量表设计采用李克特（Likert）五分量表。被试者主要为深圳在校大学生、成人教育学生和部分教师，学生在校期间都系统学习过电子商务课程，其中大部分具有网上购物经历，少数学生虽然没有在网上买过东西，但也经常使用网络，熟悉网上购物流程，是潜在的网上购物者。数据收集时间为2009年6月20～30日，共回收有效问卷275份，其中男性占44.4%，女性占55.6%，平均年龄为21.2岁，具有网上购物经历的占92.4%，在具有网上购物经验的样本中累计购物金额在500元以下的占64.6%，500元以上的占35.4%。

（二）验证性性因子分析

收集好数据后，需要进行数据分析和处理，本文主要运用SPSS 16.0进行描述性统计分析，运用AMOS17.0进行二阶验证性因子分析。在运用AMOS17.0进行结构方程建模时，本文根据手段目标和基础目标的因子结构特点，分别构建了二阶潜变量。对于手段目标，一阶潜变量为手段目标，二阶潜变量分别为产品选择性、交易错误、卖方可信性和购物系统有效性四个因子；对于基础目标，一阶潜变量为基础目标，二阶潜变量分别为购物便利性、客户关系、产品价值和网络环境。

三、数据处理

（一）数据的信度和效度检验

（1）数据的信度检验。信度（reliability）是指测量结果（数据）一致性或稳定性的程度。由于本文没有进行多次的重复测量，所以主要采用反映内部一致性的指标测量数据的信度，主要指标为Cronbach α系数。利用SPSS 16.0分别对手段目标和基础目标及其因子作信度检验，如表2、表3和表4所示。其中，手段目标的信度为0.861，基础目标的信度为0.929，手段目标和基础目标的因子组成信度也全部大于0.7，说明数据具有较好的信度。

表2 手段目标的信度

表3 基础目标的信度

表4 手段目标和基础目标的因子组成信度

（2）数据的效度检验。效度（validity）是指测量工具能够正确测量出所要测量的特质的程度，分为内容效度（Content validity）、效标效度（Criterion validity）和结构效度（Construct validity）。其中，内容效度和效标效度往往通过专家定性研究或公认的效标测量加以判定，本文的问卷主要来源于Torkzadeh所提出的125个测量项目，内容效度和效标效度已经通过其检验，因此只需要对结构效度进行验证，可以通过考察验证性因子分析的模型拟合情况对量表的结构效度进行检验。

值得注意的是，结构效度中的区别效度通常以不同变量之间相关性程度与此变量平均变异数萃取量（AVE）的平方根之间的差异程度加以衡量［7］。表5和表6分别显示的是手段目标和基础目标因子的区别效度检验情况，其中对角线数值为AVE的平方根，对角线下方数值为不同因子间的相关系数，可以看到，对角线下元素显著小于对角线元素的值，即因子间相关系数显著低于AVE的平方根，说明因子之间具有良好的区别效度。

表5 手段目标因子的区别效度检验

表6 基础目标因子的区别效度检验

（二）二阶验证性因子分析结果

（1）手段目标模型拟合及评价。模型拟合主要是对模型参数进行估计和对模型进行评价。本文首先利用AMOS 17.0对手段目标进行模型拟合，使用最大似然估计（Maximum Likelihood）进行模型参数估计。模型及其参数估计结果如图1所示。为了考察参数估计结果是否具有统计意义，需要对载荷系数进行显著性检验，可以通过AMOS提供的CR（Critical Ratio）及其相伴概率P做出判定。通过数据分析，参数估计结果比较理想，因子及其变量的载荷系数都是显著的，其中产品选择性、交易错误、卖方可信性和购物系统有效性的标准化载荷系数分别为0.73、0.58、0.46和0.90，CR及其P值非常显著，同时通过考察几个模型拟合程度的典型性评价指标，如表7所示，RMSEA为0.069，CFI为0.917，都显示出模型的拟合程度是比较好的，具有良好的结构效度，从而验证了手段目标的4个因子及其题项。

表7 手段目标拟合指数表

图1 手段目标模型及其参数估计结果

表8 基础目标拟合指数表

（2）基础目标模型拟合及评价。接下来本文利用AMOS 17.0对基础目标进行模型拟合，使用最大似然估计（Maximum Likelihood）进行模型参数估计。模型及其参数估计结果如图2所示，载荷系数评价结果如表6所示。由此可见，参数估计结果也比较理想，因子及其变量的载荷系数都是显著的。其中，购物便利性、客户关系、产品价值和网络环境的载荷系数分别为0.94、0.71、0.77和0.68，CR及其P值非常显著，同时通过考察几个模型拟合程度的典型性评价指标，如表8所示，RMSEA为0.082，CFI为0.918，都显示出模型的拟合程度是比较好的，具有良好的结构效度，从而验证了基础目标的4个因子及其题项。

四、研究结论

文献［6］采用Torkzadeh所提出的125个测量项目进行两阶段的在线问卷调查和探索性因子分析，实证研究了影响中国网上购物成功的因素。本文利用文献［6］采用探索性因子分析所得出了手段目标4个因子16项和基础目标有4个因子18项，制作在线调查问卷，对有效样本数据采用验证性因子分析进行了实证检验。研究结果表明，无论是二阶手段目标模型还是二阶基础目标模型，模型拟合的情况都比较理想，充分支持了文献［6］所得出的中国网上购物成功的因素，即手段目标中产品选择性、交易错误、卖方可信性和购物系统有效性4个因子，基础目标中购物便利性、客户关系、产品价值和网络环境4个因子。

本文的研究结果可以帮助网上商店经营者评价顾客的总体满意度，了解哪些因素影响网上购物者的购买决策，通过增强产品的可选择性、减少交易错误、增加卖家信用度等手段，提高买家的购物便利性，和谐客户关系，提高产品价值，最终提升网店的经营业绩。同时，也可以为网上购物系统平台提供商在网上购物系统的设计和经营决策上提供参考，开发高效的电子商务交易平台，增强购物系统的有效性，净化网络交易环境，创造规范和谐的市场交易环境，进而有助于中国电子商务和网上购物的快速发展。

图2 基础目标模型及其参数估计结果

［1］ 中国互联网信息中心（CNNIC）.第22次中国互联网络发展状况统计报告［EB/OL］.(2008-7-2)［2009-11-23］.http://www.cnnic.net.cn/uploadfiles/doc/2008/7/23/170424.doc.

［2］ 中国互联网络信息中心（CNNIC）.2008年中国网络购物调查 研 究 报 告［EB/OL］.(2008-6-23)［2009-12-03］.http://www.cnnic.cn/uploadfiles/doc/2008/6/23/133555.doc.

［3］ Keeney R L.The Value of Internet Commerce to the Customer［J］.Management Science,1999,(45)：533-542.

［4］ Torkzadeh G.Dhillon G.Measuring Factors that influence the success of Internet Commerce［J］.Information Systems Research,2002,(13)：187-204.

［5］ Jerry Cha-Jan Chang,Gholamreza Torkzadeh,Gurpreet Dhillon.Re-examining the Measurement Models of Success for Internet Commerce［J］.Information Management,2004,(41)：577-584.

［6］ 邓之宏,邵兵家.中国网上购物成功因素实证研究——基于深圳市大学生的问卷调查［J］.情报杂志，2009，28(6)：58-62.

［7］ Fornell C,Larcker D.Evaluating Structural Equation Models with Unobservable ariables and Measurement Error［J］.Journal of Marketing Research，1981，(18)：39-50.