网络购物中消费者后悔应对策略的维度与量表
2017-03-10张初兵李东进吴波
张初兵 李东进 吴波
[摘要] 基于消费者应对策略，采用规范的量表开发流程，对网络购物中消费者后悔应对策略的维度与量表进行了探索。结果表明，其维度应该是计划解决、表达应对、心理摆脱与坦然接受，而表达应对又包括网下寻求社会支持以及网上表达应对（网上寻求安慰和社交平台诉说）。同时，设计开发出具有良好信度与效度的测评量表。该研究丰富了消费者应对策略，并对网商进行消费者后悔管理有重要启示。
[关键词] 网络购物；消费者后悔；应对策略；维度构成；量表开发
[中图分类号] F719[文献标识码] A[文章编号] 1008—1763（2017）01—0091—06
Abstract：Based on the consumer coping strategies， by the standard scale development process， this paper explored the dimension and scale of consumer regret coping strategies in online shopping. Results show that the dimension contains planful problemsolving， expressive support seeking， mental disengagement， acceptance， but expressive support seeking also contains seeking social support and online expressive support seeking （online consolation seeking and social platform telling）. Meanwhile， we developed the assessment scales with the good reliability and validity. The research enriches the consumer coping strategies，and has very good enlightenment for vendors managing consumer regret.
Key words： online shopping； consumer regret； coping strategies； dimension structure； scale development
一引言
當意识到或想象出有更好选择时，消费者就会体验到后悔情绪。[1]相对传统购物，网络购物更易导致消费者后悔。[2]比如，消费者或因款式不符而后悔，或因延迟交货而后悔，或因无法退换货而后悔，或因发现有更好选择而后悔。为缓解甚至消除后悔，他们会采取不同的应对策略。[3，4]对营销者而言，理解消费者如何应对网购后悔至关重要，因为应对策略会影响购后行为，如重复购买和负面上传[4]。
目前，关于消费者后悔应对策略的研究较少且未达成共识。Patrick等[3]探索性因子分析发现后悔者会采取严肃行动策略（如制定行动计划）、情绪回避策略（如尽力避免受到干扰）和情绪表达策略（如向某人诉说感受）。与之不同，Yi和Baumgartner[4]线性回归分析结果表明消费者越后悔，他们越会进行积极再解释（如汲取了经验）与坦然接受（如学会去适应）两种应对策略。据此可见，二者的研究结论存在较大差异。不仅如此，由于应对策略的选取依赖于个体与情境[3]，所以上述研究成果并非完全适用于解释网络购物中消费者后悔的应对策略。
鉴于此，本研究对网络购物中消费者后悔的应对策略进行探索。在维度构建时，不仅考虑传统的应对策略，而且还加入借助网络渠道的新应对策略。
二相关文献分析
（一）应对与消费者应对
关于应对（coping）的学术研究起初源于心理学，它是指个体为处理被自己评价为超出其能力范围之外特定的内外部需求，而做出不断变化的认知与行为努力。[5]可见，该定义认为应对不是自动化适应行为，也不是适应的结果以及掌握或控制。[3，6]另外，该定义也表明应对是一个过程，其起点是压力源，依次会经历认知评价与应对本身。[3]具体来看，个体在与环境互动过程中，当二者之间出现冲突时，他们会分析这种冲突对自己是否有影响，继而解决问题并缓解情绪。那么，应对策略就是指为解决问题或缓解情绪，个体所采取处理措施的集合。比如，制订计划、选择逃避、寻求帮助、顺其自然等。
不过，与消费相关的应对研究起步较晚。[4]当消费者在购买时遭遇消极体验时，他们必然也会采取某些应对策略。综合已有应对的定义，Duhachek[7]将应对界定为在与环境互动过程中，为获得更好的情绪和更低的压力，由消费者发起的一系列认知与行为过程。同时，他还指出应对是情绪的结果变量，并且应对过程是动态的，横跨消费者反应的认知、情感和行为。据此，本研究认为上述两种应对的定义并不存在本质差异，但是后者着重强调了情绪对应对的影响，即消费者如何应对后悔[3，4]与愤怒[4，7]等。然而，这些研究绝大多数都局限于传统购物情境，所得结论是否适用于网络购物情境还有待被检验。此外，网络购物中很可能会存在以往研究中未曾提及的消费者应对策略。囿于精力与篇幅的限制，并且考虑到后悔出现得更为频繁，因而本文只研究消费者后悔的应对策略。
（二）消费者应对策略的维度
消费者应对策略具有多个维度。根据应对的两个功能，Folkman和Lazarus[5]将其分为问题关注（ProblemFocused）应对与情绪关注（EmotionFocused）应对。前者是指直接采取措施管理消极事件，而后者是指调节由消极事件诱发的情绪。这两个维度在消费者行为研究中得到了广泛应用。然而，它们过于简单，也太过抽象[7]，并且一些思考或行为很难在两者间进行区分[4]。为此，心理学家识别出许多具体的应对策略，甚至达到30种[7]。继而，Yi和Baumgartner[4]对心理学中两个著名的应对策略测量工具进行总结，提取出8种消费者应对策略，分别是计划解决、心理摆脱、行为脱离、直言不讳、寻求社会支持、自我控制、积极再解释、坦然接受。类型过多也会存在问题。一方面不利于认清它们之间的差异；另一方面也不便于探讨它们与其它变量之间的关系。
那么，能否从这些低阶构念中抽取出高阶构念呢？Duhachek[7]从10篇文献中梳理出85种应对策略维度，继而采用探索性分析得到8种消费者应对策略，分别是行动、理性思考、工具支持、情绪支持、积极思考、回避、情绪宣泄和拒绝。进一步，他从中提取出3个最佳的二阶构念，分别是积极应对（行动、理性思考和积极思考）、表达应对（工具支持、情绪支持和情绪宣泄）和回避应对（回避和拒绝）。从题项内容上看，Yi和Baumgartner[4]、Duhachek[7]提出的低阶构念既有相同也有不同。比如，计划解决与行动、情绪支持和工具支持与寻求社会支持、回避与心理摆脱、积极思考与积极再解释都比较相似，但其它的应对策略差别较大。两者都是完全基于心理学的研究成果得到消费者应对策略的维度与题项，但在数据收集上，前者采取的是回顾式调查法，而后者使用的是情境模拟法。显然，前者获取的数据中会存在多种真实的消费情境，而后者被限制于一種虚构的消费情境。为此，前者研究结论的普适性会更高。此外，Duhachek[7]在量表开发的过程中，并未使用消费者访谈与焦点小组座谈等定性方法，这或许会遗漏某些重要的题项和维度。
因而，本研究主要借鉴Yi和Baumgartner[4]提出的消费者应对策略维度与题项，进一步结合焦点小组座谈对其进行定性验证与完善。
（三）消费者后悔的应对策略
根据行动与否，Kahneman和Tversky[6]将后悔划分为行动后悔和不行动后悔。行动后悔是指人们对已发生的行为而产生的后悔。不行动后悔是指人们对未采取的行为而产生的后悔。Patrick等[3]首次对消费者后悔的应对策略进行探讨，并且对行动与不行动后悔的应对策略进行了比较。他们发现行动后悔者的应对策略有：严肃行动策略，如制定行动计划、加倍努力使事情恢复正常等；情绪回避策略，如尽力避免受到干扰、希望事情尽快结束等；情绪表达策略，如向某人诉说感受、向亲朋好友寻求建议等。不行动后悔者的应对策略有：外露策略，如向亲朋寻求建议、向某人诉说感受；情绪非行动策略，如向相关者表达愤怒等；无情绪斗争策略，如尽力保持自己的感受等；认真行动者，如谨慎行动以使不会更糟等。可见，两种后悔应对策略的维度不同，但其题项内容上存在较多交叉。在进行因子分析时，该研究选取的样本量较少，而且各维度的统计变异很小，由此所得结论的可信度较差。
除此之外，Yi和Baumgartner[4]关注行动后悔的应对策略，同时将后悔、愤怒、失望与忧虑4种消极情绪视作为自变量，分别以前述提及的8种应对策略为因变量，构建8种线性回归模型，统计检验发现消费者后悔只与积极再解释和坦然接受正相关。换言之，消费者后悔的程度越高，他们采取积极再解释和坦然接受的程度就越高。该结论显然与Patrick等[3]的观点不一致。另外，Patrick等[8]关注不行动后悔的应对策略，他们研究认为当错过购买是低目标相关时，或者当后续有高目标相关的选择时，后悔者会进行回避应对，并可能等待更好的交易出现；反之，当错过购买是高目标相关，并且不容易被再次得到时，他们会进行积极应对，并在下次机会出现时增加购买意愿。
综上可见，无论是行动后悔，还是不行动后悔，它们的应对策略并无定论，这为本研究提供了探索的空间。不过，本研究只对网络购物中行动后悔的应对策略进行探讨。
三初始维度构建过程
为初步确定维度构成，第一步对Patrick等[3]、Yi和Baumgartner[4]、Duhachek[7]的研究中提及的维度进行汇总整理以剔除重复维度，再考虑维度提出的可信性与普适性，最终以Yi和Baumgartner[4]的8种维度为主，以其它两个研究中的维度做补充。第二步，设计出讨论提纲，进行两组焦点小组座谈（5人/组），一方面对文献中析出的维度进行求证，另一方面看是否还存在被遗漏的维度。最终，得到网络购物中消费者后悔的12种应对策略，见表1。不过，有两点值得注意：一是这些定性结果还有待被实证检验；二是发现了文献中从未提及的新维度，如网上寻求安慰和社交平台诉说。
四量表开发与维度确定
（一）初始量表编制
1. 题项生成
本研究综合英文题项翻译、焦点小组座谈与深度访谈3种方式。首先，对文献中的题项进行中英文互译，并对其进行修改以符合网络购物情境下的表述，共得到20个题项。其次，对前文焦点小组座谈收集的资料进行重新分析，从中提炼出测量题项。继而，又增加15个题项，得到35个题项。再次，对10位因网络购物而后悔的消费者进行深度访谈，了解他们对各维度的理解与阐述。为此，又新增21个题项，最终得到56个题项。各维度的题项分配如下：计划解决（5个）、直言不讳（4个）、寻求社会支持（5个）、心理摆脱（5个）、行为脱离（5个）、积极再解释（4个）、自我控制（4个）、坦然接受（4个）、网上寻求安慰（5个）、社交平台诉说（6个）、产品再利用（4个）、转移注意力（5个）。
2. 题项净化
为更为严谨地剔除冗余题项，本研究综合定性与定量方法，依次进行表面效度检验、项目分析、信度与效度检验。
第一，表面效度旨在通过定性评价以剔除代表性不强的题项。为此，邀请2位营销学教授和3位营销方向研究生对上述56个题项进行背对背评价。操作流程：首先，向各位评判者详细讲解本研究的目的与相关概念，并向他们展示一些代表性的题项；其次，要求他们对各题项进行代表性评价，分为好、中和差；最后，进行频数统计，当有3个及以上是“好”的题项才予以保留，否则剔除。在这个过程中，共删除16个题项，保留40个题项。
第二，项目分析目的在于剔除那些区分度不好的题项，即不能鉴别出不同被试反应程度的题项。为此，基于上述保留题项，采用Likert五点量表编制初始问卷，其中，“5”表示非常同意，“1”表示非常不同意。在天津市3所高校的食堂门口，随机发放并回收100份问卷，剔除无效问卷后，共得到有效问卷90份，有效回收率为90%。分析步骤：首先，计算每个样本的题项总分，依据30%分位数划定每个样本的高低组别。其次，对两组样本进行独立样本t检验，得到各题项在高低组之间平均数的差异、方差齐次性与t值等统计量。再次，在确定方差齐次性的基础上，查看相应条件下的t值和显著性水平，如果达到0.05的显著性水平，那么该题项的区分度就较好，因而应予以保留，否则应被剔除。分析表明，测量直言不讳的3个题项以及测量社交平台诉说与产品再利用分别有1个题项的区分度较低，为此将它们删除。
第三，信度分析是用于剔除那些一致性差的题项，即可靠性低的题项。对项目分析中数据进行检验，发现当分别删除计划解决、心理摆脱、坦然接受、网上寻求安慰与社交平台诉说中的1个题项后，它们的Cronbachs a会有显著提高。为此，将它们删除之后，各维度的题项数与Cronbachs a如下：计划解决（2个，0.827）、寻求社会支持（3个，0.696）、心理摆脱（3个，0.841）、行为脱离（4个，0.830）、积极再解释（3个，0.829）、自我控制（3个，0.662）、坦然接受（2个，0.742）、网上寻求安慰（2个，0.914）、社交平台诉说（3个，0.954）、产品再利用（3个，0.626）与转移注意力（3个，0.696）。
第四，因子分析是为找到那些不能有效测量构念的题项，即有效性低的题项。執行探索性因子分析，发现积极再解释、自我控制、行为脱离、产品再利用与转移注意力5个维度所有题项的载荷系数都小于0.5，均不理想。同时，寻求社会支持有1个题项存在类似问题。接下来，将不合理题项删除之后，再次进行因子分析，发现KMO值为0.658，Bartlett检验达到0.001的显著性水平，这说明适合做因子分析。继而，采用方差极大法对因子载荷矩阵实行正交旋转，以特征值大于1为标准萃取公因子，共得到6个因子，累积解释方差变异达85.17%，并且所有题项的因子载荷均满足标准。（二）最佳维度识别
该节有两个目的：一是采用大样本对初始量表进行再次检验；二是借助验证性因子分析法识别最佳的维度结构。为此，在线下与线上进行随机调查，共发放并回收600份调查问卷，在剔除甄别不符与无效问卷之后，得到379份有效问卷，有效回收率为63.17%。
1. 信、效度检验
信度分析发现各维度的Cronbachs a在0.706与0.884之间，组合信度在0.764与0.918之间，它们均大于临界值0.7。同时，各题项的CITC都大于0.5，而且删除某个题项后的Cronbachs a都未有显著提高。由此，各维度量表的内部一致性较好。效度分析发现各题项标准化载荷系数都大于0.709，并且均达到0.05的显著性水平。此外，各维度的平均方差萃取量（Average Variance Extracted，AVE）都大于0.619，超过其临界值0.5，这表明各维度能够较好地解释对应的题项。可见，各维度量表的收敛效度较好。进一步，对AVE值取算术平方根，将其置于各维度相关系数矩阵对角线上，发现它们明显大于相关系数的绝对值。换言之，各维度量表具有较好的判别效度。
2. 因子模型比较
为识别出最佳的维度结构，采用验证性因子分析法，依次对一阶和高阶因子模型进行对比分析。在多次的一阶验证性因子分析中，发现六因子模型在绝对拟合指数（1
尽管一些维度间的协方差和相关系数也较高，但是都不符合理论与实践逻辑。比如，计划解决和网上寻求安慰的协方差为0.201，相关系数为0.464，并达到0.001显著性水平。然而，依据Duhachek[7]的观点，消费者应对策略有三个二阶维度，分别是积极应对、表达应对和回避应对。显然，计划解决属于积极应对，寻求社会支持属于表达应对，心理摆脱属于回避应对。可见，计划解决和网上寻求安慰的差异较大，分属于不同的二阶维度。另外，他的研究中并未提及网上寻求安慰、社交平台诉说与坦然接受。实际上，前两者也属于表达应对，只是表达的对象不是人，而是购物网站或是社交平台。综上推理，网上寻求安慰和社交平台诉说适合构建二阶维度网上表达应对，进而与网下表达应对（寻求社会支持）构成三阶维度表达应对。据此，将六因子模型改变为高阶因子模型，见图1。
对高阶因子模型进行验证性因子分析，发现高阶因子模型的拟合指数值均达到标准。绝对拟合指数：1
五结论
本研究对网络购物中消费者后悔应对策略的维度与量表进行定性分析与定量检验，所得结论具有重要的理论贡献。
首先，在相关文献分析与焦点小组座谈的基础上，得到应对策略的12种初始维度。继而经过量表开发过程，删除直言不讳、行为脱离、积极再解释、自我控制、产品再利用与转移注意力，最终保留计划解决、寻求社会支持、心理摆脱、坦然接受、网上寻求安慰与社交平台诉说6个维度。前4个维度在已有研究中较为常见，但是后2个维度首次被提出。研究结论不仅理清了网络购物中消费者后悔应对策略的维度，而且还进一步为消费者应对策略增添了新的维度。由此，丰富了消费者应对策略理论。
其次，为识别出最佳维度结构，进行多次的因子模型比较，兼顾理论逻辑与统计结果，本研究认为网上寻求安慰和社交平台诉说构成二阶维度网上表达应对，而它又与寻求社会支持构成三阶维度表达应对。为此，表达应对与计划解决、心理摆脱和坦然接受共同组成网络购物中消费者后悔的应对策略。可见，表达应对极为重要，这是在网络购物情境下的独特发现。后悔者很可能同时进行网上与网下的表达应对。然而，以往研究仅将表达应对局限于实体情境中。实际上，购物网站以及社交平台等网络空间早已成为消费者表达应对的渠道。这从理论上重新界定了表达应对，扩展了它的内涵与外延。
再次，从文献中看，不难发现有较多有关消费者应对策略的量表，但是缺乏专门针对网络购物中消费者后悔应对策略的量表。本研究遵循规范的量表开发流程，对各维度的题项进行多次的评价与论证，最终得到具有良好信度与效度的量表。这为测评网络购物中消费者后悔应对策略提供了一种量化工具，也为实证探讨它的形成与影响机制奠定了基础。尤其是，网上表达应对量表被首次提出，这具有重要的理论价值。
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