我国消费者网络粘性行为影响因子转化实证分析

巩艳芬+李昕月

内容摘要：网络粘性行为在网络客户群中表现日益明显，但由于网络粘性行为影响因子在未来转化过程中所存在的不确定性，对其生活方式的影响逐渐增大。本文根据调查分析提出了时间有限性、满意度、忠诚度等7个网络粘性行为影响因子，对其转化进行了假设，并运用结构方程模型对其进行验证。

关键词：消费者 网络粘性行为 影响因子 结构方程模型

中图分类号：F713 文献标识码：A

消费者网络粘性行为及影响因子

随着科技的进步和网络的不断发展，网络购物已经成为很受人们欢迎的购物方式之一。作为一种新的消费行为方式，人们在享受之余，网络粘性行为也越发显著。

总的来看，网络粘性可以给人们的生活提供便利，丰富消费者的购物渠道，但同时过多的网络粘性行为也会危害到消费者的身心健康和工作效率，因此一定要在网络粘性行为的“量”达到“质”变之前，将不利因子合理地转成有利因子，以帮助网络消费者实现更为健康的网络生活。这样就可以通过对转化的影响因子进行促进或抑制，来引导网络粘性行为向更有利于社会发展的趋势转化，实现对网络粘性行为的合理控制，从而推进这种新的消费方式的健康发展。

尽管对消费者网络粘性行为的研究日益增多，但是对消费者网络粘性转化的相关研究却并不多见。目前，学者对消费者网络粘性的研究着重于从网络粘性的概念出发，立足于不同的视角，诠释网络粘性不同的内涵。对于网络粘性的内涵，Zott、Gillespie（2000）等人从网站的视角出发，认为网络粘性即网站吸引消费者停留的时间不断延长，并使之经常返回的能力。Li（2006）、王海萍（2009）等人从消费者的角度去看，认为它表示的是消费者出于自身的意愿与偏好，对网站产生依赖，并坚持持续访问的行为。在这些理论基础之上，赵青、薛君（2012）的研究集中在网络粘性的形成机理和前置性因素方面，揭示了消费者网络粘性的内外部形成结构，对网络粘性做了更深层次的诠释，并以此对网络粘性的测评进行了深入研究。Xu和Lu（2010）分别从依赖性和保持力两个方面进行了阐述。可以看出，对消费者网络粘性行为的研究已经较为深入，但是都是围绕网络粘性本身出发的，而未去深究其未来转化的相关问题，对其未来的发展趋势也就不能较好地把控。因此，对消费者网络粘性转化的相关问题，是目前需要研究和探讨的课题。

消费者网络粘性行为转化因子的分析与假设

消费者网络粘性行为的转化在正常持续使用的前提下会产生三种可能：第一是可能转化成正常使用，即在正常的生活状态下，把网络消费作为一种娱乐，闲暇时消遣的一种生活方式，毫不影响日常的生活；第二是可能转化为成瘾，这种状态会严重的影响到人们的正常生活，更甚者会产生疾病，严重危害消费者的身心健康；第三是可能维持现状。因此，可将消费者网络粘性的转化趋势分为正向转化（正常使用）和负向转化（成瘾）。根据已有文献归纳和总结，可能促进网络粘性正向转化的影响因子有隐私风险信念和时间有效性，同时促进网络粘性负向转化的影响因子有信任、持续使用意图、满意度、感知有用性、期望确认度、忠诚度和结构嵌入性。根据总结相关理论，对两种转化趋势的转化影响因子提出以下假设：

隐私风险信念正向影响粘性的转化（H1）。Dowlin和Staelin（1994）将消费者对隐私风险信念定义为消费者对个人信息的暴露造成潜在损失的预计。消费者在网络消费的过程中经常会预留一些个人信息，同时他们对个人信息也比较关注。Malhotra等（2004）的研究表明如果消费者对个人信息有较高的关注，那么他也同样有较高的隐私风险信念，风险信念则对消费者透露个人信息的意愿有负面影响。因此在消费者网络消费过程中，会出于对个人信息的保护而减少网络消费的频率，引起网络粘性的减弱，从而促进粘性的正向转化。

时间有效性正向影响粘性的转化（H2）。网络消费的主要缺陷之一，就是不能满足人们的急需求。人们急切需求的物品，可能会因为物流的延迟而促进人们购买意向的转变，对时间的有效性要求较高，从而在某种程度上减化粘性。

信任负向影响粘性的转化（H3）。巴特吉等（1998）研究指出，电子商务中消费者对商家的信任与其参与网络购物的意愿有着直接的关系，也就是说信任会直接影响到消费者是否会继续在该网站持续购买。Xu 也提出信任是消费者继续形成粘性的动力。信任的促进作用，会继续不断地增强粘性。

薛君等（2012）提出消费者满意度、感知有用性、用户习惯等是消费者网络购物粘性形成的主要原因，这些原因都促成了持续使用意向的产生，在持续使用的基础上产生了渐进的过程。在大量的有关信息系统采纳后持续使用的研究中，Bhattacherjee提出的信息系统持续使用模型（IS Continu-ance Model，IS-ECM）最具影响力。在这个模型中，可以看出满意度、感知有用性、期望确认度都会促使消费者有持续使用用途。从粘性的形成机理上看，这些因素也一定会在一定程度上影响粘性的转化，因此假設如下：持续使用意图负向影响粘性的转化（H4）、满意度负向影响粘性的转化（H5）、感知有用性负向影响粘性的转化（H6）、期望确认度负向影响粘性的转化（H7）。

忠诚度负向影响粘性的转化（H8）。Oliver（1997）认为顾客忠诚是顾客对其所偏爱企业或品牌的深刻承诺，在未来持续一致地重复购买和消费，进而产生的反复购买同一企业、同一品牌或品牌系列的行为，不管情境或营销力量的影响如何，不会产生转换行为的信念。忠诚度作为网络消费者具有持续购买意向主要原因，因此忠诚度会影响到我国消费者的网络粘性。

结构嵌入性负向影响粘性的转化（H9）。根据Nahapiet和Ghoshal（1998）的观点，结构嵌入性是一个与社会系统及整个网络关系相关的一个属性，是社会网络理论中的重要概念。Tsai和Ghoshal（1998）认为当一个组织在众多的组织中有极强的中心性时，那么这个组织中的个人在社会交往中更有可能学习和采纳组织语言、价值观以及行为准则。在处于网络消费的时代，网络消费者的网络粘性会影响到周围的人。

实证分析

AMOS 21.0（ Analyse of moment structures），也就是对矩阵结构的分析，主要是用于对结构方程模型（SEM）的建立和检验，广泛应用于经济、营销、心理及社会学各个领域。SEM融合了传统多变量统计分析中的“因素分析”与“线性模型的回归分析”，可对各种因果模型进行辨识、估计与验证。它弥补了传统统计方法的不足，它不仅可对某个领域中各种因素之间的关系进行研究，而且可对潜变量之间的相关关系甚至因果关系进行研究。本文就是在运用结构方程模型的基础上，使用AMOS 21.0软件对我国消费者网络粘性的正向转化因子和负向转化因子进行探究，并验证这些因子是否与粘性转化存在因果相关。

数据收集。本次发放调查问卷的对象主要是高校学生和企业的工作人员，因为他们是我国目前网络消费的主要群体。采用赵青等人的网络粘性测评研究方法，对于调查问卷的STIC在2.41到4.55之间的调查问卷予以采用，作为我国消费者网络粘性人群的代表。经过问卷的发放，符合条件的调查问卷共216份，其中女性占89.2%，男性占10.8%，对于网络消费的目前数据来看，女性消费者是我国网络粘性的主要群体，样本选择的分布符合实际情况，结构较为合理。调查问卷的设计均是在查阅大量的文献以后，对相关的假设找到合理依据以后进行的合理提问，采用李克特五点量表（非常符合、大部分符合、一半符合、少部分符合、非常不符合），并對一些较难懂的词汇进行了大众化的处理，以便降低调查对象的繁琐度，从而提高调查问卷的回收率。调查问卷的发放，采用上述符合条件的人，并在选项中设计了两个反题型，以此检验调查问卷的合理性。经过筛查，共回收了135份有效调查问卷。总体年龄在20-30岁的人居多，学历中大专和本科的比例较重，占到总数的75.6%，网上消费的时间1-3年的占到62.3%，总的来说本文是针对青年女性的网上粘性因子转化研究。

数据的信效度检验。采用Alpha信度系数法对调查问卷进行内在信度和外在信度的检验。通常认为，信度系数应该在0-1之间，如果量表的信度系数在0.6以上，表示量表的信度很好，调查问卷的Cronbach's alpha 系数为0.882，表明调查问卷系数较好，可以采用。用AMOS测量调查问卷的聚敛效度和构建效度。如表1所示，因素负荷量都大于适配标准值0.70，表示个别潜在构念可以解释测量变量的变异量R2均大于50%，测量指标变量可以有效反映潜变量。潜变量信度系数均大于0.7且组合信度（CR）指标值均大于0.60，表示模型内在质量佳，测量变量能够反映潜变量的特质，同构性较高，构建效度较好。用平均方差抽取量（AVE）表示潜在构念所解释的变异量中有多少来自测量误差，本文潜在构念的平均方差抽取量均高于50.0%，表示测量模型的聚敛效度较好。

模型拟合度分析和检验结果。本文运用AMOS21.0对模型进行绝对拟合指数、比较拟合指数和简约拟合指数分析。在绝对指数中，卡方自由度比值为2.236，RMSEA为0.072，RMR为0.002，表示模型的拟合度较好。同样，在比较拟合指数和简约拟合指数中，观测值都达到了参考值之上，因此总体来说假设模型的拟合度较好。具体如表2所示。

运用问卷调查方法对假设模型进行验证，通过路径系数该检验结果如表3所示，在表3中可以看出九个假设均是成立的。隐私风险信念和时间有效性对粘性正向转化；信任、持续使用意图等七个因子对粘性有负向转化。应用协方差公式COV（Xi，Yj）=γii ζxixj，其中i=（1，2...m），j=（1，2...m）表示两个变量之间的组合协方差，算出其路径系数。从表3中可以看出，假设均被证实成立。其中隐私风险信念和时间有效性的路径系数分别为0.823和0.716，假设成立，这是由于网络消费者出于对网络消费隐私安全和时效性的商品等诸多因素的考虑，对网络消费的满意度不断降低，从而促进粘性减弱，使其向正向转化。信任和忠诚度路径系数分别为0.584，0.507，假设得到验证，这是由于在网络粘性的形成机理中，这两个因素是粘性形成过程中占比重相对较大的因素，它们促进了网络粘性的形成，必然也会促使粘性的增强，从而使粘性向负向转化。

结论

从模型的检验结果看，可以通过对转化因子的促进或抑制，使粘性的负向转化转变成粘性的正向转化。对于隐私风险信念可以通过促进正向转化因子的强度，加强网络消费者的隐私风险信念，增强网络消费者对个人信息泄露的忧患意识，促进网络粘性由负向转化向正向转化趋势发展。对于感知有用性、期望确认度、满意度都能影响持续使用意图，可以通过抑制这三个转化因子，抑制持续使用用途因子，从而促进粘性正向转化。可以规范网络商家不要做夸大产品用途、性能等宣传，从而使消费者在物品的有用性方面得到真实了解，能快速获取物品信息，从而削弱这四个因子的影响，促进网络粘性从负向转化向正向转化发展。对信任、忠诚度、结构嵌入性这三个转化因子进行抑制，如经常开展网路粘性负向转化的危害宣传活动，向消费者展示网络消费者受害的事例，劝告消费者不要一味“跟风”，从根本上减弱结构嵌入性、信任、忠诚度这三个负向转化因子的影响力度，以此减弱粘性负向转化的强度。

在粘性转化因子的研究中，要时刻注意消费者才是粘性转化的有效性主体，所以对促进粘性正向转化设计策略时，要把消费者的行为和心理状态作为基本点，制定行之有效的策略，从而达到正面的效果。如何有效抑制粘性的负向转化，促进粘性负向转化转换成正向，需要长期探讨和研究。

参考文献：

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2.赵青，张利，薛君.网络用户粘性行为形成机理及实证分析[J].情报理论与实践，2012（10）

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