广州市居民网络体育消费风险评估的结构方程模型构建及实证研究

余 磊，姚亚娟

广州市居民网络体育消费风险评估的结构方程模型构建及实证研究

余 磊1，姚亚娟2

1.广州体育学院，广东广州，510500；2.广东生态工程职业学院，广东广州，510520。

本文通过运用德尔菲法、结构方程模型、数理统计法，对居民网络体育消费风险因素进行路径模型构建及实证研究。以广州市居民的网络体育消费行为表现为样本，采用结构方程统计方法，探究影响居民网络体育消费行为的影响因素。通过量化研究方法进行验证性分析，结果显示，产品自身风险、广告风险、信息渠道风险、现代化风险、网络规范化风险、消费者习惯风险是影响广州市居民在网络体育消费中最主要的风险因子。建议，政府成立网络消费风险监管机制、规范化管理网络风险；网络企业加强网络体育产品及客服质量、优化广告投入；消费者个体提高“现代化”消费意识，明确网络消费目的，拓宽消费途径。

广州市网络体育消费；风险评估；结构方程；实证研究

政府自2016年至今对体育消费的高度重视，体育消费成为当下最热门的话题。2017年12月我国互联网普及率已经达到55.8%，网民的人数更是达到7.72亿，手机网民的规模达7.53亿[1]。网络体育消费也成为时下最时尚的消费方式。网络体育消费方式是一种有别于传统线下体育消费方式，网络消费者利用网络进行消费，在消费过程中总会伴随着无法估计与不可避免的风险。网络体育消费是个体参与消费的方式，受到诸多个人因素与社会因素的影响，由于涉及面宽广，不可控因素相对较多，构建风险评估指标体系难度相对较大。消费者在网络体育消费中将会面临着不同风险因素导致的突发的风险，在学者研究往往用较为传统的研究方法，难以处理多结果的风险因素。

1 网络体育消费风险评估研究现状

感知风险理论最初是由1960年哈佛大学教授Bauer提出的理论体系，认为消费者的购买行为具有无法确定性，即结果的不确定性[2]。随着信息化时代的来临，感知风险理论逐渐引入网络消费中，在网络盛行的当下，网络营销手段成为诸多的体育线上线下产业必不可少的模式，但消费者在网络消费会遇到各种各样的风险，有效规避风险势在必行。感知风险是人们对有害行为和可能存在风险的技术带来后果的一种主观判断和评估[3]，并影响着个体的决策行为，与决策者的个性具有显著的关系[4]。特定领域内的感知风险的研究较少，就网络体育消费感知风险的因子研究来讲，从多个角度对网络消费提出了不同的风险维度。网络消费上顾客感知风险的程度成为影响消费行为的主导因素[5]，有学者提出诈骗风险、私人信息风险、产品质量风险是构成网络消费的三大风险（陈昶屹[6]，2010），就网络消费平台方面，网络平台的信息更换速度[7]、网络消费者对平台的评价和推荐会间接的影响着消费者对网络平台的信任和决策行为的产生[8]。当然经济、时间、服务、隐私、社会、功能、身体和心理8个方面的风险维度可能影响着网络消费[9]。

2 网络体育消费风险评估指标及信效度分析

2.1 网络体育消费风险评估指标初选及量表效度分析

本文基于前人研究成果，运用德尔菲法（有效的运用函调方法，将预测组拟好的问题通过专家自由发表建议，汇总后反馈给咨询者，在进行问题的回答，如此反复若干次，就能使专家建议得到集中，而获得一定权威、科学的判断[10]）工作流程分为以下4个步骤：（1）开始准备阶段，成立相应的小组完成对德尔菲问卷的设计，咨询专家进行风险评估指标的选集和筛选；（2）德尔菲调查阶段，主要进行三轮的德尔菲调查法，对每次的调查结果进行统计和专家讨论，然后进行下一轮调查，往复3次；（3）指标选择阶段，对3次的结果进行指数计算，得到初步的共性指标进行讨论；（4）结果确定阶段，通过专家论证后，确定最终的风险评价指标。

结合广州市网络体育消费风险评价的德尔菲指标分为以下5个，X1信息渠道风险、X2经验消费风险、X3自我追求风险、X4购买意愿风险、X5广告影响风险。每个方面有A、B、C、D四个方面不同程度的选项。对于X1、X2、X3、X4均采用以下指数法计算：

X=(100×SA+75×SB++50×SC+25×SD)/(NA×4+NB×3+NC×2+ND×1)

Sj=NAj×4+NBj×3+NCj×2+NDj；j=A、B、C、D.

NAj、NBj、NCj、NDj代表选择j的专家中，表示“完全可以代表”、“可以代表”、“应该能代表”、“不能代表”的专家人数。

NA、NB、NC、ND表示选择“完全可以代表”“可以代表”“应该能代表”“不能代表”的专家回答人数。

结合广州市居民网络体育消费的现状和特点，面向社会、高校通过网络征选、专家提名等方式，初步征集90个风险指标。经专家组讨论后共得到27个风险评价指标，包含风险评价指标，即产品忠诚度风险、网络便利性风险、个人兴趣爱好风险、无条件支持风险、盲目追风风险、他人介绍风险、广告内容新颖风险、广告形式多样风险、宣传效果风险、适用程度风险、明星代言的产品风险、产品第一印象风险、支付保障风险、消费次数风险、产品评价风险、网站规范程度风险、客服质量风险、时尚体现风险、现代生活标志风险、品牌至上风险、实用型至上风险、物美价廉风险、朋友可信度风险、家庭依赖度风险、网络链接安全风险、体育产品推广平台安全度风险、体育类网站安全度风险。经6名专家的建议，本研究的风险评价指标具有较高的效度（6名专家均认为风险评价指标能很好的反应本文研究）。

2.2 研究设计及量表信度分析

表1 人口基本统计特征

2.2.1 研究对象及方法 根据本文设计的网络体育消费风险评估指标体系，形成调查问卷，量表采用李克特量表[11]，有关态度测量的五等级尺度总加量表的形式，分值越高表示对应的风险维度越大。问卷采用问卷星方式发送广州市有过网络体育消费400名居民手机，共计发放问卷353份，有效率88.3%，采用SPSS 17.00、AMOS.24.00进行数据整理分析。

2.2.2 信度检验 对网络体育消费风险初构指标进行信度分析，经Cronbach's Alpha 信度系数法测量量表的信度（整体Cronbach's Alpha 系数为0.949，符合Cronbach's Alpha 系数>0.8标准，量表内部具有一致性）（表2）。本文采用KMO检验和Bartlett检验[12]对指标体系进行探索性因子分析，构建的网络体育消费风险评估指标体系Bartlett，s检验p=0.000<0.005，即相关系数与单位矩阵存在显著性差异；KMO=0.836>0.7，量表适合做因子分析。

表2 网络体育消费风险评估指标体系量表信度检验

3 研究结果分析与讨论

3.1 探索性因子分析

表3显示的是对网络体育消费风险因子进行因子分析后共提取6个因子。6个因子分别为：第1个因子特征值为12.208，解释27个因子贡献率45.213%；第2个为2.755，贡献率10.203%；第3个为1.698，贡献率6.289%；第4个为1.446，贡献率5.355%；第5个为1.261，贡献率4.669%；第6个为1.055，贡献率3.906%。由表4可知，物美价廉、家庭依赖度、朋友可信度、实用型至上、支付保障、产品第一印象、网络便利性、产品评价等与因子1相关较高，原始因子主要围绕产品自身属性，为此将因子1命名为产品自身风险因子；体育类网站安全度、体育产品推广平台安全度、网络链接安全、适用程度、宣传效果、客服质量等与因子2相关较高，主要是从产品信息的获取的途径及服务等外在层面的影响，为此将因子2命名为信息渠道风险因子；广告形式、无条件支持、广告内容新颖、他人介绍、盲目追风与因子3相关较高，与广告的关联度高，为此将因子3命名为广告风险因子；现代生活标志、时尚体现、品牌至上、明星代言的产品与因子4相关较高，主要受到现代生活方式的影响，为此将因子4命名为现代化风险因子；网站规范程度、消费次数与因子5相关较高，与外在的网络规范相关，为此将因子命名为网络规范化风险因子；个人兴趣爱好、产品忠诚度与因子6相关较高，与消费者自身的习惯关联度密切，为此将因子6命名为消费者习惯风险因子。

表3 总方差分解

表4 主成分分析因子载荷阵

3.2 网络体育消费风险评估指标体系结构方程模型分析

经过因子分析后可知产品自身风险因子、信息渠道风险因子、广告风险因子、现代化风险因子、网络规范化风险因子、消费者习惯风险因子共组成网络体育消费风险评估指标体系，构建居民网络体育消费影响因素路径结构方程模型（图1）。

图1 体育消费风险因子路径模型图

3.3 模型配适度检验

选用AMOS19.0统计软件进行验证性因素分析，采用极大似然估计法对网络体育消费风险评估指标体系量表数据进行分析，并选取X2/df、RMSEA、RMR、AGFI、CFI、GFI、NFI等拟合指数考察模型拟合情况（见表5）。

表5 体育消费风险因子路径模型拟合指数

根据体育消费风险因子路径结构模型分析的结果表明，X2/df=1.915<3.00表示模型配适度良好，近似误差均方根RMSEA=0.032，残差均方和平方根RMR=0.048，均小于0.05，表示模型整体适配度良好；拟合优度GFI=0.923，调整的拟合优度指数NFI=0.931，比较拟合指数CFI=0.946，均大于0.09，表示模型整体适配度良好。测验构建效度良好，测量指标达到了规定的标准，该模型得到了良好的拟合验证，所有项目因素拟合度较高，能够较好地解释研究的理论构想，表明该量表具有良好的结构效度，并且符合原量表的构想。

3.4 验证性因子分析

本研究运用验证性因子分析，6个因子之间相关系数均大于0.8（见表6），即本模型研究潜在变量具有区分效度。通过多变量分析，构成了由产品自身风险因子、信息渠道风险因子、广告风险因子、现代化风险因子、网络规范化风险因子、消费者习惯风险因子6个潜在风险因子和27个观测变量组成的网络体育消费风险评估指标体系（表7）。

表6 风险因子之间的协方差矩阵

表7 网络体育消费风险评估结构模型

4 小 结

广州市居民网络体育消费呈现年轻化的趋势，年龄分布在18-30岁之间，占71.4%；学历层次分布在大学本科和研究生的消费人群较多，占79.3%；未婚的人群较多占据66.7%。在居民网络体育消费中个人因素与社会因素对网络体育消费的影响较大，从以上分析中可以得出，产品自身风险、广告风险、现代化风险、网络规范化风险、消费者习惯风险是构成影响广州市居民网络体育消费的风险指标体系。

5 建 议

5.1 给政府的几点建议

规范化管理网络风险。规范网络线上支付途径和网络链接安全性；增强消费者维权意识，维护消费者安全保障，普及产品质量鉴别方式，加大网络安全化教育；保障真实可信消息的有效性；提高网络消费产品的透明度，杜绝明星劣质产品。

成立网络消费风险监管机制。组织专业化的人士进行网络消费监控，可以确保网络体育消费的顺利进行。明确监管机制内的职责划分，亦可以规范形式，保障交易完成。

5.2 给企业的几点建议

加强网络体育产品及客服质量。质量是“硬件保障”，优异的产品利于网络体育消费基数增长；售后客服服务质量是消费的“软件保障”，服务质量的高低直接决定着消费的可增长性。

优化广告投入。产品及服务的成交量取决于广告的质量及数量，优质的广告投入更是消费者消费道路上的“敲门砖”。

5.3 给消费者的几点建议

提高“现代化”消费意识，明确网络消费目的，拓宽消费途径，节约时间成本，杜绝攀比和跟风。

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Construction of Structural Equation Model and Empirical Research on Risk Assessment of Guangzhou Residents' Online Sports Consumption

YU Lei1, YAO Yajuan2

1.Guangzhou Institute of Physical Education, Guangzhou Guangdong, 510500, China;2. Guangdong Vocational College of Ecological Engineering, Guangzhou Guangdong, 510520, China.

This paper uses Delphi method, structural equation model and mathematical statistics method to build a path model and empirical research on the risk factors of residents' online sports consumption. Taking the performance of Guangzhou residents 'online sports consumption behavior as a sample, the structural equation statistical method is used to explore the influencing factors that influence the residents' online sports consumption behavior. Validation analysis through quantitative research methods shows that the product's own risk, advertising risk, information channel risk, modernization risk, network standardization risk, and consumer habits risk are the most important risk factors affecting Guangzhou residents' online sports consumption. It is suggested that the government establish a network consumption risk supervision mechanism and standardize the management of network risks; network enterprises strengthen the quality of online sports products and customer service, and optimize advertising investment; individual consumers should increase their "modern" consumption awareness, clarify the purpose of online consumption, and expand consumption channels.

Network sports consumption; Risk assessment; Structural equation; Empirical research

G80-052

A

1007―6891（2022）01―0085―04

10.13932/j.cnki.sctykx.2022.01.20

2020-03-16

2020-04-07

广东普通高校省级基础研究重大项目及应用研究重大项目（社会科学类）：“互联网+全民健身”背景下健身消费研究（编号：2017WZDXM023）阶段性成果。

姚亚娟（1992-），汉，河北唐山人，硕士，助教，研究方向：运动与健康促进。