C2C交易中影响消费者在线信任的因素探究Word格式文档下载.docx
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对收集到的107份问卷采用线性回归的统计分析方法,对模型进行了检验和修正,结果表明模型基本正确。
所有维度中,除法律法规外,其余均对C2C交易消费者的信任有显著影响。
【关键词】互联网电子商务C2C信任信任模型
Astudyoffactorsaffectingonconsumer’sconfidenceinC2C
Abstract
ThispaperattemptstoestablishthethemodelwhichimpacttheconsumerconfidenceinC2Ctransactions,carryoutthediscussionwhichrelatedtothedevelopmentofChina'
sC2C,inthehopesofacceleratingthedevelopmentofthecustomtrust,contributedtotheeventualdevelopmentofChina'
sC2Conlineshopping.Attheconclusionofpreviousresearch,theauthorposesevenaegisand23indicatorswhichaffectthetrustoftheonlinecustom,giveouttheturstmodel.TheauthoruseLinearregressionmethodofstatisticalanalysistoanalysisthe107collectedquestionnaires,madetestandamendtothemodel.Theresultsshowthattheconclusionsarebasicright.Inalltheassumptions,inadditiontolawsandregulationsontheeffectoftheattitudeandtrustisnotestablished,theotheraegishavebeensetup.
【Keywords】InternetElectronicCommerceC2CTrustTrustModel
绪论
C2C网上交易是目前电子商务发展的热点之一。
根据艾瑞咨询集团的调查报告,2005年我国电子商务C2C市场交易总额为137.1亿元[1]。
仅2008年上半年,我国C2C市场交易额达已高达498.4亿元[2]。
但是在C2C发展前景令人看好的同时还存在着众多的问题。
如CNNIC的调查显示有34%的受调查者认为C2C网上购物最让人不放心的是卖家的诚信[3]。
《2007-2008年中国网络购物行业发展简版报告》显示,50.7%的用户由于未见到商品实物,不放心而没有进行网络购物[4]。
因此,信任问题便是影响C2C网上交易进一步蓬勃发展的因素之一。
电子商务中影响在线信任的因素很多,目前研究得较多的是与网站相关的因素。
如:
Sultan等人通过理论研究提出影响信任的因素包括9个网站特征:
在线浏览、忠告、无误、履行、设群、隐私/安全、信任标章、品牌和呈现[5]。
Jarvenpaa等人假设网络商店的规模和声誉会影响在线消费者的信任。
他进而通过在不同国家的研究验证了在跨文化环境下,该研究成果也是成立的[6]。
Hoffman等人通过实证研究提出安全性和隐私是网络信任的主导因素[7]。
KoDeRuyter等人也是通过实证研究,探究了声誉、比较优势和感知风险对信任的三个相互依赖的变量——服务、感知质量和行动意向的影响[8]。
Koufaris等人认为感知有用性和感知易用性显著影响消费者在线信任,同时信任又显著影响消费者的购买意图[9]。
本文综合了前人研究成果,提出了六个可能会影响消费者信任的维度。
同时,笔者自己设计了第七个维度——“买卖双方交互水平”及其测量指标,以试图构建C2C交易中影响消费者信任的模型,并用实证研究的方法,系统地考察个人信任倾向、C2C平台以及相关电子商务法律法规等七个因素对个体卖方与个体买方的在线信任的影响,并通过实际的数据对这一模型进行检验。
1研究假设与模型
1.1个人信任倾向
个人信任倾向,即McKnight等人提到的气质信任(DispositonalTrust),是一般情况下个人所表现出的愿意信赖他人或者其他事物的程度。
它是个体对他人表现出信心或者信任态度的一般倾向。
气质信任和Mayer(1995)提到的信任者的倾向(Trustor'
sPropensity)也是一致的。
只是不同的学者有不同提法,中文翻译中也出现了气质信任、个人基本信任观,信任倾向等[14]。
它是由成长经历、人格特质、文化背景、所处环境和个人的发展经历等决定的。
这些因素的差异不可避免地导致了个体通常在内在的信任他人或事物的倾向方面表现出一定的差异,这种差异体现在是否信任他人或其他事物。
以及在多大程度上信任他人或其他事物等。
当消费者决定是否或者多大程度上去信任网站时,他们会去寻找相关线索(比如网站的某些特征等),而信任倾向会放大或减小这些线索提供的信号。
当消费者还没有得到任何信息的情况下个人信任倾向对于信任的作用尤其明显[16]。
由于不同人的信任倾向也会有所不同,最极端的例子称为“盲目自信”,即有些人会倾向相信一般人认为不值得相信的事物。
相反的,即使某些事物有相当的程度的证据显示其为可以信任的,有些人仍不愿意信任该事物。
在经济学里把社会中的人大体上分为风险偏好、风险中性和风险规避三种类型。
网络使用者的信任倾向会增加或是降低信任因素对十信任本身的影响力。
也就是说,在风险相同的前提下,风险偏好类型的消费者比风险规避类型的消费者更有可能去进行网上交易[17]。
因此,提出假设H1:
消费者的信任倾向会影响在线信任水平。
1.2C2C平台
相对于B2C(企业对个人)或B2B(企业对企业)交易模式来说,C2C交易中包含的风险较大,因为个人相对于企业来说,其信用更难以得到保障,并且当前我国尚未建立起完善的个人信用体系,因此个人诚信缺失问题表现得较为突出,消费者很难在较短的时间内用较低的成本来确定卖家的真实能力和信用水平。
故消费者在进行线上交易时可能会优先考虑知名度较高的C2C平台,以确保自己的权益能得到实现。
理由如下:
电子商务企业如果要建立一个比较知名C2C交易平台品牌,必须投入相当的费用进行宣传和维护,以让消费者相信该企业能够保证提供高品质的服务,进而能来进行购物。
该企业有能力负担因建立知名C2C平台所投入的前期成本,并且能够持续赚取利润经营下去。
一旦消费者发现该C2C平台无法继续提供高品质的服务时,消费者就会停止通过该平台来进行C2C交易,并且会利用口耳相传的方式传播负面的消息。
因此,知名C2C平台发生不负责任的行为的成本相对一些不知名C2C平台的成本要高出许多,从而迫使知名C2C平台的运营企业会全力确保其服务的品质。
所以消费者在选择知名C2C平台进行交易的时候能获得更多的安全感。
故此,提出假设H2:
对C2C平台的认可将影响消费者的在线信任水平。
1.3买卖双方交互水平
在C2C网站购物过程中,买卖双方的沟通交流是整个交易过程中一个十分重要的环节。
如果商家能对消费者提出的问题进行快速反馈,愿意在消费者要求下定制个性化产品或服务,则消费者不仅能快速了解卖方,而且可感知到人性化服务,有利于交易的展开。
在C2C中,买卖双方的交互方式主要有以下三种:
①通过电话;
②通过电子邮件;
③通过各种即时通讯软件。
该类型又可分为两种情况:
一种是双方使用传统及时通讯软件,如:
QQ和MSN等。
另一种是使用C2C平台提供的即时通讯软件,如:
淘宝网提供的阿里旺旺,易趣网提供的易趣通等。
由于C2C平台提供的即时通讯软件与平台的各个功能结合紧密,因而使用C2C平台自己提供的即时通讯软件的人越来越多。
买卖双方的交互过程,既是买方对卖方的产品加深理解的过程,也是买卖双方相互加深了解的过程,也应当是增加信任感的过程。
因此,提出假设H3:
买方对卖方的信任水平会影响消费者在线信任水平。
1.4第三方托管服务
第三方托管服务,也叫Escrow服务,指的是附带条件委付盖印契约。
即买方将货款付给买卖双方之外的第三方,第三方收到款项后通知已收到买方货款,并同时通知卖方发货,卖方即可将货物发运给买方,买方通知第三方收到满意的卖方货物,第三方便将货款付给卖方。
其是C2C平台提供的一种第三方支付服务,该服务解决了困扰C2C交易的“孰先发货”与“孰先付款”的问题(若买家先付款,则其担心收不到货或者收到的货物与其预期相差甚远;
若卖家先发货,则其担心买家不付款[13]。
目前第三方托管服务已被众多C2C平台所采纳,如淘宝网推出的“支付宝”、eBay推出的“安付通”和拍拍网推出的“财付通”等。
以下以“支付宝”为例,介绍其大致工作流程:
买卖双方达成交易协议后,买家将货款打入“支付宝”,“支付宝”收到货款后通知卖家发货,买家收到货并表示满意后告之“支付宝”同意付款,“支付宝”将货款支付给卖家(“安付通”与“财付通”等的工作流程与此类似)。
该系统具体工作流程如图1.1所示。
图1.1第三方托管服务工作流程图
第三方托管服务实质上是C2C平台充当了可靠的第三方支付中介,整个工作流程与国际贸易中常用的付款方式——信用证十分类似。
通过第三方托管服务,有效解决了孰先付款与孰先发货的矛盾,增强了消费者的信任水平。
因此,提出假设H4:
第三方托管服务能增强消费者的在线信任水平。
1.5声誉反馈系统
声誉反馈系统是一种第三方信誉评价机制,其是一种买卖双方在交易完成后,依据在交易过程中的感受,彼此对对方进行评价的体制。
目前,该机制为我国各大C2C平台所广为采用。
以国内最大的C2C平台——淘宝网为例,淘宝网会员在淘宝网每使用“支付宝”成功交易一次,就可以对交易对象作一次信用评价。
评价分为“好评”、“中评”、“差评”三类,每种评价对应一个信用积分,具体为:
“好评”加一分,“中评”不加分,“差评”扣一分。
其信用度分为20个级别,如图1.2所示。
图1.2淘宝网会员信用等级图
信用水平越好的卖家,其在声誉反馈系统中的分数就越高。
买家就可以根据卖家在反馈系统中的分数,来判断卖家的信用水平。
因此,提出假设H5:
对声誉反馈系统有效性的认可将影响消费者的在线信任水平。
1.6实名认证
实名认证服务是由运营C2C平台的公司提供的一项身份识别服务。
该服务旨在克服线上交易的匿名性对消费者信任度的影响。
该服务可实现对某C2C平台会员的身份进行确认,通过实名认证后,相当于拥有了一张互联网身份证,可以在进行线上交易时增强消费者的信任水平。
因此,提出假设H6:
对实名认证会影响消费者的信任水平。
1.7电子商务相关法律法规
在电子商务相关的经济管理活动中的法律法规,它已经被广泛地认为是减少机会主义行为和加强信任的以制度为基础的机制[14]。
法律约束为企业提供激励,以避免机会主义活动。
否则,其行为的法律成本可能超过潜在的利益。
因而,电子商务相关法律法规在一定程度上能对保证电子商务相关的经济活动正常的运行起到积极的作用。
但是,由于不同的人对法律有效性的认知也是不同的。
认知法律约束指交易方相信合约等能够从法律上确保所有交易按先前指定的法律条例履行的程度。
按照理性算计,认知法律约束能通过确信非法活动的成本高于预期的非法利益而建立信任。
法律约束使参与交易的买卖双方感觉安全,因为相信对方将会采取措施实现其诺言以避免法律制裁[14]。
因此,法律法规约束能通过算计建立对交易对方可信性的信任信念。
提出假设H7:
电子商务相关法律法规能增强消费者的在线信任。
1.8信任态度与信任意图
信任态度并不等同于信任意图,在网络购物的信任研究中,光有对信任态度的研究是不够的,我们还要研究信任态度是否能够带来相应的愿意承担风险的意图,如注册、浏览、购物,向亲朋好友推荐等[15]。
有了对信任态度和信任意图的相关关系研究,才使得对C2C的信任研究真正具有了现实意义。
因为我们关注的是如何提高消费者信任,使得更多人产生参与网络购物的意愿,由潜在客户转变为现实客户。
综上讨论,C2C交易中的信任模型如图1.3所示。
图1.3C2C交易中的信任模型
2研究方法
本研究采用问卷调查的方法获得数据,然后用统计软件——SPSS对得到的数据经行加工和处理,进行对上述七个假设的验证。
2.1调查问卷设计
首先设计测量上述七个维度的指标。
其中,“买卖双方交互水平”的指标为作者对目前C2C的了解并结合其他人的建议后自己设计的,其余各指标均来自对相关文献的直接引用或改编,保证了指标的有效性和客观性。
问卷包括了7大因子,共23个指标。
指标测度采用五维里克特量表,从“完全不赞同”
(1)到“完全赞同”(5)。
作者在对所有23个指标反复修改后,对10名具有C2C购物经验的人进行了试调研,并根据他们的反馈对问卷指标的表述进行了相应的调整,以使指标表述准确。
最终形成的问卷见附录A和B。
问卷中的的指标及其来源见表2.1。
表2.1问卷中的指标及其来源表
维度因子
测量指标
问卷中题号
指标来源
1、买家信任倾向
a.买家对人性的信心
1.认为大多数人都是信守诺言的
1
文献[18]
2.认为大多数人都是乐于助人的
2
3.认为大多数人都能胜任他们的工作并履行职责
3
b.买家的信任立场
1.大多情形下通常信任他人直到有理由说明他们是不可信的
4
2.对陌生人通常表现出我的诚意,他们也会以诚待人
5
3.与人交往中,是以诚为本的
6
2、C2C平台
1.系统运作能力
7
文献[19]
文献[20]
有修改
2.兑现承诺
8
3.维护用户利益
9
3、买卖双方交互水平
1.卖家的响应时间
10
作者自己设计
2.卖家的服务态度
11
3.卖家对自己商品的特点很了解
12
4、第三方托管服务
1.能有效保证对方不能轻易实施欺骗
13
文献[11]
2.能保证自己一旦支付便能获得相应的产品或服务
14
3.能在对方的非善意行为时维护我的利益
15
5、声誉反馈系统
1.声誉反馈系统提供了大量的有用的反馈信息
16
文献[21]
2.声誉反馈是否给出了对方的确切信息
17
3.声誉反馈系统是可靠的
18
6、实名认证
1.对交易成员的实名认证是市场的重要环节之一
19
2.实名认证能对成员能力、合法性起到保障作用
20
7、法律法规
1.相关的电子商务法律和法规能有效地保证在线购物的安全
21
2.网站上相应的规则和制度能保障交易双方的权利和义务
22
3.相应的规则能有效地保证交易安全
23
信任态度
1、总的来说,我觉得淘宝网是可信赖的
24
文献[22]
2、淘宝网看起来要似乎比别的网站更让人感到信赖
25
信任意图
1、我愿意提供必要的个人信息,注册成为淘宝网的会员
26
2、我会经常到淘宝网上浏览关于我要购买商品的介绍与评价
27
3、如果在淘宝网发现了我所想要购买的商品,我会通过网站在线交易
28
2.2调查问卷发放形式
本次问卷采用传统纸质问卷与在线电子问卷相结合的方式完成,其中大部分采用在线电子问卷的形式完成。
传统纸质问卷见附录A。
在线电子问卷的技术解决方案是采用虚拟目录的形式,放置于武汉倍特校园文化传播公司旗下网站——学生之家。
问卷系统采用ASP+Access的组合开发而成。
本次在线电子问卷的网址是:
3研究过程与结果
3.1调查问卷发放情况
笔者于2009年1月18日至2009年2月12日在学生群体、公司职员、公务员、自由职业者以及全国的网友中陆续发放了调查问卷,开展本次的调研。
本次调研共发放纸质问卷30份,回收且合格的有12份;
期间,在线电子问卷页面访问量197次,共有172人进行了问卷填写。
由于对电子问卷设定了时间阀值,回答时间在3分钟以下的,在数据统计时都视为无效。
加上问卷填写不完整的,共77份无效问卷。
在线电子问卷部分有效问卷合计95份。
总计107份有效问卷。
3.2样本人口统计分析
本次调查样本的基本统计特征分析如表3.1所示。
表3.1调查样本人口统计特征
类别
选项
样本数量(人)
占总体百分比
性别
男
58
54.2%
女
49
45.8%
年龄
18岁以下
12.1%
18-22岁
40
37.4%
23-29岁
39
36.5%
30-39岁
11.2%
40岁以上
2.8%
学历
本科
74
69.2%
硕士
8.4%
博士
0.9%
其他
21.5%
职业
学生
70
65.4%
上班族
19.6%
自由职业者
6.5%
网龄
不到一年
14.0%
1-2年
25.2%
2-3年
26.2%
3-5年
23.4%
5年以上
从表3.1可以看出,本次研究的调查对象具有以下特征:
调查对象在性别上,男性略多于女性。
73.9%的调查对象年龄在18-29岁之间,即调查对象以青年网民为主。
大多数调查对象具有本科或研究生学历,调查对象大部分具有较高的文化水平。
职业以学生为主。
被调查者大都具有一定的网络使用历史,对互联网较为熟悉。
3.3信度与效度分析
3.3.1信度分析
所谓“信度”是指所用的测量工具所测量出来的结果的稳定性及内部一致性[22]。
笔者通过对问卷信度的考察来保证问卷测量结果的质量和可靠性。
本文采用Cronbach一致性系数(Cronbachα)考察该量表的信度。
一般来说,对社学经济学领域,Cronbachα在0.60以上,表示量表信度可接受,若Cronbachα在0.70以上,表示具有高信度。
如果信度过低,低于0.60,应重新修订研究工具或重新编制问卷[23]。
经过统计软件SPSS13.0的运算,求出问卷各因素的可靠性系数(见表3.2)。
表3.2问卷各因素的可靠性系数表
指标数量
Cronbachα
1、2、3
0.783
4、5、6
0.628
7、8、9
0.740
10、11、12
0.819
13、14、15
0.921
16、17、18
0.868
19、20
0.870
21、22、23
0.669
表3.2显示,所有七个维度因子的Cronbachα均大于0.60。
故此,本问卷具有较好的信度。
3.3.2效度分析
效度,指测量结果与试图达到的目标之间的接近程度,评价的是偏倚和系统误差问题[24]。
一般说来,效度分为内容效度和结构效度两部分。
笔者下面对这两部分一一验证。
⑴内容效度
一般而言,若问卷内容是以理论为基础,并参考以往学者类似研究的问卷加以修订、并与实务或学术专家讨论过,即可认为具有相当的内容效度[25]。
本研究各维度因子的测量指标大都参考相关文献,引用了已发展较为成熟的量表,而根据本研究的需要所新设计的测量项目,不仅经过与老师的讨论,而且在小范围试调研的基础上进行了适当的修订。
因而可认为本研究所使用的测量工具能够符合内容效度之要求。
⑵结构效度
结构效度是指测量工具确实能衡量出所建构理论的概念的程度。
笔者采用探索性因子分析方法来验证结构效度。
因子分析就是寻找潜在的起支配作用的因子模型的方法。
在进行因子分析前,首先要进行对采样充足度的KOM测度(Kaiser-Meyer-Olkinmeasureofsap1ingadequaey),检验变量间的偏向关是否很小,只有当变量之间有较高的相关性时,才适合做因子分析[22]。
根据Kaiser(1974)观点,如果KMO的值小于0.5时,较不宜进行因子分析[27]。
将模型的七个维度因子带入SPSS进行KMO和Bartlett’s球形检验,结果如图3.1所示。
(以下各图除图3.5外均由SPSS计算生成。
)
图3.1KMO和Bartlett'
s检验结果
从图3.1可知,此处的KMO值为0719>
0.500,表示适合进行因子分析。
此外,从Bartlett'
s球形检验的χ2的值为1417.937(自由度为253),达到显著,代表母群体的相关矩阵间有共同因素存在,适合进行因子分析。
故,下面进行因子分析。
笔者采用主成分分析法作为提炼因子的方法,萃取出特征值大于1的因子,并用方差最大法对因子进行正交旋转得到最终因子分析结果。
根据图3.2所示的因素共同性,所有指标题项的方差贡献率都超过0.5。
根据图3.3所示的整体解释的变异数,7个因子共解释了73.892%的方差。
同时,转置前,第一个因子仅解释了24.396%的方差,远小于0.400,故同源误差较小。
根据图3.4所示的采用方差最大法旋转后的主成分析结果,旋转后的因子载荷矩阵,各指标的因子载荷都超过0.5且每个题项对其所属因子的载荷明显高于对其他因子的载荷。
从而说明量表具有较好的结构效度
根据析出的七个因子,除“第三方托管服务”和“声誉反馈系统”没有按预期析出为两个独
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