龍稚蕓

摘要： 論文研究消費(fèi)者對(duì)消費(fèi)者的線上交互行為對(duì)消費(fèi)者對(duì)產(chǎn)品的感知風(fēng)險(xiǎn)的影響。參考前人文獻(xiàn)，引入了認(rèn)知信任這一中介變量。此外，根據(jù)文獻(xiàn)，本文將消費(fèi)者線上交互劃分成了五個(gè)維度，分別是信源質(zhì)量、關(guān)系強(qiáng)度、信息質(zhì)量、交互氛圍和交互頻率。實(shí)證研究發(fā)現(xiàn)，這五個(gè)維度分別會(huì)通過(guò)認(rèn)知信任，對(duì)消費(fèi)者感知風(fēng)險(xiǎn)產(chǎn)生負(fù)向影響。

Abstract： This paper discussed the impact of consumer-consumer online interactivity towards consumer's perceived risk. Based on former researches， this paper brought cognition trust as the mediating variable. And this paper divided online interactivity into five dimensions according to former literature， including information source quality， social tie strength， information quality， interactive atmosphere， and interactive frequency. The result shows that all this five aspects have negative influence to consumer's perceived risk through cognition trust.

關(guān)鍵詞： 消費(fèi)者交互；線上交互；網(wǎng)絡(luò)口碑；認(rèn)知信任；感知風(fēng)險(xiǎn)

Key words： consumer-to-consumer interactions；online interactions；online WOMs communication；cognition trust；perceived risks

中圖分類(lèi)號(hào)：F713.55 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1006-4311（2014）16-0014-03

0 引言

互聯(lián)網(wǎng)是最重要的信息交互平臺(tái)，大量的消費(fèi)者在線上匯集并討論著他們對(duì)不同產(chǎn)品的使用經(jīng)驗(yàn)。通過(guò)交互，他們相互影響著各自的看法和購(gòu)買(mǎi)決策。

根據(jù)傳播擴(kuò)散理論，社會(huì)網(wǎng)絡(luò)對(duì)人們的態(tài)度有巨大的影響。人們不會(huì)自主地從他人處形成自己的意見(jiàn)，而是交互地從社交網(wǎng)絡(luò)的其他成員處形成意見(jiàn)。有很多研究已經(jīng)開(kāi)始證明了線上意見(jiàn)對(duì)消費(fèi)者決策有舉足輕重的影響。另外也有一些學(xué)者發(fā)現(xiàn)了線上評(píng)論和銷(xiāo)售量之間存在關(guān)聯(lián)。因此了解線上意見(jiàn)是如何交互的，對(duì)企業(yè)來(lái)說(shuō)事關(guān)重要。

1 理論基礎(chǔ)及研究假設(shè)

盡管不少學(xué)者在消費(fèi)者交互與消費(fèi)決策的關(guān)系研究中涉及到了感知風(fēng)險(xiǎn)這一因素。但單獨(dú)研究線上交互和感知風(fēng)險(xiǎn)的文章還是非常缺乏的。本文的研究模型如圖1所示。

1.1 消費(fèi)者線上交互 交互是一個(gè)多維度的概念（王艷梅，2011）[1] 最早研究交互的Wiener（1948）認(rèn)為交互是信息接收者根據(jù)來(lái)自于信源的信息內(nèi)容向信源進(jìn)行反饋，通過(guò)雙方不斷的反饋來(lái)不斷地修改信息本身和反饋內(nèi)容，最終達(dá)成良好有效的雙向溝通[2]。線上互動(dòng)則強(qiáng)調(diào)在線上或電腦媒介（Computer-mediated）之溝通環(huán)境，而不是面對(duì)面（Face-to-Face）之環(huán)境。[3]

研究者通常根據(jù)交互的某一方面拆解維度，本文根據(jù)交互過(guò)程的要素，將交互分為不同維度。本文參考了已有文獻(xiàn)對(duì)交互的維度劃分，決定借鑒朱東紅[4]和曹維[5]的研究，將互動(dòng)劃分為信源質(zhì)量、信息質(zhì)量、關(guān)系強(qiáng)度、交互氛圍、互動(dòng)頻率五個(gè)維度。

1.2 消費(fèi)者線上交互對(duì)認(rèn)知信任的影響 Morgan和Hunt（1994）[6]及Doney和Cannon（1997）[7]指出，消費(fèi)者對(duì)目標(biāo)對(duì)象認(rèn)知信任的屬性包括能力和正直兩方面。其中，能力是指目標(biāo)對(duì)象所擁有的在某個(gè)領(lǐng)域具有影響力的技能、勝任力或者特征，有能力滿(mǎn)足消費(fèi)者的需求；正直是指目標(biāo)對(duì)象誠(chéng)實(shí)，并且能夠承諾的實(shí)踐性。本文將消費(fèi)者認(rèn)知信任界定為：消費(fèi)者對(duì)某一產(chǎn)品性能可靠性，和所屬企業(yè)誠(chéng)信的信心。

信任往往在交互和購(gòu)買(mǎi)意愿的影響研究中充當(dāng)中介變量，消費(fèi)者線上交互及消費(fèi)者認(rèn)知信任之間的正向關(guān)系已經(jīng)被許多學(xué)者證實(shí)。因此，本研究提出以下假設(shè)：

H1a，信源質(zhì)量正向影響消費(fèi)者的能力信任；

H1b，信源質(zhì)量正向影響消費(fèi)者的正直信任；

H2a，關(guān)系強(qiáng)度正向影響消費(fèi)者的能力信任；

H2b，關(guān)系強(qiáng)度正向影響消費(fèi)者的正直信任；

H3a，信息質(zhì)量正向影響消費(fèi)者的能力信任；

H3b，信息質(zhì)量正向影響消費(fèi)者的正直信任；

H4a，交互氛圍正向影響消費(fèi)者的能力信任；

H4b，交互氛圍正向影響消費(fèi)者的正直信任；

H5a，交互頻率正向影響消費(fèi)者的能力信任；

H5b，交互頻率正向影響消費(fèi)者的正直信任。

1.3 認(rèn)知信任對(duì)感知風(fēng)險(xiǎn)的影響 信任一直以來(lái)都是影響消費(fèi)者行為的重要因素，它在具有強(qiáng)烈不確定性的環(huán)境，譬如網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物環(huán)境中，對(duì)降低消費(fèi)者對(duì)不確定性的感知具有非常重要的意義。Kim D.J et al.（2008）認(rèn)為當(dāng)消費(fèi)者必須面臨風(fēng)險(xiǎn)，但卻完全無(wú)法控制結(jié)果時(shí)，信任是最重要的因素。從定義上，我們也可以判定信任和感知風(fēng)險(xiǎn)的關(guān)系。因此，本文提出以下假設(shè)：

H6a，能力信任負(fù)向影響感知風(fēng)險(xiǎn)；

H6b，正直信任負(fù)向影響感知風(fēng)險(xiǎn)。

2 研究方法與程序

2.1 測(cè)量量表及預(yù)調(diào)研

線上交互的量表主要參考朱東紅和曹維的研究。認(rèn)知信任的量表參考了朱東紅（2012）[6]和Gefen et al.（2003）[8]、Komiak and Benbasat（2006）[9]。感知價(jià)值的量表來(lái)自Stone和Gronhaug（1993）[10]。本研究采用李克特5級(jí)量表。

預(yù)調(diào)研通過(guò)電子版的形式在線上發(fā)放，回收有效問(wèn)卷52份。通過(guò)信度檢測(cè)，交互氛圍的“對(duì)該產(chǎn)品持負(fù)面意見(jiàn)的人很少”和感知風(fēng)險(xiǎn)的“交流結(jié)束后，我仍懷疑該產(chǎn)品會(huì)對(duì)我的身體健康造成危害”、“交流結(jié)束后，我仍顧慮別人會(huì)不認(rèn)同我買(mǎi)這個(gè)產(chǎn)品”3個(gè)題項(xiàng)CITC值均小于0.5，且刪除后的Cronbachs alpha值均可提高。因此，這三個(gè)題項(xiàng)在正式問(wèn)卷中被刪除。

2.2 樣本數(shù)據(jù) 本研究采取了隨機(jī)抽樣法進(jìn)行問(wèn)卷發(fā)放，主要以網(wǎng)絡(luò)電子問(wèn)卷發(fā)放為主。收回有效問(wèn)卷171份。 其中，男女受訪者比例分別為49.12%和50.88%。在年齡分布上，18-25歲的樣本數(shù)量最多，有96人，占比55.56%；26-35歲的樣本也較多，共有58人，占比33.92%。在職業(yè)分布上，總體分布較為平均。

2.3 效度和效度分析 通過(guò)對(duì)樣本的信度分析，線上交互五個(gè)維度的Cronbachs alpha值分別0.859、0.924、0.863、0.840、0.765。信任的兩個(gè)維度Cronbachs alpha值分別0.872和0.819。感知風(fēng)險(xiǎn)的Cronbachs alpha值0.861。且各題項(xiàng)CITC值均大于0.5。

通過(guò)對(duì)樣本的效度分析，線上交互的五個(gè)維度球形檢驗(yàn)值的顯著性概率均是0.000，KMO值分別是0.882、0.812、0.787、0.761、0.696，。信任的兩個(gè)維度球形檢驗(yàn)值的顯著性概率均是0.000，KMO值分別是0.500、0.500。感知風(fēng)險(xiǎn)的球形檢驗(yàn)值的顯著性概率是0.000，KMO值是0.799。且各題項(xiàng)因子載荷量高于0.5。

3 模型的檢驗(yàn)與分析

經(jīng)原研究模型的結(jié)構(gòu)方程模型驗(yàn)證，假設(shè)H3a和H4b不顯著，故去除。又根據(jù)修正指數(shù)對(duì)結(jié)構(gòu)方程模型進(jìn)行調(diào)整（如圖2所示）。

3.1 理論模型的檢驗(yàn) 運(yùn)用Amos22.0統(tǒng)計(jì)分析軟件對(duì)本研究的結(jié)構(gòu)方程模型進(jìn)行分析，模型的擬合適配指標(biāo)值如表1所示，模型擬合程度基本達(dá)到理想水平。

3.2 修正后結(jié)構(gòu)方程模型路徑系數(shù)與顯著性水平

通過(guò)結(jié)構(gòu)方程模型分析，除了H3b和H4a，其他10項(xiàng)假設(shè)均得到驗(yàn)證。

4 結(jié)論和討論

4.1 理論意義 目前的研究中，不乏關(guān)于消費(fèi)者交互與信任的研究。通常關(guān)于消費(fèi)者交互的研究多與消費(fèi)者滿(mǎn)意、忠誠(chéng)，或者是消費(fèi)者購(gòu)買(mǎi)意愿及行為相聯(lián)系，這些研究中大部分以信任為中介變量。而關(guān)于信任和消費(fèi)者感知風(fēng)向的關(guān)系研究更是不勝枚舉，信任可以降低消費(fèi)者感知風(fēng)險(xiǎn)。但消費(fèi)者交互與感知風(fēng)險(xiǎn)之間的關(guān)系卻沒(méi)有被建立起來(lái)。本研究填補(bǔ)了理論研究在這一塊的空白。通過(guò)上文分析可以看出，消費(fèi)者線上互動(dòng)對(duì)感知風(fēng)險(xiǎn)通過(guò)消費(fèi)者認(rèn)知信任存在負(fù)向影響，且本文通過(guò)多維-一維的模型假設(shè)，驗(yàn)證了這種負(fù)向的影響是存在特殊路徑的。

4.2 實(shí)踐意義 本文將線上交互分為了信源質(zhì)量、關(guān)系強(qiáng)度、信息質(zhì)量、交互氛圍、交互頻率五個(gè)維度，并證實(shí)了五個(gè)維度對(duì)消費(fèi)者感知風(fēng)險(xiǎn)都存在負(fù)面影響。因此，要降低消費(fèi)者感知風(fēng)險(xiǎn)，可以從這五個(gè)方面著手。信源質(zhì)量方面，企業(yè)應(yīng)激勵(lì)意見(jiàn)領(lǐng)袖，同時(shí)還可以在自己的忠實(shí)客戶(hù)當(dāng)中挖掘具有豐富產(chǎn)品知識(shí)和使用經(jīng)驗(yàn)的消費(fèi)者為其產(chǎn)品在網(wǎng)絡(luò)上代言。應(yīng)引導(dǎo)該客戶(hù)通過(guò)深入的分析和對(duì)比，站在客戶(hù)立場(chǎng)，表明選擇和忠誠(chéng)于該產(chǎn)品的原因。信息質(zhì)量方面，企業(yè)應(yīng)鼓勵(lì)優(yōu)質(zhì)信息的傳播。如在網(wǎng)絡(luò)社區(qū)上做“免費(fèi)試用+試用報(bào)告”的活動(dòng)和網(wǎng)絡(luò)評(píng)比活動(dòng)。交互氛圍方面，企業(yè)應(yīng)結(jié)合產(chǎn)品和自身，創(chuàng)意性地設(shè)計(jì)網(wǎng)絡(luò)公關(guān)計(jì)劃，把消費(fèi)者納入到對(duì)企業(yè)的討論中來(lái)。交互頻率方面，B2C網(wǎng)站上進(jìn)行曬單返點(diǎn)互動(dòng)和SNS社區(qū)的參與話題抽獎(jiǎng)等活動(dòng)，都可以增加消費(fèi)者關(guān)于產(chǎn)品的交互頻率。

5 研究局限與未來(lái)方向

盡管本文取得了一定的成果，但也存在一些不足。首先，樣本量偏少，且由于個(gè)人能力限制，樣本大多來(lái)自廣東地區(qū)。未來(lái)研究可以加大樣本量，或者考慮從特定區(qū)域或人口特征等方面選取樣本。其次，本文是基于消費(fèi)者和產(chǎn)品的視角，研究對(duì)象是整體線上交互行為。根據(jù)調(diào)本文研結(jié)果，SNS網(wǎng)站、淘寶社區(qū)、專(zhuān)業(yè)論壇為消費(fèi)者關(guān)于產(chǎn)品交互的主要平臺(tái)。未來(lái)研究可以專(zhuān)注于特定交互平臺(tái)進(jìn)行深入研究。另外，研究模型方面，限于消費(fèi)者交互還未有非常成熟的維度劃分方法和量表，本文雖參考了大量文獻(xiàn)，但為了研究模型的簡(jiǎn)明，可能遺漏一些重要變量。加之關(guān)于互聯(lián)網(wǎng)的研究發(fā)展迅速，未來(lái)研究者可以根據(jù)具體狀況，嘗試在模型中引入新的變量。

參考文獻(xiàn)：

[1]王艷梅.虛擬社區(qū)互動(dòng)性多維視角比較及價(jià)值探析[J].圖書(shū)館學(xué)研究（應(yīng)用版），2010，11：23-28.

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[5]曹維.基于虛擬社區(qū)的關(guān)系型互動(dòng)對(duì)網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物影響的研究[D].杭州：浙江大學(xué)，2007.

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預(yù)調(diào)研通過(guò)電子版的形式在線上發(fā)放，回收有效問(wèn)卷52份。通過(guò)信度檢測(cè)，交互氛圍的“對(duì)該產(chǎn)品持負(fù)面意見(jiàn)的人很少”和感知風(fēng)險(xiǎn)的“交流結(jié)束后，我仍懷疑該產(chǎn)品會(huì)對(duì)我的身體健康造成危害”、“交流結(jié)束后，我仍顧慮別人會(huì)不認(rèn)同我買(mǎi)這個(gè)產(chǎn)品”3個(gè)題項(xiàng)CITC值均小于0.5，且刪除后的Cronbachs alpha值均可提高。因此，這三個(gè)題項(xiàng)在正式問(wèn)卷中被刪除。

2.2 樣本數(shù)據(jù) 本研究采取了隨機(jī)抽樣法進(jìn)行問(wèn)卷發(fā)放，主要以網(wǎng)絡(luò)電子問(wèn)卷發(fā)放為主。收回有效問(wèn)卷171份。 其中，男女受訪者比例分別為49.12%和50.88%。在年齡分布上，18-25歲的樣本數(shù)量最多，有96人，占比55.56%；26-35歲的樣本也較多，共有58人，占比33.92%。在職業(yè)分布上，總體分布較為平均。

2.3 效度和效度分析 通過(guò)對(duì)樣本的信度分析，線上交互五個(gè)維度的Cronbachs alpha值分別0.859、0.924、0.863、0.840、0.765。信任的兩個(gè)維度Cronbachs alpha值分別0.872和0.819。感知風(fēng)險(xiǎn)的Cronbachs alpha值0.861。且各題項(xiàng)CITC值均大于0.5。

通過(guò)對(duì)樣本的效度分析，線上交互的五個(gè)維度球形檢驗(yàn)值的顯著性概率均是0.000，KMO值分別是0.882、0.812、0.787、0.761、0.696，。信任的兩個(gè)維度球形檢驗(yàn)值的顯著性概率均是0.000，KMO值分別是0.500、0.500。感知風(fēng)險(xiǎn)的球形檢驗(yàn)值的顯著性概率是0.000，KMO值是0.799。且各題項(xiàng)因子載荷量高于0.5。

3 模型的檢驗(yàn)與分析

經(jīng)原研究模型的結(jié)構(gòu)方程模型驗(yàn)證，假設(shè)H3a和H4b不顯著，故去除。又根據(jù)修正指數(shù)對(duì)結(jié)構(gòu)方程模型進(jìn)行調(diào)整（如圖2所示）。

3.1 理論模型的檢驗(yàn) 運(yùn)用Amos22.0統(tǒng)計(jì)分析軟件對(duì)本研究的結(jié)構(gòu)方程模型進(jìn)行分析，模型的擬合適配指標(biāo)值如表1所示，模型擬合程度基本達(dá)到理想水平。

3.2 修正后結(jié)構(gòu)方程模型路徑系數(shù)與顯著性水平

通過(guò)結(jié)構(gòu)方程模型分析，除了H3b和H4a，其他10項(xiàng)假設(shè)均得到驗(yàn)證。

4 結(jié)論和討論

4.1 理論意義 目前的研究中，不乏關(guān)于消費(fèi)者交互與信任的研究。通常關(guān)于消費(fèi)者交互的研究多與消費(fèi)者滿(mǎn)意、忠誠(chéng)，或者是消費(fèi)者購(gòu)買(mǎi)意愿及行為相聯(lián)系，這些研究中大部分以信任為中介變量。而關(guān)于信任和消費(fèi)者感知風(fēng)向的關(guān)系研究更是不勝枚舉，信任可以降低消費(fèi)者感知風(fēng)險(xiǎn)。但消費(fèi)者交互與感知風(fēng)險(xiǎn)之間的關(guān)系卻沒(méi)有被建立起來(lái)。本研究填補(bǔ)了理論研究在這一塊的空白。通過(guò)上文分析可以看出，消費(fèi)者線上互動(dòng)對(duì)感知風(fēng)險(xiǎn)通過(guò)消費(fèi)者認(rèn)知信任存在負(fù)向影響，且本文通過(guò)多維-一維的模型假設(shè)，驗(yàn)證了這種負(fù)向的影響是存在特殊路徑的。

4.2 實(shí)踐意義 本文將線上交互分為了信源質(zhì)量、關(guān)系強(qiáng)度、信息質(zhì)量、交互氛圍、交互頻率五個(gè)維度，并證實(shí)了五個(gè)維度對(duì)消費(fèi)者感知風(fēng)險(xiǎn)都存在負(fù)面影響。因此，要降低消費(fèi)者感知風(fēng)險(xiǎn)，可以從這五個(gè)方面著手。信源質(zhì)量方面，企業(yè)應(yīng)激勵(lì)意見(jiàn)領(lǐng)袖，同時(shí)還可以在自己的忠實(shí)客戶(hù)當(dāng)中挖掘具有豐富產(chǎn)品知識(shí)和使用經(jīng)驗(yàn)的消費(fèi)者為其產(chǎn)品在網(wǎng)絡(luò)上代言。應(yīng)引導(dǎo)該客戶(hù)通過(guò)深入的分析和對(duì)比，站在客戶(hù)立場(chǎng)，表明選擇和忠誠(chéng)于該產(chǎn)品的原因。信息質(zhì)量方面，企業(yè)應(yīng)鼓勵(lì)優(yōu)質(zhì)信息的傳播。如在網(wǎng)絡(luò)社區(qū)上做“免費(fèi)試用+試用報(bào)告”的活動(dòng)和網(wǎng)絡(luò)評(píng)比活動(dòng)。交互氛圍方面，企業(yè)應(yīng)結(jié)合產(chǎn)品和自身，創(chuàng)意性地設(shè)計(jì)網(wǎng)絡(luò)公關(guān)計(jì)劃，把消費(fèi)者納入到對(duì)企業(yè)的討論中來(lái)。交互頻率方面，B2C網(wǎng)站上進(jìn)行曬單返點(diǎn)互動(dòng)和SNS社區(qū)的參與話題抽獎(jiǎng)等活動(dòng)，都可以增加消費(fèi)者關(guān)于產(chǎn)品的交互頻率。

5 研究局限與未來(lái)方向

盡管本文取得了一定的成果，但也存在一些不足。首先，樣本量偏少，且由于個(gè)人能力限制，樣本大多來(lái)自廣東地區(qū)。未來(lái)研究可以加大樣本量，或者考慮從特定區(qū)域或人口特征等方面選取樣本。其次，本文是基于消費(fèi)者和產(chǎn)品的視角，研究對(duì)象是整體線上交互行為。根據(jù)調(diào)本文研結(jié)果，SNS網(wǎng)站、淘寶社區(qū)、專(zhuān)業(yè)論壇為消費(fèi)者關(guān)于產(chǎn)品交互的主要平臺(tái)。未來(lái)研究可以專(zhuān)注于特定交互平臺(tái)進(jìn)行深入研究。另外，研究模型方面，限于消費(fèi)者交互還未有非常成熟的維度劃分方法和量表，本文雖參考了大量文獻(xiàn)，但為了研究模型的簡(jiǎn)明，可能遺漏一些重要變量。加之關(guān)于互聯(lián)網(wǎng)的研究發(fā)展迅速，未來(lái)研究者可以根據(jù)具體狀況，嘗試在模型中引入新的變量。

參考文獻(xiàn)：

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預(yù)調(diào)研通過(guò)電子版的形式在線上發(fā)放，回收有效問(wèn)卷52份。通過(guò)信度檢測(cè)，交互氛圍的“對(duì)該產(chǎn)品持負(fù)面意見(jiàn)的人很少”和感知風(fēng)險(xiǎn)的“交流結(jié)束后，我仍懷疑該產(chǎn)品會(huì)對(duì)我的身體健康造成危害”、“交流結(jié)束后，我仍顧慮別人會(huì)不認(rèn)同我買(mǎi)這個(gè)產(chǎn)品”3個(gè)題項(xiàng)CITC值均小于0.5，且刪除后的Cronbachs alpha值均可提高。因此，這三個(gè)題項(xiàng)在正式問(wèn)卷中被刪除。

2.2 樣本數(shù)據(jù) 本研究采取了隨機(jī)抽樣法進(jìn)行問(wèn)卷發(fā)放，主要以網(wǎng)絡(luò)電子問(wèn)卷發(fā)放為主。收回有效問(wèn)卷171份。 其中，男女受訪者比例分別為49.12%和50.88%。在年齡分布上，18-25歲的樣本數(shù)量最多，有96人，占比55.56%；26-35歲的樣本也較多，共有58人，占比33.92%。在職業(yè)分布上，總體分布較為平均。

2.3 效度和效度分析 通過(guò)對(duì)樣本的信度分析，線上交互五個(gè)維度的Cronbachs alpha值分別0.859、0.924、0.863、0.840、0.765。信任的兩個(gè)維度Cronbachs alpha值分別0.872和0.819。感知風(fēng)險(xiǎn)的Cronbachs alpha值0.861。且各題項(xiàng)CITC值均大于0.5。

通過(guò)對(duì)樣本的效度分析，線上交互的五個(gè)維度球形檢驗(yàn)值的顯著性概率均是0.000，KMO值分別是0.882、0.812、0.787、0.761、0.696，。信任的兩個(gè)維度球形檢驗(yàn)值的顯著性概率均是0.000，KMO值分別是0.500、0.500。感知風(fēng)險(xiǎn)的球形檢驗(yàn)值的顯著性概率是0.000，KMO值是0.799。且各題項(xiàng)因子載荷量高于0.5。

3 模型的檢驗(yàn)與分析

經(jīng)原研究模型的結(jié)構(gòu)方程模型驗(yàn)證，假設(shè)H3a和H4b不顯著，故去除。又根據(jù)修正指數(shù)對(duì)結(jié)構(gòu)方程模型進(jìn)行調(diào)整（如圖2所示）。

3.1 理論模型的檢驗(yàn) 運(yùn)用Amos22.0統(tǒng)計(jì)分析軟件對(duì)本研究的結(jié)構(gòu)方程模型進(jìn)行分析，模型的擬合適配指標(biāo)值如表1所示，模型擬合程度基本達(dá)到理想水平。

3.2 修正后結(jié)構(gòu)方程模型路徑系數(shù)與顯著性水平

通過(guò)結(jié)構(gòu)方程模型分析，除了H3b和H4a，其他10項(xiàng)假設(shè)均得到驗(yàn)證。

4 結(jié)論和討論

4.1 理論意義 目前的研究中，不乏關(guān)于消費(fèi)者交互與信任的研究。通常關(guān)于消費(fèi)者交互的研究多與消費(fèi)者滿(mǎn)意、忠誠(chéng)，或者是消費(fèi)者購(gòu)買(mǎi)意愿及行為相聯(lián)系，這些研究中大部分以信任為中介變量。而關(guān)于信任和消費(fèi)者感知風(fēng)向的關(guān)系研究更是不勝枚舉，信任可以降低消費(fèi)者感知風(fēng)險(xiǎn)。但消費(fèi)者交互與感知風(fēng)險(xiǎn)之間的關(guān)系卻沒(méi)有被建立起來(lái)。本研究填補(bǔ)了理論研究在這一塊的空白。通過(guò)上文分析可以看出，消費(fèi)者線上互動(dòng)對(duì)感知風(fēng)險(xiǎn)通過(guò)消費(fèi)者認(rèn)知信任存在負(fù)向影響，且本文通過(guò)多維-一維的模型假設(shè)，驗(yàn)證了這種負(fù)向的影響是存在特殊路徑的。

4.2 實(shí)踐意義 本文將線上交互分為了信源質(zhì)量、關(guān)系強(qiáng)度、信息質(zhì)量、交互氛圍、交互頻率五個(gè)維度，并證實(shí)了五個(gè)維度對(duì)消費(fèi)者感知風(fēng)險(xiǎn)都存在負(fù)面影響。因此，要降低消費(fèi)者感知風(fēng)險(xiǎn)，可以從這五個(gè)方面著手。信源質(zhì)量方面，企業(yè)應(yīng)激勵(lì)意見(jiàn)領(lǐng)袖，同時(shí)還可以在自己的忠實(shí)客戶(hù)當(dāng)中挖掘具有豐富產(chǎn)品知識(shí)和使用經(jīng)驗(yàn)的消費(fèi)者為其產(chǎn)品在網(wǎng)絡(luò)上代言。應(yīng)引導(dǎo)該客戶(hù)通過(guò)深入的分析和對(duì)比，站在客戶(hù)立場(chǎng)，表明選擇和忠誠(chéng)于該產(chǎn)品的原因。信息質(zhì)量方面，企業(yè)應(yīng)鼓勵(lì)優(yōu)質(zhì)信息的傳播。如在網(wǎng)絡(luò)社區(qū)上做“免費(fèi)試用+試用報(bào)告”的活動(dòng)和網(wǎng)絡(luò)評(píng)比活動(dòng)。交互氛圍方面，企業(yè)應(yīng)結(jié)合產(chǎn)品和自身，創(chuàng)意性地設(shè)計(jì)網(wǎng)絡(luò)公關(guān)計(jì)劃，把消費(fèi)者納入到對(duì)企業(yè)的討論中來(lái)。交互頻率方面，B2C網(wǎng)站上進(jìn)行曬單返點(diǎn)互動(dòng)和SNS社區(qū)的參與話題抽獎(jiǎng)等活動(dòng)，都可以增加消費(fèi)者關(guān)于產(chǎn)品的交互頻率。

5 研究局限與未來(lái)方向

盡管本文取得了一定的成果，但也存在一些不足。首先，樣本量偏少，且由于個(gè)人能力限制，樣本大多來(lái)自廣東地區(qū)。未來(lái)研究可以加大樣本量，或者考慮從特定區(qū)域或人口特征等方面選取樣本。其次，本文是基于消費(fèi)者和產(chǎn)品的視角，研究對(duì)象是整體線上交互行為。根據(jù)調(diào)本文研結(jié)果，SNS網(wǎng)站、淘寶社區(qū)、專(zhuān)業(yè)論壇為消費(fèi)者關(guān)于產(chǎn)品交互的主要平臺(tái)。未來(lái)研究可以專(zhuān)注于特定交互平臺(tái)進(jìn)行深入研究。另外，研究模型方面，限于消費(fèi)者交互還未有非常成熟的維度劃分方法和量表，本文雖參考了大量文獻(xiàn)，但為了研究模型的簡(jiǎn)明，可能遺漏一些重要變量。加之關(guān)于互聯(lián)網(wǎng)的研究發(fā)展迅速，未來(lái)研究者可以根據(jù)具體狀況，嘗試在模型中引入新的變量。

參考文獻(xiàn)：

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