洪麗君 梁莎 楊冰 陳嫚嫚

摘要：近幾年，電子商務(wù)的迅速發(fā)展不僅使得傳統(tǒng)企業(yè)轉(zhuǎn)型升級，也使得消費(fèi)者消費(fèi)方式發(fā)生了改變，隨之而來的還有消費(fèi)風(fēng)險(xiǎn)?；谖锫?lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)等下一代信息技術(shù)的廣泛應(yīng)用，網(wǎng)絡(luò)購物消費(fèi)模式將更加廣泛地融入我們的生活。在此背景下，網(wǎng)民作為網(wǎng)購主體，分析其對風(fēng)險(xiǎn)感知的差異性具有較強(qiáng)的現(xiàn)實(shí)性和實(shí)踐性。本文以性別、年齡、受教育程度、與互聯(lián)網(wǎng)的接觸時(shí)間以及平均每月網(wǎng)上購買次數(shù)這5個(gè)特征為著手點(diǎn)，分析風(fēng)險(xiǎn)認(rèn)知個(gè)體感知差異的原因以及不同群體最容易感知的風(fēng)險(xiǎn)類型。為了不僅局限于大學(xué)生這個(gè)群體，擬通過網(wǎng)絡(luò)平臺和線下問卷調(diào)查相結(jié)合的方式向全國各地廣泛發(fā)放問卷調(diào)查，并利用SPSS20.0對收回來的有效問卷226份進(jìn)行分析，根據(jù)分析結(jié)果驗(yàn)證風(fēng)險(xiǎn)感知差異的假設(shè)，提出具有針對性的個(gè)人信息保護(hù)措施，積極推動(dòng)雙方持續(xù)在線交易率、成功交易率的上升，以促進(jìn)電子商務(wù)的繁榮發(fā)展。

關(guān)鍵詞：網(wǎng)絡(luò)購物；感知風(fēng)險(xiǎn)；個(gè)體特征；電子商務(wù)

1.引言

自 20 世紀(jì)90 年代開始，電子商務(wù)在中國迅速發(fā)展，網(wǎng)絡(luò)購物作為電子商務(wù)的核心也逐漸被人們接受，并占據(jù)重要市場，尤其是在易接受新科技事物的中青年人群中，更得到廣泛應(yīng)用。根據(jù)中國互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)中心（CNNIC）發(fā)布的第41份《中國互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展?fàn)顩r統(tǒng)計(jì)報(bào)告》，截至 2017 年 12 月，中國網(wǎng)購用戶達(dá)到5.33 億，同比增長14.3%，占網(wǎng)民總體的69.1%。同時(shí)，使用網(wǎng)上支付的用戶數(shù)達(dá)到5.31億，年增長率為11.9%，此外，2017年中國網(wǎng)上零售額達(dá)到7.18億，比上年增長32.2%，增速比上年快6個(gè)百分點(diǎn)。目前，從我國互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展所取得的成就來看，電子商務(wù)在互聯(lián)網(wǎng)的迅猛發(fā)展下得到了巨大推動(dòng)，而網(wǎng)絡(luò)購物作為電子商務(wù)的核心部分也逐漸開始占據(jù)主要市場，自然也會(huì)更加貼近我們的生活。

目前，不同學(xué)者對網(wǎng)絡(luò)購物模式下的感知風(fēng)險(xiǎn)維度也給出了相應(yīng)的解釋。陳璐在2016年基于因子分析及結(jié)構(gòu)方程模型，發(fā)現(xiàn)網(wǎng)上商店不可靠風(fēng)險(xiǎn)、產(chǎn)品功能風(fēng)險(xiǎn)、資金損失風(fēng)險(xiǎn)、物流配送風(fēng)險(xiǎn)和個(gè)人信息泄露風(fēng)險(xiǎn)五個(gè)維度對大學(xué)生網(wǎng)絡(luò)購物感知風(fēng)險(xiǎn)有積極正向影響。徐林玉（2017）在她的研究中，從經(jīng)濟(jì)風(fēng)險(xiǎn)、功能風(fēng)險(xiǎn)、隱私風(fēng)險(xiǎn)、社會(huì)風(fēng)險(xiǎn)、時(shí)間風(fēng)險(xiǎn)、身體風(fēng)險(xiǎn)、服務(wù)風(fēng)險(xiǎn)和心理風(fēng)險(xiǎn)八個(gè)方面入手，以大學(xué)生為研究對象，建立了基于信號檢測理論測試方法的模型，評估其在線購物風(fēng)險(xiǎn)感知能力。本次研究的目的在于，擴(kuò)大目標(biāo)對象范圍，研究網(wǎng)購消費(fèi)者群體個(gè)人特征對于風(fēng)險(xiǎn)感知能力的強(qiáng)弱和感知風(fēng)險(xiǎn)維度的差異性，提高線上購物服務(wù)的質(zhì)量，降低感知風(fēng)險(xiǎn)并通過分析影響消費(fèi)者對風(fēng)險(xiǎn)感知差異性的因素，向網(wǎng)絡(luò)零售商提供改進(jìn)建議，為消費(fèi)者創(chuàng)造更高質(zhì)量的消費(fèi)環(huán)境，有效提高用戶滿意度。

2.研究內(nèi)容

2.1假設(shè)模型建立

在明確目前網(wǎng)絡(luò)購物的發(fā)展現(xiàn)狀及相關(guān)文獻(xiàn)研究的基礎(chǔ)上，提出個(gè)體特征對感知風(fēng)險(xiǎn)差異性影響的假設(shè)，并以技術(shù)接受模型TAM為基礎(chǔ)開展研究。技術(shù)接受模型TAM，是從消費(fèi)者對產(chǎn)品的感知開始，即感知易用性和感知有用性，在網(wǎng)絡(luò)購物這一環(huán)節(jié)，將假定消費(fèi)者在只有在使用相關(guān)技術(shù)和平臺過程中，感知易用和感知有用才會(huì)形成態(tài)度，而態(tài)度的好壞最終影響消費(fèi)者的購買意愿。具體模型圖如圖1所示：

2.2問卷調(diào)查

本次設(shè)計(jì)的調(diào)查問卷共有兩部分組成。第一部分為個(gè)體特征，包含人口統(tǒng)計(jì)學(xué)變量和個(gè)人網(wǎng)購的相關(guān)經(jīng)歷，本部分主要是測量個(gè)體對風(fēng)險(xiǎn)感知差異的主要原因；第二部分為感知風(fēng)險(xiǎn)的測量，在基于風(fēng)險(xiǎn)感知理論的條件下，主要利用18個(gè)問題描述從側(cè)面測量八個(gè)風(fēng)險(xiǎn)維度，具體包括：經(jīng)濟(jì)風(fēng)險(xiǎn)、功能風(fēng)險(xiǎn)、時(shí)間風(fēng)險(xiǎn)、身心風(fēng)險(xiǎn)、隱私風(fēng)險(xiǎn)、交付風(fēng)險(xiǎn)、服務(wù)風(fēng)險(xiǎn)和社會(huì)風(fēng)險(xiǎn)。同時(shí)設(shè)置各個(gè)風(fēng)險(xiǎn)維度的評價(jià)指標(biāo)體系，并用數(shù)字1-5來表示風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生的可能性。（1表示完全不可能；2表示不可能；3表示不確定；4表示可能；5表示完全可能）。

2.3分析方法

文章采用主成分分析法來進(jìn)行因子分析。通過分析，提取感知風(fēng)險(xiǎn)公因子，并對其進(jìn)行均值排序。此外，在個(gè)人特征對感知風(fēng)險(xiǎn)差異的影響因素上，通過獨(dú)立 t 檢驗(yàn)和單因素方差分析方法，分析性別、年齡、學(xué)歷、接觸互聯(lián)網(wǎng)時(shí)間、線上購買次數(shù)、收入、職業(yè)對風(fēng)險(xiǎn)維度感知的影響。在風(fēng)險(xiǎn)對網(wǎng)購意愿度的影響上，借用線性回歸模型，采用逐步回歸的方法，測量六個(gè)因子對網(wǎng)購意愿的影響度。

3.結(jié)果分析

本文經(jīng)過對226份樣本進(jìn)行同統(tǒng)計(jì)分析，針對消費(fèi)者個(gè)人特征對風(fēng)險(xiǎn)感知差異的問題，借用線性回歸模型，分析了六個(gè)風(fēng)險(xiǎn)維度對網(wǎng)購意愿度的影響力。主要結(jié)論如下：

（1）首先，在網(wǎng)絡(luò)購物感知風(fēng)險(xiǎn)均值排序上，對六個(gè)新維度進(jìn)行均值計(jì)算，得出風(fēng)險(xiǎn)感知發(fā)生可能性從大到小依次是信任風(fēng)險(xiǎn)、物流運(yùn)輸風(fēng)險(xiǎn)、權(quán)益風(fēng)險(xiǎn)、心理風(fēng)險(xiǎn)、社會(huì)評價(jià)風(fēng)險(xiǎn)和經(jīng)濟(jì)風(fēng)險(xiǎn)，如表1所示；

（2）再次，在個(gè)人特征對感知風(fēng)險(xiǎn)差異的影響因素上，通過獨(dú)立 t 檢驗(yàn)和單因素方差分析方法，得出性別這一特征在信任風(fēng)險(xiǎn)和權(quán)益風(fēng)險(xiǎn)上存在顯著差異，年齡在信任風(fēng)險(xiǎn)、權(quán)益風(fēng)險(xiǎn)、社會(huì)評價(jià)風(fēng)險(xiǎn)、經(jīng)濟(jì)風(fēng)險(xiǎn)、心理風(fēng)險(xiǎn)五個(gè)維度上有顯著差異，學(xué)歷在信任風(fēng)險(xiǎn)、權(quán)益風(fēng)險(xiǎn)、社會(huì)評價(jià)風(fēng)險(xiǎn)、經(jīng)濟(jì)風(fēng)險(xiǎn)上有顯著差異，但是接觸互聯(lián)網(wǎng)時(shí)間和線上購買次數(shù)兩個(gè)特征在六個(gè)維度上均未顯示任何差異。在均值圖中，對特征呈現(xiàn)顯著差異的維度進(jìn)行細(xì)化研究，可以看出55歲以上的群體對信任風(fēng)險(xiǎn)、經(jīng)濟(jì)風(fēng)險(xiǎn)感知最顯著，18-25歲群體對權(quán)益風(fēng)險(xiǎn)感知最顯著，26-30歲群體感知社會(huì)評價(jià)風(fēng)險(xiǎn)、經(jīng)濟(jì)風(fēng)險(xiǎn)、心理風(fēng)險(xiǎn)最高。本科學(xué)歷感知信任風(fēng)險(xiǎn)最高，研究生及以上學(xué)歷感知權(quán)益風(fēng)險(xiǎn)和經(jīng)濟(jì)風(fēng)險(xiǎn)最顯著，高中及以下學(xué)歷對社會(huì)評價(jià)風(fēng)險(xiǎn)感知強(qiáng)烈。

（3）最后，在風(fēng)險(xiǎn)對網(wǎng)購意愿度的影響上，借用線性回歸模型，采用逐步回歸的方法，研究風(fēng)險(xiǎn)與在線購買意愿度之間的相關(guān)性，得出影響網(wǎng)購意愿的三大主要因素是信任風(fēng)險(xiǎn)、社會(huì)風(fēng)險(xiǎn)、物流運(yùn)輸風(fēng)險(xiǎn)。同時(shí)建立標(biāo)準(zhǔn)化回歸方程，通過系數(shù)表3看出，物流運(yùn)輸風(fēng)險(xiǎn)對網(wǎng)購意愿度的影響力最大，心理風(fēng)險(xiǎn)影響力最小。最后得出的經(jīng)驗(yàn)回歸方程和標(biāo)準(zhǔn)化回歸方程為：

y=0.869+0.375X1+0.015X2+0.116X3+0.346X4-0.001X5-0.058X6

y=0.483X1+0.019X2+0.217X3+0.506X4-0.001X5-0.095X6

然而，本次研究通過旋轉(zhuǎn)成分矩陣得到的六個(gè)因子的累積貢獻(xiàn)率為 71%，說明風(fēng)險(xiǎn)維度的劃分還存在一定局限性，還需要結(jié)合實(shí)際不斷探索。另外，電子商務(wù)市場規(guī)模還在不斷擴(kuò)大，因此，消費(fèi)者感知的風(fēng)險(xiǎn)可能會(huì)越來越多樣，所以在后續(xù)的研究中希望能豐富風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)指標(biāo)體系。

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