張 楊 尉肖帥 陳小燕

（1.銅陵職業(yè)技術(shù)學(xué)院經(jīng)貿(mào)系， 安徽 銅陵 244061；2.華北科技學(xué)院經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，河北 廊坊 065201；3.華僑大學(xué)工商管理學(xué)院，福建 泉州 362021）

社交電商是指通過社交分享來做電商交易，它借助社交媒介傳播途徑，通過關(guān)注、分享、互動等社交因素影響用戶的購買意向和購買行為。產(chǎn)品生產(chǎn)企業(yè)和用戶的互動、產(chǎn)品代理和用戶的互動、用戶和用戶的互動、線上和線下的互動等互動形式，可使用戶對產(chǎn)品更加了解，進(jìn)而更加容易產(chǎn)生信任感。同時，在這個過程中用戶對潛在的和現(xiàn)實的風(fēng)險感知也會得到深化，進(jìn)而對其購買意愿和購買行為產(chǎn)生積極的或消極的影響。我們通過問卷調(diào)查，分析了感知互動與感知風(fēng)險、購買意愿之間的關(guān)系。

一、相關(guān)概念略述

（一）感知風(fēng)險

美國學(xué)者Bauer認(rèn)為，感知風(fēng)險就是用戶在購物過程中所產(chǎn)生的一種不確定的心理，這種心理會導(dǎo)致用戶產(chǎn)生一種不舒服或不愉快的購物經(jīng)歷。他將感知風(fēng)險分為2個層面：購物決策正確與否具有一定的不確定性；如果決策是錯誤的，那么會帶來一定的不利后果[1]。任俊玲等人認(rèn)為，感知風(fēng)險主要是指買家對其購買行為可能帶來的損失的性質(zhì)及數(shù)量上的不確定性，它已成為阻礙用戶購買意愿和購買行為的主要因素[2]。用戶在采用社交電商購買產(chǎn)品或服務(wù)時所產(chǎn)生的可能給予其帶來損失的顧慮，主要考慮的是在經(jīng)濟(jì)和身體上的損失。

學(xué)界對感知風(fēng)險這一變量的研究較為豐富，對該變量的維度界定較為明確。Schiffman、Laforet等人將感知風(fēng)險的維度界定為功能性風(fēng)險、財務(wù)風(fēng)險、生理風(fēng)險、心理風(fēng)險和社會風(fēng)險[3-4]。董大海等人基于線上購物情境，認(rèn)為感知風(fēng)險主要包含服務(wù)風(fēng)險、網(wǎng)絡(luò)購物伴隨風(fēng)險、個人隱私風(fēng)險和假貨風(fēng)險[5]。任俊玲等人基于網(wǎng)絡(luò)零售背景，將感知風(fēng)險劃分為功能風(fēng)險、財務(wù)風(fēng)險、時間風(fēng)險和隱私風(fēng)險[2]。我們認(rèn)為在社交電商環(huán)境下，用戶感知的風(fēng)險主要有：功能風(fēng)險，即擔(dān)心購買的產(chǎn)品與相關(guān)描述產(chǎn)生偏差而導(dǎo)致無法實現(xiàn)其預(yù)期功能；財務(wù)風(fēng)險，即擔(dān)心個人的資金安全；隱私風(fēng)險，即擔(dān)心個人的信息會被泄露；生理風(fēng)險，即擔(dān)心購買的產(chǎn)品或服務(wù)可能對其個人身心產(chǎn)生危害。

（二）感知互動

現(xiàn)有的關(guān)于感知互動的研究主要是基于用戶視角。Sheth研究認(rèn)為，感知互動是用戶在采納企業(yè)的產(chǎn)品或服務(wù)過程中對企業(yè)所采用的方式或風(fēng)格的感知[6]。因此，我們將感知互動定義為：用戶在使用社交電商平臺購物時，對產(chǎn)品或服務(wù)提供者營銷方式和風(fēng)格的感知。

感知互動的維度界定相對較為寬泛。可以從互動關(guān)系、互動要素和互動過程方面對感知互動進(jìn)行維度劃分[7]。其中，互動關(guān)系方面主要是依據(jù)互動對象進(jìn)行劃分；互動要素方面主要是依據(jù)互動中涉及的時間、態(tài)度、吸引力、及時性等要素進(jìn)行主觀評價；互動過程方面主要是依據(jù)互動本身（如知覺、語義、行為等）進(jìn)行劃分。目前一般是依據(jù)互動要素來劃分感知互動的維度。本次研究，我們從社交電商網(wǎng)站及其App上的內(nèi)容互動、功能互動及服務(wù)互動3個維度來界定感知互動。

（三）購買意愿

購買意愿通常是指用戶在品牌等外部因素的作用下，產(chǎn)生的對某件產(chǎn)品或服務(wù)的購物主觀傾向性[8]或形成的購買計劃[9]。在這里我們要討論的購買意愿，是指用戶在使用社交電商平臺過程中對其產(chǎn)品或服務(wù)的購買可能性和傾向性。

現(xiàn)有的研究對購買意愿基本上都是采用題項進(jìn)行測量，并側(cè)重于3個方面：產(chǎn)生購買意向、推薦給他人和復(fù)購考量[2，9]。在社交電商情境下用戶的購買意愿也包括以上方面，因此我們也采用上述方式對購買意愿進(jìn)行測量。

二、研究假設(shè)與模型構(gòu)建

（一）感知風(fēng)險與購買意愿

由于電商的虛擬性特征，自其產(chǎn)生伊始用戶對其就存在一定的風(fēng)險感知。隨著電商購物方式的普及、電子支付方式的健全、物流行業(yè)的發(fā)展及相關(guān)立法的完善，這種風(fēng)險感知在逐漸弱化[10]。社交電商與傳統(tǒng)電商模式存在一定差異[11]，現(xiàn)有的社交模式中也存在價格低于用戶期望的情況，因此用戶對其產(chǎn)品或服務(wù)的質(zhì)量及性價比等方面會存在一定顧慮，從而直接影響用戶的購買意愿[12]。

假設(shè)：在社交電商情境下，感知風(fēng)險對購買意愿產(chǎn)生顯著的負(fù)面影響（H1）。其中，感知財務(wù)風(fēng)險對購買意愿產(chǎn)生顯著的負(fù)面影響（H1a）；感知功能風(fēng)險對購買意愿產(chǎn)生顯著的負(fù)面影響（H1b）；感知隱私風(fēng)險對購買意愿產(chǎn)生顯著的負(fù)面影響（H1c）；感知生理風(fēng)險對購買意愿產(chǎn)生顯著的負(fù)面影響（H1d）。

（二）感知互動與購買意愿

社交電商的特點之一是存在顯著互動性，而互動性可以在一定程度上減少電商本身的不確定性，增加用戶的信任。社交電商的互動性構(gòu)建了買方和賣方之間的溝通渠道。一方面，賣方可以通過構(gòu)建虛擬社群的方式直接與用戶產(chǎn)生互動，或借助客服機構(gòu)與買方之間存在直接信息溝通；另一方面，買方之間也可以通過信息互換，對賣方產(chǎn)品及其服務(wù)等有著更加清晰和確定的了解[13]。不論是上述哪種方式的互動，它都會使用戶對產(chǎn)品或服務(wù)產(chǎn)生某種程度的信任，進(jìn)而提升其購買意愿。

假設(shè)：在社交電商情境下，感知互動對購買意愿產(chǎn)生顯著的正面影響（H2）。其中，感知內(nèi)容互動對購買意愿產(chǎn)生顯著的正面影響（H2a）；感知功能互動對購買意愿產(chǎn)生顯著的正面影響（H2b）；感知服務(wù)互動對購買意愿產(chǎn)生顯著的正面影響（H2c）。

（三）感知風(fēng)險與感知互動

由于社交電商存在互動性，可以在一定程度上降低風(fēng)險感知，但無論如何無法消除用戶對風(fēng)險的感知[14]。風(fēng)險感知使得用戶會對社交電商持謹(jǐn)慎的采納態(tài)度，表現(xiàn)為對社交電商這種方式存在各種疑慮，例如對互動的信息存疑、對資金安全存疑、對產(chǎn)品存疑、對信息安全存疑等，因而不愿意使用社交電商方式或不愿意互動[15]。

假設(shè)：社交電商情境下，感知風(fēng)險對感知互動產(chǎn)生顯著的負(fù)面影響（H3）。其中，感知財務(wù)風(fēng)險對感知互動產(chǎn)生顯著的負(fù)面影響（H3a）；感知功能風(fēng)險對感知互動產(chǎn)生顯著的負(fù)面影響（H3b）；感知隱私風(fēng)險對感知互動產(chǎn)生顯著的負(fù)面影響（H3c）；感知生理風(fēng)險對感知互動產(chǎn)生顯著的負(fù)面影響（H3d）。

（四）感知互動的中介作用

基于以上分析可知，感知互動這一因素能夠在社交電商情境下對感知風(fēng)險和購買意愿產(chǎn)生一定的影響。感知風(fēng)險能夠顯著降低用戶的購買意愿，這在風(fēng)險規(guī)避型用戶那里會更加明顯。感知互動會在一定程度上提升用戶的購買意愿，因為通過感知互動可以降低用戶的感知風(fēng)險。

假設(shè)：在社交電商情境下，感知互動在感知風(fēng)險和購買意愿之間存在顯著的中介作用（H4）。其中，感知互動在感知財務(wù)風(fēng)險與購買意愿之間存在顯著的中介作用（H4a）；感知互動在感知功能風(fēng)險與購買意愿之間存在顯著的中介作用（H4b）；感知互動在感知隱私風(fēng)險與購買意愿之間存在顯著的中介作用（H4c）；感知互動在感知生理風(fēng)險與購買意愿之間存在顯著的中介作用（H4d）。

根據(jù)上述假設(shè)，可形成圖1所示理論模型（其中，實線表示直接作用；虛線表示中介作用）。

圖1 感知互動與感知風(fēng)險、購買意愿的關(guān)系

三、調(diào)查方法與內(nèi)容

（一）測量題項

本次研究涉及的主要變量為感知風(fēng)險、感知互動和購買意愿，對各變量的測量主要采用已有的測量量表。鑒于研究對象為社交電商，我們在測量題項的表述上進(jìn)行了一些調(diào)整，以便于調(diào)查對象理解。各變量的測量題項如表1所示。

表1 變量測量題項

（二）問卷設(shè)計

根據(jù)上述測量題項設(shè)計問卷題目。為了保證調(diào)查結(jié)果的真實性，采用李克特6分量表，排除中間選項。同時，收集了各調(diào)查對象的基本信息，包括性別、年齡、收入、使用過哪些社交電商平臺。

本次調(diào)研主要采取線上發(fā)放問卷的方式；同時輔以線下調(diào)研，對社交電商感受較深的用戶進(jìn)行重點訪談，獲取定性資料。預(yù)設(shè)調(diào)查對象主要為相對比較年輕的群體，這些人接觸社交電商較多，且有著一定的看法和感知。

四、數(shù)據(jù)分析及假設(shè)檢驗

（一）回收問卷及用戶情況

本次調(diào)研共回收問卷267份。除去空白率大于1/3和相同回答大于2/3的問卷，收到的有效問卷為254份，回收問卷有效率為95.13%。

根據(jù)統(tǒng)計結(jié)果，本次的調(diào)查對象中，女性用戶占62.2%，男性用戶占37.8%；年齡在21—30歲的占59.84%，年齡在15—20歲和41—50歲的均占11.81%，年齡在50歲以上的占11.02%，年齡在31—40歲的只占5.51%。這符合目前社交電商的用戶群體分布情況。

調(diào)查對象中，每月在線上購物的總支出在200元以內(nèi)的占13.39%，在200～500元的占31.50%，在500～2 000元的占到41.73%，在2 000元以上的占13.39%。大部分人每月在線上的購物花費為500～2 000元，說明參與本次調(diào)查的用戶具有較強的線上消費能力。

調(diào)查對象中大多數(shù)人使用過社交電商平臺，有的還使用過多個社交電商平臺。其中，使用過拼多多的人數(shù)最多，占到65.84%；接下來為使用過每日優(yōu)鮮的占22.83%，使用過淘小鋪的占22.05%，使用過貝店的占18.24%，使用過小米有品的占15.75%，使用過百果園的占10.24%，使用過下廚房的占4.72%。

據(jù)對254份有效問卷的計算統(tǒng)計，調(diào)查題項的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)差均在1左右，標(biāo)準(zhǔn)差相對較?。ㄒ姳?）。一般而言樣本數(shù)據(jù)要符合正態(tài)分布，則其偏度絕對值應(yīng)低于3、峰度絕對值應(yīng)低于8。本次調(diào)研的題項數(shù)據(jù)均符合上述標(biāo)準(zhǔn)，適合進(jìn)行實證分析。

表2 題項描述性分析（n=254）

（二）數(shù)據(jù)信度和效度分析

1.數(shù)據(jù)信度分析

信度是指根據(jù)測驗工具所得到的結(jié)果的一致性或穩(wěn)定性。在李克特量表中，一般采用克朗巴哈系數(shù)α檢測量表的一致性?？死拾凸禂?shù)是指量表所有可能的項目劃分方法得到的折半信度系數(shù)的平均值。量表的α值越高，說明該量表的穩(wěn)定性越高。在行為和社會科學(xué)領(lǐng)域，該系數(shù)最低值應(yīng)該不小于0.6；同時，校正的項總計相關(guān)性不低于0.4，刪除該項后α值不會發(fā)生較大的變化[16]。據(jù)此標(biāo)準(zhǔn)，采用SPSS19.0對調(diào)查問卷涉及的各個變量進(jìn)行測量，結(jié)果見表3。

表3 樣本信度分析（n=254）

由表3可知，回收的問卷中3個變量的α值分別為0.929、0.957和0.821，均大于0.6，且相對較大，即其內(nèi)部一致性相對較好；同時，校正的項總計相關(guān)性均大于0.4，說明各題項與其維度之間具有一定的相關(guān)性；刪除各變量內(nèi)部的題項后，其變量的信度沒有發(fā)生較大的變化，說明變量各題項內(nèi)部之間具有較強的一致性。因此，本次研究所采用的量表具有較好的信度，符合實證需求。

2.數(shù)據(jù)效度分析

效度是指能夠測到該測驗所欲測（使用者設(shè)計）心里或行為特質(zhì)到何種程度，可分為內(nèi)容效度、效標(biāo)關(guān)聯(lián)效度和建構(gòu)效度。常用的效度為內(nèi)容效度和建構(gòu)效度。內(nèi)容效度是指量表內(nèi)容的代表性或取樣的適切性。本次研究采用的量表內(nèi)容代表性相對較高，調(diào)查對象對社交電商也具有一定的使用經(jīng)驗，符合取樣的適切性要求。建構(gòu)效度的檢驗一般采用KMO指標(biāo)，KMO值應(yīng)該大于0.6，且越大越好[16]。計算結(jié)果，本次調(diào)查數(shù)據(jù)中3個變量的KMO值均在0.6以上，而且都顯著；同時，各變量累計方差貢獻(xiàn)率均在60%以上（見表4），符合效度分析要求。

表4 樣本KMO值分析

為了進(jìn)一步確保所測變量數(shù)據(jù)的建構(gòu)效度，采用主成分分析方法對各變量維度進(jìn)行探索性因子分析。按照吳眀隆提出的標(biāo)準(zhǔn)，進(jìn)行探索因子分析，各題項因子載荷均應(yīng)大于0.5，累積解釋總變異量均應(yīng)大于50%。

分析結(jié)果顯示，感知風(fēng)險各題項因子載荷均大于0.5，累積解釋的總方差為74.359%，符合探索性因子的標(biāo)準(zhǔn)。其中，在感知風(fēng)險變量中隱私風(fēng)險和生理風(fēng)險經(jīng)過探索性因子分析后，轉(zhuǎn)變?yōu)橐粋€維度。之所以會出現(xiàn)這樣的情況，是因為在現(xiàn)實情況中隱私風(fēng)險更多牽涉到心理方面，而生理風(fēng)險主要指身體健康方面，用戶在選擇過程中不易區(qū)分?；诖?，將二者歸并為隱私和生理風(fēng)險。

感知互動各題項因子載荷均大于0.5，累積解釋的總方差為68.338%，符合探索性因子的標(biāo)準(zhǔn)。然而，對該變量所預(yù)設(shè)的3個維度均轉(zhuǎn)變?yōu)橐粋€維度，即變量本身。通過重點訪談得知，用戶在填寫問卷時對該變量中的內(nèi)容互動、服務(wù)互動和功能互動沒有進(jìn)行明確的區(qū)分，因此在這些維度的感知具有較強的一致性。因此，感知互動為單維度變量。

購買意愿各題項因子載荷均大于0.5，累積解釋的總方差為74.613%，符合探索性因子的標(biāo)準(zhǔn)。

（三）假設(shè)檢驗

對假設(shè)問題的檢驗，采用溫忠麟等人提出的中介作用檢驗程序[17]。為了確保檢驗過程中不發(fā)生邏輯混亂，提升檢驗結(jié)果的可信度，先檢驗主假設(shè)（H1、H2、H3和H4），然后檢驗各主假設(shè)的子假設(shè)，最后得出檢驗結(jié)論。

采用結(jié)構(gòu)方程模型的方法來檢驗假設(shè)，數(shù)據(jù)分析工具為AMOS17.0。針對模型輸出的結(jié)果，先判斷模型是否成立（模型適配度）；若模型成立，再驗證變量之間的相關(guān)性是否顯著。模型適配度指標(biāo)為：χ2/df（卡方自由度），可接受的值在1～5之間，越小越好；RMSEA（漸進(jìn)殘差均方和平方根），可接受值在0～1之間，越小越好；CFI（良適性適配指標(biāo)），可接受值在0.9以上，越大越好；IFI（增值適配指數(shù)），可接受值在0.9以上，越大越好；RFI（相對適配指數(shù)），可接受值在0.9以上，越大越好；NFI（規(guī)準(zhǔn)適配指數(shù)），可接受值在0.9以上，越大越好。當(dāng)小部分指標(biāo)未達(dá)到可接受值但與其近似時，認(rèn)為模型整體適配度可以接受。對變量關(guān)系程度的檢驗采用標(biāo)準(zhǔn)化估計值，即變量間的回歸系數(shù)，其值為－1～1。當(dāng)其在0～1時，說明自變量對因變量正向影響，且數(shù)值越大，影響越大，反之亦然。對變量關(guān)系顯著性的檢驗以p值作為判斷標(biāo)準(zhǔn)，當(dāng)其小于0.05時，說明關(guān)系顯著；反之，則說明關(guān)系不顯著。

1.主假設(shè)檢驗

首先檢驗感知風(fēng)險和購買意愿之間的關(guān)系，在其存在顯著相關(guān)后，再對感知風(fēng)險和感知互動之間的關(guān)系進(jìn)行檢驗，最后將三者放入一個模型中進(jìn)行檢驗。

（1）感知風(fēng)險與購買意愿關(guān)系檢驗

檢驗結(jié)果顯示，χ2/df為 3.356，RMSEA 為 0.096，CFI為 0.932，IFI為 0.932，RFI為 0.872，NFI為 0.906。 根據(jù)上述判斷標(biāo)準(zhǔn)，模型整體擬合度較好，模型成立。同時，p＜0.001，說明感知風(fēng)險對購買意愿能夠產(chǎn)生顯著負(fù)向影響，即H1成立。感知風(fēng)險對購買意愿的標(biāo)準(zhǔn)化路徑系數(shù)為-0.51，說明在社交電商情境下，當(dāng)用戶對商家或平臺存在風(fēng)險感知，則其對平臺或商家存在明顯的不信任感，這樣的不信任感會降低用戶的購買意愿，甚至使用戶無法產(chǎn)生購買意愿。

（2）感知風(fēng)險與感知互動關(guān)系檢驗

檢驗結(jié)果顯示，χ2/df為 3.415，RMSEA 為 0.098，CFI為 0.908，IFI為 0.908，RFI為 0.843，NFI為 0.875。 根據(jù)上述判斷標(biāo)準(zhǔn)，模型整體擬合度較好，模型成立。同時，p＜0.001，感知風(fēng)險對感知互動能能夠產(chǎn)生顯著負(fù)向影響，即H3成立。感知風(fēng)險對購買意愿的標(biāo)準(zhǔn)化路徑系數(shù)為-0.57，說明在社交電商情境下，當(dāng)用戶對商家或平臺存在風(fēng)險感知，用戶會不愿意在線詢問商家商品、服務(wù)等信息，甚至拒絕和商家或平臺互動。

（3）感知互動與購買意愿關(guān)系檢驗

檢驗結(jié)果顯示，χ2/df為 3.346，RMSEA 為 0.096，CFI為 0.960，IFI為 0.961，RFI為 0.910，NFI為 0.945，說明模型整體擬合度較好，模型成立；p＜0.001，說明感知互動對購買意愿能夠產(chǎn)生顯著正向影響，即H2成立。感知風(fēng)險對購買意愿的標(biāo)準(zhǔn)化路徑系數(shù)為0.89，說明在社交電商情境下，當(dāng)用戶與平臺商家之間存在暢通且頻繁的互動情況下，用戶的購買意愿會有顯著提升。

（4）感知互動的中介作用檢驗

按溫忠麟等人提出的檢驗程序[17]分析本次調(diào)研數(shù)據(jù)，感知風(fēng)險對購買意愿和感知互動能夠產(chǎn)生顯著的影響，感知互動對購買意愿也存在顯著影響。

檢驗結(jié)果顯示，χ2/df為 3.214，RMSEA 為 0.094，CFI為 0.904，IFI為 0.905，RFI為 0.837，NFI為 0.868，說明模型整體擬合度較好，模型成立。通過模型檢驗后可知，加入感知互動變量后，原本對購買意愿呈現(xiàn)顯著負(fù)向影響的感知風(fēng)險變得不再顯著（p=0.835），而其對感知互動依然呈現(xiàn)顯著的負(fù)向影響，感知互動對購買意愿依然呈現(xiàn)顯著的正向影響（見表5）。由此可見，感知互動在感知風(fēng)險和購買意愿之間具有中介作用，且具有完全中介作用，即H4成立。這說明在社交電商情境下，商家或平臺通過與用戶建立暢通和頻繁的互動，可以減弱甚至消除用戶對產(chǎn)品或服務(wù)等方面風(fēng)險的感知，顯著提升其對產(chǎn)品或服務(wù)的購買意愿。

表5 感知互動中介作用檢驗結(jié)果

2.子假設(shè)檢驗

首先檢驗感知風(fēng)險子假設(shè)和購買意愿之間的關(guān)系，在其存在顯著相關(guān)后，再對感知風(fēng)險子假設(shè)和感知互動之間的關(guān)系進(jìn)行檢驗，最后將三者放入一個模型中進(jìn)行檢驗（感知互動是單維度變量，它與購買意愿之間的關(guān)系已經(jīng)檢驗過了）。

（1）感知風(fēng)險子假設(shè)與購買意愿

檢驗結(jié)果顯示，χ2/df為 3.498，RMSEA 為 0.099，CFI為 0.924，IFI為 0.925，RFI為 0.938，NFI為 0.898，說明模型整體擬合度較好，模型成立。在感知風(fēng)險的3個維度中，生理風(fēng)險和隱私風(fēng)險對用戶購買意愿產(chǎn)生明顯負(fù)向影響，而財務(wù)風(fēng)險和功能風(fēng)險無法對購買意愿產(chǎn)生負(fù)向影響（見表6）。結(jié)合相關(guān)文獻(xiàn)和訪談結(jié)果，我們認(rèn)為出現(xiàn)這種情況的原因在于本次調(diào)查對象具有較為豐富的傳統(tǒng)電商、直播電商、社交電商等電商平臺使用經(jīng)驗，他們對交易過程中可能出現(xiàn)的財務(wù)風(fēng)險和功能風(fēng)險已經(jīng)有充分的了解。如果產(chǎn)品或資金出現(xiàn)問題，可以通過平臺要求退貨或退款。平臺為了維護(hù)用戶權(quán)益，在短期內(nèi)就會退款或退貨。如果商家不履行退款或退貨義務(wù)，平臺會對其進(jìn)行懲罰，甚至關(guān)店。因此，用戶不用對產(chǎn)品的財務(wù)風(fēng)險和功能風(fēng)險擔(dān)心。

表6 感知風(fēng)險子假設(shè)與購買意愿關(guān)系檢驗結(jié)果

根據(jù)以上分析，H1a和H1b不成立，而H1c和H1d成立。

（2）感知風(fēng)險子假設(shè)與感知互動

檢驗結(jié)果顯示，χ2/df為 3.474，RMSEA 為 0.099，CFI為 0.904，IFI為 0.905，RFI為 0.840，NFI為 0.871。 根據(jù)上述判斷標(biāo)準(zhǔn)，模型整體擬合度較好，模型成立。

在感知風(fēng)險的3個維度中，除功能風(fēng)險外，其余2個維度均能夠?qū)Ω兄赢a(chǎn)生顯著負(fù)向影響（見表7）。訪談得知，在社交電商使用過程中，賣家在用戶交流信息最多的是關(guān)于產(chǎn)品本身。通過用戶與賣家、用戶和用戶的交流，用戶對所要購買的產(chǎn)品較為熟悉，故對功能方面可能產(chǎn)生的風(fēng)險關(guān)心度相對較小。

表7 感知風(fēng)險子假設(shè)與感知互動關(guān)系檢驗結(jié)果

檢驗結(jié)果表明，除H3b外，H3a、H3c和H3d均成立。

（3）感知互動的中介作用檢驗

上述子假設(shè)的檢驗結(jié)果，只有感知生理和隱私風(fēng)險能夠?qū)Ω兄雍唾徺I意愿產(chǎn)生顯著負(fù)向影響。因此，這里只需檢驗感知互動在生理風(fēng)險和隱私風(fēng)險與購買意愿之間的中介作用。

檢驗結(jié)果顯示，χ2/df為 3.562，RMSEA 為 0.101，CFI為 0.920，IFI為 0.921，RFI為 0.863，NFI為 0.893。 根據(jù)上述判斷標(biāo)準(zhǔn)，只有RMSEA、RFI和NFI這3個指標(biāo)稍微超出或低于可接受標(biāo)準(zhǔn)，其他指標(biāo)均在可接受范圍內(nèi)。整體而言模型擬合度尚可，可以接受。

由表8可知，加入感知互動變量后，原本對購買意愿呈現(xiàn)顯著負(fù)向影響的生理和隱私風(fēng)險，已變得不再顯著（p=0.131），而它對感知互動依然呈現(xiàn)顯著的負(fù)向影響（p＜0.001），感知互動對購買意愿也依然呈現(xiàn)出顯著的正向影響（p＜0.001）。因此，感知互動在生理和隱私風(fēng)險與購買意愿之間具有中介作用，且具有完全中介作用，即H4c和H4d成立。這說明在社交電商情境下，借助感知互動這一因素，可以消減用戶對生理風(fēng)險或隱私風(fēng)險的感知。

表8 感知互動的中介關(guān)系檢驗結(jié)果

五、結(jié)論與啟示

根據(jù)調(diào)查結(jié)果，對社交電商情境下用戶的感知互動、感知風(fēng)險、購買意愿之間的關(guān)系進(jìn)行分析，可得到以下幾點結(jié)論。

（1）在社交電商情境下，感知風(fēng)險依然會對購買意愿產(chǎn)生顯著的負(fù)向影響。其中，生理風(fēng)險和隱私風(fēng)險是用戶關(guān)注的重點，它們可以對購買意愿產(chǎn)生顯著的負(fù)向影響；用戶對財務(wù)風(fēng)險和功能風(fēng)險的感知相對較弱，它們不能對其購買意愿產(chǎn)生顯著阻礙作用。

（2）感知風(fēng)險是阻礙用戶參與互動的因素之一。其中，生理風(fēng)險、隱私風(fēng)險和財務(wù)風(fēng)險對用戶參與互動的阻礙作用顯著；功能風(fēng)險無法阻礙用戶參與互動。用戶與社交電商平臺或商家存在頻繁交流的情況下，會降低甚至消除對生理和隱私風(fēng)險的感知，而增強購買意愿。

（3）感知互動能夠明顯提升用戶的購買意愿。感知互動在感知風(fēng)險和購買意愿之間起到完全中介作用。社交電商或平臺通過與用戶建立暢通和頻繁的互動，可以減少用戶對產(chǎn)品或服務(wù)方面的風(fēng)險感知，提升其對產(chǎn)品或服務(wù)的購買意愿。

鑒于感知互動、感知風(fēng)險、購買意愿之間的關(guān)系，社交電商和平臺首先應(yīng)該充分重視與用戶的溝通和互動。對于用戶所關(guān)注的產(chǎn)品或服務(wù)對生理健康的負(fù)面影響、交易過程中個人信息安全、資金安全的保障等問題，要重點予以解答，從而消除用戶的顧慮，提升用戶的購買意愿。其次，應(yīng)該在有關(guān)宣傳中增加對用戶生理風(fēng)險、隱私風(fēng)險和資金風(fēng)險給予充分保證的內(nèi)容，提升用戶對平臺或商家的信任度。社交電商平臺和商家可以減少對產(chǎn)品或服務(wù)功能本身的介紹，因為用戶對其需求的產(chǎn)品或服務(wù)可以通過多種渠道收集到相關(guān)信息。