影響顧客網(wǎng)上購物因素的實(shí)證研究

摘 要：網(wǎng)絡(luò)購物中的心理障礙是阻礙網(wǎng)民在網(wǎng)上購物的重要因素。本文從口碑的正負(fù)兩方面，信任的兩個維度即能力信任和善意型信任，以及感知的網(wǎng)絡(luò)風(fēng)險(xiǎn)幾個方面考量它們對顧客網(wǎng)上購物的購買意愿的影響。并將顧客群體分為購買者和瀏覽者兩類，分別考察不同因素對其購買意愿的影響程度，采用SEM軟件進(jìn)行實(shí)證分析。

關(guān)鍵詞：網(wǎng)絡(luò)購物；購買者；瀏覽者；口碑；信任；感知的網(wǎng)絡(luò)風(fēng)險(xiǎn)

中圖分類號：F062.5 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A 文章編號：1003-5192(2008)04-0053-06

An Empirical Analysis of Factors Influencing Consumers’ Online Shopping 

YE Shu-yu， CHEN Hua-ping， SHEN Xiang， LI Yan

(School of Management， University of Science and Technology of China， Hefei 230052， China)

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Abstract:Psychological barrier is the key factor that prevents internet users from online shopping. This paper examines how the word-of-mouth (both positive and negative sides)， two components of trust (competence and goodwill)， and perceived web risk influence consumes’ online purchase intention. We divide the consumes into two groups: buyers and browsers， and investigate the influence of identified factors on consumer’s online purchase intention for each group respectively. The empirical analysis is performed though SEM software.

Key words:online shopping; buyers; browsers; word-of-mouth; trust; perceived web risk

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1 引言

隨著電子商務(wù)的發(fā)展和網(wǎng)絡(luò)的普及，消費(fèi)類電子商務(wù)蓬勃發(fā)展，各種網(wǎng)絡(luò)市場和網(wǎng)絡(luò)商城相繼誕生。然而， 網(wǎng)絡(luò)購物似乎并未因其具有的獨(dú)特優(yōu)越性而產(chǎn)生應(yīng)有的效應(yīng)。據(jù)統(tǒng)計(jì)，網(wǎng)絡(luò)購物只占全部消費(fèi)類購物總量的1%。雖然這個結(jié)果的客觀原因是中國的網(wǎng)民還較少。但不可忽視的是， 網(wǎng)絡(luò)購物中的心理障礙也是極為重要的因素。研究者指出一些顧客更愿意在網(wǎng)絡(luò)上搜索產(chǎn)品信息，他們?yōu)g覽商品信息但是并不購買，商家應(yīng)該對這部分的顧客給予更多的關(guān)注。我們將顧客群體分為兩類：(1)購買者―在網(wǎng)絡(luò)上購買商品；(2)瀏覽者―用網(wǎng)絡(luò)來搜索商品信息但在實(shí)際店鋪中購買［1］。不同的顧客群體必然在對網(wǎng)上購物的態(tài)度即影響他們網(wǎng)上購物意愿的因素上存在一定的差別。

2 理論基礎(chǔ)

在線交易往往不是同步發(fā)生物品和貨幣的交換，時間和空間的分離對于交易的雙方來說是很平常的。顧客需要給網(wǎng)絡(luò)上商家提供一些敏感的個人信息（比如電子郵箱地址，電話號碼）和財(cái)務(wù)信息（比如銀行卡號碼）［2］。缺乏信任是顧客不從網(wǎng)上商家購買商品最常見的理由之一 ［3］。事實(shí)上，顧客在跟大部分網(wǎng)絡(luò)商家交易過程中都不能足夠信任對方［4］。

在TRA (Theory of Reasoned Action)理論下，通過降低網(wǎng)絡(luò)上商家的投機(jī)主義和提高因特網(wǎng)安全性等保證，信任產(chǎn)生積極的影響。因此，對網(wǎng)絡(luò)商家的信任能夠作為一個顯著的行為信念來影響顧客態(tài)度，最終對顧客進(jìn)行網(wǎng)上購物的行為意愿產(chǎn)生影響。

社會學(xué)習(xí)理論認(rèn)為個人從自己周圍的人獲得網(wǎng)上商家可信任的信息再整合到他們自己的信任體系中［5］。如果潛在顧客不能把這些信息整合到他們自己的信任體系中，他們可能不會在網(wǎng)上購買商品。因?yàn)橹挥挟?dāng)顧客相信商家的時候他們才能在購買商品時候感到放心。Stewart認(rèn)為傳播信息也許能夠建立對于未知個體的初始信任（如因特網(wǎng)）。社會網(wǎng)絡(luò)理論認(rèn)為當(dāng)服務(wù)很難評價的時候時候非正規(guī)的交流渠道是傳播市場信息的主要方法［6］。顧客的信息渠道不僅包括通過他們直接接觸社會獲得的直接信息，也包括口碑等間接信息。

口碑已經(jīng)在顧客選擇上顯示出重要的作用，它比傳統(tǒng)的營銷工具比如個人推銷或者各種廣告更有影響力［7］。因此，口碑對于顧客網(wǎng)上購物購買意愿的影響作用也是不可忽視的。

根據(jù)心理學(xué)中風(fēng)險(xiǎn)偏愛特征的實(shí)證研究，在風(fēng)險(xiǎn)條件下決策者對備擇方案的選擇并不是一味地追求效用的最大化，而是在效用和風(fēng)險(xiǎn)水平兩者可接受的情況下得到妥協(xié)。顧客在進(jìn)行簡單的在線購買時候表現(xiàn)出遲疑，主要是因?yàn)榭紤]到風(fēng)險(xiǎn)因素［8］。因此，風(fēng)險(xiǎn)被作為顧客接受電子商務(wù)的重要障礙，顧客采用和使用網(wǎng)絡(luò)時候?qū)︼L(fēng)險(xiǎn)的感知一直都在研究中［9，10］。

3 研究模型

模型包括幾個部分：口碑―分為正面口碑和負(fù)面口碑，信任—包括信任的兩個維度能力信任和善意型信任，可感知的網(wǎng)絡(luò)風(fēng)險(xiǎn)以及購買意愿。模型如圖1所示。

圖1 研究模型

3.1 口碑(word-of-mouth)

口碑定義為口頭的、人與人之間關(guān)于品牌、產(chǎn)品和服務(wù)之間的交流，在接受者和交流者之間進(jìn)行，并且接受者將這個看作一個非商業(yè)的行為。隨著網(wǎng)絡(luò)的使用，bbs、網(wǎng)上測評、反饋機(jī)制以及電子郵件創(chuàng)建了一種新的非正式交談，被定義為電子口碑［11］。研究表明，網(wǎng)絡(luò)圖標(biāo)廣告，網(wǎng)站鏈接等雖然是購物網(wǎng)站的主要推廣渠道，但是在對購買者的影響上卻及不上周圍人的推薦或者網(wǎng)上論壇等其他渠道獲得的推薦信息。由Forrester Technographics最近的研究指出，網(wǎng)絡(luò)上大約8％的顧客是由口碑驅(qū)動的顧客［11］?？诒ㄕ婧拓?fù)面的口碑。正面的口碑會增加人們的網(wǎng)上購物意愿，而負(fù)面口碑則會減少人們的網(wǎng)上購物意愿。提出如下假設(shè)：

H1 正面口碑與網(wǎng)上購物的購買意愿正相關(guān)。

H2 負(fù)面口碑與網(wǎng)上購物的購買意愿負(fù)相關(guān)。

3.2 感知的網(wǎng)絡(luò)風(fēng)險(xiǎn)(perceived web risk )

感知的網(wǎng)絡(luò)風(fēng)險(xiǎn)意味著在一定程度上使用者認(rèn)為使用網(wǎng)絡(luò)是不安全的，即可能帶來負(fù)面的結(jié)果［12］。對于很多人來說，在網(wǎng)上瀏覽信息是安全的，但是在網(wǎng)上交易卻需要承擔(dān)風(fēng)險(xiǎn)。感知的網(wǎng)絡(luò)高風(fēng)險(xiǎn)性將影響顧客在網(wǎng)絡(luò)上共享自己的個人信息直到最后的購買。市場營銷的研究人員指出感知風(fēng)險(xiǎn)影響購買行為。感知風(fēng)險(xiǎn)跟交易意愿的關(guān)系可以由感知行為的觀點(diǎn)來解釋，在TPB(Theory of Planned Behavior)模型中有描述。由于態(tài)度影響行為，降低感知風(fēng)險(xiǎn)能夠影響交易的意愿。Jarvenpaa et al.認(rèn)為降低顧客對網(wǎng)上商店的感知風(fēng)險(xiǎn)可以增加他們在網(wǎng)上商店的購買［13］。感知的網(wǎng)絡(luò)風(fēng)險(xiǎn)是對購買意愿起消極影響的因素。

H3 感知的網(wǎng)絡(luò)風(fēng)險(xiǎn)與網(wǎng)上購物的購買意愿存在顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系。

3.3 信任(trust)

心理學(xué)家Quelch 和 Klein認(rèn)為：信任是將電子商務(wù)上升到一個全新的高度的關(guān)鍵因素，能夠刺激人們在網(wǎng)絡(luò)購買商品。許多研究者提出來將信任作為B2C電子商務(wù)中重要的影響因素。比如說Palmer， Bailey和Faraj認(rèn)為建立顧客信任對于網(wǎng)絡(luò)上的賣家來說是提高B2C電子商務(wù)增長的要素。Jarvenpaa和Tractinsky認(rèn)為信任對于顧客的的購買意愿有直接的影響［13］。Keen認(rèn)為信任是電子商務(wù)的基礎(chǔ)。

雖然在很多文獻(xiàn)中對信任的類型都有不同的分類方法，一種常用的分類方法是將信任分為兩類：能力信任(competence)和善意型信任(goodwill)［14］。能力信任指的是商家有能力滿足給顧客的承諾。善意型信任是指商家表現(xiàn)出一致的、可靠的和誠實(shí)的態(tài)度，以及商家能夠真誠地關(guān)心顧客的利益即商家愿意幫助顧客。由于信任與購買意愿存在正相關(guān)關(guān)系［15］，信任的兩個維度與購買意愿也存在同樣的相關(guān)關(guān)系。假設(shè)如下：

H4 能力信任與購買意愿之間有顯著的正相關(guān)關(guān)系。

H5 善意型信任與購買意愿之間有顯著的正相關(guān)關(guān)系。

信任的產(chǎn)生只有在存在風(fēng)險(xiǎn)的環(huán)境中才是必要的［16］。在網(wǎng)上交易中信任之所以非常重要是因?yàn)殡娮咏灰紫啾葌鹘y(tǒng)的交易，虛擬環(huán)境所帶來的不確定性更高。同Mayer et al.的定義類似，風(fēng)險(xiǎn)是信任出現(xiàn)的必要條件。如果沒有感知風(fēng)險(xiǎn)的存在，信任也不會發(fā)展。事實(shí)上，信任和風(fēng)險(xiǎn)的關(guān)系是非常復(fù)雜和具有交互性的。一般認(rèn)為信任與風(fēng)險(xiǎn)之間存在顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系，我們采用這種相關(guān)關(guān)系。信任的兩個維度與感知的網(wǎng)絡(luò)風(fēng)險(xiǎn)之間關(guān)系假設(shè)如下：

H6 能力信任與感知的網(wǎng)絡(luò)風(fēng)險(xiǎn)之間有顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系。

H7 善意型信任與感知的網(wǎng)絡(luò)風(fēng)險(xiǎn)之間有顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系。

口碑不僅僅是直接對于顧客的購買意愿造成影響，口碑另一方面，通過影響顧客的信任來間接影響他們的購買意愿。即正面、負(fù)面口碑與信任的兩個維度分別都存在著相關(guān)關(guān)系。

H8 正面口碑與能力信任之間存在顯著的正相關(guān)關(guān)系。

H9 正面口碑與善意型信任之間存在顯著的正相關(guān)關(guān)系。

H10 負(fù)面口碑與能力信任之間存在顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系。

H11 負(fù)面口碑與善意型信任之間存在顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系。

4 數(shù)據(jù)采集與分析

4.1 數(shù)據(jù)采集

所有的指標(biāo)都是采用之前已有研究使用的，為了適應(yīng)本文內(nèi)容做了小的修正。指標(biāo)問題采用Likert的7度量表，從強(qiáng)烈不同意到強(qiáng)烈同意。

總共搜集有效問卷363份。問卷中首先回答是否曾經(jīng)在網(wǎng)上購物，然后回答是否利用網(wǎng)絡(luò)來搜索商品信息。若第一個問題回答“是”的人歸為購買者；第一題回答為“否”，第二題回答為“是”歸為瀏覽者，兩題均回答為否則是完全不利用網(wǎng)絡(luò)購物的人群，本文不做考查。需要說明的一點(diǎn)是，一些購買者可能既是購買者又是瀏覽者。在我們的研究中，瀏覽者定義為從來不在網(wǎng)絡(luò)上購買商品，僅僅用網(wǎng)絡(luò)來獲取商品信息的顧客。經(jīng)統(tǒng)計(jì)，購買者147份，瀏覽者174份，兩類顧客群體所收有效問卷共321份。人口統(tǒng)計(jì)相關(guān)內(nèi)容如表1所示。統(tǒng)計(jì)結(jié)果與中國互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)信息中心（CNNIC）發(fā)布的第二十次“中國互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展?fàn)顩r統(tǒng)計(jì)報(bào)告” 的統(tǒng)計(jì)結(jié)果基本吻合，從另外一個角度說明了本次調(diào)查數(shù)據(jù)的代表性［17］。

4.2 數(shù)據(jù)分析

第1步 采用統(tǒng)計(jì)軟件SPSS 13.0 測度了量表的信度。Cronbach α是最常用的用來度量量表可靠性的一個統(tǒng)計(jì)量。Wandersee提出Cronbach α值大于0.62 時，表明數(shù)據(jù)是可接受的。Price認(rèn)為Cronbach α大于0.7 時，數(shù)據(jù)具有良好的可靠性。編制的量表具有較好信度，各因子的均值和Cronbach α值見表2。

第2步進(jìn)行了主成分分析來檢驗(yàn)量表的效度。首先進(jìn)行了巴特立球體檢驗(yàn)，并觀察KMO值以確認(rèn)量表是否適合進(jìn)行主成分分析。結(jié)果顯示KMO值為0.859， 巴特立球體檢驗(yàn)的結(jié)果在P=0.000 的水平上顯著，這些數(shù)據(jù)表明量表適合進(jìn)行主成分分析。采用最大方差法對因子進(jìn)行旋轉(zhuǎn)， 旋轉(zhuǎn)后的因子矩陣見表3。從表3中可以發(fā)現(xiàn)，所有的指標(biāo)基本在各自歸屬的因子上的負(fù)載都較高，而在其它因子的負(fù)載則相對較低，這表明了量表具有較好的收斂效度和區(qū)別效度。

第3步采用結(jié)構(gòu)方程模型（SEM） 軟件［18］AMOS 5 來檢驗(yàn)假設(shè)的模型。將數(shù)據(jù)分為瀏覽者和購物者兩類人群，檢驗(yàn)的結(jié)果分別如圖2、圖3 所示。此外，AMOS還給出了許多關(guān)于模型擬合優(yōu)度的指數(shù)［19］。根據(jù)運(yùn)算結(jié)果，比較推薦值和模型的實(shí)際值，可以發(fā)現(xiàn)模型的擬合優(yōu)度較好。

5 結(jié)論

（1）Richins Root-Shaffer［20］指出口碑對顧客的購買行為存在顯著的影響。對于瀏覽者來說，正面口碑和負(fù)面口碑對于購買意愿均存在一定影響，但差距不大，它們的路徑系數(shù)分別為0.23和-0.27，H1、H2成立。研究指出當(dāng)消費(fèi)者認(rèn)為信息的來源是高度可靠時，就比較容易接受信息并依據(jù)這些信息修改或重新建立自己對某種產(chǎn)品或服務(wù)的態(tài)度［11］?？诒歉呖尚哦鹊男旁?，在與親戚、朋友、同事等周圍人交談有關(guān)消費(fèi)問題的時候，一般不受什么限制或拘束，他們之間相互信任程度較高，很自然地接受周圍人的意見。同時，口碑信息更具有活力，更容易進(jìn)入消費(fèi)者的記憶系統(tǒng)［21］。當(dāng)顧客普遍認(rèn)為口碑的提供者并非出于商業(yè)目的而作出的宣傳，故信息的來源是較為可靠的。他們愿意相信這些信息，從而影響了自己對網(wǎng)上購物的態(tài)度即購買意愿。

East等認(rèn)為負(fù)面口碑的影響大于正面口碑［22］，但這一點(diǎn)對于瀏覽者來說，表現(xiàn)的不明顯。實(shí)證數(shù)據(jù)結(jié)果顯示對于購買者來說，正面口碑對于他們的購買意愿并沒有顯著的影響，負(fù)面口碑到購買意愿的系數(shù)卻較高，為-0.44，即在購買者人群模型中只有H2成立。依據(jù)Wilson和Peterson的理論［23］，口碑信息的接受者會依據(jù)口碑信息與以前判斷標(biāo)準(zhǔn)的一致性來過濾口碑信息 。社會學(xué)習(xí)理論認(rèn)為潛在顧客如果不能將已有信息整合到自己的信任體系中，他將不會與商家進(jìn)行交易。由于購買者已經(jīng)有在網(wǎng)絡(luò)上購物的經(jīng)驗(yàn)，他們不會因?yàn)楂@得的關(guān)于網(wǎng)上購物的正面信息而增加在網(wǎng)上購物的意愿。但若他們獲得的關(guān)于網(wǎng)上購物的信息是負(fù)面的，他們卻可能采信這種態(tài)度而降低網(wǎng)上購物的意愿。

（2）信任在網(wǎng)絡(luò)交易中，幫助人們克服感知的風(fēng)險(xiǎn)，并影響購買意愿［24］。在瀏覽者人群模型分析結(jié)果中可以看到，善意型信任對感知的網(wǎng)絡(luò)風(fēng)險(xiǎn)負(fù)相關(guān)關(guān)系成立，路徑系數(shù)為-0.65，善意型信任與購買意愿的路徑系數(shù)為0.33，H5、H7成立。在購買者人群模型結(jié)果分析中，能力信任與感知的網(wǎng)絡(luò)風(fēng)險(xiǎn)路徑系數(shù)為-0.16，與購買意愿的路徑系數(shù)為0.41，H4、H6成立。但對于不同類型的人群，信任起作用的維度不同。對于購買者，能力信任和購物意愿以及感知的網(wǎng)絡(luò)風(fēng)險(xiǎn)之間的顯著相關(guān)關(guān)系均是存在的，但善意型信任和購物意愿以及感知的網(wǎng)絡(luò)風(fēng)險(xiǎn)之間的顯著相關(guān)關(guān)系都不成立。購買者看中的是商家的能力，他們認(rèn)為有能力的商家才是值得信任的商家，可以降低網(wǎng)絡(luò)購物的風(fēng)險(xiǎn)性，提高他們的購物意愿。對于瀏覽者，他們關(guān)注的是商家的誠信度。只有誠信度高，愿意關(guān)注顧客利益的商家才能降低他們的感知風(fēng)險(xiǎn)性，提高購物意愿。研究指出，“中國人彼此之間存在著普遍的不信任。中國人的信任不是建立在信仰共同體的基礎(chǔ)之上，而是建立在血緣共同體的基礎(chǔ)之上，即建立在家族親戚關(guān)系或準(zhǔn)親戚關(guān)系之上，是一種難以普遍化的特殊信任”。中國人的這一特殊性就決定了一些普適性的，建立在社會信任感基礎(chǔ)上的理論在中國會出現(xiàn)偏差或者不相符合的情況。“善意型信任必須建立在共同的信仰、友誼、情感的基礎(chǔ)上?！币虼?，在中國會有數(shù)量眾多的離線購買者。他們的存在，不僅僅是對網(wǎng)購缺乏信任，也是對實(shí)體商店的誠信缺乏信任。對他們來說，善意型信任和消費(fèi)意愿是正向相關(guān)的。進(jìn)入網(wǎng)絡(luò)購買層次的消費(fèi)者，處在一個新的社會環(huán)境下，“失去了對“人情”和“關(guān)系”網(wǎng)的依賴，面臨較高的社會不確實(shí)性，不得不和他人建立信任和合作關(guān)系的現(xiàn)實(shí)。”“中國人一旦脫離了這兩項(xiàng)因素的束縛，反而會增強(qiáng)對他人的信任傾向?！边@時候，消費(fèi)者關(guān)注的是績效風(fēng)險(xiǎn)，以及與其負(fù)向相關(guān)的能力信任。

（3）根據(jù)感知風(fēng)險(xiǎn)理論，在網(wǎng)絡(luò)購買過程中，消費(fèi)者可能會感知到各種各樣的風(fēng)險(xiǎn)，因?yàn)樗麄兠媾R著不確定性和各種無法預(yù)期的后果。所以，消費(fèi)者感知到的風(fēng)險(xiǎn)越多，購買的可能性就越小。根據(jù)模型結(jié)果，兩類人群的感知的網(wǎng)絡(luò)風(fēng)險(xiǎn)對于購買意愿的影響均是顯著存在的，H3在兩個模型里均成立。在網(wǎng)絡(luò)購物的環(huán)境下，影響消費(fèi)者認(rèn)知風(fēng)險(xiǎn)的也有一些新的因素。譬如，消費(fèi)者的知識、信息搜尋成本、虛擬經(jīng)驗(yàn)、虛擬社群參與程度的不同，其認(rèn)知風(fēng)險(xiǎn)有很大不同。就感知的網(wǎng)絡(luò)風(fēng)險(xiǎn)來說，瀏覽者感知風(fēng)險(xiǎn)對于購買意愿的影響系數(shù)為-0.21 ，但購買者僅為-0.09。正是因?yàn)橘徺I者對于風(fēng)險(xiǎn)的敏感度不高，所以他們更容易選擇在網(wǎng)上購物。瀏覽者往往都是風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避者，不喜歡冒險(xiǎn)，他們傾向于在網(wǎng)上瀏覽商品信息卻不購買，因?yàn)闉g覽商品信息對于他們來說是幾乎無風(fēng)險(xiǎn)的，但在網(wǎng)上購物卻是存在一定風(fēng)險(xiǎn)的。 Li［25］等學(xué)者比較系統(tǒng)地考察了娛樂導(dǎo)向、體驗(yàn)導(dǎo)向、便利導(dǎo)向和經(jīng)濟(jì)導(dǎo)向這4個購物導(dǎo)向與消費(fèi)者網(wǎng)上購物行為之間的關(guān)系，指出在網(wǎng)上購物的消費(fèi)者與沒有網(wǎng)上購物的消費(fèi)者相比，他們的便利導(dǎo)向比較強(qiáng)，體驗(yàn)導(dǎo)向比較弱，而這兩類人在娛樂導(dǎo)向和經(jīng)濟(jì)導(dǎo)向上沒有明顯區(qū)別。對網(wǎng)上購物有顯著影響的因素很有可能對感知風(fēng)險(xiǎn)也有顯著影響，或者是通過影響感知風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)而影響到網(wǎng)上購物。比如，消費(fèi)者網(wǎng)上購物時無法接觸和體驗(yàn)產(chǎn)品，因此那些體驗(yàn)導(dǎo)向比較強(qiáng)的消費(fèi)者比一般人群更容易感到購物結(jié)果的不確定性，從而感知到比較大的風(fēng)險(xiǎn)。

參 考 文 獻(xiàn)：

［1］Soopramanien D G R， Robertson A. Adoption and usage of online shopping: an empirical analysis of the characteristics of “buyers” “browsers” and “non-internet shoppers”［J］. Journal of Retailing and Consumer Services， 2007， 14: 73-82.

［2］Bhattacherjee A. Individual trust in online firms: scale development and initial trust［J］. Journal of Management Information Systems， 2002， 19(1): 213-243.

［3］Lee M K O， Turban E.A trust model for consumer internet shopping［J］. International Journal of Electronic Commerce， 2001， 6(1): 75-91.

［4］Grabner S， Kaluscha E A. Empirical research in on-line trust: a review and critical assessment［J］. International Journal ofHuman-Computer Studies， 2003， 58: 783-812.

［5］Bandura A. Social learning theory［M］. General Learning Press， New York， 1977.

［6］Granovetter M. The strength of weak ties［J］. American Journal of Sociology， 1973， 78: 1360-1380.

［7］Gruen T W， Osmonbekov T， Czaplewski A J. eWOM: the impact of customer-to-customer online know-how exchange on customer value and loyalty［J］. Journal of Business Research， 2006， 59:449-456.

［8］Featherman M S， Pavlou P A. Predicting e-services adoption: a perceived risk facets perspective［J］. International Journal of Human-Computer Studies， 2003， 59: 451-474.

［9］Kim K， Prabhakar B. Initial trust and the adoption of B2C e-commerce: the case of internet banking ［J］. The Data Base for Advances in Information Systems， 2004， 35(2): 50-64.

［10］Lim N. Consumers’ perceived risk: sources versus consequences［J］. Electronic Commerce Research and Applications， 2003， 2: 216-228.

［11］Armelini G， Villanueva J. Electronic word of mouth: what do we know about this powerful marketing tool［J］. E-Business Center PricewaterhouseCoopers IESE， 2006， 11(2): 38-47.

［12］Grazioli S， Jarvenpaa S. Perils of internet fraud: an empirical investigation of deception and trust with experienced internet consumers［J］. IEEE Transactions on Systems， Man， and Cybernetics， 2000， 30 (4): 395-410.

［13］Jarvenpaa S L， Tractinsky N， Vitale M. Consumer trust in an internet store［J］. Information Technology and Management ， 2000， 1(1-2): 45-71.

［14］McKnight D H， Choudhury V， Kacmar C. Developing and validating trust Measures for e-commerce: an integrative typology［J］. Information Systems Research， 2002， 13(3): 334-359.

［15］Gefen D， Karahanna E， Straub D W. Trust and TAM in online shopping: an integrated model ［J］. MIS Quarterty， 2003， 27(1): 51-90.

［16］Mayer R C， Davis J H， Schoorman F D. An integrative model of organizational trust［J］. Academy of Management Review， 1995， 20(3): 709-734.

［17］CCNIC.中國互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展?fàn)顩r統(tǒng)計(jì)報(bào)告［M］.北京:中國互聯(lián)網(wǎng)信息中心，2007.7-5.

［18］候杰泰，溫忠麟，成子娟.結(jié)構(gòu)方程模型及其應(yīng)用［M］.北京:教育科學(xué)出版社，2004.7-3.

［19］Medsker G J， Williams L J， Holahan P J. A review of current practices for evaluating causal models of organizational behavior and human resources management research［J］. Journal of Management， 1994， 20: 429-464.

［20］Richins M L， Root-Shaffer T.The role of involvement and opinion leadership in consumer word-of-mouth: an implicit model made explicit［J］. Advances in Consumer Research， 1988， 15: 32-36.［21］郭國慶，楊學(xué)成，張楊.口碑傳播對消費(fèi)者態(tài)度的影響:一個理論模型［J］.管理評論，2007，19(3):20-26.

［22］East R， Hammond K， Wright M. The relative incidence of positive and negative word of mouth: a multi-category study［J］.International Journal of Research in Marketing， 2007， 22: 48-56.

［23］Wilson W R， Peterson R A. Some limits on the potency of word-of-mouth information［J］. Advances in Consumer Research， 1989， 7(3): 23-29.

［24］Kuan H H， Bock G W. Trust transference in brick and click retailers: an investigation of the before-online-visit phase［J］. Information Management， 2007， 44: 175-187.

［25］Li Hairong， Kuo Cheng， Martha G. The impact of perceived channel utilities， shopping orientations， and demographics on the consumer’s online buying behavior［J］. Comput Mediated Communication， 1999， 5 (2): 36-44.