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    隱私關(guān)注對移動商務(wù)用戶采納行為的影響研究
    ——基于感知風(fēng)險和信任的中介效應(yīng)分析

    2017-04-02 11:42:22揚(yáng)陳
    創(chuàng)新科技 2017年12期
    關(guān)鍵詞:信度商務(wù)意愿

    周 揚(yáng)陳 莉

    (1.河南財經(jīng)政法大學(xué)網(wǎng)絡(luò)信息管理中心,河南 鄭州 450046;2.河南財經(jīng)政法大學(xué)現(xiàn)代教育技術(shù)中心,河南 鄭州 450046)

    用戶隱私關(guān)注是一個多維的概念,它的前因量表主要采用CFIP模型[1-2],包括信息收集、不適當(dāng)訪問、信息維護(hù)和二次使用四個維度。近年來,隱私關(guān)注對移動商務(wù)用戶行為影響的研究已經(jīng)越來越細(xì),涉及各類人群[3]。隱私關(guān)注顯著影響移動商務(wù)用戶感知風(fēng)險與信任,并通過二者間接影響著網(wǎng)絡(luò)購物采納行為[4-5]。目前隱私關(guān)注的研究主要集中于電子商務(wù)領(lǐng)域,對隱私關(guān)注的構(gòu)成和作用機(jī)理進(jìn)行大量的分析[6],而關(guān)于感知風(fēng)險和信任的多重中介效應(yīng)分析還未有相關(guān)報道。中介效應(yīng)指變量間的影響關(guān)系(X→Y)不是直接的因果鏈關(guān)系,而是通過一個或一個以上變量(M)的間接影響產(chǎn)生的,此時我們稱M為中介變量,而X通過M對Y產(chǎn)生的間接影響稱為中介效應(yīng)[7]。因此,本文的主要目的是分析感知風(fēng)險和信任在移動商務(wù)用戶隱私關(guān)注對采納行為的中介效應(yīng),為隱私關(guān)注對移動商務(wù)用戶采納行為影響的研究提供更全面的參考依據(jù)。

    1 研究模型

    本文以隱私關(guān)注作為自變量,感知風(fēng)險和信任作為隱私關(guān)注的中介變量,最終觀察感知風(fēng)險和信任的中介效應(yīng),信任會通過感知風(fēng)險影響著行為意愿的結(jié)果,而人口學(xué)特征則作為隱私關(guān)注和行為意愿的調(diào)節(jié)變量進(jìn)行分析。

    本文假設(shè)如下:

    隱私關(guān)注對感知風(fēng)險呈明顯的正向回歸;隱私關(guān)注對信任起明顯的負(fù)向回歸;隱私關(guān)注對行為意愿起到明顯的直接效應(yīng);感知風(fēng)險與行為意愿呈明顯的負(fù)向回歸關(guān)系;信任與行為意愿呈明顯的正向回歸關(guān)系;隱私關(guān)注分別通過感知風(fēng)險和信任影響著行為意愿的大小。

    2 研究方法

    2.1 量表問卷設(shè)計

    本研究模型共包含7個因子,各因子的測量指標(biāo)均以國內(nèi)外相關(guān)實證研究中的測度項為基礎(chǔ),結(jié)合本研究的特點與需要制定而成。隱私關(guān)注量表主要是借鑒相關(guān)研究,信息維護(hù)因子是開發(fā)的新項目,其他測量指標(biāo)均沿用或改編自前人研究。

    圖1 隱私關(guān)注對用戶采納行為影響的研究模型

    如表1所示,本問卷采用五級Likert量表,在正式發(fā)放之前進(jìn)行了預(yù)調(diào)查。根據(jù)對預(yù)調(diào)查數(shù)據(jù)進(jìn)行信度和效度檢驗時發(fā)現(xiàn)的不足,對問卷進(jìn)行修正與改進(jìn),最終形成正式問卷。

    表1 變量的測試項及來源

    2.2 樣本描述

    本次的調(diào)查樣本共420人,女性高于男性;年齡主要以20~40歲為主,累計占62.7%;學(xué)歷分布上62.1%為本科;97.6%的人有過移動商務(wù)購物行為,詳見表2。

    3 數(shù)據(jù)獲取

    本文研究采取網(wǎng)絡(luò)問卷的形式,向網(wǎng)民進(jìn)行有償調(diào)查。并將收集到的數(shù)據(jù)導(dǎo)入到SPSS22.0統(tǒng)計軟件包進(jìn)行數(shù)據(jù)分析,統(tǒng)計檢驗水準(zhǔn)設(shè)為a=0.05,P<0.05表示有統(tǒng)計學(xué)意義。利用SPSS22.0進(jìn)行統(tǒng)計描述、信度和效度分析,結(jié)構(gòu)方程、中介效應(yīng)分析采用Mplus7.0軟件。

    3.1 信度分析

    如表2所示,本文采用信度系數(shù)(α)來表示信度的大小,信度系數(shù)越大,表明測量的可信程度越大,一般情況下,α>0.7說明具有較好的信度,校正后項目與總分相關(guān)性如果大于0.5認(rèn)為該題項可不必剔除。

    通過對各個維度進(jìn)行信度分析后,發(fā)現(xiàn)各個維度的信度系數(shù)均大于0.8,說明各個維度具有較好的信度,同時校正后項目與總分相關(guān)系數(shù)均高于0.7,說明各個題項不必剔除。

    表2 420人樣本基本特征頻數(shù)表

    3.2 效度分析

    本次分析主要針對問卷結(jié)構(gòu)效度進(jìn)行分析,首先采用主成分分析法進(jìn)行探索性因子分析,再利用結(jié)構(gòu)方程對結(jié)構(gòu)效度進(jìn)一步進(jìn)行驗證性因子分析。

    3.3 探索性因子分析

    通過KMO和Bartlett的球形度檢驗,發(fā)現(xiàn)KMO=0.927,非常適合進(jìn)行因子分析,Bartlett的球形度檢驗的卡方值為11 384.204,P=0.000,說明各個維度適合進(jìn)行主成分分析。

    表3 隱私關(guān)注量表信度分析

    經(jīng)過方差最大旋轉(zhuǎn)后,共提取出7個主成分,第一主成分定義為信任因子,第二主成分定義為信息收集因子,第三主成分定義為感知風(fēng)險因子,第四主成分定義為信息維護(hù)因子,第五主成分定義為未授權(quán)二次使用因子,第六主成分定義為采納行為因子,第七主成分定義為不正當(dāng)訪問因子。從七個主成分構(gòu)成可以看出,各個維度的題項構(gòu)成與預(yù)期完全一致。

    3.4 驗證性因子分析

    為了進(jìn)一步明確問卷結(jié)構(gòu)效度擬合程度,通過驗證性因子分析,發(fā)現(xiàn)卡方值與自由度比(Chi-square/df)為3.42,在可接受范圍內(nèi),同時,比較擬合指數(shù)(CFI)和規(guī)范擬合指數(shù)(NFI)分別為0.941和0.931,近似誤差均方根(RMESA)為0.076、擬合優(yōu)度指數(shù)(SRMR)為0.068,均在理想范圍內(nèi),說明總體上該模型擬合程度較為理想。

    表4 旋轉(zhuǎn)后的成分矩陣a

    通過驗證性因子分析,發(fā)現(xiàn)各個維度與對應(yīng)題項的路徑系數(shù)均具有統(tǒng)計學(xué)意義,且路徑系數(shù)均超過了0.5,結(jié)合結(jié)構(gòu)方程擬合度,可以認(rèn)為本次調(diào)查的問卷效度較高。

    4 研究結(jié)果

    4.1 行為意愿影響因素

    從結(jié)構(gòu)方程擬合結(jié)果來看,Chi-square/df=3.42,CFI=0.938,NFI=0.931,RMESA=0.076,SRMR=0.074,均在可接受范圍內(nèi),說明總體上該模型擬合程度較為理想。其中,隱私關(guān)注與信任呈明顯的負(fù)向回歸關(guān)系(b=0.760,p=0.000),即隨著人們對隱私關(guān)注的程度越高,對信任的程度也越低。隱私關(guān)注對感知風(fēng)險呈明顯的正向回歸關(guān)系(b=0.583,p=0.000),說明隱私關(guān)注的程度會造成移動商務(wù)購物者的感知風(fēng)險意識,起到明顯的促進(jìn)作用。而信任與感知風(fēng)險呈明顯的負(fù)向回歸關(guān)系(b=-0.150,p=0.032),說明當(dāng)移動商務(wù)用戶信任感降低時必然會引起自身感知風(fēng)險意識的提高。而信任對行為意愿的影響雖然為正向影響,但并不顯著(b=0.060,p=0.443),表明僅讓移動商務(wù)用戶提高信任并不能完全提高其使用意愿,可能還有別的因素影響。

    對于移動商務(wù)用戶使用意愿的影響,隱私關(guān)注則起到明顯的抑制作用(b=-0.270,p=0.005),表明隱私關(guān)注對網(wǎng)絡(luò)購物使用意愿的直接影響是顯著的,可以明顯降低移動商務(wù)用戶的使用意愿,同時感知風(fēng)險也可以降低移動商務(wù)用戶的使用意愿(b=-0.155,p=0.032)??梢钥闯?,隱私關(guān)注在對移動商務(wù)用戶使用者的使用意愿方面起到了明顯的直接抑制和間接抑制作用。

    4.2 中介效應(yīng)分析

    通過結(jié)構(gòu)方程,發(fā)現(xiàn)隱私關(guān)注對使用者意愿產(chǎn)生了明顯的抑制作用,同時通過信任和感知風(fēng)險的中介變量對行為意愿也產(chǎn)生了一定的影響。從表5的中介效應(yīng)分析可以看出,隱私關(guān)注對使用意愿總的中介效應(yīng)為-0.136,與直接效應(yīng)-0.270相比略少,中介效應(yīng)占總效應(yīng)的33.50%,即隱私關(guān)注對移動商務(wù)影響中有33.50%的效應(yīng)來源于兩個中介變量的影響。

    其次可以看出,信任在隱私關(guān)注對使用意愿的中介效應(yīng)為-0.046,經(jīng)統(tǒng)計學(xué)檢驗,p=0.442,不具有統(tǒng)計學(xué)意義,即隱私關(guān)注通過信任這一中介變量并沒有影響到使用意愿。而感知風(fēng)險在隱私關(guān)注對使用愿意的中介效應(yīng)為-0.090,p=0.034,具有統(tǒng)計學(xué)意義,說明感知風(fēng)險在隱私關(guān)注對使用意愿的影響具有明顯的中介效應(yīng),說明移動商務(wù)用戶隱私關(guān)注度增高,會造成感知風(fēng)險的增加,從而降低使用意愿的可能性。進(jìn)而說明,移動商務(wù)用戶隱私關(guān)注度降低時,雖然信任增加,但不會因此而提高使用意愿,說明還有未知因素在本文中還未探索出來,是今后繼續(xù)探索的重點。

    表5 隱私關(guān)注對使用意愿的中介效應(yīng)表

    5 結(jié)論

    研究結(jié)果表明隱私關(guān)注與移動商務(wù)用戶的網(wǎng)購意愿呈明顯的負(fù)向回歸關(guān)系,這與歐陽洋[12]和付東普[13]的研究結(jié)果一致,在電子商務(wù)中,要平衡好隱私保護(hù)和個性化服務(wù)的關(guān)系,不收集過多的、非必要的信息,減輕消費(fèi)者在提供個人信息和參與網(wǎng)絡(luò)交易時的隱私顧慮。在收集消費(fèi)者信息時,要在隱私條款中明確告知信息收集的目的、使用方式,并告知信息的保存、披露方式和有效時間等,并信守承諾。

    研究發(fā)現(xiàn),信任與消費(fèi)者的隱私關(guān)注有顯著的負(fù)向回歸關(guān)系,這與歐陽洋[14-15]的研究結(jié)果一致,說明信任是電子商務(wù)交易關(guān)系的核心,電子商務(wù)網(wǎng)站應(yīng)努力獲得和維護(hù)消費(fèi)者的信任,提高他們參與網(wǎng)絡(luò)交易的積極性。同時,網(wǎng)站應(yīng)當(dāng)采用可靠的加密和安全技術(shù),保護(hù)消費(fèi)者信息不會被他人惡意獲取,并在必要時提醒用戶采取措施提高賬戶保密等級和防范信息泄密風(fēng)險[16]。

    研究還發(fā)現(xiàn),隱私關(guān)注通過感知風(fēng)險的中介變量對購物行為意愿產(chǎn)生明顯的影響,這說明隱私關(guān)注除了直接影響購物者的行為外,還可通過感知風(fēng)險影響隱私關(guān)注對行為采納的結(jié)果,說明移動電子購物網(wǎng)站在宣傳方面要采取實事求是的態(tài)度,消除該網(wǎng)站初次網(wǎng)購者的疑惑,提高消費(fèi)者的采納積極性。

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