網(wǎng)購(gòu)顧客主觀退貨意愿度量及其與消費(fèi)行為相關(guān)關(guān)系

李明芳

（河北科技大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，河北石家莊050018）

網(wǎng)購(gòu)顧客主觀退貨意愿度量及其與消費(fèi)行為相關(guān)關(guān)系

李明芳

（河北科技大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，河北石家莊050018）

針對(duì)網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物退貨行為，從消費(fèi)者個(gè)體差異角度提出主觀退貨意愿的概念?；谟?jì)劃行為理論，從態(tài)度、主觀規(guī)范和感知控制三個(gè)維度探索主觀退貨意愿的影響因素，借助因子分析構(gòu)建網(wǎng)購(gòu)主觀退貨意愿測(cè)量體系，探討主觀退貨意愿及其各子維度與消費(fèi)行為變量的相關(guān)關(guān)系，挖掘反映顧客網(wǎng)購(gòu)?fù)素涳L(fēng)險(xiǎn)的消費(fèi)痕跡強(qiáng)信號(hào)，研究結(jié)果表明：顧客主觀退貨意愿可以借助無(wú)理由退貨態(tài)度、社會(huì)壓力、親友支持和感知控制4個(gè)維度、11個(gè)指標(biāo)加以度量，主觀退貨意愿及其子維度變量與顧客退貨險(xiǎn)購(gòu)買行為、網(wǎng)購(gòu)頻率、購(gòu)物平臺(tái)訪問(wèn)習(xí)慣、產(chǎn)品評(píng)價(jià)瀏覽行為、產(chǎn)品挑選等消費(fèi)行為顯著相關(guān)，其中退貨險(xiǎn)購(gòu)買頻率、網(wǎng)購(gòu)頻率、網(wǎng)購(gòu)平臺(tái)訪問(wèn)習(xí)慣三種消費(fèi)行為可以作為數(shù)據(jù)挖掘的重點(diǎn)指標(biāo)，以便于對(duì)顧客退貨風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行分析預(yù)判，制定差異化的退貨服務(wù)策略，更好地服務(wù)于網(wǎng)絡(luò)顧客。

網(wǎng)購(gòu)顧客；主觀退貨意愿；在線消費(fèi)者行為；產(chǎn)品退貨

一、引言

中國(guó)電子商務(wù)研究中心監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)顯示，2015年中國(guó)網(wǎng)絡(luò)零售市場(chǎng)交易規(guī)模達(dá)38 285億元，同比增長(zhǎng)35.7%；2016年中國(guó)網(wǎng)絡(luò)零售交易額達(dá)5.16萬(wàn)億元，同比增長(zhǎng)26.2%，占社會(huì)消費(fèi)品零售總額的15.53%。與傳統(tǒng)零售購(gòu)物相比，網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物過(guò)程被分解為購(gòu)買決策階段和售后體驗(yàn)階段[1]，由于缺乏購(gòu)買前的顧客體驗(yàn)，顧客無(wú)法辨別商品是否合適及其質(zhì)量?jī)?yōu)劣，導(dǎo)致網(wǎng)購(gòu)商品與產(chǎn)品描述或消費(fèi)者預(yù)期不符的風(fēng)險(xiǎn)較高，增加了顧客的網(wǎng)購(gòu)感知風(fēng)險(xiǎn)，進(jìn)而影響消費(fèi)者的網(wǎng)絡(luò)購(gòu)買意愿[2]。

寬松的退貨政策可以有效緩解消費(fèi)者對(duì)網(wǎng)購(gòu)產(chǎn)品的顧慮，通過(guò)退回不滿意產(chǎn)品來(lái)降低網(wǎng)購(gòu)風(fēng)險(xiǎn)。2014年修訂的新版《消費(fèi)者權(quán)益保護(hù)法》已經(jīng)明確七日無(wú)理由退貨制度，規(guī)定除特例產(chǎn)品外，網(wǎng)購(gòu)商品自到貨之日起7日內(nèi)，顧客有權(quán)利選擇無(wú)理由退貨。另外，為了進(jìn)一步降低顧客網(wǎng)購(gòu)風(fēng)險(xiǎn)、增強(qiáng)顧客網(wǎng)購(gòu)意愿，2011年淘寶聯(lián)合華泰保險(xiǎn)推出了退貨運(yùn)費(fèi)險(xiǎn)，顧客或賣家只需支付少量保險(xiǎn)金，即可獲賠因退貨發(fā)生的運(yùn)費(fèi)。

在無(wú)理由退貨政策和運(yùn)費(fèi)險(xiǎn)的雙效作用下，網(wǎng)購(gòu)?fù)素浡式陙?lái)一路飆升，零售咨詢公司嘉思明指出，網(wǎng)絡(luò)銷售產(chǎn)品的退貨率高達(dá)三分之一，并處于不斷上升態(tài)勢(shì)。據(jù)媒體統(tǒng)計(jì)，30%的人會(huì)故意多買，再把不想要的東西退回去；19%的人承認(rèn)會(huì)購(gòu)買同一種商品的多個(gè)版本，收到貨后再做決定。借助退貨來(lái)幫助自己選擇最合適的產(chǎn)品，這類“連環(huán)退貨族”在眾多的網(wǎng)購(gòu)?fù)素浿姓紦?jù)了很大一部分。因此，如何借助消費(fèi)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，有效地甄別出高退貨風(fēng)險(xiǎn)網(wǎng)購(gòu)顧客，有針對(duì)性地制定差異化策略以盡可能避免退貨損失，是網(wǎng)購(gòu)企業(yè)和平臺(tái)當(dāng)下需要解決的一個(gè)重要問(wèn)題。

近期相關(guān)研究主要集中在三個(gè)方面。一是探討無(wú)理由退貨策略優(yōu)化設(shè)計(jì)問(wèn)題，如楊光勇和計(jì)國(guó)君[3]探討了存在戰(zhàn)略顧客時(shí)，退貨處理方式如何影響銷售商的退貨策略設(shè)計(jì)；姜宏等[4]將顧客惰性行為引入定量模型，探討其對(duì)無(wú)理由退貨政策的影響。二是探討退貨策略和退貨行為的影響。如李東進(jìn)等[5]從退貨政策感知、產(chǎn)品不滿意原因及退貨政策表述等方面差異入手，分析了退貨對(duì)消費(fèi)者購(gòu)后后悔和重購(gòu)意愿的影響；姜宏[6]研究了無(wú)理由退貨條件對(duì)銷售商缺貨保障策略的影響價(jià)值；邵兵家和崔文昌[7]探討了網(wǎng)絡(luò)零售商無(wú)缺陷退貨政策對(duì)消費(fèi)者溢價(jià)支付意愿的影響。三是少數(shù)研究探討了退貨行為的影響因素。托馬斯和埃里克（Thomas&Eric）[8]研究發(fā)現(xiàn)，消費(fèi)者感知風(fēng)險(xiǎn)會(huì)對(duì)其退貨行為產(chǎn)生正向作用；陳敬賢等[9]分析了通過(guò)投資店鋪輔助服務(wù)來(lái)降低顧客退貨率問(wèn)題。

可以看出，現(xiàn)有文獻(xiàn)更多關(guān)注于退貨策略的研究，顧客退貨行為尚未引起學(xué)界足夠的重視，雖然有少量成果針對(duì)退貨行為進(jìn)行了實(shí)證研究，但是由于缺乏退貨意愿的測(cè)量量表，無(wú)法對(duì)其影響因素及影響機(jī)制進(jìn)行深入探討。本研究擬構(gòu)建網(wǎng)購(gòu)消費(fèi)者主觀退貨意愿測(cè)量體系，并對(duì)主觀退貨意愿與消費(fèi)行為變量進(jìn)行相關(guān)分析，辨別反映退貨風(fēng)險(xiǎn)的消費(fèi)行為強(qiáng)信號(hào)，以便更好地識(shí)別高退貨風(fēng)險(xiǎn)網(wǎng)購(gòu)顧客。

二、相關(guān)理論與測(cè)量模型假定

計(jì)劃行為理論（Theory of Planned Behavior，TPB）認(rèn)為，決定行為意愿的三個(gè)主要變量是行為態(tài)度、主觀規(guī)范和感知行為控制。學(xué)者們常常從這三個(gè)維度來(lái)構(gòu)建消費(fèi)者的行為意愿理論模型，胡婉麗[10]依據(jù)計(jì)劃行為理論構(gòu)建了知識(shí)型雇員創(chuàng)新行為意愿測(cè)量框架，苗莉與何良興[11]在對(duì)計(jì)劃行為理論模型修訂的基礎(chǔ)上，探討主觀規(guī)范和感知行為控制對(duì)不同類型創(chuàng)業(yè)意愿的影響。因此，本研究從退貨態(tài)度、主觀規(guī)范和退貨行為感知控制三個(gè)維度構(gòu)建顧客退貨風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)框架，如圖1所示。

退貨態(tài)度是顧客對(duì)退貨行為的感覺(jué)，態(tài)度越積極，退貨風(fēng)險(xiǎn)往往越高。退貨態(tài)度又可以從三個(gè)方面加以探討：一是退貨認(rèn)知，是指顧客對(duì)退貨的理解、認(rèn)識(shí)等；二是退貨情感，是指顧客對(duì)退貨行為的情感體驗(yàn)，包括對(duì)退貨的喜歡、厭惡等；三是退貨行為，是指顧客對(duì)退貨的行為意向，包括退貨習(xí)慣、經(jīng)驗(yàn)等。

主觀規(guī)范是指顧客對(duì)是否采取退貨行為所感受到的社會(huì)壓力。主觀規(guī)范可以從兩個(gè)方面加以探討：一是大社會(huì)規(guī)范，是指整個(gè)社會(huì)的行為和道德規(guī)范等對(duì)退貨行為產(chǎn)生的壓力；二是周邊社會(huì)壓力，是指顧客的家人、朋友和同事對(duì)其退貨行為產(chǎn)生的壓力。

退貨行為感知控制是顧客內(nèi)心對(duì)退貨難易度的感知。退貨行為感知控制可以從兩個(gè)方面加以探討：一是自我感知，是指顧客根據(jù)其經(jīng)驗(yàn)和能力等對(duì)退貨難易度的感知；二是環(huán)境感知，是指顧客根據(jù)環(huán)境的變化、政策支持等對(duì)退貨難易度的感知。

三、調(diào)查問(wèn)卷設(shè)計(jì)與發(fā)放

根據(jù)圖1的退貨風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)維度，參考相關(guān)文獻(xiàn)中相關(guān)成熟量表，同時(shí)通過(guò)組織5位管理學(xué)、市場(chǎng)營(yíng)銷、供應(yīng)鏈領(lǐng)域的學(xué)者，結(jié)合相關(guān)理論和自身網(wǎng)購(gòu)?fù)素浗?jīng)歷，經(jīng)過(guò)激烈討論，共設(shè)計(jì)了27個(gè)陳述性問(wèn)題來(lái)對(duì)相關(guān)變量加以測(cè)量。將這些問(wèn)題采用背靠背方式，邀請(qǐng)15位管理學(xué)領(lǐng)域?qū)＜?，針?duì)題項(xiàng)選擇、測(cè)量?jī)?nèi)容、問(wèn)題易懂性和表述準(zhǔn)確性四個(gè)方面進(jìn)行打分評(píng)價(jià)，所有題項(xiàng)均采用5點(diǎn)李克特（Likert）量表。并在問(wèn)卷中設(shè)置一個(gè)開(kāi)放式問(wèn)題，用于收集專家反饋修改意見(jiàn)。

圖1 退貨意愿理論測(cè)量模型

在將問(wèn)卷統(tǒng)一回收后，通過(guò)對(duì)32個(gè)題項(xiàng)打分情況加以分析，剔出評(píng)分較低（＜3.5分）的題項(xiàng)，并對(duì)表述不清或不準(zhǔn)確、語(yǔ)義重復(fù)的題項(xiàng)加以修改與合并，最終確定18個(gè)題項(xiàng)用于測(cè)量顧客的主觀退貨意愿。

采用5點(diǎn)Likert量表，將18個(gè)題項(xiàng)形成正式調(diào)查問(wèn)卷（參見(jiàn)表1），將曾經(jīng)有過(guò)網(wǎng)購(gòu)經(jīng)歷的消費(fèi)者作為調(diào)查對(duì)象，借助問(wèn)卷星平臺(tái)進(jìn)行在線發(fā)放，通過(guò)手機(jī)微信、QQ形式進(jìn)行傳播，在2016年12月歷經(jīng)一周時(shí)間共計(jì)發(fā)放322份問(wèn)卷。通過(guò)測(cè)試10名被試并記錄和詢問(wèn)填寫時(shí)間和感受，將問(wèn)卷有效填寫時(shí)間確定為不低于200秒，故視填寫時(shí)間低于200秒的問(wèn)卷為無(wú)效并剔除，得到有效問(wèn)卷共290份，樣本有效回收率為90.06%。樣本的人口統(tǒng)計(jì)學(xué)特征如表2所示。

表1 網(wǎng)購(gòu)?fù)素浺庠笢y(cè)量量表

四、主觀退貨意愿測(cè)量體系構(gòu)建

將回收的290份有效問(wèn)卷進(jìn)行對(duì)半分析，其中145份問(wèn)卷利用SPSS18.0進(jìn)行極端組t檢驗(yàn)、項(xiàng)目分析和探索性因子分析，另外145份問(wèn)卷利用AMOS17.0進(jìn)行驗(yàn)證性因子分析。

（一）項(xiàng)目分析

采用極端組t檢驗(yàn)方法和同質(zhì)性檢驗(yàn)來(lái)分析項(xiàng)目鑒別度，用以反映測(cè)驗(yàn)題目能夠正確測(cè)量受測(cè)特質(zhì)的程度，刪除鑒別度不高的項(xiàng)目。檢驗(yàn)結(jié)果如表3所示。

1.極端組t檢驗(yàn)。對(duì)18個(gè)題項(xiàng)得分求和，反向題需反向計(jì)分，取總得分最高的27%受試者作為高分組，取總得分最低的27%被試作為低分組，對(duì)高低分組進(jìn)行平均數(shù)差異t檢驗(yàn)。結(jié)果顯示，第2、第3和第6題未達(dá)到顯著水平，表示此三項(xiàng)目鑒別度較差。

2.同質(zhì)性檢驗(yàn)。采用題目總分相關(guān)法和因素負(fù)荷量判斷法對(duì)項(xiàng)目的同質(zhì)性加以檢驗(yàn)。題目總分相關(guān)法是通過(guò)計(jì)算每個(gè)項(xiàng)目與其他項(xiàng)目加總后總分的相關(guān)系數(shù)，用以辨別該項(xiàng)目與其他相關(guān)的相對(duì)關(guān)聯(lián)性，一般要求在0.3以上。因素負(fù)荷量判斷法是利用探索性因子分析，將公因子設(shè)定為1，檢驗(yàn)因素負(fù)荷量的高低，一般要求其值不可低于0.3。結(jié)果顯示，第2、第3和第6題的這兩項(xiàng)指標(biāo)不夠理想。

表2 樣本的人口統(tǒng)計(jì)學(xué)特征

表3 極端組t檢驗(yàn)、同質(zhì)性檢驗(yàn)結(jié)果

綜合兩種檢驗(yàn)結(jié)果，刪除第2、第3和第6題。

（二）探索性因子分析

首先使用KMO檢驗(yàn)和巴特利特（Bartlett）球形檢驗(yàn)確定待分析項(xiàng)目是否適合于做因子分析，結(jié)果顯示KMO檢驗(yàn)值為0.809，Bartlett球形檢驗(yàn)結(jié)果顯著（sig.=0.000）。因此，測(cè)量項(xiàng)目適合進(jìn)行因子分析。

共同度分析結(jié)果顯示，項(xiàng)目第1、第17和第18題的共同度都低于0.5（分別為0.438、0.489和0.378），表明這3個(gè)項(xiàng)目被公因子解釋得較少，故從量表中刪除。

繼續(xù)對(duì)余下的12個(gè)項(xiàng)目重新做因子分析。KMO檢驗(yàn)值為0.802＞ 0.7，Bartlett球形檢驗(yàn)結(jié)果顯著（sig.=0.000），適合進(jìn)行因子分析，每個(gè)項(xiàng)目共同度都大于0.5。探索性因子分析過(guò)程中，采用主成分提取法和方差最大正交旋轉(zhuǎn)法，最終12個(gè)測(cè)量項(xiàng)目歸為4個(gè)公因子，累計(jì)解釋了總方差變異量的72.724%，分別解釋方差變異的27.194%、16.920%、15.221%和13.388%，探索性因子分析結(jié)果如表3所示。所有項(xiàng)目在對(duì)應(yīng)因子上的載荷絕對(duì)值均大于0.7，沒(méi)有交叉載荷的“騎墻派”項(xiàng)目。

由表4可知，探索性因子分析結(jié)果與預(yù)期的因子維度劃分基本一致，公因子一在第12、第13、第14、第15、第16題上有較大載荷，描述了顧客內(nèi)心對(duì)退貨容易度的自我感知，如豐富的網(wǎng)購(gòu)?fù)素浗?jīng)驗(yàn)、熟悉網(wǎng)購(gòu)?fù)素浀囊?guī)則和流程、善于與賣家就退貨問(wèn)題進(jìn)行溝通、有充裕時(shí)間處理網(wǎng)購(gòu)?fù)素浀龋麨椤案兄刂啤?。公因子二在?、第8、第9題上有較大載荷，描述了社會(huì)環(huán)境對(duì)網(wǎng)購(gòu)?fù)素浶纬傻膲毫?，包括社?huì)誠(chéng)信和道德準(zhǔn)則與一些惡意退貨行為的沖突，以及網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)對(duì)退貨行為的記錄與懲罰，命名為“社會(huì)壓力”。公因子三在第10、第11題上有較大載荷，描述了家人、朋友和同事對(duì)消費(fèi)者網(wǎng)購(gòu)?fù)素浶袨榈睦斫夂椭С郑麨椤坝H友支持”。公因子四在第4、第5題上有較大載荷，描述了顧客對(duì)無(wú)理由退貨行為所持有的態(tài)度。如贊成使用無(wú)理由退貨來(lái)規(guī)避網(wǎng)購(gòu)中的風(fēng)險(xiǎn)、借助“無(wú)理由退貨”挑選較滿意的產(chǎn)品，命名為“無(wú)理由退貨態(tài)度”。

表4 探索性因子分析結(jié)果

在探索性因子分析階段，利用Cronbach’sα檢驗(yàn)量表的信度，結(jié)果表明所有公因子變量的α系數(shù)均大于0.7，且刪除任一測(cè)量項(xiàng)目后的Cron?bach’sα值都小于原變量的Cronbach’sα，說(shuō)明量表具有較高的信度。

（三）驗(yàn)證性因子分析

針對(duì)探索性因子分析結(jié)果的四因素模型，對(duì)余下的145個(gè)有效樣本，利用AMOS軟件進(jìn)行驗(yàn)證性因子分析，同時(shí)判斷測(cè)量模型與數(shù)據(jù)的擬合度。

首輪驗(yàn)證性因子分析結(jié)果表明，模型與數(shù)據(jù)的擬合程度可以接受，然而退貨意愿9的因子載荷低于0.5，刪除退貨意愿9后再做驗(yàn)證性因子分析。結(jié)果表明，11個(gè)項(xiàng)目測(cè)量模型與數(shù)據(jù)擬合度較之前更佳：χ2=50.757，p=0.081＞0.05，χ2/df=1.336＜2；GFI=0.969，NFI=0.954，IFI=0.988，CFI=0.988，均大于0.9；PGFI=0.558＞0.5，RMSEA=0.034＜0.05。該四因子標(biāo)準(zhǔn)化估計(jì)值路徑如圖2所示。

信度和效度分析結(jié)果如表5所示。除無(wú)理由退貨態(tài)度外（Cronbach’sα=0.651＞0.6，可以接受），其他三個(gè)因子變量的Cronbach’sα系數(shù)都高于0.75，說(shuō)明量表具有較高的信度。四因子變量的組合信度（CR）都高于0.6，說(shuō)明測(cè)量模型的內(nèi)在質(zhì)量理想。所有測(cè)量指標(biāo)在各自變量的因子負(fù)荷都高度顯著，且大于0.6，表示基本適配指標(biāo)理想。另外，除無(wú)理由退貨態(tài)度外，其他三個(gè)因子變量的AVE均高于0.5，說(shuō)明數(shù)據(jù)具有較高的聚合效度。

五、顧客主觀退貨意愿與消費(fèi)行為相關(guān)分析

通過(guò)對(duì)現(xiàn)有文獻(xiàn)中相關(guān)網(wǎng)購(gòu)消費(fèi)行為的分析發(fā)現(xiàn)，學(xué)者們對(duì)于顧客網(wǎng)購(gòu)消費(fèi)行為特征的刻畫往往從網(wǎng)購(gòu)沖動(dòng)、機(jī)會(huì)主義、產(chǎn)品評(píng)價(jià)、產(chǎn)品價(jià)格、商家品牌、網(wǎng)購(gòu)頻率、網(wǎng)購(gòu)經(jīng)驗(yàn)等方面展開(kāi)[12-14]。將相關(guān)變量與我國(guó)網(wǎng)絡(luò)銷售中顧客消費(fèi)實(shí)踐相結(jié)合，本研究最終選取了退貨險(xiǎn)購(gòu)買頻率、單次網(wǎng)購(gòu)挑選時(shí)間、網(wǎng)購(gòu)挑選謹(jǐn)慎性、產(chǎn)品挑選價(jià)格準(zhǔn)則、產(chǎn)品評(píng)價(jià)瀏覽、商家類型偏好、網(wǎng)購(gòu)產(chǎn)品種類數(shù)、網(wǎng)購(gòu)頻率以及網(wǎng)購(gòu)平臺(tái)訪問(wèn)習(xí)慣等9個(gè)網(wǎng)購(gòu)習(xí)慣變量，用以描述和刻畫顧客的網(wǎng)購(gòu)消費(fèi)行為，并將這些變量轉(zhuǎn)化為題項(xiàng)放置在之前的調(diào)查問(wèn)卷中。

通過(guò)對(duì)調(diào)查問(wèn)卷數(shù)據(jù)的處理，分別計(jì)算顧客主觀退貨意愿的四個(gè)公因子變量，感知控制、親友支持、社會(huì)壓力和無(wú)理由退貨態(tài)度，再依據(jù)式（1）計(jì)算顧客網(wǎng)購(gòu)?fù)素涳L(fēng)險(xiǎn)，式中F1～F4分別表示感知控制、親友支持、社會(huì)壓力和無(wú)理由退貨態(tài)度，λ1～λ4分別為各公因子變量的特征值，可得顧客主觀退貨意愿表達(dá)式：

圖2 標(biāo)準(zhǔn)化估計(jì)值模型

表5 驗(yàn)證性因子分析信度和效度檢驗(yàn)

將感知控制、親友支持、社會(huì)壓力、無(wú)理由退貨態(tài)度、網(wǎng)購(gòu)?fù)素涳L(fēng)險(xiǎn)以及9個(gè)網(wǎng)購(gòu)習(xí)慣變量進(jìn)行相關(guān)分析，結(jié)果參見(jiàn)表6，表中已經(jīng)剔除相關(guān)分析不顯著的網(wǎng)購(gòu)習(xí)慣變量。

由表6可知，無(wú)理由退貨態(tài)度與退貨險(xiǎn)購(gòu)買頻率、網(wǎng)購(gòu)產(chǎn)品種類數(shù)正相關(guān)，與網(wǎng)購(gòu)平臺(tái)訪問(wèn)習(xí)慣負(fù)相關(guān)。分析結(jié)果表明：顧客通過(guò)購(gòu)買退貨險(xiǎn)，在購(gòu)前做好無(wú)理由退貨的準(zhǔn)備，對(duì)無(wú)理由退貨持更為積極的態(tài)度；當(dāng)顧客通過(guò)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境購(gòu)買的產(chǎn)品種類數(shù)越多，意味著該顧客的生活越依賴于網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物，顧客對(duì)網(wǎng)購(gòu)知識(shí)也愈加熟悉，心理上對(duì)無(wú)理由退貨的接受程度也愈高；喜歡時(shí)常在網(wǎng)購(gòu)平臺(tái)上瀏覽的顧客從網(wǎng)上購(gòu)買的東西更多、更隨意，致使很多產(chǎn)品在購(gòu)買后即后悔，故此類顧客更加贊同和歡迎無(wú)理由退貨。

親友支持與退貨險(xiǎn)購(gòu)買頻率、網(wǎng)購(gòu)頻率及網(wǎng)購(gòu)產(chǎn)品種類數(shù)正相關(guān)。分析結(jié)果表明：隨著購(gòu)買退貨險(xiǎn)頻率的增大，顧客網(wǎng)購(gòu)?fù)素洺杀編缀鯙榱?，故?dāng)對(duì)產(chǎn)品不滿意時(shí)親友大多支持甚至鼓勵(lì)其退貨；隨著顧客網(wǎng)購(gòu)頻率和網(wǎng)購(gòu)產(chǎn)品種類數(shù)的增加，親友越加信賴顧客的退貨決定，同時(shí)出于對(duì)顧客頻繁購(gòu)物和頻繁消費(fèi)的反感，更加支持其退回網(wǎng)購(gòu)產(chǎn)品。

感知控制與退貨險(xiǎn)購(gòu)買頻率、網(wǎng)購(gòu)挑選謹(jǐn)慎性、產(chǎn)品評(píng)價(jià)瀏覽、網(wǎng)購(gòu)頻率以及網(wǎng)購(gòu)產(chǎn)品種類數(shù)量正相關(guān)，與網(wǎng)購(gòu)平臺(tái)訪問(wèn)習(xí)慣負(fù)相關(guān)。分析結(jié)果表明：隨著顧客退貨險(xiǎn)購(gòu)買頻率的升高，顧客退貨產(chǎn)生的費(fèi)用更多由保險(xiǎn)公司來(lái)承擔(dān)，從而導(dǎo)致顧客感知的退貨難度較低；當(dāng)顧客網(wǎng)購(gòu)挑選更加謹(jǐn)慎、貨比三家之后方確定購(gòu)買決策，對(duì)于有關(guān)產(chǎn)品知識(shí)和退貨知識(shí)了解得更為詳盡，退貨對(duì)于其而言難度降低；顧客在購(gòu)前認(rèn)真瀏覽產(chǎn)品評(píng)價(jià)信息，使得顧客更加了解產(chǎn)品可能存在的問(wèn)題，在購(gòu)后與賣家交涉時(shí)已有評(píng)價(jià)會(huì)成為支持其退貨的有力憑證，有利于降低顧客退貨難度；隨著顧客網(wǎng)購(gòu)頻率和網(wǎng)購(gòu)產(chǎn)品種類數(shù)量的增加，顧客對(duì)于網(wǎng)購(gòu)消費(fèi)環(huán)境更為熟悉，其退貨經(jīng)驗(yàn)和知識(shí)更加豐富，故退貨對(duì)其而言難度不大；喜歡時(shí)常去網(wǎng)購(gòu)平臺(tái)瀏覽的顧客會(huì)更加熟悉網(wǎng)購(gòu)環(huán)境，從而降低了其退貨難度。

社會(huì)壓力與退貨險(xiǎn)購(gòu)買頻率、網(wǎng)購(gòu)頻率負(fù)相關(guān)，與網(wǎng)購(gòu)平臺(tái)訪問(wèn)習(xí)慣正相關(guān)。分析結(jié)果表明：對(duì)于網(wǎng)購(gòu)頻率高、網(wǎng)購(gòu)產(chǎn)品種類多的經(jīng)驗(yàn)型消費(fèi)者而言，從其心理上已經(jīng)將退貨看作是網(wǎng)購(gòu)的一部分，加之網(wǎng)購(gòu)平臺(tái)對(duì)無(wú)理由退貨的鼓勵(lì)，導(dǎo)致這類對(duì)網(wǎng)購(gòu)?fù)素浀纳鐣?huì)顧慮較少；對(duì)于喜歡常去網(wǎng)購(gòu)平臺(tái)購(gòu)物的顧客而言，由于瀏覽多往往購(gòu)買的也多，導(dǎo)致很多產(chǎn)品并非真正需要，退貨往往比較頻繁，對(duì)社會(huì)壓力的顧慮也很少。

顧客網(wǎng)購(gòu)主觀退貨意愿與退貨險(xiǎn)購(gòu)買頻率、網(wǎng)購(gòu)挑選謹(jǐn)慎性、網(wǎng)購(gòu)頻率及網(wǎng)購(gòu)產(chǎn)品種類數(shù)量正相關(guān)，與網(wǎng)購(gòu)平臺(tái)訪問(wèn)習(xí)慣負(fù)相關(guān)。因此，隨著網(wǎng)購(gòu)顧客購(gòu)買退貨險(xiǎn)頻率、網(wǎng)購(gòu)挑選謹(jǐn)慎程度、網(wǎng)購(gòu)頻率和網(wǎng)購(gòu)產(chǎn)品種類數(shù)量的提高，該顧客主觀退貨意愿越強(qiáng)；喜歡時(shí)常去網(wǎng)購(gòu)平臺(tái)看看的顧客主觀退貨意愿也更強(qiáng)。

表6 相關(guān)分析結(jié)果

網(wǎng)購(gòu)?fù)素涳L(fēng)險(xiǎn)的四個(gè)公因子變量之間的相關(guān)分析表明：社會(huì)壓力與無(wú)理由態(tài)度、感知控制和親友支持負(fù)相關(guān)，無(wú)理由態(tài)度與感知控制、親友支持正相關(guān)，感知控制與親友支持相關(guān)性不顯著。因此，當(dāng)顧客對(duì)無(wú)理由退貨持有的態(tài)度越積極、感知的退貨難度越低、周圍親友對(duì)其退貨支持度越高時(shí)，顧客對(duì)退貨行為感受的社會(huì)壓力越小，其退貨時(shí)表現(xiàn)得越輕松，導(dǎo)致顧客主觀退貨意愿越強(qiáng)；當(dāng)顧客結(jié)合自身知識(shí)經(jīng)驗(yàn)和交易環(huán)境感知退貨難度較低，顧客周邊親友支持或鼓勵(lì)其退回產(chǎn)品時(shí)，顧客對(duì)待無(wú)理由退貨的態(tài)度會(huì)越積極，主觀退貨意愿越強(qiáng)；當(dāng)顧客周邊親友對(duì)其退貨支持度越高時(shí)，顧客退貨情感阻礙越小，退貨難度降低，顧客主觀退貨意愿增強(qiáng)。

六、結(jié)論與啟示

本研究使用因子分析方法構(gòu)建了網(wǎng)購(gòu)顧客主觀退貨意愿測(cè)量量表，并通過(guò)將其各子維度與顧客消費(fèi)行為進(jìn)行相關(guān)分析，探討主觀退貨意愿在消費(fèi)行為中的可能表現(xiàn)，為電商企業(yè)和網(wǎng)購(gòu)平臺(tái)分析和識(shí)別顧客網(wǎng)購(gòu)?fù)素浺庠?，進(jìn)而完善其營(yíng)銷策略提供理論基礎(chǔ)。

（一）主要結(jié)論

1.無(wú)理由退貨態(tài)度是影響顧客主觀退貨意愿的關(guān)鍵，其內(nèi)容包含情感和行為兩層含義。情感層面是指顧客對(duì)無(wú)理由退貨所持有的贊同或排斥觀點(diǎn)，行為層面是指顧客是否會(huì)利用無(wú)理由退貨來(lái)幫助自己獲得滿意的產(chǎn)品。由于主觀退貨意愿測(cè)量的是顧客自身原因所導(dǎo)致的退貨風(fēng)險(xiǎn)，所涉及退貨的真實(shí)原因基本上都是無(wú)理由退貨，故而網(wǎng)絡(luò)顧客退貨態(tài)度維度的差異主要體現(xiàn)在對(duì)無(wú)理由退貨的關(guān)注上。顧客對(duì)待無(wú)理由退貨態(tài)度能夠通過(guò)其消費(fèi)行為加以分析揣測(cè)，退貨險(xiǎn)購(gòu)買頻率越高、顧客網(wǎng)購(gòu)產(chǎn)品種類數(shù)量越多，以及顧客喜歡隨意瀏覽網(wǎng)購(gòu)平臺(tái)，這些消費(fèi)行為與顧客積極的無(wú)理由退貨態(tài)度密切相關(guān)。

2.針對(duì)顧客網(wǎng)購(gòu)?fù)素浶袨槎?，主觀規(guī)范中的社會(huì)規(guī)范和親友支持兩個(gè)維度對(duì)主觀退貨意愿的影響并非完全統(tǒng)一，需要拆分為兩個(gè)獨(dú)立的維度。社會(huì)規(guī)范主要體現(xiàn)消費(fèi)者對(duì)社會(huì)道德規(guī)范的關(guān)注和自律；親友支持則體現(xiàn)消費(fèi)者對(duì)親友情感的關(guān)注和迎合。由于網(wǎng)購(gòu)?fù)素浭穷櫩偷乃矫苄袨?，涉及范圍主要是周圍親友圈，故而親友的支持會(huì)直接影響顧客退貨意愿，屬于外因壓力；社會(huì)環(huán)境很難直接監(jiān)控個(gè)人的退貨行為和真實(shí)原因，故社會(huì)規(guī)范的作用有限，只能通過(guò)顧客個(gè)體素質(zhì)間接作用于退貨意愿，屬于內(nèi)因壓力。然而，社會(huì)壓力和親友支持統(tǒng)屬主觀規(guī)范范疇，故與它們關(guān)聯(lián)的消費(fèi)行為高度一致，都與高頻連續(xù)購(gòu)買退貨險(xiǎn)和網(wǎng)購(gòu)行為及網(wǎng)購(gòu)平臺(tái)隨意瀏覽行為顯著相關(guān)。

3.感知控制是影響顧客網(wǎng)購(gòu)?fù)素浺庠傅年P(guān)鍵維度，這里主要是指自我能力感知，即顧客自身對(duì)退貨行為的控制能力，主要體現(xiàn)了消費(fèi)者的網(wǎng)購(gòu)?fù)素浤芰徒?jīng)驗(yàn)，包括對(duì)退貨政策和流程等的理解能力和學(xué)習(xí)能力、實(shí)施退貨的操作能力、擁有退貨時(shí)間、對(duì)退貨規(guī)則流程的熟悉程度等。此外，感知控制與環(huán)境感知無(wú)關(guān)，主要還是由于測(cè)量的是主觀退貨意愿，環(huán)境感知體現(xiàn)了環(huán)境因素所導(dǎo)致的外在可控性，影響更多的是客觀退貨意愿。由于感知控制體現(xiàn)了顧客對(duì)退貨難度的預(yù)判，與交易環(huán)境和顧客的能力密切相關(guān)，故感知控制與眾多消費(fèi)行為息息相關(guān)。感知控制與高頻率退貨險(xiǎn)購(gòu)買和網(wǎng)購(gòu)行為、網(wǎng)購(gòu)產(chǎn)品挑選謹(jǐn)慎程度和評(píng)價(jià)關(guān)注度、網(wǎng)購(gòu)產(chǎn)品經(jīng)驗(yàn)豐富程度、網(wǎng)購(gòu)平臺(tái)隨意瀏覽行為等顯著相關(guān)。

（二）理論和實(shí)踐啟示

對(duì)網(wǎng)購(gòu)顧客主觀退貨意愿測(cè)量及其與消費(fèi)行為相關(guān)性進(jìn)行研究，不僅有利于豐富消費(fèi)者網(wǎng)購(gòu)行為相關(guān)理論研究，還有助于從一個(gè)嶄新的角度看待和分析顧客的退貨行為。主觀退貨意愿的提出，擴(kuò)展了退貨行為的研究視野，為進(jìn)一步探討顧客網(wǎng)購(gòu)?fù)素泝?nèi)因提供新的理論基礎(chǔ)，進(jìn)而為研究顧客特征并提供定制化服務(wù)策略提供理論依據(jù)。

從實(shí)踐而言，由于個(gè)體差異，顧客對(duì)無(wú)理由退貨服務(wù)的關(guān)注度、社會(huì)規(guī)范認(rèn)知對(duì)顧客的影響、親友對(duì)顧客退貨的支持、顧客處理網(wǎng)購(gòu)?fù)素浀哪芰εc經(jīng)驗(yàn)等都是不同的，這就使得不同消費(fèi)者會(huì)表現(xiàn)出不同的主觀退貨風(fēng)險(xiǎn)，如何區(qū)分顧客的主觀退貨風(fēng)險(xiǎn)成為網(wǎng)購(gòu)平臺(tái)及電商企業(yè)面臨的一個(gè)重要問(wèn)題。

本研究嘗試將四個(gè)公因子變量與顧客網(wǎng)購(gòu)消費(fèi)行為進(jìn)行相關(guān)分析，通過(guò)將主觀退貨意愿與消費(fèi)行為相聯(lián)系，便于網(wǎng)購(gòu)平臺(tái)和電商企業(yè)借助顧客網(wǎng)購(gòu)痕跡大數(shù)據(jù)對(duì)顧客退貨風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行分析預(yù)判，制定差異化的退貨服務(wù)策略，以便于更好地服務(wù)于網(wǎng)購(gòu)顧客。

（三）不足和展望

盡管數(shù)據(jù)分析結(jié)果顯示，本文開(kāi)發(fā)的網(wǎng)購(gòu)顧客主觀退貨意愿量表具有良好的信度和效度，但是仍然存在幾點(diǎn)局限：一是本研究通過(guò)朋友圈進(jìn)行問(wèn)卷傳播，調(diào)查對(duì)象會(huì)存在一定傾向性，故量表的普適性有待后續(xù)進(jìn)一步驗(yàn)證。二是無(wú)理由退貨態(tài)度維度的測(cè)量量表雖然信度效度可以接受，但未達(dá)到理想狀態(tài)，后續(xù)研究需要對(duì)該維度量表加以修正和驗(yàn)證。三是本研究只是將網(wǎng)購(gòu)顧客主觀退貨意愿四個(gè)公因子變量與一些網(wǎng)購(gòu)習(xí)慣做了簡(jiǎn)單的相關(guān)分析，二者之間的具體關(guān)系有待后續(xù)深入研究。

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責(zé)任編輯：林英澤

M easurement of Subjective Return Intention of Online Customer and the Relationship w ith Consum ption Behavior

LIM ing-fang
（HebeiUniversity ofScience and Technology，Shijiazhuang，Hebei050018，China）

Concerning product return behavior in online consumption，the author puts forward the definition of objective return intention from the angel of consumers’individual differences.Based on the theory of Planned Behavior(TPB)，and w ith the help of factor analysis，the author establishes ameasurement system for online customers’subjective return intention from such three dimensions as attitude，subjective norm and perception control，explores the relation among subjective return intention，the related sub-dimensions，and consumption behavior variables，and explores the strong signals that can be used to track consumption involving the risk of return.It is found that：first，customers’subjective return intention can bemeasured by 11 indicators of such four dimensions as return attitude，social pressure，support from relatives and friends，and perception control；and subjective return intension and the sub-dimensions is significantly correlated w ith some consumption behaviors，and among all these behaviors，the purchasing frequency of return insurances，online shopping frequency，and customers’habit in visiting online shopping platforms can be used as the important indicators fordatam ining.

online consumer；subjective return intention；online consumerbehavior；product return

F713.36

：A

：1007-8266（2017）04-0017-08

2017-03-07

國(guó)家社會(huì)科學(xué)基金項(xiàng)目“基于消費(fèi)者退貨行為的電商企業(yè)策略優(yōu)化研究”（15CGL075）

李明芳（1982—），女，安徽省肥東縣人，河北科技大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院副教授，博士，碩士生導(dǎo)師，主要研究方向?yàn)橥素浌芾?、物流系統(tǒng)優(yōu)化和供應(yīng)鏈管理等。