014-p9消費者網(wǎng)上購物感知風(fēng)險構(gòu)面研究

1、學(xué)生組三等獎消費者網(wǎng)上購物感知風(fēng)險構(gòu)面研究李廣輝、楊毅、金玉芳 大連理工大學(xué)管理學(xué)院 摘要：網(wǎng)絡(luò)購物風(fēng)險是影響消費者網(wǎng)上購買的一個重要制約因素，揭示網(wǎng)上購物風(fēng)險構(gòu)面對互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)制定消除消費者感知風(fēng)險的策略具有重要的現(xiàn)實意義。本文首先對感知風(fēng)險構(gòu)面已有研究進(jìn)行回顧與總結(jié)，然后利用焦點小組與深度訪談技術(shù)對消費者網(wǎng)上購物感知風(fēng)險進(jìn)行了定性探查，從而形成網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下消費者感知風(fēng)險構(gòu)成的初始要素，最后通過網(wǎng)絡(luò)調(diào)研搜集數(shù)據(jù)，并使用因子分析等統(tǒng)計技術(shù)得出了消費者網(wǎng)上購物感知風(fēng)險的四個構(gòu)面：網(wǎng)絡(luò)零售商核心服務(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。關(guān)鍵詞：互聯(lián)網(wǎng) 感知風(fēng)險 感知風(fēng)險構(gòu)面自從1997年7月

2、美國政府正式發(fā)布“全球電子商務(wù)政策框架”以來，在全球范圍內(nèi)掀起了一股電子商務(wù)的熱潮1。眾多的企業(yè)開始在網(wǎng)上直接向消費者銷售產(chǎn)品，但這種B2C電子商務(wù)的發(fā)展并不盡如人意。根據(jù)上海艾瑞市場咨詢有限公司2003年底的調(diào)查顯示，中國2003年網(wǎng)上零售額為7.9億元人民幣，而2003年中國社會消費品零售總額達(dá)到44674.8億元人民幣，網(wǎng)上零售僅占到0.02。而另外一份根據(jù)中國互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)中心2003年7月的調(diào)查，網(wǎng)民將網(wǎng)上購物作為其上網(wǎng)主要目的的比例僅為0.22。以上數(shù)據(jù)表明，消費者網(wǎng)上購物的金額相對較少，經(jīng)常上網(wǎng)購物的比例更少。而致使該現(xiàn)狀存在的原因是什么呢？根據(jù)eDataPower調(diào)研咨詢網(wǎng)站的調(diào)查顯

3、示，有76的消費者認(rèn)為網(wǎng)上購物風(fēng)險較大是不選擇網(wǎng)上購物的主要原因3。Burke（1997）也認(rèn)為企業(yè)要想發(fā)展他們的在線零售業(yè)務(wù)，必須要尋求方法來降低消費者感知到的風(fēng)險4。因此風(fēng)險被認(rèn)為是消費者網(wǎng)上購物的主要障礙567。那么，網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下究竟有哪些是消費者網(wǎng)上購物時所關(guān)注的風(fēng)險呢？本文就此進(jìn)行研究并嘗試予以回答。1 文獻(xiàn)回顧風(fēng)險（risk）這個概念在20世紀(jì)20年代在經(jīng)濟學(xué)領(lǐng)域變得相當(dāng)流行8。從那個時候起，它被成功地應(yīng)用到經(jīng)濟學(xué)、財政學(xué)及其他決策學(xué)科里面9。在1960年美國營銷協(xié)會第43屆年會上，哈佛大學(xué)的Bauer教授首次把風(fēng)險這個概念引入到營銷領(lǐng)域。感知風(fēng)險理論是用來解釋消費者的購買行為，主要

4、是把消費者行為視為一種風(fēng)險承擔(dān)（risk taking）行為10，因為消費者在考慮購買時并不能確定產(chǎn)品的使用結(jié)果，故實際上消費者承擔(dān)了某種風(fēng)險，這是感知風(fēng)險的最初含義。1.1感知風(fēng)險的概念與測量在Bauer教授之后，有很多的學(xué)者研究了感知風(fēng)險，并對感知風(fēng)險的定義不斷進(jìn)行完善和補充，得到大多數(shù)學(xué)者贊同的是Cunningham的定義，他把感知風(fēng)險分成下列兩個因素：1.不確定性（uncertainty consequence）：消費者對于某件事情是否發(fā)生的主觀概率；2.后果（consequence）：如果事情發(fā)生后，其結(jié)果的危險性。自從Cunningham在1967年將感知風(fēng)險的兩個組成成分之后，這

5、個概念就成為后續(xù)感知風(fēng)險研究的主流11。最早的感知風(fēng)險測量也是由Cunningham（1967）提出來的，他以不確定性與結(jié)果損失的乘積來測算感知風(fēng)險的大小，在測量上使用順序尺度（Ordinal Scale），以直接的方式詢問受訪者關(guān)于危險（Danger）和不確定性（Uncertainty）的感受，再將二者相乘，得出感知風(fēng)險值11。雖然在已有文獻(xiàn)中沒有提及這種計算方法的理論基礎(chǔ)是什么，但Peter和Ryan（1976）認(rèn)為它可能來自于概率論12。1.2 感知風(fēng)險的構(gòu)面Bauer教授在提出感知風(fēng)險概念的時候，并沒有提出感知風(fēng)險包含哪些內(nèi)容，或者哪些類型。Cox（1967）提出感知風(fēng)險可能與財務(wù)或者

6、心理風(fēng)險有關(guān)，Cunningham（1967）消費者認(rèn)為消費者感知到的風(fēng)險可能包括社會后果、資金損失、物理的損傷、時間損失和產(chǎn)品性能等問題。之后眾多學(xué)者研究了感知風(fēng)險包含的構(gòu)面，到目前為止，許多對感知風(fēng)險的研究采用的都是六構(gòu)面：財務(wù)風(fēng)險、功能風(fēng)險、時間風(fēng)險、身體風(fēng)險、社會風(fēng)險和心理風(fēng)險。筆者在文獻(xiàn)檢索中發(fā)現(xiàn)，已有研究在測量這些風(fēng)險構(gòu)面時，大多是直接詢問消費者對構(gòu)面的風(fēng)險感知，而不涉及構(gòu)面所包含的內(nèi)容。Stone and Gronhaug（1993）也注意到這個問題，認(rèn)為已有的研究實際上都忽略了結(jié)構(gòu)的準(zhǔn)則維度（criterion dimensions of construct）問題，而這個問題是

7、Bettman在1975年就早已指出的13。Stone彌補了這個局限，對于每一個構(gòu)面都利用三個要素來測量，得出上述六構(gòu)面，它們對總的感知風(fēng)險的解釋能力達(dá)88.8 作者所使用的方法是將六個構(gòu)面與總感知風(fēng)險之間進(jìn)行回歸分析。13。上述感知風(fēng)險構(gòu)面的研究主要是與某種具體的產(chǎn)品或者服務(wù)相關(guān)，但風(fēng)險的產(chǎn)生不僅與產(chǎn)品有關(guān)，也與產(chǎn)品的購買環(huán)境有很大的關(guān)系14。消費者在商店購買時會感知到風(fēng)險15，對于郵購或電話購物這種居家購買（in-home shopping）會感知到更大的風(fēng)險16。有些研究人員認(rèn)為居家購買之所以被認(rèn)為是一個高風(fēng)險的行為，主要原因有以下幾個：（1）缺少提前檢查產(chǎn)品的機會；（2）在返回有問題商

8、品時比較困難；（3）比較懷疑郵件定購的商業(yè)道德1718。網(wǎng)上購物作為一種新的居家購物方式，同樣存在這三個風(fēng)險，可以看出這三個風(fēng)險并不屬于六構(gòu)面中的任何一個，這表明居家購買這種方式包含了不同于傳統(tǒng)環(huán)境的感知風(fēng)險類型。 筆者在文獻(xiàn)檢索過程中，尚未發(fā)現(xiàn)網(wǎng)上購物感知風(fēng)險構(gòu)面的專門研究，已有的研究主要集中在某些感知風(fēng)險與消費者某種行為之間的關(guān)系。例如，Sandra和Bo Shi（2002）研究了互聯(lián)網(wǎng)下消費者感知到的財務(wù)風(fēng)險、產(chǎn)品績效風(fēng)險、心理風(fēng)險和時間風(fēng)險，以及他們與消費者網(wǎng)上行為的關(guān)系19；Anthony等人（2001）認(rèn)為消費者感知的網(wǎng)絡(luò)的隱私風(fēng)險和安全風(fēng)險是B2C電子商務(wù)的主要障礙，他們研究了這

9、兩種風(fēng)險與消費者網(wǎng)上經(jīng)歷及其網(wǎng)上行為的關(guān)系5；Anne-Sophie Cases（2002）對網(wǎng)上感知風(fēng)險與降低感知風(fēng)險方法關(guān)系進(jìn)行了研究6；Rong Chen和Feng He（2003）對網(wǎng)上感知風(fēng)險，品牌知識與選擇網(wǎng)上購物行為三者之間的關(guān)系進(jìn)行了研究7。筆者認(rèn)為已有網(wǎng)上購物感知風(fēng)險構(gòu)面或類型方面的研究主要存在以下三點局限：（1） 沒有明確提出消費者網(wǎng)上購物感知風(fēng)險的構(gòu)面；已有的研究都是直接借用傳統(tǒng)環(huán)境下感知風(fēng)險構(gòu)面代替網(wǎng)上購物感知風(fēng)險構(gòu)面，筆者理解這也是研究人員出于簡化自己研究的考慮，因為構(gòu)面的形成是一個比較復(fù)雜、并且工作量較大的工作。（2） 忽略了構(gòu)面的準(zhǔn)則維度問題；由于并沒有統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)

10、，因而各研究在理解感知風(fēng)險時并不一致。（3） 樣本選擇過于單一。很多學(xué)者往往用消費者對于某個購物網(wǎng)站的感知代替其對于網(wǎng)上購物的感知風(fēng)險。2 網(wǎng)上購物感知風(fēng)險要素探查通過文獻(xiàn)回顧，筆者共收集到10個已研究的感知風(fēng)險構(gòu)面。在這10個構(gòu)面的基礎(chǔ)上，筆者對消費者進(jìn)行了深度訪談和焦點小組訪談，探查在已有的構(gòu)面下消費者網(wǎng)上購物感知風(fēng)險的要素有哪些。同時，還得到了3種已有構(gòu)面不能涵蓋感知風(fēng)險要素，筆者將其暫時命名為“服務(wù)風(fēng)險”。這樣，筆者共得到了24個網(wǎng)上購物感知風(fēng)險要素，如表1。將上述24個感知風(fēng)險要素連同與消費者的人口統(tǒng)計變量形成調(diào)查問卷，進(jìn)行了預(yù)測試。對每一個要素都詢問消費者感知到的此種風(fēng)險的“發(fā)生可

11、能性”與“后果嚴(yán)重性”，對于“發(fā)生可能性”，采用從“可能性很小”到“可能性很大”7級量表進(jìn)行測量，對于“后果嚴(yán)重性”，采用從“非常不嚴(yán)重”到“非常嚴(yán)重”7級量表進(jìn)行測量。預(yù)測試采用方便抽樣的方法，調(diào)查了18位消費者。在采用問卷調(diào)查的同時，還對每一位消費者進(jìn)行了個人的訪談，記錄下消費者對于問題的問法，有無未包含的要素等問題的意見。通過預(yù)測試發(fā)現(xiàn)消費者認(rèn)為L1與L23，L2與L24這兩對要素代表了相似問題，所以將要素L23與L24刪除，用L1 與L2代替即可。預(yù)測試中并未發(fā)現(xiàn)消費者提及新的風(fēng)險，也說明現(xiàn)有要素已基本涵蓋了消費者對網(wǎng)上購物感知到的風(fēng)險。在預(yù)測試基礎(chǔ)上，對部分問題的問法做了調(diào)整，形成了

12、最終問卷。表1 收集的網(wǎng)上購物感知風(fēng)險要素感知風(fēng)險構(gòu)面1包含要素2感知風(fēng)險構(gòu)面包含要素財務(wù)風(fēng)險L1貨款損失隱私風(fēng)險L13個人信息丟失L2信用卡被盜損失L14購物習(xí)慣被追蹤時間風(fēng)險L3信息搜尋時間過長L15未經(jīng)允許的聯(lián)系L4交付時間過長來源風(fēng)險L16網(wǎng)站真實性風(fēng)險L5取貨時間過長L17網(wǎng)站信息風(fēng)險L6退貨時間過長服務(wù)風(fēng)險L18退換風(fēng)險績效風(fēng)險L7假貨風(fēng)險L19維修風(fēng)險L8產(chǎn)品功能風(fēng)險L20無銷售人員風(fēng)險心理風(fēng)險L9心理壓力交付風(fēng)險L21交付丟失風(fēng)險身體風(fēng)險L10身體傷害L22交付損壞風(fēng)險社會風(fēng)險L11來自同事的評價支付風(fēng)險L23網(wǎng)上支付失敗L12來自家庭的評價L24黑客盜用信用卡注：1. 其中服

13、務(wù)風(fēng)險構(gòu)面為訪談中得到，其余構(gòu)面是從文獻(xiàn)中得到； 2. 這些要素是通過探查消費者在這些構(gòu)面上感知到的風(fēng)險得來。 3 數(shù)據(jù)收集與樣本描述為了確保正式調(diào)查樣本的來源更加可靠，筆者與eDataPower調(diào)研咨詢網(wǎng)合作進(jìn)行，從eDataPower的會員數(shù)據(jù)庫中隨機抽取部分會員，作為本次研究的樣本。eDataPower以電子郵件的形式向其會員發(fā)送調(diào)查問卷。這樣樣本有以下兩個優(yōu)點：（1）樣本具有較強的代表性表2 樣本基本信息描述描述指標(biāo)比例描述指標(biāo)比例性別男：67.2婚姻已婚： 49女：32.8未婚： 51接觸互聯(lián)網(wǎng)時間半年之內(nèi)：2.9網(wǎng)上購物頻率0次： 33.8半年1年：7.8只有1次： 7.81年3年

14、：24.5很少： 33.83年之上：64.7經(jīng)常： 2.4收入（元）1000以下：28.9學(xué)歷初中以下： 20.410001999：47.5高中： 34.820002999：14.7大專： 37.730005999：5.4本科及以上1510000以上：1eDataPower是新成立的網(wǎng)上調(diào)研咨詢公司，要成為其會員必定對互聯(lián)網(wǎng)的使用比較熟悉，這樣的群體無論其有無網(wǎng)上購物經(jīng)歷，都一定在互聯(lián)網(wǎng)的使用過程中接觸過網(wǎng)上購物這種購物方式，因而他們對于網(wǎng)上購物的感知風(fēng)險也更加準(zhǔn)確。（2）采用隨機抽樣的方法更加科學(xué)。依據(jù)概率理論，根據(jù)會員編號從eDataPower會員中隨機抽取了211名受試者。選取出來的樣本

15、特征如表2所示。4 數(shù)據(jù)分析4.1項目分析項目分析目的在于求出該要素的“決斷值”（Critical ratio；簡稱CR值），如果該要素的CR值達(dá)到顯著性水平，則說明該要素具有鑒別能力，保留，否則刪除。同時，CR值越大，說明該要素的鑒別能力越強，當(dāng)CR值很低時，可以刪除。分析結(jié)果顯示，所有要素的CR值都達(dá)到了顯著水平（P<0.05）。各要素的CR值如表3所示。表3 各要素的決斷值要素決斷值備注要素決斷值備注L1-10.554*L12-2.578刪除L2-11.743*L13-14.382*L3-8.154*L14-12.946*L4-11.408*L15-12.896*L5-8.250*

16、L16-13.035*L6-12.055*L17-14.931*L7-10.032*L18-10.232*L8-13.169*L19-11.115*L9-11.028*L20-13.195*L10-7.026*L21-16.282*L11-3.197刪除L22-15.724*注：*代表p<0.001。從表3可以發(fā)現(xiàn)，要素L11和L12的決斷值過低，因此考慮刪除兩個要素。同時因為所有要素測量的都是消費者網(wǎng)上購物感知風(fēng)險，所以每一個要素應(yīng)該與總感知風(fēng)險呈顯著性相關(guān)。在進(jìn)行相關(guān)性分析時發(fā)現(xiàn)，要素L12與總感知風(fēng)險相關(guān)性不顯著，因此考慮刪除要素L12刪除，印證項目分析的結(jié)果。經(jīng)過項目分析和相關(guān)性

17、分析后，刪除了要素L11和L12，對余下20個要素進(jìn)行進(jìn)一步分析。4.2 因子分析因子分析的目的是通過從20個要素中提取若干因子，這些因子能夠在最大程度上說明消費者對于網(wǎng)上購物的感知風(fēng)險，這些提取的因子也被稱為構(gòu)面。分析結(jié)果顯示剩余20個要素的KMO值為0.906，說明適合做因子分析。根據(jù)學(xué)者Kaiser（1974）的觀點，如果KMO值小于0.5時，較不適合做因子分析，此處的KMO值達(dá)到0.906，表示非常適合進(jìn)行因子分析。此外，Bartletts球形檢驗的2值為2499.358（自由度為190），達(dá)到顯著，代表母群體的相關(guān)矩陣間有共同因素存在，適合進(jìn)行因子分析。旋轉(zhuǎn)后的因子矩陣如表3所示。因

18、子分析共提取了4個因子，累計解釋了方差變動的65.8。表3 因子分析正交旋轉(zhuǎn)后的結(jié)果題項因子原序號內(nèi)容新序號1234L17網(wǎng)站信息風(fēng)險I10.814L18退換風(fēng)險I20.791L19維修風(fēng)險I30.787L21交付丟失風(fēng)險I40.674L16網(wǎng)站真實性風(fēng)險I50.635L22交付損壞風(fēng)險I60.634L20無銷售人員風(fēng)險I70.629L8產(chǎn)品功能風(fēng)險I80.515L1貨款損失I90.747L3信息搜尋時間過長I100.713L4交付時間過長I110.663L2信用卡被盜損失I120.625L5取貨時間過長I130.569L14購物習(xí)慣被追蹤I140.737L15未經(jīng)允許的聯(lián)系I150.691L

19、13個人信息丟失I160.679L10身體傷害I170.631L6退貨時間過長I180.659L7假貨風(fēng)險I190.616L9心理壓力I200.557網(wǎng)站信息風(fēng)險、退換風(fēng)險、維修風(fēng)險、貨物運送風(fēng)險、網(wǎng)站真實性風(fēng)險、損壞風(fēng)險、無銷售人員風(fēng)險和產(chǎn)品功能風(fēng)險在因子1上的負(fù)載較高，筆者將其命名為“網(wǎng)絡(luò)零售商核心服務(wù)風(fēng)險”構(gòu)面；貨款損失、信息搜尋時間過長、交付時間過長、信用卡被盜損失和取貨時間過長在因子2上的負(fù)載較高，筆者將其命名為“網(wǎng)絡(luò)購物伴隨風(fēng)險”構(gòu)面；購物習(xí)慣被追蹤、未經(jīng)允許的聯(lián)系、個人信息丟失和身體傷害在因子3的負(fù)載較高，筆者將其命名為“個人隱私風(fēng)險”構(gòu)面；退貨時間過長、假貨風(fēng)險和心理壓力在因子

20、4上負(fù)載較高，筆者將其命名為“假貨風(fēng)險”構(gòu)面。因此，通過因子分析后，初步共得到了四個構(gòu)面。4.3 信度分析在因子分析之后，為了進(jìn)一步了解上述要素及提取的各個構(gòu)面在測量感知風(fēng)險上的可靠性和有效性，要做信度檢驗。表4 總量表與各構(gòu)面的可靠性系數(shù)總量表網(wǎng)絡(luò)零售商核心服務(wù)風(fēng)險網(wǎng)絡(luò)購物伴隨風(fēng)險個人隱私風(fēng)險假貨風(fēng)險Alpha系數(shù)0.93420.91400.81220.84130.7401信度分析的結(jié)果顯示，各構(gòu)面的系數(shù)都在0.7401之上，而且總量表的系數(shù)為0.9289，表明最終形成的感知風(fēng)險構(gòu)面，信度頗佳。但對于構(gòu)面“個人隱私風(fēng)險”，發(fā)現(xiàn)如果去除要素L10“身體傷害”，這個構(gòu)面的系數(shù)變?yōu)?.8413，將

21、此要素插入其他構(gòu)面中后信度分析結(jié)果顯示也不合適，因此將此要素刪除，那么“個人隱私風(fēng)險”構(gòu)面的系數(shù)為0.8413。最終的信度分析結(jié)果如表4所示。4.4效度分析量表效度分析是量表測量了真正要測量的概念的程度，即量表的有效性。評價有效性的一個主要指標(biāo)就是架構(gòu)有效性（Construct Validity），因為他涉及到對測量工具的理論基礎(chǔ)的理解。這里主要用收斂有效性來測量量表的架構(gòu)有效性。收斂有效性反映的是測量同一概念的不同測量工具之間的關(guān)聯(lián)程度。在此研究中，筆者檢驗的是樣本在各個構(gòu)面上的得分與其對總感知風(fēng)險的得分的關(guān)聯(lián)程度。檢驗的方法是進(jìn)行均值分析，我們將消費者的總感知風(fēng)險的評分設(shè)為控制變量，將其得

22、分分為三類：“低”，得分在13；“一般”，得分為4；“高”，得分為57，而將因子分析后的四個構(gòu)面設(shè)為因變量，各構(gòu)面的得分在因子分析后的標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)。各構(gòu)面的得分如表5所示?？梢钥闯鏊昧勘砼c“總的感知價值”變量具有較強的一致性。說明量表具有較好的有效性。表5 量表與總感知風(fēng)險的一致性總感知風(fēng)險量表各構(gòu)面的得分網(wǎng)絡(luò)零售商核心服務(wù)風(fēng)險網(wǎng)絡(luò)購物伴隨風(fēng)險個人隱私風(fēng)險假貨風(fēng)險低-0.7055073-0.5926404-0.3312305-0.4413423一般-0.3121317-0.1151482-0.2071628-0.0302670高0.39841010.2651917-0.20077210.177

23、09875 結(jié)論通過上述步驟的分析之后，得到了消費者網(wǎng)上購物感知風(fēng)險的四個構(gòu)面：網(wǎng)絡(luò)零售商核心服務(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。如表6所示。下面筆者對這四個感知風(fēng)險構(gòu)面進(jìn)行簡要的解釋。網(wǎng)絡(luò)零售商核心服務(wù)風(fēng)險：從這個風(fēng)險包含的8個要素看， I1和I5原屬于感知風(fēng)險要素探查結(jié)果（見表1）中的來源風(fēng)險構(gòu)面，I2、I3和I7是屬于服務(wù)服務(wù)風(fēng)險構(gòu)面，I4和I6屬于交付服務(wù)方面的，I4和I6是屬于交付風(fēng)險構(gòu)面，I8是屬于績效風(fēng)險構(gòu)面。這些要素合并在一起構(gòu)成這個構(gòu)面，說明在網(wǎng)絡(luò)這種非面對面的交易中，消費者認(rèn)為網(wǎng)絡(luò)零售商應(yīng)承擔(dān)更多的責(zé)任。對企業(yè)來講，如何能消除消費者在這些方面的顧慮，變得非常

24、的重要。網(wǎng)絡(luò)購物伴隨風(fēng)險：這個構(gòu)面指的是如果網(wǎng)上購物可能會出現(xiàn)的一些隨之而來的風(fēng)險，I9和I12是原屬于感知風(fēng)險探查結(jié)果中的財務(wù)風(fēng)險構(gòu)面，I10、I11和I13是屬于時間風(fēng)險構(gòu)面。這意味著消費者想要網(wǎng)上購物的話，必須要承擔(dān)一定的財務(wù)風(fēng)險和時間風(fēng)險，這些風(fēng)險與網(wǎng)絡(luò)零售商可能并非是直接相關(guān)的，例如，財務(wù)風(fēng)險的出現(xiàn)可能是由于網(wǎng)絡(luò)安全的問題，并不屬于網(wǎng)絡(luò)零售商的核心服務(wù)。 個人隱私風(fēng)險：這個構(gòu)面指的是在網(wǎng)上購物時要填寫的個人的資料，可能反過來要侵害消費者的隱私，給消費者造成一些不必要的麻煩。此構(gòu)面與感知風(fēng)險探查結(jié)果一樣。假貨風(fēng)險：這三個要素中，I18原屬于感知風(fēng)險探查結(jié)果中的時間風(fēng)險構(gòu)面，I19屬于來

25、源風(fēng)險構(gòu)面，I20屬于心理風(fēng)險構(gòu)面。在分析過程中發(fā)現(xiàn)，I18與I19、I20這兩個的風(fēng)險的相關(guān)性非常大，筆者理解這可能是由于消費者認(rèn)為如果出現(xiàn)了假貨，則I19與I20就有很大可能出現(xiàn)，因而將這個構(gòu)面命名為假貨風(fēng)險。表6 最終的消費者網(wǎng)上購物感知風(fēng)險構(gòu)面構(gòu)面可靠性系數(shù)條款數(shù)編號條款因子負(fù)載網(wǎng)絡(luò)零售商核心服務(wù)風(fēng)險0.91408I1網(wǎng)站信息風(fēng)險0.814I2退換風(fēng)險0.791I3維修風(fēng)險0.787I4貨物運送丟失風(fēng)險0.674I5網(wǎng)站真實性風(fēng)險0.635I6貨物運送損壞風(fēng)險0.634I7無銷售人員風(fēng)險0.629I8產(chǎn)品功能風(fēng)險0.515網(wǎng)絡(luò)購物伴隨風(fēng)險0.81225I9貨款損失0.747I10信息搜

26、尋時間過長0.713I11交付時間過長0.663I12信用卡被盜損失0.625I13取貨時間過長0.569個人隱私風(fēng)險0.84313I14購物習(xí)慣被追蹤0.737I15未經(jīng)允許的聯(lián)系0.691I16個人信息丟失0.679假貨風(fēng)險0.74013I17退貨時間過長0.659I18假貨風(fēng)險0.616I19心理壓力0.5574 本研究的貢獻(xiàn)與局限4.1貢獻(xiàn)本研究對互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下消費者感知風(fēng)險的研究貢獻(xiàn)主要體現(xiàn)在以下幾個方面：（1）拓展原有的測量網(wǎng)上感知風(fēng)險在單個產(chǎn)品購買環(huán)境下的研究，而研究消費者對于網(wǎng)上購物的感知風(fēng)險，增強其適用性； （2）得出了一個互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下消費者感知風(fēng)險的測量量表；（3）填補了目前

27、國內(nèi)對互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下感知風(fēng)險研究的空白。4.2局限（1）本研究樣本是從eDataPower會員中隨機抽樣而來，但其會員可能并不能代表整個網(wǎng)民。（2）一個概念構(gòu)面要應(yīng)該經(jīng)過多次檢驗，本文只進(jìn)行了一次，其他學(xué)者可以用新的樣本來檢驗和拓展本研究的結(jié)論。（3）另外，對于可信性和有效性的檢驗，有多種統(tǒng)計方法，方法的不同可能會造成結(jié)果的差別，本研究只選用了一種方法進(jìn)行分析，后續(xù)研究應(yīng)該比較多種方法之間的差別。（4）結(jié)論中的第四個構(gòu)面“假貨風(fēng)險”的命名顯得有些牽強，應(yīng)該繼續(xù)深入探查該構(gòu)面及其所包含的要素。參考文獻(xiàn)：1 大衛(wèi)·范胡斯.電子商務(wù)經(jīng)濟學(xué). 范胡斯等. 北京：北京機械工業(yè)出版社, 2000:

28、 12 中國互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)信息中心. 中國互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展?fàn)顩r統(tǒng)計報告. 2003年7月3 edatapower調(diào)研咨詢公司. 消費者網(wǎng)上購物感知風(fēng)險調(diào)查. 2004年8月. 未發(fā)布4 Burke, R.R. Do you see what I see? The Future Of Virtual Shopping, Journal of The Academy of Marketing Science, 1997(25): 352360.5 Anthony D Miyazaki, Ana Fernandez. Consumer Perceptions Of Privacy And Security R

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