电子商务模式对消费者线上购买行为的影响研究，本文主要内容关键词为：线上论文,消费者论文,模式论文,电子商务论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
中图分类号：C93；F724.6 文献标识码：A 文章编号：1001-8409(2011)10-0135-06
1 引言
根据CNNIC第26次中国互联网发展状况统计调查显示电子商务逐渐成为消费者选择购物的重要渠道。在网络购物规模迅速增长的同时，电子商务平台运营商的电子商务模式选择也在相应地调整，淘宝网的电子商务模式从原来的C2C模式扩展到现在的C2C与B2C同台竞技，当当网的电子商务模式却从原来的B2C模式扩展到了现在的C2C与B2C同台竞技。运营商电子商务模式选择的差异性使笔者对以下几个问题产生了兴趣：(1)同类产品，多个卖方，消费者如何进行决策？B2C对消费者的选择有无影响，影响强烈程度如何？(2)从消费者的视角来看，电子商务平台的信息量过载增加了消费者的搜索成本，降低了消费者的采购效率，减弱了原本以信息丰富作为在线采购的优势，那么信息丰富度是否影消费者购买行为？
综合以上研究问题，本文应用行为心理学创始人John B.Watson[1]提出的“刺激—反应”模型①，研究电子商务模式对消费者购买行为的影响。以往研究成果表明，购买意愿对消费者购买行为有影响，由于购买行为测度上的困难，所以大量研究集中在购买意愿的影响因素上，但购买意愿不能决定购买行为，所以本文直接以购买行为作为因变量，从B2C和C2C不同电子商务模式对购买行为的影响出发，研究信息丰富度、采购成本对于购买行为的直接影响，建立了消费者网络购买行为影响因素模型，并使用电子商务平台中实际交易数据验证了模型假设。
2 理论分析与研究假设
在信息技术推动下，出现了网络交易新商业模式。交易环境改变赋予网络交易的独特性，学术界开始验证新经济环境下消费者购买决策的理论模型，按照研究理论基础现行研究主要分为两类，以理性行为理论为基础和以技术采纳理论为基础。以理性行为理论为基础的研究更多集中于对现有模型的扩展(如王崇用顾客价值扩展收益与结果；Lu等增加顾客信任与信息获取构念；贺爱忠等扩展购买意愿前变量顾客体验、顾客情感；Angel等扩展态度前变量风险感知、产品感知、购物经验、信息获取等)。Davis在理性行为理论模型基础上，针对信息技术在实际应用中的采纳问题提出技术采纳模型(TAM)，用于解释和预测个人经过一段时间与系统交互后接受信息系统的情况。国内外学者从技术角度出发用TAM模型解释消费者网络采购问题，通过网络购物情景特征增加解释变量扩展了TAM模型。如何其帼等从个体特性和感知渠道特性角度构建我国网上购物行为模型；Chen整合创新扩散理论；Terry等按照享乐主义和实用主义两种不同动机构建消费者态度模型；Klopping等整合了任务技术匹配模型；Zhou等考虑了网络购物环境的特征等。
Belk首先将该模型引入市场营销研究中，将外界刺激分为情境和商品，并假设情境客观存在，而消费者和商品的特点在不同情境下是相同的[2]。情境刺激会影响消费者的心理反应，进而影响消费行为。以Kakkar和Lutz 为代表的主观情境学派认为情境独立于消费者和商品，消费者对环境的反应是通过情境刺激产生的[3]。本文着重研究电子商务购物情境对于消费者行为的研究，所以沿用Kakkar和Lutz的观点，不考虑消费者和商品影响，研究线上情境刺激对消费者购买行为的影响。
对电子商务的研究一般分为以技术为中心和以消费者为中心两类[4]。由于网络门槛的降低，技术对于消费者采纳电子商务的影响越来越弱，此外随着网络购物的普及，消费者已经意识到网络采购的优势，例如便利性、丰富的信息量、多样化选择、竞争性定价[4,5,6]，这样以消费者为中心，从消费者视角研究影响消费者在线采购的显著因素也就越为重要[7]，比如声誉、信息丰富度、采购成本等。
本文结合已有研究成果与逻辑推演，以消费者为中心从信息丰富度、店铺声誉、采购成本几个维度出发，分析他们对电子商务平台中消费者采购行为的影响，进而得到本文的概念模型和研究假设。
2.1 信息丰富度的影响
在对TRA、TPB、TAM的扩展研究中，不少学者引入了信息方面的理论，如信息丰富度、信息可获得性等。信息丰富度是在一个时间间隔内改变理解的能力[8]，研究发现信息丰富度是选择媒介的重要因素，推测信息丰富度也会影响消费者的在线采购决策，Brunelle等[9]的研究将信息丰富度作为使用在线商店的前变量，并实证证实了信息丰富度对使用意愿的积极影响，信息丰富度对最终决策的影响鲜有研究。但Chen的研究将信息丰富度作为感知有用性的前变量[7]，研究结果显示信息丰富度对消费者感知有用性的积极影响不显著。所以本文将在B2C与C2C模式共存的环境下，采用交易过程数据，进一步验证信息丰富度对消费者购买行为的直接影响。
Hsu等[10]针对互联网网络购买意愿的研究，指出信息丰富度是网站的重要特性，这里的信息丰富度主要指网站提供充分的信息以供浏览者阅读。Ranganathan和Ganapathy认为信息内容是一个有效的B2C网站应具备的特色[12]。Kim等[13]研究了电子商务中基于信任的消费者决策模型，发现网页信息质量对信任具备较强的影响力，认为信息质量是网页能够准确、完整地提供与产品和交易相关的信息。李明仁[14]通过实证研究发现虚拟社区的信息丰富度会直接影响到信任，而信任会直接影响到购买意愿[15]，TRA、TPB模型都证实了购买意愿对购买决策的影响，所以笔者能够推断信息丰富度对购买决策有影响，本文将研究信息丰富度对购买决策的直接作用。所以提出如下假设：
H1：信息丰富度正向影响消费者购买行为。
2.2 声誉的影响
目前声誉对传统消费模式下消费者行为的研究主要分为声誉对消费者忠诚度的影响[15]，声誉对消费者满意度的影响[16]，声誉对消费者愿意支付溢价的影响[17]。声誉对线上消费者行为的研究主要是线上声誉系统对消费者行为的影响，在线声誉系统对信任的影响[18]，声誉对成交价格影响[19]，声誉对交易效率的影响[20]等，但对于线上电子商务模式如何影响声誉对消费者购买行为影响的研究很少。
声誉是吸引顾客的可感知资产[21]，影响顾客购买决策。国内外学者[21,22]在研究中都发现，网络商店声誉对消费者产生信任有显著正向影响。基于消费者行为理论[23]的消费者在线采购因素研究认为信任是影响在线采购的显著因素之一。信任对消费者的购买意愿和购买行为有积极的正向影响[24]。企业声誉不仅直接或间接影响顾客信任水平，而且还会影响顾客的重复购买意向和溢价购买意向[24]，所以提出如下假设：
H2：网络店铺的声誉正向影响消费者的购买行为。
2.3 采购成本的影响
传统经济学中影响需求的价格因素在消费者采纳网上购物的研究中鲜有提及，价格在网络商务环境中是否仍旧发挥决定性作用值得探讨。
消费者的采购成本主要包括商品价格和交易成本②。目前网络贸易平台提供方设计了一系列机制，导致买卖双方的内生交易成本几乎不可能发生，基于此，本文主要考虑外生交易成本，与产品价格相比通讯费可忽略不计，所以本文的交易成本主要是运输成本。目前C2C模式一般是卖方确定物流提供商，卖方在运输方面还有赢利空间，而且有些卖家为了在产品价格上吸引消费者，往往会把降低的价格加在运输费用上，因此考虑消费者的采购成本时必须将运输费用考虑在内。产品标价与运输费用的加总才是产品的真实价格。以往研究认为价格总是显著影响在线购买决策，在线购买的消费者往往是价格敏感型的。根据需求理论，提出如下假设：
H3：消费者采购成本负向影响消费者的购买行为。
2.4 电子商务模式的影响
B2C与B2B由于其流通节点的差异使其成为两种不同的渠道模式，渠道给消费者带来的成本和收益是其选择不同渠道模式的重要影响因素。电子商务情景下渠道对消费者购买行为影响研究主要集中在传统渠道与在线渠道的对比研究上，缺乏线上渠道多样性对消费者购买行为的调节研究。本文把电子商务模式作为消费者购买行为的调节变量，研究其对消费者购买行为的影响。
不同渠道在物理展示、交互性、信息丰富度、情感吸引力以及接触效率等方面存在显著差异，所以消费者对于B2C 与C2C的模式偏好会有差异。已有研究表明渠道风险是影响消费者渠道选择的重要属性，而在线购物者会将企业的规模、历史沿革、渠道范围、声誉等作为风险判断的线索。B2C模式中消费者的交易方是企业，企业在市场信息、市场实力等方面都占有优势，相对于C2C而言B2C会更有保障，增加消费者对于B2C店铺的信任。顾客信任感的增加会改善其态度和使用意向，所以本文推断：(1)B2C和B2B 的电子商务模式可以调节信息丰富度对消费者采购行为的影响，B2C会增强信息丰富度对消费者购买行为的影响，C2C会减弱信息丰富度对消费者购买行为的影响。(2)B2C和B2B的电子商务模式可以调节声誉对消费者购买行为的影响，B2C会增强声誉对消费者购买行为的影响，C2C会减弱声誉对消费者购买行为的影响。消费者对B2C的信任，可以降低消费者的价格敏感性。(3)B2C和B2B的电子商务模式可以调节采购成本对消费者购买行为的影响，B2C会增强采购成本对消费者购买行为的影响，C2C会减弱采购成本对购买行为的影响。所以提出如下假设：
H4a：电子商务模式可以调节信息丰富度对消费者采购行为的影响，B2C会增强信息丰富度对消费者购买行为的影响，C2C会减弱信息丰富度对消费者购买行为的影响。
H4b：电子商务模式可以调节声誉对消费者购买行为的影响，B2C会增强声誉对消费者购买行为的影响，C2C会减弱声誉对消费者购买行为的影响。
H4c：电子商务模式可以调节采购成本对消费者购买行为的影响，B2C会增强采购成本对消费者购买行为的影响，C2C会减弱采购成本对消费者购买行为的影响。
2.5 概念模型
结合各构念的研究成果以及逻辑推理得到本研究的概念模型，如图1所示。
图1 概念模型
3 实证检验
3.1 变量测度
声誉：诸多电子商务平台建立声誉系统，通过完成交易的买方对卖方的评价形成卖方的声誉。J Sang等研究表明在缺乏个人经验的情况下，信任依赖于其他人的评论，在电子商务平台上其他人的评论容易获得，本文通过已完成交易的买方对卖方的评价来度量卖方的声誉。买方的评价包括宝贝与描述相符、卖家的服务态度、卖家发货的速度。
信息丰富度：信息丰富度通过以下5个项目进行操作化[7](见表1)。
“允许产品之间比较”属于第三方平台提供功能，目前的电子商务平台一般都提供该功能，所以本文不考虑该维度。由于整体态度本身与前几项不属于并列关系，不适合与前几项共同测度信息丰富度，所以“消费者对整体信息丰富度的态度”也不纳入研究范围。
交易成本：产品价格与运输费用之和(tq)，通讯费用与信息搜索成本忽略不计。
电子商务模式：B2C模式和C2C模式。
购买行为：最近销量。
3.2 数据抽样
本文以淘宝网为研究平台，选择淘宝排行榜中的知名品牌产品为搜索关键词。为了增加模型的普适性，选择的产品包括电子产品、家电产品、化妆品、食品。根据搜索结果调整关键词，保证搜索到的店铺出售一致的产品。按照销量降序排序并合并同卖家商品，选取最近30天销量大于等于1的店铺为随机抽样对象抽取店铺卖家(C2C模式)，进入商城卖家随机抽取样本，商城卖家的数量一般较少，低于3家全样本抽样。
选择淘宝网作为研究平台的主要原因为：(1)该网站是目前中国最大的以个体消费者为目标客户的电子商务网站；(2)该网站同时提供B2C平台和C2C平台；(3)该网站的数据比较全面。
选择知名品牌是因为：(1)知名品牌一般在淘宝网上同时拥有两种商务模式；(2)控制除产品真实性之外的所有产品本身特性对购买决策的影响，防止产品本身差异对消费者购买行为的影响；(3)知名品牌的卖方、买方较多，交易量较大，有利于降低统计误差。
数据收集：每个店铺是一个样本，收集的信息包括：卖方ID，近30天销量，产品价格，运费，卖方类型，宝贝与描述相符，卖家的服务态度，卖家的发货速度，产品文字描述详细度，图片数量，有无视频，旺旺状态，文字评价。
3.3 样本描述
本文随机采集210个样本，其中商城店铺42家、普通店铺168家。以店铺的销售情况来看，店铺间销售量差异较大，只有极少数店铺的销量较高，多数店铺处在零销量状态。由于数据正态性较差，采用一般的统计方法无法验证模型，本文选择PLS(偏最小二乘法)作为统计方法，并应用开放式的SMART PLS作为统计工具。
3.4 模型检验
(1)效度和信度检验
表2的统计值代表了测量的聚合效度，所有的因子载荷(Factor Loadings)都超过了0.7，并且方差抽取量(AVE)的值都超过了0.5，而且组成信度的值也进一步支持了测量效度。在PLS路径模型中，AVE用于评价模型的区别效度应该满足两方面的要求，其一是AVE的值要大于0.5，以保证潜变量能够解释其测量变量方差总和的50%以上。其二是要求AVE的平方根大于其与其他潜变量之间的相关系数，即一个潜变量所反映的测量变量组与其他潜变量所反映的测量变量组有较好的区别性。由表3可知本研究涉及的变量通过了该项检验。从表2中可见，多数潜变量克隆巴赫系数(Cronbachs Alpha)值超过0.8，所有潜变量的组成信度超过0.8方差抽取量超过0.5，这些检验表征了测量的可靠性。
=
(2)模型估计参数的检验
用Bootstrap再抽样法检验路径模型构造t统计量，对PLS模型中的重要参数进行检验。在90%置信区间，声誉对购买行为的影响不显著。
3.5 结构方程全模型与结果
剔除未通过检验的变量之后得到如下结构方程全模型(见图2)，剔除前后因变量的R方值从0.418降为0.417，降幅很小。
模型的估计结果对构建模型时提出的假设条件支持情况如表4。
数据分析验证了假设H1、H4a和H4c，推翻了假设H3。但由于部分数据的t统计量不显著，所以无法通过数据验证假设H2和H4b。
4 讨论
4.1 信息丰富度对消费者购买行为的影响分析
从统计结果来看，信息丰富度对购买行为的影响度较高。从消费者购买决策模型中我们看到消费者的购买决策行为中信息收集是个关键环节，信息丰富度高能够满足消费者信息收集与评级的需求，增加消费者对店铺的好感，顾客情感会积极影响顾客的购买意愿，而TRA、TPB和TAM模型中都已证实顾客的购买意愿会积极影响顾客的购买行为，所以从顾客情感角度来说，信息丰富度会增加店铺销量。
4.2 采购成本对消费者购买行为的影响分析
根据结构方程的参数，可以推断采购成本正向影响购买行为，本文以最近销量的均价为界，将大于等于均价的销售量与小于均价的销售量进行对比，发现大于均价的销售量几乎是小于均价销售量的两倍，如图3显示，进一步验证了采购成本正向影响消费者购买行为的推断。
图3 购买成本高于均值与低于均值的销量比较
由于网络营销成本较低，网络产品定价成为重要的竞争手段。在网络店铺与实体店铺的竞争中，85%的消费者在网络购物时关注价格，有竞争力的价格是刺激消费者网络消费的重要因素，香港市场研究也证实商品价格便宜是吸引消费者进行网络消费的主要因素。网络的透明性使得店铺之间的售价差距较小，因此产品质量成为消费者选择销售商的主要标准。但是空间的隔离使网上交易存在严重的信息不对称，消费者对店铺的信任存在一定风险。此时，根据Mukhopadhyay和Setoputro文中提到的信号理论，网络售价成为销售商可信任的重要信号。一般情况下，消费者认为索取高销售价格的网络销售商会提供高质量的产品，而劣质产品的销售商由于产品成本更低，定价会更低。所以消费者会将商品价格作为高质量产品的信号，因此，消费者一般会选择高价产品。
4.3 电子商务模式对消费者购买行为的影响
从统计结果来看，电子商务模式负向影响消费者购买行为，C2C模式对消费者的购买行为影响略优于B2C模式的影响。阿里巴巴2010年网商发展报告通过对主要电子商务平台的调研和估算，截至2010年6月月底，我国网商规模达到7700万，其中个人网商6500万，企业网商1200万。从该统计数据可以推测，C2C模式的店铺数量是B2C模式店铺数量的五倍还多，大量的C2C店铺增加了消费者的接触度，所以C2C模式对消费者的购买影响要高于B2C模式。
虽然在消费者购买行为上C2C模式的影响略优于B2C模式，但由于C2C较B2C渠道长，运营效率必然降低，C2C有向B2C转移的动力，所以笔者建议C2C店铺运营商可以在业绩卓越的前提下与品牌商合作，争取更优的合作条件向B2C转移。
4.4 电子商务模式调节信息丰富度对消费者购买行为的影响
根据调节变量系数的显著性，我们可以明确电子商务可以调节信息丰富度对消费者购买行为的影响。本文将样本数据以电子商务模式分组回归，拟合函数如图4所示，电子商务在信息丰富度对销量的影响上发挥了增强型调节作用，即在B2C的模式下，信息丰富度对消费者采购行为的影响要高于C2C模式。从已有研究文献以及本次研究样本的文字评价内容中知道消费者对B2C模式的信任倾向高于C2C模式的信任倾向，B2C模式强化了信息丰富度中信息的可靠性，所以电子商务模式调节信息丰富度对消费者购买行为的影响。
图4 信息丰富度在不同电子商务模式下的分组拟合
图5 采购成本在不同电子商务模式下的分组拟合
4.5 网络营销策略启示
根据信息丰富度正向影响消费者购买行为的研究结果，建议网络店铺都要设法提升信息丰富度，B2C模式信息丰富度的投入产出比会更明显。阿里巴巴2010年网商发展报告指出完成交易之后的评价信息对其他消费者的购买行为影响显著，所以店铺要鼓励已购买消费者对产品进行评论。
根据采购成本正向影响消费者购买行为的研究结果，建议网络店铺定价并非越低越好，适当的高价有利于促进消费者购买，可以围绕均价定价，因为网络情境下价格信息容易获得，围绕均价定价的策略便于实施。由于电子商务模式的调节作用，不同模式店铺的定价应有所区别，B2C模式的店铺可以通过适当降价吸引更多的消费者，而C2C模式的店铺可以通过略高的价格给消费者传递高质的信号以吸引更多的消费者。
5 结论
本文以刺激—反应模型为理论基础，以电子商务模式为调节变量，研究电子商务平台信息环境刺激下消费者的购买行为模型，通过中国最大的以个体消费者为目标客户群的电子商务平台——淘宝网提供的卖方、买方和商品数据以及销售过程数据，定量检验了电子商务模式对消费者购买行为的影响，结果发现购买成本与购买量呈正相关，也即经济学中的需求规律在电子商务中的适用性较低，不同电子商务模式对消费者购买行为的影响不突出，B2C优势不明显，而信息的丰富度成为影响消费者行为的显著因素。研究结果对电子商务中的定价、电子商务模式选择以及店铺信息丰富度的改善策略有贡献。本文研究理论贡献主要表现在：(1)模型中引入电子商务模式研究消费者购买行为的影响；(2)本文用二手数据获取消费者网络购买行为数据，验证理论模型；(3)以往研究多是在认知层面研究消费者意愿，本研究是在行为层面研究消费者购买行为。本研究存在一定的局限性，二手数据不直观反映消费者的心理活动，今后可以用其他实证方法验证理论模型，如实验法既可以测量消费者心理活动又可以测度实际购买行为。
注释：
①“刺激—反应”模型指出人类的复杂行为可以被分解为两部分：刺激和反应。人的行为是受到刺激的反应。刺激来自两方面：身体内部的刺激和体外环境的刺激，而反应总是随着刺激而呈现的。电子商务平台提供的信息刺激消费者的购买行为。
②交易成本分为内生交易成本和外生交易成本。内生交易成本是交易参与方为分享更多分工收益所采取的机会主义行为而产生的：如由逆向选择和道德风险所引发的成本。外生交易成本是交易过程中直接或间接产生的费用：如交通、通讯成本等。
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